"X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定するステップと、前記推定された体重に基づいて、前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定するステップとを備えた造影パラメータ決定方法。被検体の造影撮影を行うX線CT装置であって、前記造影撮影の前に行われる予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された体重に基づいて、前記造影撮影に用いる造影パラメータを決定する決定手段とを備えたX線CT装置。前記決定手段は、体重が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が大きくなるよう前記造影パラメータを決定する請求項2に記載のX線CT装置。前記推定手段は、前記データに基づいて、前記被検体のボディマス指数BMIをさらに推定し、前記決定手段は、前記ボディマス指数にも基づいて、前記造影パラメータを決定する請求項2または請求項3に記載のX線CT装置。前記決定手段は、ボディマス指数が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記推定手段は、前記データに基づいて、前記被検体の体脂肪率をさらに推定し、前記決定手段は、前記体脂肪率にも基づいて、前記造影パラメータを決定する請求項2から請求項5のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記決定手段は、体脂肪率が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する請求項6に記載のX線CT装置。前記推定手段は、前記データにより求められる前記被検体のX線透過率と前記ボディマス指数との相関関係に基づいた前記ボディマス指数の推定と、前記データによって得られる前記被検体の画像における解剖学的特徴点間の距離に基づいた前記身長の推定とを行い、前記ボディマス指数および前記身長に基づいて前記体重を推定する請求項2から請求項5のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記解剖学的特徴点間の距離は、所定の骨の長さである請求項8に記載のX線CT装置。前記推定手段は、前記データのプロファイルまたは前記データによって得られる画像の解析結果に基づいて前記体脂肪率を推定する請求項6または請求項7に記載のX線CT装置。前記決定手段は、前記造影パラメータとして、造影剤濃度、造影剤注入量、および造影剤注入速度のうち少なくとも1つを決定する請求項2から請求項10のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記予備撮影は、前記造影撮影より低線量のX線を用いたスカウトスキャンまたはヘリカルスキャンである請求項2から請求項11のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記予備撮影は、前記造影撮影より低線量のX線を用いたデュアルエネルギーヘリカルスキャンであり、前記推定手段は、前記デュアルエネルギーヘリカルスキャンにより得られる前記被検体の2種類の3次元画像における互いに対応する画素値の比または差分に基づいて、前記被検体の3次元画像領域を複数の物質グループに分類し、物質グループごとに該物質グループの体積に該物質グループに応じた比重を乗算して得られた値の総和を前記体重として推定する請求項2から請求項5のいずれか一項に記載のX線CT装置。前記決定された造影パラメータを、前記X線CT装置に接続されたインジェクタに転送する転送手段をさらに備えている請求項2から請求項13のいずれか一項に記載のX線CT装置。X線CT装置から、該X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重に基づいて求められた造影パラメータを入力され、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記入力された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタ。X線CT装置から、該X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重を入力され、該入力された体重に基づいて前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定し、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記決定された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタ。しかしながら、被検体を載置するテーブルに重量センサsensor等を付加するなど、別段の物理的な改造を加えると、構造が複雑になってメンテナンスmaintenanceや故障時の対応が難しくなるだけでなく、装置のコストcostも増大する。このような事情により、X線CT装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求められるようにすることが望まれている。第1の観点の発明は、X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定するステップと、前記推定された体重に基づいて、前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定するステップとを備えた造影パラメータ決定方法を提供する。第2の観点の発明は、被検体の造影撮影を行うX線CT装置であって、前記造影撮影の前に行われる予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された体重に基づいて、前記造影撮影に用いる造影パラメータを決定する決定手段とを備えたX線CT装置を提供する。第3の観点の発明は、前記決定手段が、体重が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が大きくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第2の観点のX線CT装置を提供する。第4の観点の発明は、前記推定手段が、前記データに基づいて、前記被検体のボディマス指数BMI;BodyMassIndexをさらに推定し、前記決定手段が、前記ボディマス指数にも基づいて、前記造影パラメータを決定する上記第2の観点または第3の観点のX線CT装置を提供する。第5の観点の発明は、前記決定手段が、ボディマス指数が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第2の観点から第4の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第6の観点の発明は、前記推定手段が、前記データに基づいて、前記被検体の体脂肪率をさらに推定し、前記決定手段が、前記体脂肪率にも基づいて、前記造影パラメータを決定する上記第2の観点から第5の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第7の観点の発明は、前記決定手段が、体脂肪率が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第6の観点のX線CT装置を提供する。第8の観点の発明は、前記推定手段が、前記データにより求められる前記被検体のX線透過率と前記ボディマス指数との相関関係に基づいた前記ボディマス指数の推定と、前記データによって得られる前記被検体の画像における解剖学的特徴点間の距離に基づいた前記身長の推定とを行い、前記ボディマス指数および前記身長に基づいて前記体重を推定する上記第2の観点から第5の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第9の観点の発明は、前記解剖学的特徴点間の距離が、所定の骨の長さである上記第8の観点のX線CT装置を提供する。第10の観点の発明は、前記推定手段が、前記データのプロファイルprofileまたは前記データによって得られる画像の解析結果に基づいて、前記体脂肪率を推定する上記第6の観点または第7の観点のX線CT装置を提供する。第11の観点の発明は、前記決定手段が、前記造影パラメータとして、造影剤濃度、造影剤注入量、および造影剤注入速度のうち少なくとも1つを決定する上記第2の観点から第10の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第12の観点の発明は、前記予備撮影が、前記造影撮影より低線量のX線を用いたスカウトスキャンscoutscanまたはヘリカルスキャンhelicalscanである上記第2の観点から第11の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第13の観点の発明は、前記予備撮影が、前記造影撮影より低線量のX線を用いたデュアルエネルギーヘリカルスキャンであり、前記推定手段が、前記デュアルエネルギーヘリカルスキャンにより得られる前記被検体の2種類の3次元画像における互いに対応する画素値の比または差分に基づいて、前記被検体の3次元画像領域を複数の物質グループに分類し、物質グループごとに該物質グループの体積に該物質グループに応じた比重を乗算して得られた値の総和を前記体重として推定する上記第2の観点から第5の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第14の観点の発明は、前記決定された造影パラメータを、前記X線CT装置に接続されたインジェクタに転送する転送手段をさらに備えている上記第1の観点から第13の観点のいずれか一つの観点のX線CT装置を提供する。第15の観点の発明は、X線CT装置から、該X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重に基づいて求められた造影パラメータを入力され、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記入力された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタを提供する。第16の観点の発明は、X線CT装置から、該X線CT装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重を入力され、該入力された体重に基づいて前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定し、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記決定された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタを提供する。上記観点の発明によれば、重量センサなどを用いることなく、予備撮影により得られたデータを基に被検体の体重を推定し、その推定した体重を基に造影パラメータを決定することができ、X線CT装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求めることができる。以下、発明の実施形態について説明する。第一実施形態図1は、第一実施形態によるX線CT装置の構成を示す図である。X線CT装置100は、操作コンソールconsole1と、撮影テーブルtable10と、走査ガントリgantry20とを具備している。操作コンソール1は、操作者からの入力を受け付ける入力装置2と、被検体40をスキャンするための各部の制御や各種演算などを行う中央処理装置3と、走査ガントリ20で取得したデータを収集するデータ収集バッファbuffer5と、画像を表示するモニタmonitor6と、プログラムprogramやデータなどを記憶する記憶装置7とを具備している。撮影テーブル10は、被検体40を載せて走査ガントリ20の開口部に搬入搬出するクレードルcradle12を具備している。クレードル12は、撮影テーブル10に内蔵するモータmotorで昇降および水平直線移動される。走査ガントリ20は、回転部15と、回転部15を回転可能に支持する支持部16とを有する。回転部15には、X線管21と、X線管21を制御するX線コントローラcontroller22と、X線管21から発生したX線81をコリメートcollimateして整形するコリメータcollimator23と、X線管21から照射され、被検体40を透過したX線81を検出するX線検出器24と、X線検出器24の出力を投影データに変換して収集するデータ収集装置DAS;DataAcquisitionSystem25と、X線コントローラ22,コリメータ23,DAS25の制御を行う回転部コントローラ26とが搭載される。支持部16は、制御信号などを操作コンソール1や撮影テーブル10と通信する制御コントローラ29を具備する。回転部15と支持部16とは、スリップリングslipring30を介して電気的に接続されている。X線CT装置100には、被検体40に造影剤を注入するインジェクタ50が接続されている。X線CT装置100の中央処理装置3は、撮影テーブル10、走査ガントリ20とともに、インジェクタ50を制御して、被検体50の造影スキャン造影撮影を実行する。これより、第一実施形態に係るX線CT装置における処理の流れについて説明する。第一実施形態では、予備撮影としてスカウトスキャンを用いる。図2は、第一実施形態に係るX線CT装置における処理の流れを示す図である。ステップstepS1では、被検体40のスカウトスキャン予備撮影を行って、スカウトデータデータを取得する。スカウトスキャンは、例えば、X線管21が0°方向すなわち被検体の真上、または90°方向すなわち被検体の真横に位置するよう回転部15を固定し、被検体40が載置されたクレードル12を水平移動させながら、本撮影である単純スキャンや造影スキャンより低線量のX線を照射し、X線検出器24にてその透過X線を検出する。ステップS2では、スカウトデータにより得られる被検体40のX線透過率Bとボディマス指数BMIとの相関関係を利用して、被検体40のボディマス指数BMIを推定する。ここで、ボディマス指数BMIの推定の原理を説明する。非特許文献日本女医会誌,復刊第204号2010年10月25日,第2~3頁や、エーザイ株式会社情報誌アールティ,No.3811月,2007年,第38~44頁などに開示されているように、再構成画像における画像ノイズnoise値SDと被検体のボディマス指数BMIとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。SD=f:fは相関関数...数式1例えば、fBMI=αBMIβここで、α,βは定数∴BMI=F:Fはfの逆関数...数式2また、CT自動露出機構CT-AECの原理にも利用されているように、スカウトデータにより得られる被検体のX線透過率Bと、再構成画像における画像ノイズ値SDとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。SD=gB:gxは相関関数...数式3例えば、gB=1/√BDhw3ここで、Dは入射線量、hはスライスslice厚、wは画素サイズsize従って、スカウトデータにより得られる被検体のX線透過率Bとボディマス指数BMIとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。BMI=FgB=JB:Jxは相関関数...数式4つまり、この相関関係を基に、被検体40のX線透過率Bからボディマス指数BMIを推定することができる。スカウトデータにより得られる被検体40のX線透過率Bは、例えば、被検体40の各z位置毎にX線検出器24のチャネルchannel方向における各検出素子の透過X線信号強度からX線透過率Bを求め、これをz方向で平均化した値とする。画像ノイズ値SDは、例えば、所定サイズの画像領域当りの画素値CT値の標準偏差とする。ステップS3では、スカウトデータが表すスカウト画像における所定の解剖学的特徴点間の距離を基に、被検体40の身長Hを推定する。例えば、所定の解剖学的特徴点間の距離を所定の骨の骨長Lとし、骨長Lと身長Hとの間の相関関係を利用して身長Hを推定する。例えば、所定の骨の骨長Lにその骨の種類に応じた身長推定係数を乗算することにより、推定身長を算出することができる。身長Hm=骨長Lm×身長推定係数...数式5図3に、骨の種類と身長推定係数との対応関係の一例を示す。スカウトスキャンでは、大腿骨を含むようにスキャン範囲を設定することが多い。そこで、本例では、スカウト画像中の大腿骨の骨長をテンプレートマッチングtemplatematching等により検出し、その骨長に身長推定係数を乗算して、被検体40の身長Hを求める。身長推定係数は男女で若干異なるが大きな差はないので、被検体40の性別に関係なく、男女の身長推定係数の平均値を骨長に乗算してもよい。ステップS4では、推定した被検体40のボディマス指数BMIおよび身長Hから、被検体40の体重Wをさらに推定する。ボディマス指数BMIは、元々、下式に従って算出される肥満の指標値なので、ボディマス指数BMIと身長Hが分かっていれば、体重Wを導き出すことができる。ボディマス指数BMI=体重Wkg/身長Hm2...数式6ステップS5では、体重Wと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Wに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Wと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置7に記憶されている。図4に、体重と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。造影パラメータとしては、例えば、造影剤濃度、造影剤注入量、造影剤注入速度、撮影タイミングなどが考えられる。造影パラメータは、被検体40の体重Wが大きいほど、注入される造影成分すなわちヨードヨウ素の絶対量が大きくなるように決定される。ヨードの絶対量は、造影効果と被検体40への負担とのバランスを考えると、造影剤で染まる部分のCT値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、体重Wが大きいと、体脂肪率Fやボディマス指数BMIが同じである場合、造影剤の染まる実質部分がより多くなる。そのため、上記のように、体重Wが大きくなるほど、注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体40に対してより好適な絶対量のヨードが投与される造影パラメータを決定することができる。ステップS6では、決定した造影パラメータをインジェクタ50に転送し、これをインジェクタ50の制御に係るパラメータとして設定する。ステップS7では、撮影テーブル10、走査ガントリ20、およびインジェクタ50を制御して、本撮影である、造影剤投与前の単純スキャンと、設定した造影パラメータによる造影剤投与後の造影スキャンとを行う。ステップS8では、単純スキャンおよび造影スキャンによって得られたデータを基に、単純画像および造影画像を再構成する。ステップS9では、単純画像および造影画像をモニタ画面に表示する。このような本実施形態によれば、重量センサなどを用いることなく、予備撮影により得られたデータを基に被検体の体重を推定し、その推定した体重を基に造影パラメータを決定することができ、X線CT装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求めることができる。第一変形例図5は、第一実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。第一実施形態の第一変形例では、ステップS5に代えてステップS5Aを実行する。ステップS5Aでは、体重Wおよびボディマス指数BMIと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Wおよびボディマス指数BMIに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Wおよびボディマス指数BMIと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置7に記憶されている。図6に、体重およびボディマス指数と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。造影パラメータは、体重Wが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、ボディマス指数BMIが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のCT値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、ボディマス指数BMIが大きいと、同じ体重の被検体でも脂肪が多く、造影剤の染まる実質部分が少なくなる。そのため、上記のように、ボディマス指数BMIが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体40に対してより好適な造影パラメータを決定することができる。第二変形例図7は、第一実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。第一実施形態の第二変形例では、ステップS5に代えて、ステップS51BおよびS52Bを実行する。ステップS51Bでは、スカウトデータのプロファイル形状を基に、被検体40の体脂肪率Fを推定する。例えば、被検体40の所定のz位置例えば被検体のへその辺りでのチャネル方向のデータプロファイルにおける両端を被検体40の左右の体表の位置として検出する。また、一方の体表から中心に向かって最初のピークを一方の骨群の位置として検出する。さらに、その一方の体表の位置からその一方の骨群の位置までを脂肪領域の幅とする。そして、左右の体表間の距離と脂肪領域の幅との比に基づいて、体脂肪率Fを推定する。また例えば、二重エネルギーX線吸収法DXA法により体脂肪率Fを推定することもできる。DXA法とは、エネルギーが異なる二種類のX線を被検体40に照射し、組織によってそれぞれのX線透過率に差があることを利用して体脂肪率Fを求める方法である。具体的には、例えば、二種類のX線を照射したときの被検体40のX線透過率の差から、脂肪量、骨塩量、除脂肪量等を求め、体脂肪率=脂肪量/総量として求める。従って、この方法を用いる場合には、被検体40のスカウトスキャンを行う際に、二種類のX線管電圧で被検体40をスカウトスキャンする必要がある。ステップS52Bでは、体重Wおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Wおよび体脂肪率Fに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Wおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置7に記憶されている。図8に、体重および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。造影パラメータは、体重Wが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、体脂肪率Fが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のCT値が目標値に到達する分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、体脂肪率Fが大きいと、体重Wが同じである場合、脂肪がより多く、造影剤の染まる実質部分がより少なくなる。そのため、上記のように、体脂肪率Fが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体40に対してより好適な絶対量のヨードが投与される造影パラメータを決定することができる。第三変形例図9は、第一実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。第一実施形態の第三変形例では、第一実施形態の第二変形例をベースbaseに、ステップS52Bに代えてステップS52Cを実行する。ステップS52Cでは、体重W、ボディマス指数BMIおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重W、ボディマス指数BMIおよび体脂肪率Fに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重W、ボディマス指数BMI、および体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置7に記憶されている。図10に、体重、ボディマス指数および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。造影パラメータは、体重Wが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、ボディマス指数BMIが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように、また、体脂肪率Fが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のCT値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、ボディマス指数や体脂肪率が大きいと、同じ体重の被検体40でも脂肪が多く、造影剤の染まる実質部分が少なくなる。そのため、上記のように、ボディマス指数BMIや体脂肪率Fが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体40に対してより好適な造影パラメータを決定することができる。第二実施形態図11は、第二実施形態に係るX線CT装置における処理の流れを示す図である。第二実施形態では、予備撮影として、低線量ヘリカルスキャンを用いる。ステップT1では、被検体40を、低線量のX線によりヘリカルスキャンして、ヘリカルデータを取得する。ここでのヘリカルスキャンは、例えば、X線管21が搭載された回転部15を被検体40の周りに回転させた状態で、被検体40が載置されたクレードル12を水平移動させながら、本撮影である単純スキャンや造影スキャンより低線量のX線を照射し、X線検出器24にてその透過X線を検出する。ステップT2では、ヘリカルデータにより得られる被検体40のX線透過率Bとボディマス指数BMIとの相関関係を基に、被検体40のボディマス指数BMIを推定する。このボディマス指数BMIの推定の原理は、第一実施形態と同様である。ヘリカルデータにより得られる被検体40のX線透過率Bは、例えば、各ビューview毎にX線検出器24のチャネル方向における各検出素子の透過X線信号強度からX線透過率を求め、これを全ビューで平均化した値とする。ステップT3では、ヘリカルデータを基に再構成された断層画像またはMPR画像中における所定の骨の長さを基に、被検体40の身長Hを推定する。この身長Hの推定の原理は、第一実施形態と同様である。ステップT4以降は、第一実施形態のステップS4以降と同様なので、説明を省略する。このような第二実施形態でも、第一実施形態と同様の効果を得ることができる。第一変形例図12は、第二実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。第二実施形態の第一変形例では、ステップT5に代えて、ステップT5Aを実行する。ステップT5Aでは、体重Wおよびボディマス指数BMIと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Wおよびボディマス指数BMIに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。ここでのボディマス指数BMIには、例えば身長Hを推定する過程において求められたものを用いる。体重Wおよびボディマス指数BMIと造影パラメータとの対応関係には、例えば図6に示す対応関係を用いる。第二変形例図13は、第二実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。第二実施形態の第二変形例では、ステップT5に代えて、ステップT51BおよびT52Bを実行する。ステップT51Bでは、ヘリカルデータを基に再構成された画像の解析結果から、被検体40の体脂肪率Fを推定する。例えば、特許4437333号公報に開示されている方法など、公知の脂肪領域抽出方法を用いて、再構成された断層画像中の脂肪を示す領域を抽出し、脂肪を示す領域と他の領域との面積の比率を求めて、体脂肪率Fを推定する。ステップT52Bでは、体重Wおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Wおよび体脂肪率Fに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Wおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係には、例えば図8に示す対応関係を用いる。第三変形例図14は、第二実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。第二実施形態の第三変形例では、第二実施形態の第二変形例をベースに、ステップT52Bに代えて、ステップT52Cを実行する。ステップT52Cでは、体重W、ボディマス指数BMIおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重W、ボディマス指数BMIおよび体脂肪率Fに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重W、ボディマス指数BMIおよび体脂肪率Fと造影パラメータとの対応関係には、例えば図10に示す対応関係を用いる。以上、発明の実施形態について説明したが、発明の実施形態は、上記のものに限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の形態を取り得る。例えば、決定した造影パラメータは、インジェクタ50に転送せず、モニタ6の画面に表示するだけでもよい。この場合、操作者が、インジェクタ50の操作部を操作して、表示された造影パラメータをインジェクタ50の制御パラメータとして手入力で設定する。また例えば、X線CT装置100は、推定された体重W等に基づいて造影パラメータ候補を1または複数パターン求めつまり最終決定までは行わずに、これをインジェクタ50に転送して入力し、インジェクタ50は、入力された造影パラメータ候補のうち1つを、実際の造影撮影に用いる造影パラメータとして決定設定してもよい。また例えば、X線CT装置100は、スカウトデータに基づいて体重W、ボディマス指数BMI、体脂肪率F等の推定までを行って、これらをインジェクタ50に転送して入力し、インジェクタ50は、その入力された体重W等に基づいて、造影パラメータを決定するようにしてもよい。この場合、体重W等と造影パラメータとの対応関係対応表または関数は、インジェクタ50自身が記憶していて参照してもよいし、X線CT装置100がその対応関係を記憶し、インジェクタ50がその対応関係を読み出して参照するようにしてもよい。また例えば、身長の推定に用いる解剖学的特徴点間の距離は、所定の骨の骨長のほか、肺など所定の内臓の体軸方向の幅、頚椎と横隔膜との間の距離などであってもよい。また例えば、造影パラメータについては、個々のパラメータを一括して決定してもよいが、個々のパラメータを別々に決定してもよい。また、造影パラメータの決定には、被検体の体重W、ボディマス指数BMI、体脂肪率F等に基づく対応表テーブルだけでなく、所定の計算式等を用いて行ってもよい。また例えば、予備撮影として、造影撮影より低線量のX線を用いた低線量デュアルエネルギーヘリカルスキャンを用い、得られたデータから被検体の体重Wを推定するようにしてもよい。例えば、まず、予備撮影として、被検体全体の低線量デュアルエネルギーヘリカルスキャンを行い、第1のX線管電圧E1によるヘリカルスキャンデータHD1と、第2のX線管電圧E2によるヘリカルスキャンデータHD2とを収集する。次いで、ヘリカルスキャンデータHD1による被検体の第1の3次元画像V1と、ヘリカルスキャンデータHD2による被検体の第2の3次元画像V2とを再構成する。次いで、第1の3次元画像V1におけるボクセル画素のCT値と、第2の3次元画像V2における対応ボクセルのCT値との比または差分から、各ボクセルが表す物質を大まかに特定し、被検体の3次元画像領域を複数の物質グループに分類する。物質グループは、例えば、脂肪、軟部、骨部などとする。そして、物質グループごとに、体積を求め、その体積にその物質グループに応じた比重を乗算して得られるそれぞれの値の総和を、被検体の体重Wとして推定する。"