DE102022107325A1

DE102022107325A1 - Bildverarbeitungsgerät, lernvorrichtung, röntgensystem, bildverarbeitungsverfahren, lernverfahren, bildverarbeitungsprogramm und lernprogramm

Info

Publication number: DE102022107325A1
Application number: DE102022107325.4A
Authority: DE
Inventors: Wataru FUKUDA
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2021-03-30
Filing date: 2022-03-29
Publication date: 2022-10-06
Also published as: US20220318998A1; JP2022155027A

Abstract

Es werden ein Bildverarbeitungsgerät, eine Lernvorrichtung, ein Röntgensystem, ein Bildverarbeitungsverfahren, ein Lernverfahren, ein Bildverarbeitungsprogramm und ein Lernprogramm bereitgestellt, die hochqualitative Tomographiebilder unter Verwendung eines trainierten Modells erzeugen können, das durch Lerndaten trainiert wurde, die Projektionsbildern entsprechen, die durch Tomosynthesebildgebung erhalten wurden.Ein Bildverarbeitungsgerät erzeugt eine Tomographiebildgruppe aus mehreren Projektionsbildern, gibt die erzeugte Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell ein, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt, und erfasst die geschätzte Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Bildverarbeitungsgerät, eine Lernvorrichtung, ein Röntgensystem, ein Bildverarbeitungsverfahren, ein Lernverfahren, ein Bildverarbeitungsprogramm und ein Lernprogramm.
2. Beschreibung des Standes der Technik
Eine sogenannte Tomosynthesebildgebung ist bekannt, die ein Objekt mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen mit unterschiedlichen Bestrahlungswinkeln bestrahlt, um mehrere Projektionsbilder des Objekts an unterschiedlichen Bestrahlungspositionen aufzunehmen. Es ist eine Technik bekannt, die Tomographiebilder aus mehreren Projektionsbildern erzeugt, die durch die Tomosynthesebildgebung erhalten wurden.
In einem Fall, in dem die Anzahl an Projektionsbildern zum Erzeugen der Tomographiebilder nicht ausreichend ist, treten wahrscheinlich Artefakte in den erzeugten Tomographiebildern auf. Daher besteht ein Bedarf an einer Technik, die hochqualitative Tomographiebilder selbst in einem Fall erhält, in dem die Anzahl an Projektionsbildern nicht ausreichend ist. Zum Beispiel offenbart JP2020-506742A eine Technik, die fehlende Daten unter Verwendung eines trainierten neuronalen Netzwerks erzeugt, das ein trainiertes Modell ist, und die die erzeugten Daten zur Rekonstruktion in einem Fall verwendet, in dem ein Teil von Projektionsdaten beschädigt ist oder fehlt.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Bei der oben beschriebenen Technik gemäß dem Stand der Technik ist eine ausreichende Anzahl an Projektionsbildern ohne fehlende oder beschädigte Daten erforderlich, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Die oben beschriebene Technik gemäß dem Stand der Technik basiert auf Computertomographie (CT), und eine ausreichende Anzahl an Projektionsbildern wird bei CT erhalten.
Bei Röntgenvorrichtungen, die die Tomosynthesebildgebung durchführen, ist jedoch ein Bestrahlungswinkelbereich, in dem Strahlung emittiert wird, enger als der bei CT, und es besteht ein Problem darin, dass es schwierig ist, eine ausreichende Anzahl an Projektionsbildern zum Trainieren des trainierten Modells vorzubereiten.
Die vorliegende Offenbarung wurde im Hinblick auf die obigen Umstände gemacht, und eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein Bildverarbeitungsgerät, eine Lernvorrichtung, ein Röntgensystem, ein Bildverarbeitungsverfahren, ein Lernverfahren, ein Bildverarbeitungsprogramm und ein Lernprogramm bereitzustellen, die hochqualitative Tomographiebilder unter Verwendung eines trainierten Modells erzeugen können, das durch Lerndaten trainiert wurde, die Projektionsbildern entsprechen, die durch Tomosynthesebildgebung erhalten wurden.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird nach einem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Bildverarbeitungsgerät bereitgestellt, das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden. Das Bildverarbeitungsgerät umfasst mindestens einen Prozessor. Der Prozessor erfasst die mehreren Projektionsbilder, erzeugt eine Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern, gibt die erzeugte Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell ein, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt, und erfasst die geschätzte Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Nach einem zweiten Aspekt der vorliegenden Offenbarung können bei dem Bildverarbeitungsgerät nach dem ersten Aspekt die dreidimensionalen Daten, die die korrekten Antwortdaten sind, Bilddaten sein, die mehrere Tomographiebilder mit korrekter Antwort angeben, die unterschiedlichen Tomographieebenen entsprechen.
Nach einem dritten Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann bei dem Bildverarbeitungsgerät nach dem ersten Aspekt oder dem zweiten Aspekt das Objekt eine Brust sein.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird nach einem vierten Aspekt der vorliegenden Offenbarung eine Lernvorrichtung, die mindestens einen Prozessor umfasst, bereitgestellt. Der Prozessor führt Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, durch, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde, erzeugt eine virtuelle Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern und führt maschinelles Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, durch, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.
Nach einem fünften Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann bei der Lernvorrichtung nach dem vierten Aspekt der Prozessor Abschwächung der Strahlung gemäß einem Absorptionskoeffizienten simulieren, um die mehreren virtuellen Projektionsbilder zu erzeugen.
Nach einem sechsten Aspekt der vorliegenden Offenbarung können bei der Lernvorrichtung nach dem vierten Aspekt oder dem fünften Aspekt die dreidimensionalen Daten, die die korrekten Antwortdaten sind, Bilddaten sein, die mehrere Tomographiebilder mit korrekter Antwort angeben, die unterschiedlichen Tomographieebenen entsprechen.
Nach einem siebten Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann bei der Lernvorrichtung nach einem von dem vierten bis sechsten Aspekt der Prozessor eine Rauschkomponente, die einer Ankunftsdosis entspricht, zu einer Dosis der Strahlung, von der angenommen wird, dass sie einen Strahlungsdetektor erreicht, der Projektionsbilder erzeugt, die verwendet werden, um die Tomographiebilder zu erzeugen, geben, um die mehreren virtuellen Projektionsbilder zu erzeugen.
Nach einem achten Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann bei der Lernvorrichtung nach einem von dem vierten bis siebten Aspekt der Prozessor die virtuelle Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern unter Verwendung eines FBP-Verfahrens oder eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens erzeugen.
Nach einem neunten Aspekt der vorliegenden Offenbarung können bei der Lernvorrichtung nach einem von dem vierten bis achten Aspekt die mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen Positionen sein, die Bestrahlungspositionen der Strahlung bei Tomosynthesebildgebung simulieren.
Nach einem zehnten Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann bei der Lernvorrichtung nach einem von dem vierten bis neunten Aspekt die dreidimensionale Struktur eine Struktur sein, die eine Brust angibt, und die Tomographiebildgruppe kann aus Projektionsbildern erzeugt werden, die durch Abbilden der Brust als ein Objekt erhalten werden.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird darüber hinaus nach einem elften Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Röntgensystem bereitgestellt, das umfasst: eine Strahlungsquelle, die Strahlung erzeugt; eine Röntgenvorrichtung, die Tomosynthesebildgebung durchführt, die ein Objekt mit der Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, bestrahlt, um Projektionsbilder des Objekts an jeder der Bestrahlungspositionen aufzunehmen; das Bildverarbeitungsgerät gemäß der vorliegenden Offenbarung; und die Lernvorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird ferner nach einem zwölften Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Bildverarbeitungsverfahren bereitgestellt, das von einem Computer ausgeführt wird und das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden. Das Bildverarbeitungsverfahren umfasst: Erfassen der mehreren Projektionsbilder; Erzeugen einer Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern auf der Grundlage der mehreren Bestrahlungspositionen; Eingeben der erzeugten Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt; und Erfassen der geschätzten Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird darüber hinaus nach einem dreizehnten Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Lernverfahren bereitgestellt, das von einem Computer ausgeführt wird. Das Lernverfahren umfasst: Durchführen von Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde; Erzeugen einer virtuellen Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern unter Verwendung der mehreren virtuellen Projektionspositionen; und Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird darüber hinaus nach einem vierzehnten Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Bildverarbeitungsprogramm bereitgestellt, das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit einer Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden. Das Bildverarbeitungsprogramm veranlasst einen Computer, einen Prozess durchzuführen, der umfasst: Erfassen der mehreren Projektionsbilder; Erzeugen einer Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern; Eingeben der erzeugten Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt; und Erfassen der geschätzten Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Um die obige Aufgabe zu erzielen, wird darüber hinaus nach einem fünfzehnten Aspekt der vorliegenden Offenbarung ein Lernprogramm bereitgestellt, das einen Computer veranlasst, einen Prozess durchzuführen, der umfasst: Durchführen von Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde; Erzeugen einer virtuellen Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern; und Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.
Gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es möglich, hochqualitative Tomographiebilder unter Verwendung eines trainierten Modells zu erzeugen, das durch Lerndaten trainiert wurde, die Projektionsbildern entsprechen, die durch Tomosynthesebildgebung erhalten wurden.
Figurenliste

1 ist ein Diagramm, das schematisch ein Beispiel einer Gesamtkonfiguration eines Röntgensystems gemäß einer Ausführungsform darstellt.
2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel von Tomosynthesebildgebung darstellt.
3 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration einer Mammographievorrichtung, einer Konsole und einer Unterstützungsvorrichtung gemäß der Ausführungsform darstellt.
4 ist ein Diagramm, das eine Betriebsphase eines Tomographiebild-Schätzmodells darstellt.
5 ist ein Diagramm, das eine Lernphase des Tomographiebild-Schätzmodells darstellt.
6 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel von Funktionen der Unterstützungsvorrichtung gemäß der Ausführungsform darstellt.
7 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Reprojektionsverfahrens in einer Erzeugungseinheit für virtuelles Projektionsbild der Unterstützungsvorrichtung darstellt.
8 ist ein Diagramm, das ein Beispiel des Trainierens des Tomographiebild-Schätzmodells unter Verwendung mehrerer Lemdatenelemente darstellt.
9 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses einer Lernverarbeitung durch die Unterstützungsvorrichtung gemäß der Ausführungsform darstellt.
10 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel von Funktionen der Konsole gemäß der Ausführungsform darstellt.
11 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses von Bildverarbeitung durch die Konsole gemäß der Ausführungsform darstellt.

BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
Nachstehend wird eine Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung unter Bezugnahme auf die Zeichnungen detailliert beschrieben. Darüber hinaus schränkt diese Ausführungsformen die vorliegende Offenbarung nicht ein.
Zunächst wird ein Beispiel einer Gesamtkonfiguration eines Röntgensystems gemäß einer Ausführungsform beschrieben. 1 ist ein Diagramm, das ein Beispiel der Gesamtkonfiguration eines Röntgensystems 1 gemäß dieser Ausführungsform darstellt. Wie in 1 dargestellt, umfasst das Röntgensystem 1 gemäß dieser Ausführungsform eine Mammographievorrichtung 10, eine Konsole 12 und eine Unterstützungsvorrichtung 14.
Zunächst wird die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform beschrieben. 1 ist eine Seitenansicht, die ein Beispiel eines äußeren Erscheinungsbildes der Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform darstellt. Darüber hinaus stellt 1 ein Beispiel des äußeren Erscheinungsbildes der Mammographievorrichtung 10 dar, wie von einer rechten Seite einer Untersuchungsperson aus gesehen.
Die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform ist eine Vorrichtung, die unter Steuerung der Konsole 12 betrieben wird, und die eine Brust der Untersuchungsperson als ein Objekt mit Strahlung R (zum Beispiel Röntgenstrahlen) bestrahlt, um ein Röntgenbild der Brust aufzunehmen. Darüber hinaus kann die Mammographievorrichtung 10 eine Vorrichtung sein, die das Bild der Brust der Untersuchungsperson nicht nur in einem Zustand, in dem die Untersuchungsperson steht (stehender Zustand), sondern auch in einem Zustand, in dem die Untersuchungsperson beispielsweise auf einem Stuhl (einschließlich eines Rollstuhls) sitzt (sitzender Zustand), abbildet.
Darüber hinaus weist die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform eine Funktion des Durchführens von Normalenbildgebung, die Bilder an einer Bestrahlungsposition aufnimmt, an der eine Strahlungsquelle 29 entlang einer Normalenrichtung zu einer Detektionsfläche 20A eines Strahlungsdetektors 20 angeordnet ist, und sogenannte Tomosynthesebildgebung auf, die Bilder aufnimmt, während sie die Strahlungsquelle 29 zu jeder von mehreren Bestrahlungspositionen bewegt.
Der Strahlungsdetektor 20 detektiert die Strahlung R, die durch die Brust übertragen wird, die das Untersuchungsobjekt ist. Insbesondere detektiert der Strahlungsdetektor 20 die Strahlung R, die in die Brust der Untersuchungsperson und einen Bildgebungstisch 24 eingedrungen ist und die die Detektionsfläche 20A des Strahlungsdetektors 20 erreicht hat, erzeugt ein Röntgenbild auf der Basis der detektierten Strahlung R und gibt Bilddaten aus, die das erzeugte Röntgenbild angeben. Bei der folgenden Beschreibung wird in einigen Fällen eine Reihe von Vorgängen von Emittieren der Strahlung R von der Strahlungsquelle 29 und von Erzeugen eines Röntgenbildes unter Verwendung des Strahlungsdetektors 20 als „Bildgebung“ bezeichnet. Auf der Detektionsfläche 20A des Strahlungsdetektors 20 gemäß dieser Ausführungsform sind i Pixel (siehe Pixel 21_i (i = 1, 2, ...,) in 7), die dem von dem Strahlungsdetektor 20 erzeugten Röntgenbild entsprechen, in einer Matrix angeordnet. Der Typ des Strahlungsdetektors 20 gemäß dieser Ausführungsform ist nicht besonders eingeschränkt. Beispielsweise kann der Strahlungsdetektor 20 ein Strahlungsdetektor vom indirekten Umwandlungstyp, der die Strahlung R in Licht umwandelt und das umgewandelte Licht in Ladung umwandelt, oder kann ein Strahlungsdetektor vom direkten Umwandlungstyp, der die Strahlung R direkt in Ladung umwandelt, sein.
Wie in 1 dargestellt, ist der Strahlungsdetektor 20 in dem Bildgebungstisch 24 angeordnet. Bei der Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform wird in einem Fall, in dem Bildgebung durchgeführt wird, die Brust der Untersuchungsperson von einem Benutzer auf einer Bildgebungsfläche 24A des Bildgebungstisches 24 positioniert.
Eine Kompressionsplatte 38, die verwendet wird, um die Brust in einem Fall zu komprimieren, in dem Bildgebung durchgeführt wird, ist an einer Kompressionseinheit 36 befestigt, die bei dem Bildgebungstisch 24 vorgesehen ist. Insbesondere ist die Kompressionseinheit 36 mit einer Kompressionsplatten-Antriebseinheit (nicht dargestellt) versehen, die die Kompressionsplatte 38 in einer Richtung (nachstehend als eine „Auf-AbRichtung“ bezeichnet) zu dem Bildgebungstisch 24 hin oder von diesem weg bewegt. Ein Stützabschnitt 39 der Kompressionsplatte 38 ist abnehmbar an der Kompressionsplatten-Antriebseinheit befestigt und wird von der Kompressionsplatten-Antriebseinheit in der Auf-Ab-Richtung bewegt, um die Brust der Untersuchungsperson zwischen der Kompressionsplatte 38 und dem Bildgebungstisch 24 zu komprimieren. Die Kompressionsplatte 38 gemäß dieser Ausführungsform ist ein Beispiel eines Kompressionselements gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Wie in 1 dargestellt, umfasst die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform den Bildgebungstisch 24, einen Armabschnitt 33, eine Basis 34 und einen Wellenabschnitt 35. Der Armabschnitt 33 wird von der Basis 34 gehalten, um in der Auf-AbRichtung (Z-Achsenrichtung) beweglich zu sein. Darüber hinaus kann der Armabschnitt 33 durch den Wellenabschnitt 35 in Bezug auf die Basis 34 gedreht werden. Der Wellenabschnitt 35 ist an der Basis 34 befestigt, und der Wellenabschnitt 35 und der Armabschnitt 33 werden integral gedreht.
Bei dem Wellenabschnitt 35 und der Kompressionseinheit 36 des Bildgebungstisches 24 sind jeweils Zahnräder vorgesehen. Die Zahnräder können zwischen einem eingerückten Zustand und einem nicht eingerückten Zustand umgeschaltet werden, um zwischen einem Zustand, in dem die Kompressionseinheit 36 des Bildgebungstisches 24 und der Wellenabschnitt 35 verbunden sind und integral gedreht werden, und einem Zustand, in dem der Wellenabschnitt 35 von dem Bildgebungstisch 24 getrennt ist und im Leerlauf läuft, umzuschalten. Darüber hinaus sind Komponenten zum Umschalten zwischen Übertragung und Nichtübertragung von Kraft des Wellenabschnitts 35 nicht auf die Zahnräder beschränkt, und es können verschiedene mechanische Elemente verwendet werden.
Der Armabschnitt 33 und der Bildgebungstisch 24 können jeweils unter Verwendung des Wellenabschnitts 35 als eine Drehachse in Bezug auf die Basis 34 relativ gedreht werden. Bei dieser Ausführungsform sind Eingriffsabschnitte (nicht dargestellt) bei jeweils der Basis 34, dem Armabschnitt 33 und der Kompressionseinheit 36 des Bildgebungstisches 24 vorgesehen. Der Zustand der Eingriffsabschnitte wird umgeschaltet, um jeweils den Armabschnitt 33 und die Kompressionseinheit 36 des Bildgebungstisches 24 mit der Basis 34 zu verbinden. Einer oder beide von dem Armabschnitt 33 und dem Bildgebungstisch 24, die mit dem Wellenabschnitt 35 verbunden sind, werden integral auf dem Wellenabschnitt 35 gedreht.
In einem Fall, in dem die Mammographievorrichtung 10 die Tomosynthesebildgebung durchführt, wird die Strahlungsquelle 29 einer Strahlungsemissionseinheit 28 sequentiell zu jeder der mehreren Bestrahlungspositionen mit unterschiedlichen Bestrahlungswinkeln durch die Drehung des Armabschnitts 33 bewegt. Die Strahlungsquelle 29 enthält ein Strahlungsrohr (nicht dargestellt), das die Strahlung R erzeugt, und das Strahlungsrohr wird gemäß der Bewegung der Strahlungsquelle 29 zu jeder der mehreren Bestrahlungspositionen bewegt. 2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel der Tomosynthesebildgebung darstellt. Darüber hinaus ist die Kompressionsplatte 38 in 2 nicht dargestellt. Bei dieser Ausführungsform wird, wie in 2 dargestellt, die Strahlungsquelle 29 zu den Bestrahlungspositionen 19_t (t = 1, 2, ..., in 2 ist der Maximalwert 7) mit unterschiedlichen Bestrahlungswinkeln, die in einem Intervall eines vorbestimmten Winkels β angeordnet sind, das heißt Positionen, an denen die Strahlung R in unterschiedlichen Winkeln auf die Detektionsfläche 20A des Strahlungsdetektors 20 emittiert wird, bewegt. An jeder der Bestrahlungspositionen 19_t emittiert die Strahlungsquelle 29 als Reaktion auf einen Befehl von der Konsole 12 die Strahlung R auf ein Objekt U, und der Strahlungsdetektor 20 nimmt ein Röntgenbild auf. Bei dem Röntgensystem 1 werden in einem Fall, in dem die Tomosynthesebildgebung, die die Strahlungsquelle 29 zu jeder der Bestrahlungspositionen 19_t bewegt und Röntgenbilder an jeder der Bestrahlungspositionen 19_t aufnimmt, durchgeführt wird, bei dem in 2 dargestellten Beispiel sieben Röntgenbilder erhalten. Darüber hinaus wird in der folgenden Beschreibung bei der Tomosynthesebildgebung in einem Fall, in dem ein an jeder Bestrahlungsposition 19 aufgenommenes Röntgenbild von anderen Röntgenbildern unterschieden wird, dieses als ein „Projektionsbild“ bezeichnet. Ferner wird in einem Fall, in dem auf ein Röntgenbild allgemein unabhängig von dem Typ, wie beispielsweise ein Projektionsbild und ein Tomographiebild, die unten beschrieben werden, Bezug genommen wird, dieses einfach als ein „Röntgenbild“ bezeichnet. Ferner wird bei der folgenden Beschreibung für das Bild, das der Bestrahlungsposition 19_t entspricht, wie beispielsweise das Projektionsbild, das an jeder Bestrahlungsposition 19_t aufgenommen wird, der Bezugsbuchstabe t, der die Bestrahlungsposition 19_t angibt, dem Bezugszeichen hinzugefügt, das jedes Bild angibt.
Darüber hinaus bedeutet, wie in 2 dargestellt, der Bestrahlungswinkel der Strahlung R einen Winkel α, der zwischen einer Normalen CL zu der Detektionsfläche 20A des Strahlungsdetektors 20 und einer Strahlungsachse RC gebildet wird. Die Strahlungsachse RC bedeutet eine Achse, die eine Fokus der Strahlungsquelle 29 an jeder Bestrahlungsposition 19 und eine voreingestellte Position, wie beispielsweise eine Mitte der Detektionsfläche 20A, verbindet. Ferner wird hier angenommen, dass die Detektionsfläche 20A des Strahlungsdetektors 20 im Wesentlichen parallel zu der Bildgebungsfläche 24A ist. Nachstehend wird ein vorbestimmter Bereich, in dem die Bestrahlungswinkel bei der Tomosynthesebildgebung unterschiedlich sind, wie in 2 dargestellt, als ein „Bestrahlungswinkelbereich“ bezeichnet.
Andererseits bleibt in einem Fall, in dem die Mammographievorrichtung 10 die Normalenbildgebung durchführt, die Strahlungsquelle 29 der Strahlungsemissionseinheit 28 an der Bestrahlungsposition 19_t (der Bestrahlungsposition 19_t entlang der Normalenrichtung, der Bestrahlungsposition 19₄ in 2), an der der Bestrahlungswinkel α 0 Grad beträgt. Die Strahlungsquelle 29 emittiert als Reaktion auf einen Befehl von der Konsole 12 die Strahlung R, und der Strahlungsdetektor 20 nimmt ein Röntgenbild auf.
Ferner ist 3 ein Blockdiagramm, das ein Beispiel der Konfiguration der Mammographievorrichtung 10, der Konsole 12 und der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß der Ausführungsform darstellt. Wie in 3 dargestellt, umfasst die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform ferner eine Steuereinheit 40, eine Speichereinheit 42, eine Schnittstelleneinheit 44, eine Bedienungseinheit 46 und eine Strahlungsquellen-Bewegungseinheit 47. Die Steuereinheit 40, die Speichereinheit 42, die Schnittstelleneinheit 44, die Bedienungseinheit 46 und die Strahlungsquellen-Bewegungseinheit 47 sind über einen Bus 49, wie zum Beispiel einen Systembus oder einen Steuerbus, so miteinander verbunden, dass sie verschiedene Arten von Informationen übertragen und empfangen können.
Die Steuereinheit 40 steuert den Gesamtbetrieb der Mammographievorrichtung 10 unter der Steuerung der Konsole 12. Die Steuereinheit 40 umfasst eine Zentraleinheit (central processing unit, CPU) 40A, einen Festspeicher (read only memory, ROM) 40B und einen Arbeitsspeicher (random access memory, RAM) 40C. Beispielsweise werden verschiedene Programme, einschließlich eines Bildgebungsprogramms 41, das von der CPU 40A ausgeführt wird und das Steuerung in Bezug auf die Aufnahme eines Röntgenbildes durchführt, vorab in dem ROM 40B gespeichert. Der RAM 40C speichert vorübergehend verschiedene Arten von Daten.
In der Speichereinheit 42 werden beispielsweise Bilddaten des von einem Strahlungsdetektor 20 aufgenommenen Röntgenbildes und verschiedene andere Arten von Informationen gespeichert. Ein spezifisches Beispiel der Speichereinheit 42 ist ein Festplattenlaufwerk (hard disk drive, HDD), ein Solid-State-Laufwerk (solid state drive, SSD) oder dergleichen. Die Schnittstelleneinheit 44 überträgt und empfängt verschiedene Arten von Informationen an die und von der Konsole 12 unter Verwendung von drahtloser Kommunikation oder drahtgebundener Kommunikation. Die Bilddaten des von dem Strahlungsdetektor 20 in der Mammographievorrichtung 10 aufgenommenen Röntgenbildes werden über die Schnittstelleneinheit 44 durch drahtlose Kommunikation oder drahtgebundene Kommunikation an die Konsole 12 übertragen.
Die Steuereinheit 40, die Speichereinheit 42 und die Schnittstelleneinheit 44 gemäß dieser Ausführungsform sind jeweils bei dem Bildgebungstisch 24 vorgesehen.
Darüber hinaus ist die Bedienungseinheit 46 als mehrere Schalter beispielsweise bei dem Bildgebungstisch 24 der Mammographievorrichtung 10 vorgesehen. Ferner kann die Bedienungseinheit 46 als ein Touch-Panel-Schalter vorgesehen sein oder kann als ein Fußschalter, der von den Füßen des Benutzers, wie eines Arztes oder eines Röntgentechnikers, bedient wird, vorgesehen sein.
Die Strahlungsquellen-Bewegungseinheit 47 weist eine Funktion des Bewegens der Strahlungsquelle 29 zu jeder der mehreren Bestrahlungspositionen 19_t unter der Steuerung der Steuereinheit 40 in einem Fall auf, in dem die Tomosynthesebildgebung wie oben beschrieben durchgeführt wird. Insbesondere dreht die Strahlungsquellen-Bewegungseinheit 47 den Armabschnitt 33 in Bezug auf den Bildgebungstisch 24, um die Strahlungsquelle 29 zu jeder der mehreren Bestrahlungspositionen 19_t zu bewegen. Die Strahlungsquellen-Bewegungseinheit 47 gemäß dieser Ausführungsform ist innerhalb des Armabschnitts 33 vorgesehen.
Darüber hinaus weist die Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform eine Funktion des Unterstützens der Bildverarbeitung in der Konsole 12 auf.
Die Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform ist zum Beispiel ein Servercomputer. Wie in 3 dargestellt, umfasst die Unterstützungsvorrichtung 14 eine Steuereinheit 60, eine Speichereinheit 62, eine Schnittstelleneinheit 64, eine Bedienungseinheit 66 und eine Anzeigeeinheit 68. Die Steuereinheit 60, die Speichereinheit 62, die Schnittstelleneinheit 64, die Bedienungseinheit 66 und die Anzeigeeinheit 68 sind über einen Bus 69, wie zum Beispiel einen Systembus oder einen Steuerbus, miteinander verbunden, so dass sie verschiedene Arten von Informationen übertragen und empfangen können.
Die Steuereinheit 60 gemäß dieser Ausführungsform steuert den Gesamtbetrieb der Unterstützungsvorrichtung 14. Die Steuereinheit 60 umfasst eine CPU 60A, einen ROM 60B und einen RAM 60C. Beispielsweise werden verschiedene Programme, einschließlich eines Lernprogramms 61, das von der CPU 60A ausgeführt wird, werden vorab in dem ROM 60B gespeichert. Der RAM 60C speichert vorübergehend verschiedene Arten von Daten. Die Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform ist ein Beispiel einer Lernvorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung, und die CPU 60A gemäß dieser Ausführungsform ist ein Beispiel eines Prozessors gemäß der vorliegenden Offenbarung. Darüber hinaus ist das Lernprogramm 61 gemäß dieser Ausführungsform ein Beispiel eines Lernprogramms gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Beispielsweise werden in der Speichereinheit 62 verschiedene Arten von Informationen, einschließlich eines Tomographiebild-Schätzmodells 63, das im Folgenden detailliert beschrieben wird, gespeichert. Ein spezifisches Beispiel der Speichereinheit 62 ist eine HDD, eine SSD oder dergleichen.
Die Bedienungseinheit 66 wird vom Benutzer verwendet, um beispielsweise Befehle oder verschiedene Arten von Informationen einzugeben, die sich zum Beispiel auf die Erzeugung des Tomographiebild-Schätzmodells 63 beziehen. Die Bedienungseinheit 66 ist nicht besonders eingeschränkt. Beispiele der Bedienungseinheit 66 enthalten verschiedene Schalter, ein Touch-Panel, einen Touchpen und eine Maus. Die Anzeigeeinheit 68 zeigt verschiedene Arten von Informationen an. Darüber hinaus können die Bedienungseinheit 66 und die Anzeigeeinheit 68 in ein Touch-Panel Display integriert sein.
Die Schnittstelleneinheit 64 überträgt und empfängt verschiedene Arten von Informationen an die und von der Konsole 12 und einem Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem (picture archiving and communication system, PACS) unter Verwendung von drahtloser Kommunikation oder drahtgebundener Kommunikation. Bei dem Röntgensystem 1 gemäß dieser Ausführungsform empfängt die Konsole 12 die Bilddaten des von der Mammographievorrichtung 10 aufgenommenen Röntgenbildes von der Mammographievorrichtung 10 über eine Schnittstelleneinheit 54 unter Verwendung von drahtloser Kommunikation oder drahtgebundener Kommunikation.
Die Funktion der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform zum Unterstützen der Bildverarbeitung in der Konsole 12 wird im Folgenden beschrieben. Die Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform weist eine Funktion des Unterstützens der Bildverarbeitung in der Konsole 12 auf. Die Unterstützungsvorrichtung 14 weist insbesondere eine Funktion des Erzeugens des Tomographiebild-Schätzmodells 63 auf, das von der Konsole 12 verwendet wird, um Tomographiebilder bei der Bildverarbeitung zu erzeugen.
Das Tomographiebild-Schätzmodell 63 ist zum Beispiel ein Tomographiebild-Schätzalgorithmus, der Deep Learning verwendet. Zum Beispiel kann ein Tomographiebild-Schätzmodell, das durch ein regionales CNN (R-CNN) konfiguriert ist, das eine Art von faltendem neuronalem Netzwerk (convolutional neural network, CNN) ist, U-Netz, das eine Art von vollständig faltendem Netzwerk (fully convolutional network, FCN) ist, oder dergleichen als das Tomographiebild-Schätzmodell 63 verwendet werden. Wie in 4 dargestellt, empfängt das Tomographiebild-Schätzmodell 63 eine Tomographiebildgruppe 96, die aus mehreren Projektionsbildern 90 erzeugt wurde, die bei der Tomosynthesebildgebung erhalten wurden, als eine Eingabe und gibt eine geschätzte Tomographiebildgruppe 92 aus, die durch Schätzen mehrerer aus den mehreren Projektionsbildern 90 erzeugter Tomographiebilder unter Verwendung der Bestrahlungspositionen 19_t erhalten wird.
Wie in 5 dargestellt, ist das Tomographiebild-Schätzmodell 63 ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten 100 erzeugt wird, die aus einem Satz von korrekten Antwortdaten 102 und einer virtuellen Tomographiebildgruppe 98 bestehen.
Ein Beispiel einer Lernphase, in der das Tomographiebild-Schätzmodell 63 durch maschinelles Lernen trainiert wird, wird unter Bezugnahme auf 5 beschrieben. Das Tomographiebild-Schätzmodell 63 wird durch die Lerndaten 100 trainiert. Die Lerndaten 100 bestehen aus einem Satz der virtuellen Tomographiebildgruppe 98, die aus den virtuellen Projektionsbildern 91 erzeugt wurde, und der korrekten Antwortdaten 102. Die korrekten Antwortdaten 102 sind dreidimensionale Daten, die eine dreidimensionale Struktur 110 der Brust angeben, und sind Bilddaten, die mehrere Tomographiebilder mit korrekter Antwort angeben, die unterschiedlichen Tomographieebenen entsprechen. Darüber hinaus kann die Schichtdicke der Tomographiebilder mit korrekter Antwort, die die korrekten Antwortdaten 102 sind, das heißt die Höhe jeder der Tomographieebenen der Tomographiebilder mit korrekter Antwort, einen beliebigen Wert aufweisen.
Die korrekten Antwortdaten 102 sind bevorzugt Sinogramme, die in einem breiteren Bestrahlungswinkelbereich als dem Bestrahlungswinkelbereich der Tomosynthesebildgebung erhalten werden, und noch bevorzugter sind es vollständige Sinogramme, die durch Bildgebung des Objekts erhalten werden. In dieser Ausführungsform werden beispielsweise Computertomographie(CT)-Bilder, die mehrere durch CT erhaltene Tomographiebilder des Objekts sind, als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet. Die virtuellen Projektionsbilder 91 sind mehrere Projektionsbilder, die virtuell erhalten werden und auf die die dreidimensionale Struktur 110 projiziert wurde, indem Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur 110 der Brust mit der Strahlung R an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen durchgeführt wird.
In der Lernphase wird die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 der Lerndaten 100 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 eingegeben. Das Tomographiebild-Schätzmodell 63 gibt die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 aus, die der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 entspricht. Verlustberechnung unter Verwendung einer Verlustfunktion wird auf der Grundlage der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 und der korrekten Antwortdaten 102 durchgeführt. Dann wird eine Aktualisierung verschiedener Koeffizienten des Tomographiebild-Schätzmodells 63 gemäß dem Ergebnis der Verlustberechnung eingestellt, und das Tomographiebild-Schätzmodell 63, dessen Aktualisierung eingestellt wurde, wird aktualisiert.
In der Lernphase wird eine Reihe von Prozessen der Eingabe der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 der Lerndaten 100 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63, der Ausgabe der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 aus dem Tomographiebild-Schätzmodell 63, der Verlustberechnung auf der Grundlage der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 und der korrekten Antwortdaten 102, der Einstellung der Aktualisierung und der Aktualisierung des Tomographiebild-Schätzmodells 63 wiederholt.
6 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration in Bezug auf die Funktion der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform beim Erzeugen des Tomographiebild-Schätzmodells 63 darstellt. Wie in 6 dargestellt, umfasst die Unterstützungsvorrichtung 14 eine Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten, eine Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild, eine Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe und eine Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell. Zum Beispiel führt die CPU 60A der Steuereinheit 60 in der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform das in dem ROM 60B gespeicherte Lernprogramm 61 aus, um als die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten, die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild, die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe und die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell zu fungieren.
Die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten weist eine Funktion des Erfassens dreidimensionaler Daten auf, die als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet werden. Wie oben beschrieben, erfasst die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten in dieser Ausführungsform, da CT-Bilder als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet werden, mehrere CT-Bilder, die mehrere Tomographieebenen der Brust angeben. Insbesondere erfasst die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten gemäß dieser Ausführungsform als die dreidimensionalen Daten Bilddaten, die mehrere CT-Bilder angeben, die durch Durchführen von CT-Bildgebung an der dreidimensionalen Struktur 110 der Brust erhalten werden. Darüber hinaus ist das Erfassungsziel der dreidimensionalen Daten nicht besonders eingeschränkt. Zum Beispiel kann die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten die CT-Bilder der Brust als die dreidimensionalen Daten aus dem PACS erfassen. Ferner kann die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten beispielsweise als die dreidimensionalen Daten die CT-Bilder der Brust von einer CT-Bildgebungsvorrichtung (nicht dargestellt) außerhalb des Röntgensystems 1 erfassen. Die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten gibt die erfassten Bilddaten, die die mehreren Tomographiebilder angeben, an die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild aus.
Die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild weist eine Funktion des Durchführens von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur 110 mit der Strahlung R an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten auf, die von der Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten erfasst werden, um mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur 110 projiziert wurde.
Wie oben beschrieben, sind die dreidimensionalen Daten gemäß dieser Ausführungsform CT-Bilder. Daher führt die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur 110 mit der Strahlung R an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der CT-Bilder durch, um mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur 110 projiziert wurde. Die mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen, die zum Erzeugen der virtuellen Projektionsbilder 91 verwendet werden, sind Positionen, die die Bestrahlungspositionen 19_t der Strahlung bei der Tomosynthesebildgebung simulieren. In dieser Ausführungsform sind die virtuellen Bestrahlungspositionen zum Beispiel die gleichen wie die Bestrahlungspositionen 19_t.
Ein Pixelwert des CT-Bildes entspricht einem Absorptionskoeffizienten, der der Energie der zur Bildgebung verwendeten Strahlung entspricht. Der Absorptionskoeffizient der Strahlung bei der Aufnahme des CT-Bildes und der Absorptionskoeffizient der Strahlung R bei der Tomosynthesebildgebung unterscheiden sich im Allgemeinen voneinander. Daher korrigiert beispielsweise die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild gemäß dieser Ausführungsform den Pixelwert des CT-Bildes auf einen Absorptionskoeffizienten, der der Energie der Strahlung R bei der Tomosynthesebildgebung entspricht, und führt eine Reprojektion an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t durch, um mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 zu erzeugen.
Ein Beispiel eines Reprojektionsverfahrens in der Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild wird unter Bezugnahme auf 7 beschrieben. Wie in 7 dargestellt, werden mehrere Voxel 94_j (j = 1, 2, ..., J) virtuell für die dreidimensionale Struktur 110 eingestellt. Die mehreren Voxel 94_j werden beispielsweise gemäß der Schichtdicke der CT-Bilder eingestellt. 7 stellt einen Pfad X^t _i der von der Strahlungsquelle 29, die sich an der Bestrahlungsposition 19_t befindet, emittierten Strahlung R zu einem Pixel 21_i des Strahlungsdetektors 20 dar. Unter der Annahme, dass eine Schnittlänge jedes Voxels 94_j in einem Fall, in dem der Pfad X^t _i jedes Voxel 94_j der dreidimensionalen Struktur 110 schneidet, w^t _ij ist und der Absorptionskoeffizient jedes Voxels 94_j µ = (µ₁, µ₂, ..., µ_J), in einem Fall, in dem die Strahlung R an der Bestrahlungsposition 19_t emittiert wird, ist, wird die Anzahl an Photonen p^t _i, die von dem i-ten Pixel 21_i des Strahlungsdetektors 20 detektiert werden, durch den folgenden Ausdruck (1) auf der Grundlage von Strahlungsschwächung, die dem Absorptionskoeffizienten entspricht, dargestellt. $p_{i}^{t} = b_{i}^{t} e x p (- \sum_{j} w_{i j}^{t} μ_{j})$
Die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild leitet die Anzahl an Photonen p^t _i jedes Pixels 21_i des Strahlungsdetektors 20 an jeder virtuellen Bestrahlungsposition 19_t via eine Simulation unter Verwendung des oben beschriebenen Ausdrucks (1) ab, um Projektionsbilder 90_t zu erzeugen.
Darüber hinaus ist es bevorzugt, dass die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild die virtuellen Projektionsbilder 91 unter Berücksichtigung von Rauschen erzeugt, das der bei der Tomosynthesebildgebung tatsächlich emittierten Strahlung R entspricht.
Es ist zum Beispiel bekannt, dass die Erzeugung der Strahlung R einer Poisson-Verteilung folgt. Daher kann die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild eine Rauschkomponente, die einer Ankunftsdosis entspricht, zu einer Dosis der Strahlung R geben, von der angenommen wird, dass sie den Strahlungsdetektor 20 erreicht, um die virtuellen Projektionsbilder 91 unter Berücksichtigung des Rauschens zu erzeugen.
Ferner ist es bevorzugt, dass die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild die virtuellen Projektionsbilder 91 unter Berücksichtigung von Streustrahlen erzeugt, die bei der Tomosynthesebildgebung erzeugt werden. Beispielsweise kann die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild zu den virtuellen Projektionsbildern 91, die durch den oben beschriebenen Ausdruck (1) erhalten werden, Streustrahlenkomponenten der Strahlung R geben, die an den virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t emittiert und durch das Objekt transmittiert wurde, um die virtuellen Projektionsbilder 91 unter Berücksichtigung der Streustrahlen zu erzeugen. Die Streustrahlenkomponente kann beispielsweise durch eine Simulation auf der Grundlage eines Faltungs-Kernels oder einer Monte-Carlo-Simulation abgeleitet werden, die Streueigenschaften entsprechend der Dicke der dreidimensionalen Struktur 110 in der Richtung angibt, in der die Strahlung R transmittiert wird, das heißt, der Dicke des Objekts.
Darüber hinaus ist es bevorzugt, dass die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild Bildgebungsbedingungen bei der Tomosynthesebildgebung widerspiegelt, um die virtuellen Projektionsbilder 91 zu erzeugen. So ist es beispielsweise bevorzugt, eine Energieverteilung bei der Tomosynthesebildgebung widerzuspiegeln. Die Energieverteilung der emittierten Strahlung R wird durch eine Anode der Strahlungsquelle 29 und einen Filter (nicht dargestellt) bestimmt, die bei der Tomosynthesebildgebung verwendet werden. Daher ist es bevorzugt, dass die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild die Dosis der transmittierten Strahlung aus der Energieverteilung ableitet, die gemäß den Bildgebungsbedingungen und der Strahlungsenergieabhängigkeit des Absorptionskoeffizienten bestimmt wird.
Die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild gibt Bilddaten, die die erzeugten mehreren virtuellen Projektionsbilder 91 angeben, an die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe aus.
Die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe weist eine Funktion des Erzeugens der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern 91 auf, die durch die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild unter Verwendung mehrerer virtueller Bestrahlungspositionen 19_t erzeugt wurden. Ein Verfahren, durch das die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 erzeugt, ist nicht besonders eingeschränkt, und ein bekanntes Verfahren kann verwendet werden. Beispielsweise kann Rekonstruktion durch ein Rückprojektionsverfahren, wie beispielsweise ein gefiltertes Rückprojektions- (filter back projection, FBP) -verfahren oder ein iteratives Rekonstruktionsverfahren, durchgeführt werden, oder es kann eine bekannte Technik angewendet werden. Darüber hinaus ist es in einem Fall, in dem das FBP-Verfahren verwendet wird, möglich, die für Verarbeitungsberechnung erforderliche Zeit zu verkürzen. Andererseits wird in einem Fall, in dem das iterative Rekonstruktionsverfahren verwendet wird, die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 mit weniger Rauschen und weniger Artefakten erhalten. In der Lernphase kann die für die Verarbeitungsberechnung erforderliche Zeit länger als die in der Betriebsphase sein. Daher ist es bevorzugt, Rekonstruktion unter Verwendung des iterativen Rekonstruktionsverfahrens durchzuführen, und es ist möglich, die Qualität der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 zu verbessern. Die Schichtdicke der virtuellen Tomographiebildgruppe 98, die von der Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe erzeugt wird, das heißt die Höhe jeder Tomographieebene der virtuellen Tomographiebildgruppe 98, ist nicht besonders eingeschränkt und kann einen beliebigen Wert aufweisen. Es ist bevorzugt, dass die Schichtdicke der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 gleich der Schichtdicke der Tomographiebilder mit korrekter Antwort ist, die die korrekten Antwortdaten 102 sind.
Die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe gibt Bilddaten, die die erzeugte virtuelle Tomographiebildgruppe 98 angeben, an die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell aus.
Die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell weist eine Funktion des Durchführens von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102 und der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 bestehen, auf, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu erzeugen, das die Tomographiebildgruppe 96 als eine Eingabe empfängt und die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 ausgibt.
Zunächst bereitet die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell die Lerndaten 100 vor. Wie oben beschrieben, unterscheiden sich der Absorptionskoeffizient von Strahlung bei der CT-Bildgebung und der Absorptionskoeffizient der Strahlung R bei der Tomosynthesebildgebung voneinander. Daher sehen das CT-Bild und das von der Mammographievorrichtung 10 aufgenommene Röntgenbild unterschiedlich aus. Insbesondere sehen selbst in Bildern, die die Tomographieebenen derselben Brust angeben, die CT-Bilder und die Tomographiebilder, die aus den Projektionsbildern erzeugt werden, die durch die Tomosynthesebildgebung mit der Mammographievorrichtung 10 erhalten werden, unterschiedlich aus, weil sich die Absorptionskoeffizienten bei der Bildgebung voneinander unterscheiden.
Aus diesem Grund wird in dieser Ausführungsform das CT-Bild, das die von der Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten erfassten dreidimensionalen Daten sind, nicht als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet, sondern ein Bild, das durch Korrektur des CT-Bildes gemäß dem Absorptionskoeffizienten des Röntgenbildes erhalten wird, wird als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet. Daher korrigiert die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell den Pixelwert des CT-Bildes, das die von der Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten erfassten dreidimensionalen Daten sind, auf einen Absorptionskoeffizienten, der der Energie der Strahlung R bei der Tomosynthesebildgebung entspricht, um die korrekten Antwortdaten 102 zu erzeugen. Die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell verwendet einen Satz der virtuellen Tomographiebildgruppe 98, die von der Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe erzeugt wird, und der korrekten Antwortdaten 102 als die Lerndaten 100.
Wie in 8 dargestellt, werden mehrere Lemdatenelemente 100 verwendet, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu trainieren. Daher werden bei der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform mehrere Lemdatenelemente 100 durch die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten, die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild, die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe und die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell vorbereitet. Die korrekten Antwortdaten 102, die die Lerndaten 100 bilden, sind dreidimensionale Daten in einem Fall, in dem die Brust, die der Tomosynthesebildgebung unterzogen werden soll, als die dreidimensionale Struktur 110 angenommen wird. Daher bestehen in dieser Ausführungsform die Lerndaten 100 aus den korrekten Antwortdaten 102, die die Brüste in verschiedenen Zuständen als die dreidimensionale Struktur 110 aufweisen. Zum Beispiel, wie in 8 dargestellt, werden mehrere Lerndatenelemente 100, einschließlich beispielsweise Lerndaten 100, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten 102, die die Brust in einem sogenannten Normalzustand aufweisen, in dem keine Tumormasse oder dergleichen als die dreidimensionale Struktur 110 vorhanden ist, und der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 bestehen, oder Lerndaten 100, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten 102, die die Brust in einem Zustand aufweisen, in dem eine Tumormasse als die dreidimensionale Struktur 110 vorhanden ist, und der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 bestehen, für maschinelles Lernen verwendet.
Ferner führt die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell maschinelles Lernen an dem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung der Lerndaten 100 durch, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu erzeugen. Wie oben unter Bezugnahme auf 6 beschrieben, wiederholt die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell eine Reihe von Prozessen der Eingabe der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 der Lerndaten 100 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63, der Ausgabe der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 aus dem Tomographiebild-Schätzmodell 63, der Verlustberechnung auf der Grundlage der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 und der korrekten Antwortdaten 102, der Einstellung von Aktualisierung und der Aktualisierung des Tomographiebild-Schätzmodells 63, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu erzeugen. Beispielsweise kann bei der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 und den korrekten Antwortdaten 102, die die Tomographiebilder mit korrekter Antwort sind, die Summe der Differenzen zwischen den Pixelwerten der entsprechenden Pixel der Tomographiebilder mit derselben Tomographieebenenhöhe als die Verlustfunktion bei der Verlustberechnung angewendet werden.
Darüber hinaus kann die Schichtdicke der geschätzten Tomographiebildgruppe 92, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 ausgegeben wird, das heißt, die Höhe der Tomographieebene jedes geschätzten Tomographiebildes, einen beliebigen Wert aufweisen. Ferner ist es bevorzugt, dass die Schichtdicke der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 gleich der Schichtdicke der Tomographiebilder mit korrekter Antwort ist, die die korrekten Antwortdaten 102 sind.
Die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell speichert das erzeugte Tomographiebild-Schätzmodell 63 in der Speichereinheit 62.
Als nächstes wird der Betrieb der Unterstützungsvorrichtung 14 gemäß dieser Ausführungsform in der Lernphase unter Bezugnahme auf 9 beschrieben. Die CPU 60A führt das in dem ROM 60B gespeicherte Lernprogramm 61 aus, so dass eine in 9 dargestellte Lernverarbeitung durchgeführt wird.
In Schritt S100 von 9 erfasst die Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten die Bilddaten der CT-Bilder als die dreidimensionalen Daten, die wie oben beschrieben als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet werden.
Dann, in Schritt S102, erzeugt die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 unter Verwendung der in Schritt S100 erfassten dreidimensionalen Daten. Wie oben beschrieben, führt die Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur 110 mit der Strahlung R an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t auf der Grundlage der in Schritt S100 erfassten CT-Bilder durch, wobei der oben beschriebene Ausdruck (1) angewendet wird, um mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur 110 projiziert wurde.
Dann erzeugt in Schritt S104 die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern 91, die in Schritt S102 erzeugt wurden. Wie oben beschrieben, erzeugt die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern 91, die in Schritt S102 an den mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t erzeugt wurden, unter Verwendung eines Rückprojektionsverfahrens, wie beispielsweise eines FBP-Verfahrens oder eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens.
Dann, in Schritt S106, bereitet die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell mehrere Lemdatenelemente 100 vor. Wie oben beschrieben, bereitet die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell mehrere Lerndatenelemente 100 vor, von denen jedes ein Satz der korrekten Antwortdaten 102, die durch Korrektur der in Schritt S100 erfassten CT-Bilder erhalten werden, und der in Schritt S104 erzeugten virtuellen Tomographiebildgruppe 98 ist.
Dann, in Schritt S108, trainiert die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell das Tomographiebild-Schätzmodell 63 unter Verwendung der in Schritt S106 vorbereiteten Lerndaten 100. Wie oben beschrieben, wiederholt die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell eine Reihe von Prozessen der Eingabe der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63, der Ausgabe der geschätzten Tomographiebildgruppe 92, der Verlustberechnung auf der Grundlage der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 und der korrekten Antwortdaten 102, der Einstellung von Aktualisierung und der Aktualisierung des Tomographiebild-Schätzmodells 63, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu trainieren. Die Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell speichert das trainierte Tomographiebild-Schätzmodell 63 in der Speichereinheit 62. In einem Fall, in dem der Prozess in Schritt S108 endet, endet die in 9 dargestellte Bildverarbeitung.
Das Tomographiebild-Schätzmodell 63, das durch die Lernphase der Unterstützungsvorrichtung 14 wie oben beschrieben erzeugt wurde, wird in einer Betriebsphase der Bildverarbeitung verwendet, die von der Konsole 12 durchgeführt wird.
Andererseits weist die Konsole 12, wie in 3 dargestellt, gemäß dieser Ausführungsform eine Funktion des Steuerns der Mammographievorrichtung 10 auf, indem sie beispielsweise einen Bildgebungsauftrag und verschiedene Arten von Informationen, die von einem Radiologieinformationssystem (RIS) über ein lokales Netzwerk (local area network, LAN) mit drahtloser Kommunikation erfasst werden, und Befehle, die von dem Benutzer über eine Bedienungseinheit 56 oder dergleichen eingegeben werden, verwendet.
Die Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform ist zum Beispiel ein Servercomputer. Wie in 3 dargestellt, umfasst die Konsole 12 eine Steuereinheit 50, eine Speichereinheit 52, die Schnittstelleneinheit 54, die Bedienungseinheit 56 und eine Anzeigeeinheit 58. Die Steuereinheit 50, die Speichereinheit 52, die Schnittstelleneinheit 54, die Bedienungseinheit 56 und die Anzeigeeinheit 58 sind über einen Bus 59, wie zum Beispiel einen Systembus oder einen Steuerbus, miteinander verbunden, so dass sie verschiedene Arten von Informationen übertragen und empfangen können.
Die Steuereinheit 50 gemäß dieser Ausführungsform steuert den Gesamtbetrieb der Konsole 12. Die Steuereinheit 50 umfasst eine CPU 50A, einen ROM 50B und einen RAM 50C. Verschiedene Programme einschließlich eines von der CPU 50A ausgeführten Bilderzeugungsprogramms 51 werden im Voraus in dem ROM 50B gespeichert. Der RAM 50C speichert vorübergehend verschiedene Arten von Daten. Die Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform ist ein Beispiel eines Bildverarbeitungsgeräts gemäß der vorliegenden Offenbarung, und die CPU 50A gemäß dieser Ausführungsform ist ein Beispiel eines Prozessors des Bildverarbeitungsgeräts gemäß der vorliegenden Offenbarung. Darüber hinaus ist das Bilderzeugungsprogramm 51 gemäß dieser Ausführungsform ein Beispiel eines Lernprogramms gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Beispielsweise werden die Bilddaten des von der Mammographievorrichtung 10 aufgenommenen Röntgenbildes und verschiedene andere Arten von Informationen in der Speichereinheit 52 gespeichert. Ein spezifisches Beispiel der Speichereinheit 52 ist eine HDD, eine SSD oder dergleichen.
Die Bedienungseinheit 56 wird von dem Benutzer verwendet, um beispielsweise Befehle, die sich auf die Aufnahme eines Röntgenbildes beziehen und die einen Befehl zur Emission der Strahlung R enthalten, oder verschiedene Arten von Informationen einzugeben. Die Bedienungseinheit 56 ist nicht besonders eingeschränkt. Beispiele der Bedienungseinheit 56 enthalten verschiedene Schalter, ein Touch-Panel, einen Touchpen und eine Maus. Die Anzeigeeinheit 58 zeigt verschiedene Arten von Informationen an. Darüber hinaus können die Bedienungseinheit 56 und die Anzeigeeinheit 58 in ein Touch-Panel Display integriert sein.
Die Schnittstelleneinheit 54 überträgt und empfängt verschiedene Arten von Informationen an die und von der Mammographievorrichtung 10, der Unterstützungsvorrichtung 14, dem RIS und dem PACS unter Verwendung von drahtloser Kommunikation oder drahtgebundener Kommunikation. Bei dem Röntgensystem 1 gemäß dieser Ausführungsform empfängt die Konsole 12 die Bilddaten des von der Mammographievorrichtung 10 aufgenommenen Röntgenbildes von der Mammographievorrichtung 10 über eine Schnittstelleneinheit 54 unter Verwendung von drahtloser Kommunikation oder drahtgebundener Kommunikation.
Die Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform weist eine Funktion des Erzeugens von Tomographiebildern aus mehreren Projektionsbildern 90 unter Verwendung des Tomographiebild-Schätzmodells 63 auf. 10 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration in Bezug auf die Funktion der Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform beim Erzeugen der Tomographiebilder aus den mehreren Projektionsbildern 90 unter Verwendung des Tomographiebild-Schätzmodells 63 darstellt. Wie in 10 dargestellt, umfasst die Konsole 12 eine Projektionsbild-Erfassungseinheit 70, eine Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72, eine Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe und eine Anzeigesteuereinheit 74. In der Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform führt beispielsweise die CPU 50A der Steuereinheit 50 das in dem ROM 50B gespeicherte Bilderzeugungsprogramm 51 aus, um als die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70, die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72, die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe und die Anzeigesteuereinheit 74 zu fungieren.
Die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 weist eine Funktion des Erfassens von mehreren Projektionsbildern 90 auf. Insbesondere erfasst die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 gemäß dieser Ausführungsform Bilddaten, die mehrere Projektionsbilder 90 angeben, die durch die Tomosynthesebildgebung bei der Mammographievorrichtung 10 erhalten wurden. Die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 gibt die erfassten Bilddaten, die die mehreren Projektionsbilder 90 angeben, an die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 aus.
Die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 weist eine Funktion des Erzeugens der Tomographiebildgruppe 96, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern 90 auf, die von der Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 auf der Grundlage der mehreren Bestrahlungspositionen 19_t erfasst wurden. Ein Verfahren, durch das die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 die Tomographiebildgruppe 96 erzeugt, ist nicht besonders eingeschränkt, und ein bekanntes Verfahren kann verwendet werden. Beispielsweise kann Rekonstruktion durch das Rückprojektionsverfahren, wie beispielsweise das FBP-Verfahren oder das iterative Rekonstruktionsverfahren, durchgeführt werden, und es können bekannte Techniken angewendet werden. Darüber hinaus kann ein Verfahren, durch das die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 die Tomographiebildgruppe 96 erzeugt, gleich oder verschieden von dem Verfahren sein, durch das die Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe der Unterstützungsvorrichtung 14 die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 erzeugt. Es ist jedoch bevorzugt, dass die Verfahren gleich sind. Die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 gibt Bilddaten, die die erzeugte Tomographiebildgruppe 96 angeben, an die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe aus.
Die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe weist eine Funktion des Erfassens der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 auf, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 ausgegeben wird.
Wie in oben beschriebener 4 dargestellt, gibt die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe die von der Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 erzeugte Tomographiebildgruppe 96 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 ein. Insbesondere gibt die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 gemäß dieser Ausführungsform Bilddaten, die die Tomographiebildgruppe 96 angeben, über die Schnittstelleneinheit 54 an die Unterstützungsvorrichtung 14 aus. Bei der Unterstützungsvorrichtung 14 wird die Tomographiebildgruppe 96, die von der Konsole 12 eingegeben wird, in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 eingegeben. Wie in 4 dargestellt, gibt das Tomographiebild-Schätzmodell 63 die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 gemäß der eingegebenen Tomographiebildgruppe 96 aus. Die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe erfasst Bilddaten, die die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 angeben, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 der Unterstützungsvorrichtung 14 ausgegeben wird, über die Schnittstelleneinheit 64 und die Schnittstelleneinheit 54.
Die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe gibt die erfassten Bilddaten, die die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 angeben, an die Anzeigesteuereinheit 74 aus.
Die Anzeigesteuereinheit 74 weist eine Funktion des Anzeigens der geschätzten Tomographiebildgruppe 92, die von der Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe erfasst wurde, auf der Anzeigeeinheit 58 auf. Darüber hinaus ist das Anzeigeziel der geschätzten Tomographiebildgruppe 92 nicht auf die Anzeigeeinheit 58 beschränkt. Zum Beispiel kann das Anzeigeziel ein Bildlesegerät oder dergleichen außerhalb des Röntgensystems 1 sein.
Als nächstes wird der Betrieb der Konsole 12 gemäß dieser Ausführungsform in der Betriebsphase unter Bezugnahme auf 11 beschrieben. Beispielsweise gibt in einem Fall, in dem die Tomosynthesebildgebung endet, die Mammographievorrichtung 10 gemäß dieser Ausführungsform Bilddaten von mehreren aufgenommenen Projektionsbildern 90 an die Konsole 12 aus. Die Konsole 12 speichert die Bilddaten der mehreren Projektionsbilder 90, die von der Mammographievorrichtung 10 eingegeben werden, in der Speichereinheit 52. Die Konsole 12 erzeugt Tomographiebilder unter Verwendung der mehreren Projektionsbilder, die durch die Tomosynthesebildgebung erhalten wurden, und führt in 11 dargestellte Bildverarbeitung durch, um die Tomographiebilder beispielsweise auf der Anzeigeeinheit 58 anzuzeigen. Die CPU 50A führt das in dem ROM 50B gespeicherte Bilderzeugungsprogramm 51 so durch, dass die in 11 dargestellte Bildverarbeitung durchgeführt wird.
In Schritt S200 von 11 erfasst die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 mehrere aufgenommene Projektionsbilder 90, denen Informationen zugeordnet sind, die die Bestrahlungspositionen 19_t angeben. Wie oben beschrieben, erfasst die Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 gemäß dieser Ausführungsform die Bilddaten der mehreren Projektionsbilder 90 von der Speichereinheit 52.
Dann erzeugt in Schritt S202 die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 die Tomographiebildgruppe 96 aus den mehreren Projektionsbildern 90, die in Schritt S200 erfasst wurden. Wie oben beschrieben, erzeugt die Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72 gemäß dieser Ausführungsform die Tomographiebildgruppe 96, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern 90, die von der Projektionsbild-Erfassungseinheit 70 auf der Grundlage der mehreren Bestrahlungspositionen 19_t erfasst wurden.
Dann gibt in Schritt S204 die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe die in Schritt S202 erzeugte Tomographiebildgruppe 96 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 der Unterstützungsvorrichtung 14 ein. Wie oben beschrieben, gibt die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe Bilddaten, die die in Schritt S202 erzeugte Tomographiebildgruppe 96 angeben, an die Unterstützungsvorrichtung 14 aus, und die Tomographiebildgruppe 96 wird in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 der Unterstützungsvorrichtung 14 eingegeben. Wie oben beschrieben, wird die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 ausgegeben, in das die Tomographiebildgruppe 96 eingegeben wurde.
Dann erfasst in Schritt S206 die Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe die geschätzte Tomographiebildgruppe 92, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 der Unterstützungsvorrichtung 14 wie oben beschrieben ausgegeben wird.
Dann zeigt in Schritt S208 die Anzeigesteuereinheit 74 die Tomographiebilder in der in Schritt S206 erzeugten geschätzten Tomographiebildgruppe 92 auf der Anzeigeeinheit 58 an. In einem Fall, in dem der Prozess in Schritt S208 endet, endet die in 11 dargestellte Bildverarbeitung.
Wie oben beschrieben, ist die Konsole 12 gemäß der oben beschriebenen Ausführungsform ein Bildverarbeitungsgerät, das die Betriebsphase zum Verarbeiten mehrerer Projektionsbilder 90 ausführt, die durch sequentielles Bestrahlen des Objekts mit der Strahlung R erhalten werden, die an jeder der Bestrahlungspositionen 19_t mit unterschiedlichen Bestrahlungswinkeln emittiert wird. Die Konsole 12 umfasst die CPU 50A. Die CPU 50A erfasst mehrere Projektionsbilder 90 und erzeugt die Tomographiebildgruppe 96, die mehrere Tomographieebenen des Objekts aus den mehreren Projektionsbildern 90 angibt. Die CPU 50A gibt die erzeugte Tomographiebildgruppe 96 in das Tomographiebild-Schätzmodell 63 ein und erfasst die geschätzte Tomographiebildgruppe 92, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 ausgegeben wird.
Die Unterstützungsvorrichtung 14 ist eine Lernvorrichtung, die eine Lernphase zum Durchführen von maschinellem Lernen an dem Tomographiebild-Schätzmodell 63 ausführt. Die Unterstützungsvorrichtung 14 enthält die CPU 60A. Die CPU 60A führt Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur 110 mit der Strahlung R an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t unter Verwendung der dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur 110 angeben, durch, um mehrere virtuelle Projektionsbilder 91 zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur 110 projiziert wurde. Die CPU 60A erzeugt die virtuelle Tomographiebildgruppe 98 aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern 91. Die CPU 60A führt maschinelles Lernen an dem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe 98 bestehen, durch, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu erzeugen, das die mehreren Projektionsbilder 96 als eine Eingabe empfängt und die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 ausgibt.
Der Bestrahlungswinkelbereich ist für die Tomographiebilder beschränkt, die durch Rekonstruieren der Projektionsbilder 90, die von der Mammographievorrichtung 10 erhalten wurden, unter Verwendung eines Rückprojektionsverfahrens, wie beispielsweise eines gefilterten Rückprojektions- (FBP) -verfahrens oder eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens, erhalten werden. Daher ist beispielsweise in einigen Fällen die Qualität der Tomographiebilder geringer als die der CT-Bilder, die durch sogenannte vollständige Sinogramme in einem Zustand erzeugt werden, in dem die Beschränkung des Bestrahlungswinkelbereichs gelockert ist. Im Gegensatz dazu erzeugt die Konsole 12 gemäß der oben beschriebenen Ausführungsform Tomographiebilder aus den Projektionsbildern 90, die durch die Tomosynthesebildgebung erhalten wurden, unter Verwendung des Tomographiebild-Schätzmodells 63, das maschinellem Lernen unter Verwendung der Lerndaten 100 unterzogen wurde, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102, die dreidimensionale Daten sind, und aus der virtuellen Tomographiebildgruppe 98, die von mehreren virtuellen Projektionsbilder 98 erzeugt wurden, bestehen, die durch Durchführen von Pseudoprojektion auf der Grundlage der korrekten Antwortdaten 91 erhalten wurden. Daher können gemäß der oben beschriebenen Ausführungsform hochqualitative Tomographiebilder durch das Tomographiebild-Schätzmodell 63 erzeugt werden, das durch die Lerndaten 100 trainiert wurde, die den Projektionsbildern 90 entsprechen, die durch die Tomosynthesebildgebung erhalten wurden. Das heißt, gemäß der oben beschriebenen Ausführungsform können hochqualitative Tomographiebilder durch das Tomographiebild-Schätzmodell 63 erzeugt werden, das unter Verwendung der Lerndaten 100 trainiert wurde, die einer relativ kleinen Anzahl an Projektionsbildern 90 entsprechen.
Darüber hinaus wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem die Brust als ein Beispiel des Objekts gemäß der vorliegenden Offenbarung angewendet wird. Das Objekt ist jedoch nicht auf die Brust beschränkt. Zum Beispiel kann das Objekt ein Brustkorb, ein Abdomen oder dergleichen sein, und es können andere Röntgenvorrichtungen als die Mammographievorrichtung angewendet werden. Es ist anzumerken, dass mit der Brust als das Objekt den von der Mammographievorrichtung 10 erhaltenen Projektionsbildern 90 eine relativ große Menge an Rauschen überlagert wird. Daher werden, wie bei der oben beschriebenen Ausführungsform, anstelle der tatsächlich von der Mammographievorrichtung 10 erhaltenen Projektionsbilder 90 die virtuellen Projektionsbilder 91 und die von den virtuellen Projektionsbildern 91 erzeugte virtuelle Tomographiebildgruppe 98 als die Lerndaten 100 verwendet, was es ermöglicht, das Tomographiebild-Schätzmodell 63 zu erzeugen, das die geschätzte Tomographiebildgruppe 92 hoher Qualität mit höherer Genauigkeit ausgibt.
Ferner wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem die CT-Bilder als die dreidimensionalen Daten verwendet werden, die als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet werden. Die dreidimensionalen Daten, die als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet werden, sind jedoch nicht auf die CT-Bilder beschränkt und können beliebige dreidimensionale Daten sein, die die dreidimensionale Struktur 110 des Objekts angeben. Beispielsweise können dreidimensionale Daten verwendet werden, die durch Simulieren der dreidimensionalen Struktur 110 des Objekts mit einem digitalen Phantom erhalten werden. Das digitale Phantom ist eine numerische Struktur, die ein Objekt angibt, das eine klinische anatomische Struktur des Objekts imitiert und durch Anordnen einer Struktur mit einem Pixelwert, der dem Absorptionskoeffizienten der Strahlung R entspricht, in einem dreidimensionalen Raum konfiguriert ist. Beispielsweise können ähnlich dem CT-Bild Bilddaten, die ein Bild mit einem Pixelwert angeben, der der Dosis der Strahlung entspricht, die den Strahlungsdetektor 20 erreicht, als die dreidimensionalen Daten unter Verwendung des digitalen Phantoms angewendet werden. Ferner können mehrere korrekte Antwortdatenelemente 102, die als die Lerndaten 100 verwendet werden, mehrere Typen von dreidimensionalen Daten enthalten oder können beispielsweise dreidimensionale Daten unter Verwendung von CT-Bildern und dreidimensionale Daten, die durch das digitale Phantom erhalten wurden, enthalten.
Darüber hinaus wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem, da das CT-Bild anders als ein allgemeines Röntgenbild aussieht, ein Bild, das durch Korrigieren des CT-Bildes gemäß dem Absorptionskoeffizienten des Röntgenbildes erhalten wird, als die korrekten Antwortdaten 102 verwendet wird. Die korrekten Antwortdaten 102 sind jedoch nicht auf diesen Aspekt beschränkt. Zum Beispiel können die korrekten Antwortdaten 102 das CT-Bild sein oder können dreidimensionale Daten sein, die die dreidimensionale Struktur 110 angeben.
Darüber hinaus wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem die Unterstützungsvorrichtung 14 einen Typ von Tomographiebild-Schätzmodell 63 erzeugt. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht auf diesen Aspekt beschränkt, und es können mehrere Typen von Tomographiebild-Schätzmodellen 63 erzeugt werden. Da sich beispielsweise das Erscheinungsbild des Bildes in Abhängigkeit von der Brustdrüsenmenge stark unterscheidet, kann die Unterstützungsvorrichtung 14 das Tomographiebild-Schätzmodell 63 für jeden Brustdrüseninhalt oder jede Brustdrüsenkategorie erzeugen. In diesem Fall bereitet die Unterstützungsvorrichtung 14 mehrere Typen von dreidimensionalen Strukturen 110 mit unterschiedlichen Brustdrüseninhalten oder Brustdrüsenkategorien vor und führt maschinelles Lernen unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102 und aus der von den virtuellen Projektionsbildern 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98 bestehen, durch, um mehrere Typen von Tomographiebild-Schätzmodellen 63, die den Brustdrüseninhalten oder den Brustdrüsenkategorien für jeden Typ von dreidimensionaler Struktur 110 entsprechen, zu erzeugen.
Ferner kann beispielsweise das Tomographiebild-Schätzmodell 63 für jede Reihe von Bestrahlungspositionen 19_t erzeugt werden. In diesem Fall erzeugt die Unterstützungsvorrichtung 14 beispielsweise das Tomographiebild-Schätzmodell 63 unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der von den virtuellen Projektionsbilder 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98, die an den virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t erhalten wurden, die innerhalb eines Bestrahlungswinkelbereichs von -30 Grad bis +30 Grad liegen und die in Winkelintervallen von 5 Grad angeordnet sind, und aus den korrekten Antwortdaten 102 bestehen. Darüber hinaus erzeugt die Unterstützungsvorrichtung 14 beispielsweise das Tomographiebild-Schätzmodell 63 unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der von den virtuellen Projektionsbilder 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98, die an den virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t erhalten wurden, die innerhalb eines Bestrahlungswinkelbereichs von -30 Grad bis +30 Grad liegen und in Winkelintervallen von 3 Grad angeordnet sind, und aus den korrekten Antwortdaten 102 bestehen. Darüber hinaus erzeugt die Unterstützungsvorrichtung 14 beispielsweise das Tomographiebild-Schätzmodell 63 unter Verwendung der Lerndaten 100, die aus einem Satz der von den virtuellen Projektionsbilder 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98, die an den virtuellen Bestrahlungspositionen 19_t erhalten wurden, die innerhalb eines Bestrahlungswinkelbereichs von -15 Grad bis +15 Grad liegen und in Winkelintervallen von 5 Grad angeordnet sind, und aus den korrekten Antwortdaten 102 bestehen. Wie oben beschrieben, kann die Unterstützungsvorrichtung 14 mehrere Typen von Tomographiebild-Schätzmodellen 63 erzeugen, die dem Bestrahlungswinkelbereich oder mehreren Bestrahlungspositionen 19_t entsprechen.
Ferner kann die Unterstützungsvorrichtung 14 beispielsweise ein Tomographiebild-Schätzmodell 63 für eine rechte Brust und ein Tomographiebild-Schätzmodell 63 für eine linke Brust erzeugen. In diesem Fall kann die Unterstützungsvorrichtung 14 maschinelles Lernen unter Verwendung nur der Lerndaten 100, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102, die der dreidimensionalen Struktur 110 entsprechen, die der rechten Brust entspricht, und aus der von den virtuellen Projektionsbilder 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98 bestehen, durchführen, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 für die rechte Brust zu erzeugen. Ferner kann die Unterstützungsvorrichtung 14 maschinelles Lernen unter Verwendung nur der Lerndaten 100, die aus einem Satz der korrekten Antwortdaten 102, die der dreidimensionalen Struktur 110 entsprechen, die der linken Brust entspricht, und aus der von den virtuellen Projektionsbilder 91 erzeugten Tomographiebildgruppe 98 bestehen, durchführen, um das Tomographiebild-Schätzmodell 63 für die linke Brust zu erzeugen.
Darüber hinaus wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem die Unterstützungsvorrichtung 14 ein Beispiel der Lernvorrichtung ist, die die Lernphase ausführt, und die Konsole 12 ein Beispiel des Bildverarbeitungsgeräts ist, das die Betriebsphase ausführt. Die Vorrichtungen, die als die Lernvorrichtung und das Bildverarbeitungsgerät arbeiten, sind jedoch nicht auf die Unterstützungsvorrichtung 14 und die Konsole 12 beschränkt. Beispielsweise kann ein Vorrichtung die Funktionen der Lernvorrichtung und des Bildverarbeitungsgeräts aufweisen. Als ein spezifisches Beispiel kann die Konsole 12 die Funktionen der Lernvorrichtung, die die Lernphase ausführt, und des Bildverarbeitungsgeräts, das die Betriebsphase ausführt, aufweisen. Darüber hinaus können beispielsweise die Mammographievorrichtung 10, die Unterstützungsvorrichtung 14 und eine externe Vorrichtung, die nicht die Konsole 12 ist, einige oder alle Funktionen der Projektionsbild-Erfassungseinheit 70, der Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72, der Erfassungseinheit 73 für geschätzte Tomographiebildgruppe und der Anzeigesteuereinheit 74 der Konsole 12 aufweisen. Ferner können beispielsweise die Mammographievorrichtung 10, die Unterstützungsvorrichtung 14 und eine externe Vorrichtung, die nicht die Konsole 12 ist, einige oder alle Funktionen der Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten, der Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild, der Erzeugungseinheit 83 für virtuelle Tomographiebildgruppe und der Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell der Unterstützungsvorrichtung 14 aufweisen.
Darüber hinaus können bei der oben beschriebenen Ausführungsform beispielsweise die folgenden verschiedenen Prozessoren als eine Hardwarestruktur von verschiedene Prozesse durchführenden Verarbeitungseinheiten, wie beispielsweise der Projektionsbild-Erfassungseinheit 70, der Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit 72, der Erfassungseinheit für geschätzte Tomographiebildgruppe 73 und der Anzeigesteuereinheit 74, und als eine Hardwarestruktur von verschiedene Prozesse durchführenden Verarbeitungseinheiten, wie beispielsweise der Erfassungseinheit 80 für dreidimensionale Daten, der Erzeugungseinheit 82 für virtuelles Projektionsbild, der Erzeugungseinheit 83 für virtuelles Projektionsbild und der Erzeugungseinheit 84 für Tomographiebild-Schätzmodell, verwendet werden. Die verschiedenen Prozessoren enthalten beispielsweise eine programmierbare logische Schaltung (programmable logic device, PLD), wie ein Field Programmable Gate Array (FPGA), das ein Prozessor ist, dessen Schaltungskonfiguration nach Herstellung geändert werden kann, und eine dedizierte elektrische Schaltung, wie eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (application-specific integrated circuit, ASIC), die ein Prozessor mit einer dedizierten Schaltungskonfiguration ist, die zum Durchführen eines spezifischen Prozesses entworfen wurde, zusätzlich zu der CPU, die ein Allzweckprozessor ist, der Software (Programme) ausführt, um als verschiedene Verarbeitungseinheiten wie oben beschrieben zu fungieren.
Eine Verarbeitungseinheit kann durch einen der verschiedenen Prozessoren oder eine Kombination von zwei oder mehr Prozessoren des gleichen Typs oder verschiedener Typen (zum Beispiel eine Kombination aus mehreren FPGAs oder eine Kombination aus einer CPU und einem FPGA) konfiguriert werden. Ferner können die mehreren Verarbeitungseinheiten durch einen Prozessor konfiguriert werden.
Ein erstes Beispiel der Konfiguration, bei der mehrere Verarbeitungseinheiten von einem Prozessor konfiguriert werden, ist ein Aspekt, bei dem ein Prozessor von einer Kombination aus einer oder mehreren CPUs und Software konfiguriert wird und als mehrere Verarbeitungseinheiten fungiert. Ein repräsentatives Beispiel dieses Aspekts ist ein Client-Computer oder ein Server-Computer. Ein zweites Beispiel der Konfiguration ist ein Aspekt, bei dem ein Prozessor verwendet wird, der die Funktionen des gesamten Systems einschließlich mehrerer Verarbeitungseinheiten unter Verwendung eines Chips mit integrierter Schaltung (IC, integrated circuit) implementiert. Ein repräsentatives Beispiel für diesen Aspekt ist ein System-on-Chip (SoC). Wie oben beschrieben, werden verschiedene Verarbeitungseinheiten konfiguriert, indem ein oder mehrere verschiedene Prozessoren als eine Hardwarestruktur verwendet werden.
Darüber hinaus kann insbesondere eine elektrische Schaltung, die durch Kombinieren von Schaltungselementen, wie Halbleiterelementen, erhalten wird, als die Hardwarestruktur der verschiedenen Prozessoren verwendet werden.
Ferner wurde bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Aspekt beschrieben, bei dem das Bildgebungsprogramm 41 im Voraus in dem ROM 40B gespeichert (installiert) wird, das Bilderzeugungsprogramm 51 im Voraus in dem ROM 50B gespeichert (installiert) wird, und das Lernprogramm 61 im Voraus in dem ROM 60B gespeichert (installiert) wird. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht darauf beschränkt. Das Bildgebungsprogramm 41, das Bilderzeugungsprogramm 51 und das Lernprogramm 61 können jeweils auf einem Aufzeichnungsmedium, wie einer CD-ROM (compact disk read-only memory), einer DVD-ROM (digital versatile disk read-only memory) oder einem USB (universal serial bus) - Speicher, aufgezeichnet und können dann bereitgestellt werden. Ferner kann jedes von dem Bildgebungsprogramm 41, dem Bilderzeugungsprogramm 51 und dem Lernprogramm 61 von einer externen Vorrichtung über ein Netzwerk heruntergeladen werden.
Bezugszeichenliste

1: Röntgensystem
10: Mammographievorrichtung
12: Konsole
14: Unterstützungsvorrichtung
191 bis 197, 19t: Bestrahlungsposition
20: Strahlungsdetektor
20A: Detektionsfläche
21i: Pixel
24: Bildgebungstisch
24A: Bildgebungsfläche
28: Strahlungsemissionseinheit
29: Strahlungsquelle
33: Armabschnitt
34: Basis
35: Wellenabschnitt
36: Kompressionseinheit
38: Kompressionsplatte
39: Stützabschnitt
40A, 50A, 60A: CPU
40B, 50B, 60B: ROM
40C, 50C, 60C: RAM
41: Bildgebungsprogramm
42, 52, 62: Speichereinheit
44, 54, 64: Schnittstelleneinheit
46, 56, 66: Bedienungseinheit
47: Strahlungsquellen-Bewegungseinheit
49, 59, 69: Bus
51: Bilderzeugungsprogramm
58, 68: Anzeigeeinheit
61: Lernprogramm
63: Tomographiebild-Schätzmodell
70: Projektionsbild-Erfassungseinheit
72: Tomographiebildgruppe-Erzeugungseinheit
73: Erfassungseinheit für geschätzte Tomographiebildgruppe
74: Anzeigesteuereinheit
80: Erfassungseinheit für dreidimensionale Daten
82: Erzeugungseinheit für virtuelles Projektionsbild
83: Erzeugungseinheit für virtuelle Tomographiebildgruppe
84: Erzeugungseinheit für Tomographiebild-Schätzmodell
90, 90t: Projektionsbild
91, 91t: virtuelles Projektionsbild
92: geschätzte Tomographiebildgruppe
941, 94j: Voxel
96: Tomographiebildgruppe
98: virtuelle Tomographiebildgruppe
100: Lerndaten
102: korrekte Antwortdaten
110: dreidimensionale Struktur
CL: Normale
R: Strahlung
RC: Strahlungsachse
U: Objekt
wtij: Schnittlänge
Xti: Pfad
α, β: Winkel

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2020506742 A [0003]

Claims

Bildverarbeitungsgerät, das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden, wobei das Bildverarbeitungsgerät umfasst: mindestens einen Prozessor, wobei der Prozessor die mehreren Projektionsbilder erfasst, eine Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern erzeugt, die erzeugte Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell eingibt, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt, und die geschätzte Tomographiebildgruppe erfasst, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Bildverarbeitungsgerät nach Anspruch 1, wobei die dreidimensionalen Daten, die die korrekten Antwortdaten sind, Bilddaten sind, die mehrere Tomographiebilder mit korrekter Antwort angeben, die unterschiedlichen Tomographieebenen entsprechen.
Bildverarbeitungsgerät nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Objekt eine Brust ist.
Lernvorrichtung, umfassend: mindestens einen Prozessor, wobei der Prozessor Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, durchführt, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde, eine virtuelle Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt und maschinelles Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, durchführt, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.
Lernvorrichtung nach Anspruch 4, wobei der Prozessor Abschwächung der Strahlung gemäß einem Absorptionskoeffizienten simuliert, um die mehreren virtuellen Projektionsbilder zu erzeugen.
Lernvorrichtung nach Anspruch 4 oder 5, wobei die dreidimensionalen Daten, die die korrekten Antwortdaten sind, Bilddaten sind, die mehrere Tomographiebilder mit korrekter Antwort angeben, die unterschiedlichen Tomographieebenen entsprechen.
Lernvorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 6, wobei der Prozessor eine Rauschkomponente, die einer Ankunftsdosis entspricht, zu einer Dosis der Strahlung, von der angenommen wird, dass sie einen Strahlungsdetektor erreicht, der Projektionsbilder erzeugt, die verwendet werden, um die Tomographiebilder zu erzeugen, gibt, um die mehreren virtuellen Projektionsbilder zu erzeugen.
Lernvorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 7, wobei der Prozessor die virtuelle Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern unter Verwendung eines FBP-Verfahrens oder eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens erzeugt.
Lernvorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 8, wobei die mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen Positionen sind, die Bestrahlungspositionen der Strahlung bei Tomosynthesebildgebung simulieren.
Lernvorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 9, wobei die dreidimensionale Struktur eine Struktur ist, die eine Brust angibt, und die Tomographiebildgruppe aus Projektionsbildern erzeugt wird, die durch Abbilden der Brust als ein Objekt erhalten wurden.
Röntgensystem, umfassend: eine Strahlungsquelle, die Strahlung erzeugt; eine Röntgenvorrichtung, die Tomosynthesebildgebung durchführt, die ein Objekt mit der Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, bestrahlt, um Projektionsbilder des Objekts an jeder der Bestrahlungspositionen aufzunehmen; das Bildverarbeitungsgerät nach einem der Ansprüche 1 bis 3; und die Lernvorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 10.
Bildverarbeitungsverfahren, das von einem Computer ausgeführt wird und das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden, wobei das Bildverarbeitungsverfahren umfasst: Erfassen der mehreren Projektionsbilder; Erzeugen einer Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern auf der Grundlage der mehreren Bestrahlungspositionen; Eingeben der erzeugten Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt; und Erfassen der geschätzten Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Lernverfahren, das von einem Computer ausgeführt wird, wobei das Lernverfahren umfasst: Durchführen von Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde; Erzeugen einer virtuellen Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern unter Verwendung der mehreren virtuellen Projektionspositionen; und Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.
Bildverarbeitungsprogramm, das mehrere Projektionsbilder verarbeitet, die durch sequentielles Bestrahlen eines Objekts mit Strahlung an jeder von mehreren Bestrahlungspositionen, die unterschiedliche Bestrahlungswinkel aufweisen, erhalten werden, wobei das Bildverarbeitungsprogramm einen Computer veranlasst, einen Prozess durchzuführen, der umfasst: Erfassen der mehreren Projektionsbilder; Erzeugen einer Tomographiebildgruppe, die mehrere Tomographieebenen des Objekts angibt, aus den mehreren Projektionsbildern; Eingeben der erzeugten Tomographiebildgruppe in ein Tomographiebild-Schätzmodell, das ein trainiertes Modell, das durch Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten erzeugt wurde, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die dreidimensionale Daten sind, die eine dreidimensionale Struktur angeben, und einer virtuellen Tomographiebildgruppe, die aus mehreren virtuellen Projektionsbildern erzeugt wurde, auf die die dreidimensionale Struktur durch Durchführen von Pseudoprojektion auf die dreidimensionale Struktur mit der Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung der dreidimensionalen Daten projiziert wurde, bestehen, ist und das die Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt; und Erfassen der geschätzten Tomographiebildgruppe, die von dem Tomographiebild-Schätzmodell ausgegeben wird.
Lernprogramm, das einen Computer veranlasst, einen Prozess durchzuführen, der umfasst: Durchführen von Pseudoprojektion auf eine dreidimensionale Struktur mit Strahlung an mehreren virtuellen Bestrahlungspositionen unter Verwendung von dreidimensionalen Daten, die die dreidimensionale Struktur angeben, um mehrere virtuelle Projektionsbilder zu erzeugen, auf die die dreidimensionale Struktur projiziert wurde; Erzeugen einer virtuellen Tomographiebildgruppe aus den mehreren virtuellen Projektionsbildern; und Durchführen von maschinellem Lernen an einem Modell für maschinelles Lernen unter Verwendung von Lerndaten, die aus einem Satz korrekter Antwortdaten, die die dreidimensionalen Daten sind, und der virtuellen Tomographiebildgruppe bestehen, um ein Tomographiebild-Schätzmodell zu erzeugen, das eine Tomographiebildgruppe als eine Eingabe empfängt und eine geschätzte Tomographiebildgruppe ausgibt.