JP2006055235A - Ｘ線ｃｔ装置およびその撮影方法 - Google Patents

Abstract

【課題】目視によらずにスカウト像を用いて病変部を検出し、病変候補の部分を断層像撮影する撮影条件を自動的に作成すること、または自動生成された撮影条件を手動修正することができ、作業効率および診断精度を向上させることができるＸ線ＣＴ装置およびその撮影方法を提供することにある。
【解決手段】ＣＴ装置または画像データベースシステムから読み出される前回撮影したスカウト像と今回撮影したスカウト像の差画像をとり（ステップＳ５）、その差画像から病変候補部を画像認識させて病変候補部を求める（ステップＳ６）。この病変候補部の位置に合わせて断層像撮影の撮影条件を自動設定する（ステップＳ７）。この撮影条件をＸ線断層撮影の計画をあらかじめ、スカウト像（スキャノ画像）上で作成する際に、スカウト像上に撮影位置を示すローカライザとともに実際にＸ線を照射する場所を明示する。
【選択図】図３

Description

本発明は、比較診断において、同一患者の病変部または病変部の変化を抽出および判断し、病変部の撮影条件を自動的に作成する技術に関する。

従来のＸ線ＣＴ装置では、前回撮影のスカウト像と今回のスカウト像を目視で見比べ、病変部を診断し、撮影計画を作成していた（特許文献１参照）。ところで、スカウト像に基づいて、被検体に含まれる金属を自動定に検出し、金属が検出された位置において投影データに自動的に金属によるアーチファクトを除去するための補正を行う技術が開示されている（特許文献２参照）。
特開２００３−３１０５９９号公報 特願２００３−１７３５９１

しかしながら、Ｘ線断層撮影計画作成時に、スカウト像上での目視による画像比較では、階調方向の変化や差、微妙な形状変化等の差が見にくかったため、比較診断の精度に限界があった。

本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、目視によらずにスカウト像を用いて病変部を検出し、病変候補の部分を断層像撮影する撮影条件を自動的に作成すること、または自動生成された撮影条件を手動修正することができ、これにより、作業効率および診断精度を向上させることができるＸ線ＣＴ装置およびその撮影方法を提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明のＸ線ＣＴ装置は、同一の被検体のスカウト画像を検索する検索手段と、検索したスカウト画像のうち以前に撮影した第１のスカウト画像と新たに撮影した第２のスカウト画像の差画像を求める差画像算出手段と、差画像より病変部候補を検出する病変部候補検出手段と、病変部候補の位置より撮影条件を決定する撮影条件決定手段と、決定された撮影条件に基いて撮影を行なうＸ線断層撮影手段とを有する。
上記のＸ線ＣＴ装置では、ＣＴ装置または画像データベースシステムから読出される第１のスカウト像と第２のスカウト像の差画像をとり、その差画像から病変候補部を画像認識させて病変候補部が求められる。この病変候補部の位置に合わせて断層像撮影の撮影条件を自動設定することができる。この撮影条件をＸ線断層撮影の計画をあらかじめ、スカウト像（スキャノ画像）上で作成する際に、スカウト像上に撮影位置を示すローカライザとともに実際に撮影する場所を明示する。

好ましくは、差画像算出手段は、第１のスカウト画像と第２のスカウト画像の位置合わせを行った上で、差画像を求める。
上記のＸ線ＣＴ装置では、差画像を求める際に位置合わせを行なうために差画像の信頼性が上がり、最終的に病変部候補の撮影条件の信頼性も上がる。

好ましくは、決定された撮影条件を手動編集する手段をさらに有する。
上記のＸ線ＣＴ装置では、自動で病変部候補から求められた撮影条件を手動編集・修正する手段を持つため、より確実に運用できる。

前記検索手段は、Ｘ線ＣＴ装置の内部の画像記憶装置またはネットワークを通じてＸ線ＣＴ装置の外部の画像記憶装置から検索する。
上記のＸ線ＣＴ装置では、Ｘ線ＣＴ装置内の画像記憶装置以外にネットワークを通じて外部の画像記憶装置から画像検索を行なえるため、より多くの被検体に本発明のＸ線ＣＴ装置を適用できる。

さらに、上記の目的を達成するため、本発明のＸ線ＣＴ撮影方法は、同一の被検体のスカウト画像を検索するステップと、検索したスカウト画像のうち以前に撮影した第１のスカウト画像と新たに撮影した第２のスカウト画像の差画像を求めるステップと、差画像より病変部候補を検出するステップと、病変部候補の位置より撮影条件を決定するステップと、決定された撮影条件に基いて撮影を行なうＸ線断層撮影ステップとを有する。
上記のＸ線ＣＴ撮影方法では、ＣＴ装置または画像データベースシステムから読出される前回撮影した第１のスカウト像と今回撮影した第２のスカウト像の差画像をとり、その差画像から病変候補部を画像認識させて病変候補部が求められる。この病変候補部の位置に合わせて断層像撮影の撮影条件を自動設定することができる。この撮影条件をＸ線断層撮影の計画をあらかじめ、スカウト像（スキャノ画像）上で作成する際に、スカウト像上に撮影位置を示すローカライザとともに実際に撮影する場所を明示する。

好ましくは、前記差画像を求めるステップにおいて、前回撮影のスカウト画像と今回撮影のスカウト画像を位置合わせを行った後に差画像を求める。
上記のＸ線ＣＴ撮影方法では、差画像を求める際に位置合わせを行なうために差画像の信頼性が上がり、最終的に病変部候補の撮影条件の信頼性も上がる。

例えば、撮影条件を決定するステップの後に、決定された撮影条件を手動編集するステップをさらに有する。
上記のＸ線ＣＴ撮影方法では、自動で病変部候補から求められた撮影条件を手動編集・修正するステップをもつため、より確実に運用できる。

例えば、スカウト画像を検索するステップにおいて、Ｘ線ＣＴ装置内の画像記憶装置またはネットワークを通じてＸ線ＣＴ装置の外部の画像記憶装置から検索する。
上記のＸ線ＣＴ撮影方法では、Ｘ線ＣＴ装置内の画像記憶装置以外にネットワークを通じて外部の画像記憶装置から画像検索を行なえるため、より多くの被検体に本発明のＸ線ＣＴ撮影方法を適用できる。

本発明では、スカウトの差画像から前回の撮影と今回の撮影との変化部分を差画像で抽出し、強調して見れると同時に病変部かどうかを自動画像認識させる。これにより抽出された病変候補の部分を断層像撮影する撮影条件を自動的に作成し提供できる。画像検索および撮影個所設定の作業効率の改善も行なえ、一定の基準による判断も行なえ、画像の検索も正しく行なえる。

以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。

図１は、本発明の一実施形態にかかるＸ線ＣＴ装置の構成ブロック図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール１、撮影テーブル１０、走査ガントリ２０とを具備している。

操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、画像再構成処理などを実行する中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得した投影データを収集するデータ収集バッファ５と、投影データから再構成したＣＴ画像を表示するＣＲＴ６と、プログラムやデータやＸ線ＣＴ画像を記憶する記憶装置７とを具備している。記憶装置７は、例えば、固定ディスクＨＤＤからなり、ここに走査ガントリ２０に各種指示を与えたり、走査ガントリ２０より受信したデータに基づいて断層像を再構成し、表示するための画像処理プログラムや、過去の投影データが格納されている。

撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０のボア（空洞部）に入れ出しするクレードル１２を具備している。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内臓するモータで昇降およびテーブル直線移動される。

走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ２２と、コリメータ２３と、Ｘ線検出器２４と、データ収集装置ＤＡＳ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）２５と、被検体の体軸の回りにＸ線管２１などを回転させる回転部コントローラ２６と、制御信号などを前記操作コンソール１や撮影テーブル１０とやり取りする制御コントローラ２９とを具備している。

Ｘ線ＣＴ装置１００は中央処理装置３に接続されているネットワーク３００を介して画像データベースシステム２００に接続されており、過去に撮影された画像などを引き出すことができる。
実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００と、画像データベースシステム２００と、ネットワーク３００を備えるＸ線ＣＴシステムの構成は概ね上記のとおりである。この構成のＸ線ＣＴシステムにおいて、投影データの収集は例えば次のように行われる。

まず、被検体を走査ガントリ２０の回転部１５の空洞部に位置させた状態でｚ軸方向の位置を固定し、Ｘ線管２１からのＸ線ビームを被検体に照射し（Ｘ線の投影）、その透過Ｘ線をＸ線検出器２４で検出する。そして、この透過Ｘ線の検出を、Ｘ線管２１とＸ線検出器２４を被検体の周囲で回転させながら（すなわち、投影角度（ビュー角度）を変化させながら）複数Ｎ（例えば、Ｎ＝１，０００）のビュー方向で、３６０度分データ収集を行う。

検出された各透過Ｘ線は、ＤＡＳ（データ収集装置）２５でディジタル値に変換されて投影データとしてデータ収集バッファ５を介して操作コンソール１に転送される。この動作を１スキャンとよぶ。そして、順次ｚ軸方向にスキャン位置を所定量だけ移動して、次のスキャンを行っていく。このようなスキャン方式はコンベンショナルスキャン方式（またはアキシャルスキャン方式）とよばれる。もっとも、投影角度の変化に同期して撮影テーブル１０を所定速度で移動させ、スキャン位置を移動させながら（Ｘ線管２１とＸ線検出器２４とが被検体の周囲をらせん状に周回することになる）投影データを収集する方式を、いわゆるヘリカルスキャン方式とよぶ。本発明はコンベンショナルスキャン方式、ヘリカルスキャン方式のいずれにも適用できる。

操作コンソール１は、走査ガントリ２０から転送されてくる投影データを中央処理装置３の固定ディスクＨＤＤに格納するとともに、例えば、所定の再構成関数と重畳演算を行い、逆投影処理により断層像を再構成する。ここで、操作コンソール１は、スキャン処理中に走査ガントリ２０から順次転送されてくる投影データからリアルタイムに断層像を再構成し、常に最新の断層像をＣＲＴ６に表示させることが可能である。また患者名、生年月日などの患者情報入力も、操作コンソール１の入力装置２から行なえる。さらに、固定ディスクＨＤＤなどからなる記憶装置７に格納されている投影データを呼び出して改めて画像再構成を行わせることも可能である。またはネットワーク３００で接続されている画像データベースシステム２００、または操作コンソール１の記憶装置７から断層像、スカウト像などの画像を読み出すことも可能である。

以下、本実施形態における操作コンソール１の処理内容を、図３の説明図を参照しながら説明する。

図３は、実施形態における操作コンソール１の処理の流れを示す説明図である。このフローチャートに対応するプログラムは、記憶装置７のハードディスクＨＤＤにインストールされている画像処理プログラムに含まれ、中央処理装置３によって実行されるものである。

ステップＳ１およびＳ２は、スキャン計画段階にあたる処理で、ステップＳ１では、過去の画像の検索を行なうか否かの判断で、過去の画像の検索が選択された場合、患者名、生年月日などをキーにしてネットワークを通じてＸ線ＣＴ装置外の画像記憶装置の画像データベースシステム２００、またはＸ線ＣＴ装置内の記憶装置７から過去の画像を選択する。ステップＳ２では、被検体（患者）の撮影部位を選択する。具体的には、部位の選択前に、「小児」か「成人」かを選択し、部位選択では例えば、「頭部」、「胸部」、「腹部」等の候補部位から選択する。ここで選択された部位によって、部位のデフォルトのスキャン範囲、Ｘ線管２１に印加する管電圧、管電流値等の撮影条件が決定されることになる。

次にステップＳ３では、スカウトスキャンの撮影条件が設定される。Ｘ線の照射方向（ｙ軸を０度とした場合に０度または９０度）、Ｘ線管電圧・管電流などを設定する。この場合、過去のスカウト像の撮影条件を使用すると同じ撮影条件同士のスカウト像の差画像が容易に求められる。

次にステップＳ４では、スカウトスキャンを行なう。
スカウトスキャンとは、走査ガントリ２０におけるＸ線管２１を回転方向の所定角度に固定したまま、すなわち、Ｘ線の投影角度を固定したまま、被検体を載せた撮影テーブル１０をｚ軸方向に搬送して行われるスキャンである。つまり、撮影テーブル１０の移動中、Ｘ線管２１よりＸ線を出力し、Ｘ線検出器２４よりＸ線投影データを連続収集して、被検体の２次元Ｘ線像を透視像として得る。

図２は、収集されるスカウト像の例を示す図である。図２は、９０度方向の頭部のスカウト像の一例を示す図である。横軸がｚ軸で、縦軸がＸ線検出器２４の各検出チャネル（ｃｈ）の位置に対応するもので、高さ方向ｙ軸方向である。本実施形態では、後述するように、収集されたスカウト像において病変部候補領域を検出する。

次にステップＳ５では、画像データベースシステム２００、またはＸ線ＣＴ装置内の記憶装置７の過去のスカウト像と、撮影を行なった現在のスカウト像の差画像を求める。例えば、図４（ａ）に肺野部における、過去のスカウト像と、現在のスカウト像の一例を示す。図４（ａ）では、現在のスカウト像に病変部Ｇが存在している例を示す。図４（ｂ）は、ステップＳ５により得られる、図４（ａ）に示す過去のスカウト像と現在のスカウト像の差画像を示す。

この差画像を求める際には、後述するように、スカウト像に映っている特徴点、例えばスタータルノッチ、剣状突起など複数の位置決め点で位置合わせ、拡大率合わせを行なうことにより、より精度の高いスカウト像の差画像が得られる。

次に、ステップＳ６では、スカウト像の差画像から病変候補などの変化部分を求め、その変化部分が病変候補か否かを判断する。病変候補か否かの判断のため、後述するように、差画像にフィルタ処理を施した後に、図４（ｃ）に示すように２値化処理が行われ、さらに、図４（ｄ）に示すように、病変候補部分のラベリング処理が施される。ラベリング処理が施された部分が病変候補であればその位置に合わせた撮影条件を作成する。

次に、ステップＳ７では、スキャン設定としてスカウト像の差画像によって自動設定された撮影条件を確認し、必要に応じて手動変更、修正を加えていく。このステップでは、スキャン範囲やスライス幅等の撮影計画をスカウト像上で決める。
なお、実施形態におけるＸ線ＣＴシステムは、このようなスカウトスキャンを終えると差画像より病変部を検出後、操作コンソール１のＣＲＴ６に表示される撮影計画画面にスカウト像が表示され、スキャン範囲やスライス位置を示す線もそれに重畳して表示される。操作者はこのスカウト像を見ながらスキャン計画を決定できる。

図４（ｄ）に示すように、コンベンショナルスキャン、ヘリカルスキャン、チルトヘリカルスキャン（傾斜ヘリカルスキャン）などにおいて、スカウト像にローカライザが示す断層像撮影位置のみならず、Ｘ線照射領域も示すことにより、Ｘ線断層撮影の計画をあらかじめ、スカウト像上で作成する際に、スカウト像上に撮影位置を示すローカライザとともに実際にＸ線が照射される場所を明示する。
なお、図４（ｄ）ではスライス位置のみならず、スライス幅も表示してあるため、スキャンエリアの連続性、抜けがないことの確認もできるようになっている。特に多列検出器、または平面状Ｘ線検出器を用いたＸ線ＣＴ装置の場合は、検出器のＺ方向の幅が広くなるため、スライス幅とＸ線照射領域の差が大きくなるため、これらの表示が有効になる。

以上のスキャン計画を経て、ステップＳ８で、操作者からの入力装置２の入力に応じて、設定されたコンベンショナルスキャンまたはヘリカルスキャンの撮影条件を走査ガントリ２０に送出する。走査ガントリ２０はこれに応じて、撮影条件に従いスキャンを開始する。

ステップＳ８では、走査ガントリ２０で収集された投影データを入力する。
ステップＳ９では、その投影データに対し、対数変換、線質硬化（Ｂｅａｍ Ｈａｒｄｅｎｉｎｇ）補正、Ｘ線検出器の感度補正等の、所定の前処理を行う。

ステップＳ１０では、前処理された投影データに、あらかじめ用意された再構成関数を重畳する。
ステップＳ１１では、逆投影処理により画像再構成が行われることになる。
ステップＳ１２では、再構成処理後の画像に対して、例えばＣＴ値変換などの後処理が行なわれる。

ステップＳ１３で、その断層像がＣＲＴ６に表示される。

（ステップＳ５の一例）
次に、上記のステップＳ５におけるスカウト像の位置合わせについて、詳細な説明を行う。図５は、スカウト像の位置決め点について説明するための図である。図６は、上記の位置決め点を用いた画像位置合わせ処理のフローチャートである。

この差画像を求める際には、図５に示すように、スカウト像に映っている特徴点、例えばスタータルノッチ、剣状突起など複数の位置決め点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を用いて位置合わせを行う。

まず、ステップＳ５１では、前回画像上の位置決め点３点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を画像上でクリックし指定する。また同様に今回画像上の位置決め点３点Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３を画像上でクリックし指定する。

ステップＳ５２では、前回画像上の位置決め点をＰ１（ｐ１ｘ，ｐ１ｙ），Ｐ２（ｐ２ｘ，ｐ２ｙ），Ｐ３（ｐ３ｘ，ｐ３ｙ）とし、今回画像上の位置決め点をＣ１（ｃ１ｘ，ｃ１ｙ），Ｃ２（ｃ２ｘ，ｃ２ｙ），Ｃ３（ｃ３ｘ，ｃ３ｙ）とする。

（１）

上記式（１）より、下記に示すアフィン変換行列式を求める。

ステップＳ５３では、Ｃ（ｘ，ｙ）をアフィン変換行列式を用いてアフィン変換し、画像位置合わせを行う。

（ステップＳ６の一例）
次に、ステップＳ６における、病変候補部分の自動検出方法の詳細な例について、図７のフローチャートを用いて順を追って説明する。

図８（ａ）は、ｚ軸方向の特定の位置における差画像のデータで、横軸は検出チャネル（ｃｈ）、縦軸は各検出チャネルの出力に対応するＸ線吸収量を示している。Ａ，Ｂはほかの部分と比べてＸ線吸収量が大きい。

本実施形態では、まず、スカウト像の差画像において変化量が局所的に大きい部分を抽出し、その後２値化処理を行い、その２値画像内の連続した領域の特徴パラメータを用いて病変部候補か否かの判断を行うこととした。

スカウト像の差画像の変化量が局所的に大きい部分を抽出するため、スカウト像の差画像に対し、２次元空間フィルタの１つである最小値フィルタを用いてフィルタリングを行う。最小値フィルタは例えば５×５画素ブロックサイズのフィルタであって、２５画素中の最小値を注目画素（５×５の画素ブロックの中心画素）の出力値とするものである。フィルタリングは、この最小値フィルタ処理を画像内をラスタ走査し１画素ずつずらしながら行う。この場合、画像の上下左右端２列ずつの画素値は元画像の値を保つ。

ステップＳ６１では、スカウト像の差画像全体に対してこのフィルタリングを行って、第１回最小値フィルタ処理像を得る。次いで、この第１回最小値フィルタ処理像に対して、再び最小値フィルタ処理を行って第２回最小値フィルタ処理像を得る。以下、この最小値フィルタ処理を所定回数（Ｍ回）繰り返す。
この処理を行うと、図８（ａ）から図８（ｂ）のような第Ｍ回最小値フィルタ処理像のデータを得ることができ、Ｘ線吸収量の大きい部位を除去することができる。

ステップＳ６２では、第Ｍ回最小値フィルタ処理像に対して、最大値フィルタ処理をＭ回行う。最大値フィルタとは、５×５の画素ブロックの中の最大値を、その注目画素（中心画素）の出力値とするものであり、画像内をラスタ走査し１画素ずつずらしながら行うものである。第Ｍ回最大値フィルタ処理像のｚ軸の位置ｚｉにおけるデータは、図８（ｃ）に示すようになり、スカウト像の差画像のＸ線吸収量の高周波成分の変化を除去できる。

ステップＳ６３では、上記のように生成された第Ｍ回最大値フィルタ像を、スカウト像の差画像から減算する。例えば、図８（ａ）のスカウト像の差画像における１次元データから、図８（ｃ）を減じると、図９のデータを得る。すなわち、低周波成分である背景画像を除去し、高周波成分を残すことができる。なお、図では１次元データで説明しているが、実際はこれと同等の処理を２次元画像処理で行なう。

次に２値化処理を行い（ステップＳ６４）、図９に示すようなＸ線吸収量の大きい部分（その画素値が有意、すなわち、“１”）のみを抽出する。図４（ｃ）では、病変部Ｇが２値化されたことを示している。

なお、２値化に用いる閾値Ｔｈは、浮動閾値であってもよいし、濃度ヒストグラムに基づく手法（例えばｐタイル法）によって設定される可変閾値を用いてもよい。

続いて、得られた２値画像の画素値が“１”の連続領域を抽出する領域番号付け（ラベリング）処理を行う（ステップＳ６５）。図４（ｄ）では、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の４つの連続領域が発生していることを示している。

次に、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の各連続領域に対し、特徴パラメータとして例えば面積を測定する（ステップＳ６６）。ここでは面積とは、各連続領域における画素数のことである。

そして、各領域について、その面積が所定直を超えているかどうかを判定する。所定直とは病変候補と判断される最低限の大きさに相当する面積の値である。これにより画像ノイズを間違えて病変部と判断することもなく、その面積が所定値を超えているときに、その領域が病変部の候補として、その領域の特徴パラメータを求め、最終的な病変候補かを判断し、スキャン計画によって設定されたスライス位置として記憶する。

このように、病変部が自動検出されている場合、これらの領域に対してローカライザで示されたスライス位置を自動的によけるようにすることもできる。自動的によける場合は、ローカライザで示されたスライス位置をＺ方向にずらすか、走査ガントリをチルト（傾斜）させるようにすることが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、スカウト像から病変部候補位置が検出され、病変部を検査する撮影条件が自動設定できる。

上述の実施形態では、Ｘ線吸収係数が大きな部分が大きな数値になるディジタルＸ線透視像を用いたが、Ｘ線吸収係数が大きな部分が小さな数値になるディジタルＸ線透視像を用いる場合には、ステップＳ３１とステップＳ３２を入れ替える。つまり、最大値フィルタ処理を所定回数繰り返し実行した後、最小値フィルタ処理を所定回数繰り返し実行し、元の差画像を、それらのフィルタ処理によって得られた差画像から減じ、所定の閾値と比較することで２値化するようにすれば、同様の効果が得られる。

また、本実施例では、位置合わせを手動により位置合わせ点３点で行ったが、手間を省くには一般的な画像の相関を取って自動で位置合わせを行なう方法を用いてもよいし、精度を上げるには位置合わせ点４点以上の手動で位置合わせを行なってもよい。位置合わせ点４点以上の位置合わせの場合は、画像を複数領域に分けて各々の領域で３点ずつ選択し、アフィン変換で位置合わせしてもよいし、３点ずつ選択して決めたアフィン変換の係数のａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの平均値で位置合わせを行ってもよい。いずれの方法においても同様の効果が得られる。

以上の実施形態では、操作コンソール１の制御処理によって本発明の機能手段、すなわち、検索手段と、差画像算出手段と、病変部候補検出手段と、撮影条件決定手段とが実現されている例を示した。なお、走査ガントリ２０は、Ｘ線断層撮影手段に相当する。

ただし、本発明の機能処理をコンピュータで実現するための、コンピュータにインストールされるプログラム自体および、そのプログラムを格納した記録媒体そのものも本発明を実現するものである。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのプログラム自体および、そのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も含まれる。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。

その他、プログラムの供給方法としては、インターネットを介して本発明のプログラムをファイル転送によって取得する態様も含まれる。

本発明は、上記の実施形態の説明に限定されない。
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。

本発明の一実施形態にかかるＸ線ＣＴ装置、および画像データベースシステムを示すブロック図である。 スカウト像の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における処理の流れの説明図である。 本発明の一実施形態における差画像を求める処理の概念図である。 スカウト像の位置決め点について説明するための図である。 スカウト像の位置合わせ処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態における病変部の検出処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態における病変部検出の際のフィルタ処理の概念を示す図である。 病変部検出の際のスカウト像データ中の１ラインからフィルタ処理後の像の１ラインのデータを減じた例を示す図である。

符号の説明

１…操作コンソール、２…入力装置、３…中央処理装置、５…データ収集バッファ、６…ＣＲＴ、７…記憶装置、１０…撮影テーブル、１２…クレードル、１５…回転部、２０…走査ガントリ、２１…Ｘ線管、２２…Ｘ線コントローラ、２３…コリメータ、２４…Ｘ線検出器、２５…ＤＡＳ（データ収集装置）、２６…回転部コントローラ、２９…制御コントローラ、３０…スリップリング、１００…Ｘ線ＣＴ装置、２００…画像データベースシステム、３００…ネットワーク

Claims (8)

1. 同一の被検体のスカウト画像を検索する検索手段と、
   検索したスカウト画像のうち以前に撮影した第１のスカウト画像と新たに撮影した第２のスカウト画像の差画像を求める差画像算出手段と、
   差画像より病変部候補を検出する病変部候補検出手段と、
   病変部候補の位置より撮影条件を決定する撮影条件決定手段と、
   決定された撮影条件に基いて撮影を行なうＸ線断層撮影手段と
   を有するＸ線ＣＴ装置。
2. 差画像算出手段は、第１のスカウト画像と第２のスカウト画像の位置合わせを行った上で、差画像を求める
   請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 決定された撮影条件を手動編集する手段をさらに有する
   請求項１あるいは２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記検索手段は、Ｘ線ＣＴ装置の内部の画像記憶装置またはネットワークを通じてＸ線ＣＴ装置の外部の画像記憶装置から検索する
   請求項１あるいは２に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 同一の被検体のスカウト画像を検索するステップと、
   検索および読み出したスカウト画像のうち以前に撮影した第１のスカウト画像と新たに撮影した第２のスカウト画像の差画像を求めるステップと、
   差画像より病変部候補を検出するステップと、
   病変部候補の位置より撮影条件を決定するステップと、
   決定された撮影条件に基いて撮影を行なうＸ線断層撮影ステップと
   を有するＸ線ＣＴ撮影方法。
6. 前記差画像を求めるステップにおいて、前回撮影のスカウト画像と今回撮影のスカウト画像を位置合わせを行った後に差画像を求める
   請求項５に記載のＸ線ＣＴ撮影方法。
7. 撮影条件を決定するステップの後に、決定された撮影条件を手動編集するステップをさらに有する
   請求項５あるいは６に記載のＸ線ＣＴ撮影方法。
8. スカウト画像を検索するステップにおいて、Ｘ線ＣＴ装置内の画像記憶装置またはネットワークを通じてＸ線ＣＴ装置の外部の画像記憶装置から検索する
   請求項５あるいは６に記載のＸ線ＣＴ撮影方法。
   

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