JP2017202308A - Ｘ線ｃｔ装置及び医用情報管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】所望の画質の画像を簡易な操作で撮影すること。【解決手段】実施形態に係るＸ線ＣＴ装置において、検出器は、Ｘ線管より照射され被検体を透過した透過Ｘ線を検出する。画像再構成部は、第１管電流値で実行される位置決め撮影において、透過Ｘ線の検出信号に基づいて収集された投影データから位置決め画像を再構成する。検出部は、位置決め画像に含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。記憶部は、複数の部位に係る情報と、複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、画質レベルに対応するＸ線カウント値とを関連付けて記憶する。選択部は、所望の部位と所望の部位に対応する画質レベルを選択する。取得部は、第１管電流値と、位置決め撮影時のＸ線カウント値と、選択された画質レベルに対応付けられたＸ線カウント値とに基づいて、第２の管電流値を取得する。制御部は、第２管電流値に基づいて本撮影を実行するようＸ線管を制御する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報管理装置に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を用いた撮影においては、本撮影の前に、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する位置決め撮影が行われている。また、Ｘ線ＣＴ装置を用いた撮影においては、得られた位置決め画像をもとに、例えば、本撮影においてＸ線管に供給する管電流を算出するＡＥＣ（Auto Exposure Control）が行われている。

ＡＥＣを用いて管電流を算出する場合、画質の指標としてＳＤ（Standard Deviation）が用いられている。しかしながら、近年の再構成法においては、管電流とＳＤとの関係が非線形になっており、粒状性やノイズ電力スペクトル（Noise Power Spectra：ＮＰＳ）が想定していたものとは異なってしまう結果、想定していた画質が得られない場合がある。

特開２００８−０１２２２９号公報 特開２０１１−１２５６００号公報 特開２００７−３２５８５３号公報

本発明が解決しようとする課題は、所望の画質の画像を簡易な操作で撮影することができるＸ線ＣＴ装置及び医用情報管理装置を提供することである。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線管と、検出器と、画像再構成部と、検出部と、記憶部と、選択部と、取得部と、制御部とを備える。検出器は、前記Ｘ線管より照射され、被検体を透過した透過Ｘ線を検出する。画像再構成部は、第１の管電流値で実行される位置決め撮影において、前記検出器による前記透過Ｘ線の検出信号に基づいて収集された投影データから位置決め画像を再構成する。検出部は、前記位置決め画像に含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。記憶部は、前記複数の部位に係る情報と、当該複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、当該画質レベルに対応する第１のＸ線カウント値に係る情報とを関連付けて記憶する。選択部は、所望の部位と当該所望の部位に対応する画質レベルを選択する。取得部は、前記第１の管電流値に係る情報と、前記位置決め撮影時の第２のＸ線カウント値に係る情報と、前記選択された画質レベルに対応付けられた第１のＸ線カウント値に係る情報とに基づいて、本撮影の際の第２の管電流値に係る情報を取得する。制御部は、取得された前記第２の管電流値に基づいて前記本撮影を実行するよう前記Ｘ線管を制御する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。 図４Ａは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図４Ｂは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る記憶回路によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能による照合処理の一例を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態に係る記憶回路に記憶される情報の一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る撮影計画の作成画面の一例を示す図である。 図１２は、第１の実施形態に係る推定機能の処理を説明するための図である。 図１３は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の効果を説明するための図である。 図１５は、その他の実施形態に係る画質レベルのプリセットについて説明するための図である。 図１６は、その他の実施形態に係る基準画像の再登録について説明するための図である。 図１７は、本実施形態に係る基準画像について説明するための図である。 図１８は、その他の実施形態に係る医用情報管理装置の構成の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置及び医用情報管理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下、Ｘ線ＣＴ装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。なお、図１に示す医用情報処理システム１００においては、サーバ装置と端末装置とがそれぞれ１台のみ示されているが、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むことができる。また、医用情報処理システム１００は、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などの医用画像診断装置を含むこともできる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とを備える。Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）４により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム１００にＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。

また、医用情報処理システム１００においては、例えば、ＨＩＳ（Hospital Information System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）などが導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置３は、上記したシステムに沿って作成された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１は、端末装置３から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置２によって作成されたモダリティごとの患者リスト（モダリティワークリスト）から患者情報を取得して、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶するとともに、Ｘ線ＣＴ画像データから画像データの生成を行い、端末装置３からの取得要求に応じた画像データを端末装置３に送信する。端末装置３は、サーバ装置２から受信した画像データをモニタなどに表示する。以下、各装置について説明する。

端末装置３は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作される装置であり、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話等である。例えば、端末装置３は、医師によって患者の症状や医師の所見などのカルテ情報が入力される。また、端末装置３は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査をオーダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置３を操作して、来院した患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査の要否に応じて、端末装置３を操作して検査オーダーを送信する。

サーバ装置２は、医用画像診断装置によって収集された医用画像（例えば、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データ）を記憶したり、医用画像に対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例えば、ＰＡＣＳサーバなどである。例えば、サーバ装置２は、各診療科に配置された端末装置３から複数の検査オーダーを受信して、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成して、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装置３からそれぞれ受信して患者リストを作成し、作成した患者リストをＸ線ＣＴ装置１に送信する。そして、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶し、端末装置３からの取得要求に応じて、Ｘ線ＣＴ画像データ及び画像データを端末装置３に送信する。

Ｘ線ＣＴ装置１は、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集して、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。

架台１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジ１２ｂは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図２に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。言い換えると、検出器１３は、Ｘ線管１２ａより照射され、被検体を透過した透過Ｘ線を検出する。

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図２に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図２に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。

入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体Ｐに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。また、ディスプレイ３２は、被曝情報を含む仮想患者画像や画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ３２によって表示される仮想患者画像については、後に詳述する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する位置決め撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（本スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、２次元のスキャノ画像及び３次元のスキャノ画像を撮影することができる。

例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置に固定して、天板を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで２次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体に対して正面方向だけでなく、任意の方向（例えば、側面方向など）から位置決め画像を撮影することができる。

また、スキャン制御回路３３は、スキャノ画像の撮影において、被検体に対する全周分の投影データを収集することで、３次元のスキャノ画像を撮影する。図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路３３による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。例えば、スキャン制御回路３３は、図３に示すように、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体に対する全周分の投影データを収集する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体の胸部全体、腹部全体、上半身全体、全身などの広範囲に対して本撮影よりも低線量でヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンを実行する。ノンヘリカルスキャンとしては、例えば、上述のステップアンドシュート方式のスキャンが実行される。

このように、スキャン制御回路３３が被検体に対する全周分の投影データを収集することで、後述する画像再構成回路３６が、３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を再構成することができ、図３に示すように、再構成したボリュームデータを用いて任意の方向から位置決め画像を生成することが可能になる。ここで、位置決め画像を２次元で撮影するか、或いは、３次元で撮影するかは、操作者によって任意に設定する場合でもよく、或いは、検査内容に応じて予め設定される場合でもよい。

図２に戻って、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。

記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データや仮想患者画像を記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。なお、仮想患者画像及び処理回路３７による処理結果については、後述する。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成することもできる。言い換えると、画像再構成回路３６は、第１の管電流値で実行される位置決め撮影において、検出器１３による透過Ｘ線の検出信号に基づいて収集された投影データから位置決め画像を再構成する。なお、画像再構成回路３６は、画像再構成部の一例である。

また、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

また、処理回路３７は、図２に示すように、検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、受付機能３７ｃ、及び推定機能３７ｄを実行する。ここで、例えば、図２に示す処理回路３７の構成要素である検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、受付機能３７ｃ、及び推定機能３７ｄが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３５に記録されている。処理回路３７は、各プログラムを記憶回路３５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３７は、図２の処理回路３７内に示された各機能を有することとなる。なお、処理回路３７は、制御部の一例である。また、検出機能３７ａは、検出部の一例である。

検出機能３７ａは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。具体的には、検出機能３７ａは、画像再構成回路３６によって再構成された３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）に含まれる臓器などの部位を検出する。例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ及び診断に用いられる画像のボリュームデータのうち少なくとも一方について、解剖学的な特徴点（anatomical landmark）に基づいて臓器などの部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔などの部位の特徴を示す点である。すなわち、検出機能３７ａは、特定の臓器や骨などの解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔などを検出する。また、検出機能３７ａは、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足などの位置を検出することもできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔などにこれらの位置も含めたものを意味する。以下、検出機能３７ａによる部位の検出の一例について説明する。

例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、検出機能６１は、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、検出機能６１は、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、上記した教師あり機械学習アルゴリズムは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。

そして、検出機能３７ａは、身体における解剖学的な特徴点の３次元的な位置関係を示すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで、上記したモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布モデルなどが利用される。すなわち、検出機能３７ａは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特徴点を最適化する。

以下、図４Ａ，４Ｂ，５，６を用いて、検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明する。図４Ａ，４Ｂ，５，６は、第１の実施形態に係る検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明するための図である。なお、図４Ａ，４Ｂにおいては、２次元上に特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出機能３７ａは、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、図４Ａに示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する（図中の黒点）。そして、検出機能３７ａは、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図４Ｂに示すように、抽出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセルのみを抽出する。

ここで、検出機能３７ａは、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、各部位の特徴を示す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置（座標）情報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて記憶回路３５に格納する。例えば、検出機能３７ａは、図４Ｂに示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３などの識別コードを付与する。ここで、検出機能６１は、検出処理を行ったデータごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、記憶回路３５に格納する。具体的には、検出機能６１は、位置決め画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも１つの投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。

例えば、検出機能３７ａは、図５に示すように、位置決め画像のボリュームデータ（図中、位置決め）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ₁, ｙ₁, ｚ₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ₂, ｙ₂, ｚ₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。

また、検出機能６１は、例えば、図５に示すように、診断用の画像のボリュームデータ（図中、スキャン）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。ここで、検出機能６１は、スキャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ（図中、造影Ｐｈａｓｅ）と、造影剤によって造影されていないボリュームデータ（図中、非造影Ｐｈａｓｅ）とから、それぞれ標識点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができる。

一例を挙げると、検出機能６１は、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、検出機能６１は、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる標識点が含まれる。例えば、検出機能６１は、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、造影剤によって造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータの場合、検出機能６１は、図５に示すように、造影することで抽出された血管などの標識点の座標（ｘ’₃₁, ｙ’₃₁, ｚ’₃₁）〜座標（ｘ’₃₄, ｙ’₃₄, ｚ’₃₄）などに、それぞれの血管を識別するための識別コードＣ３１、Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４などを対応付ける。

上述したように、検出機能６１は、位置決め用画像、或いは、診断用の画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような標識点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、検出の対象となる対象部位と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、対象部位を「肺」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得する。そして、検出機能３７ａは、「肺」と周囲の部位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータにおける「肺」の領域を抽出する。

例えば、検出機能３７ａは、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「肺」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出機能３７ａは、ボリュームデータにおける領域Ｒ１のボクセルの座標情報を抽出する。検出機能３７ａは、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。同様に、検出機能３７ａは、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。

また、検出機能３７ａは、人体における頭部や胸部などの位置を定義する特徴点に基づいて、ボリュームデータに含まれる位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部などの位置は任意に定義することができる。例えば、第７頸椎から肺の下端までを胸部と定義すると、検出機能３７ａは、第７頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点までを胸部として検出する。なお、検出機能３７ａは、上述した解剖学的な特徴点を用いた方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出することができる。言い換えると、検出機能３７ａは、位置決め画像に含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部の一例である。

位置照合機能３７ｂは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位それぞれの位置と、仮想患者データに含まれる人体における複数の部位それぞれの位置とを照合する。ここで、仮想患者データとは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す情報である。すなわち、位置照合機能３７ｂは、被検体の部位と標準的な部位の位置とを照合して、照合結果を記憶回路３５に格納する。例えば、位置照合機能３７ｂは、人体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者画像と、被検体のボリュームデータとをマッチングする。

ここで、まず、仮想患者画像について説明する。仮想患者画像は、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格などに関わるパラメータに関する複数の組み合わせに応じた標準的な体格などを有する人体について実際にＸ線で撮影した画像として予め生成されて、記憶回路３５に格納される。すなわち、記憶回路３５は、上述したパラメータの組み合わせに応じた複数の仮想患者画像のデータを記憶する。ここで、記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像には、解剖学的な特徴点（特徴点）が対応づけて記憶される。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格等に従っておおよそ決まっている。

記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像は、これら多数の解剖学的な特徴点が予め検出され、検出された特徴点の位置データがそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮想患者画像のデータに付帯又は関連付けされて記憶される。図７は、第１の実施形態に係る記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。例えば、記憶回路３５は、図７に示すように、臓器などの部位を含む３次元の人体に、解剖学的な特徴点と特徴点を識別するための識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」などとが関連付けられた仮想患者画像を記憶する。

すなわち、記憶回路３５は、３次元の人体画像における座標空間における特徴点の座標と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路３５は、図７に示す識別コード「Ｖ１」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。同様に、記憶回路３５は、識別コードと特徴点の座標とを対応づけて記憶する。なお、図７においては、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓などのみが示されているが、実際には、仮想患者画像は、さらに多数の臓器、骨、血管、神経などが含まれる。また、図７においては、識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」に対応する特徴点についてのみ示されているが、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。

位置照合機能３７ｂは、検出機能３７ａによって検出された被検体のボリュームデータ中の特徴点と、上述した仮想患者画像中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして、ボリュームデータの座標空間と仮想患者画像の座標空間とを関連付ける。図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能３７ｂによる照合処理の一例を説明するための図である。ここで、図８においては、スキャノ画像から検出した特徴点と仮想患者画像から検出された特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた３組の特徴点を用いてマッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。

例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、仮想患者画像において識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」で示される特徴点と、スキャノ画像において識別コード「Ｃ１」、「Ｃ２」及び「Ｃ３」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関連付ける。例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、解剖学的に同じ特徴点「Ｖ１（x1,y1,z1）、Ｃ１（X1,Y1,Z1）」、「Ｖ２（x2,y2,z2）、Ｃ２（X2,Y2,Z2）」、「Ｖ３（x3,y3,z3）、Ｃ３（X3,Y3,Z3）」の間の位置ズレの合計「ＬＳ」を最小化するように、以下の座標変換行列「Ｈ」を求める。

LS ＝ （(X1,Y1,Z1)-Ｈ(x1,y1,z1))
+（(X2,Y2,Z2)-Ｈ(x2,y2,z2))
+（(X3,Y3,Z3)-Ｈ(x3,y3,z3))

位置照合機能３７ｂは、求めた座標変換行列「Ｈ」により、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲を位置決め画像上のスキャン範囲に変換することができる。例えば、位置照合機能３７ｂは、座標変換行列「Ｈ」を用いることで、図８に示すように、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」を位置決め画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換することができる。図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。例えば、図９の仮想患者画像上に示すように、操作者が仮想患者画像上でスキャン範囲「ＳＲＶ」を設定すると、位置照合機能３７ｂは、上述した座標変換行列を用いて、設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」をスキャノ画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換する。

これにより、例えば、仮想患者画像上で識別コード「Ｖｎ」に対応する特徴点を含むように設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」は、スキャノ画像上で同一の特徴点に対応する識別コード「Ｃｎ」が含まれるスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換されて設定される。なお、上述した座標変換行列「Ｈ」は、被検体ごとに記憶回路３５に記憶されて、適宜読み出されて使用される場合であってもよく、或いは、スキャノ画像が収集されるごとに算出される場合であってもよい。このように第１の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想患者画像を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、位置決め画像（スキャノ画像）の撮影後に、計画された位置・範囲に対応する位置決め画像上の位置・範囲を自動で数値設定することが可能である。

図２の説明に戻り、処理回路３７は、受付機能３７ｃと、推定機能３７ｄとを備え、所望の画質の画像を簡易な操作で撮影するための制御を行う。なお、かかる制御については、後に詳述する。

ところで、従来、再構成画像の画質を一定に保つために、その再構成画像におけるノイズのＳＤ（Standard Deviation）が所定の値に保たれるようにＸ線の線量を制御することが行われている。しかしながら、このような制御では、再構成画像の画質を保てない場合がある。

再構成画像の画質を保てない場合の一例として、近年実装された逐次近似再構成法を適用する場合が挙げられる。従来のＸ線ＣＴ装置では、例えば、一定に保たれるＳＤ（指定ＳＤ）を１０に設定した場合、撮影部位が肺野であっても腹部であってもＳＤが１０に近づくように管電流を算出する。この構成に対し、逐次近似再構成法が適用されると、再構成画像の画質を保てない場合がある。すなわち、逐次近似再構成法では、Ｘ線のカウントに応じた管電流の補正が行われている。このため、例えば、肺野ではカウントが十分入っているので補正を弱く、腹部ではカウントが少ないので補正を強くかかるように制御される。この場合、腹部では補正が強くかかるため、粒状性に差が出てしまい（粒が粗い画像になる等）、画質に影響が出てしまう場合がある。

そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、所望の画質の画像を簡易な操作で撮影することを可能にするために、以下に説明する構成を備える。

記憶回路３５は、複数の画質レベルのそれぞれと、各画質レベルの画像の再構成に用いられる複数のビューで検出器１３に検出されたＸ線の検出量とが対応付けられた情報を、複数の部位ごとに記憶する。言い換えると、記憶回路３５は、複数の部位に係る情報と、複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、画質レベルに対応する第１のＸ線カウント値に係る情報とを関連付けて記憶する。なお、記憶回路３５は、記憶部の一例である。

図１０は、第１の実施形態に係る記憶回路３５に記憶される情報の一例を示す図である。記憶回路３５は、例えば、腹部について、画質レベルと、カウントと、基準画像とが対応づけられた情報を記憶する。ここで、画質レベルとは、再構成画像の画質を表す情報である。記憶回路３５は、画質レベルとして、例えば、低画質から高画質の順に、「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ」、「Ｑｕａｌｉｔｙ」、及び「Ｈｉｇｈ Ｑｕａｌｉｔｙ」のいずれかの情報を記憶する。また、カウント（カウント値）とは、画質レベルの画像の再構成に用いられる複数のビューで検出器１３に検出されたＸ線の検出量である。例えば、記憶回路３５は、複数のビューで各Ｘ線検出素子に蓄積された電荷の計数値を、Ｘ線のカウントとして記憶する。また、基準画像とは、部位ごとに画質の基準となる画像であり、それぞれの画質レベルに対応する画像である。例えば、基準画像としては、被検体Ｐへの被ばく量を上げなくとも診断が可能な程度の画質の画像が登録される。例えば、記憶回路３５は、ファントムや被検体Ｐの腹部の所定断面（例えば、コロナル断面）の再構成画像を基準画像として記憶する。なお、図１０には、一例として、腹部について記憶される情報を示すが、頭部、肺野など、他の部位についても同様の情報が記憶される。また、図１０に示すカウントは、例えば、従来の２次元スキャノ、若しくは３次元スキャノ等により得られたデータのカウントに基づいて、操作者により予め記憶回路３５に登録される。

なお、画質レベルは、例えば、粒状性を表すノイズ電力スペクトル（Noise Power Spectra：ＮＰＳ）、解像度を表す変調伝達関数（Modulation Transfer Function：ＭＴＦ）、対象物の大きさ、対象物の減衰、コントラスト、及びアーチファクトのうち少なくとも一つの指標値により定められる。なお、画質レベルは、更に、再構成画像におけるノイズのＳＤを含む複数の指標値により定められてもよい。つまり、画質レベルは、ＮＰＳ、ＭＴＦ、対象物の大きさ、対象物の減衰、コントラスト、及びアーチファクトのうち少なくとも一つの指標値と、ＳＤとに基づいて定められてもよい。

図１０に示すように、例えば、記憶回路３５は、画質レベル「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」と、カウント「ａ」と、基準画像「Ａ」とが対応づけられた情報を記憶する。また、記憶回路３５は、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」と、カウント「ｂ」と、基準画像「Ｂ」とが対応づけられた情報を記憶する。また、記憶回路３５は、画質レベル「Ｑｕａｌｉｔｙ」と、カウント「ｃ」と、基準画像「Ｃ」とが対応づけられた情報を記憶する。また、記憶回路３５は、画質レベル「Ｈｉｇｈ Ｑｕａｌｉｔｙ」と、カウント「ｄ」と、基準画像「Ｄ」とが対応づけられた情報を記憶する。なお、記憶回路３５に記憶される上記の情報は、操作者、若しくはＸ線ＣＴ装置１の設計者により予め記憶回路３５に登録される。

なお、図１０は一例に過ぎない。例えば、上記の例では、記憶回路３５が４つの異なる画質レベルを記憶する場合を説明したが、これに限らず、任意数の画質レベルを記憶しても良いし、１つの画質レベルのみ（例えば、「Ｓｔａｎｄａｒｄ」のみ）を記憶しても良い。また、例えば、記憶回路３５は、基準画像として画像そのものを記憶するのではなく、画像の格納場所（リンク先）を示す情報を記憶しても良い。

受付機能３７ｃは、撮影範囲に含まれる部位の画質レベルを指定する操作を操作者から受け付ける。例えば、受付機能３７ｃは、操作者が撮影計画を作成する際に、撮影範囲に含まれる部位ごとに、画質レベルを指定する操作を仮想患者画像上で受け付ける。言い換えると、受付機能３７ｃは、所望の部位と当該所望の部位に対応する画質レベルを選択する。なお、受付機能３７ｃは、受付部又は選択部の一例である。

図１１は、第１の実施形態に係る撮影計画の作成画面の一例を示す図である。図１１には、仮想患者画像上で撮影計画が作成される場合に、ディスプレイ３２に表示される撮影計画の作成画面を例示する。

図１１に示すように、例えば、操作者により撮影計画の作成を開始する旨の指示が入力回路３１に入力されると、処理回路３７は、複数の画質レベルのそれぞれに対応する画像を、ディスプレイ３２に表示させる。具体的には、処理回路３７は、画面左側に仮想患者画像を表示させるとともに、撮影計画を行うための領域Ｒ３〜Ｒ５を表示する。このうち、領域Ｒ３は頭部に対応し、領域Ｒ４は肺野に対応し、領域Ｒ５は腹部に対応する。ここで、腹部の領域Ｒ５が操作者により選択されると、処理回路３７は、腹部に対応する複数の画質レベルと、各画質レベルに対応する基準画像とを記憶回路３５から取得し、取得した情報に基づいて、画質レベルを選択するための選択領域（図１１の破線部）を表示する。この選択領域は、例えば、画質レベルとして「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」を指定するボタン４０、「Ｓｔａｎｄａｒｄ」を指定するボタン４１、「Ｑｕａｌｉｔｙ」を指定するボタン４２、及び「Ｈｉｇｈ Ｑｕａｌｉｔｙ」を指定するボタン４３を含む。また、各ボタン４０〜４３の右側には、各画質レベルに対応する基準画像「Ａ」、基準画像「Ｂ」、基準画像「Ｃ」、及び基準画像「Ｄ」が表示される。ここで、例えば、操作者によりカーソル４４が操作され、ボタン４１が押下されると、受付機能３７ｃは、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」が指定されたものとして受け付ける。

なお、図１１は、一例に過ぎない。例えば、基準画像「Ａ」〜「Ｄ」は、必ずしも表示されなくてもよい。また、例えば、基準画像「Ａ」〜「Ｄ」は、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」に対応する基準画像「Ｂ」のみが表示されてもよい。

推定機能３７ｄは、複数の部位のうち、位置決め撮影の後に実行される本撮影の撮影範囲に含まれる部位の再構成画像が、所定の画質となるために検出器１３にて検出されるＸ線の検出量に基づいて、部位に照射するＸ線の線量を推定する。言い換えると、推定機能３７ｄは、第１の管電流値に係る情報と、位置決め撮影時の第２のＸ線カウント値に係る情報と、選択された画質レベルに対応付けられた第１のＸ線カウント値に係る情報とに基づいて、本撮影の際の第２の管電流値に係る情報を取得する。なお、推定機能３７ｄは、推定部又は取得部の一例である。

例えば、推定機能３７ｄは、受付機能３７ｃによって受け付けられた部位の画質レベルに対応する検出量を記憶回路３５から取得する。そして、推定機能３７ｄは、取得した検出量と、位置決め撮影でその部位に照射したＸ線の線量と、位置決め撮影でその部位を透過したＸ線が検出器１３にて検出された検出量とに基づいて、本撮影でその部位に照射するＸ線の線量を推定する。

具体的には、推定機能３７ｄは、受付機能３７ｃが部位の画質レベルを受け付けると、記憶回路３５に記憶された情報を参照し、受け付けた画質レベルに対応するカウントを取得する。そして、推定機能３７ｄは、取得したカウントと、スキャノ画像の撮影においてその部位に照射したＸ線を発生させた管電流と、スキャノ画像の撮影においてその部位を透過したＸ線が検出器１３にて検出されたカウントとに基づいて、本スキャンでその部位に照射するＸ線を発生させる管電流を推定する。例えば、推定機能３７ｄは、下記の式（１）を用いて、本スキャンで用いる管電流を推定する。

式（１）において、本スキャンの管電流とは、本スキャンにおいてその部位に照射するＸ線を発生させる管電流を示す。また、スキャノの管電流とは、スキャノ画像の撮影においてその部位に照射したＸ線を発生させた管電流を示す。スキャノの管電流は、例えば、スキャノ画像の撮影計画から取得可能である。また、スキャノのカウントとは、スキャノ画像の再構成に用いられる複数のビューで各Ｘ線検出素子に蓄積された電荷の計数値を示す。スキャノのカウントは、例えば、スキャノ撮影の各ビューで各Ｘ線検出素子に蓄積された電荷の数を計数し、記録しておくことで、取得可能である。また、基準画像のカウントとは、基準画像の撮影においてその部位を透過したＸ線が検出器１３にて検出されたカウントを示し、記憶回路３５から取得したカウントに対応する。

図１２は、第１の実施形態に係る推定機能３７ｄの処理を説明するための図である。図１２には、受付機能３７ｃが腹部の画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」を指定する操作を受け付けた場合の推定機能３７ｄの処理内容を例示する。図１２に示す例では、推定機能３７ｄにて推定される管電流が「Ｙ」ｍＡであり、スキャノ画像の撮影における管電流が１０ｍＡであり、スキャノ画像の撮影におけるＸ線のカウントが「Ｘ」である場合を説明する。

図１２に示すように、受付機能３７ｃが画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」を指定する操作を受け付けると、推定機能３７ｄは、記憶回路３５に記憶された情報（図１０）を参照し、「Ｓｔａｎｄａｒｄ」に対応するカウント「ｂ」を取得する。そして、推定機能３７ｄは、取得したカウント「ｂ」と、カウント「Ｘ」と、管電流１０ｍＡとを上記の式（１）に代入することで、管電流「Ｙ」ｍＡを推定する。具体的には、推定機能３７ｄは、図示のように、「管電流１０ｍＡ×カウント「ｂ」／カウント「Ｘ」」を計算することで、管電流「Ｙ」ｍＡを算出する。なお、ここで示した管電流「Ｙ」ｍＡを算出する式は一例であり、例えば、撮影条件等に基づいて任意の補正係数が適用されてもよい。

このように、推定機能３７ｄは、照射するＸ線の線量を推定する。なお、上記の説明では、腹部に照射するＸ線の線量を推定する場合を説明したが、本撮影の撮影範囲に複数の部位（例えば、肺野及び腹部）が含まれる場合には、複数の部位のそれぞれについて、管電流を推定してよい。すなわち、推定機能３７ｄは、複数の部位のうち、撮影範囲に含まれる部位ごとに、部位に照射するＸ線の線量を推定する。

また、上記の説明では、スキャノのカウントをスキャノ画像の撮影の際に計数し、記録しておく場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、推定機能３７ｄは、スキャノ画像の投影データからカウントを算出してもよい。一例としては、推定機能３７ｄは、記憶回路３５に記憶される投影データ（補正済み投影データ）に対して、データ収集回路１４及び前処理回路３４で実行済みの各処理の逆変換処理を行う。これにより、推定機能３７ｄは、各ビューにおいて検出器１３で検出されたＸ線の検出データ（各Ｘ線検出素子に蓄積された電荷の数）を算出する。そして、推定機能３７ｄは、スキャノ画像の再構成に要する各ビューの電荷の数を計数（積算）することで、スキャノのカウントを算出する。すなわち、推定機能３７ｄは、スキャノ画像の撮影で収集された投影データをスキャノ撮影で検出器１３にて検出されたＸ線の検出量に変換する処理を行うことで、スキャノ撮影で部位において検出器１３にて検出されたＸ線の検出量を算出する。言い換えると、推定機能３７ｄは、位置決め撮影で収集された投影データから、位置決め撮影で検出器にて検出された第２のＸ線カウント値に係る情報を算出する。そして、推定機能３７ｄは、算出したＸ線の検出量と、所定の画質となるための検出量とを用いて、本撮影の線量を推定する。

図１３は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理手順を示すフローチャートである。なお、図１３の処理は、操作者により作成された撮影計画に従って実行される。つまり、図１３の処理で実行される撮影計画は、受付機能３７ｃにて受け付けられた画質レベルの指定が反映されたものである。

ステップＳ１０１は、スキャン制御回路３３に対応するステップである。ステップＳ１０１は、スキャン制御回路３３が、撮影を開始するステップである。なお、ステップＳ１０１が否定される場合に、スキャン制御回路３３は撮影を開始せず、待機状態である。

ステップＳ１０２は、スキャン制御回路３３に対応するステップである。ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１が肯定される場合に、スキャン制御回路３３が、３次元のスキャノ画像（３次元スキャノ）を撮影するステップである。

ステップＳ１０３は、画像再構成回路３６に対応するステップである。ステップＳ１０３は、画像再構成回路３６が、３次元スキャノの撮影により収集された投影データからボリュームデータを再構成するステップである。

ステップＳ１０４は、検出機能３７ａに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応する処理のプログラムを呼び出し実行することにより、検出機能３７ａが実現されるステップである。ステップＳ１０４は、検出機能３７ａが、再構成後のボリュームデータから被検体の複数の部位を検出するステップである。

ステップＳ１０５は、入力回路３１に対応するステップである。ステップＳ１０５は、入力回路３１が３次元スキャノに基づいてスキャン範囲を設定するための操作を受け付けるステップである。

ステップＳ１０６は、推定機能３７ｄに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から推定機能３７ｄに対応する処理のプログラムを呼び出し実行することにより、推定機能３７ｄが実現されるステップである。ステップＳ１０６は、推定機能３７ｄが、検出機能３７ａにより検出された部位ごとに、基準画像のカウントに基づいて、本スキャンの管電流を算出するステップである。

ステップＳ１０７は、スキャン制御回路３３に対応するステップである。ステップＳ１０７は、スキャン制御回路３３が、算出した管電流を用いて本スキャンを実行するステップである。言い換えると、制御部としてのスキャン制御回路３３は、取得された第２の管電流値に基づいて本撮影を実行するようＸ線管を制御する。

ステップＳ１０８は、画像再構成回路３６に対応するステップである。ステップＳ１０８は、画像再構成回路３６が、本スキャンにより収集された投影データからボリュームデータを再構成するステップである。

ステップＳ１０９は、処理回路３７に対応するステップである。ステップＳ１０９は、処理回路３７が、再構成されたボリュームデータに基づく診断用画像をディスプレイ３２に表示させるステップである。

なお、図１３は一例に過ぎない。例えば、上記の処理手順は、必ずしも上述した順序で実行されなくてもよい。例えば、上記のステップＳ１０１〜Ｓ１０９は、処理内容が矛盾しない範囲で、適宜順序を変えて実行されてもよい。

上述してきたように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１において、受付機能３７ｃは、撮影範囲に含まれる部位の画質レベルを指定する操作を操作者から受け付ける。そして、推定機能３７ｄは、位置決め画像から検出された複数の部位のうち、本撮影の撮影範囲に含まれる部位の再構成画像が、所定の画質となるために検出器１３にて検出されるＸ線の検出量に基づいて、部位に照射するＸ線の線量を推定する。このため、Ｘ線ＣＴ装置１は、所望の画質の画像を簡易な操作で撮影することができる。

図１４は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の効果を説明するための図である。図１４に示すように、まず、受付機能３７ｃは、撮影対象の部位について、画質レベルを指定する操作を操作者から受け付ける。ここで、例えば、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」が指定されると、推定機能３７ｄは、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」に対応するカウント「ｂ」と同じカウントが得られるような管電流を推定する。そして、スキャン制御回路３３は、推定機能３７ｄにより推定された管電流を用いて、本スキャンを実行する。このため、Ｘ線ＣＴ装置１は、画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」の基準画像「Ｂ」と同程度の画質の画像を再構成することができる。すなわち、操作者は、撮影計画の作成段階で所望の画質レベルを選択するだけで、選択した画質レベルの再構成画像を得ることができる。また、例えば、所望の画質レベルを適切に選択することができる結果、必要以上に高い管電圧で撮影することが無くなるので、被検体Ｐへの被ばくを低減することが可能となる。

なお、必要以上に高い画質レベルが選択されないように、処理回路３７は、画質レベルに応じた指標（数値）を表示してもよい。例えば、基準画像の画質レベルに応じたＣＴＤＩ（Computed Tomography Dose Index）を指標として記憶しておき、処理回路３７は、ＣＴＤＩを基準画像とともに表示してもよい。なお、指標としては、ＣＴＤＩに限定されるものではなく、例えば、線量の指標となる値や、医療施設ごとに定められる任意の値、若しくは診断参考レベルのようなものであってもよい。また、処理回路３７は、操作者によって画質レベルが選択される際に、基準画像を表示せずに、画質レベルに応じた指標を表示してもよい。

また、例えば、推定機能３７ｄは、画像の再構成に用いられる複数のビューで検出された電荷のカウントを用いて、所望の画質の画像を得るのに必要な線量（管電圧）を推定する。これによれば、Ｘ線ＣＴ装置１は、データ収集回路１４や前処理回路３４の処理の影響を除外してＸ線の線量を推定することができるので、推定の精度を向上させることができる。

（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。

（画質レベルのプリセット）
上記の実施形態では、操作者により画質レベルを指定する操作が行われる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、撮影計画ごとに所望の画質レベルがプリセットされている場合には、操作者は必ずしも画質レベルを指定しなくてもよい。

図１５は、その他の実施形態に係る画質レベルのプリセットについて説明するための図である。図１５に示す例では、頭部、肺野、及び腹部の撮影を行う撮影計画として、「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｓｔａｎｄａｒｄ」、「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」、及び「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｑｕａｌｉｔｙ」の３つの撮影計画がプリセットされている。ここで、撮影計画「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｓｔａｎｄａｒｄ」には、頭部の画質レベル「Ｑｕａｌｉｔｙ」、肺野の画質レベル「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」、及び腹部の画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」がプリセットされる。また、撮影計画「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」には、頭部の画質レベル「Ｑｕａｌｉｔｙ」、肺野の画質レベル「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」、及び腹部の画質レベル「Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」がプリセットされる。また、撮影計画「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｑｕａｌｉｔｙ」には、頭部の画質レベル「Ｈｉｇｈ Ｑｕａｌｉｔｙ」、肺野の画質レベル「Ｓｔａｎｄａｒｄ」、及び腹部の画質レベル「Ｑｕａｌｉｔｙ」がプリセットされる。

この場合、操作者は、「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｓｔａｎｄａｒｄ」、「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｌｏｗ Ｄｏｓｅ」、及び「Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：Ｑｕａｌｉｔｙ」の３つの撮影計画のうち、任意の撮影計画を選択するだけで、適切な画質の画像を得ることができる。また、例えば、操作者は、任意の撮影計画を選択した上で、特定の部位については任意の画質レベルを設定し直して撮影することもできる。

（基準画像の再登録）
また、例えば、データ収集回路１４や前処理回路３４にて実行される各種の処理に新たな機能が実装されると、記憶回路３５に記憶されたカウントと基準画像の画質の対応関係が変化してしまう。このような場合には、Ｘ線ＣＴ装置１は、シミュレータを用いて、カウントや基準画像を更新することができる。

図１６は、その他の実施形態に係る基準画像の再登録について説明するための図である。図１６には、Ｘ線ＣＴ装置１において利用されるシミュレータの画面例を示す。図１６に示すように、シミュレータにおいては、管電圧、管電流、撮影時間、関数（ＦＣ）、及びイメージ厚などの各種パラメータを入力可能である。

ここで、データ収集回路１４や前処理回路３４に新たな機能が実装されると、再構成される画像の画質が向上する可能性がある。つまり、同じカウントが得られた場合であっても、画質が向上する可能性がある。このため、まず、Ｘ線ＣＴ装置１において、記憶回路３５に記憶された基準画像の画質が、どの程度向上するかをシミュレートする。

例えば、処理回路３７は、記憶回路３５に記憶された各カウントを取得する。そして、処理回路３７は、取得したカウントと、各種のパラメータをシミュレータに入力し、新たな機能が実装された場合に再構成される再構成画像を生成する。

シミュレータによって生成された再構成画像は、元の基準画像よりも画質が向上している可能性がある。そこで、操作者は、生成された再構成画像と、元の基準画像とを比較する。ここで、生成された再構成画像が元の基準画像よりも画質が向上している場合には、現在記憶回路３５に記憶されているカウントよりも少ないカウントで、元の基準画像と同程度の画質を担保できる可能性がある。そこで、次に、処理回路３７は、シミュレートにより生成した再構成画像の画質を元の基準画像の画質と同程度に低下させた場合に、どの程度カウントが低下するかをシミュレートする。

この場合、例えば、処理回路３７は、記憶回路３５に記憶されているカウントよりも少ないカウントを入力し、再びシミュレートする。処理回路３７は、この操作を繰り返し、元の基準画像と同程度の画質の再構成画像が生成された時のカウントを取得する。そして、処理回路３７は、記憶回路３５に記憶されているカウントを、シミュレータにより取得されたカウントに更新する。

このように、処理回路３７は、新たな機能が実装された場合に、同程度の画質を得ることが可能なカウントをシミュレートすることができる。なお、処理回路３７は、シミュレータによって生成された再構成画像を基準画像に更新してもよい。すなわち、画像再構成回路３６は、本撮影にて取得された投影データに基づいて再構成画像を生成する。記憶回路３５は、再構成画像の画質レベルが画像の画質レベルよりも高い場合、画像を再構成画像に更新して記憶する。

図１７を用いて、基準画像について説明する。図１７は、基準画像について説明するための図である。第１の実施形態で説明したように、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体Ｐのスキャンにおいて、事前データ収集（スキャノ）を行い（Ｓ１１）、位置決めデータからカウントを得る（Ｓ１２）。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、得られたカウントと基準画像とを比較して（Ｓ１３）、比較結果に基づいて管電流を決定する（Ｓ１４）。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、決定した管電流を用いて本スキャンを行う（Ｓ１５）。

ここで、カウントと比較される基準画像は、例えば、操作者によりスキャン前に設定される。例えば、操作者は、物理評価ファントム（撮影画像）や仮想人体ファントム（撮影画像）、実際に収集された生データ（施設で収集された臨床画像など）のうち任意のデータを基準対象として選択する（Ｓ０１）。そして、操作者は、シミュレータを用いて基準画像（カウント）を決定する（Ｓ０２）。このとき、例えば、操作者は、基準対象に対応する被ばく参照情報を参照して基準画像を決定する。これにより、例えば、操作者は、実際に収集した生データで生ノイズを付加してシミュレーションすることで、施設ごとに基準画像を生成することができる。

（２次元撮影への適用）
また、上記の実施形態では、３次元の位置決め撮影及び本撮影が行われる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態は、２次元の位置決め撮影及び本撮影が行われ、２次元の画像（若しくは位置決め画像）が収集される場合にも適用可能である。

（医用情報管理装置）
また、上記の実施形態では、実施形態に係る機能がＸ線ＣＴ装置１に備えられる場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図２に示した検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、受付機能３７ｃ、及び推定機能３７ｄは、Ｘ線ＣＴ装置１に接続される医用情報管理装置に備えられてもよい。

図１８は、その他の実施形態に係る医用情報管理装置の構成の一例を示す図である。図１８には、図１に示した医用情報処理システム１００に医用情報管理装置２００が備えられる場合を説明する。

医用情報管理装置２００は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置など、複数の医用画像診断装置によって行われる撮像の条件設定や読影を担うコンピュータである。ここで、図１８に示す医用情報管理装置２００は、Ｘ線ＣＴ装置１を制御することで、Ｘ線ＣＴ装置１に位置決め撮影や本撮影を実行させる。また、医用情報管理装置２００は、Ｘ線ＣＴ装置１により撮影された位置決め画像や診断用の画像を受信して、ディスプレイ２０２に表示したり、各種の画像処理を行うことが可能である。なお、医用情報管理装置２００は、病院などの各施設内に備えられても良いし、施設外に備えられても良い。

図１８に示すように、医用情報管理装置２００は、入力回路２０１と、ディスプレイ２０２と、記憶回路２１０と、処理回路２２０とを備える。なお、入力回路２０１及びディスプレイ２０２は、図２に示した入力回路３１及びディスプレイ３２と基本的に同様の構成を備えるので、説明を省略する。

記憶回路２１０は、Ｘ線ＣＴ装置１から受信した位置決め画像や診断用の画像を記憶する。また、記憶回路２１０は、後述する処理回路２２０による処理結果を適宜記憶する。また、記憶回路２１０は、複数の部位に係る情報と、複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、画質レベルに対応する第１のＸ線カウント値に係る情報とを関連付けて記憶する。

処理回路２２０は、複数の医用画像診断装置によって行われる撮像を制御するプロセッサである。例えば、処理回路２２０は、Ｘ線ＣＴ装置１のスキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。処理回路２２０は、Ｘ線ＣＴ装置１の画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。処理回路２２０は、記憶回路２１０が記憶する各種画像データを、ディスプレイ２０２に表示するように制御する。

また、処理回路２２０は、図１８に示すように、検出機能２２１、位置照合機能２２２、受付機能２２３、及び推定機能２２４を実行する。ここで、例えば、図１８に示す検出機能２２１、位置照合機能２２２、受付機能２２３、及び推定機能２２４は、図２に示した検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、受付機能３７ｃ、及び推定機能３７ｄと基本的に同様の処理を実行する。

すなわち、検出部としての検出機能２２１は、第１の管電流値で実行された位置決め撮影により収集された位置決め画像に含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。選択部としての受付機能２２３は、所望の部位と当該所望の部位に対応する画質レベルを選択する。取得部としての推定機能２２４は、第１の管電流値に係る情報と、位置決め撮影時の第２のＸ線カウント値に係る情報と、選択された画質レベルに対応付けられた第１のＸ線カウント値に係る情報とに基づいて、本撮影の際の第２の管電流値に係る情報を取得する。そして、送信部としての処理回路２２０は、取得された第２の管電流値に係る情報を、Ｘ線ＣＴ装置１に送信する。これにより、医用情報管理装置２００は、第２の管電流値に基づいて本撮影を実行するように、Ｘ線ＣＴ装置１を制御する。

なお、図１８にて説明した内容はあくまで一例であり、図示の例に限定されるものではない。例えば、医用情報管理装置２００は、図２に示した前処理回路３４及び画像再構成回路３６を備えていても良い。この場合、医用情報管理装置２００は、位置決め撮影により収集された投影データや、本撮影により収集された投影データをＸ線ＣＴ装置１から受信する。そして、医用情報管理装置２００は、受信した投影データから位置決め画像若しくは診断用の画像を再構成する。

なお、図２においては単一の処理回路３７にて検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、受付機能３７ｃ、及び推定機能３７ｄにて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図２における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、上記の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御方法は、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、所望の画質の画像を簡易な操作で撮影することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ Ｘ線ＣＴ装置
１３ 検出器
３６ 画像再構成回路
３７ 処理回路
３７ｄ 推定機能

Claims (8)

1. Ｘ線管と、
   前記Ｘ線管より照射され、被検体を透過した透過Ｘ線を検出する検出器と、
   第１の管電流値で実行される位置決め撮影において、前記検出器による前記透過Ｘ線の検出信号に基づいて収集された投影データから位置決め画像を再構成する画像再構成部と、
   前記被検体における複数の部位に係る情報と、当該複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、当該画質レベルに対応する第１のＸ線カウント値に係る情報とを関連付けて記憶する記憶部と、
   前記位置決め画像に含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
   所望の部位と当該所望の部位に対応する画質レベルを選択する選択部と、
   前記第１の管電流値に係る情報と、前記位置決め撮影時の第２のＸ線カウント値に係る情報と、前記選択された画質レベルに対応付けられた第１のＸ線カウント値に係る情報とに基づいて、本撮影の際の第２の管電流値に係る情報を取得する取得部と、
   取得された前記第２の管電流値に基づいて前記本撮影を実行するよう前記Ｘ線管を制御する制御部と、
   を備えるＸ線ＣＴ装置。
2. 前記制御部は、前記複数の画質レベルのそれぞれに対応する画像を、所定の表示部に表示させる、
   請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 前記画像再構成部は、前記本撮影にて取得された投影データに基づいて再構成画像を生成し、
   前記記憶部は、前記再構成画像の画質レベルが前記画像の画質レベルよりも高い場合、当該画像を前記再構成画像に更新して記憶する、
   請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記取得部は、前記位置決め撮影で収集された前記投影データから、前記位置決め撮影で前記検出器にて検出された前記第２のＸ線カウント値に係る情報を算出する、
   請求項１〜３のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記取得部は、前記複数の部位のうち、前記本撮影の撮影範囲に含まれる部位ごとに、当該部位に照射するＸ線の前記第２の管電流値に係る情報を取得する、
   請求項１〜４のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記画質レベルは、粒状性を表すノイズ電力スペクトル、解像度を表す変調伝達関数、対象物の大きさ、対象物の減衰、コントラスト、及びアーチファクトのうち少なくとも一つの指標値により定められる、
   請求項１〜５のいずれか一つに記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記画質レベルは、更に、再構成画像におけるノイズのＳＤ（Standard Deviation）を含む複数の指標値により定められる、
   請求項６に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 被検体における複数の部位に係る情報と、当該複数の部位に係る情報毎に複数の画質レベルと、当該画質レベルに対応する第１のＸ線カウント値に係る情報とを関連付けて記憶する記憶部と、
   第１の管電流値で実行された位置決め撮影により収集された位置決め画像に含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
   所望の部位と当該所望の部位に対応する画質レベルを選択する選択部と、
   前記第１の管電流値に係る情報と、前記位置決め撮影時の第２のＸ線カウント値に係る情報と、前記選択された画質レベルに対応付けられた第１のＸ線カウント値に係る情報とに基づいて、本撮影の際の第２の管電流値に係る情報を取得する取得部と、
   取得された前記第２の管電流値に係る情報を、Ｘ線ＣＴ装置に送信する送信部と、
   を備える医用情報管理装置。