JP2019209014A - 診断支援装置及び診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】第１の画像に基づいて、生成予定の第２の画像を収集するための適切な撮像条件を提供すること。【解決手段】実施形態に係る診断支援装置は、画像取得手段と、決定手段とを備える。画像取得手段は、第１のモダリティ装置によって撮像された被検体の第１の画像を取得する。決定手段は、画像取得手段により取得された第１の画像から、第２のモダリティ装置により被検体の第２の画像を生成するための被検体の撮像方向を含む撮像条件を決定する。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、診断支援装置及び診断支援システムに関する。

医療の分野において、医師は、表示部に表示された医用画像を読影して、がん等の病変部の状態や経時変化を観察する。医用画像を用いた画像診断において、医師は、医用画像から異常陰影等を視認し、異常陰影等が何であるかを診断する。また、医師による画像診断の精度を向上させる情報を提供することを目的として、医用画像をデジタル化して画像解析することにより病変部を自動的に検出して、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ：Computer−aided Diagnosis）を行う装置が開発されている。ＣＡＤは、自動的に異常陰影候補を病変部として検出することができる。

特開２０１７−１９２６９１号公報

本発明が解決しようとする課題は、第１の画像に基づいて、生成予定の第２の画像を収集するための適切な撮像条件を提供することである。

実施形態に係る診断支援装置は、画像取得手段と、決定手段とを備える。画像取得手段は、第１のモダリティ装置によって撮像された被検体の第１の画像を取得する。決定手段は、画像取得手段により取得された第１の画像から、第２のモダリティ装置により被検体の第２の画像を生成するための被検体の撮像方向を含む撮像条件を決定する。

図１は、実施形態に係る診断支援システムの構成例を示す概略図。 図２は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の動作例を示す図。 図３は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、検出機能の動作例を示す図。 図４は、実施形態に係る診断支援システムの動作をフローチャートとして示す図。 図５は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第１変形例を示す図。 図６は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第２変形例を示す図。 図７は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第３変形例を示す図。 図８は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第４変形例を示す図。 図９は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第５変形例を示す図。 図１０は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、決定機能の第６変形例を示す図。 図１１は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、検出機能の第１変形例を示す図。 図１２は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、検出機能の第２変形例を示す図。 図１３は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、検出機能の第３変形例を示す図。 図１４は、実施形態に係る診断支援システムにおいて、検出機能の第４変形例を示す図。

以下、図面を参照しながら、診断支援装置及び診断支援システムの実施形態について詳細に説明する。

図１は、実施形態に係る診断支援システムの構成例を示す概略図である。

図１は、実施形態に係る診断支援システム１を示す。診断支援システム１は、実施形態に係る診断支援装置１０、画像提供装置１１、及び第２のモダリティ装置１２を備える。診断支援装置１０、画像提供装置１１、及び第２のモダリティ装置１２は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介して相互に通信可能である。

ここで、画像提供装置１１は、第１の医用画像を生成するＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置又はＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の第１のモダリティ装置であるか、又は、第１のモダリティ装置から第１の医用画像を取得して管理するＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）等の医用画像管理装置である。以下、画像提供装置１１が第１のモダリティ装置、例えばＸ線ＣＴ装置であり、第１の医用画像としてＣＴ画像を生成する場合について説明する。

また、第２のモダリティ装置１２は、撮像に当たり撮像方向を定義でき、第２の医用画像を生成する装置である。以下、第２のモダリティ装置１２が、例えばＸ線診断装置であり、第２の医用画像としてＸ線画像を生成する場合について説明する。Ｘ線診断装置は、単純Ｘ線装置、アンギオ装置（Ｘ線透視撮影装置）、マンモグラフィ装置、及びテレスコープ撮像装置等を含む。

診断支援装置１０は、医用画像管理装置や、ワークステーションや、読影端末等であり、ネットワークＮを介して接続されたシステム上に設けられる。なお、診断支援装置１０は、オフラインの装置であってもよい。その場合、診断支援装置１０は、可搬型の記録媒体を介してＸ線ＣＴ装置１１から第１の医用画像、つまり、ＣＴ画像を取得すると共に、可搬型の記録媒体を介してＸ線診断装置１２から第２の医用画像、つまり、Ｘ線画像を取得する。

ここで、診断支援装置１０と、Ｘ線ＣＴ装置１１及びＸ線診断装置１２とにより、クライアントサーバシステムが構成されてもよい。具体的には、診断支援装置１０が、データを提供するサーバ装置に含まれる一方、Ｘ線ＣＴ装置１１がデータを利用する第１のクライアント装置に含まれ、Ｘ線診断装置１２がデータを利用する第２のクライアント装置に含まれる。

診断支援装置１０は、処理回路２１、記憶回路２２、入力インターフェース２３、ディスプレイ２４、及びネットワークインターフェース２５、決定支援手段２６、及び検出支援手段２７を備える。なお、入力インターフェース２３、ディスプレイ２４、ネットワークインターフェース２５、決定支援手段２６、及び検出支援手段２７は、診断支援装置１０に必須の機能ではない。

処理回路２１は、専用又は汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processor Unit）の他、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、及び、プログラマブル論理デバイス等の処理回路を意味する。プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ：Simple Programmable Logic Device）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：Complex Programmable Logic Device）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）等の回路が挙げられる。処理回路２１は、記憶回路２２に記憶された、又は、処理回路２１内に直接組み込まれたプログラムを読み出し実行することで後述する機能を実現する。

また、処理回路２１は、単一の回路によって構成されてもよいし、複数の独立した処理回路要素の組み合わせによって構成されてもよい。後者の場合、記憶回路２２の複数の記憶回路要素が複数の処理回路要素の機能に対応するプログラムをそれぞれ記憶するものであってもよいし、記憶回路２２の１個の記憶回路要素が複数の処理回路要素の機能に対応するプログラムを記憶するものであってもよい。なお、処理回路２１は、制御部の一例である。

処理回路２１がプログラムを実行することによって、診断支援装置１０は、第１の画像取得機能３１、決定機能３２、撮像条件提供機能３３、第２の画像取得機能３４、及び検出機能３５を実現する。なお、機能３１〜３５の全部又は一部は、診断支援装置１０にＡＳＩＣ等の回路として実現されるものであってもよい。また、機能３３〜３５は、診断支援装置１０に必須の機能ではない。

第１の画像取得機能３１は、ネットワークインターフェース２５を介してＸ線ＣＴ装置１１から、該当患者に係るＣＴ画像を取得する機能である。ＣＴ画像としては、ボリュームデータ、特定断面のスライスデータ、又は、ボリュームデータから任意に切り出された１又は複数のスライスデータ等が挙げられる。

決定機能３２は、第１の画像取得機能３１により取得された第１の画像から、Ｘ線診断装置１２により該当患者の第２の画像を生成するための該当患者の撮像方向を含む撮像条件を決定する機能である。なお、第２のモダリティ装置１２が、Ｘ線診断装置である場合、撮像条件は、Ｘ線撮像条件を意味し、患者に対するＸ線の照射角度である撮像方向を少なくとも含むものとする。なお、Ｘ線撮像条件は、撮像方向の他、管電流、管電圧、撮像時間、及び距離（ＳＩＤ：Source to Image Distance）等のうち少なくとも１個を含む。

撮像条件提供機能３３は、決定機能３２により決定されたＸ線撮像条件を、ネットワークインターフェース２５を介してＸ線診断装置１２に提供する機能である。Ｘ線診断装置１２は、撮像条件提供機能３３により提供されたＸ線撮像条件に従って、該当患者に対するＸ線撮像を実行する。

第２の画像取得機能３４は、決定機能３２により決定されたＸ線撮像条件によってＸ線診断装置１２のＸ線撮像による該当患者に係るＸ線画像を、ネットワークインターフェース２５を介してＸ線診断装置１２から取得する機能である。

検出機能３５は、第１の画像取得機能３１により取得された該当患者の第１の画像と、第２の画像取得機能３４により取得された該当患者の第２の画像とに基づいて、該当患者の病変部の状態を検出する機能である。また、検出機能３５は、検出された該当患者の病変部の状態をディスプレイ２４に表示させることもできる。

なお、機能３１〜３５の具体的な動作については、図４〜図１４を用いて後述する。

記憶回路２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、及び光ディスク等によって構成される。記憶回路２２は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ及びＤＶＤ（Digital Video Disk）等の可搬型メディアによって構成されてもよい。記憶回路２２は、処理回路２１において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（Operating System）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータ等を記憶する。また、ＯＳに、診断医等の操作者に対するディスプレイ２４への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力インターフェース２３によって行うことができるＧＵＩ（Graphical User Interface）を含めることもできる。なお、記憶回路２２は、記憶部の一例である。

入力インターフェース２３は、操作者によって操作が可能な入力デバイスと、入力デバイスからの信号を入力する入力回路とを含む。入力デバイスは、トラックボール、スイッチ、マウス、キーボード、走査面に触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力デバイス、及び音声入力デバイス等によって実現される。操作者により入力デバイスが操作されると、入力回路はその操作に応じた信号を生成して処理回路２１に出力する。なお、診断支援装置１０は、入力デバイスがディスプレイ２４と一体に構成されたタッチパネルを備えてもよい。なお、入力インターフェース２３は、入力部の一例である。

ディスプレイ２４は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示デバイスである。ディスプレイ２４は、処理回路２１の制御に従って生成された医用画像を表示する。なお、ディスプレイ２４は、表示部の一例である。

ネットワークインターフェース２５は、パラレル接続仕様やシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。ネットワークインターフェース２５は、各規格に応じた通信制御を行い、電話回線を通じてネットワークに接続することができる機能を有しており、これにより、診断支援装置１０をネットワークに接続させることができる。なお、ネットワークインターフェース２５は、通信部の一例である。

決定支援手段２６は、決定機能３２からのデータを入力し、所定のデータを取得して決定機能３２に出力する。

例えば、決定支援手段２６は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）及びデータベース等から成る装置である。決定支援手段２６は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により取得された複数（大量）のＣＴ画像によりデータベースを構成する。決定支援手段２６は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により過去に取得された複数のＣＴ画像を第１の学習用データとし、例えばＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）、畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）、再構成型トポグラフィック独立成分分析（ＴＩＣＡ：Topographic Independent Component Analysis）等の機械学習に利用することでパラメータが成熟された第１のＡＩ（Artificial Intelligence）を構築する。そして、決定支援手段２６は、決定機能３２から供給された、該当患者に係るＣＴ画像を第１のＡＩに入力することで、出力を決定機能３２に提供する。

図２は、決定機能３２の動作例を示す図である。図２（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図２（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図２（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６に入力される。一方で、入力インターフェース２３を介して決定支援手段２６に、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍのそれぞれに対応するように、がん等の病変部の検出能を考慮した適切なＸ線撮像条件Ｐｍが入力される。これにより、決定支援手段２６は、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍを第１の学習用データとし、ｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図２（Ａ）に図示）。なお、決定支援手段２６は、第１のＡＩとして、撮像部位毎に複数のＡＩを構築することが好適である。

図２（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆを、決定支援手段２６に提供する。これにより、決定支援手段２６は、ＣＴ画像ｆを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係るＸ線撮像条件ｐを決定機能３２に提供する。

決定機能３２は、決定支援手段２６から、第１のＡＩの出力、つまり、Ｘ線撮像条件ｐを受け、Ｘ線撮像条件ｐに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。ここでは、決定機能３２は、決定支援手段２６からのＸ線撮像条件ｐそのものを、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件として決定する。

図１の説明に戻って、検出支援手段２７は、検出機能３５からのデータを入力し、所定のデータを取得して検出機能３５に出力する。例えば、検出支援手段２７は、ＧＰＵ及びデータベース等から成る装置である。検出支援手段２７は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により取得された複数のＣＴ画像と、Ｘ線診断装置１２のＸ線撮像により取得された複数のＸ線画像との組み合わせによりデータベースを構成する。検出支援手段２７は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により過去に取得された複数のＣＴ画像と、Ｘ線診断装置１２のＸ線撮像により過去に取得された複数のＸ線画像との組み合わせを第２の学習用データとして機械学習に利用することでパラメータが成熟された第２のＡＩを構築する。そして、検出支援手段２７は、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像の組み合わせを第２のＡＩに入力することで、出力を検出機能３５に提供する。

図３は、検出機能３５の動作例を示す図である。図３（Ａ）は、第２のＡＩの構築における第２の訓練データを示す図である。図３（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図３（Ｃ）は、病変部の状態を決定するためのデータの流れを示す図である。病変部の状態は、例えば、がん等の病変部の有無、変化量（位置及びサイズ）等を意味する。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７に入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線画像Ｇｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７に入力される。一方で、入力インターフェース２３を介して検出支援手段２７に、ｍ個のＣＴ画像及びｍ個のＸ線画像の組み合わせのそれぞれに対応するように、適切な病変部の状態Ｑｍが入力される。これにより、検出支援手段２７は、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍの組み合わせを第２の学習用データとし、ｍ個の病変部の状態Ｑｍを第２の教師データとして第２のＡＩを構築する（図３（Ａ）に図示）。なお、検出支援手段２７は、第２のＡＩとして、撮像部位毎に複数のＡＩを構築することが好適である。

図３（Ｂ），（Ｃ）に示すように、検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からの該当患者に係るＸ線画像ｇとを、検出支援手段２７に提供する。これにより、検出支援手段２７は、ＣＴ画像ｆ及びＸ線画像ｇの組み合わせを第２のＡＩに入力し、第２のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る病変部の状態ｑを検出機能３５に提供する。

検出機能３５は、検出支援手段２７から、第２のＡＩの出力、つまり、病変部の状態ｑを受け、病変部の状態ｑに基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態を検出する。ここでは、検出機能３５は、検出支援手段２７からの病変部の状態ｑそのものを、該当患者に係る病変部の適切な状態として検出する。また、検出機能３５は、該当患者に係る病変部の適切な状態をディスプレイ２４に表示させる。

図１の説明に戻って、Ｘ線ＣＴ装置１１は、患者に対してＣＴ撮像を実行することで、ＣＴ画像を生成し、ネットワークＮを介して診断支援装置１０に提供する。ここで、Ｘ線ＣＴ装置（第１のクライアント装置）１１は、診断支援装置（サーバ装置）１０に該当患者に係るＣＴ画像を送信する送信手段を設ける。

Ｘ線診断装置１２は、診断支援装置１０から提供されたＸ線撮像条件に従ってＸ線撮像を実行してＸ線画像を生成し、ネットワークＮを介して診断支援装置１０に提供する。ここで、Ｘ線診断装置１２は、診断支援装置１０に当該患者に係るＸ線撮像条件を要求し、その要求に応じてＸ線撮像条件を取得してもよい。その場合、Ｘ線診断装置（第２のクライアント装置）１２は、診断支援装置（サーバ装置）１０に該当患者に係るＸ線撮像条件を要求する要求手段と、要求手段による要求に応じて診断支援装置１０からＸ線撮像条件を取得する取得手段とを設ける。

図４は、診断支援システム１の動作をフローチャートとして示す図である。図４において、「ＳＴ」に数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。

がん等の病変部の治療や予後の経過観察のために、ＣＴ画像等の医用画像により診断医等の操作者が病変部の進行具合を観察するワークフローが存在する。診断支援システム１は、例えば、病変部の治療や予後の経過観察における該当患者のフォローアップに使用されるものである。

第１の画像取得機能３１は、ネットワークインターフェース２５を介してＸ線ＣＴ装置１１から、病変部を有する該当患者に係るＣＴ画像を取得する（ステップＳＴ１）。ここで、ステップＳＴ１によって取得されたＣＴ画像の収集時からの病変部の経過観察を行うために、同一モダリティ装置であるＸ線ＣＴ装置を用いてＣＴ画像を生成することが一般的である。しかし、該当患者がＸ線ＣＴ装置を備えた大きい病院に行きＣＴ撮像を行うには手間がかかりすぎるし、また、ＣＴ撮像では患者の被ばくも大きい。

一方で、ステップＳＴ１によって取得されたＣＴ画像の収集時からの病変部の経過観察を行うために、同一モダリティ装置ではないモダリティ装置、例えば、患者に身近な医療機関でも保有することができるＸ線診断装置を用いてＸ線画像を生成することも有り得る。その場合、患者に身近な医療機関で手軽に比較画像を取得することができ、かつ、患者の被ばくも比較的少ない一方で、ＣＴ画像と比較して検出能が劣る。

そこで、ステップＳＴ１によって取得されたＣＴ画像の収集時からの病変部の経過観察を行うために、同一モダリティ装置ではないＸ線診断装置１２を用い、病変部の検出能が高いＸ線画像を生成することを考える。決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により取得されたＣＴ画像から、Ｘ線診断装置１２により該当患者のＸ線画像を収集するための適切なＸ線撮像条件を決定する（ステップＳＴ２）。なお、Ｘ線撮像条件は、少なくとも撮像方向を含むものとする。

例えば、決定機能３２は、決定支援手段２６を制御することで、該当患者のＸ線画像を収集するための適切なＸ線撮像条件を決定する。決定支援手段２６は、上述したように、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により過去に取得された複数のＣＴ画像を学習用データとして機械学習に利用することで第１のＡＩを構築する。そして、決定支援手段２６は、決定機能３２から供給された、該当患者に係るＣＴ画像を第１のＡＩに入力することで、該当患者に係るＣＴ画像に対応するＸ線撮像条件を第１のＡＩの出力として取得し、決定機能３２に出力する。決定機能３２は、決定支援手段２６の出力、つまり、Ｘ線撮像条件に基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定する。

撮像条件提供機能３３は、ステップＳＴ２により決定されたＸ線撮像条件をＸ線診断装置１２に提供する（ステップＳＴ３）。Ｘ線診断装置１２は、ステップＳＴ３によって提供されたＸ線撮像条件に従って、該当患者に対するＸ線撮像を行う（ステップＳＴ４）。なお、該当患者に係るＣＴ画像と、決定されたＸ線撮像条件とは、訓練データとして第１のＡＩに入力される。

このように、適切なＸ線撮像条件の提供により、Ｘ線診断装置１２は、ステップＳＴ４において、該当患者に係るＣＴ画像と比較可能な程度である病変部の検出能の高いＸ線画像を生成することができる。

第２の画像取得機能３４は、ステップＳＴ２により決定されたＸ線撮像条件によってＸ線診断装置１２で撮像された該当患者のＸ線画像を、ネットワークインターフェース２５を介してＸ線診断装置１２から取得する（ステップＳＴ５）。検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により取得された該当患者に係るＣＴ画像と、Ｘ線診断装置１２のＸ線撮像により取得されたＸ線画像とに基づいて、該当患者に係る病変部の状態を検出する（ステップＳＴ６）。

例えば、検出機能３５は、検出支援手段２７を制御することで、該当患者に係る適切な病変部の変化を検出する。検出支援手段２７は、上述したように、Ｘ線ＣＴ装置１１のＣＴ撮像により過去に取得された複数のＣＴ画像と、Ｘ線診断装置１２のＸ線撮像により過去に取得された複数のＸ線画像との組み合わせを学習用データとして機械学習に利用することで第２のＡＩを構築する。そして、検出支援手段２７は、検出機能３５から供給された、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像の組み合わせを第２のＡＩに入力することで、該当患者に係る病変部の状態を第２のＡＩの出力として取得し、検出機能３５に出力する。検出機能３５は、検出支援手段２７の出力、つまり、該当患者の病変部の状態に基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態を検出する。病変部の変化は、例えば、がん等の病変部の有無、変化量（位置及びサイズ）等を意味する。

検出機能３５は、ステップＳＴ６によって検出された該当患者に係る病変部の変化をディスプレイ２４に表示させる（ステップＳＴ７）。検出機能３５は、ステップＳＴ７において、病変部の変化を、該当患者に係るＸ線画像にオーバーレイ表示させてもよいし、文字情報にて表示させてもよい。なお、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像の組み合わせと、検出された病変部の状態とは、訓練データとして第２のＡＩに入力される。

このように、診断支援装置１０は、ステップＳＴ７において、該当患者に係るＣＴ画像と、該当患者に係る、病変部の適度な検出能を有するＸ線画像とに基づいて、該当患者に係る適切な自動診断結果（病変部の状態）を診断医等の操作者に提示することができる。操作者は、ディスプレイ２４を介して提示された病変部の変化に基づいて、該当患者に係る精度の高い自動診断結果を視認することができる。

以上のように、診断支援システム１の決定機能３２によれば、該当患者に係るＣＴ画像の病変部に応じて適切なＸ線撮像条件をＸ線診断装置１２に提供することができる。また、診断支援システム１の検出機能３５によれば、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像の組み合わせに応じて適切な病変部の状態を検出し操作者に提示することができる。

１．決定機能３２の動作の変形例
図１〜図４を用いて、決定機能３２が、該当患者に係るＣＴ画像に基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定する場合について説明した。しかし、その場合に限定されるものではない。以下、図５〜図１０を用いて、決定機能３２の動作の変形例について説明する。

１−１．決定機能３２の動作の第１変形例
決定機能３２は、決定支援手段２６Ａを利用して、ＣＴ画像に加え、ＣＴ画像の付帯情報を用いて適切なＸ線撮像条件を決定する。

図５は、決定機能３２の動作例を示す図である。図５（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図５（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図５（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びその付帯情報Ｒｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ａに入力される。付帯情報は、医用画像に付帯されるＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）データに含まれる所見、病変部の位置、及びオーバーレイ情報等を意味する。一方で、入力インターフェース２３を介して決定支援手段２６Ａに、ｍ個のＣＴ画像のそれぞれに対応するように、ｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍが入力される。これにより、決定支援手段２６Ａは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個の付帯情報Ｒｍの組み合わせを第１の学習用データとし、ｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図５（Ａ）に図示）。

図５（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆ及びその付帯情報ｒを、決定支援手段２６Ａに提供する。これにより、決定支援手段２６Ａは、ＣＴ画像ｆ及び付帯情報ｒを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係るＸ線撮像条件ｐを決定機能３２に提供する。

決定機能３２は、決定支援手段２６Ａから、第１のＡＩの出力、つまり、Ｘ線撮像条件ｐを受け、Ｘ線撮像条件ｐに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。ここでは、決定機能３２は、決定支援手段２６ＡからのＸ線撮像条件ｐそのものを、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件として決定する。

以上のように、図５に示す決定機能３２の動作によれば、該当患者に係るＣＴ画像のみに基づいてＸ線撮像条件を決定する場合に比べて、該当患者に係るＸ線撮像条件の出力精度が向上する。

１−２．決定機能３２の動作の第２変形例
決定機能３２は、決定支援手段２６Ｂを利用して、ＣＴ画像に加え、Ｘ線撮像により生成されたＸ線画像を用いて、再撮像に係る適切なＸ線撮像条件を決定する。

図６は、決定機能３２の動作の第２変形例を示す図である。図６（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図６（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図６（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｂに入力される。一方で、Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｂに入力される。ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個目のＸ線画像Ｇｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目のＸ線撮像条件Ｐｍに対応付けられる。決定支援手段２６は、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍの組み合わせを第１の学習用データとし、ｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図６（Ａ）に図示）。

図６（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からの該当患者に係るＸ線画像ｇとを、診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｂに提供する。Ｘ線画像ｇは、例えば、上述の決定機能３２，３２Ａにより決定されたＸ線撮像条件による該当患者のＸ線撮像により生成されたものである。これにより、決定支援手段２６Ｂは、ＣＴ画像ｆ及びＸ線画像ｇを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係るＸ線撮像画像ｐを決定機能３２に提供する。

決定機能３２は、決定支援手段２６Ｂから、第１のＡＩの出力、つまり、Ｘ線撮像条件ｐを受け、Ｘ線撮像条件ｐに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。ここでは、決定機能３２は、決定支援手段２６ＢからのＸ線撮像条件ｐそのものを、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件として決定する。

以上のように、図６に示す決定支援手段２６Ｂの動作によれば、該当患者に係る最適なＸ線撮像条件を求めることで、該当患者の再撮像における適切なＸ線撮像条件をＸ線診断装置１２に提供することができる。

図１〜図６を用いて、決定支援手段２６〜２６Ｂが直接的にＸ線撮像条件を取得して決定機能３２〜３２Ｂに出力し、決定機能３２〜３２Ｂが決定支援手段２６〜２６Ｂの出力であるＸ線撮像条件そのものを適切なＸ線撮像条件として決定する場合について説明した。しかし、その場合に限定されるものではない。例えば、決定支援手段が、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータを生成して決定機能３２に出力し、決定機能３２が決定支援手段の出力である複数のパラメータに基づいて適切なＸ線撮像条件を決定する場合であってもよい。その場合について、図７〜図１０を用いて説明する。

１−３．決定機能３２の動作の第３変形例
決定機能３２は、決定支援手段２６Ｃを利用して、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして複数の仮想的なＸ線画像を生成し、複数の仮想的なＸ線画像に基づいて、適切なＸ線撮像条件を決定する。

図７は、決定機能３２の動作の第３変形例を示す図である。図７（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図７（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図７（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｃに入力される。一方で、Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｃに入力される。ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍは、それぞれ、ｍ個のＸ線画像Ｇｍに対応付けられる。決定支援手段２６Ｃは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍの組み合わせを第１の学習用データとし、ｍ個のＸ線画像Ｇｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図７（Ａ）に図示）。

図７（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、入力インターフェース２３を介して任意に設定されたＸ線撮像条件ｐとを、決定支援手段２６Ｃに入力する。これにより、決定支援手段２６Ｃは、ＣＴ画像ｆ及びＸ線撮像条件ｐを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る第３の医用画像（仮想Ｘ線画像）ｈを決定機能３２に提供する。また、決定支援手段２６Ｃは、異なる複数のＸ線撮像条件によりループで第１のＡＩを利用することで、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして、複数の仮想Ｘ線画像ｈを生成することができる。

決定機能３２は、決定支援手段２６Ｃから、第１のＡＩの出力、つまり、複数のＸ線撮像条件に対応する複数の仮想Ｘ線画像ｈを受け、複数の仮想Ｘ線画像ｈに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。例えば、操作者が、複数の仮想Ｘ線画像ｈを参照しながら、入力インターフェース２３を操作して複数の仮想Ｘ線画像ｈの中から所要の仮想Ｘ線画像を選択することで、決定支援手段２６Ｃは、選択された仮想Ｘ線画像に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。また、例えば、決定支援手段２６Ｃは、複数の仮想Ｘ線画像ｈの中から画像の品質情報が最大の仮想Ｘ線画像に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。品質情報は、画像のＳ／Ｎ（Signal to Noise）及びＣＮＲ比（Contrast to Noise Ratio）等に基づく指標（例えば、１点〜１０点）を意味する。

以上のように、図７に示す決定機能３２の動作によれば、適切なＸ線撮像条件を決定するためのパラメータとして仮想Ｘ線画像を生成し、仮想Ｘ線画像に基づいて適切なＸ線撮像条件を設定することができる。

１−４．決定機能３２の動作の第４変形例
決定機能３２は、決定支援手段２６Ｄを利用して、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして複数の品質情報を生成し、複数の品質情報に基づいて、適切なＸ線撮像条件を決定する。品質情報は、画像のＳ／Ｎ（Signal to Noise）及びＣＮＲ比（Contrast to Noise Ratio）等に基づく指標（例えば、１点〜１０点）を意味する。

図８は、決定機能３２の動作の第４変形例を示す図である。図８（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図８（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図８（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｄに入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線画像Ｇｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｄに入力される。また、ＣＴ画像及びＸ線画像に基づいて生成された患者に因らないｍ個の品質情報Ｓｍが決定支援手段２６Ｄに入力される。ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個目のＸ線画像Ｇｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の品質情報Ｓｍに対応付けられる。決定支援手段２６Ｄは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍの組み合わせを第１の学習用データとし、ｍ個の品質情報Ｓｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図８（Ａ）に図示）。

図８（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からの該当患者に係るＸ線画像ｇとを、診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｄに入力する。これにより、決定支援手段２６Ｄは、ＣＴ画像ｆ及びＸ線画像ｇを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る品質情報ｓを決定機能３２に提供する。また、決定支援手段２６Ｄは、異なる複数のＣＴ画像及びＸ線画像によりループで第１のＡＩを利用することで、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして、複数の品質情報ｓを生成することができる。

決定機能３２は、決定支援手段２６Ｄから、第１のＡＩの出力、つまり、複数のＸ線撮像条件に対応する複数の品質情報ｓを受け、複数の品質情報ｓに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。例えば、操作者が、複数の品質情報ｓを参照しながら、入力インターフェース２３を操作して複数の品質情報ｓの中から所要の品質情報を選択することで、決定支援手段２６Ｄは、選択された品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。また、例えば、決定支援手段２６Ｄは、最大の品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。

以上のように、図８に示す決定機能３２の動作によれば、適切なＸ線撮像条件を決定するためのパラメータとして画像の品質情報を生成し、画像の品質情報に基づいて適切なＸ線撮像条件を設定することができる。

１−５．決定機能３２の動作の第５変形例
決定機能３２は、決定支援手段２６Ｅを利用して、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして複数の品質情報を生成し、複数の品質情報に基づいて、適切なＸ線撮像条件を決定する。

図９は、決定機能３２の動作の第５変形例を示す図である。図９（Ａ）は、第１のＡＩの構築における第１の訓練データを示す図である。図９（Ｂ）は、Ｘ線撮像条件を決定するための構成を示すブロック図である。図９（Ｃ）は、Ｘ線撮像条件を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｅに入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍが診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｅに入力される。また、ＣＴ画像及びＸ線画像に基づいて生成された患者に因らないｍ個の品質情報Ｓｍが決定支援手段２６Ｅに入力される。ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個目のＸ線撮像条件Ｐｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の品質情報Ｓｍに対応付けられる。決定支援手段２６Ｅは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍの組み合わせを第１の学習用データとし、ｍ個の品質情報Ｓｍを第１の教師データとして第１のＡＩを構築する（図９（Ａ）に図示）。

図９（Ｂ），（Ｃ）に示すように、決定機能３２は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、入力インターフェース２３を介して任意に設定されたＸ線撮像条件ｐとを、診断支援装置１０の決定支援手段２６Ｅに入力する。これにより、決定支援手段２６Ｅは、ＣＴ画像ｆ及びＸ線撮像条件ｐを第１のＡＩに入力し、第１のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る適切な品質情報ｓを検出機能３２に提供する。また、決定支援手段２６Ｅは、異なる複数のＸ線撮像条件によりループで第１のＡＩを利用することで、適切なＸ線撮像条件を決定するための複数のパラメータとして、複数の品質情報ｓを生成することができる。

決定機能３２は、決定支援手段２６Ｅから、第１のＡＩの出力、つまり、複数のＸ線撮像条件に対応する複数の品質情報ｓを受け、複数の品質情報ｓに基づいて、該当患者に係る適切なＸ線撮像条件を決定し、それをＸ線診断装置１２に提供する。例えば、操作者が、複数の品質情報ｓを参照しながら、入力インターフェース２３を操作して複数の品質情報ｓの中から所要の品質情報を選択することで、決定支援手段２６Ｅは、選択された品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。また、例えば、決定支援手段２６Ｅは、最大の品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。

以上のように、図９に示す決定機能３２の動作によれば、適切なＸ線撮像条件を決定するためのパラメータとして画像の品質情報を生成し、画像の品質情報に基づいて適切なＸ線撮像条件を設定することができる。

以上において、決定機能３２が、５個の決定支援機能２６〜２６Ｅ、つまり、５個のＡＩのいずれかを用いてＸ線撮像条件を決定する場合について説明したが、その場合に限定されるものではない。例えば、決定機能３２は、３個の決定支援機能２６Ｃ〜２６Ｅ、つまり、３個のＡＩを用いてＸ線撮像条件を決定することもできる。

図１０は、決定機能３２の動作の第６変形例を示す図である。図１０は、複数のＡＩを利用する場合のデータの流れを示す図である。

図１０に示すように、決定機能３２は、決定支援手段２６Ｃから複数のＸ線撮像条件に対応する複数の仮想Ｘ線画像ｈ（図７に図示）を受け、決定支援手段２６Ｄから複数のＸ線撮像条件に対応する複数の品質情報ｓ（図８に図示）を受け、決定支援手段２６Ｅから複数のＸ線撮像条件に対応する複数の品質情報ｓ（図８に図示）を受ける。操作者が、複数の仮想Ｘ線画像ｈに対応する品質情報や複数の品質情報ｓを参照しながら、入力インターフェース２３を操作して複数の品質情報の中から所要の品質情報を選択することで、決定機能３２は、選択された品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。また、例えば、決定機能３２は、複数の仮想Ｘ線画像ｈに対応する品質情報を含む複数の品質情報の中から最大の品質情報に対応する条件を適切なＸ線撮像条件として決定する。

以上のように、図１０に示す決定機能３２の動作によれば、適切なＸ線撮像条件を決定するためのパラメータとして仮想Ｘ線画像や画像の品質情報を生成し、仮想Ｘ線画像や画像の品質情報に基づいて適切なＸ線撮像条件を決定することができる。

２．検出機能３５の動作の変形例
図１〜図４を用いて、検出機能３５が、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像に基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態を検出する場合について説明した。しかし、その場合に限定されるものではない。以下、図１１〜図１４を用いて、検出機能３５の動作の変形例について説明する。

２−１．検出機能３５の動作の第１変形例
検出機能３５は、検出支援手段２７Ａを利用して、ＣＴ画像及びＸ線画像に加えＸ線撮像条件に基づいて、病変部の適切な状態を検出するための複数のパラメータとして複数の位置情報を生成し、複数の位置情報に基づいて、病変部の適切な状態を検出する。

図１１は、検出機能３５の動作の第１変形例を示す図である。図１１（Ａ）は、第２のＡＩの構築における第２の訓練データを示す図である。図１１（Ｂ）は、病変部の状態を決定するための構成を示すブロック図である。図１１（Ｃ）は、病変部の状態を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ａに入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍの組み合わせが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ａに入力される。また、入力インターフェース２３を介してｍ個の病変部の位置Ｔｍが検出支援手段２７Ａに入力される。又は、ＣＴ画像を画像解析することにより病変部を自動的に検出するＣＡＤにより、病変部の位置Ｔｍが特定され検出支援手段２７Ａに入力される。ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ、ｍ個目のＸ線画像Ｇｍ、及びｍ個目のＸ線撮像条件Ｐｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の病変部の状態Ｑｍに対応付けられる。検出支援手段２７Ａは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ、ｍ個のＸ線画像Ｇｍ、及びｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍの組み合わせを第２の学習用データとし、ｍ個の病変部の状態Ｑｍを第２の教師データとして第２のＡＩを構築する（図１１（Ａ）に図示）。

図１１（Ｂ），（Ｃ）に示すように、検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からのＸ線撮像条件ｐ及びＸ線画像ｇの組み合わせとを、診断支援装置１０の検出支援手段２７Ａに入力する。これにより、検出支援手段２７Ａは、ＣＴ画像ｆ、Ｘ線画像ｇ、及びＸ線撮像条件ｐの組み合わせを第２のＡＩに入力し、第２のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る病変部の位置ｔを検出機能３５に提供する。検出支援手段２７Ａは、該当患者に係る病変部の位置情報をもつＣＴ画像ｆと、該当患者に係る最新画像であるＸ線画像（投影画像）ｇとに基づいて、該当患者に係る病変部の現在の位置情報（病変部の候補領域）を取得することができる。また、検出支援手段２７Ａは、異なる複数のＸ線撮像条件によりループで第２のＡＩを利用することで、病変部の適切な状態を検出するための複数のパラメータとして、病変部に係る複数の位置を生成することもできる。

検出機能３５は、検出支援手段２７Ａから、第２のＡＩの出力、つまり、病変部の位置ｔを受け、病変部の位置ｔに基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態（病変部の有無、変化量（位置及びサイズ））を検出し、それをディスプレイ２４に表示させる。

以上のように、図１１に示す検出機能３５の動作によれば、該当患者に係るＣＴ画像及びＸ線画像のみに基づいて病変部の状態を検出する場合に比べて、該当患者に係る病変部の状態の出力精度が向上する。

２−２．検出機能３５の動作の第２変形例
検出機能３５は、検出支援手段２７Ｂを利用して、ＣＴ画像、Ｘ線画像、及びＸ線撮像条件に加え仮想Ｘ線画像に基づいて、病変部の適切な状態を検出するための複数のパラメータとして複数の位置情報を生成し、複数の位置情報に基づいて、病変部の適切な状態を検出する。

図１２は、検出機能３５の動作の第２変形例を示す図である。図１２（Ａ）は、第２のＡＩの構築における第２の訓練データを示す図である。図１２（Ｂ）は、病変部の状態を決定するための構成を示すブロック図である。図１２（Ｃ）は、病変部の状態を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｂに入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍ及びＸ線画像Ｇｍの組み合わせが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｂに入力される。また、入力インターフェース２３を介してｍ個の病変部の位置Ｔｍが検出支援手段２７Ｂに入力される。又は、ＣＴ画像を画像解析することにより病変部を自動的に検出するＣＡＤにより、病変部の位置Ｔｍが特定され検出支援手段２７Ｂに入力される。さらに、決定支援手段２６Ｃ（図７に図示）から仮想Ｘ線画像Ｈｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｂに入力される。

ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ、ｍ個目のＸ線画像Ｇｍ、ｍ個目のＸ線撮像条件Ｐｍ、及びｍ個目のＸ線画像Ｈｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の病変部の状態Ｑｍに対応付けられる。検出支援手段２７Ｂは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ、ｍ個のＸ線画像Ｇｍ、ｍ個のＸ線撮像条件Ｐｍ、及びｍ個の仮想Ｘ線画像Ｈｍの組み合わせを第２の学習用データとし、ｍ個の病変部の位置Ｔｍを第２の教師データとして第２のＡＩを構築する（図１２（Ａ）に図示）。

図１２（Ｂ），（Ｃ）に示すように、検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からのＸ線撮像条件ｐ及びＸ線画像ｇの組み合わせと、決定支援手段２６Ｃからの仮想Ｘ線画像ｈとを入力する。これにより、検出支援手段２７Ｂは、ＣＴ画像ｆ、Ｘ線画像ｇ、Ｘ線撮像条件ｐ、及び仮想Ｘ線画像ｈの組み合わせを第２のＡＩに入力し、第２のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る適切な病変部の位置ｔを検出機能３５に提供する。検出支援手段２７Ｂは、該当患者に係る病変部の位置情報をもつＣＴ画像ｆと、該当患者に係る最新画像であるＸ線画像（投影画像）ｇとに基づいて、該当患者に係る病変部の現在の位置情報（病変部の候補領域）を取得することができる。また、検出支援手段２７Ｂは、異なる複数のＸ線撮像条件によりループで第２のＡＩを利用することで、病変部の適切な状態を検出するための複数のパラメータとして、病変部に係る複数の位置を生成することもできる。

検出機能３５は、検出支援手段２７Ｂから、第２のＡＩの出力、つまり、病変部の位置ｔを受け、病変部の位置ｔに基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態を検出し、それをディスプレイ２４に表示させる。

以上のように、図１２に示す検出機能３５の動作によれば、該当患者に係るＣＴ画像、Ｘ線画像、及びＸ線撮像条件のみに基づいて病変部の状態を検出する場合に比べて、該当患者に係る病変部の状態の出力精度が向上する。

２−３．検出機能の動作の第３変形例
検出機能３５は、検出支援手段２７Ｃを利用して、ＣＴ画像及びＸ線画像に加え仮想Ｘ線画像に基づいて、病変部の適切な状態を検出する。

図１３は、検出機能３５の動作の第３変形例を示す図である。図１３（Ａ）は、第２のＡＩの構築における第２の訓練データを示す図である。図１３（Ｂ）は、病変部の状態を決定するための構成を示すブロック図である。図１３（Ｃ）は、病変部の状態を決定するためのデータの流れを示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１１から患者に因らない複数、例えばｍ個のＣＴ画像Ｆｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｃに入力される。Ｘ線診断装置１２から患者に因らないｍ個のＸ線画像Ｇｍが診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｃに入力される。また、入力インターフェース２３を介してｍ個の病変部の状態Ｓｍが検出支援手段２７Ｃに入力される。さらに、決定支援手段２６Ｃ（図７に図示）から仮想Ｘ線画像Ｈｍが検出支援手段２７Ｃに入力される。

ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個目のＸ線画像Ｇｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の病変部の状態Ｓｍに対応付けられる。ｍ個目のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個目の仮想Ｘ線画像Ｈｍの組み合わせは、それぞれ、ｍ個目の病変部の状態Ｓｍに対応付けられる。検出支援手段２７Ｃは、ｍ個のＣＴ画像Ｆｍ及びｍ個のＸ線画像Ｇｍを第２の学習用データとし、ｍ個の病変部の状態Ｓｍを第２の教師データとして第２のＡＩを構築する（図１３（Ａ）に図示）。

図１３（Ｂ），（Ｃ）に示すように、検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、Ｘ線診断装置１２からのＸ線画像ｇとを、診断支援装置１０の検出支援手段２７Ｃに入力する。これにより、検出支援手段２７Ｃは、ＣＴ画像ｆ及びＸ線画像ｇの組み合わせを第２のＡＩに入力し、第２のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る病変部の状態ｓを検出機能３５に供給することができる。一方で、検出機能３５は、Ｘ線ＣＴ装置１１からの該当患者に係るＣＴ画像ｆと、決定支援手段２６Ｃからの仮想Ｘ線画像ｈとを検出支援手段２７Ｃに入力する。これにより、検出支援手段２７Ｃは、ＣＴ画像ｆ及び仮想Ｘ線画像ｈの組み合わせを第２のＡＩに入力し、第２のＡＩの出力、つまり、該当患者に係る病変部の状態ｓを検出機能３５に供給することができる。

検出機能３５は、検出支援手段２７Ｃから、第２のＡＩの出力、つまり、病変部に係る複数の状態ｓを受け、病変部に係る複数の状態ｓに基づいて、該当患者に係る病変部の適切な状態を検出し、それをディスプレイ２４に表示させる。ここでは、検出機能３５は、検出支援手段２７Ｃからの病変部に係る複数の状態ｓの代表値そのものを、該当患者に係る病変部の適切な状態として検出すればよい。

以上のように、図１３に示す検出機能３５の動作によれば、病変部の位置ｔの変化を操作者に提示することができる。

以上において、検出機能３５が、４個の検出支援機能２７〜２７Ｃ、つまり、４個のＡＩのいずれかを用いて病変部の状態を検出する場合について説明したが、その場合に限定されるものではない。例えば、検出機能３５は、２個の検出支援機能２７Ｂ〜２７Ｃ、つまり、２個のＡＩを用いて病変部の状態を検出することもできる。

２−４．検出機能の動作の第４変形例
図１４は、検出機能３５の動作の第４変形例を示す図である。図１４は、複数のＡＩを利用する場合のデータの流れを示す図である。

図１４に示すように、検出機能３５は、検出支援手段２７Ａ、検出支援手段２７Ｂから複数の病変部の位置ｔを受ける。操作者が、複数の病変部の位置ｔを参照しながら、入力インターフェース２３を操作して複数の病変部の位置ｔの中から所要の病変部の位置を選択することで、検出機能３５は、選択された病変部の位置を病変部の適切な状態として検出する。

以上のように、図１４に示す検出機能３５の動作によれば、病変部の適切な状態を検出するためのパラメータとして病変部の位置を生成し、病変部の位置に基づいて病変部の適切な状態を検出することができる。

３．診断支援システム１の構成の変形例
３−１．第１のモダリティ装置１１の変形例
図１では、診断支援システム１の第１のモダリティ装置１１が、１種類のモダリティ装置（Ｘ線ＣＴ装置）である場合について説明したが、その場合に限定されるものではない。第１のモダリティ装置１１は、複数種類、例えば、２種類のＸ線ＣＴ装置及びＭＲＩ装置であってもよい。その場合、決定支援手段２６は、過去に取得された複数のＣＴ画像及びＭＲＩ画像の組み合わせを第１の学習用データとし、各組み合わせに対応するＸ線撮像条件を第１の教師データとし、機械学習に利用することで第１のＡＩを構築する。そして、決定機能３２は、該当患者に係るＣＴ画像及びＭＲＩ画像を第１のＡＩに入力することで、該当患者に係るＣＴ画像及びＭＲＩ画像に対応する適切なＸ線撮像条件を決定してＸ線診断装置１２に提供する。

以上のような第１のモダリティ装置１１の構成によれば、該当患者に係るＣＴ画像のみを第１のＡＩに入力する場合に比べて、該当患者に係るＸ線撮像条件の出力精度が向上する。

３−２．第２のモダリティ装置１２の変形例
図１では、診断支援システム１の第２のモダリティ装置１２が、１種類のモダリティ装置（Ｘ線診断装置）である場合について説明したが、その場合に限定されるものではない。第２のモダリティ装置１２は、複数種類、例えば、２種類のＸ線診断装置及び超音波診断装置であってもよい。その場合、決定支援手段２６は、過去に取得された複数のＣＴ画像を第１の学習用データとし、各ＣＴ画像に対応するＸ線撮像条件及び超音波のスキャン条件を第１の教師データとし、機械学習に利用することで第１のＡＩを構築する。そして、決定機能３２は、該当患者に係るＣＴ画像を第１のＡＩに入力することで、該当患者に係るＣＴ画像に対応する適切なＸ線撮像条件及び超音波のスキャン条件を決定してＸ線診断装置及び超音波診断装置にそれぞれ提供する。超音波のスキャン条件は、超音波の送信周波数、パルス繰り返し周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）、及びフレームレート等を意味する。

以上のような第２のモダリティ装置１２の構成によれば、該当患者に係るＣＴ画像のみに基づいてＸ線撮像条件を決定する場合に比べて、該当患者に係るＸ線撮像条件の出力精度が向上する。

また、第２のモダリティ装置１２が２種類のＸ線診断装置及び超音波診断装置である場合、決定支援手段２６は、過去に取得された複数のＣＴ画像を第１の学習用データとし、各ＣＴ画像に対応するモダリティ装置の種別を第１の教師データとし、機械学習に利用することで第１のＡＩを構築する。そして、決定機能３２は、該当患者に係るＣＴ画像を第１のＡＩに入力することで、該当患者に係るＣＴ画像に対応する適切なモダリティ装置の種別を決定して該当するＸ線診断装置又は超音波診断装置に提供することもできる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、第１の画像に基づいて、生成予定の第２の画像を収集するための適切な撮像条件を提供することができる。

なお、第１の画像取得機能３１は、画像取得手段及び第１の画像取得手段の一例である。決定機能３２は、決定手段の一例である。撮像条件提供機能３３は、撮像条件提供手段の一例である。第２の画像取得機能３４は、第２の画像取得手段の一例である。検出機能３５は、検出手段の一例である。

以上、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。これら新規な実施形態は、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。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。

１ 診断支援システム
１０ 診断支援装置
１１ 画像提供装置（第１のモダリティ装置）
１２ 第２のモダリティ装置
２１ 処理回路
２２ 記憶回路
２６〜２６Ｅ 決定支援手段
２７〜２７Ｃ 検出支援手段
３１ 第１の画像取得機能
３２ 決定機能
３３ 撮像条件提供機能
３４ 第２の画像取得機能
３５ 検出機能

Claims (18)

1. 第１のモダリティ装置によって撮像された被検体の第１の画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段により取得された前記第１の画像から、第２のモダリティ装置により前記被検体の第２の画像を生成するための前記被検体の撮像方向を含む撮像条件を決定する決定手段と、
   を備える診断支援装置。
2. 前記決定手段により決定された前記撮像条件を前記第２のモダリティ装置に提供し、当該撮像条件によって前記第２のモダリティ装置に前記被検体の撮像を行わせる撮像条件提供手段をさらに備える、
   請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記決定手段は、前記第１の画像から病変部の位置を特定する情報を取得し、当該情報を基に前記被検体の撮像方向を含む撮像条件を決定する、
   請求項１又は２に記載の診断支援装置。
4. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
   前記撮像条件によって前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、
   前記第１の画像取得手段により取得された前記第１の画像と、前記第２の画像取得手段により取得された前記第２の画像とに基づいて、前記被検体の病変部の状態を検出する検出手段と、をさらに備える、
   請求項１又は２に記載の診断支援装置。
5. 前記画像取得手段は、前記第１の画像の付帯情報をさらに取得し、
   前記決定手段は、前記画像取得手段により取得された前記第１の画像及び前記付帯情報の組み合わせから、前記撮像条件を決定する、
   請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
6. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
   前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
   前記決定手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像の組み合わせから、前記撮像条件を決定する、
   請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
   前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
   前記決定手段は、前記第１の画像及び複数の撮像条件の組み合わせから、複数の第３の画像を取得し、前記複数の第３の画像から前記撮像条件を決定する、
   請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
   前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
   前記決定手段は、複数の第１の画像及び複数の第２の画像の組み合わせから、複数の品質情報を取得し、前記複数の品質情報から前記撮像条件を決定する、
   請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
9. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
   前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
   前記決定手段は、前記第１の画像及び複数の撮像条件の組み合わせから、複数の品質情報を取得し、前記複数の品質情報から前記撮像条件を決定する、
   請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
10. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
    前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
    前記決定手段は、
    前記第１の画像及び複数の撮像条件の組み合わせから、複数の第３の画像を取得し、
    複数の第１の画像及び複数の第２の画像の組み合わせから、複数の品質情報を取得し、
    前記第１の画像及び複数の撮像条件の組み合わせから、複数の品質情報を取得し、
    前記複数の第３の画像に基づく複数の品質情報を含む複数の品質情報から前記撮像条件を決定する、
    請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の診断支援装置。
11. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
    前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
    前記検出手段は、前記第１の画像、前記第２の画像、及び複数の撮像条件の組み合わせから、前記病変部の複数の位置を取得し、前記病変部の複数の位置から、前記病変部の状態を検出する、
    請求項４に記載の診断支援装置。
12. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
    前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
    前記決定手段は、前記第１の画像及び撮像条件の組み合わせから、第３の画像を取得し、
    前記検出手段は、前記第１の画像、前記第２の画像、複数の撮像条件、及び前記第３の画像の組み合わせから、前記病変部の複数の位置を取得し、前記病変部の複数の位置から、前記病変部の状態を検出する、
    請求項４に記載の診断支援装置。
13. 前記画像取得手段としての第１の画像取得手段と、
    前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、をさらに備え、
    前記決定手段は、前記第１の画像及び撮像条件の組み合わせから、第３の画像を取得し、
    前記検出手段は、
    前記第１の画像及び前記第２の画像の組み合わせから、前記病変部の状態を取得し、
    前記第１の画像及び前記第３の画像の組み合わせから、前記病変部の状態を取得し、
    前記取得された複数の病変部の状態から、前記病変部の状態を検出する、
    請求項４に記載の診断支援装置。
14. 第１のモダリティ装置によって撮像された被検体の第１の画像を取得する第１の画像取得手段と、
    前記第１の画像取得手段により取得された前記第１の画像から前記被検体の撮像条件を決定する決定手段と、
    前記撮像条件によって前記第２のモダリティ装置で撮像された前記被検体の第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、
    前記第１の画像取得手段により取得された前記第１の画像と、前記第２の画像取得手段により取得された前記第２の画像とに基づいて、前記被検体の病変部の状態を検出する検出手段と、を備える、
    診断支援装置。
15. 第１のクライアント装置によって撮像された被検体の第１の画像を取得する画像取得手段と、
    前記画像取得手段により取得された前記第１の画像から、前記被検体の撮像方向を含む撮像条件を決定する決定手段と、
    前記決定手段により決定された前記撮像条件を送信する撮像条件送信手段と、を備えるサーバ装置と、
    前記サーバ装置から送信された前記撮像条件を取得する取得手段を備える第２のクライアント装置と、
    を備える診断支援システム。
16. 前記第２のクライアント装置は、前記取得手段によって取得された前記撮像条件により前記被検体の撮像を行う第２のモダリティ装置を含む、
    請求項１５に記載の診断支援システム。
17. 前記第２のクライアント装置は、前記サーバ装置に前記撮像条件を要求する要求手段をさらに備え、
    前記取得手段は、前記要求手段による要求に応じて前記サーバ装置から前記撮像条件を取得する、
    請求項１５又は１６に記載の診断支援システム。
18. 前記第１のクライアント装置は、
    前記被検体の第１の画像を前記サーバ装置に送信する送信手段を備える、
    請求項１５乃至１７のうち何れか１項に記載の診断支援システム。

Images