以下、図面を参照して、医用情報処理装置及びX線診断装置の実施形態について詳細に説明する。
(第1の実施形態)
まず、第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、X線診断装置10及び医用情報処理装置30を含んだ医用情報処理システム1を一例として説明する。
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1は、X線診断装置10と、画像保管装置20と、医用情報処理装置30とを備える。なお、図1は、第1の実施形態に係る医用情報処理システム1の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、X線診断装置10、画像保管装置20及び医用情報処理装置30は、ネットワークNWを介して相互に接続される。
X線診断装置10は、被検体PからX線画像データを収集するパイプレーンのX線診断装置である。例えば、X線診断装置10は、第1のアームを含む第1の撮像系と、第2のアームを含む第2の撮像系とを備える。また、X線診断装置10は、第1のアームの配置と第2のアームの配置とをそれぞれ決定した後、第1の撮像系と第2の撮像系とで異なる方向からX線画像データを収集する。そして、X線診断装置10は、収集したX線画像データを操作者に提示する。例えば、X線診断装置10は、被検体Pに対する手技が実施されている間、複数のX線画像データを順次収集し、収集したX線画像データを順次表示させる。なお、X線診断装置10の構成については後述する。
画像保管装置20は、X線診断装置10によって収集されたX線画像データを保管する装置である。例えば、画像保管装置20は、ネットワークNWを介してX線診断装置10からX線画像データを取得し、取得したX線画像データを装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。例えば、画像保管装置20は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。
また、画像保管装置20は、被検体Pの3次元データを保管する。ここで、被検体Pの3次元データとは、例えば、被検体Pを撮像した3次元の医用画像データである。一例を挙げると、被検体Pの3次元データは、X線CT(Computed Tomography)装置により収集されるCT画像データ(ボリュームデータ)である。
例えば、X線CT装置は、被検体Pに対する手技に先立って、血管内に造影剤を注入した状態の被検体Pに対してCTスキャンを実行する。次に、X線CT装置は、CTスキャンにより収集した投影データから、血管の情報を含むCT画像データを再構成する。そして、X線CT装置は、再構成したCT画像データを画像保管装置20に対して送信し、画像保管装置20は、受信したCT画像データをメモリに記憶させる。
医用情報処理装置30は、ネットワークNWを介して、画像保管装置20から被検体Pの3次元データを取得する。また、医用情報処理装置30は、取得した3次元データに基づいて、X線診断装置10が有する第1のアーム及び第2のアームの配置を決定する。なお、医用情報処理装置30が行なう処理については後述する。例えば、医用情報処理装置30は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
なお、ネットワークNWを介して接続可能であれば、X線診断装置10、画像保管装置20及び医用情報処理装置30が設置される場所は任意である。例えば、医用情報処理装置30は、X線診断装置10と異なる病院に設置されてもよい。即ち、ネットワークNWは、院内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークでもよい。また、図1においてはX線診断装置10を1つ示すが、医用情報処理システム1は、複数のX線診断装置10を含んでもよい。
図1に示すように、医用情報処理装置30は、入力インターフェース31と、ディスプレイ32と、メモリ33と、処理回路34とを有する。
入力インターフェース31は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路34に出力する。例えば、入力インターフェース31は、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、操作面へ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体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回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース31は、医用情報処理装置30本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース31は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、医用情報処理装置30とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路34へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース31の例に含まれる。
ディスプレイ32は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ32は、入力インターフェース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)や、被検体Pについて収集された各種の画像データを表示する。また、ディスプレイ32は、X線診断装置10が有する第2のアームの配置の候補を表示する。例えば、ディスプレイ32は、処理回路34が備える第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を指標値に応じた態様で表示させる。なお、第2のアームの配置の候補については後述する。例えば、ディスプレイ32は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイである。ディスプレイ32は、デスクトップ型でもよいし、医用情報処理装置30本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
メモリ33は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ33は、画像保管装置20から取得した被検体Pの3次元データを記憶する。また、例えば、メモリ33は、医用情報処理装置30に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、メモリ33は、医用情報処理装置30とネットワークNWを介して接続されたサーバ群(クラウド)により実現されることとしてもよい。
処理回路34は、制御機能34a、第1の決定機能34b、第2の決定機能34c及び表示制御機能34dを実行することで、医用情報処理装置30全体の動作を制御する。ここで、第1の決定機能34bは、第1の決定部の一例である。また、第2の決定機能34cは、第2の決定部の一例である。また、表示制御機能34dは、表示制御部の一例である。
例えば、処理回路34は、制御機能34aに対応するプログラムをメモリ33から読み出して実行することにより、入力インターフェース31を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路34の各種機能を制御する。また、制御機能34aは、ネットワークNWを介したデータの送受信を制御する。例えば、制御機能34aは、画像保管装置20から被検体Pの3次元データを受信して、メモリ33に記憶させる。また、例えば、制御機能34aは、第1の決定機能34b及び第2の決定機能34cにより決定されたアームの配置を、X線診断装置10に対して送信する。
また、例えば、処理回路34は、第1の決定機能34bに対応するプログラムをメモリ33から読み出して実行することにより、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴に基づいて、X線診断装置10が有する第1のアームの配置を決定する。また、例えば、処理回路34は、第2の決定機能34cに対応するプログラムをメモリ33から読み出して実行することにより、第1の決定機能34bにより決定された第1のアームの配置と、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴とに基づいて、X線診断装置10が有する第2のアームの配置の候補を複数決定する。また、例えば、処理回路34は、表示制御機能34dに対応するプログラムをメモリ33から読み出して実行することにより、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を指標値に応じた態様で表示させる。
図1に示す医用情報処理装置30においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ33へ記憶されている。処理回路34は、メモリ33からプログラムを読み出して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34は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図1においては単一の処理回路34にて、制御機能34a、第1の決定機能34b、第2の決定機能34c及び表示制御機能34dが実現す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34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。また、処理回路34が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
次に、X線診断装置10について、図2を用いて説明する。図2は、第1の実施形態に係るX線診断装置10の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、X線診断装置10は、X線高電圧装置101と、第1のX線管102aと、第2のX線管102bと、第1のX線絞り器103aと、第2のX線絞り器103bと、天板104と、第1のアーム105aと、第2のアーム105bと、第1のX線検出器106aと、第2のX線検出器106bと、メモリ107と、ディスプレイ108と、入力インターフェース109と、処理回路110とを備える。
図2において、第1のX線管102a、第1のX線絞り器103a、第1のアーム105a及び第1のX線検出器106aは、第1の撮像系に含まれる。また、第2のX線管102b、第2のX線絞り器103b、第2のアーム105b及び第2のX線検出器106bは、第2の撮像系に含まれる。ここで、第1のアーム105aは、第1のアームの一例である。また、第2のアーム105bは、第2のアームの一例である。X線診断装置10は、第1の撮像系と第2の撮像系とで異なる方向からX線画像データを収集し、各X線画像データを操作者に提示する。なお、X線診断装置10における第1の撮像系は、F(Frontal)側の撮像系とも呼ばれる。また、第2の撮像系は、L(Lateral)側の撮像系とも呼ばれる。
X線高電圧装置101は、処理回路110による制御の下、第1のX線管102a及び第2のX線管102bに高電圧を供給する。例えば、X線高電圧装置101は、変圧器(トランス)及び整流器等の電気回路を有し、第1のX線管102a及び第2のX線管102bに印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、第1のX線管102a及び第2のX線管102bが照射するX線に応じた出力電圧の制御を行うX線制御装置とを有する。なお、高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。
第1のX線管102a及び第2のX線管102bは、熱電子を発生する陰極(フィラメント)と、熱電子の衝突を受けてX線を発生する陽極(ターゲット)とを有する真空管である。第1のX線管102a及び第2のX線管102bは、X線高電圧装置101から供給される高電圧を用いて、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することにより、X線を発生する。
第1のX線絞り器103a及び第2のX線絞り器103bは、それぞれ、X線の照射範囲を絞り込むコリメータと、X線を調節するフィルタとを有する。
第1のX線絞り器103aにおけるコリメータは、例えば、スライド可能な4枚の絞り羽根を有し、これら絞り羽根をスライドさせることで、第1のX線管102aが発生したX線を絞り込んで被検体Pに照射させる。ここで、絞り羽根は、鉛などで構成された板状部材であり、X線の照射範囲を調整するために第1のX線管102aのX線照射口付近に設けられる。同様に、第2のX線絞り器103bにおけるコリメータは、絞り羽根をスライドさせることで、第2のX線管102bが発生したX線を絞り込んで被検体Pに照射させる。
第1のX線絞り器103a及び第2のX線絞り器103bにおけるフィルタは、被検体Pに対する被曝線量の低減とX線画像データの画質向上を目的として、その材質や厚みによって透過するX線の線質を変化させ、被検体Pに吸収されやすい軟線成分を低減したり、X線画像データのコントラスト低下を招く高エネルギー成分を低減したりする。また、フィルタは、その材質や厚み、位置などによってX線の線量及び照射範囲を変化させ、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線を減衰させる。
例えば、第1のX線絞り器103a及び第2のX線絞り器103bは、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路110による制御の下、駆動機構を動作させることによりX線の照射を制御する。例えば、第1のX線絞り器103a及び第2のX線絞り器103bは、処理回路110から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、コリメータの絞り羽根の開度を調整して、被検体Pに対して照射されるX線の照射範囲を制御する。また、例えば、第1のX線絞り器103a及び第2のX線絞り器103bは、処理回路110から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、フィルタの位置を調整することで、被検体Pに対して照射されるX線の線量の分布を制御する。
天板104は、被検体Pを載せるベッドであり、図示しない寝台の上に配置される。なお、被検体Pは、X線診断装置10に含まれない。例えば、寝台は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路110による制御の下、駆動機構を動作させることにより、天板104の移動・傾斜を制御する。例えば、寝台は、処理回路110から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、天板104を移動させたり、傾斜させたりする。
第1のアーム105aは、第1のX線管102a及び第1のX線絞り器103aと、第1のX線検出器106aとを、被検体Pを挟んで対向するように保持する。なお、第1のアーム105aは、Cアーム又はC型アームとも呼ばれる。また、第2のアーム105bは、第2のX線管102b及び第2のX線絞り器103bと、第2のX線検出器106bとを、被検体Pを挟んで対向するように保持する。なお、第2のアーム105bは、Ωアーム又はΩ型アームとも呼ばれる。
例えば、第1のアーム105aは、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路110による制御の下、駆動機構を動作させることにより、回転したり移動したりする。例えば、第1のアーム105aは、処理回路110から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、第1のX線管102a及び第1のX線絞り器103aと、第1のX線検出器106aとを被検体Pに対して回転・移動させ、X線照射位置及びX線照射角度を制御する。即ち、X線診断装置10においては、第1のアーム105aの配置により、第1の撮像系におけるX線照射位置及びX線照射角度が制御される。
また、第2のアーム105bは、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路110による制御の下、駆動機構を動作させることにより、回転したり移動したりする。例えば、第2のアーム105bは、処理回路110から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、第2のX線管102b及び第2のX線絞り器103bと、第2のX線検出器106bとを被検体Pに対して回転・移動させ、X線照射位置及びX線照射角度を制御する。即ち、X線診断装置10においては、第2のアーム105bの配置により、第2の撮像系におけるX線照射位置及びX線照射角度が制御される。
ここで、図3A及び図3Bを用いて、第1のアーム105a及び第2のアーム105bについて説明する。図3A及び図3Bは、第1の実施形態に係るアームの一例を示す図である。図3Aでは、第1のアーム105a及び天板104を実線で示し、第2のアーム105bを点線で示す。また、図3Bでは、第2のアーム105b及び天板104を実線で示し、第1のアーム105aを点線で示す。
図3Aにおいて、第1のアーム105aは、天板104を上下方向(Y方向)から挟むように、第1のX線管102aと第1のX線検出器106aとを保持する。即ち、第1のアーム105bは、天板104に載置される被検体Pに対してY方向にX線を照射するように配置される。また、図3Bにおいて、第2のアーム105bは、天板104を左右方向(X方向)から挟むように、第2のX線管102bと第2のX線検出器106bとを保持する。即ち、第2のアーム105bは、天板104に載置される被検体Pに対しX方向にX線を照射するように配置される。なお、図3A及び図3Bにおいて、第2のアーム105bは、第1のアーム105aに対して回転可能に取り付けられている。従って、一方のアームの配置によって、他方のアームの可動範囲は制限されることとなる。
なお、第2のアーム105bを第1のアーム105aに対して取り付けるのではなく、各アームを独立に回転・移動できるよう構成することも可能である。この場合においても、各アームの配置によってアーム間の接触(干渉)が生じる場合があるため、一方のアームの配置によって、他方のアームの可動範囲は制限されることとなる。
第1のX線検出器106a及び第2のX線検出器106bは、例えば、マトリクス状に配列された検出素子を有するX線平面検出器(Flat Panel Detector:FPD)である。第1のX線検出器106aは、第1のX線管102aから照射されて被検体Pを透過したX線を検出して、検出したX線量に対応した検出信号を処理回路110へと出力する。
同様に、第2のX線検出器106bは、第2のX線管102bから照射されて被検体Pを透過したX線を検出して、検出したX線量に対応した検出信号を処理回路110へと出力する。なお、第1のX線検出器106a及び第2のX線検出器106bは、グリッド、シンチレータアレイ及び光センサアレイを有する間接変換型の検出器であってもよいし、入射したX線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。
メモリ107は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ107は、処理回路110によって収集されたX線画像データを受け付けて記憶する。また、メモリ107は、処理回路110によって読み出されて実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。なお、メモリ107は、X線診断装置10とネットワークNWを介して接続されたサーバ群(クラウド)により実現されることとしてもよい。
ディスプレイ108は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ108は、処理回路110による制御の下、操作者の指示を受け付けるためのGUIや、各種のX線画像を表示する。例えば、ディスプレイ108は、液晶ディスプレイやCRTディスプレイである。なお、ディスプレイ108はデスクトップ型でもよいし、処理回路110と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
入力インターフェース109は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路110に出力する。例えば、入力インターフェース109は、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、操作面へ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体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回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース109は、処理回路110と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース109は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、X線診断装置10とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路110へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース109の例に含まれる。
処理回路110は、収集機能110a、表示制御機能110b及び制御機能110cを実行することで、X線診断装置10全体の動作を制御する。
例えば、処理回路110は、メモリ107から収集機能110aに相当するプログラムを読み出して実行することにより、X線画像データを収集する。例えば、収集機能110aは、寝台の動作を制御することで、天板104を移動させたり、傾斜させたりする。また、例えば、収集機能110aは、第1の撮像系及び第2の撮像系をそれぞれ制御し、天板104に載置された被検体PからX線画像データを収集する。ここで、収集機能110aは、第1の撮像系及び第2の撮像系をそれぞれ制御し、撮像系ごとにX線画像データを収集する。
例えば、収集機能110aは、X線高電圧装置101を制御し、第1のX線管102aに供給する電圧を調整することで、第1のX線管102aから被検体Pに対して照射されるX線量やオン/オフを制御する。また、収集機能110aは、第1のX線絞り器103aの動作を制御し、コリメータが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Pに対して照射されるX線の照射範囲を制御する。また、収集機能110aは、第1のX線絞り器103aの動作を制御し、フィルタの位置を調整することで、X線の線量の分布を制御する。また、収集機能110aは、第1のアーム105aの動作を制御することで、第1のアーム105aの配置を制御する。例えば、収集機能110aは、医用情報処理装置30により決定された第1のアーム105aの配置に基づいて、第1のアーム105aを回転させたり、移動させたりする。また、収集機能110aは、第1のX線検出器106aから受信した検出信号に基づいてX線画像データを生成し、生成したX線画像データをメモリ107に格納する。なお、第1の撮像系により収集されるX線画像データは、Frontal像とも呼ばれる。
また、収集機能110aは、X線高電圧装置101を制御し、第2のX線管102bに供給する電圧を調整することで、第2のX線管102bから被検体Pに対して照射されるX線量やオン/オフを制御する。また、収集機能110aは、第2のX線絞り器103bの動作を制御し、コリメータが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Pに対して照射されるX線の照射範囲を制御する。また、収集機能110aは、第2のX線絞り器103bの動作を制御し、フィルタの位置を調整することで、X線の線量の分布を制御する。また、収集機能110aは、第2のアーム105bの動作を制御することで、第2のアーム105bの配置を制御する。例えば、収集機能110aは、医用情報処理装置30により決定された第2のアーム105bの配置に基づいて、第2のアーム105bを回転させたり、移動させたりする。また、収集機能110aは、第2のX線検出器106bから受信した検出信号に基づいてX線画像データを生成し、生成したX線画像データをメモリ107に格納する。なお、第2の撮像系により収集されるX線画像データは、Lateral像とも呼ばれる。
また、収集機能110aは、メモリ107が記憶するX線画像データに対して各種画像処理を行なってもよい。例えば、収集機能110aは、メモリ107が記憶するX線画像データに対して、画像処理フィルタによるノイズ低減処理や、散乱線補正を実行する。
また、処理回路110は、メモリ107から表示制御機能110bに相当するプログラムを読み出して実行することにより、ディスプレイ108にGUIやX線画像を表示させる。また、処理回路110は、メモリ107から制御機能110cに相当するプログラムを読み出して実行することにより、入力インターフェース109を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路110の各種機能を制御する。また、制御機能110cは、ネットワークNWを介したデータの送受信を制御する。例えば、制御機能110cは、医用情報処理装置30から、第1の決定機能34b及び第2の決定機能34cにより決定されたアームの配置を受信して、メモリ107に記憶させる。また、収集機能110aは、収集機能110aにより収集されたX線画像データを、画像保管装置20に対して送信する。
図2に示すX線診断装置10においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ107へ記憶されている。処理回路110は、メモリ107からプログラムを読み出して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110は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図2においては、収集機能110a、表示制御機能110b及び制御機能110cの各処理機能が単一の処理回路110によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路110は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路110が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
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)、あるいは、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。プロセッサはメモリ33又はメモリ107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、図1及び図2においては、単一のメモリ33又はメモリ107が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、複数のメモリ33を分散して配置し、処理回路34は、個別のメモリ33から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数のメモリ107を分散して配置し、処理回路110は、個別のメモリ107から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ33及びメモリ107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。
また、処理回路34及び処理回路110は、ネットワークNWを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路34は、メモリ33から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用情報処理装置30とネットワークNWを介して接続されたサーバ群(クラウド)を計算資源として利用することにより、図1に示す各機能を実現する。
以上、医用情報処理装置30を含んだ医用情報処理システム1について説明した。かかる構成のもと、医用情報処理システム1における医用情報処理装置30は、処理回路34による処理によって、X線診断装置10の各撮像系におけるアームの配置の決定を容易にする。
まず、制御機能34aは、被検体Pの3次元データを取得する。例えば、制御機能34aは、画像保管装置20から、被検体PのCT画像データを取得する。ここで、CT画像データは、被検体Pの解剖学的特徴を含むデータである。例えば、CT画像データは、被検体Pの血管の形状や、被検体Pの血管に生じた疾患の位置の情報を含んだデータである。
次に、第1の決定機能34bは、被検体PのCT画像データから、血管領域をセグメンテーションする。例えば、第1の決定機能34bは、CT画像データに対して閾値処理を施すことによって、血管領域と、血管領域以外の領域とにセグメンテーションする。また、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした血管領域を、動脈と静脈とに分離する。例えば、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした血管領域と血管の分布を示すモデルデータとを比較することにより、血管領域を動脈と静脈とに分離する。
次に、第1の決定機能34bは、血管領域の芯線をトラッキングする。ここで、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした血管領域のうちの造影剤注入血管を始点として、血管領域の芯線をトラッキングすることとしてもよい。即ち、第1の決定機能34bは、被検体Pに対する手技が実施される際に造影剤が注入され、X線診断装置10により収集されるX線画像データに描出される血管の芯線をトラッキングする。
例えば、被検体Pの疾患が脳動脈瘤である場合、被検体Pの頚動脈まで挿入されたカテーテルから造影剤を注入することにより、脳動脈が造影されたX線画像データが収集される。即ち、被検体Pの疾患が脳動脈瘤である場合、頚動脈が造影剤注入血管となる。この場合、第1の決定機能34bは、血管領域のうちの動脈について、頚動脈を始点として血流方向(下流方向)に芯線をトラッキングする。例えば、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした血管領域と血管の分布を示すモデルデータとを比較することにより、血管領域において頸動脈を特定する。そして、第1の決定機能34bは、特定した頸動脈における所定の位置(例えば、頸動脈の下端等)を始点として、血流方向に芯線をトラッキングする。なお、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患や造影剤注入血管等の医療情報を電子カルテから取得してもよいし、操作者からの入力操作を受け付けることで取得してもよい。また、医用情報処理システム1にPACS(Picture Archiving and Communication System)が導入されている場合、第1の決定機能34bは、PACSのサーバから医療情報を取得してもよい。なお、以下では、被検体Pの疾患が脳動脈瘤である場合について説明する。
次に、第1の決定機能34bは、被検体PのCT画像データにおいて疾患領域を特定する。ここで、第1の決定機能34bは、パターン認識等によって疾患領域を特定してもよいし、操作者から疾患領域の指定操作を受け付けることとしてもよい。
例えば、表示制御機能34dは、所定の投影方向からCT画像データに対するレンダリング処理を実行して、レンダリング画像を生成する。一例を挙げると、表示制御機能34dは、ボリュームレンダリング(Volume Rendering)処理や最大値投影法(MIP:Maximum Intensity Projection)等により、レンダリング画像を生成する。なお、所定の投影方向は、プリセットされた方向であってもよいし、操作者により設定された方向であってもよい。また、表示制御機能34dは、複数の投影方向からレンダリング処理を実行して、複数のレンダリング画像を生成してもよい。例えば、表示制御機能34dは、図3Aに示した配置による第1のX線管102aからのX線照射方向(Y方向)を投影方向としてレンダリング処理を実行して、図4Aに示すレンダリング画像を生成し、ディスプレイ108に表示させる。また、表示制御機能34dは、図3Bに示した配置による第2のX線管102bからのX線照射方向(X方向)を投影方向としてレンダリング処理を実行して、図4Bに示すレンダリング画像を生成し、ディスプレイ108に表示させる。なお、図4A及び図4Bは、第1の実施形態に係るCT画像データの表示の一例を示す図である。そして、CT画像データに基づくレンダリング画像がディスプレイ108に表示された後、第1の決定機能34bは、レンダリング画像を参照した操作者から疾患領域の指定操作を受け付けることにより、疾患領域を特定する。例えば、第1の決定機能34bは、操作者によりクリックされた位置を疾患領域として特定する。
次に、第1の決定機能34bは、特定した疾患領域をセグメンテーションする。例えば、第1の決定機能34bは、CT画像データからセグメンテーションした血管領域を、脳動脈瘤に対応する疾患領域と、疾患領域以外の領域とにセグメンテーションする。次に、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした疾患領域を計測する。例えば、第1の決定機能34bは、疾患領域の大きさを計測する。また、例えば、第1の決定機能34bは、脳動脈瘤と、脳動脈瘤が生じた血管(母血管)との接続部分(ネック)に対応するネック領域の太さを計測する。次に、第1の決定機能34bは、疾患領域の計測の結果に基づいて、被検体Pの疾患を分類する。例えば、第1の決定機能34bは、疾患領域の大きさとネック領域の太さとを比較して、被検体Pの脳動脈瘤をナローネック及びワイドネックのいずれかに分類する。
次に、第1の決定機能34bは、手技を特定する。例えば、第1の決定機能34bは、
被検体Pの疾患の分類に基づいて手技において使用されるデバイスを特定する。一例を挙げると、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患を「ナローネックな脳動脈瘤」に分類する。ここで、ナローネックな脳動脈瘤については、脳動脈瘤内にコイルを詰めて脳動脈瘤を閉塞するコイリング治療が実施される場合が多い。従って、この場合、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスとして、「コイル」を特定する。
別の例を挙げると、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患を「ワイドネックな脳動脈瘤」に分類する。ここで、ワイドネックな脳動脈瘤についてはコイリング治療のみで脳動脈瘤を閉塞することが難しく、コイリング治療に加えて、ステントを母血管に留置するステント留置術が行われる場合が多い。従って、この場合、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスとして、「コイル」及び「ステント」を特定する。
なお、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスを自動で特定してもよいし、デバイスの選択を操作者から受け付けてもよい。例えば、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患の分類に基づいて、手技において使用されるデバイスの候補を複数特定する。次に、表示制御機能34dは、複数のデバイスの候補をディスプレイ108にリスト表示させる。そして、第1の決定機能34bは、リストを参照した操作者により選択されたデバイスを、手技において使用されるデバイスとして特定する。なお、以下では、被検体Pの疾患が「ナローネックな脳動脈瘤」であり、脳動脈瘤に対するコイリング治療が実施される場合について説明する。
次に、第1の決定機能34bは、X線診断装置10が有する第1のアーム105aの配置を決定する。具体的には、第1の決定機能34bは、まず、第1のアーム105aの可動範囲を取得する。例えば、第1の決定機能34bは、第1のアーム105aの可動範囲を、PACSのサーバから取得する。次に、第1の決定機能34bは、可動範囲内で第1のアーム105aが取り得る配置ごとに、被検体PのCT画像データからレンダリング画像を複数生成する。即ち、第1の決定機能34bは、第1のアーム105aの配置ごとに、第1のアーム105aにより保持される第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データからレンダリング画像を複数生成する。これら複数のレンダリング画像は、それぞれ、疾患領域やネック領域、母血管に対応する血管領域等の解剖学的特徴を含む。
次に、第1の決定機能34bは、生成した複数のレンダリング画像のうち、脳動脈瘤に対応する疾患領域と、母血管に対応する血管領域との重なりが最も小さいレンダリング画像を特定する。以下では、疾患領域と母血管に対応する血管領域との重なりが最も小さいレンダリング画像として、図5に示す画像I11を特定した場合について説明する。ここで、図5は、第1の実施形態に係るアームの配置の一例を示す図である。画像I11は、図5の配置A11における第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより生成されたレンダリング画像である。この場合、第1の決定機能34bは、図5に示す配置A11を、第1のアーム105aの配置として決定する。なお、図5に示す疾患領域R1は、脳動脈瘤に対応する疾患領域の一例である。また、ネック領域R2は、脳動脈瘤と母血管との接続部分(ネック)に対応するネック領域の一例である。また、血管領域V11は、母血管に対応する血管領域の一例である。
上述したように、第1の決定機能34bは、疾患領域R1と血管領域V11との重なりの程度に基づいて、第1のアーム105aの配置を決定する。即ち、第1の決定機能34bは、CT画像データにおける解剖学的特徴に基づいて、第1のアーム105aの配置を決定する。
図5に示すように、配置A11に基づく画像I11は、血管領域V11の芯線に直交する方向のうち、疾患領域R1と血管領域V11とがほぼ重ならない方向を投影方向として生成されたレンダリング画像である。即ち、画像I11においては、脳動脈瘤と母血管とがほぼ重ならない状態で表示される。ここで、配置A11に第1のアーム105aを配置した状態で第1のX線管102aからX線を照射してX線画像データ(Frontal像)を収集した場合、Frontal像においても同様に、脳動脈瘤と母血管とがほぼ重ならない状態で表示される。即ち、医師等の操作者は、手技の最中においても、Frontal像により、脳動脈瘤と母血管とをほぼ重ならない状態で観察することが可能となる。
次に、第2の決定機能34cは、X線診断装置10が有する第2のアーム105bの配置を決定する。具体的には、第2の決定機能34cは、まず、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置に基づいて、第2のアーム105bの可動範囲を取得する。
例えば、第2のアーム105bが第1のアーム105aに対して回転可能に取り付けられている場合、第2のアーム105bの配置により、第1のアーム105aの可動範囲が制限される。この場合、第2の決定機能34cは、第1の決定機能34bにより決定された通りに第1のアーム105aを配置することが可能となる範囲で、第2のアーム105bの可動範囲を算出する。また、例えば、第2の決定機能34cは、第1の決定機能34bにより決定された通りに配置した第1のアーム105aと接触を生じない範囲で、第2のアーム105bの可動範囲を算出する。
次に、第2の決定機能34cは、可動範囲内で第2のアーム105bが取り得る配置ごとに、被検体PのCT画像データからレンダリング画像を複数生成する。即ち、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置ごとに、第2のアーム105bにより保持される第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データからレンダリング画像を複数生成する。これら複数のレンダリング画像は、それぞれ、疾患領域R1やネック領域R2、血管領域V11等の解剖学的特徴を含む。
例えば、第2の決定機能34cは、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図6Aに示す画像I21、図6Bに示す画像I22及び図6Cに示す画像I23を含む複数のレンダリング画像を生成する。なお、図6A、図6B及び図6Cは、第1の実施形態に係るアームの配置の一例を示す図である。
なお、画像I21、画像I22及び画像I23は、血管領域V11の芯線に直交する方向のうち、画像I11と90°程度異なる方向を投影方向として生成されたレンダリング画像である。図6A、図6B及び図6Cに示すように、画像I21、画像I22及び画像I23の投影方向は、脳動脈瘤と母血管とを重ねて母血管の側から見た方向であり、バレルビューとも呼ばれる。例えば、第2の決定機能34cは、可動範囲内で第2のアーム105bが取り得る配置の範囲内で、バレルビューを投影方向として、CT画像データからレンダリング画像を複数生成する。
具体的には、第2の決定機能34cは、図6Aの配置A21における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図6Aに示す画像I21を生成する。図6Aに示すように、画像I21は、疾患領域R1、ネック領域R2、血管領域V11、血管領域V12、血管領域V13等の解剖学的特徴を含む。ここで、血管領域V12及び血管領域V13は、脳動脈瘤が生じた血管(母血管)と交差しておらず、画像I21上で奥行き方向に母血管と重なって見える血管に対応する。即ち、血管領域V12及び血管領域V13は、母血管以外の他の血管に対応する。なお、図6Aの画像I21において、血管領域V12は、疾患領域R1及び血管領域V11に重なっている。また、血管領域V13は、血管領域V11に重なっているものの、疾患領域R1には重なっていない。
また、第2の決定機能34cは、図6Bの配置A22における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図6Bに示す画像I22を生成する。画像I21と同様に、画像I22は、疾患領域R1、ネック領域R2、血管領域V11、血管領域V12、血管領域V13等の解剖学的特徴を含む。また、画像I22は、画像I21とは投影方向が異なるため、画像上での解剖学的特徴の位置関係が画像I21とは異なる。例えば、図6Bの画像I22において、血管領域V12は、血管領域V11には重なっているものの、疾患領域R1には重なっていない。また、血管領域V13も同様に、血管領域V11には重なっているものの、疾患領域R1には重なっていない。
また、第2の決定機能34cは、図6Cの配置A23における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図6Cに示す画像I23を生成する。画像I21及び画像I22と同様に、画像I23は、疾患領域R1、ネック領域R2、血管領域V11、血管領域V12、血管領域V13等の解剖学的特徴を含む。また、画像I23は、画像I21及び画像I22とは投影方向が異なるため、画像上での解剖学的特徴の位置関係が画像I21及び画像I22とは異なる。例えば、図6Cの画像I23において、血管領域V12は、疾患領域R1及び血管領域V11に重なっている。血管領域V13も同様に、疾患領域R1及び血管領域V11に重なっている。
次に、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
例えば、第2の決定機能34cは、画像I21、画像I22及び画像I23を含む複数のレンダリング画像に基づいて、第2のアーム105bの配置それぞれの指標値を算出し、指標値に基づいて第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
ここで、図7を用いて、指標値の算出の一例について説明する。図7は、第1の実施形態に係る指標値の算出の一例について説明するための図である。図7においては、一例として、図6Aに示した配置A21の指標値を算出する場合について説明する。
まず、第2の決定機能34cは、配置A21に基づく画像I21において、疾患領域R1と、注目血管領域R3とを特定する。ここで、注目血管領域R3は、例えば、母血管に対応する血管領域V11のうち、ネック領域R2から所定の範囲内の領域である。即ち、第2の決定機能34cは、母血管のうち、母血管からネックを通して脳動脈瘤内にコイルを挿入する際に医師が注目する部分を、注目血管領域R3として特定する。なお、図7においては、疾患領域R1を斜線のパターンで示し、注目血管領域R3をドットのパターンで示す。
次に、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤及び母血管と他の血管との重畳の程度を算出する。即ち、他の血管が重なると脳動脈瘤及び母血管を観察しにくくなることから、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤及び母血管と他の血管との重畳の程度を、脳動脈瘤及び母血管の見やすさを示す指標値として算出する。ここで第2の決定機能34cにより算出される指標値は、第2のアーム105bの配置の適正さに関する指標値の一例である。例えば、第2の決定機能34cは、配置A21に基づく画像I21において、疾患領域R1及び注目血管領域R3と、血管領域V12及び血管領域V13との重畳の程度を算出する。
一例を挙げると、第2の決定機能34cは、まず、画像I21において、疾患領域R1と、血管領域V12及び血管領域V13とが重畳する面積S1を算出する。また、第2の決定機能34cは、画像I21において、注目血管領域R3と、血管領域V12及び血管領域V13とが重畳する面積S2を算出する。そして、第2の決定機能34cは、面積S1と重みw1との積、及び、面積S2と重みw2との積を合算して、配置A21の指標値を算出する。ここで、重みw1及び重みw2は、医師の各領域への注目の程度に応じて設定される。例えば、第2の決定機能34cは、コイリング治療において最も注目される脳動脈瘤の重みw1を最も大きい値に設定し、脳動脈瘤に次いで注目される母血管の重みw2を、重みw1より小さい値に設定する。
更に、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置A21以外の配置(配置A22や配置A23等)についても同様に、配置それぞれの指標値を算出する。そして、第2の決定機能34cは、指標値が閾値以下となる配置を、第2のアーム105bの配置の候補として決定する。ここで、指標値が閾値以下となる配置が少ない場合又は指標値が閾値以下となる配置が無い場合、第2の決定機能34cは、天板104の位置を変更して、指標値を再度算出してもよい。例えば、第2の決定機能34cは、天板104の位置を変更することによって第2のアーム105bの可動範囲を変更し、変更後の可動範囲内で第2のアーム105bが取り得る配置ごとに、指標値を再度算出する。なお、以下では、配置A21、配置A22及び配置A23を、第2のアーム105bの配置の候補として決定した場合について説明する。
なお、脳動脈瘤及び母血管と他の血管とが重畳する面積に基づいて指標値を算出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤と他の血管とが重畳する面積に基づいて指標値を算出してもよいし、母血管と他の血管とが重畳する面積に基づいて指標値を算出してもよい。また、例えば、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤及び母血管の少なくとも一方に重畳する他の血管の本数に基づいて、指標値を算出してもよい。また、例えば、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤に重畳する他の血管の本数に基づいて指標値を算出してもよいし、母血管に重畳する他の血管の本数に基づいて指標値を算出してもよい。
また、指標値が閾値以下となる配置を第2のアーム105bの配置の候補として決定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第2の決定機能34cは、指標値が極値となる配置を第2のアーム105bの配置の候補として決定してもよい。一例を挙げると、第2の決定機能34cは、脳動脈瘤及び母血管と他の血管とが重畳する面積に基づく指標値を、第2のアーム105bの配置を入力とする関数として算出し、指標値が極大値となる時の配置を第2のアーム105bの配置の候補として決定する。
また、第2の決定機能34cは、過去に使用された配置を、第2のアーム105bの配置の候補として更に決定してもよい。例えば、被検体Pに対してX線診断装置10を用いた検査が実行される毎に、第2の決定機能34cは、検査時の第2のアーム105bの配置を取得して、メモリ33に記憶させる。その後、被検体Pに対する再度の検査(フォローアップ等)が行われる際、第2の決定機能34cは、メモリ33から過去に使用された配置を取得する。そして、第2の決定機能34cは、配置A21、配置A22及び配置A23に加えて、過去に使用された配置を、第2のアーム105bの配置の候補として決定する。
次に、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に応じた態様で表示させる。例えば、表示制御機能34dは、図8に示すように、第2のアーム105bの配置の候補として決定した配置A21、配置A22及び配置A23を指標値に応じた順に並べて表示させる。なお、図8は、第1の実施形態に係る第2のアーム105bの配置の候補の表示例を示す図である。
例えば、表示制御機能34dは、脳動脈瘤及び母血管と他の血管とが重畳する面積に基づく指標値が小さい順となるように、候補それぞれの優先度を決定する。以下では一例として、配置A22の優先度が「1」、配置A21の優先度が「2」、配置A23の優先度が「3」である場合について説明する。次に、表示制御機能34dは、優先度の順に候補を並べるとともに、各候補に対応するサムネイル画像を表示させる。例えば、表示制御機能34dは、図8に示すように、優先度「1」の配置A22と、画像I22に基づくサムネイル画像とを並べて表示させる。また、表示制御機能34dは、優先度「2」の配置A21と、画像I21に基づくサムネイル画像とを並べて表示させる。また、表示制御機能34dは、優先度「3」の配置A23と、画像I23に基づくサムネイル画像とを並べて表示させる。なお、表示制御機能34dは、サムネイル画像に代えて、画像I21、画像I22及び画像I23を表示させることとしてもよい。
次に、第2の決定機能34cは、図8の表示を参照した操作者から、第2のアーム105bの配置を決定する操作を受け付ける。例えば、操作者は、図8に示したサムネイル画像のうち、脳動脈瘤及び母血管を最も観察しやすいと判断したサムネイル画像をクリックする。一例を挙げると、優先度「1」のサムネイル画像がクリックされた場合、第2の決定機能34cは、配置A22を第2のアーム105bの配置として決定する。そして、制御機能34aは、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置、及び、第2の決定機能34cにより決定された第2のアーム105bの配置を、X線診断装置10に対して送信する。
上述したように、医用情報処理装置30は、第1のアーム105aの配置を自動決定し、第2のアーム105bの配置の候補を表示させる。また、操作者は、候補のいずれかを選択することにより、第2のアーム105bの配置を容易に決定することができる。
収集機能110aは、第1の決定機能34b及び第2の決定機能34cにより決定されたアームの配置に基づいて、第1の撮像系及び第2の撮像系をそれぞれ制御する。例えば、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置が配置A11であり、第2の決定機能34cにより決定された第2のアーム105bの配置が配置A22である場合、収集機能110aは、図6Bの左図に示したように第1のアーム105a及び第2のアーム105bを配置する。
そして、収集機能110aは、被検体Pに対する手技の間、第1の撮像系を制御してFrontal像を順次収集するとともに、第2の撮像系を制御してLateral像を順次収集する。また、表示制御機能110bは、収集されたFrontal像及びLateral像を順次ディスプレイ32に表示させる。
ここで、Frontal像は、図5の右図に示した画像I11と同様、脳動脈瘤と母血管とをほぼ重ならない状態で示す画像となる。また、Lateral像は、図6Bの右図に示した画像I22と同様、脳動脈瘤と母血管とを重ねて母血管の側から示す画像となる。また、Lateral像は、画像I22と同様に他の血管を含むものの、これら他の血管と脳動脈瘤及び母血管との重畳の程度は小さなものとなっている。即ち、Lateral像は、バレルビューのうち、脳動脈瘤及び母血管に重なる他の血管が少なく、脳動脈瘤及び母血管を観察しやすい画像となる。そして、操作者は、Frontal像及びLateral像により脳動脈瘤及び母血管の立体構造を確認しつつ、コイリング治療を実施することができる。
なお、これまで、被検体Pの疾患が「ナローネックな脳動脈瘤」であり、脳動脈瘤に対するコイリング治療が実施される場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、被検体Pの疾患が「ワイドネックな脳動脈瘤」であり、脳動脈瘤に対するコイリング治療及びステント留置術が実施される場合であってもよい。
この場合、第2の決定機能34cは、例えば、重みw2よりも大きい重みw3を用いて、第2のアーム105bの配置それぞれの指標値を算出する。即ち、ステント留置術においては母血管が注目されることから、第2の決定機能34cは、母血管と他の血管との重畳の程度に大きな重みを付して、指標値を算出する。一例を挙げると、第2の決定機能34cは、図7に示した画像I21において、疾患領域R1と血管領域V12及び血管領域V13とが重畳する面積S1、及び、注目血管領域R3と血管領域V12及び血管領域V13とが重畳する面積S2を算出する。次に、第2の決定機能34cは、面積S1と重みw1との積、及び、面積S2と重みw3との積を合算して、配置A21の指標値を算出する。更に、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置A21以外の配置(配置A22や配置A23等)についても同様に、重みw1及び重みw3を用いて、配置それぞれの指標値を算出する。そして、第2の決定機能34cは、指標値が閾値以下となる配置を、第2のアーム105bの配置の候補として決定する。即ち、第2の決定機能34cは、手技において使用されるデバイスに応じた指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
次に、医用情報処理装置30による処理の手順の一例を、図9を用いて説明する。図9は、第1の実施形態に係る医用情報処理装置30の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップS101及びステップS114は、制御機能34aに対応するステップである。ステップS102、ステップS103、ステップS104、ステップS105、ステップS106、ステップS107、ステップS108、ステップS109及びステップS110は、第1の決定機能34bに対応するステップである。ステップS111及びステップS113は、第2の決定機能34cに対応するステップである。ステップS112は、表示制御機能34dに対応するステップである。
まず、処理回路34は、被検体Pの3次元データを取得する(ステップS101)。例えば、処理回路34は、画像保管装置20から、被検体Pの血管が造影されたCT画像データを取得する。次に、処理回路34は、3次元データから血管領域をセグメンテーションし(ステップS102)、血管領域の動脈と静脈とを分離する(ステップS103)。次に、処理回路34は、造影剤注入血管を始点として血管領域の芯線をトラッキングする(ステップS104)。
次に、処理回路34は、疾患領域を特定し(ステップS105)、特定した疾患領域をセグメンテーションする(ステップS106)。次に、処理回路34は、セグメンテーションした疾患領域を計測して(ステップS107)、被検体Pの疾患を分類する(ステップS108)。次に、処理回路34は、疾患の分類に基づいて手技を特定する(ステップS109)。
次に、処理回路34は、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴に基づいて、第1のアーム105aの配置を決定する(ステップS110)。次に、処理回路34は、ステップS110にて決定した第1のアーム105aの配置と、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴とに基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する(ステップS111)。ここで、処理回路34は、ステップS109にて特定した手技に応じて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。例えば、処理回路34は、手技において使用されるデバイスに応じた指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
次に、処理回路34は、ステップS111にて決定した複数の候補を、指標値に応じた態様でディスプレイ108に表示させる(ステップS112)。例えば、処理回路34は、図8に示したように、複数の候補を指標値に応じた順に並べて表示させる。次に、処理回路34は、第2のアーム105bの配置を決定したか否かを判定する(ステップS113)。即ち、処理回路34は、操作者から第2のアーム105bの配置を決定する操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、第2のアーム105bの配置を決定していない場合(ステップS113否定)、処理回路34は、待機状態となる。一方で、操作者から第2のアーム105bの配置を決定する操作を受け付けて、第2のアーム105bの配置を決定した場合(ステップS113肯定)、処理回路34は、第1のアーム105a及び第2のアーム105bの配置をX線診断装置10に対して送信して、処理を終了する。
上述したように、第1の実施形態によれば、第1の決定機能34bは、X線診断装置10が有する第1のアーム105aの配置を、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴に基づいて決定する。また、第2の決定機能34cは、X線診断装置10が有する第2のアーム105bの配置の候補を、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置と、3次元データにおける解剖学的特徴とに基づいて複数決定する。また、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれについて算出された、第2のアーム105bの配置の適正さに関する指標値に応じた態様で表示させる。従って、第1の実施形態に係る医用情報処理装置30は、バイプレーンのX線診断装置10において、各撮像系におけるアームの配置の決定を容易にすることができる。
また、第1の実施形態によれば、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置それぞれについて、手技に応じた指標値を算出し、算出した指標値に基づいて配置の候補を複数決定する。従って、第1の実施形態に係る医用情報処理装置30は、第2のアーム105bの配置の候補として手技に適した配置を決定して、各撮像系におけるアームの配置を適切に設定することを可能とする。
なお、上述した実施形態では、被検体Pの3次元データとしてCT画像データについて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、X線診断装置10は、手技に先立って被検体Pに対する回転撮影を実施する。次に、X線診断装置10は、回転撮影により収集した投影データから3次元のX線画像データ(ボリュームデータ)を再構成し、再構成した3次元のX線画像データを画像保管装置20に送信する。また、画像保管装置20は、X線診断装置10から3次元のX線画像データを取得し、取得した3次元のX線画像データをメモリに記憶させる。この場合、制御機能34aは、画像保管装置20から3次元のX線画像データを取得し、メモリ33に記憶させる。また、第1の決定機能34bは、3次元のX線画像データにおける解剖学的特徴に基づいて、第1のアーム105aの配置を決定する。また、第2の決定機能34cは、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置と、3次元のX線画像データにおける解剖学的特徴とに基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。また、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に応じた態様で表示させる。なお、制御機能34aは、画像保管装置20を介すことなく、X線診断装置10から3次元のX線画像データを取得してもよい。
また、上述した実施形態では、被検体Pの疾患が脳動脈瘤である場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、被検体Pの疾患が脳動脈瘤以外の動脈瘤である場合や、被検体Pの疾患が静脈瘤である場合についても同様に適用可能である。
(第2の実施形態)
上述した第1の実施形態では、被検体Pの疾患が動脈瘤又は静脈瘤である場合について説明した。これに対して、第2の実施形態では、被検体Pの疾患が血管狭窄である場合について説明する。
第2の実施形態に係る医用情報処理装置30は、図1に示した医用情報処理装置30と同様の構成を有し、第1の決定機能34b及び第2の決定機能34cによる処理の一部が相違する。そこで、第1の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。
まず、制御機能34aは、被検体Pの3次元データを取得する。例えば、制御機能34aは、画像保管装置20から、被検体PのCT画像データを取得する。次に、第1の決定機能34bは、被検体PのCT画像データから血管領域をセグメンテーションし、セグメンテーションした血管領域を動脈と静脈とに分離する。次に、第1の決定機能34bは、造影剤注入血管を始点として、血管領域の芯線をトラッキングする。
次に、第1の決定機能34bは、被検体PのCT画像データにおいて疾患領域を特定する。例えば、被検体Pの疾患がアテローム性の血管狭窄である場合、第1の決定機能34bは、CT画像データからセグメンテーションした血管領域において、血管狭窄を有する血管を疾患領域として特定する。一例を挙げると、第1の決定機能34bは、血管狭窄から所定の範囲内の血管に対応する血管領域V21を、疾患領域として特定する。次に、第1の決定機能34bは、特定した疾患領域をセグメンテーションする。
次に、第1の決定機能34bは、セグメンテーションした疾患領域を計測する。例えば、第1の決定機能34bは、血管領域V21の血管径や狭窄率を計測する。次に、第1の決定機能34bは、血管領域V21の計測の結果に基づいて、被検体Pの疾患を分類する。例えば、第1の決定機能34bは、被検体Pの血管の狭窄率が70%以下である場合、被検体Pの疾患を低度の血管狭窄に分類する。また、例えば、第1の決定機能34bは、被検体Pの血管の狭窄率が70%よりも高い場合、被検体Pの疾患を高度の血管狭窄に分類する。
次に、第1の決定機能34bは、手技を特定する。例えば、第1の決定機能34bは、
被検体Pの疾患の分類に基づいて手技において使用されるデバイスを特定する。一例を挙げると、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患を低度の血管狭窄に分類する。ここで、低度の血管狭窄については、ステント留置による血管拡張術等、低侵襲の治療法が選択される場合が多い。従って、この場合、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスとして、「ステント」を特定する。別の例を挙げると、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患を高度の血管狭窄に分類する。ここで、高度の血管狭窄については、血管狭窄の再発を考慮して、人工血管を用いたバイパス術等が選択される場合が多い。従って、この場合、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスとして、「人工血管」を特定する。
なお、第1の決定機能34bは、手技において使用されるデバイスを自動で特定してもよいし、デバイスの選択を操作者から受け付けてもよい。例えば、第1の決定機能34bは、被検体Pの疾患の分類に基づいて、手技において使用されるデバイスの候補を複数特定する。次に、表示制御機能34dは、複数のデバイスの候補をディスプレイ108にリスト表示させる。そして、第1の決定機能34bは、リストを参照した操作者により選択されたデバイスを、手技において使用されるデバイスとして特定する。なお、以下では、被検体Pの疾患が低度の血管狭窄であり、血管狭窄に対するステント留置術が実施される場合について説明する。
次に、第1の決定機能34bは、X線診断装置10が有する第1のアーム105aの配置を決定する。具体的には、第1の決定機能34bは、まず、第1のアーム105aの可動範囲を取得する。例えば、第1の決定機能34bは、第1のアーム105aの可動範囲を、PACSのサーバから取得する。
次に、第1の決定機能34bは、可動範囲内で第1のアーム105aが取り得る配置ごとに、被検体PのCT画像データからレンダリング画像を複数生成する。即ち、第1の決定機能34bは、第1のアーム105aの配置ごとに、第1のアーム105aにより保持される第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データからレンダリング画像を複数生成する。これら複数のレンダリング画像は、それぞれ、血管領域V21等の解剖学的特徴を含む。
例えば、第1の決定機能34bは、血管狭窄を有する血管を側面から投影したレンダリング画像を複数生成する。即ち、第1の決定機能34bは、血管領域V21の芯線に直交する方向を投影方向として、レンダリング画像を複数生成する。一例を挙げると、第1の決定機能34bは、血管領域V21の芯線に直交する方向を投影方向としてCT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図10Aに示す画像I31、図10Bに示す画像I32及び図10Cに示す画像I33を含む複数のレンダリング画像を生成する。なお、図10A、図10B及び図10Cは、第2の実施形態に係るアームの配置の一例を示す図である。
具体的には、第1の決定機能34bは、図10Aの配置A31における第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図10Aに示す画像I31を生成する。また、第1の決定機能34bは、図10Bの配置A32における第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図10Bに示す画像I32を生成する。また、第1の決定機能34bは、図10Cの配置A33における第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図10Cに示す画像I33を生成する。
図10A、図10B及び図10Cに示すように、画像I31、画像I32及び画像I33は、それぞれ、血管領域V21や、アテロームによる血管狭窄等の解剖学的特徴を含む。なお、図10A、図10B及び図10Cにおいては、血管の内腔をドットのパターンで示す。即ち、図10A、図10B及び図10Cにおいては、血管の内腔を流れる血液中に分布した造影剤をドットのパターンで示す。通常、CT画像データに基づくレンダリング画像にアテローム自体は描出されないものの、血管の内腔の形状により血管狭窄の位置を特定することが可能である。
また、図10A、図10B及び図10Cに示すように、血管の内腔面積は、レンダリング画像ごとに変化する場合がある。具体的には、狭窄位置における血管の内腔の断面形状が円形でない場合には、レンダリング画像を生成する際の投影方向により、血管の内腔面積が変化する。一例を挙げると、狭窄位置における血管の内腔の断面形状が楕円である場合、楕円の短軸方向を投影方向とするレンダリング画像において血管の内腔面積が最大となり、楕円の長軸方向を投影方向とするレンダリング画像において血管の内腔面積が最小となる。
次に、第1の決定機能34bは、血管領域V21の芯線に直交する方向を投影方向とした複数のレンダリング画像のうち、血管領域V21の面積が最小となるレンダリング画像を特定する。以下では、血管領域V21の面積が最小となるレンダリング画像として、図10Bに示す画像I32を特定した場合について説明する。画像I32は、図10Bの配置A32における第1のX線管102aから第1のX線検出器106aへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより生成されたレンダリング画像である。この場合、第1の決定機能34bは、図10Bに示す配置A32を、第1のアーム105aの配置として決定する。
図10Bに示すように、配置A32に基づく画像I32は、血管狭窄を有する血管を側面から見た画像のうち、血管の内腔面積が最小となる画像である。ここで、配置A32に第1のアーム105aを配置した状態で第1のX線管102aからX線を照射してX線画像データ(Frontal像)を収集した場合、Frontal像も同様に、血管の内腔面積が最小となる画像となる。即ち、第1の決定機能34bは、第1のアーム105aを用いて撮像されるFrontal像上で血管狭窄を有する血管の面積が最小となるように、第1のアーム105aの配置を決定する。
次に、第2の決定機能34cは、X線診断装置10が有する第2のアーム105bの配置を決定する。具体的には、第2の決定機能34cは、まず、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置に基づいて、第2のアーム105bの可動範囲を取得する。例えば、第2の決定機能34cは、第1の決定機能34bにより決定された通りに第1のアーム105aを配置することが可能となる範囲で、第2のアーム105bの可動範囲を算出する。また、例えば、第2の決定機能34cは、第1の決定機能34bにより決定された通りに配置した第1のアーム105aと接触を生じない範囲で、第2のアーム105bの可動範囲を算出する。
次に、第2の決定機能34cは、可動範囲内で第2のアーム105bが取り得る配置ごとに、被検体PのCT画像データからレンダリング画像を複数生成する。即ち、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置ごとに、第2のアーム105bにより保持される第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データからレンダリング画像を複数生成する。
例えば、第2の決定機能34cは、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図11Aに示す画像I41、図11Bに示す画像I42及び図11Cに示す画像I43を含む複数のレンダリング画像を生成する。ここで、図11A、図11B及び図11Cは、第2の実施形態に係るアームの配置の一例を示す図である。なお、画像I41、画像I42及び画像I43は、血管狭窄を有する血管を側面から見た画像のうち、画像I32と90°程度異なる方向を投影方向として生成されたレンダリング画像である。
具体的には、第2の決定機能34cは、図11Aの配置A41における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図11Aに示す画像I41を生成する。図11Aに示すように、画像I41は、血管領域V21、血管領域V22、血管領域V23等の解剖学的特徴を含む。ここで、血管領域V22及び血管領域V23は、血管狭窄を有する血管と交差しておらず、血管狭窄を有する血管に対して画像I41上で奥行き方向に重なって見える血管に対応する。即ち、血管領域V22及び血管領域V23は、血管狭窄を有する血管以外の他の血管に対応する。
また、第2の決定機能34cは、図11Bの配置A42における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図11Bに示す画像I42を生成する。画像I41と同様に、画像I42は、血管領域V21、血管領域V22、血管領域V23等の解剖学的特徴を含む。また、画像I42は、画像I41とは投影方向が異なるため、画像上での解剖学的特徴の位置関係が画像I41とは異なる。
また、第2の決定機能34cは、図11Cの配置A43における第2のX線管102bから第2のX線検出器106bへの方向を投影方向として、CT画像データに対するレンダリング処理を実行することにより、図11Cに示す画像I43を生成する。画像I41及び画像I42と同様に、画像I43は、血管領域V21、血管領域V22、血管領域V23等の解剖学的特徴を含む。また、画像I43は、画像I41及び画像I42とは投影方向が異なるため、画像上での解剖学的特徴の位置関係が画像I41及び画像I42とは異なる。
次に、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
例えば、第2の決定機能34cは、画像I21、画像I22及び画像I23を含む複数のレンダリング画像に基づいて、第2のアーム105bの配置それぞれの指標値を算出し、指標値に基づいて第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。
一例を挙げると、第2の決定機能34cは、画像I41、画像I42及び画像I43を含む複数のレンダリング画像において、注目血管領域R4を特定する。ここで、注目血管領域R4は、例えば、血管領域V21のうち、血管狭窄から所定の範囲内の領域である。即ち、第2の決定機能34cは、血管狭窄を有する血管のうち、ステントを留置する際に医師が注目する部分を、注目血管領域R4として特定する。なお、図11A、図11B及び図11Cにおいては、注目血管領域R4を斜線のパターンで示す。
次に、第2の決定機能34cは、血管狭窄を有する血管と、他の血管との重畳の程度を算出する。即ち、他の血管が重なると血管狭窄を観察しにくくなることから、第2の決定機能34cは、血管狭窄を有する血管と他の血管との重畳の程度を、血管狭窄の見やすさを示す指標値として算出する。例えば、第2の決定機能34cは、画像I41、画像I42及び画像I43を含む複数のレンダリング画像のそれぞれにおいて、注目血管領域R4と、血管領域V22及び血管領域V23との重畳の程度を算出する。一例を挙げると、第2の決定機能34cは、複数のレンダリング画像のそれぞれにおいて、注目血管領域R4と血管領域V22及び血管領域V23とが重畳する面積や、注目血管領域R4に重畳する他の血管の本数等に基づいて、指標値を算出する。
そして、第2の決定機能34cは、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。例えば、第2の決定機能34cは、算出した指標値が閾値以下となる配置を、第2のアーム105bの配置の候補として決定する。また、例えば、第2の決定機能34cは、算出した指標値が極値となる配置を、第2のアーム105bの配置の候補として決定する。ここで、第2の決定機能34cは、過去に使用された配置を、第2のアーム105bの配置の候補として更に決定してもよい。
次に、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に応じた態様で表示させる。例えば、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、指標値に応じた順に並べて表示させる。ここで、表示制御機能34dは、複数の候補を指標値に応じた順に並べて表示させるとともに、各候補に対応する画像を併せて表示させることとしてもよい。例えば、表示制御機能34dは、複数の候補を指標値に応じた順に並べて表示させるとともに、画像I41、画像I42及び画像I43等のレンダリング画像や、レンダリング画像に基づくサムネイル画像等を表示させる。
次に、第2の決定機能34cは、操作者から第2のアーム105bの配置を決定する操作を受け付ける。例えば、操作者は、表示制御機能34dにより表示された複数の候補それぞれに対応するサムネイル画像のうち、血管狭窄を最も観察しやすいと判断したサムネイル画像をクリックする。この場合、第2の決定機能34cは、クリックされたサムネイル画像に対応する配置の候補を、第2のアーム105bの配置として決定する。そして、制御機能34aは、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置、及び、第2の決定機能34cにより決定された第2のアーム105bの配置を、X線診断装置10に対して送信する。
収集機能110aは、第1の決定機能34b及び第2の決定機能34cにより決定されたアームの配置に基づいて、第1の撮像系及び第2の撮像系をそれぞれ制御する。例えば、第1の決定機能34bにより決定された第1のアーム105aの配置が配置A32であり、第2の決定機能34cにより決定された第2のアーム105bの配置が配置A42である場合、収集機能110aは、図11Bの左図に示したように第1のアーム105a及び第2のアーム105bを配置する。
そして、収集機能110aは、被検体Pに対する手技の間、第1の撮像系を制御してFrontal像を順次収集するとともに、第2の撮像系を制御してLateral像を順次収集する。また、表示制御機能110bは、収集されたFrontal像及びLateral像を順次ディスプレイ32に表示させる。
ここで、Frontal像は、図10Bの右図に示した画像I32と同様、血管狭窄を有する血管を側面から見た画像のうち、血管の内腔面積が最小の画像となる。また、Lateral像は、Frontal像と90°程度異なる方向から血管狭窄を示す画像となる。また、Lateral像は、画像I42と同様に他の血管を含むものの、これら他の血管と、血管狭窄との重畳の程度は小さなものとなっている。即ち、Lateral像は、血管狭窄に重なる他の血管が少なく、血管狭窄を観察しやすい画像となる。そして、操作者は、Frontal像及びLateral像により血管狭窄の立体構造を確認しつつ、ステント留置術を実施することができる。
具体的には、操作者は、まず、バルーン付きカテーテルのバルーン部分の外側に密着した状態のステントを、被検体Pの体内に挿入する。次に、操作者は、Frontal像及びLateral像によって血管狭窄及びステントの位置を確認しつつ、血管狭窄の位置においてバルーンを拡張させる。これにより、操作者は、被検体Pの血管狭窄を拡張するとともに、血管狭窄の位置にステントを留置する。更に、操作者は、Frontal像及びLateral像によってステント留置後の血管内腔の形状を確認し、血流状態が改善されたか否かを判断することができる。
なお、被検体Pの血管狭窄に対してステント留置術が行われる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。一例を挙げると、被検体Pの疾患が高度の血管狭窄であって、人工血管を用いたバイパス術が行われる場合、第2の決定機能34cは、CT画像データに基づく複数のレンダリング画像において、被検体Pの血管のうち人工血管が接続される位置を特定し、特定した位置と他の血管との重畳の程度に応じて、第2のアーム105bの配置それぞれの指標値を算出する。そして、第2の決定機能34cは、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。即ち、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置それぞれについて、手技に応じた指標値を算出し、算出した指標値に基づいて配置の候補を複数決定する。これにより、第2の決定機能34cは、第2のアーム105bの配置の候補を手技に応じて適切に決定することができる。
上述したように、第2の実施形態に係る第1の決定機能34bは、血管狭窄に対する手技において、第1のアーム105aを用いて撮像されるFrontal像上で血管狭窄を有する血管の面積が最小となるように、第1のアーム105aの配置を決定する。また、第2の決定機能34cは、血管狭窄を有する血管と他の血管との重畳の程度に基づいて指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する。従って、第2の実施形態に係る医用情報処理装置30は、被検体Pの疾患が血管狭窄である場合においても、第1のアーム105a及び第2のアーム105bの配置の決定を容易にすることができる。
また、上述したように、医用情報処理装置30は、被検体Pにおける疾患が血管狭窄である場合、被検体Pにおける疾患が動脈瘤や静脈瘤である場合とは異なる基準を用いて、第2のアーム105bの配置の候補を決定する。即ち、医用情報処理装置30は、被検体Pの疾患に基づいて手技を特定し、手技に応じて算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を適切に決定することができる。
また、上述した実施形態では、被検体Pの疾患がアテローム性の血管狭窄である場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、被検体Pの疾患がアテローム性の血管狭窄以外の血管狭窄である場合についても同様に適用可能である。
(第3の実施形態)
さて、これまで第1〜第2の実施形態について説明したが、上述した第1〜第2の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
上述した実施形態では、第2のアーム105bの配置それぞれの指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第2の決定機能34cは、指標値を用いずに、第2のアーム105bの配置の候補を複数決定してもよい。
例えば、第2の決定機能34cは、CT画像データに基づく複数のレンダリング画像において疾患領域に重畳する他の血管の有無を判定し、疾患領域に重畳する他の血管が無いレンダリング画像を特定する。次に、第2の決定機能34cは、特定したレンダリング画像に対応する第2のアーム105bの配置を、第2のアーム105bの配置の候補として複数決定する。更に、第2の決定機能34cは、決定した候補それぞれの指標値を算出する。例えば、第2の決定機能34cは、決定した候補に対応するレンダリング画像において疾患領域と他の血管とが重畳する面積を、候補それぞれの指標値として算出する。そして、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に対応付けて表示させる。
また、上述した実施形態では、医用情報処理装置30における処理回路34が、制御機能34a、第1の決定機能34b、第2の決定機能34c及び表示制御機能34dを有する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、X線診断装置10における処理回路110が、制御機能34a、第1の決定機能34b、第2の決定機能34c及び表示制御機能34dに対応した機能を有する場合であってもよい。
例えば、X線診断装置10における処理回路110は、図2に示した収集機能110a、表示制御機能110b及び制御機能110cに加えて、図示しない第1の決定機能110d及び第2の決定機能110eを更に有する。ここで、第1の決定機能110dは、第1の決定部の一例である。また、第2の決定機能110eは、第2の決定部の一例である。
この場合、制御機能110cは、画像保管装置20から、被検体Pの3次元データ(CT画像データ、3次元のX線画像データ等)を取得する。或いは、収集機能110aは、被検体Pに対する回転撮影を実行することにより、被検体Pの3次元データとして、3次元のX線画像データを収集する。次に、第1の決定機能110dは、第1のアーム105aの配置を、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴に基づいて決定する。次に、第2の決定機能110eは、第2のアーム105bの配置の候補を、第1の決定機能110dにより決定された第1のアーム105aの配置と、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴とに基づいて複数決定する。次に、表示制御機能110bは、第2の決定機能110eにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に対応付けて表示させる。これにより、X線診断装置10は、各撮像系におけるアームの配置の決定を容易にすることができる。
また、上述した実施形態では、第1のアームが第1のアーム105aであり、第2のアームが第2のアーム105bである場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、第1のアームが第2アーム105bであり、第2のアームが第1のアーム105aである場合でもよい。この場合、例えば、第1の決定機能34bは、第2アーム105bの配置を、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴に基づいて決定する。次に、第2の決定機能34cは、第1のアーム105aの配置の候補を、第1の決定機能34bにより決定された第2のアーム105bの配置と、被検体Pの3次元データにおける解剖学的特徴とに基づいて複数決定する。次に、表示制御機能34dは、第2の決定機能34cにより決定された複数の候補を、候補それぞれの指標値に対応付けて表示させる。
上述した実施形態に係る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などに応じて、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、あるいは、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うる。
また、上述した実施形態で説明した医用情報処理方法は、予め用意された医用情報処理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。この医用情報処理プログラムは、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、この医用情報処理プログラムは、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非一過性の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一つの実施形態によれば、バイプレーンのX線診断装置において、各撮像系におけるアームの配置の決定を容易にすることができる。
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。