JP2021126501A - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】放射線画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、放射線画像から手術用具を検出するための判別器が正しく機能しているか否かを、操作者が確認できるようにする。【解決手段】プロセッサは、手術用具を含む確認用放射線画像を取得する。プロセッサは、放射線画像が入力されると放射線画像に含まれる手術用具の領域を検出する判別器を用いて、確認用放射線画像から前記手術用具の領域を検出する。【選択図】図４

Description

本開示は、放射線画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。

患者の外科的手術を行う際には、出血を抑えるためのガーゼ、傷口または切開部分を縫うための糸と縫合針、切開のためのメスおよび鋏、血液を排出するためのドレイン、並びに切開部分を開くための鉗子等の様々な手術用具が使用される。このような手術用具は、手術後に患者の体内に残存していると、重篤な合併症を発生する恐れがある。このため、手術後は患者の体内に手術用具が残存していないことを確認する必要がある。

このため、ガーゼ画像の特徴を学習した学習済みモデルを用意し、手術野をカメラにより撮影することにより取得した画像を判別器に入力して、ガーゼの有無を判別する手法が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１８−０６８８６３号公報

しかしながら、学習済みモデルの学習に必要なガーゼ等の手術器具が残存した放射線画像は極めて稀である。このため、手術後の被写体を撮影することにより取得した放射線画像を判別器に入力しても、多くの場合、手術用具は検出されない。このように、放射線画像から手術用具が検出されないことが続くと、操作者は判別器が正しく機能しているかどうか分からなくなる。

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、放射線画像から手術用具を検出するための判別器が正しく機能しているか否かを、操作者が確認できるようにすることを目的とする。

本開示による放射線画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、手術用具を含む確認用放射線画像を取得し、
放射線画像に含まれる手術用具の領域を検出する学習済みモデルを用いて、確認用放射線画像から手術用具の領域を検出する。

なお、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、検出結果を出力するものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、人体を含む放射線画像、および手術用具を表す手術用具画像を合成することにより、確認用放射線画像を取得するものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、手術用具画像は、手術用具を放射線撮影することにより取得されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、人体を含む放射線画像は、放射線画像処理装置を有する施設にある撮影装置により人体を撮影することにより取得されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、手術用具画像は、放射線画像処理装置を有する施設で使用している手術用具を、施設にある撮影装置によって撮影することにより取得されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、手術用具画像は、放射線撮影以外の手法により取得されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、放射線画像および手術用具の少なくとも一方の特性に応じた合成パラメータによって放射線画像および手術用具画像を合成することにより、確認用放射線画像を生成するものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、手術用具の放射線吸収率、放射線画像における放射線散乱の程度、放射線画像におけるビームハードニング、および放射線画像の撮影条件に応じたノイズの少なくとも１つに応じて合成パラメータを設定するものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、手術用具は、ガーゼ、メス、鋏、ドレイン、縫合針、糸、鉗子およびステントグラフトの少なくとも１つを含むものであってもよい。

この場合、ガーゼは、放射線吸収糸を少なくとも一部に含むものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、確認用放射線画像は、確認用であることを表す情報が重畳されるものであってもよい。

本開示による放射線画像処理方法は、手術用具を含む確認用放射線画像を取得し、
放射線画像に含まれる手術用具の領域を検出する学習済みモデルを用いて、確認用放射線画像から手術用具の領域を検出する。

なお、本開示による放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本開示によれば、放射線画像から手術用具を検出するための学習済みモデルが正しく機能しているか否かを、操作者が確認できる。

本開示の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 本実施形態による放射線画像処理装置の概略構成を示す図 本実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図 確認用放射線画像を生成するための放射線画像を示す図 手術用具としての縫合針の画像を示す図 確認用放射線画像を示す図 手術用具が検出された場合における放射線画像の表示画面を示す図 手術用具の領域が検出されなかった場合の通知画面を示す図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート ガーゼを示す図 手術用具としてのガーゼの画像を示す図 確認用であることを示す情報が重畳された確認用放射線画像を示す図

以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は、本開示の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システム１００は、外科的手術を行った後の患者である被写体の放射線画像を取得して、放射線画像に含まれる手術用具を検出するためのものである。本実施形態による放射線画像撮影システム１００は、撮影装置１、コンソール２、画像保存システム６および放射線画像処理装置７を備える。なお、撮影装置１、コンソール２および放射線画像処理装置７は同一の施設（病院および診療所等）に設置されている。

撮影装置１は、Ｘ線源等の放射線源４から発せられ、被写体Ｈを透過した放射線を放射線検出器５に照射することにより、手術台３に仰臥した被写体Ｈの放射線画像Ｇ０を取得するための撮影装置である。放射線画像Ｇ０はコンソール２に入力される。

また、放射線検出器５は、可搬型の放射線検出器であり、手術台３に設けられた取付部３Ａにより手術台３に取り付けられている。なお、放射線検出器５は、手術台３に固定されたものであってもよい。

コンソール２は、無線通信ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して、不図示のＲＩＳ（Radiology Information System）等から取得した撮影オーダおよび各種情報と、技師等により直接行われた指示等とを用いて、撮影装置１の制御を行う機能を有している。一例として、本実施形態では、サーバコンピュータをコンソール２として用いている。

画像保存システム６は、撮影装置１により撮影された放射線画像の画像データを保存するシステムである。画像保存システム６は、保存している放射線画像から、コンソール２および放射線画像処理装置７等からの要求に応じた画像を取り出して、要求元の装置に送信する。画像保存システム６の具体例としては、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）が挙げられる。

次に、本実施形態に係る放射線画像処理装置について説明する。まず、図２を参照して、本実施形態に係る放射線画像処理装置のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、放射線画像処理装置７は、ワークステーション、サーバコンピュータおよびパーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、不揮発性のストレージ１３、および一時記憶領域としてのメモリ１６を備える。また、放射線画像処理装置７は、液晶ディスプレイ等のディスプレイ１４、キーボードおよびマウス等の入力デバイス１５、並びにネットワーク１０に接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）１７を備える。ＣＰＵ１１、ストレージ１３、ディスプレイ１４、入力デバイス１５、メモリ１６およびネットワークＩ／Ｆ１７は、バス１８に接続される。なお、ＣＰＵ１１は、本開示におけるプロセッサの一例である。

ストレージ１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、およびフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としてのストレージ１３には、放射線画像処理装置７にインストールされた放射線画像処理プログラム１２が記憶される。ＣＰＵ１１は、ストレージ１３から放射線画像処理プログラム１２を読み出してメモリ１６に展開し、展開した放射線画像処理プログラム１２を実行する。

なお、放射線画像処理プログラム１２は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて放射線画像処理装置７を構成するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体から放射線画像処理装置７を構成するコンピュータにインストールされる。

次いで、本実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を説明する。図３は、本実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図である。図３に示すように，放射線画像処理装置７は、画像取得部２１、検出部２２および出力部２３を備える。そして、ＣＰＵ１１が放射線画像処理プログラム１２を実行することにより、ＣＰＵ１１は、画像取得部２１、検出部２２および出力部２３として機能する。

画像取得部２１は、コンソール２が撮影装置１に撮影を行わせることにより取得した放射線画像を取得する。画像取得部２１は、コンソール２または画像保存システム６からネットワークＩ／Ｆ１７を介して放射線画像を取得する。なお、コンソール２は、放射線源４を駆動して手術後の被写体Ｈに放射線を照射し、被写体Ｈを透過した放射線を放射線検出器５により検出して、手術用具の検出対象の放射線画像Ｇ１を取得する。この際、コンソール２は、放射線源４において使用するターゲットおよびフィルタの種類、撮影線量、管電圧およびＳＩＤ（Source Image receptor Distance）等の撮影条件を設定する。

また、画像取得部２１は、手術用具を含む確認用放射線画像Ｔ０を取得する。本実施形態においては、画像取得部２１は、確認用放射線画像Ｔ０を生成することにより取得する。このために、画像取得部２１は、画像保存システム６からネットワークＩ／Ｆ１７を介して、確認用放射線画像Ｔ０を生成するための任意の被写体Ｈを含む放射線画像Ｇ０を取得する。図４は放射線画像Ｇ０を示す図である。なお、図４は人体の胸部の放射線画像を示すが、放射線画像Ｇ０に含まれる被写体はこれに限定されるものではない。また、確認用放射線画像Ｔ０を生成するための放射線画像Ｇ０は、本実施形態による放射線画像処理装置７が設置された施設と同一の施設に設定された撮影装置１により取得されて画像保存システム６に保存されたものである。

また、画像取得部２１は、確認用放射線画像Ｔ０を生成するために、手術用具を表す手術用具画像Ｍ０も画像保存システム６から取得する。本実施形態において、手術用具画像Ｍ０は、放射線撮影以外の手法により取得された画像である。例えば手術用具画像Ｍ０は、コンピュータグラフィックス等により作成された手術用具を表す３次元的な画像である。なお、本実施形態においては、手術用具として、傷口または切開部分を縫うための縫合針を用いるものとする。図５は手術用具としての縫合針の画像を示す図である。なお、図５においては、縫合針の手術用具画像Ｍ０を２次元で示しているが、３次元的に回転させたり、移動させたりすることが可能であるものとする。なお、手術用具画像Ｍ０は手術用具の写真画像であってもよい。手術用具画像Ｍ０が写真画像である場合、本実施形態による放射線画像処理装置７が設置された施設において使用している手術用具を写真撮影することにより、手術用具画像Ｍ０を取得することが好ましい。

また、画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０に手術用具画像Ｍ０を合成することにより、確認用放射線画像Ｔ０を生成する。画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０および手術用具（本実施形態においては縫合針）の少なくとも一方の特性に応じた合成パラメータによって放射線画像Ｇ０および手術用具画像Ｍ０を合成して確認用放射線画像Ｔ０を生成する。画像取得部２１は、手術用具（本実施形態においては縫合針）の放射線吸収率、手術用具による放射線散乱の程度、放射線画像Ｇ０におけるビームハードニング、および放射線画像Ｇ０の撮影条件に応じたノイズの少なくとも１つにより、合成パラメータを設定する。

なお、放射線画像Ｇ０における手術用具画像Ｍ０の位置および手術用具画像Ｍ０の向きは、放射線画像Ｇ０をディスプレイ１４に表示し、操作者による入力デバイス１５からの指示により指定すればよい。

本実施形態においては、例えば、画像取得部２１は、下記の式（１）により確認用放射線画像Ｔ０を生成するものとする。すなわち、画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０における手術用具画像Ｍ０を合成する領域の画素（ｘ，ｙ）において、放射線画像Ｇ０の画素値Ｇ０（ｘ，ｙ）から、重み係数ｗ１により重み付けた手術用具画像Ｍ０の画素値Ｍ０（ｘ，ｙ）を減算することにより、確認用放射線画像Ｔ０の画素値Ｔ０（ｘ，ｙ）を導出する。なお、重み係数ｗ１は０以上１以下の値をとる。重み係数ｗ１は本実施形態の合成パラメータに含まれる。図６は確認用放射線画像を示す図である。図６に示すように、確認用放射線画像Ｔ０においては、被写体の右肺に縫合針４０が含まれたものとなる。

Ｔ０（ｘ，ｙ）＝Ｇ０（ｘ，ｙ）−ｗ１・Ｍ０（ｘ，ｙ） （１）

ここで、手術用具の放射線吸収率が高ければ、手術用具を放射線撮影することにより取得される放射線画像においては、手術用具のコントラストが高くなる。例えば、手術用具が縫合針、鋏およびメスのような金属の場合、手術用具の放射線画像はコントラストが高くなる。このため、画像取得部２１は、確認用放射線画像Ｔ０においては手術用具のコントラストが高くなりすぎないように、放射線画像Ｇ０と手術用具画像Ｍ０との重み付け減算を行う際に、手術用具画像Ｍ０の重み係数ｗ１を大きくする。

また、放射線の散乱により、放射線画像Ｇ０におけるコントラストが低下する。放射線の散乱は、被写体Ｈの体厚が大きいほどその影響が大きくなる。また、被写体Ｈの体厚が大きいほど放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域の濃度は小さくなる。このため、画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域の濃度の平均値を導出し、平均値が小さいほど、すなわち被写体Ｈの体厚が大きいほど、放射線画像Ｇ０と手術用具画像Ｍ０との濃度差が小さくなるように、重み係数ｗ１を小さくして確認用放射線画像Ｔ０を生成する。

ここで、放射線源４に印加される管電圧が高く、放射線が高エネルギーであるほど、放射線が被写体Ｈを透過する過程において、放射線の低エネルギー成分が被写体Ｈに吸収され、放射線が高エネルギー化するビームハードニングが生じる。ビームハードニングが生じると、放射線画像におけるコントラストが低下する。また、ビームハードニングによる放射線の高エネルギー化は、被写体Ｈの体厚が大きいほど大きくなる。また、被写体Ｈの体厚が大きいほど放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域の濃度は小さくなる。このため、画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域の濃度の平均値を導出し、平均値が小さいほど、すなわち被写体Ｈの体厚が大きいほど、放射線画像Ｇ０と手術用具画像Ｍ０との濃度差が小さくなるように、重み係数ｗ１を小さくして確認用放射線画像Ｔ０を生成する。

また、撮影条件における放射線量が小さいと、放射線画像Ｇ０に含まれるノイズが多くなる。このため、画像取得部２１は、放射線量が小さい場合、下記の式（２）に示すように、式（１）に対して放射線量に応じたノイズＮ（ｘ，ｙ）を加算することにより確認用放射線画像Ｔ０を生成する。この場合、重み係数ｗ１は予め定められた値としてもよく、上記の手術用号の放射線吸収率、放射線散乱の程度およびビームハードニングの少なくとも１つに応じて設定してもよい。また、ノイズＮ（ｘ，ｙ）は予め定められたシミュレーションにより導出して、ストレージ１３に記憶しておけばよい。なお、ノイズＮ（ｘ，ｙ）も合成パラメータに含まれる。

Ｔ０（ｘ，ｙ）＝Ｇ０（ｘ，ｙ）−ｗ１・Ｍ０（ｘ，ｙ）＋Ｎ（ｘ，ｙ） （２）

本実施形態においては、画像取得部２１は、放射線画像Ｇ０における手術用具画像Ｍ０の合成位置を変更したり、合成パラメータを変更したりして、複数の確認用放射線画像Ｔ０を生成してもよい。これにより、手術用具画像Ｍ０が放射線撮影されたような態様にて放射線画像Ｇ０に合成された確認用放射線画像Ｔ０が生成されることとなる。なお、被写体Ｈが異なる複数の放射線画像Ｇ０を用いて確認用放射線画像Ｔ０を生成してもよい。

なお、手術用具画像Ｍ０は、手術用具を放射線撮影することにより取得されたものであってもよい。この場合、本実施形態による放射線画像処理装置７が設置された施設において使用している手術用具を、当該施設に設置された撮影装置１を用いて撮影することにより手術用具画像Ｍ０を取得することが好ましい。なお、この場合であっても、合成パラメータを適宜設定しつつ、手術用具画像Ｍ０を放射線画像Ｇ０に合成することにより、確認用放射線画像Ｔ０を生成すればよい。

検出部２２は、検出対象の放射線画像Ｇ１における手術用具の領域を検出する。このために、検出部２２は、検出対象の放射線画像Ｇ１が入力されると、放射線画像Ｇ１に含まれる手術用具の領域を検出するように機械学習がなされた判別器３０が適用されてなる。なお、判別器３０が学習済みモデルの一例である。これにより、検出部２２に検出対象の放射線画像Ｇ１が入力されると、検出部２２は、判別器３０に検出対象の放射線画像Ｇ１に含まれる手術用具の領域を判別させることにより、手術用具の領域を検出する。

ここで、判別器３０は、手術用具を含む放射線画像を教師データとして使用して、機械学習モデルを学習することにより構築されてなる。なお、本実施形態においては、手術用具として縫合針を使用し、放射線画像が入力されると縫合針を手術用具として検出するように判別器３０が学習されてなる。

なお、判別器３０としては、機械学習モデルを用いることができる。機械学習モデルの一例として、ニューラルネットワークモデルが挙げられる。ニューラルネットワークモデルとしては、単純パーセプトロン、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、および確率的ニューラルネットワーク等が挙げられる。

出力部２３は、検出部２２が検出対象となる放射線画像Ｇ１または後述するように確認用放射線画像Ｔ０から検出した手術用具の領域を強調して、放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０をディスプレイ１４に表示する。図７は手術用具が検出された場合における放射線画像の表示画面を示す図である。図７に示すように、表示画面５０には検出対象の放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０が表示されており、放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０に含まれる手術用具の領域５１を矩形領域５２で囲むことにより、手術用具の領域５１が強調されている。なお、図７において、矩形領域５２を白抜きにて示しているが、色を付与してもよい。なお、矩形領域５２の付与に代えて、手術用具の領域付近に矢印および星印等のマークを付与することにより、手術用具の領域を強調してもよい。

なお、放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０をディスプレイ１４に表示する際には、表示された放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０を観察しやすくするために、階調変換処理および濃度変換処理等の表示用の画像処理を放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０に対して施すようにしてもよい。表示用の画像処理は、出力部２３が行ってもよく、表示用の画像処理を行うための画像処理部を別途設けるようにしてもよい。また、放射線画像Ｇ１に対して表示用の画像処理を行う場合、検出部２２においては、表示用の画像処理が施された放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域を検出するようにしてもよい。

また、検出部２２が放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域を検出しなかった場合、出力部２３は、その旨の通知を行う。図８は、手術器具が検出されなかった場合の通知画面を示す図である。図８に示すように、通知画面６０には、放射線画像Ｇ１または確認用放射線画像Ｔ０に重畳して、「手術用具は検出されませんでした。」のメッセージ６１が表示される。なお、メッセージ６１に代えて、手術用具が検出されなかったことを表すアイコンおよびマーク等を表示してもよい。また、入力デバイス１５からの指示により、メッセージ６１の表示のオンおよびオフを切り替え可能としてもよい。

ここで、検出部２２が有する判別器３０の学習に必要な手術器具が残存した放射線画像は極めて稀である。このため、手術後の被写体Ｈを撮影することにより取得した、検出対象の放射線画像Ｇ１を判別器３０に入力しても、多くの場合、手術用具は検出されない。このように、放射線画像Ｇ１から手術用具が検出されないことが続くと、操作者は、判別器３０が正しく機能しているかどうか分からなくなる。このため、本実施形態においては、検出部２２に手術用具を含む確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域を検出させて、検出部２２の判別器３０が正しく機能しているか否かを、操作者が確認できるようにするものである。

以下、確認用放射線画像Ｔ０を用いて本実施形態において行われる処理について説明する。図９は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、確認用放射線画像Ｔ０を生成するための放射線画像Ｇ０および手術用具画像Ｍ０を取得する（ステップＳＴ１）。次いで、合成部３２が放射線画像Ｇ０と手術用具画像Ｍ０との合成パラメータを設定し（ステップＳＴ２）、合成パラメータに応じて放射線画像Ｇ０と手術用具画像Ｍ０とを合成して確認用放射線画像Ｔ０を生成する（ステップＳＴ３）。

次いで、検出部２２が、確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域を検出する（ステップＳＴ４）。確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域が検出されると（ステップＳＴ５：ＹＥＳ）、出力部２３が、手術用具の領域を視認可能に、確認用放射線画像Ｔ０をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。一方、ステップＳＴ４が否定されると、出力部２３は、手術用具の領域が検出されなかった旨の通知を行い（手術用具が検出されなかった旨の通知；ステップＳＴ７）、処理を終了する。

このように、本実施形態においては、手術用具を含む確認用放射線画像Ｔ０を取得し、検出部２２において確認用放射線画像Ｔ０から手術用具を検出するようにした。確認用放射線画像Ｔ０には手術用具が含まれるため、確認用放射線画像Ｔ０から手術用具が検出されれば、図７に示す表示画面５０がディスプレイ１４に表示される。このため、表示画面５０が表示されることにより、操作者は、検出部２２の判別器３０が正しく機能していることを確認することができる。一方、確認用放射線画像Ｔ０から手術用具が検出されなければ、図８に示す通知画面６０がディスプレイ１４に表示される。この場合、通知画面６０が表示されることにより、操作者は検出部２２の判別器３０が正しく機能していないことを確認することができる。したがって、本実施形態によれば、操作者は、判別器３０が正しく機能しているか否かを確認することができる。

なお、上記実施形態においては、手術用具として縫合針を検出の対象としているが、これに限定されるものではない。ガーゼ、メス、鋏、ドレイン、糸、鉗子およびステントグラフト等の手術の際に使用する任意の手術用具を検出の対象とすることができる。この場合、判別器３０は対象となる手術用具を判別するように学習すればよい。なお、判別器３０を複数チャンネルの検出を行うように学習することにより、１種類の手術用具のみならず、複数種類の手術用具を判別するように、判別器３０を構築することも可能である。

ここで、手術用具として使用するガーゼについて説明する。図１０はガーゼを示す図である。図１０に示すように、ガーゼ７０は綿糸が平織りされてなる生地であり、その一部に放射線吸収糸７１が織り込まれている。綿糸は放射線を透過するが、放射線吸収糸７１は放射線を吸収する。このため、ガーゼ７０の放射線画像には、線状の放射線吸収糸７１のみが含まれる。ここで、手術の際には、出血を吸収するために、ガーゼ７０は丸められて人体内に挿入される。このため、確認用放射線画像Ｔ０を生成するために放射線画像Ｇ０と合成する手術用具画像Ｍ０としては、図１１に示すように、放射線吸収糸７１が丸まった状態を表すものを使用する。

また、上記実施形態においては、画像取得部２１が、放射線画像Ｇ０および手術用具画像Ｍ０から確認用放射線画像Ｔ０を生成しているが、これに限定されるものではない。画像保存システム６に確認用放射線画像Ｔ０を保存しておき、画像保存システム６から確認用放射線画像Ｔ０を取得するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、出力部２３は、確認用放射線画像Ｔ０から手術用具の領域が検出された場合に図７に示す表示画面５０を表示し、検出されなかった場合に図８に示す通知画面６０を表示しているが、これに限定されるものではない。出力部２３は、音声により確認用放射線画像Ｔ０からの手術用具の領域の検出結果を通知するようにしてもよい。また、図７に示す表示画面５０および図８に示す通知画面６０と音声とを併せて出力するようにしてもよい。

また、上記実施形態において、確認用放射線画像Ｔ０には、確認用であることを示す情報を重畳するようにしてもよい。図１２は確認用であることを示す情報が重畳された確認用放射線画像を示す図である。図１２に示すように、確認用放射線画像Ｔ０には、確認用であることを示す情報として、「これは確認用画像です。」のキャプション８０が重畳されている。なお、キャプション８０の内容は確認用であることを示す内容であれば、これに限定されるものではなく、例えば「診断に使用しないで下さい。」等の他のテキストを用いることができる。また、キャプション８０は確認用放射線画像Ｔ０に埋め込んでおくことが好ましい。また、キャプション８０に代えて、確認用であることを示すマーク等を用いてもよい。このように、確認用であることを示す情報を確認用放射線画像Ｔ０に重畳することにより、実際に診断に使用する臨床用の放射線画像と間違えて、確認用放射線画像Ｔ０を診断に使用してしまうことを防止することができる。

また、上記実施形態においては、放射線は、とくに限定されるものではなく、Ｘ線の他、α線またはγ線等を適用することができる。

また、上記実施形態において、例えば、画像取得部２１、検出部２２および出力部２３といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。

１ 撮影装置
２ コンソール
３ 手術台
３Ａ 取付部
４ 放射線源
５ 放射線検出器
６ 画像保存システム
７ 放射線画像処理装置
１１ ＣＰＵ
１２ 放射線画像処理プログラム
１３ ストレージ
１４ ディスプレイ
１５ 入力デバイス
１６ メモリ
１７ ネットワークＩ／Ｆ
１８ バス
２１ 画像取得部
２２ 検出部
２３ 出力部
３０ 判別器
４０ 縫合針
５０ 表示画面
５１ 手術用具の領域
５２ 矩形領域
６０ 通知画面
６１ メッセージ
７０ ガーゼ
７１ 放射線吸収糸
８０ キャプション
１００ 放射線画像撮影システム
Ｇ０，Ｇ１ 放射線画像
Ｈ 被写体
Ｍ０ 手術用具画像
Ｔ０ 確認用放射線画像

Claims (14)

1. 少なくとも１つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   手術用具を含む確認用放射線画像を取得し、
   放射線画像に含まれる前記手術用具の領域を検出する学習済みモデルを用いて、前記確認用放射線画像から前記手術用具の領域を検出する放射線画像処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記検出結果を出力する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
3. 前記プロセッサは、人体を含む放射線画像と前記手術用具を表す手術用具画像とを合成することにより、前記確認用放射線画像を取得する請求項１または２に記載の放射線画像処理装置。
4. 前記手術用具画像は、前記手術用具を放射線撮影することにより取得される請求項３に記載の放射線画像処理装置。
5. 前記人体を含む放射線画像は、前記放射線画像処理装置を有する施設にある撮影装置により前記人体を撮影することにより取得される請求項３または４に記載の放射線画像処理装置。
6. 前記手術用具画像は、前記放射線画像処理装置を有する施設で使用している手術用具を、前記施設にある撮影装置によって撮影することにより取得される請求項５に記載の放射線画像処理装置。
7. 前記手術用具画像は、放射線撮影以外の手法により取得される請求項３または５に記載の放射線画像処理装置。
8. 前記プロセッサは、前記放射線画像および前記手術用具の少なくとも一方の特性に応じた合成パラメータによって前記放射線画像および前記手術用具画像を合成することにより、前記確認用放射線画像を生成する請求項３から７のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
9. 前記プロセッサは、前記手術用具の放射線吸収率、前記放射線画像における放射線散乱の程度、前記放射線画像におけるビームハードニング、および前記放射線画像の撮影条件に応じたノイズの少なくとも１つに応じて前記合成パラメータを設定する請求項８に記載の放射線画像処理装置。
10. 前記手術用具は、ガーゼ、メス、鋏、ドレイン、縫合針、糸、鉗子およびステントグラフトの少なくとも１つを含む請求項１から９のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
11. 前記ガーゼは、放射線吸収糸を少なくとも一部に含む請求項１０に記載の放射線画像処理装置。
12. 前記確認用放射線画像には確認用であることを表す情報が重畳される請求項１から１１のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
13. 手術用具を含む確認用放射線画像を取得し、
    放射線画像に含まれる前記手術用具の領域を検出する学習済みモデルを用いて、前記確認用放射線画像から前記手術用具の領域を検出する放射線画像処理方法。
14. 手術用具を含む確認用放射線画像を取得する手順と、
    放射線画像に含まれる前記手術用具の領域を検出する学習済みモデルを用いて、前記確認用放射線画像から前記手術用具の領域を検出する手順とをコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラム。

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