JP2022158511A - 医用画像処理装置、医用画像診断装置、磁気共鳴イメージング装置および医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】記憶容量を節約可能な医用画像処理装置を提供すること。【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、生成部と、再構成処理部とを備える。生成部は、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して前記第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、前記第１医用画像データに基づいて、前記第１生データの再現に対応する第２生データを生成する。再構成処理部は、第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する。【選択図】図３

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像診断装置、磁気共鳴イメージング装置および医用画像処理方法に関する。

近年、医療現場では、医用画像だけでなく、医用画像の生成の基となるデータ(以下、生データと呼ぶ)を外部ストレージ等の記憶装置に保存する運用が増えている。１枚の医用画像を生成するために用いられる生データの総量は、１枚の医用画像のデータ量よりも大きい。このため、生データを記憶装置に保存すると、記憶容量を極端に圧迫してしまうことがある。

例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の分野では、より高精細な画像を得るために、高精細なＸ線検出器（以下、高精細検出器と呼ぶ）が近年登場している。高精細検出器におけるＸ線検出素子の大きさは、例えば、通常のＸ線検出素子のサイズの１／４となる。通常サイズのＸ線検出素子により構成されたＸ線検出器（以下、通常検出器と呼ぶ）と高精細検出器とにおいて、検出面積が同一である場合、高精細検出器により収集された生データの総量は、通常検出器により収集された生データの総量の４倍になる。このため、高精細検出器を搭載したＸ線コンピュータ断層撮影装置では、記憶容量を極端に圧迫してしまう問題が、より深刻になり得る。

特開２０１６－１６８３２３号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、記憶容量を節約可能な医用画像処理装置を提供することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、生成部と、再構成処理部とを備える。生成部は、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して前記第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、前記第１医用画像データに基づいて、前記第１生データの再現に対応する第２生データを生成する。再構成処理部は、第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成例を示す図。 図２は、第１の実施形態に係り、再構成リトライ処理の概要を示す図。 図３は、第１の実施形態に係り、再構成リトライ処理の手順の一例を示すフローチャート。 図４は、第１の実施形態に係り、ディスプレイに表示された第１医用画像データの表示画像と、図３のステップＳ３０２においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像とを示す図。 図５は、第１の実施形態に係り、ディスプレイに表示された第１医用画像データの表示画像と、図３のステップＳ３０４においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像とを示す図。 図６は、第１の実施形態に係り、再現フィルタの実現手段として用いられるＣＮＮの一例を示す図。 図７は、第１の実施形態に係り、再現フィルタの生成において、オフライン訓練用の処理の一例を示す図。 図８は、第１の実施形態に係り、訓練データを使用するネットワークの訓練用の方法のステップ１３０のフロー概要図。 図９は、第１実施形態に係り、フィルタ生成処理の概要を示す図。 図１０は、第１の実施形態に係り、フィルタ生成処理の手順の一例を示すフローチャート。 図１１は、第１の実施形態の応用例に係り、再構成リトライ処理の手順の一例を示すフローチャート。 図１２は、第１の実施形態の応用例に係り、ディスプレイに表示された第１医用画像データの表示画像と、図１１のステップＳ１１３においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像とを示す図。 図１３は、第２の実施形態に係り、逐次近似再構成の概要を示す概要図。 図１４は、第２の実施形態に係り、再構成リトライ処理の概要を示す図。 図１５は、実施形態における技術的思想を医用画像処理装置で実現する場合において、医用画像処理装置の一例を示す構成図。

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、医用画像診断装置、および医用画像処理方法の実施形態について説明する。以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。また、説明を具体的にするために、実施形態に係る医用画像処理装置は、医用画像診断装置の一例として、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（以下、Ｘ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置と呼ぶ）に搭載されているものとして説明する。なお、本医用画像処理装置が搭載される医用画像診断装置はＸ線ＣＴ装置に限定されず、医用画像の生成に関して再構成を伴うＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）やＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの核医学診断装置や、磁気共鳴イメージング装置などであってもよい。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成例を示す図である。図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１は、ガントリとも称される架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを有する。なお、本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１３の回転軸の長手方向をＺ軸方向、Ｚ軸方向に直交しかつ回転中心から回転フレーム１３を支持する支柱に向かう方向をＸ軸、当該Ｚ軸及びＸ軸と直交する方向をＹ軸とそれぞれ定義するものとする。図１では、説明の都合上、架台装置１０を複数描画しているが、実際のＸ線ＣＴ装置１の構成としては、架台装置１０は、一つである。

架台装置１０及び寝台装置３０は、コンソール装置４０を介した操作者からの操作、或いは架台装置１０、又は寝台装置３０に設けられた操作部を介した操作者からの操作に基づいて動作する。架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とは互いに通信可能に有線または無線で接続されている。

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線の検出データから投影データを収集する撮影系を有する装置である。架台装置１０は、Ｘ線管１１と、Ｘ線検出器１２と、回転フレーム１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、制御装置１５と、ボウタイフィルタ（ｂｏｗ－ｔｉｅ ｆｉｌｔｅｒ）１６と、コリメータ１７と、ＤＡＳ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１８とを有する。

Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を照射することでＸ線を発生する真空管である。熱電子がターゲットに衝突することによりＸ線が発生される。Ｘ線管１１における管球焦点で発生したＸ線は、Ｘ線管１１におけるＸ線放射窓を通過して、コリメータ１７を介して例えばコーンビーム形に成形され、被検体Ｐに照射される。Ｘ線管１１には、例えば、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。

Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１から照射され、被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した電気信号をＤＡＳ１８へと出力する。Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管１１の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。Ｘ線検出器１２は、例えば、当該検出素子列がスライス方向（列方向、ｒｏｗ方向）に複数配列された構造を有する。なお、Ｘ線ＣＴ装置１には、例えば、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とが一体として被検体Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第３世代ＣＴ）、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管１１のみが被検体Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第４世代ＣＴ）等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。

また、Ｘ線検出器１２は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有し、シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ（１次元コリメータ又は２次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）等の光センサを有する。なお、Ｘ線検出器１２は、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。また、Ｘ線検出器１２は、光子計数型Ｘ線検出器であってもよい。また、Ｘ線検出器１２は、Ｘ線検出部の一例である。

回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持し、後述する制御装置１５によってＸ線管１１とＸ線検出器１２とを回転させる円環状のフレームである。なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１４やＤＡＳ１８を更に備えて支持する。回転フレーム１３は架台装置１０の非回転部分（例えば固定フ レーム。図１での図示は省略している）により回転可能に支持される。回転機構は例えば回転駆動力を生ずるモータと、当該回転駆動力を回転フレーム１３に伝達して回転させるベアリングとを含む。モータは例えば当該非回転部分に設けられ、ベアリングは回転フレーム１３及び当該モータと物理的に接続され、モータの回転力に応じて回転フレームが回転する。

回転フレーム１３と非回転部分にはそれぞれ、非接触方式または接触方式の通信回路が設けられ、これにより回転フレーム１３に支持されるユニットと当該非回転部分あるいは架台装置１０の外部装置との通信が行われる。例えば非接触の通信方式として光通信を採用する場合、ＤＡＳ１８が生成した検出データは、回転フレーム１３に設けられた発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から光通信によって架台装置１０の非回転部分に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、さらに送信器により当該非回転部分からコンソール装置４０へと転送される。なお通信方式としては、この他に容量結合式や電波方式などの非接触型のデータ伝送の他、スリップリングと電極ブラシを使った接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。また、回転フレーム１３は、回転部の一例である。

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１に印加する高電圧及びＸ線管１１に供給するフィラメント電流を発生する機能を有する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１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。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構わない。なお、Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３に設けられてもよいし、架台装置１０の固定フレーム側に設けられても構わない。また、Ｘ線高電圧装置１４は、Ｘ線高電圧部の一例である。

制御装置１５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置１５は、コンソール装置４０若しくは架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースからの入力信号を受けて、架台装置１０及び寝台装置３０の動作制御を行う機能を有する。例えば、制御装置１５は、入力信号を受けて回転フレーム１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、及び寝台装置３０及び天板３３を動作させる制御を行う。なお、架台装置１０をチルトさせる制御は、架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースによって入力される傾斜角度（チルト角度）情報により、制御装置１５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１３を回転させることによって実現される。なお、制御装置１５は架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられても構わない。なお、制御装置１５は、当該メモリにプログラムを保存する代わりに、当該プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。また、制御装置１５は、制御部の一例である。

ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射されたＸ線のＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１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１１から照射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。ウェッジ１６は、例えば、ウェッジフィルタ（ｗｅｄｇｅ ｆｉｌｔｅｒ）またはボウタイフィルタ（ｂｏｗ－ｔｉｅ ｆｉｌｔｅｒ）であり、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。

コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線をＸ線照射範囲に絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。

ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを有し、検出データを生成する。ＤＡＳ１８が生成した検出データは、第１処理回路３６へ転送される。検出データは、純生データと称されてもよい。また、ＤＡＳ１８はデータ収集部の一例である。

寝台装置３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを備えている。基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体P が載置された天板３３を天板３３の長軸方向に移動するモータあるいはアクチュエータである。支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、支持フレーム３４を天板３３の長軸方向に移動してもよい。

コンソール装置４０は、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４とを有する。メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４との間のデータ通信は、例えば、バス（ＢＵＳ）を介して行われる。なお、コンソール装置４０は、架台装置１０とは別体として説明するが、架台装置１０に、コンソール装置４０またはコンソール装置４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。

メモリ４１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、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等により実現される。メモリ４１は、例えば、ＤＡＳ１８から出力された検出データ、前処理機能４４２により生成された投影データ、再構成処理機能４４３により再構成された再構成画像データを記憶する。再構成画像データは、３次元的なＣＴ画像データあって、以下、医用画像データと呼ぶ。医用画像は、ボリュームデータとも称される。また、前処理機能４４２による前処理前のデータ（検出データもしくは純生データ）と投影データとを総称して、第１生データと呼ぶ。すなわち、第１生データは、純生データであってもよいし投影データであってもよい。

メモリ４１は、順投影条件と再現フィルタと第１医用画像データとを関連付けて記憶する。第１医用画像データは、第１生データと第１再構成条件とに基づいて、再構成処理機能４４３により再構成されたボリュームデータである。再現フィルタは、第１医用画像データを順投影した順投影データから第１生データを再現するフィルタである。再現フィルタは、順投影データと第１生データとを用いて、順投影データを第１生データに近づけるように生成される。再現フィルタは、例えば、第１生データに関する被検体Ｐの部位に応じて予め生成される。順投影条件は、再現フィルタの生成において用いられた順投影データの生成に関する順投影の条件である。再現フィルタの生成に関する処理（以下、フィルタ生成処理と呼ぶ）については、後ほど説明する。

メモリ４１は、処理回路４４により実行されるシステム制御機能４４１、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３、画像処理機能４４４、生成機能４４５、判定機能４４６各々の実行に関するプログラムを記憶する。メモリ４１は、記憶部の一例である。

ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４４によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を出力する。例えば、ディスプレイ４２としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ又は他の任意のディスプレイが、適宜、使用可能となっている。また、ディスプレイ４２は、架台装置１０に設けられてもよい。また、ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０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。ディスプレイ４２は、表示部の一例である。

入力インターフェース４３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４４に出力する。例えば、入力インターフェース４３は、投影データを収集する際の収集条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データに対する後処理に関する画像処理条件等を操作者から受け付ける。当該後処理は、コンソール４０又は外部のワークステーションのどちらで実施することにしても構わない。また、コンソール４０とワークステーションの両方で同時に処理することにしても構わない。ここで定義される後処理とは、再構成処理機能４４３によって再構成された画像に対する処理を指す概念である。例えば、再構成画像のＭｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ（ＭＰＲ）表示やボリュームデータのレンダリング等を含む。入力インターフェース４３としては、例えば、マウス、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、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等が適宜、使用可能となっている。

なお、本実施形態において、入力インターフェース４３は、マウス、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、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等の物理的な操作部品を備えるものに限られない。例えば、装置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４４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４３の例に含まれる。また、入力インターフェース４３は、入力部の一例である。また、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０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。入力インターフェース４３は、入力部の一例である。

処理回路４４は、例えば、入力インターフェース４３から出力される入力操作の電気信号に応じて、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路４４は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。処理回路４４は、メモリに展開されたプログラムを実行するプロセッサにより、システム制御機能４４１、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３、画像処理機能４４４、生成機能４４５、判定機能４４６を実行する。なお、各機能４４１～４４６は、単一の処理回路で実現される場合に限らない。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各機能４４１～４４６を実現するものとしても構わない。

システム制御機能４４１は、入力インターフェース４３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４４の各機能を制御する。また、システム制御機能４４１は、メモリ４１に記憶されている制御プログラムを読み出して処理回路４４内のメモリ上に展開し、展開された制御プログラムに従ってＸ線ＣＴ装置１の各部を制御する。システム制御機能４４１は、制御部の一例である。

前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施したデータを生成する。上述のように、前処理前のデータを純生データ、前処理後のデータを投影データと称する。前処理機能４４２は、前処理部の一例である。

再構成処理機能４４３は、前処理機能４４２にて生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ法：Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データ（医用画像データ）を生成する。再構成処理には、散乱性補正およびビームハードニング補正などの各種補正処理、および再構成条件における再構成関数の適用など、各種処理を有する。再構成処理機能４４３は、再構成されたＣＴ画像データをメモリ４１に格納する。再構成処理機能４４３は、再構成処理部の一例である。

画像処理機能４４４は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、再構成処理機能４４３によって生成されたＣＴ画像データを公知の方法により、任意断面の断層像データや３次元画像データに変換する。なお、３次元画像データの生成は再構成処理機能４４３が直接行なっても構わない。また、画像処理機能４４４は、画像処理部の一例である。

生成機能４４５は、第１医用画像データに関して、第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、第１医用画像データに基づいて、第１生データの再現に対応する第２生データを生成する。第２生データは、第１生データを再現したデータであって、疑似的な第１生データに相当する。具体的には、生成機能４４５は、第１医用画像データを順投影した順投影データを再現フィルタに適用することにより、第２生データを生成する。より詳細には、入力インターフェース４３を介して第２再構成条件が設定（入力）される（以下、再構成リトライ指示と呼ぶ）と、生成機能４４５は、第１医用画像データに関連付けられた順投影条件と再現フィルタとを、メモリ４１から読み出す。次いで、生成機能４４５は、メモリ４１から読み出された順投影条件を用いて、第１医用画像データから順投影データを生成する。続いて、生成機能４４５は、メモリ４１から読み出された再現フィルタに順投影データを適用して、第２生データを生成する。再構成処理機能４４３は、生成された第２生データと第２再構成条件とを用いて再構成し、第２の医用画像データを再構成する。再構成された第２医用画像データは、メモリ４１に記憶される。生成機能４４５は、生成部の一例である。

判定機能４４６は、第１医用画像データに関する特性に基づいて、第２生データの生成の可否を判定する。第１医用画像データに関する特性とは、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１に搭載されたＸ線検出器１２の複数の検出素子における素子間隔と、第１医用画像データにおける解像度とのうち少なくとも一つである。当該特性は、再構成処理機能４４３による第１医用画像データの生成時において、第１医用画像データに付帯される。第１医用画像データに付帯される付帯情報は、上記特性のほかに、例えば、第１生データの収集に関する撮像条件を有する。また、判定機能４４６は、判定部の一例である。

判定機能４４６は、素子間隔が所定の間隔以下である場合または解像度が所定の解像度以上である場合、第２生データの生成が可能であると判定する。また、判定機能４４６は、素子間隔が所定の間隔を超える場合または解像度が前記所定の解像度未満以上である場合、第２生データの生成が不可能であると判定する。判定機能４４６は、第２生データの生成が可能であると判定した場合、すなわち再構成リトライ可である場合、メモリ４１への第１生データの保存が不要であると判定する。このとき、第１生データは、メモリ４１に保存されない。また、このとき、メモリ４１に第１生データが保存されていれば、システム制御機能４４１は、メモリ４１から第１生データを削除する。また、判定機能４４６は、第２生データの生成が不可能であると判定した場合、すなわち再構成リトライ不可である場合、メモリ４１への第１生データの保存が必要であると判定する。

以上のように構成された本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１において、再構成リトライ指示に応答して、第１医用画像データから第２生データを生成し、生成された第２生データに基づいて第２医用画像データを再構成する処理（以下、再構成リトライ処理と呼ぶ）について、図２乃至図５を用いて説明する。

図２は、再構成リトライ処理の概要を示す図である。図３は、再構成リトライ処理の手順の一例を示すフローチャートである。図２に示すように再構成リトライ処理に先立って、メモリ４１には、順投影条件と再現フィルタと第１医用画像データとが関連付けて記憶されている。また、第１医用画像データの元となる第１生データは、第２再構成条件の設定時点において非保存であるものとする。例えば、第１生データは、第１生データの生成に関するスキャン後、一定期間に亘ってメモリ４１に保持される。すなわち、第１生データは、一定期間後に、メモリ４１から削除される。なお、第１生データは、メモリ４１に限定されず、例えば、画像保存通信システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ：以下、ＰＡＣＳと呼ぶ）などの画像保管サーバにより保持されてもよい。換言すれば、当該一定期間内において、第１医用画像データに対する第２再構成条件を用いた再構成のリトライは、第１生データにより実行されることとなる。

（再構成リトライ処理）
（ステップＳ３０１）
入力インターフェース４３を介した操作者の指示により、第１医用画像データに関して再構成リトライ指示が入力される。例えば、ディスプレイ４２に表示された第１医用画像データに関して、第１再構成条件と異なる第２再構成条件が、入力インターフェース４３を介した操作者の指示により、入力される。このとき、生成機能４４５は、第１医用御画像データにおける再構成リトライ指示に関する部位を、第２再構成条件において特定する。生成機能４４５は、特定された部位に関する再現フィルタを特定する。

（ステップＳ３０２）
判定機能４４６は、第１医用画像データに関する特性に基づいて再構成理リトライが実行か可能であるか否かを判定する。例えば、判定機能４４６は、素子間隔が所定の間隔以下である場合または解像度が所定の解像度以上である場合、第１医用画像データから第２生データの生成が可能である（再構成リトライ可）と判定する（ステップＳ３０２のＹｅｓ）。このとき、ステップＳ３０５の処理が実行される。また、判定機能４４６は、素子間隔が所定の間隔を超える場合または解像度が前記所定の解像度未満以上である場合、第２生データの生成が不可能である（再構成リトライ不可）と判定する。このとき、ステップＳ３０３の処理が実行される。

所定の間隔とは、例えば、０．２５ｍｍなどであるが、当該数値に限定されない。また、所定の解像度とは、例えば、０．２５ｍｍの素子間隔を有するＸ線検出器からの出力に基づいて再構成された再構成データの解像度である。所定の間隔および所定の解像度は、メモリ４１に予め記憶される。

（ステップＳ３０３）
ディスプレイ４２は、所定の警告を表示する。所定の警告は、例えば、第１生データがメモリ４１に記憶されていないこと、および再構成リトライにより再構成された画像の画質が所定の解像度として担保されないことを示す文字列である。すなわち、ステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３の処理によれば、ディスプレイ４２は、第２生データの生成が不可能であると判定された場合、第２再構成条件の設定に応答して、所定の警告を、例えば、ポップアップメッセージにより表示する。

（ステップＳ３０４）
入力インターフェース４３を介して再構成リトライの指示が入力されると（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、ステップＳ３０５の処理が実行される。入力インターフェース４３を介して再構成リトライの指示が入力されなければ（ステップＳ３０５のＮｏ）、再構成リトライ処理が終了する。

（ステップＳ３０５）
生成機能４４５は、第１医用画像データに関連する順投影条件と再現フィルタとを、特定された部位に応じて、メモリ４１から読み出す。

（ステップＳ３０６）
生成機能４４５は、順投影条件を用いて第１医用画像データに対して順投影を実行する。これにより、生成機能４４５は、第１医用画像データに対応する順投影データを生成する。

（ステップＳ３０７）
生成機能４４５は、順投影データを再現フィルタに適用する。生成機能４４５は、再現フィルタにより、第２生データを生成する。第２生データは、第１生データを再現したデータであって、疑似的な第１生データに相当する。

（ステップＳ３０８）
再構成処理機能４４３は、第２生データと第２再構成条件とに基づいて第２医用画像データを再構成する。再構成処理機能４４３は、第２医用画像データに、第２生データが第１生データと異なることを示す識別情報を付帯する。再構成処理機能４４３は、識別情報が付帯された第２医用画像データを、メモリ４１に記憶させる。

ステップＳ３０２においてＹｅｓの場合、識別情報は、例えば、「再現」という文字列である。第２医用画像データの再構成の元となる第２生データが被検体Ｐに対するスキャンにより取得された第１生データではないこと、すなわち疑似的に生成された生データ（疑似的な純生データもしくは疑似的な投影データ）であることを示す情報であれば、識別情報は上記文字列に限定されない。

なお、第１医用画像データには、第１医用画像データの再構成の元となる第１生データが被検体Ｐに対するスキャンにより取得されたデータ（純生データもしくは投影データ）であることを示す識別情報が付帯されてもよい。このとき、識別情報は、例えば、「真性」という文字列である。なお、第１生データが被検体Ｐに対するスキャンにより取得されたデータであること、すなわち真にスキャンにより生成されたデータであることを示す情報であれば、識別情報は上記文字列に限定されない。

ステップＳ３０４においてＹｅｓの場合、識別情報とは、例えば、「低解像再現」という文字列である。第２医用画像データの再構成の元となる第２生データが被検体Ｐに対するスキャンにより取得された第１生データではないこと、すなわち疑似的に生成されたデータであって、かつ第２医用画像データの画質が所定の画質として担保できないことを示す情報であれば、識別情報は上記文字列に限定されない。

（ステップＳ３０６）
ディスプレイ４２は、第２医用画像データを識別情報とともに表示する。具体的には、画像処理機能４４４は、第２医用画像データに基づいて、第２医用画像データに関する表示画像を生成する。ディスプレイ４２は、第２医用画像データの表示画像を、識別情報とともに表示する。

図４は、ディスプレイ４２に表示された第１医用画像データの表示画像ＭＩ１と、ステップＳ３０２においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像ＲＩ２とを示す図である。図４に示すように、表示画像ＭＩ１と表示画像ＲＩ２とは、ともにアキシャル画像である。また、図４に示すように、第１医用画像データの表示画像ＭＩ１の近傍には、識別情報ＩＩとして「真性」の文字列が表示される。加えて、図４に示すように、第２医用画像データの表示画像ＲＩ２の近傍には、識別情報ＩＩとして「再現」の文字列が表示される。図４に示すように、本実施形態に係る再構成リトライ処理により生成された表示画像ＲＩ２には、識別情報がともに表示される。

図５は、ディスプレイ４２に表示された第１医用画像データの表示画像ＭＩ１と、ステップＳ３０４においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像ＬＲＩ２とを示す図である。図５に示すように、表示画像ＭＩ１と表示画像ＬＲ２とは、ともにアキシャル画像である。図５に示すように、第２医用画像データの表示画像ＬＲＩ２の近傍には、識別情報ＩＩとして「低解像再現」の文字列が表示される。図５に示すように、本実施形態に係る再構成リトライ処理により生成された表示画像ＬＲＩ２には、識別情報がともに表示される。

以下、再構成リトライ処理に用いられる再現フィルタを生成するフィルタ生成処理の手順について説明する。再現フィルタは、第１医用画像データを順投影した順投影データから第１生データを再現するフィルタである。このため、再現フィルタは、再構成処理において用いられる各種補正処理や再構成関数などによる影響を、順投影データから除去する機能を有するフィルタである。換言すれば、再現フィルタは、順投影データの適用により、第１生データに相当する第２生データを出力(再現)するようなフィルタである。再現フィルタは、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ：以下、ＤＬと呼ぶ）による汎用フィルタ、被検体Ｐに応じて取得された順投影データと当該順投影データに関する第１生データを使用して汎用フィルタを追加的に学習した専用フィルタ、数学的な逆フィルタ（逆畳み込み）により実現される。
なお、上述の例によらず再現フィルタが所定の処理、例えば散乱線補正処理を適用済みの疑似生データを生成することとしてもよい。
その場合当該生成された疑似生データに、どのような処理が適用済みか示す情報を識別情報として関連付けることとすれば、撮像により得られる生データについての各種処理を、当該疑似生データについても適切な形で適用することができる。

説明を具体的にするために、まず、部位ごとに学習される汎用フィルタとして、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）を適用する例について説明する。次いで、被検体Ｐに関する第１生データと第１医用画像データとを用いて、汎用フィルタを追加的に学習することにより、再現フィルタを生成する処理手順について説明する。

図６は、再現フィルタの実現手段として用いられるＣＮＮの一例を示す図である。ＣＮＮは、画像処理に対し有益な特性を有するニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）のタイプであり、従って画像デノイジング及びサイノグラム復元のアプリケーションに対し特に関連性がある。ニューロン間の結合性パターンが画像処理における畳み込みを表すことの出来る順伝播型ＮＮを、ＣＮＮは使用する。例えば、ＣＮＮは、受容野と呼ばれる、入力画像の部分を処理する小さなニューロン収集の多層を使用することで、画像処理最適化に対して使用することが出来る。これらの収集の出力は、オリジナル画像のより良い表示を取得するのに、これらの収集の出力が重なるようにしてその後タイル張りにすることが出来る。この処理パターンは、畳み込み層とプーリング層とを交代することを有する多層にわたり、繰り返すことが出来る。

なお、図６においては前段層の全てのノードを使って次段層のノードを決定する全結合（フルコネクト）型のネットワークを例示した。この例示は、あくまでもディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＮＮ）の一例を示したものである。ＣＮＮにおいては、前段層の一部のノードを使って次段層のノードを決定する疎結合（部分的な結合）型のネットワークになるのが一般的である。

図７は、再現フィルタの生成において、オフライン訓練用の処理１１０の一例を示す図である。オフライン訓練用の処理１１０は、例えば、訓練用のサーバまたは医用画像処理装置において実施される。処理１１０のステップ１３０において、ノイジーなデータ１１５及び最適化されたデータ１２０は、ＤＬネットワークを訓練するのに訓練データとして使用される。ステップ１３０からの出力であるＤＬネットワークは、再現フィルタに相当する。より一般的に、データ１１５は、欠陥提示データと呼ぶことが出来る。この欠陥提示データの「欠陥」とは、再構成処理において用いられる各種補正処理や再構成関数などによる影響や、第１生データに対する再構成処理および順投影処理により生ずるノイズなどである、任意の望まれない特徴とすることが出来る。

本実施形態においては、データ１１５は、部位ごとに再構成された医用画像データに対して順投影が実施された順投影データに相当する。データ１２０は、データ１１５における欠陥に比べて欠陥が少ないデータについて、「欠陥低減データ」「欠陥最小化データ」、或いは「最適化データ」と呼ぶことがある。本実施形態においては、データ１２０は、当該医用画像データの元となる実測の第１生データに相当する。本実施形態におけるオフライン訓練用の処理は、多数の順投影データ１１５を使用してＤＬネットワーク１３５を訓練する。当該多数の順投影データ１１５は、実測の第１生データに似ている第２生データを順投影データから生み出すようＤＬネットワーク１３５を訓練するために、多数の実測の第１生データに対応してペアにされている。

図８は、訓練データを使用するネットワークの訓練用の方法１００のステップ１３０の実施形態のフロー概要図の一例を示している。

ステップ１３０のステップ２１０で、ＤＬネットワーク１３５の係数に対する最初の推測（ｉｎｉｔｉａｌ ｇｕｅｓｓ）が生成される。例えば、当該最初の推測は、画像化されている領域の先験的な知識に基づいて、又は一つ或いは複数のデノイジング法、エッジ検出法、及び／又はブロッブ（ｂｌｏｂ）検出法に基づくことがある。更に、当該最初の推測は、上記で説明した様に、異なるノイズレベルに関連した訓練データについて訓練されたＤＬネットワーク１３５に、又は異なるＣＴスキャン法の使用に、基づくことがある。

例示的なデノイジング法は、線形平滑フィルタ、異方性拡散、非局所的平均、非線形フィルタを含む。線形平滑フィルタは、ローパスフィルタ又は平滑操作を表すマスクを用いてオリジナル画像を畳み込むことで、ノイズを除去する。例えば、ガウスのマスクは、ガウス関数により決定される要素を具備する。当該畳み込みは、各ピクセルの値を係るピクセルに近傍するピクセルの値により近づけるようとするものである。異方性拡散は、熱伝導方程式と同様の平滑偏微分方程式の下で画像を展開させることにより、鮮明な境界を維持しながらノイズを除去する。メジアンフィルタは非線形フィルタの一例であり、もし適切に設計された場合には、非線形フィルタも境界を保ちぼかしを回避することが出来る。メジアンフィルタは、階数条件ランク選択（Ｒａｎｋ－ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ ｒａｎｋ－ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ：ＲＣＲＳ）フィルタの一例であり、明らかなぼかしアーチファクトを取り込むことなく、画像から塩胡椒ノイズを除去するために適用することが出来る。更に、画像化される領域が、均一なエリアの間の鮮明な境界によってはっきり分けられた広い領域にわたって均一性であるいう仮定を支持する場合に、全変動（ＴＶ）最小化正則化項を使用するフィルタを、使用することが出来る。ＴＶフィルタは、非線形フィルタの別例である。加えて、非局所的平均フィルタリングは、画像における同様のパッチにわたる重みづけられた平均を使用して、デノイズされたピクセルを決定する例示的な方法である。

ステップ１３０のステップ２２０において、エラー（例えば、コスト関数）は、ネットワーク処理されたノイジーなデータ（訓練中のＣＮＮからの出力）１１５及び最適化されたデータ１２０間で計算される。当該エラーは、上記に説明された様なコスト関数を含む、画像（サイノグラム）データ間の任意の公知のコスト関数又は距離測定を使用して計算することが出来る。

ステップ１３０のステップ２３０において、エラーにおける変化がネットワークにおける変化の関数として計算することが出来（例えば、エラー勾配）、また係るエラーにおける当該変化は、ＤＬネットワーク１３５の重み／係数への後続の変化に対する方向及びステップサイズを選択するために使用することが出来る。この様な方法でエラーの勾配を計算することは、勾配降下最適化法の特定の実施形態とも一致する。特定のその他の実施形態において、当業者には理解されているように、当該ステップは、省略しても良いし、及び／又は、別の最適化アルゴリズムに従う別のステップ（例えば、焼き鈍し法又は遺伝的アルゴリズムの様な非勾配降下最適化アルゴリズム）と置き換えられても良い。

ステップ１３０のステップ２４０において、新たな係数のセットがＤＬネットワーク１３５に対して決定される。例えば、重み／係数は、ステップ２３０で計算された変化を使用して勾配降下最適化法又は過剰弛緩促進法（ｏｖｅｒ－ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）における様に、アップデートすることが出来る。

ステップ１３０のステップ２５０において、新たなエラー値がＤＬネットワーク１３５のアップデートされた重み／係数を使用して計算される。

ステップ１３０のステップ２６０において、ネットワークの訓練が完成したかどうかを決定するのに、所定の停止基準が使用される。例えば、所定の停止基準は、新たなエラー及び／又は実行された総逐次数がしきい値を超えるかどうかを判断することが出来る。例えば、停止基準は、新たなエラーが所定のしきい値を下回ったか、又は最大逐次数にまで達したか、のどちらかの場合に満たすことが出来る。停止基準が満たされない場合に、処理１３０は、ステップ２３０へと戻って繰り返すことにより、新たな重み及び係数を使用して、逐次ループの開始へと戻り継続することになるだろう（係る逐次ループは、ステップ２３０、２４０、２５０、２６０を含む）。停止基準が満たされた場合に、処理１３０は完了である。これにより、部位ごとの汎用フィルタが生成される。

図８に示されたエラー最小化に対する実施形態に加えて、処理１３０は、例えば、局所最小化法、凸最適化法、そしてグローバル最適化法を含む、多くのその他の公知の最小化法のうちの一つを使用することが出来る。

コスト関数（例えば、エラー）が大域的最小点とは異なる極小値を有する場合に、ロバスト確率的最適化処理は、コスト関数の大域的最小点を見つけ出すのに有益である。ある極小値を見つけ出すための最適化法の例は、ネルダー－ミードシンプレックス法、勾配降下法、ニュートン法、共役勾配法、シューティング法、又はその他の公知の局所最適化法のうちの一つとすることが出来る。遺伝的アルゴリズム、焼き鈍し法、全数検索、区間法、そしてその他の従来的な決定論的、確率的、発見的、そしてメタヒューリスティック（ｍｅｔａｔｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）法を含む、広域な最小値を探し出すための公知の方法も沢山ある。これらの任意の方法は、ＤＬネットワークの重み及び係数を最適化するのに使用することが出来る。更に、ニューラルネットワークは、逆伝播法を使用して最適化することも出来る。

図６に示す汎用フィルタは、部位に応じて生成されているが、汎用フィルタの生成は、これに限定されない。例えば、図６に示す各ノードにおける活性化関数において、活性化関数の閾値は、パラメータとして部位に応じて変更されてもよい。このとき、活性化関数における閾値は、学習過程において、部位に応じて設定されることとなる。このようにして生成された汎用フィルタや当該汎用フィルタを追加的に学習した専用フィルタが再現フィルタとして用いられる場合、生成機能４４５は、例えばステップＳ３０５において、第２再構成条件における被検体Ｐの部位に応じて、当該再現フィルタにおける活性化関数の閾値を調整する。

以下、汎用フィルタを用いて被検体Ｐの第１医用画像データに応じた専用フィルタを、再現フィルタとして生成するフィルタ生成処理の手順について説明する。図９は、フィルタ生成処理の概要を示す図である。図１０は、フィルタ生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

（フィルタ生成処理）
（ステップＳ１０１）
被検体Ｐに対するスキャンより、第１生データが取得される。再構成処理機能４４３は、第１生データに基づいて第１医用画像データを生成する。

（ステップＳ１０２）
生成機能４４５は、第１医用画像データに対して順投影条件を用いて順投影を実行し、順投影データを生成する。

（ステップＳ１０３）
生成機能４４５は、順投影データを汎用フィルタに適用して出力されたデータと第１生データとの差が最小になるように、汎用フィルタを追加的に学習し、再現フィルタを生成する。当該追加的な学習は、図８に示す処理と同様なため、説明は省略する。なお、追加的な学習は、生成機能より実施されることに限定されず、ＰＡＣＳなどの各種サーバや別途学習装置により実施されてもよい。

（ステップＳ１０４）
生成機能４４５または再現フィルタを生成した装置は、順投影条件と再現フィルタとを、第１医用画像データと関連付けて、メモリ４１に記憶させる。本ステップにより、再現フィルタの生成は完了する。なお、本ステップの終了後から一定期間経過後、第１生データは、システム制御機能４４１により、メモリ４１から削除されてもよい。

また、ステップＳ１０４の処理の後、判定機能４４６は、第１医用画像データに関する特性に基づいて、第２生データの生成の可否、すなわち第１医用画像データと再現フィルタとによる再構成リトライの可否を判定してもよい。このとき、ディスプレイ４２は、構成リトライの可否に応じて、第１の生データの保存の要否を表示する。具体的には、判定機能４４６は、再構成リトライ可である場合、メモリ４１への第１生データの保存が不要であると判定する。このとき、第１生データは、メモリ４１に保存されない、またはメモリ４１から削除される。

また、判定機能４４６は、再構成リトライ不可である場合、メモリ４１への第１生データの保存が必要であると判定する。このとき、第１生データは、メモリ４１に保存される、またはメモリ４１から削除されない。

以上に述べた第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、第１医用画像データに基づいて、第１生データの再現に対応する第２生データを生成し、第２生データと第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する。また、Ｘ線ＣＴ装置１によれば、第１生データは、第２再構成条件の設定時点において未保存である。

具体的には、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、第１医用画像データを順投影した順投影データから第１生データを再現する再現フィルタを用いて、第２生データを生成する。また、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、再現フィルタは、順投影データと第１生データとを用いて、順投影データを第１生データに近づけるように生成される。このとき、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、再現フィルタの生成において用いられた順投影データの生成に関する順投影条件は、再現フィルタと第１医用画像データと関連付けて記憶され、第１医用画像データに関連付けられた順投影条件を用いて、第１医用画像データから順投影データを生成し、第１医用画像データに関連付けられた再現フィルタに順投影データを適用して、第２生データを生成する。これらのことから、第２生データによる第１生データの再現性は、再現フィルタにより向上させることができる。

また、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、第１医用画像データに関する特性に基づいて、前記第２生データの生成の可否を判定する。具体的には、本Ｘ線ＣＴ装置１は、素子間隔が所定の間隔以下である場合または第１医用画像データの解像度が所定の解像度以上である場合、第２生データの生成が可能であると判定し、素子間隔が所定の間隔を超える場合または当該解像度が所定の解像度未満以上である場合、第２生データの生成が不可能であると判定し、第２生データの生成が可能であると判定された場合、第２再構成条件の設定に応答して第２生データを生成し、第２生データの生成が不可能であると判定された場合、第２再構成条件の設定に応答して、所定の警告を表示する。また、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、第２生データの生成の可否の判定結果に基づいて、第１生データの保存の要否を表示する。

これらのことから、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、高精細検出器により第１生データが収集されてとしても、再構成された医用画像データに関する第１生データを保存するときと比べて、メモリ４１の容量を節約することができる。また、第１生データが保存されていなくとも、読影医や臨床医による再構成のリトライの指示に応答して再現フィルタを用いることで、第１生データと事実上同等な第２生データを再現することができ、第１生データに準ずる画質で、再構成のリトライに関する医用画像データを生成することができる。以上のことから、本Ｘ線ＣＴ装置１によれば、メモリ４１の容量を節約により、例えば、病院におけるデータの管理コストを低減することができる。

（応用例）
本応用例は、素子間隔が所定の間隔を超える場合または第１医用画像データの解像度が所定の解像度未満である場合、順投影データの解像度を向上させる超解像フィルタを順投影データに適用して、超解像データを生成し、超解像データを再現フィルタに適用して第２生データを生成することにある。超解像フィルタは、予め生成されてメモリ４１に記憶される。超解像フィルタの生成については、後ほど説明する。

図１１は、本応用例における再構成リトライ処理の手順の一例を示すフローチャートである。

（再構成リトライ処理）
（ステップＳ１１１）
入力インターフェース４３を介した操作者の指示により、第１医用画像データに関して再構成リトライ指示が入力される。本ステップの処理内容はステップＳ３０１と同様なため説明は省略する。

（ステップＳ１１２）
生成機能４４５は、第１医用画像データに関連する順投影条件と再現フィルタとを、特定された部位に応じて、メモリ４１から読み出す。生成機能４４５は、順投影条件を用いて第１医用画像データに対して順投影を実行する。これにより、生成機能４４５は、第１医用画像データに対応する順投影データを生成する。

（ステップＳ１１３）
判定機能４４６は、素子間隔が所定の間隔を超えているか否か、または第１医用画像データの解像度が所定の解像度未満であるか否かを判定する。素子間隔が所定の間隔以下である場合、または第１医用画像データの解像度が所定の解像度以上である場合、ステップＳ１１４の処理が実行される。素子間隔が所定の間隔を超えている場合、または第１医用画像データの解像度が所定の解像度未満である場合（ステップＳ１１３Ｙｅｓ）、ステップＳ１１５の処理が実行される。

（ステップＳ１１４）
生成機能４４５は、順投影データを再現フィルタに適用する。生成機能４４５は、再現フィルタにより、第２生データを生成する。本ステップにおける処理は、ステップＳ３０７と同様である。

（ステップＳ１１５）
生成機能４４５は、メモリ４１から超解像フィルタを読み出す。生成機能４４５は、超解像フィルタに順投影データを適用し、超解像データを生成する。

（ステップＳ１１６）
生成機能４４５は、超解像データを再現フィルタに適用する。生成機能４４５は、再現フィルタにより、第２生データを生成する。

（ステップＳ１１７）
再構成処理機能４４３は、第２生データと第２再構成条件とに基づいて第２医用画像データを再構成する。本ステップにおける処理は、ステップＳ３０８と同様な内容については、説明を省略する。ステップＳ１１３においてＹｅｓの場合、識別情報は、例えば、「超解像」という文字列である。第２医用画像データの再構成の元となる第２生データが被検体Ｐに対するスキャンにより取得された第１生データではないこと、すなわち疑似的に生成されたデータであることを示し、かつ第２生データが超解像フィルタにより解像度を向上させたデータであることを示す情報であれば、識別情報は上記文字列に限定されない。

（ステップＳ１１８）
ディスプレイ４２は、第２医用画像データを識別情報とともに表示する。具体的には、画像処理機能４４４は、第２医用画像データに基づいて、第２医用画像データに関する表示画像を生成する。ディスプレイ４２は、第２医用画像データの表示画像を、識別情報とともに表示する。

図１２は、ディスプレイ４２に表示された第１医用画像データの表示画像ＭＩ１と、ステップＳ１１３においてＹｅｓの場合に関する第２医用画像データの表示画像ＨＲＩ２とを示す図である。図１２に示すように、表示画像ＭＩ１と表示画像ＲＩ２とは、ともにアキシャル画像である。また、図１２に示すように、第１医用画像データの表示画像ＭＩ１の近傍には、識別情報ＩＩとして「真性」の文字列が表示される。加えて、図１２に示すように、第２医用画像データの表示画像ＨＲＩ２の近傍には、識別情報ＩＩとして「超解像」の文字列が表示される。図１２に示すように、本実施形態に係る再構成リトライ処理により生成された表示画像ＲＩ２には、識別情報がともに表示される。

以下、超解像フィルタの生成に関して、簡単に説明する。超解像フィルタは、例えば、図６に示すようなＣＮＮに対して学習を実行することで、生成される。超解像フィルタの生成に関するフローは、図７と同様である。以下、一例として、超解像フィルタに入力される順投影データの解像度（以下、入力解像度と呼ぶ）は０．５ｍｍの素子間隔に対応し、超解像フィルタから出力される超解像データの解像度（以下、出力解像度と呼ぶ）は、０．２５ｍｍの素子間隔に対応するものとする。また、超解像フィルタは、部位ごとに生成されるものであるとする。

超解像フィルタは、部位ごと、および入力解像度と出力解像度との組み合わせごととに生成される。すなわち、超解像フィルタは、入力解像度と出力解像度との組み合わせ（以下、解像度組み合わせと呼ぶ）と部位とに応じて複数生成されてもよい。このとき、ステップＳ１１５において用いられる超解像フィルタは、第１医用画像データにおける解像度と第２再構成条件における部位および出力解像度とに応じて、生成機能４４５により選択されるものとなる。

図７において、本応用例に関するデータ１２０は、出力解像度を有する順投影データ（以下、出力投影データと呼ぶ）に相当する。また、本応用例に関するデータ１１５は、出力投影データをダウンサンプリングして得られた入力解像度を有する疑似的な順投影データ（以下、入力投影データと呼ぶ）に相当する。超解像データの生成は、図７及び図８に記載のフローにおいて、入力投影データと出力投影データとを用いてＣＮＮをトレーニングすることにより生成される。超解像フィルタの生成に関する処理手順は、図７および図８に準ずるため、説明は省略する。

なお、超解像フィルタは、図６に示す各ノードにおける活性化関数において、活性化関数の閾値を、パラメータとして、部位と解像度組み合わせとに応じて変更されてもよい。このとき、活性化関数における閾値は、学習過程において、部位と解像度組み合わせとに応じて設定されることとなる。このようにして生成された超解像フィルタが用いられる場合、生成機能４４５は、例えばステップＳ１１５の処理の実行前において、第２再構成条件における被検体Ｐの部位と第１医用画像データにおける解像度とに応じて、当該超解像フィルタにおける活性化関数の閾値を調整する。

以上に述べた第１の実施形態の応用例に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、素子間隔が所定の間隔を超える場合または第１医用画像データの解像度が所定の解像度未満である場合、第１医用画像データに関する順投影データの解像度を向上させる超解像フィルタを順投影データに適用して、超解像データを生成し、超解像データを前記再現フィルタに適用して２生データを生成する。これにより、第１医用画像データにおける解像度が低かったとしても超解像フィルタを用いることにより、所定の出力解像度の第２医用画像データを生成することができる。このため、所定の解像度に関する第１生データが非保存であったとしても、再構成リトライを実行することができ、検査等の効率を向上させることができる。他の効果については第１の実施形態と同様なため、説明は省略する。

（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１生データに対する逐次近似再構成により再構成された第１医用画像データを順投影して、第２生データを生成し、第２生データに対して当該逐次近似再構成を実行して、第２医用画像データを生成することにある。すなわち、本実施形態における医用画像データの再構成の手法は、逐次近似再構成である。逐次近似再構成は、例えば、第１生データから再構成された再構成画像を順投影した疑似的な順投影データと第１生データとの差異を低減させることを繰り返して、当該債を最小化させ、医用画像データを再構成する手法である。逐次近似再構成は、代数的な計算または学習済みモデルにより実現される。本実施形態における構成は、図１における判定機能４４６を省略したものに相当する。

図１３は、逐次近似再構成の概要を示す概要図である。図１３に示すように、再構成処理機能４４３は、第１生データに対する代数的な逐次近似再構成により第１医用画像データ（ＦＵＬＬ－ＩＲ（Iｔｅｒａｔｉｖｅ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）画像）を再構成する。逐次近似再構成として学習済みモデル（Ｄｅｅｐ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）が用いられる場合、第１医用画像データは疑似的なＦｕｌｌ－ＩＲ画像となる。第１医用画像データの再構成が完了すると、再構成処理機能４４３は、第１医用画像データをメモリ４１に記憶させ、第１生データをメモリ４１から削除する。

図１４は、再構成リトライ処理の概要を示す図である。図１４に示すように、生成機能４４４は、第１医用画像データをメモリ４１から読み出す。生成機能４４４は、読み出された第１医用画像データに対して順投影を実行し、第２生データを生成する。なお、生成機能４４４は、第１医用画像データに対して順投影された順投影データに対して再現フィルタを適用して、第２生データを生成してもよい。次いで、再構成処理機能４４３は、第２再構成条件を用いた逐次近似再構成により、第２医用画像データを生成する。

以上に述べた第２実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、第１生データに対する逐次近似再構成により再構成された第１医用画像データを順投影して、第２生データを生成し、第２生データに対して逐次近似再構成を実行して、第２医用画像データを生成する。逐次近似再構成により生成された医用画像データは、第１生データと順投影による順投影データとの差を最小化する処理であるため、第２生データによる第１生データの再現性を高めることができる。他の効果については、第１の実施形態と同様なため、説明は省略する。

上記各実施形態の変形例として、再構成リトライに関する処理は、Ｘ線ＣＴ装置１などの医用画像診断装置に限定されず、医用画像診断装置などのスキャナとは独立した画像処理サーバなどで実行されてもよい。画像処理サーバは、ＰＡＣＳなどの院内のサーバに限定されない。このとき、第１生データは、当該画像処理サーバ、または当該画像処理サーバと通信接続されたデータサーバに保持されることとなる。

本実施形態における技術的思想を医用画像処理装置で実現する場合、当該医用画像処理装置は、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、第１医用画像データに基づいて、第１生データの再現に対応する第２生データを生成し、第２生データと第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する。図１５は、医用画像処理装置５の一例を示す構成図である。医用画像処理装置５は、例えば、メモリ５１と、ディスプレイ５２と、入力インターフェース５３と、処理回路５４とを有する。また、処理回路５４は、例えば、再構成処理機能５４３、画像処理機能５４４、生成機能５４５、判定機能５４６を有する。医用画像処理装置５は、図１５に示す構成の元で再構成リトライ処理を実行する。医用画像処理装置により実行される再構成リトライ処理に関して、各種構成要素および各種機能における処理内容、再構成リトライ処理の手順および効果は、第１の実施形態や第２の実施形態と同様なため、説明は省略する。

実施形態における技術的思想を医用画像処理方法で実現する場合、当該医用画像処理方法は、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して、第１再構成条件と異なる第２再構成条件を設定し、第２再構成条件の設定に応答して、第１医用画像データに基づいて、第１生データの再現に対応する第２生データを生成し、第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する。医用画像処理方法により実行される再構成リトライ処理の手順および効果は、第１の実施形態および第２の実施形態と同様なため、説明は省略する。

実施形態における技術的思想を医用画像処理プログラムで実現する場合、医用画像処理プログラムは、コンピュータに、第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して、第１再構成条件と異なる第２再構成条件を設定し、第２再構成条件の設定に応答して、第１医用画像データに基づいて、第１生データの再現に対応する第２生データを生成し、第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成すること、を実現させる。

例えば、医用画像処理に関する各種サーバ装置（処理装置）に医用画像処理プログラムをインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても、再構成リトライ処理を実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。医用画像処理プログラムにおける処理手順および効果は、第１の実施形態および第２の実施形態と同様なため、説明は省略する。

実施形態における技術的思想を医用画像診断装置で実現する場合、医用画像診断装置は、上記Ｘ線ＣＴ装置１、核医学診断装置や磁気共鳴イメージング装置に相当する。第１生データは、Ｘ線ＣＴ装置１、核医学診断装置や磁気共鳴イメージング装置により取得される。医用画像診断装置が核医学診断装置におけるＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置である場合、第１生データは、例えば、リストモードデータやサイノグラムモードデータに相当する。また、医用画像診断装置が磁気共鳴イメージング装置である場合、第１生データは、ｋ空間データに相当する。

その他の実施形態として、Ｘ線ＣＴ装置１は寝台装置３０を有しなくてもよい。例えばＸ線ＣＴ装置１の架台装置１０の開口が鉛直方向に延びる略円筒形状を呈する場合、被検者を立位で撮影することとなるため、寝台装置３０は不要である。

以上説明した少なくとも１つの実施形態および変形例等によれば、記憶容量を節約可能な医用画像処理装置を提供することができる。

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、実施形態同士の組み合わせ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
５ 医用画像処理装置
１０ 架台装置
１１ Ｘ線管
１２ Ｘ線検出器
１３ 回転フレーム
１４ Ｘ線高電圧装置
１５ 制御装置
１６ ウェッジ
１７ コリメータ
１８ ＤＡＳ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）
３０ 寝台装置
３１ 基台
３２ 寝台駆動装置
３３ 天板
３４ 支持フレーム
４０ コンソール装置
４１ メモリ
４２ ディスプレイ
４３ 入力インターフェース
４４ 処理回路
５１ メモリ
５２ ディスプレイ
５３ 入力インターフェース
５４ 処理回路
４４１ システム制御機能
４４２ 前処理機能
４４３ 再構成処理機能
４４４ 画像処理機能
４４５ 生成機能
４４６ 判定機能
５４３ 再構成処理機能
５４４ 画像処理機能
５４５ 生成機能
５４６ 判定機能

Claims (14)

1. 第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して前記第１再構成条件と異なる第２再構成条件が設定されると、前記第１医用画像データに基づいて、前記第１生データの再現に対応する第２生データを生成する生成部と、
   前記第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成する再構成処理部と、
   を備える医用画像処理装置。
2. 前記生成部は、前記第１医用画像データを順投影した順投影データから前記第１生データを再現する再現フィルタを用いて、前記第２生データを生成する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記再現フィルタは、前記順投影データと前記第１生データとを用いて、前記順投影データを前記第１生データに近づけるように生成される、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記再現フィルタの生成において用いられた前記順投影データの生成に関する順投影条件を、前記再現フィルタと前記第１医用画像データと関連付けて記憶する記憶部を更に備え、
   前記生成部は、
   前記第１医用画像データに関連付けられた前記順投影条件を用いて、前記第１医用画像データから前記順投影データを生成し、
   前記第１医用画像データに関連付けられた前記再現フィルタに前記順投影データを適用して、前記第２生データを生成する、
   請求項２または３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記生成部は、前記第１生データに対する逐次近似再構成により再構成された前記第１医用画像データを順投影して、第２生データを生成し、
   前記再構成処理部は、前記第２生データに対して前記逐次近似再構成を実行して、前記第２医用画像データを生成する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
6. 前記第１生データは、前記第２再構成条件の設定時点において非保存である、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第１医用画像データに関する特性に基づいて、前記第２生データの生成の可否を判定する判定部を更に備える、
   請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
8. 前記第１生データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置または核医学診断装置により取得され、
   前記特性は、前記Ｘ線コンピュータ断層撮影装置または前記核医学診断装置に搭載された放射線検出器の複数の検出素子における素子間隔と、前記第１医用画像データにおける解像度とのうち少なくとも一つであって、
   前記判定部は、前記素子間隔が所定の間隔以下である場合または前記解像度が所定の解像度以上である場合、前記第２生データの生成が可能であると判定し、前記素子間隔が前記所定の間隔を超える場合または前記解像度が前記所定の解像度未満以上である場合、前記第２生データの生成が不可能であると判定し、
   前記生成部は、前記第２生データの生成が可能であると判定された場合、前記第２再構成条件の設定に応答して前記第２生データを生成し、
   前記第２生データの生成が不可能であると判定された場合、前記第２再構成条件の設定に応答して、所定の警告を表示する表示部をさらに備える、
   請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記第１生データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置または核医学診断装置により取得され、
   前記第１医用画像データには、前記Ｘ線コンピュータ断層撮影装置または前記核医学診断装置に搭載された放射線検出器の複数の検出素子における素子間隔と前記第１医用画像データにおける解像度とのうち少なくとも一つが付帯され、
   前記生成部は、
   前記素子間隔が所定の間隔を超える場合または前記第１医用画像データの解像度が所定の解像度未満である場合、前記順投影データの解像度を向上させる超解像フィルタを前記順投影データに適用して、超解像データを生成し、
   前記超解像データを前記再現フィルタに適用して前記第２生データを生成する、
   請求項２乃至４のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記第２生データが前記第１生データと異なることを示す識別情報とともに、前記第２医用画像データを表示する表示部をさらに備える、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記判定部は、
    前記第２生データの生成が可能であると判定した場合、前記第１生データの保存が不要であると判定し、
    前記第２生データの生成が不可能であると判定した場合、前記第１生データの保存が必要であると判定し、
    前記第１生データの保存の要否を表示する表示部をさらに備える、
    請求項７または８に記載の医用画像処理装置。
12. 請求項１乃至１１のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置を備える医用画像診断装置であって、
    前記医用画像診断装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置または核医学診断装置である、
    医用画像診断装置。
13. 請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置を備える磁気共鳴イメージング装置。
14. 第１生データと第１再構成条件とに基づいて再構成された第１医用画像データに関して、前記第１再構成条件と異なる第２再構成条件を設定し、
    前記第２再構成条件の設定に応答して、前記第１医用画像データに基づいて、前記第１生データの再現に対応する第２生データを生成し、
    前記第２生データと前記第２再構成条件とに基づいて、第２医用画像データを再構成すること、
    を備える医用画像処理方法。

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