JP2023090527A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】医用診断装置によって撮影された医用画像に基づいて、患者の呼吸状態の推定を行うことである。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、推定部と、処理部と、を持つ。取得部は、患者の肺野を撮影した医用画像を取得する。特定部は、前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定する。推定部は、前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定する。処理部は、前記呼吸状態に基づいた処理を実行する。【選択図】図２

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、医用画像処理方法、およびプログラムに関する。

従来から、医用画像診断の分野において、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影）装置などが使用されている。例えば、Ｘ線ＣＴ装置によって患者の肺野を撮影して、肺炎の診断などが行われる。一般的に、肺炎の診断を行う場合、患者の呼吸が最大の吸気状態であるときに撮影されたＣＴ画像での診断が行われる。しかしながら、肺炎の診断を受ける患者の中には、例えば、呼吸を止めることが難しい患者や、最大の吸気状態となるまで息を吸うことが難しい患者も存在するため、患者の呼吸が呼気状態であるときにＣＴ画像が撮影されてしまうこともあり得る。このような場合、例えば、診断を行う医師などが、撮影を行ったときの患者の呼吸状態を把握した上で診断を行っている。

近年では、肺炎の診断をサポートする目的として、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）を利用した診断サポートソフトウェアの開発も行われている。このような診断サポートソフトウェアでは、撮影された肺野に関連する部分の画素（ボクセル）の画素値（ＣＴ値）と、肺炎であるか否かを判定するためのＣＴ値の閾値とを比較することによって、患者が肺炎であるか否かの診断が行われる。このような診断サポートソフトウェアにおいても、その診断用に撮影されるＣＴ画像は、患者の呼吸が最大の吸気状態であるときに撮影されたものであることが条件とされている。しかしながら、上述したように、撮影されたＣＴ画像は、必ずしも最大の吸気状態であるとは限らない。そして、仮に、患者の呼吸が最大の吸気状態ではないときにＣＴ画像が撮影された場合、肺野実質のＣＴ値は、健常な場合であっても高いＣＴ値を示すことになる。このため、患者の呼吸が最大の吸気状態ではないときに撮影されたＣＴ画像における肺野部分のＣＴ値を用いて単純に診断サポートソフトウェアによって診断を行うと、閾値による判定が正しく行われず、肺炎の診断を正しく行えないことも考えられる。つまり、診断サポートソフトウェアが、健常な部位を肺炎の疾患がある部位とみなしてしまったり、肺炎の部位を健常な部位とみなしてしまったりというような、誤った診断をしてしまうことも考えられる。

このため、従来から、ＣＴ画像を用いた診断のみならず、胸部Ｘ線検査の分野も含めて、患者の呼吸位相を推定したり、ＣＴ値や画素値を補正したりする技術に関する提案がされている。

特表２０１８－５３２５１５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は、医用診断装置によって撮影された医用画像に基づいて、患者の呼吸状態の推定を行うことである。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。

実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、推定部と、処理部と、を持つ。取得部は、患者の肺野を撮影した医用画像を取得する。特定部は、前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定する。推定部は、前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定する。処理部は、前記呼吸状態に基づいた処理を実行する。

実施形態に係る医用画像処理装置を備えるＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置の機能構成の一例を示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える抽出機能によって骨に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える抽出機能によって横隔膜に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える抽出機能によって肋間筋に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える計測機能によって肋骨の成す角度に関する指標を計測する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える計測機能が肋骨の成す角度に関する指標を計測するための肋骨のベクトルの一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える計測機能によって肋骨の間の距離に関する指標を計測する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える計測機能によって胸骨の成す角度に関する指標を計測する一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置が備える処理機能によってＣＴ値を補正する際に用いる補正情報の一例を模式的に示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置における処理の一連の流れの一例を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、実施形態の医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラムについて説明する。以下の説明においては、医用画像処理装置が、ＣＴ検査をするためのＸ線ＣＴ装置（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影）に適用された場合を例に挙げて説明する。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を備えるＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体である患者ＰにＸ線を照射し、患者Ｐを通過したＸ線を検出する医用診断装置である。Ｘ線ＣＴ装置１は、検出したＸ線に応じた再構成画像（例えば、ＣＴ画像）などの画像を生成して表示する。これにより、ＣＴ検査の実施者（医師や技師など）は、患者Ｐに病変があるか否かなどを目視で確認することができる。

Ｘ線ＣＴ装置１は、例えば、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを備える。図１では、説明の都合上、架台装置１０をＺ軸方向から見た図とＸ軸方向から見た図との両方に図を示しているが、実際には、Ｘ線ＣＴ装置１が備える架台装置１０は一つである。本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１７の中心軸または寝台装置３０の天板３３の長手方向をＺ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対して水平である軸をＸ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対して垂直である方向をＹ軸方向とそれぞれ定義する。

架台装置１０は、例えば、Ｘ線管を内蔵するＸ線管装置１１と、ウェッジ１２と、コリメータ１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、Ｘ線検出器１５と、データ収集システム（以下、ＤＡＳ：Data Acquisition System）１６と、回転フレーム１７と、制御装置１８とを備える。

Ｘ線管装置１１は、内蔵するＸ線管が、Ｘ線高電圧装置１４により印加された高電圧の管電圧に応じて、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を放出させることでＸ線を発生させる。Ｘ線管装置１１は、Ｘ線管として、例えば、真空管を含む。以下の説明においては、説明を容易にするため、Ｘ線管装置１１がＸ線管であるものとして説明する。Ｘ線管装置１１は、例えば、陰極から回転する陽極に熱電子を放出させることによりＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管である。Ｘ線管装置１１により発生されたＸ線は、患者Ｐに照射される。

ウェッジ１２は、Ｘ線管装置１１により発生されたＸ線を患者Ｐに照射する際の線量（Ｘ線量）を調節するためのフィルタである。ウェッジ１２は、患者Ｐに照射するＸ線量の分布が予め定められた分布になるように、自身を透過するＸ線を減衰させる。ウェッジ１２は、ウェッジフィルタ（wedge filter）、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。ウェッジ１２は、例えば、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ものである。

コリメータ１３は、ウェッジ１２を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための機構である。コリメータ１３は、例えば、複数の鉛板を組み合わせてスリットを形成することにより、Ｘ線の照射範囲を絞り込む。コリメータ１３は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。コリメータ１３は、絞り込み範囲が機械的に駆動可能なアクティブコリメータであってよい。

Ｘ線高電圧装置１４は、例えば、高電圧発生装置と、Ｘ線制御装置とを備える。高電圧発生装置は、変圧器（トランス）および整流器などを含む電気回路を有し、Ｘ線管装置１１に印加する高電圧を発生させる。Ｘ線制御装置は、Ｘ線管装置１１に発生させるべきＸ線量に応じて高電圧発生装置の出力電圧を制御する。高電圧発生装置は、上述した変圧器によって昇圧を行うものであってもよいし、インバータによって昇圧を行うものであってもよい。Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１７に設けられてもよいし、架台装置１０に設けられた固定フレーム（不図示）の側に設けられてもよい。

Ｘ線検出器１５は、Ｘ線管装置１１が発生させ、患者Ｐを通過して入射したＸ線の強度を検出する。Ｘ線検出器１５は、検出したＸ線の強度に応じた電気信号（光信号などでもよい）をＤＡＳ１６に出力する。Ｘ線検出器１５は、例えば、複数のＸ線検出素子列を有する。複数のＸ線検出素子列のそれぞれは、Ｘ線管装置１１の焦点を中心とした円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたものである。複数のＸ線検出素子列は、スライス方向（列方向、ｒｏｗ方向）に配列される。

Ｘ線検出器１５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する。それぞれのシンチレータは、シンチレータ結晶を有する。シンチレータ結晶は、入射するＸ線の強度に応じた光量の光を発する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線が入射する面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。グリッドは、コリメータ（一次元コリメータまたは二次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、例えば、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）などの光センサを有する。光センサアレイは、シンチレータにより発せられる光の光量に応じた電気信号を出力する。Ｘ線検出器１５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よい。

ＤＡＳ１６は、例えば、増幅器と、積分器と、Ａ／Ｄ変換器とを有する。増幅器は、Ｘ線検出器１５の各Ｘ線検出素子により出力される電気信号に対して増幅処理を行う。積分器は、増幅器により増幅処理が行われた電気信号をビュー期間（後述）に亘って積分する。Ａ／Ｄ変換器は、積分器による積分結果を示す電気信号をデジタル信号に変換する。ＤＡＳ１６は、デジタル信号に基づく検出データをコンソール装置４０に出力する。検出データは、生成元のＸ線検出素子のチャンネル番号、列番号、および収集されたビューを示すビュー番号により識別されたＸ線強度のデジタル値である。ビュー番号は、回転フレーム１７の回転に応じて変化する番号であり、例えば、回転フレーム１７の回転に応じてインクリメントされる番号である。従って、ビュー番号は、Ｘ線管装置１１の回転角度を示す情報である。ビュー期間とは、あるビュー番号に対応する回転角度から、次のビュー番号に対応する回転角度に到達するまでの間に収まる期間である。ＤＡＳ１６は、ビューの切り替わりを、制御装置１８から入力されるタイミング信号によって検知してもよいし、内部のタイマーによって検知してもよいし、図示しないセンサから取得される信号によって検知してもよい。Ｘ線ＣＴ装置１がフルスキャンを行う場合においてＸ線管装置１１によりＸ線が連続曝射されている場合、ＤＡＳ１６は、全周囲分（３６０度分）の検出データ群を収集する。Ｘ線ＣＴ装置１がハーフスキャンを行う場合においてＸ線管装置１１によりＸ線が連続曝射されている場合、ＤＡＳ１６は、半周囲分（１８０度分）の検出データを収集する。

回転フレーム１７は、Ｘ線管装置１１、ウェッジ１２、およびコリメータ１３と、Ｘ線検出器１５とを対向支持する円環状の部材である。回転フレーム１７は、固定フレームによって、内部に導入された患者Ｐを中心として回転自在に支持される。回転フレーム１７は、さらにＤＡＳ１６を支持する。ＤＡＳ１６が出力する検出データは、回転フレーム１７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（例えば、不図示の固定フレーム）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、受信機によってコンソール装置４０に転送される。回転フレーム１７から非回転部分への検出データの送信方法として、前述の光通信を用いた方法に限らず、非接触型の任意の送信方法を採用してよい。回転フレーム１７は、Ｘ線管装置１１などを支持して回転させることができるものであれば、円環状の部材に限らず、アームのような部材であってもよい。

Ｘ線ＣＴ装置１は、例えば、Ｘ線管装置１１とＸ線検出器１５の双方が回転フレーム１７によって支持されて患者Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ－ＴｙｐｅのＸ線ＣＴ装置（第３世代ＣＴ）であるが、これに限らず、円環状に配列された複数のＸ線検出素子が固定フレームに固定され、Ｘ線管装置１１が患者Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ－ＴｙｐｅのＸ線ＣＴ装置（第４世代ＣＴ）であってもよい。

制御装置１８は、架台装置１０に取り付けられた操作スイッチなどの入力インターフェース（不図示）、またはコンソール装置４０に取り付けられた入力インターフェース４３からの入力信号を受け付けて、架台装置１０および寝台装置３０の動作を制御する。制御装置１８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを有する処理回路と、架台装置１０の移動や、架台装置１０が備える回転フレーム１７の回転、寝台装置３０の移動をさせる、例えば、モータやアクチュエータなどを含む駆動機構とを有する。実施形態では、制御装置１８が架台装置１０に設けられている場合を示しているが、制御装置１８は、コンソール装置４０に設けられてもよい。本明細書において入力インターフェースは、マウスやキーボードなど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、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、この電気信号を制御回路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の例に含まれる。

制御装置１８は、例えば、架台装置１０をチルトさせたり、架台装置１０の筐体（以下、単に「架台装置１０」ともいう）を寝台装置３０の天板３３の方向（Ｚ軸方向）に水平移動させたり、寝台装置３０の天板３３をＹ軸方向に上下移動（Ｘ軸方向への横移動やＺ軸回りの回転移動を含んでもよい）させたりする。架台装置１０をチルトさせる場合、制御装置１８は、不図示の入力インターフェースや入力インターフェース４３に入力された傾斜角度（チルト角度）に基づいて、Ｚ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１７を傾けさせる。制御装置１８は、不図示のセンサの出力などによって回転フレーム１７の傾きの角度を把握している。制御装置１８は、回転フレーム１７の傾きの角度を随時、処理回路５０に提供する。

寝台装置３０は、スキャン対象の患者Ｐを載置して移動させ、架台装置１０の回転フレーム１７の内部に導入する装置である。寝台装置３０は、例えば、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを備える。基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向（上下方向）に移動可能に支持する筐体を含む。寝台駆動装置３２は、モータやアクチュエータを含む。寝台駆動装置３２は、患者Ｐが載置された天板３３を、上下方向（Ｙ軸方向）に移動させる。寝台駆動装置３２は、患者Ｐが載置された天板３３を、水平方向（Ｘ軸方向）に横移動させたり、Ｚ軸回りに回転移動させたりしてもよい。寝台駆動装置３２は、患者Ｐが載置された天板３３を、支持フレーム３４に沿って、天板３３の長手方向（Ｚ軸方向）に移動させてもよい。ただし、Ｘ線ＣＴ装置１は、架台移動型のＸ線ＣＴ装置である。このため、寝台駆動装置３２が天板３３を長手方向に移動させる移動量は、制御装置１８が架台装置１０を水平方向に最大に移動させた場合でも回転フレーム１７の内部に導入されていない患者Ｐの一部を回転フレーム１７の内部に導入させる、つまり、架台装置１０の水平移動量を補う分の移動量である。架台装置１０がＺ軸方向に移動可能である場合、寝台駆動装置３２は、架台装置１０を移動させることによって回転フレーム１７が患者Ｐの周囲に来るようにしてもよい。寝台駆動装置３２は、架台装置１０と天板３３との双方を移動させる構成であってもよい。天板３３は、患者Ｐが載置される板状の部材である。Ｘ線ＣＴ装置１は、患者Ｐが立位または座位でスキャンされる方式の装置であってもよい。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１は、寝台装置３０に代えて被検体支持機構を有し、架台装置１０は、回転フレーム１７を、床面に垂直な軸方向を中心に回転させる。

コンソール装置４０は、例えば、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、ネットワーク接続回路４４と、処理回路５０とを備える。本実施形態では、コンソール装置４０は架台装置１０とは別体であるものとして説明するが、架台装置１０にコンソール装置４０の各構成要素の一部または全部が含まれてもよい。

メモリ４１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）、光ディスクなどにより実現される。メモリ４１は、例えば、ＤＡＳ１６により出力された検出データ、検出データに基づいて生成される投影データや、再構成画像、ＣＴ画像などのデータを記憶する。これらのデータは、メモリ４１ではなく（あるいはメモリ４１に加えて）、Ｘ線ＣＴ装置１が通信可能な外部メモリに記憶されてもよい。外部メモリは、例えば、外部メモリを管理するクラウドサーバが読み書きの要求を受け付けることで、クラウドサーバによって制御されるものである。外部メモリは、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）と称されるシステムにより実現されてもよい。ＰＡＣＳとは、各種画像診断装置によって撮影された画像などを体系的に記憶する医用画像管理システムである。

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５０によって生成された再構成画像やＣＴ画像などの画像や、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者（医師や技師など）による各種操作を受け付けるＧＵＩ（Graphical User Interface）画像などを表示する。ディスプレイ４２は、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display：ＬＣＤ）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどである。ディスプレイ４２は、架台装置１０に設けられてもよい。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の本体部と無線通信可能な表示装置（例えば、タブレット端末）であってもよい。

入力インターフェース４３は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者による各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作の内容を示す電気信号を処理回路５０に出力する。例えば、入力インターフェース４３は、検出データを収集する際の収集条件、投影データを生成する際の生成条件、再構成画像を再構成する際の再構成条件、再構成画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件などの入力操作を受け付ける。入力インターフェース４３は、例えば、マウスやキーボード、タッチパネル、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、カメラ、赤外線センサ、マイクなどにより実現される。入力インターフェース４３は、一部の入力操作を受け付ける機能（特に、架台装置１０の筐体の水平移動させる機能）が操作スイッチなどとして架台装置１０に設けられてもよい。入力インターフェース４３は、コンソール装置４０の本体部と無線通信可能な表示装置（例えば、タブレット端末）により実現されてもよい。本明細書において入力インターフェース４３は、マウスやキーボードなど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、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、この電気信号を制御回路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の例に含まれる。

ネットワーク接続回路４４は、例えば、プリント回路基板を有するネットワークカード、あるいは無線通信モジュールなどを含む。ネットワーク接続回路４４は、接続する対象のネットワークの形態に応じた情報通信用プロトコルを実装する。ネットワークは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、セルラー網、専用回線などを含む。ネットワーク接続回路４４は、例えば、上述したＰＡＣＳなどにより実現される外部メモリとコンソール装置４０との接続を実現する。

処理回路５０は、Ｘ線ＣＴ装置１の全体の動作を制御する。処理回路５０は、例えば、システム制御機能５１、前処理機能５２、再構成処理機能５３、画像処理機能５４、表示制御機能５５などを実行する。処理回路５０は、例えば、ハードウェアプロセッサがメモリ４１に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより、これらの機能を実現するものである。

ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、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）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））などの回路（circuitry）を意味する。メモリ４１にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェア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。この場合、ハードウェア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。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。複数の構成要素を１つの専用のＬＳＩに組み込んで各機能を実現するようにしてもよい。ここで、プログラム（ソフトウェア）は、予めＲＯＭやＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスクドライブなどの記憶装置を構成する記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がコンソール装置４０に備えるドライブ装置に装着されることで、コンソール装置４０に備える記憶装置にインストールされてもよい。プログラム（ソフトウェア）は、他のコンピュータ装置からネットワーク接続回路４４が接続するネットワークを介して予めダウンロードされて、コンソール装置４０に備える記憶装置にインストールされてもよい。コンソール装置４０に備える記憶装置にインストールされたプログラム（ソフトウェア）は、制御装置１８が備える処理回路に転送されて実行されてもよい。

コンソール装置４０または処理回路５０が備える各構成要素は、分散化されて複数のハードウェアにより実現されてもよい。処理回路５０は、コンソール装置４０が備える構成ではなく、コンソール装置４０と通信可能な処理装置によって実現されてもよい。処理装置は、例えば、一つのＸ線ＣＴ装置と接続されたワークステーション、あるいは複数のＸ線ＣＴ装置に接続され、以下に説明する処理回路５０と同等の処理を一括して実行する装置（例えば、クラウドサーバ）である。すわなち、本実施形態の構成を、Ｘ線ＣＴ装置と、他の処理装置とがネットワークを介して接続されたＸ線ＣＴ検査システム（医用診断システム）として実現することも可能である。

システム制御機能５１は、例えば、入力インターフェース４３が受け付けた入力操作に基づいて、処理回路５０の各種機能を制御する。例えば、システム制御機能５１は、Ｘ線高電圧装置１４、ＤＡＳ１６、制御装置１８、および寝台駆動装置３２を制御することで、架台装置１０における検出データの収集処理などを実行する。

前処理機能５２は、ＤＡＳ１６により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などの前処理を行って投影データを生成し、生成した投影データをメモリ４１に記憶させる。

再構成処理機能５３は、前処理機能５２により生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法などによる所定の再構成処理を行って再構成画像を生成し、生成した再構成画像をメモリ４１に記憶させる。

画像処理機能５４は、入力インターフェース４３が受け付けた入力操作に基づいて、再構成画像を公知の方法により、三次元画像（ＣＴ画像）や任意断面の断面画像に変換する。三次元画像への変換は、前処理機能５２によって行われてもよい。断面画像は、例えば、矢状断面画像（ｓａｇｉｔｔａｌ画像）、冠状断面画像（ｃｏｒｏｎａｌ画像）、水平断面画像（ａｘｉａｌ画像）である。矢状断面画像は、患者Ｐを左右の二つに前後方向に分ける断面、言い換えれば、患者Ｐを真横から見た断面（図１に示したＹ軸およびＺ軸の２軸方向に構成されるＹ－Ｚ断面）の画像である。冠状断面画像は、患者Ｐを前側（胸側）と後ろ側（背中側）との二つに左右方向に分ける断面（前額断面）、言い換えれば、患者Ｐを真正面あるいは真後ろから見た断面（図１に示したＸ軸およびＺ軸の２軸方向に構成されるＸ－Ｚ断面）の画像である。水平断面画像は、患者Ｐを上側（頭側）と下側（足側）との二つに左右方向に分ける断面（軸位断面）、言い換えれば、患者Ｐを頭側から見下ろす、あるいは、患者Ｐを足側から見上げるように見た断面（図１に示したＸ軸およびＹ軸の２軸方向に構成されるＸ－Ｙ断面）の画像である。

さらに、画像処理機能５４は、Ｘ線ＣＴ装置１において今回撮影した画像が、ＣＴ検査の実施者（医師や技師など）による患者Ｐの検査や診断に好適な画像であるか否かを判定する。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１によって患者Ｐの肺野を撮影して、肺炎の診断を行う場合、画像処理機能５４は、撮影された画像（より具体的には、変換したＣＴ画像や断面画像）が、患者Ｐの呼吸が診断に適した最大の吸気状態であるときに撮影された画像であるか否かを判定する。画像処理機能５４は、判定した結果に基づいて今回撮影したＣＴ画像や断面画像の補正を行ったり、今回撮影したＣＴ画像や断面画像が診断に適した画像であるか否かをＣＴ検査の実施者に報知したりする。画像処理機能５４におけるこの機能の詳細については後述する。画像処理機能５４は、「医用画像処理装置」の一例である。

表示制御機能５５は、ディスプレイ４２の表示態様を制御する。例えば、表示制御機能５５は、ディスプレイ４２を制御して、処理回路５０によって生成された再構成画像や、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者による各種操作を受け付けるＧＵＩ画像などを表示させる。表示制御機能５５は、画像処理機能５４が判定した結果をＣＴ検査の実施者に報知する場合、報知する情報を表す報知画像をディスプレイ４２に表示させたり、例えば、不図示のランプやＬＥＤなどの報知装置による報知機能を制御したりしてもよい。

次に、画像処理機能５４を実現するための構成および動作について説明する。図２は、実施形態に係る医用画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。画像処理機能５４は、例えば、取得機能５４２と、特定機能５４４と、推定機能５４６と、処理機能５４８とを備える。特定機能５４４は、例えば、抽出機能５４４２と、計測機能５４４４とを備える。図２には、画像処理機能５４において、今回撮影した画像に対してＣＴ検査に好適な画像であるか否かの判定を行う機能を実行する構成の一例を示している。以下の説明においては、Ｘ線ＣＴ装置１によって患者Ｐの肺野を撮影した画像が、肺炎の診断に適した画像であるか否かを判定するものとする。そして、肺炎の診断に適した画像とは、患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態であるときに撮影された画像であるものとする。

取得機能５４２は、画像処理機能５４において変換した患者ＰのＣＴ画像や断面画像を取得する。取得機能５４２は、取得したＣＴ画像に基づいて、特定機能５４４や推定機能５４６における機能の実行に適した断面画像に変換してもよい。取得機能５４２は、再構成処理機能５３が生成してメモリ４１に記憶させた患者Ｐの再構成画像を取得して、特定機能５４４や推定機能５４６における機能の実行に適した患者ＰのＣＴ画像や断面画像に変換してもよい。

特定機能５４４は、取得機能５４２によって取得したＣＴ画像や断面画像（以下、ＣＴ画像と断面画像とを区別しない場合には「医用画像」という）に写された患者Ｐの胸郭を構成する解剖学的な部位を特定する。胸郭を構成する解剖学的部位は、胸郭を構成する構造物のうち、患者Ｐの呼吸が呼気状態であるか吸気状態であるかによって、幾何学的な形状、または相対的な位置関係が変わる部位である。特定機能５４４は、特定した胸郭を構成する解剖学的部位に基づいて、推定機能５４６における機能の実行に必要な指標を求める。

抽出機能５４４２は、医用画像から、患者Ｐの胸郭を構成する構造物を抽出する。抽出機能５４４２によって抽出する胸郭を構成する構造物は、例えば、患者Ｐの脊椎（胸椎）、肋骨、胸骨、肺野下辺（横隔膜）、肋間筋などである。抽出機能５４４２における構造物の抽出方法は、いかなる方法であってもよい。抽出機能５４４２は、例えば、閾値法や、アナトミカルモデルとの対応、アナトミカルランドマークを基点とした領域拡張法などによって、患者Ｐの骨や筋肉に対応する領域を抽出してもよい。抽出機能５４４２は、抽出した構造物に基づいて、例えば、以下に示すような、構造物の位置や形状を表す抽出情報を抽出する。

（抽出情報α）：骨に関する抽出情報：骨構造の表面の特徴点や、骨構造の芯線。
（抽出情報β）：横隔膜に関する抽出情報：横隔膜の近似曲面や、近似曲面における左右方向および前後方向の曲率、近似曲面における最上縁の位置。
（抽出情報γ）：肋間筋に関する抽出情報：肋間筋の厚さや、肋間筋における患者Ｐの体軸方向の表面形状。

計測機能５４４４は、抽出機能５４４２によって抽出された患者Ｐの胸郭を構成する構造物の抽出情報に基づいて、患者Ｐの呼吸に関係する、解剖学的に特徴的な指標を表す指標値を計測する。呼吸に関係する解剖学的に特徴的な指標とは、呼吸によって変化する肺野の収縮や拡大の仕組み（メカニズム）に関する指標である。例えば、腹式呼吸では、横隔膜が上下することによって胸郭の大きさが変わり、肺野も収縮したり拡大したりする。例えば、胸郭（胸式）呼吸では、肋間筋が収縮することによって胸郭の大きさが変わり、肺野も収縮したり拡大したりする。このとき、呼吸を行っているときの胸郭の大きさは、肋骨の上下運動と、横方向への広がりとの変化として表される。そして、呼吸の１周期（１サイクル）においては、第１～第３肋骨くらいまでは肋骨の動きが小さいものの、第７肋骨以降では肋骨の動きが大きくなる。さらに、呼吸の１周期において、横隔膜は、呼気状態のときに緩んで、大きく上（頭）の方向に引っ張られる。このような胸郭の構造物の形状や位置関係が呼吸の状態によって変化する仕組みを用いて、計測機能５４４４は、例えば、以下に示すような、呼吸をする際に特徴的な指標を定め、それぞれの指標を表す指標値を求める。

（指標ａ）：肋骨の成す角度に関する指標。
（指標ｂ）：それぞれの肋骨の間の距離に関する指標。
（指標ｃ）：胸骨の成す角度に関する指標。
（指標ｄ）：胸骨と肋骨との間の距離に関する指標。
（指標ｅ）：横隔膜の上縁位置と胸骨との間の距離に関する指標。
（指標ｆ）：横隔膜の曲率に関する指標。
（指標ｇ）：肋間筋の厚さに関する指標。
（指標ｈ）：肋間筋の凹凸形状に関する指標。

推定機能５４６は、特定機能５４４によって求めた指標を表す指標値に基づいて、例えば、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸状態を推定する。呼吸状態は、患者Ｐの呼吸位相や、患者Ｐの呼吸が呼気状態であったか、吸気状態であったかを表すものである。推定機能５４６は、推定した呼吸位相に基づいて、例えば、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が呼気状態であったか、吸気状態であったかを表す呼吸状態を判定してもよい。この場合、推定機能５４６は、例えば、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態であった場合に、吸気状態であると判定する。

処理機能５４８は、推定機能５４６によって推定した呼吸状態に基づいて、医用画像が、患者Ｐの検査や診断に好適な画像（例えば、最大の吸気状態のときに撮影された画像）であるか否か判定し、判定した結果に応じた処理を行う。判定した結果に応じた処理において、処理機能５４８は、例えば、医用画像の画素（ボクセル）の画素値（ＣＴ値）を、最大の吸気状態のときの値に等価な値に補正する処理を行う、あるいは、最大の吸気状態のときに撮影された画像であるか否かをＣＴ検査の実施者に報知する処理を行う。

次に、画像処理機能５４が備えるそれぞれの機能において実行する処理の一例について説明する。まず、抽出機能５４４２が抽出情報を抽出するための処理の一例について説明する。

［（抽出情報α）：骨に関する抽出情報］
図３は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える抽出機能５４４２によって骨に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図である。図３の（ａ）には、Ｘ線ＣＴ装置１において撮影した患者Ｐの医用画像の一例を示し、図３の（ｂ）には、抽出機能５４４２が抽出する患者Ｐの骨に関する情報の一例を示している。

抽出機能５４４２は、図３の（ａ）に示したような医用画像から、胸郭を構成する肋骨や、脊椎（胸椎）、胸骨などの骨構造を抽出し、抽出した骨構造から、骨の表面の特徴点や骨の中心部分を結んだ芯線などの抽出情報を抽出する。図３の（ｂ）には、抽出機能５４４２が、抽出した胸椎の中心部分を結んだ胸椎芯線ＷＴを抽出情報として抽出した場合を示している。図３の（ｂ）には、抽出機能５４４２が、抽出したそれぞれの肋骨の中心部分を結んだ肋骨芯線ＷＲを抽出情報として抽出した場合を示している。抽出機能５４４２は、例えば、抽出したそれぞれの肋骨芯線ＷＲの胸椎芯線ＷＴからの距離（長さ）によって、対応する肋骨を区別する。図３の（ｂ）に示した肋骨芯線ＷＲの符号の後の「－（ハイフン）」に続く数字は、肋骨の番号を表している。例えば、肋骨芯線ＷＲ－１は第１肋骨の芯線であり、肋骨芯線ＷＲ－７は第７肋骨の芯線である。図３の（ｂ）には、抽出機能５４４２が、抽出した胸骨の上側（頭側）の特徴点ＦＰ－Ｕと、胸骨の下側（足側）の特徴点ＦＰ－Ｌとのそれぞれの特徴点ＦＰを抽出情報として抽出し、さらに、特徴点ＦＰ－Ｕと特徴点ＦＰ－Ｌとを結んだ胸骨芯線ＷＳを抽出情報として抽出した場合を示している。

［（抽出情報β）：横隔膜に関する抽出情報］
図４は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える抽出機能５４４２によって横隔膜に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図である。図４の（ａ）には、Ｘ線ＣＴ装置１において撮影した患者Ｐの医用画像（冠状断面画像）の一例を示し、図４の（ｂ）には、Ｘ線ＣＴ装置１において撮影した患者Ｐの医用画像（矢状断面画像）の一例を示し、図４の（ｃ）には、患者Ｐの横隔膜の近似曲面の一例を示している。

抽出機能５４４２は、冠状断面画像と矢状断面画像とのそれぞれから、横隔膜の断面の曲線（以下、「横隔膜断面曲線」という）ＣＤを抽出し、抽出した横隔膜断面曲線ＣＤから、横隔膜の形状を近似した近似曲面を抽出情報として抽出する。このとき、抽出機能５４４２は、複数の冠状断面画像と矢状断面画像とのそれぞれから横隔膜断面曲線ＣＤを抽出して、横隔膜の近似曲面を抽出してもよい。複数の冠状断面画像および矢状断面画像は、矢状軸方向（Ｙ軸方向）あるいは冠状額軸方向（Ｘ軸方向）に、断面画像に変換する位置を変えることによって得ることができる。例えば、抽出機能５４４２は、患者Ｐの胴体の厚みの中心（つまり、Ｙ軸方向の１／２の位置）から前後方向に１／４の厚みだけ移動させた位置、つまり、患者Ｐの胴体の厚みに対して前側（胸側）から１／４、１／２、および３／４の位置の三つの冠状断面画像を得る。例えば、抽出機能５４４２は、患者Ｐの胴体の幅の中心（つまり、Ｘ軸方向の１／２の位置）から左右方向に１／４の幅だけ移動させた位置、つまり、患者Ｐの胴体の幅に対して左側（右側であってもよい）から１／４、１／２、および３／４の位置の三つの矢状断面画像を得る。三つの冠状断面画像と三つの矢状断面画像とのそれぞれは、取得機能５４２が、取得した医用画像を変換してもよいし、抽出機能５４４２が、抽出情報を抽出する際に変換してもよい。抽出機能５４４２は、得られた三つの冠状断面画像から三つのＸ軸方向の横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃを抽出し、得られた三つの矢状断面画像からそれぞれの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃに直交する三つのＹ軸方向の横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓを抽出する。その後、抽出機能５４４２は、抽出したそれぞれの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃと横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓとに基づいて、横隔膜の表面を近似した近似曲面を求めることによって、横隔膜の近似曲面を抽出する。図４の（ａ）には、冠状断面画像から横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ（例えば、横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ１）を抽出情報として抽出した場合を示している。図４の（ｂ）には、矢状断面画像から横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ（例えば、横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ１）を抽出情報として抽出した場合を示している。図４の（ｃ）には、三つの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ（横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ１～Ｃ３）と、三つの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ（横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ１～Ｓ３）とに基づいて近似した横隔膜の曲面（以下、「横隔膜近似曲面」という）ＡＳＤを抽出情報として抽出した場合を示している。

抽出機能５４４２は、抽出した横隔膜断面曲線ＣＤや横隔膜近似曲面ＡＳＤに基づいて、横隔膜の左右方向（Ｘ軸方向）および前後方向（Ｙ軸方向）の曲率や、横隔膜の最上縁の位置を抽出情報として抽出してもよい。最上縁の位置は、患者Ｐの頭側（上側）に最も近い位置、言い換えれば、横隔膜が最も膨らんでいる位置である。

抽出機能５４４２は、冠状断面画像や矢状断面画像に写されている患者Ｐの横隔膜が不鮮明である場合、横隔膜の代わりに、例えば、患者Ｐの肺野と肝臓との境界の位置を用いて、横隔膜近似曲面ＡＳＤと等価な近似曲面を抽出してもよい。この場合の抽出機能５４４２における抽出の処理や近似曲面を求める処理は、上述した横隔膜近似曲面ＡＳＤを抽出する場合の処理と等価なものになるようにすればよい。

［（抽出情報γ）：肋間筋に関する抽出情報］
図５は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える抽出機能５４４２によって肋間筋に関する抽出情報を抽出する一例を模式的に示す図である。図５の（ａ）には、Ｘ線ＣＴ装置１において撮影した患者Ｐの医用画像（冠状断面画像）の一例を示し、図５の（ｂ）には、患者Ｐの呼吸に伴って変化する肋間筋ＩＭの形状の一例を示している。

抽出機能５４４２は、冠状断面画像からそれぞれの肋骨の間の肋間筋ＩＭを抽出し、抽出した肋間筋ＩＭの厚さや、肋間筋ＩＭの体軸方向の表面形状を抽出情報として抽出する。肋間筋ＩＭの厚さは、肋間筋ＩＭの中央の位置（つまり、上下に隣接する二つの肋骨の間の距離の半分の位置）の厚さと、上側および下側の位置（つまり、上下に隣接する二つの肋骨の近傍の位置）の厚さである。肋間筋ＩＭの体軸方向の表面形状は、上下に隣接する二つの肋骨と直交する側の端部の凹凸の状態である。図５の（ａ）には、冠状断面画像においてそれぞれの肋骨の間に存在する肋間筋ＩＭの一例を示している。図５の（ｂ－１）には、第９肋骨と第１０肋骨との間に存在する肋間筋ＩＭ（図５の（ａ）において二点鎖線で囲んだ領域Ｖｂ内に存在する肋間筋ＩＭ）における厚さ（以下、「肋間筋厚さ」という）ＴＩＭを抽出情報として抽出した場合を示し、図５の（ｂ－１）には、同じ肋間筋ＩＭにおける表面形状（以下、「肋間筋表面形状」という）ＳＩＭを抽出情報として抽出した場合を示している。

上述したような処理を行うことによって、抽出機能５４４２は、医用画像から抽出した患者Ｐの胸郭を構成する構造物に基づいて、それぞれの抽出情報を抽出する。

次に、計測機能５４４４が、抽出機能５４４２による処理によって抽出した抽出情報に基づいて、患者Ｐの呼吸に関係する指標を計測するための処理の一例について説明する。

［（指標ａ）：肋骨の成す角度に関する指標］
図６は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える計測機能５４４４によって肋骨の成す角度に関する指標を計測する一例を模式的に示す図である。図６には、Ｘ線ＣＴ装置１において撮影した患者Ｐの矢状断面画像において、肋骨の成す角度を計測する場合の一例を示している。

計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した胸椎芯線ＷＴと肋骨芯線ＷＲとに基づいて、それぞれの肋骨の成す角度を計測する。より具体的には、計測機能５４４４は、胸椎芯線ＷＴと肋骨芯線ＷＲとのそれぞれをベクトルで表し、胸椎芯線ＷＴのベクトル（以下、「胸椎ベクトルＶＴ」という）と、胸椎芯線ＷＴのベクトル（以下、「肋骨ベクトルＶＲ」という）とが交差する角度を、肋骨の成す角度（以下、「肋骨角度」という）Ａとして計測する。図６には、肋骨が胸椎に接続している区画において、胸椎ベクトルＶＴと第６肋骨の肋骨ベクトルＶＲ－６とが交差する角度を、第６肋骨角度Ａ－６として計測した場合の一例を示している。同様に、図６には、第８肋骨角度Ａ－８、第９肋骨角度Ａ－９、および第１０肋骨角度Ａ－１０のそれぞれの肋骨角度Ａを計測した場合の一例を示している。図６においても、肋骨ベクトルＶＲあるいは肋骨角度Ａの符号の後の「－（ハイフン）」に続く数字は、肋骨の番号を表している。

図７は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える計測機能５４４４が肋骨の成す角度に関する指標を計測するための肋骨のベクトルの一例を模式的に示す図である。図７には、比較のため、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合と吸気状態である場合における肋骨ベクトルＶＲの一例を示している。図７の（ａ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図７の（ｂ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の矢状断面画像の一例を示し、図７の（ｃ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図７の（ｄ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の矢状断面画像の一例を示している。さらに、図７の（ｂ）および図７の（ｄ）には、それぞれの肋骨における肋骨ベクトルＶＲの一例を示している。図７の（ｂ）および図７の（ｄ）において、肋骨ベクトルＶＲの符号の後の「－（ハイフン）」に続く数字は肋骨の番号を表し、その後の「ｅ」は呼気状態であることを表し、「ｉ」は吸気状態であることを表している。例えば、肋骨ベクトルＶＲ－１ｅは、呼吸が呼気状態である場合における第１肋骨のベクトルであり、肋骨ベクトルＶＲ－１ｉは、呼吸が吸気状態である場合における第１肋骨のベクトルである。例えば、図７の（ｂ）に示した肋骨ベクトルＶＲ－９ｅと、図７の（ｄ）に示した肋骨ベクトルＶＲ－９ｉとのそれぞれのベクトルの向きを比べることによって、上述したように、呼吸を行っているときの胸郭の大きさは、肋骨の上下運動と横方向への広がりとの変化として表され、呼吸の１周期においては第７肋骨以降で肋骨の動きが大きくなることがわかる。

計測機能５４４４は、患者Ｐの体軸（Ｚ軸）方向のベクトルを胸椎ベクトルＶＴとし、この胸椎ベクトルＶＴとそれぞれの肋骨ベクトルＶＲとが交差する角度を、それぞれの肋骨角度Ａとして計測してもよい。肋骨芯線ＷＲの曲率が高い区画では、計測機能５４４４は、患者Ｐの体軸方向のベクトルを胸椎ベクトルＶＴとし、肋骨芯線ＷＲの接線方向のベクトルを肋骨ベクトルＶＲとして、この胸椎ベクトルＶＴとそれぞれの肋骨ベクトルＶＲとが交差する角度を、それぞれの肋骨角度Ａとして計測してもよい。計測機能５４４４は、患者Ｐの体軸方向のベクトルを胸椎ベクトルＶＴとし、肋骨芯線ＷＲを矢状断面の方向（Ｘ軸方向）に投影したベクトルを肋骨ベクトルＶＲとして、この胸椎ベクトルＶＴとそれぞれの肋骨ベクトルＶＲとが交差する角度を、それぞれの肋骨角度Ａとして計測してもよい。

［（指標ｂ）：それぞれの肋骨の間の距離に関する指標］
図８は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える計測機能５４４４によって肋骨の間の距離に関する指標を計測する一例を模式的に示す図である。図８には、比較のため、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合と吸気状態である場合におけるそれぞれの肋骨の間の距離（以下、「肋骨間距離ＤＲ」という）の一例を示している。図８の（ａ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図８の（ｂ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の矢状断面画像の一例を示し、図８の（ｃ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図８の（ｄ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の矢状断面画像の一例を示している。

計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した肋骨芯線ＷＲに基づいて、それぞれの肋骨の間の距離を計測する。より具体的には、計測機能５４４４は、上下に隣接する二つの肋骨の肋骨芯線ＷＲ同士の二点間の距離を、肋骨間距離ＤＲとして計測する。計測機能５４４４が肋骨間距離ＤＲを計測する二点は、肋骨が胸椎に接続している位置から等距離にあるそれぞれの肋骨芯線ＷＲ上の点である。図８の（ｂ）および図８の（ｄ）には、それぞれの肋骨が胸椎に接続している位置から等距離にある二点間の距離を、それぞれの肋骨間の肋骨間距離ＤＲとして計測した場合の一例を示している。図８の（ｂ）および図８の（ｄ）において、肋骨間距離ＤＲの符号の後の「－（ハイフン）」に続く数字は距離を計測する二つの肋骨の番号を「＿（アンダーバー）」を挟んで表し、その後の「ｅ」は呼気状態であることを表し、「ｉ」は吸気状態であることを表している。例えば、肋骨間距離ＤＲ－１＿２ｅは、呼吸が呼気状態である場合における第１肋骨と第２肋骨との間の距離であり、肋骨間距離ＤＲ－１＿２ｉは、呼吸が吸気状態である場合における第１肋骨と第２肋骨との間の距離である。例えば、図８の（ｂ）に示した肋骨間距離ＤＲ－８＿９ｅと、図８の（ｄ）に示した肋骨間距離ＤＲ－８＿９ｉとのそれぞれの肋骨間距離ＤＲの長さを比べることによって、上述したように、呼吸を行っているときの胸郭の大きさは、肋骨の上下運動と横方向への広がりとの変化として表され、呼吸の１周期においては第７肋骨以降で肋骨の動きが大きくなることがわかる。

計測機能５４４４は、肋骨が胸椎に接続している位置から、ある単位距離ごとの等距離にある複数の二点間の距離（つまり、同じ肋骨芯線ＷＲ上でＹ軸方向に異なる複数箇所の距離）を、複数の肋骨間距離ＤＲとして計測してもよい。計測機能５４４４は、患者Ｐの胴体の厚み方向（Ｘ軸方向）に、ある単位距離ずつ移動させた冠状断面画像同士で二点間の距離（つまり、Ｘ軸方向に異なる複数箇所で、上下に隣接する二つの肋骨間の距離）を、複数の肋骨間距離ＤＲとして計測してもよい。計測機能５４４４は、肋骨芯線ＷＲを矢状断面の方向（Ｘ軸方向）に投影し、この投影した肋骨芯線ＷＲにおいて横軸方向（Ｙ軸方向）に等距離、あるいは肋骨と胸椎とが接続している位置から等距離にある二点間の距離（複数の二点間の距離であってもよい）を、肋骨間距離ＤＲとして計測してもよい。計測機能５４４４は、それぞれの肋骨芯線ＷＲにおいて胸椎と接続していない側の端部の位置（つまり、肋骨芯線ＷＲにおける最大の距離の位置）で、上下に隣接する二つの肋骨間の距離を肋骨間距離ＤＲとして計測してもよい。

［（指標ｃ）：胸骨の成す角度に関する指標］
図９は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える計測機能５４４４によって胸骨の成す角度に関する指標を計測する一例を模式的に示す図である。図９には、比較のため、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合と吸気状態である場合におけるそれぞれの胸骨の成す角度の一例を示している。図９の（ａ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図９の（ｂ）には、患者Ｐの呼吸が呼気状態である場合の矢状断面画像の一例を示し、図９の（ｃ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の冠状断面画像の一例を示し、図９の（ｄ）には、患者Ｐの呼吸が吸気状態である場合の矢状断面画像の一例を示している。そして、図９の（ａ）および図９の（ｃ）には、胸骨芯線ＷＳの一例を示している。

計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した胸骨芯線ＷＳに基づいて、胸骨の成す角度を計測する。より具体的には、計測機能５４４４は、胸骨芯線ＷＳをベクトルで表し、胸骨の上側（頭側）（つまり、特徴点ＦＰ－Ｕ側）で、胸骨芯線ＷＳのベクトル（以下、「胸骨ベクトルＶＳ」という）と、患者Ｐの体軸（Ｚ軸）方向のベクトルとが交差する角度を、胸骨の成す角度として計測する。図９の（ｂ）および図９の（ｄ）には、胸骨において特徴点ＦＰ－Ｕを起点とした胸骨ベクトルＶＳの一例を示している。図９の（ｂ）および図９の（ｄ）において、胸骨ベクトルＶＳの符号の後の「ｅ」は呼気状態であることを表し、「ｉ」は吸気状態であることを表している。例えば、図９の（ｂ）に示した胸骨ベクトルＶＳｅと、図９の（ｄ）に示した胸骨ベクトルＶＳｉとのそれぞれの角度を比べることによって、上述したように、呼吸を行っているときの胸郭の大きさは、肋骨の上下運動と横方向への広がりとの変化として表されることがわかる。

［（指標ｄ）：胸骨と肋骨との間の距離に関する指標］
計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出したそれぞれの肋骨芯線ＷＲにおける胸骨に最も近い点から胸椎芯線ＷＴに下ろした垂線の交わる点と、その点から矢状軸方向（Ｙ軸方向）で最も遠い位置にある肋骨芯線ＷＲ上の点との距離を、胸骨と肋骨との間の距離として計測する。

［（指標ｅ）：横隔膜の上縁位置と胸骨との間の距離に関する指標］
計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した横隔膜近似曲面ＡＳＤ（横隔膜断面曲線ＣＤであってもよい）によって表される横隔膜の最上縁の位置（つまり、横隔膜が最も膨らんでいる位置）と、胸骨との間の距離（例えば、胸椎芯線ＷＴにおける患者Ｐの頭側（上側）の端部との間の距離）を、横隔膜の上縁位置と胸骨との間の距離として計測する。

［（指標ｆ）：横隔膜の曲率に関する指標］
計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した横隔膜近似曲面ＡＳＤによって表される横隔膜の曲率や曲率半径を、横隔膜の曲率として計測する。計測機能５４４４は、横隔膜断面曲線ＣＤ、より具体的には、それぞれの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ、あるいはそれぞれの横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ（図４参照）の曲率や曲率半径を、横隔膜の曲率として計測してもよい。抽出機能５４４２が横隔膜の左右方向（Ｘ軸方向）および前後方向（Ｙ軸方向）の曲率を抽出情報として抽出している場合、計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出した抽出情報を用いて横隔膜の曲率として計測してもよい。抽出機能５４４２は、抽出機能５４４２が抽出した横隔膜近似曲面ＡＳＤの凹凸形状に関する指標を計測してもよい。凹凸形状に関する指標は、例えば、横隔膜の左右方向（Ｘ軸方向）で、左右の二箇所が膨らんでいる（逆にいえば、中央部分が凹んでいる）か否かを表すものである。計測機能５４４４は、冠状断面画像や矢状断面画像に写されている患者Ｐの横隔膜が不鮮明であり、抽出機能５４４２が、例えば、患者Ｐの肺野と肝臓との境界の位置を横隔膜近似曲面ＡＳＤと等価な近似曲面として抽出している場合には、この近似曲面の曲率や曲率半径を、横隔膜の曲率として計測してもよい。

［（指標ｇ）：肋間筋の厚さに関する指標］
計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出したそれぞれの肋間筋ＩＭの肋間筋厚さＴＩＭを、肋間筋の厚さとして計測する。

［（指標ｈ）：肋間筋の凹凸形状に関する指標］
計測機能５４４４は、抽出機能５４４２が抽出したそれぞれの肋間筋ＩＭの肋間筋表面形状ＳＩＭを、肋間筋の凹凸形状として計測する。計測機能５４４４は、肋間筋表面形状ＳＩＭ（肋間筋厚さＴＩＭを含めてもよい）に基づいて、肋間筋ＩＭの体軸方向の凹凸度合いを求め、求めた凹凸度合いを肋間筋の凹凸形状として計測してもよい。

次に、推定機能５４６が、特定機能５４４による処理によって計測された指標（指標値）に基づいて、患者Ｐの呼吸状態を推定するための処理の一例について説明する。まず、推定機能５４６が、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態であったか否かを推定する場合の処理の一例について説明する。

上述したように、呼吸を行っているときの胸郭の大きさは、肋骨の上下運動と横方向への広がりとの変化として表され、呼吸の１周期においては第７肋骨以降で肋骨の動きが大きくなる。さらに、呼吸の１周期において、横隔膜は、呼気状態のときに緩んで、大きく上（頭）の方向に引っ張られる。つまり、横隔膜の矢状軸方向（Ｙ軸方向）の曲率は、呼気状態のときに、前側（胸側）が高くなる。推定機能５４６は、特定機能５４４によって計測された指標値を、呼吸によって胸郭の形状が変化する仕組み（メカニズム）と比較することによって、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が吸気状態であったか否かを推定する。このため、推定機能５４６は、患者Ｐの呼吸が吸気状態であると推定するための以下に示すような条件を設定し、特定機能５４４によって計測された指標値を、設定した条件に基づいて推定する。より具体的には、推定機能５４６は、特定機能５４４によって計測された指標値が、設定した条件を満たすか否かを判定する。推定機能５４６は、特定機能５４４によって計測された指標値が設定したいずれかの条件を満たさない場合には、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が吸気状態ではないと推定する。

（条件１）：肋骨の成す角度に関する指標が表す、第１肋骨と、第８肋骨と、第１２肋骨とのそれぞれの肋骨の成す最大の角度の差が、予め定めた角度の閾値以下である。例えば、第１肋骨の成す最大の角度と第８肋骨の成す最大の角度のとの差が「８°」以下であり、第８肋骨の成す最大の角度と第１２肋骨の成す最大の角度のとの差が「１２°」以下である。

（条件２）：肋骨の成す角度に関する指標が表す、上下に隣接する二つの肋骨の成す角度の差が、予め定めた角度の閾値（例えば、１°）以下である。

（条件３）：それぞれの肋骨の間の距離に関する指標が表す、第７肋骨と第８肋骨との間の距離、および第１１肋骨と第１２肋骨との間の距離が、予め定めた距離の閾値以下である。例えば、第７肋骨と第８肋骨との間の最大の距離が、第７肋骨と第８肋骨とのそれぞれが胸椎に接続している位置の距離に対して１．２倍以下であり、第１１肋骨と第１２肋骨との間の最大の距離が、第１１肋骨と第１２肋骨とのそれぞれが胸椎に接続している位置の距離に対して１．４倍以下である。

（条件４）：横隔膜の曲率に関する指標が表す、横隔膜の前後方向（Ｙ軸方向）の横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓの曲率半径が、予め定めた半径の閾値（例えば、半径Ｒ＝５）以上である。

（条件５）：横隔膜の曲率に関する指標が表す、横隔膜の上縁位置の左右方向（Ｘ軸方向）の横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃにおいて、最も高い（膨らんでいる）箇所と最も低い（凹んでいる）箇所との体軸方向の差が、予め定めた距離の閾値（例えば、１５ｍｍ）以下である。例えば、図４に示した一例では、横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｃ１において、横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ１と直交する箇所と、横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ２または／および横隔膜断面曲線ＣＤ－Ｓ３と直交する箇所との体軸方向の差が、１５ｍｍ以下である。例えば、横隔膜の凹凸形状に関する指標が、横隔膜が左右の二箇所が膨らんでいることを表している場合、凹んでいる中央部分との差が１５ｍｍ以下であることであってもよい。

（条件６）：肋間筋の厚さに関する指標が表す、第７肋骨以降のそれぞれの肋間筋ＩＭにおいて、中央の位置の肋間筋厚さＴＩＭが、上側および下側の位置の肋間筋厚さＴＩＭとほぼ変わらない、あるいは上側および下側の位置の肋間筋厚さＴＩＭに比べて厚い。第７肋骨以降の肋間筋ＩＭは、第７肋骨と第８肋骨の間の肋間筋ＩＭと、第８肋骨と第９肋骨の間の肋間筋ＩＭと、第９肋骨と第１０肋骨の間の肋間筋ＩＭと、第１０肋骨と第１１肋骨の間の肋間筋ＩＭと、第１１肋骨と第１２肋骨の間の肋間筋ＩＭとのそれぞれである。

（条件７）：肋間筋の凹凸形状に関する指標が表す、それぞれの肋間筋ＩＭの凹凸形状が、体軸方向に対し横に膨らんだ曲面（凸形状）となっている。

推定機能５４６は、今回撮影した医用画像から計測したそれぞれの指標値を、設定したそれぞれの条件と照らし合わせることにより、計測した指標値が条件を全て満たす場合に、今回撮影した医用画像がＣＴ検査に好適な患者Ｐの吸気状態の画像であると推定する。

上記に示した条件はあくまで一例であり、指標値に基づいて医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態であったか否かを推定することができる条件であれば、いかなる条件を設定して推定を行ってもよい。つまり、上記に示した条件に加えて、または代えて、異なる条件を設定してもよい。例えば、それぞれの条件を満たしているか否かを推定するための閾値を、患者Ｐが大人であるか子供であるか、男性であるか女性であるかなどを含め、患者Ｐの体格に関連する条件に基づいて変更してもよい。この場合、それぞれの条件における閾値は、ＣＴ検査の実施者（医師や技師など）が、入力インターフェース４３を操作することによって閾値自体を入力してもよいし、予め用意されている閾値の中から選択するようにしてもよい。閾値の選択は、例えば、予め用意されている閾値の組み合わせの中からＣＴ検査の実施者が選択するようにしてもよいし、ＣＴ検査時に入力インターフェース４３によって入力された患者Ｐの体格（身長や体重、性別、大人／子供など）に基づいて自動で選択するようにしてもよい。閾値の自動選択は、例えば、予め用意されている体格ごとの閾値の組み合わせの中から入力された患者Ｐの体格に応じたものを選択するようにしてもよいし、基準の閾値に対して患者Ｐの体格に応じた比率を掛けて生成した閾値を選択するようにしてもよい。

次に、推定機能５４６が、今回撮影した医用画像から計測したそれぞれの指標値に基づいて、患者Ｐの呼吸位相を推定する場合の処理、つまり、今回撮影した医用画像が患者Ｐの呼吸周期（呼吸サイクル）のいずれのタイミングであったかを推定する場合の処理の一例について説明する。

ところで、患者Ｐの呼吸サイクルは、一つの医用画像からでは正確に推定することができない。このため、医用画像処理装置（画像処理機能５４）において患者Ｐの呼吸位相を推定する第１の構成は、少なくとも呼吸の１周期（１サイクル）のそれぞれのタイミングにおいて事前に計測した指標値が、データベースとして、例えば、メモリ４１や、ＰＡＣＳなどのＸ線ＣＴ装置１が通信可能な外部メモリに記憶されている構成である。第１の構成の画像処理機能５４において、推定機能５４６は、今回撮影した医用画像から特定機能５４４によって計測された指標値と、予め記憶されているデータベースの指標値とを比較することによって、今回撮影した医用画像が患者Ｐの呼吸位相におけるいずれのタイミングであるかを推定する。この場合、推定機能５４６は、特定機能５４４によって計測された指標値との差が最も少ないデータベースの指標値を検索し、検索した指標値に対応するタイミングを、今回撮影した医用画像が患者Ｐの呼吸位相のタイミングであるものとする。

医用画像処理装置（画像処理機能５４）において患者Ｐの呼吸位相を推定する第２の構成は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）による類似する呼吸位相の検索機能を用いる構成である。第２の構成の画像処理機能５４では、指標値が入力されたときに、入力された指標値が呼吸の１周期（１サイクル）におけるいずれのタイミングのものであるかの判定結果を出力するように学習された学習済みモデルを生成する。学習済みモデルは、以前に被検体（患者Ｐとは異なる患者を含む）に対してＣＴ検査を行った際に収集した収集データに基づく指標値と、この指標値が呼吸の１周期（１サイクル）におけるいずれのタイミングのものであるかの判定結果との関係を、例えば、ＡＩによる機能を用いて学習することで生成されたものである。学習済みモデルは、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＤＮＮ（Deep Neural Network）などの技術を用いて、指標値が入力されると、入力された指標値に対応する呼吸位相のタイミングを判定結果として出力するように学習された学習済みモデルであってもよい。ＣＮＮは、畳み込み（Convolution）層やプーリング（Pooling）層などのいくつかの層が繋がれたニューラルネットワークである。ＤＮＮは、任意の形態の層が多層に連結されたニューラルネットワークである。この場合、学習済みモデルは、例えば、不図示の演算装置などよる機械学習モデルを用いた機械学習によって生成される。機械学習モデルは、例えば、ＣＮＮやＤＮＮなどの形態を有し、暫定的にパラメータが設定されたモデルである。

次に、処理機能５４８が、推定機能５４６による処理の結果に基づいて実施する処理の一例について説明する。まず、処理機能５４８が、推定機能５４６によって推定された、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態であったか否かの推定結果をＣＴ検査の実施者に報知する処理の一例について説明する。

処理機能５４８は、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態ではないと推定機能５４６によって推定された場合、表示制御機能５５が備える機能を制御することによって、今回撮影した医用画像が診断に適した画像ではないことをＣＴ検査の実施者に報知する。例えば、処理機能５４８は、診断に適した画像ではないことを表すために医用画像に重畳させる通知メッセージを生成し、生成した通知メッセージを出力するとともに、報知画像としてディスプレイ４２に表示させるように、表示制御機能５５に対して指示をする。これにより、表示制御機能５５は、処理機能５４８からの指示に従って、通知メッセージを重畳した報知画像をディスプレイ４２に表示させる。例えば、処理機能５４８は、診断に適した画像ではないことを表すために、例えば、不図示のランプやＬＥＤなどの報知装置による報知をさせるように、表示制御機能５５に対して指示をする。これにより、表示制御機能５５は、処理機能５４８からの指示に従って、不図示の報知装置による報知（ランプやＬＥＤの点灯／消灯や色の変更）を行う。処理機能５４８は、例えば、診断に適した画像ではないことを表す付帯情報を、医用画像に付加してもよい。これにより、Ｘ線ＣＴ装置１では、異なる時期に同じ医用画像を再び用いて患者Ｐの診断を行う際に、画像処理機能５４における処理を再度実行することなく、今回推定した結果と同じ結果をＣＴ検査の実施者（異なる実施者を含む）に報知することができる。

処理機能５４８は、推定機能５４６によって医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が最大の吸気状態ではないと推定された場合、例えば、予め定めた方法で、医用画像の画素値（ＣＴ値）を補正してもよい。例えば、処理機能５４８は、例えば、医用画像の現在の画素値（ＣＴ値）に予め定めた係数を掛けてもよいし、予め定めた一定の画素値（ＣＴ値）を加えてもよい。ただし、処理機能５４８は、推定機能５４６が推定した呼吸位相に基づいて医用画像の画素値（ＣＴ値）を補正した方が、より好適な補正を行うことができると考えられる。

次に、処理機能５４８が、推定機能５４６が推定した呼吸位相に基づいて、今回撮影した医用画像の画素値（ＣＴ値）を、最大の吸気状態のときの値に等価な値に補正する場合の処理の一例について説明する。

図１０は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）が備える処理機能５４８によってＣＴ値を補正する際に用いる補正情報の一例を模式的に示す図である。図１０には、呼吸の１周期（１サイクル）の時間ｔとＣＴ値の変化とを対応付けた補正用グラフの一例を示している。補正用グラフは、以前に行った患者Ｐに対する診断や検査において撮影した医用画像を収集して生成したものであってもよいし、複数の被検体（患者Ｐとは異なる患者を含む）に対して行った診断や検査において撮影した医用画像を収集して生成したものであってもよい。補正用グラフは、例えば、肺炎の診断に関する研究の分野における知見や、この知見に基づいて生成したものであってもよい。補正用グラフは、少なくとも、肺野の領域のＣＴ値を表しているものである。

処理機能５４８は、今回撮影した医用画像のＣＴ値が、補正用グラフに表された最大の吸気のときのＣＴ値となるように、今回撮影した医用画像に写された肺野の領域のＣＴ値を補正する。より具体的には、まず、処理機能５４８は、推定機能５４６が推定した呼吸位相のタイミングときの補正用グラフのＣＴ値と、今回撮影した医用画像のＣＴ値との差を求める。続いて、処理機能５４８は、求めたＣＴ値の差を、今回撮影した医用画像の少なくとも肺野の領域のＣＴ値に対して加算する。これにより、今回撮影した医用画像が、写された肺野の領域が全体的に明るい（ＣＴ値が低い）画像であった場合でも、肺野の領域を診断に適した明るさに補正し、健常な部位を誤って肺炎の疾患がある部位であると診断をしてしまう可能性を低減することができる。一方、今回撮影した医用画像は、写された肺野の領域が全体的に暗い（ＣＴ値が高い）画像であった場合でも、肺野の領域を診断に適した明るさに補正し、肺炎の疾患がある部位を誤って健常な部位であると診断をしてしまう可能性を低減することができる。

処理機能５４８における医用画像の補正は、図１０に示したような補正用グラフを用いる方法に限定されない。例えば、処理機能５４８は、呼吸の１周期（１サイクル）のそれぞれの時間に対応して予め定めた変換係数を、今回撮影した医用画像の画素値（ＣＴ値）に掛けることによって補正を行ってもよい。処理機能５４８における医用画像の補正は、今回撮影した医用画像が診断に適した画像ではないことをＣＴ検査の実施者に報知した後、実施者から補正の実行が指示された（入力インターフェース４３に対して補正を実行することを表す操作がされた）ときに行ってもよい。

図１０に示した補正用グラフはあくまで一例であり、呼吸が最大の吸気状態ではないときに撮影された医用画像の画素値（ＣＴ値）を、呼吸が最大の吸気状態であるときに撮影された医用画像と等価な画素値（ＣＴ値）に補正することができるものであれば、いかなるものであってもよい。さらに、補正用グラフのような画素値（ＣＴ値）の補正に用いる情報は、例えば、患者Ｐが大人であるか子供であるか、男性であるか女性であるかなどを含め、患者Ｐの体格に関連する条件に応じた複数の情報が用意されてもよい。この場合、いずれの情報に基づいて画素値（ＣＴ値）の補正を行うかは、ＣＴ検査の実施者（医師や技師など）が、入力インターフェース４３を操作することによって、予め用意されている複数の情報の中から選択するようにしてもよいし、ＣＴ検査時に入力インターフェース４３によって入力された患者Ｐの体格（身長や体重、性別、大人／子供など）に基づいて自動で選択するようにしてもよい。

次に、画像処理機能５４において実行する一連の処理の流れの一例について説明する。図１１は、実施形態に係る医用画像処理装置（画像処理機能５４）における処理の一連の流れの一例を示すフローチャートである。以下の説明においては、撮影された医用画像（ＣＴ画像や断面画像）がメモリ４１に記憶されているものとする。そして、画像処理機能５４が、患者Ｐの呼吸位相を推定し、医用画像のＣＴ値を補正するものとする。

画像処理機能５４が処理を開始すると、取得機能５４２は、メモリ４１に記憶されている今回の処理対象の医用画像を取得する（ステップＳ１００）。

抽出機能５４４２は、取得機能５４２によって取得した医用画像から患者Ｐの胸郭を構成する構造物を抽出する（ステップＳ１０２）。抽出機能５４４２は、抽出した構造物に基づいて、例えば、抽出情報α～抽出情報γのような抽出情報を抽出する。

計測機能５４４４は、抽出機能５４４２によって抽出された抽出情報に基づいて、患者Ｐの呼吸に関係する解剖学的に特徴的な指標（指標値）を計測する（ステップＳ１０４）。計測機能５４４４は、例えば、指標ａ～指標ｈのような指標を表す指標値を求める。

推定機能５４６は、特定機能５４４によって求めた指標値に基づいて、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸位相を推定する（ステップＳ１０６）。より具体的には、推定機能５４６は、指標値が、設定した条件１～条件７のそれぞれの条件を満たすか否かを判定する。ここでは、指標値が、いずれかの条件を満たさない、つまり、今回撮影した医用画像が、肺炎の診断に適した患者Ｐの最大の吸気状態（呼吸位相）の画像ではないものとする。

処理機能５４８は、推定機能５４６によって推定した呼吸位相と、例えば、図１０に示したような補正用グラフとを参照し、医用画像のＣＴ値を、患者Ｐの最大の吸気状態と等価なＣＴ値に補正する（ステップＳ１０８）。

上述した一連の処理の流れでは、画像処理機能５４が、患者Ｐの呼吸位相を推定し、医用画像のＣＴ値を補正するものとした。一方、画像処理機能５４が、医用画像が撮影されたときの患者Ｐの呼吸が吸気状態であったか否かを判定し、最大の吸気状態のときに撮影された医用画像ではない場合にＣＴ検査の実施者に報知する場合における一連の処理の流れは、ステップＳ１０６およびステップＳ１０８の処理が、対応する処理に代わる、または加わる。この場合の画像処理機能５４における一連の処理の流れは、上述した一連の処理の流れに基づいて容易に考えることができる。従って、この場合の一連の処理の流れに関する詳細な説明は省略する。

上記に述べたとおり、実施形態の医用画像処理装置では、医用画像に写された被検体の胸郭を構成する解剖学的部位（脊椎（胸椎）や、肋骨、胸骨、肺野下辺（横隔膜）、肋間筋など）の形状や位置関係に基づいて、被検体の呼吸状態を推定する。しかも、実施形態の医用画像処理装置では、被検体の呼吸の１周期（１サイクル）分の医用画像を撮影するのではなく、任意のタイミング（好ましくは、最大の吸気状態に近いタイミング）で撮影した、少なくとも１呼吸位相の医用画像から、被検体の呼吸状態（呼吸位相）を推定することができる。

そして、実施形態の医用画像処理装置では、推定した呼吸状態が、被検体の肺炎の診断に好適な呼吸位相（最大の吸気状態）ではないと判定した場合、その判定結果を検査や診断の実施者に通知、あるいは医用画像の補正を行う。これにより、実施形態の医用画像処理装置では、医用画像が撮影された被検体の呼吸状態によって誤った検査や診断をしてしまう可能性を低減させることができる。さらに、実施形態の医用画像処理装置が、医用画像が診断に好適な画像ではないことを通知することによって、例えば、被検体の検査や診断を診断サポートソフトウェアで行った場合でも、検査や診断の実施者が、診断サポートソフトウェアによる診断結果の確からしさを判断することができる。一方、実施形態の医用画像処理装置が、医用画像が診断に好適な画像ではない場合に医用画像を補正した場合には、例えば、診断サポートソフトウェアによる被検体の検査や診断が正しく行われるようにすることができる。

上述した実施形態では、医用画像処理装置がＸ線ＣＴ装置に適用された場合を例に挙げて説明したが、これはあくまで一例であり、医用画像処理装置が適用される医用診断装置は、Ｘ線ＣＴ装置に限定されない。例えば、医用画像処理装置は、磁気共鳴画像（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置や、Ｘ線撮影装置などの医用診断装置に適用されてもよい。この場合における医用画像処理装置の構成や、動作、処理は、上述した実施形態の医用画像処理装置の構成や、動作、処理と等価なものになるようにすればよい。従って、Ｘ線ＣＴ装置以外の医用診断装置に適用された場合の医用画像処理装置の構成や、動作、処理に関する詳細な説明は省略する。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
処理回路（processing circuitry）を備え、
前記処理回路は、
患者の肺野を撮影した医用画像を取得し、
前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定し、
前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定し、
前記呼吸状態に基づいた処理を実行する、
医用画像処理装置。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、患者（Ｐ）の肺野を撮影した医用画像を取得する取得部（５４２）と、前記医用画像に基づいて前記患者（Ｐ）の胸郭を構成する解剖学的部位を特定する特定部（５４４）と、前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定する推定部（５４６）と、前記呼吸状態に基づいた処理を実行する処理部（５４８）と、を持つことにより、患者（Ｐ）の検査や診断を行う医用診断装置において、撮影された医用画像に基づいて、患者（Ｐ）の呼吸状態の推定を行う医用画像処理装置（画像処理機能）を実現することができる。

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、１０・・・架台装置、１１・・・Ｘ線管装置、１２・・・ウェッジ、１３・・・コリメータ、１４・・・Ｘ線高電圧装置、１５・・・Ｘ線検出器、１６・・・データ収集システム（ＤＡＳ）、１７・・・回転フレーム、１８・・・制御装置、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・・・ネットワーク接続回路、５０・・・処理回路、５１・・・システム制御機能、５２・・・前処理機能、５３・・・再構成処理機能、５４・・・画像処理機能、５４２・・・取得機能、５４４・・・特定機能、５４４２・・・抽出機能、５４４４・・・計測機能、５４６・・・推定機能、５４８・・・処理機能、５５・・・表示制御機能

Claims (16)

1. 患者の肺野を撮影した医用画像を取得する取得部と、
   前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定する特定部と、
   前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定する推定部と、
   前記呼吸状態に基づいた処理を実行する処理部と、
   を備える医用画像処理装置。
2. 前記呼吸状態は、前記医用画像が撮影されたときの前記患者の呼吸位相であり、
   前記処理部は、前記呼吸位相に基づいて、前記医用画像を構成する画素のうち前記肺野に関連する画素の画素値を補正する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記処理部は、前記肺野に関連する画素の画素値を、前記患者の呼吸が最大の吸気状態である画素値に補正する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記呼吸状態は、前記医用画像が撮影されたときの前記患者の呼吸が呼気状態であるか、吸気状態であるかを表し、
   前記処理部は、前記呼吸状態に基づいた報知を行う、
   請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記処理部は、少なくとも、前記医用画像が撮影されたときの前記患者の呼吸が最大の吸気状態でないことを報知する、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記解剖学的部位は、前記胸郭のうち、前記患者の呼気と吸気とにおいて幾何学的に形状または相対的な位置関係が変わる部位であり、
   前記推定部は、前記解剖学的部位の前記形状または前記位置関係の少なくとも一方に関する指標値に基づいて、前記呼吸状態を推定する、
   請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記指標値は、前記患者における肋骨の成す角度を表す値である、
   請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記指標値は、前記患者におけるそれぞれの肋骨の間の距離を表す値である、
   請求項６または請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記指標値は、前記患者における胸骨の成す角度を表す値である、
   請求項６から請求項８のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記指標値は、前記患者における胸骨と肋骨との間の距離を表す値である、
    請求項６から請求項９のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記指標値は、前記患者における横隔膜の上縁位置と胸骨との間の距離を表す値である、
    請求項６から請求項１０のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記指標値は、前記患者における横隔膜の曲率を表す値である、
    請求項６から請求項１１のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
13. 前記指標値は、前記患者における肋間筋の厚さを表す値である、
    請求項６から請求項１２のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
14. 前記指標値は、前記患者における肋間筋の凹凸形状を表す値である、
    請求項６から請求項１３のうちいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
15. コンピュータが、
    患者の肺野を撮影した医用画像を取得し、
    前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定し、
    前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定し、
    前記呼吸状態に基づいた処理を実行する、
    医用画像処理方法。
16. コンピュータに、
    患者の肺野を撮影した医用画像を取得させ、
    前記医用画像に基づいて前記患者の胸郭を構成する解剖学的部位を特定させ、
    前記解剖学的部位に基づいて、前記医用画像が撮影されたときの呼吸状態を推定させ、
    前記呼吸状態に基づいた処理を実行させる、
    プログラム。

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