JP2023114027A - 医用情報処理装置、医用情報処理方法、校正情報の取得方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より効率的かつ適切に被検体の生体指標を特定することである。
【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、記憶部と、取得部と、特定部とを持つ。記憶部は、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶する。取得部は、スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得する。特定部は、前記記憶部に記憶された複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理方法、校正情報の取得方法、およびプログラムに関する。

従来、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影）装置を用いた骨密度計測が知られている。骨密度は、被写体サイズに応じたビームハードニング効果（ＢＨ効果）によって値が異なるため、従来では、複数種類の体格ファントムを使ってビームハードニング校正用テーブルを予め準備して、実測値に対して上記校正用テーブルを用いることで、被写体サイズの影響を考慮して骨密度を求める手法が知られている。しかしながら、上記手法では、ユーザのあらゆる体形サイズ（実測値）に適した校正テーブルを多数用意する必要が生じる。また、実際の生体では、内部臓器の状態や腸管ガスなどの程度の違いがあるため、体格ファントムと差異が生じる問題がある。したがって、効率的かつ適切に被検体の生体指標が特定できない場合があった。

特開２００４－３０５３４９号公報 特開２００８－１５４７８４号公報 特表２００４－５１８５０１号公報 特開２００８－２０６５６０号公報

本発明が解決しようとする課題の一つは、より効率的かつ適切に被検体の生体指標を特定することである。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、上記課題に限られず、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付けることもできる。

実施形態の医用情報処理装置は、記憶部と、取得部と、特定部とを持つ。記憶部は、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶する。取得部は、スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得する。特定部は、前記記憶部に記憶された複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成図。 メモリ４１に格納されるデータの一例を示す図。 校正機能５７の機能構成の一例を示す図。 異なるサイズのファントムの撮像画像の一例を示す図（その１）。 異なるサイズのファントムの撮像画像の一例を示す図（その２）。 特定機能５８の機能構成の一例を示す図。 ＨＡの周囲の吸収体サイズに応じた第１の関係式の一例を示す図。 吸収体サイズに応じた第２の関係式を導出することについて説明するための図。 第２の関係式から傾き情報を導出することについて説明するための図。 吸収体サイズと、傾き情報との対応関係を示す図。 被検体のＣＴ画像ＩＭ３０の一例を示す図。 処理回路５０の校正処理の一連の流れを示すフローチャート。 処理回路５０の特定処理の一連の流れを示すフローチャート。

以下、実施形態の医用情報処理装置、医用情報処理方法、校正情報の取得方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。医用情報処理装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置等の医用画像に対する処理を行って被検体を診断する医用診断装置である。以下の説明において、医用情報処理装置が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）である場合を例に挙げて説明する。また、Ｘ線ＣＴ装置は、フォトンカウンティングＣＴを実行可能な光子計数（Photon Counting）型のＸ線ＣＴ装置であってもよい。

図１は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、例えば、デュアルエネルギーによるＸ線スキャン（デュアルエネルギースキャン）を実行する。デュアルエネルギースキャンには、例えば、１個のＸ線管を用いてＸ線管に印加する管電圧を切り替えることにより、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線との各々を個別に被検体に照射する方式や、高速にＸ線管の管電圧を切り替えながら、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線とを被検体にほぼ同時に照射する方式等がある。Ｘ線ＣＴ装置１は、任意の方式のデュアルエネルギースキャンを実行してよい。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、３種類以上のエネルギーのデータ処理（マルチエナジー）が実行可能な構成であってもよい。

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とを有する。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軸方向から見た図の双方を掲載しているが、実際には、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の回転軸または寝台装置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。Ｘ線ＣＴ装置１またはコンソール装置４０は、「医用情報処理装置」の一例である。

架台装置１０は、例えば、Ｘ線管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線を発生させる。Ｘ線管１１は、真空管を含む。例えば、Ｘ線管１１は、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線管である。

ウェッジ１２は、Ｘ線管１１から被検体Ｐに照射されるＸ線量を調節するためのフィルタである。ウェッジ１２は、Ｘ線管１１から被検体Ｐに照射される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、複数の鉛板の組み合わせによってスリットを形成することで、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。

Ｘ線高電圧装置１４は、例えば、高電圧発生装置と、Ｘ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器（トランス）および整流器等を含む電気回路を有する。高電圧発生装置は、Ｘ線管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の固定フレーム（不図示）の側に設けられてもよい。

Ｘ線制御装置は、例えば、デュアルエネルギースキャンを実行するために必要な電圧がＸ線管１１に印加されるように、高電圧発生装置の出力電圧を制御する。例えば、Ｘ線制御装置は、コンソール装置４０からの管電圧制御信号に従い、高電圧発生装置に高エネルギーのＸ線（Ｈｉｇｈ－ｋＶ）（第１のエネルギーのＸ線）と、低エネルギーのＸ線（Ｌｏｗ－ｋＶ）（エネルギーの大きさが第１のエネルギーよりも低い第２のエネルギーのＸ線）とのうち何れを出力させるかを制御する。

Ｘ線検出器１５は、Ｘ線管１１が発生させ、被検体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（光信号等でもよい）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。なお、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）等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、及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。フルスキャンを行う場合においてＸ線管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。ハーフスキャンを行う場合においてＸ線管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、内部に導入された被検体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、更に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。なお、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１１等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被検体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１１が被検体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、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを有する処理回路と、モータやアクチュエータ等を含む駆動機構とを有する。制御装置１８は、コンソール装置４０または架台装置１０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、回転フレーム１７を回転させたり、架台装置１０をチルトさせたり、寝台装置３０の天板３３を移動させたりする。架台装置１０をチルトさせる場合、制御装置１８は、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を回転させる。制御装置１８は、図示しないセンサの出力等によって回転フレーム１７の回転角度を把握している。また、制御装置１８は、回転フレーム１７の回転角度を随時、処理回路５０に提供する。制御装置１８は、架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられてもよい。

寝台装置３０は、スキャン対象の被検体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とを有する。基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向（Ｙ軸方向）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、被検体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）に移動させる。天板３３は、被検体Ｐが載置される板状の部材である。

寝台駆動装置３２は、天板３３だけでなく、支持フレーム３４を天板３３の長手方向に移動させてもよい。また、上記とは逆に、架台装置１０がＺ軸方向に移動可能であり、架台装置１０の移動によって回転フレーム１７が被検体Ｐの周囲に来るように制御されてもよい。また、架台装置１０と天板３３の双方が移動可能な構成であってもよい。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体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とを有する。実施形態では、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、「記憶部」の一例である。

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、光ディスク等により実現される。メモリ４１は、例えば、検出データ、投影データ、再構成画像（ＣＴ画像）等を記憶する。これらのデータは、メモリ４１ではなく（或いはメモリ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る。ＰＡＣＳとは、各種画像診断装置によって撮影された画像等を体系的に記憶するシステムである。

図２は、メモリ４１に格納されるデータの一例を示す図である。図２に示すように、メモリ４１には、例えば、撮影条件４１－１や、ＤＡＳ１６により出力される検出データ４１－２、処理回路５０により生成される投影データ４１－３、再構成画像４１－４、生成画像４１－５、後述する校正機能により生成される校正情報４１－６、後述する特定機能により生成される特定結果４１－７等の情報が格納される。なお、処理回路５０における前処理前のデータ（検出データ４１－２）および前処理後のデータを総称して投影データ４１－３と称する場合もある。再構成画像４１－４は、複数種類のエネルギーでスキャンされた医用データに基づいて取得された医用画像である。例えば、再構成画像４１－４は、デュアルエネルギースキャンにおいて、高エネルギーのＸ線を被検体に照射することにより得られる第１画像と、低エネルギーのＸ線を被検体に照射することにより得られる第２画像とが含まれる。

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画像や、操作者による各種操作を受け付けるＧＵＩ（Graphical User Interface）画像等を表示する。ディスプレイ４２は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。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、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４１－２または投影データ４１－３を収集する際の収集条件、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等の入力操作を受け付ける。上記の各条件は、撮影条件４１－１としてメモリ４１に記憶されていてもよい。例えば、入力インターフェース４３は、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、マイク等により実現される。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。また、入力インターフェース４３は、校正情報を取得したり、被検体の生体指標を取得するための指示を受け付けてもよい。

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、或いは無線通信モジュール等を含む。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、専用回線等を含む。

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、スキャン制御機能５５、表示制御機能５６、校正機能５７と、特定機能５８等を実行する。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。校正機能５７は、「校正部」の一例である。特定機能５８は、「特定部」の一例である。

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））等の回路（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。また、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。

コンソール装置４０または処理回路５０が有する各構成要素は、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が有する構成ではなく、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により受け付けられ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。

前処理機能５２は、撮影条件４１－１に基づく撮影処理によってＤＡＳ１６により出力された検出データ４１－２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行って投影データ４１－３を生成し、生成した投影データ４１－３をメモリ４１に記憶させる。また、前処理機能５２は、前処理前の検出データ４１－２をメモリ４１に記憶させてもよい。

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４１－３に対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等による再構成処理を行って再構成画像４１－４を生成し、生成した再構成画像４１－４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により受け付けられた入力操作に基づいて、再構成画像４１－４を公知の方法により、三次元画像や任意断面の断面像データに変換する。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。

スキャン制御機能５５は、メモリ４１に記憶された撮影条件４１－１に基づいてＸ線高電圧装置１４、ＤＡＳ１６、制御装置１８、および寝台駆動装置３２に指示することで、架台装置１０における検出データの収集処理を制御する。スキャン制御機能５５は、撮影条件４１－１に基づいて位置合わせ画像、本撮影画像、および診断に用いる画像、校正情報を取得するための画像等を撮影する際の各部の動作をそれぞれ制御する。

表示制御機能５６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５６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校正機能５７によって生成される校正情報、特定機能５８によって特定される被検体の生体指標値、操作者による各種操作を受け付けるＧＵＩ画像等を表示させる。

校正機能５７は、例えば、被検体をスキャン撮影して得られる医用画像の画素値から生体指標を抽出するための対応関係を示す対応情報を導出し、導出した対応情報を校正情報４１－６としてメモリ４１に記憶させる。例えば、校正機能５７は、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムのそれぞれについて、生体成分の濃度を異ならせてスキャンされた医用画像から生体成分と生体指標との第１の対応関係を導出する。また、校正機能５７は、複数種類のエネルギーでスキャンされた医用画像と画素値とからエネルギーと画素値との第２の対応関係を導出する。また、校正機能５７は、吸収体サイズと第２の対応関係から第３の対応関係を導出し、第１～第３の対応関係を校正情報として取得する。対応情報には、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成され、医用画像の画素値から所定の生体指標を換算する換算式が含まれる。生体指標とは、例えば、被検体内に含まれる生体成分の量や比率に関する指標値である。生体指標とは、例えば、骨密度や脂肪量、肥満度等である。生体成分とは、例えばハイドロキシアパタイト（以下、ハイドロキシアパタイトを「ＨＡ」と称する）であるが、他の成分であってもよい。校正機能５７は、上記の関係（換算式）を体形ごとに生成する。以下では、生体指標の一例として骨密度を用い、生体成分の一例としてＨＡを用いるものとする。

図３は、校正機能５７の機能構成の一例を示す図である。校正機能５７は、例えば、取得機能５７－１と、抽出機能５７－２と、導出機能５７－３とを備える。取得機能５７－１は、「取得部」の一例である。抽出機能５７－２は、「抽出部」の一例である。導出機能５７－３は、「導出部」の一例である。取得機能５７－１は、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムのスキャン結果を取得する。体形サイズとは、体積でもよく、ＣＴスキャン時の断面積でもよく、直径でもよい。また、体形サイズには、円形や楕円形等の形状に関する情報が含まれてもよい。

図４、図５は、異なるサイズのファントムの撮像画像の一例を示す図（その１、その２）である。図４は、サイズ（例えば、直径または面積）が小さいファントムＦＴ１をＸ線ＣＴ装置１で撮影したときの断面画像ＩＭ１０を示し、図５は、サイズがファントムＦＴ１よりも大きいファントムＦＴ２をＸ線ＣＴ装置１で撮影したときの断面画像ＩＭ２０を示している。ファントムＦＴ１、ＦＴ２は、例えば水等の吸収体からなる第１領域（吸収体領域）ＡＲ１と、所定の濃度の生体成分を含む第２領域（生体成分領域）ＡＲ２とを含む。第１領域ＡＲ１は、例えば人体における軟部組織部に相当し、第２領域ＡＲ２は、例えば人体の骨組織部に相当する。なお、第２領域ＡＲ２は、ファントムＦＴ１、ＦＴ２に設けられた空洞部に抜き差しすることで着脱可能であり、第２領域ＡＲ２に濃度の異なる生体成分を付け替えることができる。図４、５の例では、第２領域ＡＲ２がファントムＦＴ１、ＦＴ２の断面の中央に設けられているが、第２領域ＡＲ２の位置や数、領域の大きさについてはこれに限定されない。

取得機能５７－１は、ファントムＦＴ１、ＦＴ２に対して濃度を異ならせたＨＡを付け替えながらスキャン撮影した投影データ４１－３を取得する。抽出機能５７－２は、スキャン画像から校正対象となる部分（ＲＯＩ；Region of Interest）を抽出する。導出機能５７－３は、抽出した部分の生体成分（ＨＡ）と、生体指標（骨密度）との対応関係（第１の関係式）を導出する。また、導出機能５７－３は、２つの異なるエネルギーと医用画像の画素値（ＣＴ値）との対応関係（第２の関係式）を導出する。また、導出機能５７－３は、吸収体サイズと２つの異なるエネルギーから得られる情報（例えば傾き情報）との対応関係（第３の関係式）を導出する。校正機能５７の機能の詳細については後述する。

特定機能５８は、被検者の実測データと上述した第１～第３の関係式とに基づいて、被検体の医用画像の所定領域の画素値から生体指標（骨密度）を特定し、特定結果４１－７としてメモリ４１に記憶させる。図６は、特定機能５８の機能構成の一例を示す図である。特定機能５８は、例えば、取得機能５８－１と、抽出機能５８－２と、生体指標特定機能５８－３とを備える。取得機能５８－１は、「７」の一例である。抽出機能５８－２は、「抽出部」の一例である。生体指標特定機能５８－３は、「特定部」の一例である。

取得機能５８－１は、被検体にＸ線を照射したときの実測データを取得する。抽出機能５８－２は、実測データの再構成画像から高骨密度骨部と軟部組織部を設定する。また、抽出機能５８－２は、設定した高骨密度骨部と軟部組織部の部分に対して、第１のエネルギーのＸ線と、第２のエネルギーのＸ線をそれぞれ照射したときのＣＴ値を取得し、取得したＣＴ値と被検体の体形サイズに基づいて、対応するＨＡ値と骨密度との関係式を抽出する。生体指標特定機能５８－３は、上述した各関係式に基づいて、被検体の医用画像の画素値から得られるＨＡ値に対応する骨密度を導出する。

（校正機能）
次に、校正機能５７について具体的に説明する。図７は、ＨＡの周囲の吸収体サイズに応じた第１の関係式の一例を示す図である。図７の例では、第１の関係式として、ＨＡ値と骨密度（ＢＭＤ）との対応関係を示している。また、図７の例において、横軸は、ＨＡ値［ｃｍ^３／ｃｍ^３］を示し、縦軸は、骨密度［ｍｇ／ｃｍ^３］を示している。

導出機能５７－３は、少なくとも２種類の異なるサイズの吸収体を用いて、ＨＡ値と骨密度との対応関係を導出する。この場合、予め準備可能な複数のファントムのうち、形状が最も大きいファントムと最も小さいファントムの２つを用いて、ＨＡ濃度の異なる複数のＨＡ値（図７の例では、ＨＡ１、ＨＡ２）と、それぞれのファントムから導出される実際の骨密度とをプロットし、各点を連結して線形の式（換算式）を導出する。図７の例では、ファントムＦＴ１およびＦＴ２のそれぞれに対する２つの関係式（一次関数）が示されている。この二つの関係式を導出することで、その他のファントムサイズに対する関係式を導出することができる。例えば、ファントムＦＴ１およびファントムＦＴ２以外の大きさのファントム（例えば、ファントムＦＴ３）については、ファントムＦＴ１、ＦＴ２のそれぞれの関係式を用いて補間する。例えば、導出機能５７－３は、ファントムＦＴ１、ＦＴ２に対するファントムＦＴ３の拡大率または縮小率等の比率に基づいて、ファントムＦＴ３が取り得る値を推定し、図７に示すような第１の関係式を導出する。

また、導出機能５７－３は、第１のエネルギーのＸ線および第２のエネルギーのＸ線をファントムに照射することにより得られるデータと、ファントムサイズ（吸収体サイズ）との関係式（第２の関係式）を導出する。図８は、吸収体サイズに応じた第２の関係式を導出することについて説明するための図である。図８の例では、吸収体の一例として、ファントムＦＴ２の断面画像ＩＭ２０を示している。導出機能５７－３は、生体指標（骨密度）を特定するための生体成分（ＨＡ）を含む領域内の地点Ｐ１と、吸収体に相当する地点Ｐ２とをそれぞれ対象領域（ＲＯＩ）として設定し、設定した２つの地点において、第１のエネルギーのＸ線および第２のエネルギーのＸ線をそれぞれ照射させたときのＣＴ値を取得し、取得した各地点Ｐ１、Ｐ２ごとのＣＴ値の変化量に基づいて第２の関係式を導出する。そして、導出した関係式（一次関数）の傾きを傾き情報（Low-High kVp slope）として導出する。

図９は、第２の関係式から傾き情報を導出することについて説明するための図である。図９において、横軸はＸ線のエネルギー（ｋＶｐ）を示し、縦軸はＣＴ画像で表されるＣＴ値を示している。なお、ＣＴ値は、線減弱係数に置き換えてもよい。導出機能５７－３は、図９に示すように、第１領域ＡＲ１の地点Ｐ１と、第２領域ＡＲ２の地点Ｐ２のそれぞれに対して、第１のエネルギーＥ１（Ｌｏｗ）および第２のエネルギーＥ２（Ｈｉｇｈ）によりスキャン撮影したときのＣＴ値を取得し、取得したＣＴ値の２点を地点Ｐ１、Ｐ２ごとに線形に連結することで地点Ｐ１および地点Ｐ２における２つ関係式を導出する。更に、導出機能５７－３は、２つの関係式の平均に相当する直線ＳＬ（Ｌｏｗ－Ｈｉｇｈ ｋＶｐ Ｓｌｏｐｅ）を第２の関係式（換算式）として導出する。なお、第２の関係式は、地点Ｐ１におけるエネルギーとＣＴ値との関係を示す直線であってもよく、地点Ｐ２におけるエネルギーとＣＴ値との関係を示す直線であってもよい。また、第２の関係式には、直線（一時関数）の傾き情報が含まれていてもよい。なお、骨部組織と軟部組織のそれぞれの関係式から直線ＳＬを導出して第２の関係式とすることで、エネルギーとＣＴ値との関係を高精度に導出することができる。

なお、図９の例では、２点を線形につなげているが、エネルギー値の異なる３以上の点を用いて非線形につなげてもよい。この場合、非線形の式が第２の関係式として導出される。

また、導出機能５７－３は、第２の関係式を異なるファントムサイズでそれぞれ導出することで、傾き情報（Low-High kVp Slope）と吸収体サイズとの対応関係（第３の関係式）を導出する。図１０は、吸収体サイズと、傾き情報との対応関係を示す図である。図１０において、横軸は第２の関係式の傾き情報（Low-High kVp Slope）を示し、縦軸は吸収体サイズを示している。このように第１～第３の関係式を導出しておくことで、予め多くの被写体サイズに対応した校正テーブルを準備しておく必要がなく、より適切に被検体の生体指標（例えば骨密度）を特定することができる。

（特定機能）
次に、特定機能５８について具体的に説明する。取得機能５８－１は、Ｘ線ＣＴ装置１により撮影された被検体Ｐの再構成画像（ＣＴ画像）を取得する。図１１は、被検体のＣＴ画像ＩＭ３０の一例を示す図である。画像ＩＭ３０は、被検体の胴体のスライス画像のうち、背骨ＢＮ付近の領域を切り出した画像である。

抽出機能５８－２は、取得した画像ＩＭ３０のうち、骨密度の測定対象領域ＡＲ１０と、高骨密度骨部領域ＡＲ１１と、軟部領域（軟部組織部）ＡＲ１２とを抽出する。高骨密度骨部領域ＡＲ１１は、海綿骨ではなく、年齢等による被検体間の差異が少ない、他の骨領域と比較して高骨密度である骨部に対象領域（ＲＯＩ）を設定する。また、軟部組織部領域ＡＲ１２は、腹部大動脈もしくは筋肉等の軟部組織部に相当する部分に対象領域（ＲＯＩ）を設定する。なお、領域ＡＲ１０～ＡＲ１２は、操作者が入力インターフェース４３に入力することで設定されてもよく、画像ＩＭ３０の特徴情報（例えば、画像中に含まれる所定部位の位置情報、形状、大きさ、画素値）に基づいて自動で設定されてもよい。

生体指標特定機能５８－３は、設定した領域ＡＲ１１、１２に対し、第１のエネルギーのＸ線および第２のエネルギーのＸ線をそれぞれ照射させたときのＣＴ値から傾き情報（Low-High kVp Slope）と導出し、導出した傾き情報と図１０に示す第３の関係式から被検体の吸収体サイズを取得する。次に、生体指標特定機能５８－３は、導出した吸収体サイズに基づいて図７に示す第１の関係式を導出し、導出した第１の関係式に領域ＡＲ１０内のＨＡ値を代入することで、領域ＡＲ１０における骨密度を特定する。

このように、実施形態によれば、少ないファントム数から生体指標を特定するための関係式を導出しておくことで、予め多数の被検体サイズに応じた校正情報を生成したり、複数の校正情報から被写体サイズに合った校正情報を選択することなく、ＢＨ効果の影響が少なく、より適切な生体指標（骨密度）の計測を、より効率的かつ適切に行うことができる。

［処理フロー］
以下、実施形態における処理回路５０の処理フローについて説明する。処理回路５０の処理には、校正機能５７における校正処理と、特定機能５８における特定処理とに大別される。以下では、それぞれを分けて説明する。

図１２は、処理回路５０の校正処理の一連の流れを示すフローチャートである。図１２に示すフローチャートの処理は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が、入力インターフェース４３を操作して校正処理の開始を指示した場合に開始される。図１２に示すフローチャートの処理において、校正機能５７は、予め用意された複数（例えば、３～５種類程度）のＨＡ濃度別にファントムのスキャン結果を取得する（ステップＳ１００）。次に、校正機能５７は、ＨＡのＲＯＩ（対象領域）を抽出する（ステップＳ１１０）。次に、校正機能５７は、ＨＡ値とＢＭＤ値（骨密度）との対応関係（第１の関係式）を導出する（ステップＳ１２０）。次に、校正機能５７は、吸収体の対象領域（ＲＯＩ）を抽出する（ステップＳ１３０）。

次に、校正機能５７は、抽出したＲＯＩからＬｏｗ－Ｈｉｇｈ ｋＶｐ ｓｌｏｐｅ（傾き情報、第２の関係式）を導出し（ステップＳ１４０）、吸収体サイズと上記ｓｌｏｐｅとの対応関係（第３の関係式）を導出する（ステップＳ１５０）。

次に、校正機能５７は、他のファントムサイズで計測するか否かを判定する（ステップＳ１６０）。他のファントムサイズで計測すると判定した場合、校正機能５７は、計測していない他のファントムサイズでステップＳ１００以降の処理を行う。また、他のファントムで計測しないと判定した場合、校正機能５７は、それまでの関係式を校正情報としてメモリに記憶する（ステップＳ１７０）。これにより、本フローチャートは終了する。なお、図１２に示すステップＳ１２０の処理は、ステップＳ１５０の処理後に実行されてもよく、ステップＳ１３０～Ｓ１５０の処理と並行に実行されてもよい。

図１３は、処理回路５０の特定処理の一連の流れを示すフローチャートである。なお、図１３の処理では、生体指標の一例として、被検者の骨密度を特定する処理を示すものとする。図１３に示すフローチャートの処理は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が、入力インターフェース４３を操作して特定処理の開始を指示した場合に開始される。

図１３に示すフローチャートの処理において、特定機能５８は、被検体のスキャン結果を取得し（ステップＳ２００）、骨組織のＲＯＩを抽出し（ステップＳ２１０）、軟部組織のＲＯＩを抽出する（ステップＳ２２０）。次に、特定機能５８は、抽出したＲＯＩからＬｏｗ－Ｈｉｇｈ ｋＶｐ ｓｌｏｐｅを導出し（ステップＳ２３０）、導出結果から吸収体サイズを導出する（ステップＳ２４０）。次に、特定機能５８は、吸収体サイズに応じたＨＡ値とＢＭＤ値との対応関係を取得し（ステップＳ２５０）、取得した対応関係に基づいてＢＭＤ値を特定する（ステップＳ２６０）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

＜変形例＞
なお、実施形態の医用情報処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置等の医用画像生成装置から取得される情報や、Ｘ線ＣＴ装置で撮像された医用画像を蓄積する医用画像サーバから取得した画像データを用いて上述の処理を行ってもよい。また、実施形態では、デュアルエナジーに限定されず、３種類以上のエネルギーのデータ処理（マルチエナジー）を用いて上述した関係式の導出や生体指標の特定を行ってもよい。また、実施形態では、骨密度の特定に代えて、例えば被検体の脂肪量や肥満度等の他の生体指標を特定してもよい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、実施形態の医用情報処理装置は、少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶する記憶部と、スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得する取得部と、前記記憶部に記憶された複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する特定部と、を持つことにより、より効率的かつ適切に被検体の生体指標を特定することができる。

具体的には、本実施形態によれば、例えば、被写体サイズの影響を受けずに、より効率的に被検体の骨密度を特定することができる。また、実施形態によれば、従来よりも少ない校正情報で、ユーザが適切な被写体サイズを選択することなく、ＢＨ効果による影響が少ない生体指標の計測を行うことができる。また、実施形態によれば、例えば、実際の症例において、吸収体の構造物の違い（腹部は全て詰まっている、または胸部は空気が多い）による影響も低減した生体指標をより精度よく特定することができる。

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。
プログラムを格納するメモリと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶し、
スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得し、
記憶した前記複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する、
医用情報処理方法。

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、種々の軽減、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，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，１７…回転フレーム，１８…制御装置，３０…寝台装置，４０…コンソール装置，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，５５…スキャン制御機能，５６…表示制御機能，５７…校正機能，５８…特定機能

Claims (10)

1. 少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶する記憶部と、
   スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得する取得部と、
   前記記憶部に記憶された複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する特定部と、
   を備える、医用情報処理装置。
2. 前記特定部は、特定した前記体形情報に対応する対応情報に基づいて、前記被検体をスキャンすることで作成された医用画像の画素値から所定の生体指標を特定する、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記医用画像は、複数種類のエネルギーでスキャンされた医用データに基づいて取得されたものである、
   請求項１または２に記載の医用情報処理装置。
4. 前記対応情報は、前記医用画像の画素値から所定の生体指標を特定するための関係式を含む、
   請求項１から３のうち何れか１項に記載の医用情報処理装置。
5. 前記ファントムは、吸収体領域と生体成分領域を含み、
   前記少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムのそれぞれについて、生体成分の濃度を異ならせてスキャンされた医用画像から生体成分と生体指標との第１の対応関係を導出し、複数種類のエネルギーでスキャンされた医用画像と画素値とからエネルギーと画素値との第２の対応関係を導出し、吸収体サイズと前記第２の対応関係との第３の対応関係を導出して校正情報を取得する校正部を更に備える。
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の医用情報処理装置。
6. 前記生体成分は、ハイドロキシアパタイトであり、前記生体指標は骨密度である、
   請求項５に記載の医用情報処理装置。
7. 前記特定部は、前記被検体をスキャンして得られた医用画像から骨部領域と軟部領域とを取得し、取得した前記骨部領域と前記軟部領域との画素値と、前記被検体の吸収体サイズとに基づいて複数種類のエネルギーによるスキャンによって導出される対応関係を特定し、特定した対応関係に基づいて、前記被検体の医用画像に含まれる骨領域の骨密度を特定する、
   請求項１から６のうち何れか１項に記載の医用情報処理装置。
8. コンピュータが、
   少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶し、
   スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得し、
   記憶した前記複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定する、
   医用情報処理方法。
9. コンピュータが、
   少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムのそれぞれについて、前記ファントム内の生体成分の濃度を異ならせてスキャンされた医用画像から生体成分と生体指標との第１の対応関係を導出し、
   複数種類のエネルギーでスキャンされた医用画像と画素値とからエネルギーと画素値との第２の対応関係を導出し、
   前記ファントムの吸収体サイズと前記第２の対応関係との第３の対応関係を導出して校正情報を取得する、
   校正情報の取得方法。
10. コンピュータに、
    少なくとも２種類の異なる体形サイズのファントムをスキャンすることで作成された医用画像の画素値と所定の生体指標との対応関係を示す対応情報を体形ごとに複数記憶させ、
    スキャン対象の被検体に関する体形情報を取得させ、
    記憶した前記複数の対応情報のうち、前記体形情報に対応する対応情報を特定させる、
    プログラム。

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