JP2024027651A - 情報処理装置、放射線撮影システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、放射線撮影システム、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】光学画像において放射線検出装置のポジショニングを好適に行うこと。【解決手段】情報処理装置は、光学画像撮影装置により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出装置における照射野領域情報とを取得する第１取得部と、光学画像における照射野領域情報と放射線検出装置における照射野領域情報とを用いて、放射線検出装置を配置する目標領域である、光学画像における目標領域情報を取得する第２取得部と、を備える。【選択図】図２

Description

開示の技術は、情報処理装置、放射線撮影システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
従来、放射線撮影システムにより被写体の撮影部位を放射線撮影する場合、被写体のポジショニングについては、撮影部位が正しく撮影可能なポジションになるように技師が被写体を放射線撮影に適した撮影位置に誘導することが必要とされる。
特許文献１には、光学カメラを用いて被写体の放射線撮影に適した撮影位置を示すガイド線等の被写体の目標位置を生成し、表示機器に表示する方法が提案されている。
近年では、可搬型の放射線検出装置として、ワイヤレスで持ち運びが可能なカセッテが普及してきている。カセッテによる撮影方法はフリー撮影と呼ばれるが、カセッテの位置は固定されないため、被写体のポジショニングだけでなく、カセッテのポジショニングも必要とされる。したがって、技師が撮影時に見ることができる表示機器には被写体の目標位置だけでなく、カセッテの目標位置も表示されることが望ましい。
特許文献２には、被写体のポジショニングおよびカセッテのポジショニングに関し、カセッテの現在位置を光学カメラにより検出し、カセッテが移動した場合でも正しい被写体の目標位置、およびカセッテの枠線を、光学カメラで撮影された光学画像に重畳表示する技術が開示されている。
特開２０１１－１８８６６５号公報 特開２０２０－１９２４４０号公報
しかしながら、カセッテが被写体などにより覆い隠されたり、カセッテが光学画像の画角に収まらない状況では、光学画像においてカセッテを検出することができない場合が生じ得る。特許文献２の従来技術では、光学カメラで撮影された光学画像においてカセッテを検出できない場合、カセッテの目標位置の算出ができないため、カセッテのポジショニングが困難な場合が生じ得る。
開示の技術は、光学画像において放射線検出装置のポジショニングを好適に行うことを目的とする。
開示の技術の一態様による情報処理装置は、光学画像撮影手段により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する第１取得手段と、
前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記放射線検出手段を配置する目標領域である、前記光学画像における目標領域情報を取得する第２取得手段と、を備える。
開示の技術によれば、光学画像において放射線検出装置のポジショニングを好適に行うことが可能になる。
実施形態の放射線撮影システムの構成例を示す図。 実施形態の放射線撮影システムの機能的な構成を示すブロック図。 実施形態１の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態２の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態３の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態４の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態１に用いる光学画像と放射線画像とを例示する図。 実施形態２、実施形態３に用いる光学画像と放射線画像とを例示する図。 カセッテが検出できた場合の光学画像を例示する図。 カセッテおよび被写体のポジショニングを説明する図。 被写体目標領域情報の変更を説明する図。
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
開示の技術における放射線には、放射線崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えばＸ線や粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。
また、開示の技術の説明における領域情報には、位置情報、角度情報、幅・高さ情報のうち少なくとも1つの情報が含まれるものとする。
[実施形態１]
図１は、実施形態に係る放射線撮影システム１０１を示す図である。図１に示すように、放射線撮影システム１０１は、被写体Ｐに照射する放射線を発生する放射線発生装置１０２と、放射線発生装置１０２から発生して被写体Ｐを透過した放射線を検出し、放射線画像を取得する放射線検出装置（カセッテ１０３）と、システムにおける情報処理を司る情報処理装置２５１と、を備える。本実施形態では、一例として、放射線検出装置は、可搬型の放射線検出装置（カセッテ１０３）とし、放射線発生装置１０２が架台１０５などにより固定されている放射線撮影システム１０１の構成を説明する。放射線発生装置１０２には、放射線を発生する管球と、管球において発生した放射線の広がり角を規定するコリメータが含まれる。
放射線撮影を実施する際に、カセッテ１０３が撮影室に運ばれて、被写体Ｐの撮影部位に応じて、カセッテ１０３の位置合わせが行われる。カセッテ１０３は、被写体Ｐを載置する載置部１０４と、被写体Ｐとの間に載置される。架台１０５にはカセッテ１０３と被写体Ｐとの両方を撮影可能な光学カメラ１０６が設置されている。光学カメラ１０６は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor Device）カメラ等により構成され、光学画像を撮影するための光学画像撮影装置である。光学画像を取得可能であれば、種々の形式の光学画像撮影装置（光学カメラ１０６）を用いることが可能である。
以下では、放射線検出装置（カセッテ１０３）により撮影（取得）された画像を「放射線画像」といい、光学画像撮影装置（光学カメラ１０６）により撮影（取得）された画像を「光学画像」と記載する。
本実施形態において、光学カメラ１０６は、放射線発生装置１０２から放射線が照射される領域を含む領域（例えば、放射線が照射される領域又はそれより大きめの領域）の光学画像を取得するために設けられたものであり、放射線発生装置１０２の近傍に設けられている。光学カメラ１０６は、情報処理装置２５１からの指示に従って、光学画像を撮影し、撮影した光学画像を情報処理装置２５１に送信する。
技師Ｒは、操作部２１０を操作することで被写体Ｐを放射線撮影し、撮影中または撮影前後に、光学カメラ１０６により取得された光学画像を表示機器２０９で確認することが可能である。なお、光学カメラ１０６および表示機器２０９は任意の位置に設定することが可能である。また、図１において、載置部１０４に載置された被写体Ｐの撮影部位は一例として胸部としているが、被写体Ｐの撮影部位はこれに限定されるものではなく、任意の撮影部位を撮影することが可能である。
図２は放射線撮影システム１０１の機能的な構成を示すブロック図である。図２において、一点鎖線のブロックは、実施形態１及び実施形態４の放射線撮影システム１０１における情報処理を司る情報処理装置２５１の機能的な構成を示す。また、二点鎖線のブロックは、実施形態２及び実施形態３の放射線撮影システム１０１における情報処理を行うための機能構成２５２であり、実施形態２、３では、情報処理装置２５１および機能構成２５２が連携して放射線撮影システム１０１における情報処理を実行する。図２において、実線の矢印は電気的な接続状態を表す。以下、図２を用いて、放射線撮影システム１０１における情報処理装置２５１の処理を説明する。情報処理装置２５１及びカセッテ１０３の間には、例えば、無線通信リンクが確立され、この通信リンクを介して、相互にデータ通信を行うことが可能である。
放射線画像格納部２０１は、放射線検出装置（カセッテ１０３）から放射線画像を取得し、格納する。また、光学画像格納部２０２は、光学画像を光学カメラ１０６から取得し、格納する。
演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２に格納された光学画像において、カセッテ１０３の検出可否の判定を行う。カセッテ１０３の検出可否の判定方法として、演算処理部２０３は、種々の画像処理方法を適用することが可能である。演算処理部２０３は、例えば、エッジ検出処理により検出可否の判定を行うことが可能である。
また、演算処理部２０３は、光学画像において所定の画素値を有する面積を計算し、面積に応じて検出可否の判定を行うことも可能である。演算処理部２０３は、例えば、一定の面積値以上であれば、その領域をカセッテ１０３と判定し、一定の面積値以上の領域を検出することができない場合に、光学画像において、カセッテ１０３を検出できないと判定する。
また、画像処理方法の他、カセッテ１０３の形状を予め機械学習させたＡＩのアルゴリズムを用いてもよい。演算処理部２０３は、光学画像を機械学習済のアルゴリズムに入力し、光学画像に含まれる物体のラベリングをして、光学画像におけるカセッテ１０３の位置を推定してもよい。機械学習済のアルゴリズムを用いる場合、例えば、被写体Ｐがカセッテ１０３の一部を覆っていても、覆われた部分を補間するアルゴリズムを用いることにより、光学画像におけるカセッテ１０３の位置を推定することが可能である。
カセッテ１０３が検出できた場合、演算処理部２０３は、カセッテ目標領域情報格納部２０４に、光学画像におけるカセッテ１０３の領域情報を格納する。光学画像において検出されたカセッテ１０３の領域情報は、後に説明するカセッテ１０３の目標領域情報に等しい情報である。以下、カセッテ１０３の目標領域情報を単にカセッテ目標領域情報ともいう。
カセッテ１０３が検出できなかった場合、演算処理部２０３は、第１取得部として機能する。第１取得部は、光学画像撮影装置（光学カメラ１０６）により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出装置（カセッテ１０３）における照射野領域情報とを取得する。演算処理部２０３（第１取得部）は、光学画像に対して画像処理を行い、例えば、光学画像における照射野ランプによる照射領域（光学画像における照射野ランプの領域ともいう）を検出することにより、光学画像における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
また、演算処理部２０３は、光学画像と対応する放射線画像を取得し、取得した放射線画像に対して画像処理を行うことにより、カセッテ１０３における照射野領域情報を取得する。ここで、光学画像と放射線画像とは、放射線照射実行時に撮影された画像として対応付けられ、光学画像は光学画像格納部２０２に格納され、放射線画像は放射線画像格納部２０１に格納されている。演算処理部２０３は、光学画像と対応する放射線画像を放射線画像格納部２０１から取得する。演算処理部２０３は、取得した放射線画像に対して画像処理（エッジ検出、所定の画素値を有する面積計算等）を行い、カセッテ１０３における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
図７は、実施形態１における光学画像と放射線画像とを例示する図である。図７のＳＴ７１は光学画像を例示し、図７のＳＴ７２は放射線画像を例示する。光学画像における照射野領域情報とは、図７の光学画像（ＳＴ７１のＣ）において、Ｕ－Ｖ座標系で表される、位置情報（ＲＵ，ＲＶ）、幅・高さ（ＷＲＵＶ，ＨＲＵＶ）、角度情報の少なくとも一つを含む情報を意味する。ここで、位置情報（ＲＵ，ＲＶ）は、照射野Ｒの左上の点の位置を示す情報である。幅・高さ（ＷＲＵＶ，ＨＲＵＶ）は、照射野Ｒの幅及び高さを示す情報である。また、放射線検出装置（カセッテ１０３）を配置する目標領域である、光学画像における目標領域情報とは、位置情報、幅・高さ、角度情報の少なくとも一つを含む情報を意味する。
また、カセッテ１０３（ＳＴ７２のＦ）における照射野領域情報とは、図７の放射線画像（ＳＴ７２のＲ）において、Ｘ－Ｙ座標系で表される、位置情報（ＲＸ，ＲＹ）、幅・高さ（ＷＲＸＹ，ＨＲＸＹ）、角度情報の少なくとも一つを含む情報を意味する。ここで、位置情報（ＲＸ，ＲＹ）は、照射野Ｒの左上の点の位置を示す情報である。幅・高さ（ＷＲＸＹ，ＨＲＸＹ）は、照射野Ｒの幅及び高さを示す情報である。
図７のＳＴ７１には、そのほかに、光学画像Ｃにおいて、カセッテＦ、カセッテＦの左上の点（ＦＵ，ＦＶ）、照射野Ｒ（照射野領域Ｒ）が示されている。また、図７のＳＴ７２には、カセッテＦ、カセッテの左上の点（ＦＸ，ＦＹ）、照射野Ｒ（照射野領域Ｒ）、有効画素領域ＲＥが示されている。
演算処理部２０３は、領域情報格納部２０５に格納された、光学画像Ｃにおける照射野領域情報、及び、カセッテ１０３（ＳＴ７２のＦ）における照射野領域情報を用いて、光学画像Ｃにおいてカセッテ１０３（ＳＴ７２のＦ）を配置（ポジショニング）する、カセッテ１０３の目標領域情報を取得し、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。演算処理部２０３は、第２取得部として機能する。第２取得部は、光学画像Ｃにおける照射野領域情報と放射線検出装置（カセッテ１０３）における照射野領域情報とを用いて、放射線検出装置（カセッテ１０３）を配置する目標領域である、光学画像Ｃにおけるカセッテ１０３の目標領域情報を取得する。以下、カセッテ１０３の目標領域情報を単にカセッテ目標領域情報ともいう。
また、演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２に格納された光学画像を用いて、光学画像Ｃにおいて被写体Ｐを配置（ポジショニング）する、被写体Ｐの目標領域情報を取得し、被写体目標領域情報格納部２０６に格納する。以下、被写体Ｐの目標領域情報を単に被写体目標領域情報ともいう。演算処理部２０３は、光学画像Ｃにおいて、カセッテ目標領域情報に基づいて配置されるカセッテ１０３に対して、被写体Ｐを配置する被写体目標領域情報を取得する。
演算処理部２０３は、カセッテ目標領域情報と、被写体目標領域情報との相対的な位置関係を示す相対座標を取得し、目標位置相対座標格納部２１８に格納する。
合成画像生成部２０７は、カセッテ目標領域情報および被写体目標領域情報を光学画像Ｃに重畳した重畳画像を生成する。情報処理装置２５１の表示制御部部（不図示）は、合成画像生成部２０７により生成された重畳画像を、ユーザインターフェース部２０８を介して、モニタなどの表示機器２０９に表示させる。
図３は、実施形態１の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャートである。図３のフローチャートは、２つの処理フロー３Ａ及び３Ｂにより構成される。処理フロー３Ａは、Ｓ３０１～Ｓ３０９の処理ステップを有している。処理フロー３Ａによる放射線撮影を第１放射線撮影とする。
処理フロー３Ｂは、Ｓ３１０～Ｓ３１６の処理ステップを有している。処理フロー３Ｂによる放射線撮影を第２放射線撮影とする。第２放射線撮影は、第１放射線撮影における被写体と同じ被写体Ｐの撮影部位について、第１放射線撮影の後に行われる放射線撮影である。第２放射線撮影は、第１放射線撮影の後の異なるタイミング、例えば、別時刻や異なる年月日に行われる放射線撮影である。第１放射線撮影における被写体と同じ被写体Ｐの撮影部位について、経過観察等で、第１放射線撮影（３Ａ）の後、複数回の放射線撮影が必要とされる場合には、処理フロー３Ｂの処理を行えばよい。
（第１放射線撮影：３Ａ）
Ｓ３０１において、放射線撮影が開始されると、Ｓ３０２において、技師Ｒはカセッテ１０３、および被写体Ｐのポジショニングを行う。ポジショニング完了後、Ｓ３０３において、技師Ｒが照射スイッチなどを操作することにより放射線発生装置１０２は放射線照射を実行する。
Ｓ３０４において、光学画像格納部２０２は、放射線照射実行時に撮影された光学画像を光学カメラ１０６から取得し、格納する。また、放射線画像格納部２０１は、放射線検出装置（カセッテ１０３）から放射線画像を取得し、格納する。
光学画像と放射線画像とは、放射線照射実行時に撮影された画像として対応付けられ、光学画像格納部２０２及び放射線画像格納部２０１に格納されている。例えば、対応付けを示す識別番号を付与し、画像データと組み合わせて格納してもよい。例えば、光学画像を指定すれば、この光学画像に対応する放射線画像を放射線画像格納部２０１から取得することができる。
Ｓ３０５において、演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２に格納された光学画像において、カセッテ１０３が検出されたか否かの判定を行う。カセッテ１０３の検出可否の判定方法は、先に説明したように、種々の画像処理方法や、カセッテ１０３の形状を予め機械学習させたＡＩのアルゴリズムを用いて判定することが可能である。
Ｓ３０５の判定処理により、カセッテ１０３が光学画像において検出できた場合（Ｓ３０５－ＹＥＳ）、演算処理部２０３は処理をＳ３０７に進める。
Ｓ３０７において、演算処理部２０３は、カセッテ１０３の目標領域情報（光学画像におけるカセッテ領域情報に等しい）を取得し、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。
図９は、カセッテ１０３（図９のＦ）が検出できた場合の光学画像Ｃを例示する図である。図９では、検出されたカセッテＦと、光学画像Ｃにおける照射野ランプによる照射領域の検出により、あらかじめ得られた照射野Ｒの領域情報と、を光学画像Ｃに重畳表示した状態を示している。光学画像Ｃの座標系をＵ－Ｖ座標系で表し、Ｕ－Ｖ座標系でのカセッテＦの左上の点を（ＦＵ，ＦＶ）、カセッテＦの幅をＷＦＵＶ，カセッテＦの高さをＨＦＵＶで示している。図９に示す例では、被写体Ｐの手がカセッテＦの一部を覆っていても、種々の画像処理方法等を用いることにより、カセッテＦを検出するのに十分な領域が、光学画像Ｃにおいて検出されている。
一方、Ｓ３０５の判定処理により、カセッテ１０３が光学画像において検出できなかった場合（Ｓ３０５－ＮＯ）、演算処理部２０３は処理をＳ３０６に進める。
Ｓ３０６において、演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域情報と、カセッテ１０３における照射野領域情報とを取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
演算処理部２０３は、光学画像に対して画像処理（エッジ検出、所定の画素値を有する面積計算等）を行い、光学画像における照射野ランプによる照射領域を検出することにより、光学画像における照射野領域情報を取得する。演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域情報として、例えば、図７のＳＴ７１に示すように、Ｕ－Ｖ座標系において、（ＲＵ，ＲＶ）、ＷＲＵＶ，ＨＲＵＶを取得し、領域情報格納部２０５に格納する。なお、演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域情報のうちＷＲＵＶ，ＨＲＵＶを、放射線発生装置１０２の放射線源の位置とカセッテ１０３の位置とから得られるＳＩＤ（Source Image Distance）と、コリメータの開口部の開口率とに応じて算出（取得）することも可能である。
また、演算処理部２０３は、Ｓ３０４で格納した光学画像と対応する放射線画像を放射線画像格納部２０１から取得する。演算処理部２０３は、取得した放射線画像に対して画像処理（エッジ検出、所定の画素値を有する面積計算等）を行い、カセッテ１０３（ＳＴ７２のＦ）における照射野領域情報を取得する。演算処理部２０３は、カセッテ１０３（図７に示すＦ）において、有効画素領域ＲＥに対する照射野領域Ｒの相対座標の情報、および有効画素領域ＲＥに対するカセッテ１０３（図７に示すＦ）の筐体外枠の相対座標の情報を用いて、カセッテ１０３（図７に示すＦ）における照射野領域情報を取得する。演算処理部２０３は、カセッテ１０３（図７に示すＦ）における照射野領域情報として、例えば、Ｘ－Ｙ座標系において、（Ｒｘ，ＲＹ）、ＷＲＸＹ，ＨＲＸＹを取得し、領域情報格納部２０５に格納する。なお、演算処理部２０３は、カセッテ１０３における照射野領域情報のうちＷＲＸＹ，ＨＲＸＹを、放射線発生装置１０２の放射線源の位置とカセッテ１０３の位置とから得られるＳＩＤ（Source Image Distance）と、コリメータの開口部の開口率とに応じて算出（取得）することも可能である。
演算処理部２０３は、光学画像Ｃにおける照射野領域Ｒ（ＳＴ７１）、及び、カセッテ１０３における照射野領域Ｒ（ＳＴ７２）のサイズを合わせる倍率調整情報Ｓを取得する。演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域情報のうち、幅を示すＷＲＵＶを、カセッテ１０３における照射野領域情報のうち、幅を示すＷＲＸＹで除算して、倍率調整情報Ｓ（＝ＷＲＵＶ／ＷＲＸＹ）を取得する。ここで、倍率調整情報Ｓの取得の例として、幅（ＷＲＵＶ、ＷＲＸＹ）を用いる例を示したが、高さ（ＨＲＵＶ、ＨＲＸＹ）を用いてもよい。この場合、演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域情報のうち、高さを示すＨＲＵＶを、カセッテ１０３における照射野領域情報のうち、高さを示すＨＲＸＹで除算して、倍率調整情報Ｓ（＝ＨＲＵＶ／ＨＲＸＹ）を取得してもよい。
次に、演算処理部２０３は、光学画像における照射野領域Ｒ（ＳＴ７１）、及び、カセッテ１０３における照射野領域Ｒ（ＳＴ７２）の傾き（傾斜角）を合わせる傾斜角情報θを取得する。傾斜角情報θは、光学画像における照射野領域Ｒに対して、カセッテ１０３のハードウエア的な辺の傾きを示す情報である。
ここで、図７の光学画像Ｃにおいて、照射野Ｒの左上の点の位置を示す位置情報（ＲＵ，ＲＶ）を始点として、幅（ＷＲＵＶ）の方向に、ベクトルＬＣ（ＬＵ、ＬＶ）を設定する。同様に、演算処理部２０３は、カセッテ１０３（図７のＦ）の照射野Ｒの左上の点の位置を示す位置情報（ＲＸ，ＲＹ）を始点として、幅（ＷＲＸＹ）の方向に、ベクトルＬＲ（ＬＸ、ＬＹ）を設定する。２つのベクトルＬＣ、ＬＲのなす傾斜角情報θは、ベクトルの内積（ＬＵ・ＬＸ＋ＬＶ・ＬＹ）を、（ＬＣの長さ×ＬＲの長さ）で除算する公式により取得することが可能である。演算処理部２０３は、本ステップで取得した、倍率調整情報Ｓ及び傾斜角情報θを、領域情報格納部２０５に格納する。
Ｓ３０７において、演算処理部２０３は、Ｓ３０６で格納した領域情報から、光学画像におけるカセッテ目標領域情報（光学画像におけるカセッテ領域情報に等しい）を取得する。演算処理部２０３は、Ｘ－Ｙ座標系における、カセッテ１０３（ＳＴ７２のＦ）の左上の点（ＦＸ，ＦＹ）の位置情報、及び、照射野Ｒの左上の点の位置情報（ＲＸ，ＲＹ）の間の相対情報（ＦＸ－ＲＸ、ＦＹ－ＲＹ）を取得する。
そして、演算処理部２０３は、倍率調整情報Ｓ及び傾斜角情報θを用いて、取得した相対情報（ＦＸ－ＲＸ、ＦＹ－ＲＹ）を、Ｕ－Ｖ座標系の光学画像における相対情報（δＲＵ、δＲＶ）に座標変換する。
具体的には、演算処理部２０３は、以下の数１式の演算により、Ｕ－Ｖ座標系における相対情報（δＲＵ、δＲＶ）を取得する。ここで、数１式におけるＳ、θは、Ｓ３０６で取得した倍率調整情報Ｓ及び傾斜角情報θである。
Figure 2024027651000002
Ｕ－Ｖ座標系で表される、光学画像における照射野領域情報のうち、照射野Ｒの左上の点の基準位置情報（ＲＵ，ＲＶ）と、数１式により取得された相対情報（δＲＵ、δＲＶ）とを用いて、光学画像におけるカセッテ１０３（図７のＳＴ７１のＦ）の左上の点の基準位置情報（ＦＵ，ＦＶ）は、以下の数２式で得られる。
[数２]
ＦＵ ＝ δＲＵ ＋ ＲＵ
ＦＶ ＝ δＲＶ ＋ ＲＶ
演算処理部２０３は、光学画像におけるカセッテ１０３（ＳＴ７１のＦ）の左上の点の基準位置情報（ＦＵ，ＦＶ）を数２式により取得する。演算処理部２０３は、カセッテ１０３の左上の点の基準位置情報（ＦＵ，ＦＶ）を原点として、カセッテ１０３（ＳＴ７１のＦ）の筐体外枠の幅ＷＦＵＶ、及び高さＨＦＵＶに相当する領域を光学画像Ｃに設定する。これにより、演算処理部２０３は、光学画像におけるカセッテ１０３の目標領域情報を取得し、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。
Ｓ３０８において、演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２から取得した光学画像において、カセッテ目標領域情報に基づいて配置されるカセッテ１０３に対して、被写体Ｐを配置する被写体Ｐの目標領域情報（被写体目標領域情報）を取得する。演算処理部２０３は、取得した被写体目標領域情報を被写体目標領域情報格納部２０６に格納し、その後、撮影を終了する（Ｓ３０９）。
（第２放射線撮影：３Ｂ）
Ｓ３０３の放射線撮影（第１放射線撮影）後の異なるタイミング、例えば、別時刻や異なる年月日に行われる放射線撮影（第２放射線撮影）において、Ｓ３１０以降の処理が開始する。
Ｓ３１０で撮影が開始した後、Ｓ３１１において、光学画像格納部２０２は、光学画像を光学カメラ１０６から取得し、格納する。
Ｓ３１２において、第１放射線撮影における被写体と同じ被写体Ｐの撮影部位について、放射線撮影（第２放射線撮影）を行う場合には、合成画像生成部２０７は、過去の放射線撮影（第１放射線撮影）の際に取得された、光学画像におけるカセッテ１０３の目標領域情報（カセッテ目標領域情報）、及び被写体Ｐの目標領域情報（被写体目標領域情報）を取得する。合成画像生成部２０７は、カセッテ１０３の目標領域情報をカセッテ目標領域情報格納部２０４から取得し、被写体Ｐの目標領域情報を被写体目標領域情報格納部２０６から取得する。
合成画像生成部２０７は、カセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を光学画像に重畳した重畳画像を生成する。合成画像生成部２０７は、Ｓ３１１で格納された光学画像に、過去の放射線撮影（第１放射線撮影）で得られたカセッテ１０３の目標領域情報、および被写体Ｐの目標領域情報を重畳した重畳画像を生成する。
Ｓ３１３において、情報処理装置２５１の表示制御部部（不図示）は、合成画像生成部２０７により、Ｓ３１２で生成された重畳画像を、ユーザインターフェース部２０８を介して、表示機器２０９に表示させる。
Ｓ３１４において、技師Ｒはカセッテ１０３、および被写体Ｐのポジショニングを行う。技師Ｒは、表示機器２０９に表示されたカセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を確認しながら、カセッテ１０３の位置、被写体Ｐの位置合わせ（ポジショニング）を行う。技師Ｒは、カセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を視認することにより、カセッテ１０３および被写体Ｐのポジショニングを容易に実施することができる。
このとき、表示機器２０９は放射線発生装置１０２の側に設置されてもよいし、操作部２１０が載置されている操作室側に設置されていてもよい。また、Ｓ３１２で生成された重畳画像を投光器で載置部１０４に投影してもよい。重畳画像の情報をもとに、システムから自動音声を出力して、技師Ｒに正しくポジショニングできるように促す音声情報を提供してもよいし、表示機器以外の方法で正しくポジショニングできるように技師Ｒの作業を誘導する情報を提供してもよい。
ポジショニング完了後、Ｓ３１５において、技師Ｒが照射スイッチなどを操作することにより放射線発生装置１０２は放射線照射を実行する（第２放射線撮影）。
放射線照射を実行後（Ｓ３１５）、Ｓ３１６において、放射線撮影（第２放射線撮影）は終了となる。
実施形態１の開示の技術によれば、光学画像において放射線検出装置が検出できない場合においても、光学画像において放射線検出装置を配置する目標領域情報を取得することが可能になる。また、光学画像における被写体の目標領域情報を取得することが可能することができる。
[実施形態２]
実施形態１では、撮影対象の被写体Ｐに対して過去に実施された放射線撮影（第１放射線撮影）において取得された、光学画像における照射野領域情報と、光学画像に対応する放射線画像における照射野領域情報とを用いて、光学画像におけるカセッテ１０３の目標領域情報を取得する構成について説明した。
実施形態２では、撮影対象の被写体Ｐの光学画像が存在し、撮影対象の被写体Ｐに対して過去に実施された放射線撮影による放射線画像が存在しない場合を想定する。被写体Ｐを撮影した放射線画像に代わり、撮影対象の被写体Ｐの光学画像と、学習済の機械学習モデルとを用いて、放射線画像を推定する構成について説明する。
機械学習においては、撮影対象の被写体Ｐとは異なる複数の別被写体に対して行われた過去の放射線撮影時に得た放射線画像群と、放射線画像群に対応する光学画像群と、を用いた機械学習よる学習済の機械学習モデルを用いる。
被写体Ｐの光学画像と、推定された放射線画像とを用いて、光学画像における照射野領域情報を取得する。また、機械学習で用いた放射線画像群からカセッテ１０３における照射野領域情報を取得する。
そして、光学画像における照射野領域情報と、放射線検出装置（カセッテ１０３）における照射野領域情報とを用いて、光学画像におけるカセッテ１０３の目標領域情報を取得する。
実施形態２は、放射線撮影時に照射野ランプが点灯されなかったなどの理由で照射野が光学画像において検出できない場合にも適用可能である。また、被写体Ｐに対する放射線撮影が行われていない場合、すなわち、被写体Ｐに対する最初の放射線撮影を行う場合にも適用可能である。実施形態１と異なる点は、領域情報格納部２０５に格納する領域情報（光学画像における照射野領域情報、放射線検出装置（カセッテ１０３）における照射野領域情報）の算出方法である。以下、具体的な処理の内容について説明する。
図２の機能構成２５２において、放射線画像群格納部２１６には、複数の別被写体に対して過去に実施された放射線撮影により得られた放射線画像群が格納される。特徴点放射線画像群格納部２１１には、放射線画像群格納部２１６に格納された放射線画像群から抽出した特徴点の点群データ（例えば、図８のＳＴ８２のＰＸ，ＰＹ）が被写体数分だけ格納されている。
光学画像群格納部２１７には、放射線画像群に対応した光学画像群が格納されている。光学画像群と放射線画像群との対応付けは実施形態１と同様であり、光学画像群と放射線画像群とは、各被写体の放射線照射実行時に撮影された画像として対応付けられ、格納される。
特徴点光学画像群格納部２１２には、光学画像群格納部２１７に格納されている光学画像群から抽出した特徴点の点群データ（例えば、図８のＳＴ８１のＰＵ，ＰＶ）が被写体数分だけ格納されている。
学習実行部２１３は、特徴点光学画像群格納部２１２のデータ（特徴点により構成される光学画像群）を入力データとし、特徴点放射線画像群格納部２１１のデータ（特徴点により構成される放射線画像群）を出力データとし、機械学習を実行する。学習実行部２１３は、学習済の機械学習モデル（第１機械学習モデル）を学習済モデル格納部２１４に格納する。第１機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される光学画像群を入力とし、複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される放射線画像群を出力とする機械学習により取得される。
なお、学習実行部２１３は、機械学習における入力データと出力データとを入れ替えた機械学習を行うことも可能である。学習実行部２１３は、特徴点光学画像群格納部２１２のデータ（特徴点により構成される光学画像群）を出力データとし、特徴点放射線画像群格納部２１１のデータ（特徴点により構成される放射線画像群）を入力データとし、機械学習を実行することが可能である。学習実行部２１３は、学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）を学習済モデル格納部２１４に格納する。第２機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される放射線画像群を入力とし、複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される光学画像群を出力とする機械学習により取得される。
本実施形態では、機械学習は、例えば、Convolution Neural Network（以下、ＣＮＮ）を用いている。機械学習はこの他にもRecurrent Neural Network、Long Short-Term Memory等の他の深層学習や、Support vector MachineやAdaBoost等のいかなる機械学習アルゴリズムを適用することが可能である。
図８は光学画像と放射線画像とを例示する図である。図８のＳＴ８１は光学画像を例示し、図８のＳＴ８２は放射線画像を例示する。図８のＳＴ８１に示す光学画像Ｃは、左上の点を原点とするＵ－Ｖ座標系で表される。図８のＳＴ８１には、カセッテＦ、カセッテＦの左上の点（ＦＵ，ＦＶ）、カセッテＦの幅ＷＦＵＶ、カセッテＦの高さＨＦＵＶ、照射野Ｒ（照射野領域Ｒ）が示されている。また、ＳＴ８１には、光学画像群格納部２１７に格納されている光学画像群から抽出した特徴点の点群データ（ＰＵ，ＰＶ）が示されている。
また、図８のＳＴ８２に示す放射線画像は、カセッテＦの有効画素領域ＲＥの左上の点を原点とするＸ－Ｙ座標系で表される。図８のＳＴ８２には、カセッテＦ、カセッテＦの左上の点（ＦＸ，ＦＹ）、カセッテＦの有効画素領域ＲＥ、照射野Ｒ（照射野領域Ｒ）が示されている。また、ＳＴ８２には、放射線画像群格納部２１６に格納された放射線画像群から抽出した特徴点の点群データ（ＰＸ，ＰＹ）が示されている。
推定処理部２１９は、学習済モデル格納部２１４の学習済の機械学習モデル（第１機械学習モデル）と、撮影対象の被写体Ｐの放射線撮影時に取得した光学画像（光学画像格納部２０２に格納）とを用いて、特徴点群のみから成る放射線画像を推定する。推定処理部２１９は、推定した放射線画像を推定画像格納部２１５に格納する。図８のＳＴ８２において、放射線画像を構成する特徴点の点群データ（ＰＸ，ＰＹ）は、推定処理部２１９により推定されたデータである。
演算処理部２０３は、推定画像格納部２１５に格納された特徴点群のみから成る、推定された放射線画像と、光学画像格納部２０２に格納された光学画像とから、光学画像における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。なお、光学画像に関しては、撮影対象の被写体Ｐの放射線撮影時に取得した光学画像に限られず、放射線撮影時とは別時刻にて取得した光学画像を用いてもよいし、撮影対象の被写体Ｐの放射線照射前に取得された光学画像を用いてもよい。
特徴点群は、被写体またはカセッテの輪郭を形成する点群でもよいし、被写体が写っていない部分を形成する点群でもよいし、解剖学的な特徴点（背骨、関節、またはそれ以外）から得た点群でもよい。
図４は、実施形態２の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャートである。Ｓ４０１において、撮影対象の被写体Ｐとは異なる複数の別被写体について、放射線撮影時に得た光学画像群および放射線画像群を準備する。光学画像群および放射線画像群を構成する各光学画像と各放射線画像とは対応付けられたデータである。光学画像群および放射線画像群から抽出された特徴点群データを被写体の人数分だけ用意し、それぞれ特徴点光学画像群格納部２１２と、特徴点放射線画像群格納部２１１に格納する。
Ｓ４０２において、学習実行部２１３は機械学習を実行し、Ｓ４０３において、学習実行部２１３は、学習済の機械学習モデルを学習済モデル格納部２１４に格納する。なお、Ｓ４０１～Ｓ４０３の処理は、Ｓ４０４の処理を行うための前処理であり、Ｓ４０１～Ｓ４０３の処理が完了している場合には、次回の撮影時には、Ｓ４０１～Ｓ４０３の処理を省略して、Ｓ４０４から処理を開始してもよい。
Ｓ４０４において、目的の被写体Ｐの撮影を開始する。Ｓ４０５において、光学画像格納部２０２は、光学画像を光学カメラ１０６から取得し、格納する。なお、光学画像に関しては、撮影対象の被写体Ｐの放射線撮影時に取得した光学画像に限られず、放射線撮影時とは別時刻にて取得した光学画像を用いてもよいし、撮影対象の被写体Ｐの放射線照射前に取得された光学画像を用いてもよい。
Ｓ４０６において、推定処理部２１９は、光学画像格納部２０２に格納された光学画像（撮影対象の被写体Ｐの光学画像）と、学習済モデル格納部２１４に格納された学習済の機械学習モデルとを用いて、特徴点群のみから成る放射線画像を推定する。推定処理部２１９は、撮影対象の被写体Ｐの光学画像を学習済の機械学習モデル（第１機械学習モデル）に入力し、特徴点群のみから成る放射線画像を推定する。
Ｓ４０７において、演算処理部２０３は、推定処理部２１９により推定された放射線画像と、光学画像とを用いて、光学画像における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
推定された放射線画像においては、例えば、図８のＳＴ８２のように、点線で示された体の輪郭、背骨、鎖骨等が点群情報として得られる。一方、光学画像に関して、演算処理部２０３は、光学画像に対する画像処理により、被写体Ｐの輪郭や、手を広げている被写体Ｐの腕や首との相対的な位置関係から鎖骨の位置や背骨の位置等の光学画像における被写体Ｐの特徴情報を取得する。演算処理部２０３は、推定された放射線画像における点群情報を、光学画像における被写体Ｐの特徴情報に合わせるように調整する。合わせ込みにおける倍率や傾斜角の調整は、例えば、Ｓ３０６で説明した倍率調整情報Ｓ及び傾斜角情報θによる調整と同様である。例えば、倍率調整の場合、点群情報における、背骨の長さや左右の鎖骨の端部を、光学画像における被写体Ｐの背骨の長さや左右の鎖骨の端部に合わせるように倍率調整を行えばよい。演算処理部２０３は、幅及び高さが調整された点群情報の領域の幅及び高さに基づいて、光学画像における照射野領域情報（例えば、図８のＳＴ８１のＲ）を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
Ｓ４０８において、演算処理部２０３は、カセッテ１０３における照射野領域情報を、放射線画像群格納部２１６のデータから取得し、領域情報格納部２０５に格納する。ここで、カセッテ１０３における照射野領域情報は、放射線画像群格納部２１６に格納されている代表的な一つまたは複数の放射線画像から取得してもよいし、放射線画像群格納部２１６に格納されている放射線画像群から平均値をとることで取得してもよい。
なお、ステップＳ４０７及びＳ４０８の実行順は、例えば、Ｓ４０７の後にＳ４０８を実施してもよいし、Ｓ４０８の後にＳ４０７を実施してもよい。
Ｓ４０９において、演算処理部２０３は、領域情報格納部２０５に格納されている光学画像における照射野領域情報（Ｓ４０７）と、カセッテ１０３における照射野領域情報（Ｓ４０８）とを用いてカセッテ目標領域情報を取得し、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。カセッテ目標領域情報を取得する処理は、実施形態１で説明したＳ３０６、Ｓ３０７の処理と同様である。
また、演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２から取得した光学画像において、カセッテ目標領域情報に基づいて配置されるカセッテ１０３に対して、被写体Ｐを配置する被写体Ｐの目標領域情報（被写体目標領域情報）を取得する。演算処理部２０３は、取得した被写体目標領域情報を被写体目標領域情報格納部２０６に格納する。
そして、合成画像生成部２０７は、カセッテ１０３の目標領域情報をカセッテ目標領域情報格納部２０４から取得し、被写体Ｐの目標領域情報を被写体目標領域情報格納部２０６から取得する。合成画像生成部２０７は、カセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を光学画像に重畳した重畳画像を生成する。
Ｓ４１０において、情報処理装置２５１の表示制御部部（不図示）は、合成画像生成部２０７により、Ｓ４０９で生成された重畳画像を、ユーザインターフェース部２０８を介して、表示機器２０９に表示させる。
Ｓ４１１において、技師Ｒはカセッテ１０３、および被写体Ｐのポジショニングを行う。技師Ｒは、表示機器２０９に表示されたカセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を確認しながら、カセッテ１０３の位置、被写体Ｐの位置合わせ（ポジショニング）を行う。
ポジショニング完了後、Ｓ４１２において、技師Ｒが照射スイッチなどを操作することにより放射線発生装置１０２は放射線照射を実行する。
放射線照射を実行後（Ｓ４１２）、Ｓ４１３において、放射線撮影は終了とする。
実施形態２の開示の技術によれば、撮影対象の被写体に対して過去に実施された放射線撮影による放射線画像が存在しない場合であっても、光学画像において放射線検出装置を配置する目標領域情報を取得することが可能になる。また、光学画像における被写体の目標領域情報を取得することが可能することができる。
[実施形態３]
先に説明した実施形態２では、撮影対象の被写体Ｐの光学画像が存在し、撮影対象の被写体Ｐに対して過去に実施された放射線撮影による放射線画像が存在しない場合を説明したが、実施形態３では、この逆の場合について説明する。実施形態３では、被写体Ｐに対して過去に実施された放射線撮影による放射線画像が存在し、撮影対象の被写体Ｐの光学画像が存在しない場合を説明する。実施形態３では実施形態２とは異なり、撮影対象の被写体Ｐの放射線画像を用いる。
被写体Ｐを撮影した光学画像に代わり、撮影対象の被写体Ｐの放射線画像と、学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）とを用いて、光学画像を推定する構成について説明する。
機械学習においては、撮影対象の被写体Ｐとは異なる複数の別被写体に対して行われた過去の放射線撮影時に得た特徴点放射線画像群と、特徴点放射線画像群に対応する特徴点光学画像群と、を用いた機械学習よる学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）を用いる。
実施形態３では、学習実行部２１３は、特徴点光学画像群格納部２１２のデータを出力データとし、特徴点放射線画像群格納部２１１のデータを入力データとして機械学習を実行する。学習実行部２１３は、学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）を学習済モデル格納部２１４に格納する。実施形態３における学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）は、実施形態２で説明した学習済の機械学習モデル（第１機械学習モデル）と入力データと出力データとの関係が逆である。
推定処理部２１９は、学習済モデル格納部２１４の学習済の機械学習モデル（第２機械学習モデル）と、撮影対象の被写体Ｐの放射線撮影時に取得した放射線画像（放射線画像格納部２０１に格納）とを用いて、特徴点群のみから成る光学画像を推定する。推定処理部２１９は、推定した光学画像を推定画像格納部２１５に格納する。
演算処理部２０３は、推定画像格納部２１５に格納された特徴点群のみから成る、推定された光学画像と、放射線画像格納部２０１に格納された放射線画像とから、光学画像における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
図５は、実施形態３の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャートである。図５のフローチャートでは、図４のフローチャートと同一の処理について、同一のステップ番号を付している。
Ｓ４０１において、撮影対象の被写体Ｐとは異なる複数の別被写体について、放射線撮影時に得た光学画像群および放射線画像群を準備する。光学画像群および放射線画像群から抽出された特徴点群データ[O02101]を被写体の人数分だけ用意し、それぞれ特徴点光学画像群格納部２１２と、特徴点放射線画像群格納部２１１に格納する。
Ｓ５０１において、学習実行部２１３は機械学習を実行する。実施形態３では、実施形態２とは異なり、特徴点光学画像群格納部２１２のデータを出力データとし、特徴点放射線画像群格納部２１１のデータを入力データとして学習を実行する。Ｓ５０２において、学習実行部２１３は、学習済の機械学習モデルを学習済モデル格納部２１４に格納する。なお、Ｓ４０１、Ｓ５０１～Ｓ５０２の処理は、Ｓ５０６の処理を行うための前処理であり、Ｓ４０１、Ｓ５０１～Ｓ５０２の処理が完了している場合には、次回の撮影時には、Ｓ４０１、Ｓ５０１～Ｓ５０２の処理を省略してもよい。
図５のフローチャートは、放射線撮影について２つの処理フロー５Ａ及び５Ｂを有する。処理フロー５Ａは、Ｓ５０３～Ｓ５０５の処理ステップを有している。処理フロー５Ａによる放射線撮影を第１放射線撮影とする。
処理フロー５Ｂは、Ｓ４０４、Ｓ５０６～Ｓ５０８、Ｓ４０９～Ｓ４１２の処理ステップを有している。処理フロー５Ｂによる放射線撮影を第２放射線撮影とする。第２放射線撮影は、第１放射線撮影における被写体Ｐと同じ被写体Ｐの撮影部位について、第１放射線撮影の後に行われる放射線撮影である。第２放射線撮影は、第１放射線撮影の後の異なるタイミング、例えば、別時刻や異なる年月日に行われる放射線撮影である。第１放射線撮影における被写体Ｐと同じ被写体Ｐの撮影部位について、経過観察等で、第１放射線撮影（５Ａ）の後、複数回の放射線撮影が必要とされる場合には、処理フロー５Ｂの処理を行えばよい。
Ｓ５０３において、目的の被写体Ｐの撮影を開始する。Ｓ５０４において、技師Ｒが照射スイッチなどを操作することにより放射線発生装置１０２は放射線照射を実行する。放射線画像格納部２０１は、放射線検出装置（カセッテ１０３）から取得した放射線画像を格納し、Ｓ５０５において、放射線撮影を終了する。
Ｓ５０５の放射線撮影（第１放射線撮影）後の異なるタイミング、例えば、別時刻や異なる年月日に行われる放射線撮影（第２放射線撮影）において、Ｓ４０４以降の処理が開始する。
Ｓ５０６において、推定処理部２１９は、放射線画像格納部２０１に格納された放射線画像（Ｓ５０４）と、学習済モデル格納部２１４に格納された学習済の機械学習モデル（Ｓ５０２）とを用いて、特徴点群のみから成る光学画像を推定する。推定処理部２１９は、撮影対象の被写体Ｐの放射線画像を学習済の機械学習モデルに入力し、特徴点群のみから成る光学画像を推定する。
Ｓ５０７において、演算処理部２０３は、推定処理部２１９により推定された光学画像と、放射線画像とを用いて、光学画像における照射野領域情報を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。本ステップにおける処理は、Ｓ４０７における処理と同様である。なお、本ステップでは、例えば、図７のＳＴ７２に示すような放射線画像における、被写体Ｐの輪郭、背骨、鎖骨等の情報を、推定された光学画像における点群情報に合わせるように調整する。合わせ込みにおける倍率や傾斜角の調整は、例えば、Ｓ３０６で説明した倍率調整情報Ｓ及び傾斜角情報θによる調整と同様である。演算処理部２０３は、放射線画像から合わせ込まれた領域の幅及び高さに基づいて、光学画像における照射野領域情報（例えば、図８のＳＴ８１のＲ）を取得し、領域情報格納部２０５に格納する。
Ｓ５０８において、演算処理部２０３は、カセッテ１０３における照射野領域情報を、放射線画像群格納部２１６、または放射線画像格納部２０１から取得し、領域情報格納部２０５に格納する。カセッテ１０３における照射野領域情報を放射線画像群格納部２１６のデータから取得する場合、放射線画像群格納部２１６に格納されている代表的な一つまたは複数の放射線画像から取得してもよいし、放射線画像群格納部２１６に格納されている放射線画像群から平均値をとることで取得してもよい。カセッテ１０３における照射野領域情報を放射線画像格納部２０１のデータから取得する場合は、実施形態１のＳ３０６と同様である。
なお、ステップＳ５０７及びＳ５０８の実行順は、例えば、Ｓ５０７の後にＳ５０８を実施してもよいし、Ｓ５０８の後にＳ５０７を実施してもよい。
Ｓ４０９～Ｓ４１２の処理は、実施形態２のＳ４０９～Ｓ４１２で説明した処理と同様である。
実施形態３の開示の技術によれば、撮影対象の被写体の光学画像が存在しない場合であっても、光学画像において放射線検出装置を配置する目標領域情報を取得することが可能になる。また、光学画像における被写体の目標領域情報を取得することが可能することができる。
[実施形態４]
実施形態４では、カセッテ目標領域情報または被写体目標領域情報を技師Ｒによって調整可能にする構成について説明する。図６は、実施形態４の放射線撮影の処理の流れを説明するフローチャートである。図６のフローチャートでは、図３のフローチャートと同一の処理について、同一のステップ番号を付しており、説明の一部を省略する。図３のフローチャートと同様に、図６のフローチャートは、２つの処理フロー６Ａ及び６Ｂにより構成される。処理フロー６Ａは、図３のＳ３０１～Ｓ３０９の処理ステップに加えて、Ｓ６０１の処理ステップを有している。処理フロー６Ａによる放射線撮影を第１放射線撮影とする。
Ｓ３０８の後、Ｓ６０１において、演算処理部２０３は、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納されたカセッテ目標領域情報と、被写体目標領域情報格納部２０６に格納された被写体目標領域情報との相対的な位置関係を示す相対座標を取得し、目標位置相対座標格納部２１８に格納する。
処理フロー６Ｂは、図３のＳ３１０～Ｓ３１６の処理ステップに加えて、Ｓ６０２～Ｓ６０７の処理ステップを有している。処理フロー６Ｂによる放射線撮影を第２放射線撮影とする。第２放射線撮影は、第１放射線撮影における被写体と同じ被写体Ｐの撮影部位について、第１放射線撮影の後に行われる放射線撮影である。第２放射線撮影は、第１放射線撮影の後の異なるタイミング、例えば、別時刻や異なる年月日に行われる放射線撮影である。
Ｓ３１３において、重畳画像が表示機器２０９に表示された後に、Ｓ６０２において、カセッテ目標領域情報の調整が必要であると技師Ｒが判断した場合（Ｓ６０２－ＹＥＳ）、処理はＳ６０３に進められる。
Ｓ６０３において、技師Ｒがマウス、タッチパネル、キーボードなどの操作部２１０を操作することで、ユーザインターフェース部２０８を介して入力された操作情報に基づいて、演算処理部２０３は、カセッテ目標領域情報を変更し、変更したカセッテ目標領域情報をカセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。
その後、Ｓ６０４において、演算処理部２０３は、光学画像格納部２０２から取得した光学画像において、変更されたカセッテ目標領域情報に基づいて配置されるカセッテ１０３に対して、被写体Ｐを配置する被写体Ｐの目標領域情報（被写体目標領域情報）を取得する。
演算処理部２０３は、変更されたカセッテ目標領域情報と、目標位置相対座標格納部２１８に格納された情報とを用いて、被写体目標領域情報を再計算（変更）し、被写体目標領域情報格納部２０６に格納する。Ｓ６０４の処理の後、処理はステップＳ３１２に戻され、同様の処理が実行される。
演算処理部２０３は、操作部２１０から入力された操作情報に基づいて、カセッテ１０３の目標領域情報を変更し（Ｓ６０３）、カセッテ１０３の目標領域情報の変更に応じて、被写体Ｐの目標領域情報を変更する（Ｓ６０４）。
一方、Ｓ６０２において、カセッテ目標領域情報の調整が必要とされない場合は（Ｓ６０２－ＮＯ）、処理はＳ６０５に進められる。
Ｓ６０５において、技師Ｒは、被写体目標領域情報の調整が必要か否かを確認する。被写体目標領域情報の調整が必要であると技師Ｒが判断した場合（Ｓ６０５－ＹＥＳ）、処理はＳ６０６に進められる。
Ｓ６０６において、技師Ｒが操作部２１０を操作することで、ユーザインターフェース部２０８を介して入力された操作情報に基づいて、演算処理部２０３は、被写体目標領域情報を変更し、変更した被写体目標領域情報を被写体目標領域情報格納部２０６に格納する。
その後、Ｓ６０７において、演算処理部２０３は、変更された被写体目標領域情報と、目標位置相対座標格納部２１８に格納された情報とを用いて、カセッテ目標領域情報を再計算（変更）し、カセッテ目標領域情報格納部２０４に格納する。Ｓ６０７の後、処理はステップＳ３１２に戻され、同様の処理が実行される。
演算処理部２０３は、操作部２１０から入力された操作情報に基づいて、被写体Ｐの目標領域情報を変更し（Ｓ６０６）、被写体Ｐの目標領域情報の変更に応じて、カセッテ１０３の目標領域情報を変更する（Ｓ６０７）。
合成画像生成部２０７は、放射線検出装置（カセッテ１０３）の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて重畳画像を変更し、情報処理装置２５１の表示制御部部（不図示）は、合成画像生成部２０７により変更された重畳画像を表示機器２０９に表示させる。
また、演算処理部２０３は、放射線検出装置（カセッテ１０３）の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて、放射線発生装置１０２におけるコリメータの角度を変更する。これにより、カセッテ１０３及び被写体Ｐのポジショニングに合わせて放射線の広がり角を規定することができる。
一方、Ｓ６０５において、被写体目標領域情報の調整が必要とされない場合は（Ｓ６０５－ＮＯ）、処理はＳ３１４に進められる。
Ｓ３１４において、技師Ｒはカセッテ１０３、および被写体Ｐのポジショニングを行う。技師Ｒは、表示機器２０９に表示されたカセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を確認しながら、カセッテ１０３の位置、被写体Ｐの位置合わせ（ポジショニング）を行う。技師Ｒは、カセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を視認することにより、カセッテ１０３および被写体Ｐのポジショニングを容易に実施することができる。
図１０は、カセッテ１０３および被写体Ｐのポジショニングを説明する図であり、図１１は、被写体目標領域情報の変更（微調整）を説明する図である。図１０に示す光学画像Ｃにおいて、Ｐ'は被写体が現在位置する領域を示し、Ｆ'はカセッテが現在位置する領域を示している。また、Ｐは光学画像Ｃにおける被写体目標領域情報を示し、Ｆは光学画像Ｃにおけるカセッテ目標領域情報を示している。
技師Ｒは、表示機器２０９に表示されたカセッテ１０３の目標領域情報および被写体Ｐの目標領域情報を確認しながら、現在位置する被写体Ｐ'及びカセッテＦ'の位置合わせ（ポジショニング）を行う。
被写体目標領域情報の調整が必要であると、技師Ｒが判断した場合、図１１に示すように、技師Ｒは、マウス、タッチパネル、キーボードなどの操作部２１０を操作することにより、ユーザインターフェース部２０８を介して、被写体の目標領域情報が変更（微調整）される。なお、図１１では、被写体目標領域情報の変更（微調整）を例示的に説明しているが、カセッテ目標領域情報の変更（微調整）の場合も同様である。
演算処理部２０３は、変更された被写体目標領域情報と、目標位置相対座標格納部２１８に格納された情報とを用いて、カセッテ目標領域情報を再計算する。合成画像生成部２０７は、演算処理部２０３による再計算の結果に基づいて、カセッテ目標領域情報の表示位置を変更する。合成画像生成部２０７は、被写体目標領域情報の変更に連動してカセッテ目標領域情報の表示位置を自動的に変更し、カセッテ１０３の目標領域情報、および被写体Ｐの目標領域情報を重畳した重畳画像を生成する。
なお、図６のフローチャートにおいて、Ｓ６０２～Ｓ６０４の実行順は、例えば、Ｓ６０２～Ｓ６０４のフローの後にＳ６０５～Ｓ６０７のフローを実行してもよいし、Ｓ６０５～Ｓ６０７のフローの後にＳ６０２～Ｓ６０４のフローを実行してもよい。
また、Ｓ３０６及びＳ３０７(図３)において、照射野ランプの領域を検出することで得られた光学画像における照射野領域と、カセッテ１０３における照射野領域情報とを用いてカセッテ目標領域情報を取得する際に、演算処理部２０３は、現在投影されている照射野ランプの領域に合わせてカセッテ目標領域情報を設定して、表示機器２０９に表示してもよい。その場合は、演算処理部２０３は、カセッテ目標領域情報および目標位置相対座標格納部２１８に格納されている情報を用いて、被写体目標領域情報を必要に応じて再計算する。これにより、数１式や数2式を実行するために要する演算負荷を低減することができる。
また、上記の各実施形態では、例えば、静止画撮影だけでなく動画の撮影にも適用可能である。動画の撮影への適用例としては、同一の被写体Ｐについて経過観察等で複数回の撮影が必要とされる場合、例えば、骨密度（Bone Mineral Density:ＢＭＤ）測定などにおいて、被写体Ｐおよびカセッテ１０３の精密な位置決めが必要になる場合などが挙げられる。
実施形態４の開示の技術によれば、光学画像において放射線検出装置を配置する目標領域情報を取得することが可能になる。また、光学画像における被写体の目標領域情報を取得することが可能することができる。
被写体目標領域情報およびカセッテ目標領域情報を光学画像に映し出し、光学画像を確認しながら技師Ｒがポジショニングを行うことで、放射線検出装置及び被写体のポジショニングを容易に行うことが可能になる。
ポジショニングにおける被写体Ｐ、及び技師Ｒの負担を低減することができ、技師の熟練度の相違による撮影の手間・時間のばらつきを解消することが可能になる。また、技師Ｒが操作室に移動した後でも、光学画像を確認しながら被写体Ｐの位置ずれを撮影室における被写体や他の技師に教えることができ、操作室に居ながら、操作室から離れた位置にある撮影室の被写体Ｐの位置の修正を容易に行うことが可能となる。
本明細書の開示は、以下の情報処理装置、放射線撮影システム、情報処理方法、プログラムを含む。
（項目１） 光学画像撮影手段により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する第１取得手段と、
前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記放射線検出手段を配置する目標領域である、前記光学画像における目標領域情報を取得する第２取得手段と、を備える情報処理装置。
（項目２） 前記第１取得手段は、被写体の放射線撮影よりも前に前記被写体を前記光学画像撮影手段により撮影して得た前記光学画像と前記放射線検出手段により取得された放射線画像とを用いて、前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する項目１に記載の情報処理装置。
（項目３） 前記第１取得手段は、
前記光学画像における照射野ランプによる照射領域を検出することにより、前記光学画像における照射野領域情報を取得し、
前記放射線検出手段の有効画素領域に対する照射野領域の相対座標の情報と、前記有効画素領域に対する前記放射線検出手段の相対座標の情報とを用いて、前記放射線検出手段における照射野領域情報を取得する項目１または２に記載の情報処理装置。
（項目４） 前記放射線撮影よりも前に撮影された前記放射線画像が存在しない場合、前記第１取得手段は、
前記放射線撮影よりも前に撮影された、前記光学画像と、学習済の第１機械学習モデルとを用いて推定された放射線画像とを用いて、前記放射線検出手段における照射野領域情報を取得する項目２に記載の情報処理装置。
（項目５） 前記第１機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対して取得された、特徴点により構成される光学画像群を入力とし、前記複数の別被写体に対して取得された、特徴点により構成される放射線画像群を出力とする機械学習により取得される項目４に記載の情報処理装置。
（項目６） 前記放射線撮影よりも前に撮影された前記光学画像が存在しない場合、前記第１取得手段は、
前記放射線撮影よりも前に撮影された、前記放射線画像と、学習済の第２機械学習モデルとを用いて推定された光学画像とを用いて、前記光学画像における照射野領域情報を取得する項目２に記載の情報処理装置。
（項目７） 前記第２機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される放射線画像群を入力とし、前記複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される光学画像群を出力とする機械学習により取得される項目６に記載の情報処理装置。
（項目８） 前記第２取得手段は、
前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記光学画像における照射野領域、及び前記放射線検出手段における照射野領域における、サイズを合わせる倍率調整情報と、傾きを合わせる傾斜角情報とを取得する項目１乃至７のいずれか１項目に記載の情報処理装置。
（項目９） 前記第２取得手段は、前記倍率調整情報、及び、前記倍率調整情報を用いて、前記放射線検出手段の位置情報、及び、前記放射線検出手段における照射野領域の位置情報の間の相対情報を、前記光学画像における相対情報に変換する項目８に記載の情報処理装置。
（項目１０） 前記第２取得手段は、前記光学画像における相対情報と、前記光学画像における照射野領域の基準位置情報とを用いて、前記光学画像における前記放射線検出手段の基準位置情報を取得し、
前記放射線検出手段の基準位置情報と、前記放射線検出手段の幅及び高さの情報とを用いて定められる領域情報を、前記目標領域情報として取得する項目９に記載の情報処理装置。
（項目１１） 前記第２取得手段は、前記光学画像において、前記目標領域情報に基づいて配置される前記放射線検出手段に対して、被写体を配置する前記被写体の目標領域情報を取得する項目１乃至１０のいずれか１項目に記載の情報処理装置。
（項目１２） 前記第２取得手段は、操作手段から入力された操作情報に基づいて、前記放射線検出手段の目標領域情報を変更し、
前記放射線検出手段の目標領域情報の変更に応じて、前記被写体の目標領域情報を変更する項目１１に記載の情報処理装置。
（項目１３） 前記第２取得手段は、操作手段から入力された操作情報に基づいて、前記被写体の目標領域情報を変更し、
前記被写体の目標領域情報の変更に応じて、前記放射線検出手段の目標領域情報を変更する項目１１に記載の情報処理装置。
（項目１４） 前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報を前記光学画像に重畳した重畳画像を生成する生成手段と、
前記重畳画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、を更に備える項目１１乃至１３のいずれか１項目に記載の情報処理装置。
（項目１５） 前記生成手段は、前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて前記重畳画像を変更し、
変更した前記重畳画像を前記表示手段に表示する項目１４に記載の情報処理装置。
（項目１６） 前記第２取得手段は、前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて、放射線発生手段におけるコリメータの角度を変更する項目１１乃至１５のいずれか１項目に記載の情報処理装置。
（項目１７） 項目１乃至１６のいずれか１項目に記載の情報処理装置と、
前記光学画像撮影手段と、
前記放射線検出手段と、を備える放射線撮影システム。
（項目１８） 光学画像撮影手段により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する工程と、
前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記放射線検出手段を配置する目標領域である、前記光学画像における目標領域情報を取得する工程と、
を備える情報処理方法。
（項目１９） コンピュータに、項目１８に記載された情報処理方法を実行させるプログラム。
［その他の実施形態］
開示の技術は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
開示の技術は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
１０１：放射線撮影システム、１０２：放射線発生装置、１０３：カセッテ（放射線検出装置）、１０６：光学カメラ（光学画像撮影装置）、２５１、２５２：情報処理装置

Claims (19)

  1. 光学画像撮影手段により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する第１取得手段と、
    前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記放射線検出手段を配置する目標領域である、前記光学画像における目標領域情報を取得する第２取得手段と、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記第１取得手段は、被写体の放射線撮影よりも前に前記被写体を前記光学画像撮影手段により撮影して得た前記光学画像と前記放射線検出手段により取得された放射線画像とを用いて、前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記第１取得手段は、
    前記光学画像における照射野ランプによる照射領域を検出することにより、前記光学画像における照射野領域情報を取得し、
    前記放射線検出手段の有効画素領域に対する照射野領域の相対座標の情報と、前記有効画素領域に対する前記放射線検出手段の相対座標の情報とを用いて、前記放射線検出手段における照射野領域情報を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 前記放射線撮影よりも前に撮影された前記放射線画像が存在しない場合、
    前記第１取得手段は、
    前記放射線撮影よりも前に撮影された、前記光学画像と、学習済の第１機械学習モデルとを用いて推定された放射線画像とを用いて、前記放射線検出手段における照射野領域情報を取得する請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 前記第１機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対して取得された、特徴点により構成される光学画像群を入力とし、前記複数の別被写体に対して取得された、特徴点により構成される放射線画像群を出力とする機械学習により取得される請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 前記放射線撮影よりも前に撮影された前記光学画像が存在しない場合、
    前記第１取得手段は、
    前記放射線撮影よりも前に撮影された、前記放射線画像と、学習済の第２機械学習モデルとを用いて推定された光学画像とを用いて、前記光学画像における照射野領域情報を取得する請求項２に記載の情報処理装置。
  7. 前記第２機械学習モデルは、撮影対象の被写体とは異なる複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される放射線画像群を入力とし、前記複数の別被写体に対する撮影により取得された、特徴点により構成される光学画像群を出力とする機械学習により取得される請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 前記第２取得手段は、
    前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記光学画像における照射野領域、及び前記放射線検出手段における照射野領域における、サイズを合わせる倍率調整情報と、傾きを合わせる傾斜角情報とを取得する請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 前記第２取得手段は、
    前記倍率調整情報、及び、前記倍率調整情報を用いて、前記放射線検出手段の位置情報、及び、前記放射線検出手段における照射野領域の位置情報の間の相対情報を、前記光学画像における相対情報に変換する請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 前記第２取得手段は、
    前記光学画像における相対情報と、前記光学画像における照射野領域の基準位置情報とを用いて、前記光学画像における前記放射線検出手段の基準位置情報を取得し、
    前記放射線検出手段の基準位置情報と、前記放射線検出手段の幅及び高さの情報とを用いて定められる領域情報を、前記目標領域情報として取得する請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 前記第２取得手段は、前記光学画像において、前記目標領域情報に基づいて配置される前記放射線検出手段に対して、被写体を配置する前記被写体の目標領域情報を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 前記第２取得手段は、操作手段から入力された操作情報に基づいて、前記放射線検出手段の目標領域情報を変更し、
    前記放射線検出手段の目標領域情報の変更に応じて、前記被写体の目標領域情報を変更する請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 前記第２取得手段は、操作手段から入力された操作情報に基づいて、前記被写体の目標領域情報を変更し、
    前記被写体の目標領域情報の変更に応じて、前記放射線検出手段の目標領域情報を変更する請求項１１に記載の情報処理装置。
  14. 前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報を前記光学画像に重畳した重畳画像を生成する生成手段と、
    前記重畳画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、を更に備える請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  15. 前記生成手段は、前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて前記重畳画像を変更し、
    変更した前記重畳画像を前記表示手段に表示する請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 前記第２取得手段は、前記放射線検出手段の目標領域情報および前記被写体の目標領域情報のうち少なくとも一方の変更に応じて、放射線発生手段におけるコリメータの角度を変更する請求項１１に記載の情報処理装置。
  17. 請求項１に記載の情報処理装置と、
    前記光学画像撮影手段と、
    前記放射線検出手段と、を備える放射線撮影システム。
  18. 光学画像撮影手段により取得された光学画像における照射野領域情報と、放射線検出手段における照射野領域情報とを取得する工程と、
    前記光学画像における照射野領域情報と前記放射線検出手段における照射野領域情報とを用いて、前記放射線検出手段を配置する目標領域である、前記光学画像における目標領域情報を取得する工程と、
    を備える情報処理方法。
  19. コンピュータに、請求項１８に記載された情報処理方法を実行させるプログラム。
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