JP5677889B2 - Ｘ線ｃｔ装置およびｘ線ｃｔシステム - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ装置による造影撮影に用いる造影パラメータ（parameter）を決定する造影パラメータ決定方法、この方法を使用するためのＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置およびインジェクタ（injector）に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ装置による造影撮影においては、撮影技師等が、事前に入手した被検体の体重などの身体的データ（data）を基に、造影撮影に用いる造影パラメータを計算で求め、インジェクタを制御する制御部にて手入力で設定することが多い。

ところが、入手した被検体の身体的データに誤りがあったり、造影パラメータを手計算で求める場合に計算ミスがあったりすると、適正な造影パラメータが得られない。

そこで、被検体を載置するテーブルに重量センサ（sensor）等を付加して、被検体の体重を直接測定し、その測定した体重を基に造影剤量等を自動決定するＸ線ＣＴ装置が提案されている（特許文献１，要約等参照）。

特開２００６−３２５６１５号公報

しかしながら、被検体を載置するテーブルに重量センサ（sensor）等を付加するなど、別段の物理的な改造を加えると、構造が複雑になってメンテナンス（maintenance）や故障時の対応が難しくなるだけでなく、装置のコスト（cost）も増大する。

このような事情により、Ｘ線ＣＴ装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求められるようにすることが望まれている。

第１の観点の発明は、Ｘ線ＣＴ装置による被検体の予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定するステップと、前記推定された体重に基づいて、前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定するステップとを備えた造影パラメータ決定方法を提供する。

第２の観点の発明は、被検体の造影撮影を行うＸ線ＣＴ装置であって、前記造影撮影の前に行われる予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された体重に基づいて、前記造影撮影に用いる造影パラメータを決定する決定手段とを備えたＸ線ＣＴ装置を提供する。

第３の観点の発明は、前記決定手段が、体重が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が大きくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第２の観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第４の観点の発明は、前記推定手段が、前記データに基づいて、前記被検体のボディマス指数（ＢＭＩ；Body Mass Index）をさらに推定し、前記決定手段が、前記ボディマス指数にも基づいて、前記造影パラメータを決定する上記第２の観点または第３の観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第５の観点の発明は、前記決定手段が、ボディマス指数が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第２の観点から第４の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第６の観点の発明は、前記推定手段が、前記データに基づいて、前記被検体の体脂肪率をさらに推定し、前記決定手段が、前記体脂肪率にも基づいて、前記造影パラメータを決定する上記第２の観点から第５の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第７の観点の発明は、前記決定手段が、体脂肪率が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する上記第６の観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第８の観点の発明は、前記推定手段が、前記データにより求められる前記被検体のＸ線透過率と前記ボディマス指数との相関関係に基づいた前記ボディマス指数の推定と、前記データによって得られる前記被検体の画像における解剖学的特徴点間の距離に基づいた前記身長の推定とを行い、前記ボディマス指数および前記身長に基づいて前記体重を推定する上記第２の観点から第５の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第９の観点の発明は、前記解剖学的特徴点間の距離が、所定の骨の長さである上記第８の観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１０の観点の発明は、前記推定手段が、前記データのプロファイル（profile）または前記データによって得られる画像の解析結果に基づいて、前記体脂肪率を推定する上記第６の観点または第７の観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１１の観点の発明は、前記決定手段が、前記造影パラメータとして、造影剤濃度、造影剤注入量、および造影剤注入速度のうち少なくとも１つを決定する上記第２の観点から第１０の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１２の観点の発明は、前記予備撮影が、前記造影撮影より低線量のＸ線を用いたスカウトスキャン（scout scan）またはヘリカルスキャン（helical scan）である上記第２の観点から第１１の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１３の観点の発明は、前記予備撮影が、前記造影撮影より低線量のＸ線を用いたデュアルエネルギー・ヘリカルスキャンであり、前記推定手段が、前記デュアルエネルギー・ヘリカルスキャンにより得られる前記被検体の２種類の３次元画像における互いに対応する画素値の比または差分に基づいて、前記被検体の３次元画像領域を複数の物質グループに分類し、物質グループごとに該物質グループの体積に該物質グループに応じた比重を乗算して得られた値の総和を前記体重として推定する上記第２の観点から第５の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１４の観点の発明は、前記決定された造影パラメータを、前記Ｘ線ＣＴ装置に接続されたインジェクタに転送する転送手段をさらに備えている上記第１の観点から第１３の観点のいずれか一つの観点のＸ線ＣＴ装置を提供する。

第１５の観点の発明は、Ｘ線ＣＴ装置から、該Ｘ線ＣＴ装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重に基づいて求められた造影パラメータを入力され、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記入力された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタを提供する。

第１６の観点の発明は、Ｘ線ＣＴ装置から、該Ｘ線ＣＴ装置による被検体の予備撮影により得られたデータを用いて推定された体重を入力され、該入力された体重に基づいて前記被検体の造影撮影に用いる造影パラメータを決定し、前記被検体の造影撮影を行う際に、前記決定された造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタを提供する。

上記観点の発明によれば、重量センサなどを用いることなく、予備撮影により得られたデータを基に被検体の体重を推定し、その推定した体重を基に造影パラメータを決定することができ、Ｘ線ＣＴ装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求めることができる。

第一実施形態によるＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。 第一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示す図である。 骨の種類と身長推定係数との対応関係の一例を示す図である。 体重と造影パラメータとの対応関係の一例を示す図である。 第一実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。 体重およびボディマス指数と造影パラメータとの対応関係の一例を示す図である。 第一実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。 体重および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す図である。 第一実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。 体重、ボディマス指数および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す図である。 第二実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示す図である。 第二実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。 第二実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。 第二実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。

以下、発明の実施形態について説明する。

（第一実施形態）
図１は、第一実施形態によるＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。

Ｘ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（console）１と、撮影テーブル（table）１０と、走査ガントリ（gantry）２０とを具備している。

操作コンソール１は、操作者からの入力を受け付ける入力装置２と、被検体４０をスキャンするための各部の制御や各種演算などを行う中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得したデータを収集するデータ収集バッファ（buffer）５と、画像を表示するモニタ（monitor）６と、プログラム（program）やデータなどを記憶する記憶装置７とを具備している。

撮影テーブル１０は、被検体４０を載せて走査ガントリ２０の開口部に搬入・搬出するクレードル（cradle）１２を具備している。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内蔵するモータ（motor）で昇降および水平直線移動される。

走査ガントリ２０は、回転部１５と、回転部１５を回転可能に支持する支持部１６とを有する。回転部１５には、Ｘ線管２１と、Ｘ線管２１を制御するＸ線コントローラ（controller）２２と、Ｘ線管２１から発生したＸ線８１をコリメート（collimate）して整形するコリメータ（collimator）２３と、Ｘ線管２１から照射され、被検体４０を透過したＸ線８１を検出するＸ線検出器２４と、Ｘ線検出器２４の出力を投影データに変換して収集するデータ収集装置（ＤＡＳ；Data
Acquisition System）２５と、Ｘ線コントローラ２２，コリメータ２３，ＤＡＳ２５の制御を行う回転部コントローラ２６とが搭載される。支持部１６は、制御信号などを操作コンソール１や撮影テーブル１０と通信する制御コントローラ２９を具備する。回転部１５と支持部１６とは、スリップリング（slip
ring）３０を介して電気的に接続されている。

Ｘ線ＣＴ装置１００には、被検体４０に造影剤を注入するインジェクタ５０が接続されている。Ｘ線ＣＴ装置１００の中央処理装置３は、撮影テーブル１０、走査ガントリ２０とともに、インジェクタ５０を制御して、被検体５０の造影スキャン（造影撮影）を実行する。

これより、第一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における処理の流れについて説明する。第一実施形態では、予備撮影としてスカウトスキャンを用いる。

図２は、第一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示す図である。

ステップ（step）Ｓ１では、被検体４０のスカウトスキャン（予備撮影）を行って、スカウトデータ（データ）を取得する。スカウトスキャンは、例えば、Ｘ線管２１が０°方向すなわち被検体の真上、または９０°方向すなわち被検体の真横に位置するよう回転部１５を固定し、被検体４０が載置されたクレードル１２を水平移動させながら、本撮影である単純スキャンや造影スキャンより低線量のＸ線を照射し、Ｘ線検出器２４にてその透過Ｘ線を検出する。

ステップＳ２では、スカウトデータにより得られる被検体４０のＸ線透過率Ｂとボディマス指数ＢＭＩとの相関関係を利用して、被検体４０のボディマス指数ＢＭＩを推定する。

ここで、ボディマス指数ＢＭＩの推定の原理を説明する。

非特許文献「日本女医会誌」，復刊第２０４号（２０１０年１０月２５日），第２〜３頁や、エーザイ株式会社情報誌「アールティ」，Ｎｏ．３８（１１月，２００７年），第３８〜４４頁などに開示されているように、再構成画像における画像ノイズ（noise）値ＳＤと被検体のボディマス指数ＢＭＩとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。

ＳＤ＝ｆ(ＢＭＩ) ：ｆ(ｘ)は相関関数 …（数式１）
例えば、ｆ（ＢＭＩ）＝α・ＢＭＩ＋β
ここで、α，βは定数
∴ＢＭＩ＝Ｆ(ＳＤ) ：Ｆ(ｘ’)はｆ(ｘ)の逆関数 …（数式２）

また、ＣＴ自動露出機構（ＣＴ−ＡＥＣ）の原理にも利用されているように、スカウトデータにより得られる被検体のＸ線透過率Ｂと、再構成画像における画像ノイズ値ＳＤとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。

ＳＤ＝ｇ（Ｂ） ：ｇ（ｘ）は相関関数 …（数式３）
例えば、ｇ（Ｂ）＝１／√（Ｂ・Ｄ・ｈ・ｗ³）
ここで、Ｄは入射線量、ｈはスライス（slice）厚、ｗは画素サイズ（size）

従って、スカウトデータにより得られる被検体のＸ線透過率Ｂとボディマス指数ＢＭＩとの間には相関がある。これを式で表すと次式のようになる。

ＢＭＩ＝Ｆ（ｇ（Ｂ））＝Ｊ（Ｂ） ：Ｊ（ｘ）は相関関数 …（数式４）

つまり、この相関関係を基に、被検体４０のＸ線透過率Ｂからボディマス指数ＢＭＩを推定することができる。

スカウトデータにより得られる被検体４０のＸ線透過率Ｂは、例えば、被検体４０の各ｚ位置毎にＸ線検出器２４のチャネル（channel）方向における各検出素子の透過Ｘ線信号強度からＸ線透過率Ｂを求め、これをｚ方向で平均化した値とする。

画像ノイズ値ＳＤは、例えば、所定サイズの画像領域当りの画素値（ＣＴ値）の標準偏差とする。

ステップＳ３では、スカウトデータが表すスカウト画像における所定の解剖学的特徴点間の距離を基に、被検体４０の身長Ｈを推定する。

例えば、所定の解剖学的特徴点間の距離を所定の骨の骨長Ｌとし、骨長Ｌと身長Ｈとの間の相関関係を利用して身長Ｈを推定する。例えば、所定の骨の骨長Ｌにその骨の種類に応じた身長推定係数を乗算することにより、推定身長を算出することができる。

身長Ｈ[m]＝骨長Ｌ[m]×身長推定係数 …（数式５）

図３に、骨の種類と身長推定係数との対応関係の一例を示す。

スカウトスキャンでは、大腿骨を含むようにスキャン範囲を設定することが多い。そこで、本例では、スカウト画像中の大腿骨の骨長をテンプレートマッチング（template matching）等により検出し、その骨長に身長推定係数を乗算して、被検体４０の身長Ｈを求める。身長推定係数は男女で若干異なるが大きな差はないので、被検体４０の性別に関係なく、男女の身長推定係数の平均値を骨長に乗算してもよい。

ステップＳ４では、推定した被検体４０のボディマス指数ＢＭＩおよび身長Ｈから、被検体４０の体重Ｗをさらに推定する。ボディマス指数ＢＭＩは、元々、下式に従って算出される肥満の指標値なので、ボディマス指数ＢＭＩと身長Ｈが分かっていれば、体重Ｗを導き出すことができる。

ボディマス指数ＢＭＩ＝体重Ｗ[kg]／（身長Ｈ[m]）² …（数式６）

ステップＳ５では、体重Ｗと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置７に記憶されている。

図４に、体重と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。

造影パラメータとしては、例えば、造影剤濃度、造影剤注入量、造影剤注入速度、撮影タイミングなどが考えられる。造影パラメータは、被検体４０の体重Ｗが大きいほど、注入される造影成分すなわちヨード（ヨウ素）の絶対量が大きくなるように決定される。

ヨードの絶対量は、造影効果と被検体４０への負担とのバランスを考えると、造影剤で染まる部分のＣＴ値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、体重Ｗが大きいと、体脂肪率Ｆやボディマス指数ＢＭＩが同じである場合、造影剤の染まる実質部分がより多くなる。そのため、上記のように、体重Ｗが大きくなるほど、注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体４０に対してより好適な絶対量のヨードが投与される造影パラメータを決定することができる。

ステップＳ６では、決定した造影パラメータをインジェクタ５０に転送し、これをインジェクタ５０の制御に係るパラメータとして設定する。

ステップＳ７では、撮影テーブル１０、走査ガントリ２０、およびインジェクタ５０を制御して、本撮影である、造影剤投与前の単純スキャンと、設定した造影パラメータによる造影剤投与後の造影スキャンとを行う。

ステップＳ８では、単純スキャンおよび造影スキャンによって得られたデータを基に、単純画像および造影画像を再構成する。

ステップＳ９では、単純画像および造影画像をモニタ画面に表示する。

このような本実施形態によれば、重量センサなどを用いることなく、予備撮影により得られたデータを基に被検体の体重を推定し、その推定した体重を基に造影パラメータを決定することができ、Ｘ線ＣＴ装置に別段の物理的な改造を加えることなく、被検体に適した造影パラメータを自動で求めることができる。

（第一変形例）
図５は、第一実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。

第一実施形態の第一変形例では、ステップＳ５に代えてステップＳ５Ａを実行する。

ステップＳ５Ａでは、体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置７に記憶されている。

図６に、体重およびボディマス指数と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。

造影パラメータは、体重Ｗが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、ボディマス指数ＢＭＩが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。

ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のＣＴ値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、ボディマス指数ＢＭＩが大きいと、同じ体重の被検体でも脂肪が多く、造影剤の染まる実質部分が少なくなる。そのため、上記のように、ボディマス指数ＢＭＩが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体４０に対してより好適な造影パラメータを決定することができる。

（第二変形例）
図７は、第一実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。

第一実施形態の第二変形例では、ステップＳ５に代えて、ステップＳ５１ＢおよびＳ５２Ｂを実行する。

ステップＳ５１Ｂでは、スカウトデータのプロファイル形状を基に、被検体４０の体脂肪率Ｆを推定する。

例えば、被検体４０の所定のｚ位置（例えば被検体のへその辺り）でのチャネル方向のデータプロファイルにおける両端を被検体４０の左右の体表の位置として検出する。また、一方の体表から中心に向かって最初のピークを一方の骨群の位置として検出する。さらに、その一方の体表の位置からその一方の骨群の位置までを脂肪領域の幅とする。そして、左右の体表間の距離と脂肪領域の幅との比に基づいて、体脂肪率Ｆを推定する。

また例えば、二重エネルギーＸ線吸収法（ＤＸＡ法）により体脂肪率Ｆを推定することもできる。ＤＸＡ法とは、エネルギーが異なる二種類のＸ線を被検体４０に照射し、組織によってそれぞれのＸ線透過率に差があることを利用して体脂肪率Ｆを求める方法である。具体的には、例えば、二種類のＸ線を照射したときの被検体４０のＸ線透過率の差から、脂肪量、骨塩量、除脂肪量等を求め、体脂肪率＝脂肪量／総量として求める。従って、この方法を用いる場合には、被検体４０のスカウトスキャンを行う際に、二種類のＸ線管電圧で被検体４０をスカウトスキャンする必要がある。

ステップＳ５２Ｂでは、体重Ｗおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗおよび体脂肪率Ｆに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置７に記憶されている。

図８に、体重および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。

造影パラメータは、体重Ｗが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、体脂肪率Ｆが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。

ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のＣＴ値が目標値に到達する分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、体脂肪率Ｆが大きいと、体重Ｗが同じである場合、脂肪がより多く、造影剤の染まる実質部分がより少なくなる。そのため、上記のように、体脂肪率Ｆが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体４０に対してより好適な絶対量のヨードが投与される造影パラメータを決定することができる。

（第三変形例）
図９は、第一実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。

第一実施形態の第三変形例では、第一実施形態の第二変形例をベース（base）に、ステップＳ５２Ｂに代えてステップＳ５２Ｃを実行する。

ステップＳ５２Ｃでは、体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩおよび体脂肪率Ｆに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩ、および体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表は、予め記憶装置７に記憶されている。

図１０に、体重、ボディマス指数および体脂肪率と造影パラメータとの対応関係の一例を示す。

造影パラメータは、体重Ｗが大きいほど注入するヨードの絶対量が大きくなるように、また、ボディマス指数ＢＭＩが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように、また、体脂肪率Ｆが大きくなるほど注入するヨードの絶対量が小さくなるように決定される。

ヨードの絶対量は、造影剤で染まる部分のＣＴ値が目標値に到達するような分量であって、かつ、可能な限り少ない方がよい。また、ボディマス指数や体脂肪率が大きいと、同じ体重の被検体４０でも脂肪が多く、造影剤の染まる実質部分が少なくなる。そのため、上記のように、ボディマス指数ＢＭＩや体脂肪率Ｆが大きくなるほど注入するヨードの絶対量を小さくすることにより、その被検体４０に対してより好適な造影パラメータを決定することができる。

（第二実施形態）
図１１は、第二実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における処理の流れを示す図である。第二実施形態では、予備撮影として、低線量ヘリカルスキャンを用いる。

ステップＴ１では、被検体４０を、低線量のＸ線によりヘリカルスキャンして、ヘリカルデータを取得する。ここでのヘリカルスキャンは、例えば、Ｘ線管２１が搭載された回転部１５を被検体４０の周りに回転させた状態で、被検体４０が載置されたクレードル１２を水平移動させながら、本撮影である単純スキャンや造影スキャンより低線量のＸ線を照射し、Ｘ線検出器２４にてその透過Ｘ線を検出する。

ステップＴ２では、ヘリカルデータにより得られる被検体４０のＸ線透過率Ｂとボディマス指数ＢＭＩとの相関関係を基に、被検体４０のボディマス指数ＢＭＩを推定する。このボディマス指数ＢＭＩの推定の原理は、第一実施形態と同様である。

ヘリカルデータにより得られる被検体４０のＸ線透過率Ｂは、例えば、各ビュー（view）毎にＸ線検出器２４のチャネル方向における各検出素子の透過Ｘ線信号強度からＸ線透過率を求め、これを全ビューで平均化した値とする。

ステップＴ３では、ヘリカルデータを基に再構成された断層画像またはＭＰＲ画像中における所定の骨の長さを基に、被検体４０の身長Ｈを推定する。この身長Ｈの推定の原理は、第一実施形態と同様である。

ステップＴ４以降は、第一実施形態のステップＳ４以降と同様なので、説明を省略する。

このような第二実施形態でも、第一実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第一変形例）
図１２は、第二実施形態における第一変形例による処理の流れを示す図である。

第二実施形態の第一変形例では、ステップＴ５に代えて、ステップＴ５Ａを実行する。

ステップＴ５Ａでは、体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。

ここでのボディマス指数ＢＭＩには、例えば身長Ｈを推定する過程において求められたものを用いる。体重Ｗおよびボディマス指数ＢＭＩと造影パラメータとの対応関係には、例えば図６に示す対応関係を用いる。

（第二変形例）
図１３は、第二実施形態における第二変形例による処理の流れを示す図である。

第二実施形態の第二変形例では、ステップＴ５に代えて、ステップＴ５１ＢおよびＴ５２Ｂを実行する。

ステップＴ５１Ｂでは、ヘリカルデータを基に再構成された画像の解析結果から、被検体４０の体脂肪率Ｆを推定する。

例えば、特許４４３７３３３号公報に開示されている方法など、公知の脂肪領域抽出方法を用いて、再構成された断層画像中の脂肪を示す領域を抽出し、脂肪を示す領域と他の領域との面積の比率を求めて、体脂肪率Ｆを推定する。

ステップＴ５２Ｂでは、体重Ｗおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗおよび体脂肪率Ｆに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係には、例えば図８に示す対応関係を用いる。

（第三変形例）
図１４は、第二実施形態における第三変形例による処理の流れを示す図である。

第二実施形態の第三変形例では、第二実施形態の第二変形例をベースに、ステップＴ５２Ｂに代えて、ステップＴ５２Ｃを実行する。

ステップＴ５２Ｃでは、体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係を示す表を参照し、推定した体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩおよび体脂肪率Ｆに対応する造影パラメータを、造影スキャンに用いる造影パラメータとして決定する。体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩおよび体脂肪率Ｆと造影パラメータとの対応関係には、例えば図１０に示す対応関係を用いる。

以上、発明の実施形態について説明したが、発明の実施形態は、上記のものに限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の形態を取り得る。

例えば、決定した造影パラメータは、インジェクタ５０に転送せず、モニタ６の画面に表示するだけでもよい。この場合、操作者が、インジェクタ５０の操作部を操作して、表示された造影パラメータをインジェクタ５０の制御パラメータとして手入力で設定する。

また例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００は、推定された体重Ｗ等に基づいて造影パラメータ候補を１または複数パターン求め（つまり最終決定までは行わずに）、これをインジェクタ５０に転送して入力し、インジェクタ５０は、入力された造影パラメータ候補のうち１つを、実際の造影撮影に用いる造影パラメータとして決定（設定）してもよい。

また例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００は、スカウトデータに基づいて体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩ、体脂肪率Ｆ等の推定までを行って、これらをインジェクタ５０に転送して入力し、インジェクタ５０は、その入力された体重Ｗ等に基づいて、造影パラメータを決定するようにしてもよい。この場合、体重Ｗ等と造影パラメータとの対応関係（対応表または関数）は、インジェクタ５０自身が記憶していて参照してもよいし、Ｘ線ＣＴ装置１００がその対応関係を記憶し、インジェクタ５０がその対応関係を読み出して参照するようにしてもよい。

また例えば、身長の推定に用いる解剖学的特徴点間の距離は、所定の骨の骨長のほか、肺など所定の内臓の体軸方向の幅、頚椎と横隔膜との間の距離などであってもよい。

また例えば、造影パラメータについては、個々のパラメータを一括して決定してもよいが、個々のパラメータを別々に決定してもよい。また、造影パラメータの決定には、被検体の体重Ｗ、ボディマス指数ＢＭＩ、体脂肪率Ｆ等に基づく対応表（テーブル）だけでなく、所定の計算式等を用いて行ってもよい。

また例えば、予備撮影として、造影撮影より低線量のＸ線を用いた低線量デュアルエネルギー・ヘリカルスキャンを用い、得られたデータから被検体の体重Ｗを推定するようにしてもよい。例えば、まず、予備撮影として、被検体全体の低線量デュアルエネルギー・ヘリカルスキャンを行い、第１のＸ線管電圧Ｅ１によるヘリカルスキャンデータＨＤ１と、第２のＸ線管電圧Ｅ２によるヘリカルスキャンデータＨＤ２とを収集する。次いで、ヘリカルスキャンデータＨＤ１による被検体の第１の３次元画像Ｖ１と、ヘリカルスキャンデータＨＤ２による被検体の第２の３次元画像Ｖ２とを再構成する。次いで、第１の３次元画像Ｖ１におけるボクセル（画素）のＣＴ値と、第２の３次元画像Ｖ２における対応ボクセルのＣＴ値との比または差分から、各ボクセルが表す物質を大まかに特定し、被検体の３次元画像領域を複数の物質グループに分類する。物質グループは、例えば、脂肪、軟部、骨部などとする。そして、物質グループごとに、体積を求め、その体積にその物質グループに応じた比重を乗算して得られるそれぞれの値の総和を、被検体の体重Ｗとして推定する。

１ 操作コンソール
２ 入力装置
３ 中央処理装置（推定手段，決定手段）
５ データ収集バッファ
６ モニタ
７ 記憶装置
１０ 撮影テーブル
１２ クレードル
１５ 回転部
１６ 支持部
２０ 走査ガントリ
２１ Ｘ線管
２２ Ｘ線管コントローラ
２３ コリメータ
２４ Ｘ線検出器
２５ データ収集装置
２６ 回転部コントローラ
２９ 制御コントローラ
３０ スリップリング
４０ 被検体
５０ インジェクタ
８１ Ｘ線

Claims (13)

1. 被検体の造影撮影を行うＸ線ＣＴ装置であって、
   前記造影撮影の前に行われる予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された体重に基づいて、前記造影撮影に用いる造影パラメータを決定する決定手段とを備えており、
   前記予備撮影は、前記造影撮影より低線量のＸ線を用いたデュアルエネルギー・ヘリカルスキャンであり、
   前記推定手段は、前記デュアルエネルギー・ヘリカルスキャンにより得られる前記被検体の２種類の３次元画像における互いに対応する画素値の比または差分に基づいて、前記被検体の３次元画像領域を複数の物質グループに分類し、物質グループごとに該物質グループの体積に該物質グループに応じた比重を乗算して得られた値の総和を前記体重として推定する、Ｘ線ＣＴ装置。
2. 被検体の造影撮影を行うＸ線ＣＴ装置であって、
   前記造影撮影の前に行われる予備撮影により得られたデータに基づいて、前記被検体の体重を推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された体重に基づいて、前記造影撮影に用いる造影パラメータを決定する決定手段とを備えており、
   前記推定手段は、前記データにより求められる前記被検体のＸ線透過率と、該Ｘ線透過率とボディマス指数（ＢＭＩ）との相関関係とに基づいた前記被検体のボディマス指数の推定と、前記データによって得られる前記被検体の画像における解剖学的特徴点間の距離に基づいた前記被検体の身長の推定とを行い、前記推定されたボディマス指数および身長に基づいて前記体重を推定する、Ｘ線ＣＴ装置。
3. 前記Ｘ線透過率とボディマス指数との相関関係は、前記Ｘ線透過率と再構成画像の画像ノイズとの相関関係と、前記画像ノイズと前記ボディマス指数との相関関係とにより求められるものである、請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記解剖学的特徴点間の距離は、所定の骨の長さである、請求項２または請求項３に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記予備撮影は、前記造影撮影より低線量のＸ線を用いたスカウトスキャンまたはヘリカルスキャンである、請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記推定手段は、前記データに基づいて、前記被検体のボディマス指数をさらに推定し、
   前記決定手段は、前記ボディマス指数にも基づいて、前記造影パラメータを決定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記決定手段は、前記ボディマス指数にも基づいて、前記造影パラメータを決定する、請求項２から請求項５のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 前記決定手段は、前記ボディマス指数が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する、請求項６または請求項７に記載のＸ線ＣＴ装置。
9. 前記推定手段は、前記データに基づいて、前記被検体の体脂肪率をさらに推定し、
   前記決定手段は、前記体脂肪率にも基づいて、前記造影パラメータを決定する、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
10. 前記決定手段は、前記体脂肪率が大きいほど、注入する造影成分の絶対量が小さくなるよう前記造影パラメータを決定する、請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。
11. 前記推定手段は、前記データのプロファイルまたは前記データによって得られる画像の解析結果に基づいて、前記体脂肪率を推定する、請求項９または請求項１０に記載のＸ線ＣＴ装置。
12. 前記決定手段は、前記造影パラメータとして、造影剤濃度、造影剤注入量、および造影剤注入速度のうち少なくとも１つを決定する、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
13. 請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置と、該Ｘ線ＣＴ装置から入力された前記造影パラメータを用いて前記被検体に造影剤を注入するインジェクタとを備えた、Ｘ線ＣＴシステム。

Images