JP6925786B2 - X-ray CT device - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、X線CT装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to an X-ray CT apparatus.

従来、X線CT装置(CT;Computed Tomography)を用いた撮影においては、診断に用いられるデータを収集するための本撮影(本スキャン)を行う前に、本撮影の撮影範囲を設定するための位置決め画像(スキャノ画像)の撮影が行われる。 Conventionally, in imaging using an X-ray CT apparatus (CT; Computed Tomography), it is necessary to set the imaging range of the main imaging before performing the main imaging (main scan) for collecting data used for diagnosis. A positioning image (scano image) is taken.

特開2014−238751号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-238751 特開2015−119768号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-119768 特表2012−008296号公報Special Table 2012-008296 特開2010−017215号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-017215

本発明が解決しようとする課題は、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができるX線CT装置を提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide an X-ray CT apparatus capable of easily causing an operator to make settings when performing imaging.

実施形態のX線CT装置は、収集部と、画像再構成部と、取得部と、記憶部と、設定部とを備える。収集部は、被検体を透過したX線を検出して投影データを収集する。画像再構成部は、投影データから画像データを再構成する。取得部は、前記画像データにおける前記被検体の複数の部位に係る位置情報を取得する。記憶部は、仮想患者の複数の部位の各位置情報を有する仮想患者体型情報を記憶する。設定部は、前記画像データにおける前記複数の部位に係る位置情報と、前記仮想患者体型情報とに基づいて、前記画像データの撮影範囲が含まれない撮影範囲の設定を行う。 The X-ray CT apparatus of the embodiment includes a collecting unit, an image reconstruction unit, an acquisition unit, a storage unit, and a setting unit. The collecting unit detects the X-rays that have passed through the subject and collects the projection data. The image reconstruction unit reconstructs the image data from the projection data. The acquisition unit acquires position information relating to a plurality of parts of the subject in the image data. The storage unit stores virtual patient body shape information having each position information of a plurality of parts of the virtual patient. The setting unit sets an imaging range that does not include the imaging range of the image data based on the position information related to the plurality of parts in the image data and the virtual patient body shape information.

図1は、第1の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a medical information processing system according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態に係るX線CT装置の構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図3は、第1の実施形態に係るスキャン制御回路による3次元の位置決め画像撮影を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining three-dimensional positioning image capture by the scan control circuit according to the first embodiment. 図4Aは、第1の実施形態に係る取得機能による取得処理の一例を説明するための図である。FIG. 4A is a diagram for explaining an example of the acquisition process by the acquisition function according to the first embodiment. 図4Bは、第1の実施形態に係る取得機能による取得処理の一例を説明するための図である。FIG. 4B is a diagram for explaining an example of the acquisition process by the acquisition function according to the first embodiment. 図5は、第1の実施形態に係る取得機能による取得処理の一例を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the acquisition process by the acquisition function according to the first embodiment. 図6は、第1の実施形態に係る取得機能による取得処理の一例を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the acquisition process by the acquisition function according to the first embodiment. 図7は、仮想患者体型情報の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of virtual patient body shape information. 図8は、第1の実施形態に係る設定機能による照合処理の一例を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining an example of collation processing by the setting function according to the first embodiment. 図9は、第1の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of conversion of the scan range by coordinate conversion according to the first embodiment. 図10は、第1の実施形態に係るX線CT装置による処理の手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing an example of a processing procedure by the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図11は、位置決め画像の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of a positioning image. 図12は、変形後の領域から、画像再構成回路により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of an MPR image which is a coronal cross-sectional image reconstructed by an image reconstruction circuit from the deformed region. 図13は、推定された撮影範囲の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of the estimated shooting range. 図14は、合成画像データの一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing an example of composite image data. 図15は、第2の実施形態に係るX線CT装置による処理の手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart showing an example of a processing procedure by the X-ray CT apparatus according to the second embodiment. 図16は、変形例を説明するための図である。FIG. 16 is a diagram for explaining a modified example. 図17は、変形例を説明するための図である。FIG. 17 is a diagram for explaining a modified example.

以下、添付図面を参照して、X線CT(Computed Tomography)装置の実施形態を詳細に説明する。以下、X線CT装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。なお、図1に示す医用情報処理システム100においては、サーバ装置と端末装置とがそれぞれ1台のみ示されているが、医用情報処理システム100は、複数のサーバ装置と端末装置とを含んでもよい。また、医用情報処理システム100は、X線CT装置以外の医用画像診断装置、例えば、X線診断装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、超音波診断装置などの医用画像診断装置を含んでもよい。 Hereinafter, embodiments of an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a medical information processing system including an X-ray CT apparatus will be described as an example. In the medical information processing system 100 shown in FIG. 1, only one server device and one terminal device are shown, but the medical information processing system 100 may include a plurality of server devices and terminal devices. .. Further, the medical information processing system 100 may include a medical image diagnostic device other than the X-ray CT device, for example, a medical image diagnostic device such as an X-ray diagnostic device, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) device, and an ultrasonic diagnostic device.

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る医用情報処理システム100の構成の一例を示す図である。図1に示すように、第1の実施形態に係る医用情報処理システム100は、X線CT装置1と、サーバ装置2と、端末装置3とを備える。X線CT装置1と、サーバ装置2と、端末装置3とは、例えば、病院内に設置された院内LAN(Local Area Network)4により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム100にPACS(Picture Archiving and Communication System)が導入されている場合、各装置は、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the medical information processing system 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the medical information processing system 100 according to the first embodiment includes an X-ray CT device 1, a server device 2, and a terminal device 3. The X-ray CT device 1, the server device 2, and the terminal device 3 can communicate with each other directly or indirectly by, for example, an in-hospital LAN (Local Area Network) 4 installed in the hospital. It has become. For example, when a PACS (Picture Archiving and Communication System) is introduced in the medical information processing system 100, each device transmits and receives medical images and the like to and from each other in accordance with the DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standard.

また、医用情報処理システム100においては、例えば、HIS(Hospital Information System)や、RIS(Radiology Information System)などが導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置3は、作成された検査オーダーをX線CT装置1やサーバ装置2に送信する。X線CT装置1は、端末装置3から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置2によって作成されたモダリティごとの患者リスト(モダリティワークリスト)から患者情報を取得して、患者ごとのX線CT画像データを収集する。そして、X線CT装置1は、収集したX線CT画像データや、X線CT画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置2に送信する。サーバ装置2は、X線CT装置1から受信したX線CT画像データ及び画像データを記憶するとともに、X線CT画像データから画像データの生成を行い、端末装置3からの取得要求に応じた画像データを端末装置3に送信する。端末装置3は、サーバ装置2から受信した画像データをモニタなどに表示する。以下、各装置について説明する。 Further, in the medical information processing system 100, for example, HIS (Hospital Information System) and RIS (Radiology Information System) are introduced to manage various information. For example, the terminal device 3 transmits the created inspection order to the X-ray CT device 1 and the server device 2. The X-ray CT device 1 acquires patient information from a patient list (modality work list) for each modality created by a test order received directly from the terminal device 3 or a server device 2 that receives the test order, and the patient. Collect X-ray CT image data for each. Then, the X-ray CT apparatus 1 transmits the collected X-ray CT image data and the image data generated by performing various image processing on the X-ray CT image data to the server apparatus 2. The server device 2 stores the X-ray CT image data and the image data received from the X-ray CT device 1, generates the image data from the X-ray CT image data, and responds to the acquisition request from the terminal device 3. The data is transmitted to the terminal device 3. The terminal device 3 displays the image data received from the server device 2 on a monitor or the like. Hereinafter, each device will be described.

端末装置3は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作される装置であり、PC(Personal Computer)やタブレット式PC、PDA(Personal Digital Assistant)、携帯電話等である。例えば、端末装置3は、医師によって患者の症状や医師の所見などのカルテ情報が入力される。また、端末装置3は、X線CT装置1による検査をオーダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーをX線CT装置1やサーバ装置2に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置3を操作して、来院した患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、X線CT装置1による検査の要否に応じて、端末操作3を操作して検査オーダーを送信する。 The terminal device 3 is a device that is arranged in each clinical department in the hospital and operated by a doctor working in each clinical department, and is a PC (Personal Computer), a tablet PC, a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile phone, or the like. Is. For example, in the terminal device 3, medical record information such as a patient's symptom and a doctor's findings is input by a doctor. Further, the terminal device 3 is input with an inspection order for ordering the inspection by the X-ray CT device 1, and transmits the input inspection order to the X-ray CT device 1 and the server device 2. That is, the doctor in the clinical department operates the terminal device 3 to read the reception information of the patient who visited the hospital and the information of the electronic medical record, examine the corresponding patient, and input the medical record information into the read electronic medical record. Then, the doctor in the clinical department operates the terminal operation 3 to transmit the examination order according to the necessity of the examination by the X-ray CT apparatus 1.

サーバ装置2は、医用画像診断装置によって収集された医用画像(例えば、X線CT装置1によって収集されたX線CT画像データ及び画像データ)を記憶したり、医用画像に対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例えば、PACSサーバなどである。例えば、サーバ装置2は、各診療科に配置された端末装置3から複数の検査オーダーを受信し、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成し、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置2は、X線CT装置1による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装置3から受信して患者リストを作成し、作成した患者リストをX線CT装置1に送信する。そして、サーバ装置2は、X線CT装置1によって収集されたX線CT画像データ及び画像データを記憶し、端末装置3からの取得要求に応じて、X線CT画像データ及び画像データを端末装置3に送信する。 The server device 2 stores medical images (for example, X-ray CT image data and image data collected by the X-ray CT device 1) collected by the medical image diagnostic device, and performs various image processing on the medical image. It is a device for performing, for example, a PACS server. For example, the server device 2 receives a plurality of examination orders from the terminal devices 3 arranged in each clinical department, creates a patient list for each medical diagnostic imaging device, and transmits the created patient list to each medical diagnostic imaging device. do. As an example, the server device 2 receives an examination order for performing an examination by the X-ray CT device 1 from the terminal device 3 of each clinical department, creates a patient list, and uses the created patient list as an X-ray CT. Send to device 1. Then, the server device 2 stores the X-ray CT image data and the image data collected by the X-ray CT device 1, and in response to the acquisition request from the terminal device 3, the X-ray CT image data and the image data are stored in the terminal device. Send to 3.

X線CT装置1は、患者ごとのX線CT画像データを収集して、収集したX線CT画像データや、X線CT画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置2に送信する。図2は、第1の実施形態に係るX線CT装置1の構成の一例を示す図である。図2に示すように、第1の実施形態に係るX線CT装置1は、架台10と、寝台装置20と、コンソール30とを有する。 The X-ray CT apparatus 1 collects X-ray CT image data for each patient, and uses the collected X-ray CT image data and image data generated by performing various image processing on the X-ray CT image data as a server. It is transmitted to the device 2. FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment includes a gantry 10, a sleeper apparatus 20, and a console 30.

架台10は、被検体(患者)PにX線を照射し、被検体Pを透過したX線を検出して、コンソール30に出力する装置であり、X線照射制御回路11と、X線発生装置12と、検出器13と、データ収集回路(DAS:Data Acquisition System)14と、回転フレーム15と、架台駆動回路16とを有する。 The gantry 10 is a device that irradiates the subject (patient) P with X-rays, detects the X-rays transmitted through the subject P, and outputs the X-rays to the console 30. The X-ray irradiation control circuit 11 and the X-ray generator are generated. It has a device 12, a detector 13, a data acquisition circuit (DAS: Data Acquisition System) 14, a rotating frame 15, and a gantry drive circuit 16.

回転フレーム15は、X線発生装置12と検出器13とを被検体Pを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路16によって被検体Pを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。 The rotating frame 15 supports the X-ray generator 12 and the detector 13 so as to face each other with the subject P in between, and rotates at high speed in a circular orbit centered on the subject P by a gantry drive circuit 16 described later. It is an annular frame.

X線照射制御回路11は、高電圧発生部として、X線管12aに高電圧を供給する装置である。X線照射制御回路11は、後述するスキャン制御回路33の制御により、X線管12aに供給する管電圧や管電流を調整することで、X線管12aから被検体Pに対して照射されるX線量を調整する。 The X-ray irradiation control circuit 11 is a device that supplies a high voltage to the X-ray tube 12a as a high voltage generating unit. The X-ray irradiation control circuit 11 irradiates the subject P from the X-ray tube 12a by adjusting the tube voltage and the tube current supplied to the X-ray tube 12a under the control of the scan control circuit 33 described later. Adjust the X-ray dose.

また、X線照射制御回路11は、ウェッジ12bの切り替えを行う。また、X線照射制御回路11は、コリメータ12cの開口度を調整することにより、X線の照射範囲(ファン角やコーン角)を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。 Further, the X-ray irradiation control circuit 11 switches the wedge 12b. Further, the X-ray irradiation control circuit 11 adjusts the X-ray irradiation range (fan angle and cone angle) by adjusting the opening degree of the collimator 12c. In this embodiment, the operator may manually switch between a plurality of types of wedges.

X線発生装置12は、X線を発生し、発生したX線を被検体Pへ照射する装置であり、X線管12aと、ウェッジ12bと、コリメータ12cとを有する。 The X-ray generator 12 is a device that generates X-rays and irradiates the subject P with the generated X-rays, and has an X-ray tube 12a, a wedge 12b, and a collimator 12c.

X線管12aは、X線照射制御回路11により供給される高電圧により被検体PにX線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム15の回転にともなって、X線ビームを被検体Pに対して照射する。X線管12aは、ファン角及びコーン角を持って広がるX線ビームを発生する。例えば、X線照射制御回路11の制御により、X線管12aは、フル再構成用に被検体Pの全周囲でX線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲(180度+ファン角)でX線を連続曝射したりすることが可能である。また、X線照射制御回路11の制御により、X線管12aは、予め設定された位置(管球位置)でX線(パルスX線)を間欠曝射したりすることが可能である。また、X線照射制御回路11は、X線管12aから曝射されるX線の強度を変調させることも可能である。例えば、X線照射制御回路11は、特定の管球位置では、X線管12aから曝射されるX線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、X線管12aから曝射されるX線の強度を弱くする。 The X-ray tube 12a is a vacuum tube that irradiates the subject P with an X-ray beam by a high voltage supplied by the X-ray irradiation control circuit 11, and causes the X-ray beam to the subject P as the rotating frame 15 rotates. Irradiate against. The X-ray tube 12a generates an X-ray beam that spreads with a fan angle and a cone angle. For example, under the control of the X-ray irradiation control circuit 11, the X-ray tube 12a is continuously exposed to X-rays all around the subject P for full reconstruction, or half-reconstructable for half-reconstruction. It is possible to continuously expose X-rays within the range (180 degrees + fan angle). Further, under the control of the X-ray irradiation control circuit 11, the X-ray tube 12a can intermittently emit X-rays (pulse X-rays) at a preset position (tube position). The X-ray irradiation control circuit 11 can also modulate the intensity of X-rays exposed from the X-ray tube 12a. For example, the X-ray irradiation control circuit 11 increases the intensity of X-rays emitted from the X-ray tube 12a at a specific tube position, and exposes the X-ray tube 12a to a range other than the specific tube position. Decreases the intensity of the emitted X-rays.

ウェッジ12bは、X線管12aから曝射されたX線のX線量を調節するためのX線フィルタである。具体的には、ウェッジ12bは、X線管12aから被検体Pへ照射されるX線が、予め定められた分布になるように、X線管12aから曝射されたX線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ12bは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジは、ウェッジフィルタ(wedge filter)や、ボウタイフィルタ(bow-tie filter)とも呼ばれる。 The wedge 12b is an X-ray filter for adjusting the X-ray dose of X-rays exposed from the X-ray tube 12a. Specifically, the wedge 12b transmits the X-rays exposed from the X-ray tube 12a so that the X-rays radiated from the X-ray tube 12a to the subject P have a predetermined distribution. It is a filter that attenuates. For example, the wedge 12b is a filter made of aluminum so as to have a predetermined target angle and a predetermined thickness. The wedge is also called a wedge filter or a bow-tie filter.

コリメータ12cは、X線照射制御回路11の制御により、ウェッジ12bによってX線量が調節されたX線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。 The collimator 12c is a slit for narrowing down the X-ray irradiation range in which the X-ray dose is adjusted by the wedge 12b under the control of the X-ray irradiation control circuit 11.

架台駆動回路16は、回転フレーム15を回転駆動させることによって、被検体Pを中心とした円軌道上でX線発生装置12と検出器13とを旋回させる。 The gantry drive circuit 16 rotates the rotating frame 15 to rotate the X-ray generator 12 and the detector 13 on a circular orbit centered on the subject P.

検出器13は、被検体Pを透過したX線を検出する2次元アレイ型検出器(面検出器)であり、複数チャンネル分のX線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Pの体軸方向(図2に示すZ軸方向)に沿って複数列配列されている。具体的には、第1の実施形態における検出器13は、被検体Pの体軸方向に沿って320列など多列に配列されたX線検出素子を有し、例えば、被検体Pの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Pを透過したX線を検出することが可能である。 The detector 13 is a two-dimensional array type detector (surface detector) that detects X-rays that have passed through the subject P, and the detection element sequence formed by arranging X-ray detection elements for a plurality of channels is the subject P. A plurality of rows are arranged along the body axis direction (Z-axis direction shown in FIG. 2). Specifically, the detector 13 in the first embodiment has X-ray detection elements arranged in multiple rows such as 320 rows along the body axis direction of the subject P, for example, the lungs of the subject P. It is possible to detect X-rays that have passed through the subject P over a wide range, such as in the range including the heart and the heart.

データ収集回路14は、DASであり、検出器13が検出したX線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路14は、検出器13により検出されたX線強度分布データに対して、増幅処理やA/D変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール30に送信する。例えば、回転フレーム15の回転中に、X線管12aからX線が連続曝射されている場合、データ収集回路14は、全周囲分(360度分)の投影データ群を収集する。また、データ収集回路14は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール30に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路34が行なっても良い。 The data collection circuit 14 is a DAS and collects projection data from the X-ray detection data detected by the detector 13. For example, the data collection circuit 14 generates projection data by performing amplification processing, A / D conversion processing, sensitivity correction processing between channels, and the like on the X-ray intensity distribution data detected by the detector 13. The projected projection data is transmitted to the console 30 described later. For example, when X-rays are continuously exposed from the X-ray tube 12a during the rotation of the rotating frame 15, the data collection circuit 14 collects the projected data group for the entire circumference (360 degrees). Further, the data collection circuit 14 associates the tube position with each of the collected projection data and transmits the data to the console 30 described later. The tube position is information indicating the projection direction of the projection data. The sensitivity correction processing between channels may be performed by the preprocessing circuit 34, which will be described later.

寝台装置20は、被検体Pを載せる装置であり、図2に示すように、寝台駆動装置21と、天板22とを有する。寝台駆動装置21は、天板22をZ軸方向へ移動して、被検体Pを回転フレーム15内に移動させる。天板22は、被検体Pが載置される板である。 The sleeper device 20 is a device on which the subject P is placed, and has a sleeper drive device 21 and a top plate 22 as shown in FIG. The sleeper drive device 21 moves the top plate 22 in the Z-axis direction to move the subject P into the rotating frame 15. The top plate 22 is a plate on which the subject P is placed.

なお、架台10は、例えば、天板22を移動させながら回転フレーム15を回転させて被検体Pをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台装置10は、天板22を移動させた後に被検体Pの位置を固定したままで回転フレーム15を回転させて被検体Pを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台装置10は、天板22の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。 The gantry 10 executes, for example, a helical scan in which the rotating frame 15 is rotated while the top plate 22 is moved to scan the subject P in a spiral shape. Alternatively, the gantry device 10 executes a conventional scan in which the rotating frame 15 is rotated while the position of the subject P is fixed after the top plate 22 is moved to scan the subject P in a circular orbit. Alternatively, the gantry device 10 executes a step-and-shoot method in which the position of the top plate 22 is moved at regular intervals to perform a conventional scan in a plurality of scan areas.

コンソール30は、操作者によるX線CT装置1の操作を受け付けるとともに、架台10によって収集された投影データを用いてX線CT画像データを再構成する装置である。コンソール30は、図2に示すように、入力回路31と、ディスプレイ32と、スキャン制御回路33と、前処理回路34と、記憶回路35と、画像再構成回路36と、処理回路37とを有する。 The console 30 is a device that accepts the operation of the X-ray CT device 1 by the operator and reconstructs the X-ray CT image data using the projection data collected by the gantry 10. As shown in FIG. 2, the console 30 includes an input circuit 31, a display 32, a scan control circuit 33, a preprocessing circuit 34, a storage circuit 35, an image reconstruction circuit 36, and a processing circuit 37. ..

入力回路31は、X線CT装置1の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路37に転送する。例えば、入力回路31は、操作者から、X線CT画像データの撮影条件や、X線CT画像データを再構成する際の再構成条件、X線CT画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路31は、被検体Pに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路31は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。 The input circuit 31 has a mouse, keyboard, trackball, switch, button, joystick, etc. used by the operator of the X-ray CT device 1 to input various instructions and various settings, and information on the instructions and settings received from the operator. Is transferred to the processing circuit 37. For example, the input circuit 31 receives from the operator the imaging conditions for the X-ray CT image data, the reconstruction conditions for reconstructing the X-ray CT image data, the image processing conditions for the X-ray CT image data, and the like. Further, the input circuit 31 accepts an operation for selecting a test for the subject P. Further, the input circuit 31 accepts a designation operation for designating a portion on the image.

ディスプレイ32は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路37による制御のもと、X線CT画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路31を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)を表示したりする。また、ディスプレイ32は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。また、ディスプレイ32は、被曝情報を含む仮想患者体型情報や画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ32によって表示される仮想患者体型情報については、後に詳述する。 The display 32 is a monitor referred to by the operator, and under the control of the processing circuit 37, displays the image data generated from the X-ray CT image data to the operator, or displays the image data to the operator via the input circuit 31. Displays a GUI (Graphical User Interface) for receiving various instructions and various settings from. In addition, the display 32 displays a plan screen for a scan plan, a screen during scanning, and the like. In addition, the display 32 displays virtual patient body shape information including exposure information, image data, and the like. The virtual patient body shape information displayed by the display 32 will be described in detail later.

スキャン制御回路33は、処理回路37による制御のもと、X線照射制御回路11、架台駆動回路16、データ収集回路14及び寝台駆動装置21の動作を制御することで、架台10における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路33は、位置決め画像(スキャノ画像)を収集する撮影における投影データの収集処理を制御する。また、スキャン制御回路33は、診断に用いる画像を収集する本撮影(スキャン)における投影データの収集処理を制御する。ここで、第1の実施形態に係るX線CT装置1においては、2次元の位置決め画像及び3次元の位置決め画像を撮影することができる。 The scan control circuit 33 controls the operations of the X-ray irradiation control circuit 11, the gantry drive circuit 16, the data collection circuit 14, and the sleeper drive device 21 under the control of the processing circuit 37, thereby displaying the projected data on the gantry 10. Control the collection process. Specifically, the scan control circuit 33 controls the collection process of projection data in the photographing in which the positioning image (scano image) is collected. In addition, the scan control circuit 33 controls the collection process of projection data in the main shooting (scan) for collecting images used for diagnosis. Here, in the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment, a two-dimensional positioning image and a three-dimensional positioning image can be captured.

例えば、スキャン制御回路33は、X線管12aを0度の位置(被検体Pに対して正面方向の位置)に固定して、天板22を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで2次元の位置決め画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路33は、X線管12aを0度の位置に固定して、天板22を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで2次元の位置決め画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路33は、被検体Pに対して正面方向だけでなく、任意の方向(例えば、側面方向など)から位置決め画像を撮影することができる。 For example, the scan control circuit 33 fixes the X-ray tube 12a at a position of 0 degrees (a position in the front direction with respect to the subject P), and continuously shoots while moving the top plate 22 at a constant speed. Take a two-dimensional positioning image with. Alternatively, the scan control circuit 33 fixes the X-ray tube 12a at a position of 0 degrees, moves the top plate 22 intermittently, and intermittently repeats imaging in synchronization with the movement of the top plate, thereby causing two dimensions. Take a positioning image of. Here, the scan control circuit 33 can capture a positioning image not only from the front direction but also from an arbitrary direction (for example, a side surface direction) with respect to the subject P.

また、スキャン制御回路33は、位置決め画像の撮影において、被検体Pに対する全周分の投影データを収集することで、3次元の位置決め画像を撮影する。図3は、第1の実施形態に係るスキャン制御回路33による3次元の位置決め画像撮影を説明するための図である。例えば、スキャン制御回路33は、図3に示すように、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体Pに対する全周分の投影データを収集する。ここで、スキャン制御回路33は、被検体Pの胸部全体、腹部全体、上半身全体、全身などの広範囲に対して本撮影よりも低線量でヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンを実行する。ノンヘリカルスキャンとしては、例えば、上述のステップアンドシュート方式のスキャンが実行される。 In addition, the scan control circuit 33 captures a three-dimensional positioning image by collecting projection data for the entire circumference of the subject P when capturing the positioning image. FIG. 3 is a diagram for explaining three-dimensional positioning image capture by the scan control circuit 33 according to the first embodiment. For example, as shown in FIG. 3, the scan control circuit 33 collects projection data for the entire circumference of the subject P by helical scan or non-helical scan. Here, the scan control circuit 33 executes a helical scan or a non-helical scan on a wide area such as the entire chest, abdomen, upper body, and whole body of the subject P at a lower dose than the main imaging. As the non-helical scan, for example, the above-mentioned step-and-shoot method scan is executed.

このように、スキャン制御回路33が被検体Pに対する全周分の投影データを収集することで、後述する画像再構成回路36が、3次元のX線CT画像データ(ボリュームデータ)を再構成することができ、図3に示すように、再構成したボリュームデータを用いて任意の方向から位置決め画像を生成することが可能になる。このボリュームデータから位置決め画像が生成されることから、このボリュームデータは、3次元の位置決め画像とも呼ばれる。ここで、位置決め画像を2次元で撮影するか、或いは、3次元で撮影するかは、操作者によって任意に設定する場合でもよく、或いは、検査内容に応じて予め設定される場合でもよい。スキャン制御回路33は、収集部の一例である。 In this way, the scan control circuit 33 collects the projection data for the entire circumference of the subject P, and the image reconstruction circuit 36 described later reconstructs the three-dimensional X-ray CT image data (volume data). As shown in FIG. 3, it is possible to generate a positioning image from an arbitrary direction using the reconstructed volume data. Since the positioning image is generated from this volume data, this volume data is also called a three-dimensional positioning image. Here, whether to capture the positioning image in two dimensions or in three dimensions may be arbitrarily set by the operator, or may be preset according to the inspection content. The scan control circuit 33 is an example of a collecting unit.

図2に戻って、前処理回路34は、データ収集回路14によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路34は、データ収集回路14によって生成された位置決め画像の投影データについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路35に格納する。また、前処理回路34は、データ収集回路14によって生成された、本撮影によって収集された診断用の投影データについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路35に格納する。 Returning to FIG. 2, the preprocessing circuit 34 performs logarithmic conversion processing and correction processing such as offset correction, sensitivity correction, and beam hardening correction on the projection data generated by the data collection circuit 14. Generate corrected projection data. Specifically, the preprocessing circuit 34 generates corrected projection data for the projection data of the positioning image generated by the data collection circuit 14, and stores the corrected projection data in the storage circuit 35. Further, the preprocessing circuit 34 generates corrected projection data for the diagnostic projection data collected by the main imaging, which is generated by the data collection circuit 14, and stores the corrected projection data in the storage circuit 35.

記憶回路35は、前処理回路34により生成された補正済みの投影データを記憶する。具体的には、記憶回路35は、前処理回路34によって生成された、補正済みの位置決め画像の投影データ及び補正済みの診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路35は、後述する画像再構成回路36によって生成された画像データや仮想患者体型情報を記憶する。また、記憶回路35は、後述する処理回路37による処理結果を適宜記憶する。なお、仮想患者体型情報については、後述する。 The storage circuit 35 stores the corrected projection data generated by the preprocessing circuit 34. Specifically, the storage circuit 35 stores the corrected projection data of the positioning image and the corrected projection data for diagnosis generated by the preprocessing circuit 34. In addition, the storage circuit 35 stores image data and virtual patient body shape information generated by the image reconstruction circuit 36, which will be described later. Further, the storage circuit 35 appropriately stores the processing result by the processing circuit 37 described later. The virtual patient body shape information will be described later.

画像再構成回路36は、記憶回路35が記憶する投影データを用いてX線CT画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路36は、位置決め画像の投影データから、X線CT画像データを再構成する。また、画像再構成回路36は、診断に用いられる画像の投影データから、X線CT画像データを再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、FBP(Filtered Back Projection)法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路36は、逐次近似法を用いて、X線CT画像データを再構成することもできる。 The image reconstruction circuit 36 reconstructs the X-ray CT image data using the projection data stored in the storage circuit 35. Specifically, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the X-ray CT image data from the projection data of the positioning image. Further, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the X-ray CT image data from the projection data of the image used for the diagnosis. Here, there are various reconstruction methods, and examples thereof include back projection processing. Further, as the back projection process, for example, a back projection process by the FBP (Filtered Back Projection) method can be mentioned. Alternatively, the image reconstruction circuit 36 can reconstruct the X-ray CT image data by using the successive approximation method.

また、画像再構成回路36は、X線CT画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路36は、再構成したX線CT画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路35に格納する。 Further, the image reconstruction circuit 36 generates image data by performing various image processing on the X-ray CT image data. Then, the image reconstruction circuit 36 stores the reconstructed X-ray CT image data and the image data generated by various image processes in the storage circuit 35.

処理回路37は、架台10、寝台装置20及びコンソール30の動作を制御することによって、X線CT装置1の全体制御を行う。具体的には、処理回路37は、スキャン制御回路33を制御することで、架台10で行なわれるCTスキャンを制御する。また、処理回路37は、画像再構成回路36を制御することで、コンソール30における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路37は、記憶回路35が記憶する各種画像データを、ディスプレイ32に表示するように制御する。画像再構成回路37は、画像再構成部の一例である。 The processing circuit 37 controls the operation of the gantry 10, the sleeper device 20, and the console 30 to control the entire X-ray CT device 1. Specifically, the processing circuit 37 controls the CT scan performed on the gantry 10 by controlling the scan control circuit 33. Further, the processing circuit 37 controls the image reconstruction processing and the image generation processing in the console 30 by controlling the image reconstruction circuit 36. Further, the processing circuit 37 controls the display 32 to display various image data stored in the storage circuit 35. The image reconstruction circuit 37 is an example of an image reconstruction unit.

また、処理回路37は、図2に示すように、取得機能37a、選択機能37b、設定機能37c、生成機能37d、表示制御機能37e及び制御機能37fを実行する。ここで、例えば、図2に示す処理回路37の構成要素である取得機能37a、選択機能37b、設定機能37c、生成機能37d、表示制御機能37e及び制御機能37fが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路35に記録されている。処理回路37は、各プログラムを記憶回路35から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路37は、図2の処理回路37内に示された各機能を有することとなる。なお、本実施形態で説明する取得機能37aは、特取得部の一例である。また、選択機能37bは、選択部の一例である。また、設定機能37cは、設定部の一例である。また、生成機能37dは、生成部の一例である。また、表示制御機能37eは、表示制御部の一例である。 Further, as shown in FIG. 2, the processing circuit 37 executes the acquisition function 37a, the selection function 37b, the setting function 37c, the generation function 37d, the display control function 37e, and the control function 37f. Here, for example, each processing function executed by the acquisition function 37a, the selection function 37b, the setting function 37c, the generation function 37d, the display control function 37e, and the control function 37f, which are the components of the processing circuit 37 shown in FIG. 2, is a computer. It is recorded in the storage circuit 35 in the form of a program that can be executed by. The processing circuit 37 is a processor that realizes a function corresponding to each program by reading each program from the storage circuit 35 and executing each read program. In other words, the processing circuit 37 in the state where each program is read has each function shown in the processing circuit 37 of FIG. The acquisition function 37a described in the present embodiment is an example of the special acquisition unit. The selection function 37b is an example of a selection unit. The setting function 37c is an example of a setting unit. The generation function 37d is an example of a generation unit. The display control function 37e is an example of a display control unit.

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(central processing unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、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(SimpleProgrammable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex ProgrammableLogic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable GateArray:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存さ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。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、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、読み出したプログラムを実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて1つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。 The word "processor" used in the above description means, for example, a CPU (central processing unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an integrated circuit for a specific application (Application Specific Integrated Circuit (ASIC)), or a programmable logic device. (For example, it means a circuit such as a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA)). The processor realizes the function by reading and executing the program stored in the storage circuit. Instead of storing the program in the storage circuit, the program may be directly embedded in the circuit of the processor. In this case, the processor reads the program embedded in the circuit and executes the read program to realize the function. It should be noted that each processor of the present embodiment is not limited to the case where each processor is configured as a single circuit, and a plurality of independent circuits may be combined to form one processor to realize its function. good.

取得機能37aは、画像データにおける被検体Pの複数の部位に係る位置情報を取得する。具体的には、取得機能37aは、画像再構成回路36によって再構成された3次元のX線CT画像データ(ボリュームデータ)に含まれる臓器などの複数の部位の位置を検出することにより、被検体Pの複数の部位の位置を取得する。例えば、取得機能37aは、位置決め画像のボリュームデータについて、解剖学的な特徴点(Anatomical Landmark)に基づいて臓器などの部位を検出する。また、取得機能37aは、診断に用いられる画像のボリュームデータについて、解剖学的な特徴点に基づいて臓器などの部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔などの部位の特徴を示す点である。すなわち、取得機能37aは、特定の臓器や骨などの解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔などを検出する。また、取得機能37aは、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足などの位置を検出することもできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔などにこれらの位置も含めたものを意味する。以下、取得機能37aによる部位の検出の一例について説明する。 The acquisition function 37a acquires position information relating to a plurality of parts of the subject P in the image data. Specifically, the acquisition function 37a detects the positions of a plurality of parts such as organs included in the three-dimensional X-ray CT image data (volume data) reconstructed by the image reconstruction circuit 36, thereby being covered. The positions of a plurality of parts of the sample P are acquired. For example, the acquisition function 37a detects a part such as an organ based on an anatomical landmark on the volume data of the positioning image. In addition, the acquisition function 37a detects a site such as an organ based on anatomical feature points in the volume data of the image used for diagnosis. Here, the anatomical feature point is a point showing the feature of a specific part such as a bone, an organ, a blood vessel, a nerve, or a lumen. That is, the acquisition function 37a detects bones, organs, blood vessels, nerves, lumens, etc. included in the volume data by detecting anatomical feature points such as specific organs and bones. In addition, the acquisition function 37a can also detect the positions of the head, neck, chest, abdomen, legs, etc. included in the volume data by detecting the characteristic feature points of the human body. The site described in the present embodiment means a bone, an organ, a blood vessel, a nerve, a lumen, or the like including these positions. Hereinafter, an example of detecting a portion by the acquisition function 37a will be described.

例えば、取得機能37aは、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、取得機能37aは、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の3次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、取得機能37aは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位に係る位置情報を取得する。一例を挙げると、取得機能37aは、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、機械学習アルゴリズムは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、機械学習アルゴリズムとしてディシジョンフォレスト(decision forest)などが利用される。 For example, the acquisition function 37a extracts anatomical feature points from the voxel values included in the volume data in the volume data of the positioning image or the volume data of the image used for diagnosis. Then, the acquisition function 37a compares the three-dimensional position of the anatomical feature point in the information such as a textbook with the position of the feature point extracted from the volume data to obtain the feature point extracted from the volume data. Inaccurate feature points are removed from the inside to optimize the position of the feature points extracted from the volume data. As a result, the acquisition function 37a acquires the position information related to each part of the subject included in the volume data. As an example, the acquisition function 37a first extracts anatomical feature points included in the volume data by using a supervised machine learning algorithm. Here, the machine learning algorithm is constructed by using a plurality of teacher images in which correct anatomical feature points are manually arranged. For example, a decision forest is used as a machine learning algorithm. Will be done.

そして、取得機能37aは、身体における解剖学的な特徴点の3次元的な位置関係を示すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで、身体における解剖学的な特徴点の3次元的な位置関係を示すモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布モデルなどが利用される。すなわち、取得機能37aは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特徴点を最適化する。 Then, the acquisition function 37a optimizes the extracted feature points by comparing the model showing the three-dimensional positional relationship of the anatomical feature points in the body with the extracted feature points. Here, the model showing the three-dimensional positional relationship of the anatomical feature points in the body is constructed by using the above-mentioned teacher image, and for example, a point distribution model or the like is used. That is, the acquisition function 37a is a model in which the shape and positional relationship of the part, points unique to the part, etc. are defined based on a plurality of teacher images in which correct anatomical feature points are manually arranged, and the extracted features. By comparing with points, inaccurate feature points are removed and feature points are optimized.

以下、図4A、図4B、図5、図6を用いて、取得機能37aによる部位に係る位置情報を取得する取得処理の一例を説明する。図4A、図4B、図5、図6は、第1の実施形態に係る取得機能37aによる取得処理の一例を説明するための図である。なお、図4A、図4Bにおいては、黒色の点が特徴点を示し、特徴点が3次元的に配置されている。例えば、取得機能37aは、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、図4Aに示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する。そして、取得機能37aは、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図4Bに示すように、抽出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセルのみを抽出する。 Hereinafter, an example of the acquisition process for acquiring the position information related to the portion by the acquisition function 37a will be described with reference to FIGS. 4A, 4B, 5 and 6. 4A, 4B, 5 and 6 are diagrams for explaining an example of the acquisition process by the acquisition function 37a according to the first embodiment. In FIGS. 4A and 4B, black dots indicate feature points, and the feature points are arranged three-dimensionally. For example, the acquisition function 37a applies a supervised machine learning algorithm to the volume data to extract voxels that are regarded as anatomical feature points, as shown in FIG. 4A. Then, the acquisition function 37a fits the position of the extracted voxels to a model in which the shape and positional relationship of the parts, points unique to the parts, etc. are defined, and as shown in FIG. 4B, among the extracted voxels. Inaccurate feature points are removed and only voxels corresponding to more accurate feature points are extracted.

ここで、取得機能37aは、抽出した特徴点(ボクセル)に対して、各部位の特徴を示す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置(座標)情報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて記憶回路35に格納する。例えば、取得機能37aは、図4Bに示すように、抽出した特徴点(ボクセル)に対して、C1、C2、C3などの識別コードを付与する。ここで、取得機能37aは、取得処理を行ったデータごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、記憶回路35に格納する。具体的には、取得機能37aは、位置決め用画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも1つの投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体Pの部位に係る位置情報を取得する。 Here, the acquisition function 37a assigns an identification code for identifying the feature points indicating the features of each part to the extracted feature points (voxels), and the identification code and the position (coordinate) information of each feature point. The information associated with and is attached to the image data and stored in the storage circuit 35. For example, as shown in FIG. 4B, the acquisition function 37a assigns identification codes such as C1, C2, and C3 to the extracted feature points (voxels). Here, the acquisition function 37a attaches an identification code to each of the acquired data and stores the data in the storage circuit 35. Specifically, the acquisition function 37a is the projection data of at least one of the projection data of the positioning image, the projection data collected under non-contrast, and the projection data collected in the state of being imaged by the contrast medium. The position information related to the site of the subject P included in the volume data reconstructed from is acquired.

例えば、取得機能37aは、図5に示すように、位置決め画像のボリュームデータ(図中、位置決め)から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路35に格納する。一例を挙げると、取得機能37aは、位置決め画像のボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図5に示すように、「識別コード:C1、座標(x1,y1,z1)」、「識別コード:C2、座標(x2,y2,z2)」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、取得機能37aは、位置決め用画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。 For example, as shown in FIG. 5, the acquisition function 37a attaches information associated with the coordinates of each voxel detected from the volume data (positioning in the figure) of the positioning image to the volume data to the storage circuit 35. Store in. As an example, the acquisition function 37a extracts the coordinates of the feature points from the volume data of the positioning image, and as shown in FIG. 5, "identification code: C1, coordinates (x1, y1, z1)", "identification". Code: C2, coordinates (x2, y2, z2) "and the like are stored in association with the volume data. Thereby, the acquisition function 37a can identify what kind of feature point is in which position in the volume data of the positioning image, and can detect each part such as an organ based on this information. ..

また、取得機能37aは、例えば、図5に示すように、診断用の画像のボリュームデータ(図中、スキャン)から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路35に格納する。ここで、取得機能37aは、例えば、スキャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ(図中、造影Phase)と、造影剤によって造影されていないボリュームデータ(図中、非造影Phase)とから、それぞれ特徴点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができる。 Further, as shown in FIG. 5, for example, the acquisition function 37a attaches information in which an identification code is associated with the coordinates of each voxel detected from the volume data (scan in the figure) of the image for diagnosis to the volume data. Is stored in the storage circuit 35. Here, the acquisition function 37a is, for example, from the volume data (contrast-enhanced Phase in the figure) imaged by the contrast medium and the volume data (non-contrast-enhanced Phase in the figure) not imaged by the contrast medium in the scan. The coordinates of each feature point can be extracted, and the identification code can be associated with the extracted coordinates.

一例を挙げると、取得機能37aは、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影Phaseのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図5に示すように、「識別コード:C1、座標(x’1,y’1,z’1)」、「識別コード:C2、座標(x’2,y’2,z’2)」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、取得機能37aは、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Phaseのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図5に示すように、「識別コード:C1、座標(x’1,y’1,z’1)」、「識別コード:C2、座標(x’2,y’2,z’2)」などをボリュームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Phaseのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる特徴点が含まれる。例えば、取得機能37aは、造影Phaseのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影剤によって造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Phaseのボリュームデータの場合、取得機能37aは、図5に示すように、造影することで抽出された血管などの特徴点の座標(x’31,y’31,z’31)〜座標(x’34,y’34,z’34)などに、それぞれの血管を識別するための識別コードC31、C32、C33及びC34などを対応付ける。 As an example, the acquisition function 37a extracts the coordinates of the feature points from the volume data of the non-contrast phase from the volume data of the image for diagnosis, and as shown in FIG. 5, "identification code: C1, coordinates. (X'1, y'1, z'1) "," identification code: C2, coordinates (x'2, y'2, z'2) "and the like are stored in association with the volume data. Further, the acquisition function 37a extracts the coordinates of the feature points from the volume data of the contrast Phase from the volume data of the image for diagnosis, and as shown in FIG. 5, "identification code: C1, coordinates (x'1). , Y'1, z'1) "," identification code: C2, coordinates (x'2, y'2, z'2) "and the like are stored in association with the volume data. Here, when the feature points are extracted from the volume data of the contrast-enhanced Phase, the feature points that can be extracted by being contrast-enhanced are included. For example, the acquisition function 37a can extract blood vessels and the like imaged by a contrast agent when extracting feature points from the volume data of the contrast-enhanced Phase. Therefore, in the case of the volume data of the contrast-enhanced Phase, the acquisition function 37a has the coordinates (x'31, y'31, z'31) of the feature points such as blood vessels extracted by the contrast as shown in FIG. Identification codes C31, C32, C33, C34, etc. for identifying each blood vessel are associated with the coordinates (x'34, y'34, z'34) and the like.

上述したように、取得機能37aは、位置決め用画像、或いは、診断用の画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位に係る位置情報を取得することができる。例えば、取得機能37aは、検出の対象となる部位(対象部位)と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、取得機能37aは、対象部位を「肺」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得する。そして、取得機能37aは、「肺」と周囲の部位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータにおける「肺」の領域を抽出する。 As described above, the acquisition function 37a can identify what kind of feature point is in which position in the volume data of the positioning image or the diagnostic image, and the organ or the like is based on this information. It is possible to acquire the position information related to each part of. For example, the acquisition function 37a detects the position of the target part by using the information of the anatomical positional relationship between the part to be detected (target part) and the part around the target part. As an example, when the target site is the "lung", the acquisition function 37a acquires the coordinate information associated with the identification code indicating the characteristics of the lung, and also acquires the "ribs", "clavicle", and "heart". , The coordinate information associated with the identification code indicating the surrounding part of the "lung" such as the "diaphragm" is acquired. Then, the acquisition function 37a extracts the region of the "lung" in the volume data by using the information on the anatomical positional relationship between the "lung" and the surrounding portion and the acquired coordinate information.

例えば、取得機能37aは、「肺尖:鎖骨の2〜3cm上方」や、「肺の下端:第7肋骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図6に示すように、ボリュームデータにおいて「肺」に相当する3次元の領域R1を抽出する。すなわち、取得機能37aは、ボリュームデータにおける領域R1のボクセルの座標情報を抽出する。取得機能37aは、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて記憶回路35に格納する。同様に、取得機能37aは、図6に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する3次元の領域R2などを抽出することができる。 For example, the acquisition function 37a is based on the positional relationship information such as "lung apex: 2-3 cm above the clavicle" and "lower end of the lung: height of the 7th rib" and the coordinate information of each part. As shown in, the three-dimensional region R1 corresponding to the “lung” is extracted from the volume data. That is, the acquisition function 37a extracts the coordinate information of the voxels of the region R1 in the volume data. The acquisition function 37a associates the extracted coordinate information with the part information, attaches it to the volume data, and stores it in the storage circuit 35. Similarly, as shown in FIG. 6, the acquisition function 37a can extract a three-dimensional region R2 or the like corresponding to the “heart” in the volume data.

また、取得機能37aは、人体における頭部や胸部などの部位を定義する特徴点に基づいて、ボリュームデータに含まれる部位の位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部などの部位は任意に定義することができる。例えば、第7頸椎から肺の下端までを胸部と定義すると、取得機能37aは、第7頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点までを胸部として検出する。なお、取得機能37aは、上述した解剖学的な特徴点を用いた方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、取得機能37aは、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出することができる。 Further, the acquisition function 37a detects the position of the part included in the volume data based on the feature points that define the parts such as the head and the chest in the human body. Here, parts such as the head and chest in the human body can be arbitrarily defined. For example, if the area from the 7th cervical spine to the lower end of the lung is defined as the chest, the acquisition function 37a detects from the feature point corresponding to the 7th cervical spine to the feature point corresponding to the lower end of the lung as the chest. The acquisition function 37a can detect the site by various methods other than the method using the above-mentioned anatomical feature points. For example, the acquisition function 37a can detect a portion included in the volume data by a region expansion method based on a voxel value or the like.

選択機能37bは、仮想患者体型情報に含まれる仮想患者の複数の部位のうち、被検体Pの複数の部位に対応する部位とは異なる部位を入力回路31を介して操作者から受け付け、受け付けた部位を選択する。選択機能37bの詳細については後述する。 The selection function 37b receives and accepts a part different from the part corresponding to the plurality of parts of the subject P from the operator via the input circuit 31 among the plurality of parts of the virtual patient included in the virtual patient body shape information. Select a site. Details of the selection function 37b will be described later.

設定機能37cは、画像データにおける複数の部位に係る位置情報と、仮想患者体型情報とに基づいて、画像データの撮影範囲が含まれない撮影範囲の設定を行う。設定機能37cは、画像データに含まれる被検体Pにおける複数の部位それぞれの位置と、仮想患者体型情報に含まれる仮想患者における複数の部位それぞれの位置とを照合する照合機能を有する。なお、仮想患者とは、標準的かつ仮想的な患者である。以下、照合機能について説明する。設定機能37cは、被検体Pの部位の位置と、仮想患者における標準的な部位の位置とを照合して、照合結果を記憶回路35に格納する。例えば、選択機能37bは、人体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者体型情報と、被検体Pのボリュームデータとをマッチングする。 The setting function 37c sets the imaging range that does not include the imaging range of the image data based on the position information related to the plurality of parts in the image data and the virtual patient body shape information. The setting function 37c has a collation function for collating the positions of the plurality of sites in the subject P included in the image data with the positions of the plurality of sites in the virtual patient included in the virtual patient body shape information. The virtual patient is a standard and virtual patient. The collation function will be described below. The setting function 37c collates the position of the site of the subject P with the position of a standard site in the virtual patient, and stores the collation result in the storage circuit 35. For example, the selection function 37b matches the virtual patient body shape information in which a part of the human body is arranged at a standard position with the volume data of the subject P.

ここで、まず、仮想患者体型情報について説明する。仮想患者体型情報とは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す情報である。仮想患者体型情報は、年齢、成人/子供、男性/女性、体重、身長などの体格などに関わるパラメータに関する複数の組み合わせに応じた標準的な体格などを有する人体(仮想患者)についてX線で撮影した画像として生成されて、予め記憶回路35に格納されている。すなわち、記憶回路35は、上述したパラメータの組み合わせに応じた複数の仮想患者体型情報を予め記憶している。ここで、記憶回路35によって記憶される仮想患者体型情報には、解剖学的な特徴点(特徴点)が対応づけて記憶される。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人/子供、男性/女性、体重、身長などの体格等に従っておおよそ決まっている。 Here, first, the virtual patient body shape information will be described. The virtual patient body shape information is information representing the standard position of each of a plurality of parts in the human body. Virtual patient body shape information is taken with X-rays of a human body (virtual patient) who has a standard body shape according to multiple combinations of parameters related to body size such as age, adult / child, male / female, weight, and height. It is generated as an image and is stored in the storage circuit 35 in advance. That is, the storage circuit 35 stores a plurality of virtual patient body shape information in advance according to the combination of the above-mentioned parameters. Here, anatomical feature points (feature points) are associated and stored with the virtual patient body shape information stored by the storage circuit 35. For example, the human body has a large number of anatomical features that can be relatively easily extracted from an image based on its morphological features and the like by image processing such as pattern recognition. The positions and arrangements of these many anatomical features in the body are roughly determined according to the physique such as age, adult / child, male / female, weight, and height.

これら多数の解剖学的な特徴点が予め検出され、検出された特徴点の位置情報がそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮想患者体型情報に付帯又は関連付けされて記憶回路35に記憶されている。図7は、仮想患者体型情報の一例を示す図である。例えば、記憶部35は、図7に示すように、臓器などの部位を含む3次元の人体に、解剖学的な特徴点と特徴点を識別するための識別コード「V1」、「V2」及び「V3」などとが関連付けられた仮想患者体型情報を記憶する。 A large number of these anatomical feature points are detected in advance, and the position information of the detected feature points is stored in the storage circuit 35 in association with or associated with the virtual patient body shape information together with the identification code of each feature point. FIG. 7 is a diagram showing an example of virtual patient body shape information. For example, as shown in FIG. 7, the storage unit 35 has identification codes “V1”, “V2” and identification codes “V1”, “V2” for identifying anatomical feature points and feature points on a three-dimensional human body including a part such as an organ. Stores virtual patient body shape information associated with "V3" and the like.

すなわち、記憶回路35は、3次元の人体画像の座標空間における特徴点の座標と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路35は、図7に示す識別コード「V1」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。また、記憶回路35は、識別コード「V2」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。また、記憶回路35は、識別コード「V3」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。なお、図7においては、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓などのみが示されているが、仮想患者体型情報には、さらに多数の臓器、骨、血管、神経などが含まれる。また、図7においては、識別コード「V1」、「V2」及び「V3」に対応する特徴点についてのみ示されているが、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。 That is, the storage circuit 35 stores the coordinates of the feature points in the coordinate space of the three-dimensional human body image in association with the corresponding identification code. As an example, the storage circuit 35 stores the coordinates of the corresponding feature points in association with the identification code “V1” shown in FIG. Further, the storage circuit 35 stores the coordinates of the corresponding feature points in association with the identification code “V2”. Further, the storage circuit 35 stores the coordinates of the corresponding feature points in association with the identification code “V3”. In FIG. 7, only lungs, hearts, livers, stomachs, kidneys and the like are shown as organs, but the virtual patient body shape information includes a larger number of organs, bones, vasculars, nerves and the like. Further, in FIG. 7, only the feature points corresponding to the identification codes “V1”, “V2” and “V3” are shown, but in reality, a larger number of feature points are included.

設定機能37cは、取得機能37aによって取得された被検体Pのボリュームデータ中の特徴点と、上述した仮想患者体型情報中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして、ボリュームデータの座標空間と仮想患者体型情報の座標空間とを関連付ける。図8は、第1の実施形態に係る設定機能37cによる照合処理の一例を説明するための図である。ここで、図8においては、位置決め画像から検出した特徴点と仮想患者体型情報から検出した特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた3組の特徴点を用いてマッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。 The setting function 37c matches the feature points in the volume data of the subject P acquired by the acquisition function 37a with the feature points in the virtual patient body shape information described above by using the identification code, and the coordinate space of the volume data. Is associated with the coordinate space of the virtual patient body shape information. FIG. 8 is a diagram for explaining an example of collation processing by the setting function 37c according to the first embodiment. Here, in FIG. 8, matching is performed using three sets of feature points to which identification codes indicating the same feature points are assigned between the feature points detected from the positioning image and the feature points detected from the virtual patient body shape information. However, the embodiment is not limited to this, and matching can be performed using any set of feature points.

例えば、設定機能37cは、図8に示すように、仮想患者体型情報において識別コード「V1」、「V2」及び「V3」で示される特徴点と、位置決め画像において識別コード「C1」、「C2」及び「C3」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関連付ける。例えば、設定機能37cは、図8に示すように、解剖学的に同じ特徴点「V1(x1,y1,z1)、C1(X1,Y1,Z1)」、「V2(x2,y2,z2)、C2(X2,Y2,Z2)」、「V3(x3,y3,z3)、C3(X3,Y3,Z3)」の間の位置ズレの合計「LS」を最小化するように、以下の座標変換行列「H」を求める。 For example, as shown in FIG. 8, the setting function 37c has the feature points indicated by the identification codes “V1”, “V2” and “V3” in the virtual patient body shape information, and the identification codes “C1” and “C2” in the positioning image. When matching with the feature points indicated by "" and "C3", the coordinate space between the images is associated by performing coordinate transformation so that the positional deviation between the same feature points is minimized. For example, as shown in FIG. 8, the setting function 37c has the same anatomically the same feature points “V1 (x1, y1, z1), C1 (X1, Y1, Z1)”, “V2 (x2, y2, z2)”. , C2 (X2, Y2, Z2) ”,“ V3 (x3, y3, z3), C3 (X3, Y3, Z3) ” Find the conversion matrix "H".

LS =((X1,Y1,Z1)-H(x1,y1,z1))
+((X2,Y2,Z2)-H(x2,y2,z2))
+((X3,Y3,Z3)-H(x3,y3,z3))
LS = ((X1, Y1, Z1) -H (x1, y1, z1))
+ ((X2, Y2, Z2) -H (x2, y2, z2))
+ ((X3, Y3, Z3) -H (x3, y3, z3))

設定機能37cは、求めた座標変換行列「H」により、仮想患者体型情報上に指定されたスキャン範囲を位置決め画像上のスキャン範囲に変換することができる。例えば、設定機能37cは、座標変換行列「H」を用いることで、図8に示すように、仮想患者体型情報上に指定されたスキャン範囲「SRV」を位置決め画像上のスキャン範囲「SRC」に変換することができる。図9は、第1の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。例えば、図9の仮想患者体型情報上に示すように、操作者が仮想患者体型情報上でスキャン範囲「SRV」を設定すると、設定機能37cは、上述した座標変換行列を用いて、設定されたスキャン範囲「SRV」を位置決め画像上のスキャン範囲「SRC」に変換する。 The setting function 37c can convert the scan range specified on the virtual patient body shape information into the scan range on the positioning image by the obtained coordinate transformation matrix “H”. For example, the setting function 37c uses the coordinate transformation matrix “H” to change the scan range “SRV” specified on the virtual patient body shape information to the scan range “SRC” on the positioning image, as shown in FIG. Can be converted. FIG. 9 is a diagram showing an example of conversion of the scan range by coordinate conversion according to the first embodiment. For example, as shown on the virtual patient body shape information of FIG. 9, when the operator sets the scan range “SRV” on the virtual patient body shape information, the setting function 37c is set by using the coordinate transformation matrix described above. The scan range "SRV" is converted into the scan range "SRC" on the positioning image.

これにより、例えば、仮想患者体型情報上で識別コード「Vn」に対応する特徴点を含むように設定されたスキャン範囲「SRV」は、位置決め画像上で同一の特徴点に対応する識別コード「Cn」が含まれるスキャン範囲「SRC」に変換されて設定される。なお、上述した座標変換行列「H」は、被検体ごとに記憶回路35に記憶されて、適宜読み出されて使用される場合であってもよく、或いは、位置決め画像が収集されるごとに算出される場合であってもよい。このように第1の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想患者体型情報を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、位置決め画像の撮影後に、計画された位置・範囲に対応する位置決め画像上の位置・範囲を自動で数値設定することが可能である。 As a result, for example, the scan range "SRV" set to include the feature points corresponding to the identification code "Vn" on the virtual patient body shape information has the identification code "Cn" corresponding to the same feature points on the positioning image. Is converted to the scan range "SRC" including "" and set. The coordinate transformation matrix "H" described above may be stored in the storage circuit 35 for each subject and appropriately read out and used, or calculated each time a positioning image is collected. It may be the case. As described above, according to the first embodiment, the virtual patient body shape information is displayed for specifying the range at the time of presetting, and the position / range is planned on the virtual patient body shape information, so that the position / range is planned after the positioning image is taken. It is possible to automatically set the numerical value of the position / range on the positioning image corresponding to the position / range.

図2に戻って、生成機能37dは、選択機能37bにより選択された部位が含まれるように、画像データの延長領域に相当する推定画像データを生成する。生成機能37dについては後述する。 Returning to FIG. 2, the generation function 37d generates estimated image data corresponding to an extension region of the image data so that the portion selected by the selection function 37b is included. The generation function 37d will be described later.

表示制御機能37eは、種々の表示情報をディスプレイ32に表示するように制御する。例えば、表示制御機能37eは、記憶回路35が記憶する各種画像データをディスプレイ32に表示するように制御する。また、表示制御機能37eは、取得機能37aによる取得結果に応じた情報をディスプレイ32に表示するように制御する。なお、表示制御機能37eの制御によって表示される情報の詳細については、後に詳述する。 The display control function 37e controls the display 32 to display various display information. For example, the display control function 37e controls the display 32 to display various image data stored in the storage circuit 35. Further, the display control function 37e controls the display 32 to display information according to the acquisition result by the acquisition function 37a. The details of the information displayed by the control of the display control function 37e will be described in detail later.

制御機能37fは、架台10、寝台装置20及びコンソール30の動作を制御することによって、X線CT装置1の全体制御を行う。具体的には、制御機能37fは、スキャン制御回路33を制御することで、架台10で行なわれるCTスキャンを制御する。また、制御機能37fは、画像再構成回路36を制御することで、コンソール30における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。なお、制御機能37fによる制御については、後に詳述する。 The control function 37f controls the operation of the gantry 10, the sleeper device 20, and the console 30 to control the entire X-ray CT device 1. Specifically, the control function 37f controls the CT scan performed on the gantry 10 by controlling the scan control circuit 33. Further, the control function 37f controls the image reconstruction process and the image generation process in the console 30 by controlling the image reconstruction circuit 36. The control by the control function 37f will be described in detail later.

以上、第1の実施形態に係るX線CT装置1の全体構成について説明した。 The overall configuration of the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment has been described above.

ここで、X線CT装置を用いた撮影では、診断に用いられるデータを収集するための本撮影を行う前に、本撮影の撮影範囲を設定するための位置決め画像の撮影が行われる。そして、X線CT装置は、撮影した位置決め画像をディスプレイに表示させて、操作者から本撮影の撮影範囲を受け付ける。そして、X線CT装置は、受け付けた撮影範囲を設定し、設定された撮影範囲で本撮影を行う。ここで、X線CT装置が本撮影の撮影範囲を受け付ける際に、操作者が、位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲を、本撮影の撮影範囲としたい場合がある。この場合には、例えば、操作者は、まず、位置決め画像に含まれていない部位、すなわち、表示されていない部位の位置を推定する。そして、操作者は、推定した部位を含むような範囲を本撮影する指示を、入力回路を介してX線CT装置に入力する。これにより、X線CT装置は、操作者が指示した範囲で本撮影を行う。このように、操作者は、位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲を、本撮影の撮影範囲として入力する場合には、その部位の位置を推定するという容易でない作業が伴うため、容易に撮影範囲を設定することができず、ひいては、容易に撮影を行うことができない。そこで、第1の実施形態に係るX線CT装置1は、上述した構成のもと、以下に説明するように、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることが可能なように、各種の処理を実行する。 Here, in the imaging using the X-ray CT apparatus, the positioning image for setting the imaging range of the main imaging is captured before the main imaging for collecting the data used for the diagnosis. Then, the X-ray CT apparatus displays the captured positioning image on the display and receives the imaging range of the main imaging from the operator. Then, the X-ray CT apparatus sets the received imaging range and performs the main imaging within the set imaging range. Here, when the X-ray CT apparatus accepts the imaging range of the main imaging, the operator may want to set the imaging range of the main imaging to a range including a portion existing outside the range of the positioning image. In this case, for example, the operator first estimates the position of a portion not included in the positioning image, that is, a portion not displayed. Then, the operator inputs an instruction for main imaging of a range including the estimated portion to the X-ray CT apparatus via the input circuit. As a result, the X-ray CT apparatus performs the main imaging within the range instructed by the operator. As described above, when the operator inputs a range including a part existing outside the range of the positioning image as the shooting range of the main shooting, it is easy because the operation of estimating the position of the part is involved. The shooting range cannot be set, and as a result, shooting cannot be easily performed. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment has the above-described configuration so that the operator can easily make settings for performing imaging as described below. , Perform various processes.

図10を用いて、第1の実施形態に係るX線CT装置1の処理の手順の一例について説明する。図10は、第1の実施形態に係るX線CT装置1による処理の手順の一例を示すフローチャートである。図10に示すように、制御機能37fは、検査が開始されたか否かを判定する(ステップS101)。検査が開始されていない場合(ステップS101:No)には、制御機能37fは、再び、ステップS101で、検査が開始されたか否かを判定する。一方、検査が開始された場合(ステップS101:Yes)には、制御機能37fは、スキャン制御回路33、画像再構成回路36などを制御することで、3次元の位置決め画像(ボリュームデータ)を収集する(ステップS102)。 An example of the processing procedure of the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an example of a processing procedure by the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 10, the control function 37f determines whether or not the inspection has been started (step S101). If the inspection has not been started (step S101: No), the control function 37f again determines in step S101 whether or not the inspection has been started. On the other hand, when the inspection is started (step S101: Yes), the control function 37f collects a three-dimensional positioning image (volume data) by controlling the scan control circuit 33, the image reconstruction circuit 36, and the like. (Step S102).

そして、表示制御機能37eは、収集した3次元の位置決め画像から画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR(multi-planar reconstruction)画像を2次元の位置決め画像としてディスプレイ32に表示させる(ステップS103)。図11は、位置決め画像の一例を示す図である。例えば、ステップS103において、表示制御機能37eは、図11の例に示すコロナル断面像である位置決め画像50をディスプレイ32に表示させる。なお、ステップS103において、表示制御機能37eは、位置決め画像に、仮想患者体型情報を参考情報として重畳させて、仮想患者体型情報が重畳された位置決め画像をディスプレイ32に表示させてもよい。また、ステップS103において、2次元の位置決め画像としてディスプレイ32に表示される画像は、MPR画像に限られない。例えば、表示制御機能37eは、ボリュームデータである3次元の位置決め画像から生成(再構成)することができる、MPR画像以外の様々な種類の2次元の画像を2次元の位置決め画像としてディスプレイ32に表示させてもよい。そして、制御機能37fは、入力回路31を介して、操作者から本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する(ステップS104)。本撮影の撮影範囲を受け付けた場合(ステップS104:Yes)には、制御機能37fは、後述するステップS113へ進む。 Then, the display control function 37e displays an MPR (multi-planar reconstruction) image, which is a coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the collected three-dimensional positioning image, as a two-dimensional positioning image on the display 32. (Step S103). FIG. 11 is a diagram showing an example of a positioning image. For example, in step S103, the display control function 37e causes the display 32 to display the positioning image 50, which is the coronal cross-sectional image shown in the example of FIG. In step S103, the display control function 37e may superimpose the virtual patient body shape information on the positioning image as reference information and display the positioning image on which the virtual patient body shape information is superposed on the display 32. Further, in step S103, the image displayed on the display 32 as a two-dimensional positioning image is not limited to the MPR image. For example, the display control function 37e displays various types of two-dimensional images other than the MPR image, which can be generated (reconstructed) from the three-dimensional positioning image which is volume data, as the two-dimensional positioning image on the display 32. It may be displayed. Then, the control function 37f determines whether or not the shooting range of the main shooting has been accepted from the operator via the input circuit 31 (step S104). When the shooting range of the main shooting is accepted (step S104: Yes), the control function 37f proceeds to step S113, which will be described later.

一方、本撮影の撮影範囲を受け付けていない場合(ステップS104:No)には、選択機能37bは、入力回路31を介して、操作者から、現在表示されている位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲の本撮影を行う指示が入力されたか否かを判定する(ステップS105)。かかる指示が入力されていない場合(ステップS105:No)には、選択機能37bは、ステップS104に戻る。 On the other hand, when the shooting range of the main shooting is not accepted (step S104: No), the selection function 37b exists outside the range of the positioning image currently displayed by the operator via the input circuit 31. It is determined whether or not an instruction to perform the main imaging of the range including the portion is input (step S105). If such an instruction is not input (step S105: No), the selection function 37b returns to step S104.

一方、かかる指示が入力された場合(ステップS105:Yes)には、選択機能37bは、位置決め画像の範囲外に存在する部位の指定を受け付けたか否かを判定する(ステップS106)。例えば、ステップS106では、選択機能37bは、仮想患者体型情報をディスプレイ32に表示させて、人体の複数の部位のうち操作者により指定された部位を受け付けたか否かを判定する。なお、ステップS106において、選択機能37bは、部位の一覧をディスプレイ32に表示させて、表示された部位の一覧の中から操作者により指定された部位を受け付けたか否かを判定してもよい。部位を受け付けていない場合(ステップS106:No)には、選択機能37bは、再び、ステップS106で、部位を受け付けたか否かを判定する。 On the other hand, when such an instruction is input (step S105: Yes), the selection function 37b determines whether or not the designation of a portion existing outside the range of the positioning image has been accepted (step S106). For example, in step S106, the selection function 37b displays the virtual patient body shape information on the display 32, and determines whether or not the portion designated by the operator among the plurality of portions of the human body has been accepted. In step S106, the selection function 37b may display a list of parts on the display 32 and determine whether or not a part designated by the operator has been accepted from the list of displayed parts. When the part is not accepted (step S106: No), the selection function 37b again determines in step S106 whether or not the part has been accepted.

一方、部位を受け付けた場合(ステップS106:Yes)には、選択機能37bは、受け付けた部位を選択する(ステップS107)。そして、設定機能37cは、3次元の位置決め画像における被検体Pの複数の部位と、仮想患者体型情報に含まれる仮想患者の複数の部位のうち先の被検体Pの複数の部位に対応する各部位との間の位置ズレの合計を最小化するように、上述したような座標変換行列を算出する(ステップS108)。すなわち、ステップS108では、設定機能37cは、被検体Pの複数の部位の各位置情報が示す各位置に、仮想患者の複数の部位のうち被検体Pの複数の部位に対応する各部位が位置するように、仮想患者体型情報を変形させるための座標変換行列を算出する。 On the other hand, when a part is accepted (step S106: Yes), the selection function 37b selects the accepted part (step S107). Then, the setting function 37c corresponds to a plurality of parts of the subject P in the three-dimensional positioning image and a plurality of parts of the previous subject P among the plurality of parts of the virtual patient included in the virtual patient body shape information. The coordinate transformation matrix as described above is calculated so as to minimize the total positional deviation between the parts (step S108). That is, in step S108, in the setting function 37c, each part corresponding to the plurality of parts of the subject P among the plurality of parts of the virtual patient is positioned at each position indicated by the position information of the plurality of parts of the subject P. The coordinate transformation matrix for transforming the virtual patient body shape information is calculated so as to be performed.

そして、生成機能37dは、仮想患者体型情報が示す人体の中から、選択した部位を含む3次元の領域を抽出し、算出した座標変換行列を用いて、抽出した領域を変形させることにより、座標変換行列を用いた変形後の領域を算出する(ステップS109)。ここで、変形後の領域は、操作者により指定された部位を含む3次元の画像データが示す3次元画像となる。また、変形後の領域が示す範囲は、操作者により指定された部位であって現在表示されている位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲となる。また、この3次元画像から、画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の領域は、2次元の位置決め画像を延長した領域(延長領域)に相当する。なお、ステップS109において生成された3次元画像から、画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の画像データは、推定画像データの一例である。 Then, the generation function 37d extracts a three-dimensional region including the selected part from the human body indicated by the virtual patient body shape information, and uses the calculated coordinate transformation matrix to deform the extracted region to obtain coordinates. The transformed region using the transformation matrix is calculated (step S109). Here, the deformed region is a three-dimensional image indicated by three-dimensional image data including a portion designated by the operator. Further, the range indicated by the deformed area is a range including a part designated by the operator and existing outside the range of the currently displayed positioning image. Further, from this three-dimensional image, the region of the MPR image, which is the coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37, corresponds to the region (extended region) obtained by extending the two-dimensional positioning image. The image data of the MPR image, which is a coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the three-dimensional image generated in step S109, is an example of the estimated image data.

ステップS109の処理について、具体例を挙げて説明する。図12は、変形後の領域から、画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の一例を示す図である。例えば、操作者により骨盤が指定された場合について説明する。この場合には、ステップS109において、生成機能37dは、仮想患者体型情報が示す人体の中から、指定された骨盤51aを含む3次元の領域を抽出し、座標変換行列を用いて、抽出した領域を変形させることにより、指定された骨盤51aを含む3次元画像の画像データを生成する。そして、ステップS109では、生成された3次元画像の画像データから、画像再構成回路37により図12の例に示すコロナル断面像であるMPR画像51の画像データが再構成(生成)される。なお、MPR画像51の領域は、先の図11に示す2次元の位置決め画像50の延長領域に相当する。 The process of step S109 will be described with reference to specific examples. FIG. 12 is a diagram showing an example of an MPR image which is a coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the deformed region. For example, a case where the pelvis is designated by the operator will be described. In this case, in step S109, the generation function 37d extracts a three-dimensional region including the designated pelvis 51a from the human body indicated by the virtual patient body shape information, and uses the coordinate transformation matrix to extract the extracted region. Is transformed to generate image data of a three-dimensional image including the designated pelvis 51a. Then, in step S109, the image data of the MPR image 51, which is the coronal cross-sectional image shown in the example of FIG. 12, is reconstructed (generated) from the image data of the generated three-dimensional image by the image reconstruction circuit 37. The region of the MPR image 51 corresponds to an extension region of the two-dimensional positioning image 50 shown in FIG. 11 above.

図10の説明に戻り、設定機能37cは、指定された部位を含む撮影範囲を推定し、推定した撮影範囲の設定を行う(ステップS110)。すなわち、ステップS110では、変形後の仮想患者体型情報を用いて、画像データの撮影範囲が含まれない撮影範囲の設定を行う。図13は、推定された撮影範囲の一例を示す図である。例えば、ステップS110で、設定機能37cは、図13の例に示すように、先の図12の例に示す骨盤51aを含む範囲52を推定し、推定した範囲52を本撮影における撮影範囲として設定するとともに、範囲52を示す枠53をディスプレイ32に表示させる。ここで、操作者は、入力回路31を介して、枠53の大きさを変更することにより、枠53が示す本撮影における撮影範囲を変更することができる。このように、設定機能37cは、操作者に骨盤の位置を推定させることなく、操作者により指定された骨盤を含むような本撮影における撮影範囲の設定を行う。したがって、本実施形態に係るX線CT装置1によれば、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 Returning to the description of FIG. 10, the setting function 37c estimates the imaging range including the designated portion and sets the estimated imaging range (step S110). That is, in step S110, the imaging range that does not include the imaging range of the image data is set by using the deformed virtual patient body shape information. FIG. 13 is a diagram showing an example of the estimated shooting range. For example, in step S110, the setting function 37c estimates the range 52 including the pelvis 51a shown in the previous example of FIG. 12, and sets the estimated range 52 as the imaging range in the main imaging, as shown in the example of FIG. At the same time, the frame 53 showing the range 52 is displayed on the display 32. Here, the operator can change the shooting range in the main shooting indicated by the frame 53 by changing the size of the frame 53 via the input circuit 31. In this way, the setting function 37c sets the imaging range in the main imaging so as to include the pelvis designated by the operator without having the operator estimate the position of the pelvis. Therefore, according to the X-ray CT apparatus 1 according to the present embodiment, the operator can easily make settings for performing imaging.

そして、表示制御機能37eは、収集した3次元の位置決め画像から画像再構成回路37により再構成された2次元の位置決め画像(MPR画像)と、ステップS109において生成された3次元画像の画像データから画像再構成回路37により生成されたMPR画像の画像データとを合成し、合成した画像データ(合成画像データ)をディスプレイ32に表示させる(ステップS111)。図14は、合成画像データの一例を示す図である。例えば、ステップS111において、表示制御機能37eは、図14の例に示すように、2次元の位置決め画像50を示す位置決め画像データと、骨盤51aを含むMPR画像51の画像データとを合成し、合成画像データ54を生成する。そして、表示制御機能37eは、合成画像データ54をディスプレイ32に表示させる。このように、ディスプレイ32に表示される合成画像データは、操作者により指定された部位を含んでいる。このため、本撮影における撮影範囲を変更する際に、操作者は、表示された部位を含むように撮影範囲を変更するだけで、指定した部位を含む撮影範囲を設定することができる。したがって、合成画像データを表示することにより、撮影を行う際の設定を操作者に更に容易に行わせることができる。 Then, the display control function 37e is based on the two-dimensional positioning image (MPR image) reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the collected three-dimensional positioning image and the image data of the three-dimensional image generated in step S109. The image data of the MPR image generated by the image reconstruction circuit 37 is combined, and the combined image data (composited image data) is displayed on the display 32 (step S111). FIG. 14 is a diagram showing an example of composite image data. For example, in step S111, as shown in the example of FIG. 14, the display control function 37e synthesizes the positioning image data showing the two-dimensional positioning image 50 and the image data of the MPR image 51 including the pelvis 51a, and synthesizes them. Image data 54 is generated. Then, the display control function 37e causes the composite image data 54 to be displayed on the display 32. As described above, the composite image data displayed on the display 32 includes a portion designated by the operator. Therefore, when changing the shooting range in the main shooting, the operator can set the shooting range including the designated part only by changing the shooting range so as to include the displayed part. Therefore, by displaying the composite image data, it is possible to make the operator more easily perform the setting at the time of shooting.

図10の説明に戻り、制御機能37fは、入力回路31を介して、操作者から入力された本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する(ステップS112)。例えば、操作者は、ステップ110で設定された撮影範囲を、そのまま本撮影の撮影範囲とする場合には、入力回路31を用いて、本撮影の撮影範囲としてステップ110で設定された撮影範囲を入力する。また、操作者は、ステップ110で設定された撮影範囲を変更し、変更後の撮影範囲を本撮影の撮影範囲とする場合には、入力回路31を用いて、ステップ110で設定された撮影範囲を変更し、変更後の撮影範囲を本撮影の撮影範囲として入力する。本撮影の撮影範囲を受け付けていない場合(ステップS112;No)には、制御機能37fは、再び、ステップS112で、本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する。 Returning to the description of FIG. 10, the control function 37f determines whether or not the shooting range of the main shooting input from the operator has been accepted via the input circuit 31 (step S112). For example, when the operator uses the shooting range set in step 110 as the shooting range for main shooting as it is, the operator uses the input circuit 31 to set the shooting range set in step 110 as the shooting range for main shooting. input. Further, when the operator changes the shooting range set in step 110 and sets the changed shooting range as the shooting range for the main shooting, the operator uses the input circuit 31 to set the shooting range set in step 110. And enter the changed shooting range as the shooting range for the main shooting. When the shooting range of the main shooting is not accepted (step S112; No), the control function 37f again determines in step S112 whether or not the shooting range of the main shooting is accepted.

一方、本撮影の撮影範囲を受け付けた場合(ステップS112;Yes)には、制御機能37fは、ステップS104又はステップS112で受け付けた撮影範囲の本撮影が行われるように、スキャン制御回路33を制御する(ステップS113)。そして、制御機能37fは、本撮影において収集された診断に用いられる画像の投影データから、X線CT画像データを再構成するように画像再構成回路36を制御し(ステップS114)、処理を終了する。なお、ステップS114において再構成されたX線CT画像は、例えば、表示制御機能37eによりディスプレイ32に表示される。このとき、表示制御機能37eは、X線CT画像に、仮想患者体型情報を参考情報として重畳させて、仮想患者体型情報が重畳されたX線CT画像をディスプレイ32に表示させてもよい。 On the other hand, when the shooting range of the main shooting is accepted (step S112; Yes), the control function 37f controls the scan control circuit 33 so that the main shooting of the shooting range received in step S104 or step S112 is performed. (Step S113). Then, the control function 37f controls the image reconstruction circuit 36 so as to reconstruct the X-ray CT image data from the projection data of the image used for the diagnosis collected in the main imaging (step S114), and ends the process. do. The X-ray CT image reconstructed in step S114 is displayed on the display 32 by, for example, the display control function 37e. At this time, the display control function 37e may superimpose the virtual patient body shape information on the X-ray CT image as reference information and display the X-ray CT image on which the virtual patient body shape information is superposed on the display 32.

なお、ステップS101、ステップS102、ステップS104、ステップS112、ステップS113及びステップS114は、処理回路37が記憶回路35から制御機能37fに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS103及びステップS111は、処理回路37が記憶回路35から表示制御機能37eに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS105、ステップS106及びステップS107は、処理回路37が記憶回路35から選択機能37bに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS108及びステップS110は、処理回路37が記憶回路35から設定機能37cに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS109は、処理回路37が記憶回路35から生成機能37dに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。 Note that step S101, step S102, step S104, step S112, step S113, and step S114 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the control function 37f from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S103 and step S111 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the display control function 37e from the storage circuit 35 and executes the program. Further, steps S105, S106, and S107 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the selection function 37b from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S108 and step S110 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the setting function 37c from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S109 is a step in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the generation function 37d from the storage circuit 35 and executes the program.

また、ステップS102において、制御機能37fが、スキャン制御回路33、画像再構成回路36などを制御することで、3次元の位置決め画像を収集し、ステップS102よりも後のステップで3次元の位置決め画像を用いて処理を行う場合について例示した。しかしながら、ステップS102において、制御機能37fが、スキャン制御回路33、画像再構成回路36などを制御することで、2次元の位置決め画像を収集し、ステップS102よりも後のステップで2次元の位置決め画像を用いて処理を行ってもよい。2次元の位置決め画像を収集することにより、3次元の位置決め画像を収集する場合よりも、処理量が少なくなり、短時間で処理を行うことができる。 Further, in step S102, the control function 37f collects a three-dimensional positioning image by controlling the scan control circuit 33, the image reconstruction circuit 36, and the like, and the three-dimensional positioning image is taken in a step after step S102. The case where the processing is performed using is illustrated. However, in step S102, the control function 37f collects a two-dimensional positioning image by controlling the scan control circuit 33, the image reconstruction circuit 36, and the like, and the two-dimensional positioning image is taken in a step after step S102. May be used for processing. By collecting the two-dimensional positioning image, the processing amount is smaller than in the case of collecting the three-dimensional positioning image, and the processing can be performed in a short time.

以上、第1の実施形態について説明した。第1の実施形態に係るX線CT装置1によれば、上述したように、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 The first embodiment has been described above. According to the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment, as described above, the operator can easily make settings for performing imaging.

(第2の実施形態)
ここで、上述したように、X線CT装置を用いた撮影では、診断に用いられるデータを収集するための本撮影を行う前に、本撮影の撮影範囲を設定するための位置決め画像の撮影が行われる。そして、上述したように、X線CT装置は、撮影した位置決め画像をディスプレイに表示させて、操作者から本撮影の撮影範囲を受け付ける。そして、X線CT装置は、受け付けた撮影範囲を設定し、設定された撮影範囲で本撮影を行う。ここで、X線CT装置が本撮影を行った後に、操作者が、位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む撮影範囲を追加で本撮影したい場合がある。このような追加の本撮影を行う場合には、例えば、操作者は、まず、位置決め画像に含まれていない部位、すなわち、表示されていない部位の位置を推定する。そして、操作者は、推定した部位を含むような撮影範囲を追加で本撮影する指示を、入力回路を介してX線CT装置に入力する。これにより、X線CT装置は、操作者が指示した撮影範囲の本撮影を追加で行う。このように、操作者は、位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲を、追加の本撮影の撮影範囲として入力する場合には、その部位の位置を推定するという容易でない作業が伴うため、容易に撮影範囲を設定することができず、ひいては、容易に追加の撮影を行うことができない。そこで、第2の実施形態に係るX線CT装置1は、上述した構成のもと、以下に説明するように、追加の撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることが可能なように、各種の処理を実行する。
(Second Embodiment)
Here, as described above, in the imaging using the X-ray CT apparatus, the positioning image for setting the imaging range of the main imaging is captured before the main imaging for collecting the data used for the diagnosis. Will be done. Then, as described above, the X-ray CT apparatus displays the captured positioning image on the display and receives the imaging range of the main imaging from the operator. Then, the X-ray CT apparatus sets the received imaging range and performs the main imaging within the set imaging range. Here, after the X-ray CT apparatus performs the main shooting, the operator may want to additionally perform the main shooting in a shooting range including a portion existing outside the range of the positioning image. When performing such additional main imaging, for example, the operator first estimates the position of a portion not included in the positioning image, that is, a portion not displayed. Then, the operator inputs an instruction for additional main imaging to include the estimated portion to the X-ray CT apparatus via the input circuit. As a result, the X-ray CT apparatus additionally performs the main imaging in the imaging range instructed by the operator. As described above, when the operator inputs a range including a part existing outside the range of the positioning image as the shooting range of the additional main shooting, the operator involves an uneasy task of estimating the position of the part. , The shooting range cannot be easily set, and as a result, additional shooting cannot be easily performed. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment can easily allow the operator to make settings for performing additional imaging based on the above-described configuration, as described below. As such, various processes are executed.

図15を用いて、第2の実施形態に係るX線CT装置1の処理の手順の一例について説明する。図15は、第2の実施形態に係るX線CT装置1による処理の手順の一例を示すフローチャートである。ステップS201〜S203の処理については、先の図10に示すステップS101〜S103の処理と同様であるため、説明を省略する。 An example of the processing procedure of the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart showing an example of the processing procedure by the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment. The processing of steps S201 to S203 is the same as the processing of steps S101 to S103 shown in FIG. 10, and thus the description thereof will be omitted.

図15に示すように、制御機能37fは、入力回路31を介して、操作者から本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する(ステップS204)。本撮影の撮影範囲を受け付けていない場合(ステップS204:No)には、制御機能37fは、再び、ステップS204で、本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する。 As shown in FIG. 15, the control function 37f determines whether or not the shooting range of the main shooting is received from the operator via the input circuit 31 (step S204). When the shooting range of the main shooting is not accepted (step S204: No), the control function 37f again determines in step S204 whether or not the shooting range of the main shooting is accepted.

一方、本撮影の撮影範囲を受け付けた場合(ステップS204:Yes)には、制御機能37fは、ステップS204で受け付けた撮影範囲の本撮影が行われるように、スキャン制御回路33を制御する(ステップS205)。そして、制御機能37fは、ステップS205の本撮影において収集された診断に用いられる画像の投影データから、X線CT画像データを再構成するように画像再構成回路36を制御する(ステップS206)。なお、ステップS206において再構成されたX線CT画像は、例えば、表示制御機能37eによりディスプレイ32に表示される。このとき、表示制御機能37eは、X線CT画像に、仮想患者体型情報を参考情報として重畳させて、仮想患者体型情報が重畳されたX線CT画像をディスプレイ32に表示させてもよい。 On the other hand, when the shooting range of the main shooting is accepted (step S204: Yes), the control function 37f controls the scan control circuit 33 so that the main shooting of the shooting range received in step S204 is performed (step S204: Yes). S205). Then, the control function 37f controls the image reconstruction circuit 36 so as to reconstruct the X-ray CT image data from the projection data of the image used for the diagnosis collected in the main imaging in step S205 (step S206). The X-ray CT image reconstructed in step S206 is displayed on the display 32 by, for example, the display control function 37e. At this time, the display control function 37e may superimpose the virtual patient body shape information on the X-ray CT image as reference information and display the X-ray CT image on which the virtual patient body shape information is superposed on the display 32.

そして、表示制御機能37eは、ステップS205で行われた本撮影の撮影範囲以外の撮影範囲を追加で本撮影するかどうかを確認するためのメッセージをディスプレイ32に表示させた上で、操作者により、追加で本撮影するかどうかを示す指示が入力されたか否かを判定する(ステップS207)。追加で本撮影をしない旨の指示が入力された場合(ステップS207:No)には、制御機能37fは、処理を終了する。 Then, the display control function 37e displays a message on the display 32 for confirming whether or not to additionally perform the main shooting in a shooting range other than the shooting range of the main shooting performed in step S205, and then the operator displays the message. , It is determined whether or not an instruction indicating whether or not to perform the main shooting is additionally input (step S207). When an additional instruction not to perform the main shooting is input (step S207: No), the control function 37f ends the process.

一方、追加で本撮影する旨の指示が入力された場合(ステップS207:Yes)には、選択機能37bは、位置決め画像の範囲外に存在する部位の指定を受け付けたか否かを判定する(ステップS208)。例えば、ステップS208では、選択機能37bは、先の図10に示すステップS106の処理と同様の処理を行う。例えば、選択機能37bは、仮想患者体型情報をディスプレイ32に表示させて、人体の複数の部位のうち操作者により指定された部位を受け付けたか否かを判定する。部位を受け付けていない場合(ステップS208:No)には、選択機能37bは、再び、ステップS208で、部位を受け付けたか否かを判定する。 On the other hand, when an additional instruction to perform main shooting is input (step S207: Yes), the selection function 37b determines whether or not the designation of a portion existing outside the range of the positioning image has been accepted (step). S208). For example, in step S208, the selection function 37b performs the same processing as the processing of step S106 shown in FIG. For example, the selection function 37b displays the virtual patient body shape information on the display 32, and determines whether or not the portion designated by the operator among the plurality of portions of the human body has been accepted. When the part is not accepted (step S208: No), the selection function 37b again determines in step S208 whether or not the part has been accepted.

一方、部位を受け付けた場合(ステップS208:Yes)には、選択機能37bは、受け付けた部位を選択する(ステップS209)。 On the other hand, when a part is accepted (step S208: Yes), the selection function 37b selects the accepted part (step S209).

そして、設定機能37cは、ステップS202で収集された3次元の位置決め画像データ、及び、ステップS206で再構成されたX線CT画像データのうち、位置決め画像データのみに含まれる特徴点については、位置決め画像データに含まれる特徴点を用い、X線CT画像データのみに含まれる特徴点については、X線CT画像データに含まれる特徴点を用い、両方の画像データに含まれる特徴点については、位置の精度が高いX線CT画像データに含まれる特徴点を用いて、次の処理を行う。すなわち、設定機能37cは、3次元の位置決め画像又はX線CT画像における被検体Pの複数の部位と、仮想患者体型情報に含まれる仮想患者の複数の部位のうち先の被検体Pの複数の部位に対応する各部位との間の位置ズレの合計を最小化するように、上述したような座標変換行列を算出する(ステップS210)。すなわち、ステップS210では、設定機能37cは、座標変換行列を算出する際に、基本的には、特徴点の位置の精度が高いX線CT画像データを用いるが、位置決め画像のみに含まれる特徴点については、位置決め画像データを用いる。例えば、X線CT画像の撮影範囲よりも位置決め画像の撮影範囲のほうが広い場合などに、ある特徴点について、X線CT画像に含まれず、位置決め画像にのみ含まれるような事象が発生し得る。このように、設定機能37cは、座標変換行列を算出する際に、単純に、特徴点の位置の精度が高いX線CT画像データのみを用いるのではなく、X線CT画像データ及び位置決め画像データを用いることで、精度よく座標変換行列を算出することができる。また、精度良く座標変換行列を算出することができる結果、ひいては、精度良く撮影範囲を設定することができる。 Then, the setting function 37c positions the feature points included only in the positioning image data among the three-dimensional positioning image data collected in step S202 and the X-ray CT image data reconstructed in step S206. The feature points included in the image data are used, the feature points included only in the X-ray CT image data are used, the feature points included in the X-ray CT image data are used, and the feature points included in both image data are the positions. The following processing is performed using the feature points included in the X-ray CT image data having high accuracy. That is, the setting function 37c has a plurality of parts of the subject P in the three-dimensional positioning image or the X-ray CT image, and a plurality of parts of the previous subject P among the plurality of parts of the virtual patient included in the virtual patient body shape information. The coordinate transformation matrix as described above is calculated so as to minimize the total of the positional deviations with each part corresponding to the parts (step S210). That is, in step S210, the setting function 37c basically uses the X-ray CT image data with high accuracy of the position of the feature point when calculating the coordinate transformation matrix, but the feature point included only in the positioning image. For, the positioning image data is used. For example, when the imaging range of the positioning image is wider than the imaging range of the X-ray CT image, an event may occur in which a certain feature point is not included in the X-ray CT image but is included only in the positioning image. As described above, the setting function 37c does not simply use only the X-ray CT image data with high accuracy of the position of the feature point when calculating the coordinate transformation matrix, but the X-ray CT image data and the positioning image data. By using, the coordinate transformation matrix can be calculated with high accuracy. Further, as a result of being able to calculate the coordinate transformation matrix with high accuracy, it is possible to set the shooting range with high accuracy.

なお、ステップS210において、設定機能37cは、座標変換行列を算出する際に、位置決め画像データ及びX線CT画像データの両方の画像データに含まれる特徴点について、位置決め画像データにおける位置とX線CT画像データにおける位置との差が所定値以内である場合には、位置決め画像データに含まれる特徴点を用いても良い。 In step S210, when the setting function 37c calculates the coordinate conversion matrix, the position in the positioning image data and the X-ray CT are related to the feature points included in both the positioning image data and the X-ray CT image data. When the difference from the position in the image data is within a predetermined value, the feature points included in the positioning image data may be used.

そして、生成機能37dは、先のステップS109の処理と同様に、仮想患者体型情報が示す人体の中から、選択した部位を含む3次元の領域を抽出し、算出した座標変換行列を用いて、抽出した領域を変形させることにより、座標変換行列を用いた変形後の領域を算出する(ステップS211)。ここで、変形後の領域は、操作者により指定された部位を含む3次元の画像データが示す3次元画像となる。また、変形後の領域が示す範囲は、操作者により指定された部位であって現在表示されている位置決め画像の範囲外に存在する部位を含む範囲となる。また、この3次元画像から、画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の領域は、2次元の位置決め画像を延長した領域(延長領域)に相当する。なお、ステップS211において生成された3次元画像から、画像再構成回路37により再構成されたコロナル断面像であるMPR画像の画像データは、推定画像データの一例である。 Then, the generation function 37d extracts a three-dimensional region including the selected part from the human body indicated by the virtual patient body shape information, and uses the calculated coordinate transformation matrix, as in the process of the previous step S109. By transforming the extracted region, the transformed region using the coordinate transformation matrix is calculated (step S211). Here, the deformed region is a three-dimensional image indicated by three-dimensional image data including a portion designated by the operator. Further, the range indicated by the deformed area is a range including a part designated by the operator and existing outside the range of the currently displayed positioning image. Further, from this three-dimensional image, the region of the MPR image, which is the coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37, corresponds to the region (extended region) obtained by extending the two-dimensional positioning image. The image data of the MPR image, which is a coronal cross-sectional image reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the three-dimensional image generated in step S211 is an example of the estimated image data.

そして、設定機能37cは、先のステップS110の処理と同様に、指定された部位を含む撮影範囲を推定し、推定した撮影範囲の設定を行う(ステップS212)。このように、設定機能37cは、追加で本撮影される部位の位置を操作者に推定させることなく、操作者により指定された部位を含むような本撮影における撮影範囲の設定を行う。したがって、本実施形態に係るX線CT装置1によれば、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 Then, the setting function 37c estimates the shooting range including the designated portion and sets the estimated shooting range (step S212), as in the process of step S110. In this way, the setting function 37c sets the shooting range in the main shooting so as to include the part designated by the operator without having the operator estimate the position of the part to be additionally photographed. Therefore, according to the X-ray CT apparatus 1 according to the present embodiment, the operator can easily make settings for performing imaging.

そして、表示制御機能37eは、先のステップS111の処理と同様に、収集した3次元の位置決め画像から画像再構成回路37により再構成された2次元の位置決め画像と、ステップS211において生成された3次元画像の画像データから画像再構成回路37により生成されたMPR画像の画像データとを合成し、合成した合成画像データをディスプレイ32に表示させる(ステップS213)。ここで、ディスプレイ32に表示される合成画像データは、操作者により指定された部位を含んでいる。このため、本撮影における撮影範囲を変更する際に、操作者は、表示された部位を含むように撮影範囲を変更するだけで、指定した部位を含む撮影範囲を設定することができる。したがって、合成画像データを表示することにより、撮影を行う際の設定を操作者に更に容易に行わせることができる。 Then, the display control function 37e has the same as the process of step S111, the two-dimensional positioning image reconstructed by the image reconstruction circuit 37 from the collected three-dimensional positioning image, and the 3 generated in step S211. The image data of the dimensional image is combined with the image data of the MPR image generated by the image reconstruction circuit 37, and the combined combined image data is displayed on the display 32 (step S213). Here, the composite image data displayed on the display 32 includes a portion designated by the operator. Therefore, when changing the shooting range in the main shooting, the operator can set the shooting range including the designated part only by changing the shooting range so as to include the displayed part. Therefore, by displaying the composite image data, it is possible to make the operator more easily perform the setting at the time of shooting.

そして、制御機能37fは、先のステップS112の処理と同様に、入力回路31を介して、操作者から入力された本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する(ステップS214)。本撮影の撮影範囲を受け付けていない場合(ステップS214;No)には、制御機能37fは、再び、ステップS214で、本撮影の撮影範囲を受け付けたか否かを判定する。 Then, the control function 37f determines whether or not the shooting range of the main shooting input from the operator has been accepted via the input circuit 31 as in the process of the previous step S112 (step S214). When the shooting range of the main shooting is not accepted (step S214; No), the control function 37f again determines in step S214 whether or not the shooting range of the main shooting is accepted.

一方、本撮影の撮影範囲を受け付けた場合(ステップS214;Yes)には、制御機能37fは、ステップS214で受け付けた撮影範囲の本撮影が行われるように、スキャン制御回路33を制御する(ステップS215)。ここで、ステップS215での追加の本撮影における、収集列、管電圧及び管電流を含む撮影条件の設定方法の一例について説明する。例えば、制御機能37fは、先のステップS205において行われた本撮影での収集列や管電圧を、ステップS215における追加の本撮影の収集列及び管電圧として設定してもよい。このようにして、ステップS205において行われた本撮影での収集列や管電圧を、追加の本撮影においても引き継ぐことにより、ステップS205において行われた本撮影により得られるX線CT画像の画質と、追加の本撮影により得られるX線CT画像の画質とが大きく異なることを抑制することができる。また、制御機能37fは、収集されている情報(隣接する位置決め画像、ステップS205で行われた本撮影により収集されたX線CT画像、及び、仮想患者体型情報)に基づいて、被検体Pの厚さを推定し、AEC(Automatic Exposure Control)により、管電流を算出する。そして、制御機能37fは、算出した管電流をステップS215における追加の本撮影における管電流として設定してもよい。 On the other hand, when the shooting range of the main shooting is accepted (step S214; Yes), the control function 37f controls the scan control circuit 33 so that the main shooting of the shooting range received in step S214 is performed (step S214). S215). Here, an example of a method of setting imaging conditions including a collection row, a tube voltage, and a tube current in the additional main imaging in step S215 will be described. For example, the control function 37f may set the collection line and tube voltage in the main shooting performed in the previous step S205 as the additional collection line and tube voltage in the main shooting in step S215. In this way, the collection line and tube voltage in the main shooting performed in step S205 are inherited in the additional main shooting, so that the image quality of the X-ray CT image obtained in the main shooting performed in step S205 can be obtained. , It is possible to suppress a large difference in the image quality of the X-ray CT image obtained by the additional main shooting. Further, the control function 37f is based on the collected information (adjacent positioning image, X-ray CT image collected by the main imaging performed in step S205, and virtual patient body shape information) of the subject P. The thickness is estimated, and the tube current is calculated by AEC (Automatic Exposure Control). Then, the control function 37f may set the calculated tube current as the additional tube current in the main imaging in step S215.

なお、ステップS215での追加の本撮影における撮影条件の設定方法は、上述した方法に限られない。例えば、制御機能37fは、仮想患者体型情報に設定されている部位ごとのエキスパートプランから、操作者により指定された部位の撮影条件、又は、操作者により選択された撮影条件を設定してもよい。また、制御機能37fは、1つ前に設定されたエキスパートプランの撮影条件を引き継いでもよいし、撮影条件が設定された追加の撮影用のプロトコルがある場合には、そのプロトコルを選択してもよい。なお、制御機能37fは、設定された画質から、AECにより管電流を推定してもよい。 The method of setting the shooting conditions in the additional main shooting in step S215 is not limited to the above-mentioned method. For example, the control function 37f may set the imaging condition of the region specified by the operator or the imaging condition selected by the operator from the expert plan for each region set in the virtual patient body shape information. .. Further, the control function 37f may inherit the shooting conditions of the expert plan set immediately before, or if there is an additional shooting protocol in which the shooting conditions are set, the protocol may be selected. good. The control function 37f may estimate the tube current by AEC from the set image quality.

そして、制御機能37fは、本撮影において収集された診断に用いられる画像の投影データから、X線CT画像データを再構成するように画像再構成回路36を制御し(ステップS216)、処理を終了する。なお、ステップS216において再構成されたX線CT画像は、例えば、表示制御機能37eによりディスプレイ32に表示される。このとき、表示制御機能37eは、X線CT画像に、仮想患者体型情報を参考情報として重畳させて、仮想患者体型情報が重畳されたX線CT画像をディスプレイ32に表示させてもよい。 Then, the control function 37f controls the image reconstruction circuit 36 so as to reconstruct the X-ray CT image data from the projection data of the image used for the diagnosis collected in the main imaging (step S216), and ends the process. do. The X-ray CT image reconstructed in step S216 is displayed on the display 32 by, for example, the display control function 37e. At this time, the display control function 37e may superimpose the virtual patient body shape information on the X-ray CT image as reference information and display the X-ray CT image on which the virtual patient body shape information is superposed on the display 32.

なお、ステップS201、ステップS202、ステップS204、ステップS205、ステップS206、ステップS214、ステップS215及びステップS216は、処理回路37が記憶回路35から制御機能37fに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS203、ステップS207及びステップS213は、処理回路37が記憶回路35から表示制御機能37eに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS208、ステップS209は、処理回路37が記憶回路35から選択機能37bに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS210及びステップS212は、処理回路37が記憶回路35から設定機能37cに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。また、ステップS211は、処理回路37が記憶回路35から生成機能37dに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。 Note that step S201, step S202, step S204, step S205, step S206, step S214, step S215 and step S216 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the control function 37f from the storage circuit 35 and is executed. be. Further, steps S203, S207, and S213 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the display control function 37e from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S208 and step S209 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the selection function 37b from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S210 and step S212 are steps in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the setting function 37c from the storage circuit 35 and executes the program. Further, step S211 is a step in which the processing circuit 37 reads a program corresponding to the generation function 37d from the storage circuit 35 and executes the program.

以上、第2の実施形態について説明した。第2の実施形態に係るX線CT装置1によれば、上述したように、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 The second embodiment has been described above. According to the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment, as described above, the operator can easily make the setting at the time of photographing.

(変形例)
ここで、本撮影により収集された投影データが再構成された複数枚のX線CT画像のうち、一部のX線CT画像の撮影において、被検体Pが動いてしまい、他のX線CT画像と比較して被検体Pの向きや位置などがずれてしまっている場合がある。そこで、X線CT装置1は、被検体Pの向きや位置などのずれが生じているX線CT画像を特定し、特定したX線CT画像の撮影を再び行うことを操作者に促すメッセージを表示してもよい。このような実施形態を第1の実施形態又は第2の実施形態に係る変形例として説明する。
(Modification example)
Here, among the plurality of X-ray CT images in which the projection data collected by the main imaging is reconstructed, the subject P moves in the imaging of a part of the X-ray CT images, and the other X-ray CT The orientation and position of the subject P may be misaligned with the image. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 identifies an X-ray CT image in which the orientation and position of the subject P are deviated, and sends a message to the operator to urge the operator to take the identified X-ray CT image again. It may be displayed. Such an embodiment will be described as a modification according to the first embodiment or the second embodiment.

図16及び図17は、変形例を説明するための図である。図16の例には、本撮影により収集された投影データが再構成された複数の診断用スライス画像70a,・・・・70b,・・・が示されている。なお、診断用スライス画像70aは、1枚目の画像であり、診断用スライス画像70bは、N枚目の画像である。また、図16の例には、ステップS102において収集された3次元の位置決め画像に対して画像再構成回路36によりMPR処理が施された結果得られた複数のアキシャル断面像である位置決め用スライス画像71a,・・・71b,・・・が示されている。なお、位置決め用スライス画像71aは、1枚目の画像であり、位置決め用スライス画像71bは、N枚目の画像である。 16 and 17 are diagrams for explaining a modified example. In the example of FIG. 16, a plurality of diagnostic slice images 70a, ... 70b, ... In which the projection data collected by the main imaging are reconstructed are shown. The diagnostic slice image 70a is the first image, and the diagnostic slice image 70b is the Nth image. Further, in the example of FIG. 16, a positioning slice image which is a plurality of axial cross-sectional images obtained as a result of performing MPR processing on the three-dimensional positioning image collected in step S102 by the image reconstruction circuit 36 71a, ... 71b, ... Are shown. The positioning slice image 71a is the first image, and the positioning slice image 71b is the Nth image.

変形例に係る制御機能37fは、診断用スライス画像に含まれる特徴点の位置と、この診断用スライス画像に対応する位置決め用スライス画像に含まれる対応する特徴点の位置とを比較し、両者の位置が所定値以上離れているか否かを判定する。例えば、制御機能37fは、図16の例に示す診断用スライス画像70aに含まれる特徴点の位置と、位置決め用スライス画像71aに含まれる対応する特徴点の位置とを比較して、両者の位置が所定値以上離れているか否かを判定する。また、制御機能37fは、診断用スライス画像70bに含まれる特徴点の位置と、位置決め用スライス画像71bに含まれる対応する特徴点の位置とを比較して、両者の位置が所定値以上離れているか否かを判定する。 The control function 37f according to the modified example compares the position of the feature point included in the diagnostic slice image with the position of the corresponding feature point included in the positioning slice image corresponding to the diagnostic slice image, and both of them. It is determined whether or not the positions are separated by a predetermined value or more. For example, the control function 37f compares the position of the feature point included in the diagnostic slice image 70a shown in the example of FIG. 16 with the position of the corresponding feature point included in the positioning slice image 71a, and positions both of them. Is determined whether or not is separated by a predetermined value or more. Further, the control function 37f compares the position of the feature point included in the diagnostic slice image 70b with the position of the corresponding feature point included in the positioning slice image 71b, and the positions of both are separated by a predetermined value or more. Judge whether or not.

そして、制御機能37fは、所定値以上離れていると判定した診断用スライス画像を、被検体Pの向きや位置などのずれが生じている診断用スライス画像として特定する。また、制御機能37fは、特定した診断用スライス画像について、再度の撮影を行うことを促すメッセージをディスプレイ32に表示させて、操作者に再度の撮影を促す。例えば、診断用スライス画像70bに含まれる特徴点の位置と、位置決め用スライス画像71bに含まれる対応する特徴点の位置とが所定値以上離れている場合には、制御機能37fは、診断用スライス画像70bについて、再度の撮影を行うことを促すメッセージ「N枚目の診断用スライス画像は、局所的にずれていますので、再度、撮影を行って下さい。」をディスプレイ32に表示させる。 Then, the control function 37f identifies the diagnostic slice image determined to be separated by a predetermined value or more as the diagnostic slice image in which the orientation, position, and the like of the subject P are deviated. In addition, the control function 37f displays a message on the display 32 prompting the user to take another picture of the specified diagnostic slice image, and prompts the operator to take another picture. For example, when the position of the feature point included in the diagnostic slice image 70b and the position of the corresponding feature point included in the positioning slice image 71b are separated by a predetermined value or more, the control function 37f performs the diagnostic slice. Regarding the image 70b, the message "The Nth diagnostic slice image is locally displaced, so please take a picture again." Is displayed on the display 32.

そして、操作者により再度の撮影の指示が入力回路31を介して入力されると、制御機能37fは、指示に基づいて、再度の撮影を行うように、スキャン制御回路33を制御する。例えば、制御機能37fは、N枚目の診断用スライス画像70bについて再度の撮影を行うように、スキャン制御回路33を制御する。これにより、図17に示すように、N枚目の診断用スライス画像として診断用スライス画像72bが得られた場合について説明する。この場合には、制御機能37fは、同一のシリーズとして、診断用スライス画像70b以外の複数枚の診断用スライス画像70a・・・と、診断用スライス画像72bとを同一のシリーズとして扱う。これにより、本撮影により収集した診断用スライス画像と、追加の本撮影により収集した診断用スライス画像とを同一のシリーズとして扱うことができるため、画像の管理を容易に行うことが可能になる。 Then, when the operator inputs an instruction for re-imaging via the input circuit 31, the control function 37f controls the scan control circuit 33 so as to perform re-imaging based on the instruction. For example, the control function 37f controls the scan control circuit 33 so that the Nth diagnostic slice image 70b is photographed again. As a result, as shown in FIG. 17, a case where the diagnostic slice image 72b is obtained as the Nth diagnostic slice image will be described. In this case, the control function 37f treats a plurality of diagnostic slice images 70a ... Other than the diagnostic slice image 70b and the diagnostic slice image 72b as the same series as the same series. As a result, the diagnostic slice image collected by the main imaging and the diagnostic slice image collected by the additional main imaging can be treated as the same series, so that the images can be easily managed.

以上、変形例について説明した。変形例に係るX線CT装置1によれば、第1の実施形態及び第2の実施形態と同様に、撮影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 The modified example has been described above. According to the X-ray CT apparatus 1 according to the modified example, the operator can easily make the setting at the time of performing the imaging as in the first embodiment and the second embodiment.

以上述べた少なくとも1つの実施形態及び変形例のX線CT装置1によれば、影を行う際の設定を操作者に容易に行わせることができる。 According to the X-ray CT apparatus 1 of at least one embodiment and the modified example described above, the operator can easily make the setting when performing the shadow.

本発明の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。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, as well as in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

1 X線CT装置
37a 取得機能
37b 選択機能
37c 設定機能
37d 生成機能
37e 表示制御機能
37f 制御機能
1 X-ray CT device 37a Acquisition function 37b Selection function 37c Setting function 37d Generation function 37e Display control function 37f Control function

Claims (6)

被検体を透過したX線を検出して投影データを収集する収集部と、
前記投影データから画像データを再構成する画像再構成部と、
前記画像データにおける前記被検体の複数の部位に係る位置情報を取得する取得部と、
仮想患者の複数の部位の各位置情報を有する仮想患者体型情報を記憶する記憶部と、
前記仮想患者の複数の部位のうち、前記画像データに含まれる複数の部位に対応する部位とは異なる部位であって操作者により指定された部位を選択する選択部と、
選択された部位が含まれるように、前記画像データの延長領域に相当する推定画像データを生成する生成部と、
前記推定画像データを用いて、前記画像データの撮影範囲が含まれない撮影範囲の設定を行う設定部と、
を備え
前記生成部は、前記被検体の前記複数の部位の各位置情報が示す各位置に、前記仮想患者の複数の部位のうち前記被検体の前記複数の部位に対応する各部位が位置するように、前記仮想患者体型情報を変形させ、変形後の当該仮想患者体型情報のうち、前記異なる部位を含む部分を前記推定画像データとして生成する、
X線CT装置。
A collection unit that detects X-rays that have passed through the subject and collects projection data,
An image reconstruction unit that reconstructs image data from the projection data,
An acquisition unit that acquires position information related to a plurality of parts of the subject in the image data, and an acquisition unit.
A storage unit that stores virtual patient body shape information that has position information of each of a plurality of parts of the virtual patient,
Among the plurality of parts of the virtual patient, a selection part that selects a part that is different from the part corresponding to the plurality of parts included in the image data and is designated by the operator, and a selection part.
A generation unit that generates estimated image data corresponding to an extension region of the image data so that the selected portion is included, and a generation unit.
Using the estimated image data, a setting unit that sets a shooting range that does not include the shooting range of the image data, and a setting unit.
Equipped with a,
In the generation unit, each part corresponding to the plurality of parts of the subject among the plurality of parts of the virtual patient is located at each position indicated by the position information of the plurality of parts of the subject. , The virtual patient body shape information is deformed, and a portion of the deformed virtual patient body shape information including the different parts is generated as the estimated image data.
X-ray CT device.
前記設定部は、前記変形後の仮想患者体型情報を用いて、前記画像データの撮影範囲が含まれない撮影範囲の設定を行う、請求項1に記載のX線CT装置。 The setting unit uses a virtual patient type information after the modification, and sets the imaging range not contain shooting range of the image data, X-rays CT apparatus according to claim 1. 前記画像データと前記推定画像データとを合成した合成画像データを表示部に表示させる表示制御部を更に備える、請求項1又は2に記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a display control unit for displaying a composite image data obtained by combining the image data and the estimated image data on the display unit. 前記収集部は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いる画像の投影データを収集し、
前記画像再構成部は、前記位置決め画像の投影データから複数の前記位置決め画像を再構成するとともに、前記診断に用いる画像の投影データから前記診断に用いる複数の画像を再構成し、
前記複数の位置決め画像のそれぞれに含まれる前記部位に係る位置情報と、前記診断に用いる複数の画像のそれぞれに含まれる前記部位に係る位置情報とに基づいて、前記診断に用いる他の画像と比較して前記被検体の位置又は向きがずれている診断に用いる画像を特定し、特定した画像について再度撮影を行うように報知する制御部を更に備える、請求項1〜3の何れか1つに記載のX線CT装置。
The collecting unit collects the projection data of the positioning image and the projection data of the image used for diagnosis.
The image reconstructing unit reconstructs a plurality of the positioning images from the projection data of the positioning images, and reconstructs a plurality of images used for the diagnosis from the projection data of the images used for the diagnosis.
Comparison with other images used for the diagnosis based on the position information relating to the site included in each of the plurality of positioning images and the position information relating to the site included in each of the plurality of images used for the diagnosis. In any one of claims 1 to 3, further comprising a control unit for identifying an image used for diagnosis in which the position or orientation of the subject is misaligned and notifying the identified image to be photographed again. The X-ray CT apparatus described.
前記制御部は、前記特定した画像について再度の撮影により得られた画像と、前記他の画像とを同一のシリーズとして扱う、請求項4に記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 4, wherein the control unit treats the image obtained by re-shooting the specified image and the other image as the same series. 前記画像データは、位置決め画像データ、診断に用いられるデータ、又は、位置決め画像データ及び診断に用いられるデータである、請求項1〜3の何れか1つに記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the image data is positioning image data, data used for diagnosis, or positioning image data and data used for diagnosis.
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