JP7154871B2 - Ｘ線ｃｔ装置、ワークステーション及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ（computed tomography）装置、ワークステーション及びプログラムに関する。

Ｘ線ＣＴ装置の高速回転化とＣＴ撮像の高精細化に伴い、心臓弁の治療時の術前計画と術後予測のためにＣＴ画像上で心臓弁のサイズや位置を正確に計測したいという要請がある。これに伴い、心臓弁のサイズや位置を正確に計測するため、心臓弁が全開状態や閉状態などの特定形状となる位相を特定する必要がある。

係る位相の特定に関連した技術として、心筋および冠動脈の最適位相（動きが少ない位相）をモーションマップを用いて選択する選択法が知られている。モーションマップは、各位相のボリュームデータに基づき、各スライス位置及び各位相における断層画像の動き量を濃淡で表し、スライス位置ごとに動き量を位相に沿って並べたモーションラインを、スライス位置に対応付けてスライス方向に並べた画像である。

このようなモーションマップを用いる選択法は、心筋および冠動脈を対象としているため、これらと同期して動くものでは最適位相は特定できるが同期しないものは最適位相を特定できない。。このため、心臓弁が閉状態のときには心筋の動きと同期しているので最適位相を特定できるが、心臓弁が開状態のときには心筋の動きとは同期していないので、最適位相を特定できない。また、心臓弁の動きが速いため、全開状態の心臓弁を明確に描出するには１心拍当たり１００個の再構成画像（１個当たり、約１０ミリ秒以下）を作成する必要がある。このため、１心拍当たり１０個のボリュームデータから作成したモーションマップでは、最適位相を特定するための精度が足りない。

なお、１心拍当たり１００個の再構成画像を作成したとしても、心臓弁が小さい上に高速に動くため、当該１００個の再構成画像からユーザの操作に応じて最適位相を選択することは困難である。また、１心拍当たり１００個のボリュームデータからモーションマップを作成するとしても、多くの時間や多くのメモリ消費量などといった多くのリソースを要する。従って、いずれにしても、上述した選択法は、実装に不向きである。以上のことは、心臓弁に限らず、軟口蓋、喉頭蓋又は声門のように、被検体内で開閉動作を行う構造物であれば、同様である。

特開２００７－３７７８２号公報 特許第５４４４１１７号公報

発明が解決しようとする課題は、ユーザの操作と必要なリソースとを低減しつつ、構造物が特定形状となる位相を特定することである。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、領域特定部、画像群取得部及び位相特定部を備える。

前記領域特定部は、被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、前記構造物が存在する候補空間領域と、前記構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。
前記画像群取得部は、前記第１画像群に対応する投影データのうち、前記候補空間領域及び前記候補時相領域の両者に対応する投影データのみを前記第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。
前記位相特定部は、前記第２画像群に基づいて、前記特定形状を含む目標画像の位相を特定する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図３は、第１の実施形態における第１画像群を説明するための模式図である。 図４は、第１の実施形態におけるモーションマップ、候補空間領域及び候補時間領域を説明するための模式図である。 図５は、第１の実施形態における第２画像群及び目標画像を説明するための模式図である。 図６は、第１の実施形態における第２画像群内の画像から目標画像を検索する動作を説明するための模式図である。 図７は、第１の実施形態の変形例における動作を説明するためのフローチャートである。 図８は、第１の実施形態の変形例における多段階のモーションマップ及び候補時間領域を説明するための模式図である。 図９は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の動作を説明するためのフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図１１は、第２の実施形態の変形例における動作を説明するための模式図である。 図１２は、第３の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図１３は、第３の実施形態におけるＣＴ値の測定対象である心臓弁（大動脈弁）の解剖学的構造を示す模式図である。 図１４は、第３の実施形態に係るＣＴ値変化曲線を説明するための模式図である。 図１５は、第４の実施形態に係るワークステーション及びその周辺構成を示すブロック図である。

以下、各実施形態に係るＸ線ＣＴ装置、ワークステーション及びプログラムについて図面を用いて説明する。なお、Ｘ線ＣＴ装置には、Ｘ線管とＸ線検出器とが一体として被検体の周囲を回転するRotate/Rotate-Type（第３世代ＣＴ）、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転するStationary/Rotate-Type（第４世代ＣＴ）等の様々なタイプがあり、いずれのタイプでも実施形態へ適用可能である。以下の各実施形態については、第３世代ＣＴを例に挙げて説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、Ｘ線管１１を有するＸ線源から被検体Ｐに対してＸ線を曝射し、当該被検体を透過したＸ線をＸ線検出器１２で検出する。Ｘ線ＣＴ装置１は、当該Ｘ線検出器１２からの出力に基づいて、被検体Ｐに関するＣＴ画像を生成する。Ｘ線源及びＸ線検出器１２は、撮影系の一例である。

図１に示すＸ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを有する。架台装置１０は、被検体ＰをＸ線ＣＴ撮影するための構成を有するスキャン装置である。なお、図１に描画された複数の架台装置１０は、１台の架台装置１０の正面及び側面を示している。寝台装置３０は、Ｘ線ＣＴ撮影の対象となる被検体Ｐを載置し、Ｘ線ＣＴ撮影を実行する位置まで移動するための装置である。コンソール装置４０は、架台装置１０を制御するコンピュータである。

例えば、架台装置１０および寝台装置３０はＣＴ検査室に設置され、コンソール装置４０はＣＴ検査室に隣接する制御室に設置される。なお、コンソール装置４０は、必ずしも制御室に設置されなくてもよい。例えば、コンソール装置４０は、架台装置１０及び寝台装置３０とともに同一の部屋に設置されてもよい。いずれにしても架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とは互いに通信可能に有線または無線で接続されている。

架台装置１０は、Ｘ線管１１、Ｘ線検出器１２、回転フレーム１３、Ｘ線高電圧装置１４、制御装置１５、ウェッジ１６、コリメータ１７及びＤＡＳ１８を有する。

Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を照射することでＸ線を発生する真空管である。例えば、Ｘ線管１１には回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。Ｘ線管１１で発生したＸ線は、コリメータ１７を介してコーンビーム形に成形され、被検体Ｐに曝射される。なお、Ｘ線管１１及びコリメータ１７は、Ｘ線源の一例である。

Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１から曝射され、被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した電気信号をＤＡＳ１８へと出力する。Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列された複数のＸ線検出素子列を有する。Ｘ線検出器１２は、例えば、チャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたＸ線検出素子列がスライス方向（列方向、ｒｏｗ方向）に複数配列された構造を有する。また、Ｘ線検出器１２は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有し、シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ（１次元コリメータ又は２次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）等の光センサを有する。なお、Ｘ線検出器１２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器（半導体検出器）であっても構わない。

回転フレーム１３は、Ｘ線源とＸ線検出器１２とを回転軸回りに回転可能に支持する。具体的には、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持し、後述する制御装置１５によってＸ線管１１とＸ線検出器１２とを回転させる円環状のフレームである。回転フレーム１３は、アルミニウム等の金属により形成された非回転部分に回転可能に支持される。詳しくは、回転フレーム１３は、ベアリングを介して固定フレームの縁部に接続されている。なお、本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１３の回転軸又は寝台装置３０の天板３３の長手方向をＺ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向とそれぞれ定義するものとする。回転フレーム１３は、制御装置１５の駆動機構からの動力を受けて回転軸Ｚ回りに一定の角速度で回転する。なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１４やＤＡＳ１８を更に備えて支持する。このような回転フレーム１３は、撮影空間をなす開口（ボア）が形成された略円筒形状の筐体に収容されている。開口はＦＯＶ１９に略一致する。開口の中心軸は、回転フレーム１３の回転軸Ｚに一致する。回転フレーム１３の回転軸Ｚは、Ｘ線管１１の回転軸Ｚと呼んでもよい。なお、ＤＡＳ１８が生成した検出データは、回転フレーム１３に設けられた発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から光通信によって架台装置の非回転部分（例えば、図示しない固定フレーム）に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置４０へと転送される。なお、回転フレーム１３から架台装置１０の非回転部分への検出データの送信方法は、前述の光通信に限らず、非接触型のデータ伝送であれば如何なる方式を採用しても構わない。

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１に印加する高電圧及びＸ線管１１に供給するフィラメント電流を発生する機能を有する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。なお、Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３に設けられてもよいし、架台装置１０の固定フレーム（図示しない）側に設けられても構わない。

制御装置１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。処理回路は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサとＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。また、制御装置１５は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）やフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）、他の複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）により実現されてもよい。制御装置１５は、コンソール装置４０からの指令に従い、Ｘ線高電圧装置１４およびＤＡＳ１８等を制御する。当該プロセッサは、当該メモリに保存されたプログラムを読み出して実行することで上記制御を実現する。また、制御装置１５は、コンソール装置４０若しくは架台装置１０に取り付けられた、後述する入力インターフェース４３からの入力信号を受けて、架台装置１０及び寝台装置３０の動作制御を行う機能を有する。例えば、制御装置１５は、入力信号を受けて回転フレーム１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、及び寝台装置３０及び天板３３を動作させる制御を行う。なお、架台装置１０をチルトさせる制御は、架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースによって入力される傾斜角度（チルト角度）情報により、制御装置１５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１３を回転させることによって実現される。なお、制御装置１５は架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられても構わない。なお、制御装置１５は、当該メモリにプログラムを保存する代わりに、当該プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、当該プロセッサは、当該回路内に組み込まれたプログラムを読み出して実行することで上記制御を実現する。

ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射されたＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１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１１から照射された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１６（ウェッジフィルタ（wedge filter）、ボウタイフィルタ（bow-tie filter））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。

コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。

ＤＡＳ１８（Data Acquisition System）は、被検体Ｐにより減弱されたＸ線の強度を示すデジタル値を１ビューごとに収集する。ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、増幅された電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを有し、当該デジタル信号が示すデジタル値を有する検出データを生成する。検出データは、生成元のＸ線検出素子のチャンネル番号、列番号、および収集されたビューを示すビュー番号により識別されたＸ線強度のデジタル値のセットである。なお、ビュー番号としては、ビューが収集された順番（収集時刻）を用いてもよく、Ｘ線管１１の回転角度を表す番号（例、１～１０００）を用いてもよい。また、ＤＡＳ１８が生成した検出データは、架台装置１０に収容された非接触データ伝送回路（図示せず）を介してコンソール装置４０へと転送される。また、ＤＡＳは、データ収集部の一例である。

寝台装置３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを備えている。

基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。

寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された天板３３を天板３３の長軸方向に移動するモータあるいはアクチュエータである。寝台駆動装置３２は、コンソール装置４０による制御、または制御装置１５による制御に従い、天板３３を移動する。例えば、寝台駆動装置３２は、天板３３に載置された被検体Ｐの体軸が回転フレーム１３の開口の中心軸に一致するよう、天板３３を被検体Ｐに対して直交方向に移動する。また、寝台駆動装置３２は、架台装置１０を用いて実行されるＸ線ＣＴ撮影に応じて、天板３３を被検体Ｐの体軸方向に沿って移動してもよい。

支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、支持フレーム３４を天板３３の長軸方向に移動してもよい。

コンソール装置４０は、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４と、通信インターフェース４５とを有する。メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４と、通信インターフェース４５との間のデータ通信は、バス（BUS）を介して行われる。なお、コンソール装置４０は架台装置１０とは別体として説明するが、架台装置１０にコンソール装置４０又はコンソール装置４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。

メモリ４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ４１は、例えば、投影データや医用画像データを記憶する。医用画像データとしては、例えば、後述する第１画像群、第２画像群、基準画像及び目標画像が適宜、使用可能となっている。また、メモリ４１は、本実施形態に係る制御プログラムやデータ等を記憶する。データとしては、例えば、心電図データ、モーションマップ、面積・容積変化曲線、ＣＴ値変化曲線及び画像特徴量が適宜、使用可能となっている。また、メモリ４１の保存領域は、Ｘ線ＣＴ装置１内にあってもよいし、ネットワークで接続された外部記憶装置内にあってもよい。また、本実施形態に係るプログラムは、当該プログラムを記憶した非一過性の記憶媒体（non-transitory storage medium）からメモリ４１に読み出されて処理回路４４に実行されてもよい。

ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４４によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイ４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。また、ディスプレイ４２は、表示部の一例である。また、ディスプレイ４２は、架台装置１０に設けられてもよい。また、ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

入力インターフェース４３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。例えば、入力インターフェース４３は、投影データを収集する際の収集条件や、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。例えば、入力インターフェース４３は、マウス、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により実現される。また、入力インターフェース４３は、入力部の一部である。また、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

処理回路４４は、入力インターフェース４３から出力される入力操作の電気信号に応じてＸ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路４４は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。処理回路４４は、メモリに展開されたプログラムを実行するプロセッサにより、システム制御機能４４１、スキャン制御機能４４２、画像生成機能４４３、領域特定機能４４４、画像群取得機能４４５、位相特定機能４４６、表示制御機能４４７などを実現する。このプログラムは、例えば、複数時相の第１画像群を記憶するメモリ４１を備えたコンピュータに、メモリ４１内の第１画像群に基づく領域特定機能４４４、画像群取得機能４４５、位相特定機能４４６、を実現させるためのプログラムを含んでいる。

システム制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路４４の各機能を制御する。具体的には、システム制御機能４４１は、メモリ４１に記憶されている制御プログラムを読み出して処理回路４４内のメモリ上に展開し、展開された制御プログラムに従ってＸ線ＣＴ装置１の各部を制御する。

スキャン制御機能４４２は、スキャン範囲、関心領域、撮影条件等を決定するための被検体Ｐの位置決め画像データを取得する。撮影条件としては、例えば、Ｘ線管１１の管電圧・管電流、得られる画像スライスの総幅に対する１回転での寝台移動量（撮影ピッチ）、開始タイミング、撮影列数、回転速度などがある。

スキャン制御機能４４２は、位置決め画像データの取得後、モニタリング撮影及び本スキャンを順に実行するように撮影系を制御する。なお、「モニタリング撮影」は、「モニタリングスキャン」ともいう。本スキャンとしては、心電計５０からの心電図データに基づいて、少なくとも１心拍分のＣＴ撮像が実行される。

画像生成機能４４３は、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施したデータを生成する。なお、前処理前のデータ（検出データ）および前処理後のデータを総称して投影データと称する場合もある。また、画像生成機能４４３は、このような投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データを生成する。ＣＴ画像データを再構成する場合、フルスキャン再構成方式では被検体の周囲一周、３６０°分の投影データが必要であり、ハーフスキャン再構成方式でも１８０°＋ファン角度分の投影データが必要である。いずれの再構成方式に対しても本実施形態へ適用可能である。以下、説明を簡単にするため、被検体周囲一周、３６０°分の投影データを用いて再構成する再構成（フルスキャン再構成）方式を用いるものとする。ＣＴ画像データは、被検体Ｐに関するＣＴ値の空間分布を表している。ＣＴ値とは、ＣＴ画像を表現するための値で、水が０、空気が－１０００と定義された相対的な値を指す。ＣＴ値は、Ｘ線減弱係数で決定され、水のＸ線減弱係数μ_waterが０となり、空気のＸ線減弱係数μ_airが－１０００となるようにキャリブレーション（校正）が行われる。そのため、水よりもＸ線減弱係数が高い組織はＣＴ値が高くなる。組織のＸ線減弱係数をμとしたとき、組織のＣＴ値［ＨＵ］は次式から得られる。
組織のＣＴ値［ＨＵ］＝１０００×（μ－μ_water）／μ_water
画像生成機能４４３は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づき、生成したＣＴ画像データを公知の方法により、任意断面の断層像データやボリュームデータに変換する。ボリュームデータは、３次元空間におけるＣＴ値の分布情報を有するデータである。変換後の断層像データやボリュームデータは、例えば、モニタリング画像やボリューム画像としてディスプレイ４２に表示される。モニタリング画像は、モニタリング撮影時の断層像である。公知の方法としては、例えば、ボリュームレンダリングや、サーフェスレンダリング、画像値投影処理、ＭＰＲ（Multi-Planer Reconstruction）処理、ＣＰＲ（Curved MPR）処理等の３次元画像処理が適宜、使用可能となっている。

領域特定機能４４４は、被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、構造物が存在する候補空間領域と、構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。ここで、第１画像群は、開閉の１サイクル分の４Ｄ画像であり、具体的には、心臓弁の場合は１心拍分の複数時相のボリューム画像である。複数時相は、１０時相～１００時相の範囲内にある。時相は、時系列に沿った各ボリューム画像における投影データの平均収集時刻である。いい換えると、第１画像群は、１心拍を１０～１００分割した時刻毎に得られたボリューム画像を含んでいる。構造物は心臓弁であってもよい。すなわち、各々のボリューム画像は、一部に心臓弁を描画している。あるいは、第１画像群の各々のボリューム画像は、それぞれ心臓弁のボリューム画像を一部に含んでいる。心臓弁としては、三尖弁、肺動脈弁、僧帽弁及び大動脈弁のいずれでもよい。なお、構造物は、心臓弁に限らず、軟口蓋、喉頭蓋又は声門のように、被検体内で開閉動作を行う構造物であればよい。以下の説明は、大動脈弁（心臓弁）を構造物の代表例として述べる。特定形状は、構造物の開閉動作のうち、開状態の形状及び閉状態の形状のいずれでもよい。また、特定形状は全開状態（最大の開口状態）の形状であってもよい。候補空間領域は、第１画像群の各々のボリューム画像内で構造物が存在する候補となる空間領域である。候補空間領域は、例えば、各々のボリューム画像内で心臓弁を描画する候補となる一部の空間領域を意味している。候補時相領域は、第１画像群の全てのボリューム画像に対応する複数時相のうち、構造物が特定形状である候補となる一部の時相領域である。候補時相領域は、例えば、全開状態の心臓弁を描画する候補となる２～３個のボリューム画像を示す２時相～３時相からなる時相領域を意味している。

なお、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、第１画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、当該モーションマップに基づいて、候補時相領域を特定してもよい。モーションマップは、各位相（各時相）のボリューム画像に基づき、各スライス位置及び各位相における断層画像の動き量を濃淡で表し、スライス位置ごとに濃淡を位相に沿って並べたモーションラインを、スライス位置に対応付けてスライス方向に並べた画像である。なお、「心位相」又は「位相」の用語は、心電計５０からの心電図データによって検出されたＲ波を目印にし、Ｒ波からＲ波までの時間を１００％で規格化し、現在のボリューム画像の時相（時刻）を％で表現したものを指している。なお、位相は、ここでは典型的な「％」表記で説明するが、Ｒ波を基準にしたｍｓｅｃ（ミリ秒）による表記を採用してもよい。また、時相を位相で表現可能なため、適宜、時相と位相を互いに読み替えてもよい。さらに、領域特定機能４４４は、当該モーションマップに基づいて、構造物が存在する候補空間領域を特定してもよい。モーションマップから候補空間領域を特定する場合には、構造物の開閉動作に応じた動き量がモーションマップに加わることから、モーションマップ内で特に動き量が大きいＺ位置の範囲を特定すればよい。モーションマップを用いる場合の他の候補空間領域の特定方法としては、造影剤の流入又は流出に応じて、ＣＴ値の上昇又は下降度合いが大きい空間領域を特定してもよい。

また、領域特定機能４４４は、モーションマップに代えて、構造物に関する面積や容積の変化曲線（面積・容積変化曲線）又はＣＴ値変化曲線に基づいて、候補時相領域を特定してもよい。あるいは、領域特定機能４４４は、モーションマップ、面積・容積変化曲線及びＣＴ値変化曲線の少なくとも２つに基づく特定結果が重なった領域を求めることにより、一層絞り込んだ候補時相領域を特定してもよい。また、領域特定機能４４４は、複数段階のモーションマップを用いることにより、一層絞り込んだ候補時相領域を特定してもよい。領域特定機能４４４は、領域特定部の一例である。

画像群取得機能４４５は、第１画像群に対応する投影データのうち、候補空間領域及び候補時相領域の両者に対応する投影データのみを第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。画像群取得機能４４５は、画像群取得部の一例である。

位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。ここで、位相特定機能４４６は、第２画像群の各々の画像と、予め設定された基準画像とに基づいて、目標画像を特定し、目標画像の位相を特定してもよい。いい換えると、特定形状（開口弁）の目標画像に類似している画像を第２画像群から検索し、類似度が一番高い位相を最適位相として特定する。検索対象はＣＴ生データでもＣＴ再構成画像、ＣＴ任意断層像画像のいずれでもよい。生データの場合は特定形状を含む再構成画像群をバックプロジェクションして得られる生データで検索すればよい。また、位相特定機能４４６としては、ＡＩ（人工知能）の機械学習モデルに過去の目標画像を学習させることにより作成した学習済みモデルを用い、当該学習済みモデルにより、第２画像群から目標画像を特定してもよい。あるいは、位相特定機能４４６は、第２画像群の各々の画像と、予め設定されて特定形状を定義する画像特徴量とに基づいて、目標画像を特定し、目標画像の位相を特定してもよい。画像特徴量としては、例えば、「画像中に円内に線状の領域が存在する」、「画像中に円内に三角形状の領域が存在する」などの構造物の特徴を定義してもよい。この構造物の特徴の定義は、ユーザの入力操作に応じて設定してもよい。位相特定機能４４６は、位相特定部の一例である。

表示制御機能４４７は、各機能による処理結果などのデータを表示するようにディスプレイ４２を制御する。例えば、表示制御機能４４７は、医用画像データに基づいて、医用画像をディスプレイ４２に表示させる。

なお、システム制御機能４４１、スキャン制御機能４４２、画像生成機能４４３、領域特定機能４４４、画像群取得機能４４５、位相特定機能４４６、表示制御機能４４７は、一つの基板の処理回路４４により実装されてもよいし、複数の基板の処理回路４４により分散して実装されてもよい。同様に、コンソール装置４０は、単一のコンソールにて複数の機能を実行するものとして説明したが、複数の機能を別々のコンソールが実行することにしても構わない。

通信インターフェース４５は、有線、無線又はその両方にて外部装置と通信するための回路である。外部装置は、この例では心電計５０であるが、これに限定されない。外部装置は、例えば、モダリティ、画像処理装置、放射線部門情報管理システム（ＲＩＳ：Radiological Information System）、病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）及びＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等のシステムに含まれるサーバ、あるいは他のワークステーション等としてもよい。
心電計５０は、被検体Ｐに取り付けられた電極（図示せず）を介して当該被検体Ｐの心電波形（Electrocardiogram：ＥＣＧ）を取得する。心電計５０は、取得した心電波形及び時間情報を含む心電図データを、通信インターフェース４５を介して処理回路４４及びメモリ４１へと出力する。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の動作について図２のフローチャート及び図３乃至図６の模式図を用いて説明する。

始めに、Ｘ線ＣＴ装置１は、図示しない通信インターフェースを介して検査予約システム等から検査対象の被検体に関する被検体情報（患者情報）を取得する。被検体情報は、患者ＩＤ、患者名、生年月日、年齢、体重、性別、検査部位である。なお、被検体情報は、被検体のインプラントを示すインプラント情報を含んでもよい。

続いて、造影セットアップ、位置決め撮影、モニタリング撮影が実行される。

モニタリング撮影の終了後、ステップＳＴ１０において、スキャン制御機能４４２により、心電図データの取得と共に、被検体Ｐの心臓の４Ｄ画像を取得するための本スキャンを実行するようにＸ線源とＸ線検出器１２とを制御する。この本スキャンは、例えば、１回転のスキャンで心臓全体を撮影可能なボリュームスキャンである。

本スキャン中、画像生成機能４４３は、Ｘ線検出器１２からＤＡＳ１８を介して出力された投影データに対して再構成処理を行い、医用画像データ（断層像データやボリュームデータ）を生成してメモリ４１に保存する。なお、ボリュームデータは、再構成された複数の断層像データを補間処理することにより生成される。詳しくは図３に示すように、ボリュームデータｇｈは、心電図データのＲ波に基づき、１心拍を１０～２０分割した複数時相の各々に応じて生成される。また、各々のボリュームデータｇｈは、心臓全体が撮影されたデータであり、心臓弁が撮影されたボリュームデータｇｖを一部に含んでいる。また、図３（ａ）は心電図データを示し、図３（ｂ）は、心電図データに同期した心臓弁（大動脈弁）の開閉状態を示し、図３（ｃ）は、心電図データに同期した心拍及び心位相を示している。

スキャン制御機能４４２は、心電図データに基づき、少なくとも１心拍分の投影データを収集したか否かを判定し、収集した場合には、本スキャンを終了するようにＸ線源とＸ線検出器１２とを制御する。一方、この判定の結果、否の場合には、本スキャンを継続する。本スキャンの終了により、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体Ｐの心臓の４Ｄ画像である複数時相の第１画像群を取得する。補足すると、Ｘ線ＣＴ装置１は、１心拍分の複数時相の第１画像群を取得する。第１画像群は、粗い時間分解能（１０～２０ [Volume/1心拍]）のボリューム画像を含んでいる。これにより、ステップＳＴ１０が終了する。

ステップＳＴ１０の後、ステップＳＴ２０において、領域特定機能４４４は、当該取得した複数時相の第１画像群に基づいて、構造物が存在する候補空間領域と、構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。このステップＳＴ２０は、例えば第１画像群のボリュームデータｇｈに基づくモーションマップＭｐを用いることにより、ステップＳＴ２１～ＳＴ２３に示すように実行される。

ステップＳＴ２１において、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、第１画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップＭｐを作成する。例えば図４の上段に示すように、心臓全体のボリュームデータｇｈからスライス方向（Ｚ方向）に沿って、大動脈、大動脈弁及び左心室を描画したＣＴ断層画像ｇ１を作成する。また、ＣＴ断層画像ｇ１の各スライス位置（Ｚ位置）において、心位相の前後２つの断層画像（図示せず）を作成し、当該２つの断層画像の画素値の差分（絶対値）の総和を動き量として算出する。この動き量は、当該スライス位置と心位相とに対応し、スライス位置と心位相との組合せ毎に算出される。しかる後、動き量の値を濃淡（又は色）で表したモーションマップＭｐを作成する。なお、動き量を算出する方法は、２つの断層画像の差分をとる方法に限らず、２つのボリュームデータの差分をとる方法を用いてもよい。

ステップＳＴ２１の後、ステップＳＴ２２において、領域特定機能４４４は、第１画像群又はモーションマップＭｐに基づいて、候補空間領域Ａ_ｓを特定する。例えば、候補空間領域Ａ_ｓは、第１画像群に基づくＣＴ断層画像ｇ１において、心臓弁が存在するＺ位置の領域として特定してもよい。また例えば、候補空間領域Ａ_ｓは、モーションマップＭｐにおいて、心臓弁の動き量に対応する濃淡が存在するＺ位置の領域として特定してもよい。あるいは、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づく特定結果とモーションマップに基づく特定結果とが重なった領域を求めることにより、一層絞り込んだ候補空間領域Ａ_ｓを特定してもよい。

ステップＳＴ２２の後、ステップＳＴ２３において、領域特定機能４４４は、モーションマップＭｐに基づいて、候補時相領域Ａ_ｔ１を特定する。例えば、領域特定機能４４４は、モーションマップＭｐの候補空間領域Ａ_ｓ内で時間（位相）方向に沿って動き量の小さい２つの低値領域（Ａ_ｔ１，Ａ_ｔ２）を特定し、低値領域のうち、心臓弁の全開状態を含む領域を候補時相領域Ａ_ｔ１として特定する。なお、他方の低値領域Ａ_ｔ２は、心臓弁の閉状態に対応する。補足すると、候補空間領域Ａ_ｓ及び候補時相領域Ａ_ｔ１に対応するボリュームデータによれば、図４の中段に示す如き、開状態の心臓弁の画像ｇ_ｖｏが通常得られる。但し、通常得られる画像ｇ_ｖｏは、粗い時間分解能（１０～２０ [Volume/1心拍]）のため、図４の下段に示す如き、観察したい全開状態の画像の前又は後の画像である。なお、観察したい全開状態の画像は、細かい時間分解能（１００～２００ [Volume/1心拍]）で得られる。このため、後述するステップＳＴ３０以降の処理が必要となる。一方、候補空間領域Ａ_ｓ及び他方の低値領域Ａ_ｔ２に対応するボリュームデータによれば、図４の中段に示す如き、閉状態の心臓弁の画像ｇ_ｖｃが通常得られる。閉状態の場合、通常得られる画像ｇ_ｖｃは、図４の下段に示す如き、観察したい全閉状態の画像とほぼ同じである。このため、閉状態の心臓弁については、従来から容易に計測できる。このようなステップＳＴ２３の終了により、ステップＳＴ２０が終了する。

ステップＳＴ２０の後、ステップＳＴ３０において、画像群取得機能４４５は、第１画像群に対応する投影データのうち、候補空間領域Ａ_ｓ及び候補時相領域Ａ_ｔ１の両者に対応する投影データのみを第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。詳しくは図５の上段に示すように、再構成により、候補空間領域Ａ_ｓ及び候補時相領域Ａ_ｔ１の両者に対応するボリュームデータｇｖを生成する。ボリュームデータｇｖは、候補時相領域Ａ_ｔ１を１０～２０分割した複数時相の各々に応じて生成される。いい換えると、ボリュームデータｇｖは、候補時相領域Ａ_ｔ１において、１心拍を１００～２００分割した時間分解能（１００～２００ [Volume/1心拍]）で生成される。また、各々のボリュームデータｇｖは、心臓全体ではなく、心臓弁が存在する候補空間領域Ａ_ｓに応じたデータである。すなわち、第２画像群に対応するボリュームデータｇｖは、第１画像群に対応するボリュームデータｇｈに比べ、細かい時間分解能をもつ小さい空間領域のデータである。また、図５（ａ）は、心電図データに同期した心臓弁（大動脈弁）の開閉状態を示し、図５（ｂ）は、心電図データに同期した心拍、心位相及び候補時相領域Ａ_ｔ１を示している。これにより、ステップＳＴ３０が終了する。

ステップＳＴ３０の終了後、ステップＳＴ４０において、位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。このステップＳＴ４０は、例えば、目標画像及びその位相を順次特定するステップＳＴ４１～ＳＴ４２に示すように実行される。

ステップＳＴ４１において、位相特定機能４４６は、第２画像群の各々の画像と、予め設定されたデータとに基づいて、目標画像を特定する。ここで、予め設定されたデータとしては、特定形状を含む基準画像としてもよく、特定形状を定義する画像特徴量としてもよい。具体的には例えば、図５の下段に示すように、位相特定機能４４６は、第２画像群の各々のボリュームデータｇｖから得られる心臓弁の開状態の画像ｇ_ｖｏと、基準画像ｇ_ｒｅｆとを比較することにより、一致度又は類似度の高い画像ｇ_ｖｏを目標画像として特定する。すなわち、完全一致しなくても、一致度又は類似度の高い画像ｇ_ｖｏを選択（特定）する。なお、位相特定機能４４６としては、ＡＩ（人工知能）の機械学習モデルに過去の目標画像を学習させることにより作成した学習済みモデルを用い、当該学習済みモデルにより、第２画像群から目標画像を特定してもよい。この場合、学習済みモデルは、学習データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。学習データは、第２画像群の各々のボリュームデータｇｖから得られる心臓弁の開状態の画像ｇ_ｖｏを入力データとし、入力データのうち、基準画像ｇ_ｒｅｆに対して一致度又は類似度の高い画像ｇ_ｖｏを出力データ（目標データ）とすればよい。入力データは、さらに基準画像ｇ_ｒｅｆを含んでもよい。また、学習済みモデルは、Ｘ線ＣＴ装置１の工場出荷前に予めメモリ４１に保存してもよい。あるいはＸ線ＣＴ装置１の工場出荷後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデルをメモリ４１に保存してもよい。このことは、以下の各実施形態でも同様である。

なお、ボリュームデータｇｖから心臓弁の画像ｇ_ｖｏを作成する前に、心臓弁が小さいため、心臓弁の位置を指定しにくい場合がある。この場合、位相特定機能４４６は、図６に示すように、ボリュームデータｇｖから心臓弁の断面を含む断層像ｇ２１～ｇ２３を作成し、この断層像ｇ２１～ｇ２３から心臓弁の位置ｐ_ｖを指定することにより、心臓弁の画像ｇ_ｖｏを作成してもよい。いずれにしても、目標画像の特定により、ステップＳＴ４１は終了する。

ステップＳＴ４１の後、ステップＳＴ４２において、位相特定機能４４６は、特定した目標画像に対応するボリュームデータｇｖの位相を、目標画像の位相として特定する。これにより、心臓ＣＴにおいて、特定形状（開口弁）を観察するための最適位相を取得することができる。これにより、例えば動脈弁の場合、最適位相において、大動脈弁弁口面積や大動脈弁弁輪径、弁輪の長さ、深さ、容積を計測することができる。

上述したように第１の実施形態によれば、被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、当該構造物が存在する候補空間領域と、当該構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。また、第１画像群に対応する投影データのうち、候補空間領域及び候補時相領域の両者に対応する投影データのみを当該第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。さらに、第２画像群に基づいて、当該特定形状を含む目標画像の位相とを特定する。従って、全ての投影データに対応する高い時間分解能の画像群から特定形状を検索する場合に比べ、ユーザの操作と必要なリソースとを低減しつつ、構造物が特定形状となる位相を特定することができる。

いい換えると、第１の実施形態によれば、時間方向に複数の時相で撮像されたデータから、臓器全体とは別個の動きを伴う構造物（目的部位）に関し、（１）目的部位を占める空間を探索し、（２）目的部位の特定の動きの時間帯を探索する。（３）上記（１）（２）で探索した空間及び時間帯に対応する範囲のデータから時間分解能のよい複数時相の画像を作成し、（４）特定の動きの瞬間を特徴づける形態情報（基準画像、画像特徴量）との照合を行う。これにより、目的部位の特定の動きの瞬間を示す時相データを効率よく自動生成する。

あるいは、画像の大半を占める動きから独立して別個に動く構造物について、空間的な切り出しと、時間的な切り出しと、両方の切り出された範囲で時間分解能の細分化とを行う。その結果、細分化された複数時相のボリュームデータにおいて、評価したい特定の瞬間の形状又は形状の特徴を用いて一致度又は類似度が高い時相のボリュームデータを検索し、そのボリュームデータの時相を最適位相とする。

これにより、画像の大半を占める動きから独立して別個に動く構造物を画像全体から抽出し、その構造物のある瞬間の状態を評価する時に、ユーザの操作数を低減し、また、使用するメモリやディスク容量を低減して目的の処理を行うことができる。

また、第１の実施形態によれば、構造物は心臓弁であり、特定形状は全開状態の形状である。これにより、全ての投影データに対応する高い時間分解能の画像群から全開状態の形状を検索する場合に比べ、ユーザの操作数と必要なリソースとを低減しつつ、心臓弁が全体状態の形状となる位相を特定することができる。

補足すると、例えば、心臓弁である大動脈弁は、心臓全体に比べて小さく、大動脈弁の全開状態は、１心拍中の一瞬（例、０．１秒以下）である。このため、従来の場合、心臓全体の１心拍の動画像から大動脈弁の全開状態の形状を特定する際に、１心拍を１００分割した画像群を作成し、ユーザが手動操作で選択する必要がある。そして、この選択は、ユーザの操作数が膨大になり、手間がかかる。また、１心拍を１００分割した画像群を作成する従来方法は長い時間と、多くのメモリ消費量とが必要になり、実装が困難である。

一方、本実施形態では、前述した通り、ユーザの操作数と必要なリソースとを低減しつつ、心臓弁が全体状態の形状となる位相を特定することができる。

また、第１の実施形態によれば、第１画像群に基づいて、第１画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、当該モーションマップに基づいて、候補時相領域を特定する。従って、スライス位置に対応するモーションマップ内の位置から構造物の存在範囲を特定し、当該構造物の存在範囲において、心位相に対応するモーションマップ内の動き量（例、濃淡）から構造物の動き量が小さい時相領域（心位相の範囲）を候補時相領域として特定できる。

また、第１の実施形態によれば、第２画像群の各々の画像と、予め設定された基準画像とに基づいて、目標画像を特定し、目標画像の位相を特定する。あるいは、第２画像群の各々の画像と、予め設定されて特定形状を定義する画像特徴量とに基づいて、目標画像を特定し、目標画像の位相を特定する。従って、予め基準画像又は画像特徴量を設定することにより、目標画像及びその位相を特定することができる。なお、基準画像を設定する場合、画像特徴量に比べ、特定形状を含む既存の画像を基準画像として流用し易い利点がある。また、画像特徴量を設定する場合、基準画像が無くても、目標画像に含まれる特定形状を定義できる利点がある。

＜第１の実施形態の変形例＞
次に、第１の実施形態の変形例について述べる。

この変形例は、第１の実施形態に比べ、候補時相領域をより狭い範囲に絞る観点から、モーションマップを多段階に用いる構成である。なお、多段階とは、２段階以上の複数段階であり、この例では２段階としているが、２段階に限定されない。また、２段階の場合、１段階目の全体のモーションマップは、粗い時間分解能（例、１０－２０ [Volume/1 心拍]）のボリュームデータに基づいて作成される。２段階目のモーションマップは、１段階目のモーションマップによって候補空間領域及び候補時間領域がを絞り込まれた後、細かい時間分解能（１００－２００ [Volume/1 心拍]）のボリュームデータに基づいて作成される。

具体的には、この変形例は、前述した領域特定機能４４４にて１段階目のモーションマップを用いる第１の実施形態に加え、位相特定機能４４６にて２段階目のモーションマップを用いている。

変形例に係る位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、第２画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、当該モーションマップに基づいて候補時相領域を限定する。しかる後、位相特定機能４４６は、限定した候補時相領域に対応する第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。

他の部分の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の変形例の動作について図７のフローチャート及び図８の模式図を用いて説明する。この変形例の動作は、図２のステップＳＴ４１に代えて、図７に示す如きステップＳＴ４１－１～ＳＴ４１－３を行うものである。

すなわち、Ｘ線ＣＴ装置１は、前述同様に、ステップＳＴ１０～ＳＴ３０を実行し、第１段階のモーションマップＭｐを用いて候補空間領域及び候補時相領域を特定し、第２画像群を取得する。図８の中段に示す如き、ボリュームデータｇｖは、前述したステップＳＴ３０により取得された第２画像群に対応する。なお、図８（ａ）は、心電図データに同期した心臓弁（大動脈弁）の開閉状態を示し、図８（ｂ）は、心電図データに同期した心拍、心位相及び候補時相領域Ａ_ｔ１を示している。これにより、ステップＳＴ３０が終了する。

ステップＳＴ３０の終了後、ステップＳＴ４０において、位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。このステップＳＴ４０は、例えば、目標画像及びその位相を順次特定するステップＳＴ４１－１～ＳＴ４１－３，ＳＴ４２に示すように実行される。

ステップＳＴ４１－１において、位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、第２画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップＭｐを作成する。このモーションマップＭｐは、第２段階のモーションマップである。

ステップＳＴ４１－１の後、ステップＳＴ４１－２において、位相特定機能４４６は、第２段階のモーションマップＭｐに基づいて、候補時相領域Ａ_ｔ１を狭い範囲に限定して候補時相領域Ａ_ｔ１ａを特定する（Ａ_ｔ１ａ＜Ａ_ｔ１）。なお、図８（ｃ）は、心電図データに同期した心拍、心位相及び候補時相領域Ａ_ｔ１ａを示している。

ステップＳＴ４１－２の後、ステップＳＴ４１－３において、位相特定機能４４６は、ステップＳＴ４１－２で特定された候補時相領域Ａ_ｔ１ａに対応する第２画像群の各々の画像と、予め設定されたデータとに基づいて、目標画像を特定する。このステップＳＴ４１－３は、第２画像群の候補時相領域Ａ_ｔ１ａがステップＳＴ２３の候補時相領域Ａ_ｔ１よりも狭いことを除き、前述したステップＳＴ４１と同様に実行される。なお、図８の下段は、ステップＳＴ４１－３の第２画像群に対応するボリュームデータｇｖを示している。図８の下段に示すボリュームデータｇｖは、図８の中段に示すボリュームデータｇｖから候補時相領域Ａ_ｔ１ａ（＜Ａ_ｔ１）に応じて選択されている。

ステップＳＴ４１－３の後、前述同様に、ステップＳＴ４２が実行される。

上述したように第１の実施形態の変形例によれば、モーションマップを多段階に用いた構成としても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置について説明する。

第２の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、第１段階のモーションマップＭｐに代えて、大動脈弁の開閉動作に関する左心室の面積や容積の変化曲線（面積・容積変化曲線）を用いる構成となっている。

これに伴い、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、被検体の心位相に沿った開閉動作に関する面積・容積変化曲線を作成し、当該面積・容積変化曲線の変曲点に対応して候補時相領域を特定する。なお、面積・容積変化曲線としては、面積の変化曲線又は容積の変化曲線が適宜、使用可能となっている。但し、これに限らず、面積の変化曲線及び容積の変化曲線を用い、各々の変曲点の心位相を平均して候補時相領域を特定してもよい。

他の部分の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の動作について図９のフローチャート及び図１０の模式図を用いて説明する。この動作は、図２のステップＳＴ２１～ＳＴ２３に代えて、図９に示す如きステップＳＴ２１ａ～ＳＴ２３ａを行うものである。

すなわち、Ｘ線ＣＴ装置１は、前述同様に、ステップＳＴ１０を実行し、粗い時間分解能の第１画像群を取得する。

ステップＳＴ１０の後、ステップＳＴ２０において、領域特定機能４４４は、当該取得した複数時相の第１画像群に基づいて、構造物が存在する候補空間領域と、構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。このステップＳＴ２０は、被検体の心位相に沿った、構造物の開閉動作に関する面積・容積変化曲線を作成することにより、ステップＳＴ２１ａ～ＳＴ２３ａに示すように実行される。なお、以下のステップＳＴ２１ａ～ＳＴ２３ａの説明は、面積変化曲線を用いず、容積変化曲線を用いる場合を例に挙げて述べる。

ステップＳＴ２１ａにおいて、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、図１０（ａ）に示すように、第１画像群に対応する各々のボリュームデータから心臓の左心室の容積を心位相毎に算出し、左心室の容積変化曲線を作成する。なお、第２の実施形態では、図１０（ｂ）に示す如き、前述したモーションマップＭｐを使用しない。

ステップＳＴ２１ａの後、ステップＳＴ２２ａにおいて、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、前述同様に候補空間領域Ａ_ｓを特定する。

ステップＳＴ２２ａの後、ステップＳＴ２３ａにおいて、領域特定機能４４４は、当該容積変化曲線の変曲点Ｐｉに対応して候補時相領域Ａ_ｔ１を特定する。例えば、領域特定機能４４４は、容積変化曲線が下降する駆出期（ejection phase：Ｅｊ）における変曲点Ｐｉを検出し、当該変曲点Ｐｉの心位相を中心に±５％の心位相の領域（全１０％の心位相の領域）を、候補時相領域Ａ_ｔ１として特定する。なお、±５％（全１０％）の範囲は、一例であり、これに限定されない。また、変曲点Ｐｉを用いずに、容積変化曲線が下降する範囲の中央付近の領域を、候補時相領域Ａ_ｔ１として特定してもよい。これは、左心室の容積変化曲線が下降する駆出期（左心室の収縮期）には、大動脈弁が開状態となって左心室の血液が大動脈に駆出されているため、大動脈弁の瞬間的な全開状態を含むからである。なお、大動脈弁の全開状態を含む候補時相領域としては、左心室の容積が下がっていく時期と上昇していく時期との２通りが可能であるが、下がっていく時の方が全開状態の時間が長いため、容積が下がっていく時を優先する方が好ましい。また、心腔容積を使用して候補時相領域を特定する場合には、候補空間領域を特定する前に候補時間領域を特定してもよい。心容積変化以外に、バルサルバ洞容積や大動脈・肺動脈面積の面積や容積変化で候補時間領域を特定してもよい。いずれにしても、このようなステップＳＴ２１ａ～ＳＴ２３ａの終了により、ステップＳＴ２０が終了する。

ステップＳＴ２０の後、前述同様に、ステップＳＴ３０～ＳＴ４０が実行される。

上述したように第２の実施形態によれば、第１画像群に基づいて、被検体の心位相に沿った開閉動作に関する容積変化曲線を作成し、当該容積変化曲線の変曲点に対応して候補時相領域を特定する。このように、モーションマップに代えて、面積・容積変化曲線を用いる構成としても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第２の実施形態の変形例＞
次に、第２の実施形態の変形例について述べる。

この変形例は、第２の実施形態を第１実施形態の変形例のように変形したものであり、候補時相領域をより狭い範囲に絞る観点から、モーションマップを用いる構成である。

具体的には、この変形例は、前述した領域特定機能４４４にて面積・容積変化曲線から候補時相領域を特定する第２の実施形態に加え、位相特定機能４４６にてモーションマップから候補時相領域を限定している。

変形例に係る位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、第２画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、当該モーションマップに基づいて候補時相領域を限定する。しかる後、位相特定機能４４６は、限定した候補時相領域に対応する第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。

他の部分の構成は、第２の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の変形例の動作について、前述した図７のフローチャート及び図１１の模式図を用いて説明する。この変形例の動作は、第２の実施形態の動作において、図２のステップＳＴ４１に代えて、図７に示す如きステップＳＴ４１－１～ＳＴ４１－３を行うものである。

すなわち、Ｘ線ＣＴ装置１は、前述同様に、ステップＳＴ１０、ＳＴ２１ａ～ＳＴ２３ａを実行し、図１１（ａ）に示すＣＴ断層画像ｇ１から候補空間領域Ａ_ｓを特定し、図１１（ｂ）に示す容積変化曲線から候補時相領域Ａ_ｔ１を特定する。また同様に、図１１（ｃ）に示すＣＴ断層画像ｇ１に対応するモーションマップＭｐ（ｇ１）は用いない。

続いて同様に、ステップＳＴ３０を実行し、第２画像群を取得する。これにより、ステップＳＴ３０が終了する。

ステップＳＴ３０の終了後、ステップＳＴ４０において、位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。このステップＳＴ４０は、例えば、目標画像及びその位相を順次特定するステップＳＴ４１－１～ＳＴ４１－３，ＳＴ４２に示すように実行される。

ステップＳＴ４１－１において、位相特定機能４４６は、第２画像群のＣＴ断層画像ｇ２に基づいて、第２画像群内のスライス位置ｚ１と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップＭｐ（ｇ２）を作成する。なお、このモーションマップＭｐ（ｇ２）は、スライス位置ｚ１を用いる場合に限らず、動脈弁を横断するオブリーク（Oblique）面で複数時相の断層画像を作成し、隣り合った断層画像同士で差分をとることにより作成してもよい。また、図１１（ｂ）に示すモーションマップＭｐ（ｇ２）は、心臓弁の動き量の小さい時相領域（濃い領域）が候補時相領域Ａ_ｔ１に対応している旨の理解を容易にするため、心位相の全範囲を候補時相領域Ａ_ｔ１よりも広い範囲で記述している。補足すると、モーションマップＭｐ（ｇ２）は、実際には候補時相領域Ａ_ｔ１と同じ心位相の範囲で作成される。

ステップＳＴ４１－１の後、ステップＳＴ４１－２において、位相特定機能４４６は、モーションマップＭｐ（ｇ２）に基づいて、候補時相領域Ａ_ｔ１を狭い範囲に限定して候補時相領域Ａ_ｔ１ａ（図示せず）を特定する（Ａ_ｔ１ａ＜Ａ_ｔ１）。

ステップＳＴ４１－２の後、前述同様に、ステップＳＴ４１－３，ＳＴ４２が実行される。

上述したように第２の実施形態の変形例によれば、面積・容積変化曲線の後に、モーションマップを用いた構成としても、第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置について説明する。

第３の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、第１段階のモーションマップＭｐに代えて、大動脈弁のＣＴ値変化曲線を用いる構成となっている。

これに伴い、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、被検体の心位相に沿った構造物のＣＴ値変化曲線を作成し、ＣＴ値変化曲線の略一定状態に対応して候補時相領域を特定する。

他の部分の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の動作について図１２のフローチャート、図１３及び図１４の模式図を用いて説明する。この動作は、図２のステップＳＴ２１～ＳＴ２３に代えて、図１２に示す如きステップＳＴ２１ｂ～ＳＴ２３ｂを行うものである。

すなわち、Ｘ線ＣＴ装置１は、前述同様に、ステップＳＴ１０を実行し、粗い時間分解能の第１画像群を取得する。

ステップＳＴ１０の後、ステップＳＴ２０において、領域特定機能４４４は、当該取得した複数時相の第１画像群に基づいて、構造物が存在する候補空間領域と、構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。このステップＳＴ２０は、被検体の心位相に沿った、構造物のＣＴ値変化曲線を作成することにより、ステップＳＴ２１ｂ～ＳＴ２３ｂに示すように実行される。

ステップＳＴ２１ｂにおいて、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、図１３に示すように、第１画像群に対応する各々のボリュームデータから得られる各々のＣＴ断層画像において、大動脈弁６１のＣＴ値を算出する。なお、図１３中、大動脈弁６１は、左心室６３と大動脈６５との間にあり、左心室６３から駆出された血液の逆流を防止する役目を担う。大動脈弁６１は、図１３には２つしか示されていないが、図４等に示すように、３つの弁尖からなる。３つの弁尖に囲まれる空間は、弁口６７と呼ばれる。大動脈弁６１の３つの弁尖を通る断面における弁口６７の面積は、弁口面積と呼ばれている。換言すれば、断面上における弁口輪郭内の面積が弁口面積である。大動脈弁６１の各弁尖と大動脈６５の内壁との間の空間は、大動脈洞（いわゆるバルサルバ洞：sinus of Valsalva）６９と呼ばれている。左心室６３が収縮する場合、正常な大動脈弁６１は開く。反対に左心室６３が弛緩する場合、正常な大動脈弁６１は閉じる。弁膜症が生じている大動脈弁は、正常に動作せず、完全に閉じなかったり、完全に開かなかったりする。例えば、弁狭窄の場合、左心室が収縮しても大動脈弁が完全には開かない。閉塞不全の場合、左心室が弛緩しても大動脈弁が完全には閉じない。すなわち弁口面積は、心臓に弁膜症が発症しているか否かを評価するための１つの指標となりうる。

詳しくは、領域特定機能４４４は、図１４の上段に示すように、心位相に沿った各々のＣＴ断層画像のうち、大動脈弁６１の閉状態において大動脈弁６１の全体を含み、開状態において大動脈弁６１の基端を含むが先端を含まない空間領域Ａ_ｏｃのＣＴ値を算出する。なお、これに限らず、空間領域Ａ_ｏｃは、大動脈弁６１の開閉状態に応じて、ＣＴ値が変化する領域であればよい。

いずれにしても、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、心位相に沿って大動脈弁６１を含む空間領域のＣＴ値を算出することにより、図１４の下段に示す如き、ＣＴ値変化曲線を作成する。これにより、ステップＳＴ２１ｂが終了する。

ステップＳＴ２１ｂの後、ステップＳＴ２２ｂにおいて、領域特定機能４４４は、第１画像群に基づいて、前述同様に候補空間領域Ａ_ｓを特定する。

ステップＳＴ２２ｂの後、ステップＳＴ２３ｂにおいて、領域特定機能４４４は、当該ＣＴ値変化曲線の略一定状態に対応して候補時相領域Ａ_ｔ１を特定する。例えば、領域特定機能４４４は、ＣＴ値変化曲線において、大動脈弁６１の開状態に対応する略一定部分を検出し、当該略一定部分の中央付近の心位相を中心に±５％の心位相の領域（全１０％の心位相の領域）を、候補時相領域Ａ_ｔ１として特定する。なお、±５％（全１０％）の範囲は、一例であり、これに限定されない。また、略一定状態の部分を用いずに、ＣＴ値変化曲線の立ち下がり部と立ち上がり部との間の中央付近の領域を、候補時相領域Ａ_ｔ１として特定してもよい。また、ＣＴ値変化曲線を使用して候補時相領域を特定する場合には、候補空間領域を特定する前に候補時間領域を特定してもよい。いずれにしても、このようなステップＳＴ２１ｂ～ＳＴ２３ｂの終了により、ステップＳＴ２０が終了する。

ステップＳＴ２０の後、前述同様に、ステップＳＴ３０～ＳＴ４０が実行される。

上述したように第３の実施形態によれば、第１画像群に基づいて、被検体の心位相に沿った構造物のＣＴ値変化曲線を作成し、ＣＴ値変化曲線の略一定状態に対応して候補時相領域を特定する。このように、モーションマップに代えて、ＣＴ値変化曲線を用いる構成としても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第３の実施形態の変形例＞
次に、第３の実施形態の変形例について述べる。

この変形例は、第３の実施形態を第１実施形態の変形例のように変形したものであり、候補時相領域をより狭い範囲に絞る観点から、モーションマップを用いる構成である。

具体的には、この変形例は、前述した領域特定機能４４４にてＣＴ値変化曲線から候補時相領域を特定する第３の実施形態に加え、位相特定機能４４６にてモーションマップから候補時相領域を限定している。

変形例に係る位相特定機能４４６は、第２画像群に基づいて、第２画像群内のスライス位置と、被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、当該モーションマップに基づいて候補時相領域を限定する。しかる後、位相特定機能４４６は、限定した候補時相領域に対応する第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相とを特定する。

他の部分の構成は、第３の実施形態と同様である。

以上のように、ＣＴ値変化曲線の後にモーションマップを用いる構成としても、第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態に係るワークステーションについて説明する。

第４の実施形態は、第１乃至第３の各実施形態及びそれらの各変形例に適用可能な実施形態であり、図１５に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１とは別体の装置としてワークステーション７０を備えている。Ｘ線ＣＴ装置１とワークステーション７０とは、ネットワークを介して通信可能に接続されている。

Ｘ線ＣＴ装置１は、前述同様に、本スキャンを行い、少なくとも１心拍分の投影データを収集する。この投影データは、心電計５０からの心電図データと共に、ワークステーション７０に転送される。第４の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、図１に示した処理回路４４から、領域特定機能４４４、画像群取得機能４４５、位相特定機能４４６が省略された構成となっている。

ワークステーション７０は、Ｘ線ＣＴ装置１に収集された投影データを保存し、当該投影データから前述同様に、第１画像群、第２画像群を取得し、目標画像の位相を特定するコンピュータ装置である。ワークステーション７０は、メモリ７１、ディスプレイ７２、入力インターフェース７３、処理回路７４及び通信インターフェース７５を備えている。メモリ７１、ディスプレイ７２、入力インターフェース７３、処理回路７４及び通信インターフェース７５の間のデータ通信は、バス（BUS）を介して行われる。

メモリ７１は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。メモリ７１は、ＨＤＤやＳＳＤ等以外にも、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体や、ＲＡＭ等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。メモリ７１は、例えば、投影データや医用画像データを記憶する。医用画像データとしては、例えば、後述する第１画像群、第２画像群、基準画像及び目標画像が適宜、使用可能となっている。また、メモリ４１は、本実施形態に係る制御プログラムやデータ等を記憶する。データとしては、例えば、心電図データ、モーションマップ、面積・容積変化曲線、ＣＴ値変化曲線及び画像特徴量が適宜、使用可能となっている。また、メモリ４１の保存領域は、ワークステーション７０内にあってもよいし、ネットワークで接続された外部記憶装置内にあってもよい。

ディスプレイ７２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ７２は、処理回路７４によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイ７２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。また、ディスプレイ７２は、表示部の一例である。また、ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、ワークステーション７０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

入力インターフェース７３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路７４に出力する。入力インターフェース７３としては、例えば、マウス、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、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等が適宜使用可能である。なお、本実施形態において入力インターフェース７３は、マウス、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、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等の物理的な操作部品を備えるものに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路７４へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース７３の例に含まれる。入力インターフェース７３は、入力部の一例である。

処理回路７４は、入力インターフェース７３から出力される入力操作の電気信号に応じてワークステーション７０全体の動作を制御する。例えば、処理回路７４は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。処理回路７４は、メモリに展開されたプログラムを実行するプロセッサにより画像生成機能７４３、領域特定機能７４４、画像群取得機能７４５、位相特定機能７４６及び表示制御機能７４７等を実行する。なお、画像生成機能７４３、領域特定機能７４４、画像群取得機能７４５、位相特定機能７４６及び表示制御機能７４７は、前述した画像生成機能４４３、領域特定機能４４４、画像群取得機能４４５、位相特定機能４４６及び表示制御機能４４７と同様の機能である。また、各機能は単一の処理回路で実現される場合に限らない。複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するものとしても構わない。

画像生成機能７４３は、前述同様に、Ｘ線ＣＴ装置１のＤＡＳ１８から出力された検出データに対して、前述した前処理を施したデータを生成する。なお、前処理前のデータ（検出データ）および前処理後のデータを総称して投影データと称する場合もある。また、画像生成機能７４３は、このような投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データを生成する。
また同様に、画像生成機能７４３は、入力インターフェース７３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づき、生成したＣＴ画像データを公知の方法により、任意断面の断層像データやボリュームデータに変換する。変換後の断層像データやボリュームデータは、例えば、モニタリング画像やボリューム画像としてディスプレイ７２に表示される。

領域特定機能７４４は、前述同様に、被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、構造物が存在する候補空間領域と、構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。また同様に、領域特定機能７４４は、モーションマップ、面積・容積変化曲線又はＣＴ値変化曲線に基づいて、候補時相領域を特定してもよい。前述同様に、領域特定機能７４４は、モーションマップ、容積変化曲線及びＣＴ値変化曲線の少なくとも２つに基づく特定結果が重なった領域を求めることにより、一層絞り込んだ候補時相領域を特定してもよい。また同様に、領域特定機能７４４は、複数段階のモーションマップを用いることにより、一層絞り込んだ候補時相領域を特定してもよい。

画像群取得機能７４５は、前述同様に、第１画像群に対応する投影データのうち、候補空間領域及び候補時相領域の両者に対応する投影データのみを第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。

位相特定機能７４６は、前述同様に、第２画像群に基づいて、特定形状を含む目標画像の位相を特定する。また同様に、位相特定機能７４６は、第２画像群の各々の画像と、予め設定されたデータとに基づいて、目標画像を特定し、目標画像の位相を特定してもよい。

表示制御機能７４７は、各機能による処理結果などのデータを表示するようにディスプレイ７２を制御する。

なお、画像生成機能７４３、領域特定機能７４４、画像群取得機能７４５、位相特定機能７４６、表示制御機能７４７は、一つの基板の処理回路７４により実装されてもよいし、複数の基板の処理回路７４により分散して実装されてもよい。同様に、ワークステーション７０は、単一のワークステーションにて複数の機能を実行するものとして説明したが、複数の機能を別々のワークステーションが実行することにしても構わない。

通信インターフェース７５は、有線、無線又はその両方にてＸ線ＣＴ装置１との間でデータ通信を行う回路である。

他の構成は、第１乃至第３の各実施形態及び変形例と同様である。

以上のような構成によれば、領域特定機能７４４、画像群取得機能７４５及び位相特定機能７４６がＸ線ＣＴ装置１とは別体の装置であるワークステーション７０に設けられる。当該構成により、ワークステーション７０において、第１乃至第３の各実施形態等の作用効果を同様に得ることができる。

以上述べた少なくとも一つの実施形態によれば、被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、当該構造物が存在する候補空間領域と、当該構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する。また、第１画像群に対応する投影データのうち、候補空間領域及び候補時相領域の両者に対応する投影データのみを当該第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する。さらに、第２画像群に基づいて、当該特定形状を含む目標画像の位相とを特定する。従って、ユーザの操作と必要なリソースとを低減しつつ、構造物が特定形状となる位相を特定することができる。

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、ＧＰＵ、或いは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス等の回路を意味する。プログラマブル論理デバイスには、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等がある。「ＣＰＵ」は、「Central Processing Unit」の略語である。「ＧＰＵ」は、「Graphics Processing Unit」の略語である。「ＡＳＩＣ」は、Application Specific Integrated Circuit」の略語である。「ＳＰＬＤ」は、「Simple Programmable Logic Device」の略語である。「ＣＰＬＤ」は、「Complex Programmable Logic Device」の略語である。「ＦＰＧＡ」は、「Field Programmable Gate Array」の略語である。この種のプロセッサはメモリ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、メモリ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。さらに、図１又は図１５における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

なお、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。

１ Ｘ線ＣＴ装置
１０ 架台装置
１１ Ｘ線管
１２ Ｘ線検出器
１３ 回転フレーム
１４ Ｘ線高電圧装置
１５ 制御装置
１６ ウェッジ
１７ コリメータ
１８ ＤＡＳ
３０ 寝台装置
３１ 基台
３２ 寝台駆動装置
３３ 天板
３４ 支持フレーム
４０ コンソール装置
４１，７１ メモリ
４２，７２ ディスプレイ
４３，７３ 入力インターフェース
４４，７４ 処理回路
４４１ システム制御機能
４４２ スキャン制御機能
４４３，７４３ 画像生成機能
４４４，７４４ 領域特定機能
４４５，７４５ 画像群取得機能
４４６，７４６ 位相特定機能
４４７，７４７ 表示制御機能
４５，７５ 通信インターフェース
５０ 心電計
６１ 大動脈弁
６３ 左心室
６５ 大動脈
６７ 弁口
６９ 大動脈洞
７０ ワークステーション

Claims (8)

1. 被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、前記構造物が存在する候補空間領域と、前記構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する領域特定部と、
   前記第１画像群に対応する投影データのうち、前記候補空間領域及び前記候補時相領域の両者に対応する投影データのみを前記第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する画像群取得部と、
   前記第２画像群に基づいて、前記特定形状を含む目標画像の位相を特定する位相特定部と
   を備え、
   前記構造物は心臓弁であり、前記特定形状は全開状態の形状である、Ｘ線ＣＴ装置。
2. 前記領域特定部は、前記第１画像群に基づいて、前記第１画像群内のスライス位置と、前記被検体の心位相とに対応する動き量を表すモーションマップを作成し、前記モーションマップに基づいて、前記候補時相領域を特定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 前記領域特定部は、前記第１画像群に基づいて、前記被検体の心位相に沿った前記開閉動作に関する容積変化曲線を作成し、前記容積変化曲線の変曲点に対応して前記候補時相領域を特定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記領域特定部は、前記第１画像群に基づいて、前記被検体の心位相に沿った前記構造物のＣＴ値変化曲線を作成し、前記ＣＴ値変化曲線の略一定状態に対応して前記候補時相領域を特定する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記位相特定部は、前記第２画像群の各々の画像と、予め設定された基準画像とに基づいて、前記目標画像を特定し、前記目標画像の位相を特定する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記位相特定部は、前記第２画像群の各々の画像と、予め設定されて特定形状を定義する画像特徴量とに基づいて、前記目標画像を特定し、前記目標画像の位相を特定する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群に基づいて、前記構造物が存在する候補空間領域と、前記構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する領域特定部と、
   前記第１画像群に対応する投影データのうち、前記候補空間領域及び前記候補時相領域の両者に対応する投影データのみを前記第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する画像群取得部と、
   前記第２画像群に基づいて、前記特定形状を含む目標画像の位相を特定する位相特定部と
   を備え、
   前記構造物は心臓弁であり、前記特定形状は全開状態の形状である、ワークステーション。
8. 被検体内で開閉動作を行う構造物を時系列に沿って一部に描画する複数時相の第１画像群を記憶するメモリを備えたコンピュータに、
   前記メモリ内の第１画像群に基づいて、前記構造物が存在する候補空間領域と、前記構造物が特定形状となる候補時相領域とを特定する領域特定機能、
   前記第１画像群に対応する投影データのうち、前記候補空間領域及び前記候補時相領域の両者に対応する投影データのみを前記第１画像群の時間分解能よりも高い時間分解能で再構成処理することにより、複数時相の第２画像群を取得する画像群取得機能、
   前記第２画像群に基づいて、前記特定形状を含む目標画像の位相を特定する位相特定機能、
   を実現させ、
   前記構造物は心臓弁であり、前記特定形状は全開状態の形状である、プログラム。

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