JP7199839B2 - Ｘ線ｃｔ装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Ｘ線ｃｔ装置及び医用画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理方法に関する。
従来、Ｘ線ＣＴ装置（ＣＴ；Computed Tomography）を用いた検査においては、診療科において発行される検査オーダーに従って撮影計画が立てられ、係る撮影計画に基づいて画像の撮影が行われる。例えば、撮影計画においては、患者情報、検査目的、撮影条件、スキャンシーケンス、撮影範囲、画像再構成条件などが設定される。一例を挙げると、撮影計画においては、被検体の年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格や、検査目的などに応じて、撮影範囲を設定するための位置決め画像（スキャノ画像）の撮影範囲、スキャノ画像の撮影アングル、位置決め画像を撮影する際の管電圧及び管電流、診断に用いられる画像データを収集するための本撮影（スキャン）のスキャン方式、スキャン位置、スキャン範囲、スキャンを実行する際の管電圧及び管電流、画像再構成の位置及び範囲などの種々の条件が設定される。
Ｘ線ＣＴ装置を操作する操作者（例えば、技師など）は、上記した撮影計画を立てた後、Ｘ線ＣＴ装置にスキャノ画像を撮影させ、スキャノ画像上で本撮影のためのスキャン範囲などの調整を行う。そして、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置にスキャンを実行させて画像データを収集し、検査オーダーを発行した診療科に収集した画像データを送付する。ここで、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合（例えば、頭部の検査オーダーと胸部の検査オーダーなど）、操作者は、スキャノ画像上で各検査オーダーに対応するスキャン範囲をそれぞれ設定して（例えば、体軸方向の寝台値で各範囲のスキャン開始位置とスキャン終了位置を設定）、スキャンを実行させる。そして、操作者は、スキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分けて、各検査オーダーを発行した診療科にそれぞれ送付する。
特開２００８－０１２１７１号公報
本発明が解決しようとする課題は、収集したデータを効率よく区分することを可能とするＸ線ＣＴ装置を提供することである。
実施形態のＸ線ＣＴ装置は、画像再構成部と、検出部と、区分部とを備える。画像再構成部は、被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する。検出部は、前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する。
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。 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。 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次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る区分機能によるボリュームデータの区分の一例を示す図である。 図８Ａは、第１の実施形態に係る区分機能によるデータの格納の一例を説明するための図である。 図８Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能によるデータの格納の一例を説明するための図である。 図９Ａは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。 図９Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。 図９Ｃは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。 図１０Ａは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。 図１０Ｂは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。 図１０Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。 図１３は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。
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。なお、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、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むことができる。また、医用情報処理システム１００は、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むこともできる。
（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）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。
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、上記したシステムに沿って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。
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。
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て、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成して、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からそれぞれ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。
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、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置３０とを有する。
架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール装置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）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。
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。
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り、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。
また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行なう。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。
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。
Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部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。
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。
コリメータ１２ｃは、後述する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。
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。
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。
データ収集回路１４は、ＤＡＳ（Data Acquisition System）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装置３０に送信する。例えば、回転フレームの回転中に、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装置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。
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。
なお、架台装置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なうステップアンドシュート方式を実行する。
コンソール装置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、架台装置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。コンソール装置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、投影データ記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、画像記憶回路３７と、検出回路３８と、制御回路３９とを有する。
なお、上述した各回路について、以下で説明する各機能は、プログラムとして構成され、回路がプログラムを実行することによって実現される。例えば、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、画像再構成回路３６と、検出回路３８と、制御回路３９にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像記憶回路３７に記憶される。そして、各回路が、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して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。また、上述したＸ線照射制御回路１１と、データ収集回路（ＤＡＳ）１４と、架台駆動回路１６にて行われる各処理機能においてもコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像記憶回路３７に記憶される。そして、各回路が、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して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。
ここで、各機能を実行する回路は、単一の回路であってもよく、或いは、複数の回路であってもよい。すなわち、単一の回路が、各機能に対応するプログラムを読み出して対応する機能を実現する場合であってもよく、或いは、複数の回路がそれぞれ異なる機能に対応するプログラムを読み出して対応する機能を実現する場合であってもよい。また、上述した各回路は、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して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。
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。
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等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、制御回路３９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、被検体に対する検査を選択するための操作を受け付ける。
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、制御回路３９による制御のもと、Ｘ線ＣＴ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。
スキャン制御回路３３は、制御回路３９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、架台装置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）を収集する撮影及び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それぞれ制御する。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次元のスキャノ画像及び３次元のスキャノ画像を撮影することができる。
例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。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次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体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。
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次元のスキャノ画像を撮影する。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次元のスキャノ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。
このように、スキャン制御回路３３が被検体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。
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及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、投影データ記憶回路３５に格納する。
投影データ記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、投影データ記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。
画像再構成回路３６は、投影データ記憶回路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及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。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しても良い。
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なうことで、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画像記憶回路３７に格納する。なお、画像再構成回路３６は、画像再構成部とも呼ばれる。画像記憶回路３７は、画像再構成回路３６によって生成された画像データを記憶する。また、画像記憶回路３７は、後述する検出回路３８及び制御回路３９による処理結果を適宜記憶する。なお、検出回路３８及び制御回路３９による処理結果については、後述する。
検出回路３８は、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。具体的には、検出回路３８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部位を検出する。例えば、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータ及び診断に用いられる画像のボリュームデータのうち少なくとも一方について、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。なお、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、内腔などの部位の特徴を示す点である。以下、検出回路３８による部位の検出の一例について説明する。
例えば、検出回路３８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、検出機能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、検出機能３７ａは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検出回路３８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、上記した教師あり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、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。
そして、検出回路３８は、解剖学的な特徴点の身体における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、上記したモデルは、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、検出回路３８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から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。
以下、図４～６を用いて、検出回路３８による部位の検出処理の一例を説明する。図４～６は、第１の実施形態に係る検出回路３８による部位の検出処理の一例を説明するための図である。なお、図４においては、２次元上に特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出回路３８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４の（Ａ）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（図中の黒点）。そして、検出回路３８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４の（Ｂ）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。
ここで、検出回路３８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画像記憶回路３７に格納する。例えば、検出回路３８は、図４の（Ｂ）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、検出回路３８は、検出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、画像記憶回路３７に格納する。具体的には、検出回路３８は、位置決め画像の投影データ、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の部位を検出する。
例えば、検出回路３８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画像記憶回路３７に格納する。一例を挙げると、検出回路３８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、検出回路３８は、位置決め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。
また、検出回路３８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画像記憶回路３７に格納する。ここで、検出回路３８は、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。
一例を挙げると、検出回路３８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、検出回路３８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、検出回路３８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、検出回路３８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。
上述したように、検出回路３８は、位置決め画像、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を検出することができる。例えば、検出回路３８は、検出の対象となる対象部位と、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、検出回路３８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、検出回路３８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。
例えば、検出回路３８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」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出回路３８は、ボリュームデータにおける領域Ｒ１の座標情報を抽出する。検出回路３８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画像記憶回路３７に格納する。また、検出回路３８は、抽出した座標情報と部位情報とを適宜制御回路３９に送出する。同様に、検出回路３８は、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。なお、検出回路３８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、検出回路３８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。なお、検出回路３８は、検出部とも呼ばれる。
図２に戻って、制御回路３９は、架台装置１０、寝台装置２０及びコンソール装置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、制御回路３９は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台装置１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、制御回路３９は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール装置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、制御回路３９は、画像記憶回路３７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。そして、制御回路３９は、図２に示すように、区分機能３９ａと、表示制御機能３９ｂとを実行し、収集した画像データを効率よく区分するための制御を行う。なお、かかる制御については、後に詳述する。また、制御回路３９は、制御部とも呼ばれ、区分機能３９ａは、区分部とも呼ばれ、表示制御機能３９ｂは、表示制御部とも呼ばれる。
以上、医用情報処理システム１００の全体構成、及び、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、収集した画像データを効率よく区分することを可能とする。上述したように、Ｘ線ＣＴ装置を用いた従来の検査においては、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合、操作者は、スキャノ画像上で各検査オーダーに対応するスキャン範囲をそれぞれ設定してスキャンを実行させる。そして、操作者は、スキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分けて、各検査オーダーを発行した診療科にそれぞれ送付する。従って、操作者にとって手間が多く、効率的ではなかった。そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、以下、詳細に説明する制御回路３９の制御により、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合であっても、収集したデータを効率よく区分することを可能とする。
具体的には、第１の実施形態に係る制御回路３９における区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、３次元画像データを部位ごとに区分する。具体的には、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、ボリュームデータを区分する。ここで、区分機能３９ａによって区分される部位について説明する。区分機能３９ａによって区分される部位は、任意に設定することができるが、既存の振り分けを用いることもできる。例えば、区分機能３９ａは、区分けしたボリュームデータの区分に対して、検出された臓器名を設定することもでき、或いは、ＰＡＣＳにおいて画像管理に用いられるシリーズＩＤや、ＤＩＣＯＭのタグに付帯されるスタディＩＤを振り分けることもできる。
図７は、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるボリュームデータの区分の一例を示す図である。ここで、図７においては、被検体の全身がスキャンされ、検出回路３８が全身における各部位を検出し、区分機能３９ａがスタディを振り分ける場合について示す。かかる場合には、区分機能３９ａは、例えば、図７に示すように、スキャン範囲Ｒ３によって収集されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された各部位に基づいて、範囲Ｒ４の「Ｈｅａｄ（頭部）」と、範囲Ｒ５の「ＮＨ（Ｎｅｃｋ：頚部）」と、範囲Ｒ６の「ＣＨ（Ｃｈｅｓｔ：胸部）」と、範囲Ｒ７の「ＡＢ（Ａｂｄｏｍｅｎ：腹部）」と、範囲Ｒ８の「Ｌｅｇ（下肢）」とに区分する。
すなわち、区分機能３９ａは、予め定義された「Ｈｅａｄ」、「ＮＨ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」及び「Ｌｅｇ」の解剖学的な位置を参照して、検出回路３８によって検出された全身における各部位の位置（座標）の情報を用いたボリュームデータのスタディ分けを実行する。ここで、「Ｈｅａｄ」、「ＮＨ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」及び「Ｌｅｇ」の解剖学的な位置は、任意に定義することができ、例えば、区分後の各データを用いて診断を行う上で、必要十分となるように定義される。従って、区分機能３９ａは、図７に示すように、「Ｈｅａｄ」と「ＮＨ」、「ＮＨ」と「ＣＨ」、及び、「ＣＨ」と「ＡＢ」がそれぞれ重複した範囲をもつようにボリュームデータを区分する。
このように、ボリュームデータを区分すると、区分機能３９ａは、区分した結果を画像記憶回路３７に格納する。具体的には、区分機能３９ａは、区分けした各部位の位置情報を３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する。或いは、区分機能３９ａは、３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する。図８Ａは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるデータの格納の一例を説明するための図である。ここで、図８Ａにおいては、ボリュームデータの格納状態と、対応付けて記憶される区分け情報との対応を示す。
例えば、区分機能３９ａは、図８Ａの上段に示すように、ボリュームデータ全体を画像記憶回路３７に格納するとともに、当該ボリュームデータに「ＷＢ（Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：全身）」を振り分け、区分けした位置の情報「ａ－ｂ：Ｈｅａｄ、ｃ－ｄ：ＮＫ、ｂ－ｅ：ＣＨ、ｆ－ｇ：ＡＢ、ｇ－ｈ：Ｌｅｇ」を付帯させる。ここで、区分けした位置の情報としては、例えば、スライスの位置や、ボリュームデータのｚ軸上の位置などが用いられる。また、区分けした位置の情報は、例えば、ＤＩＣＯＭのプライベートタグに付帯させることができる。
また、区分機能３９ａは、上述した全身のボリュームデータを１つ格納するだけでなく、区分けした範囲のボリュームデータを複製して格納することもできる。例えば、区分機能３９ａは、図８Ａの下段に示すように、「Ｈｅａｄ」を振り分けたボリュームデータと、「ＮＫ」を振り分けたボリュームデータと、「ＣＨ」を振り分けたボリュームデータと、「ＡＢ」を振り分けたボリュームデータと、「Ｌｅｇ」を振り分けたボリュームデータを、それぞれ画像記憶回路３７に格納する。
上述した例では、解剖学的な位置に応じてボリュームデータを区分けする場合を例に挙げて説明したが、区分機能３９ａは、造影情報、或いは、時間情報に基づいて、ボリュームデータを区分けすることも可能である。すなわち、区分機能３９ａは、造影情報及び時間情報のうち、少なくとも１つに基づいて、時系列のボリュームデータを区分する。図８Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるデータの格納の一例を説明するための図である。ここで、図８Ｂにおいては、ボリュームデータの格納状態と、対応付けて記憶される区分け情報との対応を示す。
例えば、区分機能３９ａは、図８Ｂの上段に示すように、経時的に収集された「ＡＢ」のボリュームデータうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータとを区分けして、画像記憶回路３７に格納する。ここで、区分機能３９ａは、経時的なボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを種々の方法に判定することができる。例えば、区分機能３９ａは、造影剤を注入するインジェクターから情報を取得することで、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを判定する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、インジェクターから造影剤の注入開始時刻と注入終了時刻とを取得し、開始時刻と終了時刻との間で収集されたボリュームデータを造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと判定する。
また、例えば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって抽出された特徴点に基づいて、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを判定する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、検出回路３８によってボリュームデータから血管を示す識別コードに対応する特徴点の座標が抽出された場合に、当該ボリュームデータを造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと判定する。そして、区分機能３９ａは、上述したいずれかの手法によって造影Ｐｈａｓｅと判定したボリュームデータと、それ以外のボリュームデータとをそれぞれ区分けして格納する。
また、区分機能３９ａは、図８Ｂの下段に示すように、心電同期撮影が実行されて経時的に収集された「ＣＨ」のボリュームデータのうち、特定の心位相（例えば、ＲＲ間隔の７５％）のボリュームデータを区分けして、画像記憶回路３７に格納する。例えば、区分機能３９ａは、心電計から情報を取得することで、位相を判定してボリュームデータを区分けして格納する。なお、図８Ｂに示す区分けの情報は、例えば、ＤＩＣＯＭのプライベートタグに付帯させることができる。また、上述した造影情報及び時間情報に基づくボリュームデータの区分けは、まず、解剖学的な位置に基づく区分けを行った後に実行される場合であってもよい。図８Ｂを例に挙げて説明すると、区分機能３９ａは、まず、収集されたボリュームデータを「ＡＢ」に区分けしたのち、造影Ｐｈａｓｅ及び非造影Ｐｈａｓｅに区分けする。
上述したように、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された各部位に基づいて、ボリュームデータを区分して、画像記憶回路３７に格納する。これにより、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合であっても、操作者がスキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分ける必要が無く、画像データの区分を効率よく行うことができる。
ここで、上述した区分機能３９aによる区分は、位置決め画像の投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位の位置を用いて実行されてもよく、或いは、本撮影（スキャン）で収集された投影データから再構成された診断用のボリュームデータを用いて検出された部位の位置を用いて実行されてもよい。すなわち、区分機能３９ａは、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータに基づいて収集された診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分することも可能である。
また、図７に示す区分機能３９ａによるボリュームデータの区分処理はあくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。具体的には、区分機能３９ａは、上述したボリュームデータの区分以外にも、種々の区分処理を行うことができる。以下、図９Ａ～９Ｃを用いて、区分機能３９ａによる区分処理の例を説明する。図９Ａ～図９Ｃは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによる区分処理の一例を説明するための図である。
例えば、区分機能３９ａは、臓器ごとにボリュームデータを区分することができる。一例を挙げると、区分機能３９ａは、図９Ａに示すように、検出回路３８によって検出された「肺」と「心臓」のボリュームデータにおける位置に基づいて、ボリュームデータをスライス方向の位置で「肺」と「心臓」に区分する。また、区分機能３９ａは、スライス方向の位置だけではなく、図６に示すような、ボリュームデータにおける領域Ｒ１及び領域Ｒ２をそれぞれ「肺」と「心臓」に区分することもできる。
また、区分機能３９ａは、位置決めのために収集された投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位と、本撮影で収集された投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位の両方を用いて区分処理を行うこともできる。本撮影は、位置決め画像の撮影と比較して高線量で行われるため、検出回路３８による部位の検出精度が高くなると考えられる。また、本撮影では、造影剤を用いたスキャンが行われる場合もある。すなわち、本撮影で収集されたボリュームデータからのみ検出される部位もある。
そこで、まず、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータを用いて各部位の大まかな位置を検出して、検出した大まかな位置を用いて本撮影のボリュームデータに含まれる各部位の位置を検出し、さらに細かい部位の位置を検出する。例えば、検出回路３８は、図９Ｂの（Ａ）に示すように、位置決め画像のボリュームデータを用いて「心臓」の大まかな位置を検出する。そして、検出回路３８は、図９Ｂの（Ｂ）に示すように、検出した心臓の大まかな位置を用いて本撮影のボリュームデータに含まれる「大動脈」の位置を検出する。このように、位置決め画像のボリュームデータを用いて検出した大まかな位置を用いることで、本撮影のボリュームデータにおける細かい部位の検出をより正確に行うことができる。区分機能３９ａは、図９Ｂの（Ｂ）に示すように、検出回路３８によって検出された「心臓」の位置と、「大動脈」の位置とを用いて、本撮影のボリュームデータを区分する。
また、検出回路３８は、本撮影において造影剤が用いられた場合に、造影剤によって造影された位置を検出する。例えば、検出回路３８は、造影された位置を検出することで、細かい血管や、腫瘍領域などの位置を検出する。区分機能３９ａは、検出された位置を用いて、ボリュームデータを細かい血管や腫瘍領域などに区分する。
また、区分機能３９ａは、画像再構成回路３６によって再構成されたボリュームデータだけではなく、ボリュームデータに対して画像処理を行うことで生成した画像データを、画像データに含まれる部位に基づいて区分することもできる。例えば、区分機能３９ａは、ボリュームデータから再構成されたＭＰＲ画像やＣＰＲ画像などに対して部位の情報を対応付けて画像記憶回路３７に格納する。例えば、区分機能３９ａは、胸部「ＣＨ」に区分した範囲のボリュームデータから「肺」のＭＰＲ画像が生成された場合、生成されたＭＰＲ画像を「肺」として区分する。ここで、区分機能３９ａは、生成された画像データを区分する際に、生成された画像データにおいて画像上で専有面積が広い部位、或いは、画像上で中心にある部位を当該画像データの部位として区分する。
また、区分機能３９ａは、画像データが複数の範囲のボリュームデータにまたがって生成された場合にも、生成された画像データを新たに区分することができる。例えば、図９Ｃに示すように、「ＣＨ」に区分した範囲のボリュームデータと、「ＡＢ」に区分した範囲のボリュームデータにまたがって、「大動脈」のＣＰＲ画像が生成された場合、区分機能３９ａは、生成されたＣＰＲ画像を「大動脈」として区分する。
また、区分機能３９ａは、同一患者における過去の区分状況や、ボリュームデータを再構成する際の再構成条件などに基づいて、区分処理を実行することもできる。例えば、区分機能３９ａは、サーバ装置２から取得した患者情報に基づいて同一患者の過去のボリュームデータや画像データを取得し、取得したボリュームデータや画像データの区分けのされ方に基づいて、現時点で収集されたボリュームデータや画像データを区分けする。すなわち、区分機能３９ａは、同一患者において経過観察を行う場合などには、過去の区分けの仕方と同一となるようにボリュームデータや画像データを区分けする。
また、例えば、区分機能３９ａは、スタディによる区分けでは同一の場合に、再構成条件に基づいて区分処理を実行する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、「Ｈｅａｄ」に区分されるボリュームデータを、再構成条件に応じて「頭蓋骨」又は「脳実質」として区分する。また、区分機能３９ａは、「ＣＨ」に区分されるボリュームデータを、再構成条件に応じて「肺」又は「心臓」として区分する。例えば、区分機能３９ａは、軟質部を目的とする再構成条件と硬質部を対象とする再構成条件との違いに基づいて、「頭蓋骨」と「脳実質」のどちらに区分するかを判定する。また、区分機能３９ａは、高い空間分解能を目的とする再構成条件であるか否かに基づいて、「肺」に区分するか否かを判定する。
上述したように、区分機能３９ａによってボリュームデータや画像データが区分けされて、画像記憶回路３７に格納されると、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって実行された区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる。以下、図１０Ａ～図１０Ｃを用いて、区分情報の表示例を説明する。図１０Ａ～図１０Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能３９ｂによって表示される区分情報の一例を示す図である。例えば、表示制御機能３９ｂは、図１０Ａに示すように、ボリュームデータから生成された表示画像上に区分機能３９ａによって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する。
一例を挙げると、頭部から胸部までをスキャン範囲として収集された投影データから再構成されたボリュームデータが、「頭部（Ｈｅａｄ）」、「胸部（ＣＨ）」、「腹部（ＡＢ）」、「右肺」、「心臓」に区分けされ、大動脈のＣＰＲ画像が区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ａに示すように、被検体の位置決め画像上の対応する位置にスキャン範囲と、各範囲を重畳してディスプレイ３２に表示させる。
ここで、操作者は、入力回路３１を介して、区分けされた各範囲を任意の位置に変更することができる。例えば、操作者は、入力回路３１を介して図１０Ａに示されたポインタ５１を操作し、表示された各範囲の位置を任意の位置に変更することができる。ここで、画像上で表示された各範囲の位置と、実際のボリュームデータにおける位置とを対応付けておくことより、操作者による画像上での操作に応じて、実際のボリュームデータ上の範囲を更新することができる。例えば、操作者が図１０Ａに示す画像上で「頭部」の範囲を頚部側に広げた場合、区分機能３９ａは、「頭部」として区分するボリュームデータの位置を広げられた分だけ移動させて、移動後の位置の情報を画像記憶回路３７に格納する。
また、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｂに示すように、区分機能３９ａによって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する。一例を挙げると、ボリュームデータが、「脳」、「肺」、「心臓」、「肝臓」に区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｂに示すように、各部位を示すシェーマをディスプレイ３２に表示させる。
また、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｃに示すように、区分機能３９ａによって区分された部位のサムネイル画像を区分情報として表示するように制御する。一例を挙げると、ボリュームデータが、「Ｈｅａｄ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」に区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｃに示すように、各部位のアキシャル断面のサムネイル画像をディスプレイ３２に表示させる。ここで、表示制御機能３９ｂは、各部位の表示領域にそれぞれ「Ｈｅａｄ」、「ＣＨ」及び「ＡＢ」を表示させる。これにより、操作者は、表示されている画像がどの画像であるかを一目で判断することができる。
また、各部位のサムネイル画像は、サムネイルの状態でボリュームデータ内の全てのアキシャル断面を参照することができる。例えば、上段のサムネイルで示された「Ｈｅａｄ」のボリュームデータが２００枚の画像を含む場合、操作者は、上段のサムネイル上でマウス操作を行うことにより、２００枚の画像を順次サムネイルの状態で表示させることができる。すなわち、表示制御機能３９ｂは、入力回路３１としてのマウスの操作情報に基づいて、頭部の上端から下端にかけてのアキシャル断面を順次表示させる。換言すると、表示制御機能３９ｂは、マウスの操作情報に基づいて、異なる位置の画像データをサムネイルの状態で順次表示させる。
ここで、医用情報処理システム１００においては、図１０Ａ～図１０Ｃに示す区分情報を端末装置３に表示させることができる。すなわち、端末装置３の制御回路は、ネットワークを介して図１０Ａ～図１０Ｃに示す区分情報を取得して、取得した区分情報を端末装置３のディスプレイに表示させる。これにより、各診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１によって撮影された画像データがどのように区分されているかを一目で判断することができ、所望のデータを容易に取得することができる。
例えば、操作者は、端末装置３のディスプレイに表示された図１０Ａに示す各範囲や、図１０Ｂに示すシェーマ、図１０Ｃに示すサムネイル画像などを端末装置３の入力回路を介して選択することにより、対応するボリュームデータや画像データを取得することができる。また、端末装置３によって表示される区分情報は、図１０Ａ～図１０Ｃに限られない。例えば、端末装置３の表示制御機能は、所定の患者を撮影した画像データのシリーズに区分けした部位の情報を対応付けて表示させることもできる。
次に、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理について図１１を用いて説明する。図１１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。図１１に示すステップＳ１０１、ステップＳ１０２及びステップＳ１０４は、スキャン制御回路３３が画像記憶回路３７から処理機能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。第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、図１１に示すように、検査が開始されると（ステップＳ１０１肯定）、スキャン制御回路３３が位置決め画像を収集するように制御する（ステップＳ１０２）。
図１１のステップＳ１０３は、入力回路３１によって実行されるステップである。位置決め画像が収集されると、入力回路３１は、位置決め画像に基づいてスキャン範囲を設定するための入力操作を受け付ける（ステップＳ１０３）。そして、スキャン制御回路３３が、設定されたスキャン範囲に基づいてスキャンを実行して（ステップＳ１０４）、画像再構成回路３６がスキャンによって収集された投影データを用いて画像再構成を実行する（ステップＳ１０５）。なお、図１１に示すステップＳ１０５は、画像再構成回路３６が画像記憶回路３７から処理機能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。
図１１に示すステップＳ１０６は、検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能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。画像再構成回路３６による画像再構成によってボリュームデータが再構成されると、検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる部位を検出する（ステップＳ１０６）。図１１に示すステップＳ１０７及びステップＳ１０８は、制御回路３９が画像記憶回路３７から区分機能３９ａ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。区分機能３９ａは、検出された部位に基づいてボリュームデータ及び画像データを区分して（ステップＳ１０７）、区分した情報をボリュームデータ及び画像データに付帯させて画像記憶回路３７に格納する（ステップＳ１０８）。
図１１に示すステップＳ１０９及びステップＳ１１０は、制御回路３９が画像記憶回路３７から表示制御機能３９ｂ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。表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによる区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる（ステップＳ１０９）。ここで、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けない場合には（ステップＳ１１０否定）、Ｘ線ＣＴ装置１は処理を終了する。一方、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けた場合には（ステップＳ１１０肯定）、ステップＳ１０８に戻って、区分機能３９ａが画像記憶回路３７の情報を新たに区分した情報に更新させる。
上述したように、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データからボリュームデータを再構成する。検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、ボリュームデータを部位ごとに区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、収集したデータを自動で最適な位置に区分することができ、効率よく区分することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、ボリュームデータを区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、診断に必要十分な範囲でデータを区分することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データからボリュームデータを再構成する。検出回路３８は、位置決め画像用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における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータに基づいて収集された診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、スキャンと同時にデータを区分することができ、検査にかかる時間を短縮することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データからボリュームデータをそれぞれ再構成する。検出回路３８は、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータ及び診断用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における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって各ボリュームデータからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの詳細な区分けを精度よく行うことを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータの再構成条件に基づいて、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、診断の目的に応じて正確に区分することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、表示画像についても適切に区分することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって区分されたボリュームデータの区分状態を示す区分情報をディスプレイ３２にて表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの区分状態を操作者に把握させることを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、ボリュームデータから生成された表示画像上に区分機能３９ａによって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの区分の状態を一目で把握することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、見やすい区分情報を表示することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、区分けした各部位の位置情報をボリュームデータに付帯させ、画像記憶回路３７に格納する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、記憶容量を最小限に留めることを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、ボリュームデータから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、画像記憶回路３７に格納する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、区分け後のデータを容易に管理することを可能にする。
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、単一のボリュームデータを区分けする場合について説明した。第２の実施形態では、時系列に収集された複数のボリュームデータを区分する場合について説明する。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、第１の実施形態と比較して、検出回路３８及び区分機能３９ａによる処理内容が異なる。以下、これらを中心に説明する。
具体的には、画像再構成回路３６が時系列で収集された投影データからボリュームデータそれぞれ再構成すると、第２の実施形態に係る検出回路３８は、画像再構成回路３６によって再構成された時系列のボリュームデータそれぞれに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。
第２の実施形態に係る区分機能３９ａは、時系列のボリュームデータそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、時系列のボリュームデータそれぞれを部位ごとに区分するとともに、部位ごとの区分を時系列でさらに区分する。図１２は、第２の実施形態に係る区分機能３９ａによる区分処理の一例を説明するための図である。ここで、図１２においては、区分機能３９ａが、ボリュームデータをまず「ＡＢ」に区分した場合を示す。
例えば、区分機能３９ａは、図１２に示すように、時系列で収集されたｎ個のボリュームデータからそれぞれ「ＡＢ」の範囲を区分する。そして、区分機能３９ａは、図１２に示すように、「ＡＢ」に区分したボリュームデータにおいて検出された血管の位置に基づいて、ｎ個のボリュームデータにおける「ＡＢ－２」及び「ＡＢ－３」のボリュームデータを「動脈」として区分し、「ＡＢ－（ｎ－２）」及び「ＡＢ－（ｎ－１）」のボリュームデータを「静脈」として区分する。
次に、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理について図１３を用いて説明する。図１３は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ２０１、ステップＳ２０２及びステップＳ２０５は、スキャン制御回路３３が画像記憶回路３７から処理機能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。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、図１３に示すように、検査が開始されると（ステップＳ２０１肯定）、スキャン制御回路３３が３次元で位置決め画像を収集するように制御する（ステップＳ２０２）。
図１３に示すステップＳ２０３は、画像再構成回路３６及び検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能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。位置決め画像が収集されると、画像再構成回路３６が再構成を実行して、検出回路３８が部位を検出する（ステップＳ２０３）。図１３のステップＳ２０４は、入力回路３１によって実行されるステップである。入力回路３１は、位置決め画像に基づいてスキャン範囲を設定するための入力操作を受け付ける（ステップＳ２０４）。そして、スキャン制御回路３３が、設定されたスキャン範囲に基づいてスキャンを実行して（ステップＳ２０５）、画像再構成回路３６がスキャンによって収集された投影データを用いて画像再構成を実行する（ステップＳ２０６）。なお、図１３に示すステップＳ２０６は、画像再構成回路３６が画像記憶回路３７から処理機能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。
図１３に示すステップＳ２０７は、検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能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。画像再構成回路３６による画像再構成によってボリュームデータが再構成されると、検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる造影部位を検出する（ステップＳ２０７）。図１３に示すステップＳ２０８及びステップＳ２０９は、制御回路３９が画像記憶回路３７から区分機能３９ａ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。区分機能３９ａは、検出された造影部位に基づいて血管を区分して（ステップＳ２０８）、区分した情報をボリュームデータに付帯させて画像記憶回路３７に格納する（ステップＳ２０９）。
図１３に示すステップＳ２１０及びステップＳ２１１は、制御回路３９が画像記憶回路３７から表示制御機能３９ｂ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。表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによる区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる（ステップＳ２１０）。ここで、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けない場合には（ステップＳ２１１否定）、Ｘ線ＣＴ装置１は処理を終了する。一方、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けた場合には（ステップＳ２１１肯定）、ステップＳ２０９に戻って、区分機能３９ａが画像記憶回路３７の情報を新たに区分した情報に更新させる。
上述したように、第２の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、時系列で収集された投影データからボリュームデータをそれぞれ再構成する。検出回路３８は、画像再構成回路３６によって再構成された時系列のボリュームデータそれぞれに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、時系列のボリュームデータそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、時系列のボリュームデータそれぞれを部位ごとに区分するとともに、部位ごとの区分を時系列でさらに区分する。従って、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、時系列で収集したデータを区分することができ、効率よく区分することを可能にする。
（第３の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上記した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
また、第１の実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、第１の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
以上、説明したとおり、各実施形態によれば、収集したデータを効率よく区分することを可能とする。
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。
１ Ｘ線ＣＴ装置
３６ 画像再構成回路
３８ 検出回路
３９ａ 区分機能

Claims (41)

  1. 被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する区分部と、
    を備え、
    前記区分部は、前記部位にそれぞれ対応するデータ範囲において、隣接する部位間で重複した範囲を含むように、前記３次元画像データを区分し、複数の部位に対応する複数のデータ範囲から表示画像が生成された場合に、前記複数のデータ範囲に跨って含まれる部位に基づいて、当該表示画像を新たに区分する、Ｘ線ＣＴ装置。
  2. 前記区分部は、前記検出部によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、前記３次元画像データを区分する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
  3. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データから３次元画像データを再構成し、
    前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに基づいて収集された診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。
  4. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データ及び前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって各３次元画像データからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。
  5. 前記区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成された３次元画像データの再構成条件に基づいて、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを区分する、請求項１～４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  6. 前記区分部は、診断用の投影データから再構成された３次元画像データを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する、請求項１～５のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  7. 前記画像再構成部は、時系列で収集された投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記画像再構成部によって再構成された時系列の３次元画像データそれぞれに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記時系列の３次元画像データそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記時系列の３次元画像データそれぞれを部位ごとに区分するとともに、前記部位ごとの区分を時系列でさらに区分する、請求項１～６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  8. 前記区分部は、造影情報及び時間情報のうち、少なくとも１つに基づいて、時系列の３次元画像データを区分する、請求項１～６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  9. 前記区分部によって区分された前記３次元画像データの区分状態を示す区分情報を表示部にて表示するように制御する表示制御部をさらに備える、請求項１～８のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  10. 前記表示制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像上に前記区分部によって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する、請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。
  11. 前記表示制御部は、前記区分部によって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する、請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。
  12. 前記区分部は、区分した各部位の位置情報を前記３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１～１１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  13. 前記区分部は、前記３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１～１１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  14. 前記区分部は、同一被検体の過去の区分情報を取得し、取得した区分情報に基づいて前記３次元画像データを区分する、請求項１～１３のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  15. 被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する区分部と、
    を備え、
    前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データ及び前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって各３次元画像データからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、Ｘ線ＣＴ装置。
  16. 前記区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成された３次元画像データの再構成条件に基づいて、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを区分する、請求項１５に記載のＸ線ＣＴ装置。
  17. 前記区分部は、診断用の投影データから再構成された３次元画像データを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する、請求項１５又は１６に記載のＸ線ＣＴ装置。
  18. 前記画像再構成部は、時系列で収集された投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記画像再構成部によって再構成された時系列の３次元画像データそれぞれに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記時系列の３次元画像データそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記時系列の３次元画像データそれぞれを部位ごとに区分するとともに、前記部位ごとの区分を時系列でさらに区分する、請求項１５～１７のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  19. 前記区分部は、造影情報及び時間情報のうち、少なくとも１つに基づいて、時系列の３次元画像データを区分する、請求項１５～１８のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  20. 前記区分部によって区分された前記３次元画像データの区分状態を示す区分情報を表示部にて表示するように制御する表示制御部をさらに備える、請求項１５～１９のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  21. 前記表示制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像上に前記区分部によって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する、請求項２０に記載のＸ線ＣＴ装置。
  22. 前記表示制御部は、前記区分部によって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する、請求項２０に記載のＸ線ＣＴ装置。
  23. 前記区分部は、区分した各部位の位置情報を前記３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１５～２２のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  24. 前記区分部は、前記３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１５～２２のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  25. 前記区分部は、同一被検体の過去の区分情報を取得し、取得した区分情報に基づいて前記３次元画像データを区分する、請求項１５～２４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  26. 被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する区分部と、
    を備え、
    前記区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて診断用の投影データから再構成された３次元画像データを区分し、区分された３次元画像データを、当該３次元画像データの再構成条件に基づいてさらに区分する、Ｘ線ＣＴ装置。
  27. 前記区分部は、前記区分された３次元画像データを、前記再構成条件の目的に基づいてさらに区分する、請求項２６に記載のＸ線ＣＴ装置。
  28. 被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する区分部と、
    を備え、
    前記画像再構成部は、時系列で収集された投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記画像再構成部によって再構成された時系列の３次元画像データそれぞれに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記時系列の３次元画像データそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記時系列の３次元画像データそれぞれを部位ごとに区分するとともに、前記部位ごとの区分を時系列でさらに区分する、Ｘ線ＣＴ装置。
  29. 前記区分部は、前記検出部によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、前記３次元画像データを区分する、請求項２８に記載のＸ線ＣＴ装置。
  30. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データから３次元画像データを再構成し、
    前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに基づいて収集された診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項２８又は２９に記載のＸ線ＣＴ装置。
  31. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
    前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データ及び前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    前記区分部は、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって各３次元画像データからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項２８又は２９に記載のＸ線ＣＴ装置。
  32. 前記区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成された３次元画像データの再構成条件に基づいて、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを区分する、請求項２８～３１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  33. 前記区分部は、診断用の投影データから再構成された３次元画像データを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する、請求項２８～３２のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  34. 前記区分部によって区分された前記３次元画像データの区分状態を示す区分情報を表示部にて表示するように制御する表示制御部をさらに備える、請求項２８～３３のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  35. 前記表示制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像上に前記区分部によって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する、請求項３４に記載のＸ線ＣＴ装置。
  36. 前記表示制御部は、前記区分部によって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する、請求項３４に記載のＸ線ＣＴ装置。
  37. 前記区分部は、区分した各部位の位置情報を前記３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項２８～３６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  38. 前記区分部は、前記３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項２８～３６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  39. 前記区分部は、同一被検体の過去の区分情報を取得し、取得した区分情報に基づいて前記３次元画像データを区分する、請求項２８～３８のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。
  40. 被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成し、
    前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
    検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する、
    ことを含み、
    前記部位にそれぞれ対応するデータ範囲において、隣接する部位間で重複した範囲を含むように、前記３次元画像データを区分し、複数の部位に対応する複数のデータ範囲から表示画像が生成された場合に、前記複数のデータ範囲に跨って含まれる部位に基づいて、当該表示画像を新たに区分する、医用画像処理方法。
  41. 前記３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納することをさらに含む、請求項４０に記載の医用画像処理方法。
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