JP7224880B2 - X-ray equipment - Google Patents
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Images
Description
本発明の実施形態は、X線撮影装置に関する。 An embodiment of the present invention relates to an X-ray imaging apparatus.
X線CT(Computed Tomography)装置やトモシンセシス撮影装置などのX線撮影装置では、被写体を2π方向から照射したX線の被写体透過後の強度を様々な角度で計測して投影データを取得し、計測したデータを再構成することで線減弱係数分布、つまり被写体の内部形態像を取得することができる。
このとき、X線管から検出器までのX線の伝搬路に被写体が存在しない場合、X線は減弱せず、検出器におけるX線の測定上限を超えオーバーフローしてしまうほか、散乱線により患者または操作者に不要な被ばくを与える結果となる。
X-ray imaging devices such as X-ray CT (Computed Tomography) devices and tomosynthesis imaging devices measure the intensity of X-rays that irradiate the subject from the 2π direction after passing through the subject at various angles, acquire projection data, and measure the By reconstructing the obtained data, the linear attenuation coefficient distribution, that is, the internal morphological image of the subject can be obtained.
At this time, if there is no subject in the X-ray propagation path from the X-ray tube to the detector, the X-rays do not attenuate and overflow beyond the X-ray measurement upper limit of the detector. Or, it may result in unnecessary radiation exposure to the operator.
本発明が解決しようとする課題は、アーチファクトを軽減しつつ不要被ばくを低減することである。 The problem to be solved by the present invention is to reduce unnecessary exposure while reducing artifacts.
本実施形態に係るX線撮影装置は、取得部と、予測部と、制御部とを含む。取得部は、第1のビューにおける第1の検出器出力を取得する。予測部は、前記第1の検出器出力に基づいて、前記第1のビューよりも後の第2のビューにおける第2の検出器出力を予測する。制御部は、予測された前記第2の検出器出力に基づいて、照射されるX線量を制御する。 An X-ray imaging apparatus according to this embodiment includes an acquisition unit, a prediction unit, and a control unit. An acquisition unit acquires a first detector output in a first view. A predictor predicts a second detector output in a second view after the first view based on the first detector output. A controller controls the dose of X-rays to be irradiated based on the predicted output of the second detector.
以下、図面を参照しながら本実施形態に係るX線撮影装置の一例として、X線CT(Computed Tomography)装置について説明するが、トモシンセシス撮影装置などにも同様に適用できる。
以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。以下、一実施形態について図面を用いて説明する。
An X-ray CT (Computed Tomography) apparatus will be described below as an example of an X-ray imaging apparatus according to the present embodiment with reference to the drawings, but the present invention can be similarly applied to a tomosynthesis imaging apparatus.
In the following embodiments, it is assumed that parts denoted by the same reference numerals perform the same operations, and overlapping descriptions will be omitted as appropriate. An embodiment will be described below with reference to the drawings.
以下、本実施形態に係るX線CT装置について図1のブロック図を参照して説明する。図1に示すX線CT装置1は、架台装置10と、寝台装置30と、X線CT装置の処理を実現するコンソール装置40とを有する。図1では説明の都合上、架台装置10を複数描画している。
An X-ray CT apparatus according to this embodiment will be described below with reference to the block diagram of FIG. The X-ray CT apparatus 1 shown in FIG. 1 has a
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。
In this embodiment, the rotation axis of the
例えば、架台装置10及び寝台装置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。
For example, the
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。架台装置10は、X線管11と、X線検出器12と、回転フレーム13と、X線高電圧装置14と、制御装置15と、ウェッジ16と、コリメータ17と、データ収集装置18(以下、DAS(Data Acquisition System)18ともいう)とを含む。
The
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。具体的には、熱電子がターゲットに衝突することによりX線が発生される。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、例えばコリメータ17を介してコーンビーム形に成形され、被検体Pに照射される。
The X-ray tube 11 is a vacuum tube that generates X-rays by irradiating thermal electrons from a cathode (filament) to an anode (target) by applying a high voltage and supplying a filament current from an X-ray
X線検出器12が、X線管11から照射され、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11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)に複数配列された列構造を有する。
The
X線検出器12は、具体的には、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。X線検出器12は、検出部の一例である。
Specifically, the
シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有する。シンチレータは、入射X線を当該入射X線の強度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次元コリメータまたは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、シンチレータから受けた光を増幅して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。
The scintillator array has a plurality of scintillators. The scintillator has a scintillator crystal that outputs a photon amount of light corresponding to the intensity of incident X-rays.
The grid has an X-ray shielding plate arranged on the surface of the scintillator array on the X-ray incident side and having a function of absorbing scattered X-rays. Note that the grid may also be called a collimator (one-dimensional collimator or two-dimensional collimator).
The photosensor array has a function of amplifying the light received from the scintillator and converting it into an electric signal, and has photosensors such as photomultiplier tubes (PMTs), for example.
回転フレーム13は、X線発生部(X線管11,ウェッジ16およびコリメータ17を含む)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固定フレーム(図示せず)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。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。
The rotating
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)19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FOV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。なお、DAS18が生成した検出データは、例えば発光ダイオード(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(例えば固定フレーム。図1での図示は省略する。)に設けられた、フォトダイオードを有する受信機(図示せず)に送信され、コンソール装置40へと転送される。なお、回転フレームから架台装置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。
In addition to the X-ray tube 11 and the
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、後述する回転フレーム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。
The X-ray
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及びDAS18等を制御する。前記プロセッサは、前記メモリに保存されたプログラムを読み出して実現することで上記制御を実現する。
The
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43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。また、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、前記メモリにプログラムを保存する代わりに、前記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、前記プロセッサは、前記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。
The
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。
The
DAS18は、例えば、検出データを生成可能な回路素子を搭載したASIC(Application Specific Integrated Circuit)により実現される。DAS18とX線検出器12とは検出器ユニットを構成する。
DAS18は、X線検出器12から電気信号を読み出し、読み出した電気信号に基づいて、X線検出器12により検出されたX線の線量に関するデジタルデータであ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、収集されたビュー(投影角度ともいう)を示すビュー番号、及び検出されたX線の線量の積分値を示すデータのセットである。
The
The
例えば、DAS18は、検出素子各々について前置増幅器、可変増幅器、積分回路及びA/D変換器を含む。前置増幅器は、接続元の検出素子からの電気信号を所定のゲインで増幅する。可変増幅器は、前置増幅器からの電気信号を可変のゲインで増幅する。積分回路は、前置増幅器からの電気信号を、1ビュー期間に亘り積分して積分信号を生成する。積分信号の波高値は、1ビュー期間に亘り接続元の検出素子により検出されたX線の線量値に対応する。A/D変換器は、積分回路からの積分信号をアナログデジタル変換して検出データを生成する。
For example,
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。
The
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。寝台駆動装置32は、制御装置15からの駆動信号のデューティ比等に応じた回転速度で駆動することにより動力を発生する。寝台駆動装置32は、例えば、ダイレクトドライブモータやサーボモータ等のモータにより実現される。
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。
The
The
A
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またはコンソール装置40の各構成要素の一部が含まれてもよい。
The
メモリ41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41は、例えば、検出データや再構成画像データを記憶する。メモリ41は、HDDやSSD等以外にも、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体や、RAM(Random Access Memory)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。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。例えば、メモリ41は、CT画像や表示画像のデータを記憶する。また、メモリ41は、本実施形態に係る制御プログラムを記憶する。
The
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としては、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、有機ELディスプレイ(OELD:Organic Electro Luminescence Display)、プラズマディスプレイ又は他の任意のディスプレイが、適宜、使用可能となっている。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などで構成されることにしても構わない。
The
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、検出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。入力インターフェース43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、使用可能となっている。なお、本実施形態において、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、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44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43の例に含まれる。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。又、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などで構成されることにしても構わない。
The input interface 43 receives various input operations from the operator, converts the received input operations into electrical signals, and outputs the electrical signals to the
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、取得機能442、予測機能443、線量制御機能444、コリメータ制御機能445、前処理機能446および再構成処理機能447を実行する。なお、各機能(システム制御機能441、取得機能442、予測機能443、線量制御機能444、コリメータ制御機能445、前処理機能446および再構成処理機能447)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。
The
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。例えば、処理回路44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。例えば、システム制御機能441は、スキャン範囲、撮影条件等を決定するための被検体Pの2次元の位置決め画像を取得する。なお、位置決め画像は、スキャノ画像またはスカウト画像とも呼ばれる。
The
取得機能442は、第1のビューにおけるX線検出器12の第1の検出器出力(検出データ)を取得する。
予測機能443は、第1の検出器出力に基づいて、第1のビューよりも後の第2のビュー、言い換えれば、第1のビューよりも後に収集される第2のビューにおけるX線検出器12の第2の検出器出力を予測する。予測機能443は、後述する学習済みモデルに従い、第1の検出器出力から第2の検出器出力を生成する。なお、後述する機械学習による学習済みモデルに限らず、ルールベースにより学習させたモデルに従い、第2の検出器出力を生成してもよい。
The
線量制御機能444は、予測された第2の検出器出力に基づいて、照射されるX線量を制御する。具体的には、管電流(mA)の大きさ等の撮影条件を制御することにより、被検体Pに向けて照射されるX線量を制御する。
コリメータ制御機能445は、予測された第2の検出器出力に基づいて、コリメータ17を制御することにより、被検体Pに向けて照射されるX線量を制御する。
A
The
前処理機能446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、前処理前の生データ(検出データ)及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。
A
再構成処理機能447は、前処理機能446にて生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法(FBP法:Filtered Back Projection)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。
A
なお、処理回路44は、スキャン制御処理、画像処理および表示制御処理も行う。
スキャン制御処理は、X線高電圧装置14に高電圧を供給させて、X線管11にX線を照射させるなど、X線スキャンに関する各種動作を制御する処理である。
画像処理は、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、再構成処理機能447によって生成されたCT画像データを、任意断面の断層画像データや3次元画像データに変換する処理である。なお、3次元画像データの生成は、再構成処理機能447が直接行なっても構わない。
表示制御処理は、処理回路44の各機能または処理における処理途中又は処理結果の情報を表示するようにディスプレイ42を制御する処理である。
The
The scan control process is a process of controlling various operations related to X-ray scanning, such as causing the X-ray high-
Image processing converts CT image data generated by the
The display control process is a process of controlling the
処理回路44は、コンソール装置40に含まれる場合に限らず、複数の医用画像診断装置にて取得されたデータに対する処理を一括して行う統合サーバに含まれてもよい。
なお、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。例えば、取得機能442および予測機能443などの処理回路44の機能を分散して有しても構わない。
The
Although the
次に、予測機能443が利用する学習済みモデルを生成する、医用情報処理システムの一例を図2のブロック図を参照して説明する。
図2に示される医用情報処理システムは、X線撮影装置(一例として、X線CT装置1)と、学習データ保管装置20と、モデル学習装置22とを含む。
Next, an example of a medical information processing system that generates a trained model to be used by the
The medical information processing system shown in FIG. 2 includes an X-ray imaging apparatus (an X-ray CT apparatus 1 as an example), a learning
学習データ保管装置20は、複数の学習サンプルを含む学習用データを記憶する。例えば、学習データ保管装置20は、大容量記憶装置が内蔵されたコンピュータである。また、学習データ保管装置20は、コンピュータにケーブルや通信ネットワークを介して通信可能に接続された大容量記憶装置であってもよい。当該記憶装置としては、HDD、SSD、集積回路記憶装置等が適宜利用可能である。
The learning
モデル学習装置22は、学習データ保管装置20に記憶された学習用データに基づいて、モデル学習プログラム(アルゴリズム)に従いモデルに機械学習を行わせることで、学習済みモデル411を生成する。本実施形態において、機械学習のアルゴリズムとしては、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、特に時系列データの取り扱いに優位性があるリカレントニューラルネットワーク(RNN:Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)等を想定するが、これに限らず隠れマルコフモデル(HMM:Hidden Markov Model)といった他の機械学習のアルゴリズムであってもよい。RNNは、隠れ層といわれる内部の中間層にループを持ち、その後の時刻における処理まで情報を持続させることが可能である。また、LSTMは、RNNよりも長期的な情報の依存関係を学習することができるネットワークである。モデル学習装置22は、CPU及びGPU等のプロセッサを有するワークステーション等のコンピュータである。
The
モデル学習装置22と学習データ保管装置20とは、ケーブル又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよい。また、学習データ保管装置20がモデル学習装置22に搭載されてもよい。これらの場合、学習データ保管装置20からモデル学習装置22へ学習用データが供給される。なお、モデル学習装置22と学習データ保管装置20とは通信可能に接続されなくてもよい。この場合、学習用データが記憶された可搬性記憶媒体を介して、学習データ保管装置20からモデル学習装置22へ学習用データが供給される。
The
X線CT装置1とモデル学習装置22とはケーブル、又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよい。モデル学習装置22で生成された学習済みモデル411がX線CT装置1へ供給され、学習済みモデル411がメモリ41に記憶される。なお、X線CT装置1とモデル学習装置22とは、必ずしも通信可能に接続されてなくてもよい。この場合、学習済みモデル411が記憶された可搬型記憶媒体等を介して、モデル学習装置22からX線CT装置1へ学習済みモデル411が供給される。
The X-ray CT apparatus 1 and the
なお、学習済みモデル411は、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数ともいえる。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数およびパラメータの組合せにより定義される。学習済みモデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよい。
Note that the trained
本実施形態に係る学習済みモデル411は、機械学習前の多層化ネットワーク(単にモデルという)を、RNNまたはLSTM等に代表される時系列データを取り扱うアルゴリズムで機械学習させることで生成される。なお、RNNおよびLSTMに限らず、学習済みモデル411は、上述した機械学習のアルゴリズムによりモデルを学習させることで生成されてもよい。
The trained
次に、本実施形態に係る学習済みモデル411の学習時の概念について図3を参照して説明する。
モデルの学習時には、例えば工場出荷時などにおいて、モデル学習装置22は、学習用データを用いて多層化ネットワーク410を機械学習させる。
ここで用いる学習用データは、実際に被検体Pを撮影した複数のビュー(ビューA,ビューBおよびビューC)のそれぞれにおけるX線検出器12の検出器出力61と、撮影対象に関する情報(以下、撮影対象情報ともいう)および撮影条件63とを入力データとし、入力データとして用いたビューよりも後のビュー(ビューDであり、以下予測ビューともいう)に関するX線検出器12の検出器出力を正解データ(出力データ)とした学習用データである。モデル学習装置22は、当該学習用データを用いて多層化ネットワーク410を学習させ、検出器出力の変化の傾向を学習させた学習済みモデル411を生成する。
Next, the concept of learning the trained
At the time of model learning, for example, at the time of shipment from the factory, the
The learning data used here includes the
入力データとして用いる複数のビューは、連続したビューでもよいし、1つ置き、3つ置きなど1以上のビューの飛ばした断続的なビューでもよい。つまり、検出器出力の時系列に伴う変化を認識できるビューの順列またはビュー数であればよい。ここでは、ビューA、ビューB、ビューCは3つの連続したビューを入力データとして用いる。なお、検出器出力の変化は、ビューに伴って所定の変動となる場合も想定される。よってこのような場合は、撮影対象部位とビュー番号と検出器出力とから、その後のビューにおける検出器出力の変化が認識できれば、複数のビューを入力としなくとも、1つのビューに関するビュー番号と検出器出力とを入力データとして用いてもよい。 A plurality of views used as input data may be continuous views, or intermittent views skipping one or more views such as every other view or every third view. In other words, the permutation of views or the number of views that can recognize changes in the detector output over time may be used. Here, view A, view B, and view C use three consecutive views as input data. In addition, it is assumed that the detector output changes in a predetermined manner according to the view. Therefore, in such a case, if a change in the detector output in subsequent views can be recognized from the imaging target site, view number, and detector output, the view number and detection for one view can be performed without inputting a plurality of views. The device output may be used as input data.
また、出力データに用いる予測ビューは、入力データのビューからX線量の制御が可能なタイミング以降のビューであることが望ましい。これは、入力データ直後のビューに関する検出器出力を得ても、その後のX線量の制御処理が間に合わない可能性があるからである。よって、入力データとして用いるビューから何ビュー後のビューを予測ビューとして設定するかは、入力データとして用いるビューの最後のビューに基づいて生成される予測ビューに対して線量制御処理が可能なビュー以降のビューであればよい。例えば、X線の変調に100ビュー分を撮影する時間を要するのであれば、出力データに用いるビューDは、入力データのビューCよりも100ビュー後のビューとすればよい。 Moreover, the predicted view used for the output data is preferably a view after the timing when the X-ray dose can be controlled from the view of the input data. This is because even if the detector output for the view immediately after the input data is obtained, there is a possibility that the subsequent X-ray dosage control processing will not be completed in time. Therefore, the number of views after the view used as input data to be set as the predicted view depends on the view after which dose control processing can be performed for the predicted view generated based on the last view used as input data. view. For example, if it takes time to photograph 100 views for X-ray modulation, view D used for output data may be a view 100 views later than view C for input data.
撮影対象情報は、被検体Pの性別、年齢、体型などの情報を含む。撮影条件は、被検体Pの撮影対象部位と、ヘリカルピッチと、X線条件とを含む。
撮影対象部位は、例えば、ユーザ指示により指定された部位の情報を取得してもよいし、位置決め撮影により取得された位置決め画像に基づいて、画像と撮影対象部位の情報とを予め対応付けたテーブルを参照することで、部位の情報を取得してもよい。
The imaging target information includes information such as the subject P's sex, age, and body type. The imaging conditions include the imaging target site of the subject P, the helical pitch, and the X-ray conditions.
For the imaging target region, for example, information on a region specified by a user instruction may be acquired, or a table in which an image and information on the imaging target region are associated in advance based on a positioning image acquired by positioning imaging. By referring to , you may acquire the information of the part.
ヘリカルピッチは、寝台(例えば、天板33)の移動速度と、回転フレーム13の回転速度、およびビュー数により決定される。よって、撮影条件として、ヘリカルピッチの情報と共にまたはその代わりに、寝台の移動速度、回転速度およびビュー数の情報が含まれてもよい。
X線条件は、例えば、管電圧(kV)、管電流(mA)、ビューレート(view rate)、フィルタ情報、コリメータ情報などが挙げられる。なお、X線CT装置1の修理時やソフトウェアのアップデート時において学習済みモデル411をアップデートできるようにしてもよい。
The helical pitch is determined by the moving speed of the bed (for example, the tabletop 33), the rotational speed of the
X-ray conditions include, for example, tube voltage (kV), tube current (mA), view rate, filter information, collimator information, and the like. Note that the learned
なお、撮影対象情報および撮影条件に応じて、それぞれ学習させた学習済みモデル411が用意されてもよい。この場合、予測機能443により処理回路44は、撮影時の撮影対象情報および撮影条件に対応する学習済みモデル411を選択して用いてもよい。
Note that the learned
被検体Pとしては、患者や健常者などの他、ファントムや亡くなった患者、生きている動物又は死んでいる動物が用いられてもよい。被検体Pを撮影して入力データを収集する際には、透過条件として、材質(空気、水、要素)、厚さを考慮する。特に、被検体Pがファントムである場合は、回転フレーム13の回転によってX線パスが透過する被写体厚が変動する楕円柱のようなファントムを用いることが望ましい。
As the subject P, a phantom, a deceased patient, a living animal, or a dead animal may be used in addition to a patient or healthy subject. When imaging the subject P and collecting input data, materials (air, water, elements) and thickness are taken into consideration as transmission conditions. In particular, when the subject P is a phantom, it is desirable to use a phantom such as an elliptical cylinder in which the thickness of the subject through which the X-ray path passes varies as the rotating
また、全身撮影においては、頭部、特に首などでは被検体の幅が胴体部分と比較して狭いため、頭部付近の撮影でオーバーフローを発生しやすい。よって、予めオーバーフローを生じさせた検出器出力を正解データとしてもよい。すなわち、オーバーフローが発生しやすい撮影対象部位の情報を入力データとし、X線が被検体を透過せずに検出器に到達するX線の伝搬路(いわゆるエアパス)でのオーバーフローした検出器出力と被検体の撮影対象部位とを正解データとした学習用データを用いて、モデルを学習させてもよい。 In addition, in whole-body imaging, the head, particularly the neck, of the subject is narrower than the torso, so overflow is likely to occur when imaging the vicinity of the head. Therefore, a detector output that causes an overflow in advance may be used as the correct data. In other words, the information of the imaging target site where overflow is likely to occur is used as input data, and the overflowed detector output in the X-ray propagation path (so-called air path) in which the X-rays reach the detector without passing through the subject and the subject. The model may be learned using learning data in which the imaging target region of the specimen is the correct data.
次に、本実施形態に係る学習済みモデル411の利用時の概念について図4を参照して説明する。
図4に示すように、学習済みモデル411の利用時には、複数のビュー(ビューA,ビューBおよびビューC)の検出器出力61と、撮影時の撮影対象情報および撮影条件63とが学習済みモデル411に入力され、入力されたビューよりも後の予測ビュー(ビューD)の検出器出力が出力される。
Next, the concept of using the trained
As shown in FIG. 4, when the learned
次に、本実施形態に係るビューと検出器出力との概念について図5および図6を参照して説明する。 Next, the concept of views and detector outputs according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 5 and 6. FIG.
図5は、被検体Pに対するX線管11の位置、つまりビューの位置を示す図である。回転フレーム13の回転方向に沿って、ビューA、ビューBおよびビューCの順に、図5中のX線管11に対向するX線検出器12(図示せず)でのビューごとの検出器出力が取得される。ここで、学習済みモデル411の出力として、3つのビューに関する検出器出力から、破線で示す予測ビューDにおける検出器出力を予測する。
FIG. 5 is a diagram showing the position of the X-ray tube 11 with respect to the subject P, that is, the view position. Detector output for each view from the X-ray detector 12 (not shown) facing the X-ray tube 11 in FIG. is obtained. Here, as the output of the trained
図6は、図5の各ビューに対する検出器出力を示し、横軸方向がチャンネル方向を示し、縦軸方向が検出器出力の大きさを示す。上段から順に、ビューAの検出器出力、ビューBの検出器出力およびビューCの検出器出力を示す。また、破線で予測されるビューDの検出器出力を示す。 FIG. 6 shows the detector output for each view in FIG. 5, where the horizontal axis indicates the channel direction and the vertical axis indicates the magnitude of the detector output. Detector output of view A, detector output of view B, and detector output of view C are shown in order from the top. Also, the detector output for the predicted view D is shown by the dashed line.
図6に示すように、ビューが推移することで被検体Pに対する照射位置が変化するため、検出器出力の形状(プロファイル)も変化する。図6では、被検体Pを正面方向から撮像したビューAからビューB、ビューCと被検体Pの側面方向に向かって撮影していくため、検出器出力としては、被検体Pの体厚が増加していく部分は検出器出力が小さくなり、かつ当該検出器出力が小さい部分がチャンネル方向端部に移動していく。図6に示すように、ビューの推移によって検出器出力の形状の変化を学習させた学習済みモデル411により、どのような検出器出力となるかを予測できる。
As shown in FIG. 6, the irradiation position on the subject P changes as the view changes, so the shape (profile) of the detector output also changes. In FIG. 6, since the subject P is imaged from the front view A, the view B, and the view C toward the side of the subject P, the detector output is the body thickness of the subject P. The portion where the detector output is increasing becomes smaller, and the portion where the detector output is smaller moves to the end in the channel direction. As shown in FIG. 6, it is possible to predict what kind of detector output will be by a trained
次に、学習済みモデル411を用いた本実施形態に係るX線CT装置1の線量制御処理について、図7のフローチャートを参照して説明する。
Next, dose control processing of the X-ray CT apparatus 1 according to this embodiment using the learned
ステップS701では、取得機能442により処理回路44が、入力データとなる複数のビューの検出器出力を取得する。
ステップS702では、予測機能443により処理回路44が、ステップS701で取得した複数のビューの検出器出力を学習済みモデル411に入力し、入力データよりも後の予測ビューの検出器出力を生成する。
In step S701, the
In step S702, the
ステップS703では、予測機能443または線量制御機能444により処理回路44が、予測ビューの検出器出力が、オーバーフローに関する閾値以上であるか否かを判定する。検出器出力が閾値以上である場合、ステップS705に進み、検出器出力が閾値未満である場合、ステップS704に進む。例えば、一律の閾値に対して各チャネルの検出器出力が比較され、検出器出力が閾値を超えたチャネル数が所定数を上回る場合、検出器出力が閾値以上であるとしてステップS705に移行される。所定数は、1でもよいし、2以上でもよい。
ステップS704では、線量制御機能444により処理回路44が、検出器出力がオーバーフローしていないため、X線条件を維持するか、予測されるカウントが少なく、低カウントアーチファクトの恐れがある場合にはX線条件を上げてX線量(強度またはエネルギー)を増加させてもよい。なお、X線量を調整するためのX線条件のパラメータとして、管電流(mA)、管電圧(kV)が含まれる。例えば、X線量を増加させるため、管電流、管電圧が増加されるとよい。
In step S703, processing
In step S704, the
ステップS705では、線量制御機能444により処理回路44が、検出器出力がオーバーフローしているため、実際に予測ビューにおいて撮影する際にX線量を下げるように、例えば管電流を下げるように制御する。例えば、処理回路44は、予測ビューにおける実測の検出器出力が閾値以下になるような管電流の目標値を決定する。処理回路44は、予測ビューにおける管電流の実際の値が目標値になるようにX線高電圧装置14を制御する。
ステップS706では、制御機能により処理回路44が、スキャンが終了したか否かを判定する。スキャンが終了した場合、処理を終了し、スキャンが終了していない場合、ステップS701に戻り、線量制御処理を続行する。つまり、本実施形態に係る線量制御処理は、スキャンが進んで予測ビューについて実際に撮影した場合も含め、ビューにおける検出器出力を取得するごとに、本スキャンの撮影が終了するまで繰り返される。
In step S705, the
In step S706, the control function causes the
なお、図7に示す線量制御処理において、ビューの位置に応じてコリメータを制御することで照射野の形状を変化させて不要な被ばくを制御するコリメータ制御を、スキャン中を通じて実行してもよい。具体的なコリメータ制御は、例えば、コリメータ制御機能445により処理回路44が、予測ビューの検出器出力においてエアパスと想定される領域に関しては、X線が照射されないように、コリメータ17を開閉させるアクチュエータなどを駆動させ、コリメータ17を閉じるように制御する。
In the dose control process shown in FIG. 7, collimator control may be performed during scanning to control unnecessary exposure by changing the shape of the irradiation field by controlling the collimator according to the position of the view. The specific collimator control is, for example, an actuator that opens and closes the
次に、図7のフローチャートに基づく線量制御処理の概念について図8を参照して説明する。
図8は、図6と同じ図5の各ビューにおける検出器出力を示す。ここで、検出器出力における被検体Pの端部に相当する輪郭部分70に注目する。ここで、予測ビューDの検出器出力81の輪郭部分70が、オーバーフロー閾値83を超えている。よって、線量制御機能444により処理回路44が、ステップS705の線量制御処理として、例えば管電流を下げる。これにより、実際に取得される検出器出力が検出器出力85となるため、オーバーフローすることなく検出器出力を得ることができる。結果として、不要被ばくを低減することができる。
Next, the concept of dose control processing based on the flowchart of FIG. 7 will be described with reference to FIG.
FIG. 8 shows the detector output in each view of FIG. 5 which is the same as FIG. Here, attention is paid to the
また、X線量を下げる制御に加え、予測ビューの検出器出力に基づいてコリメータを制御することで、被検体Pを透過しないX線を遮断することできる。これにより、実際に取得される検出器出力が検出器出力87となるため、さらに不要被ばくを低減することができる。
In addition to the control to reduce the X-ray dose, X-rays that do not pass through the subject P can be blocked by controlling the collimator based on the detector output of the predicted view. As a result, the actually obtained detector output becomes the
また、本実施形態に係る線量制御処理を、関心領域(ROI:Region of Interest)とROI以外の部位とでヘリカルピッチを変更してスキャンする、いわゆるバリアブルピッチヘリカルスキャンと併用してもよい。
本実施形態に係る線量制御処理とバリアブルピッチヘリカルスキャンとを併用する際の概念について図9を参照して説明する。
Also, the dose control processing according to the present embodiment may be used in combination with so-called variable pitch helical scanning, in which a region of interest (ROI) and a portion other than the ROI are scanned with different helical pitches.
The concept of using the dose control process according to this embodiment and the variable pitch helical scan together will be described with reference to FIG. 9 .
図9は、被検体Pのスキャノ画像91と、スキャノ画像91における被検体Pの撮影範囲に対するヘリカルピッチの設定例を示す。また、併せてヘリカルピッチの大きさを変動させた際の概念図97も表示する。
図9の例では、心臓をROI93とした場合、ROI93ではヘリカルピッチを狭くして(ヘリカルピッチの値を小さくして)詳細に撮影する。一方、ROI93以外のその他の範囲95では、ヘリカルピッチを広くして(ヘリカルピッチの値を大きくして)通常撮影する。
FIG. 9 shows a
In the example of FIG. 9, when the
このようにバリアブルピッチヘリカルスキャンと本実施形態に係る線量制御処理とを併用する場合は、学習済みモデル411の学習時に、実際に測定した複数のビューにおける検出器出力、撮影対象情報および撮影条件に加え、被検体Pのスキャン範囲と、スキャン範囲におけるROIとすべき対象部位と、対象部位を撮影する際のヘリカルピッチと、対象部位以外を撮影する際のヘリカルピッチとを、入力データとして学習させればよい。なお、正解データは上述の場合と同様に予測ビューにおける検出器出力である。
When the variable pitch helical scan and the dose control process according to the present embodiment are used together in this way, when learning the trained
学習済みモデル411の利用時も同様に、被検体Pのスキャン範囲と、スキャン範囲におけるROIとすべき対象部位と、対象部位を撮影する際のヘリカルピッチと、対象部位以外を撮影する際のヘリカルピッチとを、学習済みモデル411に入力する。これにより、撮影中にヘリカルピッチが変動する場合でも、学習済みモデル411から、バリアブルピッチヘリカルスキャンに連動した、予測ビューの検出器出力を生成することができ、適切な線量制御を実行することができる。
Similarly, when using the learned
以上に示した本実施形態によれば、複数のビューにおける検出器出力に基づいて、入力されたビューよりも後の予測ビューにおける検出器出力を予測することで、実際に予測ビューにおける検出器出力を撮影する際にオーバーフローしないようにX線量を下げるように制御する。また、予測された検出器出力に基づくコリメータ制御により、不要な照射野へのX線の照射を遮断する。これにより、常に最適なコリメータの閉開制御とX線量の調整とを継続することができる。結果として、例えば被検体の体厚が薄くなる箇所での管電流の低減により、被検体およびオペレータ双方に対する全体的な被ばくを低減することができる。 According to the present embodiment described above, by predicting the detector output in the prediction view after the input view based on the detector outputs in a plurality of views, the detector output in the prediction view is actually control to lower the X-ray dose so as not to overflow when imaging. Also, X-ray irradiation to unnecessary irradiation fields is blocked by collimator control based on the predicted detector output. As a result, it is possible to always continue optimum collimator opening/closing control and X-ray dosage adjustment. As a result, the overall exposure to both the subject and the operator can be reduced, for example, by reducing the tube current at locations where the subject's body thickness is reduced.
また、画像再構成処理においても、検出器出力においてオーバーフローが生じないため、オーバーフローアーチファクトを低減することができる。さらに、管電流の自動変調を行うことができるので、オペレータの操作負担を軽減することができる。 Also in the image reconstruction process, overflow artifacts can be reduced because the detector output does not overflow. Furthermore, since the tube current can be automatically modulated, the operator's operational burden can be reduced.
なお、X線CT装置には、X線管と検出器とが一体として被検体P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Pの周囲を回転するStationary/Rotate-Type(第4世代CT)等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。
さらに、本実施形態においては、一管球型のX線撮影装置にも、X線管と検出器との複数のペアを回転リングに搭載した、いわゆる多管球型のX線撮影装置にも適用可能である。
The X-ray CT apparatus includes a Rotate/Rotate-Type (3rd generation CT) in which the X-ray tube and detector are rotated around the subject P as a unit, and a large number of X-ray detectors arrayed in a ring. There are various types such as Stationary/Rotate-Type (4th generation CT) in which the element is fixed and only the X-ray tube rotates around the subject P, and any type can be applied to this embodiment.
Furthermore, in the present embodiment, both a single-tube type X-ray imaging apparatus and a so-called multi-tube type X-ray imaging apparatus in which a plurality of pairs of X-ray tubes and detectors are mounted on a rotating ring can be used. Applicable.
加えて、実施形態に係る各機能は、前記処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに前記手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク(ハードディスクなど)、光ディスク(CD-ROM、DVDなど)、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。 In addition, each function according to the embodiment can also be realized by installing a program for executing the above processing in a computer such as a workstation and deploying them on the memory. At this time, the program that allows the computer to execute the above method can be distributed by being stored in a storage medium such as a magnetic disk (hard disk, etc.), optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), semiconductor memory, or the like. .
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。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example 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 modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
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 データ収集装置
19 開口
20 学習データ保管装置
22 モデル学習装置
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 メモリ
42 ディスプレイ
43 入力インターフェース
44 処理回路
61,81,85,87 検出器出力
63 撮影条件
70 輪郭部分
83 オーバーフロー閾値
91 スキャノ画像
95 範囲
410 多層化ネットワーク
411 学習済みモデル
441 システム制御機能
442 取得機能
443 予測機能
444 線量制御機能
445 コリメータ制御機能
446 前処理機能
447 再構成処理機能
1
Claims (7)
複数のビューにおける検出器出力と撮影対象および撮影条件に関する情報とを入力データとし、前記複数のビューよりも後のビューにおける検出器出力を正解データとして学習させた学習済みモデルに対し、前記第1の検出器出力を入力することで、前記第1のビューよりも後の第2のビューにおける第2の検出器出力を予測する予測部と、
予測された前記第2の検出器出力に基づいて、照射されるX線量を制御する制御部と、
を備えるX線撮影装置。 an acquisition unit that acquires a first detector output at a plurality of first views;
For a trained model trained using detector outputs in a plurality of views and information about an object to be photographed and photographing conditions as input data, and detector outputs in views subsequent to the plurality of views as correct data, the first a prediction unit that predicts a second detector output in a second view after the first view by inputting the detector output of
a controller that controls the amount of X-rays to be irradiated based on the predicted output of the second detector;
An X-ray imaging device comprising:
前記予測部は、前記複数の学習済みモデルの中から、撮影時の撮影対象に関する情報および撮影条件に対応する学習済みモデルを選択して用いる、請求項1に記載のX線撮影装置。 The learned model is one of a plurality of learned models that are respectively learned according to information about a shooting target and shooting conditions,
2. The X-ray imaging apparatus according to claim 1 , wherein said prediction unit selects and uses, from among said plurality of trained models, a trained model corresponding to information about an imaging target at the time of imaging and imaging conditions.
前記撮影条件は、ヘリカルピッチを含む、請求項4に記載のX線撮影装置。 The information about the imaging target includes information about the imaging target site, the sex and body type of the subject,
5. The X-ray imaging apparatus according to claim 4 , wherein said imaging conditions include helical pitch.
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