JP7233972B2 - Ｘ線診断システム - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、Ｘ線診断システムに関する。
被検体に対して複数の方向（ビュー）からＸ線を照射することで、複数のビューそれぞれについて投影データセットを取得し、複数の投影データセットから画像を再構成する技術が知られている。しかしながら、複数の投影データセットを取得する際には、種々の要因によって、一部の投影データセットが欠損したり画像再構成に適さないものになってしまったりする場合がある。また、スキャンを再度実行して複数の投影データセットを再取得することとなれば、被検体の被ばく量が増加する。
特開２００４－１０５２３７号公報 特開２００１－２０４７２４号公報 国際公開第２０１６／１４７８４４号公報
本発明が解決しようとする課題は、被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することである。
実施形態のＸ線診断システムは、Ｘ線照射部と、Ｘ線検出部と、特定部と、選択部とを備える。Ｘ線照射部は、被検体の周囲を回転しながら、前記被検体に対してＸ線を照射する。Ｘ線検出部は、前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出し、前記Ｘ線照射部が前記被検体の周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。特定部は、前記複数のビューの中から、前記Ｘ線照射部及び前記Ｘ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。選択部は、特定したビューの角度及び数に基づいて、前記投影データセットを使用した画像再構成に関する処理を選択する。
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断システムの構成の一例を示すブロック図である。 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ブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係るファン角の一例を示す図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係るファン角の一例を示す図である。 図６Ａは、第１の実施形態に係る投影データセットの一例を示す図である。 図６Ｂは、第１の実施形態に係るワインディングの一例を示す図である。 図７Ａは、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。 図７Ｂは、第１の実施形態に係るオーバースキャンの一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係るＸ線診断システムの処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。 図９は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１０Ａは、第２の実施形態に係る学習済みモデルの学習データの一例を示す図である。 図１０Ｂは、第２の実施形態に係る学習済みモデルの学習データの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係る投影データセットの一例を示す図である。 図１２は、第２の実施形態に係る学習済みモデルの使用例を示す図である。 図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して、実施形態に係るＸ線診断システムを説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置１０、画像保管装置２０及び医用情報処理装置３０を含んだＸ線診断システム１について説明する。
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線診断システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０と、画像保管装置２０と、医用情報処理装置３０とを備える。図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及び医用情報処理装置３０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。
Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線を用いて被検体に対するスキャンを実行する装置である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ボリュームスキャンを実行することで、複数のビューそれぞれについて投影データセットを取得する。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、取得した投影データセットを使用した画像再構成を実行することで、画像データを取得する。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、取得した画像データを画像保管装置２０に対して送信する。
ここで、スキャンを実行する際に不具合が生じた場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、医用情報処理装置３０により選択された処理を実行する。即ち、複数のビューそれぞれについて取得された投影データセットの一部が欠損し、或いは画像再構成に適さないものになっている場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、医用情報処理装置３０により選択された処理を実行する。なお、医用情報処理装置３０により選択される処理、及び、Ｘ線ＣＴ装置１０の構成については後述する。
画像保管装置２０は、Ｘ線診断システム１に含まれる装置により取得された各種のデータを保管する装置である。例えば、画像保管装置２０は、Ｘ線ＣＴ装置１０により取得された投影データセットや画像データを受け付けて、装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。例えば、画像保管装置２０は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。
医用情報処理装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置１０において実行されたスキャンにおける複数のビューの中から不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定し、特定したビューの角度及び数に基づいて、画像再構成に関する処理を選択する。また、医用情報処理装置３０は、ネットワークＮＷを介して、選択した処理を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。なお、医用情報処理装置３０が行なう処理については後述する。例えば、医用情報処理装置３０は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
なお、図１においては、Ｘ線を用いて被検体に対するスキャンを実行する装置の例としてＸ線ＣＴ装置１０を示すが、実施形態はこれに限定されるものではない。以下、Ｘ線を用いて被検体に対するスキャンを実行する装置については、Ｘ線画像診断装置とも記載する。即ち、Ｘ線診断システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０に代えて、他のＸ線画像診断装置を備えてもよい。
また、ネットワークＮＷを介して接続可能であれば、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及び医用情報処理装置３０が設置される場所は任意である。例えば、医用情報処理装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置１０と異なる病院に設置されてもよい。即ち、ネットワークＮＷは、院内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークでもよい。また、図１においてはＸ線ＣＴ装置１０を１つ示すが、Ｘ線診断システム１は複数のＸ線ＣＴ装置１０を含んでもよい。また、Ｘ線診断システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０以外の他のＸ線画像診断装置を更に含んでもよい。
図１に示すように、医用情報処理装置３０は、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、記憶回路３３と、処理回路３４とを有する。
入力インターフェース３１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３４に出力する。例えば、入力インターフェース３１は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行なうタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース３１は、医用情報処理装置３０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。また、入力インターフェース３１は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、医用情報処理装置３０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３４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３１の例に含まれる。
ディスプレイ３２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、入力インターフェース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）を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。ディスプレイ３２は、デスクトップ型でもよいし、医用情報処理装置３０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。
記憶回路３３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。例えば、記憶回路３３は、医用情報処理装置３０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、記憶回路３３は、医用情報処理装置３０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。
処理回路３４は、特定機能３４１、選択機能３４２及び制御機能３４３を実行することで、医用情報処理装置３０全体の動作を制御する。ここで、特定機能３４１は、特定部の一例である。また、選択機能３４２は、選択部の一例である。
例えば、処理回路３４は、特定機能３４１に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、Ｘ線ＣＴ装置１０において実行されたスキャンにおける複数のビューの中から不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。また、例えば、処理回路３４は、選択機能３４２に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、特定したビューの角度及び数に基づいて、画像再構成に関する処理を選択する。なお、特定機能３４１及び選択機能３４２による処理については後述する。
また、例えば、処理回路３４は、制御機能３４３に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、ネットワークＮＷを介したデータの送受信、及び、ディスプレイ３２における表示の制御を行なう。例えば、制御機能３４３は、選択機能３４２が選択した処理を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。
図１に示す医用情報処理装置３０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３３へ記憶されている。処理回路３４は、記憶回路３３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。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
なお、図１においては単一の処理回路３４にて、特定機能３４１、選択機能３４２及び制御機能３４３が実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３４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機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
次に、図２を用いて、Ｘ線ＣＴ装置１０について説明する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０は、架台装置１１０と、寝台装置１３０と、コンソール装置１４０とを有する。
図２においては、非チルト状態での回転フレーム１１３の回転軸又は寝台装置１３０の天板１３３の長手方向をＺ軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向とする。なお、図２は、説明のために架台装置１１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１０が架台装置１１０を１つ有する場合を示す。
架台装置１１０は、Ｘ線管１１１と、Ｘ線検出器１１２と、回転フレーム１１３と、Ｘ線高電圧装置１１４と、制御装置１１５と、ウェッジ１１６と、コリメータ１１７と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）１１８とを有する。
Ｘ線管１１１は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Ｐに対して照射するＸ線を発生する。
Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線を検出する検出素子を複数有する。Ｘ線検出器１１２における各検出素子は、Ｘ線管１１１から照射されて被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、検出したＸ線量に対応した信号をＤＡＳ１１８へと出力する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、Ｘ線管１１１の焦点を中心とした１つの円弧に沿ってチャンネル方向（チャネル方向）に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、チャンネル方向に複数の検出素子が配列された検出素子列が列方向（スライス方向、roｗ方向）に複数配列された構造を有する。
例えば、Ｘ線検出器１１２は、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する。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、フォトダイオード等の光センサを有する。なお、Ｘ線検出器１１２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であっても構わない。
回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１とＸ線検出器１１２とを対向支持し、制御装置１１５によってＸ線管１１１とＸ線検出器１１２とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム１１３は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１及びＸ線検出器１１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１１４やウェッジ１１６、コリメータ１１７、ＤＡＳ１１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１１３は、図２において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。以下では、架台装置１１０において、回転フレーム１１３、及び、回転フレーム１１３と共に回転移動する部分を、回転部とも記載する。
Ｘ線高電圧装置１１４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１１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行なう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よい。なお、Ｘ線高電圧装置１１４は、回転フレーム１１３に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。また、以下では、Ｘ線ＣＴ装置１０の構成のうち、Ｘ線の照射に係る構成を、Ｘ線照射部とも記載する。Ｘ線照射部には、例えば、Ｘ線管１１１、及び、Ｘ線高電圧装置１１４が含まれる。
制御装置１１５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。制御装置１１５は、入力インターフェース１４３からの入力信号を受けて、架台装置１１０及び寝台装置１３０の動作制御を行なう。例えば、制御装置１１５は、回転フレーム１１３の回転や架台装置１１０のチルト、寝台装置１３０及び天板１３３の動作等について制御を行なう。なお、制御装置１１５は架台装置１１０に設けられてもよいし、コンソール装置１４０に設けられてもよい。
ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１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１１６は、Ｘ線管１１１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１１１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１１６は、ウェッジフィルタ（wedge filter）やボウタイフィルタ（bow-tie filter）であり、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等を加工したフィルタである。
コリメータ１１７は、ウェッジ１１６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１１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。また、図２においては、Ｘ線管１１１とコリメータ１１７との間にウェッジ１１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１１とウェッジ１１６との間にコリメータ１１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射され、コリメータ１１７により照射範囲が制限されたＸ線を透過して減衰させる。
ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２が有する各検出素子によって検出されるＸ線の信号を収集する。例えば、ＤＡＳ１１８は、各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なう増幅器と、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、検出データを生成する。ＤＡＳ１１８は、例えば、プロセッサにより実現される。
ＤＡＳ１１８が生成したデータは、回転フレーム１１３に設けられた発光ダイオード（Light Emitting Diode: ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図２での図示は省略している）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１４０へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム１１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１１３から架台装置１１０の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。
寝台装置１３０は、スキャン対象である被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台１３１と、寝台駆動装置１３２と、天板１３３と、支持フレーム１３４とを有する。基台１３１は、支持フレーム１３４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１３２は、被検体Ｐが載置された天板１３３を、天板１３３の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム１３４の上面に設けられた天板１３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置１３２は、天板１３３に加え、支持フレーム１３４を天板１３３の長軸方向に移動してもよい。
コンソール装置１４０は、記憶回路１４１と、ディスプレイ１４２と、入力インターフェース１４３と、処理回路１４４とを有する。なお、コンソール装置１４０は架台装置１１０とは別体として説明するが、架台装置１１０にコンソール装置１４０又はコンソール装置１４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。
記憶回路１４１は、例えば、ＲＡＭ、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。記憶回路１４１は、例えば、投影データセットや、投影データセットに基づいて再構成された画像データを記憶する。また、例えば、記憶回路１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。記憶回路１４１は、クラウドにより実現されることとしてもよい。
ディスプレイ１４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、処理回路１４４によって生成された各種の画像を表示したり、操作者から各種の操作を受け付けるためのＧＵＩを表示したりする。例えば、ディスプレイ１４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイである。ディスプレイ１４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置１４０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１４３は、操作者から各種の入力操作を受け付けて、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１４４に出力する。例えば、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行なうタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース１４３は、架台装置１１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース１４３は、コンソール装置１４０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。また、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、コンソール装置１４０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１４４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１４３の例に含まれる。
処理回路１４４は、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄを実行することで、Ｘ線ＣＴ装置１０全体の動作を制御する。
例えば、処理回路１４４は、システム制御機能１４４ａに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、被検体Ｐに対するスキャンを実行する。例えば、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御することにより、Ｘ線管１１１に高電圧を供給する。これにより、Ｘ線管１１１は、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。また、システム制御機能１４４ａは、寝台駆動装置１３２を制御することにより、被検体Ｐを架台装置１１０の撮影口内へ移動させる。また、システム制御機能１４４ａは、コリメータ１１７の開口度及び位置を調整する。また、システム制御機能１４４ａは、制御装置１１５を制御することにより回転部を回転させる。なお、システム制御機能１４４ａによってスキャンが実行される間、ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２における各検出素子からＸ線の信号を収集し、検出データを生成する。
また、処理回路１４４は、前処理機能１４４ｂに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対し前処理を施す。例えば、前処理機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８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、チャン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す。なお、前処理を施した後のデータについては生データとも記載する。また、前処理を施す前の検出データ及び前処理を施した後の生データを総称して、投影データとも記載する。
以下では、Ｘ線ＣＴ装置１０の構成のうち、Ｘ線の検出に係る構成を、Ｘ線検出部とも記載する。Ｘ線検出部には、例えば、Ｘ線検出器１１２及びＤＡＳ１１８が含まれる。ここで、投影データは、Ｘ線検出器１１２における検出素子ごと、且つ、ビューごとに生成される。即ち、Ｘ線検出部は、複数のビューそれぞれについて、複数の投影データを発生する。１つのビューについて発生した複数の投影データについては、投影データセットとも記載する。
即ち、前処理機能１４４ｂは、Ｘ線検出部により発生した投影データセットに対して、各種の前処理を施す。また、処理回路１４４は、生成機能１４４ｃに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、前処理機能１４４ｂによって前処理が施された投影データセットを使用した画像再構成を実行し、画像データを生成する。例えば、生成機能１４４ｃは、投影データセットに対して、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なって画像データを生成する。
また、例えば、処理回路１４４は、制御機能１４４ｄに対応するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、ネットワークＮＷを介したデータの送受信、及び、ディスプレイ１４２における表示の制御を行なう。例えば、制御機能１４４ｄは、選択機能３４２が選択した処理を示す情報を、ネットワークＮＷを介して受信する。また、例えば、制御機能１４４ｄは、入力インターフェース１４３を介して操作者から受け付けた入力操作等に基づいて、生成機能１４４ｃにより生成された画像データを、公知の方法により表示用画像（任意断面の断層像データや３次元画像データ等）に変換する。そして、制御機能１４４ｄは、変換した表示用画像をディスプレイ１４２に表示させる。
図２に示すＸ線ＣＴ装置１０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１４１へ記憶されている。処理回路１４４は、記憶回路１４１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。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路１４４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
なお、図２においては単一の処理回路１４４にて、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１４４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機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１４４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
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（Graphics Processing Unit）、あるいは、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（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路３３又は記憶回路１４１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、図１及び図２においては、単一の記憶回路３３又は記憶回路１４１が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数の記憶回路３３を分散して配置し、処理回路３４は、個別の記憶回路３３から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数の記憶回路１４１を分散して配置し、処理回路１４４は、個別の記憶回路１４１から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、記憶回路３３及び記憶回路１４１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。
また、処理回路３４及び処理回路１４４は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路３４は、記憶回路３３から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用情報処理装置３０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。
以上、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及び医用情報処理装置３０を含んだＸ線診断システム１について説明した。かかる構成のもと、Ｘ線診断システム１は、処理回路３４による処理によって、被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行する。
まず、Ｘ線ＣＴ装置１０において実行されるスキャンの一例について、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。なお、図３は、スキャンの最中に不具合が生じなかった場合を示す。
図３においては、Ｘ線ＣＴ装置１０においてボリュームスキャンが実行されるものとして説明する。ボリュームスキャンとは、Ｚ軸方向に天板１３３又は架台装置１１０を移動させることなく、回転部を回転させて実行される撮影方式である。なお、Ｘ線検出器１１２における複数の検出素子のうち少数の検出素子列（例えば、１列分の検出素子列や、４列分の検出素子列等）のみを用いて実行されるボリュームスキャンについては、シングルスキャンとも記載する。シングルスキャンの場合、Ｘ線のコーン角が小さくなることに起因して、シングルスキャン以外のボリュームスキャンと再構成条件が異なる場合がある。
例えば、システム制御機能１４４ａは、まず、寝台駆動装置１３２を制御することにより、被検体Ｐを架台装置１１０の撮影口内へ移動させる。また、システム制御機能１４４ａは、コリメータ１１７の開口度及び位置を調整する。また、システム制御機能１４４ａは、制御装置１１５を制御することにより、Ｘ線照射部を含む回転部を回転させる。また、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御してＸ線管１１１に高電圧を供給することで、Ｘ線管１１１から被検体Ｐに対してＸ線を照射させる。即ち、Ｘ線照射部は、システム制御機能１４４ａによる制御の下、被検体Ｐの周囲を回転しながら、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。
また、Ｘ線検出器１１２における各検出素子は、Ｘ線照射部から照射されて被検体Ｐを通過したＸ線を検出する。また、ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２における各検出素子からＸ線の信号を収集し、投影データを生成する。即ち、Ｘ線検出部は、Ｘ線照射部から照射されて被検体Ｐを通過したＸ線を検出して、投影データを発生する。例えば、Ｘ線検出部は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。
一例を挙げると、システム制御機能１４４ａは、回転部を回転させつつ、図３に示すビューＶ１０１において、Ｘ線管１１１に対する高電圧の供給を開始する。これにより、ビューＶ１０１において、Ｘ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射が開始される。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ１０２において設定値に到達する。なお、Ｘ線照射部からの出力とは、例えば、Ｘ線管１１１から照射されるＸ線の線量である。
また、Ｘ線検出部は、ビューＶ１０２においてＸ線の検出を開始する。例えば、Ｘ線検出器１１２の各検出素子は、ＤＡＳ１１８による制御の下、検出したＸ線量に応じた電荷の蓄積をビューＶ１０２において開始する。そして、Ｘ線検出器１１２の各検出素子は、ビューＶ１０２以降、蓄積した電荷をＤＡＳ１１８に対して出力する。例えば、ＤＡＳ１１８が同時収集方式である場合、Ｘ線検出器１１２の各検出素子は、電荷を蓄積すると同時に出力する。また、ＤＡＳ１１８が逐次収集方式である場合、Ｘ線検出器１１２の各検出素子は、蓄積した電荷を、検出素子ごとにタイミングをずらしながら逐次出力する。
図３に示す場合、Ｘ線照射部は、ビューＶ１０２からビューＶ１０３までの間に、被検体Ｐの周囲を１回転する。従って、図３に示すビューＶ１０２とビューＶ１０３とで、被検体Ｐに対するＸ線照射部の位置は同じである。即ち、ビューＶ１０２及びビューＶ１０３の角度は同じである。そして、Ｘ線検出部は、ビューＶ１０２からビューＶ１０３までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。例えば、Ｘ線検出部は、図３に示すように、ビューＶ１０２からビューＶ１０３までの「８００ビュー」それぞれについて、投影データセットを発生する。
図３に示す場合、スキャンの最中に不具合が生じておらず、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の全ビュー（ビューＶ１０２からビューＶ１０３までの「８００ビュー」）について、適切な投影データセットを取得することができる。即ち、図３に示す場合、「３６０°」分の適切な投影データセットを使用したフル再構成が可能である。そこで、スキャンの最中に不具合が生じなかった場合、選択機能３４２は、フル再構成を行なう処理Ａ１を選択する。
次に、図４を用いて、スキャンの最中に不具合が生じた場合について説明する。図４は、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。図４においては、Ｘ線ＣＴ装置１０においてボリュームスキャンが実行されるものとして説明する。
ここで、不具合とは、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、Ｘ線照射部又はＸ線検出部において生じる不具合である。Ｘ線照射部において生じる不具合の例としては、Ｘ線管１１１における放電現象が挙げられる。放電現象とは、金属ガスやチリ、ホコリなどの不純物によってＸ線管１１１内の真空度が低下し、Ｘ線管１１１内に高電流が流れる現象である。即ち、放電現象とは、フィラメントから発生した熱電子以外の不純物がキャリアとなって、Ｘ線管１１１内に高電流が流れる現象である。また、Ｘ線検出部において生じる不具合の例としては、ＤＡＳ１１８におけるオーバーフロー（Ｏｖｅｒｆｌｏｗ）が挙げられる。オーバーフローとは、Ｘ線検出器１１２の各検出素子から出力された信号値が、ＤＡＳ１１８が収集することのできる数値範囲（ダイナミックレンジ）を超えることをいう。
図４においては一例として、スキャンの最中に放電現象が生じた場合について説明する。例えば、システム制御機能１４４ａは、回転部を回転させつつ、ビューＶ２０１においてＸ線管１１１に対する高電圧の供給を開始する。これによって、図４に示すように、ビューＶ２０１においてＸ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射が開始される。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ２０２において設定値に到達する。なお、図４に示す場合、Ｘ線照射部は、ビューＶ２０２からビューＶ２０７までの間に被検体Ｐの周囲を１回転する。図４においては、ビューＶ２０２からビューＶ２０７までのビューの数が「８００ビュー」であるものとして説明する。
Ｘ線検出部は、ビューＶ２０２においてＸ線の検出を開始する。図４に示す場合、Ｘ線検出部は、ビューＶ２０２から、放電現象が発生するビューＶ２０３までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができる。即ち、図４に示す場合、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビューそれぞれについて適切な投影データセットを取得することができる。
次に、ビューＶ２０３において放電現象が発生する。放電現象が生じた場合、Ｘ線管１１１内に大電流が流れることにより、Ｘ線照射部からの出力は増加する。例えば、図４に示すように、放電現象が発生したビューＶ２０３以降、Ｘ線照射部からの出力は増加する。また、システム制御機能１４４ａは、放電現象を検出した場合にはＸ線の照射を停止させる。例えば、ビューＶ２０４において放電現象を検出した場合、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線管１１１に対する高電圧の供給を停止することで、ビューＶ２０４においてＸ線の照射を停止させる。
なお、放電現象については、例えば、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて検出することが可能である。例えば、放電現象が生じた場合、大電流が流れることで、Ｘ線管１１１に印加されていた電圧が降下する。そして、この電圧降下を検出した場合、Ｘ線高電圧装置１１４は、放電現象を検出した旨の情報を処理回路１４４に対して出力する。また、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、Ｘ線の照射を停止させる。
別の例を挙げると、Ｘ線検出部が比較検出器を更に備える場合、比較検出器からの出力に基づいて放電現象を検出することが可能である。ここで、比較検出器は、被検体Ｐを透過していないＸ線を検出するよう、例えば、Ｘ線管１１１のＸ線照射口付近や、Ｘ線検出器１１２からチャンネル方向に所定の距離だけ離れた位置に設けられる。即ち、Ｘ線検出器１１２が被検体Ｐを透過したＸ線を検出するのに対して、比較検出器は、被検体Ｐを透過していないＸ線を検出する。従って、比較検出器からの出力は、放電現象が生じない場合はビューによらず略一定となる一方で、放電現象が生じた場合には増加する。例えば、システム制御機能１４４ａは、比較検出器からの出力が閾値を超えた場合、放電現象を検出したものとして、Ｘ線の照射を停止させる。なお、比較検出器については、リファレンス検出器とも記載する。
これまで、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力、又は、比較検出器からの出力に基づいて放電現象を検出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線検出器１１２からの出力に基づいて放電現象を検出してもよい。また、例えば、Ｘ線管１１１やウェッジ１１６、コリメータ１１７、天板１３３等にセンサを設け、センサからの出力に基づいて放電現象を検出することとしてもよい。
ここで、Ｘ線検出部は、放電現象が発生したビューＶ２０３から、Ｘ線の照射が停止するビューＶ２０４までの複数のビューそれぞれについて、投影データセットを発生することができる。しかしながら、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの投影データセットは、放電現象中に取得された投影データセットであり、通常、画像再構成には適さない。
例えば、画像再構成を実行する際には、前処理として、所定のスペクトル形状に基づく補正が実行される。また、システム制御機能１４４ａは、この所定のスペクトル形状を有するＸ線を発生するように、Ｘ線照射部を制御する。しかしながら、放電現象が生じている間はスペクトル形状が変化してしまうため、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの投影データセットについては、所定のスペクトル形状に基づく補正を適切に実行することができない。そして、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの投影データセットを画像再構成に使用することで、再構成される画像データにアーチファクトが生じる場合がある。即ち、図４に示す場合、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの複数のビューそれぞれについては、適切な投影データセットを取得することができない。
次に、システム制御機能１４４ａは、ビューＶ２０５において、Ｘ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射を再開させる。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ２０６において設定値に到達する。
ここで、Ｘ線検出部は、Ｘ線の照射が停止したビューＶ２０４から、Ｘ線の照射が再開されるビューＶ２０５までの複数のビューそれぞれについては、Ｘ線を検出することができない。即ち、ビューＶ２０４からビューＶ２０５までの複数のビューについては、投影データセットが欠損する。
また、Ｘ線検出部は、Ｘ線の照射が再開されたビューＶ２０５から、Ｘ線照射部からの出力が立ち上がるビューＶ２０６までの複数のビューそれぞれについて、投影データセットを発生することができる。しかしながら、ビューＶ２０５からビューＶ２０６までの投影データセットは、立ち上がり期間中に取得された投影データセットであり、通常、画像再構成には適さない。例えば、立ち上がり期間中にはスペクトル形状が順次変化するため、ビューＶ２０５からビューＶ２０６までの投影データセットについては、所定のスペクトル形状に基づく補正を適切に実行することができない。即ち、図４に示す場合、ビューＶ２０５からビューＶ２０６までの複数のビューそれぞれについては、適切な投影データセットを取得することができない。
また、Ｘ線検出部は、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができる。即ち、図４に示す場合、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューそれぞれについて、適切な投影データセットを取得することができる。なお、ビューＶ２０２とビューＶ２０７とで、被検体Ｐに対するＸ線照射部の位置は同じである。即ち、ビューＶ２０２及びビューＶ２０７の角度は同じである。
ここで、図４に示す場合、スキャンの最中に放電現象が生じたことにより、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の全ビューのうち、一部のビューについて、適切な投影データセットを取得することができていない。即ち、図４に示す場合、適切な投影データセットを「３６０°」取得することができていないため、フル再構成を適切に実行することはできない。
例えば、図４に示したスキャンにより取得された投影データセットを使用してフル再構成を実行する場合、再構成される画像データには、シャワー状アーチファクト等のアーチファクトが生じる可能性がある。また、適切な投影データセットを取得するために被検体Ｐに対するスキャンを再度実行すれば、被検体Ｐの被ばく量が増加する。
そこで、医用情報処理装置３０における処理回路３４は、図４に示したスキャンにより取得された投影データセットを使用した画像再構成に関する処理を選択することで、被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することを可能とする。具体的には、特定機能３４１は、図４に示したスキャンにおける複数のビューの中から放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する。また、選択機能３４２は、特定したビューの角度及び数に基づいて、画像再構成に関する処理を選択する。また、制御機能３４３は、選択機能３４２が選択した処理を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。
より具体的には、まず、特定機能３４１は、図４に示したスキャンにおける複数のビューの中から放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する。例えば、特定機能３４１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する。
例えば、Ｘ線高電圧装置１１４は、ビューＶ２０４において放電現象を検出した場合、放電現象が検出された旨の情報を処理回路１４４に対して出力する。ここで、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、Ｘ線の照射を停止させる。また、制御機能１４４ｄは、ビューＶ２０４において放電現象が検出された旨の情報を、ネットワークＮＷを介して、医用情報処理装置３０に送信する。即ち、特定機能３４１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、放電現象を検出したビューＶ２０４を特定する。
次に、特定機能３４１は、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、放電現象を検出したタイミングから所定の時間範囲に含まれるビューを特定する。例えば、図４に示したように、ビューＶ２０４に放電現象を検出した場合において、放電現象が発生したのはビューＶ２０４より前のビューＶ２０３である。従って、特定機能３４１は、ビューＶ２０４のみならず、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの複数のビューについても、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定する。
また、図４に示したように、ビューＶ２０４に放電現象を検出した場合において、ビューＶ２０４からビューＶ２０５までの間は、Ｘ線の照射が停止する。また、ビューＶ２０５からビューＶ２０６までの間は、Ｘ線照射部からの出力の立ち上がり期間に対応する。即ち、図４に示す場合、ビューＶ２０４からビューＶ２０６までの複数のビューそれぞれについて、適切な投影データセットを取得することができていない。従って、特定機能３４１は、ビューＶ２０４のみならず、ビューＶ２０４からビューＶ２０６までの複数のビューについても、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定する。
なお、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの間に対応する所定の時間範囲については、経験則に基づいて取得することができる。例えば、特定機能３４１は、放電現象が生じた過去のスキャンに基づいて、放電現象が発生してから検出されるまでの間の平均的な時間範囲を事前に算出する。ここで、時間範囲とは、例えば、秒数やビュー数である。以下では、時間範囲の例としてビュー数について説明する。一例を挙げると、特定機能３４１は、放電現象が発生してから検出されるまでの間の平均的なビュー数を、ＦＯＶのサイズやビューレートごとに算出し、記憶回路３３に記憶させる。なお、ビューレートとは、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間のビュー数である。そして、特定機能３４１は、事前に算出したビュー数と、放電現象が検出されたビューＶ２０４とに基づいて、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの複数のビューを特定する。
また、ビューＶ２０４からビューＶ２０６までの間に対応する所定の時間範囲については、スキャン条件に基づいて取得することができる。例えば、Ｘ線の照射の停止及び再開は、システム制御機能１４４ａが制御するものである。即ち、Ｘ線の照射を停止させてからＸ線の照射を再開するまでのビュー数は、システム制御機能１４４ａによって制御されるスキャン条件である。また、Ｘ線照射部からの出力の立ち上がり期間の長さは、管電圧値及び管電流値に基づいて算出することができる。以上より、特定機能３４１は、スキャン条件に基づいて、ビューＶ２０４からビューＶ２０６までのビュー数を取得することができる。
上述したように、特定機能３４１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、放電現象を検出したタイミングに対応するビューＶ２０４を特定する。また、特定機能３４１は、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、ビューＶ２０４から所定の時間範囲に含まれる、ビューＶ２０３からビューＶ２０６までの複数のビューを特定する。なお、特定機能３４１は、Ｘ線高電圧装置１１４に代えて、比較検出器からの出力に基づいてビューＶ２０４を特定してもよいし、他の手法によりビューＶ２０４を特定してもよい。
或いは、特定機能３４１は、Ｘ線発生部により発生した投影データセットに基づいて、放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定してもよい。例えば、特定機能３４１は、ネットワークＮＷを介して、Ｘ線ＣＴ装置１０から、ビューＶ２０２からビューＶ２０７までの複数のビューの投影データセットを取得する。次に、特定機能３４１は、取得した複数の投影データセットに基づいて、放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する。
例えば、特定機能３４１は、取得した複数の投影データセットそれぞれについて、平均画素値を算出する。ここで、ビューＶ２０３からビューＶ２０４までの複数のビューの投影データセットにおいては、放電現象によってＸ線量が増大したことにより、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビュー及びビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューの投影データセットと比較して、平均画素値が大きく異なる。また、ビューＶ２０４からビューＶ２０５までの複数のビューについては、投影データセットが欠損している。また、ビューＶ２０５からビューＶ２０６までの複数のビューの投影データセットにおいては、立ち上がり期間であってＸ線量が低いことにより、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビュー及びビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューの投影データセットと比較して、平均画素値が大きく異なる。以上より、特定機能３４１は、Ｘ線発生部により発生した投影データセットに基づき、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、ビューＶ２０３からビューＶ２０６までの複数のビューを特定することができる。
別の例を挙げると、特定機能３４１は、対向するビューの投影データセットの対を相互に比較する。即ち、特定機能３４１は、「１８０°」異なるビューの投影データセットの対について比較を行なう。ここで、放電現象が生じなかった場合、対向するビューの投影データセットは、反転している点を除いて略同一のデータとなる。例えば、放電現象が生じなかった場合、対向するビューの投影データセットの間で平均画素値は略同じになる。以上より、特定機能３４１は、Ｘ線発生部により発生した投影データセットのそれぞれについて、対向するビューの投影データセットとの比較を行なうことにより、放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定することができる。
次に、特定機能３４１は、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定したビューを識別できるように、特定したビューの投影データセットに対してラベル付けを行なう。例えば、特定機能３４１は、ビューＶ２０３からビューＶ２０６までの複数のビューそれぞれの投影データセットに対して、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定されたことを示す付帯情報を付加する。
次に、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューが、ハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。例えば、選択機能３４２は、ビューＶ２０２からビューＶ２０７までの複数のビューのうち、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビュー又はビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューが、ハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。ここで、ハーフ再構成は、「１８０°＋ファン角」分の投影データセットがあれば実行可能である。即ち、ハーフ再構成の条件とは、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューが「１８０°＋ファン角」を超えることである。
なお、ファン角は、例えば、ＸＹ平面におけるＸ線の広がりを示す角度であり、ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）のサイズに応じて決定される。例えば、選択機能３４２は、図５Ａに示すように、Ｃ－ＦＯＶ（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ－ＦＯＶ）のサイズに応じた角度θ１をファン角として取得する。なお、図５Ａは、第１の実施形態に係るファン角の一例を示す図である。
Ｃ－ＦＯＶは、Ｘ線の照射領域に対応し、システム制御機能１４４ａによる制御の下、コリメータ１１７の開口度によって制御される。即ち、Ｃ－ＦＯＶのサイズはスキャン条件である。従って、選択機能３４２は、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるスキャン条件を参照することにより、Ｃ－ＦＯＶのサイズを取得し、Ｃ－ＦＯＶのサイズに基づいて角度θ１を算出することができる。或いは、スキャン条件としてファン角が設定されている場合、選択機能３４２は、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるスキャン条件を参照することにより、角度θ１を取得することができる。なお、Ｃ－ＦＯＶのサイズ及び角度θ１は、装置固有のものであってもよいし、スキャン条件として任意に変更可能なものであってもよい。
そして、選択機能３４２は、角度θ１に基づいて、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。即ち、選択機能３４２は、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビュー、又は、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューが「１８０°＋角度θ１」を超えるか否かを判定する。
ここで、画像再構成においては、Ｃ－ＦＯＶの全体が対象となる場合もあれば、Ｃ－ＦＯＶの一部のみが対象となる場合もある。即ち、図５Ｂに示すように、Ｘ線の照射領域に対応するＣ－ＦＯＶと、画像再構成の対象領域に対応するＤ－ＦＯＶ (Ｄｉｓｐｌａｙ－ＦＯＶ)とは一致しない場合がある。この場合、選択機能３４２は、図５Ｂに示すように、Ｄ－ＦＯＶのサイズに応じた角度θ２をファン角として取得する。なお、図５Ｂは、第１の実施形態に係るファン角の一例を示す図である。
Ｄ－ＦＯＶは、再構成条件である。従って、選択機能３４２は、Ｘ線ＣＴ装置１０における再構成条件を参照することにより、Ｄ－ＦＯＶのサイズを取得し、Ｄ－ＦＯＶのサイズに基づいて角度θ２を算出することができる。或いは、再構成条件としてファン角が設定されている場合、選択機能３４２は、Ｘ線ＣＴ装置１０における再構成条件を参照することにより、角度θ２を取得することができる。
そして、選択機能３４２は、角度θ２に基づいて、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。即ち、選択機能３４２は、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの複数のビュー、又は、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの複数のビューが「１８０°＋角度θ２」を超えるか否かを判定する。
次に、図６Ａを用いて、ハーフ再構成の条件を満たすか否かの判定処理の一例を説明する。図６Ａは、第１の実施形態に係る投影データセットの一例を示す図である。なお、図６Ａにおいては、ファン角が「４５°」であるものとして説明する。即ち、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューが「１８０°＋４５°」を超えるか否かを判定することにより、ハーフ再構成の条件を満たすか否かの判定処理を実行する。
なお、図６Ａにおいては、Ｘ線検出部により発生した投影データセットを、サイノグラムの形式で示す。サイノグラムとは、ビューごと且つ検出素子ごとに生成される投影データを、ビュー方向とチャンネル方向に対応付けて示すデータである。なお、Ｘ線検出器１１２における１つの検出素子列のみを用いてシングルスキャンを実行した場合、１つのスキャンに対して１つのサイノグラムを生成することができる。また、Ｘ線検出器１１２における複数の検出素子列を用いてボリュームスキャンを実行した場合、１つのスキャンに対して複数のサイノグラムを生成することができる。
図６Ａに示すように、ビューＶ２０２からビューＶ２０７までのビュー数は「８００ビュー」である。ここで、「８００ビュー」は、「３６０°」に対応する。また、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までのビュー数は「２７６ビュー」であり、ビューＶ２０３からビューＶ２０６までのビュー数は「２４８ビュー」であり、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までのビュー数は「２７６ビュー」である。ここで、「２７６ビュー」は「１２４．２°」に対応し、「２４８ビュー」は「１１１．６°」に対応する。
即ち、図６Ａに示す場合、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューである、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの「２７６ビュー」は、「１８０°＋４５°」を超えておらず、ハーフ再構成の条件を満たしていない。ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの「２７６ビュー」も同様に、「１８０°＋４５°」を超えておらず、ハーフ再構成の条件を満たしていない。従って、図６Ａに示す場合、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさないと判定する。なお、図６Ａに示したように中心ビューの付近で不具合が発生した場合には、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない状態となりやすい。
次に、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えた場合に、並び替え後のビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。例えば、選択機能３４２は、図６Ｂに示すように、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替える。即ち、選択機能３４２は、ビューＶ２０２とビューＶ２０７とが連続するように、ビューＶ２０２からビューＶ２０３までの「２７６ビュー」と、ビューＶ２０６からビューＶ２０７までの「２７６ビュー」とを並び替える。このようなビューの並び替え処理については、ワインディング（Ｗｉｎｄｉｎｇ）とも記載する。図６Ｂは、第１の実施形態に係るワインディングの一例を示す図である。
図６Ｂに示す場合において、ビューＶ２０６からビューＶ２０３までの「５５２ビュー」は、「２４８．４°」に対応する。即ち、ビューＶ２０６からビューＶ２０３までの「５５２ビュー」は、「１８０°＋４５°」を超えており、ハーフ再構成の条件を満たす。従って、図６Ｂに示す場合、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えると、ハーフ再構成の条件を満たすと判定する。
図６Ａに示したように、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えない場合にハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。即ち、選択機能３４２は、ワインディングを行なわない状態において、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。ここで、ワインディングを行なわない状態においてハーフ再構成の条件を満たす場合、選択機能３４２は、ワインディングを行なわずにハーフ再構成を行なう処理Ａ２を選択する。換言すると、選択機能３４２は、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成を行なう処理Ａ２を選択する。なお、処理Ａ２は、第１の処理の一例である。
また、図６Ｂに示したように、ワインディングを行なわない状態においてハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、ワインディングを行なった状態において、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する。ここで、ワインディングを行なった状態においてハーフ再構成の条件を満たす場合、選択機能３４２は、ワインディングを行なってハーフ再構成を行なう処理Ａ３を選択する。換言すると、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えるとハーフ再構成の条件を満たす場合、ビューの並び替えを伴ってハーフ再構成を行なう処理Ａ３を選択する。なお、処理Ａ３は、第２の処理の一例である。
ここで、ワインディングを行なった状態においてもハーフ再構成の条件を満たさない場合も想定される。例えば、図７Ａに示すように、スキャンの最中に放電現象が複数回生じた場合、投影データセットが欠損したり画像再構成に適さないものになってしまったりするビュー数が増加し、ワインディングを行なってもハーフ再構成の条件を満たさなくなる可能性がある。なお、図７Ａは、第１の実施形態に係るスキャンの一例を示す図である。図７Ａにおいては、Ｘ線ＣＴ装置１０においてボリュームスキャンが実行されるものとして説明する。
以下、図７Ａについて詳細に説明する。まず、システム制御機能１４４ａは、回転部を回転させつつ、ビューＶ３０１においてＸ線管１１１に対する高電圧の供給を開始する。これにより、ビューＶ３０１においてＸ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射が開始される。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ３０２において設定値に到達する。なお、図７Ａに示す場合、Ｘ線照射部は、ビューＶ３０２からビューＶ３１１までの間に被検体Ｐの周囲を１回転する。図７Ａにおいては、ビューＶ３０２からビューＶ３１１までのビューの数が「８００ビュー」であるものとして説明する。
Ｘ線検出部は、ビューＶ３０２においてＸ線の検出を開始する。図７Ａに示す場合、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０２から、放電現象が発生するビューＶ３０３までの「３０ビュー」それぞれについて投影データセットを発生することができる。即ち、図７Ａに示す場合、ビューＶ３０２からビューＶ３０３までの「３０ビュー」それぞれについて適切な投影データセットを取得することができる。
次に、ビューＶ３０３において、放電現象が発生する。次に、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線管１１１に対する高電圧の供給を停止することで、ビューＶ３０４においてＸ線の照射を停止させる。ここで、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０３からビューＶ３０４までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができるが、これらの投影データセットは画像再構成には適さない。
次に、システム制御機能１４４ａは、ビューＶ３０５において、Ｘ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射を再開させる。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ３０６において設定値に到達する。ここで、Ｘ線検出部は、Ｘ線の照射が停止したビューＶ３０４から、Ｘ線の照射が再開されるビューＶ３０５までの複数のビューそれぞれについては、Ｘ線を検出することができない。即ち、ビューＶ３０４からビューＶ３０５までの複数のビューについては、投影データセットが欠損する。また、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０５からビューＶ３０６までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができるが、これらの投影データセットは画像再構成には適さない。
また、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」それぞれについて投影データセットを発生することができる。即ち、図７Ａに示す場合、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」それぞれについて適切な投影データセットを取得することができる。
次に、ビューＶ３０７において、再度、放電現象が発生する。次に、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線管１１１に対する高電圧の供給を停止することで、ビューＶ３０８においてＸ線の照射を停止させる。ここで、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０７からビューＶ３０８までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができるが、これらの投影データセットは画像再構成には適さない。
次に、システム制御機能１４４ａは、ビューＶ３０９において、Ｘ線照射部から被検体Ｐに対するＸ線の照射を再開させる。また、Ｘ線照射部からの出力は、立ち上がり期間を経て、ビューＶ３１０において設定値に到達する。ここで、Ｘ線検出部は、Ｘ線の照射が停止したビューＶ３０８から、Ｘ線の照射が再開されるビューＶ３０９までの複数のビューそれぞれについては、Ｘ線を検出することができない。即ち、ビューＶ３０８からビューＶ３０９までの複数のビューについては、投影データセットが欠損する。また、Ｘ線検出部は、ビューＶ３０９からビューＶ３１０までの複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生することができるが、これらの投影データセットは画像再構成には適さない。
また、Ｘ線検出部は、ビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」それぞれについて投影データセットを発生することができる。即ち、図７Ａに示す場合、ビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」それぞれについて適切な投影データセットを取得することができる。なお、図７Ａに示すビューＶ３０２とビューＶ３１１とで、被検体Ｐに対するＸ線照射部の位置は同じである。即ち、ビューＶ３０２及びビューＶ３１１の角度は同じである。
図７Ａに示す場合において、特定機能３４１は、複数のビューの中から放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する。例えば、特定機能３４１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの出力に基づいて、放電現象を検出したタイミングに対応するビューＶ３０４及びビューＶ３０８を特定する。また、例えば、特定機能３４１は、比較検出器からの出力に基づいて、放電現象を検出したタイミングに対応するビューＶ３０４及びビューＶ３０８を特定する。そして、特定機能３４１は、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、ビューＶ３０４に対応するタイミングから所定の時間範囲に含まれるビューＶ３０３からビューＶ３０６までの複数のビュー、及び、ビューＶ３０８に対応するタイミングから所定の時間範囲に含まれるビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューを特定する。
或いは、特定機能３４１は、Ｘ線発生部により発生した投影データセットに基づいて、放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定してもよい。例えば、特定機能３４１は、ネットワークＮＷを介して、Ｘ線ＣＴ装置１０から、ビューＶ３０２からビューＶ３１１までの複数のビューの投影データセットを取得する。そして、特定機能３４１は、取得した投影データセットに基づき、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、ビューＶ３０３からビューＶ３０６までの複数のビュー、及び、ビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューを特定する。
次に、特定機能３４１は、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定したビューを識別できるように、特定したビューの投影データセットに対してラベル付けを行なう。例えば、特定機能３４１は、ビューＶ３０３からビューＶ３０６までの複数のビューそれぞれの投影データセット、及び、ビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューそれぞれの投影データセットに対して、放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして特定されたことを示す付帯情報を付加する。
次に、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの角度及び数に基づいて、各種の画像再構成が可能か否かを判定する。ここで、図７Ａに示す場合、適切な投影データセットを「３６０°」取得することができていないため、フル再構成を適切に実行することはできない。
また、図７Ａに示す場合、適切な投影データセットを取得することができたビューは、ビューＶ３０２からビューＶ３０３までの「３０ビュー」、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」及びビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」である。ここで、「３０ビュー」は「１３．５°」に対応し、「３００ビュー」は「１３５°」に対応する。従って、ビューＶ３０２からビューＶ３０３までの「３０ビュー」、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」及びビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」のいずれも、「１８０°＋４５°」を超えず、ハーフ再構成の条件を満たさない。即ち、図７Ａにおいて特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えない場合、ハーフ再構成の条件を満たさない。
また、図７Ａに示す場合、適切な投影データセットを取得することができたビューは、合計で「３６０ビュー」である。ここで、「３６０ビュー」は「１６２°」に対応し、「１８０°＋４５°」を超えないため、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えても、ハーフ再構成の条件を満たさない。
この場合、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットを再取得する処理を選択する。即ち、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、ビューＶ３０３からビューＶ３０６までの複数のビュー、及び、ビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューの投影データセットを再取得する処理を選択する。なお、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットを再取得する処理については、オーバースキャンとも記載する。
例えば、オーバースキャンは、図７Ａに示したスキャンと連続して行なわれる。例えば、オーバースキャンは、図７Ｂに示すように、ビューＶ３１１からビューＶ３１２までの「５００ビュー」を追加で取得するスキャンである。なお、図７Ｂは、第１の実施形態に係るオーバースキャンの一例を示す図である。図７Ｂに示すビューＶ３１２は、被検体Ｐに対するＸ線照射部の位置がビューＶ３１０と同じビューある。即ち、ビューＶ３１０及びビューＶ３１２の角度は同じである。また、ビューＶ３１１からビューＶ３１２までの「５００ビュー」は、それぞれ、ビューＶ３０２からビューＶ３１０までの「５００ビュー」に対応する。
図７Ｂのオーバースキャンを実行した場合、ビューＶ３１０からビューＶ３１２までの「８００ビュー」について投影データセットを取得することができる。即ち、図７Ｂに示すオーバースキャンを実行することにより、投影データセットを「３６０°」取得して、フル再構成を可能とすることができる。
なお、オーバースキャンにおいては、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットのみを再取得してもよい。即ち、オーバースキャンにおいては、ビューＶ３０２からビューＶ３１０までの「５００ビュー」の全部について投影データセットを再取得するのではなく、ビューＶ３０３からビューＶ３０６までの複数のビュー、及び、ビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューの投影データセットのみを再取得してもよい。この場合、画像再構成の際には、ビューＶ３０２からビューＶ３０３までの「３０ビュー」、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」及びビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」と、オーバースキャンにより再取得された投影データセットとを用いて、フル再構成を実行することが可能である。
また、これまで、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得し、フル再構成を実行する処理について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、オーバースキャンにおいては、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得してもよい。例えば、オーバースキャンにおいては、ビューＶ３０７からビューＶ３１０までの複数のビューの投影データセットのみを再取得してもよい。この場合、画像再構成の際には、ビューＶ３０６からビューＶ３０７までの「３０ビュー」及びビューＶ３１０からビューＶ３１１までの「３００ビュー」と、オーバースキャンにより再取得された投影データセットとを用いて、ハーフ再構成を実行することが可能である。
以下では、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得してフル再構成を実行する処理を、処理Ａ４と記載する。また、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得してハーフ再構成を実行する処理を、処理Ａ５と記載する。そして、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択する。
なお、処理Ａ４及び処理Ａ５のいずれを選択するかについては、例えば、ユーザからの入力操作に応じて判定することができる。例えば、選択機能３４２は、ユーザからの入力操作に応じて、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合に処理Ａ４又は処理Ａ５のいずれを選択するかの設定をプリセットする。そして、被検体Ｐに対するスキャンを実行している最中に特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさないと判定した場合、選択機能３４２は、プリセットされた設定に従って、処理Ａ４及び処理Ａ５のいずれかを選択する。或いは、選択機能３４２は、被検体Ｐに対するスキャンを実行している最中にユーザからの入力操作を受け付けて、処理Ａ４及び処理Ａ５のいずれかを選択してもよい。
また、選択機能３４２は、ユーザからの入力操作に応じて、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択するか否かを判定してもよい。即ち、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択した場合、被検体Ｐに対するスキャンを再度実行する場合と比較すれば程度は小さいものの、オーバースキャンによって被検体Ｐの被ばく量が増加する。そこで、ユーザは、オーバースキャンによる被検体Ｐの被ばくを許容するか否かに応じて、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合に処理Ａ４又は処理Ａ５を選択するか否かを判断する。また、選択機能３４２は、ユーザからの入力操作に応じて、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合に処理Ａ４又は処理Ａ５を選択するか否かの設定をプリセットする。そして、被検体Ｐに対するスキャンを実行している最中に特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさないと判定した場合、選択機能３４２は、プリセットされた設定に従って、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択するか否かを判定する。或いは、選択機能３４２は、被検体Ｐに対するスキャンを実行している最中にユーザからの入力操作を受け付けて、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択するか否かを判定してもよい。
選択機能３４２が処理Ａ１、処理Ａ２、処理Ａ３、処理Ａ４又は処理Ａ５を選択した後、制御機能３４３は、選択機能３４２が選択した処理を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、受信した情報に基づく処理を実行する。
例えば、選択機能３４２が処理Ａ１を選択した場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間にＸ線検出部によって発生した、複数のビューそれぞれの投影データセットに基づいて、フル再構成を実行する。具体的には、前処理機能１４４ｂは、複数のビューそれぞれの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。
また、例えば、選択機能３４２が処理Ａ２を選択した場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成を実行する。具体的には、前処理機能１４４ｂは、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。
また、例えば、選択機能３４２が処理Ａ３を選択した場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ビューの並び替えを伴ってハーフ再構成を実行する。具体的には、前処理機能１４４ｂは、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えるとともに、並び替え後のビューそれぞれの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、並び替え及び前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。
また、例えば、選択機能３４２が処理Ａ４を選択した場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得し、フル再構成を実行する。具体的には、システム制御機能１４４ａは、オーバースキャンを実行して、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得する。また、前処理機能１４４ｂは、オーバースキャンにより再取得された投影データセットと、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットとに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。
また、例えば、選択機能３４２が処理Ａ５を選択した場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得し、ハーフ再構成を実行する。具体的には、システム制御機能１４４ａは、オーバースキャンを実行して、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得する。また、前処理機能１４４ｂは、オーバースキャンにより再取得された投影データセットと、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットとに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。
また、制御機能１４４ｄは、生成機能１４４ｃが生成した画像データに基づいて表示用画像を生成し、生成した表示用画像をディスプレイ１４２に表示させる。また、制御機能１４４ｄは、生成機能１４４ｃが生成した画像データを画像保管装置２０に送信する。
次に、Ｘ線診断システム１による処理の手順の一例を、図８を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係るＸ線診断システム１の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
ステップＳ１０１、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４は、特定機能３４１に対応するステップである。ステップＳ１０２、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７、ステップＳ１０８、ステップＳ１０９、ステップＳ１１０及びステップＳ１１１は、選択機能３４２に対応するステップである。ステップＳ１１２は、制御機能３４３に対応するステップである。
まず、処理回路３４は、スキャンの最中に、Ｘ線照射部又はＸ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。ここで、不具合が生じなかった場合（ステップＳ１０１否定）、処理回路３４は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間にＸ線検出部によって発生した、複数のビューそれぞれの投影データセットを使用してフル再構成を実行する処理Ａ１を選択する（ステップＳ１０２）。
一方で、不具合が生じた場合（ステップＳ１０１肯定）、処理回路３４は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の複数のビューの中から、不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する（ステップＳ１０３）。次に、処理回路３４は、特定したビューの投影データセットに対してラベル付けを行なう（ステップＳ１０４）。
次に、処理回路３４は、ステップＳ１０３にて特定したビュー以外の残りのビューについて、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成可能か否かを判定する（ステップＳ１０５）。ここで、ハーフ再構成可能である場合（ステップＳ１０５肯定）、処理回路３４は、ビューの並び替えを伴わずに、特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを使用してハーフ再構成を実行する処理Ａ２を選択する（ステップＳ１０６）。
一方で、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成可能でない場合（ステップＳ１０５否定）、処理回路３４は、ステップＳ１０３にて特定したビュー以外の残りのビューについて、ビューの並び替えによってハーフ再構成可能か否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、ハーフ再構成可能である場合（ステップＳ１０７肯定）、処理回路３４は、ビューの並び替えを伴って、特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを使用してハーフ再構成を実行する処理Ａ３を選択する（ステップＳ１０８）。
一方で、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合（ステップＳ１０７否定）、処理回路３４は、特定したビューの投影データセットを再取得すると判定するとともに、フル再構成を実行するかハーフ再構成を実行するかを判定する（ステップＳ１０９）。ここで、フル再構成を実行する場合（ステップＳ１０９肯定）、処理回路３４は、特定したビューの投影データセットの全部を再取得し、再取得した投影データセット、及び、特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを用いてフル再構成を実行する処理Ａ４を選択する（ステップＳ１１０）。
一方で、ハーフ再構成を実行する場合（ステップＳ１０９否定）、処理回路３４は、特定したビューの投影データセットの一部を再取得し、再取得した投影データセット、及び、特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを用いてハーフ再構成を実行する処理Ａ５を選択する（ステップＳ１１１）。そして、処理回路３４は、ステップＳ１０２、ステップＳ１０６、ステップＳ１０８、ステップＳ１１０又はステップＳ１１１にて選択した処理を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信し、処理を終了する。
上述したように、第１の実施形態によれば、Ｘ線照射部は、被検体Ｐの周囲を回転しながら、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。Ｘ線検出部は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。特定機能３４１は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の複数のビューの中から、Ｘ線照射部及びＸ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの角度及び数に基づいて、投影データセットを使用した画像再構成に関する処理を選択する。例えば、選択機能３４２は、処理Ａ１、処理Ａ２、処理Ａ３、処理Ａ４及び処理Ａ５を含む複数の選択肢の中から、１つの処理を選択する。従って、第１の実施形態に係るＸ線診断システム１は、被検体Ｐの被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することができる。
例えば、不具合が生じなかった場合、選択機能３４２は、処理Ａ１を選択する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間にＸ線検出部によって発生した複数のビューそれぞれの投影データセットを使用して、フル再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成可能である場合、選択機能３４２は、処理Ａ２を選択する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えるとハーフ再構成可能である場合、選択機能３４２は、処理Ａ３を選択する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ビューの並び替えを伴うハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合、選択機能３４２は、処理Ａ４を選択する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、再取得した投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量の増加を抑制しつつ、フル再構成を適切に実行することができる。
或いは、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合、選択機能３４２は、処理Ａ５を選択する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、再取得した投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量の増加をより抑制しつつ、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合に選択する処理として、特定したビューの投影データセットを再取得する処理Ａ４又は処理Ａ５について説明した。これに対して、第２の実施形態では、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合に選択する処理として、学習済みモデルを使用して、特定したビューの投影データセットを推定する処理について説明する。
第２の実施形態に係るＸ線診断システム１は、図１に示したＸ線診断システム１と同様の構成を有する。また、第２の実施形態に係るＸ線診断システム１は、図９に示すように、医用情報処理装置３０がモデル記憶回路３５を更に備えるとともに、処理回路３４がモデル生成機能３４４及び推定機能３４５を更に実行する。なお、図９は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置３０の構成の一例を示すブロック図である。以下、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図１及び図２と同一の符号を付し、説明を省略する。
モデル生成機能３４４は、少なくとも２つのビューの投影データセットの入力を受け付けて、当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定するように機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。また、モデル記憶回路３５は、モデル生成機能３４４が生成した学習済みモデルＭ１を記憶する。また、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５が記憶する学習済みモデルＭ１に少なくとも２つのビューの投影データセットを入力することにより、当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定させる。なお、モデル記憶回路３５は、例えば、ＲＡＭ、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。或いは、モデル記憶回路３５は、クラウドにより実現されることとしてもよい。
以下、図１０Ａ及び図１０Ｂを用いて、学習済みモデルＭ１の生成処理の一例について説明する。図１０Ａ及び図１０Ｂは、第２の実施形態に係る学習済みモデルＭ１の学習データの一例を示す図である。例えば、モデル生成機能３４４は、Ｘ線ＣＴ装置１０において過去に実行され、Ｘ線照射部及びＸ線検出部において不具合が生じなかったスキャンにおいて取得された投影データセットを、Ｘ線ＣＴ装置１０又は画像保管装置２０から取得する。一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、ビューＶ４０１からビューＶ４１８までの「１８ビュー」を含む複数のビューの投影データセットを取得する。
次に、モデル生成機能３４４は、取得した投影データセットの一部を入力側データ、他の一部を出力側データとする機械学習を実行することにより、学習済みモデルＭ１を生成する。ここで、学習済みモデルＭ１は、例えば、ニューラルネットワーク（Neural Network）により構成することができる。ニューラルネットワークとは、層状に並べた隣接層間が結合した構造を有し、情報が入力層側から出力層側に伝播するネットワークである。例えば、モデル生成機能３４４は、図１０Ａ及び図１０Ｂに示した学習データを用いて、多層のニューラルネットワークについて深層学習（ディープラーニング）を実行することで、学習済みモデルＭ１を生成する。なお、多層のニューラルネットワークは、例えば、入力層と、複数の中間層（隠れ層）と、出力層とにより構成される。
一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、図１０Ａに示すように、ビューＶ４０２からビューＶ４０４までの「３ビュー」の投影データセット、及び、ビューＶ４１５からビューＶ４１７までの「３ビュー」の投影データセットを入力側データとしてニューラルネットワークに入力する。ここで、ニューラルネットワークにおいては、例えば、入力層側から出力層側に向かって一方向に隣接層間でのみ結合しながら情報が伝播し、出力層からは、ビューＶ４０５からビューＶ４１４までの「１０ビュー」の投影データセットの推定結果が出力される。即ち、出力層からは、ビューＶ４０２～Ｖ４０４及びビューＶ４１５～Ｖ４１７の間の投影データセットを推定した投影データセットが出力される。
そして、モデル生成機能３４４は、入力側データを入力した際にニューラルネットワークが好ましい結果を出力することができるよう、ニューラルネットワークのパラメータを調整する。例えば、モデル生成機能３４４は、投影データセット間の近さを表す関数（誤差関数）を用いて、ニューラルネットワークのパラメータを調整する。一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、出力側データとして入力した投影データセットとニューラルネットワークが推定した投影データセットとの間の誤差関数をビューＶ４０６～ビューＶ４１４のそれぞれについて算出し、算出した誤差関数の和が極小となるようにパラメータを調整する。即ち、モデル生成機能３４４は、誤差関数の和が極小となるようにニューラルネットワークを学習させる。
また、モデル生成機能３４４は、図１０Ｂに示すように、ビューＶ４０３からビューＶ４０５までの「３ビュー」の投影データセット、及び、ビューＶ４１６からビューＶ４１８までの「３ビュー」の投影データセットを入力側データとして使用し、ビューＶ４０６からビューＶ４１５までの「１０ビュー」の投影データセットを出力側データとして使用して、ニューラルネットワークを学習させる。
更に、モデル生成機能３４４は、入力側データとして使用する投影データセットのビュー数、及び、出力側データとして使用する投影データセットのビュー数を変更しながら、ニューラルネットワークを学習させる。例えば、図１０Ａ及び図１０Ｂは、入力側データとして「６ビュー」の投影データセットを使用する場合を示すが、モデル生成機能３４４は、入力側データとして、「１０ビュー」の投影データセットや「２ビュー」の投影データセットを使用して、ニューラルネットワークを学習させる。一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、ビューＶ４０４の投影データセット及び、ビューＶ４１５の投影データセットを入力側データとして使用し、ビューＶ４０６からビューＶ４１５までの「１０ビュー」の投影データセットを出力側データとして使用して、ニューラルネットワークを学習させる。
また、例えば、図１０Ａ及び図１０Ｂは、出力側データとして「１０ビュー」の投影データセットを使用する場合を示すが、モデル生成機能３４４は、入力側データとして、「８ビュー」の投影データセットや「１６ビュー」の投影データセットを使用して、ニューラルネットワークを学習させる。一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、ビューＶ４０１の投影データセット、及び、ビューＶ４１８の投影データセットを入力側データとして使用し、ビューＶ４０２からビューＶ４１７までの「１６ビュー」の投影データセットを出力側データとして使用して、ニューラルネットワークを学習させる。
上述したように、モデル生成機能３４４は、入力側データとして選択する投影データセット、及び、出力側データとして選択する投影データセットを変更しながらニューラルネットワークを学習させる。これにより、モデル生成機能３４４は、少なくとも２つのビューの投影データセットの入力を受け付けて、その間のビューの投影データセットを推定するように機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。また、モデル生成機能３４４は、生成した学習済みモデルＭ１をモデル記憶回路３５に記憶させる。
なお、学習済みモデルＭ１がニューラルネットワークにより構成されるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、モデル生成機能３４４は、ニューラルネットワーク以外の機械学習手法により、学習済みモデルＭ１を生成してもよい。例えば、モデル生成機能３４４は、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）等のデータの分類を行なう機械学習手法によって、学習済みモデルＭ１を生成してもよい。
モデル生成機能３４４が学習済みモデルＭ１を生成してモデル記憶回路３５に記憶させた後、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐに対するスキャンを実行する。即ち、Ｘ線照射部は、被検体Ｐの周囲を回転しながら、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。また、Ｘ線検出部は、被検体Ｐを透過した被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。例えば、Ｘ線検出部は、図１１に示すビューＶ５０１からビューＶ５１８までの「１８ビュー」を含む複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。なお、図１１は、第２の実施形態に係る投影データセットの一例を示す図である。
次に、特定機能３４１は、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の複数のビューの中から、Ｘ線照射部及びＸ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。例えば、特定機能３４１は、不具合が生じたタイミングに対応するビューとして、図１１に示すビューＶ５０５からビューＶ５１４までの「１０ビュー」を特定する。また、特定機能３４１は、特定したビューの投影データセットに対してラベル付けを行なう。なお、図１１においては、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットをラベル「×」で示し、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットをラベル「○」で示す。
次に、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの角度及び数に基づいて画像再構成に関する処理を選択する。例えば、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成の条件を満たす場合、選択機能３４２は、処理Ａ２を選択する。また、ビューを並び替えるとハーフ再構成の条件を満たす場合、選択機能３４２は、処理Ａ３を選択する。また、ビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、学習済みモデルＭ１を使用して投影データセットを推定する処理Ａ６を選択する。
より具体的には、処理Ａ６は、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットを推定する処理である。例えば、図１１に示す場合、処理Ａ６は、少なくともビューＶ５０４及びビューＶ５１５を含む複数のビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、ビューＶ５０５～ビューＶ５１５の投影データセットを推定する処理である。なお、以下では、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合について説明する。即ち、以下では、選択機能３４２が処理Ａ６を選択した場合について説明する。
次に、制御機能３４３は、選択機能３４２が選択した処理Ａ６を示す情報をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、例えば、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを、医用情報処理装置３０に対して送信する。一例を挙げると、Ｘ線ＣＴ装置１０は、図１１に示したビューＶ５０２からビューＶ５０４までの「３ビュー」の投影データセットと、ビューＶ５１５からビューＶ５１７までの「３ビュー」の投影データセットとを医用情報処理装置３０に対して送信する。
次に、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットを推定させる。一例を挙げると、推定機能３４５は、図１２に示すように、ビューＶ５０２からビューＶ５０４までの「３ビュー」の投影データセットと、ビューＶ５１５からビューＶ５１７までの「３ビュー」の投影データセットとを学習済みモデルＭ１に入力することで、ビューＶ５０５からビューＶ５１４までの「１０ビュー」の投影データセットを推定させる。なお、図１２は、第２の実施形態に係る学習済みモデルＭ１の使用例を示す図である。
なお、図１２においては、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットのみを学習済みモデルＭ１に入力するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、モデル生成機能３４４は、放電現象の発生中や立ち上がり期間中に収集されたことによりスペクトル形状が変化したビューの投影データセットと、スペクトル形状が変化したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットとの入力を受け付けて、スペクトル形状が変化したビューの投影データセットを変形させることにより当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定するように機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。この場合、推定機能３４５は、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットのうち、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットと、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットとを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットを推定させる。
次に、制御機能３４３は、推定機能３４５により推定されたビューＶ５０５からビューＶ５１４までの「１０ビュー」の投影データセットを、Ｘ線ＣＴ装置１０に送信する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、推定機能３４５により推定された投影データセット及び特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用してフル再構成を実行する。即ち、Ｘ線診断システム１は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
また、これまで、フル再構成を実行する処理Ａ６について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、選択機能３４２は、処理Ａ６に代えて、ハーフ再構成を実行する処理を選択してもよい。例えば、選択機能３４２は、学習済みモデルＭ１を用いて、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を推定し、推定した投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを用いてハーフ再構成を実行する処理を選択する。
一例を挙げると、ファン角が「４５°」であるスキャンにおいて、スキャンの最中に不具合が２回発生し、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の「８００ビュー」のうち、１回目の不具合によって「１００ビュー」の投影データセットが欠損し、２回目の不具合によって「２８０ビュー」の投影データセットが欠損したとする。この場合、特定機能３４１は、１回目の不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」と、２回目の不具合が生じたタイミングに対応する「２８０ビュー」とを特定する。ここで、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの数は「４２０ビュー」である。また、「４００ビュー」は「１８９°」に対応し、「１８０°＋４５°」を超えないため、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件は満たさない。
ここで、１回目の不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」の投影データセットを推定した場合、推定した投影データセットのビューの数「１００ビュー」と、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの数「４２０ビュー」との和は「５２０ビュー」となる。また、「５２０ビュー」は「２３４°」に対応し、「１８０°＋４５°」を超えるため、ハーフ再構成の条件を満たすこととなる。
また、２回目の不具合が生じたタイミングに対応する「２８０ビュー」の投影データセットを推定した場合、推定した投影データセットのビューの数「２８０ビュー」と、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの数「４２０ビュー」との和は「７００ビュー」となる。また、「７００ビュー」は「３１５°」に対応し、「１８０°＋４５°」を超えるため、ハーフ再構成の条件を満たすこととなる。
即ち、１回目の不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」の投影データセットと、２回目の不具合が生じたタイミングに対応する「２８０ビュー」の投影データセットとのいずれか一方を推定すれば、ハーフ再構成の条件を満たすこととなる。ここで、学習済みモデルＭ１による投影データセットの推定は、推定の対象となる投影データセットのビュー数が少ないほど精度が向上する。
例えば、「２８０ビュー」の投影データセットを推定する場合、推定機能３４５は、「２８０ビュー」の投影データセットの前後のビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力する。この場合、学習済みモデルＭ１は、入力された投影データセットから最大で「１４０ビュー」離れた投影データセットを推定することとなる。一方で、「１００ビュー」の投影データセットを推定する場合には、学習済みモデルＭ１は、入力された投影データセットから最大で「５０ビュー」離れた投影データセットを推定することとなる。
従って、２回目の不具合が生じたタイミングに対応する「２８０ビュー」の投影データセットを推定する場合より、１回目の不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」の投影データセットを推定する方が、投影データセット推定の精度は向上することとなる。そこで、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューのうち、１回目の不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」の投影データセットを推定する処理を選択する。
例えば、選択機能３４２は、推定した「１００ビュー」の投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えなくてもハーフ再構成の条件を満たす場合、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成を実行する処理Ａ７を選択する。処理Ａ７は、より具体的には、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合において、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を推定し、推定した投影データセット及び特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューについて並び替えを行なわずに、ハーフ再構成を実行する処理である。
また、例えば、選択機能３４２は、推定した「１００ビュー」の投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えるとハーフ再構成の条件を満たす場合、ビューの並び替えを伴ってハーフ再構成を実行する処理Ａ８を選択する。処理Ａ８は、より具体的には、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合において、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を推定し、推定した投影データセット及び特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットについて並び替えを行なった後に、ハーフ再構成を実行する処理である。
また、これまで、学習済みモデルＭ１を用いて投影データセットを推定する処理を、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない場合に選択するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、選択機能３４２は、学習済みモデルＭ１を用いて投影データセットを推定する処理を、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合に選択してもよい。
一例を挙げると、ファン角が「４５°」であるスキャンにおいて、スキャンの最中に不具合が１回発生し、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の「８００ビュー」のうち「１００ビュー」の投影データセットが欠損したとする。この場合、特定機能３４１は、不具合が生じたタイミングに対応する「１００ビュー」を特定する。ここで、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの数は「７００ビュー」である。また、「７００ビュー」は「３１５°」に対応し、「１８０°＋４５°」を超えるため、ハーフ再構成の条件を満たすこととなる。
ここで、選択機能３４２は、例えば、ユーザからの入力操作に応じて、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成を行なう処理Ａ２と、特定機能３４１が特定したビューの全部を推定してフル再構成を行なう処理Ａ９とのいずれか一方を選択する。処理Ａ９は、より具体的には、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合において、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を推定し、推定した投影データセット及び特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを用いてフル再構成を実行する処理である。
或いは、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えるとハーフ再構成の条件を満たす場合、選択機能３４２は、ビューの並び替えを伴ってハーフ再構成を行なう処理Ａ３と、特定機能３４１が特定したビューの全部を推定してフル再構成を行なう処理Ａ９とのいずれか一方を選択する。
上述したように、第２の実施形態によれば、選択機能３４２は、処理Ａ６、処理Ａ７、処理Ａ８及び処理Ａ９を含む複数の選択肢の中から、１つの処理を選択する。従って、第２の実施形態に係るＸ線診断システム１は、被検体Ｐの被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することができる。
例えば、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、処理Ａ６を選択する。この場合、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を推定させる。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、推定された投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、処理Ａ７を選択する。この場合、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を推定させる。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、推定された投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合、選択機能３４２は、処理Ａ８を選択する。この場合、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を推定させる。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、推定された投影データセット及び特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットについて並び替えを行なった後に、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合において、選択機能３４２は、処理Ａ９を選択する。この場合、推定機能３４５は、モデル記憶回路３５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能３４１が特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を推定させる。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、推定された投影データセット、及び、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットを使用して、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
（第３の実施形態）
これまで第１～第２の実施形態について説明したが、上述した第１～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。
上述した実施形態では、画像再構成に関する処理の例として、処理Ａ１～処理Ａ９について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。一例を挙げると、特定機能３４１は、まず、不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。ここで、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合において、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの一部を再取得する処理Ａ１０を選択する。
この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、オーバースキャンを実行して、特定機能３４１が特定したビューの投影データセットの全部を再取得し、再取得された投影データセットと、特定機能３４１が特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットとを使用してフル再構成を実行する。例えば、選択機能３４２は、ユーザからの入力操作に応じて、フル再構成に代えてハーフ再構成を実行する際に生じる均一性低下を許容できる場合には処理Ａ２又は処理Ａ３を選択し、許容できない場合には処理Ａ１０を選択する。
その他、画像再構成に関する処理については種々の変形が可能である。即ち、選択機能３４２は、画像再構成に関する処理として、処理Ａ１～処理Ａ１０を含む複数の選択肢の中から１つの処理を選択する。
また、上述した実施形態では、医用情報処理装置３０における処理回路３４が、特定機能３４１及び選択機能３４２を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０における処理回路１４４が、特定機能３４１及び選択機能３４２に対応する機能を実行する場合であってもよい。
例えば、処理回路１４４は、図１３に示すように、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄに加えて、特定機能１４４ｅ及び選択機能１４４ｆを更に実行する。特定機能１４４ｅは、特定機能３４１に対応した機能である。選択機能１４４ｆは、選択機能３４２に対応した機能である。なお、図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。
例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるＸ線照射部は、システム制御機能１４４ａによる制御の下、被検体Ｐの周囲を回転しながら、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。また、Ｘ線検出部は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。また、特定機能１４４ｅは、Ｘ線照射部が被検体Ｐの周囲を１回転する間の複数のビューの中から、Ｘ線照射部及びＸ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。次に、選択機能１４４ｆは、特定機能１４４ｅが特定したビューの角度及び数に基づいて、Ｘ線検出部により発生した投影データセットを使用した画像再構成に関する処理を選択する。
例えば、Ｘ線照射部及びＸ線検出部のいずれにおいても不具合が生じなかった場合、選択機能１４４ｆは、処理Ａ１を選択する。この場合、前処理機能１４４ｂは、Ｘ線検出部により発生した投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ１を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューの並び替えを伴わずにハーフ再構成可能である場合、選択機能１４４ｆは、処理Ａ２を選択する。この場合、前処理機能１４４ｂは、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューそれぞれの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ２を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えるとハーフ再構成可能である場合、選択機能１４４ｆは、処理Ａ３を選択する。この場合、前処理機能１４４ｂは、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューを並び替えるとともに、並び替え後のビューそれぞれの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、並び替え及び各種の前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ３を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ビューの並び替えを伴ったハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合、選択機能１４４ｆは、処理Ａ４を選択する。この場合、システム制御機能１４４ａは、オーバースキャンを実行し、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの全部を再取得する。次に、前処理機能１４４ｂは、オーバースキャンにより再取得された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ４を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量の増加を抑制しつつ、フル再構成を適切に実行することができる。
或いは、不具合が生じた場合において、ビューを並び替えてもハーフ再構成可能でない場合、選択機能１４４ｆは、処理Ａ５を選択する。この場合、システム制御機能１４４ａは、オーバースキャンを実行し、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの一部を再取得する。次に、前処理機能１４４ｂは、オーバースキャンにより再取得された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ５を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量の増加を抑制しつつ、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合において、選択機能１４４ｆは、処理Ａ１０を選択する。この場合、システム制御機能１４４ａは、オーバースキャンを実行し、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの全部を再取得する。次に、前処理機能１４４ｂは、オーバースキャンにより再取得された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ１０を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量の増加を抑制しつつ、フル再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、処理回路１４４は、図１３に示すように、モデル生成機能１４４ｇ及び推定機能１４４ｈを更に実行してもよい。ここで、モデル生成機能１４４ｇは、モデル生成機能３４４に対応した機能である。また、推定機能１４４ｈは、推定機能３４５に対応した機能である。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、図１３に示すように、モデル記憶回路１４５を更に備えてもよい。
モデル生成機能１４４ｇは、少なくとも２つのビューの投影データセットの入力を受け付けて、当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定するように機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。また、モデル記憶回路１４５は、モデル生成機能１４４ｇが生成した学習済みモデルＭ１を記憶する。また、推定機能１４４ｈは、モデル記憶回路１４５が記憶する学習済みモデルＭ１に少なくとも２つのビューの投影データセットを入力することにより、当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定させる。なお、モデル記憶回路１４５は、例えば、ＲＡＭ、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。或いは、モデル記憶回路１４５は、クラウドにより実現されることとしてもよい。
例えば、ビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合において、選択機能１４４ｆは、処理Ａ６を選択する。この場合、推定機能１４４ｈは、モデル記憶回路１４５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能１４４ｅが特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの全部を推定させる。次に、前処理機能１４４ｂは、推定された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ６を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、ビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合において、選択機能１４４ｆは、処理Ａ７を選択する。この場合、推定機能１４４ｈは、モデル記憶回路１４５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能１４４ｅが特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの一部を推定させる。次に、前処理機能１４４ｂは、推定された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ７を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、ビューを並び替えてもハーフ再構成の条件を満たさない場合において、選択機能１４４ｆは、処理Ａ８を選択する。この場合、推定機能１４４ｈは、モデル記憶回路１４５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能１４４ｅが特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの一部を推定させる。次に、前処理機能１４４ｂは、推定された投影データセット及び特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットについて並び替えを行なうとともに、並び替え後の投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、並び替え及び各種の前処理が施された後の投影データセットを使用したハーフ再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ８を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、ビューの並び替えを伴ったハーフ再構成を適切に実行することができる。
また、例えば、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合において、選択機能１４４ｆは、処理Ａ９を選択する。この場合、推定機能１４４ｈは、モデル記憶回路１４５から学習済みモデルＭ１を読み出し、特定機能１４４ｅが特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを学習済みモデルＭ１に入力することにより、特定機能１４４ｅが特定したビューの投影データセットの全部を推定させる。次に、前処理機能１４４ｂは、推定された投影データセット、及び、特定機能１４４ｅが特定したビュー以外の残りのビューの投影データセットに対して各種の前処理を施す。そして、生成機能１４４ｃは、前処理が施された後の投影データセットを使用したフル再構成を実行し、画像データを生成する。即ち、選択機能１４４ｆが処理Ａ９を選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体Ｐの被ばく量を増加させることなく、フル再構成を適切に実行することができる。
なお、図１、図２、図９及び図１３にて説明した構成はあくまで一例であり、適宜の変更が可能である。一例を挙げると、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるモデル記憶回路１４５は、医用情報処理装置３０におけるモデル生成機能３４４により生成された学習済みモデルＭ１を記憶してもよい。この場合、推定機能１４４ｈは、モデル生成機能３４４により生成された学習済みモデルＭ１を使用して、投影データセットを推定する処理を実行することとなる。また、一例を挙げると、医用情報処理装置３０における選択機能３４２が処理Ａ６、処理Ａ７、処理Ａ８及び処理Ａ９のいずれかを選択した場合において、Ｘ線ＣＴ装置１０における推定機能１４４ｈが、モデル記憶回路１４５に記憶された学習済みモデルＭ１を使用して、投影データセットを推定する処理を実行してもよい。その他、図１、図２、図９及び図１３に示した各機能は、Ｘ線診断システム１に含まれる１つの装置又は複数の装置に適宜に分散させることができる。
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１０により実行されるボリュームスキャンを例として説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態は、Ｃアームを備えたＸ線診断装置４０により実行される回転撮影についても同様に適用が可能である。なお、Ｃアームを備えたＸ線診断装置４０とは、例えば、アンギオ装置である。
例えば、Ｘ線診断システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０に代えて、又はＸ線ＣＴ装置１０に加えて、Ｘ線診断装置４０を含む。また、Ｘ線診断装置４０においては、Ｃアームにより、Ｘ線管とＸ線検出器とが被検体Ｐを挟んで対向するように保持される。ここで、Ｘ線管はＸ線照射部の一例であり、Ｘ線検出器はＸ線検出部の一例である。被検体Ｐに対する回転撮影を実行する際、Ｘ線管は、Ｃアームの動作によって被検体Ｐの周囲を回転しながら、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。また、Ｘ線検出器は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、Ｘ線管が被検体Ｐの周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する。
例えば、医用情報処理装置３０における特定機能３４１は、回転撮影の最中に生じた不具合のタイミングに対応するビューを特定する。即ち、特定機能３４１は、Ｘ線管が被検体Ｐの周囲を１回転する間の複数のビューの中から、Ｘ線管及びＸ線検出器のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する。次に、選択機能３４２は、特定機能３４１が特定したビューの角度及び数に基づいて、Ｘ線検出器により発生した投影データセットを使用した画像再構成に関する処理を選択する。そして、制御機能３４３は、選択機能３４２が選択した処理を示す情報をＸ線診断装置４０に対して送信し、Ｘ線診断装置４０は、受信した情報に基づく処理を実行する。
上述した実施形態に係る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。即ち、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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、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うる。
また、上述した実施形態で説明した制御方法は、予め用意された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。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することができる。
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、変更を行なうことができる。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線診断システム
１０ Ｘ線ＣＴ装置
１４４ 処理回路
１４４ａ システム制御機能
１４４ｂ 前処理機能
１４４ｃ 生成機能
１４４ｄ 制御機能
１４４ｅ 特定機能
１４４ｆ 選択機能
１４４ｇ モデル生成機能
１４４ｈ 推定機能
１４５ モデル記憶回路
２０ 画像保管装置
３０ 医用情報処理装置
３４ 処理回路
３４１ 特定機能
３４２ 選択機能
３４３ 制御機能
３４４ モデル生成機能
３４５ 推定機能
３５ モデル記憶回路

Claims (17)

  1. 被検体の周囲を回転しながら、前記被検体に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
    前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出し、前記Ｘ線照射部が前記被検体の周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生するＸ線検出部と、
    前記複数のビューの中から、前記Ｘ線照射部及び前記Ｘ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する特定部と、
    特定したビューの角度及び数に基づいて、前記投影データセットを使用した画像再構成に関する処理として、ビューの並び替えを伴わずに画像再構成を行なう第１の処理と、ビューの並び替えを伴って画像再構成を行なう第２の処理とを含む複数の選択肢の中から１つの処理を選択する選択部と
    を備え、
    前記選択部は、前記複数のビューのうち前記特定したビュー以外の残りのビューを並び替えなくても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第１の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えると前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第２の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない場合、前記特定したビューの投影データセットを再取得する処理を選択する、Ｘ線診断システム。
  2. 被検体の周囲を回転しながら、前記被検体に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
    前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出し、前記Ｘ線照射部が前記被検体の周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生するＸ線検出部と、
    前記複数のビューの中から、前記Ｘ線照射部及び前記Ｘ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する特定部と、
    特定したビューの角度及び数に基づいて、前記投影データセットを使用した画像再構成に関する処理として、ビューの並び替えを伴わずに画像再構成を行なう第１の処理と、ビューの並び替えを伴って画像再構成を行なう第２の処理とを含む複数の選択肢の中から１つの処理を選択する選択部と
    を備え、
    前記選択部は、前記複数のビューのうち前記特定したビュー以外の残りのビューを並び替えなくても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第１の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えると前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第２の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない場合、前記特定したビューの投影データセットの全部を再取得し、再取得した投影データセット及び前記残りのビューの投影データセットを用いてフル再構成を実行する処理を選択する、Ｘ線診断システム。
  3. 被検体の周囲を回転しながら、前記被検体に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
    前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出し、前記Ｘ線照射部が前記被検体の周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生するＸ線検出部と、
    前記複数のビューの中から、前記Ｘ線照射部及び前記Ｘ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する特定部と、
    特定したビューの角度及び数に基づいて、前記投影データセットを使用した画像再構成に関する処理として、ビューの並び替えを伴わずに画像再構成を行なう第１の処理と、ビューの並び替えを伴って画像再構成を行なう第２の処理とを含む複数の選択肢の中から１つの処理を選択する選択部と
    を備え、
    前記選択部は、前記複数のビューのうち前記特定したビュー以外の残りのビューを並び替えなくても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第１の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えると前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第２の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない場合、前記特定したビューの投影データセットの一部を再取得し、再取得した投影データセット及び前記残りのビューの投影データセットを用いてハーフ再構成を実行する処理を選択する、Ｘ線診断システム。
  4. 前記選択部は、ユーザからの入力操作に応じて、前記特定したビューの投影データセットを再取得する処理を選択するか否かを判定する、請求項１～３のいずれか一項に記載のＸ線診断システム。
  5. 被検体の周囲を回転しながら、前記被検体に対してＸ線を照射するＸ線照射部と、
    前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出し、前記Ｘ線照射部が前記被検体の周囲を１回転する間に、複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生するＸ線検出部と、
    前記複数のビューの中から、前記Ｘ線照射部及び前記Ｘ線検出部のうち少なくともいずれかにおいて不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する特定部と、
    特定したビューの角度及び数に基づいて、前記投影データセットを使用した画像再構成に関する処理として、ビューの並び替えを伴わずに画像再構成を行なう第１の処理と、ビューの並び替えを伴って画像再構成を行なう第２の処理とを含む複数の選択肢の中から１つの処理を選択する選択部と、
    少なくとも２つのビューの投影データセットの入力を受け付けて、当該少なくとも２つのビューの間のビューの投影データセットを推定するように機能付けられた学習済みモデルを記憶するモデル記憶部と
    を備え、
    前記選択部は、前記複数のビューのうち前記特定したビュー以外の残りのビューを並び替えなくても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第１の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えると前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たす場合、前記第２の処理を選択し、前記残りのビューを並び替えても前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たさない場合、前記特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを前記学習済みモデルに入力することにより、前記特定したビューの投影データセットを推定する処理を選択する、Ｘ線診断システム。
  6. 前記選択部は、前記特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを前記学習済みモデルに入力することにより、前記特定したビューの投影データセットの全部を推定し、推定した投影データセット及び前記残りのビューの投影データセットを用いてフル再構成を実行する処理を選択する、請求項５に記載のＸ線診断システム。
  7. 前記選択部は、前記特定したビューの前後のビューを含む少なくとも２つのビューの投影データセットを前記学習済みモデルに入力することにより、前記特定したビューの投影データセットの一部を推定し、推定した投影データセット及び前記残りのビューの投影データセットを用いてハーフ再構成を実行する処理を選択する、請求項５に記載のＸ線診断システム。
  8. 前記選択部は、推定した投影データセット及び前記残りのビューの投影データセットについて並び替えを行なった後に前記ハーフ再構成を実行する処理を選択する、請求項７に記載のＸ線診断システム。
  9. 前記選択部は、前記特定したビューの角度及び数とＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）のサイズとに基づいて、前記残りのビューがハーフ再構成の条件を満たすか否かを判定する、請求項１～８のいずれか一項に記載のＸ線診断システム。
  10. 前記ＦＯＶは、前記Ｘ線の照射領域に対応する、請求項９に記載のＸ線診断システム。
  11. 前記ＦＯＶは、前記投影データセットを使用した画像再構成の対象領域に対応する、請求項９に記載のＸ線診断システム。
  12. 前記不具合は、前記Ｘ線照射部における放電現象である、請求項１～１１のいずれか一項に記載のＸ線診断システム。
  13. 前記特定部は、前記複数のビューの中から、前記放電現象が生じたタイミングに対応するビューとして、前記放電現象を検出したタイミングから所定の時間範囲に含まれるビューを特定する、請求項１２に記載のＸ線診断システム。
  14. 前記Ｘ線検出部は、前記被検体を透過した前記Ｘ線を検出するＸ線検出器と、前記被検体を透過していない前記Ｘ線を検出する比較検出器とを含み、
    前記特定部は、前記比較検出器からの出力に基づいて、前記放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する、請求項１２又は１３に記載のＸ線診断システム。
  15. 前記Ｘ線照射部に高電圧を供給するＸ線高電圧装置を更に備え、
    前記特定部は、前記Ｘ線高電圧装置からの出力に基づいて、前記放電現象が生じたタイミングに対応するビューを特定する、請求項１２又は１３に記載のＸ線診断システム。
  16. 前記特定部は、前記Ｘ線検出部により発生した投影データセットに基づいて、前記不具合が生じたタイミングに対応するビューを特定する、請求項１～１２のいずれか一項に記載のＸ線診断システム。
  17. 前記Ｘ線検出部は、ボリュームスキャンが実行される間に、前記複数のビューそれぞれについて投影データセットを発生する、請求項１～１６のいずれか一項に記載のＸ線診断システム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003116834A (ja) 2001-10-18 2003-04-22 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置
US20040264625A1 (en) 2003-06-27 2004-12-30 Samit Basu System and method for iterative reconstruction of cone beam tomographic images
JP2005218601A (ja) 2004-02-05 2005-08-18 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
JP2007082908A (ja) 2005-09-26 2007-04-05 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
JP2008253569A (ja) 2007-04-05 2008-10-23 Rigaku Corp 異常体動検出装置および異常体動検出方法
JP2014147692A (ja) 2013-01-10 2014-08-21 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及びｘ線発生装置
WO2018126396A1 (en) 2017-01-05 2018-07-12 General Electric Company Deep learning based estimation of data for use in tomographic reconstruction

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0291552A (ja) * 1988-09-29 1990-03-30 Toshiba Corp Ｃｔスキャナ装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003116834A (ja) 2001-10-18 2003-04-22 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置
US20040264625A1 (en) 2003-06-27 2004-12-30 Samit Basu System and method for iterative reconstruction of cone beam tomographic images
JP2005218601A (ja) 2004-02-05 2005-08-18 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
JP2007082908A (ja) 2005-09-26 2007-04-05 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
JP2008253569A (ja) 2007-04-05 2008-10-23 Rigaku Corp 異常体動検出装置および異常体動検出方法
JP2014147692A (ja) 2013-01-10 2014-08-21 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及びｘ線発生装置
WO2018126396A1 (en) 2017-01-05 2018-07-12 General Electric Company Deep learning based estimation of data for use in tomographic reconstruction

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