JP7238560B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムに関する。

医療の分野では、ＣＴ（Computed Tomography）装置等のモダリティーが利用されている。Ｘ線ＣＴ検査において、被検者に照射するＸ線の線量を決定する際には、被検者の体格が影響する。そのため、被ばく線量の適正値を検討する上では、被検者の体格を考慮する必要がある。

被ばく線量管理の技術として、例えば、ＣＴ画像等の形態画像とＰＥＴ画像等の機能画像により、ＳＵＶ値に基づいて、臓器ごとの被ばく線量を求める計測装置が提案されている（特許文献１参照）。
また、核医学診断画像に基づいて、被検体に投与された放射性薬剤の集積臓器及び集積量を同定し、被検体の臓器の被ばく線量を求める線量管理システムが提案されている（特許文献２参照）。

従来、ＣＴ検査における被ばく線量管理のための一般的な線量指標としてＣＴＤＩ_ｖｏｌが用いられているが、ＣＴＤＩ_ｖｏｌは、ファントムを用いて測定・計算された概算値であり、被検者の体格は反映されていない。

そこで、被検者の体格を考慮した線量指標としてＳＳＤＥ（Size Specific Dose Estimates）が提唱されている。具体的には、被検者の体格を表す指標として腹囲を利用し、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像のうち、腹囲が最大の断層画像（同一被検者においては、被検者領域の面積が最大の断層画像と略同じ）を、被ばく線量管理のための参照画像として抽出し、参照画像内の被検者領域の輪郭に沿った楕円の長径・短径等に基づいて、ＳＳＤＥを算出する。通常、ＣＴ検査時に撮影されたスカウト画像において、腹囲の最大位置を特定することが一般的である。

特開２０１８－１３４１９号公報 特開２０１７－６７７０８号公報

しかしながら、スカウト画像が存在しない場合、ＣＴ検査において生成された膨大な数の断層画像の中から、腹囲が最大の断層画像のスライス位置を特定することは困難であった。具体的には、ＣＴ検査において生成された全ての断層画像に対して画像処理を行って被検者領域の輪郭を求め、輪郭内領域の面積が最大の断層画像を見つけ出すことになるため、処理に時間がかかり、負荷が大きいという問題があった。

本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像に対する処理の負荷を軽減させることを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する制御手段を備え、前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる医用画像処理装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、さらに、前記被検者の身体情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、前記所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、前記身体情報には、前記被検者の身長が含まれる。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記撮影情報には、前記Ｘ線ＣＴ検査における撮影範囲が含まれる。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像を処理対象とし、前記特定された範囲外の断層画像を処理対象から除外する。

請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記所定部位は、腹部であり、前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像の中から、前記被検者領域の面積が最大の断層画像を抽出する。

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記複数の断層画像は、前記所定方向に沿って所定間隔で生成されたものである。

請求項８に記載の発明は、被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する工程と、前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる工程と、を含む医用画像処理方法である。
請求項９に記載の発明は、コンピューターに、被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する機能、前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる機能、を実現させるためのプログラムである。

本発明によれば、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像に対する処理の負荷を軽減させることができる。

本発明の実施の形態における医用画像システムのシステム構成図である。 Ｘ線ＣＴ検査により生成される複数の断層画像を模式的に示す図である。 線量管理装置の機能的構成を示すブロック図である。 マッピングテーブルのデータ構成例を示す図である。 線量管理ＤＢのデータ構成例を示す図である。 線量管理装置において実行される補正線量算出処理を示すフローチャートである。 体軸方向における人体の各部位の長さの比率の例を示す図である。 撮影範囲から腹部範囲を特定する方法を説明するための図である。 撮影範囲内の断層画像群に対する処理対象範囲を示す図である。 （ａ）は、処理対象となる腹部範囲の断層画像を示す図である。（ｂ）は、各断層画像から輪郭を抽出した状態を示す図である。（ｃ）は、輪郭内領域の面積が最大の断層画像に楕円を描画した図である。

以下、本発明に係る医用画像処理装置の実施の形態について説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。

図１に、医用画像システム１００のシステム構成例を示す。
図１に示すように、医用画像システム１００は、ＲＩＳ（Radiology Information System）サーバー１０、ＣＴ装置２０、画像保管装置３０、医用画像処理装置としての線量管理装置４０等から構成され、各装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークＮを介してデータ送受信可能に接続されている。医用画像システム１００を構成する各装置は、ＨＬ７（Health Level Seven）やＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＨＬ７やＤＩＣＯＭに則って行われる。

ＲＩＳサーバー１０は、放射線機器による検査や治療の予約、検査結果等の放射線科内の情報を管理する。ＲＩＳサーバー１０は、検査オーダー情報を管理し、検査対象のモダリティー（ＣＴ装置２０等）及び線量管理装置４０に対して検査オーダー情報を送信する。

検査オーダー情報には、検査依頼者（医師）、患者情報、検査情報等が含まれている。
患者情報は、患者（被検者）に関する情報である。患者情報には、患者ＩＤ、患者氏名、生年月日、年齢、性別、身長、体重等が含まれる。
検査情報は、検査に関する情報である。検査情報には、検査ＩＤ、検査日時、モダリティー（ＣＴ、ＤＲ、ＣＲ、ＵＳ、ＭＲＩ等）、検査部位、検査目的、検査記述、造影剤有無等が含まれる。

ＣＴ装置２０は、被検者に対してＸ線ＣＴ検査を行い、所定方向に沿って間隔をあけて複数の断層画像を生成する。図２に、Ｘ線ＣＴ検査により生成される複数の断層画像を模式的に示す。図２では、体軸方向と直交する複数の断層画像が、体軸方向に沿ってスライス厚の間隔で生成されている。なお、Ｘ線ＣＴ検査により生成される複数の断層画像の間隔は、所定間隔（一定）の場合もあるし、一定でない場合もある。

ＣＴ装置２０では、撮影前に、検査技師が、検査オーダー情報に従って撮影プロトコルを設定する。撮影プロトコルには、撮影方法、撮影範囲（又は、撮影範囲に変換可能な情報）、造影剤有無等が含まれる。撮影プロトコルの内容及び記載方法は、医療施設ごとに、それぞれ異なる。

ＣＴ装置２０は、ＤＩＣＯＭ規格に則って、ＣＴ画像（複数の断層画像）の画像ファイルのヘッダーに付帯情報を書き込むことにより、ＣＴ画像に付帯情報を付帯させる。付帯情報には、患者情報、検査情報、シリーズ情報、画像詳細情報、撮影プロトコル等が含まれる。
シリーズ情報は、シリーズに関する情報である。シリーズ情報には、シリーズ番号、シリーズ記述、スライス厚等が含まれる。
画像詳細情報は、画像に関する情報である。画像詳細情報には、画像番号、スライス位置、画像生成時刻等が含まれる。画像番号は、１回のスキャンで生成された断層画像の撮影順を示す番号である。

また、ＣＴ装置２０は、複数の断層画像の画像データとともに、ＲＤＳＲ（Radiation Dose Structured Report：放射線線量構造化レポート）を出力する。ＲＤＳＲは、ＤＩＣＯＭ規格に則った情報であり、線量情報を表すデータ形式の一つである。線量情報は、Ｘ線ＣＴ検査におけるＸ線の照射量を示す情報である。また、ＲＤＳＲは、Ｘ線ＣＴ検査における各スキャン（１撮影）を識別するための情報であるシーケンス番号を含む。

画像保管装置３０は、ＣＴ装置２０等のモダリティーにおいて生成された医用画像の画像データを、患者ごとに保存し、管理する。画像保管装置３０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等から構成される。例えば、画像保管装置３０は、患者ごと、検査ごとに、ＣＴ装置２０により生成された複数の断層画像を保存し、管理する。また、画像保管装置３０は、患者ごと、検査ごとに、当該検査に対応するＲＤＳＲ（線量情報）を記憶している。

線量管理装置４０は、画像保管装置３０から、ＣＴ装置２０において生成された医用画像（複数の断層画像）の画像データ及びＲＤＳＲを取得し、患者ごとに被ばく線量を管理する。ここでは、説明を簡単にするため、線量管理装置４０が扱う情報として、Ｘ線ＣＴ検査に係る情報を中心に説明する。

図３に、線量管理装置４０の機能的構成を示す。
図３に示すように、線量管理装置４０は、制御部４１、通信部４２、記憶部４３等を備えて構成されており、各部はバスにより接続されている。

制御部４１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、線量管理装置４０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されている各種処理プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

通信部４２は、ネットワークインターフェース等により構成され、通信ネットワークＮを介して接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。例えば、通信部４２は、画像保管装置３０からＣＴ画像（複数の断層画像）の画像データ及びＲＤＳＲを受信する。

記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や不揮発性メモリー等により構成され、各種データを記憶している。例えば、記憶部４３には、マッピングテーブル４３１、線量管理ＤＢ（Database）４３２が記憶されている。

マッピングテーブル４３１は、撮影プロトコルに含まれる情報から撮影範囲を取得するための対応テーブルである。
図４に、マッピングテーブル４３１のデータ構成例を示す。マッピングテーブル４３１は、撮影プロトコルに含まれ得る所定の文字列と、撮影範囲と、が対応付けられて格納されている。例えば、撮影プロトコルに「胸部～腹部」という文字列が含まれる場合には、撮影範囲は「胸部・腹部」である。マッピングテーブル４３１には、医療施設ごとに、施設内で撮影プロトコルとして使用される文字列を登録可能となっている。

線量管理ＤＢ４３２は、各患者（被検者）に対して行われた検査のシーケンスごとに、被ばく線量を記録・管理するためのデータベースである。
図５に、線量管理ＤＢ４３２のデータ構成例を示す。線量管理ＤＢ４３２には、患者ＩＤ、検査ＩＤ、シーケンス番号、撮影範囲、線量情報、参照画像の画像番号、ＳＳＤＥが対応付けられて格納される。
患者ＩＤは、患者（被検者）の患者ＩＤである。
検査ＩＤは、Ｘ線ＣＴ検査に対応する検査ＩＤである。
シーケンス番号は、Ｘ線ＣＴ検査における各スキャン（シーケンス）に対応する番号である。
撮影範囲は、撮影対象となった部位の範囲である。
線量情報は、シーケンス番号に対応するスキャン時の線量情報である。
参照画像の画像番号は、１スキャンで生成された複数の断層画像のうち、被検者領域の面積が最大の断層画像の画像番号である。
ＳＳＤＥは、参照画像内の被検者領域に基づいて算出された値であり、線量情報を補正した値である。

また、記憶部４３には、各Ｘ線ＣＴ検査で生成された複数の断層画像（断層画像群）の画像データが記憶される。

制御部４１は、被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する。撮影情報には、Ｘ線ＣＴ検査における撮影範囲（部位）が含まれる。例えば、撮影情報として、撮影プロトコルを用いる。所定部位は、予め定められていてもよいし、ユーザーが指定可能であってもよい。

制御部４１は、さらに、被検者の身体情報に基づいて、複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する。身体情報には、被検者の身長が含まれる。

制御部４１は、特定された範囲の断層画像を処理対象とし、特定された範囲外の断層画像を処理対象から除外する。
制御部４１は、特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積が最大の断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる。

次に、線量管理装置４０における動作について説明する。
図６は、線量管理装置４０において実行される補正線量算出処理を示すフローチャートである。この処理は、制御部４１のＣＰＵとＲＯＭに記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。

ＣＴ装置２０において、被検者に対してＸ線ＣＴ検査が行われ、ＣＴ装置２０から画像保管装置３０にＣＴ断層画像群（複数の断層画像）の画像データ及びＲＤＳＲが送信されると、画像保管装置３０では、これらのデータが保存されるとともに、線量管理装置４０に転送される。

線量管理装置４０では、通信部４２により、画像保管装置３０からＣＴ断層画像群（複数の断層画像）の画像データ及びＲＤＳＲを受信する（ステップＳ１）。制御部４１は、受信したＣＴ断層画像群の画像データを記憶部４３に記憶させる。制御部４１は、受信したＲＤＳＲからシーケンス番号及び線量情報を取得する。
なお、画像保管装置３０からＣＴ断層画像群の画像データ及びＲＤＳＲを受信するタイミングは、画像保管装置３０がＣＴ装置２０からＣＴ断層画像群の画像データ及びＲＤＳＲを受信した直後でなくてもよく、線量管理装置４０において、これらのデータを使用するタイミングで、画像保管装置３０から取得してもよい。

次に、制御部４１は、受信した画像データのヘッダーから撮影プロトコルを抽出する（ステップＳ２）。
次に、制御部４１は、抽出された撮影プロトコルから、記憶部４３のマッピングテーブル４３１に登録されている「文字列」を検索し、マッピングテーブル４３１を参照して、撮影プロトコルに含まれる「文字列」に対応する「撮影範囲」を特定する（ステップＳ３）。例えば、制御部４１は、撮影プロトコルに含まれる「胸部～腰部」という文字列に対応する「胸部・腹部・腰部」という撮影範囲を特定する。制御部４１は、記憶部４３の線量管理ＤＢ４３２に、画像データのヘッダーから取得した患者ＩＤ及び検査ＩＤ、ステップＳ３で特定された撮影範囲、ＲＤＳＲから取得されたシーケンス番号及び線量情報を対応付けて格納する。なお、ＲＤＳＲからシーケンス番号を取得できない場合は、線量管理装置４０がシーケンス番号を発番することとしてもよい。また、線量情報は、ＲＤＳＲから取得されたものでなくてもよく、ユーザーが手入力した情報を取得してもよい。

また、制御部４１は、通信部４２を介して、ＲＩＳサーバー１０から検査オーダー情報を受信する（ステップＳ４）。なお、検査オーダー情報を受信するタイミングは、ステップＳ１の処理より前であってもよい。
次に、制御部４１は、検査オーダー情報に含まれる患者情報から被検者の身体情報を取得する（ステップＳ５）。身体情報には、身長（例えば、１６０ｃｍ）が含まれる。

ステップＳ３及びステップＳ５の後、制御部４１は、ステップＳ３で特定された撮影範囲と、ステップＳ５で取得された身体情報と、に基づいて、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像の中から、腹部に対応する断層画像の範囲を特定する（ステップＳ６）。

記憶部４３には、身長別に、部位比率情報が記憶されている。部位比率情報は、人体の各部位の長さの比率を示す情報である。
図７に、体軸方向における人体の各部位の長さの比率（身長１６０ｃｍ）の例を示す。例えば、記憶部４３に、身長１６０ｃｍの人に対応する部位比率情報として、以下の比率Ａ，Ｂ，Ｃ等が記憶されている。
＜比率Ａ＞ 上半身：下半身＝１：１
＜比率Ｂ＞ 頭部：胸部：腹部：腰部＝２：２：３：１
＜比率Ｃ＞ 上腿部：下腿部：足部（足首より下の部分）＝３：３：１

身長が１６０ｃｍの被検者に対し、「胸部・腹部・腰部」という撮影範囲でＣＴ検査が行われた場合、比率Ａにより「上半身」の体軸方向における長さは８０ｃｍであり、比率Ｂにより、「胸部・腹部・腰部」の体軸方向における長さは６０ｃｍであることが分かる。また、図８に示すように、比率Ｂにより、撮影範囲のうち、上から２０ｃｍのスライス位置が腹部の上端に相当し、上から５０ｃｍ（下から１０ｃｍ）のスライス位置が腹部の下端に相当することが分かる。

図９に示すように、撮影範囲の中で腹部範囲の断層画像を処理対象とすると、撮影範囲の上側２０ｃｍ分の画像群と、撮影範囲の下側１０ｃｍ分の画像群は、処理対象から除外することができる。例えば、ここで扱われる断層画像が所定間隔で生成されたものであり、スライス厚が０．５ｃｍの場合、胸部範囲（撮影範囲の上側２０ｃｍ）に相当する４０枚分の画像と、腰部範囲（撮影範囲の下側１０ｃｍ）に相当する２０枚分の画像に対する処理を省略することができる。
なお、断層画像の間隔が一定でない場合には、各画像のスライス厚又はスライス位置の情報に基づいて、処理対象の範囲と処理対象外の範囲を特定することとしてもよい。

制御部４１は、特定された範囲の断層画像を処理対象とし、特定された範囲外の断層画像を処理対象から除外する（ステップＳ７）。

次に、制御部４１は、特定された範囲（腹部）の断層画像のそれぞれに対し、輪郭抽出処理（画像処理）を施し、各断層画像から被検者領域の輪郭を抽出する（ステップＳ８）。例えば、図１０（ａ）に示す腹部範囲に含まれる各断層画像を処理対象とし、図１０（ｂ）に示すように、処理対象の断層画像のそれぞれから輪郭を抽出する。

次に、制御部４１は、特定された範囲の断層画像の中から、輪郭内領域（被検者領域）の面積が最大の断層画像を抽出する（ステップＳ９）。制御部４１は、この輪郭内領域の面積が最大の断層画像を「参照画像」とする。制御部４１は、参照画像の画像データのヘッダーから画像番号を取得し、記憶部４３の線量管理ＤＢ４３２の該当するレコードに、参照画像の画像番号を格納する。

次に、制御部４１は、輪郭内領域の面積が最大の断層画像（参照画像）に対し、図１０（ｃ）に示すように、輪郭に沿った楕円を求める（ステップＳ１０）。
次に、制御部４１は、参照画像上で求めた楕円の長径・短径に基づいて、線量情報を補正し、被検者の体格を考慮した被ばく線量の指標であるＳＳＤＥを算出する（ステップＳ１１）。制御部４１は、記憶部４３の線量管理ＤＢ４３２の該当するレコードに、算出されたＳＳＤＥを格納する。
以上で、補正線量算出処理が終了する。

補正線量算出処理において算出されたＳＳＤＥは、次回以降のＸ線撮影検査で被検者に照射するＸ線の線量を検討する際に参考にされる。
また、線量管理装置４０において、患者（被検者）ごと、撮影範囲（部位）ごとに、ＳＳＤＥのデータを蓄積していくことによって、精度良く被ばく線量を管理することができる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、撮影プロトコル（撮影情報）に含まれる文字列から撮影範囲を特定することで、撮影範囲に含まれる複数の断層画像の中から、所定部位（腹部）に対応する断層画像の範囲を特定することができる。例えば、部位比率情報に基づいて、撮影範囲内における所定部位に対応する範囲を特定することができる。したがって、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像に対する処理の負荷を軽減させることができる。

さらに、検査オーダー情報から取得した身長に基づいて、被検者の身長に合った部位比率情報を利用することで、撮影範囲に含まれる複数の断層画像の中から、より精度良く所定部位に対応する断層画像の範囲を特定することが可能となる。

また、特定された範囲（腹部等）の断層画像を処理対象とし、特定された範囲外の断層画像を処理対象から除外するので、処理を行う範囲を絞ることにより、Ｘ線ＣＴ検査において生成された全ての断層画像を処理対象とする場合と比較して、処理の負荷を軽減させるとともに、処理を高速化させることができる。
特に、ＣＴ装置２０の解像度が高くなったり、スライス間隔をより細かく設定可能となったりする等、ＣＴ装置２０の高性能化が進むことで画像のデータ量が多くなった場合に、より大きな効果が得られる。

また、特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積が最大の断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いるので、ＳＳＤＥの算出に用いる画像（参照画像）の選出が容易になる。

また、撮影範囲が広く、複数の部位にまたがって行われた検査において、簡便な方法で部位ごとに画像データの範囲を振り分けることが可能となる。
また、複数の部位にまたがって行われた検査から、部位ごとの範囲を判断する上で、画像の付帯情報に含まれる撮影情報の変化（ｍＡｓ値等）を利用することとしてもよい。Ｘ線撮影においては、管電流（ｍＡ）と時間（ｓｅｃ）の積（ｍＡｓ値）でＸ線の発生量を調整しており、被検者の体の厚みに応じてｍＡｓ値を変えている。画像の付帯情報に含まれるｍＡｓ値の変化を考慮することで、部位ごとの範囲判断における精度を向上させることができる。

なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る医用画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

例えば、上記実施の形態では、検査オーダー情報内の患者情報に含まれる身長等の身体情報を利用する場合について説明したが、被検者の身長の値を利用できない場合には、性別及び年齢の組み合わせごとに部位比率情報を予め用意しておき、被検者の性別及び年齢に対応する部位比率情報を利用すればよい。

また、上記実施の形態では、画像データのヘッダーから撮影プロトコルを抽出し、撮影プロトコルから撮影範囲を求めることとしたが、検査オーダー情報や線量情報に含まれる撮影情報（撮影プロトコル、検査記述等）から撮影範囲を求めることとしてもよい。

また、Ｘ線ＣＴ検査において生成された複数の断層画像から、所定部位に対応する範囲を特定する目的は、上記の例に限定されない。例えば、肺の癌を見つけたい場合に、撮影範囲全体から肺部の範囲を特定して、特定された肺部の範囲を、癌等の異常陰影を検出する画像処理の処理対象範囲として設定することとしてもよい。

また、上記実施の形態では、画像保管装置３０がＣＴ装置２０からＲＤＳＲを受信し、線量管理装置４０に転送することとしたが、画像保管装置３０がＲＤＳＲを受信することは必須ではない。線量管理装置４０がＣＴ装置２０から直接ＲＤＳＲを受信し、管理することとしてもよい。

また、線量管理装置４０の線量管理ＤＢ４３２において管理される情報は一例にすぎず、本発明を実施可能な範囲において適宜変更可能である。

１０ ＲＩＳサーバー
２０ ＣＴ装置
３０ 画像保管装置
４０ 線量管理装置
４１ 制御部
４２ 通信部
４３ 記憶部
１００ 医用画像システム
４３１ マッピングテーブル
４３２ 線量管理ＤＢ
Ｎ 通信ネットワーク

Claims (9)

1. 被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する制御手段を備え、
   前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる医用画像処理装置。
2. 前記制御手段は、さらに、前記被検者の身体情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、前記所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記身体情報には、前記被検者の身長が含まれる請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記撮影情報には、前記Ｘ線ＣＴ検査における撮影範囲が含まれる請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像を処理対象とし、前記特定された範囲外の断層画像を処理対象から除外する請求項１から４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
6. 前記所定部位は、腹部であり、
   前記制御手段は、前記特定された範囲の断層画像の中から、前記被検者領域の面積が最大の断層画像を抽出する請求項１から５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記複数の断層画像は、前記所定方向に沿って所定間隔で生成されたものである請求項１から６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
8. 被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する工程と、
   前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる工程と、
   を含む医用画像処理方法。
9. コンピューターに、
   被検者に対するＸ線ＣＴ検査において所定方向に沿って生成された複数の断層画像に係る撮影情報に基づいて、前記複数の断層画像の中から、所定部位に対応する断層画像の範囲を特定する機能、
   前記特定された範囲の断層画像の中から、被検者領域の面積に基づき断層画像を抽出し、当該抽出された断層画像を、前記Ｘ線ＣＴ検査における被ばく線量を算出するための参照画像として用いる機能、
   を実現させるためのプログラム。

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