JP7264242B2 - Ｘ線撮影装置およびｘ線撮影装置の使用方法 - Google Patents

Description

この発明は、Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の使用方法に関する。

従来、Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の使用方法が知られている。このようなＸ線撮影装置およびＸ線撮影装置の使用方法は、たとえば、特開２０１２－２０５６８１号公報に開示されている。

上記特開２０１２－２０５６８１号公報には、室内の天井部分に移動可能に設置された保持装置を備えるＸ線撮影装置が開示されている。上記保持装置は、Ｘ線を照射するＸ線管等を保持している。上記Ｘ線撮影装置は、所定の条件に従って保持装置を移動させる移動ルートを算出している。そして、保持装置は、算出された移動ルートに沿って自動的に移動される。

また、上記特開２０１２－２０５６８１号公報のＸ線撮影装置には、室内を撮影するために用いられるカメラが設けられている。また、上記Ｘ線撮影装置には、上記カメラにより撮影された情報に基づいて室内の障害物の位置を算出する障害物位置算出部が設けられている。また、Ｘ線撮影装置のメインＣＰＵは、保持装置の移動ルート上の障害物と保持装置との間の距離が設定距離以下になった場合に、保持装置の移動を抑制（停止または減速）する制御を行う。

また、上記特開２０１２－２０５６８１号公報には記載されていないが、上記Ｘ線撮影装置において、障害物の位置を算出する方法の１つとして、複数の可視画像（２次元画像）により生成された視差画像（３次元画像）に基づいて、上記障害物の位置を算出する方法が考えられる。

特開２０１２－２０５６８１号公報

ここで、視差画像に基づいて障害物を検出する場合において、視差画像には、細い物体および光沢のある物体などが表示されない（表示されにくい）ため、視差画像からは細い物体および光沢のある物体などの検出が困難であることが、本願の発明者の鋭意研究の結果見出された。したがって、上記特開２０１２－２０５６８１号公報に記載されているような従来のＸ線撮影装置において、上記視差画像を用いる場合、細い物体および光沢のある物体の検出が困難な場合に、保持装置の水平方向への移動時に、保持装置等（Ｘ線撮影装置本体）と上記細い物体および上記光沢のある物体とが衝突する場合がある。したがって、従来では、室内に細い物体および光沢のある物体が配置されている場合でも、保持装置等（Ｘ線撮影装置本体）と室内の物体との衝突を回避することが可能なＸ線撮影装置が望まれている。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、視差画像から検出困難な物体が室内に配置されている場合でも、Ｘ線撮影装置本体の水平方向への移動時に、Ｘ線撮影装置本体と室内の物体との衝突を回避することが可能なＸ線撮影装置およびＸ線撮影装置の使用方法を提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面によるＸ線撮影装置は、少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得する撮像部と、撮像部により撮像された２次元画像としての複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて被写体を特定する機械学習の学習結果に基づいて、被写体を識別し、識別した被写体に基づいて、Ｘ線撮影装置本体の周囲に設けられている被写体が第１障害物であると識別した場合に、第１障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第１距離を算出するとともに、複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、Ｘ線撮影装置本体の周囲に第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別した場合に、第２障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第２距離を算出する画像処理部と、画像処理部により算出された第１距離および第２距離の各々に基づいて、Ｘ線撮影装置本体と第１障害物および第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行う制御部と、を備える。

また、この発明の第２の局面によるＸ線撮影装置の使用方法は、予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて被写体を特定する機械学習を行うステップと、Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得するステップと、複数の可視画像から視差画像を生成するステップと、２次元画像としての複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、機械学習の学習結果に基づいて被写体を識別し、識別した被写体に基づいて、Ｘ線撮影装置本体の周囲の被写体が第１障害物であると識別するステップと、複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、Ｘ線撮影装置本体の周囲に第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別するステップと、被写体が第１障害物であると識別された場合に、第１障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第１距離を算出するステップと、第２障害物が設けられていると識別された場合に、第２障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第２距離を算出するステップと、算出された第１距離および第２距離の各々に基づいて、Ｘ線撮影装置本体と第１障害物および第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行うステップと、を備える。

本発明によれば、上記のように、予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて被写体を特定する機械学習の学習結果に基づいて識別された第１障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第１距離が算出されるとともに、視差画像に基づいて第２障害物とＸ線撮影装置本体との間の水平方向の第２距離が算出される。また、第１距離および第２距離の各々に基づいて、Ｘ線撮影装置本体と第１障害物および第２障害物の各々との衝突を回避するための制御が行われる。これにより、細い物体および光沢のある物体のように視差画像から検出困難な物体（被写体）を、複数の教師用可視画像を用いた機械学習の学習結果に基づいて第１障害物として識別することができる。その結果、Ｘ線撮影装置が設けられる室内に視差画像から検出困難な物体（被写体）（上記細い物体および上記光沢のある物体）が配置されている場合でも、複数の教師用可視画像を用いた機械学習の学習結果に基づいて上記物体が第１障害物として識別された場合に、上記物体（被写体）とＸ線撮影装置本体との間の距離を第１距離として算出することができる。その結果、視差画像のみに基づいて衝突回避の制御を行う場合と異なり、視差画像から検出可能な物体（第２障害物）とＸ線撮影装置本体との衝突を回避するための制御に加えて、視差画像から検出困難な物体（被写体）（第１障害物）とＸ線撮影装置本体との衝突を回避するための制御を行うことができる。これにより、視差画像から検出困難な物体が室内に配置されている場合でも、Ｘ線撮影装置本体の水平方向への移動時に、Ｘ線撮影装置本体と室内の物体との衝突を回避することができる。

一実施形態によるＸ線撮影装置を示した斜視図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置を示した側面図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置の制御コントローラを示した図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置の制御基板の構成を示した図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置の衝突回避の制御方法を示したフロー図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置の機械学習の方法を説明するための図である。 図５の各ステップにおいて画像処理部により行われる制御を説明するための図である。 一実施形態による画像処理部において被写体およびＸ線撮影装置本体の高さを算出するための方法を説明するための図である。 一実施形態によるＸ線撮影装置の可視画像においてＸ線撮影装置本体のケーブルが表示されている場合の制御を説明するための図である。

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

（Ｘ線撮影装置の構成）
図１～図９を参照して、本実施形態によるＸ線撮影装置１００の構成について説明する。

図１に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体１００ａを備える。Ｘ線撮影装置本体１００ａは、室内２００に設けられている。また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、室内２００の天井面２０１から吊り下げられるように設けられている。

また、室内２００の天井面２０１には、Ｘ方向に延びるレール２０２が取り付けられている。また、レール２０２の下部には、Ｙ方向に延びるレール２０３が、ローラ等を介して取り付けられている。これにより、レール２０３は、レール２０２に沿ってＸ方向に移動可能に構成されている。

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、ローラ等を介してレール２０３に取り付けられている。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、レール２０３に沿ってＹ方向に移動可能に構成されている。したがって、レール２０２およびレール２０３によって、Ｘ線撮影装置１００は、水平方向（ＸＹ面内）において移動可能に構成されている。なお、Ｘ方向およびＹ方向は、互いに直交する方向である。

Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線を照射するＸ線管１１を含むＸ線発生部１０を含む。Ｘ線発生部１０は、Ｘ線管１１の下部に設けられるコリメータ１２を含む。また、Ｘ線発生部１０には、Ｘ線管１１およびコリメータ１２を手動で移動させるための操作盤１３が設けられている。なお、Ｘ線管１１は、請求の範囲の「Ｘ線源」の一例である。

また、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１、コリメータ１２、および、操作盤１３）は、水平方向および鉛直方向の各々に回転可能に構成されている。これにより、Ｘ線発生部１０によるＸ線の照射方向を変えることが可能であるので、撮影方法が立位の場合および臥位の場合の各々に対応可能である。

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０を保持する保持部２０を含む。保持部２０には、Ｘ線発生部１０と接続される接続部２１が設けられている。

また、保持部２０には、接続部２１と接続される支柱部２２が設けられている。支柱部２２は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びるように設けられている。また、支柱部２２は、Ｘ線撮影装置本体１００ａのＸ線発生部１０を鉛直方向に移動可能に構成されている。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂ（Ｘ線発生部１０）は、支柱部２２の伸縮に伴って鉛直方向に移動される。なお、支柱部２２は、請求の範囲の「鉛直方向移動部」の一例である。

すなわち、支柱部２２、レール２０２、および、レール２０３により、下端１００ｂ（Ｘ線発生部１０）は、水平方向および鉛直方向において（すなわち３次元空間内において）任意の位置に移動可能に構成されている。

また、保持部２０には、天井面２０１のレール２０３に取り付けられている筐体部２３が設けられている。なお、支柱部２２は、筐体部２３の下部に設けられている。

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１）に電流を供給するためのケーブル２４を含む。

図２に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、ステレオカメラ３０を備える。ステレオカメラ３０は、筐体部２３の側面２３ａに取り付けられている。ステレオカメラ３０は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲（下方）の同一領域における複数の（２つの）可視画像３１を（同時に）取得するように構成されている。なお、ステレオカメラ３０は、請求の範囲の「撮像部」の一例である。

また、側面２３ａには、制御基板４０が取り付けられている。なお、ステレオカメラ３０は、制御基板４０に一体的に取り付けられている。なお、制御基板４０は、筐体部２３の内部に設けられていてもよい。

図３に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影装置本体１００ａを制御する制御コントローラ３００を備える。制御コントローラ３００には、緊急停止ボタン３０１と、撮影プログラムボタン３０２と、４つのオートポジショニングボタン３０３と、緊急停止解除ボタン３０４と、位置登録ボタン３０５と、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６とが設けられている。

Ｘ線撮影装置本体１００ａの自動運転時に、緊急停止ボタン３０１が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの運転が緊急停止される。また、撮影プログラムボタン３０２が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの撮影プログラムが変更される。また、オートポジショニングボタン３０３が押下されることにより、各オートポジショニングボタン３０３に対応して予め登録がされていた位置にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される。

また、緊急停止解除ボタン３０４が押下されることにより、緊急停止されたＸ線撮影装置本体１００ａの移動が再開される。また、所定の位置において位置登録ボタン３０５が押下されることにより、上記所定の位置が、オートポジショニングボタン３０３が押下された場合にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される位置として登録される。また、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの駆動状況（たとえば緊急停止中）に基づいて、たとえばＬＥＤの点滅パターンおよびＬＥＤの色などを変化させる。

なお、制御コントローラ３００からＸ線撮影装置本体１００ａに送信される送信信号に従って、制御基板４０の後述する制御部４２によりＸ線撮影装置本体１００ａの制御が行われる。

図４に示すように、制御基板４０は、画像処理部４１と、制御部４２と、高さ情報格納部４３とを含む。画像処理部４１は、ステレオカメラ３０により撮像された複数（２つ）の可視画像３１（図７（Ａ）参照）の画像データをステレオカメラ３０から取得する。高さ情報格納部４３には、後述する被写体５００（点滴台５０１）の高さ情報が予め格納されている。なお、高さ情報格納部４３は、たとえばメモリにより構成されている。

また、画像処理部４１は、ＣＰＵ４１ａと、画像処理回路４１ｂを含む。画像処理回路４１ｂは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）により構成されている。また、制御部４２は、ＣＰＵ４２ａを含む。なお、ＣＰＵ４１ａおよび画像処理回路４１ｂの両方が、１つのＦＰＧＡとして構成されていてもよい。

（Ｘ線撮影装置本体の衝突回避の制御）
次に、図５～図９を参照して、Ｘ線撮影装置本体１００ａの衝突回避のための制御について説明する。

まず、図５に示すように、ステップＳ１において、Ｘ線撮影装置１００において、予め与えられた複数の教師用可視画像３０ａ（図６参照）に基づいて被写体５００を特定する機械学習が実行される。教師用可視画像３０ａは、教師データとしての障害物５１０となり得る被写体５００の画像を含む２次元画像である。具体的には、図６に示すように、被写体５００（点滴台５０１）の位置および向き等がそれぞれ異なる、複数（たとえば数万枚）の教師用可視画像３０ａが、ステレオカメラ３０により撮像される。そして、複数の教師用可視画像３０ａが、教師データとしてＸ線撮影装置１００に与えられることにより、Ｘ線撮影装置１００の機械学習が行われる。また、Ｘ線撮影装置１００においては、被写体５００（点滴台５０１）に加え、Ｘ線撮影装置本体１００ａ（Ｘ線発生部１０、保持部２０、および、ケーブル２４）を対象とした機械学習も実行される。

次に、ステップＳ２において、可視画像３１および視差画像３２が取得される。具体的には、ステレオカメラ３０により複数の（２つの）可視画像３１（図７（Ａ）参照）が撮像されるとともに、２つの可視画像３１に基づいて、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により３次元画像としての視差画像３２（図７（Ｂ）参照）が生成される。可視画像３１には、たとえば人物４０１、人物４０２、器具４０３、および、Ｘ線撮影装置本体１００ａの一部（Ｘ線発生部１０）が、視差画像３２に表示される被写体４００として表示されているとする。なお、被写体４００としては、その他に、ベッド、立位撮影用のスタンド、Ｘ線防護用の衝立、棚、および、ディスプレイ装置等が考えられる。

また、可視画像３１には、点滴台５０１が、視差画像３２に表示されない（視差画像３２から検出困難な）被写体５００として表示されているとする。点滴台５０１が視差画像３２に表示されない理由は、点滴台５０１のように細くて、かつ、光沢のある被写体は、視差画像により表示され難いためである。また、可視画像３１の撮像、および、視差画像３２の生成の各々は、約３０ｆｐｓのフレームレートで行われる。なお、被写体５００は、請求の範囲の「非表示被写体」の一例である。

次に、ステップＳ３において、視差画像３２に基づいて、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により、被写体４００の高さＨ１（図８参照）が算出される。視差画像３２では、ステレオカメラ３０からの離間距離Ｄ１（図８参照）に基づいて、被写体４００が色分け（図７（Ｂ）では視差画像３２内の斜線により図示）されている。

次に、ステップＳ４において、視差画像３２に基づいて、被写体４００が障害物４１０である（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物４１０が設けられている）ことが識別される。具体的には、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２（図８参照）以上の高さＨ１（図８参照）を有する被写体４００が、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により障害物４１０（図７（Ｆ）参照）として識別される。なお、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２とは、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂ（図８参照）の床面２０４（図８参照）からの高さを意味する。また、図８では、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂは、コリメータ１２の下端であるように図示されているが、下端１００ｂはＸ線発生部１０の角度等により変化し得る。また、図８では、被写体４００の一例として、人物４０１を図示している。なお、障害物４１０は、請求の範囲の「第２障害物」の一例である。

なお、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２とは、支柱部２２の鉛直方向の伸縮に伴ってＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの位置が変化（移動）した場合には、変化（移動）後のＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの床面２０４からの高さを意味する。

具体的には、図７（Ｃ）に示すように、視差画像３２に基づいて、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により２値化処理が行われる。すなわち、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、視差画像３２に表示される被写体４００のうち、視差画像３２に基づいて画像処理部４１により算出された高さＨ１（図８参照）が、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２（図８参照）以上である被写体４００と、高さＨ１が高さＨ２よりも小さい被写体４００とを区別する。図７（Ｃ）に示すように、高さＨ１がＸ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上である被写体４００だけが白く表示されるとともに残りの部分が黒く表示された二値化画像３３が、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により生成される。本実施形態の例では、二値化画像３３において、人物４０１、人物４０２、および、器具４０３が、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上の高さＨ１を有する被写体４００として抽出されている。また、この時点では、Ｘ線撮影装置本体１００ａ自身も、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上の高さＨ１を有する被写体４００として抽出されている。

被写体４００の高さＨ１を算出する方法として、たとえば、視差画像３２に基づいて算出されたステレオカメラ３０と被写体４００との鉛直方向（Ｚ方向）の離間距離Ｄ１（図８参照）と、ステレオカメラ３０の高さＨ３（図８参照）との差分を算出する（Ｈ１＝Ｈ３－Ｄ１）ことが考えられる。なお、ステレオカメラ３０の高さＨ３とは、ステレオカメラ３０の床面２０４からの高さを意味する。また、ステレオカメラ３０の高さＨ３の情報は、予めＸ線撮影装置１００が所有している。

Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの高さＨ２を算出する方法として、たとえば、視差画像３２に基づいて算出されたステレオカメラ３０とＸ線発生部１０の上端１００ｃとの離間距離Ｄ２と、Ｘ線発生部１０自身の高さＨ４との合計値（Ｄ２＋Ｈ４）を、ステレオカメラ３０の高さＨ３から差し引く（Ｈ２＝Ｈ３－（Ｄ２＋Ｈ４））ことが考えられる。なお、Ｘ線発生部１０自身の高さＨ４の情報は、予めＸ線撮影装置１００が所有している。

ここで、図７（Ｄ）に示すように、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、２次元画像としての複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａを対象とした機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａを識別するように構成されている。そして、機械学習の学習結果により識別されたＸ線撮影装置本体１００ａに基づいて、二値化画像３３から、Ｘ線撮影装置本体１００ａに対応する部分が除去されることにより、二値化画像３４（図７（Ｅ）参照）が画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により生成される。すなわち、二値化画像３４において、人物４０１、人物４０２、および、器具４０３のみが抽出されている。なお、本実施形態では、機械学習として、深層学習（ＡＩ）が用いられる。

これにより、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、人物４０１、人物４０２、および、器具４０３の各々を、障害物４１０として識別する。

ここで、本実施形態では、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、ステレオカメラ３０により撮像された可視画像３１において、視差画像３２に表示されない被写体５００を対象とした機械学習の学習結果に基づいて、被写体５００を障害物５１０として識別するように構成されている。具体的な説明を、図５のステップＳ５およびステップＳ６の説明において行う。

図５に示すように、ステップＳ５において、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて、視差画像３２に表示されない被写体５００（点滴台５０１）を対象とした機械学習の学習結果に基づいて、被写体５００（点滴台５０１）を識別するように構成されている。

次に、ステップＳ６では、ステップＳ５において識別された被写体５００が障害物５１０である（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物５１０が設けられている）と識別される。具体的には、被写体５００のうち、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２（図９参照）以上の高さを有する被写体５００が、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により障害物５１０として識別される。

具体的には、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、ステップＳ５において識別された被写体５００に対応する、高さ情報格納部４３に格納されている高さが、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上である場合に、被写体５００を障害物５１０として識別する。たとえば、高さ情報格納部４３には、点滴台５０１の高さは１８０ｃｍであるという情報が格納されている。画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、算出されたＸ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２と、高さ情報格納部４３から読み出された点滴台５０１の高さ（１８０ｃｍ）とを比較する。そして、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、点滴台５０１の高さ（１８０ｃｍ）が、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上である場合に、点滴台５０１を障害物５１０として識別する。なお、高さ情報格納部４３には、被写体５００（点滴台５０１）の高さとして一般的な（平均的な）数値が格納されている。なお、障害物５１０は、請求の範囲の「第１障害物」の一例である。

ここで、本実施形態では、ステップＳ７において、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、被写体４００が障害物４１０であると識別した場合（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物４１０が設けられていると識別された場合）に、障害物４１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１（図７（Ｆ）参照）を算出するように構成されている。人物４０１とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１ａ（図７（Ｆ）参照）、人物４０２とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１ｂ（図７（Ｆ）参照）、器具４０３とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１ｃ（図７（Ｆ）参照）の各々は、距離Ｌ１の一例である。なお、距離Ｌ１、距離Ｌ１ａ、距離Ｌ１ｂ、および、距離Ｌ１ｃの各々は、請求の範囲の「第２距離」の一例である。

また、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、被写体５００が障害物５１０であると識別した場合（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物５１０が設けられていると識別された場合）に、障害物５１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ２（図７（Ｆ）参照）を算出するように構成されている。点滴台５０１とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ２ａ（図７（Ｆ）参照）は、距離Ｌ２の一例である。なお、距離Ｌ２および距離Ｌ２ａの各々は、請求の範囲の「第１距離」の一例である。

なお、距離Ｌ１および距離Ｌ２の各々は、機械学習の学習結果に基づいて識別されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置に基づいて算出されている。具体的には、機械学習の学習結果に基づいて識別されたＸ線撮影装置１００ａの画像上での位置（座標）と、上記の制御により識別された障害物４１０（５１０）の画像上での位置（座標）との差異が画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出されることにより、距離Ｌ１および距離Ｌ２の各々が算出される。なお、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０との最短距離、および、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０との最短距離を算出するように構成されている。

また、本実施形態では、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０との衝突を回避するための制御を行うように構成されている。また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ２（Ｌ２ａ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０との衝突を回避するための制御を行うように構成されている。具体的な説明を、以下のステップＳ８およびステップＳ９の説明において行う。

図５に示すように、ステップＳ８において、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）および距離Ｌ２（Ｌ２ａ）の各々が、所定の値以下であるか否かが制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）により判定される。距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）および距離Ｌ２（Ｌ２ａ）の各々が、所定の値以下である場合はステップＳ９に進み、距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）および距離Ｌ２（Ｌ２ａ）の各々が所定の値よりも大きい場合は、ステップＳ２に戻る。なお、上記所定の値としては、複数の値が設定されていてもよい。また、ステップＳ２～ステップＳ９までの制御は、３０ｆｐｓのフレームレートで繰り返し行われている。

そして、ステップＳ９では、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０との衝突を回避するための制御を行うように構成されている。また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ２（Ｌ２ａ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０との衝突を回避するための制御を行うように構成されている。

具体的には、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０（５１０）との間の水平方向の距離Ｌ１（Ｌ２）が所定の値以下になった場合に、Ｘ線撮影装置本体１００ａを減速または停止させるように構成されている。たとえば、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、距離Ｌ１（Ｌ２）が４０ｃｍ以下になった場合はＸ線撮影装置本体１００ａを減速させるとともに、距離Ｌ１（Ｌ２）が２０ｃｍ以下になった場合はＸ線撮影装置本体１００ａを停止させるように構成されていてもよい。また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、距離Ｌ１（Ｌ２）が所定の値以下になった場合に、警報を発生させる制御を行ってもよい。また、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動に限らず、Ｘ線発生部１０の回転に対しても、距離Ｌ１（Ｌ２）に基づいて衝突回避の制御が行われる。なお、これらの衝突回避の制御は、Ｘ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動している際（または、Ｘ線発生部１０が自動的に回転している際）に行われる。

なお、３０ｆｐｓという比較的高速なフレームレートで可視画像３１（視差画像３２）の取得（生成）が行われているので、障害物４１０（５１０）が移動する場合（たとえば断層撮影において患者が突然起き上がった場合）にも、障害物４１０（５１０）とＸ線撮影装置本体１００ａとの衝突を抑制することが可能である。さらに、Ｘ線撮影装置本体１００ａを比較的高速に移動させることが可能である。

また、図９に示すように、可視画像３１において、Ｘ線発生部１０に加えてケーブル２４が表示されているとする。この場合、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線発生部１０およびケーブル２４の各々を識別するように構成されている。そして、本実施形態では、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、機械学習の学習結果に基づいて識別された、Ｘ線発生部１０の位置、および、ケーブル２４の位置の各々に基づいて、距離Ｌ１および距離Ｌ２を算出するように構成されている。

具体的には、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、Ｘ線発生部１０と障害物５１０（点滴台５０１）との間の水平方向の距離Ｌ２ａと、ケーブル２４と障害物５１０（点滴台５０１）との間の水平方向の距離Ｌ２ｂとを算出するように構成されている。なお、距離Ｌ２ｂは、距離Ｌ２の一例である。また、なお、距離Ｌ２ｂは、請求の範囲の「第１距離」の一例である。

そして、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、距離Ｌ２ａおよび距離Ｌ２ｂのうちの小さい方の距離に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０（点滴台５０１）との衝突を回避するための制御を行うように構成されている。なお、可視画像３１にケーブル２４しか表示されていない場合は、距離Ｌ２ｂのみに基づいて、上記衝突回避の制御が行われる。また、図９では、簡略化のために障害物４１０の図示を省略したが、障害物４１０に対しても、上記の障害物５１０に対する制御と同様の制御が行われる。

また、図示および詳細な説明は省略するが、可視画像３１に保持部２０が表示されている場合も、機械学習の学習結果に基づいて識別された保持部２０と障害物５１０（４１０）との間の距離に基づいて、上記衝突回避の制御が行われる。

また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動方向および移動量に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの位置情報を取得するように構成されている。そして、本実施形態では、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、機械学習の学習結果に基づいて識別したＸ線撮影装置本体１００ａの位置、および、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報のうちの少なくとも一方に基づいて、少なくとも距離Ｌ２を算出するように構成されている。

具体的には、機械学習の学習結果に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａが識別できない場合には、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報を用いて、距離Ｌ２（Ｌ１）を算出するように構成されていてもよい。また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、機械学習の学習結果に基づいて識別したＸ線撮影装置本体１００ａの位置を、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報と比較することにより、機械学習の学習結果に基づいて識別したＸ線撮影装置本体１００ａの位置が妥当か否かを確認するように構成されていてもよい。

（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

本実施形態では、上記のように、ステレオカメラ３０により撮像された複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて、予め与えられた教師データとしての障害物５１０となり得る被写体５００の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像３０ａに基づいて被写体５００を特定する機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に設けられている被写体５００が障害物５１０であると識別した場合に、障害物５１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ２を算出する画像処理部４１を備えるように、Ｘ線撮影装置１００を構成する。さらに、画像処理部４１を、複数の可視画像３１から生成された３次元画像としての視差画像３２に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物５１０とは異なる障害物４１０が設けられていると識別した場合に、障害物４１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１を算出するように構成する。また、画像処理部４１により算出された距離Ｌ２および距離Ｌ１の各々に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０および障害物４１０の各々との衝突を回避するための制御を行う制御部４２を備えるように、Ｘ線撮影装置１００を構成する。

これにより、細い物体および光沢のある物体のように視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）を、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて障害物５１０として識別することができる。その結果、Ｘ線撮影装置１００が設けられる室内２００に視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）が配置されている場合でも、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて上記物体（被写体５００）が障害物５１０として識別された場合に、上記物体（被写体５００）とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の距離を距離Ｌ２として算出することができる。その結果、視差画像３２のみに基づいて衝突回避の制御を行う場合と異なり、視差画像３２から検出可能な物体（被写体４００）（障害物４１０）とＸ線撮影装置本体１００ａとの衝突を回避するための制御に加えて、視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）（障害物５１０）とＸ線撮影装置本体１００ａとの衝突を回避するための制御を行うことができる。これにより、視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）が室内２００に配置されている場合でも、Ｘ線撮影装置本体１００ａの水平方向への移動時に、Ｘ線撮影装置本体１００ａと室内２００の物体（被写体４００および被写体５００）との衝突を回避することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、ステレオカメラ３０により撮像された可視画像３１において、視差画像３２に表示されない（視差画像３２から検出困難な）被写体５００を対象とした機械学習の学習結果に基づいて、被写体５００を障害物５１０として識別するように構成する。これにより、機械学習の学習結果に基づいて、視差画像３２に表示されない（視差画像３２から検出困難な）被写体５００とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離を距離Ｌ２（Ｌ２ａ）として算出することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、可視画像３１において被写体５００が表示されている場合で、かつ、高さ情報格納部４３に格納されている被写体５００の高さが、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの室内２００の床面２０４からの高さＨ２以上である場合に、被写体５００を障害物５１０として識別するように構成する。そして、制御部４２を、識別された障害物５１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の距離Ｌ２に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０との衝突を回避するための制御を行うように構成する。これにより、被写体５００が視差画像３２に表示されない（視差画像３２から検出困難な）ために被写体５００の実際の高さを視差画像３２に基づいて算出することができなくても、下端１００ｂの床面２０４からの高さＨ２と、高さ情報格納部４３に格納されている被写体５００の高さ情報とを比較することによって、被写体５００を障害物５１０として識別することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、可視画像３１において被写体５００が表示されている場合で、かつ、高さ情報格納部４３に格納されている被写体５００の高さが、支柱部２２により移動されたＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの室内２００の床面２０４からの高さＨ２以上である場合に、被写体５００を障害物５１０として識別するように構成する。そして、制御部４２を、識別された障害物５１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の距離Ｌ２（Ｌ２ａ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物５１０との衝突を回避するための制御を行うように構成する。これにより、支柱部２２によりＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂが移動した場合でも、移動後の下端１００ｂの床面２０４からの高さＨ２と、高さ情報格納部４３に格納されている被写体５００の高さ情報とを比較することによって、被写体５００を障害物５１０として識別することができる。

また、本実施形態では、上記のように、被写体５００が、点滴台５０１を含むように、Ｘ線撮影装置１００を構成する。これにより、点滴台５０１を障害物５１０として識別することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、ステレオカメラ３０により撮像された可視画像３１において、機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａを識別するとともに、識別されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置に基づいて、少なくとも距離Ｌ２を算出するように構成する。これにより、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａを識別することにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａが障害物５１０または障害物４１０として誤って識別されるのを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、ステレオカメラ３０により撮像された可視画像３１において、機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線発生部１０および保持部２０の少なくとも一方、および、ケーブル２４の各々を識別するように構成する。そして、画像処理部４１を、識別された、Ｘ線発生部１０および保持部２０のうちの少なくとも一方の位置、および、ケーブル２４の位置の各々に基づいて、少なくとも距離Ｌ２を算出するように構成する。これにより、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線発生部１０および保持部２０の少なくとも一方、および、ケーブル２４の各々を識別するので、Ｘ線発生部１０および保持部２０のうちの少なくとも一方、および、ケーブル２４の各々が、障害物５１０または障害物４１０として誤って識別されるのを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、機械学習の学習結果に基づいて識別したＸ線撮影装置本体１００ａの位置、および、制御部４２により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報のうちの少なくとも一方に基づいて、少なくとも距離Ｌ２を算出するように構成する。ここで、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、視差画像３２上では、障害物４１０と同様に画像に表示される被写体の１つに過ぎないので、視差画像３２のみに基づいてＸ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０とを区別することは難しい。一方、機械学習の学習結果による位置情報、または、制御部４２からの位置情報に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａの位置を取得する場合は、視差画像３２のみに基づいてＸ線撮影装置本体１００ａの位置を取得する場合と異なり、Ｘ線撮影装置本体１００ａの位置情報を直接的に取得することができる。その結果、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて識別したＸ線撮影装置本体１００ａの位置、および、制御部４２により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報のうちの少なくとも一方に基づいて、少なくとも距離Ｌ２を算出することによって、少なくとも距離Ｌ２をより正確に算出することができる。

また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、予め与えられた教師データとしての障害物５１０となり得る被写体５００の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像３０ａに基づいて被写体５００を特定する機械学習を行うステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲の同一領域における複数の可視画像３１を取得するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、複数の可視画像３１から視差画像３２を生成するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、２次元画像としての複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて、機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲の被写体５００が障害物５１０であると識別するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、複数の可視画像３１から生成された３次元画像としての視差画像３２に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲に障害物５１０とは異なる障害物４１０が設けられていると識別するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、被写体５００が障害物５１０であると識別された場合に、障害物５１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ２を算出するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、障害物４１０が設けられていると識別された場合に、障害物４１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌ１を算出するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００の使用方法は、算出された距離Ｌ１および距離Ｌ２の各々に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０および障害物５１０の各々との衝突を回避するための制御を行うステップを備える。

これにより、細い物体および光沢のある物体のように視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）を、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて障害物５１０として識別することができる。その結果、Ｘ線撮影装置１００が設けられる室内２００に視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）が配置されている場合でも、複数の教師用可視画像３０ａを用いた機械学習の学習結果に基づいて上記物体（被写体５００）が障害物５１０として識別された場合に、上記物体（被写体５００）とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の距離を距離Ｌ２として算出することができる。その結果、視差画像３２のみに基づいて衝突回避の制御を行う場合と異なり、視差画像３２から検出可能な物体（被写体４００）（障害物４１０）とＸ線撮影装置本体１００ａとの衝突を回避するための制御に加えて、視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）（障害物５１０）とＸ線撮影装置本体１００ａとの衝突を回避するための制御を行うことができる。これにより、視差画像３２から検出困難な物体（被写体５００）が室内２００に配置されている場合でも、Ｘ線撮影装置本体１００ａの水平方向への移動時に、Ｘ線撮影装置本体１００ａと室内２００の物体（被写体４００および被写体５００）との衝突を回避することが可能なＸ線撮影装置１００の使用方法を提供することができる。

（変形例）
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく請求の範囲によって示され、さらに請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

たとえば、上記実施形態では、被写体５００（非表示被写体）の例として点滴台５０１を示したが、本発明はこれに限られない。被写体５００（非表示被写体）は、点滴台５０１以外の、視差画像から検出困難な（視差画像に表示されない）物体を含んでいてもよい。

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの高さＨ２が、画像処理部４１により視差画像３２に基づいて算出される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、高さＨ２は、保持部２０の伸縮に伴うＸ線発生部１０等の鉛直方向における移動量等に基づいて算出されてもよい。

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置本体１００ａが天井面２０１に吊り下げられるように設けられている例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線撮影装置本体１００ａが壁面等に取り付けられていてもよい。

また、上記実施形態では、ステレオカメラ３０（撮像部）が設けられている例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、ステレオカメラ３０以外の撮像部によって、可視画像および視差画像（カメラと被写体との間の距離を表す画像）を撮像してもよい。

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置１００は、機械学習の学習結果に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａを識別する制御が必ず実施される例を示したが、本発明はこれに限られない。画像処理部４１は、制御部４２により取得されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報のみを用いて、少なくとも距離Ｌ２（第１距離）を算出するように構成されていてもよい。

また、上記実施形態では、機械学習として、深層学習（ＡＩ）が用いられる例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、機械学習として、深層学習以外の機械学習を用いてもよい。

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置１００のステレオカメラ３０（撮像部）により取得（撮像）された教師用可視画像３０ａに基づいてＸ線撮影装置１００の機械学習が行われる例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線撮影装置１００とは別個に設けられたカメラにより取得（撮像）された教師用可視画像に基づいてＸ線撮影装置１００の機械学習を行ってもよい。

また、上記実施形態では、制御部４２がＸ線撮影装置本体１００ａと一体的に設けられている（内蔵されている）例を示したが、本発明はこれに限られない。制御部４２がＸ線撮影装置本体１００ａとは別個に設けられていてもよい。

また、上記実施形態では、説明の便宜上、制御部４２および画像処理部４１による処理を「フロー駆動型」のフローチャートを用いて説明したが、本発明はこれに限られない。本発明では、制御部４２および画像処理部４１の処理をイベント単位で実行する「イベント駆動型」により行ってもよい。この場合、完全なイベント駆動型で行ってもよいし、イベント駆動およびフロー駆動を組み合わせて行ってもよい。

［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

（項目１）
少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、
前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により撮像された２次元画像としての前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記被写体を特定する機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に設けられている前記被写体が前記第１障害物であると識別した場合に、前記第１障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第１距離を算出するとともに、前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に前記第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別した場合に、前記第２障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第２距離を算出する画像処理部と、
前記画像処理部により算出された前記第１距離および前記第２距離の各々に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物および前記第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行う制御部と、を備える、Ｘ線撮影装置。

（項目２）
前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において、前記視差画像に表示されない前記被写体としての非表示被写体を対象とした前記機械学習の学習結果に基づいて、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。

（項目３）
前記非表示被写体の高さ情報が予め格納されている高さ情報格納部をさらに備え、
前記Ｘ線撮影装置本体は、前記Ｘ線撮影装置本体が設けられる室内の天井面から吊り下げられるように設けられており、
前記画像処理部は、前記可視画像において前記非表示被写体が表示されている場合で、かつ、前記高さ情報格納部に格納されている前記非表示被写体の高さが、前記Ｘ線撮影装置本体の前記下端の前記室内の床面からの高さ以上である場合に、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成され、
前記制御部は、前記第１距離に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物との衝突を回避するための制御を行うように構成されている、項目２に記載のＸ線撮影装置。

（項目４）
前記Ｘ線撮影装置本体の下端を鉛直方向に移動可能に構成されている鉛直方向移動部をさらに備え、
前記画像処理部は、前記可視画像において前記非表示被写体が表示されている場合で、かつ、前記高さ情報格納部に格納されている前記非表示被写体の高さが、前記鉛直方向移動部により移動された前記Ｘ線撮影装置本体の前記下端の前記室内の床面からの高さ以上である場合に、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成され、
前記制御部は、前記第１距離に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物との衝突を回避するための制御を行うように構成されている、項目３に記載のＸ線撮影装置。

（項目５）
前記非表示被写体は、点滴台を含む、項目２に記載のＸ線撮影装置。

（項目６）
前記撮像部は、前記Ｘ線撮影装置本体の画像が表示される前記複数の可視画像を取得し、
前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において、前記機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体を識別するとともに、識別された前記Ｘ線撮影装置本体の位置に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。

（項目７）
前記Ｘ線撮影装置本体は、Ｘ線を照射するＸ線源を含むＸ線発生部と、前記Ｘ線発生部を保持する保持部と、前記Ｘ線発生部に電流を供給するためのケーブルと、を含み、
前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において、前記機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線発生部および前記保持部の少なくとも一方、および、前記ケーブルの各々を識別するとともに、識別された、前記Ｘ線発生部および前記保持部のうちの少なくとも一方の位置、および、前記ケーブルの位置の各々に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、項目６に記載のＸ線撮影装置。

（項目８）
前記制御部は、前記Ｘ線撮影装置本体の移動方向および移動量に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の位置情報を取得するように構成されており、
前記画像処理部は、前記機械学習の学習結果に基づいて識別した前記Ｘ線撮影装置本体の位置、および、前記制御部により取得された前記Ｘ線撮影装置本体の位置情報のうちの少なくとも一方に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、項目６に記載のＸ線撮影装置。

（項目９）
予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記被写体を特定する機械学習を行うステップと、
Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得するステップと、
前記複数の可視画像から視差画像を生成するステップと、
２次元画像としての前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、前記機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の前記被写体が前記第１障害物であると識別するステップと、
前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての前記視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に前記第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別するステップと、
前記被写体が前記第１障害物であると識別された場合に、前記第１障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の水平方向の第１距離を算出するステップと、
前記第２障害物が設けられていると識別された場合に、前記第２障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第２距離を算出するステップと、
算出された前記第１距離および前記第２距離の各々に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物および前記第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行うステップと、を備える、Ｘ線撮影装置の使用方法。

１０Ｘ線発生部
１１ Ｘ線管（Ｘ線源）
２０ 保持部
２２ 支柱部（鉛直方向移動部）
２４ ケーブル
３０ ステレオカメラ（撮像部）
３０ａ 教師用可視画像
３１ 可視画像
３２ 視差画像
４１ 画像処理部
４２ 制御部
４３ 高さ情報格納部
１００ Ｘ線撮影装置
１００ａ Ｘ線撮影装置本体
１００ｂ 下端
２００ 室内
２０１ 天井面
４１０ 障害物（第２障害物）
５００ 被写体（非表示被写体）
５０１ 点滴台
５１０ 障害物（第１障害物）
Ｈ２ 高さ（下端の高さ）
Ｌ１、Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃ 距離（第２距離）
Ｌ２、Ｌ２ａ、Ｌ２ｂ 距離（第１距離）

Claims (9)

1. 少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、
   前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された２次元画像としての前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記被写体を特定する機械学習の学習結果に基づいて、前記被写体を識別し、識別した前記被写体に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に設けられている前記被写体が前記第１障害物であると識別した場合に、前記第１障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第１距離を算出するとともに、前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に前記第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別した場合に、前記第２障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第２距離を算出する画像処理部と、
   前記画像処理部により算出された前記第１距離および前記第２距離の各々に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物および前記第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行う制御部と、を備える、Ｘ線撮影装置。
2. 前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において表示され、前記視差画像に表示されない前記被写体としての非表示被写体を特定する前記機械学習の学習結果に基づいて、前記非表示被写体を識別し、識別した前記非表示被写体に基づいて、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成されている、請求項１に記載のＸ線撮影装置。
3. 前記非表示被写体の高さ情報が予め格納されている高さ情報格納部をさらに備え、
   前記Ｘ線撮影装置本体は、前記Ｘ線撮影装置本体が設けられる室内の天井面から吊り下げられるように設けられており、
   前記画像処理部は、前記可視画像において前記非表示被写体が表示されている場合で、かつ、前記非表示被写体を特定する前記機械学習の学習結果に基づいて、前記非表示被写体を識別し、さらに、前記高さ情報格納部に格納されている前記非表示被写体の高さが、前記Ｘ線撮影装置本体の下端の前記室内の床面からの高さ以上である場合に、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成され、
   前記制御部は、前記第１距離に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物との衝突を回避するための制御を行うように構成されている、請求項２に記載のＸ線撮影装置。
4. 前記Ｘ線撮影装置本体の前記下端を鉛直方向に移動可能に構成されている鉛直方向移動部をさらに備え、
   前記画像処理部は、前記可視画像において前記非表示被写体が表示されている場合で、かつ、前記非表示被写体を特定する前記機械学習の学習結果に基づいて、前記非表示被写体を識別し、さらに、前記高さ情報格納部に格納されている前記非表示被写体の高さが、前記鉛直方向移動部により移動された前記Ｘ線撮影装置本体の前記下端の前記室内の床面からの高さ以上である場合に、前記非表示被写体を前記第１障害物として識別するように構成され、
   前記制御部は、前記第１距離に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物との衝突を回避するための制御を行うように構成されている、請求項３に記載のＸ線撮影装置。
5. 前記非表示被写体は、点滴台を含む、請求項２に記載のＸ線撮影装置。
6. 前記撮像部は、前記Ｘ線撮影装置本体の画像が表示される前記複数の可視画像を取得し、
   前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において、前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体を識別するとともに、識別された前記Ｘ線撮影装置本体の位置に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、請求項１に記載のＸ線撮影装置。
7. 前記Ｘ線撮影装置本体は、Ｘ線を照射するＸ線源を含むＸ線発生部と、前記Ｘ線発生部を保持する保持部と、前記Ｘ線発生部に電流を供給するためのケーブルと、を含み、
   前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された前記可視画像において、前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて、前記Ｘ線発生部および前記保持部の少なくとも一方、および、前記ケーブルの各々を識別するとともに、識別された、前記Ｘ線発生部および前記保持部のうちの少なくとも一方の位置、および、前記ケーブルの位置の各々に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、請求項６に記載のＸ線撮影装置。
8. 前記制御部は、前記Ｘ線撮影装置本体の移動方向および移動量に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の位置情報を取得するように構成されており、
   前記画像処理部は、前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて識別した前記Ｘ線撮影装置本体の位置、および、前記制御部により取得された前記Ｘ線撮影装置本体の位置情報のうちの少なくとも一方に基づいて、少なくとも前記第１距離を算出するように構成されている、請求項６に記載のＸ線撮影装置。
9. 予め与えられた教師データとしての第１障害物となり得る被写体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記被写体を特定する機械学習を行うステップと、
   Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の可視画像を取得するステップと、
   前記複数の可視画像から視差画像を生成するステップと、
   ２次元画像としての前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて、前記機械学習の学習結果に基づいて前記被写体を識別し、識別した前記被写体に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の前記被写体が前記第１障害物であると識別するステップと、
   前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての前記視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体の周囲に前記第１障害物とは異なる第２障害物が設けられていると識別するステップと、
   前記被写体が前記第１障害物であると識別された場合に、前記第１障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の水平方向の第１距離を算出するステップと、
   前記第２障害物が設けられていると識別された場合に、前記第２障害物と前記Ｘ線撮影装置本体との間の前記水平方向の第２距離を算出するステップと、
   算出された前記第１距離および前記第２距離の各々に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記第１障害物および前記第２障害物の各々との衝突を回避するための制御を行うステップと、を備える、Ｘ線撮影装置の使用方法。

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