JP7321846B2 - X-ray CT system and medical processing equipment - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、X線CTシステム及び医用処理装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to X-ray CT systems and medical processing equipment.
X線CT(Computed Tomography)スキャナで収集した2種類以上のX線エネルギーに対応する投影データに基づいて、複数の基準物質による対象物の物質弁別を行い、その結果を画像として表示する技術がある。2種類のX線エネルギーを利用する場合、この技術はデュアルエナジー(Dual Energy:DE)と呼ばれ、2種類の基準物質による物質弁別が可能である。 There is a technique for performing substance discrimination of a target object using a plurality of reference substances based on projection data corresponding to two or more types of X-ray energies acquired by an X-ray CT (Computed Tomography) scanner, and displaying the result as an image. . When using two types of X-ray energy, this technique is called Dual Energy (DE), and material discrimination is possible using two types of reference materials.
例えば、デュアルエナジーの技術によれば、被検体の体内における腎臓結石や脂肪、軟組織、骨といった物質を弁別することが可能である。また、例えば、デュアルエナジーの技術によれば、被検体の体内における腎臓結石がカルシウムタイプの結石であるか尿酸タイプの結石であるかを判定することができる。 For example, dual energy technology can distinguish between kidney stones, fat, soft tissue, and bone in a subject's body. Further, for example, according to the Dual Energy technology, it is possible to determine whether kidney stones in the subject's body are calcium-type stones or uric acid-type stones.
ここで、スキャンは常にデュアルエナジーで行われるものではなく、単一エネルギーでのスキャンが実行される場合も多い。また、単一エネルギーでのスキャンの結果に基づいて、デュアルエナジーでの物質弁別が必要と判断される場合もある。例えば、単一エネルギーでのスキャンを行なった結果、腎臓結石の存在が明らかとなり、この腎臓結石がカルシウムタイプか尿酸タイプかを判定するために、デュアルエナジーでの物質弁別が必要と判断される場合がある。ここで、改めてデュアルエナジーのスキャンを実行するとなれば、被検体の負担は大きく、また、被ばく量も増加する。 Here, scanning is not always performed with dual energy, and scanning with single energy is often performed. In addition, it may be determined that dual-energy material discrimination is necessary based on the results of a single-energy scan. For example, if a single-energy scan reveals the presence of a kidney stone and dual-energy material discrimination is required to determine whether the kidney stone is calcium-type or uric acid-type. There is Here, if a dual energy scan were to be executed again, the burden on the subject would be heavy, and the amount of radiation exposure would also increase.
本発明が解決しようとする課題は、追加のスキャンによらずに物質弁別を行なうことである。 The problem to be solved by the present invention is to perform material discrimination without additional scanning.
実施形態のX線CTシステムは、スキャン部と、処理部とを備える。スキャン部は、被検体の体軸方向に沿った第1の範囲にX線を照射することで第1のX線エネルギーに対応する第1データセットを収集する第1スキャンを実行し、前記第1スキャンの後で、前記体軸方向に沿った、前記第1の範囲より狭い第2の範囲にX線を照射することで、前記第1のX線エネルギーとは異なる第2のXエネルギーに対応する第2データセットを収集する第2スキャンを実行する。処理部は、前記第1データセット及び前記第2データセットに基づいて、複数の基準物質による物質弁別を行なう。 An X-ray CT system according to an embodiment includes a scanning section and a processing section. The scanning unit performs a first scan for acquiring a first data set corresponding to a first X-ray energy by irradiating a first range along the body axis direction of the subject with X-rays, After one scan, a second range narrower than the first range along the body axis direction is irradiated with X-rays to obtain a second X-ray energy different from the first X-ray energy. A second scan is performed that collects a corresponding second data set. The processing unit performs substance discrimination using a plurality of reference substances based on the first data set and the second data set.
以下、添付図面を参照して、X線CTシステム及び医用処理装置の実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係るX線CTシステム及び医用処理装置は、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of an X-ray CT system and a medical processing apparatus will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that the X-ray CT system and medical processing apparatus according to the present application are not limited to the embodiments shown below.
(第1の実施形態)
まず、図1を参照しながら、第1の実施形態に係るX線CTシステム10の構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係るX線CTシステム10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、X線CTシステム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。なお、X線CTシステム10は、X線CT装置又はX線CTスキャナとも呼ばれる。
(First embodiment)
First, the configuration of an
図1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1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システム10が架台装置110を1つ有する場合を示す。
In FIG. 1, the rotation axis of the
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、DAS118とを有する。
The
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に対し照射するX線を発生する。
The
X線検出器112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。
The
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。
For example, the
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1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。
The rotating
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。
The X-ray high-
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の動作等について制御を行なう。一例を挙げると、制御装置115は、架台装置110をチルトさせる制御として、入力された傾斜角度(チルト角度)情報により、X軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム113を回転させる。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。
The
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X線フィルタである。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線を減衰させるX線フィルタである。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て作製される。
Wedge 116 is an X-ray filter for adjusting the dose of X-rays emitted from
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1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。
The
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。
The
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1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。
The data generated by the
寝台装置130は、スキャン対象の被検体Pを載置、移動させる装置であり、基台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。
The
コンソール装置140は、メモリ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。
メモリ141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、メモリ141は、被検体Pに対するスキャンを実行することで収集される各種のデータを記憶する。また、例えば、メモリ141は、X線CTシステム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。なお、メモリ141は、X線CTシステム10とネットワーク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。
The
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により生成された表示用のCT画像や、物質弁別の結果を表示する。また、例えば、ディスプレイ142は、ユーザからの各種操作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142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。
The
入力インターフェース143は、ユーザ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144に出力する。例えば、入力インターフェース143は、CT画像データを再構成する際の再構成条件や、CT画像データから表示用のCT画像を生成する際の画像処理条件等をユーザから受け付ける。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。
The
処理回路144は、スキャン機能144a、処理機能144b、及び制御機能144cを実行することで、X線CTシステム10全体の動作を制御する。なお、スキャン機能144aは、スキャン部の一例である。また、処理機能144bは、処理部の一例である。
The
例えば、処理回路144は、スキャン機能144aに相当するプログラムをメモリ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、スキャン機能144aは、被検体Pに対して、位置決め撮影や本スキャンといった各種のスキャンを実行する。
For example, the
ここで、位置決め撮影については、2次元で実行されてもよいし、3次元で実行されてもよい。本実施形態では一例として、2次元の位置決め撮影を実行する場合について説明する。この場合、スキャン機能144aは、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させないで、X線の焦点位置及び被検体Pの少なくともいずれかを被検体Pの体軸方向(図1に示すZ軸方向)に沿って移動させながら、位置決め撮影を実行する。
Here, positioning imaging may be performed two-dimensionally or three-dimensionally. In this embodiment, as an example, a case of performing two-dimensional positioning imaging will be described. In this case, the
例えば、スキャン機能144aは、X線管111の位置を所定の回転角度に固定し、天板133をZ軸方向に移動させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を照射させる。また、スキャン機能144aによって位置決め撮影が実行される間、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、スキャン機能144aは、DAS118から出力された検出データに対して前処理を施す。例えば、スキャン機能144a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。
For example, the
即ち、スキャン機能144aは、X線管111の位置を所定の回転角度に固定し、天板133をZ軸方向に移動させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を照射させることで、被検体Pの体軸方向における複数の位置それぞれについて投影データを収集する。以下では、複数の投影データをまとめて、投影データセットとも記載する。即ち、スキャン機能144aは、位置決め撮影を実行することにより、投影データセットを収集する。
That is, the
また、処理回路144は、処理機能144bに相当するプログラムをメモリ141から読み出して実行することにより、スキャン結果に基づいて画像データを生成する。例えば、処理機能144bは、位置決め撮影により収集された投影データセットに基づいて位置決め画像データを生成する。なお、位置決め画像データは、スキャノ画像データやスカウト画像データと呼ばれる場合もある。
Further, the
また、本スキャンについては、例えば、コンベンショナルスキャンの方式で実行されてもよいし、ヘリカルスキャンの方式で実行されてもよいし、ステップアンドシュート方式で実行されてもよい。 Further, the main scan may be performed by, for example, a conventional scan method, a helical scan method, or a step-and-shoot method.
コンベンショナルスキャンの方式で本スキャンを実行する場合、スキャン機能144aは、X線の焦点位置及び被検体Pを体軸方向に沿って移動させないで、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、本スキャンを実行する。例えば、スキャン機能144aは、天板133を停止させた状態で、X線管111を被検体Pの周囲で回転させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を照射させる。
When the main scan is performed by the conventional scan method, the
また、ヘリカルスキャンの方式で本スキャンを実行する場合、スキャン機能144aは、X線の焦点位置及び被検体Pを体軸方向に沿って移動させるとともに、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、本スキャンを実行する。例えば、スキャン機能144aは、天板133をZ軸方向に移動させるとともに、X線管111を被検体Pの周囲で回転させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を照射させる。
Further, when the main scan is performed by the helical scan method, the
ステップアンドシュート方式で本スキャンを実行する場合、スキャン機能144aは、まず、X線の焦点位置及び被検体Pを体軸方向に沿って移動させないで、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、本スキャンを実行する。例えば、スキャン機能144aは、天板133を停止させた状態で、X線管111を被検体Pの周囲で回転させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を照射させる。次に、スキャン機能144aは、X線管111からのX線の照射を停止させた状態で、天板133をZ軸方向に移動させる。そして、スキャン機能144aは、天板133を停止させた状態で、X線管111を被検体Pの周囲で回転させながら、X線管111から被検体Pに対してX線を再度照射させる。
When the main scan is executed by the step-and-shoot method, the
スキャン機能144aによって本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、スキャン機能144a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。
While the
即ち、スキャン機能144aは、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながらX線を被検体Pに照射することで、複数の照射方向(ビュー)のそれぞれについて投影データを収集する。即ち、スキャン機能144aは、本スキャンを実行することにより、投影データセットを収集する。
That is, the
また、処理機能144bは、本スキャンにより収集された投影データセットに基づいて、CT画像データ(ボリュームデータ)を生成する。例えば、処理機能144bは、投影データセットに基づいて、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法、逐次近似応用再構成法等を用いた再構成処理を行なうことにより、CT画像データを生成する。また、処理機能144bは、AI(Artificial Intelligence)による再構成処理を行なってCT画像データを生成することもできる。例えば、処理機能144bは、DLR(Deep Learning Reconstruction)法により、CT画像データを生成する。
The
また、処理機能144bは、位置決め撮影により収集された投影データセット及び本スキャンにより収集された投影データセットに基づいて、複数の基準物質による物質弁別を行なう。例えば、本スキャンにより収集された投影データセットに基づいて被検体Pにおける疾患の存在が明らかとなった場合、処理機能144bは、疾患の解析を行なうため、位置決め撮影により収集された投影データセット及び本スキャンにより収集された投影データセットに基づいて物質弁別を行なう。なお、処理機能144bによる物質弁別については後述する。
Further, the
また、処理回路144は、制御機能144cに対応するプログラムをメモリ141から読み出して実行することにより、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144cは、処理機能144bにより生成された位置決め画像データやCT画像データを、公知の方法により表示用画像に変換する。一例を挙げると、制御機能144cは、入力インターフェース143を介してユーザから受け付けた入力操作等に基づいて、CT画像データを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144cは、変換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144cは、処理機能144bによる物質弁別の結果をディスプレイ142に表示させる。また、制御機能144cは、ネットワークを介して各種のデータを送信する。一例を挙げると、制御機能144cは、処理機能144bにより生成された位置決め画像データやCT画像データを、図示しない画像保管装置に送信して保管させる。
The
図1に示すX線CTシステム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メモリ141へ記憶されている。処理回路144は、メモリ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。
In the
なお、図1においては単一の処理回路144にて、スキャン機能144a、処理機能144b、及び制御機能144c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。
In FIG. 1, the
また、処理回路144は、ネットワーク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144は、メモリ141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、X線CTシステム10とネットワーク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。
Also, the
以上、X線CTシステム10の構成例について説明した。以下、X線CTシステム10が行なう処理について、図2を用いて詳細に説明する。図2は、第1の実施形態に係るX線CTシステム10の処理の一例を示す図である。
The configuration example of the
まず、スキャン機能144aは、スキャンA11を実行する。具体的には、スキャン機能144aは、図2に示すように、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させないで、X線の焦点位置を被検体Pに対して相対的に移動させながら、被検体Pに対して、エネルギーE11のX線を照射させる。これにより、スキャン機能144aは、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R1にX線を照射して、エネルギーE11に対応する投影データセットB11を収集する。例えば、スキャン機能144aは、X線管111の位置を所定の回転角度に固定し、天板133をZ軸方向に移動させて、投影データセットB11を収集する。また、処理機能144bは、スキャンA11により収集された投影データセットB11に基づいて、2次元の画像データC11を生成する。
First, the
なお、スキャンA11は、第1スキャンの一例である。また、範囲R1は、第1の範囲の一例である。また、投影データセットB11は、第1投影データセットの一例である。また、エネルギーE11は、第1のX線エネルギーの一例である。また、画像データC11は、第1画像データの一例である。 Scan A11 is an example of the first scan. Also, the range R1 is an example of the first range. Also, the projection data set B11 is an example of a first projection data set. Also, the energy E11 is an example of the first X-ray energy. Also, the image data C11 is an example of the first image data.
次に、制御機能144cは、画像データC11に基づく参照画像をディスプレイ142に表示させる。また、制御機能144cは、参照画像を参照したユーザからの入力操作を受け付けることで、スキャンA12のスキャン範囲である範囲R2を設定する。なお、スキャンA12は、第2スキャンの一例である。また、範囲R2は、第2の範囲の一例である。
Next, the
即ち、スキャンA11は、スキャンA12のスキャン範囲である範囲R2を設定するための位置決め撮影である。従って、スキャンA11の範囲R1は、診断対象の臓器等を含むように、比較的広域に設定されることが好ましい。また、範囲R2は、範囲R1において設定されるものであるため、通常は図2に示すように、範囲R1より狭い範囲となる。 That is, scan A11 is positioning imaging for setting range R2, which is the scan range of scan A12. Therefore, it is preferable that the range R1 of the scan A11 be set to a relatively wide range so as to include the organs and the like to be diagnosed. Also, since the range R2 is set in the range R1, it is normally narrower than the range R1 as shown in FIG.
次に、スキャン機能144aは、参照画像に設定された範囲R2に対して、スキャンA12を実行する。具体的には、スキャン機能144aは、図2に示すように、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、被検体Pに対して、エネルギーE12のX線を照射させる。これにより、スキャン機能144aは、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R2にX線を照射して、エネルギーE12に対応する投影データセットB12を収集する。例えば、スキャン機能144aは、コンベンショナルスキャン、ヘリカルスキャン、ステップアンドシュートといった方式のスキャンを実行することで、投影データセットB12を収集する。
Next, the
なお、投影データセットB12は、第2投影データセットの一例である。また、エネルギーE12は、第2のX線エネルギーの一例である。エネルギーE12は、エネルギーE11とは異なるエネルギーである。 Note that the projection data set B12 is an example of a second projection data set. Also, the energy E12 is an example of the second X-ray energy. The energy E12 is energy different from the energy E11.
また、処理機能144bは、スキャンA12により収集された投影データセットB12に基づいて、3次元の画像データC12を生成する。なお、画像データC12は、第2画像データの一例である。例えば、処理機能144bは、投影データセットB12に基づいて、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法、逐次近似応用再構成法、DLR法といった再構成処理を実行することにより、3次元の画像データC12を再構成する。即ち、スキャンA12は、CT画像データ(ボリュームデータ)を収集するための本スキャンである。
The
なお、スキャン機能144aは、被検体Pの心拍又は呼吸の周期に応じて、スキャンA11とスキャンA12とを同期させて実行することとしてもよい。即ち、スキャン機能144aは、心拍又は呼吸による周期的な動きによってスキャンA11とスキャンA12との間の位置ずれが生じないように、スキャンA11とスキャンA12とを同期させて実行することとしてもよい。
Note that the
例えば、スキャン機能144aは、スキャンA11及びスキャンA12と並行して、被検体Pの心電波形を取得する。例えば、スキャン機能144aは、被検体Pに装着した心電計により、被検体Pの心電波形を取得する。そして、スキャン機能144aは、スキャンA11における心電波形に対して、スキャンA12における心電波形の位相が一致するように、スキャンA12を実行する。
For example, the
また、例えば、スキャン機能144aは、スキャンA11及びスキャンA12と並行して、被検体Pの呼吸波形を取得する。例えば、スキャン機能144aは、呼吸センサにより被検体Pの呼吸波形を取得する。一例を挙げると、スキャン機能144aは、呼吸センサとして、レーザ発生器と受光器を用いて呼吸波形を取得する。具体的には、スキャン機能144aは、被検体Pの腹部表面からの反射光の信号を処理し、レーザ照射から反射光受光までの時間又は反射光信号の位相変化に基づいて、レーザ発生器と被検体の腹部表面との間の距離をリアルタイムに繰り返し演算することで、呼吸波形を取得する。なお、呼吸センサの例はこれに限定されるものではなく、スキャン機能144aは、例えば、被検体Pの腹部に装着された圧力センサや、被検体Pを撮影する光学カメラ等により、呼吸波形を取得することとしても構わない。そして、スキャン機能144aは、スキャンA11における呼吸波形に対して、スキャンA12における呼吸波形の位相が一致するように、スキャンA12を実行する。
Also, for example, the
ここで、医師等のユーザは、スキャンA12により収集された画像データC12に基づく診断を行なうことができる。例えば、まず、制御機能144cは、画像データC12に対するレンダリング処理を実行することで、表示用画像を生成する。ここで、レンダリング処理の例としては、断面再構成法(MPR:Multi Planar Reconstruction)により、画像データC12から任意断面の2次元画像を生成する処理が挙げられる。また、レンダリング処理の他の例としては、ボリュームレンダリング(Volume Rendering)処理や、最大値投影法(MIP:Maximum Intensity Projection)により、画像データC12から、3次元の情報を反映した2次元画像を生成する処理が挙げられる。そして、制御機能144cは、レンダリング処理により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、ユーザは、表示用画像を参照しながら、被検体Pの診断を行なうことができる。
Here, a user such as a doctor can make a diagnosis based on the image data C12 collected by the scan A12. For example, first, the
ここで、画像データC12に基づく診断を行なった結果として、物質弁別の処理が必要となる場合がある。例えば、診断結果として腎臓結石の存在が明らかとなり、この腎臓結石がカルシウムタイプか尿酸タイプかを判定するために、物質弁別の処理が必要と判断される場合がある。 Here, as a result of diagnosis based on the image data C12, material discrimination processing may be required. For example, the diagnosis may reveal the presence of a kidney stone, and it may be determined that a material discrimination process is required to determine whether the kidney stone is of the calcium type or the uric acid type.
しかしながら、スキャンA12を完了した後、デュアルエナジーのスキャンを追加で実施するとなれば、被検体Pの被ばく量は増加してしまう。なお、デュアルエナジーのスキャン方式としては、kVスイッチング、デュアルレイヤー、デュアルソース、スプリットといった種々の方式が知られているが、いずれの方式にしても、一般には単一エネルギーのスキャンと同等若しくはそれ以上の被ばく量となる。また、改めてデュアルエナジーのスキャンを実施して再検査することとなれば、時間及び体力の面で被検体Pの負担となる。 However, if the dual energy scan is additionally performed after the scan A12 is completed, the exposure dose of the subject P will increase. As dual energy scanning methods, various methods such as kV switching, dual layer, dual source, and split are known. is the amount of radiation exposure. In addition, if the dual energy scan is to be performed again for reexamination, the subject P will be burdened in terms of time and physical strength.
そこで、処理機能144bは、追加のスキャンによらずに、物質弁別を行なう。具体的には、処理機能144bは、スキャンA11及びスキャンA12によって既に収集されている投影データセットB11及び投影データセットB12に基づいて、複数の基準物質による物質弁別を行なう。
より具体的には、処理機能144bは、まず、画像データC12に基づいて、被検体Pの疾患が位置する対象領域Q1を特定する。即ち、処理機能144bは、画像データC12において疾患に対応する領域を、対象領域Q1としてセグメンテーションする。例えば、処理機能144bは、画像データC12に基づく表示用画像を参照したユーザからの入力操作を受け付けることで、対象領域Q1を特定する。また、例えば、処理機能144bは、画像データC12を解析して疾患を抽出することで、対象領域Q1を自動的に特定する。
More specifically, the
次に、処理機能144bは、画像データC12に基づいて、2次元の画像データC13を生成する。ここで、画像データC13は、スキャンA11のX線照射方向に対応する2次元画像データである。また、画像データC13は、第3画像データの一例である。
Next, the
例えば、処理機能144bは、スキャンA11におけるX線照射方向に画像データC12を順投影することで、画像データC13を生成する。また、例えば、処理機能144bは、画像データC12に基づいて、スキャンA11におけるX線照射方向に垂直なMPR画像を複数生成するとともに、これらのMPR画像を合成することで、画像データC13を生成する。なお、画像データC12において特定された対象領域Q1に対応する画像データC13の領域については、領域Q2と記載する。
For example, the
また、処理機能144bは、画像データC11において、画像データC12において特定された対象領域Q1に対応する領域Q3を特定する。例えば、処理機能144bは、画像データC11と画像データC12とを位置合わせし、画像データC12の対象領域Q1に対応する領域を画像データC11において特定することで、領域Q3を特定する。また、例えば、処理機能144bは、画像データC11と画像データC13とを位置合わせし、画像データC13の領域Q2に対応する領域を画像データC11において特定することで、領域Q3を特定する。
Further, the
なお、対象領域Q1、領域Q2及び領域Q3を特定する際、処理機能144bは、画像データC11、画像データC12及び画像データC13の少なくとも1つについて、予めデノイズ等の処理を行なってもよい。また、処理機能144bは、位置合わせの処理や、対象領域Q1、領域Q2及び領域Q3を特定する処理、デノイズ等の処理の一部又は全部を、AIによって実行することとしても構わない。
When specifying the target area Q1, area Q2, and area Q3, the
そして、処理機能144bは、画像データC11と画像データC13とに基づいて、物質弁別を行なう。即ち、スキャンA11により収集された画像データC11はエネルギーE11のデータであり、スキャンA12により収集された画像データC13はエネルギーE12のデータであることから、処理機能144bは、画像データC11と画像データC13とに基づいて、2種類の基準物質による物質弁別を行なうことができる。
Then, the
例えば、処理機能144bは、異なるエネルギーで収集された画像データC11及び画像データC13に基づいて、被検体Pの腎臓結石の位置におけるX線減衰量の比を求めることができる。即ち、処理機能144bは、エネルギーE11で収集された画像データC11の領域Q3におけるX線減衰量と、エネルギーE12で収集された画像データC13の領域Q2におけるX線減衰量との比を求めることができる。そして、処理機能144bは、X線減衰量の比に基づいて、被検体Pの腎臓結石がカルシウムタイプの結石であるか尿酸タイプの結石であるかを判定することができる。
For example, the
また、制御機能144cは、処理機能144bによる物質弁別の結果をディスプレイ142に表示させる。例えば、制御機能144cは、被検体Pの腎臓結石がカルシウムタイプの結石であるか尿酸タイプの結石であるかを示す情報を、ディスプレイ142に表示させる。
In addition, the
次に、X線CTシステム10による処理の手順の一例を、図4を用いて説明する。図4は、第1の実施形態に係るX線CTシステム10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。
Next, an example of the procedure of processing by the
ステップS101及びステップS106は、スキャン機能144aに対応する。ステップS102、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、処理機能144bに対応する。ステップS103、ステップS104、ステップS105及びステップS112は、制御機能144cに対応する。
Steps S101 and S106 correspond to the
まず、処理回路144は、被検体Pに対してスキャンA11を実行し、エネルギーE11に対応する投影データセットB11を収集する(ステップS101)。次に、処理回路144は、投影データセットB11に基づいて画像データC11を生成する(ステップS102)。次に、処理回路144は、画像データC11に基づいて参照画像を生成し(ステップS103)、生成した参照画像をディスプレイ142に表示させる(ステップS104)。
First,
ここで、処理回路144は、参照画像を参照したユーザにより、スキャンA12のスキャン範囲である範囲R2が設定されたか否かを判定し(ステップS105)、スキャン範囲が設定されていない場合には待機状態となる(ステップS105否定)。一方で、スキャン範囲が設定された場合(ステップS105肯定)、処理回路144は、参照画像に設定されたスキャン範囲に対してスキャンA12を実行し、エネルギーE12に対応する投影データセットB12を収集する(ステップS106)。次に、処理回路144は、投影データセットB12に基づいて画像データC12を生成する(ステップS107)。
Here, the
次に、処理回路144は、画像データC12において、被検体Pの疾患が位置する対象領域Q1を特定する(ステップS108)。次に、処理回路144は、3次元の画像データC12に基づいて、2次元の画像データC13を生成する(ステップS109)。また、処理回路144は、画像データC11において、対象領域Q1に対応する領域Q3を特定する(ステップS110)。なお、ステップS109及びステップS110を行なう順序は任意であり、並行して行なってもよい。
Next, the
次に、処理回路144は、エネルギーE11に対応する画像データC11とエネルギーE12に対応する画像データC13とに基づいて物質弁別を行なう(ステップS111)。そして、処理回路144は、ディスプレイ142に物質弁別の結果を表示させ(ステップS112)、処理を終了する。
Next,
なお、これまで、物質弁別の例として、被検体Pの腎臓結石がカルシウムタイプの結石であるか尿酸タイプの結石であるかを判定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い。例えば、処理機能144bは、異なるエネルギーで収集された画像データC11及び画像データC13に基づいて、各位置における2つの基準物質の混合量や混合割合を算出することもできる。
As an example of substance discrimination, the process of determining whether the kidney calculus of the subject P is a calcium-type calculus or a uric acid-type calculus has been described so far. However, embodiments are not so limited. For example, the
具体的には、処理機能144bは、画像データC11及び画像データC13それぞれについて線減弱係数の分布を求め、線減弱係数の各位置(各画素)について、以下の式(1)の連立方程式を解くことで、各位置における2つの基準物質の混合量や混合割合を算出する。
Specifically, the
ここで、「μ(E1)」は単色X線エネルギー「E1」における各位置の線減弱係数を示し、「μ(E2)」は単色X線エネルギー「E2」における各位置の線減弱係数を示す。また、「μα(E)」は基準物質αの線減弱係数を示し、「μβ(E)」は基準物質βの線減弱係数を示す。また、「cα」は基準物質αの混合量を示し、「cβ」は基準物質βの混合量を示す。なお、各基準物質のエネルギーごとの線減弱係数は既知である。例えば、処理機能144bは、「E1」にエネルギーE11を代入し、「E2」にエネルギーE12を代入して式(1)の連立方程式を解くことで、2種類の基準物質「α、β」による物質弁別を行なう。
Here, “μ(E1)” indicates the linear attenuation coefficient at each position at the monochromatic X-ray energy “E1”, and “μ(E2)” indicates the linear attenuation coefficient at each position at the monochromatic X-ray energy “E2”. . "μ α (E)" indicates the linear attenuation coefficient of the reference material α, and "μ β (E)" indicates the linear attenuation coefficient of the reference material β. Further, "c α " indicates the mixed amount of the reference substance α, and "c β " indicates the mixed amount of the reference substance β. The linear attenuation coefficient for each energy of each reference substance is known. For example, the
そして、処理機能144bは、物質弁別の結果を示す画像を生成する。例えば、処理機能144bは、基準物質ごとに物質弁別画像を生成する。一例を挙げると、処理機能144bは、基準物質αを強調した物質弁別画像と、基準物質βを強調した物質弁別画像とをそれぞれ生成する。また、処理機能144bは、基準物質ごとに生成した複数の物質弁別画像を用いて、各基準物質の混合割合に基づく重み付け計算処理を行なうことにより、所定のエネルギーにおける仮想単色X線画像(モノクロマティック画像とも記載する)や、密度画像、実効原子番号画像等、種々の画像を生成することもできる。また、制御機能144cは、これら物質弁別の結果を示す画像を、ディスプレイ142に表示させる。
上述したように、第1の実施形態によれば、スキャン機能144aは、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R1にX線を照射することでエネルギーE11に対応する投影データセットB11を収集するスキャンA11を実行する。また、スキャン機能144aは、スキャンA11の後で、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R2にX線を照射することで、エネルギーE12に対応する投影データセットB12を収集するスキャンA12を実行する。また、処理機能144bは、エネルギーE11に対応する投影データセットB11及びエネルギーE12に対応する投影データセットB12に基づいて物質弁別を行なう。従って、第1の実施形態に係るX線CTシステム10は、スキャンA11及びスキャンA12以外の追加のスキャンによらずに、物質弁別を行なうことができる。
As described above, according to the first embodiment, the
また、X線CTシステム10は、スキャンA11の結果に基づいて、スキャンA12における範囲R2を設定するとともに、物質弁別を行なうことを可能とする。即ち、X線CTシステム10は、スキャンA11による被検体Pの被ばくをより有意義なものとすることができる。
Also, the
(第2の実施形態)
さて、これまで第1の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
(Second embodiment)
Now, although the first embodiment has been described so far, it may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment.
例えば、これまで、スキャンA12のスキャン範囲である範囲R2をユーザが設定す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。例えば、制御機能144cは、画像データC11、又は画像データC11に基づいて生成した参照画像を解析し、診断対象の臓器等を抽出することで、範囲R2を自動設定してもよい。
For example, it has been described above that the user sets the range R2, which is the scan range of the scan A12, but the embodiment is not limited to this. For example, the
また、上述した実施形態では、位置決め撮影を2次元で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く、X線CTシステム10は、位置決め撮影を3次元で実行する場合であっても構わない。
Further, in the above-described embodiment, the case where positioning imaging is performed in two dimensions has been described. However, the embodiment is not limited to this, and the
例えば、スキャン機能144aは、まず、スキャンA11に代えて、3次元のスキャンA21を実行し、投影データセットB21を収集する。具体的には、スキャン機能144aは、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、被検体Pに対して、エネルギーE11のX線を照射させる。これにより、スキャン機能144aは、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R1にX線を照射して、エネルギーE11に対応する投影データセットB21を収集する。例えば、スキャン機能144aは、コンベンショナルスキャン、ヘリカルスキャン、ステップアンドシュートといった方式のスキャンを実行することで、投影データセットB21を収集する。なお、投影データセットB21は、第1データセットの一例である。
For example, the
次に、処理機能144bは、スキャンA21により収集された投影データセットB21に基づいて、3次元の画像データC21を生成する。例えば、処理機能144bは、投影データセットB21に基づいて、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法、逐次近似応用再構成法、DLR法といった再構成処理を実行することにより、3次元の画像データC21を再構成する。
Next,
次に、制御機能144cは、画像データC21に基づいて、スキャンA12のスキャン範囲である範囲R2を設定する。次に、スキャン機能144aは、範囲R2に対してスキャンA12を実行し、エネルギーE12に対応する投影データセットB12を収集する。次に、処理機能144bは、スキャンA12により収集された投影データセットB12に基づいて、3次元の画像データC12を生成する。
Next, the
次に、処理機能144bは、3次元の画像データC21に基づいて2次元の画像データC22を生成するとともに、3次元の画像データC12に基づいて2次元の画像データC13を生成する。例えば、処理機能144bは、画像データC21及び画像データC12を同じ方向に順投影することで、画像データC22及び画像データC13を生成する。また、例えば、処理機能144bは、画像データC21及び画像データC12のそれぞれについて、同方向のMPR画像を複数生成するとともに、生成した複数のMPR画像を合成することで、画像データC22及び画像データC13を生成する。
Next, the
そして、処理機能144bは、画像データC22と画像データC13とに基づいて、物質弁別を行なう。即ち、スキャンA21により収集された画像データC22はエネルギーE11のデータであり、スキャンA12により収集された画像データC13はエネルギーE12のデータであることから、処理機能144bは、画像データC22と画像データC13とに基づいて、2種類の基準物質による物質弁別を行なうことができる。
Then, the
なお、処理機能144bは、画像データC21と画像データC12とに基づいて物質弁別を行なうこととしても構わない。即ち、処理機能144bは、スキャンA21により収集された3次元の画像データC21と、スキャンA12により収集された3次元の画像データC12とに基づいて、物質弁別を行なうこととしても構わない。
The
また、物質弁別をX線CTシステム10が実行す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。例えば、物質弁別は、X線CTシステム10と異なる他の装置において実行されても構わない。以下、この点について、図4に示す医用情報処理システム1を例として説明する。図4は、第2の実施形態に係る医用情報処理システム1の構成の一例を示すブロック図である。医用情報処理システム1には、X線CTシステム10、及び、物質弁別を実行する医用処理装置20が含まれる。
Also, although the
図4に示すように、X線CTシステム10と医用処理装置20とは、ネットワークNWを介して相互に接続される。ここで、ネットワークNWを介して接続可能であれば、X線CTシステム10及び医用処理装置20が設置される場所は任意である。例えば、医用処理装置20は、X線CTシステム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4においてはX線CTシステム10を1つ示すが、医用情報処理システム1は複数のX線CTシステム10を含んでもよい。
As shown in FIG. 4, the
医用処理装置20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。例えば、医用処理装置20は、図4に示すように、メモリ21と、ディスプレイ22と、入力インターフェース23と、処理回路24とを有する。
The
メモリ21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。例えば、メモリ21は、X線CTシステム10から送信された各種のデータを記憶する。また、例えば、メモリ21は、医用処理装置20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、メモリ21は、医用処理装置20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。
The memory 21 is implemented by, for example, a RAM, a semiconductor memory device such as a flash memory, a hard disk, an optical disk, or the like. For example, the memory 21 stores various data transmitted from the
ディスプレイ22は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ22は、処理回路24による物質弁別の結果を示す画像を表示したり、ユーザからの各種操作を受け付けるためのGUI等を表示したりする。例えば、ディスプレイ22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22は、デスクトップ型でもよいし、医用処理装置20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。
The
入力インターフェース23は、ユーザ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24に出力する。例えば、入力インターフェース23は、CT画像データを再構成する際の再構成条件や、CT画像データから表示用のCT画像を生成する際の画像処理条件等をユーザから受け付ける。例えば、入力インターフェース23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23は、医用処理装置20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23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、医用処理装置20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24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23の例に含まれる。
The
処理回路24は、処理機能24a及び制御機能24bを実行することで、医用処理装置20全体の動作を制御する。なお、処理機能24aは、処理部の一例である。処理回路24による処理については後述する。
The processing circuitry 24 controls the overall operation of the
図4に示す医用処理装置20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メモリ21へ記憶されている。処理回路24は、メモリ21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24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。
In the
なお、図4においては単一の処理回路24にて、処理機能24a及び制御機能24b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24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24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。
In FIG. 4, the
また、処理回路24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24は、メモリ21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、医用処理装置20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4に示す各機能を実現する。
Also, the processing circuit 24 may implement its functions using a processor of an external device connected via the network NW. For example, the processing circuit 24 reads out and executes a program corresponding to each function from the memory 21, and uses a server group (cloud) connected to the
例えば、まず、X線CTシステム10におけるスキャン機能144aは、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させず、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R1にX線を照射することでスキャンA11を実行し、エネルギーE11に対応する投影データセットB11を収集する。或いは、スキャン機能144aは、X線の焦点位置を被検体Pの周囲で回転させながら、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R1にX線を照射することでスキャンA21を実行し、エネルギーE11に対応する投影データセットB21を収集する。
For example, first, the
また、スキャン機能144aは、スキャンA11又はスキャンA21の後で、被検体Pの体軸方向に沿った範囲R2にX線を照射することでスキャンA12を実行し、エネルギーE12に対応する投影データセットB12を収集する。また、制御機能144cは、ネットワークNWを介して、投影データセットB11又は投影データセットB21と、投影データセットB12とを医用処理装置20に送信する。
Further, the
次に、医用処理装置20における処理機能24aは、投影データセットB11又は投影データセットB21と、投影データセットB12とに基づいて、複数の基準物質による物質弁別を行なう。
Next, the
例えば、処理機能24aは、投影データセットB11に基づいて、2次元の画像データC11を生成する。また、処理機能24aは、投影データセットB12に基づいて3次元の画像データC12を生成し、画像データC12に基づいて2次元の画像データC13を生成する。そして、処理機能24aは、エネルギーE11に対応する画像データC11と、エネルギーE12に対応する画像データC13とに基づいて物質弁別を行なう。
For example, the
或いは、処理機能24aは、投影データセットB21に基づいて3次元の画像データC21を生成し、画像データC21に基づいて2次元の画像データC22を生成する。また、処理機能24aは、投影データセットB12に基づいて3次元の画像データC12を生成し、画像データC12に基づいて2次元の画像データC13を生成する。そして、処理機能24aは、エネルギーE11に対応する画像データC22と、エネルギーE12に対応する画像データC13とに基づいて物質弁別を行なう。
Alternatively, the
或いは、処理機能24aは、投影データセットB21に基づいて3次元の画像データC21を生成する。また、処理機能24aは、投影データセットB12に基づいて3次元の画像データC12を生成する。そして、処理機能24aは、エネルギーE11に対応する画像データC21と、エネルギーE12に対応する画像データC12とに基づいて物質弁別を行なう。
Alternatively, the
そして、制御機能24bは、処理機能24aによる物質弁別の結果をディスプレイ22に表示させる。例えば、制御機能24bは、被検体Pの腎臓結石がカルシウムタイプの結石であるか尿酸タイプの結石であるかを示す情報を、ディスプレイ22に表示させる。また、例えば、制御機能24bは、処理機能24aにより生成された物質弁別の結果を示す画像を、ディスプレイ22に表示させる。
Then, the
或いは、制御機能24bは、処理機能24aによる物質弁別の結果をX線CTシステム10に送信する。この場合、X線CTシステム10における制御機能144cは、医用処理装置20から送信された物質弁別の結果を、ディスプレイ142に表示させることができる。
Alternatively, the
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。プロセッサはメモリ141又はメモリ21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。
The term "processor" used in the above description includes, for example, a CPU, a GPU (Graphics Processing Unit), an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), a programmable logic device (e.g., a simple programmable logic device ( Simple Programmable Logic Device (SPLD), Complex Programmable Logic Device (CPLD), and Field Programmable Gate Array (FPGA)). The processor implements its functions by reading and executing programs stored in the
なお、図1においては、単一のメモリ141が処理回路144の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。また、図4においては、単一のメモリ21が処理回路24の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、複数のメモリ141を分散して配置し、処理回路144は、個別のメモリ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。同様に、複数のメモリ21を分散して配置し、処理回路24は、個別のメモリ21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、メモリ141又はメモリ21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。
Note that in FIG. 1, the
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。 Each component of each device according to the above-described embodiments is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed/integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Furthermore, all or any part of each processing function performed by each device can be implemented by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or implemented as hardware based on wired logic.
また、上述した実施形態で説明した処理方法は、予め用意された処理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。この処理プログラムは、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、この処理プログラムは、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非一過性の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。 Moreover, the processing method described in the above embodiments can be realized by executing a processing program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a work station. This processing program can be distributed via a network such as the Internet. In addition, this processing program is recorded on a computer-readable non-transitory recording medium such as a hard disk, flexible disk (FD), CD-ROM, MO, DVD, etc., and is executed by being read from the recording medium by a computer. You can also
以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、追加のスキャンによらずに物質弁別を行なうことができる。 According to at least one embodiment described above, material discrimination can be performed without additional scanning.
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。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
1 医用情報処理システム
10 X線CTシステム
110 架台装置
140 コンソール装置
144 処理回路
144a スキャン機能
144b 処理機能
144c 制御機能
20 医用処理装置
24 処理回路
24a 処理機能
24b 制御機能
Claims (8)
前記第1データセット及び前記第2データセットに基づいて、2種類の基準物質による物質弁別を行なう処理部と、
を備えた、X線CTシステム。 performing a first scan for acquiring a first data set corresponding to the first X-ray energy by irradiating a first range along the body axis direction of the subject with X-rays, and after the first scan Then, by irradiating X-rays to a second range narrower than the first range along the body axis direction, a second X-ray energy corresponding to a second X energy different from the first X-ray energy is obtained. a scanning unit that performs a second scan that collects a data set;
a processing unit that performs material discrimination using two types of reference materials based on the first data set and the second data set;
An X-ray CT system, comprising:
前記第2データセットは、X線の焦点位置を前記被検体の周囲で回転させながら収集される、請求項1に記載のX線CTシステム。 The first data set is collected while moving at least one of the X-ray focal position and the subject along the body axis direction,
2. The X-ray CT system of claim 1, wherein said second data set is acquired while rotating an X-ray focal position around said subject.
を備えた、医用処理装置。 a first data set corresponding to a first X-ray energy collected by irradiating a first range along the body axis of a subject with X-rays; to a second data set corresponding to a second X-energy different from the first X-ray energy, collected after the first data set by irradiating a second range of X-rays narrower than the range of A medical processing apparatus comprising: a processing unit that performs material discrimination using two kinds of reference materials based on the above.
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---|---|---|---|---|
JP2010125332A (en) | 2008-11-26 | 2010-06-10 | General Electric Co <Ge> | Sequential projection for forming calculator type tomographic image in optional spectrum |
JP2011235088A (en) | 2010-04-30 | 2011-11-24 | General Electric Co <Ge> | Method and apparatus for computed tomography |
JP2011245117A (en) | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Toshiba Corp | X-ray image diagnostic apparatus |
JP2017527383A (en) | 2014-09-12 | 2017-09-21 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | System and method for selecting an image phase for computed tomography imaging |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010125332A (en) | 2008-11-26 | 2010-06-10 | General Electric Co <Ge> | Sequential projection for forming calculator type tomographic image in optional spectrum |
JP2011235088A (en) | 2010-04-30 | 2011-11-24 | General Electric Co <Ge> | Method and apparatus for computed tomography |
JP2011245117A (en) | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Toshiba Corp | X-ray image diagnostic apparatus |
JP2017527383A (en) | 2014-09-12 | 2017-09-21 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | System and method for selecting an image phase for computed tomography imaging |
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