JP7466401B2 - 医用画像診断装置 - Google Patents

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像診断装置に関する。

従来、Ｘ線コンピュータ断層（Computed Tomography：CT）撮像装置では、例えば、超高精細（Super High Resolution：SHR）モードで撮像することにより、高分解能の医用画像を撮像する技術が知られている。

このような高分解能を有する医用画像撮像装置では、データ量の増大により、収集したデータの転送に時間を要する場合がある。このため、撮像ワークフローを迅速に進めることが困難な場合があった。

特開２０１８－７８９９９号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、撮像ワークフローを改善することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用画像診断装置は、収集部と、転送部とを備える。収集部は、被検体に関する第一の分解能を有する検出データを収集する。転送部は、検出データのうち、被検体の第一の領域に対応し第一の分解能を有する第一の検出データと、被検体の第一の領域とは異なる第二の領域に対応し第一の分解能よりも低い第二の分解能を有する第二の検出データとを、第一の検出データと第二の検出データとを区別可能な検出領域情報に関連付けて転送する。検出データはサイノグラムデータである。検出領域情報は、サイノグラムデータのうち、第一の領域から収集された検出データのビュー方向、体軸方向、およびチャネル方向における範囲を示す。

図１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図である。 図２は、第１の実施形態に係るＸ線検出器をＸ線管より見た場合における複数の検出素子の配置の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るＤＡＳの構成の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る、あるビュー方向におけるＸ線の検出データの一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る検出データの間引きについて説明する図である。 図６は、第１の実施形態に係る位置決め画像の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る画像処理の流れの一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る撮像処理の流れの一例を示すシーケンス図である。 図９は、変形例１に係るＸ線検出器の一部の拡大図の一例である。 図１０は、変形例３に係る位置決め画像の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、医用画像診断装置の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＸ線コンピュータ断層（Computed Tomography：CT）撮像装置１（以下、Ｘ線ＣＴ装置１という）の構成の一例を示す図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、本実施形態における医用画像診断装置の一例である。

図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを有する。なお、本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１３の回転軸又は寝台装置３０の天板３３の長手方向をＺ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向とそれぞれ定義するものとする。図１では、説明の都合上、架台装置１０を複数描画しているが、実際のＸ線ＣＴ装置１の構成としては、架台装置１０は、一つである。

架台装置１０及び寝台装置３０は、コンソール装置４０を介したユーザからの操作、或いは架台装置１０、または寝台装置３０に設けられた操作部を介したユーザからの操作に基づいて動作する。架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とは互いに通信可能に有線または無線で接続されている。

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線の検出データから投影データを収集する撮影系を有する装置である。より具体的には、架台装置１０は、Ｘ線管１１（Ｘ線発生部）と、ウェッジ１６と、コリメータ１７と、Ｘ線検出器１２と、Ｘ線高電圧装置１４と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）１８と、回転フレーム１３と、制御装置１５とを有する。架台装置１０は、本実施形態における撮像部の一例である。あるいは、Ｘ線検出器１２を、本実施形態における撮像部の一例としても良い。

Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を照射することでＸ線を発生する真空管である。熱電子がターゲットに衝突することによりＸ線が発生される。Ｘ線管１１における管球焦点で発生したＸ線は、例えばコリメータ１７を介してコーンビーム形に成形され、被検体Ｐに照射される。例えば、Ｘ線管１１には回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。

Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１から照射され、被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した電気信号をＤＡＳ１８へと出力する。なお、Ｘ線検出器１２からＤＡＳ１８へ出力される電気信号は、本実施形態における撮像部により得られた信号の一例である。

Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管１１の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。複数の検出素子の各々は、Ｘ線の入射量を検出する。なお、Ｘ線ＣＴ装置１には、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とが一体として被検体Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第３世代ＣＴ）、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管１１のみが被検体Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第４世代ＣＴ）等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。

図２は、本実施形態に係るＸ線検出器１２をＸ線管１１より見た場合における複数の検出素子１２１の配置の一例を示す図である。図２では説明のためにＸ線検出器１２を平面として図示しているが、Ｘ線検出器１２は、実際は、図１に示したように円弧状の曲面を有する。

図２に示すように、Ｘ線検出器１２は、複数の検出素子１２１を含む検出素子列が体軸方向（スライス方向、列方向、ｒｏｗ方向）に複数配列された構造を有する。本実施形態では、図２のように、均等な大きさの複数の検出素子１２１がマトリックス状に配置されているものとする。なお、図２に示す検出素子１２１のチャネル方向および列方向への配列パターンは一例であり、これに限定されるものではない。

本実施形態のＸ線検出器１２は、少なくとも、超高精細（Super High Resolution ：SHR）モードと、通常（Normal Resolution :NR）モードの２種類のモードでＸ線の検出が可能であるものとする。通常モードとは、超高精細モードよりも、空間分解能が低いモードである。例えば、超高精細モードは通常モードの４倍の空間分解能を有するものとする。超高精細モードの空間分解能は、本実施形態における第一の分解能の一例である。また、通常モードの空間分解能は、本実施形態における第二の分解能の一例である。なお、上述した超高精細モードと通常モードの空間分解能の差は一例であり、４倍に限定されるものではない。

より具体的には、超高精細モードでの検出の場合は、Ｘ線検出器１２の全ての検出素子１２１が個別にＸ線を検出する。また、通常モードの場合は、Ｘ線検出器１２に配置された複数の検出素子１２１のうち、４分の３はＸ線を検出せず、残りの４分の１の検出素子１２１でＸ線を検出する。例えば、隣接する４つの検出素子１２１のうち、３つがＸ線を検出せず、残りの１つがＸ線を検出する。あるいは、通常モードの場合は、複数の検出素子１２１の検出結果が統合または平均化されても良い。超高精細モードと通常モードの切り替えは、例えば、コンソール装置４０を介したユーザからの操作、あるいは架台装置１０、または寝台装置３０に設けられた操作部を介したユーザからの操作に基づいて実行される。

また、Ｘ線検出器１２は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。本実施形態のＸ線検出器１２は、エネルギー積分型（Energy Integrated）の収集方式を採用する。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有し、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線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ（１次元コリメータ又は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、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）等の光センサを有する。なお、Ｘ線検出器１２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。Ｘ線検出器１２は、Ｘ線検出部の一例である。

回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを回転軸回りに回転可能に支持する。具体的には、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持し、後述する制御装置１５によってＸ線管１１とＸ線検出器１２とを回転させる円環状のフレームである。回転フレーム１３は、アルミニウム等の金属により形成された固定フレームに回転可能に支持される。回転フレーム１３は、制御装置１５の駆動機構からの動力を受けて回転軸回りに一定の角速度で回転する。

なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とに加えて、Ｘ線高電圧装置１４やＤＡＳ１８を更に支持する。このような回転フレーム１３は、撮影空間をなす開口（ボア）が形成された略円筒形状の筐体に収容されている。開口の中心軸は、回転フレーム１３の回転軸に一致する。

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１に印加する高電圧及びＸ線管１１に供給するフィラメント電流を発生する機能を有する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。なお、Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３に設けられてもよいし、架台装置１０の固定フレーム（図示しない）側に設けられても構わない。

制御装置１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。処理回路は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサとＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。また、制御装置１５は、例えば、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、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））等のプロセッサにより実現されてもよい。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサはメモリに保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、メモリにプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、制御装置１５は、コンソール装置４０若しくは架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースからの入力信号を受けて、架台装置１０及び寝台装置３０の動作制御を行う機能を有する。例えば、制御装置１５は、入力信号を受けて回転フレーム１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、及び寝台装置３０及び天板３３を動作させる制御を行う。なお、架台装置１０をチルトさせる制御は、架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースによって入力される傾斜角度（チルト角度）情報により、制御装置１５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１３を回転させることによって実現されてもよい。また、制御装置１５は架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられても構わない。

ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射されたＸ線のＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１から照射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。ウェッジ１６は、例えばウェッジフィルタ（wedge filter）またはボウタイフィルタ（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を加工したフィルタである。

コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線をＸ線照射範囲に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。

ＤＡＳ１８は、被検体Ｐに関する検出データを収集する。より詳細には、ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２により検出された信号を収集する。図３は、第１の実施形態に係るＤＡＳ１８の構成の一例を示す図である。本実施形態のＤＡＳ１８は、増幅器１８１と、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１８２と、制御回路１８３とを備える。なお、図３に示す構成は概略であり、ＤＡＳ１８は、さらに他の構成要素を備えても良い。

本実施形態においては、ＤＡＳ１８に含まれる増幅器１８１およびＡ／Ｄ変換器１８２を、収集部の一例とする。あるいは、ＤＡＳ１８全体を収集部の一例としても良い。また、制御回路１８３を、転送部の一例とする。

増幅器１８１は、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線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う。Ａ／Ｄ変換器１８２は、増幅器１８１から出力された電気信号をデジタル信号に変換する。本実施形態においては、当該デジタル信号を、検出データという。

より詳細には、検出データは、例えば、サイノグラムデータである。サイノグラムデータは、検出素子１２１ごとの、被検体Ｐを通過したＸ線検出量を、ビュー方向ごとに時系列化したデータである。サイノグラムデータは、例えばビュー方向およびチャネル方向を軸とする２次元直交座標系によって定義される。ビュー方向は、Ｘ線照射方向ともいう。

図４は、第１の実施形態に係る、あるビュー方向におけるＸ線の検出データ５０１の一例を示す図である。図４に示す例では、Ｘ線検出器１２において超高精細モードでＸ線の検出が実行されたものとする。この場合、あるビュー方向におけるＸ線の検出データ５０１は、Ｘ線検出器１２の個々の検出素子１２１ごとのＸ線検出量を示す検出データ５０１が検出される。図４に示す検出データ５０１の個々のセルは、検出素子１２１と１対１で対応する。図４に示すような検出データ５０１をビュー方向に展開すると、サイノグラムデータとなる。

例えば、Ｘ線検出器１２において超高精細モードでＸ線の検出が実行された場合、サイノグラムデータは、個々の検出素子１２１ごとのＸ線検出量を、ビュー方向ごとに時系列化したデータとなる。また、Ｘ線検出器１２において通常モードでＸ線の検出が実行された場合、サイノグラムデータは、間引きまたは統合された検出素子１２１ごとのＸ線検出量を、ビュー方向ごとに時系列化したデータとなる。このため、超高精細モードで検出された場合のサイノグラムデータのデータ量は、通常モードで検出された場合のサイノグラムデータのデータ量よりも大きくなる。なお、サイノグラムデータは検出データの形式の一例であり、これに限定されるものではない。

制御回路１８３は、後述のコンソール装置４０から送信された第一の領域を表す情報に基づいて、検出データを加工し、加工後の検出データをコンソール装置４０へ転送する。制御回路１８３は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、プログラマブル論理デバイス等のプロセッサにより実現される。また、制御回路１８３は、プログラム等を記憶するメモリを備えても良い。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサはメモリに保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、メモリにプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

第一の領域は、超高精細画像として画像化される対象となる３次元の空間領域である。本実施形態では、第一の領域は、後述する位置決め画像上でユーザによって設定される。また、撮像範囲に含まれる空間領域のうち、第一の領域以外を、第二の領域という。第二の領域は、第一の領域よりも低い解像度で画像化される。撮像範囲は、被検体Ｐを撮像する範囲であるため、本実施形態においては、第一の領域および第二の領域は、それぞれ、撮像範囲に含まれる被検体Ｐの一部である。第一の領域と第二の領域の詳細については、コンソール装置４０の説明の際に述べる。

本実施形態において、Ｘ線の検出データ５０１のうち、被検体Ｐの第一の領域に対応する検出データを、第一の検出データという。また、被検体Ｐの第二の領域に対応する検出データを、第二の検出データという。

より詳細には、制御回路１８３は、第一の領域を表す情報に基づいて、ビュー方向ごとに、第一の領域を通過したＸ線を検出する検出素子１２１と、第二の領域を通過したＸ線を検出する検出素子１２１とを特定する。制御回路１８３は、特定結果に基づいて、各ビュー方向において第二の領域に対応する検出素子１２１によって検出された第二の検出データを加工する。より詳細には、制御回路１８３は、被検体Ｐの第二の領域に対応する検出データ（加工前の第二の検出データ）を、間引きまたはスタックすることにより、第一の分解能から第二の分解能に加工する。

本実施形態における検出データ５０１の加工は、検出データ５０１のうちの一部を、間引きまたはスタックすることでデータ量を減少させることをいう。換言すれば、本実施形態における検出データ５０１の加工は、Ｘ線検出１２からＤＡＳ１８が取得した検出データ５０１から、当該の検出データ５０１一部の空間分解能を低くした検出データを生成することである。

図５は、第１の実施形態に係る検出データの間引きについて説明する図である。図５に示す検出データ５０２では、図４に示したあるビュー方向におけるＸ線の検出データ５０１のうち、斜線で塗りつぶされたセルとして図示したデータが間引きされている。間引きされるデータは、ＤＡＳ１８からコンソール装置４０への転送対象から除外され、廃棄される。つまり、斜線で塗りつぶされたセルに対応する検出素子１２１で検出されたＸ線照射量の検出結果は、コンソール装置４０に転送されない。

図５に示す例では、検出データ５０２のうち、第一の検出データ５１に含まれるデータは、間引きされていないため、全てのデータがコンソール装置４０への転送対象となる。このため、第一の検出データ５１は、加工前と同様に、超高精細な空間分解能、つまり第一の分解能を有する。

また、検出データ５０２のうち、第一の検出データ５１に含まれないデータを、第二の検出データ５２という。図５に示す例では、第二の検出データ５２に含まれるデータは、４分の３が間引きされている。例えば、図５に示す隣接する４つのセルで表されたデータ５０ａ～５０ｄのうち、データ５０ａはコンソール装置４０への転送対象となるが、データ５０ｂ～５０ｄはコンソール装置４０への転送対象外となる。この場合、第二の検出データ５２については、上述のＸ線検出器１２が通常モードでＸ線を検出した場合と同等の分解能、つまり第二の分解能を有するデータとなる。

すなわち、Ｘ線ＣＴ装置１が、超高精細モードでスキャンを実行した場合においても、ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、第二の領域に対応する第二の検出データ５２については、通常モードでスキャンを実行した場合と同等の空間分解能まで低下させる。これに対して、第一の領域に対応する第一の検出データ５１については、ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、超高精細モードでスキャンされた場合における空間分解能をそのまま維持させる。これにより、第一の検出データ５１は、第一の分解能を有し、ＤＡＳ１８の制御回路１８３によって加工された第二の検出データ５２は、第一の分解能よりも低い第二の分解能を有する。

なお、本実施形態においては、ＤＡＳ１８の制御回路１８３が間引きまたはスタックした後の第二の検出データ５２の空間分解能が、Ｘ線ＣＴ装置１が通常モードでスキャンを実行した場合における空間分解能と同等である場合を例として説明しているが、ＤＡＳ１８の制御回路１８３が間引きまたはスタックした後の第二の検出データ５２の空間分解能は、これに限定されるものではない。例えば、制御回路１８３が間引きまたはスタックした後の第二の検出データ５２の空間分解能は、Ｘ線ＣＴ装置１が通常モードでスキャンを実行した場合における空間分解能よりもさらに低くても良い。あるいは、制御回路１８３が間引きまたはスタックした後の第二の検出データ５２の空間分解能は、Ｘ線ＣＴ装置１が超高精細モードでスキャンを実行した場合における空間分解能よりも低いものであれば、Ｘ線ＣＴ装置１が通常モードでスキャンを実行した場合における空間分解能よりも高くても良い。

以下、隣接する４つのセルで表されるデータ５０ａ～５０ｄを検出データセットと呼ぶ。検出データセットに含まれるセルの数は４つに限定されるものではない。

なお、図５では、第二の検出データ５２に含まれる４分の３のデータを間引きしているが、間引きの割合はこれに限定されるものではない。本実施形態において、間引きとは、隣接する複数の検出素子１２１のうちの少なくとも一つ以上の検出素子１２１で検出されたＸ線の検出量を転送対象から除外することである。例えば、検出データセットのうち、２分の１のデータが間引きされるものとしても良いし、４分の１のデータが間引きされるものとしても良い。

図５ではあるビュー方向におけるＸ線の検出データ５０２を例としたが、制御回路１８３は、ビュー方向ごとのＸ線の検出データのそれぞれで、第二の領域に対応する検出データを間引きする。

本実施形態において、第一の検出データ５１は、後述する位置決め画像上でユーザによって設定された第一の領域が投影された検出データである。また、第二の検出データ５２は、第二の領域が投影された検出データである。第一の領域は、撮像範囲に含まれる３次元空間領域の一部である。また、第二の領域は、撮像範囲に含まれる３次元空間領域のうち、第一の領域以外の領域である。

第一の検出データ５１と第二の検出データ５２とは、例えば、ビュー方向ごとの検出データ５０２における体軸方向およびチャネル方向の座標で特性される。すなわち、検出領域情報は、サイノグラムデータのうち、第一の領域から収集された第一の検出データ５１のビュー方向、体軸方向、およびチャネル方向における範囲を示す。なお、検出領域情報は第一の検出データ５１と第二の検出データ５２とを区別可能であれば良く、定義内容はこれに限定されるものではない。

なお、図５では、検出データ５０２のうち第二の検出データ５２を間引きした例を説明したが、制御回路１８３は、間引き以外の手法で第二の検出データ５２のデータ量を減少させても良い。例えば、制御回路１８３は、第二の検出データ５２の各検出データセットに含まれる複数のセルの各々のＸ線検出量を合算した合計値を、コンソール装置４０への転送対象としても良い。検出データセットに４つのセルが含まれる場合、４つの検出素子１２１で検出されたＸ線検出量が、１つに合計されることとなる。

あるいは、制御回路１８３は、第二の検出データ５２の各検出データセットに含まれる複数のセルの各々のＸ線検出量の平均値を、コンソール装置４０への転送対象としても良い。複数のセルのＸ線検出量の合算または複数のセルのＸ線検出量の平均値の算出は、本実施形態におけるスタックの一例である。なお、スタックする単位は４つのセルに限定されるものではなく、例えば２つのセルごとにＸ線検出量をスタックしても良い。

制御回路１８３は、検出領域情報と、第一の検出データ５１と、加工後の第二の検出データ５２とを関連付けてコンソール装置４０へ転送する。例えば、制御回路１８３は、第一の検出データ５１と、加工後の第二の検出データ５２とを統合したデータを加工済み検出データとし、当該加工済み検出データに検出領域情報を対応付けてコンソール装置４０へ転送する。

検出領域情報と、第一の検出データ５１と、加工後の第二の検出データ５２とがＤＡＳ１８からコンソール装置４０へ転送される際には、これらのデータは、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から光通信によって架台装置１０の非回転部分（例えば固定フレーム）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４０へと転送される。なお、回転フレーム１３から架台装置１０の非回転部分への検出データの送信方法は、前述の光通信に限らず、非接触型のデータ伝送であれば如何なる方式を採用しても構わない。

図１に戻り、寝台装置３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、天板支持フレーム３４とを備えている。基台３１は、天板支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された天板３３を天板３３の長軸方向に移動させるモータあるいはアクチュエータである。寝台駆動装置３２は、コンソール装置４０による制御、または制御装置１５による制御に従い、天板３３を移動する。天板支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、天板支持フレーム３４を天板３３の長軸方向に移動してもよい。

コンソール装置４０は、架台装置１０の制御、および架台装置１０によるスキャン結果に基づくＣＴ画像データの生成等を実行する装置である。コンソール装置４０は、メモリ４１（記憶部）と、ディスプレイ４２（表示部）と、入力インターフェース４３（入力部）と、処理回路４４（処理部）とを有する。メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４との間のデータ通信は、バス（ＢＵＳ）を介して行われる。

メモリ４１は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。メモリ４１は、例えば、投影データや再構成画像データを記憶する。メモリ４１は、ＨＤＤやＳＳＤ等以外にも、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体や、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。また、メモリ４１の保存領域は、Ｘ線ＣＴ装置１内にあってもよいし、ネットワークで接続された外部記憶装置内にあってもよい。また、メモリ４１は、本実施形態に係る制御プログラムを記憶する。メモリ４１は、プリスキャンにより生成されたボリュームデータを記憶する。

ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４４によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイ４２としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro Luminescence Display）、プラズマディスプレイまたは他の任意のディスプレイが、適宜、使用可能となっている。また、ディスプレイ４２は、架台装置１０に設けられてもよい。また、ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末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４３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。例えば、入力インターフェース４３は、投影データを収集する際の収集条件や、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。入力インターフェース４３としては、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等が適宜、使用可能となっている。

なお、本実施形態において、入力インターフェース４３は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等の物理的な操作部品を備えるものに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路４４へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース４３の例に含まれる。また、入力インターフェース４３は、入力部の一例である。また、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

処理回路４４は、入力インターフェース４３から出力される入力操作の電気信号に応じて、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路４４は、制御機能４４１、前処理機能４４２、および再構成処理機能４４３を実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路４４の構成要素である制御機能４４１、前処理機能４４２、および再構成処理機能４４３が実行する各処理機能は、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４１内に記録されている。処理回路４４は、例えば、プロセッサであり、メモリ４１から各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路４４は、図１の処理回路４４内に示された各機能を有することとなる。

制御機能４４１は、本実施形態における制御部の一例である。また、前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、本実施形態における生成部の一例である。

なお、図１においては、制御機能４４１、前処理機能４４２、および再構成処理機能４４３の各処理機能が単一の処理回路４４によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路４４は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路４４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。

制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、各種処理を制御する。具体的には、制御機能４４１は、架台装置１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。例えば、制御機能４４１は、Ｘ線高電圧装置１４、Ｘ線検出器１２、制御装置１５、ＤＡＳ１８及び寝台駆動装置３２の動作を制御することで、架台装置１０における被検体Ｐを通過したＸ線の収集処理を制御する。一例を挙げると、制御機能４４１は、位置決め画像を収集する位置決めスキャンおよび診断に用いる画像を収集する撮影（本スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

また、制御機能４４１は、メモリ４１が記憶する各種画像データに基づく画像などをディスプレイ４２に表示させる。例えば、制御機能４４１は、位置決め画像をディスプレイ４２に表示させる。本実施形態においては、ユーザは、位置決め画像上で、撮像範囲と、撮像範囲内において第一の分解能で画像化する第一の領域を指定する。

図６は、第１の実施形態に係る位置決め画像６００の一例を示す図である。位置決め画像６００は、例えば被検体Ｐが正面方向から描出されたスキャノ画像であるが、これに限定されるものではない。図６に示す例では、ユーザによって撮像範囲７０が指定される。撮像範囲７０は、例えば、位置決め後の本スキャンにおいてボリューム画像データとして撮像される空間領域範囲を表す。ボリューム画像データは、複数の断層画像データ（断層像群）を含む。なお、図６に示すＸＹＺ方向は、図１で説明したＸ線ＣＴ装置１のＸＹＺ方向に対応する。なお、位置決め画像６００は、参照画像ともいう。

さらに、ユーザによって、撮像範囲７０内における第一の領域７１が指定される。第一の領域７１は、当該位置決め画像６００で行われた位置決め後に実行される本スキャンにおいて、第一の分解能で画像化される領域である。ユーザは、病変部位など、超高精細画像で表示されることを所望する領域を、第一の領域７１として指定する。

また、撮像範囲７０内における第一の領域７１以外の領域は、第二の領域７２となる。第二の領域７２は、当該位置決め画像６００で行われた位置決め後に実行される本スキャンにおいて、第一の分解能よりも低い第二の分解能で画像化される領域である。本実施形態においては、本スキャンにおいて、Ｘ線検出器１２は超高精細モードでＸ線照射量を検出するが、上述のように、ＤＡＳ１８において第二の領域７２が投影された第二の検出データ５２のデータ量が削減される。このため、ユーザが第一の領域７１として指定しなかった領域、つまり第二の領域７２については、通常モードと同等の分解能で画像化される。

制御機能４４１は、位置決め画像６００上でユーザによって指定された撮像範囲７０および第一の領域７１の範囲を、入力インターフェース４３を介して受け付ける。

なお、図６では１つの第一の領域７１のみが指定されているが、複数の第一の領域７１がユーザによって指定されても良い。また、図６に示す位置決め画像６００は被検体Ｐを正面方向から描出した画像であるが、位置決め画像６００の態様、および第一の領域７１の指定手段はこれに限定されるものではない。また、異なる方向から被検体Ｐが描出された複数の画像上で、撮像範囲７０および第一の領域７１がユーザによって指定されても良い。

また、図６に示す撮像範囲７０および第一の領域７１の指定の形式は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、撮像範囲７０は、断層画像データとして撮像されるスライス位置であっても良い。以下、本実施形態においてＣＴ画像データという場合、特に指定しない限りは、ボリューム画像データと断層画像データのいずれを指しても良い。

制御機能４４１は、ユーザによって位置決め画像６００上で指定された撮像範囲７０に基づいて、架台装置１０で行なわれる本スキャンの実行を制御する。また、制御機能４４１は、ユーザによって指定された第一の領域７１を表す情報を、ＤＡＳ１８に送信する。第一の領域７１を表す情報は、例えば撮影空間における３次元の空間座標等である。

なお、位置決め画像６００は、例えば、本スキャンよりも低い空間分解能のスキャンによって撮像されても良い。例えば、位置決め画像６００の撮像は、通常モードで実行され、本スキャンは超高精細モードで実行されても良い。また、前回の本スキャンで撮像された画像が、次の本スキャン用の位置決め画像６００として使用されても良い。

また、制御機能４４１は、本スキャン実行後、ＤＡＳ１８から転送された検出領域情報と、後述の前処理機能４４２および再構成処理機能４４３によって生成されたＣＴ画像データとに基づいて、第一の画像領域を示す画像領域情報を生成する。

画像領域情報は、例えば、ＣＴ画像データにおいて第一の画像領域に含まれる画素の座標を示す情報である。

第一の画像領域は、ＣＴ画像データにおいて、第一の検出データ５１から生成された画像領域を示す。換言すれば、第一の画像領域は、ＣＴ画像データにおいて、第一の領域７１が描出された領域である。第一の画像領域は、例えばＣＴ画像データ上の第一の検出データ５１から生成された画素の座標を示す情報である。第一の画像領域は、例えば、ＤＩＣＯＭ規格に準拠した付帯情報としてＣＴ画像データに関連付けられる。

なお、本実施形態においては、空間領域である第一の領域から検出された第一の検出データを示す情報を検出領域情報、画像データにおける平面領域である第一の画像領域を示す情報を画像領域情報として区別しているが、これらを総称して領域情報と称しても良い。

また、制御機能４４１は、本スキャン実行後、後述の前処理機能４４２および再構成処理機能４４３によって生成された画像データに、画像領域情報を関連付けてメモリ４１に記憶させる。また、制御機能４４１は、生成された画像データに領域情報を関連付けてＸ線ＣＴ装置１以外の外部の情報処理装置に記憶させても良い。外部の情報処理装置は、例えばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等の画像保管装置である。

本実施形態の前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、ＤＡＳ１８より転送された検出領域情報、第一の検出データ５１、および第二の検出データ５２に基づいて、第一の領域７１に対応する第一の画像領域は第一の解像度を有し、第二の領域７２が描出された第二の画像領域は第一の解像度よりも低い第二の解像度を有するＣＴ画像データを生成する。

第一の解像度は、第一の分解能の検出データが画像化されたＣＴ画像データの解像度である。第二の解像度は、第二の分解能の検出データが画像化されたＣＴ画像データの解像度である。つまり、本実施形態においては、第一の分解能は、超高精細モードの空間分解能に対応する解像度である。また、本実施形態においては、第二の解像度は、通常モードの空間分解能に対応する解像度である。

具体的には、前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から転送された加工済み検出データ５０３に対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施したデータを生成する。なお、前処理前のデータを生データ（検出データ）、前処理後のデータを投影データと称する。なお、前処理機能４４２は、加工済み検出データ５０３に含まれる第一の検出データ５１と第二の検出データ５２に同様の前処理を施しても良いし、検出領域情報に基づいて第一の検出データ５１と第二の検出データ５２を区別し、それぞれに異なる前処理を施しても良い。

また、再構成処理機能４４３は、前処理機能４４２によって生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ法：Filtered Back Projection）や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データを生成する。

当該ＣＴ画像データにおいては、第一の領域７１が第一の解像度で画像化される。当該第一の領域７１が画像化される領域が、上述の第一の画像領域である。また、当該ＣＴ画像データにおいては、第二の領域７２が第一の解像度よりも低い第二の解像度で画像化される。当該第二の領域７２が画像化される領域が、上述の第二の画像領域である。

当該ＣＴ画像データは、本実施形態における画像データおよび被検体データの一例である。第一の検出データ５１および第二の検出データ５２は、Ｘ線検出器１２からＤＡＳ１８へ出力される電気信号から生成されているため、換言すれば、前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、撮像部により得られた信号に基づいて、第一の領域７１を第一の解像度で画像化し、第二の領域７２が第一の解像度よりも低い第二の解像度で画像化されるためのＣＴ画像データを生成する。

また、再構成処理機能４４３は、当該ＣＴ画像データを制御機能４４１に送出する。上述のように、制御機能４４１は、当該ＣＴ画像データと画像領域情報とを関連付けてメモリ４１に記憶させる。なお、画像領域情報の生成、およびＣＴ画像データと画像領域情報とを関連付けてメモリ４１に記憶させる処理は、再構成処理機能４４３が実行しても良い。

また、再構成処理機能４４３は、生成したＣＴ画像データに画像処理を施すことで、ＣＴ画像データの画質を向上させる。例えば、再構成処理機能４４３は、学習済みモデルを用いて、ＣＴ画像データのノイズの低減、および補間を行う。本実施形態においては、画像処理前のＣＴ画像データを初期ＣＴ画像データ、画像処理後のＣＴ画像データを処理済みＣＴ画像データという。なお、初期ＣＴ画像データと処理済みＣＴ画像データとを特に区別しない場合には、単にＣＴ画像データという。ＣＴ画像データは、本実施形態における画像データの一例である。また、処理済みＣＴ画像データは、本実施形態における被処理画像データの一例である。

図７は、第１の実施形態に係る画像処理の流れの一例を示す図である。なお、図７では、撮像された領域を説明するために、位置決め画像６００に類似の平面画像を用いて図示するが、実際には、被検体Ｐを撮像したＣＴ画像データは、ボリューム画像（断層像群）データまたは断層画像データである。

図７の一番上の段に示すように、本スキャンの実行後、加工済み検出データ５０３および検出領域情報６１がＤＡＳ１８からコンソール装置４０に転送される。図７に示す加工済み検出データ５０３は、ＤＡＳ１８の制御回路１８３によって加工されたサイノグラムデータであり、第一の分解能を有する第一の検出データ５１と、第二の分解能を有する第二の検出データ５２とを含む。

前処理機能４４２が加工済み検出データ５０３に前処理を施した後、再構成処理機能４４３は、図７の上から２番目の段に示すように、前処理後の加工済み検出データ５０３に基づいて、初期ＣＴ画像データ８００を生成する。初期ＣＴ画像データ８００は、第一の解像度である第一の画像領域８１と、第二の解像度である第二の画像領域８２とを含む。また、制御機能４４１または再構成処理機能４４３によって、初期ＣＴ画像データ８００には画像領域情報６２が対応付けられる。

再構成処理機能４４３は、図７の上から３～４番目の段に示すように、初期ＣＴ画像データ８００のうち第一の画像領域８１を、第一の学習済みモデル９１に入力する。また、再構成処理機能４４３は、初期ＣＴ画像データ８００のうち第二の画像領域８２を、第二の学習済みモデル９２に入力する。

第一の学習済みモデル９１は、第一の解像度のＣＴ画像データと、ノイズ除去処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。図７の上から３～５番目の段に示すように、第一の学習済みモデル９１は、第一の画像領域８１が入力された場合に、入力された第一の画像領域８１のノイズが低減された第一の処理済みＣＴ画像データ８１１を出力する。第一の処理済みＣＴ画像データ８１１は、第一の被処理画像データの一例である。

また、第二の学習済みモデル９２は、第一の学習済みモデル９１とは異なるモデルである。例えば、本実施形態の第二の学習済みモデル９２は、第二の解像度のＣＴ画像データと、ノイズ除去処理および補間処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。図７の上から３～５番目の段に示すように、第二の学習済みモデル９２は、第二の画像領域８２が入力された場合に、入力された第二の画像領域８２に対してノイズ低減処理および補間処理が施された第二の処理済みＣＴ画像データ８２１を出力する。第二の処理済みＣＴ画像データ８２１は、第二の被処理画像データの一例である。

第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、例えば、ニューラルネットワーク等のディープラーニング（深層学習）によって生成された学習済みモデルとする。ディープラーニングの手法としては、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）などの多層のニューラルネットワークを適用することができるが、これに限定されるものではない。

また、本実施形態における第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、これらの学習済みモデルが出力した成果物に対してユーザがフィードバックを与えることにより、学習済みモデルの内部アルゴリズムを更に更新する「自己学習するモデル」を含む。

第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、例えば、再構成処理機能４４３に組み込まれているものとする。あるいは、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、メモリ４１に記憶されていても良い。この場合、再構成処理機能４４３は、メモリ４１から第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２を読み出して実行しても良い。また、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、Ｘ線ＣＴ装置１の外部に設けられた記憶装置に記憶されていても良い。

なお、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２の機能は、ノイズの低減および補間処理に限定されるものではなく、画質の向上に関するその他の画像処理の機能を有しても良い。

再構成処理機能４４３は、図７の下から１～２番目の段に示すように、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１とを合成する。再構成処理機能４４３は、合成後の処理済みＣＴ画像データ８０１を、画像領域情報６２と関連付けてメモリ４１に記憶させる。なお、再構成処理機能４４３は、処理済みＣＴ画像データ８０１と画像領域情報６２とを関連付けて制御機能４４１に送出し、制御機能４４１が処理済みＣＴ画像データ８０１を、画像領域情報６２と関連付けてメモリ４１に記憶させても良い。

次に、以上のように構成された本実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１で実行される撮像処理の流れについて説明する。

図８は、第１の実施形態に係る撮像処理の流れの一例を示すシーケンス図である。なお、このシーケンス図においては、Ｘ線管１１、ウェッジ１６、コリメータ１７、Ｘ線高電圧装置１４、回転フレーム１３と、制御装置１５および寝台駆動装置３２の動作については図示を省略する。

まず、コンソール装置４０の処理回路４４の制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介してユーザから位置決めスキャンの開始操作を受け付ける（Ｓ１）。この場合、制御機能４４１は、架台装置１０および寝台駆動装置３２を制御して、位置決めスキャンを実行させる。

そして、Ｘ線検出器１２は、位置決めスキャンにおけるＸ線の検出結果をＤＡＳ１８へと出力する（Ｓ２）。Ｘ線の検出結果は、Ｘ線管１１から照射され、被検体Ｐを通過したＸ線のＸ線量に対応した電気信号である。

ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２により検出された電気信号を収集する。ＤＡＳ１８は、収集した電気信号の増幅、およびデジタル信号に変換したデータを、位置決め画像用検出データとしてコンソール装置４０に転送する（Ｓ３）。なお、位置決めスキャンにおいては、ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、検出データの間引きまたはスタックは行わない。

そして、コンソール装置４０の処理回路４４の前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、ＤＡＳ１８から転送された検出データから、位置決め画像データを生成する（Ｓ４）。

そして、コンソール装置４０の処理回路４４の制御機能４４１は、位置決め画像データに基づく位置決め画像６００を、ディスプレイ４２に表示させる（Ｓ５）。

ユーザは、位置決め画像６００上で撮像範囲７０、および第一の領域７１を指定する。制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して、ユーザによる撮像範囲７０、および第一の領域７１の指定を受け付ける（Ｓ６）。なお、この際、制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して、その他の撮像条件等について、ユーザによる入力を受け付けても良い。

そして、制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介してユーザから本スキャンの開始操作を受け付ける（Ｓ７）。

制御機能４４１は、ＤＡＳ１８に、ユーザによる第一の領域７１の指定結果を表す情報を送信する（Ｓ８）。また、制御機能４４１は、架台装置１０および寝台駆動装置３２を制御して、本スキャンを実行させる。本実施形態においては、本スキャンは、第一の分解能の超高精細モードで実行されるものとする。

そして、Ｘ線検出器１２は、本スキャンにおけるＸ線の検出結果をＤＡＳ１８へと出力する（Ｓ９）。

ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、Ｓ８でコンソール装置４０から送信された第一の領域７１の指定結果を表す情報に基づいて、ビュー方向ごとに、第一の領域を通過したＸ線を検出する検出素子１２１と、第二の領域を通過したＸ線を検出する検出素子１２１とを特定する。制御回路１８３は、特定結果に基づいて、各ビュー方向において第二の領域に対応する検出素子１２１によって検出された検出データを、間引きまたはスタックすることにより加工し、第二の検出データ５２を生成する（Ｓ１０）。

また、制御回路１８３は、第一の検出データ５１と第二の検出データ５２とを区別可能な検出領域情報６１を生成する（Ｓ１１）。

ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、本スキャンの加工済み検出データ５０３と検出領域情報６１とを関連付けて、コンソール装置４０に転送する（Ｓ１２）。加工済み検出データ５０３は、第一の検出データ５１と、第二の検出データ５２とを含む。

そして、コンソール装置４０の処理回路４４の前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から転送された加工済み検出データ５０３に前処理を施す（Ｓ１３）。

そして、コンソール装置４０の処理回路４４の再構成処理機能４４３は、前処理後の加工済み検出データ５０３に対して再構成処理を実行してＣＴ画像データを生成する（Ｓ１４）。

より詳細には、図７で説明したように、再構成処理機能４４３は、前処理後の加工済み検出データ５０３に基づいて、初期ＣＴ画像データ８００を生成する。また、再構成処理機能４４３または制御機能４４１は、初期ＣＴ画像データ８００と検出領域情報６１とに基づいて、画像領域情報６２を生成する。

初期ＣＴ画像データ８００は、第一の解像度である第一の画像領域８１と、第二の解像度である第二の画像領域８２とを含む。そして、再構成処理機能４４３は、初期ＣＴ画像データ８００のうち第一の画像領域８１を、第一の学習済みモデル９１に入力し、初期ＣＴ画像データ８００のうち第二の画像領域８２を、第二の学習済みモデル９２に入力する。

そして、再構成処理機能４４３は、第一の学習済みモデル９１から出力された第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の学習済みモデル９２から出力された第二の処理済みＣＴ画像データ８２１とを合成する。再構成処理機能４４３または制御機能４４１は、合成後の処理済みＣＴ画像データ８０１と画像領域情報６２とを関連付けてメモリ４１に記憶させる。また、再構成処理機能４４３または制御機能４４１は、初期ＣＴ画像データ８００と検出領域情報６１とを関連付けてメモリ４１に記憶させても良い。

そして、制御機能４４１は、処理済みＣＴ画像データ８０１を、ディスプレイ４２に表示させる（Ｓ１５）。なお、制御機能４４１は、初期ＣＴ画像データ８００についても、ディスプレイ４２に表示させても良い。

このように、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１のＤＡＳ１８は、第一の分解能で被検体Ｐから検出された検出データのうち、第一の領域７１が投影された第一の検出データ５１は第一の分解能、第二の領域７２が投影された第二の検出データ５２は第一の分解能よりも低い第二の分解能で、コンソール装置４０に転送する。より具体的には、実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１が超高精細モードでスキャンを実行した場合に、ＤＡＳ１８は、検出データの一部のみ超高精細の空間分解能を保持し、残りは超高精細の空間分解能よりも低い空間分解能でコンソール装置４０に転送する。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、検出データの全てを第一の分解能のまま転送する場合と比較して、転送処理に係る時間を短縮することが可能となる。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、ＣＴ画像データの生成までの時間を短縮することができ、撮像ワークフローを改善することができる。また、一般に、ＤＡＳ１８からコンソール装置４０へのデータ転送中は、次のスキャンの実行ができないため、転送処理に係る時間を短縮することにより、スキャンとスキャンの時間間隔を短縮することができることからも、撮像ワークフローを改善することができる。

特に、本実施形態のように、第一の分解能が超高精細モードの空間分解能である場合、通常モードと比較して検出データ量が増大するため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１のように一部の検出データの空間分解能を下げることで、データ転送時間の長期化を低減することができる。また、Ｘ線検出器１２の多列化によって検出データ全体が増加しても、本実施形態の構成を適用することにより、検出データの全てを第一の分解能のまま転送する場合と比較して、転送処理に係る時間を短縮することができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１のＤＡＳ１８は、第一の検出データ５１と第二の検出データ５２とを区別可能な検出領域情報６１を、第一の検出データ５１および第二の検出データ５２と関連付けて転送するため、コンソール装置４０が第一の検出データ５１および第二の検出データ５２からＣＴ画像データを生成する際に、分解の異なる検出データを区別して処理を実行することができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１では、第二の領域７２から収集された第二の検出データ５２を、間引きまたはスタックすることにより、第一の分解能から第二の分解能に加工する。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、Ｘ線検出器１２に検出された時点では全ての検出データが第１の分解能でも、第二の領域７２から収集された第二の検出データ５２のみ、分解能を低下させることにより、転送対象のデータ量を減少させることができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１では、コンソール装置４０は、ＤＡＳ１８より転送された検出領域情報６１、第一の検出データ５１、および第二の検出データ５２に基づいて、第一の解像度の第一の画像領域８１と、第一の解像度よりも低い第二の解像度の第二の画像領域８２とを有するＣＴ画像データを生成することができる。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、ＤＡＳ１８からコンソール装置４０に転送される検出データ全体のデータ量を減少させつつ、例えば診断のために高い解像度が求められる画像領域については高い解像度を維持することができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１では、生成したＣＴ画像データに、第一の画像領域８１を示す画像領域情報６２を関連付けてメモリ４１に記憶させる。このため、例えばＸ線ＣＴ装置１またはその他の情報処理装置がＣＴ画像データをさらに画像処理する場合に、第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とで異なる処理を施すことができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１では、第一の領域７１は、本スキャンの前に撮像された位置決め画像６００上でユーザによって指定される。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、ユーザが所望する領域を高い解像度で画像化することができる。

また、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１では、生成したＣＴ画像データのうち第一の画像領域８１を第一の学習済みモデル９１に入力し、第二の画像領域８２を第二の学習済みモデル９２に入力し、第一の学習済みモデル９１から出力された第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の学習済みモデル９２から出力された第二の処理済みＣＴ画像データ８２１とを合成する。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、画像領域情報６２によって第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とを区別できるため、１つのＣＴ画像データ内において画像領域ごとに解像度が異なる場合でも、各解像度に適した学習済みモデルを適用することができる。

なお、本実施形態においては、再構成処理機能４４３は、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２を用いてＣＴ画像データの画質を向上させる処理を実行するものとしたが、当該処理を実行しなくとも良い。例えば、再構成処理機能４４３は、初期ＣＴ画像データ８００を画像領域情報６２と関連付けてメモリ４１に記憶させた後、処理を終了しても良い。

（第２の実施形態）
上述の第１の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１は、入射されたＸ線のネルギー積分型のＸ線検出器１２を備えるものとしたが、Ｘ線の検出方式はこれに限定されるものではない。

例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、フォトンカウンティングＣＴ装置であるものとする。また、本実施形態のＸ線検出器１２は、光子計数型Ｘ線検出器である。

また、本実施形態のＤＡＳ１８は、光子計数型のＸ線検出器１２の検出信号を用いた計数処理の結果である検出データを生成する。計数処理の結果は、エネルギービンごとのＸ線の光子数を割り当てたデータである。例えば、ＤＡＳ１８は、Ｘ線管１１から照射されて被検体Ｐを透過したＸ線に由来する光子（Ｘ線光子、フォトン）を計数し、当該計数した光子のエネルギーを弁別して計数処理の結果とする。

より詳細には、本実施形態のＤＡＳ１８の制御回路１８３は、計数回路としての機能を備える。本実施形態においては、制御回路１８３は、計数部ともいう。制御回路１８３は、各検出素子１２１が出力した個々の電荷を弁別することで、各検出素子１２１に入射したＸ線光子の数を計数する。また、制御回路１８３は、個々の電荷の大きさに基づく演算処理を行なうことで、計数したＸ線光子のエネルギーを計測する。なお、制御回路１８３とは別に、計数回路がＤＡＳ１８に設けられてもよい。

本実施形態の検出データは、被検体Ｐを透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果である。また、本実施形態における第一の検出データ５１は、第一の領域７１において被検体Ｐを透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果である。

また、制御回路１８３は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線光子の個々のエネルギービンごとの計数結果を、複数のエネルギービン単位で合算することにより、データ量を減少させる。換言すれば、制御回路１８３は、複数のエネルギービンに対応する計数結果を１つに合算する。つまり、本実施形態において、第二の検出データ５２は、被検体Ｐを透過したＸ線光子の複数のエネルギービンに対応する計数結果が合算された結果である。なお、制御回路１８３は、第１の実施形態と同様に、コンソール装置４０から送信された第一の領域７１を表す情報に基づいて、第一の領域７１と第二の領域７２とを特定する。なお、データ量を減少させる手法はこれに限定されない。例えば、制御回路１８３は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線光子の、複数のエネルギービンの各々に対応する計数結果のうち、１つのエネルギービンに対応する計数結果のみを保持しても良い。この場合、保持対象のエネルギービン以外に対応する計数結果は、転送対象から除外される。この場合、第二の検出データ５２は、被検体Ｐを透過したＸ線光子の複数のエネルギービンに対応する計数結果から、１つのエネルギービンに対応する計数結果が抽出された結果である。

このため、制御回路１８３によって合算処理が行われた第二の検出データ５２は、第一の検出データ５１よりもエネルギー弁別の精度が低くなる。第一の検出データ５１におけるエネルギー弁別の分解能は、本実施形態における第一の分解能の一例である。また、第二の検出データ５２におけるエネルギー弁別の分解能は、本実施形態における第二の分解能の一例である。

制御回路１８３が合算するエネルギービンの単位は特に限定されるものではないが、例えば、制御回路１８３は、隣接する３つのエネルギービンに対応する計数結果を、１つに合算しても良い。

あるいは、制御回路１８３は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線光子のエネルギービンごとの計数結果の一部を間引きしても良い。例えば、制御回路１８３は、隣接する３つのエネルギービンごとの計数結果のうち、中央のエネルギービンに対応する計数結果のみを残して、残りの２つのエネルギービンに対応する計数結果を間引きしても良い。この場合、制御回路１８３は、間引きした計数結果をコンソール装置４０への転送対象から除外することにより、第二の検出データ５２のデータ量を減少させることができる。

制御回路１８３が計数結果の合算または間引きをすることは、本実施形態における検出データの加工の一例である。

また、本実施形態のＤＡＳ１８の制御回路１８３は、第一の検出データ５１と第二の検出データ５２とを、検出領域情報６１に関連付けてコンソール装置４０に転送する。

本実施形態のコンソール装置４０は、第１の実施形態と同様に、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４とを有する。また、コンソール装置４０の処理回路４４は、第１の実施形態と同様に、制御機能４４１、前処理機能４４２、および再構成処理機能４４３を備える。

フォトンカウンティングＣＴ装置で得られる計数結果から生成された投影データには、被検体Ｐを透過することで減弱されたＸ線のエネルギーの情報が含まれている。このため、本実施形態の再構成処理機能４４３は、例えば、特定のエネルギー成分のＣＴ画像データを再構成することができる。また、再構成処理機能４４３は、例えば、複数のエネルギー成分それぞれのＣＴ画像データを再構成することができる。また、再構成処理機能４４３は、例えば、各エネルギー成分のＣＴ画像データの各画素にエネルギー成分に応じた色調を割り当て、エネルギー成分に応じて色分けされた複数のＣＴ画像データを重畳した画像データを生成することができる。また、再構成処理機能４４３は、例えば、物質固有のＫ吸収端を利用して、当該物質の同定が可能となる画像データを生成することができる。再構成処理機能４４３が生成する他の画像データとしては、単色Ｘ線画像データや密度画像データ、実効原子番号画像データ等が挙げられる。

例えば、本実施形態の再構成処理機能４４３は、第一の検出データ５１に基づく第一の画像領域８１が、第二の検出データ５２に基づく第二の画像領域８２よりも、細かい単位で弁別されたエネルギー成分ごとに応じて色分けされた画像データを生成しても良い。

本実施形態のその他の構成については、第１の実施形態と同様の機能を備える。

このように、本実施形態において、第一の検出データ５１は、第一の領域７１において被検体Ｐを透過したＸ線光子のエネルギービンごとの計数結果である。また、第二の検出データ５２は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線光子の、複数のエネルギービンに対応する計数結果が合算された結果、または、被検体Ｐを透過したＸ線光子の複数のエネルギービンに対応する計数結果から、１つのエネルギービンに対応する計数結果が抽出された結果である。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、全ての検出データを第一の検出データ５１と同様のエネルギービン単位の計数結果として転送する場合と比較して、転送対象のデータ量を低減することで、転送処理に係る時間を短縮することが可能となる。このため、本実施形態によれば、Ｘ線ＣＴ装置１がフォトンカウンティングＣＴ装置である場合においても、撮像ワークフローを改善することができる。

（第３の実施形態）
上述の第２の実施形態では、Ｘ線検出器１２は、光子計数型Ｘ線検出器であるものとしたが、この第３の実施形態では、Ｘ線検出器１２は、エネルギー積分型のＸ線検出器と、光子計数型Ｘ線検出器の両方の機能を備えるものとする。

例えば、本実施形態のＸ線検出器１２は、第１の実施形態における通常モード相当の空間分解能のエネルギー積分型のＸ線検出機能を備える。また、本実施形態のＸ線検出器１２は、第２の実施形態と同様の光子計数型の検出機能を備える。

本実施形態のＸ線ＣＴ装置１は、エネルギー積分型のＸ線検出と、光子計数型Ｘ線検出の両方の機能を備える。このようなＸ線ＣＴ装置１は、エネルギー積分型と光子計数型のハイブリッド型のＸ線ＣＴ装置という。

また、本実施形態の検出データは、検出素子１２１ごとのＸ線検出量と、Ｘ線光子のエネルギービンごとの計数結果の両方を含むものとする。

本実施形態のＤＡＳ１８の制御回路１８３は、第一の領域７１においては、第２の実施形態と同様に、被検体Ｐを透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果を、コンソール装置４０への転送対象とする。また、制御回路１８３は、第二の領域７２においては、エネルギービンごとの計数結果はコンソール装置４０への転送対象から除外する。制御回路１８３は、第二の領域７２においては、Ｘ線検出器１２に配置された検出素子１２１ごとの、被検体Ｐを通過したＸ線の検出量を、コンソール装置４０への転送対象とする。

つまり、本実施形態において、本実施形態における第一の検出データ５１は、第２の実施形態と同様に、第一の領域７１において被検体Ｐを透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果である。また、第二の検出データ５２は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線の検出量である。

第一の検出データ５１におけるエネルギー弁別の精度は、本実施形態における第一の分解能の一例である。また、第二の検出データ５２におけるＸ線検出の分解能は、本実施形態における第二の分解能の一例である。

制御回路１８３が第二の領域７２におけるエネルギービンごとの計数結果をコンソール装置４０への転送対象から除外することは、本実施形態における検出データの加工の一例である。一般に、エネルギービンごとの計数結果は、通常モード相当の分解能のエネルギー積分型のＸ線検出結果よりも、データ量が多くなる。このため、制御回路１８３が第二の領域７２におけるエネルギービンごとの計数結果をコンソール装置４０への転送対象から除外することで、撮像範囲７０全体のエネルギービンごとの計数結果を転送する場合と比較して、転送されるデータ量を減少させることができる。

なお、制御回路１８３は、第１の実施形態と同様に、コンソール装置４０から送信された第一の領域７１を表す情報に基づいて、第一の領域７１と第二の領域７２とを特定する。

本実施形態のその他の構成については、第１の実施形態と同様の機能を備える。

このように、本実施形態において、第一の検出データ５１は、第一の領域７１において被検体Ｐを透過したＸ線光子のエネルギービンごとの計数結果である。また、第二の検出データ５２は、第二の領域７２において被検体Ｐを透過したＸ線の検出量である。このため、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１によれば、全ての検出データをエネルギービン単位の計数結果として転送する場合と比較して、転送対象のデータ量を低減することで、転送処理に係る時間を短縮することが可能となる。このため、本実施形態によれば、エネルギー積分型のＸ線検出と光子計数型Ｘ線検出の両方の機能を備えるＸ線ＣＴ装置１においても、撮像ワークフローを改善することができる。

なお、制御回路１８３は、第一の領域７１における検出素子１２１ごとの被検体Ｐを通過したＸ線の検出量もコンソール装置４０への転送対象としても良い。

また、本実施形態では、１つのＤＡＳ１８が処理を実行するように記載したが、Ｘ線ＣＴ装置１は、エネルギー積分型の収集を行うＤＡＳと、光子計数型の収集を行うＤＡＳをそれぞれ備えても良い。

（変形例１）
なお、上述の第１の実施形態では、Ｘ線検出器１２は、均等な大きさの複数の検出素子１２１がマトリックス状に配置されているものとしたが、検出素子１２１の大きさはこれに限定されるものではない。

図９は、変形例１に係るＸ線検出器１２の一部の拡大図の一例である。図９では、チャネル方向に配置された複数の列の一部のみを、例として図示している。図９に示すように、本変形例のＸ線検出器１２は、第一の分解能でＸ線を検出する第一の検出素子群１２０ａと、第二の分解能でＸ線を検出する第二の検出素子群１２０ｂとを備える。

第一の検出素子群１２０ａは、例えば、第１の実施形態と同様の大きさの複数の検出素子１２１ａを含む。また、第二の検出素子群１２０ｂは、例えば、検出素子１２１ａよりも大きな複数の検出素子１２１ｂを含む。また、第一の検出素子群１２０ａでは、超高精細な空間分解能でＸ線の検出が可能である。また、第二の検出素子群１２０ｂでは、第一の検出素子群１２０ａよりも低い分解能でＸ線を検出する。例えば、第二の検出素子群１２０ｂの空間分解能は、第１実施形態における通常モードでのＸ線検出の空間分解能に相当する。

なお、図９に示す検出素子１２１ａと検出素子１２１ｂの大きさの差異、および第一の検出素子群１２０ａと第二の検出素子群１２０ｂの配置は一例であり、これらに限定されるものではない。また、第一の検出素子群１２０ａと第二の検出素子群１２０ｂの差異は、検出素子１２１の大きさの違いではなく、配置の密度の違いであっても良い。例えば、第二の検出素子群１２０ｂにおいては、第一の検出素子群１２０ａよりも検出素子１２１が疎に配置されても良い。

本変形例のＸ線ＣＴ装置１においては、第一の検出素子群１２０ａは超高精細な空間分解能を有するが、第二の検出素子群１２０ｂは超高精細な空間分解能よりも低い空間分解能を有する。このため、本変形例において、第一の領域７１は、第一の検出素子群１２０ａによる検出対象領域に含まれる。

例えば、本変形例のコンソール装置４０の処理回路４４の制御機能４４１は、位置決め画像６００上でユーザが第一の領域７１を指定する際に、第一の検出素子群１２０ａによる検出対象領域内のみが指定可能となるように、指定可能な範囲を制限しても良い。

本変形例のコンソール装置４０の処理回路４４の制御機能４４１は、第一の検出素子群１２０ａによって第一の領域７１に対応する第一の検出データ５１が取得されるように、寝台装置３０および架台装置１０を制御する。

（変形例２）
上述の各実施形態では、第一の領域７１は、位置決め画像６００上でユーザの操作によって指定されるものとしたが、指定の際に使用される画像は位置決め画像６００に限定されるものではない。

例えば、第一の領域７１は、本スキャンで収集された検出データから生成されたリアルタイム画像上で、ユーザの操作によって指定されても良い。リアルタイム画像は、本変形例における指定用画像の一例である。本変形例においては、本スキャンの実行後に、第一の領域７１がユーザによって指定される。なお、位置決め画像６００と指定用画像とを総称して、参照画像と称しても良い。

本変形例のＤＡＳ１８の制御回路１８３は、例えば、本スキャンにおいて第１の分解能で収集された検出データを、間引きまたはスタックしてデータ量を減少させる。この場合の間引きまたはスタック後の検出データの分解能は、第２の分解能と同様でも良いし、第２の分解能よりも低くても良い。なお、制御回路１８３は、この時点においては、間引きまたはスタックする前の検出データを削除せずに保持する。制御回路１８３は、データ量を減少させた検出データを、コンソール装置４０に転送する。転送処理は、本スキャンの実行中に開始しても良いし、本スキャンの実行終了後に開始しても良い。

本変形例のコンソール装置４０の処理回路４４の前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、ＤＡＳ１８から転送された検出データに基づいて、リアルタイム画像データを生成する。また、制御機能４４１は、リアルタイム画像データに基づくリアルタイム画像を、ディスプレイ４２に表示させる。

制御機能４４１は、リアルタイム画像上でユーザによって指定された第一の領域７１を表す情報を、ＤＡＳ１８に送信する。

ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、コンソール装置４０から送信された第一の領域７１を表す情報に基づいて、例えば第１の実施形態と同様に、第一の領域７１に対応する第一の検出データ５１を特定する。そして、制御回路１８３は、第１の分解能の第一の検出データ５１と、間引きまたはスタックによって第２の分解能に加工した第二の検出データ５２と、検出領域情報６１とをコンソール装置４０に転送する。

なお、リアルタイム画像の生成用に転送した検出データが第２の分解能相当の場合には、ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、第二の検出データ５２を転送しなくとも良い。

本変形例のＸ線ＣＴ装置１によれば、ユーザが本スキャンの結果を確認した上で、第一の領域７１を指定することができる。

（変形例３）
また、第一の領域７１は、必ずしもユーザによって指定されなくとも良い。例えば、第一の領域７１は、スキャンプロトコルに予め対応付けられて、メモリ４１等に記憶されていても良い。また、この場合、スキャンプロトコルに対応付けられた第一の領域７１が、位置決め画像上に、表示されても良い。

図１０は、変形例３に係る位置決め画像６００ａの一例を示す図である。図１０に示す例では、心臓を撮像するためのスキャンプロトコルがユーザによって選択されているものとする。この場合、例えば、撮像範囲７０ａの中心に位置する直径１８０ｍｍの円形の範囲が第一の領域７１ａとなり、その他の領域が第二の領域７２ａとなる。

図１０に示す第一の領域７１ａは一例であり、これに限定されるものではない。また、スキャンプロトコルごとに、第一の領域７１ａは異なるものとする。また、ユーザは、位置決め画像６００ａ上で、第一の領域７１ａを変更する操作を入力可能とする。

なお、図１０では、位置決め画像６００ａとして被検体Ｐのアキシャル断層画像が表示されているが、第１の実施形態と同様に、被検体Ｐが正面方向から描出されたスキャノ画像が位置決め画像６００ａとして表示されても良い。

本変形例のコンソール装置４０の処理回路４４の制御機能４４１は、ユーザによって第一の領域７１ａの位置または大きさが変更された場合、変更後の第一の領域７１ａを表す情報を、ＤＡＳ１８に送信する。

本変形例のＸ線ＣＴ装置１によれば、スキャンプロトコルに応じて適切な第一の領域７１ａが定められるため、ユーザによる第一の領域７１ａの指定の作業を支援することができる。

（変形例４）
また、上述の各実施形態では、図７で説明したように、再構成処理機能４４３は、加工済み検出データ５０３から再構成した初期ＣＴ画像データ８００を、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２に入力している。しかしながら、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２への入力データはこれに限定されるものではない。

例えば、第一の検出データ５１と、第二の検出データ５２を、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２にそれぞれ入力する構成を採用しても良い。この場合、第一の学習済みモデル９１は、第一の分解能の検出データと、ノイズ除去処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。また、この場合、第二の学習済みモデル９２は、第二の分解能の検出データと、ノイズ除去処理および補間処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。

また、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、前処理が施された後の第一の検出データ５１と、第二の検出データ５２とがそれぞれ入力されるものとしても良いし、前処理についても第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２が施すものとしても良い。

（変形例５）
また、また、上述の各実施形態では、図７で説明したように、初期ＣＴ画像データ８００を第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とに分け、第一の画像領域８１は第一の学習済みモデル９１、第二の画像領域８２は第二の学習済みモデル９２にそれぞれ入力していた。本変形例では、初期ＣＴ画像データ８００を第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とに分けずに、第一の学習済みモデル９１と第二の学習済みモデル９２に入力しても良い。

例えば、再構成処理機能４４３は、第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とを含む初期ＣＴ画像データ８００全体を、第一の学習済みモデル９１に入力する。第一の学習済みモデル９１は、ノイズが低減された第一の処理済みＣＴ画像データ８１１を出力する。

また、再構成処理機能４４３は、第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とを含む初期ＣＴ画像データ８００全体を、第二の学習済みモデル９２に入力する。第二の学習済みモデル９２は、ノイズの低減および補間処理が施された第二の処理済みＣＴ画像データ８２１を出力する。

本変形例の第一の学習済みモデル９１は、例えば、第一の解像度のＣＴ画像データと、ノイズ除去処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。また、本変形例の第二の学習済みモデル９２は、第二の解像度のＣＴ画像データと、ノイズ除去処理および補間処理後のＣＴ画像データとを対応付けて学習したモデルである。

再構成処理機能４４３は、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１とを、画像領域情報６２に基づく重み付けに応じて合成する。

例えば、再構成処理機能４４３は、画像領域情報６２に基づいて、第一の画像領域８１の範囲を特定し、該範囲は第一の処理済みＣＴ画像データ８１１の重み係数が、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１の重み係数よりも高くなるように、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１との各画素に重み係数を設定する。

例えば、再構成処理機能４４３は、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１において、第一の画像領域８１の中心に位置する画素の重み係数が最も高く、該中心から離れるに従って重み係数が低くなるように設定する。

また、再構成処理機能４４３は、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１において、第一の画像領域８１から離れた画素ほど重み係数が高く、第一の画像領域８１に近づくにつれて重み係数が低くなるように設定する。

再構成処理機能４４３は、例えば、画素ごとに第一の処理済みＣＴ画像データ８１１の重み係数と第二の処理済みＣＴ画像データ８２１の重み係数を比較し、重み係数が高い方の処理済みＣＴ画像データの画素を、選択する。再構成処理機能４４３は、選択した画素を結合して１つのＣＴ画像データを生成する。

このように、本変形例のＸ線ＣＴ装置１では、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と、第二の処理済みＣＴ画像データ８２１とを、画像領域情報６２に基づく重み付けに応じて合成することで、第一の処理済みＣＴ画像データ８１１と第二の処理済みＣＴ画像データ８２１との境目を滑らかに接続して合成することができる。

なお、上述の重み付けの基準は一例であり、これに限定されるものではない。

（変形例６）
また、上述の各実施形態においては、第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とで異なる処理が行われる例として、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２を用いたＣＴ画像データの画質向上の処理について説明したが、これらに限定されるものではない。

例えば、再構成処理機能４４３は、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法を実行する場合においても、画像領域情報６２に基づいて、第一の画像領域８１と第二の画像領域８２とで異なる処理を実行しても良い。

また、再構成処理機能４４３は、第１の分解能を有する第一の検出データ５１のみを、拡大再構成の対象としても良い。拡大再構成とは、ＣＴ画像データのうち詳細に読影すべき領域（バリエリア）に対応するＣＴ画像データのみを再構成する処理である。

例えば、第１の実施形態のように、エネルギー積分型のＸ線ＣＴ装置１においては、再構成処理機能４４３は、超高精細な空間分解能を有する第一の検出データ５１のみを、拡大再構成の対象とし、第二の検出データ５２は拡大再構成の対象としない。また、第２の実施形態のように、Ｘ線ＣＴ装置１がフォトンカウンティングＣＴ装置である場合には、再構成処理機能４４３は、エネルギー弁別の分解能が高い第一の検出データ５１のみを、拡大再構成の対象とし、エネルギー弁別の分解能が低い第二の検出データ５２は拡大再構成の対象としない。また、第３の実施形態のように、Ｘ線ＣＴ装置１がフォトンカウンティングとエネルギー積分型のハイブリッドである場合には、再構成処理機能４４３は、エネルギー弁別された情報を含む第一の検出データ５１のみを拡大再構成の対象とし、エネルギー積分型で収集された第二の検出データ５２は拡大再構成の対象としない。

また、第２の実施形態または第３の実施形態のように、第一の検出データ５１がエネルギー弁別された情報を含む場合には、再構成処理機能４４３は、第一の検出データ５１に対してｉｏｄｉｎｅ ｍａｐ（ヨードマップ）、またはＶＮＣ（virtual non-contrast）画像を生成しても良い。なお、ｉｏｄｉｎｅ ｍａｐの生成またはＶＮＣ画像の生成は、再構成処理機能４４３とは異なるアプリケーションによって実行されても良い。

また、再構成処理機能４４３または制御機能４４１は、画像領域情報６２に基づいて、処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００から第一の画像領域８１を抜き出し、別画像として保存しても良い。例えば、第一の画像領域８１のみが含まれる画像データが、処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００とは異なるシリーズとして、ＰＡＣＳに記憶されても良い。この場合、第一の画像領域８１のみが含まれる画像データが、処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００よりも優先的に表示対象となっても良い。

（変形例７）
また、上述の各実施形態においては、処理済みＣＴ画像データ８０１および初期ＣＴ画像データ８００は解像度の異なる第一の画像領域８１と第二の画像領域８２を有するものとしたが、ＣＴ画像データの形式はこれに限定されるものではない。

例えば、前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、ＤＡＳ１８から転送された加工済み検出データ５０３から、第２の解像度のＣＴ画像データを生成する。当該ＣＴ画像データは、撮像範囲７０全体を描出する。

また、前処理機能４４２および再構成処理機能４４３は、ＤＡＳ１８から転送された加工済み検出データ５０３に含まれる第一の検出データ５１から、第一の解像度のＣＴ画像データを生成する。当該ＣＴ画像データは、第一の領域７１のみを描出する。

再構成処理機能４４３または制御機能４４１は、第一の解像度のＣＴ画像データと、第二の解像度のＣＴ画像データとを、それぞれ別個のシリーズとしてＰＡＣＳ等に保管する。本変形例では、１つのＣＴ画像データ上に第一の解像度と第二の解像度が混在しないため、ＣＴ画像が表示された際の外見上の整合性をとることができる。

（変形例８）
また、ＣＴ画像データがボリューム画像データである場合、再構成処理機能４４３は、第一の画像領域８１に相当する第一の解像度のＣＴ画像データに対して、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を適用して３種類（アキシャル、コロナル、サジタル）の断面画像データを生成しても良い。この場合、制御機能４４１は、生成された３種類の断面画像データをディスプレイ４２に表示させる。

（変形例９）
また、第一の解像度の第一の画像領域８１と第二の解像度の第二の画像領域８２とが混在した処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００は、ＰＣＡＳ上では第二の解像度のＣＴ画像データとして管理されても良い。

また、制御機能４４１は、ＣＴ画像をディスプレイ４２に表示させる際に、第一の解像度と第二の解像度とが混在したＣＴ画像データを最初に表示させ、ユーザの操作に応じて、第一の画像領域８１に相当する第一の解像度のＣＴ画像データをディスプレイ４２に表示させても良い。第一の解像度のＣＴ画像データは、拡大再構成されたＣＴ画像データでも良い。

また、制御機能４４１は、第一の解像度のＣＴ画像データを、第一の解像度と第二の解像度とが混在したＣＴ画像データの一部分をルーペで拡大したように、対応付けて表示させても良い。

（変形例１０）
解像度に応じて、ＣＴ画像データの保存先が異なっても良い。例えば、制御機能４４１は、画像領域情報６２に基づいて、処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００から第一の画像領域８１を抜き出して、処理済みＣＴ画像データ８０１または初期ＣＴ画像データ８００とは異なる保存先に保存しても良い。異なる保存先は、例えば、高精細画像データ専用の保存サーバ装置である。また、当該処理は制御機能４４１ではなく、保存サーバ装置が実行しても良い。

（変形例１１）
また、上述の各実施形態において第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２の機能として説明した処理が、他の手法によって実現されても良い。例えば、数式モデル、ルックアップテーブル、またはデータベース等の技術が、ＣＴ画像データの画質向上のために使用されても良い。

（変形例１２）
上述の各実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置１が実行する処理として説明した処理の一部が、Ｘ線ＣＴ装置１以外の、他の情報処理装置で実行されても良い。

例えば、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２を用いたＣＴ画像データの画質向上の処理は、Ｘ線ＣＴ装置１以外の、他の情報処理装置で実行されても良い。他の情報処理装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１とネットワークを介して接続したワークステーションでも良いし、その他のＰＣ（Personal Computer）、またはサーバ装置であっても良い。

なお、上述の各実施形態では、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２は、学習済みの状態であるものとして説明したが、Ｘ線ＣＴ装置１のコンソール装置４０の処理回路４４が、第一の学習済みモデル９１および第二の学習済みモデル９２を生成する学習機能を備えても良い。

（変形例１３）
なお、上述の各実施形態では、第二の検出データ５２は、第一の領域７１に対応する検出データを含まないものとして説明したが、第二の検出データ５２は、第一の領域７１と第二の領域７２に対応する、撮像範囲７０全体を対象とした検出データであっても良い。

（変形例１４）
なお、上述の各実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１は、超高精細モードと通常モードの２種段階のモードでスキャンを実行可能であるものとしたが、モードの種類はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、超高精細モードと、高精細モードと、通常モードの３段階のモードを有しても良い。

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、複数のモードを有さなくとも良い。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、常に超高精細な空間分解能でスキャンを実行するものとしても良い。あるいは、通常モード相当の空間分解能の性能しかないＸ線ＣＴ装置１に、上述の各実施形態の構成を適用しても良い。この場合、第一の分解能は通常モード相当の空間分解能となる。また、第二の分解能は、通常モード相当の空間分解能よりも低い空間分解能となる。

また、上述の各実施形態では、第１の分解能は超高精細モードに相当するものとしたが、高精細モードに相当するものとしても良い。

（変形例１５）
また、上述の第１の実施形態では、ＤＡＳ１８が間引きまたはスタックした後の第二の検出データ５２は、Ｘ線ＣＴ装置１が通常モードでスキャンを実行した場合と同程度の空間分解能であるものとしたが、加工後の第二の検出データ５２とＸ線ＣＴ装置１が通常モードでスキャンした場合の空間分解は異なっても良い。

また、ＤＡＳ１８による検出データの間引きまたはスタックによるデータ量の削減の程度が、複数の段階に分かれていても良い。例えば、第一の領域７１以外の領域が、ユーザによる指定等によって第二の領域７２と第三の領域とに分けられても良い。この場合、ＤＡＳ１８の制御回路１８３は、第一の領域７１以外の領域に対応する検出データを、第二の領域７２に対応する第二の検出データと、第三の領域に対応する第三の検出データとに分けて加工する。この場合、例えば、第一の領域７１に対応する第一の検出データ５１は、第１の実施形態と同様に、第一の分解能を有する。また、本変形例のＤＡＳ１８の制御回路１８３によって加工された第二の検出データは、第一の分解能よりも低い第二の分解能を有する。また、本変形例のＤＡＳ１８の制御回路１８３によって加工された第三の検出データは、第二の分解能よりもさらに低い第三の分解能を有する。

（変形例１６）
なお、上述の各実施形態では、ＣＴ画像データを被検体データの一例としたが、検出データを被検体データの一例としても良い。

また、上述の各実施形態では、前処理機能４４２および再構成処理機能４４３を生成部の一例としたが、ＤＡＳ１８の制御回路１８３を生成部の一例としても良い。また、ＤＡＳ１８全体を、生成部の一例としても良い。この場合、ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２からＤＡＳ１８へ出力される電気信号に基づいて、第一の領域７１を第一の解像度で画像化し、第二の領域７２が第一の解像度よりも低い第二の解像度で画像化されるための第一の検出データ５１および第二の検出データ５２を生成する。

（変形例１７）
また、上述の各実施形態では、ＤＡＳ１８全体、または、ＤＡＳ１８に含まれる増幅器１８１およびＡ／Ｄ変換器１８２を、収集部の一例としたが、Ｘ線検出器１２を収集部と称しても良い。この場合、ＤＡＳ１８全体を転送部の一例としても良い。

（変形例１８）
なお、上述の各実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１を医用画像診断装置の一例として説明したが、上述の各実施形態の構成をＸ線ＣＴ装置１以外のモダリティに適用しても良い。

また、上述の各実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１の機能として説明した機能の一部が、他の情報処理装置やクラウド環境で実行されても良い。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、撮像ワークフローを改善することができる。

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、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ Ｘ線ＣＴ撮像装置
１０ 架台装置
１１ Ｘ線管
１２ Ｘ線検出器
１５ 制御装置
３０ 寝台装置
４０ コンソール装置
４１ メモリ
４２ ディスプレイ
４４ 処理回路
５１ 第一の検出データ
５２ 第二の検出データ
６１ 検出領域情報
６２ 画像領域情報
７０，７０ａ 撮像範囲
７１，７１ａ 第一の領域
７２，７２ａ 第二の領域
８１ 第一の画像領域
８２ 第二の画像領域
９１ 第一の学習済みモデル
９２ 第二の学習済みモデル
１２０ａ 第一の検出素子群
１２０ｂ 第二の検出素子群
１２１，１２１ａ，１２１ｂ 検出素子
１８１ 増幅器
１８２ 変換器
１８３ 制御回路
４４１ 制御機能
４４２ 前処理機能
４４３ 再構成処理機能
６００，６００ａ 位置決め画像
８００ 初期ＣＴ画像データ
８０１ 処理済みＣＴ画像データ
８１１ 第一の処理済みＣＴ画像データ
８２１ 第二の処理済みＣＴ画像データ
Ｐ 被検体

Claims (14)

1. 被検体に関する第一の分解能を有する検出データを収集する収集部と、
   前記検出データのうち、前記被検体の第一の領域に対応し前記第一の分解能を有する第一の検出データと、前記被検体の前記第一の領域とは異なる第二の領域に対応し前記第一の分解能よりも低い第二の分解能を有する第二の検出データとを、前記第一の検出データと前記第二の検出データとを区別可能な検出領域情報に関連付けて転送する転送部と、
   を備え、
   前記検出データはサイノグラムデータであり、
   前記検出領域情報は、前記サイノグラムデータのうち、前記第一の領域から収集された前記検出データのビュー方向、体軸方向、およびチャネル方向における範囲を示す、
   医用画像診断装置。
2. 前記転送部は、第二の領域に対応する加工前の第二の検出データを、間引きまたはスタックすることにより、前記第一の分解能から前記第二の分解能に加工する、
   請求項１に記載の医用画像診断装置。
3. 前記転送部より転送された前記検出領域情報、前記第一の検出データ、および前記第二の検出データに基づいて、前記第一の領域に対応する第一の画像領域は第一の解像度を有し、前記第二の領域が描出された第二の画像領域は前記第一の解像度よりも低い第二の解像度を有する画像データを生成する生成部と、
   前記検出領域情報に基づいて、前記第一の画像領域を示す画像領域情報を生成し、生成された前記画像データに前記検出領域情報を関連付けて記憶部に記憶させる制御部と、をさらに備える、
   請求項１または２に記載の医用画像診断装置。
4. 前記第一の領域は、本スキャンの前に撮像された位置決め画像上で、ユーザの操作によって指定される、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
5. 前記第一の領域は、本スキャンで収集された前記検出データから生成された指定用画像上で、ユーザの操作によって指定される、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
6. 前記第一の領域は、スキャンプロトコルに応じて定められる、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
7. 前記検出データは、検出部に配置された複数の検出素子ごとの、前記被検体を通過したＸ線の検出量を表し、
   前記スタックとは、隣接する複数の検出素子で検出された前記Ｘ線の検出量を合算すること、または前記Ｘ線の検出量の平均値を算出することであり、
   前記間引きとは、隣接する複数の検出素子のうちの少なくとも一つ以上の検出素子で検出された前記Ｘ線の検出量を転送対象から除外することである、
   請求項２に記載の医用画像診断装置。
8. 前記第一の分解能でＸ線を検出する第一の検出素子群と、前記第二の分解能で前記Ｘ線を検出する第二の検出素子群とを備えた検出部を備え、
   前記第一の領域は、前記第一の検出素子群による検出対象領域に含まれる、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
9. 前記第一の検出データは、前記第一の領域において前記被検体を透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果であり、
   前記第二の検出データは、前記第二の領域において前記被検体を透過した前記Ｘ線光子の複数のエネルギービンに対応する計数結果が合算された結果、または、前記第二の領域において前記被検体を透過した前記Ｘ線光子の複数のエネルギービンに対応する計数結果から一つのエネルギービンに対応する計数結果が抽出された結果である、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
10. 前記第一の検出データは、前記第一の領域において前記被検体を透過したＸ線光子の、エネルギービンごとの計数結果であり、
    前記第二の検出データは前記第二の領域において前記被検体を透過したＸ線の検出量である、
    請求項１から６のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
11. 前記生成部は、生成した前記画像データのうち前記第一の画像領域を第一の学習済みモデルに入力し、前記画像データのうち前記第二の画像領域を前記第一の学習済みモデルとは異なる第二の学習済みモデルに入力し、前記第一の学習済みモデルから出力された第一の被処理画像データと、前記第二の学習済みモデルから出力された第二の被処理画像データとを合成する、
    請求項３に記載の医用画像診断装置。
12. 前記生成部は、生成した前記画像データを、第一の学習済みモデルと第二の学習済みモデルの両方に入力し、前記第一の学習済みモデルから出力された第一の被処理画像データと、前記第二の学習済みモデルから出力された第二の被処理画像データとを、前記画像領域情報に基づく重み付けに応じて合成する、
    請求項３に記載の医用画像診断装置。
13. 前記画像データは、断層画像データ、または複数の断層画像データを含むボリューム画像データである、
    請求項３に記載の医用画像診断装置。
14. 被検体を撮像する撮像部と、
    前記撮像部により得られた信号に基づく検出データ及び検出領域情報から、第一の領域を第一の解像度で画像化し、前記第一の領域とは異なる第二の領域を前記第一の解像度よりも低い第二の解像度で画像化するための被検体データを生成する生成部と、
    生成された前記被検体データと、前記被検体データに基づく画像上の前記第一の領域を示す画像領域情報とを関連付けて記憶部に記憶させる制御部と、
    を備え、
    前記検出データはサイノグラムデータであり、
    前記検出領域情報は、前記サイノグラムデータのうち、前記第一の領域から収集された前記検出データのビュー方向、体軸方向、およびチャネル方向における範囲を示す、
    医用画像診断装置。

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