TWI708214B - 醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式 - Google Patents

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Abstract

實施形態之醫用畫像處理裝置，係具備有第1位置取得部和第1轉換部和第1似然度畫像產生部以及學習部。第1位置取得部，係將在複數之第1畫像的各者中之目標位置，作為第1位置而取得。第1轉換部，係將第1位置之各者，轉換為在與第1位置之時間性移動為大的第1方向相交叉之第2方向上而將移動作了擴大的第2位置。第1似然度畫像產生部，係以第2位置作為基準，而產生代表第2位置之似然度之分布的第1似然度畫像。學習部，係將複數之第1畫像和第1似然度畫像作為教師資料，並輸出若是被賦予有透視畫像之一部分或全部則導出展現代表符合於第2位置之確定程度的似然度之分布之第2似然度畫像之模型。

Description

醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式
本發明之實施形態，係有關於醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式。 本申請案，係根據在2018年4月9日於日本所申請之特願2018-075024號而主張優先權，並於此援用其內容。
於先前技術中，係揭示有對於病患之腫瘍而照射放射線並進行治療之放射線治療方法。放射線，係有必要正確地照射至腫瘍之位置處。此係因為，若是放射線照射到病患之體內的正常之組織，則會有亦對於該正常之組織而造成影響的情況之故。因此，係預先進行電腦斷層掃描(Computed Tomography: CT)攝影，並對於位在病患之體內的腫瘍之位置作3維性的掌握，而以使對於正常組織之照射減少的方式來對於進行照射之方向和照射強度作規劃。在放射線治療中，為了依循於該治療計畫來照射放射線，係成為需要將在治療計畫時和治療時之相對於裝置的病患之相對性之位置(以下，單純稱作病患之位置)作對合。
為了將病患體內之腫瘍或骨頭等之位置與治療計畫時相對合，係進行有將「在正準備要開始治療時而躺在臥台上的狀態下的病患之體內之透視畫像」和「根據在治療計畫時所攝影的3維之CT畫像而假想性地將透視畫像作了再構成的數位再構成X光畫像(Digitally Reconstructed Radiograph: DRR)」之間的畫像對照，並求取出畫像間之病患之位置之偏移，並且基於偏移來進行使臥台移動之對位。病患位置的偏移，係藉由再構成與透視畫像最為類似之DRR畫像的CT畫像之位置進行探索，而求取出來。係提案有複數的將此探索藉由電腦來自動化的方法。但是，最終而言，以自動所探索出的結果，係藉由讓利用者(醫師等)對於透視畫像與DRR畫像作比對，而確認病患之位置之偏移係成為充分小。之後，在取得了由利用者所致之確認之後，進行放射線之照射。
當病患體內之腫瘍係位於像是肺或肝臟等之會隨著病患之呼吸或心跳之動作而移動之器官處的情況時，係必須要對於照射中之腫瘍的位置作特定。作為進行特定之方法，係存在有連續攝影照射中之病患之透視動畫並逐次對於透視畫像內之腫瘍進行追蹤之方法、或者是當腫瘍並未被鮮明地拍攝於透視畫像中的情況等時，藉由對於留置在病患體內的標記進行追蹤來間接性地特定出腫瘍之位置的方法等。在照射之手法中，係存在有對於腫瘍之位置作追蹤並進行照射的追蹤照射和當腫瘍來到治療計畫時之位置處時再進行照射之伏擊照射。此些之照射方法，由於係使病患之呼吸與照射相互同步，因此係被稱作呼吸同步照射方法。
作為對於在透視畫像中所被攝影到的腫瘍進行追蹤之方法，係存在有預先取得腫瘍之畫像圖案並於在治療時所被攝影的透視畫像內而探索類似之畫像圖案之位置以特定出腫瘍之位置之方法。在該方法中，係準備包含有腫瘍之畫像和並未包含腫瘍之畫像，並藉由類神經網路來產生對於該些作辨識之辨識器，並且藉由此辨識器來追蹤腫瘍之位置。然而，在該手法中，由於係從透視畫像而藉由例如光柵掃描之手法而切出多數的局部畫像，並將該些藉由辨識器來分類為身為腫瘍者和並非為腫瘍者，因此處理時間係變長，而會有難以對於要求有即時性的腫瘍之位置之追蹤作適用的情況。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]美國專利第6819790號說明書
[發明所欲解決的課題]
本發明所欲解決之課題，係在於提供一種能夠在放射線治療中根據病患之透視畫像來高速、高精確度地推測出病患之目標位置的醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式。 [用以解決課題之手段]
本實施形態之其中一個態樣的醫用畫像處理裝置，係具備有第1位置取得部和第1轉換部和第1似然度畫像產生部以及學習部。第1位置取得部，係將在身為對於病患作了攝影的複數之時間點之透視畫像的複數之第1畫像的各者中之前述病患之目標位置，作為第1位置而取得。第1轉換部，係將在前述複數之第1畫像中之前述第1位置之各者，轉換為在與前述第1位置之時間性移動為大的第1方向相交叉之第2方向上而將移動作了擴大的第2位置。第1似然度畫像產生部，係以前述第2位置作為基準，而產生代表符合於前述第2位置之確定程度的似然度之分布之第1似然度畫像。學習部，係將前述複數之第1畫像之各者的一部分或全部、和前述第1似然度畫像，作為教師資料，並輸出若是被賦予有透視畫像之一部分或全部則導出展現代表符合於前述第2位置之確定程度的似然度之分布之第2似然度畫像之模型。 [發明之效果]
若依據上述態樣，則係可提供一種能夠在放射線治療中根據治療中的病患之透視畫像來自動地追蹤病患體內之腫瘍的醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式。
以下，參照圖面，針對實施形態之醫用畫像處理裝置、醫用畫像處理方法及程式作說明。
(第1實施形態) 圖1，係為包含有醫用畫像處理裝置100的治療系統1之構成圖。治療系統1，例如，係具備有治療裝置10、和醫用畫像處理裝置100。
治療裝置10，例如，係具備有臥台11、和放射線源12-1、12-2、和檢測器13-1、13-2、以及治療裝置側控制部20。以下，在元件符號中之「-」以及接續於其之數字，係設為用以代表此係為由何者之放射線源以及檢測器之組所致的透視用之放射線或者是透視畫像。係亦適宜將在元件符號中之「-」以及接續於其之數字作省略地來進行說明。
在臥台11處，係被固定有接受治療之病患P。放射線源12-1，係對於病患P而照射放射線r-1。放射線源12-2，係從與放射線源12-1相異之角度來對於病患P而照射放射線r-2。放射線r-1以及放射線r-2，係為電磁波之其中一例，例如係為X光。
放射線r-1係藉由檢測器13-1而被檢測出來，放射線r-2係藉由檢測器13-2而被檢測出來。檢測器13-1以及13-2，例如，係為平面面板檢測器(Flat Panel Detector: FPD)、影像增強器、彩色影像增強器等。檢測器13-1，係檢測出放射線r-1之能量並進行數位轉換，而作為透視畫像TI-1來輸出至醫用畫像處理裝置100處。檢測器13-2，係檢測出放射線r-2之能量並進行數位轉換，而作為透視畫像TI-2來輸出至醫用畫像處理裝置100處。在圖1中，雖係展示有2組的放射線源以及檢測器，但是，治療裝置10，係亦可具備有3組以上的放射線源以及檢測器。
照射門14，在治療階段中，係對於病患P而照射治療束B。在治療束B中，例如，係包含有重粒子線、X線、γ線、電子線、陽子線、中子線等。在圖1中，雖係僅展示有1個的照射門14，但是，治療裝置10係亦可具備有複數之照射門。
透視畫像TI，係可於進行由照射門14所致之治療束B之照射的數天前而被取得，亦可於正要進行治療束B之照射之前而被取得。治療裝置10之利用者(醫生等)，例如，係使用於進行治療束B之照射的數天前而被取得之透視畫像，來建立治療計畫。所謂治療計畫，係為對於對病患P作照射的放射線之能量、照射方向、照射範圍之形狀等作規劃者。在治療計畫中，當進行複數次之治療束B之照射的情況時，係包含有各次的治療束B之劑量之分配的計畫。在治療計畫中，醫用畫像處理裝置100，係受理由醫師所致之治療束B之照射對象位置(目標位置)的指定。
醫用畫像處理裝置100，係亦可在導出關連於目標之各種資訊的同時，亦導出被留置在病患P之體內的目標附近處之標記之位置。留置於病患P之體內之標記，例如，係為金屬製，在透視畫像TI中其視覺辨認性係為高。因此，在目標之追蹤為困難的情況時，係對於標記作追蹤。
醫用畫像處理裝置100，例如，在對於腫瘍和正常區域之間之邊界作指定的情況時，係指定腫瘍之位置以及體積。此腫瘍之體積，係被稱作肉眼性腫瘍體積(Gross Tumor Volume: GTV)、臨床性目標體積(Clinical Target Volume: CTV)、內部目標體積(Internal Target Volume: ITV)、計畫目標體積(Planning Target Volume: PTV)等。GTV，係為能夠從畫像而以肉眼所確認到的目標之體積，並身為在放射線治療中而需要照射充分之劑量的治療束B之體積。CTV，係為包含有GTV和應治療之潛在性之目標的體積。ITV，係為對於CTV會起因於所預測到之生理性的病患P之動作等而有所移動一事作考慮，而對於CTV附加有預先所制定之餘裕(margin)之體積。PTV，係為對於在進行治療時所進行的病患P之對位中的誤差有所考慮，而對於ITV附加有餘裕之體積。在此些之體積中，下式(1)之關係係成立。
Figure 02_image001
醫用畫像處理裝置100，係亦追加有在治療計畫中所設定的對於在實際之治療中有可能會產生的誤差有所考慮的餘裕地，來決定治療束之照射視野。所謂在實際之治療中有可能會產生的誤差，例如，係存在有像是在病患定位中之病患位置之偏移等。
圖2，係為對於第1實施形態之學習裝置110之構成作展示之區塊圖。圖2中所示之學習裝置110，例如，係具備有第1畫像取得部111、和第1位置取得部112、和第1轉換部113、和第1似然度畫像產生部114、和學習部115、以及參數記憶部116。此些之構成要素(除了參數記憶部116以外)，係藉由使CPU等之硬體處理器實行程式(軟體)而被實現。此些之構成要素中的一部分或全部，係亦可藉由LSI (Large Scale Integration)或ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等之硬體(電路部；包含circuitry)而被實現，亦可藉由軟體與硬體之協同動作來實現。程式，係可預先被儲存在HDD(Hard Disk Drive)或快閃記憶體等之記憶裝置中，亦可被儲存於DVD或CD-ROM等之可裝卸之記憶媒體中並藉由將記憶媒體裝著於驅動裝置處而安裝至記憶裝置中。
第1畫像取得部111，首先，係將構成治療系統1之治療裝置10所具備的攝像裝置作再現。更具體而言，如同圖1中所示一般，在構成治療系統1之治療裝置10處，放射線源12與放射線檢測器13之位置係被固定。亦即是，在治療裝置10處，藉由放射線源12與放射線檢測器13之組所構成的攝影裝置，其之進行攝影的方向係被固定。因此，當在被設置有放射線源12和放射線檢測器13之3維空間內而定義了特定之3維座標時，係能夠將放射線源12和放射線檢測器13之位置藉由3軸之座標值來作表現。在以下之說明中，係將3軸之座標值之資訊，稱作藉由放射線源12與放射線檢測器13之組所構成的攝影裝置之幾何資訊。
第1畫像取得部111，在對於病患P而照射治療束B之前，係取得第1畫像。所謂第1畫像，例如，係身為基於在治療計畫時所攝影的3維之CT畫像等之透視畫像而作成(再現)的DRR畫像。具體而言，第1畫像取得部111，係根據在治療計畫時所取得的透視畫像，來依循於攝影治療時之透視畫像TI之攝影裝置的幾何資訊而作成DRR畫像。第1畫像取得部111，係將所取得的第1畫像輸出至學習部115處。第1畫像取得部111所取得的第1畫像，例如，係亦可身為在對於病患P的過去之治療時等之於學習時或更之前所攝影的X光透視畫像等。
第1畫像取得部111，例如，係具備有遮罩畫像取得部111a、和局部區域設定部111b。遮罩畫像取得部111a，當在透視畫像TI中被攝影有除了身為主被攝體之腫瘍以外(例如，治療器具或治療裝置)之被攝體的情況時，係產生將該區域作覆蓋隱藏之遮罩畫像。遮罩畫像取得部111a，係對於局部區域設定部111b而輸出將腫瘍以外之被攝體作了覆蓋隱藏的遮罩畫像。
局部區域設定部111b，係從藉由遮罩畫像取得部111a所輸出的遮罩畫像之中，而設定被攝影有腫瘍以外的被攝體之部分為小之區域、亦即是設定腫瘍所被攝影的部份相對性而言為大的區域(例如後述之窗區域WA(TP))，並輸出至第1位置取得部112以及學習部115處。局部區域設定部111b，係從遮罩畫像之中，設定被期待為學習效果為高之區域(例如後述之窗區域WA(k))，並輸出至學習部115處。局部區域設定部111b，係亦可經由醫師而受理區域之指定，亦可如同下述一般地來自動性作設定。於後者的情況時，局部區域設定部111b，關連於窗區域WA(k)，係亦可設定在後述之學習部115處而被期待為學習效果為高之第1畫像以及遮罩畫像，並作輸出。所謂被期待為學習效果為高之畫像，例如，係為亮度值之差分為大之畫像。
第1位置取得部112，係取得在藉由第1畫像取得部111所輸出的第1畫像中之目標位置之資訊。所謂目標位置之資訊，係為病患P之患部、亦即是照射治療束B之對象的腫瘍等所存在之位置。目標位置之資訊，係身為經由醫用畫像處理裝置100之使用者(例如醫師)而在治療計畫等時所特定出之位置(例如，對於能夠在DRR上而確認到的腫瘍之重心而反映有幾何資訊之位置)的資訊。第1位置取得部112，係將第1畫像以及目標位置之資訊對於第1轉換部113作輸出。經由醫用畫像處理裝置100之使用者(例如醫師)而在治療計畫等時所特定出之位置，係身為「目標位置」或「第1位置」之其中一例。
第1轉換部113，係基於藉由第1位置取得部112所輸出的目標位置之資訊，來對於第1畫像進行特定之轉換處理，並藉由此而導出轉換參數CP以及逆轉換參數RCP。第1轉換部113，係將與基於轉換參數CP所導出的第1畫像之像素位置相符合之目標位置，對於第1似然度畫像之像素位置附加對應，並對於第1似然度畫像產生部114作輸出。第1轉換部113，係將逆轉換參數RCP對於參數記憶部116作輸出。針對對於第1畫像所進行之特定之轉換處理、和轉換參數CP以及逆轉換參數RCP，係於後再作敘述。
第1似然度畫像產生部114，係以藉由第1轉換部113所輸出的目標位置作為基準，而產生第1似然度畫像，並對於學習部115作輸出。所謂第1似然度畫像，例如，係身為將第1畫像內之目標位置之似然度(身為腫瘍所存在的位置之確定程度)以亮度等來作了表現的畫像。
學習部115，係基於藉由第1畫像取得部111所輸出的第1畫像之一部分或全部(更具體而言，窗區域之畫像)、和藉由第1似然度畫像產生部114所輸出的第1似然度畫像，來導出代表將第1畫像之一部分或全部與第1似然度畫像之間之關係作了迴歸學習的模型之似然度計算參數LP。學習部115，係將似然度計算參數LP對於參數記憶部116作輸出。呼吸相位所對應的第1畫像之一部分或全部和第1似然度畫像，係身為「教師資料」之其中一例。
學習部115，例如，係具備有部分畫像產生部115a。部分畫像產生部115a，係產生身為第1似然度畫像之一部分之區域的部份畫像。
圖3，係為對於第1實施形態之移動體追蹤裝置120之構成作展示之區塊圖。圖3中所示之移動體追蹤裝置120，例如，係具備有第2畫像取得部121、和第2似然度畫像產生部122、和第1推測部123、以及第2轉換部124。此些之構成要素中的一部分或全部，係與學習裝置110同樣的，亦可藉由LSI等之硬體而被實現，亦可藉由軟體與硬體之協同動作來實現。程式，係可預先被儲存在記憶裝置中，亦可被儲存於可裝卸之記憶媒體中並藉由將記憶媒體裝著於驅動裝置處而安裝至記憶裝置中。
第2畫像取得部121，係取得身為在正要對於病患P而照射治療束B之前或者是照射中而以特定時間之間隔所攝影的透視畫像TI之第2畫像。第2畫像取得部121，係將第2畫像輸出至第2似然度畫像產生部122處。
第2畫像取得部121，係將目標位置作為投影矩陣而求取出來。因此，在第2畫像取得部121處，係將對應於各個的攝像裝置之投影矩陣根據幾何資訊而預先求取出來。亦即是，第2畫像取得部121，係針對各攝像裝置之每一者而預先求取出投影矩陣。之後，第2畫像取得部121，係根據在2個的第1畫像中所被攝影之目標位置，來利用三角測量之原理而計算出代表位於特定之3維空間內的目標位置之3維座標之座標值。藉由此，第2畫像取得部121，係計算出位於特定之3維空間內之目標位置是在病患P之透視畫像TI內的何者之位置處而被攝影到。
第2似然度畫像產生部122，係基於藉由第2畫像取得部121所輸出的第2畫像，來產生第2似然度畫像。第2似然度畫像產生部122，例如，係基於藉由參數記憶部116所輸出的似然度計算參數LP，來產生對應於第2畫像之第2似然度畫像。第2似然度畫像產生部122，係將所產生的第2似然度畫像輸出至第1推測部123處。
第1推測部123，係基於藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像以及第2畫像，來推測出第2畫像上之目標位置。第1推測部123，係將所推測出的目標位置對於第2轉換部124作輸出。
第2轉換部124，係基於藉由第1推測部123所輸出之所推測出的目標位置，來導出目標之位置(亦即是，照射治療束B之位置)。第2轉換部124，例如，係使用藉由參數記憶部116所輸出的逆轉換參數RCP，來將藉由第1推測部123所輸出之所推測出的目標位置作轉換，藉由此，來導出目標之位置。第2轉換部124所進行的轉換處理，係為進行與由第1轉換部113所致之轉換處理反方向之轉換的處理。
圖4，係為對於第1實施形態之醫用畫像處理裝置100之構成作展示之區塊圖。圖4中所示之醫用畫像處理裝置100，例如，係具備有學習裝置110和移動體追蹤裝置120。
以下，使用圖5～圖7，針對由第1轉換部113所致之第1畫像之特定之轉換處理、和轉換參數CP與逆轉換參數RCP之導出方法、以及此些之利用方法，來進行說明。
圖5，係為對於第1畫像取得部111所對於透視畫像TI而進行的畫像解析之模樣之其中一例作展示之圖。圖5之透視畫像TI，係代表照射治療束B之目標位置TP為存在於胸腹部處。
第1畫像取得部111，係對於複數時間點之透視畫像TI而設定圖5中所示之複數之窗區域WA。窗區域WA，例如，係以會包含將透視畫像TI之特徵性之部分作了抽出的位置之畫像的方式，而被作設定。所謂透視畫像TI之特徵性之部分，例如，係為明顯地出現有腫瘍、標記、橫隔膜等之部分。在以下之說明中，係會有將身為在畫像區域中包含有目標位置TP的窗區域並且被與第1似然度畫像附加有對應的以實線所標示之窗區域稱作窗區域WA(TP)並將並未被與第1似然度畫像附加有對應的以虛線所標示之窗區域稱作窗區域WA(k)(k為整數)的情況。在圖5之例中，k係為1～5之整數。窗區域WA之在第1畫像中所佔據之位置，係為固定性。
局部區域設定部111b，係以會包含修正目標位置TP-1～TP-6之軌跡之全部的方式，來設定窗區域WA(TP)。局部區域設定部111b，在自動性地設定窗區域WA的情況時，係將對應於TP-1～TP-6之第1畫像的各者之亮度差為大之局部區域，設定為窗區域WA(k)。或者是，局部區域設定部111b，係亦能夠以將光流(optical flow)之軌跡為長的局部區域作為窗區域WA(k)的方式來進行設定。或者是，局部區域設定部111b，係亦能夠將包含有多數的藉由畫像之角隅(corner)檢測等所得到的特徵點之局部區域作為窗區域WA(k)。局部區域設定部111b，例如，當患部為位置於肺的情況時，由於在透視畫像TI中所拍到的目標之畫像圖案係為鮮明，因此係亦可優先性設定包含該位置之窗區域WA(k)。當患部為存在於肝臟等之大的臟器之內部的情況時，係會有在透視畫像TI中所拍到的目標位置為並不鮮明的可能性。於此情況，局部區域設定部111b，係將橫隔膜之邊界等的被鮮明地拍到之部分，作為窗區域WA(k)。
圖6，係為對於複數時間點之窗WA(TP)內之目標位置TP之移動的特性之其中一例作展示之圖。以下，在元件符號中之「-」以及接續於其之數字，係設為用以代表此身為何者之目標位置(身為何者之呼吸相位)者。係會有將在元件符號中之「-」以及接續於其之數字作省略地來進行說明的情況。目標位置TP，例如，係因應於病患P之呼吸而移動。目標位置TP，例如，係如同圖6中所示一般，因應於病患P之呼吸而以位置TP-1～TP-6的順序來移動。故而，目標位置TP，在橫隔膜為顯著地移動之病患P之頭尾方向上係會有作大幅度移動的傾向。另一方面，目標位置TP，其之在與圖6中所示之頭尾方向相正交之左右方向(以前後以及左右作為軸的平面上之任意之方向)上的移動係為小。亦即是，在將頭尾方向與透視畫像TI之垂直方向相對合而進行攝影的情況時，若是將目標位置TP投影至透視畫像TI處，則透過畫像水平方向之目標位置TP之移動係會變小。亦即是，由於基於目標位置TP所產生的第1似然度畫像之水平方向的變化係僅存在有些微的差距，因此係會有使由學習部115所進行之學習變得困難的情形。因此，第1轉換部113，係導出將由學習部115所進行之學習效率提高的轉換參數CP。
以下，針對轉換參數CP作說明。所謂轉換參數CP，係身為為了根據第1畫像之目標位置而將在第1似然度畫像上之目標位置附加對應，而制定下述之線性轉換y=Ax+b的參數A以及b。於此，x=(ut ,vt )以及y=(ut ’，vt ’)，係分別代表第1畫像以及第1似然度畫像之畫像座標。A係為2x2之矩陣，b係為偏位(offset)。例如，當A係為單位矩陣的情況時，第1畫像之各像素位置，係對應於第1似然度畫像上之像素位置。或者是，當第1畫像之畫像尺寸為較第1似然度畫像而更大的情況時，第1轉換部113，係將第1似然度畫像之各像素與第1畫像內之部分區域之像素附加對應。
作為其他例，係亦可將第1畫像之小數像素與第1似然度畫像之整數精確度之像素位置附加對應。亦即是，當A之對角成分係全部為1／2之對角矩陣，並且b係為零向量的情況時，係將第1畫像之像素位置(x／2，y／2)的像素與第1似然度畫像之(x，y)附加對應。
其原因係在於：上述問題，由於係藉由與A為單位矩陣的情況時之同一尺度(scale)來進行附加對應，因此，在第1似然度畫像上之目標位置TP之位置的變化係會成為些微變化。因此，係以將第1畫像之小數精確度的像素位置與第1似然度畫像之整數精確度之像素位置附加對應的方式，來對於A作調整。藉由此，藉由附加第1似然度畫像之水平方向之變化，來將由學習部115所致之學習的效果提高。矩陣A，例如，當第1位置之在第1畫像上的移動之軌跡係為橢圓軌道的情況時，係以在第1似然度畫像上該軌跡會成為正圓形的方式來作調整。此種矩陣A，係身為「基於第1位置之時間性之移動所制定的轉換矩陣」之其中一例。逆轉換參數RCP，係為上述線性轉換之逆轉換參數。具體而言，係為矩陣A之反矩陣以及偏位b。
將如此這般地藉由線性轉換來對於第1畫像上之目標位置作了修正者，稱作修正目標位置TP#。修正目標位置TP#，係為「第2位置」之其中一例。圖6中所示之病患P之頭尾方向，係為「第1方向」之其中一例，左右方向，係為與第1方向相交叉之「第2方向」之其中一例。
以下，針對第1似然度畫像產生部114產生第1似然度畫像的處理作說明。圖7，係為第1似然度畫像產生部114所產生的第1似然度畫像之其中一例。圖7中所示之亮度為高之部分(白的部份)，係身為代表目標位置之存在的似然度為高之部分。圖7之第1似然度畫像，係被推測為目標位置係存在於畫像之右上部分的區域處。第1似然度畫像產生部114，例如，係基於藉由第1轉換部113所輸出的第2位置，來產生第1似然度畫像。第1似然度畫像產生部114，當代表第2位置之座標係為(ut ’，vt ’)的情況時，係將似然度畫像L(u，v)藉由下述之式(2)來導出。
Figure 02_image003
式(2)之σ，係身為經由利用者所設定的任意之參數。σ，例如，係若是每一像素之解析度為越高則設定為越大之值。第1似然度畫像產生部114所產生的第1似然度畫像之畫像尺寸，係可任意作設定，但是，係只要如同上述一般地以使目標位置之軌跡會落於第1似然度畫像內的方式來作設定即可。因此，相較於第1畫像，係能夠將第1似然度畫像之畫像尺寸縮小。
以下，針對學習部115導出似然度計算參數LP之處理作說明。學習部115，例如，係將從第1畫像上之1個乃至於複數之窗區域WA(k)所切出的畫像、和第1似然度畫像，作為學習資料，並產生若是被輸入有窗區域WA(k)之畫像則導出第1似然度畫像之模型。
學習部115，例如，當代表將從第1畫像上之1個乃至於複數之窗區域WA(k)所切出的畫像作了連結之向量x與第1似然度畫像之向量y之關係的數式係身為下述之式(3)的情況時，係求取出函數f。學習部115，係將把第1畫像之像素值作了排列的向量設為x，並將把第1似然度畫像之像素值作了排列的向量設為y，而導出函數f。
Figure 02_image005
學習部115，係使用藉由第1似然度畫像產生部114所輸出的第1似然度畫像之向量y，來導出會使誤差Δ=y-f(x)變小的函數f。學習部115，係亦可使用深度神經網路來導出函數f，亦可使用類神經網路、卷積神經網路、決策樹等之其他的機械學習手法來導出函數f。學習部115，例如，在使用複數型態之特定之數來導出複數型態之函數f的情況時，係亦可對於複數型態之函數f的全部作學習。
圖8，係為對於學習裝置110之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。首先，第1畫像取得部111，係取得複數時刻之第1畫像(步驟S100)。接著，第1位置取得部112，係取得與所取得了的複數時刻之第1畫像相對應之第1位置(步驟S102)。接著，第1轉換部113，係基於所取得的複數時刻之第1位置之軌跡，來導出轉換參數CP以及逆轉換參數RCP，並記憶在參數記憶部116中(步驟S104)。接著，第1轉換部113，係導出將第1位置基於轉換參數CP來作了轉換的第2位置(步驟S106)。接著，第1似然度畫像產生部114，係以第2位置作為基準，而作成第1似然度畫像(步驟S108)。接著，學習部115，係使用第2畫像以及第1似然度畫像，來對於該些之間的關係作學習(步驟S110)。接著，學習部115，係將似然度計算參數LP記憶在參數記憶部116中(步驟S112)。以上，本流程圖之處理係結束。
接著，針對移動體追蹤裝置120之第2似然度畫像產生部122產生對應於第2畫像之第2似然度畫像的處理作說明。第2似然度畫像產生部122，係基於藉由第2畫像取得部121所輸出的第2畫像、和從參數記憶部116所取得的似然度計算參數LP，來使用上述之式(3)而產生對應於第2畫像之第2似然度畫像。第2似然度畫像產生部122，係將位於與藉由局部區域設定部111b所設定的窗區域WA(k)內相同位置的第2畫像之部分畫像，作為上述之式(3)之輸入。於此所被輸出的第2似然度畫像與第2畫像之間之像素位置之附加對應，係和第1似然度畫像與第1畫像之附加對應相同。
以下，針對由第1推測部123所致之第2畫像內之第2位置之推測方法作說明。第1推測部123，例如，係將在藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像中而似然度成為最大的像素位置，推測為第2位置。第1推測部123，係亦可將藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像所展示之似然度作為權重來使用，並根據各像素位置之加權平均來導出像素位置並作為第2位置。於此情況，第1推測部123，係亦可進行若是在治療計畫時和過去之治療中所得到的腫瘍位置及其軌跡之間之偏移為越大則將權重設為越小一般之加權平均。第1推測部123，當能夠根據第2畫像取得部121最初所取得的第2畫像來取得目標位置的情況時，係基於該目標位置，來對於在下一次之後所取得的第2畫像中之第2位置作預測。係亦可準備複數之預測位置之候補，並把將以對應於該些之位置的第2似然度畫像之似然度作為權重而進行了加權平均之位置，作為第2位置。預測位置之候補，係存在有粒子濾波器等之手法。
第1推測部123，當所推測出之目標位置係身為3維座標的情況時，係亦可從將所預測到的位置投影至各個的畫像(透視畫像TI-1以及TI-2)處的位置之第2似然度畫像，而取得似然度，並將其之乘積作為該所推測到的目標位置之似然度。當所預測到的位置係身為2維座標的情況時，係亦可導出相對於在核約制(Epipolar Constraint)為成立之2個的畫像上之目標位置的似然度。
以下，針對第2轉換部124使用逆轉換參數RCP來將目標位置作轉換的處理作說明。第2轉換部124，係藉由以第1推測部123所輸出之所推測到的第2似然度畫像上之目標位置y=(u’，v’)和從參數記憶部116所取得的逆轉換參數RCP(A-1 ，b)，來轉換為以下述之式(4)所表現的第2畫像上之目標位置x。
Figure 02_image007
亦即是，第2轉換部124，係計算出x=A-1 y-b。第2轉換部124，係亦可輸出針對轉換後之目標位置而利用在治療計畫階段中所作成的第2位置之軌跡之模型來作了修正的位置。第2轉換部124，係基於身為從第1位置取得部112所取得的腫瘍之在第1畫像上之位置之(ut ,vt )，來將ut 以及vt 之關係ut =r(vt )(r，例如係為函數)模型化。模型，例如，係身為能夠以像是ut =avt +b(a、b為任意之值)一般之數式來作表現的線性迴歸模型。 第2轉換部124，係亦可使用所導出的模型，來如同下述所示之式(5)一般地來將輸出值作置換。
Figure 02_image009
第2畫像取得部121所取得的第2畫像，例如，係為在圖1所示之治療裝置10處而從其他方向來同時作了攝影之2枚的畫像(透視畫像TI-1以及TI-2)。亦即是，第2畫像取得部121，係能夠取得與各個的畫像相對應之第2位置。因此，第2畫像取得部121，係亦可從透視畫像TI-1以及TI-2之各者，而求取出在會使核約制成立一般之3維空間中的第2位置。所謂核約制，係指基於2個的攝影裝置之相對位置關係為既知一事所致的幾何限制，並指在1個的畫像上所被攝像之同一被攝體之中心點在其他之畫像上會被限制於核線上之約制。但是，由於與各個的畫像相對應之第2位置係並非絕對會依循於核約制，因此，第2畫像取得部121，係以最小平方法來導出在3維空間中之第2位置。
圖9，係為對於移動體追蹤裝置120之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。於圖9所示之流程圖，例如，係在圖8中所示之流程圖的處理之後而被進行。
首先，第2畫像取得部121，係取得第2畫像(步驟S200)。接著，第2似然度畫像產生部122，係產生第2似然度畫像(步驟S202)。接著，第1推測部123，係基於第2似然度畫像來導出第2位置(步驟S204)。接著，第2轉換部124，係將第2位置藉由逆轉換參數來作轉換，並導出目標之位置(步驟S206)。以上，本流程圖之處理係結束。
如同上述一般，在第1實施形態之醫用畫像處理裝置100中，係藉由學習裝置110和移動體追蹤裝置120，而在放射線治療中，能夠根據照射中之病患P之透視畫像TI來以高速、高精確度而對於目標之位置作追蹤，該學習裝置110，係對於在治療計畫時所導出的目標位置作學習，並導出「在進行透視畫像TI中之目標位置之導出時所使用的轉換參數CP和逆轉換參數RCP」以及「在進行透視畫像中之似然度導出時所使用的似然度計算參數LP」，該移動體追蹤裝置120，係使用在治療束B之照射時所取得的透視畫像TI和學習裝置110所導出的各種參數，來使用在「於治療束B之照射時所取得的透視畫像TI」中之似然度而進行目標位置之導出。
(第2實施形態) 以下，針對第2實施形態作說明。針對第2實施形態之醫用畫像處理裝置100A作說明。在以下之說明中，針對具備有與在第1實施形態中所說明的內容相同之功能的部分，係附加相同之名稱以及元件符號，並將關於其功能之具體性的說明省略。
圖10，係為對於移動體追蹤裝置120A之構成作展示之區塊圖。圖10之移動體追蹤裝置120A，相較於圖3中所示之第1實施形態之移動體追蹤裝置120，其相異之處係在於具備有信賴度導出部125、第2推測部126、決定部127以及記憶部128。故而，以下係以信賴度導出部125、第2推測部126、決定部127以及記憶部128作為中心來進行說明。
信賴度導出部125，係基於藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像，來導出信賴度。所謂信賴度，係指對於藉由第2似然度畫像產生部122所產生的第2似然度畫像之信賴度所評價的程度。信賴度導出部125，係將所導出的信賴度對於決定部127作輸出。
第2推測部126，係根據藉由第2畫像取得部121所輸出的第2畫像，來推測出目標位置，並將推測結果對於決定部127作輸出。第2推測部126，例如，係進行將在治療計畫等時所取得的透視畫像TI或在照射治療束B之前所取得的第2畫像之包含目標位置之畫像區域，作為模版畫像，並對於第2畫像而進行匹配處理的模版匹配。第2推測部126，例如，係將與模版畫像之間之一致程度(或者是相關程度)的高低視為似然度，並與第1推測部123同樣的而導出目標位置之2維座標或者是3維座標。於此之一致程度，例如係藉由常態化相互相關而求取出來。第2推測部126，係在記憶部128中，記憶在進行模版匹配時所使用的模版畫像。
決定部127，係決定是要將藉由第2轉換部124所輸出的目標位置和藉由第2推測部126所輸出之所推測出的目標位置之何者，作為治療束B之目標位置。決定部127，例如，係基於藉由信賴度導出部125所輸出的信賴度來作決定。決定部127，例如，當信賴度係身為預先所設定的臨限值以上的情況時，係決定為採用藉由第2轉換部124所輸出的目標位置。決定部127，當信賴度係為未滿預先所設定的臨限值的情況時，係決定為採用藉由第2推測部126所輸出之所推測出的目標位置。決定部127，係為「第3推測部」之其中一例。決定部127所決定採用的目標位置，係為「第3位置」之其中一例。
以下，針對由信賴度導出部125所致之信賴度之導出處理作說明。信賴度導出部125，例如，係使用學習部115所導出的函數f來算出信賴度。信賴度導出部125，當第2畫像係身為與在導出了函數f時之第1畫像相類似之透視畫像TI的情況時，係導出信賴度為高。信賴度導出部125，當第2畫像係身為與在導出了函數f時之第1畫像相異之形態之透視畫像TI的情況時，係導出信賴度為低。此種事態，係會有起因於在第1畫像之攝影時和第2畫像之攝影時的病患P之呼吸之深淺的差異等而發生的情形。
使用圖11以及圖12，針對在藉由信賴度導出部125所導出之信賴度為高的情況和藉由信賴度導出部125所導出之信賴度為低的情況時之似然度畫像之差異作說明。圖11，係為第2實施形態之移動體追蹤裝置120A所產生的第2似然度畫像之其中一例。信賴度導出部125，係將如同圖11中所示一般之亮度為最高之區域與亮度為最低之區域之間之亮度之差(明暗之差)為大的似然度畫像，導出為信賴度為高。信賴度導出部125，係將如同圖11中所示 一般之亮度為最高之區域的輪廓相對性而言為較清晰的情況和亮度為一定值以上之區域所構成的形狀係為圓形狀的情況，導出為信賴度為高。圖12，係為第2實施形態之移動體追蹤裝置120A所產生的第2似然度畫像之另外一例。信賴度導出部125，係將如同圖12中所示一般之亮度為最高之區域與亮度為最低之區域之間之亮度之差(明暗之差)為較小的似然度畫像，導出為信賴度為低。信賴度導出部125，係將如同圖12中所示一般之亮度為最高之區域的輪廓為曖昧不清的情況和亮度為一定值以上之區域所構成的形狀並非為圓形狀的情況，導出為信賴度為低。
第1似然度畫像產生部114，係使用式(2)，來人工性地作成如同圖13中所示一般之信賴度為高的似然度畫像補丁。故而，藉由似然度算出部118所得到的學習畫像亦成為接近於圖11之畫像的可能性係為高，但是，也會有被輸出如同圖12一般之信賴度為低之似然度畫像的可能性。因此，信賴度導出部125，例如，係將藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像與人工性地作成的似然度畫像補丁之間之相關值，作為信賴度而導出。
信賴度導出部125，例如，係在藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像內，對於圖13中所示之藉由與第1似然度畫像產生部114相同之方法所產生的人工畫像補丁作掃描，並算出各別的位置之相關值，並且將所算出的相關值之最大值或者是平均值，作為信賴度而導出。信賴度導出部125，係可將對人工畫像補丁作掃描的範圍限定於「將藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像內之似然度成為最大的位置藉由第2轉換部124來作了轉換後的位置」，亦可限定於包含有該位置之周邊範圍。
決定部127，例如，當信賴度相較於特定之值而為低的情況時，係使治療系統1之顯示器等的輸出裝置對於使用者顯示警告訊息。或者是，決定部127，若是身為治療束B之照射中，則係亦可對於治療系統1或放射線源12而輸出用以使照射停止之命令。決定部127，係取得藉由第2轉換部124所輸出的目標位置、和藉由信賴度導出部125所輸出的信賴度、以及由第2推測部126所推測出的目標位置，並輸出使用該些所決定了的目標位置。決定部127，例如，係依循於下述之式(6)或式(7)來決定目標之位置。於此，α以及α1 係代表信賴度，Z1 係代表第2轉換部124所導出的位置1、Z2 係代表第2推測部126所導出的位置2，α2 係代表與作了掃描的人工畫像補丁之間之相關值。
Figure 02_image011
圖14，係為對於醫用畫像處理裝置100A之移動體追蹤裝置120A之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。係將針對與圖9中所示之處理流程共通的步驟S200～步驟S206之說明省略。
信賴度導出部125，在步驟S202之處理之後，係基於第2似然度畫像來導出信賴度(步驟S208)。第2推測部126，在步驟S200之處理之後，係基於第2畫像來推測出第2位置(步驟S210)。決定部127，係根據步驟S206、步驟S208以及步驟S210之處理結果，來決定目標位置(步驟S212)。以上，本流程圖之處理係結束。
如同上述一般，第2實施形態之醫用畫像處理裝置100A，係除了能夠發揮與第1實施形態之醫用畫像處理裝置100相同的效果之外，就算是當在第2畫像之攝影時出現有在學習裝置110處之第1畫像中並未出現之透視畫像之圖案的情況時，或者是當移動體追蹤裝置120A之第2似然度畫像產生部122所產生的第2似然度畫像並未成為所期望之結果的情況時，亦能夠導出藉由第2似然度畫像產生部122所輸出的第2似然度畫像之信賴度，並基於該信賴度來決定目標位置或者是終止操作，而實現所謂的穩健性(穩健安定性)。
(第3實施形態) 以下，針對第3實施形態作說明。針對第3實施形態之移動體追蹤裝置120B作說明。
圖15，係為對於第3實施形態之移動體追蹤裝置120B之構成作展示之區塊圖。以下，係以第2實施形態之移動體追蹤裝置120A和第3實施形態之移動體追蹤裝置120B之差異作為中心來作說明。
移動體追蹤裝置120B之第2推測部126，係基於藉由第2畫像取得部121所輸出的第2畫像、和藉由信賴度導出部125所輸出的信賴度，來推測出第2畫像內之目標位置，並且對於在第2推測部126中之為了推測目標位置所需要的推測參數作更新，而將推測結果對於決定部127作輸出。一般而言，由於病患P之體內係存在有歷時性的變化，因此，在第2推測部126處所使用的模版畫像，係希望能夠被更新為將最新的狀態作了反映的畫像。因此，移動體追蹤裝置120B，係將被與信賴度導出部125所導出的信賴度為高的情況相互附加有對應之部分畫像，作為模版畫像來記憶在記憶部128中。
圖16，係為對於醫用畫像處理裝置100B之移動體追蹤裝置120B之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。係將針對與圖9以及圖14中所示之處理流程共通的步驟之說明省略。
在步驟S212之處理之後，第2推測部126，係導出推測參數並作記憶(步驟S214)。以上，本流程圖之處理係結束。
如同上述一般，第3實施形態之醫用畫像處理裝置100B，係除了能夠發揮與第2實施形態之醫用畫像處理裝置100A相同的效果之外，亦能夠藉由更新為信賴度為高之模版畫像，來反映病患P之患部的最新之狀態並決定目標位置。
若依據以上所說明之至少1個的實施形態，則藉由具備有學習裝置110和移動體追蹤裝置120，在放射線治療中，係能夠根據照射中之病患P之透視畫像TI來以高速、高精確度而對於目標之位置作追蹤，該學習裝置110，係對於在治療計畫時所導出的目標位置作學習，並導出「在進行透視畫像TI中之目標位置之導出時所使用的轉換參數CP和逆轉換參數RCP」以及「在進行透視畫像中之似然度導出時所使用的似然度計算參數LP」，該移動體追蹤裝置120，係使用在治療束B之照射時所取得的透視畫像TI和學習裝置110所導出的各種參數，來使用在「於治療束B之照射時所取得的透視畫像TI」中之似然度而進行目標位置之導出。
雖係針對本發明之數種實施形態作了說明，但是，該些實施形態，係僅為作為例子所提示者，而並非為對於本發明之範圍作限定者。此些之實施形態，係可藉由其他之各種形態來實施，在不脫離本發明之要旨的範圍內，係可進行各種之省略、置換、變更。此些之實施形態及其變形，係被包含在發明之範圍以及要旨中，並且同樣係被包含於所添附之申請專利範圍中所記載之發明及其均等範圍內。 [產業上的利用可能性]
若依據上述各實施形態，則係可提供一種能夠於在開始放射線治療之前所進行之病患之對位作業中，使病患之位置之確認成為容易的醫用畫像處理裝置、治療系統以及醫用畫像處理程式。
1‧‧‧治療系統 10‧‧‧治療裝置 100、100A、100B‧‧‧醫用畫像處理裝置 110‧‧‧學習裝置 111‧‧‧第1畫像取得部 111a‧‧‧遮罩畫像取得部 111b‧‧‧局部區域設定部 112‧‧‧第1位置取得部 113‧‧‧第1轉換部 114‧‧‧第1似然度畫像產生部 115‧‧‧學習部 116‧‧‧參數記憶部 120、120A、120B‧‧‧移動體追蹤裝置 121‧‧‧第2畫像取得部 122‧‧‧第2似然度畫像產生部 123‧‧‧第1推測部 124‧‧‧第2轉換部 125‧‧‧信賴度導出部 126‧‧‧第2推測部 127‧‧‧決定部 128‧‧‧記憶部
[圖1]係為包含有第1實施形態之醫用畫像處理裝置100的治療系統1之構成圖。 [圖2]係為第1實施形態之學習裝置110之區塊圖。 [圖3]係為第1實施形態之移動體追蹤裝置120之區塊圖。 [圖4]係為第1實施形態之醫用畫像處理裝置100之區塊圖。 [圖5]係為對於藉由第1轉換部113來對透視畫像TI進行處理的模樣之其中一例作展示之圖。 [圖6]係為對於目標位置TP之軌跡的其中一例作展示之圖。 [圖7]係為對於醫用畫像處理裝置100所產生的第1似然度畫像之其中一例作展示之圖。 [圖8]係為對於學習裝置110之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。 [圖9]係為對於移動體追蹤裝置120之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。 [圖10]係為第2實施形態之移動體追蹤裝置120A之區塊圖。 [圖11]係為對於移動體追蹤裝置120A所產生的第2似然度畫像之其中一例作展示之圖。 [圖12]係為對於移動體追蹤裝置120A所產生的第2似然度畫像之另外一例作展示之圖。 [圖13]係為對於醫用畫像處理裝置100A所產生的人工畫像補丁(patch)之其中一例作展示之圖。 [圖14]係為對於移動體追蹤裝置120A之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。 [圖15]係為第3實施形態之移動體追蹤裝置120B之區塊圖。 [圖16]係為對於移動體追蹤裝置120B之處理之流程的其中一例作展示之流程圖。
110‧‧‧學習裝置
111‧‧‧第1畫像取得部
111a‧‧‧遮罩畫像取得部
111b‧‧‧局部區域設定部
112‧‧‧第1位置取得部
113‧‧‧第1轉換部
114‧‧‧第1似然度畫像產生部
115‧‧‧學習部
115a‧‧‧部分畫像產生部
116‧‧‧參數記憶部

Claims (11)

  1. 一種醫用畫像處理裝置，其特徵為，係具備有： 第1位置取得部，係將在身為對於病患進行了攝影的複數之時間點之透視畫像之複數之第1畫像的各者中之目標位置，作為第1位置而取得；和 第1轉換部，係將在前述複數之第1畫像中之前述第1位置的各者，轉換為在與前述第1位置之時間性的移動為大之第1方向相交叉之第2方向上而將移動作了擴大的第2位置；和 第1似然度畫像產生部，係以前述第2位置作為基準，而產生展現代表符合於前述第2位置之確定程度的似然度之分布之第1似然度畫像；和 學習部，係將前述複數之第1畫像的各者之一部分或全部、和前述第1似然度畫像，作為教師資料，並輸出若是被賦予有透視畫像之一部分或全部則導出展現代表符合於前述第2位置之確定程度的似然度之分布之第2似然度畫像之模型。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 第2畫像取得部，係取得身為在與前述第1畫像相異之時刻處而被攝影的前述透視畫像之第2畫像；和 第2似然度畫像產生部，係藉由將前述第2畫像之一部分或全部輸入至前述模型中，而產生前述第2似然度畫像；和 第1推測部，係基於前述第2似然度畫像來推測出在前述第2畫像中之第2位置；和 第2轉換部，係將藉由前述第1推測部所推測出的前述第2位置，朝向前述第1轉換部所進行的轉換之反方向而進行轉換，並作為在前述第2畫像中之前述病患之目標位置而作輸出。
  3. 如申請專利範圍第2項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 信賴度導出部，係基於在前述第2似然度畫像中之似然度之分布，來導出前述第2位置之信賴度。
  4. 如申請專利範圍第3項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 第2推測部，係基於前述信賴度，來抽出被與在前述第2畫像中之前述第1位置或前述第2位置或者是將第2位置作了逆轉換的位置相互附加有對應之部分畫像，並記憶在記憶部中，並且基於前述第2畫像之一部分和前述部分畫像之間之相符程度，來推測出在前述第2畫像中之前述病患之目標位置。
  5. 如申請專利範圍第4項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 第3推測部，係基於藉由前述第2轉換部所輸出的前述病患之目標位置、和藉由前述第2推測部所推測出的前述病患之目標位置、和前述信賴度以及前述相符程度，來推測出第3位置。
  6. 如申請專利範圍第1項所記載之醫用畫像處理裝置，其中， 前述第1轉換部，係使用基於前述第1位置之時間性移動所制定的轉換矩陣，來將前述第1位置轉換為前述第2位置。
  7. 如申請專利範圍第2項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 局部區域設定部，係基於前述第1畫像之像素值，來設定1個以上的前述第1畫像之局部區域， 前述局部區域中之至少1個，係被與前述第1似然度畫像附加有對應， 前述學習部，係將並未被與前述第1似然度畫像附加有對應的前述局部區域之畫像、和被與前述第1似然度畫像附加有對應的前述局部區域之畫像，作為教師資料，並將前述第2似然度畫像作迴歸學習。
  8. 如申請專利範圍第7項所記載之醫用畫像處理裝置，其中， 前述局部區域設定部，係以包含在呼吸相位為相異的複數之第1畫像中之前述第1位置之軌跡的方式，來設定前述第1似然度畫像所被附加對應的前述局部區域， 基於前述第1畫像之亮度，來設定前述局部區域。
  9. 如申請專利範圍第7項所記載之醫用畫像處理裝置，其中，係更進而具備有： 遮罩畫像取得部，係取得遮罩畫像，該遮罩畫像，係代表前述第1畫像內之被攝影有並非身為前述透視畫像之主被攝體的被攝體之區域， 前述局部區域設定部，係選擇前述遮罩畫像所展現的被攝影有前述被攝體之區域為小的局部區域。
  10. 一種醫用畫像處理方法，其特徵為，係使電腦， 從身為對於病患進行了攝影的複數之時間點之透視畫像之複數之第1畫像的各者而取得第1位置， 藉由將從前述複數之第1畫像所取得的複數之前述第1位置之分布，在與前述第1位置之移動為大之第1方向相交叉之第2方向上而作擴大，來將前述複數之第1位置轉換為複數之第2位置， 基於前述複數之第2位置，來產生第1似然度畫像， 將身為根據前述透視畫像來將前述第1似然度畫像作迴歸學習的模型之若是被賦予有前述透視畫像則導出前述第1位置之似然度畫像之模型作輸出。
  11. 一種程式，其特徵為，係使電腦， 從身為對於病患進行了攝影的複數之時間點之透視畫像之複數之第1畫像的各者而取得第1位置， 藉由將從前述複數之第1畫像所取得的複數之前述第1位置之分布，在與前述第1位置之移動為大之第1方向相交叉之第2方向上而作擴大，來將前述複數之第1位置轉換為複數之第2位置， 基於前述複數之第2位置，來產生第1似然度畫像， 將身為根據前述透視畫像來將前述第1似然度畫像作迴歸學習的模型之若是被賦予有前述透視畫像導出前述第1位置之似然度畫像之模型作輸出。
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