WO2020250917A1 - 放射線撮影支援システム、放射線撮影支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

技師の技量や経験によらずに放射線撮影を効率的に行える仕組みを提供する支援システムは、被検体の光学画像から、被検体を放射線撮影する際の撮影体位を判定するポジショニング判定部２０９と、ポジショニング判定部２０９による判定結果に応じて、撮影体位の適否に関する情報を出力する制御を行うＵＩ部２０３を備える。

Description

放射線撮影支援システム、放射線撮影支援方法及びプログラム

本発明は、放射線撮影を支援する放射線撮影支援システム及び放射線撮影支援方法、並びに、当該放射線撮影支援システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムに関するものである。

従来から、放射線撮影装置によって被検体である患者の撮影部位を放射線撮影する場合、その患者の配置については、撮影部位が正しく撮影可能な配置になるように技師が患者を誘導している。この被検体の位置の特定に関して、特許文献１では、所定のパターンが付された放射線画像撮影装置の照射面を撮影手段で撮影し、当該撮影で得られた画像での所定のパターンの欠損状態に基づいて、照射面上での被検体の位置を特定する技術が提案されている。また、特許文献２では、複数の光学カメラを用いて被検体の放射線撮影に適した撮影位置を示す位置決め用ガイド画像を作成し、この位置決め用ガイド画像を技師が放射線撮影時に見ることができるようにモニタに表示する技術が提案されている。

特開２０１１－１７７３５２号公報 特開２０１３－４８７４０号公報

しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載の技術では、放射線撮影を行う被検体の撮影体位が適しているのか或いは適していないのかの判断を技師が行う必要があった。このため、効率的な放射線撮影は技師の技量や経験に影響されてしまう。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、技師の技量や経験によらずに放射線撮影を効率的に行える仕組みを提供することをその目的の一つとする。

本発明の一態様に係る放射線撮影支援システムは、被検体の光学画像から、前記被検体を放射線撮影する際の撮影体位を判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に応じて、前記撮影体位の適否に関する情報を出力する制御を行う出力制御手段と、を有する。
また、本発明の更なる態様は、上述した放射線撮影支援システムによる放射線撮影支援方法、及び、上述した放射線撮影支援システムの各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。

本発明によれば、技師の技量や経験によらずに放射線撮影を効率的に行うことができる。

本発明の第１の実施形態を示し、放射線撮影装置の概略構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る放射線撮影制御システムの概略構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る放射線撮影制御システムによる放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３のステップＳ３０２におけるポジショニング判定処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態を示し、図２に示す表示部への撮影可否情報と写損予想理由情報の表示例を示す図である。 図３のステップＳ３０７及びＳ３０８における機械学習処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る放射線撮影制御システムの概略構成の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る放射線撮影制御システムによる放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８のステップＳ８０２及びＳ８０３における機械学習処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る放射線撮影制御システムによる放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態を示し、放射線撮影装置１００の概略構成の一例を示す図である。具体的に、図１は、放射線撮影装置を側面から見た概略図である。

放射線撮影装置１００は、図１に示すように、放射線発生部１０１、放射線検出部１０３、保持部１０４、載置部１０５、光学画像撮影部１０６、及び、操作パネルユニット１０７を有して構成されている。

放射線発生部１０１は、放射線１０２を発生させる構成部であり、載置部１０５に載置された患者などの被検体Ｐに対して放射線１０２を照射する。

放射線検出部１０３は、放射線発生部１０１から発生して被検体Ｐ（更には載置部１０５）を透過した放射線１０２を放射線画像信号として検出する構成部である。

保持部１０４は、放射線発生部１０１と放射線検出部１０３とを保持する構成部である。

載置部１０５は、被検体Ｐを載置する構成部である。

光学画像撮影部１０６は、載置部１０５に載置された被検体Ｐの撮影体位に係るポジショニング判定用の光学画像を撮影する構成部（カメラ）である。ここで、本実施形態においては、光学画像撮影部１０６は、技師が自由な位置に配置できるように構成されているものとする。また、図１では、載置部１０５に載置された被検体Ｐの撮影部位として、膝部を想定した例を示している。

操作パネルユニット１０７は、被検体Ｐを放射線撮影する場合に、例えば技師が操作入力指示を行う構成部である。

図２は、本発明の第１の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００の概略構成の一例を示す図である。この図２に示す放射線撮影制御システム２００は、本発明における「放射線撮影支援システム」に相当するシステムである。また、図２において、図１に示す構成と同様の構成については同じ符号を付している。

図２に示す放射線撮影制御システム２００は、放射線撮影装置１００を制御するシステムであって、放射線撮影装置１００による放射線撮影を支援するシステムである。第１の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００は、図２に示すように、通信部２０１、撮影制御部２０２、ＵＩ部２０３、画像処理部２０４、放射線画像格納部２０５、画像送信部２０６、記憶部２０７、光学画像格納部２０８、ポジショニング判定部２０９、写損情報格納部２１０を有して構成されている。また、放射線撮影制御システム２００は、表示部２１１、音声出力部２１２、操作部２１３、映像表示部２１４及び画像サーバー２１５と通信可能に構成されている。

なお、本実施形態では、本発明における「放射線撮影支援システム」に相当する構成として、放射線撮影制御システム２００を適用する形態を説明するが、本発明においてはこれに限定されるものではない。例えば、本発明における「放射線撮影支援システム」に相当する構成として、放射線撮影制御システム２００に加えて、表示部２１１、音声出力部２１２、操作部２１３、映像表示部２１４及び画像サーバー２１５を含める形態も、本発明に適用可能である。

通信部２０１は、放射線検出部１０３と通信を行う構成部である。例えば、通信部２０１は、放射線検出部１０３で得られた放射線画像信号を受信する。

撮影制御部２０２は、放射線撮影装置１００による放射線撮影を制御する構成部である。例えば、撮影制御部２０２は、操作部２１３からＵＩ部２０３を介して入力された操作情報に基づいて、放射線発生部１０１及び放射線検出部１０３と通信し、放射線発生部１０１及び放射線検出部１０３のパラメータ設定等を行う。また、例えば、撮影制御部２０２は、ＵＩ部２０３に対して放射線検出部１０３の状態通知を行い、これを表示部２１１に表示させる。

ＵＩ部２０３は、ユーザーインターフェイスを構成する構成部である。

画像処理部２０４は、通信部２０１で受信した放射線画像信号に対して所定の画像処理を施して、放射線画像データを生成する構成部である。

放射線画像格納部２０５は、画像処理部２０４で生成された放射線画像データを格納する構成部である。

画像送信部２０６は、画像サーバー２１５と通信し、放射線画像格納部２０５に格納された放射線画像データを画像サーバー２１５に送信する。

記憶部２０７は、例えば、放射線撮影制御システム２００の動作を制御するためのプログラムや、放射線撮影制御システム２００の各構成部が処理に必要な各種の情報等、放射線撮影制御システム２００の各構成部が処理を行うことによって得られた各種の情報等を記憶する構成部である。

光学画像格納部２０８は、光学画像撮影部１０６で得られた被写体Ｐの光学画像を取得して格納する構成部である。

ポジショニング判定部２０９は、光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像から、被検体Ｐを放射線撮影する際の撮影体位に係るポジショニングを判定する構成部である。

写損情報格納部２１０は、技師が操作部２１３を介して入力した写損情報を格納する構成部である。ここで、写損情報は、例えば、放射線撮影がどのように失敗したのかを示す情報であり、放射線撮影が成功した場合には、例えばこれを識別するために空の情報として格納される。

表示部２１１は、ＵＩ部２０３と通信し、各種の情報（画像も含む）を表示出力する構成部である。

音声出力部２１２は、ＵＩ部２０３と通信し、各種の音声出力を行う構成部である。

操作部２１３は、技師が操作入力する構成部である。この操作部２１３は、図１に示す操作パネルユニット１０７を含む構成としてもよい。

映像表示部２１４は、ＵＩ部２０３と通信し、各種の映像を表示出力する構成部である。この映像表示部２１４は、表示部２１１と同じ１つの構成部として構成されてもよい。 

画像サーバー２１５は、各種の画像データを蓄積するサーバーである。この画像サーバー２１５は、例えば、画像送信部２０６と通信し、画像送信部２０６から放射線画像データを受信する。

図３は、本発明の第１の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００による放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。

被検体Ｐの検査が開始され、技師が操作部２１３を介して検査オーダーを入力すると、ステップＳ３０１において、放射線撮影制御システム２００（例えばＵＩ部２０３）は、当該検査オーダーを取得して、これを記憶部２０７に記憶して登録する。ここで、検査オーダーには、例えば、被検体Ｐに係る患者情報や検査情報（撮影部位、撮影時間など）が含まれる。また、記憶部２０７は、撮影部位や画像処理パラメータなどを含むプロトコル情報なども記憶する。

続いて、ステップＳ３０２において、ポジショニング判定部２０９は、光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像から、被検体Ｐを放射線撮影する際の撮影体位に係るポジショニングを判定する。このステップＳ３０２の詳細な処理については、図４を用いて後述する。

続いて、ステップＳ３０３において、撮影制御部２０２は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した情報に基づき放射線発生部１０１を制御して、放射線発生部１０１から被検体Ｐに対する放射線１０２の照射を開始させる。その後、放射線検出部１０３は、放射線１０２の照射を検知すると、入射した放射線１０２に基づく放射線画像信号を生成し、これを通信部２０１に送信する。画像処理部２０４は、通信部２０１を介して放射線画像信号を取得し、当該放射線画像信号を、例えばＵＩ部２０３で選択されたプロトコルに対応する画像処理パラメータを用いて画像処理して、放射線画像データを生成する。その後、画像処理部２０４は、生成した放射線画像データを放射線画像格納部２０５及びＵＩ部２０３に出力する。その後、ＵＩ部２０３に出力された放射線画像データは、ＵＩ部２０３によって表示部２１１（或いは、映像表示部２１４であってもよい）に表示され、技師が視認可能となる。

続いて、ステップＳ３０４において、撮影制御部２０２は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した情報に基づき放射線発生部１０１を制御して、放射線発生部１０１から被検体Ｐに対する放射線１０２の照射を終了させる。

続いて、ステップＳ３０５において、放射線撮影制御システム２００（例えば撮影制御部２０２）は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した情報に基づいて、再撮影が必要か否かを判断する。この際、技師は、例えば表示部２１１に表示された放射線画像を視認することにより、操作部２１３に対して再撮影が必要であるか否かの指示情報を入力することができる。

ステップＳ３０５の判断の結果、再撮影が必要である場合には（Ｓ３０５／ＹＥＳ）、ステップＳ３０６に進む。
ステップＳ３０６に進むと、ＵＩ部２０３は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した写損情報を取得し、これを写損情報格納部２１０に入力して格納する。

続いて、ステップＳ３０７において、ポジショニング判定部２０９は、光学画像撮影部１０６で撮影され光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像、及び、写損情報格納部２１０に格納された写損情報を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ３０７における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。なお、このステップＳ３０７の詳細な処理については、図６を用いて後述する。そして、ステップＳ３０７の処理が終了すると、ステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０７における機械学習により更新されたポジショニング判定部２０９からの出力よって、ステップＳ３０２の処理が行われる。

一方、ステップＳ３０５の判断の結果、再撮影が必要でない場合には（Ｓ３０５／ＮＯ）、ステップＳ３０８に進む。
ステップＳ３０８に進むと、ポジショニング判定部２０９は、光学画像撮影部１０６で撮影され光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像、及び、写損情報格納部２１０に格納された写損情報（空の情報）を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ３０８における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。なお、このステップＳ３０８の詳細な処理については、図６を用いて後述する。そして、ステップＳ３０８の処理が終了すると、図３に示すフローチャートの処理が終了する。

図４は、図３のステップＳ３０２におけるポジショニング判定処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。

図３のステップＳ３０２の処理が開始されると、まず、図４のステップＳ４０１において、光学画像格納部２０８は、光学画像撮影部１０６（例えば光学カメラ）で一定時間ごとに撮影された被検者Ｐの光学画像を取得して格納する。ここで、光学画像格納部２０８は、各光学画像について、写損情報格納部２１０に格納された写損情報と紐づけられた番号や文字を付与して格納する。

続いて、ステップＳ４０２において、ポジショニング判定部２０９は、光学画像格納部２０８に被検体Ｐの光学画像が格納されたときに、まず、光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像を用いて、被検体Ｐを放射線撮影する際の撮影体位を判定する。次いで、ポジショニング判定部２０９は、被検体Ｐの撮影体位における判定結果に応じて、例えば光学画像格納部２０８の光学画像群とそれらに紐づいている写損情報格納部２１０の写損情報を用いて、当該判定した撮影体位の適否に関する情報を判定により出力する。これら処理は、後述する機械学習処理により得ている機械学習モデルに光学画像を入力することによって実行される。ここで、本実施形態においては、撮影体位の適否に関する情報としては、当該検査に係る放射線撮影において被検体Ｐの撮影体位が適しているのか否かに基づく撮影可否情報と、撮影体位が適していないために撮影可否情報が「否」である場合にどのような理由で「否」であるのかを示す写損予想理由情報と、を含みうる。

ここで、写損予想理由情報は、光学画像撮影部１０６で撮影されて取得した光学画像が入力されたポジショニング判定部２０９が、光学画像格納部２０８に格納された光学画像群とそれらに紐づけられた写損情報格納部２１０に記憶された写損情報を用いて算出する。また、撮影可否情報は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した情報に基づいて、ポジショニング判定部２０９が設定した判定基準をもって判断する形態を採りうる。この判定基準を設定するポジショニング判定部２０９は、設定手段を構成する。例えば、ポジショニング判定部２０９は、１つまたは複数の写損予想理由情報を出力した場合に放射線撮影に係る撮影可否情報を「否」とし、また、光学画像撮影部１０６による光学画像撮影は続行する形態を採りうる。そして、例えば、ポジショニング判定部２０９は、光学画像撮影が繰り返されるうちに、写損予想理由情報が出力されなくなった場合に放射線撮影に係る撮影可否情報を「可」と判断する形態を採りうる。また、例えば、写損情報が規定数以下になった場合に撮影可否情報を「可」と判断する形態を採ってもよい。さらに、例えば、写損情報に重要度に関する設定値を設け、例えば重要度の高いもの（被検体Ｐが動いてしまったなど）がなければ放射線撮影に係る撮影可否情報を「可」と判断するなど、重要度の値によって撮影可否情報を決定してもよい。加えて、ポジショニング判定部２０９は、写損情報の数によって写損になる割合を出力するという設定項目を設けてもよい。例えば写損情報がｎ個あった場合に写損になる確率をポジショニング判定部２０９で計算しておき、写損情報の出力数によって撮影成功割合を判断してもよい。

続いて、ステップＳ４０３において、ポジショニング判定部２０９は、ステップＳ４０２で判定した撮影可否情報に基づいて、放射線撮影が可能であるか否かを判断する。ここで、撮影可否情報で「可」が示されている場合には、放射線撮影が可能であると判断され、また、撮影可否情報で「否」が示されている場合には、放射線撮影が可能でないと判断されることになる。

ステップＳ４０３の判断の結果、放射線撮影が可能でない場合には（Ｓ４０３／ＮＯ）、ステップＳ４０４に進む。
ステップＳ４０４に進むと、ＵＩ部２０３は、ステップＳ４０２で取得された撮影体位の適否に関する情報に含まれる撮影可否情報と写損予想理由情報を、例えば表示部２１１に表示出力する制御を行う。この表示部２１１に表示出力する制御を行うＵＩ部２０３は、出力制御手段を構成する。これにより、技師は、撮影可否情報と写損予想理由情報を視認することができる。そして、ステップＳ４０４の処理が終了すると、ステップＳ４０１に戻り、ステップＳ４０１以降の処理を再度行う。

一方、ステップＳ４０３の判断の結果、放射線撮影が可能である場合には（Ｓ４０３／ＹＥＳ）、図４に示すフローチャートの処理を終了し、図３のステップＳ３０３に進むことになる。

なお、図４に示すフローチャートの例では、一定時間ごとに光学画像を撮影する形態について示したが、人の動きや声を検知する不図示のセンサを用いて、患者が大きく動作したタイミングや技師による音声指示があった場合に、光学画像を撮影する形態であってもよい。また、適当なタイミングで、手動で光学画像を撮影する形態であってもよい。

図５は、本発明の第１の実施形態を示し、図２に示す表示部２１１への撮影可否情報と写損予想理由情報の表示例を示す図である。

図５に示す表示部２１１のモニタには、画像表示領域５１０、プロトコル表示領域５２０、放射線検出部状態表示領域５３０、検査中止ボタン５４０、写損予想理由表示ＯＦＦボタン５５０、及び、ガイド表示ＯＮボタン５６０が設けられている。

画像表示領域５１０は、被検体Ｐの撮影部位（図５では、被検者Ｐの膝部を想定している）を放射線撮影した際に得られる放射線画像を表示する領域である。また、図５に示す画像表示領域５１０には、図４のフローチャートで取得された撮影可否情報と写損予想理由情報を含む撮影体位の適否に関する情報５１１が表示されている。図５に表示されている撮影体位の適否に関する情報５１１のうち、「＊写損になる可能性が高いです」との情報は、例えば、上述した撮影可否情報の一例に相当するものであり、この場合、例えば、撮影可否情報で「否」が示されている一例である。また、図５に表示されている撮影体位の適否に関する情報５１１のうち、「・撮影部位を２ｃｍ左に移動してください」及び「膝を１５度屈曲方向に動かしてください」との情報は、例えば、上述した写損予想理由情報の一例に相当するものである。また、画像表示領域５１０に放射線撮影画像が表示される際には患者情報や受付番号等も表示されうる。

技師は、撮影体位の適否に関する情報５１１を参照し、例えば「・撮影部位を２ｃｍ左に移動してください」との写損予想理由情報に基づく指示に従って、被検者Ｐの撮影部位である膝部を直接動かす、もしくは被検者Ｐに指示を行ってポジショニングを行う、または、放射線発生部１０１と放射線検出部１０３とを保持する保持部１０４を移動させて、上述した指示に従ったポジショニングを行ってもよい。

プロトコル表示領域５２０は、選択されたプロトコルを表示する領域である。また、放射線検出部状態表示領域５３０は、放射線検出部１０３（センサ）の状態を表示する領域である。検査中止ボタン５４０は、検査を中止する際に操作されるボタンである。写損予想理由表示ＯＦＦボタン５５０は、写損予想理由情報の表示をＯＦＦする際に操作されるボタンであり、本実施形態では、写損予想理由表示ＯＦＦボタン５５０が操作されていないため、撮影体位の適否に関する情報５１１の写損予想理由情報が表示されているものとする。この写損予想理由表示ＯＦＦボタン５５０は、例えば、撮影体位の適否に関する情報５１１が放射線画像における被検体Ｐの撮影部位と被ってしまった場合などに操作を行うことによって、その表示を削除できる。

ガイド表示ＯＮボタン５６０は、ガイドライン５１２を表示する際に操作されるボタンである。例えば、撮影体位の適否に関する情報５１１に含まれる「・膝を１５度屈曲方向に動かしてください」という文字だけでは分かり難い写損予想理由情報であるときに、ガイド表示ＯＮボタン５６０を操作することによって、例えば、膝の参考画像（図５では撮影対象である膝部Ｑ）と「１５度」や「屈曲」を絵で図解して伝達を助けるガイドライン５１２を表示させることができる。ガイド表示ＯＮボタン５６０を設けることによって、技師はポジショニング修正が視覚的により容易に判断できるようになり、さらに撮影部位と被ってしまった場合などには容易に表示を削除することができる。

なお、表示部２１１は、技師が診断用に使用するコントロールソフトと同一モニタとする、または、別モニタを用意して診断用モニタと並べて表示する、のいずれの態様も適用可能である。または、別モニタを用意して、これを被検者Ｐの見える位置に配置することで、被検者Ｐに視覚的に伝えるようにしてもよい。これにより、技師がポジショニングを指示しなくてもポジショニング修正が行える他に、被検者Ｐに情報が明示されるためにポジショニング中の被検者Ｐの精神的負荷を軽減することができる。ただし、そのときは、被検者Ｐに見せてはいけない病名などの情報は、表示されないように配慮する。

また、ＵＩ部２０３は、撮影体位の適否に関する情報５１１の表示出力に替えてまたは加えて、撮影体位の適否に関する情報５１１を音声出力部２１２から音声出力するようにしてもよい。この場合、技師及び被検者Ｐには、撮影可否情報ととともに、例えば「・撮影部位を２ｃｍ左に移動してください」という写損予想理由情報が音声によって伝えられることになる。これにより、技師及び被検者Ｐは、表示部２１１のモニタを見る手間がなくなり、ポジショニング修正を容易にできる。また、ＵＩ部２０３は、映像表示部２１４にホログラム映像を表示させて、それを技師や被検者Ｐに伝えるようにしてもよい。これにより、立体的なポジショニング修正を実施することが可能となる。

図６は、図３のステップＳ３０７及びＳ３０８における機械学習処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図６は、図３のステップＳ３０４における放射線１０２の照射が終了した後に行われる機械学習の処理手順の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ６０１において、ポジショニング判定部２０９は、放射線撮影の直前の光学画像及び写損情報に、それぞれ同じ番号や文字を付与して紐づけ、これらを学習データとして、それぞれ、光学画像格納部２０８及び写損情報格納部２１０に格納する。

続いて、ステップＳ６０２において、ポジショニング判定部２０９は、放射線撮影の直前の光学画像及び写損情報を学習データとして用いて機械学習を行い、学習結果を得る。このステップＳ６０２の処理によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。以上のステップＳ６０１～Ｓ６０２の処理によって、図３のステップＳ３０７及びＳ３０８における機械学習処理が行われる。

また、本実施形態では、被検体Ｐの光学画像に撮影部位情報を紐づけておき、上述した学習データを撮影部位ごとに分類し、図３のステップＳ３０７及びＳ３０８における機械学習処理を、撮影部位ごとに分類した学習データを用いて実行するようにしてもよい。これにより、学習データごとの誤差が少なくなり、ポジショニング判定の精度が向上する。 

また、本実施形態では、機械学習として、例えば、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋを用いうる。また、この他にも、Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ　Ｎｅｕｒａｌ　ＮｅｔｗｏｒｋやＬｏｎｇ　Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ　Ｍｅｍｏｒｙ等の他の深層学習、Ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ　ＭａｃｈｉｎｅやＡｄａＢｏｏｓｔ等の機械学習アルゴリズムを用いることも、適用できる。

以上説明したように、第１の実施形態では、ポジショニング判定部２０９は、被検体Ｐの光学画像から、被検体Ｐを放射線撮影する際の撮影体位に係るポジショニングを判定するようにしている。そして、ＵＩ部２０３は、ポジショニング判定部２０９による判定結果に応じて、撮影体位の適否に関する情報５１１を出力する制御を行うようにしている。かかる構成によれば、技師の技量や経験によらずに放射線撮影を効率的に行うことができる。例えば、技師が、出力された撮影体位の適否に関する情報５１１を認識することによって、技師の技量や経験によらずに正しい撮影体位に係るポジショニングを行うことができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、以下に記載する第２の実施形態の説明では、上述した第１の実施形態と共通する事項については説明を省略し、上述した第１の実施形態と異なる事項について説明を行う。

第２の実施形態に係る放射線撮影装置の概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る放射線撮影装置１００の概略構成と同様である。

図７は、本発明の第２の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００の概略構成の一例を示す図である。この図７に示す放射線撮影制御システム２００は、本発明における「放射線撮影支援システム」に相当するシステムである。また、図７において、図１及び図２に示す構成と同様の構成については同じ符号を付しており、その詳細な説明は省略する。

図７に示す第２の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００は、図２に示す第１の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００の構成に加えて、撮影情報送受信部７０１が追加されている。

撮影情報送受信部７０１は、図２に記載の構成に対して追加された撮影情報サーバー７１１と通信し、機械学習のための学習データ（光学画像及び写損情報）を共有するための構成部である。

本実施形態では、光学画像格納部２０８に格納された光学画像と写損情報格納部２１０に格納された写損情報は、それぞれ、撮影情報送受信部７０１を介して、撮影情報サーバー７１１と間で撮影情報である学習データ（光学画像及び写損情報）として送受信される。

図８は、本発明の第２の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００による放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。この図８において、図３に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、その詳細な説明は省略する。

図８のフローチャートにおいて、まず、図３のステップＳ３０１の処理が行われると、ステップＳ８０１に進む。ステップＳ８０１に進むと、ポジショニング判定部２０９は、放射線１０２の照射開始の前に機械学習を実施する。詳細には、ポジショニング判定部２０９は、撮影情報サーバー７１１から光学画像及び写損情報に係る学習データを取得し、当該取得した学習データを用いて機械学習を行う。このステップＳ８０１における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。このステップＳ８０１の処理を行うことによって、図３に示す第１の実施形態の処理に比べて学習データ数の拡張が望め、また、第１の実施形態の場合と比べて多くの技師が入力した写損情報を取得できるため、情報に偏りが少なく、より定量的な撮影体位に係るポジショニング判定が可能になる。

ステップＳ８０１の処理が終了すると、図３のステップＳ３０２～Ｓ３０６の処理が行われる。

そして、ステップＳ３０６の処理が終了すると、ステップＳ８０２に進む。
ステップＳ８０２に進むと、ポジショニング判定部２０９は、光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像、及び、写損情報格納部２１０に格納された写損情報を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ８０２における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。なお、このステップＳ８０２の詳細な処理については、図９を用いて後述する。そして、ステップＳ８０２の処理が終了すると、ステップＳ３０２に戻り、ステップＳ８０２における機械学習により更新されたポジショニング判定部２０９によって、ステップＳ３０２の処理が行われる。

一方、ステップＳ３０５の判断の結果、再撮影が必要でない場合には（Ｓ３０５／ＮＯ）、ステップＳ８０３に進む。
ステップＳ８０３に進むと、ポジショニング判定部２０９は、光学画像格納部２０８に格納された被検体Ｐの光学画像、及び、写損情報格納部２１０に格納された写損情報（空の情報）を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ８０３における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。なお、このステップＳ８０３の詳細な処理については、図９を用いて後述する。そして、ステップＳ８０３の処理が終了すると、図８に示すフローチャートの処理が終了する。

図９は、図８のステップＳ８０２及びＳ８０３における機械学習処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図９は、図３のステップＳ３０４における放射線１０２の照射が終了した後に行われる機械学習の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、この図９において、図６に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、その詳細な説明は省略する。

図９のフローチャートにおいては、まず、図６のステップＳ６０１及びＳ６０２の処理が行われる。即ち、ステップＳ６０２までの処理を行うことによって、光学画像及び写損情報を学習データとして入力し、この学習データを用いて機械学習を行い、学習結果を得る。

続いて、ステップＳ９０１において、撮影情報送受信部７０１は、撮影情報サーバー７１１に対して、学習データである光学画像及び写損情報を送信する。以上のステップＳ６０１～Ｓ６０２及びＳ９０１の処理によって、図８のステップＳ８０２及びＳ８０３における機械学習処理が行われる。

第２の実施形態によれば、上述した第１の実施形態における効果に加えて、撮影情報サーバー７１１に学習データを蓄積して、院内におけるポジショニング判定の精度向上を図ることができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、以下に記載する第３の実施形態の説明では、上述した第１及び第２の実施形態と共通する事項については説明を省略し、上述した第１及び第２の実施形態と異なる事項について説明を行う。

第３の実施形態に係る放射線撮影装置の概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る放射線撮影装置１００の概略構成と同様である。また、第３の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００の概略構成は、図２に示す第１の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００の概略構成と同様である。

図１０は、本発明の第３の実施形態に係る放射線撮影制御システム２００による放射線撮影支援方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１０において、図３に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、その詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、図１０のステップＳ１００１において再撮影判定を行うこと、また、光学画像と写損情報に加えて放射線画像を学習データとして用いる点が、第１の実施形態と異なる点である。

図８のフローチャートにおいては、まず、図３のステップＳ３０１～Ｓ３０４の処理を行う。

続いて、ステップＳ１００１において、ポジショニング判定部２０９は、ステップＳ３０３～Ｓ３０４における放射線１０２の照射により得られた放射線画像を入力データとして、再撮影判定を実施する。具体的に、ステップＳ１００１では、ポジショニング判定部２０９は、ステップＳ３０２の処理と同様に、放射線画像を予め得ている機械学習モデルに入力することで、撮影可否情報及び写損予想理由情報を出力する。ここで、本実施形態では、再撮影が必要ないと判定された場合には、撮影可否情報が「否」である情報となり、写損予想理由情報は空の情報として出力される。

続いて、ステップＳ１００２において、放射線撮影制御システム２００（例えば撮影制御部２０２）は、ステップＳ１００１における判定結果で得られた情報に基づいて、再撮影が必要か否かを判断する。

ステップＳ１００２の判断の結果、再撮影が必要である場合には（Ｓ１００２／ＹＥＳ）、ステップＳ１００３に進む。
ステップＳ１００３に進むと、例えばＵＩ部２０３は、例えば技師が操作部２１３を介して入力した写損情報を取得し、これを写損情報格納部２１０に入力して格納する。

続いて、ステップＳ３０７において、ポジショニング判定部２０９は、被検体Ｐの光学画像と写損情報に加えて放射線画像を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ３０７における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。そして、ステップＳ３０７の処理が終了すると、ステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０７における機械学習により更新されたポジショニング判定部２０９から出力される情報によって、ステップＳ３０２の処理が行われる。

一方、ステップＳ１００２の判断の結果、再撮影が必要でない場合には（Ｓ１００２／ＮＯ）、ステップＳ３０８に進む。
ステップＳ３０８に進むと、ポジショニング判定部２０９は、被検体Ｐの光学画像と写損情報（空の情報）に加えて放射線画像を学習データとして用いて、機械学習を行う。このステップＳ３０８における機械学習によって、ポジショニング判定部２０９は、更新される。そして、ステップＳ３０８の処理が終了すると、図１０に示すフローチャートの処理が終了する。

第３の実施形態によれば、放射線撮影制御システム２００が再撮影判定処理（Ｓ１００１）を行うため、上述した第１の実施形態における効果に加えて、技師の技量や経験によらずに再撮影の判定を実施することができる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。

なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために以下の請求項を添付する。

本願は、２０１９年６月１２日提出の日本国特許出願特願２０１９－１０９７５８を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てをここに援用する。

１００：放射線撮影装置、１０１：放射線発生部、１０２：放射線、１０３：放射線検出部、１０４：保持部、１０５：載置部、１０６：光学画像撮影部、１０７：操作パネルユニット、２００：放射線撮影制御システム、２０１：通信部、２０２：撮影制御部、２０３：ＵＩ部、２０４：画像処理部、２０５：放射線画像格納部、２０６：画像送信部、２０７：記憶部、２０８：光学画像格納部、２０９：ポジショニング判定部、２１０：写損情報格納部、２１１：表示部、２１２：音声出力部、２１３：操作部、２１４：映像表示部、２１５：画像サーバー、７０１：撮影情報送受信部、７１１：撮影情報サーバー、Ｐ：被検体


 

Claims (15)

1. 被検体の光学画像から、前記被検体を放射線撮影する際の撮影体位を判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果に応じて、前記撮影体位の適否に関する情報を出力する制御を行う出力制御手段と、
   を有することを特徴とする放射線撮影支援システム。
2. 前記判定手段は、機械学習することによって更新されることを特徴とする請求項１に記載の放射線撮影支援システム。
3. 前記機械学習は、前記光学画像、前記放射線撮影によって得られた放射線画像および前記放射線撮影の写損情報のうちの少なくとも１つを学習データとして用いて、実行されることを特徴とする請求項２に記載の放射線撮影支援システム。
4. 前記学習データは、前記被検体の撮影部位ごとに分類されており、
   前記機械学習は、前記撮影部位ごとに実行されることを特徴とする請求項３に記載の放射線撮影支援システム。
5. 前記出力制御手段は、前記出力として、音声出力および表示出力のうちの少なくとも１つを実行する制御を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の放射線撮影支援システム。
6. 前記判定手段による判定基準を設定する設定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の放射線撮影支援システム。
7. 前記光学画像を取得して格納する光学画像格納手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の放射線撮影支援システム。
8. 被検体の光学画像から、前記被検体を放射線撮影する際の撮影体位を判定手段で判定する判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に応じて、前記撮影体位の適否に関する情報を出力する制御を行う出力制御ステップと、
   を有することを特徴とする放射線撮影支援方法。
9. 前記判定手段は、機械学習することによって更新されることを特徴とする請求項８に記載の放射線撮影支援方法。
10. 前記機械学習は、前記光学画像、前記放射線撮影によって得られた放射線画像および前記放射線撮影の写損情報のうちの少なくとも１つを学習データとして用いて、実行されることを特徴とする請求項９に記載の放射線撮影支援方法。
11. 前記学習データは、前記被検体の撮影部位ごとに分類されており、
    前記機械学習は、前記撮影部位ごとに実行されることを特徴とする請求項１０に記載の放射線撮影支援方法。
12. 前記出力制御ステップは、前記出力として、音声出力および表示出力のうちの少なくとも１つを実行する制御を行うことを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の放射線撮影支援方法。
13. 前記判定手段による判定基準を設定する設定ステップを更に有することを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の放射線撮影支援方法。
14. 前記光学画像を取得して光学画像格納手段に格納する光学画像格納ステップを更に有することを特徴とする請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の放射線撮影支援方法。
15. コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の放射線撮影支援システムの各手段として機能させるためのプログラム。
    
    
     

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