WO2022190846A1 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置 - Google Patents

医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置 Download PDF

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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30204—Marker

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a medical image processing apparatus, a medical image processing method, a medical image processing program, and a radiotherapy apparatus.
  • Radiation therapy is a treatment method that destroys lesions in the patient's body by irradiating them with radiation.
  • the radiation must be applied accurately to the position of the lesion. This is because if normal tissues in the patient's body are irradiated with radiation, the normal tissues may also be affected.
  • CT computed tomography
  • the position of the lesion in the patient's body is three-dimensionally grasped.
  • the irradiation direction and the intensity of the radiation to be irradiated are planned so as to reduce irradiation to normal tissues.
  • the position of the patient is adjusted to the position of the patient in the treatment planning stage, and the lesion is irradiated with radiation according to the irradiation direction and irradiation intensity planned in the treatment planning stage.
  • the 3D CT data is virtually arranged in the treatment room, and the position of the patient actually laid on the movable bed in the treatment room matches the position of the 3D CT data.
  • Adjust the position of the bed so that More specifically, it is a digital reconstruction that virtually reconstructs the X-ray fluoroscopic image from the X-ray fluoroscopic image of the patient's body taken while the patient is lying on a bed and the three-dimensional CT image taken at the time of treatment planning.
  • DRR Digitally Reconstructed Radiograph
  • the location of the lesion can be tracked. If the lesion is not clearly visible in the fluoroscopic image, the location of the lesion can be tracked indirectly by tracking markers placed inside the patient.
  • irradiating radiation there are tracking irradiation in which the position of the lesion is tracked and irradiated, and ambush irradiation in which irradiation is performed when the lesion reaches the position at the time of treatment planning. These irradiation methods are called respiratory-gated irradiation methods.
  • an object such as a lesion or marker overlaps an organ such as the liver that has a low X-ray transmittance, the lesion or marker may not appear clearly in the X-ray fluoroscopic image.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a medical image processing apparatus, a medical image processing method, a medical image processing program, and a radiotherapy apparatus capable of highly accurately tracking an object inside a patient's body from a fluoroscopic image of the patient. It is to be.
  • a medical image processing apparatus is an apparatus that tracks the position of an object inside a patient's body, and includes a first image acquisition unit, a second image acquisition unit, a first likelihood distribution calculation unit, and a tracking availability determination unit. and a tracking unit.
  • the first image acquiring unit acquires a plurality of first images, which are fluoroscopic images of the patient, taken in different imaging directions.
  • the second image acquisition unit acquires a plurality of second images, which are fluoroscopic images of the patient generated at different times from the first image and taken in different imaging directions.
  • the first likelihood distribution calculation unit calculates a first likelihood distribution indicating a distribution of likelihoods representing the object-likeness in each of the plurality of first images acquired by the first image acquisition unit.
  • the tracking propriety determining unit determines whether the object can be tracked based on the first likelihood distribution calculated by the first likelihood distribution calculating unit.
  • the tracking unit tracks the position of the object in the second image acquired by the second image acquisition unit according to the determination result of the tracking availability determination unit.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a treatment system according to a first embodiment
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a medical image processing apparatus according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a first image according to the first embodiment
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a template used for calculating the degree of separation according to the first embodiment
  • 4 is a flow chart showing the operation of the medical image processing apparatus in the pre-treatment stage of the patient according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing the operation of the medical image processing apparatus during treatment of a patient according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of a medical image processing apparatus according to a second embodiment
  • FIG. 9 is a flow chart showing the operation of the medical image processing apparatus in the pre-treatment stage of the patient according to the second embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a radiotherapy apparatus according to a third embodiment
  • 9 is a flow chart showing the operation of the radiotherapy apparatus during treatment of a patient according to the third embodiment
  • a medical image processing apparatus, a medical image processing method, a medical image processing program, and a radiotherapy apparatus will be described below with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a treatment system according to the first embodiment.
  • the treatment system 1 includes, for example, a treatment table 10, a bed control unit 11, two radiation sources 20 (radiation source 20-1 and radiation source 20-2), and two radiation detectors 30 (radiation detector 30- 1 and radiation detector 30 - 2 ), a therapeutic beam irradiation gate 40 , an irradiation control device 50 , and a medical image processing device 100 .
  • the "-" and the number following each symbol shown in FIG. 1 are for identifying the correspondence. More specifically, the correspondence relationship between the radiation source 20 and the radiation detector 30 indicates that the radiation source 20-1 and the radiation detector 30-1 form one set. 20-2 and the radiation detector 30-2 correspond to each other and form another set. In the following description, when a plurality of identical components are represented without distinguishing between them, they are represented without "-" and the number following it.
  • the treatment table 10 is a bed on which a subject (patient) P to be treated with radiation is fixed.
  • the bed control unit 11 is a control unit that controls a translation mechanism and a rotation mechanism provided on the treatment table 10 in order to change the irradiation direction of the treatment beam B to the patient P fixed to the treatment table 10 .
  • the bed control unit 11 controls, for example, the translation mechanism and the rotation mechanism of the treatment bed 10 in three axial directions, that is, in six axial directions.
  • the radiation source 20-1 emits radiation r-1 for fluoroscopy inside the body of the patient P from a predetermined angle.
  • the radiation source 20-2 emits radiation r-2 for fluoroscopy inside the body of the patient P from a predetermined angle different from that of the radiation source 20-1.
  • Radiation r-1 and radiation r-2 are, for example, X-rays.
  • FIG. 1 shows a case where a patient P fixed on a treatment table 10 is subjected to X-ray imaging from two directions. Note that FIG. 1 omits illustration of a control unit that controls irradiation of the radiation r by the radiation source 20 .
  • the radiation detector 30-1 detects the radiation r-1 that is emitted from the radiation source 20-1 and has passed through the body of the patient P and reaches the patient P. A fluoroscopic image of the interior of P is generated.
  • the radiation detector 30-2 detects the radiation r-2 that is emitted from the radiation source 20-2 and has passed through the body of the patient P and reaches the patient P. A fluoroscopic image of the interior of P is generated.
  • the radiation detector 30 has X-ray detectors arranged in a two-dimensional array. A digital image in which the magnitude of the energy of the radiation r reaching each X-ray detector is represented by a digital value is converted into an X-ray fluoroscopic image. Generate as The radiation detector 30 is, for example, a flat panel detector (FPD), an image intensifier, or a color image intensifier. In the following description, it is assumed that each radiation detector 30 is an FPD.
  • the radiation detector 30 (FPD) outputs each generated X-ray fluoroscopic image to the medical image processing apparatus 100 . Note that FIG. 1 omits illustration of a control unit that controls generation of an X-ray fluoroscopic image by the radiation detector 30 .
  • FIG. 1 shows the configuration of the treatment system 1 including two imaging devices (a set of the radiation source 20 and the radiation detector 30).
  • the number of imaging devices provided in the treatment system 1 is not limited to two.
  • the treatment system 1 may include three or more imaging devices (three or more sets of radiation sources 20 and radiation detectors 30).
  • the therapeutic beam irradiation gate 40 irradiates the therapeutic beam B with radiation for destroying the lesion in the patient P's body.
  • the treatment beam B is, for example, X-rays, ⁇ -rays, electron beams, proton beams, neutron beams, heavy particle beams, or the like.
  • the therapeutic beam B is linearly irradiated from the therapeutic beam irradiation gate 40 to the patient P (more specifically, the lesion in the patient's P body).
  • the irradiation control device 50 controls irradiation of the treatment beam B by the treatment beam irradiation gate 40 .
  • the irradiation control device 50 irradiates the patient P with the treatment beam B from the treatment beam irradiation gate 40 in accordance with the irradiation instruction signal that instructs the irradiation timing of the treatment beam B output from the medical image processing apparatus 100 .
  • FIG. 1 shows the configuration of the treatment system 1 including one fixed treatment beam irradiation gate 40, it is not limited to this, and the treatment system 1 may be provided with a plurality of treatment beam irradiation gates.
  • the treatment system 1 may further include a treatment beam irradiation gate that irradiates the patient P with treatment beams from the horizontal direction.
  • the treatment system 1 may be configured to irradiate the patient P with treatment beams from various directions by rotating one treatment beam irradiation gate around the patient P.
  • FIG. More specifically, the treatment beam irradiation gate 40 shown in FIG. 1 may be configured to rotate 360 degrees with respect to the rotation axis in the horizontal direction Y shown in FIG.
  • the therapeutic system 1 having such a configuration is called a rotating gantry type therapeutic system.
  • the radiation source 20 and the radiation detector 30 also rotate 360 degrees about the same axis as the treatment beam irradiation gate 40 .
  • the medical image processing apparatus 100 tracks the positions of objects in the body of the patient P, such as lungs and liver, which move due to the movement of the patient P's breathing and heartbeat, and determines the irradiation timing for irradiating the lesion of the patient P with the therapeutic beam B. to decide.
  • the object inside the body of the patient P is a metal marker indwelled inside the body of the patient P, but is not limited to this.
  • the object in patient P's body may be a lesion in patient P's body.
  • the following description describes an example where the object is a marker.
  • the medical image processing apparatus 100 automatically determines the irradiation timing of the therapeutic beam B to irradiate the lesion by tracking the image of the marker in the X-ray fluoroscopic image of the patient P captured in real time by each radiation detector 30. do. At this time, the medical image processing apparatus 100 determines whether or not the positions of the images of the markers indwelled in the body of the patient P being tracked are within a predetermined range for radiotherapy. Then, the medical image processing apparatus 100 outputs an irradiation instruction signal instructing irradiation of the treatment beam B to the irradiation control apparatus 50 when the position of the image of the marker is within a predetermined range. Thereby, the irradiation control device 50 causes the therapeutic beam irradiation gate 40 to irradiate the therapeutic beam B according to the irradiation instruction signal output from the medical image processing device 100 .
  • the medical image processing apparatus 100 performs image processing for positioning such that the current position of the patient P is aligned with a predetermined position in the planning stage, such as the treatment planning stage, before radiation therapy is performed.
  • the medical image processing apparatus 100 generates a DRR image obtained by virtually reconstructing an X-ray fluoroscopic image from a three-dimensional CT image or the like taken in advance before radiotherapy, and a current output from each radiation detector 30. By collating with the X-ray fluoroscopic image, the position of the patient P suitable for radiotherapy is automatically searched. Then, the medical image processing apparatus 100 determines the amount of movement of the treatment table 10 for moving the current position of the patient P fixed to the treatment table 10 to a predetermined suitable position for radiation therapy. Ask for Details regarding the configuration and processing of the medical image processing apparatus 100 will be described later.
  • the medical image processing apparatus 100 and the radiation detector 30 may be connected by a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network).
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • FIG. 2 is a block diagram showing the schematic configuration of the medical image processing apparatus according to the first embodiment.
  • the medical image processing apparatus 100 shown in FIG. 2 includes a first image acquisition unit 101, a first likelihood distribution calculation unit 102, a tracking availability determination unit 103, a tracking unit 104, a second image acquisition unit 105, and a second likelihood distribution calculator 106 .
  • the first image acquisition unit 101 acquires a plurality of first images, which are fluoroscopic images of the patient P and taken in different imaging directions.
  • the first image may be an X-ray fluoroscopic image captured by the radiation detector 30 in the positioning of the patient P described above, or a virtual image obtained from a three-dimensional CT image captured in advance before performing radiation therapy. It may be a DRR image obtained by reconstructing an X-ray fluoroscopic image.
  • the first likelihood distribution calculation unit 102 calculates a first likelihood distribution indicating the likelihood distribution representing the likelihood of being a marker (object) in each of the plurality of first images 60 acquired by the first image acquisition unit 101. do.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the first image according to the first embodiment.
  • the first image 60 includes an image of a marker 62 placed inside the patient P's body and an image of a lesion 63 inside the patient's P body.
  • the first likelihood distribution calculator 102 calculates the likelihood distribution for the tracking region 61 instead of calculating the likelihood distribution for the entire first image 60 .
  • the tracking area 61 is an area in which the position of the marker 62 is tracked, and is an area that includes a range in which the marker 62 moves due to movement of the patient P's breathing and heartbeat. In this way, by limiting the target for calculating the first likelihood distribution to a part (tracking area 61) of the first image 60, the processing load of the first likelihood distribution calculation unit 102 can be reduced.
  • the tracking area 61 is determined based on the position of the marker 62 designated on the CT image during treatment planning. Also, the tracking area 61 is determined in consideration of a margin based on errors that may occur during actual treatment. For example, the tracking area 61 may be an area obtained by projecting a three-dimensional area with a margin added around the position of the marker 62 on the CT image onto the first image. Also, the tracking area 61 may be determined according to a margin determined in consideration of the patient's condition immediately before treatment.
  • the marker 62 is assumed to be a bar-shaped marker in FIG. 3, the shape of the marker 62 is not limited to this. For example, it may be a spherical marker.
  • the first likelihood distribution calculation unit 102 stores in advance the image pattern when the marker 62 is projected as a template image, and calculates the likelihood by calculating the degree of similarity between the first image 60 and the template image. do.
  • an image of the shadow drawn may be used as the template image.
  • the shadow of the marker 62 changes according to the posture of the marker 62 when it is indwelled in the body of the patient P, a plurality of template images depicting the shadow according to the posture of the marker 62 are generated, and a plurality of template images are generated.
  • One of the template images may be selected and used.
  • the degree of similarity which is a numerical value of likelihood, is represented by pixel values and spatial correlation values between the template image and the first image 60 .
  • the similarity may be the reciprocal of the pixel value difference at each corresponding pixel location.
  • the similarity may also be a cross-correlation value of corresponding pixel positions.
  • the first likelihood distribution calculating unit 102 may generate a discriminator by a machine learning method using a template image including the marker 62 as learning data, and calculate the likelihood using the generated discriminator. good.
  • a classifier is generated by preparing a plurality of template images including markers 62 and first images 60 at positions not including markers 62, and learning these using a machine learning technique. By using the generated discriminator, it is possible to discriminate whether or not the marker 62 is included.
  • First likelihood distribution calculation section 102 calculates real values calculated using these machine learning methods as likelihoods.
  • the real value for example, the distance to the identification boundary, the ratio of classifiers determined to include the object, or the Softmax output value may be used.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a template used for calculating the degree of separation according to the first embodiment.
  • the area is classified into a first area 71 in which the bar-shaped marker 62 is present and a second area 72 other than the first area 71 . That is, the second area 72 is an area where the rod-shaped marker 62 does not exist.
  • the histogram of pixel values included in the first image 60 is divided into the histogram of pixel values belonging to the first region 71 and the histogram of pixel values belonging to the second region. 72 and histograms of pixel values belonging to 72, respectively. This is because when the image of the marker 62 captured in the first image 60 overlaps the first region 71, the histogram of the pixel values belonging to the first region 71 has a high frequency of pixel values of dark pixels and the second This is because the pixel value histogram belonging to the area 72 has a high frequency of pixel values of bright pixels.
  • the first likelihood distribution calculation unit 102 quantifies the separability of the histogram of pixel values as described above using Fisher's criterion. Then, the first likelihood distribution calculating unit 102 calculates the ratio of the average of the variance of the pixel values of the pixels belonging to each region (intra-class variance) to the variance of the pixel values between the regions (inter-class variance). is calculated, and this ratio is calculated as the degree of separation. In this way, first likelihood distribution calculation section 102 calculates the degree of separation calculated using template 70 as the likelihood. The first likelihood distribution calculation unit 102 uses the calculated likelihoods to calculate a first likelihood distribution indicating the distribution of likelihoods in each of the plurality of first images 60 acquired by the first image acquisition unit 101. do.
  • the tracking availability determination unit 103 determines whether the marker 62 can be tracked. Specifically, the tracking availability determination unit 103 calculates the tracking difficulty in each shooting direction of the first image 60 based on the first likelihood distribution calculated by the first likelihood distribution calculation unit 102 . Further, when the tracking difficulty level is higher than a predetermined threshold, the tracking availability determination unit 103 determines that the marker 62 cannot be tracked.
  • the tracking availability determination unit 103 calculates the tracking difficulty level based on the statistics of the first likelihood distribution.
  • the statistic is, for example, a primary statistic such as the mean value of the first likelihood distribution and the variance of the first likelihood distribution, but is not limited to this.
  • the statistic may be the maximum value of the first likelihood distribution, or a value calculated by a linear expression integrating these numerical values.
  • the tracking possibility determination unit 103 calculates the tracking difficulty by focusing on the statistics of the first likelihood distribution around the position of the marker 62. You may The tracking propriety determination unit 103 outputs the determination result of the propriety of tracking of the marker 62 for each imaging direction to the tracking unit 104 and the second image acquisition unit 105 .
  • the tracking unit 104 tracks the position of the marker 62 in the second image acquired by the second image acquisition unit 105 according to the determination result of the tracking availability determination unit 103 . Details of the tracking process by the tracking unit 104 will be described later.
  • the second image acquisition unit 105 acquires a plurality of second images, which are fluoroscopic images of the patient P generated at times different from the first images and taken in different imaging directions.
  • the first image described above is a fluoroscopic image generated based on a three-dimensional image of the patient P captured during treatment planning, or a fluoroscopic image captured from the same imaging direction as the second image immediately before treatment.
  • 2 images are fluoroscopic images captured by the radiation detector 30 during the treatment of the patient P; To track the marker 62, the second image is taken repeatedly at predetermined time intervals.
  • the imaging direction of the first image is preferably the same as the imaging direction of the second image.
  • the first image is not a fluoroscopic image taken when positioning the patient P, but a fluoroscopic image taken in the same direction as the second image. It may be a DRR image that simulates an image.
  • the first image may be the second image captured during the previous treatment, or the image captured from the same direction as the second image immediately before the treatment.
  • the first image may be a moving image of one or more breathing cycles.
  • the second image acquisition unit 105 causes the tracking unit 104 to track the position of the marker 62 based on the determination result of the tracking possibility determination unit 103 before treatment is performed on the patient P by irradiation of the treatment beam B. determine the shooting direction of the second image used for For example, when the determination result for the first image in the imaging direction of the radiation detector 30-1 is “trackable” and the determination result for the first image in the imaging direction of the radiation detector 30-2 is “trackable”. , the second image acquisition unit 105 acquires both the second image captured by the radiation detector 30-1 and the second image captured by the radiation detector 30-2.
  • the second image acquisition unit 105 acquires only the second image captured by the radiation detector 30-1.
  • the second image acquisition unit 105 acquires only the second image captured by the radiation detector 30-2.
  • the second image acquisition unit 105 does not acquire the second image in the imaging direction determined to be unable to track the marker 62, thereby suppressing the radiation exposure of the patient P. , the success rate of tracking the marker 62 can be improved.
  • the second likelihood distribution calculation unit 106 calculates a second likelihood distribution indicating the distribution of likelihoods in the second image acquired by the second image acquisition unit 105 .
  • the second likelihood distribution calculator 106 does not calculate the second likelihood distribution for the entire second image, but calculates the second likelihood distribution for the tracking area 61 in the second image.
  • the method for calculating the second likelihood distribution is the same as the method for calculating the first likelihood distribution, so the description is omitted.
  • the tracking unit 104 determines the position of the marker 62 in the second image based on the second likelihood distribution calculated by the second likelihood distribution calculating unit 106. For example, the tracking unit 104 determines that the position of the marker 62 is the position of the maximum value in the second likelihood distribution.
  • the tracking unit 104 may determine that the position where the likelihood distribution on the epipolar line has the maximum value is the position of the marker 62 .
  • the tracking unit 104 may geometrically transform the position of the marker 62 into three-dimensional coordinates and calculate them.
  • the tracking unit 104 determines the irradiation timing of the treatment beam B based on the determined position of the marker 62 .
  • the positional relationship between the marker 62 and the lesion 63 can be identified from the fluoroscopic image of the patient P acquired during treatment planning. For this reason, the tracking unit 104 instructs the irradiation of the treatment beam B when the position of the lesion 63 in the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is located within a predetermined range.
  • An instruction signal is transmitted to the irradiation control device 50 .
  • the irradiation control device 50 irradiates the therapeutic beam B from the therapeutic beam irradiation gate 40 according to the irradiation instruction signal received from the medical image processing device 100 .
  • the lesion 63 inside the body of the patient P can be irradiated with the treatment beam B.
  • the tracking unit 104 does not transmit the irradiation instruction signal to the irradiation control device 50 when the position of the lesion 63 inside the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is not located within the predetermined range. .
  • the tracking unit 104 does not transmit the irradiation instruction signal to the irradiation control device 50 when the position of the lesion 63 inside the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is not located within the predetermined range. .
  • a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device ( A storage device including a non-transitory storage medium) may be provided, and various functions may be realized by the processor executing the program.
  • some or all of the functions of the components provided in the medical image processing apparatus 100 described above are implemented by LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit) or the like (including circuitry), or various functions may be realized by cooperation of software and hardware.
  • LSI Large Scale Integration
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • GPU Graphics Processing Unit
  • some or all of the functions of the components provided in the medical image processing apparatus 100 described above may be realized by a dedicated LSI.
  • the program (software) is a storage device (non-transitory storage device having a storage medium), or may be stored in a detachable storage medium (non-transitory storage medium) such as a DVD or CD-ROM, and the storage medium is attached to the treatment system 1. It may be installed in the storage device provided in the treatment system 1 by being attached to the provided drive device. Alternatively, the program (software) may be pre-downloaded from another computer device via a network and installed in a storage device provided in the treatment system 1 .
  • FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the medical image processing apparatus in the pre-treatment stage of patient treatment according to the first embodiment. The processing according to this flow chart is executed by the medical image processing apparatus 100 at a stage before treatment is performed on the patient P by irradiation of the treatment beam B.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the medical image processing apparatus in the pre-treatment stage of patient treatment according to the first embodiment. The processing according to this flow chart is executed by the medical image processing apparatus 100 at a stage before treatment is performed on the patient P by irradiation of the treatment beam B.
  • the first image acquisition unit 101 acquires a plurality of first images, which are fluoroscopic images of the patient P and taken in different imaging directions (S101).
  • the first image may be an X-ray fluoroscopic image captured by the radiation detector 30 during positioning of the patient P, or a three-dimensional CT image captured in advance before radiotherapy. It may also be a DRR image obtained by virtually reconstructing an X-ray fluoroscopic image from .
  • the first likelihood distribution calculation unit 102 calculates a first likelihood distribution indicating the distribution of likelihoods representing the likelihood of being a marker (object) in each of the plurality of first images 60 acquired by the first image acquisition unit 101.
  • a distribution is calculated (S102).
  • the first likelihood distribution calculator 102 does not calculate the likelihood distribution in the entire first image 60, but calculates the likelihood distribution in the tracking area 61 shown in FIG.
  • the tracking possibility determination unit 103 determines whether the marker 62 can be tracked based on the first likelihood distribution calculated by the first likelihood distribution calculation unit 102 (S103). For example, the tracking possibility determination unit 103 calculates the tracking difficulty in each shooting direction of the first image 60 based on the first likelihood distribution calculated by the first likelihood distribution calculation unit 102 . Further, when the tracking difficulty level is higher than a predetermined threshold, the tracking availability determination unit 103 determines that the marker 62 cannot be tracked.
  • the second image acquisition unit 105 determines the imaging direction of the second image based on the determination result of the tracking availability determination unit 103 (S104), and ends the processing according to this flowchart. Note that when the patient P is treated by the irradiation of the treatment beam B, the marker 62 is tracked based on the second image corresponding to the imaging direction determined in step S104.
  • FIG. 6 is a flowchart showing operations of the medical image processing apparatus during treatment of a patient according to the first embodiment. The processing according to this flowchart is repeatedly executed at predetermined time intervals by the medical image processing apparatus 100 at the stage where the patient P is being treated by the irradiation of the treatment beam B.
  • FIG. 6 is a flowchart showing operations of the medical image processing apparatus during treatment of a patient according to the first embodiment. The processing according to this flowchart is repeatedly executed at predetermined time intervals by the medical image processing apparatus 100 at the stage where the patient P is being treated by the irradiation of the treatment beam B.
  • the second image acquisition unit 105 acquires a second image corresponding to the shooting direction determined in step S104 (S201).
  • the second image is an image captured by the radiation detector 30 during treatment for the patient P.
  • the second image acquisition unit 105 does not acquire second images for shooting directions in which the tracking difficulty is higher than a predetermined threshold, and acquires only second images in which the tracking difficulty is equal to or lower than the predetermined threshold. do.
  • the second likelihood distribution calculation unit 106 calculates a second likelihood distribution indicating the distribution of likelihoods in the second image acquired by the second image acquisition unit 105 (S202).
  • the method for calculating the second likelihood distribution is the same as the method for calculating the first likelihood distribution.
  • the tracking unit 104 determines the position of the marker 62 (object) in the second image based on the second likelihood distribution calculated by the second likelihood distribution calculating unit 106 (S203). For example, the tracking unit 104 determines that the position of the marker 62 is the position of the maximum value in the second likelihood distribution.
  • the tracking unit 104 determines the irradiation timing of the treatment beam B based on the determined position of the marker 62 (object) (S204). For example, the tracking unit 104 provides an irradiation instruction for instructing irradiation of the therapeutic beam B when the position of the lesion 63 in the body of the patient P identified based on the position of the marker 62 is located within a predetermined range.
  • a signal is sent to the illumination control device 50 .
  • the irradiation control device 50 irradiates the treatment beam B from the treatment beam irradiation gate 40 according to the irradiation instruction signal received from the medical image processing device 100 .
  • the first image acquisition unit 101 acquires a plurality of first images, which are fluoroscopic images of the patient P and taken in different imaging directions.
  • the second image acquisition unit 105 acquires a plurality of second images, which are fluoroscopic images of the patient P generated at times different from the first images and taken in different imaging directions.
  • the first likelihood distribution calculation unit 102 calculates a first likelihood distribution indicating the likelihood distribution representing object-likeness in each of the plurality of first images acquired by the first image acquisition unit 101 .
  • the tracking possibility determination unit 103 determines whether the object can be tracked.
  • the tracking unit 104 tracks the position of the object in the second image acquired by the second image acquisition unit 105 according to the determination result of the tracking availability determination unit 103 . This allows highly accurate tracking of objects within the patient's body from the fluoroscopic image of the patient.
  • the second image acquisition unit 105 determines the shooting direction of the second image based on the determination result of the tracking availability determination unit 103 .
  • the tracking unit 104 determines a tracking area, which is an area for tracking the position of the object, based on the determination result of the tracking availability determination unit 103 . This allows objects within the patient's body to be tracked with greater accuracy. The second embodiment will be described in detail below.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a schematic configuration of a medical image processing apparatus according to the second embodiment.
  • parts corresponding to those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the tracking availability determination unit 103 determines whether the marker 62 can be tracked. Specifically, the tracking availability determination unit 103 calculates the tracking difficulty in each shooting direction of the first image 60 based on the first likelihood distribution calculated by the first likelihood distribution calculation unit 102 . Since the method of calculating the tracking difficulty is the same as in the first embodiment, the description is omitted. Further, when the tracking difficulty level is higher than a predetermined threshold, the tracking availability determination unit 103 determines that the marker 62 cannot be tracked. After that, the tracking propriety determination unit 103 outputs to the tracking unit 104 the determination result of whether the marker 62 can be tracked for each shooting direction. On the other hand, unlike the first embodiment, the tracking availability determination unit 103 does not output the determination result to the second image acquisition unit 105 .
  • the second image acquisition unit 105 acquires a plurality of second images, which are fluoroscopic images of the patient P generated at times different from the first images and taken in different imaging directions.
  • the second image is an image captured by the radiation detector 30 during treatment of the patient P.
  • FIG. Specifically, the second image acquisition unit 105 acquires both the fluoroscopic image captured by the radiation detector 30-1 and the fluoroscopic image captured by the radiation detector 30-2 as the second image.
  • the second likelihood distribution calculation unit 106 calculates a second likelihood distribution indicating the distribution of likelihoods in the second image acquired by the second image acquisition unit 105 . Specifically, the second likelihood distribution calculation unit 106 calculates the likelihood distribution in the fluoroscopic image (second image) captured by the radiation detector 30-1 and the fluoroscopic image captured by the radiation detector 30-2. The distribution of likelihood in (second image) is calculated as a second likelihood distribution. Here, the second likelihood distribution calculator 106 does not calculate the second likelihood distribution for the entire second image, but calculates the second likelihood distribution for the tracking area 61 in the second image. The method for calculating the second likelihood distribution is the same as the method for calculating the first likelihood distribution, so the description is omitted.
  • the tracking unit 104 defines a tracking area 61 (FIG. 3), which is an area for tracking the position of the marker 62, based on the determination result of the tracking possibility determination unit 103. Specifically, the tracking unit 104 places the tracking area 61 on the epipolar line for the second image in the imaging direction in which the tracking availability determination unit 103 determines that the tracking difficulty of the marker 62 is higher than a predetermined threshold. limit.
  • the tracking difficulty in the imaging direction of the radiation detector 30-1 is higher than a predetermined threshold, and the tracking difficulty in the imaging direction of the radiation detector 30-2 is less than or equal to the predetermined threshold.
  • the tracking unit 104 limits the tracking area 61 to the area on the epipolar line with respect to the second image captured by the radiation detector 30-1.
  • the shooting direction in which the marker 62 is easily tracked is determined based on the tracking difficulty, and from the second image in the shooting direction in which tracking is difficult, the tracking region 61 is limited to the region on the epipolar line, and the marker 62 is moved. Chase.
  • the medical image processing apparatus 200 of this embodiment can improve the tracking accuracy of the marker 62 .
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation of the medical image processing apparatus in the pre-treatment stage of patient treatment according to the second embodiment.
  • the processing according to this flow chart is executed by the medical image processing apparatus 200 at a stage before treatment is performed on the patient P by irradiating the treatment beam B.
  • FIG. Note that steps S301 to S303 in FIG. 8 are the same as steps S101 to S103 in FIG. 5, so description thereof will be omitted.
  • the tracking availability determination unit 103 determines whether or not there is a tracking difficulty level higher than a predetermined threshold among the tracking difficulty levels in each shooting direction calculated in step S303 (S304). If there is no tracking difficulty higher than the predetermined threshold (S304: NO), the tracking unit 104 terminates the processing according to this flowchart without changing the tracking area 61. FIG. On the other hand, if there is a tracking difficulty higher than the predetermined threshold (S304: YES), the tracking unit 104 determines the position of the marker 62 in the shooting direction with the lowest tracking difficulty and the shooting direction with the lowest tracking difficulty. A straight line connecting the position (the position of the radiation detector 30) is calculated as an epipolar line (S305). After that, the tracking unit 104 limits the tracking area 61 in the shooting direction in which the tracking difficulty is higher than a predetermined threshold to the area on the epipolar line calculated in step S305 (S306), and ends the processing according to this flowchart.
  • the tracking unit 104 does not change the tracking area 61 for the second image in the shooting direction for which the tracking difficulty is determined to be equal to or less than the predetermined threshold.
  • the tracking unit 104 sets the tracking area 61 to the position of the marker 62 in the shooting direction with the lowest tracking difficulty for the second image in the shooting direction determined to have the tracking difficulty higher than the predetermined threshold. limited to the region on the epipolar line calculated based on Thereby, the medical image processing apparatus 200 of this embodiment can improve the tracking accuracy of the marker 62 .
  • an irradiation control device 50 for controlling the treatment beam irradiation gate 40 is provided.
  • the irradiation control device 50 is not provided in the treatment system 1, and the radiation therapy device 300 is provided with the function of controlling the treatment beam irradiation gate 40.
  • FIG. The third embodiment will be described in detail below.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a schematic configuration of a radiotherapy apparatus according to the third embodiment.
  • a radiotherapy apparatus 300 according to the third embodiment includes an irradiation control unit 301 .
  • the tracking unit 104 determines the position of the marker 62 in the second image based on the second likelihood distribution calculated by the second likelihood distribution calculating unit 106. For example, the tracking unit 104 determines that the position of the marker 62 is the position of the maximum value in the second likelihood distribution.
  • the tracking unit 104 determines the irradiation timing of the treatment beam B based on the determined position of the marker 62 .
  • the positional relationship between the marker 62 and the lesion 63 can be identified from the fluoroscopic image of the patient P acquired during treatment planning. For this reason, the tracking unit 104 instructs the irradiation of the treatment beam B when the position of the lesion 63 in the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is located within a predetermined range.
  • An instruction signal is output to the irradiation control unit 301 .
  • the irradiation control unit 301 irradiates the treatment beam B from the treatment beam irradiation gate 40 according to the irradiation instruction signal output from the tracking unit 104 .
  • the lesion 63 inside the body of the patient P can be irradiated with the treatment beam B.
  • the tracking unit 104 does not output the irradiation instruction signal to the irradiation control unit 301 when the position of the lesion 63 inside the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is not located within the predetermined range. .
  • the tracking unit 104 does not output the irradiation instruction signal to the irradiation control unit 301 when the position of the lesion 63 inside the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is not located within the predetermined range. .
  • FIG. 10 is a flow chart showing the operation of the radiotherapy apparatus during treatment of a patient according to the third embodiment.
  • the processing according to this flowchart is repeatedly executed by the radiotherapy apparatus 300 at predetermined time intervals when the patient P is being treated by irradiation with the treatment beam B.
  • FIG. Note that steps S401 to S403 in FIG. 10 are the same as steps S201 to S203 in FIG. 6, so description thereof will be omitted.
  • the irradiation control unit 301 irradiates the treatment beam B from the treatment beam irradiation gate 40 according to the position of the marker 62 (object) determined by the tracking unit 104 in step S403. For example, the irradiation control unit 301 controls the treatment beam B from the treatment beam irradiation gate 40 when the position of the lesion 63 in the body of the patient P specified based on the position of the marker 62 is located within a predetermined range. to irradiate.
  • the radiotherapy apparatus 300 includes the irradiation control unit 301 that controls the treatment beam irradiation gate 40 in addition to the functions of the medical image processing apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the radiotherapy apparatus 300 of this embodiment can also improve the tracking accuracy of the markers 62 as in the first embodiment.
  • the object tracked by the tracking unit 104 is a metal marker indwelled in the body of the patient P, but it may be a lesion in the body of the patient P.
  • an image including the entire lesion or part of the lesion may be cut out from the first image and used as the template image.
  • the first image is a DRR image generated from a CT image containing treatment plan information
  • the position of the lesion in the CT image is included in the treatment plan information, so the image on which this lesion is projected is used as a template image.
  • the first image is an X-ray fluoroscopic image captured by the radiation detector 30 during positioning of the patient P
  • the DRR image and the position of the patient P match.
  • a fluoroscopy image may be cut out and used as a template image.
  • the tracking availability determination unit 103 may present the tracking difficulty level in each shooting direction to the user using a notification unit (not shown). For example, the tracking availability determination unit 103 may notify the user of a shooting direction with a low tracking difficulty when the user plans the shooting direction. This allows the user to estimate the success rate of the respiratory gated irradiation method and to determine whether or not the tracking of the marker 62 should be limited to only the second image of one imaging direction.
  • the medical image processing apparatuses 100 and 200 and the radiation therapy apparatus 300 described above can also be realized by using, for example, a general-purpose computer device as basic hardware. That is, the first image acquisition unit 101, the first likelihood distribution calculation unit 102, the tracking availability determination unit 103, the tracking unit 104, the second image acquisition unit 105, the second likelihood distribution calculation unit 106, and the irradiation control unit 301 , can be realized by causing a processor installed in the computer device to execute a program.
  • the medical image processing apparatuses 100 and 200 and the radiotherapy apparatus 300 may be realized by installing the above programs in advance in a computer device, storing them in a storage medium such as a CD-ROM, or It may be realized by distributing the above program via a network and appropriately installing the program in a computer device.
  • B and C can be realized by appropriately using a memory built in or external to the computer device, a hard disk, or a storage medium such as a CD-R, a CD-RW, a DVD-RAM, and a DVD-R. can be done.
  • Treatment system 100 Medical image processing apparatus 101 First image acquisition unit 102 First likelihood distribution calculation unit 103 Tracking possibility determination unit 104 Tracking unit 105 Second image acquisition unit 106 Second likelihood distribution calculation unit 200 Medical image processing apparatus 300 Radiotherapy apparatus 301 Irradiation control unit

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Abstract

実施形態の医用画像処理装置は、第１画像取得部と、第２画像取得部と、第１尤度分布算出部と、追跡可否判定部と、追跡部とを持つ。前記第１画像取得部は、患者の透視画像である第１画像を取得する。前記第２画像取得部は、前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像である第２画像を取得する。前記第１尤度分布算出部は、前記第１画像におけるオブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する。前記追跡可否判定部は、前記第１尤度分布に基づいて前記オブジェクトの追跡の可否を判定する。前記追跡部は、この判定結果に応じて前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する。

Description

医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置
　本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置に関する。
　放射線治療は、放射線を患者の体内にある病巣に対して照射することによって、その病巣を破壊する治療方法である。このとき、放射線は、病巣の位置に正確に照射される必要がある。これは、患者の体内の正常な組織に放射線を照射してしまうと、その正常な組織にまで影響を与える場合があるからである。このため、放射線治療を行う際には、まず、治療計画の段階において、予めコンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）が行われ、患者の体内にある病巣の位置が３次元的に把握される。そして、把握した病巣の位置に基づいて、正常な組織への照射を少なくするように、放射線を照射する方向や照射する放射線の強度が計画される。その後、治療の段階において、患者の位置を治療計画の段階の患者の位置に合わせて、治療計画の段階で計画した照射方向や照射強度に従って放射線が病巣に照射される。
　治療段階における患者の位置合わせでは、３次元のＣＴデータを治療室内に仮想的に配置し、この３次元のＣＴデータの位置に、実際に治療室内の移動式寝台に寝かせた患者の位置が一致するように寝台の位置を調整する。より具体的には、寝台に寝かせた状態で撮影した患者の体内のＸ線透視画像と、治療計画のときに撮影した３次元のＣＴ画像から仮想的にＸ線透視画像を再構成したデジタル再構成Ｘ線写真（Digitally Reconstructed Radiograph：ＤＲＲ）画像との２つの画像を照合することによって、それぞれの画像の間での患者の位置のずれを求める。そして、画像照合によって求めた患者の位置のずれに基づいて寝台を移動させ、患者の体内の病巣や骨などの位置を、治療計画のときと合わせる。その後、再度撮影したＸ線透視画像とＤＲＲ画像とを見比べつつ、病巣に対して放射線を照射する。
　患者の病巣が、肺や肝臓などの呼吸や心拍の動きによって移動してしまう器官にある場合、照射中の病巣の位置を特定する必要がある。例えば、放射線が照射されている患者のＸ線透視画像を撮影することで、病巣の位置を追跡するができる。病巣がＸ線透視画像内で鮮明に写らない場合は、患者の体内に留置されたマーカーを追跡することで、間接的に病巣の位置を追跡することができる。放射線を照射する方法として、病巣の位置を追尾して照射する追尾照射や、病巣が治療計画時の位置に来たときに照射する待ち伏せ照射がある。これらの照射方法は、呼吸同期照射法と呼ばれている。
　しかしながら、例えば、病巣やマーカーなどのオブジェクトがＸ線の透過率が低い肝臓などの臓器と重なると、病巣やマーカーがＸ線透視画像内で鮮明に写らない場合がある。また、Ｘ線透視画像内において、肋骨のようにマーカーとの区別が難しいパターンが存在する場合もある。これらの場合、病巣やマーカーなどのオブジェクトの位置を追跡できなくなる可能性がある。
特開２０１８－８２７６７号公報
　本発明が解決しようとする課題は、患者の透視画像から患者の体内のオブジェクトを高精度に追跡することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置を提供することである。
　実施形態の医用画像処理装置は、患者の体内のオブジェクトの位置を追跡する装置であって、第１画像取得部と、第２画像取得部と、第１尤度分布算出部と、追跡可否判定部と、追跡部とを持つ。前記第１画像取得部は、前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する。前記第２画像取得部は、前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する。前記第１尤度分布算出部は、前記第１画像取得部によって取得された前記複数の第１画像のそれぞれにおける、前記オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する。前記追跡可否判定部は、前記第１尤度分布算出部によって算出された前記第１尤度分布に基づいて、前記オブジェクトの追跡の可否を判定する。前記追跡部は、前記追跡可否判定部の判定結果に応じて、前記第２画像取得部によって取得された前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する。
第１の実施形態に係る治療システムの概略構成を示すブロック図。 第１の実施形態に係る医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。 第１の実施形態に係る第１画像の一例を示す図。 第１の実施形態に係る分離度の計算に用いられるテンプレートの一例を示す図。 第１の実施形態に係る患者を治療する前段階における医用画像処理装置の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態に係る患者の治療中における医用画像処理装置の動作を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。 第２の実施形態に係る患者を治療する前段階における医用画像処理装置の動作を示すフローチャート。 第３の実施形態に係る放射線治療装置の概略構成を示すブロック図。 第３の実施形態に係る患者の治療中における放射線治療装置の動作を示すフローチャート。
　以下、実施形態の医用画像処理装置、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、および放射線治療装置を、図面を参照して説明する。
　（第１の実施形態）
　図１は、第１の実施形態に係る治療システムの概略構成を示すブロック図である。治療システム１は、例えば、治療台１０と、寝台制御部１１と、２つの放射線源２０（放射線源２０－１および放射線源２０－２）と、２つの放射線検出器３０（放射線検出器３０－１および放射線検出器３０－２）と、治療ビーム照射門４０と、照射制御装置５０と、医用画像処理装置１００とを備える。
　なお、図１に示したそれぞれの符号に続いて付与した「－」とそれに続く数字は、対応関係を識別するためのものである。より具体的には、放射線源２０と放射線検出器３０との対応関係では、放射線源２０－１と放射線検出器３０－１とが対応して１つの組となっていることを示し、放射線源２０－２と放射線検出器３０－２とが対応してもう１つの組となっていることを示している。なお、以下の説明において複数ある同じ構成要素を区別せずに表す場合には、「－」とそれに続く数字を示さずに表す。
　治療台１０は、放射線による治療を受ける被検体（患者）Ｐを固定する寝台である。寝台制御部１１は、治療台１０に固定された患者Ｐに治療ビームＢを照射する方向を変えるために、治療台１０に設けられた並進機構および回転機構を制御する制御部である。寝台制御部１１は、例えば、治療台１０の並進機構および回転機構のそれぞれを３軸方向、つまり、６軸方向に制御する。
　放射線源２０－１は、患者Ｐの体内を透視するための放射線ｒ－１を予め定められた角度から照射する。放射線源２０－２は、患者Ｐの体内を透視するための放射線ｒ－２を、放射線源２０－１と異なる予め定められた角度から照射する。放射線ｒ－１および放射線ｒ－２は、例えば、Ｘ線である。図１は、治療台１０上に固定された患者Ｐに対して、２方向からＸ線撮影を行う場合を示している。なお、図１においては、放射線源２０による放射線ｒの照射を制御する制御部の図示を省略している。
　放射線検出器３０－１は、放射線源２０－１から照射されて患者Ｐの体内を通過して到達した放射線ｒ－１を検出し、検出した放射線ｒ－１のエネルギーの大きさに応じた患者Ｐの体内のＸ線透視画像を生成する。放射線検出器３０－２は、放射線源２０－２から照射されて患者Ｐの体内を通過して到達した放射線ｒ－２を検出し、検出した放射線ｒ－２のエネルギーの大きさに応じた患者Ｐの体内のＸ線透視画像を生成する。
　放射線検出器３０は、２次元のアレイ状にＸ線検出器が配置され、それぞれのＸ線検出器に到達した放射線ｒのエネルギーの大きさをデジタル値で表したデジタル画像を、Ｘ線透視画像として生成する。放射線検出器３０は、例えば、フラット・パネル・ディテクタ（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）や、イメージインテンシファイアや、カラーイメージインテンシファイアである。以下の説明においては、それぞれの放射線検出器３０が、ＦＰＤであるものとする。放射線検出器３０（ＦＰＤ）は、生成したそれぞれのＸ線透視画像を医用画像処理装置１００に出力する。なお、図１においては、放射線検出器３０によるＸ線透視画像の生成を制御する制御部の図示を省略している。
　なお、図１では、２つの撮影装置（放射線源２０と放射線検出器３０との組）を備える治療システム１の構成を示した。しかし、治療システム１が備える撮影装置の数は、２つに限定されない。例えば、治療システム１は、３つ以上の撮影装置（３組以上の放射線源２０と放射線検出器３０との組）を備えてもよい。
　治療ビーム照射門４０は、患者Ｐの体内の病巣を破壊するための放射線を治療ビームＢとして照射する。治療ビームＢは、例えば、Ｘ線、γ線、電子線、陽子線、中性子線、重粒子線などである。治療ビームＢは、治療ビーム照射門４０から直線的に患者Ｐ（より具体的には、患者Ｐの体内の病巣）に照射される。
　照射制御装置５０は、治療ビーム照射門４０による治療ビームＢの照射を制御する。照射制御装置５０は、医用画像処理装置１００から出力された治療ビームＢの照射タイミングを指示する照射指示信号に応じて、治療ビーム照射門４０から患者Ｐに治療ビームＢを照射させる。
　図１では、固定された１つの治療ビーム照射門４０を備える治療システム１の構成を示したが、これに限定されず、治療システム１は、複数の治療ビーム照射門を備えてもよい。例えば、治療システム１は、患者Ｐに水平方向から治療ビームを照射する治療ビーム照射門をさらに備えてもよい。また、治療システム１は、１つの治療ビーム照射門が患者Ｐの周辺を回転することによって、様々な方向から治療ビームを患者Ｐに照射する構成であってもよい。より具体的には、図１に示した治療ビーム照射門４０が、図１に示した水平方向Ｙの回転軸に対して３６０度回転することができる構成であってもよい。このような構成の治療システム１は、回転ガントリ型治療システムとよばれる。なお、回転ガントリ型治療システムでは、治療ビーム照射門４０の回転軸と同じ軸に対して、放射線源２０および放射線検出器３０も、同時に３６０度回転する。
　医用画像処理装置１００は、肺や肝臓など、患者Ｐの呼吸や心拍の動きによって移動してしまう患者Ｐの体内のオブジェクトの位置を追跡し、患者Ｐの病巣に治療ビームＢを照射する照射タイミングを決定する。患者Ｐの体内のオブジェクトは、患者Ｐの体内に留置された金属製のマーカーであるが、これに限らない。例えば、患者Ｐの体内のオブジェクトは、患者Ｐの体内の病巣であってもよい。以下の説明では、オブジェクトがマーカーである例について説明する。
　医用画像処理装置１００は、それぞれの放射線検出器３０によってリアルタイムに撮影された患者ＰのＸ線透視画像におけるマーカーの像を追跡することによって、病巣に照射する治療ビームＢの照射タイミングを自動で決定する。このとき、医用画像処理装置１００は、追跡している患者Ｐの体内に留置されたマーカーの像の位置が放射線治療を行う所定の範囲内にあるか否かを判定する。そして、医用画像処理装置１００は、マーカーの像の位置が所定の範囲内にある場合に、治療ビームＢの照射を指示する照射指示信号を照射制御装置５０に出力する。これにより、照射制御装置５０は、医用画像処理装置１００により出力された照射指示信号に応じて、治療ビーム照射門４０に治療ビームＢを照射させる。
　また、医用画像処理装置１００は、現在の患者Ｐの位置を、治療計画の段階など、放射線治療を行う前の計画段階において事前に定められた位置に合わせる位置決めのための画像処理を行う。医用画像処理装置１００は、放射線治療を行う前に事前に撮影した３次元のＣＴ画像などから仮想的にＸ線透視画像を再構成したＤＲＲ画像と、それぞれの放射線検出器３０により出力された現在のＸ線透視画像とを照合することによって、放射線治療を行うのに好適な患者Ｐの位置を自動で探索する。そして、医用画像処理装置１００は、治療台１０に固定されている患者Ｐの現在の位置を、放射線治療を行うために事前に定められた好適な位置に移動させるための治療台１０の移動量を求める。医用画像処理装置１００の構成および処理に関する詳細については後述する。
　なお、医用画像処理装置１００と放射線検出器３０のそれぞれとは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）によって接続されてもよい。
　次に、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。図２に示した医用画像処理装置１００は、第１画像取得部１０１と、第１尤度分布算出部１０２と、追跡可否判定部１０３と、追跡部１０４と、第２画像取得部１０５と、第２尤度分布算出部１０６とを備える。
　第１画像取得部１０１は、患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する。第１画像は、前述した患者Ｐの位置決めにおいて放射線検出器３０によって撮影されたＸ線透視画像であってもよいし、放射線治療を行う前に事前に撮影した３次元のＣＴ画像などから仮想的にＸ線透視画像を再構成したＤＲＲ画像であってもよい。
　第１尤度分布算出部１０２は、第１画像取得部１０１によって取得された複数の第１画像６０のそれぞれにおける、マーカー（オブジェクト）らしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する。
　図３は、第１の実施形態に係る第１画像の一例を示す図である。第１画像６０には、患者Ｐの体内に留置されたマーカー６２の像と、患者Ｐの体内の病巣６３の像が含まれる。第１尤度分布算出部１０２は、第１画像６０の全体に対する尤度分布を算出するのではなく、追跡領域６１に対する尤度分布を算出する。追跡領域６１は、マーカー６２の位置を追跡する領域であり、患者Ｐの呼吸や心拍の動きによってマーカー６２が移動する範囲を包含する領域である。このように、第１尤度分布を算出する対象を第１画像６０における一部（追跡領域６１）に限定することで、第１尤度分布算出部１０２の処理負荷を軽減することができる。
　例えば、追跡領域６１は、治療計画時にＣＴ画像に指定されたマーカー６２の位置に基づいて決定される。また、追跡領域６１は、実際の治療時に生じる可能のある誤差に基づくマージンを考慮して決定される。例えば、追跡領域６１は、ＣＴ画像上のマーカー６２の位置を中心としてマージンが付加された３次元領域が、第１画像上に射影された領域であってもよい。また、追跡領域６１は、治療直前の患者の状態を考慮して決定されたマージンに応じて決定されてもよい。
　なお、図３において、マーカー６２は棒状のマーカーであることとしたが、マーカー６２の形状はこれに限らない。例えば、球形状のマーカーであってもよい。
　次に、第１尤度分布算出部１０２による尤度の算出方法について説明する。第１尤度分布算出部１０２は、マーカー６２が投影されたときの画像パターンをテンプレート画像として予め保持しておき、第１画像６０とテンプレート画像との類似度を算出することにより尤度を算出する。
　マーカー６２が球形状の場合のように、マーカー６２の影の形状を予め予想できる場合、その影を描画した画像をテンプレート画像として用いてよい。なお、マーカー６２の影が、患者Ｐの体内に留置されたときのマーカー６２の姿勢に応じて変化する場合、マーカー６２の姿勢に応じた影を描画した複数のテンプレート画像を生成し、複数のテンプレート画像のうちの一つを選択して用いてもよい。
　尤度の数値である類似度は、テンプレート画像と第１画像６０の画素値や空間的な相関値によって表される。例えば、類似度は、対応する各画素位置での画素値の差の逆数であってよい。また、類似度は、対応する画素位置の相互相関値であってもよい。
　また、第１尤度分布算出部１０２は、マーカー６２が含まれるテンプレート画像を学習データとして用いた機械学習手法によって識別器を生成し、生成した識別器を利用して尤度を算出してもよい。例えば、マーカー６２が含まれるテンプレート画像と、マーカー６２が含まれない位置の第１画像６０とを複数用意し、これらを機械学習手法によって学習することによって識別器が生成される。生成された識別器を用いることで、マーカー６２が含まれるか否かを識別することができる。
　なお、機械学習手法としては、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、または深層学習などを利用してよい。第１尤度分布算出部１０２は、これらの機械学習手法を用いて算出される実数値を、尤度として算出する。実数値として、例えば、識別境界までの距離や、オブジェクトを含むと判定した識別器の割合、またはSoftmaxの出力値などを利用してよい。
　また、第１尤度分布算出部１０２は、分離度を用いて尤度を算出してもよい。図４は、第１の実施形態に係る分離度の計算に用いられるテンプレートの一例を示す図である。図４に示したテンプレート７０の一例では、棒状のマーカー６２が存在する第１領域７１と、第１領域７１以外の第２領域７２とに分類している。つまり、第２領域７２は、棒状のマーカー６２が存在しない領域である。
　分離度の計算では、第１画像６０にテンプレート７０と同様の領域が存在する場合、第１画像６０に含まれる画素値のヒストグラムが、第１領域７１に属する画素値のヒストグラムと、第２領域７２に属する画素値のヒストグラムとのそれぞれに分類される。これは、第１画像６０に写されたマーカー６２の像が第１領域７１と重なった場合、第１領域７１に属する画素値のヒストグラムは、暗い画素の画素値の頻度が高くなり、第２領域７２に属する画素値のヒストグラムは、明るい画素の画素値の頻度が高くなるためである。
　第１尤度分布算出部１０２は、フィッシャーの判別基準を用いて、上述したような画素値のヒストグラムの分離性を数値化する。そして、第１尤度分布算出部１０２は、それぞれの領域内に属する画素の画素値の分散の平均（クラス内分散）と、それぞれの領域間の画素値の分散（クラス間分散）との比を算出し、この比を分離度として算出する。このように、第１尤度分布算出部１０２は、テンプレート７０を用いて算出した分離度を、尤度として算出する。第１尤度分布算出部１０２は、算出した尤度を用いて、第１画像取得部１０１によって取得された複数の第１画像６０のそれぞれにおける尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する。
　追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、マーカー６２の追跡の可否を判定する。具体的に、追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、第１画像６０の各撮影方向における追跡難易度を算出する。また、追跡可否判定部１０３は、追跡難易度が所定の閾値よりも高い場合、マーカー６２を追跡することが不可能であると判定する。
　追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布の統計量に基づいて追跡難易度を算出する。統計量は、例えば、第１尤度分布の平均値、第１尤度分布の分散などの１次統計量であるが、これに限らない。例えば、統計量は、第１尤度分布の最大値であってもよいし、これらの数値を統合した１次式で計算した値であってもよい。また、追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布に対応するマーカー６２の位置が得られる場合は、マーカー６２の位置の周辺における第１尤度分布の統計量に絞って追跡難易度を算出してもよい。追跡可否判定部１０３は、各撮影方向についてのマーカー６２の追跡の可否の判定結果を追跡部１０４および第２画像取得部１０５に出力する。
　追跡部１０４は、追跡可否判定部１０３の判定結果に応じて、第２画像取得部１０５によって取得された第２画像におけるマーカー６２の位置を追跡する。追跡部１０４による追跡処理の詳細については後述する。
　第２画像取得部１０５は、第１画像とは異なる時刻に生成された患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する。前述の第１画像は、治療計画時に撮影された患者Ｐの３次元画像に基づいて生成された透視画像、または治療直前に第２画像と同じ撮影方向から撮影された透視画像であるが、第２画像は、患者Ｐに対する治療中に放射線検出器３０によって撮影された透視画像である。マーカー６２を追跡するため、第２画像は所定の時間間隔で繰り返し撮影される。
　第１画像の撮影方向は、第２画像の撮影方向と同じであることが望ましい。例えば、第２画像が患者Ｐの位置決め時とは異なる方向から撮影される場合、第１画像は、患者Ｐの位置決め時に撮影された透視画像ではなく、第２画像と同じ方向で撮影された透視画像をシミュレートしたＤＲＲ画像であってもよい。また、第１画像は、前回の治療時に撮影された第２画像であってもよいし、治療直前に第２画像と同じ方向から撮影された画像であってもよい。また、第１画像は、呼吸１周期以上の動画であってもよい。
　なお、第２画像取得部１０５は、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われる前に、追跡可否判定部１０３の判定結果に基づいて、追跡部１０４によるマーカー６２の位置の追跡に使用される第２画像の撮影方向を決定する。例えば、放射線検出器３０－１の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡可」であり、放射線検出器３０－２の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡可」である場合、第２画像取得部１０５は、放射線検出器３０－１で撮影された第２画像と、放射線検出器３０－２で撮影された第２画像の両方を取得する。また、放射線検出器３０－１の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡可」であり、放射線検出器３０－２の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡不可」である場合、第２画像取得部１０５は、放射線検出器３０－１で撮影された第２画像のみを取得する。また、放射線検出器３０－１の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡不可」であり、放射線検出器３０－２の撮影方向の第１画像に対する判定結果が「追跡可」である場合、第２画像取得部１０５は、放射線検出器３０－２で撮影された第２画像のみを取得する。
　このように、第２画像取得部１０５は、マーカー６２を追跡することができないと判定された撮影方向の第２画像については取得しないこととすることで、患者Ｐの被爆を抑えることができるとともに、マーカー６２の追跡の成功率を向上することができる。
　第２尤度分布算出部１０６は、第２画像取得部１０５によって取得された第２画像における尤度の分布を示す第２尤度分布を算出する。ここで、第２尤度分布算出部１０６は、第２画像全体に対する第２尤度分布を算出するのではなく、第２画像における追跡領域６１に対する第２尤度分布を算出する。第２尤度分布の算出方法は、第１尤度分布の算出方法と同様であるため、説明を省略する。
　追跡部１０４は、第２尤度分布算出部１０６によって算出された第２尤度分布に基づいて、第２画像におけるマーカー６２の位置を判定する。例えば、追跡部１０４は、第２尤度分布において最大値となる位置を、マーカー６２の位置であると判定する。
　第２画像が２方向から取得される場合、一方の第２画像におけるマーカー６２の位置が特定されると、他方の第２画像におけるマーカー６２の位置は、幾何学的にエピポーラ線上に限定される。そこで、追跡部１０４は、他方の第２画像の第２尤度分布において、エピポーラ線上の尤度分布において最大値となる位置を、マーカー６２の位置であると判定してもよい。第２画像が２方向から取得される場合、追跡部１０４は、マーカー６２の位置を３次元座標に幾何学的に変換して算出してもよい。
　追跡部１０４は、判定したマーカー６２の位置に基づいて、治療ビームＢの照射タイミングを決定する。マーカー６２と病巣６３との位置関係は、治療計画時に取得した患者Ｐの透視画像から特定することが可能である。このため、追跡部１０４は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置するときに、治療ビームＢの照射を指示する照射指示信号を照射制御装置５０に送信する。
　照射制御装置５０は、医用画像処理装置１００から受信した照射指示信号に応じて、治療ビーム照射門４０から治療ビームＢを照射させる。これによって、患者Ｐの体内の病巣６３に治療ビームＢを照射することができる。
　一方、追跡部１０４は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置しないときには、照射指示信号を照射制御装置５０に送信しない。これによって、病巣６３以外の部位に治療ビームＢが照射されることを抑制することができる。
　なお、上述した医用画像処理装置１００に備えられた構成要素の機能のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサと、プログラム（ソフトウェア）を記憶した記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）とを備え、プロセッサがプログラムを実行することにより各種機能が実現されてもよい。また、上述した医用画像処理装置１００に備えられた構成要素の機能のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）などによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって各種機能が実現されてもよい。また、上述した医用画像処理装置１００に備えられた構成要素の機能のうち一部または全部は、専用のＬＳＩによって各種機能が実現されてもよい。
　ここで、プログラム（ソフトウェア）は、予めＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリなどの治療システム１に備えられた記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体が治療システム１に備えられたドライブ装置に装着されることで、治療システム１に備えられた記憶装置にインストールされてもよい。また、プログラム（ソフトウェア）は、他のコンピュータ装置からネットワークを介して予めダウンロードされて、治療システム１に備えられた記憶装置にインストールされてもよい。
　図５は、第１の実施形態に係る患者を治療する前段階における医用画像処理装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われるよりも前の段階において、医用画像処理装置１００によって実行される。
　まず、第１画像取得部１０１は、患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する（Ｓ１０１）。前述したように、第１画像は、患者Ｐの位置決めにおいて放射線検出器３０によって撮影されたＸ線透視画像であってもよいし、放射線治療を行う前に事前に撮影した３次元のＣＴ画像などから仮想的にＸ線透視画像を再構成したＤＲＲ画像であってもよい。
　次に、第１尤度分布算出部１０２は、第１画像取得部１０１によって取得された複数の第１画像６０のそれぞれにおける、マーカー（オブジェクト）らしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する（Ｓ１０２）。ここで、第１尤度分布算出部１０２は、第１画像６０の全体における尤度分布を算出するのではなく、図３に示される追跡領域６１における尤度分布を算出する。
　次に、追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、マーカー６２の追跡の可否を判定する（Ｓ１０３）。例えば、追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、第１画像６０の各撮影方向における追跡難易度を算出する。また、追跡可否判定部１０３は、追跡難易度が所定の閾値よりも高い場合、マーカー６２を追跡することが不可能であると判定する。
　その後、第２画像取得部１０５は、追跡可否判定部１０３の判定結果に基づいて、第２画像の撮影方向を決定し（Ｓ１０４）、本フローチャートによる処理を終了する。なお、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われる際には、ステップＳ１０４において決定された撮影方向に対応する第２画像に基づいて、マーカー６２の追跡が行われることとなる。
　図６は、第１の実施形態に係る患者の治療中における医用画像処理装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われる段階において、医用画像処理装置１００によって所定の時間間隔で繰り返し実行される。
　まず、第２画像取得部１０５は、ステップＳ１０４において決定された撮影方向に対応する第２画像を取得する（Ｓ２０１）。第２画像は、患者Ｐに対する治療中に放射線検出器３０によって撮影された画像である。具体的には、第２画像取得部１０５は、追跡難易度が所定の閾値よりも高い撮影方向については第２画像を取得せず、追跡難易度が所定の閾値以下の第２画像のみを取得する。
　次に、第２尤度分布算出部１０６は、第２画像取得部１０５によって取得された第２画像における尤度の分布を示す第２尤度分布を算出する（Ｓ２０２）。第２尤度分布の算出方法は、第１尤度分布の算出方法と同様である。
　次に、追跡部１０４は、第２尤度分布算出部１０６によって算出された第２尤度分布に基づいて、第２画像におけるマーカー６２（オブジェクト）の位置を判定する（Ｓ２０３）。例えば、追跡部１０４は、第２尤度分布において最大値となる位置を、マーカー６２の位置であると判定する。
　その後、追跡部１０４は、判定したマーカー６２（オブジェクト）の位置に基づいて、治療ビームＢの照射タイミングを決定する（Ｓ２０４）。例えば、追跡部１０４は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置するときに、治療ビームＢの照射を指示する照射指示信号を照射制御装置５０に送信する。照射制御装置５０は、医用画像処理装置１００から受信した照射指示信号に応じて、治療ビーム照射門４０から治療ビームＢを照射させる。
　以上説明したように、第１の実施形態において、第１画像取得部１０１は、患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する。第２画像取得部１０５は、第１画像とは異なる時刻に生成された患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する。第１尤度分布算出部１０２は、第１画像取得部１０１によって取得された複数の第１画像のそれぞれにおける、オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する。追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、オブジェクトの追跡の可否を判定する。追跡部１０４は、追跡可否判定部１０３の判定結果に応じて、第２画像取得部１０５によって取得された第２画像におけるオブジェクトの位置を追跡する。これによって、患者の透視画像から患者の体内のオブジェクトを高精度に追跡することができる。
　（第２の実施形態）
　第１の実施形態において、第２画像取得部１０５は、追跡可否判定部１０３の判定結果に基づいて、第２画像の撮影方向を決定することとした。これに対し、第２の実施形態において、追跡部１０４は、追跡可否判定部１０３の判定結果に基づいて、オブジェクトの位置を追跡する領域である追跡領域を定めることとする。これによって、患者の体内のオブジェクトを、より高精度に追跡することができる。以下、第２の実施形態について詳細に説明する。
　図７は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。図７において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
　追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、マーカー６２の追跡の可否を判定する。具体的に、追跡可否判定部１０３は、第１尤度分布算出部１０２によって算出された第１尤度分布に基づいて、第１画像６０の各撮影方向における追跡難易度を算出する。追跡難易度の算出方法は第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。また、追跡可否判定部１０３は、追跡難易度が所定の閾値よりも高い場合、マーカー６２を追跡することが不可能であると判定する。その後、追跡可否判定部１０３は、各撮影方向についてのマーカー６２の追跡の可否の判定結果を追跡部１０４に出力する。一方、第１の実施形態と異なり、追跡可否判定部１０３は、第２画像取得部１０５には判定結果を出力しない。
　第２画像取得部１０５は、第１画像とは異なる時刻に生成された患者Ｐの透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する。例えば、第２画像は、患者Ｐに対する治療中に放射線検出器３０によって撮影された画像である。具体的に、第２画像取得部１０５は、放射線検出器３０－１によって撮影された透視画像および放射線検出器３０－２によって撮影された透視画像の両方を、第２画像として取得する。
　第２尤度分布算出部１０６は、第２画像取得部１０５によって取得された第２画像における尤度の分布を示す第２尤度分布を算出する。具体的に、第２尤度分布算出部１０６は、放射線検出器３０－１によって撮影された透視画像（第２画像）における尤度の分布と、放射線検出器３０－２によって撮影された透視画像（第２画像）における尤度の分布とを、第２尤度分布として算出する。ここで、第２尤度分布算出部１０６は、第２画像全体に対する第２尤度分布を算出するのではなく、第２画像における追跡領域６１に対する第２尤度分布を算出する。第２尤度分布の算出方法は、第１尤度分布の算出方法と同様であるため、説明を省略する。
　追跡部１０４は、追跡可否判定部１０３の判定結果に基づいて、マーカー６２の位置を追跡する領域である追跡領域６１（図３）を定める。具体的に、追跡部１０４は、追跡可否判定部１０３によってマーカー６２の追跡難易度が所定の閾値より高いと判定された撮影方向の第２画像に対して、追跡領域６１をエピポーラ線上の領域に限定する。
　例えば、放射線検出器３０－１の撮影方向に対する追跡難易度が所定の閾値より高く、放射線検出器３０－２の撮影方向に対する追跡難易度が所定の閾値以下であるとする。この場合、放射線検出器３０－２によって撮影された第２画像からマーカー６２の位置が特定されると、放射線検出器３０－１によって撮影された第２画像におけるマーカー６２の位置は、幾何学的にエピポーラ線上に限定される。このため、追跡部１０４は、放射線検出器３０－１によって撮影された第２画像に対して、追跡領域６１をエピポーラ線上の領域に限定する。
　このように、追跡難易度に基づいてマーカー６２を追跡しやすい撮影方向を定め、追跡するのが難しい撮影方向の第２画像からは、追跡領域６１をエピポーラ線上の領域に限定してマーカー６２を追跡する。これによって、本実施形態の医用画像処理装置２００は、マーカー６２の追跡精度を向上することができる。
　図８は、第２の実施形態に係る患者を治療する前段階における医用画像処理装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われるよりも前の段階において、医用画像処理装置２００によって実行される。なお、図８におけるステップＳ３０１～Ｓ３０３は、図５におけるステップＳ１０１～Ｓ１０３と同様であるため、説明を省略する。
　追跡可否判定部１０３は、ステップＳ３０３において算出された各撮影方向の追跡難易度のうち、所定の閾値より高い追跡難易度が存在するか否かを判定する（Ｓ３０４）。所定の閾値より高い追跡難易度が存在しない場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、追跡部１０４は、追跡領域６１を変更することなく、本フローチャートによる処理を終了する。一方、所定の閾値より高い追跡難易度が存在する場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、追跡部１０４は、追跡難易度が最も低い撮影方向におけるマーカー６２の位置と、追跡難易度が最も低い撮影方向の撮影位置（放射線検出器３０の位置）とを結ぶ直線をエピポーラ線として算出する（Ｓ３０５）。その後、追跡部１０４は、追跡難易度が所定の閾値より高い撮影方向の追跡領域６１を、ステップＳ３０５で算出されたエピポーラ線上の領域に限定し（Ｓ３０６）、本フローチャートによる処理を終了する。
　このように、追跡部１０４は、追跡難易度が所定の閾値以下であると判定された撮影方向の第２画像に対しては、追跡領域６１を変更しない。一方、追跡部１０４は、追跡難易度が所定の閾値より高いと判定された撮影方向の第２画像に対しては、追跡領域６１を、追跡難易度が最も低い撮影方向におけるマーカー６２の位置に基づいて算出されたエピポーラ線上の領域に限定する。これによって、本実施形態の医用画像処理装置２００は、マーカー６２の追跡精度を向上することができる。
　（第３の実施形態）
　第１の実施形態および第２の実施形態において、治療ビーム照射門４０を制御する照射制御装置５０が設けられることとした。これに対し、第３の実施形態においては、照射制御装置５０が治療システム１に設けられておらず、放射線治療装置３００が治療ビーム照射門４０を制御する機能を備えることとする。以下、第３の実施形態について詳細に説明する。
　図９は、第３の実施形態に係る放射線治療装置の概略構成を示すブロック図である。図９において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付し、説明を省略する。第３の実施形態に係る放射線治療装置３００は、照射制御部３０１を備えている。
　追跡部１０４は、第２尤度分布算出部１０６によって算出された第２尤度分布に基づいて、第２画像におけるマーカー６２の位置を判定する。例えば、追跡部１０４は、第２尤度分布において最大値となる位置を、マーカー６２の位置であると判定する。
　追跡部１０４は、判定したマーカー６２の位置に基づいて、治療ビームＢの照射タイミングを決定する。マーカー６２と病巣６３との位置関係は、治療計画時に取得した患者Ｐの透視画像から特定することが可能である。このため、追跡部１０４は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置するときに、治療ビームＢの照射を指示する照射指示信号を照射制御部３０１に出力する。
　照射制御部３０１は、追跡部１０４から出力された照射指示信号に応じて、治療ビーム照射門４０から治療ビームＢを照射させる。これによって、患者Ｐの体内の病巣６３に治療ビームＢを照射することができる。
　一方、追跡部１０４は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置しないときには、照射指示信号を照射制御部３０１に出力しない。これによって、病巣６３以外の部位に治療ビームＢが照射されることを抑制することができる。
　図１０は、第３の実施形態に係る患者の治療中における放射線治療装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、患者Ｐに対して治療ビームＢの照射による治療が行われる段階において、放射線治療装置３００によって所定の時間間隔で繰り返し実行される。なお、図１０におけるステップＳ４０１～Ｓ４０３は、図６におけるステップＳ２０１～Ｓ２０３と同様であるため、説明を省略する。
　照射制御部３０１は、ステップＳ４０３において追跡部１０４によって判定されたマーカー６２（オブジェクト）の位置に応じて、治療ビーム照射門４０から治療ビームＢを照射させる。例えば、照射制御部３０１は、マーカー６２の位置に基づいて特定される患者Ｐの体内の病巣６３の位置が、予め定められた範囲内に位置するときに、治療ビーム照射門４０から治療ビームＢを照射させる。
　このように、第３の実施形態に係る放射線治療装置３００は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の各機能に加え、治療ビーム照射門４０を制御する照射制御部３０１を備えている。本実施形態の放射線治療装置３００によっても、第１の実施形態と同様に、マーカー６２の追跡精度を向上することができる。
　なお、上記実施形態において、追跡部１０４によって追跡されるオブジェクトは患者Ｐの体内に留置された金属製のマーカーであることとしたが、患者Ｐの体内の病巣であってもよい。この場合、第１画像から病巣全体または病巣の一部を含む画像を切り出し、テンプレート画像として利用してもよい。第１画像が治療計画情報を含むＣＴ画像から生成されたＤＲＲ画像の場合、ＣＴ画像内の病巣の位置が治療計画情報に含まれているため、この病巣が投影された画像を、テンプレート画像として利用してもよい。第１画像が患者Ｐの位置決めにおいて放射線検出器３０によって撮影されたＸ線透視画像の場合、ＤＲＲ画像と患者Ｐの位置が一致しているため、上記病巣の位置を流用し、その周辺のＸ線透視画像を切り出して、テンプレート画像として用いてもよい。
　また、追跡可否判定部１０３は、各撮影方向における追跡難易度を、通知部（不図示）を用いてユーザに提示してもよい。例えば、追跡可否判定部１０３は、ユーザが撮影方向を計画するときに、追跡難易度の低い撮影方向を通知してもよい。これによって、ユーザは、呼吸同期照射方法の成功率を見積もることや、マーカー６２の追跡を１つの撮影方向の第２画像だけに限定してもよいか否か判断することができる。
　なお、上述の医用画像処理装置１００、２００、および放射線治療装置３００は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、第１画像取得部１０１、第１尤度分布算出部１０２、追跡可否判定部１０３、追跡部１０４、第２画像取得部１０５、第２尤度分布算出部１０６、および照射制御部３０１は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、医用画像処理装置１００、２００、および放射線治療装置３００は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、ＢおよびＣは、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
　これまで、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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
１　　・・・治療システム
１００・・・医用画像処理装置
１０１・・・第１画像取得部
１０２・・・第１尤度分布算出部
１０３・・・追跡可否判定部
１０４・・・追跡部
１０５・・・第２画像取得部
１０６・・・第２尤度分布算出部
２００・・・医用画像処理装置
３００・・・放射線治療装置
３０１・・・照射制御部

Claims (11)

  1. 　患者の体内のオブジェクトの位置を追跡する医用画像処理装置であって、
    　前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する第１画像取得部と、
    　前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する第２画像取得部と、
    　前記第１画像取得部によって取得された前記複数の第１画像のそれぞれにおける、前記オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する第１尤度分布算出部と、
    　前記第１尤度分布算出部によって算出された前記第１尤度分布に基づいて、前記オブジェクトの追跡の可否を判定する追跡可否判定部と、
    　前記追跡可否判定部の判定結果に応じて、前記第２画像取得部によって取得された前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する追跡部と、
    　を備える医用画像処理装置。
  2. 　前記第２画像取得部は、前記追跡可否判定部の判定結果に基づいて、前記第２画像の撮影方向を決定する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 　前記第２画像取得部は、前記患者に対して治療が行われる前に、前記追跡部による前記オブジェクトの位置の追跡に使用される前記第２画像の撮影方向を決定する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
  4. 　前記第２画像における前記尤度の分布を示す第２尤度分布を算出する第２尤度分布算出部を更に備え、
    　前記追跡部は、前記第２尤度分布算出部によって算出された前記第２尤度分布に基づいて、前記第２画像における前記オブジェクトの位置を判定する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
  5. 　前記追跡部は、前記追跡可否判定部の判定結果に基づいて、前記オブジェクトの位置を追跡する領域である追跡領域を定める、請求項１に記載の医用画像処理装置。
  6. 　前記追跡可否判定部は、前記第２画像における前記オブジェクトの追跡の難易度を示す追跡難易度を算出し、
    　前記追跡部は、前記追跡可否判定部によって算出された前記追跡難易度が所定の閾値より高い前記第２画像に対して、前記追跡領域をエピポーラ線上の領域に限定する、請求項５に記載の医用画像処理装置。
  7. 　前記オブジェクトは金属製マーカーである、請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  8. 　前記第１画像は、治療計画時に撮影された前記患者の３次元画像に基づいて生成された透視画像、または治療直前に前記第２画像と同じ撮影方向から撮影された透視画像であり、
    　前記第２画像は、前記患者に対する治療中に撮影された透視画像である、
    　請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  9. 　患者の体内のオブジェクトの位置を追跡する医用画像処理方法であって、
    　前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する第１画像取得工程と、
    　前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する第２画像取得工程と、
    　前記第１画像取得工程によって取得された前記複数の第１画像のそれぞれにおける、前記オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する第１尤度分布算出工程と、
    　前記第１尤度分布算出工程によって算出された前記第１尤度分布に基づいて、前記オブジェクトの追跡の可否を判定する追跡可否判定工程と、
    　前記追跡可否判定工程の判定結果に応じて、前記第２画像取得工程によって取得された前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する追跡工程と、
    　を備える医用画像処理方法。
  10. 　患者の体内のオブジェクトの位置を追跡する医用画像処理プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する第１画像取得工程と、
    　前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する第２画像取得工程と、
    　前記第１画像取得工程によって取得された前記複数の第１画像のそれぞれにおける、前記オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する第１尤度分布算出工程と、
    　前記第１尤度分布算出工程によって算出された前記第１尤度分布に基づいて、前記オブジェクトの追跡の可否を判定する追跡可否判定工程と、
    　前記追跡可否判定工程の判定結果に応じて、前記第２画像取得工程によって取得された前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する追跡工程と、
    　を実行させる医用画像処理プログラム。
  11. 　患者の体内のオブジェクトの位置を追跡しつつ、前記患者に放射線を照射する放射線治療装置であって、
    　前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第１画像を取得する第１画像取得部と、
    　前記第１画像とは異なる時刻に生成された前記患者の透視画像であって、撮影方向の異なる複数の第２画像を取得する第２画像取得部と、
    　前記第１画像取得部によって取得された前記複数の第１画像のそれぞれにおける、前記オブジェクトらしさを表す尤度の分布を示す第１尤度分布を算出する第１尤度分布算出部と、
    　前記第１尤度分布算出部によって算出された前記第１尤度分布に基づいて、前記オブジェクトの追跡の可否を判定する追跡可否判定部と、
    　前記追跡可否判定部の判定結果に応じて、前記第２画像取得部によって取得された前記第２画像における前記オブジェクトの位置を追跡する追跡部と、
    　前記追跡部によって追跡された前記オブジェクトの位置に応じて、前記放射線の照射を制御する照射制御部と、
    　を備える放射線治療装置。
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