JP2024086619A - Ｘ線診断装置、及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被ばく量を増加させずに、検査目的に応じた被検体の適正なポジショニングをサポートすること。【解決手段】実施形態に係るＸ線診断装置は、Ｘ線管と、Ｘ線検出器と、画像センサと、情報取得部と、検出部と、推定画像生成部と、表示部と、を備える。Ｘ線管は、被検体の撮影部位にＸ線を照射する。Ｘ線検出器は、Ｘ線を検出する。画像センサは、被検体を撮影する。情報取得部は、人体モデルと、画像センサから得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得する。検出部は、画像データから被検体のポジショニングを検出する。推定画像生成部は、検出部で検出された被検体のポジショニングに基づいて、人体モデルを設定し、設定された人体モデルと撮像ジオメトリ情報とから、Ｘ線検出器で検出されると推定される推定Ｘ線画像を生成する。表示部は、推定Ｘ線画像を表示する。【選択図】 図２

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、Ｘ線診断装置、及び画像処理方法に関する。

Ｘ線画像診断では、診断（又は、治療）対象である撮影部位が的確に撮影されたＸ線画像を収集する必要がある。ここで、撮影部位とは、例えば、頭部等の人体の解剖学的領域として被検体の身体を基準に規定されるＸ線データ収集範囲である。技師等のユーザの経験差等により、所望の撮影部位が的確に撮影されない場合がある。特に、整形外科等の診療科でのＸ線単純撮影においては、骨折等の経過観察のため特定のポジショニングでの撮影が望まれる場合があるが、Ｘ線撮影方向に対する被検体の向きや被検体の各部位の様々な位置関係等において、そのポジショニングに失敗してしまうことがある。

そこで、Ｘ線画像診断において臨床上適正なポジショニングで撮影するために、プレ撮影や透視下での適正なポジショニングに被験者の姿勢等を変更することが有効であるが、被ばく線量が増加するという問題がある。また、被ばく量を増加させないように、被検体の撮影部位のカメラ画像を取得し、そのカメラ画像に、検査目的に応じて臨床上理想的とされるポジショニングの外形を重畳して表示し、被検体にそのポジショニングに姿勢等の変更を促す方法も知られている。しかしながら、その理想とされるポジショニングに被験者の姿勢等が変更された場合も、実際に得られるＸ線画像自体は依然不明であり、被検体の姿勢や骨や臓器の位置関係等からおそらく得られるであろうＸ線画像をユーザが予想することになり、ユーザの経験差等によって再撮影が必要になることがある。

特表２０１７－５３６８６０号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の１つは、被ばく量を増加させずに、検査目的に応じた被検体の適正なポジショニングをサポートすることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限らない。後述する各実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

一実施形態のＸ線診断装置は、Ｘ線管と、Ｘ線検出器と、画像センサと、情報取得部と、検出部と、推定画像生成部と、表示部と、を備える。Ｘ線管は、被検体の撮影部位にＸ線を照射する。Ｘ線検出器は、Ｘ線を検出する。画像センサは、被検体を撮影する。情報取得部は、人体モデルと、画像センサから得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得する。検出部は、画像データから被検体のポジショニングを検出する。推定画像生成部は、検出部で検出された被検体のポジショニングに基づいて、人体モデルを設定し、設定された人体モデルと撮像ジオメトリ情報とから、Ｘ線検出器で検出されると推定される推定Ｘ線画像を生成する。表示部は、推定Ｘ線画像を表示する。

第１の実施形態に係るＸ線診断装置の一部の外観を示す斜視図。 第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成例を示す概略図。 第１の実施形態に係るＸ線診断装置の動作例を説明する図。 第１の実施形態に係る人体モデルの一例を説明する図。 第１の実施形態に係るＸ線診断装置の動作例を示すフローチャート。 第１の実施形態に係るポジショニング検出と人体モデルの設定例を説明する図。 第１の実施形態に推定Ｘ線画像の一例を説明する図。 第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置の構成例を示す概略図。 第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置の動作例を示すフローチャート。 第１の実施形態の変形例に係る人体モデルの選択について一例を説明する図。 第２の実施形態に係るＸ線診断装置の構成例を示す概略図。 第２の実施形態に係るＸ線診断装置の動作例を示すフローチャート。 第２の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置の動作例を示すフローチャート。 第２の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置の動作例を説明する図。

以下、図面を参照しながら、Ｘ線診断装置、及び画像処理方法の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の一部の外観を示す斜視図である。図２は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の構成例を示す概略図である。Ｘ線診断装置１は、例えば、レントゲン撮影装置等の単純Ｘ線撮影装置を含む。

図１及び図２に示すように、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、撮影装置１０と、画像処理装置（例えば、コンソール）３０とを備える。

撮影装置１０は、管球保持部１１、立位検査台１２、立位検出器ユニット１３、寝台１４、臥位検出器ユニット１５、天井レール１６、台車部１７、支柱部１８、高電圧発生装置１９、及び画像センサＳを備える。以下、説明のため、図２に示すように、立位検査台１２の高さ方向をＹ軸方向とし、立位検査台１２に立つ被検体の左右方向をＸ軸方向とし、Ｘ軸方向とＹ軸方向に直交する方向をＺ軸方向とする。

管球保持部１１は、Ｘ線管１１ａと、Ｘ線可動絞り１１ｂと、操作パネル１１ｃとを保持する。Ｘ線管１１ａは、高電圧発生装置１９から電力供給を受けて、立位検査台１２の前、または、寝台１４の上に配置された被検体の撮影部位にＸ線を照射する。

Ｘ線可動絞り１１ｂは、例えば、複数の絞り羽根により構成される。複数の絞り羽根のそれぞれは、平板状の鉛羽等により構成されてＸ線を遮蔽する。複数の絞り羽根により囲まれた領域は、Ｘ線が通過する開口を形成する。

操作パネル１１ｃは、例えば、液晶ディスプレイ等によって構成され、管球保持部１１の外壁に取り付けられる。操作パネル１１ｃは、ユーザに対するディスプレイへの情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力インターフェースによって行うことができるＧＵＩ（Graphical User Interface）を採用することができる。また、操作パネル１１ｃは、後述する被検体Ｐを撮影する画像センサＳによって取得されたカメラ画像等の各種画像やユーザに被検体Ｐのポジショニングを支援するための情報等の各種情報を表示することもできる。

管球保持部１１は、Ｘ線管１１ａのＸ線焦点Ｆを通り、支柱部１８の伸縮方向に直交する軸（すなわち、Ｘ軸）を中心にして、方向Ｍｒに管球保持部１１を回転可能なように支柱部１８に係合される。Ｘ線管１１ａは、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、Ｘ線焦点Ｆを通るＸ軸（または、Ｙ軸、Ｚ軸）を中心とした回転方向に、－１８０°～＋１８０°の範囲で回転可能である。

画像センサＳは、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、光学撮影を行い、カメラ画像（または、動画）を取得する。画像センサＳによる撮影範囲は、被検体Ｐの撮影部位に照射されるＸ線がＸ線検出器で検出される範囲を含む。画像センサＳは、Ｘ線管１１ａを保持する管球保持部１１の、Ｘ線が出射される側と同じ側の位置に、少なくとも一つ取り付けられる。

そのような位置に画像センサＳが取り付けられれば、Ｘ線管１１ａを保持する管球保持部１１の移動やＸ線管１１ａのＸ線焦点Ｆを中心とした回転に伴い、それぞれ移動するＸ線の照射範囲や変化する被検体Ｐに対するＸ線の照射角度に対して、画像センサＳによる撮影範囲や撮影角度を追従させることができる。また、画像センサＳは、管球保持部１１のＸ線の出射口付近に、取り付けられてもよい。

Ｘ線が照射される方向と同じ方向を撮影できる画像センサＳが１つ有れば、被検体Ｐの現実のポジショニングを２次元で検出できる。また、複数の画像センサＳが備えられ、複数の画像センサＳにより被検体Ｐの同一部位が撮影されれば、例えば、ステレオカメラの原理等により、その複数のカメラ画像から被検体Ｐの現実のポジショニングを３次元で検出できる。

画像センサＳは、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ等のカメラ、ＴＶカメラ等が挙げられる。また、画像センサＳは、赤外線カメラでもよい。赤外線カメラを用いれば、例えば、検査着等に邪魔されることなく被検体Ｐの体格や、被検体Ｐの姿勢等のポジショニングを把握することができる。

立位検出器ユニット１３は、管球保持部１１に対向する位置に鉛直向きに配置された立位検査台１２によって支持され、Ｘ線管１１ａからのＸ線の検出を可能にする。立位検出器ユニット１３は、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、管球保持部１１の高さの変更に従って、立位検査台１２に沿って高さが変更される。

立位検出器ユニット１３は、立位ＦＰＤ（Flat Panel Detector）１３ａやＡ／Ｄ（Analog to digital）変換回路（不図示）等を有する。立位ＦＰＤ（Flat Panel Detector）１３ａは、二次元に配列された複数の検出素子を有しＸ線を検出する。Ａ／Ｄ変換回路は、立位ＦＰＤ１３ａの出力信号をデジタル変換する。また、立位ＦＰＤ１３ａの前面に、グリッドが備えられていてもよい。立位ＦＰＤ１３ａは、単純撮影により立位の被検体からの透過Ｘ線を検出して画像信号として画像処理装置３０に出力する。

寝台１４は、臥位検査台として用いられ、臥位または座位の被検体Ｐを載置可能である。寝台１４は、床面に支持され、被検体Ｐが載置される天板１４ａを有する。天板１４ａは、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、スライド（Ｘ、Ｚ軸方向）動、上下（Ｙ軸方向）動、及び、ローリングをさせることができる。

臥位検出器ユニット１５は、寝台１４によって支持される。臥位検出器ユニット１５は、被検体が立位でなく臥位または座位での撮影で用いられる他は、前述の立位検出器ユニット１３と同等の構造及び機能を有する。また、臥位ＦＰＤ１５ａと立位ＦＰＤ１３ａとは、共にＸ線検出器の一例であり、立位ＦＰＤ１３ａの説明において、臥位ＦＰＤ１５ａを立位ＦＰＤ１３ａに読み替えられる。

天井レール１６は、天井Ｃに敷設される。

台車部１７は、支柱部１８を介して管球保持部１１を支持する。台車部１７は、天井レール１６に沿ったＺ軸に平行な方向Ｍｚに移動可能なように天井レール１６に係合される。台車部１７は、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、または手動で、管球保持部１１が立位検査台１２の側と寝台１４の側との間を移動可能である。すなわち、台車部１７は、Ｘ線管１１ａ（Ｘ線焦点Ｆ）と、立位ＦＰＤ１３ａとの間の距離（Source image Receptor Distance：ＳＩＤ）を変更可能である。なお、台車部１７は、天井レール１６に沿った方向Ｍｚに加え、Ｘ軸に平行な方向に移動可能なように設置されてもよい。

支柱部１８は、台車部１７に支持され、その下端に管球保持部１１を支持する。支柱部１８は、Ｙ軸に平行な方向Ｍｙに移動可能なように台車部１７に係合される。支柱部１８は、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、方向Ｍｙに沿って伸縮自在である。すなわち、支柱部１８は、Ｘ線管１１ａ（Ｘ線焦点Ｆ）と、臥位ＦＰＤ１５ａとの間の距離（ＳＩＤ）を変更可能である。

高電圧発生装置１９は、画像処理装置３０の処理回路３１による制御の下、管球保持部１１のＸ線管１１ａに高電圧電力を供給可能である。

画像処理装置３０は、コンピュータをベースとして構成されており、Ｘ線診断装置１全体の動作制御や、撮影装置１０によって取得された複数のＸ線画像やＸ線画像データに関する画像処理等を行う装置である。画像処理装置３０は、処理回路３１と、記憶回路３２と、ディスプレイ３３と、入力インターフェース３４と、ネットワークインターフェース３５とを備える。

記憶回路３２は、処理回路３１において用いられる各種処理プログラムや、プログラムの実行に必要なデータや、Ｘ線画像等を記憶する。記憶回路３２は、磁気的若しくは光学的記憶媒体、又は半導体メモリ等の、プロセッサにより読み取り可能な記憶媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラム、及び、データの一部又は全部はネットワークインターフェース３５を介してネットワークからダウンロードされるように構成してもよい。

ディスプレイ３３は、例えば、液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等の一般的な表示出力装置により構成される。ディスプレイ３３は、処理回路３１の制御に従って、被検体Ｐを撮影する画像センサＳによって取得されたカメラ画像、Ｘ線画像等の各種画像やユーザに被検体Ｐのポジショニングを支援するための情報を含む各種情報を表示する。

入力インターフェース３４は、入力デバイスと、入力回路とを含む。入力デバイスは、ユーザによって操作が可能である。入力デバイスは、例えば、トラックボール、スイッチ、マウス、キーボード、操作面に触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力デバイス、及び音声入力デバイスによって実現される。ユーザにより入力デバイスが操作されると、入力回路はその操作に応じた信号を生成して処理回路３１に出力する。

処理回路３１は、専用又は汎用のプロセッサを有し、記憶回路３２に記憶させるプログラムを実行することによるソフトウェア処理によって、画像処理方法に関する後述する各種の機能を実現する。また、処理回路３１は、撮影装置１０の各コンポーネントを統括制御する。処理回路３１は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブル論理デバイス等のハードウェアを備えて構成されてもよい。これらのデバイスを用いたハードウェア処理によっても、後述する各種の機能を実現することができる。また、処理回路３１は、ソフトウェア処理とハードウェア処理とを組みわせて、後述する各種の機能を実現してもよい。

処理回路３１は、図２に示すように、情報取得機能３１１、検出機能３１２、推定画像生成機能３１３、及び表示機能３１４の各機能を実現する。情報取得機能３１１は、人体モデルと、画像センサＳから得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得する。検出機能３１２は、画像データから被検体Ｐのポジショニングを検出する。推定画像生成機能３１３は、検出機能３１２で検出された被検体Ｐのポジショニングに基づいて、人体モデルを設定し、設定された人体モデルと撮像ジオメトリ情報とから、Ｘ線検出器で検出されると推定される推定Ｘ線画像を生成する。表示機能３１４は、推定Ｘ線画像を表示する。

ここで、画像センサＳによる撮影から推定Ｘ線画像の生成までの処理について、図３の第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の動作例を用いて、その概要を説明する。
まず、図３に示すように、画像センサＳは、管球保持部１１にＸ線が照射される方向と同じ方向で被検体Ｐを撮影可能に取り付けられ、被検体Ｐのカメラ画像を撮影する。

次に、画像センサＳにより取得されたカメラ画像から検出される被検体Ｐのポジショニングに基づいて、人体モデルの身体部位が設定される。人体モデルを設定する具体的な処理については、後述する。
ここで、人体モデルは、デジタルデータで構成される３次元の人体モデルであり、例えば、ポータブル記録媒体やインターネット等の電気通信回線を介して取得可能なものである。人体モデルは、少なくとも人体の骨格を含み、骨格の他、血管、内臓、筋肉等の器官や組織を含んでいてもよい。

人体モデルは、所定の動きを指示する指令情報に基づいて、基準となる人体モデルから人体モデルの各身体部位が動くように構成されてもよい。例えば、ユーザが入力インターフェース３４を介して指令情報を与えてもよいし、処理回路３１が指令情報を与えてもよい。人体モデルは、頭、頚、肩、胸、腹、上腕、肘、前腕、手、臀部、大腿、膝、下腿、足、等の殆どの身体部位が、指令情報に基づいて動くように構成されてもよい。言い換えれば、人体モデルは、その姿勢或いはポーズが、指令情報に基づいて変更されるように構成されてもよい。例えば、人体モデルは、指令情報に基づいて各身体部位の骨格が人の自然な動きに従って動かされ、さらには、血管、内臓、筋肉等の器官や組織も骨格の動きに連動するように構成されてもよい。

また、人体モデルは、生成系ＡＩ等の人工知能、公知のプログラムによって生成された仮想的な人体モデルであってもよい。生成系ＡＩは、例えば、深層学習によって構築された機械学習モデルであり、学習済みデータを用いて新たなデータを生成する。図４は、第１の実施形態に係る人体モデルの一例を説明する図である。図４に示すように、生成系ＡＩは、画像センサＳにより取得されたカメラ画像が入力されると人体モデルが出力されるように構成される。すなわち、人体モデルは、被検体Ｐのポジショニングに基づいて、生成系ＡＩによってオーダーメイドで作成されてもよい。

そして、設定された人体モデルと撮像ジオメトリ情報に基づいて、推定Ｘ線画像となる２次元の画像が生成される。つまり、推定Ｘ線画像とは、被検体Ｐの撮影部位に照射されたＸ線が、この撮影部位を透過してＸ線検出器で検出された場合に生成されると推定される画像であって、人体モデルを仮想的にポジショニングした２次元の画像である。
なお、撮像ジオメトリ情報とは、被検体Ｐに対するＸ線の照射角度、被検体Ｐに対するＸ線の照射範囲、Ｘ線管から被検体Ｐまでの距離等の、Ｘ線画像中における被検体Ｐの位置や大きさを規定する幾何学的情報である。

処理回路３１の上記各機能の構成、及び、動作について、その詳細を、図５のフローチャート、図６、及び図７を用いて、説明する。尚、図５、図９、図１２、及び図１３の各フローチャートにおいて、判り易さのため、Ｘ線診断装置１による処理ステップは実線で、ユーザの行為及び判断によるステップは破線で、区別して表す。

ステップＳＴ１０において、技師等のユーザは被検体Ｐの所望の撮影部位が撮影されるように、初期のポジショニングを行う。しかしながら、ステップＳＴ１０は、ユーザの行為及び判断に関するステップであり、被検体Ｐの初期のポジショニングはユーザの経験差等により異なる。

ステップＳＴ２０Ａにおいて、情報取得機能３１１は、人体モデルを取得する。情報取得機能３１１は、記憶回路３２に予め記憶されている人体モデル、ネットワークインターフェース３５を介してネットワークからダウンロードされる人体モデル等を取得することができる。他に、情報取得機能３１１は、生成系ＡＩによって生成された人体モデルを取得することができる。

ステップＳＴ３０において、情報取得機能３１１は、画像センサＳによるカメラ画像を取得する。

ステップＳＴ４０において、情報取得機能３１１は、被検体Ｐに対するＸ線の照射角度を含む撮像ジオメトリ情報を取得する。

ステップＳＴ５０において、検出機能３１２は、情報取得機能３１１により取得された画像センサＳによるカメラ画像から、被検体Ｐの現実のポジショニングを検出する。

ステップＳＴ６０において、推定画像生成機能３１３は、検出機能３１２が検出した、被検体の現実のポジショニングに対応するように、情報取得機能３１１が取得した人体モデルの身体部位を設定して、仮想的にポジショニングされた推定Ｘ線画像を生成する。

ここで、図６を用いて、第１の実施形態に係る被検体Ｐの現実のポジショニングの検出と人体モデルの設定例を説明する。図６に示すように、例えば、画像センサＳによるカメラ画像から、被検体Ｐの複数の関節各部位や顔パーツ等の骨格に関する情報が検出されることで、被検体Ｐの現実のポジショニングが検出される。

次に、例えば、被検体ＰのＸ線出射口に対する体の向き、姿勢、手足等の各身体部位の位置関係等の検出された被検体Ｐの現実のポジショニングに応じて、また、被検体Ｐに対するＸ線の照射角度等の撮像ジオメトリ情報に基づいて、３次元の人体モデルの身体部位が動かされる。そして、動かされた人体モデルと撮像ジオメトリ情報に基づいて、被検体Ｐの撮影部位に照射されたＸ線が、この撮影部位を透過してＸ線検出器で検出された場合に生成されると推定される推定Ｘ線画像が生成される。即ち、動かされた人体モデルと撮像ジオメトリ情報に基づいて、被検体の現実のポジショニングに対応するように仮想的にポジショニングされた人体モデルの２次元の画像である推定Ｘ線画像が生成される。

なお、ステップＳＴ６０において、被検体Ｐの現実のポジショニングが、人体モデルのポジショニングと合致している場合には、人体モデルの身体部位は動かされなくてもよい。すなわち、設定された人体モデルと撮像ジオメトリ情報に基づいて、被検体Ｐの撮影部位に照射されたＸ線が、撮影部位を透過してＸ線検出器で検出された場合に生成されると推定される推定Ｘ線画像が生成される。
図６では、説明の便宜上、被検体の特定の一部の領域ではなく、被検体の全身が画像センサＳ及びＸ線検出器で検出される状況を示している。

図５に戻り、ステップＳＴ７０において、表示機能３１４は、推定画像生成機能３１３が生成した推定Ｘ線画像を表示する。推定Ｘ線画像は、例えば、操作パネル１１ｃやディスプレイ３３上に表示される。

表示機能３１４は、撮影部位や検査目的等に応じて表示する推定Ｘ線画像の表示方法を変えてもよい。例えば、整形外科の診断や治療で行われる撮影では骨のみの推定Ｘ線画像を表示してもよいし、内科や胃腸科の診断や治療で行われる腹部等の撮影では肝臓、腎臓、腸腰筋等の臓器を骨と共に推定Ｘ線画像として表示してもよい。

図７は、第１の実施形態に推定Ｘ線画像の一例を説明する図である。図７（ａ）、図７（ｂ）、図７（ｃ）は、それぞれ臓器と骨、筋肉と骨、血管と骨、で表示される推定Ｘ線画像を一例として示している。また、表示機能３１４は、推定Ｘ線画像を、半透明の骨で表示してもよいし、輪郭のみの骨で表示してもよい。

表示される推定Ｘ線画像の範囲は、被検体Ｐの撮影部位に照射されるＸ線がＸ線検出器で検出される実際のＸ線撮影画像の範囲と同じでもよい。また、表示される推定Ｘ線画像の範囲を、実際のＸ線撮影画像の範囲よりも多少広い範囲とし、表示された推定Ｘ線画像の上に、実際のＸ線撮影画像の範囲に対応する外形線を重ねて表示してもよい。

図５に戻り、ステップＳＴ８０において、ユーザは表示された推定Ｘ線画像が所望の推定Ｘ線画像であるか否かを判断する。ユーザが、表示された推定Ｘ線画像が所望の推定Ｘ線画像であると判断した場合（ステップＳＴ８０でＹＥＳ）には、被検体Ｐにそのポジショニングを維持させた状態で、Ｘ線診断装置１によるＸ線画像撮影を行う。一方、ユーザが、表示された推定Ｘ線画像が所望の推定Ｘ線画像でないと判断した場合（ステップＳＴ８０でＮＯ）には、ステップＳＴ１００に進む。

ステップＳＴ１００において、ユーザは、被検体Ｐの再ポジショニングを行う。例えば、ユーザは、表示された推定Ｘ線画像が所望の推定Ｘ線画像に近づくように、再ポジショニングの位置や姿勢を、口頭、表示等で被検体Ｐに指示する。また、ステップＳＴ１００では、被検体Ｐの再ポジショニングと共に、所望の推定Ｘ線画像が得られるＸ線の照射範囲や照射角度になるように、処理回路３１の制御の下、Ｘ線診断装置１のＸ線管１１ａの出射口の向きの変更やＸ線検出器の位置の移動等が行われてもよい。

ステップＳＴ１００の終了後は、ステップＳＴ３０に戻り、再ポジショニングされた状態における推定Ｘ線画像が生成されることになる。尚、図５では、推定Ｘ線画像が所望の推定Ｘ線画像となるまで、ステップＳＴ３０からステップＳＴ７０までの処理が繰り返される例が示されているが、ユーザが再ポジショニングにより所望の推定Ｘ線画像が取得される可能性が高いと判断すれば、ステップＳＴ３０に戻らず、Ｘ線診断装置１によるＸ線画像撮影が行われてもよい。

第１の実施形態に係るＸ線診断装置１によれば、Ｘ線画像撮影を行う前に、画像センサＳによるカメラ画像から生成される被検体Ｐの現実のポジショニングにおける推定Ｘ線画像を確認することができる。それにより、ユーザの経験差等に左右されることがあった被検体Ｐの不適切なポジショニングに起因する再撮影の件数の低減が可能となる。また、画像センサＳという簡単な構成の追加で、追加の被ばく量を要さずに、被検体Ｐの再ポジショニングの支援が可能となる。

（第１の実施形態の変形例）
図８は、第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１の構成例を示す概略図である。図８に示すように、第１の実施形態の変形例は、処理回路３１に、人体モデル選択機能３１５がさらに設けられている点で第１の実施形態と異なる。図９は、第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１の動作例を示すフローチャートである。

図９に示すように、第１の実施形態の変形例では、ステップＳＴ２０Ｂにおいて複数の人体モデルを取得し、ステップＳＴ４１において複数の人体モデルから一つの人体モデルを選択する処理を行う点で、一つの人体モデルを取得する第１の実施形態と異なる。他の構成及び作用については図２に示すＸ線診断装置１と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、図５と同等のステップには同一符号を付し、重複する説明を省略する。

ステップＳＴ２０Ｂにおいて、情報取得機能３１１は、複数の人体モデルを取得する。複数の人体モデルは、それぞれ人体の骨格を含む３次元のモデルである。各人体モデルは、血管、内臓、筋肉等の器官や組織を含んでいてもよい。また、情報取得機能３１１は、予め記憶回路３２に記憶されている人体モデル、ネットワークインターフェース３５を介してネットワークからダウンロードされる人体モデル等から、複数の人体モデルを取得することができる。

ステップＳＴ２０Ｂにおいて取得される複数の人体モデルとしては、例えば、性別や年齢別において標準的な体形の人体モデルや、骨格又は体格に特化した人体モデルが挙げられる。骨格又は体格に特化した人体モデルとは、身長、体重、座高、肩幅、腰幅、四肢の長さや器官や組織による肉付き等の骨格又は体格を規定する要素の少なくとも１つにおいて、特定の値の範囲に限定された人体モデルである。また、複数の人体モデルは、過去に撮影されたＣＴ、ＭＲＩ等の医用診断画像から作成された人体モデルであってもよい。他に、複数の人体モデルは、例えば、複数の異なるポジショニングの人体モデルであってもよい。診断や治療の種類に応じた複数のポジショニングの人体モデルが取得可能であってもよい。
ステップＳＴ３０からステップＳＴ４０までの処理は、第１の実施形態の処理（図５参照）と同じである。

ステップＳＴ４１において、人体モデル選択機能３１５は、取得された複数の人体モデルから、一つの人体モデルを選択する。

複数の人体モデルの中から選択される一つの人体モデルは、被検体Ｐの骨格又は体格に近い人体モデルであることが好ましい。また、複数の人体モデルの中から選択される一つの人体モデルは、過去に撮影された同一被検体ＰのＣＴ、ＭＲＩ等の医用診断画像から作成された人体モデルであってもよい。被検体Ｐの骨格又は体格により近い人体モデルや同一被検体Ｐの人体モデルが選択されると、より精度の高い推定Ｘ線画像を生成することが可能となる。また、複数の人体モデルの中から選択される一つの人体モデルは、被検体Ｐのポジショニングに近い人体モデルであってもよい。
ステップＳＴ５０からステップＳＴ７０までの処理は、第１の実施形態の処理（図５参照）と同じである。

図１０は、第１の実施形態の変形例に係る人体モデルの選択について一例を説明する図である。図１０に示すように、例えば、診断プロトコル等から得られる被検体Ｐの性別や年齢の情報を用いて、年齢別の標準的な体形の人体モデルの中から、被検体Ｐの性別や年齢の人体モデルを選択してもよい。また、体格に個体差が大きい場合等には、被検体Ｐが過去に受けていたＣＴやＭＲＩ等の医用診断において生成された画像から作成された被検体Ｐ固有の人体モデルを選択してもよい。

また、人体モデル選択機能３１５は、画像センサＳにより取得されたカメラ画像から、Ｘ線の撮影範囲においての被検体Ｐの骨格又は体格に近い人体モデルを自動的に選択してもよい。例えば、画像センサＳにより取得されたカメラ画像から被検体Ｐの身長、体重、座高、肩幅、腰幅、四肢の長さ等の骨格又は体格の特徴を検出して、骨格又は体格に特化した複数の人体モデルの中から、被検体Ｐの骨格又は体格の特徴に近い人体モデルを選択してもよい。

（第２の実施形態）
図１１は、第２の実施形態に係るＸ線診断装置１の構成例を示す概略図である。図１１に示すように、第２の実施形態は、処理回路３１に、疑似画像生成機能３１６、及び判定機能３１７がさらに設けられている点で第１の実施形態と異なる。また、図１２は、第２の実施形態に係るＸ線診断装置１の動作例を示すフローチャートである。

図１２に示すように、第２の実施形態では、３次元の人体モデルの身体部位を所望のポジショニングになるように設定することにより、２次元の疑似Ｘ線画像を新たに生成し、生成された疑似Ｘ線画像が推定Ｘ線画像と同等であるか否かを判定する点で第１の実施形態と異なる。他の構成及び作用については図２に示すＸ線診断装置１と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、図５と同等のステップには同一符号を付し、重複する説明を省略する。

ステップＳＴ２０Ａの処理は、第１の実施形態の処理（図５参照）と同じである。
ステップＳＴ２１Ａにおいて、ユーザは、人体モデルのポジショニングが、生成される被検体ＰのＸ線撮影画像において所望のポジショニングとなるように、ステップＳＴ２０Ａで取得した３次元の人体モデルの身体部位を設定する。ユーザは、例えば、入力インターフェース３４を介して、マウス等により操作することで、人体モデルの骨の関節部等の身体部位を所望の位置に設定し、人体モデルを所望のポジショニングとすることができる。被検体Ｐのポジショニングに対応して身体部位を設定することができるように構成された３次元の人体モデルは、骨格、血管、内臓、筋肉等の器官や組織等を含んでいてもよく、ユーザの操作による人体モデルの骨の移動に伴い、骨以外の器官や組織等の移動も可能である。

ステップＳＴ２２において、疑似画像生成機能３１６は、所望のポジショニングとなるように設定された３次元の人体モデルから、Ｘ線の照射角度等で構成される撮像ジオメトリ情報に基づいて、２次元の仮想的にポジショニングされた被検体Ｐの疑似Ｘ線画像を生成する。

ステップＳＴ２３において、表示機能３１４は、疑似画像生成機能３１６が生成した疑似Ｘ線画像を表示する。疑似Ｘ線画像は、例えば、操作パネル１１ｃやディスプレイ３３上に表示される。また、疑似Ｘ線画像の表示方法は、推定Ｘ線画像の表示方法と同様に、骨のみで表示してもよいし、臓器、筋肉、及び血管、の少なくとも一つを、骨と共に表示してもよいし、半透明の骨で表示してもよいし、輪郭のみの骨で表示してもよい。
ステップＳＴ３０からステップＳＴ７０までの処理は、第１の実施形態の処理（図５参照）と同じである。

ステップＳＴ９０において、ユーザは、推定Ｘ線画像が疑似Ｘ線画像と同等であるか否かを判断する。ユーザが、推定Ｘ線画像が疑似Ｘ線画像と同等であると判断した場合（ステップＳＴ９０でＹＥＳ）には、Ｘ線診断装置１によるＸ線画像撮影が行われる。一方、ユーザが、推定Ｘ線画像が疑似Ｘ線画像と同等でないと判断した場合（ステップＳＴ９０でＮＯ）には、ステップＳＴ１００に進む。

第２実施形態に係るＸ線診断装置１によれば、Ｘ線画像撮影を行う前に、推定Ｘ線画像が所望の疑似Ｘ線画像と同等であるかを随時比較しながら、被検体Ｐの再ポジショニングを行えるため、より被検体Ｐのポジショニングの精度が高くなる。

（第２の実施形態の変形例）
図１３は、第２の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１の動作例を示すフローチャートである。人体モデルを設定する処理を、第２の実施形態では、ユーザが行っている（図１２のステップＳＴ２１Ａ）のに対して、第２の実施形態の変形例では、処理回路３１の疑似画像生成機能３１６が行っている（図１３のステップＳＴ２１Ｂ）点で第２の実施形態と異なる。さらに、第２の実施形態の変形例は、被検体Ｐの再ポジショニングの支援のために、疑似Ｘ線画像の仮想的な可視画像が生成され、表示される新たなステップが行われる点で第２の実施形態と異なる。他の構成及び作用については図１１に示すＸ線診断装置１と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、図１２と同等のステップには同一符号を付し、重複する説明を省略する。

ステップＳＴ２０Ａの処理は、第２の実施形態の処理（図１２参照）と同じである。
ステップＳＴ２１Ｂにおいて、疑似画像生成機能３１６は、別途入力される検査目的に関する情報を取得し、当該検査目的において、臨床上理想的、又は標準的であると撮影の教本等のマニュアルで示された被検体Ｐのポジショニングとなるように３次元の人体モデルの身体部位を設定する。臨床上理想的、又は標準的とされる被検体Ｐのポジショニングのために、記憶回路３２に予め記憶されているデータ等が用いられてもよい。
ステップＳＴ２２からステップＳＴ７０までの処理は、第２の実施形態の処理（図１２参照）と同じである。

ステップＳＴ９０において、判定機能は、推定Ｘ線画像が疑似Ｘ線画像と同等であるか否かを判定する。推定Ｘ線画像と疑似Ｘ線画像とが同等であるか否かの判定は、機械学習等を含む画像の類似度を判定する公知の判定方法を用いることができる。また、推定Ｘ線画像と疑似Ｘ線画像とが同等である旨の判定に、当該検査において臨床上許容とされる程度に類似である場合を含んでいてもよい。

ステップＳＴ９１において、疑似画像生成機能３１６は、疑似Ｘ線画像に基づいて、被検体Ｐの撮影部位のポジショニングを支援する仮想的な可視画像を生成する。図１４は、第２の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１の動作例を説明する図である。図１４に示すように、まず被検体Ｐのポジショニングが所望のポジショニングとなるように、３次元の人体モデルの身体部位を設定し、設定された人体モデルから所望の疑似Ｘ線画像を生成する。しかしながら、疑似Ｘ線画像は、被検体Ｐの現実の外観とは異なる態様となるため、ステップＳＴ９１では、ポジショニングを支援する情報として、所望の疑似Ｘ線画像から、被検体Ｐの現実の外観に近い画像、例えば、被検体Ｐのポジショニングの外形等の仮想的な可視画像又は仮想的なカメラ画像が生成される。

ステップＳＴ９２において、表示機能３１４は、疑似画像生成機能３１６が生成した仮想的な可視画像又は仮想的なカメラ画像を表示する。また、表示機能３１４は、仮想的な可視画像やカメラ画像を、疑似Ｘ線画像と共に表示してもよい。仮想的な可視画像やカメラ画像は、例えば、操作パネル１１ｃやディスプレイ３３上に表示される。

第２の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１によれば、被検体Ｐの現実の外観に近い、仮想的な可視画像又は仮想的なカメラ画像が表示されるため、ユーザはその画像を参考に被検体Ｐのポジショニングをすることができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、被ばく量を増加させずに、検査目的に応じた被検体の適正なポジショニングをサポートすることができる。

なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、例えば、専用又は汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ASIC）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：SPLD）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：CPLD）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：FPGA））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。また、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存するかわりに、当該プログラムに相当する機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行するハードウェア処理により各種機能を実現する。或いは、また、プロセッサは、ソフトウェア処理とハードウェア処理とを組み合わせて各種機能を実現することもできる。

また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶回路は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶回路が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。

なお、各実施形態における、情報取得機能３１１、検出機能３１２、推定画像生成機能３１３、表示機能３１４、人体モデル選択機能３１５、疑似画像生成機能３１６、及び、判定機能３１７は、それぞれ特許請求の範囲における、情報取得部、検出部、推定画像生成部、表示部、人体モデル選択部、疑似画像生成部、及び、判定部の一例である。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

以上の実施形態に関し、発明の一側面及び選択的な特徴として以下の付記を開示する。

（付記１）
一実施形態のＸ線診断装置は、被検体の撮影部位にＸ線を照射するためのＸ線管と、前記Ｘ線を検出するＸ線検出器と、前記被検体を撮影する画像センサと、人体モデルと、前記画像センサから得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得し、前記画像データから前記被検体のポジショニングを検出し、検出された前記被検体のポジショニングに基づいて前記人体モデルを設定し、設定された前記人体モデルと前記撮像ジオメトリ情報とから、前記Ｘ線検出器で検出されると推定される推定Ｘ線画像を生成し、前記推定Ｘ線画像を表示する処理回路と、を備える。

（付記２）
前記推定Ｘ線画像は、検出された前記被検体の現実のポジショニングに対応するように、前記人体モデルの身体部位を設定し、仮想的にポジショニングされた推定Ｘ線画像であるとよい。

（付記３）
前記処理回路で表示される前記推定Ｘ線画像は、（ａ）骨のみで表示した画像、（ｂ）臓器、筋肉、及び血管、の少なくとも一つを、骨と共に表示した画像、（ｃ）半透明の骨で表示した画像、又は（ｄ）輪郭のみの骨で表示した画像、のいずれかであってもよい。

（付記４）
前記処理回路は複数の前記人体モデルを取得し、前記複数の前記人体モデルの中から、前記被検体の骨格又は体格に近い人体モデルを選択してもよい。

（付記５）
前記複数の前記人体モデルは、（ａ）性別・年齢別の標準的な体形のモデル、（ｂ）骨格又は体格に特化したモデル、又は（ｃ）過去に撮影された医用診断画像から作成されたモデル、のいずれかであってもよい。

（付記６）
前記画像センサは、前記Ｘ線管を保持する管球保持部に、前記Ｘ線が照射される方向と同じ方向で前記被検体を撮影可能に、少なくとも１つ取り付けられるとよい。

（付記７）
前記人体モデルは、前記被検体のポジショニングに対応して身体部位を設定することができるように構成された３次元の人体モデルであり、前記処理回路は、さらに、前記被検体のポジショニングが所望のポジショニングとなるように前記人体モデルの身体部位を設定し、設定された前記人体モデルから疑似Ｘ線画像を生成し、前記疑似Ｘ線画像を表示してもよい。

（付記８）
前記処理回路は、さらに、前記推定Ｘ線画像と前記疑似Ｘ線画像とが同等であるか否かを判定してもよい。

（付記９）
前記処理回路は、さらに、前記疑似Ｘ線画像に基づいて、前記被検体の撮影部位のポジショニングを支援する仮想的な可視画像又は仮想的なカメラ画像を生成し、前記仮想的な可視画像又は前記仮想的なカメラ画像を表示してもよい。

（付記１０）
前記人体モデルは、前記画像センサにより取得されたカメラ画像から生成系ＡＩにより生成してもよい。

（付記１１）
人体モデルと、被検体を撮影して得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得し、前記画像データから前記被検体のポジショニングを検出し、前記被検体のポジショニングに基づいて、前記人体モデルを設定し、設定された前記人体モデルと前記撮像ジオメトリ情報から、Ｘ線検出器で検出されると推定されるＸ線推定画像を生成し、前記Ｘ線推定画像を表示する、画像処理方法。

１ Ｘ線診断装置
１０ 撮影装置
１１ 管球保持部
１１ａ Ｘ線管
１３ 立位検出器ユニット
１３ａ 立位ＦＰＤ
１５ 臥位検出器ユニット
１５ａ 臥位ＦＰＤ
３０ 画像処理装置
３１１ 情報取得機能
３１２ 検出機能
３１３ 推定画像生成機能
３１４ 表示機能
３１５ 人体モデル選択機能
３１６ 疑似画像生成機能
３１７ 判定機能
Ｓ 画像センサ

Claims (11)

1. 被検体の撮影部位にＸ線を照射するためのＸ線管と、
   前記Ｘ線を検出するＸ線検出器と、
   前記被検体を撮影する画像センサと、
   人体モデルと、前記画像センサから得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得する情報取得部と、
   前記画像データから前記被検体のポジショニングを検出する検出部と、
   前記被検体のポジショニングに基づいて前記人体モデルを設定し、前記人体モデルと前記撮像ジオメトリ情報とから、前記Ｘ線検出器で検出されると推定される推定Ｘ線画像を生成する推定画像生成部と、
   前記推定Ｘ線画像を表示する表示部と、
   を備えるＸ線診断装置。
2. 前記推定Ｘ線画像は、前記検出部で検出された前記被検体の現実のポジショニングに対応するように、前記人体モデルの身体部位を設定し、仮想的にポジショニングされた推定Ｘ線画像である、
   請求項１に記載のＸ線診断装置。
3. 前記表示部で表示される前記推定Ｘ線画像は、（ａ）骨のみで表示した画像、（ｂ）臓器、筋肉、及び血管、の少なくとも一つを、骨と共に表示した画像、（ｃ）半透明の骨で表示した画像、又は（ｄ）輪郭のみの骨で表示した画像、のいずれかである、
   請求項１に記載のＸ線診断装置。
4. 前記情報取得部は複数の前記人体モデルを取得し、
   前記複数の前記人体モデルの中から、前記被検体の骨格又は体格に近い人体モデルを選択する人体モデル選択部をさらに備える、
   請求項１に記載のＸ線診断装置。
5. 前記複数の前記人体モデルは、（ａ）性別・年齢別の標準的な体形のモデル、（ｂ）骨格又は体格に特化したモデル、又は（ｃ）過去に撮影された医用診断画像から作成されたモデル、のいずれかである、
   請求項４に記載のＸ線診断装置。
6. 前記画像センサは、前記Ｘ線管を保持する管球保持部に、前記Ｘ線が照射される方向と同じ方向で前記被検体を撮影可能に、少なくとも１つ取り付けられる、
   請求項１に記載のＸ線診断装置。
7. 前記人体モデルは、前記被検体のポジショニングに対応して身体部位を設定することができるように構成された３次元の人体モデルであり、
   前記被検体のポジショニングが所望のポジショニングとなるように前記人体モデルの身体部位を設定し、設定された前記人体モデルから疑似Ｘ線画像を生成する疑似画像生成部と、をさらに備え、
   前記表示部は、さらに、前記疑似Ｘ線画像を表示する、
   請求項１に記載のＸ線診断装置。
8. 前記推定Ｘ線画像と前記疑似Ｘ線画像とが同等であるか否かを判定する判定部、をさらに備える、
   請求項７に記載のＸ線診断装置。
9. 前記疑似画像生成部は、さらに、前記疑似Ｘ線画像に基づいて、前記被検体の撮影部位のポジショニングを支援する仮想的な可視画像又は仮想的なカメラ画像を生成し、
   前記表示部は、さらに、前記仮想的な可視画像又は前記仮想的なカメラ画像を表示する、
   請求項７に記載のＸ線診断装置。
10. 前記人体モデルは、前記画像センサにより取得されたカメラ画像から生成系ＡＩにより生成される、
    請求項１に記載のＸ線診断装置。
11. 人体モデルと、被検体を撮影して得られる画像データと、撮像ジオメトリ情報と、を取得し、
    前記画像データから前記被検体のポジショニングを検出し、
    前記被検体のポジショニングに基づいて、前記人体モデルを設定し、
    設定された前記人体モデルと前記撮像ジオメトリ情報から、Ｘ線検出器で検出されると推定されるＸ線推定画像を生成し、
    前記Ｘ線推定画像を表示する、
    画像処理方法。
    
    

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