JP2019208835A - X-ray ct apparatus - Google Patents

X-ray ct apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP2019208835A
JP2019208835A JP2018107072A JP2018107072A JP2019208835A JP 2019208835 A JP2019208835 A JP 2019208835A JP 2018107072 A JP2018107072 A JP 2018107072A JP 2018107072 A JP2018107072 A JP 2018107072A JP 2019208835 A JP2019208835 A JP 2019208835A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
ray
data
image data
dimensional image
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018107072A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7199839B2 (en
Inventor
豪 椋本
Go Mukumoto
豪 椋本
塚越　伸介
Shinsuke Tsukagoshi
伸介 塚越
崇博 後藤
Takahiro Goto
崇博 後藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
Canon Medical Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Medical Systems Corp filed Critical Canon Medical Systems Corp
Priority to JP2018107072A priority Critical patent/JP7199839B2/en
Publication of JP2019208835A publication Critical patent/JP2019208835A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7199839B2 publication Critical patent/JP7199839B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

To provide an X-ray CT apparatus that enables efficient classification of collected data.SOLUTION: An X-ray CT apparatus of an embodiment includes an image reconstruction circuit, a detection circuit, and a classification function. The image reconstruction circuit reconstructs three-dimensional image data from projection data collected by detecting X-rays transmitted through a subject. The detection circuit detects each of a plurality of parts in the subject included in the three-dimensional image data. The classification function classifies the three-dimensional image data for each part on the basis of the position of each part of the subject detected by the detection circuit.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置に関する。   Embodiments described herein relate generally to an X-ray CT apparatus.

従来、Ｘ線ＣＴ装置（ＣＴ；Computed Tomography）を用いた検査においては、診療科において発行される検査オーダーに従って撮影計画が立てられ、係る撮影計画に基づいて画像の撮影が行われる。例えば、撮影計画においては、患者情報、検査目的、撮影条件、スキャンシーケンス、撮影範囲、画像再構成条件などが設定される。一例を挙げると、撮影計画においては、被検体の年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格や、検査目的などに応じて、撮影範囲を設定するための位置決め画像（スキャノ画像）の撮影範囲、スキャノ画像の撮影アングル、位置決め画像を撮影する際の管電圧及び管電流、診断に用いられる画像データを収集するための本撮影（スキャン）のスキャン方式、スキャン位置、スキャン範囲、スキャンを実行する際の管電圧及び管電流、画像再構成の位置及び範囲などの種々の条件が設定される。   Conventionally, in an examination using an X-ray CT apparatus (CT; computed tomography), an imaging plan is made in accordance with an examination order issued in a clinical department, and an image is taken based on the imaging plan. For example, in the imaging plan, patient information, examination purpose, imaging conditions, scan sequence, imaging range, image reconstruction conditions, and the like are set. As an example, in an imaging plan, a positioning image (scano image) for setting the imaging range according to the age of the subject, adult / child, male / female, physique such as weight, height, inspection purpose, etc. ) Shooting range, scano image shooting angle, tube voltage and tube current when shooting positioning images, scan method of main shooting (scan) to collect image data used for diagnosis, scan position, scan range, Various conditions such as a tube voltage and a tube current at the time of executing a scan, and a position and a range of image reconstruction are set.

Ｘ線ＣＴ装置を操作する操作者（例えば、技師など）は、上記した撮影計画を立てた後、Ｘ線ＣＴ装置にスキャノ画像を撮影させ、スキャノ画像上で本撮影のためのスキャン範囲などの調整を行う。そして、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置にスキャンを実行させて画像データを収集し、検査オーダーを発行した診療科に収集した画像データを送付する。ここで、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合（例えば、頭部の検査オーダーと胸部の検査オーダーなど）、操作者は、スキャノ画像上で各検査オーダーに対応するスキャン範囲をそれぞれ設定して（例えば、体軸方向の寝台値で各範囲のスキャン開始位置とスキャン終了位置を設定）、スキャンを実行させる。そして、操作者は、スキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分けて、各検査オーダーを発行した診療科にそれぞれ送付する。   An operator (for example, an engineer) who operates the X-ray CT apparatus makes the above-described imaging plan, and then causes the X-ray CT apparatus to capture a scano image and scans the scan image for the main imaging. Make adjustments. Then, the operator collects image data by causing the X-ray CT apparatus to execute scanning, and sends the collected image data to the medical department that issued the examination order. Here, when a plurality of inspection orders are issued in one inspection (for example, an inspection order for the head and an inspection order for the chest), the operator selects a scan range corresponding to each inspection order on the scanogram. Each is set (for example, the scan start position and the scan end position of each range are set by the bed value in the body axis direction), and the scan is executed. Then, the operator sorts the collected image data based on the scan range and the image reconstruction range, and sends the collected image data to the clinical department that issued each examination order.

特開２００８−０１２１７１号公報JP 2008-012171 A

本発明が解決しようとする課題は、収集したデータを効率よく区分することを可能とするＸ線ＣＴ装置を提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide an X-ray CT apparatus capable of efficiently classifying collected data.

実施形態のＸ線ＣＴ装置は、画像再構成部と、検出部と、区分部とを備える。画像再構成部は、被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する。検出部は、前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する。   The X-ray CT apparatus according to the embodiment includes an image reconstruction unit, a detection unit, and a sorting unit. The image reconstruction unit reconstructs three-dimensional image data from projection data collected by detecting X-rays transmitted through the subject. The detection unit detects a plurality of portions in the subject included in the three-dimensional image data. The sorting unit classifies the three-dimensional image data for each part based on the position of each part of the subject detected by the detection unit.

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a medical information processing system according to the first embodiment. 図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。FIG. 3 is a view for explaining three-dimensional scano image capturing by the scan control circuit according to the first embodiment. 図４は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a part detection process by the detection circuit according to the first embodiment. 図５は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a part detection process performed by the detection circuit according to the first embodiment. 図６は、第１の実施形態に係る検出回路による部位の検出処理の一例を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a part detection process performed by the detection circuit according to the first embodiment. 図７は、第１の実施形態に係る区分機能によるボリュームデータの区分の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of volume data classification by the classification function according to the first embodiment. 図８Ａは、第１の実施形態に係る区分機能によるデータの格納の一例を説明するための図である。FIG. 8A is a diagram for explaining an example of data storage by the sorting function according to the first embodiment. 図８Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能によるデータの格納の一例を説明するための図である。FIG. 8B is a diagram for explaining an example of data storage by the sorting function according to the first embodiment. 図９Ａは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。FIG. 9A is a diagram for explaining an example of sorting processing by the sorting function according to the first embodiment. 図９Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。FIG. 9B is a diagram for explaining an example of the sorting process by the sorting function according to the first embodiment. 図９Ｃは、第１の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。FIG. 9C is a diagram for explaining an example of the sorting process by the sorting function according to the first embodiment. 図１０Ａは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。FIG. 10A is a diagram illustrating an example of division information displayed by the display control function according to the first embodiment. 図１０Ｂは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。FIG. 10B is a diagram illustrating an example of division information displayed by the display control function according to the first embodiment. 図１０Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能によって表示される区分情報の一例を示す図である。FIG. 10C is a diagram illustrating an example of the division information displayed by the display control function according to the first embodiment. 図１１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図１２は、第２の実施形態に係る区分機能による区分処理の一例を説明するための図である。FIG. 12 is a diagram for explaining an example of sorting processing by the sorting function according to the second embodiment. 図１３は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the X-ray CT apparatus according to the second embodiment.

以下、添付図面を参照して、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下、Ｘ線ＣＴ装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。なお、図１に示す医用情報処理システム１００においては、サーバ装置と端末装置とがそれぞれ１台のみ示されているが、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むことができる。また、医用情報処理システム１００は、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などの医用画像診断装置を含むこともできる。   Embodiments of an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a medical information processing system including an X-ray CT apparatus will be described as an example. In the medical information processing system 100 shown in FIG. 1, only one server device and one terminal device are shown, but actually, a plurality of server devices and terminal devices can be included. The medical information processing system 100 can also include a medical image diagnostic apparatus such as an X-ray diagnostic apparatus, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus, or an ultrasonic diagnostic apparatus.

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とを備える。Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム１００にＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。 (First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a medical information processing system 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the medical information processing system 100 according to the first embodiment includes an X-ray CT apparatus 1, a server apparatus 2, and a terminal apparatus 3. The X-ray CT apparatus 1, the server apparatus 2, and the terminal apparatus 3 are in a state in which they can communicate with each other directly or indirectly through, for example, a hospital LAN (Local Area Network) installed in the hospital. ing. For example, when a PACS (Picture Archiving and Communication System) is introduced in the medical information processing system 100, each apparatus transmits and receives medical images and the like according to the DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standard.

また、医用情報処理システム１００においては、例えば、ＨＩＳ（Hospital Information System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）などが導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置３は、上記したシステムに沿って作成された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１は、端末装置３から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置２によって作成されたモダリティごとの患者リスト（モダリティワークリスト）から患者情報を取得して、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶するとともに、Ｘ線ＣＴ画像データから画像データの生成を行い、端末装置３からの取得要求に応じた画像データを端末装置３に送信する。端末装置３は、サーバ装置２から受信した画像データをモニタなどに表示する。以下、各装置について説明する。   Further, in the medical information processing system 100, for example, HIS (Hospital Information System), RIS (Radiology Information System), etc. are introduced to manage various information. For example, the terminal device 3 transmits an inspection order created along the above-described system to the X-ray CT apparatus 1 or the server apparatus 2. The X-ray CT apparatus 1 acquires patient information from an examination order received directly from the terminal apparatus 3 or a patient list (modality work list) for each modality created by the server apparatus 2 that has received the examination order. X-ray CT image data is collected every time. Then, the X-ray CT apparatus 1 transmits the collected X-ray CT image data and image data generated by performing various image processing on the X-ray CT image data to the server apparatus 2. The server apparatus 2 stores the X-ray CT image data and image data received from the X-ray CT apparatus 1, generates image data from the X-ray CT image data, and responds to an acquisition request from the terminal apparatus 3. Data is transmitted to the terminal device 3. The terminal device 3 displays the image data received from the server device 2 on a monitor or the like. Hereinafter, each device will be described.

端末装置３は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作される装置であり、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話等である。例えば、端末装置３は、医師によって患者の症状や医師の所見などのカルテ情報が入力される。また、端末装置３は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査をオーダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置３を操作して、来院した患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査の要否に応じて、端末操作３を操作して検査オーダーを送信する。   The terminal device 3 is a device that is arranged in each department in the hospital and is operated by a doctor who works in each department, such as a PC (Personal Computer), a tablet PC, a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile phone, etc. It is. For example, in the terminal device 3, medical record information such as a patient's symptom and a doctor's findings is input by a doctor. Further, the terminal device 3 receives an inspection order for ordering an inspection by the X-ray CT apparatus 1, and transmits the input inspection order to the X-ray CT apparatus 1 and the server apparatus 2. That is, the doctor in the medical department operates the terminal device 3 to read the reception information of the patient who has visited the hospital and information on the electronic medical record, examines the corresponding patient, and inputs the medical record information to the read electronic medical record. Then, the doctor in the medical department operates the terminal operation 3 according to the necessity of the examination by the X-ray CT apparatus 1 and transmits the examination order.

サーバ装置２は、医用画像診断装置によって収集された医用画像（例えば、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データ）を記憶したり、医用画像に対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例えば、ＰＡＣＳサーバなどである。例えば、サーバ装置２は、各診療科に配置された端末装置３から複数の検査オーダーを受信して、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成して、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装置３からそれぞれ受信して患者リストを作成し、作成した患者リストをＸ線ＣＴ装置１に送信する。そして、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶し、端末装置３からの取得要求に応じて、Ｘ線ＣＴ画像データ及び画像データを端末装置３に送信する。   The server apparatus 2 stores medical images (for example, X-ray CT image data and image data collected by the X-ray CT apparatus 1) collected by the medical image diagnostic apparatus, and performs various image processing on the medical images. For example, a PACS server or the like. For example, the server device 2 receives a plurality of examination orders from the terminal device 3 arranged in each medical department, creates a patient list for each medical image diagnostic device, and uses the created patient list as each medical image diagnostic device. Send to. For example, the server apparatus 2 receives an examination order for performing an examination by the X-ray CT apparatus 1 from the terminal apparatus 3 of each clinical department, creates a patient list, and creates the created patient list as an X-ray. Transmit to the CT apparatus 1. And the server apparatus 2 memorize | stores the X-ray CT image data and image data which were collected by the X-ray CT apparatus 1, and according to the acquisition request from the terminal device 3, X-ray CT image data and image data are stored in the terminal apparatus. 3 to send.

Ｘ線ＣＴ装置１は、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集して、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置３０とを有する。   The X-ray CT apparatus 1 collects X-ray CT image data for each patient and uses the collected X-ray CT image data and image data generated by performing various image processing on the X-ray CT image data as a server. Transmit to device 2. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment includes a gantry device 10, a couch device 20, and a console device 30.

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール装置３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。   The gantry device 10 is a device that irradiates the subject P with X-rays, detects X-rays transmitted through the subject P, and outputs the detected X-rays to the console device 30. The gantry device 10 and the X-ray generator 12, a detector 13, a data collection circuit (DAS) 14, a rotating frame 15, and a gantry drive circuit 16.

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。   The rotating frame 15 supports the X-ray generator 12 and the detector 13 so as to face each other with the subject P interposed therebetween, and is rotated at a high speed in a circular orbit around the subject P by a gantry driving circuit 16 described later. An annular frame.

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。   The X-ray irradiation control circuit 11 is a device that supplies a high voltage to the X-ray tube 12 a as a high voltage generator, and the X-ray tube 12 a uses the high voltage supplied from the X-ray irradiation control circuit 11 to Generate a line. The X-ray irradiation control circuit 11 adjusts the X-ray dose irradiated to the subject P by adjusting the tube voltage and tube current supplied to the X-ray tube 12a.

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行なう。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。   The X-ray irradiation control circuit 11 switches the wedge 12b. The X-ray irradiation control circuit 11 adjusts the X-ray irradiation range (fan angle and cone angle) by adjusting the aperture of the collimator 12c. In addition, this embodiment may be a case where an operator manually switches a plurality of types of wedges.

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。   The X-ray generator 12 is an apparatus that generates X-rays and irradiates the subject P with the generated X-rays, and includes an X-ray tube 12a, a wedge 12b, and a collimator 12c.

Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。   The X-ray tube 12 a is a vacuum tube that irradiates the subject P with an X-ray beam with a high voltage supplied by a high voltage generator (not shown). The X-ray beam is applied to the subject P as the rotating frame 15 rotates. Irradiate. The X-ray tube 12a generates an X-ray beam that spreads with a fan angle and a cone angle. For example, under the control of the X-ray irradiation control circuit 11, the X-ray tube 12 a continuously exposes X-rays around the subject P for full reconstruction or exposure that can be reconfigured for half reconstruction. It is possible to continuously expose X-rays in the irradiation range (180 degrees + fan angle). Further, the X-ray irradiation control circuit 11 can control the X-ray tube 12a to intermittently emit X-rays (pulse X-rays) at a preset position (tube position). The X-ray irradiation control circuit 11 can also modulate the intensity of the X-rays emitted from the X-ray tube 12a. For example, the X-ray irradiation control circuit 11 increases the intensity of X-rays emitted from the X-ray tube 12a at a specific tube position, and exposes from the X-ray tube 12a at a range other than the specific tube position. Reduce the intensity of the emitted X-rays.

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。   The wedge 12b is an X-ray filter for adjusting the X-ray dose of X-rays emitted from the X-ray tube 12a. Specifically, the wedge 12b transmits the X-rays exposed from the X-ray tube 12a so that the X-rays irradiated from the X-ray tube 12a to the subject P have a predetermined distribution. Attenuating filter. For example, the wedge 12b is a filter obtained by processing aluminum so as to have a predetermined target angle or a predetermined thickness. The wedge is also called a wedge filter or a bow-tie filter.

コリメータ１２ｃは、後述するＸ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。   The collimator 12c is a slit for narrowing the X-ray irradiation range in which the X-ray dose is adjusted by the wedge 12b under the control of the X-ray irradiation control circuit 11 described later.

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。   The gantry driving circuit 16 rotates the rotary frame 15 to rotate the X-ray generator 12 and the detector 13 on a circular orbit around the subject P.

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図２に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。   The detector 13 is a two-dimensional array type detector (surface detector) that detects X-rays transmitted through the subject P, and a detection element array formed by arranging X-ray detection elements for a plurality of channels is the subject P. A plurality of rows are arranged along the body axis direction (Z-axis direction shown in FIG. 2). Specifically, the detector 13 in the first embodiment includes X-ray detection elements arranged in multiple rows such as 320 rows along the body axis direction of the subject P. For example, the lungs of the subject P It is possible to detect X-rays transmitted through the subject P over a wide range, such as a range including the heart and the heart.

データ収集回路１４は、ＤＡＳ（Data Acquisition System）であり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール装置３０に送信する。例えば、回転フレームの回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール装置３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。   The data acquisition circuit 14 is a DAS (Data Acquisition System), and collects projection data from the X-ray detection data detected by the detector 13. For example, the data collection circuit 14 generates projection data by performing amplification processing, A / D conversion processing, inter-channel sensitivity correction processing, and the like on the X-ray intensity distribution data detected by the detector 13. The projection data thus transmitted is transmitted to the console device 30 described later. For example, when X-rays are continuously emitted from the X-ray tube 12a during the rotation of the rotating frame, the data acquisition circuit 14 collects projection data groups for the entire circumference (for 360 degrees). In addition, the data collection circuit 14 associates the tube position with each collected projection data and transmits the projection data to the console device 30 described later. The tube position is information indicating the projection direction of the projection data. Note that the sensitivity correction processing between channels may be performed by the preprocessing circuit 34 described later.

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図２に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。   The couch device 20 is a device on which the subject P is placed, and includes a couch driving device 21 and a top plate 22 as shown in FIG. The couch driving device 21 moves the subject P into the rotary frame 15 by moving the couchtop 22 in the Z-axis direction. The top plate 22 is a plate on which the subject P is placed.

なお、架台装置１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台装置１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台装置１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行なうステップアンドシュート方式を実行する。   For example, the gantry device 10 performs a helical scan that rotates the rotating frame 15 while moving the top plate 22 to scan the subject P in a spiral shape. Alternatively, the gantry device 10 performs a conventional scan in which the subject P is scanned in a circular orbit by rotating the rotating frame 15 while the position of the subject P is fixed after the top plate 22 is moved. Alternatively, the gantry device 10 executes a step-and-shoot method in which the position of the top plate 22 is moved at regular intervals and a conventional scan is performed in a plurality of scan areas.

コンソール装置３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１の操作を受け付けるとともに、架台装置１０によって収集された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール装置３０は、図２に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、投影データ記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、画像記憶回路３７と、検出回路３８と、制御回路３９とを有する。   The console device 30 is a device that accepts an operation of the X-ray CT apparatus 1 by an operator and reconstructs X-ray CT image data using projection data collected by the gantry device 10. As shown in FIG. 2, the console device 30 includes an input circuit 31, a display 32, a scan control circuit 33, a preprocessing circuit 34, a projection data storage circuit 35, an image reconstruction circuit 36, and an image storage circuit. 37, a detection circuit 38, and a control circuit 39.

なお、上述した各回路について、以下で説明する各機能は、プログラムとして構成され、回路がプログラムを実行することによって実現される。例えば、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、画像再構成回路３６と、検出回路３８と、制御回路３９にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像記憶回路３７に記憶される。そして、各回路が、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。また、上述したＸ線照射制御回路１１と、データ収集回路（ＤＡＳ）１４と、架台駆動回路１６にて行われる各処理機能においてもコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像記憶回路３７に記憶される。そして、各回路が、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。   In addition, each function demonstrated below about each circuit mentioned above is comprised as a program, and is implement | achieved when a circuit runs a program. For example, each processing function performed by the scan control circuit 33, the preprocessing circuit 34, the image reconstruction circuit 36, the detection circuit 38, and the control circuit 39 is an image storage circuit in the form of a program executable by a computer. 37. Each circuit reads out the program from the image storage circuit 37 and executes it, thereby realizing a function corresponding to each program. In addition, each processing function performed by the X-ray irradiation control circuit 11, the data acquisition circuit (DAS) 14, and the gantry driving circuit 16 described above is stored in the image storage circuit 37 in the form of a program executable by a computer. The Each circuit reads out the program from the image storage circuit 37 and executes it, thereby realizing a function corresponding to each program.

ここで、各機能を実行する回路は、単一の回路であってもよく、或いは、複数の回路であってもよい。すなわち、単一の回路が、各機能に対応するプログラムを読み出して対応する機能を実現する場合であってもよく、或いは、複数の回路がそれぞれ異なる機能に対応するプログラムを読み出して対応する機能を実現する場合であってもよい。また、上述した各回路は、画像記憶回路３７からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。   Here, the circuit that executes each function may be a single circuit or a plurality of circuits. That is, a single circuit may read a program corresponding to each function and realize a corresponding function, or a plurality of circuits may read a program corresponding to a different function and have a corresponding function. It may be realized. Each circuit described above is a processor that realizes a function corresponding to each program by reading the program from the image storage circuit 37 and executing the program.

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、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（SimpleProgrammable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex ProgrammableLogic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable GateArray：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。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実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。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ことで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。   The term “processor” used in the above description is, for example, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or an application specific integrated circuit (ASIC)), a programmable logic device. (For example, a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA)). The processor implements a function by reading and executing a program stored in the storage circuit. Instead of storing the program in the storage circuit, the program may be directly incorporated in the processor circuit. In this case, the processor realizes the function by reading and executing the program incorporated in the circuit. Note that each processor of the present embodiment is not limited to being configured as a single circuit for each processor, but may be configured as a single processor by combining a plurality of independent circuits to realize the function. Good.

入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、制御回路３９に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体に対する検査を選択するための操作を受け付ける。   The input circuit 31 includes a mouse, a keyboard, and the like that are used by the operator of the X-ray CT apparatus 1 to input various instructions and various settings, and transfers instructions and setting information received from the operator to the control circuit 39. For example, the input circuit 31 receives imaging conditions for X-ray CT image data, reconstruction conditions for reconstructing X-ray CT image data, image processing conditions for X-ray CT image data, and the like from the operator. The input circuit 31 receives an operation for selecting an examination for the subject.

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、制御回路３９による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。   The display 32 is a monitor that is referred to by the operator, displays X-ray CT image data to the operator under the control of the control circuit 39, and provides various instructions and various settings from the operator via the input circuit 31. For example, a GUI (Graphical User Interface) for accepting and the like is displayed. The display 32 displays a plan screen for a scan plan, a screen being scanned, and the like.

スキャン制御回路３３は、制御回路３９による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台装置１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、２次元のスキャノ画像及び３次元のスキャノ画像を撮影することができる。   The scan control circuit 33 controls the operations of the X-ray irradiation control circuit 11, the gantry driving circuit 16, the data collection circuit 14, and the bed driving device 21 under the control of the control circuit 39, so that projection data in the gantry device 10 is controlled. Control the collection process. Specifically, the scan control circuit 33 controls projection data collection processing in the photographing for collecting the positioning image (scano image) and the main photographing (scanning) for collecting the image used for diagnosis. Here, in the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment, a two-dimensional scanogram and a three-dimensional scanogram can be taken.

例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置に固定して、天板を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで２次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体に対して正面方向だけでなく、任意の方向（例えば、側面方向など）から位置決め画像を撮影することができる。   For example, the scan control circuit 33 fixes the X-ray tube 12a at a position of 0 degree (a position in the front direction with respect to the subject) and continuously performs imaging while moving the top plate at a constant speed. Take a three-dimensional scano image. Alternatively, the scan control circuit 33 fixes the X-ray tube 12a at a 0 degree position, and intermittently repeats imaging while synchronizing the top plate movement while intermittently moving the top plate. Take a scanogram. Here, the scan control circuit 33 can capture a positioning image not only from the front direction but also from an arbitrary direction (for example, a side surface direction) with respect to the subject.

また、スキャン制御回路３３は、位置決め画像の撮影において、被検体に対する全周分の投影データを収集することで、３次元のスキャノ画像を撮影する。図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路３３による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。例えば、スキャン制御回路３３は、図３に示すように、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体に対する全周分の投影データを収集する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体の胸部全体、腹部全体、上半身全体、全身などの広範囲に対して本撮影よりも低線量でヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンを実行する。ノンヘリカルスキャンとしては、例えば、上述のステップアンドシュート方式のスキャンが実行される。   The scan control circuit 33 captures a three-dimensional scan image by collecting projection data for the entire circumference of the subject in capturing the positioning image. FIG. 3 is a view for explaining three-dimensional scano image shooting by the scan control circuit 33 according to the first embodiment. For example, as shown in FIG. 3, the scan control circuit 33 collects projection data for the entire circumference of the subject by a helical scan or a non-helical scan. Here, the scan control circuit 33 executes a helical scan or a non-helical scan with a lower dose than the main imaging over a wide range such as the entire chest, abdomen, the entire upper body, and the whole body of the subject. As the non-helical scan, for example, the above-described step-and-shoot scan is executed.

このように、スキャン制御回路３３が被検体に対する全周分の投影データを収集することで、後述する画像再構成回路３６が、３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を再構成することができ、図３に示すように、再構成したボリュームデータを用いて任意の方向から位置決め画像を生成することが可能になる。ここで、位置決め画像を２次元で撮影するか、或いは、３次元で撮影するかは、操作者によって任意に設定する場合でもよく、或いは、検査内容に応じて予め設定される場合でもよい。   As described above, the scan control circuit 33 collects projection data for the entire circumference of the subject, so that an image reconstruction circuit 36 described later reconstructs three-dimensional X-ray CT image data (volume data). As shown in FIG. 3, a positioning image can be generated from an arbitrary direction using the reconstructed volume data. Here, whether the positioning image is photographed two-dimensionally or three-dimensionally may be set arbitrarily by the operator, or may be preset according to the examination contents.

図２に戻って、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、投影データ記憶回路３５に格納する。   Returning to FIG. 2, the preprocessing circuit 34 performs logarithmic conversion processing and correction processing such as offset correction, sensitivity correction, and beam hardening correction on the projection data generated by the data acquisition circuit 14. Generate corrected projection data. Specifically, the pre-processing circuit 34 generates corrected projection data for each of the projection data of the positioning image generated by the data acquisition circuit 14 and the projection data acquired by the actual photographing, and stores the projection data. Store in circuit 35.

投影データ記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、投影データ記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。   The projection data storage circuit 35 stores the projection data generated by the preprocessing circuit 34. Specifically, the projection data storage circuit 35 stores the projection data of the positioning image generated by the preprocessing circuit 34 and the projection data for diagnosis collected by the main imaging.

画像再構成回路３６は、投影データ記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成しても良い。   The image reconstruction circuit 36 reconstructs X-ray CT image data using the projection data stored in the projection data storage circuit 35. Specifically, the image reconstruction circuit 36 reconstructs X-ray CT image data from the projection data of the positioning image and the projection data of the image used for diagnosis. Here, as the reconstruction method, there are various methods, for example, back projection processing. Further, as the back projection process, for example, a back projection process by an FBP (Filtered Back Projection) method can be cited. Alternatively, the image reconstruction circuit 36 may reconstruct X-ray CT image data using a successive approximation method.

また、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行なうことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを画像記憶回路３７に格納する。なお、画像再構成回路３６は、画像再構成部とも呼ばれる。画像記憶回路３７は、画像再構成回路３６によって生成された画像データを記憶する。また、画像記憶回路３７は、後述する検出回路３８及び制御回路３９による処理結果を適宜記憶する。なお、検出回路３８及び制御回路３９による処理結果については、後述する。   Further, the image reconstruction circuit 36 generates image data by performing various image processing on the X-ray CT image data. Then, the image reconstruction circuit 36 stores the reconstructed X-ray CT image data and image data generated by various image processes in the image storage circuit 37. The image reconstruction circuit 36 is also called an image reconstruction unit. The image storage circuit 37 stores the image data generated by the image reconstruction circuit 36. Further, the image storage circuit 37 appropriately stores processing results obtained by a detection circuit 38 and a control circuit 39 described later. The processing results by the detection circuit 38 and the control circuit 39 will be described later.

検出回路３８は、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。具体的には、検出回路３８は、画像再構成回路３６によって再構成された３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）に含まれる臓器などの部位を検出する。例えば、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータ及び診断に用いられる画像のボリュームデータのうち少なくとも一方について、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器などの部位を検出する。なお、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、内腔などの部位の特徴を示す点である。以下、検出回路３８による部位の検出の一例について説明する。   The detection circuit 38 detects each of a plurality of parts in the subject included in the three-dimensional image data. Specifically, the detection circuit 38 detects a part such as an organ included in the three-dimensional X-ray CT image data (volume data) reconstructed by the image reconstruction circuit 36. For example, the detection circuit 38 detects a site such as an organ based on an anatomical feature point (Anatomical Landmark) for at least one of the volume data of the positioning image and the volume data of the image used for diagnosis. An anatomical feature point is a point indicating the feature of a part such as a specific bone, organ, or lumen. Hereinafter, an example of detection of a part by the detection circuit 38 will be described.

例えば、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、検出機能３７ａは、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、検出機能３７ａは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検出回路３８は、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、上記した教師あり機械学習アルゴリズムは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。   For example, the detection circuit 38 extracts anatomical feature points from the voxel values included in the volume data in the volume data of the positioning image or the volume data of the image used for diagnosis. Then, the detection function 37a compares the three-dimensional position of the anatomical feature point in the information such as the textbook with the position of the feature point extracted from the volume data, thereby detecting the feature point extracted from the volume data. The inaccurate feature points are removed from the inside, and the positions of the feature points extracted from the volume data are optimized. Thereby, the detection function 37a detects each part of the subject included in the volume data. For example, the detection circuit 38 first extracts anatomical feature points included in the volume data using a supervised machine learning algorithm. Here, the above-described supervised machine learning algorithm is constructed using a plurality of supervised images in which correct anatomical feature points are manually arranged. For example, a decision forest is used. Is done.

そして、検出回路３８は、解剖学的な特徴点の身体における３次元的な位置関係を示すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで、上記したモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布モデルなどが利用される。すなわち、検出回路３８は、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像から部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特徴点を最適化する。   Then, the detection circuit 38 optimizes the extracted feature points by comparing the model indicating the three-dimensional positional relationship of the anatomical feature points with the extracted feature points. Here, the above-described model is constructed using the above-described teacher image, and for example, a point distribution model is used. That is, the detection circuit 38 includes a model in which the shape and positional relationship of a part, points unique to the part, etc. are defined from a plurality of teacher images in which correct anatomical feature points are manually arranged, and extracted feature points. Are compared to remove inaccurate feature points and optimize the feature points.

以下、図４〜６を用いて、検出回路３８による部位の検出処理の一例を説明する。図４〜６は、第１の実施形態に係る検出回路３８による部位の検出処理の一例を説明するための図である。なお、図４においては、２次元上に特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出回路３８は、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、図４の（Ａ）に示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する（図中の黒点）。そして、検出回路３８は、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図４の（Ｂ）に示すように、抽出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセルのみを抽出する。   Hereinafter, an example of a part detection process performed by the detection circuit 38 will be described with reference to FIGS. FIGS. 4-6 is a figure for demonstrating an example of the site | part detection process by the detection circuit 38 which concerns on 1st Embodiment. In FIG. 4, feature points are arranged two-dimensionally, but in actuality, feature points are arranged three-dimensionally. For example, the detection circuit 38 extracts a voxel regarded as an anatomical feature point by applying a supervised machine learning algorithm to volume data as shown in FIG. Sunspot). Then, the detection circuit 38 extracts the position of the extracted voxel by fitting it to a model in which the shape and positional relationship of the part, points unique to the part, etc. are defined, as shown in FIG. An inaccurate feature point is removed from the voxels thus extracted, and only voxels corresponding to more accurate feature points are extracted.

ここで、検出回路３８は、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、各部位の特徴を示す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置（座標）情報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて画像記憶回路３７に格納する。例えば、検出回路３８は、図４の（Ｂ）に示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３などの識別コードを付与する。ここで、検出回路３８は、検出処理を行ったデータごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、画像記憶回路３７に格納する。具体的には、検出回路３８は、位置決め画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも１つの投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。   Here, the detection circuit 38 gives an identification code for identifying the feature point indicating the feature of each part to the extracted feature point (voxel), and the identification code and position (coordinate) information of each feature point Is associated with the image data and stored in the image storage circuit 37. For example, as shown in FIG. 4B, the detection circuit 38 assigns identification codes such as C1, C2, and C3 to the extracted feature points (voxels). Here, the detection circuit 38 attaches an identification code to each piece of data subjected to detection processing, and stores it in the image storage circuit 37. Specifically, the detection circuit 38 uses at least one projection data among the projection data of the positioning image, the projection data collected under non-contrast, and the projection data collected in a state of being imaged by the contrast agent. A part of the subject included in the reconstructed volume data is detected.

例えば、検出回路３８は、図５に示すように、位置決め画像のボリュームデータ（図中、位置決め）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて画像記憶回路３７に格納する。一例を挙げると、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ1, ｙ1, ｚ1）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ2, ｙ2, ｚ2）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。 For example, as shown in FIG. 5, the detection circuit 38 attaches information in which the identification code is associated with the coordinates of each voxel detected from the volume data (positioning in the figure) of the positioning image to the volume data. 37. For example, the detection circuit 38 extracts the coordinates of the feature points from the volume data of the positioning image, and, as shown in FIG. 5, “identification code: C1, coordinates (x 1 , y 1 , z 1 )”. , “Identification code: C2, coordinates (x 2 , y 2 , z 2 )” and the like are stored in association with the volume data. As a result, the detection circuit 38 can identify which feature point is located at which position in the volume data of the positioning image, and can detect each part such as an organ based on such information.

また、検出回路３８は、例えば、図５に示すように、診断用の画像のボリュームデータ（図中、スキャン）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて画像記憶回路３７に格納する。ここで、検出回路３８は、スキャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ（図中、造影Ｐｈａｓｅ）と、造影剤によって造影されていないボリュームデータ（図中、非造影Ｐｈａｓｅ）とから、それぞれ特徴点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができる。   Further, for example, as shown in FIG. 5, the detection circuit 38 attaches to the volume data information in which the identification code is associated with the coordinates of each voxel detected from the volume data (scan in the figure) of the diagnostic image. And stored in the image storage circuit 37. Here, the detection circuit 38 is characterized by volume data (contrast phase in the figure) contrasted with the contrast medium and volume data not contrasted with the contrast medium (non-contrast phase in the figure) in the scan, respectively. The coordinates of the point can be extracted, and an identification code can be associated with the extracted coordinates.

一例を挙げると、検出回路３８は、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’1, ｙ’1, ｚ’1）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’2, ｙ’2, ｚ’2）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、検出回路３８は、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’1, ｙ’1, ｚ’1）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’2, ｙ’2, ｚ’2）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる特徴点が含まれる。例えば、検出回路３８は、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影剤によって造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータの場合、検出回路３８は、図５に示すように、造影することで抽出された血管などの特徴点の座標（ｘ’31, ｙ’31, ｚ’31）〜座標（ｘ’34, ｙ’34, ｚ’34）などに、それぞれの血管を識別するための識別コードＣ３１、Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４などを対応付ける。 For example, the detection circuit 38 extracts the feature point coordinates from the volume data of the non-contrast phase out of the volume data of the diagnostic image, and, as shown in FIG. (X ′ 1 , y ′ 1 , z ′ 1 ) ”,“ identification code: C2, coordinates (x ′ 2 , y ′ 2 , z ′ 2 ) ”and the like are stored in association with the volume data. Further, the detection circuit 38 extracts the coordinates of the feature points from the volume data of the contrast phase from the volume data of the diagnostic image, and, as shown in FIG. 5, “identification code: C1, coordinates (x ′ 1 , y ′ 1 , z ′ 1 ) ”,“ identification code: C2, coordinates (x ′ 2 , y ′ 2 , z ′ 2 ) ”and the like are stored in association with the volume data. Here, when feature points are extracted from volume data of contrast phase, feature points that can be extracted by being contrasted are included. For example, when extracting the feature points from the volume data of the contrast phase, the detection circuit 38 can extract a blood vessel or the like contrasted with the contrast agent. Therefore, in the case of contrast phase volume data, as shown in FIG. 5, the detection circuit 38 has coordinates (x ′ 31 , y ′ 31 , z ′ 31 ) to the coordinates of feature points such as blood vessels extracted by contrast. Identification codes C31, C32, C33 and C34 for identifying each blood vessel are associated with the coordinates (x ′ 34 , y ′ 34 , z ′ 34 ) and the like.

上述したように、検出回路３８は、位置決め画像、或いは、診断用の画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。例えば、検出回路３８は、検出の対象となる対象部位と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、検出回路３８は、対象部位を「肺」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得する。そして、検出回路３８は、「肺」と周囲の部位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータにおける「肺」の領域を抽出する。   As described above, the detection circuit 38 can identify which feature point is in which position in the volume data of the positioning image or diagnostic image, and based on these information, such as an organ Each site can be detected. For example, the detection circuit 38 detects the position of the target part using information on the anatomical positional relationship between the target part to be detected and the parts around the target part. For example, when the target region is “lung”, the detection circuit 38 obtains coordinate information associated with an identification code indicating the characteristics of the lung, and “rib”, “clavicle”, “heart” , Coordinate information associated with an identification code indicating a region around the “lung”, such as “diaphragm”. Then, the detection circuit 38 uses the information on the anatomical positional relationship between the “lung” and surrounding sites and the acquired coordinate information to extract the “lung” region in the volume data.

例えば、検出回路３８は、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「肺」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出回路３８は、ボリュームデータにおける領域Ｒ１の座標情報を抽出する。検出回路３８は、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて画像記憶回路３７に格納する。また、検出回路３８は、抽出した座標情報と部位情報とを適宜制御回路３９に送出する。同様に、検出回路３８は、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。なお、検出回路３８は、上述した解剖学的な特徴点を用いた方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、検出回路３８は、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出することができる。なお、検出回路３８は、検出部とも呼ばれる。   For example, the detection circuit 38 uses the positional relationship information such as “pulmonary apex: 2 to 3 cm above the clavicle”, “lower end of the lung: height of the seventh rib”, and the coordinate information of each part in FIG. As shown in FIG. 5, a region R1 corresponding to “lung” is extracted from the volume data. That is, the detection circuit 38 extracts the coordinate information of the region R1 in the volume data. The detection circuit 38 associates the extracted coordinate information with the part information, attaches it to the volume data, and stores it in the image storage circuit 37. The detection circuit 38 sends the extracted coordinate information and part information to the control circuit 39 as appropriate. Similarly, as shown in FIG. 6, the detection circuit 38 can extract a region R <b> 2 corresponding to “heart” or the like in the volume data. The detection circuit 38 can detect a site by various methods other than the method using the anatomical feature points described above. For example, the detection circuit 38 can detect a part included in the volume data by a region expansion method based on a voxel value. The detection circuit 38 is also called a detection unit.

図２に戻って、制御回路３９は、架台装置１０、寝台装置２０及びコンソール装置３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、制御回路３９は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台装置１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、制御回路３９は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール装置３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、制御回路３９は、画像記憶回路３７が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。そして、制御回路３９は、図２に示すように、区分機能３９ａと、表示制御機能３９ｂとを実行し、収集した画像データを効率よく区分するための制御を行う。なお、かかる制御については、後に詳述する。また、制御回路３９は、制御部とも呼ばれ、区分機能３９ａは、区分部とも呼ばれ、表示制御機能３９ｂは、表示制御部とも呼ばれる。   Returning to FIG. 2, the control circuit 39 performs overall control of the X-ray CT apparatus 1 by controlling the operations of the gantry device 10, the couch device 20, and the console device 30. Specifically, the control circuit 39 controls the CT scan performed by the gantry device 10 by controlling the scan control circuit 33. The control circuit 39 controls the image reconstruction circuit 36 and the image generation process in the console device 30 by controlling the image reconstruction circuit 36. The control circuit 39 controls the display 32 to display various image data stored in the image storage circuit 37. Then, as shown in FIG. 2, the control circuit 39 executes a sorting function 39a and a display control function 39b, and performs control for efficiently sorting the collected image data. Such control will be described in detail later. The control circuit 39 is also called a control unit, the sorting function 39a is also called a sorting unit, and the display control function 39b is also called a display control unit.

以上、医用情報処理システム１００の全体構成、及び、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、収集した画像データを効率よく区分することを可能とする。上述したように、Ｘ線ＣＴ装置を用いた従来の検査においては、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合、操作者は、スキャノ画像上で各検査オーダーに対応するスキャン範囲をそれぞれ設定してスキャンを実行させる。そして、操作者は、スキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分けて、各検査オーダーを発行した診療科にそれぞれ送付する。従って、操作者にとって手間が多く、効率的ではなかった。そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、以下、詳細に説明する制御回路３９の制御により、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合であっても、収集したデータを効率よく区分することを可能とする。   The overall configuration of the medical information processing system 100 and the configuration of the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment have been described above. With this configuration, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can efficiently classify collected image data. As described above, in the conventional inspection using the X-ray CT apparatus, when a plurality of inspection orders are issued in one inspection, the operator selects a scan range corresponding to each inspection order on the scanogram. Set each to run the scan. Then, the operator sorts the collected image data based on the scan range and the image reconstruction range, and sends the collected image data to the clinical department that issued each examination order. Therefore, it is troublesome for the operator and is not efficient. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment collects even when a plurality of inspection orders are issued in one inspection under the control of the control circuit 39 described in detail below. Data can be divided efficiently.

具体的には、第１の実施形態に係る制御回路３９における区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、３次元画像データを部位ごとに区分する。具体的には、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、ボリュームデータを区分する。ここで、区分機能３９ａによって区分される部位について説明する。区分機能３９ａによって区分される部位は、任意に設定することができるが、既存の振り分けを用いることもできる。例えば、区分機能３９ａは、区分けしたボリュームデータの区分に対して、検出された臓器名を設定することもでき、或いは、ＰＡＣＳにおいて画像管理に用いられるシリーズＩＤや、ＤＩＣＯＭのタグに付帯されるスタディＩＤを振り分けることもできる。   Specifically, the classification function 39a in the control circuit 39 according to the first embodiment classifies the three-dimensional image data for each part based on the position of each part of the subject detected by the detection circuit 38. Specifically, the sorting function 39a sorts the volume data by determining the positions of both ends in the slice direction for a plurality of parts detected by the detection circuit 38, respectively. Here, the parts classified by the sorting function 39a will be described. The parts classified by the sorting function 39a can be set arbitrarily, but existing sorting can also be used. For example, the classification function 39a can set a detected organ name for the classified volume data classification, or it can be a series ID used for image management in PACS or a study attached to a DICOM tag. IDs can also be assigned.

図７は、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるボリュームデータの区分の一例を示す図である。ここで、図７においては、被検体の全身がスキャンされ、検出回路３８が全身における各部位を検出し、区分機能３９ａがスタディを振り分ける場合について示す。かかる場合には、区分機能３９ａは、例えば、図７に示すように、スキャン範囲Ｒ３によって収集されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された各部位に基づいて、範囲Ｒ４の「Ｈｅａｄ（頭部）」と、範囲Ｒ５の「ＮＨ（Ｎｅｃｋ：頚部）」と、範囲Ｒ６の「ＣＨ（Ｃｈｅｓｔ：胸部）」と、範囲Ｒ７の「ＡＢ（Ａｂｄｏｍｅｎ：腹部）」と、範囲Ｒ８の「Ｌｅｇ（下肢）」とに区分する。   FIG. 7 is a diagram showing an example of volume data classification by the sorting function 39a according to the first embodiment. Here, FIG. 7 shows a case where the whole body of the subject is scanned, the detection circuit 38 detects each part in the whole body, and the sorting function 39a distributes the study. In such a case, for example, as shown in FIG. 7, the sorting function 39a converts the volume data collected by the scan range R3 into “Head (head) of the range R4 based on each part detected by the detection circuit 38. Part) ”,“ NH (Neck: neck) ”in the range R5,“ CH (Chest) ”in the range R6,“ AB (Abdomen) ”in the range R7, and“ Leg ( Lower leg) ”.

すなわち、区分機能３９ａは、予め定義された「Ｈｅａｄ」、「ＮＨ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」及び「Ｌｅｇ」の解剖学的な位置を参照して、検出回路３８によって検出された全身における各部位の位置（座標）の情報を用いたボリュームデータのスタディ分けを実行する。ここで、「Ｈｅａｄ」、「ＮＨ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」及び「Ｌｅｇ」の解剖学的な位置は、任意に定義することができ、例えば、区分後の各データを用いて診断を行う上で、必要十分となるように定義される。従って、区分機能３９ａは、図７に示すように、「Ｈｅａｄ」と「ＮＨ」、「ＮＨ」と「ＣＨ」、及び、「ＣＨ」と「ＡＢ」がそれぞれ重複した範囲をもつようにボリュームデータを区分する。   That is, the segmentation function 39a refers to the predefined anatomical positions of “Head”, “NH”, “CH”, “AB”, and “Leg” in the whole body detected by the detection circuit 38. The volume data study division using the position (coordinate) information of each part is executed. Here, the anatomical positions of “Head”, “NH”, “CH”, “AB”, and “Leg” can be arbitrarily defined. For example, diagnosis can be performed using each segmented data. It is defined to be necessary and sufficient to do it. Therefore, as shown in FIG. 7, the sorting function 39a performs volume data so that “Head” and “NH”, “NH” and “CH”, and “CH” and “AB” have overlapping ranges. Is divided.

このように、ボリュームデータを区分すると、区分機能３９ａは、区分した結果を画像記憶回路３７に格納する。具体的には、区分機能３９ａは、区分けした各部位の位置情報を３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する。或いは、区分機能３９ａは、３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する。図８Ａは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるデータの格納の一例を説明するための図である。ここで、図８Ａにおいては、ボリュームデータの格納状態と、対応付けて記憶される区分け情報との対応を示す。   As described above, when the volume data is classified, the sorting function 39 a stores the sorted result in the image storage circuit 37. Specifically, the sorting function 39a attaches the position information of each divided part to the three-dimensional image data and stores it in a predetermined storage device. Alternatively, the sorting function 39a duplicates the data of each part divided from the three-dimensional image data, attaches the part information to each duplicated data, and stores it in a predetermined storage device. FIG. 8A is a diagram for explaining an example of data storage by the sorting function 39a according to the first embodiment. Here, FIG. 8A shows the correspondence between the storage state of the volume data and the classification information stored in association with each other.

例えば、区分機能３９ａは、図８Ａの上段に示すように、ボリュームデータ全体を画像記憶回路３７に格納するとともに、当該ボリュームデータに「ＷＢ（Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ：全身）」を振り分け、区分けした位置の情報「ａ−ｂ：Ｈｅａｄ、ｃ−ｄ：ＮＫ、ｂ−ｅ：ＣＨ、ｆ−ｇ：ＡＢ、ｇ−ｈ：Ｌｅｇ」を付帯させる。ここで、区分けした位置の情報としては、例えば、スライスの位置や、ボリュームデータのｚ軸上の位置などが用いられる。また、区分けした位置の情報は、例えば、ＤＩＣＯＭのプライベートタグに付帯させることができる。   For example, as shown in the upper part of FIG. 8A, the sorting function 39a stores the entire volume data in the image storage circuit 37, and assigns “WB (Whole Body)” to the volume data, and information on the divided positions. “Ab: Head, cd: NK, be: CH, fg: AB, gh: Leg” are attached. Here, as the information on the divided position, for example, the position of the slice, the position on the z-axis of the volume data, or the like is used. Moreover, the information of the classified position can be attached to a DICOM private tag, for example.

また、区分機能３９ａは、上述した全身のボリュームデータを１つ格納するだけでなく、区分けした範囲のボリュームデータを複製して格納することもできる。例えば、区分機能３９ａは、図８Ａの下段に示すように、「Ｈｅａｄ」を振り分けたボリュームデータと、「ＮＫ」を振り分けたボリュームデータと、「ＣＨ」を振り分けたボリュームデータと、「ＡＢ」を振り分けたボリュームデータと、「Ｌｅｇ」を振り分けたボリュームデータを、それぞれ画像記憶回路３７に格納する。   Further, the sorting function 39a can store not only one volume data of the whole body described above, but also duplicate and store the volume data of the sorted range. For example, as shown in the lower part of FIG. 8A, the sorting function 39a displays volume data to which “Head” is assigned, volume data to which “NK” is assigned, volume data to which “CH” is assigned, and “AB”. The distributed volume data and the volume data to which “Leg” is allocated are stored in the image storage circuit 37, respectively.

上述した例では、解剖学的な位置に応じてボリュームデータを区分けする場合を例に挙げて説明したが、区分機能３９ａは、造影情報、或いは、時間情報に基づいて、ボリュームデータを区分けすることも可能である。すなわち、区分機能３９ａは、造影情報及び時間情報のうち、少なくとも１つに基づいて、時系列のボリュームデータを区分する。図８Ｂは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによるデータの格納の一例を説明するための図である。ここで、図８Ｂにおいては、ボリュームデータの格納状態と、対応付けて記憶される区分け情報との対応を示す。   In the above-described example, the case where the volume data is classified according to the anatomical position has been described as an example. However, the classification function 39a classifies the volume data based on the contrast information or the time information. Is also possible. That is, the sorting function 39a sorts time-series volume data based on at least one of contrast information and time information. FIG. 8B is a diagram for explaining an example of data storage by the sorting function 39a according to the first embodiment. Here, FIG. 8B shows the correspondence between the storage state of the volume data and the classification information stored in association with each other.

例えば、区分機能３９ａは、図８Ｂの上段に示すように、経時的に収集された「ＡＢ」のボリュームデータうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータとを区分けして、画像記憶回路３７に格納する。ここで、区分機能３９ａは、経時的なボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを種々の方法に判定することができる。例えば、区分機能３９ａは、造影剤を注入するインジェクターから情報を取得することで、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを判定する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、インジェクターから造影剤の注入開始時刻と注入終了時刻とを取得し、開始時刻と終了時刻との間で収集されたボリュームデータを造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと判定する。   For example, as shown in the upper part of FIG. 8B, the sorting function 39a sorts the volume data of “AB” collected over time into volume data of non-contrast phase and volume data of contrast phase, Store in the memory circuit 37. Here, the sorting function 39a can determine whether or not it is contrast phase out of volume data over time by various methods. For example, the sorting function 39a determines whether or not it is a contrast phase by acquiring information from an injector that injects a contrast medium. For example, the sorting function 39a acquires the injection start time and the injection end time of the contrast medium from the injector, and determines the volume data collected between the start time and the end time as the volume data of the contrast phase. .

また、例えば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって抽出された特徴点に基づいて、造影Ｐｈａｓｅであるか否かを判定する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、検出回路３８によってボリュームデータから血管を示す識別コードに対応する特徴点の座標が抽出された場合に、当該ボリュームデータを造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータと判定する。そして、区分機能３９ａは、上述したいずれかの手法によって造影Ｐｈａｓｅと判定したボリュームデータと、それ以外のボリュームデータとをそれぞれ区分けして格納する。   Further, for example, the sorting function 39a determines whether or not the contrast phase is based on the feature points extracted by the detection circuit 38. For example, when the coordinates of feature points corresponding to an identification code indicating a blood vessel are extracted from the volume data by the detection circuit 38, the sorting function 39a determines that the volume data is volume data of the contrast phase. Then, the sorting function 39a classifies and stores the volume data determined as the contrast phase by any one of the methods described above and the other volume data.

また、区分機能３９ａは、図８Ｂの下段に示すように、心電同期撮影が実行されて経時的に収集された「ＣＨ」のボリュームデータのうち、特定の心位相（例えば、ＲＲ間隔の７５％）のボリュームデータを区分けして、画像記憶回路３７に格納する。例えば、区分機能３９ａは、心電計から情報を取得することで、位相を判定してボリュームデータを区分けして格納する。なお、図８Ｂに示す区分けの情報は、例えば、ＤＩＣＯＭのプライベートタグに付帯させることができる。また、上述した造影情報及び時間情報に基づくボリュームデータの区分けは、まず、解剖学的な位置に基づく区分けを行った後に実行される場合であってもよい。図８Ｂを例に挙げて説明すると、区分機能３９ａは、まず、収集されたボリュームデータを「ＡＢ」に区分けしたのち、造影Ｐｈａｓｅ及び非造影Ｐｈａｓｅに区分けする。   Further, as shown in the lower part of FIG. 8B, the sorting function 39a has a specific cardiac phase (for example, 75 of the RR interval) among the volume data of “CH” collected over time after the electrocardiogram synchronous imaging is executed. %) Volume data is divided and stored in the image storage circuit 37. For example, the sorting function 39a obtains information from the electrocardiograph to determine the phase and sort and store the volume data. The classification information shown in FIG. 8B can be attached to, for example, a DICOM private tag. Further, the above-described volume data segmentation based on the contrast information and the time information may be executed after the segmentation based on the anatomical position is performed first. Referring to FIG. 8B as an example, the classification function 39a first classifies the collected volume data into “AB”, and then classifies the volume data into a contrast phase and a non-contrast phase.

上述したように、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された各部位に基づいて、ボリュームデータを区分して、画像記憶回路３７に格納する。これにより、１回の検査で複数の検査オーダーが発行された場合であっても、操作者がスキャン範囲と画像再構成の範囲とに基づいて、収集された画像データを振り分ける必要が無く、画像データの区分を効率よく行うことができる。   As described above, the sorting function 39a sorts the volume data on the basis of each part detected by the detection circuit 38 and stores it in the image storage circuit 37. This eliminates the need for the operator to sort the collected image data based on the scan range and the image reconstruction range even when a plurality of inspection orders are issued in one inspection. Data can be divided efficiently.

ここで、上述した区分機能３９aによる区分は、位置決め画像の投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位の位置を用いて実行されてもよく、或いは、本撮影（スキャン）で収集された投影データから再構成された診断用のボリュームデータを用いて検出された部位の位置を用いて実行されてもよい。すなわち、区分機能３９ａは、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータに基づいて収集された診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分することも可能である。   Here, the classification by the classification function 39a described above may be executed using the position of the part detected using the volume data reconstructed from the projection data of the positioning image, or in the main imaging (scan). You may perform using the position of the site | part detected using the volume data for diagnosis reconstructed from the acquired projection data. In other words, the sorting function 39a uses the detection circuit 38 to detect the volume data reconstructed from the diagnostic projection data collected based on the volume data reconstructed from the positioning image projection data. It is also possible to classify based on the position of each part.

また、図７に示す区分機能３９ａによるボリュームデータの区分処理はあくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。具体的には、区分機能３９ａは、上述したボリュームデータの区分以外にも、種々の区分処理を行うことができる。以下、図９Ａ〜９Ｃを用いて、区分機能３９ａによる区分処理の例を説明する。図９Ａ〜図９Ｃは、第１の実施形態に係る区分機能３９ａによる区分処理の一例を説明するための図である。   Further, the volume data sorting process by the sorting function 39a shown in FIG. 7 is merely an example, and the embodiment is not limited to this. Specifically, the sorting function 39a can perform various sorting processes in addition to the above-described volume data sorting. Hereinafter, an example of the sorting process by the sorting function 39a will be described with reference to FIGS. 9A to 9C are diagrams for explaining an example of the sorting process by the sorting function 39a according to the first embodiment.

例えば、区分機能３９ａは、臓器ごとにボリュームデータを区分することができる。一例を挙げると、区分機能３９ａは、図９Ａに示すように、検出回路３８によって検出された「肺」と「心臓」のボリュームデータにおける位置に基づいて、ボリュームデータをスライス方向の位置で「肺」と「心臓」に区分する。また、区分機能３９ａは、スライス方向の位置だけではなく、図６に示すような、ボリュームデータにおける領域Ｒ１及び領域Ｒ２をそれぞれ「肺」と「心臓」に区分することもできる。   For example, the sorting function 39a can sort volume data for each organ. As an example, as shown in FIG. 9A, the segmentation function 39a converts the volume data into the “lung” position in the slice direction based on the positions in the volume data of “lung” and “heart” detected by the detection circuit 38. And “heart”. Further, the segmentation function 39a can segment not only the position in the slice direction but also the regions R1 and R2 in the volume data as shown in FIG. 6 into “lung” and “heart”, respectively.

また、区分機能３９ａは、位置決めのために収集された投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位と、本撮影で収集された投影データから再構成されたボリュームデータを用いて検出された部位の両方を用いて区分処理を行うこともできる。本撮影は、位置決め画像の撮影と比較して高線量で行われるため、検出回路３８による部位の検出精度が高くなると考えられる。また、本撮影では、造影剤を用いたスキャンが行われる場合もある。すなわち、本撮影で収集されたボリュームデータからのみ検出される部位もある。   Further, the sorting function 39a uses a part detected using volume data reconstructed from the projection data collected for positioning, and volume data reconstructed from the projection data collected in the main imaging. Classification processing can also be performed using both of the detected parts. Since the main imaging is performed at a higher dose than the imaging of the positioning image, it is considered that the detection accuracy of the part by the detection circuit 38 is increased. Further, in this imaging, a scan using a contrast medium may be performed. That is, there is a part detected only from the volume data collected in the main imaging.

そこで、まず、検出回路３８は、位置決め画像のボリュームデータを用いて各部位の大まかな位置を検出して、検出した大まかな位置を用いて本撮影のボリュームデータに含まれる各部位の位置を検出し、さらに細かい部位の位置を検出する。例えば、検出回路３８は、図９Ｂの（Ａ）に示すように、位置決め画像のボリュームデータを用いて「心臓」の大まかな位置を検出する。そして、検出回路３８は、図９Ｂの（Ｂ）に示すように、検出した心臓の大まかな位置を用いて本撮影のボリュームデータに含まれる「大動脈」の位置を検出する。このように、位置決め画像のボリュームデータを用いて検出した大まかな位置を用いることで、本撮影のボリュームデータにおける細かい部位の検出をより正確に行うことができる。区分機能３９ａは、図９Ｂの（Ｂ）に示すように、検出回路３８によって検出された「心臓」の位置と、「大動脈」の位置とを用いて、本撮影のボリュームデータを区分する。   Therefore, first, the detection circuit 38 detects the rough position of each part using the volume data of the positioning image, and detects the position of each part included in the volume data of the main imaging using the detected rough position. Then, the position of a finer part is detected. For example, as shown in FIG. 9B (A), the detection circuit 38 detects the rough position of the “heart” using the volume data of the positioning image. Then, as shown in FIG. 9B (B), the detection circuit 38 detects the position of the “aorta” included in the volume data of the main imaging using the detected rough position of the heart. As described above, by using the rough position detected by using the volume data of the positioning image, it is possible to more accurately detect a fine part in the volume data of the main imaging. As shown in FIG. 9B (B), the sorting function 39a uses the “heart” position detected by the detection circuit 38 and the “aorta” position to sort the volume data of the main imaging.

また、検出回路３８は、本撮影において造影剤が用いられた場合に、造影剤によって造影された位置を検出する。例えば、検出回路３８は、造影された位置を検出することで、細かい血管や、腫瘍領域などの位置を検出する。区分機能３９ａは、検出された位置を用いて、ボリュームデータを細かい血管や腫瘍領域などに区分する。   The detection circuit 38 detects a position contrasted by the contrast agent when the contrast agent is used in the main imaging. For example, the detection circuit 38 detects a position such as a fine blood vessel or a tumor region by detecting the contrasted position. The sorting function 39a uses the detected position to sort the volume data into fine blood vessels, tumor regions, and the like.

また、区分機能３９ａは、画像再構成回路３６によって再構成されたボリュームデータだけではなく、ボリュームデータに対して画像処理を行うことで生成した画像データを、画像データに含まれる部位に基づいて区分することもできる。例えば、区分機能３９ａは、ボリュームデータから再構成されたＭＰＲ画像やＣＰＲ画像などに対して部位の情報を対応付けて画像記憶回路３７に格納する。例えば、区分機能３９ａは、胸部「ＣＨ」に区分した範囲のボリュームデータから「肺」のＭＰＲ画像が生成された場合、生成されたＭＰＲ画像を「肺」として区分する。ここで、区分機能３９ａは、生成された画像データを区分する際に、生成された画像データにおいて画像上で専有面積が広い部位、或いは、画像上で中心にある部位を当該画像データの部位として区分する。   The sorting function 39a sorts not only the volume data reconstructed by the image reconstruction circuit 36 but also the image data generated by performing image processing on the volume data based on the parts included in the image data. You can also For example, the sorting function 39a associates the part information with the MPR image or CPR image reconstructed from the volume data, and stores it in the image storage circuit 37. For example, when the MPR image of “lung” is generated from the volume data in the range divided into the chest “CH”, the sorting function 39a classifies the generated MPR image as “lung”. Here, when classifying the generated image data, the classification function 39a uses a part having a large exclusive area on the image or a part in the center on the image as the part of the image data. Break down.

また、区分機能３９ａは、画像データが複数の範囲のボリュームデータにまたがって生成された場合にも、生成された画像データを新たに区分することができる。例えば、図９Ｃに示すように、「ＣＨ」に区分した範囲のボリュームデータと、「ＡＢ」に区分した範囲のボリュームデータにまたがって、「大動脈」のＣＰＲ画像が生成された場合、区分機能３９ａは、生成されたＣＰＲ画像を「大動脈」として区分する。   In addition, the sorting function 39a can newly sort the generated image data even when the image data is generated over a plurality of ranges of volume data. For example, as shown in FIG. 9C, when a CPR image of “aorta” is generated across the volume data of the range divided into “CH” and the volume data of the range divided into “AB”, the division function 39a Classifies the generated CPR image as an “aorta”.

また、区分機能３９ａは、同一患者における過去の区分状況や、ボリュームデータを再構成する際の再構成条件などに基づいて、区分処理を実行することもできる。例えば、区分機能３９ａは、サーバ装置２から取得した患者情報に基づいて同一患者の過去のボリュームデータや画像データを取得し、取得したボリュームデータや画像データの区分けのされ方に基づいて、現時点で収集されたボリュームデータや画像データを区分けする。すなわち、区分機能３９ａは、同一患者において経過観察を行う場合などには、過去の区分けの仕方と同一となるようにボリュームデータや画像データを区分けする。   Further, the sorting function 39a can also execute the sorting process based on the past sorting situation in the same patient, the reconstruction condition when the volume data is reconstructed, and the like. For example, the classification function 39a acquires past volume data and image data of the same patient based on the patient information acquired from the server device 2, and at the present time based on how the acquired volume data and image data are classified. Segment the collected volume data and image data. That is, the sorting function 39a sorts the volume data and the image data so as to be the same as the past sorting method when performing follow-up observation in the same patient.

また、例えば、区分機能３９ａは、スタディによる区分けでは同一の場合に、再構成条件に基づいて区分処理を実行する。一例を挙げると、区分機能３９ａは、「Ｈｅａｄ」に区分されるボリュームデータを、再構成条件に応じて「頭蓋骨」又は「脳実質」として区分する。また、区分機能３９ａは、「ＣＨ」に区分されるボリュームデータを、再構成条件に応じて「肺」又は「心臓」として区分する。例えば、区分機能３９ａは、軟質部を目的とする再構成条件と硬質部を対象とする再構成条件との違いに基づいて、「頭蓋骨」と「脳実質」のどちらに区分するかを判定する。また、区分機能３９ａは、高い空間分解能を目的とする再構成条件であるか否かに基づいて、「肺」に区分するか否かを判定する。   Further, for example, the sorting function 39a executes the sorting process based on the reconstruction condition when the sorting by the study is the same. For example, the classification function 39a classifies the volume data classified into “Head” as “skull” or “brain parenchyma” according to the reconstruction condition. Further, the sorting function 39a sorts the volume data classified into “CH” as “lung” or “heart” according to the reconstruction condition. For example, the classification function 39a determines whether to classify into “skull” or “brain parenchyma” based on the difference between the reconstruction condition for the soft part and the reconstruction condition for the hard part. . Further, the sorting function 39a determines whether or not to classify into “lungs” based on whether or not the reconstruction condition is intended for high spatial resolution.

上述したように、区分機能３９ａによってボリュームデータや画像データが区分けされて、画像記憶回路３７に格納されると、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって実行された区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる。以下、図１０Ａ〜図１０Ｃを用いて、区分情報の表示例を説明する。図１０Ａ〜図１０Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能３９ｂによって表示される区分情報の一例を示す図である。例えば、表示制御機能３９ｂは、図１０Ａに示すように、ボリュームデータから生成された表示画像上に区分機能３９ａによって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する。   As described above, when the volume data or image data is sorted by the sorting function 39a and stored in the image storage circuit 37, the display control function 39b displays the sorting information indicating the status of the sorting executed by the sorting function 39a. It is displayed on the display 32. Hereinafter, display examples of the category information will be described with reference to FIGS. 10A to 10C. FIG. 10A to FIG. 10C are diagrams illustrating an example of the division information displayed by the display control function 39b according to the first embodiment. For example, as shown in FIG. 10A, the display control function 39b performs control so as to display division information in which the state divided by the division function 39a is superimposed on the display image generated from the volume data.

一例を挙げると、頭部から胸部までをスキャン範囲として収集された投影データから再構成されたボリュームデータが、「頭部（Ｈｅａｄ）」、「胸部（ＣＨ）」、「腹部（ＡＢ）」、「右肺」、「心臓」に区分けされ、大動脈のＣＰＲ画像が区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ａに示すように、被検体の位置決め画像上の対応する位置にスキャン範囲と、各範囲を重畳してディスプレイ３２に表示させる。   As an example, volume data reconstructed from projection data collected from the head to the chest as a scan range are “head (Head)”, “chest (CH)”, “abdomen (AB)”, When the CPR image of the aorta is divided into “right lung” and “heart”, the display control function 39b sets the scan range and the corresponding position on the subject positioning image as shown in FIG. 10A. Each range is superimposed and displayed on the display 32.

ここで、操作者は、入力回路３１を介して、区分けされた各範囲を任意の位置に変更することができる。例えば、操作者は、入力回路３１を介して図１０Ａに示されたポインタ５１を操作し、表示された各範囲の位置を任意の位置に変更することができる。ここで、画像上で表示された各範囲の位置と、実際のボリュームデータにおける位置とを対応付けておくことより、操作者による画像上での操作に応じて、実際のボリュームデータ上の範囲を更新することができる。例えば、操作者が図１０Ａに示す画像上で「頭部」の範囲を頚部側に広げた場合、区分機能３９ａは、「頭部」として区分するボリュームデータの位置を広げられた分だけ移動させて、移動後の位置の情報を画像記憶回路３７に格納する。   Here, the operator can change each divided range to an arbitrary position via the input circuit 31. For example, the operator can operate the pointer 51 shown in FIG. 10A via the input circuit 31 to change the position of each displayed range to an arbitrary position. Here, by associating the position of each range displayed on the image with the position on the actual volume data, the range on the actual volume data can be determined according to the operation on the image by the operator. Can be updated. For example, when the operator expands the range of “head” on the cervical side on the image shown in FIG. 10A, the sorting function 39a moves the position of the volume data to be sorted as “head” by the spread amount. Thus, the position information after the movement is stored in the image storage circuit 37.

また、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｂに示すように、区分機能３９ａによって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する。一例を挙げると、ボリュームデータが、「脳」、「肺」、「心臓」、「肝臓」に区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｂに示すように、各部位を示すシェーマをディスプレイ３２に表示させる。   Further, as shown in FIG. 10B, the display control function 39b performs control so as to display the classification information indicating the information of the parts classified by the classification function 39a. For example, when the volume data is classified into “brain”, “lung”, “heart”, and “liver”, the display control function 39b displays a schema indicating each part as shown in FIG. 10B. It is displayed on the display 32.

また、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｃに示すように、区分機能３９ａによって区分された部位のサムネイル画像を区分情報として表示するように制御する。一例を挙げると、ボリュームデータが、「Ｈｅａｄ」、「ＣＨ」、「ＡＢ」に区分けされた場合に、表示制御機能３９ｂは、図１０Ｃに示すように、各部位のアキシャル断面のサムネイル画像をディスプレイ３２に表示させる。ここで、表示制御機能３９ｂは、各部位の表示領域にそれぞれ「Ｈｅａｄ」、「ＣＨ」及び「ＡＢ」を表示させる。これにより、操作者は、表示されている画像がどの画像であるかを一目で判断することができる。   Further, as shown in FIG. 10C, the display control function 39b controls to display the thumbnail images of the parts classified by the sorting function 39a as the sorting information. For example, when the volume data is divided into “Head”, “CH”, and “AB”, the display control function 39b displays a thumbnail image of an axial section of each part as shown in FIG. 10C. 32. Here, the display control function 39b displays “Head”, “CH”, and “AB” in the display area of each part. As a result, the operator can determine at a glance which image is displayed.

また、各部位のサムネイル画像は、サムネイルの状態でボリュームデータ内の全てのアキシャル断面を参照することができる。例えば、上段のサムネイルで示された「Ｈｅａｄ」のボリュームデータが２００枚の画像を含む場合、操作者は、上段のサムネイル上でマウス操作を行うことにより、２００枚の画像を順次サムネイルの状態で表示させることができる。すなわち、表示制御機能３９ｂは、入力回路３１としてのマウスの操作情報に基づいて、頭部の上端から下端にかけてのアキシャル断面を順次表示させる。換言すると、表示制御機能３９ｂは、マウスの操作情報に基づいて、異なる位置の画像データをサムネイルの状態で順次表示させる。   In addition, the thumbnail images of the respective parts can refer to all axial cross sections in the volume data in a thumbnail state. For example, when the volume data of “Head” indicated by the upper thumbnail includes 200 images, the operator performs a mouse operation on the upper thumbnail so that the 200 images are sequentially displayed in the thumbnail state. Can be displayed. That is, the display control function 39b sequentially displays axial sections from the upper end to the lower end of the head based on operation information of the mouse as the input circuit 31. In other words, the display control function 39b sequentially displays the image data at different positions in a thumbnail state based on the mouse operation information.

ここで、医用情報処理システム１００においては、図１０Ａ〜図１０Ｃに示す区分情報を端末装置３に表示させることができる。すなわち、端末装置３の制御回路は、ネットワークを介して図１０Ａ〜図１０Ｃに示す区分情報を取得して、取得した区分情報を端末装置３のディスプレイに表示させる。これにより、各診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１によって撮影された画像データがどのように区分されているかを一目で判断することができ、所望のデータを容易に取得することができる。   Here, in the medical information processing system 100, the classification information illustrated in FIGS. 10A to 10C can be displayed on the terminal device 3. That is, the control circuit of the terminal device 3 acquires the classification information illustrated in FIGS. 10A to 10C via the network, and displays the acquired classification information on the display of the terminal device 3. Thereby, the doctor of each medical department can judge at a glance how the image data photographed by the X-ray CT apparatus 1 is divided, and can easily acquire desired data.

例えば、操作者は、端末装置３のディスプレイに表示された図１０Ａに示す各範囲や、図１０Ｂに示すシェーマ、図１０Ｃに示すサムネイル画像などを端末装置３の入力回路を介して選択することにより、対応するボリュームデータや画像データを取得することができる。また、端末装置３によって表示される区分情報は、図１０Ａ〜図１０Ｃに限られない。例えば、端末装置３の表示制御機能は、所定の患者を撮影した画像データのシリーズに区分けした部位の情報を対応付けて表示させることもできる。   For example, the operator selects each range shown in FIG. 10A displayed on the display of the terminal device 3, a schema shown in FIG. 10B, a thumbnail image shown in FIG. 10C via the input circuit of the terminal device 3. Corresponding volume data and image data can be acquired. Moreover, the division information displayed by the terminal device 3 is not limited to FIGS. 10A to 10C. For example, the display control function of the terminal device 3 can also display the information of the parts divided into series of image data obtained by photographing a predetermined patient in association with each other.

次に、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理について図１１を用いて説明する。図１１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。図１１に示すステップＳ１０１、ステップＳ１０２及びステップＳ１０４は、スキャン制御回路３３が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、図１１に示すように、検査が開始されると（ステップＳ１０１肯定）、スキャン制御回路３３が位置決め画像を収集するように制御する（ステップＳ１０２）。   Next, processing by the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment. Steps S101, S102, and S104 illustrated in FIG. 11 are steps in which the scan control circuit 33 reads a program corresponding to a processing function from the image storage circuit 37 and is executed. In the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment, as shown in FIG. 11, when the inspection is started (Yes at Step S101), the scan control circuit 33 performs control so as to collect the positioning image (Step S101). S102).

図１１のステップＳ１０３は、入力回路３１によって実行されるステップである。位置決め画像が収集されると、入力回路３１は、位置決め画像に基づいてスキャン範囲を設定するための入力操作を受け付ける（ステップＳ１０３）。そして、スキャン制御回路３３が、設定されたスキャン範囲に基づいてスキャンを実行して（ステップＳ１０４）、画像再構成回路３６がスキャンによって収集された投影データを用いて画像再構成を実行する（ステップＳ１０５）。なお、図１１に示すステップＳ１０５は、画像再構成回路３６が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。   Step S103 in FIG. 11 is a step executed by the input circuit 31. When the positioning image is collected, the input circuit 31 receives an input operation for setting a scan range based on the positioning image (step S103). Then, the scan control circuit 33 performs a scan based on the set scan range (step S104), and the image reconstruction circuit 36 performs an image reconstruction using the projection data collected by the scan (step S104). S105). Note that step S105 shown in FIG. 11 is a step in which the image reconstruction circuit 36 reads a program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37 and executes it.

図１１に示すステップＳ１０６は、検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。画像再構成回路３６による画像再構成によってボリュームデータが再構成されると、検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる部位を検出する（ステップＳ１０６）。図１１に示すステップＳ１０７及びステップＳ１０８は、制御回路３９が画像記憶回路３７から区分機能３９ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。区分機能３９ａは、検出された部位に基づいてボリュームデータ及び画像データを区分して（ステップＳ１０７）、区分した情報をボリュームデータ及び画像データに付帯させて画像記憶回路３７に格納する（ステップＳ１０８）。   Step S106 shown in FIG. 11 is a step in which the detection circuit 38 reads the program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37 and executes it. When the volume data is reconstructed by the image reconstruction by the image reconstruction circuit 36, the detection circuit 38 detects a part included in the volume data (step S106). Steps S107 and S108 shown in FIG. 11 are steps in which the control circuit 39 reads out a program corresponding to the sorting function 39a from the image storage circuit 37 and executes it. The sorting function 39a sorts the volume data and the image data based on the detected part (step S107), adds the sorted information to the volume data and the image data, and stores it in the image storage circuit 37 (step S108). .

図１１に示すステップＳ１０９及びステップＳ１１０は、制御回路３９が画像記憶回路３７から表示制御機能３９ｂに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによる区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる（ステップＳ１０９）。ここで、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けない場合には（ステップＳ１１０否定）、Ｘ線ＣＴ装置１は処理を終了する。一方、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けた場合には（ステップＳ１１０肯定）、ステップＳ１０８に戻って、区分機能３９ａが画像記憶回路３７の情報を新たに区分した情報に更新させる。   Steps S109 and S110 shown in FIG. 11 are steps in which the control circuit 39 reads out a program corresponding to the display control function 39b from the image storage circuit 37 and executes it. The display control function 39b causes the display 32 to display division information indicating the state of the division by the division function 39a (step S109). Here, when the input circuit 31 does not accept the change processing of the category (No at Step S110), the X-ray CT apparatus 1 ends the processing. On the other hand, when the input circuit 31 accepts the classification change process (Yes at Step S110), the process returns to Step S108, and the classification function 39a updates the information in the image storage circuit 37 to the newly classified information.

上述したように、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データからボリュームデータを再構成する。検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、ボリュームデータを部位ごとに区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、収集したデータを自動で最適な位置に区分することができ、効率よく区分することを可能にする。   As described above, according to the first embodiment, the image reconstruction circuit 36 reconstructs volume data from projection data collected by detecting X-rays transmitted through the subject. The detection circuit 38 detects each of a plurality of parts in the subject included in the volume data. The sorting function 39a sorts the volume data for each part based on the position of each part of the subject detected by the detection circuit 38. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can automatically classify the collected data into optimal positions, and enables efficient classification.

また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、ボリュームデータを区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、診断に必要十分な範囲でデータを区分することを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the sorting function 39a sorts the volume data by determining the positions of both ends in the slice direction for a plurality of parts detected by the detection circuit 38, respectively. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to classify data within a range necessary and sufficient for diagnosis.

また、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データからボリュームデータを再構成する。検出回路３８は、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータに基づいて収集された診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、スキャンと同時にデータを区分することができ、検査にかかる時間を短縮することを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the image reconstruction circuit 36 reconstructs volume data from the projection data for positioning images collected three-dimensionally. The detection circuit 38 detects each of a plurality of sites in the subject included in the volume data reconstructed from the positioning image projection data. The segmentation function 39a uses the volume data reconstructed from the projection data for diagnosis collected based on the volume data reconstructed from the projection data for positioning images, to each part of the subject detected by the detection circuit 38. Sort based on the position of. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can classify data simultaneously with scanning, and can shorten the time required for inspection.

また、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データからボリュームデータをそれぞれ再構成する。検出回路３８は、位置決め画像用の投影データから再構成されたボリュームデータ及び診断用の投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを、検出回路３８によって各ボリュームデータからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの詳細な区分けを精度よく行うことを可能にする。   Also, according to the first embodiment, the image reconstruction circuit 36 reconstructs volume data from the positioning image projection data and the diagnostic projection data collected three-dimensionally. The detection circuit 38 detects a plurality of regions in the subject included in the volume data reconstructed from the positioning image projection data and the volume data reconstructed from the diagnostic projection data. The sorting function 39a sorts the volume data reconstructed from the projection data for diagnosis based on the position of each part of the subject detected from each volume data by the detection circuit 38. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to perform detailed classification of data with high accuracy.

また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、検出回路３８によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータの再構成条件に基づいて、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、診断の目的に応じて正確に区分することを可能にする。   In addition, according to the first embodiment, the sorting function 39a includes the reconstruction condition of the volume data reconstructed from the projection data for diagnosis in addition to the position of each part of the subject detected by the detection circuit 38. Based on the above, the volume data reconstructed from the projection data for diagnosis is divided. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to accurately classify according to the purpose of diagnosis.

また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、診断用の投影データから再構成されたボリュームデータを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、表示画像についても適切に区分することを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the sorting function 39a sorts the display image generated using the volume data reconstructed from the projection data for diagnosis based on the part included in the display image. . Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can appropriately classify the display image.

また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって区分されたボリュームデータの区分状態を示す区分情報をディスプレイ３２にて表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの区分状態を操作者に把握させることを可能にする。   In addition, according to the first embodiment, the display control function 39b controls the display 32 to display the partition information indicating the partition state of the volume data partitioned by the partition function 39a. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible for the operator to grasp the data division state.

また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、ボリュームデータから生成された表示画像上に区分機能３９ａによって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、データの区分の状態を一目で把握することを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the display control function 39b performs control so as to display the division information in which the state divided by the division function 39a is superimposed on the display image generated from the volume data. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to grasp the state of data division at a glance.

また、第１の実施形態によれば、表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、見やすい区分情報を表示することを可能にする。   In addition, according to the first embodiment, the display control function 39b performs control so as to display the classification information indicating the information of the parts classified by the classification function 39a. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can display easy-to-see segment information.

また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、区分けした各部位の位置情報をボリュームデータに付帯させ、画像記憶回路３７に格納する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、記憶容量を最小限に留めることを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the sorting function 39 a attaches the position information of each divided part to the volume data and stores it in the image storage circuit 37. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment can minimize the storage capacity.

また、第１の実施形態によれば、区分機能３９ａは、ボリュームデータから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、画像記憶回路３７に格納する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、区分け後のデータを容易に管理することを可能にする。   Further, according to the first embodiment, the sorting function 39a duplicates the data of each part divided from the volume data, adds the part information to each duplicated data, and stores it in the image storage circuit 37. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the first embodiment makes it possible to easily manage the divided data.

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、単一のボリュームデータを区分けする場合について説明した。第２の実施形態では、時系列に収集された複数のボリュームデータを区分する場合について説明する。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、第１の実施形態と比較して、検出回路３８及び区分機能３９ａによる処理内容が異なる。以下、これらを中心に説明する。 (Second Embodiment)
In the first embodiment described above, the case of dividing single volume data has been described. In the second embodiment, a case where a plurality of volume data collected in time series is divided will be described. In the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment, the processing contents of the detection circuit 38 and the sorting function 39a are different from those of the first embodiment. Hereinafter, these will be mainly described.

具体的には、画像再構成回路３６が時系列で収集された投影データからボリュームデータそれぞれ再構成すると、第２の実施形態に係る検出回路３８は、画像再構成回路３６によって再構成された時系列のボリュームデータそれぞれに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。   Specifically, when the image reconstruction circuit 36 reconstructs each of the volume data from the projection data collected in time series, the detection circuit 38 according to the second embodiment is reconstructed by the image reconstruction circuit 36. A plurality of sites in the subject included in each series of volume data are detected.

第２の実施形態に係る区分機能３９ａは、時系列のボリュームデータそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、時系列のボリュームデータそれぞれを部位ごとに区分するとともに、部位ごとの区分を時系列でさらに区分する。図１２は、第２の実施形態に係る区分機能３９ａによる区分処理の一例を説明するための図である。ここで、図１２においては、区分機能３９ａが、ボリュームデータをまず「ＡＢ」に区分した場合を示す。   The sorting function 39a according to the second embodiment classifies each time-series volume data for each part based on the position of each part of the subject detected in each time-series volume data, Further classify the segments in time series. FIG. 12 is a diagram for explaining an example of the sorting process by the sorting function 39a according to the second embodiment. Here, FIG. 12 shows a case where the sorting function 39a first sorts the volume data into “AB”.

例えば、区分機能３９ａは、図１２に示すように、時系列で収集されたｎ個のボリュームデータからそれぞれ「ＡＢ」の範囲を区分する。そして、区分機能３９ａは、図１２に示すように、「ＡＢ」に区分したボリュームデータにおいて検出された血管の位置に基づいて、ｎ個のボリュームデータにおける「ＡＢ−２」及び「ＡＢ−３」のボリュームデータを「動脈」として区分し、「ＡＢ−（ｎ−２）」及び「ＡＢ−（ｎ−１）」のボリュームデータを「静脈」として区分する。   For example, as shown in FIG. 12, the sorting function 39a sorts the range of “AB” from n pieces of volume data collected in time series. Then, as shown in FIG. 12, the segmentation function 39a performs “AB-2” and “AB-3” in the n volume data based on the blood vessel positions detected in the volume data segmented into “AB”. The volume data of “AB- (n-2)” and “AB- (n−1)” are classified as “venous”.

次に、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理について図１３を用いて説明する。図１３は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ２０１、ステップＳ２０２及びステップＳ２０５は、スキャン制御回路３３が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、図１３に示すように、検査が開始されると（ステップＳ２０１肯定）、スキャン制御回路３３が３次元で位置決め画像を収集するように制御する（ステップＳ２０２）。   Next, processing by the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure performed by the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment. Steps S201, S202, and S205 shown in FIG. 13 are steps in which the scan control circuit 33 reads out a program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37 and executes it. In the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment, as shown in FIG. 13, when the inspection is started (Yes in step S201), the scan control circuit 33 is controlled so as to collect the positioning image in three dimensions. (Step S202).

図１３に示すステップＳ２０３は、画像再構成回路３６及び検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。位置決め画像が収集されると、画像再構成回路３６が再構成を実行して、検出回路３８が部位を検出する（ステップＳ２０３）。図１３のステップＳ２０４は、入力回路３１によって実行されるステップである。入力回路３１は、位置決め画像に基づいてスキャン範囲を設定するための入力操作を受け付ける（ステップＳ２０４）。そして、スキャン制御回路３３が、設定されたスキャン範囲に基づいてスキャンを実行して（ステップＳ２０５）、画像再構成回路３６がスキャンによって収集された投影データを用いて画像再構成を実行する（ステップＳ２０６）。なお、図１３に示すステップＳ２０６は、画像再構成回路３６が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。   Step S203 shown in FIG. 13 is a step in which the image reconstruction circuit 36 and the detection circuit 38 read and execute a program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37. When the positioning image is collected, the image reconstruction circuit 36 executes reconstruction, and the detection circuit 38 detects the part (step S203). Step S204 in FIG. 13 is a step executed by the input circuit 31. The input circuit 31 receives an input operation for setting a scan range based on the positioning image (step S204). Then, the scan control circuit 33 executes scanning based on the set scanning range (step S205), and the image reconstruction circuit 36 executes image reconstruction using the projection data collected by the scanning (step S205). S206). Step S206 shown in FIG. 13 is a step in which the image reconstruction circuit 36 reads a program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37 and executes it.

図１３に示すステップＳ２０７は、検出回路３８が画像記憶回路３７から処理機能に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。画像再構成回路３６による画像再構成によってボリュームデータが再構成されると、検出回路３８は、ボリュームデータに含まれる造影部位を検出する（ステップＳ２０７）。図１３に示すステップＳ２０８及びステップＳ２０９は、制御回路３９が画像記憶回路３７から区分機能３９ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。区分機能３９ａは、検出された造影部位に基づいて血管を区分して（ステップＳ２０８）、区分した情報をボリュームデータに付帯させて画像記憶回路３７に格納する（ステップＳ２０９）。   Step S207 shown in FIG. 13 is a step in which the detection circuit 38 reads out a program corresponding to the processing function from the image storage circuit 37 and executes it. When volume data is reconstructed by image reconstruction by the image reconstruction circuit 36, the detection circuit 38 detects a contrast region included in the volume data (step S207). Steps S208 and S209 shown in FIG. 13 are steps in which the control circuit 39 reads out a program corresponding to the sorting function 39a from the image storage circuit 37 and executes it. The sorting function 39a sorts blood vessels based on the detected contrast region (step S208), attaches the sorted information to the volume data, and stores it in the image storage circuit 37 (step S209).

図１３に示すステップＳ２１０及びステップＳ２１１は、制御回路３９が画像記憶回路３７から表示制御機能３９ｂに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。表示制御機能３９ｂは、区分機能３９ａによる区分の状態を示す区分情報をディスプレイ３２に表示させる（ステップＳ２１０）。ここで、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けない場合には（ステップＳ２１１否定）、Ｘ線ＣＴ装置１は処理を終了する。一方、入力回路３１が区分の変更処理を受け付けた場合には（ステップＳ２１１肯定）、ステップＳ２０９に戻って、区分機能３９ａが画像記憶回路３７の情報を新たに区分した情報に更新させる。   Steps S210 and S211 shown in FIG. 13 are steps in which the control circuit 39 reads out a program corresponding to the display control function 39b from the image storage circuit 37 and executes it. The display control function 39b causes the display 32 to display division information indicating the state of the division by the division function 39a (step S210). Here, when the input circuit 31 does not accept the change processing of the category (No at Step S211), the X-ray CT apparatus 1 ends the processing. On the other hand, when the input circuit 31 accepts the classification change process (Yes at Step S211), the process returns to Step S209, and the classification function 39a updates the information in the image storage circuit 37 to the newly classified information.

上述したように、第２の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、時系列で収集された投影データからボリュームデータをそれぞれ再構成する。検出回路３８は、画像再構成回路３６によって再構成された時系列のボリュームデータそれぞれに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。区分機能３９ａは、時系列のボリュームデータそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、時系列のボリュームデータそれぞれを部位ごとに区分するとともに、部位ごとの区分を時系列でさらに区分する。従って、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、時系列で収集したデータを区分することができ、効率よく区分することを可能にする。   As described above, according to the second embodiment, the image reconstruction circuit 36 reconstructs volume data from projection data collected in time series. The detection circuit 38 detects a plurality of parts in the subject included in each of the time-series volume data reconstructed by the image reconstruction circuit 36. The classification function 39a classifies each time-series volume data for each part based on the position of each part of the subject detected in each time-series volume data, and further classifies each part in time series. To do. Therefore, the X-ray CT apparatus 1 according to the second embodiment can classify data collected in time series, and enables efficient classification.

（第３の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上記した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。 (Third embodiment)
Although the first and second embodiments have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the first and second embodiments described above.

また、第１の実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。   In addition, each component of each device illustrated in the first embodiment is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. Further, all or a part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.

また、第１の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。   Further, the control method described in the first embodiment can be realized by executing a control program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This control program can be distributed via a network such as the Internet. The control program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD and being read from the recording medium by the computer.

以上、説明したとおり、各実施形態によれば、収集したデータを効率よく区分することを可能とする。   As described above, according to each embodiment, it is possible to efficiently classify collected data.

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。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

１ Ｘ線ＣＴ装置
３６ 画像再構成回路
３８ 検出回路
３９ａ 区分機能 1 X-ray CT apparatus 36 Image reconstruction circuit 38 Detection circuit 39a Classification function

Claims (13)

被検体を透過したＸ線を検出することで収集された投影データから３次元画像データを再構成する画像再構成部と、
前記３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出する検出部と、
前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記３次元画像データを部位ごとに区分する区分部と、
を備える、Ｘ線ＣＴ装置。 An image reconstruction unit for reconstructing three-dimensional image data from projection data collected by detecting X-rays transmitted through the subject;
A detection unit for detecting each of a plurality of parts in the subject included in the three-dimensional image data;
Based on the position of each part of the subject detected by the detection unit, a classification unit that classifies the three-dimensional image data for each part;
An X-ray CT apparatus comprising: 前記区分部は、前記検出部によって検出された複数の部位について、スライス方向の両端の位置をそれぞれ決定することで、前記３次元画像データを区分する、請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the sorting unit sorts the three-dimensional image data by determining positions of both ends in a slice direction for a plurality of parts detected by the detection unit. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データから３次元画像データを再構成し、
前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
前記区分部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データに基づいて収集された診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。 The image reconstruction unit reconstructs three-dimensional image data from projection data for a positioning image collected three-dimensionally,
The detection unit detects a plurality of parts in the subject included in the three-dimensional image data reconstructed from the positioning image projection data;
The classification unit detects the three-dimensional image data reconstructed from the projection data for diagnosis collected based on the three-dimensional image data reconstructed from the projection data for the positioning image, by the detection unit. The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the X-ray CT apparatus classifies based on each position of the subject. 前記画像再構成部は、３次元的に収集された位置決め画像用の投影データ及び診断用の投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
前記検出部は、前記位置決め画像用の投影データから再構成された３次元画像データ及び前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
前記区分部は、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを、前記検出部によって各３次元画像データからそれぞれ検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて区分する、請求項１又は２に記載のＸ線ＣＴ装置。 The image reconstruction unit respectively reconstructs three-dimensional image data from the projection data for positioning images and the projection data for diagnosis collected three-dimensionally,
The detection unit detects a plurality of parts in the subject included in the three-dimensional image data reconstructed from the positioning image projection data and the three-dimensional image data reconstructed from the diagnostic projection data, respectively. And
The classification unit classifies the three-dimensional image data reconstructed from the diagnostic projection data based on the position of each part of the subject detected from each three-dimensional image data by the detection unit. Item 3. The X-ray CT apparatus according to Item 1 or 2. 前記区分部は、前記検出部によって検出された被検体の部位それぞれの位置に加えて、診断用の投影データから再構成された３次元画像データの再構成条件に基づいて、前記診断用の投影データから再構成された３次元画像データを区分する、請求項１〜４のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   In addition to the position of each part of the subject detected by the detection unit, the sorting unit performs the diagnostic projection based on the reconstruction conditions of the three-dimensional image data reconstructed from the diagnostic projection data. The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the three-dimensional image data reconstructed from the data is classified. 前記区分部は、診断用の投影データから再構成された３次元画像データを用いて生成された表示画像を、当該表示画像に含まれる部位に基づいて区分する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   The said classification | segmentation part classifies the display image produced | generated using the three-dimensional image data reconstructed from the projection data for diagnosis based on the site | part contained in the said display image. The X-ray CT apparatus according to one item. 前記画像再構成部は、時系列で収集された投影データから３次元画像データをそれぞれ再構成し、
前記検出部は、前記画像再構成部によって再構成された時系列の３次元画像データそれぞれに含まれる前記被検体における複数の部位をそれぞれ検出し、
前記区分部は、前記時系列の３次元画像データそれぞれにおいて検出された被検体の部位それぞれの位置に基づいて、前記時系列の３次元画像データそれぞれを部位ごとに区分するとともに、前記部位ごとの区分を時系列でさらに区分する、請求項１〜６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。 The image reconstruction unit reconstructs three-dimensional image data from projection data collected in time series,
The detection unit detects a plurality of parts in the subject included in each of the time-series three-dimensional image data reconstructed by the image reconstruction unit,
The sorting unit classifies each time-series three-dimensional image data for each part based on the position of each part of the subject detected in each of the time-series three-dimensional image data. The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the division is further divided in time series. 前記区分部は、造影情報及び時間情報のうち、少なくとも１つに基づいて、時系列の３次元画像データを区分する、請求項１〜６のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the sorting unit sorts time-series three-dimensional image data based on at least one of contrast information and time information. 前記区分部によって区分された前記３次元画像データの区分状態を示す区分情報を表示部にて表示するように制御する表示制御部をさらに備える、請求項１〜８のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   9. The display control unit according to claim 1, further comprising a display control unit configured to control the display unit to display division information indicating a division state of the three-dimensional image data divided by the division unit. X-ray CT system. 前記表示制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像上に前記区分部によって区分された状態を重畳させた区分情報を表示するように制御する、請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT according to claim 9, wherein the display control unit performs control so as to display classification information in which a state divided by the classification unit is superimposed on a display image generated from the three-dimensional image data. apparatus. 前記表示制御部は、前記区分部によって区分された部位の情報を示す区分情報を表示するように制御する、請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT apparatus according to claim 9, wherein the display control unit performs control so as to display division information indicating information on a part divided by the division unit. 前記区分部は、区分した各部位の位置情報を前記３次元画像データに付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   The X-ray CT apparatus according to claim 1, wherein the sorting unit appends position information of each sorted part to the three-dimensional image data and stores the information in a predetermined storage device. 前記区分部は、前記３次元画像データから区分けした各部位のデータを複製し、複製した各データに部位情報を付帯させ、所定の記憶装置に格納する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のＸ線ＣＴ装置。   The said division part replicates the data of each site | part divided from the said three-dimensional image data, attaches site | part information to each replicated data, and stores it in a predetermined | prescribed storage device. X-ray CT apparatus described in 1.
JP2018107072A 2018-06-04 2018-06-04 X-ray CT apparatus and medical image processing method Active JP7199839B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018107072A JP7199839B2 (en) 2018-06-04 2018-06-04 X-ray CT apparatus and medical image processing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018107072A JP7199839B2 (en) 2018-06-04 2018-06-04 X-ray CT apparatus and medical image processing method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019208835A true JP2019208835A (en) 2019-12-12
JP7199839B2 JP7199839B2 (en) 2023-01-06

Family

ID=68845757

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018107072A Active JP7199839B2 (en) 2018-06-04 2018-06-04 X-ray CT apparatus and medical image processing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7199839B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117084706A (en) * 2023-10-07 2023-11-21 北京富通康影科技有限公司 Three-source CT-based locating plate scanning and 3D contour estimation method thereof

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008259682A (en) * 2007-04-12 2008-10-30 Fujifilm Corp Section recognition result correcting device, method and program
JP2009045286A (en) * 2007-08-21 2009-03-05 Toshiba Corp Medical image processor, medical image diagnostic apparatus, and program
JP2017187824A (en) * 2016-04-01 2017-10-12 富士フイルム株式会社 Data sorting apparatus, method, and program
US20170372473A1 (en) * 2016-06-22 2017-12-28 Toshiba Medical Systems Corporation Medical imaging diagnosis apparatus and medical imaging processing apparatus
JP2018000943A (en) * 2016-06-22 2018-01-11 東芝メディカルシステムズ株式会社 Medical image diagnostic apparatus and medical image processor

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006167042A (en) 2004-12-14 2006-06-29 Toshiba Corp Medical image diagnostic apparatus
ATE453160T1 (en) 2005-08-03 2010-01-15 Koninkl Philips Electronics Nv METHOD AND DEVICE FOR PRODUCING MULTIPLE EXAMINATIONS

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008259682A (en) * 2007-04-12 2008-10-30 Fujifilm Corp Section recognition result correcting device, method and program
JP2009045286A (en) * 2007-08-21 2009-03-05 Toshiba Corp Medical image processor, medical image diagnostic apparatus, and program
JP2017187824A (en) * 2016-04-01 2017-10-12 富士フイルム株式会社 Data sorting apparatus, method, and program
US20170372473A1 (en) * 2016-06-22 2017-12-28 Toshiba Medical Systems Corporation Medical imaging diagnosis apparatus and medical imaging processing apparatus
JP2018000943A (en) * 2016-06-22 2018-01-11 東芝メディカルシステムズ株式会社 Medical image diagnostic apparatus and medical image processor

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117084706A (en) * 2023-10-07 2023-11-21 北京富通康影科技有限公司 Three-source CT-based locating plate scanning and 3D contour estimation method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
JP7199839B2 (en) 2023-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10470733B2 (en) X-ray CT device and medical information management device
JP7051307B2 (en) Medical image diagnostic equipment
US10540764B2 (en) Medical image capturing apparatus and method
JP7027046B2 (en) Medical image imaging device and method
JP6951117B2 (en) Medical diagnostic imaging equipment
CN106163405B (en) Tomographic apparatus and method of displaying tomographic image by tomographic apparatus
JP6929695B2 (en) Medical diagnostic imaging equipment and management equipment
US11406333B2 (en) Medical image diagnosis apparatus and management apparatus
JP7055599B2 (en) X-ray CT device
US20170372473A1 (en) Medical imaging diagnosis apparatus and medical imaging processing apparatus
JP7144129B2 (en) Medical image diagnosis device and medical information management device
JP2018023773A (en) Medical image processing device and x-ray ct device
JP6797555B2 (en) Medical information processing device
JP6918443B2 (en) Medical information processing device
US10463328B2 (en) Medical image diagnostic apparatus
US10835197B2 (en) Medical diagnostic-imaging apparatus and medical-information management apparatus
JP7199839B2 (en) X-ray CT apparatus and medical image processing method
JP6925786B2 (en) X-ray CT device
JP6824641B2 (en) X-ray CT device
JP2023014243A (en) Medical image diagnostic device and method
JP2018000943A (en) Medical image diagnostic apparatus and medical image processor
JP6827761B2 (en) Medical diagnostic imaging equipment
JP6956514B2 (en) X-ray CT device and medical information management device
JP7179497B2 (en) X-ray CT apparatus and image generation method
JP6855173B2 (en) X-ray CT device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210311

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220210

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220315

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220511

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220614

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220809

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221122

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221221

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7199839

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150