JP6797555B2 - 医用情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用情報処理装置に関する。

癌等の病変部に対する治療法として、放射線治療（放射線療法）が知られており、現在、放射線治療を支援するための装置が種々開発されている。例えば、病変部に対して放射線を集中的に照射し、放射線による正常組織への悪影響（損傷、副作用等）を低減するために、予め作成された治療計画に則って放射線を照射する放射線治療装置が知られている。

また、上述した治療計画の作成を支援する治療計画装置が知られている。例えば、治療計画装置は、病変部の位置や形状を、Ｘ線ＣＴ装置等の医用画像診断装置を用いて計測し、この計測結果に基づいて、放射線の照射経路、照射野の形状、照射線量等を含む治療計画を作成する。なお、治療計画は、放射線を発生させる制御計画の一例である。

特開２００９−１８３４６８号公報

本発明が解決しようとする課題は、放射線を発生させる制御計画を容易に作成することができる医用情報処理装置を提供することである。

実施形態の医用情報処理装置は、検出部と、設定部と、生成部とを備える。検出部は、３次元の医用画像データであるボリュームデータから、被検体における複数の部位それぞれの位置を検出する。設定部は、前記被検体に含まれる領域を設定する。生成部は、前記ボリュームデータにおいて前記領域に対応する位置を特定し、特定した位置と、前記検出部により検出された前記複数の部位それぞれの位置とに基づいて、放射線を発生させる装置を制御する制御計画を生成する。

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。 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。 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。 図４は、第１の実施形態に係る治療計画装置の構成の一例を示す図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る検出機能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。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る検出機能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。 図６は、第１の実施形態に係る検出機能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。 図７は、第１の実施形態に係る検出機能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。 図８は、第１の実施形態に係る記憶回路によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係る位置照合機能による照合処理の一例を説明するための図である。 図１０は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図１２Ａは、第１の実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図１２Ｂは、第１の実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図１２Ｃは、第１の実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図１３は、第１の実施形態に係る生成機能の処理について説明するための図である。 図１４は、第１の実施形態に係る治療計画装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１５は、第２の実施形態に係る治療計画装置の構成の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、医用情報処理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、医用情報処理装置の一例である治療計画装置を含む医用情報処理システムについて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る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（Computed Tomography）装置１と、治療計画装置２と、放射線治療装置３と、サーバ装置４と、端末装置５とを備える。Ｘ線ＣＴ装置１、治療計画装置２、放射線治療装置３、サーバ装置４、及び端末装置５は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）６により、直接的、又は間接的に相互に通信可能に接続される。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、医用画像データ等を相互に送受信する。

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）等が導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置５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４に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１は、端末装置５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４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４に送信する。サーバ装置４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５からの取得要求に応じた画像データを端末装置５に送信する。端末装置５は、サーバ装置４から受信した画像データをモニタ等に表示する。以下、各装置について説明する。

なお、図１に示す例では、医用情報処理システム１００がサーバ装置４及び端末装置５をそれぞれ１台ずつ備える場合を示したが、実際には更に複数のサーバ装置４及び端末装置５を備えていてもよい。また、医用情報処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ装置１に限らず、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置等、他の医用画像診断装置を備えていてもよい。

Ｘ線ＣＴ装置１は、患者（被検体）のＸ線ＣＴ画像データを撮影する装置である。例えば、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４に送信する。なお、Ｘ線ＣＴ装置１の構成については、後に詳述する。

治療計画装置２は、放射線による治療を行う計画である治療計画を生成する装置であり、例えば、ワークステーションである。例えば、治療計画装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１により撮影されたＸ線ＣＴ画像データを用いて、患者の病変部に放射線を照射する治療計画を生成し、生成した治療計画を放射線治療装置３に送信する。なお、治療計画装置２の構成については、後に詳述する。

放射線治療装置３は、放射線による治療を行う装置である。例えば、放射線治療装置３は、放射線治療に先立って治療計画装置２により生成された患者の治療計画を記憶する。放射線治療が行われる際には、放射線治療装置３は、例えば、Ｘ線を用いて位置決め撮影を行って、撮影した画像データと治療計画時の画像データ（Ｘ線ＣＴ画像データ）との位置合わせを行う。そして、放射線治療装置３は、位置合わせ後の治療計画にしたがって、患者の病変部に対して放射線を照射する。なお、放射線治療装置３は、放射線を発生させる装置の一例である。

サーバ装置４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サーバ等である。例えば、サーバ装置４は、各診療科に配置された端末装置５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４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５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４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、治療計画装置２又は端末装置５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治療計画装置２又は端末装置５に送信する。

端末装置５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５は、医師によって患者の症状や医師の所見等のカルテ情報が入力される。また、端末装置５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４に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置５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、端末装置５を操作して検査オーダーを送信する。

図２を用いて、Ｘ線ＣＴ装置１の構成について説明する。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１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。

架台１０は、被検体Ｐ（患者）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：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

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。

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、後述するスキャン制御回路３３の制御により、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。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。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。

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。

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。

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１２ｂ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。

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。

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。

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列等多列に配列された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等、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。

データ収集回路１４は、ＤＡＳ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３０に送信する。例えば、回転フレーム１５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。

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。

なお、架台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うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール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、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。入力回路３１、ディスプレイ３２、スキャン制御回路３３、前処理回路３４、記憶回路３５、画像再構成回路３６、及び処理回路３７は、相互に通信可能に接続される。

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、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７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。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

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、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを表示したり、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、スキャン中の画面等を表示する。また、ディスプレイ３２は、被曝情報を含む仮想患者画像や画像データ等を表示する。なお、ディスプレイ３２によって表示される仮想患者画像については、後に詳述する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７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）を収集する位置決め撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（本スキャン）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。

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、側面方向等）から位置決め画像を撮影することができる。

また、スキャン制御回路３３は、スキャノ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、全身等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。

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。

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、記憶回路３５に格納する。

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、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。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データや仮想患者画像を記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。なお、仮想患者画像及び処理回路３７による処理結果については、後述する。

画像再構成回路３６は、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することもできる。なお、画像再構成回路３６は、画像再構成部の一例である。

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記憶回路３５に格納する。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール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、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール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、処理回路３７は、記憶回路３５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。

図４を用いて、治療計画装置２の構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係る治療計画装置２の構成の一例を示す図である。なお、治療計画装置２は、医用情報処理装置の一例である。また、治療計画装置２によって生成される治療計画は、放射線治療装置３を制御する制御計画の一例である。

図４に示すように、第１の実施形態に係る治療計画装置２は、入力回路４１と、ディスプレイ４２と、記憶回路５０と、処理回路６０とを有する。入力回路４１、ディスプレイ４２、記憶回路５０、及び処理回路６０は、相互に通信可能に接続される。

入力回路４１は、治療計画装置２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、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路６０に転送する。例えば、入力回路４１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの取得要求や、治療計画を生成する際の生成条件等を受け付ける。また、入力回路４１は、画像上の部位を指定するための操作を受け付ける。

ディスプレイ４２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路６０による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを表示したり、入力回路４１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を表示したりする。また、ディスプレイ４２は、生成途中若しくは生成済みの治療計画や、ボリュームデータ５１に基づく画像、仮想患者画像等を表示する。なお、仮想患者画像については、後に詳述する。

記憶回路５０は、治療計画の作成に用いられる各種の情報を記憶する。例えば、記憶回路５０は、治療計画を生成するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。

また、記憶回路５０は、ボリュームデータ５１と、リスク臓器リスト５２とを記憶する。ボリュームデータ５１は、３次元の医用画像データであり、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１により撮影されたＸ線ＣＴ画像データである。例えば、ボリュームデータ５１は、治療計画装置２の操作者によりサーバ装置４へ送信された取得要求に応じて、サーバ装置４から取得されたＸ線ＣＴ画像データである。なお、ボリュームデータ５１は、Ｘ線ＣＴ装置１から直接的に取得されたＸ線ＣＴ画像データであってもよい。また、リスク臓器リスト５２については、後に詳述する。

なお、記憶回路５０に記憶され、治療計画装置２における処理にて利用されるボリュームデータ５１は、Ｘ線ＣＴ装置１の本撮影（本スキャン）によって撮影された診断画像のボリュームデータであることが好ましいが、位置決め画像（スキャノ画像）のボリュームデータであっても以下に説明する同様の処理を適用することができる。以下、ボリュームデータ５１が診断画像のボリュームデータである場合を説明する。

処理回路６０は、治療計画装置２の全体制御を行う。例えば、処理回路６０は、操作者により入力されたＸ線ＣＴ画像データの取得要求を、サーバ装置４やＸ線ＣＴ装置１に送信させるように制御する。また、処理回路６０は、記憶回路５０が記憶する各種の画像データを、ディスプレイ４２に表示させるように制御する。

また、処理回路６０は、図４に示すように、検出機能６１、位置照合機能６２、設定機能６３、及び生成機能６４を実行する。ここで、例えば、図４に示す処理回路６０の構成要素である検出機能６１、位置照合機能６２、設定機能６３、及び生成機能６４が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路５０に記録されている。処理回路６０は、各プログラムを記憶回路５０から読み出し、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。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路６０は、図４の処理回路６０内に示された各機能を有することとなる。なお、検出機能６１は、検出部の一例である。

検出機能６１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、検出機能６１は、Ｘ線ＣＴ装置１によって撮影された３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）に含まれる臓器等の部位を検出する。例えば、検出機能６１は、診断に用いられる診断画像のボリュームデータについて、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器等の部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔等の部位の特徴を示す点である。すなわち、検出機能６１は、特定の臓器や骨等の解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔等を検出する。また、検出機能６１は、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足等の位置を検出することもできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔等にこれらの位置も含めたものを意味する。以下、検出機能６１による部位の検出の一例について説明する。

例えば、検出機能６１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６１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６１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、検出機能６１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）等が利用される。

そして、検出機能６１は、身体における解剖学的な特徴点の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、点分布モデル等が利用される。すなわち、検出機能６１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に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点等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。

以下、図５Ａ，５Ｂ，６，７を用いて、検出機能６１による部位の検出処理の一例を説明する。図５Ａ，５Ｂ，６，７は、第１の実施形態に係る検出機能６１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５Ａ，５Ｂ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、検出機能６１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５Ａ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、検出機能６１は、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点等が定義されたモデルにフィッティングさせることで、図５Ｂ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。

ここで、検出機能６１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記憶回路３５に格納する。例えば、検出機能６１は、図５Ｂに示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３等の識別コードを付与する。ここで、検出機能６１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、記憶回路３５に格納する。具体的には、検出機能６１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。

例えば、検出機能６１は、図６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記憶回路３５に格納する。一例を挙げると、検出機能６１は、位置決め画像のボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図６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）」等をボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出機能６１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等の各部位を検出することができる。

また、検出機能６１は、例えば、図６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記憶回路３５に格納する。ここで、検出機能６１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、それぞれ標識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。

一例を挙げると、検出機能６１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標識点の座標を抽出して、図６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、検出機能６１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標識点の座標を抽出して、図６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標識点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる標識点が含まれる。例えば、検出機能６１は、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、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、検出機能６１は、図６に示すように、造影することで抽出された血管などの標識点の座標（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。

上述したように、検出機能６１は、位置決め用画像、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標識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、検出機能６１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、検出機能６１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」等、「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、検出機能６１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。

例えば、検出機能６１は、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋骨の高さ」等の位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図７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、検出機能６１は、ボリュームデータにおける領域Ｒ１のボクセルの座標情報を抽出する。検出機能６１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記憶回路３５に格納する。同様に、検出機能６１は、図７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等を抽出することができる。

また、検出機能６１は、人体における頭部や胸部等の位置を定義する特徴点に基づいて、ボリュームデータに含まれる位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部等の位置は任意に定義することができる。例えば、第７頸椎から肺の下端までを胸部と定義すると、検出機能６１は、第７頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点までを胸部として検出する。なお、検出機能６１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、検出機能６１は、ボクセル値に基づく領域拡張法等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。

位置照合機能６２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それぞれの位置と、仮想患者画像に含まれる人体における複数の部位それぞれの位置とを照合する。ここで、仮想患者画像とは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す情報である。すなわち、位置照合機能６２は、被検体の部位と標準的な部位の位置とを照合して、照合結果を記憶回路５０に格納する。例えば、位置照合機能６２は、人体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者画像と、被検体のボリュームデータとをマッチングする。

ここで、まず、仮想患者画像について説明する。仮想患者画像は、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長等の体格等に関わるパラメータに関する複数の組み合わせに応じた標準的な体格等を有する人体について実際にＸ線で撮影した画像として予め生成されて、記憶回路５０に格納される。すなわち、記憶回路５０は、上述したパラメータの組み合わせに応じた複数の仮想患者画像のデータを記憶する。ここで、記憶回路５０によって記憶される仮想患者画像には、解剖学的な特徴点（特徴点）が対応づけて記憶される。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長等の体格等に従っておおよそ決まっている。

記憶回路５０によって記憶される仮想患者画像は、これら多数の解剖学的な特徴点が予め検出され、検出された特徴点の位置データがそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮想患者画像のデータに付帯又は関連付けされて記憶される。図８は、第１の実施形態に係る記憶回路５０によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。例えば、記憶回路５０は、図８に示すように、臓器等の部位を含む３次元の人体に、解剖学的な特徴点と特徴点を識別するための識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」等とが関連付けられた仮想患者画像を記憶する。

すなわち、記憶回路５０は、３次元の人体画像のおける座標空間における特徴点の座標と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路５０は、図８に示す識別コード「Ｖ１」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。同様に、記憶回路５０は、識別コードと特徴点の座標とを対応づけて記憶する。なお、図８においては、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓等のみが示されているが、実際には、仮想患者画像は、さらに多数の臓器、骨、血管、神経等が含まれる。また、図８においては、識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」に対応する特徴点についてのみ示されているが、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。

位置照合機能６２は、検出機能６１によって検出された被検体のボリュームデータ中の特徴点と、上述した仮想患者画像中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして、ボリュームデータの座標空間と仮想患者画像の座標空間とを関連付ける。図９は、第１の実施形態に係る位置照合機能６２による照合処理の一例を説明するための図である。ここで、図９においては、診断画像から検出した特徴点と仮想患者画像から検出された特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた３組の特徴点を用いてマッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。

例えば、位置照合機能６２は、図９に示すように、仮想患者画像において識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」で示される特徴点と、診断画像において識別コード「Ｃ１」、「Ｃ２」及び「Ｃ３」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関連付ける。例えば、位置照合機能６２は、図９に示すように、解剖学的に同じ特徴点「Ｖ１（x1,y1,z1）、Ｃ１（X1,Y1,Z1）」、「Ｖ２（x2,y2,z2）、Ｃ２（X2,Y2,Z2）」、「Ｖ３（x3,y3,z3）、Ｃ３（X3,Y3,Z3）」の間の位置ズレの合計「ＬＳ」を最小化するように、以下の座標変換行列「Ｈ」を求める。

LS ＝ （(X1,Y1,Z1)-Ｈ(x1,y1,z1))
+（(X2,Y2,Z2)-Ｈ(x2,y2,z2))
+（(X3,Y3,Z3)-Ｈ(x3,y3,z3))

位置照合機能６２は、求めた座標変換行列「Ｈ」により、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲を診断画像上のスキャン範囲に変換することができる。例えば、位置照合機能６２は、座標変換行列「Ｈ」を用いることで、図９に示すように、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」を位置決め画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換することができる。図１０は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。例えば、図１０の仮想患者画像上に示すように、操作者が仮想患者画像上でスキャン範囲「ＳＲＶ」を設定すると、位置照合機能６２は、上述した座標変換行列を用いて、設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」を診断画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換する。

これにより、例えば、仮想患者画像上で識別コード「Ｖｎ」に対応する特徴点を含むように設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」は、診断画像上で同一の特徴点に対応する識別コード「Ｃｎ」が含まれるスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換されて設定される。なお、上述した座標変換行列「Ｈ」は、被検体ごとに記憶回路５０に記憶されて、適宜読み出されて使用される場合であってもよく、或いは、診断画像が収集されるごとに算出される場合であってもよい。このように第１の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想患者画像を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、診断画像の撮影後に、計画された位置・範囲に対応する位置決め画像上の位置・範囲を自動で数値設定することが可能である。

図４の説明に戻り、処理回路６０は、設定機能６３と、生成機能６４とを実行し、治療計画を容易に作成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。

なお、図４においては単一の処理回路６０にて検出機能６１、位置照合機能６２、設定機能６３、及び生成機能６４にて行われる処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

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 preprocess 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（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路５０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５０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。さらに、図４における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

ところで、従来、治療計画の作成には手間がかかっていた。例えば、治療計画を作成する場合、操作者は、３次元の画像データであるボリュームデータ５１に対して、病変部や正常組織の位置を指定し、放射線の照射経路（角度）、照射野の形状、照射線量等の情報を求める作業を手作業で行っていた。このため、治療計画の作成には手間がかかっていた。そこで、第１の実施形態に係る治療計画装置２は、治療計画を容易に作成することを可能にするために、以下に説明する機能を備える。

第１の実施形態に係る記憶回路５０は、リスク臓器リスト５２を記憶する。リスク臓器リスト５２は、例えば、放射線に対する感受性が高く、放射線の照射により悪影響（副作用）を受けやすい臓器をリスク臓器として記憶するためのリストである。例えば、リスク臓器リスト５２には、背骨、眼球、生殖器、消化管（直腸等）等、臓器の名称が登録される。記憶回路５０に記憶されるリスク臓器リスト５２は、予め操作者により設定される。

なお、リスク臓器リスト５２は、臓器の名称のみならず、例えば、リスク臓器ごとの耐用線量（放射線による悪影響が発現し難いと考えられる線量の許容量）が登録されてもよい。また、記憶回路５０は、記憶部の一例である。

第１の実施形態に係る処理回路６０は、上述したように、設定機能６３、及び生成機能６４を実行する。このうち、設定機能６３は、処理回路６０が設定機能６３に対応するプログラムを記憶回路５０から読み出し実行することで、実現される機能である。生成機能６４は、処理回路６０が生成機能６４に対応するプログラムを記憶回路５０から読み出し実行することで、実現される機能である。以下、これらの各機能について、詳細に説明する。

設定機能６３は、被検体に含まれる領域を設定する。例えば、設定機能６３は、ディスプレイ４２に表示された仮想患者画像において、病変部の領域を設定する。また、設定機能６３は、ボリュームデータ５１に基づく画像において、設定した病変部の領域を調整する。

図１１、及び、図１２Ａ〜１２Ｃは、第１の実施形態に係る設定機能６３の処理を説明するための図である。図１１は、ディスプレイ４２に表示される表示画面の一例である。また、図１２Ａ〜１２Ｃは、被検体Ｐのボリュームデータ５１のアキシャル断面画像、サジタル断面画像、及びコロナル断面画像にそれぞれ対応する。

図１１に示すように、例えば、設定機能６３は、操作者が治療計画の作成を開始すると、表示領域７０，７１，７２を含む表示画面をディスプレイ４２に表示させる。ここで、表示領域７０は、仮想患者画像上の各臓器に対応するボタンを表示する領域である。例えば、表示領域７０には、頭、胸部、腹部、肺、心臓、肝臓、胃、前立腺、骨盤・・・等の文字がそれぞれ表示されたボタンが含まれる。また、表示領域７１は、仮想患者画像を表示する領域である。また、表示領域７２は、ボリュームデータ５１の断面画像を表示する領域である。なお、放射線の照射対象となる病変部が未指定の場合には、図示のように、表示領域７２には何も表示されない。

例えば、設定機能６３は、表示領域７１の仮想患者画像上で、病変部の臓器の指定を受け付ける。一例として、操作者により仮想患者画像上の前立腺の領域が指定されると、設定機能６３は、前立腺の領域に含まれるボクセルを病変部領域７３として設定する。すなわち、操作者は、仮想患者画像上で前立腺の領域を指定するだけで、複数のボクセルを病変部領域７３として設定することができる。

また、前立腺が病変部として設定されると、設定機能６３は、図示のように、前立腺の領域を強調表示（黒塗り）するとともに、表示領域７０に表示された前立腺のボタンも強調表示（網掛け）する。そして、設定機能６３は、前立腺の中心を通るアキシャル断面画像（図１２Ａ）、サジタル断面画像（図１２Ｂ）、及びコロナル断面画像（図１２Ｃ）を、表示領域７２に表示させる。なお、仮想患者画像における部位の位置と、ボリュームデータ５１における部位の位置とは、位置照合機能６２によってマッチングされているので、仮想患者画像で設定された病変部領域７３が各断面画像にも表示される。

そして、設定機能６３は、表示領域７２の各断面画像において、設定した病変部領域７３を調整する。例えば、操作者は、各断面画像を閲覧し、病変部が前立腺の一部に過ぎないと判断すると、病変部領域７３を縮小する操作を行う。一例としては、操作者は、アキシャル断面画像上で病変部領域７３の輪郭を選択し、選択した輪郭を縮小させる操作を行う。これにより、設定機能６３は、病変部領域７３を縮小させ、サジタル断面画像及びコロナル断面画像における病変部領域７３の輪郭も縮小させる。なお、病変部が前立腺の周辺組織にまで拡大している場合には、操作者は、病変部領域７３を拡大する操作を行うが、この操作は縮小する操作と同様であるので詳細な説明を省略する。これにより、操作者は、実際の病変部の様子を各断面画像上で閲覧しながら、病変部領域７３の位置や大きさを調整することができる。なお、各断面画像上で調整された病変部領域７３の位置や大きさは、表示領域７１の仮想患者画像にも反映される。

このように、設定機能６３は、病変部領域７３を仮想患者画像上で設定し、設定した病変部領域７３を各断面画像上で調整する。なお、上記の例では、断面画像として、アキシャル断面画像、サジタル断面画像、及びコロナル断面画像が表示される場合を説明したが、任意のＭＰＲ（Multi Planar Reconstructions）断面画像であってもよい。また、断面画像に限らず、例えば、ボリュームデータ５１が立体視画像として３次元ディスプレイに表示される場合であってもよい。すなわち、被検体Ｐのボリュームデータ５１に基づく画像（つまり、実画像）であればよい。

また、Ｘ線ＣＴ画像データであるボリュームデータ５１のみならず、他の医用画像診断装置によって撮影された画像データを用いて、病変部領域７３を調整してもよい。例えば、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置等、他の医用画像診断装置により撮影されたボリュームデータを、ボリュームデータ５１と位置合わせしておく。これにより、他の医用画像診断装置の画像上、若しくは他の医用画像診断装置の画像をボリュームデータ５１の画像上に重畳させた重畳画像上で、病変部領域７３の調整を行うことができる。例えば、乳腺の病変については、ＭＲＩ装置の画像やＰＥＴ装置の画像を用いることで、より正確に病変部領域７３を捉えることができる。

また、上記の説明では、操作者が病変部領域７３を設定する場合を説明したが、例えば、病変部をＸ線ＣＴ画像から抽出するＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）を用いて設定してもよい。

生成機能６４は、ボリュームデータ５１において病変部領域７３に対応する位置を特定し、特定した位置と、検出された複数の部位それぞれの位置とに基づいて、治療計画を生成する。

例えば、生成機能６４は、まず、ボリュームデータ５１の各ボクセルのＣＴ値を電子密度に変換する電子密度変換処理を行う。ここで、この電子密度変換処理は、例えば、予め電子密度ファントムが撮影された電子密度ファントム測定結果に基づいて行われる。そして、生成機能６４は、電子密度変換処理によって得られる被検体Ｐの電子密度空間分布を用いて、以下に説明する治療計画の生成を行う。なお、ここでは電子密度変換処理により電子密度空間分布を生成する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、デュアルエナジー（Dual Energy）撮影の場合には、生成機能６４は、電子密度変換処理を行わずに、直接、電子密度空間分布（電子密度画像）を生成することができる。

生成機能６４は、放射線治療装置３の放射線源から発生される放射線について、照射線量、照射経路、照射野の形状、及び照射時間を含む治療計画を生成する。ここで、放射線源は、放射線を発生させる線源であり、寝台に載置された被検体Ｐに対して移動可能に設置される。そして、放射線源は、例えば、病変部領域７３を中心として被検体Ｐの周囲を回転しながら、病変部領域７３に対して放射線を照射することで、病変部領域７３に対して集中的に照射し、その周辺にある正常組織への悪影響を低減している。

治療計画において、照射線量は、放射線治療装置３の放射線源から発生される放射線の線量を示す。また、照射経路は、放射線源から病変部（ターゲット）に向かって照射される放射線の経路（パス）を示し、放射線源の位置（角度）に対応する。また、照射野の形状は、ある照射経路において放射線が照射される範囲を示す。また、照射時間は、ある照射経路において放射線が照射される時間を示す。

図１３は、第１の実施形態に係る生成機能６４の処理について説明するための図である。図１３には、治療計画により規定される各種の条件を模式的に示す。

図１３に示す例では、生成機能６４は、まず、照射線量を決定する。例えば、生成機能６４は、臓器ごとの照射線量の標準値を用いて、被検体Ｐに適用する照射線量を決定する。この標準値は、例えば、操作者により予め登録されている。このため、生成機能６４は、例えば、設定機能６３において設定された病変部領域７３の臓器に対応する標準値を特定する。そして、生成機能６４は、例えば、被検体Ｐのボリュームデータ５１から被検体Ｐの体型（体表面からの病変部領域７３の深さ等）を求め、求めた体型に応じて照射線量の標準値を補正することで、被検体Ｐに適用する照射線量を決定する。

続いて、生成機能６４は、照射経路を決定する。例えば、生成機能６４は、リスク臓器リスト５２を参照し、リスク臓器の情報を取得する。そして、生成機能６４は、例えば、放射線源８０と病変部領域７３の中心とを結ぶ軸８１上にリスク臓器が存在しない角度を、照射経路として決定する。生成機能６４は、放射線源８０の位置を変えながら同様の処理を行うことで、様々な角度を照射経路として決定する。

そして、生成機能６４は、照射野８２の形状を決定する。例えば、生成機能６４は、病変部領域７３の形状に基づいて、照射野８２の形状を照射経路ごとに決定する。具体的には、生成機能６４は、照射経路として決定された角度ごとに、軸８１の直交断面８３における照射野８２の形状を決定する。この照射野８２の形状は、複数の絞り羽根（マルチリーフ）が個別に可動するマルチリーフコリメータ８４によって制御される。生成機能６４は、例えば、リスク臓器を避けつつ病変部領域７３を含むように、照射野８２の形状を決定する。

そして、生成機能６４は、照射時間を決定する。例えば、生成機能６４は、それぞれの照射経路において、十分な線量の放射線が病変部領域７３に照射されるように、照射時間を決定する。

このように、生成機能６４は、照射線量、照射経路、照射野の形状、及び照射時間を決定する。なお、ここで決定された照射線量、照射経路、照射野の形状、及び照射時間の組み合わせは、治療計画の候補となる。生成機能６４は、通常、数パターンの治療計画の候補を生成する。そして、生成機能６４は、生成した治療計画の候補ごとに、線量分布を求めることで、最適な治療計画の候補を治療計画として生成する。

例えば、生成機能６４は、電子密度空間分布における電子の振る舞いを確率的にシミュレーションするモンテカルロ法を用いることで、各治療計画の候補に則って放射線が照射された際の線量分布をシミュレーションする。操作者は、シミュレーションにより得られた各治療計画の候補ごとの線量分布を比較して、最適と思われる候補を選択する。これにより、生成機能６４は、選択された治療計画の候補を、被検体Ｐの治療計画として生成する。

このように、生成機能６４は、被検体Ｐの治療計画を生成する。そして、生成機能６４は、生成した被検体Ｐの治療計画を放射線治療装置３へ出力し、放射線治療装置３の記憶回路に格納する。なお、上記の例では、リスク臓器を避けるように照射経路及び照射野の形状が決定される場合を説明したが、必ずしもリスク臓器の全てを避けなくてもよい。例えば、リスク臓器に放射線が照射されたとしても、耐用線量の範囲内であれば治療計画として適用され得る。すなわち、生成機能６４は、リスク臓器に照射される放射線の線量が所定値以下となるように、治療計画を生成してもよい。また、上記の例では、複数パターンの治療計画の候補の中から最適な治療計画が操作者により選択される場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、各治療計画の候補ごとの線量分布を比較するための評価値を設定しておくことで、生成機能６４が自動的に適切な（評価値に則した）治療計画の候補を選択する場合であってもよい。また、生成機能６４は、１パターンの治療計画の候補のみを生成し、これを被検体Ｐの治療計画とする場合であってもよい。

図１４は、第１の実施形態に係る治療計画装置２による処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理手順は、例えば、治療計画の作成を開始する旨の指示を操作者から受け付けることにより開始される。

ステップＳ１０１において、処理回路６０は、治療計画の作成を開始するか否かを判定する。例えば、処理回路６０は、治療計画の作成を開始する旨の指示を操作者から受け付けると、治療計画の作成を開始する。なお、ステップＳ１０１が否定される場合には、処理回路６０は、治療計画の作成を開始せず、待機状態である。

ステップＳ１０１が肯定されると、ステップＳ１０２において、検出機能６１は、被検体Ｐのボリュームデータ５１を記憶回路５０から取得する。

ステップＳ１０３において、検出機能６１は、ボリュームデータ５１から部位を検出する。例えば、検出機能６１は、被検体Ｐのボリュームデータ５１から、複数の部位それぞれの位置を検出する。

ステップＳ１０４において、設定機能６３は、仮想患者画像をディスプレイ４２に表示させる。例えば、設定機能６３は、ボリュームデータ５１とのマッチングがされている仮想患者画像を、ディスプレイ４２に表示させる。

ステップＳ１０５において、設定機能６３は、仮想患者画像上で、病変部領域を設定する。例えば、設定機能６３は、操作者により仮想患者画像上の領域が指定されると、指定された領域に含まれるボクセルを病変部領域７３として設定する。

ステップＳ１０６において、設定機能６３は、被検体の病変部領域７３を含む画像を表示させる。例えば、設定機能６３は、病変部領域７３の中心を通るアキシャル断面画像、サジタル断面画像、及びコロナル断面画像を、ディスプレイ４２に表示させる。

ステップＳ１０７において、設定機能６３は、病変部領域７３の形状を設定する操作を受け付ける。例えば、設定機能６３は、病変部領域７３の中心を通るアキシャル断面画像、サジタル断面画像、及びコロナル断面画像において、設定した病変部領域７３を調整する。

ステップＳ１０８において、生成機能６４は、電子密度変換処理を行う。例えば、生成機能６４は、ボリュームデータ５１の各ボクセルのＣＴ値を電子密度に変換して、被検体Ｐの電子密度空間分布を得る。

ステップＳ１０９において、生成機能６４は、治療計画を生成する。例えば、生成機能６４は、照射線量、照射経路、照射野の形状、及び照射時間を含む治療計画の候補を生成する。そして、生成機能６４は、治療計画の候補の中から、被検体Ｐの治療計画を生成する。

ステップＳ１１０において、生成機能６４は、生成した被検体Ｐの治療計画を放射線治療装置３へ出力し、放射線治療装置３の記憶回路に格納する。

なお、上記の説明は一例に過ぎず、例えば、上記の処理手順は、必ずしも上述した順序で実行されなくてもよい。例えば、上記のステップＳ１０１〜Ｓ１１０の各処理は、処理内容が矛盾しない範囲で、適宜順序を変えて実行されてもよい。例えば、ステップＳ１０８の電子密度変換処理は、ステップＳ１０２の処理の後に実行されてもよい。また、例えば、デュアルエナジー（Dual Energy）撮影の場合には、生成機能６４は、ステップＳ１０８の電子密度変換処理を行わずに、直接、電子密度空間分布を生成してもよい。

上述したように、第１の実施形態に係る治療計画装置２において、検出機能６１は、ボリュームデータ５１から、被検体Ｐにおける複数の部位それぞれの位置を検出する。そして、設定機能６３は、被検体Ｐに含まれる領域を病変部領域７３として設定する。そして、生成機能６４は、ボリュームデータ５１において病変部領域７３に対応する位置を特定し、特定した位置と、検出機能６１により検出された複数の部位それぞれの位置とに基づいて、治療計画を生成する。これによれば、第１の実施形態に係る治療計画装置２は、治療計画を容易に作成することができる。

例えば、設定機能６３は、仮想患者画像上で、病変部領域７３を設定する。これによれば、操作者は、仮想患者画像上で病変部領域を指定するだけで、病変部領域に含まれる複数のボクセルを病変部領域７３として設定することができる。

また、例えば、生成機能６４は、予め設定されたリスク臓器に照射される放射線の線量が所定値以下となるように、治療計画を生成する。これによれば、操作者は、簡易な操作でリスク臓器を考慮した治療計画を作成することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る治療計画装置２は、治療計画を更に容易に作成するために、標準的な治療計画である標準治療計画を予め記憶する（プリセット）。以下、第２の実施形態に係る治療計画装置２について説明する。

図１５を用いて、第２の実施形態に係る治療計画装置２の構成について説明する。図１５は、第２の実施形態に係る治療計画装置２の構成の一例を示す図である。第２の実施形態に係る治療計画装置２は、図４に示した治療計画装置２と同様の構成を備え、記憶回路５０が標準治療計画５３を更に記憶する点と、生成機能６４における処理の一部が相違する。そこで、第２の実施形態では、第１の実施形態と相違する点を中心に説明することとし、第１の実施形態において説明した構成と同様の機能を有する点については、図４と同一の符号を付し、説明を省略する。

第２の実施形態に係る記憶回路５０は、標準治療計画５３を記憶する。この標準治療計画５３は、臓器ごとの標準的な治療計画であり、例えば、仮想患者画像上で生成された治療計画である。すなわち、標準治療計画５３の照射線量は、ある臓器に照射される放射線の標準的な照射線量である。また、標準治療計画５３の照射経路は、ある臓器に放射線が照射される標準的な照射経路である。また、標準治療計画５３の照射野の形状は、それぞれの照射経路において、ある臓器に照射される放射線の標準的な照射野の形状である。また、標準治療計画５３の照射時間は、それぞれの照射経路において、ある臓器に放射線が照射される標準的な照射時間である。なお、標準治療計画５３は、放射線を発生させる装置を制御する標準的な計画である標準制御計画の一例である。

第２の実施形態に係る生成機能６４は、設定された病変部領域７３に対応する臓器の標準治療計画５３を記憶回路５０から取得する。そして、生成機能６４は、取得した標準治療計画５３を、ボリュームデータ５１から検出された被検体Ｐの複数の部位それぞれの位置に応じて変更することで、治療計画を生成する。

例えば、生成機能６４は、病変部領域７３として前立腺が設定されると、前立腺の標準治療計画５３を記憶回路５０から取得する。そして、生成機能６４は、取得した標準治療計画５３を、被検体Ｐのボリュームデータ５１に基づいて変更する。

例えば、生成機能６４は、仮想患者画像における各部位の位置と、被検体Ｐのボリュームデータ５１における各部位の位置との位置関係に基づいて、標準治療計画５３を変更する。具体的には、生成機能６４は、仮想患者画像とボリュームデータ５１との間における病変部領域７３の違いや、仮想患者画像とボリュームデータ５１との間におけるリスク臓器の違いに応じて、標準治療計画５３の照射経路や照射野の形状を変更する。これにより、生成機能６４は、治療計画を生成する。

このように、第２の実施形態に係る治療計画装置２は、標準治療計画５３を予め記憶することで、治療計画を更に容易に作成することができる。

（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。

例えば、上記の実施形態では、治療計画として、照射線量、照射経路、照射野の形状、及び照射時間が決定される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、生成機能６４は、上記の条件に加えて、被検体Ｐに装着される水バックの厚みを決定してもよい。例えば、放射線として陽子線又は重粒子線が用いられる場合には、被検体Ｐの体表面には水バックが装着（ビルトアップ）される。これは、陽子線又は重粒子線が、飛行過程にある電子や原子核との衝突によってエネルギーを放出し、粒子が停止する付近でエネルギーを急激に放出するという性質（ブラッグピーク）を有するからである。この場合、病変部付近で最大エネルギーを放出させるように、生成機能６４は、ビルトアップに用いる水バックの厚みを決定する。

また、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、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該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。

例えば、上記の実施形態では、治療計画装置２の処理回路６０が、検出機能６１及び位置照合機能６２を実行する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、検出機能６１及び位置照合機能６２は、Ｘ線ＣＴ装置１の処理回路３７が実行してもよい。この場合、治療計画装置２の処理回路６０は、処理回路３７によって検出処理及び位置照合処理が行われた後のボリュームデータを処理回路３７から取得し、取得した情報を用いて設定機能６３及び生成機能６４を実行することができる。

また、例えば、上記の実施形態では、治療計画を生成する処理が治療計画装置２にて実行される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上記の治療計画を生成する処理は、設定機能６３及び生成機能６４を備えていれば、Ｘ線ＣＴ装置１、ＭＲＩ装置、超音波診断装置等、他の医用画像診断装置で実行されてもよいし、パーソナルコンピュータやワークステーション等、他の医用情報処理装置で実行されてもよい。

また、上記の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、上記の実施形態で説明した医用情報処理方法は、予め用意された医用情報処理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。この超音波イメージング方法は、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、この医用情報処理方法は、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。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、放射線を発生させる制御計画を容易に作成することができる。

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

２ 治療計画装置
５０ 記憶回路
５１ ボリュームデータ
５２ リスク臓器リスト
６０ 処理回路
６１ 検出機能
６２ 位置照合機能
６３ 設定機能
６４ 生成機能

Claims (8)

1. ３次元の医用画像データであるボリュームデータから、被検体における複数の部位それぞれの位置を検出する検出部と、
   前記複数の部位の中から、操作者により指定された部位に対応し、放射線の照射対象となる照射対象領域を設定するとともに、当該照射対象領域の形状を調整する操作を受け付けた場合には、更に、受け付けた前記操作に応じて前記照射対象領域の形状を調整する設定部と、
   前記照射対象領域の形状を設定する操作を受け付けない場合には、前記ボリュームデータにおいて前記照射対象領域に対応する位置を特定し、
   前記照射対象領域の形状を設定する操作を受け付けた場合には、前記操作に応じて調整された形状の照射対象領域に対応する位置を特定し、
   特定した位置と、前記検出部により検出された前記複数の部位それぞれの位置とに基づいて、放射線を発生させる装置を制御する制御計画を生成する生成部と
   を備える、医用情報処理装置。
2. 前記設定部は、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す仮想患者画像において、前記照射対象領域を設定する、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記生成部は、前記照射対象領域の形状に基づいて、前記放射線が照射される範囲である照射野の形状を、当該放射線が照射される経路である照射経路ごとに決定し、決定した照射経路ごとの照射野の形状を含む前記制御計画を生成する、
   請求項１又は２に記載の医用情報処理装置。
4. 前記生成部は、予め設定された部位に照射される放射線の線量が所定値以下となるように、前記制御計画を生成する、
   請求項１〜３のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
5. 臓器ごとに、前記放射線を発生させる装置を制御する標準的な計画である標準制御計画を記憶する記憶部を更に備え、
   前記生成部は、設定された照射対象領域に対応する臓器の標準制御計画を前記記憶部から取得し、取得した標準制御計画を、前記検出部により検出された前記複数の部位それぞれの位置に応じて変更することで、前記制御計画を生成する、
   請求項１〜４のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
6. 前記生成部は、前記放射線として陽子線又は重粒子線が用いられる場合に、被検体の体表面に装着される水バックの厚みを含む前記制御計画を生成する、
   請求項１〜５のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
7. 前記生成部は、生成した治療計画を所定の記憶部に格納する、
   請求項１〜６のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
8. 前記設定部は、前記照射対象領域の中心を通る任意の断面画像において、前記照射対象領域の３次元形状を調整する操作を受け付ける、
   請求項１〜７のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。

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