JP7471977B2 - Interference detection device and method - Google Patents
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Description
本明細書及び図面に開示の実施形態は、干渉判定装置及び方法に関する。 The embodiments disclosed in this specification and the drawings relate to an interference detection device and method.
医用機器等の稼働機構が複雑な機器を対象として、機器同士又は機器と患者との干渉を判定する干渉判定装置がある。干渉判定装置は、コンピュータで事前に再現した機器及び患者の３次元モデルを、実物と同様に動かしたり配置したりして干渉を判定している。機器の３次元モデルを生成するにあたっては、ＣＡＤ（Computer-Aided Design）等により当該機器の形状及び駆動系を設計している。機器の駆動系の情報がない場合、３次元モデルを生成することができず、従って、干渉判定を行うことができない。 There is an interference detection device that detects interference between devices or between a device and a patient, targeting devices with complex operating mechanisms such as medical equipment. The interference detection device detects interference by moving and positioning 3D models of the device and patient, which have been reproduced in advance on a computer, in the same way as the real thing. When generating a 3D model of a device, the shape and drive system of the device are designed using CAD (Computer-Aided Design) or similar. If there is no information on the device's drive system, a 3D model cannot be generated, and therefore interference detection cannot be performed.
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、簡易に干渉判定用のモデルを生成することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。 One of the problems that the embodiments disclosed in this specification and the drawings attempt to solve is to easily generate a model for interference detection. However, the problems that the embodiments disclosed in this specification and the drawings attempt to solve are not limited to the above problem. Problems corresponding to the effects of each configuration shown in the embodiments described below can also be positioned as other problems.
実施形態に係る干渉判定装置は、取得部、決定部及び生成部を有する。取得部は、放射線治療又は医用画像診断に用いられる機器の複数の位置にそれぞれ対応する複数のデータセットを取得する取得部であって、前記複数のデータセット各々は、前記複数の位置各々に配置された前記機器の外観に関するデータである。決定部は、前記複数のデータセットに基づいて、前記複数の位置に前記機器を移動させるための前記機器の動作軸及び動作範囲を決定する。生成部は、前記動作軸及び前記動作範囲を前記機器の外観モデルに割り当てて、前記機器の干渉判定に用いる干渉判定モデルを生成する。 The interference detection device according to the embodiment has an acquisition unit, a determination unit, and a generation unit. The acquisition unit is an acquisition unit that acquires a plurality of data sets corresponding to a plurality of positions of an apparatus used in radiation therapy or medical image diagnosis, and each of the plurality of data sets is data on the appearance of the apparatus placed at each of the plurality of positions. The determination unit determines a motion axis and a motion range of the apparatus for moving the apparatus to the plurality of positions based on the plurality of data sets. The generation unit assigns the motion axis and the motion range to an appearance model of the apparatus, and generates an interference detection model to be used for interference detection of the apparatus.
以下、図面を参照しながら、干渉判定装置及び方法の実施形態について詳細に説明する。 The following describes in detail an embodiment of the interference detection device and method with reference to the drawings.
本実施形態に係る干渉判定装置は、放射線治療又は医用画像診断のために干渉判定を行うコンピュータである。本実施形態に係る干渉判定装置は放射線治療システムに包含されるものとする。 The interference detection device according to this embodiment is a computer that performs interference detection for radiation therapy or medical image diagnosis. The interference detection device according to this embodiment is included in a radiation therapy system.
図１は、本実施形態に係る放射線治療システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、放射線治療システム１は、形状測定器２、干渉判定装置３、治療計画画像撮影装置５、治療計画装置６及び放射線治療装置７を有する。形状測定器２、干渉判定装置３、治療計画画像撮影装置５、治療計画装置６及び放射線治療装置７は、ネットワーク等を介して互いに通信可能に接続されている。 Fig. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a radiation therapy system 1 according to this embodiment. As shown in Fig. 1, the radiation therapy system 1 has a shape measuring device 2, an interference detection device 3, a treatment planning image capturing device 5, a treatment planning device 6, and a radiation therapy device 7. The shape measuring device 2, the interference detection device 3, the treatment planning image capturing device 5, the treatment planning device 6, and the radiation therapy device 7 are connected to each other so as to be able to communicate with each other via a network or the like.
形状測定器２は、測定対象の形状を光学的に３次元的に測定する可搬型の測定機器（３次元スキャナ）である。形状測定器２は、放射線治療又は医用画像診断に用いられる機器（以下、対象機器と呼ぶ）に光線等を送受信し、非接触で対象の凹凸を数値化して測定する。形状測定器２による出力データ（以下、スキャンデータと呼ぶ）は干渉判定装置３に供給される。対象機器は、干渉判定装置３による干渉判定に使用する３次元グラフィックモデルの生成対象である。具体的には、対象機器は、治療計画画像撮影装置５の寝台（以下、撮影寝台と呼ぶ）、治療計画画像撮影装置５の架台（以下、撮影架台と呼ぶ）、放射線治療装置７の寝台（以下、治療寝台と呼ぶ）及び放射線治療装置７の架台（以下、治療架台と呼ぶ）等の医用画像診断や放射線治療において使用される機器である。 The shape measuring device 2 is a portable measuring device (3D scanner) that optically measures the shape of a measurement target in three dimensions. The shape measuring device 2 transmits and receives light rays to and from a device (hereinafter referred to as the target device) used in radiation therapy or medical image diagnosis, and measures the unevenness of the target by quantifying it in a non-contact manner. The output data (hereinafter referred to as scan data) from the shape measuring device 2 is supplied to the interference detection device 3. The target device is a target for generating a 3D graphic model used for interference detection by the interference detection device 3. Specifically, the target device is a device used in medical image diagnosis or radiation therapy, such as the bed of the treatment planning image capture device 5 (hereinafter referred to as the capture bed), the stand of the treatment planning image capture device 5 (hereinafter referred to as the capture stand), the bed of the radiation therapy device 7 (hereinafter referred to as the treatment bed), and the stand of the radiation therapy device 7 (hereinafter referred to as the treatment stand).
干渉判定装置３は、治療計画画像撮影装置５又は放射線治療装置７の機器同士又は機器と患者との干渉を判定するコンピュータである。干渉判定装置３は、形状測定器２によりスキャンされた測定対象に関する３次元グラフィックモデルを利用して、シミュレーションにより干渉を判定する。 The interference determination device 3 is a computer that determines interference between the treatment planning image capture device 5 or the radiation therapy device 7, or between the device and the patient. The interference determination device 3 determines interference by simulation using a three-dimensional graphic model of the measurement target scanned by the shape measuring device 2.
治療計画画像撮影装置５は、放射線治療計画に利用する医用画像（以下、治療計画画像と呼ぶ）を生成する医用画像診断装置である。治療計画画像撮影装置５は、撮影架台と撮影寝台とコンソールとを有する。撮影架台は、医用撮像機構を備え、撮影寝台に載置された患者等の被検体に医用撮像を施し、被検体に関する生データを収集する。コンソールは、収集された生データに基づいて被検体に関する治療計画画像を生成する。治療計画画像撮影装置５としては、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置やコーンビームＣＴ装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置等が用いられる。 The treatment planning image capture device 5 is a medical imaging diagnostic device that generates medical images (hereinafter referred to as treatment planning images) used in radiation therapy planning. The treatment planning image capture device 5 has an imaging gantry, an imaging bed, and a console. The imaging gantry is equipped with a medical imaging mechanism, and performs medical imaging on a subject, such as a patient, placed on the imaging bed, and collects raw data related to the subject. The console generates a treatment planning image related to the subject based on the collected raw data. For example, an X-ray computed tomography device, a cone beam CT device, a magnetic resonance imaging device, an ultrasound diagnostic device, etc. can be used as the treatment planning image capture device 5.
治療計画装置６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing unit）等のプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ、表示機器、入力インタフェース、通信インタフェースを含むコンピュータである。治療計画装置６は、治療計画画像撮影装置５から直接的に又はＰＡＣＳシステム等を介して治療計画画像を受信する。治療計画装置６は、治療計画画像を利用して、患者に関する治療計画を作成する。治療計画は、治療計画画像と放射線治療条件とを含む。放射線治療条件は、腫瘍位置や放射線照射方向数、放射線照射角度、放射線強度、コリメータ開度、ウェッジフィルタ等の各種条件を含む。治療計画は、放射線治療装置７に送信される。 The treatment planning device 6 is a computer including a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing unit), a memory such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory), a display device, an input interface, and a communication interface. The treatment planning device 6 receives treatment planning images from the treatment planning image capturing device 5 directly or via a PACS system or the like. The treatment planning device 6 uses the treatment planning images to create a treatment plan for the patient. The treatment plan includes the treatment planning image and radiation therapy conditions. The radiation therapy conditions include various conditions such as the tumor position, the number of radiation irradiation directions, the radiation irradiation angle, the radiation intensity, the collimator opening, and a wedge filter. The treatment plan is transmitted to the radiation therapy device 7.
放射線治療装置７は、治療架台（ガントリ）と治療寝台とコンソールとを有する。治療架台は、照射ヘッドを回転軸回りに回転可能に支持する。照射ヘッドには、電子銃等により発生された電子等を加速する加速管と、加速管により加速された電子が衝突する金属ターゲットとが搭載される。金属ターゲットに電子が衝突することにより、放射線であるＸ線が発生する。照射ヘッドは、治療計画装置６により同定された治療計画に含まれる放射線治療条件に従い放射線を照射する。照射ヘッドからの放射線のビーム軸と回転軸とが交わる点は、空間的に不動であり、アイソセンタと呼ばれている。治療寝台は、患者が載置される治療天板と、治療天板を移動自在に支持する基台とを有する。治療天板は、撮影天板と同様に平面形状を有している。患者の治療部位がアイソセンタに一致するように治療架台、治療寝台及び患者が位置合わせされる。 The radiation therapy device 7 has a treatment gantry, a treatment bed, and a console. The treatment gantry supports the irradiation head so that it can rotate around a rotation axis. The irradiation head is equipped with an acceleration tube that accelerates electrons generated by an electron gun, etc., and a metal target on which the electrons accelerated by the acceleration tube collide. X-rays, which are radiation, are generated when the electrons collide with the metal target. The irradiation head irradiates radiation according to the radiation therapy conditions included in the treatment plan identified by the treatment planning device 6. The point where the beam axis of the radiation from the irradiation head intersects with the rotation axis is fixed in space and is called the isocenter. The treatment bed has a treatment top on which the patient sits, and a base that supports the treatment top so that it can be moved freely. The treatment top has a planar shape similar to the imaging top. The treatment gantry, treatment bed, and patient are aligned so that the patient's treatment area coincides with the isocenter.
図２は、図１の干渉判定装置３の構成例を示す図である。図２に示すように、干渉判定装置３は、処理回路３１、記憶装置３２、表示機器３３、入力インタフェース３４及び通信インタフェース３５を有する。処理回路３１、記憶装置３２、表示機器３３、入力インタフェース３４及び通信インタフェース３５は、互いにバスを介して通信可能に接続されている。 Figure 2 is a diagram showing an example of the configuration of the collision detection device 3 in Figure 1. As shown in Figure 2, the collision detection device 3 has a processing circuit 31, a storage device 32, a display device 33, an input interface 34, and a communication interface 35. The processing circuit 31, the storage device 32, the display device 33, the input interface 34, and the communication interface 35 are connected to each other via a bus so that they can communicate with each other.
処理回路３１は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサを有する。処理回路３１は、干渉判定に関するプログラム（以下、干渉判定プログラムと呼ぶ）を実行し、スキャンデータ取得機能３１１、外観モデル生成機能３１２、軸／範囲決定機能３１３、干渉判定モデル生成機能３１４、干渉判定機能３１５及び表示制御機能３１６のうちの少なくとも一の機能を実現する。 The processing circuitry 31 has a processor such as a CPU or a GPU as hardware resources. The processing circuitry 31 executes a program related to interference detection (hereinafter referred to as an interference detection program) and realizes at least one of the following functions: a scan data acquisition function 311, an appearance model generation function 312, an axis/range determination function 313, an interference detection model generation function 314, an interference detection function 315, and a display control function 316.
スキャンデータ取得機能３１１において処理回路３１は、放射線治療又は医用画像診断に用いられる対象機器の複数の位置にそれぞれ対応する複数のスキャンデータセットを取得する。複数のスキャンデータセットは、複数の位置各々に配置された対象機器の外観に関するスキャンデータである。なお、処理回路３１は、対象機器の複数の位置にそれぞれ対応する複数の外観モデルを取得してもよい。外観モデルについては後述する。スキャンデータセットと外観モデルはデータセットの一例である。 In the scan data acquisition function 311, the processing circuitry 31 acquires multiple scan data sets corresponding to multiple positions of a target device used in radiation therapy or medical image diagnosis. The multiple scan data sets are scan data related to the appearance of the target device disposed at each of the multiple positions. The processing circuitry 31 may also acquire multiple appearance models corresponding to multiple positions of the target device. The appearance models will be described later. The scan data sets and the appearance models are examples of data sets.
外観モデル生成機能３１２において処理回路３１は、干渉判定のシミュレーションに使用する３次元グラフィックモデルを生成する。例えば、処理回路３１は、スキャンデータ取得機能３１１により取得された複数のスキャンデータセット各々に基づいて、当該スキャンデータセットに対応する位置に配置された対象機器の３次元的な外観を表す３次元グラフィックモデル（以下、外観モデルと呼ぶ）生成する。 In the appearance model generation function 312, the processing circuitry 31 generates a three-dimensional graphic model to be used in a simulation of interference detection. For example, based on each of a plurality of scan data sets acquired by the scan data acquisition function 311, the processing circuitry 31 generates a three-dimensional graphic model (hereinafter referred to as an appearance model) that represents the three-dimensional appearance of the target device placed at a position corresponding to the scan data set.
軸／範囲決定機能３１３において処理回路３１は、外観モデル生成機能３１２により生成された複数の外観モデルに基づいて、複数の位置に対象機器を移動させるための当該対象機器の動作軸及び動作範囲を決定する。動作軸及び動作範囲は、例えば、回転移動における回転軸及び回転範囲であり、平行移動におけるスライド軸及びスライド範囲である。なお、処理回路３１は、スキャンデータ取得機能３１１により取得された複数のスキャンデータセットに基づいて、複数の位置に対象機器を移動させるための当該対象機器の動作軸及び動作範囲を決定してもよい。スキャンデータセットと外観モデルはデータセットの一例である。 In the axis/range determination function 313, the processing circuitry 31 determines the motion axis and motion range of the target device for moving the target device to multiple positions based on the multiple appearance models generated by the appearance model generation function 312. The motion axis and motion range are, for example, the rotation axis and rotation range in rotational movement, and the slide axis and slide range in translational movement. In addition, the processing circuitry 31 may determine the motion axis and motion range of the target device for moving the target device to multiple positions based on the multiple scan data sets acquired by the scan data acquisition function 311. The scan data sets and the appearance models are examples of data sets.
干渉判定モデル生成機能３１４において処理回路３１は、軸／範囲決定機能３１３により決定された動作軸及び動作範囲を対象機器の外観モデルに割り当てて、対象機器の干渉判定に用いる３次元グラフィックモデル（以下、干渉判定モデルと呼ぶ）を生成する。 In the interference detection model generation function 314, the processing circuit 31 assigns the motion axis and motion range determined by the axis/range determination function 313 to the appearance model of the target device, and generates a three-dimensional graphic model (hereinafter referred to as the interference detection model) to be used for interference detection of the target device.
干渉判定機能３１５において処理回路３１は、干渉判定モデル生成機能３１４により生成された干渉判定モデルを使用して、放射線治療又は医用画像診断における対象機器の干渉を判定する。例えば、処理回路３１は、干渉判定モデルと治療計画に含まれる放射線治療条件とに基づいて干渉を判定する。 In the interference determination function 315, the processing circuitry 31 determines interference with a target device in radiation therapy or medical image diagnosis using the interference determination model generated by the interference determination model generation function 314. For example, the processing circuitry 31 determines interference based on the interference determination model and the radiation therapy conditions included in the treatment plan.
表示制御機能３１６において処理回路３１は、種々の情報を表示機器３３を介して表示する。例えば、処理回路３１は、外観モデル、動作軸、動作範囲、干渉判定モデル及び干渉判定結果等を表示する。 In the display control function 316, the processing circuit 31 displays various information via the display device 33. For example, the processing circuit 31 displays an appearance model, a motion axis, a motion range, a collision detection model, and a collision detection result.
記憶装置３２は、種々の情報を記憶するＲＡＭやＲＯＭ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。例えば、記憶回路装置は、スキャンデータセットや干渉判定プログラム等を記憶する。ハードウェアとして記憶装置３２は、ＣＤ－ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記録媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。 The storage device 32 is a storage device such as a RAM, ROM, HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or integrated circuit storage device that stores various information. For example, the storage circuit device stores a scan data set, an interference detection program, and the like. As hardware, the storage device 32 may be a drive device that reads and writes various information to and from portable recording media such as a CD-ROM drive, DVD drive, or flash memory.
表示機器３３は、種々の情報を表示する。表示機器３３は、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。また、表示機器３３は、プロジェクタであってもよい。 The display device 33 displays various information. For example, the display device 33 may be a CRT display, a liquid crystal display, an organic electroluminescence display, an LED display, a plasma display, or any other display known in the art. The display device 33 may also be a projector.
入力インタフェース３４は、入力機器を介して受け付けた操作者からの各種指令を入力する。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。入力インタフェース３４は、入力機器からの出力信号を、バスを介して処理回路３１に供給する。 The input interface 34 inputs various commands received from the operator via input devices. Examples of input devices that can be used include a keyboard, mouse, and various switches. The input interface 34 supplies output signals from the input devices to the processing circuit 31 via a bus.
通信インタフェース３５は、図示しない有線又は無線を介して、形状測定器２や治療計画画像撮影装置５、治療計画装置６、放射線治療装置７等との間でデータ通信を行う。例えば、通信インタフェース３５は、形状測定器２からスキャンデータを受信する。また、通信インタフェース３５は、治療計画画像撮影装置５から治療計画画像を受信する。 The communication interface 35 communicates data with the shape measuring device 2, the treatment planning image capture device 5, the treatment planning device 6, the radiation therapy device 7, etc., via wired or wireless connections (not shown). For example, the communication interface 35 receives scan data from the shape measuring device 2. The communication interface 35 also receives treatment planning images from the treatment planning image capture device 5.
以下、干渉判定装置３による干渉判定に係る一連の処理について詳細に説明する。 The series of processes related to interference detection by the interference detection device 3 is described in detail below.
図３は、干渉判定装置３による干渉判定に係る一連の処理の典型的な流れを示す図である。図３の処理は、記憶装置３２に記憶された干渉判定プログラムを読み出して実行することにより開始される。 Figure 3 is a diagram showing a typical flow of a series of processes related to interference detection by the interference detection device 3. The process in Figure 3 is started by reading and executing a collision detection program stored in the storage device 32.
図３に示すように、まず、処理回路３１は、スキャンデータ取得機能３１１の実現により、形状測定器２から、対象機器の位置毎のスキャンデータセットを取得する（ステップＳ１）。ステップ１においては、干渉判定モデルの生成対象である対象機器の位置毎のスキャンデータセットが取得される。各位置に配置された対象機器を操作者が形状測定器２を用いて光学的にスキャンすることにより、位置毎のスキャンデータが形状測定器２により生成される。位置毎のスキャンデータセットは、動作様式毎に形状測定器２により生成される。対象機器が配置される位置、すなわち、スキャンデータセットの生成対象である位置は、各動作様式について、少なくとも移動範囲の正方向位置、基準位置及び負方向位置を含む。正方向位置は、移動軸に関して基準位置から一方方向側の位置であり、負方向位置は、他方向側の位置である。具体的には、対象機器の位置毎のスキャンデータセットは以下の手順により生成される。なお、以下の説明において対象機器は治療寝台であり、動作様式は回転動作であるとする。 As shown in FIG. 3, first, the processing circuit 31 acquires a scan data set for each position of the target device from the shape measuring device 2 by implementing the scan data acquisition function 311 (step S1). In step 1, a scan data set for each position of the target device for which an interference judgment model is to be generated is acquired. The operator optically scans the target device placed at each position using the shape measuring device 2, and the shape measuring device 2 generates scan data for each position. The scan data set for each position is generated by the shape measuring device 2 for each motion mode. The position at which the target device is placed, i.e., the position for which the scan data set is to be generated, includes at least the positive direction position, the reference position, and the negative direction position of the movement range for each motion mode. The positive direction position is a position on one side of the reference position with respect to the movement axis, and the negative direction position is a position on the other side. Specifically, the scan data set for each position of the target device is generated by the following procedure. In the following description, the target device is a treatment bed, and the motion mode is a rotational motion.
まず、治療寝台は、基準位置に配置される。基準位置は、当該動作様式における治療寝台の機械的原点である。回転動作における基準位置は、例えば、０度である。０度は、例えば、天板の長軸が、治療架台の回転軸に一致又は平行する角度である。操作者は、基準位置に配置された治療寝台を、形状測定器２を用いて光学的にスキャンする。形状測定器２によるスキャン方法としては、例えば、以下の３種類がある。第１の種類は、レーザ光を測定対象等に照射し、その反射時間を計測して距離を演算する。第２の種類は、赤外線や白色光のパターン模様を測定対象等に照射し、そのパターン模様の変化を光学カメラにより撮影し、撮影画像に画像処理を施して測定対象等の凹凸を演算する。第３の種類は、２つの光学カメラから同時に測定対象等を撮影し、その２つの光学カメラの視差を利用して撮影画像から測定対象等の凹凸を演算する。 First, the treatment bed is placed at a reference position. The reference position is the mechanical origin of the treatment bed in the operating mode. The reference position in the rotation operation is, for example, 0 degrees. 0 degrees is, for example, the angle at which the long axis of the tabletop coincides with or is parallel to the rotation axis of the treatment gantry. The operator optically scans the treatment bed placed at the reference position using the shape measuring device 2. There are three types of scanning methods using the shape measuring device 2, for example. The first type irradiates the measurement object with laser light, measures the reflection time, and calculates the distance. The second type irradiates the measurement object with a pattern of infrared rays or white light, captures the changes in the pattern with an optical camera, and performs image processing on the captured image to calculate the unevenness of the measurement object. The third type simultaneously captures the measurement object with two optical cameras, and calculates the unevenness of the measurement object from the captured image using the parallax of the two optical cameras.
光学スキャンにより形状測定器２は、基準位置に配置された治療寝台に関するスキャンデータのセットであるスキャンデータセットを生成する。スキャンデータは、治療寝台の表面のサンプル点の位置情報の関するデータであり、スキャンデータセットは、各位置に配置された治療寝台の全サンプル点のスキャンデータの集合である。サンプル点は、形状測定器２から照射された光線の反射点に規定される。位置情報は、実空間の３次元座標におけるサンプル点の位置により規定されてもよいし、実空間の３次元座標における形状測定器２の位置と形状測定器２からサンプル点までの距離との組合せにより規定されてもよい。 By optical scanning, the shape measuring device 2 generates a scan data set, which is a set of scan data related to the treatment couch placed at a reference position. The scan data is data related to position information of sample points on the surface of the treatment couch, and the scan data set is a collection of scan data of all sample points of the treatment couch placed at each position. The sample points are defined as reflection points of light irradiated from the shape measuring device 2. The position information may be defined by the position of the sample point in three-dimensional coordinates of real space, or may be defined by a combination of the position of the shape measuring device 2 in three-dimensional coordinates of real space and the distance from the shape measuring device 2 to the sample point.
基準位置のスキャンデータセットが生成されると、操作者は、治療寝台を駆動して、正方向位置に配置する。回転動作における正方向位置は、例えば、基準位置から正方向の任意の位置に規定される。正方向は、例えば、０度から９０度を経由して１８０度に向かう方向に規定され、正方向位置は、０度から１８０度のうちの任意の位置、例えば、９０度に設定される。正方向位置に配置された治療寝台についても形状測定器２によりスキャンデータセットが生成される。次に、操作者は、治療寝台を駆動して、負方向位置に配置する。回転動作における負方向位置は、例えば、基準位置から負方向の任意の位置に規定される。負方向は、例えば、０度から２７０度を経由して１８０度に向かう方向に規定され、負方向位置は、０度から１８０度のうちの任意の位置、例えば、２７０度に設定される。負方向位置に配置された治療寝台についても形状測定器２によりスキャンデータセットが生成される。 When the scan data set for the reference position is generated, the operator drives the treatment bed to place it in the positive direction position. The positive direction position in the rotation operation is, for example, defined as any position in the positive direction from the reference position. The positive direction is, for example, defined as a direction from 0 degrees to 180 degrees via 90 degrees, and the positive direction position is set to any position between 0 degrees and 180 degrees, for example, 90 degrees. A scan data set is also generated by the shape measuring device 2 for the treatment bed placed in the positive direction position. Next, the operator drives the treatment bed to place it in the negative direction position. The negative direction position in the rotation operation is, for example, defined as any position in the negative direction from the reference position. The negative direction is, for example, defined as a direction from 0 degrees to 180 degrees via 270 degrees, and the negative direction position is set to any position between 0 degrees to 180 degrees, for example, 270 degrees. A scan data set is also generated by the shape measuring device 2 for the treatment bed placed in the negative direction position.
このようにして治療寝台の駆動と形状測定器２によるスキャンとを繰り返して、複数の位置にそれぞれ対応する複数のスキャンデータセットが生成される。なお、位置は、上記の３箇所に限定されず、２箇所でも、４箇所以上でもよい。４箇所の場合、例えば、０度、９０度、１８０度及び２７０度のスキャンデータセットが生成されればよい。また、動作様式が回転動作に限らず、例えば、スライド動作でもよい。スライド動作の場合、例えば、基準位置である±０ｃｍ、正方向位置である＋５０ｃｍ及び負方向位置である－５０ｃｍ各々について形状測定器２により光学スキャンを行い、スキャンデータセットが生成されればよい。複数のスキャンデータセットは動作様式毎に取得され管理される。 In this way, the driving of the treatment bed and the scanning by the shape measuring device 2 are repeated to generate multiple scan data sets corresponding to multiple positions. The positions are not limited to the above three positions, and may be two positions, four positions or more. In the case of four positions, for example, scan data sets may be generated at 0 degrees, 90 degrees, 180 degrees, and 270 degrees. Furthermore, the motion mode is not limited to a rotational motion, and may be, for example, a sliding motion. In the case of a sliding motion, for example, an optical scan may be performed by the shape measuring device 2 at the reference position of ±0 cm, the positive direction position of +50 cm, and the negative direction position of -50 cm, to generate scan data sets. Multiple scan data sets are acquired and managed for each motion mode.
なお、各スキャンデータセットは、単一の形状測定器２により生成されてもよいし、異なる複数の形状測定器２により生成されてもよい。 Each scan data set may be generated by a single shape measuring device 2, or may be generated by multiple different shape measuring devices 2.
ステップＳ１が行われると処理回路３１は、外観モデル生成機能３１２の実現により、ステップＳ１において取得された位置毎のスキャンデータセットに基づいて、位置毎の外観モデルを生成する（ステップＳ２）。ステップＳ２において処理回路３１は、スキャンデータセットを構成する複数のサンプル点のサンプルデータを位置情報に従い三次元画像処理空間に配置し、隣接するサンプル点をポリゴンで連結することにより、当該位置に対応する治療寝台の外観モデルを生成する。 When step S1 is performed, the processing circuitry 31, by implementing the appearance model generation function 312, generates an appearance model for each position based on the scan data set for each position acquired in step S1 (step S2). In step S2, the processing circuitry 31 arranges sample data of multiple sample points constituting the scan data set in the three-dimensional image processing space according to the position information, and generates an appearance model of the treatment bed corresponding to that position by connecting adjacent sample points with polygons.
図４は、回転動作の基準位置（０度）に関する治療寝台の外観モデルの一例を示す図であり、図５は、回転動作の正方向位置（９０度）に関する治療寝台の外観モデルの一例を示す図であり、図６は、回転動作の負方向位置（２７０度）に関する治療寝台の外観モデルの一例を示す図である。図４、図５及び図６各々は平面図と正面図とを示している。図４、図５及び図６に示すように、外観モデルは、天板部７１、基台部７２及び台座部７３を有する。天板部７１は、治療寝台の天板に対応する外観モデルであり、基台部７２は、治療寝台の基台に対応する外観モデルであり、台座部７３は、治療寝台の天板に対応する外観モデルである。基台は、床面に設けられた台座に設置され、天板を回転軸回りに回転可能且つ長軸に沿って平行移動可能に支持する。ここで、基準位置における天板部７１の長軸方向をＺ方向、高さ方向をＹ方向、短軸方向をＸ方向に規定する。 Figure 4 shows an example of an appearance model of a treatment bed for the reference position (0 degrees) of the rotation operation, Figure 5 shows an example of an appearance model of a treatment bed for the positive direction position (90 degrees) of the rotation operation, and Figure 6 shows an example of an appearance model of a treatment bed for the negative direction position (270 degrees) of the rotation operation. Each of Figures 4, 5, and 6 shows a plan view and a front view. As shown in Figures 4, 5, and 6, the appearance model has a top plate part 71, a base part 72, and a pedestal part 73. The top plate part 71 is an appearance model corresponding to the top plate of the treatment bed, the base part 72 is an appearance model corresponding to the base of the treatment bed, and the pedestal part 73 is an appearance model corresponding to the top plate of the treatment bed. The base is installed on a pedestal provided on the floor surface and supports the top plate so that it can rotate around the rotation axis and move parallel along the long axis. Here, the long axis direction of the top plate part 71 at the reference position is defined as the Z direction, the height direction is defined as the Y direction, and the short axis direction is defined as the X direction.
ステップＳ２が行われると処理回路３１は、軸／範囲決定機能３１３の実現により、ステップＳ２において生成された位置毎の外観モデルに基づいて、対象機器の動作軸及び動作範囲を決定する（ステップＳ３）。ステップＳ３において処理回路３１は、複数の外観モデルを位置合わせして画像処理空間に配置し、複数の外観モデルの重複部分及び非重複部分を特定し、重複部分及び非重複部分に基づいて動作軸及び動作範囲を決定する。動作軸及び動作範囲は動作様式毎に決定される。以下、ステップＳ３の処理を、動作様式が回転動作の場合とスライド動作との場合について具体的に説明する。 After step S2 is performed, the processing circuitry 31, by implementing the axis/range determination function 313, determines the motion axis and motion range of the target device based on the appearance model for each position generated in step S2 (step S3). In step S3, the processing circuitry 31 aligns and places multiple appearance models in the image processing space, identifies overlapping and non-overlapping parts of the multiple appearance models, and determines the motion axis and motion range based on the overlapping and non-overlapping parts. The motion axis and motion range are determined for each motion style. Below, the processing of step S3 is specifically explained for the cases where the motion style is a rotational motion and a sliding motion.
図７は、回転動作における回転軸及び回転範囲の決定処理例を模式的に示す図である。図７は、０度、９０度及び２７０度の外観モデルを利用した決定処理例を例示している。なお、図７は、治療寝台の外観モデルのうちの天板部７１のみを例示している。 Figure 7 is a schematic diagram showing an example of a process for determining the rotation axis and range of rotation in a rotation operation. Figure 7 illustrates an example of a process for determining the axis and range of rotation using appearance models of 0 degrees, 90 degrees, and 270 degrees. Note that Figure 7 illustrates only the tabletop portion 71 of the appearance model of the treatment bed.
図７に示すように、まず、処理回路３１は、０度、９０度及び２７０度にそれぞれ対応する複数の天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）を、位置合わせして画像処理空間に配置する。例えば、処理回路３１は、回転動作に関わらず外観が変動しない基台部７２及び／又は台座部７３が一致するように複数の天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）を位置合わせするとよい。位置合わせを正確に行うため、基台部７２及び／又は台座部７３に形状及び／又は色等の目印を物理的に設け、目印に基づいて位置合わせしてもよい。 As shown in FIG. 7, first, the processing circuit 31 aligns and places in the image processing space a plurality of top plate sections 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees), which correspond to 0 degrees, 90 degrees, and 270 degrees, respectively. For example, the processing circuit 31 may align the plurality of top plate sections 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees) so that the base section 72 and/or the pedestal section 73, whose appearance does not change regardless of the rotation operation, coincides. To perform accurate alignment, a physical mark of shape and/or color, etc. may be provided on the base section 72 and/or the pedestal section 73, and alignment may be performed based on the mark.
次に、処理回路３１は、複数の天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）の重複部分７１１と非重複部分７１２とを特定する。例えば、処理回路３１は、複数の天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）の第１の差分データを生成し、第１の差分データを非重複部分７１２に設定し、複数の天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）から非重複部分７１２を減じて第２の差分データを生成し、第２の差分データを重複部分７１１に設定する。非重複部分７１２は治療寝台の移動部分、すなわち、天板の先端部に対応し、重複部分７１１は治療寝台の固定部分、すなわち、天板の基台部に対応する。 Next, the processing circuit 31 identifies the overlapping portion 711 and the non-overlapping portion 712 of the multiple tabletop portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees). For example, the processing circuit 31 generates first difference data of the multiple tabletop portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees), sets the first difference data to the non-overlapping portion 712, subtracts the non-overlapping portion 712 from the multiple tabletop portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees) to generate second difference data, and sets the second difference data to the overlapping portion 711. The non-overlapping portion 712 corresponds to the moving portion of the treatment bed, i.e., the tip of the tabletop, and the overlapping portion 711 corresponds to the fixed portion of the treatment bed, i.e., the base portion of the tabletop.
次に処理回路３１は、重複部分７１１に基づいて回転軸ＡＲを推定する。例えば、重複部分７１１の形状から回転軸ＡＲの位置座標を推定し、推定された位置座標を回転軸ＡＲとして決定する。また、処理回路３１は、非重複部分７１２に基づいて回転範囲を決定する。回転範囲は、回転軸ＡＲ周りの下限角度から上限角度までの角度範囲に規定される。例えば、処理回路３１は、非重複部分７１２のうちの天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）の同一の外観的な特徴点を特定する。特徴点は、例えば、天板部７１の角部等に設定されればよい。次に処理回路３１は、天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）各々の特徴点の位置変化に基づいて、９０度から０度を経由して２７０度までに規定される回転範囲を決定する。 Next, the processing circuit 31 estimates the rotation axis AR based on the overlapping portion 711. For example, the position coordinates of the rotation axis AR are estimated from the shape of the overlapping portion 711, and the estimated position coordinates are determined as the rotation axis AR. The processing circuit 31 also determines a rotation range based on the non-overlapping portion 712. The rotation range is defined as an angle range from a lower limit angle to an upper limit angle around the rotation axis AR. For example, the processing circuit 31 identifies the same external feature points of the top plate portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees) of the non-overlapping portion 712. The feature points may be set, for example, at the corners of the top plate portion 71. Next, the processing circuit 31 determines a rotation range defined from 90 degrees through 0 degrees to 270 degrees based on the position changes of the feature points of each of the top plate portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees).
なお、回転軸と回転範囲との決定方法は上記方法に限定されず、処理回路３１は、重複部分７１１と非重複部分７１２との双方に基づいて回転軸と回転範囲とを決定してもよい。例えば、重複部分７１１の位置と、天板部７１（０度）、７１（９０度）及び７１（２７０度）各々の特徴点の位置とに基づいて回転軸と回転範囲とを決定してもよい。また、処理回路３１は、ステップＳ１において取得された各スキャンデータセットに回転角度情報が関連付けられている場合、当該回転角度情報に基づいて回転範囲を決定してもよい。例えば、複数のスキャンデータセットにそれぞれ関連付けられた複数の回転角度情報から下限角度と上限角度とを特定し、特定された下限角度から上限角度までに規定される回転範囲を決定してもよい。また、処理回路３１は、動作様式が回転動作である旨の情報を利用して回転軸と回転範囲とを決定してもよい。 The method of determining the rotation axis and the rotation range is not limited to the above method, and the processing circuitry 31 may determine the rotation axis and the rotation range based on both the overlapping portion 711 and the non-overlapping portion 712. For example, the rotation axis and the rotation range may be determined based on the position of the overlapping portion 711 and the positions of the feature points of each of the top plate portions 71 (0 degrees), 71 (90 degrees), and 71 (270 degrees). In addition, when rotation angle information is associated with each scan data set acquired in step S1, the processing circuitry 31 may determine the rotation range based on the rotation angle information. For example, a lower limit angle and an upper limit angle may be specified from multiple rotation angle information associated with multiple scan data sets, and a rotation range defined from the specified lower limit angle to the upper limit angle may be determined. In addition, the processing circuitry 31 may determine the rotation axis and the rotation range using information that the operation mode is a rotation operation.
図８は、スライド動作におけるスライド軸及びスライド範囲の決定処理例を模式的に示す図である。図８は、±０ｃｍ、－５０ｃｍ及び＋５０ｃｍの外観モデルを利用した決定処理例を例示している。なお、図８は、治療寝台の外観モデルのうちの天板部７１のみを例示している。 Figure 8 is a schematic diagram showing an example of a process for determining the slide axis and slide range in a slide operation. Figure 8 illustrates an example of a process for determining the slide axis and slide range in a slide operation. Figure 8 illustrates an example of a process for determining the slide axis and slide range using appearance models of ±0 cm, -50 cm, and +50 cm. Note that Figure 8 illustrates only the top plate portion 71 of the appearance model of the treatment bed.
図８に示すように、まず、処理回路３１は、±０ｃｍ、－５０ｃｍ及び＋５０ｃｍにそれぞれ対応する複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）を、位置合わせして画像処理空間に配置する。例えば、処理回路３１は、回転動作に関わらず外観が変動しない基台部７２及び／又は台座部７３が一致するように複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）を位置合わせするとよい。位置合わせを正確に行うため、基台部７２及び／又は台座部７３に形状及び／又は色等の目印を物理的に設け、目印に基づいて位置合わせしてもよい。なお、図８では、分かり易さのため、±０ｃｍ、－５０ｃｍ及び＋５０ｃｍにそれぞれ対応する複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）のＺ方向の位置をずらして図示しているが、実際にはＺ方向が一致するように配置される。 As shown in FIG. 8, first, the processing circuit 31 aligns and places a plurality of tabletops 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm) corresponding to ±0 cm, -50 cm, and +50 cm, respectively, in the image processing space. For example, the processing circuit 31 may align the plurality of tabletops 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm) so that the base 72 and/or pedestal 73, whose appearance does not change regardless of the rotational operation, coincide with each other. In order to perform the alignment accurately, a mark of a shape and/or color, etc. may be physically provided on the base 72 and/or pedestal 73, and the alignment may be performed based on the mark. Note that in FIG. 8, for ease of understanding, the Z-direction positions of the plurality of tabletops 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm) corresponding to ±0 cm, -50 cm, and +50 cm, respectively, are shifted, but in reality, they are arranged so that the Z-direction coincides.
次に、処理回路３１は、複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）の重複部分７１３と非重複部分７１４とを特定する。例えば、処理回路３１は、複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）の第３の差分データを生成し、第３の差分データを非重複部分７１４に設定し、複数の天板部７１（±０ｃｍ）、７１（－５０ｃｍ）及び７１（＋５０ｃｍ）から非重複部分７１４を減じて第４の差分データを生成し、第４の差分データを重複部分７１３に設定する。非重複部分７１４は治療寝台の移動部分に対応し、重複部分７１３は治療寝台の固定部分に対応する。 Next, the processing circuitry 31 identifies the overlapping portion 713 and the non-overlapping portion 714 of the multiple tabletop portions 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm). For example, the processing circuitry 31 generates third difference data of the multiple tabletop portions 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm), sets the third difference data to the non-overlapping portion 714, subtracts the non-overlapping portion 714 from the multiple tabletop portions 71 (±0 cm), 71 (-50 cm), and 71 (+50 cm) to generate fourth difference data, and sets the fourth difference data to the overlapping portion 713. The non-overlapping portion 714 corresponds to the moving portion of the treatment bed, and the overlapping portion 713 corresponds to the fixed portion of the treatment bed.
次に処理回路３１は、重複部分７１３に基づいてスライド軸を推定する。例えば、重複部分７１３の長軸を推定し、推定された長軸が示す方向をスライド軸として決定する。例えば、図８の場合、スライド軸は±Ｚ方向に決定される。また、処理回路３１は、非重複部分７１４に基づいてスライド範囲を決定する。スライド範囲は、スライド軸に関する下限位置から上限位置までのスライド範囲に規定される。例えば、処理回路３１は、非重複部分７１２のうちの天板部７１（－５０ｃｍ）の－Ｚ方向の末端部と７１（＋５０ｃｍ）の＋Ｚ方向の末端部との間の距離を算出し、算出された距離から天板のＺ軸に沿う長さ（天板長）を減じることによりスライド範囲を決定する。 Next, the processing circuit 31 estimates the slide axis based on the overlapping portion 713. For example, the long axis of the overlapping portion 713 is estimated, and the direction indicated by the estimated long axis is determined as the slide axis. For example, in the case of FIG. 8, the slide axis is determined to be in the ±Z direction. The processing circuit 31 also determines the slide range based on the non-overlapping portion 714. The slide range is defined as the slide range from the lower limit position to the upper limit position on the slide axis. For example, the processing circuit 31 calculates the distance between the end of the tabletop portion 71 (-50 cm) in the -Z direction and the end of the tabletop portion 71 (+50 cm) in the +Z direction of the non-overlapping portion 712, and determines the slide range by subtracting the length along the Z axis of the tabletop (tabletop length) from the calculated distance.
なお、スライド軸とスライド範囲との決定方法は上記方法に限定されず、処理回路３１は、重複部分７１３と非重複部分７１４との双方に基づいてスライド軸とスライド範囲とを決定してもよい。また、処理回路３１は、ステップＳ１において取得された各スキャンデータセットにスライド距離情報が関連付けられている場合、当該スライド距離情報に基づいてスライド範囲を決定してもよい。例えば、複数のスキャンデータセットにそれぞれ関連付けられた複数のスライド距離情報から下限位置と上限位置とを特定し、特定された下限位置から上限位置までの範囲をスライド範囲として決定してもよい。また、処理回路３１は、動作様式がスライド動作である旨の情報を利用してスライド軸とスライド範囲とを決定してもよい。 The method of determining the slide axis and the slide range is not limited to the above method, and the processing circuitry 31 may determine the slide axis and the slide range based on both the overlapping portion 713 and the non-overlapping portion 714. In addition, when slide distance information is associated with each scan data set acquired in step S1, the processing circuitry 31 may determine the slide range based on the slide distance information. For example, a lower limit position and an upper limit position may be identified from multiple pieces of slide distance information associated with multiple scan data sets, respectively, and the range from the identified lower limit position to the upper limit position may be determined as the slide range. In addition, the processing circuitry 31 may determine the slide axis and the slide range using information that the motion mode is a slide motion.
なお、上記の説明において、複数の位置にそれぞれ対応する複数の外観モデルの非重複部分を特定するものとしたが、複数の外観モデルのうちの、隣接する２つの位置にそれぞれ対応する２つの外観モデルの非重複部分を、当該２つの位置の組合せを変えながら順次特定し、特定された複数の非重複部分に基づいて回転範囲やスライド範囲等の移動範囲を特定してもよい。また、処理回路３１により決定された動作軸及び動作範囲は、操作者により入力インタフェース３４を介して修正されてもよい。また、処理回路３１は、操作者により入力インタフェース３４を介して指定された軸及び範囲に従い動作軸及び動作範囲を決定してもよい。また、処理回路３１は、スキャンデータセットが各サンプル点の位置情報の他に色情報を含む場合、色情報を利用して重複部分と非重複部分とを特定してもよい。色情報は、形状測定器２により取得可能である。 In the above description, the non-overlapping parts of the multiple appearance models corresponding to the multiple positions are identified. However, the non-overlapping parts of two appearance models corresponding to two adjacent positions among the multiple appearance models may be identified sequentially while changing the combination of the two positions, and a movement range such as a rotation range or a sliding range may be identified based on the identified multiple non-overlapping parts. The motion axis and motion range determined by the processing circuitry 31 may be modified by the operator via the input interface 34. The processing circuitry 31 may determine the motion axis and motion range according to the axis and range specified by the operator via the input interface 34. If the scan data set includes color information in addition to the position information of each sample point, the processing circuitry 31 may identify the overlapping parts and non-overlapping parts using the color information. The color information can be acquired by the shape measuring instrument 2.
ステップＳ３が行われると処理回路３１は、干渉判定モデル生成機能３１４の実現により、ステップＳ３において決定された対象機器の動作軸及び動作範囲を外観モデルに割り当てて干渉判定モデルを生成する（ステップＳ４）。 When step S3 is performed, the processing circuit 31, by implementing the interference detection model generation function 314, assigns the motion axis and motion range of the target device determined in step S3 to the appearance model to generate an interference detection model (step S4).
図９は、干渉判定モデル８０の生成処理例を模式的に示す図である。図９に示すように、ステップＳ３において回転軸及び回転範囲とスライド軸及びスライド範囲とが決定されている場合、処理回路３１は、回転軸及び回転範囲とスライド軸及びスライド範囲とを、治療寝台の外観モデル７０に割り当てて、治療寝台の干渉判定モデル８０を生成する。具体的には、外観モデル７０を可動部と固定部とに分割し、可動部に対して回転軸及び回転範囲とスライド軸及びスライド範囲とを割り当てる。例えば、治療寝台の場合、可動部は天板部７１に対応し、固定部は基台部７２及び台座部７３に対応する。分割は、操作者による入力インタフェース３４等を介した指示に従い手動的に行われてもよいし、画像認識処理により自動的に行われてもよい。分割は、ステップＳ４において行われてもよいし、ステップＳ２やステップＳ３において行われてもよい。干渉判定モデル８０は、記憶装置３２に記憶される。割り当てられる外観モデル７０は、ステップＳ２において生成された複数の位置にそれぞれ対応する複数の外観モデルのうちの何れが用いられてもよい。 9 is a diagram showing a schematic diagram of an example of the generation process of the interference determination model 80. As shown in FIG. 9, when the rotation axis and rotation range and the slide axis and slide range are determined in step S3, the processing circuit 31 assigns the rotation axis and rotation range and the slide axis and slide range to the appearance model 70 of the treatment bed to generate the interference determination model 80 of the treatment bed. Specifically, the appearance model 70 is divided into a movable part and a fixed part, and the rotation axis and rotation range and the slide axis and slide range are assigned to the movable part. For example, in the case of a treatment bed, the movable part corresponds to the top plate part 71, and the fixed part corresponds to the base part 72 and the pedestal part 73. The division may be performed manually according to an instruction by the operator via the input interface 34 or the like, or may be performed automatically by image recognition processing. The division may be performed in step S4, or in step S2 or step S3. The interference determination model 80 is stored in the storage device 32. The assigned appearance model 70 may be any of the multiple appearance models corresponding to the multiple positions generated in step S2.
本実施形態に係る干渉判定モデルの生成対象は、上記の通り、治療寝台に限定されず、治療架台や患者等にも適用可能である。この場合、治療寝台と同様、ステップＳ１－Ｓ４を実行することにより、治療架台の干渉判定モデルや患者の干渉判定モデルを生成することが可能である。例えば、治療架台の場合、回転軸周りに架台を回転させ複数の回転角度に順番に配置させて形状測定器２により光学的にスキャンすることにより、複数の回転角度にそれぞれ対応する複数のスキャンデータセットが生成される。そして、処理回路３１は、治療架台に関する複数のスキャンデータセットにそれぞれ対応する複数の外観モデルを生成し（ステップＳ２）、複数の外観モデルに基づいて、治療架台の回転軸及び回転範囲を決定し（ステップＳ３）、回転軸及び回転範囲を治療架台の外観モデルに割り当てて治療架台の干渉判定モデルを生成する（ステップＳ４）。 As described above, the object of the generation of the interference detection model according to this embodiment is not limited to the treatment bed, but can also be applied to the treatment gantry, the patient, etc. In this case, as with the treatment bed, it is possible to generate an interference detection model of the treatment gantry and an interference detection model of the patient by executing steps S1-S4. For example, in the case of a treatment gantry, the gantry is rotated around the rotation axis and arranged in order at multiple rotation angles, and optically scanned by the shape measuring device 2, thereby generating multiple scan data sets corresponding to the multiple rotation angles. Then, the processing circuitry 31 generates multiple appearance models corresponding to the multiple scan data sets related to the treatment gantry (step S2), determines the rotation axis and rotation range of the treatment gantry based on the multiple appearance models (step S3), and generates an interference detection model of the treatment gantry by assigning the rotation axis and rotation range to the appearance model of the treatment gantry (step S4).
患者の場合、治療寝台に配置された任意の単位の患者を形状測定器２により光学的にスキャンすることにより、単一のスキャンデータセットが生成されればよい。この場合、処理回路３１は、患者に関するスキャンデータセットに対応する外観モデルを、干渉判定モデルとして生成すればよい（ステップＳ４）。なお、医用画像診断装置により患者を３次元医用撮像することにより、患者の３次元医用画像データを生成し、処理回路３１は、生成された３次元医用画像データから画像処理により３次元体表データを抽出し、抽出された３次元体表データが患者の外観モデルに設定してもよい。 In the case of a patient, a single scan data set may be generated by optically scanning an arbitrary unit of the patient placed on the treatment bed with the shape measuring device 2. In this case, the processing circuitry 31 may generate an appearance model corresponding to the scan data set related to the patient as an interference detection model (step S4). Note that the medical imaging diagnostic device may perform 3D medical imaging of the patient to generate 3D medical image data of the patient, and the processing circuitry 31 may extract 3D body surface data from the generated 3D medical image data by image processing, and the extracted 3D body surface data may be set as the appearance model of the patient.
ステップＳ４が行われると処理回路３１は、干渉判定機能３１５の実現により、ステップＳ４において生成された干渉判定モデルを用いて干渉判定を実行する（ステップＳ５）。 When step S4 is performed, the processing circuit 31 executes collision detection using the collision detection model generated in step S4 by implementing the collision detection function 315 (step S5).
図１０は、表示機器３３に表示される干渉判定画面Ｉ１例を示す図である。処理回路３１は、まず、干渉判定のための座標系により規定された三次元画像処理空間に、治療寝台の干渉判定モデル（以下、治療寝台モデルと呼ぶ）８０、治療架台の干渉判定モデル（以下、治療架台モデルと呼ぶ）９０、患者の干渉判定モデル（以下、患者モデルと呼ぶ）５０を配置する。治療架台モデル９０は、支持台部９１、照射ヘッド部９３、Ｘ線管部９５及びＸ線検出器部９６を有する。治療寝台モデル８０は、基台部８２及び台座部８３を有する。 Figure 10 is a diagram showing an example of an interference detection screen I1 displayed on the display device 33. The processing circuitry 31 first places an interference detection model of the treatment couch (hereinafter referred to as the treatment couch model) 80, an interference detection model of the treatment gantry (hereinafter referred to as the treatment gantry model) 90, and an interference detection model of the patient (hereinafter referred to as the patient model) 50 in a three-dimensional image processing space defined by a coordinate system for interference detection. The treatment gantry model 90 has a support section 91, an irradiation head section 93, an X-ray tube section 95, and an X-ray detector section 96. The treatment couch model 80 has a base section 82 and a pedestal section 83.
治療寝台モデル８０、治療架台モデル９０及び患者モデル５０は、実際の治療室における治療寝台、治療架台及び患者の配置、換言すれば、治療計画を再現するように配置される。干渉判定のための三次元画像処理空間は、処理回路３１によりレンダリング処理され、任意の視点に関する干渉判定画面Ｉ１に変換される。表示制御機能３１６の実現により処理回路３１は、表示機器３３に、干渉判定画面ＩＳ１を表示する。 The treatment bed model 80, treatment gantry model 90, and patient model 50 are arranged to reproduce the arrangement of the treatment bed, treatment gantry, and patient in an actual treatment room, in other words, the treatment plan. The three-dimensional image processing space for interference detection is rendered by the processing circuitry 31 and converted into an interference detection screen I1 for an arbitrary viewpoint. By implementing the display control function 316, the processing circuitry 31 displays the interference detection screen IS1 on the display device 33.
本実施形態に係る治療寝台モデル８０や治療架台モデル９０には、上記の通り、形状測定器２によるスキャンデータセットに基づいて決定された動作軸及び動作範囲が割り当てられているので、当該動作軸及び動作範囲の制限内で、操作者による入力インタフェース３４等を介した指示に従い任意に移動させることが可能である。処理回路３１は、治療寝台モデル８０や治療架台モデル９０を動作軸及び動作範囲の制限内で動かすことにより、治療寝台、治療架台及び患者間の干渉を判定することが可能である。 As described above, the treatment couch model 80 and treatment gantry model 90 according to this embodiment are assigned motion axes and motion ranges determined based on the scan data set from the shape measuring device 2, and can therefore be moved arbitrarily within the limits of the motion axes and motion ranges in accordance with instructions from the operator via the input interface 34, etc. The processing circuitry 31 can determine interference between the treatment couch, treatment gantry, and patient by moving the treatment couch model 80 and treatment gantry model 90 within the limits of the motion axes and motion ranges.
以上により、干渉判定装置３による干渉判定に係る一連の処理が終了する。 This completes the series of processes related to interference detection by the interference detection device 3.
なお、上記の実施形態は種々の変形が可能である。 The above embodiment can be modified in various ways.
上記の説明においては、ステップＳ１からステップＳ５までの全ての処理が実行される必要はなく、ステップＳ４において干渉判定モデルが生成された後、ステップＳ５における干渉判定は実行されなくてもよい。例えば、干渉判定装置３に干渉判定機能３１５が含まれておらず、他のコンピュータが干渉判定機能３１５を実施する場合、干渉判定装置３は、ステップＳ４において生成された干渉判定モデルを当該他のコンピュータに送信し、当該他のコンピュータは、受信した干渉判定モデルに基づいて干渉判定を行うことが可能である。また、複数の位置にそれぞれ対応する複数の外観モデルが干渉判定装置３とは異なる他のコンピュータにより生成されていてもよい。この場合、処理回路３１は、複数の位置にそれぞれ対応する複数の外観モデルを取得し、ステップＳ３において、取得された複数の外観モデルに基づいて、上記の説明と同様、動作軸及び動作範囲を決定してもよい。 In the above description, it is not necessary to execute all the processes from step S1 to step S5, and after the collision detection model is generated in step S4, the collision detection in step S5 may not be executed. For example, if the collision detection device 3 does not include the collision detection function 315 and another computer executes the collision detection function 315, the collision detection device 3 transmits the collision detection model generated in step S4 to the other computer, and the other computer can perform collision detection based on the received collision detection model. In addition, multiple appearance models corresponding to multiple positions may be generated by another computer different from the collision detection device 3. In this case, the processing circuit 31 may acquire multiple appearance models corresponding to multiple positions, and in step S3, the motion axis and motion range may be determined based on the acquired multiple appearance models, as in the above description.
上記の説明において処理回路３１は、ステップＳ３において決定された動作軸及び動作範囲を、ステップＳ２において生成された外観モデルに割り当てるものとした。しかしながら、処理回路３１は、ステップＳ３において決定された動作軸及び動作範囲を、ＣＡＤ等により予め生成された、動作軸及び動作範囲が割り当てられていないモデルに割り当ててもよい。また、処理回路３１は、ステップＳ３において決定された動作軸及び動作範囲を、既に動作軸及び動作範囲が割り当てられているモデルに割り当て直してもよい。 In the above description, the processing circuitry 31 assigns the movement axes and movement ranges determined in step S3 to the appearance model generated in step S2. However, the processing circuitry 31 may assign the movement axes and movement ranges determined in step S3 to a model that has been generated in advance by CAD or the like and to which no movement axes and movement ranges have been assigned. The processing circuitry 31 may also reassign the movement axes and movement ranges determined in step S3 to a model to which movement axes and movement ranges have already been assigned.
上記の説明においては、外観モデルに基づいて動作軸及び動作範囲を決定するとしたが、サンプル点列の位置情報であるスキャンデータセットに基づいて動作軸及び動作範囲を決定してもよい。また、外観モデルは、形状測定器２により生成されたスキャンデータセットに基づいて生成されるものとしたが、光学カメラ等の光学撮影装置により複数の撮影位置から生成された複数の２次元画像に画像処理を施すことにより外観モデルが生成されてもよいし、光学撮影装置により生成された２次元画像と、レーザ型や赤外線型等の距離測定器により得られた距離情報とに基づいて外観モデルが生成されてもよい。 In the above explanation, the motion axis and motion range are determined based on the appearance model, but the motion axis and motion range may be determined based on a scan data set, which is position information of a sequence of sample points. In addition, the appearance model is generated based on a scan data set generated by the shape measuring instrument 2, but the appearance model may be generated by performing image processing on multiple two-dimensional images generated from multiple shooting positions by an optical imaging device such as an optical camera, or the appearance model may be generated based on two-dimensional images generated by an optical imaging device and distance information obtained by a distance measuring device such as a laser type or infrared type.
上記の説明においては、複数のスキャンデータセットにそれぞれ対応する複数の位置の空間的な間隔は比較的広いものとした。しかしながら、本実施形態は、これに限定されず、例えば、回転動作の場合、１度間隔等の密な間隔で複数のスキャンデータセットが生成されてもよい。この場合、処理回路３１は、上記の説明の通り、複数のスキャンデータセット又は当該複数のスキャンデータセットにそれぞれ対応する複数の外観モデルに基づいて動作軸及び動作範囲を決定することにより、動作軸及び動作範囲の精度を高めることが可能である。 In the above description, the spatial intervals between the multiple positions corresponding to the multiple scan data sets are relatively wide. However, this embodiment is not limited to this, and for example, in the case of a rotational movement, multiple scan data sets may be generated at close intervals, such as 1 degree intervals. In this case, as described above, the processing circuitry 31 can increase the accuracy of the motion axis and motion range by determining the motion axis and motion range based on the multiple scan data sets or multiple appearance models corresponding to the multiple scan data sets.
密な間隔で複数のスキャンデータセットが生成された場合の他の例として、処理回路３１は、動作軸及び動作範囲を決定しなくてもよい。この場合、処理回路３１は、複数のスキャンデータセットにそれぞれ対応する複数の外観モデルを生成し、複数の外観モデルと当該複数の外観モデルにそれぞれ対応する複数の位置とを関連付けて記憶装置３２に格納する。干渉判定において処理回路３１は、移動先の位置に対応する外観モデルを記憶装置３２から読み出し、読み出した外観モデルを位置合わせして干渉判定のための三次元画像処理空間に配置することにより、干渉判定を行うことが可能である。 As another example of a case where multiple scan data sets are generated at close intervals, the processing circuitry 31 may not need to determine the motion axis and motion range. In this case, the processing circuitry 31 generates multiple appearance models corresponding to the multiple scan data sets, respectively, and stores the multiple appearance models in the storage device 32 in association with multiple positions corresponding to the multiple appearance models, respectively. In collision detection, the processing circuitry 31 can perform collision detection by reading out the appearance model corresponding to the destination position from the storage device 32, aligning the read appearance model, and placing it in the three-dimensional image processing space for collision detection.
上記の説明の通り、本実施形態に係る干渉判定装置３は、処理回路３１を有する。処理回路３１は、放射線治療又は医用画像診断に用いられる機器の複数の位置にそれぞれ対応する複数のデータセットを取得する。複数のデータセット各々は、複数の位置各々に配置された機器の外観に関するデータである。処理回路３１は、複数のデータセットに基づいて、複数の位置に機器を移動させるための機器の動作軸及び動作範囲を決定する。処理回路３１は、動作軸及び動作範囲を機器の外観モデルに割り当てて、機器の干渉判定に用いる干渉判定モデルを生成する。 As described above, the interference detection device 3 according to this embodiment has a processing circuit 31. The processing circuit 31 acquires a plurality of data sets corresponding to a plurality of positions of an instrument used in radiation therapy or medical image diagnosis. Each of the plurality of data sets is data relating to the appearance of the instrument placed at each of the plurality of positions. The processing circuit 31 determines an axis of motion and a range of motion of the instrument for moving the instrument to the plurality of positions based on the plurality of data sets. The processing circuit 31 assigns the axis of motion and the range of motion to an appearance model of the instrument, and generates an interference detection model to be used for interference detection of the instrument.
上記の構成によれば、例えば、機器のスキャンデータセットや外観モデル等のデータセットから当該機器の動作軸及び動作範囲を決定する。これにより、事前に機器の駆動系の情報がない場合であっても、当該機器の動作軸及び動作範囲を半自動的に決定することができる。また、動作軸及び動作範囲を、ＣＡＤ等を使用してコンピュータにより精巧に設計する手間なく半自動的に決定することができる。 According to the above configuration, the motion axis and motion range of the device are determined from a data set such as a scan data set or an appearance model of the device. This makes it possible to semi-automatically determine the motion axis and motion range of the device even if there is no prior information on the device's drive system. In addition, the motion axis and motion range can be semi-automatically determined without the effort of elaborately designing the device using a computer-aided design (CAD) or the like.
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、簡易に干渉判定用のモデルを生成することができる。 According to at least one of the embodiments described above, a model for collision detection can be easily generated.
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、ＧＰＵ、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。また、プログラムを実行するのではなく、論理回路の組合せにより当該プログラムに対応する機能を実現しても良い。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１及び図２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。 The term "processor" used in the above description means a circuit such as a CPU, a GPU, or an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (e.g., a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA)). The processor realizes its function by reading and executing a program stored in a memory circuit. Instead of storing a program in a memory circuit, the processor may be configured to directly incorporate the program into its circuit. In this case, the processor realizes its function by reading and executing a program incorporated in the circuit. Instead of executing a program, a function corresponding to the program may be realized by a combination of logic circuits. Each processor in this embodiment is not limited to being configured as a single circuit for each processor, but may be configured as a single processor by combining multiple independent circuits to realize its function. Furthermore, the multiple components in FIG. 1 and FIG. 2 may be integrated into a single processor to realize its function.
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、実施形態同士の組み合わせ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 have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, modifications, and combinations of embodiments can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are within the scope of the invention and its equivalents as set forth in the claims, as well as the scope and spirit of the invention.
１ 放射線治療システム
２ 形状測定器
３ 干渉判定装置
５ 治療計画画像撮影装置
６ 治療計画装置
７ 放射線治療装置
３１ 処理回路
３２ 記憶装置
３３ 表示機器
３４ 入力インタフェース
３５ 通信インタフェース
３１１ スキャンデータ取得機能
３１２ 外観モデル生成機能
３１３ 軸／範囲決定機能
３１４ 干渉判定モデル生成機能
３１５ 干渉判定機能
３１６ 表示制御機能
REFERENCE SIGNS LIST 1 Radiation therapy system 2 Shape measuring device 3 Interference detection device 5 Treatment planning image capturing device 6 Treatment planning device 7 Radiation therapy device 31 Processing circuit 32 Storage device 33 Display device 34 Input interface 35 Communication interface 311 Scan data acquisition function 312 Appearance model generation function 313 Axis/range determination function 314 Interference detection model generation function 315 Interference detection function 316 Display control function
Claims (9)
前記複数のデータセットに基づいて、前記複数の位置に前記機器を移動させるための前記機器の動作軸及び動作範囲を決定する決定部と、
前記動作軸及び前記動作範囲を前記機器の外観モデルに割り当てて、前記機器の干渉判定に用いる干渉判定モデルを生成する生成部と、
を具備する干渉判定装置。 an acquisition unit that acquires a plurality of data sets corresponding to a plurality of positions of an apparatus used in radiation therapy or medical image diagnosis, each of the plurality of data sets being data on the appearance of the apparatus disposed at each of the plurality of positions;
a determination unit that determines a motion axis and a motion range of the device for moving the device to the plurality of positions based on the plurality of data sets;
a generation unit that assigns the motion axis and the motion range to an appearance model of the device to generate a collision detection model to be used for collision detection of the device;
An interference detection device comprising:
前記複数のデータセットに基づいて、前記複数の位置に前記機器を移動させるための前記機器の動作軸及び動作範囲を決定する決定工程と、
前記動作軸及び前記動作範囲を前記機器の外観モデルに割り当てて、前記機器の干渉判定に用いる干渉判定モデルを生成する生成工程と、
を具備する干渉判定方法。 an acquiring step of acquiring a plurality of data sets corresponding to a plurality of positions of an apparatus used in radiation therapy or medical image diagnosis, each of the plurality of data sets being data on the appearance of the apparatus disposed at each of the plurality of positions;
determining, based on the plurality of data sets, a motion axis and a motion range of the device for moving the device to the plurality of positions;
a generation step of allocating the motion axis and the motion range to an appearance model of the device to generate a collision detection model to be used for collision detection of the device;
An interference determination method comprising:
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