JP2017124300A - 画像処理装置、治療システム及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】透視用の放射線による被曝量を低減させることができる医用画像処理装置、治療システム及び医用画像処理方法を提供する。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、算出部と、検出部と、を備える。算出部は、被検体の内部を透視した透視画像に対し、注目画素毎に、注目画素の周辺の２以上の第１画素を含む第１領域と、２以上の第１画素とは異なる１以上の第２画素を含む第２領域とを設定し、２以上の第１画素の画素値が互いに近く、かつ２以上の第１画素の画素値と１以上の第２画素の画素値とが離れているほど、値が大きくなる尤度を算出する。検出部は、注目画素それぞれの尤度に基づいて、被検体の内部のオブジェクトの位置を検出する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、治療システム及び医用画像処理方法に関する。

呼吸、心拍、及び腸の動きなどによって患者の患部が移動する場合の放射線治療法として、待ち伏せ照射法や追尾照射法が知られている。

これらの照射法では、患者の体内を透視用のＸ線で定期的に撮像することで、患者の患部や当該患部付近に留置したマーカの像を含む透視画像を定期的に生成し、テンプレートとのマッチングを行うことで、患部やマーカを追跡し、治療ビームを患部に照射する。テンプレートは、治療計画時などに予め患者の体内を透視用のＸ線で撮像することで生成したテンプレート作成用の透視画像中において医師や放射線技師などのユーザが登録することで登録する。

または、治療時に定期的に撮像する透視画像に対し背景差分法を施すことでマーカを追跡し、治療ビームを患部に照射する。

米国特許第６３０７９１４号明細書 米国特許出願公開第２００５／００５９８８７号明細書

上述した従来技術のように、テンプレート作成用の透視画像中の患部やマーカの像をユーザがテンプレートに登録する手法では、テンプレートを登録するために、被検体に透視用の放射線を照射してテンプレート作成用の透視画像を生成する必要があり、被検体の被曝量が増えてしまう。

特に、被検体の内部における患部やマーカの位置によって透視画像中の患部やマーカの像の形状が異なることに対処するため、テンプレート用の透視画像を異なる時刻で複数撮像し、各テンプレート用の透視画像中の患部やマーカの像をテンプレートに登録する場合には、被検体の被曝量が更に増えてしまう。

また、治療時に撮像する透視画像に対し背景差分法を施すことでマーカの像を検出する手法では、透視画像に含まれるノイズを誤って検出させないために、透視用の放射線を強く照射する必要があり、被検体の被曝量が増えてしまう。なお、背景差分法では、患部そのものを検出することが難しい。

本発明が解決しようとする課題は、透視用の放射線による被曝量を低減させることができる医用画像処理装置、治療システム及び医用画像処理方法を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、算出部と、検出部と、を備える。算出部は、被検体の内部を透視した透視画像に対し、注目画素毎に、当該注目画素の周辺の２以上の第１画素を含む第１領域と、前記２以上の第１画素とは異なる１以上の第２画素を含む第２領域とを設定し、前記２以上の第１画素の画素値が互いに近く、かつ前記２以上の第１画素の画素値と前記１以上の第２画素の画素値とが離れているほど、値が大きくなる尤度を算出する。検出部は、前記注目画素それぞれの前記尤度に基づいて、前記被検体の内部のオブジェクトの位置を検出する。

本実施形態の治療システムの構成例を示す図。 本実施形態の尤度の算出手法例の説明図。 本実施形態のオブジェクトの像の対応付け手法の例の説明図。 本実施形態のオブジェクトの像の対応付け手法の例の説明図。 本実施形態の放射線及び治療ビームの照射タイミング例を示すタイミングチャート図。 本実施形態の追跡装置の処理例を示すフローチャート図。 変形例１のオブジェクトの像の対応付け手法の例の説明図。 変形例１のオブジェクトの像の対応付け手法の例の説明図。 変形例４の事後確率を用いたオブジェクトの位置の検出手法の例の説明図。 変形例１０のタイミング管理手法の例の説明図。 本実施形態及び各変形例の治療システムのハードウェア構成例を示すブロック図。

以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

図１は、本実施形態の治療システム１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、治療システム１は、寝台１１０と、第１照射部１１２、１１３と、放射線検出部１１６、１１７（第１検出部の一例）と、追跡装置１００（医用画像処理装置の一例）と、制御部１２３と、第２照射部１２０とを、備える。

本実施形態の治療システム１では、寝台１１０に寝ている被検体１１１の内部のオブジェクトが被検体１１１の呼吸、心拍、及び腸の動きなどが原因で３次元的に移動するため、追跡装置１００を用いてオブジェクトを追跡し、追跡したオブジェクトに基づいて、被検体１１１の患部に対し、放射線治療を行う。

本実施形態では、被検体１１１として患者を想定しているが、これに限定されるものではない。またオブジェクトは、被検体１１１の体内の患部であってもよいし、患部付近に留置されたマーカであってもよい。マーカは、第１照射部１１２、１１３から照射される放射線１１４、１１５を透過させづらい材質（例えば、金やプラチナ）でできていればよく、例えば、直径２ｍｍ程度の球や円筒などの形状とすることができる。なお放射線治療には、Ｘ線、γ線、電子線、陽子線、中性子線、及び、重粒子線による治療も含まれるものとする。

また本実施形態では、追跡装置１００を放射線治療に用いる例について説明するが、追跡装置１００の用途はこれに限定されるものではない。例えば、追跡装置１００は、カテーテル検査やステントグラフト治療において、カテーテルやステントグラフトの位置を追跡するために利用できる。または、放射線治療の撮像系の射影行列を求めるためのキャリブレーション時に、キャリブレーション用のファントムに埋め込まれたマーカを検出するためにも利用できる。

第１照射部１１２、１１３は、それぞれ、被検体１１１に放射線１１４、１１５を照射する。本実施形態では、第１照射部１１２、１１３が可動式であることを想定しているが、これに限定されず、固定式であってもよい。なお本実施形態では、第１照射部の台数を２台としているが、これに限定されず、１台としてもよいし、３台以上としてもよい。

放射線１１４、１１５は、被検体１１１の内部の透視用に用いられるものであり、例えば、Ｘ線とすることができるが、これに限定されるものではない。

放射線検出部１１６は、被検体１１１を透過した放射線１１４を検出して、被検体１１１の内部を透視した透視画像１１８を生成し、タイミング信号１３１とともに追跡装置１００に出力する。放射線検出部１１７は、被検体１１１を透過した放射線１１５を検出して、被検体１１１の内部を透視した透視画像１１９を生成し、タイミング信号１３２とともに追跡装置１００に出力する。なお、透視画像１１８と透視画像１１９とでは、被検体１１１の内部の透視方向が異なるものとする。

放射線検出部１１６、１１７は、例えば、イメージインテンシファイアとカメラとの組み合わせ、カラーイメージインテンシファイアとカメラとの組み合わせ、又はフラットパネルディテクタなどにより実現できる。本実施形態では、放射線検出部１１６、１１７が可動式であることを想定しているが、これに限定されず、固定式であってもよい。なお本実施形態では、放射線検出部の台数を２台としているが、これに限定されず、第１照射部の台数と同一台数であれば何台であってもよい。

追跡装置１００は、被検体１１１の内部のオブジェクトを追跡するものであり、メモリ１０１（記憶部の一例）と、算出部１０２と、検出部１０３（第２検出部の一例）と、管理部１０４とを、備える。追跡装置１００は、例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）等を備える制御装置などにより実現できる。

メモリ１０１には、管理部１０４にタイミング信号１３１が通知されるタイミングで、放射線検出部１１６から透視画像１１８が書き込まれ、管理部１０４にタイミング信号１３２が通知されるタイミングで、放射線検出部１１７から透視画像１１９が書き込まれる。

管理部１０４には、放射線検出部１１６から、放射線検出部１１６によるメモリ１０１への透視画像１１８の書き込みタイミングを通知するタイミング信号１３１が送られ、放射線検出部１１７から、放射線検出部１１７によるメモリ１０１への透視画像１１９の書き込みタイミングを通知するタイミング信号１３２が送られる。

管理部１０４は、タイミング信号１３１、１３２に基づいて、メモリ１０１への透視画像１１８、１１９の書き込みタイミングを管理する。また管理部１０４は、メモリ１０１の記憶領域のアドレス管理を行う。また管理部１０４は、メモリ１０１から算出部１０２に情報１３９を送るタイミングを管理するために、タイミング信号１３８を算出部１０２に送る。情報１３９は、透視画像１１８、１１９である。

算出部１０２は、タイミング信号１３８に基づいて、メモリ１０１から情報１３９を取得する。情報１３９は、上述の通り、透視画像１１８、１１９である。算出部１０２は、透視画像に対し、注目画素毎に、当該注目画素の周辺の２以上の第１画素を含む第１領域と、２以上の第１画素とは異なる１以上の第２画素を含む第２領域とを設定する。

第１領域の形状は、オブジェクトの形状に依存する形状とすることが望ましい。具体的には、第１領域の形状は、透視画像に写るオブジェクトの像の形状とする。例えば、オブジェクトの形状が球であれば、透視画像に写るオブジェクトの像の形状は円となるため、第１領域の形状は、円とする。

本実施形態では、算出部１０２は、オブジェクトの形状及びサイズに関するオブジェクト情報と３次元座標を透視画像に射影する射影行列とを取得し、取得したオブジェクト情報と射影行列とを用いて、透視画像に写るオブジェクトの像の形状及びサイズを算出し、当該像の形状及びサイズで第１領域を設定する。算出部１０２は、例えば事前にユーザが入力したモードを指定する情報に基づいて、オブジェクトの形状又は種類を判定することが可能である。

例えば、オブジェクトが被検体１１１の患部である場合、治療計画時に撮影したＣＴ画像や、治療計画時より前の診断時に撮影したＣＴ画像から、患部の形状及びサイズを特定できる。但し、ＣＴ画像には、医師などのユーザにより患部の３次元的な輪郭が入力されているものとする。なお、治療計画とは、どこにどれだけの治療ビームを届けるかを計算するための計画である。

このため、オブジェクトが患部である場合、算出部１０２は、治療計画装置（図１では、図示省略）からＣＴ画像を取得するとともに、後述の制御部１２３から透視画像の射影行列を取得し、取得したＣＴ画像と射影行列とを用いて、透視画像に写る患部の像の形状及びサイズを算出し、当該像の形状及びサイズで第１領域を設定すればよい。

また例えば、オブジェクトが被検体１１１の患部付近に留置されたマーカである場合、マーカの形状及びサイズは既知であるため、医師や放射線技師などのユーザが入力装置（図１では、図示省略）からマーカの形状及びサイズを入力すればよい。

このため、オブジェクトがマーカである場合、算出部１０２は、入力装置からマーカの形状及びサイズを取得するとともに、後述の制御部１２３から透視画像の射影行列を取得し、取得したマーカの形状及びサイズと射影行列とを用いて、透視画像に写るマーカの像の形状及びサイズを算出し、当該像の形状及びサイズで第１領域を設定すればよい。

なお算出部１０２は、オブジェクトがマーカである場合でも、オブジェクトが患部である場合と同様に、ＣＴ画像等を用いて透視画像に写るマーカの像の形状及びサイズを算出し、当該像の形状及びサイズで第１領域を設定してもよい。

また算出部１０２は、第１領域の周囲の領域など、第１領域に対しオブジェクトの像が支配的となる場合に、当該オブジェクトの像が支配的とならない領域、即ち、当該オブジェクトの像以外が支配的となる領域を第２領域に設定すればよい。第１領域と第２領域とは、隣接させることが好ましいが、これに限定されず、第１領域と第２領域とを離れさせても、第１領域と第２領域とを重複させることもできる。

そして算出部１０２は、注目画素毎に、第１領域を構成する２以上の第１画素の画素値が互いに近く、かつ２以上の第１画素の画素値と第２領域を構成する１以上の第２画素の画素値とが離れているほど値が大きくなる尤度を算出する。尤度は、例えば、２以上の第１画素の画素値と１以上の第２画素の画素値との相関比とすることができるが、これに限定されるものではない。

なお算出部１０２は、オブジェクトを透視する方向によって透視画像に写るオブジェクトの像の形状が異なる場合には、取り得るオブジェクトの像の形状に合わせて、注目画素毎に、第１領域及び第２領域を複数設定し、設定した第１領域及び第２領域毎に尤度を算出し、最も値が大きい尤度を当該注目画素の尤度としてもよい。

また算出部１０２は、オブジェクトを透視する方向によって透視画像に写るオブジェクトの像の形状が異なる場合には、いずれのオブジェクトの像であっても支配的となる領域を第１領域に設定すればよい。

なお本実施形態では、算出部１０２は、透視画像１１８、１１９それぞれに対し、注目画素毎に、第１領域と第２領域とを設定し、尤度１３５を算出し、検出部１０３に出力する。また本実施形態では、透視画像１１８、１１９それぞれの各画素が注目画素となる。つまり本実施形態では、算出部１０２は、透視画像１１８、１１９それぞれの各画素について尤度１３５を算出し、検出部１０３に出力する。

図２は、本実施形態の尤度の算出手法の一例の説明図である。図２に示す例では、透視画像１１８の注目画素２００を例に取り尤度の算出手法を説明するが、透視画像１１８の他の注目画素や透視画像１１９の注目画素についても尤度の算出手法は同様である。また図２に示す例では、オブジェクトの形状が球であるものとする。

図２に示す例では、算出部１０２は、オブジェクトの形状が球であり、透視画像１１８に写るオブジェクトの像の形状は円となるため、透視画像１１８に対し、注目画素２００を中心とした円形の第１領域２０１を設定するとともに、第１領域２０１を包含する矩形の内部かつ第１領域２０１の外部を第２領域２０２に設定している。この場合、第１領域２０１を構成する画素が第１画素となり、第２領域２０２を構成する画素が第２画素となる。

そして図２に示す例の場合、注目画素２００の尤度は、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２で表される。σ_ｔは、第１領域２０１と第２領域２０２の和集合（第１画素と第２画素の和集合）に含まれる全画素の値の標準偏差を示し、σ_ｂは、数式（１）で表される。

ここで、ｎ_１は、第１領域２０１を構成する第１画素の画素数を示し、ｎ_２は、第２領域２０２を構成する第２画素の画素数を示し、ｎ_ｔは、第１領域２０１と第２領域２０２の和集合（第１画素と第２画素の和集合）に含まれる画素の画素数を示す。ｍ_１は、第１領域２０１を構成する第１画素の画素値の平均値を示し、ｍ_２は、第２領域２０２を構成する第２画素の画素値の平均値を示し、ｍ_ｔは、第１領域２０１と第２領域２０２の和集合（第１画素と第２画素の和集合）に含まれる画素の画素値の平均値を示す。

つまり、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２は、第１領域２０１を構成する第１画素の画素値の集合と第２領域２０２を構成する第２画素の画素値の集合との相関比となる。

なお、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２は、０から１の値をとり、第１領域２０１を構成する第１画素の画素値が互いに近く、かつ第１領域２０１を構成する第１画素の画素値と第２領域２０２を構成する第２画素の画素値とが離れているほど値が大きくなる（値が１に近くなる）。

従って、第１領域２０１に対しオブジェクトの像が支配的となり、第２領域２０２に対しオブジェクト以外の像が支配的となる場合に、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２の値が大きくなる。一方、第１領域２０１、第２領域２０２ともに、同じ組成のものの像が支配的となれば、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２の値が小さくなる（値が０に近くなる）。

特に本実施形態では、透視画像に写るオブジェクトの像（図２に示す例では、円）の形状及びサイズで第１領域を設定しているため、オブジェクトの像と第１領域２０１とが合致した場合、オブジェクトの像と第１領域２０１とが合致していない場合と比べ、σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２の値が顕著に大きくなる。

なお、σ_ｗ ^２＝σ_ｔ ^２＋σ_ｂ ^２と定義すると、数式（２）が成立するため、１／（（σ_ｗ ^２／σ_ｂ ^２）＋１）によってもσ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２を計算できる。σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２の分母σ_ｔ ^２は０になり得るため、σ_ｂ ^２／（σ_ｔ ^２＋ε）を注目画素２００の尤度としてもよい。なお、εは正の小さい値である。σ_ｗ ^２／σ_ｂ ^２の分母σ_ｂ ^２は０になり得るため、１／（（σ_ｗ ^２／（σ_ｂ ^２＋ε））＋１）を注目画素２００の尤度としてもよい。

また図２に示す例では、注目画素２００の尤度（σ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２）を、第１領域２０１を構成する第１画素の画素値の集合と第２領域２０２を構成する第２画素の画素値の集合との相関比としたが、第１画素の画素値が互いに近く、かつ第１画素の画素値と第２画素の画素値とが離れているほど、値が大きくなれば、相関比でなくてもよい。

例えば、第１領域２０１を構成する第１画素の画素値が互いに近く、第１画素の画素値が放射線の透過率が低いことを表し、かつ第１画素の画素値と第２画素の画素値とが離れているほど、値が大きくなる尤度であってもよい。

但し、透視画像は濃淡を逆転させる場合もあり、放射線の透過率が低い場合に画素の値が小さくなる場合もあれば、大きくなる場合もあるので、放射線の透過率が低い場合に値が大きくなる尤度は、透視画像の仕様に応じて設計する必要がある。このため、放射線の透過率が低い場合に画素値が小さくなる透過画像の場合、ｍ_１が所定の閾値未満の場合の尤度を０または小さい正の値εとし、ｍ_１が所定の閾値以上の場合の尤度をσ_ｂ ^２／σ_ｔ ^２とすればよい。

検出部１０３は、算出部１０２により算出された透視画像の注目画素それぞれの尤度に基づいて、被検体１１１の内部のオブジェクトの位置を検出する。具体的には、検出部１０３は、値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素に、オブジェクトの像が位置することを検出する。

本実施形態では、検出部１０３は、３次元座標を透視画像１１８に射影する射影行列及び３次元座標を透視画像１１９に射影する射影行列を取得し、透視画像１１８、１１９それぞれについて、注目画素それぞれの尤度１３５のうち、値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素を検出する。

これにより、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれについて、検出した注目画素上にオブジェクトの像が位置することを検出する。なお、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列は、後述の制御部１２３から取得できる。また所定条件は、値が最も大きい、値が閾値を超えている、又は、値が閾値を超え、かつ最も大きいなどとすることができる。

そして検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列及び透視画像１１８、１１９それぞれから検出した注目画素を用いて、オブジェクトの３次元位置を検出する。例えば、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列を用いたエピポーラ幾何によって、透視画像１１８、１１９それぞれから検出した注目画素（オブジェクトの像）から、オブジェクトの３次元位置を算出し、算出した３次元位置を示す位置情報１２２を制御部１２３に出力する。

なお、被検体１１１の内部にオブジェクトが複数存在する場合、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれについて、複数のオブジェクトの像それぞれの存在が期待される第３領域を示す領域情報を取得する。

例えば、前述のＣＴ画像において、医師などのユーザによりオブジェクト毎の第３領域が入力されていれば、検出部１０３は、前述の治療計画装置（図１では、図示省略）から、透視画像１１８、１１９それぞれに対応するＣＴ画像を領域情報として取得する。

また例えば、透視画像１１８、１１９に対し、医師や放射線技師などのユーザによりオブジェクト毎の第３領域が入力されるのであれば、検出部１０３は、算出部１０２から透視画像１１８、１１９を取得することで、領域情報を取得する。

この場合、表示装置（図１では、図示省略）に表示されている透視画像１１８、１１９に対し、ユーザにマウスのクリックやタッチパネル操作で点を指定させ、指定された点の周囲の領域を第３領域とすればよい。このようにすれば、透視画像１１８、１１９が動画として再生されている場合であっても、ユーザは簡易に第３領域を入力できる。

次に検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれについて、注目画素それぞれの尤度１３５のうち、値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素を複数検出する。なお所定条件は、値の大きさの順位が上位オブジェクト数に収まる、値が閾値を超えている、又は、値が閾値を超え、かつ値の大きさの順位が上位オブジェクト数に収まるなどとすることがきる。

次に検出部１０３は、透視画像１１８の領域情報を用いて透視画像１１８から検出した複数の注目画素それぞれがいずれの第３領域に存在するかを検出するとともに、透視画像１１９の領域情報を用いて透視画像１１９から検出した複数の注目画素それぞれがいずれの第３領域に存在するかを検出して、透視画像１１８、１１９それぞれで検出された複数の注目画素（複数のオブジェクトの像）を透視画像１１８、１１９間で対応付ける。

次に検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列及び透視画像１１８、１１９それぞれから検出され、透視画像１１８、１１９間で対応付けられた複数の注目画素（複数のオブジェクトの像）を用いて、複数のオブジェクトの３次元位置を検出する。

図３Ａ及び図３Ｂは、本実施形態のオブジェクトの像の対応付け手法の一例の説明図である。図３Ａ及び図３Ｂに示す例では、オブジェクトの数が３つであり、図３Ａに示すように、透視画像１１８では、３つのオブジェクトの像がそれぞれ位置する注目画素３０１、３０２、３０３が検出され、図３Ｂに示すように、透視画像１１９では、３つのオブジェクトの像がそれぞれ位置する注目画素３１１、３１２、３１３が検出されている。

この場合、検出部１０３は、透視画像１１８の領域情報を用いて透視画像１１８から検出した注目画素３０１、３０２、３０３それぞれがいずれの第３領域に存在するかを検出するとともに、透視画像１１９の領域情報を用いて透視画像１１９から検出した注目画素３１１、３１２、３１３それぞれがいずれの第３領域に存在するかを検出する。

例えば、透視画像１１８、１１９の領域情報には、それぞれ、ＩＤ＝１〜３の第３領域が示されており、ここでは、注目画素３０１は、透視画像１１８のＩＤ＝１の第３領域に存在し、注目画素３０２は、透視画像１１８のＩＤ＝２の第３領域に存在し、注目画素３０３は、透視画像１１８のＩＤ＝３の第３領域に存在し、注目画素３１１は、透視画像１１９のＩＤ＝１の第３領域に存在し、注目画素３１２は、透視画像１１９のＩＤ＝２の第３領域に存在し、注目画素３１３は、透視画像１１９のＩＤ＝３の第３領域に存在するものとする。なお、透視画像１１８、１１９において、ＩＤが一致する第３領域は同一領域である。

このため、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９間で、注目画素３０１と注目画素３１１、注目画素３０２と注目画素３１２、及び注目画素３０３と注目画素３１３を、対応付ける。

これにより、オブジェクトが複数存在する場合であっても、透視画像１１８、１１９間で同一オブジェクトの像を対応付けることができ、当該オブジェクトの３次元位置の算出が可能となる。

制御部１２３は、検出部１０３からの位置情報１２２に基づいて、制御信号１２８を第２照射部１２０に出力し、第２照射部１２０によるオブジェクト（患部）への治療ビーム１２１の照射を制御する。

制御信号１２８は、待ち伏せ照射法の場合、第２照射部１２０による治療ビーム１２１の照射タイミングを制御する信号であり、追尾照射法の場合、オブジェクト（患部）の位置情報である。

また制御部１２３は、タイミング信号１２４、１２５、１２６、１２７を、それぞれ、第１照射部１１２、１１３、放射線検出部１１６、１１７に出力し、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の動作タイミングを制御する。

また制御部１２３は、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７を制御して透視画像１１８、１１９の試験生成（撮像）などを行うことで、透視画像１１８、１１９の射影行列を予め生成し、保持しておく。

制御部１２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＲＯＭ等を備える制御装置などにより実現できる。なお、追跡装置１００も制御装置で実現する場合、追跡装置１００と制御部１２３とを同一の制御装置で実現してもよいし、異なる制御装置で実現してもよい。

第２照射部１２０は、検出部１０３により検出されたオブジェクトの３次元位置に基づいて、オブジェクト（患部）に治療ビーム１２１を照射する。具体的には、第２照射部１２０は、制御部１２３からの制御信号１２８に基づいて、オブジェクト（患部）に治療ビーム１２１を照射する。

本実施形態では、治療ビーム１２１が、重粒子線であることを想定しているが、これに限定されず、Ｘ線、γ線、電子線、陽子線、及び中性子線などであってもよい。

図４は、本実施形態の放射線１１４、１１５及び治療ビーム１２１の照射タイミングの一例を示すタイミングチャート図である。

本実施形態では、放射線１１４、１１５及び治療ビーム１２１を同時に照射すると、放射線の散乱の影響で、透視画像１１８、１１９がノイジーになるため、制御部１２３は、放射線１１４、１１５及び治療ビーム１２１それぞれが独立に照射されるように、第１照射部１１２、１１３及び第２照射部１２０を制御する。

例えば、１秒に各方向から３０回照射を行う場合、制御部１２３は、図４に示すように、１／３０秒ごとに、放射線１１４、１１５及び治療ビーム１２１を独立に照射するように、第１照射部１１２、１１３及び第２照射部１２０を制御する。なお、時間４０１、４０２は、１／３０秒を示している。

図５は、本実施形態の追跡装置１００の処理の一例を示すフローチャート図である。

まず、メモリ１０１に、放射線検出部１１６から透視画像１１８が書き込まれ、放射線検出部１１７から透視画像１１９が書き込まれる（ステップＳ１０１）。

続いて、算出部１０２は、メモリ１０１から情報１３９（透視画像１１８、１１９）を読み出し、透視画像１１８、１１９それぞれに対し、注目画素毎に、第１領域と第２領域とを設定し、尤度１３５を算出する（ステップＳ１０３）。

続いて、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれについて、値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素を検出し、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列及び透視画像１１８、１１９それぞれから検出した注目画素を用いて、オブジェクトの３次元位置を検出する（ステップＳ１０５）。

オブジェクトの３次元位置の追跡を続行する場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、ステップＳ１０１に戻り、オブジェクトの３次元位置の追跡を終了する場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、処理を終了する。

以上のように、本実施形態によれば、治療時に生成される透視画像からオブジェクトの位置を検出できるため、テンプレート登録などオブジェクトの位置検出のための事前の放射線による透視が不要となり、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

また本実施形態のように、尤度に相関比を用いた場合、当該尤度はノイズに頑健なため、透視用の放射線の強度を弱めてもオブジェクトを検出でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例１）
上記実施形態では、被検体１１１の内部にオブジェクトが複数存在する場合、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれの領域情報を用いて、透視画像１１８、１１９間で同一オブジェクトの像を対応付けたが、変形例１では、エピポーラ幾何により透視画像１１８、１１９間で同一オブジェクトの像を対応付ける例について説明する。

この場合、検出部１０３は、透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列を用いたエピポーラ幾何によって、透視画像１１８、１１９それぞれで検出された複数の注目画素（複数のオブジェクトの像）を透視画像１１８、１１９間で対応付ければよい。

図６Ａ及び図６Ｂは、変形例１のオブジェクトの像の対応付け手法の一例の説明図である。図６Ａ及び図６Ｂに示す例では、オブジェクトの数が３つであり、図６Ａに示すように、透視画像１１８では、３つのオブジェクトの像がそれぞれ位置する注目画素３０１、３０２、３０３が検出され、図６Ｂに示すように、透視画像１１９では、３つのオブジェクトの像がそれぞれ位置する注目画素３１１、３１２、３１３が検出されている。

なお、図６Ａ及び図６Ｂに示す例では、透視画像１１８の注目画素３０２の対応付け手法について説明するが、透視画像１１８の注目画素３０１、３０３についても同様の手法で対応付けできる。

検出部１０３は、注目画素３０２及び透視画像１１８、１１９それぞれの射影行列を用いて、注目画素３０２に対応する透視画像１１９のエピポーラ線６０２を算出する。そして検出部１０３は、エピポーラ線６０２に対する注目画素３１１、３１２、３１３それぞれの射影長（垂線の長さ）を算出し、射影長が最も短い注目画素３１２を注目画素３０２と対応付ける。

これにより、オブジェクトが複数存在する場合であっても、透視画像１１８、１１９間で同一オブジェクトの像を対応付けることができ、当該オブジェクトの３次元位置の算出が可能となる。

なお図６Ａ及び図６Ｂに示す例では、最小の射影長と２番目に小さい射影長との差が大きいため、対応付けを誤る可能性は少ないが、最小の射影長と２番目に小さい射影長との差が小さい場合、対応付けを誤る可能性がある。この場合、対応付けの判断を次フレームに先送りしてもよい。

（変形例２）
上記実施形態では、透視画像の各画素を注目画素として尤度を算出したが、変形例２では、透視画像において、オブジェクトの像の存在が期待される第３領域を構成する各画素を注目画素として尤度を算出する例について説明する。

この場合、算出部１０２は、透視画像においてオブジェクトの像の存在が期待される第３領域を示す領域情報を取得し、領域情報が示す第３領域において、注目画素毎に尤度を算出するようにすればよい。領域情報は、上記実施形態と同様の手法で取得すればよい。

変形例２によれば、透視画像の一部の画素で尤度を算出すれば足りるため、尤度算出時間を短縮することができる。この結果、治療ビームを照射すべきタイミングまでに尤度の算出を終わらせる確率を高めることができ、尤度の算出が終わらずに治療ビームを照射できない事態を低減でき、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。また、透視画像の生成（撮像）から治療ビーム照射までの時間を短縮できる。

なお変形例２の手法は、透視画像のフレームレートが高いほど有効である。

（変形例３）
上記実施形態では、透視画像の各画素を注目画素として尤度を算出したが、変形例３では、透視画像において、一旦、オブジェクトの像を検出した後は、所定運動モデルに基づいて、オブジェクトの像の存在が期待される第４領域（オブジェクトの像の移動先）を予測し、予測した第４領域を構成する各画素を注目画素として尤度を算出する例について説明する。

この場合、算出部１０２は、所定運動モデルに基づいて、透視画像においてオブジェクトの像の存在が期待される第４領域を予測し、当該第４領域において、注目画素毎に尤度を算出するようにすればよい。所定運動モデルは、例えば、等速度運動モデルや等加速度運動モデルである。

変形例３によれば、透視画像の一部の画素で尤度を算出すれば足りるため、尤度算出時間を短縮することができる。この結果、治療ビームを照射すべきタイミングまでに尤度の算出を終わらせる確率を高めることができ、尤度の算出が終わらずに治療ビームを照射できない事態を低減でき、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。また、透視画像の生成（撮像）から治療ビーム照射までの時間を短縮できる。

なお変形例３の手法は、透視画像のフレームレートが高いほど有効である。

（変形例４）
変形例３では、所定運動モデルに基づいて予測した第４領域で尤度を算出したが、変形例４では、第４領域の尤度に加え、所定運動モデルに基づく事前確率も用いて、オブジェクトの位置を検出する例について説明する。

この場合、検出部１０３は、オブジェクトの像が所定運動モデルに基づいて移動する位置に近いほど値が大きくなる事前確率を第４領域に設定し、注目画素それぞれの尤度と事前確率とに基づいて、オブジェクトの位置を検出すればよい。例えば、検出部１０３は、注目画素それぞれの尤度と事前確率とを乗じた事後確率を算出し、算出した事後確率に基づいて、オブジェクトの位置を検出すればよい。

図７は、変形例４の事後確率を用いたオブジェクトの位置の検出手法の一例の説明図である。図７に示す例では、あるフレームで、透視画像１１８の注目画素７０１がオブジェクトの像の位置として検出され、次フレームで、所定運動モデルに基づいてオブジェクトの像が矢印７０２の方向へ移動すると予測され、第４領域に第４領域を構成する各画素の事前確率の分布７０３が設定されている。分布７０３は、例えば、２次元正規分布で設定すればよい。

分布７０３は、所定運動モデルに従ってオブジェクトの像が移動すると予測される位置で値が最も大きく、当該位置から離れるほど値が小さくなる分布となっている。但し、分布７０３を、当該位置からの距離が同じであっても、矢印７０２の方向に沿った位置の方が、矢印７０２の方向と垂直な方向の位置よりも値が大きくなる分布としてもよい。

また、透視画像１１８、１１９のうちの一方でオブジェクトの像が検出されている場合、他方の第４領域に設定する事前確率の分布を、所定運動モデルに従ってオブジェクトの像が移動すると予測される位置で値が最も大きく、当該位置から離れるほど値が小さくなり、当該位置からの距離が同じであっても、矢印７０２の方向に沿った位置の方が、矢印７０２の方向と垂直な方向の位置よりも値が大きく、エピポーラ線に沿った位置の方が、エピポーラ線と垂直な方向の位置よりも値が大きくなる分布としてもよい。

変形例４によれば、透視画像のノイズにロバストな追跡を実現できる。この結果、透視用の放射線の線量を下げても追跡が可能になるため、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例５）
変形例４では、注目画素それぞれの尤度と事前確率とを乗じた事後確率に基づいて、オブジェクトの位置を検出したが、あるフレームの事後確率を次フレームの事前確率として当該次フレームの事後確率を算出し、算出した事後確率に基づいて、オブジェクトの位置を検出してもよい。

変形例５によれば、透視画像のノイズにロバストな追跡を実現できる。この結果、透視用の放射線の線量を下げても追跡が可能になるため、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例６）
変形例３では、所定運動モデルに基づいて予測した第４領域で尤度を算出し、オブジェクトの位置を検出したが、パーティクルフィルタで、事後確率を最大化する位置を検出してもよい。

変形例６によれば、透視画像のノイズにロバストな追跡を実現できる。この結果、透視用の放射線の線量を下げても追跡が可能になるため、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例７）
変形例４において、被検体１１１の内部にオブジェクトが複数存在する場合、オブジェクト間の距離に応じて、事前確率の分布７０３の尖度を変更してもよい。

この場合、算出部１０２は、所定運動モデルに基づいて、透視画像において複数のオブジェクトの像それぞれの存在が期待される第４領域を予測し、複数の第４領域それぞれにおいて、注目画素毎に尤度を算出するようにすればよい。

また、検出部１０３は、オブジェクトの像毎に、当該像が所定運動モデルに基づいて移動する位置に近いほど値が大きくなり、かつ複数の像同士の距離が閾値以下の場合に尖度を高くした事前確率を、当該像の存在が期待される第４領域に設定し、第４領域毎に、注目画素それぞれの尤度と事前確率とに基づいて、オブジェクトの位置を検出すればよい。

変形例７によれば、複数の像同士の距離が閾値以下の場合、現在のフレームの透視画像の見えに基づく尤度よりも、過去のフレームからの所定運動モデルに基づく予測位置の方が優先されるため、複数の像同士が交差する場合であっても、像を取り違える可能性を低減することができる。この結果、オブジェクトの像を追跡できないフレームが減るため、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例８）
変形例７では、オブジェクトの像同士の距離が閾値以下の場合に、事前確率の分布の尖度を高くしてオブジェクトの像を取り違える可能性を低減したが、変形例８では、オブジェクトの像同士の距離が閾値以下の場合に、オブジェクトの像同士の距離が閾値以下にならないように、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の少なくともいずれかの位置を制御する例について説明する。但し、変形例７では、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７は可動式である必要がある。

この場合、検出部１０３は、オブジェクトの像毎に、当該像が所定運動モデルに基づいて移動する位置に近いほど値が大きくなる事前確率を、当該像の存在が期待される第４領域に設定し、第４領域毎に、注目画素それぞれの尤度と事前確率とに基づいて、オブジェクトの位置を検出する。

そして検出部１０３は、複数の像同士の距離が閾値以下の場合、複数の像同士の距離が閾値を超えるように透視画像が生成される第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の少なくともいずれかの位置情報を算出すればよい。

例えば、検出部１０３は、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７それぞれについて、動きうる位置の中の数通りに対応する射影行列を取得し、各オブジェクトの３次元座標と各射影行列から、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の位置に応じて撮像される透視画像１１８、１１９における各オブジェクトの像の画像座標を算出する。そして検出部１０３は、オブジェクトの像間の距離が閾値を超える（好ましくは、最大となる）第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の位置情報を抽出すればよい。

また検出部１０３は、各オブジェクトの３次元座標の所定運動モデルに従う予測位置と各射影行列から、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の位置に応じて撮像される透視画像１１８、１１９における各オブジェクトの像の画像座標を算出してもよい。

制御部１２３は、検出部１０３により算出された位置情報に基づいて、第１照射部１１２、１１３、及び放射線検出部１１６、１１７の少なくともいずれかの位置を制御すればよい。

変形例８によれば、複数の像同士が交差しなくなるため、像の取り違えが生じない。この結果、オブジェクトの像を追跡できないフレームが減るため、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例９）
変形例３では、所定運動モデルに基づいて予測した第４領域を構成する各画素を注目画素として尤度を算出したが、エピポーラ線によって第４領域を更に限定して尤度を算出するようにしてもよい。

例えば、透視画像１１８でオブジェクトの像を検出した場合、透視画像１１９のエピポーラ線上にも当該オブジェクトの像が存在する。なお、透視画像の歪みを補正できていない場合であっても、エピポーラ線付近に当該オブジェクトの像が存在する。

このため、算出部１０２は、透視画像１１９において予測された第４領域かつエピポーラ線付近において、注目画素毎に尤度を算出するようにすればよい。

変形例９によれば、透視画像の一部の画素で尤度を算出すれば足りるため、尤度算出時間を短縮することができる。この結果、治療ビームを照射すべきタイミングまでに尤度の算出を終わらせる確率を高めることができ、尤度の算出が終わらずに治療ビームを照射できない事態を低減でき、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。また、透視画像の生成（撮像）から治療ビーム照射までの時間を短縮できる。

なお変形例９の手法は、透視画像のフレームレートが高いほど有効である。

（変形例１０）
上記実施形態では、メモリ１０１の透視画像への書き込みが完了後に、メモリ１０１から透視画像が読み出され、尤度の算出が開始されたが、変形例１０では、最初に尤度の算出が行われる注目画素での尤度の算出に必要な全ての画素がメモリに書き込まれるタイミング後に、尤度の算出を開始する例について説明する。

この場合、メモリ１０１には、透視画像を構成する各画素が所定順序で書き込まれる。

また管理部１０４は、算出部１０２により最初に尤度の算出が行われる注目画素での尤度の算出に必要な全ての画素がメモリ１０１に書き込まれるタイミングを管理し、当該タイミング後に透視画像の読み出しを開始する。

例えば、管理部１０４は、透視画像１１８の場合、タイミング信号１３１を受け取ってからのクロック数で、透視画像１１８のどの画素の値までを受け取ったかを管理できるので、タイミング信号１３１を受け取ってからのクロック数で、算出部１０２により最初に尤度の算出が行われる注目画素での尤度の算出に必要な全ての画素がメモリ１０１に書き込まれるタイミングを管理する。

図８は、変形例１０のタイミング管理手法の一例の説明図である。図８に示す例では、透視画像１１８の各画素が左上からラスタスキャン順にメモリ１０１に書き込まれる。図８に示す例では、注目画素８００で算出部１０２により最初に尤度の算出が行われ、注目画素８００での尤度の算出に必要な全ての画素は、第１領域８０１を構成する第１画素及び第２領域８０２を構成する第２画素である。

このため管理部１０４は、タイミング信号１３１を受け取ってからのクロック数で、第１画素と第２画素の全てがメモリ１０１に書き込まれるタイミングを管理し、注目画素８００での尤度の算出に必要な全ての画素がメモリ１０１に書き込まれるタイミングを管理する。

そして算出部１０２は、当該タイミング後に透視画像が読み出されると、注目画素毎の尤度の算出を開始する。

変形例１０によれば、尤度の算出開始時間を早めることができるため、尤度の算出終了時間も早めることができ、尤度算出時間を短縮することができる。この結果、治療ビームを照射すべきタイミングまでに尤度の算出を終わらせる確率を高めることができ、尤度の算出が終わらずに治療ビームを照射できない事態を低減でき、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。また、透視画像の生成（撮像）から治療ビーム照射までの時間を短縮できる。

（変形例１１）
上記実施形態では、透視画像の全画素をメモリ１０１へ書き込んだが、尤度の算出に必要な画素をメモリ１０１へ書き込むようにしてもよい。

変形例１１によれば、透視画像の転送時間を短縮できる。この結果、治療ビームを照射すべきタイミングまでに尤度の算出を終わらせる確率を高めることができ、尤度の算出が終わらずに治療ビームを照射できない事態を低減でき、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。また、透視画像の生成（撮像）から治療ビーム照射までの時間を短縮できる。

なお変形例１１の手法は、透視画像のフレームレートが高いほど有効である。

（変形例１２）
上記実施形態では、全ての色成分の画像を透視画像としたが、オブジェクトの透過率に応じた色成分の画像を透視画像としてもよい。

例えば、放射線検出部１１６、１１７を、カラーイメージインテンシファイアと、ベイヤー型のカラーフィルタを利用してベイヤーＲＡＷ画像を撮影するカメラと、の組み合わせで実現する場合、ベイヤーＲＡＷ画像の特定の色成分を透視画像１１８、１１９としてもよい。

カラーイメージインテンシファイアとベイヤー型のカメラの組み合わせでは、透過率が低いものの感度はＲ（赤）成分が最も高く、透過率が高いものの感度はＢ（青）成分が最も高い。このため、オブジェクトが透過率の低いマーカである場合、ベイヤーＲＡＷ画像のＲ成分を透視画像１１８、１１９とし、オブジェクトが透過率の低くない患部である場合、ベイヤーＲＡＷ画像のＧ成分又はＢ成分を透視画像１１８、１１９としてもよい。

また、ベイヤーＲＡＷ画像をデモザイキングして、特定の色成分を透視画像１１８、１１９としてもよい。なお、デモザイキングしない場合、その色成分の画素数が少ないため、画像処理の時間を短縮できる。

また例えば、放射線検出部１１６、１１７を、カラーイメージインテンシファイアと、特定の色成分のみを撮影するカメラと、の組み合わせで実現する場合、特定の色成分の画像を透視画像１１８、１１９としてもよい。

例えば、オブジェクトが透過率の低いマーカである場合、Ｒ成分を透過させるカラーフィルタを利用したカメラを用い、Ｒ成分のみからなる画像を透視画像１１８、１１９としてもよい。また、オブジェクトが透過率の低くない患部である場合、Ｇ成分又はＢ成分を透過させるカラーフィルタを利用したカメラを用い、Ｇ成分又はＢ成分のみからなる画像を透視画像１１８、１１９としてもよい。

デモザイキングの内挿処理で画像がぼけるため、この場合、ベイヤーＲＡＷ画像をデモザイキングした画像のその色成分だけの画像よりも、ぼけが少ない画像を得られる。

変形例１２によれば、オブジェクトの追跡に失敗する確率を低減することができる。この結果、オブジェクトの像を追跡できないフレームが減るため、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例１３）
上記実施形態において、値の大きさが所定条件を満たす尤度が算出されなかった場合、検出部１０３は、警告信号を制御部１２３に出力し、制御部１２３は、警告信号に基づいて、警告装置（図１では、図示省略）に警告を行わせる制御を行わせるようにしてもよい。

この場合、透視画像１１８、１１９においてオブジェクトの像がはっきりと見えない状態であり、オブジェクトの位置の誤検出が生じる可能性がある。例えば、透過率が低い骨とオブジェクトとが放射線１１４、１１５の線上に重なると、オブジェクトの像がはっきりと見えない状態となる。

変形例１３によれば、このような状態であることが、医師や放射線技師などのユーザに警告されるため、ユーザに、放射線１１４、１１５の強度を強めたり、放射線１１４、１１５の照射方向を変更させたりさせるように促すことができ、このような状態を早期に解消することができる。この結果、オブジェクトの像を追跡できないフレームが減るため、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

また、値の大きさが所定条件を満たす尤度が算出されなかった場合、検出部１０３は、放射線の強度を高めさせる制御信号を制御部１２３に出力し、制御部１２３は、制御信号に基づいて、第１照射部１１２、１１３に放射線の強度を高めさせる制御を行わせるようにしてもよい。

このようにすれば、透視画像１１８、１１９のどのフレームにおいてもオブジェクトの像がはっきりと見えるようになるため、オブジェクトの像がはっきりと見えない状態を早期に解消することができる。この結果、オブジェクトの像を追跡できないフレームが減るため、透視画像の生成（撮像）回数を低減でき、透視用の放射線による被検体の被曝量を低減させることができる。

（変形例１４）
上記実施形態では、オブジェクトの像の周辺で、尤度の値が総じて大きくなる場合があるため、近傍で尤度が高ければ、マージしてもよい。これにより、本来１つのオブジェクトを複数として検出するミスがなくなる。

（変形例１５）
上記実施形態では、オブジェクトらしい部分で大きな値をとる尤度を算出し、尤度が大きい部分をオブジェクトとして検出したが、オブジェクトらしい部分で小さな値をとる特徴量を算出し、特徴量が小さい部分をオブジェクトとして検出するようにしてもよい。この特徴量は、第１画素の画素値が互いに近く、かつ第１画素の画素値と第２画素の画素値とが離れているほど、値が小さくなるように設計すればよい。例えば、σ_ｔ ^２／σ_ｂ ^２やσ_ｗ ^２／σ_ｂ ^２を特徴量として利用できる。

（ハードウェア構成）
図９は、本実施形態及び各変形例の治療システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。さきほどまでは、治療ビームが重粒子線の想定で説明したが、図９はＸ線である場合のブロック図である。図９に示すように、治療システム１は、コンソール１０、撮像装置２０、寝台装置３０、治療計画装置４０、及び放射線治療装置（ライナック：治療計画データに基づいて放射線を照射して治療を行なう放射線治療装置）５０を備える。なお、撮像装置２０がＣＴ装置である例について述べるが、これに限定されるものではない。

コンソール１０は、追跡装置１００及び制御部１２３に対応し、寝台装置３０は、寝台１１０に対応し、治療計画装置４０は、上記実施形態で図示を省略した治療計画装置に対応し、放射線治療装置５０は、第２照射部１２０に対応する。

撮像装置２０、寝台装置３０、及び放射線治療装置５０は、通常は検査室に設置される。一方、コンソール１０は、通常は検査室に隣接する制御室に設置される。治療計画装置４０は、検査室及び制御室の外側に設置される。なお、治療計画装置４０は、制御室に設置されてもよいし、コンソール１０と一体の装置であってもよい。また、撮像装置２０の代表的な例としては、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）装置、Ｘ線装置等が挙げられる。以下、撮像装置２０として、Ｘ線ＣＴ装置２０ａを用いる場合について説明する。

治療システム１のコンソール１０は、図９に示すように、コンピュータをベースとして構成されており、図示しない病院基幹のＬＡＮ（local area network）等のネットワークと相互通信可能である。コンソール１０は、大きくは、ＣＰＵ１１、メインメモリ１２、画像メモリ１３、ＨＤＤ（hard disc drive）１４、入力装置１５、表示装置１６、及び追跡装置１００等の基本的なハードウェアから構成される。表示装置１６は、上述の警告装置を兼ねる。ＣＰＵ１１は、共通信号伝送路としてのバスを介して、コンソール１０を構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、コンソール１０は、記録媒体ドライブを具備してもよい。

ＣＰＵ１１は、半導体で構成された電子回路が複数の端子を持つパッケージに封入されている集積回路（ＬＳＩ）の構成をもつ制御装置である。医師等の操作者によって入力装置１５が操作等されることにより指令が入力されると、ＣＰＵ１１は、メインメモリ１２に記憶しているプログラムを実行する。又は、ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１４に記憶しているプログラム、ネットワークから転送されてＨＤＤ１４にインストールされたプログラム、又は記録媒体ドライブ（図示しない）に装着された記録媒体から読み出されてＨＤＤ１４にインストールされたプログラムを、メインメモリ１２にロードして実行する。

メインメモリ１２は、ＲＯＭ（read only memory）及びＲＡＭ（random access memory）等の要素を兼ね備える構成をもつ記憶装置である。メインメモリ１２は、ＩＰＬ（initial program loading）、ＢＩＯＳ（basic input/output system）及びデータを記憶したり、ＣＰＵ１１のワークメモリやデータの一時的な記憶に用いられたりする。

画像メモリ１３は、透視画像、２次元画像データとしてのスライスデータや、３次元画像データとしての治療計画ボリュームデータ及び治療直前ボリュームデータを記憶する記憶装置である。

ＨＤＤ１４は、磁性体を塗布又は蒸着した金属のディスクが着脱不能で内蔵されている構成をもつ記憶装置である。ＨＤＤ１４は、コンソール１０にインストールされたプログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（operating system）等も含まれる）や、データを記憶する記憶装置である。また、ＯＳに、術者等の操作者に対する表示装置１６への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力装置１５によって行なうことができるＧＵＩ（graphical user interface）を提供させることもできる。

入力装置１５は、操作者によって操作が可能なポインティングデバイスであり、操作に従った入力信号がＣＰＵ１１に送られる。

表示装置１６は、図示しない画像合成回路、ＶＲＡＭ（video random access memory）、及びディスプレイ等を含んでいる。画像合成回路は、画像データに種々のパラメータの文字データ等を合成した合成データを生成する。ＶＲＡＭは、合成データを、ディスプレイに表示する表示画像データとして展開する。ディスプレイは、液晶ディスプレイやＣＲＴ（cathode ray tube）等によって構成され、表示画像データを表示画像として順次表示する。

コンソール１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０ａ、寝台装置３０、及び放射線治療装置５０の動作を制御する。また、コンソール１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０ａのＤＡＳ２４から入力された生データに対して対数変換処理や、感度補正等の補正処理（前処理）を行なって投影データを生成し、投影データを基に２次元画像データとしてのスライスデータや３次元画像データとしてのボリュームデータを生成する。

治療システム１のＸ線ＣＴ装置２０ａは、被検体１１１の患部等の治療部位を含む領域の画像データを表示するために、治療部位を含む領域を撮像する。Ｘ線ＣＴ装置２０ａは、放射線源としてのＸ線管２１、絞り２２、Ｘ線検出器２３、ＤＡＳ（data acquisition system）２４、回転部２５、高電圧供給装置２６、絞り駆動装置２７、回転駆動装置２８、及び撮像コントローラ２９を設ける。

Ｘ線管２１は、高電圧供給装置２６から供給された管電圧に応じて金属製のターゲットに電子線を衝突させることで制動Ｘ線を発生させ、Ｘ線をＸ線検出器２３に向かって照射する。Ｘ線管２１から照射されるＸ線によって、ファンビームＸ線やコーンビームＸ線が形成される。

絞り２２は、絞り駆動装置２７によって、Ｘ線管２１から照射されるＸ線の照射範囲を調整する。すなわち、絞り駆動装置２７によって絞り２２の開口を調整することによって、Ｘ線照射範囲を変更できる。

Ｘ線検出器２３は、マトリクス状、すなわち、チャンネル方向に複数チャンネル、スライス方向に複数列のＸ線検出素子を有する２次元アレイ型のＸ線検出器（マルチスライス型検知器ともいう。）である。Ｘ線検出器２３のＸ線検出素子は、Ｘ線管２１から照射されたＸ線を検出する。

ＤＡＳ２４は、Ｘ線検出器２３の各Ｘ線検出素子が検出する透過データの信号を増幅してデジタル信号に変換する。ＤＡＳ２４の出力データは、撮像コントローラ２９を介してコンソール１０に供給される。

回転部２５は、Ｘ線管２１、絞り２２、Ｘ線検出器２３、及びＤＡＳ２４を一体として保持する。回転部２５は、Ｘ線管２１とＸ線検出器２３とを対向させた状態で、Ｘ線管２１、絞り２２、Ｘ線検出器２３、及びＤＡＳ２４を一体として被検体１１１の周りに回転できるように構成されている。なお、回転部２５の回転中心軸と平行な方向をｚ軸方向、そのｚ軸方向に直交する平面をｘ軸方向、ｙ軸方向で定義する。

高電圧供給装置２６は、撮像コントローラ２９による制御によって、Ｘ線の照射に必要な電力をＸ線管２１に供給する。

絞り駆動装置２７は、撮像コントローラ２９による制御によって、絞り２２におけるＸ線のスライス方向の照射範囲を調整する機構を有する。

回転駆動装置２８は、撮像コントローラ２９による制御によって、回転部２５がその位置関係を維持した状態で空洞部の周りを回転するように回転部２５を回転させる機構を有する。

撮像コントローラ２９は、ＣＰＵ及びメモリによって構成される。撮像コントローラ２９は、Ｘ線管２１、Ｘ線検出器２３、ＤＡＳ２４、高電圧供給装置２６、絞り駆動装置２７、及び回転駆動装置２８等の制御を行なうことで、寝台装置３０の動作を伴ってスキャンを実行させる。

治療システム１の寝台装置３０は、天板３１、天板駆動装置３２、及び寝台コントローラ３９を備える。

天板３１は、被検体１１１を載置可能である。天板駆動装置３２は、寝台コントローラ３９による制御によって、天板３１をｙ軸方向に沿って昇降動させる機構と、天板３１をｚ軸方向に沿って進退動させる機構と、天板３１をｙ軸方向を軸として回転させる機構とを有する。

寝台コントローラ３９は、ＣＰＵ及びメモリによって構成される。寝台コントローラ３９は、天板駆動装置３２等の制御を行なうことで、Ｘ線ＣＴ装置２０ａの動作を伴ってスキャンを実行させる。また、寝台コントローラ３９は、天板駆動装置３２等の制御を行なうことで、放射線治療装置５０の動作を伴って放射線治療を実行させる。

治療システム１の治療計画装置４０は、Ｘ線ＣＴ装置２０ａを用いて撮像されてコンソール１０によって生成されたスライスデータ及びボリュームデータを基に、放射線治療装置５０によって放射線治療を行なうための治療計画データを生成する。治療計画装置４０によって生成された治療計画データに基づくコンソール１０の制御の下、放射線治療装置５０によって被検体１１１の診療部位に治療ビームが照射される。治療計画装置４０は、コンピュータをベースとして構成されており、図示しない病院基幹のＬＡＮ等のネットワークと相互通信可能である。治療計画装置４０は、大きくは、ＣＰＵ４１、メインメモリ４２、治療計画メモリ４３、ＨＤＤ４４、入力装置４５、及び表示装置４６等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ４１は、共通信号伝送路としてのバスを介して、治療計画装置４０を構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、治療計画装置４０は、記録媒体ドライブを具備してもよい。

ＣＰＵ４１の構成は、コンソール１０のＣＰＵ１１の構成と同等である。操作者によって入力装置４５が操作等されることにより指令が入力されると、ＣＰＵ４１は、メインメモリ４２に記憶しているプログラムを実行する。又は、ＣＰＵ４１は、ＨＤＤ４４に記憶しているプログラム、ネットワークから転送されてＨＤＤ４４にインストールされたプログラム、又は記録媒体ドライブ（図示しない）に装着された記録媒体から読み出されてＨＤＤ４４にインストールされたプログラムを、メインメモリ４２にロードして実行する。

メインメモリ４２の構成は、コンソール１０のメインメモリ１２の構成と同等である。メインメモリ４２は、ＩＰＬ、ＢＩＯＳ及びデータを記憶したり、ＣＰＵ４１のワークメモリやデータの一時的な記憶に用いられたりする。

治療計画メモリ４３は、治療計画データを記憶する記憶装置である。ＨＤＤ４４の構成は、コンソール１０のＨＤＤ１４の構成と同等である。入力装置４５は、コンソール１０の入力装置１５の構成と同等である。表示装置４６は、コンソール１０の表示装置１６の構成と同等である。

治療計画装置４０は、Ｘ線ＣＴ装置２０ａによって生成された画像データを基に、被検体１１１の治療部位の位置及び治療部位の形状を求め、治療部位に照射すべき治療ビーム（Ｘ線、電子線、中性子線、陽子線、又は重粒子線等）や、そのエネルギー、及び照射野を決定する。

治療システム１の放射線治療装置５０は、一般的にＭＶ級の放射線を発生させることができる。放射線治療装置５０は、放射線の発生口部分に絞り（コリメータ）を設置し、絞りによって治療計画に基づく照射形状及び線量分布を実現する。近年は、絞りとして複数の可動リーフにより複雑な腫瘍の形状に対応した線量分布を形成することができるマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）が多く用いられる。放射線治療装置５０は、絞りによって形成される照射野により放射線の照射量を調整し、被検体１１１の治療部位を消滅又は縮小させる。

放射線治療装置５０は、放射線源としての放射線源５１、絞り５２、アーム部５５、高電圧供給装置５６、絞り駆動装置５７、回転駆動装置５８、及び治療コントローラ５９を備える。

放射線源５１は、高電圧供給装置５６から供給された管電圧に応じて放射線を発生させる。

絞り５２は、絞り駆動装置５７によって、放射線源５１から照射される放射線の照射範囲を調整する。すなわち、絞り駆動装置５７によって絞り５２の開口を調整することによって、放射線の照射範囲を変更できる。

アーム部５５は、放射線源５１及び絞り５２を一体として保持する。アーム部５５は、放射線源５１及び絞り５２を一体として被検体１１１の周りに回転できるように構成されている。

高電圧供給装置５６は、治療コントローラ５９による制御によって、放射線の照射に必要な電力を放射線源５１に供給する。

絞り駆動装置５７は、治療コントローラ５９による制御によって、絞り５２における放射線の照射範囲を調整する機構を有する。

回転駆動装置５８は、治療コントローラ５９による制御によって、アーム部５５と支持部との接続部を中心として回転するようにアーム部５５を回転させる機構を有する。

治療コントローラ５９は、ＣＰＵ及びメモリによって構成される。治療コントローラ５９は、治療計画装置４０によって生成される治療計画データに従って放射線源５１、高電圧供給装置５６、及び絞り駆動装置５７等の制御を行なうことで、寝台装置３０の動作を伴って治療のための放射線の照射を実行させる。

以上説明したとおり、本実施形態及び各変形例によれば、透視用の放射線による被曝量を低減させることができる。

なお本発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

例えば、上記実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。

１ 治療システム
１００ 追跡装置
１０１ メモリ
１０２ 算出部
１０３ 検出部
１０４ 管理部
１１０ 寝台
１１２、１１３ 第１照射部
１１６、１１７ 放射線検出部
１２３ 制御部
１２０ 第２照射部

Claims (11)

1. 被検体の内部を透視した透視画像に含まれる注目画素毎に尤度を算出する算出部と、
   前記注目画素それぞれの前記尤度に基づいて、前記被検体の内部のオブジェクトの位置を検出する検出部と、
   を備え、
   前記注目画素の周辺にある第１領域に含まれる２以上の第１画素の画素値の差を示す第１の差に対する、前記２以上の第１画素の画素値と前記第１領域に含まれない１以上の第２画素の画素値との差を示す第２の差が大きい場合の前記尤度は、前記第１の差に対する前記第２の差が小さい場合の前記尤度よりも大きい、
   画像処理装置。
2. 前記第１領域は、前記オブジェクトの形状に依存する形状である、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記算出部は、前記透視画像において前記オブジェクトの像の存在が期待される第３領域を示す領域情報を取得し、前記領域情報が示す前記第３領域において、前記注目画素毎に前記尤度を算出する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記算出部は、所定運動モデルに基づいて、前記透視画像において前記オブジェクトの像の存在が期待される第４領域を予測し、前記第４領域において、前記注目画素毎に前記尤度を算出する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記透視画像を構成する各画素が所定順序で書き込まれる記憶部と、
   前記算出部により最初に前記尤度の算出が行われる注目画素での前記尤度の算出に必要な全ての画素が前記記憶部に書き込まれるタイミングを管理する管理部と、を更に備え、
   前記算出部は、前記タイミングの経過後に、前記注目画素毎の前記尤度の算出を開始する、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記オブジェクトは、前記被検体の内部に複数存在し、
   前記算出部は、前記被検体の内部を異なる方向で透視した複数の透視画像それぞれの前記注目画素毎に前記尤度を算出し、
   前記検出部は、前記透視画像毎に前記複数のオブジェクトの像それぞれの存在が期待される第３領域を示す領域情報及び３次元座標を当該透視画像に射影する射影行列を取得し、前記透視画像毎に値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素を複数検出し、前記透視画像毎に当該透視画像の前記領域情報を用いて当該透視画像から検出した前記複数の注目画素それぞれがいずれの第３領域に存在するかを検出して、前記複数の透視画像それぞれで検出された前記複数の注目画素を前記複数の透視画像間で対応付け、前記複数の透視画像それぞれの前記射影行列、前記複数の透視画像それぞれから検出され、前記複数の透視画像間で対応付けられた前記複数の注目画素を用いて、前記複数のオブジェクトの３次元位置を検出する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
7. 前記オブジェクトは、前記被検体の内部に複数存在し、
   前記算出部は、前記被検体の内部を異なる方向で透視した複数の透視画像それぞれの前記注目画素毎に前記尤度を算出し、
   前記検出部は、前記透視画像毎に３次元座標を当該透視画像に射影する射影行列を取得し、前記透視画像毎に値の大きさが所定条件を満たす尤度の注目画素を複数検出し、前記複数の透視画像それぞれの前記射影行列を用いたエピポーラ幾何によって前記複数の透視画像それぞれで検出された前記複数の注目画素を前記複数の透視画像間で対応付け、前記複数の透視画像それぞれの前記射影行列、前記複数の透視画像それぞれから検出され、前記複数の透視画像間で対応付けられた前記複数の注目画素を用いて、前記複数のオブジェクトの３次元位置を検出する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
8. 前記算出部は、前記オブジェクトの形状及びサイズに関するオブジェクト情報と３次元座標を前記透視画像に射影する射影行列とを取得し、前記オブジェクト情報と前記射影行列とを用いて、前記透視画像に写る前記オブジェクトの像の形状及びサイズを算出し、当該像の形状及びサイズで前記第１領域を設定する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
9. 被検体に放射線を照射する第１照射部と、
   前記被検体を透過した前記放射線を検出し、前記被検体の内部を透視した透視画像を生成する第１検出部と、
   前記透視画像に含まれる注目画素毎に尤度を算出する算出部と、
   前記注目画素それぞれの前記尤度に基づいて、前記被検体の内部のオブジェクトの位置を検出する第２検出部と、
   検出された前記位置に基づいて、前記オブジェクトに治療ビームを照射する第２照射部と、
   を備え、
   前記注目画素の周辺にある第１領域に含まれる２以上の第１画素の画素値の差を示す第１の差に対する、前記２以上の第１画素の画素値と前記第１領域に含まれない１以上の第２画素の画素値との差を示す第２の差が大きい場合の前記尤度は、前記第１の差に対する前記第２の差が小さい場合の前記尤度よりも大きい、
   治療システム。
10. 前記オブジェクトは、前記被検体の内部に複数存在し、
    前記算出部は、所定運動モデルに基づいて、前記透視画像において前記複数のオブジェクトの像それぞれの存在が期待される第４領域を予測し、前記複数の第４領域それぞれにおいて、前記注目画素毎に前記尤度を算出し、
    前記第２検出部は、前記像毎に、当該像が前記所定運動モデルに基づいて移動する位置に近いほど値が大きくなる事前確率を当該像の存在が期待される前記第４領域に設定し、前記第４領域毎に、前記注目画素それぞれの前記尤度と前記事前確率とに基づいて、前記オブジェクトの位置を検出し、前記複数の像同士の距離が閾値以下の場合、前記複数の像同士の距離が前記閾値を超えるように前記透視画像が生成される前記第１照射部及び前記第１検出部の少なくともいずれかの位置情報を算出し、
    前記位置情報に基づいて、前記第１照射部及び前記第１検出部の少なくともいずれかの位置を制御する制御部を更に備える請求項９に記載の治療システム。
11. 被検体の内部を透視した透視画像に含まれる注目画素毎に尤度を算出する算出ステップと、
    前記注目画素それぞれの前記尤度に基づいて、前記被検体の内部のオブジェクトの位置を検出する検出ステップと、
    を含み、
    前記注目画素の周辺にある第１領域に含まれる２以上の第１画素の画素値の差を示す第１の差に対する、前記２以上の第１画素の画素値と前記第１領域に含まれない１以上の第２画素の画素値との差を示す第２の差が大きい場合の前記尤度は、前記第１の差に対する前記第２の差が小さい場合の前記尤度よりも大きい、
    画像処理方法。

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