特開 2024-126375 医用画像処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024126375

(43)【公開日】2024-09-20

(54)【発明の名称】医用画像処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/46 20240101AFI20240912BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 360Z

A61B6/03 360P

【審査請求】未請求

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023034705

(22)【出願日】2023-03-07

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107582

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 毅

(74)【代理人】

【識別番号】100196047

【弁理士】

【氏名又は名称】柳本 陽征

(74)【代理人】

【識別番号】100202429

【弁理士】

【氏名又は名称】石原 信人

(74)【代理人】

【識別番号】100120385

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 健之

(72)【発明者】

【氏名】穐山 寿美江

(72)【発明者】

【氏名】長門 優喜

(72)【発明者】

【氏名】渡部 恭子

(72)【発明者】

【氏名】山守 恭平

(72)【発明者】

【氏名】村上 友梨

(72)【発明者】

【氏名】西岡 昂彦

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA22

4C093AA26

4C093FF41

4C093FG04

(57)【要約】

【課題】異なるモダリティ装置で撮影された画像に相当する画像を撮影すること。
【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、画像取得部と、撮影パラメータ調整部とを備える。画像取得部は、第１のモダリティ装置による撮影画像を取得する。撮影パラメータ調整部は、画像取得部により取得された第１のモダリティ装置による撮影画像を用いて、第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のモダリティ装置による撮影画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像を用いて、第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整する撮影パラメータ調整部と、
を備える医用画像処理装置。

【請求項2】

前記撮影パラメータ調整部は、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像に相当する画像を撮影可能な前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを指定する入力操作にしたがって、前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項3】

前記撮影パラメータ調整部は、前記入力操作を受け付ける操作領域と、前記入力操作にしたがった調整後の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータに基づいて前記第２のモダリティ装置により撮影されることが推定される推定画像と、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像とを表示しながら、前記入力操作にしたがった前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータの調整を行う、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項4】

前記操作領域は、前記第２のモダリティ装置の少なくとも１種類の撮影パラメータを調整可能な少なくとも１つのスライダーバーを含む、請求項３に記載の医用画像処理装置。

【請求項5】

前記撮影パラメータ調整部は、前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータに基づいて前記第２のモダリティ装置により撮影される撮影画像を学習した学習済みモデルを用いて、前記入力操作にしたがった調整後の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータに対応する前記推定画像を表示する、請求項３に記載の医用画像処理装置。

【請求項6】

前記撮影パラメータ調整部は、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像に相当する画像を撮影可能な前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定することで、自動的に前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項7】

前記第２のモダリティ装置による撮影画像を取得する第２の画像取得部と、
前記第２のモダリティ装置による撮影画像に対応する調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを取得する撮影パラメータ取得部と、を更に備え、
前記撮影パラメータ調整部は、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像と、前記第２の画像取得部により取得された前記第２のモダリティ装置による撮影画像と、前記撮影パラメータ取得部により取得された調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータとを比較し、比較結果に基づいて前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定する、請求項６に記載の医用画像処理装置。

【請求項8】

前記撮影パラメータ調整部は、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像と、前記第２の画像取得部により取得された前記第２のモダリティ装置による撮影画像との類似度を判断し、前記類似度が閾値以上となったときの前記第２のモダリティ装置による撮影画像に対応する調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを、前記第１のモダリティ装置による撮影画像に相当する画像を撮影可能な前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータと推定することで、前記比較結果に基づく前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータの推定を行う、請求項７に記載の医用画像処理装置。

【請求項9】

前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像と、当該撮影画像に対応する前記第１のモダリティ装置の推定された撮影パラメータとの組み合わせで構成される第１マップを作成する第１マップ作成部と、
前記第２のモダリティ装置による撮影画像と、当該撮影画像に対応する調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータとの組み合わせで構成される第２マップを記憶する第２マップ記憶部と、を更に備え、
前記撮影パラメータ調整部は、前記第１マップ作成部により作成された前記第１マップと、前記第２マップ記憶部により記憶された前記第２マップとを比較し、比較結果に基づいて前記第２マップ内の調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整後の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータに変換することで、前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定する、請求項６に記載の医用画像処理装置。

【請求項10】

前記撮影パラメータ調整部は、前記第２マップ内の撮影パラメータを、当該撮影パラメータに対応する前記第２マップ内の撮影画像に対して前記第１マップ内の撮影画像が閾値以上の類似度を有するような当該撮影画像に対応する前記第１マップ内の撮影パラメータに置き換えることで、前記第２マップ内の調整前の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整後の前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータに変換する、請求項９に記載の医用画像処理装置。

【請求項11】

前記撮影パラメータ調整部は、前記第２のモダリティ装置の複数種類の撮影パラメータ毎に、前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定する、請求項６に記載の医用画像処理装置。

【請求項12】

前記撮影パラメータ調整部は、前記第２のモダリティ装置の前記複数種類の撮影パラメータ毎に各撮影パラメータの値を変更したときに得られる画像を学習した第２の学習済みモデルと、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像とを比較することで、前記複数種類の撮影パラメータ毎に前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定する、請求項１１に記載の医用画像処理装置。

【請求項13】

前記撮影パラメータ調整部は、前記複数種類の撮影パラメータのうちの１種類の撮影パラメータの値を変更しながら、前記第２の学習済みモデルから取得される前記１種類の撮影パラメータの値に対応する画像と、前記画像取得部により取得された前記第１のモダリティ装置による撮影画像とを比較して類似度を判断し、前記類似度が閾値以上となったときの値を有する前記１種類の撮影パラメータを確定することを、前記複数種類の撮影パラメータの全ての値が確定されるまで繰り返すことで、前記複数種類の撮影パラメータ毎に前記第２のモダリティ装置の撮影パラメータを推定する、請求項１２に記載の医用画像処理装置。

【請求項14】

前記第１のモダリティ装置は、撮影パラメータが不明の装置であり、前記第２のモダリティ装置は、前記撮影パラメータ調整部による調整前の撮影パラメータが既知の装置である、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項15】

前記医用画像処理装置は、前記第１のモダリティ装置及び前記第２のモダリティ装置と通信可能に接続される、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項16】

前記第２のモダリティ装置は、前記第１のモダリティ装置と入れ替えて設置される装置である、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、Ｘ線コンピュータ断層（Computed Tomography）画像を撮影するＸ線ＣＴ装置等の医用画像を撮影するモダリティ装置では、設定された撮影パラメータにしたがって医用画像を撮影する。

【0003】

医療現場では、現在使用しているモダリティ装置に替えて新たなモダリティ装置を導入する場合がある。この場合、現在使用しているモダリティ装置で撮影された画像と同等の画像を新たに導入されるモダリティ装置で撮影することが求められることがある。

【0004】

しかしながら、従来は、異なるモダリティ装置で撮影された画像と同等の画像を撮影するための撮影パラメータを特定することが困難であった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第５４７９２１６号公報

【特許文献2】特許第７１３０４４９号公報

【特許文献3】特許第５６３７９２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

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、異なるモダリティ装置で撮影された画像に相当する画像を撮影することである。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。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態に係る医用画像処理装置は、画像取得部と、撮影パラメータ調整部とを備える。画像取得部は、第１のモダリティ装置による撮影画像を取得する。撮影パラメータ調整部は、画像取得部により取得された第１のモダリティ装置による撮影画像を用いて、第２のモダリティ装置の撮影パラメータを調整する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置を備えた医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例を示すフローチャート。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第１のモダリティ装置による撮影画像の取得工程を説明するための説明図。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における操作領域の表示工程、第２のモダリティ装置の推定画像の表示工程、及び第１のモダリティ装置による撮影画像の表示工程を説明するための説明図。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第２のモダリティ装置の推定画像の生成方法を説明するための説明図。

【図6】図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第２のモダリティ装置の撮影パラメータの調整状態を説明するための説明図。

【図7】図７は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置を備えた医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図。

【図8】図８は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例を示すフローチャート。

【図9】図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における撮影画像の比較工程、類似度の判断工程、及び第２のモダリティ装置の撮影パラメータの推定工程を説明するための説明図。

【図10】図１０は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置を備えた医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図。

【図11】図１１は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例を示すフローチャート。

【図12】図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第１マップの作成工程を説明するための説明図。

【図13】図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第１マップと第２マップとの比較工程を説明するための説明図。

【図14】図１４は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例における第２マップの変換工程を説明するための説明図。

【図15】図１５は、第３の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置の動作例における第２マップの取得工程を説明するための説明図。

【図16】図１６は、第３の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置の動作例における第２マップの変換工程を説明するための説明図。

【図17】図１７は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例を示すフローチャート。

【図18】図１８は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作例に用いられる第２の学習済みモデルを説明するための説明図。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置の実施形態について詳細に説明する。以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

【0010】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処理システム１は、第１のモダリティ装置２と、第２のモダリティ装置３と、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４とを備える。医用画像処理装置４は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介して第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３と相互に通信可能に接続される。

【0011】

第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３は、例えば、医用画像としてＸ線ＣＴ画像を撮影する装置である。第１のモダリティ装置２は、医用画像の撮影に用いられる撮影パラメータが不明のモダリティ装置である。第２のモダリティ装置３は、後述する撮影パラメータ調整機能５２による調整前の撮影パラメータが既知のモダリティ装置である。第２のモダリティ装置３は、例えば、医療現場において、第１のモダリティ装置２と入れ替えて設置されるモダリティ装置である。第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３は、例えば、超音波画像、Ｘ線透視画像、マンモグラフィ画像、及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像等のＣＴ画像以外の医用画像を撮影する装置であってもよい。

【0012】

医用画像処理装置４は、例えば、ワークステーション、医用画像管理装置、及び読影端末等であり、ネットワークＮを介して接続されたシステム上に備えられている。なお、医用画像処理装置４は、オフラインの装置であってもよい。その場合、医用画像処理装置４は、可搬型の記録媒体を介して、第１のモダリティ装置２から撮影画像を取得し、第２のモダリティ装置３に、医用画像の撮影に用いられる撮影パラメータを提供してもよい。

【0013】

ここで、医用画像処理装置４と第２のモダリティ装置３とにより、クライアントサーバシステムが構成されてもよい。具体的には、医用画像処理装置４が、撮影パラメータを提供するサーバ装置に含まれる一方で、第２のモダリティ装置３が、撮影パラメータを利用するクライアント装置に含まれてもよい。

【0014】

図１に示すように、医用画像処理装置４は、処理回路５と、ネットワークインタフェース６と、入力インタフェース７と、出力インタフェース８と、記憶回路９とを備える。

【0015】

ネットワークインタフェース６は、医用画像処理装置４を第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３と通信可能に接続するインタフェースである。ネットワークインタフェース６は、例えば、パラレル接続仕様又はシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。ネットワークインタフェース６は、例えば、各規格に応じた通信制御を行い、電話回線を通じてネットワークに接続することで、ネットワークを介して医用画像処理装置４を第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３に接続することができる。

【0016】

入力インタフェース７は、操作者からの各種の入力操作を受け付ける。入力インタフェース７は、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路５に出力する。例えば、入力インタフェース７は、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整するための指示を操作者から受け付ける。入力インタフェース７としては、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等を、適宜使用することが可能である。

【0017】

出力インタフェース８は、各種の情報を出力する。例えば、出力インタフェース８は、ディスプレイを備える。ディスプレイは、処理回路５によって生成された医用画像及び操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイとしては、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro Luminescence Display）、プラズマディスプレイまたは他の任意のディスプレイが、適宜、使用可能となっている。出力インタフェース８は、スピーカを備えていてもよい。

【0018】

記憶回路９は、種々の情報を記憶する非一過性の記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及び集積回路記憶装置等である。記憶回路９は、例えば、医用画像処理装置４を制御する制御プログラムと、この制御プログラムの実行に用いられる各種のデータとを記憶する。記憶回路９は、ＨＤＤ及びＳＳＤ等以外にも、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体、或いはＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。なお、記憶回路９は、必ずしも単一の記憶装置により実現される必要は無い。例えば、記憶回路９は、複数の記憶装置により実現されてもよい。

【0019】

処理回路５は、入力インタフェース７から出力される入力操作の電気信号に応じて、医用画像処理装置４全体の動作を制御する。例えば、処理回路５は、画像取得機能５１及び撮影パラメータ調整機能５２を実行する。画像取得機能５１は、画像取得部の一例である。撮影パラメータ調整機能５２は、撮影パラメータ調整部の一例である。

【0020】

ここで、例えば、図１に示す処理回路５の構成要素である画像取得機能５１及び撮影パラメータ調整機能５２は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路９内に記録されている。処理回路５は、例えば、プロセッサである。処理回路５を構成するプロセッサは、記憶回路９から各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路５は、図１の処理回路５内に示された各機能を有することとなる。

【0021】

なお、図１においては、画像取得機能５１及び撮影パラメータ調整機能５２の各処理機能が単一の処理回路５によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路５は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

【0022】

画像取得機能５１は、第１のモダリティ装置２による撮影画像を取得する。

【0023】

撮影パラメータ調整機能５２は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像を用いて、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。第２のモダリティ装置３の撮影パラメータは、例えば、Ｘ線ＣＴ装置であれば、管電圧（ｋＶ）、管電流（ｍＡ）、再構成関数（ＦＣ）、フィルタ、及び造影等である。

【0024】

第１の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを指定する入力操作にしたがって、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。

【0025】

具体的には、第１の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを指定する入力操作を受け付ける操作領域と、当該入力操作にしたがった調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに基づいて第２のモダリティ装置３により撮影されることが推定される推定画像と、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを表示しながら、当該入力操作にしたがった第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの調整を行う。

【0026】

例えば、操作領域は、第２のモダリティ装置３の少なくとも１種類の撮影パラメータを調整可能な少なくとも１つのスライダーバーを含んでもよい。

【0027】

撮影パラメータ調整機能５２は、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに基づいて第２のモダリティ装置３により撮影される撮影画像を学習した学習済みモデルを用いて、入力操作にしたがった調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに対応する推定画像を表示してもよい。

【0028】

撮影パラメータ調整機能５２は、調整された撮影パラメータを第２のモダリティ装置３に送信することで、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを設定してもよい。

【0029】

次に、以上のように構成された第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例について説明する。図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例を示すフローチャートである。なお、図２のフローチャートに示される一連の工程は、必要に応じて繰り返される。

【0030】

先ず、図２に示すように、画像取得機能５１は、ネットワークインタフェース６を介した第１のモダリティ装置２との通信によって、第１のモダリティ装置２から、第１のモダリティ装置２による撮影画像を受信して取得する（ステップＳ１１）。図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第１のモダリティ装置２による撮影画像の取得工程を説明するための説明図である。図３に示される例において、符号Ｉ１は、第１のモダリティ装置２による撮影画像である（以下、同様）。図３に示される例において、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１は、第１のモダリティ装置２の一例であるＸ線ＣＴ装置２によって、ファントムＰを撮影した撮影画像である。図３に示される例において、画像取得機能５１は、Ｘ線ＣＴ装置２の記憶回路に記録されている撮影画像Ｉ１をＸ線ＣＴ装置２から受信して取得する。

【0031】

図４は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における操作領域の表示工程、第２のモダリティ装置３の推定画像の表示工程、及び第１のモダリティ装置２による撮影画像の表示工程を説明するための説明図である。図４に示される例において、符号Ｉ２は、第２のモダリティ装置３の推定画像である（以下、同様）。第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２は、例えば、第２のモダリティ装置３の一例であるＸ線ＣＴ装置３によって、図３のファントムＰと同じファントムＰを撮影した場合に撮影されることが推定される画像である。

【0032】

第１のモダリティ装置２による撮影画像が取得された後、図２及び図４に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、スライダーバーを含む操作領域Ａをディスプレイに表示させる（ステップＳ１２）。図４に示される例において、操作領域Ａ内には、管電圧及び再構成関数等の第２のモダリティ装置３の複数種類の撮影パラメータを個別に調整可能な複数のスライダーバーＢが表示される。

【0033】

操作領域を表示した後、図２及び図４に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、スライダーバーが示す撮影パラメータ群に対応する第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２を表示する（ステップＳ１３）。図４に示される例において、第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２は、操作領域Ａの上方ｄ１に、操作領域Ａと隣り合うように表示される。

【0034】

図５は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２の生成方法を説明するための説明図である。図５に示される例において、第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２は、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに基づいて第２のモダリティ装置３により撮影される撮影画像を学習した第１の学習済みモデルＭｏ１を用いて推定された画像である。すなわち、第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２は、スライダーバーＢにより指定された第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群と、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１とを第１の学習済みモデルＭｏ１に入力することによって出力された画像である。第１の学習済みモデルＭｏ１は、例えば、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて作成されたモデルである。第１の学習済みモデルＭｏ１は、ＧＡＮ以外の機械学習を用いて作成されたモデルであってもよい。

【0035】

第２のモダリティ装置３の推定画像を表示させた後、図２及び図４に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１をディスプレイに表示させる（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４は、ステップＳ１３と前後が入れ替わってよく、又は、ステップＳ１３と同時であってもよい。図４に示される例において、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１は、第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２と対比可能に推定画像Ｉ２の右方ｄ２に並べて表示される。

【0036】

第１のモダリティ装置２による撮影画像を表示させた後、図２に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、スライダーバーが移動されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。

【0037】

スライダーバーが移動された場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、撮影パラメータ調整機能５２は、移動後のスライダーバーが示す第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群に対応する第２のモダリティ装置３の推定画像をディスプレイに表示させる（ステップＳ１６）。一方、スライダーバーが移動されていない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、撮影パラメータ調整機能５２は、スライダーバーの移動の有無の判定を繰り返す（ステップＳ１５）。

【0038】

移動後のスライダーバーが示す第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群に対応する第２のモダリティ装置３の推定画像をディスプレイに表示させた後、撮影パラメータ調整機能５２は、入力インタフェース７を用いた撮影パラメータ群の決定操作が行われたか否かを判定する（ステップＳ１７）。決定操作は、例えば、操作領域Ａに表示された図示しない決定ボタンを押す操作であってもよい。

【0039】

決定操作が行われた場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、撮影パラメータ調整機能５２は、移動後のスライダーバーで示される撮影パラメータ群を、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群に決定する（ステップＳ１８）。一方、決定操作が行われていない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、撮影パラメータ調整機能５２は、スライダーバーの移動の有無の判定を繰り返す（ステップＳ１５）。図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの調整状態を説明するための説明図である。図６に示すように、第２のモダリティ装置３の推定画像Ｉ２が第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１と同等の外観になったことを操作者が判断して決定操作を行うことで、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを、第１のモダリティ装置２による撮影画像と同等の画像を撮影し得るように調整することができる。

【0040】

以上説明したように、第１の実施形態では、画像取得機能５１が、第１のモダリティ装置２による撮影画像を取得し、撮影パラメータ調整機能５２が、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像を用いて、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。

【0041】

これにより、撮影パラメータ調整機能５２により調整された撮影パラメータに基づいて、第２のモダリティ装置３が、異なるモダリティ装置２で撮影された画像に相当する画像を撮影することが可能となる。

【0042】

また、第１の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを指定する入力操作にしたがって、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。

【0043】

これにより、入力操作にしたがって撮影パラメータ調整機能５２により調整された撮影パラメータに基づいて、第２のモダリティ装置３が、異なるモダリティ装置２で撮影された画像に相当する画像を撮影することが可能となる。

【0044】

また、第１の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、入力操作を受け付ける操作領域と、入力操作にしたがった調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに基づいて第２のモダリティ装置３により撮影されることが推定される推定画像と、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを表示しながら、入力操作にしたがった第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの調整を行う。

【0045】

これにより、第２のモダリティ装置３の推定画像を第１のモダリティ装置２による撮影画像と見比べながら、第２のモダリティ装置３の推定画像が第１のモダリティ装置２による撮影画像に近づくように入力操作を行うことで、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影し得るように簡便かつ適切に調整することができる。

【0046】

また、第１の実施形態では、操作領域が、第２のモダリティ装置３の少なくとも１種類の撮影パラメータを調整可能な少なくとも１つのスライダーバーを含む。

【0047】

これにより、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整するための入力操作を簡便かつ適切に行うことができる。

【0048】

また、第１の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに基づいて第２のモダリティ装置３により撮影される撮影画像を学習した第１の学習済みモデルを用いて、入力操作にしたがった調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに対応する推定画像を表示する。

【0049】

これにより、第１の学習済みモデルを用いて第２のモダリティ装置３の推定画像を適切に推定することができるので、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを適切に調整することができる。

【0050】

また、第１の実施形態では、第１のモダリティ装置２が、撮影パラメータが不明の装置であり、第２のモダリティ装置３が、撮影パラメータ調整機能５２による調整前の撮影パラメータが既知の装置である。

【0051】

これにより、第１のモダリティ装置２の撮影パラメータが不明の場合であっても、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影し得るように第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整することができる。

【0052】

また、第１の実施形態では、医用画像処理装置４は、第１のモダリティ装置２及び第２のモダリティ装置３と通信可能に接続されている。

【0053】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像に基づく第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの設定を、通信を利用して迅速に行うことができる。

【0054】

また、第１の実施形態では、第２のモダリティ装置３は、第１のモダリティ装置２と入れ替えて設置される装置である。

【0055】

これにより、入れ替え後のモダリティ装置３により、入れ替え前のモダリティ装置２に相当する画像を撮影することが可能となる。

【0056】

（第２の実施形態）
次に、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを自動で調整する第２の実施形態について、第１の実施形態との差異を中心に説明する。これまでは、撮影パラメータ調整機能５２が、操作者の入力操作にしたがって第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する例について説明した。

【0057】

これに対して、第２の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定することで、自動的に第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整するように構成されている。

【0058】

図７は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置４を備えた医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。具体的には、図７に示すように、第２の実施形態において、医用画像処理装置４の処理回路５は、第１の実施形態の構成に加えて、更に、第２の画像取得機能５３と、撮影パラメータ取得機能５４とを備える。第２の画像取得機能５３は、第２の画像取得部の一例である。撮影パラメータ取得機能５４は、撮影パラメータ取得部の一例である。

【0059】

第２の画像取得機能５３は、第２のモダリティ装置３による撮影画像を取得する。

【0060】

撮影パラメータ取得機能５４は、第２のモダリティ装置３による撮影画像に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを取得する。

【0061】

撮影パラメータ調整機能５２は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２の画像取得機能５３により取得された第２のモダリティ装置３による撮影画像と、撮影パラメータ取得機能５４により取得された調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとを比較する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２のモダリティ装置３による撮影画像と、調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとの比較結果に基づいて、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定することで、自動的に第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。撮影パラメータ調整機能５２は、例えば、推定によって調整された第２のモダリティ装置３の撮影パラメータをディスプレイに表示することで、操作者に第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを提示する。

【0062】

より具体的には、撮影パラメータ調整機能５２は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２の画像取得機能５３により取得された第２のモダリティ装置３による撮影画像との類似度を判断する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、類似度が閾値以上となったときの第２のモダリティ装置３による撮影画像に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータと推定する。これにより、撮影パラメータ調整機能５２は、比較結果に基づく第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの推定を行う。

【0063】

次に、第２の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例について説明する。図８は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例を示すフローチャートである。なお、図８のフローチャートに示される一連の工程は、必要に応じて繰り返される。

【0064】

図８に示すように、第２の実施形態において、先ず、画像取得機能５１は、図２のステップＳ１と同様に、第１のモダリティ装置２から、第１のモダリティ装置２による撮影画像を受信して取得する（ステップＳ２１）。図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における撮影画像の比較工程、類似度の判断工程、及び第２のモダリティ装置３の撮影パラメータの決定工程を説明するための説明図である。図９に示される例において、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１は、Ｘ線ＣＴ装置２によってファントムＰを撮影した撮影画像である。画像取得機能５１は、Ｘ線ＣＴ装置２の記憶回路に記録されている撮影画像Ｉ１をＸ線ＣＴ装置２から受信して取得する。また、図９に示される例において、符号Ｉ３は、第２のモダリティ装置３による撮影画像である（以下、同様）。第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３は、例えば、第２のモダリティ装置３の一例であるＸ線ＣＴ装置３によって、ファントムＰを撮影した撮影画像である。第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３は、ファントムＰの撮像画像以外にも、臨床画像及び解析結果等の撮影画像に基づく画像を含んでもよい。

【0065】

第１のモダリティ装置２による撮影画像が取得された後、図８に示すように、第２の画像取得機能５３は、第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３（図９参照）を複数取得し、撮影パラメータ取得機能５４は、当該複数の撮影画像Ｉ３のそれぞれに対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群を取得する。すなわち、第２の画像取得機能５３及び撮影パラメータ取得機能５４は、第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３と、当該撮影画像Ｉ３に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群とを複数組取得する（ステップＳ２２）。例えば、第２のモダリティ装置３は、予め、第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３と、当該撮影画像Ｉ３に対応する撮影パラメータ群との複数の組み合わせを、第２のモダリティ装置３の記憶回路に記憶させておく。そして、第２の画像取得機能５３及び撮影パラメータ取得機能５４は、ネットワークインタフェース６を介した第２のモダリティ装置３との通信によって、第２のモダリティ装置３の記憶回路から、第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３と、当該撮影画像Ｉ３に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群とを複数組受信して取得する。

【0066】

第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３と、当該撮影画像Ｉ３に対応する第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群とが複数組取得された後、図８に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、取得された複数の第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３のうちの任意の１つの撮影画像Ｉ３を選択する（ステップＳ２３）。

【0067】

第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３を１つ選択した後、図９に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、選択された第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３を、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１と比較する（ステップＳ２４）。

【0068】

そして、撮影パラメータ調整機能５２は、比較された撮影画像Ｉ１，Ｉ３の類似度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。類似度は、例えば、撮影画像のＲＧＢの画素値の差分が小さいほど大きい。類似度の閾値は、ＲＧＢの画素値の差分の閾値であってもよい。

【0069】

比較された撮影画像Ｉ１，Ｉ３の類似度が閾値以上である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、撮影パラメータ調整機能５２は、ステップＳ２３において選択された第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群を、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群と推定する（ステップＳ２６）。撮影パラメータ調整機能５２は、推定された第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群をディスプレイに表示させてもよい。なお、閾値以上の類似度を有する第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群が複数存在する場合、撮影パラメータ調整機能５２は、類似度が最も大きい撮影パラメータ群を、第１のモダリティ装置２による撮影画像Ｉ１に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータ群と推定してもよい。

【0070】

一方、比較された撮影画像Ｉ１，Ｉ３の類似度が閾値以上でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、図８に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、第２のモダリティ装置３による撮影画像Ｉ３の選択を変更して（ステップＳ２７）、ステップＳ２４以降の処理を繰り返す。

【0071】

以上説明したように、第２の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定することで、自動的に第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する。

【0072】

これにより、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整するための操作負担を軽減することができる。

【0073】

また、第２の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２の画像取得機能５３により取得された第２のモダリティ装置３による撮影画像と、撮影パラメータ取得機能５４により取得された調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとを比較する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、比較結果に基づいて、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0074】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２のモダリティ装置３による撮影画像と、調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとの比較結果に基づいて、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを適切に推定することができる。

【0075】

また、第２の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２の画像取得機能５３により取得された第２のモダリティ装置３による撮影画像との類似度を判断する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、類似度が閾値以上となったときの第２のモダリティ装置３による撮影画像に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータと推定する。

【0076】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２のモダリティ装置３による撮影画像との類似度に基づいて、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを簡便かつ適切に推定することができる。

【0077】

（第３の実施形態）
次に、マップを用いて第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整する第３の実施形態について、第１実施形態及び第２実施形態との差異を中心に説明する。

【0078】

第２の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、第１のモダリティ装置２による撮影画像と、第２のモダリティ装置３による撮影画像と、当該撮影画像に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとの比較結果に基づいて、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する例について説明した。

【0079】

これに対して、第３の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、撮影画像と撮影パラメータとの組み合わせで構成されたマップを用いて、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定するように構成されている。

【0080】

図１０は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４を備えた医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。具体的には、図１０に示すように、第３の実施形態において、医用画像処理装置４の処理回路５は、第１の実施形態の構成に加えて、更に、第１マップ作成機能５５を備える。第１マップ作成機能５５は、第１マップ作成部の一例である。

【0081】

第１マップ作成機能５５は、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像と当該撮影画像に対応する第１のモダリティ装置２の推定された撮影パラメータとの組み合わせで構成される第１マップを作成する。

【0082】

第２マップ記憶部の一例である記憶回路９は、第２のモダリティ装置３による撮影画像と、当該撮影画像に対応する調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータとの組み合わせで構成される第２マップを記憶している。第２マップは、例えば、ルールベース型の人工知能（ＡＩ）を用いて予め作成されて記憶回路９に記憶されている。第２マップは、第２のモダリティ装置３及び医用画像処理装置４のいずれによって作成されたものであってもよい。

【0083】

撮影パラメータ調整機能５２は、第１マップ作成機能５５により作成された第１マップと、記憶回路９に記憶された第２マップとを比較する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、第１マップと第２マップとの比較結果に基づいて、第２マップ内の調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに変換することで、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0084】

より具体的には、撮影パラメータ調整機能５２は、第２マップ内の撮影パラメータを、当該撮影パラメータに対応する第２マップ内の撮影画像に対して第１マップ内の撮影画像が閾値以上の類似度を有するような当該撮影画像に対応する第１マップ内の撮影パラメータに置き換えることで、第２マップ内の調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに変換する。

【0085】

次に、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例について説明する。図１１は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例を示すフローチャートである。なお、図１１に示されるフローチャートは、必要に応じて繰り返される。

【0086】

図１１に示すように、第３の実施形態において、先ず、画像取得機能５１は、図２のステップＳ１１と同様に、第１のモダリティ装置２から、第１のモダリティ装置２による撮影画像を受信して取得する（ステップＳ３１）。

【0087】

第１のモダリティ装置２による撮影画像が取得された後、第１マップ作成機能５５は、第１マップを作成する。例えば、第１マップ作成機能５５は、第１のモダリティ装置２による撮影画像に基づいて第１のモダリティ装置２の撮影パラメータを推論することを学習した学習済みモデルに、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像を入力することで、第１のモダリティ装置２の撮影パラメータを推定する。そして、第１マップ作成機能５５は、第１のモダリティ装置２による撮影画像と、推定された第１のモダリティ装置２の撮影パラメータとを対応付けることで、第１マップを作成する。

【0088】

図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第１マップの取得工程を説明するための説明図である。図１２に示すように、第１マップＭ１は、撮影パラメータ群と撮影画像（例えば、撮影パラメータ群＃１１と撮影画像＃１１）が対応付けられた情報である。図１２に示される例において第１マップＭ１内の撮影画像は、ファントムを撮影した画像である。第１マップＭ１内の撮影画像は、撮影画像を撮影パラメータ群と対応付けるための識別情報が付されていてもよい。第１マップＭ１内の撮影パラメータ群は、撮影パラメータ群を撮影画像と対応付けるための識別情報が付されていてもよい。

【0089】

第１マップが作成された後、図１１に示すように、撮影パラメータ調整機能５２は、記憶回路９から第２マップを読み出し、読み出された第２マップを第１マップと比較する（ステップＳ３３）。

【0090】

図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第１マップと第２マップとの比較工程を説明するための説明図である。図１３に示すように、第２マップＭ２は、撮影パラメータ群と撮影画像（例えば、撮影パラメータ群＃２１と撮影画像＃２１）が対応付けられた情報である。第２マップＭ２内の撮影画像は、撮影画像を撮影パラメータ群と対応付けるための識別情報が付されていてもよい。第２マップＭ２内の撮影パラメータ群は、撮影パラメータ群を撮影画像と対応付けるための識別情報が付されていてもよい。

【0091】

第１マップと第２マップとの比較結果に基づいて、撮影パラメータ群は、第２マップ内の撮影パラメータ群を、対応する第２マップ内の撮影画像に対して閾値以上の類似度を有する第１マップ内の撮影画像に対応する第１マップ内の撮影パラメータ群に置き換える（ステップＳ３４）。第２マップ内の撮影パラメータ群を置き換えることで、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定することができる。

【0092】

図１４は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例における第２マップの変換工程を説明するための説明図である。図１４に示される例において、第２マップＭ２’内の撮影パラメータ群は、図１３に示される変換前の第２マップＭ２内の撮影パラメータ群を、撮影画像の外観の類似度が高い第１マップＭ１内の撮影パラメータ群に置き換えている。例えば、図１４の第２マップＭ２’内の撮影パラメータ群＃１３は、図１３の第２マップＭ２内の撮影パラメータ群＃２１を、撮影画像＃２１の外観の類似度が高い第１マップＭ１内の撮影画像＃１３に対応する撮影パラメータ群＃１３に置き換えたものである。

【0093】

以上説明したように、第３の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、第１マップと第２マップとの比較結果に基づいて、第２マップ内の調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに変換することで、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0094】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを適切に推定することができる。

【0095】

また、第３の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、第２マップ内の撮影パラメータを、当該撮影パラメータに対応する第２マップ内の撮影画像に対して第１マップ内の撮影画像が閾値以上の類似度を有するような当該撮影画像に対応する第１マップ内の撮影パラメータに置き換えることで、第２マップ内の調整前の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを調整後の第２のモダリティ装置３の撮影パラメータに変換する。

【0096】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータをより適切に推定することができる。

【0097】

（第３の実施形態の変形例）
図１５は、第３の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置４の動作例における第１マップと第２マップとの比較工程を説明するための説明図である。図１６は、第３の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置４の動作例における第２マップの変換工程を説明するための説明図である。

【0098】

図１２及び図１３では、第２マップ内の撮像画像との類似度が高い撮像画像が第１マップ内で全て網羅されている例について説明した。これに対して、図１５に示される第２マップＭ２内には、図１２の第１マップＭ１内に該当する撮像画像が存在しない撮像画像＃２３、＃２７、＃２１０が存在する。このような撮像画像に対応する撮影パラメータ群＃２３、＃２７については、図１６に示すように、例えばＡＩ等を用いて推定された撮影パラメータ群＃２３１、＃２７１、＃２１０１に置き換えることもできる。

【0099】

（第４の実施形態）
次に、第２のモダリティ装置３の複数種類の撮影パラメータ毎に、第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する第４の実施形態について、第１乃至第３の実施形態との差異を中心に説明する。なお、第４の実施形態における医用画像処理装置４の基本構成は、図１と同様である。

【0100】

第４の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、第２のモダリティ装置３の複数種類の撮影パラメータ毎に、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0101】

具体的には、第４の実施形態において、記憶回路９には、第２のモダリティ装置３の複数種類の撮影パラメータ毎に各撮影パラメータの値を変更したときに得られる画像を学習した第２の学習済みモデルが記憶されている。第２の学習済みモデルは、例えばＧＡＮ等の機械学習を用いて学習されたモデルである。撮影パラメータ調整機能５２は、記憶回路９に記憶された第２の学習済みモデルと、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを比較することで、複数種類の撮影パラメータ毎に、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0102】

より具体的には、第４の実施形態において、撮影パラメータ調整機能５２は、複数種類の撮影パラメータのうちの１種類の撮影パラメータの値を変更しながら、第２の学習済みモデルから取得される１種類の撮影パラメータの値に対応する画像と、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを比較して類似度を判断する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、類似度が閾値以上となったときの値を有する１種類の撮影パラメータを確定することを、複数種類の撮影パラメータの全ての値が確定されるまで繰り返す。これにより、撮影パラメータ調整機能５２は、複数種類の撮影パラメータ毎に、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0103】

次に、第４の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例について説明する。図１７は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例を示すフローチャートである。

【0104】

図１７に示すように、第４の実施形態において、先ず、画像取得機能５１は、図２のステップＳ１と同様に、第１のモダリティ装置２から、第１のモダリティ装置２による撮影画像を受信して取得する（ステップＳ４１）。

【0105】

第１のモダリティ装置２による撮影画像が取得された後、撮影パラメータ調整機能５２は、記憶回路９に記憶された第２の学習済みモデルから、１種類の撮影パラメータを選択する（ステップＳ４２）。

【0106】

図１８は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置４の動作例に用いられる第２の学習済みモデルを説明するための説明図である。図１８に示される例において、第２の学習済みモデルＭｏ２は、撮影パラメータの１つである管電圧（ｋＶ）の値を変更したときに推定される画像と、他の種類の撮影パラメータである再構成関数（ＦＣ）の値を変更したときに推定される画像とをそれぞれ学習したモデルである。図１８に示される例では、管電圧（ｋＶ）を変更すると、推定される画像の濃淡が変更される。また、再構成関数（ＦＣ）が変更されると、推定される画像の色味が変更される。例えば、ステップＳ４２において、撮影パラメータ調整機能５２は、第２の学習済みモデルＭｏ２から、１種類の撮影パラメータとして管電圧（ｋＶ）を選択する。

【0107】

１種類の撮影パラメータを選択した後、撮影パラメータ調整機能５２は、選択された撮影パラメータの値を選択する（ステップＳ４３）。最初は、撮影パラメータ調整機能５２は、選択された撮影パラメータの初期値を選択する。図１８に示される例において、撮影パラメータ調整機能５２は、管電圧（ｋＶ）の初期値を選択する。

【0108】

選択された撮影パラメータの値を選択した後、撮影パラメータ調整機能５２は、第２の学習済みモデルから、選択された値の撮影パラメータに対応する画像を取得する（ステップＳ４４）。最初は、撮影パラメータ調整機能５２は、第２の学習済みモデルから、選択された撮影パラメータの初期値に対応する画像を取得する。図１８に示される例において、撮影パラメータ調整機能５２は、管電圧（ｋＶ）の初期値に対応する画像（推定画像）を取得する。

【0109】

第２の学習済みモデルから選択された値の撮影パラメータに対応する画像を取得した後、撮影パラメータ調整機能５２は、第２の学習済みモデルから取得された画像を、第１のモダリティ装置２による撮影画像と比較する（ステップＳ４５）。

【0110】

そして、撮影パラメータ調整機能５２は、第１のモダリティ装置２による撮影画像と第２の学習済みモデルから取得された画像との類似度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４６）。

【0111】

類似度が閾値以上である場合（ステップＳ４６：Ｙｅｓ）、撮影パラメータ調整機能５２は、現在選択されている値を有する撮影パラメータを、選択された種類の撮影パラメータに確定する（ステップＳ４７）。一方、類似度が閾値以上でない場合（ステップＳ４６：Ｎｏ）、撮影パラメータ調整機能５２は、１種類の撮影パラメータの値の選択を変更したうえで（ステップＳ４９）、ステップＳ４４以降の処理を繰り返す。

【0112】

現在選択されている値を有する撮影パラメータを、選択された種類の撮影パラメータに確定した後、撮影パラメータ調整機能５２は、全種類の撮影パラメータが確定されたか否かを判定する（ステップＳ４８）。

【0113】

全種類の撮影パラメータが確定された場合（ステップＳ４８：Ｙｅｓ）、撮影パラメータ調整機能５２は、処理を終了する。一方、全種類の撮影パラメータが確定されていない場合（ステップＳ４８：Ｎｏ）、撮影パラメータ調整機能５２は、撮影パラメータの種類の選択を変更したうえで（ステップＳ４１０）、ステップＳ４３以降の処理を繰り返す。図１８に示される例において、撮影パラメータ調整機能５２は、管電圧（ｋＶ）が確定された後に再構成関数（ＦＣ）を選択し、再構成関数を確定する処理に移行する。

【0114】

以上説明したように、第４の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、記憶回路９に記憶された第２の学習済みモデルと、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを比較することで、複数種類の撮影パラメータ毎に、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0115】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを適切かつ効率的に推定することができる。

【0116】

また、第４の実施形態では、撮影パラメータ調整機能５２が、複数種類の撮影パラメータのうちの１種類の撮影パラメータの値を変更しながら、第２の学習済みモデルから取得される１種類の撮影パラメータの値に対応する画像と、画像取得機能５１により取得された第１のモダリティ装置２による撮影画像とを比較して類似度を判断する。そして、撮影パラメータ調整機能５２は、類似度が閾値以上となったときの値を有する１種類の撮影パラメータを確定することを、複数種類の撮影パラメータの全ての値が確定されるまで繰り返すことで、複数種類の撮影パラメータ毎に、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータを推定する。

【0117】

これにより、第１のモダリティ装置２による撮影画像に相当する画像を撮影可能な第２のモダリティ装置３の撮影パラメータをより適切かつ効率的に推定することができる。

【0118】

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（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て実行することにより機能を実現する。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構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサは、プロセッサ単一の回路として構成されている場合に限らず、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。

【0119】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、異なるモダリティ装置で撮影された画像に相当する画像を撮影することができる。

【0120】

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置及び方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置及び方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲及びこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。

【符号の説明】

【0121】

２ 第１のモダリティ装置
３ 第２のモダリティ装置
４ 医用画像処理装置
５１ 画像取得機能
５２ 撮影パラメータ調整機能
５３ 第２の画像取得機能
５４ 撮影パラメータ取得機能
５５ 第１マップ作成機能
９ 記憶回路
Ｍｏ１ 第１の学習済みモデル
Ｍｏ２ 第２の学習済みモデル
Ａ 操作領域
Ｂ スライダーバー
Ｉ１ 第１のモダリティ装置による撮影画像
Ｉ２ 第２のモダリティ装置の推定画像
Ｉ３ 第２のモダリティ装置による撮影画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】