特許 7173321 Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-11-08

(45)【発行日】2022-11-16

(54)【発明の名称】Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/10 20060101AFI20221109BHJP

【ＦＩ】

A61B6/10 350

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021521585

(86)(22)【出願日】2019-05-27

(86)【国際出願番号】 JP2019020873

(87)【国際公開番号】W WO2020240653

(87)【国際公開日】2020-12-03

【審査請求日】2021-10-20

(73)【特許権者】

【識別番号】000001993

【氏名又は名称】株式会社島津製作所

(74)【代理人】

【識別番号】100104433

【弁理士】

【氏名又は名称】宮園 博一

(72)【発明者】

【氏名】谷 和俊

(72)【発明者】

【氏名】▲浜▼▲崎▼ 真二

(72)【発明者】

【氏名】坂口 淳平

(72)【発明者】

【氏名】代田 健

(72)【発明者】

【氏名】奥村 皓史

【審査官】松岡 智也

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／０４３０４０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／０４３０４１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－１５６８９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０１１７６０１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１２－２０５６８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－１７８８１８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／１４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、
前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む被検出物を識別する画像処理部と、
前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行う制御部と、
を備え、
前記画像処理部は、予め与えられた教師データとしての前記Ｘ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて特定された前記Ｘ線撮影装置本体を、前記撮像部により取得された前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、前記学習結果に基づいて識別された前記可視画像における前記Ｘ線撮影装置本体の画像に基づいて、前記被検出物において前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物とを判別するとともに、判別した前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との間の水平距離を算出するように構成されており、
前記制御部は、前記画像処理部により算出された前記水平距離に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。

【請求項2】

前記画像処理部は、前記撮像部により取得された前記可視画像において、前記Ｘ線撮影装置本体が撮影されている第１領域を識別するとともに、前記視差画像に基づいて、前記被検出物が撮影されている領域のうち、前記第１領域に対応する領域以外の領域を、前記障害物が撮影されている第２領域として識別するように構成されている、請求項１に記載のＸ線撮影装置。

【請求項3】

前記画像処理部は、前記視差画像に基づいて、前記可視画像において識別された前記第１領域に隣接するとともに前記学習結果に基づく画像認識を行う際の最小単位領域である抽出単位領域よりも小さい前記被検出物を除いた領域を第３領域として識別するとともに、前記被検出物が撮影されている領域のうち、前記第１領域および前記第３領域に対応する領域以外の領域を、前記障害物が撮影されている第２領域として識別するように構成されている、請求項２に記載のＸ線撮影装置。

【請求項4】

前記Ｘ線撮影装置本体は、前記Ｘ線撮影装置本体が設けられる室内の天井面から吊り下げられるように設けられており、
前記画像処理部は、前記障害物の高さが前記Ｘ線撮影装置本体の高さ以上である場合に、前記水平距離を算出するように構成されている、請求項１～３のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

【請求項5】

前記Ｘ線撮影装置本体の下端を鉛直方向に移動可能に構成されている鉛直方向移動部をさらに備え、
前記画像処理部は、前記障害物の高さが前記鉛直方向移動部の高さ以上である場合に、前記水平距離を算出するように構成されている、請求項４に記載のＸ線撮影装置。

【請求項6】

前記撮像部は、ステレオカメラを含む、請求項１～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

【請求項7】

予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習を行うことにより、前記Ｘ線撮影装置本体を特定するステップと、
前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得するステップと、
取得された前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む前記被検出物を識別するステップと、
前記機械学習の学習結果に基づいて特定された前記Ｘ線撮影装置本体を、取得された前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、前記学習結果に基づいて識別された前記可視画像における前記Ｘ線撮影装置本体の画像に基づいて、前記被検出物において前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物とを判別するステップと、
判別した前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との間の水平距離を算出するステップと、
算出された前記水平距離に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行うステップと、を備える、Ｘ線撮影装置の障害物接触回避方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法が知られている。Ｘ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法は、たとえば、特開２０１２－２０５６８１号公報に開示されている。

【0003】

上記特開２０１２－２０５６８１号公報には、室内の天井部分に移動可能に設置された保持装置を備えるＸ線撮影装置が開示されている。上記保持装置は、Ｘ線を照射するＸ線管等を保持している。上記Ｘ線撮影装置は、所定の条件に従って保持装置を移動させる移動ルートを算出している。そして、保持装置は、算出された移動ルートに沿って自動的に移動される。

【0004】

また、上記特開２０１２－２０５６８１号公報のＸ線撮影装置には、室内を撮影するために用いられるカメラが設けられている。また、上記Ｘ線撮影装置には、上記カメラにより撮影された情報に基づいて室内の障害物の位置を算出する障害物位置算出部が設けられている。また、Ｘ線撮影装置のメインＣＰＵは、保持装置の移動ルート上の障害物と保持装置との間の距離が設定距離以下になった場合に、保持装置の移動を抑制（停止または減速）する制御を行う。

【0005】

また、上記特開２０１２－２０５６８１号公報には記載されていないが、上記特開２０１２－２０５６８１号公報に開示されているような従来のＸ線撮影装置において、障害物の位置を算出する方法の１つとして、カメラにより撮影された視差画像に基づいて、カメラから障害物までの鉛直距離が算出される方法が考えられる。この方法では、算出された鉛直距離に基づいて、障害物の高さが算出される。そして、Ｘ線管等の高さ以上の高さを有する障害物が、Ｘ線管等と接触する可能性のある障害物として判定される。そして、この障害物にＸ線管等が接触しないように、保持装置の移動が制御される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０１２－２０５６８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、上記の視差画像には、障害物に加えてＸ線管等のＸ線撮影装置本体が撮影される場合がある。この場合、視差画像に基づいて障害物の高さを算出する方法では、視差画像に撮影されている物体が、障害物か、Ｘ線管等のＸ線撮影装置本体かを識別することが困難である。このため、障害物にＸ線管等が接触しないように、保持装置（Ｘ線撮影装置本体）の移動を適切に制御できない場合があるという問題点が考えらえる。

【0008】

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、視差画像に基づいて障害物を検出する場合でも、障害物とＸ線撮影装置本体とが接触しないように、Ｘ線撮影装置本体の移動を適切に制御することが可能なＸ線撮影装置およびＸ線撮影装置の障害物接触回避方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるＸ線撮影装置は、少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得する撮像部と、撮像部により取得された複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、Ｘ線撮影装置本体とＸ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む被検出物を識別する画像処理部と、Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行う制御部と、を備え、画像処理部は、予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいてＸ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて特定されたＸ線撮影装置本体を、撮像部により取得された複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、学習結果に基づいて識別された可視画像におけるＸ線撮影装置本体の画像に基づいて、被検出物においてＸ線撮影装置本体と障害物とを判別するとともに、判別したＸ線撮影装置本体と障害物との間の水平距離を算出するように構成されており、制御部は、画像処理部により算出された水平距離に基づいて、Ｘ線撮影装置本体と障害物との接触を回避するための制御を行うように構成されている。

【0010】

上記目的を達成するために、第２の局面におけるＸ線撮影装置の障害物接触回避方法は、予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいてＸ線撮影装置本体を特定する機械学習を行うことにより、Ｘ線撮影装置本体を特定するステップと、Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得するステップと、取得された複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、Ｘ線撮影装置本体とＸ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む被検出物を識別するステップと、機械学習の学習結果に基づいて特定されたＸ線撮影装置本体を、取得された複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、学習結果に基づいて識別された可視画像におけるＸ線撮影装置本体の画像に基づいて、被検出物においてＸ線撮影装置本体と障害物とを判別するステップと、判別したＸ線撮影装置本体と障害物との間の水平距離を算出するステップと、算出された水平距離に基づいて、Ｘ線撮影装置本体と障害物との接触を回避するための制御を行うステップと、を備える。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、上記のように、予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいてＸ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて識別された可視画像におけるＸ線撮影装置本体の画像に基づいて、視差画像に基づいて識別された被検出物においてＸ線撮影装置本体とＸ線撮影装置本体の周囲の障害物とが判別される。これにより、視差画像に基づいて識別された被検出物においてＸ線撮影装置本体と障害物とを容易に判別することができるので、視差画像に基づいて障害物を検出する場合でも、障害物とＸ線撮影装置本体とが接触しないように、Ｘ線撮影装置本体の移動を適切に制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】一実施形態によるＸ線撮影装置を示した斜視図である。

【図2】一実施形態によるＸ線撮影装置を示した側面図である。

【図3】一実施形態によるＸ線撮影装置の制御コントローラを示した図である。

【図4】一実施形態によるＸ線撮影装置の制御基板の構成を示した図である。

【図5】一実施形態によるＸ線撮影装置と障害物との接触を回避するための制御方法を示したフロー図である。

【図6】一実施形態によるＸ線撮影装置の機械学習の方法を説明するための図である。

【図7】図５の各ステップにおいて画像処理部により行われる制御を説明するための図である。

【図8】一実施形態による画像処理部において被写体およびＸ線撮影装置本体の高さを算出するための方法を説明するための図である。

【図9】一実施形態によるＸ線撮影装置の可視画像においてＸ線撮影装置本体が撮影された部分のうち機械学習に基づいて識別されなかったＸ線撮影装置本体の部分を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

【0014】

（Ｘ線撮影装置の構成）
図１～図９を参照して、本実施形態によるＸ線撮影装置１００の構成について説明する。

【0015】

図１に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体１００ａを備える。Ｘ線撮影装置本体１００ａは、室内２００に設けられている。また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、室内２００の天井面２０１から吊り下げられるように設けられている。

【0016】

また、室内２００の天井面２０１には、Ｘ方向に延びるレール２０２が取り付けられている。また、レール２０２の下部には、Ｙ方向に延びるレール２０３が、ローラ等を介して取り付けられている。これにより、レール２０３は、レール２０２に沿ってＸ方向に移動可能に構成されている。

【0017】

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、ローラ等を介してレール２０３に取り付けられている。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、レール２０３に沿ってＹ方向に移動可能に構成されている。したがって、レール２０２およびレール２０３によって、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、水平方向（ＸＹ面内）において移動可能に構成されている。なお、Ｘ方向およびＹ方向は、互いに直交する方向である。

【0018】

Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線を照射するＸ線管１１を含むＸ線発生部１０を含む。Ｘ線発生部１０は、Ｘ線管１１の下部に設けられるコリメータ１２を含む。また、Ｘ線発生部１０には、Ｘ線管１１およびコリメータ１２を手動で移動させるための操作盤１３が設けられている。

【0019】

また、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１、コリメータ１２、および、操作盤１３）は、水平方向に沿った軸および鉛直方向に沿った軸を回転軸として回転可能に構成されている。これにより、Ｘ線発生部１０によるＸ線の照射方向を変えることが可能であるので、撮影方法が立位の場合および臥位の場合の各々に対応可能である。

【0020】

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０を保持する保持部２０を含む。保持部２０には、Ｘ線発生部１０と接続される接続部２１が設けられている。

【0021】

また、保持部２０には、接続部２１と接続される支柱部２２が設けられている。支柱部２２は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びるように設けられている。また、支柱部２２は、Ｘ線撮影装置本体１００ａのＸ線発生部１０を鉛直方向に移動可能に構成されている。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂ（Ｘ線発生部１０）は、支柱部２２の伸縮に伴って鉛直方向に移動される。なお、支柱部２２は、特許請求の範囲の「鉛直方向移動部」の一例である。

【0022】

すなわち、支柱部２２、レール２０２、および、レール２０３により、下端１００ｂ（Ｘ線発生部１０）は、水平方向および鉛直方向において（すなわち３次元空間内において）任意の位置に移動可能に構成されている。

【0023】

また、保持部２０には、天井面２０１のレール２０３に取り付けられている筐体部２３が設けられている。なお、支柱部２２は、筐体部２３の下部に設けられている。

【0024】

また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１）に電流を供給するためのケーブル２４を含む。

【0025】

図２に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、ステレオカメラ３０を備える。ステレオカメラ３０は、筐体部２３の側面２３ａに取り付けられている。ステレオカメラ３０は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲（下方）の同一領域における複数（２つ）の可視画像３１を（同時に）取得するように構成されている。なお、ステレオカメラ３０は、特許請求の範囲の「撮像部」の一例である。

【0026】

また、側面２３ａには、制御基板４０が取り付けられている。なお、ステレオカメラ３０は、制御基板４０に一体的に取り付けられている。なお、制御基板４０は、筐体部２３の内部に設けられていてもよい。

【0027】

図３に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影装置本体１００ａを制御する制御コントローラ３００を備える。制御コントローラ３００には、緊急停止ボタン３０１と、撮影プログラムボタン３０２と、４つのオートポジショニングボタン３０３と、緊急停止解除ボタン３０４と、位置登録ボタン３０５と、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６と、が設けられている。

【0028】

Ｘ線撮影装置本体１００ａの自動運転時に、緊急停止ボタン３０１が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの運転が緊急停止される。また、撮影プログラムボタン３０２が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの撮影プログラムが変更される。また、オートポジショニングボタン３０３が押下されることにより、各オートポジショニングボタン３０３に対応して予め登録がされていた位置にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される。

【0029】

また、緊急停止解除ボタン３０４が押下されることにより、緊急停止されたＸ線撮影装置本体１００ａの移動が再開される。また、所定の位置において位置登録ボタン３０５が押下されることにより、上記所定の位置が、オートポジショニングボタン３０３が押下された場合にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される位置として登録される。また、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの駆動状況（たとえば緊急停止中）に基づいて、たとえばＬＥＤの点滅パターンおよびＬＥＤの色などを変化させる。

【0030】

なお、制御コントローラ３００からＸ線撮影装置本体１００ａに送信される送信信号に従って、制御基板４０の後述する制御部４２によりＸ線撮影装置本体１００ａの制御が行われる。

【0031】

図４に示すように、制御基板４０は、画像処理部４１と、制御部４２と、を含む。画像処理部４１は、ステレオカメラ３０により撮像された複数（２つ）の可視画像３１（図７（Ａ）参照）の画像データをステレオカメラ３０から取得する。

【0032】

また、画像処理部４１は、ＣＰＵ４１ａと、画像処理回路４１ｂと、を含む。画像処理回路４１ｂは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）により構成されている。また、制御部４２は、ＣＰＵ４２ａを含む。なお、ＣＰＵ４１ａおよび画像処理回路４１ｂの両方が、１つのＦＰＧＡとして構成されていてもよい。

【0033】

（Ｘ線撮影装置本体と障害物との接触を回避するための制御）
次に、図５～図９を参照して、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４００との接触を回避するための制御について説明する。

【0034】

まず、図５に示すように、ステップＳ１において、ステレオカメラ３０により取得された可視画像３１（図７参照）において、Ｘ線撮影装置本体１００ａを特定するための機械学習が実行される。この機械学習は、予め与えられた複数の教師用可視画像３０ａ（図６参照）に基づいて行われる。教師用可視画像３０ａは、教師データとしてのＸ線撮影装置本体１００ａの画像を含む２次元画像である。具体的には、図６に示すように、Ｘ線撮影装置本体１００ａ（たとえば、Ｘ線発生部１０）の位置および向き等がそれぞれ異なる、複数（たとえば数万枚）の教師用可視画像３０ａが、ステレオカメラ３０により撮像される。そして、複数の教師用可視画像３０ａが、教師データとして与えられることにより、Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの形状を学習する。なお、Ｘ線撮影装置１００では、機械学習として、深層学習（ＡＩ）が用いられる。なお、ステップＳ１における機械学習は、Ｘ線撮影装置１００の医療現場における使用時（ステップＳ２～ステップＳ８）に先立って、事前に行われる。

【0035】

次に、ステップＳ２において、可視画像３１および視差画像３２が取得される。具体的には、ステレオカメラ３０により複数の（２つの）可視画像３１（図７（Ａ）参照）が撮像されるとともに、２つの可視画像３１に基づいて、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により３次元の深度（ステレオカメラ３０からの離間距離Ｄ１（図８参照））を求めるための画像としての視差画像３２（図７（Ｂ）参照）が生成される。可視画像３１には、たとえば、人物４０１、人物４０２、器具４０３、および、Ｘ線撮影装置本体１００ａの一部（Ｘ線発生部１０）が、視差画像３２に表示される被検出物Ｐとして表示されているとする。なお被検出物Ｐとしては、その他に、ベッド、立位撮影用のスタンド、Ｘ線防護用の衝立、棚、および、ディスプレイ装置等が考えられる。なお、可視画像３１の撮像、および、視差画像３２の生成の各々は、約３０ｆｐｓ毎に行われる。なお、「ｆｐｓ」とは、フレームレートを表す。

【0036】

次に、ステップＳ３において、視差画像３２に基づいて、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により、被検出物Ｐの高さＨ１（図８参照）が算出される。なお、視差画像３２では、ステレオカメラ３０からの離間距離Ｄ１（図８参照）に応じて、被検出物Ｐが色分け（図７（Ｂ）では視差画像３２内の斜線により図示）されている。

【0037】

次に、ステップＳ４において、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２（図８参照）以上の高さＨ１（図８参照）を有する被検出物Ｐが、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により識別される。なお、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２とは、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂ（図８参照）の床面２０４（図８参照）からの高さを意味する。また、支柱部２２の鉛直方向の伸縮に伴ってＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの位置が変化（移動）した場合には、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２とは、変化（移動）後のＸ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの床面２０４からの高さを意味する。また、図８では、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂは、コリメータ１２の下端であるように図示されているが、下端１００ｂはＸ線発生部１０の角度等により変化し得る。

【0038】

具体的には、図７（Ｃ）に示すように、視差画像３２に基づいて、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により２値化処理が行われる。すなわち、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、視差画像３２に表示される被検出物Ｐのうち、視差画像３２に基づいて画像処理部４１により算出された高さＨ１（図８参照）が、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２（図８参照）以上である被検出物Ｐと、高さＨ１が高さＨ２よりも小さい被検出物Ｐとを区別する。図７（Ｃ）に示すように、高さＨ１がＸ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上である被検出物Ｐだけが白く表示（領域Ｒ）されるとともに、領域Ｒ以外の部分が灰色塗りで表示された二値化画像３３が、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により生成される。本実施形態の例では、二値化画像３３において、人物４０１、人物４０２、および、器具４０３が、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上の高さＨ１を有する被検出物Ｐとして抽出されている。また、この時点では、Ｘ線撮影装置本体１００ａ自身も、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上の高さＨ１を有する被検出物Ｐとして抽出されている。

【0039】

被検出物Ｐの高さＨ１を算出する方法として、たとえば、視差画像３２に基づいて算出されたステレオカメラ３０と被検出物Ｐとの鉛直方向（Ｚ方向）の離間距離Ｄ１（図８参照）と、ステレオカメラ３０の高さＨ３（図８参照）との差分（Ｈ１＝Ｈ３－Ｄ１）を算出することが考えられる。なお、ステレオカメラ３０の高さＨ３とは、ステレオカメラ３０の床面２０４からの高さを意味する。また、ステレオカメラ３０の高さＨ３の情報は、予めＸ線撮影装置１００が所有している。

【0040】

Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの高さＨ２を算出する方法として、たとえば、視差画像３２に基づいて算出されたステレオカメラ３０とＸ線発生部１０の上端１００ｃとの離間距離Ｄ２と、Ｘ線発生部１０自身の高さＨ４との合計値（Ｄ２＋Ｈ４）を、ステレオカメラ３０の高さＨ３から差し引く（Ｈ２＝Ｈ３－（Ｄ２＋Ｈ４））ことが考えられる。なお、Ｘ線発生部１０自身の高さＨ４の情報は、予めＸ線撮影装置１００が所有している。

【0041】

ここで、本実施形態では、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、機械学習の学習結果に基づいて特定されたＸ線撮影装置本体１００ａを、ステレオカメラ３０により取得された複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合、学習結果に基づいて識別された可視画像３１におけるＸ線撮影装置本体１００ａの画像に基づいて、被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とを判別するように構成されている。

【0042】

詳細には、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、ステレオカメラ３０により取得された可視画像３１において、Ｘ線撮影装置本体１００ａが撮影されている領域Ｒ１を識別するとともに、視差画像３２に基づいて、被検出物Ｐが撮影されている領域Ｒのうち、領域Ｒ１に対応する領域Ｒ１ａ以外の領域Ｒを、障害物４００が撮影されている領域Ｒ２として識別するように構成されている。なお、領域Ｒ１および領域Ｒ２は、それぞれ、特許請求の範囲の「第１領域」および「第２領域」の一例である。

【0043】

具体的には、ステップＳ５において、図７（Ｄ）に示すように、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、複数の可視画像３１のうちの少なくとも１つにおいて、機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａが画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により識別される。なお、図７（Ｄ）では、可視画像３１においてＸ線撮影装置本体１００ａが存在する領域Ｒ１を含むように、複数の抽出単位領域Ｒ１０（ハッチング部分）を示している。抽出単位領域Ｒ１０は、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）が画像認識を行う際に用いられる最小単位領域である。

【0044】

そして、ステップＳ６において、可視画像３１においてＸ線撮影装置本体１００ａが識別された領域Ｒ１と対応する二値化画像３３における領域Ｒ１ａを、二値化画像３３における領域Ｒから除去することにより、二値化画像３４（図７（Ｅ）参照）が画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により生成される。すなわち、Ｘ線撮影装置本体１００ａと（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲の）障害物４１０とが判別されることにより、二値化画像３４において、Ｘ線撮影装置本体１００ａに対する障害物４００（人物４０１、人物４０２、および、器具４０３）のみが抽出されている。これにより、図７（Ｆ）に示すように、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、人物４０１、人物４０２、および、器具４０３の各々を、障害物４１０として識別する。

【0045】

なお、本実施形態では、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、視差画像３２に基づいて、可視画像３１において識別された領域Ｒ１に隣接するとともに学習結果に基づく抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい被検出物Ｐを除いた領域Ｒを領域Ｒ３として識別するように構成されている。また、被検出物Ｐが撮影されている領域Ｒのうち、領域Ｒ１および領域Ｒ３に対応する領域Ｒ以外の領域Ｒを、障害物４１０が撮影されている領域Ｒ２として識別するように構成されている。なお、領域Ｒ３は、「第３領域」の一例である。

【0046】

具体的には、図７（Ｄ）に示すように、抽出単位領域Ｒ１０が比較的大きい場合、領域Ｒ１として識別されない部分Ｒ１ｂが生じる場合がある。この場合、図９に示すように、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）から領域Ｒ１を除去した二値化画像３４ａにおいて、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）の領域Ｒ１に対応する位置に、抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい領域Ｒ３が抽出される。領域Ｒ３は、Ｘ線撮影装置本体１００ａを可視画像３１において識別し損ねた部分であるので、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、領域Ｒ１および領域Ｒ３に対応する領域Ｒ以外の領域Ｒを、障害物４１０が撮影されている領域Ｒ２として識別する。すなわち、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、二値化画像３４ａから領域Ｒ３を除去して、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）を生成する。

【0047】

そして、ステップＳ７において、ステップＳ６において判別されたＸ線撮影装置本体１００ａと（Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲の）障害物４１０との間の距離Ｌ（図７（Ｆ）参照）が、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）により算出される。図７（Ｆ）では、人物４０１とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌａ、人物４０２とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌｂ、器具４０３とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平方向の距離Ｌｃを示している。なお、二値化画像３３では、被検出物Ｐ（Ｘ線撮影装置本体１００ａおよび障害物４００）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上の高さＨ１を有するものとして抽出されている。すなわち、画像処理部４１（画像処理回路４１ｂ）は、障害物４１０の高さがＸ線撮影装置本体１００ａの高さ以上である場合に、距離Ｌ（図７（Ｆ）参照）を算出するように構成されている。なお、距離Ｌは、特許請求の範囲の「水平距離」の一例である。

【0048】

なお、距離Ｌは、機械学習の学習結果に基づいて識別されたＸ線撮影装置本体１００ａの位置に基づいて算出されている。具体的には、機械学習の学習結果に基づいて識別されたＸ線撮影装置本体１００ａの画像上での位置（座標）と、上記の制御により識別された障害物４１０の画像上での位置（座標）との差異が画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出されることにより、距離Ｌが算出される。なお、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０との最短距離を算出するように構成されている。

【0049】

また、本実施形態では、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ（Ｌａ、ＬｂおよびＬｃ）に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０との接触を回避するための制御を行うように構成されている。具体的な説明を、以下のステップＳ８およびステップＳ９の説明において行う。

【0050】

図５に示すように、ステップＳ８において、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）により算出された距離Ｌ（Ｌａ、Ｌｂおよび、Ｌｃ）が、所定の値以下であるか否かが制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）により判定される。距離Ｌ（Ｌａ、ＬｂおよびＬｃ）が、所定の値以下である場合は、ステップＳ９に進み、また、距離Ｌ１（Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、および、Ｌ１ｃ）および距離Ｌ２（Ｌ２ａ）の各々が所定の値よりも大きい場合は、ステップＳ２に戻る。なお、上記所定の値としては、複数の値が設定されていてもよい。

【0051】

そして、ステップＳ９では、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４１０（５１０）との間の水平方向の距離Ｌが所定の値以下であった場合に、Ｘ線撮影装置本体１００ａを減速または停止させるように構成されている。たとえば、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、距離Ｌが４０ｃｍ以下であった場合はＸ線撮影装置本体１００ａを減速させるとともに、距離Ｌが２０ｃｍ以下であった場合はＸ線撮影装置本体１００ａを停止させる。また、制御部４２（ＣＰＵ４２ａ）は、距離Ｌが所定の値以下であった場合に、警報を発生させる制御を行ってもよい。また、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動に限らず、Ｘ線発生部１０の回転に対しても、距離Ｌに基づいて接触回避の制御が行われる。そして、ステップＳ９の処理が終了すると、ステップＳ２に戻る。

【0052】

なお、上記のステップＳ２～ステップＳ９は、Ｘ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動している際（または、Ｘ線発生部１０が自動的に回転している際）に行われる。また、３０ｆｐｓという比較的短時間で可視画像３１（視差画像３２）の取得（生成）（ステップＳ２）が行われているので、障害物４１０が移動する場合（たとえば断層撮影において患者が突然起き上がった場合）にも、障害物４１０とＸ線撮影装置本体１００ａとの接触を抑制することが可能である。さらに、Ｘ線撮影装置本体１００ａを比較的高速に移動させることが可能である。

【0053】

なお、本実施形態では、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、視差画像３２に基づいて、可視画像３１において識別された領域Ｒ１に隣接するとともに学習結果に基づく抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい被検出物Ｐを除いた領域Ｒを領域Ｒ３として識別するように構成されている。また、被検出物Ｐが撮影されている領域Ｒのうち、領域Ｒ１および領域Ｒ３に対応する領域Ｒ以外の領域Ｒを、障害物４１０が撮影されている領域Ｒ２として識別するように構成されている。なお、領域Ｒ３は、「第３領域」の一例である。

【0054】

具体的には、図７（Ｄ）に示すように、抽出単位領域Ｒ１０が比較的大きい場合、領域Ｒ１として識別されない部分Ｒ１ｂが生じる場合がある。この場合、図９に示すように、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）から領域Ｒ１を除去した二値化画像３４ａにおいて、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）の領域Ｒ１に対応する位置に、抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい領域Ｒ３が抽出される。領域Ｒ３は、Ｘ線撮影装置本体１００ａを可視画像３１において識別し損ねた部分であるので、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、領域Ｒ１および領域Ｒ３に対応する領域Ｒ以外の領域Ｒを、障害物４１０が撮影されている領域Ｒ２として識別する。すなわち、画像処理部４１（ＣＰＵ４１ａ）は、二値化画像３４ａから領域Ｒ３を除去して、二値化画像３３（図７（Ｃ）参照）を生成する。

【0055】

（実施形態の効果）
本実施形態の装置では、以下のような効果を得ることができる。

【0056】

本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００を、予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体１００ａの画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像３０ａに基づいてＸ線撮影装置本体１００ａを特定する機械学習の学習結果に基づいて識別された可視画像３１におけるＸ線撮影装置本体１００ａの画像に基づいて、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａとＸ線撮影装置本体１００ａの周囲の障害物４００とが判別されるように構成する。これにより、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とを容易に判別することができるので、視差画像３２に基づいて障害物４００を検出する場合でも、障害物４００とＸ線撮影装置本体１００ａとが接触しないように、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動を適切に制御することができる。また、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰのうちのＸ線撮影装置本体１００ａのみを、機械学習の学習結果に基づいて特定するので、複数種類の被検出物Ｐを、機械学習の学習結果に基づいて特定する場合と比較して、被検出物Ｐを特定するために必要となる機械学習の学習結果が多くなるのを抑制することができる。

【0057】

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、ステレオカメラ３０（撮像部）により取得された可視画像３１において、Ｘ線撮影装置本体１００ａが撮影されている領域Ｒ１（第１領域）を識別するように構成する。また、画像処理部４１を、視差画像３２に基づいて、被検出物Ｐが撮影されている領域のうち、領域Ｒ１（第１領域）に対応する領域Ｒ１ａ以外の領域Ｒを、障害物４００が撮影されている領域Ｒ２（第２領域）として識別するように構成する。これにより、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａ（可視画像３１における領域Ｒ１（第１領域））と障害物４００（視差画像３２における領域Ｒ２（第２領域））とを容易に判別することができる。

【0058】

また、本実施形態では、上記のように、画像処理部４１を、視差画像３２に基づいて、可視画像３１において識別された領域Ｒ１（第１領域）に隣接するとともに学習結果に基づく画像認識を行う際の最小単位領域である抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい被検出物Ｐを除いた領域を領域Ｒ３（第３領域）として識別するように構成する。そして、画像処理部４１を、視差画像３２に基づいて、被検出物Ｐが撮影されている領域のうち、領域Ｒ１（第１領域）および領域Ｒ３（第３領域）に対応する領域Ｒ１ａ以外の領域Ｒを、障害物４００が撮影されている領域Ｒ２（第２領域）として識別するように構成する。これにより、抽出単位領域Ｒ１０が比較的大きい場合に、可視画像３１において、Ｘ線撮影装置本体１００ａが撮影された領域の一部の領域（領域Ｒ３（第３領域））を、機械学習の学習結果に基づいて識別できない場合でも、視差画像３２に基づいて領域Ｒ３（第３領域）が識別されるので、被検出物Ｐにおいて適切にＸ線撮影装置本体１００ａを識別することができる。

【0059】

また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置本体１００ａを、Ｘ線撮影装置本体１００ａが設けられる室内２００の天井面２０１から吊り下げられるように設けられるように構成する。また、画像処理部４１を、障害物４００の高さＨ１がＸ線撮影装置本体１００ａの高さＨ２以上である場合に、距離Ｌ（水平距離）を算出するように構成する。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とが接触する可能性がある場合のみ、距離Ｌ（水平距離）を算出するので、画像処理部４１の処理負担が大きくなるのを抑制することができる。

【0060】

また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置本体１００ａを、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂを鉛直方向に移動可能に構成されている支柱部２２（鉛直方向移動部）を備えるように構成する。そして、画像処理部４１を、障害物４００の高さＨ１が支柱部２２の高さＤ２以上である場合に、距離Ｌ（水平距離）を算出するように構成する。これにより、支柱部２２（鉛直方向移動部）が移動することにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とが接触する可能性があるＸ線撮影装置本体１００ａの高さ位置が変化する場合でも、Ｘ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とが接触する可能性がある場合のみ、距離Ｌ（水平距離）を算出するので、画像処理部４１の処理負担が大きくなるのを抑制することができる。

【0061】

また、本実施形態では、上記のように、撮像部を、ステレオカメラ３０として構成する。これにより、被検出物Ｐを異なる複数の方向から撮像するステレオカメラを用いて、容易に視差画像３２を取得することができる。

【0062】

本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００の障害物接触回避方法を、予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体１００ａの画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像３０ａに基づいてＸ線撮影装置本体１００ａを特定する機械学習の学習結果に基づいて識別された可視画像３１におけるＸ線撮影装置本体１００ａの画像に基づいて、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａとＸ線撮影装置本体１００ａの周囲の障害物４００とが判別されるステップを含むように構成する。これにより、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰにおいてＸ線撮影装置本体１００ａと障害物４００とを容易に判別することができるので、視差画像３２に基づいて障害物４００を検出する場合でも、障害物４００とＸ線撮影装置本体１００ａとが接触しないように、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動を適切に制御することが可能なＸ線撮影装置１００の障害物接触回避方法を提供することができる。また、視差画像３２に基づいて識別された被検出物ＰのうちのＸ線撮影装置本体１００ａのみを、機械学習の学習結果に基づいて特定するので、複数種類の被検出物Ｐを、機械学習の学習結果に基づいて特定する場合と比較して、被検出物Ｐを特定するために必要となる機械学習の学習結果が多くなるのを抑制することが可能なＸ線撮影装置１００の障害物接触回避方法を提供することができる。

【0063】

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

【0064】

たとえば、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置本体１００ａが天井面２０１に吊り下げられるように設けられている例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線撮影装置本体１００ａが壁面等に取り付けられていてもよい。

【0065】

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置本体１００ａの下端１００ｂの高さＨ２が、画像処理部４１により視差画像３２に基づいて算出される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、高さＨ２は、保持部２０の伸縮に伴うＸ線発生部１０等の鉛直方向における移動量等に基づいて算出されてもよい。

【0066】

また、上記実施形態では、Ｘ線撮影装置本体１００ａ自身が学習した機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの障害物４００との接触回避の制御を行うように構成した例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、Ｘ線撮影装置本体１００ａがＸ線撮影装置本体１００ａの外部から取得した機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置本体１００ａの障害物４００との接触回避の制御を行うように構成してもよい。

【0067】

また、上記実施形態では、撮像部を、ステレオカメラ３０として構成した例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、ステレオカメラ以外の撮像部を用いて、可視画像および視差画像を取得するように構成してもよい。

【0068】

また、上記実施形態では、画像処理部４１を、視差画像３２に基づいて、可視画像３１において識別された領域Ｒ１に隣接するとともに学習結果に基づく画像認識を行う際の最小単位領域である抽出単位領域Ｒ１０よりも小さい被検出物Ｐを除いた領域を領域Ｒ３として識別するように構成した例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、画像処理部が、領域Ｒ３を識別する処理を行わないように構成してもよい。

【0069】

また、上記実施形態では、画像処理部４１を、ＣＰＵ４１ａと、画像処理回路４１ｂ（ＦＰＧＡ）と、を含むように構成した例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、画像処理部を、ＣＰＵと、画像処理回路とのいずれか一方のみを含むように構成してもよい。

【0070】

また、上記実施形態では、機械学習として、深層学習（ＡＩ）が用いられる例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、機械学習として、深層学習以外の機械学習を用いてもよい。

【0071】

また、上記実施形態では、説明の便宜上、制御部４２および画像処理部４１による処理を「フロー駆動型」のフローチャートを用いて説明したが、本発明はこれに限られない。本発明では、制御部４２および画像処理部４１の処理をイベント単位で実行する「イベント駆動型」により行ってもよい。この場合、完全なイベント駆動型で行ってもよいし、イベント駆動およびフロー駆動を組み合わせて行ってもよい。

【0072】

［態様］
上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

【0073】

（項目１）
少なくとも水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体と、
前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む被検出物を識別する画像処理部と、
前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行う制御部と、
を備え、
前記画像処理部は、予め与えられた教師データとしての前記Ｘ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習の学習結果に基づいて特定された前記Ｘ線撮影装置本体を、前記撮像部により取得された前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、前記学習結果に基づいて識別された前記可視画像における前記Ｘ線撮影装置本体の画像に基づいて、前記被検出物において前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物とを判別するとともに、判別した前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との間の水平距離を算出するように構成されており、
前記制御部は、前記画像処理部により算出された前記水平距離に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行うように構成されている、Ｘ線撮影装置。

【0074】

（項目２）
前記画像処理部は、前記撮像部により取得された前記可視画像において、前記Ｘ線撮影装置本体が撮影されている第１領域を識別するとともに、前記視差画像に基づいて、前記被検出物が撮影されている領域のうち、前記第１領域に対応する領域以外の領域を、前記障害物が撮影されている第２領域として識別するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。

【0075】

（項目３）
前記画像処理部は、前記視差画像に基づいて、前記可視画像において識別された前記第１領域に隣接するとともに前記学習結果に基づく画像認識を行う際の最小単位領域である抽出単位領域よりも小さい前記被検出物を除いた領域を第３領域として識別するとともに、前記被検出物が撮影されている領域のうち、前記第１領域および前記第３領域に対応する領域以外の領域を、前記障害物が撮影されている第２領域として識別するように構成されている、項目２に記載のＸ線撮影装置。

【0076】

（項目４）
前記Ｘ線撮影装置本体は、前記Ｘ線撮影装置本体が設けられる室内の天井面から吊り下げられるように設けられており、
前記画像処理部は、前記障害物の高さが前記Ｘ線撮影装置本体の高さ以上である場合に、前記水平距離を算出するように構成されている、項目１～３のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

【0077】

（項目５）
前記Ｘ線撮影装置本体の下端を鉛直方向に移動可能に構成されている鉛直方向移動部をさらに備え、
前記画像処理部は、前記障害物の高さが前記鉛直方向移動部の高さ以上である場合に、前記水平距離を算出するように構成されている、項目４に記載のＸ線撮影装置。

【0078】

（項目６）
前記撮像部は、ステレオカメラを含む、項目１～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

【0079】

（項目７）
予め与えられた教師データとしてのＸ線撮影装置本体の画像を含む２次元画像としての複数の教師用可視画像に基づいて前記Ｘ線撮影装置本体を特定する機械学習を行うことにより、前記Ｘ線撮影装置本体を特定するステップと、
前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の同一領域における複数の２次元画像としての可視画像を取得するステップと、
取得された前記複数の可視画像から生成された３次元画像としての視差画像に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記Ｘ線撮影装置本体の周囲の障害物とを含む前記被検出物を識別するステップと、
前記機械学習の学習結果に基づいて特定された前記Ｘ線撮影装置本体を、取得された前記複数の可視画像のうちの少なくとも１つにおいて識別した場合に、前記学習結果に基づいて識別された前記可視画像における前記Ｘ線撮影装置本体の画像に基づいて、前記被検出物において前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物とを判別するステップと、
判別した前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との間の水平距離を算出するステップと、
算出された前記水平距離に基づいて、前記Ｘ線撮影装置本体と前記障害物との接触を回避するための制御を行うステップと、を備える、Ｘ線撮影装置の障害物接触回避方法。

【符号の説明】

【0080】

２２ 支柱部（鉛直方向移動部）
３０ ステレオカメラ（撮像部）
３０ａ 教師用可視画像
３１ 可視画像
３２ 視差画像
４１ 画像処理部
４２ 制御部
１００ Ｘ線撮影装置
１００ａ Ｘ線撮影装置本体
１００ｂ （Ｘ線撮影装置本体の）下端
２００ 室内
２０１ 天井面
４００ 障害物
Ｈ１ （障害物の）高さ
Ｈ２ （Ｘ線撮影装置本体の）高さ
Ｌ（Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃ） 距離（水平距離）
Ｐ 被検出物
Ｒ （被検出物が撮影されている）領域
Ｒ１ 領域（第１領域）
Ｒ２ 領域（第２領域）
Ｒ３ 領域（第３領域）
Ｒ１０ 抽出単位領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】