特許 7509246 Ｘ線透視撮影装置

(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】2024-06-24

(45)【発行日】2024-07-02

(54)【発明の名称】Ｘ線透視撮影装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/00 20240101AFI20240625BHJP

【ＦＩ】

A61B6/00 550M

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022576972

(86)(22)【出願日】2021-10-11

(86)【国際出願番号】 JP2021037605

(87)【国際公開番号】W WO2022158056

(87)【国際公開日】2022-07-28

【審査請求日】2023-04-14

(31)【優先権主張番号】P 2021009541

(32)【優先日】2021-01-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(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】山本 貴也

【審査官】増渕 俊仁

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１８５００７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／００１５４４０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３１３５６３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体にＸ線を照射するＸ線源と、前記Ｘ線源から照射されたＸ線を検出するＸ線検出器とを含む撮影部と、
前記撮影部により撮影されたＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、
学習済みの学習モデルを用いて前記Ｘ線画像に写る対象の分布を出力する対象分布学習識別部と、
前記Ｘ線画像の画質を向上させる画質向上処理を行う画質向上処理部と、
前記Ｘ線画像を表示する表示部と、を備え、
前記画質向上処理部は、前記対象分布学習識別部による学習識別結果を用いて、前記Ｘ線画像に対して前記画質向上処理を行う第１画像処理モードと、前記学習識別結果を用いずに前記Ｘ線画像に対して前記画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている、Ｘ線透視撮影装置。

【請求項2】

前記画質向上処理は、少なくとも、ノイズ低減処理を含み、
前記画質向上処理部は、前記学習識別結果を用いる前記第１画像処理モードにおいては、前記Ｘ線画像中の前記対象の強調処理が行われた強調画像に対して前記ノイズ低減処理を行い、前記学習識別結果を用いない前記第２画像処理モードにおいては、前記強調処理が行われていない前記Ｘ線画像に対して前記ノイズ低減処理を行うように構成されている、請求項１に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項3】

少なくとも前記第２画像処理モードを実行中に、前記第２画像処理モードである旨を前記Ｘ線画像とともに前記表示部に表示させ、前記第１画像処理モードを実行中には、前記表示部において、前記第１画像処理モードである旨を表示しないように構成された表示制御部をさらに備える、請求項１に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項4】

前記対象分布学習識別部による前記学習識別結果を用いるか否かの切り替えを行う学習識別結果利用切替部をさらに備える、請求項１に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項5】

前記学習識別結果利用切替部は、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合でも、実行中の前記第１画像処理モードまたは前記第２画像処理モードを維持するように構成されている、請求項４に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項6】

操作者の操作入力を受け付ける入力受付部をさらに備え、
前記学習識別結果利用切替部は、前記入力受付部による入力に基づいて、前記第１画像処理モードと前記第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている、請求項４に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項7】

前記学習識別結果利用切替部は、前記学習モデルから出力される前記学習識別結果に基づいて、前記第１画像処理モードと前記第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている、請求項４に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項8】

前記Ｘ線画像取得部、前記画質向上処理部、および、前記学習識別結果利用切替部を含む第１プロセッサと、
前記第１プロセッサとは別個に設けられ、前記対象分布学習識別部を含む第２プロセッサとを備え、
前記Ｘ線画像取得部は、動画像としての前記Ｘ線画像を取得するように構成されており、
前記対象分布学習識別部は、前記第１画像処理モードおよび前記第２画像処理モードのいずれにおいても、前記対象を識別する処理を行うように構成されている、請求項４に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項9】

前記画質向上処理部は、前記ノイズ低減処理として、少なくとも、前記Ｘ線画像の各フレームにおける所定の画素の画素値を加算するリカーシブフィルタを用いた処理を行うように構成されている、請求項２に記載のＸ線透視撮影装置。

【請求項10】

前記対象は、前記Ｘ線画像に写るステント、ガイドワイヤ、カテーテル、血管、および、骨のうちの少なくともいずれかを含む、請求項１に記載のＸ線透視撮影装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、Ｘ線透視撮影装置に関し、特に、学習済みの学習モデルを用いて被検者の体内に導入されたデバイスの識別を行うＸ線透視撮影装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、Ｘ線透視撮影装置に関し、学習済みの学習モデルを用いて被検者の体内に導入されたデバイスの識別を行うＸ線透視撮影装置が知られている。このようなＸ線透視撮影装置は、たとえば、特開２０１７―１８５００７号公報に開示されている。

【0003】

特開２０１７―１８５００７号公報に開示されているＸ線透視撮影装置は、照射部と、放射線検出部と、画像生成部と、対象物検出部とを備える。照射部は、被検体に放射線を照射するように構成されている。放射線検出部は、被検体を透過した放射線を検出するように構成されている。画像生成部は、放射線検出部の検出信号に基づき放射線画像を生成するように構成されている。対象物検出部は、機械学習により予め取得された画像認識用の学習結果データに基づいて、放射線画像中から画像認識により対象物を識別するように構成されている。また、特開２０１７―１８５００７号公報では、識別した対象物を強調する処理を行うように構成されている。特開２０１７―１８５００７号公報では、ガイドワイヤなどのデバイスを対象物として識別し、強調する構成が開示されている。また、特開２０１７―１８５００７号公報では、対象物検出部は、動画像の形式の放射線画像中から対象物を識別するように構成されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７―１８５００７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ここで、特開２０１７―１８５００７号公報には開示されていないが、機械学習を行うことによって生成された学習済みの学習モデルは、学習させるアルゴリズム、および、学習に用いる教師用データが、対象物（デバイス）の識別の精度に影響する。また、デバイスを患者の体内に導入する手術に用いるデバイスは、患者への負担を低減させるために、形状などが改良されている。そのため、患者の負担を軽減させる改良が行われたデバイス（対象）を用いた場合、学習モデルの学習に用いた教師用データにおける対象（デバイス）の形状と、実際に手術に用いるデバイス（対象）の形状との違いによっては、学習モデルによる対象の識別精度が低下する場合がある。この場合、学習モデルによる識別結果の精度が充分な精度とはならず対象を誤検知する場合がある。対象を誤検知した場合、学習モデルによって出力された学習識別結果に基づいて強調処理を行うことにより対象ではない部分が強調され、Ｘ線画像中における対象の視認性が低下する場合があるという不都合がある。そのため、学習モデルを用いてＸ線画像中の対象を識別する構成において、学習モデルが出力する学習識別結果に起因して対象の視認性が低下することを抑制することが可能なＸ線透視撮影装置が望まれている。なお、学習識別結果とは、学習モデルによって出力される対象の分布（デバイスの位置情報）を含む。

【0006】

この発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、学習モデルを用いてＸ線画像中の対象を識別する構成において、学習モデルが出力する学習識別結果に起因してデバイスの視認性が低下することを抑制することが可能なＸ線透視撮影装置を提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために、この発明の一の局面におけるＸ線透視撮影装置は、被検体にＸ線を照射するＸ線源と、Ｘ線源から照射されたＸ線を検出するＸ線検出器とを含む撮影部と、撮影部により撮影されたＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、学習済みの学習モデルを用いてＸ線画像に写る対象の分布を出力する対象分布学習識別部と、Ｘ線画像の画質を向上させる画質向上処理を行う画質向上処理部と、Ｘ線画像を表示する表示部と、を備え、画質向上処理部は、対象分布学習識別部による学習識別結果を用いて、Ｘ線画像に対して画質向上処理を行う第１画像処理モードと、学習識別結果を用いずにＸ線画像に対して画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている。

【発明の効果】

【0008】

上記一の局面におけるＸ線透視撮影装置では、上記のように、学習識別結果を用いてＸ線画像に対して画質向上処理を行う第１画像処理モードと、学習識別結果を用いずにＸ線画像に対して画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている画質向上処理部を備える。これにより、学習識別結果の精度が高い場合と低い場合とで、学習識別結果を用いる第１画像処理モードと学習識別結果を用いない第２画像処理モードとを切り替えることができる。すなわち、学習識別結果の精度が高い場合には、第１画像処理モードによって対象の視認性を向上させることが可能であり、学習識別結果の精度が低い場合には、第２画像処理モードによってＸ線画像の画質向上処理を行うことにより、学習識別結果に起因して対象の視認性が低下することを抑制することができる。その結果、学習モデルを用いてＸ線画像中のデバイスを識別する構成において、学習モデルが出力する学習識別結果に起因して対象の視認性が低下することを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】一実施形態によるＸ線透視撮影装置の全体構成を示した図である。

【図2】一実施形態による画質向上処理部が第１画像処理モードによる画質向上処理後の強調画像を生成する構成を説明するための模式図である。

【図3】一実施形態による画質向上処理部が第２画像処理モードによる画質向上処理後のＸ線画像を生成する構成を説明するための模式図である。

【図4】第１画像処理モードと第２画像処理モードとの切り替えを説明するための模式図である。

【図5】一実施形態による画質向上処理を説明するためのフローチャートである。

【図6】一実施形態による画像処理モード切替処理を説明するためのフローチャートである。

【図7】変形例によるＸ線透視撮影装置の全体構成を示した図である。

【図8】変形例による画質向上処理を説明するためのフローチャートである。

【図9】変形例による画像処理モード切替処理を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

（Ｘ線透視撮影装置の構成）
図１を参照して、本発明の一実施形態によるＸ線透視撮影装置１００の構成について説明する。

【0011】

図１に示すように、本実施形態によるＸ線透視撮影装置１００は、撮影部１と、コンピュータ２と、表示部３と、入力受付部４と、記憶部５と、天板６と、装置制御部８と、を備える。本実施形態では、Ｘ線透視撮影装置１００は、被検体として、被検者９０を撮影する。Ｘ線透視撮影装置１００は、たとえば、デバイス８０（図２参照）を用いて、被検者９０の血管の狭窄部位などの治療を行う手技において用いられる。デバイス８０は、被検者９０の血管に導入されたカテーテル、ステント、および、ガイドワイヤの少なくともいずれかを含む。

【0012】

撮影部１は、Ｘ線源１ａと、Ｘ線検出器１ｂと、Ｘ線源１ａとＸ線検出器１ｂとが対向するように配置されるアーム１ｃとを有している。

【0013】

Ｘ線源１ａは、被検体にＸ線を照射するように構成されている。具体的には、Ｘ線源１ａは、図示しない駆動部によって電圧が印加されることにより、Ｘ線を照射する。Ｘ線源１ａは、Ｘ線の照射範囲である照射野を調節可能なコリメータを有している。本実施形態では、Ｘ線源１ａは、アーム１ｃの一方側の先端に取り付けられている。

【0014】

Ｘ線検出器１ｂは、Ｘ線源１ａから照射されたＸ線を検出するように構成されている。本実施形態では、Ｘ線検出器１ｂは、アーム１ｃの他方側の先端に取り付けられている。すなわち、Ｘ線検出器１ｂは、天板６を挟んで、Ｘ線源１ａとは反対側に配置されている。また、Ｘ線検出器１ｂは、Ｘ線を検出することができるように構成されている。Ｘ線検出器１ｂは、たとえば、ＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）である。Ｘ線検出器１ｂは、被検体を透過したＸ線を検出し、検出したＸ線に基づいて検出信号を出力するように構成されている。

【0015】

コンピュータ２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、または、画像処理用に構成されたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの第１プロセッサ２ａと、ＣＰＵ、ＧＰＵ、または、画像処理用に構成されたＦＰＧＡなどの第２プロセッサ２ｂと、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを含んで構成される。

【0016】

図１に示すように、第１プロセッサ２ａは、Ｘ線画像取得部２０、および、画質向上処理部２２を含む。なお、本実施形態では、第１プロセッサ２ａは、学習識別結果利用切替部２３をさらに含む。また、本実施形態では、第１プロセッサ２ａは、表示制御部２４をさらに含む。Ｘ線画像取得部２０、画質向上処理部２２、学習識別結果利用切替部２３、および、表示制御部２４は、第１プロセッサ２ａが各種プログラムを実行することにより実現される機能ブロックとしてソフトウェア的に構成される。Ｘ線画像取得部２０、画質向上処理部２２、学習識別結果利用切替部２３、および、表示制御部２４は、専用のプロセッサ（処理回路）を設けてハードウェアにより構成されていてもよい。

【0017】

第２プロセッサ２ｂは、第１プロセッサ２ａとは別個に設けられている。第２プロセッサ２ｂは、対象分布学習識別部２１を含む。対象分布学習識別部２１は、第２プロセッサ２ｂが各種プログラムを実行することにより実現される機能ブロックとしてソフトウェア的に構成される。対象分布学習識別部２１は、専用の処理回路によりハードウェアとして構成されていてもよい。

【0018】

Ｘ線画像取得部２０は、撮影部１により撮影されたＸ線画像１０を取得するように構成されている。本実施形態では、Ｘ線画像取得部２０は、動画像としてのＸ線画像１０を取得するように構成されている。すなわち、Ｘ線画像取得部２０は、Ｘ線画像１０を、フレーム毎に取得するように構成されている。

【0019】

対象分布学習識別部２１は、学習済みの学習モデル７を用いてＸ線画像１０に写る対象の分布を出力するように構成されている。本実施形態では、対象は、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０、血管、および、骨のうちの少なくともいずれかを含む。すなわち、本実施形態では、対象は、ステント、ガイドワイヤ、カテーテル、血管、および、骨のうちの少なくともいずれかを含む。なお、本実施形態では、対象がデバイス８０である例を用いて説明する。また、対称の分布とは、デバイス８０の位置情報である。学習モデル７は、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０を識別することを学習させることにより予め生成されている。また、学習モデル７は、記憶部５に記憶されている。

【0020】

また、画質向上処理部２２は、Ｘ線画像１０の画質を向上させる画質向上処理を行うように構成されている。また、学習識別結果利用切替部２３は、対象分布学習識別部２１によるデバイス８０の学習識別結果７ａを用いるか否かの切り替えを行うように構成されている。また、表示制御部２４は、Ｘ線画像１０とともに、画像処理モードを表示させるように構成されている。対象分布学習識別部２１、画質向上処理部２２、学習識別結果利用切替部２３、および、表示制御部２４の詳細な構成については、後述する。なお、デバイス８０の学習識別結果７ａとは、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０の位置情報を含む。

【0021】

表示部３は、Ｘ線画像１０を表示するように構成されている。本実施形態では、表示部３は、画質向上処理後の動画像としてのＸ線画像１０ａ（図３参照）、または、画質向上処理後の動画像としての強調画像１１ａ（図２参照）を表示するように構成されている。表示部３は、Ｘ線透視撮影装置１００が備えるモニターである。

【0022】

入力受付部４は、操作者の操作入力を受け付けるように構成されている。入力受付部４は、たとえば、マウス、キーボードなどの入力デバイスを含む。

【0023】

記憶部５は、Ｘ線画像取得部２０が取得したＸ線画像１０、画質向上処理後のＸ線画像１０ａ、Ｘ線画像１０中のデバイス８０を強調した強調画像１１（図２参照）、画質向上処理後の強調画像１１ａなどを記憶するように構成されている。また、記憶部５は、第１プロセッサ２ａおよび第２プロセッサ２ｂが実行する各種プログラムを記憶するように構成されている。記憶部５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、または、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性のメモリを含む。

【0024】

図１に示すように、天板６は、平面視において、長方形の平板状に形成されている。被検者９０の頭足方向が長方形の長辺に沿う方向、かつ、被検者９０の左右方向が長方形の短辺に沿う方向となるように、被検者９０は、天板６上に載置される。

【0025】

天板６には移動機構(図示せず)が設けられている。Ｘ線透視撮影装置１００は、天板６を移動機構により長手方向に移動させることにより天板６と撮影部１との相対位置を変更しながら、被検体を撮影することができる。

【0026】

装置制御部８は、Ｘ線透視撮影装置１００の制御を行うように構成されている。具体的には、装置制御部８は、Ｘ線源１ａ、アーム１ｃ、天板６などの制御を行うように構成されている。また、装置制御部８は、操作者の入力により、Ｘ線源１ａを制御することにより、Ｘ線源１ａから出力されるＸ線の線量を制御するように構成されている。

【0027】

図１に示すように、術者（医師、技師など）は、天板６に載置された被検者９０に造影剤を投与するとともに撮影部１と天板６との相対位置を変更しながら複数のＸ線画像１０を撮影する。また、術者は、被検者９０の血管に導入したデバイス８０を所定の位置まで移動させる際に、Ｘ線画像１０を撮影する。本実施形態では、術者は、被検者９０の心臓の血管に対して、デバイス８０を導入する。ここで、被検者９０の被ばく線量を低減させるために、Ｘ線源１ａから照射されるＸ線の線量を低減することが好ましい。

【0028】

しかしながら、Ｘ線の線量を低減させると、図２に示すように、Ｘ線画像１０にノイズが生じる。Ｘ線画像１０にノイズが生じている場合、Ｘ線画像１０におけるデバイス８０の視認性が低下する。そのため、術者がデバイス８０用いて手術を行うことが困難な場合がある。なお、図２に示す例では、ハッチングを付して図示することにより、Ｘ線画像１０のノイズを表現している。

【0029】

（第１画像処理モード）
そこで、本実施形態では、図２に示すように、画質向上処理部２２は、Ｘ線画像１０の画質を向上させる画質向上処理を行うことにより、デバイス８０の視認性を向上させるように構成されている。本実施形態では、画質向上処理は、少なくとも、ノイズ低減処理を含む。

【0030】

また、図２に示すように、Ｘ線画像１０には、被検者９０の人体構造物９０ａが写り込んでいる場合がある。この場合、デバイス８０と人体構造物９０ａとを識別することが困難な場合がある。なお、人体構造物９０ａは、たとえば、心臓の血管のうち、デバイス８０を導入する血管以外の血管である。なお、人体構造物９０ａは、血管の他に、心臓などの臓器のエッジ、横隔膜のエッジなどを含む。

【0031】

そこで、画質向上処理部２２は、第１画像処理モードにおいては、Ｘ線画像１０中のデバイス８０の強調処理が行われた強調画像１１を生成するように構成されている。なお、本実施形態では、画質向上処理部２２は、強調処理を行う際に、学習識別結果７ａを用いてデバイス８０とデバイス８０ではない背景部分とを識別する。そして、画質向上処理部２２は、デバイス８０に対して画素値を増加させる処理を行い、デバイス８０を強調する。なお、本明細書では、デバイス８０の画素値の増加を、デバイス８０を図示する太さを変更することにより表現している。すなわち、デバイス８０の画素値が増加するにしたがい、デバイス８０が太くなるように図示している。

【0032】

また、本実施形態では、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いる第１画像処理モードにおいては、強調画像１１に対してノイズ低減処理を行うように構成されている。

【0033】

第１画像処理モードにおいて、画質向上処理部２２は、強調画像１１に対して、ノイズ低減処理を行うことにより、画質向上処理後の強調画像１１ａを生成する。なお、本実施形態では、画質向上処理部２２は、ノイズ低減処理として、少なくとも、Ｘ線画像１０の各フレームにおける所定の画素の画素値を加算するリカーシブフィルタを用いた処理を行うように構成されている。リカーシブフィルタを用いた処理では、Ｘ線画像１０の各フレームにおける所定の画素の画素値を、重み付けを行ったうえで加算する。しかしながら、本実施形態のように、たとえば、心臓の血管などにデバイス８０を導入する手術において、フレーム毎にデバイス８０が写る位置が異なる。

【0034】

そこで、本実施形態では、リカーシブフィルタを用いた処理を行う際に、フレーム毎にデバイス８０の位置合わせを行い、加算する画素の位置合わせを行う。

【0035】

画質向上処理後の強調画像１１ａは、学習識別結果７ａが充分な精度の場合、フレーム毎のデバイス８０の位置合わせの精度が高いため、後述する第２画像処理モードにおける画質向上処理後のＸ線画像１０ａ（図３参照）よりもデバイス８０の視認性が高い。そのため、本実施形態では、第１画像処理モードが、標準の画像処理モードとして設定されている。

【0036】

（第２画像処理モード）
ここで、学習識別結果７ａによるデバイス８０の識別結果の精度が低い場合、Ｘ線画像１０中において、デバイス８０以外の血管などがデバイス８０であると誤検知される場合がある。この場合、動画像としてのＸ線画像１０の一部のフレームにおいて、デバイス８０とは異なる位置に存在する血管などが強調されることがある。また、学習識別結果７ａによるデバイス８０の識別結果の精度が低い場合、動画像としてのＸ線画像１０に対して、リカーシブフィルタを用いたノイズ低減処理を行う場合に、デバイス８０の位置合わせの精度も低下する。この場合、リカーシブフィルタを用いた処理を行った結果、加算する画素の位置にずれが生じるため、デバイス８０の残像が生じてしまう。したがって、動画像としてのＸ線画像１０中におけるデバイス８０の視認性が低下する。

【0037】

そこで、本実施形態では、図３に示すように、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いない第２画像処理モードにおいては、強調処理が行われていないＸ線画像１０に対してノイズ低減処理を行うように構成されている。言い換えると、第２画像処理モードにおいては、画質向上処理部２２は、Ｘ線画像取得部２０が取得したＸ線画像１０に対して、ノイズ低減処理を行う。具体的には、第２画像処理モードにおいては、画質向上処理部２２は、各フレームにおけるデバイス８０を、パターンマッチングによって位置合わせを行う。これにより、リカーシブフィルタを用いた処理において、残像が生じることを抑制しつつ、ノイズを低減させる。なお、Ｘ線の線量が低い場合、第２画像処理モードによって画質向上処理を行ったとしても、画質向上処理後のＸ線画像１０のコントラストが低い場合がある。その場合、術者が、Ｘ線の線量を増加させる操作入力を行うことが考えられる。したがって、装置制御部８は、Ｘ線源１ａから照射されるＸ線の線量を増加させる操作入力を受け付け可能に構成されている。

【0038】

（画像処理モードの切り替え）
医師によっては、学習識別結果７ａの精度に起因してデバイス８０の視認性がわずかに低下した場合でも、許容できない場合がある。また、医師などの好みにより、最初から第２画像処理モードによって画質向上処理を行ったＸ線画像１０ａを表示させたい場合もある。

【0039】

そこで、本実施形態では、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いて、Ｘ線画像１０に対して画質向上処理を行う第１画像処理モードと、学習識別結果７ａを用いずにＸ線画像１０に対して画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている。具体的には、画質向上処理部２２は、学習識別結果利用切替部２３が画像処理モードを切り替えることにより、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。本実施形態では、学習識別結果利用切替部２３は、入力受付部４（図１参照）による入力に基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。

【0040】

具体的には、図４に示すように、学習識別結果利用切替部２３は、医師などが入力受付部４によって切替ボタン４ａを操作することにより入力された操作入力に基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。なお、切替ボタン４ａは、表示部３において、画質向上処理後のＸ線画像１０ａ、または、画質向上処理後の強調画像１１ａとともに表示されるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）上のボタンである。

【0041】

また、本実施形態では、対象分布学習識別部２１は、第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれにおいても、対象（デバイス８０）を識別する処理を行うように構成されている。すなわち、第２画像処理モードにおいて学習識別結果７ａを用いないが、対象分布学習識別部２１は、第２画像処理モードにおいても学習識別結果７ａを出力し続ける。

【0042】

（画像処理モードの表示）
図４に示すように、本実施形態では、表示制御部２４は、少なくとも第２画像処理モードを実行中に、第２画像処理モードである旨をＸ線画像１０とともに表示部３に表示させるように構成されている。具体的には、表示制御部２４は、第２画像処理モードにおいて生成されたＸ線画像１０ａまたはＸ線画像１０ｂを表示部３に表示させる際に、第２画像処理モードであるメッセージ３０をＸ線画像１０ａまたはＸ線画像１０ｂとともに表示させるように構成されている。

【0043】

なお、本実施形態では、図４に示すように、第１画像処理モードが標準の画像処理モードとして設定されている。そのため、表示制御部２４は、第１画像処理モードを実行中には、表示部３において、第１画像処理モードである旨を表示しないように構成されている。

【0044】

（撮影位置または撮影条件の切り替え）
Ｘ線透視撮影装置１００は、入力受付部４によって医師などの操作入力を受け付けることにより、撮影位置または撮影条件を切り替えることが可能なように構成されている。撮影条件は、たとえば、Ｘ線源１ａから出力されるＸ線の線量、アーム１ｃによるＸ線源１ａおよびＸ線検出器１ｂの配置などを含む。

【0045】

ここで、医師などは、切替ボタン４ａを操作することにより、意図的に第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替える。たとえば、医師などが、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えた後に撮影位置および撮影条件の少なくともいずれかを変更した場合に、切り替える前の画像処理モードに戻ってしまった場合、再び第２画像処理モードに切り替えることとなり、医師などに不要な操作を行わせることになる。

【0046】

そこで、図４に示すように、本実施形態では、学習識別結果利用切替部２３は、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持するように構成されている。

【0047】

図４に示す例では、医師などが撮影条件を切り替えた場合を示している。具体的には、図４に示す例は、医師などが、Ｘ線の線量を変更した場合を示している。図４では、第２撮影条件が、第１撮影条件よりも、Ｘ線の線量が低い場合の例を示している。第２撮影条件では、Ｘ線の線量が低いため、第２撮影条件によって取得された画質向上処理後のＸ線画像１０ｂに写るデバイス８０および人体構造物９０ａは、第１撮影条件によって撮影された画質向上処理後のＸ線画像１０ａよりも画素値が小さくなる。図４では、第２撮影条件によって撮影されたＸ線画像１０ｂに写るデバイス８０および人体構造物９０ａを細く図示することにより、第１撮影条件によって撮影されたＸ線画像１０ａに写るデバイス８０および人体構造物９０ａの画素値が小さいことを表現している。

【0048】

また、第２撮影条件によって取得された画質向上処理後の強調画像１１ｂに写るデバイス８０および人体構造物９０ａについても、第１撮影条件によって撮影された画質向上処理後の強調画像１１ａよりも細く図示することにより、画素値が小さいことを表現している。

【0049】

次に、図５を参照して、Ｘ線透視撮影装置１００によるＸ線画像１０の画質向上処理について説明する。なお、Ｘ線透視撮影装置１００によるＸ線画像１０の画質向上処理は、Ｘ線画像１０の各フレームを取得する度に行われる。

【0050】

ステップ１０１において、Ｘ線画像取得部２０は、Ｘ線画像１０を取得する。具体的には、Ｘ線画像取得部２０は、動画像としてのＸ線画像１０をフレーム毎に取得する。

【0051】

ステップ１０２において、学習識別結果利用切替部２３は、現在実行中の画像処理モードを取得する。

【0052】

ステップ１０３において、学習識別結果利用切替部２３は、実行中の画像処理モードが第１画像処理モードであるか否かを判定する。実行中の画像処理モードが第１画像処理モードであった場合、処理は、ステップ１０４へ進む。実行中の画像処理モードが第２画像処理モードであった場合、処理は、ステップ１０７へ進む。

【0053】

ステップ１０４において、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いてＸ線画像１０中のデバイス８０を強調することにより、強調画像１１を取得する。

【0054】

ステップ１０５において、画質向上処理部２２は、強調画像１１に対して画質向上処理を行う。具体的には、画質向上処理部２２は、強調画像１１に対してノイズ低減処理を行うことにより、画質向上処理後の強調画像１１ａを取得する。

【0055】

ステップ１０６において、表示制御部２４は、画質向上処理後の強調画像１１ａを表示部３に表示する。

【0056】

ステップ１０２からステップ１０７に処理が進んだ場合、ステップ１０７において、画質向上処理部２２は、Ｘ線画像１０に対して画質向上処理を行う。具体的には、画質向上処理部２２は、Ｘ線画像１０に対してノイズ低減処理を行うことにより、画質向上処理後のＸ線画像１０ａを取得する。

【0057】

ステップ１０８において、表示制御部２４は、画質向上処理後のＸ線画像１０ａを表示部３において表示する。

【0058】

ステップ１０９において、表示制御部２４は、第２画像処理モードである旨を表示部３に表示する。具体的には、表示制御部２４は、第２画像処理モードであるメッセージ３０を、画質向上処理後のＸ線画像１０ａとともに表示部３に表示する。その後、処理は、終了する。

【0059】

次に、図６を参照して、Ｘ線透視撮影装置１００が、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替える処理について説明する。なお、以下の処理は、操作者が入力受付部４によって、切替ボタン４ａを操作することにより開始される。

【0060】

ステップ２０１において、学習識別結果利用切替部２３は、画像処理モードを取得する。

【0061】

ステップ２０２において、学習識別結果利用切替部２３は、第１画像処理モードを実行中であるか否かを判定する。第１画像処理モードを実行中でない場合、処理は、ステップ２０３へ進む。第１画像処理モードを実行中の場合、処理は、ステップ２０４へ進む。

【0062】

ステップ２０３において、学習識別結果利用切替部２３は、画像処理モードを第１画像処理モードに切り替える。その後、処理は、終了する。

【0063】

また、ステップ２０２からステップ２０４へ処理が進んだ場合、ステップ２０４において、学習識別結果利用切替部２３は、画像処理モードを第２画像処理モードに切り替える。その後、処理は、終了する。

【0064】

（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

【0065】

本実施形態では、上記のように、Ｘ線透視撮影装置１００は、被検体（被検者９０）にＸ線を照射するＸ線源１ａと、Ｘ線源１ａから照射されたＸ線を検出するＸ線検出器１ｂとを含む撮影部１と、撮影部１により撮影されたＸ線画像１０を取得するＸ線画像取得部２０と、学習済みの学習モデル７を用いてＸ線画像１０に写る対象の分布（デバイス８０の位置情報）を出力する対象分布学習識別部２１と、Ｘ線画像１０の画質を向上させる画質向上処理を行う画質向上処理部２２と、Ｘ線画像１０を表示する表示部３と、を備え、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いて、Ｘ線画像１０に対して画質向上処理を行う第１画像処理モードと、学習識別結果７ａを用いずにＸ線画像１０に対して画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている。

【0066】

これにより、学習識別結果７ａの精度が高い場合と低い場合とで、学習識別結果７ａを用いる第１画像処理モードと学習識別結果７ａを用いない第２画像処理モードとを切り替えることができる。すなわち、学習識別結果７ａの精度が高い場合には、第１画像処理モードによって対象（デバイス８０）の視認性を向上させることが可能であり、学習識別結果７ａの精度が低い場合には、第２画像処理モードによってＸ線画像１０の画質向上処理を行うことにより、学習識別結果７ａに起因して対象の視認性が低下することを抑制することができる。その結果、学習モデル７を用いてＸ線画像１０中の対象を識別する構成において、学習モデル７が出力する学習識別結果７ａに起因して対象の視認性が低下することを抑制することができる。

【0067】

また、上記実施形態では、以下のように構成したことによって、下記のような更なる効果が得られる。

【0068】

すなわち、本実施形態では、上記のように、画質向上処理は、少なくとも、ノイズ低減処理を含み、画質向上処理部２２は、学習識別結果７ａを用いる第１画像処理モードにおいては、Ｘ線画像１０中の対象（デバイス８０）の強調処理が行われた強調画像１１に対してノイズ低減処理を行い、学習識別結果７ａを用いない第２画像処理モードにおいては、強調処理が行われていないＸ線画像１０に対してノイズ低減処理を行うように構成されている。これにより、第１画像処理モードにおいては、デバイス８０を強調する強調処理を行ったうえでノイズ低減処理を行うことにより、学習識別結果７ａを用いない第２画像処理モードによる画質向上処理によって得られる画像よりも、より一層デバイス８０の視認性を向上させることができる。また、学習識別結果７ａの精度が低く、学習識別結果７ａを用いない第２画像処理モードにおいても、ノイズ低減処理を行うことにより、ノイズ低減処理を行わないＸ線画像１０よりも、デバイス８０の視認性を向上させることができる。これらの結果、学習識別結果７ａによってデバイス８０の視認性が低下することを抑制しつつ、ノイズ低減処理を行わないＸ線画像１０よりもデバイス８０の視認性を向上させることができる。

【0069】

また、本実施形態では、上記のように、少なくとも第２画像処理モードを実行中に、第２画像処理モードである旨をＸ線画像１０とともに表示部３に表示させ、第１画像処理モードを実行中には、表示部３において、第１画像処理モードである旨を表示しないように構成された表示制御部をさらに備える。これにより、第２画像処理モードを実行中にのみ、第２画像処理モードである旨が表示部３に表示されるので、学習モデル７による学習識別結果７ａを用いていない状態を操作者に容易に把握させることができる。

【0070】

また、本実施形態では、上記のように、対象分布学習識別部２１による学習識別結果７ａを用いるか否かの切り替えを行う学習識別結果利用切替部２３をさらに備える。これにより、学習識別結果利用切替部２３によって学習識別結果７ａを用いるか否かを切り替えることにより、に第１画像処理モードと第２画像処理モードとを容易切り替えることができる。

【0071】

また、本実施形態では、上記のように、学習識別結果利用切替部２３は、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持するように構成されている。これにより、実行中の画像処理モードが維持されるので、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合でも、操作者が意図して変更した画像処理モードが変更前の画像処理モードに戻ることを抑制することができる。その結果、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合に、画像処理モードを標準の画像処理モードに戻す構成と比較して、操作者に不要な操作を行わせることを抑制することが可能となるので、操作者の利便性（ユーザビリティ）を向上させることができる。

【0072】

また、本実施形態では、上記のように、操作者の操作入力を受け付ける入力受付部４をさらに備え、学習識別結果利用切替部２３は、入力受付部４による入力に基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。これにより、操作者が任意のタイミングで第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えることが可能となるので、操作者の利便性（ユーザビリティ）をより向上させることができる。

【0073】

また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線画像取得部２０、画質向上処理部２２、および、学習識別結果利用切替部２３を含む第１プロセッサ２ａと、第１プロセッサ２ａとは別個に設けられ、対象分布学習識別部２１を含む第２プロセッサ２ｂとを備え、Ｘ線画像取得部２０は、動画像としてのＸ線画像１０を取得するように構成されており、対象分布学習識別部２１は、第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれにおいても、デバイス８０を識別する処理を行うように構成されている。これにより、デバイス８０の学習識別結果７ａを取得する処理と、Ｘ線画像１０の画質を向上させる処理とが異なるプロセッサで実行される。したがって、Ｘ線画像取得部２０、画質向上処理部２２、学習識別結果利用切替部２３、および、対象分布学習識別部２１が１つのプロセッサに含まれる構成と異なり、第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれにおいて対象（デバイス８０）の識別処理を行ったとしても、プロセッサにおける処理負荷が増加することを抑制することができる。また、第２プロセッサ２ｂに含まれる対象分布学習識別部２１によって、第２画像処理モードを実行中にも学習識別結果７ａを取得し続けることができる。そのため、第２画像処理モードを実行中には学習識別結果７ａを取得しない構成と比較して、第２画像処理モードから第１画像処理モードに切り替えた場合でも、画質向上処理の切り替えに要する時間が増加することを抑制することができる。これらの結果、動画像としてのＸ線画像１０に対して、本発明を適用することは特に有効である。

【0074】

また、本実施形態では、上記のように、画質向上処理部２２は、ノイズ低減処理として、少なくとも、Ｘ線画像１０の各フレームにおける所定の画素の画素値を加算するリカーシブフィルタを用いた処理を行うように構成されている。これにより、第１画像処理モードにおいては、リカーシブフィルタを用いた処理を行う際に、デバイス８０の学習識別結果７ａを用いることができる。その結果、各画像においてデバイス８０の位置を詳細に取得することが可能となるため、リカーシブフィルタ処理によって生じるデバイス８０の残像を低減することができる。また、第２画像処理モードにおいては、学習識別結果７ａによって、実際には存在しない位置に写るデバイス８０を用いてリカーシブフィルタ処理を行うことを抑制することが可能となるので、リカーシブフィルタ処理によるノイズの低減効果を向上させることができる。

【0075】

また、本実施形態では、上記のように、対象は、Ｘ線画像１０に写るステント、ガイドワイヤ、カテーテル、血管、および、骨のうちの少なくともいずれかを含む。これにより、Ｘ線画像１０に写るステント、ガイドワイヤ、カテーテル、血管、および、骨のうちの、操作者が所望する対象に対して、第１画像処理モードまたは第２画像処理モードにおいて画質向上処理を行うことができる。その結果、所望する対称に対して所望する画像処理モードによって画質向上処理を行うことが可能となるので、操作者の利便性（ユーザビリティ）を向上させることができる。

【0076】

（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請求の範囲によって示され、さらに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。

【0077】

たとえば、上記実施形態では、学習識別結果利用切替部２３が、入力受付部４の入力に基づいて、学習識別結果７ａを利用するか否かを切り替える構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば、図７に示す変形例のように、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａに基づいて、学習識別結果７ａを利用するか否かを切り替えるように構成されていてもよい。

【0078】

図７に示す変形例によるＸ線透視撮影装置２００は、コンピュータ２の代わりにコンピュータ１２を備える点で、上記実施形態によるＸ線透視撮影装置１００とは異なる。コンピュータ１２は、第１プロセッサ２ａの代わりに第１プロセッサ１２ａを備える点で、上記実施形態によるコンピュータ２とは異なる。また、第１プロセッサ１２ａは、学習識別結果利用切替部２３の代わりに学習識別結果利用切替部１２０を備える点で、上記実施形態による第１プロセッサ２ａとは異なる。

【0079】

変形例では、学習識別結果利用切替部１２０は、学習モデル７から出力される学習識別結果７ａに基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。具体的には、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度に基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。より具体的には、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度が閾値以上の場合、第１画像処理モードに設定し、学習識別結果７ａの精度が閾値よりも小さい場合、第２画像処理モードに設定するように構成されている。なお、本実施形態では、学習識別結果７ａの精度は、学習モデル７が学習識別結果７ａとともに出力される、出力結果の確からしさを示す数値を含む。

【0080】

次に、図８を参照して、変形例による画質向上処理について説明する。なお、上記実施形態による画質上場処理と同様の処理については、同様の符号を付し、詳細な説明は省略する。

【0081】

ステップ１０１において、Ｘ線画像取得部２０は、Ｘ線画像１０を取得する。

【0082】

ステップ１１０において、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａを取得する。具体的には、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度を取得する。

【0083】

ステップ１１１において、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。学習識別結果７ａの精度が所定の閾値以上の場合、処理は、ステップ１０４～ステップ１０６へ進み、その後、終了する。また、学習識別結果７ａの精度が所定の閾値よりも小さい場合、処理は、ステップ１０７～ステップ１０９へ進み、その後、終了する。

【0084】

次に、図９を参照して、変形例による画像処理モード切替処理について説明する。なお、上記実施形態による画像処理モード切替処理と同様の処理については、同様の符号を付し、詳細な説明は省略する。

【0085】

ステップ２０６において、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａを取得する。具体的には、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度を取得する。

【0086】

ステップ２０７において、学習識別結果利用切替部１２０は、学習識別結果７ａの精度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。学習識別結果７ａの精度が所定の閾値以上の場合、処理は、ステップ２０２、ステップ２０３へ進み、その後、終了する。また、学習識別結果７ａの精度が所定の閾値よりも小さい場合、処理は、ステップ２０４へ進み、その後、終了する。

【0087】

変形例では、上記のように、学習識別結果利用切替部１２０は、学習モデル７から出力される学習識別結果７ａに基づいて、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている。これにより、学習識別結果７ａによって第１画像処理モードと第２画像処理モードとが切り替えられるので、たとえば、操作者（医師または技師）の熟練度が低く、デバイス８０の誤検知が生じていることを操作者が把握できない場合でも、第１画像処理モードと第２画像処理モードとを切り替えることができる。その結果、ユーザの熟練度によらず、学習識別結果７ａに起因してデバイス８０の視認性が低下することを抑制することができる。

【0088】

また、上記実施形態では、画質向上処理部２２が、Ｘ線画像１０に対して強調処理を行うことにより、強調画像１１を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば、学習モデルに対してデバイス８０を識別するとともに、識別したデバイス８０を強調することを学習させることにより、学習モデルによって強調画像１１を取得するように構成されていてもよい。

【0089】

また、上記実施形態では、表示制御部２４が、第２画像処理モードを実行中には、第２画像処理モードである旨を表示し、第１画像処理モードを実行中には、第１画像処理モードである旨を表示しない構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、表示制御部は、第１画像処理モードを実行中には、第１画像処理モードである旨を表示するように構成されていてもよい。

【0090】

また、上記実施形態では、Ｘ線透視撮影装置１００が、第１プロセッサ２ａおよび第２プロセッサ２ｂを備える構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線透視撮影装置は、１つのプロセッサのみを備える構成であってもよい。しかしながら、Ｘ線透視撮影装置が１つのプロセッサのみを備える構成の場合、対象分布学習識別部によるデバイス８０の識別処理によって、プロセッサによる処理の負荷が増加する。そのため、Ｘ線透視撮影装置は、第１プロセッサ２ａと、第２プロセッサ２ｂとを備えるように構成されることが好ましい。

【0091】

また、上記実施形態では、対象分布学習識別部２１が、第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれにおいても、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０の識別処理を行う構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、対象分布学習識別部は、第１画像処理モードを実行中にのみ、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０の識別処理を行うように構成されていてもよい。すなわち、対象分布学習識別部は、第２画像処理モードを実行中には、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０の識別処理を行なわないように構成されていてもよい。

【0092】

また、上記実施形態では、画質向上処理部２２が、画質向上処理として、ノイズ低減処理を行う構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、画質向上処理部は、ノイズ低減処理に加えて、Ｘ線画像１０のコントラストを向上させる処理を行うように構成されていてもよい。Ｘ線画像１０に写るデバイス８０の視認性を向上させることが可能であれば、画質向上処理部は、どのような処理を行ってもよい。

【0093】

また、上記実施形態では、画質向上処理部２２が、ノイズ低減処理として、リカーシブフィルタを用いた処理を行う構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、画質向上処理部は、ノイズ低減処理として、ローパスフィルタによる処理など、リカーシブフィルタを用いた処理以外の処理を行うように構成されていてもよい。Ｘ線画像１０のノイズを低減させることが可能であれば、画質向上処理部は、どのような処理を行うように構成されていてもよい。

【0094】

また、上記実施形態では、学習識別結果利用切替部が、撮影条件が変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、学習識別結果利用切替部は、撮影部位が変更された場合でも、実行中の画像処理モードを維持するように構成されていてもよい。

【0095】

また、上記実施形態では、学習識別結果利用切替部が、撮影条件として、Ｘ線の線量が変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、学習識別結果利用切替部は、アーム１ｃの角度を変更するなど、Ｘ線の線量以外の撮影条件が変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持するように構成されていてもよい。

【0096】

また、上記実施形態では、学習識別結果利用切替部が、撮影部位または撮影条件が変更された場合でも、実行中の第１画像処理モードまたは第２画像処理モードを維持する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、学習識別結果利用切替部は、撮影部位または撮影条件が変更された場合に、標準の画像処理モードに変更するように構成されていてもよい。

【0097】

また、上記実施形態では、Ｘ線透視撮影装置１００が、学習識別結果利用切替部２３を備える構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線透視撮影装置１００は、学習識別結果利用切替部２３を備えていなくてもよい。

【0098】

また、上記実施形態では、Ｘ線画像取得部２０が、動画像としてのＸ線画像１０を取得し、画質向上処理部２２が、動画像としてのＸ線画像１０に対して第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれかにおいて画質向上処理を行う構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線画像取得部は、静止画としてのＸ線画像を取得し、画質向上処理部は、静止画としてのＸ線画像に対して第１画像処理モードおよび第２画像処理モードのいずれかにおいて画質向上処理を行うように構成されていてもよい。

【0099】

また、上記実施形態では、切替ボタン４ａが、ＧＵＩ上のボタンとして、表示部３に表示される構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、切替ボタン４ａは、物理ボタンとして、入力受付部に含まれていてもよい。

【0100】

また、上記実施形態では、画質向上処理部２２が、対象として、Ｘ線画像１０に写るデバイス８０に対して画質向上を行う構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、画質向上処理部２２は、対象として、Ｘ線画像１０に写る血管、または、骨に対して画質向上を行うように構成されていてもよい。

【0101】

また、上記実施形態では、学習モデル７が、デバイス８０として、カテーテル、ステント、および、ガイドワイヤの少なくともいずれかを識別する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、学習モデルは、デバイスとして、動脈瘤などの治療に用いるコイルなどを識別するように構成されていてもよい。Ｘ線透視撮影装置によって撮影しながら用いるデバイスであれば、学習モデルが識別するデバイスはどのようなものであってもよい。

【0102】

［態様］
上記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。

【0103】

（項目１）
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、前記Ｘ線源から照射されたＸ線を検出するＸ線検出器とを含む撮影部と、
前記撮影部により撮影されたＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、
学習済みの学習モデルを用いて前記Ｘ線画像に写る対象の分布を出力する対象分布学習識別部と、
前記Ｘ線画像の画質を向上させる画質向上処理を行う画質向上処理部と、
前記Ｘ線画像を表示する表示部と、を備え、
前記画質向上処理部は、前記対象分布学習識別部による学習識別結果を用いて、前記Ｘ線画像に対して前記画質向上処理を行う第１画像処理モードと、前記学習識別結果を用いずに前記Ｘ線画像に対して前記画質向上処理を行う第２画像処理モードとを切り替え可能なように構成されている、Ｘ線透視撮影装置。

【0104】

（項目２）
前記画質向上処理は、少なくとも、ノイズ低減処理を含み、
前記画質向上処理部は、前記学習識別結果を用いる前記第１画像処理モードにおいては、前記Ｘ線画像中の前記対象の強調処理が行われた強調画像に対して前記ノイズ低減処理を行い、前記学習識別結果を用いない前記第２画像処理モードにおいては、前記強調処理が行われていない前記Ｘ線画像に対して前記ノイズ低減処理を行うように構成されている、項目１に記載のＸ線透視撮影装置。

【0105】

（項目３）
少なくとも前記第２画像処理モードを実行中に、前記第２画像処理モードである旨を前記Ｘ線画像とともに前記表示部に表示させ、前記第１画像処理モードを実行中には、前記表示部において、前記第１画像処理モードである旨を表示しないように構成された表示制御部をさらに備える、項目１または２に記載のＸ線透視撮影装置。

【0106】

（項目４）
前記対象分布学習識別部による前記学習識別結果を用いるか否かの切り替えを行う学習識別結果利用切替部をさらに備える、項目１～３のいずれか１項に記載のＸ線透視撮影装置。

【0107】

（項目５）
前記学習識別結果利用切替部は、撮影部位および撮影条件の少なくともいずれかが変更された場合でも、実行中の前記第１画像処理モードまたは前記第２画像処理モードを維持するように構成されている、項目４に記載のＸ線透視撮影装置。

【0108】

（項目６）
操作者の操作入力を受け付ける入力受付部をさらに備え、
前記学習識別結果利用切替部は、前記入力受付部による入力に基づいて、前記第１画像処理モードと前記第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている、項目４または５に記載のＸ線透視撮影装置。

【0109】

（項目７）
前記学習識別結果利用切替部は、前記学習モデルから出力される前記学習識別結果に基づいて、前記第１画像処理モードと前記第２画像処理モードとを切り替えるように構成されている、項目４～６のいずれか１項に記載のＸ線透視撮影装置。

【0110】

（項目８）
前記Ｘ線画像取得部、前記画質向上処理部、および、前記学習識別結果利用切替部を含む第１プロセッサと、
前記第１プロセッサとは別個に設けられ、前記対象分布学習識別部を含む第２プロセッサとを備え、
前記Ｘ線画像取得部は、動画像としての前記Ｘ線画像を取得するように構成されており、
前記対象分布学習識別部は、前記第１画像処理モードおよび前記第２画像処理モードのいずれにおいても、前記対象を識別する処理を行うように構成されている、項目４～７のいずれか１項に記載のＸ線透視撮影装置。

【0111】

（項目９）
前記画質向上処理部は、前記ノイズ低減処理として、少なくとも、前記Ｘ線画像の各フレームにおける所定の画素の画素値を加算するリカーシブフィルタを用いた処理を行うように構成されている、項目２に記載のＸ線透視撮影装置。

【0112】

（項目１０）
前記対象は、前記Ｘ線画像に写るステント、ガイドワイヤ、カテーテル、血管、および、骨のうちの少なくともいずれかを含む、項目１～９のいずれか１項に記載のＸ線透視撮影装置。

【符号の説明】

【0113】

１ 撮影部
１ａ Ｘ線源
１ｂ Ｘ線検出器
２ａ、１２ａ 第１プロセッサ
２ｂ 第２プロセッサ
３ 表示部
４ 入力受付部
７ 学習モデル
７ａ 学習識別結果
１０、１０ａ、１０ｂ Ｘ線画像
１１、１１ａ、１１ｂ 強調画像
２０ Ｘ線画像取得部
２１ 対象分布学習識別部
２２ 画質向上処理部
２３、１２０ 学習識別結果利用切替部
２４ 表示制御部
８０ デバイス（対象）
１００、２００ Ｘ線透視撮影装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】