JP2014087635A - 画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】心臓の境界を高精度に検出することができる画像処理装置及びＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を提供することである。
【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、生成部と、特定部と、第１境界検出部と、第２境界検出部とを備える。前記生成部は、被検体の心臓の複数心拍位相分の再構成画像に対応するフレーム群を生成する。前記特定部は、前記フレーム群の中から所定の心拍位相に対応する対応フレームを特定する。前記第１境界検出部は、前記対応フレームから前記心臓の境界を検出する。前記第２境界検出部は、検出された前記境界を用いて、前記対応フレーム以外の各フレームから前記心臓の境界を検出する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置に関する。

従来、心臓のフレーム群から心臓の境界を検出する技術がある。例えば、ある１つのフレームから心臓の境界を検出し、続いて、その検出結果を用いて残りのフレームから心臓の境界を検出する。この場合、最初のフレームからの検出精度が低下すると、全フレームにおける検出精度も低下してしまうおそれがある。

特開２００８−２８９５４８号公報

Lu X, et. al. "AUTOMPR: Automatic detection of standard planes in 3D echocardiography", 5th IEEE Intl. Symposium on Biomedical Imaging, 2008. T.E. Cootes, et al.,"Active shape models - Their training and application" CVIU. 1995.

本発明が解決しようとする課題は、心臓の境界を高精度に検出することができる画像処理装置及びＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を提供することである。

実施形態に係る画像処理装置は、生成部と、特定部と、第１境界検出部と、第２境界検出部とを備える。前記生成部は、被検体の心臓の複数心拍位相分の再構成画像に対応するフレーム群を生成する。前記特定部は、前記フレーム群の中から所定の心拍位相に対応する対応フレームを特定する。前記第１境界検出部は、前記対応フレームから前記心臓の境界を検出する。前記第２境界検出部は、検出された前記境界を用いて、前記対応フレーム以外の各フレームから前記心臓の境界を検出する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す図。 図２は、第１の実施形態に係る処理手順を示すフローチャート。 図３は、第１の実施形態におけるフレーム群の生成を説明するための図。 図４Ａは、第１の実施形態におけるＤＩＣＯＭ規格のフレームを示す図。 図４Ｂは、第１の実施形態におけるＤＩＣＯＭ規格のフレームを示す図。 図５Ａは、第１の実施形態における境界検出を説明するための図。 図５Ｂは、第１の実施形態における境界検出を説明するための図。 図６は、第２の実施形態に係るシステム制御部の構成を示す図。 図７は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図。 図８Ａは、第２の実施形態におけるＸ線検出器を説明するための図。 図８Ｂは、第２の実施形態におけるＸ線検出器を説明するための図。 図９は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図。 図１０は、第２の実施形態における基準フレームの特定の処理手順を示すフローチャート。 図１１は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図。 図１２は、第３の実施形態に係る画像再構成部の構成を示す図。 図１３は、第４の実施形態に係るシステム制御部の構成を示す図。 図１４は、第４の実施形態における境界の修正の処理手順を示すフローチャート。 図１５は、第４の実施形態における境界の修正を説明するための図。 図１６は、第４の実施形態における境界の修正を説明するための図。 図１７は、第５の実施形態に係るシステム制御部の構成を示す図。 図１８は、第５の実施形態における解析対象の特定の処理手順を示すフローチャート。 図１９は、第５の実施形態における解析対象の特定を説明するための図。 図２０は、第５の実施形態における解析対象の特定を説明するための図。 図２１は、その他の実施形態における生データを説明するための図。 図２２は、その他の実施形態における画像処理装置の構成を示す図。 図２３は、実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図。

以下、図面を参照しながら、実施形態に係る画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１００は、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置３０（「画像処理装置」とも称される）とを備える。なお、Ｘ線ＣＴ装置１００の構成は、以下の実施形態の構成に限定されるものではない。

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射して投影データを収集する。架台装置１０は、架台制御部１１と、Ｘ線発生装置１２と、Ｘ線検出器１３と、データ収集部１４と、回転フレーム１５とを備える。

架台制御部１１は、後述するスキャン制御部３３による制御のもと、Ｘ線発生装置１２及び回転フレーム１５の動作を制御する。架台制御部１１は、高電圧発生部１１ａと、コリメータ調整部１１ｂと、架台駆動部１１ｃとを備える。高電圧発生部１１ａは、Ｘ線管球１２ａに高電圧を供給する。コリメータ調整部１１ｂは、コリメータ１２ｃの開口度及び位置を調整することにより、Ｘ線発生装置１２から被検体Ｐに照射されるＸ線の照射範囲を調整する。例えば、コリメータ調整部１１ｂは、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（コーン角）を狭めて被検体ＰにＸ線を照射する。架台駆動部１１ｃは、回転フレーム１５を回転駆動させることにより、被検体Ｐを中心とした円軌道上で、Ｘ線発生装置１２及びＸ線検出器１３を旋回させる。

Ｘ線発生装置１２は、被検体ＰにＸ線を照射する。Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線管球１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを備える。Ｘ線管球１２ａは、高電圧発生部１１ａにより供給される高電圧により、被検体Ｐの体軸方向に沿って、円錐状、角錐状の広がりを有するＸ線ビーム（コーンビーム）を発生する真空管である。Ｘ線管球１２ａは、回転フレーム１５の回転に伴って、コーンビームを被検体Ｐに対して照射する。ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管球１２ａから照射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。コリメータ１２ｃは、コリメータ調整部１１ｂの制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

Ｘ線検出器１３は、チャンネル方向（行方向）及びスライス方向（列方向）に複数のＸ線検出素子を有する多列検出器（「マルチスライス型検出器」、「マルチディテクタロー型検出器」とも称される）である。チャンネル方向は回転フレーム１５の回転方向に相当し、スライス方向は被検体Ｐの体軸方向に相当する。例えば、Ｘ線検出器１３は、行方向に９１６行、列方向に３２０列配列された検出素子を有し、被検体Ｐを透過したＸ線を広範囲に検出する。この検出素子数はこの数に限定されない。好ましくは心臓全体の継ぎ目のないボリュームデータを得るために、心臓の上端と下端を１回のコンベンショナルスキャンで収集できるスキャン範囲を実現する数であればよい。例えば検出素子のサイズが大きい場合は行方向に９００行、列方向に２５６列など配列されてもよい。また心臓全体の多少の継ぎ目のあるボリュームデータを得るのであれば、更に少ない検出素子数でもよく、検出素子が列方向に１６列、６４列配列される多列検出器でもよい。この場合はヘリカルスキャンにより心臓全体のデータを収集する。

データ収集部１４は、Ｘ線検出器１３によって検出された信号を増幅し、増幅信号をＡ（Analog）／Ｄ（Digital）変換して投影データを生成し、生成した投影データをコンソール装置３０に送信する。なお、データ収集部１４は、ＤＡＳ（Data Acquisition System）とも称される。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２とＸ線検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持する円環状のフレームであり、架台駆動部１１ｃによって、被検体Ｐを中心とした円軌道にて高速に回転する。

寝台装置２０は、寝台駆動装置２１と、天板２２とを備え、被検体Ｐを載置する。寝台駆動装置２１は、後述するスキャン制御部３３による制御のもと、被検体Ｐが載置される天板２２をＺ軸方向へ移動することにより、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。

コンソール装置３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１００の操作を受け付けるとともに、架台装置１０によって収集された投影データから被検体Ｐの内部形態を表すＣＴ画像を生成する。コンソール装置３０は、入力部３１と、表示部３２と、スキャン制御部３３と、前処理部３４と、生データ記憶部３５と、画像再構成部３６と、画像記憶部３７と、システム制御部３８とを備える。

入力部３１は、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード等であり、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、システム制御部３８に転送する。表示部３２は、操作者によって参照されるモニタであり、システム制御部３８による制御のもと、ＣＴ画像等を操作者に表示したり、入力部３１を介して操作者から各種設定を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。

スキャン制御部３３は、システム制御部３８による制御のもと、架台制御部１１、データ収集部１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御する。具体的には、スキャン制御部３３は、架台制御部１１を制御することにより、被検体Ｐの撮像時において、回転フレーム１５を回転させたり、Ｘ線管球１２ａからＸ線を照射させたり、コリメータ１２ｃの開口度及び位置の調整を行う。また、スキャン制御部３３は、システム制御部３８による制御のもと、データ収集部１４による増幅処理やＡ／Ｄ変換処理等を制御する。また、スキャン制御部３３は、システム制御部３８による制御のもと、被検体Ｐの撮像時において、寝台駆動装置２１を制御することにより、天板２２を移動させる。

前処理部３４は、データ収集部１４によって生成された投影データに対して、対数変換、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正、散乱線補正等の補正処理を行って生データ（「ｒａｗデータ」とも称される）を生成し、生成した生データを生データ記憶部３５に格納する。

生データ記憶部３５は、前処理部３４によって生成された生データと、被検体Ｐに装着された心電計から収集された心電図信号とを関連付けて記憶する。画像再構成部３６は、生データ記憶部３５に記憶された生データを再構成して、ＣＴ画像を生成する。画像記憶部３７は、画像再構成部３６によって再構成されたＣＴ画像を記憶する。

システム制御部３８は、架台装置１０、寝台装置２０及びコンソール装置３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体制御を行う。具体的には、システム制御部３８は、スキャン制御部３３を制御することにより、心電同期スキャンを実行させ、架台装置１０から投影データを収集する。また、システム制御部３８は、前処理部３４を制御することにより、投影データから生データを生成する。また、システム制御部３８は、生データ記憶部３５が記憶する生データや、画像記憶部３７が記憶するＣＴ画像を、表示部３２に表示するように制御する。

なお、上述した生データ記憶部３５や画像記憶部３７は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどで実現することができる。また、上述したスキャン制御部３３や、前処理部３４、画像再構成部３６、及びシステム制御部３８は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路で実現することができる。

また、第１の実施形態においては、被検体Ｐの撮像において、更に、図示しない心電計を用いる。心電計は、心電計電極、アンプ及びＡ／Ｄ変換経路を有し、心電計電極によって感知された電気信号としての心電波形データをアンプによって増幅し、増幅信号から雑音を除去してデジタル信号に変換する。

さて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、心臓の撮像データを心拍位相毎に再構成して複数心拍位相分のフレーム群を生成すると、このフレーム群の中からある基準フレーム（「対応フレーム」とも称される）を特定し、この基準フレームから心臓の境界検出を開始する。ここで、基準フレームは、複数心拍位相分のフレーム群のうち、所定の心拍位相に対応するフレームである。また、第１の実施形態においては、この所定の心拍位相として、心臓の境界を高精度に検出することができるように、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相が用いられる。この点、第１の実施形態においては、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相として、拡張期、特に拡張中期を例に挙げて説明する。拡張中期は時間幅が比較的長いため、この意味においても基準フレームに適している。なお、これらの処理は、画像再構成部３６や、システム制御部３８が備える各部によって実現される。

図１に示すように、システム制御部３８は、基準フレーム特定部３８ａと、第１境界検出部３８ｂと、第２境界検出部３８ｃと、解析部３８ｄとを備える。各部の処理を簡単に説明すると、まず、画像再構成部３６は、生データ記憶部３５に格納された心臓の生データを心拍位相毎に再構成して、複数心拍位相分のフレーム群を生成し、生成したフレーム群を画像記憶部３７に格納する。また、基準フレーム特定部３８ａは、画像記憶部３７に格納されたフレーム群の中から、所定の心拍位相に対応する基準フレームを特定する。また、第１境界検出部３８ｂは、基準フレーム特定部３８ａによって特定された基準フレームから心臓の境界を検出する。また、第２境界検出部３８ｃは、第１境界検出部３８ｂによって検出された境界を用いて、基準フレーム以外の各フレームから、心臓の境界を検出する。また、解析部３８ｄは、第１境界検出部３８ｂ及び第２境界検出部３８ｃによって各フレームから検出された心臓の境界を用いて解析を行う。

図２は、第１の実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、第１の実施形態においては、以下に説明するように、ハーフ再構成を用いる例を想定するが、実施形態はこれに限られるものではなく、フル再構成を用いる場合や、セグメント再構成と併用する場合等にも、同様に実施することができる。また、図２に示す処理手順においては、生データからフレーム群が生成される処理手順と、フレーム群から基準フレームが特定されて心臓の境界が特定される処理手順とが、一連の検査の中で行われる処理手順として説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、前者の処理手順と、後者の処理手順とが、別々の機会に行われてもよい。

まず、第１の実施形態においては、心電同期スキャンにおいてＸ線の照射が開始されるタイミング、すなわち特徴波（例えば、Ｒ波）からの遅延時間を導出するため、心電同期スキャンに先行して、心電図の測定が行われる（ステップＳ１０１）。ここで、心電同期スキャンとは、スキャンと並行して心電図同期信号（例えば、Ｒ波信号）や心電図波形信号（例えば、ＥＣＧ信号）を収集し、データ収集後、心電図同期信号や心電図波形信号等の心電図信号を用いて、心拍位相毎に画像を再構成する手法である。例えば、被検体Ｐに心電計が装着され、「息を吸って下さい」、「息を止めて下さい」等の指示が行われる呼吸練習期間中、心電計は、被検体Ｐの心電図信号を収集し、収集した心電図信号をシステム制御部３８に送信する。

続いて、システム制御部３８は、受信した心電図信号からＲ波を検出し（ステップＳ１０２）、呼吸練習期間における１心拍分（ＲＲ間隔）の平均間隔を導出すると、その他のスキャンに関する条件に基づいて、Ｘ線照射開始のトリガーとなるＲ波からの遅延時間を導出する（ステップＳ１０３）。例えば、その他のスキャンに関する条件とは、撮像部位の指定（例えば、心臓）や、収集形態（例えば、３２０断面を３２０列の検出素子列で同時収集）、再構成の対象とする心拍位相、再構成モード（例えば、ハーフ再構成）等である。

操作者は、心電計によって心電図信号が収集されていることを確認すると、心電同期スキャン開始指示を行い、システム制御部３８による制御のもと、スキャン制御部３３が、スキャンを開始する（ステップＳ１０４）。例えば、心電計によって収集された被検体Ｐの心電図信号はシステム制御部３８に送信され、システム制御部３８は、受信した心電図信号から、Ｒ波を次々と検出する。続いて、システム制御部３８は、ステップＳ１０３において導出したＲ波からの遅延時間に基づいて、Ｘ線制御信号を、スキャン制御部３３に送信する。スキャン制御部３３は、受信したＸ線制御信号に従い、被検体ＰへのＸ線照射を制御して、心臓の投影データを収集する（ステップＳ１０５）。

図３は、第１の実施形態におけるフレーム群の生成を説明するための図である。例えば、図３に示すように、スキャン制御部３３は、Ｘ線の照射を開始するためのトリガーとなるＲ波（Ｒ１）から所定の遅延時間を経過した後に、Ｘ線の照射を開始し、投影データを収集する。また、例えば、図３に示すように、スキャン制御部３３は、トリガーとなるＲ波（Ｒ１）に続くＲ波（Ｒ２）とその次のＲ波（Ｒ３）との間（及びその前後を含む）、すなわち１心拍間に、１心拍分の投影データを収集する。すなわち、第１の実施形態においては、上述したように、Ｘ線検出器１３が、３２０列配列された検出素子を有するので、回転フレーム１５を１回転させることで、心臓全体の３次元の投影データを収集することができる。また、回転フレーム１５は、１心拍間に、例えば３回転して、各心拍位相の再構成に用いられる投影データを収集する。

こうして収集された心臓の３次元の投影データは、前処理部３４によって各種補正処理が施され、心臓の３次元の生データが生成される（ステップＳ１０６）。

次に、画像再構成部３６は、ステップＳ１０６で生成された生データから、生データセット群を抽出し（ステップＳ１０７）、抽出した生データセット群を用いて、１心拍分のフレーム群を生成する（ステップＳ１０８）。例えば、ハーフ再構成の場合、画像再構成部３６は、生データから、Ｘ線管球１２ａが１８０°＋α（αは、扇状Ｘ線のファン角度）の範囲を回転する間に収集された生データセットを、操作者によって指定された複数の心拍位相（以下、「再構成中心位相」）を中心に、再構成中心位相毎にそれぞれ抽出する。続いて、画像再構成部３６は、抽出した生データセット群から、いわゆるパーカーによる２次元の重み係数マップを用いた２次元フィルタを用いて、３６０°の範囲の生データセット群を生成する。次に、画像再構成部３６は、生成した生データセット群に含まれる各生データセットを、逆投影により再構成することで、複数心拍位相分のフレーム群を生成する。この複数心拍位相のフレーム群は、各心位相毎のボリュームデータであって、各心位相の３次元画像或いはマルチスライス画像（複数の断層像）の画像データである。

例えば、図３に示すように、画像再構成部３６は、生データから、再構成中心位相毎に生データセットを抽出し、抽出した生データセットから生成された３６０°の範囲の生データセット群から、複数心拍位相分のフレーム群を生成する。なお、再構成中心位相とは、Ｒ波から次のＲ波までの期間の各位置を、『０〜１００％』や『ｍｓｅｃ』等で表現したものである。例えば、１心拍の周期を５％間隔で分割した場合、再構成中心位相は、『０％』、『５％』、『１０％』、・・・、『９５％』、『１００％』となる。なお、第１の実施形態においては、再構成中心位相を中心に、生データから生データセットを抽出する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、指定された心拍位相を始点として所定範囲の生データセットを抽出してもよい。すなわち、再構成に用いられる心拍位相は、生データセットの中心に限らず任意の位置でよい。

ここで、画像再構成部３６は、生成したフレーム群を、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則ったデータ構造で画像記憶部３７に格納する。ＤＩＣＯＭ規格に則ったデータ構造において、画像データには付帯情報が付帯される。付帯情報は、データ要素の集合体であり、各データ要素は、タグ、及び、このタグに対応するデータを含む。また、各データ要素には、データ型（Value Representation）とデータ長とが定義されており、ＤＩＣＯＭ規格のデータを取り扱う装置は、この定義に従って付帯情報を処理する。例えば、画像再構成部３６は、各フレームに、付帯情報として、そのフレームの再構成中心位相を示す再構成中心位相情報や、その他、患者の氏名、患者ＩＤ、患者の生年月日、この画像データを収集した医用画像診断装置の種類、検査ＩＤ、シリーズＩＤ、画像ＩＤ等を付帯させる。なお、例えば、再構成中心位相情報のタグは、標準タグとは別のプライベートタグで付帯される。また、実施形態はこれに限られるものではなく、例えば、画像再構成部３６は、ＤＩＣＯＭ規格以外の形式で、各フレームに再構成中心位相情報を付帯させてもよい。

図４Ａ及び４Ｂは、第１の実施形態におけるＤＩＣＯＭ規格のフレームを示す図である。図４Ａに示すように、各フレームのデータは、付帯情報領域と、画像データ領域とを有する。また、付帯情報領域には、タグ、及び、タグに対応するデータの組合せである、データ要素が含まれる。図４Ａの例において、例えば、タグ（ｄｄｄｄ，０００４）は、再構成中心位相情報のプライベートタグであり、「７５％」であるとの情報がデータとして含まれている。

また、図４Ａにおいては、１スライス分の画像データ（シングル画像データ）に対して、１つの付帯情報（１つの付帯情報領域）が付帯されているデータ構造を示した。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。図４Ｂに示すように、複数スライス分の画像データ（エンハンスド画像データ）に対して、複数スライス間で共通の１つの付帯情報（１つの付帯情報領域）が付帯されるデータ構造でもよい。上述したように、第１の実施形態におけるフレーム群には、心拍位相毎のボリュームデータが、複数心拍位相分、含まれる。この場合、例えば、図４Ｂに示すように、１心拍位相分のボリュームデータには複数スライス分の画像データが含まれており、この複数スライス分の画像データに対して、１つの付帯情報（１つの付帯情報領域）が付帯される。

図２に戻り、続いて、基準フレーム特定部３８ａは、画像記憶部３７に格納されたフレーム群を読み出すと、各フレームに付帯された再構成中心位相情報を参照し、フレーム群の中から基準フレームを特定する（ステップＳ１０９）。ここで、第１の実施形態において、基準フレーム特定部３８ａは、フレーム群のうち、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相に対応する基準フレームを特定する。例えば、図３に示すように、再構成中心位相が『３０％』から『４０％』までの間、若しくは『７０％』から『８０％』までの間は、１心拍内において、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相であるとする。この場合、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、フレーム群のうち、画像データに付帯された再構成中心位相情報が、例えば『７５％』（若しくは『７５％』に最も近い値）を示すフレームを、基準フレームとして特定する。第１の実施形態において、この『７５％』は、予め指定されているものとする。また、基準フレーム特定部３８ａは、予め指定された心拍位相（例えば『７５％』）に基づいて基準フレームを特定する際に、予め指定された心拍位相に対応するフレームがない場合には、予め指定された心拍位相に近い心拍位相に対応するフレーム（例えば、『７５％』に最も近い値）を基準フレームとして特定する。なお、基準フレーム特定部３８ａは、画像データのＤＩＣＯＭ付帯情報を用いないで、再構成時に指定された再構成中心位相情報を用いてもよい。すなわち、上述したように、画像生成部３６は、生データを再構成して１心拍分のフレーム群を生成する際に、生データから再構成中心位相毎の生データセット群を抽出し、各生データセットを再構成することで、複数心拍位相分のフレーム群を生成する。そこで、各フレームに、この再構成中心位相情報をＤＩＣＯＭ規格以外の形式で付帯させておくことで、基準フレーム特定部３８ａは、ＤＩＣＯＭ付帯情報がない場合にも、基準フレームを特定することができる。

図２に戻り、次に、第１境界検出部３８ｂは、ステップＳ１０９で特定された基準フレームから、心臓の境界を検出する（ステップＳ１１０）。第１の実施形態において、心臓の境界とは、左心室外膜、右心室外膜、左心房内外膜、及び右心房内外膜である。第１境界検出部３８ｂは、例えば公知の技術を用いて、この心臓の境界を検出することができる。例えば、心臓の境界周辺には肺や血液が存在しており、境界との輝度の違いは予め既知である。そこで、第１境界検出部３８ｂは、多数の被検体の心臓を統計的に予め学習することで得られた輪郭形状モデルを、この境界周辺の輝度情報を用いて動的に変形させることで、境界を検出することができる。なお、第１境界検出部３８ｂは、輪郭形状モデルの初期形状として、例えば、予め学習することで得られた平均的な心臓の形状を、別途推定された心臓の位置や向き、スケール等によって変形したものを用いるとよい。また、検出された心臓の境界は、複数の制御点によって表される。

そして、第２境界検出部３８ｃは、ステップＳ１１０で検出された境界を用いて、フレーム群のうち、基準フレーム以外の他のフレームから、心臓の境界を検出する（ステップＳ１１１）。

図５Ａ及び図５Ｂは、第１の実施形態における境界検出を説明するための図である。例えば、第２境界検出部３８ｃは、まず、基準フレームに隣接するフレーム（例えば、『ｔフレーム』）について、基準フレームから検出された境界の検出結果を輪郭形状モデルの初期形状として用いて、境界を検出する。続いて、第２境界検出部３８ｃは、『ｔフレーム』に隣接する『ｔ＋１フレーム』については、『ｔフレーム』から検出された境界の検出結果を輪郭形状モデルの初期形状として用いて、境界を検出する。すなわち、第２境界検出部３８ｃは、時系列順で隣接するフレームの検出結果を順番に伝播する。

隣接するフレーム間（例えば、『ｔフレーム』と『ｔ＋１フレーム』との間）は、心拍位相が近く、心臓の形状が類似すると考えられる。このため、『ｔフレーム』目の検出結果を『ｔ＋１フレーム』目の輪郭形状モデルの初期形状として用いることによって、平均的な輪郭形状モデルを用いた場合よりも、精度の高い初期形状を得ることが期待できる。動的な輪郭形状モデルによる境界検出の精度は、初期形状の精度に依存するため、高精度な初期形状を用いることによって、繰り返し演算の回数を減らすことができ、処理時間の削減にも寄与することができる。第２境界検出部３８ｃは、上述した処理を基準フレーム以降のフレームに対して順番に適用することで、フレーム群に含まれる全てのフレームの境界を検出する。

なお、隣接するフレーム間の境界検出は、上述した手法に限られるものではない。例えば、第２境界検出部３８ｃは、『ｔフレーム』目の境界を表す複数の制御点が、『ｔ＋１フレーム』目でそれぞれどの位置に移動したのかを、制御点周辺の画像パターンを用いたテンプレートマッチングによって推定することで、『ｔ＋１フレーム』目の境界を検出してもよい。この場合、画像パターンには、予め既知の心臓の境界周辺の情報（例えば、輝度情報や輝度勾配情報等）を反映するとよい。

また、隣接するフレーム間の境界検出は、上述した手法に限られるものではない。図５Ｂに示すように、『ｔフレーム』目が基準フレームである場合に、『ｔ−１フレーム』目、及び『ｔ＋１フレーム』目に、それぞれ心拍位相の正順及び逆順の両方に検出結果を伝搬させてもよい。

その後、解析部３８ｄは、ステップＳ１１０及びステップＳ１１１で各フレームから検出された心臓の境界を用いて解析を行う（ステップＳ１１２）。例えば、解析部３８ｄは、各フレームから検出された心臓の境界を解析し、ＥＦ（左室駆出率）や、心筋の厚さを算出する。

なお、上述した実施形態では、心電同期スキャンに先行して、呼吸練習を行いながら、心電図の測定を行う例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、システム制御部３８は、心電同期スキャンの開始後、Ｘ線を照射する直前の心電図信号を用いて、Ｘ線照射開始のトリガーとなるＲ波からの遅延時間を導出してもよい。

上述してきたように、第１の実施形態によれば、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相に対応するフレームを境界検出の最初のフレームとすることで、まず最初の検出の精度を向上させ、この結果、全フレームにわたり心臓の境界を高精度に検出することができる。

なお、第１の実施形態においては、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相として、拡張期、特に拡張中期を例に挙げて説明した。拡張中期は時間幅が比較的長いため、この意味においても基準フレームに適しているが、拡張中期が選択される理由として、学習データの画像に拡張中期の画像が選択され易いと考えられることも挙げられる。

この点について説明すると、基準フレームには、心臓の境界を高精度に検出することができるフレームが選択されればよい。例えば、予め学習した辞書を用いて境界検出を行う場合、学習に用いられた画像が撮像された心拍位相と同じ心拍位相で撮像された画像が基準フレームとして選択されることが望ましいと考えられる。同じ心拍位相で撮像された心臓同士は、異なる心拍位相で撮像された心臓同士よりも形状が似ていると考えられるため、学習に用いられた画像が撮像された心拍位相に近い心拍位相で再構成されたフレームで境界検出を行うと、高精度に検出することができる。

例えば、診断用の画像として拡張中期の画像が撮像されることが多いと仮定する。この場合、拡張中期の画像は、容易に収集することが可能である。そこで、高精度な境界検出のために多数のサンプルを必要とする辞書作成用の学習データとして、拡張中期の画像を用いる。すると、基準フレームとしても、拡張中期の心拍位相で再構成されたフレームを特定することが望ましい。

なお、基準フレームとして特定される心拍位相は、拡張中期に限られるものではなく、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相であればよい。例えば、拡張末期や、収縮末期でもよい。例えば、学習データとして拡張末期の画像が用いられているのであれば、基準フレームの心拍位相として拡張末期を選択してもよい。

なお、基準フレームの心拍位相として拡張末期を用いる場合、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、付帯された再構成中心位相情報が、例えば『０％』（若しくは『０％』に最も近い値）を示すフレームを、基準フレームとして特定すればよい。心拍位相は、心電図信号のＲＲ間隔の相対位置で設定されているため、心拍位相『０％』は、拡張末期の近傍である。

（第１の実施形態の変形例）
上述した第１の実施形態においては、各フレームに付帯された再構成中心位相情報に基づいて基準フレームを特定する手法を説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。

例えば、基準フレームの心拍位相として拡張末期を用いる場合であって、フレーム群に心電図信号が付加されている場合には、基準フレーム特定部３８ａは、拡張末期に撮像された基準フレームとして、Ｒ波を基準として前後一定期間内に撮像されたフレームを特定すればよい。基準フレームの心拍位相として拡張中期を用いる場合にも、基準フレーム特定部３８ａは、Ｒ波を基準としてある一定期間内に撮像されたフレームを特定すればよい。また、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、画像の特徴から基準フレームを特定してもよい。例えば、基準フレーム特定部３８ａは、公知の技術を用いて、全フレームの心臓のスケールを推定する。拡張期には大きく、収縮期には小さいといったように、心臓のスケールは心拍位相と相関がある。このため、基準フレームの心拍位相として拡張末期を用いる場合、基準フレーム特定部３８ａは、推定された心臓のスケールが最大となるフレームを特定すればよい。なお、心臓のスケールの推定には、３次元の画像を用いてもよいし、２次元の断面像を用いてもよい。また、予め学習した辞書を用いて境界検出を行う点について上述したが、かかる学習データを、基準フレームの特定自体に用いてもよい。例えば、基準フレーム特定部３８ａは、拡張中期の学習データと、フレーム群に含まれる各フレームとのパターンマッチングを行うことにより、基準フレームを特定してもよい。なお、変形例として述べた各種手法においても、基準フレームとして選択される心拍位相は、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相であればよく、ここで述べた例に限定されるものではない。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、上述した実施形態と同様、フレーム群の中から基準フレームを特定し、この基準フレームから心臓の境界の検出を開始する。ここで、第１の実施形態においては、各フレームに付帯された付帯情報を用いて、所定の再構成中心位相に対応するフレームを基準フレームとして特定する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、各フレーム（若しくは、サイノグラムデータ）を解析することで複数心拍位相にわたる心臓の動き量を算出し、この算出結果に基づいて心臓の動き量が相対的に小さいフレームを特定することで、基準フレームを特定する。

図６は、第２の実施形態に係るシステム制御部３８の構成を示す図である。図６に示すように、第２の実施形態において、基準フレーム特定部３８ａは、動き量算出部３８ｅを更に備える。

動き量算出部３８ｅは、画像記憶部３７に格納された各フレーム（若しくは、生データ記憶部３５に格納されたサイノグラムデータ）を解析することで、複数心拍位相にわたる心臓の動き量を算出する。例えば、動き量算出部３８ｅは、画像再構成部３６によって生成されたフレーム群のうち、時系列順で隣接するフレーム同士で画素値の差分（Ｄ（ｔ））を算出することで、心臓の動き量を算出する。

図７は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図である。動き量算出部３８ｅによって算出された心臓の動き量は、縦軸を心臓の動き量（Ｄ（ｔ））、横軸を再構成中心位相としてプロットしたとすると、例えば図７に示すような時間変化率曲線を示す。

そこで、基準フレーム特定部３８ａは、時間変化率曲線のうち、例えば、心臓の動き量が相対的に最も小さい再構成中心位相（図７において、例えば『３５』）を特定し、この再構成中心位相で再構成されたフレームを特定することで、基準フレームを特定する。

なお、動き量算出部３８ｅによる動き量の算出は、上述した手法に限られるものではない。例えば、動き量算出部３８ｅは、生データ記憶部３５に格納されたサイノグラムデータを解析することで、複数心拍位相にわたる心臓の動き量を算出してもよい。フレームを解析する手法に比較して、処理の負荷が軽く、処理時間の短縮が期待される。

図８Ａ及び図８Ｂは、第２の実施形態におけるＸ線検出器１３を説明するための図である。図８Ａは、Ｘ線検出器１３の構成を示す上面図である。Ｘ線検出器１３は、図８Ａに示すように、例えば、チャンネル方向（行方向）に９１６行、スライス方向（列方向）に３２０列配列された検出素子を有する。なお、図８Ｂは、斜視図である。

このようなＸ線検出器１３によって検出された信号は、その後データ収集部１４によって投影データとして生成され、更に、前処理部３４によって生データとして生成される。サイノグラムデータとは、縦軸をＶｉｅｗ（Ｘ線管球１２ａの位置）、横軸をチャンネルとしてプロットされた、投影データの輝度の軌跡である。

図９は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図である。例えば、第２の実施形態において、回転フレーム１５が、１心拍間に３回転して、各心拍位相の再構成に用いられる投影データを収集したとする。この場合、サイノグラムデータは、図９に示すように、縦軸のＶｉｅｗが、０°〜３６０°の３回転分になると考えることができる。なお、図９に示すサイノグラムデータは、ある１列分、すなわちある特定の断面を構成するサイノグラムデータである。図９に示すサイノグラムデータは、例えば、３２０列分存在する。特定の断面としては、例えば、左心室が描出された断面を用いればよい。また、図９において、投影データの輝度の軌跡は省略している。

図１０は、第２の実施形態における基準フレームの特定の処理手順を示すフローチャートである。動き量算出部３８ｅは、まず、ある断面を構成するサイノグラムデータＳのうち、再構成中心位相Ｐ１に相当するサイノグラムデータＳ（Ｐ１）を特定する（ステップＳ２０１）。また、動き量算出部３８ｅは、同じ断面を構成するサイノグラムデータＳのうち、再構成中心位相Ｐ１に時系列順で隣接する再構成中心位相Ｐ２に相当するサイノグラムデータＳ（Ｐ２）を特定する（ステップＳ２０２）。

続いて、動き量算出部３８ｅは、Ｓ（Ｐ２）とＳ（Ｐ１）との差分Ｄ１を算出する（ステップＳ２０３）。その後、動き量算出部３８ｅは、全サイノグラムデータについて同様に、差分を算出したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。全サイノグラムデータについて差分の算出が完了していない場合（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、動き量算出部３８ｅは、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２で特定する再構成中心位相をずらしながら、ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理を繰り返し行う。一方、全サイノグラムデータについて差分の算出が完了した場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、基準フレーム特定部３８ａは、算出結果に基づいて、差分Ｄが相対的に最も小さいサイノグラムデータを特定する。そして、基準フレーム特定部３８ａは、特定したサイノグラムデータから再構成されたフレームを、基準フレームとして特定する（ステップＳ２０５）。動きがあればサイノグラムデータに差分が生じるはずであり、本手法は、この差分に着目するものである。

なお、図１０においては、ある断面（ある１列分）を構成するサイノグラムデータを想定して説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、例えば、心臓をカバーできる範囲の複数断面分（複数列分）のサイノグラムデータを用いてもよい。また、図１０においては、隣接する再構成中心位相間で差分を求める例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、比較対象の再構成中心位相は、その間隔を任意に定めることができる。

また、更に別の手法として、Ｖｉｅｗの位置（すなわち、Ｘ線管球１２ａの位置）が同じサイノグラムデータ間で差分を算出してもよい。図１１は、第２の実施形態における基準フレームの特定を説明するための図である。例えば、動き量算出部３８ｅは、図１１に示すように、『１回転目の０°から（１８０°＋α）まで』のサイノグラムデータＳ（１回転目）と、『２回転目の０°から（１８０°＋α）まで』のサイノグラムデータＳ（２回転目）と、『３回転目の０°から（１８０°＋α）まで』のサイノグラムデータＳ（３回転目）とを比較して差分を算出してもよい。

例えば、これら３つのサイノグラムデータの再構成中心位相が、それぞれ、『０％』、『３５％』、『７５％』であった場合、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、『０％』と『３５％』との間の差分と、『３５％』と『７５％』との間の差分とを比較し、差分が小さい方が心臓の動き量が相対的に小さいと判定して、例えば、再構成中心位相『７５％』のサイノグラムデータから再構成されたフレームを、基準フレームとして特定する。

なお、図１１においては、サイノグラムデータとして、０°から（１８０°＋α）までのＶｉｅｗ幅のサイノグラムデータを想定したが、実施形態はこれに限られるものではなく、より小さいＶｉｅｗ幅のサイノグラムデータを想定してもよい。

上述してきたように、第２の実施形態によれば、各フレーム（若しくは、サイノグラムデータ）を解析することで基準フレームを特定するので、実際に収集されたデータに基づいて基準フレームを特定することになり、基準フレームの特定精度が向上し、この結果、全フレームにわたり心臓の境界をより高精度に検出することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、上述した実施形態と同様、フレーム群の中から基準フレームを特定し、この基準フレームから心臓の境界の検出を開始する。ここで、上述した実施形態においては、各フレームを再構成する際に用いられる再構成中心位相として予め指定されたものを用いる例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。第３の実施形態においては、サイノグラムデータを解析することで、この再構成中心位相自体を特定する。

図１２は、第３の実施形態に係る画像再構成部３６の構成を示す図である。図１２に示すように、第３の実施形態において、画像再構成部３６は、再構成中心位相特定部３６ａを更に備える。例えば、再構成中心位相特定部３６ａは、生データ記憶部３５に格納されたサイノグラムデータを、例えば第２の実施形態において説明した手法により解析することで、複数心拍位相にわたる心臓の動き量を算出し、心臓の動き量が相対的に最も小さい心拍位相を特定する。

例えば、位相心拍間で差分Ｄを求める場合に、比較対象の位相心拍の間隔を狭めれば、予め指定された再構成中心位相の間隔（例えば、５％間隔）よりも細かい単位で、再構成中心位相を特定することができる。例えば、予め指定された再構成中心位相の間隔では『７５％』という再構成中心位相が指定されていた場合でも、第３の実施形態においては、『７２％』や『７９％』といった細かい単位で再構成中心位相を特定することができる。そして、再構成中心位相特定部３６ａは、この心拍位相を、例えば１フレーム目の再構成中心位相として特定する。なお、再構成中心位相特定部３６ａは、その他のフレームについては、基準フレームの再構成中心位相を起点として５％間隔で再構成中心位相を設定する等、適宜設定すればよい。

このように再構成中心位相を特定することで、１フレーム目として、所望の画像（例えば、心臓の動き量が最も小さい拡張中期の画像）がより高精度に得られることが期待できる。

なお、第３の実施形態において、再構成中心位相特定部３６ａは、サイノグラムデータの解析結果を、例えば１フレーム目の再構成中心位相として特定するために用いる例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、再構成中心位相特定部３６ａは、サイノグラムデータの解析結果を、１心拍の中でフレームの再構成を行う区間を決定するために用いてもよい。例えば、解析部３８ｄによって行われる解析が心筋の厚さを求める解析であって、収縮末期及び拡張末期のフレームさえ再構成されればよいとする。この場合、例えば、再構成中心位相特定部３６ａは、サイノグラムデータの解析結果を用いて、収縮末期及び拡張末期に相当する実際の心拍位相を特定する。そして、画像再構成部３７は、再構成中心位相特定部３６ａによって特定された心拍位相の区間についてのみ、フレームを再構成すればよい。

上述してきたように、第３の実施形態によれば、各フレーム（若しくは、サイノグラムデータ）を解析することで、再構成中心位相自体を特定する。このように実際に収集されたデータから特定された再構成中心位相に基づきフレームを再構成するので、基準フレームからの境界検出精度は更に向上すると考えられ、この結果、全フレームにわたり心臓の境界をより高精度に検出することができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、上述した実施形態と同様、フレーム群の中から基準フレームを特定し、この基準フレームから心臓の境界の検出を開始する。また、第４の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、更に、各フレームから検出された心臓の境界を各フレームの画像と重畳して表示し、操作者から修正指示を受け付ける。

図１３は、第４の実施形態に係るシステム制御部３８の構成を示す図である。図１３に示すように、第４の実施形態において、第２境界検出部３８ｃは、境界修正部３８ｆを更に備える。境界修正部３８ｆは、各フレームの画像と、各フレームから一旦検出された心臓の境界とを表示部３２に重畳表示して、操作者からの修正指示を受け付ける。また、境界修正部３８ｆは、修正指示を受け付けると、修正指示を受け付けたフレームから心臓の境界を再検出する。

図１４は、第４の実施形態における境界の修正の処理手順を示すフローチャートであり、図１５及び図１６は、第４の実施形態における境界の修正を説明するための図である。図１４に示す処理手順は、例えば、第１の実施形態において図２に示した処理手順のうち、ステップＳ１１１とＳ１１２との間で実行されればよい。

例えば、境界修正部３８ｆは、少なくとも１つ以上のフレームについて、各フレームの画像と、各フレームから一旦検出された心臓の境界とを表示部３２に重畳表示する（ステップＳ３０１）。この場合、例えば、境界修正部３８ｆは、図１５に示すように、基準フレームとその他のフレームとを区別して、心拍位相順に並べて表示する。なお、区別の手法としては、例えば、画像の枠の色を変える手法や、フレーム名を明記する（基準フレームについては、『基準フレーム』等と明記する）手法等がある。

続いて、境界修正部３８ｆは、操作者から修正指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３０２）。例えば、操作者は、表示部３２に表示された画像と境界との重畳表示を見て、修正が必要なフレームのうち、基準フレームから数えて境界が検出された順番が一番早いフレームの境界を修正する。例えば、操作者は、トラックボール等のポインティングデバイスである入力部３１を介して、境界の修正を入力する。操作者は、修正後の境界をフリーハンドで入力してもよいし、検出された境界の制御点を追加・削除・移動させることで入力してもよい。この修正が２次元断面上で行われる場合、操作者は、修正のために表示する断面を任意に変更することができる。なお、修正のために表示する画像は、３次元で表現された画像でもよい。

また、境界修正部３８ｆは、操作者に対して複数の境界候補を提示して選択させてもよい。例えば、上述した実施形態において、第１境界検出部３８ｂや第２境界検出部３８ｃが、輪郭形状モデルを用いて心臓の境界を検出することを説明したが、例えば、初期形状モデルを複数用意してこの処理を行うことで、第１境界検出部３８ｂや第２境界検出部３８ｃは、複数の検出結果を得ることができる。この場合、例えば、境界修正部３８ｆは、制御点近傍の画像パターンと、予め学習することで得られた画像パターンとの誤差や、検出された境界の形状と、予め学習することで得られた輪郭形状モデルとの誤差といった評価値を用いて、最も誤差の小さい検出結果を、最終的な検出結果として表示する。一方、境界修正部３８ｆは、他の検出結果を、境界修正用の候補として表示部３２に表示することで、操作者に、境界候補を提示する。

こうして、操作者が修正を入力した場合、境界修正部３８ｆは、修正指示を受け付けたと判定し（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、操作者によって境界が修正されたフレームを第２の基準フレームとして、第２の基準フレーム以降のフレームの境界を再検出する（ステップＳ３０３）。例えば、図１６に示すように、境界修正部３８ｆは、『＋２フレーム』目に対して修正指示を受け付けたと判定した場合には、『＋２フレーム』目を第２の基準フレームとして、『＋３フレーム』目以降のフレームについて、境界を再検出する。なお、境界修正部３８ｆは、ステップＳ３０３において再検出した後、再びステップＳ３０１の処理に戻り、操作者に再検出の結果を提示する。

図４を用いて説明したように、境界の検出は、１フレーム前の検出結果を用いて行われる。このため、検出に失敗したフレーム以降のフレームには誤差が伝搬されていき、正しく検出できていないおそれがある。そこで、境界の修正が行われたフレーム以降のフレームについては、再度境界を検出し直すことが望ましい。また、操作者に修正されたフレーム以降の境界を自動で検出することによって、煩雑な境界修正作業を最小限に抑えることができ、診断効率の向上に寄与することができる。

このように、第４の実施形態によれば、操作者は、少ない修正の操作だけで、全フレームにわたり心臓の境界をより高精度に検出することができる。

（第５の実施形態）
第５の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、上述した実施形態と同様、フレーム群の中から基準フレームを特定し、この基準フレームから心臓の境界の検出を開始する。また、第５の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、更に、基準フレームとその他のフレームとの境界のずれ量を算出し、算出したずれ量に基づいて、解析対象とするフレームを特定する。

図１７は、第５の実施形態に係るシステム制御部３８の構成を示す図である。図１７に示すように、第５の実施形態において、解析部３８ｄは、ずれ量算出部３８ｇと、解析対象特定部３８ｈとを更に備える。ずれ量算出部３８ｇは、基準フレームと、基準フレーム以外の各フレームとの境界のずれ量を算出し、算出結果を表示部３２に表示する。解析対象特定部３８ｈは、フレーム群のうち、解析対象とするフレーム又は解析対象から除外するフレームの指定を操作者から受け付けて、解析対象とするフレーム又は解析対象から除外するフレームを特定する。

図１８は、第５の実施形態における解析対象の特定の処理手順を示すフローチャートであり、図１９及び図２０は、第５の実施形態における解析対象の特定を説明するための図である。図１８に示す処理手順は、例えば、第１の実施形態において図２に示した処理手順のうち、ステップＳ１１２における解析の前に実行されればよい。

例えば、ずれ量算出部３８ｇは、第１境界検出部３８ｂによって検出された基準フレームの境界と、第２境界検出部３８ｃによって検出されたその他のフレームの境界との差を算出することで、境界のずれ量を算出する（ステップＳ４０１）。例えば、境界が、境界上の制御点の集合で表される場合、ずれ量算出部３８ｇは、基準フレームとｔ番目のフレームとの境界のずれ量Ｓ（ｔ）を、以下の（１）式で算出する。

ここで、正規化行列Ａは、事前に設定される。単位行列であるならば、ずれ量Ｓ（ｔ）は、ユークリッド距離の二乗を表し、共分散行列の逆行列であるならば、ずれ量Ｓ（ｔ）は、マハラノビス距離の二乗を表す。なお、ずれ量は、（１）式で示す各点の二乗誤差の総和に限定されるものではない。例えば、ずれ量は、絶対値誤差の総和や、制御点と制御点との距離の総和、制御点と境界との距離の総和等、ふたつのフレーム間の境界の差を表す指標であればよい。制御点と制御点との距離の総和とは、ｔフレーム目の制御点と、ｔ＋１フレーム目の対応する制御点との距離をそれぞれ求め、全ての制御点について総和を計算したものである。また、制御点と境界との距離の総和とは、スプライン補間等により制御点から計算される曲線で境界を表現し、ｔフレーム目の制御点と、ｔ＋１フレーム目の境界上でｔフレーム目の制御点までの距離が最も近い点との距離をそれぞれ求め、全ての制御点について総和を計算したものである。

ｔ番目のフレームで算出された境界のずれ量が、心臓の移動や変形によるずれ量以上の値を示しているのであれば、そのフレームは、境界の検出に失敗しているおそれがある。このように、基準フレームから検出された境界とのずれ量を算出することで、ｔ番目のフレームの境界の検出が、成功したか失敗したかを判定することができる。

続いて、ずれ量算出部３８ｇは、算出した境界のずれ量が所定の閾値を超えたフレームを操作者に提示する（ステップＳ４０２）。例えば、ずれ量算出部３８ｇは、ｔ番目と同じ心拍位相のフレームの平均的なずれ量Ｓ_E（ｔ）及び標準偏差σ（ｔ）を予め算出しておき、閾値Ｔ（ｔ）＝Ｓ_E（ｔ）＋σ（ｔ）と設定する。そして、ずれ量算出部３８ｇは、ステップＳ４０１で算出されたずれ量と、閾値とを比較して、算出した境界のずれ量が閾値を超えたフレームを、他のフレームと区別して表示する。例えば、ずれ量算出部３８ｇは、図１９に示すように、基準フレームとその他のフレームとを区別して、心拍位相順に並べて表示するとともに、ずれ量が閾値を超えたフレームを、他のフレームと区別して表示する。なお、区別の手法としては、例えば、画像の枠の色を変える手法や、フレーム名を明記する手法等がある。更に、例えば、ずれ量算出部３８ｇは、図２０に示すように、ずれ量Ｓ（ｔ）及び閾値Ｔ（ｔ）の変化を、フレーム群とともに表示部３２に表示してもよい。

次に、解析対象特定部３８ｈは、解析対象から除外するフレームを特定する（ステップＳ４０３）。例えば、解析対象特定部３８ｈは、解析対象から除外するフレームを操作者に指定させることで、解析対象から除外するフレームを特定する。また、例えば、解析対象特定部３８ｈは、解析対象から除外しないフレームを操作者に指定させてもよい。なお、例えば、解析対象特定部３８ｈは、ステップＳ４０１による算出の結果、ずれ量が閾値を超えたフレームを、解析対象から除外するフレームとして自動的に特定してもよい。この場合には、ステップＳ４０２の提示を省略してもよい。ずれ量が大きいフレームは、境界検出に失敗しているおそれがあるため、それらを解析部３８ｄによる解析処理から除外することによって、信頼性の高い解析結果（例えば、機能解析結果）を得ることができる。

なお、第５の実施形態においては、ずれ量を表示した後に、解析対象から除外するフレームを特定する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ずれ量算出部３８ｇがずれ量を表示して、そのまま処理を終了してもよい。

上述してきたように、第５の実施形態によれば、信頼性の高い心臓の解析結果を得ることができる。

（その他の実施形態）
なお、実施形態は、上述した実施形態に限られるものではなく、他の異なる種々の形態にて実施することができる。

（生データを用いた基準フレームの特定）
上述した第２の実施形態においては、サイノグラムデータを解析することで心臓の動き量を算出し、動き量が最も小さいサイノグラムデータから再構成されたフレームを、基準フレームとして特定する手法を説明した。また、第３の実施形態においては、サイノグラムデータを解析することで、再構成中心位相を特定する手法を説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではなく、生データを解析することで基準フレームを特定したり、再構成中心位相を特定したりすることができる。

図２１は、その他の実施形態における生データを説明するための図である。ここで、図２１を用いて、生データとサイノグラムデータとの関係を簡単に説明すると、第２の実施形態で述べたように、サイノグラムデータは、縦軸をＶｉｅｗ（Ｘ線管球１２ａの位置）、横軸をチャンネルとしてプロットされた、投影データの輝度の軌跡である。また、図２１に示すように、通常、１列分、すなわちある特定の断面を構成する範囲をサイノグラムデータと呼ぶ。これに対し、生データは、例えば３次元の投影データ全体に対して前処理を施して生成されるものであり、その範囲は、複数列分のサイノグラムデータ全体に対応する。言い換えると、サイノグラムデータは、生データの１つの表現法である。

例えば、動き量算出部３８ｅは、この生データを解析することで、複数心拍位相にわたる心臓の動き量を算出する。例えば、動き量算出部３８ｅは、生データ記憶部３５に格納された生データのうち、ある再構成中心位相Ｐ１に相当する生データ（Ｒ１）を特定する。また、動き量算出部３８ｅは、再構成中心位相Ｐ１に時系列順で隣接する再構成中心位相Ｐ２に相当する生データ（Ｒ２）を特定する。動き量算出部３８ｅは、生データ（Ｒ１）と生データ（Ｒ２）との差分を算出する処理を、再構成位相をずらしながら行い、基準フレーム特定部３８ｅが、算出結果に基づいて、差分が相対的に最も小さい生データを特定する。そして、基準フレーム特定部３８ｅは、特定した生データから再構成されたフレームを、基準フレームとして特定する。動きがあれば生データにも差分が生じるはずであり、本手法は、この差分に着目するものである。なお、同様に、再構成中心位相特定部３６ａは、この生データを対象に位相心拍間で差分を求める場合に、比較対象の位相心拍の間隔を狭めることで、細かい単位で再構成中心位相を特定することができる。

（直接基準フレームを特定する手法）
また、上述した実施形態においては、拡張中期の心拍位相（例えば、『７５％』）のフレームを基準フレームとして特定するなど、心拍位相を特定してから基準フレームを特定する例を中心に説明してきたが、実施形態はこれに限られるものではない。基準フレーム特定部３８ａは、画像記憶部３７に格納された複数心拍位相分のフレーム群や、生データ記憶部３５に格納された複数心拍位相分の生データやサイノグラムデータから、直接、心臓の動き量が相対的に小さいフレーム、生データ、サイノグラムデータを特定してもよい。すなわち、基準フレーム特定部３８ａは、基準フレームの特定にあたり、必ずしも、心拍位相を特定しなければならないものではない。基準フレーム特定部３８ａは、心臓の動き量が相対的に小さいフレーム（若しくは、心臓の輪郭の形状が安定したフレームともいえる）等を特定することで、基準フレームを特定すればよい。例えば、基準フレーム特定部３８ａは、フレーム群に含まれる各フレームに対して画像解析を行い、画像解析の結果、心臓の動き量が相対的に小さいフレームを特定し、特定したフレームを、基準フレームとする。

（基準フレームの学習）
また、上述した実施形態においては、予め設定された心拍位相のフレームを基準フレームとして特定する例や、心臓の動き量が相対的に小さいフレーム等を特定することで、基準フレームを特定する例を中心に説明してきた。しかしながら、実際には、このように特定された基準フレームが、必ずしも最適な基準フレームとならないケースも考え得る。このような場合、例えば、操作者は、基準フレームの選択自体を修正してもよい。

例えば、基準フレーム特定部３８ａは、基準フレームを特定した段階で、操作者に基準フレームを提示して目視により確認させ、基準フレームの変更指示を受け付けることができる。また、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、第２境界検出部３８ｃによって一旦心臓の境界が検出された段階で、操作者に、境界の検出結果と基準フレームとを提示して目視により確認させ、基準フレームの変更指示を受け付けることができる。また、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、解析部３８ｄによって解析が行われる段階で、操作者に基準フレームを提示して目視により確認させ、基準フレームの変更指示を受け付けることができる。

このように、事後的に基準フレーム自体が変更された場合、例えば、基準フレーム特定部３８ａは、変更後の基準フレームを学習し、その後の基準フレームの特定に反映することができる。すなわち、基準フレーム特定部３８ａが、特定した基準フレームを変更する変更指示を操作者から受け付けると、第１境界検出部３８ｂが、変更後の基準フレームで改めて境界検出の処理を進める一方で、基準フレーム特定部３８ａは、変更後の基準フレームを蓄積し、学習する。そして、基準フレーム特定部３８ａは、蓄積した変更後の基準フレームに従って、新たな基準フレームの特定を行う。例えば、初期値として拡張中期の心拍位相（例えば、『７５％』）のフレームを基準フレームとして特定することが予め決められていた場合に、基準フレーム特定部３８ａは、変更後の基準フレームの再構成中心位相が『８０％』であることを何度か学習すると、やがて『８０％』のフレームを基準フレームとして特定するように、処理を変更する。

（各実施形態の組み合わせ）
上述した各実施形態は、適宜組み合わせて実施することができる。例えば、第１の実施形態では、各フレームに付帯された再構成中心位相情報に基づいて基準フレームを特定する手法を説明した。また、例えば、第２の実施形態では、各フレームやサイノグラムデータを解析して心臓の動き量を算出し、この算出結果に基づいて基準フレームを特定する手法を説明した。また、例えば、第３の実施形態では、サイノグラムデータを解析することで、再構成に用いる再構成中心位相自体を特定する手法を説明した。また、例えば、第４の実施形態では、各フレームから検出された心臓の境界を修正する手法を説明した。また、例えば、第５の実施形態では、基準フレームと各フレームとの間の境界のずれ量を算出し、算出結果に基づいて、解析対象から除外するフレームを特定する手法を説明した。各実施形態に記載した内容、若しくはその一部は、単独で実施してもよいし、あるいは複数組み合わせて実施してもよい。例えば、第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせることで、一方の基準フレーム特定手法を、他方の基準フレーム特定手法で補う（より信頼性が高い方を選択する等）ことができる。

（ヘリカルスキャン、ステップ・アンド・シュート）
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１００が、３２０列の検出素子列を有するＸ線検出器１３を備え、３２０断面分の信号を同時に検出する収集形態を説明した。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１００は、通常、心臓全体をカバーする範囲の生データを同時に収集することができる。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００は、ヘリカルスキャンやステップ・アンド・シュート等と称される収集形態によって生データを収集してもよい。ヘリカルスキャンは、回転フレーム１５が連続回転している最中に、被検体Ｐが載置された天板２２を体軸方向に所定ピッチで連続移動させながら、被検体Ｐを螺旋状にスキャンする手法である。また、ステップ・アンド・シュートは、被検体Ｐが載置された天板２２を体軸方向に段階的に移動させながら、被検体Ｐをスキャンする手法である。ヘリカルスキャンやステップ・アンド・シュートの場合等においては、１心拍分の投影データが、複数心拍にわたって収集されることがある。このような場合、Ｘ線ＣＴ装置１００は、各再構成中心位相に対応する投影データを、複数の異なる心拍の投影データから集めて合成すればよい。

（３次元データ以外の適用）
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１００が、３次元の生データを収集して、これを処理対象とする例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、２次元の生データを収集する場合にも、同様に実施することができる。また、上述した実施形態では、第１境界検出部３８ｂや第２境界検出部３８ｃが、３次元のフレーム群から心臓の境界を検出する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、第１境界検出部３８ｂや第２境界検出部３８ｃは、３次元のフレーム群から、心臓の境界検出に適した断面（例えば、ＭＰＲ（multi-planar reconstruction）画像等）群を生成し、生成した断面群から、心臓の境界を検出してもよい。

（ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置への適用）
また、上述した実施形態では、医用画像診断装置の一例としてＸ線ＣＴ装置を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、上述した実施形態は、ＭＲＩ装置にも同様に適用することができる。例えば、ＭＲＩ装置は、トリガーとなるＲ波から所定の遅延時間を経過した後に、ＲＦ（Radio Frequency）パルスや傾斜磁場を被検体Ｐに印加することでＭＲ信号を収集し、収集したＭＲ信号をｋ空間に配置して、画像の再構成に用いられるｋ空間データを得る。時間分解能に鑑みて、ＭＲＩ装置は、例えば、ひとつの心拍位相の画像に対応するｋ空間データを複数のセグメントに分割し、各セグメントデータを複数の異なる心拍で収集する。この場合、ＭＲＩ装置は、１心拍内で複数心拍位相分のセグメントデータを収集する。また、ＭＲＩ装置は、複数の異なる心拍それぞれで収集された同一心拍位相のセグメントデータを集めてひとつのｋ空間に配置して、このｋ空間データから、ひとつの心拍位相の画像を再構成する。ＭＲＩ装置の場合においても、各ｋ空間データから再構成された各フレームに心拍位相情報が付帯された場合は、この心拍位相情報に基づいて、心臓の動き量が相対的に小さい基準フレームを特定することができる。なお、ＭＲＩ装置の場合、ｋ空間データを１次元フーリエ変換することで、上述した実施形態におけるサイノグラムデータと同様の情報を有するデータを生成することができる。

（画像処理装置への適用）
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置において、基準フレームの特定から境界の検出、解析の処理が行われる例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。医用画像診断装置とは異なる画像処理装置や、医用画像診断装置と画像処理装置とを含む画像処理システムが、上述した各種処理を実行してもよい。ここで、画像処理装置とは、例えば、ワークステーション（ビューワ）、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の画像サーバや、電子カルテシステムの各種装置等である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置は、フレームの生成までを行い、生成したフレームに対して、再構成中心位相情報や、検査ＩＤ、患者ＩＤ、シリーズＩＤ等を、ＤＩＣＯＭ規格に則って付帯する。そして、Ｘ線ＣＴ装置は、各種情報が付帯されたフレームを画像サーバに格納する。一方、ワークステーションは、例えば、ワークステーションにてＥＦ（左室駆出率）や心筋の厚さを算出する解析のアプリケーションが起動され、解析が開始されるタイミング等に、画像サーバに対して、検査ＩＤ、患者ＩＤ、シリーズＩＤ等を指定して、画像サーバから該当するフレーム群を読み出す。このフレーム群には、再構成中心位相情報が付帯されているので、ワークステーションは、この再構成中心位相情報に基づいて、基準フレームの特定や、その後の処理を行えばよい。上述した実施形態で説明した他の処理も同様に、画像処理装置や画像処理システムにて実施することができる。サイノグラムデータ等、処理に必要な情報は、適宜、直接、若しくは画像サーバ経由、記憶媒体（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ネットワークストレージ）経由で、医用画像診断装置から画像処理装置や画像処理システムに渡されればよい。

図２２は、その他の実施形態における画像処理装置２００の構成を示す図である。例えば、画像処理装置２００は、入力部２１０と、出力部２２０と、通信制御部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを備える。入力部２１０、出力部２２０、記憶部２４０の画像記憶部２４０ａ、制御部２５０は、それぞれ、図１に示したコンソール装置３０が備える、入力部３１、表示部３２、画像記憶部３７、システム制御部３８に対応する。また、通信制御部２３０は、画像サーバ等との間で通信を行うインタフェースである。そして、制御部２５０は、基準フレーム特定部２５０ａ、第１境界特定部２５０ｂ、第２境界特定部２５０ｃ、及び解析部２５０ｄを備える。これらの各部は、それぞれ、図１に示したコンソール装置３０の基準フレーム特定部３８ａ、第１境界特定部３８ｂ、第２境界特定部３８ｃ、及び解析部３８０ｄに対応する。また、画像処理装置２００は、更に、画像再構成部３６に対応する部を備えることができる。

（プログラム）
また、上述した各種処理は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いて実現することができる。例えば、上述した基準フレーム特定部３８ａ、第１境界検出部３８ｂ、第２境界検出部３８ｃ、及び解析部３８ｄは、コンピュータに搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。上記プログラムを、コンピュータに予めインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ等の記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記プログラムを配布して、このプログラムをコンピュータに適宜インストールすることで実現してもよい。

（その他）
また、上述した実施形態において説明した処理手順、名称、各種パラメータ等は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、上述した実施形態においては、基準フレームとしてひとつのフレームを特定する手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、複数のフレームを基準フレームとして特定してもよい。例えば、基準フレーム特定部３８ａは、心臓の動き量が相対的に小さい再構成中心位相に対応するフレームとして、『３５％』及び『７５％』の２つのフレームを、基準フレームとして特定してもよい。この場合、第２境界検出部３８ｃによる境界の検出は、この２つのフレームを起点として開始されればよい。また、例えば、上述した実施形態においては、列方向に３２０列配列された検出素子を有するＸ線検出器１３を想定したが、実施形態はこれに限られるものではなく、例えば、８４列、１２８列、１６０列等、任意の列数でもよい。行数についても同様である。

（ハードウェア構成）
図２３は、実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。上述した実施形態に係る画像処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０やＲＡＭ（Random Access Memory）３３０などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ３４０と、各部を接続するバス３０１とを備えている。

上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ３２０等に予め組み込まれて提供される。また、上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。

さらに、上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した画像処理装置の各部（例えば、画像再構成部３６、基準フレーム特定部３８ａ、第１境界特定部３８ｂ、第２境界特定部３８ｃ、及び解析部３８ｄ、並びに、基準フレーム特定部２５０ａ、第１境界特定部２５０ｂ、第２境界特定部２５０ｃ、及び解析部２５０ｄ）として機能させ得る。このコンピュータは、ＣＰＵ３１０がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。

以上述べた少なくともひとつの実施形態の画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置によれば、心臓の境界を高精度に検出することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００ Ｘ線ＣＴ装置
３６ 画像再構成部
３８ システム制御部
３８ａ 基準フレーム特定部
３８ｂ 第１境界検出部
３８ｃ 第２境界検出部
３８ｄ 解析部

Claims (20)

1. 被検体の心臓の複数心拍位相分の再構成画像に対応するフレーム群を生成する生成部と、
   前記フレーム群の中から所定の心拍位相に対応する対応フレームを特定する特定部と、
   前記対応フレームから前記心臓の境界を検出する第１境界検出部と、
   検出された前記境界を用いて、前記対応フレーム以外の各フレームから前記心臓の境界を検出する第２境界検出部と
   を備える、画像処理装置。
2. 前記特定部は、前記フレーム群のうち、心臓の動き量が相対的に小さい心拍位相に対応する対応フレームを特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記特定部は、予め指定された心拍位相に基づいて、前記フレーム群の中から前記対応フレームを特定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記特定部は、前記複数心拍位相にわたる前記心臓の動き量を算出し、算出結果に基づいて、前記対応フレームを特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記特定部は、前記撮像データから前記心臓の動き量を算出し、該動き量が相対的に小さい心拍位相を含む範囲で再構成されたフレームを、前記対応フレームとして特定する、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第２境界検出部は、更に、各フレームの画像と、各フレームから検出された心臓の境界とを表示部に重畳表示して、操作者からの修正指示を受け付ける、請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記第２境界検出部は、前記修正指示を受け付けると、該修正指示を受け付けたフレームから前記心臓の境界を再検出する、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 各フレームから検出された心臓の境界を用いて解析を行う解析部を更に備え、
   前記解析部は、
   前記対応フレームと、前記対応フレーム以外の各フレームとの境界のずれ量を算出し、算出結果を表示部に表示する算出部と、
   前記フレーム群のうち、解析対象とするフレーム又は解析対象から除外するフレームの指定を受け付けて、解析対象とするフレームを特定する解析対象特定部と
   を備える、請求項１に記載の画像処理装置。
9. 各フレームから検出された心臓の境界を用いて解析を行う解析部を更に備え、
   前記解析部は、
   前記対応フレームと、前記対応フレーム以外の各フレームとの境界のずれ量を算出する算出部と、
   前記境界のずれ量に基づいて、フレーム群のうち、解析対象とするフレームを特定する解析対象特定部と
   を備える、請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記特定部は、前記フレーム群を構成する各画像データに付帯されたＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）付帯情報に基づいて、前記対応フレームを特定する、請求項２に記載の画像処理装置。
11. 前記特定部は、再構成時に指定された再構成中心位相情報に基づいて、前記対応フレームを特定する、請求項２に記載の画像処理装置。
12. 前記特定部は、心拍位相のうち、拡張中期に対応する対応フレームを特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
13. 前記特定部は、予め指定された心拍位相に基づいて、前記フレーム群の中から前記対応フレームを特定する際に、予め指定された心拍位相に対応するフレームがない場合には、予め指定された心拍位相に近い心拍位相に対応するフレームを、前記対応フレームとして特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
14. 前記特定部は、前記複数心拍位相分の画像の再構成に用いられる生データに基づいて、前記フレーム群の中から前記対応フレームを特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
15. 前記特定部は、特定した対応フレームを変更する変更指示を操作者から受け付けると、変更後の対応フレームの心拍位相を学習する、請求項１に記載の画像処理装置。
16. 心臓の複数心拍位相分の画像に対応するフレーム群を生成する生成部と、
    前記フレーム群の中から心臓の動き量が相対的に小さいフレームを特定する特定部と、
    特定された前記フレームから前記心臓の境界を検出する第１境界検出部と、
    検出された前記境界を用いて、特定された前記フレーム以外の各フレームから前記心臓の境界を検出する第２境界検出部と
    を備える、画像処理装置。
17. １心拍間に収集された撮像データから再構成される複数心拍位相分の画像に対応するフレーム群を生成する生成部と、
    前記フレーム群の中から所定の心拍位相に対応する対応フレームを特定する特定部と、
    前記対応フレームから前記心臓の境界を検出する第１境界検出部と、
    検出された前記境界を用いて、前記対応フレーム以外の各フレームから前記心臓の境界を検出する第２境界検出部と
    を備える、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置。
18. 前記生成部は、Ｘ線の照射を開始するためのトリガーとなる第１特徴波に続く第２特徴波以降で収集された撮像データから複数心拍位相分の画像を再構成し、前記複数心拍位相分の画像に対応するフレーム群を生成する、請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置。
19. 前記生成部は、被検体の心臓全体の複数心拍位相分のデータを再構成するために必要な撮像データを、１心拍間に収集する、請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置。
20. 前記生成部は、前記複数心拍位相それぞれに関して、前記撮像データから抽出された、再構成中心位相を中心とした撮像データセットに対して再構成を行う、請求項１７に記載のＸ線ＣＴ装置。

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