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WO2025203731A1 - プログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法 - Google Patents

プログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法

Info

Publication number
WO2025203731A1
WO2025203731A1 PCT/JP2024/030104 JP2024030104W WO2025203731A1 WO 2025203731 A1 WO2025203731 A1 WO 2025203731A1 JP 2024030104 W JP2024030104 W JP 2024030104W WO 2025203731 A1 WO2025203731 A1 WO 2025203731A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
image recognition
weighted average
tracking
recognition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2024/030104
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
嵩祐 平山
孝明 藤井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Tech Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi High Tech Corp filed Critical Hitachi High Tech Corp
Publication of WO2025203731A1 publication Critical patent/WO2025203731A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy

Definitions

  • the present invention relates to a radiotherapy system that irradiates an affected area such as a tumor with radiation such as charged particles or X-rays to provide treatment, as well as a program suitable for a moving body tracking device used therein, a moving body tracking device, a radiotherapy system, and a method for tracking a moving body.
  • the target position can be indirectly recognized by calculating in advance the relationship between the three-dimensional position of the tracking target and the three-dimensional position of the target.
  • Two irradiation control methods have been proposed, based on differences in the methods for controlling the irradiation of therapeutic radiation: intercept irradiation, which irradiates at a time when the target position coincides with the radiation irradiation position according to the treatment plan, and tracking irradiation, which changes the radiation irradiation position to match the target position.
  • Patent Document 1 reports a method for improving the accuracy of recognizing the three-dimensional position of a tracked object by calculating the matching score value and the common perpendicular line, weighting the value representing the detection accuracy and the value representing the correlation, and detecting the position of the tracked object based on the weighting results.
  • detection accuracy decreases on the epipolar line where the common perpendicular line length is small, making it difficult to determine whether a detection has been erroneously detected.
  • the present invention provides a program, a moving object tracking device, a radiation therapy system, and a method for tracking a moving object that can improve the reliability of moving object tracking compared to conventional methods.
  • the present invention can improve the reliability of moving object tracking compared to conventional methods. Issues, configurations, and advantages other than those described above will become clear from the description of the following examples.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram regarding the success or failure determination of landmark recognition in the moving object tracking device of the embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram regarding the success or failure determination of landmark recognition in the moving object tracking device of the embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram regarding the success or failure determination of landmark recognition in the moving object tracking device of the embodiment.
  • the radiation used is not limited to X-rays, and particle beams such as protons, helium, and carbon can also be used.
  • the X-ray therapy system 10 shown in Figure 1 is a radiation therapy device that includes a group of devices for irradiating X-rays to target a tumor present within patient A, who is the subject.
  • the X-ray therapy system 10 shown in Figure 1 includes an X-ray irradiation device, X-ray detectors 12A, 12B, X-ray tubes 13A, 13B, an infrared camera 14, a moving body tracking calculation device 15, a main control device 16, a communication device 17, a storage device 18, an input device 19, and a fluoroscopic X-ray imaging device 20.
  • the irradiation nozzle 111 is mounted on the gantry 110, and receives instructions from the main control unit 16 to set the gantry rotation angle, making it possible to irradiate X-rays onto patient A on the bed 112 from any angle.
  • the center of rotation of this gantry 110 is called the isocenter.
  • the irradiation nozzle 111 also has a gimbal mechanism that allows it to swivel laterally (x and y directions) to track respiratory-moving organs.
  • the main control device 16 is connected to the gantry 110, irradiation nozzle 111, bed 112, moving body tracking calculation device 15, communication device 17, memory device 18, input device 19, fluoroscopic X-ray imaging device 20, etc., and controls the equipment inside the irradiation nozzle 111, the gantry 110, bed 112, and fluoroscopic X-ray imaging device 20.
  • the communication device 17 is connected to the data server 172 via a network, and obtains irradiation parameters (gantry angle, irradiation dose, leaf position information, etc.) created by the treatment planning device 171 via the network before irradiation from the data server 172, and stores the irradiation parameters in the storage device 18.
  • irradiation parameters gantry angle, irradiation dose, leaf position information, etc.
  • the input device 19 is connected to the main control device 16, receives input signals from medical personnel operating the X-ray therapy system 10, and transmits various control signals to the main control device 16.
  • the main control device 16 receives an instruction to start radiation irradiation via the input device 19, it starts irradiation based on the irradiation parameters stored in the memory device 18.
  • the X-ray therapy system 10 includes an X-ray tube 13A that irradiates patient A with X-rays from a first direction, an X-ray detector 12A that detects the two-dimensional dose distribution of the X-rays irradiated from the X-ray tube 13A and transmitted through patient A, and a signal processing circuit (not shown).
  • the X-ray detector 12A has multiple detection elements (more specifically, semiconductor elements that convert radiation into electric charges, for example) arranged two-dimensionally, and outputs analog signals from these detection elements.
  • the signal processing circuit processes the analog signals from the X-ray detector 12A to generate X-ray fluoroscopic image data, which is then transmitted to the tumor position recognition device 150.
  • the X-ray fluoroscopy device takes images at a frequency sufficient to confirm the movement of tracked object B (for example, about 1-2 Hz).
  • images taken by the infrared camera 14 are taken at a frequency (e.g., about 60 Hz) that allows the movement of the body surface caused by the infrared marker C to be captured with sufficient accuracy.
  • the X-ray therapy system 10 includes an X-ray tube 13B that irradiates patient A with X-rays from a second direction (in this embodiment, a direction perpendicular to the first direction), an X-ray detector 12B that detects the two-dimensional dose distribution of the X-rays irradiated from this X-ray tube 13B and transmitted through patient A, and a signal processing circuit (not shown).
  • the X-ray detector 12B has multiple detection elements arranged two-dimensionally and outputs analog signals from these detection elements.
  • the signal processing circuit processes the analog signals from the X-ray detector 12B to generate X-ray fluoroscopic image data and transmits it to the tumor position recognition device 150. Note that imaging by the X-ray tube 13B is performed in synchronization with imaging by the X-ray tube 13A.
  • the fluoroscopic X-ray imaging device 20 controls the emission of penetrating X-rays based on signals from the main control device 16.
  • the moving object tracking calculation device 15 is a device that executes the program described below and determines the position of tracking target B, and is composed of a tumor position recognition device 150, a tumor position prediction device 151, a displacement amount calculation device 152, an input device 153 that provides input information to each device, and a display device 154 that displays the output from each device.
  • Tumor position recognition device 150 recognizes the position of tracking target B in real time from images taken using X-ray tubes 13A and 13B, which take X-ray images of tracking target B within patient A on bed 112 from multiple directions, and calculates the tumor position.
  • This tumor position recognition device 150 has a tumor position recognition unit 150a and a recognition success/failure determination unit 150b.
  • the tumor position recognition unit 150a calculates the landmark position for each fluoroscopic image using multiple different image recognition methods that use the same template image.
  • This tumor position recognition unit 150a is preferably the entity that executes the processing procedure (process) that performs multiple image recognition methods on images that show tracking target B.
  • the recognition success/failure determination unit 150b determines the success/failure of landmark recognition based on the positional relationship between the weighted average position, which is the landmark position calculated by the tumor position recognition unit 150a weighted using the reliability of each image recognition method, and the landmark position determined by each image recognition method.
  • This recognition success/failure determination unit 150b is preferably responsible for executing a determination procedure (determination step) that determines the success/failure of position detection based on the detected position of the tracking target B in each of the multiple image recognition processing methods in the processing procedure and a weighted average position weighted by the reliability of each image recognition processing method.
  • steps S201 to S204 in Figure 2, which will be described later, correspond to the processing procedure
  • steps S205 to S207 correspond to the determination procedure.
  • Figure 2 shows a flow diagram for calculating landmark positions from X-ray fluoroscopic images and determining whether the landmark positions were successfully recognized during dynamic tracking irradiation.
  • the diaphragm as an example to explain how to track the diaphragm.
  • the operator sets a template image or a group of template images for diaphragm tracking corresponding to patient A in the tumor position recognition unit 150a (step S201).
  • a template image it is preferable to use the CT image data or 4D CT image data used when creating Patient A's treatment plan, and to create a pseudo-fluoroscopic X-ray image by arranging a 3D image of Patient A in the same virtual space as the imaging system used to create the fluoroscopic X-ray image and performing projection processing to create an image of the diaphragm and its surroundings.
  • an image of the diaphragm and its surroundings cut out from a fluoroscopic X-ray image taken before treatment may also be used.
  • continuous rotational irradiation such as VMAT
  • a group of template images created from pseudo-fluoroscopic X-ray images created at multiple exposure angles is set.
  • the image recognition method to be used to detect the diaphragm position is selected for the tumor position recognition unit 150a (step S202).
  • template matching using an edge-enhanced image and template matching using a normal image are selected as examples, but template matching using a feature-enhanced image obtained by phase-only correlation or a Gabor filter, etc., may also be used.
  • the tumor position recognition unit 150a performs preprocessing of the fluoroscopic image and template image required to implement the selected image recognition method (step S203).
  • edge enhancement a Sobel filter, which can simultaneously perform flattening and edge enhancement, is applied, and edge-enhanced images of the template image and X-ray fluoroscopic image are created by performing sliding window processing using a Sobol kernel in the body axis direction (y direction).
  • the tumor position recognition unit 150a calculates a similarity measure, such as normalized cross-correlation (ZNCC), for the contour-enhanced image and the normal image, searches for the position where the similarity measure is largest and the X-ray fluoroscopic image is most similar to the template image, and sets this position as the recognition position of the tracking target (step S204).
  • a similarity measure such as normalized cross-correlation (ZNCC)
  • ZNCC normalized cross-correlation
  • the recognition success/failure determination unit 150b sets and acquires a reliability for the image recognition method selected in step S202 (step S205).
  • the reliability may be set by the operator when selecting the method in step S202, or a fixed reliability value may be set in advance for each method. In this way, the processing procedure allows the reliability to be set or calculated.
  • Figures 4 and 5 show the different similarity scale distributions depending on the detection method.
  • the processing procedure focuses on the average gradient information of the similarity scale map and calculates the reliability based on the gradient information of the similarity scale distribution calculated by the image recognition method.
  • the recognition success/failure determination unit 150b extracts the recognition position candidates with the top N similarity scale values from the similarity scale map calculated in step S204, and calculates the average gradient information of the similarity scale map. This is expressed by the following equation (1).
  • r i is the distance from the position where the similarity scale distribution is maximum to each recognition position candidate, and is expressed by the following equation (2) using the coordinates (x k,max , y k,max ) on the projection image where the similarity scale distribution is maximum.
  • the average gradient information of the similarity scale distribution can be set as the reliability of the image recognition method.
  • the recognition success/failure determination unit 150b calculates a weighted average position based on the reliability calculated in step S205 and the diaphragm tracking position calculated in step S204 (recognition position 1A in Figure 4 and recognition position 1B in Figure 5) (step S206).
  • This weighted average position can be calculated by a general method. In the case of this step, assuming that the recognition position 1A in FIG. 4 is x1 and its reliability is wa , and the recognition position 1B in FIG. 5 is x2 and its reliability is wb , the weighted average position can be calculated by ( wa x1 + wb x2 )/( wa + wb ).
  • the recognition success/failure determination unit 150b determines whether the diaphragm has been recognized based on the weighted average position and the diaphragm recognition position (landmark recognition position) obtained by each tracking method, taking into account the reliability of the image recognition method (step S207).
  • success/failure can be determined based on whether a detection position obtained by one or more of the image recognition methods exists within a threshold distance from the weighted average position.
  • This threshold distance ⁇ R is expected to be determined in advance during the manufacturing stage, but it may also be set by the user.
  • weighted average position 1C1 is set to a position close to detection position 1B1 by one image recognition method B, and only detection position 1B1 by image recognition method B is located within threshold distance ⁇ R from weighted average position 1C1, while detection position 1A1 by image recognition method A is not located within threshold distance ⁇ R from weighted average position 1C1.
  • detection is deemed successful, and detection position 1B1 by image recognition method B, which is close to weighted average position 1C1, is set as the recognition position on the captured image by X-ray tube 13A-X-ray detector 12A.
  • position detection if there are positions detected by multiple image recognition methods within a threshold range from the weighted average position, it is determined that position detection was successful, and one of the following can be considered to be the position of tracked target B on the image: the detected position closest to the weighted average position, the weighted average position itself, or the detected position by the most reliable image recognition method.
  • the weighted average position 1C2 will be close to both detected positions 1A2 and 1B2.
  • the detection is deemed successful and the detected position 1A2 by image recognition method A that is close to the weighted average position 1C2 can be set as the recognized position on the image captured by the X-ray tube 13A-X-ray detector 12A.
  • the weighted average position 1C2 itself may be used as the recognized position, or the detected position 1A2 or 1B2 by the image recognition method with the higher reliability may be used as the recognized position.
  • the recognition success/failure determination unit 150b can execute an output procedure that outputs a display signal to display the weighted average positions 1C1, 1C2, and 1C3, the detected positions 1A and 1B of tracking target B in each process, the threshold distance, and the success/failure determination results 401, 402, and 403 on the display device 154.
  • the success/failure determination results 401, 402, and 403 may be displayed, or any of the images shown in Figures 6 to 8 may be displayed.
  • the relationship between the three-dimensional position of the diaphragm and the three-dimensional position of the target, which has been calculated in advance (offset vector), is read, the coordinates of the target position are calculated, and the coordinates of the target position are sent to the displacement calculation device 152 along with information on successful recognition.
  • offset vector the relationship between the three-dimensional position of the diaphragm and the three-dimensional position of the target, which has been calculated in advance
  • the coordinates of the target position are sent to the displacement calculation device 152 along with information on successful recognition.
  • recognition of the diaphragm fails in either pair, it is considered a tracking failure and information on the recognition failure is sent to the displacement calculation device 152.
  • the displacement amount calculation unit 152b of the displacement amount calculation device 152 calculates the amount of displacement from the position of the tracked object in the previous frame and outputs the calculated amount of displacement to the main control unit 16.
  • the X-ray therapy system 10 has a preset number of tracking failures, and if tracking fails consecutively more than the allowed number of times, the radiation therapy device will stop irradiation. After the radiation therapy device stops, the operator can instruct the body surface position-tumor correlation model to be updated using body surface position data and tumor position data from previous successful tracking attempts.
  • the recognition success/failure determination unit 150b of the tumor position recognition device 150 can appropriately exclude imaging data for which recognition failed from the "recognition success" conditions in the image recognition process for recognizing landmark positions.
  • a body surface position-tumor correlation model can be constructed using only high-quality tracking position data, making it possible to improve the accuracy of the body surface position-tumor correlation model. This can contribute to improving the reliability of moving object tracking.
  • the program executed by the moving object tracking calculation device 15 that performs the position calculation for tracking target B in the above-described embodiment causes the moving object tracking calculation device 15 to execute a processing procedure for performing multiple image recognition processing methods on an image showing tracking target B, and a determination procedure for determining whether position detection was successful based on the detected position of tracking target B in each of the multiple image recognition processing methods in the processing procedure and a weighted average position weighted by the reliability of each image recognition processing method.
  • the processing procedure sets or calculates the reliability, allowing the reliability to be set more appropriately, resulting in more accurate tracking.
  • success or failure is determined based on whether or not detected positions 1A and 1B from one or more of the image recognition methods exist within a threshold distance from the weighted average position, making it possible to determine the detected position with high accuracy as the recognized position.
  • a detected position using one image recognition method exists within a threshold range from the weighted average position, it is judged that position detection has been successful, and the detected position is considered to be the position of tracked target B on the image. Furthermore, in the judgment procedure, if detected positions using multiple image recognition methods exist within a threshold range from the weighted average position, it is judged that position detection has been successful, and one of the detected position closest to the weighted average position, the weighted average position itself, or the detected position using the most reliable image recognition method is considered to be the position of tracked target B on the image, thereby making it possible to determine a more appropriate detected position as the recognized position.
  • the present invention may take the following form:
  • a program executed by a computing system that calculates the position of a tracked object the program causing the computing system to execute a processing procedure for performing multiple image recognition methods on an image showing the tracked object, and a determination procedure for determining whether the position detection was successful based on the detected position of the tracked object in each of the multiple image recognition methods in the processing procedure and a weighted average position weighted by the reliability of each of the image recognition methods.
  • the processing procedure calculates the reliability based on gradient information of the similarity scale distribution calculated by the image recognition processing method.
  • the judgment step determines success or failure based on whether the detected position by one or more of the image recognition processing methods is within a threshold distance from the weighted average position.
  • the determination step determines that position detection was successful, and regards the detected position as the position of the tracked object on the image.
  • the determination step determines that position detection was successful, and regards the detected position closest to the weighted average position, the weighted average position itself, or the detected position by the image recognition processing method with the highest reliability as the position of the tracked object on the image.
  • an output procedure is further executed to output a display signal to display the weighted average position, the detected position of the tracking target in each process, the threshold distance, and the success/failure determination result on a display device.

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Abstract

追跡対象Ｂの位置演算を行う動体追尾演算装置１５に実行させるプログラムは、追跡対象Ｂの映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順と、処理手順における複数の画像認識処手法の各々の処理での追跡対象Ｂの検出位置と各々の画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順と、を動体追尾演算装置１５に実行させる。

Description

プログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法
　本発明は、荷電粒子やＸ線等の放射線を腫瘍等の患部に照射して治療する放射線治療システムやそれに用いられる動体追尾装置に好適なプログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法に関する。
　被写体が厚い等のＸ線による透視条件が厳しい場合でも正確に追跡対象を検出することができる放射線照射システムおよび動体追尾装置の一例として、特許文献１には、予め用意したマーカを表すテンプレート画像を用いて二つの透視画像上でテンプレートマッチングを実施し、マッチングスコアが高い位置をマーカ位置の候補としてリスト化し、マーカ位置の２つの候補リストから全組み合わせに対して共通垂線の長さを計算し、マッチングスコアと共通垂線とに基づいてマーカの位置を検出し、検出したマーカの位置に基づいて標的に照射する陽子線の出射の制御を行う、ことが記載されている。
特開２０１７－２０９２４３号公報
　治療放射線を標的に集中して照射することで標的周辺の臓器への照射を低減するために、標的の位置をリアルタイムに認識して治療放射線を照射する動体追跡放射線治療システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
　標的位置を認識する手段としては、複数の方向からＸ線透視画像を撮影し、それらの撮影画像から標的位置を認識する画像認識手段が用いられる。標的位置を認識する方法には、標的を直接認識する方法、横隔膜等の体内のランドマークや標的付近に刺入された代替マーカ等の追跡対象から間接的に標的を認識する方法がある。
　いずれの場合に於いても、標的や追跡対象の投影像をテンプレート画像として予め用意し、撮影画像内でテンプレート画像に最も類似した場所を探索するマッチング処理（テンプレートマッチング）等を行うことで標的の二次元位置を演算する。そして、各方向の撮影画像から得られた標的の二次元位置と撮像系の幾何情報から、追跡対象の三次元位置を演算する。
　２方向からのＸ線透視を用いる場合は、追跡対象が写ったＸ線測定器上の位置と透視用Ｘ線発生装置とを結ぶ２本の線が最も接近する位置を追跡対象の位置とみなす。この２本の線が最も接近する位置には、２本の線に対して垂直な線を引くことができる。この線を共通垂線と呼び、共通垂線の中点を追跡対象の位置と見なす。
　標的を直接追跡する場合は、腫瘍の３次元位置を直接認識可能であるが、体内のランドマークや代替マーカを追跡対象とする場合は、追跡対象の３次元位置と標的の三次元位置との関係を予め演算しておく事で、標的位置を間接的に認識する。
　標的の位置認識により治療放射線の照射を制御する事で、呼吸性移動臓器等の治療中に移動する臓器に対して正確な照射が可能となる。
　治療放射線の照射を制御する方法の違いから、標的位置と治療計画による放射線照射位置とが一致するタイミングで照射を行う迎撃照射と、標的位置に合わせて放射線照射位置を変更する追尾照射と、の２つの照射制御手法が提案されている。
　いずれの照射制御手法に於いても、高精度な照射を実現するためには、追跡対象の位置認識の成否を高い精度で判定する事が重要である。
　テンプレートマッチングに代表される画像認識手法では、テンプレート画像とＸ線透視画像を用いて、正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Ｚｅｒｏ　ｍｅａｎｓ　Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｃｒｏｓｓ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等の類似度尺度を算出し、類似度尺度が最も大きくＸ線透視画像がテンプレート画像に最も類似する位置を探索し、この位置を追跡対象の認識位置とする。
　一方、被写体が厚い等、Ｘ線による透視条件が厳しい場合は、透視画像上の追跡対象の近傍に、追跡対象に似た構造が現れると、追跡対象ではないものを追跡対象と誤検出することがある。この場合、追跡対象が写ったＸ線測定器上の位置と透視用Ｘ線発生装置を結ぶ２本の線の距離が離れる事で、追跡対象の共通垂線の長さが長くなり、追跡対象の位置認識精度が低下する。
　特許文献１では、追跡対象の三次元位置の認識精度を高めるために、マッチングスコアの値と共通垂線を求め、この検出の確かさを表す値および前記相関を表す値に重み付けを行い、この重み付けの結果に基づいて追跡対象の位置を検出する手法が報告されている。しかしながら、この手法を採用した場合に於いても、共通垂線長が小さくなるエピポーラ線上に於いては検出精度が低下し、誤検出を判定する事が困難であった。
　また、一定間隔で頻回（例えば３０Ｈｚ）のＸ線透視画像の撮影を行う場合は、呼吸周期と比べて撮影間隔が十分短いため、前のタイミングで撮影した透視画像での追跡対象の認識位置からの変位量や移動速度等から誤検出を判定する事が可能である。しかしながら、Ｘ線透視画像の撮影間隔が１－２Ｈｚと長い場合は、前のタイミングで撮影した追跡対象の認識結果から高精度に誤検出を判定する事は困難であった。
　本発明は、動体追尾の信頼性を従来に比べて向上させることが可能なプログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法を提供する。
　本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、追跡対象の位置演算を行う計算システムに実行させるプログラムであって、追跡対象の映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順と、前記処理手順における複数の前記画像認識処手法の各々の処理での前記追跡対象の検出位置と各々の前記画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順と、を前記計算システムに実行させる。
　本発明によれば、動体追尾の信頼性を従来に比べて向上させることができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
実施例の動体追尾装置を備えるＸ線治療システムの全体構成図である。 実施例の動体追尾装置におけるランドマークの認識位置および認識の成否の判定を示すフロー図である。 実施例の動体追尾装置における画像認識手法の信頼度の算出手法を説明する図である。 実施例の動体追尾装置における画像認識手法の信頼度の算出手法を説明する図である。 実施例の動体追尾装置における画像認識手法の信頼度の算出手法を説明する図である。 実施例の動体追尾装置におけるランドマーク認識の成否判定に関する説明図である。 実施例の動体追尾装置におけるランドマーク認識の成否判定に関する説明図である。 実施例の動体追尾装置におけるランドマーク認識の成否判定に関する説明図である。
　本発明のプログラム、動体追尾装置、放射線治療システム、並びに動体の追跡方法の実施例について図１乃至図８を用いて説明する。
　なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一、または類似の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。
　また、以下の実施例では放射線としてＸ線を用いる場合について示すが、用いられる放射線はＸ線に限定されず、陽子やヘリウム、炭素等の粒子線を用いることができる。
　更に、動体の位置を追尾して放射線の照射位置を標的に対して変更しながら照射する形態について説明するが、動体の位置を追尾して標的が所定領域内に存在する場合のみ放射線を照射する形態にも適用できる。
　最初に、図１を用いて本発明のＸ線治療システムの全体構成について説明する。図１は実施例の動体追尾装置を備えるＸ線治療システムの全体構成図である。
　図１に示すＸ線治療システム１０は、被検者である患者Ａ内に存在する腫瘍を標的としてＸ線を照射するための装置群を有する放射線治療装置である。この図１に示すＸ線治療システム１０は、Ｘ線照射装置、Ｘ線検出器１２Ａ，１２Ｂ、Ｘ線管１３Ａ，１３Ｂ、赤外線カメラ１４、動体追尾演算装置１５、主制御装置１６、通信装置１７、記憶装置１８、入力装置１９、透視Ｘ線画像撮影装置２０、を備える。
　このうち、Ｘ線検出器１２Ａ，１２Ｂ及びＸ線管１３Ａ，１３Ｂが、追跡対象Ｂの透視画像を撮像する１組以上の透視装置を構成する。なお、本実施例の治療システムでは２組の透視装置を備える場合を例に示しているが、透視装置は１組でも３組以上でもよく、特に限定されない。
　また、Ｘ線検出器１２Ａ，１２Ｂ、Ｘ線管１３Ａ，１３Ｂ、及び動体追尾演算装置１５が動体追尾装置を構成する。
　Ｘ線照射装置は、ガントリ１１０、治療用の放射線を出射する照射ノズル１１１、寝台１１２を備える。
　主制御装置１６より出射開始信号が出力されると、照射ノズル１１１内の線形加速器は電子線を加速し、加速した電子線をタングステンに照射する事でＸ線を発生させる。
　照射ノズル１１１内には、左右に配置された複数の板状の遮蔽物（以下、リーフ）で構成されたコリメータ（以下、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ））を備えており、主制御装置１６からの指示値に基づき各リーフの位置を任意に変化させる事で、生成したＸ線を所望の分布に整形する。更に、照射ノズル１１１内には、Ｘ線の照射量を計測する線量モニタを有しており、検出した計測値は放射線照射制御装置に出力され、放射線照射時の制御に活用される。
　照射ノズル１１１は、ガントリ１１０に搭載されており、主制御装置１６からの指示値を受けて、ガントリ回転角度が設定され、任意の角度からＸ線を寝台１１２上の患者Ａに照射する事が可能である。このガントリ１１０の回転の回転中心をアイソセンタと呼ぶ。また、照射ノズル１１１は、呼吸性移動臓器を追尾するために、照射ノズル１１１を横方向（ｘ方向およびｙ方向）に首振りするジンバル機構を有している。
　主制御装置１６は、ガントリ１１０、照射ノズル１１１、寝台１１２、動体追尾演算装置１５、通信装置１７、記憶装置１８、入力装置１９、透視Ｘ線画像撮影装置２０等と接続されており、照射ノズル１１１内の機器、ガントリ１１０、寝台１１２、透視Ｘ線画像撮影装置２０を制御する。
　通信装置１７は、ネットワークを介して、データサーバ１７２に接続されており、照射前にネットワーク経由で治療計画装置１７１によって作成された照射パラメータ（ガントリ角度、照射量、リーフ位置情報等）をデータサーバ１７２より取得し、記憶装置１８に照射パラメータを保存する。
　入力装置１９は、主制御装置１６と接続されており、Ｘ線治療システム１０を操作する医療従事者からの入力信号を受け取り、主制御装置１６に様々な制御信号を送信する。主制御装置１６は、入力装置１９を介して放射線の照射開始指示を受けると、記憶装置１８に保存されている照射パラメータに基づいて照射を開始する。
　Ｘ線治療システム１０は、第１方向から患者ＡにＸ線を照射するＸ線管１３Ａと、このＸ線管１３Ａから照射されて患者Ａを透過したＸ線の二次元線量分布を検出するＸ線検出器１２Ａと、信号処理回路（図示省略）と、を備えている。
　Ｘ線検出器１２Ａは、二次元的に配置された複数の検出素子（詳細には、例えば放射線を電荷に変換する半導体素子等）を有し、それら検出素子からのアナログ信号を出力する。信号処理回路は、Ｘ線検出器１２Ａからのアナログ信号を処理してＸ線透視画像のデータを生成し、腫瘍位置認識装置１５０へ送信する。
　なお、Ｘ線透視装置の撮影は、追跡対象Ｂの動きを確認するのに十分な頻度（例えば１－２Ｈｚ程度）で行われている。
　一方、赤外線カメラ１４での撮影は、赤外線マーカＣによる体表の動きを十分な精度で捉える事が可能な頻度（例えば６０Ｈｚ程度）で取得される。
　同様に、Ｘ線治療システム１０は、第２方向（本実施形態では、第１方向に対して直交する方向）から患者ＡにＸ線を照射するＸ線管１３Ｂと、このＸ線管１３Ｂから照射されて患者Ａを透過したＸ線の二次元線量分布を検出するＸ線検出器１２Ｂと、信号処理回路（図示省略）と、を備えている。Ｘ線検出器１２Ｂは、二次元的に配置された複数の検出素子を有し、それら検出素子からのアナログ信号を出力する。信号処理回路は、Ｘ線検出器１２Ｂからのアナログ信号を処理してＸ線透視画像のデータを生成し、腫瘍位置認識装置１５０へ送信するようになっている。なお、Ｘ線管１３Ｂによる撮影は、Ｘ線管１３Ａによる撮影と同期して行われている。
　ここで、各々のＸ線管１３Ａ，１３ＢのＸ線曝射間隔および管電圧や管電流等の撮影パラメータは、入力装置１９を介して、透視Ｘ線画像撮影装置２０が設定する。
　透視Ｘ線画像撮影装置２０は、主制御装置１６からの信号に基づき、透過用Ｘ線の照射を制御する。
　動体追尾演算装置１５は、後述するプログラムを実行するとともに、追跡対象Ｂの位置を求める装置であり、腫瘍位置認識装置１５０、腫瘍位置予測装置１５１、変位量算出装置１５２、各装置へ入力情報を与える入力装置１５３、各装置からの出力を表示する表示装置１５４から構成される。
　腫瘍位置認識装置１５０は寝台１１２上の患者Ａ内の追跡対象Ｂを複数の方向からＸ線撮影するＸ線管１３Ａ，１３Ｂを用いて撮影された画像から追跡対象Ｂの位置をリアルタイムに認識し、腫瘍位置を算出する。この腫瘍位置認識装置１５０は、腫瘍位置認識部１５０ａ及び認識成否判定部１５０ｂを有している。
　腫瘍位置認識部１５０ａは、同一のテンプレート画像を用いた、異なる複数の画像認識手法を用いて、ランドマーク位置を透視画像毎にそれぞれ算出する。この腫瘍位置認識部１５０ａが、好適には追跡対象Ｂの映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順（処理工程）の実行主体である。
　認識成否判定部１５０ｂは、腫瘍位置認識部１５０ａで算出されたランドマーク位置を各画像認識手法の信頼度を用いて重みづけした加重平均位置と、各画像認識手法により求めたランドマーク位置と、の位置関係に基づいて、ランドマークの認識の成否判定を行う。
　この認識成否判定部１５０ｂが、好適には処理手順における複数の画像認識処手法の各々の処理での追跡対象Ｂの検出位置と各々の画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順（判定工程）の実行主体である。
　なお、後述する図２中のステップＳ２０１乃至ステップＳ２０４が処理手順、ステップＳ２０５乃至ステップＳ２０７が判定手順に相当する。
　腫瘍位置予測装置１５１は、患者Ａの体表に設置した赤外線マーカＣを赤外線カメラ１４で撮影した画像から、体表の位置情報を認識し、体表位置から体表－腫瘍位置の相関モデルを用いて腫瘍位置を予測する。
　変位量算出装置１５２は追尾成否判定部１５２ａ及び変位量算出部１５２ｂを有しており、腫瘍位置認識装置１５０の腫瘍位置認識結果と腫瘍位置予測装置１５１の腫瘍位置予測結果とから追跡対象Ｂの前の画像撮像タイミングからの変位量を算出する。
　これら主制御装置１６や動体追尾演算装置１５、透視Ｘ線画像撮影装置２０は、それぞれが中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）及びこのＣＰＵに接続されたメモリを有する形態でも、これらの装置が一体のコンピュータで構成される形態でもよく、特に限定されない。
　なお、実行される動作の制御処理は、１つのプログラムにまとめられていても、それぞれが複数のプログラムに分かれていても良く、更にはそれらの組み合わせでも良い。
　各装置の保有するプログラムの一部またはすべては専用ハードウェアで実現しても良く、モジュール化されていても良い。更には、各種プログラムは、プログラム配布サーバや外部記憶メディアによって各装置にインストールされていてもよいし、既存の装置をアップデートしてもよい。
　また、各装置は、各々が独立した装置で有線あるいは無線のネットワークで接続されたものであっても、２つ以上が一体化していてもよい。
　次いで、本発明の特徴でもある、動態追尾照射時に、腫瘍位置認識装置１５０が実施する、Ｘ線透視画像でのランドマーク位置の認識から認識成否判定までのプロセスを図２乃至図８を用いて説明する。図２は実施例の動体追尾装置におけるランドマークの認識位置および認識の成否の判定を示すフロー図、図３乃至図５は実施例の動体追尾装置における画像認識手法の信頼度の算出手法を説明する図、図６乃至図８は実施例の動体追尾装置におけるランドマーク認識の成否判定に関する説明図である。
　図２には、動体追尾照射時に於いて、Ｘ線透視画像からランドマーク位置の算出およびランドマーク位置の認識の成否を判定するまでのフロー図を示す。ここでは、ランドマークとして横隔膜を設定し、横隔膜を追尾する場合を例として説明する。
　まず、操作者は、腫瘍位置認識部１５０ａに対して患者Ａに対応する横隔膜追跡用のテンプレート画像もしくはテンプレート画像群を設定する（ステップＳ２０１）。
　テンプレート画像として、患者Ａの治療計画を作成した際に用いたＣＴ画像データや４ＤＣＴ画像データを用い、透視Ｘ線画像を生成する撮影体系と同じ仮想的な空間上で患者Ａの３次元画像を配置して投影処理し作成した疑似透視Ｘ線画像から横隔膜周辺を切り出した画像が好適に用いられるが、治療前に取得した透視Ｘ線画像から横隔膜周辺を切り出した画像を用いても良い。また、ＶＭＡＴ等の連続回転照射を行う場合は、複数の曝射角度で作成された疑似透視Ｘ線画像から作成されたテンプレート画像群を設定する。
　続いて、腫瘍位置認識部１５０ａに対して横隔膜位置の検出に使用する画像認識手法を選択する（ステップＳ２０２）。ここでは、輪郭強調画像を用いたテンプレートマッチングと、通常画像を用いたテンプレートマッチングを選択した場合を例として説明するが、位相限定相関法やＧａｂｏｒフィルタ等による特徴強調画像を用いたテンプレートマッチングを用いても良い。
　続いて、腫瘍位置認識部１５０ａは、選択した画像認識手法を実施するのに必要な透視画像及びテンプレート画像の前処理を行う（ステップＳ２０３）。輪郭強調に関しては、平坦化とエッジ強調を同時に実施可能なＳｏｂｅｌフィルタを適用し、体軸方向（ｙ方向）のＳｏｂｏｌカーネルを用いたスライディングウインドウ処理を行う事で、テンプレート画像およびＸ線透視画像の輪郭強調画像を作成する。
　続いて、腫瘍位置認識部１５０ａは、マッチング処理として、輪郭強調画像および通常画像に対して、正規化相互相関（ＺＮＣＣ）等の類似度尺度を算出し、類似度尺度が最も大きくＸ線透視画像がテンプレート画像に最も類似する位置を探索し、本位置を追跡対象の認識位置とする（ステップＳ２０４）。
　続いて、認識成否判定部１５０ｂは、ステップＳ２０２で選択した画像認識手法に、信頼度を設定、取得する（ステップＳ２０５）。信頼度はステップＳ２０２で手法を選択する際に操作者が設定しても良いし、手法毎の信頼度の値を予め固定値として設定していても良い。このように、処理手順では、信頼度を設定または算出することができる。
　ここでは、図３に示すようなＸ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置３００と、Ｘ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置候補点３０１，３０２，３０３，３０４が映る画像に対して、ステップＳ２０４でランドマークの認識位置を算出する際に用いた類似度尺度マップを用いて信頼度を計算する例を説明する。
　図４及び図５に検出手法の違いによって異なる類似度尺度分布を示す。
　図４は、例えば、生画像によるテンプレートマッチング処理等の画像認識手法Ａの結果を示しており、類似度尺度分布が全体的に滑らかであるため、類似度尺度の僅かな差で、認識位置が変動する事が想定される。すなわち、スコア分布が緩やかなため、認識した検出位置１Ａの信頼度ｗａは低いと判断される。
　これに対し、図５は、例えば、輪郭強調画像によるテンプレートマッチング処理等の画像認識手法Ｂの結果を示しており、類似度尺度マップが急峻であるため、類似度尺度分布の差によって、認識位置が変動する可能性が低い事が想定される。すなわち、類似度尺度のスコア分布が急峻である、画像認識手法Ｂによる検出位置１Ｂの信頼度ｗｂは高いと判断される。
　このように、画像認識手法の信頼度を設定するために、類似度尺度マップの平均勾配情報に着目して、処理手順では、信頼度を、画像認識処手法によって算出される類似度尺度分布の勾配情報に基づいて算出するものとする。
　認識成否判定部１５０ｂは、ステップＳ２０４で算出した類似度尺度マップから、類似度尺度の値が上位Ｎ個である認識位置候補を抽出し、類似度尺度マップの平均勾配情報を算出する。これは次の（１）式で表される。
　ここで、ｒｉは、類似度尺度分布が最大となる位置から各々の認識位置候補までの距離であり、類似度尺度分布が最大となる投影画像上での座標（ｘｋ，ｍａｘ，ｙｋ，ｍａｘ）を用いて、次の（２）式で表される。
　よって、（１）式の値を用いる事で、類似度尺度分布の平均勾配情報を、画像認識手法の信頼度として設定することができる。
　続いて、認識成否判定部１５０ｂは、ステップＳ２０５で算出した信頼度とステップＳ２０４で算出した横隔膜追跡位置（図４の認識位置１Ａと図５の認識位置１Ｂ）を元に加重平均位置を算出する（ステップＳ２０６）。
　この加重平均位置は、一般的な方法で求めればよく、本ステップの場合であれば、図４の認識位置１Ａをｘ１でその信頼度をｗａ、図５の認識位置１Ｂをｘ２でその信頼度をｗｂと仮定したときに、（ｗａ・ｘ１＋ｗｂ・ｘ２）／（ｗａ＋ｗｂ）で求めることができる。
　次いで、認識成否判定部１５０ｂは、画像認識手法の信頼度を考慮し、横隔膜認識の成否を判定するため、加重平均位置と各追跡手法による横隔膜の認識位置（ランドマーク認識位置）とに基づいてランドマーク認識の成否判定を実施する（ステップＳ２０７）。ここで、この判定手順では、加重平均位置から閾距離内にいずれか一方以上の複数の画像認識処手法での検出位置が存在するか否かで成否を判定することができる。
　以下、加重平均位置からの閾距離ΔＲを用いて成否判定を実施する場合を例を説明する。この閾距離ΔＲは、製造段階で予め決めておくことが想定されるが、ユーザが設定する形態であってもよい。
　判定手順では、加重平均位置から閾距離ΔＲ内に１つの画像認識処手法での検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、検出位置を追跡対象Ｂの画像上での位置とみなすことができる。
　例えば、図６に示すように、信頼度ｗａ＜信頼度ｗｂと２つの画像認識手法の信頼度に差が生じている場合、加重平均位置１Ｃ１は、片側の画像認識手法Ｂの検出位置１Ｂ１に近い位置に設定され、画像認識手法Ｂでの検出位置１Ｂ１のみが加重平均位置１Ｃ１から閾距離ΔＲ内に存在しており、画像認識手法Ａでの検出位置１Ａ１が加重平均位置１Ｃ１から閾距離ΔＲ内に存在しないことになる。この場合は、検出成功として、加重平均位置１Ｃ１に近い画像認識手法Ｂでの検出位置１Ｂ１をＸ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置と設定する。
　また、判定手順では、加重平均位置から閾範囲内に複数の画像認識処手法での検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、最も加重平均位置に近い検出位置、加重平均位置そのもの、最も信頼度の高い画像認識処手法での検出位置、のうちいずれかを追跡対象Ｂの画像上での位置とみなすことができる。
　例えば、図７に示すように、２つの画像認識手法Ａ，Ｂの信頼度ｗａ，ｗｂの差が小さいとともに加重平均位置１Ｃ２から閾距離ΔＲの範囲に両手法の検出位置１Ａ２，１Ｂ２が存在する場合、加重平均位置１Ｃ２はいずれの検出位置１Ａ２，１Ｂ２にも近いことになる。この場合は、検出成功として、加重平均位置１Ｃ２に近い画像認識手法Ａでの検出位置１Ａ２をＸ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置と設定することができるが、加重平均位置１Ｃ２そのものを認識位置としても良いし、信頼度の高い画像認識手法での検出位置１Ａ２，１Ｂ２を認識位置としてもよい。
　更に、図８に示すように、信頼度ｗａと信頼度ｗｂと２つの画像認識手法Ａ，Ｂの信頼度の差が小さいものの、加重平均位置１Ｃ３から閾距離ΔＲの範囲に両手法の検出位置１Ａ３，１Ｂ３が存在しない場合、認識失敗となる。
　このステップＳ２０７では、認識成否判定部１５０ｂは、加重平均位置１Ｃ１，１Ｃ２，１Ｃ３や、各々の処理での追跡対象Ｂの検出位置１Ａ，１Ｂ、閾距離、成否判定結果４０１，４０２，４０３を表示装置１５４に表示するよう表示信号を出力する出力手順を実行させることができる。この場合、成否判定結果４０１，４０２，４０３のみを表示させても良いし、図６乃至図８のいずれかの画を表示させてもよい。
　上述の図２で示した処理を、Ｘ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの組で撮像されたＸ線透視画像とＸ線管１３Ｂ－Ｘ線検出器１２Ｂの組で撮像されたＸ線透視画像とのいずれにも対してそれぞれ実施して、両組に於いて認識成功であった場合にのみ、追跡成功と判断する。
　この場合、追跡対象が写ったＸ線検出器１２Ａ，１２Ｂ上の位置と透視用Ｘ線発生装置を結ぶ２本の線に対する共通垂線を計算し、共通垂線の中点を横隔膜の位置として算出する。
　続いて、予め演算しておいた横隔膜の３次元位置と標的の三次元位置との関係（オフセットベクトル）を読み込み、標的位置の座標を算出し、認識成功の情報と共に変位量算出装置１５２に標的位置の座標を送信する。一方、いずれか一方の組に於いて横隔膜の認識を失敗した場合は追跡失敗として、認識失敗の情報を変位量算出装置１５２に送信する。
　変位量算出装置１５２の追尾成否判定部１５２ａは、腫瘍位置認識装置１５０から認識失敗の情報を受信した場合、または腫瘍位置予測装置１５１から算出された腫瘍の予測位置と腫瘍位置認識装置１５０から算出された腫瘍位置の乖離が、設定された閾値よりも大きい場合に、追尾失敗と判断する。
　変位量算出装置１５２の変位量算出部１５２ｂは、追尾成否判定部１５２ａにおいて追尾成功と判断された場合に、前フレームでの追跡対象位置からの変位量を算出し、主制御装置１６に算出した変位量を出力する。
　Ｘ線治療システム１０には、追尾失敗の許容回数が設定されており、許容回数以上連続して追尾を失敗した場合に、放射線治療装置は照射を停止する。放射線治療装置が停止後、操作者の指示により、過去の追尾成功時の体表位置データおよび腫瘍位置のデータを用いて、体表位置－腫瘍相関モデルの更新を行う事ができる。
　従って、腫瘍位置認識装置１５０の認識成否判定部１５０ｂにより、ランドマーク位置を認識する画像認識プロセスにおいて、認識が失敗した撮像データを適切に「認識成功」条件から除外する事が可能となる。そのため、質の高い追跡位置データのみを対象として体表位置－腫瘍相関モデルを構築でき、体表位置―腫瘍相関モデルの精度を向上させることが可能となる。これにより、動体追尾の信頼性向上に貢献する事が可能となる。
　次に、本実施例の効果について説明する。
　上述した本実施例の追跡対象Ｂの位置演算を行う動体追尾演算装置１５に実行させるプログラムは、追跡対象Ｂの映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順と、処理手順における複数の画像認識処手法の各々の処理での追跡対象Ｂの検出位置と各々の画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順と、を動体追尾演算装置１５に実行させる。
　よって、Ｘ線透視画像の撮影間隔が頻回でない場合等の条件が厳しい場合に於いても、位置検出の成否を高精度に判定できるため、動体追尾の信頼性を向上させる事が可能となる。
　また、処理手順では、信頼度を設定または算出するため、信頼度をより適切に設定できることから、より精度の高い追跡を実現することができる。
　更に、処理手順では、信頼度を、画像認識処手法によって算出される類似度尺度分布の勾配情報に基づいて算出することで、画像認識処手法毎により正確な信頼度を求めることができ、更に精度の高い追跡を実現することができる。
　また、判定手順では、加重平均位置から閾距離内にいずれか一方以上の複数の画像認識処手法での検出位置１Ａ，１Ｂが存在するか否かで成否を判定することにより、精度の高い検出位置を認識位置と求めることが可能となる。
　更に、判定手順では、加重平均位置から閾範囲内に１つの画像認識処手法での検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、検出位置を追跡対象Ｂの画像上での位置とみなすことや判定手順では、加重平均位置から閾範囲内に複数の画像認識処手法での検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、最も加重平均位置に近い検出位置、加重平均位置そのもの、最も信頼度の高い画像認識処手法での検出位置、のうちいずれかを追跡対象Ｂの画像上での位置とみなすことで、より適切な検出位置を認識位置と求めることができる。
　また、加重平均位置と、各々の処理での追跡対象Ｂの検出位置と、閾距離、成否判定結果４０１，４０２，４０３を表示装置１５４に表示するよう表示信号を出力する出力手順を更に実行させることにより、医師などのオペレータが追尾状況を把握できるため、治療の安定性をより高めることができる。
　＜その他＞　
　なお、本発明は上記の実施例に限られず、種々の変形、応用が可能なものである。上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。
　例えば、本発明実施形態は以下の態様であってもよい。
　（１）追跡対象の位置演算を行う計算システムに実行させるプログラムであって、追跡対象の映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順と、前記処理手順における複数の前記画像認識処手法の各々の処理での前記追跡対象の検出位置と各々の前記画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順と、を前記計算システムに実行させるプログラム。
　（２）（１）記載のプログラムにおいて、前記処理手順では、前記信頼度を設定または算出する。
　（３）（２）記載のプログラムにおいて、前記処理手順では、前記信頼度を、前記画像認識処手法によって算出される類似度尺度分布の勾配情報に基づいて算出する。
　（４）（１）乃至（３）のいずれかに記載のプログラムにおいて、前記判定手順では、前記加重平均位置から閾距離内にいずれか一方以上の複数の前記画像認識処手法での前記検出位置が存在するか否かで成否を判定する。
　（５）（４）に記載のプログラムにおいて、前記判定手順では、前記加重平均位置から閾範囲内に１つの前記画像認識処手法での前記検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、前記検出位置を前記追跡対象の前記画像上での位置とみなす。
　（６）（４）に記載のプログラムにおいて、前記判定手順では、前記加重平均位置から閾範囲内に複数の前記画像認識処手法での前記検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、最も前記加重平均位置に近い前記検出位置、前記加重平均位置そのもの、最も前記信頼度の高い前記画像認識処手法での前記検出位置、のうちいずれかを前記追跡対象の前記画像上での位置とみなす。
　（７）（４）乃至（６）のいずれかに記載のプログラムにおいて、前記加重平均位置と、各々の処理での前記追跡対象の前記検出位置と、前記閾距離、前記成否判定結果を表示装置に表示するよう表示信号を出力する出力手順を更に実行させる。
１Ａ，１Ａ１，１Ａ２，１Ａ３，１Ｂ，１Ｂ１，１Ｂ２，１Ｂ３…検出位置
１Ｃ１，１Ｃ２，１Ｃ３…加重平均位置
１０…Ｘ線治療システム（放射線治療システム）
１２Ａ，１２Ｂ…Ｘ線検出器（透視用放射線検出器、透視装置、動体追尾装置）
１３Ａ，１３Ｂ…Ｘ線管（透視用放射線発生装置、透視装置、動体追尾装置）
１４…赤外線カメラ
１５…動体追尾演算装置（計算システム、動体追尾装置）
１６…主制御装置
１７…通信装置
１８…記憶装置
１９…入力装置
２０…透視Ｘ線画像撮影装置
１１０…ガントリ（照射装置）
１１１…照射ノズル（照射装置）
１１２…寝台（照射装置）
１５０…腫瘍位置認識装置
１５０ａ…腫瘍位置認識部
１５０ｂ…認識成否判定部
１５１…腫瘍位置予測装置
１５２…変位量算出装置
１５２ａ…追尾成否判定部
１５２ｂ…変位量算出部
１５３…入力装置
１５４…表示装置
１７１…治療計画装置
１７２…データサーバ
３００…Ｘ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置
３０１，３０２，３０３，３０４…Ｘ線管１３Ａ－Ｘ線検出器１２Ａの撮影画像上での認識位置候補点
４０１，４０２，４０３…成否判定結果
Ａ…患者
Ｂ…追跡対象
Ｃ…赤外線マーカ

Claims (10)

  1. 　追跡対象の位置演算を行う計算システムに実行させるプログラムであって、
    　追跡対象の映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理手順と、
    　前記処理手順における複数の前記画像認識処手法の各々の処理での前記追跡対象の検出位置と各々の前記画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定手順と、を前記計算システムに実行させる
    　プログラム。
  2. 　請求項１に記載のプログラムにおいて、
    　前記処理手順では、前記信頼度を設定または算出する
    　プログラム。
  3. 　請求項２に記載のプログラムにおいて、
    　前記処理手順では、前記信頼度を、前記画像認識処手法によって算出される類似度尺度分布の勾配情報に基づいて算出する
    　プログラム。
  4. 　請求項１に記載のプログラムにおいて、
    　前記判定手順では、前記加重平均位置から閾距離内にいずれか一方以上の複数の前記画像認識処手法での前記検出位置が存在するか否かで成否を判定する
    　プログラム。
  5. 　請求項４に記載のプログラムにおいて、
    　前記判定手順では、前記加重平均位置から閾範囲内に１つの前記画像認識処手法での前記検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、前記検出位置を前記追跡対象の前記画像上での位置とみなす
    　プログラム。
  6. 　請求項４に記載のプログラムにおいて、
    　前記判定手順では、前記加重平均位置から閾範囲内に複数の前記画像認識処手法での前記検出位置が存在する場合、位置検出が成功したと判定するとともに、最も前記加重平均位置に近い前記検出位置、前記加重平均位置そのもの、最も前記信頼度の高い前記画像認識処手法での前記検出位置、のうちいずれかを前記追跡対象の前記画像上での位置とみなす
    　プログラム。
  7. 　請求項４に記載のプログラムにおいて、
    　前記加重平均位置と、各々の処理での前記追跡対象の前記検出位置と、前記閾距離、前記成否の判定結果を表示装置に表示するよう表示信号を出力する出力手順を更に実行させる
    　プログラム。
  8. 　透視用放射線検出器及び透視用放射線発生装置を１組とし、前記追跡対象の透視画像を撮像する１組以上の透視装置と、
    　請求項１乃至７のいずれか１項に記載のプログラムを実行するとともに、前記追跡対象の位置を求める前記計算システムと、を備える
    　動体追尾装置。
  9. 　請求項８に記載の動体追尾装置と、
    　治療用の放射線を出射する照射装置と、を備えた
    　放射線治療システム。
  10. 　追跡対象の位置の検出方法であって、
    　追跡対象の映る画像に対して複数の画像認識処手法を行う処理工程と、
    　前記処理工程における複数の前記画像認識処手法の各々の処理での前記追跡対象の検出位置と各々の前記画像認識処手法の信頼度で重みづけした加重平均位置とに基づいて、位置検出の成否判定を行う判定工程と、を有する
    　追跡対象の位置検出方法。
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Citations (8)

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