CN101835425A

CN101835425A - 骨骼测定装置及骨骼图像处理方法

Info

Publication number: CN101835425A
Application number: CN200880113060A
Authority: CN
Inventors: 东方弘之; 小林正树
Original assignee: Arockar K K
Current assignee: Fujifilm Healthcare Corp
Priority date: 2007-10-23
Filing date: 2008-10-14
Publication date: 2010-09-15
Anticipated expiration: 2028-10-14
Also published as: CN101835425B; JP2009100943A; TWI434672B; WO2009054281A1; TW200918018A; JP4829198B2

Abstract

本发明中，图像数据形成部，形成包含尺骨与桡骨的图像的图像数据；图像数据识别部(16)，在图像数据内识别对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分；分离线设定部(20)，基于所识别的图像数据，设定分离线，该分离线经过夹在两支对象骨骼的骨间软组织所对应的图像部分；骨骼图像分离部(22)，基于分离线将与骨骼对应的图像部分分离成两个，从而提取包含尺骨的图像部分；茎突确定部(24)，基于包含尺骨的图像部分的形状，来确定尺骨茎突。

Description

骨骼测定装置及骨骼图像处理方法

技术领域

本发明涉及一种骨骼测定装置及骨骼图像处理方法，特别涉及一种确定骨骼的特征部位的技术。

背景技术

有一种基于对测定对象的骨骼照射X射线而获得的骨骼图像来诊断骨骼的装置(参考专利文献1～3)。特别是，在专利文献1中公开了，一种通过向人体前臂照射X射线而测量骨骼中所含的钙等骨盐量的前臂用骨盐量测定装置。

前臂用骨盐量测定装置，将以手肘与手腕之间的前臂，特别是桡骨与尺骨作为测定对象。测定前臂时，受检者以左右任一支胳膊的肘部大致弯曲成直角的状态，将前臂放置于装置的放置台上，之后，装置的测量单元移动至测量部位，进行X射线的照射和检测。作为前臂的测量部位，例如利用将前臂长度内分成1/N(N＝3等)的位置。前臂长度例如被定义为，存在于尺骨手腕侧的前端的尺骨茎突和鹰嘴之间的距离。因而，需要正确地检测尺骨茎突和鹰嘴的位置。

专利文献1：日本特许第2735507号公报

专利文献2：日本特开平7-168944号公报

专利文献3：日本特开平7-236631号公报

发明内容

发明所要解决的课题

鉴于上述的背景技术，本申请的发明者，着眼于确认用于定义前臂长度的尺骨茎突位置的技术。而且，除了对尺骨之外，还对包含尺骨的测定对象骨骼的特征部位进行自动识别的技术，开展了研究和开发。

本发明是在研究开发的过程中形成的，其目的在于，通过图像处理来确定骨骼的特征部位。

解决课题的方法

为了实现上述目的，本发明的优选方式的骨骼测定装置，其特征在于，具有：图像数据取得部，用于取得包含受检体内的两支对象骨骼的图像的图像数据；图像识别部，用于识别所取得的图像数据内的对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分；基准线设定部，基于所识别的图像数据，来设定基准线，所述基准线经过与夹在两支对象骨骼间的骨间软组织所对应的图像部分；图像分离部，基于所设定的基准线，将与骨骼对应的图像部分分离成两个，从而提取包含两支对象骨骼中的基准骨骼的图像部分；部位确定部，基于包含所述基准骨骼的图像部分的形状，来确定所述基准骨骼的特征部位；测定量运算部，在利用所述基准骨骼的特征部位的位置而设定的测定位置上，算出两支对象骨骼中的至少一个的测定量。

根据上述方式，由于通过对图像数据进行图像处理来确定基准骨骼的特征部位，因而，例如与通过对检查者的触诊来确认特征部位的位置相比，对特征部位的确定变得容易，并且也提高了确定精度。

优选的方式中，其特征在于，具有端部设定部，其在由所述图像识别部所识别的图像数据内，根据与骨骼对应的图像部分之间的距离，来设定对应于骨间软组织的图像部分的端部，而且，所述基准线设定部根据从所述端部处于规定距离内的骨间软组织的图像部分，来设定基准线。

优选的方式中，其特征在于，所述部位确定部基于所述端部的位置，从包含所述基准骨骼的图像部分中选择所述基准骨骼的图像部分，并且根据所述基准骨骼的图像部分的形状来确定所述特征部位。

优选的方式中，其特征在于，所述的部位确定部，将所述基准骨骼的图像部分所涉及的长度方向的前端，作为所述特征部位。

优选的方式中，其特征在于，所述图像数据取得部用于取得包含受检体内的两支对象骨骼、即尺骨与桡骨的图像的图像数据，而所述图像分离部，基于所述基准线将与骨骼对应的图像部分分离为两个，从而提取包含所述基准骨骼、即尺骨的图像部分，所述部位确定部根据包含尺骨的图像部分的形状，来确定所述特征部位、即尺骨茎突。

优选的方式中，其特征在于，所述测定量运算部，利用尺骨茎突的位置而设定的桡骨远端1/N(N为自然数)的测定位置中，算出测定量、即骨密度。

另外，为了实现上述目的，本发明的优选方式的骨骼图像处理方法，其特征在于，包括：图像数据取得工序，用于取得包含受检体内的两支对象骨骼的图像的图像数据；图像识别工序，用于识别所取得的图像数据内的对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分；基准线设定工序，基于所识别的图像数据，来设定基准线，所述基准线经过夹在两支对象骨骼间的骨间软组织所对应的图像部分；图像分离工序，基于所设定的基准线将对应于骨骼的图像部分分离成两个，从而提取包含两支对象骨骼中的基准骨骼的图像部分；部位确定工序，基于包含所述基准骨骼的图像部分的形状，来确定所述基准骨骼的特征部位。

上述方式的骨骼图像处理方法，上述各工序例如通过由电脑执行的程序而具体实现。例如由读取上述程序的电脑执行上述方式的骨骼图像处理方法。

发明效果

根据本发明，能够通过图像处理来确定骨骼的特征部位。例如根据本发明的优选方式，由于通过对图像数据的图像处理来确定基准骨骼的特征部位，所以，与通过对受检者的触诊来确认特征部位的位置时相比，对特征部位的确定将变得容易，并且也提高了确定精度。

附图说明

图1为，本发明所涉及的骨密度测定装置的整体结构的功能框图。

图2为，用于说明前臂所涉及的断层图像的图像数据的示意图。

图3为，用于说明对应于骨间软组织的图像部分的端部设定的图。

图4为，设定有分离线的图像数据的示意图。

图5为，骨骼部分与软组织之间的边界的示意图。

图6为，用于说明尺骨选择的图。

图7为，用于说明尺骨茎突的确定的图。

符号说明

14图像数据形成部， 16图像数据识别部， 18骨间端部设定部，

20分离线设定部， 22骨骼图像分离部， 24茎突确定部，

26前臂长度运算部， 28骨密度运算部。

具体实施方式

图1为，用于说明本发明所涉及的骨骼测定装置及骨骼图像处理方法的优选实施方式的图，在图1中，通过功能框图表示了骨密度测定装置的整体结构。

X射线发生部10对受检体内的对象骨骼照射X射线。本实施方式中的对象骨骼，例如为人体前臂的尺骨与桡骨。X射线发生部10，例如照射射束状的X射线。X射线也可以是扇形射束状，也可以是锥形射束状。从X射线发生部10输出且透过前臂的X射线，将由X射线检测部12来检测。

X射线检测部12具备根据照射的X射线的形状而排列成一维或二维的多个X射线检测元件。通过将由X射线发生部10与X射线检测部12构成的测定单元适当移动(扫描)于测定部位，从而收集用于形成前臂的断层图像的检测数据。

图像数据形成部14，基于从前臂所收集的检测数据，形成含有尺骨与桡骨的前臂有关的断层图像的图像数据。在本实施方式中，通过对由图像数据形成部14形成的图像数据进行图像处理，从而确定尺骨茎突的位置。而且，在利用尺骨茎突的位置来设定的测定位置中，测定骨密度。

因此，利用图2至图7，对本实施方式的图像处理进行详细说明。另外，关于图1中所示的部分(构成)，以下使用图1中的标记来说明。

图2为，用于说明对含有尺骨52与桡骨54的前臂所涉及的断层图像的图像数据的图。在本发明实施方式中，在装置上，将受检者的前臂(左右均可)配置成，断层图像内尺骨52在上(Y轴的正方向一侧)、桡骨54在下(Y轴的负方向一侧)。

图2中(图3至图7也同样)，X轴对应于前臂的伸长方向。X轴的正方向一侧为远端，至X轴上的X_max位置形成了断层图像的图像数据，构成手腕的腕骨56的一部分也被包含在断层图像内。另外，X轴的负方向一侧为近端，到X轴上的原点位置形成了断层图像的图像数据。在本实施方式中，根据对于图像数据的图像处理，来确定断层图像内的尺骨52的远端一侧前端，即尺骨茎突位置X_u。

在图像数据形成部14中形成了与前臂有关的断层图像的图像数据时，图像数据识别部16在所形成的图像数据内，识别对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分。图像数据识别部16，如利用被称为能量减影(EnergySubtraction)的公知方法来识别骨骼和软组织。由此，如图2所示，对由尺骨52、桡骨54和腕骨56构成的骨骼所对应的图像部分、以及对应于骨骼以外的软组织的图像部分进行识别。识别出骨骼与软组织后，其次，对位于尺骨52与桡骨54之间的骨间软组织的端部进行设定。

图3为，用于说明对应于骨间软组织62的图像部分的端部设定的图。在图像数据识别部16中识别出骨骼与软组织时，骨间端部设定部18在所识别的图像数据内，将被骨骼与骨骼之间夹住的软组织的图像部分视为骨间软组织62，从而检索骨间软组织62的端部。端部检索在骨间软组织62的图像部分中，沿着X轴从原点向正方向一侧(远端)进行。而且，在两个骨骼之间的距离(Y轴方向的距离)极小的位置处设定端部。例如，在被两个骨骼包围的区域的Y轴方向的像素不到3像素的X座标(X₁)上设定端部。

设定出骨间软组织62的端部后，由分离线设定部20设定经过对应于骨间软组织62的图像部分的分离线。在设定分离线时，分离线设定部20首先从对应于端部的X₁至X_1-n之间的每个X座标，按照如下公式计算出骨间软组织62的重心座标Y_xg。

[数1]

Y_{xg} = \frac{Σ_{Y = Y \min}^{Y \max} Y}{(Y_{\max} - Y_{\min} + 1)}

数1公式中，右边的分子为对应于骨间软组织62的各像素的Y座标之和，而右边的分母为对应于骨间软组织62的像素的总数。

而且，分离线设定部20，按照如下公式计算出从X₁至X_1-n之间的每个X座标上计算出的重心座标Y_xg的平均值Y_g。而且，将经过平均值Y_g并且平行于X轴的直线作为分离线而进行设定。

[数2]

Y_{g} = \frac{Σ_{x = x_{1 - n}}^{x_{1}} Y_{xg}}{n + 1}

图4为，设有分离线的图像数据的示意图。由分离线设定部20来设定的分离线，在图4中用经过座标Y_g的虚线来表示。分离线被设定后，骨骼图像分离部22按照分离线将对应于骨骼的图像部分分离成两个。也就是说，消除所有的小于座标Y_g的座标区域中的骨骼图像部分。由此，如图4所示，只提取大于分离线的位置(Y轴的正方向一侧)的骨骼部分50。比较图4与图2可得知，在图4的骨骼部分50中，存在有对应于尺骨的部分和对应于腕骨的部分。

而且，如图5所示，描绘出骨骼部分50与软组织的边界(点划线)，通过区域来掌握骨骼。顺便说一下，在图5中，由点划线来表示的边界为，沿着骨骼部分50的周围而追踪软组织的像素而成的。描绘骨骼边界后，通过茎突确定部24来选择尺骨图像，从而确定尺骨茎突位置。

图6为用于说明于尺骨选择的图。茎突确定部24基于骨间软组织的端部(X₁)位置，来选择尺骨52的图像部分。也就是说，在X轴的X₁的位置上，检索Y座标的最小骨骼部分像素的位置Y₁，从而确定含座标(X₁，Y₁)的骨骼像素的骨骼图像区域。由此，如图6所示，提取了与尺骨52对应区域的图像。

图7为用于说明于确定尺骨茎突的图。提取与尺骨52对应的区域的图像后，茎突确定部24在与尺骨52对应的区域中，检索出X座标为最大的骨骼部分像素。由此，检索出图7所示的座标X_U，茎突确定部24将座标X_U的位置作为尺骨茎突的位置。

当尺骨茎突24的位置X_U被确定后，前臂长度运算部26算出从受检者的鹰嘴至尺骨茎突的长度、即前臂长度。如利用图2至图7中进行的说明，尺骨茎突的位置X_U，通过对图像数据进行图像处理而被确定。另外，鹰嘴为，例如通过受检者在装置的肘垫上放置并固定肘部而被定位。前臂长度运算部26从被定位的鹰嘴位置以及通过图像处理而确定的尺骨茎突位置，算出前臂长度。

算出前臂长度后，骨密度运算部28，在将前臂长度内分为1/N(N为自然数)的桡骨远端1/N的测定位置中，算出骨密度。例如，在桡骨远端1/3部位，1/6部位，1/10部位的各位置中，算出骨密度。在骨密度的计算中，利用了公知的方法。

例如，在能量减影中，通过将具有两种能量的放射线(X射线)交替或同时向受检者照射并对受检者进行扫描，测量透过放射线量，从而决定各扫描点的骨骼与软组织的厚度。透过受检者的两种能量的放射线的全部减弱量，作为骨骼及软组织的各成分的减弱量的乘积，可为如下公式所示。

[数3]

I_L＝I_OL.EXP(-μ_BLX_B).EXP(-μ_SLX_S) …(3-1)

I_H＝I_OH.EXP(-μ_BHX_B).EXP(-μ_SHX_S) …(3-2)

I_OL，I_OH：射入X射线的强度

I_L，I_H：射出X射线的强度

X_B，X_S：各成分的厚度(cm)

μ_BL，μ_BH，μ_SL，μ_SH：射线吸收系数(cm^-1)

B：表示骨骼的代码

S：表示软组织的代码

L：表示低能量的代码

H：表示高能量的代码

然后，计算公式(3-1)与(3-2)的两边取自然对数，获得以下的二次连立方程式。

[数4]

In(I_OL/I_L)＝μ_BLX_B+μ_SLX_S …(4-1)

In(I_OH/I_H)＝μ_BHX_B+μS_HX_S …(4-2)

而且，用公式(4-1)与(4-2)的二次连立方程式来求解X_B如下。

[数5]

X_B＝c.(R_L-α.R_B)…(5)

R_L＝In(I_OL/I_L)

R_B＝In(I_OH/I_H)

α＝μ_SL/μ_SH

C＝I/(μ_BL-α.μ_BH)

公式(5)呈减法形式，所以该运算被称为能量减影。而且，在公式(5)中所定义的X_B上乘以骨骼物理密度ρ_B，并通过在骨骼的相关区域内进行积分，从而算出骨盐量、即BMC(Bone Mineral Content)。而且，通过用骨骼的面积除以BMC，从而算出平面骨密度、即BMD(Bone Mineral Density)。BMC与BMD的具体计算公式如下。

[数6]

BMC＝∫∫ρ_B.X_Bd_xd_y …(6-1)

BMD＝BMC/∫∫d_xd_y (g/cm²) …(6-2)

以上，说明了本发明的优选实施方式，根据上述的实施方式，由于通过图像处理来确认尺骨茎突的位置，因而与通过对受检者的触诊来确认位置的情况相比，容易确认，而且提高了位置确定的精度。而且，由于尺骨茎突的位置确认能在较短时间内完成，因而减轻了受检者的负担。另外，即使对由图像处理而自动确定的尺骨茎突位置进行修正时，也能够利用断层图像在图像上较容易地进行修正。

上述的实施方式与其效果等，只是单纯的示例，并不限定本发明的范围。例如，利用图2至图7所说明的图像处理，也可以应用于通过超声波等而获得的图像。本发明在不脱离其本质的范围下，也包含其他的各种变形。

Claims

1.一种骨骼测定装置，其特征在于，具有：

图像数据取得部，用于取得包含受检体内的两支对象骨骼的图像的图像数据；

图像识别部，用于识别所取得的图像数据内对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分；

基准线设定部，基于所识别的图像数据，来设定基准线，所述基准线经过与夹在两支对象骨骼间的骨间软组织所对应的图像部分；

图像分离部，基于所设定的基准线，将与骨骼对应的图像部分分离成两个，从而提取包含两支对象骨骼中的基准骨骼的图像部分；

部位确定部，基于包含所述基准骨骼的图像部分的形状，来确定所述基准骨骼的特征部位；

测定量运算部，在利用所述基准骨骼的特征部位的位置而设定的测定位置上，算出两支对象骨骼中至少一个的测定量。

2.根据权利要求1所述的骨骼测定装置，其特征在于，

具有端部设定部，其在由所述图像识别部所识别的图像数据内，基于与骨骼对应的图像部分之间的距离，来设定对应于骨间软组织的图像部分的端部，

所述基准线设定部基于自所述端部处于规定距离内的骨间软组织的图像部分，来设定基准线。

3.根据权利要求2所述的骨骼测定装置，其特征在于，

所述部位确定部基于所述端部的位置，从包含所述基准骨骼的图像部分选择所述基准骨骼的图像部分，并根据所述基准骨骼的图像部分的形状来确定所述特征部位。

4.根据权利要求3所述的骨骼测定装置，其特征在于，

所述的部位确定部，将所述基准骨骼的图像部分所涉及的长度方向的前端，作为所述特征部位。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的骨骼测定装置，其特征在于，

所述图像数据取得部，用于取得包含受检体内的两支对象骨骼、即尺骨与桡骨的图像的图像数据，

所述图像分离部，基于所述基准线，将与骨骼对应的图像部分分离为两个，从而提取包含所述基准骨骼即尺骨的图像部分，

所述部位确定部，基于包含尺骨的图像部分的形状，来确定所述特征部位即尺骨茎突。

6.根据权利要求5所述的骨骼测定装置，其特征在于，

所述测定量运算部，在利用尺骨茎突的位置而设定的桡骨远端1/N(N为自然数)的测定位置上，算出测定量即骨密度。

7.一种骨骼图像处理方法，其特征在于，包括：

图像数据取得工序，用于取得包含受检体内的两支对象骨骼的图像的图像数据；

图像识别工序，用于识别所取得的图像数据内对应于骨骼的图像部分和对应于软组织的图像部分；

基准线设定工序，基于所识别的图像数据，来设定基准线，所述基准线经过夹在两支对象骨骼间的骨间软组织所对应的图像部分；

图像分离工序，基于所设定的基准线，将与骨骼对应的图像部分分离成两个，从而提取包含两支对象骨骼中的基准骨骼的图像部分；

部位确定工序，基于包含所述基准骨骼的图像部分的形状，来确定所述基准骨骼的特征部位。