JP2002222410A - 画像診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 操作者が画像診断装置を一々操作しなくても
断層画像に基づいて自動的に体脂肪を測定できるように
する。 【解決手段】 ＣＴ装置などによって撮影された生体情
報に関する断層画像において体表の外周に沿って輪郭を
追跡し、体表関心領域７２を抽出する（ステップＳ４
１）。体表関心領域７２内から全体脂肪領域を抽出する
（ステップＳ４３）。体表関心領域７２内の全体脂肪領
域を除去して、腹壁筋層に対応する領域だけを抽出し、
その腹壁筋層の輪郭を追跡して内臓脂肪を囲む内臓関心
領域８０を抽出する（ステップＳ４２）。通常、腹壁筋
層には隙間が存在するので、輪郭を追跡する場合にはこ
の隙間を考慮し、小円を腹壁筋層の外周に接するように
して転がすことによって輪郭線を追跡するという手法を
用いる。内臓関心領域８０内から内臓脂肪領域を抽出す
る（ステップＳ４４）。このようにして抽出された全体
脂肪領域から内臓脂肪領域を減算することによって皮下
脂肪領域を算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、生体情報に関する
断層画像に基づいて体脂肪を測定する画像診断装置に係
り、特に皮下脂肪と内臓脂肪を自動的に分離して体脂肪
を測定することのできる画像診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置などで撮影
された生体情報に関する断層画像に基づいて体脂肪率を
測定する画像診断装置が実用化されつつある。図１及び
図２は、断層画像に基づいて体脂肪を測定する従来の方
法を説明するための図である。従来は、断層画像を用い
て腹壁筋層や体表面などをマウスなどのポインティング
デバイスを用いてマニュアルトレースして、皮下脂肪や
内臓脂肪の面積を算出していた。すなわち、図１（ａ）
に示すように、断層画像内において内臓脂肪の面積を求
めるために、ポインティングデバイスを用いて皮下脂肪
が含まれないように脊柱起立筋１１、腹横筋１２，１
３、腹直筋１４などの腹壁筋層を白線１０のように囲
む。そして、白線１０で囲まれた部分のＣＴ値が最大値
−５０から最小値−１５０の範囲に含まれるものを抽出
する。抽出された部分は図１（ｂ）に示すように白く変
化する。この白い部分１５の面積Ｖが内臓脂肪に対応す
る。次に、図２（ａ）に示すようにポインティングデバ
イスを用いて腹部全体を白線２０のように囲む。そし
て、白線２０で囲まれた部分のＣＴ値が最大値−５０か
ら最小値−１５０の範囲に含まれるものを抽出する。抽
出された部分は図２（ｂ）に示すように白く変化する。
この白い部分２５の面積Ｗが全体の脂肪に対応する。従
って、皮下脂肪の面積Ｓは全体の脂肪を示す白い部分２
５の面積Ｗから内臓脂肪を示す白い部分１５の面積Ｖを
減算したものとなる。このようにして求められた全体脂
肪の面積Ｗ、内臓脂肪の面積Ｖ、皮下脂肪の面積Ｓに基
づいて、各脂肪の比率が求められる。すなわち、内臓脂
肪：全体脂肪はＶ：Ｗ、皮下脂肪：全体脂肪はＳ：Ｗ、
内臓脂肪：皮下脂肪はＶ：Ｓとなる。

【０００３】上述のように従来は、ポインティングデバ
イスを操作者がマニュアルで操作して白線１０や白線２
０をトレースしなければならない。従って、トレースす
る操作者が異なると、それによって測定値がばらついた
り、操作者の熟練度によっても測定値にばらつきが発生
するという問題があった。そこで、このような問題を解
決するために、特開２０００−９３４２４号公報によう
に自動的に体脂肪を測定するように構成された画像診断
装置が提案されている。この画像診断装置は、操作者
が、脂肪部分の最小ＣＴ値と最大ＣＴ値を設定すると共
に皮下脂肪領域の一点を指定することによって、自動的
に皮下脂肪領域の面積と内臓脂肪領域の面積を抽出し、
それに基づいて体脂肪を測定するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記特開２０００−９
３４２４号公報に記載された画像診断装置は、マニュア
ルでトレースするほどの熟練は必要ではないが、操作者
は皮下脂肪領域の一点を指定するという工程、さらに、
腹壁の筋が萎縮している症例などのように皮下脂肪領域
と内臓脂肪領域とが連続している場合にはその筋層の隙
間に操作者がマニュアル操作で分離ラインを引くという
工程をマニュアルで行う必要があった。従って、自動化
されたと言っても、依然として操作者によるマニュアル
操作が必要であり、操作者によって測定値がばらつくと
いう問題があった。

【０００５】本発明の目的は、操作者が画像診断装置を
一々操作しなくても断層画像に基づいて自動的に体脂肪
を測定することのできる画像診断装置を提供することに
ある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る画像診断
装置は、生体情報に関する断層画像内における体表の輪
郭に基づいて生体全体を囲む体表関心領域を抽出する体
表関心領域抽出手段と、前記体表関心領域内における全
体脂肪領域を抽出する全体脂肪領域抽出手段と、前記断
層画像内における皮下脂肪層の内側にある腹壁筋層の輪
郭を追跡して内臓を囲む内臓関心領域を抽出する内臓関
心領域抽出手段と、前記内臓関心領域内における内臓脂
肪領域を抽出する内臓脂肪領域抽出手段と、前記全体脂
肪領域抽出手段によって抽出された前記全体脂肪領域及
び前記内臓脂肪領域抽出手段によって抽出された前記内
臓脂肪領域に基づいて前記体脂肪を算出する体脂肪算出
手段とを備えたものである。生体情報に関する断層画像
は、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置などによって撮影される。こ
の断層画像において体表は通常連続して存在するので、
体表の外周に沿って輪郭を追跡することによって容易に
体表関心領域を抽出することができる。抽出された体表
関心領域内において、その脂肪を示すＣＴ値の範囲に含
まれる画素を順次抽出することによって全体脂肪領域を
抽出する。体表関心領域内の全体脂肪領域を除去するこ
とによって、腹壁筋層に対応する領域を抽出し、その腹
壁筋層の輪郭を追跡することによって内臓脂肪を囲む内
臓関心領域を抽出する。通常、腹壁筋層には隙間が存在
するので、輪郭を追跡する場合にはこの隙間を考慮する
必要がある。この発明では、小円を腹壁筋層の外周に接
するようにして転がすことによって輪郭線を追跡すると
いう手法を採用している。抽出された内臓関心領域内に
おける内臓脂肪領域の抽出は、その脂肪を示すＣＴ値の
範囲に含まれる画素を順次抽出することによって行う。
このようにして抽出された全体脂肪領域から内臓脂肪領
域を減算することによって皮下脂肪領域を算出すること
ができる。

【０００７】請求項２に係る画像診断装置は、請求項１
において、前記体脂肪算出手段が、内臓脂肪：全体脂肪
の値、皮下脂肪：全体脂肪の値、内臓脂肪：皮下脂肪の
値の少なくとも一つを算出するものである。体脂肪算出
手段は、全体脂肪領域、内臓脂肪領域、皮下脂肪領域を
算出するだけでなく、これらの各値に基づいて各脂肪比
率を算出する。

【０００８】請求項３に係る画像診断装置は、請求項１
又は２において、前記体脂肪算出手段によって算出され
た体脂肪を示す値を前記断層画像内に表示する表示手段
を備えたものである。体脂肪算出手段によって算出され
た体脂肪を示す各値は表示手段によって操作者に表示さ
れるので、操作者はそれを見るだけで各脂肪比率を容易
に認識することができる。

【０００９】請求項４に係る画像診断装置は、請求項３
において、前記表示手段が、全体脂肪、内臓脂肪、皮下
脂肪をそれぞれ識別可能に断層画像上に表示するもので
ある。表示手段は、各脂肪比率の値を表示すると共に皮
下脂肪や内臓脂肪を識別可能に表示することによって、
内臓脂肪や皮下脂肪が適切に抽出されたかどうかを容易
に認識することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下添付図面に従って本発明に係
る画像診断装置の好ましい実施の形態について説明す
る。図３は本発明が適用される画像診断装置全体のハー
ドウエア構成を示すブロック図である。この画像診断装
置は、例えばＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波装置な
どの医用画像モダリティで被検体の対象部位について収
集した複数の断層画像に基づいて体脂肪を測定するもの
である。

【００１１】画像診断装置は、各構成要素の動作を制御
する中央処理装置（ＣＰＵ）３０と、画像診断装置の制
御プログラムが格納された主メモリ３１と、各患者の複
数の断層画像データ及び動作プログラム等が格納された
磁気ディスク３２と、表示用の画像データを一時記憶す
る表示メモリ３３と、この表示メモリ３３からの画像デ
ータに基づいて画像を表示する表示装置としてのＣＲＴ
ディスプレイ３４と、画面上のソフトスイッチを操作す
るマウス３５及びマウスコントローラ３６と、各種パラ
メータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード３７
と、スピーカ３８と、上記各構成要素を接続する共通バ
ス３９とから構成される。この実施の形態では、主メモ
リ３１以外の記憶装置として、磁気ディスク３２のみが
接続されているが、これ以外にフロッピー（登録商標）
ディスクドライブ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−Ｒ
ＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩ
Ｐドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続
されていてもよい。さらに、図示していない通信インタ
ーフェイスを介してＬＡＮ（ローカルエリアネットワー
ク）やインターネット、電話回線などの種々の通信ネッ
トワーク上に接続可能とし、他のコンピュータやデータ
ベースとの間で画像データのやりとりを行えるようにし
てもよい。

【００１２】以下、図３の画像診断装置の動作例につい
て図面を用いて説明する。図４は、図３の画像診断装置
が実行するメインフローを示す図である。図３のＣＰＵ
３０はこのメインフローに従って動作する。図７及び図
８は、このメインフローによって断層画像がディスプレ
イ上でどのように表示されるのかを示す表示画面の一例
を示す図であり、図１に対応するものである。以下、こ
のメインフローの詳細をステップ順に説明する。

【００１３】［ステップＳ４０］まず、画像診断装置の
ディスプレイ３４上に患者のＩＤ入力画面が表示される
ので、操作者は患者のＩＤ番号を入力する。すると、医
用画像モダリティによって予め撮影された断層画像の中
から診断対象となる患者のＩＤ番号に対応した図７
（ａ）のような断層画像が磁気ディスク３２から読み出
され、ディスプレイ３４上に表示される。表示された断
層画像を見て、操作者は脂肪画素抽出のためのＣＴ値の
閾値範囲を設定する。なお、脂肪のＣＴ値は通常−１５
０から−５０の範囲なので、この範囲をデフォルト値と
し、操作者による閾値設定を省略してもよい。また、断
層画像の脂肪に対応する箇所を指定することによってそ
のＣＴ値の±数十パーセントを閾値範囲に設定するよう
にしてもよい。

【００１４】［ステップＳ４１］ステップＳ４０による
閾値範囲の設定が終了したら、次に断層画像における体
表全体を囲むような関心領域を設定するための体表輪郭
抽出処理を実行する。図５は、この体表輪郭抽出処理の
詳細を示す図である。以下、この体表輪郭抽出処理の詳
細をステップ順に説明する。 ［ステップＳ５０］原画像のエッジを検出して輪郭強調
画像を作成する。エッジの検出は、原画像にラプラシア
ン・フィルタなどの差分フィルタをかけることによって
行う。ラプラシアン・フィルタ処理によってエッジ部分
が高い値を持つように変換される。 ［ステップＳ５１］輪郭強調画像に閾値処理を行い、図
７（ａ）のような二値化画像を作成する。ここでの閾値
は輪郭がはっきりと残るように最適な値を予め設定して
おく。 ［ステップＳ５２］ステップＳ５１で作成された二値化
画像の左上隅の画素から図７（ｂ）の矢印線のようにラ
スター走査して輪郭線追跡する開始点７１を探索する。
すなわち、断層画像の左上隅から水平方向に順次走査し
て、最初に出会ったレベル「１」の画素を開始点７１と
する。 ［ステップＳ５３］ステップＳ５３で探索された開始点
７１に基づいて輪郭線追跡を開始し、体表面の周囲を一
周するまで続ける。こうしてできた輪郭線が全体を囲む
体表関心領域７２となる。なお、これ以外にも断層画像
の上下左右の各端部から画像の中央に向かって水平方向
及び垂直方向に走査して、最初に出会ったレベル「１」
の画素を輪郭線としてもよい。

【００１５】［ステップＳ４２］次に、皮下脂肪層の内
側に存在する内臓を囲んでいる腹壁筋層に関心領域を設
定するための内臓輪郭抽出処理を実行する。図６は、こ
の内臓輪郭抽出処理の詳細を示す図である。以下、この
内臓輪郭抽出処理の詳細をステップ順に説明する。 ［ステップＳ６０］ステップＳ４１で抽出された体表関
心領域７２内の画素について、脂肪の閾値範囲内にある
画素を抽出する。脂肪の抽出範囲は、ステップＳ４０で
設定した値を使用する。 ［ステップＳ６１］原画像からステップＳ６０で抽出さ
れた脂肪の画素を除去し、かつ二値化する。すなわち原
画像から全体の体表関心領域７２の外側をゼロクリアす
ると共に体表関心領域７２の内部については脂肪の画素
をゼロクリアし、それ以外の腹壁筋層に対応する画素を
レベル「１」に置き換えて、図８（ａ）のような二値化
画像を作成する。なお、図８（ａ）の二値化画像では理
解のために体表関心領域７２を点線で示しているが、実
際にはこの線は存在しないものである。このようにして
作成された二値化画像は、腹壁筋層が外側に露出した画
像である。この二値化画像の輪郭を追跡すれば、内臓全
体を含む腹壁筋層の輪郭を抽出することができる。しか
し、従来の技術の欄で述べたように、腹壁筋層は必ずし
も内臓を連続的に囲むようになっておらず、数カ所に隙
間が存在する場合が多い。従って、このような隙間の存
在するような腹壁筋層についてただ単に輪郭を追跡した
だけでは内臓全体を含むような腹壁筋層の輪郭線を抽出
することはできない。そこで、この実施の形態では、以
下のステップＳ６２〜ステップＳ６８の処理によって腹
壁筋層の隙間を埋めて、内臓全体を含むような腹壁筋層
の輪郭線を抽出するための輪郭線補正処理を行う。

【００１６】［ステップＳ６２］ステップＳ６１で作成
された二値化画像の左上隅の画素から図８（ａ）の矢印
線のようにラスター走査して輪郭線追跡する開始点８１
を探索する。すなわち、断層画像の左上隅から水平方向
に順次走査して、最初に出会ったレベル「１」の画素を
開始点８１とする。この開始点の探索が終了したら、ス
テップＳ６３〜ステップＳ６８の輪郭線追跡処理を実行
する。図９は、この輪郭線追跡処理を説明するための図
であり、図８の開始点８１付近を拡大して示した図であ
る。 ［ステップＳ６３］着目点上で輪郭線の外側に接するよ
うに小円を描く。すなわち、図９に示すように、着目し
ている点（開始点８１）において、輪郭線の外側に接す
るような小円９１を描く。小円９１は開始点８１を接点
とする円である。 ［ステップＳ６４］前のステップＳ６３で描かれた小円
の円周上にレベル「１」の画素があるかどうか検索す
る。 ［ステップＳ６５］小円の円周上にレベル「１」の画素
が存在するか否かを判定し、存在する（ｙｅｓ）と判定
された場合は、次のステップＳ６６に進み、存在しない
（ｎｏ）と判定された場合にはステップＳ６７にジャン
プする。

【００１７】［ステップＳ６６］前のステップＳ６５で
小円の円周上にレベル「１」の画素が存在すると判定さ
れたので、そのレベル「１」の画素の中で最も着目点に
近い画素（最近点の画素）と着目点との間の小円の円弧
に対応する複数画素をレベル「１」の画素に置き換え
る。図９では、小円９１から小円９２までは、小円内に
レベル「１」の画素が存在しなかったが、小円９３では
着目点８２に対して最近点８３にレベル「１」の画素が
存在する。従って、このような場合には着目点８２と最
近点８３とを結ぶ小円９３の円弧９３Ａに対応する複数
画素がレベル「１」に置き換えられる。なお、着目点８
２と最近点８３とを結ぶ直線に対応する画素をレベル
「１」の画素に置き換えるようにしてもよい。 ［ステップＳ６７］着目点を次の画素に移動する。ステ
ップＳ６５の判定の結果、小円の円周上にレベル「１」
の画素が存在しなかった場合には、着目点に隣接する次
の輪郭線上の画素を次の着目点とする。また、ステップ
Ｓ６６によって最近点と着目点との間の複数画素がレベ
ル「１」に置き換えられた場合には、その最近点の画素
を次の着目点の画素とする。すなわち、図９の小円９３
の場合には、着目点８２の次の着目点は最近点８３とな
る。

【００１８】［ステップＳ６８］次の画素が開始点と同
一かどうかを判定し、開始点でない（ｎｏ）と判定され
た場合には、ステップＳ６３にリターンし、開始点であ
る（ｙｅｓ）と判定された場合には、内臓輪郭抽出処理
を終了し、次のステップＳ４３に進む。すなわち、ステ
ップＳ６３〜ステップＳ６７の処理が腹壁筋層を１周し
て開始点に戻ったかどうかを判定する。このように、小
円を腹壁筋層の輪郭線に沿って転がしながら１周させ
て、腹壁筋層の隙間を埋めながら輪郭線追跡を行うこと
によって、内臓全体を囲む内臓関心領域８０を自動的に
作成することができる。このような輪郭線抽出方法をロ
ーリングボール法と呼ぶこととする。

【００１９】なお、このローリングボール法によって輪
郭線追跡を行った場合、図１１に示すような微小な凹部
では正確な輪郭線追跡を行うことができないという問題
がある。すなわち、図１１（ａ）に示すように、小円９
５の場合、その円周上に着目点８５と最近点８６が存在
する。この場合、輪郭線は図１１（ｂ）のような輪郭線
１１１となる。しかし、この部分の正確な輪郭線は点線
輪郭線１１２である。従って、この実施の形態ではこの
ような不正確な輪郭線を修正するために、ローリングボ
ール法によって抽出された内臓輪郭線すなわち内臓関心
領域８０の周囲をもう一度反時計回りに一周して、図１
１（ｂ）のように輪郭線１１１と点線輪郭線１１２のよ
うな分岐点の存在する箇所を探索する。そして、分岐し
ている箇所において、左への分岐線（点線輪郭線１１
２）と右への分岐線（輪郭線１１１）をたどって、両方
の分岐線が再び最近点８６で合流するかどうかを調べ
る。合流した場合には、その部分は微小凹部であると判
断して、図１１（ｃ）のように左の分岐線（点線輪郭線
１１２）を正式な輪郭線として修正処理を行う。合流し
なかった場合には、図９のような隙間であると判断し、
右の分岐線のままとする。また、分岐後追跡する距離の
上限を予め決めておき、一定距離の範囲内で合流しない
場合には、無駄に探索を続けるのを止めるために追跡を
中断し、その分岐は合流しないものとみなす。

【００２０】［ステップＳ４３］ステップＳ４１で抽出
された体表輪郭内すなわち図８（ａ）の体表関心領域７
２内の脂肪画素を抽出する。この脂肪画素の抽出処理
は、原画像について１画素ずつ、体表関心領域７２内に
あり、かつ、画素値が閾値範囲内にあるかどうかを調
べ、条件を満たす画素があったらその画素数を数える。
また、同時に原画像に重ねて表示するための脂肪画像用
バッファに、その画像数の値を格納し、脂肪画素に対応
する画素の色を所定の色（例えば白色）に置き換える。 ［ステップＳ４４］ステップＳ４２で抽出された内臓輪
郭内すなわち図８（ｂ）の内臓関心領域８０内の脂肪画
素を抽出する。この脂肪画素の抽出処理は、前述と同じ
ように原画像について１画素ずつ、内臓関心領域８０内
にあり、かつ、画素値が閾値範囲内にあるかどうかを調
べ、条件を満たす画素があったらその画素数を数える。
また、同時に原画像に重ねて表示するための脂肪画像用
バッファに、その画像数の値を格納し、脂肪画素に対応
する画素の色を所定の色（例えば黄色）に置き換える。

【００２１】［ステップＳ４５］ステップＳ４３で抽出
された全体の脂肪の画素数Ｗ、ステップＳ４４で抽出さ
れた内臓脂肪の画素数Ｖに基づいて、皮下脂肪の画素数
Ｓを算出し、算出されたこれらの値の比率に基づいて、
内臓脂肪：全体脂肪の値Ｖ／Ｗ、皮下脂肪：全体脂肪の
値Ｓ／Ｗ、内臓脂肪：皮下脂肪の値Ｖ／Ｓをそれぞれ計
算する。 ［ステップＳ４６］ステップＳ４５の計算結果である内
臓脂肪：全体脂肪の値Ｖ／Ｗ、皮下脂肪：全体脂肪の値
Ｓ／Ｗ、内臓脂肪：皮下脂肪の値Ｖ／Ｓをそれぞれ画面
上に表示したり、図１０（ａ）のような全体脂肪を表す
断層画像や図１０（ｂ）のように内臓脂肪と皮下脂肪を
識別可能な断層画像を表示する。これによって、図１０
（ｂ）のように内臓関心領域８０内に内臓脂肪１５が黄
色で表示されたり、内臓脂肪の画素数として「Ｖ＝９５
４５」の文字、皮下脂肪の画素数として「Ｓ＝１７０５
６」の文字、全体脂肪の画素数として「Ｗ＝２６６０
１」の文字がそれぞれ表示される。また、図示のように
各脂肪比率を表す値もそれぞれ表示される。なお、図１
０では、画像の色を表示することができないので、内臓
脂肪１５に対応する黄色の場合をハッチングで表示し、
皮下脂肪３５は白色で表示してある。

【００２２】なお、上述の実施の形態では、ローリング
ボール法に用いられる小円の大きさが腹壁筋層の隙間に
入り込まないようなものを予め設定し、それを用いる場
合について説明したが、小円の大きさを自動的に選択す
るようにしてもよい。例えば、腹壁筋層の隙間に入り込
むことのない比較的大きな半径Ｒ１の円を用いてローリ
ンクボール法にて輪郭を抽出し、その輪郭に基づいて内
臓関心領域のだいたいの面積Ａ１を求める。次に、半分
の大きさの半径Ｒ２の円を用いて同じくローリングボー
ル法にて輪郭を抽出し、その輪郭に基づいた内臓関心領
域の面積Ａ２を求める。この面積Ａ２が先に求めた面積
Ａ１と比較して極端に小さい場合には、半径Ｒ２の円は
腹壁筋層の隙間に入り込んだものと推定されるので、そ
の半径Ｒ１と半径Ｒ２の中間の半径Ｒ３の円を用いて輪
郭を抽出し、その輪郭に基づいた内臓関心領域の面積Ａ
３を求める。この面積Ａ３が先に求めた面積Ａ１よりも
若干小さい場合には、半径Ｒ２と半径Ｒ３の中間の半径
Ｒ４の円も用いて輪郭を抽出する。以下同様の処理を複
数回繰り返すことによって最適な大きさの円を特定する
ことが可能となるので、この円を用いてローリングボー
ル法による輪郭抽出を行うようにすればよい。

【００２３】また、上述の実施の形態では、ローリング
ボール法で内臓関心領域の輪郭を抽出する場合について
説明したが、これ以外の方法を用いてもよい。例えば、
腹壁筋層の表示された断層画像に対してその上下左右の
各端部から画像の中央に向かって水平方向及び垂直方向
に走査して、最初に出会ったレベル「１」の画素を輪郭
線としてもよい。この場合、腹壁筋層の隙間の部分は輪
郭が途切れるので、途切れた端部の最も近いもの同士を
接続すれば、内臓関心領域の輪郭を抽出することが可能
となる。また、その隙間を通過して内側の腹壁筋層の輪
郭が抽出された場合には、その輪郭線は極端に短くなる
ので、短いものは削除すればよい。このようにして内臓
関心領域の輪郭を抽出するようにしてもよい。

【００２４】

【発明の効果】以上説明したように本発明の画像診断装
置によれば、操作者が画像診断装置を一々操作しなくて
も断層画像に基づいて自動的に体脂肪を測定することが
できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 断層画像に基づいて体脂肪を測定する従来の
方法を説明するための図

【図２】 断層画像に基づいて体脂肪を測定する従来の
方法を説明するための別の図

【図３】 本発明が適用される画像診断装置全体のハー
ドウエア構成を示すブロック図

【図４】 図３の画像診断装置が実行するメインフロー
を示す図

【図５】 図４のメインフロー中の体表輪郭抽出処理の
詳細を示す図

【図６】 図４のメインフロー中の内臓輪郭抽出処理の
詳細を示す図

【図７】 図４のメインフローによって断層画像がディ
スプレイ上でどのように表示されるのかを示す表示画面
の一例を示す図

【図８】 図４のメインフローによって断層画像がディ
スプレイ上でどのように表示されるのかを示す表示画面
の一例を示す別の図

【図９】 図６の輪郭線追跡処理を説明するために図８
の開始点付近を拡大して示した図

【図１０】 図４のメインフローによって全体脂肪や内
臓脂肪や皮下脂肪がどのように表示されるのかその表示
例を示す図

【図１１】 ローリングボール法による輪郭線追跡の修
正処理を説明するための図

【符号の説明】

１１…脊柱起立筋、１２，１３…腹横筋、１４…腹直
筋、７２…体表関心領域、８０…内臓関心領域、９１，
９２，９３，９５…小円、８１，８２，８５…着目点、
８３，８６…最近点、３０…中央処理装置（ＣＰＵ）、
３１…主メモリ、３２…磁気ディスク、３３…表示メモ
リ、３４…ＣＲＴディスプレイ、３５…マウス、３６…
コントローラ、３７…キーボード、３８…スピーカ、３
９…共通バス

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C096 AA01 AB38 AB44 DC11 DC19 DC22 DC24 DD07 DD09 DD13 DD16 DD19 DE04 DE06 DE08 FC16 4C301 EE12 EE13 JC08 JC16 KK02 KK24 KK27 KK31 LL13 LL20 5B057 AA09 BA03 BA05 BA06 CA02 CA08 CA12 CA16 CB18 CC01 CE03 CE12 CH01 DA08 DB02 DB05 DB09 DC04 DC17 5L096 AA03 AA06 BA06 CA18 DA02 EA43 FA06 FA54 FA59 GA28

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生体情報に関する断層画像内における体
   表の輪郭に基づいて生体全体を囲む体表関心領域を抽出
   する体表関心領域抽出手段と、 前記体表関心領域内における全体脂肪領域を抽出する全
   体脂肪領域抽出手段と、 前記断層画像内における皮下脂肪層の内側にある腹壁筋
   層の輪郭を追跡して内臓を囲む内臓関心領域を抽出する
   内臓関心領域抽出手段と、 前記内臓関心領域内における内臓脂肪領域を抽出する内
   臓脂肪領域抽出手段と、 前記全体脂肪領域抽出手段によって抽出された前記全体
   脂肪領域及び前記内臓脂肪領域抽出手段によって抽出さ
   れた前記内臓脂肪領域に基づいて前記体脂肪を算出する
   体脂肪算出手段とを備えたことを特徴とする画像診断装
   置。
2. 【請求項２】 請求項１において、前記体脂肪算出手段
   は、内臓脂肪：全体脂肪の値、皮下脂肪：全体脂肪の
   値、内臓脂肪：皮下脂肪の値の少なくとも一つを算出す
   ることを特徴とする画像診断装置。
3. 【請求項３】 請求項１又は２において、前記体脂肪算
   出手段によって算出された体脂肪を示す値を前記断層画
   像内に表示する表示手段を備えたことを特徴とする画像
   診断装置。
4. 【請求項４】 請求項３において、前記表示手段は、全
   体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪をそれぞれ識別可能に断層
   画像上に表示することを特徴とする画像診断装置。