JP2003515376A - 二重エネルギーコーンビームｘ線放射を使用した骨濃度測定システムの使用方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、高エネルギーレベルと称される第１エネルギーレベルとこの第１エネルギーレベルよりも小さくかつ低エネルギーレベルと称される第２エネルギーレベルとを有した円錐形Ｘ線ビームを供給することができるＸ線源（１ａ）と、２次元的Ｘ線検出器（２）と、この検出器によって供給されたイメージを処理するための電子手段（３ａ，３ｂ）と、を具備するシステム（１）に関するものである。本発明による方法においては、患者（１ｃ）の解剖学的部位に関して低エネルギーレベルにおいてイメージを取得するとともに、解剖学的部位に関して高エネルギーレベルにおいてイメージを取得し、その後、解剖学的部位の骨密度のマップを作成する、ことを特徴としている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】

本発明は、Ｘ線を使用した骨濃度測定システムの使用方法に関するものである
。

【０００２】 Ｘ線を使用した骨濃度測定とは、いくつかのエネルギーレベルにおいて取得し
たＸ線撮影データに基づいて、骨質量および骨密度を測定する技術のことである
ことを、思い起こされたい。

【０００３】 通常は、『高エネルギーレベル』および『低エネルギーレベル』と称される２
つのエネルギーレベルが使用される。

【０００４】 測定に際しては、測定システム（Ｘ線源および検出器）の様々な配置が可能で
ある。

【０００５】 使用する放射線のタイプに応じてシステムを３つの種類に区分することができ
る。 −ペンシルビームシステム。このタイプのシステムにおいては、穴を通してコ
リメートされたＸ線源と、同様にコリメートされたＸ線単一検出器と、を使用す
る。 −ファンビームシステム。このタイプのシステムにおいては、スリットを通し
てコリメートされたＸ線源と、直線状Ｘ線検出器と、を使用する。 −コーンビームシステム。このタイプのシステムにおいては、２次元的Ｘ線検
出器を使用する。

【０００６】 より詳細には、本発明は、二重エネルギーコーンビームＸ線放射を使用した骨
濃度測定システムの実施に関するものである。

【０００７】

【従来の技術および発明が解決しようとする課題】

二重エネルギーＸ線放射による骨濃度測定の方法的原理、および、現在使用さ
れている主要な技術手段は、以下の２つの文献に記載されており、これら文献を
参照されたい。 ［１］“Technical principles of Dual Energy X-Ray Absorptiometry”,
G.M. Blake and I. Fogelman, Seminars in Nuclear Medicine, Vol. XXVII, No. 3, July 1997, pages 210-228 ［２］“The Evaluation of Osteoporosis: Dual Energy X-Ray Absorptio- metry and Ultrasound in Clinical Practice”, Second Edition, G.M. Blake,
H.W. Wahner and I. Fogelman, Martin Dunitz Editor, 1999, ISBN 1-85317- 472-6

【０００８】 特に、文献［２］における第３章〜第５章を参照されたい。そこには、二重エ
ネルギーを使用した骨密度の測定原理と、そのような測定を行うための公知シス
テムと、が記載されている。

【０００９】 関連サイト（脊髄、股関節部、前腕、体全体）における骨粗しょう症の診断や
治療的観測を行うための市販のシステムは、ペンシルビームタイプのシステムお
よびファンビームタイプのシステムである。これらシステムにおいては、コリメ
ータを使用しており、これにより、寄生放射を制限し、特に、散乱放射を制限す
る。さらに、これらにおけるデータ取得システムの配置は、検出器のサイズに関
連した幾何学的変形を制限する。このことは、特に、Ｘ線ビームの円錐形に起因
している。

【００１０】 さらに、これら市販のシステムにおいては、データ取得システムの各位置にお
いて高エネルギーレベル測定と低エネルギーレベル測定とを順次的に行うという
走査システムを使用している。このことは、２つの測定において観測されるべき
患者の部位どうしの間における完全なる一致性を保証する。

【００１１】 市販のコーンビームシステムは、例えば手の指や足の指や手や前腕やかかとと
いったような周縁部の骨密度測定だけを行い得るように構成されている。コーン
ビームシステムの実施は、他の２つの種類のシステムの実施よりも、困難である
。

【００１２】 入射Ｘ線と、測定を行っている生体部位と、の間の相互作用によって生成され
た散乱放射は、重要であって、無視することができない。さらに、Ｘ線が円錐形
であることにより、測定が、撮影視野内において考慮している生体部位の位置に
依存したものとなる。さらに、２次元的センサの読取を行う際には、患者は、高
エネルギーレベル測定と低エネルギーレベル測定との間において、動いてしまう
こともあり得る。

【００１３】 現在市販されている『コーンビーム』タイプのシステムは、例えば手の指や前
腕やかかとといったような人体の周縁部の分析に限定されている。それは、これ
ら周縁部が、あまり厚いものではなくかつ寸法が小さいからである。そのため、
寄生放射が制限され、例えば前腕やかかとに対しての取付（アタッチメント）シ
ステムを使用することによって、配置が限定されている。

【００１４】 他方、コーンビームタイプのシステムが、特に脊髄や股関節部といったような
、骨粗しょう症の診断や観測に際して主に適用される領域をなす、より大きなサ
イズの解剖学的部位に対して使用されたときには、寄生現象を考慮する必要があ
り、Ｘ線放射のかなりの円錐性を考慮する必要があり、さらに、患者が測定中に
動いてしまうことにも適応する必要がある。

【００１５】 ２次元領域に関する骨濃度測定システムは、既に公知のものであって、少なく
とも２つのエネルギーレベルでもってＸ線束を供給し得るＸ線源と、Ｘ線を可視
光フォトンへと変換し得るコンバータスクリーンと、光学イメージ補正システム
と、ＣＣＤカメラと、を具備している。このようなシステムは、以下の文献に記
載されており、これら文献を参照されたい。 ［３］１９９２年９月２２日付けの米国特許明細書第５，１５０，３９４号。
“Dual Energy System for Quantitative Radiographic Imaging” (Andrew Karellas) ［４］１９９６年１１月１４日付けの国際特許出願第９６／３５３７２号。 “A System for Quantitative Radiographic Imaging”(Andrew Karellas)

【００１６】

【課題を解決するための手段】

本発明の目的は、文献［３］［４］に記載されているシステムと同様の骨濃度
測定システムの使用方法であって、２つ以上のエネルギーレベルにおいて取得さ
れた患者の複数の解剖学的部位の２次元的Ｘ線撮影データに基づく患者の様々な
解剖学的部位の骨密度測定における精度と再現性とを向上させ得る方法を提供す
ることである。

【００１７】 この目的を達成するため、本発明においては、異なるエネルギーレベルにおけ
る２つの測定どうしの間における患者の動きを許容する。

【００１８】 本発明においては、高エネルギーレベルにおける取得イメージと低エネルギー
レベルにおける取得イメージとを適合させることによって、また、（好ましくは
）患者が自分自身で位置決めすることを補助するための手段を使用することによ
って、患者の動きを許容する。

【００１９】 詳細には、本発明の目的は、少なくとも２つのエネルギーレベルを有したコー
ンビームＸ線を使用した骨濃度測定システムの使用方法であって、システムが、
高エネルギーレベルと称される第１エネルギーレベルとこの第１エネルギーレベ
ルよりも小さくかつ低エネルギーレベルと称される第２エネルギーレベルとを少
なくとも有したＸ線コーンビームを供給することができるＸ線源と、２次元的Ｘ
線検出器と、この検出器によって供給されたイメージを処理するための電子手段
と、を具備している場合に、本発明による使用方法においては、骨密度測定時に
おける患者の動きを許容し得るよう、患者の解剖学的部位に関して低エネルギー
レベルにおいてイメージを取得するとともに、解剖学的部位に関して高エネルギ
ーレベルにおいてイメージを取得し、低エネルギーレベルおよび高エネルギーレ
ベルにおいて取得したイメージどうしを適合させ、その後、解剖学的部位の骨密
度のマップを作成する、ことを特徴としている。

【００２０】 本発明による方法のある特別の実施形態においては、低エネルギーレベルおよ
び高エネルギーレベルにおいてそれぞれ取得したイメージどうしを適合させるに
際して、 −これらイメージから、解剖学的部位における骨領域の輪郭をなす各組を抽出
し、 −高エネルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組を、低エネ
ルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組に対して適合させ得る
ための、最適の平面変換を求め（変形例においては、低エネルギーレベルにおい
て取得したイメージに関する輪郭の組を、高エネルギーレベルにおいて取得した
イメージに関する輪郭の組に対して適合させ得るための、最適の平面変換を求め
）、 −この変換を行うことによって、高エネルギーレベルでの取得イメージを、低
エネルギーレベルでの取得イメージの座標系内において重ね合わせ（変形例にお
いては、この変換を行うことによって、低エネルギーレベルでの取得イメージを
、高エネルギーレベルでの取得イメージの座標系内において重ね合わせ）、 −これら２つのイメージを組み合わせることによって、骨密度測定マップを決
定する。

【００２１】 本発明による方法のある好ましい実施形態においては、低エネルギーレベルお
よび高エネルギーレベルにおけるイメージ取得を行うよりも前に、患者の解剖学
的部位に関する放射線測定プレートすなわちＸ線低照射プレートを使用し、この
プレートによって、システム内における解剖学的部位に関する領域の位置決めを
補助する。

【００２２】 好ましくは、患者の初回の検査時には、このＸ線低照射プレートを使用するこ
とによって、システムの機械系を駆動制御することができ、これにより、所定座
標系に対しての解剖学的部位の位置を決定することができる。

【００２３】 好ましくは、患者が確認用検査を受ける場合には、Ｘ線低照射プレートを使用
することにより、前回の検査時と正確に同じ位置に解剖学的部位を位置させるこ
とができる。

【００２４】 より詳細には、好ましい実施形態においては、低エネルギーレベルでのデータ
取得および高エネルギーレベルでのデータ取得を行うよりも前に、低照射Ｘ線プ
レートを使用して単一エネルギーレベルにおいて患者の解剖学的部位の照射を行
う。プレート上において検出された骨輪郭を使用することにより、初回の検査時
においては、データ取得視野の中央に解剖学的部位を位置させるように幾何学的
パラメータを決定することができ、また、第２回目以降の検査時においては、解
剖学的部位を、前回の検査時の場合と同じ位置に位置決めすることができる。双
方の場合において、位置決めは、Ｘ線源と検出器とからなるシステムに対して患
者を手動でまたは自動制御によって移動させることにより、あるいは、患者に対
してＸ線源と検出器とからなるシステムを手動でまたは自動制御によって移動さ
せることにより、行われる。

【００２５】 本発明の特別の実施形態においては、低エネルギーレベルおよび高エネルギー
レベルにおけるイメージ取得を行うよりも前に、Ｘ線低照射プレートを使用し、
これにより、使用されているＸ線源に対して印加する電流を制御することにより
および／またはそのＸ線源に対して印加する電圧を制御することによりＸ線束を
調節することによって、照射量を適合させることができる。

【００２６】 他の特別の実施形態においては、Ｘ線低照射プレートを使用し、これにより、
照射領域を制限するためのマスクを自動的に位置決めすることができる。

【００２７】 検査よりも前にプレート（予備走査データ取得プレートと称することもできる
）を使用することができることにより、１９９５年１０月１０日付けの米国特許
明細書第５，４５７，７２４号“Automatic field of view and patient centering determination from prescan scout data” に基づき、Ｘ線撮影範囲
内において患者を『中央合わせ』することができる。

【００２８】 この文献においては、患者のＸ線断層部位の０°と９０°との２つの１次元投
影（ファンビーム）によってデータ取得され、その後、このＸ線断層部位が、再
構成される。患者のエッジに対応するポイントは、２つの投影によって検出され
、Ｘ線断層部位の位置およびサイズが検出される。これらパラメータが操作者に
対して与えられ、操作者は、これらパラメータを使用することによって、Ｘ線断
層撮影のために最適となるように患者を中央合わせするように移動させることが
できる。目的は、可能な最良のイメージ品質を得ることである。それは、Ｘ線断
層システムが、データ取得領域の中央において最大の減衰が起こるように構成さ
れており、そのため、データ取得視野のサイズの関数としてスペクトル硬化補正
を行うように構成されているからである。

【００２９】 本発明においては、（回転可能なファンビーム検出器を使用した）Ｘ線断層撮
影ではなく、（２次元検出器を使用した）放射線測定を使用する。最終的イメー
ジは、再構成された断面ではなく、２次元投影である。さらに、好ましい実施形
態においては、互いに直交する２つのプレートではなく、単一の事前プレートが
使用される。さらに、本発明の１つの目的は、イメージ自体の品質ではなく、イ
メージから計算された骨質量の測定に関する再現性である。さらに、Ｘ線断層シ
ステムにおいては、患者は、自動的に再中央合わせされない（患者は、幅方向で
はなく高さ方向において自動的に再中央合わせされる。それは、テーブルの横方
向変位ができないように構成されており不要であるからである）。

【００３０】 『再現性』とは、同じ患者（骨密度が一定であると仮定）に対しかつ同じ解剖
学的部位に対し異なる検査時において同じ測定結果をもたらし得るような測定シ
ステムの特性である。例えば病気や治療の影響によって、骨質量が経時的に変動
するような患者の場合には、再現性特性を使用することによって、骨質量の変動
を定量化することができる。

【００３１】 さらに、本発明においては、『予備走査データ取得』を行うことにより、骨領
域に対しての照射量を制限するためのマスクを自動的に位置決めすることができ
る。これは、円錐台形投影を行わない限りにおいては、Ｘ線断層撮影においては
不可能なことである。これにより、患者が受領する照射量を最小化することがで
きる。

【００３２】 例えば立体知覚ビジョンやイメージシーケンスの解析や形式や性質が互いに異
なる複数のイメージの融合といったような複数のイメージ処理分野において、イ
メージ適合が使用されていることを思い起こされたい。

【００３３】 例えば、様々なグレーレベルの層どうしを適合させるために、あるいは、抽出
された様々な基本パラメータの層どうしを適合させるために、あるいは、様々な
基本パラメータどうしを適合させるために、様々なアプローチが開発されている
。

【００３４】 以下の文献は、この主題に関してのさらなる情報をもたらす。 ［５］“Overview of Image Matching Techniques”, C. Heipke, Proceedings of OEEPE Workshop on the Application of Degital Photo- grammetric Workstation, Kolb O. Editor, OEEPE Official Publications, No. 33, pages 173 to 189, 1996

【００３５】 患者の位置決めに関し、ペンシルビームタイプのシステムまたはファンビーム
タイプのシステムにおける患者の初回の位置決めは、外部形状観測に基づいて被
検査領域を識別するためのレーザーポインタを使用して行われる。その後、走査
が開始される。患者が適切に位置決めされたときには、検査が継続される。しか
しながら、スクリーン上の最初の取得ラインを観測したときに患者の配置が適切
でないことが判明したときには、操作者は、すべての操作を中断し、新たに位置
決めを行って、検査を再開する。

【００３６】 この主題に関するさらなる情報は、文献［２］において、脊髄に関しては第１
９８頁〜第２００頁に、股関節部材に関しては第２６５頁〜２６７頁に、記載さ
れている。

【００３７】 最近の研究により、ペンシルビームタイプのシステムにおいて再配置が必要で
あったのは５０％の場合であること、および、すべての検査に関し約１０％の場
合において患者を最大３回再配置しなければならなかったこと、が示されている
。この主題に関するさらなる情報は、以下の文献に記載されている。 ［６］Insights, vol. 10, No. 1, March 1999, pages 10 and 11 (review
published by the Hologic Company),“Independent survey reveals surprising, disappointing results for Lunar users”

【００３８】 周縁領域の検査に使用されている公知のコーンビームタイプのシステムにおい
ては、患者は、例えば前腕の場合にはハンドルといったようなまたかかとの場合
にはボウル形状のものといったような機械的位置決め補助システムを使用して、
配置される。

【００３９】

【発明の実施の形態】

本発明は、添付図面を参照しつつ、本発明を限定するものではない単なる例示
としての以下のいくつかの実施形態に関する説明を読むことにより、より明瞭に
理解されるであろう。

【００４０】 図１は、骨濃度測定システム（１）を示している。骨濃度測定システム（１）
は、検査を受けている患者（１ｃ）の生体に対してＸ線コーンビーム（１ｂ）を
供給し得るＸ線源（１ａ）を具備している。このＸ線源（１ａ）は、異なる２つ
のエネルギーレベルに対応したＸ線放射を放出することができる。これら２つの
エネルギーレベルを使用することにより、患者に関する個別の２つのイメージを
得ることができる。

【００４１】 着脱可能なフィルタ（１ｄ）を、Ｘ線源（１ａ）と患者（１ｃ）との間に挿入
することができる。このフィルタ（１ｄ）を使用することにより、ビームのスペ
クトル特性を改良することができる。

【００４２】 システム（１）は、さらに、２次元的検出器（２）を具備している。２次元的
検出器（２）は、図１においては非常に概略的に図示されており、Ｘ線源から放
出されさらに患者（１ｃ）を通過したＸ線を検出し得るように構成されている。
この検出器（２）は、２つの直交方向（ｘ，ｙ）によって規定される平面に対し
て平行なものとされている。

【００４３】 患者は、例えばベッドといったような適切な支持体（２ａ）上に位置している
。支持体（２ａ）は、Ｘ線に対して透明なものとされている。図１に示す例にお
いては、Ｘ線源（１ａ）（必要であれば、フィルタ（１ｄ）が付設されている）
は、支持体上に位置した患者の上方に配置されており、一方、検出器は、支持体
の下方に配置されている。

【００４４】 Ｘ線源（１ａ）および検出器（２）が固定されている場合には、固定されたＸ
線源（１ａ）および検出器（２）に対して支持体（２ａ）を移動させるために、
あるいは、支持体（２ａ）が固定されている場合には、固定された支持体（２ａ
）に対してＸ線源（１ａ）および検出器（２）を移動させるために、図示しない
手段が設けられている。このような相対移動は、ｘ方向およびｙ方向に対して平
行に行われる。

【００４５】 本発明においては、任意のタイプの２次元的検出器を使用することができる。
例えば、Ｘ線に対して感応的であるとともに、取得したイメージを画素の形態で
表す電子信号を直接的に供給し得るような、スクリーンを使用することができる
。

【００４６】 実際、患者を通過したＸ線を受領し得るとともに、受領したＸ線を可視光へと
変換し得るよう構成された、シンチレータスクリーンを使用することができる。
この可視光は、その後、ミラーを経由してＣＣＤセンサへと送られる。ＣＣＤセ
ンサには対物レンズが設けられており、ＣＣＤセンサは、複数の光感受性画素か
らなるネットワークを備えている。

【００４７】 図１には、ＣＣＤタイプのまたはアナログタイプのコントローラデバイス（３
）が示されている。コントローラデバイス（３）は、検出器から供給されたイメ
ージ信号を画素ごとに読み取り、イメージ信号をデジタル化する。このようにし
てデジタル化された信号は、メモリ（３ａ）内に格納される。

【００４８】 コンピュータ（３ｂ）は、このようにして格納されたイメージを処理するため
に設けられている。

【００４９】 例えば陰極線管といったようなディスプレイデバイス（３ｃ）は、処理前後に
おいてイメージを表示し得るよう構成されている。

【００５０】 このタイプのシステムを使用することによって、以下の各ステップを行う本発
明による方法を実施することができ、骨密度測定において良好な精度と良好な再
現性とを得ることができる。つまり、本発明による方法においては、 −高エネルギーレベルで取得したイメージと低エネルギーレベルで取得したイ
メージとを適合させ、 −好ましくは、第１低照射タイプの放射線測定プレートを使用して、骨濃度測
定システム内における患者の位置決めを補助する。

【００５１】 まず最初に、高エネルギーレベルでの取得と低エネルギーレベルでの取得との
間の適合について説明することにする。

【００５２】 骨密度マップを作成するためには、Ｘ線が、関心のある解剖学的部位に関する
双方のエネルギーレベルでの各データ取得において、互いに同じ経路を通過する
ことが、重要である。

【００５３】 コーンビームタイプのシステムにおいては、患者が、高エネルギーレベルでの
データ取得時と、低エネルギーレベルでのデータ取得時とで、動いてしまうこと
もあり得る。このような動きを防止するための１つの手段は、ペンシルビームタ
イプのシステムおよびファンビームタイプのシステムにおいて行われているのと
同様に、２つのデータ取得を、２００ｍｓ以内といったような短時間で行うこと
である。しかしながら、ペンシルビームタイプのシステムやファンビームタイプ
のシステムとは異なり、コーンビームタイプのシステムにおいては、２次元イメ
ージを処理する必要がある、すなわち、長い読取時間を必要とするような大量の
データを有したイメージを処理する必要がある。これには、非常に複雑で非常に
高価な技術を必要とする。

【００５４】 本発明においては、２つのデータ取得どうしの間の速度に関するこの制約を受
けることがない。それは、高エネルギーレベルでの取得データおよび低エネルギ
ーレベルでの取得データを、後で処理するからである。

【００５５】 ２つのデータ取得が、それぞれ数秒以内で行われ、例えば約１０秒以内で完了
する場合には、解剖学的部位の移動は、動いたにしてもわずかである。高エネル
ギーレベルおよび低エネルギーレベルでのデータ取得が、処理を行うことなく使
用された場合には、骨密度測定に、誤差が生じる。本発明においては、２つのデ
ータ取得どうしの間における解剖学的部位の移動を考慮することによって、この
欠点を克服することを提案する。そして、これを行うため、骨密度マップを作成
する前に、高エネルギー取得データと低エネルギー取得データとを適合させるこ
とを提案する。

【００５６】 次に、患者の位置決めを行うための、放射線測定プレートを使用について説明
することにする。

【００５７】 コーンビームタイプのシステムにおいて２次元センサを使用し、１回のデータ
取得によって測定領域の全体像を十分に得ることができるものとすれば、患者の
位置決めを補助し得るよう、高エネルギーレベルでのデータ取得および低エネル
ギーレベルでのデータ取得を行う前に、低照射プレート（放射線測定プレート）
を使用することを提案する。

【００５８】 患者がこの検査を受けるのが初めてである場合には、この放射線測定プレート
を使用することにより、システムの機械系を初期位置に戻すことができる（言い
換えれば、イメージ取得デバイスの機械系を制御することができ、その結果、機
械系を患者に対して正確に位置決めすることができる、あるいは逆に、患者を機
械系に対して正確に位置決めすることができる）。これにより、所定座標系に対
しての解剖学的部位の位置を決定することができる。

【００５９】 検査が、確認用検査である場合には、放射線測定プレートを使用することによ
り、前回の検査（他の放射線測定プレートが使用された）と同じ位置に解剖学的
部位を位置させることができる。

【００６０】 このタイプの手順は、コーンビームタイプのシステムを使用して行う測定の再
現性を著しく向上させることができる。

【００６１】 ビームが円錐形であることにより、測定は、このビーム内における解剖学的部
位の位置に依存する。

【００６２】 検査の良好な再現性は、放射線測定プレートを使用することによって、所定座
標系内において以前に位置していたのと正確に同じ位置に患者の解剖学的部位を
位置させることにより、得ることができる。また、これにより、異なる２つの測
定が互いに一致することを保証することができる。

【００６３】 例えば、以下の手順を行うことにより、図２のフローチャートに示されている
ように、高エネルギーレベルでの取得データと低エネルギーレベルでの取得デー
タとを適合させることができる。すなわち、 １．１ 高エネルギーレベルでのデータ取得（ステップＥ１）と、低エネルギ
ーレベルでのデータ取得（ステップＥ２）と、を行い； １．２ これら２つの取得データのそれぞれから、骨領域の輪郭をなす２つの
組（Ｎｏ．１，Ｎｏ．２）を抽出し（ステップＥ３，Ｅ４）； １．３ ２組の輪郭を適合させるための最良の平面幾何変換（例えば、最小２
乗法）（同様に、並進移動および回転移動）を見出し（ステップＥ５）； １．４ この変換を行うことによって、高エネルギーレベルでの取得イメージ
を、低エネルギーレベルでの取得イメージへと、重ね合わせ（ステップＥ６，Ｅ
７）； １．５ これら２つのイメージを組み合わせることによって、骨密度の測定マ
ップを決定する（ステップＥ８）。

【００６４】 患者の初回の検査時に、位置決めのための放射線測定プレートの使用の一例に
おいては、以下の手順を行う。すなわち、 ２．１ 低照射プレートを使用し； ２．２ このプレートによる取得データから骨領域の輪郭を抽出し； ２．３ 輪郭マップ内において特徴的なポイントを認識し、例えば、椎骨を認
識し、あるいは、大腿骨頸上の特徴点をマーキングし； ２．４ 前もって規定されている標準位置に対してのこれらポイントの最適位
置を決定する変換タイプの関数を作成し； ２．５ 位置決め機械系を、標準位置に戻すように駆動し； ２．６ 高エネルギーレベルおよび低エネルギーレベルにおいてデータ取得を
行う。

【００６５】 治療や観測を以前に行ったことがある患者の場合には、ステップ２．４におけ
る関数作成ステップは、次の２つのステップに置き換えられる。 ２．４．１ その患者の以前の検査時における取得データ内の特徴点の位置を
復元し； ２．４．２ 放射線測定プレート上の特徴点を以前の検査時の特徴点の位置に
対して最も良好に適合させるような変換タイプの関数を作成する。

【００６６】 これらのすべては、図３のフローチャートに示されている。すなわち、 −ステップＦ１：測定対象をなす解剖学的部位を観測するためのほぼ適正な位
置に、患者を位置させ（２．１参照）； −ステップＦ２：骨構造の輪郭を抽出し（２．２参照）； −ステップＦ３：特徴的なポイントを認識し（２．３参照）； −ステップＦ４：初回の検査であるかどうかを決定し； −初回の検査である場合には、ステップＦ５へと進み、これら特徴的ポイント
を標準位置へと変換するような幾何学的変換を作成し（２．４参照）、その後、
ステップＦ６へと進み、機械系に対して変換を適用することによって、特徴的ポ
イントを標準位置へと移動させる（２．５参照）。 −初回の検査でない場合には、ステップＦ７へと進み、その患者の以前の検査
時における特徴的ポイントの位置を復元し（２．４．１参照）、その後、ステッ
プＦ８へと進み、現在の特徴的ポイントを以前の検査時の特徴的ポイントの位置
に向けて移動させるような幾何学的変換を作成し（２．４．２参照）、その後、
ステップＦ９へと進み、機械系を駆動することによって、患者を、特徴的ポイン
トの適正な位置に対応した位置へと移動させる（２．５参照）。

【００６７】 さらに、本発明においては、放射線測定プレートを使用することによって、以
下のことを行うことができる。すなわち、 １／使用されているＸ線源に対して印加する電流を制御することによりおよび
／またはそのＸ線源に対して印加する電圧を制御することによりＸ線束を調節す
ることによって、照射量を適合させることができ、 ２／照射領域を制限するためのマスクを自動的に位置決めすることができる。
このことは、円錐台形の投影が得られない限りにおいてＸ線断層撮影では不可能
である。

【００６８】 よって、患者が受領する照射量が最小化される。

【００６９】 次に、本発明による方法における好ましい実施形態によるイメージ処理につい
てのさらなる情報について説明する。

【００７０】 以下のステップａ）〜ｅ）は、『オフライン』準備ステップを形成する。

【００７１】 ａ）ＢＬＡＣＫイメージ（ブラックイメージ、Ｘ線放射の無いイメージ）を取
得することによって、イメージを構成する各画素内のオフセット量を決定し、各
動作エネルギーレベルにおける全Ｘ線束においてイメージデータを取得すること
によって、ゲイン特性を決定する。言い換えれば、対象物が存在しない状態で、
あるいは、ＰＦＬと表される一様厚さの対象物が存在する状態で、最大Ｘ線放射
束でもってイメージデータを取得することによって、ゲイン特性を決定する。デ
ータ取得を多数回にわたって行い、平均値を計算する。言い換えれば、データ取
得ノイズによる影響がごくわずかしかないような特性を獲得する。

【００７２】 ｂ）全Ｘ線束によるあるいは一様厚さの対象物を使用した取得データを解析す
ることによって、欠陥付きの画素からなるマップを形成する。

【００７３】 ｃ）規則的に分散したパターンからなるグリッドイメージを取得することによ
って、幾何学的歪みを決定する。グリッドの形状およびグリッドイメージを使用
することによって、システムに関する幾何学的歪み関数を作成する。円錐形効果
に基づくこの効果を分離するためには、グリッドは、検出器（図１の例において
は、検出器は、符号（２）によって示されている）に対して接触していなければ
ならない。

【００７４】 ｄ）検出器に対しての位置が完全に認識されている位置に配置された既知形状
のグリッドのデータを取得することによって、システムの幾何学的校正を行う。
これは、Ｘ線源の位置を決定する手段である。

【００７５】 ｅ）『密度』に関する校正は、すべての検出画素（図１の例においては検出器
（２）を使用して得られた画素）について同じである。それは、ゲインにおける
差が、前もって補正されているからである。所定数の素子からなるゴーストが使
用される。各素子は、既知厚さを有した２つの基本データの混合である。ベース
データは、骨を模擬しているデータＮｏ．１、および、ソフト組織を模擬してい
るデータＮｏ．２とすることができる。機械的手段を使用することによって、円
錐形の補正を行う必要なく各素子に対して垂直に高エネルギーレベルでの測定と
低エネルギーレベルでの測定とを確実に行うことができる。コリメートデバイス
（図１には図示していない）を、例えば、Ｘ線放射源とゴーストとの間に、ある
いは、ゴーストと検出器との間に、配置することができる。これにより、これら
測定における散乱放射をなくすことができる。校正用測定を行うことにより、低
エネルギーレベルでの測定と高エネルギーレベルでの測定との対を、基本データ
Ｎｏ．１の等価厚さと基本データＮｏ．２の等価厚さとの対へと変換する評価す
ることができる。

【００７６】 上記準備ステップの次に、イメージ処理ステップが行われる。補正済みイメー
ジは、次式を使用して計算される。 補正済みイメージ＝（取得されたＢＬＡＣＫ）／（ＰＦＬ−ＢＬＡＣＫ） ここで、『取得された』とは、低エネルギーレベルで取得を行い、その後、高エ
ネルギーレベルで取得されたことを意味している。

【００７７】 欠陥付きの複数の個別画素は、局所的平均値の計算を使用してあるいはメジア
ンの計算を使用して、補正される。パケットをなす複数の画素に関しては、マト
リクスタイプのＸ線検出器（あるいは、γ線検出器）によるイメージの欠陥を補
正するためのプロセスに基づいたアプローチが使用される（様々な画素に関する
信頼度の定義、および、正規化された畳み込み（コンボリューション）の使用）
。このプロセス（R.Guillemaud氏によって発明されたプロセスであって、１９９
８年１１月３０日付けの仏国特許出願明細書第ＥＮ ９８ １５０４４号に記載さ
れている）については、本明細書の最後において説明する。

【００７８】 観測された画素の位置は、『オフライン』準備ステップの中の１つのステップ
におけるのと同じ歪み関数によって、すなわち、ステップｃ）におけるのと同じ
歪み関数によって、補正される。採取イメージは、補間法によって、規則的ピッ
チを有したグリッド上において再形成される。

【００７９】 低エネルギーレベルでの取得データと高エネルギーレベルでの取得データとは
、２つの取得データの各々においてそれぞれ一組をなす輪郭（組織と骨との界面
に接続した輪郭）を抽出することによって、適合される。回転パラメータおよび
並進パラメータを決定することにより、一方の組をなす輪郭が、他方の組をなす
輪郭に対して転換される。

【００８０】 散乱放射に関しては、１９９８年８月２０日付けで発行された国際特許出願第
ＷＯ９８／３６３８０号（M.Darboux 氏および J.M Dinten 氏）に記載されてい
るように、散乱束補正プロセスが、デジタル式放射線測定イメージ内において使
用される。解剖学的部位の３次元モデルが使用され、解剖学的部位が、２つの材
料からなるものとして記述される。すなわち、ソフトな組織（標準的な個体にお
いては、脂肪組織と脂肪のない組織との比率に対応した値）と、骨と、からなる
ものとして記述される。投影平面に対して平行なこの３次元モデルの寸法は、投
影を解析することによって与えられる。深さ寸法は、（骨のない領域における）
解剖学的部位の厚さを評価することによって、および、解剖学に関する文献によ
って前もって与えられているデータ（例えば、前後方向の検査における背中に対
しての脊髄の位置）を使用することによって、決定される。この公知プロセスに
おいては、その後、この先天的記述を使用して、Klein-Nishina 色の近似を行う
。これにより、散乱放射に関する表現を、直接放射の非線形関数とする。さらな
る詳細は、国際特許出願第ＷＯ９８／３６３８０号に見出すことができる。

【００８１】 骨イメージの決定に際しては、『オフライン』ステップにおいて計算された関
数が適用されることにより、『骨』イメージと『ソフト組織』イメージとが計算
される。脂肪組織を可変比率でもって有しているソフト組織は、２つのイメージ
において同時に現れ、骨イメージに対してのバイアスをもたらす。セグメント化
を行うことによって、骨を一切含有していない領域を決定することができる。す
なわち、骨のように見える脂肪組織の量に対応したこれら領域上において『ベー
スライン』を計算することができる。このベースラインは、モデル化することが
でき、骨を含有していない領域へと外挿し、骨イメージから抽出することができ
る。

【００８２】 骨密度は、円錐形がこれら測定にバイアスを誘起しこれにより再現性と取得デ
ータ中の骨領域の位置との間の関係をもたらしていることを考慮することによっ
て、得られる。このような敏感性は、『オフライン』ステップにおいて決定され
た取得データシステムの幾何学的パラメータを使用することによって測定領域に
対する円錐形の影響を補正することにより、限定的なものとすることができる。
骨密度測定自体は、円錐形効果によっては影響を受けない（あるいは、打切りの
ためにごくわずかの限定的な影響を受ける）。

【００８３】 次に、マトリクスタイプのＸ線検出器（あるいは、γ線検出器）からのイメー
ジ内における欠陥の補正方法について説明する。

【００８４】 この補正方法は、以下においては、本発明との混同を避けるため、『ＰＣＤプ
ロセス』と称される。

【００８５】 このＰＣＤプロセスは、検出器内のすべての画素の信頼性インデックス（０〜
１の間における連続的な値）を含有した信頼性マップを構築することに基づいて
、Ｘ線イメージ欠陥またはγ線イメージ欠陥の補正するためのプロセスである。

【００８６】 より詳細には、このＰＣＤプロセスは、マトリクスタイプのＸ線検出器または
γ線検出器から出力されるイメージ欠陥（欠陥を有した画素に関連したイメージ
欠陥、あるいは、検出器によって測定されなかった画素に関連したイメージ欠陥
）を補正するためのプロセスであって、このプロセスにおいては、校正ステップ
すなわち検出器校正ステップを行った後に、補正対象をなす、イメージ内におけ
る欠陥を有した画素を補正するためのステップを行う。ＰＣＤプロセスは、校正
ステップにおいて以下の操作を行うことを特徴としている。すなわち、 ａ）−ブラックイメージを取得し； ｂ）−既知対象物の少なくとも１つのイメージを取得し； ｃ）−平均オフセットおよびゲインでもって少なくとも１つのイメージを決定
し； ｄ）−検出器がＸ線タイプのものである場合には一様な減衰度でもってまた検
出器がγ線タイプのものである場合には一様な放射でもって、測定対象をなす対
象物の少なくとも１つのイメージを取得し； ｅ）−測定対象をなす対象物のイメージ全体に関しての第１平均および第１標
準偏差を決定し； ｆ）−複数のイメージ画素のグレーレベルの関数としておよびステップｅ）に
おいて得られた標準偏差および平均値の関数として、第１信頼性マップを作成す
る。さらに、補正ステップにおいては、測定対象をなす対象物のイメージを取得
し、この対象物イメージを信頼性マップによって補正し、最後に取得した対象物
イメージを補正する。

【００８７】 本発明におけるある変形例においては、校正ステップにおいて、操作ｆ）の後
に第１信頼性マップを作成する。すなわち、 ｇ）−既知対象物のイメージ上においてグレーレベル傾斜を決定し； ｈ）−第２平均値と第２標準偏差とを決定した後に、第２信頼性マップを作成
し； ｉ）−第１信頼性マップと第２信頼性マップとの積を画素ごとに求めることに
よって、第３信頼性マップを作成する。

【００８８】 有利には、第１信頼性マップと第２信頼性マップとは、イメージ内の各画素に
割り当てられたすべての信頼性インデックスを備えている。各画素の信頼性イン
デックスは、当該画素のグレーレベルと、測定対象物に関するイメージ全体につ
いての標準偏差および平均値と、の関数として決定される。

【００８９】 ＰＣＤプロセスのある好ましい実施形態においては、既知対象物のイメージの
データ取得を行うというステップｂ）は、一様な減衰度でもって行われる。

【００９０】 ＰＣＤプロセスのある変形例においては、イメージの少なくとも一部において
測定が行われなかったことに基づいて欠陥が発生している場合には、校正ステッ
プにおいて、操作ｆ）の後にあるいは操作ｉ）の後に、以下のステップを行う。
すなわち、 −測定対象物のイメージを拡大し； −イメージ上において、測定が行われなかった部分に対して、ゼロ信頼性イン
デックスを有した画素を付与することにより、このような部分を置き換え； −このようなゼロ信頼性インデックスを考慮しつつ、第１信頼性マップまたは
第３信頼性マップに基づいて、第４信頼性マップを作成する。補正ステップにお
いては、測定対象物のイメージを新たに取得し、このイメージを拡大し、第４信
頼性マップ、および、測定対象物の最後の取得イメージに基づいて、像を補正す
る。

【００９１】 次に、ＰＣＤプロセスの特別の実施形態について詳細に説明する。

【００９２】 このＰＣＤプロセスの目的は、複数の画素を構成するマトリクスタイプのＸ線
検出器またはγ線検出器からのイメージにおける、欠陥を有した画素すなわちデ
ータ消失画素を補正することである。より詳細には、このプロセスにおいては、
０〜１の間における連続値をなす信頼性インデックスに基づいて信頼性マップを
作成し、検出器内の各画素に割り当てられた信頼性レベルを表す。その後、この
信頼性マップを使用することによって、例えば後述の KNUTSSON フィルタや部分
微分式（partial differential equations，ＰＤＥ）に基づくフィルタといった
ようなフィルタによってフィルタリングを行うことにより、マトリクス検出器内
の欠陥を補正する。

【００９３】 ＰＣＤプロセスにおいては、欠陥を有した画素の検出は、２値的ではなく連続
的である。これにより、欠陥を有した画素の領域どうしの間の境界における処理
を、より正確なものとすることができる。

【００９４】 ＰＣＤプロセスは、２つの主要ステップを備えている。すなわち、 −既知参照対象物の１つまたは複数のイメージを取得し、その後、これらイメ
ージを使用することによって、欠陥を有した画素を検出し、その後、イメージ内
のすべての画素のすべての信頼性インデックスをグループ化した信頼性マップを
決定する、という検出器校正ステップと、 −信頼性マップを使用することによって、KNUTSSON氏によって提案されたフィ
ルタといったようなフィルタによってフィルタリングを行うことにより、測定対
象物のイメージを補正する、という補正ステップと、 を備えている。

【００９５】 一般に、欠陥を有した画素は、既知参照対象物の１つまたは複数のイメージを
取得することによって、検出される。この場合の既知参照対象物は、好ましくは
、一様な減衰度を有している。

【００９６】 検出器に、欠陥を有した画素が存在しない場合には、得られたイメージは、Ｘ
線フォトンまたはガンマ線フォトンによるノイズを除いては、一様である。これ
らＸ線またはγ線は、数値内において検出および変換される。

【００９７】 検出器に、欠陥を有した画素が存在する場合には、欠陥を有した画素が、得ら
れた校正イメージの統計的解析によっておよびこのイメージの拡大イメージの統
計的解析によって、検出される。それは、欠陥を有した画素が、異常な値または
大きな勾配を有しているからである。欠陥を有した画素が検出されたときには、
０〜１にわたって連続的に変化する信頼性インデックスが、画素の各々に対して
割り当てられる。

【００９８】 一様なイメージにおいて平均値からの差によって規定される欠陥を検出するケ
ースと、先天的に一様な取得データにおいて勾配が大きな画素によって欠陥を検
出するケースと、は組み合わせることができる。これら２つの基準は、それぞれ
が異なる基準で作成された２つの信頼性マップの積を使用することによって、組
み合わされる。

【００９９】 ＰＣＤプロセスにおいて、欠陥を有した画素の分布が経時的に安定化されると
いう正当化された仮定が行われる。したがって、デバイス上に取得されたすべて
のイメージ上において可視となる。欠陥を有した画素の補正は、観測されたイメ
ージに対して特有であるというよりも、検出器に対して特有のものである。情報
を消失した画素に対しては、近隣の画素から供給された情報が充填され、情報が
連続的であることが確保される。

【０１００】 このようにして補正されたイメージは、観測のために、特に診断のために、操
作者によって、より容易に使用される。

【０１０１】 図４は、ＰＣＤプロセスの主要ステップの機能を概略的に示している。より詳
細には、ＰＣＤプロセスは、１つまたは複数のブラックイメージを取得するとい
うステップ１０を備えている。すなわち、Ｘ線が一切照射されていない暗黒化で
イメージを取得するというステップ１０を備えている。このブラックイメージを
使用することにより、検出器に関連した読取デバイスをなす電子回路のノイズを
測定することができる。

【０１０２】 ＰＣＤプロセスにおいては、その後、既知参照対象物に関する１つまたは複数
のイメージを取得するというステップ１１を行う。このような参照イメージの取
得は、好ましくは、Ｘ線検出器の場合には、一様な減衰度でもって行われる。

【０１０３】 ＰＣＤプロセスにおける次なるステップであるステップ１２においては、イメ
ージの平均オフセット（Ｍｏｙ＿Ｎ）および平均ゲイン（Ｍｏｙ＿Ｇ）を計算す
る。この場合、

【数１】

【数２】 である。ここで、Ｇｎは、既知参照対象物のイメージを表しており、Ｎｎは、ブ
ラックイメージを表しており、ｎは、ステップ１０およびステップ１１において
取得されたイメージの数である。

【０１０４】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、『新たなイメージの取得』と称されるよう
な、測定対象物のイメージ（Ｉｍ）を取得するというステップ１３を行う。この
データ取得は、Ｘ線検出器の場合には、一様な減衰度でもって行われる。次に、
このイメージ（Ｉｍ）を、以下のようにして、オフセットおよびゲインによって
補正する。

【数３】 ここで、Ｋは、使用者によって選択された定数であり、この定数の目的は、補正
済みイメージの画素の値をコード化するためのグレーレベルダイナミクスを規定
することである。

【０１０５】 しかしながら、オフセットおよびゲインによる補正は、上述した方法以外の方
法によっても、行うことができる。例えば、互いに異なる減衰度を有した一連の
対象物を使用することによっても、行うことができる。

【０１０６】 次なるステップ１４においては、補正済みイメージ（Ｉｍ＿ｃｏｒ）に関する
標準偏差（あるいは、分散）と平均値とを決定する。この平均値および分散は、
オフセットによって補正されたイメージにおいて計算される。平均値は、

【数４】 によって計算され、分散は、

【数５】 によって計算される。

【０１０７】 これら平均および分散の値は、異常ポイントの影響を除去することによって、
精度を上げることができる。これは、平均値（Ｍｏｙ）からの差が、分散の二乗
平方根よりも、操作者が規定した比率ｘ（％）だけ小さいような画素だけを使用
して、イメージの分散および平均値を再計算することによって、行われる。

【０１０８】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、検出器の各画素の信頼性インデックスを決
定するというステップ１５を行う。言い換えれば、０〜１において連続値をなす
信頼性インデックスを、画素のグレーレベルの値の関数としておよび補正済みイ
メージに関して決定された分散および平均値の関数として、イメージをなす各画
素について計算する。より詳細には、信頼性インデックスは、 −すべての画素のグレーレベルの正規化を行うことによって決定された、画素
のグレーレベルを使用することによって、次のような正規分布：

【数６】 を計算し、 −正規則の分布関数（Ｆ）：

【数７】 によって値を変換することにより、『正規』距離と称される距離ｄｉｓｔ＿ｎｏ
ｒｍ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｎｏｒｍ（ｘ，ｙ））を計算し、 −画素の信頼性インデックス： Ｃ１（ｘ，ｙ）＝２（１−ｄｉｓｔ＿ｎｏｒｍ（ｘ，ｙ）） を計算する、 ことによって決定される。

【０１０９】 信頼性インデックスは、初期グレーレベルが平均値（Ｍｏｙ）に近いような画
素に関しては、１に等しい。信頼性インデックスは、画素のグレーレベルの値と
平均値（Ｍｏｙ）との間の差が増大するにつれて、ゼロに近づく。

【０１１０】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、検出器上のすべての画素の信頼性インデッ
クスが既に実際に決定されたかどうかをチェックするというチェックステップ１
６を行う。決定され終わっていない場合には、ステップ１５における信頼性イン
デックスの決定操作を継続して行う。決定が完了した場合には、ＰＣＤプロセス
においては、次に、第１信頼性マップ（Ｃ１）を作成するというステップ１７を
行う。この信頼性マップは、ステップ１５において決定されたすべての信頼性イ
ンデックスを含んでいる。

【０１１１】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、ステップ１３において決定された初期イメ
ージ（Ｉｍ）に関して、イメージのグレーレベル勾配を決定するというステップ
１８を行う。より詳細には、このステップ１８においては、 −ステップ１３において補正されたイメージの方向（ｘ）に沿って、勾配（ｇ
ｒａｄ＿ｙ（ｘ，ｙ））を計算し、例えば、補正済みイメージ（Ｉｍ＿ｃｏｒ）
と核：

【数８】 との畳み込み（あるいは、畳み込み積分）を行うことによって、勾配（ｇｒａｄ
＿ｙ（ｘ，ｙ））を計算し； −補正済みイメージ（Ｉｍ＿ｃｏｒ）の方向（ｙ）に沿って、勾配（ｇｒａｄ
＿ｙ（ｘ，ｙ））を計算し、例えば、補正済みイメージ（Ｉｍ＿ｃｏｒ）と核：

【数９】 との畳み込み（あるいは、畳み込み積分）を行うことによって、勾配を計算し； −以下の式を使用することによって勾配の係数を計算する。

【数１０】

【０１１２】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、ステップ１８において得られた勾配イメー
ジの分散および平均値を計算するというステップ１９を行う。

【０１１３】 勾配イメージの分散および平均値は、以下の式に基づいてそれぞれ決定される
。

【数１１】

【０１１４】 これら分散および平均値は、可能であれば、ステップ１４における第１分散お
よび第１平均値の計算に関して上述したのと同様にして、異常ポイントの影響を
除去することによって、改良することができる。

【０１１５】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、勾配イメージ上において決定された各画素
のグレーレベル値と分散および平均値とに基づき検出器内の各画素の信頼性イン
デックスを決定するというステップ２０を行う。言い換えれば、各画素の信頼性
インデックスは、 −すべての画素のグレーレベルの正規化を行うことによって、次のような正規
分布：

【数１２】 を計算し、 −正規則の分布関数（Ｆ）：

【数１３】 によって値を変換することにより、『正規』距離と称される距離ｄｉｓｔ−ｎｏ
ｒｍ＿ｇｒａｄ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｎｏｒｍ＿ｇｒａｄ（ｘ，ｙ））を計算し、 −画素の信頼性インデックス： Ｃ２（ｘ，ｙ）＝２（１−ｄｉｓｔ＿ｎｏｒｍ＿ｇｒａｄ（ｘ，ｙ）） を計算する、 ことによって決定される。

【０１１６】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、検出器内のすべての画素の信頼性インデッ
クスが既に実際に決定されたかどうかをチェックするというチェックステップ２
１を行う。決定され終わっていない場合には、ステップ２０における信頼性イン
デックスの決定操作を継続して行う。すべての画素についての信頼性インデック
スの決定が完了した場合には、ＰＣＤプロセスにおいては、次に、第２信頼性マ
ップ（Ｃ２）を作成するというステップ２２を行う。この第２信頼性マップは、
ステップ２０において決定されたすべての画素に関するすべての信頼性インデッ
クスを含んでいる。

【０１１７】 ＰＣＤプロセスにおいては、次に、第１信頼性マップと第２信頼性マップとを
積算（「掛算」と同義）するというステップ２３を行い、これにより、第３信頼
性マップ（Ｃ３）を作成する（ステップ２４）。第３信頼性マップ（Ｃ３）をな
す信頼性インデックスを使用することにより、測定対象をなす対象物のイメージ
内における、欠陥を有した画素を補正する（ステップ２５）。欠陥を有した各画
素は、第３信頼性マップ（Ｃ３）上において対応する信頼性インデックスによっ
て置き換えられる。最終信頼性マップと称されるこの第３信頼性マップは、以下
の式によって決定される（“．”は、画素ごとの積算を意味している）。 Ｃ＿ｆｉｎａｌ（ｘ，ｙ）＝Ｃ１（ｘ，ｙ）．Ｃ２（ｘ，ｙ）

【０１１８】 検出器は、ただ１回だけ校正される。その後、複数のイメージを検出器上にお
いて取得することができ、これらイメージは、検出器を再校正する必要なく補正
することができる。

【０１１９】 補正ステップ２５においては、まず最初に、現在イメージと称される、対象物
のイメージを取得する（ステップ２５ａ）。イメージ補正ステップ２５ｂは、校
正ステップ２４において計算された最終的な信頼性マップを使用して、例えば KNUTSSON 氏によって提案されたようなフィルタといったフィルタによってフィ
ルタリングを行うことにより、行うことができる。このフィルタは、とりわけ、
H. KNUTSSON and C. WESTING,“Normalised and Differential Convolution, Method for Interpolation and Filtering of Incomplete and Uncertain Data
”, Proceeding CVPR 93, pp 515-523, New York 1993 という文献に記載されて
いる。

【０１２０】 最も単純なケース（０次）においては、この方法は、以下のように要約するこ
とができる。 −例えば検出器（Ｘ）上において取得したイメージといったようなイメージ（
Ｉ）を対象とし； −また、このイメージをなす画素上における信頼性イメージ（Ｃ）を対象とし
； −新たなイメージ（ｆｉｌｔ＿Ｉ）を以下の式によって作成する。 ｆｉｌｔ＿Ｉ＝（Ｏ．Ｃ）＊ａ／Ｃ＊ａ ここで、 −“．”は、イメージに関する画素ごとの積算を表す演算子であり、“／”
は、イメージに関する画素ごとの割算を表す演算子であり、 −“＊”は、畳み込みを表す演算子であり、 −ａは、次のような畳み込み核である。すなわち、ｒ＜ｒ_max においては、

【数１４】 であり、ｒ≧ｒ_max においては、ａ＝０である。

【０１２１】 このようにして得られたイメージ（ｆｉｌｔ＿Ｉ）においては、 −信頼性インデックスが一様である領域上における処理の効果が、フィルタに
対して等価であるとともに、 −信頼性インデックスが近隣の画素に関する信頼性インデックスよりも小さい
ような画素に対しての処理の効果が、大きな信頼性インデックスを有した近隣の
画素に大きく依存するような新たな値を有した『ソフトな補完』とされている。

【０１２２】 畳み込み核の形状およびサイズは、補正されるべき欠陥のサイズ（最小直径）
に対して適合しているべきである。

【０１２３】 KNUTSSON法によるフィルタリングを使用することにより、イメージ内の適正画
素から供給された情報を最良に使用することによって欠陥を補正することができ
る。さらに、提案されたＰＣＤプロセスにおいては、初期イメージと補正済みイ
メージとを組み合わせることによって、信頼性インデックスによって重みづけさ
れた新たな補正済みイメージを形成することができ、画素上における信頼性が良
好である適正領域内においてさえもフィルタリング効果が導入されることを防止
することができる。これは、以下の式によって表される。 Ｃｏｒｒ＿Ｉ＝Ｉｍ．Ｃ＿ｆｉｎａｌ＋（１−Ｃ＿ｆｉｎａｌ）．ｆｉｌｔ＿Ｉ
ここで、ｆｉｌｔ＿Ｉは、KNUTSSON法を使用してフィルタリングされたイメージ
である。

【０１２４】 欠陥を有した画素は、例えば部分微分式を使用したフィルタリング方法といっ
たような他のフィルタリング方法を、第３信頼性マップに対して適用することに
よって、補正することができる。部分微分式は、R. DE RICHES氏、O.FAUGERAS氏
による“Signal Processing”review volume 13, No. 6, February 1996 におけ
る“Partial differential equations for image processing and computer visioning” と題する文献に記載されている。

【０１２５】 ＰＣＤプロセスの変形例は、イメージ欠陥が、検出器の１つまたは複数の領域
において測定データを有していないことに基づいたものであるというケースに関
するものである。この場合、ＰＣＤプロセスにおいて、ステップ２４の後に、付
加的な複数のステップを行い、これにより、第３信頼性マップを決定する。これ
らステップは、図５に示されている。

【０１２６】 この変形例においては、ＰＣＤプロセスは、対象物イメージを拡大するという
ステップ２４１を行い、これにより、検出器が測定を行えなかった測定値を有し
ていない画素領域（すなわち、消失画素）を導入する。取得したイメージは、全
体領域にわたって検出を行い得る検出器によって既に取得されたイメージよりも
、小さなものである。次に、ステップ２４２において、これら領域内に、ゼロと
いう信頼性インデックスを有した画素を追加する。次なるステップ２４３におい
ては、測定が行われていない領域内における画素におけるゼロという信頼性イン
デックスを考慮しつつ、第４信頼性マップを作成する。この第４信頼性マップは
、最終マップとされる。

【０１２７】 検出器を校正し終わった後、ステップ２４４において、測定すべき対象物に関
して新たなイメージ取得を行う、あるいは、現在イメージの取得を行う。この現
在イメージを拡大し（ステップ２４５）、補正する。イメージは、この拡大され
た現在イメージに対して、既に説明したステップ２５において第４信頼性マップ
を適用することによって、補正される。

【０１２８】 言い換えれば、この変形例においては、情報を有していない領域を導入する、
つまり、ステップ２４において得られた最終信頼性マップ内に、検出器が測定を
行えなかった画素を導入する。これは、信頼性イメージのサイズを増大すること
によって行われる。これは、データ消失領域においてイメージをカットし、ゼロ
という信頼性インデックスを有した画素を、データ消失画素のところに補充する
ことによって、行われる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施形態において使用可能であるような、二重エネルギ
ーコーンビームＸ線放射を使用した骨濃度測定システムを概略的に示す図である
。

【図２】 本発明の特別の実施形態において使用される手順を示すフローチ
ャートである。

【図３】 本発明の特別の実施形態において使用される手順を示すフローチ
ャートである。

【図４】 本発明において使用可能であるようなイメージ内欠陥修正方法に
おける有利な実施形態を示す機能図である。

【図５】 本発明において使用可能であるようなイメージ内欠陥修正方法に
おける有利な実施形態の変形例を示す機能図である。

【符号の説明】

１ 骨濃度測定システム １ａ Ｘ線源 １ｃ 患者 １ｄ フィルタ（マスク） ２ ２次元的検出器 ３ａ メモリ（電子手段） ３ｂ コンピュータ（電子手段）

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１４年２月２１日（２００２．２．２１）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA01 AA16 CA07 CA13 CA37 EA07 EB12 EB13 EB17 FA16 FA18 FA36 FA45 FA53 FA59 FC26 FC27 FF01 FF11 FF12 FF13 FF16 FF25 FF28 FF36 FF37 5B057 AA08 BA03 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CC01 CD12 CF05 DA07 DB02 DB05 DB09 DC05 DC16

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも２つのエネルギーレベルを有したコーンビームＸ
   線を使用した骨濃度測定システム（１）の使用方法であって、 前記システム（１）が、 高エネルギーレベルと称される第１エネルギーレベルとこの第１エネルギーレ
   ベルよりも小さくかつ低エネルギーレベルと称される第２エネルギーレベルとを
   少なくとも有したＸ線コーンビームを供給することができるＸ線源（１ａ）と、 ２次元的Ｘ線検出器（２）と、 該検出器によって供給されたイメージを処理するための電子手段（３ａ，３ｂ
   ）と、 を具備している場合に、 前記使用方法においては、 骨密度測定時における患者の動きを許容し得るよう、患者（１ｃ）の解剖学的
   部位に関して前記低エネルギーレベルにおいてイメージを取得するとともに、前
   記解剖学的部位に関して前記高エネルギーレベルにおいてイメージを取得し； 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおいて取得したイメ
   ージどうしを適合させ； その後、前記解剖学的部位の骨密度のマップを作成する； ことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の方法において、 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおいてそれぞれ取得
   したイメージどうしを適合させるに際しては、 −これらイメージから、前記解剖学的部位における骨領域の輪郭をなす各組を
   抽出し、 −高エネルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組を、低エネ
   ルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組に対して適合させ得る
   ための、最適の平面変換を求め、 −この変換を行うことによって、前記高エネルギーレベルでの取得イメージを
   、前記低エネルギーレベルでの取得イメージの座標系内において重ね合わせ、 −これら２つのイメージを組み合わせることによって、骨密度測定マップを決
   定する、 ことを特徴とする方法。
3. 【請求項３】 請求項１記載の方法において、 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおいてそれぞれ取得
   したイメージどうしを適合させるに際しては、 −これらイメージから、前記解剖学的部位における骨領域の輪郭をなす各組を
   抽出し、 −低エネルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組を、高エネ
   ルギーレベルにおいて取得したイメージに関する輪郭の組に対して適合させ得る
   ための、最適の平面変換を求め、 −この変換を行うことによって、前記低エネルギーレベルでの取得イメージを
   、前記高エネルギーレベルでの取得イメージの座標系内において重ね合わせ、 −これら２つのイメージを組み合わせることによって、骨密度測定マップを決
   定する、 ことを特徴とする方法。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかに記載の方法において、 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおけるイメージ取得
   を行うよりも前に、患者（１ｃ）の前記解剖学的部位に関するＸ線低照射プレー
   トを使用し、このプレートによって、前記システム内における前記解剖学的部位
   に関する領域の位置決めを補助することを特徴とする方法。
5. 【請求項５】 請求項４記載の方法において、 患者（１ｃ）の初回の検査時には、Ｘ線低照射プレートを使用することによっ
   て、前記システムの機械系を駆動制御することができ、これにより、所定座標系
   に対しての前記解剖学的部位の位置を決定することができることを特徴とする方
   法。
6. 【請求項６】 請求項４記載の方法において、 患者（１ｃ）が確認用検査を受ける場合には、Ｘ線低照射プレートを使用する
   ことにより、前回の検査時と正確に同じ位置に前記解剖学的部位を位置させるこ
   とを特徴とする方法。
7. 【請求項７】 請求項１〜３のいずれかに記載の方法において、 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおけるイメージ取得
   を行うよりも前に、Ｘ線低照射プレートを使用し、これにより、使用されている
   前記Ｘ線源に対して印加する電流を制御することによりおよび／またはそのＸ線
   源に対して印加する電圧を制御することによりＸ線束を調節することによって、
   照射量を適合させることができることを特徴とする方法。
8. 【請求項８】 請求項１〜３のいずれかに記載の方法において、 前記低エネルギーレベルおよび前記高エネルギーレベルにおけるイメージ取得
   を行うよりも前に、Ｘ線低照射プレートを使用し、これにより、照射領域を制限
   するためのマスクを自動的に位置決めすることができることを特徴とする方法。