JP2006102353A - 関節動作解析装置、関節動作解析方法及び関節動作解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 経時的な３次元ＣＴ画像を用いた正確な関節動作情報を取得する動作解析装置を提供する。
【解決手段】 Ｘ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た複数のＣＴ画像に対して、所定の閾値に基づいて骨ＲＯＩを抽出し、抽出された骨ＲＯＩ毎にローカル座標を設定し、骨ＲＯＩ毎の各ローカル座標に基づいて、前記骨ＲＯＩを構成する関節の動作（屈曲、伸展、内転、外転、内旋、外旋等）による複数の骨ＲＯＩの相対的な変化量（変位量、速度、加速度、角度、角速度、角加速度）を算出し、前記骨ＲＯＩを構成する関節の動作を動作情報として定量化する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置を用いて、経時的な断層像を取得し、それによって作成された３次元画像から、関節等、可動部の経時的な動作を解析する関節動作解析装置、関節動作解析方法及び関節動作解析プログラムに関するものである。

従来より、被検体の関節等、可動部分の動作解析を行う際には、被検者の関節を構成する骨部分（解剖学的特徴点）に該当する体表面上にマーカー（例えば、赤外線発光ダイオード）を付し、被検者の関節を動作させて撮像し、それによって得られた３次元位置センサから関節等、可動部の動作を解析していた（例えば、特許文献１）。また、前記３次元位置センサとしては、位置情報のみを取得する磁気式、光学式３次元位置センサも用いられていた。

特開２００２−２５９９８４号公報（段落〔００３１〕−〔０１０５〕、第２図）

しかしながら、特許文献１に開示された３次元位置センサを利用した関節動作解析方法では、体表面にマーカーを付着させることから、皮膚の状態変化（伸縮・移動等）によってマーカーの位置が移動したり、剥離してしまい、事前に撮像した画像上での解剖学的特徴点とマーカー位置とが一致せず、定量化した関節の動作に誤差が生じてしまっていた。この誤差は、特に、被検者が肥満であった場合には顕著であった。

このように、従来の関節動作解析方法によって定量化された関節の動作に誤差が生じるということは、関節の可動域等を的確に知ることができないことを意味し、関節軟骨への負荷や、人工関節設置後の動作、義手義足による負担、リハビリテーションの回復示標やアライメントの悪さの示標について適正な対策を講じ得ない結果をもたらす。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであって、その目的は、経時的な３次元ＣＴ画像を用いた正確な関節動作情報を取得する関節動作解析装置を提供することにある。また、前記関節動作情報を定量化し、データベース化することによって、患者の病状分類や術後回復度合を視覚的に、かつ定量的に行うことができる関節動作解析装置、関節動作解析方法及び関節動作解析プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するための、請求項１記載の発明に係る関節動作解析装置は、Ｘ線ＣＴ装置と、そのＸ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た３次元ＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出手段と、抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定手段と、前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項２記載の発明に係る関節動作解析装置は、請求項１に記載の関節動作解析装置において、前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項３記載の発明に係る関節動作解析装置は、請求項１又は２に記載の関節動作解析装置において、前記動作情報を患者及び症例毎に対応させて記憶する記憶手段と、新たな患者の動作情報を取得したときに、前記記憶手段に予め記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して前記記憶手段に記憶させる分類手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項４記載の発明に係る関節動作解析方法は、Ｘ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た３次元ＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出過程と、抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定過程と、前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出過程とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項５記載の発明に係る関節動作解析方法は、請求項４に記載の関節動作解析方法において、前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化過程を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項６記載の発明に係る関節動作解析方法は、請求項４又は５に記載の関節動作解析方法において、前記動作情報を患者及び症例毎に記憶する記憶過程と、新たな患者の動作情報を取得したときに、過去に記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して記憶する分類過程とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項７記載の発明に係る関節動作解析プログラムは、Ｘ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た３次元ＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出過程と、抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定過程と、前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出過程と、算出された複数の骨部相互の変化量に基づいて、関節動作を動作情報として定量化する定量化過程とをコンピュータに機能させることを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項８記載の発明に係る関節動作解析プログラムは、請求項７に記載の関節動作解析プログラムにおいて、前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化過程を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための、請求項９記載の発明に係る関節動作解析プログラムは、請求項７又は８に記載の関節動作解析プログラムにおいて、前記動作情報を患者及び症例毎に記憶する記憶過程と、新たな患者の動作情報を取得したときに、過去に記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して記憶する分類過程とをコンピュータに機能させることを特徴とする。

本発明によれば、Ｘ線ＣＴ装置またはＸ線ＣＴ装置と同様の原理によって生成された経時的な３次元画像から、骨ＲＯＩを抽出し、抽出された骨ＲＯＩそれぞれにローカル座標系を設定して、関節を構成する骨ＲＯＩの相対的な動作情報を得られるようにしたので、患者の関節動作情報を正確に取得することができる。従って、関節の可動域や関節の時系列的な動作情報を定量的に知ることができるため、関節軟骨への負荷や、９人工関節設置後の動作、義手義足による負担を示す指標を提示することができる。さらに、健常者と患者の動作比較や、リハビリの回復指標、アライメントの悪さの指標、人工関節・義手義足の設計等の一助となる。

また、前記関節動作情報を定量化し、データベース化することによって、患者の病状分類や術後回復度合を視覚的に、かつ定量的に行うことができると共に、既存のデータ（動作情報）と比較して、典型的な症例に同定するといった診断支援をしたり、症状の度合を測ることができる関節動作解析装置、関節動作解析方法及び関節動作解析プログラムを提供することができる。

さらに、撮像中、リアルタイムに動作情報を得ることができると共に、リアルタイムに典型症例の検索が可能となる。そして、保存時に、動作情報を元に分類管理が可能となり、骨領域ボリュームデータの動画表示、比較表示も可能である。

以下、本発明の実施形態につき、図面を参照して説明する。

図１は、本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。また、図２は、本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における動作を示すフローチャートである。

本実施形態では、動作解析をするための対象画像をＸ線ＣＴ装置によって得られるＣＴ画像としている。ここで、Ｘ線ＣＴ装置は、例えば被検体を挟んで対向し、その被検体の対軸方向にＸ線管及びＸ線検出器が回転自在に設けられた、いわゆる第３世代（Ｒｏｔａｔｅ−Ｒｏｔａｔｅ方式）のＸ線ＣＴ装置について説明するが、他の方式のＣＴ装置でもよい。

また、本発明におけるＸ線ＣＴ装置は、マルチスライスのＸ線ＣＴ装置（ボリュームの撮像が可能な、例えば検出器２５６列の多列ＣＴ装置）を想定している。従って、前記「複数のＣＴ画像」とは、「３次元ＣＴ画像」又は、「３次元再構成を行ったＣＴ画像」を指す。

このＸ線ＣＴ装置は、被検体の断層像のスキャンの際には、寝台上の被検体を前記ガントリの中心軸上に位置させると共に、前記Ｘ線管及びＸ線検出器をガントリの内径に沿って回転させ、前記１回転する間に所定間隔でＸ線管を駆動して複数回のＸ線の曝射を行う。

そして、このＸ線の曝射毎に被検体を透過するＸ線を前記Ｘ線検出器で検出し、前記１回転する間に得られるＸ線検出器からの複数の検出出力に基づいて、複数枚の断層像（複数の断面に関する投影データ）を再構成することによってボリュームデータを得て、モニタ装置に表示するようになっている。

ここで、このようなＸ線ＣＴ装置の要部は、図１に示すように前記Ｘ線検出器からの検出出力である撮像データに基づいて被検体の断層像を再構成する再構成部１と、前記再構成部１により再構成された断層像を記憶し読み出すための例えば磁気ディスク装置で構成される記録再生部２と、重点的に観察を行いたい箇所である関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を指定すると共に、不要な部位を関心領域画像から取り除くための閾値であるＣＴ値、体動に対応するためのＣＴ値のマージン、前記関心領域画像を常に一定の画素数で演算して表示させるための画素数を入力するための入力部３とを有している。

また、当該Ｘ線ＣＴ装置の要部は、当該Ｘ線ＣＴ装置全体の動作制御を行うシステム制御部４と、前記再構成部１で形成された断層像及び関心領域画像を表示制御する表示制御部５と、前記表示制御部５により表示制御され前記断層像及び関心領域画像を表示画面上に表示するモニタ装置６とを有している。

なお、図示していないが、システム制御部４は、Ｘ線ＣＴ装置によって取得された画像から骨部分の画像を抽出する骨ＲＯＩ抽出手段４１、抽出された各骨部分の画像につき、ローカル座標を設定する骨ＲＯＩローカル座標設定手段４２、各骨ＲＯＩに設定されたローカル座標に基づいて骨の動態を定量的に算出する骨ＲＯＩ変化量算出手段４３、算出された骨の動態を定量化する骨ＲＯＩ動作定量化手段４４、骨ＲＯＩ抽出手段４１で得られた骨ＲＯＩの形状及び骨ＲＯＩ動作定量化手段４４で得られた骨ＲＯＩの動作情報を記録再生部２に保存するための動作情報保存手段４５、前記動作情報を所定の条件に基づいて分類する動作情報分類手段４６及び動作情報分類手段４６によって分類された動作情報と、新たに得られた骨ＲＯＩの動作情報とを比較するための動作情報比較手段４７を有している。

次に、このような構成を有する本実施の形態に係る関節動作解析装置の動作について図２及び図３を参照して以下に説明する。図３は、本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの関節動作の定量化方法を示す図である。また、本実施形態では、動作情報を解析する骨の例として、上肢の上腕骨、橈骨、尺骨を対象にする。

（ＣＴ画像取得過程）
まず、Ｘ線ＣＴ装置から再構成されたＣＴ画像を取得する（Ｓ１）。

具体的には、プリスキャンを行うべく、通常の撮像時よりも弱いレベルのＸ線を曝射するようにＸ線管（図示せず）を駆動する。前記Ｘ線管より被検者の関節部分に曝射されたＸ線はＸ線検出器（図示せず）で検出され、この検出出力である撮像データとして再構成部１に供給される。

再構成部１は、この撮像データに基づいてリファレンス画像としての関節を構成する骨部の断層像を形成し、これを、システム制御部４を介して表示制御部５に供給する。表示制御部５は、このリファレンス画像が供給されると、これを表示するようにモニタ装置６を表示制御する。これにより、モニタ装置６の表示画面上に、前記プリスキャンにより形成された骨部の断層像が表示される。

なお、前記リファレンス画像が予め撮像され記録再生部２に記憶されている場合は、検者が入力部３を操作してこれの読み出しを指定することにより、システム制御部４が、前記リファレンス画像を記録再生部２から再生する。そして、これを、表示制御部５を介してモニタ装置６に供給する。これにより、予め撮像され記録再生部２に記憶されていたリファレンス画像を前記モニタ装置６の表示画面上に表示することができる。

骨部画像を表示画面に３次元的に表示するには、例えば、骨部画像データとして、骨部を表す３次元ＣＴデータを用い、ボリュームレンダリング表示することが考えられる。「３次元ＣＴデータ」とは、マルチスライスのＸ線ＣＴ装置を用いて、同一位置で時系列変化を撮像することにより取得される。

次に、このように前記モニタ装置６にリファレンス画像が表示されると、検者は、入力部３を操作して、前記リファレンス画像内の関心領域（ＲＯＩ）の設定を行う。この関心領域の設定がなされると、前記システム制御部４は、前記設定された関心領域（ＲＯＩ）を囲む、例えば骨に沿った軸（ローカル座標系）を表示するように表示制御部５を制御する。これにより、前記リファレンス画像に重畳されたかたちで円形状の枠が表示され、検者は、関節を構成する複数の骨（例えば、上腕骨、橈骨及び尺骨）を含む関心領域（ＲＯＩ）が設定されたことを認識することができる。

（骨ＲＯＩ抽出過程）
次に、検者が入力部３により閾値を入力し、閾値の設定がなされる。システム制御部４の骨ＲＯＩ抽出手段４１は、設定された閾値を元に、取得したＣＴ画像から骨毎のＲＯＩ（以下、骨ＲＯＩとする。）を抽出する（Ｓ２）。ここで、骨毎にＲＯＩを分割できない場合には、モルフォロジカル・フィルタや骨領域の境界を空間的に定義することにより分割して骨ＲＯＩを抽出すればよい。

ここで、Ｘ線ＣＴ装置においては、前記関心領域（ＲＯＩ）の設定がなされると、検者が前記入力部３を操作して、リファレンス画像の骨の部分を形成するＣＴ値を入力する。このＣＴ値（ＣＴ Ｎｕｍｂｅｒ ，ＣＴ Ｖａｌｕｅ）は、水分を基準値（０）とするＸ線の吸収率をあらわす値であり、組織により固有の値を有している。例えば、水は「０」、脂肪は「−１００」、血液は「１６」、骨は「８００〜１０００」等の値を有している。従って、上記閾値として、「８００〜１０００」が取り出せる閾値を設定する。

前記システム制御部４は、前記関心領域（ＲＯＩ）内の画像から少なくとも血管を取り除くためのＣＴ値が、前記閾値として入力されると、これをリファレンス画像から除去可能な閾値を形成し、これを再構成部１に供給する。再構成部１は、この閾値が供給されると、前記リファレンス画像を形成する画像データから血管のＣＴ値以下の画素を除去し、これを、表示制御部５を介してモニタ装置６に供給する。これにより、前記リファレンス画像として、骨部を強調したリファレンス画像をモニタ装置６に表示することができる。

（骨ＲＯＩのローカル座標設定過程）
制御手段４の骨ＲＯＩローカル座標設定手段４２は、骨ＲＯＩ内のボクセルデータをその重心位置の点データに変換と見なすことによって、骨ＲＯＩのボリュームデータを点群データへと変換した後、最尤法や最小２乗法等を利用して、点群データに対する３次元の重回帰式を求める。

これは例えば、肘関節の画像を得たときに、当該肘関節を構成する上腕骨の点群データと、尺骨及び橈骨の点群データとのそれぞれについて、上腕骨で１つの骨ＲＯＩ、尺骨と橈骨とで１つの骨ＲＯＩとして、それぞれの骨ＲＯＩ毎に３次元の重回帰式によって所定の軸を設定し、その軸を元に各骨ＲＯＩの座標系を求めるのである。ここで、ボクセルデータとは、３次元のモデルの密度を、３次元の正方格子でサンプリングし、サンプリングした値を３次元配列に格納したモデルデータのことである。

そして、上記３次元の重回帰式に示される直線の式を、対象とした骨ＲＯＩローカル座標系のｚ軸に設定する（Ｓ３）。すなわち、ここで設定したｚ軸が当該骨ＲＯＩの長さ方向の軸に設定される。ここで、下記３次元重回帰式の係数ａ，ｂ，ｃは、制御手段４により、以下の関係式から算出される。

さらに、骨ＲＯＩローカル座標設定手段４２は、ｚ軸に垂直で解剖学的特徴点（大結節や小結節、上腕骨頭先端等）を通る直線をｘ軸に設定する。

その後、骨ＲＯＩローカル座標設定手段４２は、これらの処理によって設定されたｘ軸とｚ軸の外積から、ｙ軸を算出することで骨ＲＯＩのローカル座標系を設定する。

（骨ＲＯＩ変化量算出過程）
次に、骨ＲＯＩ変化量算出手段４３によって「骨部毎の経時的な変化量」が算出される。ここで、前記「骨部毎の経時的な変化量」とは、関節の「屈曲」、「伸展」、「内転」、「外転」、「内旋」、「外旋」等による「変位量」、「速度」、「加速度」、「角度」、「角速度」、「角加速度」を指す。

具体的には、骨ＲＯＩローカル座標設定手段４２によって、各時刻における骨ＲＯＩローカル座標が設定された後、制御手段４の骨ＲＯＩ変化量算出手段４３は、時刻ｔのローカル座標系をＬ_ｔとして、Ｌ_ｔからＬ_ｔ＋１への座標変換行列^ｔＳ_ｔ＋１を算出する。この^ｔＳ_ｔ＋１は、以下の式から算出される（Ｓ４）。

骨ＲＯＩ変化量算出手段４３によって算出された^ｔＳ_ｔ＋１には、各時刻間の骨ＲＯＩの移動量・回転量情報が含まれている。

（関節動作定量化過程）

図３に示すように、本実施形態の関節動作定量化過程では、制御手段４の骨ＲＯＩ動作定量化手段４４が、座標変換行列を利用して各骨ＲＯＩ間の経時的な相対位置変化を算出する。このとき、算出された相対位置変化について骨ＲＯＩ間（関節）の動作を表示することも可能である（Ｓ５）。

例えば、上肢の上腕骨・橈骨・尺骨を対象とすると、上腕骨のローカル座標を基準にした場合の橈骨・尺骨の時系列的挙動（例えば、内転させた時の内転角度）を骨ＲＯＩ動作定量化手段４４が算出することによって、肘関節の動作を定量化することができる。

具体的には、時刻ｔと時刻ｔ＋１における上腕骨のローカル座標系をそれぞれΩ_ｔとΩ_ｔ＋１とすると、Ω_ｔ＋１をΩ_ｔと位置合わせするための変換行列^ｔＲ_ｔ＋１は、以下の式に従って骨ＲＯＩ動作定量化手段４４が算出する。

また、肘関節動作を示す座標変換行列^ｔＭ_ｔ＋１は、以下のように示される。

このようにして、制御手段４により算出された行列^ｔＭ_ｔ＋１が、時刻ｔとｔ＋１との間における肘関節（上腕骨に対する橈骨及び尺骨）の動作情報となる。

次に、本発明における動作情報保存過程について図４を参照して以下に説明する。図４は、本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの動作情報の保存機能を示す図である。

（動作情報保存過程）
制御手段４の動作情報保存手段４５は、ＣＴ画像等の医用画像保存方法と同様に、動作情報（例えば、屈曲、伸転、内転、外転、内旋、外旋等の時間変化など）を患者や症例ごとに記録再生部２に保存する（Ｓ６）。また、本実施形態における動作情報保存手段４５は、記録再生部２と同一でもよい。ここで、前記動作情報は、図３に示すように、対象となる骨ＲＯＩ相互の（関節）角度情報を含み、図４に示すように、経時的な角度変化を示すグラフとして表示可能な情報である。また、上記動作情報の各項目は、これら全てについてではなく、例えば、「屈曲」であれば、「屈曲」を構成するローカル座標の成分を抽出して算出される。

（動作情報分類過程）
ここで、動作情報保存手段４５は、前記動作情報を記録再生部２に保存する際に、同傾向（例えば、同じ症例が関連付けられた動作情報）の既存動作情報（過去に記録再生部２に記録された動作情報）と同じグループとして保存される。このようにして、各動作情報は、特定の症例に対する動作傾向別に分類されることになる（Ｓ７）。

このとき、保存しようとする動作情報と同傾向の既存動作情報が記録再生部２に記録されていない場合には、保存する動作情報が該当する新たなグループについて動作情報分類手段４６が記録再生部２に作成して当該動作情報を保存する。

次に、動作情報表示方法について図５を参照して以下に説明する。図５は、本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの動作情報の表示機能を示す図である。

（動作表示過程）
その後、制御手段４は、動作情報を基に３次元骨ＲＯＩを操作・表示する（Ｓ８）。この際には、検者が指定した視点から動作する複数の３次元骨ＲＯＩを観察できるため、視覚的な比較が可能である。

図５に示すように、モニタ装置６の表示画面には、例えば、１人の被検者について、患者ＩＤと、使用した医用診断装置とその装置名が動作情報分類手段４６を参照して表示され、異なる２つの検査日における当該被検者の動作情報が動画で表示される。そして、これらの動作をさらに視覚的に検者に認識させるために、２つの動画情報を重ね合わせて表示してもよい。

また、それぞれの動画表示には、各動作（「屈曲」や「伸展」等）について、グラフ化された動作情報が表示されている。このように表示されることによって、検者は、視覚的な比較を行うことができる。

また、動作情報の比較をグラフや数値等で表示することができるため、検者は定量的な比較も可能である。

さらに、以上に説明した実施形態では、リアルタイムに撮像した骨ＲＯＩの形状・動作情報を主として、当該骨ＲＯＩの形状・動作情報に関連する骨ＲＯＩの形状・動作情報を記録／再生部２から読み出して比較対象としたが、記録／再生部２に保存された２つ以上の関連する骨ＲＯＩの形状・動作情報を読み出して相互比較することも可能である。

本発明に係る関節動作解析プログラムは、以上に説明した関節動作解析方法の動作をプログラムとして構成したものであり、その実施の形態は、上記「骨ＲＯＩ抽出過程」、「骨ＲＯＩのローカル座標設定過程」、「骨ＲＯＩの変化量算出過程」、「関節動作定量化過程」、「動作情報保存過程」、「動作情報分類過程」、「動作情報比較過程」及び「動作表示過程」の機能をＣＰＵに対して実行させるものである。

また、以上に説明した関節動作解析方法の動作がプログラムとして構成されたものを記録媒体に記録し、その記録媒体の内容をＣＰＵに読みとらせ、実行させてもよい。

上述の各実施形態は、本発明の一例であり、本発明は各実施の形態に限定されることはない。上述の各実施の形態では、医療用画像形成装置をＸ線ＣＴ装置に適用する一例を説明したが、当該医療用画像形成装置は、この他、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置），Ｘ線透視撮影装置等のように、撮像により得られた画像に関心領域を設定する装置であれば同様に適用でき、本発明によって得られる効果と同様な効果を得ることができる。例えば、医療用画像形成装置をＭＲＩ装置に適用した場合には、上述の閾値として所望のプロトン値を入力し、前記再構成部１に相当する画像形成部がこのプロトン値に基づいて関心領域画像を形成するようにすればよい。また、この他であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における構成を示すブロック図。 本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における動作を示すフローチャート。 本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの関節動作の定量化方法を示す図。 本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの動作情報の保存機能を示す図。 本発明に係る関節動作解析装置の一実施形態における骨ＲＯＩの動作情報の表示機能を示す図。

符号の説明

１ 再構成部
２ 記録再生部
３ 入力部
４ システム制御部
５ 表示制御部
６ モニタ装置
４１ 骨ＲＯＩ抽出手段
４２ 骨ＲＯＩローカル座標設定手段
４３ 骨ＲＯＩ変化量算出手段
４４ 関節動作定量化手段
４５ 動作情報保存手段
４６ 動作情報分類手段
４７ 動作情報比較手段

Claims (9)

1. Ｘ線ＣＴ装置と、
   そのＸ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た複数のＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出手段と、
   抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定手段と、
   前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出手段と、
   を有することを特徴とする関節動作解析装置。
2. 前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化手段を有することを特徴とする請求項１に記載の関節動作解析装置。
3. 前記動作情報を患者及び症例毎に対応させて記憶する記憶手段と、
   新たな患者の動作情報を取得したときに、前記記憶手段に予め記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して前記記憶手段に記憶させる分類手段と、
   を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の関節動作解析装置。
4. Ｘ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た複数のＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出過程と、
   抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定過程と、
   前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出過程と、
   を有することを特徴とする関節動作解析方法。
5. 前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化過程を有することを特徴とする請求項４に記載の関節動作解析方法。
6. 前記動作情報を患者及び症例毎に記憶する記憶過程と、
   新たな患者の動作情報を取得したときに、過去に記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して記憶する分類過程と
   を有することを特徴とする請求項４又は５に記載の関節動作解析方法。
7. Ｘ線ＣＴ装置を用いて、同一被検体について経時的に撮影を行なって得た複数のＣＴ画像に対して、それぞれ、所定の閾値に基づいて骨部の画像を抽出する抽出過程と、
   抽出された骨部毎にローカル座標を設定するローカル座標設定過程と、
   前記ローカル座標に基づいて、骨部毎の経時的な変化量を算出する変化量算出過程と、
   算出された複数の骨部相互の変化量に基づいて、関節動作を動作情報として定量化する定量化過程と、をコンピュータに機能させることを特徴とする関節動作解析プログラム。
8. 前記骨部毎の経時的な変化量に基づいて異なる複数の骨部間の経時的な変化量を示す動作情報を算出する定量化過程を有することを特徴とする請求項７に記載の関節動作解析プログラム。
9. 前記動作情報を患者及び症例毎に記憶する記憶過程と、
   新たな患者の動作情報を取得したときに、過去に記憶された動作情報を検索して、近似した動作情報がある場合には、前記新たな患者の動作情報を前記近似した動作情報の症例に分類して記憶する分類過程と
   をコンピュータに機能させることを特徴とする請求項７又は８に記載の関節動作解析プログラム。

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