JP2012232062A - Method, program, and apparatus for specifying analyzed region - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、放射線画像データを対象に骨に関する計測を行う解析領域を特定する解析領域特定方法、解析領域特定プログラム、及び解析領域特定装置に関する。 The present invention relates to an analysis region specifying method, an analysis region specifying program, and an analysis region specifying device for specifying an analysis region in which measurement related to bone is performed on radiographic image data.
従来から、Ｘ線画像を用いて第２中手骨の中点の骨塩量測定を行うＭＤ法が広く用いられている。これは、手の甲を対象に標準物質と共にＸ線撮影を行い、第２中手骨の中点を通る横断パターン濃度を標準物質の濃度と比較して標準物質の厚みに変換した後、骨密度に関する指標を計算する方法である。また、下記特許文献１には、計測値の再現性を向上させるために被検骨の骨管の方向を定量的に計測する骨計測装置が開示されている。この骨計測装置によれば、放射線撮影により得られた影像を対象に、外部入力デバイスを通じて第２中手骨中央の骨管部中央付近に基準点が手動指定され、その基準点を通過する補助線が自動生成される。そして、その基準点上部に補助線を基準にして観測領域が設定され、その観測領域内の投影プロファイルの対称度が最も大きくなるように補助線の角度が自動調整される。さらに、この調整された補助線を基に、外部入力デバイスを通じて第２中手骨の骨底部および骨頭部が手動計測される。 Conventionally, the MD method for measuring the bone mineral content at the midpoint of the second metacarpal bone using an X-ray image has been widely used. This is done by taking X-rays with the standard substance on the back of the hand, comparing the density of the transverse pattern passing through the midpoint of the second metacarpal bone with the standard substance, and converting it to the thickness of the standard substance. This is a method for calculating an index. Patent Document 1 listed below discloses a bone measuring apparatus that quantitatively measures the direction of the bone canal of a bone to be examined in order to improve the reproducibility of the measurement value. According to this bone measuring apparatus, a reference point is manually designated in the vicinity of the center of the bone canal at the center of the second metacarpal bone through an external input device for an image obtained by radiography, and the auxiliary that passes through the reference point Lines are automatically generated. Then, an observation area is set above the reference point with reference to the auxiliary line, and the angle of the auxiliary line is automatically adjusted so that the symmetry of the projection profile in the observation area is maximized. Further, based on the adjusted auxiliary line, the bone bottom and the bone head of the second metacarpal bone are manually measured through the external input device.
しかしながら、上述したような従来の骨計測装置では、第２中手骨の骨頭部および骨底部が手動計測され、その骨頭部および骨底部によって算出される中心点を基準にして所定サイズの計測領域が設定されている。そして、その計測領域における濃度変化プロファイルから骨塩量指標等の測定データが得られるため、様々な大きさの骨部を測定対象にした場合に正確な測定データを得ることが困難である。 However, in the conventional bone measuring apparatus as described above, the bone head and the bone bottom of the second metacarpal bone are manually measured, and a measurement region of a predetermined size with reference to the center point calculated by the bone head and the bone bottom. Is set. Since measurement data such as a bone mineral content index can be obtained from the concentration change profile in the measurement region, it is difficult to obtain accurate measurement data when bones of various sizes are used as measurement targets.
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、測定対象の骨部の大きさに依存しないで正確な測定値を得ることが可能な解析領域特定方法、解析領域特定プログラム、及び解析領域特定装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of such problems, an analysis region specifying method, an analysis region specifying program capable of obtaining an accurate measurement value without depending on the size of the bone part to be measured, It is another object of the present invention to provide an analysis area specifying device.
上記課題を解決するため、本発明の解析領域特定方法は、放射線画像を基に得られた画像データを用いて検査対象の対象中手骨を含む解析領域を特定する解析領域特定方法であって、初期設定手段が、画像データにおける対象中手骨の像を基準にして解析領域を初期設定する初期設定工程と、像検出手段が、画像データを基に、対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出工程と、調整手段が、解析領域の範囲を周辺中手骨の像を含まないように調整する調整工程と、を備える。 In order to solve the above problems, an analysis region specifying method of the present invention is an analysis region specifying method for specifying an analysis region including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained based on a radiographic image. An initial setting step in which the initial setting means initially sets the analysis region based on the image of the target metacarpal bone in the image data; and the image detection means is located next to the target metacarpal bone based on the image data. An image detection step of detecting an image of the peripheral metacarpal bone, and an adjustment step of adjusting the range of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal bone.
或いは、本発明の解析領域特定プログラムは、放射線画像を基に得られた画像データを用いて検査対象の対象中手骨を含む解析領域を特定する解析領域特定プログラムであって、コンピュータを、画像データにおける対象中手骨の像を基準にして解析領域を初期設定する初期設定手段、画像データを基に、対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出手段、及び解析領域の範囲を周辺中手骨の像を含まないように調整する調整手段、として機能させる。 Alternatively, the analysis area specifying program of the present invention is an analysis area specifying program for specifying an analysis area including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained on the basis of a radiographic image. Initial setting means for initially setting the analysis region based on the image of the target metacarpal in the data, image detection means for detecting an image of the peripheral metacarpal located next to the target metacarpal based on the image data, And an adjustment means for adjusting the range of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal bone.
或いは、本発明の解析領域特定装置は、放射線画像を基に得られた画像データを用いて検査対象の対象中手骨を含む解析領域を特定する解析領域特定装置であって、画像データにおける対象中手骨の像を基準にして解析領域を初期設定する初期設定手段と、画像データを基に、対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出手段と、解析領域の範囲を周辺中手骨の像を含まないように調整する調整手段と、を備える。 Alternatively, the analysis region specifying device of the present invention is an analysis region specifying device that specifies an analysis region including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained on the basis of a radiographic image, the target in the image data Initial setting means for initial setting of analysis area based on metacarpal image, image detecting means for detecting peripheral metacarpal image located next to target metacarpal based on image data, and analysis Adjusting means for adjusting the range of the region so as not to include the image of the peripheral metacarpal bone.
このような解析領域特定方法、解析領域特定プログラム、或いは解析領域特定装置によれば、画像データの対象中手骨の像を基準に解析領域が初期設定され、その解析領域の範囲が対象中手骨の隣りの周辺中手骨の像を含まないように調整される。これにより、対象中手骨に関する計測値が該中手骨のみを含む画像データの領域から計算されることになり、測定対象の骨部の大きさに依存しないで正確な測定値を得ることができる。 According to the analysis region specifying method, the analysis region specifying program, or the analysis region specifying apparatus, the analysis region is initially set based on the image of the target metacarpal bone of the image data, and the range of the analysis region is set as the target metacarpal. It is adjusted not to include the image of the surrounding metacarpal bone next to the bone. As a result, the measurement value related to the target metacarpal bone is calculated from the image data area including only the metacarpal bone, and an accurate measurement value can be obtained without depending on the size of the bone part to be measured. it can.
像検出工程では、画像データを基に、周辺中手骨を含む領域で境界線を抽出することによって、周辺中手骨の像のエッジ部分を検出する、ことが好適である。こうすれば、周辺中手骨の範囲が簡易に検出され、その検出結果に応じて解析領域の範囲を効率的に調整することができる。 In the image detection step, it is preferable to detect an edge portion of the image of the peripheral metacarpal by extracting a boundary line in a region including the peripheral metacarpal based on the image data. In this way, the range of the peripheral metacarpal bone can be easily detected, and the range of the analysis region can be efficiently adjusted according to the detection result.
また、調整工程では、エッジ部分が解析領域の内側に存在するか否かを判定し、当該判定結果に応じて解析領域の範囲を調整する、ことも好適である。この場合、周辺中手骨が解析領域の範囲に含まれるかが簡易に検出され、その検出結果に応じて解析領域の範囲を効率的に調整することができる。 In the adjustment step, it is also preferable to determine whether the edge portion exists inside the analysis region and adjust the range of the analysis region according to the determination result. In this case, it is easily detected whether the peripheral metacarpal bone is included in the range of the analysis region, and the range of the analysis region can be efficiently adjusted according to the detection result.
さらに、調整工程では、解析領域の幅を周辺中手骨の像を含まないように小さくする、ことも好適である。こうすれば、解析領域の範囲を骨部の大きさに適合させて適切に調整することができる。 Furthermore, in the adjustment step, it is also preferable to reduce the width of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal bone. In this way, the range of the analysis region can be adjusted appropriately according to the size of the bone part.
本発明によれば、測定対象の骨部の大きさに依存しないで正確な測定値を得ることができる。 According to the present invention, an accurate measurement value can be obtained without depending on the size of the bone part to be measured.
以下、図面を参照しつつ本発明に係る解析領域特定方法および解析領域特定装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of an analysis region specifying method and an analysis region specifying device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
図１は、本発明の好適な一実施形態に係る解析領域特定装置であるＸ線画像検査装置１の概略構成を示す機能ブロック図である。同図に示すＸ線画像検査装置１は、Ｘ線透過画像を基に得られた画像データを取得し、その画像データを参照して手の第２中手骨を対象に骨塩量を測定するための情報処理装置である。この画像データは、厚さが一方向に変化するように形成されたアルミニウム製の標準物質と検査対象者の手とを同時にＸ線撮影したＸ線透過画像をビットマップ形式やＪＰＥＧ形式等のデジタルデータに変換したものである。画像データは、通信ネットワークやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、半導体メモリ等の記録媒体を介してＸ線画像検査装置１に入力される。ここで、画像データは、Ｘ線透過画像が写されたＸ線フィルムをデジタルカメラで撮影したり、専用の読取装置（図示せず）を用いて、Ｘ線透過画像が記録されたイメージングプレートにレーザ照射をして輝尽性蛍光像を得ることによって生成される。 FIG. 1 is a functional block diagram showing a schematic configuration of an X-ray image inspection apparatus 1 which is an analysis region specifying apparatus according to a preferred embodiment of the present invention. The X-ray image inspection apparatus 1 shown in the figure acquires image data obtained on the basis of an X-ray transmission image, and measures bone mineral content for the second metacarpal of the hand with reference to the image data. It is the information processing apparatus for doing. This image data is an X-ray transmission image obtained by simultaneously X-raying an aluminum standard substance formed so that its thickness changes in one direction and the hand of the subject to be inspected, in a digital format such as bitmap format or JPEG format. It is converted to data. The image data is input to the X-ray image inspection apparatus 1 via a communication network, a recording medium such as a CD-ROM, a DVD, and a semiconductor memory. Here, the image data is recorded on an imaging plate on which an X-ray transmission image is recorded by photographing an X-ray film on which the X-ray transmission image is captured with a digital camera or using a dedicated reading device (not shown). It is generated by obtaining a photostimulable fluorescent image by laser irradiation.
このＸ線画像検査装置１は、図１に示すように、機能的構成要素として、シェーディング補正部３、平滑化部５、第１の二値化部７、第２の二値化部９、外形抽出部１１、骨部抽出部１３、中手骨検出部（像検出手段）１５、領域初期設定部（初期設定手段）１７、領域調整部（調整手段）１９、及び計測値計算部２１を備える。以下、各構成要素の機能について説明する。 As shown in FIG. 1, the X-ray image inspection apparatus 1 includes, as functional components, a shading correction unit 3, a smoothing unit 5, a first binarizing unit 7, a second binarizing unit 9, An outer shape extraction unit 11, a bone part extraction unit 13, a metacarpal bone detection unit (image detection unit) 15, a region initial setting unit (initial setting unit) 17, a region adjustment unit (adjustment unit) 19, and a measurement value calculation unit 21 Prepare. Hereinafter, the function of each component will be described.
シェーディング補正部３は、入力された画像データを対象にシェーディング補正を施し、画像データの輝度ムラを補正する。具体的には、シェーディング補正部３は、画像データに９×９メディアンフィルタを適用することにより画素データを平滑化し、平滑化した画像データのフレーム内の左右の固定領域内での平均輝度値をそれぞれ算出する。さらに、シェーディング補正部３は、算出した２つの平均輝度値間の差を用いて補正カーブを算出し、平滑化された画像データ全体を対象に、その補正カーブによって１回目のシェーディング補正を施す。そして、シェーディング補正部３は、上記のようにしてシェーディング補正された画像データ中における手と標準物質の領域を除くバックグラウンド領域を、水平ライン及び垂直ラインに沿ってサンプリングし、サンプリング値を基に水平方向及び垂直方向の補正カーブを２次の最小２乗法を用いて算出し、算出した補正カーブを用いてシェーディング補正用画像を生成する。シェーディング補正部３は、１回目のシェーディング補正が行われた画像データに対して、シェーディング補正用画像を差し引くことで２回目のシェーディング補正が施された画像データを得る。 The shading correction unit 3 performs shading correction on the input image data, and corrects luminance unevenness of the image data. Specifically, the shading correction unit 3 smoothes the pixel data by applying a 9 × 9 median filter to the image data, and calculates the average luminance value in the left and right fixed areas in the frame of the smoothed image data. Calculate each. Further, the shading correction unit 3 calculates a correction curve using the difference between the two calculated average luminance values, and applies the first shading correction to the entire smoothed image data using the correction curve. Then, the shading correction unit 3 samples the background region excluding the region of the hand and the standard material in the image data subjected to the shading correction as described above along the horizontal line and the vertical line, and based on the sampling value. The horizontal and vertical correction curves are calculated using a second-order least square method, and a shading correction image is generated using the calculated correction curves. The shading correction unit 3 obtains image data subjected to the second shading correction by subtracting the shading correction image from the image data subjected to the first shading correction.
平滑化部５は、シェーディング補正部３からシェーディング補正後の画像データが入力され、その画像データに対して平滑化処理を施す。すなわち、平滑化部５は、画像データに９×９メディアンフィルタを適用することでノイズ除去を行った後、その画像データに対して、９×９平均値フィルタを１回適用することで１回平滑化処理が施された第１平滑化画像データを生成する。さらに、平滑化部５は、第１平滑化画像データに９×９平均値フィルタをもう１回適用することで計２回平滑化処理が施された第２平滑化画像データを生成する。図２（ａ）には、平滑化部５によって生成された第１平滑化画像データの例、図２（ｂ）には、平滑化部５によって生成された第２平滑化画像データの例を示している。このように、２つの平滑化画像データには、そのフレームに沿った座標軸Ｘ，Ｙによって決まる座標毎に画素値が設定されており、フレームの中央においてＹ軸方向に沿って配置された標準物質の像Ｓと、その標準物質を挟んで指先を−Ｙ軸方向に向けるように配置された左右の手の像ＨＬ，ＨＲが表されている。また、２つの平滑化画像データを比較して分かるように、第１平滑化画像データでは左右の手の像ＨＬ，ＨＲの皮膚の部分とバックグラウンド画像との境界が明瞭に現れている。これに対して、第２平滑化画像データでは左右の手の像ＨＬ，ＨＲの皮膚の部分とバックグラウンド画像との境界がさらなる平滑化処理によりぼやけ、左右の手の像ＨＬ，ＨＲの手骨と皮膚の部分との境界がより明瞭に現れている。これは、平滑化部５による平滑化処理の回数によって画像データの解像度の低下する度合いが変化するためである。 The smoothing unit 5 receives the image data after shading correction from the shading correction unit 3 and performs a smoothing process on the image data. That is, the smoothing unit 5 performs noise removal by applying a 9 × 9 median filter to image data, and then applies a 9 × 9 average filter once to the image data. First smoothed image data subjected to the smoothing process is generated. Further, the smoothing unit 5 generates second smoothed image data that has been subjected to the smoothing process twice in total by applying the 9 × 9 average value filter to the first smoothed image data once more. 2A shows an example of the first smoothed image data generated by the smoothing unit 5, and FIG. 2B shows an example of the second smoothed image data generated by the smoothing unit 5. Show. As described above, in the two smoothed image data, pixel values are set for each coordinate determined by the coordinate axes X and Y along the frame, and the standard material arranged along the Y-axis direction at the center of the frame. And the left and right hand images H L and H R arranged so that the fingertip is directed in the −Y-axis direction with the reference material interposed therebetween. Moreover, as can be seen by comparing the two smoothed image data, in the first smoothed image data image H L of the right and left hands, the boundary between the portion and the background image of the skin of the H R is appeared clearly . In contrast, the image H L of the right and left hands in the second smoothed image data, H boundary between the portion and the background image of the skin of the R blurred by further smoothing process, the image H L of the right and left hands, H The boundary between R 's hand bone and the skin portion appears more clearly. This is because the degree of reduction in the resolution of the image data changes depending on the number of times the smoothing unit 5 performs the smoothing process.
第１の二値化部７は、平滑化部５から出力された第１平滑化画像データを対象に、予め設定された第１の閾値ＶＴＨ１を用いて、各座標の画素値を第１の閾値ＶＴＨ１との比較結果に応じて二値化データ（第１の二値化データ）に置き換えることによって二値化する。このような第１の閾値ＶＴＨ１としては、画像データにおける左右の手の像ＨＬ，ＨＲの皮膚部分をバックグラウンド画像から浮き彫りにできるような適切な値が予め選択されて設定されている。図３には、図２（ａ）に示した第１平滑化画像データを対象に生成された第１の二値化データの例を示している。この場合は、バックグラウンド画像の領域Ａ１を画素値“０”、左右の手の像の領域ＡＨＬ１，ＡＨＲ１を画素値“１“に置き換えている。 The first binarization unit 7 uses the first threshold value V TH1 set in advance for the first smoothed image data output from the smoothing unit 5, and sets the first pixel value of each coordinate. The binarization is performed by replacing the binarized data (first binarized data) according to the comparison result with the threshold value VTH1 . Such first threshold value V TH1, the image H L of the right and left hands in the image data, proper values, such as the skin portion of the H R can from the background image embossed is configured preselected . FIG. 3 shows an example of the first binarized data generated for the first smoothed image data shown in FIG. In this case, is replaced pixel value area A 1 of the background image "0", the area A HL1, A HR1 of the image of the left and right hands to the pixel value "1".
第２の二値化部９は、平滑化部５から出力された第２平滑化画像データを対象に、予め設定された第１の閾値ＶＴＨ１とは異なる第２の閾値ＶＴＨ２を用いて、各座標の画素値を第２の閾値ＶＴＨ２との比較結果に応じて二値化データ（第２の二値化データ）に置き換えることによって二値化する。このような第２の閾値ＶＴＨ２としては、画像データにおける左右の手の像ＨＬ，ＨＲの手骨部分を皮膚部分から浮き彫りにできるような適切な値が予め選択されて設定されている。例えば、バックグラウンド領域、皮膚部分、及び手骨部分の順で画素値が大きくなるネガ画像を対象とする場合には、第２の閾値ＶＴＨ２は第１の閾値ＶＴＨ１より大きい値に設定される。逆に、バックグラウンド領域、皮膚部分、及び手骨部分の順で画素値が小さくなるポジ画像を対象とする場合には、第２の閾値ＶＴＨ２は第１の閾値ＶＴＨ１より小さい値に設定される。図４には、図２（ｂ）に示した第２平滑化画像データを対象に生成された第２の二値化データの例を示している。この場合は、バックグラウンド画像及び左右の手の手骨を除く領域Ａ２を画素値“０”、左右の手の手骨部分の領域ＡＨＬ２，ＡＨＲ２を画素値“１”に置き換えている。 The second binarization unit 9 targets the second smoothed image data output from the smoothing unit 5 and uses a second threshold value V TH2 that is different from the preset first threshold value V TH1. Then, binarization is performed by replacing the pixel value of each coordinate with binarized data (second binarized data) according to the comparison result with the second threshold value VTH2 . Such second threshold V TH2, the image H L of the right and left hands in the image data, a hand bone portions of H R is an appropriate value that can be highlighted from the skin portion is set preselected . For example, when a negative image in which the pixel value increases in the order of the background region, the skin portion, and the hand bone portion is the target, the second threshold value V TH2 is set to a value larger than the first threshold value V TH1. The Conversely, when a positive image in which the pixel value decreases in the order of the background region, the skin portion, and the hand bone portion, the second threshold value V TH2 is set to a value smaller than the first threshold value V TH1. Is done. FIG. 4 shows an example of the second binarized data generated for the second smoothed image data shown in FIG. In this case is replaced by the background image and pixel values of the area A 2 except for the hand bones of the left and right hand "0", the area A HL2 of hand bone portions of the left and right hands, A HR2 pixel value "1" .
外形抽出部１１は、第１の二値化部７から出力された第１の二値化データを対象にして、左手の第２指（人差し指）と左手の第３指（中指）との間にある第１の指股部の位置ＰＦ１と、左手の第２指（人差し指）と左手の第１指（親指）との間にある第２の指股部の位置ＰＦ２と、左手の第３指（中指）と左手の第４指（薬指）との間にある第３の指股部の位置ＰＦ３と、を特定する。これにより、第２指及び第３指の両方の付け根位置が特定される。また、骨部抽出部１３は、第２の二値化部９から出力された第２の二値化データを対象にして、左手の第２中手骨底と左手の第３中手骨底との間にある第１の骨股部の位置ＰＦ４と、左手の第２中手骨底と左手の第１中手骨底との間にある第２の骨股部の位置ＰＦ５と、左手の第３中手骨底と左手の第４中手骨底との間にある第３の骨股部の位置ＰＦ６とを特定する。これにより、第２中手骨及び第３中手骨の両方の付け根位置が特定される。 The outer shape extraction unit 11 targets the first binarized data output from the first binarization unit 7 between the second finger (index finger) of the left hand and the third finger (middle finger) of the left hand. A first finger crotch position P F1 , a second finger crotch position P F2 between the second finger (index finger) of the left hand and the first finger (thumb) of the left hand, and the left hand and position P F3 of the third finger crotch portion located between the third finger (middle finger) and the left hand fourth finger (ring finger), to identify the. Thereby, the base positions of both the second finger and the third finger are specified. In addition, the bone extraction unit 13 targets the second binarized data output from the second binarization unit 9 and uses the second metacarpal base of the left hand and the third metacarpal base of the left hand. a first position P F4 bone crotch portion located between, and the position P F5 of the second bone crotch portion located between the second metacarpal bone bottom and left of the first metacarpal bone bottom of the left hand , to identify the position P F6 of the third bone crotch portion located between the left-hand third metacarpal bottom and left of the fourth metacarpal bottom. Thereby, the base positions of both the second metacarpal bone and the third metacarpal bone are specified.
中手骨検出部１５は、外形抽出部１１によって特定された２点の位置ＰＦ１，ＰＦ２と、骨部抽出部１３によって特定された２点の位置ＰＦ４，ＰＦ５とで囲まれる第２中手骨の領域を設定する。さらに、中手骨検出部１５は、シェーディング補正部３によってシェーディング補正された画像データ中の設定した領域を対象にして、左手の第２中手骨の像を検出すると共にその第２中手骨の軸出しを行う。また、中手骨検出部１５は、外形抽出部１１によって特定された２点の位置ＰＦ１，ＰＦ３と、骨部抽出部１３によって特定された２点の位置ＰＦ４，ＰＦ６とで囲まれる第２中手骨の隣にある第３中手骨の領域を設定する。さらに、中手骨検出部１５は、シェーディング補正部３によってシェーディング補正された画像データ中の設定した領域を対象にして、左手の第３中手骨の像を検出する。 The metacarpal detection unit 15 is surrounded by two positions P F1 and P F2 specified by the contour extraction unit 11 and two positions P F4 and P F5 specified by the bone extraction unit 13. 2 Set the metacarpal area. Further, the metacarpal detection unit 15 detects an image of the second metacarpal bone of the left hand for the set region in the image data subjected to the shading correction by the shading correction unit 3, and the second metacarpal bone. Align the axis. Further, the metacarpal bone detection unit 15 is surrounded by the two point positions P F1 and P F3 specified by the contour extraction unit 11 and the two point positions P F4 and P F6 specified by the bone part extraction unit 13. A region of the third metacarpal bone next to the second metacarpal bone is set. Further, the metacarpal detection unit 15 detects an image of the third metacarpal bone of the left hand with respect to the set region in the image data subjected to the shading correction by the shading correction unit 3.
領域初期設定部１７は、中手骨検出部１５によって軸出しされた軸を基準にして、シェーディング補正部３によってシェーディング補正された画像データを参照して、第２中手骨のトップ位置とボトム位置を推定する。この第２中手骨のトップ位置とは、第２中手骨の先端（骨頭部）の位置を意味し、第２中手骨のボトム位置とは、第２中手骨の基端（骨底部）の位置を意味する。また、領域初期設定部１７は、トップ位置とボトム位置との間の中間点の位置を算出し、その中間点を中心にした矩形の解析領域を初期設定する。 The region initial setting unit 17 refers to the image data that has been subjected to the shading correction by the shading correction unit 3 with reference to the axis centered by the metacarpal detection unit 15, and the top position and bottom of the second metacarpal bone Estimate the position. The top position of the second metacarpal means the position of the distal end (bone head) of the second metacarpal, and the bottom position of the second metacarpal refers to the proximal end (bone) of the second metacarpal. This means the position of the bottom. The area initial setting unit 17 calculates the position of an intermediate point between the top position and the bottom position, and initializes a rectangular analysis area centered on the intermediate point.
領域調整部１９は、領域初期設定部１７が設定した解析領域の範囲を調整する。すなわち、領域調整部１９は、中手骨検出部１５によって検出された画像データ内の第３中手骨の像の位置が解析領域の範囲に含まれないように解析領域の範囲を調整する。 The area adjustment unit 19 adjusts the range of the analysis area set by the area initial setting unit 17. That is, the region adjustment unit 19 adjusts the range of the analysis region so that the position of the third metacarpal image in the image data detected by the metacarpal detection unit 15 is not included in the range of the analysis region.
計測値計算部２１は、シェーディング補正部３によってシェーディング補正された画像データ中から、解析領域の骨長手方向と交差する投影プロファイルを数本（３０〜４０本）読み出す。そして、計測値計算部２１は、投影プロファイル中の両端のエッジ点間の画素値のバックグラウンドからのオフセット分ＧＳを検出し、この検出値ＧＳの積分値ΣＧＳをエッジ点間距離Ｄで除算した後、この値ΣＧＳ／Ｄをさらに標準物質であるアルミニウムの厚さに換算して骨塩量評価に用いる骨密度パラメータとして算出する。計測値計算部２１は、算出した値ΣＧＳ／Ｄをディスプレイやプリンタ等の外部出力デバイスや外部データに出力する。 The measurement value calculation unit 21 reads several (30 to 40) projection profiles that intersect the longitudinal direction of the bone in the analysis region from the image data that has been subjected to the shading correction by the shading correction unit 3. Then, the measurement value calculating unit 21 detects the offset amount G S from the background pixel value between edge points of both ends in the projection profiles, distances D between the integrated value ShigumaG S edge points of the detection value G S Then, this value ΣG S / D is further converted into the thickness of aluminum as a standard material and calculated as a bone density parameter used for bone mineral content evaluation. The measurement value calculator 21 outputs the calculated value ΣG S / D to an external output device such as a display or a printer or external data.
次に、本実施形態のＸ線画像検査装置１によって実行される骨塩量測定方法を説明するとともに、本実施形態の解析領域特定方法について詳細に説明する。 Next, the bone mineral content measuring method executed by the X-ray image inspection apparatus 1 of the present embodiment will be described, and the analysis region specifying method of the present embodiment will be described in detail.
図５は、Ｘ線画像検査装置１によって実行される骨塩量測定処理の手順を示すフローチャートである。まず、Ｘ線画像検査装置１に外部から画像データが入力されると、シェーディング補正部３によって画像データにシェーディング補正が施される（ステップＳ０１）。シェーディング補正された画像データは、平滑化部５によって平滑化処理が施されて、第１平滑化画像データ及び第２平滑化画像データが生成される（ステップＳ０２）。その後、第１の二値化部７によって第１平滑化画像データが二値化されることによって、第１の二値化データが生成される（ステップＳ０３）。さらに、第２の二値化部９によって第２平滑化画像データが二値化されることによって、第２の二値化データが生成される（ステップＳ０４）。 FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the bone mineral content measurement process executed by the X-ray image inspection apparatus 1. First, when image data is input from the outside to the X-ray image inspection apparatus 1, the shading correction unit 3 performs shading correction on the image data (step S01). The shading-corrected image data is subjected to a smoothing process by the smoothing unit 5 to generate first smoothed image data and second smoothed image data (step S02). Thereafter, the first binarized unit 7 binarizes the first smoothed image data, thereby generating first binarized data (step S03). Further, the second binarized unit 9 binarizes the second smoothed image data, thereby generating second binarized data (step S04).
次に、外形抽出部１１によって、第１の二値化データを対象にして外形抽出処理が実行されることにより、第１〜第３の指股部の位置ＰＦ１，ＰＦ２，ＰＦ３が特定される（ステップＳ０５）。さらに、骨部抽出部１３によって、第２の二値化データを対象にして骨部抽出処理が実行されることにより、第１〜第３の骨股部の位置ＰＦ４，ＰＦ５，ＰＦ６が特定される（ステップＳ０６）。その後、中手骨検出部１５によって、シェーディング補正された画像データ中に、４点の位置ＰＦ１，ＰＦ２，ＰＦ４，ＰＦ５で囲まれた領域が設定され、その領域を対象にして、左手の第２中手骨の像が検出されると共にその第２中手骨の軸を計算する軸出し処理が実行される。また、それと同時に、中手骨検出部１５によって、シェーディング補正された画像データ中に、４点の位置ＰＦ１，ＰＦ３，ＰＦ４，ＰＦ６で囲まれた領域が設定され、その領域を対象にして、左手の第３中手骨の像が検出される（ステップＳ０７、中手骨検出処理）。 Next, the contour extraction unit 11 executes contour extraction processing on the first binarized data, so that the positions P F1 , P F2 , and P F3 of the first to third finger crotch portions are obtained. It is specified (step S05). Furthermore, the bone portion extraction unit 13 executes the bone portion extraction process on the second binarized data, thereby causing the first to third bone crotch positions P F4 , P F5 , and P F6. Is identified (step S06). Thereafter, a region surrounded by the four positions P F1 , P F2 , P F4 , and P F5 is set in the image data that has been subjected to the shading correction by the metacarpal detection unit 15. An image of the second metacarpal bone of the left hand is detected, and an axis alignment process for calculating the axis of the second metacarpal bone is executed. At the same time, an area surrounded by four positions P F1 , P F3 , P F4 , and P F6 is set in the image data that has been subjected to the shading correction by the metacarpal detection unit 15, and the area is targeted. Thus, the third metacarpal image of the left hand is detected (step S07, metacarpal detection process).
そして、領域初期設定部１７によって、軸出しされた軸を基準にしてシェーディング補正された画像データが参照されることによって、第２中手骨のトップ位置及びボトム位置が推定された後に、トップ位置とボトム位置との間の中間点の位置が算出され、その中間点を中心にした矩形の解析領域が初期設定される（ステップＳ０８、領域初期設定処理）。次に、領域調整部１９によって、中手骨検出部１５によって検出された第３中手骨の像の位置が参照され、その像位置が初期設定された解析領域に含まれないように解析領域の範囲が調整される（ステップＳ０９、領域調整処理）。その後、計測値計算部２１によって、シェーディング補正された画像データ中の解析領域の画素値を読み出すことによって、骨密度パラメータが算出される（ステップＳ１０）。最後に、計測値計算部２１によって算出された骨密度パラメータが外部に出力される（ステップＳ１１）。 Then, the top position and the bottom position of the second metacarpal bone are estimated by referring to the image data that has been subjected to the shading correction on the basis of the centered axis by the region initial setting unit 17, and then the top position The position of the intermediate point between the center position and the bottom position is calculated, and a rectangular analysis region centered on the intermediate point is initially set (step S08, region initial setting process). Next, the region adjustment unit 19 refers to the position of the image of the third metacarpal bone detected by the metacarpal detection unit 15, and the analysis region is not included in the initially set analysis region. Is adjusted (step S09, region adjustment processing). Then, the bone density parameter is calculated by reading the pixel value of the analysis region in the image data subjected to the shading correction by the measurement value calculation unit 21 (step S10). Finally, the bone density parameter calculated by the measured value calculation unit 21 is output to the outside (step S11).
また、図６は、外形抽出部１１によって実行される外形抽出処理の詳細手順を示すフローチャート、図７〜８は、外形抽出部１１の処理対象の画像データのイメージを示す図である。 FIG. 6 is a flowchart showing a detailed procedure of the contour extraction process executed by the contour extraction unit 11, and FIGS. 7 to 8 are diagrams showing images of image data to be processed by the contour extraction unit 11.
この外形抽出処理においては、まず、第１の二値化データにおいて左上（以下、＋Ｘ軸方向を右方向、＋Ｙ軸方向を下方向とする。）の矩形状の固定領域Ａ３が設定され（ステップＳ１０１）、その固定領域Ａ３において、画素値が“１”となる最も上方の画素位置の座標が、第３指（中指）の先端位置Ｐ１として探索される（ステップＳ１０２、図７）。すなわち、この位置Ｐ１は、同一の画素値“１”の画素群である領域ＡＨＬ１の−Ｙ軸方向に最も突出する画素位置として探索される。 In this outline extraction process, first, the upper left in the first binary data (hereinafter, + X-axis direction to the right direction, the + Y-axis direction and the downward direction.) Is rectangular fixing region A 3 is set for ( step S101), in the fixed area a 3, the coordinates of the uppermost pixel position a pixel value of "1" is searched as a front end position P 1 of the third finger (middle finger) (step S102, FIG. 7) . That is, the position P 1 is searched as the pixel position most projecting in the -Y-axis direction of a region A HL1 is a pixel group having the same pixel value of "1".
次に、第１の二値化データにおける左手像の領域ＡＨＬ１の境界の画素位置が、第３指の先端位置Ｐ１から時計回りに追跡され、追跡された位置が追跡された順番のインデックス情報と共に一時記憶される（ステップＳ１０３、図８）。その後、追跡された境界位置の中から、Ｙ軸方向の極大値となる位置が追跡順に抽出され、抽出された位置のうち最も若番のものが第１の指股部の位置ＰＦ１として決定される（ステップＳ１０４）。さらに、抽出された位置のうち２番目に若番のものが第２の指股部の位置ＰＦ２として決定される（ステップＳ１０５）。同様にして、第１の二値化データにおける左手像の領域ＡＨＬ１の境界の画素位置が、第３指の先端位置Ｐ１から反時計回りに追跡され、最初にＹ軸方向の極大値となる位置が第３の指股部の位置ＰＦ３として決定される（ステップＳ１０６）。 Next, the boundary of the pixel position of the region A HL1 left hand image of the first binary data is, from the front end position P 1 of the third finger is tracked clockwise, the index of the order of tracked position is tracked The information is temporarily stored together with the information (step S103, FIG. 8). Thereafter, determined from among the tracked boundary position, the maximum value and a position of the Y-axis direction is extracted in the order of tracing, those youngest number among the extracted position as the position P F1 of the first finger crotch (Step S104). Furthermore, those Wakaban the second among the extracted position is determined as the position P F2 of the second finger crotch (step S105). Similarly, the boundary of the pixel position of the region A HL1 left hand image of the first binary data is tracked from the distal end position P 1 of the third finger counterclockwise, and the first maximum value of the Y-axis direction a position is determined as the position P F3 of the third finger crotch (step S106).
また、図９は、骨部抽出部１３によって実行される骨部抽出処理の詳細手順を示すフローチャート、図１０〜１１は、骨部抽出部１３の処理対象の画像データのイメージを示す図である。 FIG. 9 is a flowchart showing a detailed procedure of the bone extraction process executed by the bone extraction unit 13, and FIGS. 10 to 11 are diagrams showing images of image data to be processed by the bone extraction unit 13. .
この骨部抽出処理においては、まず、第２の二値化データにおけるフレームに沿った周縁画素が全て画素値“０”に設定される（ステップＳ２０１）。次に、第２の二値化データ中で最も左下に位置する画素値“１”の座標が、始点画素の位置Ｐ２として特定される。この位置Ｐ２は、画素値“１”の画素のうち、フレームの左下隅部に位置する周縁画素に最も近い位置を探索することにより特定される。さらに、その始点画素の下方に隣接する画素の座標が終点画素の位置Ｐ３として特定され、その終点画素の画素値が“１”に設定される（ステップＳ２０２、図１０）。これらの位置Ｐ２，Ｐ３は、手骨部分の領域ＡＨＬ２の境界追跡処理時の始点及び終点として利用される。 In this bone part extraction process, first, all the peripheral pixels along the frame in the second binarized data are set to the pixel value “0” (step S201). Then, the coordinates of the pixel value of "1" is located in the most lower left in the second binary data is identified as the position P 2 of the start point pixel. The position P 2, of the pixels of the pixel value of "1" is identified by searching the closest to the peripheral edge pixels located in the lower left corner of the frame. Furthermore, the coordinates of pixels adjacent to the lower side of the starting pixel is identified as the position P 3 of the end point pixel, the pixel values of the end pixel is set to "1" (step S202, FIG. 10). These positions P 2 and P 3 are used as a start point and an end point in the boundary tracking process of the region A HL2 of the hand bone part.
次に、第２の二値化データにおける画素値“１”を有する左手手骨像の領域ＡＨＬ２の境界の画素位置が、始点画素の位置Ｐ２から時計回りに終点画素の位置Ｐ３まで追跡され、第５中手骨、第４中手骨、第３中手骨、第２中手骨、及び第１中手骨の順番で追跡された境界線の位置が、追跡された順番のインデックス情報と共に一時記憶される（ステップＳ２０３、図１１（ａ））。その後、追跡された境界位置が、Ｙ軸方向の座標値で平滑化される（図１１（ｂ））。この平滑化は、移動平均により実行され、その窓サイズは固定値である。 Next, the pixel position of the boundary of the area A HL2 of the left hand bone image having a pixel value "1" in the second binary data is, from the position P 2 of the start point pixel to the position P 3 of the end pixels clockwise The position of the tracked boundary line in the order of the fifth metacarpal, the fourth metacarpal, the third metacarpal, the second metacarpal, and the first metacarpal is It is temporarily stored together with the index information (step S203, FIG. 11 (a)). Thereafter, the tracked boundary position is smoothed with the coordinate values in the Y-axis direction (FIG. 11B). This smoothing is performed by moving average, and its window size is a fixed value.
さらに、平滑化された境界線の位置の中から、Ｙ軸方向で極大値となる４点の位置が抽出される（ステップＳ２０４）。次に、抽出された位置のうち追跡の順番で３番目のものが選び出されて、第１の骨股部の位置ＰＦ４として決定され、追跡の順番で４番目のものが選び出されて、第２の骨股部の位置ＰＦ５として決定され、追跡の順番で２番目のものが選び出されて、第３の骨股部の位置ＰＦ６として決定される（ステップＳ２０５）。ここで、ステップＳ２０５で骨股部の位置決定に失敗した場合には、図５のステップＳ０４の処理に戻って、第２の閾値ＶＴＨ２を変更して再度第２の二値化処理を繰り返す。この場合、第２の閾値ＶＴＨ２が所定の変更幅で変更され、所定の上限回数まで二値化データを生成しても骨股部の位置決定に失敗した場合には、エラー処理として処理が中断される。 Further, the positions of four points that are maximum values in the Y-axis direction are extracted from the positions of the smoothed boundary lines (step S204). Then, among the extracted position is picked out as the order in the third track, is determined as the position P F4 of the first bone crotch, 4 th ones singled out are in the order of track is determined as the position P F5 of the second bone crotch portion, the second one is picked out in the order of tracking is determined as the position P F6 of the third bone crotch (step S205). Here, when the position determination of the hip crotch portion fails in step S205, the process returns to the process of step S04 of FIG. 5 to change the second threshold value VTH2 and repeat the second binarization process again. . In this case, if the second threshold value V TH2 is changed with a predetermined change width and binarization data is generated up to a predetermined upper limit number of times, but the position determination of the bone crotch portion fails, the error processing is performed. Interrupted.
また、図１２は、中手骨検出部１５によって実行される中手骨検出処理の詳細手順を示すフローチャート、図１３〜１８は、中手骨検出部１５の処理対象の画像データのイメージを示す図である。 FIG. 12 is a flowchart showing a detailed procedure of metacarpal detection processing executed by the metacarpal detection unit 15, and FIGS. 13 to 18 show images of image data to be processed by the metacarpal detection unit 15. FIG.
この中手骨検出処理では、まず、シェーディング補正された画像データに対して、９×９メディアンフィルタが適用されることで平滑化処理が施される（ステップＳ３０１）。次に、この画像データに対して固定の閾値を用いた７×７の動的二値化処理が実行される（ステップＳ３０２、図１３（ａ））。次に、動的二値化された画像データに５×５メディアンフィルタが３回適用されることで、その画像データに平滑化処理が施される（ステップＳ３０３、図１３（ｂ））。 In this metacarpal detection process, first, a smoothing process is performed on the image data that has been subjected to the shading correction by applying a 9 × 9 median filter (step S301). Next, a 7 × 7 dynamic binarization process using a fixed threshold is performed on the image data (step S302, FIG. 13A). Next, the 5 × 5 median filter is applied to the dynamically binarized image data three times to perform smoothing processing on the image data (step S303, FIG. 13B).
さらに、平滑化された画像データ中に、外形抽出処理（図５のステップＳ０５）及び骨部抽出処理（ステップＳ０６）で特定された４点の位置ＰＦ１，ＰＦ２，ＰＦ４，ＰＦ５が、第２中手骨を含む領域を規定する点として設定される（ステップＳ３０４、図１４）。そして、２点の位置ＰＦ２，ＰＦ５の間、及び２点の位置ＰＦ１，ＰＦ４の間をそれぞれ一定比（固定比）で分割した位置が算出された後、算出された２つの位置からその２つの位置を結ぶ線に沿ってフレーム内側へ向かって画素が参照され、画素値“０”から“１”に変化する位置Ｐ４，Ｐ５が追跡開始点として探索される（ステップＳ３０５、図１４）。このときの画素の探索方向はＸ軸に対して斜めに傾いている。そこで、追跡開始点が４連結の境界探索の始点として適用できるように、最初に探索された位置からＸ軸に沿って外側に向かって画素値が“１”から“０”に変化する位置を再度探索し、その位置を追跡開始点として決定することが好ましい。 Further, in the smoothed image data, the positions P F1 , P F2 , P F4 , and P F5 of the four points specified by the outer shape extraction process (step S05 in FIG. 5) and the bone part extraction process (step S06) are displayed. Are set as points that define the region including the second metacarpal bone (step S304, FIG. 14). Then, between the positions P F2, P F5 two points, and the position P F1 two points, after divided position is calculated at each predetermined ratio between the P F4 (fixed ratio), the two positions calculated Are referred to toward the inner side of the frame along a line connecting the two positions, and positions P 4 and P 5 at which the pixel values change from “0” to “1” are searched as tracking start points (step S305). , FIG. 14). The pixel search direction at this time is inclined obliquely with respect to the X axis. Therefore, a position at which the pixel value changes from “1” to “0” from the first searched position toward the outside along the X axis so that the tracking start point can be applied as the start point of the 4-connected boundary search. It is preferable to search again and determine the position as a tracking start point.
その後、平滑化された画像データ中の第２中手骨の左右のエッジ部分の画像ＡＥ１，ＡＥ２の境界線が、それぞれ、追跡開始点から追跡される（ステップＳ３０６、図１５）。このとき、左エッジの画像ＡＥ１は時計回りに追跡され、右エッジの画像ＡＥ２は反時計回りに追跡される。さらに、追跡された左エッジの境界線の点列が追跡順の末尾から追跡順に対して逆順に再追跡され、Ｙ座標が極小となるトップ位置の点Ｐ６から追跡開始点までの点列Ｌ１が特定される（図１６（ａ））。加えて、追跡された左エッジの境界線の点列が追跡順の先頭から追跡され、Ｙ座標が極大となるボトム位置の点Ｐ７が探索された後、境界線の点列の末尾から逆順に再追跡され、末尾からボトム位置の点Ｐ７までの点列Ｌ２が特定される（図１６（ｂ））。そして、特定された点列Ｌ１，Ｌ２が結合された後に上下端の一画素ずつの画素データが削除されることによって、第２中手骨の左エッジ部分の外側のラインが抽出される。同様に、追跡する方向を逆回転として、第２中手骨の右エッジ部分の外側のラインが抽出される。 Thereafter, the boundary lines of the images A E1 and A E2 of the left and right edge portions of the second metacarpal in the smoothed image data are tracked from the tracking start point (step S306, FIG. 15). At this time, the image A E1 at the left edge is tracked clockwise, and the image A E2 at the right edge is tracked counterclockwise. Furthermore, the point sequence of the boundary line of the tracked left edge is re-tracked from the end of the tracking sequence in reverse order to the tracking sequence, and the sequence of points L from the top position point P 6 at which the Y coordinate is minimized to the tracking start point 1 is specified (FIG. 16A). In addition, the point sequence of the tracked left edge boundary line is tracked from the top of the tracking order, and after searching for the bottom position point P 7 where the Y coordinate is maximum, the sequence is reversed from the end of the boundary line sequence. re tracked, the point sequence L 2 from the end to the point P 7 of bottom position specified in (FIG. 16 (b)). Then, after the identified point sequences L 1 and L 2 are combined, the pixel data of each pixel at the upper and lower ends is deleted, so that a line outside the left edge portion of the second metacarpal is extracted. . Similarly, the line outside the right edge portion of the second metacarpal bone is extracted with the direction of tracking as the reverse rotation.
次に、抽出された左右のエッジ部分のラインＬ３，Ｌ４が整形される（ステップＳ３０７）。すなわち、両ラインＬ３，Ｌ４が、互いにＹ軸方向に共通の長さとなるように切り詰めるために、Ｙ軸方向の共通範囲Ｗ１を残して上下端の部分Ｌ５，Ｌ６が削除される（図１７（ａ））。さらに、両ラインＬ３，Ｌ４を構成する点列を対象にして、同一のＹ座標の点のうち最も外側の点だけ残して残余の点は削除するように整形処理される（図１７（ｂ））。 Next, the extracted lines L 3 and L 4 of the left and right edge portions are shaped (step S307). That is, the upper and lower end portions L 5 and L 6 are deleted, leaving the common range W 1 in the Y-axis direction, so that both lines L 3 and L 4 have a common length in the Y-axis direction. (FIG. 17A). Furthermore, with respect to the point sequence constituting both lines L 3 and L 4 , the shaping process is performed so as to leave only the outermost point among the points of the same Y coordinate and delete the remaining points (FIG. 17 ( b)).
さらに、整形された左右のエッジ部分のラインＬ３，Ｌ４を基にして、第２中手骨の軸出しが行われる（ステップＳ３０８、図１８）。詳細には、エッジ部分のラインＬ３，Ｌ４間の中点が各Ｙ座標で算出され、それらの中点で構成される点列が構成される。その後、その点列データを基に１次のカーブフィッティングによって係数ａ，ｂが算出され、その点列を近似する一次関数ｙ＝ａｘ＋ｂが導出される。なお、画像データの座標系はＹ軸の下方がＹ座標の増加する方向となっているので、傾き（係数ａ）が無限となることを防ぐためにＸ軸とＹ軸を転置して係数ａ，ｂの計算が行われる。 Further, the second metacarpal bone is centered based on the shaped lines L 3 and L 4 of the left and right edge portions (step S308, FIG. 18). Specifically, the midpoint between the lines L 3 and L 4 of the edge portion is calculated with each Y coordinate, and a point sequence composed of these midpoints is constructed. Thereafter, coefficients a and b are calculated by linear curve fitting based on the point sequence data, and a linear function y = ax + b that approximates the point sequence is derived. In the coordinate system of the image data, the direction below the Y axis is the direction in which the Y coordinate increases. Therefore, in order to prevent the inclination (coefficient a) from becoming infinite, the X axis and the Y axis are transposed to obtain the coefficients a, Calculation of b is performed.
その後、平滑化された画像データ中に、外形抽出処理（図５のステップＳ０５）及び骨部抽出処理（ステップＳ０６）で特定された４点の位置ＰＦ１，ＰＦ３，ＰＦ４，ＰＦ６が、第３中手骨を含む領域を規定する点として設定される（ステップＳ３０９）。そして、上記のステップＳ３０５〜Ｓ３０７と同様にして、平滑化された画像データ中から、第２中手骨の左隣りに位置する第３中手骨の左右のエッジ部分のラインＬ７，Ｌ８が抽出される（ステップＳ３１０〜Ｓ３１２、図１９）。 Thereafter, the four positions P F1 , P F3 , P F4 , and P F6 specified by the contour extraction process (step S05 in FIG. 5) and the bone part extraction process (step S06) are included in the smoothed image data. Are set as points that define the region including the third metacarpal (step S309). Then, in the same manner as in steps S305 to S307 described above, lines L 7 and L 8 at the left and right edge portions of the third metacarpal bone located on the left side of the second metacarpal bone from the smoothed image data. Are extracted (steps S310 to S312, FIG. 19).
また、図２０は、領域初期設定部１７によって実行される領域初期設定処理の詳細手順を示すフローチャート、図２１は、領域初期設定部１７によって画像データ上に設定される解析領域のイメージを示す図である。 20 is a flowchart showing a detailed procedure of the region initial setting process executed by the region initial setting unit 17, and FIG. 21 is a diagram showing an image of the analysis region set on the image data by the region initial setting unit 17. It is.
この領域初期設定処理では、まず、シェーディング補正された画像データに対して、エッジ強調処理、動的二値化処理、及び平滑化処理等の各種調整処理が施される（ステップＳ４０１）。その後、調整された画像データを対象にして、第２中手骨のトップ位置Ｐ８及びボトム位置Ｐ９が探索される（ステップＳ４０２、図２１）。具体的には、中手骨検出処理で軸出しされた第２中手骨の軸Ｌ９に沿って画像データの画素が探索され、画素値が“１”から“０”に変化する位置がトップ位置Ｐ８及びボトム位置Ｐ９として探索される。 次に、検出されたトップ位置Ｐ８及びボトム位置Ｐ９の中点の位置Ｐ１０が算出され、その位置Ｐ１０を基準に矩形状の解析領域Ａ４が初期設定される（ステップＳ４０３）。具体的には、この解析領域Ａ４は、位置Ｐ１０を中心として、軸Ｌ９に沿った幅がトップ位置Ｐ８及びボトム位置Ｐ９間の距離の所定割合（例えば、１０％）となり、軸Ｌ９に垂直な方向の幅が所定値（例えば、実寸値換算で１８ｍｍ）となるように設定される。 In this area initial setting process, first, various adjustment processes such as an edge emphasis process, a dynamic binarization process, and a smoothing process are performed on the shading-corrected image data (step S401). Then, in the target image data adjusted, the top position P 8 and bottom position P 9 of the second metacarpal bone is searched (step S402, FIG. 21). Specifically, the pixel of the image data along the axis L 9 of the second metacarpal bone is put axially in metacarpals detection processing is searched, the position changes from "0" to the pixel value "1" It is searched as the top position P 8 and bottom position P 9. Then, the position P 10 of the midpoint of the top position P 8 and bottom position P 9 detected is calculated, rectangular analysis region A 4 is initialized to reference the position P 10 (step S403). Specifically, the analysis region A 4 are around the position P 10, a predetermined ratio of the distance between the axis L wide top position P 8 along 9 and the bottom position P 9 (e.g., 10%), and width in the direction perpendicular to the axis L 9 is set to a predetermined value (e.g., 18 mm in actual value terms).
また、図２２は、領域調整部１９によって実行される領域調整処理の詳細手順を示すフローチャート、図２３は、領域調整部１９によって画像データ上で調整される解析領域のイメージを示す図である。 FIG. 22 is a flowchart showing a detailed procedure of the area adjustment process executed by the area adjustment unit 19, and FIG. 23 is a diagram showing an image of the analysis area adjusted on the image data by the area adjustment unit 19.
この領域調整処理では、まず、シェーディング補正された画像データ上で第３中手骨の右エッジ部分のラインＬ８の位置が追跡される（ステップＳ５０１、図２３）。さらに、追跡されたラインＬ８の位置座標と画像データ上に初期設定された解析領域Ａ４の境界座標とが比較され、ラインＬ８の位置座標が解析領域Ａ４の境界の内側に存在するか否かが判定される（ステップＳ５０２）。判定の結果、ラインＬ８の位置座標が解析領域Ａ４の境界の内側に存在すると判定された場合には（ステップＳ５０２；ＹＥＳ）、解析領域Ａ４の範囲を調整するための縮小幅が計算される（ステップＳ５０３）。具体的には、解析領域Ａ４内に存在するラインＬ８の位置座標のうち軸Ｌ９に最も近い位置Ｐ１１が抽出され、その位置Ｐ１１から所定距離Ｗ２の位置に解析領域Ａ４の左端が位置するように、縮小幅が計算される。 In this region adjusting process, first, the position of the line L 8 of the right edge portion of the third metacarpal bone on the shading-corrected image data is tracked (step S501, FIG. 23). Further, an initial set boundary coordinates of the analysis region A 4 are compared on the position coordinates and the image data of the tracking line L 8, the position coordinates of the line L 8 is inside the boundary of the analysis area A 4 Is determined (step S502). As a result of the determination, if the position coordinates of the line L 8 is determined to exist inside the boundary of the analysis area A 4 (Step S502; YES), the reduced width for adjusting the range of the analysis region A 4 is calculated (Step S503). Specifically, the analysis region position P 11 closest to the inner shaft L 9 coordinates of the line L 8 present in A 4 are extracted, analysis area A 4 from the position P 11 to a position at a predetermined distance W 2 The reduction width is calculated so that the left end of the is located.
その後、解析領域Ａ４の範囲が、その左端部を算出された縮小幅の分だけ軸Ｌ９に近づけるように変更されることによって、調整される（ステップＳ５０４）。これによって、解析領域Ａ４は、その内側に第３中手骨の像を含まないように幅が小さくされることによって、解析領域Ａ５に変更される。一方、ラインＬ８の位置座標が解析領域Ａ４の境界の内側に存在しないと判定された場合には（ステップＳ５０２；ＮＯ）、解析領域Ａ４の範囲が調整されることなく領域調整処理を終了する。 Thereafter, the scope of the analysis region A 4 is by being modified so as to be close to the amount corresponding to the axis L 9 of reduced width calculated its left end, it is adjusted (step S504). Thus, the analysis region A 4, by the width so as not to include the image of the third metacarpal bone is reduced on its inner side, it is changed to the analysis area A 5. On the other hand, when the position coordinates of the line L 8 is judged not to exist in the inner boundary of the analysis area A 4; a (step S502 NO), the area adjustment process without the scope of the analysis region A 4 is adjusted finish.
以下、コンピュータをＸ線画像検査装置１として動作させる解析領域特定プログラムについて説明する。 Hereinafter, an analysis region specifying program that causes the computer to operate as the X-ray image inspection apparatus 1 will be described.
本発明の実施形態に係る解析領域特定プログラムは、記録媒体に格納されて提供される。記録媒体としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、あるいはＲＯＭ等の記録媒体、あるいは半導体メモリ等が例示される。 The analysis area specifying program according to the embodiment of the present invention is provided by being stored in a recording medium. Examples of the recording medium include a floppy (registered trademark) disk, a CD-ROM, a DVD, a ROM, or a recording medium, or a semiconductor memory.
図２４は、記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図であり、図２５は、記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。コンピュータとして、ＣＰＵを具備しソフトウエアによる処理や制御を行なうサーバ装置、パーソナルコンピュータ等の各種データ処理装置を含む。 FIG. 24 is a diagram illustrating a hardware configuration of a computer for executing a program recorded in a recording medium, and FIG. 25 is a perspective view of the computer for executing a program stored in the recording medium. The computer includes various data processing devices such as a server device that includes a CPU and performs processing and control by software, and a personal computer.
図２４に示すように、コンピュータ３０は、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、ＤＶＤドライブ装置等の読取装置１２と、オペレーティングシステムを常駐させた作業用メモリ（ＲＡＭ）１４と、記録媒体１０に記憶されたプログラムを記憶するメモリ１６と、ディスプレイといった表示装置１８と、入力装置であるマウス２０及びキーボード２２と、データ等の送受を行うための通信装置２４と、プログラムの実行を制御するＣＰＵ２６とを備えている。コンピュータ３０は、記録媒体１０が読取装置１２に挿入されると、読取装置１２から記録媒体１０に格納された解析領域特定プログラムにアクセス可能になり、当該解析領域特定プログラムによって、本実施形態のＸ線画像検査装置１として動作することが可能になる。 As shown in FIG. 24, a computer 30 includes a reading device 12 such as a floppy (registered trademark) disk drive device, a CD-ROM drive device, a DVD drive device, and a working memory (RAM) 14 in which an operating system is resident. , A memory 16 for storing a program stored in the recording medium 10, a display device 18 such as a display, a mouse 20 and a keyboard 22 as input devices, a communication device 24 for transmitting and receiving data and the like, and execution of the program CPU 26 for controlling the above. When the recording medium 10 is inserted into the reading device 12, the computer 30 can access the analysis area specifying program stored in the recording medium 10 from the reading device 12, and the analysis area specifying program allows the X of the present embodiment. It becomes possible to operate as the line image inspection apparatus 1.
図２５に示すように、解析領域特定プログラムは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号４１としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。この場合、コンピュータ３０は、通信装置２４によって受信した解析領域特定プログラムをメモリ１６に格納し、当該解析領域特定プログラムを実行することができる。 As shown in FIG. 25, the analysis region specifying program may be provided via a network as a computer data signal 41 superimposed on a carrier wave. In this case, the computer 30 can store the analysis region specifying program received by the communication device 24 in the memory 16 and execute the analysis region specifying program.
以上説明したＸ線画像検査装置１及びこれを用いた解析領域特定方法によれば、画像データの第２中手骨の軸Ｌ９を基準に解析領域Ａ４が初期設定され、その解析領域Ａ４の範囲が第２中手骨の隣りの第３中手骨のエッジ部分を含まないように調整される。これにより、第２中手骨に関する骨塩量等の計測値が該第２中手骨のみを含む画像データの領域から計算されることになり、測定対象の手の骨部の大きさに依存しないで正確な測定値を得ることができる。 According to the X-ray image inspection apparatus 1 described above and the analysis region specifying method using the same, the analysis region A 4 is initially set on the basis of the axis L 9 of the second metacarpal of the image data, and the analysis region A The range of 4 is adjusted so as not to include the edge portion of the third metacarpal adjacent to the second metacarpal. As a result, a measurement value such as a bone mineral amount related to the second metacarpal bone is calculated from an area of image data including only the second metacarpal bone, and depends on the size of the bone part of the measurement target hand. Accurate measurements can be obtained without.
ここで、第３中手骨の像のエッジ部分が検出されて、この検出結果を基に解析領域Ａ４が調整される。これにより、第３中手骨の範囲が簡易に検出され、その検出結果に応じて解析領域の範囲を効率的に調整することができる。 Here, the edge portion of the image of the third metacarpal bone is detected, the analysis region A 4 is adjusted based on the detection result. Thereby, the range of the third metacarpal bone is easily detected, and the range of the analysis region can be efficiently adjusted according to the detection result.
また、第３中手骨の像のエッジ部分が解析領域Ａ４の内側に存在するか否かが判定され、その判定結果に応じて解析領域Ａ４の範囲が調整される。これにより、第３中手骨が解析領域Ａ４の範囲に含まれるかが簡易に検出され、その検出結果に応じて解析領域Ａ４の範囲を効率的に調整することができる。 Also, whether an edge portion of the image of the third metacarpal bone is present on the inside of the analysis region A 4 is determined, the range of the analysis area A 4 according to the determination result is adjusted. Thus, if the third metacarpal bone is included in the range of the analysis region A 4 are detected simply, it is possible to efficiently adjust the range of the analysis area A 4 according to the detection result.
さらに、解析領域Ａ４の幅が第３中手骨の像を含まないように小さくされるので、解析領域Ａ４の範囲を手の骨部の大きさに適合させて適切に調整することができる。 Furthermore, since the width of the analysis region A 4 is reduced so as not to include the image of the third metacarpal, it is adjusted appropriately adapted to the size of the bone of the hand the scope of the analysis area A 4 it can.
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではない。すなわち、上記実施形態の中手骨検出処理及び領域調整処理（図５のステップＳ０７，０９）においては、画像データから第２中手骨の左隣の第３中手骨のエッジ部分を検出して、そのエッジ部分が解析領域Ａ４の内側に含まれないように調整している。これに対して、画像データから第２中手骨の右隣の第１中手骨のエッジ部分を検出して、そのエッジ部分が解析領域Ａ４の内側に含まれないように、解析領域Ａ４の右端部を変更するように調整してもよい。このようにしても、第２中手骨を対象とした解析領域が適切に調整される。 In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above. That is, in the metacarpal detection process and the region adjustment process (steps S07 and 09 in FIG. 5) of the above embodiment, the edge portion of the third metacarpal bone adjacent to the left of the second metacarpal bone is detected from the image data. Te are adjusted so that the edge portion is not contained inside the analysis region a 4. In contrast, from the image data by detecting a first edge portion of the metacarpal bone of the right side of the second metacarpal bone, so that the edge portion is not contained inside the analysis region A 4, analysis area A You may adjust so that the right end part of 4 may be changed. Even in this case, the analysis region for the second metacarpal bone is appropriately adjusted.
１…Ｘ線画像検査装置、１５…中手骨検出部（像検出手段）、１７…領域初期設定部（初期設定手段）、１９…領域調整部（調整手段）。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... X-ray image inspection apparatus, 15 ... Metacarpal bone detection part (image detection means), 17 ... Area | region initial setting part (initial setting means), 19 ... Area | region adjustment part (adjustment means).
Claims (6)
初期設定手段が、前記画像データにおける前記対象中手骨の像を基準にして前記解析領域を初期設定する初期設定工程と、
像検出手段が、前記画像データを基に、前記対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出工程と、
調整手段が、前記解析領域の範囲を前記周辺中手骨の像を含まないように調整する調整工程と、
を備えることを特徴とする解析領域特定方法。 An analysis region specifying method for specifying an analysis region including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained based on a radiographic image,
An initial setting step for initial setting the analysis region with reference to the image of the target metacarpal bone in the image data;
An image detecting step for detecting an image of a peripheral metacarpal located next to the target metacarpal based on the image data;
An adjusting step for adjusting the range of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal;
An analysis area specifying method comprising:
ことを特徴とする請求項１記載の解析領域特定方法。 In the image detection step, based on the image data, a boundary line is extracted in a region including the peripheral metacarpal, thereby detecting an edge portion of the image of the peripheral metacarpal.
The analysis region specifying method according to claim 1.
ことを特徴とする請求項２に記載の解析領域特定方法。 In the adjustment step, it is determined whether or not the edge portion exists inside the analysis region, and the range of the analysis region is adjusted according to the determination result.
The analysis region specifying method according to claim 2.
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の解析領域特定方法。 In the adjustment step, the width of the analysis region is reduced so as not to include the image of the peripheral metacarpal bone.
The analysis region specifying method according to any one of claims 1 to 3.
コンピュータを、
前記画像データにおける前記対象中手骨の像を基準にして前記解析領域を初期設定する初期設定手段、
前記画像データを基に、前記対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出手段、及び
前記解析領域の範囲を前記周辺中手骨の像を含まないように調整する調整手段、
として機能させることを特徴とする解析領域特定プログラム。 An analysis region specifying program for specifying an analysis region including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained based on a radiographic image,
Computer
Initial setting means for initially setting the analysis region based on an image of the target metacarpal bone in the image data;
Based on the image data, image detecting means for detecting an image of a peripheral metacarpal located next to the target metacarpal, and adjusting the range of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal Adjustment means,
An analysis area specifying program characterized by functioning as
前記画像データにおける前記対象中手骨の像を基準にして前記解析領域を初期設定する初期設定手段と、
前記画像データを基に、前記対象中手骨の隣に位置する周辺中手骨の像を検出する像検出手段と、
前記解析領域の範囲を前記周辺中手骨の像を含まないように調整する調整手段と、
を備えることを特徴とする解析領域特定装置。 An analysis region specifying device that specifies an analysis region including a target metacarpal bone to be inspected using image data obtained based on a radiographic image,
Initial setting means for initially setting the analysis region with reference to the image of the target metacarpal bone in the image data;
Based on the image data, image detecting means for detecting an image of a peripheral metacarpal located next to the target metacarpal;
Adjusting means for adjusting the range of the analysis region so as not to include the image of the peripheral metacarpal;
An analysis region specifying device comprising:
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