JP2014158628A - 画像処理装置、画像処理方法、制御プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】３次元画像に基づいて正確に椎体同士の境界を特定する。
【解決手段】画像処理装置１は、３次元ＣＴ画像において、終板、椎間板、および海綿骨に対応する画素を特定する画素特定部３１と、脊椎の構造を終板、椎間板、および海綿骨を示すコードの配列によって表す脊椎コード配列を生成するコード配列生成部３２と、脊椎コード配列のうち標準コード配列にマッチする区間において、該椎間板を示すコードに対応する位置を椎体同士の境界位置として特定する境界位置特定部３３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は画像処理装置および画像処理方法に関する。より具体的には、３次元画像における特徴を特定するための画像処理装置および画像処理方法に関する。

近年、骨粗鬆症の罹患者が増加傾向にある。そのため、骨粗鬆症の早期発見・早期治療の実現が求められている。現在臨床において、ＤＸＡ（二重Ｘ線吸収法：Dual-energy X-ray Absorptiometry）が骨粗鬆症の診断に使用されており、また補助的にＱＣＴ（定量的ＣＴ測定法：Quantitative Computed Tomography）が使用されている。

骨粗鬆症等の早期発見・早期治療のためには、医師の負担を軽減できる骨粗鬆症診断の普及が必要である。それゆえ、コンピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis、ＣＡＤ）による骨粗鬆症診断の実現が期待されている。

骨粗鬆症の診断は、椎体の中の海綿骨の骨密度の測定結果を利用して行われている。海綿骨の骨密度を測定するために３次元ＣＴ画像から１つの椎体を特定するためには、１列に並ぶ複数の椎体の境界位置を特定する必要がある。

非特許文献１には、３次元ＱＣＴを用いて骨粗鬆症を診断するための、対話型のシステムが記載されている。

非特許文献２には、椎体の中心軸上のＣＴ値のプロファイルから椎間板を認識して、各椎体を分割するアルゴリズムが記載されている。

非特許文献３には、椎骨の統計的形状モデルをベースにして椎体を抽出するアルゴリズムが記載されている。

非特許文献４−７には、３次元ＣＴ画像から椎間板または終板等を抽出し、椎体を分割する方法が記載されている。

A Mastmeyer, K Engelke, C Fuchs, WA Kalender, "A hierarchical 3D segmentation method and the definition of vertebral body coordinate systems for QCT of the lumbar spine", Medical Image Analysis, 10, pp.560-577, 2006. J Yao, SD O’connor, RM Summers, "Automated spinal column extraction and partitioning", In: Proceedings of IEEE International Symposium Biomedical, Imaging: Nano to Macro. pp.390-393, 2006. T Klinder, J Ostermann, M Ehm, A Franz, R Kneser, C Lorenz, "Automated model-based vertebra detection, identification, and segmentation in CT images", Medical Image Analysis, 13, 471-482, 2009. 中山周平, 久保満，河田佳樹，仁木登, 町田優, 笹川道三，"マルチスライスCT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システムの構築", 信学技報，MI2002-83，19-23，2003. 仁木登，"肺がんCT 検診のコンピュータ支援診断の展開", 信学論(D)-II, Vol.J91-D-II，No.7，pp.1715-1729，2008． E Takahashi, S Saita, Y Kawata, N Niki, M Ito, H Nishitani, N Moriyama, "Computer aided diagnosis of osteoporosis using multi-slice CT images", Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.7624, pp.76243Q-1-8, 2010. E Takahashi, Y Kawata, N Niki, Y Nakano, M Harada, N Moriyama, "Computer aided diagnosis for osteoporosis based on spinal column structure analysis", Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.8315, pp.831533-1-8, 2012.

しかしながら、非特許文献１の技術は、椎体の位置を特定するために、医師による段階毎の入力操作を必要とする対話型のシステムである。そのため、医師の負担を軽減するためには、自動で椎体同士の境界を特定できるシステムを実現することが好ましい。

また非特許文献２−７の技術は、椎体の変形が小さい場合を対象とした技術であり、椎体の変形が大きい場合、例えば椎体骨折または脊椎側湾症等が生じている場合には検出精度が低くなるという問題を生じる。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、３次元画像に基づいて正確に椎体同士の境界を特定する画像処理装置または画像処理方法を実現することにある。

本発明の一態様に係る画像処理装置は、被検体の脊椎を表し３次元に配列した画素を有する３次元画像から、上記脊椎における特徴を特定する画像処理装置であって、上記３次元画像において、終板に対応する領域、椎間板に対応する領域、および海綿骨に対応する領域を特定する領域特定部と、上記３次元画像に含まれる、上記脊椎が延びる第１方向と交差する上記脊椎の複数の断面像について、各断面像が上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれに対応するかに応じて、上記脊椎の上記第１方向に沿った構造を上記終板を示すコード、上記椎間板を示すコード、および上記海綿骨を示すコードの配列によって表す１次元の脊椎コード配列を生成するコード配列生成部と、上記脊椎コード配列のうち、椎間板−終板−海綿骨の順番でコードが変化する第１区間において、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を上記脊椎の複数の椎体同士の境界位置として特定する境界位置特定部とを備える。

本発明の一態様に係る画像処理方法は、被検体の脊椎を表し３次元に配列した画素を有する３次元画像から、上記脊椎における特徴を特定する画像処理方法であって、上記３次元画像において、終板に対応する領域、椎間板に対応する領域、および海綿骨に対応する領域を特定する領域特定ステップと、上記３次元画像に含まれる、上記脊椎が延びる第１方向と交差する上記脊椎の複数の断面像について、各断面像が上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれに対応するかに応じて、上記脊椎の上記第１方向に沿った構造を上記終板を示すコード、上記椎間板を示すコード、および上記海綿骨を示すコードの配列によって表す１次元の脊椎コード配列を生成するコード配列生成ステップと、上記脊椎コード配列のうち、椎間板−終板−海綿骨の順番でコードが変化する第１区間において、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を上記脊椎の複数の椎体同士の境界位置として特定する境界位置特定ステップとを含む。

上記構成によれば、３次元画像から脊椎の構造を表す１次元の脊椎コード配列を生成し、椎体コード配列に含まれる複数のコードが所定の順番で変化するか否かに基づき、椎体同士の境界位置を特定することができる。それゆえ、上記画像処理装置は、例えば椎体骨折等が生じている場合であっても、３次元画像から自動でかつ高い精度で椎体の境界位置を特定することができる。よって、特定された椎体の境界位置の情報を利用することにより、椎体骨折評価または海綿骨の骨密度評価に関して、利用者（医師）の負担を大きく軽減することができる。

上記画像処理装置は、肋骨と上記脊椎との接続位置または椎間孔の位置に対応する位置を、参照点として特定する参照点特定部を備え、上記境界位置特定部は、上記脊椎コード配列のうち上記第１区間に該当しない第２区間について、上記椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置から第１範囲内に上記参照点が存在する場合、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、所定の順番でコードが変化する区間に該当しない第２区間についても、参照点に基づいて椎体同士の境界位置を特定することができる。それゆえ、何らかの原因により終板等が正確に検出されない場合であっても、椎体同士の境界位置を精度よく特定することができる。

上記境界位置特定部は、上記第２区間について、上記終板を示すコードを生成した断面像に対応する位置から第２範囲内に上記参照点が存在する場合、該終板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、何らかの原因により椎間板等が正確に検出されない場合であっても、参照点に基づいて椎体同士の境界位置を精度よく特定することができる。

上記画像処理装置は、肋骨と上記脊椎との接続位置または椎間孔の位置に対応する位置を、参照点として特定する参照点特定部を備え、同じ上記コードが連続して並ぶ複数のコードを同値コード列とすると、上記脊椎コード配列のうち上記第１区間に該当しない第２区間について、上記境界位置特定部は、上記椎間板を示す上記同値コード列のうち上記参照点から最も近くにある上記同値コード列の中の少なくとも１つの上記コードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、何らかの原因により終板または椎間板等が正確に検出されない場合であっても、参照点に基づいて椎体同士の境界位置を精度よく特定することができる。

同じ上記コードが連続して並ぶ複数のコードを同値コード列とすると、上記第２区間について、上記境界位置特定部は、上記終板を示す上記同値コード列のうち上記参照点から最も近くにある上記同値コード列の中の少なくとも１つの上記コードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、何らかの原因により終板または椎間板等が正確に検出されない場合であっても、参照点に基づいて椎体同士の境界位置を精度よく特定することができる。

上記第１区間は、終板−椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板−終板の順番でコードが変化する区間であってもよい。

上記の構成によれば、脊椎コード配列から正常な椎体に対応するコード配列を特定することができる。

上記脊椎コード配列において、上記椎間板を示すコードと上記海綿骨を示すコードとが隣接している場合、または、上記脊椎コード配列において、上記コードが海綿骨−終板−海綿骨の順番で変化する場合、上記境界位置特定部は、上記被検体の脊椎に異常があると判定する構成であってもよい。

正常な脊椎の脊椎コード配列には、椎間板−海綿骨の順番でコードが変化する箇所、および海綿骨−終板−海綿骨の順番でコードが変化する箇所は存在しないと考えられる。上記の構成によれば、このようなコード配列が存在する場合に、脊椎に異常があると判定することができる。

上記領域特定部は、上記３次元画像の画素毎に、上記画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率方向ベクトルを求め、上記最大主曲率方向ベクトルと上記第１方向とのなす角が、０°を含む第３範囲内である上記画素を、上記終板を示す画素の候補とし、上記終板を示す画素の候補の少なくとも一部よりなる領域を上記終板に対応する領域として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、脊椎の延びる方向に対してほぼ垂直な面形状の組織である終板を、３次元画像の画素値に基づいて特定することができる。それゆえ、椎体において椎間板と接する終板に対応する画素を精度よく特定することができる。

上記領域特定部は、特定された２つの上記終板に挟まれた第１領域を特定し、上記３次元画像にボトムハットフィルタを適用して得られる画素値が第１閾値以上の領域を第２領域として特定し、上記第１領域と上記第２領域とが重なる領域を上記椎間板に対応する領域として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、一般に画素値の大きい終板に挟まれた椎間板に対応する画素を、精度よく特定することができる。

上記第１方向に垂直な平面において、上記椎体から脊柱管に向かう方向を第２方向とすると、上記参照点特定部は、上記第１方向と交差する上記脊椎の断面像において上記脊柱管の位置から上記第２方向に垂直な方向に骨が存在しない場合、該断面像上の点を上記椎間孔の位置に対応する上記参照点として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、第１方向に垂直な平面における椎体および脊柱管の位置に基づいて、椎間孔の位置を特定することができる。そのため、椎間孔の位置を正確に特定することができる。

上記画像処理装置は、上記３次元画像において、上記脊柱管を含む上記脊椎の領域を特定し、上記脊椎の領域から骨の領域を除去することにより上記脊柱管を含む第３領域を特定し、上記第３領域において所定の形状とマッチする領域を上記脊柱管として特定する脊柱管特定部を備える構成であってもよい。

上記の構成によれば、骨の領域を除去した第３領域から、所定の形状にマッチする脊柱管の位置を正確に特定することができる。

上記コード配列生成部は、上記第１方向と交差する上記脊椎の各断面像について、該断面像において上記椎体を示す領域に含まれる複数の点が、上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれの領域に対応するかに応じて、該断面像に対応する上記コードを生成する構成であってもよい。

上記画像処理装置は、互いに隣接する２つの上記境界位置の間にある２つの上記終板の間隔から上記椎体の高さ分布を特定し、上記椎体の高さ分布に基づいて上記椎体の変形の程度を評価する評価部を備える構成であってもよい。

上記構成によれば、３次元画像から自動でかつ高い精度で椎体の変形の程度の評価を行うことができる。それゆえ、椎体骨折評価に関して、利用者（医師）の負担を大きく軽減することができる。

上記画像処理装置は、上記３次元画像の画素値は、骨の密度を反映したものであり、互いに隣接する２つの上記境界位置の間の領域における上記画素の上記画素値から、骨密度を評価する評価部を備える構成であってもよい。

上記構成によれば、３次元画像から自動でかつ高い精度で椎体の骨密度評価を行うことができる。それゆえ、骨密度評価に関して、利用者（医師）の負担を大きく軽減することができる。

上記３次元画像の画素値は、上記被検体におけるＸ線の吸収率に対応していてもよい。

本発明の各態様に係る画像処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記画像処理装置が備える各部として動作させることにより上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明の一態様によれば、例えば椎体骨折等が生じている場合であっても、３次元画像から自動でかつ高い精度で椎体の境界位置を特定することができる。よって、特定された椎体の境界位置の情報を利用することにより、椎体骨折評価または海綿骨の骨密度評価に関して、利用者（医師）の負担を大きく軽減することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 （ａ）は生成された３次元の骨画像の一断面を示し、（ｂ）は穴埋めされた画像の一断面を示し、（ｃ）は距離変換画像の一断面を示し、（ｄ）は逆距離変換画像の３次元表示を示す。 （ａ）は差分画像を示し、（ｂ）は椎体領域を示す画像を示す。 （ａ）は、３次元ＣＴ画像において椎体中心線上の点を通り椎体中心線に垂直な断面を示す図であり、（ｂ）は、３次元ＣＴ画像において椎体中心線および脊柱管中心線を通る断面を示す図である。 （ａ）は、胸骨および肋軟骨の領域の除去処理を示す断面図であり、（ｂ）は、骨画像に対して距離変換をおこなって生成した脊椎からの距離変換画像を示す図である。 （ａ）は、脊椎を含む断面における最大主曲率を画素値とする画像を示し、（ｂ）は、強調画像を示し、（ｃ）は、脊椎を含む断面における椎体の構造を示す画像である。 正常な脊椎の脊椎コード配列の例を示す図である。 正常な脊椎の１つの椎体に対応する脊椎コード配列を拡大して示す図である。 （ａ）は、椎体中心線に垂直な断面における骨密度の測定領域ＲＯＩを示す図であり、（ｂ）は、椎体中心線を通る断面における骨密度の測定領域ＲＯＩを示す図である。 上記画像処理装置の処理フローを示す図である。 境界位置を特定する処理フローを詳細に説明する図である。

以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。

［実施形態１］
マルチスライスＣＴ（ＭＤＣＴ）装置は、被検体の胸部Ｘ線断層画像を複数撮像し、連続して隣接する断層像を連結することで３次元画像を生成する。ＭＤＣＴ装置によって生成された３次元画像は、被検体の体内の組織によってＸ線が吸収された吸収率に基づいた断層像を用いて生成されている。従って、３次元画像を構成する画素の画素値は、対応する部位の上記Ｘ線の吸収率に対応している。なお図面におけるマルチスライスＣＴ画像では、Ｘ線吸収率が高い箇所は明るく、低い箇所は暗い。

Ｘ線吸収率を評価するためには、一般的に、Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ Ｕｎｉｔ（Ｈ．Ｕ．）という単位系が用いられる。この単位系では、純水（Ｈ_２Ｏ）のＸ線吸収率は０Ｈ．Ｕ．であり、空気（ａｉｒ）のＸ線吸収率は−１０００Ｈ．Ｕ．と規定される。なお骨皮質は＋１０００Ｈ．Ｕ．程度である。

本実施形態の画像処理装置は、被検体の脊椎を撮影したマルチスライスＣＴ画像から、自動で椎体の位置を特定し、自動で椎体骨折の有無および骨密度を評価することができる。これにより、骨粗鬆症診断を支援することができる。

なお、画像中の距離をｍｍで表すことがあるが、これは画像中の距離を実際の被検体における距離に換算したものである。

（画像処理装置の構成）
図１は、本実施形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、脊椎構造解析部２、椎体構造解析部３、評価部４、出力部５、および記憶部６を備える。画像処理装置１は、外部（例えば図示しないＭＤＣＴ装置）より３次元ＣＴ画像を取得し、記憶部６に記憶させる。この３次元ＣＴ画像は、被検体の脊椎を表し３次元に配列した画素を有する画像である。３次元ＣＴ画像の画素値は、ＣＴ値（Ｈ．Ｕ．）を表す。脊椎構造解析部２、椎体構造解析部３、および評価部４は、記憶部６に対してデータ（画像および特定した情報等）を読み書きすることができる。

（脊椎構造解析部の構成）
脊椎構造解析部２は、脊椎特定部２１、脊柱管特定部２２、代表線特定部２３、および参照点特定部２４を備える。

脊椎特定部２１は、所定のＣＴ値（例えば２００Ｈ．Ｕ．〜８０Ｈ．Ｕ．）を閾値ｔとして３次元画像を２値化した骨画像を生成する。上記閾値ｔは、例えば胸骨と肋骨とが連結して抽出できるような値に設定することができる。図２の（ａ）は、生成された３次元の骨画像の一断面を示す。図２の（ａ）では白い箇所が骨を表す。なお、図２の（ａ）では参考までに内臓器官等を暗いグレーで描いている。

脊椎特定部２１は、骨画像にクロージング処理を適用して骨の領域内部の穴を埋めた画像を生成する。図２の（ｂ）は、穴埋めされた画像の一断面を示す。

脊椎特定部２１は、穴埋めされた画像の骨の領域にユークリッド距離変換を適用して、骨表面からの距離変換画像を生成する。図２の（ｃ）は、距離変換画像の一断面を示す。距離変換画像では、骨領域において骨表面からの距離が大きい箇所ほど大きな画素値（図２の（ｃ）において明るい）を有する。脊椎は椎骨が連なって構成され、体において中軸的な支持構造であるので、距離変換画像において大きな画素値（距離値）を有する画素が、脊椎に対応する。距離変換画像における距離値に基づいて、脊椎と、その他の細い骨とを区別することができる。他の太い骨である上腕骨を誤検出することを避けるために、脊椎特定部２１は、３次元の距離変換画像における所定の断面（中間スライス）において、距離値の極大値を探索する。脊椎特定部２１は、距離値が極大値となる画素をシードポイントとして、距離値の閾値ｄ［ｍｍ］以上という条件を用いて領域拡張をすることにより、領域を抽出する。脊椎特定部２１は、抽出された領域に逆距離変換を適用して領域を復元する。図２の（ｄ）は、逆距離変換画像の３次元表示である。脊椎特定部２１は、逆距離変換された領域と、穴埋めされた画像の骨の領域とが重なる領域を、脊椎として特定する。脊椎特定部２１は、特定した脊椎の領域を２値で表す脊椎画像を脊柱管特定部２２に出力する。

脊柱管特定部２２は、脊椎の領域から骨の領域を除去することにより、脊柱管を含む領域を特定する。具体的には脊椎画像と骨画像の差分を求めることにより、脊柱管を含む領域（第３領域）を特定することができる。図３の（ａ）は、２値の脊椎画像の画素値（脊椎のみ１）から２値の骨画像の画素値（骨のみ１）を減じた差分画像を示す。差分が負なら差分画像の画素値を０とし、差分が正なら差分画像の画素値を１とする。なお図３では参考までに内臓器官等を暗いグレーで描いている。差分画像において画素値が１の領域は、脊柱管を含む領域を示す。

脊柱管特定部２２は、所定の断面における脊柱管を含む領域において所定のテンプレートとマッチする領域を、脊柱管として特定する。所定のテンプレートは、例えば直径Ｌ［ｍｍ］で内側の画素値が１の円を含み、背景（Ｎ［ｍｍ］×Ｎ［ｍｍ］）の画素値が０である画像を用いる。例えばＮはＬの２倍とする。差分画像Ｉ（ｘ，ｙ）上の点（ｕ，ｖ）における、テンプレートがＴ（ｉ，ｊ）との相違度ｍ（ｕ，ｖ）は、次式で表される。

脊柱管特定部２２は、相違度ｍ（ｕ，ｖ）が最小になる位置を椎孔と特定する。脊柱管特定部２２は、各断面において特定された椎孔を体軸方向に補間することにより、脊柱管の領域を特定する。また、脊柱管特定部２２は、特定した脊柱管に３次元ユークリッド細線化を適用することにより、脊柱管の芯線を求め、芯線を平滑化することにより脊柱管中心線を求める。このようにして、脊柱管特定部２２は、脊柱管の位置（脊柱管の領域および脊柱管中心線）を特定する。

代表線特定部２３は、脊椎の領域を、脊柱管より被検体の前面側である椎体領域と、脊柱管より背面側の椎弓領域とに分割する。図３の（ｂ）は、椎体領域を示す画像を示す。代表線特定部２３は、脊柱管中心線と同様の手順で、椎体領域の位置を代表する椎体中心線（椎体代表線）を特定する。具体的には、椎体領域に対してテンプレートマッチングを行って椎体の領域を絞り込み、絞り込まれた椎体の領域に３次元ユークリッド細線化および平滑化を適用することにより、椎体中心線を特定することができる。椎体中心線は、椎体を通り、脊椎の複数の椎体が並ぶ方向に沿って延びる。椎体中心線の接線ベクトルは、脊椎が延びる方向（第１方向）と平行である。

参照点特定部２４は、椎体中心線上の各点について、椎間孔の位置に対応するか否かを判定する。椎間孔は、脊柱管から両側面に空いた隙間である。１つ椎間孔は１つの椎体に対応して位置する。そのため、椎間孔の位置を特定できれば、椎体の位置を特定するための情報を得ることができる。すなわち、椎体の境界位置は、椎間孔の位置の付近にあると考えられる。図４の（ａ）は、３次元ＣＴ画像において椎体中心線上の点を通り椎体中心線に垂直な断面を示す図である。図４の（ｂ）は、３次元ＣＴ画像において椎体中心線および脊柱管中心線を通る断面像を示す図である。椎体中心線上の点を通り椎体中心線に垂直な平面について、脊柱管中心線と該平面の交点をｐ０、椎体中心線と該平面の交点をｐ１とする。点ｐ０から点ｐ１に向かうベクトルをｖとする。該平面においてベクトルｖに垂直なベクトルをベクトルｗとする。なお、該平面の法線ベクトルをベクトルｎとする。参照点特定部２４は、該平面において点ｐ０からベクトルｗの方向を探索し、所定の探索範囲内に骨が存在しない場合、椎体中心線上の点ｐ１を椎間孔の位置に対応する参照点として特定する。所定の探索範囲は、例えば点ｐ０から椎体領域の左右の境界までとする。

参照点特定部２４は、椎体中心線上の各点について、肋骨と脊椎との接続位置に対応するか否かを判定する。脊椎は頸椎、胸椎、および腰椎からなり、胸椎は関節面を介して肋骨に接続されている。よって、肋骨との接続位置を特定できれば、胸椎の椎体の位置を特定するための情報を得ることができる。すなわち、椎体の境界位置は、肋骨との接続位置の付近にあると考えられる。参照点特定部２４は、３次元ＣＴ画像（または骨画像）の骨領域から、不要な胸骨および肋軟骨の領域を除去する。図５の（ａ）は、胸骨および肋軟骨の領域の除去処理を示す断面図である。例えば、骨画像の断面において、骨の前面と被検体の胴体の幅との２つの交点と、体の重心とを頂点とする三角形を規定し、この三角形の内部に含まれる骨領域は、胸骨および肋軟骨等の領域であるとして除去する。

参照点特定部２４は、胸骨等が除去された三次元ＣＴ画像（または骨画像）において、上記脊椎からの距離に応じて複数の区間を設定する。脊椎に近い区間ほど区間番号が小さい。図５の（ｂ）は、骨画像に対して距離変換をおこなって生成した脊椎からの距離変換画像を示す図である。なお、この距離変換画像においては、区間を可視化するために、距離値５の倍数で区切った区間を明暗で示している。参照点特定部２４は、脊椎の右側および左側のそれぞれで区間番号を１から増加させていき、（ｉ）ある区間に含まれる骨の数Ａが所定の範囲内（１１本以上、１３本以下）であり、かつ、（ｉｉ）骨の数Ａが該区間の外側（脊椎とは反対側）に隣接する区間に含まれる骨の数Ｂと同数であり、かつ、（ｉｉｉ）該区間において脊椎の左右の骨の数が等しい区間を第１区間として特定する。肋骨の数は一般に１１から１３の間であるので、第１区間に含まれる骨は肋骨であるとみなすことができる。参照点特定部２４は、第１区間に含まれる骨が他の骨と接続しない複数の区間のうち、最も脊椎に近い区間（区間番号が小さい区間）を第２区間として特定する。参照点特定部２４は、第２区間に含まれる各骨について、骨の重心から脊椎中心線上の最も近い点を、肋骨の接続位置に対応する参照点として特定する。

脊椎構造解析部２は、脊椎中心線、および参照点の情報を椎体構造解析部３に出力する。

（椎体構造解析部の構成）
椎体構造解析部３は、画素特定部３１（領域特定部）、コード配列生成部３２、および境界位置特定部３３とを備える。

画素特定部３１は、脊椎における終板に対応する領域（画素）の特定、椎間板に対応する領域の特定、および海綿骨に対応する領域の特定を行う。終板は、椎体において椎間板との境界に分布する硬くて緻密な皮質骨であり、３次元ＣＴ画像において周囲の組織よりも大きいＣＴ値を示す。椎間板は、２つの椎体の間に存在し、終板よりも小さいＣＴ値を示す。海綿骨は、椎体において２つの終板に挟まれた領域であり、終板よりも小さいＣＴ値を示す。

画素特定部３１は、３次元ＣＴ画像の画素毎に、画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率および最大主曲率方向ベクトルを求める。３次元ＣＴ画像における画素の座標を（ｘ，ｙ，ｚ）とし、該画素の画素値（ＣＴ値）をｆ（ｘ，ｙ，ｚ）とする。４次元超曲面の向きは（ｆｘ，ｆｙ，ｆｚ，−１）で与えられる。ここで、ｆｘ，ｆｙ，ｆｚは、それぞれｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の１階偏導関数である。曲面の第１基本形式Ｆ_１および第２基本形式Ｆ_２は以下の式で表される。

ここで、ｆｘｘ，ｆｙｙ，ｆｚｚ，ｆｘｙ，ｆｙｚ，ｆｘｚは、それぞれｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の２階偏導関数である。行列Ｗ＝Ｆ_１ ^−１Ｆ_２の固有値（eigen value）が、主曲率ｋ_１、ｋ_２、ｋ_３（ここでｋ_１≧ｋ_２≧ｋ_３）となる。また、行列Ｗの固有ベクトルが主曲率方向ベクトルとなる。すなわち、ｋ_１が最大主曲率であり、ｋ_１に対応する固有ベクトルが最大主曲率方向ベクトルである。最大主曲率ｋ_１は、３次元ＣＴ画像における濃淡の勾配を反映した値であり、最大主曲率方向ベクトルは、濃淡の勾配の方向を反映したベクトルである。図６の（ａ）は、脊椎を含む断面における最大主曲率を画素値とする画像を示す。終板はＣＴ値の小さい椎間板と接しているため、終板に対応する画素の最大主曲率ｋ_１は値が大きい。また、面形状である終板は、椎体の中心軸に対して垂直に分布している。それゆえ、画素特定部３１は、椎体領域の画素のうち、（ｉ）画素の最大主曲率ｋ_１が閾値ｔ１以上であり、かつ、（ｉｉ）画素の最大主曲率方向ベクトルが椎体中心線の接線方向と略平行になる画素を、終板候補として特定する。対象画素の最大主曲率方向ベクトルと対象画素に最も近い椎体中心線上の点における椎体中心線の接線ベクトルとのなす角が、０°を含む所定の範囲内（第３範囲内）であれば、画素特定部３１は、対象画素は上記（ｉｉ）を満たすと判定することができる。上記所定の範囲は、例えば−２２．５°以上、＋２２．５°以下の範囲とすることができる。画素特定部３１は、終板候補の領域に対して薄面化処理を適用し、終板候補のうち面形状を構成する画素（薄面化処理後に残った、面を形成する画素）について、椎体中心線に沿った分布量を特定する。画素特定部３１は、その分布量が多い箇所における面形状を構成する画素を終板に対応する画素として特定する。

なお、分布量の特定は以下のように行う。まず椎体中心線上の各点において、接線ベクトルに垂直なＮ×Ｎの平面を定義する。Ｎは椎体を含む十分な大きさである。該平面の法線を各軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）に約±５°程度傾けた範囲内で、傾けた平面と接触する面形状を構成する画素の総数を求める。傾けた各平面における総数の最大値をこの点（椎体中心線上の点）での面形状の面積とする。同様に、傾けた各平面上の椎体の断面積（画素数）を求め、その最小値をこの点（椎体の中心線上の点）での椎体の断面積とする。面形状の面積を椎体の断面積で正規化した（除算した）値を分布量とし、分布量が閾値ｐ％（例えば２０％）以上の点（椎体中心線上の点）に対応する面形状を構成する画素を終板として特定する。なおｐは学習データから求めることができる。このようにして画素特定部３１は、終板を特定することができる。

画素特定部３１は、特定された終板に対してフィルタサイズＭ［ｍｍ］でクロージング処理を行うことにより、２つの終板に挟まれた第１領域を特定する。また、画素特定部３１は、３次元ＣＴ画像に対してボトムハットフィルタを適用することにより、椎間板の領域を強調した強調画像を生成する。図６の（ｂ）は、強調画像を示す。ボトムハットフィルタは大きい画素値に挟まれた領域を強調するため、ボトムハットフィルタは終板に挟まれた椎間板の領域を強調することができる。画素特定部３１は、強調画像において画素値が閾値（第１閾値）ｔ２以上である領域を第２領域として特定する。画素特定部３１は、第１領域と第２領域とが重なる領域に含まれる画素を、椎間板に対応する画素として特定する。

画素特定部３１は、椎体領域のうち、終板にも椎間板にも対応しない画素を、海綿骨に対応する画素として特定する。椎体領域のうち、椎間板を除く領域が、椎体に対応する領域である。さらに椎体において、海綿骨は、終板に挟まれている。

図６の（ｃ）は、脊椎を含む断面における椎体の構造を示す画像である。図６の（ｃ）において、椎体は明るく、椎間板は暗く描かれている。椎体中心線に沿って脊椎は、椎間板、終板、および海綿骨の配列で表現することができる。

コード配列生成部３２は、椎体中心線に沿った脊椎の構成を、椎間板を表すコードＳ１、海綿骨を表すコードＳ２、および終板を表すコードＳ３の配列によって表す１次元の脊椎コード配列（脊椎モデル）を生成する。脊椎コード配列の各コードは、椎体中心線上の各点に対応する。コード配列生成部３２は、３次元ＣＴ画像における各画素が、終板、椎間板、および海綿骨のいずれに対応するかに応じて、椎体中心線上の各点に対応するコードを特定する。具体的には、コード配列生成部３２は、以下の手順で椎体中心線上の各点に対応するコードを特定する。

（１）椎体中心線上の各点について、該点を通り椎体中心線に交差する（椎体中心線に垂直な）平面（断面）を設定する。なお、コードを求める各点の間隔は任意に設定することができる。

（２）椎体中心線上の該点について、設定された上記平面上の椎体領域内の各画素が対応する状態（椎間板、海綿骨、または終板）のうち、最も頻度の高い状態に、該点を分類する。例えば上記平面上において終板に対応する画素が最も多い場合、椎体中心線上の該点に対応するコードをＳ３とする。

（３）椎体中心線上の全ての点について、該点に対応するコードを特定する。

生成された脊椎コード配列の各コードは、対応する椎体中心線上の点が椎間板、海綿骨、および終板のいずれの状態に分類されるかを表している。

図７は、正常な脊椎の脊椎コード配列の例を示す図である。図７において、横軸は椎体中心線上における位置（１が頭側）を示し、縦軸は椎体中心線上の各点（位置）の状態を表すコードを示す。図７において、参照点特定部２４が特定した肋骨の接続位置に対応する参照点を四角マークで、椎間孔の位置に対応する参照点を三角マークで示す。正常な脊椎コード配列では、連続して並ぶ海綿骨に対応するコードＳ２の両側に終板に対応するコードＳ３が存在し、さらにその両外側に椎間板に対応するコードＳ１が存在する。また、肋骨の接続位置に対応する参照点および椎間孔の位置に対応する参照点は、椎間板に対応するコードＳ１または終板に対応するコードＳ３の近傍に位置する。

図８は、正常な脊椎の１つの椎体に対応する脊椎コード配列を拡大して示す図である。縦軸および横軸は図７と同じである。点線で囲まれた箇所が、１つの椎体に対応する。正常な１つの椎体では、椎間板に対応する１つ以上のコードＳ１が並ぶ領域Ａ１、終板に対応する１つ以上のコードＳ３が並ぶ領域Ａ２、海綿骨に対応する１つ以上のコードＳ２が並ぶ領域Ａ３、終板に対応する１つ以上のコードＳ３が並ぶ領域Ａ４、椎間板に対応する１つ以上のコードＳ１が並ぶ領域Ａ５がこの順番で配列している。すなわち、正常な１つの椎体では、コードの配列が「椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板」の順番で変化する。なお領域Ａ１、Ａ５の外側には、別の椎体の終板が存在する。

境界位置特定部３３は、コード配列生成部３２が生成した被検体の脊椎コード配列が、正常な椎体を表す標準コード配列とマッチ（適合）するか否かを判定し、判定結果に応じて複数の椎体同士の境界位置（区切り位置）を特定する。標準コード配列は、例えば「終板−椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板−終板」の順番でコードが変化するコード配列である。なお、標準コード配列として、頭側または足側から「椎間板−終板−海綿骨」の順番でコードが変化するコード配列を用いてもよく、「椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板」の順番でコードが変化するコード配列を用いてもよい。なお、標準コード配列は、あらかじめ記憶部６に記憶されていてもよい。具体的には、境界位置特定部３３は、以下の手順で境界位置を特定する。

（１）被検体の脊椎コード配列において、標準コード配列とマッチする区間を探索し、マッチした区間（マッチ領域、第１区間）のコードＳ１に対応する椎体中心線上の点を境界位置とする。すなわち、「椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板」の順にコードが変化する部分を探索し、マッチする部分の椎間板の位置を境界位置とする。なお、コードＳ１が連続して複数並んでいる場合、例えば、連続して並ぶコードＳ１（同値コード列）の任意の点（例えば中点）を境界位置とすることができる。脊椎コード配列のうち標準コード配列にマッチする部分全てについて、境界位置を特定する。

（２）被検体の脊椎コード配列の標準コード配列とマッチしない区間（非マッチ領域、第２区間）において、肋骨または椎間孔の位置に対応する参照点に近いコードＳ１（椎間板）に対応する椎体中心線上の点を境界位置とする。すなわち、何らかの理由で終板等が正確に検出できていない場合は、参照点の付近の椎間板の位置を、境界位置とする。具体的には、脊椎コード配列が標準コード配列とマッチしない場合、参照点から第１範囲内にあるコードＳ１に対応する椎体中心線上の点を境界位置として特定する。あるいは、脊椎コード配列が標準コード配列とマッチしない場合、参照点から最も近い連続して配列するコードＳ１の任意の点（例えば中点）に対応する椎体中心線上の点を境界位置として特定してもよい。

（３）肋骨および椎間孔の付近にコードＳ１が存在しない場合、癒着等によって境界が確認できない状態であることが考えられる。それゆえ、被検体の脊椎コード配列の標準コード配列とマッチしない部分において、参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在しない場合、参照点に近い（参照点の付近にある）コードＳ３（終板）に対応する椎体中心線上の点を境界位置とする。具体的には、脊椎コード配列が標準コード配列とマッチしない部分（非マッチ領域）において、参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在しない場合、参照点から最も近い連続して配列するコードＳ３（同値コード列）の任意の点（例えば中点）に対応する椎体中心線上の点を境界位置として特定する。あるいは、脊椎コード配列が標準コード配列とマッチしない部分において、参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在しない場合、参照点から第２範囲内にあるコードＳ３に対応する椎体中心線上の点を境界位置として特定してもよい。

（４）境界位置を通り椎体中心線に垂直な平面を、複数の椎体同士を分ける境界面とする。

なお、被検体の脊椎コード配列に標準コード配列とマッチしない部分が存在する場合、境界位置特定部３３は、被検体の脊椎に異常があると判定してもよい。例えば、椎間板を示すコードＳ１と海綿骨を示すコードＳ２とが隣接している場合、または、配列するコードが「海綿骨−終板−海綿骨」の順番で変化する場合、境界位置特定部３３は、被検体の脊椎に異常があると判定してもよい。境界位置特定部３３は、判定結果を出力部５を通じて外部機器または利用者に通知してもよい。

椎体構造解析部３は、境界位置、境界面、および椎体中心線の情報を評価部４に出力する。

（評価部４の構成）
評価部４は、椎体の骨折評価および椎体の骨密度評価を行う。

評価部４は、椎体毎に１つの椎体の高さの分布を求め、１つの椎体の高さの分布に基づいて該椎体の骨折の有無を評価する。具体的には、評価部４は、椎体中心線上の、椎体を挟んで互いに隣接する２つの境界位置の１点（中点）に基準面を設定する。基準面の法線ベクトルの初期値は、椎体を挟んで互いに隣接する２つの境界面の法線ベクトルの和とする。評価部４は、基準面の角度を初期値から変化させ、最適な基準面で椎体の高さ分布を求める。具体的には、基準面の法線ベクトルの各成分を０°（初期値）から±１５°まで１°間隔で変化させ、それぞれの傾きにおいて距離ｈ（ｉ，ｊ）、個数Ｓ、および評価値Ｒを求める。ここで、ｈ（ｉ，ｊ）は、基準面上の点Ｐ（ｉ，ｊ）を通る基準面の法線と２つの境界面との交点ｐ２、ｐ３間の距離である。法線が両方の境界面と交わるような基準面上の点Ｐ（ｉ，ｊ）の数をＳとする。評価値Ｒは、距離ｈ（ｉ，ｊ）および個数Ｓから以下の式で求める。

ここで、基準面のサイズをＫ×Ｋとする。Ｋは、脊椎特定部２１が領域拡張において用いた距離値の上記閾値ｄ［ｍｍ］の２倍の値としてもよい。評価部４は、評価値Ｒが最小となる傾きの基準面におけるｈ（ｉ，ｊ）を、椎体の高さ分布とする。椎体の高さ分布ｈ（ｉ，ｊ）の最大値をＨｍａｘ、最小値をＨｍｉｎとする。評価部４は、ＨｍａｘおよびＨｍｉｎから変形度Ｃｈを求める。

Ｃｈ＝１−（Ｈｍｉｎ／Ｈｍａｘ） …（６）
変形度Ｃｈは椎体の変形の程度を示す。評価部４は、変形度Ｃｈが次式を満たす場合、椎体の骨折はないと判定し、次式を満たさない場合、椎体の骨折があると判定する。

Ｃｈ＜α …（７）
ここでαは骨折評価の閾値である。

ただし、椎体の高さについて外れ値の除外を行った上で、変形度Ｃｈを求めることが好ましい。例えば、四分位数を用いて椎体高さの有効範囲を決定する。対象の椎体の高さの累積分布関数（Cumulative distribution function：ＣＤＦ）における四分位数（逆ＣＤＦ、Quantile function）をＣＤＦ^−１とすると、第１四分位数Ｑ１、第３四分位数Ｑ３、四分位数範囲（Inter quartile range：ＩＱＲ）は次式で表される。

Ｑ１＝ＣＤＦ^−１（０．２５） …（８）
Ｑ３＝ＣＤＦ^−１（０．７５） …（９）
ＩＱＲ＝Ｑ３−Ｑ１ …（１０）
そして、下限値Ｒｍｉｎおよび上限値Ｒｍａｘは次式で表される。

Ｒｍｉｎ＝Ｑ１−ＩＱＲ×１．５ …（１１）
Ｒｍａｘ＝Ｑ３＋ＩＱＲ×１．５ …（１２）
評価部４は、下限値Ｒｍｉｎから上限値Ｒｍａｘまでの範囲を有効範囲として、有効範囲外のｈ（ｉ，ｊ）を外れ値として除外した上で、変形度Ｃｈを求める。すなわち評価部４は、有効範囲における椎体高さ分布ｈ（ｉ，ｊ）の最大値をＨｍａｘ、最小値をＨｍｉｎとする。

評価部４は、脊椎に椎体骨折が存在しないと判定した場合、椎体の海綿骨の骨密度測定を行う。評価部４は、椎体を挟んで互いに隣接する２つの境界位置の間の領域（測定領域）における画素の画素値（ＣＴ値）から、骨密度を評価する。評価部４は、あらかじめ骨塩定量ファントム（基準体）から得た測定値を用いて、被検体の３次元ＣＴ画像のＣＴ値から骨密度を求める。ファントム内に埋め込まれた標準物質のハイドロキシアパタイト相当量と標準物質の平均ＣＴ値とから求めた換算式を用いて、被検体の骨密度を求めることができる。図９の（ａ）は、椎体中心線に垂直な断面における骨密度の測定領域ＲＯＩを示し、図９の（ｂ）は、椎体中心線を通る断面における骨密度の測定領域ＲＯＩを示す。骨密度の測定領域ＲＯＩは、皮質骨および栄養管の影響を避けるために、海綿骨内に設定される。例えば、評価部４は、２つの終板の間の海綿骨に対応する位置に楕円柱の測定領域ＲＯＩを設定する。楕円の中心は椎体中心線上に設定し、長径および短径はそれぞれ椎体を囲む矩形の各辺の１／３とする。また、椎体を分ける２つの境界面の間の中央の１／３の範囲を楕円柱の高さとする。評価部４は、測定領域ＲＯＩの平均ＣＴ値から骨密度を特定することができる。

評価部４は、骨折評価および骨密度評価の結果を記憶部６に記憶する。また、評価部４は、骨折評価および骨密度評価の結果を、出力部５を介して外部機器または利用者に通知する。

（画像処理フロー）
図１０は、画像処理装置１の画像処理方法のフローを示す図である。フローは大きく脊椎構造解析、椎体構造解析、および椎体評価に分かれる。

脊椎構造解析では、まず、３次元ＣＴ画像から脊椎の領域を特定する（ステップ：Ｓ１１）。

脊椎の領域から脊柱管の領域および脊柱管中心線を特定する（Ｓ１２）。

脊柱管の位置から、椎体領域および椎体中心線を特定する。椎体中心線および脊柱管中心線から、椎間孔の位置を特定する（Ｓ１３）。

骨画像から肋骨の接続位置を特定する（Ｓ１４）。

３次元画像から生成した４次元超曲面の最大主曲率ベクトルに基づいて、終板に対応する画素を特定する（Ｓ１５）。

終板に挟まれた領域を第１領域として特定する。また、３次元画像において画素値が大きい領域に挟まれた領域を第２領域として特定する。第１領域と第２領域とが重なる領域の画素を椎間板に対応する画素として特定する（Ｓ１６）。また、終板でも椎間板でもない領域から海綿骨に対応する画素を特定する。

椎体中心線上の各点を、椎間板、海綿骨および終板のいずれかに分類する。椎体中心線上の各点の分類に基づいて、脊椎を表す１次元の脊椎コード配列を生成する（Ｓ１７）。

脊椎コード配列と標準コード配列とのマッチング結果に基づいて、椎体同士の境界位置を特定する（Ｓ１８）。

特定された境界位置に基づいて各椎体を区別し、各椎体について椎体骨折の有無を評価する（Ｓ１９）。

特定された境界位置に基づいて椎体の海綿骨の領域を特定し、海綿骨の骨密度を評価する（Ｓ２０）。

図１１は、Ｓ１８の処理フローを詳細に説明する図である。脊椎コード配列の中から、標準コード配列にマッチするマッチ領域を特定する（Ｓ３１）。なお、図７および図８に示すように、脊椎コード配列および標準コード配列は、同じコードが連続して並んでいる箇所を含む。ただし、連続して並ぶコードの数が脊椎コード配列と標準コード配列との間で異なっていても、コードが変化する順序が同じであればマッチすると判定する。脊椎に異常がない場合、脊椎コード配列には、複数のマッチ領域が含まれる。また、標準コード配列は椎間板に対応するコードＳ１を含むので、マッチ領域も椎間板に対応するコードＳ１を含む。

各マッチ領域について、連続して並ぶコードＳ１のうちの１つ（中点）に対応する椎体中心線上の点を、椎体同士の境界位置として特定する（Ｓ３２）。

脊椎コード配列に、標準コード配列にマッチしない非マッチ領域が存在しない場合（Ｓ３３でＮｏ）、境界位置を通り椎体中心線に垂直な平面を境界面として特定する（Ｓ３４）。

脊椎コード配列に、標準コード配列にマッチしない非マッチ領域が存在する場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、非マッチ領域において参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在するか否かを判定する（Ｓ３５）。

非マッチ領域が存在し、かつ、非マッチ領域において参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在する場合（Ｓ３５でＹｅｓ）、参照点から第１範囲内にあるコードＳ１に対応する椎体中心線上の点を、境界位置として特定する（Ｓ３６）。その後Ｓ３４の処理を行う。

非マッチ領域が存在し、かつ、非マッチ領域において参照点から第１範囲内にコードＳ１が存在しない場合（Ｓ３５でＮｏ）、参照点から最も近いコードＳ３を含む同値コード列の中点に対応する椎体中心線上の点を、境界位置として特定する（Ｓ３７）。なお、同値コード列は、同じコードが連続して並ぶ複数のコードからなる。その後Ｓ３４の処理を行う。

（画像処理装置の効果）
画像処理装置１は、３次元ＣＴ画像から脊椎の構造を表す１次元の脊椎コード配列を生成し、脊椎コード配列と正常な脊椎の標準コード配列とのマッチング結果に基づき、椎体同士の境界位置を特定することができる。それゆえ、画像処理装置１は、椎体骨折等が存在する場合であっても、３次元ＣＴ画像から自動でかつ正確に椎体の境界位置を特定することができる。そのため、画像処理装置１は、境界位置の情報を用いて、自動で骨折評価および骨密度評価を行うことができる。よって、画像処理装置１は、利用者（医師）の負担を大きく軽減することができる。

（変形例）
以上では、ＭＤＣＴ装置が撮影した３次元ＣＴ画像を用いて脊椎の特徴を特定する画像処理装置について説明したが、３次元ＣＴ画像に限らず、脊椎の組織を濃淡で表す３次元画像を用いることもできる。例えば、ＭＲＩ等で得られる３次元画像を用いることもできる。

なお、各閾値は、学習データ（サンプル）に基づいて適宜決定することができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
画像処理装置１の制御ブロック（特に脊椎構造解析部２、椎体構造解析部３、評価部４、出力部５、脊椎特定部２１、脊柱管特定部２２、代表線特定部２３、参照点特定部２４、画素特定部３１、コード配列生成部３２、および境界位置特定部３３）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、画像処理装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明の一実施例について説明する。

ＭＤＣＴ装置によって得られた３次元ＣＴ画像について、画像処理装置１を用いて処理を行った。３次元ＣＴ画像の画像サイズは５１２×５１２ピクセル、ピクセルサイズは０．５５１〜０．６８０ｍｍ、スライス厚は１．０ｍｍ、再構成間隔は１．０〜０．５ｍｍ、再構成関数はＦＣ５２である。

２値化に用いる閾値ｔ、距離値の閾値ｄ、テンプレートの直径Ｌ、フィルタサイズＭ、および骨折評価の閾値αは、学習データより求めた。

２値化に用いる閾値ｔについて、各学習データに対して２００Ｈ．Ｕ．から８０Ｈ．Ｕ．まで１０Ｈ．Ｕ．刻みで減少させて胸骨と肋骨とを連続して抽出できる値ｔ’を求めた。全ての学習データにおける上記値ｔ’の中の最小値を閾値ｔとした。

脊椎を抽出するための距離値の閾値ｄについて、各学習データに対して骨表面からの距離変換画像を作成し、各アキシャル面の画像における最大距離値の中の最小値ｄ’を求めた。全ての学習データにおける上記値ｄ’の中の最小値を閾値ｄとした。

脊柱管を抽出するためのテンプレートの直径Ｌについて、各学習データに対して骨と脊椎の差分画像の背景からの距離変換画像を作成し、各アキシャル面の画像における最大距離値の中の最小値Ｌ’を求めた。全ての学習データにおける上記値Ｌ’の中の最小値をテンプレートの直径Ｌとした。

椎間板を抽出するためのフィルタサイズＭについて、上記脊椎を抽出するための距離値の閾値ｄの１／２とした。

分布量の閾値ｐ％は２０％とした。

骨折評価の閾値αについて、正常症例と骨折症例とを基に変形度を０．０１刻みで変化させたときの感度と特異度とからＲＯＣ曲線を作成し、（感度，１−特異度）が（１，０）に最も近い点の値をαとした。

５２６症例について、正常症例をＮ１、Ｎ２に分け、骨折症例をＦ１、Ｆ２に分けた。Ｎ１＋Ｆ１をグループＡとし、Ｎ２＋Ｆ２をグループＢとした。パラメータ（ｔ、ｄ、Ｌ、Ｍ、α）についてグループＡから学習したパラメータは（１００、１０、１０、５、０．３）であり、グループＢから学習したパラメータは（１００、１０、１０、５、０．２８）であった。なお、閾値ｄ、Ｌ、Ｍは、ピクセルサイズに基づいて画素数に換算して用いる。骨塩定量ファントムから求めた骨密度ＢＭＤの換算式は以下の通りである。

ＢＭＤ＝（ＣＴ値＋２．０）／１．３６２ …（１３）
なお、東芝社製ＭＤＣＴ装置Ａｑｕｉｌｉｏｎ ＯＮＥでの換算式は以下の通りである。

ＢＭＤ＝（ＣＴ値＋２９．６）／１．７５２ …（１４）
グループＡ、Ｂに対して、画像処理装置１によって椎体骨折の判定を行った。一方、比較対象として、グループＡ、Ｂに対して、３次元ＣＴ画像から得られた断面画像に基づき、単純Ｘ線の骨折判定基準を用いて手動によって椎体骨折の判定を行った。手動による判定をゴールドスタンダードとして、画像処理装置１による椎体骨折の判定結果と、目視による椎体骨折の判定結果とを比較した。画像処理装置１による判定結果では、グループＡにおける感度は１．０、特異度は０．９７８、ＦＮ（偽陰性：False Negative）は０個、ＦＰ（偽陽性：False Positive）は６６個（０．２５個／症例）であった。画像処理装置１による判定結果では、グループＢにおける感度は０．９８５、特異度は０．９８９、ＦＮは１個、ＦＰは３３個（０．１２５個／症例）であった。グループＡおよびＢの平均では、感度は０．９９２４、特異度は０．９８３９、ＦＰは０．１９個／症例であった。このように画像処理装置１によって高い精度で椎体骨折の有無を判定することが可能であった。

また、グループＡ、Ｂに対して、画像処理装置１によって海綿骨の骨密度測定を行った。比較対象として、グループＡ、Ｂに対して、臨床でも用いられている全身ＤＸＡによる骨密度測定を行い、画像処理装置１の測定結果と比較した。画像処理装置１による測定結果と全身ＤＸＡによる測定結果との相関係数の２乗値は０．８２８８となり、高い相関が得られた。

このように画像処理装置１は、自動でかつ高い精度で椎体骨折の評価および骨密度の測定を行うことができる。

本発明は、３次元画像から脊椎の特徴を特定する画像処理装置に利用することができる。

１ 画像処理装置
２ 脊椎構造解析部
３ 椎体構造解析部
４ 評価部
５ 出力部
６ 記憶部
２１ 脊椎特定部
２２ 脊柱管特定部
２３ 代表線特定部
２４ 参照点特定部
３１ 画素特定部（領域特定部）
３２ コード配列生成部
３３ 境界位置特定部
ＲＯＩ 測定領域

Claims (18)

1. 被検体の脊椎を表し３次元に配列した画素を有する３次元画像から、上記脊椎における特徴を特定する画像処理装置であって、
   上記３次元画像において、終板に対応する領域、椎間板に対応する領域、および海綿骨に対応する領域を特定する領域特定部と、
   上記３次元画像に含まれる、上記脊椎が延びる第１方向と交差する上記脊椎の複数の断面像について、各断面像が上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれに対応するかに応じて、上記脊椎の上記第１方向に沿った構造を上記終板を示すコード、上記椎間板を示すコード、および上記海綿骨を示すコードの配列によって表す１次元の脊椎コード配列を生成するコード配列生成部と、
   上記脊椎コード配列のうち、椎間板−終板−海綿骨の順番でコードが変化する第１区間において、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を上記脊椎の複数の椎体同士の境界位置として特定する境界位置特定部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 肋骨と上記脊椎との接続位置または椎間孔の位置に対応する位置を、参照点として特定する参照点特定部を備え、
   上記境界位置特定部は、上記脊椎コード配列のうち上記第１区間に該当しない第２区間について、上記椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置から第１範囲内に上記参照点が存在する場合、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記境界位置特定部は、上記第２区間について、上記終板を示すコードを生成した断面像に対応する位置から第２範囲内に上記参照点が存在する場合、該終板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 肋骨と上記脊椎との接続位置または椎間孔の位置に対応する位置を、参照点として特定する参照点特定部を備え、
   同じ上記コードが連続して並ぶ複数のコードを同値コード列とすると、
   上記脊椎コード配列のうち上記第１区間に該当しない第２区間について、上記境界位置特定部は、上記椎間板を示す上記同値コード列のうち上記参照点から最も近くにある上記同値コード列の中の少なくとも１つの上記コードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 同じ上記コードが連続して並ぶ複数のコードを同値コード列とすると、
   上記第２区間について、上記境界位置特定部は、上記終板を示す上記同値コード列のうち上記参照点から最も近くにある上記同値コード列の中の少なくとも１つの上記コードを生成した断面像に対応する位置を、上記境界位置として特定することを特徴とする請求項２または４に記載の画像処理装置。
6. 上記第１区間は、終板−椎間板−終板−海綿骨−終板−椎間板−終板の順番でコードが変化する区間であることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 上記脊椎コード配列において、上記椎間板を示すコードと上記海綿骨を示すコードとが隣接している場合、または、上記脊椎コード配列において、上記コードが海綿骨−終板−海綿骨の順番で変化する場合、
   上記境界位置特定部は、上記被検体の脊椎に異常があると判定することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 上記領域特定部は、
   上記３次元画像の画素毎に、上記画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率方向ベクトルを求め、
   上記最大主曲率方向ベクトルと上記第１方向とのなす角が、０°を含む第３範囲内である上記画素を、上記終板を示す画素の候補とし、
   上記終板を示す画素の候補の少なくとも一部よりなる領域を上記終板に対応する領域として特定することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 上記領域特定部は、
   特定された２つの上記終板に挟まれた第１領域を特定し、
   上記３次元画像にボトムハットフィルタを適用して得られる画素値が第１閾値以上の領域を第２領域として特定し、
   上記第１領域と上記第２領域とが重なる領域を上記椎間板に対応する領域として特定することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 上記第１方向に垂直な平面において、上記椎体から脊柱管に向かう方向を第２方向とすると、
    上記参照点特定部は、上記第１方向と交差する上記脊椎の断面像において上記脊柱管の位置から上記第２方向に垂直な方向に骨が存在しない場合、該断面像上の点を上記椎間孔の位置に対応する上記参照点として特定することを特徴とする請求項２から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 上記３次元画像において、上記脊柱管を含む上記脊椎の領域を特定し、上記脊椎の領域から骨の領域を除去することにより上記脊柱管を含む第３領域を特定し、上記第３領域において所定の形状とマッチする領域を上記脊柱管として特定する脊柱管特定部を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 上記コード配列生成部は、上記第１方向と交差する上記脊椎の各断面像について、該断面像において上記椎体を示す領域に含まれる複数の点が、上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれの領域に対応するかに応じて、該断面像に対応する上記コードを生成することを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 互いに隣接する２つの上記境界位置の間にある２つの上記終板の間隔から上記椎体の高さ分布を特定し、上記椎体の高さ分布に基づいて上記椎体の変形の程度を評価する評価部を備えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 上記３次元画像の画素値は、骨の密度を反映したものであり、
    互いに隣接する２つの上記境界位置の間の領域における上記画素の上記画素値から、骨密度を評価する評価部を備えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
15. 上記３次元画像の画素値は、上記被検体におけるＸ線の吸収率に対応していることを特徴とする請求項１から１４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
16. 被検体の脊椎を表し３次元に配列した画素を有する３次元画像から、上記脊椎における特徴を特定する画像処理方法であって、
    上記３次元画像において、終板に対応する領域、椎間板に対応する領域、および海綿骨に対応する領域を特定する領域特定ステップと、
    上記３次元画像に含まれる、上記脊椎が延びる第１方向と交差する上記脊椎の複数の断面像について、各断面像が上記終板、上記椎間板、および上記海綿骨のいずれに対応するかに応じて、上記脊椎の上記第１方向に沿った構造を上記終板を示すコード、上記椎間板を示すコード、および上記海綿骨を示すコードの配列によって表す１次元の脊椎コード配列を生成するコード配列生成ステップと、
    上記脊椎コード配列のうち、椎間板−終板−海綿骨の順番でコードが変化する第１区間において、該椎間板を示すコードを生成した断面像に対応する位置を上記脊椎の複数の椎体同士の境界位置として特定する境界位置特定ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
17. 請求項１から１５のいずれか一項に記載の画像処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各部として機能させるための制御プログラム。
18. 請求項１７に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。