JP2015092906A

JP2015092906A - 骨梁解析装置

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Publication number: JP2015092906A
Application number: JP2013232285A
Authority: JP
Inventors: 淳也山本; Junya Yamamoto
Original assignee: Shimadzu Corp
Current assignee: Shimadzu Corp
Priority date: 2013-11-08
Filing date: 2013-11-08
Publication date: 2015-05-18
Anticipated expiration: 2033-11-08
Also published as: JP6107609B2

Abstract

【課題】二次元画像を基にした骨梁解析をより正確に実行できる骨梁解析装置を提供する。
【解決手段】本発明の骨梁解析装置１によれば、断層画像Ｄを基にした骨梁解析でありながらも、骨梁の状態をより正確に把握できる。断層画像Ｄに画像解析を施すことで得られるパラメータは、骨梁の状態により変動するものの、骨梁の三次元構造の状態を盛り込んでいないから骨梁の状態を正確に表したものとはならない。そこで、本発明では、断層画像Ｄで得られた数値に基づいて、断層画像Ｄの被写体が仮に三次元解析されたとしたときに得られる評価値を推定するようにしている。そして、本発明に係る発明者は、骨梁解析に係る骨の部位によって数値と評価値の関連性を変えるようにすると評価値の推定がより正確に行える点に気が付き、本発明はこの発想を具現化したものとなっている。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検体の骨梁を解析する骨梁解析装置に関し、特に被検体の放射線透過画像を取得して放射線透過画像の解析を行うことで骨梁解析を実行する骨梁解析装置に関する。

骨梁とは、骨の内部の海綿質を構成する細長状の構造である。この骨梁が骨の内部で充実しているかを知ることで被検体Ｍの健康の診断や疾病の診断ができる。また、被検体Ｍの骨梁を解析すれば被検体Ｍの骨強度も知ることができる（例えば、非特許文献１，非特許文献２参照）。

従来の骨梁解析手法について説明する。従来の骨梁解析装置５０は、図１９に示すように、被検体Ｍを載置する天板５２と、天板５２の上側に設けられている放射線源５３と、天板５２の下側に設けられている検出器５４とを備えている。骨梁解析を行うには、図１９の様な装置を用いて、断層撮影を行い、取得された断層画像に骨梁解析が施される。

従来構成における骨梁解析の具体的手法について説明する。従来構成によれば、骨梁解析に先立って、放射線源５３と検出器５４とを被検体Ｍに対して移動させながら撮影を行うことにより、被検体Ｍの断層画像が取得が行われる。そして、取得された断層画像に写り込む骨梁の解析が実行される（例えば特許文献１参照）。

特開２０１３−０２７６０８号公報

ＨａｒａｌｉｃｋＲＭ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｔｅｘｔｕｒｅ．ＰｒｏｃＩＥＥＥ１９７９；６７（５）：７８６−８０４．ＨａｒａｌｉｃｋＲＭ．ｅｔａｌ．ＴｅｘｔｕｒａｌＦｅａｔｕｒｅｓｆｏｒＩｍａｇｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓＭａｎａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ１９７３；６：６１０−６２１．

しかしながら、上述のような従来構成によれば、次のような問題点がある。
すなわち、従来装置では、骨梁解析の方法が最適化がされていない。

従来方法における断層画像に基づいた骨梁解析によれば、被検体の骨の状態を必ずしも正確に表した指標が得られない。被検体の骨を形作る骨梁は、そもそも３次元的なネットワーク構造を有している。したがって本来ならば、被検体の骨梁の状態は、３次元構造を考慮して行わなければ正確に知ることができない。したがって、被検体の骨梁の状態を知ろうとすれば、骨梁の３次元構造を取得するような撮影を被検体に対して行わなければならない。

しかし、実際には、被検体の骨梁の三次元像を正確に取得することは難しい。骨梁は三次元像を撮影するにはあまりにも微細だからである。そこで、従来構成においては、骨梁の三次元像の代わりに骨の断層画像などの２次元画像を骨梁解析に用いるような構成としている。骨の断層画像のほうが骨梁の三次元像よりも撮影しやすいのである。

この様な事情があるので、断層画像を基にして実行される骨梁解析の結果は、被検体の骨の状態を必ずしも正確に表したものとならない。この骨梁解析は、骨梁の三次元構造を考慮せずになされたものであり、実際の骨梁が有する様々な情報のうち断層画像を解析することで分かる情報しか用いずに結果を導くものだからである。

したがって、従来の断層画像を基にして実行される骨梁解析においては、解析方法に改良の余地があるということになる。被検体の骨の状態をより正確に知るには、従来行われている方法よりも多角的な観点を盛り込んで骨梁解析を行う必要がある。しかし、それを具体的にどのように行えばよいのかは、十分に検討されてこなかった。

本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであって、断層画像を基にした骨梁解析をより正確に実行できる骨梁解析装置を提供することにある。

本発明は上述の課題を解決するために次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る骨梁解析装置は、生体の骨を写し込んだ二次元画像を解析して骨についてのパラメータを算出するパラメータ算出手段と、二次元画像由来のパラメータと生体での実測が難しい評価値との関連性に基づいて推定値を算出する評価値推定手段とを備え、評価値推定手段が推定値の算出に用いるパラメータと評価値との関連性は、骨梁解析を行う骨の部位ごとに複数用意され、評価値推定手段は、骨梁解析に係る骨の部位に対応する関連性を用いて動作することを特徴とするものである。

［作用・効果］発明の骨梁解析装置によれば、二次元画像を基にした骨梁解析でありながらも、骨梁の状態をより正確に把握できる。すなわち、本発明に係る骨梁解析装置は、二次元画像に画像解析を施すことで骨梁の大まかな状態を表す数値を取得する。このときの数値を本発明においてはパラメータと呼ぶことにする。このパラメータは、骨梁の状態により変動するものの、骨梁の三次元構造の状態を盛り込んでいないから骨梁の状態を正確に表したものとはならない。そこで、本発明では、この二次元画像で得られたパラメータに基づいて、二次元画像の被写体が仮に三次元解析されたとしたときに得られる評価値を推定するようにしている。評価値の推定は、パラメータと評価値との関連性に基づいて行われる。そこで、信頼性が高く的確に評価値を推定する関連性を如何に用意すればいいのかという問題が生じる。本発明に係る発明者は、骨梁解析に係る骨の部位によって関連性を変えるようにすると評価値の推定がより正確に行える点に気が付いた。本発明はこの発想を具現化したものとなっている。本発明によれば、二次元画像解析をするだけで三次元解析に裏付けられた推定値が算出可能となり、より骨梁の状態を正確に把握できる骨梁解析装置が提供できる。

また、上述の骨梁解析装置において、パラメータ算出手段として二次元画像の一部に設けられた解析範囲に写り込む骨梁の長さの合計である骨梁総延長をパラメータとして算出する骨梁総延長算出手段を備えればより望ましい。

また、上述の骨梁解析装置において、パラメータ算出手段として二次元画像の一部に設けられた解析範囲を構成する各画素のうち所定の画素値の組み合わせを有する２つの画素のペアで画素同士が所定の距離だけ離間しているものが解析範囲において何回現れるかを各画素値の組み合わせごとに数えて同時生起行列を生成する同時生起行列生成手段と、同時生起行列に基づいてテクスチャ解析を行いテクスチャ解析指標をパラメータとして算出する指標算出手段とを備えればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の骨梁解析装置の具体的構成を表したものとなっている。本発明において評価値の推定に用いるパラメータは、骨梁総延長やテクスチャ解析指標を用いることができる。

また、上述の骨梁解析装置において、指標算出手段が算出するテクスチャ解析指標として、コリレーション、ディシミラレィティ、コントラスト、ホモジェネイティ、エントロピー、アングラーセカンドモーメント、バリアンス、インバースディファレンシャルモーメントのうちの１つまたは複数が選択されていればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の骨梁解析装置の具体的構成を表したものとなっている。上述のテクスチャ指標値は、既知のものであり、比較的容易に算出できる。従って、上述の構成によれば、本発明の骨梁解析装置をより確実に実現できる。

また、上述の骨梁解析装置において、評価値推定手段が推定値の算出に用いるテクスチャ解析指標と評価値との関連性は、標本骨における標本解析範囲を解析して得られる評価値と二次元画像由来のパラメータとを標本骨における標本解析範囲を定める位置を変えながら次々と算出し、得られた結果を回帰分析することによって算出される回帰式である推定式として表されており、回帰分析をするときの目的変数は、標本解析範囲について三次元解析して得られる評価値であり、独立変数は、標本解析範囲に係る二次元画像を解析して得られるパラメータであればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の骨梁解析装置の具体的構成を表したものとなっている。推定式を回帰分析によって算出するようにすれば、推定式を確実に算出できる。なお、この場合の回帰分析は、独立変数を１個とする単回帰分析であってもよいし、複数とする重回帰分析でもよい。

また、上述の骨梁解析装置において、評価値推定手段が推定する評価値は、解析範囲内の骨成分の体積を示すＢＶ／ＴＶ値、解析範囲内の骨のつまり具合を示すＴＢＰｆ値、三次元解析により得られる骨梁総延長を表すＴＳＬ値、骨梁の幅を表すＴｂＴｈ値、骨の強度を表す骨強度値のいずれかであればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の骨梁解析装置の具体的構成を表したものとなっている。評価値推定手段が推定する評価値は、ＢＶ／ＴＶ値、ＴＢＰｆ値、ＴＳＬ値、ＴｂＴｈ値、骨強度値のいずれかであれば、骨梁の評価をするときに必要な評価値が得られる骨梁解析装置が提供できる。

また、上述の骨梁解析装置において、放射線を照射する放射線源と、放射線源を被検体に対し移動させる放射線源移動手段と、放射線源移動手段を制御する放射線源移動制御手段と、被検体を透過した放射線を検出する検出手段と、検出手段を被検体に対し移動させる検出器移動手段と、検出器移動手段を制御する検出器移動制御手段と、検出手段の出力を基に画像を生成する画像生成手段と、放射線源および検出手段を被検体に対して移動させながら連写された画像を基に断層画像を生成する断層画像生成手段とを備え、パラメータ算出手段が解析する二次元画像は、断層画像であればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の骨梁解析装置の具体的構成を表したものとなっている。本発明は、上述のようなデジタルトモシンセシス装置にも適用できる。

本発明の骨梁解析装置によれば、二次元画像を基にした骨梁解析でありながらも、骨梁の状態をより正確に把握できる。二次元画像に画像解析を施すことで得られるパラメータは、骨梁の状態により変動するものの、骨梁の三次元構造の状態を盛り込んでいないから骨梁の状態を正確に表したものとはならない。そこで、本発明では、二次元画像で得られた数値に基づいて、二次元画像の被写体が仮に三次元解析されたとしたときに得られる評価値を推定するようにしている。そして、本発明に係る発明者は、骨梁解析に係る骨の部位によって数値と評価値の関連性を変えるようにすると評価値の推定がより正確に行える点に気が付き、本発明はこの発想を具現化したものとなっている。

実施例１に係る骨梁解析装置の全体構成を説明する機能ブロック図である。実施例１に係る断層画像の撮影原理を説明する模式図である。実施例１に係る骨梁解析部の詳細を説明する機能ブロック図である。実施例１に係る骨梁総延長の算出方法を説明する模式図である。実施例１に係る同時生起行列の生成方法を説明する模式図である。実施例１に係る同時生起行列が生成される様子を説明する模式図である。実施例１に係るＴＢＰｆ値を説明する模式図である。実施例１に係る推定式について説明する模式図である。実施例１に係る推定式について説明する模式図である。実施例１に係る推定式について説明する模式図である。実施例１に係る回帰式の選択について説明する模式図である。実施例１に係る回帰式の選択について説明する模式図である。実施例１に係る骨梁解析部の動作について説明する模式図である。実施例２に係る断層画像の撮影原理を説明する模式図である。実施例２に係る断層画像の撮影原理を説明する模式図である。実施例２に係る断層画像の撮影原理を説明する模式図である。実施例２に係る断層画像の撮影原理を説明する模式図である。本発明の１変形例の構成を説明する模式図である。従来構成の骨梁解析装置の構成を説明する模式図である。

次に、本発明に係る骨梁解析装置の実施例について図面を参照しながら説明する。なお、実施例におけるＸ線は、本発明の構成の放射線に相当する。なお、ＦＰＤは、フラットパネル型Ｘ線検出器（フラット・パネル・ディテクタ）の略である。そして、断層画像Ｄは、本発明の二次元画像に相当する。

図１は、実施例１に係る骨梁解析装置の構成を説明する機能ブロック図である。図１に示すように、実施例１に係る骨梁解析装置１は、Ｘ線断層撮影の対象である被検体Ｍを載置する天板２と、天板２の上部（天板２の１面側）に設けられた被検体Ｍに対してコーン状のＸ線ビームを照射するＸ線管３と、天板２の下部（天板の他面側）に設けられ、被検体Ｍを透過したＸ線を検出するＦＰＤ４と、コーン状のＸ線ビームの中心軸とＦＰＤ４の中心点とが常に一致する状態でＸ線管３とＦＰＤ４との各々を被検体Ｍの関心部位を挟んで互いに反対方向に同期移動させる同期移動機構７と、これを制御する同期移動制御部８と、ＦＰＤ４のＸ線を検出するＸ線検出面を覆うように設けられた散乱Ｘ線を吸収するＸ線グリッド５とを備えている。この様に、天板２は、Ｘ線管３とＦＰＤ４とに挟まれる位置に配置されている。Ｘ線管３は、本発明の放射線源に相当し、ＦＰＤ４は、本発明の検出手段に相当する。

同期移動機構７は、Ｘ線管３を被検体Ｍに対して体軸方向Ａに移動させるＸ線管移動機構７ａと、ＦＰＤ４を被検体Ｍに対して体軸方向Ａに移動させるＦＰＤ移動機構７ｂとを備えている。また、同期移動制御部８は、Ｘ線管移動機構７ａを制御するＸ線管移動制御部８ａとＦＰＤ移動機構７ｂを制御するＦＰＤ移動制御部８ｂとを備えている。Ｘ線管移動機構７ａは、本発明の放射線源移動手段に相当し、ＦＰＤ移動機構７ｂは、本発明の検出器移動手段に相当する。また、Ｘ線管移動制御部８ａは、本発明の放射線源移動制御手段に相当し、ＦＰＤ移動制御部８ｂは、本発明の検出器移動制御手段に相当する。

Ｘ線管３は、Ｘ線管制御部６の制御にしたがってコーン状でパルス状のＸ線ビームを被検体Ｍに対して繰り返し照射する構成となっている。このＸ線管３には、Ｘ線ビームを角錐となっているコーン状にコリメートするコリメータが付属している。そして、このＸ線管３と、ＦＰＤ４はＸ線透過画像を撮像する撮像系３，４を生成している。

同期移動機構７は、Ｘ線管３とＦＰＤ４とを同期させて移動させる構成となっている。この同期移動機構７は、同期移動制御部８の制御にしたがって被検体Ｍの体軸方向Ａに平行な直線軌道（天板２の長手方向）に沿ってＸ線管３を直進移動させる。このＸ線管３とＦＰＤ４との移動方向は、天板２の長手方向に一致している。しかも、検査中、Ｘ線管３の照射するコーン状のＸ線ビームは、常に被検体Ｍの関心部位に向かって照射されるようになっており、このＸ線照射角度は、Ｘ線管３の角度を変更することによって、たとえば初期角度−２０°から最終角度２０°まで変更される。この様なＸ線照射角度の変更は、Ｘ線管傾斜機構９が行う。Ｘ線管傾斜制御部１０は、Ｘ線管傾斜機構９を制御する目的で設けられている。

そして、さらに実施例１に係る骨梁解析装置１は、各制御部６，８，１０を統括的に制御する主制御部２５と、断層画像Ｄを表示する表示部２７とを備えている。この主制御部２５は、ＣＰＵによって構成され、各種のプログラムを実行することにより各制御部６，８，１０および後述の各部１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７を実現している。記憶部２３は、各部の制御様式や、後述の評価値推定部１７が参照する推定式などの骨梁解析に関するデータの一切を記憶する。操作卓２６は、術者の骨梁解析装置１に対する各操作を入力させるものである。

また、同期移動機構７は、上述のＸ線管３の直進移動に同期して、天板２の下部に設けられたＦＰＤ４を被検体Ｍの体軸方向Ａ（天板２の長手方向）に直進移動させる。そして、その移動方向は、Ｘ線管３の移動方向と反対方向となっている。つまり、Ｘ線管３が移動することによってＸ線管３の焦点の位置と照射方向が変化するコーン状のＸ線ビームは、常にＦＰＤ４のＸ線検出面の全面で受光される構成となっている。このように、一度の検査において、ＦＰＤ４は、Ｘ線管３と互いに反対方向に同期して移動しながら、たとえば７４枚の透視画像Ｐ０を取得するようになっている。具体的には、撮像系３，４は、実線の位置を初期位置として、破線で示した位置を介して、図１に示した一点鎖線で示す位置まで対向移動する。すなわち、Ｘ線管３とＦＰＤ４の位置を変化させながら複数のＸ線透過画像が撮影されることになる。ところで、コーン状のＸ線ビームは常にＦＰＤ４のＸ線検出面の全面で受光されるので、撮影中コーン状のＸ線ビームの中心軸は、常にＦＰＤ４の中心点と一致している。また、撮影中、ＦＰＤ４の中心は、直進移動するが、この移動はＸ線管３の移動の反対方向となっている。つまり、体軸方向ＡにＸ線管３とＦＰＤ４とを同期的、かつ互いに反対方向に移動させる構成となっている。図１における符号Ｓは被検体Ｍの体側方向を表している。

すなわち、同期移動機構７は、Ｘ線管３を天板２の長手方向における一端側に向けて移動させるのに同期してＦＰＤ４を天板２の長手方向における他端側に向けて移動させるような動作をする。

また、ＦＰＤ４の後段には、そこから出力される検出信号を基に透視画像Ｐ０を生成する画像生成部１１が備えられており（図１参照），この画像生成部１１の更に後段には、透視画像Ｐ０を合成して断層画像Ｄを生成する断層画像生成部１２とを備えている。画像生成部１１は、本発明の画像生成手段に相当し、断層画像生成部１２は、本発明の断層画像生成手段に相当する。

続いて、実施例１に係る骨梁解析装置１の断層画像の取得原理について説明する。図２は、実施例１に係るＸ線撮影装置の断層画像の取得方法を説明する図である。例えば、天板２に平行な（鉛直方向に対して水平な）仮想平面（基準裁断面ＭＡ）について説明すると、図２に示すように、基準裁断面ＭＡに位置する点Ｐ，Ｑが、常にＦＰＤ４のＸ線検出面の不動点ｐ，ｑのそれぞれに投影されるように、Ｘ線管３によるコーン状のＸ線ビームＢの照射方向に合わせてＦＰＤ４をＸ線管３の反対方向に同期移動させながら一連の透視画像Ｐ０が画像生成部１１にて生成される。一連の透視画像Ｐ０には、被検体Ｍの投影像が位置を変えながら写り込んでいる。そして、この一連の透視画像Ｐ０を断層画像生成部１２にて再構成すれば、基準裁断面ＭＡに位置する像（たとえば、不動点ｐ，ｑ）が集積され、Ｘ線断層画像としてイメージングされることになる。一方、基準裁断面ＭＡに位置しない点Ｉは、ＦＰＤ４における投影位置を変化させながら一連の被検体画像に点ｉとして写り込んでいる。この様な点ｉは、不動点ｐ，ｑとは異なり、断層画像生成部１２でＸ線透過画像を重ね合わせる段階で像を結ばずにボケる。このように、一連の透視画像Ｐ０の重ね合わせを行うことにより、被検体Ｍの基準裁断面ＭＡに位置する像のみが写り込んだＸ線断層画像が得られる。このように、透視画像Ｐ０を単純に重ね合わせると、基準裁断面ＭＡにおける断層画像Ｄが得られる。

さらに、断層画像生成部１２の設定を変更することにより、基準裁断面ＭＡに水平な任意の裁断面においても、同様な断層画像を得ることができる。撮影中、ＦＰＤ４において上記点ｉの投影位置は移動するが、投影前の点Ｉと基準裁断面ＭＡとの離間距離が大きくなるにしたがって、この移動速度は増加する。これを利用して、取得された一連の被検体画像を所定のピッチで体軸方向Ａにずらしながら再構成を行うようにすれば、基準裁断面ＭＡに平行な裁断面における断層画像Ｄが得られる。このような一連の被検体画像の再構成は、断層画像生成部１２が行う。このように、断層画像生成部１２は、Ｘ線管３およびＦＰＤ４を被検体Ｍに対して移動させながら連写された画像を基に被検体Ｍを載置する天板に平行な断面に係る断層画像Ｄを生成する。

＜骨梁解析部の構成＞
生成された断層画像Ｄは、骨梁解析部１３，１４，１５，１６，１７に送られる。この骨梁解析部１３，１４，１５，１６，１７は、図３に示す二値化部１３，骨梁総延長算出部１４，行列生成部１５，テクスチャ解析指標算出部１６および評価値推定部１７をまとめ機能ブロックの一つとして表現したものとなっている。骨梁解析部１３，１４，１５，１６，１７は、断層画像Ｄに種々の画像処理を施して骨梁解析を行う。骨梁総延長算出部１４，行列生成部１５，テクスチャ解析指標算出部１６は、本発明のパラメータ算出手段に相当し、評価値推定部１７は、本発明の評価値推定手段に相当する。

本発明の最も特徴的な構成は、骨梁総延長ＧＬとテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……とを用いて骨梁の状態を表す評価値を骨の部位ごとに推定する構成にある。すなわち、骨梁解析部１３，１４，１５，１６，１７は、断層画像Ｄより骨梁総延長ＧＬとテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……とを算出して、これらを用いて種々の推定値Ｐを骨の部位ごとに算出する。図３において推定される対象はＴｂＴｈ値となっている。ＴｂＴｈ値とは骨梁の幅を表す骨梁を評価するときの評価値の一種である。術者はこのＴｂＴｈ値の推定値Ｐを被検体Ｍの骨梁がどのような状態になっているかの判断材料とすることができる。

骨梁総延長ＧＬとテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……とは、骨梁の状態を数値化したパラメータである。したがって、断層画像Ｄから得られたこれらパラメータで骨梁の状態の評価できるものと予想される。実際はこのような予想に反し、これらパラメータでは骨梁の状態を正確に把握することができない。これらのパラメータは、断層画像Ｄから取得されるものだからである。骨梁の状態を評価するには骨梁が３次元空間内にどのように張り巡らされているかを考慮する必要がある。骨梁総延長ＧＬとテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……とは、断層画像Ｄから算出されるものであるので、骨梁の三次元構造に対して考慮がされていない。したがって、これらパラメータは、骨梁の状態を正確に知るには、力不足なのである。

一方ＴｂＴｈ値は、骨の海綿質の３Ｄデータを基に算出される骨梁の評価値であるが、生体での実測は困難である。このＴｂＴｈ値は、本来ならば高分解能のＣＴ装置により算出されるものであるので、本発明のような断層撮影装置では撮影することは原理上できない。したがって、本発明に係る装置は、実際にＴｂＴｈ値を算出する代わりに断層画像Ｄ由来の各パラメータＧＬ，ｔ１，ｔ２，ｔ３……からＴｂＴｈ値の推定を行うようにしている。この推定値Ｐの算出には、各パラメータＧＬ，ｔ１，ｔ２，ｔ３……のみならず実際ＣＴ撮影で得られるＴｂＴｈ値も用いるようにしているので、本発明に係る装置は、生体での実測が難しいＴｂＴｈ値の推定を正確に行うことができるようになっている。

続いて、骨梁解析部１３，１４，１５，１６，１７を構成する各部の詳細について説明する。

＜二値化部１３，骨梁総延長算出部１４＞
断層画像Ｄは、まず二値化部１３に送出される。二値化部１３は、断層画像Ｄに二値化処理を施し、二値化された断層画像Ｄを生成する。この二値化された断層画像Ｄは、骨梁総延長算出部１４に送出される。骨梁総延長算出部１４は、断層画像Ｄの一部に設けられた解析範囲Ｒに写り込む骨梁の長さの合計である骨梁総延長ＧＬを算出する。図４は、骨梁総延長算出部１４の動作を説明する模式図である。図４の左側は断層画像Ｄに写り込んだ被検体Ｍの骨の断層像を表している。骨梁総延長算出部１４は、骨の内部の海綿質の一部を解析範囲Ｒと認識する。

骨梁総延長算出部１４には、図３に示すように術者が操作卓２６を通じて入力した部位情報が送られてきている。この部位情報とは、これから行われる骨梁解析の対象となる骨の部位を示したものである。この部位情報により示される骨の部位としては、例えば、大腿骨の骨頸部や骨幹部などがある。骨梁総延長算出部１４は、部位情報という形で術者が指定した骨の部位（図４においては骨頸部）に含まれるように解析範囲Ｒを決定して骨梁総延長の算出を行う。したがって、骨梁総延長算出部１４は、骨の部分について骨梁総延長を算出するのであり、断層画像Ｄに写り込んでいる海綿組織全体について骨梁総延長を算出するわけではない。断層画像Ｄにおける解析範囲Ｒの指定は、術者が操作卓２６を通じて行うこともできるし、骨の形状認識により骨梁総延長算出部１４が自動で行うこともできる。また、骨梁総延長算出部１４は、術者が指定した骨の部位の全域を解析範囲Ｒとして動作してもよい。

図４の右側は解析範囲Ｒの拡大図を表している。解析範囲Ｒには、複数の骨梁の断層像が写り込んでいる。この骨梁は、網目状海綿質を形成している。骨梁総延長算出部１４は、解析範囲Ｒにおける骨梁の分岐点ｎを画像解析により取得し、この分岐点ｎ同士をつなぐ線分Ｋを求める。骨梁総延長算出部１４は、これら線分Ｋの長さを合計する。これにより得られる数値が解析範囲Ｒにおける骨梁の総延長である骨梁総延長ＧＬである。この骨梁総延長が長いほど解析範囲Ｒに多くの骨梁が存在していることになり、断層画像Ｄに写り込んだ骨は骨折のしにくいものであることが分かる。

また、骨梁総延長算出部１４は、求めた線分Ｋの本数を計数する。これにより得られる数値が解析範囲Ｒにおける骨梁の数である骨梁数である。この骨梁数が多いほど解析範囲Ｒに多くの骨梁が存在していることになり、断層画像Ｄに写り込んだ骨は骨折のしにくいものであることが分かる。とはいえ、断層画像Ｄから得られた骨梁総延長ＧＬだけでは骨梁の状態を正確に知ることができない。

そこで、本発明によれば、骨梁総延長ＧＬの他にテクスチャ解析で得られた各種数値を用いて骨梁の状態を正確に知るように構成されている。テクスチャ解析とは、同時生起行列ＧＬＣＭに対して種々の演算を行うことで画像の傾向を表す数値を算出するという画像解析の一種である。ただし、テクスチャ解析で得られた各種数値は、骨梁の状態そのものを表しているものとして扱われるわけではなく、骨梁の状態を知るでの手がかりとして利用される。この構成の詳細については後述する。骨梁総延長算出部１４は、断層画像Ｄに写り込んでいる骨の各部について骨梁総延長の算出を行う。骨の各部とは具体的には、骨頸部や骨幹部などである。

＜行列生成部１５＞
テクスチャ解析を行う際に必要となる行列として同時生起行列（ＧＬＣＭ）がある。この行列は行列生成部１５により生成される。断層画像生成部１２が生成した断層画像Ｄは、行列生成部１５に送出され、そこでＧＬＣＭに変換される。図５は、行列生成部１５が断層画像Ｄに基づいてＧＬＣＭを生成する動作を説明している。図５の左側は、断層画像Ｄを画素値の２次元配列として表している。説明の簡単のため、断層画像Ｄを構成する各画素の画素値は、０から９までの１０通りの値をとるものとする。

図５の右側に示すように、断層画像Ｄより生成されるＧＬＣＭの行数と列数は、いずれも画素の画素値がとりえる画素値の数と一致する。断層画像Ｄを構成する各画素は、１０通りのうちのいずれかの画素値を有しているのであるから、断層画像Ｄより生成されるＧＬＣＭは１０行１０列の２次元行列となる。行列生成部１５は、１０×１０行列となっているＧＬＣＭを構成する１００個の要素に数値を代入してＧＬＣＭを完成させる。各要素にどのような数値を入れるかは、断層画像Ｄの画素値に基づいて判断される。

図５は、ＧＬＣＭの各行のうち０を意味する行、各列のうち１を意味する行に位置する要素ｐ（０，１）の数値を行列生成部１５が決めようとしているところを示している。行列生成部１５は、画素値０と画素値１とが隣り合って配列されている画素のペアが断層画像Ｄに何組あるかを数えて、そのカウント数をＧＬＣＭの要素ｐ（０，１）とする。図５においては、画素値０と画素値１とが隣り合って配列されている画素のペアは２組あるので、要素ｐ（０，１）の値は、２となる。このＧＬＣＭにおける任意の要素ｐ（ａ，ｂ）は要素ｐ（ｂ，ａ）に等しいので、ＧＬＣＭの要素ｐ（１，０）の値も２となる。

行列生成部１５は、同様な動作をＧＬＣＭの全域に亘って行い、行列が有する要素の全てを断層画像Ｄに基づいて決定する。こうして行列生成部１５は、断層画像Ｄに基づいてＧＬＣＭを完成させる。

行列生成部１５には、図３に示すように術者が操作卓２６を通じて入力した部位情報が送られてきている。この部位情報とは、これから行われる骨梁解析の対象となる骨の部位を示したものである。この部位情報により示される骨の部位としては、例えば、大腿骨の骨頸部や骨幹部などがある。行列生成部１５は、部位情報により示される骨の部位（図６においては骨頸部）の海綿骨が存在する領域に含まれるように解析範囲を決定してＧＬＣＭを算出する。したがって、行列生成部１５は、骨の部分についてＧＬＣＭを算出するのであり、断層画像Ｄに写り込んでいる海綿組織全体についてＧＬＣＭを算出するわけではない。断層画像Ｄにおける解析範囲の指定は、術者が操作卓２６を通じて行うこともできるし、骨の形状認識により行列生成部１５が自動で行うこともできる。また、行列生成部１５は、術者が指定した骨の部位の全域を解析範囲として動作してもよい。なお、骨梁総延長算出部１４の解析範囲Ｒは、行列生成部１５の解析範囲に一致している。したがって、骨梁総延長ＧＬは、骨の特定の部位について算出されることになる。

図６は、行列生成部１５が断層画像Ｄに基づいてＧＬＣＭを生成する様子を示している。生成されるＧＬＣＭは、断層画像Ｄの画素が取り得る画素値の数が多くなるほど大きくなる。ＧＬＣＭは、対称性を有する行列であり、図６の点線で示す対角線で２つ折りにすると、重なり合う要素同士の値が同じとなっているような行列である。

このように、行列生成部１５は、断層画像Ｄの一部に設けられた解析範囲を構成する各画素のうち所定の画素値の組み合わせを有する２つの画素のペアで画素同士が所定の距離だけ離間しているものが解析範囲において何回現れるかを各画素値の組み合わせごとに数えてＧＬＣＭ（同時生起行列）を生成する。行列生成部１５は、断層画像Ｄに写り込んでいる骨の各部の海綿骨についてＧＬＣＭの生成を行う。骨の各部とは具体的には、骨頸部や骨幹部などである。図６では、骨頸部についてＧＬＣＭが生成される様子を表している。

＜テクスチャ解析指標算出部１６＞
ＧＬＣＭは、テクスチャ解析指標算出部１６に送出される。テクスチャ解析指標算出部１６は、ＧＬＣＭに種々の演算を実行することでテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……を算出することが可能である。テクスチャ解析指標算出部１６が算出できるテクスチャ解析指標は、例えば次のようなものがある。式中のｐ（ｉ，ｊ）とは、ＧＬＣＭにおけるｉ行ｊ列目の要素の値、Σ_ｉ，Σ_ｊは、それぞれｉ行、ｊ列についての要素の合計、Ｎ_ｇは、断層画像Ｄの画素が取り得る画素値の数、μは平均値、μ_ｘ，μ_ｙは、それぞれ行方向、列方向の平均値、σ_ｘ，σ_ｙは、それぞれ行方向、列方向の標準偏差を表している。なお、これらテクスチャ解析指標ＡＳＭ（ＡｎｇｕｌａｒＳｅｃｏｎｄＭｏｍｅｎｔ：アングラーセカンドモーメント），ＣＮＴ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ：コントラスト），ＣＯＲ（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ：コリレーション），ＶＡＲ（Ｖａｒｉａｎｃｅ：バリアンス），ＩＤＭ（ＩｎｖｅｒｓｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＭｏｍｅｎｔ，インバースディファレンシャルモーメント），ＥＮＴ（Ｅｎｔｒｏｐｙ，エントロピー）の各々は、１９７３年にＨａｒｌｉｃｋらが上述の非特許文献２で提唱した１４種類のパラメータのうちの一部である。また、ＤＩＳは非類似度またはディシミラレィティと呼ばれるテクスチャ解析指標で、ＨＯＭは、一様性またはホモジェネイティと呼ばれるテクスチャ解析指標である。

テクスチャ解析指標算出部１６は、ＧＬＣＭに上述の種々の演算を行ってテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……を算出する。テクスチャ解析指標算出部１６が算出するテクスチャ指標の種類と数は、適宜変更することができる。テクスチャ解析指標の数は３つ以下でもよい。以上のように、テクスチャ解析指標算出部１６は、ＧＬＣＭ（同時生起行列）に基づいてテクスチャ解析を行いテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……を算出する。このテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……は、特定の骨の部位についての値なのであり、断層画像Ｄに写り込んでいる海綿組織全体についてのものではない。

＜評価値推定部１７＞
テクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……は、評価値推定部１７に送出される。この評価値推定部１７には、骨梁総延長算出部１４より、骨梁総延長ＧＬも送出されている。評価値推定部１７は、骨梁総延長ＧＬおよびテクスチャ解析指標ｔ１，ｔ２，ｔ３……を入力すると生体での実測が難しい評価値の推定値Ｐが出力される推定式に基づいて推定値Ｐを算出する。評価値推定部１７が推定する評価値としては、ＴｂＴｈ値、ＢＶ／ＴＶ値、ＴＢＰｆ値、ＴＳＬ値などがある。これらは、本来は骨を３次元解析しなければ得られない骨梁の評価値である。評価値推定部１７は、断層画像Ｄを解析して得られた各値ＧＬ，ｔ１，ｔ２，ｔ３……を用いて、この断層画像Ｄに写り込んでいる骨を３次元解析したとすれば得られるであろう評価値を推定するのである。３次元解析は、正確ではあるが生体に実施するのは相当難しい。本発明は、この様な事情に鑑みて断層画像Ｄから３次元解析の結果を推定するようにしている。

評価値の各々の意味について説明する。ＴｂＴｈ値とは骨の海綿組織をＣＴ撮影して３次元解析をすることで得られるものである。ＴｂＴｈ値の意味は、骨梁の幅である。この値が高いほど、海綿組織がより骨の成分で満たされていることを示し、強い骨であることを表す。また、ＢＶ／ＴＶ値は、関心領域中における骨梁の部分と中空の部分との割合である。この値が高いほど、海綿組織がより骨の成分で満たされていることを示し、強い骨であることを表す。このＢＶ／ＴＶ値もＣＴ撮影による３次元解析で得られる値である。

ＴＢＰｆ値は、体積／表面積で算出される値で、ＢＶ／ＴＶ値と同じく海綿組織の詰まり具合を数値化するものである。このＴＢＰｆ値もＣＴ撮影による３次元解析で得られる値である。図７は、ＴＢＰｆ値の意味を説明している。図７の左側は、ＣＴ撮影で得られた３次元画像の一部（関心領域）であるとする。この立方体の形状をしている関心領域は周縁部が骨成分で構成されるものの、中心には球形の中空が包含されているものとする。この関心領域にグロー処理を施して、球形の中空を小さくしたとする。グロー処理とは、中空の周辺を骨成分に置換することにより、骨成分と中空との界面に骨成分の層を積層するような画像処理である。グロー処理後の関心領域は、図７の右側に示されている。

この様な画像処理を施すと、骨成分と中空との海面の表面積と関心領域に占める骨成分の体積とが変化するはずである。それぞれの変化量をΔＳ，ΔＶとすると、ＴＢＰｆ値は、ΔＳ／ΔＶで表される値である。骨梁解析においては、一概には言えないが、値が低いほど骨が強いものであることを表す場合が多い。

ＴＳＬ値は、海綿骨をＣＴ撮影して得られた３次元画像を基にした骨梁総延長である。なお、骨梁総延長算出部１４が算出する骨梁総延長ＧＬは、断層画像Ｄを解析することで得られたものであり、ＴＳＬとは異なる指標である。ＴＳＬ値は大きいほど骨が強いものであることを示す。

評価値推定部１７の動作についてより詳細に説明する。評価値推定部１７には、図３に示すように術者が操作卓２６を通じて入力した部位情報が送られてきている。この部位情報とは、これから行われる骨梁解析の対象となる骨の部位を示したものである。この部位情報により示される骨の部位としては、例えば、大腿骨の骨頸部や骨幹部などがある。

評価値推定部１７は、記憶部２３に記憶されているテーブルＴを参照して、部位情報が示す骨の部位に対応する推定式を読み出し、これを用いて例えば骨頸部におけるＴｂＴｈ値などの評価値を推定する。このときの数式は次のようなものである。
Ｐ＝ｋ_ＧＬ・ＧＬ（骨頸部）＋Ｃ ……（１）
ここで、Ｐは推定値、ＧＬ（骨頸部）は骨頸部における骨梁総延長、ｋ_ＧＬは係数、Ｃは定数を表している。なお、テーブルＴは、下のように、骨の部位と推定式とが関連したテーブルとなっている。表中のｋ_１は、定数、ＣＯＲ（骨幹部）は、骨幹部におけるテクスチャ解析指標のうちの一つＣＯＲ値を表している。ある部位における評価値を算出するには、その部位について断層画像解析をして得られた値を推定式に代入することで得られる。

＜本発明の特徴的な構成＞
表１を参照すると、骨頸部におけるＴｂＴｈ値を推定する式と骨幹部におけるＴｂＴｈ値を推定する式との間で、定数や係数のみならず、右項における変数の種類も異なっていることが分かる。このように、本発明は、骨の部位に応じて互いに異なる推定式を用いてＴｂＴｈ値などの評価値を推定することに特徴がある。この様なテーブルＴを如何に作成するかについては後述のものとする。なお、評価値推定部１７がＴｂＴｈ値以外の評価値を推定するときは、上述の表１に示されたものとは別の推定式がテーブルＴより読み出される。すなわち、テーブルＴは、骨の部位と評価値との組み合わせの各々について対応する推定式を格納し、評価値推定部１７は、推定に係る骨の部位と評価値の組み合わせに対応した推定式をテーブルＴより読み出して動作する。

なお、上述の１式は、推定値Ｐを１つの変数から求めていたが、本発明はこれに限らず、推定値Ｐの算出に用いる変数の個数を適宜増減することができる。以降、１つの変数から推定値Ｐを求めるものとして説明する。

＜推定式の決定＞
評価値推定部１７が動作に用いる推定式をどのように決定するのかについて説明する。推定式を完成させるには、数あるテクスチャ解析指標のうちどれを用いるのかと、各係数と定数の決定とを骨の部位ごとに行わなければならない。このような推定式は、被検体Ｍの骨梁解析に先立って標本骨を用いて取得される。標本骨とは、ウシ大腿骨の標本である。標本骨は死んだ骨であり生体ではないので、撮影視野が狭いＣＴ装置や、Ｘ線量が非常に強いＣＴ装置などにセットして骨梁がはっきり写り込んだ三次元画像が取得できる。

標本骨を用いて推定式を決定するには、同じ標本骨にＣＴ撮影と断層画像撮影との両方を行って、それぞれの解析結果を得る必要がある。以下の表は、ウシ大腿骨頸部の標本骨の骨頸部と骨幹部についてμＣＴ撮影と本発明に係る装置を用いて断層撮影を行った時の解析結果を示す。μＣＴ撮影では、各部におけるＴｂＴｈ値、ＢＶ／ＴＶ値、ＴＳＬ値が算出される。断層撮影では、各部における骨梁総延長ＧＬと各テクスチャ解析指標、ＣＯＲ値、ＣＮＴ値の各々が算出される。同じ断層画像Ｄの解析結果でも骨梁総延長ＧＬは、骨の各部で同じとは限らない。この様な事情は、各テクスチャ解析指標においても同じである。

推定式の決定を骨の部位ごとに行う必要性について説明する。本発明に係る発明者は、標本骨の解析を通じて、断層画像で得られるパラメータとμＣＴ撮影で得られる評価値との相関性が骨の各部で異なることに気が付いた。本発明はこの着想を基に、推定式の決定を骨の部位ごとに決定する構成となっている。つまり、評価値推定部１７が推定値の算出に用いる推定式は、骨梁解析を行う骨の部位ごとに複数用意され、評価値推定部１７は、骨梁解析に係る骨の部位に対応する推定式を用いて動作するわけである。表２では、μＣＴ撮影で得られる値と断層撮影で得られる値との相関性（Ｒ^２値）が表されている。値が１に近づくほど相関が大きい。

このような値同士の相関性をどのように得ているのかについて説明する。例えば、ＴｂＴｈ値とＧＬ値（断層画像解析で得られた骨梁総延長）の相関性を得るには、次のような操作が行われる。まず、標本骨の関心領域を変えながらμＣＴを行う。こうして、例えば標本骨の骨頸部または骨幹部のそれぞれにおける５カ所についてそれぞれ５通りのＴｂＴｈ値が得られる。続いて、μＣＴで設定した関心領域の各々について断層撮影を行う。こうして断層画像上においてμＣＴの骨頸部についての関心領域に対応する部分のＧＬ値が５通りと、μＣＴの骨幹部についての関心領域に対応する部分のＧＬ値が５通りとが得られる。これで、骨頸部または骨幹部のそれぞれにおける５通りのＴｂＴｈ値のそれぞれには、対応するＧＬ値が用意されたことになる。このＴｂＴｈ値とＧＬ値とのペアのそれぞれを、２次元座標上でプロットしてみる。図８は、その結果である。図８では、縦軸が３次元解析由来のＴｂＴｈ値、横軸が断層像由来のＧＬ値となっている。

図８におけるプロットを基に、回帰分析行うことができる。図９は、回帰分析により近似式（一次近似式）を求めた結果である。このとき相関性を示す相関係数の２乗値、Ｒ^２値が算出できる。図９におけるＲ^２値は、０．５４である。

この様な要領で他の値同士についてＲ^２値を算出することができる。表２は、算出されたＲ^２値をテーブル化したものである。この表２を見ると気が付くことがある。μＣＴで得られるＴｂＴｈ値と有意な相関があるパラメータは、骨の部位によって異なるということである。例えば、骨のある部分についての回帰分析において、ＥＮＴ値とＴｂＴｈ値についてのＲ^２値が０．９９であったとすると、図１０に示すように、ＴｂＴｈ値とＥＮＴ値とは非常に高い相関を有している。このことは、ＥＮＴ値さえ求めれば、ＴｂＴｈ値を求めなくても、ＴｂＴｈ値を高い信頼性のうちに推定できるということを意味している。例えば、ある被検体Ｍに断層撮影を行い、この結果、図１０のａというＥＮＴ値が得られたとすると、このときのＴｂＴｈ値は、実際に測定してみなくても近似曲線からｂという値になっていることが容易に予想できる。しかし、骨の別の部分についての回帰分析では、ＥＮＴ値とＴｂＴｈ値についてのＲ^２値が０．０３となったとすれば、このとき得られる回帰式では、高い信頼性ではＴｂＴｈ値の推定を行うことができないことが明らかとなる。

この様な原理に基づいて、各評価値を推定するのには、どのような回帰式が有効であるかを決定することができる。例えば、図１１に示すように骨頸部のＴｂＴｈ値を推定するには、Ｒ^２値が０．５４と他の変数に比べて高いＧＬ値に係る回帰式を用いるとより高い信頼が得られる。また、骨幹部のＴｂＴｈ値を推定するには、図１２に示すようにＲ^２値が０．８６と他の変数に比べて高いＣＯＲ値に係る回帰式を用いるとより高い信頼が得られる。テーブルＴは、ＴｂＴｈ値を目的変数とした回帰分析より得られる各回帰式のうち、信頼性が高いものが選ばれてリストアップされている。なお、Ｒ^２値が０．５以上であれば、回帰分析で得られた回帰式は、実測が難しいＴｂＴｈ値を予想する上で有効であるものとされる。これは、他の評価値についても言える。

なお、図１１、図１２に示すＲは、推定式の決定に係る骨梁解析を標本骨に対して行うときの関心領域を示している。図１１においては、骨頸部に含まれるような関心領域を複数設け、それぞれの関心領域についてのμＣＴに係る解析と断層画像に係る解析が行われる。骨頸部に設けられる関心領域の個数は例えば、１０カ所である。図１２においては、骨幹部に含まれるような関心領域を複数設け、それぞれの関心領域についてのμＣＴに係る解析と断層画像に係る解析が行われる。骨頸部に設けられる関心領域の個数は例えば、１０カ所である。

本発明では、同様の手法によりＢＶ／ＴＶ値、ＴＳＬ値についてもＲ^２値の比較を行い、複数の回帰式のうち最もＲ^２値が高いものをテーブルＴにリストアップする。すなわち、テーブルＴは、ある評価値を目的変数とし断層画像の解析で得られる数値を独立変数とした回帰分析を断層画像の解析で得られる数値ごとに行い、得られた回帰式のうち最もＲ^２値が高かったものをリストアップして生成される。このリストアップ動作は、骨の部位ごとに独立して行われる。

したがって、テーブルＴには、評価値と骨の部位の組み合わせごとに推定式が用意されている。仮にテーブルＴが３種類の評価値と２種類の骨の部位について推定式をリストアップしたものであるとすると、テーブルＴが有する推定式は６つあることになる。推定する評価値の種類と骨の部位が変われば推定式も変わるので、評価値推定部１７は、推定する評価値と骨の部位の組み合わせに対応する推定式を記憶部２３から読み出して動作する。

図１３は、本発明の概要をまとめたものとなっている。本発明に係る骨梁解析の下準備として、まず標本骨に対してμＣＴ撮影および断層画像撮影が行われ、得られたμＣＴ像および断層画像の画像解析が行われる。画像解析結果のうち、断層画像由来のパラメータを独立変数とし、μＣＴ像由来のパラメータを目的変数として回帰分析を行い、推定式を算出する。この推定式は、独立変数を変えて算出された数ある推定式のうちから最も信頼性が高い（Ｒ^２値が高い）ものとなっている。本発明においては、この様な推定式の決定を標本骨の部位ごとに行う。図１３の場合は、骨頸部についての推定式が算出される様子を示している。

下準備により用意された推定式は、テーブル化されて記憶部２３に記憶される。被検体Ｍの骨梁解析を行うときは、まず、断層画像Ｄが撮影される。この断層画像Ｄは骨梁解析およびテクスチャ解析がなされ、解析目的の骨の部位について骨梁総延長ＧＬおよびテクスチャ解析指標ＣＯＲが算出される。評価値推定部１７は術者が指定した解析目的の骨の部位に係るＴｂＴｈ値の推定値Ｐは記憶部２３に記憶されている推定式に断層画像Ｄより実際に算出された解析目的の骨の部位に係るＧＬ値またはＣＯＲ値を代入することで求められる。

以上のように、発明の骨梁解析装置１によれば、断層画像Ｄを基にした骨梁解析でありながらも、骨梁の状態をより正確に把握できる。すなわち、本発明に係る骨梁解析装置１は、断層画像Ｄに画像解析を施すことで骨梁の大まかな状態を表す数値を取得する。このときの数値を本発明においてはパラメータと呼ぶことにする。このパラメータは、骨梁の状態により変動するものの、骨梁の三次元構造の状態を盛り込んでいないから骨梁の状態を正確に表したものとはならない。

そこで、本発明では、この断層画像Ｄで得られたパラメータに基づいて、断層画像Ｄの被写体が仮に三次元解析されたとしたときに得られる評価値を推定するようにしている。評価値の推定は、パラメータを入力すると評価値の推定値が出力される推定式により行われる。そこで、信頼性が高く的確に評価値を推定する推定式を如何に用意すればいいのかという問題が生じる。本発明に係る発明者は、骨梁解析に係る骨の部位によって推定式を変えるようにすると評価値の推定がより正確に行える点に気が付いた。本発明はこの発想を具現化したものとなっている。本発明によれば、断層画像解析をするだけで三次元解析に裏付けられた推定値が算出可能となり、より骨梁の状態を正確に把握できる骨梁解析装置１が提供できる。

続いて、実施例２に係る骨梁解析装置について説明する。実施例２の構成は、図１４に示すように、Ｘ線管３とＦＰＤ４とが互いの位置関係を保った状態で被検体Ｍの体軸方向Ａに移動されながら断層画像を撮影することができる構成である。すなわち、同期移動機構７は、Ｘ線管３を天板２の長手方向における一端側に向けて移動させるのに同期してＦＰＤ４を天板２の長手方向における一端側に向けて移動させるような動作をする。

実施例２に係るＸ線撮影装置の構成は図１における機能ブロック図と同様である。図１に関して実施例２の構成が実施例１と異なる点は、ＦＰＤ４がＸ線管３に追従して移動すること（図１４参照），Ｘ線管３が傾斜しないことである。したがって、実施例２においては図１におけるＸ線管傾斜機構９，Ｘ線管傾斜制御部１０は必ずしも必要とされない。

実施例２に係る断層画像の撮影の原理について説明する。まず、図１４に示すように撮像系３，４が相対位置を保った状態で被検体Ｍに対して移動しながら間歇的にＸ線を照射する。つまり一度の照射が終了する毎にＸ線管３は被検体Ｍの体軸方向Ａに移動し、再びＸ線の照射を行う。こうして複数枚の透過画像が取得され、透過画像の加工画像（後述の長尺透過画像）がフィルタバックプロジェクション法により断層画像に再構成される。完成した断層画像は、被検体Ｍをある裁断面で裁断したときの断層像が写りこんだ画像となっている。

断層画像を生成するには、異なる方向から被検体Ｍを透視したときの画像が必要となる。実施例２に係る骨梁解析装置は、得られた透過画像を分割してつなぎ合わせてこの画像を生成するようにしている。この動作について説明する。図１５は、Ｘ線管３のＸ線を照射する焦点がｄ１の位置にあるときのＦＰＤ４の位置を表している。この撮影において、被検体Ｍの体軸方向ＡにおけるＦＰＤ４の１／５の幅だけＸ線管３およびＦＰＤ４が天板２に対してこの方向に移動する度に透過画像の撮影が行われるものとする。

Ｘ線はＸ線管３から放射状に広がってＦＰＤ４に到達するので、生成された透過画像を被検体Ｍの体軸方向Ａに５分割すると、ＦＰＤ４に対するＸ線の入射角度は、矢印に示すように、その分割区の間で互いに異なっている。そのうちのあるの１つの方向ｋに注目する。この方向ｋに進んできたＸ線は、被検体Ｍの斜線の部分を通過してＦＰＤ４に写り込んでいるので、方向ｋのＸ線が入射したＦＰＤ４の分割区には、被検体Ｍの斜線部が写り込んでいる。透過画像において、この分割区に相当する部分を断片Ｒ１とする。

図１６は、Ｘ線管３のＸ線を照射する焦点がｄ１からＦＰＤ４の１／５の幅だけ移動したｄ２の位置にあるときのＦＰＤ４の位置を表している。Ｘ線管３とＦＰＤ４の位置関係は変化しないので、このときの撮影においてもＦＰＤ４には、方向ｋに進んできたＸ線が写り込んでいる分割区があるはずであり、方向ｋのＸ線が入射したＦＰＤ４の分割区には、被検体Ｍの斜線部が写り込んでいる。透過画像において、この分割区に相当する部分を断片Ｒ２とする。

断片Ｒ１と断片Ｒ２とを比較すると、撮像系３，４に対する被検体Ｍの位置が異なるので、両断片Ｒ１，Ｒ２に写り込んでいる被検体Ｍの部分は互いに異なっている。Ｘ線管３をＦＰＤ４の１／５の幅だけずらすことにより、焦点ｄ１〜ｄ９において９回の撮影を行ったとして、そのときの方向ｋのＸ線が入射したＦＰＤ４の分割区における透過画像の各断片Ｒ１〜Ｒ９には、それぞれ異なる被検体Ｍの位置が写り込んでいる。そこで、図１７に示すように透過画像の各断片Ｒ１〜Ｒ９をこの順に被検体Ｍの体軸方向Ａにつなぎ合わせれば、ある方向ｋで被検体Ｍの全身にＸ線を照射したときに撮影される画像を得ることができる。この画像を長尺透過画像と呼ぶことにする。

実施例２に係る骨梁解析装置は、断層画像生成部１２において方向ｋ以外の方向についても長尺透過画像を生成する。そして、断層画像生成部１２は、被検体Ｍを投影した方向が異なる複数の長尺透過画像を基に被検体Ｍを所定の裁断位置で裁断したときの断層画像Ｄを生成するのである。

実施例２における断層画像Ｄについて行われる解析は、実施例１と同様であり、最終的に骨梁の評価値の推定値Ｐが算出される。

以上のように、実施例２の構成によれば、スロット撮影を仮想的に行うことにより取得された長尺画像を撮影しこれらから断層画像Ｄを撮影する構成となっている。この様な撮影を行うようにすれば、広範囲に亘って撮影された断層画像を取得できる放射線撮影装置を提供できる。

本発明は、上述の構成に限られず、下記のように変形実施することが可能である。

（１）上述の実施例では、表２に示すような２種類のテクスチャ解析指標が用いられていたが、本発明はこの構成に限られない。本発明に同時生起行列より導き出せる他のテクスチャ解析指標を用いることもできる。また、本発明においては、非特許文献２で提唱されている以外のテクスチャ解析指標を用いることもできる。

（２）上述の実施例における評価値推定部１７が推定値の算出に用いる骨梁総延長またはテクスチャ解析指標と評価値との関連性は、推定式により表されていたが、本発明はこの構成に限られない。本発明を骨梁総延長またはテクスチャ解析指標と評価値の推定値とが関連したテーブルとして関連性を表す構成としてもよい。

（３）上述の実施例の回帰分析は、１次近似法によって行っていたが、本発明はこの構成に限られない。回帰分析を２次近似法によって行うようにしてもよい。また、回帰分析をより高次の近似法により行うようにしてもよい。

（４）上述の実施例では、独立変数と目的変数とが１対１となっている単回帰分析により推定式を算出していたが、本発明はこれに代えて、複数の独立変数を用いた重回帰分析により推定式を算出するようにしてもよい。この場合、独立変数としては、断層画像Ｄで得られた骨梁総延長（ＧＬ値）および各テクスチャ解析指標のうちから選んで使用することができる。この場合においても、様々な独立変数の組み合わせで回帰式を算出してみてＲ^２値が最も高いものを探索することで推定式を決定することができる。

（５）上述の実施例では、骨梁の評価値は、ＢＶ／ＴＶ値、ＴＢＰｆ値、ＴＳＬ値、ＴｂＴｈ値であるとしていたが、本発明はこの構成に限られない。本発明は、骨梁数や異方性などの他の骨梁の評価値についても適用できる。

（６）上述の実施例の行列生成部１５は、断層画像Ｄにおいて互いに隣り合った画素のペアの個数を数えるように動作していたが、本発明はこの構成に限られない。すなわち、図１６に示すように、所定の距離だけ離間した画素のペアの個数を数えて同時生起行列を生成するようにしてもよい。図１８の例では、両方の画素値が４になっている１画素の幅だけ離間した画素のペアを行列生成部１５がカウントしている様子を表している。

（７）上述した実施例では、被検体Ｍに既に骨梁解析が行われていることが前提となっていたが本発明はこの構成に限られない。すなわち、本発明の骨梁解析装置は、以前に骨梁解析が行われていない被検体Ｍに対しても推定値Ｐを算出するような動作をしてもよい。このときの断層画像Ｄは、過去または、別の装置により撮影されたものである。この様な構成とすることで、術者が所望する裁断面における断層像を用いて骨梁解析ができるようになり、解析の自由度が向上した装置が提供できる。

（８）本発明に関する骨の部位は、骨頸部、骨幹部に限られない。骨頭部、転子部などの他の部位についても本発明を適用できる。

（９）上述した実施例は、医用の装置であったが、本発明は、工業用や、原子力用の装置に適用することもできる。

（１０）上述した実施例のいうＸ線は、本発明における放射線の一例である。したがって、本発明は、Ｘ線以外の放射線にも適応できる。

３Ｘ線管（放射線源）
４ＦＰＤ（検出手段）
７ａＸ線管移動機構（放射線源移動手段）
７ｂＦＰＤ移動機構（検出器移動手段）
８ａＸ線管移動制御部（放射線源移動制御手段）
８ｂＦＰＤ移動制御部（検出器移動制御手段）
１１画像生成部（画像生成手段）
１２断層画像生成部（断層画像生成手段）
１４骨梁総延長算出部（パラメータ算出手段）
１５行列生成部（パラメータ算出手段）
１６テクスチャ解析指標算出部（パラメータ算出手段）
１７評価値推定部（評価値推定手段）

Claims

生体の骨を写し込んだ二次元画像を解析して骨についてのパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
前記二次元画像由来の前記パラメータと生体での実測が難しい評価値との関連性に基づいて推定値を算出する評価値推定手段とを備え、
前記評価値推定手段が前記推定値の算出に用いる前記パラメータと評価値との関連性は、骨梁解析を行う骨の部位ごとに複数用意され、前記評価値推定手段は、骨梁解析に係る骨の部位に対応する前記関連性を用いて動作することを特徴とする骨梁解析装置。
請求項１に記載の骨梁解析装置において、
前記パラメータ算出手段として前記二次元画像の一部に設けられた解析範囲に写り込む骨梁の長さの合計である骨梁総延長を前記パラメータとして算出する骨梁総延長算出手段を備えることを特徴とする骨梁解析装置。
請求項１または請求項２に記載の骨梁解析装置において、
前記パラメータ算出手段として前記二次元画像の一部に設けられた解析範囲を構成する各画素のうち所定の画素値の組み合わせを有する２つの画素のペアで画素同士が所定の距離だけ離間しているものが解析範囲において何回現れるかを各画素値の組み合わせごとに数えて同時生起行列を生成する同時生起行列生成手段と、
同時生起行列に基づいてテクスチャ解析を行いテクスチャ解析指標を前記パラメータとして算出する指標算出手段とを備えることを特徴とする骨梁解析装置。
請求項３に記載の骨梁解析装置において、
前記指標算出手段が算出するテクスチャ解析指標として、コリレーション、ディシミラレィティ、コントラスト、ホモジェネイティ、エントロピー、アングラーセカンドモーメント、バリアンス、インバースディファレンシャルモーメントのうちの１つまたは複数が選択されていることを特徴とする骨梁解析装置。
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の骨梁解析装置において、
前記評価値推定手段が前記推定値の算出に用いる前記テクスチャ解析指標と評価値との関連性は、標本骨における標本解析範囲を解析して得られる評価値と前記二次元画像由来の前記パラメータとを標本骨における標本解析範囲を定める位置を変えながら次々と算出し、得られた結果を回帰分析することによって算出される回帰式である推定式として表されており、回帰分析をするときの目的変数は、標本解析範囲について三次元解析して得られる評価値であり、独立変数は、標本解析範囲に係る二次元画像を解析して得られる前記パラメータであることを特徴とする骨梁解析装置。
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の骨梁解析装置において、
前記評価値推定手段が推定する評価値は、解析範囲内の骨成分の体積を示すＢＶ／ＴＶ値、解析範囲内の骨のつまり具合を示すＴＢＰｆ値、三次元解析により得られる骨梁総延長を表すＴＳＬ値、骨梁の幅を表すＴｂＴｈ値、骨の強度を表す骨強度値のいずれかであることを特徴とする骨梁解析装置。
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の骨梁解析装置において、
放射線を照射する放射線源と、
前記放射線源を被検体に対し移動させる放射線源移動手段と、
前記放射線源移動手段を制御する放射線源移動制御手段と、
被検体を透過した放射線を検出する検出手段と、
前記検出手段を被検体に対し移動させる検出器移動手段と、
前記検出器移動手段を制御する検出器移動制御手段と、
前記検出手段の出力を基に画像を生成する画像生成手段と、
前記放射線源および前記検出手段を被検体に対して移動させながら連写された画像を基に断層画像を生成する断層画像生成手段とを備え、
前記パラメータ算出手段が解析する二次元画像は、前記断層画像であることを特徴とする骨梁解析装置。