JP2020010904A - 医用画像処理装置及び医用画像撮影システム - Google Patents

Abstract

【課題】骨梁異方度以外の骨質因子を容易に取得することである。【解決手段】医用画像処理装置としての画像処理装置２は、被写体が撮影されたモアレ画像データから生成される再構成画像データから、被写体の骨特性指標として、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度の少なくとも１つを算出する第１の骨特性指標算出部を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、医用画像処理装置及び医用画像撮影システムに関する。

従来、Ｘ線撮影装置として、一次元格子を有するタルボ干渉計又はタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置（以下、Ｘ線タルボ撮影装置という）が知られている。そして、Ｘ線タルボ撮影装置で撮影されたモアレ画像（モアレ縞画像）を画像処理装置によって再構成することで、少なくとも吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像の３種類の高精細の再構成画像を得ることができる。

また、縞走査方式で取得した３種類の再構成画像同士の合成画像を生成し、診断用画像として提供する医用画像システムが知られている（特許文献１参照）。

また、同一部位の対格子設置角位置違いのタルボ小角散乱画像を用いた、海綿骨骨梁異方度の計測方法が知られている（非特許文献１参照）。

特許第６１９７７９０号公報

Elena Eggl et al (2015), Prediction Of Vertebral Failure Load by Using X-Ray Vector Radiographic Imaging， Radiology:Vol.275: Number 2:p553-561

骨粗鬆症による骨折リスク低減には高精度な骨強度評価が必要であり、骨強度は骨密度＋骨質因子により決まる。ＤＥＸＡ（Dual-Energy X-ray Absorptiometry）法など既存法で計測される骨密度は骨強度と相関はあるものが十分ではなく、正確な骨強度把握には、骨密度以外の材質・構造因子（＝骨質因子）の計測が必要であることは広く知られている。しかし、従来の骨質因子計測法は、非特許文献１に記載の骨梁異方度以外の骨質因子を容易に取得できなかった。

本発明の課題は、骨梁異方度以外の骨質因子を容易に取得することである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の医用画像処理装置は、
被写体が撮影されたモアレ画像データから生成される再構成画像データから、当該被写体の骨特性指標として、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度の少なくとも１つを算出する第１の骨特性指標算出部を備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、前記骨特性指標を補正する。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、
前記再構成画像データから、前記被写体の骨密度又は骨塩量を算出する第２の骨特性指標算出部と、
前記第１の骨特性指標算出部により算出された骨特性指標と、前記算出された骨密度又は骨塩量とを、重みづけ係数を用いて加算して前記被写体の骨強度指標を算出する骨強度指標算出部と、を備える。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の医用画像処理装置において、
前記骨強度指標算出部は、前記被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、前記骨強度指標を補正する。

請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の医用画像処理装置において、
前記骨強度指標算出部は、前記再構成画像データの計測対象領域を分割した複数の小領域ごとに前記骨強度指標を算出し、算出した複数の骨強度指標の統計量を算出する。

請求項６に記載の発明は、請求項３から５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記再構成画像データから、前記被写体の骨梁異方度を算出する第３の骨特性指標算出部を備え、
前記骨強度指標算出部は、前記第１の骨特性指標算出部により算出された少なくとも１つの骨特性指標と、前記算出された骨密度又は骨塩量と、前記算出された骨梁異方度とを、重みづけ係数を用いて加算して前記被写体の骨強度指標を算出する骨強度指標算出部を備える。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の医用画像処理装置において、
前記第３の骨特性指標算出部は、前記被写体の骨荷重方向の平行方向及び直交方向に格子のスリット方向が配置された前記再構成画像データとしての２つの小角散乱画像データの信号値の比を前記骨梁異方度として算出する。

請求項８に記載の発明は、請求項１から７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記モアレ画像データの撮影時の前記被写体を基準とする格子のスリット方向の角度を、前記被写体の骨荷重方向を基準とする角度にするように、前記再構成画像データの信号値又は前記骨特性指標を補正する補正部を備える。

請求項９に記載の発明は、請求項１から８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データを用いて前記骨梁連結度を算出する。

請求項１０に記載の発明は、請求項１から９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データのプロファイルにおいて、所定の閾値を超える画素数に基づいて前記骨梁本数を算出する。

請求項１１に記載の発明は、請求項１から１０のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データのプロファイルの周波数解析をし、骨梁に対応する空間周波数内で最もスペクトル強度が高い空間周波数に対応する長さを前記骨梁幅として算出する。

請求項１２に記載の発明は、請求項１から１１のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる前記再構成画像データとしての２つの微分位相画像データを２乗加算した合成微分位相画像データを用いて、前記骨梁連結度、前記骨梁本数及び前記骨梁幅の少なくとも１つを算出する。

請求項１３に記載の発明は、請求項１から１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる前記再構成画像データとしての２つの小角散乱画像データを２乗加算した合成小角散乱画像データを用いて、前記石灰化度を算出する。

請求項１４に記載の発明は、請求項１から１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての小角散乱画像データの平均信号値を前記石灰化度として算出する。

請求項１５に記載の発明は、請求項１３又は１４に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記小角散乱画像データより取得された石灰化度に前記再構成画像データとしての吸収画像データを用いて算出した補正係数をかけて補正する。

請求項１６に記載の発明は、請求項１から１５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データの計測対象領域を分割した複数の小領域ごとに当該骨特性指標を算出し、算出した複数の骨特性指標の統計量を算出する。

請求項１７に記載の発明は、請求項１から１６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての微分位相画像データを積分処理した位相画像データと前記再構成画像データとしての吸収画像データとの差分画像データの骨梁領域内の信号積算値又は信号値の平均値を前記類骨量として算出する。

請求項１８に記載の発明は、請求項１から１７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データの皮質骨及び海綿骨を含むプロファイルから前記皮質骨幅を取得する。

請求項１９に記載の発明は、請求項１から１８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、
前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての小角散乱画像データ及び吸収画像データの皮質骨内部の同一位置の計測対象領域の平均信号強度を取得し、当該取得した２つの平均信号強度の比を前記皮質骨多孔度として算出する。

請求項２０に記載の発明は、医用画像撮影システムにおいて、
請求項１から１９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置と、
前記被写体を撮影して前記モアレ画像データを生成する医用画像撮影装置と、を備え、
前記医用画像処理装置は、
前記モアレ画像データから再構成画像データを生成する生成部を備える。

本発明によれば、骨梁異方度以外の骨質因子としての骨特性指標を容易に取得できる。

本発明の実施の形態のＸ線撮影システムを表す概略図である。 （ａ）は、タルボ干渉計の原理を説明する図である。（ｂ）は、再構成画像の生成を説明する図である。 被写体−格子スリット間角度に対する画像信号強度比を示す図である。 画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 骨強度指標算出処理を示すフローチャートである。 骨特性指標計測処理を示すフローチャートである。 骨梁異方度計測処理を示すフローチャートである。 骨梁連結度計測処理を示すフローチャートである。 骨梁幅計測処理を示すフローチャートである。 骨梁本数計測処理を示すフローチャートである。 石灰化度計測処理を示すフローチャートである。 類骨量計測処理を示すフローチャートである。 皮質骨幅計測処理を示すフローチャートである。 皮質骨多孔度計測処理を示すフローチャートである。 小ＲＯＩに分割した計測対象ＲＯＩを示す図である。 （ａ）は、所定の格子スリット方向で網目状構造の被写体を撮影した小角散乱画像を示す図である。（ｂ）は、（ａ）の格子スリット方向を９０°回転して被写体を撮影した小角散乱画像を示す図である。 骨粗鬆症患者と健常者との骨の模式図と骨荷重方向の関係を示す図である。 （ａ）は、積分処理後の微分位相画像を示す図である。（ｂ）は、積分処理後の微分位相画像の直線部における距離に対する信号値を示す図である。（ｃ）は、吸収画像を示す図である。（ｄ）は、吸収画像の直線部における距離に対する信号値を示す図である。 （ａ）は、微分位相画像を示す図である。（ｂ）は、２次元ＦＦＴ処理後の微分位相画像を示す図である。（ｃ）は、２次元ＦＦＴ処理後の微分位相画像の直線部における空間周波数に対するスペクトル強度を示す図である。 （ａ）は、微分位相画像を示す図である。（ｂ）は、微分位相画像の直線部における距離に対する信号値を示す図である。（ｃ）は、２値化後の微分位相画像を示す図である。（ｄ）は、２値化後の微分位相画像の直線部における距離に対する信号値を示す図である。 （ａ）は、小角散乱画像を示す図である。（ｂ）は、小角散乱画像の直線部の一部分における距離に対する信号値を示す図である。

添付図面を参照して、本発明に係る実施の形態を説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。

まず、図１〜図４を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図１は、本実施形態に係るＸ線撮影システム１００を表す概略図である。

図１に示すように、本実施形態では、医用画像撮影システムとしてのＸ線撮影システム１００を用いる。Ｘ線撮影システム１００は、医用画像撮影装置としてのＸ線タルボ撮影装置１と、医用画像処理装置としての画像処理装置２と、を備える。Ｘ線タルボ撮影装置１を用いて被写体Ｈの同一部位を、被写体設置角度を変えた状態で複数回撮影し、画像処理装置２によって、Ｘ線タルボ撮影装置１で読み取られたモアレ画像データに基づいて、被写体設置角度ごとに複数種類の再構成画像データを生成する。

Ｘ線タルボ撮影装置１としては、線源格子（Ｇ０格子ともいう）１２を備えるタルボ・ロー干渉計を用いたものが採用されている。なお、線源格子１２を備えず、第１格子（Ｇ１格子ともいう）１４と第２格子（Ｇ２格子ともいう）１５のみを備えるタルボ干渉計を用いたＸ線タルボ撮影装置を採用することもできる。

本実施形態における被写体Ｈは、大腿骨や腰椎等の骨粗しょう症性の骨折が起きやすい部位である。ただし、被写体Ｈは、大腿骨や腰椎部位に限られるものではなく、人体のいずれの部位でもよいし、人体に限られるものでもない。また、本手法は骨の特性と強度に関するが、骨に類似する構造物の構造や材質特性と強度評価に適用しても良く、例として骨の代わりに体内に入れるインプラントや繊維複合材量の評価への適用が挙げられる。

［Ｘ線タルボ撮影装置について］
図１に示すように、Ｘ線タルボ撮影装置１は、Ｘ線発生装置１１と、線源格子１２と、被写体台１３と、第１格子１４と、第２格子１５と、Ｘ線検出器１６と、支柱１７と、基台部１８と、を備える。

Ｘ線タルボ撮影装置１によれば、被写体台１３に対して所定位置にある被写体Ｈのモアレ画像を縞走査法の原理に基づく方法で撮影したり、モアレ画像をフーリエ変換法を用いて解析したりすることで、少なくとも３種類の画像を再構成することができる（再構成画像という）。すなわち、モアレ画像におけるモアレ縞の平均成分を画像化した吸収画像（通常のＸ線の吸収画像と同じ）と、モアレ縞の位相情報を画像化した微分位相画像と、モアレ縞のVisibility（鮮明度）を画像化した小角散乱画像の３種類の画像である。なお、これらの３種類の再構成画像を再合成するなどしてさらに多くの種類の画像を生成することもできる。

なお、縞走査法とは、複数の格子のうちのひとつを格子のスリット周期の１／Ｍ０（Ｍ０は正の整数、吸収画像はＭ０＞２、微分位相画像と小角散乱画像はＭ０＞３）ずつスリット周期方向に移動させてＭ０回撮影したモアレ画像を用いて再構成を行い、高精細の再構成画像を得る方法である。

また、フーリエ変換法とは、被写体が存在する状態で、Ｘ線タルボ撮影装置でモアレ画像を１枚撮影し、画像処理において、そのモアレ画像をフーリエ変換するなどして微分位相画像などの画像を再構成して生成する方法である。

ここで、まず、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計に共通する原理について、図２、図３を用いて説明する。図２（ａ）は、タルボ干渉計の原理を説明する図である。図２（ｂ）は、再構成画像Ｒ１，Ｒ２の生成を説明する図である。図３は、被写体−格子スリット間角度に対する画像信号強度比を示す図である。

なお、図２（ａ）では、タルボ干渉計の場合が示されているが、タルボ・ロー干渉計の場合も基本的に同様に説明される。また、図２（ａ）におけるｚ方向が図１のＸ線タルボ撮影装置１における鉛直方向に対応し、図２（ａ）におけるｘ、ｙ方向が図１のＸ線タルボ撮影装置１における水平方向（前後、左右方向）に対応する。

また、図２（ａ）に示すように、第１格子１４や第２格子１５には（タルボ・ロー干渉計の場合は線源格子１２にも）、Ｘ線の照射方向であるｚ方向と直交するｘ方向に、所定の周期で複数のスリットＳが配列されて形成されている。

図２（ａ）に示すように、Ｘ線源１１ａから照射されたＸ線（タルボ・ロー干渉計の場合はＸ線源１１ａから照射されたＸ線が線源格子１２で多光源化されたＸ線）が第１格子１４を透過すると、透過したＸ線がｚ方向に一定の間隔で像を結ぶ。この像を自己像（格子像などともいう）といい、このように自己像がｚ方向に一定の間隔をおいて形成される現象をタルボ効果という。

すなわち、タルボ効果とは、一定の周期でスリットＳが設けられた第１格子１４を可干渉性（コヒーレント）の光が透過すると、上記のように光の進行方向に一定の間隔でその自己像を結ぶ現象をいう。

そして、図２（ａ）に示すように、第１格子１４の自己像が像を結ぶ位置に、第１格子１４と同様にスリットＳが設けられた第２格子１５を配置する。その際、第２格子１５のスリットの延在方向（すなわち図２（ａ）ではｘ軸方向）が、第１格子１４のスリットＳの延在方向に対して略平行になるように配置すると、第２格子１５を第１格子１４に対して光軸（Ｘ線焦点と格子の中央を結ぶ軸）周りに傾けることで生じる第２格子１５上の干渉縞（モアレ）のモアレ画像Ｍｏが得られる。なお縞走査法を用いる撮影の場合には、第１格子１４と第２格子１５との相対角を０°としても撮影可能である。

なお、図２（ａ）では、モアレ画像Ｍｏを第２格子１５上に記載するとモアレ縞とスリットＳとが混在する状態になって分かりにくくなるため、モアレ画像Ｍｏを第２格子１５から離して記載している。しかし、実際には第２格子１５上およびその下流側でモアレ画像Ｍｏが形成される。そして、このモアレ画像Ｍｏが、第２格子１５の直下に配置されるＸ線検出器１６で撮影される。

また、図２（ａ）に示すように、Ｘ線源１１ａと第１格子１４との間に（すなわち図１の被写体台１３上に）被写体Ｈが存在すると、被写体ＨによってＸ線の位相がずれるため、モアレ画像Ｍｏのモアレ縞が被写体の辺縁を境界に乱れる。一方、図示を省略するが、Ｘ線源１１ａと第１格子１４との間に被写体Ｈが存在しなければ、モアレ縞のみのモアレ画像Ｍｏが現れる。また、第２格子１５の前に物体を配置するとモアレ画像Ｍｏが乱れることから、第１格子１４の前後に被写体Ｈを配置してＸ線源１１ａから干渉性Ｘ線を照射している。以上がタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計の原理である。

この原理に基づいて、本実施形態に係るＸ線タルボ撮影装置１においても、例えば図１に示すように、第２のカバーユニット１３０内で、第１格子１４の自己像が像を結ぶ位置に第２格子１５が配置されるようになっている。また、前述したように、第２格子１５とＸ線検出器１６とを離すとモアレ画像Ｍｏ（図２（ａ）参照）がぼやけるため、本実施の形態では、Ｘ線検出器１６は第２格子１５の直下に配置されるようになっている。

なお、第２のカバーユニット１３０は、人や物が第１格子１４や第２格子１５、Ｘ線検出器１６などにぶつかったり触れたりしないようにして、Ｘ線検出器１６などを防護するために設けられている。

図示を省略するが、Ｘ線検出器１６は、照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する変換素子が二次元状（マトリクス状）に配置され、変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取るように構成されている。そして、本実施形態では、Ｘ線検出器１６は、第２格子１５上に形成されるＸ線の像である上記のモアレ画像Ｍｏを変換素子ごとの画像信号として撮影するようになっている。

そして、本実施形態では、Ｘ線タルボ撮影装置１は、いわゆる縞走査法を用いてモアレ画像Ｍｏを複数枚撮影するようになっている。すなわち、本実施形態に係るＸ線タルボ撮影装置１では、第１格子１４と第２格子１５との相対位置を図１〜図２（ａ）におけるｘ軸方向（すなわちスリットＳの延在方向（ｙ軸方向）に直交する方向）にずらしながらモアレ画像Ｍｏを複数枚撮影する。

そして、Ｘ線タルボ撮影装置１から複数枚分のモアレ画像Ｍｏの画像信号を受信した画像処理装置２における画像処理で、複数枚のモアレ画像Ｍｏに基づいて、吸収画像や、微分位相画像や、小角散乱画像を再構成するようになっている。

そのため、Ｘ線タルボ撮影装置１で、縞走査法によりモアレ画像Ｍｏを複数枚撮影するために、第１格子１４をｘ軸方向に所定量ずつ移動させるための図示しない移動装置などが設けられている。なお、第１格子１４を移動させる代わりに第２格子１５を移動させたり、あるいは両方とも移動させたりするように構成することも可能である。

また、Ｘ線タルボ撮影装置１で、第１格子１４と第２格子１５との相対位置を固定したままモアレ画像Ｍｏを１枚だけ撮影し、画像処理装置における画像処理で、このモアレ画像Ｍｏをフーリエ変換法などを用いて解析するなどして吸収画像や微分位相画像を再構成するように構成することも可能である。

そして、この方法を用いる場合には、Ｘ線タルボ撮影装置１に必ずしも上記の移動装置などを設ける必要はない。なお、本発明は、このような移動装置が設けられていないＸ線タルボ撮影装置にも適用される。

第１格子１４や第２格子１５は、Ｘ線透過率の高い材料と低い材料とを交互に配置することで作製され、微分位相画像と小角散乱画像とでは、この第１格子１４や第２格子１５のスリットライン方向（図１ではｙ方向）と被写体構造物の成す角度（被写体格子間角度）によって信号強度が異なることが知られている。図２（ｂ）に示すように、被写体Ｈとして、ｙ方向に骨が延在する被写体Ｈ１と、ｘ方向に骨が延在する被写体Ｈ２と、を考える。再構成画像Ｒ１は、被写体Ｈ１の小角散乱画像又は微分位相画像であり、被写体格子間角度が９０°であり、検出信号強度が０となる。再構成画像Ｒ２は、被写体Ｈ２の小角散乱画像又は微分位相画像であり、被写体格子間角度が０°であり、検出信号強度が１となる。

図３に示すように、格子のスリット方向に対して同じ被写体を回転させて、被写体−格子スリット間角度を変化させて、スリット平行方向の信号強度を１とした再構成画像の画像信号強度比を計測していくと、ｃｏｓカーブを描いて画像信号強度比は低下していき、スリットに直交する９０°方向で画像信号強度比が０となる。

Ｘ線タルボ撮影装置１における他の部分の構成について説明する。本実施形態では、Ｘ線タルボ撮影装置１は、いわゆる縦型であり、Ｘ線発生装置１１、線源格子１２、被写体台１３、第１格子１４、第２格子１５、Ｘ線検出器１６が、この順序に重力方向であるｚ方向に配置されている。すなわち、本実施形態では、ｚ方向が、Ｘ線発生装置１１からのＸ線の照射方向ということになる。

Ｘ線発生装置１１は、Ｘ線源１１ａとして、例えば医療現場で広く一般に用いられているクーリッジＸ線源や回転陽極Ｘ線源などを備えている。また、それ以外のＸ線源を用いることも可能である。Ｘ線発生装置１１は、焦点からＸ線をコーンビーム状に照射するようになっている。すなわち、Ｘ線発生装置１１から離れるほどＸ線が広がるように照射される。

そして、本実施形態では、Ｘ線発生装置１１の下方に線源格子１２が設けられている。その際、Ｘ線源１１ａの陽極の回転などにより生じるＸ線発生装置１１の振動が線源格子１２に伝わらないようにするために、本実施形態では、線源格子１２は、Ｘ線発生装置１１には取り付けられず、支柱１７に設けられた基台部１８に取り付けられた固定部材１８ａに取り付けられている。

なお、本実施形態では、Ｘ線発生装置１１の振動が支柱１７などのＸ線タルボ撮影装置１の他の部分に伝播しないようにするために（或いは伝播する振動をより小さくするために）、Ｘ線発生装置１１と支柱１７との間に緩衝部材１７ａが設けられている。

本実施形態では、上記の固定部材１８ａには、線源格子１２のほか、線源格子１２を透過したＸ線の線質を変えるためのろ過フィルター（付加フィルターともいう）１１２や、照射されるＸ線の照射野を絞るための照射野絞り１１３、Ｘ線を照射する前にＸ線の代わりに可視光を被写体に照射して位置合わせを行うための照射野ランプ１１４などが取り付けられている。

なお、線源格子１２とろ過フィルター１１２と照射野絞り１１３とは、必ずしもこの順番に設けられる必要はない。また、本実施形態では、線源格子１２などの周囲には、それらを保護するための第１のカバーユニット１２０が配置されている。

線源格子１２、第１格子１４及び第２格子１５は、各々を水平方向に沿った姿勢に配置する格子保持部（格子ホルダーともいう。図示略）によって保持されている。上記のような縞走査法による撮影時に第１格子１４や第２格子１５を移動させる場合は、当該格子保持部自体を動作させて、第１格子１４や第２格子１５を移動させるようにする。

被写体台１３には、Ｘ線発生装置１１から照射されるＸ線に対して被写体Ｈの位置を固定する固定ユニット（図示略）が設けられている。固定ユニットは、被写体Ｈを所定の位置で固定可能とする固定部と、当該固定部をＸ線の照射方向（ｚ方向）に略直交する平面内で所定の曲線上を移動可能とする移動機構と、を有する。このような固定ユニットを用いることで、Ｘ線タルボ撮影装置１によって、被写体Ｈの同一部位を、被写体設置角度を変えた状態で正確に複数回撮影することができる。本実施形態では、被写体Ｈの被写体設置角度の調整を、固定ユニットの移動機構で行うものとしたが、Ｘ線源１１ａ、線源格子１２、第１格子１４、第２格子１５（格子保持部でもよい）及びＸ線検出器１６が、被写体台１３の周囲を回転して被写体Ｈを複数の方向から連続的に撮影できるような構成を採用してもよいものとする。

なお、被写体設置角度とは、線源格子１２、第１格子１４、第２格子１５のそれぞれの格子スリット方向（スリットＳの延在方向）と、水平方向における被写体Ｈとの相対角度を指す。このような被写体設置角度に応じてＸ線の透過量が異なり、再構成画像として生成された際に、当該角度に応じて見える像が異なるものとなる。したがって、被写体Ｈの同一部位を、被写体設置角度を変えて複数回撮影することによって、同一のモアレ画像Ｍｏを基にした３種類の再構成画像の画像セットを複数の角度ごとに取得することができ、被写体Ｈについて正確な診断を下すことができる。

［画像処理装置について］
図１に示すように、画像処理装置２は、操作部２２を介する操作者（医師、技師）の操作入力により、Ｘ線タルボ撮影装置１により得られたモアレ画像Ｍｏを用いて、被写体Ｈの３種類の高精細な再構成画像（吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像）を生成し、得られた再構成画像から骨特性指標、骨強度指標を算出し、表示部２３に表示する。

図４を参照して、画像処理装置２の内部構成を説明する。図４は、画像処理装置２の機能構成を示すブロック図である。画像処理装置２は、第１、第２、第３の骨特性指標算出部、生成部としての制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５を備える。画像処理装置２の各部は、バス２６で接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）などから構成され、記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により、後述する骨強度指標算出処理などの各種処理を実行する。

操作部２２は、カーソルキー、数字入力キー、各種機能キーなどを備えたキーボードと、マウスなどのポインティングデバイスとを備え、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部２１に出力する。また、操作部２２は、表示部２３のディスプレイと一体に構成されたタッチパネルを備え、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部２１に出力する構成としてもよい。

表示部２３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイを備え、制御部２１の表示制御に従って、操作画面、Ｘ線タルボ撮影装置１の動作状況、生成された再構成画像、骨質因子としての骨特性指標、骨強度を示す骨強度指標などを表示する。

通信部２４は、通信インターフェイスを備え、通信ネットワーク上にあるＸ線タルボ撮影装置１や、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）などの外部システムと有線又は無線により通信する。

記憶部２５は、制御部２１により実行されるプログラム、プログラムの実行に必要なデータを記憶している。Ｘ線タルボ撮影装置１によって撮影されたモアレ画像Ｍｏの画像データ（モアレ画像データ）、再構成画像データ、骨特性指標、骨強度指標などが記憶される。

また、記憶部２５に記憶されているプログラムとして、後述する骨強度指標算出処理を実行するための骨強度指標算出プログラムＰ１が含まれている。

なお、画像処理装置２は、Ｘ線源１１ａに対するＸ線タルボ撮影時の撮影条件を設定することができるようになっている。すなわち、Ｘ線源１１ａに対する管電圧や管電流、照射時間（或いは照射ｍＡｓ値）や使用するろ過フィルター１１２のフィルター種や被写体の体厚や装置構造から決まる被写体拡大率などのＸ線タルボ撮影時の撮影条件の設定を、画像処理装置２上で行うことができるようになっている。また、このような撮影条件の設定を、画像処理装置２を操作するために設けられた操作部２２の条件キーに予め紐づけて保存することができる。

［Ｘ線撮影システムの動作の説明］
図５〜図２１を参照して、Ｘ線撮影システム１００、特に画像処理装置２における動作を説明する。図５は、骨強度指標算出処理を示すフローチャートである。図６は、骨特性指標計測処理を示すフローチャートである。図７は、骨梁異方度計測処理を示すフローチャートである。図８は、骨梁連結度計測処理を示すフローチャートである。図９は、骨梁幅計測処理を示すフローチャートである。図１０は、骨梁本数計測処理を示すフローチャートである。図１１は、石灰化度計測処理を示すフローチャートである。図１２は、類骨量計測処理を示すフローチャートである。図１３は、皮質骨幅計測処理を示すフローチャートである。図１４は、皮質骨多孔度計測処理を示すフローチャートである。

図１５は、小ＲＯＩに分割した計測対象ＲＯＩを示す図である。図１６（ａ）は、所定の格子スリット方向で網目状構造の被写体Ｈ３を撮影した小角散乱画像ＳＭ１を示す図である。図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の格子スリット方向を９０°回転して被写体Ｈ３を撮影した小角散乱画像ＳＭ２を示す図である。図１７は、骨粗鬆症患者と健常者との骨の模式図と骨荷重方向の関係を示す図である。図１８（ａ）は、積分処理後の微分位相画像Ｄ１を示す図である。図１８（ｂ）は、積分処理後の微分位相画像Ｄ１の直線部Ｌ１における距離に対する信号値を示す図である。図１８（ｃ）は、吸収画像Ａ１を示す図である。図１８（ｄ）は、吸収画像Ａ１の直線部Ｌ２における距離に対する信号値を示す図である。

図１９（ａ）は、微分位相画像Ｄ２を示す図である。図１９（ｂ）は、２次元ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理後の微分位相画像Ｄ３を示す図である。図１９（ｃ）は、２次元ＦＦＴ処理後の微分位相画像Ｄ３の直線部Ｌ３における空間周波数に対するＦＦＴスペクトル強度を示す図である。図２０（ａ）は、微分位相画像Ｄ２を示す図である。図２０（ｂ）は、微分位相画像Ｄ２の直線部Ｌ４における距離に対する信号値を示す図である。図２０（ｃ）は、２値化後の微分位相画像Ｄ４を示す図である。図２０（ｄ）は、２値化後の微分位相画像Ｄ４の直線部Ｌ５における距離に対する信号値を示す図である。図２１（ａ）は、小角散乱画像ＳＭ３を示す図である。図２１（ｂ）は、小角散乱画像ＳＭ３の直線部Ｌ６の一部分における距離に対する信号値を示す図である。

図５〜図２１を参照して、画像処理装置２で実行される骨強度指標算出処理を実行する。骨強度は、次式（１）で定義される。
骨強度＝骨密度＋骨質（骨微細構造、骨代謝回転状態、骨微小骨折、骨組織石灰化度） …（１）
また、骨強度の物理上の解釈の定義は、次式（２）で示される。
骨強度=材質因子（Ｃａなどの骨塩の量、類骨の量、組成比）＋構造因子（骨梁・皮質骨の太さや構成） …（２）

また、骨密度は、単位面積・体積あたりの骨塩量である。骨微細構造は、海綿骨骨梁の幅、本数、骨梁連結度、異方度や、皮質骨の幅、多孔度などの微細構造因子である。骨代謝回転は、古い骨の破壊吸収と新しい骨の生成のサイクルである。古い骨の吸収→類骨（骨の前駆体）形成→類骨の石灰化→石灰化完了（骨の完成）→骨の吸収、のサイクルが動いている。骨粗鬆症治療薬は、この回転に働きかけ骨の形成促進や骨の吸収抑制を行うことで骨を増やす。

画像処理装置２において、例えば操作部２２を介して操作者から骨強度指標算出処理の実行指示が入力されたことをトリガーとして、制御部２１は、記憶部２５に記憶された骨強度指標算出プログラムＰ１に従い、骨強度指標算出処理を実行する。

図５に示すように、まず、制御部２１は、操作部２２を介して操作者から撮影条件及び撮影する被写体としての患者の部位の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。所定枚数（例えば４枚）のモアレ画像データから３種の再構成画像データ（吸収画像データ、微分位相画像データ、小角散乱画像データ）が１枚ずつ生成される。本実施の形態では、例えば、被写体の骨荷重方向の平行方向に第１格子１４、第２格子１５の格子スリット方向を合わせた所定枚数のモアレ画像の撮影と、被写体の骨荷重方向の直交方向（９０°異なる方向）に第１格子１４、第２格子１５の格子スリット方向を合わせた所定枚数のモアレ画像の撮影と、を行うための撮影条件が入力されるものとする。被写体の患者の骨荷重方向とは、当該患者において平常の生活で荷重がかかる方向である。通常は、立った状態で重力がかかる上下方向を骨荷重方向とする。

そして、制御部２１は、操作部２２を介する操作者からの入力に応じて、被写体としての患者の患者情報を取得する（ステップＳ１２）。患者情報としては、患者のＩＤ、年齢などの通常の患者情報に加え、計測対象ＲＯＩ（Region Of Interest）の小分割を行うか否かの情報と、を含むものとする。撮影条件と患者情報とを合わせて画像条件とする。

そして、制御部２１は、記憶部２５に予め記憶されている比較情報を読み出して取得する（ステップＳ１３）。比較情報は、例えば記憶部２５に記憶されている年齢−パラメーター（骨特性指標、骨強度指標）テーブルから読み出される患者と同年齢者の骨特性指標、骨強度指標の平均値や過去の計測値と、を含む。骨特性指標は、骨密度、骨梁異方度、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨多孔度、皮質骨幅であるものとする。骨梁異方度、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数は、骨梁の異方度、連結度、幅、本数である。石灰化度は、骨組織の石灰化の進行度合いであり、骨塩と骨基質（類骨主成分のコラーゲンなど）量の比である。類骨量は、骨組織の基質要素の１つである類骨の量である。皮質骨多孔度は、表層の硬い骨である皮質骨の多孔度である。皮質骨幅は、皮質骨の幅である。

そして、制御部２１は、ステップＳ１１で入力された撮影条件にて、通信部２４を介して、Ｘ線タルボ撮影装置１を制御し、被写体の患者をＸ線撮影させ、通信部２４を介して、複数の被写体設置角度のモアレ画像データをＸ線タルボ撮影装置１から取得し、当該モアレ画像データに画像条件を対応付けて記憶部２５に記憶する（ステップＳ１４）。Ｘ線タルボ撮影装置１は、制御部２１の制御に従い、被写体Ｈの撮影を行う。この時、被写体Ｈの同一部位を、被写体設置角度を変えた状態で複数回の撮影を行う。

そして、制御部２１は、ステップＳ１４で取得されたモアレ画像データを再構成して再構成画像データ(吸収画像データ、微分位相画像データ、小角散乱画像データ)を生成し、記憶部２５に記憶する（ステップＳ１５）。この時、各再構成画像データの画像信号は空気（被写体を置いていない状態）の信号強度が１となるように正規化されていることが望ましい。上記一例としての撮影条件で撮影された場合に、格子スリット方向が骨荷重方向の平行方向のモアレ画像データと、格子スリット方向が骨荷重方向の直交方向のモアレ画像データとから、格子スリット方向がどちらか１方向の吸収画像データと、格子スリット方向が２方向（骨荷重方向の平行方向及び直交方向）の微分位相画像データと、格子スリット方向が２方向（骨荷重方向の平行方向及び直交方向）の小角散乱画像データとの、５枚の再構成画像データが生成されるものとする。

そして、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された再構成画像データを表示部２３に表示し、操作部２２を介する操作者からの計測対象ＲＯＩの入力に応じて、骨特性指標計測処理ごとの再構成画像中の計測対象ＲＯＩの設定を行う（ステップＳ１６）。計測対象ＲＯＩは、海綿骨を含むＲＯＩと、皮質骨を含むＲＯＩと、がある。骨梁異方度計測処理、骨梁連結度計測処理、骨梁幅計測処理、骨梁本数計測処理では、海綿骨を含むＲＯＩが設定され適用される。皮質骨幅計測処理、皮質骨多孔度計測処理では、皮質骨を含むＲＯＩが設定され適用される。骨密度計測、石灰化度計測処理、類骨量計測処理では、海綿骨を含むＲＯＩと、皮質骨を含むＲＯＩと、の少なくとも一方が設定され適用される。また、ステップＳ１６では、計測対象ＲＯＩをさらに複数の小ＲＯＩに分割するか否かの情報入力を含む。例えば、図１５に示すように、計測対象ＲＯＩが複数の小ＲＯＩに分割される。計測対象ＲＯＩの分割の対象となる骨特性指標は、石灰化度、類骨量、皮質骨多孔度の少なくとも１つである。

そして、制御部２１は、ステップＳ１６で計測対象ＲＯＩを複数の小ＲＯＩに分割する入力が行われたか否かに応じて、計測対象ＲＯＩの小分割が無いか否かを判別する（ステップＳ１７）。計測対象ＲＯＩの小分割が無い場合（ステップＳ１７；ＹＥＳ）、制御部２１は、骨特性指標計測処理を実行する（ステップＳ１８）。骨特性指標計測処理は、骨特性指標として、骨密度、骨梁異方度、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨多孔度、皮質骨幅を自動で計測する処理とする。なお、骨密度に代えて、骨塩量を計測する構成としてもよい。

ここで、図６を参照して、ステップＳ１８の骨特性指標計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された吸収画像データを用いて、吸収画像中のステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの信号を演算することにより、骨密度を計測する（ステップＳ３１）。骨密度の計測法は、例えば、ＣＸＤ（Computed X-ray densitometer）法と同様にアルミステップなどの基準物体を骨と同時に撮影して骨の信号値と対応する基準物体の信号値から骨密度を推定する手法でもよいし、いわゆるＤＥＸＡ法と同様の高・低２種類のＸ線エネルギーで同一位置を撮影した吸収画像の差分合成画像の骨部信号プロファイル面積から計測する手法でもよいし、高・低エネルギーで同一位置を撮影した吸収画像の除算合成画像の骨部領域の積算信号値から計測する手法でもよい。

そして、制御部２１は、骨梁異方度計測処理を実行する（ステップＳ３２）。ここで、図７を参照して、ステップＳ３２の骨梁異方度計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された格子スリット方向が骨荷重方向の平行方向の小角散乱画像データ及び骨荷重方向の直交方向の小角散乱画像データを取得する（ステップＳ４１）。骨荷重方向は、例えば位置決め用の低線量のプレ撮影画像から解剖学的な特徴量抽出で得てもよいし、プレ画像で操作者が設定してもよいし、格子方向や被写体設置方向決定用のＸ線画像に映り込むマーカーを使用してもよい。

そして、制御部２１は、ステップＳ４１で取得された骨荷重方向の平行方向及び直交方向の２つの小角散乱画像データの小角散乱画像の同位置にステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩを設定する（ステップＳ４２）。

そして、制御部２１は、ステップＳ４２で設定された計測対象ＲＯＩ中の信号値強度ＳａｎＨ，ＳａｎＶを取得する（ステップＳ４３）。信号値強度ＳａｎＨ，ＳａｎＶは、図３の被写体−格子スリット間角度０°と９０°との信号強度にあたる。図２（ｂ）に示した様に格子スリット方向と直交する方向にある被写体は小角散乱画像では検出されない。図１６（ａ）に示すように、所定の格子スリット方向に第１格子１４及び第２格子１５を配置して、上記非特許文献１の様に、網目状構造の被写体Ｈ３を撮影して小角散乱画像ＳＭ１を取得し、図１６（ｂ）に示すように、図１６（ａ）の第１格子１４及び第２格子１５の格子スリット方向を９０°回転して被写体Ｈ３を撮影して小角散乱画像ＳＭ２を取得する。小角散乱画像ＳＭ１，ＳＭ２では、格子スリット平行方向の信号のみが残っており、格子スリット平行方向の構造物を抽出できる。

そして、制御部２１は、ステップＳ４３で取得された信号値強度ＳａｎＨ，ＳａｎＶを用いて、骨梁異方度＝ＳａｎＨ／ＳａｎＶを演算し（ステップＳ４４）、骨梁異方度計測処理を終了する。ここで、図１７に、骨粗鬆症患者と健常者との骨の模式図と骨荷重方向の関係を示す。骨の模式図には、皮質骨と海綿骨骨梁とが示される。骨の模式図における海綿骨骨梁の本数は、骨荷重方向に直交、平行な水平方向、垂直方向の直線の本数で示され、海綿骨骨梁の幅が、直線の太さで示されている。皮質骨の量は、海綿骨骨梁の領域の周囲の幅で示されている。骨粗鬆症患者の方が、健常者よりも、海綿骨骨梁の本数、幅が小さい。骨粗鬆症の診断に必要な骨梁異方度は、図１７に示す骨荷重方向と直交、平行方向の骨梁異方度であるため、骨荷重方向を事前に取得し、２種類の小角散乱画像で骨梁異方度を算出している。

図６に戻り、制御部２１は、骨梁連結度計測処理を実行する（ステップＳ３３）。ここで、図８を参照して、ステップＳ３３の骨梁連結度計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された格子スリット方向が骨荷重方向の平行方向の微分位相画像データ及び骨荷重方向の直交方向の微分位相画像データを取得する（ステップＳ５１）。

そして、制御部２１は、ステップＳ５１で取得された２つの微分位相画像データの微分位相画像について、ステップＳ１６で取得された計測対象ＲＯＩの積分処理を行う（ステップＳ５２）。ステップＳ５２では、例えば、図１８（ａ）に示す積分処理後の微分位相画像Ｄ１が取得される。図１８（ｂ）に、微分位相画像Ｄ１の直線部Ｌ１におけるプロファイルとして、距離［ｐｉｘｅｌｓ］に対応する直線部Ｌ１の信号値を示す。距離［ｐｉｘｅｌｓ］は、直線部の左端を０とした右方向の距離である。比較のため、図１８（ｃ）に吸収画像Ａ１を示す。図１８（ｄ）に、吸収画像Ａ１の直線部Ｌ２におけるプロファイルとして、距離［ｐｉｘｅｌｓ］に対する直線部Ｌ２の信号値を示す。微分位相画像Ｄ１では吸収画像Ａ１では検出されない微小な骨梁を検出することが可能である。なお、積分処理後の微分位相画像Ｄ１と吸収画像Ａ１とでは、物理量が合わせられている。

そして、制御部２１は、ステップＳ５２で積分された２つの微分位相画像（位相画像）を２乗加算する（ステップＳ５３）。そして、制御部２１は、ステップＳ５３で２乗加算された積分された微分位相画像を有する合成位相画像データを生成する（ステップＳ５４）。そして、制御部２１は、所定の閾値を用いて、ステップＳ５４で生成された合成位相画像データの合成位相画像の２値化処理を行う（ステップＳ５５）。

そして、制御部２１は、ステップＳ５５で取得された２値化された合成位相画像から８連結オイラー数を計測する（ステップＳ５６）。そして、制御部２１は、ステップＳ５６で計測された８連結オイラー数を骨梁連結度として設定し（ステップＳ５７）、骨梁連結度計測処理を終了する。

図６に戻り、制御部２１は、骨梁幅計測処理を実行する（ステップＳ３４）。ここで、図９を参照して、ステップＳ３４の骨梁幅計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された１つ（例えば格子スリット方向が骨荷重方向の直交方向）の微分位相画像データを取得する（ステップＳ６１）。例えば、図１９（ａ）に示す微分位相画像Ｄ２の微分位相画像データが取得される。そして、制御部２１は、ステップＳ７１で取得された１つの微分位相画像データの微分位相画像の、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの領域に対して２次元のＦＦＴ処理を行い、ＦＦＴ処理後の微分位相画像データ（２次元ＦＦＴ画像データ）を生成する（ステップＳ６２）。例えば、図１９（ｂ）に示すＦＦＴ処理後の微分位相画像Ｄ３の微分位相画像データが生成される。

そして、制御部２１は、ステップＳ７２で取得されたＦＦＴ処理後の微分位相画像の代表となる指定角度の（ＦＦＴ）スペクトル強度を取得する（ステップＳ６３）。例えば、図１９（ｃ）に、図１９（ａ）のＦＦＴ処理後の微分位相画像Ｄ３の指定角度の直線部Ｌ３におけるプロファイルとして、空間周波数［ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ］に対する直線部Ｌ３の（ＦＦＴ）スペクトル強度が取得される。

そして、制御部２１は、ステップＳ７３で取得された指定角度のスペクトル強度のうち、骨梁幅範囲５０〜５００［μｍ］と対応する空間周波数１〜１０［ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ］のスペクトル強度において最大強度を示す空間周波数ｆを取得する（ステップＳ６４）。そして、制御部２１は、ステップＳ７４で取得された空間周波数ｆを用いて、骨梁幅Ｂｗ＝１０００／２ｆ［μｍ］を算出し（ステップＳ６５）、骨梁幅計測処理を終了する。

なお、骨梁幅計測処理において、ステップＳ６１で格子スリット方向が９０°異なる２枚の微分位相画像データが取得され、その２枚の微分位相画像を２乗加算した合成微分位相画像データが生成され、当該２乗加算した合成微分位相画像データに対してステップＳ６２〜Ｓ６５の処理が実行される構成としてもよい。

図６に戻り、制御部２１は、骨梁本数計測処理を実行する（ステップＳ３５）。ここで、図１０を参照して、ステップＳ３５の骨梁本数計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された１つ（例えば格子スリット方向が骨荷重方向の直交方向）の微分位相画像データを取得する（ステップＳ７１）。そして、制御部２１は、ステップＳ７１で取得された１つの微分位相画像データの微分位相画像の、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの平均信号値を閾値Ｔｈとして取得する（ステップＳ７２）。例えば、図２０（ａ）に示す微分位相画像Ｄ２の微分位相画像データが取得される。図２０（ｂ）に、微分位相画像Ｄ２の直線部Ｌ４におけるプロファイルとして、距離［ｐｉｘｅｌｓ］に対する直線部Ｌ４の信号値を示す。図２０（ｂ）のプロファイルの信号値の平均値を閾値Ｔｈとしている。

そして、制御部２１は、ステップＳ７２で取得された閾値Ｔｈを基準に、ステップＳ７１で取得された１つの微分位相画像データのステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの微分位相画像の２値化処理を行う（ステップＳ７３）。例えば、図２０（ｃ）に示す２値化された微分位相画像Ｄ４の微分位相画像データが生成される。微分位相画像Ｄ４のうち、図２０（ｄ）に、微分位相画像Ｄ４の計測したい骨梁と直交方向の直線部Ｌ５におけるプロファイルとして、距離［ｐｉｘｅｌｓ］に対する直線部Ｌ５の信号値を示す。

そして、制御部２１は、記憶部２５に予め記憶された検出器画素サイズｄを読み出し、ステップＳ７３で取得された２値化された微分位相画像の閾値Ｔｈを超える画素数（直線部Ｌ４におけるプロファイルの信号値１となる画素数）Ｐｃを計測し、骨梁面積Ｌ＝Ｐｃ×ｄを算出する（ステップＳ７４）。そして、制御部２１は、ステップＳ７４で取得した骨梁面積Ｌ、ステップＳ６５で算出された骨梁幅Ｂｗを用いて、ステップＳ６１で取得された計測対象ＲＯＩの微分位相画像の各行の骨梁本数ｂＮ＝Ｌ／Ｂｗを、ｎ行分取得する（ステップＳ７５）。そして、制御部２１は、骨梁本数ＢＮ＝ΣｂＮｋ／ｎ（ｋ＝１…ｎ）を算出し（ステップＳ７６）、骨梁本数計測処理を終了する。

なお、骨梁本数計測処理において、ステップＳ７１で格子スリット方向が９０°異なる２枚の微分位相画像データが取得され、その２枚の微分位相画像を２乗加算した合成微分位相画像データが生成され、当該２乗加算した合成微分位相画像データを用いてステップＳ７２〜Ｓ７６の処理が実行される構成としてもよい。

図６に戻り、制御部２１は、石灰化度計測処理を実行する（ステップＳ３６）。ここで、図１１を参照して、ステップＳ３６の石灰化度計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された格子スリット方向が互いに９０°異なる２方向の小角散乱画像データと、吸収画像データとを取得する（ステップＳ８１）。上記一例の撮影条件の場合、格子スリット方向が骨荷重方向の平行方向及び直交方向の２枚の小角散乱画像データと、１枚の吸収画像データとが取得される。そして、制御部２１は、ステップＳ８１で取得された２方向の小角散乱画像データを２乗加算し、合成小角散乱画像データを生成する（ステップＳ８２）。

そして、制御部２１は、ステップＳ８２で生成された合成小角散乱画像データの、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの積算信号値Ｓｓを取得する（ステップＳ８３）。そして、制御部２１は、ステップＳ８２で生成された積算信号値Ｓｓを用いて、単位面積当たりの信号強度Ｃｍ＝Ｓｓ／計測対象ＲＯＩ面積を補正前の石灰化度として算出する（ステップＳ８４）。そして、制御部２１は、ステップＳ８１で取得された１枚の吸収画像データの吸収画像の信号値を２乗して２倍し、２乗２倍吸収画像データを生成する（ステップ８５）。

そして、制御部２１は、ステップＳ８５で生成された２乗２倍吸収画像データの、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの積算信号値Ｓａを取得する（ステップ８６）。そして、制御部２１は、ステップＳ８６で取得した積算信号値Ｓａの逆数を補正係数Ｃｃとする（ステップ８７）。そして、制御部２１は、ステップＳ８７で取得した補正係数ＣｃとステップＳ８４で算出された単位面積当たりの信号強度Ｃｍを用いて、石灰化度Ｃｍｄ＝Ｃｃ×Ｃｍを算出し（ステップＳ８８）、石灰化度計測処理を終了する。補正係数Ｃｃは、ステップＳ１１，Ｓ１２で入力された画像条件による補正を追加（追加補正係数とする）しても良く、例えば、画像条件として受信したＸ線エネルギー情報に基づき基準管電圧よりも高い値で撮影されている場合に、合成吸収画像の積算信号値Ｓａから得られた補正係数Ｃｃ＝１／Ｓａに追加補正係数をかけて石灰化度が高くなる様に設定されている。

なお、石灰化度計測処理において、ステップＳ８１で１つの小角散乱画像データが取得され、その小角散乱画像の平均信号値が石灰化度Ｃｍとして算出され、ステップＳ８８で石灰化度Ｃｍｄが算出される構成としてもよい。
また、ステップＳ８１で１つずつの小角散乱画像データと吸収画像データとが取得され、吸収画像から補正係数Ｃｃを算出し石灰化度Ｃｍを補正する構成としても良い。

また、図５のステップＳ１５で、再構成画像データとして、格子スリット方向が互いに９０°異なる２方向（例えば、格子スリット方向が骨荷重方向に平行、直交な２方向）の、２枚の小角散乱画像データ、２枚の微分散乱画像データ、２枚の吸収画像データが生成される構成としてもよい。この構成において、石灰化度計測処理のステップＳ８１では、ステップＳ１５で生成された格子スリット方向が互いに９０°異なる２方向の、２枚の小角散乱画像データと、２枚の吸収画像データとが取得される。ステップＳ８５では、ステップＳ８１で取得された２枚の吸収画像データが２乗加算されて合成吸収画像データが生成される。ステップＳ８６では、ステップＳ８５で生成された合成吸収画像データの、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩの積算信号値Ｓａが取得される。他のステップは、上記の石灰化度計測処理と同様の構成となる。

図６に戻り、制御部２１は、類骨量計測処理を実行する（ステップＳ３７）。ここで、図１２を参照して、ステップＳ３５の類骨量計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された微分位相画像データ及び吸収画像データを取得する（ステップＳ９１）。上記一例の撮影条件の場合、格子スリット方向が骨化荷重方向の直交方向の微分位相画像データが取得される。そして、制御部２１は、微分位相画像データ及び吸収画像データで同じ物理量同士で演算を実施するために、ステップＳ８１で取得された微分位相画像データの微分位相画像を積分処理して積分処理された微分位相画像データ（位相画像データ）を生成する（ステップＳ９２）。

そして、制御部２１は、ステップＳ９２で生成された位相画像データの位相画像からステップＳ９１で取得された吸収画像データの吸収画像を減算した差分合成画像データを生成する（ステップＳ９３）。そして、制御部２１は、ステップＳ９３で生成された差分合成画像データの差分合成画像の骨梁部にステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩを設定する（ステップＳ９４）。

そして、制御部２１は、ステップＳ９４で設定された差分合成画像の計測対象ＲＯＩ中の平均信号値ＤＴｍを算出し、算出した平均信号値ＤＴｍを類骨量指標Ｏａｍとして設定し（ステップＳ９５）、類骨量計測処理を終了する。平均信号値ＤＴｍに代えて、差分合成画像の計測対象ＲＯＩ中の単位面積あたりの信号積算値としてもよい。

図６に戻り、制御部２１は、皮質骨幅計測処理を実行する（ステップＳ３８）。ここで、図１３を参照して、ステップＳ３８の皮質骨幅計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された１つ（例えば格子スリット方向が骨荷重方向の直交方向）の小角散乱画像データを取得し、取得された小角散乱画像データの小角散乱画像に、ステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩを設定し、小角散乱画像の計測対象ＲＯＩ内の計測したい皮質骨幅を横断する方向の直線部のプロファイルを生成し、生成したプロファイルから皮質骨幅ＣＷｄを取得する（ステップＳ１０１）。計測対象ＲＯＩは、必ず皮質骨と海綿骨、皮質骨の外側の軟部組織を含むように設定される。

例えば、図２１（ａ）に示す小角散乱画像ＳＭ３の直線部Ｌ６が指定され、図２１（ｂ）に示すように、小角散乱画像ＳＭ３の直線部Ｌ６の一部分におけるプロファイルとして、距離［ｐｉｘｅｌｓ］に対する当該直線部の信号値を示す。また、プロファイルの信号強度が急激に変わる箇所が、軟部組織と皮質骨との境界、皮質骨と海綿骨組織との境界とし、両方の境界の距離が皮質骨幅ＣＷｄとされる。

そして、制御部２１は、ステップＳ１１で入力された撮影条件の拡大率Ｍを取得する（ステップＳ１０２）。図２（ａ）に示すように、Ｘ線タルボ撮影装置１は、２つの格子間に距離を取る必要があるため、被写体Ｈは拡大像として検出される。また、この拡大率は撮影システムにより異なる。このため、拡大率Ｍは、撮影拡大率条件により皮質骨幅の補正を行うために用いる。なお、Ｍ＝（Ｘ線焦点と検出器間の距離）／（Ｘ線焦点−被写体間距離）だが、分母の焦点−被写体距離を求めることが難しい場合は、焦点−格子間距離で代用してもよい。

そして、制御部２１は、ステップＳ１０２で取得された拡大率Ｍを用いて皮質骨幅ＣＷｄを補正して補正後の皮質骨幅ＣＷ＝ＣＷｄ／Ｍを算出し（ステップＳ１０３）、皮質骨幅計測処理を終了する。

なお、皮質骨幅計測処理において、ステップＳ１０１で１つの微分位相画像データ又は吸収画像データが取得され、取得された微分位相画像データの微分位相画像又は吸収画像データの吸収画像から皮質骨幅Ｃｗｄが取得される構成としてもよい。

図６に戻り、制御部２１は、皮質骨多孔度計測処理を実行する（ステップＳ３９）。ここで、図１４を参照して、ステップＳ３９の皮質骨多孔度計測処理を説明する。まず、制御部２１は、ステップＳ１５で生成された格子スリット方向が互いに９０°異なる２方向の小角散乱画像データと、吸収画像データとを取得する（ステップＳ１１１）。上記一例の撮影条件の場合、格子スリット方向が骨化荷重方向の平行方向及び直交方向の２枚の小角散乱画像データと、１枚の吸収画像データとが取得される。

そして、制御部２１は、ステップＳ１１１で取得された２方向の小角散乱画像データを２乗加算し、合成小角散乱画像データを生成する（ステップＳ１１２）。そして、制御部２１は、ステップＳ１１２で生成された合成小角散乱画像データの合成小角散乱画像と、ステップＳ１１１で取得された吸収画像データの吸収画像の同一の皮質骨位置にステップＳ１６で設定された計測対象ＲＯＩを設定する（ステップＳ１１３）。

そして、制御部２１は、合成小角散乱画像の計測対象ＲＯＩの平均信号強度Ａｂｍと、吸収画像の計測対象ＲＯＩの平均信号強度Ｓｓｍとを取得する（ステップＳ１１４）。そして、制御部２１は、ステップＳ１１４で取得された平均信号強度Ａｂｍ，Ｓｓｍを用いて、皮質骨多孔度Ｃｏｐｏ＝Ｓｓｍ／Ａｂｍを算出し（ステップＳ１１５）、皮質骨多孔度計測処理を終了する。

図６に戻り、骨特性指標計測処理が終了され、図３に戻る。計測対象ＲＯＩの小分割がある場合（ステップＳ１７；ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ１６で設定された分割後の小ＲＯＩ（ｉ個に分割されたものとする）に番号１〜ｉを付与し、変数ｊに１を代入する（ステップＳ１９）。そして、制御部２１は、ステップＳ１６で小分割すると設定された骨特性指標（石灰化度、類骨量、皮質骨多孔度の少なくとも１つ）の計測処理について、計測対象ＲＯＩを変数ｊの小ＲＯＩに変更した計測処理を実行し、ステップＳ１６で小分割すると設定された骨特性指標（石灰化度、類骨量、多孔度の少なくとも１つ）の計測処理について、計測対象ＲＯＩを変数ｊの小ＲＯＩに変更したステップＳ１８と同様の計測処理を実行し、その他の骨特性指標の計測処理をステップＳ１８と同様の計測処理とする骨特性指標計測処理を行う（ステップＳ２０）。ただし、ステップＳ２０では、２回目以降では、計測対象ＲＯＩを小分割しない骨特性指標の計測処理は不要であり実行されない。

そして、制御部２１は、変数ｊを１インクリメントする（ステップＳ２１）。そして、制御部２１は、変数ｊ＝ｉであるか否かを判別する（ステップＳ２２）。変数ｊ＝ｉでない場合（ステップＳ２２；ＮＯ）、ステップＳ２０に移行される。

変数ｊ＝ｉである場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、制御部２１は、ステップＳ２０で計測された骨特性指標のうち、ステップＳ１６で小分割すると設定された骨特性指標について、計測対象ＲＯＩ中の小ＲＯＩにおける骨特性指標の統計量を、骨特性指標統計量として算出する（ステップＳ２４）。骨特性指標の統計量としては、例えば計測対象ＲＯＩ中の各小ＲＯＩの画素の信号値の平均値、最小値、最大値、標準偏差、最頻値、が挙げられる。標準偏差、最大値、最小値は、計測対象ＲＯＩの中で指標値のバラツキに関連しており骨強度の均一度や部分的な強弱を計測することができる。また、平均値、中央値、最頻値は、計測対象ＲＯＩ全体の傾向を表し、全体的な骨強度計測に利用できる。

ステップＳ１８又はＳ２３の後、制御部２１は、ステップＳ１８又はＳ２０，Ｓ２３で取得された骨特性指標（骨特性指標統計量）の種類とステップＳ１１，Ｓ１２で入力された画像条件とを基に、重みづけ係数Ｃｌ（ｌ＝１〜９：骨特性指標の種類数）を決定し、ステップＳ１８又はＳ２５で取得された骨特性指標（骨特性指標統計量）を用いて、骨強度指標＝Ｃ１×骨密度＋Ｃ２×骨梁異方度＋Ｃ３×骨梁連結度＋Ｃ４×骨梁幅＋Ｃ５×骨梁本数＋Ｃ６×石灰化度＋Ｃ７×類骨量＋Ｃ８×皮質骨幅＋Ｃ９×皮質骨多孔度を算出する（ステップＳ２４）。例えば、石灰化度、類骨量及び皮質骨多孔度の骨特性指標統計量が算出された場合に、骨強度指標＝Ｃ１×骨密度＋Ｃ２×骨梁異方度＋Ｃ３×骨梁連結度＋Ｃ４×骨梁幅＋Ｃ５×骨梁本数＋Ｃ６’×石灰化度の骨特性指標統計量＋Ｃ７’×類骨量の骨特性指標統計量＋Ｃ８×皮質骨幅＋Ｃ９’×皮質骨多孔度の骨特性指標統計量が算出される。

そして、制御部２１は、ステップＳ１８又はＳ２３で取得された骨特性指標（骨特性指標統計量）及びステップＳ２４で算出された骨強度指標と、ステップＳ１３で取得された比較情報とを比較し、その比較結果情報を生成する（ステップＳ２５）。比較結果情報は、例えば、ある骨特性指標（骨特性指標統計量）又は骨強度指標が、標準値としての比較情報に比べて、「標準値（比較情報の）の〇％」である旨の形式としてもよい。

そして、制御部２１は、ステップＳ１８又はＳ２３で取得された骨特性指標（骨特性指標統計量）と、ステップＳ２４で算出された骨強度指標と、ステップＳ２５で生成された比較結果情報とを表示部２３に表示して記憶部２５に記憶し（ステップＳ２６）、骨強度指標算出処理を終了する。

以上、本実施の形態によれば、画像処理装置２は、被写体が撮影されたモアレ画像データから生成される再構成画像データから、当該被写体の骨特性指標として、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度を算出する。このため、骨梁異方度以外の骨質因子としての骨特性指標を容易に取得できる。

また、画像処理装置２は、再構成画像データから、被写体の骨密度又は骨塩量を算出し、算出された骨特性指標と、算出された骨密度又は骨塩量とを、重みづけ係数を用いて加算して被写体の骨強度指標を算出する。このため、骨質を表す骨特性指標の加算により、高精度な骨強度指標を算出でき提供できる。

また、画像処理装置２は、再構成画像データから、被写体の骨梁異方度を算出し、算出された少なくとも１つの骨特性指標と、算出された骨密度又は骨塩量と、算出された骨梁異方度とを、重みづけ係数を用いて加算して被写体の骨強度指標を算出する。このため、骨質を表す骨特性指標にさらに骨梁異方度を加算するので、より高精度な骨強度指標を算出でき提供できる。

また、画像処理装置２は、被写体の骨荷重方向の平行方向及び直交方向に格子のスリット方向が配置された２つの小角散乱画像データの信号値の比を骨梁異方度として算出する。このため、人体情報を用いて必要な方向の骨梁情報のみから骨梁異方度を算出することで、被写体の撮影数及び被ばく線量を低減できる。

また、画像処理装置２は、微分位相画像データを用いて骨梁連結度を算出する。このため、微分位相画像を用いることで、従来の吸収画像では検出できなかった細い骨梁を検出可能なため、より正確な骨梁連結度を取得できる。

また、画像処理装置２は、微分位相画像データのプロファイルにおいて、所定の閾値を超える画素数に基づいて骨梁本数を算出する。このため、微分位相画像を用いることで、従来の吸収画像では検出できなかった細い骨梁を検出可能なため、より正確な骨梁本数を取得できる。

また、画像処理装置２は、微分位相画像データのプロファイルの周波数解析をし、骨梁に対応する空間周波数内で最もスペクトル強度が高い空間周波数に対応する長さを骨梁幅として算出する。このため、微分位相画像を用いることで、従来の吸収画像では検出できなかった細い骨梁を検出可能であり、周波数解析によりアーチファクトの影響を除去した精度の良い骨梁幅を取得できる。

また、画像処理装置２は、被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる２つの微分位相画像データ（積分後の微分位相画像データ）を２乗加算した合成微分位相画像データ（合成微分位相画像データ）を用いて、骨梁連結度（好ましくは骨梁本数及び骨梁幅も）を算出する。このため、１次元格子の微分位相画像は、格子直交方向の情報が取得できないため、角度違いの２枚の微分位相画像の合成画像を使うことで、より高精度な骨梁連結度（、骨梁本数及び骨梁幅）が取得できる。

また、画像処理装置２は、小角散乱画像データの平均信号値を石灰化度として算出する。このため、石灰化度を生体で低侵襲に取得できる。

また、画像処理装置２は、被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる２つの小角散乱画像データを２乗加算した合成小角散乱画像データを用いて、石灰化度を算出してもよい。このため、角度違いの２枚の小角散乱画像の合成画像を使うことで、より高精度な石灰化度を生体で低侵襲に取得できる。なお、画像処理装置２が、小角散乱画像データの平均信号値を石灰化度として算出する構成によれば、石灰化度を生体で低侵襲に取得できる。

また、画像処理装置２は、小角散乱画像データより取得された石灰化度に吸収画像データを用いて算出した補正係数をかけて補正する。このため、より高精度な石灰化度を生体で低侵襲に取得できる。

また、画像処理装置２は、算出する骨特性指標が石灰化度、類骨量及び皮質骨多孔度の少なくとも１つである場合に、再構成画像データの計測対象ＲＯＩを分割した複数の小ＲＯＩごとに当該骨特性指標を算出し、算出した複数の骨特性指標の統計量を算出する。このため、石灰化進行度合いの面内バラツキなどの骨特性指標の統計量を容易に取得できる。

また、画像処理装置２は、微分位相画像データを積分処理した位相画像データと吸収画像データとの差分画像データの骨梁領域内の信号積算値又は信号値の平均値を類骨量として算出する。このため、類骨量を生体で低侵襲に取得できる。

また、画像処理装置２は、再構成画像データの皮質骨及び海綿骨を含むプロファイルから皮質骨幅を取得する。このため、皮質骨幅を精度よく取得できる。特に、再構成画像データとして、小角散乱画像データを用いることで、吸収像よりも皮質骨と他の物質の境界が明瞭に見えるため、皮質骨幅を既存装置よりも精度よく取得できる。

また、画像処理装置２は、被写体の撮影条件に基づいて、拡大率Ｍを用いて、皮質骨幅を補正する。このため、撮影条件による骨特性指標値のズレの補正計算を行い、より正確な皮質骨幅が取得できる。

また、画像処理装置２は、小角散乱画像データ及び吸収画像データの皮質骨内部の同一位置の計測対象ＲＯＩの平均信号強度を取得し、取得した２つの平均信号強度の比を皮質骨多孔度として算出する。このため、皮質骨多孔度を、生体で低侵襲に取得できる。

また、Ｘ線撮影システム１００は、被写体を撮影してモアレ画像データを生成するＸ線タルボ撮影装置１と、モアレ画像データから再構成画像データを生成し、再構成画像データから骨特性指標（骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度）（、骨密度又は骨塩量、骨梁異方度、骨強度指標）を算出する画像処理装置２と、を備える。このため、被写体を撮影して、骨梁異方度以外の骨質因子としての骨特性指標を容易に取得できる。

なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る好適な医用画像処理装置、医用画像撮影システムの一例であり、これに限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態では、骨強度指標が、全種類の骨特性指標（骨特性指標統計量）を用いて算出される構成としたが、これに限定されるものではない。骨強度指標が、骨密度又は骨塩量と、骨梁異方度、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度の骨特性指標（骨特性指標統計量）の少なくとも１つとを用いて、算出される構成としてもよい。どの骨特性指標が用いられるかは、例えば、操作者により選択入力される。

また、上記実施の形態では、石灰化度、類骨量及び皮質骨多孔度の少なくとも１つが選択されて、計測対象ＲＯＩを小ＲＯＩに分割した骨特性指標統計量が算出される構成としたが、これに限定されるものではない。計測対象ＲＯＩを小ＲＯＩに分割する場合、石灰化度、類骨量、皮質骨多孔度が骨特性指標の統計量としての効果が高いが、石灰化度、類骨量及び皮質骨多孔度以外の骨特性指標についても、計測対象ＲＯＩを小ＲＯＩに分割して骨特性指標の統計量を算出する構成をしてもよい。

さらに、計測対象ＲＯＩを小ＲＯＩに分割して各小ＲＯＩの骨強度指標が算出され、当該骨強度指標の統計量が、骨強度指標統計量として算出される構成としてもよい。この構成によれば、骨強度指標のバラツキなどを示す骨強度指標の統計量を容易に取得できる。

また、上記実施の形態では、画像処理装置２が、被写体の撮影条件に基づいて、拡大率Ｍを用いて、皮質骨幅を補正する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、画像処理装置２が、被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、皮質骨幅、又は皮質骨幅以外の骨特性指標を補正する構成としてもよい。この構成によれば、被写体の撮影部位による骨の構成の違いや撮影条件による骨特性指標値のズレの補正計算を行い、より正確な骨特性指標を取得できる。

さらに、画像処理装置２が、被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、骨強度指標を補正する構成としてもよい。この構成によれば、被写体の撮影部位による骨の構成の違いや撮影条件による骨特性指標値のズレの補正計算を行い、より正確な骨強度指標を取得できる。

また、上記実施の形態では、再構成画像データの被写体を基準とする格子スリット方向の角度が、骨荷重方向の平行方向及び直交方向にするように、被写体が撮影される構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、被写体を基準とする格子スリット方向の角度が、骨荷重方向の平行方向及び直交方向からずれて被写体が撮影された場合に、画像処理装置２の制御部２１は、当該角度を被写体の骨荷重方向を基準とする角度にするように、再構成画像データの信号値又は骨特性指標を補正する構成としてもよい。この構成によれば、被写体を基準とする格子スリット方向の角度を基に、再構成画像データの信号値又は骨特性指標の補正を行うことで、被写体の必要な撮影枚数及び被ばく線量を低減できる。

また、以上の実施の形態におけるＸ線撮影システム１００を構成する各部の細部構成及び細部動作に関して本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１００ Ｘ線撮影システム
１ Ｘ線タルボ撮影装置
１１ Ｘ線発生装置
１１ａ Ｘ線源
１２ 線源格子
１２０ 第１のカバーユニット
１１２ ろ過フィルター
１１３ 照射野絞り
１１４ 照射野ランプ
１３０ 第２のカバーユニット
１３ 被写体台
１４ 第１格子
１５ 第２格子
１６ Ｘ線検出器
１７ 支柱
１７ａ 緩衝部材
１８ 基台部
１８ａ 固定部材
２ 画像処理装置
２１ 制御部
２２ 操作部
２３ 表示部

Claims (20)

1. 被写体が撮影されたモアレ画像データから生成される再構成画像データから、当該被写体の骨特性指標として、骨梁連結度、骨梁幅、骨梁本数、石灰化度、類骨量、皮質骨幅及び皮質骨多孔度の少なくとも１つを算出する第１の骨特性指標算出部を備える医用画像処理装置。
2. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、前記骨特性指標を補正する請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記再構成画像データから、前記被写体の骨密度又は骨塩量を算出する第２の骨特性指標算出部と、
   前記第１の骨特性指標算出部により算出された骨特性指標と、前記算出された骨密度又は骨塩量とを、重みづけ係数を用いて加算して前記被写体の骨強度指標を算出する骨強度指標算出部と、を備える請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記骨強度指標算出部は、前記被写体の撮影部位及び撮影条件の少なくとも一方に基づいて、前記骨強度指標を補正する請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記骨強度指標算出部は、前記再構成画像データの計測対象領域を分割した複数の小領域ごとに前記骨強度指標を算出し、算出した複数の骨強度指標の統計量を算出する請求項３又は４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記再構成画像データから、前記被写体の骨梁異方度を算出する第３の骨特性指標算出部を備え、
   前記骨強度指標算出部は、前記第１の骨特性指標算出部により算出された少なくとも１つの骨特性指標と、前記算出された骨密度又は骨塩量と、前記算出された骨梁異方度とを、重みづけ係数を用いて加算して前記被写体の骨強度指標を算出する骨強度指標算出部を備える請求項３から５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第３の骨特性指標算出部は、前記被写体の骨荷重方向の平行方向及び直交方向に格子のスリット方向が配置された前記再構成画像データとしての２つの小角散乱画像データの信号値の比を前記骨梁異方度として算出する請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記モアレ画像データの撮影時の前記被写体を基準とする格子のスリット方向の角度を、前記被写体の骨荷重方向を基準とする角度にするように、前記再構成画像データの信号値又は前記骨特性指標を補正する補正部を備える請求項１から７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
9. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データを用いて前記骨梁連結度を算出する請求項１から８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データのプロファイルにおいて、所定の閾値を超える画素数に基づいて前記骨梁本数を算出する請求項１から９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとして微分位相画像データのプロファイルの周波数解析をし、骨梁に対応する空間周波数内で最もスペクトル強度が高い空間周波数に対応する長さを前記骨梁幅として算出する請求項１から１０のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる前記再構成画像データとしての２つの微分位相画像データを２乗加算した合成微分位相画像データを用いて、前記骨梁連結度、前記骨梁本数及び前記骨梁幅の少なくとも１つを算出する請求項１から１１のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
13. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記被写体に対する格子のスリット方向の角度が互いに９０°異なる前記再構成画像データとしての２つの小角散乱画像データを２乗加算した合成小角散乱画像データを用いて、前記石灰化度を算出する請求項１から１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
14. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての小角散乱画像データの平均信号値を前記石灰化度として算出する請求項１から１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
15. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記小角散乱画像データより取得された石灰化度に前記再構成画像データとしての吸収画像データを用いて算出した補正係数をかけて補正する請求項１３又は１４に記載の医用画像処理装置。
16. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データの計測対象領域を分割した複数の小領域ごとに当該骨特性指標を算出し、算出した複数の骨特性指標の統計量を算出する請求項１から１５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
17. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての微分位相画像データを積分処理した位相画像データと前記再構成画像データとしての吸収画像データとの差分画像データの骨梁領域内の信号積算値又は信号値の平均値を前記類骨量として算出する請求項１から１６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
18. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データの皮質骨及び海綿骨を含むプロファイルから前記皮質骨幅を取得する請求項１から１７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
19. 前記第１の骨特性指標算出部は、前記再構成画像データとしての小角散乱画像データ及び吸収画像データの皮質骨内部の同一位置の計測対象領域の平均信号強度を取得し、当該取得した２つの平均信号強度の比を前記皮質骨多孔度として算出する請求項１から１８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
20. 請求項１から１９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置と、
    前記被写体を撮影して前記モアレ画像データを生成する医用画像撮影装置と、を備え、
    前記医用画像処理装置は、
    前記モアレ画像データから再構成画像データを生成する生成部を備える医用画像撮影システム。

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