JP2817743B2 - 定量コンピュータ断層撮影システム - Google Patents

定量コンピュータ断層撮影システム

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JP2817743B2 JP2501295A JP50129590A JP2817743B2 JP 2817743 B2 JP2817743 B2 JP 2817743B2 JP 2501295 A JP2501295 A JP 2501295A JP 50129590 A JP50129590 A JP 50129590A JP 2817743 B2 JP2817743 B2 JP 2817743B2
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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 1.発明の分野 本発明は定量コンピュータ断層撮影法の分野に、およ
び特に生物体中の組織サンプルのCT値を再生できるよう
に計測するためのシステムに関する。
2.関連した技術の記載 コンピュータ断層撮影法（CT）は侵入せずに患者内の
冒された領域の３次元画像を得ることによって柔らかい
組織を定性分析するための方法として開発された。しか
し多くの病状の診断は、冒された器官或いは組織の定量
分析を必要とする。これは従来生物体外で分析を行うた
めに、例えば冒された器官の相対的な密度或いは構成を
決定するために、組織サンプルを獲得する痛みをともな
いまたしばしば危険な侵入方法を必要としてきた。
CT分析の非侵入性および患者の正確な３次元断面を走
査する能力の故に、CT走査から得られたデータを定性的
にと同様に定量的に使用することが提案されてきた。
定量的CT分析に対して適切であると認められた健康状
態の１つのタイプは骨粗鬆である。骨粗鬆の評価は、冒
された脊椎組織内の骨ミネラル密度の計測を含む。しか
し骨粗鬆の定量的CT分析は、このような非侵入定量的CT
分析およびCT走査装置の広範囲にわたる有効性によって
得られる潜在的な長所にも拘らず、その精度を厳しく制
限している実用上の欠点に悩んできた。
定量的CT分析を利用する際の第１の問題は、患者の多
様性および患者の位置付けに帰するCT走査で得られたCT
値の較正であった。CT走査で使用されるＸ線スペクトル
の減衰は、例えば特定の脊椎骨のような対象となる部分
内の組織によってのみならず、Ｘ線ビームを減衰させも
する対象となる部分の周囲の組織の厚さおよび密度によ
ってもまた影響を受ける。冒された骨組織の密度はそれ
自身多様性であるから、付加的な基準なしにCT走査を較
正することは不可能である。
最近では、“ファントム”として知られ患者に対して
外部にあるがCT走査のパス内に配置された基準を提供す
ることによって、周辺の他の雑多な組織の中に位置付け
られたある組織のCT値の多様性の問題を修正しようとす
る試みが成されてきた。このような基準“ファントム”
はＸ線ビームの“硬化”および患者の多様性に相関する
散乱の影響を始末することによってある程度上手くいっ
ているが、それにも拘らず、Ｘ線スペクトルおよびファ
ントムと目標となる組織との間の散乱分布の位置による
違い、基準ファントムに対する患者の動きから結果とし
て生じる変化、CT分布の平均を採る現在のやり方から結
果として生じる容積平均の困難さ、のような問題は免れ
ない。
外部基準ファントムの使用に付随した問題を解決する
ため、冒された組織の近くにある内部の基準組織が利用
され得ることが提案されている。可能性を包蔵する生物
体中の基準組織は脂肪および筋肉を含み、その比較的一
定な密度および脊椎骨組織に対して極めて近似している
ことは、それらを外部基準ファントムを必要とすること
なくCT走査を較正するのに使用するための適切な候補に
する。
しかし、今までは生物体中の脂肪および筋肉組織に対
して有効なCT値を再生できるように得ることは不可能で
あった。何故なら、脂肪および筋肉組織の混在という不
可避の影響を排除するためのおよびCT断面全体にわたっ
てこのような組織の不均一な分布を始末するための有効
な方法が存在しなかったからである。
脂肪および筋肉の領域に対するCT走査から得られたい
かなる定量的分布も、走査のパス内の他の組織からのバ
ックグランド（background）と同様脂肪および筋肉の混
在を示す領域を必ず具備するであろう。混在は基本的に
ランダムであるので、このような混在を示すCT値はCT値
を組織の密度に相関させるための参照基準を得るのには
使用されない。
発明の概要 本発明は、適切に選択されたCT値ヒストグラムを分析
する方法を提供してバックグランドの散乱および組織の
内部混在の影響を削除することによって、従来の技術の
問題を解決するための方法および手段を提供することで
ある。
個々の組織のCT値は、個々の組織を示すヒストグラム
の範囲内のヒストグラム分布曲線の立ち上がり縁を位置
付けることによって得られる。立ち上がり縁の値は、例
えばその立ち上がり縁の値から得られたバックグランド
および内部混在に対して仮定された値の減算に続いて、
曲線のモーメント（moment）を算出且つ調整することに
よって、それに対して実際のヒストグラム分布が計測さ
れ得る純粋な組織サンプルを示すモデル曲線構成のため
の出発点として使用される。調整されたCT値は、それに
よって他のCT値が他の組織を分析するのに使用するため
の密度のような物理量に変換され得る基準プロットを作
り出すために使用される。
図面の簡単な説明 第1a図乃至第1e図は、それによって意味のある曲線が
最初のヒストグラム分布から得られる過程を示す。
第2a図および第2b図は、CT値を参照基準として使用す
るため既知量に変換する処理を示す。
第3a図および第3b図は、好ましい実施例の方法の詳細
を示すフローチャートである。
好ましい実施例の記載 第1a図乃至第1e図および第2a図および第2b図は、第3a
図および第3b図に示された好ましい方法を実行した結果
を示している。方法の各ステップはCT走査装置に関連し
た適切なソフトウェアおよびハードウェアによって履行
される。
第１のステップ100は冒された脊椎および脂肪と筋肉
組織とに近似の部分とを具備するCT走査をすることであ
る。対象となる部分は、冒された骨組織の領域内に脂肪
および筋肉のできるだけ高いパーセンテージを具備する
ように選択される。医者或いは資格を有する研究室技能
者は分析に対する適当な範囲を選択し、そして３次元の
範囲の空間的パラメータをコンピュータに入力すること
ができるであろう。規定された領域内の脂肪および筋肉
のパーセンテージが高ければ高いほど、より正確な較正
が行われる。
そしてコンピュータはステップ101で示されるよう
に、選択された範囲のCT走査から結果として生じる画素
値のヒストグラムを算出する。画素値は、ビームのパス
内の種々の組織によるＸ線ビームの減衰を示す“CT値”
に対応する。
この点で、明らかにシステムエラーおよびバックグラ
ンドの影響の結果であるヒストグラム値は、ステップ10
2で示されるように、隣接したCT値のグループにわたる
ヒストグラムを平均化することでフィルタされてヒスト
グラム内の鮮明な不連続性を排除されることができる。
第1a図は、典型的にフィルタされた脊椎の領域内のCT
値分布のヒストグラムを示す。CT値の頻度の分布は個々
の脂肪および筋肉組織からのみならず、周囲の身体組織
によるＸ線の減衰および散乱の影響と同様脂肪と筋肉と
の不可避の混在からの結果としても生じる。実際のヒス
トグラムは当然ながら患者によっておよび使用された走
査装置のタイプによって変化するであろう。
本発明の好ましい実施例では、分離された筋肉および
脂肪のCT値が、脊椎組織を分析するのに使用するためこ
のヒストグラムから導出される。そして得られたCT値は
脂肪および筋肉に対する既知の密度値に対してプロット
されて、第2b図に示されるようなCT値対密度の基準曲線
16を得る。基準曲線が得られる方法は以下に詳細に記載
されるであろうが、それによって調整された曲線が得ら
れる方法の記載が最初に所与されるであろう。
フィルタされたヒストグラムを得た後、ヒストグラム
に対して脂肪および筋肉のCT値を位置付けるための探索
パラメータが規定されねばならない（ステップ104）。
これは、このようなヒストグラムの或る一般的な特徴を
認識することによって達成される。第1a図に示されるよ
うに、脂肪に対するCT値は参照符号１によって示され且
つほぼ−140と−20との間のCT値を有するヒストグラム
曲線の領域内に明確に位置するが、一方筋肉に対するCT
値はほぼ20と100との間に位置する。走査装置によっ
て、上述された範囲は事実上すべての脊椎の筋肉および
脂肪のピーク（peak）をつかまえるであろうことがわか
ってきた。したがって探索は、下記により詳細に説明さ
れるであろうように、ヒストグラムのそれらの領域を具
備するように規定される。
さらに探索ルーチンは、バックグランドの影響および
内部混在がないときは脂肪および筋肉の分布が別々の
“ガウス型”曲線であるという事実を利用する。
バックグランドの減衰および散乱の影響は“脂肪”お
よび“筋肉”領域の外側のCT値の軸に沿った領域内の非
ゼロCT値頻度に見られることができ、そして混在の影響
は“デルタ”或いはガウス型分布からの分布の偏向に見
られる。これは特に第1a図に示されるように脂肪の“ピ
ーク”の右側および筋肉の“ピーク”の左側において真
である。何故なら、筋肉に対するCT値の範囲は脂肪に対
する範囲の右に位置付けられているからである。
本発明の基礎的な方法は、脂肪および筋肉の各曲線の
立ち上がり縁を位置付けることによって、純粋な脂肪お
よび筋肉を示す理論的なガウス型曲線からの実際のCT値
の分布曲線の偏差を計算することである。これは非常に
重要である。何故なら、これらは少なくとも内部混在に
よって影響されそうな領域だからである。第1a図に示さ
れるように、脂肪の分布の左側３は“立ち上がり”縁で
あると規定されるが、一方筋肉の分布の右側４もまた
“立ち上がり”縁であると規定される。
立ち上がり縁のベースは、この曲線の傾斜が十分な数
のサンプルに対する閾値傾斜を越える領域を探索するこ
とによって決定される。これは、バックグランド内のス
パイクが第1a図の参照符号５によって示されるような間
違った傾斜を作り出すであろうからである。
立ち上がり縁を位置付けるために、上述されたように
探索パラメータが規定されねばならない。最も重要な探
索パラメータは、特定の順序はないが、閾値、探索開始
点、探索方向、探索終了点、そしてベース幅である。
述べられた第１のパラメータ“閾値”は、ピークの始
まりを示すように期待された最小の傾斜である。閾値は
対象となる範囲のサイズによって規定される。対象とな
る範囲が大きくなればなるほど、ピークを規定するのに
必要とされる傾斜は小さくなる。
探索の問題点は、潜在的な脂肪および筋肉のピークが
位置すると看取されたヒストグラムのCT値範囲の外側で
あるように規定される。第１図に示されたヒストグラム
では脂肪に対する探索の開始点は−140より小さい値と
して選択され、そして筋肉に対する探索の開始点は第１
図に示されるように＋100より大きい値として選択され
る。
目標となる組織を具備するヒストグラムの領域の外側
で探索を開始することによって、重要な利点が実現可能
な代わりの分析方法以上に得られることは注目されるべ
きである。これは探索が、平均的なCT値を得るために最
も高いと考えられる脂肪および筋肉の領域をすぐに記録
するように企てている場合であるかのように正確な開始
地点を必要としないからである。この点での探索は単に
“立ち上がり”縁のためのものであり、正確な筋肉或い
は脂肪の場所のためのものではない。
そして探索方向が、例えば探索“増分”という術語に
よって、選択される。好ましい実施例では、＋１という
脂肪に対する探索増分は探索が第1b図の矢印７によって
示されたようなヒストグラムに沿って右に動きながら、
分析のための各CT値頻度を検索するであろうことを意味
する。同様に、筋肉に対する探索増分は矢印８によって
示されるように負である。
探索終了地点もまた、ステップ103の一部として選択
される。もし探索が立ち上がり縁が見つけられ易い地点
を越えて進むならば、その探索は終結される。示された
ヒストグラムでは、＋20は筋肉の探索に対しては適切な
終了地点であるが一方−60は脂肪の探索に対して適切な
終了地点である。
最後に“ベース幅”が選択される。“ベース幅”は基
本的には、理想的な純粋の脂肪或いは筋肉のヒストグラ
ム分布の高さの約20パーセントの幅である。脂肪および
筋肉の両者に対して、ベース幅は第１図に示されたヒス
トグラムに対して80であると選択される。この“ベース
幅”は、さらなる分析のために仮定された立ち下がり縁
を位置付けるのに使用されるであろう。
一旦探索パラメータがコンピュータプログラム内の変
数として選択され且つ規定されると、探索が始まる（ス
テップ104）。ヒストグラムの値がメモリバッファから
検索されると、分布曲線の導関数が計算されそして“閾
値”と比較される（ステップ105）。もし導関数が増分
の十分な値に対する閾値を越えるならば、立ち上がり縁
が検知されたと見なされる（ステップ106）。
一旦立ち上がり縁の位置が確立されると、曲線の左側
に対するCT値の頻度は立ち上がり縁でのバックグランド
の寄与を示すベースラインを確立する。上述されたよう
に、もし脂肪および筋肉のCT値がバックグランドの影響
によって影響されないならば、ベースラインはゼロであ
るだろう。
さらに、もしバックグランド或いは脂肪と筋肉との混
在が存在しないならば、曲線の立ち下がり側のその頻度
は理論的にはゼロになるであろう。本発明の方法は、組
織混在の影響がピークを横断して線形に減少するという
ことと、ピークのベースの理論的ベースより下のすべて
のものは事実上削除されることとを仮定する。
バックグランドの影響の中のベースライン寄与は実
際、立ち上がり縁の頻度値すなわち曲線の高さ11（第1c
図参照）を採ることによって決定される（ステップ10
7）。もしバックグランドおよび混在が存在しないなら
ば、立ち上がり縁の高さはゼロになるであろう。バック
グランドのベースラインに対するより正確な値を確実に
するために、立ち上がり縁の直前に先行する値の平均が
採られ得る。
そして上述された“ベース幅”の値は立ち上がり縁の
CT値に加えられて、仮定された立ち下がり縁を位置付け
る（ステップ108）。バックグランド或いは組織の内部
混在のない純粋な組織サンプルの場合でも立ち下がり縁
の高さはゼロであるだろうということが、再度仮定され
る。
このとき、CT値の内部混在の影響が立ち下がり縁から
立ち上がり縁へと線形に減少するという仮定が利用され
る。立ち下がり縁の高さ引くバックグランドのベースラ
インの高さが採られて、組織の“ピーク”の立ち下がり
縁での組織の内部混在の量をもたらす。
基本的にステップ109および110では、１本のラインが
立ち上がり縁から立ち下がり縁へとひかれ、そしてこの
ラインより下のすべてのものはヒストグラムから削除さ
れる。これはこのようなラインがＸ軸に沿って増え且つ
ヒストグラム曲線のＹ値からベースラインの値にＹ値を
足した値を減算するようにして傾斜を算出することによ
って行われる（例えばもしヒストグラム曲線が関数ｆ
（ｘ）によって規定され、そのラインの傾斜はｍであ
り、ベースライン値はｂであるとするならば、減算され
た曲線ｆ′（ｘ）はｆ′（ｘ）＝ｆ（ｘ）−（mx＋ｂ）
によって所与されるであろう）。
その結果は、バックグランドおよび内部混在の両者の
影響をほぼ排除する均一に調整されたヒストグラム曲線
である。適切な探索パラメータを使用してのバックグラ
ンドの減算の同様の行程は、ヒストグラムの脂肪および
筋肉の両者の範囲に対して実行される。
そしてバックグランドを減算された曲線は計算に適合
する曲線に合わせられて、真のガウス型曲線からのその
偏差を決定する。上で説明したようにガウス型曲線のパ
ラメータ或いは“モーメント”は、周囲の組織および組
織の内部混在によって影響されない曲線のパラメータを
示している。ステップ116では、曲線のモードはこの分
析に基いて選択され、そして走査装置を較正する際に使
用するための計測されたCT値として採られる。
モードに適合させ且つモードを見つけるために曲線を
分析するのに使用され得る種々の統計的分析技術は既知
である。それはまた、他のどのモーメントも最も高い頻
度のCT値であるこのモードと同じくらい意味があるとは
信じないとしても、他のガウス型モーメントによって曲
線を分析することもまた可能である。
特に好ましい分析方法は“カイ２乗”検定であるが、
その詳細は当業者にとっては既知であるので本発明には
記載されない。一旦その曲線が“カイ２乗空間”に転送
されると、その高さの20％で曲線の幅になるように規定
されるその幅が理論的に適切な幅、例えば上述されたベ
ース幅、と比較され、そしてその曲線はもし純粋な脂肪
或いは筋肉を示すようには見えないならば却下される。
曲線適合分析の間に得られた幅は初めに仮定されたベ
ース幅の代わりにされることができ、そして減算処理が
より高い精度のための反復処理の中で繰り返されること
ができる。第1e図は反復処理の結果を示しており、比較
のために結締組織のヒストグラムをも含んでいる。
曲線が適切かどうかを分析するためにベース幅以外の
パラメータを使用することもまた可能である。例えば立
ち上がり縁の実際の傾斜は、その曲線の有効性を示すの
に幅よりもさらに信頼できるインジケータになり得る。
一旦脂肪および筋肉に対するCT値が得られると、その
値はCT値対密度の較正されたプロットを得るのに使用さ
れることができる（ステップ118）。第2a図および第2b
図を参照すると、CT値はCT値対“等価骨密度”のグラフ
のＹ軸に沿ってプロットされる。筋肉および脂肪の両者
の等価骨密度は既知であり、グラフのＸ軸に沿ってプロ
ットされる。そして計測されたCT値と等価骨密度との間
の関係を示すライン16がひかれる。
等価骨密度は当然ながら、走査ビームのエネルギによ
って異なるであろう。また、好ましい等価骨密度は皮質
骨のmg/ccを単位として表現されるが、等価骨密度の多
くの他の単位もまた既知であることが認識される。
第2b図に示されるように、そのときライン16は対象と
なる結締組織の等価骨密度を得るのに使用されることが
できる。
結果として生じる密度値は大いに再生可能であり、従
来の技術の方法によって得られた値とは異なって、患者
の正確な位置付けに依存しない。再生性は、結締骨に対
する１乃至２のCT値のサンプル標準偏差を出した1.5乃
至2.5mmの対象となる位置付け違いの故意の範囲を伴う3
3の画像を調査する。これは、通常の患者に対して１％
そして骨粗鬆症患者に対して１乃至２％より良い精度に
変える。従来の技術の方法は、通常の患者に対して２％
よりもわずかに低いそして骨粗鬆症患者に対しては３乃
至４％高い再生性エラーを生じた。
結論として、本発明は生物体中の組織に対する定量的
CT値の便利な信頼できる導出に対して有効な道具を提供
する。道具は外部較正ファントムを必要とせず、そして
それ故に実際に臨床の場で使用される。本発明は、患者
の位置付けへの依存度が減少している故に再生性におけ
る重要な改善を可能にする。
本発明の方法および手段はまた、肺、腎臓或いは肝臓
組織のような組織を含んだ健康状態の評価に対して、お
よび腫瘍の評価に対してもまた有効であるだろうことが
予想される。多数の他の変形例もまた当業者に思い浮か
ぶであろう。それ故に本発明は記載された実施例に限定
されないが、添付の請求の範囲によってのみ規定される
ことになっている。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−134139（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) A61B 6/03

Claims (20)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】選択された組織のCT値を決定するための方
    法であり、 前記組織を含む走査範囲のコンピュータ断層撮影走査か
    ら得られたCT値のヒストグラムを算出することと、 その立ち上がり縁を位置付けることによって前記ヒスト
    グラム内のピークを同定することと、 前記ピークの第１のモーメントが予め定められた限界内
    にあるかどうかを決定することと、 ピークを調整して、前記第１のモーメントを前記予め定
    められた限界内に適合するように変化させることによっ
    て調整されたピークを得ることと、 前記選択された組織のCT値を示す第２のモーメントであ
    るピークの第２のモーメントを算出することのステップ
    を具備する方法。
  2. 【請求項２】前記組織が脂肪かあるいは筋肉かのいずれ
    かである請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】組織の混在によって最も影響されそうにな
    いピークの縁を位置付けることによってピークが同定さ
    れるように、ピーク探索開始地点および方向を選択する
    というステップをさらに具備する請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】バックグランドのおよび組織の内部混在の
    影響から結果として生じるCT値を減算するステップをさ
    らに具備する請求項１記載の方法。
  5. 【請求項５】ピークの立ち上がりおよび立ち下がり縁の
    ベースを位置付けることによって、および前記立ち上が
    りおよび立ち下がり縁の前記ベースを結ぶラインの下に
    あるピークの領域に対応するそれらのCT値を減算するこ
    とによって、前記CT値が減算される請求項４記載の方
    法。
  6. 【請求項６】前記第１のモーメントが前記ピークのベー
    ス幅である請求項１記載の方法。
  7. 【請求項７】前記第２のモーメントが前記ピークのモー
    ドである請求項１記載の方法。
  8. 【請求項８】前記ヒストグラム内の第２のピークを同定
    することと、前記第２のピークの第１のモーメントが予
    め定められた限界内にあるかどうかを決定することと、
    第２のピークを調整して前記第１のモーメントを前記予
    め定められた限界内に適合するように変化させることに
    よって第２の調整されたピークを得ることと、第２のピ
    ークの第２のモーメントが第２の組織を代表するCT値を
    示している前記第２のピークの前記第２のモーメントを
    算出することのステップをさらに具備する請求項１記載
    の方法。
  9. 【請求項９】前記選択された組織の前記CT値および第２
    の組織を代表する前記CT値が基準グラフの１つの座標軸
    上にプロットされ、そして前記選択されたそして第２の
    組織の物理的パラメータの既知の値が前記基準グラフの
    第２の座標軸上にプロットされてCT値による前記物理的
    パラメータの未知の値を見出すために使用されることが
    できる基準ラインを得る請求項８記載の方法。
  10. 【請求項１０】前記物理的パラメータは密度である請求
    項９記載の方法。
  11. 【請求項１１】選択された組織のCT値を決定するための
    システムであり、 前記組織を含む走査範囲のコンピュータ断層撮影走査か
    ら得られたCT値のヒストグラムを算出するための手段
    と、 その立ち上がり縁を位置付けることによって前記ヒスト
    グラム内のピークを同定するための手段と、 前記ピークの第１のモーメントが予め定められた限界内
    にあるかどうかを決定するための手段と、 ピークを調整して、前記第１のモーメントを前記予め定
    められた限界内に適合するように変化させることによっ
    て調整されたピークを得るための手段と、 前記選択された組織のCT値を示す第２のモーメントであ
    るピークの前記第２のモーメントを算出するための手段
    とを具備するシステム。
  12. 【請求項１２】前記組織が脂肪かあるいは筋肉かのいず
    れかである請求項11記載のシステム。
  13. 【請求項１３】組織の混在によって最も影響されそうに
    ないピークの縁を位置付けることによってピークが同定
    されるように、ピーク探索開始地点および方向を選択す
    るという手段をさらに具備する請求項１記載のシステ
    ム。
  14. 【請求項１４】バックグランドのおよび組織の内部混在
    の影響から結果として生じるCT値を減算するための手段
    をさらに具備する請求項11記載のシステム。
  15. 【請求項１５】ピークの立ち上がりおよび立ち下がり縁
    のベースを位置付けることによって、および前記立ち上
    がりおよび立ち下がり縁の前記ベースを結ぶラインより
    下にあるピークの領域に対応するそれらのCT値を減算す
    ることによって、前記CT値が減算される請求項14記載の
    システム。
  16. 【請求項１６】前記第１のモーメントが前記ピークのベ
    ース幅である請求項11記載のシステム。
  17. 【請求項１７】前記第２のモーメントが前記ピークのモ
    ードである請求項11記載のシステム。
  18. 【請求項１８】前記ヒストグラム内の第２のピークを同
    定するための、前記第２のピークの第１のモーメントが
    予め定められた限界内にあるかどうかを決定するため
    の、第２のピークを調整して前記第１のモーメントを前
    記予め定められた限界内に適合するように変化させるこ
    とによって第２の調整されたピークを得るための、そし
    て第２のピークの第２のモーメントが第２の組織を示す
    CT値を示している前記第２のピークの前記第２のモーメ
    ントを算出するための手段をさらに具備する請求項11記
    載のシステム。
  19. 【請求項１９】前記選択された組織の前記CT値および第
    ２の組織を代表する前記CT値が基準グラフの１つの座標
    軸上にプロットされ、そして前記選択されたそして第２
    の組織の物理的パラメータの既知の値が前記基準グラフ
    の第２の座標軸上にプロットされてCT値による前記物理
    的パラメータの未知の値を見出すために使用されること
    ができる基準ラインを得る請求項18記載のシステム。
  20. 【請求項２０】前記物理的パラメータは密度である請求
    項19記載のシステム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002209882A (ja) * 2000-12-26 2002-07-30 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc Ｃｔ断層像の画像診断方法及びその装置

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2664397B1 (fr) * 1990-07-06 1992-09-11 Gen Electric Cgr Procede d'estimation et d'etalonnage de la lumination recue par un film radiographique.
US5577089A (en) * 1991-02-13 1996-11-19 Lunar Corporation Device and method for analysis of bone morphology
US5509042A (en) * 1991-02-13 1996-04-16 Lunar Corporation Automated determination and analysis of bone morphology
JP2589613B2 (ja) * 1991-09-17 1997-03-12 株式会社日立製作所 Ｘ線ｃｔの画像化方法及びｘ線ｃｔ装置
JP3342742B2 (ja) * 1993-04-22 2002-11-11 株式会社日立メディコ 画像処理装置
US5426684A (en) * 1993-11-15 1995-06-20 Eastman Kodak Company Technique for finding the histogram region of interest for improved tone scale reproduction of digital radiographic images
DE69517084T2 (de) * 1994-04-15 2000-09-14 Fuji Photo Film Co., Ltd. Vorrichtung zur Bildanalyse
US5627908A (en) * 1994-09-20 1997-05-06 Neopath, Inc. Method for cytological system dynamic normalization
JP3363735B2 (ja) * 1996-06-26 2003-01-08 松下電器産業株式会社 Ｘ線画像装置
US5936684A (en) * 1996-10-29 1999-08-10 Seiko Epson Corporation Image processing method and image processing apparatus
US6246784B1 (en) 1997-08-19 2001-06-12 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Method for segmenting medical images and detecting surface anomalies in anatomical structures
US6018590A (en) * 1997-10-07 2000-01-25 Eastman Kodak Company Technique for finding the histogram region of interest based on landmark detection for improved tonescale reproduction of digital radiographic images
US6067340A (en) * 1998-07-06 2000-05-23 Eppstein; Margaret J. Three-dimensional stochastic tomography with upscaling
KR100283106B1 (ko) * 1998-10-28 2001-03-02 정선종 전산화 단층촬영에서 가우시안 함수 근사에 의한 체지방 범위설정 방법
US6298315B1 (en) * 1998-12-11 2001-10-02 Wavecrest Corporation Method and apparatus for analyzing measurements
US6772132B1 (en) * 2000-03-02 2004-08-03 Trading Technologies International, Inc. Click based trading with intuitive grid display of market depth
JP3619158B2 (ja) * 2001-02-13 2005-02-09 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体
US20030036083A1 (en) * 2001-07-19 2003-02-20 Jose Tamez-Pena System and method for quantifying tissue structures and their change over time
US20030088177A1 (en) * 2001-09-05 2003-05-08 Virtualscopics, Llc System and method for quantitative assessment of neurological diseases and the change over time of neurological diseases
JP2005516643A (ja) * 2001-09-17 2005-06-09 ヴァーチャルスコピックス リミテッド ライアビリティ カンパニー 癌および癌の時間変化を定量的に評価するためのシステムおよび方法
US20030072479A1 (en) * 2001-09-17 2003-04-17 Virtualscopics System and method for quantitative assessment of cancers and their change over time
US6990222B2 (en) * 2001-11-21 2006-01-24 Arnold Ben A Calibration of tissue densities in computerized tomography
WO2003046833A2 (en) * 2001-11-24 2003-06-05 Image Analysis, Inc. Automatic detection and quantification of coronary and aortic calcium
US8649843B2 (en) * 2001-11-24 2014-02-11 Ben A. Arnold Automated calcium scoring of the aorta
JP2004030596A (ja) * 2002-05-10 2004-01-29 Canon Inc 画像階調変換方法、画像階調変換装置、システム、プログラム及び記憶媒体
US7295691B2 (en) * 2002-05-15 2007-11-13 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Computer aided diagnosis of an image set
US7260250B2 (en) * 2002-09-30 2007-08-21 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services Computer-aided classification of anomalies in anatomical structures
WO2004075116A1 (en) * 2003-02-18 2004-09-02 Koninklijke Philips Electronics N.V., Volume visualization using tissue mix
JP4077430B2 (ja) * 2003-07-31 2008-04-16 佳知 高石 骨密度評価装置および骨密度評価方法
WO2006077885A1 (ja) * 2005-01-19 2006-07-27 Hitachi Medical Corporation 画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム
US7822253B2 (en) * 2006-07-12 2010-10-26 General Electric Company Methods and apparatus for BMD measuring
JP4437333B2 (ja) * 2007-09-28 2010-03-24 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像処理方法および画像処理装置並びにプログラム
US8186880B1 (en) 2008-11-27 2012-05-29 Arnold Ben A Extended and fixed INTable simultaneously imaged calibration and correction methods and references for 3-D imaging devices
US8649577B1 (en) 2008-11-30 2014-02-11 Image Analysis, Inc. Automatic method and system for measurements of bone density and structure of the hip from 3-D X-ray imaging devices
JP2010205067A (ja) * 2009-03-04 2010-09-16 Fujifilm Corp 領域抽出装置、領域抽出方法及び領域抽出プログラム
US8831319B2 (en) * 2009-11-16 2014-09-09 Arineta Ltd. Method and system for calibrating CT images
US8517608B1 (en) 2011-08-03 2013-08-27 Ben A. Arnold System and method for calibration of CT scanners and display of images in density units without the use of water phantoms
EP3597109A3 (en) 2013-06-21 2020-03-18 O.N. Diagnostics, LLC Quantitative phantomless calibration of computed tomography scans
TW201736865A (zh) * 2016-04-13 2017-10-16 Nihon Medi-Physics Co Ltd 來自核子醫學影像的生理累積之自動去除及ｃｔ影像之自動分段
TW201737206A (zh) * 2016-04-13 2017-10-16 Nihon Medi-Physics Co Ltd Ｃｔ影像中的骨區域之自動推定
CN111881910A (zh) * 2020-07-31 2020-11-03 杭州依图医疗技术有限公司 基于椎骨影像的信息处理方法及计算机可读存储介质
KR102682599B1 (ko) * 2021-12-15 2024-07-08 주식회사 메디튤립 컴퓨터 단층촬영 이미지 분석장치 및 이를 이용한 분석방법

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6239842A (ja) * 1985-08-15 1987-02-20 Fuji Photo Film Co Ltd 放射線画像情報読取方法
US4663772A (en) * 1985-09-30 1987-05-05 Picker International, Inc. Bone mineral analysis phantom
US4731863A (en) * 1986-04-07 1988-03-15 Eastman Kodak Company Digital image processing method employing histogram peak detection
US4856528A (en) * 1987-06-26 1989-08-15 John Hopkins University Tumor volume determination
US4873707A (en) * 1987-09-11 1989-10-10 Brigham & Women's Hospital X-ray tomography phantoms, method and system
US4788706A (en) * 1987-12-17 1988-11-29 General Electric Company Method of measurement of x-ray energy

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002209882A (ja) * 2000-12-26 2002-07-30 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc Ｃｔ断層像の画像診断方法及びその装置
JP4610731B2 (ja) * 2000-12-26 2011-01-12 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー Ｃｔ断層像の画像診断装置、ｘ線ｃｔ装置、及びプログラム

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