JP3229200B2

JP3229200B2 - 骨計測方法

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Publication number: JP3229200B2
Application number: JP11241896A
Authority: JP
Inventors: 賢二森本
Original assignee: Teijin Ltd
Current assignee: Teijin Ltd
Priority date: 1996-05-07
Filing date: 1996-05-07
Publication date: 2001-11-12
Anticipated expiration: 2016-05-07
Also published as: JPH09294740A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、骨計測方法および
骨計測装置に関するものである。さらに詳細には、本発
明は、被検骨の代表断面の構造を画像化する手段を用い
て得られた画像を画像処理装置に入力し、所定の方法に
より該入力画像中の皮質骨部と海綿骨部とを自動的、か
つ、迅速、かつ、再現性良く、かつ、物理的に意義があ
るように分離および／または抽出する方法を提供するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】骨の強度を評価する際には、骨構造と骨
物性の両者を評価しなくてはならない。中でも、骨構造
評価はより重要な評価項目である。ところで、骨構造
は、外観形状と内部構造とに大別され、内部構造はさら
に皮質骨部および海綿骨部に分けられる。たとえば、転
倒等により骨に負荷が与えられた場合には、皮質骨部は
衝撃を吸収するように（脆性的に）作用し、海綿骨部は
変形量に耐えるように（延性的に）作用する。つまり、
皮質骨部と海綿骨部では負荷に対する役割が違うと考え
られる。したがって、骨内部構造を評価する際には、皮
質骨部と海綿骨部とを別々に考えなければならない。し
かしながら、現状の骨評価方法においては骨断面画像に
対して皮質骨部と海綿骨部との分離および／または抽出
を行い、各領域を別々に計測・評価している評価装置は
少ない。また、各領域の分離および／または抽出を行っ
ている装置においては、たとえば図１に示すように骨断
面画像を入力画像とし、該入力画像を２値化して骨部を
抽出し、該骨部の外殻境界線の内側領域を穴埋め処理
し、該穴埋め画像の面積がたとえば１／２になるまで該
穴埋め画像を収縮させ（図１中１）、該収縮画像の非
（ＮＯＴ）画像と該２値化画像との積（ＡＮＤ）をとる
ことで皮質骨部を求め、該収縮画像と該２値化画像との
積（ＡＮＤ）をとることで海綿骨部を求めている。この
ような方法を用いて皮質骨部と海綿骨部とを分離および
／または抽出する際には、皮質骨の厚みのいかんにかか
わらず、皮質骨部および／もしくは海綿骨部が決まるた
めに、骨強度という面から考えて物理的意義は低い分離
および／または抽出になるという問題がある。

【０００３】骨断面画像における皮質骨部と海綿骨部の
分離および／または抽出方法の他の例として、たとえば
デジタイザー等を用いて手動でおこなう方法が考えられ
るが、この場合、測定者間、測定の度に分離領域が変化
するため得られた骨構造計測結果の再現性が低いという
問題がある。

【０００４】また、骨断面画像の取得方法としては、被
検骨を摘出した後に樹脂内に包埋しミクロトーム等で薄
切した切辺を顕微鏡等で観察した画像が考えられるが、
この場合には破壊的に切辺を得るため同一被検骨に対し
て負荷試験等の他の試験ができないという問題がある。

【０００５】他の骨断面画像の取得方法としては、解像
度が２００〔μｍ〕程度の断層写真撮影装置を用いる方
法があるが、この場合には幅１００〔μｍ〕程度の海綿
骨骨梁を観察するには解像度が低すぎるので、得られた
骨構造計測結果の正確度が低いという問題がある。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、非破壊的、
かつ、微視的に被検骨の内部構造を観察し、自動的、か
つ、迅速、かつ、再現性良く骨断面画像の皮質骨部と海
綿骨部とを分離および／または抽出する方法を見いだ
し、骨強度評価指標のうち特に骨構造に対する評価がよ
り正確かつ迅速に行えるようにすることを目的としてい
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明者らは、かかる目
的を達成するために鋭意研究した結果、海綿骨の微細構
造を計測するのに十分な焦点寸法および解像度を持つ微
小フォーカスＸ線断層写真撮影装置を用いて被検骨を撮
影して得た画像に対して細線化処理を施すことにより、
画像中の骨部のうち皮質骨部および／または海綿骨部を
選択的に分離および／または抽出する方法を見いだし本
発明に到達した。

【０００８】すなわち本発明は、（１）被検骨の関心断
面の構造を表す関心断面画像を２値化して骨部を抽出
し、該骨部の細線化画像を用いて皮質骨部と海綿骨部と
を自動的に分離および／または抽出することを特徴とす
る骨計測方法を提供するものである。

【０００９】さらに本発明は、（２）細線化画像の内部
を穴埋めして得られる画像と前記関心断面の骨部２値化
画像より皮質骨部の外側半分の画像を抽出し、この抽出
した外側皮質骨部画像が本来の皮質骨骨幅の約１／２の
骨幅であることを用いて皮質骨部を分離および／または
抽出することを特徴とする上記（１）の骨計測方法を提
供するものである。

【００１０】さらに本発明は、（３）外側皮質骨部画像
の平均骨幅を求め、該平均骨幅または該骨幅と一定関係
の値の整数値の回数だけ外側皮質骨骨部画像を膨張さ
せ、この膨張画像と前記骨部２値化画像の積（ＡＮＤ）
処理により皮質骨部を分離および／または抽出すること
を特徴とする上記（２）の骨計測方法を提供するもので
ある。

【００１１】さらに本発明は、（４）微小フォーカスＸ
線断層写真撮影装置によって得られた被検骨の関心断面
画像を入力画像として用いる上記（１）、（２）又は
（３）の骨計測方法を提供するものである。

【００１２】ここで、細線化とは、対象となる図形の連
結性を変えない、すなわち、図形が切れたり孔が生じた
りしないようにしながら線幅を細くしていき最終的に線
幅が１になった中心線を抽出する操作のことを指す。

【００１３】

【作用】したがって、本発明は以上のような手段を講じ
たことにより、非破壊的、かつ、微視的に被検骨の内部
構造を観察し、自動的、かつ、迅速、かつ、再現性良く
骨断面画像の皮質骨部と海綿骨部とを分離および／また
は抽出できるため、より正確かつ迅速な骨構造評価がで
きる。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の一実施例について図２〜１０
を参照して説明する。

【００１５】まず、被検骨を代表する特性を持つような
断面を決定し、該断面についての断層写真像を取得す
る。

【００１６】断層写真には、骨の内部構造を詳細に計測
することが可能な程度の解像度が必要とされる。したが
って、断層写真像を得る方法としては、フォーカス・サ
イズ２０〔μｍ〕以下、好ましくは１０〔μｍ〕以下の
微小焦点からＸ線を発生・照射する微小フォーカスＸ線
断層写真撮影装置（以下、μＸ線ＣＴ）が挙げられる。

【００１７】具体的には、骨梁を観察するのに十分な１
０〔μｍ〕程度の空間解像度が得られるものであればよ
い。

【００１８】なお、μＸ線ＣＴを利用して被検骨の断面
像を得れば、薄切の際に発生するアーチファクトがない
という点においても好適である。

【００１９】なお、本発明の装置に適用できる被検体の
例としては、動物の骨の発育状態、老化度の確認、また
は骨粗鬆症、骨軟化症等の骨病変の種類の範囲またはそ
の進行度、治療時の効果の確認等の種々の骨計測をおこ
なう場合に必要とされる動物の被検骨等が挙げられる。
被検骨の具体例としては大腿骨、脛骨、腓骨、腰椎等が
挙げられる。その他の被検物としては、撮影して、得ら
れた断面像を画像処理装置に入力できるもののうち、リ
ング構造の内部に海綿構造のものが存在する場合のもの
であればいかなるものであってもよい。この場合のリン
グ構造とは、該リングの部分が分断されているものも含
むことができる。さらに、本発明の装置に適用できる計
測領域としては、顕微鏡等を用いて観察した断面像の一
部分および／もしくは全体が挙げられる。

【００２０】該被検骨は、軟部組織もしくは、軟部組織
様のものが付着している場合とそうでない場合が考えら
れる。この場合には図２におけるＸ線管２の管電圧を変
えて２回以上Ｘ線を発生・照射してμＸ線ＣＴ撮影する
ことにより、各波長のＸ線に対する軟部組織と骨部のＸ
線減弱係数の違いを利用して軟部組織をキャンセルする
方法（ＤＥＣＴ：DualEnergy Computed Tomography）が
報告されているのでこの方法を応用的に用いてもよい。

【００２１】以下、μＸ線ＣＴおよびμＸ線ＣＴを使っ
た断面像取得方法を図２を用いて説明する。

【００２２】本発明で用いたμＸ線ＣＴは、焦点寸法が
約８〔μｍ〕のＸ線管２を使用した。回転陽極３にて加
速された電子は該Ｘ線管の該焦点寸法の領域に照射され
Ｘ線を発生する。該Ｘ線は被検骨４を透過した後に、ス
リット５によってスライス厚さ分の情報のみに絞られセ
ンサ６に到達する。たとえば被検骨４を徐々に自転させ
ることにより、被検骨４に対する照射Ｘ線方向を変化さ
せ、その都度Ｘ線照射、センサ検出を繰り返しμＸ線Ｃ
Ｔ像を再構成する。本発明において得たμＸ線ＣＴ像は
縦５１２画素×横５１２画素であり、１画素当たりの寸
法は縦１５〔μｍ〕×横１５〔μｍ〕であり、各画素の
ＣＴ値は２¹⁶階調で表現されている。また、各画素のＣ
Ｔ値を画像処理装置に入力する際には数１で変換した。

【００２３】

【数１】

【００２４】（ＣＴ_max）−（ＣＴ_min）ただし、ＴＬ：変換後ＣＴ値、ＣＴ_max：最大ＣＴ値、
ＣＴ_min：最小ＣＴ値

【００２５】上記のようにして得られた画像をもとに画
像処理を実施する。今回の発明における画像処理方法を
図３〜９を用いて詳細に説明する。

【００２６】μＸ線ＣＴを用いて撮影した被検骨の関心
部位断面像は、画像処理装置に入力され、入力画像とな
る。

【００２７】ひとつめの実施例として、ラット大腿骨遠
位端のμＸ線ＣＴ像における各画素の輝度値を数１で輝
度値変換した画像を入力画像とし、該入力画像を２値化
した画像についての皮質骨と海綿骨との分離および／ま
たは抽出方法について図３〜６を用いて説明する。図３
はラット大腿骨遠位端断面の２値化画像（以下、大腿骨
２値化画像と呼ぶ）の例を示す。本実施例についてのフ
ローチャートを図４に、説明図を図５に示す。該大腿骨
２値化画像は、皮質骨部が分断されているところが少な
いことから、皮質骨部と海綿骨部とを分離および／また
は抽出しやすい例である。

【００２８】なお、画像の２値化方法としては、たとえ
ば判別分析法を用いることができる。判別分析法とは、
画像中の画素をある閾値でクラス分けしたときに、各ク
ラスの画素の輝度値のバラツキが小さく、クラス間のバ
ラツキが大きくなるような閾値によって２値化する方法
のことである。

【００２９】さらに詳細には、各クラスの画素の輝度の
バラツキを表す指標としては、クラス内分散 δＷ² を
用いる。 δＷ²＝ω₁σ₁ ²＋ω₂σ₂ ² ただし、ω₁：クラス１の画素数、σ₁：クラス１の画素
の輝度の分散、ω₂：クラス２の画素数、σ₂：クラス２
の画素の輝度の分散

【００３０】また、クラス間のバラツキを表す指標とし
てはクラス間分散 δＢ² を用いる。 δＢ²＝ω₁ω₂（Ｍ₁−Ｍ₂）² ただし、Ｍ₁：クラス１の画素の輝度の平均、Ｍ₂：クラ
ス２の画素の輝度の平均δＢ²とδＷ²の比である分散比
Ｆ₀ が最大になるような閾値を求める。Ｆ₀＝δＢ²／δＷ² 該閾値によって２値化する方法を判別分析法という。

【００３１】つぎに、該大腿骨２値化画像において血管
等のために皮質骨部の一部が分断している場合があるこ
とを考慮し、該分断部を仮想的に接続する処理を施す。
具体的にはｎ回画像膨張処理を施した後に（ｎ＋１）回
画像収縮処理を施す。たとえば、本実施例の場合、該分
断部の間隙幅からｎ＝１０とした。さらに、該収縮画像
における穴部を検出して穴埋め処理を施した後に境界画
素群を抽出する。ここで、境界画素群とは、対象となっ
ている画像中の対象形状において背景画素と接している
画素の集合のことを指す。該境界画素群を含む画像と該
大腿骨２値化画像との和（ＯＲ）画像が仮想的に分断部
を接続した画像（以下、大腿骨対象画像と呼ぶ）であ
る。

【００３２】つぎに、該大腿骨対象画像に対して細線化
処理を施した（図５ａ）後に、得られた細線化画像にお
ける穴部を検出して穴埋め処理を施した画像（図５ｂ）
（以下、穴埋め画像と呼ぶ）を求める。つぎに、該大腿
骨２値化画像から、該穴埋め画像を引いた差画像（図５
ｃ）を求める。ここで、該差画像は、該皮質骨部の約半
分の骨幅を持っている。したがって、該差画像の平均骨
幅ＭＷＴを求める。

【００３３】ここで、差画像の算出方法は、該大腿骨２
値化画像の各画素の輝度値（本例では０と２５５の２
値）から、該穴埋め画像における同一位置の画素の輝度
値（同様に本例では０と２５５の２値）を引いて、引い
た結果輝度値の値が負になったときは輝度値を０にし、
負でなければ２５５とした画像を求める操作のことをい
う。

【００３４】ここで、該平均骨幅ＭＷＴの算出は、ま
ず、該差画像の境界画素群に対するチェインコードデー
タより周囲長ＢＳを算出する。ついで、該差画像の面積
ＣＳＡを算出する。これらより、次式の数２により該平
均骨幅ＭＷＴを算出する。

【００３５】

【数２】ＭＷＴ＝２．０×ＣＳＡ／ＢＳここで、面積の計算は数３によりおこなう。

【００３６】

【数３】ＣＳＡ＝Σ_iΣ_jφ［ｆ（ｉ，ｊ）］ただし、骨部：φ［ｆ（ｉ，ｊ）］＝１、それ以外：φ
［ｆ（ｉ，ｊ）］＝０ここで、図３を参照すると、ｉ，
ｊとは５１２×５１２画素からなる２次元空間のＸ軸
（画像の水平方向）、Ｙ軸は（同じく垂直方向）の座標
値を意味する。また、ｉおよびｊの範囲は０≦ｉ≦ｉｅｎｄ＝５１１０≦ｊ≦ｊｅｎｄ＝５１１である。

【００３７】なお、ｆ（ｉ，ｊ）とは座標（ｉ，ｊ）に
おける画像の輝度値のことをいう。

【００３８】ここで、周囲長は画素群に対するチェイン
コードデータを利用して、画素どうしが水平または垂直
に並ぶ部分ではその画素数を周囲長に加算し、画素どう
しが斜めに並ぶ部分では一対の隣接画素について√２を
周囲長に加算して求める。

【００３９】ここで、チェインコードとは、図６に示し
たように、線画像に対して注目画素を中心として３×３
画素範囲内を考え、中央にある該注目画素に対して隣接
画素が位置０〜７のどこにあるかによって０〜７の方向
コードを割り当てるという操作における該方向コードを
指す。

【００４０】該差画像に対して、ＭＷＴ×α＋１を整
数化した回数分膨張処理を施し、該皮質骨部用のテンプ
レート画像（図５ｄ）を作成する。たとえば本実施例の
場合、α＝２．０とした。これは、皮質骨は全周に渡っ
て凸凹しており、すなわち骨幅にバラツキがあるとかま
たは皮質骨内に小さくとも穴があるような場合では、α
＝１．０とした場合皮質骨の内側が海綿骨部と誤認され
やすく、そのためαは１より若干大きいたとえばα＝
２．０としたほうが妥当と考えられる分離が行える経験
値である。もちろん、皮質骨幅がほぼ一定の場合は１＜
α＜２の中でふさわしい値を設定するほうがよい。

【００４１】該大腿骨２値化画像と該テンプレート画像
との積（ＡＮＤ）画像を求めることにより、結果的に、
該皮質骨部（図５ｅ）を分離および／または抽出するこ
とができる。該大腿骨２値化画像と該皮質骨部との差画
像を求めることにより、結果的に、海綿骨部（図５ｆ）
を分離および／または抽出することができる。

【００４２】また、該テンプレート画像の非（ＮＯＴ）
画像を求め、該非画像と該大腿骨２値化画像との積（Ａ
ＮＤ）画像を求めることにより、結果的に、該海綿骨部
を分離および／または抽出してもよい。また、該大腿骨
２値化画像と該海綿骨部との差画像を求めることによ
り、結果的に、該皮質骨部を分離および／または抽出し
てもよい。

【００４３】また、上記の手法によって求めた皮質骨部
および／または該海綿骨部のみが入力画像の輝度値を保
持し、他のバックグラウンド領域の輝度値を０にした半
２値化画像を求めてもよい。

【００４４】また、該入力画像を、基準となる角度だけ
回転した画像について同様の処理を施してもよい。

【００４５】ふたつめの実施例として、ラット腰椎の中
心断面のμＸ線ＣＴ像における各画素の輝度値を数１で
輝度値変換した画像を入力画像とし、該入力画像を２値
化した画像から切り出した関心領域画像についての皮質
骨部と海綿骨部との分離および／または抽出方法につい
て図７〜９を用いて説明する。図７ａは該判別分析法に
よるラット腰椎の中心断面の２値化画像（以下、腰椎２
値化画像と呼ぶ）を、図７ｂは該腰椎２値化画像の中か
ら骨強度の面からみて意味がある領域を切り出した関心
領域画像の例を示す。本実施例についてのフローチャー
トを図８に、説明図を図９に示す。該被検骨の関心領域
画像は、皮質骨部が分断されていることから、特別な方
法を用いなければ皮質骨部と海綿骨部とを分離および／
抽出することができない例である。

【００４６】つぎに、該関心領域画像において血管等の
ために皮質骨部の部分が分断している場合があることを
考慮し、該分断部を仮想的に接続する処理を施す。具体
的にはｎ回画像膨張処理を施した後に（ｎ＋１）回画像
収縮処理を施す。たとえば、本実施例の場合、該分断部
の間隙幅からｎ＝８とした。さらに、該収縮画像におけ
る穴部を検出して穴埋め処理を施した後に境界画素群を
抽出する。境界画素群を含む画像と該関心領域画像との
和（ＯＲ）画像が仮想的に分断部を接続した画像（以
下、腰椎対象画像と呼ぶ）である。

【００４７】つぎに、該腰椎２値化画像に対して細線化
処理を施した後に、該細線化画像と該腰椎対象画像との
積（ＡＮＤ）画像（図９ａ）を求める。さらに、該積画
像についてのフィレ座標を求める。

【００４８】ここで、フィレ座標とは対象となっている
形状を包含する最小の四角形のうち、各辺がＸ軸、もし
くはＹ軸のどちらかに平行な四角形の、対角をなすふた
つの頂点の座標のことをいう（図９ａにおけるＰ（Ｘ
ｐ，Ｙｐ）、Ｑ（Ｘｑ，Ｙｑ））。

【００４９】該フィレ座標を利用して、図９ｂに示す該
積画像を囲む四角形を作図し、得られた画像に対してフ
ァインドホール処理を施す（図９ｃ）。

【００５０】ここで、ファインドホール処理とは、対象
となる画像において背景としての輝度値を持つすべての
閉領域を抽出する処理のことをいう。

【００５１】該ファインドホール画像に対してラベリン
グ処理を施し、各ラベルを持つ形状毎に面積を求め、面
積が大きい方から順に２つの形状を選択することで図９
ｃにおける図形７および図形８を抽出する。

【００５２】ここで、ラベリング処理とは対象画像にお
いて、互いに独立している各々の形状に対して番号付け
をおこなう処理のことを示す。

【００５３】まず最初に、面積が一番大きい該図形７と
該腰椎対象画像との積（ＡＮＤ）画像を求める（図９
ｄ）。ここで、該積画像は、片側の皮質骨の約半分の骨
幅を持っている。したがって、該積画像について数３に
より面積ＣＳＡ₁を求め、さらに周囲長ＢＳ₁を求め、つ
いで数２により平均骨幅ＭＷＴ₁を求める。

【００５４】該積画像をＭＷＴ₁×β₁＋１を整数化し
た回数分膨張処理を施し（図９ｅ）、該片側の皮質骨用
テンプレート画像９を作成する。たとえば本実施例の場
合、β₁＝２．０とした。

【００５５】つぎに、面積が２番目に大きい該図形８と
該腰椎対象画像との積（ＡＮＤ）画像を求める。ここ
で、該積画像は、片側の皮質骨の約半分の骨幅を持って
いる。したがって、該積画像について数３により面積Ｃ
ＳＡ₂を求め、さらに周囲長ＢＳ₂を求め、ついで数２に
より平均骨幅ＭＷＴ₂を求める。

【００５６】該積画像をＭＷＴ₂×β₂＋１を整数化し
た回数分膨張処理を施し、該片側の皮質骨用テンプレー
ト画像を作成する。たとえば本実施例の場合、β₂＝
２．０とした。

【００５７】これらふたつの皮質骨用テンプレート画像
の和（ＯＲ）画像を求める（図９ｆ）。ついで、該和画
像と該腰椎対象画像との積（ＡＮＤ）画像を求めること
により、結果的に、該皮質骨部（図９ｇ）を分離および
／または抽出することができる。該関心領域画像と該皮
質骨部との差画像を求めることにより、結果的に海綿骨
部を分離および／または抽出することができる（図９
ｈ）。

【００５８】また、該ふたつの皮質骨用テンプレート画
像の和画像に対する非（ＮＯＴ）画像を求め、該非画像
と該腰椎対象画像との積（ＡＮＤ）画像を求めることに
より、結果的に、該海綿骨部を分離および／または抽出
してもよい。また、該腰椎２値化画像と該海綿骨部との
差画像を求めることにより、結果的に、該皮質骨部を分
離および／または抽出してもよい。

【００５９】また、上記の手法によって求めた皮質骨部
および／または該海綿骨部のみが入力画像の輝度値を保
持し、他のバックグラウンド領域の輝度値を０にした半
２値化画像を求めてもよい。

【００６０】また、該入力画像を、基準となる角度だけ
回転した画像について同様の処理を施してもよい。

【００６１】図１０は、本発明の骨計測方法を実施する
ための骨計測装置の態様例として模式的に示したもので
ある。なお、本計測装置はＣＴ装置のコンピュータ手段
と兼用させることも可能である。

【００６２】本装置は、図１０において、各種演算をお
こなう演算手段１０と、μＸ線ＣＴ撮影で得た画像を加
工したり種々の指標を計測するために演算手段１０内に
設けられた画像処理手段１１と、画像処理開始等の命令
を入力するための入力手段１２と、入力した命令を表示
するためのテキスト表示手段１３と、画像処理が開始さ
れμＸ線ＣＴ撮影で得た画像が加工されていく過程を表
示するための画像表示手段１４と、得られた計測結果を
出力するための出力手段１５とを備えたものである。

【００６３】本骨計測装置は、影像記憶手段１６を具備
することが好ましい。かかる影像記憶手段１６として
は、μＸ線ＣＴ撮影によって得られた画像でのＣＴ値の
大小に関するデジタル信号を撮影した断面内の位置に対
応させたデータ群、各種構造指標、該構造指標を算出す
る過程で得られたデータ群を記憶し得るものであればい
かなるものであってもよく、骨計測の目的に応じてその
記憶サイズメモリを選ぶ。具体例としては、ハードディ
スクのような高速・大容量の記憶装置および、μＸ線Ｃ
Ｔ撮影によって得られた画像データを演算手段１０に入
力するための、光磁気ディスクのような大容量かつ荷搬
に適した記憶装置等が挙げられる。この場合、光磁気デ
ィスクによって演算手段１０に入力された画像データは
ハードディスクに転送され高速処理できるようにする。

【００６４】また、本装置には図１０に示すごとき影像
記憶手段１６によって記憶された被検骨の影像を画像と
して表示するためのＣＲＴ（Cathode Ray Tube）のご
とき画像表示手段１４と、表示された被検骨の画像にお
いて骨計測に必要な基準ポイントを入力するためのポイ
ント入力手段１７と、入力された基準ポイントを用いて
記憶された被検骨の影像に関する骨計測のための演算を
おこなうための演算手段１０が具備されている。

【００６５】かかる画像表示手段１４としては、影像記
憶手段１６に記憶されたデジタル信号と位置の関係から
なるデータ群を画像として表示し得るものであればいか
なるものであってもよく、具体的には解像度およびコス
トから好適な例としてはＣＲＴ等が挙げられる。また、
テキスト表示手段１３と画像表示手段１４は兼用させる
ことができる。

【００６６】ポイント入力手段１７としては、画像表示
手段１４において基準ポイントとして位置を特定して入
力することができればいかなるものであってもよく、具
体例としては図１０に１７として示したごときカーソル
位置表示制御手段や、ライトペン型入力手段、タッチパ
ネルにより外部より入力する方法ならびに記憶された被
検骨の影像から自動的に入力する方法などが挙げられ
る。

【００６７】また、本骨計測装置における骨計測結果の
出力手段１５としては、演算によって得られた計測結果
を出力できるものであればいかなるものであってもよ
く、具体例としてはハードコピーにはドット式インクプ
リンタ、サーマルプリンタ、レーザプリンタ、ビデオプ
リンタ、その他のＣＲＴ画面等が挙げられる。

【００６８】

【発明の効果】本発明を用いれば、自動的、かつ、迅
速、かつ、再現性良く、かつ、物理的に意義がある皮質
骨部と海綿骨部との分離および／または抽出ができるた
め、より正確かつ迅速な骨構造評価ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】皮質骨部と海綿骨部の分離および／または抽出
方法の他の例

【図２】μＸ線ＣＴおよびμＸ線ＣＴを使った断面像取
得方法の説明図

【図３】ラット大腿骨遠位端断面の２値化画像の例

【図４】皮質骨部と海綿骨部の分離および／または抽出
方法のフローチャートの例

【図５】皮質骨部と海綿骨部の分離および／または抽出
方法の説明図

【図６】チェインコードの説明図

【図７】ラット腰椎の中心断面の２値化画像およびＲＯ
Ｉ画像

【図８】皮質骨部と海綿骨部の分離および／または抽出
方法のフローチャートの例

【図９】皮質骨部と海綿骨部の分離および／または抽出
方法の説明図

【図１０】態様例

【符号の説明】

１皮質骨部と海綿骨部との境界画素群２Ｘ線管３回転型陽極４被検骨５スリット６センサ７１番目に面積大のラベル形状８２番目に面積大のラベル形状９片側の皮質骨用テンプレート画像１０演算手段１１画像処理手段１２入力手段１３テキスト表示手段１４画像表示手段１５出力手段１６影像記憶手段１７ポイント入力手段

フロントページの続き (56)参考文献特開平２−138854（ＪＰ，Ａ) 特開平７−236630（ＪＰ，Ａ) 特開平７−236629（ＪＰ，Ａ) 特開平７−236628（ＪＰ，Ａ) 特開平７−148143（ＪＰ，Ａ) 特開平６−269434（ＪＰ，Ａ) 特開平８−164129（ＪＰ，Ａ) 特開平５−76553（ＪＰ，Ａ) 特開平７−284020（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−216549（ＪＰ，Ａ) 特開平４−338459（ＪＰ，Ａ) 特開平２−126837（ＪＰ，Ａ) 国際公開95／6874（ＷＯ，Ａ１) ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｓｓｉｓｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ，15［１］（1991）（米）ｐ. 133−139 ホルモンと臨床、43［８］（1995）、藤井、藤田、ｐ．791−796 ＣＬＩＮＩＣＡＬＣＡＬＣＩＵＭ, ２［８］（1992）、福永、ｐ．1083− 1088 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) A61B 6/00 - 6/14 G06F 19/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】被検骨の関心断面の構造を表す関心断面
画像を２値化して骨部を抽出し、該骨部の細線化画像を
用いて皮質骨部と海綿骨部とを自動的に分離および／ま
たは抽出する骨計測方法であり、該細線化画像の内部を
穴埋めして得られる画像と前記関心断面の骨部２値化画
像とから皮質骨部の外側半分の画像を抽出し、この抽出
した外側皮質骨部画像が本来の皮質骨骨幅の約１／２の
骨幅であることを用いて皮質骨部を分離および／または
抽出することを特徴とする骨計測方法。
【請求項２】外側皮質骨部画像の平均骨幅を求め、該
平均骨幅または該骨幅と一定関係の値の整数値の回数だ
け外側皮質骨骨部画像を膨張させ、この膨張画像と前記
骨部２値化画像の積（ＡＮＤ）処理により皮質骨部を分
離および／または抽出することを特徴とする請求項１の
骨計測方法。
【請求項３】微小フォーカスＸ線断層写真撮影装置に
よって得られた被検骨の関心断面画像を入力画像として
用いる請求項１、２の骨計測方法。