JP3499761B2

JP3499761B2 - 骨画像処理方法及び骨強度評価方法

Info

Publication number: JP3499761B2
Application number: JP30097598A
Authority: JP
Inventors: 浩一郎大松; 歩眞溪; 理大城; 國宏千原
Original assignee: Teijin Ltd
Current assignee: Teijin Ltd
Priority date: 1998-10-22
Filing date: 1998-10-22
Publication date: 2004-02-23
Anticipated expiration: 2018-10-22
Also published as: JP2000126168A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、骨画像処理方法お
よび骨強度評価方法に関するものである。さらに詳細に
は，本発明は被検骨の連続断面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、画像中の
骨を皮質骨領域と骨梁領域に分離した後、皮質骨体積、
最大連結骨梁成分体積、骨梁辺数、空洞数を計算するこ
とによって骨強度を正確に評価する方法を提供するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】骨強度は骨量と骨質により規定されてお
り、生体骨では骨量により骨強度の約８０％を評価する
ことができると言われている．非侵襲的に骨量、すなわ
ち骨塩量を定量化する方法として、従来よりＭＤ（Micr
o Densitometry）法、ＤＩＰ（Digital Image Processi
ng）法などの単純Ｘ線フィルムを利用する方法がある
が、この方法は筋肉や臓器などの影響の大きい躯幹骨に
は適用できず、手指などの末梢骨への適用に限られてい
る。次にＤＰＡ（Dual Photon Absorptiometry）法が出
現し、腰椎の骨塩量が測定されるようになったが、ＤＰ
Ａ法は核種の取扱いや管理区域の問題および精度の低さ
などにより普及するには至らなかった。核種の代わりに
Ｘ線を用いるものとしてＤＸＡ（Dual-energy X-ray Ab
sorptiometry）法の登場に至り、現在ではＤＸＡ法が骨
塩定量の一般的手法として用いられている。

【０００３】以上のような手法を用いて骨密度（BMD =
Bone Mineral Density）を測定することで骨の評価が行
われているが、同程度の骨密度であっても骨折する場合
としない場合があり、近年では骨梁構造をはじめとする
骨質評価も重要とされている。

【０００４】そこで様々な骨質評価のための画像解析手
法が提案されている。しかし、StarVolume法、Run Leng
th法、Fractal解析法などの従来の骨質評価方法は主に
２次元骨断層画像を対象としているため、測定部位によ
って評価結果が著しく異なる場合がある。また骨折を想
定した場合、必要となるべき撮像平面に垂直な方向に対
する考察がほとんど行われていない。

【０００５】さらに、骨断面画像の骨領域を皮質骨領
域、骨梁領域に自動的に分離するための好適な方法は無
く、画像処理技術で分離したとしても骨梁領域の一部を
皮質骨領域と誤認識する場合があり、画像毎に手作業に
よる修正が必要であるものが大半である。

【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、画像処理技術に
よって自動的に皮質骨領域と骨梁領域を分離し、骨密度
よりも骨強度をよく反映する指標及び該指標を計測する
方法を見出す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、骨梁構造を充分
に確認可能である微小フォーカスＸ線断層写真撮影装置
によって撮影された被検骨の連続横断面画像複数枚を入
力画像群とし、各種画像処理を３次元的に施すことによ
って、従来より使用されてきた骨密度よりも骨強度と相
関性の高い各指標を計測できることを見出し本発明に到
達した。

【０００８】すなわち本発明は、被検骨の関心領域の連
続横断面画像を微小フォーカスＸ線断層写真撮影装置等
によって撮影し、それらの画像を２値化して骨部のみを
抽出し、骨梁構造が確認できる解像度で撮影された骨の
２値化断面画像を作成し、該画像の端を始点として画像
の内側に向かってラスター走査線を伸ばし、該走査線が
骨領域に当たった点を頂点、該走査線軸を高さ方向とす
る二等辺三角形を選択し、該二等辺三角形の底辺が骨領
域中に描ける最大の二等辺三角形を特定し、該二等辺三
角形の底辺からラスター走査線の始点方向に対して走査
し抽出する骨領域を皮質骨領域と決定し、該領域内に骨
画像の要素があれば該要素部分を皮質骨領域とする処理
を画像全体に対して繰り返すことで、骨画像を皮質骨領
域と骨梁領域に分離する骨画像処理方法を提供するもの
である。

【０００９】また、本発明は、骨梁構造が確認できる解
像度で撮影された骨の２値化連続横断面画像複数枚を入
力画像群とし、各画像について上記方法を用いて皮質骨
領域のみを抽出し、該皮質骨領域を３次元的に連結する
ことによって皮質骨体積を求めることを特徴とする骨強
度評価方法、特にその指標の１つである破断力、最大荷
重を評価する方法を提供するものである。

【００１０】また、本発明は、骨梁構造が確認できる解
像度で撮影された骨の２値化連続横断面画像複数枚を入
力画像群とし、各画像について上記方法を用いて骨梁領
域のみを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結すること
により骨梁成分体積を求め、その中で最も大きい骨梁成
分体積（最大連結骨梁成分体積）を求めることを特徴と
する骨強度評価方法、特に骨強度を反映する指標の１つ
である軸変位を評価する方法を提供するものである。

【００１１】また、本発明は、骨梁構造が確認できる解
像度で撮影された骨の２値化連続横断面画像複数枚を入
力画像群とし、各画像について上記方法を用いて骨梁領
域のみを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結すること
により求めた骨梁領域成分を３次元細線化処理を行い、
該細線化画像から骨梁の辺数を求めることを特徴とする
骨強度評価方法、特に骨強度を反映する指標の１つであ
る靭性を評価する方法を提供するものである。

【００１２】更に、本発明は、骨梁構造が確認できる解
像度で撮影された骨の２値化連続横断面画像複数枚を入
力画像群とし、各画像について上記方法を用いて骨梁領
域のみを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結した骨梁
領域成分の３次元細線化処理を行い、該細線化画像の中
の卵殻のような構造物として現れる空洞数を求めること
を特徴とする骨強度評価方法、骨強度を反映する指標の
１つである最大弾性力を評価する方法を提供するもので
ある。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の骨強度評価方法
の好ましい態様例を示す。本実施例においては実験用ラ
ットの腰椎部分の骨強度を評価することを目的とした
が、人を含め他動物、他部位の骨についても容易に応用
可能である。

【００１４】まず、実験用の正常ラット（Shamモデル）
５体、骨粗鬆症ラット（OVXモデル）５体を準備し、そ
れぞれの第３腰椎部（L3）の微小フォーカスＸ線ＣＴ撮
影装置によって、１体あたり連続３０断面、計３００枚
を以下の条件で撮影した。・解像度：２５.８μm／pixel ・スライス厚み：２０.７μm

【００１５】尚、ＯＶＸモデルとは、左右のうち片側若
しくは両側の卵巣を摘出した動物モデルのことをいう。
このＯＶＸモデルは原発性閉経後骨粗鬆症のモデルとし
てよく実験に使用される。ＯＶＸモデルに対するＳｈａ
ｍモデルとは、卵巣摘出手術による影響を除外するため
に、ＯＶＸモデル動物と同一の手術を施すが、卵巣は摘
出しない群を指す。

【００１６】本発明における皮質骨領域、骨梁領域の分
離には、画像の２値化が必要となる。今回は大津の判別
分析法の結果をもとに閾値を決定し２値化を行ったが、
画像の２値化の手法は、他にも様々な手法が知られてい
る。

【００１７】２値化した健常ラット腰椎の微小フォーカ
スＸ線ＣＴ画像の一例を図１に、２値化画像を皮質骨領
域、骨梁領域を分離するアルゴリズムのフローチャート
を図２に示す。

【００１８】図２に記載の「ラスター走査の始点の設
定」においては、図３に示す始点に属する全画素をラス
ター走査開始する始点として順次定義し、ラスター走査
の方向の決定を行う。

【００１９】図２および図３に記載の「３等分線」と
は、骨の２次モーメント軸を水平軸としたときの、その
骨の最左端（図４中の最左波線）と最右端（図４中の最
右波線）の距離を３等分する線のことである。

【００２０】画像の中で骨の外側の輪郭が凸エッジのみ
を有している時には、画像端点からのスキャンによって
皮質骨領域、骨梁領域の分離が可能であるが、本実施例
において使用したラット腰椎の画像には凹のエッジも存
在するため、突起状の骨領域の影に当たる領域には、画
像端点からのスキャンだけではスキャン線が到達せず、
皮質骨領域、骨梁領域を完全に分離することはできな
い。したがって、上述の３等分線を設定し利用して骨画
像を分割して処理することによって、凹のエッジを持つ
ラット腰椎の画像においても皮質骨領域、骨梁領域の分
離を可能となる。

【００２１】また、図２に記載の「ラスター走査＆塗り
潰し」では以下の処理を行う。始点からラスター走査線を伸ばす。ラスター走査線が骨領域に当たれば、その点を頂点
とし、走査線軸を高さとする二等辺三角形を設定し、頂
角を一定として骨領域中に描ける面積最大の二等辺三角
形を特定する。設定する二等辺三角形は、頂角が６０°
以下であることが好ましく、中でも頂角が２０〜６０°
の範囲の二等辺三角形が分析精度の点から好ましい。本
実施例では、底辺：高さ＝１：２の二等辺三角形を設定
した。特定した二等辺三角形の底辺から、ラスター走査の
始点方向に向けて逆に走査し、そこで選ばれた骨領域を
皮質骨領域として決定し、その領域内に骨画像の要素が
あれば塗り潰す。

【００２２】すなわち、このアルゴリズムはラスター走
査線が画像中の骨領域に入ってから背景領域に抜けるま
でを皮質骨領域とする考え方を元にしている。補正を全
く行わない従来手法を用いた場合、ラスター走査線は皮
質骨から骨梁領域へと進んでしまい、骨梁領域も皮質骨
領域であると誤認する場合がある。

【００２３】これを避ける方法として本発明において
は、図５に示すように、ラスター走査線が骨領域に入っ
た位置からその走査幅を広げていき、最終的には面積最
大の二等辺三角形を描き、塗り潰し領域を設定すること
とした。この処理による塗り潰しが終了すれば、塗り潰
された骨領域を皮質骨領域、塗り潰されなかった骨領域
を骨梁領域として分離することができる。

【００２４】図６に図１の画像から分離された皮質骨領
域の画像を示す。

【００２５】次に、上述の画像処理を入力画像群である
被検骨の連続横断面画像群全部に対して行い、各々の画
像を重ね合せることにより３次元的に連結した皮質骨領
域を作成し、１［voxel］が表す単位体積［ｍｍ³／voxe
l］を元にして、各被検骨に対して皮質骨体積［ｍｍ³］
を導出した。

【００２６】続いて３次元的に連結した骨梁領域を抽出
する方法について述べる。

【００２７】大域的な視点から見ると、骨梁は大きな１
つの連結成分として考えられる。しかし、有限枚のＣＴ
画像に写り込んだ空間的に限定された領域での骨梁を考
えると、それぞれは幾つかの独立した連結成分から成
る。従って複数枚の２次元骨梁画像からは複数個の３次
元的に連結した骨梁成分が抽出されることになる。

【００２８】３次元的に連結した骨梁成分を抽出するた
めには、ｎ枚の連続した画像に対して３次元のラベリン
グ処理が必要になる。本実施例において使用したラベリ
ング処理は以下のように行い、そのフローチャートを図
７に示す。

【００２９】２値化画像から骨梁領域部分のみを取り
出した画像群を入力画像群とし、該画像群すべてに対し
てラベリング処理を実施する。連続するラベル画像ｎ枚のうち、ｋ（１≦ｋ＜ｎ）枚
目の画像とｋ＋１枚目の画像について、骨梁領域の上下
対応に従って再ラベリング処理を実施する。

【００３０】ｋ＝１の場合：ｋ←ｋ＋１してへ戻
る。ｋ＝ｎ−１の場合：ｋ枚目より前に処理した画像に対
し、ｋ枚目の結果に従って再ラベリング処理を実施し、
処理を終了する。それ以外の場合：ｋ枚目より前に処理した画像に対して
も、ｋ枚目の結果に従って再ラベリング処理を実施し、
ｋ←ｋ＋１してへ戻る。

【００３１】尚、図７に記載の「上下対応を調べる」と
は、隣接する２枚の画像を見て、画像間で重なるpixel
が１つでもある骨梁領域があるかどうかを調べることで
あり、重なるpixelがあれば上下対応があるとみなす。

【００３２】即ちｋ枚目の画像がａ₀からａ_nのラベル領
域を持ち、ｋ＋１枚目の画像がｂ₀からｂ_mのラベル領域
を持ち、例えば図８に示したように各ラベル領域に上下
対応があるとする。

【００３３】図８での上下対応をわかりやすく行列で書
くと、図９のようになる。

【００３４】上下対応のあるラベル領域間を示す個所を
○で示す。このとき以下のような事項が成り立つ。同じ行又は同じ列に○がある場合、それは３次元的に
同一の領域になる。同じ列に○がない場合、その領域はｋ＋１枚目以降に
３次元的連結はない。同じ行に○がない場合、その領域はｋ＋１枚目から初
めて３次元的連結が始まる。

【００３５】この条件にしたがって最初のラベル番号を
１として順次再ラベリングすると、図１０のような行列
を作成できる。ここで図９中のａ₃には同じ列には○が
存在せず、ａ₃で示された領域はｋ＋１枚目以降に３次
元的連結がないことを示しているので、ａ₃には十分に
大きなラベル値を与える。また図９中のｂ₃には同じ行
に○が存在せず、ｂ₃で示された領域はｋ＋１枚目以降
から初めて３次元的連結が始まることを示しているの
で、ｂ₃には新しい領域を示すラベル値を与える。以上
のラベリング処理を実施すれば、図８は図１１のように
描くことができる。

【００３６】ただし、ｋ枚目の再ラベリング処理によっ
て、ｋ枚目とｋ−１枚目以前の画像との間にはラベルの
対応がなくなってしまう。したがって、ｋ枚目のラベリ
ング処理結果に従い、ａのラベル値の変化はｋ−１枚目
以前のラベリング処理済画像でのラベルにも反映させ
る。そして該処理を行った後、ｂのラベル値に従い、ｋ
＋１枚目以降の画像を順次ラベリング処理していく。こ
の処理をn枚の連続骨断面画像全体に適用することで、
３次元ラベリング処理が完了する。

【００３７】更に詳細に説明すると、例えば、K枚目の
画像中には骨梁成分が５つあったとする。その時、それ
ぞれの骨梁成分に[1]，[2]，[3]，[4]，[5]というラベ
ル番号を割り振る。その後、Ｋ＋１枚目の画像を調べ
る。K+1枚目の画像中には骨梁成分が６つあるとする。

【００３８】６つある骨梁成分のうち５つが、K枚目の
画像で[1]，[2]，[3]，[4]，[5]とラベル番号を付けら
れた骨梁成分と上下対応があるならば、K+1枚目の画像
中の骨梁成分のうち５つには[1]〜[5]の番号を付けるこ
とができ、K枚目の画像との上下対応が認められなかっ
た骨梁成分には、新しく[6]というラベル番号を与え
る。

【００３９】続いて、K+2枚目の画像を調べる。K+2枚目
の画像には４つしか骨梁成分がなかったとする。K+1枚
目とK+2枚目の骨梁成分の上下対応を調べたところ、K+1
枚目の画像で[1]とラベル番号を付けられていた骨梁成
分はK+2枚目の骨梁成分のどの骨梁成分とも上下対応が
なかった場合、K+1枚目まで[1]とラベル番号を付けられ
ていた骨梁成分はK+2枚目以降の画像には現れてこない
として、十分に大きなラベル番号（ここでは[100]と再
ラベリングします）を与える。今まで[1]というラベル
番号をもった骨梁成分のラベル番号がK+1枚目の画像で
[100]となったわけであるから、K枚目以前の画像に関し
ても、[1]というラベル番号は全て[100]と再ラベリング
する。

【００４０】次にK+1枚目まで[2]、[3]となっていた骨
梁成分をK+2枚目との間で調べた結果、[2]、[3]の骨梁
成分がK+2枚目の画像中の骨梁成分１つと上下対応があ
ったとする。その場合、今まで[2]、[3]と別々の骨梁成
分であったと認識されていた骨梁同士が、実は連結して
いたとわかる。そこで、K+2枚目の画像中での該骨梁成
分には[2]というラベル番号を与え，K+1枚目以前の画像
中で[3]となっていた骨梁成分のラベル番号を[2]と再ラ
ベリングしていく。

【００４１】K+2枚目の画像中にある残り３つの骨梁成
分のいずれもK+1枚目の画像中での骨梁成分と上下対応
が取れなかった場合、それぞれに[7]，[8]，[9]という
ラベル番号を与える。上の処理の結果、 K枚目の画像の骨梁成分のラベル番号は，[100]，[2]，
[2]，[4]，[5] K+1枚目の画像の骨梁成分のラベル番号は，[100]，
[2]，[2]，[4]，[5]，[6] K+2枚目の画像の骨梁成分のラベル番号は，「2」，[7]，
[8]，[9] となる。以上のような処理を延々と画像全体に繰り返
す。

【００４２】上で示した処理方法を適用し、３次元ラベ
リング処理によって得られた３次元連結骨梁成分の一例
を図１２、１３、１４に示す。図１２は得られた３次元
連結骨梁成分全体を示し、図１３は図１２中のregion A
で示された３次元連結骨梁成分を、図１４は図１２中の
region Bで示された３次元連結骨梁成分を示したもので
ある。

【００４３】３次元的に連結した骨梁領域を作成後、１
[voxel]が表す単位体積[ｍｍ³／voxel]を元にして皮質
骨体積を導出したときと同様、３次元的に連結した骨梁
領域成分それぞれについての体積を導出した。その上で
各被検骨について体積が最大である３次元連結骨梁成分
を求め、それらを各被検骨に関する最大連結骨梁成分体
積［ｍｍ³］とした。

【００４４】続いて、３次元的に連結した骨梁の辺数を
求める方法について述べる。

【００４５】まず、骨梁構造の解析を容易にするため、
上述の方法で得られた３次元連結骨梁成分に対して３次
元細線化の処理を施した。３次元細線化とは、３次元空
間において、厚さ、あるいは太さのある図形を３次元線
図形に変換する処理のことであり、該３次元線図形で
は、分岐、交差、空洞などの特殊な場所を除いて太さは
１であり、かつ、端点以外には消去可能な画素を含まな
い。該３次元線図形は、元の図形の３次元スケルトンと
呼ぶ。

【００４６】３次元細線化の方法は従来より様々な方法
が知られており、本発明においては「安江正宏他、３次
元濃淡画像の細線化法と医用画像への応用における能力
の比較評価、電子情報通信学会論文誌、第J79-D-II巻、
pp.1664-1674，1996」記載の方法を用いて３次元連結骨
梁成分の３次元細線化処理を実施した。３次元細線化処
理後の画像の一例を、図１５に示す。

【００４７】各被検骨の連続横断面画像群から得られた
骨梁成分の３次元スケルトンを３次元グラフとして考え
ると、骨梁構造に含まれる端点、辺、分岐点などの情報
が所得可能になる。すなわち、辺数を求めるためには、
３次元スケルトン内で、頂点から頂点までの距離が１以
上の辺を数えあげればよい。そこで該処理を各被検骨に
ついて実施し、各被検骨の骨梁の辺数を求めた。

【００４８】続いて、３次元連結骨梁成分の３次元スケ
ルトン内に現れる空洞数を求める方法について述べる。

【００４９】複数枚の骨の横断面画像群から３次元画像
を生成し、さらに３次元細線化処理を行って３次元スケ
ルトンを得ると、該３次元スケルトン内に卵の殻のよう
な構造物が現れる。該構造物は２次元画像処理では現れ
ず、３次元画像処理で初めて現れるものであり、空洞と
呼ばれる。

【００５０】実際に空洞数を求めるために行った処理を
以下に述べる。前述の方法により、各被検骨の３次元連結骨梁成
分の３次元スケルトンを獲得する。得られたスケルトンから、辺、すなわち頂点から
頂点までの距離が１より大きい線分を消去する。の処理により空洞のみが残るため、該空洞の個
数をカウントし、空洞数とする。

【００５１】該処理を各被検骨について実施し、各被検
骨の空洞数を求めた。

【００５２】以上に示した方法によって、各被検骨に対
して、皮質骨体積、最大連結骨梁成分体積、骨梁辺数、
空洞数の４つの指標を求めた結果を図１６に示す。

【００５３】上で求めた４つの指標を、最も一般的な骨
質評価指標として使用されている骨密度（ＢＭＤ）と比
較するため、被検骨である実験用ラット１０体の第３腰
椎部（本実施例において、本発明による４つの指標を導
出した被検骨と同一の骨）全てに対して、骨密度の測定
を行った。測定装置はＨｏｌｏｇｉｃ社製ＱＤＲ−２０
００を用い、ＤＸＡ法により測定した。骨密度の測定結
果は、Ｓｈａｍ群の平均が１となるように正規化し、Ｏ
ＶＸ群も該結果に合わせて計算することで相対骨密度と
して導出した。測定結果を図１７に示す。

【００５４】続いて，実験用ラット１０体の第４腰椎部
に対し、骨強度の測定を圧縮試験によって実施した。圧
縮試験時、各腰椎は歯科用レジンに埋め込み固定し、図
１８のように骨梁構造の最も発達している部分をハッチ
ング部に設定し、変位速度６［ｍｍ／ｍｉｎ］にて負荷
を加えていくことで、骨強度を反映する指標である破断
力、最大荷重、軸変位、靭性、最大弾性力の５種類の指
標を測定した。破断力［Ｎ］とは、被試験体が破断した
時に加わっていた負荷のことであり、最大荷重［Ｎ］と
は、破断までに加えられた最大負荷のことである。ま
た、軸変位［ｍｍ］とは、被試験体に負荷を加えはじめ
てから破断する間に被試験体が変形した量のことであ
り、靭性［Ｎ・ｍｍ］とは、破断するまでに被試験体に
負荷されたエネルギーのことである。さらに最大弾性力
［Ｎ／ｍｍ］とは、剛性、堅さ、曲がり難さ等を示すも
のであり、以上５種類の指標の説明を図１９に示す。ま
た、Ｓｈａｍ群の平均が１となるように正規化し、ＯＶ
Ｘ群も該結果に合わせて計算することで相対骨強度とし
て導出した圧縮試験の結果を図２０に示す。

【００５５】次に、本発明により導出される皮質骨体
積、最大連結骨梁成分体積、骨梁辺数、空洞数と、上の
圧縮試験にて得られた破断力、最大荷重、軸変位、靭
性、最大弾性力との相関を調べた。同様に、従来より骨
評価の指標として使用されてきた骨密度（BMD）と、圧
縮試験にて得られた破断力、最大荷重、軸変位、靭性、
最大弾性力との相関も調べた。

【００５６】結果、皮質骨体積は破断力、最大荷重と、
最大連結骨梁成分体積は軸変位と、骨梁辺数は靭性と、
空洞数は最大弾性力と相関が高いことがわかった。相関
係数の計算結果を図２１に示す。同様に骨密度と破断
力、最大荷重、軸変位、靭性、最大弾性力との相関係数
の計算結果も図２１中に同時に示してある。参考として
破断力−皮質骨体積の相関図を図２２、破断力−骨密度
の相関図を図２３、最大荷重−皮質骨体積の相関図を図
２４、最大荷重−骨密度の相関図を図２５、軸変位−最
大連結骨梁成分体積の相関図を図２６、軸変位−骨密度
の相関図を図２７、靭性−骨梁辺数の相関図を図２８、
靭性−骨密度の相関図を図２９、最大弾性力−空洞数の
相関図を図３０、最大弾性力−骨密度の相関図を図３１
に示す。

【００５７】図２１より、本発明による４つの指標、す
なわち皮質骨体積、最大連結骨梁成分体積、骨梁辺数、
空洞数は、従来使用されてきた骨密度（ＢＭＤ）よりも
骨強度を反映する指標（破断力、最大荷重、軸変位、靭
性、最大弾性力）との相関が高く、より精度の高い評価
ができると言える。

【図面の簡単な説明】

【図１】健常ラット腰椎の微小フォーカスＸ線ＣＴ画像
（２値化後）の一例。

【図２】皮質骨領域、骨梁領域分離アルゴリズムのフロ
ーチャート。

【図３】ラスター走査のパターン。

【図４】ラスター走査の始点、方向。

【図５】皮質骨塗り潰し領域の決定方法。

【図６】分離された皮質骨領域画像の一例。

【図７】3次元ラベリングのフローチャート。

【図８】各ラベル領域の上下対応。

【図９】各ラベル領域の上下対応表。

【図１０】各ラベル領域の上下対応表（ラベリング処理
後）。

【図１１】３次元連結成分のラベリング。

【図１２】３次元連結骨梁成分の一例。

【図１３】３次元連結骨梁成分（region A）。

【図１４】３次元連結骨梁成分（region B）。

【図１５】３次元連結骨梁成分のスケルトンの一例。

【図１６】本発明による指標の測定結果。

【図１７】相対骨密度の測定結果。

【図１８】圧縮試験時のハッチング部分。

【図１９】骨強度を反映する指標５種類の位置づけ。

【図２０】圧縮試験の結果。

【図２１】相関係数計算結果。

【図２２】破断力−皮質骨体積の相関図。

【図２３】破断力−骨密度の相関図。

【図２４】最大荷重−皮質骨体積の相関図。

【図２５】最大荷重−骨密度の相関図。

【図２６】軸変位−最大連結骨梁成分体積の相関図。

【図２７】軸変位−骨密度の相関図。

【図２８】靭性−骨梁辺数の相関図。

【図２９】靭性−骨密度の相関図。

【図３０】最大弾性力−空洞数の相関図。

【図３１】最大弾性力−骨密度の相関図。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者千原國宏奈良県生駒市高山町8916番地の５奈良先端科学技術大学院大学内 (56)参考文献特開平９−122107（ＪＰ，Ａ) 特開平９−294740（ＪＰ，Ａ) 特開平５−154155（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) A61B 6/00 A61B 6/03

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】骨梁構造が確認できる解像度で撮影され
た骨の２値化断面画像において、画像の端を始点として
画像の内側に向かってラスター走査線を伸ばし、該走査
線が骨領域に当たった点を頂点、該走査線軸を高さ方向
とする二等辺三角形を選択し、該二等辺三角形の底辺が
骨領域中に描ける最大の二等辺三角形を特定し、該二等
辺三角形の底辺からラスター走査線の始点方向に対して
走査し抽出する骨領域を皮質骨領域と決定し、該領域内
に骨画像の要素があれば該要素部分を皮質骨領域とする
処理を画像全体に対して繰り返すことで、骨画像を皮質
骨領域と骨梁領域に分離する骨画像処理方法。
【請求項２】骨梁構造が確認できる解像度で撮影され
た骨の２値化連続横断面画像複数枚を入力画像群とし、
各画像について請求項１記載の方法を用いて皮質骨領域
のみを抽出し、該皮質骨領域を３次元的に連結すること
によって皮質骨体積を求めることを特徴とする骨強度評
価方法。
【請求項３】骨梁構造が確認できる解像度で撮影され
た骨の２値化連続横断面画像複数枚を入力画像群とし、
各画像について請求項１記載の方法を用いて骨梁領域の
みを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結することによ
り骨梁成分体積を求め、その中で最も大きい骨梁成分体
積（最大連結骨梁成分体積）を求めることを特徴とする
骨強度評価方法。
【請求項４】骨梁構造が確認できる解像度で撮影され
た骨の２値化連続横断面画像複数枚を入力画像群とし、
各画像について請求項１記載の方法を用いて骨梁領域の
みを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結することによ
り求めた骨梁領域成分を３次元細線化処理を行い、該細
線化画像から骨梁の辺数を求めることを特徴とする骨強
度評価方法。
【請求項５】骨梁構造が確認できる解像度で撮影され
た骨の２値化連続横断面画像複数枚を入力画像群とし、
各画像について請求項１記載の方法を用いて骨梁領域の
みを抽出し、該骨梁領域を３次元的に連結した骨梁領域
成分の３次元細線化処理を行い、該細線化画像の中の空
洞の数を求めることを特徴とする骨強度評価方法。