JP3799603B2 - Trabecular structure analysis method and trabecular structure improvement effect judgment support method - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は骨梁構造の改善効果判定支援方法に係り、特に数理形態学の理論を使ったモルフォロジカル・フィルタと骨の組織切片の定量評価に使用されている骨形態計測法とを応用した骨梁構造の改善効果判定支援方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、社会の高齢化に伴い骨密度が低下し骨がもろくなる骨粗鬆症が大きな問題となっている。骨粗鬆症になると骨の彎曲や激しい痛み、骨折などの症状が見られ、特に大腿骨頸部を骨折した場合では寝たきりとなることがあり、有効な治療法や早期発見、治療効果判定法に関する技術開発が求められている。
【０００３】
骨粗鬆症の治療薬としては、カルシウム、エストロゲン、蛋白同化ホルモン、活性型ビタミンD3、カルシトニン、イプリフラボン、ビタミンK2そしてエチドロネートが用いられる。
【０００４】
また、日常摂取する食品に気を付けるとともに、骨のための健康補助食品としてカルシウム、マグネシウム、ビタミンＫ2 、うなぎの骨等の多くのサプリメントが市販されている。これらの治療薬およびサプリメントがすべての患者に同じように有効であるとは限らず、その効果の程度は患者によってもまちまちである。そして、骨粗鬆症と診断された患者は骨折予防のため、半永久的に骨粗鬆症治療薬を飲み続けているのが現状である。個々の患者に合った治療薬は医師によって選択されるが、患者にとって有効な骨粗鬆症治療薬の選択は重要な決定事項となる。そして、その効果の程度は、従来、骨密度 (ＢＭＤ) の増減によって判定されてきた。
【０００５】
骨粗鬆症は「骨量が減少し、低骨量と骨の微細構造の劣化が特徴的で、その結果、骨の脆弱化が増加し、骨折をきたし易い全身性の骨疾患」と定義されている。そして、近年、骨の強度は骨量のみでなく、構造にも依存すると言われ、骨量とともに骨構造の評価が求められている。したがって、骨粗鬆症の診断やその治療効果判定には、骨の強度に密接な関係を持つ骨量と構造の両者を評価することが必要である。特に、代謝性骨疾患である骨粗鬆症患者の骨評価には骨強度を正確に把握することが重要である。しかし臨床における骨強度の評価や骨構造の定量評価は現時点では不可能であるため、ＢＭＤが主な評価指標となっている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
骨梁構造の評価には大きく２つの方法がある。ひとつは、高分解能核磁気共鳴装置（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）を使用して骨梁構造を描出する方法である。
【０００７】
ＭＲＩにおいては撮影法により画像が大きく変化するという重大な問題があり、計測の対象が軟組織の少ない踵骨と橈骨遠位端に限定される。末梢骨定量ＣＴでは中程度に高い解像度で骨梁構造を描出することはできるが、対象は末梢骨である。また、マイクロＣＴはバイオプシーによって採取される骨組織を対象とした装置である。最近では、骨塩量と骨構造の両者の評価が可能であるかも知れない超音波や骨髄腔プロトン信号減衰の速度定数を骨の力学的指標とするＭＲＩが期待されている。
【０００８】
しかしながら、骨構造の変化を高い精度で測定する決定的な方法はいまだ開発されていない。他のひとつはＸ線画像上に写し出されている骨梁の構造特徴を定量的に評価するためのフーリエ解析、フラクタル解析、ランレングス解析等のテキスチャー解析であり、従来のＸ線画像やＣＴ、ＭＲＩにも応用されている。これらの方法は、Ｘ線画像上の濃度変化の違いを利用した解析法であり、２値化のための閾値の決定やノイズの除去方法によって結果が異なりその基準化が難しい。そのため、臨床における骨粗鬆症治療薬の骨梁改善効果を高い精度で判定するための骨梁構造の解析方法の開発が切望されているのが実情である。
【０００９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、臨床における骨粗鬆症治療薬や骨サプリメントの骨梁構造に対する治療あるいは改善効果の判定に好適な骨梁構造の改善効果判定支援方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために請求項１に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法は、骨粗鬆症治療薬又は骨サプリメントによる所定の治療および摂取期間を開けて同一被検体の同一部位を示す第１の骨の医用画像及び第２の骨の医用画像をコンピュータに入力する工程と、前記入力した第１の骨の医用画像及び第２の骨の医用画像を対象としてモルフォロジカル・フィルタによりそれぞれ第１の骨格成分及び第２の骨格成分を抽出する工程と、前記抽出した第１の骨格成分及び第２の骨格成分を対象として骨形態測定法によりそれぞれ第１の骨格構造のパラメータ及び第２の骨格構造のパラメータを算出する工程と、前記算出した第１の骨格構造のパラメータと第２の骨格構造のパラメータとを比較し、有意差を示した骨格構造のパラメータを出力する工程と、を含み、前記第１の骨梁の骨格成分及び第２の骨梁の骨格成分を抽出する際に、前記モルフォロジカル・フィルタの構造要素及び／又は演算式を変えて複数の第１の骨格成分及び複数の第２の骨格成分を抽出し、前記複数の第１の骨格成分及び複数の第２の骨格成分のうちの骨格幅を示すパラメータ（ Sk.Th ）が等しい第１の骨格成分及び第２の骨格成分を選択することを特徴としている。
【００１５】
即ち、骨粗鬆症治療薬の治療効果又は骨サプリメントによる改善の様子を確認するために、所定の治療および摂取期間（例えば、３カ月、１年の期間）を開けて、同じ患者の同一部位を示す第１の骨の医用画像及び第２の骨の医用画像をコンピュータに取り込む。
【００１６】
そして、前記第１の骨の医用画像及び第２の骨の医用画像を対象としてモルフォロジカル・フィルタによりそれぞれ第１の骨梁の骨格成分及び第２の骨梁の骨格成分を抽出し、このようにして抽出した第１の骨格成分及び第２の骨格成分を対象として更に骨形態測定法によりそれぞれ第１骨格構造のパラメータ及び第２の骨格構造のパラメータを算出する。
【００１７】
続いて、前記算出した第１の骨格構造のパラメータと第２の骨格構造のパラメータとを比較し、所定の有意差を示した骨格構造のパラメータを表示用モニタやプリンタ等に出力する。
【００１８】
医師は、表示用モニタの画面やプリント出力された有意差を示した骨格構造のパラメータの増減により、骨密度の増減とは別に、又は骨密度の増減結果と併せて骨粗鬆症治療薬の治療効果又は骨サプリメントによる改善の様子の判定が可能となる。
【００２０】
前記第１の骨の医用画像と第２の骨の医用画像とは、同一条件で取得しても僅かな撮影角度等の違いに伴って、抽出される第１の骨格成分と第２の骨格成分とが異なることがある。この場合、骨格構造のパラメータの算出結果に影響し、第１の骨格構造のパラメータと第２の骨格構造のパラメータとを正確に比較することができない。そこで、モルフォロジカル・フィルタの構造要素及び／又は演算処理回数を変えて複数の第１の骨梁の骨格成分及び複数の第２の骨梁の骨格成分を抽出し、前記複数の第１の骨格成分及び複数の第２の骨格成分のうちの骨格幅のほぼ等しい第１の骨格成分及び第２の骨格成分を選択するようにしている。尚、モルフォロジカル・フィルタの構造要素及び／又は演算処理回数を変えることで、抽出したい太さの骨梁の骨格が選択できる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法の好ましい実施の形態について詳説する。
【００２２】
図１は本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法が適用されたコンピューテッドラジオグラフィー（ＣＲ）ワークステーションのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００２３】
図１に示すようにＣＲワークステーションは、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１０と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となる主メモリ１２と、本発明に係る骨梁構造の解析方法や骨梁構造の改善効果判定支援方法を実現するためのプログラム、各種のアプリケーションソフト、患者の骨のデジタルＸ線画像データや過去の骨梁構造の解析結果等が格納されるハードディスク装置１４と、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）から骨のデジタル画像データを取り込むためのインターフェース１６と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１８と、この表示メモリ１８からの画像データ、文字データ等により画像や文字等を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等のモニタ装置２０と、キーボード２２と、位置入力装置としてのマウス２４と、マウス２４の状態を検出してモニタ装置２０上のマウスポインタの位置やマウス２４の状態等の信号をＣＰＵ１０に出力するマウスコントローラ２６と、後述する治療効果判定表をプリント出力するプリンタ２８と、上記各構成要素を接続するバス３０とから構成される。
【００２４】
尚、上記構成のＣＲワークステーションは、ハードディスク装置１４に格納される本発明に係る骨梁構造の解析方法や骨梁構造の改善効果判定支援方法を実現するためのプログラムを除いて周知のものであるため、各構成要素の詳細な説明については省略する。
【００２５】
次に、本発明に係る骨梁構造の解析方法や骨梁構造の改善効果判定支援方法について説明する。
【００２６】
まず、本発明に使用される数理形態学の理論を使ったモルフォロジカル・フィルタについて説明する。
【００２７】
このモルフォロジカル・フィルタによる処理は、骨の原画像（デジタルデータＸ）を、構造要素（Ｂ）と次式のスケルトン演算式とを組み合わせたものを用いている。
【００２８】
【数１】
尚、この実施の形態では、構造要素（Ｂ）として、図２に示すような直径５画素の単一円形構造要素を使用している。
【００３０】
図３及び図４はそれぞれ大腿骨及び第３腰椎の原画像（original image) に対して、上記式(1) により抽出した骨格２値画像の一例を示している。図３及び図４では、演算回数ｎ（式(1) 内のｎ）を０から７まで行い、ｎ＝０，１，２，３，４，５，６，７の８枚の部分集合画像Sn(X) と、ｎ＝２−５，ｎ＝３−６，ｎ＝４−７の３枚の和集合画像Sk(X) とが示されている。
【００３１】
上記のようにしてモルフォロジカル・フィルタにより抽出した部分集合画像Sn(X) 又は和集合画像Sk(X) に対して、骨の組織切片の定量評価に使用されている骨形態計測法によって骨格構造のパラメータを算出する。
【００３２】
そして、骨粗鬆症患者に対するの骨粗鬆症治療薬の治療効果又は骨サプリメントによる改善の様子を確認するために、所定の治療期間を開けて同じ患者の同一部位の原画像から算出した骨格構造のパラメータを比較する。
【００３３】
次に、本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法について、コンピューテッドラジオグラフィー（ＣＲ）に応用した例を参考に図５及び図６に示すフローチャートにしたがって説明する。
【００３４】
図５に示すように骨粗鬆症治療薬又は骨サプリメントによる骨粗鬆症患者の治療前、治療後の大腿骨及び第３腰椎をイメージングプレートを用いてＸ撮影を行い、デジタルＸ線画像データをＣＲワークステーションに取り込む（ステップＳ１０〜Ｓ３０）。尚、Ｘ撮影を行う撮影間隔としては、例えば、数カ月から１年程度とする。また、Ｘ撮影は、同一部位を同じ条件で行う。
【００３５】
続いて、大腿骨及び第３腰椎の各デジタルＸ線画像データに対して、前述した式(1) により骨格多値画像データ（例えば、０〜２５５階調の画像データ）を抽出し、この抽出した骨格多値画像データを、閾値＝1.0 によって２値化し、骨格２値画像を生成する（ステップＳ４０〜Ｓ７０）。尚、閾値を可能な限り小さくすることで、閾値によって画像情報が失われないようにしている。
【００３６】
上記のようにして骨格２値画像が生成されると、各骨格２値画像を対象として骨形態計測法によって骨格構造のパラメータを算出する（ステップＳ８０）。尚、骨格構造を示すパラメータの種類については後述する。
【００３７】
次に、上記ステップＳ７０〜Ｓ８０の詳細な処理手順について、図６を用いて説明する。
【００３８】
ステップＳ７０における骨格２値画像としては、図３及び図４で説明したようにｎ＝０〜７の８枚の部分集合画像と、ｎ＝２−５，ｎ＝３−６，ｎ＝４−７の３枚の和集合画像とを作成する（ステップＳ７２）。続いて、上記複数の部分集合画像又は和集合画像のうちで、治療前の骨格２値画像に対して治療後の骨格２値画像の骨格幅ｗｐ示すパラメータ（Sk.th)の変動が０となる骨格２値画像を選択する（ステップＳ７４、Ｓ７６）。これは、治療前と治療後とで、同一条件でＸ線画像データを取得しても僅かな撮影角度等の違いに伴って骨格２値画像が異なるからである。即ち、骨格幅（Sk.th)の変動＝０となる骨格２値画像を選択することで、比較基準となる治療前の骨格２値画像に対して治療後の骨格２値画像の標準化を図るようにしている。ステップＳ７６では、ｎ＝３−６の和集合画像が選択されている。
【００３９】
次に、ステップＳ７６で選択した骨格２値画像を対象として骨形態計測法による各種の解析を行う。即ち、骨格２値画像を対象として、骨形態計測及びスター・ボリューム（Star volume ）解析を行う（ステップＳ８２）。
【００４０】
上記骨形態計測及びスター・ボリューム解析によって算出される骨格構造のパラメータは、以下の通りである。
（ａ）骨形態計測
骨格構造のパラメータ
Ｐ％＝骨格要素の画素数
FD＝骨格構造の複雑性
Sk.Ar/T.Ar＝骨格量
Sk.Pm/T.Ar＝骨格周囲長
Sk.Pm/Sk.Ar ＝骨格周囲長に対する骨格量の割合
Sk.N＝骨格数
Sk.Th ＝骨格幅
Sk.Sp ＝骨格間距離
Moment＝曲げに対する強度
Polarmoment ＝ねじりに対する強度
（ｂ）スター・ボリューム解析
骨格構造のパラメータ
VsK ＝骨格の連続性
VsP ＝非骨格腔の大きさ
一方、ステップＳ７６で選択した骨格２値画像を対象として、細線化処理を行う（ステップＳ８４）。この細線化処理は、骨格２値画像のパターンの中心線を抽出する処理であり、骨格幅１ピクセルの細線化が行われる（ステップＳ８６）。そして、この細線化処理された骨格２値画像を対象として、骨形態測定法の一つであるノード・ストラット(Node strut)解析を行う（ステップＳ８８）。
【００４１】
上記ノード・ストラット解析によって算出される骨格構造のパラメータは、以下の通りである。
（ｃ）ノード・ストラット解析
３個以上の骨格の接合点をNd、他の骨格と接合していない終末点をTm、それらの間をつなぐ骨格軸をストラット(Strut) と定義した時の数のパラメータ：
N.Nd/T.Ar ＝Tissue area(T.Ar) 当たりのNdの数
N.Tm/T.Ar ＝T.Ar当たりのTmの数
N.Nd/N.Tm ＝Nd数とTm数の比
全ストラット長(Total strut length(TSL)) に対する各strut の長さのパラメータ：
NdNd/TSL
TmTm/TSL
NdTm/TSL
また、T.Ar当たりの長さが占める割合のパラメータ：
TSL/T.Ar
NdNd/T.Ar
TmTm/T.Ar
NdTm/T.Ar
尚、骨形態計測、スター・ボリューム解析及びノード・ストラット解析を行うソフトウエアは、予めＣＲワークステーションのハードディスク装置１４に組み込まれている。
【００４２】
上記のようにして治療前と治療後について、それぞれ２１の骨格構造のパラメータ（P ％，FD,FD,Sk.Ar/T.Ar,Sk.Pm/T.Ar,Sk.Pm/Sk.Ar,Sk.N,Sk.Sp,Moment,Polarmoment,VsK,VsP,N.Nd/T.Ar,N.Tm/T.Ar,N.Nd/N.Tm,NdNd/TSL,TmTm/TSL,NdTm/TSL,TSL/T.Ar,NdNd/T.Ar,TmTm/T.Ar,NdTm/T.Ar)を算出し、これらの骨格構造のパラメータを比較することにより、各骨格構造のパラメータの増減から骨梁構造の評価を行う（ステップＳ８９）。
【００４３】
骨梁構造の評価として、この実施の形態では各骨格構造のパラメータの内、有意差が危険率10％以下(P＜0.1 〜0.05) を示したパラメータを選択するとともに、ＢＭＤとの比較評価を行っている。
【００４４】
【実施例】
以下に臨床応用例を示すが、本発明はこれらによって限定されるものではない。尚、骨粗鬆症治療薬には骨の形成促進と骨吸収抑制作用を有すると言われているビタミンＫ2 を使用した。
【００４５】
ビタミンＫ2 の骨粗鬆症患者に対する骨梁構造の改善効果判定支援方法の説明。
（ａ）対象
大腿骨ヤング・アダルト・ミーン(YAMの値が80％以下) を基準に骨粗鬆症と診断された51症例（他の骨粗鬆症治療薬の経験はない）の患者を対象にビタミンK2製剤（メナテトレノン，エーザイCo.,Ltd ）を一年間経口投与（45mg/day）した。
【００４６】
この患者の中から初診時に比較して１年後の大腿骨あるいは腰椎のＢＭＤの変動率が10％以上の患者２６名を選択した。選択された２６名の患者はＢＭＤの増減を基準に大腿骨と腰椎ごとに４群（１．大腿骨増加群n=6 、２．大腿骨減少群n=9、３．腰椎増加群n=5、４．腰椎減少群n=6）に分類した。尚、症例数（ｎ）は、２６名のうちの上記４群の属する患者の人数である。
（ｂ）ＢＭＤ測定とデジタルＸ線規格撮影法ＢＭＤ測定は、治療前と治療期間中３ヶ月ごとに大腿骨ワード三角部と第三腰椎を対象にＤＸＡ（ルナー社製DPLX）にて測定した。デジタルＸ線規格撮影による骨のデジタル情報の取得にはコンピューテッド・ラジオグラフィー（ＣＲ：富士写真フイルム社製AC-3）を使用した。初診時及び１年後の大腿骨及び腰椎のデジタルＸ線画像はＣＲワークステーション（富士写真フイルム社製）によってモルフォロジカル・フィルタ及び骨梁の骨形態計測法を使用して上述した２１の骨格構造のパラメータを算出し、各パラメータのうち、有意差を示したパラメータを選択するとともに、ＢＭＤとの比較評価を行った。
（ｃ）試験結果
図７は大腿骨あるいは腰椎のＢＭＤの変動率が10％以上の患者２６名のＢＭＤの増減、及び２１の骨格構造のパラメータのうち、有意差を示したパラメータの増減を示す図表である。
【００４７】
図７に示すように腰椎のＢＭＤの増加群（５例）、減少群（９例）、大腿骨の増加群（６例）及び減少群（５例）の４群別に、それぞれ２１の骨格構造のパラメータのうちの有意差（Ｐ＜0.1 〜0.05）を示したパラメータをマーク（＊）で示している。尚、プラス側に有意差を示した骨格構造のパラメータはプラス（＋）欄にマーキングされ、マイナス側に有意差を示したパラメータをマイナス（−）欄にマーキングされている。
【００４８】
図７に示された試験結果から以下のことが分かる。
【００４９】
ビタミンＫ2 投与後のＢＭＤは、術前に比べ有意に増加あるいは減少した。大腿骨では骨格周囲長、骨格数、骨格の連結性を示すパラメータにおいて有意差が認められた。そして、それらはＢＭＤ増加群、減少群ともに骨梁構造の改善あるいは維持されていることが認められた。
【００５０】
一方、腰椎でも大腿骨とほとんど同じパラメータにおいて有意差が認められた。しかしながら、ＢＭＤの増加群、減少群ともに骨梁構造は劣化を示した。そして、ＢＭＤ増加群よりも減少群の方がより顕著な劣化を示した。
【００５１】
このことはビタミンＫ2 が腰椎よりも大腿骨の内部構造の改善に関与し、その効果を示す指標としてＢＭＤの変動と内部構造の変動とは必ずしも相関しないことを示している。
【００５２】
図８は骨粗鬆症患者に投与される治療薬とその治療薬による骨梁構造の改善効果を示す治療効果判定表の一例を示す図表である。
【００５３】
図８に示すように所定の治療期間を開けて定期的にＢＭＤ及び有意差を示した骨格構造のパラメータを求め、その結果を治療効果判定表に記録する。この治療効果判定表は、モニタ装置２０で確認できるようにしてもよいし、プリンタ２８でプリント出力するようにしてもよい。医師は、この治療効果判定表によって骨粗鬆症治療薬による骨梁構造の改善効果を判定することができる。
【００５４】
ところで、骨の強度は、ビルディングの強度にたとえることができ、ＢＭＤ（カルシウムなどの無機質の量（骨塩量）を骨の面積あるいは体積で割った値）は、ビルディングを造るのに使われるセメント量に相当する。一方、骨梁構造は、ビルディングの柱あるいは梁の形、数、方向などの構造に相当する。従って、骨の病態は、ＢＭＤと骨梁構造との両者の診断指標を基準に各骨の形態と機能を考慮しながら総合的に判定されなければならない。
【００５５】
尚、この実施の形態では、骨のＸ線画像を原画像としているが、これに限らず、例えば、ＭＲＩ装置によって得られる骨のＭＲＩ画像でもよい。また、測定部位は、大腿骨や腰椎に限らず、顎骨等の他の部位でもよい。更に、数理形態学の理論を使ったモルフォロジカル・フィルタに適用されるスケルトン演算式は、前述した式(1) に限らず、また、モルフォロジカル・フィルタに用いられる構造要素の形態も図２に示した直径５画素の単一円形構造要素に限らない。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、数理形態学を応用したモルフォロジカル・フィルタと、骨格構造の形態計測法とを組み合わせ、モルフォロジカル・フィルタにより抽出した骨梁成分を対象として骨形態測定法により骨格構造のパラメータを算出するようにした。そのことにより処理過程での骨格情報の消失や変化が起こることが極めて少なくなり、骨格構造のパラメータを精度よく算出することができる。そして、このようにして算出した骨格構造のパラメータによって臨床における骨粗鬆症治療薬や骨サプリメントの骨梁構造に対する治療あるいは改善効果の詳細が明らかになり、骨粗鬆症患者に投与される骨粗鬆症治療薬の選択や骨サプリメントによる骨梁構造改善効果の程度を明確に判定することができるようになるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法が適用されたＣＲワークステーションのハードウェア構成例を示すブロック図
【図２】モルフォロジカル・フィルタに用いられる構造要素の形態の一例を示す図
【図３】大腿骨のＸ線画像とこのＸ線画像をモルフォロジカル・フィルタによって処理した複数の画像とを示す図
【図４】第３腰椎のＸ線画像とこのＸ線画像をモルフォロジカル・フィルタによって処理した複数の画像とを示す図
【図５】本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法を示すフローチャート
【図６】本発明に係る骨梁構造の改善効果判定支援方法を示すフローチャート
【図７】大腿骨あるいは腰椎のＢＭＤの変動率が10％以上の患者のＢＭＤの増減及び有意差を示した骨格構造のパラメータの増減を示す図表
【図８】骨粗鬆症患者に投与される治療薬とその治療薬による骨梁構造の改善効果を示す治療効果判定表の一例を示す図表
【符号の説明】
１０…中央処理装置（ＣＰＵ）、１２…主メモリ、１４…ハードディスク装置、１６…インターフェース、２０…モニタ装置、２８…プリンタ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to improvement determination support method of trabecular structures, in particular applying the bone morphometry used in the quantitative evaluation of tissue sections of morphological filters and bone using the theory of mathematical morphology about the effect of improving decision support method of trabecular bone structure.
[0002]
[Prior art]
In recent years, with the aging of society, osteoporosis, in which bone density decreases and bones become brittle, has become a major problem. When osteoporosis occurs, symptoms such as bone curvature, severe pain, and fractures can be seen, especially when the femoral neck is fractured, it may result in bedridden, technology development for effective treatment methods, early detection, treatment effect judgment method Is required.
[0003]
As therapeutic agents for osteoporosis, calcium, estrogen, anabolic hormone, activated vitamin D 3 , calcitonin, ipriflavone, vitamin K 2 and etidronate are used.
[0004]
In addition to paying attention to foods taken daily, many supplements such as calcium, magnesium, vitamin K 2 and eel bone are commercially available as health supplements for bone. These therapeutics and supplements may not be equally effective for all patients, and the degree of effectiveness varies from patient to patient. And the present condition is that the patient diagnosed with osteoporosis continues to take the drug for osteoporosis semipermanently for fracture prevention. While the therapeutic agent for each individual patient is selected by the physician, the selection of an effective osteoporosis therapeutic agent for the patient is an important decision. The degree of the effect has been conventionally determined by increasing or decreasing the bone density (BMD).
[0005]
Osteoporosis is defined as "systemic bone disease that is characterized by low bone mass, low bone mass and bone microstructure deterioration, resulting in increased bone weakness and prone to fractures" . In recent years, it is said that the strength of bone depends not only on the bone mass but also on the structure, and the evaluation of the bone structure is demanded together with the bone mass. Therefore, it is necessary to evaluate both bone mass and structure, which are closely related to bone strength, for diagnosis of osteoporosis and determination of its therapeutic effect. In particular, it is important to accurately grasp the bone strength for bone evaluation of patients with osteoporosis, which is a metabolic bone disease. However, since evaluation of bone strength and quantitative evaluation of bone structure are impossible at present, BMD is the main evaluation index.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
There are two main methods for evaluating the trabecular structure. One is a method of rendering a trabecular structure using a high-resolution nuclear magnetic resonance apparatus (MRI) and a computed tomography apparatus (CT).
[0007]
In MRI, there is a serious problem that the image changes greatly depending on the imaging method, and the measurement target is limited to the radius and the distal end of the radius with few soft tissues. Peripheral bone quantitative CT can depict trabecular structures with moderately high resolution, but the target is peripheral bone. Micro CT is a device for bone tissue collected by biopsy. Recently, MRI using the rate constant of attenuation of ultrasound and bone marrow cavity proton signal, which may be able to evaluate both bone mineral content and bone structure, is expected.
[0008]
However, a definitive method for measuring changes in bone structure with high accuracy has not yet been developed. The other is texture analysis such as Fourier analysis, fractal analysis, and run length analysis for quantitative evaluation of the structural features of the trabecular bone projected on the X-ray image. It is also applied to MRI. These methods are analysis methods using the difference in density change on the X-ray image, and the results differ depending on the determination of the threshold for binarization and the noise removal method, and the standardization thereof is difficult. Therefore, the actual situation is that development of a method for analyzing the trabecular structure for determining the trabecular improvement effect of the osteoporosis therapeutic agent in the clinic with high accuracy is desired.
[0009]
The present invention has been made in view of such circumstances, to provide an improvement determination support method suitable trabecular structure determination of therapeutic or improving effect on trabecular structure of osteoporosis drug and bone supplementation in clinical With the goal.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the trabecular structure improvement effect determination supporting method according to
[0015]
That is, in order to confirm the therapeutic effect of the osteoporosis therapeutic agent or the improvement of the bone supplement, a predetermined treatment and ingestion period (for example, a period of 3 months, 1 year) is opened to indicate the same site of the same patient. The medical image of the first bone and the medical image of the second bone are captured in a computer.
[0016]
Then, the skeleton component of the first trabecular bone and the skeleton component of the second trabecular bone are respectively extracted by the morphological filter for the medical image of the first bone and the medical image of the second bone. Using the first skeleton component and the second skeleton component extracted as described above, parameters of the first skeletal structure and parameters of the second skeletal structure are calculated by a bone morphometry method, respectively.
[0017]
Subsequently, the calculated parameter of the first skeleton structure is compared with the parameter of the second skeleton structure, and the parameter of the skeleton structure showing a predetermined significant difference is output to a display monitor, a printer, or the like.
[0018]
The doctor can determine the therapeutic effect of the osteoporosis therapeutic agent separately from the bone density increase or decrease, or in combination with the bone density increase or decrease result, by increasing or decreasing the skeletal structure parameter showing the significant difference displayed on the display monitor screen or printed out. It is possible to determine the state of improvement by bone supplement.
[0020]
Even if the first bone medical image and the second bone medical image are acquired under the same conditions, the first skeleton component and the second skeleton that are extracted due to a slight difference in imaging angle or the like. Ingredients may differ. In this case, the calculation result of the parameters of the skeleton structure is affected, and the parameters of the first skeleton structure and the parameters of the second skeleton structure cannot be accurately compared. Therefore, the skeleton components of the plurality of first trabeculae and the skeleton components of the plurality of second trabeculae are extracted by changing the structural elements of the morphological filter and / or the number of calculation processes, and the plurality of first skeletons are extracted. The first skeleton component and the second skeleton component having substantially the same skeleton width among the components and the plurality of second skeleton components are selected. Note that a trabecular skeleton having a thickness to be extracted can be selected by changing the structural element of the morphological filter and / or the number of arithmetic processing.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
It will be described in detail preferred embodiments of the improvement determination support method of engaging Rukotsu beam structure to the present invention with reference to the accompanying drawings.
[0022]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of a computed radiography (CR) workstation to which a method for determining an improvement effect of trabecular structure according to the present invention is applied.
[0023]
As shown in FIG. 1, the CR workstation mainly includes a central processing unit (CPU) 10 that controls the operation of each component, a
[0024]
The CR workstation configured as described above is a well-known one except for a program for realizing a trabecular structure analysis method and a trabecular structure improvement effect determination support method according to the present invention stored in the
[0025]
Next, a trabecular structure analysis method and a trabecular structure improvement effect determination support method according to the present invention will be described.
[0026]
First, a morphological filter using the theory of mathematical morphology used in the present invention will be described.
[0027]
The processing by the morphological filter uses a bone original image (digital data X) that is a combination of a structural element (B) and the following skeleton arithmetic expression.
[0028]
[Expression 1]
In this embodiment, a single circular structural element having a diameter of 5 pixels as shown in FIG. 2 is used as the structural element (B).
[0030]
3 and 4 show examples of the skeleton binary image extracted by the above equation (1) with respect to the original images of the femur and the third lumbar vertebra, respectively. 3 and 4, the number of operations n (n in the expression (1)) is performed from 0 to 7, and eight subset images of n = 0, 1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6, and 7 are performed. Sn (X) and three union images Sk (X) with n = 2-5, n = 3-6 , and n = 4-7 are shown.
[0031]
The skeletal structure is measured by the bone morphometry method used for quantitative evaluation of bone tissue sections on the subset image Sn (X) or union image Sk (X) extracted by the morphological filter as described above. Parameters are calculated.
[0032]
Then, in order to confirm the treatment effect of the osteoporosis therapeutic agent for osteoporosis patients or the state of improvement by bone supplement, the parameters of the skeletal structure calculated from the original image of the same part of the same patient are compared for a predetermined treatment period. .
[0033]
Next, the improvement effect determination support method for the trabecular structure according to the present invention will be described with reference to flowcharts shown in FIGS. 5 and 6 with reference to an example applied to computed radiography (CR).
[0034]
As shown in FIG. 5, before and after the treatment of osteoporosis patients with osteoporosis drug or bone supplement, the femur and the third lumbar vertebra are radiographed using an imaging plate, and digital X-ray image data is taken into a CR workstation. (Steps S10 to S30). In addition, as an imaging | photography space | interval which performs X imaging | photography, it is set as several months to about one year, for example. X imaging is performed on the same part under the same conditions.
[0035]
Subsequently, skeleton multilevel image data (for example, image data of 0 to 255 gradations) is extracted from the digital X-ray image data of the femur and the third lumbar vertebra by the above-described equation (1), and this extraction is performed. The skeleton multi-valued image data is binarized with a threshold = 1.0 to generate a skeleton binary image (steps S40 to S70). Note that image information is not lost by the threshold by making the threshold as small as possible.
[0036]
When the skeleton binary image is generated as described above, parameters of the skeleton structure are calculated by the bone morphometry method for each skeleton binary image (step S80). The types of parameters indicating the skeleton structure will be described later.
[0037]
Next, a detailed processing procedure of steps S70 to S80 will be described with reference to FIG.
[0038]
As the skeleton binary image in step S70, as described with reference to FIGS. 3 and 4, eight subset images of n = 0 to 7, n = 2-5, n = 3-6, and n = 4- 7 union images are created (step S72). Subsequently, among the plurality of subset images or union images, the change in the parameter (Sk.th) indicating the skeleton width wp of the skeleton binary image after treatment is 0 with respect to the skeleton binary image before treatment. A skeleton binary image is selected (steps S74 and S76). This is because the skeleton binary image differs with a slight difference in imaging angle or the like even if X-ray image data is acquired under the same conditions before and after treatment. That is, by selecting a skeleton binary image in which the variation of the skeleton width (Sk.th) = 0, the skeleton binary image after treatment is standardized with respect to the skeleton binary image before treatment serving as a comparison reference. I am doing so. In step S76, the union image of n = 3-6 is selected.
[0039]
Next, various analyzes by the bone morphometry method are performed on the skeleton binary image selected in step S76. That is, bone shape measurement and star volume analysis are performed on the skeleton binary image (step S82).
[0040]
The parameters of the skeletal structure calculated by the bone morphometry and star volume analysis are as follows.
(A) Bone morphometry parameter P% of skeletal structure = number of pixels of skeleton element
FD = Skeletal structure complexity
Sk.Ar/T.Ar=skeleton amount
Sk.Pm/T.Ar = Skeletal circumference
Sk.Pm/Sk.Ar = Ratio of skeleton amount to skeleton circumference
Sk.N = number of skeletons
Sk.Th = Skeletal width
Sk.Sp = Skeletal distance
Moment = bending strength
Polarmoment = Strength against torsion (b) Star volume analysis skeletal structure parameters
VsK = Skeletal continuity
VsP = size of non-skeletal cavity On the other hand, thinning processing is performed on the skeleton binary image selected in step S76 (step S84). This thinning process is a process for extracting the center line of the pattern of the skeleton binary image, and the skeleton width is reduced to 1 pixel (step S86). Then, node strut analysis, which is one of the bone morphometry methods, is performed on the thinned skeleton binary image (step S88).
[0041]
The parameters of the skeleton structure calculated by the node / strut analysis are as follows.
(C) Node-strut analysis The number of points when three or more skeleton joints are defined as Nd, the end points not joined to other skeletons are defined as Tm, and the skeletal axis connecting them is defined as strut. Parameters:
N.Nd / T.Ar = Number of Nd per Tissue area (T.Ar)
N.Tm/T.Ar = number of Tm per T.Ar
N.Nd / N.Tm = The length parameter of each strut relative to the total strut length (TSL) of Nd and Tm:
NdNd / TSL
TmTm / TSL
NdTm / TSL
Also, the parameter of the ratio occupied by the length per T.Ar:
TSL / T.Ar
NdNd / T.Ar
TmTm / T.Ar
NdTm / T.Ar
Software for performing bone morphology measurement, star volume analysis, and node strut analysis is incorporated in advance in the
[0042]
21 skeletal structure parameters (P%, FD, FD, Sk.Ar/T.Ar, Sk.Pm/T.Ar, Sk.Pm/Sk.Ar, respectively) before and after treatment as described above. , Sk.N, Sk.Sp, Moment, Polarmoment, VsK, VsP, N.Nd / T.Ar, N.Tm / T.Ar, N.Nd / N.Tm, NdNd / TSL, TmTm / TSL, NdTm /TSL,TSL/T.Ar,NdNd/T.Ar,TmTm/T.Ar,NdTm/T.Ar) and comparing these skeletal structure parameters, increase or decrease the parameters of each skeletal structure. From this, the trabecular structure is evaluated (step S89).
[0043]
For evaluation of trabecular structure, in this embodiment, among the parameters of each skeletal structure, a parameter with a significant difference indicating a risk rate of 10% or less (P <0.1 to 0.05) is selected, and comparison evaluation with BMD is performed. Is going.
[0044]
【Example】
Examples of clinical applications are shown below, but the present invention is not limited thereto. Incidentally, the therapeutic drug for osteoporosis using vitamin K 2 which are said to have a formation promoting and inhibiting bone resorption of the bone.
[0045]
Description of improvement determination support method of trabecular structure for osteoporotic patients of vitamin K 2.
(A) Vitamin K 2 formulation for 51 patients (no experience with other osteoporosis treatments) diagnosed with osteoporosis based on the target femoral young adult mean (YAM value of 80% or less) (Menatetrenone, Eisai Co., Ltd) was orally administered (45 mg / day) for one year.
[0046]
Twenty-six patients with a change rate of BMD of the femur or lumbar spine one year later than 10% were selected from among these patients. Twenty-six selected patients were divided into 4 groups for each femur and lumbar spine based on the increase or decrease of BMD (1. Femoral increase group n = 6, 2. Femoral decrease group n = 9, 3. Lumbar increase group n = 5, 4. Lumbar spine reduction group n = 6). The number of cases (n) is the number of patients belonging to the above four groups out of 26.
(B) BMD measurement and digital X-ray standard radiography BMD measurement was performed with DXA (DPLX manufactured by Lunar) for the femoral word triangle and the third lumbar vertebrae before treatment and every 3 months during the treatment period. Computed radiography (CR: AC-3 manufactured by Fuji Photo Film Co., Ltd.) was used to acquire bone digital information by digital X-ray standard imaging . Digital X-ray images of the femur and lumbar spine at the first visit and one year later were obtained from the above 21 skeletal structures using a morphological filter and trabecular bone morphometry by CR workstation (Fuji Photo Film). Parameters were calculated, parameters showing significant differences among the parameters were selected, and comparative evaluation with BMD was performed.
(C) Test result FIG. 7 shows the increase / decrease in BMD of 26 patients whose BMD fluctuation rate of the femur or lumbar spine is 10% or more, and the increase / decrease in the parameter showing a significant difference among 21 skeletal structure parameters. It is a chart.
[0047]
As shown in FIG. 7, there are 21 skeletal structures for each of the 4 groups of the lumbar BMD increase group (5 cases), the decrease group (9 cases), the femur increase group (6 cases) and the decrease group (5 cases). Among these parameters, the parameter indicating a significant difference (P <0.1 to 0.05) is indicated by a mark (*). The parameters of the skeletal structure showing a significant difference on the plus side are marked in the plus (+) column, and the parameters showing the significant difference on the minus side are marked in the minus (−) column.
[0048]
The following can be understood from the test results shown in FIG.
[0049]
BMD after vitamin K 2 administration was significantly increased or decreased compared to before surgery. In the femur, significant differences were observed in parameters indicating the perimeter of the skeleton, the number of skeletons, and the connectivity of the skeleton. And it was recognized that the trabecular structure was improved or maintained in both the BMD increased group and the decreased group.
[0050]
On the other hand, the lumbar spine showed a significant difference in almost the same parameters as the femur. However, the trabecular structure showed deterioration in both the increased and decreased groups of BMD. And the deterioration group showed more remarkable deterioration than the BMD increase group.
[0051]
This indicates that vitamin K 2 is involved in the improvement of the internal structure of the femur rather than the lumbar spine, and BMD variation and internal structure variation are not necessarily correlated as an index indicating the effect.
[0052]
FIG. 8 is a chart showing an example of a therapeutic effect determination table showing therapeutic agents administered to osteoporosis patients and the effect of improving the trabecular structure by the therapeutic agents.
[0053]
As shown in FIG. 8, a predetermined treatment period is opened and BMD and skeletal structure parameters showing significant differences are obtained periodically, and the results are recorded in a treatment effect determination table. This therapeutic effect determination table may be confirmed by the
[0054]
By the way, the strength of bone can be compared to the strength of a building, and BMD (a value obtained by dividing the amount of minerals such as calcium (the amount of bone mineral) by the area or volume of bone) is the cement used to build the building. It corresponds to the amount. On the other hand, the trabecular structure corresponds to a structure such as the shape, number, and direction of a column or beam of a building. Therefore, the pathological condition of bone must be comprehensively determined in consideration of the morphology and function of each bone with reference to the diagnostic indices of both BMD and trabecular structure.
[0055]
In this embodiment, an X-ray image of bone is used as an original image. However, the present invention is not limited to this. For example, an MRI image of bone obtained by an MRI apparatus may be used. Further, the measurement site is not limited to the femur or the lumbar spine, but may be another site such as a jawbone. Furthermore, the skeleton arithmetic expression applied to the morphological filter using the theory of mathematical morphology is not limited to the expression (1) described above, and the form of the structural element used for the morphological filter is also shown in FIG. It is not limited to the single circular structure element having a diameter of 5 pixels.
[0056]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a morphological filter applying mathematical morphology and a morphological measurement method for skeletal structure are combined, and a bone morphometry method for trabecular components extracted by a morphological filter is used. The parameters of the skeletal structure were calculated by As a result, the loss or change of the skeleton information during the process is extremely reduced, and the parameters of the skeleton structure can be calculated with high accuracy. The skeletal structure parameters calculated in this way reveal the details of the treatment or improvement effect of the osteoporosis therapeutic agent and bone supplement on the trabecular structure in the clinic, and the selection of the osteoporosis therapeutic agent to be administered to osteoporosis patients and the bone There is an effect that the degree of the effect of improving the trabecular structure by the supplement can be clearly determined.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a CR workstation to which a method for determining improvement in trabecular structure according to the present invention is applied. FIG. 2 is an example of a form of a structural element used in a morphological filter. FIG. 3 is a diagram showing an X-ray image of a femur and a plurality of images obtained by processing the X-ray image with a morphological filter. FIG. 4 is an X-ray image of a third lumbar vertebra and the X-ray image. FIG. 5 is a flowchart showing a method for supporting improvement of trabecular structure according to the present invention. FIG. 6 is a method for determining improvement of trabecular structure according to the present invention. Flow chart showing the method FIG. 7 is a chart showing the increase and decrease of BMD and the increase and decrease of parameters of skeletal structure showing significant difference in patients with femoral or lumbar BMD fluctuation rate of 10% or more Figure 8 is an explanatory chart [code illustrating an example of a therapeutic effect determination table showing improvement in trabecular structure with a therapeutic agent and its therapeutic agents administered in osteoporotic patients]
DESCRIPTION OF
Claims (1)
前記入力した第１の骨の医用画像及び第２の骨の医用画像を対象としてモルフォロジカル・フィルタによりそれぞれ第１の骨格成分及び第２の骨格成分を抽出する工程と、
前記抽出した第１の骨格成分及び第２の骨格成分を対象として骨形態測定法によりそれぞれ第１の骨格構造のパラメータ及び第２の骨格構造のパラメータを算出する工程と、
前記算出した第１の骨格構造のパラメータと第２の骨格構造のパラメータとを比較し、有意差を示した骨格構造のパラメータを出力する工程と、を含み、
前記第１の骨梁の骨格成分及び第２の骨梁の骨格成分を抽出する際に、前記モルフォロジカル・フィルタの構造要素及び／又は演算式を変えて複数の第１の骨格成分及び複数の第２の骨格成分を抽出し、前記複数の第１の骨格成分及び複数の第２の骨格成分のうちの骨格幅を示すパラメータ（Sk.Th ）の等しい第１の骨格成分及び第２の骨格成分を選択することを特徴とする骨梁構造の改善効果判定支援方法。 Inputting a medical image of a first bone and a medical image of a second bone showing a same part of the same subject to a predetermined treatment period with an osteoporosis therapeutic agent or a bone supplement;
Extracting a first skeleton component and a second skeleton component by a morphological filter for the input first and second bone medical images, respectively;
Calculating the first skeletal structure parameter and the second skeletal structure parameter by the bone morphometry method for the extracted first skeleton component and second skeleton component, respectively;
Comparing the calculated parameter of the first skeletal structure and the parameter of the second skeleton structure, and outputting the parameter of the skeletal structure showing a significant difference,
When extracting the skeleton component of the first trabecular bone and the skeleton component of the second trabecular bone, a plurality of first skeleton components and a plurality of skeleton components are changed by changing a structural element and / or an arithmetic expression of the morphological filter. The second skeleton component is extracted, and the first skeleton component and the second skeleton having the same parameter (Sk.Th) indicating the skeleton width among the plurality of first skeleton components and the plurality of second skeleton components. improvement determination support method features and to Rukotsu beam structure to select components.
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