JP4271025B2

JP4271025B2 - Ｘ線ｃｔ装置

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Publication number: JP4271025B2
Application number: JP2003435883A
Authority: JP
Inventors: 正樹小林
Original assignee: Aloka Co Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2003-12-26
Filing date: 2003-12-26
Publication date: 2009-06-03
Anticipated expiration: 2023-12-26
Also published as: JP2005192656A

Description

本発明はＸ線ＣＴ装置に関し、特にＣＴ断層画像の画像処理技術に関する。

軟組織としての脂肪には、皮下に存在する「皮下脂肪」と臓器間に存在する「内臓脂肪」とがある。生体の疾病や健康の診断、あるいは、動物実験による実験結果の検証のために、例えば内臓脂肪のみの測定（定量）が必要となる場合がある。

Ｘ線を用いたＤＸＡ法（Dual X-ray Absorptiometry（二重Ｘ線吸収法））によれば、脂肪の分布画像を得ることができるが、内臓脂肪のみを弁別して画像化することはできない。その一方、Ｘ線ＣＴ装置によれば、ＣＴ断層画像上における各画素が有するＣＴ値の大小により、他の軟組織から脂肪を弁別でき、またＣＴ断層画像上における各脂肪画素の位置関係により内臓脂肪と皮下脂肪を弁別できる。しかし、Ｘ線ＣＴ装置で取得されるのは、一定間隔で取得された多数のＣＴ断層画像であり、個々のＣＴ断層画像上では内臓脂肪のみを認識できるとしても、検体全体の内臓脂肪分布を迅速にあるいは直感的に認識することはできない。

下記特許文献１には、ＣＴ断層画像上で自動認識された脂肪領域に対して内臓脂肪と皮下脂肪とを分離するラインをユーザー入力させ、それらを定量することが記載されている。下記特許文献２にもユーザーによって内臓脂肪領域や皮下脂肪領域の境界線を描くことが記載されている。下記特許文献３には、自動的に内臓脂肪と皮下脂肪とを弁別する技術が記載されている。

なお、分布観察の対象としては、特に内臓脂肪についてニーズが高いが、皮下脂肪、筋肉などの特定軟組織についても同様の問題を指摘できる。

特開２０００−０９３４２４号公報特開２００１−０２９３４３号公報特開２００３−３３９６９４号公報

本発明の目的は、特定軟組織の分布状態を容易に把握できる画像を形成することにある。

本発明の他の目的は、ＣＴ断層画像が有する組織識別機能を活用しつつ、その定量結果を再構成することにより、レントゲン撮影等によってあたかも特定軟組織を弁別撮影したような新しい画像を形成することにある。

（１）本発明は、軟組織を含む検体に対してＸ線を照射し、検体を透過したＸ線を検出するＸ線測定ユニットと、前記Ｘ線の検出データに基づいて、Ｚ軸上における複数の位置において、前記検体についてそれぞれがＸ軸及びＹ軸を有する複数のＣＴ断層画像を形成するＣＴ断層画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに、皮下脂肪を含む他の組織から、内臓脂肪を弁別抽出する内臓脂肪弁別抽出手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに他の組織から弁別抽出された内臓脂肪について定量を行う手段であって、前記Ｘ軸上の各位置において前記内臓脂肪の厚みであるＹ軸経路長を演算する経路長演算手段を含む定量手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記内臓脂肪についての定量結果が反映されたライン画像を形成する手段であって、前記Ｘ軸上の各位置における前記内臓脂肪のＹ軸経路長を前記Ｘ軸上に投影することにより前記ライン画像を形成するライン画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとのライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｘ軸上に配列することによって前記検体における内臓脂肪の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する分布画像を形成する分布画像形成手段と、前記Ｘ線測定ユニットにより得られる前記Ｘ線の検出データに基づいて、前記検体を表す画像であってＸ軸及びＺ軸を有する背景画像を形成する背景画像形成手段と、前記背景画像に対して前記分布画像を合成することにより合成画像を形成する合成手段と、を含むことを特徴とする。

上記構成によれば、各ＣＴ断層画像ごとにライン画像が形成され、それらのライン画像を配列することによって分布画像が形成される。ライン画像は、ＣＴ断層画像に含まれる特定軟組織（内臓脂肪）についての定量結果を反映した画像であり、つまりＣＴ断層画像上で二次元的に分布する特定軟組織が一次元的に集約されたものである。ＣＴ断層画像を基礎としているので、各画素が有するＣＴ値から特定軟組織の弁別抽出が可能となる。つまり、ＣＴ断層画像上において、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉などの個々の軟組織は識別可能である。よって、ＣＴ断層画像を観察したユーザーの領域指定によって、より望ましくは自動的な画像処理による領域識別によって、特定軟組織が弁別抽出され、その弁別抽出された特定軟組織に対して定量評価がなされる。複数のライン画像を配列してなる分布画像は、三次元的に存在する特定軟組織の空間分布を反映したものであり、具体的には、二次元分布又は一次元分布（擬似的二次元分布）を表す画像である。

望ましくは、前記複数のＣＴ断層画像はＺ軸上における複数の位置において形成され、前記各ＣＴ断層画像はＸ軸及びＹ軸を有し、前記ライン画像は前記特定軟組織の定量結果を前記Ｘ軸上に反映した画像である。この構成において、一般に、Ｚ軸は検体の移動走査方向であり、Ｘ軸及びＹ軸はＣＴ平面上で定義されて互いに直交し、それらは任意に定められる。つまり、投影する視点は任意に設定でき、検体を正面方向、側面方向、斜め方向から見た分布画像を形成できる。視点方向をユーザーによって指定させるようにするのが望ましい。Ｙ軸は投影方向を定義し、Ｘ軸はライン画像を定義する。なお、ライン画像は一次元の画素列であってもよいが、幅をもったラインであってもよい。

望ましくは、前記定量手段は、前記Ｘ軸上の各位置において前記特定軟組織のＹ軸経路長を演算する経路長演算手段を含み、前記ライン画像形成手段は、前記Ｘ軸上の各位置における前記特定軟組織のＹ軸経路長を前記Ｘ軸上に投影することにより前記ライン画像を形成する。

上記構成によれば、Ｘ軸上に特定軟組織の厚み（経路長）の一次元プロファイル（一次元分布）が投影（マッピング）され、それがライン画像として構成される。ライン画像における各Ｘ座標の画素値は、それに対応するＹ軸経路長に対応する。その大きさに応じて輝度値を変化させてもよいし、色相を変化させてもよい。

望ましくは、前記検体を表す背景画像を形成する背景画像形成手段と、前記背景画像に対して前記分布画像を合成することにより合成画像を形成する合成手段と、を含む。背景画像は、レントゲン画像に相当するスカウト画像、検体の輪郭画像などであってもよい。

（２）後述の実施形態においては、Ｘ線ＣＴ装置が、検体に対してＸ線を照射し、検体を透過したＸ線を検出するＸ線測定ユニットと、前記Ｘ線の検出データに基づいて、前記検体についての複数のＣＴ断層画像を形成するＣＴ断層画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに内臓脂肪又は皮下脂肪である特定脂肪の存在量又は存在比率の解析を行う解析手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記特定脂肪についての解析結果が反映されたライン画像を形成するライン画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとのライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で配列することによって前記検体における特定脂肪の空間的な分布を表す分布画像を形成する分布画像形成手段と、を含む。

上記構成によれば、人体やその他の動物の疾病診断において、重要な指標となる内臓脂肪又は皮下脂肪のみを分布画像として観察することが可能となる。従来方法では、脂肪全体の分布画像を形成できるとしても、特定脂肪について分布画像を形成することは困難であったが、上記構成によれば、ＣＴ断層画像の組織識別機能を有効活用し、且つ、その解析結果を二次元画像として再構成することによって、特定脂肪の空間分布を二次元画像として表現できる。

望ましくは、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記特定脂肪を弁別抽出する画像処理を実行する弁別抽出手段を含む。特定脂肪を弁別抽出する手法自体については各種の公知技術を用いることができ、特に特開２００３−３３９６９４号公報に記載された手法を利用するのが望ましい。

望ましくは、前記解析手段は、前記各ＣＴ断層画像ごとに、特定脂肪の一次元分布、特定脂肪面積、他の脂肪に対する特定脂肪の割合、全脂肪に対する特定脂肪の割合、及び、全組織に対する他の脂肪の割合の少なくとも１つを定量する。上記において、特定脂肪の一次元分布は、例えばＸ軸上における各座標においてＹ軸方向の特定脂肪の厚さを計測することによって形成され、特定脂肪面積は例えばＣＴ断層画像上で特定脂肪の画素数をカウントすることによって計測でき、他の脂肪に対する特定脂肪の割合は例えばＣＴ断層画像上で皮下脂肪と内臓脂肪のそれぞれの面積を計測してそれらの比率を求めることによって求めることができ、全脂肪に対する特定脂肪の割合は例えばＣＴ画像上で全脂肪と特定脂肪のそれぞれの面積を計測してそれらの比率を求めることによって求まることができる。いずれの場合においても特定脂肪の定量に相当し、あるいは定量される特定脂肪が演算の基礎となる。ライン画像の長さを特定脂肪の分布幅に対応付け、ライン画像の輝度や色相を特定脂肪の存在量又は存在比に対応付けるのが望ましい。

また、上記構成において、内臓脂肪と皮下脂肪とで別々に弁別抽出及び定量を行った上で、それらについて別々にライン画像を形成し、それらに基づいて内臓脂肪分布画像及び皮下脂肪分布画像を形成し、それらの分布画像を例えば別の色相で表現しつつ合成表示するようにしてもよい。更に、筋肉についても分布画像を形成し、それを更に別の色相で合成表示するようにしてもよい。

内臓脂肪については生活習慣病との因果関係が指摘されており、人体における疾患リスクの診断、生活習慣病の治療薬の開発や肥満の研究などのための動物実験の結果検証などにおいて、上記のＸ線ＣＴ装置を利用することができる。

以上説明したように、本発明によれば、特定軟組織の分布状態を容易に把握できる画像を形成できる。また本発明によれば、ＣＴ断層画像が有する組織識別機能を活用しつつ、その定量結果を再構成することにより、レントゲン撮影等によってあたかも特定軟組織を弁別撮影したような新しい画像を形成できる。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。

図１には、Ｘ線ＣＴ装置の一例が示されている。このＸ線ＣＴ装置は、特に動物実験で利用されたマウス、ラット、モルモット、ハムスターなどのネズミ類のＣＴ測定を行うための装置である。もちろん、それらの小動物から分離された組織が測定対象となってもよい。このＸ線ＣＴ装置は、大別して、測定部１０と演算制御部１２とによって構成される。

測定部１０はガントリ１８を備えた本体１６を有する。本体１６の上面１６Ａには開口が形成され、その開口からアーム２６が上方に突出している。アーム２６は後述するスライド機構の一部をなすものであり、そのアーム２６は後に説明する容器２４に連結され、それを回転中心軸方向にスライド運動（移動走査）させる。

一方、ガントリ１８内には後述する測定ユニット（Ｘ線発生器、Ｘ線検出器）が収納され、それらは回転中心軸回りにおいて回転運動する。ガントリ１８の中央部には回転中心軸方向に空洞部１８Ａが形成されている。この空洞部１８Ａは非貫通型であるが、貫通型としてもよい。

容器２４は、本実施形態において、検体（小動物やそこから摘出された組織など）を収納するカプセルであり、その容器２４は本実施形態において略円筒形状を有し、その容器中心軸が回転中心軸に一致した状態で配置される。具体的には、容器２４の基端部７６が上述したアーム２６の上端部に着脱自在に装着される。この場合において、着脱機構としては各種の係合機構あるいはネジ止め機構などを挙げることができる。上述したように、容器２４は中空の円筒形状を有しており、その内部には本実施形態において複数の小動物が配置されるが、このような構成により、小動物の体毛が直接的にガントリ１８に接触することなどを防止できる。また、小動物の排泄物や離脱体毛などが外部に放出されてしまう問題を防止できる。さらに、後述するように、小動物を固定的に拘束することが可能となるので、ＣＴ画像を再構成する場合における画像ぶれなどの問題を防止することができる。なお、サイズや形状が異なる複数種類の容器を用意して選択的に使用するのが望ましい。

アーム２６に対して容器２４が装着された後、アーム２６が回転中心軸方向に沿って前方に駆動され、これにより、ガントリ１８の空洞部１８Ａ内に容器２４が差し込まれる。この時、検体における所定位置に対してＸ線ビームが設定されるように、容器２４の位置決めがなされる。また、そのような測定位置は連続的にあるいは段階的に変更される。

本体１６の上面１６Ａ上には操作パネル２０が設けられており、この操作パネル２０は複数のスイッチや表示器などを有する。この操作パネル２０を利用してユーザーは測定現場において装置の動作を操作することが可能となる。本体１６の下方には複数のキャスター２２が設けられている。ちなみに測定部１０の高さは例えば１００ｃｍである。

次に演算制御部１２について説明する。演算制御部１２は測定部１０に対してケーブル１４によって電気的に接続される。測定部１０と演算制御部１２は同一の室内に設けられてもよいし、互いに別々の場所に設置されてもよい。この演算制御部１２は通常のコンピュータシステムなどによって構成され、具体的には、プロセッサ３０、表示器３２、キーボード３６、マウス３８、記憶装置３４及びプリンタ４０などを有している。この演算制御部１２により、測定部１０の動作が制御され、また、測定部１０から伝送されるデータに基づいてＣＴ画像（ＣＴ断層画像）が構成される。このＣＴ画像は通常は二次元断層画像に相当するものであるが、三次元画像を構築するようにしてもよい。ちなみに、本実施形態の装置において、ガントリ１８内における測定ユニットの回転速度は例えば毎分当たり１０回転である。もちろん、そのような回転速度は用途に応じて適宜設定可能である。

図２には、図１に示したＸ線ＣＴ装置の構成がブロック図として示されている。回転中心軸Ｏを間において、一方側にＸ線発生器５２が設けられ、他方側にＸ線検出器６０が設けられている。Ｘ線発生器５２の照射側にはコリメータ５４が設けられている。Ｘ線発生器５２は図示されるように末広あるいは扇状の（ここではファンビーム形状の）Ｘ線ビーム５６を生成する。一方、Ｘ線検出器６０は複数の（例えば１００個）のＸ線センサを一列に並べたものとして構成され、Ｘ線ビーム５６の開き角度に応じてＸ線の受光開口が設定される。ちなみに、複数のＸ線センサの配列は直線的であってもよいし、円弧状であってもよい。なお、図２においては、Ｘ線発生器５２と共に用いられる高電圧源や、Ｘ線検出器６０と共に用いられるデータ処理回路などについては図示省略されている。

図２において符号５８は有効視野を示している。これは、Ｘ線ビーム５６を回転走査させた場合におけるＣＴ画像を構成可能な円形の領域である。ちなみに、この有効視野５８は、検体あるいは回転中心軸と、Ｘ線発生器５２及びＸ線検出器６０のそれぞれの位置関係に応じて定まるものである。本実施形態においては変位機構６２が設けられているため、それらの位置関係を変更してＣＴ画像の倍率を機械的に可変することが可能である。

すなわち、変位機構６２には、Ｘ線発生器５２及びＸ線検出器６０が連結されており、変位機構６２はＸ線発生器５２及びＸ線検出器６０の間の距離を維持したまま、それら（つまり測定ユニット）をＸ線ビーム５６のビーム軸方向に変位させる機能を有する。この場合において、回転中心軸Ｏは不変であり、すなわち上述した容器を何ら移動させることなく測定ユニット側を移動させて倍率の変更を行い得る。なお、変位機構６２は変位力を発生するためのモータ６２Ａを備えている。

ガントリ回転機構６６は、回転ベースを回転させることにより、それに搭載された変位機構を含む各構成の全体を回転駆動する機構である。変位機構６２には、測定ユニットが搭載されているため、変位機構６２によって所望の位置に位置決めされた測定ユニットがその位置を保持したまま回転駆動されることになる。ガントリ回転機構６６は、その駆動力を発生するためのモータ６６Ａを有する。

スライド機構６８は図１に示したアーム２６をスライド運動させる移動機構であり、その駆動力はモータ６８Ａによって発生される。操作パネル２０は上述したように本体の上面に設けられる。測定部１０側に設けられたローカルコントローラ（図示せず）に対して操作パネル２０を接続し、そのローカルコントローラと演算制御部１２とが相互に通信を行うように構成してもよい。

ちなみに、図２には、様々な機構６２，６６，６８などが示されているが、それらの機構による位置あるいは変化を検出するためにセンサを設けるのが望ましい。そして、それらのセンサの出力信号に基づいて演算制御部１２がいわゆるフィードバック制御を行うようにするのが望ましい。また、変位機構６２による倍率の可変はユーザー入力により行わせてもよいし、例えば被検体サイズあるいは容器のサイズを自動検知し、その検知したデータに基づいて自動的に倍率を設定するようにしてもよい。さらに、あらかじめ容器の種別などが登録される場合においては、その登録された情報を利用して倍率の設定を行うようにしてもよい。さらに、図２に示す例では、スライド機構６８が駆動源としてのモータ６８Ａを有していたが、そのスライド力を人為的に発生させるようにしてもよい。

次に、演算制御部１２について説明すると、上述したように、プロセッサ３０には、表示器３２、記憶装置３４、キーボード３６、マウス３８、プリンタ４０などが接続されている。また、外部装置との間でネットワークを介して通信を行うための通信部４２が接続されている。

プロセッサ３０は、ＣＰＵ及び各種プログラムによって構成されるものである。図２にはその代表的な機能が示されており、プロセッサ３０は、動作制御部４４、再構成演算部４６、スカウト画像形成部１００、分布画像形成部１０２などを有している。

動作制御部４４は、測定部１０における全体の動作を制御している。再構成演算部４６はＸ線ビームの回転走査によって得られる多くのデータに基づきＣＴ画像を構成する演算を実行する。再構成演算については公知の各種の手法を利用することが可能である。なお、上述した倍率の可変にあたっては、再構成演算で用いられる演算式は基本的にそのまま用いることができる。しかしながら、特殊な倍率の可変方式が適用される場合においては必要に応じて再構成演算式の一部を変更するようにしてもよい。

スカウト画像形成部１００は、複数の検体に対するＣＴ測定に先立って、スカウト画像を形成する。具体的には、測定部１０を回転させない状態で、スライド機構６８により複数の検体を収容した容器が移動走査され、その際に、測定部１０によってＸ線測定が実施される。これにより得られた検出データに基づいて、レントゲン写真のような二次元透過像としてのスカウト画像が形成される。このスカウト画像は、ＣＴスキャン範囲を定める区間を設定するために形成される。また、後述するように背景画像として利用される。

分布画像形成部１０２は、各ＣＴ断層画像ごとに、一次元画像（ライン画像）を形成し、それらをＣＴ断層画像の空間的な並び順で配列して分布画像を形成する手段である。また、分布画像形成部１０２は、その画像処理に先立って、各ＣＴ断層画像ごとに特定軟組織（本実施形態では「内臓脂肪」）を弁別抽出する処理を実行する機能を有する。但し、その処理を画像上でのユーザーによる領域指定によって代替させてもよい。本実施形態では、一次元画像は、弁別抽出した内臓脂肪の量を所定軸上に投影した画像であり、あるいは、弁別抽出された内臓脂肪の分布範囲及び量を反映した画像である。これについては後に詳述する。

表示器３２には、スカウト画像、ＣＴ断層画像、分布画像が表示される。スカウト画像を背景画像として分布画像を重合表示すれば、内臓脂肪の分布状態及び存在量を迅速かつ容易に把握できる。スカウト画像に代えて、輪郭画像などを背景画像として用いることもできる。背景画像は、低輝度画像としてもよく、また背景画像を白黒画像とし、分布画像をカラー画像としてもよい。本実施形態では、内臓脂肪が画像化対象とされているが、皮下脂肪、筋肉などを画像化対象とすることもできるし、各軟組織ごとに分布画像を構成して、それらを並列表示しあるいは互いに区別可能に重合表示するようにしてもよい。

次に、特定軟組織としての内臓脂肪についての分布画像を形成する方法について図３を用いて説明する。

検体としての小動物１０６は模式的に示されている容器１０８内に収容されている。Ｚ軸は容器１０８の移動走査方向に相当する。但し、容器１０８は本実施形態において図３におけるＺ軸のマイナス方向に駆動される。Ｘ軸はＺ軸に対して直交する軸であり、図３には示されていないが更に直交軸としてＹ軸が存在する。本実施形態においてはスカウト画像の取得の後にＺ軸上における各位置においてＣＴ断層画像が取得される。複数のＣＴ断層画像の取得位置の内で図３においては特に２つの位置ｚ１，ｚ２が表されている。ここでｘ₀はＸ軸上における特定の座標を例示している。

図４及び図５において、（Ａ）にはＣＴ断層画像が示されており、（Ｂ）には内臓脂肪に関する一次元プロファイルが示されている。ここで、図４に示されるＣＴ断層画像及び一次元プロファイルは、図３に示したＺ軸上の座標ｚ１において取得されるものである。図５に示されるＣＴ断層画像及び一次元プロファイルは、図３におけるＺ軸上の座標ｚ２において取得されたものである。

図４の（Ａ）において、検体のＣＴ断層画像を観察すると、検体には、筋肉（皮膚）１１０と、皮下脂肪１１２と、筋肉（腹膜）１１４と、内臓脂肪１１６とが含まれている。ちなみに、ＣＴ断層画像において骨に関しては図示省略されている。ここで重視されることは、各ＣＴ段断層画像における各画素のＣＴ値（線吸収係数）の大小により各組織を弁別可能であるということである。すなわち、そのようなＣＴ値に基づいて脂肪を他の軟組織から弁別でき、またＣＴ断層画像上における各脂肪画素の位置関係により、皮下脂肪１１２と内臓脂肪１１６とを弁別することが可能となる。本実施形態においては、そのような弁別処理が画像処理によって自動的に行われており、具体的には（Ａ）に示される内臓脂肪１１６のみが弁別抽出されている。その内臓脂肪１１６に関してＸ軸上の各座標ごとにＹ軸に沿って経路長すなわち厚みを計測した結果が（Ｂ）に示される一次元プロファイルである。すなわちその縦軸は内臓脂肪長を表している。たとえば、図３に示したｚ１とｘ₀とで特定される座標についてはその座標における内臓脂肪の厚みが計測され、その厚みが（Ｂ）で示されるＸ軸上の対応座標にプロットすなわち投影される。ちなみに、一次元プロファイルにおけるＸ軸上の幅がＤ１によって表されている。これは、（Ａ）に示される内臓脂肪１１６についてのＸ軸方向の幅に相当する。ちなみに、内臓脂肪長はＹ軸方向に沿って画素数をカウントし、そのカウント値を所定の換算式によって換算することによって求めることが可能である。

図５においても、図４と同様に、内臓脂肪１１６についての一次元プロファイルが表されており、但し（Ａ）で示されるように、内臓脂肪１１６は比較的小さく、それを反映して（Ｂ）に示される一次元プロファイルの大きさは小さくなっている。そのＸ軸上の幅はＤ２で表されている。

本実施形態においては、図４及び図５に示したような一次元プロファイルをＸ軸上にそのまま投影することにより、具体的には各内臓脂肪長を輝度値に変換することによりライン画像としての一次元画像を構成している。この場合において、内臓脂肪長を単に白黒の輝度に変換するようにしてもよいし、内臓脂肪長を所定の色相の輝度に対応付けるようにしてもよい。

上記のように構成される各ＣＴ断層画像ごとの一次元画像をＣＴ断層画像の配列順で並べることにより図６に示されるような分布画像を形成することができる。ちなみに、各ライン画像のＺ軸方向の幅は一画素あるいは所定の画素数である。図６に示される分布画像１２４において、上述したプロセスによって各ＣＴ断層画像ごとにそこに含まれる内臓脂肪が一次元画像として投影されており、そのような一次元画像が配列されることによって三次元空間内に存在する内臓脂肪が二次元平面上に投影されたような画像を形成することが可能となる。つまり、検体の全体にわたって内臓脂肪がどの範囲で分布しているか及びどのような存在量をもって分布しているかを迅速かつ容易に認識することができる。

分布画像１２４を表示する場合においては、検体との関係において内臓脂肪の存在範囲などを把握するために、背景画像としてスカウト画像１２２を併せて表示するのが望ましい。すなわち、スカウト画像１２２上に分布画像１２４を合成し、そのような合成画像１２０を画像表示するものである。この場合においては、スカウト画像１２２を白黒画像とし、その一方において、分布画像１２４を例えばオレンジ色あるいは緑色などのカラー画像として構成するのが望ましい。ちなみに、Ｚ軸上の特定の座標をユーザー指定させ、当該座標に対応付けられた一次元プロファイル等を画面上に即時表示させるようにしてもよい。そのような構成によれば、全体観察と各断面位置における詳細観察の両者を行えるという利点がある。

上記実施形態においては、二次元分布画像が形成されたが、図７に示すように擬似的な二次元分布画像を形成するようにしてもよい。図７において符号１２８は分布画像を示しており、符号１２２はスカウト画像を示しており、符号１２６は合成画像を示している。擬似的な二次元分布画像を形成する場合、各ＣＴ断層画像ごとに内臓脂肪が存在するＸ軸上の幅が求められる。これと平行して内臓脂肪の面積が求められる。そして各ＣＴ断層画像ごとに一次元画像が形成されるが、そのＸ軸方向の長さは内臓脂肪が存在するＸ軸方向の範囲Ｄに対応付けられる（図４及び図５におけるＤ１及びＤ２参照）。また、一次元画像における輝度は内臓脂肪の面積を表す。このように構成された一次元画像を各断層画像の配列順で並べると図７に示した分布画像１２８が構成される。

この分布画像１２８において、各一次元画像１２８Ａについて着目すると、Ｘ軸方向における内臓脂肪の分布の詳細については表示されていないものの、分布範囲については一次元画像１２８ＡのＸ軸方向の長さから容易に認識でき、しかも一次元画像１２８Ａの輝度値からそこに存在する内臓脂肪の存在量を容易に認識することができる。よって、図６に示した分布画像１２４と同様に内臓脂肪の二次元的な分布を迅速かつ容易に把握できるという利点がある。図７に示す実施形態においても背景画像としてスカウト画像１２２を表示するのが望ましい。ちなみに、背景画像としてはスカウト画像の他に単なる輪郭画像を利用することも可能である。スカウト画像は一般にＣＴ測定に先立って取得されるが、もちろん、その前後関係は問わない。また、ＣＴ測定時において取得される各Ｘ線検出データに基づいてＣＴ測定と同時進行でスカウト画像を形成するようにしてもよい。

次に、図８には、図６に示した分布画像１２４を形成する場合における分布画像形成部の動作がフローチャートとして示されている。

Ｓ１０１では、ｚに０が代入される。そしてＳ１０２では、座標ｚの位置においてＣＴ断層画像が撮影される。Ｓ１０３では、各脂肪領域の内外位置関係に基づいて特定軟組織としての内臓脂肪が弁別抽出される。本実施形態においてはそのような処理は画像処理によって自動的に行われているが、もちろん各断層画像ごとにユーザーによる領域指定を行わせて内臓脂肪を抽出するようにしてもよい。

Ｓ１０４ではｘに０が代入される。Ｓ１０５では、Ｓ１０３において弁別抽出された内臓脂肪に対してｘ座標においてＹ方向に沿って内臓脂肪に相当する画素数がカウントされる。Ｓ１０６では、Ｓ１０５において求められた画素数が内臓脂肪長に換算される。例えば内臓脂肪長をＬ_xとし、１画素のＹ軸方向の長さをΔＹとし、Ｓ１０５で求められた画素数をＮ_xとすると、Ｌ_x＝ΔＹ×Ｎ_xによって内臓脂肪長を求めることができる。

Ｓ１０７では、内臓脂肪長が画素値に変換され、それが対応されるアドレスに格納される。この場合において、例えば内臓脂肪長の大小により輝度の大小が対応付けられる。例えば内臓脂肪長がより長い場合にはより高輝度で表現されるように画像処理が行われる。

Ｓ１０８では、現在取得されているＣＴ断層画像について全てのｘ座標における演算が終了したか否かが判断され、終了していなければ、Ｓ１０９においてｘを１つインクリメントさせて上記のＳ１０５からの各工程が実行される。したがって、Ｓ１０８における判断がＹｅｓとなった場合には、当該断層画像について一次元画像が形成されることになる。

そして、Ｓ１１０においては、ｚが最大値となったか否かが判断され、すなわち、最初から最後の断層画像について上記処理を全て完了したか否かが判断され、完了していなければＳ１１１においてｚが１つインクリメントされた後にＳ１０２からの各工程が繰り返し実行される。

Ｓ１１２においては、以上のようなプロセスによって形成された複数の一次元画像を配列することにより分布画像を形成し、その分布画像をスカウト画像と合成することにより合成画像を構成し、それが画像表示される。

図８に示したプロセスにおいては、各ＣＴ断層画像の取得と同時進行で一次元画像が形成されていたが、もちろん複数のＣＴ断層画像の取得を完了させた後に各ＣＴ断層画像ごとに一次元画像を形成するようにしてもよい。また、複数の断層画像の中で上記の分布画像を形成する処理の適用範囲をユーザーにより設定し、その範囲内において分布画像を形成するようにしてもよい。

ちなみに、内臓脂肪量を表す物理量としては上記の長さ及び面積の他に体積や重量をあげることができる。すなわち、物理単位については任意に定めることが可能であり、その定められた単位に応じて処理内容を変形させればよい。

また上記実施形態においては内臓脂肪が処理対象となっていたが、皮下脂肪を処理対象とすることももちろん可能である。また、内臓脂肪率を上記同様に分布画像として表示するようにしてもよい。この場合においては、内臓脂肪率は内臓脂肪量／皮下脂肪量、又は、内臓脂肪量／全組織量などとして定義され、その場合において各比率の演算はＹ軸方向の一次元の比率として、あるいは、二次元的な面比率として演算することが可能である。

更に、内臓脂肪分布画像と皮下脂肪分布画像とを別々に構成し、それを例えば異なる色相をもって表現すると共に合成表示するようにしてもよい。またその場合においては更に筋肉分布画像を形成し、３つの特定軟組織の合成表示を実現するようにしてもよい。

例えば内臓脂肪を赤で表現し、皮下脂肪を緑で表現し、筋肉を青で表現すれば、カラーデータとしてのＲＧＢを個別的に利用することができる。

また、特定軟組織をユーザー選択させ、診断目的や研究目的などに応じて所望の軟組織を分布画像として表示できるようにしてもよい。いずれにしても、ＣＴ断層画像が有する組織識別機能を活用し、特定軟組織の定量結果を二次元分布あるいは擬似的な二次元分布として表現可能であるので、特定軟組織の全体的な分布状態を画像上で迅速かつ容易に認識できるという利点がある。

本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の全体構成を示す斜視図である。本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の全体構成を示すブロック図である。容器内に収容された検体を表す説明図である。断層画像と一次元プロファイルとを示す説明図である。断層画像と一次元プロファイルとを示す説明図である。内臓脂肪の二次元分布を表す分布画像を示す図である。内臓脂肪の擬似的な二次元分布を示す分布画像を示す図である。図２に示す分布画像形成部の動作内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１０測定部、１２演算制御部、３０プロセッサ、４４動作制御部、４６再構成演算部、１００スカウト画像形成部、１０２分布画像形成部、１１６内臓脂肪。

Claims

軟組織を含む検体に対してＸ線を照射し、検体を透過したＸ線を検出するＸ線測定ユニットと、
前記Ｘ線の検出データに基づいて、Ｚ軸上における複数の位置において、前記検体についてそれぞれがＸ軸及びＹ軸を有する複数のＣＴ断層画像を形成するＣＴ断層画像形成手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに、皮下脂肪を含む他の組織から、内臓脂肪を弁別抽出する内臓脂肪弁別抽出手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに他の組織から弁別抽出された内臓脂肪について定量を行う手段であって、前記Ｘ軸上の各位置において前記内臓脂肪の厚みであるＹ軸経路長を演算する経路長演算手段を含む定量手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに前記内臓脂肪についての定量結果が反映されたライン画像を形成する手段であって、前記Ｘ軸上の各位置における前記内臓脂肪のＹ軸経路長を前記Ｘ軸上に投影することにより前記ライン画像を形成するライン画像形成手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとのライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｘ軸上に配列することによって前記検体における内臓脂肪の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する分布画像を形成する分布画像形成手段と、
前記Ｘ線測定ユニットにより得られる前記Ｘ線の検出データに基づいて、前記検体を表す画像であってＸ軸及びＺ軸を有する背景画像を形成する背景画像形成手段と、
前記背景画像に対して前記分布画像を合成することにより合成画像を形成する合成手段と、
を含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
請求項１記載の装置において、
前記背景画像は白黒画像であり、前記分布画像はカラー画像である、ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。