JP4287265B2

JP4287265B2 - Ｘ線ｃｔ装置

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Publication number: JP4287265B2
Application number: JP2003435884A
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: 2009-07-01
Anticipated expiration: 2023-12-26
Also published as: JP2005192657A

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。

硬組織としての骨は、「皮質骨」とその内部の「海綿骨」とに大別される。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、皮質骨あるいは海綿骨の骨密度の個別的な測定が必要となる。

Ｘ線を用いたＤＸＡ法（Dual X-ray Absorptiometry（二重Ｘ線吸収法））によれば、骨の分布画像を得ることができるが、皮質骨又は海綿骨のいずれか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、各画素が有するＣＴ値の大小により、皮質骨と海綿骨を弁別できる。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断層画像上では特定骨組織（皮質骨又は海綿骨）のみを認識できるとしても、検体全体にわたって特定骨組織の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、皮質骨と海綿骨とを自動的に分離する技術が開示されている。なお、未公開の先願である特願２００２−２８１３１７号にも関連する技術が開示されている。

特開平９−２９４７４０号公報

本発明の目的は、特定骨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、その測定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骨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。

本発明は、骨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、他の組織から、海綿骨又は皮質骨である特定骨組織を弁別抽出する弁別抽出手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記特定骨組織についてＹ軸方向に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骨組織についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての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Ｚ軸上に配列することによって前記検体における特定骨組織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骨組織（海綿骨又は皮質骨）についての解析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骨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値から特定骨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、海綿骨、皮質骨、その他などの個々の骨組織は画像上で識別可能である。よって、ＣＴ断層画像を観察したユーザーによる領域指定によって、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、特定骨組織が弁別抽出され、その弁別抽出された特定骨組織に対して解析がなされる。この場合、基本的には各画素ごとのＣＴ値から骨密度が演算され、それを基礎として平均骨密度などが演算されるが、変形例としては、特定骨組織についての厚みや面積を演算してもよい。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骨組織の空間分布を反映したものであり、望ましく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骨組織の解析結果を前記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、前記解析手段は、前記特定骨組織について各画素の骨密度を演算する骨密度演算手段と、前記Ｘ軸上の各位置において前記特定骨組織のＹ軸平均骨密度を演算する平均骨密度演算手段と、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骨組織のＹ軸平均骨密度を前記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軸上に特定骨組織の平均骨密度の一次元プロファイル（一次元分布）が投影され、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軸平均骨密度に対応する。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。

後述する実施形態において、前記解析手段は、前記特定骨組織について各画素の骨密度を演算する骨密度演算手段と、前記特定骨組織のＸ軸幅を演算する幅演算手段と、前記特定骨組織の面平均骨密度を演算する面平均骨密度演算手段と、を含み、前記ライン画像形成手段は、前記特定骨組織のＸ軸幅に対応した長さを有し、且つ、前記特定骨組織の面平均骨密度が反映された前記ライン画像を形成する。

上記構成によれば、特定骨組織の横幅（Ｘ軸幅）に対応した長さをもってライン画像が形成され、そのライン画像の輝度や色相は特定骨組織の面平均密度を表現する。面平均密度はＣＴ断層画像上における特定骨組織全体の骨密度の平均値である。よって、ライン画像から、特定骨組織のＸ軸分布幅及びその骨密度の大小を知ることができる。そのライン画像を用いて分布画像を構成すれば、特定骨組織についてＺ軸方向分布（擬似的二次元分布）を表せる。

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。スカウト画像を利用する場合、骨が顕著に表示されると、分布画像の観察に支障を生じさせる可能性があるために、それをハーフトーン表現するのが望ましい。また、分布画像は所定の色相の輝度によって表現してもよい。

望ましくは、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記特定骨組織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。特定骨組織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、特に上記特許文献に記載された手法を利用するのがの望ましい。

望ましくは、前記解析手段は、前記各ＣＴ断層画像ごとに、前記特定骨組織について、線平均骨密度、面平均骨密度、所定軸方向の経路長又は面積を解析する。線平均骨密度は、Ｙ軸方向の一次元平均骨密度であり、それは各Ｘ座標ごとに演算可能である。面平均骨密度は二次元平均骨密度である。経路長（厚み）及び面積はそれぞれＣＴ断層画像上において特定骨組織を計測することによって特定される。なお、上記ＤＸＡ法で得られる骨密度の単位はｇ／ｃｍ²であるが、ＣＴ断層画像上において各画素のＣＴ値（吸収係数）から計算される骨密度の単位は通常ｇ／ｃｍ³である。但し、各画素の骨密度の積算などにより、解析結果の単位は変わりうる。各ＣＴ断層画像ごとに、特定骨組織の分布範囲がライン画像の長さとして表現され、特定骨組織の骨密度や存在量などの解析結果がライン画像の輝度や色相によって表現される。

望ましくは、前記特定骨組織として海綿骨又は皮質骨を選択する手段を含む。例えば、骨粗鬆症の診断に当たっては海綿骨の状態が観察され、糖尿病や腎機能低下の疾患の診断装置に当たっては皮質骨の状態が観察される。そこで、疾病や実験研究目的に応じて、画像処理対象となる特定骨組織を選択できるように構成するのが望ましい。

また、上記構成において、海綿骨と皮質骨とで別々に弁別抽出及び解析を行った上で、それらについて別々にライン画像を形成し、それらに基づいて海綿骨分布画像及び皮質骨分布画像を形成し、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。
すなわち、本発明は、骨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、他の組織から、海綿骨及び皮質骨を弁別抽出する弁別抽出手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記海綿骨についてＹ軸方向に解析を行う海綿骨解析手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記皮質骨についてＹ軸方向に解析を行う皮質骨解析手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記海綿骨についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての海面骨ライン画像を形成する海綿骨ライン画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとに前記皮質骨についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての皮質骨ライン画像を形成する皮質骨ライン画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとの海綿骨ライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｚ軸上に配列することによって前記検体における海綿骨の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する海綿骨分布画像を形成する海綿骨分布画像形成手段と、前記各ＣＴ断層画像ごとの皮質骨ライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｚ軸上に配列することによって前記検体における皮質骨の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する皮質骨分布画像を形成する皮質骨分布画像形成手段と、前記海綿骨分布画像と前記皮質骨分布画像と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。

骨を含む検体は、人体、動物、動物から抽出した部分や骨自体などであってもよい。骨の軸方向が移動走査とされて、複数の骨の横断面がＣＴ断層画像として取得されるのが望ましい。背景として骨の輪郭あるいはスカウト画像を表示し、その上に例えば所定の色相で特定骨組織の骨密度や存在量を表す分布画像を合成すれば、骨のどの部分に特定骨組織がどのように分布しているのかを迅速かつ容易に認識できる。対象となる骨全体ができる限り大きく撮影されるように画像の拡大率を適宜設定するのが望ましい。

以上説明したように、本発明によれば、特定骨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。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、その測定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骨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（例えば下肢や大腿部）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）する。

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（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２００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骨組織（本実施形態では「海綿骨」又は「皮質骨」）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、弁別抽出した海綿骨又は皮質骨の量を所定軸上に投影した画像であり、あるいは、弁別抽出された海綿骨又は皮質骨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、特定骨組織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、海綿骨又は皮質骨が画像化対象とされているが、海綿骨中の骨梁などを画像化対象とすることもできるし、各骨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。

図３に示されるように、公知の手法によって、各ＣＴ断層画像ごとに個々の骨組織の弁別抽出を行える。（Ａ）には、ＣＴ断層画像２００が示されている。このＣＴ断層画像２００に対して、各画素が有するＣＴ値（画素値）に基づいて、また領域区別の手法を用いて、組織弁別がなされる。これにより、（Ｂ）に示される海綿骨２０３を含む画像２０２、及び、（ｃ）に示される皮質骨２０５を含む画像２０４が得られる。ここで海綿骨は骨梁とそれ以外の骨髄（血管を含む）とで構成されるものと定義する。但し、骨梁を海綿骨と定義することも可能である。

次に、特定軟組織としての海綿骨についての分布画像を形成する方法について説明する。

図４において、検体としての骨を含む一部組織又は組織全体２０８は、模式的に示されている容器２１０内に収容されている。Ｚ軸は容器２１０の移動走査方向に相当する。但し、容器２１０は本実施形態において図４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４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４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５及び図６において、（Ａ）にはＣＴ断層画像が示されており、（Ｂ）には海綿骨に関する一次元プロファイルが示されている。ここで、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４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６に示されるＣＴ断層画像及び一次元プロファイルは、図４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５の（Ａ）において、検体のＣＴ断層画像を観察すると、検体（特に骨部分）は、枚面骨と皮質骨とに大別される。それらの骨組織は上記のように弁別することが可能である。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）に示される海綿骨のみが弁別抽出されている。その海綿骨については、各画素（あるいは面積単位）ごとに骨密度が演算される。その後、Ｘ軸上の各座標ごとにＹ軸に沿って骨密度の平均値が演算される。その場合、Ｙ軸上に存在する海綿骨の画素数がカウントされ、また、海綿骨の画素が有する骨密度の総和が計算され、その骨密度の総和を海綿骨の画素数で割ることによって、Ｙ軸平均骨密度を求めることができる。もちろん、これ以外の手法を用いてＹ軸平均骨密度を演算するようにしてもよい。各Ｘ座標ごとのＹ軸平均骨密度をＸ軸上に投影したものが（Ｂ）に示される一次元プロファイルである。すなわち、その縦軸は海綿骨の線平均密度を表している。たとえば、図４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海綿骨のＹ軸平均骨密度が計測され、そのＹ軸平均骨密度が（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（ＣＴ断層画像における海綿骨のＸ軸幅）や各Ｘ座標ごとのＹ軸経路長を計測し、それを分布画像の形成に利用してもよい。

図６においても、図５と同様に、海綿骨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、海綿骨全体の骨密度は比較的小さく、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。

本実施形態においては、図５及び図６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Ｙ軸平均骨密度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、Ｙ軸平均骨密度を単に白黒の輝度に変換するようにしてもよいし、Ｙ軸平均骨密度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７に示されるような分布画像２２４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７に示される分布画像２２４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海綿骨の骨密度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海綿骨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海綿骨がどの範囲で分布しているか及びどのような骨密度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２２４を表示する場合においては、検体との関係において海綿骨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２２２を併せて表示するのが望ましい。すなわち、スカウト画像２２２上に分布画像２２４を合成し、そのような合成画像２２０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２２２を白黒画像とし、その一方において、分布画像２２４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８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８において符号２２８は分布画像を示しており、符号２２２はスカウト画像を示しており、符号２２６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断層画像ごとに海綿骨が存在するＸ軸上の幅が求められる。これと平行して海綿骨の二次元の平均骨密度が求められる。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軸方向の長さは海綿骨が存在するＸ軸方向の範囲に対応付けられる。また、一次元画像における輝度は海綿骨の二次元平均骨密度を表す。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８に示した分布画像２２８が構成される。

この分布画像２２８において、各一次元画像について着目すると、Ｘ軸方向における海綿骨の骨密度の分布の詳細については表示されていないものの、Ｘ軸方向の分布範囲については一次元画像のＸ軸方向の長さから容易に認識でき、しかも一次元画像の輝度値からそこに存在する海綿骨の二次元平均骨密度を容易に認識することができる。よって、図７に示した分布画像２２４と同様に海綿骨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８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２２２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検体又は骨全体の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。

また、上記実施形態では、海綿骨の分布画像を形成したが、図９に示すように、同様の手法を用いて皮質骨の分布画像２３２を形成するようにしてもよい。その分布画像を構成する各一次元画像はＹ軸平均骨密度の分布を表す一次元プロファイルを投影したものであり、海綿骨についての図７に示した分布画像２２４に対応する。その一方、各ＣＴ断層画像ごとに皮質骨のＸ軸分布範囲（骨のＸ軸幅に相当）及び二次元平均骨密度を求め、図８に示した分布画像と同様に、皮質骨についても擬似的な二次元分布画像を形成するようにしてもよい。

次に、図１０には、図７に示した分布画像２２４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、特定骨組織としての海綿骨が弁別抽出される。その手法としては各種の公知技術を利用できる。例えば、最初に皮質骨を弁別し、その内縁で囲まれる領域として海綿骨の範囲を確定するようにしてもよい。その場合に、皮質骨と海綿骨の骨梁とを同時抽出し、その抽出された骨部分について膨張圧縮処理などを利用して、皮質骨の部分のみを切り出して画定するようにしてもよい。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海綿骨を抽出するようにしてもよい。

Ｓ１０４では、海綿骨における各画素について骨密度が演算される。海綿骨は、骨梁と骨髄とで構成されるため、それぞれについて骨密度が演算される。但し、例えば一定の骨密度以上の画素を平均値演算で利用する有意な値として利用してもよい。骨密度は、画素が有するＣＴ値（線吸収係数）から演算することができ、ａ，ｂを一定の係数として、ａ×（線吸収係数）＋ｂの計算によって骨密度を演算することができる。ここで、骨密度は、ｇ／ｃｍ³の単位によって表される。

Ｓ１０５ではｘに０が代入される。Ｓ１０６では、Ｓ１０３において弁別抽出された海綿骨に対してｘ座標においてＹ軸方向に沿って海綿骨に相当する画素数がカウントされる。Ｓ１０７では、同じｘ座標においてＹ軸方向に沿って骨密度の総和が演算される。Ｓ１０８では、Ｓ１０７で求められた骨密度の総和を、Ｓ１０６で求められた画素数で割ることによって、Ｙ軸平均骨密度（線平均骨密度、一次元骨密度）が演算される。

Ｓ１０８では、Ｙ軸平均骨密度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Ｙ軸平均骨密度の大小が輝度の大小に対応付けられる。例えばＹ軸平均骨密度がより大き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。

Ｓ１０９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、Ｓ１１０においてｘを１つインクリメントさせて上記のＳ１０６からの各工程が実行される。したがって、Ｓ１０９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、Ｓ１１１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Ｓ１１２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。

Ｓ１１３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１０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ＣＴ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。

図９に示した皮質骨の分布画像は基本的に図１０に示したプロセスと同様のプロセスによって形成される。図８に示した海綿骨の分布画像を形成する場合には、各一次元画像の形成に当たって、Ｘ軸方向の海綿骨範囲が計測されてそれが一次元画像のＸ軸方向の長さとされ、また、海綿骨の二次元平均骨密度が一次元画像の輝度に変換される。これは、皮質骨の擬似的な二次元分布画像を形成する場合においても同様である。なお、変形例として、本実施形態の手法を利用して骨梁や骨全体の二次元分布画像又は擬似的な二次元分布画像を形成することがあげられる。

ちなみに、ＣＴ断層画像ごとに解析される特定骨組織を表す物理量としては体積骨密度（ｇ／ｃｍ³）又は面骨密度（ｇ／ｃｍ²）の他、各Ｘ座標ごとのＹ軸経路長（ｃｍ）、面積（ｃｍ²）などあげることができる。Ｙ軸経路長（厚み）は上記のプロセスにおいてＹ軸平均骨密度に代えて用いられる。面積は図８に示した分布画像を形成する場合おいて二次元平均骨密度に代えて用いられる。いずれの場合においても、海綿骨についての骨密度、存在量、存在比率などが二次元分布画像あるいは擬似的な二次元分布画像として表現される。

更に、海綿骨分布画像と皮質骨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骨梁分布画像を形成し、３つの特定骨組織の合成表示を実現するようにしてもよい。例えば海綿骨を赤で表現し、皮質骨を青で表現し、骨梁を緑で表現すれば、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、特定骨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骨組織を選択的に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、特定骨組織の性状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、特定骨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。海綿骨と皮質骨の分離を説明するための説明図である。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。海綿骨の二次元分布を表す分布画像を示す図である。海綿骨の擬似的な二次元分布を示す分布画像を示す図である。皮質骨の二次元分布を表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、２０３海綿骨（骨梁）、２０５皮質骨。

Claims

骨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、他の組織から、海綿骨又は皮質骨である特定骨組織を弁別抽出する弁別抽出手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記特定骨組織についてＹ軸方向に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骨組織についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての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Ｚ軸上に配列することによって前記検体における特定骨組織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、
前記解析手段は、
前記特定骨組織について各画素の骨密度を演算する骨密度演算手段と、
前記Ｘ軸上の各位置において前記特定骨組織のＹ軸平均骨密度を演算する平均骨密度演算手段と、
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骨組織のＹ軸平均骨密度を前記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、
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、
前記特定骨組織として海綿骨又は皮質骨を選択する手段を含むことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
骨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、他の組織から、海綿骨及び皮質骨を弁別抽出する弁別抽出手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記海綿骨についてＹ軸方向に解析を行う海綿骨解析手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに、Ｘ軸上の各位置において前記皮質骨についてＹ軸方向に解析を行う皮質骨解析手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに前記海綿骨についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての海面骨ライン画像を形成する海綿骨ライン画像形成手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとに前記皮質骨についての解析結果が反映されたＸ軸方向の一次元画像としての皮質骨ライン画像を形成する皮質骨ライン画像形成手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとの海綿骨ライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｚ軸上に配列することによって前記検体における海綿骨の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する海綿骨分布画像を形成する海綿骨分布画像形成手段と、
前記各ＣＴ断層画像ごとの皮質骨ライン画像を前記複数のＣＴ断層画像の並び順で前記Ｚ軸上に配列することによって前記検体における皮質骨の空間的な分布を表す画像としてＸ軸及びＺ軸を有する皮質骨分布画像を形成する皮質骨分布画像形成手段と、
前記海綿骨分布画像と前記皮質骨分布画像と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。