JP5038852B2 - 断層像処理方法、断層像処理装置、断層像処理プログラム、およびｘ線ｃｔ装置 - Google Patents
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Description
本発明は、断層像処理方法、断層像処理装置、断層像処理プログラム、およびＸ線ＣＴ装置に関する。
メタボリックシンドローム（metabolic syndrome；内臓脂肪症候群または代謝症候群ともいう）への関心が高まり、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）の腹部画像から内臓脂肪と皮下脂肪の面積を計測するアプリケーションの開発が進められている。ＣＴ断層像から、内臓脂肪、皮下脂肪を分離するには、基本的には、特定の明るさの画像を抽出することにより行われる。しかしながら、内臓脂肪と皮下脂肪の画像の明るさが同程度であるため、内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を定めないと、内蔵脂肪の正確な計測ができない。
これまでは、内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を定めるためにオペレータが画像を見ながら複数の境界点を画像上に指定していたため、多くの手間と時間がかかっていた。
そのため、ＣＴ断層像から内臓脂肪と皮下脂肪とを自動弁別する技術が提案されている（特許文献１を参照）。
この特許文献１に開示がされている技術では、筋肉部分の画素を膨張させることで筋肉画素領域が内臓脂肪に相当する脂肪画素領域を包囲するようにし、内臓脂肪と皮下脂肪とを自動弁別するようにしている。
この特許文献１に開示がされている技術では、筋肉部分の画素を膨張させることで筋肉画素領域が内臓脂肪に相当する脂肪画素領域を包囲するようにし、内臓脂肪と皮下脂肪とを自動弁別するようにしている。
しかしながら、筋肉部分の画素は必ずしも連続的になっているとは限らず、途切れている所を補うための処理が必要となる。また、このような処理を行ったり、筋肉部分の画素を膨張させすぎたりすると計測誤差が増大するおそれがある。
特開２００３−３３９６９４号公報
本発明は、内臓脂肪などを精度良く自動弁別、計測することができる断層像処理方法、断層像処理装置、断層像処理プログラム、およびＸ線ＣＴ装置を提供する。
本発明の一態様によれば、ＣＴ断層像から背骨中心と、画像中心と、を求め、前記背骨中心を中心とした円周上に所定の数の探索初期点を配置し、前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも背側に設けられた前記探索初期点から前記画像中心に向かって筋肉層の境界を探索し、前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも腹側に設けられた前記探索初期点から前記背骨中心に向かって筋肉層の境界を探索し、前記探索により求められた検出点に基づいて、前記筋肉層の境界よりも体内側を覆うマスクを作成し、前記マスクを用いて皮下脂肪の画像と内臓脂肪の画像とを弁別すること、を特徴とする断層像処理方法が提供される。
また、本発明の他の一態様によれば、ＣＴ断層像データを格納する断層像データ格納手段と、前記ＣＴ断層像データに基づいて、上記の断層像処理方法を実行する演算処理手段と、を備えたことを特徴とする断層像処理装置が提供される。
また、本発明の他の一態様によれば、コンピュータに、ＣＴ断層像から体表近傍より外側の部分の除去を演算させ、前記ＣＴ断層像から背骨中心と、画像中心と、を演算させ、前記背骨中心を中心とした円周上に所定の数の探索初期点の配置を演算させ、前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも背側に設けられた前記探索初期点から前記画像中心に向かって筋肉層の境界の探索を演算させ、前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも腹側に設けられた前記探索初期点から前記背骨中心に向かって筋肉層の境界の探索を演算させ、前記探索の演算により求められた検出点に基づいて、前記筋肉層の境界よりも体内側を覆うマスクの作成を演算させ、前記マスクを用いて皮下脂肪の画像と内臓脂肪の画像との弁別を実行させること、を特徴とする断層像処理プログラムが提供される。
また、本発明の他の一態様によれば、上記の断層像処理装置を備えたこと、を特徴とするＸ線ＣＴ装置が提供される。
また、本発明の他の一態様によれば、上記の断層像処理プログラムが格納された格納手段を備えたこと、を特徴とするＸ線ＣＴ装置が提供される。
本発明によれば、内臓脂肪などを精度良く自動弁別、計測することができる断層像処理方法、断層像処理装置、断層像処理プログラム、およびＸ線ＣＴ装置が提供される。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について例示をする。尚、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
図１は、本発明の実施の形態に係る断層像処理装置を例示するための模式構成図である。 図１に示すように、断層像処理装置１には、ＣＴ（Computed Tomography）断層像データを格納する断層像データ格納手段２と、断層像データ格納手段２に格納されたＣＴ断層像データに基づいて内臓脂肪の自動弁別や計測を行ったり、表示手段４に表示させる画像を形成したりするなどの所定の処理を実行する演算処理手段３と、フラットパネルディスプレイなどの表示手段４と、を備えている。
尚、断層像処理装置１は、後述するＸ線ＣＴ装置１００に内蔵されていてもよいし、Ｘ線ＣＴ装置とは別個に設けられて相互にデータのやり取りができるようにされていてもよい。尚、断層像処理装置１が内蔵されたＸ線ＣＴ装置１００については後述する。
断層像データ格納手段２は、Ｘ線ＣＴ装置により撮像されたＣＴ断層像データを格納する。例えば、内臓脂肪などの自動弁別や計測をする場合には、腹部のＣＴ断層像データが格納される。また、Ｘ線ＣＴ装置と断層像処理装置１とが別個に設けられている場合には、通信回線や記録媒体を介してＣＴ断層像データが入力、格納されるようになっている。尚、断層像処理装置１にイメージスキャナーなどを設け、腹部などのＣＴ断層像写真を画像データに変換し、変換されたデータをＣＴ断層像データとして断層像データ格納手段２に格納することもできる。
演算処理手段３は、断層像データ格納手段２に格納されたＣＴ断層像データに基づいて、皮下脂肪や内臓脂肪の自動弁別や計測、表示手段４に表示させる画像の形成などの所定の処理を実行する。尚、皮下脂肪や内臓脂肪の自動弁別や計測については後述する。また、画像の形成などは既知の技術を適用させることができるので、その説明は省略する。
表示手段４は、フラットパネルディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイなどとすることができる。尚、表示手段４は、必ずしも必要ではなく省略することもできる。また、断層像処理装置１が 後述するＸ線ＣＴ装置１００に内蔵されているような場合には、Ｘ線ＣＴ装置１００に設けられる表示手段１１６と兼用させることもできる。
また、必ずしも必要ではないが、被検体を特定するためのデータなどの各種データや、後述する修正の入力を行うための図示しない入力手段、演算処理手段３で演算されたデータを格納するための図示しない格納手段、演算処理手段３で演算されたデータを外部に出力するための図示しない出力手段などを設けるようにすることもできる。
また、図示しない入力手段には、例えば、キーボードやマウスなどが設けられているようにすることもできる。そして、演算処理手段３で演算されたデータを修正する際には、表示手段４に表示された画像を参照しつつ、キーボードやマウスなどを操作して修正データを入力するようにすることができる。尚、演算処理手段３からのデータの修正（後述する検出点の修正）については後述する。
次に、断層像処理装置１の作用について例示をする。
Ｘ線ＣＴ装置により得られたＣＴ断層像データは、断層像データ格納手段２に格納される。そして、断層像データ格納手段２に格納されたＣＴ断層像データに基づいて、演算処理手段３が皮下脂肪や内臓脂肪の自動弁別や計測、表示手段４に表示させる画像の形成などの所定の処理を実行する。そして、演算処理手段３により演算されたデータは、表示手段４に表示される。この際、オペレータが表示手段４に表示された画像を参照しつつ、図示しない入力手段からデータの修正を行うこともできる。
Ｘ線ＣＴ装置により得られたＣＴ断層像データは、断層像データ格納手段２に格納される。そして、断層像データ格納手段２に格納されたＣＴ断層像データに基づいて、演算処理手段３が皮下脂肪や内臓脂肪の自動弁別や計測、表示手段４に表示させる画像の形成などの所定の処理を実行する。そして、演算処理手段３により演算されたデータは、表示手段４に表示される。この際、オペレータが表示手段４に表示された画像を参照しつつ、図示しない入力手段からデータの修正を行うこともできる。
ここで、被検体の腹部には、最外層の皮膚の内側に皮下脂肪があり、その内側に筋肉層がある。そして、その筋肉層の内側に内臓がある。一般に、この筋肉層の内部に存在する脂肪を内臓脂肪と呼ぶ。
この皮下脂肪や内臓脂肪の計測を行う場合には、ＣＴ断層像から、特定のＣＴ値や特定の明るさの画像を抽出することにより行われる。すなわち、Ｘ線ＣＴでは、骨、筋肉は、高いＣＴ値となり、脂肪は、水と空気の間の低いＣＴ値となる。そのため、筋肉、骨の画像は、脂肪の画像よりも明るくなる。このように、特定のＣＴ値や特定の明るさの画像を抽出することで、脂肪と他のものとを弁別することができる。
ここで、脂肪には内臓脂肪と皮下脂肪とがあるが、内臓脂肪が蓄積することによる肥満は、糖尿病、高血圧、高脂血症、高尿酸血症などの生活習慣病を合併して動脈硬化を起こしやすくなるなどの弊害が大きいので、内臓脂肪の正確な計測が望まれている。
この場合、前述したように、内臓脂肪と皮下脂肪との間には筋肉層があるので、これにより内臓脂肪と皮下脂肪とを弁別し、内臓脂肪だけの計測をすることができる。しかしながら、筋肉層は必ずしも連続的になっているとは限らず、人によっては途切れている部分があり、この部分において内臓脂肪と皮下脂肪とがつながっている場合がある。このような場合、内臓脂肪と皮下脂肪の画像の明るさやＣＴ値が同程度であるため、内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を定めないと、内蔵脂肪の正確な計測ができない。
この場合、前述したように、内臓脂肪と皮下脂肪との間には筋肉層があるので、これにより内臓脂肪と皮下脂肪とを弁別し、内臓脂肪だけの計測をすることができる。しかしながら、筋肉層は必ずしも連続的になっているとは限らず、人によっては途切れている部分があり、この部分において内臓脂肪と皮下脂肪とがつながっている場合がある。このような場合、内臓脂肪と皮下脂肪の画像の明るさやＣＴ値が同程度であるため、内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を定めないと、内蔵脂肪の正確な計測ができない。
また、内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を定める場合、特許文献１に開示がされている技術のように、筋肉部分の画素を膨張させることで筋肉画素領域が内臓脂肪に相当する脂肪画素領域を包囲するようにすれば、計測誤差が大きくなるおそれがある。
本発明者は検討の結果、体表外側に設けられた複数の点（探索初期点）から、探索の中心（画像中心、背骨中心）に向かって筋肉層のエッジ（境界）を探索するようにすれば、誤差の少ない内蔵脂肪の自動弁別や計測を行うことができるとの知見を得た。
次に、本発明の実施の形態に係る断層像処理方法について例示をする。
図２は、本発明の実施の形態に係る断層像処理方法について例示をするためのフローチャートである。
まず、腹部のＣＴ断層像から体表近傍より外側の部分を除去する（ステップＳ１）。
図２は、本発明の実施の形態に係る断層像処理方法について例示をするためのフローチャートである。
まず、腹部のＣＴ断層像から体表近傍より外側の部分を除去する（ステップＳ１）。
すなわち、元となるＣＴ断層像から皮下脂肪よりも体表外側にある画像を除去する。
尚、皮下脂肪よりも体表外側にある画像を除去しなくても、画像上の位置や画像の明るさなどから、皮下脂肪と、皮膚や体表外の空気などとを区別することができる。そのため、必ずしもステップＳ１に例示をした除去を行う必要はない。また、後述する内蔵脂肪や皮下脂肪の抽出の際にステップＳ１に例示をした除去を行うようにすることもできる。ただし、当初に除去を行うものとすれば、誤検出を抑制することができるので、計測精度を向上させることができる。また、画像が煩雑となることを抑制することができる。
尚、皮下脂肪よりも体表外側にある画像を除去しなくても、画像上の位置や画像の明るさなどから、皮下脂肪と、皮膚や体表外の空気などとを区別することができる。そのため、必ずしもステップＳ１に例示をした除去を行う必要はない。また、後述する内蔵脂肪や皮下脂肪の抽出の際にステップＳ１に例示をした除去を行うようにすることもできる。ただし、当初に除去を行うものとすれば、誤検出を抑制することができるので、計測精度を向上させることができる。また、画像が煩雑となることを抑制することができる。
図３、図４は、ＣＴ断層像から皮下脂肪よりも外側にある画像を除去する手順を例示するための模式図である。尚、図３は体表近傍マスクなどの作成を例示するための模式図であり、図４は、体表近傍マスクなどを用いた除去を例示するための模式図である。
図３（ａ）は、元となるＣＴ断層像を例示するための模式図であり、図３（ｂ）は、図３（ａ）の体表外部分を除去するためのマスクである。図３（ｂ）に示したマスクは、図３（ａ）のＣＴ断層像の腹部の輪郭線内を埋めるようにして作成することができる。また、図３（ｃ）は、体表近傍（皮膚近傍の部分）を除去するためのマスクである。図３（ｃ）に示したマスクは、図３（ｂ）のマスクを僅かに縮小し、図３（ｂ）のマスクから縮小したマスクを差し引くことで作成することができる。
図４（ａ）は、図３（ａ）に示したＣＴ断層像を所定の閾値で２値化処理し、背骨と筋肉を抽出したものである。図４（ｂ）は、図３（ｂ）に示したマスクを用いて、図４（ａ）に示した２値化処理した画像から体表外部分を除去したものである。そして、図４（ｃ）は、図３（ｃ）に示したマスクを用いて、図４（ｂ）に示した画像から体表近傍を除去したものである。また、図４（ｄ）は、図４（ｃ）に示した画像を縮退処理することで、不要な微小点を除去したものである。
以上のようにして、腹部のＣＴ断層像から体表近傍より外側の部分を除去する。この際、後述する筋肉層のエッジ（境界）が検出しやすいように２値化処理を施すものとしている。
次に、ＣＴ断層像から背骨を抽出して背骨中心を求め、また、画像中心を求める（ステップＳ２）。
背骨は、図４（ｄ）に示した画像を、骨のＣＴ値に基づいて予め求められた所定の閾値で２値化処理することにより抽出することができる。
背骨は、図４（ｄ）に示した画像を、骨のＣＴ値に基づいて予め求められた所定の閾値で２値化処理することにより抽出することができる。
図５は、２値化処理することで抽出された背骨を例示するための模式図である。 この抽出された背骨の重心位置を求めて背骨中心とする。また、図４（ｄ）に示した画像の重心位置を求めて画像中心とする。
尚、背骨中心、画像中心を用いた筋肉層のエッジ（境界）の検出については後述する。
尚、背骨中心、画像中心を用いた筋肉層のエッジ（境界）の検出については後述する。
次に、背骨中心を中心とした円周上に所定の数の探索初期点Ｐを配置する（ステップＳ３）。
図６は、探索初期点Ｐの配置を例示するための模式図である。尚、図６（ａ）は、探索初期点Ｐを配置する円の半径の算出を例示するための模式図であり、図６（ｂ）は、円周上に所定の数の探索初期点Ｐを配置することを例示するための模式図である。
まず、図６（ａ）に示すように、図３（ｃ）に示したマスクに外接する長方形Ａを求め、背骨中心から最も遠い頂点までの距離ｒを算出する。この距離ｒが、求める円の半径となる。尚、図３（ｃ）に示したマスクに外接する長方形Ａに限定されるわけではなく、「体表」に外接する長方形Ａであればよい。例えば、図３（ｂ）に示したマスクに外接する長方形Ａであってもよい。
まず、図６（ａ）に示すように、図３（ｃ）に示したマスクに外接する長方形Ａを求め、背骨中心から最も遠い頂点までの距離ｒを算出する。この距離ｒが、求める円の半径となる。尚、図３（ｃ）に示したマスクに外接する長方形Ａに限定されるわけではなく、「体表」に外接する長方形Ａであればよい。例えば、図３（ｂ）に示したマスクに外接する長方形Ａであってもよい。
次に、図６（ｂ）に示すように、背骨中心を中心とした半径ｒの円周上に所定の数の探索初期点Ｐを配置する。図６（ｂ）に例示をしたものでは、２４点の探索初期点Ｐを均等に配分するものとしているが、これに限定されるわけではなく適宜変更することもできる。例えば、探索初期点Ｐの配置数は適宜変更することができる。また、筋肉の途切れている部分の存在が予想される領域には探索初期点Ｐを多く設けるなどして、不均等な配分とすることもできる。
探索初期点Ｐの数を増加させれば、筋肉の途切れている部分があっても後述する筋肉層のエッジ（境界）の検出精度を高めることができる。ただし、探索初期点Ｐの数を増加させれば、処理データが膨大となる。この場合、筋肉の途切れている部分の存在が予想される領域に探索初期点Ｐを多く設けるようにすれば、検出精度を高めることができるとともに、処理データの増加を抑制することができる。
また、探索ポイントに所定の検出幅や形状を持たせるものとすれば、探索初期点Ｐの数を増加させなくても検出精度を高めることができる。この場合、筋肉の途切れている部分の存在が予想できない場合であっても検出精度の高い検出を行うことができる。尚、所定の検出幅や形状をもった探索ポイントによる探索については後述する。
また、探索ポイントに所定の検出幅や形状を持たせるものとすれば、探索初期点Ｐの数を増加させなくても検出精度を高めることができる。この場合、筋肉の途切れている部分の存在が予想できない場合であっても検出精度の高い検出を行うことができる。尚、所定の検出幅や形状をもった探索ポイントによる探索については後述する。
次に、体表外側の円周上に設けられた複数の探索初期点Ｐから、画像中心や背骨中心に向かって筋肉層の探索を行う（ステップＳ４）。
図７は、筋肉層のエッジ（境界）の検出を例示するための模式図である。尚、図７（ａ）は、背骨中心より下方（背側）に設けられた探索初期点Ｐからの探索を例示するための模式図であり、図７（ｂ）は、背骨中心より上方（腹側）に設けられた探索初期点Ｐからの探索を例示するための模式図である。
図７は、筋肉層のエッジ（境界）の検出を例示するための模式図である。尚、図７（ａ）は、背骨中心より下方（背側）に設けられた探索初期点Ｐからの探索を例示するための模式図であり、図７（ｂ）は、背骨中心より上方（腹側）に設けられた探索初期点Ｐからの探索を例示するための模式図である。
図７（ａ）に示すように、背骨中心Ｏ２を通り、背中に略平行な線Ｘより背側に設けられた探索初期点Ｐから画像中心Ｏ１に向かって筋肉層のエッジ（境界）を探索し、検出された点を検出点Ｐ１とする。
また、図７（ｂ）に示すように、背骨中心Ｏ２を通り、背中に略平行な線Ｘより腹側に設けられた探索初期点Ｐから背骨中心Ｏ２に向かって筋肉層のエッジ（境界）を探索し、検出された点を検出点Ｐ２とする。
筋肉層のエッジを探索する際、へそ側は、背骨中心に向かって探索、背中側は、画像中心に向かって探索するように２つに分けたのは、筋肉層のエッジに対して、なるべく直角になるようにスキャンして誤差を小さくするためである。
筋肉層のエッジを探索する際、へそ側は、背骨中心に向かって探索、背中側は、画像中心に向かって探索するように２つに分けたのは、筋肉層のエッジに対して、なるべく直角になるようにスキャンして誤差を小さくするためである。
この場合、例えば、筋肉のＣＴ値や画像の明るさなどに基づいて予め定められた閾値を用いて、筋肉層のエッジ（境界）を検出するようにすることができる。
次に、探索により求められた検出点に基づいて、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクを作成する（ステップＳ５）。
図８は、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクの作成を例示するための模式図である。尚、図８（ａ）は、検出点の補正を例示するための模式図であり、図８（ｂ）は、背骨直下近傍の検出点の間引きを例示するための模式図である。また、図８（ｃ）は、検出点の連結を例示するための模式図であり、図８（ｄ）は、マスクの作成を例示するための模式図である。
次に、探索により求められた検出点に基づいて、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクを作成する（ステップＳ５）。
図８は、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクの作成を例示するための模式図である。尚、図８（ａ）は、検出点の補正を例示するための模式図であり、図８（ｂ）は、背骨直下近傍の検出点の間引きを例示するための模式図である。また、図８（ｃ）は、検出点の連結を例示するための模式図であり、図８（ｄ）は、マスクの作成を例示するための模式図である。
まず、図８（ａ）に示すように、背骨中心直上の検出点Ｐ３を補正する。
Ｐ３の上部にはへそがあり、筋肉層を抽出したときに、へその部分が検出されてしまうことがある。これを補正するために、隣接する２点を用いて、次の様に補正する。
検出点Ｐ３の画面縦方向（図中Ｙ方向）の位置を、検出点Ｐ３近傍の２点（両脇の２点）の背骨中心Ｏ２までの距離ｒ１、ｒ２の平均値ｒ３＝（ｒ１＋ｒ２）／２と同じ値になるよう補正する。
また、背骨より下の部分は、内臓脂肪ではないため、次の補正をおこなう。
まず、背骨中心直下の検出点Ｐ４は、背骨中心Ｏ２の位置になるように補正する。
次に、図８（ｂ）に示すように、背骨中心直下の検出点Ｐ４近傍の２点（両脇の２点）を間引く（除去する）。３点目については、間引いた方が良い場合と間引かない方が良い場合がある。その判断は、２点目と３点目の間の輝度値を調査して決める。すなわち、２点間に黒い部分が多ければ、内臓脂肪の外側と判断して３点目を間引く。図８（ｂ）に示すものは、検出点Ｐ４近傍の３点（計６点）を間引く場合を例示したものである。
次に、図８（ｃ）に示すように検出点を連結し、図８（ｄ）に示すように内部を埋めるようにしてマスクを作成する。このようにして、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクが作成される。
Ｐ３の上部にはへそがあり、筋肉層を抽出したときに、へその部分が検出されてしまうことがある。これを補正するために、隣接する２点を用いて、次の様に補正する。
検出点Ｐ３の画面縦方向（図中Ｙ方向）の位置を、検出点Ｐ３近傍の２点（両脇の２点）の背骨中心Ｏ２までの距離ｒ１、ｒ２の平均値ｒ３＝（ｒ１＋ｒ２）／２と同じ値になるよう補正する。
また、背骨より下の部分は、内臓脂肪ではないため、次の補正をおこなう。
まず、背骨中心直下の検出点Ｐ４は、背骨中心Ｏ２の位置になるように補正する。
次に、図８（ｂ）に示すように、背骨中心直下の検出点Ｐ４近傍の２点（両脇の２点）を間引く（除去する）。３点目については、間引いた方が良い場合と間引かない方が良い場合がある。その判断は、２点目と３点目の間の輝度値を調査して決める。すなわち、２点間に黒い部分が多ければ、内臓脂肪の外側と判断して３点目を間引く。図８（ｂ）に示すものは、検出点Ｐ４近傍の３点（計６点）を間引く場合を例示したものである。
次に、図８（ｃ）に示すように検出点を連結し、図８（ｄ）に示すように内部を埋めるようにしてマスクを作成する。このようにして、筋肉層のエッジ（境界）よりも内側を覆うマスクが作成される。
次に、皮下脂肪または内臓脂肪の画像を抽出（弁別）する（ステップＳ６）。
図９は、皮下脂肪の抽出を例示するための模式図である。尚、図９（ａ）は、２値化処理を行った皮下脂肪を例示するための模式図であり、図９（ｂ）は、抽出された皮下脂肪を例示するための模式図である。
図１０は、内臓脂肪の抽出を例示するための模式図である。尚、図１０（ａ）は、２値化処理を行った内臓脂肪を例示するための模式図であり、図１０（ｂ）は、抽出された内臓脂肪を例示するための模式図である。
図９は、皮下脂肪の抽出を例示するための模式図である。尚、図９（ａ）は、２値化処理を行った皮下脂肪を例示するための模式図であり、図９（ｂ）は、抽出された皮下脂肪を例示するための模式図である。
図１０は、内臓脂肪の抽出を例示するための模式図である。尚、図１０（ａ）は、２値化処理を行った内臓脂肪を例示するための模式図であり、図１０（ｂ）は、抽出された内臓脂肪を例示するための模式図である。
皮下脂肪を抽出する場合には、まず、図９（ａ）に示すように、２値化処理を行うことで皮下脂肪を分離させる。すなわち、図３（ａ）に示したＣＴ断層像を所定の閾値で２値化処理して皮下脂肪を分離させる。この場合、皮下脂肪のＣＴ値と内臓脂肪のＣＴ値とが近いため、内臓脂肪の多くも同時に分離される。
次に、図９（ｂ）に示すように、図８（ｄ）に示したマスクを用いて、皮下脂肪を抽出する。すなわち、図８（ｄ）に示したマスクと重ならない部分を皮下脂肪として抽出（弁別）する。
次に、図９（ｂ）に示すように、図８（ｄ）に示したマスクを用いて、皮下脂肪を抽出する。すなわち、図８（ｄ）に示したマスクと重ならない部分を皮下脂肪として抽出（弁別）する。
内臓脂肪を抽出する場合には、まず、図１０（ａ）に示すように、２値化処理を行うことで内臓脂肪を分離させる。すなわち、図３（ａ）に示したＣＴ断層像を所定の閾値で２値化処理して内臓脂肪を分離させる。この場合、内臓脂肪のＣＴ値と皮下脂肪のＣＴ値とが近いため、皮下脂肪の多くも同時に分離される。
次に、図１０（ｂ）に示すように、図８（ｄ）に示したマスクを用いて、内臓脂肪を抽出する。すなわち、図８（ｄ）に示したマスクと重なる部分を内臓脂肪として抽出（弁別）する。
次に、図１０（ｂ）に示すように、図８（ｄ）に示したマスクを用いて、内臓脂肪を抽出する。すなわち、図８（ｄ）に示したマスクと重なる部分を内臓脂肪として抽出（弁別）する。
このようにして抽出（弁別）された内臓脂肪や皮下脂肪の画像のデータに基づいて、それぞれの面積が演算されることで内臓脂肪や皮下脂肪の計測を行う（ステップＳ７）。 尚、面積は、内臓脂肪や皮下脂肪の部分に含まれる画素の数を検出することで演算することができる。
本実施の形態によれば、体表外側に設けられた複数の探索初期点から、画像中心や背骨中心に向かって筋肉層を探索するようにしている。そのため、例えば、特許文献１に開示がされている技術のように、元となるＣＴ断層像において筋肉部分の画素を膨張させたり、途切れている筋肉部分を補うなどの処理を行う必要がない。また、このような処理を行うことで発生するおそれのある誤差を無くすことができる。その結果、誤差の少ない内蔵脂肪や皮下脂肪の自動弁別や計測を行うことができる。
次に、探索ポイントに所定の検出幅や形状を持たせる場合について例示をする。
前述したように、探索初期点Ｐの数を増加させれば、筋肉の途切れている部分があっても筋肉層のエッジ（境界）の検出精度を高めることができる。しかしながら、探索初期点Ｐの数を増加させれば、処理データが膨大となる。
前述したように、探索初期点Ｐの数を増加させれば、筋肉の途切れている部分があっても筋肉層のエッジ（境界）の検出精度を高めることができる。しかしながら、探索初期点Ｐの数を増加させれば、処理データが膨大となる。
本発明者は検討の結果、探索ポイントに所定の検出幅や形状を持たせるようにすれば、筋肉層が途切れている部分においても内蔵脂肪と皮下脂肪との境界位置を正確に検出することができるとの知見を得た。
図１１は、所定の検出幅や形状を持った探索ポイントを例示するための模式図である。 尚、この例では探索ポイントを３点としているが、３点以外の複数点としてもよい。
図１２は、探索の様子を例示するための模式図である。尚、図１２は、図１１の部分Ｂを拡大したものである。
図１１（ａ）に示すように、探索ポイント１０には、同一直線上にないポイント１１、ポイント１２、ポイント１３が設けられている。すなわち、ポイント１１、ポイント１２、ポイント１３は、それらを結ぶ３つの線分からなる三角形の頂点に設けられている。
図１２は、探索の様子を例示するための模式図である。尚、図１２は、図１１の部分Ｂを拡大したものである。
図１１（ａ）に示すように、探索ポイント１０には、同一直線上にないポイント１１、ポイント１２、ポイント１３が設けられている。すなわち、ポイント１１、ポイント１２、ポイント１３は、それらを結ぶ３つの線分からなる三角形の頂点に設けられている。
また、ポイント１１は、基準点となるポイントとされ、図中矢印で示した探索方向前方に設けられ、ポイント１２とポイント１３は、探索方向後方に設けられている。すなわち、ポイント１２とポイント１３とは、ポイント１１よりも探索の後退方向に設けられている。また、ポイント１２、ポイント１３は、ポイント１１を通る直線に関して略対称な位置に設けられている。
また、基準点となるポイント１１は、探索初期点と画像中心または背骨中心を結ぶラインＬ上を探索方向に移動する。この際、ポイント１１とポイント１２、ポイント１３とが一体的に移動する。すなわち、探索ポイント１０が、ポイント１１を基準として移動する。
また、図１１（ａ）に示すものは、正三角形の頂点に、ポイント１１、ポイント１２、ポイント１３が設けられている。そのため、ポイント１１が設けられた頂点の角度は６０°となり、ポイント１１とポイント１２とを結ぶ線分、または、ポイント１１とポイント１３とを結ぶ線分がラインＬとなす角度が３０°となっている。
尚、ポイント１１、ポイント１２、ポイント１３により形成される三角形は図示したものに限定されるわけではなく、各辺の長さや頂角を適宜変更することができる。ただし、検出の安定性を向上させるためには、ポイント１２、ポイント１３を、ポイント１１を通る直線に関して略対称な位置に設けるようにすることが好ましい。
図１１（ｂ）は、筋肉層が途切れている部分Ｂを例示するための模式図である。
以後、図１２において、部分Ｂにおける検出を例にとって、筋肉層が途切れている場合の検出を例示する。
以後、図１２において、部分Ｂにおける検出を例にとって、筋肉層が途切れている場合の検出を例示する。
図１２（ａ）に示すように、探索ポイント１０を探索初期点から画像中心に向けてラインＬ上を移動させて行くと、筋肉層が途切れている部分Ｂにおいては、ポイント１１の位置では筋肉層のエッジ（境界）を検出することはできない。しかしながら、このような場合においても、探索の後退方向（探索方向後方）に設けられたポイント１２、ポイント１３の位置で筋肉層のエッジ（境界）を検出することができる。ポイント１２、ポイント１３の位置で筋肉層のエッジ（境界）が検出された場合には、ポイント１２とポイント１３とを結ぶ線分の中点を検出点Ｐ１とする。
図１２（ｂ）に示すように、ポイント１１の位置で筋肉層のエッジ（境界）が検出された場合には、ポイント１１の位置を検出点Ｐ１とする。このように、筋肉層に窪んだ部分があっても、窪みの底のエッジを正確に検出することができる。
図１２（ｃ）は、本発明者が検討した比較例による検出を例示するための模式図である。図１２（ｃ）に例示をする探索ポイント１０ａには、同一直線上にポイント１１ａ、ポイント１２ａ、ポイント１３ａが設けられている。
また、ポイント１１ａは、基準点となるポイントとされ、ポイント１２ａ、ポイント１３ａは、ポイント１１ａを通る直線に関して略対称な位置に設けられている。
また、基準点となるポイント１１ａは、探索初期点と画像中心または背骨中心を結ぶラインＬ上を探索方向に移動する。この際、ポイント１１ａとポイント１２ａ、ポイント１３ａとが一体的に移動する。すなわち、探索ポイント１０ａが、ポイント１１ａを基準として移動する。
このように、複数のポイントを有する探索ポイントを用いるものとすれば、筋肉層が途切れている部分をも検出することができる。
例えば、探索ポイント１０ａの場合においては、ポイント１２ａ、ポイント１３ａの位置で筋肉層のエッジ（境界）が検出された場合には、ポイント１２ａとポイント１３ａとを結ぶ線分の中点、すなわち、ポイント１１ａの位置を検出点Ｐ１とすればよい。
ただし、図１２（ｃ）に示すように、筋肉層に窪んだ部分がある場合には、３つのポイントのいずれかが先に筋肉層のエッジ（境界）を検出してしまう（図１２（ｃ）に示すものの場合はポイント１３ａが先に筋肉層のエッジ（境界）を検出してしまう）。そのため、窪みの底のエッジをより正確に検出するためには、図１１（ａ）に示したような探索ポイント１０の形状とすることが好ましい。
尚、説明の便宜上、背骨中心Ｏ２を通り、背中に略平行な線より背側に設けられた探索初期点Ｐから画像中心Ｏ１に向かって筋肉層のエッジ（境界）を探索する場合を例にとって説明をしたが、背骨中心Ｏ２を通り、背中に略平行な線より腹側に設けられた探索初期点Ｐから背骨中心Ｏ２に向かって筋肉層のエッジ（境界）を探索する場合も同様である。
また、探索ポイント１０、探索ポイント１０ａの幅寸法（検出幅）、すなわち、各ポイント間の距離も例示したものに限定されるわけではなく、適宜変更することができる。
次に、検出点の修正について例示をする。
図１３は、検出点の修正を例示するための模式図である。
前述のようにして、検出点を求め、図８（ｄ）に例示をしたようなマスクを作成する場合において、筋肉層の形状などによっては誤差を生じ、マスク外に内臓脂肪の一部がはみ出してしまう場合がある。
図１３は、検出点の修正を例示するための模式図である。
前述のようにして、検出点を求め、図８（ｄ）に例示をしたようなマスクを作成する場合において、筋肉層の形状などによっては誤差を生じ、マスク外に内臓脂肪の一部がはみ出してしまう場合がある。
例えば、図１３に示すように、検出点Ｐ５と検出点Ｐ６とを結んでマスクを作成すると、図中のＣ部分において内臓脂肪の一部がマスク外にはみ出してしまう。このような場合、検出点の数を増やせば、内臓脂肪のはみ出しを抑制することができる。しかしながら、検出点の数を増やせば、その分解析すべきデータ量が増えるので演算手段の負荷が大きくなる。
本発明者は検討の結果、内臓脂肪の一部がはみ出してしまう部分の検出点をオペレータに修正させるようにすれば、簡易かつ正確な修正が行えるとの知見を得た。
例えば、図１３に示す場合においては、検出点Ｐ５を検出点Ｐ５ａの位置に移動させ、検出点Ｐ５ａと検出点Ｐ６とを結んでマスクを作成させるようにすることで、簡易かつ正確な修正を行うことができる。そして、このような修正を行えば、内臓脂肪のはみ出しを無くし、内臓脂肪の計測精度を向上させることができる。
尚、修正は、前述した演算処理手段３により演算され、表示手段４に表示された検出点の画像を参照しつつ、キーボードやマウスなどを操作して検出点を移動させることで行うようにすることができる。すなわち、探索により求められた検出点を表示し、表示に基づいて検出点の修正が行われるようにすることができる。
次に、断層像処理プログラムについて例示をする。
本実施の形態に係る断層像処理プログラムは、コンピュータに、前述したＣＴ断層像に基づいた内臓脂肪や皮下脂肪の自動弁別（抽出）を実行させ、また、それらの計測を実行させるためのものである。
本実施の形態に係る断層像処理プログラムは、コンピュータに、前述したＣＴ断層像に基づいた内臓脂肪や皮下脂肪の自動弁別（抽出）を実行させ、また、それらの計測を実行させるためのものである。
一連の処理を実行させるために、そのソフトウェアを構成するプログラムが、例えば、前述した演算処理手段３の図示しない格納手段に格納される。プログラムは、例えば、図示しない記録媒体に格納された状態で演算処理手段３に供給され、読み出されることで演算処理手段３の図示しない格納手段に格納される。尚、通信手段などを介して、演算処理手段３の図示しない格納手段に格納されるようにすることもできる。
そして、このプログラムを実行することで、図３〜図１２において例示をした内臓脂肪や皮下脂肪の自動弁別（抽出）が実行され、また、それらの計測が実行される。
そして、弁別（抽出）や計測の結果、または、それらの途中経過が表示手段４に表示される。また、図示しないキーボードやマウスなどを操作することで、前述した検出点の修正ができるようになっている。
そして、弁別（抽出）や計測の結果、または、それらの途中経過が表示手段４に表示される。また、図示しないキーボードやマウスなどを操作することで、前述した検出点の修正ができるようになっている。
尚、本実施の形態に係るプログラムに基づいて実行されるステップは、記載された順序に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含む。
また、本実施の形態に係るプログラムは、単一の演算手段により処理されるものであってもよいし、複数の演算手段によって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、Ｘ線ＣＴ装置に内蔵されている演算手段に格納されて実行されるものであってもよい。
次に、Ｘ線ＣＴ装置について例示をする。
図１４は、本発明の実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置の概略構成を例示するための模式ブロック図である。
図１４に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１００は、撮影手段１００ａと処理・表示手段１００ｂとを備えている。
図１４は、本発明の実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置の概略構成を例示するための模式ブロック図である。
図１４に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１００は、撮影手段１００ａと処理・表示手段１００ｂとを備えている。
撮影手段１００ａは、被検体にＸ線を曝射し、被検体を透過したＸ線を検出して投影データ（又は生データ）を取得する。一般的に、撮影手段には、Ｘ線管球と２次元検出器システムとが一体として被検体の周囲を回転する回転／回転(ROTATE/ROTATE) タイプ、リング状に多数の検出素子が併設され、Ｘ線管球のみが被検体の周囲を回転する固定／回転(STATIONARY/ROTATE)タイプ、電子ビームを偏向させることで電子的にＸ線源の位置をターゲット上で移動させるタイプなど様々なタイプがあるが、いずれのタイプとしてもよい。尚、ここでは、説明の便宜上、回転／回転タイプのＸ線ＣＴ装置を例にとって説明をする。
図１４に示すように、撮影手段１００ａは、Ｘ線管球１０１、回転リング１０２、２次元検出器システム１０３、データ収集回路（ＤＡＳ）１０４、非接触データ伝送装置１０５、架台駆動部１０７、スリップリング１０８、図示しない放射線検出器を備えている。
Ｘ線源であるＸ線管球１０１は、Ｘ線を発生する真空管であり、回転リング１０２に設けられている。Ｘ線管球１０１には、Ｘ線の曝射に必要な電力（管電流、管電圧）が高電圧発生装置１０９からスリップリング１０８を介して供給される。Ｘ線管球１０１は、供給された高電圧により加速させた電子をターゲットに衝突させることで、有効視野領域ＦＯＶ内にある被検体に向けてＸ線を曝射する。
尚、Ｘ線管球１０１と被検体との間には、Ｘ線管球１０１から曝射されるＸ線ビームの形状をコーン状（四角錐状）又はファンビーム状に整形する図示しないＸ線管球側コリメータが設けられている。
尚、Ｘ線管球１０１と被検体との間には、Ｘ線管球１０１から曝射されるＸ線ビームの形状をコーン状（四角錐状）又はファンビーム状に整形する図示しないＸ線管球側コリメータが設けられている。
２次元検出器システム１０３は、被検体を透過したＸ線を検出する検出器システムであり、Ｘ線管球１０１に対向するようにして回転リング１０２に設けられている。２次元検出器システム１０３には、図示しない放射線検出器が複数取り付けられている。
Ｘ線管球１０１及び２次元検出器システム１０３は、回転リング１０２に設けられている。この回転リング１０２は、架台駆動部１０７により駆動され、被検体の回りを回転する。
データ収集回路（ＤＡＳ）１０４は、ＤＡＳチップが配列された複数のデータ収集素子列を有し、２次元検出器システム１０３で検出されたデータ（以下、生データという）が入力される。そして、入力された生データを増幅処理、Ａ／Ｄ変換処理などした後、データ伝送装置１０５を介して処理・表示手段１００ｂに備えられた前処理装置１０６に伝送する。
架台駆動部１０７は、診断用開口内に挿入された被検体の体軸方向に平行な中心軸のまわりに、Ｘ線管球１０１と２次元検出器システム１０３とを一体的に回転させるなどの駆動とその制御を行う。
次に、処理・表示手段１００ｂについて例示をする。処理・表示手段１００ｂは、前処理装置１０６、高電圧発生装置１０９、ホストコントローラ１１０、格納手段１１１、再構成装置１１４、入力手段１１５、表示手段１１６、画像処理部１１８、ネットワーク通信装置１１９、データ／制御バス３００を備えている。また、後述するように、本実施の形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、本実施の形態に係る断層像処理装置１が備える各要素の機能をも備えている。尚、断層像処理装置１が備える各要素をデータ／制御バス３００に接続することもできるし、ネットワーク通信装置１１９を介してＸ線ＣＴ装置とは別個に設けられた断層像処理装置１とを接続するようにすることもできる。
前処理装置１０６は、データ伝送装置１０５を介して、データ収集回路（ＤＡＳ）１０４から生データを受け取り、感度補正やＸ線強度補正を実行する。尚、前処理装置１０６によって前処理が施された生データは、「投影データ」と呼ばれる。
高電圧発生装置１０９は、スリップリング１０８を介して、Ｘ線の曝射に必要な電力をＸ線管球１０１に供給する。高電圧発生装置１０９は、高電圧変圧器、フィラメント加熱変換器、整流器、高電圧切替器などを備えている。
ホストコントローラ１１０は、撮影処理、データ処理、画像処理、本実施の形態に係る断層像処理などの各種処理に関する統括的な制御を行う。
ホストコントローラ１１０は、撮影処理、データ処理、画像処理、本実施の形態に係る断層像処理などの各種処理に関する統括的な制御を行う。
格納手段１１１は、収集した生データ、投影データ、ＣＴ画像データ（例えば、前述した腹部のＣＴ断層像データなど）などの画像データを格納する。すなわち、前述した断層像データ格納手段２の機能をも備えている。
再構成装置１１４は、所定の再構成パラメータ（再構成領域サイズ、再構成マトリクスサイズ、関心部位を抽出するための閾値等）に基づいて、投影データを再構成処理することで所定のスライス分の再構成画像データを作成する。一般に、再構成処理には、コーンビーム再構成（Ｆｅｌｄｋａｍｐ法、ＡＳＳＲ法など）とファンビーム再構成とがあるが、いずれの方法でも実行することができる。
再構成装置１１４は、所定の再構成パラメータ（再構成領域サイズ、再構成マトリクスサイズ、関心部位を抽出するための閾値等）に基づいて、投影データを再構成処理することで所定のスライス分の再構成画像データを作成する。一般に、再構成処理には、コーンビーム再構成（Ｆｅｌｄｋａｍｐ法、ＡＳＳＲ法など）とファンビーム再構成とがあるが、いずれの方法でも実行することができる。
入力手段１１５には、キーボードや各種スイッチ、マウスなどが設けられており、オペレータによりスライス厚やスライス数などの各種スキャン条件、前述した検出点の修正が入力できるようになっている。
画像処理部１１８は、再構成装置１１４により作成された再構成画像データに対して、ウィンドウ変換、ＲＧＢ処理などの表示のための画像処理を行い、表示手段１１６に出力する。また、画像処理部１１８は、オペレータからの指令に基づき、任意断面の断層像、任意方向からの投影像、３次元表面画像などのいわゆる疑似３次元画像の作成を行い、表示手段１１６に出力する。出力された画像データは、表示手段１１６においてＸ線ＣＴ画像として表示される。
データ／制御バス３００には、前述した演算処理手段３が接続され、格納手段１１１に格納されたＣＴ断層像データに基づいて、皮下脂肪や内臓脂肪の自動弁別や計測、表示手段１１６に表示させる画像の形成などの所定の処理を実行する。尚、表示手段１１６は、前述した表示手段４の機能をも備えている。
ネットワーク通信装置１１９は、ネットワークを介して、他の装置やＲＩＳ（Ragiology Information System）などのネットワークシステムと種々のデータの送受信を行う。 データ／制御バス３００は、各装置間を接続し、各種データ、制御信号、アドレス情報等を送受信するための信号線である。
尚、前述した断層像処理装置１が備える各要素（例えば、演算処理手段３など）以外のものについては、Ｘ線ＣＴ装置における既知の技術を適用させることができるので、その作用の説明は省略する。
以上、本発明の実施の形態について例示をした。しかし、本発明はこれらの記述に限定されるものではない。
前述の実施の形態に関して、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。
例えば、断層像処理装置１、探索ポイント１０、Ｘ線ＣＴ装置１００などが備える各要素の形状、寸法、材質、配置などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
また、前述した各実施の形態が備える各要素は、可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
１ 断層像処理装置、２ 断層像データ格納手段、３ 演算処理手段、４ 表示手段、１０ 探索ポイント、１０ａ 探索ポイント、１１〜１３ ポイント、１１ａ〜１３ａ ポイント、Ａ 長方形、Ｂ 部分、Ｃ 部分、Ｌ ライン、Ｐ 探索初期点、Ｐ１〜Ｐ６ 検出点、Ｐ５ａ 検出点、ｒ 距離、ｒ１〜ｒ３ 距離
Claims (12)
- ＣＴ断層像から背骨中心と、画像中心と、を求め、
前記背骨中心を中心とした円周上に所定の数の探索初期点を配置し、
前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも背側に設けられた前記探索初期点から前記画像中心に向かって筋肉層の境界を探索し、
前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも腹側に設けられた前記探索初期点から前記背骨中心に向かって筋肉層の境界を探索し、
前記探索により求められた検出点に基づいて、前記筋肉層の境界よりも体内側を覆うマスクを作成し、
前記マスクを用いて皮下脂肪の画像と内臓脂肪の画像とを弁別すること、を特徴とする断層像処理方法。 - 前記弁別した画像に基づいて、前記皮下脂肪または前記内臓脂肪の計測を行うこと、を特徴とする請求項１記載の断層像処理方法。
- 前記探索に、複数のポイントを用いること、を特徴とする請求項１または２に記載の断層像処理方法。
- 前記複数のポイントは、同一直線上にない３個のポイントを含むこと、を特徴とする請求項３記載の断層像処理方法。
- 前記複数のポイントは、第１のポイントと、前記第１のポイントを通る直線に関して略対称な位置に設けられた第２及び第３のポイントと、を含むこと、を特徴とする請求項４記載の断層像処理方法。
- 前記第２のポイントと前記第３のポイントは、前記探索する方向にみて前記第１のポイントよりも後ろ側に設けられていること、を特徴とする請求項４または５に記載の断層像処理方法。
- 前記探索により求められた前記検出点を表示し、前記表示に基づいて前記検出点の修正の入力を可能としたこと、を特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の断層像処理方法。
- ＣＴ断層像データを格納する断層像データ格納手段と、
前記ＣＴ断層像データに基づいて、請求項１〜７のいずれか１つに記載の断層像処理方法を実行する演算処理手段と、
を備えたことを特徴とする断層像処理装置。 - コンピュータに、
ＣＴ断層像から体表近傍より外側の部分の除去を演算させ、
前記ＣＴ断層像から背骨中心と、画像中心と、を演算させ、
前記背骨中心を中心とした円周上に所定の数の探索初期点の配置を演算させ、
前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも背側に設けられた前記探索初期点から前記画像中心に向かって筋肉層の境界の探索を演算させ、
前記背骨中心を通り背中に対して略平行な線よりも腹側に設けられた前記探索初期点から前記背骨中心に向かって筋肉層の境界の探索を演算させ、
前記探索の演算により求められた検出点に基づいて、前記筋肉層の境界よりも体内側を覆うマスクの作成を演算させ、
前記マスクを用いて皮下脂肪の画像と内臓脂肪の画像との弁別を実行させること、を特徴とする断層像処理プログラム。 - 前記弁別された画像に基づいて、前記皮下脂肪または前記内臓脂肪の面積が演算させること、を特徴とする請求項９記載の断層像処理プログラム。
- 請求項８記載の断層像処理装置を備えたこと、を特徴とするＸ線ＣＴ装置。
- 請求項９または１０に記載の断層像処理プログラムが格納された格納手段を備えたこと、を特徴とするＸ線ＣＴ装置。
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