JP6079204B2 - 医用画像システム - Google Patents

Description

本発明は、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置を備える医用画像システムに関する。

被写体である患者の関節部分の軟骨部は、通常のＸ線の吸収画像（すなわち従来の銀塩フィルム等を用いて撮影される通常のＸ線画像）では撮影することが非常に困難である。

また、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：核磁気共鳴画像法）を用いれば、関節部分の軟骨部を撮影することができるが、装置自体のコストやランニングコスト等が必ずしも安価ではないため検査コストがかかる。また、より重要な問題として、ＭＲＩで撮影された画像は解像度があまり高くないため、例えば軟骨部の厚さ等を必ずしも正確に測ることができないという問題があった。

そのため、ＭＲＩで撮影された画像に基づいて軟骨部の厚さ等を測る場合には、画像診断の専門医が、知識や経験等に基づいて軟骨部の厚さ等を推定する場合が多かった。そして、このような専門医でない一般の医師は、画像を見ても解像度が高くなくて自身では判断できないため、そのような専門医の推定に任せるほかなかった。

また、従来から、例えばリウマチ診断や変形性関節症等のために行われる手指や膝等の四肢関節部分の撮影等の場合には、上記の通常のＸ線画像（すなわち吸収画像）を撮影し、医師等が、Ｘ線画像中に撮影された関節部分の隙間の間隔、すなわち関節部分を構成する２つの骨部同士の間隔の大きさ等から、その部分には撮影されていないが存在するはずの軟骨の厚さやすり減り具合等の軟骨の状態を推定していた。

一方、本願発明者らは、Ｘ線が物体を透過するときに生じるＸ線の位相シフトを捉えて画像化する、タルボ効果を利用するタルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置や、それを応用したタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置に関する研究を重ねた（例えば特許文献１、２参照）。これらの干渉計を用いると、Ｘ線吸収差が小さく、通常のＸ線の吸収画像には現れにくい乳房の組織等を画像化することができることが知られていた。

後述するように、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置ではモアレ画像が撮影されるが、そのモアレ画像を縞走査法の原理に基づく方法（例えば非特許文献２、３参照）で撮影したり、モアレ画像をフーリエ変換法（例えば非特許文献４参照）を用いて解析したりすることで、少なくとも３種類の画像を再構成することができることが知られている。

すなわち、Ｘ線の吸収に基づくコントラストが撮影された吸収画像（上記の通常のＸ線の吸収画像と同じもの）と、位相情報に基づくコントラストが撮影された微分位相画像と、小角散乱に基づくコントラストが撮影された小角散乱画像の３種類の画像である。

特開２００８−２００３５９号公報 国際公開第２０１１／０３３７９８号パンフレット

永島雅文、外７名，「関節軟骨の描出−微分干渉の原理を応用したＸ線撮影技術の可能性（第１４回臨床解剖研究会記録 ２０１０．９．１１）」，臨床解剖研究会記録，２０１１年２月，Ｎｏ１１，ｐ．５６−５７、［平成２４年１２月１１日検索］、インターネット＜URL : http://www.jrsca.jp/contents/records/contents/PDF/11-PDF/p56.pdf＞ K. Hibino et al, J. Opt. Soc. Am. A, Vol.12, (1995) p.761-768 A. Momose et al, J. Appl. Phys., Vol.45, (2006) p.5254-5262 M. Takeda et al, J. Opt. Soc. Am, Vol.72, No.1, (1982) p.156

本願発明者らは、このタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影の技術を、関節部分の軟骨部の撮影に応用し、解剖した関節部分をタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置で撮影したところ、上記の非特許文献１に示されているように、少なくとも微分位相画像で、関節部分の軟骨部を撮影することが可能であることを見出した。

そして、後述するように、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置に改良を加えることで、上記のような解剖された状態の関節部分ではなく、生体にて関節部分のモアレ画像を撮影し、それを再構成することで、少なくとも微分位相画像中に関節部分の軟骨部を撮影することに成功した。

そして、この技術を用いれば、再構成した画像に撮影されている軟骨部の厚さ等を的確に計測することが可能となり、軟骨部の厚さ等を定量的に示すことが可能な医用画像システムを構築することが可能であることが分かった。

本発明は、上記の点を鑑みてなされたものであり、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置により撮影されたモアレ画像から再構成された微分位相画像等に基づいて関節部分の軟骨部を撮影し、軟骨部の厚さ等の特徴量を的確に計測して定量的に示すことが可能な医用画像システムを提供することを目的とする。

前記の問題を解決するために、本発明の医用画像システムは、
Ｘ線を照射するＸ線源と、
照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する変換素子が配置され、前記変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取るＸ線検出器と、
被写体の関節部分を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
を備えるタルボ干渉計又はタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置と、
前記Ｘ線撮影装置で撮影された被写体の画像信号に基づいて、前記被写体の微分位相画像、Ｘ線の吸収画像及び小角散乱画像のうち、少なくとも微分位相画像を生成する画像処理手段と、
を備え、
前記画像処理手段は、前記微分位相画像、前記Ｘ線の吸収画像及び前記小角散乱画像のいずれかに基づいて画像中における前記関節部分の骨部の端部の位置を特定し、特定した前記骨部の端部の位置に基づいて前記微分位相画像における前記関節部分の軟骨部の端部を検出して、前記微分位相画像において、前記関節部分の軟骨部の端部の周の長さと、前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部との距離と、前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部とで囲まれる部分の面積との３つのうちのいずれかを、前記関節部分の軟骨部の特徴量として定量的に計測することを特徴とする。

本発明のような方式の医用画像システムによれば、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像中に鮮明に撮影される関節部分の骨部の端部の位置を特定し、それを基準とすることで、微分位相画像中に撮影されている関節部分の軟骨部の端部を的確に特定することが可能となる。そして、このようにして検出した軟骨部の端部と、先に特定された骨部の端部との距離、すなわち軟骨部の厚さ等の軟骨部の特徴量を的確に計測することが可能となる。

前述したように、これまでは、ＭＲＩで撮影された解像度があまり高くない画像を基に、画像診断の専門医が知識や経験等に基づいて関節部分の軟骨部の厚さ等の特徴量を推定していたため、軟骨部の特徴量を必ずしも的確に定量的に計測することができなかった。しかし、本発明のような方式の医用画像システムによれば、上記のようにして軟骨部の特徴量を計測することが可能となるため、それらの特徴量を、人の知識や経験等によらずに、容易かつ的確に数値化して定量的に計測することが可能となる。

本実施形態に係るＸ線撮影システムを模式的に示した図である。 マルチスリットや第１格子、第２格子の概略平面図である。 タルボ干渉計の原理を説明する図である。 関節部分が撮影されたＸ線の吸収画像の例を示す写真である。 関節部分が撮影された微分位相画像の例、及び画像中に撮影されている関節部分の軟骨部の端部を示す写真である。 微分位相画像等に見出された骨部の端部の位置に対応するチェック画素を示す図である。 微分位相画像中の骨部の端部の位置に対応するチェック画素、及び軟骨部の端部に対応する画素を示す図である。 関節部分の軟骨部の端部や骨部の端部、それらの距離、曲率中心等を表す図である。 （Ａ）微分位相画像中に軟骨部の端部の一部のみが撮影されている場合の例、及び（Ｂ）骨部の端部に形状モデルをあてはめて推定された軟骨部の端部の形状を表す図である。 軟骨部に欠けや割れ等が生じている部分では軟骨部の端部が撮影されない状態になることを説明する図である。

以下、本発明に係る医用画像システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。

［医用画像システムの構成について］
前述したように、本発明に係る医用画像システムは、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置を備える医用画像システムとして構成される。

ここで、タルボ干渉計等を構築する基本となるタルボ効果とは、一定の周期でスリットが設けられた第１格子（Ｇ１格子）を可干渉性（コヒーレント）の光が透過すると、光の進行方向に一定周期でその格子像を結ぶ現象をいう（例えば前述した特許文献１参照）。この格子像は自己像と呼ばれ、タルボ干渉計は、自己像を結ぶ位置に第２格子（Ｇ２格子）を配置し、この第２格子をわずかにずらすことで生じるモアレ縞を形成する。

そして、第２格子の前に物体を配置するとモアレ縞が乱れることから、タルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置を備える医用画像システムでは、第１格子の前に被写体を配置して可干渉性Ｘ線を照射した場合と、被写体を配置しない状態で可干渉性Ｘ線を照射した場合にそれぞれ得られるモアレ縞を有する画像（以下、モアレ画像という。）を解析することによって被写体の再構成画像を得ることができる。

また、Ｘ線源と第１格子間にマルチスリット（Ｇ０格子）を設置したタルボ・ロー干渉計も知られている（例えば特許文献２参照）。タルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置を備える医用画像システムは、基本的には、上記のタルボ干渉計を用いたシステムと同様に構成されるが、マルチスリットを用いることで、より出力が高いインコヒーレントなＸ線源を使用することが可能で、単位時間当たりの照射線量を増大させることが可能となる等のメリットが得られる。

そして、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置では、上記のようにモアレ画像が撮影されるが、前述したように、そのモアレ画像を縞走査法の原理に基づく方法で撮影したり、モアレ画像をフーリエ変換法を用いて解析したりすることで、少なくともＸ線の吸収画像と、微分位相画像と、小角散乱画像の３種類の画像を再構成することができる。

以下、本実施形態に係る医用画像システムの構成について簡単に説明する。図１は、本実施形態に係る医用画像システムを模式的に示した図である。

図１に示すように、医用画像システムは、Ｘ線撮影装置１と画像処理手段５とを備える。なお、図１では、Ｘ線撮影装置１として、タルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１が示されており、以下の説明においてもタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１について説明するが、タルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置を用いることも可能であり、その場合にも本発明が適用される。また、タルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置を用いる場合も、以下と同様に説明される。

また、画像処理手段５は、Ｘ線撮影装置１により得られたモアレ画像を用いて被写体の再構成画像、すなわちＸ線の吸収画像、微分位相画像及び小角散乱画像を生成するようになっている。しかし、後述するように、画像処理手段５で、吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像の全てを生成するように構成する必要はなく、画像処理手段５は、Ｘ線撮影装置１で撮影された被写体の画像信号（すなわちモアレ画像）に基づいて、当該被写体の微分位相画像、Ｘ線の吸収画像及び小角散乱画像のうち、少なくとも微分位相画像を生成するものであればよい。なお、画像処理手段５における処理等については、後で詳しく説明する。

［Ｘ線画像装置の構成について］
Ｘ線撮影装置１は、図１に示すように、Ｘ線源１１と、マルチスリット１２を含む第１のカバーユニット１２０と、被写体台１３、第１格子１４、第２格子１５、及びＸ線検出器１６を含む第２のカバーユニット１３０と、支柱１７と、本体部１８と、基台部１９とを備える。

図１に示されるＸ線撮影装置１は縦型であり、Ｘ線源１１（１１１はＸ線源の焦点）、マルチスリット１２、被写体台１３、第１格子１４、第２格子１５、Ｘ線検出器１６は、この順序に重力方向であるｚ方向に配置される。また、ｚ方向が、Ｘ線源１１からのＸ線の照射軸方向ということになる。

図１において、第１のカバーユニット１２０内の、１２ａは調整部、１２ｂは取付用アーム、１１２は付加フィルター、１１３は照射野絞り、１１４は照射野ランプを表す。また、第２のカバーユニット１３０内の１４０は第１格子１４及び第２格子１５を含む格子ユニットを表す。

そして、本実施形態では、第１、第２のカバーユニット１２０、１３０内の各構成要素が、それぞれ図示しないカバー部材に覆われて保護されるようになっている。なお、Ｘ線撮影装置１で縞走査法を用いてモアレ画像の撮影を行うように構成される場合は、例えば第２のカバーユニット１３０内に、第２格子１５を一定方向（図１や後述する図２におけるｘ方向）に移動させるための機構（図示省略）が設けられる。

なお、調整部１２ａは、マルチスリット１２のｘ、y、ｚ方向の位置やｘ、ｙ、ｚ軸周りの回転角度を微調整するための機構であり、マルチスリット１２を精度よく基台部１９に固定できるのであれば、調整部１２ａは必ずしも設けられる必要はない。また、図１において、１７ａはＸ線源１１と支柱１７とをつなぐ緩衝部材を表す。

図２に示すように、マルチスリット１２（Ｇ０格子ともいう。）、第１格子１４（Ｇ１格子ともいう。）及び第２格子１５（Ｇ２格子ともいう。）は、いずれも、Ｘ線照射軸方向であるｚ方向と直交するｘ方向に複数のスリットが配列されて設けられた回折格子である。これらを構成するための材料や形成方法等については、例えば前述した特許文献２等を参照されたい。

また、図２に示すように、マルチスリット１２、第１格子１４、第２格子１５のスリットの各周期ｄ（以下、それぞれｄ_０、ｄ_１、ｄ_２という。）が、それぞれ図１に示すマルチスリット１２と第１格子１４や第２格子１５との各距離Ｒ_１、Ｒ_２や、第１格子１４−第２格子１５間の距離ｚ_ｐとの間で、下記の（１）〜（４）式に示す条件、或いはそれに近い条件を満たすように定められる（参照文献５：W. Yashiro et al., Efficiency of capturing a phase image using cone-beam x-ray Talbot interferometry. Opt. Soc. Am., 25, 2025, 2008.）。

ｚ_ｐ＝ｐｄ_１・αｄ_２／λ …（１）
ｄ_２＝Ｒ_２ｄ_１／（Ｒ_１α） …（２）
Ｒ_１／ｄ_０＝ｚ_ｐ／ｄ_２ …（３）
１／ｄ_０＝α／ｄ_１−１／ｄ_２ …（４）

なお、上記の各式において、ｐ、αは第１格子１４の型によって決まるタルボ次数及び定数であり、ｐやαは第１格子１４の種類によって異なる。これらの代表例を以下に示す。なお、下記の表においてｎは正の整数である。

そして、上記の条件が満たされるとき、マルチスリット１２と第１格子１４の各スリットを通過したＸ線により形成される自己像を、それぞれ第２格子１５上で重なり合わせることが可能となる。

［タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計の原理について］
ここで、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計に共通する原理について説明する。図３に示すように、Ｘ線源１１から照射されたＸ線が第１格子１４を透過すると、透過したＸ線がｚ方向に一定の間隔で像を結ぶ。この像を自己像といい、このように自己像がｚ方向に一定の間隔をおいて形成される現象をタルボ効果という。

そして、第１格子１４の自己像が像を結ぶ位置に第２格子１５を配置し、その際、第２格子１５のスリットの延在方向（すなわち図２におけるｙ軸方向）が、第１格子１４のスリットの延在方向に対して僅かに角度を持つように配置すると、第２格子１５上でモアレ画像（図３においてＭｏで示す。）が得られる。

なお、図３では、モアレ画像Ｍｏを第２格子１５上に記載すると分かりにくくなるため、モアレ画像Ｍｏを第２格子１５から離して記載しているが、実際には第２格子１５上及び第２格子１５の下流側でモアレ画像Ｍｏが形成される。また、図３では、後述するようにＸ線源１１と第１格子１４との間に存在する被写体Ｈの影響がモアレ画像Ｍｏ中に現れている場合が示されているが、被写体Ｈが存在しなければモアレ縞のみが現れる。

また、Ｘ線源１１と第１格子１４間に被写体Ｈが存在すると、被写体によってＸ線の位相がずれるため、図３に示すようにモアレ画像上のモアレ縞が被写体の辺縁を境界に乱れる。そして、モアレ画像を処理することによってこのモアレ縞の乱れを検出し、被写体像を再構成して画像化することができる。これがタルボ干渉計の原理である。

［Ｘ線画像装置における他の構成について］
図１に示した他の構成要素について説明すると、被写体台１３は、被写体の関節部分を撮影するために被写体を保持するための保持台である。また、Ｘ線検出器１６は、図示を省略するが、照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する変換素子が２次元状に配置され、これらの変換素子によって生成された電気信号を画像信号として読み取る装置である。

Ｘ線検出器１６と第２格子１５との距離が離れれば離れるほど、形成されたモアレ画像をＸ線検出器１６で撮影する際にモアレ画像がぼけてしまうため、Ｘ線検出器１６は、第２格子１５に当接するように基台部１９に位置固定されることが好ましい。

Ｘ線検出器１６としては、いわゆるＦＰＤ（Flat Panel Detector）を用いることができる。ＦＰＤには、Ｘ線をシンチレーターを介して光電変換素子により電気信号に変換する間接変換型、Ｘ線を直接的に電気信号に変換する直接変換型があるが、何れを用いてもよい。また、Ｘ線検出器１６として、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＸ線カメラ等の撮影手段を用いることも可能である。

本体部１８は、Ｘ線源１１やＸ線検出器１６等に接続されており、Ｘ線源１１からのＸ線照射を制御する。また、それとともに、Ｘ線検出器１６で撮影されたモアレ画像を画像処理手段５に送信したり、或いはＸ線検出器１６で読み取られた電気信号からモアレ画像を生成して画像処理手段５に送信する。また、

本体部１８は、その他、Ｘ線撮影装置１に対する全般的な制御を行うようになっている。なお、本体部１８が入力手段や表示手段、記憶手段等の適宜の手段や装置を備えるように構成されることは言うまでもない。

［画像処理手段の構成等について］
次に、本実施形態に係る医用画像システムにおける画像処理手段５の構成やその作用等について説明する。また、本実施形態に係る医用画像システムの作用についてもあわせて説明する。

なお、本実施形態では、画像処理手段５は、上記のようにしてＸ線撮影装置１により得られたモアレ画像を用いて被写体の再構成画像、すなわちＸ線の吸収画像、微分位相画像及び小角散乱画像を生成するように構成されているが、画像処理手段で必ずしもこれらの３種類の再構成画像を全て生成するように構成する必要はなく、少なくとも微分位相画像を生成するものであればよい。

本実施形態では、画像処理手段５は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピューターが用いられており、Ｘ線撮影装置１と画像処理手段５とはネットワークを介して接続されている。

そして、画像処理手段５は、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１で縞走査法を用いて撮影された複数枚のモアレ画像が送信されてくると、それらのモアレ画像を用いてＸ線の吸収画像、微分位相画像及び小角散乱画像を再構成するようになっている。

なお、Ｘ線撮影装置１が縞走査法を用いた撮影を行わない場合には、例えば、前述した第１格子１４と第２格子１５のスリットの各延在方向の間の角度を大きくし、より細かなモアレ縞が形成される状態で撮影されたモアレ画像をＸ線撮影装置１から画像処理手段５に送信し、画像処理手段５で、送信されてきたモアレ画像をフーリエ変換法を用いて解析することで、上記と同様にＸ線の吸収画像、微分位相画像及び小角散乱画像を生成することができる。

このようにして微分位相画像等を生成すると、例えば図４や図５に例示されるような画像が得られる。なお、図４及び図５は、いずれも同一のモアレ画像（縞走査法の場合は同一のモアレ画像群）から生成した、患者の手の関節部分の吸収画像（図４）及び微分位相画像（図５）の例である。

そして、図５中に矢印で示されるように、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１で撮影されたモアレ画像から再構成されて得られる微分位相画像中に、関節部分の軟骨部を撮影することが可能であることが、本願発明者らの研究で分かった。図５では、関節部分の軟骨部の端部が、関節部分を構成する２つの骨部の間に筋状に撮影されている。

このように、本願発明者らの研究で、上記のような医用画像システムを用いれば、患者の関節部分を解剖して関節部分が露出する状態にしなくても、撮影したい患者の関節部分を、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１被写体台１３上に載置し、Ｘ線を照射して撮影を行うと、撮影されたモアレ画像から再構成されて得られる微分位相画像中に、関節部分の軟骨部を撮影することが可能であることが見出された。

そして、画像処理手段５では、このようにして微分位相画像中に撮影された関節部分の軟骨部の撮影画像に基づいて、軟骨部の厚さ等を計測するようになっている。以下、軟骨部の厚さ等を計測する前提となる、微分位相画像（図５参照）における軟骨部の端部の検出方法について説明する。

［微分位相画像における軟骨部の端部の検出方法について］
微分位相画像における関節部分の軟骨部の位置等を検出するために、本実施形態では、画像処理手段５は、まず、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像の中から関節部分の骨部の端部の位置を特定するように構成されている。

前述したように、関節部分の軟骨部自体は、Ｘ線の吸収画像中には撮影されにくいが、関節部分の骨部は、図４の吸収画像や図５の微分位相画像に示すように、図示しない小角散乱画像の場合を含め、その端部が画像中に比較的鮮明に撮影される。そこで、いずれの画像を対象としてもよいが、画像解析によって画像中での関節部分の骨部の端部の位置を特定することができる。

以下、画像解析で関節部分の骨部の端部の位置を特定する方法の具体例を示す。なお、画像中での骨部の端部の位置を特定することができる方法であれば、以下で説明する方法に限定されないことは言うまでもない。

例えば、図４に示されたＸ線の吸収画像を、目的の画素とそれの左右方向に隣接する画素との信号値同士の差分を算出し、算出した差分の絶対値が予め設定された閾値以上になる場合に、当該目的画素にチェックを入れる。そして、目的画素を右方向又は左方向にシフトさせながら各目的画素において同様に処理を行う。

また、この処理を、吸収画像の、左右方向に延在する各画素行ごとに行う。なお、この処理を吸収画像の所定の領域（すなわち、関節部分が撮影されている画像の中央部を含む領域）のみで行うように構成することも可能である。また、上記の処理が終了した時点で、吸収画像上では、チェックが入った画素（以下、チェック画素という。）が複数見出されている状態になる。

この状態で、例えば、吸収画像の上下方向及び左右方向の中心を通る画素行上には、チェック画素が少なくとも２つ見出されている状態になる。すなわち、例えば図４の例で言えば、左側の骨部の端部と、右側の骨部の端部とにそれぞれ相当する画素である。また、それ以外にも当該画素行上にチェック画素が存在する場合もある。

そして、この状態で、図６に示すように、吸収画像の上下方向及び左右方向の中心を通る画素行Ｌmid上に見出されたチェック画素ｐｃ０の上側及び下側の所定範囲内を検索して、他のチェック画素ｐｃ１、ｐｃ１^＊が見つかった場合には、最初のチェック画素ｐｃ０と新たに見つかったチェック画素ｐｃ１、ｐｃ１^＊とを結び付ける。

そして、今度は、新たに見つかったチェック画素ｐｃ１やチェック画素ｐｃ１^＊に対しても同様に所定範囲内を検索して他のチェック画素ｐｃ２、ｐｃ２^＊が見つかればチェック画素ｐｃ１とチェック画素ｐｃ２、チェック画素ｐｃ１^＊とチェック画素ｐｃ２^＊をそれぞれ結び付ける。そして、この処理を、上下方向に吸収画像の全域或いは所定の領域内の各画素行について行う。すると、図６に示したような結び付けられたチェック画素同士からなるグループが、画像中にいくつか検出される。

一方、図４の吸収画像や図５の微分位相画像にも示されているように、関節部分を構成する２つの骨部の対向する端部は、いずれも断面形状（すなわち撮影されている形状）がほぼ円弧状をなしている。逆の言い方をすると、関節部分の対向する骨部の端部の断面形状が円弧状でなければ、関節をスムーズに曲げられなくなる。

そのため、上記のようにして検出された各グループごとに、結び付けられた各チェック画素をそれぞれ曲線近似した場合に、より円弧に近い形状をなしているグループが、関節部分の骨部の端部に相当する画素からなるグループであると判断することができる。

画像処理手段５は、例えば上記のようにして、まず、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像のいずれかの画像中から関節部分の骨部の端部に相当する画素からなるグループを特定することで、関節部分の骨部の端部の位置を画像中で特定するようになっている。

図４や図５に示すように、関節部分では、２つの骨部の端部が互いに対向する状態になっている。そのため、上記のようにして関節部分の骨部の端部の位置を特定する場合、円弧状の形状をなすグループのうち、対向する状態になっているグループを、関節部分の２つの骨部の各端部の位置をそれぞれ表すグループとして特定するように構成することが好ましい。

なお、画像中に、円弧状の形状をなすチェック画素のグループが３つ以上検出される可能性がある。そのような場合には、例えば、上記のように、対向する状態になっている２つのグループを抽出して、それらをそれぞれの骨部の端部として特定するように構成することも可能である。このように、検出されたグループが満たすべき条件を種々設定する等して、関節部分の骨部の端部に相当する画素からなるグループの特定処理の精度をさらに向上させることが可能である。

また、吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像のうち１種類の画像に基づいて関節部分の骨部の端部の位置を特定してもよく、また、２種類以上の画像中にそれぞれ関節部分の骨部の端部の位置を特定し、特定した位置が一致するか否かを判断する等して、関節部分の骨部の端部の位置の特定処理の精度をさらに向上させるように構成することも可能である。

画像処理手段５は、続いて、関節部分の軟骨部の端部の位置を検出する処理に移る。前述したように、関節部分の軟骨部は、Ｘ線の吸収画像には撮影されにくいが、本実施形態に係る医用画像システムのＸ線撮影装置１を用いれば、図５に示したように微分位相画像中には撮影される。

そこで、画像処理手段５は、上記のようにして、関節部分の骨部の端部の位置を画像中に特定すると、その位置を微分位相画像中の位置に当てはめるようになっている。上記の関節部分の骨部の端部の位置の特定処理を微分位相画像を用いて行った場合には、特定した位置情報（すなわち骨部の端部に相当する各画素の微分位相画像中で各座標の情報）がそのまま以下の処理に用いられる。

また、Ｘ線の吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像は、前述したように、いずれも同じモアレ画像に基づいて生成されるため、関節部分の骨部の端部は、各画像中の同じ位置に撮影されている状態になる。そのため、上記の関節部分の骨部の端部の位置の特定処理を吸収画像や小角散乱画像を用いて行った場合も、特定した位置情報（すなわち各画素の座標の情報）をそのまま微分位相画像中の位置情報に置き直して以下の処理に用いることができる。

画像処理手段５は、続いて、このようにして微分位相画像中に特定した関節部分の骨部の端部の位置を基にして、関節部分の軟骨部の端部の位置を検出するようになっている。

図５中に矢印で示したように、本実施形態に係る医用画像システムで撮影されたモアレ画像に基づく微分位相画像では、関節部分の軟骨部の端部が、関節部分を構成する２つの骨部の間に筋状に撮影される。そこで、本実施形態では、微分位相画像中に関節部分に撮影されているこの筋を検出することによって軟骨部の端部の位置を検出するようになっている。

画像中の筋の部分では、近傍の画素よりも信号値が大きくなっているため、この場合も、例えば隣接する画素同士の信号値の差分（或いはその絶対値）を評価することによって筋の位置を特定して軟骨部の端部の位置を検出することが可能である。

具体的には、図７に示すように、上記のようにして特定された骨部の端部の位置の画素から左右方向に隣接する画素との信号値同士の差分を算出し、算出した差分の絶対値が予め設定された閾値以上になる画素を軟骨の端部の位置として検出する。

この場合、前述したように、関節部分で、対向する骨部の各端部に対応する２つのグループが特定されている場合には、相手側に対して凸の形状を呈しているグループから相手側のグループに向かう方向に上記の処理を進める。すなわち、例えば図５の場合には、左側の骨部に対応するグループから始めて右側の骨部に向かう方向に、隣接する画素との信号値同士の差分の絶対値を算出していく。

なお、この場合、上記のようにして特定した骨部の端部の位置やその直近には、図５に示すように、非常に小さな信号値（図５の左側の骨部の場合）や非常に大きな信号値（図５の右側の骨部の場合）になっている部分がある場合があり、上記の処理では、その部分のエッジ部分を軟骨部の端部と誤検出してしまう虞れがある。そのため、特定した骨部の端部付近の非常に小さな信号値や非常に大きな信号値を有する画素については、この処理の対象から外すことが望ましい。

また、図５に示したように、軟骨部の端部に対応する微分位相画像中の筋は、背景と同様の暗い部分の中にそれより僅かに暗くなった部分として現れるため、上記の閾値は、そのような僅かな暗さを的確に検出できるような値に設定されることは言うまでもない。

そして、例えば図５の微分位相画像を基にして上記の処理を行うと、図７に示すように、上記のようにして特定された骨部の端部に相当するチェック画素ｐｃ０、ｐｃ１、ｐｃ２、…、ｐｃ１^＊、ｐｃ２^＊、…の右側に、軟骨部の端部に相当する画素Ｐｃ０、Ｐｃ１、Ｐｃ２、…、Ｐｃ１^＊、Ｐｃ２^＊、…が検出される。

本実施形態では、画像処理手段５は、以上のようにして、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像の中から関節部分の骨部の端部（チェック画素ｐｃ０、ｐｃ１、ｐｃ２、…、ｐｃ１^＊、ｐｃ２^＊、…）を特定し、それに基づいて、微分位相画像の中から関節部分の軟骨部の端部（Ｐｃ０、Ｐｃ１、Ｐｃ２、…、Ｐｃ１^＊、Ｐｃ２^＊、…）を検出するようになっている。

［軟骨部の特徴量の定量的な計測について］
次に、本実施形態に係る医用画像システムの画像処理手段５において、上記のようにして検出した関節部分の軟骨部の情報を基にして、軟骨部の特徴量を定量的に計測することについて、特徴量としていくつかの例を挙げて説明する。

また、以下のようにして軟骨部の特徴量を的確に定量的に計測することで、例えば、医師が、軟骨部のすり減り具合や破壊の度合等を確認したり、或いは過去のデータと比較してその進行度合を定量的に把握することが可能となり、患部への処置方法を改善したり、薬をより強い薬に替えるなど的確な判断を行うことが可能となる。

［例１］
関節部分の軟骨部の特徴量の例として、例えば図８に示すように、上記のようにして微分位相画像中に特定された関節部分の骨部の端部Ｂと、検出された軟骨部の端部Ａとの距離Ｒを定量的に計測することが可能である。

その際、計測される距離Ｒの関節部分における位置が、関節部分を撮影するごとに変わってしまうと、距離Ｒの変化を継続的に観察することができなくなり、軟骨部のすり減り具合等を確認することができなくなる。そこで、例えば以下のようにして距離Ｒを計測する位置が撮影ごとに変わらないようにして、距離Ｒを計測することが可能である。

前述したように、関節部分では、関節部分の対向する骨部の端部Ｂの断面形状が円弧状でなければ関節をスムーズに曲げられなくなるため、その一部がほぼ円弧状をなしている場合が多い。そこで、例えば、図８に示す関節部分のうち、比較的精度良く円弧で近似できる領域を特定する（図中の斜線を付した部分参照）。

そして、例えば、近似した円弧の曲率中心Ｃの微分位相画像上での位置を算出し、それと、当該領域の中央とを結ぶ直線Ｌ上における、骨部の端部Ｂと軟骨部の端部Ａとの距離Ｒを定量的に計測するように構成することが可能である。

このように構成すれば、被写体台１３（図１参照）上に載置される関節の向き（すなわち一方の骨部から他方の骨部に向かう方向）が撮影ごとに変わったとしても、関節部分のうち比較的精度良く円弧で近似できる領域は撮影ごとにほとんど変わらないため、撮影ごとに軟骨部のほぼ同じ位置の距離Ｒ、すなわち軟骨部の厚さを計測することが可能となる。

そして、この場合、距離Ｒは、まず、上記の直線Ｌ上にある画素同士の距離として算出される。すなわち、図７において、図７では図示しない直線Ｌが、例えばチェック画素ｐｃ１と画素Ｐｃ２の上を通る場合、まず、チェック画素ｐｃ１と画素Ｐｃ２との間が何画素分に相当するかが算出される。

その際、チェック画素ｐｃ１と画素Ｐｃ２との微分位相画像上での座標をそれぞれ例えば（ｘ１，ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）とすると、画素数で表される距離Ｒｐは、
Ｒｐ＝｛（ｘ１−Ｘ２）^２＋（ｙ１−Ｙ２）^２｝^１／２ …（５）
として算出される。そして、このようにして算出された画素数で表される距離Ｒｐを、微分位相画像の拡大率とＸ線撮影装置１における画素サイズとに基づいて実際の距離Ｒに換算して算出して計測するように構成することが可能である。

このように構成すれば、関節部分の軟骨部の特徴量として、例えば、特にすり減り易い円弧状の領域の中央部分の軟骨部の距離Ｒ（すなわちその部分での軟骨部の厚さ）等を的確に定量的に計測することが可能となり、例えば、その部分の距離Ｒを継続的に観察することで、軟骨部のすり減り等が生じているか否かや、軟骨部のすり減り具合等を的確に把握することが可能となる。

［変形例１］
なお、図示を省略するが、上記の［例１］において、例えば、画像処理装置５が、画像を表示する表示手段や、放射線技師等のオペレーターからの指示を入力するキーボードやマウス等の入力手段を備えるように構成し、表示手段上に微分位相画像や直線Ｌ等を表示し、例えば入力手段を介してオペレーターが入力した直線Ｌ上での軟骨部の距離Ｒ（すなわち厚さ）を算出するように構成することも可能である。

［例２］
また、上記の［例１］のように、軟骨部の１カ所の距離Ｒ、特にすり減り易い円弧状の領域の中央部分の軟骨部の距離Ｒのみを算出するように構成する代わりに、或いはそれと並行して、関節部分の、少なくとも円弧で近似可能な領域における距離Ｒの最大値Ｒmaxや最小値Ｒmin、最大値と最小値との差分ΔＲ、或いは距離Ｒの平均値Ｒaveのうちの少なくとも１つを算出して計測するように構成することも可能である。

具体的には、図８において、例えば、円弧中心Ｃを中心として上記の円弧で近似可能な領域（図中の斜線を付した部分参照）内で直線Ｌを移動させ、直線Ｌを移動させるごとに上記と同様にして軟骨部の距離Ｒ（すなわち厚さ）を算出する。そして、算出した距離Ｒの中から最大値Ｒmaxや最小値Ｒminを検出したり、最大値と最小値との差分ΔＲや距離Ｒの平均値Ｒaveを算出する。

なお、距離Ｒの最大値Ｒmax等の算出を、上記のように円弧で近似可能な領域のみを対象とせず、より広い領域を対象として行うように構成することも可能である。

このように構成すれば、関節部分の軟骨部の特徴量として、軟骨部の距離Ｒ（すなわち厚さ）をより広い領域において的確に定量的に計測し、その最大値Ｒmaxや最小値Ｒmin等の形で的確に定量的に計測することが可能となる。そして、それらの値をきめ細かく認識することが可能となるため、その領域での距離Ｒ等を継続的に観察することで、軟骨部のすり減り等が生じているか否かや、軟骨部のすり減り具合等をきめ細かく的確に把握することが可能となる。

［変形例２］
なお、上記の［変形例１］と同様に構成し、例えば、例えばオペレーターが入力手段を介して軟骨部の距離Ｒ（すなわち厚さ）を算出すべき領域を指定すると、指定された領域について、軟骨部の距離Ｒの最大値Ｒmaxや最小値Ｒmin等を算出するように構成することも可能である。

［例３］
また、上記の［例１］や［例２］のように構成する代わりに、或いはそれらと並行して、軟骨部の断面積Ｓを計測するように構成することも可能である。

具体的には、例えば、図７に示した骨部の端部Ｂに対応するチェック画素ｐｃと軟骨部の端部Ａに対応する画素Ｐｃとの間の画素数をカウントし、それを各画素行ごとに加算して、まず、断面積Ｓｐを画素数で表す。そして、その画素数で表された断面積Ｓｐを、微分位相画像の拡大率とＸ線撮影装置１における画素サイズとに基づいて実際の断面積Ｓに換算して算出して計測するように構成することが可能である。

このように構成すれば、関節部分の軟骨部の特徴量として、軟骨部の断面積Ｓを的確に定量的に計測することが可能となり、例えば、軟骨部の断面積Ｓを継続的に観察することで、軟骨部のすり減り等が生じているか否かや、軟骨部のすり減り具合等をきめ細かく的確に把握することが可能となる。

［変形例３］
なお、上記の［例１］〜［例３］においては、例えば図９（Ａ）に示すように、微分位相画像中に軟骨部の端部Ａの一部のみが撮影されており、軟骨部Ａの端部の全体が撮影されていない状態になる場合もある。

そのような場合には、微分位相画像中に検出することができた関節部分の軟骨部の端部Ａ（すなわち軟骨部の端部Ａの一部）と、それに対応する関節部分の骨部の端部Ｂとの距離ｒを算出し、予め形成しておいた軟骨部の形状モデルの中から、算出した距離ｒに該当する形状モデルを選択して骨部の端部Ｂにあてはめて、微分位相画像中に検出することができなかった軟骨部の端部Ａの形状を推定するように構成することも可能である。

すなわち、軟骨部にどのようなすり減りが生じるかは関節ごとに異なるが、過去のデータ等に基づいて、関節ごとに、関節のどの部分にどのようなすり減りが生じるかを把握して、健全な場合（すなわち軟骨部のすり減りが生じていない場合）の軟骨部の形状モデルや、すり減りが生じ始めた場合、或いはすり減りがかなり進んだ場合等の軟骨部の形状モデルを予め形成しておく。

そして、検出することができた軟骨部の距離ｒに基づいて、上記のように形成しておいた軟骨部の形状モデルの中から上記の距離ｒにあてはまる形状モデルを選択する。適切な形状モデルがなければ、例えば２つの形状モデル同士の補間等によって新たに形状モデルを形成する。そして、それを微分位相画像中にあてはめることで、図９（Ｂ）に示すように、微分位相画像中に検出することができなかった軟骨部の端部Ａの形状を推定することが可能となる。

なお、この場合、形状モデルは、撮影部位ことに形成されるが、それに加えて、例えば性別や大人か子供か等に応じて、複数種類形成しておき、被写体である患者の撮影部位や性別等に適合するカテゴリーの形状モデルの中から適切な形状モデルを選択するように構成することが望ましい。

［例４］
また、上記の［例１］〜［例３］のように構成する代わりに、或いはそれらと並行して、関節部分の軟骨部の端部Ａの周の長さＷを計測するように構成することも可能である。軟骨部の端部Ａの周の長さＷとは、例えば図８に示される軟骨部の端部Ａの上端から下端までの全域にわたる長さをいう。

軟骨部の端部Ａの周の長さＷの計測では、例えば図７のようにして検出した、軟骨部の端部Ａに対応する各画素Ｐｃの中心を結ぶ線分の長さの合計値を画素数単位で積算し、それを、微分位相画像の拡大率とＸ線撮影装置１における画素サイズとに基づいて実際の長さＷに換算して算出して計測するように構成することが可能である。

また、軟骨部の端部Ａに相当する画素Ｐｃ０、Ｐｃ１、Ｐｃ２、…、Ｐｃ１^＊、Ｐｃ２^＊、…、の総数を算出し、微分位相画像の拡大率とＸ線撮影装置１における画素サイズとで換算した値を、軟骨部の端部Ａの周の長さＷとすることも可能である。

このように構成すれば、関節部分の軟骨部の特徴量として、軟骨部の端部Ａの周の長さＷを的確に定量的に計測することが可能となる。そして、軟骨部がすり減るほど、軟骨部の端部Ａの周の長さＷが短くなるため、例えば、上記のようにして計測した軟骨部の端部Ａの周の長さＷを継続的に観察することで、軟骨部のすり減り等が生じているか否かや、軟骨部のすり減り具合等をきめ細かく的確に把握することが可能となる。

［変形例１−４］
なお、軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じている場合、将来的には欠けや割れ等の部分を鮮明に撮影することが可能となる可能性はある。しかし、現状の医用画像システムでは、欠けや割れ等の部分は鮮明には撮影されず、例えば図１０に示すように、軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じている部分では、端部Ａが撮影されない状態（図中のＤで示されている部分参照）になることが分かっている。

なお、軟骨部の欠けや割れ等の破壊とは、軟骨部のすり減りのように軟骨部が全体的に厚みが薄くなる状態ではなく、軟骨部の一部が割れたり欠けたりして局所的に厚みが薄くなる状態をいう。

そのため、例えば上記の［例４］を採用した場合には、軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じた場合には、軟骨部の端部Ａの周の長さＷが、それまで計測した長さＷより有意に短くなる。そのため、上記の［例４］を採用すれば、軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じたことを的確に検出することが可能となる。

また、軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じた場合には図１０に示したように軟骨部の端部Ａに撮影されない部分Ｄが生じるため、前述した、位置が特定された関節部分の骨部Ｂの端部に基づく微分位相画像上での軟骨部の端部Ａの検出の段階（図７参照）で、すでに軟骨部の端部Ａを検出することができない状態になる。

そのため、軟骨部の端部Ａの検出処理において、微分位相画像上で、軟骨部の端部Ａを検出することができない画素行が連続した場合には、その部分（図１０のＤ参照）で軟骨部に欠けや割れ等の破壊が生じている可能性がある。

そこで、そのような場合には、画像処理装置５が、図示しない表示部上に微分位相画像を表示する際に、例えば軟骨部の端部Ａが検出されなかった部分Ｄ、すなわち軟骨部に破壊が生じている可能性がある部分Ｄを特定の色で着色して表示したり、或いは文字でその旨を表示したり、或いは音声等で伝えるように構成することが可能である。

また、軟骨部に破壊が生じている可能性がある部分Ｄ（すなわち軟骨部の端部Ａが検出されなかった部分Ｄ）を継続的に監視し、その部分Ｄが拡大しているか否かを監視するように構成することも可能である。

［効果］
以上のように、本実施形態に係るタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１を備える医用画像システムによれば、画像処理手段５は、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像のいずれかに基づいて画像中における関節部分の骨部の端部Ｂの位置を特定し、特定した骨部の端部Ｂの位置に基づいて、微分位相画像における軟骨部の端部Ａを検出する。そして、検出した関節部分の軟骨部の端部Ａ等に基づいて軟骨部の特徴量を定量的に、すなわち数値化して計測するように構成した。

前述したように、本願発明者らは、このタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置１により撮影されたモアレ画像から再構成された微分位相画像中に、関節部分の軟骨部を撮影することが可能であるとの知見を得た。一方、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像には、関節部分の骨部が鮮明に撮影されるため、その端部Ｂの位置を的確に特定することができる。

そこで、このようにして特定された関節部分の骨部の端部Ｂの位置を基準とすることで、微分位相画像中に撮影されている関節部分の軟骨部の端部Ａを的確に検出することが可能であることが分かった。そして、本実施形態に係る医用画像システムでは、このようにして軟骨部の端部Ａを的確に検出することが可能となるため、骨部の端部Ｂと軟骨部の端部Ａとの距離Ｒ、すなわち軟骨部の厚さ等の軟骨部の特徴量を的確に計測することが可能となる。

前述したように、これまでは、ＭＲＩで撮影された解像度があまり高くない画像を基に、画像診断の専門医が知識や経験等に基づいて関節部分の軟骨部の厚さ等の特徴量を推定していたため、軟骨部の特徴量を必ずしも的確に定量的に計測することができなかった。しかし、本実施形態に係る医用画像システムによれば、上記のようにして軟骨部の特徴量を計測することが可能となるため、それらの特徴量を、人の知識や経験等によらずに、容易かつ的確に数値化して定量的に計測することが可能となる。

そして、このようにして軟骨部の特徴量が的確に定量的に計測されるため、例えば、医師が、軟骨部のすり減り具合や破壊の度合等を確認したり、或いは過去のデータと比較してその進行度合等を定量的に把握することが可能となり、患部への処置方法を改善したり、薬をより強い薬に替える等の的確な判断を行うことが可能となる。

なお、本実施形態では、例えば図４や図５に示したように、関節部分が、２つの骨部が対向する単純な構造である場合について説明したが、関節部分がより複雑な構造である場合でも、同様にして関節部分の骨部の端部Ｂを基にして軟骨部の端部Ａを検出することができることが分かっている。

また、本発明が上記の実施形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない限り、適宜変更可能であることは言うまでもない。

１ Ｘ線撮影装置
５ 画像処理手段
１１ Ｘ線源
１３ 被写体台
１６ Ｘ線検出器
Ａ 関節部分の軟骨部の端部
Ｂ 関節部分の骨部の端部
Ｒ 距離（特徴量）
ｒ 距離
Ｒave 距離の平均値（特徴量）
Ｒmax 距離の最大値（特徴量）
Ｒmin 距離の最小値（特徴量）
Ｓ 面積（特徴量）
Ｗ 軟骨部の端部の周の長さ（特徴量）
ｘ Ｘ線の照射軸方向と直交する方向
ｚ Ｘ線の照射方向
ΔＲ 距離の最大値と最小値との差分（特徴量）

Claims (8)

1. Ｘ線を照射するＸ線源と、
   照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する変換素子が配置され、前記変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取るＸ線検出器と、
   被写体の関節部分を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
   を備えるタルボ干渉計又はタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置と、
   前記Ｘ線撮影装置で撮影された被写体の画像信号に基づいて、前記被写体の微分位相画像、Ｘ線の吸収画像及び小角散乱画像のうち、少なくとも微分位相画像を生成する画像処理手段と、
   を備え、
   前記画像処理手段は、前記微分位相画像、前記Ｘ線の吸収画像及び前記小角散乱画像のいずれかに基づいて画像中における前記関節部分の骨部の端部の位置を特定し、特定した前記骨部の端部の位置に基づいて前記微分位相画像における前記関節部分の軟骨部の端部を検出して、前記微分位相画像において、前記関節部分の軟骨部の端部の周の長さと、前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部との距離と、前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部とで囲まれる部分の面積との３つのうちのいずれかを、前記関節部分の軟骨部の特徴量として定量的に計測することを特徴とする医用画像システム。
2. 前記画像処理手段は、前記関節部分の軟骨部の特徴量を、前記微分位相画像の拡大率及び前記Ｘ線撮影装置の画素サイズに基づいて算出して計測することを特徴とする請求項１に記載の医用画像システム。
3. 前記画像処理手段は、前記特徴量が前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部との距離である場合、前記距離として、前記距離の最大値、最小値、最大値と最小値との差分、又は平均値のうちの少なくとも１つを算出して計測することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像システム。
4. 前記画像処理手段は、前記特徴量が前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部との距離である場合、円弧で近似可能な前記関節部分の領域における前記距離を計測することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像システム。
5. 前記画像処理手段は、前記微分位相画像において、前記円弧の曲率中心を求め、前記曲率中心を通過する直線上において前記距離を、前記関節部分の軟骨部の厚さとして測定することを特徴とする請求項４に記載の医用画像システム。
6. 前記画像処理手段は、前記微分位相画像における特定された前記関節部分の骨部の端部と、当該微分位相画像中に検出することができた前記関節部分の軟骨部の端部との距離の情報に基づいて、前記軟骨部の形状を推定することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の医用画像システム。
7. 前記画像処理手段は、前記微分位相画像において、前記関節部分の軟骨部の端部の周の長さ、又は、前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部とで囲まれる部分の面積を、前記関節部分の軟骨部の特徴量として定量的に計測することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像システム。
8. 前記画像処理手段は、前記特徴量が前記関節部分の骨部の端部と前記関節部分の軟骨部の端部とで囲まれる部分の面積である場合、前記面積を前記関節部分の軟骨部の断面積として計測することを特徴とする請求項１、２又は７のいずれか一項に記載の医用画像システム。