JP6291812B2 - 医療用画像撮影システム - Google Patents

医療用画像撮影システム Download PDF

Info

Publication number
JP6291812B2
JP6291812B2 JP2013246853A JP2013246853A JP6291812B2 JP 6291812 B2 JP6291812 B2 JP 6291812B2 JP 2013246853 A JP2013246853 A JP 2013246853A JP 2013246853 A JP2013246853 A JP 2013246853A JP 6291812 B2 JP6291812 B2 JP 6291812B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
cartilage
joint
differential phase
bone
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2013246853A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2015104441A (ja
Inventor
星野　嘉秀
嘉秀 星野
淳子 清原
淳子 清原
篤史 ▲高▼橋
篤史 ▲高▼橋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Konica Minolta Inc
Original Assignee
Konica Minolta Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Konica Minolta Inc filed Critical Konica Minolta Inc
Priority to JP2013246853A priority Critical patent/JP6291812B2/ja
Priority to EP14191556.1A priority patent/EP2878265B1/en
Priority to US14/551,119 priority patent/US9629600B2/en
Publication of JP2015104441A publication Critical patent/JP2015104441A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6291812B2 publication Critical patent/JP6291812B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4035—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis the source being combined with a filter or grating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48—Diagnostic techniques
    • A61B6/484—Diagnostic techniques involving phase contrast X-ray imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/505—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of bone
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30008—Bone

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

本発明は、医療用画像撮影システムに係り、Ｘ線タルボ撮影装置を備える医療用画像撮影システムに関する。
患者の関節部の軟骨は、通常、従来の銀塩フィルム等を用いて撮影される単純Ｘ線画像（すなわち吸収画像）には写らない。また、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：核磁気共鳴画像法）を用いれば、関節部の軟骨を画像中に写すことが可能であるが、画像解像度がさほど高くなく、関節炎や関節リウマチ等による軟骨の欠損や破壊、すり減り具合等を必ずしも定量的に測定することができなかった。そのため、従来は、膝の関節リウマチ等の診断においては、患者の膝にＸ線を照射して単純Ｘ線画像を撮影し、膝の関節部を構成する骨同士の隙間の間隔から、その部分には写っていないが存在するはずの軟骨の厚みやすり減り具合等の軟骨の状態を推定する等して診断が行われていた。
一方、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線撮影装置が知られている（例えば特許文献１〜３参照）。なお、以下では、このタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置を、Ｘ線タルボ撮影装置という。すなわち、Ｘ線タルボ撮影装置という場合、タルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置だけでなく、タルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置も含まれる。
Ｘ線タルボ撮影装置で撮影を行うと、単数または複数のモアレ画像が撮影されるが、複数のモアレ画像を縞走査法の原理に基づく方法で撮影して解析したり、或いは１枚の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、Ｘ線の吸収に基づくコントラストが写し出された吸収画像（上記のＸ線の吸収画像と同じ）と、位相情報に基づくコントラストが写し出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写し出された小角散乱画像の少なくとも３種類の画像を再構成して生成することができることが知られている。
そして、本願発明者らは、このＸ線タルボ撮影装置を関節部の軟骨の撮影に適用し、解剖した関節部をＸ線タルボ撮影装置で撮影したところ、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中に関節部の軟骨を写すことが可能であることを見出した。そして、さらに、上記のような解剖された状態の関節部ではなく、解剖されていない生体においても、関節部のモアレ画像を撮影して上記のように再構成することで、少なくとも微分位相画像中に関節部の軟骨を写すことが可能であることが見出された。
米国特許第５８１２６２９号明細書 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２５年１１月２１日検索］、インターネット＜URL : http://www.jrsca.jp/contents/records/＞
ところで、従来のＸ線撮影装置では、上記のように患者の関節部を撮影しても軟骨を写すことができなかったため、例えば膝の関節部のように、関節部を構成する骨同士の隙間の間隔から軟骨の厚みやすり減り具合等の軟骨の状態を推定するしかなかった。そのため、軟骨の厚み等を必ずしも定量的に測定することができなかった。そして、その推定は読影医等の経験や技量等に依存するものになるため、読影医が代わると、推定される軟骨の厚み等が変わる可能性があり、必ずしも推定を安定的に行うことができなかった。
しかし、上記のように、Ｘ線タルボ撮影装置を用いて撮影したモアレ画像から再構成された微分位相画像中に患者の関節部の軟骨を写すことが可能となれば、軟骨が写った画像に基づいて軟骨の厚み等を定量的に測定することが可能となることが期待される。また、微分位相画像中に写し出された軟骨に基づいてその厚み等を測定することで、軟骨の状態を、読影医の経験や技量等に依存せずに安定的に測定することが可能となることも期待される。そして、Ｘ線タルボ撮影装置を備える医療用画像撮影システムにおいて、Ｘ線タルボ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中の患者の関節部の軟骨の厚み等の軟骨の状態を定量的かつ安定的に測定することができる手法が確立されることが望まれている。
本発明は、上記の点を鑑みてなされたものであり、Ｘ線タルボ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中に写し出された関節部の軟骨に基づいて軟骨の厚み等の軟骨の状態を定量的かつ安定的に測定することが可能な医療用画像撮影システムを提供することを目的とする。
上記の問題を解決するために、本発明の医療用画像撮影システムは、
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、
被写体の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
撮影された被写体の画像信号に基づいて生成される各種の再構成画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成するコントローラーと、
を備えるＸ線タルボ撮影装置と、
前記Ｘ線タルボ撮影装置の前記コントローラーが生成した前記再構成画像中または前記再構成画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部、および前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の少なくとも一方に基づいて、前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中の前記関節部の軟骨の厚みを測定する画像処理装置と、
を備え、
前記画像処理装置は、
前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像に写った前記軟骨の端部上に指定された位置から、画像における縦方向および横方向で最も近い前記関節部の骨部の端部上の点をそれぞれ割り出し、
割り出した各点の間の前記関節部の骨部の端部を対象として、前記軟骨の端部上に指定された位置から前記関節部の骨部の端部までの最短距離を算出し、
算出した前記最短距離を、当該指定された位置における前記関節部の軟骨の厚みとして測定することを特徴とする。
本発明のような方式の医療用画像撮影システムによれば、画像処理装置で、Ｘ線タルボ撮影装置のコントローラーが生成した微分位相画像中や微分位相画像を用いて生成された画像中に特定された関節部の骨部の端部や軟骨の端部に基づいて関節部の軟骨の厚みや形状等を定量的に測定することが可能となる。そして、関節部の軟骨の厚みや形状等の測定処理が、従来のように読影医等の経験や技量等に依存せず、画像処理装置において自動的に定量的に行われるため、軟骨の厚みや形状等の軟骨の状態を安定的に測定することが可能となる。
本実施形態に係る医療用画像撮影システムの全体構成を表す概略図である。 （Ａ）関節部が撮影された吸収画像の例を示す写真であり、（Ｂ）関節部が写った微分位相画像の例および画像中に写っている関節部の軟骨の端部を示す写真である。 特定された関節部の骨部の端部が表示された微分位相画像や指定点における軟骨の厚み等が表示された画面の例を表す図である。 構成例１において特定された関節部の軟骨の端部や軟骨の端部上に指定された位置Ｐ、位置Ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲ等を表す写真である。 微分位相画像上の１画素幅の画素行を左から右にシフトさせながら検出される画素値のプロファイルの例を表すグラフである。 構成例２において特定された関節部の骨部の端部や骨部の端部上に指定された位置ｐ、位置ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲ等を表す写真である。 構成例４において特定された関節部の骨部の端部上に設定された３個の点等を説明する写真である。 設定された３個の点に基づいて算出される円弧やその中心Ｏ、位置ｐにおける法線や軟骨の厚みＲ等を説明する図である。 図２（Ｂ）に示した関節部が写った微分位相画像を極座標変換して得られる画像の写真を表す。 軟骨に生じた欠損、および欠損が生じた軟骨を欠損がない状態に復元することで関節部の軟骨の変形前の形状を推定することを説明する図である。 推定した関節部の軟骨の変形前の端部の形状を（Ａ）微分位相画像や（Ｂ）極座標変換された微分位相画像に重ね合わせて表示した状態を表す図である。
以下、本発明に係る医療用画像撮影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。
なお、本実施形態では、医療用画像撮影システムのＸ線タルボ撮影装置１が、後述する線源格子（マルチ格子やマルチスリット等ともいう。）１２を備えるタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線タルボ撮影装置である場合について説明するが、Ｘ線タルボ撮影装置１が、線源格子１２を備えず、第１格子（Ｇ１格子ともいう。）１４と第２格子（Ｇ２格子ともいう。）１５のみを備えるタルボ干渉計を用いたＸ線タルボ撮影装置である場合にも本発明を適用することができる。
［医療用画像撮影システムの構成について］
本実施形態に係る医療用画像撮影システムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係る医療用画像撮影システムの全体構成を表す概略図である。本実施形態では、医療用画像撮影システム１００は、Ｘ線タルボ撮影装置１と画像処理装置５０とを備えている。
［Ｘ線タルボ撮影装置１の構成等について］
Ｘ線タルボ撮影装置１は、前述したように、タルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置であるが、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Ｘ線が透過すると、Ｘ線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２参照）。この格子像は自己像と呼ばれ、タルボ干渉計等では、自己像を結ぶ位置に第２格子（Ｇ２格子）を配置することでモアレ縞を生じさせることができる。そして、照射されるＸ線内に被写体を配置すると、被写体によりモアレ縞に歪みが生じる。Ｘ線タルボ撮影装置１では、このようにして被写体によりモアレ縞に歪みが生じたモアレ画像を撮影するように構成される。以下、本実施形態に係るＸ線タルボ撮影装置１の構成等について説明する。
本実施形態では、Ｘ線タルボ撮影装置１は、放射線発生装置１１と、線源格子１２と、被写体台１３と、第１格子１４と、第２格子１５と、放射線検出器１６と、支柱１７と、基台部１８と、コントローラー１９とを備えている。なお、以下では、図１に示すように、Ｘ線タルボ撮影装置１が、上側に設けられた放射線発生装置１１から下方の被写体に向けて放射線を照射するように構成されている場合について説明するが、放射線の照射方向はこれに限らず、水平方向や任意の方向に照射されるように構成することも可能であり、そのように構成されている場合にも本発明を適用することができる。
放射線発生装置１１は、Ｘ線源１１ａとして、例えば医療現場で広く一般に用いられているクーリッジＸ線源や回転陽極Ｘ線源等を備えている。また、それ以外のＸ線源を用いることも可能である。そして、図１の状態では、放射線発生装置１１の下方に線源格子１２が設けられている。本実施形態では、Ｘ線源１１ａの陽極の回転等により生じる放射線発生装置１１の振動が線源格子１２に伝わらないようにするために、線源格子１２は、放射線発生装置１１には取り付けられず、支柱１７に設けられた基台部１８に取り付けられた固定部材１２ａに取り付けられている。なお、本実施形態では、放射線発生装置１１の振動が支柱１７等のＸ線タルボ撮影装置１の他の部分に伝播しないようにし、或いは伝播する振動をより小さくするために、放射線発生装置１１と支柱１７との間に緩衝部材１７ａが設けられている。
また、本実施形態では、線源格子１２や第１格子１４、第２格子１５には、放射線の照射方向であるｚ方向と直交するｙ方向に所定の周期で図示しない複数のスリットが配列されて形成されている。なお、この場合、上記のスリットの延在方向はｘ方向になる。そして、本実施形態では、上記の固定部材１２ａには、線源格子１２のほか、線源格子１２を透過した放射線の線質を変えるためのろ過フィルター（付加フィルターともいう。）１１２や、照射される放射線の照射野を絞るための照射野絞り１１３、放射線を照射する前に放射線の代わりに可視光を被写体に照射して位置合わせを行うための照射野ランプ１１４等が取り付けられている。なお、線源格子１２とろ過フィルター１１２と照射野絞り１１３とは、必ずしもこの順番に設けられる必要はない。また、本実施形態では、線源格子１２等の周囲には、それらを保護するための第１のカバーユニット１２０が配置されている。
放射線発生装置１１と第１格子１４との間には、被写体である患者の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台１３が配置されており、図１の状態では、被写体台１３の下方に、第１格子１４および第２格子１５が配置されており、第２格子１５の直下に、Ｘ線検出器１６が配置されている。Ｘ線検出器１６は、照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する図示しない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装置であり、第２格子１５上に生じる前述したモアレ画像を撮影するようになっている。そして、第１格子１４や第２格子１５、Ｘ線検出器１６の周囲には、それらを患者の脚等から保護するための第２のカバーユニット１３０が配置されている。なお、Ｘ線タルボ撮影装置１で、いわゆる縞走査法を用いてモアレ画像を複数枚撮影するように構成する場合には、線源格子１２、第１格子１４、第２格子１５のうちのいずれか１つ、或いは第１格子１４と第２格子１５の両方をｙ方向に移動させるための図示しない移動装置等が設けられる。なお、縞走査法を用いずにＸ線タルボ撮影装置１でモアレ画像を１枚だけ撮影し、コントローラー１９でこの１枚のモアレ画像に対してフーリエ変換法等を用いて解析する等して吸収画像や微分位相画像等を再構成して生成する場合にも本発明を適用することができる。
コントローラー１９は、本実施形態では、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で構成されているが、専用の制御装置として構成することも可能である。また、図示を省略するが、コントローラー１９には、入力手段や表示手段等の適宜の手段や装置が設けられている。そして、コントローラー１９は、Ｘ線タルボ撮影装置１に対する全般的な制御を行うようになっている。すなわち、例えば、放射線発生装置１１に管電圧や照射時間等を設定したり、また、Ｘ線タルボ撮影装置１が上記のように縞走査法を用いて複数枚のモアレ画像を撮影するものである場合には、移動装置による第１格子１４等の移動量や移動速度等を制御するとともに、格子の移動と放射線発生装置１１からの放射線の照射とのタイミングを調整する等の処理を行うことができるようになっている。
また、コントローラー１９は、撮影された単数または複数のモアレ画像に基づいて、Ｘ線の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像等を再構成して生成するようになっている。なお、本実施形態では、コントローラー１９は、Ｘ線検出器１６により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、被写体の吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像（およびそれらの画像を合成する等して得られる種々の画像）を再構成して生成するようになっているが、コントローラー１９は、これらの画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成することができるものであればよい。
なお、放射線発生装置１１を制御する図示しないジェネレーターを、コントローラー１９とは別に設けるように構成することも可能である。また、本実施形態では、コントローラー１９と下記の画像処理装置５０とは別の装置として構成されているが、両者を同じ装置として構成することも可能である。このように、コントローラー１９、画像処理装置５０および放射線発生装置１１のジェネレーター等のうちのいずれか或いは全てを１つの装装置として構成し、或いはそれぞれを別体の装置として構成するかは適宜決められる。
［画像処理装置５０における構成や処理等について］
一方、本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００では、図１に示すように、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９には、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して画像処理装置５０が接続されている。本実施形態では、画像処理装置５０は、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９と同様に汎用コンピューターで構成されているが、専用の処理装置として構成することも可能である。また、本実施形態では、画像処理装置５０は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される表示部５１や、キーボードやマウス等で構成される入力手段５２を備えている。
例えば、被写体である患者の関節部として手指の関節部を撮影したモアレ画像に基づいてＸ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９が再構成すると、例えば図２（Ａ）に示すような吸収画像や、図２（Ｂ）に示すような微分位相画像が生成される。なお、小角散乱画像の図示は省略する。そして、関節部の軟骨を吸収画像等に写すことは難しいが、図２（Ｂ）や後述する図３等に矢印で示すように、微分位相画像中に関節部の軟骨の表面に対応する端部（以下、簡単に軟骨の端部という。）を写すことができることが分かっている。
そこで、本実施形態では、画像処理装置５０は、上記のように生成された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微分位相画像中に特定された被写体である患者の関節部の骨部の端部の位置に基づいて、或いは、微分位相画像中に特定された関節部の軟骨の端部の位置に基づいて、関節部の軟骨の厚み等を定量的に測定するように構成されている。以下、このようにして関節部の軟骨の厚み等を定量的に測定する画像処理装置５０の構成等について、いくつかの具体例を挙げて説明する。また、画像処理装置５０を含む本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００の作用についてもあわせて説明する。
なお、前述したように、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９は少なくとも微分位相画像を再構成して生成することができるものであればよく、必ずしも他の吸収画像や小角散乱画像を生成するとは限らない。そのため、以下の説明において、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９で再構成して生成される吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像等をまとめて表す場合には、再構成画像と言う。また、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９が吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像等をさらに再構成されて新たな画像も生成するように構成されている場合には、再構成画像にはそれらの新たな画像も含まれる。
また、後述するように、本実施形態では、画像処理装置５０は、関節部の軟骨やその端部が画像中に写されている微分位相画像に基づいて軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することができる。しかし、例えば、上記のようにしてモアレ画像に基づいて生成された吸収画像から生成される微分吸収画像の各画素の値を、微分位相画像の各画素の画素値から減算するようにして新たな画像を生成すると、その新たな画像は、関節部の骨部が明確には見えなくなり関節部の軟骨の部分がより明確に見えるような画像になる。そのため、このようなその新たな画像を用いても、軟骨の厚みＲを的確に測定することができる。なお、微分吸収画像は、吸収画像の各画素ごとに算出したその画素の画素値とそれに隣接する画素の画素値との差分に所定の係数をかけたものを各画素の値とする画像として算出されるが、差分の取り方は、例えば両隣の画素値の差分を該当画素の画素値としてもよく、また、Sobelフィルターなどの差分フィルターを用いて画素値を計算してもよい。
以下では、画像処理装置５０における関節部の軟骨の厚みＲの測定処理において、微分位相画像に基づいて軟骨の厚みＲを定量的に測定する場合について説明するが、上記のように微分位相画像から微分吸収画像を減算して生成される新たな画像等のように、微分位相画像を用いて生成される画像に基づいて軟骨の厚みＲを測定する場合も全く同様に説明することができる。このように、微分位相画像だけでなく、微分位相画像を用いて生成される画像に基づいて軟骨の厚みＲを測定するように構成することも可能であり、そのような場合にも本発明が適用される。
［構成例１］
被写体である患者の関節部の骨部の端部は、図２（Ａ）、（Ｂ）に示すように、吸収画像中や微分位相画像中、或いは図示を省略した小角散乱画像中に明確に写るため、それらの再構成画像を用いることで、関節部の骨部の端部の画像中の位置を特定することができる。そこで、この構成例１では、画像処理装置５０は、まず、再構成画像に基づいて関節部の骨部の端部の位置を特定する。
この場合、再構成画像が例えば図２（Ａ）に示したような吸収画像である場合、吸収画像中の１画素幅の画素行を例えば左から右に向かって１画素分ごとシフトさせながら画素値を見ていくと、関節部の骨部の端部の部分で画素値が急激に小さくなる（暗くなる）。また、再構成画像が例えば図２（Ｂ）に示すような微分位相画像である場合、微分位相画像中の１画素幅の画素行を左から右にシフトさせながら画素値を見ていくと、関節部の骨部の端部の部分で画素値が急激に小さくなる。そのため、画素値の変動幅に対して閾値を設定しておき、再構成画像上の１画素幅の画素行を例えば左から右に向かって１画素分ごとシフトさせながら検出していき、各画素値の平均値を算出していく。その際、画素値の平均値ではなく、例えば５０画素分や１００画素分等の移動平均を算出してもよい。そして、ある画素の画素値と、算出した平均値や移動平均（この場合は当該画素を含まない移動平均）との差分の絶対値が上記の閾値以上に大きくなり、画素値が閾値以上に大きく変動した画素を当該画素行における関節部の骨部の端部の位置として特定する。そして、画素行を再構成画像の上下方向にシフトさせながら上記の処理を行うことで、再構成画像における関節部の骨部の端部の位置を特定するように構成することが可能である。
なお、上記のように、再構成画像のある画素行上の各画素の画素値の平均値や移動平均を算出し、それと当該画素の画素値との差分（或いはその絶対値）をとる理由は、再構成画像すなわち吸収画像や微分位相画像等が、画像ごとに全体的に明るかったり暗かったりする場合があるためである。そして、上記のように差分に閾値を設ける代わりに、差分を平均値や移動平均で割った値（すなわちいわゆる変動率）に対して閾値を設けておき、算出した変動率（の絶対値）が閾値以上になった画素を関節部の骨部の端部の位置として特定するように構成することが可能であり、画像処理装置５０における関節部の骨部の端部の特定処理は、特定の手法に限定されない。なお、関節部の骨部の端部の特定を、上記のように画像処理装置５０が自動的に行うように構成する代わりに、ユーザーが画像処理装置５０の表示部５１上に表示された再構成画像を見ながら手動で行うように構成することも可能である。
また、吸収画像の場合（図２（Ａ）参照）には、画像における手指の左右方向の向きを逆にして撮影しても、骨部の画素値が大きく（すなわち明るく）、その周囲の部分の画素値が小さくなるという特徴に変わりはないが、微分位相画像の場合（図２（Ｂ）参照）に画像における手指の左右方向の向きを逆にして撮影すると、関節部の骨部の端部における明暗が逆になるという特徴がある。すなわち、微分位相画像の場合には、図２（Ｂ）から分かるように、例えば、画像の左側に写っている骨部で関節部の骨部の端部の画素値が小さくなる（すなわち暗くなる）場合には、反対側の左側に写っている骨部では、関節部の骨部の端部の画素値が大きくなる（すなわち明るくなる）という特徴がある。そのため、図２（Ｂ）のように、関節面が凸面である側の骨部（すなわち関節頭を有する骨部）が微分位相画像における左側に写っている状態では、微分位相画像上の１画素幅の画素行を左から右に向かって１画素分ごとシフトさせながら画素値を見ていった場合に画素値が急激に小さくなる画素が、関節部の骨部の端部に対応する画素ということになる。そして、図示を省略するが、関節面が凸面である側の骨部が、逆に微分位相画像における右側に写っている状態では、微分位相画像上の１画素幅の画素行を右から左に向かって１画素分ごとシフトさせながら画素値を見ていった場合に画素値が急激に大きくなる画素分が関節部の骨部の端部に対応する画素ということになる。このように、画像処理装置５０における上記の関節部の骨部の端部の特定処理においては、各再構成画像の特徴を考慮して具体的な処理の仕方が構成される。
さらに、上記の関節部の骨部の端部の特定処理においては、関節面が凸面である側の骨部（すなわち図２（Ａ）、（Ｂ）では左側の骨部）の端部だけでなく、関節面が凹面である側の骨部（すなわち関節窩を有する骨部。図２（Ａ）、（Ｂ）の右側の骨部参照）の端部も検出される場合があり得る。そのため、このように再構成画像中に関節部の骨部の端部を複数特定する可能性がある場合には、特定した骨部の端部の形状が凸面状であるか凹面状であるかを判断し、凸面状である骨部の端部を選択するように構成する等して、関節部の骨部の端部として特定するように構成することが可能である。このように構成することで、関節部の複数の骨部のうち、対象となる軟骨に覆われている骨部の端部を的確に選択することが可能となり、関節部の骨部の端部を的確に選択して軟骨の厚み等を適切に測定することが可能となる。
一方、再構成画像すなわち吸収画像や微分位相画像、小角散乱画像等はいずれもＸ線タルボ撮影装置１で撮影された同じモアレ画像から再構成されて生成されるため、関節部の骨部の端部は、いずれの再構成画像においても画像中の同じ位置に写っている状態になる。そのため、上記のようにして特定した関節部の骨部の端部の位置の情報（すなわち再構成画像中における画素の座標等）をそのまま微分位相画像に当てはめることで、微分位相画像中の関節部の骨部の端部の位置を特定することができる。そのため、この構成例１の場合には、画像処理装置５０は、上記のようにして再構成画像中に関節部の骨部の端部の位置を特定すると、それを微分位相画像に当てはめて、微分位相画像中の関節部の骨部の端部の位置を特定するように構成される。
そして、画像処理装置５０は、微分位相画像中の関節部の骨部の端部の位置を特定すると、例えば図３に示すように、表示部５１の画面５１ａ上に、特定した関節部の骨部の端部を表示する。なお、図３では、特定した関節部の骨部の端部が白の破線状に示されているが、表示の仕方は、ユーザーが画面５１ａを見て特定された関節部の骨部の端部の位置が視認される形態であればよく、関節部の骨部の端部を表示する仕方は図３の場合に限定されない。
そして、画像処理装置５０は、この状態で、ユーザーにより表示部５１上に表示されている微分位相画像中の関節部の軟骨の端部上の位置が指定されると（図３の「１」、「２」、「３」参照）、指定された位置から関節部の骨部の端部までの最短距離を算出し、算出した最短距離を、当該指定された位置における関節部の軟骨の厚みとして算出する。具体的には、図４に示すように、指定された位置Ｐと微分位相画像中に特定された関節部の軟骨の端部上の各位置との間の各距離ｒをそれぞれ算出し、その中の最も短い距離を当該指定された位置Ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲ（例えば図３の「軟骨厚み」参照）として定量的に測定するように構成される。
なお、微分位相画像中に特定した関節部の骨部の端部の位置の全てに対して上記の距離の算出処理を行うと、余分な距離の算出が多くなり、最短距離すなわち指定された位置Ｐにおける軟骨の厚みＲの測定処理に要する時間が長くなる。そのため、例えば図４に示すように、画像処理装置５０は、微分位相画像中に指定された位置Ｐから、微分位相画像における縦方向および横方向で最も近い関節部の骨部の端部上の点Ｑ１、Ｑ２をそれぞれ割り出し、割り出した各点Ｑ１、Ｑ２の間の関節部の骨部の端部を対象として上記の最短距離の算出処理を行うように構成することが可能である。
その際、点Ｑ１、Ｑ２は位置Ｐが指定された軟骨に対応する骨部の端部上に割り出される必要があるが、骨部の端部として図４の左側の骨部（関節面が凸面である側の骨部）の端部だけでなく図４の右側の骨部（関節面が凹面である側の骨部）の端部も検出されている場合があり、その場合、点Ｑ１、Ｑ２が図４の右側の骨部の端部上に割り出されてしまう可能性がある。そこで、例えば、以下のように構成することで、点Ｑ１、Ｑ２を的確に割り出すことが可能となる。
すなわち、例えば、後述するように、指定された位置Ｐを含む微分位相画像上の１画素幅の画素行の各画素の画素値をグラフに表すと、例えば後述する図５のようなグラフになる。そして、後述するように、軟骨の端部上に指定された位置Ｐの画素値は図５のグラフ中にＡ２で表される極小値の画素値になり、この軟骨に対応する図４の左側の骨部の端部における画素値もグラフ中にＡ１で表される極小値の画素値になる。なお、図４の右側の骨部（すなわち軟骨に対応しない側の骨部）の端部は、グラフ中にＡ３で表される極大値になる。また、撮影される手指の左右方向の向きを逆にすると、軟骨の端部とそれに対応する骨部の端部における画素値が極大値になり、軟骨に対応しない側の骨部の端部における画素値が極小値になる場合もある。
そこで、例えば、位置Ｐが指定されると、指定された位置Ｐを含む微分位相画像上の１画素幅の画素行上の各画素の画素値を検出する（後述する図５のグラフ参照）。そして、位置Ｐすなわち軟骨の端部における画素値が極小値になっているか極大値になっているかを判別する。そして、既に特定されている図４の左側の骨部（関節面が凸面である側の骨部）の端部と図４の右側の骨部（関節面が凹面である側の骨部）の端部にそれぞれ対応する当該画素行上の各画素の画素値のうち、位置Ｐにおける画素値の傾向になっている方の端部を選択する。すなわち、位置Ｐすなわち軟骨の端部における画素値が極小値になっていれば、極小値になっている方の骨部の端部を選択し、位置Ｐにおける画素値が極大値になっていれば、極大値になっている方の骨部の端部を選択する。このようにして上記の点Ｑ２（図４参照）を的確に割り出すことができる。
また、点Ｑ１も同様にして、指定された位置Ｐを含む微分位相画像上の１画素幅の画素列上の各画素の画素値を検出して同様の処理を行うことで、図４の右側の骨部（関節面が凹面である側の骨部）の端部ではなく、図４の左側の骨部（関節面が凸面である側の骨部）の端部上に的確に点Ｑ１、Ｑ２を割り出すことが可能となる。なお、点Ｑ１、Ｑ２をユーザーが関節部の骨部の端部上に定めるように構成することも可能である。
そして、上記のように構成し、割り出された点Ｑ１と点Ｑ２との間の関節部の骨部の端部を対象として上記の最短距離の算出処理を行うことで、指定された位置Ｐにおける軟骨の厚みＲの測定処理に要する時間を短縮することが可能となるとともに、画像処理装置５０における処理の負荷を軽減することが可能となる。また、位置Ｐから微分位相画像の縦方向や横方向に引いた直線と関節部の骨部の端部とが交わらないため、点Ｑ１や点Ｑ２を割り出すことができない場合もあり得る。そこで、縦方向または横方向の骨部の端部上の点Ｑ１、Ｑ２の何れかかのみが割り出された場合は、点Ｑ１、Ｑ２の何れかと位置Ｐの座標を用いて、例えば、位置Ｐと割り出された点Ｑ１、Ｑ２の何れかとを辺上に含む長方形を微分位相画像中に定め、その長方形で区切られる骨部の端部の範囲内を対象として上記の最短距離の算出処理を行うように構成することも可能である。すなわち、点Ｑ１のみが割り出された場合には、位置Ｐを含む微分位相画像上の画素行を上下の一方の辺とし、割り出された点Ｑ１を含む画素行をもう一方の辺とする長方形、点Ｑ２のみが割り出された場合には、位置Ｐを含む微分位相画像上の画素列を左右の一方の辺とし、割り出された点Ｑ２を含む画素列をもう一方の辺とする長方形を、微分位相画像中に定めるように構成することが可能である。また、上記のように定めた横長の長方形（点Ｑ１のみが割り出された場合）や縦長の長方形（点Ｑ２のみが割り出された場合）の全ての範囲を対象とする代わりに、それらの長方形のうちの所定の範囲を対象として最短距離の算出処理を行うように構成することも可能である。
また、図３に示すように、関節部の軟骨の厚みＲの測定処理は、通常、軟骨の端部における複数の位置Ｐ（図３では「１」、「２」、「３」と記載されている。）について行われる。そこで、例えば、画像処理装置５０は、ユーザーにより微分位相画像中の軟骨の端部上に最初の位置Ｐ１（例えば図３における「１」参照）が指定されると、上記のようにその位置Ｐ１における軟骨の厚みＲを測定するが、次の位置Ｐ２（例えば図３における「２」参照）の指定のために、微分位相画像中で最初に指定された位置Ｐ１の近傍にあり、かつ、当該指定された位置１における画素値と所定の誤差範囲内の画素値を有する画素を、次に指定する位置Ｐ２の候補点として微分位相画像上に表示するように構成することが可能である。このように構成することで、ユーザーは表示された候補点の中から次の位置Ｐ２を選択して指定すればよくなるため、軟骨の厚みＲの計測処理におけるユーザーの手間を軽減することが可能となる。また、その際、画像処理装置５０は、次に指定する位置Ｐ２を微分位相画像上に表示すると同時に、表示した各候補点について、ユーザーが位置Ｐ２を指定する前に予め最短距離を算出しておけば、ユーザーが位置Ｐ２を指定した時点で直ぐに指定された位置Ｐ２における軟骨の厚みＲを画面５１ａ上に表示することが可能となる。
［構成例２］
上記の構成例１では、微分位相画像中に関節部の骨部の端部の位置を特定し、特定した関節部の骨部の端部の位置と、ユーザーにより指定された関節部の軟骨の端部上の位置Ｐとの最短距離を算出し、その最短距離をその指定された位置Ｐにおける軟骨の厚みＲとして定量的に測定する場合について説明した。
構成例２ではそれとは逆に、微分位相画像中に関節部の軟骨の端部の位置を特定し、特定した関節部の軟骨の端部の位置と、ユーザーにより指定された関節部の骨部の端部上の位置との最短距離を算出し、その最短距離をその指定された位置における軟骨の厚みＲとして定量的に測定するように構成される。
上記の構成例１で説明したように、例えば図２（Ｂ）に示した微分位相画像上の１画素幅の画素行を左から右に向かって１画素分ごとシフトさせながら画素値を見ていくと、例えば図５に示すように、画素値は、関節部の骨部のうち関節頭を有する骨部の端部の部分（図５のＡ１参照）で急激に小さくなった後、一旦上昇し、再度僅かに減少して極小値（図５のＡ２参照）を経た後、今度は急激に上昇するように推移する（図５のＡ３参照）。最後に画素値が急激に上昇した点Ａ３は、関節部の骨部のうちの関節面が凹面である側の骨部（すなわち関節窩を有する骨部。すなわち図２（Ｂ）の右側の骨部）の端部に相当する部分であり、点Ａ１と点Ａ３との間の、画素値が極小値になる点Ａ２が関節部の軟骨の端部に相当する部分である。
そこで、この構成例２の場合、例えば画像処理装置５０で、微分位相画像上の１画素幅の画素行を左から右に１画素分ごとシフトさせながら画素値を見ていき、検出した点Ａ１と点Ａ３との間に点Ａ２を検出する。そして、この処理を、画素行を微分位相画像の上下方向にシフトさせながら行うことで、微分位相画像上に関節部の軟骨の端部の位置を特定するように構成することが可能となる。
そして、上記の構成例１の場合とは逆に、画像処理装置５０は、このように関節部の軟骨の端部を特定した状態で、図６に示すように、ユーザーにより表示部５１上に表示されている微分位相画像中の関節部の骨部の端部上の位置ｐが指定される、指定された位置ｐから特定した関節部の軟骨の端部までの最短距離を算出し、算出した最短距離を、当該指定された位置ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲとして算出する。このようにして、構成例２においても、指定された位置ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲを定量的に測定することが可能となる。
なお、この構成例２においても、微分位相画像中の関節部の骨部の端部上の複数の位置で軟骨の厚みを測定するように構成することが可能である。また、構成例１の場合と同様に、微分位相画像中に指定された位置ｐから、微分位相画像における縦方向および横方向で最も近い関節部の骨部の端部上の点をそれぞれ割り出し、割り出した各点の間の関節部の骨部の端部を対象とし、対象を絞って上記の最短距離の算出処理すなわち軟骨の厚みＲの測定処理を行うように構成することも可能である。さらに、ユーザーが画像処理装置５０の表示部５１上に表示された微分位相画像を見ながら手動で関節部の軟骨の端部を特定するように構成することも可能である。
また、他の構成例においても同様であるが、関節部の骨部の端部上に位置ｐを指定する場合、吸収画像や小角散乱画像等の微分位相画像以外の再構成画像上で行うように構成することも可能である。この場合、画像処理装置５０は、微分位相画像以外の再構成画像上で点ｐが指定されると、それに対応する点ｐを微分位相画像上で指定して上記の処理を行うように構成される。
［構成例３］
また、上記の構成例１では、微分位相画像中に関節部の骨部の端部のみを特定し、構成例２では、微分位相画像中に関節部の軟骨の端部のみを特定する場合について説明した。しかし、微分位相画像中に両者をともに特定する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、画像処理装置５０は、ユーザーが微分位相画像中の関節部の軟骨の端部上に位置Ｐを指定した場合には上記の構成例１を用い（図４等参照）、また、ユーザーが微分位相画像中の関節部の骨部の端部上に位置ｐを指定した場合には上記の構成例２を用いて（図６等参照）、指定した位置Ｐ、ｐにおける軟骨の厚みＲを定量的に測定することが可能となる。
また、上記の場合において、例えば、ユーザーが微分位相画像中に指定した位置が、微分位相画像中に特定した関節部の軟骨の端部上や骨部の端部上からずれている場合に、画像処理装置５０は、指定された位置に最も近い関節部の軟骨の端部の位置Ｐ或いは骨部の端部の位置ｐを割り出し、上記の構成例１或いは構成例２で説明したように処理を行って指定された位置における軟骨の厚みＲを測定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、ユーザーが指定する位置が関節部の軟骨の端部や骨部の端部の本来の位置からずれてしまった場合でも、ユーザーが指定した位置を的確に関節部の軟骨の端部や骨部の端部の本来の位置に修正して軟骨の厚みＲを測定することが可能となる。そのため、軟骨の厚みＲをより正確に測定することが可能となる。
［構成例４］
上記の構成例１〜３では、ユーザーが微分位相画像中に指定した位置Ｐ、ｐと、特定された関節部の骨部の端部や軟骨の端部との最短距離を算出し、算出した最短距離を、指定された位置Ｐ、ｐにおける軟骨の厚みＲとして定量的に測定することについて説明した。
一方、関節部の骨部等における下記の知見に基づいて、上記以外の手法で軟骨の厚みＲを測定するように構成することが可能である。関節部を構成する各骨部が互いに対してスムーズに移動することにより関節部がスムーズに曲げ伸ばしされる。そのため、図２（Ａ）、（Ｂ）等の各図に示したように、関節部を構成する各骨部のうち、関節面が凸面である側の骨部の端部（すなわち関節頭の部分）と関節面が凹面である側の骨部の端部（すなわち関節窩の部分）は比較的きれいな円弧状になっている場合が少なくない。また、膝の関節等では、それを見る方向（すなわち微分位相画像等に写し出される方向）によっては関節部を構成する骨部の端部が直線状に見える場合もある。
そこで、微分位相画像中に写った関節部の骨部の端部を直線や曲線で近似し、それに基づいて軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能となる。構成例４では、画像処理装置５０は、微分位相画像中の関節部の骨部の端部（例えば図４に示した白の破線参照）上に設定した複数の点に基づいて、或いはユーザーにより設定された複数の点に基づいて、関節部の骨部の端部を直線または曲線で近似する。そして、ユーザーが軟骨の厚みＲを測定したい関節部の骨部の端部上の任意の位置を指定すると、指定された位置における直線または曲線の法線上で軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能である。
以下、構成例４について具体的に説明する。なお、この構成例４や後述する構成例５では、関節部の骨部の端部を円弧で近似する場合について説明するが、関節部の骨部の端部を直線で近似したり、或いは楕円等の曲線で近似する場合についても同様に説明される。また、関節部の骨部の端部上に３個の点を設定すれば、それらの点に基づいてそれらを近似する円弧を１つ確定することができるが、直線で近似する場合には２個の点を、また、楕円で近似する場合には５個の点を設定すれば、それらの点に基づいてそれらを近似する直線や楕円を１つ確定することができる。なお、直線や円弧以外の曲線で近似する場合も同様であるが、例えば関節部の骨部の端部を円弧で近似する場合、骨部の端部上に４個以上の点を設定し、それらの中の３点に基づいて円弧を近似する処理を、３点の組み合わせを変えて行い、算出された複数の近似円に基づいて関節部の骨部の端部の形状をより良く近似する円弧を算出するように構成することも可能である。また、微分位相画像中の関節部の骨部の端部上の点を多数設定し、例えば最小二乗法やハフ変換等を用いて骨部の端部を近似する円弧を導出するように構成することも可能である。
画像処理装置５０は、微分位相画像中に関節部の骨部の端部が特定されると、例えば図７に示すように、関節部の骨部の端部上に３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３を設定する。或いは、ユーザーが関節部の骨部の端部上に３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３を設定する。そして、画像処理装置５０は、自らが３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３を設定し或いはユーザーにより３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３が設定されると、図８に示すように、設定された３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３に基づく円弧を算出する。そして、図７や図８に示すように、ユーザーにより、関節部の骨部の端部上に位置ｐが指定されると、当該指定された位置ｐにおける円弧の法線を算出し、その法線上で軟骨の端部を検出してその距離を測定することにより、当該指定された位置ｐにおける軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成される。
その際、算出した法線上で軟骨の端部を検出する手法としては、例えば、関節部の骨部の端部上に指定された位置ｐからスタートして法線上の各画素の画素値を見ていく。すると、前述したように図５は微分位相画像上の画素行上の各画素の画素値のプロファイルであるから法線上の各画素の画素値のプロファイルではないが、法線上の各画素の画素値を見ていった場合も図５と同様に各画素の画素値が推移する。そのため、図５におけるＡ２に相当する画素、すなわち当該指定された位置ｐでは大きく低下していた画素値が一旦上昇し、再度僅かに減少して極小値になった所の画素を検出することで、関節部の軟骨の端部を検出することができる。そして、指定された位置ｐと検出した軟骨の端部の位置との距離を測定することで、当該指定された位置ｐにおける軟骨の厚みＲを定量的にかつ的確に測定することが可能となる。
なお、上記のように関節部の骨部の端部を、設定された３点ｐ１、ｐ２、ｐ３に基づいて円弧で近似する場合、指定された位置ｐにおける円弧の法線は、近似された円弧の中心Ｏ（図８参照）と指定された位置ｐとを通る直線で表すことができる。そのため、この場合は、画像処理装置５０は、関節部の骨部の端部上に位置ｐが指定されると、当該指定された位置ｐと、関節部の軟骨の端部を近似する円弧を算出する際に算出した円弧の中心Ｏとを通る直線を算出する。そして、指定された位置ｐからスタートして算出した直線（すなわち法線）上の各画素の画素値を見ていくことで、関節部の軟骨の端部を検出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、指定された位置ｐにおける軟骨の厚みＲを容易かつ的確に測定することが可能となる。
また、この構成例４においても、微分位相画像中での関節部の骨部の端部の特定は、上記の構成例１で説明したように、微分位相画像の代わりに、吸収画像や小角散乱画像等の他の再構成画像中に関節部の骨部の端部を特定し、それを微分位相画像に当てはめることで、微分位相画像中に関節部の骨部の端部を特定するように構成することも可能である。また、ユーザーが関節部の骨部の端部上に複数の点を設定する場合、微分位相画像を用いる代わりに、他の再構成画像中の関節部の骨部の端部上に複数の点を設定し、それを微分位相画像に当てはめることで、微分位相画像中の関節部の骨部の端部上に複数の点を設定するように構成することも可能である。
さらに、上記のようにユーザーが関節部の骨部の端部上に複数の点を設定するように構成する場合、画像処理装置５０やユーザーが微分位相画像中に関節部の骨部の端部を特定する処理を経ずに、ユーザーが微分位相画像や他の再構成画像中に写っている関節部の骨部の端部上に複数の点を設定するように構成することも可能である。そこで、このように構成する場合には、上記のように画像処理装置５０が設定された複数の点に基づいて関節部の骨部の端部を近似した直線または曲線を、微分位相画像中に特定した関節部の骨部の端部とみなす。なお、これは、下記の構成例５において、画像処理装置５０が設定された複数の点に基づいて関節部の軟骨の端部を直線または曲線で近似する処理を行う場合も同様である。
［構成例５］
一方、上記の構成例４において、微分位相画像に特定した関節部の骨部の端部上に複数の点を設定する代わりに、微分位相画像に特定した関節部の軟骨の端部上に複数の点を設定するように構成することも可能である。すなわち、画像処理装置５０は、微分位相画像中の関節部の軟骨の端部上に設定した複数の点に基づいて、またはユーザーにより設定された複数の点に基づいて、軟骨の端部を直線または曲線で近似し、関節部の軟骨の端部上に指定された位置Ｐにおける直線または曲線の法線上にて軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能である。
なお、この構成例５は、上記の構成例４と同様にして構成することができるため、詳しい説明を省略するが、上記の構成例４では、関節部の骨部の端部上に指定された位置ｐからスタートしていわば外向きに（すなわち骨部の端部を円弧で近似する場合には円弧の中心Ｏから離れる方向に）法線上の各画素の画素値を見ていきながら軟骨の端部を検出するのに対し、この構成例５では、関節部の軟骨の端部上に指定された位置Ｐからスタートしていわば内向きに（すなわち軟骨の端部を円弧で近似する場合には円弧の中心Ｏに向かう方向に）法線上の各画素の画素値を見ていきながら骨部の端部を検出するように構成される。
また、上記の構成例４では、吸収画像や小角散乱画像等の微分位相画像以外の再構成画像中に関節部の骨部の端部を特定し、それを微分位相画像に当てはめることで、微分位相画像中に関節部の骨部の端部を特定することが可能であったが、この構成例５では、前述したように、現状では、微分位相画像や微分位相画像を用いて生成された画像中にしか関節部の軟骨の端部が写らないため、関節部の軟骨の端部の特定は微分位相画像やそれを用いて生成された再構成画像において行われる。
なお、構成例４や構成例５では、画像中の関節部の骨部の端部や軟骨の端部を、直線のほか円（円弧）や楕円等の曲線で近似する場合について説明したが、この他にも、例えば放物線や双曲線等の曲線で近似するように構成することも可能である。
［構成例６］
上記の構成例４や構成例５で、微分位相画像を含む再構成画像中に写っている関節部の骨部の端部や、微分位相画像中に写っている関節部の軟骨の端部を、円弧で近似する場合について説明した。そして、それをさらに敷衍して、微分位相画像やそれを含む再構成画像を極座標変換し、極座標変換した画像上で関節部の軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能である。
具体的には、上記の構成例１〜５（図３〜図８参照）では、例えば微分位相画像等における画素行の番号をｉ、画素列の番号をｊと表した場合に、各画素を座標（ｉ，ｊ）として表す、いわゆる直交座標系で処理することを前提として説明した。そして、この直交座標系を、上記のように微分位相画像上で関節部の骨部の端部上（図８参照）や軟骨の端部上に少なくとも３個の点ｐ１、ｐ２、ｐ３等を設定して関節部の骨部の端部や軟骨の端部を円弧で近似した場合に算出される円弧の中心Ｏ周りの角度θと中心Ｏからの距離ｒとを各成分として各画素の座標を（θ，ｒ）で表す極座標系に座標変換（すなわちこの場合は極座標変換）して軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能である。図９は、図２（Ｂ）に示した関節部が写っている微分位相画像を極座標変換した画像を表している。なお、図９では、図２（Ｂ）の状態から９０°回転した状態で極座標変換後の画像が表現されている。
図９を見て分かるように、極座標変換した画像上では、直交座標上（すなわち図２（Ｂ）上で関節面が凸面である側の骨部の端部（正確にはそのうちの円弧で良好に近似できる部分）がほぼ直線状に表示される状態になる。そして、軟骨の端部もそれに平行したほぼ直線状に表示される状態になる（なお、図９では関節リウマチ等の疾病を有しない健常者の軟骨が示されている。）。
そして、上記の構成例４、５における位置Ｐ、ｐにおける円弧の法線は、図９の極座標変換後の画像ではｒ軸方向（すなわち図９では縦軸方向）に延在する直線になる。そのため、画像処理装置５０は、このような極座標変換後の画像を用い、例えば、関節部の軟骨の端部上に設定された位置Ｐや、関節部の骨部の端部上に設定された位置ｐを通るｒ軸に平行な直線上で図５に示したような画素値のプロファイルを見ていき、プロファイル中の点Ａ１と点Ａ２（図５参照）との距離を算出することで、指定された位置Ｐや位置ｐにおける軟骨の厚みＲを定量的に測定するように構成することが可能となる。そして、このように構成することで、軟骨の厚みＲを容易かつ的確に測定することが可能となる。また、法線に対応するｒ軸に平行な直線をθ軸方向（図９では左右方向）に連続的に或いは所定の角度ごとにスキャンさせながら各θにおける軟骨の厚みＲを容易かつ的確に測定することが可能となるといったメリットもある。
なお、上記の構成例１〜５の場合も、指定する位置Ｐ、ｐを軟骨の端部上や骨部の端部上で連続的或いは所定の間隔ごとに移動させながら測定すれば、各位置における軟骨の厚みＲを的確に測定することが可能であることは言うまでもない。また、図９に示したような極座標変換された画像に対して上記の構成例１や構成例２等を適用して、関節部の軟骨の端部上に設定された位置Ｐから最短距離となる関節部の骨部の端部上の点までの距離や、その逆の、関節部の骨部の端部上に設定された位置ｐから最短距離となる関節部の軟骨の端部上の点までの距離を、指定された位置Ｐや位置ｐにおける軟骨の厚みＲとして定量的に測定するように構成することも可能である。
［効果１］
以上のように、上記のＸ線タルボ撮影装置１や画像処理装置５０を有する本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００によれば、例えば上記の構成例１〜６に示したように、画像処理装置５０で、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９が生成した微分位相画像中（または微分位相画像を用いて生成された画像中。以下同じ。）に特定された関節部の骨部の端部や軟骨の端部に基づいて関節部の軟骨の厚みＲを定量的に測定することが可能となる。そして、関節部の軟骨の厚みＲの測定処理が、従来のように読影医等の経験や技量等に依存せず、画像処理装置５０において自動的に定量的に行われるため、軟骨の厚みＲを安定的に測定することが可能となる。
［軟骨の厚みに関する特徴量の算出等について］
なお、以上の説明では、指定された位置Ｐ、ｐにおける関節部の軟骨の厚みＲを定量的に測定することについて説明したが、この他にも、例えば、軟骨の厚みＲを複数の位置Ｐ、ｐで測定し、指定された複数の位置Ｐ、ｐにおいてそれぞれ測定した関節部の軟骨の厚みＲの最大値や最小値、平均値、最大値や平均値と最小値との差分、最小値の最大値や平均値に対する比等の特徴量を算出するように構成することも可能である。
また、軟骨の厚みＲを測定した関節部の部位（例えば人差し指の第３関節（ＭＰ関節）や中指の第２関節（ＰＩＰ関節）、膝の関節等）における指定された位置における軟骨の標準的な厚みと測定した軟骨の厚みＲとの差や比等を特徴量として算出するように構成することも可能である。その際、例えば、軟骨の標準的な厚みとして、年齢や性別、関節部の部位等に応じて予め健常者のサンプル等から標準的な厚みの数値やモデル等を用意しておき、それらの数値やモデル等の中から患者の年齢や性別、撮影した関節部の部位等に適合する軟骨の標準的な厚みの数値やモデル等を用いるように構成することが可能である。また、例えば、特徴量を算出する対象となる患者の関節部のほかに、同じ患者のこの関節部とは別の、例えばその近傍の疾病等を有しない関節部（すなわち疾病等による変形を生じていない関節部）における軟骨の厚みＲanotherも測定する。そして、測定した別の関節部における軟骨の厚みＲanotherから、特徴量を算出する対象となる患者の関節部の軟骨の変形する前の本来の厚みＲ＊を推定し、推定した変形前の厚みＲ＊を上記の標準的な厚みとして用いることも可能である。
さらに、上記のように、指定する位置Ｐ、ｐを軟骨の端部上や骨部の端部上で連続的に移動させながら軟骨の厚みＲを測定する場合には、位置Ｐ、ｐを連続的に移動させた関節部の軟骨の端部上や骨部の端部上の範囲内でそれぞれ測定した軟骨の厚みＲに関する特徴量を算出するように構成することも可能である。
このように構成することで、関節部の軟骨に欠損等の変形が生じているような場合に（例えば後述する図１０におけるＤ参照）、欠損等による変形の程度がどの程度であるかを特徴量として定量的に的確に認識することが可能となる。また、上記のように構成し、例えば過去の特徴量と比較することで、特徴量の経時的変化に基づいて関節部の軟骨の形状の変化を定量的に的確に認識することが可能となる。そして、医師等が当該特徴量の経時的変化を見ることで、患者の関節部の軟骨のすり減り具合（例えば後述する図１１（Ａ）、（Ｂ）参照）等が時間的にどの程度進んだか、或いは進んでいないか等を的確に診断することが可能となる。
［関節部の軟骨の変形前の端部の形状の推定等について］
ところで、上記の軟骨の厚みに関する特徴量の算出等の説明の中で、疾病等を有している患者の関節部における軟骨の変形前の本来の厚みＲ＊を推定することについて説明した。そして、この軟骨の変形前の厚みＲ＊や形状等の推定は、上記のように、当該関節部とは別の疾病等により変形を生じていない関節部における軟骨の厚みＲanotherに基づいて推定するほか、例えば以下のようにして推定するように構成することが可能である。
［推定手法１］
例えば、画像処理装置５０は、微分位相画像中に特定された関節部の骨部の端部に基づいて、当該関節部の軟骨の変形前の形状を推定するように構成することが可能である。具体的には、例えば上記の構成例１のようにして微分位相画像中に関節部の骨部の端部を特定する（図３や図４等参照）。そして、図７や図８に示したように、特定した関節部の骨部の端部上に少なくとも３個の点を設定し、或いは設定された少なくとも３個の点に基づいて骨部の端部を円弧で近似し、近似した円弧の中心Ｏ（図８参照）の位置を特定する。そして、中心Ｏと特定された関節部の骨部の端部上の各位置との距離を所定倍に拡大することで、当該関節部の軟骨の変形前の形状を推定することができる。
その際、中心Ｏと特定された関節部の骨部の端部上の各位置との距離をどのような倍率で拡大するかは、例えば、上記のようにして測定された関節部の軟骨の厚みＲの最大値にあわせるように拡大するように構成することが可能である。すなわち、測定された軟骨の厚みＲが最大となる位置に対応する軟骨の端部の位置（すなわち例えば当該位置の法線上の位置）を特定し、その位置と、上記のように中心Ｏと骨部の端部との距離を拡大させた状態の骨部の端部とが一致するように拡大した場合の倍率で、中心Ｏと特定された関節部の骨部の端部上の各位置との距離を一律に拡大するように構成することが可能である。
変形を生じる前の状態の関節部では、骨部の端部の形状と軟骨の端部の形状が、上記の中心Ｏを中心とした略相似形をなす場合が少なくない。そのため、このように骨部の端部の形状と軟骨の端部の形状が略相似形をなすと見なすことができる関節部については、上記のようにして中心Ｏと関節部の骨部の端部上の各位置との距離を拡大した骨部の端部の形状を軟骨の端部の変形前の形状として推定することで、関節部の軟骨の変形前の端部の形状を良好に推定することが可能となる。
なお、上記のように、中心Ｏと関節部の骨部の端部上の各位置との距離を、測定された関節部の軟骨の厚みＲの最大値にあわせるように拡大した骨部の端部の形状を軟骨の端部の変形前の形状として推定する代わりに、例えば、前述したように、当該関節部における軟骨の標準的な厚みの数値やモデル等にあわせるように拡大した骨部の端部の形状を軟骨の変形前の端部の形状として推定するように構成することも可能であり、その場合も、関節部の軟骨の変形前の端部の形状を良好に推定することが可能となる。
［推定手法２］
また、上記のように、特定された関節部の骨部の端部の形状をそのまま拡大して関節部の軟骨の変形前の端部の形状として推定する代わりに、前述したように、特定された関節部の骨部の端部を円弧で近似し、その近似した円弧を拡大して関節部の軟骨の変形前の端部の形状として推定するように構成することも可能である。そして、この場合も、関節部の骨部の端部を近似した円弧の半径すなわち中心Ｏからの距離ｒを、測定された関節部の軟骨の厚みＲの最大値にあわせたり、当該関節部における軟骨の標準的な厚みの数値やモデル等にあわせるようにする等して拡大して、拡大した円弧を軟骨の変形前の端部の形状として推定するように構成することも可能である。
また、上記の構成例６で説明したように、微分位相画像を、関節部の骨部の端部を近似する円弧の中心Ｏ周りの角度θと当該中心からの距離ｒとを成分とする極座標に極座標変換し（図９参照）、極座標変換された関節部の骨部の端部を、距離ｒを増大させる方向（すなわち図９の例では上側に向かう方向）に平行移動させて、極座標変換された当該関節部の軟骨の変形前の形状として推定するように構成することも可能である。さらに、極座標変換された関節部の骨部の端部を直線で近似し、その直線を距離ｒを増大させる方向（すなわち図９の例では上側に向かう方向）に平行移動させた新たな直線を、極座標変換された当該関節部の軟骨の変形前の形状として推定するように構成することも可能である。
［推定手法３］
一方、例えば図１０に示すように、微分位相画像中に関節部の軟骨の端部Ａを特定した場合に、軟骨に欠損Ｄが生じている場合がある。なお、Ｂは関節部の骨部の端部を表す。そこで、このような場合には、例えば、軟骨の端部の欠損を生じていない部分の形状に基づいて凸包絡を求める等して軟骨の欠損Ｄがない状態に復元することにより、関節部の軟骨の変形前の形状（図１０における破線参照）を推定するように構成することも可能である。
そして、上記の推定手法２、３においても、関節部の軟骨の変形前の端部の形状を良好に推定することが可能となる。
［推定した軟骨の変形前の端部の形状を表示することについて］
そして、画像処理装置５０は、上記の推定手法１〜３等に基づいて推定した関節部の軟骨の変形前の端部の形状を、当該軟骨が写っている微分位相画像（図１１（Ａ）参照）や極座標変換された微分位相画像（図１１（Ｂ）参照）に重ね合わせて表示するように構成することが可能である。なお、図１１（Ａ）、（Ｂ）においても、Ａは微分位相画像中や極座標変換された微分位相画像中に特定された関節部の軟骨の端部を表し、Ｂは関節部の骨部の端部を表す。また、一点鎖線で表されるＡ＊は推定された関節部の軟骨の変形前の端部の形状を表す。
このように構成すれば、医師等が画像処理装置５０の画面上に表示された関節部の軟骨の端部の形状Ａと、推定された関節部の軟骨の変形前の端部の形状Ａ＊とを見比べることで、関節部の軟骨にどの程度の変形が生じているか、すなわち軟骨にどの程度の欠損が生じたり軟骨がどの程度すり減ったか等を視覚的に容易かつ的確に認識して診断することが可能となる。
［軟骨の形状に関する特徴量の算出等について］
また、微分位相画像中に推定された関節部の軟骨の変形前の形状Ａ＊と画像中に特定したまたは特定された関節部の軟骨の端部の形状Ａ（図１１（Ａ）参照）、或いは、極座標変換された微分位相画像中に推定された関節部の軟骨の変形前の形状Ａ＊と画像中に特定したまたは特定された関節部の軟骨の端部の形状Ａ（図１１（Ｂ）参照）に基づいて、関節部の軟骨のすり減り具合等を表す関節部の軟骨の形状に関する特徴量を算出するように構成することも可能である。
この場合、上記の関節部の軟骨の厚みＲに関する特徴量と同様に、例えば図中の二点鎖線で囲まれた範囲内、或いはその範囲内に設定された所定の範囲内における、関節部の軟骨の変形前の形状Ａ＊における厚みに対する実際の軟骨の厚みＲの比の最大値や最小値、平均値、最大値や平均値と最小値との差分、最小値の最大値や平均値に対する比等を軟骨の形状に関する特徴量として算出するように構成することが可能である。
また、例えば図中の二点鎖線で囲まれた範囲内、或いはその範囲内に設定された所定の範囲内における、軟骨の面積（すなわち軟骨の端部Ａと骨部の端部Ｂとの間の部分の面積）や、変形により失われた軟骨の面積（すなわち軟骨の端部Ａと推定された軟骨の変形前の端部Ａ＊との間の部分の面積）、或いは、変形する前の軟骨の面積（すなわち骨部の端部Ｂと推定された軟骨の変形前の端部Ａ＊との間の部分の面積）に対する軟骨の面積の比や変形により失われた軟骨の面積の比等を軟骨の形状に関する特徴量として算出するように構成することも可能である。
このように構成することで、関節部の軟骨に欠損等の変形が生じているような場合に（例えば図１０におけるＤ参照）、欠損等による変形の程度がどの程度であるかを特徴量として定量的に的確に認識することが可能となる。また、上記のように構成し、例えば過去の特徴量と比較することで、特徴量の経時的変化に基づいて関節部の軟骨の形状の変化を定量的に的確に認識することが可能となる。そして、医師等が当該特徴量の経時的変化を見ることで、患者の関節部の軟骨のすり減り具合（例えば図１１（Ａ）、（Ｂ）参照）等が時間的にどの程度進んだか、或いは進んでいないか等を的確に診断することが可能となる。
［効果２］
以上のように、上記のＸ線タルボ撮影装置１や画像処理装置５０を有する本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００によれば、例えば上記の推定手法１〜３に示したように、画像処理装置５０で、微分位相画像中や極座標変換された微分位相画像中に特定された関節部の骨部の端部や軟骨の端部に基づいて当該関節部の軟骨の変形前の形状を推定するように構成し、例えば、軟骨の端部と、推定した関節部の軟骨の変形前の端部の形状とを画像中に重ね合わせて表示することで、医師等がそれらを見比べて、関節部の軟骨にどの程度の変形が生じているかを視覚的に容易に認識して的確に診断することが可能となる。
また、推定した関節部の軟骨の変形前の端部の形状を用いて軟骨の形状に関する特徴量を算出することで、医師等が、欠損等による変形の程度がどの程度であるかを特徴量として定量的に的確に認識したり、患者の関節部の軟骨のすり減り具合等が時間的にどの程度進んだか、或いは進んでいないか等を的確に診断することが可能となる。
なお、本発明が上記の実施形態等に限定されず、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線タルボ撮影装置
１１ａ Ｘ線源
１３ 被写体台
１６ Ｘ線検出器
１９ コントローラー
５０ 画像処理装置
１００ 医療用画像撮影システム
Ａ 関節部の軟骨の端部
Ａ＊ 関節部の軟骨の変形前の端部
Ｂ 関節部の骨部の端部
Ｏ 円弧の中心
Ｐ 軟骨の端部上に指定された位置
ｐ 骨部の端部上に指定された位置
ｐ１、ｐ２、ｐ３ 点（複数の点、３個の点）
Ｑ１ 位置Ｐから画像における縦方向に最も近い関節部の骨部の端部上の点
Ｑ２ 位置Ｐから画像における横方向に最も近い関節部の骨部の端部上の点
Ｒ 関節部の軟骨の厚み
ｒ 中心からの距離
θ 中心周りの角度

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、
    被写体の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
    撮影された被写体の画像信号に基づいて生成される各種の再構成画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成するコントローラーと、
    を備えるＸ線タルボ撮影装置と、
    前記Ｘ線タルボ撮影装置の前記コントローラーが生成した前記再構成画像中または前記再構成画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部、および前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の少なくとも一方に基づいて、前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中の前記関節部の軟骨の厚みを測定する画像処理装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像に写った前記軟骨の端部上に指定された位置から、画像における縦方向および横方向で最も近い前記関節部の骨部の端部上の点をそれぞれ割り出し、
    割り出した各点の間の前記関節部の骨部の端部を対象として、前記軟骨の端部上に指定された位置から前記関節部の骨部の端部までの最短距離を算出し、
    算出した前記最短距離を、当該指定された位置における前記関節部の軟骨の厚みとして測定することを特徴とする医療用画像撮影システム。
  2. 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、
    被写体の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
    撮影された被写体の画像信号に基づいて生成される各種の再構成画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成するコントローラーと、
    を備えるＸ線タルボ撮影装置と、
    前記Ｘ線タルボ撮影装置の前記コントローラーが生成した前記再構成画像中または前記再構成画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部、および前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の少なくとも一方に基づいて、前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中の前記関節部の軟骨の厚みを測定する画像処理装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、前記再構成画像または前記再構成画像を用いて生成された画像に写った前記骨部の端部上に指定された位置から前記特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部までの最短距離を算出し、算出した前記最短距離を、当該指定された位置における前記関節部の軟骨の厚みとして測定することを特徴とする医療用画像撮影システム。
  3. 前記画像処理装置は、前記骨部の端部上に指定された位置から、画像における縦方向および横方向で最も近い前記関節部の軟骨の端部上の点をそれぞれ割り出し、割り出した各点の間の前記関節部の軟骨の端部を対象として、前記骨部の端部上に指定された位置から前記関節部の軟骨の端部までの最短距離を算出することを特徴とする請求項２に記載の医療用画像撮影システム。
  4. 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、
    被写体の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
    撮影された被写体の画像信号に基づいて生成される各種の再構成画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成するコントローラーと、
    を備えるＸ線タルボ撮影装置と、
    前記Ｘ線タルボ撮影装置の前記コントローラーが生成した前記再構成画像中または前記再構成画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部、および前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の少なくとも一方に基づいて、前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中の前記関節部の軟骨の厚みを測定する画像処理装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、前記関節部の軟骨の端部または前記骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度と当該中心からの距離とを成分とする極座標に極座標変換し、極座標変換した前記微分位相画像上または前記微分位相画像を用いて生成された画像上で前記関節部の軟骨の厚みを測定することを特徴とする医療用画像撮影システム。
  5. 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、
    被写体の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台と、
    撮影された被写体の画像信号に基づいて生成される各種の再構成画像のうち、少なくとも微分位相画像を再構成して生成するコントローラーと、
    を備えるＸ線タルボ撮影装置と、
    前記Ｘ線タルボ撮影装置の前記コントローラーが生成した前記再構成画像中または前記再構成画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部、および前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中に特定しまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の少なくとも一方に基づいて、前記微分位相画像中または前記微分位相画像を用いて生成された画像中の前記関節部の軟骨の厚みを測定する画像処理装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記特定しまたは特定された前記関節部の骨部の端部上に設定しまたは設定された少なくとも３個の点に基づいて前記骨部の端部を円弧で近似し、
    近似した円弧の中心を算出し、前記骨部の端部上に指定された位置と前記円弧の中心とを通る直線上にて前記関節部の軟骨の厚みを測定し、
    近似した円弧の半径を拡大して生成される新たな円弧を、当該関節部の軟骨の変形前の形状として推定することを特徴とする医療用画像撮影システム。
  6. 前記画像処理装置は、前記極座標変換された前記関節部の骨部の端部を平行移動させて、極座標変換された当該関節部の軟骨の変形前の形状として推定することを特徴とする請求項４に記載の医療用画像撮影システム。
  7. 前記画像処理装置は、推定した前記関節部の軟骨の変形前の形状を、当該軟骨が写っている前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像、または極座標変換された前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像に重ね合わせて表示することを特徴とする請求項５または請求項６に記載の医療用画像撮影システム。
  8. 前記画像処理装置は、前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像、または極座標変換された前記微分位相画像または前記微分位相画像を用いて生成された画像を用いて推定された前記関節部の軟骨の変形前の形状と、特定したまたは特定された前記関節部の軟骨の端部の形状とに基づいて、前記関節部の軟骨の形状に関する特徴量を算出することを特徴とする請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の医療用画像撮影システム。
JP2013246853A 2013-11-29 2013-11-29 医療用画像撮影システム Active JP6291812B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013246853A JP6291812B2 (ja) 2013-11-29 2013-11-29 医療用画像撮影システム
EP14191556.1A EP2878265B1 (en) 2013-11-29 2014-11-03 Medical imaging system
US14/551,119 US9629600B2 (en) 2013-11-29 2014-11-24 Medical imaging system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013246853A JP6291812B2 (ja) 2013-11-29 2013-11-29 医療用画像撮影システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015104441A JP2015104441A (ja) 2015-06-08
JP6291812B2 true JP6291812B2 (ja) 2018-03-14

Family

ID=51862167

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013246853A Active JP6291812B2 (ja) 2013-11-29 2013-11-29 医療用画像撮影システム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9629600B2 (ja)
EP (1) EP2878265B1 (ja)
JP (1) JP6291812B2 (ja)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5493852B2 (ja) * 2007-02-21 2014-05-14 コニカミノルタ株式会社 放射線画像撮影装置
WO2015015851A1 (ja) * 2013-07-30 2015-02-05 コニカミノルタ株式会社 医用画像システム及び関節軟骨状態のスコア判定方法
EP3107477B1 (en) * 2014-01-27 2018-07-04 Materialise N.V. Prediction of shapes
JP6451400B2 (ja) * 2015-02-26 2019-01-16 コニカミノルタ株式会社 画像処理システム及び画像処理装置
JP6630552B2 (ja) * 2015-11-26 2020-01-15 株式会社日立製作所 Ｘ線測定システム及びｘ線検出データ処理方法
US11249034B2 (en) 2015-12-02 2022-02-15 Konica Minolta, Inc. X-ray Talbot capturing apparatus
JP6670398B2 (ja) * 2016-05-04 2020-03-18 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 暗視野又は位相コントラストｘ線撮像における特徴抑制
US10299750B2 (en) 2016-08-05 2019-05-28 Toshiba Medical Systems Corporation Medical image processing apparatus and X-ray CT apparatus
JP6858047B2 (ja) * 2017-03-27 2021-04-14 国立大学法人 東京大学 診断画像処理装置、評価支援方法及びプログラム
JP7069670B2 (ja) * 2017-12-04 2022-05-18 コニカミノルタ株式会社 Ｘ線撮影システム
CN111965645B (zh) * 2020-08-10 2022-04-05 中南大学 一种顾及几何约束的多基线植被高度反演方法及装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7634119B2 (en) * 2002-12-04 2009-12-15 Conformis, Inc. Fusion of multiple imaging planes for isotropic imaging in MRI and quantitative image analysis using isotropic or near-isotropic imaging
US5812629A (en) 1997-04-30 1998-09-22 Clauser; John F. Ultrahigh resolution interferometric x-ray imaging
JP2002532126A (ja) * 1998-09-14 2002-10-02 スタンフォード ユニバーシティ 関節状態の評価及び損傷防止装置
AU2007209792A1 (en) * 1998-12-16 2007-09-06 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Assessing the condition of a joint and preventing damage
US6560476B1 (en) * 1999-11-01 2003-05-06 Arthrovision, Inc. Evaluating disease progression using magnetic resonance imaging
WO2002023483A2 (en) * 2000-09-14 2002-03-21 Leland Stanford Junior University Technique for manipulating medical images
JP2008200359A (ja) 2007-02-21 2008-09-04 Konica Minolta Medical & Graphic Inc Ｘ線撮影システム
US8696603B2 (en) * 2008-12-04 2014-04-15 Fujifilm Corporation System for measuring space width of joint, method for measuring space width of joint and recording medium
JP2010253243A (ja) * 2008-12-04 2010-11-11 Fujifilm Corp 関節裂隙幅計測システム及び関節裂隙幅計測方法及びプログラム
JPWO2011033798A1 (ja) 2009-09-16 2013-02-07 コニカミノルタエムジー株式会社 Ｘ線撮影装置、ｘ線画像システム及びｘ線画像生成方法
JP6079204B2 (ja) 2012-12-18 2017-02-15 コニカミノルタ株式会社 医用画像システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20150150529A1 (en) 2015-06-04
JP2015104441A (ja) 2015-06-08
EP2878265B1 (en) 2016-10-19
EP2878265A1 (en) 2015-06-03
US9629600B2 (en) 2017-04-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6291812B2 (ja) 医療用画像撮影システム
JP6534998B2 (ja) 医療画像を表示する方法及び装置
JP6079204B2 (ja) 医用画像システム
JP6165809B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
US9861332B2 (en) Tomographic image generation device and method, and recording medium
JP2017225644A (ja) 医療用画像処理装置及び医療用画像撮影システム
KR20130069506A (ko) 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
US10335107B2 (en) Tomographic image generation device and method, and recording medium
JP3987024B2 (ja) 横方向のフィルタリング処理を用いたトモシンセシス画像を強調する方法及びシステム
JP2017055973A (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
JP6987352B2 (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理方法
US10898145B2 (en) Image display device, image display method, and image display program
US11197646B2 (en) X-ray imaging system
JP6185023B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
Li et al. Optimization of slice sensitivity profile for radiographic tomosynthesis
JP2007325641A (ja) 医用画像表示装置
JP2005528965A (ja) 多次元構造の解析方法
JP2019046057A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP7077208B2 (ja) 画像再構成装置および画像再構成方法
US10818074B2 (en) Bone segmentation and display for 3D extremity imaging
JP2017000675A (ja) 医用画像処理装置及びｘ線撮像装置
JP2021023548A (ja) 医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法
US20210346173A1 (en) Methods and apparatuses for graphic processing in a visual display system for the planning and execution of fusion of the cervical spine
US20160361038A1 (en) Medical imaging apparatus and medical imaging method
JP7403994B2 (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160926

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20170623

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170711

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170908

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180116

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180129

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6291812

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150