JP6482457B2 - Bone metabolism analysis support program and method - Google Patents
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Description
本発明は、骨代謝解析支援プログラム及び方法に関する。 The present invention relates to a bone metabolism analysis support program and method.
骨においては、古い骨が破壊（吸収）される骨吸収と、新しい骨が形成される骨形成とが繰り返し行われており、これらをまとめて骨代謝と呼んでいる。加齢、特定の病気、あるいは薬の服用などにより、骨代謝において骨吸収量が骨形成量を上回ることがある。これが骨粗鬆症を引き起こす原因となる。 In bone, bone resorption in which old bone is destroyed (resorbed) and bone formation in which new bone is formed are repeatedly performed, and these are collectively called bone metabolism. Bone resorption may exceed bone formation in bone metabolism due to aging, specific illness, or taking medicine. This causes osteoporosis.
骨は、その外側を覆う皮質骨と、皮質骨の内側に存在するスポンジ状の海綿骨を有している。海綿骨は、体積当りの表面積が大きく、骨のその他の部分よりも骨吸収量が多いことが知られている。例えば、海綿骨の骨吸収量は、皮質骨のそれよりも約６倍程度多い。したがって、骨吸収量が骨形成量を上回る現象は、海綿骨において生じやすい。骨吸収が進み、海綿骨内の所定部分において、骨梁（海綿骨における骨組）が欠けた部分である骨髄腔が広がると、当該部分には新たな骨は形成されず、骨髄腔が維持され、あるいはさらに骨髄腔が広がることになる。これにより、骨構造（海綿骨内）において、骨折を生じさせ易い脆弱部位が形成されることになる。このことから、骨粗鬆症を要因とする主な骨折部位は、橈骨遠位端、胸腰椎移行部、あるいは大腿骨近位部など、海綿骨の豊富な部位である。 The bone has cortical bone that covers the outside thereof and sponge-like cancellous bone that exists inside the cortical bone. It is known that cancellous bone has a large surface area per volume and more bone resorption than other parts of the bone. For example, the amount of bone resorption of cancellous bone is about 6 times higher than that of cortical bone. Therefore, a phenomenon in which the amount of bone resorption exceeds the amount of bone formation is likely to occur in cancellous bone. When bone resorption progresses and the bone marrow cavity, which is a part lacking the trabecular bone (framework in the cancellous bone), spreads in a predetermined part of the cancellous bone, no new bone is formed in the part, and the bone marrow cavity is maintained. Or, the bone marrow cavity will expand further. Thereby, in the bone structure (in the cancellous bone), a fragile site that easily causes a fracture is formed. From this, the main fracture sites caused by osteoporosis are cancellous bone-rich sites such as the distal radius, the thoracolumbar transition, or the proximal femur.
さらに、海綿骨における骨梁の喪失は、皮質骨を連結する梁を失うことであり、これにより皮質骨も骨折し易くなる。 Furthermore, the loss of trabecular bone in the cancellous bone is the loss of the beam connecting the cortical bone, which also makes the cortical bone susceptible to fracture.
以上のことから、海綿骨の骨量あるいは骨密度（以下単に「骨密度」と記載する）を測定することが、骨粗鬆症に起因する骨折を防止するために有効であると考えられ、従来、海綿骨の骨密度が測定されている。例えば、非特許文献１には、Ｘ線画像であるＭＤＣＴ（Ｍｕｌｔｉ−ｒｏｗ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を用い、骨代謝による海綿骨の骨密度を定量的に測定することが記載されている。 From the above, it is considered that measuring the bone mass or bone density (hereinafter simply referred to as “bone density”) of cancellous bone is effective for preventing fractures caused by osteoporosis. The bone density of the bone is measured. For example, Non-Patent Document 1 describes that the bone density of cancellous bone due to bone metabolism is quantitatively measured using an MDCT (Multi-row Detector Computed Tomography) image that is an X-ray image.
従来の骨密度測定においては、測定対象骨像を含むＸ線画像上において測定者などによって指定された関心領域（ＲＯＩ；Region Of Interest）内における骨量の和あるいは平均骨密度が数値として算出されていた。従来の骨密度測定法によれば、異なる時点における２つの測定値を比較することで、ＲＯＩ内全体の骨量あるいは平均骨密度の増減は把握できるものの、算出される数値だけでは、ＲＯＩ内のうち具体的にどの部分（位置）が脆弱部位であるのか分からないという問題が生じる。 In the conventional bone density measurement, the sum of bone mass or the average bone density within a region of interest (ROI) specified by a measurer on an X-ray image including a bone image to be measured is calculated as a numerical value. It was. According to the conventional bone density measurement method, by comparing two measured values at different time points, the increase or decrease in the total bone mass or average bone density in the ROI can be grasped. Of these, there is a problem that it is not known which part (position) is a fragile part.
また、骨の各位置の骨密度を輝度などで表して画像化した骨密度画像が形成され、異なる時点に対応する２つの骨密度画像を比較することも従来行われている。しかし、従来においては、当該２つの骨密度画像を並べて測定者が目視で比較しており、海綿骨領域の骨密度の微妙な変化などを把握することは困難であった。特に、同じ骨を撮像したものであっても、骨密度画像中における測定対象骨像の位置や向きが異なっている場合は、適切な比較が非常に困難となる。 In addition, a bone density image obtained by imaging the bone density at each position of the bone with brightness or the like is formed, and two bone density images corresponding to different time points are also compared conventionally. However, conventionally, the measurer visually compares the two bone density images, and it has been difficult to grasp a subtle change in the bone density in the cancellous bone region. In particular, even if the same bone is imaged, if the position and orientation of the bone image to be measured in the bone density image are different, appropriate comparison becomes very difficult.
本発明の目的は、骨代謝による海綿骨の構造変動を測定者がより容易に把握することができるようにすることにある。 An object of the present invention is to enable a measurer to more easily grasp the change in structure of cancellous bone due to bone metabolism.
本発明は、測定対象骨の海綿骨における骨代謝により生じる構造変動の解析を支援するための骨代謝解析支援プログラムであって、コンピュータを、前記測定対象骨を第１時点においてＸ線撮像して得られた第１検出データ群に基づいて、前記海綿骨を含む第１時点骨像を含む第１Ｘ線画像を形成し、前記測定対象骨を第１時点とは異なる第２時点においてＸ線撮像して得られた第２検出データ群に基づいて、前記海綿骨を含む第２時点骨像を含む第２Ｘ線画像を形成するＸ線画像形成手段と、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれから特徴形状を抽出する特徴形状抽出手段と、抽出された前記特徴形状に基づいて、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像の位置合わせ処理を行う位置合わせ手段と、前記位置合わせ処理された前記第１時点骨像及び第２時点骨像に基づいて、骨代謝による前記海綿骨の構造変動を表す骨代謝画像を形成する骨代謝画像形成手段と、前記骨代謝画像を表示部に表示させる表示手段と、として機能させることを特徴とする。 The present invention is a bone metabolism analysis support program for supporting the analysis of structural changes caused by bone metabolism in the cancellous bone of a measurement target bone, and the computer scans the measurement target bone at the first time point by X-ray imaging. Based on the obtained first detection data group, a first X-ray image including a first time point bone image including the cancellous bone is formed, and the measurement target bone is X-ray imaged at a second time point different from the first time point. X-ray image forming means for forming a second X-ray image including a second time point bone image including the cancellous bone based on the second detection data group obtained as described above, the first time point bone image and the second time point image Feature shape extraction means for extracting a feature shape from each time point bone image, position adjustment means for performing alignment processing of the first time point bone image and the second time point bone image based on the extracted feature shape; Before the alignment process Based on the first time point bone image and the second time point bone image, bone metabolism image forming means for forming a bone metabolism image representing the structure change of the cancellous bone due to bone metabolism, and a display for displaying the bone metabolism image on the display unit And function as means.
望ましくは、前記特徴形状は、前記測定対象骨における、少なくとも前記海綿骨よりも骨代謝量が少ない部分の形状である。 Desirably, the characteristic shape is a shape of a portion of the measurement target bone having a bone metabolism less than at least the cancellous bone.
望ましくは、前記特徴形状は、前記測定対象骨の皮質骨の形状である。 Preferably, the characteristic shape is a shape of a cortical bone of the measurement target bone.
望ましくは、前記第１Ｘ線画像は、前記測定対象骨の骨密度が、第１の色における輝度値によって表現された画像であり、前記第２Ｘ線画像は、前記測定対象骨の骨密度が、第２の色における輝度値によって表現された画像であり、前記骨代謝画像は、位置合わせされた前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像を合成することで形成され、前記骨代謝画像の各画素の色が、前記第１時点骨像の画素の色と位置的に対応する第２時点骨像の画素の色との合成色である。 Preferably, the first X-ray image is an image in which the bone density of the bone to be measured is expressed by a luminance value in a first color, and the bone density of the bone to be measured is the second X-ray image, An image represented by a luminance value in a second color, wherein the bone metabolism image is formed by synthesizing the aligned first time point bone image and the second time point bone image; The color of each pixel is a composite color of the color of the pixel of the second time point bone image corresponding in position to the color of the pixel of the first time point bone image.
望ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像に含まれる各画素について、骨梁に対応する骨画素であるか、骨梁以外の部分に対応する非骨画素であるかを識別する画素識別手段、として機能させ、前記骨代謝画像は、第１時点骨像の画素と、当該画素に位置的に対応する第２時点骨像の画素との比較において、第１時点骨像において非骨画素であり第２時点骨像において骨画素に変化した画素の集合である骨形成領域と、第１時点骨像において骨画素であり第２時点骨像において非骨画素に変化した画素の集合である骨吸収領域と、第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても骨画素である画素並びに第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても非骨画素である画素の集合である維持領域と、が識別された画像である、ことを特徴とする。 Preferably, the computer further includes, for each pixel included in the first time point bone image and the second time point bone image, a bone pixel corresponding to the trabecular bone or a non-bone corresponding to a portion other than the trabecular bone. In the comparison between the pixel of the first time point bone image and the pixel of the second time point bone image positionally corresponding to the pixel, the bone metabolism image is made to function as a pixel identification unit that identifies whether the pixel is a pixel. A bone formation region that is a set of pixels that are non-bone pixels in the first time point bone image and changed to bone pixels in the second time point bone image, and bone pixels in the first time point bone image that are non-bone pixels in the second time point bone image The bone resorption region that is a set of pixels changed to pixels, the pixels that are bone pixels in both the first time point bone image and the second time point bone image, and the first time point bone image and the second time point bone image Maintenance area that is a collection of non-bone pixels , An image is identified, characterized in that.
望ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれにおいて、非骨画素毎に、当該非骨画素から複数の方向における非骨画素の連結量を示す指標である非骨部連結量を演算する非骨部連結量演算手段と、前記第１時点骨像において演算された複数の非骨部連結量をマッピングして第１非骨部体積指標画像を形成し、前記第２時点骨像において演算された複数の非骨部連結量をマッピングして第２非骨部体積指標画像を形成する非骨部体積指標画像形成手段と、として機能させ、前記表示手段は、第１非骨部体積指標画像及び第２非骨部体積指標画像を並列表示させる、ことを特徴とする。 Preferably, the computer further includes, for each non-bone pixel in each of the first time point bone image and the second time point bone image, an index indicating a connection amount of the non-bone pixel in a plurality of directions. A non-bone part connection amount calculating means for calculating a certain non-bone part connection amount and a plurality of non-bone part connection amounts calculated in the first time point bone image are mapped to form a first non-bone part volume index image. A non-bone part volume index image forming unit that forms a second non-bone part volume index image by mapping a plurality of non-bone part connection amounts calculated in the second time point bone image, and the display unit Is characterized in that the first non-bone part volume index image and the second non-bone part volume index image are displayed in parallel.
望ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれにおいて、骨画素毎に、当該骨画素から複数の方向における骨画素の連結量を示す指標である骨部連結量を演算する骨部連結量演算手段と、前記第１時点骨像において演算された複数の骨部連結量をマッピングして第１骨部体積指標画像を形成し、前記第２時点骨像において演算された複数の骨部連結量をマッピングして第２骨部体積指標画像を形成する骨部体積指標画像形成手段と、として機能させ、前記表示手段は、第１骨部体積指標画像及び第２骨部体積指標画像を並列表示させる、ことを特徴とする。 Preferably, the computer further includes a bone part that is an index indicating a connection amount of bone pixels in a plurality of directions from the bone pixel for each bone pixel in each of the first time point bone image and the second time point bone image. A bone connection amount calculating means for calculating a connection amount and a plurality of bone connection amounts calculated in the first time point bone image are mapped to form a first bone volume index image, and the second time point bone image A bone volume index image forming unit that maps a plurality of bone part connection amounts calculated in step B to form a second bone volume index image, and the display unit includes the first bone volume index image and The second bone volume index image is displayed in parallel.
また、本発明は、測定対象骨の海綿骨における骨代謝により生じる構造変動の解析を支援するための骨代謝解析支援方法であって、コンピュータが、前記測定対象骨を第１時点においてＸ線撮像して得られた第１検出データ群に基づいて、前記海綿骨を含む第１時点骨像を含む第１Ｘ線画像を形成し、前記測定対象骨を第１時点とは異なる第２時点においてＸ線撮像して得られた第２検出データ群に基づいて、前記海綿骨を含む第２時点骨像を含む第２Ｘ線画像を形成するＸ線画像形成ステップと、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれから特徴形状を抽出する特徴形状抽出ステップと、抽出された前記特徴形状に基づいて、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像の位置合わせ処理を行う位置合わせステップと、前記位置合わせ処理された前記第１時点骨像及び第２時点骨像に基づいて、骨代謝による前記海綿骨の構造変動を表す骨代謝画像を形成する骨代謝画像形成ステップと、前記骨代謝画像を表示部に表示させる表示ステップと、を実行することを特徴とする。 The present invention also provides a bone metabolism analysis support method for supporting an analysis of structural changes caused by bone metabolism in the cancellous bone of a measurement target bone, wherein the computer performs X-ray imaging of the measurement target bone at a first time point. A first X-ray image including a first time point bone image including the cancellous bone is formed on the basis of the first detection data group obtained as described above, and the measurement target bone is measured at a second time point different from the first time point. An X-ray image forming step of forming a second X-ray image including a second time point bone image including the cancellous bone based on a second detection data group obtained by line imaging; the first time point bone image and the A feature shape extraction step for extracting a feature shape from each of the second time point bone images, and an alignment step for performing a position adjustment process for the first time point bone image and the second time point bone image based on the extracted feature shape And the alignment A bone metabolism image forming step for forming a bone metabolism image representing a structure change of the cancellous bone due to bone metabolism based on the processed first time point bone image and second time point bone image, and a display unit for displaying the bone metabolism image And a display step of displaying on the screen.
本発明によれば、骨代謝による海綿骨の構造変動を測定者がより容易に把握することができる。 According to the present invention, a measurer can more easily grasp the structural change of cancellous bone due to bone metabolism.
以下、本発明の実施形態について、図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係るプログラムを実行するための装置の構成概略図である。本実施形態に係るプログラムは、端末１０上において実行される。端末１０は、汎用ＰＣ（Personal Computer）など、当該プログラムが実行可能なコンピュータであれば足りる。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an apparatus for executing a program according to the present embodiment. The program according to the present embodiment is executed on the terminal 10. The terminal 10 may be a computer that can execute the program, such as a general-purpose PC (Personal Computer).
端末１０は、ＣＰＵなどで構成される処理部１２、ハードディスクあるいはメモリなどから構成された記憶部１４、キーボード、マウス、あるいはタッチパネルなどから構成され、医師などの測定者（ユーザ）の指示を処理部１２へ入力するための入力部１６、及び液晶パネルなどから構成される表示部１８を含んで構成されている。各部はバスを介して接続されており、処理部１２から各部へ対してアクセス可能となっている。端末１０は、この他、ネットワークに接続するための通信部などが設けられてよい。 The terminal 10 includes a processing unit 12 configured by a CPU, a storage unit 14 configured by a hard disk or a memory, a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like, and processes instructions from a measurer (user) such as a doctor. 12 includes an input unit 16 for inputting data to a display 12 and a display unit 18 including a liquid crystal panel. Each unit is connected via a bus and is accessible from the processing unit 12 to each unit. In addition, the terminal 10 may be provided with a communication unit for connecting to a network.
本実施形態に係るプログラムは、処理部１２が読み出し可能な記憶媒体に記憶される。例えば、記憶部１４に予め記憶されていてもよく、ＤＶＤなどの形態で提供されてもよく、ネットワークを介して提供されてもよい。当該プログラムは、これらの記憶媒体に非一時的に記憶される。処理部１２は、プログラムに従って動作することで複数の機能を発揮する。処理部１２が有する複数の機能については図２を用いて後述する。 The program according to the present embodiment is stored in a storage medium that can be read by the processing unit 12. For example, it may be stored in advance in the storage unit 14, may be provided in the form of a DVD, or may be provided via a network. The program is stored in these storage media non-temporarily. The processing unit 12 exhibits a plurality of functions by operating according to a program. A plurality of functions of the processing unit 12 will be described later with reference to FIG.
端末１０には、Ｘ線測定装置（不図示）において、被検体の測定対象骨に対してＸ線撮像が実施され、その結果得られた検出データ群が送られる。当該検出データ群に含まれる各検出データは、被検体を透過したＸ線の減衰量を元に形成されたものであり、被検体の各位置を透過した各Ｘ線経路に対応するものである。つまり、各検出データは、被検体の各位置に対応する座標情報を持っている。各検出データに基づいて、測定対象骨の各位置の骨密度などが演算される。検出データ群を端末１０へ送る方法としては、通信部を介して送られてもよいし、携帯メモリなどを介して送られてもよい。また、検出データ群は記憶部１４に一旦記憶される。 The terminal 10 is subjected to X-ray imaging on a measurement target bone of a subject in an X-ray measurement apparatus (not shown), and a detection data group obtained as a result is sent. Each detection data included in the detection data group is formed on the basis of the attenuation amount of the X-ray transmitted through the subject, and corresponds to each X-ray path transmitted through each position of the subject. . That is, each detection data has coordinate information corresponding to each position of the subject. Based on each detection data, the bone density of each position of the bone to be measured is calculated. As a method of sending the detection data group to the terminal 10, it may be sent via a communication unit, or may be sent via a portable memory or the like. The detection data group is temporarily stored in the storage unit 14.
より詳しくは、端末１０には、同一被検体の同一測定対象骨について異なる時点におけるＸ線撮像で取得された少なくとも２つの検出データ群が送られる。本実施形態においては、骨粗鬆症治療薬（ビスホスホネート、テリパラチド、ラロキシフェンなど）の投与前に取得された治療前検出データ群と、骨粗鬆症治療薬の投与後に取得された治療後検出データ群の２つの検出データ群が端末１０へ送られる。もちろん、２以上の複数の時点における２以上の検出データ群が端末１０へ送られてもよい。 More specifically, at least two detection data groups acquired by X-ray imaging at different time points are sent to the terminal 10 for the same measurement target bone of the same subject. In this embodiment, two detection data, a pretreatment detection data group acquired before administration of an osteoporosis therapeutic drug (bisphosphonate, teriparatide, raloxifene, etc.) and a post treatment detection data group acquired after administration of the osteoporosis therapeutic drug. The group is sent to the terminal 10. Of course, two or more detection data groups at two or more time points may be sent to the terminal 10.
図２は、処理部が有する複数の機能を図示したブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram illustrating a plurality of functions of the processing unit.
骨密度画像形成部３０は、Ｘ線測定装置から送られた検出データ群に基づいて、測定対象骨における骨密度の位置的分布を表すＸ線画像である骨密度画像を形成する。測定対象骨の各位置における骨密度は、骨密度画像が有する各画素の輝度あるいは色相などで表現される。骨密度画像には、測定対象骨に対応する像である測定対象骨像が含まれている。当該測定対象骨像には皮質骨領域及び海綿骨領域が含まれる。 The bone density image forming unit 30 forms a bone density image that is an X-ray image representing the positional distribution of bone density in the measurement target bone based on the detection data group sent from the X-ray measurement apparatus. The bone density at each position of the bone to be measured is expressed by the brightness or hue of each pixel included in the bone density image. The bone density image includes a measurement target bone image that is an image corresponding to the measurement target bone. The measurement target bone image includes a cortical bone region and a cancellous bone region.
骨密度画像形成部３０は、治療前における測定対象骨の骨密度分布を表す治療前骨密度画像を治療前検出データ群に基づいて形成し、治療後における測定対象骨の骨密度分布を表す治療後骨密度画像を治療後検出データ群に基づいて形成する。以後、治療前骨密度画像に含まれる測定対象骨像を治療前骨像と、治療後骨密度画像に含まれる測定対象骨像を治療後骨像と記載する。 The bone density image forming unit 30 forms a pre-treatment bone density image representing the bone density distribution of the measurement target bone before the treatment based on the pre-treatment detection data group, and the treatment representing the bone density distribution of the measurement target bone after the treatment. A posterior bone density image is formed based on the post-treatment detection data group. Hereinafter, the measurement target bone image included in the pretreatment bone density image is referred to as a pretreatment bone image, and the measurement target bone image included in the posttreatment bone density image is referred to as a posttreatment bone image.
本実施形態においては、治療前骨密度画像においては、骨密度が第１の色（例えば赤色）における輝度で表現されている。詳しくは、骨密度が所定値以上の部分である骨部に対応する画素は第１の色で着色され、その輝度が骨密度に応じて決定される。一方、海綿骨における骨髄部分、軟組織部分（筋肉又は脂肪）、あるいはエア部分などの骨密度がほぼ０（所定値未満）の部分（骨部以外の部分）に対応する画素は輝度値０（つまり黒）で表現される。治療後骨密度画像も同様であるが、骨密度が第１の色とは異なる第２の色（例えば緑色）における輝度で表現されている点において治療前骨密度画像とは異なる。 In the present embodiment, in the pre-treatment bone density image, the bone density is expressed by luminance in a first color (for example, red). Specifically, the pixel corresponding to the bone portion where the bone density is a predetermined value or more is colored with the first color, and the luminance is determined according to the bone density. On the other hand, a pixel corresponding to a portion (a portion other than the bone portion) having a bone density of approximately 0 (less than a predetermined value) such as a bone marrow portion, a soft tissue portion (muscle or fat), or an air portion in the cancellous bone has a luminance value of 0 (that is, Black). The post-treatment bone density image is the same, but differs from the pre-treatment bone density image in that the bone density is represented by a luminance in a second color (for example, green) different from the first color.
特徴抽出部３２は、骨密度画像形成部３０が形成した治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像をそれぞれ解析し、各骨密度画像に含まれる各測定対象骨像から特徴形状を抽出する。具体的には、治療前骨密度画像に含まれる治療前骨像と、治療後骨密度画像に含まれる治療後骨像とから、同じ処理（基準）において特徴形状をそれぞれ抽出する。 The feature extraction unit 32 analyzes the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image formed by the bone density image forming unit 30, respectively, and extracts a feature shape from each measurement target bone image included in each bone density image. Specifically, feature shapes are respectively extracted in the same process (reference) from the pre-treatment bone image included in the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone image included in the post-treatment bone density image.
後述のように、特徴形状は、治療前骨像及び治療後骨像の位置合わせに用いられるものである。したがって、当該特徴形状は、それによって骨密度画像中における測定対象骨像の位置及び向きを特定するに足りる特徴を有する部分である。位置合わせのためには、両画像において変わらない特徴形状を抽出する必要があるところ、本実施形態においては、位置合わせされる２つの骨像は、骨代謝によってその構造が変動している可能性がある。その事情を鑑みて、特徴形状としては、骨代謝により骨密度が変化しにくい部分の形状が抽出される。詳しくは、少なくとも海綿骨よりも骨代謝量が少ない部分の形状が抽出される。本実施形態では、そのような特徴形状として、各測定対象骨像に含まれる皮質骨の形状が抽出される。皮質骨形状の抽出方法の詳細については、図５を用いて後述する。 As will be described later, the feature shape is used to align the pre-treatment bone image and the post-treatment bone image. Therefore, the feature shape is a portion having a feature sufficient to specify the position and orientation of the bone image to be measured in the bone density image. In order to align, it is necessary to extract a feature shape that does not change in both images. In this embodiment, the structures of two bone images to be aligned may vary due to bone metabolism. There is. In view of the circumstances, the shape of the portion where the bone density is difficult to change due to bone metabolism is extracted as the feature shape. Specifically, the shape of a portion having a bone metabolism less than that of at least cancellous bone is extracted. In the present embodiment, the shape of the cortical bone included in each measurement target bone image is extracted as such a feature shape. The details of the cortical bone shape extraction method will be described later with reference to FIG.
位置合わせ部３４は、治療前骨像及び治療後骨像からそれぞれ抽出された特徴形状に基づいて、治療前骨密度画像と治療後骨密度画像の位置合わせを行う。具体的には、治療前骨密度画像と治療後骨密度画像を重ね合わせたときに、治療前骨像から抽出された特徴形状と治療後骨像から抽出された特徴形状とが丁度重なるように両画像の位置合わせを行う。つまり、両画像の位置合わせとは、それらに含まれる治療前骨像と治療後骨像の位置合わせを行うことである。位置合わせ処理としては、例えば、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像の少なくとも一方について、拡大・縮小処理、平行移動処理、あるいは回転処理を行う。位置合わせ処理においては、既知の画像処理技術を用いることができる。例えば、ＳＳＤ法による位置合わせ、あるいは相互情報量に基づく位置合わせを行うことができる。 The alignment unit 34 aligns the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image based on the feature shapes respectively extracted from the pre-treatment bone image and the post-treatment bone image. Specifically, when the pretreatment bone density image and the posttreatment bone density image are superimposed, the feature shape extracted from the pretreatment bone image and the feature shape extracted from the posttreatment bone image just overlap. Align both images. That is, the registration of both images means that the pre-treatment bone image and post-treatment bone image included in them are aligned. As the alignment process, for example, an enlargement / reduction process, a parallel movement process, or a rotation process is performed on at least one of the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image. In the alignment process, a known image processing technique can be used. For example, alignment based on the SSD method or alignment based on the mutual information amount can be performed.
位置合わせ処理後、抽出された特徴形状（特徴形状内の所定画素）を基準として、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像の各画素の座標が合わせられるようにしてもよい。このようにすれば、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像において、同一座標の画素が測定対象骨の同一位置を表すものとなるから、以後の演算処理を簡素化することができる。 After the alignment process, the coordinates of each pixel of the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image may be aligned based on the extracted feature shape (predetermined pixels in the feature shape). In this way, in the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image, the pixels with the same coordinates represent the same position of the bone to be measured, so that the subsequent calculation processing can be simplified.
画素識別部３６は、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像が有する各画素の画素種を識別する。具体的には、両画像の各画素について、皮質骨や、海綿骨における骨梁などの骨部に対応する骨画素であるのか、それ以外の部分（例えば海綿骨における骨髄、軟組織部分、あるいはエア領域）に対応する非骨画素であるのかを識別する。画素識別部３６は、各画像に含まれる各画素の画素値に基づいて、骨画素と非骨画素を識別する。例えば、骨密度が画素の輝度値で表現されている場合は、ある所定の閾値以上の輝度値を有する画素を骨画素と判断し、当該閾値未満の輝度値を有する画素を非骨画素と判断する。 The pixel identifying unit 36 identifies the pixel type of each pixel included in the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image. Specifically, each pixel of both images is a bone pixel corresponding to a bone part such as cortical bone or trabecular bone in cancellous bone, or other part (for example, bone marrow, soft tissue part or air in cancellous bone). Whether the pixel is a non-bone pixel corresponding to (region). The pixel identifying unit 36 identifies a bone pixel and a non-bone pixel based on the pixel value of each pixel included in each image. For example, when the bone density is expressed by a luminance value of a pixel, a pixel having a luminance value equal to or higher than a predetermined threshold is determined as a bone pixel, and a pixel having a luminance value lower than the threshold is determined as a non-bone pixel. To do.
骨代謝画像形成部３８は、位置合わせされた治療前骨密度画像と治療後骨密度画像に基づいて、測定対象骨の海綿骨における骨代謝による骨梁の形状変動を表す骨代謝画像を形成する。骨代謝画像は、治療前骨密度画像において骨画素だった画素が治療後骨密度画像における対応する画素において非骨画素となった画素の集合である骨吸収領域、治療前骨密度画像において非骨画素だった画素が治療後骨密度画像における対応する画素において骨画素となった画素の集合である骨形成領域、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像においていずれも骨画素だった画素の集合である骨維持領域、及び治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像においていずれも非骨画素だった画素の集合である非骨維持領域が識別可能に表現された画像である。骨代謝画像形成の処理内容の詳細については後述する。 The bone metabolism image forming unit 38 forms a bone metabolism image representing a shape change of trabecular bone due to bone metabolism in the cancellous bone of the measurement target bone based on the aligned pre-treatment bone density image and post-treatment bone density image. . The bone metabolism image is a bone resorption region, which is a set of pixels in which a pixel that is a bone pixel in the pre-treatment bone density image becomes a non-bone pixel in a corresponding pixel in the post-treatment bone density image. A set of pixels in which a pixel that is a pixel is a set of pixels in which the corresponding pixel in the post-treatment bone density image is a bone pixel in the bone formation region, the pre-treatment bone density image, and the post-treatment bone density image And a non-bone maintenance region that is a set of pixels that are non-bone pixels in the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image. Details of the processing content of bone metabolism image formation will be described later.
スターボリューム解析部４０は、治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像のそれぞれに対してスターボリューム解析処理を行う。本実施形態においては、スターボリューム解析は、骨梁以外の部分（主に骨髄や孔隙、以下単に「骨髄」と記載する）の連結量、つまり骨髄領域（骨髄に対応する画素群）におけるある１点（１画素）から見て骨髄（骨髄に対応する画素）が全方向に向けてどの程度広がっているか示す骨髄体積指標値を演算するものである。また、骨梁の連結量、つまり骨梁領域（骨梁に対応する画素群）におけるある１点（１画素）から見て骨梁（骨梁に対応する画素）が全方向に向けてどの程度広がっているか示す骨梁体積指標値を演算するものである。 The star volume analysis unit 40 performs star volume analysis processing on each of the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image. In this embodiment, the star volume analysis is a connection amount of a portion other than the trabecular bone (mainly bone marrow and pores, hereinafter simply referred to as “bone marrow”), that is, a certain amount 1 in a bone marrow region (a group of pixels corresponding to bone marrow). A bone marrow volume index value indicating how much the bone marrow (pixel corresponding to the bone marrow) spreads in all directions when viewed from the point (one pixel) is calculated. Further, the amount of trabecular bone connection, that is, how much the trabecular bone (pixel corresponding to trabecular bone) is viewed in all directions when viewed from one point (one pixel) in the trabecular region (pixel group corresponding to trabecular bone). A trabecular volume index value indicating whether or not the spread is calculated.
スターボリューム解析部４０は、画素識別部３６が識別した治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像の各画素の画素種（骨画素であるか非骨画素であるか）に基づいて、骨髄体積指標値及び骨梁体積指標値を演算する。骨髄体積指標値及び骨梁体積指標値は、画素毎に演算される。スターボリューム解析処理の詳細については、図７を用いて後述する。 The star volume analysis unit 40 determines the bone marrow volume based on the pixel type (whether it is a bone pixel or a non-bone pixel) of each pixel of the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image identified by the pixel identification unit 36. An index value and a trabecular volume index value are calculated. The bone marrow volume index value and trabecular volume index value are calculated for each pixel. Details of the star volume analysis processing will be described later with reference to FIG.
体積指標画像形成部４２は、スターボリューム解析部４０が治療前骨密度画像の非骨画素毎に演算した複数の骨髄体積指標値をマッピングして治療前骨髄体積指標画像を形成する。各骨髄体積指標値がマッピングされる座標は、対応する非骨画素の座標である。治療前骨髄体積指標画像における骨髄体積指標値は、画素の色相や輝度で表現される。 The volume index image forming unit 42 maps a plurality of bone marrow volume index values calculated for each non-bone pixel of the pretreatment bone density image by the star volume analysis unit 40 to form a pretreatment bone marrow volume index image. The coordinates to which each bone marrow volume index value is mapped are the coordinates of the corresponding non-bone pixel. The bone marrow volume index value in the pre-treatment bone marrow volume index image is expressed by the hue and luminance of the pixel.
また、体積指標画像形成部４２は、スターボリューム解析部４０が治療前骨密度画像の骨画素毎に演算した複数の骨梁体積指標値をマッピングして治療前骨梁体積指標画像を形成する。各骨梁体積指標値がマッピングされる座標は、対応する骨画素の座標である。治療前骨梁体積指標画像における骨梁体積指標値も、画素の色相や輝度で表現される。 Further, the volume index image forming unit 42 maps a plurality of trabecular volume index values calculated for each bone pixel of the pretreatment bone density image by the star volume analysis unit 40 to form a pretreatment trabecular volume index image. The coordinates to which each trabecular volume index value is mapped are the coordinates of the corresponding bone pixel. The trabecular volume index value in the pre-treatment trabecular volume index image is also expressed by the hue and luminance of the pixel.
さらに、体積指標画像形成部４２は、治療後骨密度画像の非骨画素毎に演算した複数の骨髄体積指標値、及び、治療後骨密度画像の骨画素毎に演算した複数の骨梁体積指標値に基づいて、上記同様に、治療後骨髄体積指標画像及び治療後骨梁体積指標画像を形成する。 Further, the volume index image forming unit 42 includes a plurality of bone marrow volume index values calculated for each non-bone pixel of the post-treatment bone density image and a plurality of trabecular volume indexes calculated for each bone pixel of the post-treatment bone density image. Based on the values, a post-treatment bone marrow volume index image and a post-treatment trabecular volume index image are formed as described above.
後述のように、治療前骨梁体積指標画像と治療後骨梁体積指標画像とは並べられて表示され、また、治療前骨髄体積指標画像及び治療後骨髄体積指標画像も並べられて表示される。したがって、体積指標画像形成部４２は、位置合わせ部３４により位置合わせ処理された後の治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像の座標に基づいて上記各体積指標画像を形成するのが好ましい。それにより、測定者が並べられた２つの画像を容易に比較することができる。各体積指標画像の表示態様の詳細については、図８及び図９を用いて後述する。 As described later, the pre-treatment trabecular volume index image and the post-treatment trabecular volume index image are displayed side by side, and the pre-treatment bone marrow volume index image and the post-treatment bone marrow volume index image are also displayed side-by-side. . Therefore, the volume index image forming unit 42 preferably forms each of the volume index images based on the coordinates of the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image that have been subjected to the alignment process by the alignment unit 34. Thereby, it is possible to easily compare two images arranged by the measurer. Details of the display mode of each volume index image will be described later with reference to FIGS.
表示制御部４４は、骨代謝画像形成部３８が形成した骨代謝画像を表示部１８に表示させる処理を行う。また、表示制御部４４は、体積指標画像形成部４２が形成した各体積指標画像を表示部１８に表示させる処理を行う。表示制御部４４は、治療前骨梁体積指標画像及び治療後骨梁体積指標画像を並べて同時に表示する。同様に、治療前骨髄体積指標画像及び治療後骨髄体積指標画像を並べて同時に表示する。 The display control unit 44 performs processing for displaying the bone metabolism image formed by the bone metabolism image forming unit 38 on the display unit 18. Further, the display control unit 44 performs a process of displaying each volume index image formed by the volume index image forming unit 42 on the display unit 18. The display control unit 44 displays the pre-treatment trabecular volume index image and the post-treatment trabecular volume index image side by side simultaneously. Similarly, a pre-treatment bone marrow volume index image and a post-treatment bone marrow volume index image are displayed side by side simultaneously.
本実施形態に係るプログラムを実行するための装置の構成概略は以上の通りである。以下、椎骨の海綿骨の構造変動解析をする例において、処理部１２がプログラムに従って発揮する各機能の処理の詳細について説明する。 The outline of the configuration of the apparatus for executing the program according to the present embodiment is as described above. Hereinafter, details of processing of each function performed by the processing unit 12 according to a program in an example of analysis of structure variation of the vertebra cancellous bone will be described.
図３は、骨密度画像形成部３０が形成した治療前骨密度画像５０の一例が示されている。図３には、測定対象骨像（治療前骨像）として椎骨のＸ線断層像から構築された３Ｄ骨像が示されている。図３においては色が表現されていないが、治療前骨密度画像５０においては、骨密度が赤色の輝度値で表現されている。つまり、図３におけるグレー色の部分が本来赤色である。図３に示される通り、治療前骨像における断面の輪郭近傍に対応する画素は、その輝度値が特に高くなっており、つまり骨密度が高くなっている。当該部分が椎骨の皮質骨領域を示している。 FIG. 3 shows an example of a pretreatment bone density image 50 formed by the bone density image forming unit 30. FIG. 3 shows a 3D bone image constructed from an X-ray tomographic image of a vertebra as a measurement target bone image (pre-treatment bone image). Although the color is not expressed in FIG. 3, in the pretreatment bone density image 50, the bone density is expressed by a red luminance value. That is, the gray portion in FIG. 3 is originally red. As shown in FIG. 3, the pixel corresponding to the vicinity of the cross-sectional contour in the pre-treatment bone image has a particularly high luminance value, that is, a high bone density. This part shows the cortical bone region of the vertebra.
皮質骨内側の部分は、着色された（輝度値が所定値以上の）部分と、着色されず黒い（輝度値が所定値未満の）部分とが入り乱れており、この部分が海綿骨領域を示している。海綿骨領域のうち着色部が骨梁を表し、非着色部が骨髄を表す。なお、治療前骨像の周囲の黒色部分は軟組織領域であり、骨密度がほぼ０の領域である。 The inner part of the cortical bone is confused with a colored part (luminance value greater than or equal to a predetermined value) and a non-colored black part (luminance value less than the predetermined value), and this part indicates the cancellous bone region. ing. Of the cancellous bone region, the colored portion represents the trabecular bone and the non-colored portion represents the bone marrow. The black portion around the pre-treatment bone image is a soft tissue region, and the bone density is almost zero.
図４は、骨密度画像形成部３０が形成した治療後骨密度画像５２の一例が示されている。図４は、図３に示された同じ椎骨についての治療後のＸ線断層像から構築された３Ｄ骨像（治療後骨像）が示されている。図４においても色が表現されていないが、治療後骨密度画像５２においては、骨密度が緑色の輝度で表現されている。つまり、図４におけるグレー色の部分が本来緑色である。図３と図４をよく見比べると、海綿骨領域においては、着色部（骨梁）及び非着色部（骨髄）の分布が多少異なっている。これは、骨代謝によって海綿骨の構造が変化したことを示す。具体的には、骨梁及び骨髄の分布が変化している。従来、図３及び図４に示されたような治療前骨密度画像５０と治療後骨密度画像５２とを並べて、医師などの測定者が各骨像を見比べることで、骨代謝による海綿骨の構造変動を確認していた。図３及び図４を比較すれば分かるように、海綿骨の構造変動はよほど注意して両画像を見比べる必要があり、少なくとも一見してどこが変わったのかを把握することは難しい。 FIG. 4 shows an example of a post-treatment bone density image 52 formed by the bone density image forming unit 30. FIG. 4 shows a 3D bone image (post-treatment bone image) constructed from a post-treatment X-ray tomographic image of the same vertebra shown in FIG. 3. Although no color is expressed in FIG. 4, in the post-treatment bone density image 52, the bone density is expressed with a green luminance. That is, the gray portion in FIG. 4 is essentially green. When FIG. 3 and FIG. 4 are closely compared, in the cancellous bone region, the distribution of the colored portion (trabecular) and the non-colored portion (bone marrow) is somewhat different. This indicates that the structure of cancellous bone was changed by bone metabolism. Specifically, the distribution of trabecular bone and bone marrow has changed. Conventionally, a pre-treatment bone density image 50 and a post-treatment bone density image 52 as shown in FIG. 3 and FIG. 4 are arranged side by side, and a measurer such as a doctor compares the bone images. The structural change was confirmed. As can be seen by comparing FIG. 3 and FIG. 4, it is necessary to compare the two images with careful attention to the change in the structure of the cancellous bone, and it is difficult to grasp what has changed at least at first glance.
一方、治療前骨像と治療後骨像を見比べると、皮質骨の形状、あるいは皮質骨に対応する画素の輝度はほとんど変化がない。つまり、皮質骨は骨代謝による形状変動及び骨密度変動がほとんどないことが分かる。上述の通り、少なくとも、皮質骨は海綿骨よりも骨代謝量が少ない。したがって、特徴抽出部３２は、治療前骨像及び治療後骨像から特徴形状として皮質骨の形状を抽出し、位置合わせ部３４は、両骨像から抽出された各皮質骨の形状に基づいて両骨像の位置合わせを行う。以下、当該処理について説明する。 On the other hand, when comparing the pre-treatment bone image and the post-treatment bone image, the shape of the cortical bone or the luminance of the pixel corresponding to the cortical bone hardly changes. That is, it can be seen that cortical bone has almost no shape variation and bone density variation due to bone metabolism. As mentioned above, at least cortical bone has less bone metabolism than cancellous bone. Therefore, the feature extraction unit 32 extracts the shape of the cortical bone as a feature shape from the pre-treatment bone image and the post-treatment bone image, and the alignment unit 34 is based on the shape of each cortical bone extracted from both bone images. Align both bone images. Hereinafter, the process will be described.
図５は、特徴抽出部３２による皮質骨の形状抽出処理を説明するための図である。なお、図５には、図３と同じ治療前骨密度画像５０が示されている。特徴抽出部３２は、既知の画像処理技術を利用して治療前骨密度画像５０から皮質骨の形状を抽出できる。例えば、治療前骨密度画像５０に対して微分フィルタなどを用いてエッジ検出処理を行い、検出されたエッジの一方側において高輝度画素（輝度が所定値以上の画素）が所定量連なっている場合に、当該エッジが皮質骨の外側輪郭であると識別できる。そのようにして識別された皮質骨の外側輪郭が、図５において破線で示されている。 FIG. 5 is a diagram for explaining cortical bone shape extraction processing by the feature extraction unit 32. Note that FIG. 5 shows the same pre-treatment bone density image 50 as in FIG. The feature extraction unit 32 can extract the shape of the cortical bone from the pretreatment bone density image 50 using a known image processing technique. For example, when edge detection processing is performed on the pre-treatment bone density image 50 using a differential filter or the like, a predetermined amount of high-luminance pixels (pixels having a luminance equal to or higher than a predetermined value) are connected on one side of the detected edge. In addition, the edge can be identified as the outer contour of the cortical bone. The outer contour of the cortical bone thus identified is shown in broken lines in FIG.
皮質骨の外側輪郭が検出された後、当該外側輪郭の内側領域における低輝度画素（輝度が所定値未満の画素）、つまり骨髄に対応する画素の分布などに基づいて皮質骨の内側輪郭（海綿骨領域の外側輪郭）が検出される。そのように検出された皮質骨の内側輪郭が、図５において１点鎖線で示されている。そして、検出された外側輪郭と内側輪郭とで囲まれた領域が皮質骨であるから、当該領域の形状が皮質骨の形状として抽出される。治療後骨密度画像５２に対しても同様の処理がなされ、皮質骨の形状が抽出される。両画像から皮質骨の形状が抽出されると、上述の通り、位置合わせ部３４により治療前骨像と治療後骨像が位置合わせされる。 After the outer contour of the cortical bone is detected, the inner contour of the cortical bone (sponge) based on the low luminance pixels (pixels whose luminance is less than a predetermined value) in the inner region of the outer contour, that is, the distribution of pixels corresponding to the bone marrow The outer contour of the bone region) is detected. The inner contour of the cortical bone thus detected is shown by a one-dot chain line in FIG. Since the region surrounded by the detected outer contour and inner contour is cortical bone, the shape of the region is extracted as the shape of cortical bone. Similar processing is performed on the post-treatment bone density image 52, and the shape of the cortical bone is extracted. When the shape of the cortical bone is extracted from both images, the pre-treatment bone image and the post-treatment bone image are aligned by the alignment unit 34 as described above.
以下、骨代謝画像形成部３８による骨代謝画像の形成方法の詳細について説明する。骨代謝画像の形成方法としては様々な方法を採用することができる。例えば、本実施形態のように、治療前骨密度画像において骨密度が第１の色（赤色）の輝度で表現され、治療後骨密度画像において骨密度が第１の色とは異なる第２の色（緑色）の輝度で表現されている場合、位置合わせされた両画像を合成することで骨代謝画像を得ることができる。具体的には、両画像を重ね合わせた上で、合成画像の各画素の色を、治療前骨密度画像の各画素の色と、位置的に対応する治療後骨密度画像の各画素の色との合成色とすることにより骨代謝画像を得ることができる。 Hereinafter, the details of the bone metabolism image forming method by the bone metabolism image forming unit 38 will be described. Various methods can be adopted as a method for forming a bone metabolism image. For example, as in the present embodiment, the bone density is represented by the luminance of the first color (red) in the pre-treatment bone density image, and the bone density is different from the first color in the post-treatment bone density image. When the color (green) luminance is used, a bone metabolism image can be obtained by synthesizing both aligned images. Specifically, after superimposing both images, the color of each pixel of the composite image is changed to the color of each pixel of the bone density image before treatment and the color of each pixel of the bone density image after treatment corresponding to the color. A bone metabolism image can be obtained by using a composite color.
図６には、そのような合成処理で得られた骨代謝画像５４が示されている。骨代謝画像５４においては、治療前骨密度画像と治療後骨密度画像のいずれにおいても着色された部分（つまり所定値以上の輝度値（骨密度値）を有する画素）は、赤色と緑色の合成色である黄色（図６においてグレー色）で示される。また、治療前骨密度画像において赤色で着色され、治療後骨密度画像において着色されなかった部分（つまり黒）は、赤色と黒の合成色である赤色（図６においてドット）で示される。また、治療前骨密度画像において着色されず、治療後骨密度画像において緑色で着色された部分は、黒と緑色の合成色である緑色（図６において斜線）で示される。さらに、治療前骨密度画像と治療後骨密度画像のいずれにおいても着色されなかった部分は、黒と黒の合成色である黒で示される。 FIG. 6 shows a bone metabolism image 54 obtained by such synthesis processing. In the bone metabolism image 54, a colored portion (that is, a pixel having a luminance value (bone density value) greater than or equal to a predetermined value) in both the pre-treatment bone density image and the post-treatment bone density image is a combination of red and green. The color is shown in yellow (gray in FIG. 6). Further, a portion (that is, black) that is colored in red in the pre-treatment bone density image and not colored in the post-treatment bone density image is indicated by red (dots in FIG. 6) that is a composite color of red and black. Further, a portion that is not colored in the pre-treatment bone density image but is colored green in the post-treatment bone density image is indicated by green (hatched in FIG. 6), which is a composite color of black and green. Further, a portion that is not colored in either the pre-treatment bone density image or the post-treatment bone density image is indicated by black, which is a composite color of black and black.
骨代謝画像５４において、海綿骨領域に着目すると、黄色で示された部分（画素群）は、治療前後において骨梁が維持されたか、あるいは一度骨吸収により消失し再度骨形成により骨梁が出現した骨維持領域を表す。また、赤色で示された部分（画素群）は、治療前において骨梁が有ったのに治療後において骨梁が消失した骨吸収領域を表す。また、緑色で示された部分（画素群）は、治療前において骨梁が無かったのに治療後において骨梁が出現した骨形成領域を表す。さらに、黒で示された部分（画素群）は、治療前後のいずれにおいても骨梁が現れなかった部分（非骨維持領域）を表す。このように、当該骨代謝画像においては、上記各領域が色によって識別されており、つまり海綿骨における構造変動が表現されている。 Focusing on the cancellous bone region in the bone metabolism image 54, the portion (pixel group) shown in yellow has the trabecular bone maintained before and after the treatment, or once disappeared by bone resorption, and again appears due to bone formation. Represents a bone maintenance area. Further, a portion (pixel group) shown in red represents a bone resorption area where the trabecular bone disappeared after the treatment although the trabecular bone was present before the treatment. A portion (pixel group) shown in green represents a bone formation region where a trabecular bone appears after treatment although there was no trabecular bone before the treatment. Further, a portion (pixel group) shown in black represents a portion (non-bone maintaining region) where no trabecular bone appeared before and after treatment. Thus, in the bone metabolism image, each of the above regions is identified by color, that is, the structural variation in the cancellous bone is expressed.
骨代謝画像５４においては、骨維持領域、骨吸収領域、骨形成領域、及び非骨維持領域が識別されているから、測定者は、容易に海綿骨構造の変動を把握することができる。例えば、骨代謝画像５４において骨吸収領域（赤色領域）が固まって表れていれば、海綿骨のうち、当該位置が骨代謝により弱体化したこと、つまり骨折の危険性が高い位置であることが分かる。一方、骨代謝画像５４において骨形成領域（緑色領域）が多く現れていれば、骨粗鬆症治療薬の効果がよく現れていることなどが容易に把握することができる。このように、本実施形態によれば、測定対象骨の海綿骨において、具体的にどの部分が弱体化したのか、あるいは強化したのかを容易に把握することができる。 Since the bone maintenance area, the bone resorption area, the bone formation area, and the non-bone maintenance area are identified in the bone metabolism image 54, the measurer can easily grasp the change in the cancellous bone structure. For example, if the bone resorption region (red region) appears solidified in the bone metabolism image 54, the position of the cancellous bone has been weakened due to bone metabolism, that is, a risk of fracture is high. I understand. On the other hand, if many bone formation regions (green regions) appear in the bone metabolism image 54, it can be easily understood that the effect of the therapeutic agent for osteoporosis appears well. Thus, according to the present embodiment, it is possible to easily grasp which part of the cancellous bone of the bone to be measured is specifically weakened or strengthened.
さらに、骨代謝画像５４によれば、骨吸収領域（赤色領域）における画素の輝度に基づいて、測定者は、骨代謝により失われた骨梁による海綿骨の弱体化度を推し量ることができる。詳しくは、骨代謝画像５４の骨吸収領域おける赤色の高輝度部分は、治療前においては、高い骨密度の骨梁が存在していたのに、治療後においてそれが消失したことを意味する。したがって、骨代謝画像５４における赤色の高輝度部分は、骨代謝によって海綿骨が大きく弱体化した箇所であると判断できる。同様に、骨形成領域（緑色領域）における画素の輝度に基づいて、測定者は、骨代謝により形成された骨梁による海綿骨構造の強化度を推し量ることができる。詳しくは、骨代謝画像５４の骨形成領域おける緑色の高輝度部分は、治療前においては、骨梁が存在していなかったのに、治療後において高骨密度の骨梁が形成されたことを示す。したがって、骨代謝画像５４における緑色の高輝度部分は、骨代謝によって海綿骨が大きく強化された箇所であると判断できる。 Further, according to the bone metabolism image 54, the measurer can estimate the weakening degree of the cancellous bone caused by the trabecular bone lost due to the bone metabolism based on the luminance of the pixel in the bone resorption area (red area). Specifically, the high-intensity red portion in the bone resorption region of the bone metabolism image 54 means that a trabecular bone having a high bone density existed before the treatment, but it disappeared after the treatment. Therefore, it can be determined that the red high-intensity portion in the bone metabolism image 54 is a place where the cancellous bone is greatly weakened by bone metabolism. Similarly, based on the luminance of the pixels in the bone formation region (green region), the measurer can estimate the degree of enhancement of the cancellous bone structure by the trabecular bone formed by bone metabolism. Specifically, a green high-intensity portion in the bone formation region of the bone metabolism image 54 indicates that a trabecular bone having a high bone density was formed after the treatment, even though no trabecular bone was present before the treatment. Show. Therefore, it can be determined that the green high-luminance portion in the bone metabolism image 54 is a location where the cancellous bone is greatly strengthened by bone metabolism.
なお、当該骨代謝画像の形成方法を採用するならば、骨代謝画像の形成過程において画素識別部３６の処理を省略することができる。 If the bone metabolism image forming method is employed, the process of the pixel identification unit 36 can be omitted in the process of forming the bone metabolism image.
また、骨代謝画像形成部３８は、画素識別部３６の処理結果を利用して骨代謝画像を形成することができる。具体的には、位置合わせ後における治療前骨密度画像の各画素と、それと位置的に対応する治療後骨密度画像の各画素との比較において、治療前骨密度画像において非骨画素であり治療後骨密度画像において骨画素となった画素を抽出してまとめて骨形成領域とする。同様に、治療前骨密度画像において骨画素であり治療後骨密度画像において非骨画素となった画素を抽出してまとめて骨吸収領域とする。また、両画像において骨画素である画素を抽出してまとめて骨維持領域とし、両画像において非骨画素である画素を抽出してまとめて非骨維持領域とする。その後、骨代謝画像形成部３８は、各領域を識別可能な態様で組み合わせることで、骨代謝画像を形成する。例えば、各画素群を色相で識別してもよいし、輝度で識別してもよい。 Further, the bone metabolism image forming unit 38 can form a bone metabolism image using the processing result of the pixel identification unit 36. Specifically, in comparison between each pixel of the pre-treatment bone density image after alignment and each pixel of the post-treatment bone density image corresponding to the position, it is a non-bone pixel and is treated in the pre-treatment bone density image. Pixels that become bone pixels in the posterior bone density image are extracted and collectively set as a bone formation region. Similarly, pixels that are bone pixels in the pre-treatment bone density image and non-bone pixels in the post-treatment bone density image are extracted and collectively set as a bone resorption region. Further, the pixels that are bone pixels in both images are extracted and collectively set as a bone maintenance region, and the pixels that are non-bone pixels in both images are extracted and collectively set as a non-bone maintenance region. Thereafter, the bone metabolism image forming unit 38 forms a bone metabolism image by combining the regions in an identifiable manner. For example, each pixel group may be identified by hue or by luminance.
以下、スターボリューム解析部４０及び体積指標画像形成部４２の処理の詳細について説明する。 Hereinafter, details of the processing of the star volume analysis unit 40 and the volume index image forming unit 42 will be described.
図７には、治療前骨密度画像（あるいは治療後骨密度画像）における海綿骨領域における骨梁領域（画素群）６０と、その周囲に存在する骨髄領域（画素群）６２を模した図が示されている。骨梁領域６０及び骨髄領域６２は、画素識別部３６によって識別されている。 FIG. 7 is a diagram simulating a trabecular region (pixel group) 60 in a cancellous bone region and a bone marrow region (pixel group) 62 existing around the cancellous bone region in a pre-treatment bone density image (or post-treatment bone density image). It is shown. The trabecular region 60 and the bone marrow region 62 are identified by the pixel identifying unit 36.
まず、骨髄領域６２に含まれる各画素についての骨髄体積指標値の演算方法について説明する。スターボリューム解析部４０は、最初に、骨髄領域６２に含まれる画素のうちの１つである注目画素６４を指定する。そして、注目画素６４から複数の方向に向けて複数の直線６６ａ〜ｆを形成する。図７の例においては、当該直線は６本示されているが、それ以外の本数であってもよい。直線の数が多い程骨髄体積指標値の精度が高まるため、より多い本数の直線が形成されるのが好ましい。 First, a method for calculating a bone marrow volume index value for each pixel included in the bone marrow region 62 will be described. The star volume analysis unit 40 first designates a pixel of interest 64 that is one of the pixels included in the bone marrow region 62. Then, a plurality of straight lines 66a to 66f are formed from the target pixel 64 in a plurality of directions. In the example of FIG. 7, six straight lines are shown, but other numbers may be used. Since the accuracy of the bone marrow volume index value increases as the number of straight lines increases, it is preferable to form a larger number of straight lines.
各直線６６ａ〜ｆは、注目画素６４から、骨画素（骨梁領域６０に含まれる画素あるいは皮質骨領域に含まれる画素）に至るまで延伸する。つまり、各直線の長さは、注目画素６４から各方向における骨画素までの距離、換言すれば、各方向における非骨画素の連結量を示すものである。そのように形成された複数の直線６６ａ〜ｆの長さに基づいて、注目画素６４についての骨髄体積指標が演算される。例えば、複数の直線６６ａ〜ｆの長さの平均値に基づいて骨髄体積指標が演算される。このように演算された骨髄体積指標は、注目画素６４から複数の方向に対する非骨画素の連結量を示す指標である。これは、注目画素６４を中心とした骨髄領域の複数の方向への広がり量を示す指標として利用できる。上記演算処理が、骨髄領域６２に含まれる全画素（全非骨画素）について行われ、骨髄領域６２に含まれる各非骨画素について骨髄体積指標が演算される。 Each straight line 66a-f extends from the target pixel 64 to a bone pixel (a pixel included in the trabecular region 60 or a pixel included in the cortical bone region). That is, the length of each straight line indicates the distance from the target pixel 64 to the bone pixel in each direction, in other words, the connection amount of the non-bone pixels in each direction. Based on the lengths of the plurality of straight lines 66a to 66f formed as described above, a bone marrow volume index for the pixel of interest 64 is calculated. For example, the bone marrow volume index is calculated based on the average value of the lengths of the plurality of straight lines 66a to 66f. The bone marrow volume index calculated in this way is an index indicating the connection amount of non-bone pixels in a plurality of directions from the target pixel 64. This can be used as an index indicating the amount of spread of the bone marrow region around the pixel of interest 64 in a plurality of directions. The above calculation process is performed for all pixels (all non-bone pixels) included in the bone marrow region 62, and a bone marrow volume index is calculated for each non-bone pixel included in the bone marrow region 62.
上記と同様の処理によって、骨梁領域６０に含まれる各画素についての骨梁体積指標が演算される。スターボリューム解析部４０は、骨梁領域６０に含まれる画素のうちの１つである注目画素６８を指定する。そして、注目画素６８から複数の方向に向けて複数の直線７０ａ〜ｆを形成する。もちろん、直線の数はこれに限られない。複数の直線７０ａ〜ｆは、注目画素６８から非骨画素に至るまで延伸する。そして、複数の直線７０ａ〜ｆの長さに基づいて、注目画素６８についての骨梁体積指標が演算される。骨梁領域６０においても、各画素について上記演算が行われ、骨梁領域６０に含まれる各骨画素について骨梁体積指標が演算される。 The trabecular volume index for each pixel included in the trabecular region 60 is calculated by the same processing as described above. The star volume analysis unit 40 specifies a target pixel 68 that is one of the pixels included in the trabecular region 60. Then, a plurality of straight lines 70a to 70f are formed from the target pixel 68 in a plurality of directions. Of course, the number of straight lines is not limited to this. The plurality of straight lines 70a to 70f extend from the target pixel 68 to the non-bone pixel. Based on the lengths of the plurality of straight lines 70a to 70f, the trabecular volume index for the target pixel 68 is calculated. Also in the trabecular region 60, the above calculation is performed for each pixel, and the trabecular volume index is calculated for each bone pixel included in the trabecular region 60.
図８には、治療前骨髄体積指標画像８０及び治療後骨髄体積指標画像８２の表示例が示されている。図８に示されるように、２つの画像は並べられて表示される。本実施形態においては、各画素の骨髄体積指標値は画素の色で表現されている。具体的には、両画像中における骨髄体積指標値が最大の画素は赤色で着色され、骨髄体積指標値が最小の画素は青色で着色され、その間の値を有する画素は、当該値に応じて赤から青までの色相環に従った色で着色される。 FIG. 8 shows a display example of a pre-treatment bone marrow volume index image 80 and a post-treatment bone marrow volume index image 82. As shown in FIG. 8, the two images are displayed side by side. In the present embodiment, the bone marrow volume index value of each pixel is expressed by the color of the pixel. Specifically, the pixel with the largest bone marrow volume index value in both images is colored in red, the pixel with the smallest bone marrow volume index value is colored in blue, and a pixel having a value therebetween is determined according to the value. It is colored with a color according to the hue circle from red to blue.
治療前骨髄体積指標画像８０の右上に赤色画素群８０ａが認められる。赤色画素群８０ａに含まれる各画素の骨髄体積指標値は非常に大きいことを意味する。つまり、赤色画素群８０ａが存在する位置は、当該位置からその周囲にある骨梁までの距離の平均値が大きい部分であるといえる。したがって、赤色画素群８０ａが存在する位置に骨髄腔があると把握できる。赤色画素群８０ａの面積が大きい程、当該骨髄腔が大きく広がっているといえる。 A red pixel group 80 a is recognized at the upper right of the pre-treatment bone marrow volume index image 80. This means that the bone marrow volume index value of each pixel included in the red pixel group 80a is very large. That is, it can be said that the position where the red pixel group 80a exists is a portion where the average value of the distance from the position to the surrounding trabeculae is large. Therefore, it can be grasped that there is a bone marrow cavity at a position where the red pixel group 80a exists. It can be said that the larger the area of the red pixel group 80a is, the larger the bone marrow cavity is.
治療後骨髄体積指標画像８２の右上にも赤色画素群８２ａが認められる。つまり、治療後においても、赤色画素群８２ａが存在する位置に骨髄腔があることになるが、治療前骨髄体積指標画像８０の赤色画素群８０ａの面積に比して、治療後骨髄体積指標画像８２の赤色画素群８２ａの面積が小さくなっている。このことから、治療前にあった骨髄腔が小さくなった（つまり治療前にあった骨髄腔の外側輪郭近傍に新たな骨梁が形成された）ことが把握できる。 A red pixel group 82a is also recognized at the upper right of the bone marrow volume index image 82 after treatment. That is, the bone marrow cavity is present at the position where the red pixel group 82a exists even after the treatment, but the post-treatment bone marrow volume index image is larger than the area of the red pixel group 80a of the pre-treatment bone marrow volume index image 80. The area of the red pixel group 82a of 82 is small. From this, it can be grasped that the bone marrow cavity that existed before the treatment became smaller (that is, a new trabecular bone was formed in the vicinity of the outer contour of the bone marrow cavity before the treatment).
上述のように、治療前骨髄体積指標画像８０及び治療後骨髄体積指標画像８２は、位置合わせされた治療前骨密度画像及び治療後骨密度画像に基づいて形成されるため、治療前骨髄体積指標画像８０及び治療後骨髄体積指標画像８２は、その拡大率と向きが合わせられた状態において並列表示される。これにより、両画像の比較がより容易になっている。 As described above, the pre-treatment bone marrow volume index image 80 and the post-treatment bone marrow volume index image 82 are formed based on the aligned pre-treatment bone density image and post-treatment bone density image. The image 80 and the post-treatment bone marrow volume index image 82 are displayed side by side in a state in which the enlargement ratio and orientation are matched. This makes it easier to compare both images.
図９には、治療前骨梁体積指標画像９０及び治療後骨梁体積指標画像９２の表示例が示されている。骨髄体積指標画像と同様に、治療前骨梁体積指標画像９０及び治療後骨梁体積指標画像９２も並べられて表示される。骨梁体積指標画像においても、各画素の骨梁体積指標値は画素の色で表現されている。 FIG. 9 shows a display example of a pre-treatment trabecular volume index image 90 and a post-treatment trabecular volume index image 92. Similar to the bone marrow volume index image, the pre-treatment trabecular volume index image 90 and the post-treatment trabecular volume index image 92 are displayed side by side. Also in the trabecular volume index image, the trabecular volume index value of each pixel is expressed by the color of the pixel.
治療後骨梁体積指標画像９２の右上に、治療前骨梁体積指標画像９０の当該位置には認められなかった赤色画素群９２ａが認められる。赤色画素群９２ａに含まれる各画素の骨梁体積指標値は非常に大きいことを意味する。つまり、赤色画素群９２ａが存在する位置は、当該位置からその周囲にある骨髄までの距離の平均値が大きい部分であるといえ、すなわち骨梁の連結度が高いということである。したがって、治療前骨梁体積指標画像９０及び治療後骨梁体積指標画像９２を見比べることで、赤色画素群９２ａの位置において骨梁の連結度が向上したことが把握できる。 In the upper right of the post-treatment trabecular volume index image 92, a red pixel group 92a that is not recognized at that position in the pre-treatment trabecular volume index image 90 is recognized. This means that the trabecular volume index value of each pixel included in the red pixel group 92a is very large. That is, the position where the red pixel group 92a exists is a portion where the average value of the distance from the position to the surrounding bone marrow is large, that is, the degree of connectivity of the trabecular bone is high. Therefore, by comparing the pre-treatment trabecular volume index image 90 and the post-treatment trabecular volume index image 92, it can be understood that the connectivity of the trabecular bone is improved at the position of the red pixel group 92a.
このように、各体積指標画像によれば、骨髄腔の大きさあるいは骨梁の連結度を容易に把握することが可能になる。さらに、治療前骨髄体積指標画像８０及び治療後骨髄体積指標画像８２、あるいは、治療前骨梁体積指標画像９０及び治療後骨梁体積指標画像９２を並べて表示させることにより、治療前後における骨髄腔の大きさの変動、あるいは骨梁の連結度の変動を容易に把握することが可能になる。 As described above, according to each volume index image, it is possible to easily grasp the size of the bone marrow cavity or the connectivity of the trabecular bone. Further, by displaying the pre-treatment bone marrow volume index image 80 and the post-treatment bone marrow volume index image 82 or the pre-treatment trabecular volume index image 90 and the post-treatment trabecular volume index image 92 side by side, the bone marrow cavity before and after the treatment is displayed. It becomes possible to easily grasp the change in size or the change in connectivity of the trabecular bone.
以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。 As mentioned above, although embodiment which concerns on this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, A various change is possible unless it deviates from the meaning of this invention.
１０ 端末、１２ 処理部、１４ 記憶部、１６ 入力部、１８ 表示部、３０ 骨密度画像形成部、３２ 特徴抽出部、３４ 位置合わせ部、３６ 画素識別部、３８ 骨代謝画像形成部、４０ スターボリューム解析部、４２ 体積指標画像形成部、４４ 表示制御部、５０ 治療前画像、５２ 治療後画像、５４ 骨代謝画像、６０ 骨梁領域、６２ 骨髄領域、６４，６８ 注目画素、６６ａ〜ｆ，７０ａ〜ｆ 直線、８０ 治療前骨髄体積指標画像、８０ａ，８２ａ，９２ａ 赤色画素群、８２ 治療後骨髄体積指標画像、９０ 治療前骨梁体積指標画像、９２ 治療後骨梁体積指標画像。 10 terminals, 12 processing units, 14 storage units, 16 input units, 18 display units, 30 bone density image formation units, 32 feature extraction units, 34 registration units, 36 pixel identification units, 38 bone metabolism image formation units, 40 stars Volume analysis unit, 42 Volume index image forming unit, 44 Display control unit, 50 Pre-treatment image, 52 Post-treatment image, 54 Bone metabolic image, 60 Trabecular region, 62 Bone marrow region, 64, 68 Pixel of interest, 66a-f, 70a-f line, 80 pre-treatment bone marrow volume index image, 80a, 82a, 92a red pixel group, 82 post-treatment bone marrow volume index image, 90 pre-treatment trabecular volume index image, 92 post-treatment trabecular volume index image.
Claims (5)
コンピュータを、
前記測定対象骨を第１時点においてＸ線撮像して得られた第１投影データ群に基づいて、再構成処理により前記海綿骨を含む第１時点骨像を含む第１Ｘ線画像を形成し、前記測定対象骨を第１時点とは異なる第２時点においてＸ線撮像して得られた第２投影データ群に基づいて、再構成処理により前記海綿骨を含む第２時点骨像を含む第２Ｘ線画像を形成するＸ線画像形成手段と、
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれから、前記測定対象骨における、少なくとも前記海綿骨よりも骨代謝量が少ない部分の形状である特徴形状を抽出する特徴形状抽出手段と、
抽出された前記特徴形状に基づいて、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像の位置合わせ処理を行う位置合わせ手段と、
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像に含まれる各画素について、骨梁に対応する骨画素であるか、骨梁以外の部分に対応する非骨画素であるかを識別する画素識別手段と、
第１時点骨像の画素と、当該画素に位置的に対応する第２時点骨像の画素とを比較することで、第１時点骨像において非骨画素であり第２時点骨像において骨画素に変化した画素の集合である骨形成領域と、第１時点骨像において骨画素であり第２時点骨像において非骨画素に変化した画素の集合である骨吸収領域と、第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても骨画素である画素並びに第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても非骨画素である画素の集合である維持領域と、が識別された骨代謝画像を形成する骨代謝画像形成手段と、
前記骨代謝画像を表示部に表示させる表示手段と、
として機能させることを特徴とする、骨代謝解析支援プログラム。 A bone metabolism analysis support program for supporting the analysis of structural changes caused by bone metabolism in the cancellous bone of the measurement target bone,
Computer
Based on a first projection data group obtained by X-ray imaging of the measurement target bone at a first time point, a first X-ray image including a first time point bone image including the cancellous bone is formed by reconstruction processing ; Based on a second projection data group obtained by X-ray imaging of the measurement target bone at a second time point different from the first time point, a second X image including a second time point bone image including the cancellous bone by reconstruction processing . An X-ray image forming means for forming a line image;
A feature shape extraction means for extracting a feature shape that is a shape of a portion of the measurement target bone having a bone metabolism less than that of at least the cancellous bone from each of the first time point bone image and the second time point bone image;
Alignment means for performing alignment processing of the first time point bone image and the second time point bone image based on the extracted feature shape;
Pixel identification for identifying whether each pixel included in the first time point bone image and the second time point bone image is a bone pixel corresponding to a trabecular bone or a non-bone pixel corresponding to a portion other than the trabecular bone Means,
By comparing the pixel of the first time point bone image with the pixel of the second time point bone image corresponding to the pixel in position, it is a non-bone pixel in the first time point bone image and a bone pixel in the second time point bone image A bone formation region that is a set of pixels that have changed to Bone, a bone resorption region that is a set of pixels that are bone pixels in the first time point bone image and changed to non-bone pixels in the second time point bone image, and a first time point bone image And a bone that is identified as a bone pixel in both the second time point bone image and a maintenance region that is a set of pixels that are non-bone pixels in both the first time point bone image and the second time point bone image. Bone metabolic image forming means for forming a metabolic image;
Display means for displaying the bone metabolism image on a display unit;
Bone metabolism analysis support program, characterized by functioning as
ことを特徴とする、請求項１に記載の骨代謝解析支援プログラム。 The characteristic shape is a shape of a cortical bone of the measurement target bone,
The bone metabolism analysis support program according to claim 1 , wherein:
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれにおいて、非骨画素毎に、当該非骨画素から複数の方向における非骨画素の連結量を示す指標である非骨部連結量を演算する非骨部連結量演算手段と、
前記第１時点骨像において演算された複数の非骨部連結量をマッピングして第１非骨部体積指標画像を形成し、前記第２時点骨像において演算された複数の非骨部連結量をマッピングして第２非骨部体積指標画像を形成する非骨部体積指標画像形成手段と、
として機能させ、
前記表示手段は、第１非骨部体積指標画像及び第２非骨部体積指標画像を並列表示させる、
ことを特徴とする、請求項１に記載の骨代謝解析支援プログラム。 Said computer further
In each of the first time point bone image and the second time point bone image, a non-bone part connection amount that is an index indicating the connection amount of non-bone pixels in a plurality of directions from the non-bone pixel is calculated for each non-bone pixel. Non-bone connection amount calculation means;
A plurality of non-bone part connection amounts calculated in the second time point bone image are formed by mapping a plurality of non-bone part connection amounts calculated in the first time point bone image to form a first non-bone part volume index image. Non-bone part volume index image forming means for forming a second non-bone part volume index image by mapping
Function as
The display means displays the first non-bone part volume index image and the second non-bone part volume index image in parallel.
The bone metabolism analysis support program according to claim 1 , wherein:
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれにおいて、骨画素毎に、当該骨画素から複数の方向における骨画素の連結量を示す指標である骨部連結量を演算する骨部連結量演算手段と、
前記第１時点骨像において演算された複数の骨部連結量をマッピングして第１骨部体積指標画像を形成し、前記第２時点骨像において演算された複数の骨部連結量をマッピングして第２骨部体積指標画像を形成する骨部体積指標画像形成手段と、
として機能させ、
前記表示手段は、第１骨部体積指標画像及び第２骨部体積指標画像を並列表示させる、
ことを特徴とする、請求項１又は３に記載の骨代謝解析支援プログラム。 Said computer further
In each of the first time point bone image and the second time point bone image, a bone part connection amount that calculates a bone part connection amount that is an index indicating the connection amount of bone pixels in a plurality of directions from the bone pixel for each bone pixel. Computing means;
A plurality of bone part connection amounts calculated in the first time point bone image are mapped to form a first bone volume index image, and a plurality of bone part connection amounts calculated in the second time point bone image are mapped. Bone part volume index image forming means for forming a second bone part volume index image;
Function as
The display means displays the first bone volume index image and the second bone volume index image in parallel.
The bone metabolism analysis support program according to claim 1 or 3 , characterized by the above.
コンピュータが、
前記測定対象骨を第１時点においてＸ線撮像して得られた第１投影データ群に基づいて、再構成処理により前記海綿骨を含む第１時点骨像を含む第１Ｘ線画像を形成し、前記測定対象骨を第１時点とは異なる第２時点においてＸ線撮像して得られた第２投影データ群に基づいて、再構成処理により前記海綿骨を含む第２時点骨像を含む第２Ｘ線画像を形成するＸ線画像形成ステップと、
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像それぞれから、前記測定対象骨における、少なくとも前記海綿骨よりも骨代謝量が少ない部分の形状である特徴形状を抽出する特徴形状抽出ステップと、
抽出された前記特徴形状に基づいて、前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像の位置合わせ処理を行う位置合わせステップと、
前記第１時点骨像及び前記第２時点骨像に含まれる各画素について、骨梁に対応する骨画素であるか、骨梁以外の部分に対応する非骨画素であるかを識別する画素識別ステップと、
第１時点骨像の画素と、当該画素に位置的に対応する第２時点骨像の画素とを比較することで、第１時点骨像において非骨画素であり第２時点骨像において骨画素に変化した画素の集合である骨形成領域と、第１時点骨像において骨画素であり第２時点骨像において非骨画素に変化した画素の集合である骨吸収領域と、第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても骨画素である画素並びに第１時点骨像及び第２時点骨像のいずれにおいても非骨画素である画素の集合である維持領域と、が識別された骨代謝画像を形成する骨代謝画像形成ステップと、
前記骨代謝画像を表示部に表示させる表示ステップと、
を実行することを特徴とする、骨代謝解析支援方法。 A bone metabolism analysis support method for supporting the analysis of structural changes caused by bone metabolism in the cancellous bone of the measurement target bone,
Computer
Based on a first projection data group obtained by X-ray imaging of the measurement target bone at a first time point, a first X-ray image including a first time point bone image including the cancellous bone is formed by reconstruction processing ; Based on a second projection data group obtained by X-ray imaging of the measurement target bone at a second time point different from the first time point, a second X image including a second time point bone image including the cancellous bone by reconstruction processing . An X-ray image forming step for forming a line image;
A feature shape extraction step for extracting a feature shape that is a shape of a portion having a bone metabolism less than that of at least the cancellous bone in the measurement target bone from each of the first time point bone image and the second time point bone image;
An alignment step of performing alignment processing of the first time point bone image and the second time point bone image based on the extracted feature shape;
Pixel identification for identifying whether each pixel included in the first time point bone image and the second time point bone image is a bone pixel corresponding to a trabecular bone or a non-bone pixel corresponding to a portion other than the trabecular bone Steps,
By comparing the pixel of the first time point bone image with the pixel of the second time point bone image corresponding to the pixel in position, it is a non-bone pixel in the first time point bone image and a bone pixel in the second time point bone image A bone formation region that is a set of pixels that have changed to Bone, a bone resorption region that is a set of pixels that are bone pixels in the first time point bone image and non-bone pixels in the second time point bone image, and a first time point bone image And a bone that is identified as a bone pixel in both the second time point bone image and a maintenance region that is a set of pixels that are non-bone pixels in both the first time point bone image and the second time point bone image. A bone metabolic imaging step for forming a metabolic image;
A display step of displaying the bone metabolism image on a display unit;
A method for supporting bone metabolism analysis, comprising:
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