JP6515936B2 - 骨解析装置 - Google Patents
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Description
すなわち 骨折を起こすリスクを示す骨折リスク評価値、骨密度および骨梁から構成される海綿状構造の特性を数値化した構造パラメータに基づいて前記骨密度および前記構造パラメータにより前記骨折リスク評価値を推定する推定式を求め、被検体から求めた骨密度および構造パラメータを前記推定式に入力することにより、被検体についての骨折リスク評価値を算出する骨折リスク評価手段と、被検体のトモシンセシス画像に基づいて構造パラメータを算出する構造パラメータ算出手段を備え、構造パラメータ算出手段として構造パラメータの算出に係る関心部位を構成する各画素のうち所定の画素値の組み合わせを有する2つの画素のペアで画素同士が所定の距離だけ離間しているものが関心部位において何回現れるかを各画素値の組み合わせごとに数えて同時生起行列を生成する同時生起行列生成手段と、同時生起行列に基づいてテクスチャ解析を行い構造パラメータであるテクスチャ解析指標を構造パラメータとして算出するテクスチャ解析手段を備えることを特徴とするものである。
また、被検体のトモシンセシス画像に基づいて構造パラメータを算出するようにすれば、骨梁が鮮明に写り込んだ画像に基づいて構造パラメータを算出できるので、より正確に骨折リスクを評価することができるようになる。
また、本明細書は、以下のような発明をも開示している。
(1)請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨折リスク評価手段が前記推定式を求める際に用いる前記骨折リスク評価値、前記骨密度および前記構造パラメータは、複数の被検体を解析して算出したものであることを特徴とする骨解析装置。
(2)請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨折リスク評価手段が前記推定式を求める際に用いる前記骨折リスク評価値、前記骨密度および前記構造パラメータは、標本骨に対するX線撮影により得られたものであることを特徴とする骨解析装置。
生成されたトモシンセシス画像Dは、画像解析部13,14,15,16,17に送られる。この画像解析部13,14,15,16,17は、図3に示す二値化部13,骨梁形状解析部14,行列生成部15,テクスチャ解析指標算出部16および骨折リスク評価部17をまとめ機能ブロックの一つとして表現したものとなっている。画像解析部13,14,15,16,17は、トモシンセシス画像Dに種々の画像処理を施して骨解析を行う。骨梁形状解析部14,行列生成部15,テクスチャ解析指標算出部16は、本発明の構造パラメータ算出手段に相当し、骨折リスク評価部17は本発明の骨折リスク評価手段に相当する。
トモシンセシス画像Dは、まず二値化部13に送出される。二値化部13は、トモシンセシス画像Dに二値化処理を施し、二値化されたトモシンセシス画像Dを生成する。この二値化されたトモシンセシス画像Dは、骨梁形状解析部14に送出される。骨梁形状解析部14は、トモシンセシス画像Dの一部に設けられた解析範囲Rに写り込む骨梁を解析してその結果を算出する。図4は、骨梁形状解析部14の動作を説明する模式図である。図6の左側はトモシンセシス画像Dに写り込んだ被検体Mの骨の断層像を表している。骨梁形状解析部14は、骨の内部の海綿質の一部を解析範囲Rと認識する。
テクスチャ解析を行う際に必要となる行列として同時生起行列(GLCM)がある。この行列は行列生成部15により生成される。トモシンセシス画像生成部12が生成したトモシンセシス画像Dは、行列生成部15に送出され、そこでGLCMに変換される。図7は、行列生成部15がトモシンセシス画像Dに基づいてGLCMを生成する動作を説明している。図7の左側は、トモシンセシス画像Dを画素値の2次元配列として表している。説明の簡単のため、トモシンセシス画像Dを構成する各画素の画素値は、0から9までの10通りの値をとるものとする。
GLCMは、テクスチャ解析指標算出部16に送出される。テクスチャ解析指標算出部16は、GLCMに種々の演算を実行することでテクスチャ解析指標を算出することが可能である。テクスチャ解析指標算出部16が算出できるテクスチャ解析指標は、例えば次のようなものがある。式中のp(i,j)とは、GLCMにおけるi行j列目の要素の値、Σi,Σjは、それぞれi行、j列についての要素の合計、Ngは、トモシンセシス画像Dの画素が取り得る画素値の数、μは平均値、μx,μyは、それぞれ行方向、列方向の平均値、σx,σyは、それぞれ行方向、列方向の標準偏差を表している。なお、これらテクスチャ解析指標ASM(Angular Second Moment:アングラーセカンドモーメント),CNT(Contrast:コントラスト),COR(Correlation:コリレーション),VAR(Variance:バリアンス),IDM(Inverse Difference Moment,インバースディファレンシャルモーメント),ENT(Entropy,エントロピー)の各々は、1973年にHarlickらが下記の文献(A)で提唱した14種類のパラメータのうちの一部である。また、DISは非類似度またはディシミラレィティと呼ばれるテクスチャ解析指標で、HOMは、一様性またはホモジェネイティと呼ばれるテクスチャ解析指標である。
(A)Haralick RM. et al. Textural Features for Image Classification. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 1973;6:610−621.
P=kB・B+kC・C+N …(1)
ここで、Pは、骨折リスク評価値であり、Bは骨密度であり、Cは構造パラメータであり、Nは定数である。kB,kCは、各パラメータに乗じられる係数である。構造パラメータとしては、BV/TV値などの骨梁形状解析部14が算出したものであってもよいし、ASMなどのテクスチャ解析指標算出部16が算出したものであってもよい。また、推定式を例えば以下に示すように2つ以上の構造パラメータを含んだものとすることもできる。
P=kB・B+kC1・C1+kC2・C2+…+N
このように、本発明においては推定式が構造パラメータのどれを何個含むかを適宜選択することができる。本発明における推定式の共通点は、推定式が骨密度に関する項を含むことと、構造パラメータに関する項を含むことである。つまり、骨折リスク評価部17は、骨折リスク評価値、骨密度および前記構造パラメータの関連性を示す推定式を用いて骨折リスク評価値を算出する構成となっている。
骨折リスク評価部17が動作に用いる推定式をどのように決定するのかについて説明する。推定式を完成させるには、数ある構造パラメータのうちどれを用いるのかと、各係数と定数の決定とを骨の部位ごとに行わなければならない。このような推定式は、被検体Mの骨梁解析に先立って決められる。推定式の決定方法としては回帰式を用いた方法が利用できる。
最後に、本発明の効果を実証したのでこれについて説明する。すなわち、実証として39例の複数の糖尿病患者において、実際に大腿骨頸部の骨折リスク評価値、骨密度、構造パラメータを算出がなされた。本発明の効果の検定に糖尿病患者を用いるのは、骨密度だけで正確な骨折リスク評価値を算出するのが難しいとされているから、本発明の効果がより顕著に表れると考えられるからである。
P=kB・B+N
P=10,759×B+11,430×C−3,278…(2)
この推定式のR2値は0.818であった。この推定値は、骨折リスク評価値を骨密度のみで回帰分析したときに得られる推定式のR2値よりの高い。したがって、骨折リスク評価値を骨密度およびBV/TV値を用いて算出した方がより信頼性の高い結果を得ることができた。
図14,図15は、本発明の効果を説明している。図14は、X線画像解析により算出された骨密度と実際の骨強度の関連性を示している。従来構成では骨密度が骨強度を表すものとして扱われている。つまり、X線画像解析により算出された骨密度と骨強度には相関があるというのが前提である。図14はこの前提がどの程度正しいかを示しているもので、標本骨のある部分について画像解析をすることで得られた骨密度(BMD)と、その部分に圧力をかけて骨強度を実測し、その結果をプロットしたものとなっている。従って縦軸に係るFEM骨強度は、実際の被検体で測定できるものではない。図14を参照すると、全体的な傾向として骨密度と骨強度には正の相関があることがわかる。しかし、結果はややばらついたものとなり、回帰分析で得られるR2値は0.747である。
4 FPD(検出手段)
7a X線管移動機構(放射線源移動手段)
7b FPD移動機構(検出器移動手段)
8a X線管移動制御部(放射線源移動制御手段)
8b FPD移動制御部(検出器移動制御手段)
11 画像生成部(画像生成手段)
12 トモシンセシス画像生成部(断層画像生成手段)
14 骨梁形状解析部(構造パラメータ算出手段)
15 行列生成部(構造パラメータ算出手段)
16 テクスチャ解析指標算出部(構造パラメータ算出手段)
17 骨折リスク評価部(骨折リスク評価手段)
23 記憶部(記憶手段)
26 操作卓(入力手段)
Claims (9)
- 骨折を起こすリスクを示す骨折リスク評価値、骨密度および骨梁から構成される海綿状構造の特性を数値化した構造パラメータに基づいて前記骨密度および前記構造パラメータにより前記骨折リスク評価値を推定する推定式を求め、被検体から求めた骨密度および構造パラメータを前記推定式に入力することにより、被検体についての骨折リスク評価値を算出する骨折リスク評価手段と、
被検体のトモシンセシス画像に基づいて前記構造パラメータを算出する構造パラメータ算出手段を備え、
前記構造パラメータ算出手段として前記構造パラメータの算出に係る関心部位を構成する各画素のうち所定の画素値の組み合わせを有する2つの画素のペアで画素同士が所定の距離だけ離間しているものが関心部位において何回現れるかを各画素値の組み合わせごとに数えて同時生起行列を生成する同時生起行列生成手段と、
前記同時生起行列に基づいてテクスチャ解析を行い前記構造パラメータであるテクスチャ解析指標を構造パラメータとして算出するテクスチャ解析手段を備えることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨折リスク評価手段は、前記骨折リスク評価値、前記骨密度および前記構造パラメータの関連性を示すデータを用いて前記骨折リスク評価値を算出することを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨密度は、前記トモシンセシス画像の撮影とは異なる検査に基づいて取得されたものであることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
術者が前記骨密度を入力する入力手段を備えていることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨密度を記憶する記憶手段を備えていることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記テクスチャ解析手段が算出するテクスチャ解析指標として、コリレーション、ディシミラレィティ、コントラスト、ホモジェネイティ、エントロピー、アングラーセカンドモーメント、バリアンス、インバースディファレンシャルモーメントのうちの1つまたは複数が選択されていることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
放射線を照射する放射線源と、
前記放射線源を被検体に対し移動させる放射線源移動手段と、
前記放射線源移動手段を制御する放射線源移動制御手段と、
被検体を透過した放射線を検出する検出手段と、
前記検出手段を被検体に対し移動させる検出器移動手段と、
前記検出器移動手段を制御する検出器移動制御手段と、
前記検出手段の出力を基に画像を生成する画像生成手段と、
前記放射線源および前記検出手段を被検体に対して移動させながら連写された画像を基に前記トモシンセシス画像を生成する断層画像生成手段を備えていることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨折リスク評価手段が前記推定式を求める際に用いる前記骨折リスク評価値、前記骨密度および前記構造パラメータは、複数の被検体を解析して算出したものであることを特徴とする骨解析装置。 - 請求項1に記載の骨解析装置において、
前記骨折リスク評価手段が前記推定式を求める際に用いる前記骨折リスク評価値、前記骨密度および前記構造パラメータは、標本骨に対するX線撮影により得られたものであることを特徴とする骨解析装置。
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