JP6598287B2 - 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体 - Google Patents

骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
JP6598287B2
JP6598287B2 JP2015022533A JP2015022533A JP6598287B2 JP 6598287 B2 JP6598287 B2 JP 6598287B2 JP 2015022533 A JP2015022533 A JP 2015022533A JP 2015022533 A JP2015022533 A JP 2015022533A JP 6598287 B2 JP6598287 B2 JP 6598287B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
edge
joint
interosseous
distance
ray image
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
JP2015022533A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016144535A (ja
Inventor
康治 舟橋
富朗 後藤
雅人 清水
Original Assignee
国立大学法人 名古屋工業大学
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 国立大学法人 名古屋工業大学 filed Critical 国立大学法人 名古屋工業大学
Priority to JP2015022533A priority Critical patent/JP6598287B2/ja
Publication of JP2016144535A publication Critical patent/JP2016144535A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6598287B2 publication Critical patent/JP6598287B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

本発明は、骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体に関する発明である。具体的には、関節のX線画像から関節の骨間の間隔の微少な変化を、主観的要因を排除して測定できる骨間距離測定装置及び骨間距離測定方法、並びにコンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体に関するものである。
現在、関節リウマチ患者は本邦に約70万人いると言われている。関節リウマチは自己免疫疾患の一つで、四肢関節に炎症が起こり、痛みや腫れがあらわれ、炎症が持続すると関節が破壊される。従来、関節破壊は緩徐に進行すると考えられていたが、近年の様々な研究により、関節リウマチによる関節破壊は発症後2年以内に大きく進行することが明らかとなっている。そのため、関節リウマチ患者を早期に発見し、関節破壊の進行を見落とすことなく適切な治療を施すことが求められている。
関節リウマチは、関節破壊が進行すると関節の骨間の幅が狭まっていく(関節裂隙の狭小化)ため、関節の骨間の距離の評価により病状の進行状況を把握することができる。そのため、関節リウマチの診断には、X線画像を用いて関節の骨間の距離の変化を把握することが重要であるが、X線画像で得られる画像の解像度は数mmの距離を計測するには十分ではなく、実際の医療現場でX線画像を用いての関節列隙の定量的な評価は困難であると言える。
図1は関節部分のレントゲン写真である。関節リウマチが発症する手や足の関節の骨間の距離(図1中の矢印)は1.0〜1.5mm程度である。一方、X線画像の1画素は、0.15mmである。そのため、医師がX線画像を目視で確認する際の1画素の違いは、関節の骨間の距離の約10〜15%にも相当する。したがって、患者の関節の骨間の距離の微少な変化を正確に測定するためには、より誤差の少ない測定方法が求められている。
ところで、関節部分のX線画像から定量的な評価を行う医療画像システムが知られている(特許文献1参照)。しかしながら、特許文献1に記載されている医療画像システムは、関節の軟骨部の厚さを定量的に測定するためのものであり、関節の骨間距離及び/又は面積を定量的に求めるものではない。
特開2014−117485号公報
本発明者らは、鋭意研究を行ったところ、(1)関節のX線画像に基づきエッジ点を複数選択し、選択されたエッジ点の座標情報に基づき関節のエッジ曲線を演算し、得られたエッジ曲線に基づき、関節の骨間の距離を測定することで、バラツキが少なく且つ定量的に測定できること、(2)エッジ点を選択する際に補助線を表示することで、測定のバラツキをより減少できること、(3)入力された関節のX線画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離するTatal Variation正則化分離手段、及び骨格成分のエッジ成分を鮮鋭化するshockフィルターを用いてX線画像を拡大処理することで、解像度を極端に低下することなくX線画像を拡大することができ、その結果、1画素による誤差を大幅に減少できること、を新たに見出し、本発明を完成した。
すなわち、本発明の目的は、骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体を提供することである。
本発明は、以下に示す、骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体である。
(1)関節のX線画像から骨間の距離を算出する骨間距離測定装置であって、
関節のX線画像を入力するX線画像入力手段、
入力された関節のX線画像を表示する表示手段、
表示された関節のX線画像のエッジ点を選択する位置選択手段、
位置選択手段により選択されたエッジの座標情報に基づき、関節のエッジ曲線を演算する第1演算手段、及び、
第1演算手段により得られたエッジ曲線に基づき、骨間の距離を演算する第2演算手段、
を含む骨間距離測定装置。
(2)前記第2演算手段が、
第1演算手段が演算した2つのエッジ曲線の頂点間距離を少なくとも演算する、
上記(1)に記載の骨間距離測定装置。
(3)前記第2演算手段が、
第1演算手段が演算した2つのエッジ曲線間の面積に基づき骨間距離を演算する、
上記(1)に記載の骨間距離測定装置。
(4)関節のX線画像のエッジ点を選択する際の補助線を表示手段に表示するための補助線出力手段、
を含む上記(1)〜(3)の何れか一に記載の骨間距離測定装置。
(5)入力された関節のX線画像を拡大する拡大手段、
を含む上記(1)〜(4)の何れか一に記載の骨間距離測定装置。
(6)拡大手段が、
入力された関節のX線画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離するTatal Variation正則化分離手段、及び
骨格成分のエッジ成分を鮮鋭化するshockフィルター、
を含む上記(5)に記載の骨間距離測定装置。
(7)関節のX線画像から骨間の距離を算出する骨間距離測定方法であって、
関節のX線画像を入力するX線画像入力ステップ、
入力された関節のX線画像を表示する表示ステップ、
表示された関節のX線画像のエッジ点を選択する位置選択ステップ、
位置選択ステップにより選択されたエッジ点の座標情報に基づき、関節のエッジ曲線を演算するステップ、及び、
得られたエッジ曲線に基づき、骨間の距離を演算するステップ、
を含む骨間距離測定方法。
(8)コンピュータを、上記(1)〜(6)の何れか一に記載の骨間距離測定装置として機能させるプログラム。
(9)上記(8)に記載されたプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
本発明においては、表示された関節のX線画像のエッジ部分を複数個所選択するだけで、コンピュータが関節のエッジ曲線を演算し、得られたエッジ曲線に基づき、関節の骨間距離を測定できる。したがって、定量的な測定ができるとともに、主観的な判断が少なくなることから、測定する者が異なっても測定結果のバラツキが少なくなる。
また、エッジ点を選択する際に補助線を表示することで、エッジを選択する範囲が同じになるので、測定のバラツキをより低下することができる。
更に、入力された関節のX線画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離するTatal Variation正則化分離手段、及び骨格成分のエッジ成分を鮮鋭化するshockフィルターを用いてX線画像を拡大処理することで、解像度を極端に低下することなくX線画像を拡大できるので、患者の関節の骨間の距離の微妙な変化を正確に測定できる。
そして、本発明の骨間距離測定装置は、新規に撮影した関節のX線画像のみならず、過去のX線画像も解析できる。したがって、患者の撮影時期の異なるX線画像があれば、従来の方法では関節リウマチの発症を発見できない早期の患者であっても、X線画像を再解析することで、早期の関節リウマチ患者を発見できる。
図1は、図面代用写真で、関節部分のレントゲン写真である。 図2は、コンピュータを用いた骨間距離測定装置の一例を示す図である。 図3は、位置選択手段12及び第1演算手段13を用いたエッジ曲線の演算手順を説明するための図である。 図4は、関節を形成する骨のエッジが傾いている場合のカーブフィッティングを説明する図である。 図5は、補助線の実施形態の一例を示す図である。 図6は、補助線の実施形態の他の例を示す図である。 図7は、第2演算手段により骨間距離を演算する他のアルゴリズムを説明するための図である。 図8は、拡大手段によるX線画像の拡大手順の概略を示す図である。 図9は、本発明の骨間距離測定装置を用いた骨間距離測定方法の手順及び骨間距離測定プログラムのフローチャートである。 図10は、図面代用写真で、図10(1)は拡大処理後の左手中指のX線画像、図10(2)は拡大処理後の左手小指のX線画像を表す。 図11は、図面代用写真で、図11(1)は補助線として平行線を出力した左手中指のX線画像、図11(2)は補助線として平行線を出力した左手小指のX線画像を表す。 図12は、図面代用写真で、図12(1)は補助線として法線を出力した左手中指のX線画像、図12(2)は補助線として法線を出力した左手小指のX線画像を表す。 図13は、図面代用写真で、図13(1)は拡大処理を行う前のX線画像、図13(2)は4×4倍に拡大処理を行った後のX線画像に対し、実施例1と同様の手順でエッジ曲線及び補助線として法線を表示した画像である。
以下に、本発明の骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体について詳しく説明する。
本発明に係る骨間距離測定方法は、例えば、図2に示すような装置により実施される。すなわち、図2は、コンピュータを用いた骨間距離測定装置(以下、単に「装置」と記載することがある)の一例を示す図である。
装置1は、
・患者の関節付近を撮影したX線画像(以下、単に「X線画像」と記載することがある。)を入力するためのX線画像入力手段10、
・(1)入力されたX線画像、(2)表示されたX線画像に基づいて位置選択手段12により選択したエッジ点、及び(3)必要に応じて補助線、を表示する表示手段11、
・位置選択手段12により選択されたエッジ点の座標情報に基づき、関節のエッジ曲線を演算する第1演算手段13、
・第1演算手段により得られたエッジ曲線に基づき、骨間の距離を演算する第2演算手段14、
・X線画像入力手段10、表示手段11、位置選択手段12、第1演算手段13及び第2演算手段14を制御する制御手段15、
・制御手段15からアクセスされるプログラムメモリ16、
を少なくとも含んでいる。また、必要に応じて、後述する座標軸設定手段、補助線出力手段、X線画像の拡大手段を含んでいてもよい。
X線画像入力手段10は、患者のX線画像データを入力するものである。X線画像入力手段10を用いたX線画像データの入力は、医師等の操作者が装置1を操作してDBや記録メディア等からX線画像を入力してもよいし、装置1が有する送受信手段によりインターネット等の通信ネットワークを介して入力してもよい。また、X線画像データは、後述する関節のエッジが確認でき、エッジ点を選択することで座標情報を取得できるものであればデータ形式については特に限定されるものではない。例えば、X線画像データは、CR(コンピューテッド・ラジオグラフィック)システムを用いて関節付近の画像を含む放射線画像(CR画像)として得るようにしてもよい。すなわち、撮影装置において、X線照射管球から発せられたX線を、被写体としての患者に向けて照射し、被写体を透過したX線を、蓄積性蛍光体を有するイメージングプレートに入射させて透過放射線画像をエネルギー情報として蓄積記録し、この透過放射線画像が蓄積記録されたイメージングプレートから透過放射線画像を読み取ってX線画像入力手段10に入力するようにしてもよい。また、X線画像入力手段10は、FPD(Flat−Panel Detector)が搭載されたデジタルX線撮影装置からX線画像データを入力するようにしてもよいし、ネットワークを介して画像サーバからX線画像データを入力してもよいし、あるいはCD−ROM等の記録メディアからX線画像データを入力するようにしてもよい。
表示手段11は、LCD等の表示画面を有し、X線画像入力手段10を用いて入力されたX線画像を表示する。この表示手段11は、表示されたX線画像に医師が骨のエッジ点を設定できるように、位置選択手段12であるタッチ入力機能を有していることが望ましいが、装置1が有するキーボード又はマウス等を位置選択手段12とし、医師が操作して表示手段11に矢印等を表示し、エッジ点を設定してもよい。なお、エッジは、公知のエッジ検出手段を用いて、X線画像の関節を構成する2つの骨の輪郭からエッジ検出をして自動設定を行ってもよい。また、表示手段11には、後述する第1演算手段により演算したエッジ曲線、エッジ曲線に基づき第2演算手段が演算した骨間の距離を表示できるようにしてもよい。更に、表示手段11には第1演算手段及び第2演算手段により演算した結果以外にも、患者情報等、診断等に必要な情報を表示してもよい。図示を省略したが、装置1は、表示手段11に表示された画像等をプリントアウトするプリンタや、各種データを保存する記憶装置あるいはこれらのデータを各種記録媒体に記録する記録手段を備えていてもよい。
図3は、位置選択手段12及び第1演算手段13を用いたエッジ曲線の演算手順を説明するための図である。先ず、位置選択手段12によりエッジ点21が複数選択されると、選択されたエッジ点21の座標情報に基づき、第1演算手段はエッジ曲線22及び24を演算する。エッジ曲線22及び24は、任意の次数の関数で表現できれば特に制限は無い。例えば、あるデータ群を最小二乗法によってある関数の曲線に近似するカーブフィッティング等の公知の方法を用いればよい。例えば、以下のアルゴリズムを用いて、関節を形成する骨のエッジ部分を関数で表現することができる。
(1)上の骨20の着目するエッジ点21を、位置選択手段12を用いて複数点選択する。
(2)選択したエッジ点21の各画素の列成分をx座標、行成分をy座標とする。
(3)選択した画素のうち、x座標の最小点と最大点の中点をx軸の原点とする。
(4)同様に、y軸の原点を求める。
(5)選択した各画素の座標を原点をもとに再度計算する。
(6)新たな座標値を用いて最小二乗法によってフィッティング関数(エッジ曲線22)を算出する。
(7)下の骨23についても、上記(1)〜(6)と同様の手順でエッジ点21を選択し、エッジ曲線24を算出する。
関節の部位によっては、図4に示すように、関節を形成する骨のエッジが傾いていることがある。この場合、上記のアルゴリズムでカーブフィッティングを行うと、正しく関数表現することができない、つまりエッジ曲線が得られない場合がある。その場合、位置選択手段12を用いて選択した複数の点を用いて、以下のアルゴリズムでカーブフィッティングを行ってもよい。
(1)上の骨30のエッジ点31を複数点選択する。
(2)選択点のうち2点の組み合わせ(図4中の点線)を考え、それぞれの距離を算出する。
(3)算出した距離の中でもっとも長い距離の2点の中点を原点32と定義する。
(4)2点を結ぶ直線をx軸33、原点32を通りx軸に直交する直線をy軸34と定義する。
(5)新たな座標軸をもとにフィッティングを実行してエッジ曲線35を算出する。
(6)下の骨36についても、(1)〜(5)と同様の手順でエッジ点31を選択し、エッジ曲線37を算出する。
第2演算手段14は、上記の手順により得られた上の骨のエッジ曲線と下の骨のエッジ曲線とに基づき骨間距離を演算する。骨間距離は、経時変化を観察する必要があるから、指標を定め、その指標を用いて骨間距離を測定するようにすれば指標に特に制限は無い。例えば、両エッジ曲線の頂点を指標として骨間距離を演算する方法が挙げられる。
上の骨は比較的選択範囲が明瞭であるが、下の骨は選択範囲がわかりにくく、そのため上下のエッジ曲線の範囲が異なる可能性がある。当該問題を解決するため、上の骨のエッジ点を選択した後に補助線出力手段を用いて表示手段11に補助線を表示することで、下の骨のエッジ点を選択する範囲を分かり易くしてもよい。
図5は、補助線の実施形態の一例を示す図である。図5に示す実施形態では、図4に示すエッジ曲線35の両端部を通り、且つy軸34と平行な直線を補助線38として表示する例を示している。補助線38と下の骨36の交差点を下の骨36のエッジ点の両端となるようにエッジ点を選択することで、エッジ点の選択範囲のズレがなくなり、測定結果のバラツキを抑えることができる。
図6は、補助線の実施形態の他の例を示す図である。図6に示す実施形態では、図4に示すエッジ曲線35の両端部を通り、且つエッジ曲線35の端部における法線となる直線を補助線39として表示する例を示している。図6に示す実施形態の場合は、補助線39と下の骨36の交差点を下の骨36のエッジ点の両端となるようにエッジ点を選択してエッジ曲線37を算出すればよい。なお、補助線は常に同じになるようになれば特に制限は無く、図5に示す平行線、図6に示す法線以外にも、上の骨のエッジ曲線35の両端部から所定の角度で補助線を設定してもよい。
図7は、第2演算手段により骨間距離を演算する他のアルゴリズムを説明するための図である。
(1)上記のカーブフィッティングにより得られた上の骨30のエッジ曲線pの頂点Aにおける法線lを算出する。
(2)上記のカーブフィッティングにより得られた下の骨36のエッジ曲線qの頂点Bにおける法線mを算出する。
(3)法線lとエッジ曲線qとの交点をC、法線mとエッジ曲線pとの交点をDと定義する。
(4)線分AC、BD、ABの距離をそれぞれ算出する。
(5)3つの線分の距離の平均を骨間距離として出力する。
なお、上記に示したアルゴリズムは、単なる一例に過ぎず、種々の変更をしてもよい。例えば、(4)に示す3つの線分にCDも加え、4つの線分の平均から骨間距離を求めてもよいし、逆に法線l及びmが略平行の場合は、線分AC及びBDの2つの線分の距離の平均値を骨間距離としてもよい。更に、単純に頂点AB間の距離を骨間距離としてもよい。
また、上記の方法は、エッジ曲線と各々のエッジ曲線の頂点における法線とを用いて骨間距離を演算しているが、エッジ曲線の面積から骨間距離を求めてもよい。例えば、図7に示すエッジ曲線p及びq、並びにエッジ曲線p及びqの両端部を結んだ線であるr及びsで囲まれている範囲の面積を算出し、例えば、エッジ曲線pの両端部を結んだ長さtで面積を割った値を骨間距離としてもよい。関節リウマチは骨間間隔の経時的変化に対して画像評価を行うので、測定方法が常に同じであれば、方法は特に制限は無い。
上記に記載した手順により、測定者の主観に依存しない、X線画像からコンピュータを用いて骨間距離を定量的に測定することができる。しかしながら、背景技術の欄に記載のとおり、関節リウマチが発症する手や足の関節の骨間の距離は1.0〜1.5mm程度と非常に短いことから、選択する1画素の違いが、測定結果に影響を与える。そのため、エッジ点を選択する前に、拡大手段を用いてX線画像を拡大処理してもよい。
図8は、拡大手段によるX線画像の拡大手順の概略を示す図である。入力されたX線画像は、先ず、Tatal Variation(TV)正則化分離手段により、骨格成分とテクスチャ成分に分離される。次に、骨格成分のみを2×2倍に拡大し、拡大後の骨格成分をShockフィルターでエッジを強調する。そして、エッジを強調した後の骨格成分を更に2×2倍に拡大し、拡大後の骨格成分を再度Shockフィルターでエッジを強調することで、元のX線画像を4×4倍に拡大している。
骨格成分には骨のエッジ成分が含まれ、テクスチャ成分には細かく変動する成分やノイズの成分が含まれる。X線画像を単純に拡大処理する場合、ノイズ成分も拡大処理することになり拡大処理後のX線画像は不鮮明になる。本発明では、エッジ点を選択する際に骨の内部を診断する必要は無く、骨の輪郭が明確であればよいことから、図8に示す骨格成分のみを拡大する手段を新たに採用した。拡大処理前の1画素の誤差は、測定する骨間距離の約10〜15%であったが、拡大手段を採用して元のX線画像を4×4倍にすることで、1画素の誤差は、約2.5〜3.75%程度まで縮小することができる。なお、骨格成分とテクスチャ成分は簡単に統合することができる。したがって、骨の内部も併せて診断したい場合は、骨格成分のみを拡大したX線画像に基づきエッジ点を選択した後、ノイズ除去・拡大したテクスチャ成分を統合して表示できるようにしてもよい。また、X線画像の拡大も図8に示す4×4倍に限定されず、2×2倍、8×8倍であってもよい。
TV正則化分離は、Chambolle射影法と呼ばれる繰り返し演算によって、以下の式(1)及び式(2)に従って求められる。Chambolle射影法の詳細については、「A.Chambolle,“An algorithm for total variation minimization and applications”,J. Mathematical Imaging and Vision,Vol.20,No.1,pp.89−97,2004」に記載されている。
式(1)及び(2)中、fは原画像、pは更新ベクトル、λは拘束の強さ、τはステップ幅、uは骨格画像を表す。
Shockフィルターは、偏微分方程式の考え方に基づいており、反復計算により信号のエッジの復元または強調を行うフィルターである。Shockフィルターは以下の式(3)の偏微分方程式に基づき、式(4)の繰り返し演算によって与えられる。
式(3)及び(4)中、uは演算出力画像、uは時刻tでのuのtによる偏微分、dはShockフィルターの更新演算のステップ幅である。
は、uの勾配強度、
はuのラプラシアン、また、sign(x)は符号関数で、その式は以下の式(5)ように定義される。
上記式(5)中、εは0ではない小さな値を表す。例えば、0〜10程度の値である(ただし、0を除く。)。
Shockフィルターの詳細については、「S.J.Osher and L.I.Rudin,“Feature−oriented image enhancement using shock filters”,SIAM Journal on Numerical Analysis,Vol.27,pp.310−340,1990」に記載の手順により行えばよい。なお、論文中ではε=0であるが、滑らかな輝度値変化をする信号において階段状の出力とならないようにできることから、本発明においては、上記式(5)を用いている。
プログラムメモリ16には、例えば、コンピュータを装置1として機能させるためのプログラムが予め格納されており、このプログラムが制御部15により読み出され実行されることで、本装置1の動作制御が行われる。プログラムは、記録媒体に記録され、インストール手段を用いて、プログラムメモリ16に格納されるようにしてもよい。
次に、本発明の装置1を用いた骨間距離測定方法の手順及び骨間距離測定プログラムについて、図9のフローチャートを用いて説明する。
先ず、ステップS100において、X線画像がX線画像入力手段10により入力される。このX線画像は、上記のとおり、医師等の操作者により入力されてもよいし、装置1が有する送受信手段により通信ネットワークを介して入力されてもよい。
入力されたX線画像は、ステップS110において、表示手段11の表示画面に表示される。なお、表示手段11には、拡大手段により拡大処理したX線画像を表示してもよい。
次に、ステップS120において、表示手段11に表示されたX線画像に、医師が位置選択手段12を用いて骨のエッジ点を選択する。なお、測定する関節が傾いている場合は、上の骨のエッジ点を選択した後に、補助線出力手段により補助線を表示した後に、下の骨のエッジ点を選択してもよい。
次に、ステップS130において、選択したエッジ点に基づき、カーブフィッティングにより、エッジ曲線(関数)を演算する。
次に、ステップS140において、上の骨のエッジ曲線と下の骨のエッジ曲線に基づき、第2演算手段を用いて骨間距離を算出する。
最後に、ステップS150で、骨間距離を表示手段11に表示して手順が終了する。なお、表示結果は、プリントアウトしてもよい。
以下に実施例を掲げ、本発明を具体的に説明するが、この実施例は単に本発明の説明のため、その具体的な態様の参考のために提供されているものである。これらの例示は本発明の特定の具体的な態様を説明するためのものであるが、本願で開示する発明の範囲を限定したり、あるいは制限することを表すものではない。
<実施例1>
左手中指及び小指のX線画像を装置1に入力し、先ず、TV正則化分離手段により骨格成分とテクスチャ成分に分離し、骨格成分のみをShockフィルターでエッジを強調することで、入力したX線画像を4×4倍に拡大した。図10(1)は拡大処理後の左手中指のX線画像、図10(2)は拡大処理後の左手小指のX線画像を表す。
次に、位置選択手段12により上の骨のエッジ点を5箇所選択し、カーブフィッティングによりエッジ曲線を算出した。その後、補助線出力手段により補助線を表示手段に表示し、下側の骨についてもエッジ点を5箇所選択し、カーブフィッティングによりエッジ曲線を算出した。また、算出したエッジ曲線の頂点における法線を算出した。図11は補助線として平行線を出力したX線画像、図12は補助線として法線を出力したX線画像で、図11及び図12の(1)は左手中指、(2)は左手小指である。
次に、上の骨のエッジ曲線pの頂点Aにおける法線lを算出し、下の骨のエッジ曲線qの頂点Bにおける法線mを算出した。次いで、法線lとエッジ曲線qとの交点をC、法線mとエッジ曲線pとの交点をDとし、線分AC、BD、ABの距離をそれぞれ算出した。また、線分AC、BD、ABの距離の平均距離を算出した。
表1は、左手中指の算出結果、表2は左手小指の算出結果を表している。
表1及び表2に示すとおり、線分AC、BD、ABの何れにおいても誤差は少なく、骨間距離の測定は正しく行われたと考えられる。また、左手小指のように関節が曲がった状態のX線画像の場合、補助線として平行線と法線を用いた時の測定結果はやや開きがあった。したがって、経時変化を観察する時には、エッジ点の選択範囲を同じにした方が好ましいことが明らかとなった。
<実施例2>
次に、拡大処理をしていないX線画像と拡大処理したX線画像を用いた場合の違いを確認した。
図13(1)は拡大処理を行う前のX線画像、図13(2)は4×4倍に拡大処理を行った後のX線画像に対し、実施例1と同様の手順でエッジ曲線及び補助線として法線を表示した画像である。図13(1)及び(2)に示すように、大きさは全く異なっている。
次に、左右の手の親指を除く各指について、4×4倍に拡大処理を行ったX線画像と、拡大処理を行う前の通常X線画像を用いて、実施例1と同様の手順で骨間距離の測定を行った。
表3に測定結果を示す。骨間距離(単位:mm)の値は、各指とも10回計測した平均値である。表3から明らかなように、4×4倍に拡大処理を行ったX線画像を用いて骨間距離の測定を行った方が、バラツキを示す値であるSD値が、拡大処理を行わなかった場合より小さかった。
また、統計学的には2つの群の標準偏差の比であるF−testの値が、0.05以下であれば有意差ありとされている。拡大処理を行った場合と拡大処理を行わなかった2つの群でのF−testの差は8本の指の内、6本で0.05以下であった。したがって、拡大処理を行うことでより正確に骨間距離を測定できることが明らかとなった。
<実施例3>
実施例2の骨間距離測定方法に代え、2つのエッジ曲線と補助線である2つの法線で囲まれている面積を、上の骨のエッジ曲線の両端部を結んだ長さで割ることで骨間距離を算出した以外は、実施例2と同様の手順で左右の指の骨間距離の測定を行った。表4に測定結果を示す。
面積により骨間距離を求めた場合も実施例2と同様、4×4倍に拡大処理を行ったX線画像を用いて骨間距離の測定を行った方が、バラツキを示す値であるSD値が、拡大処理を行わなかった場合より小さかった。またF−testの結果も、有意であった。
本発明の骨間距離測定装置及び骨間距離測定方法を用いることで、関節の骨間距離を精度よく測定することができ、関節リウマチ患者の早期発見を行うことができる。したがって、医療機関等において患者の診断に有用である。

Claims (7)

  1. 関節のX線画像を入力するX線画像入力手段、
    入力された関節のX線画像を表示する表示手段、
    表示された関節のX線画像のエッジ点を選択する位置選択手段、
    位置選択手段により選択されたエッジの座標情報に基づき、関節のエッジ曲線を演算する第1演算手段、及び、
    第1演算手段により得られたエッジ曲線に基づき、骨間の距離を演算する第2演算手段、
    を含む、関節のX線画像から骨間の距離を算出する骨間距離測定装置であって、
    前記第1演算手段は以下に記載する(1)〜(7)のアルゴリズムを用い、
    (1)関節を構成する2つの骨のうち上の骨の着目するエッジ点を、前記位置選択手段を用いて複数点選択する、
    (2)選択したエッジ点の各画素の列成分をx座標、行成分をy座標とする、
    (3)選択した画素のうち、x座標の最小点と最大点の中点をx軸の原点とする、
    (4)同様に、y軸の原点を求める、
    (5)選択した各画素の座標を原点をもとに再度計算する、
    (6)新たな座標値を用いて最小二乗法によってフィッティング関数(エッジ曲線)を算出する、
    (7)関節を構成する2つの骨のうち下の骨についても、上記(1)〜(6)と同様の手順でエッジ点を選択し、エッジ曲線を算出する、
    また、関節を形成する骨のエッジが傾いている場合には、前記(1)〜(7)のアルゴリズムの代わりに、以下に記載する(1)〜(6)のアルゴリズムを用い、
    (1)関節を構成する2つの骨のうち上の骨のエッジ点を複数点選択する、
    (2)選択点のうち2点の組み合わせを考え、それぞれの距離を算出する、
    (3)算出した距離の中でもっとも長い距離の2点の中点を原点と定義する、
    (4)前記2点を結ぶ直線をx軸、前記原点を通りx軸に直交する直線をy軸と定義する、
    (5)新たな座標軸をもとにフィッティングを実行してエッジ曲線を算出する、
    (6)関節を構成する2つの骨のうち下の骨についても、(1)〜(5)と同様の手順でエッジ点を選択し、エッジ曲線を算出し、
    前記骨間距離は、
    2つのエッジ曲線、及び2つのエッジ曲線の両端部を結んだ線で囲まれている範囲の面積を算出し、前記2つのエッジ曲線のうち一方のエッジ曲線の両端部を結んだ長さで面積を割った値を骨間距離とする、骨間距離測定装置。
  2. 関節のX線画像のエッジ点を選択する際の補助線を表示手段に表示するための補助線出力手段、
    を含み、
    前記補助手段は、エッジ曲線の両端部を通り、且つy軸と平行な直線を補助線として表示する、又は、エッジ曲線の両端部を通り、且つエッジ曲線の端部における法線となる直線を補助線として表示する手段である、請求項1に記載の骨間距離測定装置。
  3. 入力された関節のX線画像を拡大する拡大手段、
    を含む請求項1又は2に記載の骨間距離測定装置。
  4. 拡大手段が、
    入力された関節のX線画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離するTatal Variation正則化分離手段、及び
    骨格成分のエッジ成分を鮮鋭化するshockフィルター、
    を含む請求項3に記載の骨間距離測定装置。
  5. 関節のX線画像を入力するX線画像入力ステップ、
    入力された関節のX線画像を表示する表示ステップ、
    表示された関節のX線画像のエッジ点を選択する位置選択ステップ、
    位置選択ステップにより選択されたエッジ点の座標情報に基づき、関節のエッジ曲線を演算するステップ、及び、
    得られたエッジ曲線に基づき、骨間の距離を演算するステップ、
    を含む、関節のX線画像から骨間の距離を算出する骨間距離測定方法であって、
    前記骨間の距離を演算するステップは以下に記載する(1)〜(7)のステップであり、
    (1)関節を構成する2つの骨のうち上の骨の着目するエッジ点を、位置選択手段を用いて複数点選択する、
    (2)選択したエッジ点の各画素の列成分をx座標、行成分をy座標とする、
    (3)選択した画素のうち、x座標の最小点と最大点の中点をx軸の原点とする、
    (4)同様に、y軸の原点を求める、
    (5)選択した各画素の座標を原点をもとに再度計算する、
    (6)新たな座標値を用いて最小二乗法によってフィッティング関数(エッジ曲線)を算出する、
    (7)関節を構成する2つの骨のうち下の骨についても、上記(1)〜(6)と同様の手順でエッジ点を選択し、エッジ曲線を算出する、
    また、関節を形成する骨のエッジが傾いている場合には、前記(1)〜(7)のステップの代わりに、以下に記載する(1)〜(6)ステップを用い、
    (1)関節を構成する2つの骨のうち上の骨のエッジ点を複数点選択する、
    (2)選択点のうち2点の組み合わせを考え、それぞれの距離を算出する、
    (3)算出した距離の中でもっとも長い距離の2点の中点を原点と定義する、
    (4)2点を結ぶ直線をx軸、原点を通りx軸に直交する直線をy軸と定義する、
    (5)新たな座標軸をもとにフィッティングを実行してエッジ曲線を算出する、
    (6)関節を構成する2つの骨のうち下の骨についても、(1)〜(5)と同様の手順でエッジ点を選択し、エッジ曲線を算出し、
    前記骨間距離は、
    2つのエッジ曲線、及び2つのエッジ曲線の両端部を結んだ線で囲まれている範囲の面積を算出し、前記2つのエッジ曲線のうち一方のエッジ曲線の両端部を結んだ長さで面積を割った値を骨間距離とする、骨間距離測定方法。
  6. コンピュータを、請求項1〜5の何れか一項に記載の骨間距離測定装置として機能させるプログラム
  7. 請求項6に記載されたプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2015022533A 2015-02-06 2015-02-06 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体 Active JP6598287B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015022533A JP6598287B2 (ja) 2015-02-06 2015-02-06 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015022533A JP6598287B2 (ja) 2015-02-06 2015-02-06 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016144535A JP2016144535A (ja) 2016-08-12
JP6598287B2 true JP6598287B2 (ja) 2019-10-30

Family

ID=56685098

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015022533A Active JP6598287B2 (ja) 2015-02-06 2015-02-06 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6598287B2 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
JP7242041B2 (ja) * 2019-04-05 2023-03-20 国立大学法人北海道大学 間隙変化検出装置、間隙変化検出方法及び間隙変化検出用プログラム
KR20230023899A (ko) * 2021-08-11 2023-02-20 주식회사 크레스콤 관절 상태를 정량화하기 위한 의료 영상 분석 방법, 의료 영상 분석 장치, 및 의료 영상 분석 시스템

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62183748A (ja) * 1986-02-07 1987-08-12 帝人株式会社 骨のx線写真像の評価方法
US7668356B2 (en) * 2005-08-03 2010-02-23 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automatic determination of joint space width from hand radiographs
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
JP2013152583A (ja) * 2012-01-25 2013-08-08 Nagoya Institute Of Technology 画像処理装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016144535A (ja) 2016-08-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8050734B2 (en) Method and system for performing patient specific analysis of disease relevant changes of a disease in an anatomical structure
Choo et al. Quantitative analysis of emphysema and airway measurements according to iterative reconstruction algorithms: comparison of filtered back projection, adaptive statistical iterative reconstruction and model-based iterative reconstruction
Safari et al. A semi-automatic algorithm for estimating cobb angle
US20150262359A1 (en) Image processing apparatus and computer-readable recording medium
US10140711B2 (en) Method of analyzing vertebral edges of vertebrae in images acquired from an upright MRI system
JP6598287B2 (ja) 骨間距離測定装置、骨間距離測定方法、コンピュータを骨間距離測定装置として機能させるためのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体
Kim et al. Impact of radiation dose and iterative reconstruction on pulmonary nodule measurements at chest CT: a phantom study
Kim et al. Effect of reconstruction parameters on the quantitative analysis of chest computed tomography
Anitha et al. Automatic extraction of vertebral endplates from scoliotic radiographs using customized filter
Papaliodis et al. Computer assisted Cobb angle measurements: a novel algorithm
US8644574B2 (en) Measurement of thin-layered structures in X-ray computer tomography
Al-Bashir et al. Computer-based Cobb angle measurement using deflection points in adolescence idiopathic scoliosis from radiographic images
JP2010259452A (ja) 画像診断支援装置及び画像診断支援方法
EP3849420B1 (en) Calculation device for determining ventilation defects
Thalengala et al. Computerized image understanding system for reliable estimation of spinal curvature in idiopathic scoliosis
Anitha et al. Identification of apical vertebra for grading of idiopathic scoliosis using image processing
Lin et al. Application of two-dimensional fractional-order convolution and bounding box pixel analysis for rapid screening of pleural effusion
Dovganich et al. Automatic quality control in lung X-ray imaging with deep learning
Mahdavi et al. A computer-based analysis for identification and quantification of small airway disease in lung computed tomography images: a comprehensive review for radiologists
JP2018192047A (ja) 医用画像診断支援システム及び装置、並びに、プログラム
JP2006247293A (ja) 画像処理方法および画像処理装置ならびにプログラム
JP5386160B2 (ja) 人体構造物計測支援装置及び方法並びにプログラム
Levakhina et al. A dual-axis tilt acquisition geometry for digital musculoskeletal tomosynthesis
JP2019053022A (ja) 画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法
JP2019052930A (ja) 画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
A80 Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80

Effective date: 20150227

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20180202

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180206

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20180208

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20180202

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181130

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181218

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20190115

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190412

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: 20190917

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190927

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6598287

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150