JP6630552B2

JP6630552B2 - Ｘ線測定システム及びｘ線検出データ処理方法

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Publication number: JP6630552B2
Application number: JP2015230536A
Authority: JP
Inventors: 宮本　高敬; 高敬宮本; 光久実政; 龍太郎足立
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2015-11-26
Filing date: 2015-11-26
Publication date: 2020-01-15
Anticipated expiration: 2035-11-26
Also published as: JP2017093879A

Description

本発明はＸ線測定システムに関し、特に、骨及び軟組織の両方の測定を行えるシステムに関する。

健康管理あるいは疾病診断のために、Ｘ線を利用して、骨及び軟組織が測定される。軟組織は、脂肪と除脂肪（脂肪以外）とに大別される。大腿骨測定の場合、除脂肪としては、筋肉が支配的である。例えば、老年者の健康管理のためには、定期的に骨密度及び脂肪率（又は脂肪量）を測定することが望まれる。骨密度が低い場合、骨折リスクが高まるからである。また、脂肪率は成人病に関連する指標だからである。

Ｘ線を利用して骨及び軟組織を測定する場合において、１回のＸ線照射で（つまり１回のＸ線ビーム走査で）両者を同時に測定できるならば、被検者の負担を軽減でき、特に被曝量を低減できる。骨及び軟組織の両方又は一方を測定するＸ線測定装置として、骨密度測定装置、レントゲン撮影装置、ＣＴ装置、等が知られている。骨密度測定装置は、二重エネルギーＸ線吸収（ＤＥＸＡ）法に従って被検体内の骨密度分布を測定する装置である。ＤＥＸＡ法を基礎として脂肪率等を演算することも可能である。

特許文献１には、骨密度と共に脂肪率を測定可能な骨密度測定装置が開示されている。その装置は、脂肪率画像と骨密度画像とからなる合成画像を表示する機能を備えている。特許文献２には、骨密度画像上において画素種別をマニュアルで変更可能な装置が開示されている。なお、未公開の先願として、本出願人が先に出願した特願２０１５−１０９１４１号がある。

特開２００４−１４７８６３号公報特表平１０−５０９０７５号公報

軟組織の解析を行う場合、解析対象画素群（あるいは解析対象エリア内）に、骨画素が入り込むと、軟組織の解析結果に大きな誤差が生じ、その解析結果の信頼性が大きく低下してしまう。骨画素で観測されるＸ線減衰量は、一般に、軟組織画素で観測されるＸ線減衰量よりも、かなり大きいからである。骨の形態は、単純ではなく、それには、とげ（棘）のような部分も含まれ、そのような部分が誤って解析対象となる軟組織エリア内に入り込んでしまうこともある。そのような入り込みをできるだけ防止し、その上で、軟組織の解析を行うことが望まれる。なお、この問題は、解析対象画素群（あるいは解析対象エリア内）に、エア画素（被検体外のエア領域内に存在する画素）が入り込む場合においても生じ得る。被検者における体側部の厚みは薄く、また、着衣の影響もあり、軟組織エリアとエアエリアの間の境界が不鮮明になることもある。

二次元のＸ線検出データに基づいて形成される単なる透過画像（レントゲン画像）上において、骨領域、軟組織領域及びエア領域を、画素値だけで厳密に弁別することは一般に難しい。解析対象領域内に他の領域に属する画素が入り込むならば、上記のように計測の信頼性が低下する。

本発明の目的は、解析対象となる軟組織画素群（あるいは軟組織エリア）内に、骨画素が入り込む可能性を低減することにある。あるいは、本発明の目的は、Ｘ線ビームの走査で得られた二次元データに基づいて骨についての演算と軟組織についての演算とを行えるシステムにおいて、骨解析のために判定された骨画素群を軟組織画素群の判定においても活用し、軟組織画素群の判定精度を向上することにある。

本発明に係るＸ線測定システムは、骨及び軟組織を含む被検体に対してＸ線を照射し、被検体を透過したＸ線を検出する測定装置と、前記Ｘ線の検出により生成される二次元データを処理する演算装置と、を含み、前記演算装置は、前記二次元データに基づいて原骨画素群を判定する原骨画素群判定手段と、前記原骨画素群に基づいて、当該原骨画素群を含んだ除外画素群を定義する除外画素群定義手段と、前記除外画素群を除外する条件に従って、前記二次元データに基づいて軟組織画素群を判定する軟組織画素群判定手段と、前記軟組織画素群に基づいて前記軟組織を解析する解析手段と、を含むことを特徴とする。

上記構成によれば、Ｘ線の照射及び検出により得られた二次元データに基づいて原骨画素群が判定され、それを基礎として除外画素群が定義される。除外画素群を除外する条件の下で、二次元データに基づいて軟組織画素群が特定される。望ましくは、二次元データとしての低エネルギーＸ線検出値アレイ（Ｌ検出値アレイ）及び高エネルギーＸ線検出値アレイ（Ｈ検出値アレイ）に基づいて、ＤＥＸＡ法により、組織弁別前の二次元骨密度分布が演算され、それを基礎として、骨エリアを構成する原骨画素群が高精度に判定される。そのような現骨画素群が軟組織画素群の判定において特別な除外条件として利用される。よって、軟組織画素群の中に、骨に相当する画素が入り込んでしまう可能性を大幅に低減できる。つまり、解析対象となる軟組織画素群の特定精度を高められる。その上で、軟組織画素群に基づいて軟組織が解析される。１回のスキャンデータを利用して骨解析及び軟組織解析の両方を行うことが可能である。別々のスキャンデータに利用して骨解析及び軟組織解析を行うようにしてもよい。その場合でも先の原骨画素群判定結果が次の軟組織画素判定で引き継がれれば、軟組織画素判定の精度を向上できる。

望ましくは、前記除外画素群定義手段は、前記原骨画素群の外側に当該原骨画素群に連なる疑似骨画素群を生成し、前記原骨画素群及び前記疑似骨画素群によって前記除外画素群が構成される。この構成によれば、骨画素が誤って軟組織画素であると判定されてしまう可能性を大幅に低減できる。例えば、対象骨にとげ（棘）のような小部分があり、それが骨の一部として認識されていない場合でも、対象骨の外側に、軟組織画素判定上、骨エリアと同じように取り扱われるマージンエリアを設ければ、そのようなとげが軟組織に弁別されてしまうことを防止できる。

望ましくは、前記除外画素群定義手段は、前記原骨画素群に対して膨張処理を適用することにより前記疑似骨画素群を生成する。この構成によれば膨張フィルタあるいは膨張演算子といった既に確立された技術を利用して、簡便に原骨画素群の外側に疑似骨画素群を付加できる。また膨張処理によれば一般に膨張度を簡単に制御可能である。

望ましくは、前記原骨画素群判定手段は、前記二次元データに基づいて骨密度画像を形成する手段であり、前記原骨画素群は前記骨密度画像中の骨エリアを構成する画素群であり、前記除外画素群特定手段は、前記原骨画素群に対して前記膨張処理を適用する。

望ましくは、前記演算装置は、前記二次元データに基づいて前記軟組織を表す軟組織画像を形成する軟組織画像形成手段と、前記軟組織画像中における前記軟組織画素群に対してペイント処理を施すペイント処理手段と、を含み、前記ペイント処理後の軟組織画像において、前記原骨画素群によって構成される骨エリアと前記軟組織画素群によって構成される軟組織エリアとの間に、前記疑似骨画素群によって構成される帯状のマージンエリアが生じる。マージンエリア（一種の隙間）を観察することにより、膨張処理が適切に実行されたこと、及び、骨の一部が軟組織エリア内に入り込んでいないことを容易に確認できる。軟組織画像は、Ｘ線検出値（又は減衰量）を輝度表現した白黒画像である。望ましくは、軟組織エリアのペイントに際して、骨エリアとマージンエリアがペイントされずに、それらがそのまま白黒表現される。

望ましくは、前記演算装置は、前記二次元データに基づいてエア画素群を特定するエア画素群特定手段を含み、前記ペイント処理後の軟組織画像において、前記骨エリア、前記マージンエリア及び前記軟組織エリアの他に、前記エア画素群によって構成されるエアエリアが生じる。この構成によれば、軟組織エリア（ペイントエリア）がエアエリア内に入り込んでいないことを容易に確認できる。被検体とエアエリアの間の実際の境界から内側において軟組織エリアが特定されるのが望ましい。その場合、実際の境界と、特定された軟組織エリアとの間に、マージンエリアが生じる。これによりエア、着衣、体厚の薄い部分が、軟組織エリアから除外されるので、軟組織画素判定精度を高められる。

望ましくは、前記演算装置は、前記ペイント処理後の軟組織画像上においてユーザーからの軟組織画素の追加を受け付ける修正手段を含み、前記修正手段は、前記骨エリア及び前記マージンエリアに対する軟組織画素の追加を禁止する。この構成によれば誤った修正を防止できる。また、骨画素群が修正対象から自動的に除外されるので、修正作業が楽になる。

望ましくは、前記測定装置は、前記被検体に対して低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を順次照射し、前記被検体を透過した低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を順次検出し、これによって、前記低エネルギーＸ線に対応する第１の二次元データと前記高エネルギーＸ線に対応する第２の二次元データとが生成され、前記軟組織画素群判定手段は、前記第１の二次元データ及び前記２の二次元データに基づいて前記軟組織画素群を判定する。骨画素の判定の場合と同様に、Ｘ線ビーム走査で得られた２種類のデータを参照して軟組織画素を判定するのが望ましい。これによればノイズ等にあまり影響されずに、判定精度を高められる。

望ましくは、前記軟組織画素群判定手段は、注目画素が前記除外画素群に属しない第１条件、前記第１の二次元データにおける前記注目画素に対応する画素データに関する第２条件、及び、前記第２の二次元データにおける前記注目画素に対応する画素データに関する第３条件、が満たされた場合に、前記注目画素を軟組織画素であると判定する。この構成によれば、除外画素を除外する条件の下で、２種類のデータを総合して、精度良く軟組織画素を判定できる。

望ましくは、前記第２条件及び前記第３条件は、被検体外縁の内側に帯状のマージンエリアを介して前記軟組織画素群が判定されるようにするものである。つまり、エア、着衣、体厚の薄い部分が、解析対象となる軟組織エリア内に入り込まないように、つまり誤判定可能性の観点から、余裕をもってあるいはより厳しい条件をもって、第１条件及び第２条件を定めるものである。望ましくは、前記解析手段は、脂肪率、脂肪量、除脂肪率及び除脂肪量の内の少なくとも１つを解析する。

本発明に係る方法は、骨及び軟組織を含む被検体に対してＸ線を照射し前記被検体を透過したＸ線を検出することにより得られた二次元データに基づいて、原骨画素群を判定する工程と、前記原骨画素群に対して膨張処理を適用することにより前記原骨画素群の外側にそれに連なる疑似骨画素群を生成する工程と、前記原骨画素群及び前記疑似骨画素群からなる除外画素群を除外する条件に従って、前記二次元データに基づいて、解析対象となる軟組織画素群を判定する工程と、を含むことを特徴とする。

この方法は、専用の演算装置、汎用のコンピュータ等の情報処理装置において実行される。各工程は通常、ソフトウエアの機能として実現される。上記方法を実行するプログラムは、記録媒体を介して配布され、あるいは、通信回線を介して伝送される。

望ましくは、前記原骨画素群からなる骨エリアと、前記軟組織画素群からなる軟組織エリアと、前記骨エリアと前記軟組織エリアとの間において前記疑似骨画素群からなる帯状のマージンエリアと、を含む画像を表示する工程を含む。

本発明によれば、解析対象となる軟組織画素群（あるいは軟組織エリア）内に、骨画素が入り込む可能性を低減できる。あるいは、本発明によれば、Ｘ線ビームの走査で得られた二次元データに基づいて骨及び軟組織を解析できるシステムにおいて、骨密度演算結果を軟組織画素群の判定においても活用し、軟組織画素群の判定精度を向上できる。

本発明に係るＸ線測定システムの好適な実施形態を表すブロック図である。図１に示した演算装置が有する複数の機能を示すブロック図である。軟組織画素群の判定方法を説明するための図である。画素種別の判定条件を示す図である。図１に示したシステムの動作例を示すフローチャートである。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。

本発明に係るＸ線測定システムは、例えば病院等の医療機関に設置されるものであり、それは、図１に示されるように、測定装置１０と演算装置１２とにより構成される。測定装置１０はＸ線の照射及び検出を行う装置であり、演算装置１２は制御機能及び演算機能を有する装置である。演算装置１２は例えばコンピュータで構成される。

測定装置１０は、検査台としてのベッド１４を有している。ベッド１４上には被検者１６が載せられる。測定対象部位（被検部位）がＸ線照射エリアに所定の位置及び姿勢で含まれるように、被検者１６の位置及び姿勢が調整される。測定対象部位は、本実施形態において、大腿骨の近位側端部及びその周囲に存在する軟組織である。換言すれば、股関節及びその付近である。実際には、大腿骨の骨頭を中心とした二次元範囲に対してＸ線測定が実行される。骨と軟組織とが含まれる他の部位に対して測定が行われてもよい。

ベッド１４は載置台としての天板を有し、天板の下方には下部機構１８が設けられている。下部機構１８はＸ線発生器２０を有している。Ｘ線発生器２０は例えばファンビーム形状をもったＸ線ビームを生成するものである。そのＸ線ビームが被検者の左右方向（図１の紙面貫通方向）に移動するように、Ｘ線発生器２０が機械的に走査される。天板の上方、具体的には被検者１６の上方には、上部機構２２が設けられている。上部機構２２はＸ線検出器２４を有する。Ｘ線検出器２４はＸ線ビーム広がり方向に並んだ複数の検出素子により構成される。Ｘ線検出器２４は、Ｘ線発生器２０と共に移動する。Ｘ線発生器２０及びＸ線検出器２４の移動により、つまり、Ｘ線ビームの走査により、二次元の測定領域が構成される。Ｘ線発生器とＸ線検出器の配置を逆にすることも可能である。

本実施形態では、Ｘ線ビームの走査中にＸ線のエネルギーが切り換えられており、具体的には低エネルギーと高エネルギーとが交互に切り換えられている。これにより、画素単位で（つまり骨密度演算単位で）、低エネルギーＸ線検出値（Ｌ検出値）と、高エネルギーＸ線検出値（Ｈ検出値）と、からなる検出値ペアが得られる。１回のＸ線ビームの走査、つまり二次元領域に対する測定で、二次元の低エネルギーＸ線検出値アレイ（Ｌ検出値アレイ、第１の二次元データ）と、二次元の高エネルギーＸ線検出値アレイ（Ｈ検出値アレイ、第２の二次元データ）と、が構成される。つまり、二次元の画素アレイに対応して、第１の二次元データ及び第２の二次元データが得られる。

なお、後述する骨密度演算では、画素単位で、Ｌ検出値とＬエア検出値（エア領域に低エネルギーＸ線を照射した場合に得られる検出値）とからＬ減衰量が特定され、且つ、Ｈ検出値とＨエア検出値（エア領域に低エネルギーＸ線を照射した場合に得られる検出値）とからＨ減衰量が特定され、Ｌ減衰量及びＨ減衰量から骨密度が演算される。そのような演算は公知である。

演算装置１２は、演算部２６、入力部２８及び表示部３０を有している。演算部２６は、後に図２を用いて説明するように、骨密度画像形成機能、軟組織画像形成機能、軟組織解析機能、等を有している。演算部２６はＣＰＵ及びプログラムにより構成されるものである。後述するように、入力部２８を利用して、ユーザーの座標指定により又は自動的に、骨密度画像上に骨解析用関心領域が設定される。また、軟組織画像上に軟組織解析用関心領域が設定される。

本実施形態では、それらの関心領域の設定に先立って、自動的に（あるいはユーザーの座標指定により）、骨密度画像上に初期関心領域が設定される。初期関心領域は、本実施形態において、骨解析用関心領域及び軟組織用関心領域を包含する領域である。後述するように、骨密度画像上での画素修正工程では、初期関心領域内において、ポインティングデバイスを利用して、骨画素の追加（又は充填）、及び、骨画素の削除（又は除去）を行える。自動的な骨画素判定の結果及びそれに対するマニュアル修正の結果が、排他的条件として、軟組織画素群の判定において利用される。つまり、骨の判定結果が軟組織の演算に引き継がれる。表示部３０には、各種の画像及び各種の測定結果が表示される。

図２には、図１に示した演算部２６が有する複数の機能が複数のブロックによって表現されている。個々のブロックはソフトウエアの機能として実現される。個々のブロックが専用ハードウエア（プロセッサ等）によって構成されてもよい。図２に示される構成はその接続関係を含めて例示である。

骨密度画像形成部３２は、Ｘ線ビーム走査によって得られたＬ検出値アレイ及びＨ検出値アレイに基づいて、ＤＥＸＡ法に従って、二次元骨密度分布としての骨密度画像を形成するモジュールである。その際には、空気層だけを透過した低エネルギーＸ線の検出により得られたＬエア検出値（又はＬエア検出値列）、及び、空気層だけを透過した高エネルギーＸ線の検出により得られたＨエア検出値列（又はＨエア検出値列）も利用される。骨密度画像形成部３２は、以下に説明するように、骨画素判定手段として機能する。

骨密度演算では、複数の画素について演算された複数の骨密度（骨弁別前のもの）に基づいてヒストグラムが作成される。ヒストグラムは、通常、骨に対応する山と、軟組織に対応する山と、を有する。２つの山の間において閾値が特定される。骨密度画素アレイの中で、閾値以上の骨密度をもった個々の画素が骨画素（原骨画素）であると判定される。一般に、画像化される画素は骨画素であり、軟組織やエアに相当する画素は画像化されない。以上のように、骨密度画像形成部３２は、骨密度画像の形成の過程で、骨画素群（原骨画素群）を判定する。図示の構成例では、その判定結果が画素種別テーブル４０に登録される。画素種別テーブル４０の実体はメモリである。骨密度画像形成部３２から表示処理部５２へ骨密度画像データが送られている。

透過像形成部３４は、レントゲン画像としての被検体透過像を形成するモジュールである。本実施形態では、透過像形成部３４がＬ検出値アレイ（又はＬ減衰量アレイ）に基づいて被検体透過像を形成する。その場合、Ｌ検出値（又はＬ減衰量）が輝度に対応づけられる。被検体透過像は軟組織及び骨の両方を表す画像であるが、骨密度画像との対比でみるならば、つまり、骨密度画像には表れない軟組織を表す画像という観点からは、その透過像を軟組織画像と称することができる。Ｈ検出値アレイ（又はＨ減衰量アレイ）から、又はそれも同時に考慮して、軟組織画像を形成することも可能である。透過像形成部３４から表示処理部５２へ透過像データが送られている。

膨張処理部３６は、骨密度画像に対して膨張処理を施すものである。具体的には、後述する軟組織解析用ＲＯＩ（関心領域）内において、原骨画素群（骨エリア）に対して、その外側に帯状の疑似骨画素群（第１のマージンエリア）を付加する処理を実行する。これは軟組織画素判定過程で、骨画素群（原骨画素群及び疑似骨画素群）を除外するためのものである。骨画素群は、その機能から見て、除外作用又は排他性をもった除外画素群と理解される。すなわち、膨張処理部３６は除外画素群定義手段として機能する。膨張用フィルタ処理を骨密度画像に対して所定回数実行することにより、骨エリアをその外側に段階的に膨張させることが可能である。骨エリアの内部において欠落部分が生じている場合にもその大きさが一定以下であれば膨張処理によって欠落部分が解消される。つまり、その部分が１又は複数の疑似骨画素で満たされる。膨張後の骨エリアを、軟組織エリアから除外することにより、つまり膨張後の骨エリアを排他的条件として利用することにより、骨画素が誤って軟組織画素であると判定されてしまうことを効果的に回避でき、あるいは、その可能性を大幅に低減できる。ちなみに、本実施形態では、後述する修正部４２による骨画素群の修正後において、膨張処理が実行される。

なお、膨張処理の結果として事後的又は追加的に生成された骨画素（疑似骨画素）が画素種別テーブル４０上に登録されてもよい。骨画素を軟組織画素であると誤認することを防止できる限りにおいて、膨張処理以外の処理を採用してもよい。膨張処理における膨張量は例えば５画素である。その条件を可変できるように構成されている。

軟組織画素判定部３８は、軟組織解析用ＲＯＩ内において、注目画素単位で、軟組織画素であるか否か（及びエア画素であるか否か）を判定するモジュールである。具体的には、後に図４を用いて説明するように、個々の注目画素ごとに、膨張処理後の骨画素ではないこと（第１条件）、注目画素のＬ検出値（低エネルギーＸ線検出値）がＬエア検出値（低エネルギーＸ線エア検出値）のＡ％以下であること（第２条件）、及び、注目画素のＨ検出値（高エネルギーＸ線検出値）がＨエア検出値（高エネルギーＸ線エア検出値）のＢ％以下であること（第３条件）、の３条件がすべて満たされた場合、注目画素が軟組織画素であると判定される。その判定結果が画素種別テーブル４０上に登録される。

第１条件の適用により骨画素及びその可能性がある画素が軟組織画素であると誤判定されてしまうことを確実に防止でき、あるいは、その誤判定の可能性をかなり小さくできる。第２条件及び第３条件の適用により、エア画素や衣類相当の画素が軟組織画素であると誤判定されてしまうことを確実に防止でき、あるいは、その誤判定の可能性をかなり低減できる。上記のＡ％は例えば５０％であり、上記のＢ％は例えば７０％である。そのような第２条件及び第３条件を採用した場合、被検体（軟組織）の実際の外縁の内側に帯状のマージンエリア（第２のマージンエリア）が生じる。そのマージンエリアの内側に軟組織画素群が判定されることになる。上記の各種条件は例示に過ぎない。それらの条件の内容は状況に応じて変更され得る。

Ｘ線測定システムにおいては、一般に、被検者の被曝を低減する観点から、Ｘ線の強度が下げられている。しかも低エネルギーＸ線の透過力は小さい。よって、Ｌ検出値だけで軟組織を明確に弁別することは一般に困難である。すなわち、軟組織を、エアや衣類から、明確に弁別できないおそれがある。一方、高エネルギーＸ線の透過力は大きいが、実際の装置構成上、高エネルギーＸ線の照射時に、Ｘ線ビーム経路上に、スペクトルを単色化するためのフィルタが挿入される。また、エア検出値を取得する場合、Ｘ線ビーム経路上に、更に、Ｘ線強度を下げるためのフィルタが挿入される。このような事情から、高エネルギーＸ線検出値（特にエア検出値）が小さくなり、その検出値において統計的変動が生じやすい。よって、Ｈ検出値だけで軟組織を正確に弁別することも一般に困難である。そこで、本実施形態では、注目画素単位での画素種別判定に際し、注目画素に与えられたＬ検出値及びＨ検出値の両方を参照するようにしている。それを考慮したのが上記の第２条件及び第３条件である。２種類の検出値を参照することにより、性質の違うノイズによる誤判定を防止できる利点も得られる。

軟組織画素群と境界との間に一定のマージンを設けることにより、エア画素、衣類画素、等が軟組織画素であると誤判定されることを防止でき、あるいは、その可能性を大幅に低減できる。その機能は、上記の膨張処理の機能と同じである。複数のマージンエリアの設定により、軟組織画素群を構成する画素数が若干少なくなるが、脂肪率及び除脂肪率の演算には、その減少分による影響は及ばず、寧ろ演算精度の向上という利点を得られる。脂肪量及び除脂肪量の演算に関しては、測定の再現性が確保されている限りにおいて、軟組織画素群を構成する画素数が少なくなっても、特に問題となるものではない。本実施形態によれば、先に得られた骨画素の判定結果の援用、及び、２種類の検出値の参照により、軟組織判定精度を高められる。その上で、確実に軟組織に属する画素群を用いて軟組織解析を行える。

軟組織画素判定部３８は、軟組織画素を判定する機能の他、エア画素を判定する機能も有している。本実施形態では、注目画素が骨画素（原骨画素、疑似骨画素）又は軟組織画素でない場合、注目画素がエア画素であると判定される。その判定結果も、画素種別テーブル上に登録される。画素種別テーブルは、画素アレイと同じ二次元の配列をもった記憶セルアレイとして構成され得る。個々の記憶セル内には画素種別を示すフラグが記憶される。もっとも、そのような画素種別テーブルを構成することなく、判定された軟組織画素群をそのまま参照又は利用して、脂肪率、除脂肪率等を演算してもよい。

脂肪率演算部４８は、軟組織画素ごとに、Ｌ検出値、Ｈ検出値、Ｌエア検出値、及び、Ｈエア検出値から、脂肪率を演算するモジュールである。軟組織画素群について脂肪量が演算されてもよい。除脂肪率演算部５０は、Ｌ検出値、Ｈ検出値、Ｌエア検出値、及び、Ｈエア検出値から、あるいは、脂肪率の演算過程で生じる所定の係数（比α）から、除脂肪率を演算するモジュールである。軟組織画素群についての除脂肪量が演算されてもよい。脂肪率及び除脂肪率の演算方法は公知であり、それは特許文献１にも開示されている。軟組織の組成を示す値として、上述以外の値が演算されてもよい。

表示処理部５２には、軟組織画素ごとの脂肪率、除脂肪率を示すデータが与えられる。表示処理部５２は、二次元配列をもった軟組織画素アレイについて演算された脂肪率アレイに基づいて、二次元の脂肪率分布を示す脂肪率画像を形成し、また、同じく演算された除脂肪率アレイに基づいて、二次元の除脂肪率分布を示す除脂肪率画像を形成する。

ＲＯＩ設定部４４は、本実施形態において、自動決定された又はユーザー指定された座標情報に基づいて、骨密度画像上に初期ＲＯＩ（骨及び軟組織のための共通ＲＯＩ）を設定する機能、ユーザー指定（又は自動決定）された座標情報に基づいて骨密度画像上に骨密度解析用ＲＯＩを設定する機能、及び、ユーザー指定（又は自動決定）された座標情報に基づいて軟組織画像上に軟組織解析用ＲＯＩを設定する機能、を有する。本実施形態では、初期ＲＯＩ内に、骨密度解析用ＲＯＩ及び軟組織解析用ＲＯＩが設定される。初期ＲＯＩは、本実施形態では、骨密度画像の自動解析によって、大腿骨の骨頭及びその周辺が含まれるように自動的に設定される。なお、単一のＲＯＩ又は２つのＲＯＩが設定されてもよい。

修正部４２は、骨密度画像上に設定された初期ＲＯＩ内において、ユーザー指定に従って、骨画素（原骨画素）の追加、削除等を行うモジュールである。それに先立って、骨密度画像に対して、骨密度画素群（原骨密度画素群）を塗りつぶすペイント処理が適用され、骨密度エリアが所定の色相で表現される。骨画素でない画素が骨画素であると認識されている場合、当該画素の着色が消去され、当該画素についての骨画素認定が解除される。骨画素であるにもかかわらず他の画素であると認識されている場合、当該画素が着色され、当該画素が骨画素であると新たに認識される。本実施形態では、マニュアルで画素種別の修正を行うようにしたが、その修正を自動化又は半自動化するようにしてもよい。

平均骨密度演算部４６は、骨密度画像上に設定された骨密度解析用ＲＯＩ内における複数の骨密度に基づいて、平均骨密度を演算するモジュールである。上記の画素種別修正が実行された場合には、骨密度解析用ＲＯＩ内に属する修正後の骨画素群に基づいて、平均骨密度を演算する。その演算結果が表示処理部５２へ送られる。

上記の膨張処理部３６は、画素種別修正が実行された場合、軟組織解析用ＲＯＩ内において、修正後の骨画素群（原骨画素群）に対して膨張処理を施し、膨張処理後の骨画素群を生成する。つまり、原骨画素群の外側に、帯状のマージンエリアを構成する疑似骨画素群が付加される。そのような膨張処理後の骨画素群が、除外画素群として、軟組織画素判定において利用される。

軟組織画像上において、判定された軟組織画素群がペイント処理され、つまり軟組織エリアが所定の色相で表現される。そのような軟組織画像を観察しながら、マニュアルで、軟組織画素の追加、削除等を行うことが可能である。その場合においても修正部４２が機能する。修正部４２は、軟組織解析用ＲＯＩ内であって、骨密度画素群でない画素群に限り、画素種別の修正を受け付ける。つまり、骨密度画素を軟組織画素へ修正することは禁止される。その場合、更に、エア画素を軟組織画素へ修正することが禁止されてもよい。このような禁止条件の適用により、解析対象となる軟組織画素エリアの中に、骨、エア、着衣等が入り込むことを効果的に防止できる。本実施形態では、画素種別テーブル４０の内容を変更することにより、画素種別が変更されている。表示処理部５２は、画素種別テーブル４０に基づいて、骨エリアの第１色によるペイント処理、及び、軟組織エリアの第２色によるペイント処理を実行する。

表示処理部５２で生成された画像が表示器に表示される。表示器の画面上には、骨密度画像、軟組織画像、脂肪率画像、除脂肪率画像、平均骨密度、平均脂肪率、平均除脂肪率、脂肪量、除脂肪量、等が表示される。

図３には図１に示したＸ線測定システムにおいて実行される画像処理の内容が示されている。骨密度画像５４上には、初期ＲＯＩ６２が自動的に設定されている。初期ＲＯＩ６２は、２つの水平ラインａ，ｂ及び２つの垂直ラインｃ，ｄによって定義される。水平ラインａが大腿骨（大腿骨像）６３の骨頭（骨頭像）６４における頂点に外接し、垂直ラインｃが骨頭６４の体中心軸側の端に外接している。例えば、画像解析によって骨頭が認識され、その骨頭を基準に２つのラインが設定される。但し、それらのラインａ，ｃが骨頭６４から離れた位置に設定されてもよい。図示の例では、水平ラインｂは、骨密度画像５４の下辺上にあり、垂直ラインｄは骨密度画像５４の右辺上にある。このため初期ＲＯＩ６２は比較的に広いエリアをもっている。骨密度画像５４の外縁よりも内側に水平ラインｂ，垂直ラインｄが設定されてもよい。但し、少なくとも軟組織解析用ＲＯＩ８０を包摂するように、初期ＲＯＩ６２が設定される。

初期ＲＯＩ６２内において、骨画素群（現骨画素群）に対するペイント処理が施され、その骨画素群に対して必要な修正処理が適用される。その後、骨密度画像上に、骨密度解析用ＲＯＩ７２が設定される。その場合、本例では、初期ＲＯＩ６２における上辺及び左辺がそのまま骨密度解析用ＲＯＩ７２の上辺及び左辺とされている。一方、骨密度解析用ＲＯＩ７２の下辺は、小転子（小転子像）６８の下限（下端）の高さにマニュアルで設定されており、その右辺は、大転子（大転子像）７０が骨密度解析用ＲＯＩ７２内に確実に入るように、大転子７０の外側にマニュアルで設定される。骨密度解析用ＲＯＩ７２内の骨密度分布に基づいて平均骨密度が演算される。

一方、軟組織画像５６上において、軟組織解析用ＲＯＩ８０が設定される。本実施形態では、軟組織解析用ＲＯＩ８０の上辺及び左辺は、初期ＲＯＩ６２における上辺ａ及び左辺ｃと共通である。軟組織解析用ＲＯＩ８０の下辺は、小転子６８の下限又は下端の高さから、下方へ所定距離（例えば５ｃｍ）だけ下がった位置に、設定される。軟組織解析用ＲＯＩ８０の右辺は、境界７６がそのＲＯＩ８０内に確実に含まれるように、エア領域（エア画素群）７８内に設定される。符号７４は軟組織エリア（軟組織画素群）を示している。

修正処理後の骨密度画像５４Ａ上において、軟組織解析用ＲＯＩ８０の内部に対し、膨張処理が適用される。これにより、原骨画素群８２の周囲に帯状のマージンエリアが生じる。それは疑似骨画素群８４により構成されるものである。その結果が画面上に反映されてもよい。例えば、ペイント処理がマージンエリアまで及ぶようにしてもよい。軟組織画素判定では、原骨画素群８２及び追加された疑似骨画素群が区別なくいずれも骨画素群を構成するものとして、つまり除外画素群として、取り扱われる。

なお、骨エリア中に骨画素の欠落部分が生じている場合、通常、膨張処理によって、その欠落部分に骨画素が充填される。膨張処理は、そのような小さな欠落部分を補填、補正し、軟組織画素群への骨画素の誤混入を防止する上でも、有効な処理である。

膨張処理後に軟組織画素判定が実行されると、ペイント処理された軟組織画像５６Ａが表示される。具体的には、軟組織解析用ＲＯＩ８０内において、既に説明した３つの条件を満たす画素が軟組織画素であると判定され、骨画素又は軟組織画素でない画素がエア画素であると判定される。軟組織解析用ＲＯＩ８０内においては、判定後の軟組織エリア９０に対してペイント処理が施されている。ペイント領域は、骨エリア（原骨画素群）８２、マージンエリア（疑似骨画素群）８４、及び、エアエリア７８以外の領域である。軟組織エリア９０は、大腿骨６３の両側に存在する２つの軟組織エリア８６，８８からなるものである。軟組織解析用ＲＯＩ８０内において、上記の禁止条件に該当しない限りにおいて、軟組織画素の追加又は削除を行える。

図４には、画素種別判定条件が示されている。膨張処理前（但し修正後）の骨画素（原骨画素）（符号１００）がそのまま骨画素であると判定される（符号１０２）。注目画素について３つの条件（符号１０４，１０６，１０８）がすべて満たされた場合（符号１１０）、注目画素が軟組織画素であると判定される（符号１１２）。注目画素が骨画素でもなく軟組織画素でもない場合（符号１１４）、注目画素がエア画素であると判定される（符号１１６）。他の判定条件を用いて画素種別を判定してもよい。但し、その場合でも、膨張処理後の骨画素群を、軟組織画素判定において参酌し、判定精度を高めるのが望ましい。

図５には、図１に示したシステムの動作例がフローチャートとして示されている。Ｓ１０においては、体軸又は対象骨軸がビーム走査方向にほぼ直交するように、また、測定部位がスキャン範囲に確実に含まれるように、被検体の位置及び姿勢が調整される。もっとも、撮像後における画像の回転や平行移動を利用してその調整を行うようにしてもよい。

Ｓ１２においては、Ｘ線ビームが走査され、これによって二次元画素アレイに対応するＬ検出値アレイ及びＨ検出値アレイが取得され、それらがメモリ上に記録される。Ｓ１４においては、骨密度画像が形成及び表示される。その際、仮ＲＯＩ（初期ＲＯＩ）内に属する骨画素群がペイント処理される。骨画素群の修正が必要な場合、Ｓ１６からＳ１８へ処理が移行し、Ｓ１８においてマニュアルでの骨画素の加除が実行される。Ｓ２０では、骨密度解析用（骨密度演算用）ＲＯＩが設定され、Ｓ２２において骨密度が演算及び表示される。

Ｓ２４では、骨解析に引き続いて、軟組織解析を行うか否かが判断され、ユーザーが軟組織解析の実行を指示した場合、Ｓ２６以降の各工程が実行される。Ｓ２６では、例えばＬ検出値アレイに基づいて軟組織画像が形成及び表示される。Ｓ２８では、その画像上においてユーザーにより軟組織解析用ＲＯＩが設定される。Ｓ３０では、骨密度画像に対して、具体的には、軟組織解析用ＲＯＩに属する骨密度画素群に対して膨張処理が適用される。Ｓ３２では、膨張処理後の骨密度画素群（除外画素群）、Ｌ検出値アレイ及びＨ検出値アレイに基づいて、注目画素ごとに軟組織画素であるか否かが判定される。その際にはエア画素判定も実行される。軟組織画素群についてはペイント処理が施される。

Ｓ３４では、軟組織画素群に対して修正を施すか否かが判断され、それが必要な場合、Ｓ３６において、マニュアルでの軟組織画素の加除修正が実行される。その際には上述した禁止条件が適用される。Ｓ３８においては、軟組織画素群に対して組成解析（例えば脂肪率演算、除脂肪率演算）が実行され、その実行結果が表示される。

以上のように、本実施形態によれば、ＤＥＸＡ法に基づく骨密度演算結果を、軟組織の解析に役立てることが可能であり、特に軟組織画素群の判定精度を高められる。骨密度画素群に対して疑似骨画素群を付加する処理（骨を膨張させる処理）を適用した上で、骨画素群を排斥する条件の下で、軟組織画素群を特定するので、対象骨が複雑な形状をしていても、その一部分が軟組織画素群中に入り込む可能性を低減できる。また、そのような処理によれば、骨エリア中に不自然な欠損があってもそこに骨画素を自動的に充填できる。疑似骨画素群によって構成されるマージンエリアを画像上において視認できるので、疑似骨画素群の生成が適正であることや骨エリアの判定漏れがないことを容易に確認できる。更に、エアエリアに隣接してマージンエリアが生じるようにすれば、エア画素等が誤って軟組織画素であると判定されてしまうことを効果的に低減できる。

１０測定装置、１２演算装置、５４骨密度画像、５４Ａ膨張処理後の骨密度画像、５６軟組織画像（被検体透過像）、５６Ａペイント処理後の軟組織画像、９０軟組織画素群（解析対象としての軟組織エリア）。

Claims

骨及び軟組織を含む被検体に対して低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を照射し、前記被検体を透過した低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を検出し、これによって前記低エネルギーＸ線に対応する第１の二次元データと前記高エネルギーＸ線に対応する第２の二次元データとを生成する測定装置と、
前記第１の二次元データ及び前記第２の二次元データに基づいて骨密度画像を生成する骨密度画像生成部と、
前記骨密度画像中の原骨画素群を判定する原骨画素群判定手段と、
前記原骨画素群に対して膨張処理を適用することにより前記原骨画素群の外側に前記原骨画素群に連なる疑似骨画素群を生成し、前記原骨画素群及び前記疑似骨画素群からなる除外画素群を定義する除外画素群定義手段と、
前記除外画素群を除外する条件に従って、前記第１の二次元データ及び前記第２の二次元データに基づいて軟組織画素群を判定する軟組織画素群判定手段と、
前記軟組織画素群に基づいて前記軟組織を解析する解析手段と、
を含むことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項１記載のシステムにおいて、
前記第１の二次元データ及び前記第２の二次元データの少なくとも一方に基づいて前記軟組織を表す軟組織画像を形成する軟組織画像形成手段と、
前記軟組織画像中における前記軟組織画素群に対してペイント処理を施すペイント処理手段と、
前記ペイント処理後の軟組織画像を表示する手段と、
を含み、
前記ペイント処理後の軟組織画像において、前記原骨画素群によって構成される骨エリアと前記軟組織画素群によって構成される軟組織エリアとの間に、前記疑似骨画素群によって構成される帯状のマージンエリアが生じる、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項２記載のシステムにおいて、
前記ペイント処理後の軟組織画像において、前記骨エリア、前記マージンエリア及び前記軟組織エリアの他に、エアに相当するエア画素群によって構成されるエアエリアが生じる、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項２記載のシステムにおいて、
前記ペイント処理後の軟組織画像上においてユーザーからの軟組織画素の追加を受け付ける修正手段を含み、
前記修正手段は、前記骨エリア及び前記マージンエリアに対する軟組織画素の追加を禁止する、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項１記載のシステムにおいて、
前記軟組織画素群判定手段は、注目画素が前記除外画素群に属しない第１条件、前記第１の二次元データにおける前記注目画素に対応する画素データに関する第２条件、及び、前記第２の二次元データにおける前記注目画素に対応する画素データに関する第３条件、が満たされた場合に、前記注目画素を軟組織画素であると判定する、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項５記載のシステムにおいて、
前記第２条件及び前記第３条件は、被検体外縁の内側に帯状のマージンエリアを介して前記軟組織画素群が判定されるようにするものである、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
請求項１記載のシステムにおいて、
前記解析手段は、脂肪率、脂肪量、除脂肪率及び除脂肪量の内の少なくとも１つを解析する、
ことを特徴とするＸ線測定システム。
骨及び軟組織を含む被検体に対して低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を照射し、前記被検体を透過した低エネルギーＸ線及び高エネルギーＸ線を検出し、これによって前記低エネルギーＸ線に対応する第１の二次元データと前記高エネルギーＸ線に対応する第２の二次元データとを生成する工程と、
前記第１の二次元データ及び前記第２の二次元データに基づいて骨密度画像を生成する工程と、
前記骨密度画像中の原骨画素群を判定する工程と、
前記原骨画素群に対して膨張処理を適用することにより前記原骨画素群の外側にそれに連なる疑似骨画素群を生成する工程と、
前記原骨画素群及び前記疑似骨画素群からなる除外画素群を除外する条件に従って、前記第１の二次元データ及び前記第２の二次元データに基づいて、解析対象となる軟組織画素群を判定する工程と、
を含むことを特徴とするＸ線検出データ処理方法。
請求項８記載の方法において、
前記骨画素群からなる骨エリアと、前記軟組織画素群からなる軟組織エリアと、前記骨エリアと前記軟組織エリアとの間において前記疑似骨画素群からなる帯状のマージンエリアと、を含む画像を表示する工程を含む、
ことを特徴とするＸ線検出データ処理方法。