JP6933521B2 - 医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置に関する。

従来、医用画像データの画像解析において、関節を形成する骨と骨との間の間隙（「関節裂隙」とも称される）の定量評価が行われている。例えば、Ｘ線単純撮影により撮影された２次元の投影画像データにおいて、操作者により指定された２点間の距離を関節裂隙幅として計測することが行われている。また、例えば、投影画像データにおいて操作者により指定された領域の面積を関節裂隙の大きさとして計測することが行われている。

また、自動的に関節裂隙の計測を行う技術が各種提案されている。例えば、評価対象となる関節の解剖学的な特徴情報を用いて、投影画像データから関節の領域が抽出される。そして、抽出された関節の領域について、関節裂隙幅の最大値や最小値、領域の面積などの値が自動計測される。このような技術では、膝関節用、或いは股関節用など、関節ごとに専用のプログラムが開発されている。

特開２０１５−１０４４４１号公報 特許第４９３４７８６号明細書 特開２０１０−２５３２４３号公報

本発明が解決しようとする課題は、関節裂隙の定量評価を正確かつ簡便に行うことができる医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、検出部と、分類部と、出力制御部とを備える。検出部は、３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、前記複数の骨と、前記関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する。分類部は、検出された前記複数の骨と、前記関節裂隙領域の形状とに基づいて、前記複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、前記関節裂隙領域を複数の小領域に分類する。出力制御部は、前記関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各前記小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る検出機能の処理を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係る検出機能の処理を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る検出機能の処理を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る検出機能の処理を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る分類機能の処理を説明するための図である。 図７Ａは、第１の実施形態に係る算出機能の処理について説明するための図である。 図７Ｂは、第１の実施形態に係る算出機能の処理について説明するための図である。 図８Ａは、第１の実施形態に係る出力制御機能の処理を説明するための図である。 図８Ｂは、第１の実施形態に係る出力制御機能の処理を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、その他の実施形態に係る算出機能の処理について説明するための図である。 図１１は、その他の実施形態に係る出力制御機能の処理を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して、医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置の実施形態を詳細に説明する。以下の実施形態では、被検体のＸ線ＣＴ画像データを撮像するＸ線ＣＴ装置を例に挙げて説明する。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用画像を処理することが可能な医用画像処理装置（コンピュータ）において広く適用可能である。また、Ｘ線ＣＴ装置に限らず、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、又はこれらの装置群等の医用画像診断装置においても適用可能である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。

架台１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジ１２ｂは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列がＺ軸方向に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態における検出器１３は、Ｚ軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。なお、Ｚ軸方向は、架台１０が非チルト時の状態における回転フレーム１５の回転中心軸方向に対応する。

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図１に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図１に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。入力回路３１、ディスプレイ３２、スキャン制御回路３３、前処理回路３４、記憶回路３５、画像再構成回路３６、及び処理回路３７は、相互に通信可能に接続される。

入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体Ｐに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する位置決め撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（本スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板２２を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置に固定して、天板２２を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで２次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体Ｐに対して正面方向だけでなく、任意の方向（例えば、側面方向など）から位置決め画像を撮影することができる。

また、スキャン制御回路３３は、被検体に対する全周分の投影データを収集することで、３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）の撮像を行う。例えば、スキャン制御回路３３は、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体Ｐに対する全周分の投影データを収集する。また、スキャン制御回路３３は、本撮影よりも低線量で全周分の投影データを収集することで、３次元のスキャノ画像を撮像することもできる。

また、スキャン制御回路３３は、ボリュームデータの撮像を所定期間継続して行うことで、時系列に沿った複数のボリュームデータを撮像するダイナミックボリュームスキャン（「ダイナミックスキャン」とも称される）を行うことができる。例えば、ある関節の運動を被検体Ｐが行っている間に全周分の投影データを所定期間継続して収集することで、所定のフレームレート（ボリュームレート）で再構成された複数のボリュームデータを撮像することができる。なお、ダイナミックスキャンにより撮像された時系列のボリュームデータは、４次元Ｘ線ＣＴ画像データ、若しくは４ＤＣＴ画像データと呼ばれる。

前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。

記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成されたＸ線ＣＴ画像データなどを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成することもできる。また、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。なお、画像再構成回路３６は、画像再構成部の一例である。

また、画像再構成回路３６は、ダイナミックスキャンにより撮像された時系列の３次元医用画像データ（４ＤＣＴ画像データ）を再構成する。例えば、画像再構成回路３６は、所定期間継続して収集された全周分の投影データを所定のフレームレートで再構成することで、時系列に沿った複数のボリュームデータを再構成する。これにより、例えば、ある関節の運動の様子を表す連続的な複数フレーム（時相／フェーズ）のボリュームデータ（４ＤＣＴ画像データ）が再構成される。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

また、処理回路３７は、図１に示すように、検出機能３７１と、分類機能３７２と、出力制御機能３７３とを実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路３７の構成要素である検出機能３７１、分類機能３７２、及び出力制御機能３７３が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３５に記録されている。処理回路３７は、各プログラムを記憶回路３５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３７は、図１の処理回路３７内に示された各機能を有することとなる。なお、検出機能３７１、分類機能３７２、及び出力制御機能３７３が実行する各処理機能については、後述する。

なお、本実施形態においては、単一の処理回路３７にて、以下に説明する各処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３７を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路３５に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路３５にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、各図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

以上、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成を説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、関節裂隙の定量評価を正確かつ簡便に行うために、以下の各処理機能を実行する。

なお、以下の説明においては、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１が４ＤＣＴ画像データに対して処理を行う場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、ある時点において撮像された静止画の３次元Ｘ線ＣＴ画像データに対して処理を行う場合であってもよい。

検出機能３７１は、３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域を検出する。例えば、検出機能３７１は、複数の骨を含む関節が撮像された３次元医用画像データから、複数の骨のうち対向する２つの骨のそれぞれから等距離にある面に対する垂線の両端が、前記２つの骨それぞれと交わる領域を、関節裂隙領域として検出する。検出機能３７１は、時系列に沿って撮像された３次元医用画像データのフレームごとに、関節裂隙領域を検出する。なお、検出機能３７１は、検出部の一例である。

図２〜図５は、第１の実施形態に係る検出機能３７１の処理を説明するための図である。図２には、骨の領域を検出する処理（画像処理）を例示する。図３には、それぞれの骨から等距離にある面を検出する処理を例示する。図４には、面の垂線の両端が骨と交わる領域を検出する処理を例示する。図５には、３つの骨の間の関節裂隙領域を検出する場合を例示する。なお、図２〜図５には、あるフレームにおけるＸ線ＣＴ画像データに対して各処理を実行する場合を説明するが、他のフレームにつても同様に各処理を実行することで４ＤＣＴ画像データに対して処理を実行するものである。また、図２〜図５では、図示の都合上、平面画像における処理として各処理を説明するが、実際に処理対象となる画像データは３次元のＸ線ＣＴ画像データである。言い換えると、図２〜図５では、Ｘ線ＣＴ画像データの所定断面における処理として各処理を説明する。

図２に示すように、検出機能３７１は、３次元医用画像データに対して二値化処理を含む画像処理を行って、複数の骨の領域を検出する。図２の左図は、膝関節が撮影されたＸ線ＣＴ画像データの断面像であり、大腿骨（図の上方）と脛骨（図の下方）とが描出されている。例えば、検出機能３７１は、骨のＣＴ値に応じて設定された閾値を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データの二値化処理を行う。そして、検出機能３７１は、二値化処理されたＸ線ＣＴ画像データに対してノイズを除去する画像処理を行う。ノイズの除去は、例えば、二値化処理により検出された骨の領域を１画素（ボクセル）ずつ膨らませる膨張処理と、１画素ずつ縮める収縮処理とを繰り返す方法などにより行われる。これにより、検出機能３７１は、膝関節が撮影されたＸ線ＣＴ画像データ（図２の左図）から、大腿骨と脛骨とに対応する領域を検出する（図２の右図）。

続いて、図３に示すように、検出機能３７１は、検出した複数の骨の領域の膨張処理を行うことで、複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面を検出する。図３では、二値化処理により検出された領域Ｒ１及び領域Ｒ２の間の面を検出する場合を説明する。例えば、検出機能３７１は、検出された領域Ｒ１及び領域Ｒ２を１画素ずつ膨らませる膨張処理を行う。具体的には、膨張処理を行う前には、領域Ｒ１及び領域Ｒ２が互いに所定距離離れた状態で位置している（Ｓ１１）。ここで、検出機能３７１が１画素分の膨張処理を行うと、領域Ｒ１及び領域Ｒ２がそれぞれ１画素分膨張する（Ｓ１２の破線部）。続いて、検出機能３７１が更に１画素分の膨張処理を行うと、領域Ｒ１及び領域Ｒ２が更に膨張する（Ｓ１３の破線部）。このように、検出機能３７１が膨張処理を繰り返すと、ある時点で領域Ｒ１及び領域Ｒ２が互いに接触し、線Ｌ１を形成する（Ｓ１４）。線Ｌ１が形成された場合には、検出機能３７１は、線Ｌ１上の画素については膨張処理を行わないこととする。つまり、膨張処理により接触した位置の画素については膨張処理を行わないというルールのもと、検出機能３７１は、所定回数の膨張処理を繰り返し行う。ここで、膨張処理を繰り返し行う回数は、例えば、関節裂隙の幅（距離）の標準的な値に基づいて操作者により予め設定される。このように、検出機能３７１は、膨張処理を所定回数繰り返し行うことで、領域Ｒ１及び領域Ｒ２から等距離にある線Ｌ１の位置を検出する（Ｓ１５）。なお、断面像において検出される線Ｌ１は、３次元のＸ線ＣＴ画像データでは「面」として検出される。

そして、図４に示すように、検出機能３７１は、検出した面（図面上では「線」として描出される）に対する垂線の両端がそれぞれ異なる骨と交わる領域を、関節裂隙領域として検出する。例えば、検出機能３７１は、図３にて検出した線Ｌ１の両端に、それぞれ所定の長さの垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３を設定する（Ｓ２１）。ここで、垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３の長さは、例えば、関節裂隙の幅（距離）の標準的な値に基づいて操作者により予め設定される。そして、検出機能３７１は、設定した垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３をそれぞれ線Ｌ１の中心方向に移動させて、垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３それぞれの両端がそれぞれ異なる骨と交わる位置を探索する。図４の例では、垂線Ｌ２は、図中の右方向に探索を行い、垂線Ｌ３は、図中の左方向に探索を行う。そして、垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３それぞれの両端が骨と衝突するまで探索を行う（Ｓ２２）。図４の例では、垂線Ｌ２の上端が領域Ｒ１と衝突し、下端が領域Ｒ２と衝突する。また、垂線Ｌ３の上端が領域Ｒ１と衝突し、下端が領域Ｒ２と衝突する。そして、検出機能３７１は、領域Ｒ１、領域Ｒ２、垂線Ｌ２、及び垂線Ｌ３とで囲まれた領域Ｒ３を、関節裂隙領域として検出する（Ｓ２３）。断面像において設定される垂線Ｌ２及び垂線Ｌ３は、３次元のＸ線ＣＴ画像データではそれぞれ「面」として設定される。つまり、検出機能３７１は、面である線Ｌ１の端部に垂直な面を設定し、設定した垂直な面を中心方向に移動させることで、垂直な面と複数の骨とで囲まれた領域を探索する。

図５に示すように、３つの骨により形成される関節についても、検出機能３７１は、図２〜図４と同様の処理を行って関節裂隙領域を検出する。例えば、検出機能３７１は、骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃにより形成される関節が撮像されたＸ線ＣＴ画像データ（図５の左図）に対し、二値化処理を含む画像処理を行って骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃの各領域を検出する。そして、検出機能３７１は、検出した骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃの各領域の膨張処理により、骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃのそれぞれから等距離にある線（３次元データ上では面）を検出する。そして、検出機能３７１は、等距離にある線の端部に設定される垂線（３次元データ上では面）と各骨とで囲まれる領域を探索することで、骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃの間の関節裂隙領域を検出する（図５の右図）。

このように、検出機能３７１は、複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面を含む領域であって、その面に対する垂線の両端がそれぞれ異なる骨と交わる領域を、関節裂隙領域として検出する。言い換えると、検出機能３７１は、３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、複数の骨と、関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する。なお、上述した検出機能３７１の説明はあくまで一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば、図２にて説明したノイズを除去する処理は、膨張処理及び収縮処理の繰り返しに限らず、例えば、画像の平滑化処理によって行われてもよい。

なお、本実施形態において、複数の骨のうち「対向する骨」とは、例えば、図５に示したように、関節裂隙を挟んで隣り合う骨Ａ及び骨Ｂの対を指すものであり、骨同士が互いに接触していることを意味するものではない。すなわち、「対向する骨」とは、骨同士が接触するか否かにかかわらず、関節の中で関節裂隙を挟んだ位置で機能する骨の対を表す。

分類機能３７２は、複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、関節裂隙領域を分類する。例えば、分類機能３７２は、対向する骨のそれぞれから等距離にある線に対する垂線の両端が交わる２つの骨を骨の対として、関節裂隙領域を分類する。分類機能３７２は、時系列に沿って撮像された３次元医用画像データのフレームごとに、関節裂隙領域を分類する。なお、分類機能３７２は、分類部の一例である。

図６は、第１の実施形態に係る分類機能３７２の処理を説明するための図である。図６には、図５にて検出された関節裂隙領域を３つの小領域に分類する場合を例示する。なお、図６には、あるフレームにおけるＸ線ＣＴ画像データに対して処理を実行する場合を説明するが、４ＤＣＴ画像データに対しても同様に処理を実行可能である。また、図６では、Ｘ線ＣＴ画像データの所定断面における処理を説明する。

図６に示すように、分類機能３７２は、骨Ａ、骨Ｂ、及び骨Ｃにより挟まれた領域である関節裂隙領域を、骨Ａと骨Ｂとの間の小領域ＡＢと、骨Ｂと骨Ｃとの間の小領域ＢＣと、骨Ｃと骨Ａとの間の小領域ＣＡとに分類する。ここで、３つ以上の骨で形成される関節が処理対象である場合には、それぞれの骨から等距離にある線には分岐点が存在する。図６に示す例では、点Ｐは、骨Ａ及び骨Ｂの間の線と、骨Ｂ及び骨Ｃの間の線と、骨Ｃ及び骨Ａの間の線との分岐点にある。この場合、分類機能３７２は、分岐点（点Ｐ）と各骨の領域との間を最短で結ぶ線により、関節裂隙領域を分割する。具体的には、分類機能３７２は、点Ｐと骨Ａの領域との間を結ぶ最短の線ＰＡと、点Ｐと骨Ｂの領域との間を結ぶ最短の線ＰＢと、点Ｐと骨Ｃの領域との間を結ぶ最短の線ＰＣとによって、関節裂隙領域を３つの小領域（小領域ＡＢ，ＢＣ，ＣＡ）に分割する。

そして、分類機能３７２は、分割した複数の小領域それぞれが、いずれの骨の対（ペア）により挟まれる領域であるかを特定する。例えば、分類機能３７２は、小領域において対向する骨のそれぞれから等距離にある線に対する垂線の両端が交わる２つの骨を、小領域を挟む骨の対として特定する。図６に示す例では、小領域ＡＢに含まれる等距離の線に対する垂線の両端は、骨Ａ及び骨Ｂとそれぞれ交わる。この場合、分類機能３７２は、小領域ＡＢが骨Ａ及び骨Ｂの対により挟まれる領域であると特定する。また、小領域ＢＣに含まれる等距離の線に対する垂線の両端は、骨Ｂ及び骨Ｃとそれぞれ交わる。この場合、分類機能３７２は、小領域ＢＣが骨Ｂ及び骨Ｃの対により挟まれる領域であると特定する。また、小領域ＣＡに含まれる等距離の線に対する垂線の両端は、骨Ｃ及び骨Ａとそれぞれ交わる。この場合、分類機能３７２は、小領域ＣＡが骨Ｃ及び骨Ａの対により挟まれる領域であると特定する。

このように、分類機能３７２は、複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、関節裂隙領域を複数の小領域に分類する。言い換えると、分類機能３７２は、検出された複数の骨と、関節裂隙領域の形状とに基づいて、複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、関節裂隙領域を複数の小領域に分類する。なお、上述した検出機能３７１の説明はあくまで一例に過ぎず、これに限定されるものではない。また、図６に示した点Ｐは、３次元データ上では「線」となる。また、線ＰＡ、線ＰＢ、及び線ＰＣは、３次元データ上ではいずれも「面」となる。また、小領域ＡＢ、小領域ＢＣ、及び小領域ＣＡは、３次元データ上ではいずれも平面領域ではなく「３次元領域」となる。

出力制御機能３７３は、関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて関連する情報を求め、求めた情報を出力する。例えば、出力制御機能３７３は、小領域ごとに、関節に関連するパラメータを算出する算出機能３７３Ａを有する。そして、出力制御機能３７３は、算出機能３７３Ａにより算出されたパラメータをディスプレイ３２に表示させる。なお、出力制御機能３７３は、出力制御部の一例である。

算出機能３７３Ａは、小領域ごとに、関節に関連するパラメータを算出する。例えば、算出機能３７３Ａは、分類機能３７２によって分類された複数の小領域それぞれについて、小領域のパラメータを算出する。また、算出機能３７３Ａは、時系列に沿って撮像された３次元医用画像データのフレームごとに、各小領域のパラメータを算出する。なお、算出機能３７３Ａは、算出部の一例である。

図７Ａ及び図７Ｂは、第１の実施形態に係る算出機能３７３Ａの処理について説明するための図である。図７Ａには、図６において分類された小領域ＡＢについて骨間の距離（裂隙幅）を計測する場合を例示する。また、図７Ｂには、図７Ａにおいて算出された骨幹の距離の統計値（最頻値）を算出する場合を例示する。図７Ｂにおいて、横軸は骨間の距離に対応し、縦軸は頻度に対応する。

図７Ａに示すように、例えば、算出機能３７３Ａは、パラメータとして、小領域ＡＢの骨間の距離（裂隙幅）を計測する。例えば、算出機能３７３Ａは、骨Ａ及び骨Ｂそれぞれから等距離にある線から骨Ａ及び骨Ｂに向かう法線ベクトルの距離を計測する（図７Ａの拡大図の両矢印）。そして、図７Ｂに示すように、算出機能３７３Ａは、計測した距離の度数分布図（距離ヒストグラム）を生成する。そして、算出機能３７３Ａは、距離ヒストグラムから、例えば、骨幹の距離の最頻値を算出する。

また、算出機能３７３Ａは、複数の小領域の間で、小領域それぞれのパラメータを比較する。例えば、算出機能３７３Ａは、複数の小領域の間の比率を算出する。具体的には、算出機能３７３Ａは、小領域ＡＢの距離の最頻値と、小領域ＢＣの距離の最頻値と、小領域ＣＡの距離の最頻値との比率を算出する。この結果、算出機能３７３Ａは、「小領域ＡＢ：小領域ＢＣ：小領域ＣＡ＝１．０：１．２：０．９」などの比率を出力する。

このように、算出機能３７３Ａは、小領域ごとに、関節に関連するパラメータを算出する。また、算出機能３７３Ａは、算出した各小領域のパラメータを比較し、比較結果を出力する。なお、上述した算出機能３７３Ａの説明はあくまで一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば、算出されるパラメータについては、３次元領域について計測可能なパラメータであれば従来の如何なる種類のパラメータが算出されてもよい。例えば、算出機能３７３Ａは、パラメータとして、各小領域の体積、距離の最大値若しくは最小値、及び重心位置（座標）など、各種のパラメータが算出可能である。

そして、出力制御機能３７３は、算出機能３７３Ａにより算出されたパラメータをディスプレイ３２に表示させる。例えば、出力制御機能３７３は、関節に関連するパラメータと、その関節の比較対象となる関節に関連するパラメータとを、ディスプレイ３２に表示させる。また、例えば、出力制御機能３７３は、小領域のレンダリング画像をディスプレイ３２に表示させる。

図８Ａ及び図８Ｂは、第１の実施形態に係る出力制御機能３７３の処理を説明するための図である。図８Ａ及び図８Ｂには、ディスプレイ３２に表示される表示画面の一例を示す。

図８Ａの左上図に示すように、出力制御機能３７３は、例えば、分類された複数の小領域を表示するための表示画像が表示される。この表示画像には、例えば、関節を形成する各骨の領域と、各骨に挟まれた関節間隙の小領域とが描出される。なお、ここでは、二値化画像に基づく表示画像（図６に例示した画像）を表示する場合を例示するが、これに限らず、二値化処理前のＸ線ＣＴ画像データの任意断面の画像や、各骨の領域がサーフェスレンダリング処理された画像データであってもよい。また、関節裂隙領域がサーフェスレンダリング処理された画像データであってもよい。関節裂隙領域のサーフェスレンダリング画像では、例えば、対向する骨が接触した位置がレンダリング画像の孔として観察される。また、表示画像は、静止画として表示されてもよいし、動画として表示されてもよい。

また、関節裂隙領域の表示画像については、各小領域のパラメータ（統計値）に応じた輝度（若しくはカラールックアップテーブルに適応した色）を割り当てることにより、パラメータの変化を表示画像上で視覚的に示すことも可能である。更に、パラメータに閾値を設定し、所定の値を超えた（或いは満たない）場合に警告（強調表示や音声など）を出力してもよい。

また、図８Ａの右図に示すように、出力制御機能３７３は、距離の最頻値の時系列変化を示すグラフを表示する。このグラフにおいて、横軸は時間に対応し、縦軸は距離の最頻値に対応する。なお、ここでは、距離の最頻値の時系列変化を例示したが、これに限らず、出力制御機能３７３は、任意のパラメータの時系列変化を表示可能である。また、出力制御機能３７３は、時系列変化に限らず、任意の時点におけるパラメータを表示してもよい。例えば、図７Ｂに示した距離ヒストグラムをディスプレイ３２に表示してもよいし、グラフではなく数値情報として表示してもよい。また、図７Ｂのグラフを表示する場合には、時間に対応する軸を追加して３次元の座標系とすることで、時系列変化を表示可能である。また、図７Ｂのグラフが時間変化に伴って動く動画として表示することで、時系列変化を表示してもよい。

また、図８Ａの左下図に示すように、出力制御機能３７３は、複数の小領域の間の比率をディスプレイ３２に表示させる。例えば、出力制御機能３７３は、算出機能３７３Ａにより距離の最頻値の比率が「小領域ＡＢ：小領域ＢＣ：小領域ＣＡ＝１．０：１．２：０．９」と算出された場合には、数値情報「ＡＢ：ＢＣ：ＣＡ＝１．０：１．２：０．９」をディスプレイ３２に表示させる。

図８Ｂに示すように、出力制御機能３７３は、患側の関節の情報と、健常側の関節の情報とをディスプレイ３２に表示させる。例えば、出力制御機能３７３は、患者（被検体Ｐ）の患側の関節として右肘関節の画像を表示させるとともに（図８Ｂの左上図）、患者の健常側の関節として左肘関節の画像を表示させる（図８Ｂの右上図）。また、出力制御機能３７３は、複数の小領域の間の比率についても、患側と健常側とで個別に表示する。これにより、患者の患側の関節の画像や数値（比率）を、健常側の関節のものと比較することが可能となる。なお、ここでは、患側の関節を健常側の関節と比較する場合を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、出力制御機能３７３は、同じ患者の関節を治療前と治療後とで比較しても良いし、標準的な関節の動きのモデルと比較しても良い。

このように、出力制御機能３７３は、各種の処理結果をディスプレイ３２に表示させる。言い換えると、出力制御機能３７３は、関節裂隙領域が骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する。なお、上述した出力制御機能３７３の説明はあくまで一例に過ぎず、これに限定されるものではない。

図９は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理手順を示すフローチャートである。図９に示す処理手順は、関節裂隙の定量評価を開始する旨の指示が操作者によって入力されることにより開始される。

図９に示すように、ステップＳ１０１において、処理回路３７は、関節裂隙の定量評価が開始されたか否かを判定する。例えば、処理回路３７は、関節裂隙の定量評価を開始する旨の指示が操作者によって入力されると、処理タイミングと判定し、ステップＳ１０２以降の処理を開始する。なお、ステップＳ１０１が否定される場合には、処理回路３７は、関節裂隙の定量評価を開始せず、待機状態である。

ステップＳ１０１が肯定されると、ステップＳ１０２において、検出機能３７１は、関節裂隙領域を検出する。例えば、検出機能３７１は、複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面を含む領域であって、その面に対する垂線の両端がそれぞれ異なる骨と交わる領域を、関節裂隙領域として検出する。

ステップＳ１０３において、分類機能３７２は、関節裂隙領域を骨の対ごとに分類する。例えば、分類機能３７２は、対向する骨のそれぞれから等距離にある線に対する垂線の両端が交わる２つの骨を骨の対として、関節裂隙領域を分類する。

ステップＳ１０４において、算出機能３７３Ａは、小領域のパラメータを算出する。例えば、算出機能３７３Ａは、複数の小領域それぞれについて、小領域のパラメータを算出する。

ステップＳ１０５において、処理回路３７は、全てのフレームについて処理したか否かを判定する。例えば、処理回路３７は、４ＤＣＴ画像データに含まれる全てのフレームについて処理を実行したと判定した場合には、ステップＳ１０６の処理を実行する。なお、ステップＳ１０５が否定される場合には、処理回路３７は、４ＤＣＴ画像データに含まれる全てのフレームのＸ線ＣＴ画像データの処理が終了するまで、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ１０５が肯定されると、ステップＳ１０６において、出力制御機能３７３は、処理結果を表示させる。例えば、出力制御機能３７３は、関節裂隙領域が骨の対ごとに分類された小領域に基づいて求められた情報をディスプレイ３２に表示させる。

なお、図９の処理手順は一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば、上記の処理手順は、必ずしも上述した順序で実行されなくてもよい。例えば、あるフレームのＸ線ＣＴ画像データについて小領域に分類する処理が実行されるごとに、分類された小領域の画像データがディスプレイ３２に表示されてもよい。

上述したように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１において、Ｘ線管１２ａは、３つ以上の複数の骨で形成される関節を含む被検体の領域に対してＸ線を照射する。そして、検出器１３は、被検体の領域を透過したＸ線を検出する。画像再構成回路３６は、検出器１３が検出したＸ線の検出データに基づいて、３次元医用画像データを再構成する。検出機能３７１は、３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域を検出する。そして、分類機能３７２は、複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、関節裂隙領域を分類する。そして、出力制御機能３７３は、関節裂隙領域が骨の対ごとに分類された小領域に基づいて関連する情報を求め、求めた情報を出力する。これによれば、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、関節裂隙の定量評価を正確かつ簡便に行うことができる。

例えば、関節裂隙領域の抽出を操作者による手作業で行う場合には、作業に時間がかかり、４ＤＣＴ画像データの全フレーム（フェーズ）について定量評価を行うことは現実的ではない。また、手作業で行う場合には、抽出される関節裂隙領域にばらつきが生じ易く、再現性を得ることが難しい。これに対して、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、自動的に関節裂隙領域を抽出する。このため、Ｘ線ＣＴ装置１は、４ＤＣＴ画像データを用いた関節裂隙の定量評価を可能にするとともに、再現性の良い評価結果を得ることを可能にする。

また、専用のプログラムを用いて関節裂隙領域の自動抽出を行う場合には、特定の関節しか評価できないなど、評価可能な関節の選択肢に制限があった。また、専用のプログラムでは、複数の骨により形成される関節に対しては適用できない場合もあった。これに対して、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、Ｘ線ＣＴ画像データに含まれる骨同士の位置関係を生物学的構造分析により把握することで、自動的に関節裂隙領域を抽出する。このため、Ｘ線ＣＴ装置１は、評価対象の関節を制限することも、関節を形成する骨の数に制限されることもなく、関節裂隙領域の自動抽出を行うことができる。

また、専用のプログラムでは、アーチファクトの影響により正しく関節裂隙領域を抽出できない可能性があった。これに対して、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、動画像である４ＤＣＴ画像データを処理対象とすることが可能であるので、アーチファクトの影響を受けにくい位相の画像データを参照することで、アーチファクトの影響を軽減することが可能となる。

また、Ｘ線投影画像データを用いて膝関節や股関節といった限定的な領域におけるエッジ強調・抽出点から定量的に計測を行う場合には、処理対象となる画像データはあくまで２次元の投影データに限られ、３次元の画像データに対して同様の処理は適用できない。そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、普遍的な値であるＣＴ値に基づくＸ線ＣＴ画像データを用いることで、骨の領域を画像データから検出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、得られた骨の領域の３次元的データ分布特徴量を解析することにより、関節裂隙領域を特定することができる。

また、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、関節の運動を被検体が行っている間に撮像された４ＤＣＴ画像データに対して適用可能である。このため、関節の運動が行われている間の比較的短い時間における経時的は変化を定量情報として算出し、表示することができる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、関節裂隙の軟骨が減っていることを示すパラメータ、関節裂隙の体積、距離の最大値及び最小値などの時系列変化、距離ヒストグラムの重心・分布など、計測可能なあらゆるパラメータについて表示することが可能である。

また、例えば、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、複数の骨を含む関節が撮像された３次元医用画像データから、複数の骨のうち対向する２つの骨のそれぞれから等距離にある面に対する垂線の両端が、２つの骨それぞれと交わる領域を検出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、領域に基づいて関連する情報を求め、求めた情報を出力する。これによれば、Ｘ線ＣＴ装置１は、簡易な操作により関節裂隙に対応する領域を検出し、関節裂隙に関する解析を行うことができる。

（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。

（医用画像処理装置）
例えば、上記の実施形態では、処理回路３７の構成要素である検出機能３７１、分類機能３７２、及び出力制御機能３７３が実行する各処理機能が、Ｘ線ＣＴ装置１において実行される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上記の各処理機能は、ワークステーションなどの医用画像処理装置において実行されてもよい。

すなわち、医用画像処理装置は、処理回路３７と同様の処理回路を備える。この処理回路は、検出機能３７１と同様の機能と、分類機能３７２と同様の機能と、出力制御機能３７３と同様の機能とを実行する。つまり、医用画像処理装置において、検出機能３７１と同様の機能は、３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域を検出する。そして、分類機能３７２と同様の機能は、複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、関節裂隙領域を分類する。そして、出力制御機能３７３と同様の機能は、関節裂隙領域が骨の対ごとに分類された小領域に基づいて関連する情報を求め、求めた情報を出力する。これによれば、医用画像処理装置は、関節裂隙の定量評価を正確かつ簡便に行うことができる。

（小領域と骨との接触面積の算出）
また、例えば、関節に関連するパラメータとして、小領域と骨との接触面積を算出してもよい。すなわち、算出機能３７３Ａは、関節に関連するパラメータとして、小領域と、その小領域を形成する骨の対のうち少なくとも一方とが接触する接触面の面積を算出することも可能である。

図１０は、その他の実施形態に係る算出機能３７３Ａの処理について説明するための図である。図１０には、面ＡＢ−Ａの面積と、面ＡＢ−Ｂの面積とが算出される場合を例示する。ここで、面ＡＢ−Ａは、図６に示した小領域ＡＢと骨Ａとが接触する接触面に対応する。また、面ＡＢ−Ｂは、図６に示した小領域ＡＢと骨Ｂとが接触する接触面に対応する。

図１０に示すように、算出機能３７３Ａは、例えば、面ＡＢ−Ａの面積を算出する。具体的には、算出機能３７３Ａは、ボリュームデータにおける小領域ＡＢの輪郭の座標と、骨Ａの輪郭の座標とに基づいて、小領域ＡＢと骨Ａとの接触面の座標を特定する。そして、算出機能３７３Ａは、特定した接触面の面積を算出する。このように、算出機能３７３Ａは、面ＡＢ−Ａの面積を算出する。また、同様の処理により、算出機能３７３Ａは、面ＡＢ−Ｂや、面ＢＣ−Ｂ（小領域ＢＣと骨Ｂとの接触面）、面ＢＣ−Ｃ（小領域ＢＣと骨Ｃとの接触面）等の面積も算出可能である。

これにより、例えば、関節の症状を詳細に解析することが可能となる。例えば、小領域ＡＢの体積が減少していた場合には、骨Ａと骨Ｂとの間隔が狭まっているのか、骨Ａや骨Ｂがすり減ることで小領域ＡＢが小さくなっているのか、判別するのが難しい。このような場合に、面ＡＢ−Ａの面積が小さくなっていれば骨Ａのすり減りが示唆され、面ＡＢ−Ｂの面積が小さくなっていれば骨Ｂのすり減りが示唆される。また、面ＡＢ−Ａ及び面ＡＢ−Ｂの面積がいずれも変化していない場合には、骨Ａと骨Ｂとの間隔が狭まっていることが示唆される。このように、関節に含まれる小領域ＡＢについて、詳細に解析することが可能となる。

なお、図１０の例に限定されるものではない。例えば、算出機能３７３Ａは、面ＡＢ−Ａの面積と面ＡＢ−Ｂの面積との和を、小領域ＡＢの面積として算出してもよい。また、面ＡＢ−Ａの面積と面ＡＢ−Ｂの面積との比率を算出してもよい。また、上述した面積の算出方法はあくまで一例であり、従来の如何なる算出方法（画像解析方法）により算出されてもよい。

（グラフを用いた比較表示）
また、例えば、出力制御機能３７３は、グラフを用いた比較表示を行うことも可能である。

図１１は、その他の実施形態に係る出力制御機能３７３の処理を説明するための図である。図１１には、ある患者の右肘関節における距離の最頻値の時系列変化を示すグラフ（曲線Ｃ１）と、標準的な右肘関節（標準データ）における距離の最頻値の時系列変化を示すグラフ（曲線Ｃ２及び曲線Ｃ３）を例示する。なお、曲線Ｃ２は、標準データの上限値を示し、曲線Ｃ３は、標準データの下限値を示す。標準データは、例えば、健常者の右肘関節における距離の最頻値の９５％信頼区間に基づいて設定される。図１１において、横軸は時間に対応し、縦軸は最頻値に対応する。

図１１に示すように、出力制御機能３７３は、パラメータの時系列変化を表すグラフ（曲線Ｃ１）と、比較対象用パラメータの時系列変化を表す比較対象用グラフ（曲線Ｃ２及び曲線Ｃ３）とを、ディスプレイ３２に表示させる。具体的には、出力制御機能３７３は、患者の右肘関節の画像データから計測されたパラメータに基づいて、曲線Ｃ１を表示させる。また、出力制御機能３７３は、標準データに基づいて、曲線Ｃ２及び曲線Ｃ３を表示させる。

また、出力制御機能３７３は、グラフと比較対象用グラフとの比較に基づいて、関節に関連する医用画像をディスプレイ３２に表示させることも可能である。例えば、出力制御機能３７３は、曲線Ｃ１の値が標準データから最も外れている時相における関節の画像を自動的に表示させる。図１１に示す例では、出力制御機能３７３は、曲線Ｃ１の値が標準データから最も外れている時相として、時相Ｔを特定する。そして、出力制御機能３７３は、特定した時相Ｔにおける患者の右肘関節の医用画像をディスプレイ３２に表示させる。これによれば、操作者は、患者の関節に関するパラメータと、比較対象用パラメータとを容易に比較することが可能となる。

なお、図１１に示す例はあくまで一例であり、図示の例に限定されるものではない。例えば、図１１では、標準データと比較する場合を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、左右対称の関係にある部位であれば、患側と健常側とで比較することも可能である。具体的には、右肘関節に異常がある場合（患側）には、同一患者の左肘関節と比較してもよい。また、グラフの縦軸及び横軸には、任意のパラメータを設定可能である。

また、図１１では、標準データから最も外れている時相の画像が自動的に表示される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力制御機能３７３は、操作者により指定された時相の医用画像を表示することも可能である。具体例を挙げると、図１１のグラフ上で操作者により時相Ｔの位置が指定されると、出力制御機能３７３は、時相Ｔにおける患者の右肘関節の医用画像をディスプレイ３２に表示させることが可能である。

なお、図１１では、時相Ｔにおいて標準データから外れる場合の疾患例を例示したが、このような例に限定されるものではない。例えば、グラフが全体的に標準データよりも低い（若しくは高い）疾患例においても、上述した比較表示は有用である。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、上記の実施形態で説明した医用画像処理方法は、予め用意された医用画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この医用画像処理方法は、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この医用画像処理方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、関節裂隙の定量評価を正確かつ簡便に行うことができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ Ｘ線ＣＴ装置
３７ 処理回路
３７１ 検出機能
３７２ 分類機能
３７３ 出力制御機能

Claims (14)

1. ３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、前記複数の骨と、前記関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する検出部と、
   検出された前記複数の骨と、前記関節裂隙領域の形状とに基づいて、前記複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、前記関節裂隙領域を複数の小領域に分類する分類部と、
   前記関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各前記小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する出力制御部と
   を備え、
   前記検出部は、前記複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面を含む領域であって、前記面に対する複数の垂線によって構成される面と前記対向する骨の端面とで囲まれた領域のうち最大の領域を、前記関節裂隙領域として検出する、
   医用画像処理装置。
2. 前記分類部は、前記垂線の両端が交わる２つの骨を前記骨の対として、前記関節裂隙領域を分類する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記検出部は、時系列に沿って撮像された前記３次元医用画像データのフレームごとに、前記関節裂隙領域を検出し、
   前記分類部は、前記３次元医用画像データのフレームごとに、前記関節裂隙領域を分類する、
   請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記出力制御部は、
   前記小領域ごとに、前記関節に関連するパラメータを算出する算出部を備え、
   前記算出部により算出された前記パラメータを表示部に表示させる、
   請求項１〜３のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
5. 前記算出部は、前記関節に関連するパラメータとして、前記小領域と、当該小領域を形成する前記骨の対のうち少なくとも一方とが接触する接触面の面積を算出する、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記算出部は、複数の前記小領域の間で、当該小領域それぞれのパラメータを比較し、
   前記出力制御部は、前記算出部による比較結果を前記表示部に表示させる、
   請求項４又は５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記出力制御部は、前記関節に関連するパラメータと、前記関節の比較対象となる関節に関連する比較対象用パラメータとを、前記表示部に表示させる、
   請求項４〜６のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
8. 前記出力制御部は、前記パラメータの時系列変化を表すグラフと、前記比較対象用パラメータの時系列変化を表す比較対象用グラフとを、前記表示部に表示させる、
   請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記出力制御部は、前記グラフと前記比較対象用グラフとの比較に基づいて、前記関節に関連する医用画像を前記表示部に表示させる、
   請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記出力制御部は、前記小領域のレンダリング画像を表示部に表示させる、
    請求項１〜９のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
11. 複数の骨を含む関節が撮像された３次元医用画像データから、前記複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面に対する複数の垂線によって構成される面と前記対向する骨の端面とで囲まれた領域のうち最大の領域を検出する検出部と、
    前記領域に基づいて関連する情報を求め、求めた情報を出力する出力制御部と
    を備える、医用画像処理装置。
12. ３つ以上の複数の骨で形成される関節を含む被検体の領域に対してＸ線を照射するＸ線管と、
    前記領域を透過したＸ線を検出する検出器と、
    前記検出器が検出したＸ線の検出データに基づいて、３次元医用画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元医用画像データから、前記複数の骨と、前記関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する検出部と、
    検出された前記複数の骨と、前記関節裂隙領域の形状とに基づいて、前記複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、前記関節裂隙領域を複数の小領域に分類する分類部と、
    前記関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各前記小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する出力制御部と
    を備え、
    前記検出部は、前記複数の骨のうち対向する骨のそれぞれから等距離にある面を含む領域であって、前記面に対する複数の垂線によって構成される面と前記対向する骨の端面とで囲まれた領域のうち最大の領域を、前記関節裂隙領域として検出する、
    Ｘ線ＣＴ装置。
13. ３つ以上の複数の骨で形成される関節が撮像された３次元医用画像データから、前記複数の骨と、前記関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する検出部と、
    検出された前記複数の骨と、前記関節裂隙領域の形状とに基づいて、前記複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、前記関節裂隙領域を複数の小領域に分類する分類部と、
    前記関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各前記小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する出力制御部と
    を備え、
    前記出力制御部は、
    前記小領域ごとに、前記関節に関連するパラメータを算出する算出部を備え、
    前記算出部により算出された前記パラメータを表示部に表示させ、
    前記算出部は、前記関節に関連するパラメータとして、前記小領域と、当該小領域を形成する前記骨の対のうち少なくとも一方とが接触する接触面の面積を算出する、
    医用画像処理装置。
14. ３つ以上の複数の骨で形成される関節を含む被検体の領域に対してＸ線を照射するＸ線管と、
    前記領域を透過したＸ線を検出する検出器と、
    前記検出器が検出したＸ線の検出データに基づいて、３次元医用画像データを再構成する画像再構成部と、
    前記３次元医用画像データから、前記複数の骨と、前記関節の関節裂隙に対応する関節裂隙領域とを検出する検出部と、
    検出された前記複数の骨と、前記関節裂隙領域の形状とに基づいて、前記複数の骨のうち対向する骨の対ごとに、前記関節裂隙領域を複数の小領域に分類する分類部と、
    前記関節裂隙領域が前記骨の対ごとに分類された小領域に基づいて、各前記小領域にそれぞれ関連する情報を求め、求めた情報を出力する出力制御部と
    を備え、
    前記出力制御部は、
    前記小領域ごとに、前記関節に関連するパラメータを算出する算出部を備え、
    前記算出部により算出された前記パラメータを表示部に表示させ、
    前記算出部は、前記関節に関連するパラメータとして、前記小領域と、当該小領域を形成する前記骨の対のうち少なくとも一方とが接触する接触面の面積を算出する、
    Ｘ線ＣＴ装置。

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