JP7472845B2 - Ｘ線撮影装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線撮影装置および画像処理方法に関し、特に、被検体の骨領域を抽出するＸ線撮影装置および画像処理方法に関する。

従来、大腿骨および骨盤を含む領域（骨領域）を抽出する骨密度計測方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

上記特許文献１に記載の骨密度計測方法では、ＤＥＸＡ法（Ｄｕａｌ Ｅｎｅｒｇｙ ｘ－ｒａｙ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ法：二重エネルギーＸ線吸収測定法）を用いて大腿骨および骨盤を含む領域の骨密度を測定するために、撮影されたＸ線画像から、軟部組織と骨の部分とを区別する。上記特許文献１に記載の骨密度計測方法では、軟部組織と骨の部分とを区別するために、予め定められたしきい値に基づいて、Ｘ線画像の画素濃度から骨の部分と軟部組織とを区別する２値画像が生成される。この２値画像における軟部組織部分および骨部分にはノイズが含まれるため、２値画像に対して平滑化などのノイズ除去処理が行われる。

特開平０７－２８４０２０号公報

ここで、取得されたＸ線画像から骨の部分（骨領域）を抽出するための２値画像（抽出画像）を生成する場合には、骨盤の上部側の腸骨などの骨の薄い部分が、骨ではない軟部組織として処理される場合がある。また、腸骨以外にも、実際には骨が存在する領域が軟部組織の領域（背景領域）として処理される場合がある。その場合には、骨領域の中には、複数の孤立する点または領域（孔部）が含まれる。そのため、生成された抽出画像から孤立する点および領域を除外する必要がある。しかしながら、骨盤の下部には、生理学的な孔部である閉鎖孔が存在するため、上記特許文献１に記載されている骨密度計測方法のような、平滑化などのノイズ除去処理では、骨領域の内部の孔部から閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を区別することができず、実際の骨部に対応する領域を正確に抽出することが困難である。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、骨盤の閉鎖孔を区別しながら、実際の骨部に対応する領域を正確に抽出することが可能なＸ線撮影装置および画像処理方法を提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるＸ線撮影装置は、被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するＸ線照射部と、Ｘ線照射部によって照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、Ｘ線検出部によって検出されたＸ線によるＸ線画像から、診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う画像処理部と、を備え、画像処理部は、Ｘ線画像から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成する抽出画像生成部と、抽出画像生成部によって生成された抽出画像から、被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域を区別しながら、被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む骨領域の孔部を補完する骨領域補完部と、を含む。なお、ここで言う「骨領域の孔部の補完」とは、抽出画像において骨であると判定された骨領域の内部に、骨以外の領域（背景領域）であると判定された領域（孔部）が存在する場合に、孔部を埋めることによって骨領域の内部に含まれる骨以外の領域を除去することを意味する。

この発明の第２の局面における画像処理方法は、被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するステップと、照射されたＸ線を検出するステップと、検出されたＸ線によるＸ線画像から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成するステップと、生成された抽出画像から、被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域を区別しながら、被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む骨領域の孔部を補完するステップと、を備える。

上記第１の局面におけるＸ線撮影装置、および、上記第２の局面における画像処理方法では、生成された抽出画像から、被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域を区別しながら、被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む骨領域の孔部を補完する。これにより、抽出画像から閉鎖孔領域を含む領域を区分するため、閉鎖孔領域以外の骨の中の孤立する点および領域（孔部）を閉鎖孔領域と区別することができる。そのため、補完される骨領域の孔部と閉鎖孔領域とを区別しながら、骨が薄いために骨領域の中に孔部が発生しやすい腸骨翼領域を含む骨領域の中の孔部を補完することができる。その結果、骨盤の閉鎖孔を区別しながら、実際の骨部に対応する領域を正確に抽出することができる。

第１実施形態によるＸ線撮影装置の構成を示した図である。 第１実施形態によるＸ線画像を説明するための図である。 第１実施形態による学習済みモデルに基づく抽出画像の生成について説明するための図である。 第１実施形態による抽出画像および対象画像を説明するための図である。 第１実施形態による骨領域の孔部の補完について説明するための図である。 第１実施形態による部分画像の取得について説明するための図である。 第１実施形態による閉鎖孔領域の識別について説明するための図である。 第１実施形態による識別結果画像の生成について説明するための図である。 第１実施形態による抽出画像に含まれる被検体の手の部分を除去する例を説明するための図である。 第１実施形態による画像処理方法について説明するためのフローチャート図である。 第２実施形態によるＸ線撮影装置の構成を示した図である。 第２実施形態による抽出画像および対象画像を説明するための図である。 第２実施形態による識別結果画像の生成について説明するための図である。

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

［第１実施形態］
（Ｘ線撮影装置の構成）
図１～図９を参照して、本発明の第１実施形態によるＸ線撮影装置１００について説明する。

図１に示すように、第１実施形態におけるＸ線撮影装置１００は、Ｘ線照射部１と、Ｘ線検出部２と、制御部３とを備える。なお、制御部３は、特許請求の範囲における「画像処理部」の一例である。

Ｘ線照射部１は、被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射する。Ｘ線検出部２は、Ｘ線照射部１によって照射されたＸ線を検出する。Ｘ線撮影装置１００は、たとえば、被検体１０１の骨密度の測定に用いられる。第１実施形態では、Ｘ線照射部１は、異なる２種類のエネルギーのＸ線を被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位に照射するように構成されている。そして、骨密度の測定においては、異なる２種類のエネルギーのＸ線によって、骨成分と他の組織とを区別するＤＥＸＡ法（Ｄｕａｌ Ｅｎｅｒｇｙ Ｘ－ｒａｙ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ法：二重エネルギーＸ線吸収測定法）が用いられる。

Ｘ線照射部１は、Ｘ線源１ａを含んでいる。Ｘ線源１ａは、図示しない高電圧発生部に接続されており、高電圧が印加されることによりＸ線を発生させるＸ線管である。Ｘ線源１ａは、Ｘ線出射方向をＸ線検出部２の検出面に向けて配置されている。

Ｘ線検出部２は、Ｘ線照射部１から照射され、被検体１０１を透過したＸ線を検出し、検出したＸ線強度に応じた検出信号を出力する。Ｘ線検出部２は、たとえば、ＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）により構成されている。

制御部３は、機能的な構成として、画像取得部３１、抽出画像生成部３２、骨領域補完部３３、部分画像取得部３４、対象画像取得部３５、閉鎖孔領域識別部３６、および、骨密度測定部３７、を含む。すなわち、制御部３は、プログラムを実行することによって、画像取得部３１、抽出画像生成部３２、骨領域補完部３３、部分画像取得部３４、対象画像取得部３５、閉鎖孔領域識別部３６、および、骨密度測定部３７として機能する。また、画像取得部３１、抽出画像生成部３２、骨領域補完部３３、部分画像取得部３４、対象画像取得部３５、閉鎖孔領域識別部３６、および、骨密度測定部３７は、制御部３の中のソフトウェアとしての機能ブロックであり、ハードウェアとしての制御部３の指令信号に基づいて機能するように構成されている。制御部３は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含むコンピュータである。

（制御部による骨密度の測定について）
第１実施形態では、制御部３は、Ｘ線検出部２によって検出されたＸ線によるＸ線画像１０（図２参照）から、診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う。具体的には、制御部３は、診断対象部位の骨密度を測定するために、異なる２種類のエネルギーのＸ線によるＸ線画像１０から診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う。そして、制御部３は、Ｘ線画像１０から実際の骨部に対応する領域を抽出する処理を行うとともに、取得されたＸ線画像１０と、抽出された骨領域とに基づいて、Ｘ線画像１０の画素値からＸ線画像１０に含まれる診断対象部位の骨部全体の骨密度を測定するように構成されている。

画像取得部３１（制御部３）は、図２に示すように、Ｘ線検出部２により検出されたＸ線に基づいて被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位のＸ線画像１０を取得する。たとえば、Ｘ線画像１０は、異なる２つのエネルギーのＸ線を用いて取得された各々の画像の差分を算出することにより取得されるエネルギ・サブトラクション画像である。Ｘ線画像１０は、医師または放射線技師などの検査作業者によって、被検体１０１の位置、および、Ｘ線源１ａの管電圧などの撮影条件が設定された状態で照射されたＸ線に基づいて生成される。

抽出画像生成部３２（制御部３）は、図３に示すように、Ｘ線画像１０から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像１１を生成する。具体的には、抽出画像生成部３２は、機械学習によって生成された学習済みモデル１１０に基づいて、Ｘ線画像１０から抽出画像１１を生成する。たとえば、機械学習として、深層学習によるセマンティックセグメンテーションが用いられる。学習済みモデル１１０は、大腿骨および骨盤を含む診断対象部位のＸ線画像を含む複数の入力教師用Ｘ線画像１１１と、複数の入力教師用Ｘ線画像１１１の各々に対応するように骨領域と背景領域とを識別可能に構成された二値化画像を含む複数の教師出力用二値化画像１１２とによって、機械学習によって生成される。深層学習によるセマンティックセグメンテーションは、たとえば、Ｕ－ｎｅｔに基づいて深層学習が用いられる。なお、学習済みモデル１１０の学習はＸ線撮影装置１００とは別個の学習装置によって行われる。また、学習方法としてＦＣＮ（Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてもよい。

図４に示すように、抽出画像１１は、学習済みモデル１１０に基づいて、Ｘ線画像１０のうちから診断対象部位の骨であると推論された骨領域と、骨以外であると推論された背景領域とを識別可能なように構成された二値化画像である。たとえば、抽出画像１１では、骨領域であると推論された画素を白、背景領域であると推論された領域を黒によって示されている。学習済みモデル１１０に基づいて生成された抽出画像１１は、白い骨領域の内部に孤立した黒い背景領域が複数含まれる。同様に、黒い背景領域の内部に孤立した白い骨領域が複数含まれる。

また、抽出画像１１には、腸骨翼領域１１ａと閉鎖孔領域１１ｂとが含まれる。腸骨翼領域１１ａは、被検体１０１の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する領域である。骨盤の腸骨（腸骨翼）の部位は、比較的骨が薄いため、抽出画像１１において白い骨領域の中（内部）に黒い孔部が含まれる場合がある。一方、閉鎖孔領域１１ｂは、被検体１０１の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する領域である。閉鎖孔は、被検体１０１の骨盤の生理学的な孔部である。閉鎖孔領域１１ｂは、実際に骨部に孔が開いているため、抽出画像１１において白い骨の領域の中（内部）に含まれる黒い孔部となる。すなわち、抽出画像１１では、腸骨翼に対応する部分と閉鎖孔に対応する部分との両方において、骨の領域の中（内部）に孔部が含まれる状態となる場合がある。

〈骨領域の補完について〉
第１実施形態では、骨領域補完部３３（制御部３）は、抽出画像生成部３２によって生成された抽出画像１１から、閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、腸骨翼領域１１ａを含む骨領域の孔部を補完する。具体的には、第１実施形態では、骨領域補完部３３は、部分画像取得部３４によって取得された部分画像１４（図６参照）と、対象画像取得部３５によって取得された対象画像１２とに基づいて、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、対象画像１２における骨領域の孔部を補完するように構成されている。詳細には、骨領域補完部３３は、閉鎖孔領域識別部３６によって識別された閉鎖孔領域１１ｂに基づいて、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、対象画像１２における骨領域の孔部を補完するように構成されている。なお、部分画像１４の取得と、閉鎖孔領域１１ｂの識別についての詳細は後述する。

第１実施形態では、対象画像取得部３５（制御部３）は、部分画像１４とは別個に、抽出画像生成部３２によって生成された抽出画像１１から、腸骨翼領域１１ａを少なくとも含む対象画像１２を取得する。具体的には、第１実施形態では、対象画像取得部３５は、抽出画像１１から、腸骨翼領域１１ａと閉鎖孔領域１１ｂとの両方を含む対象画像１２を取得する。すなわち、対象画像取得部３５は、抽出画像１１の全体を対象画像１２として取得する。言い換えると、第１実施形態では、対象画像取得部３５は、生成された抽出画像１１をそのまま対象画像１２として取得する。対象画像１２は、生成された抽出画像１１のうちから、骨領域の孔部を補完する（孔部を埋める）処理を行うために取得される画像である。

図５に示すように、第１実施形態では、骨領域補完部３３（制御部３）は、対象画像１２（抽出画像１１）における骨領域１３の孔部を補完する。具体的には、骨領域補完部３３は、対象画像１２における画素値に基づいて輪郭線を抽出する。たとえば、骨領域補完部３３は、画像を構成する画素の画素値に基づいて、隣り合う画素と画素値が異なる画素を輪郭として抽出する。そして、骨領域補完部３３は、抽出された輪郭線によって囲まれた複数（１１個）の領域（領域１２ａ、１２ｂ、・・・、１２ｋ）すべての面積（画素数）を測定する。骨領域補完部３３は、対象画像１２の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１２ａ～１２ｋ）のうちから、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）を骨領域１３として識別する。そして、識別された骨領域１３（領域１２ａ）の内側に含まれる領域（孔部）を除外する（埋める）ことによって、骨領域１３の内部の孔部を補完する。すなわち、識別された骨領域１３は、内部に背景領域を示す黒い点または領域（孔部）が含まれない領域として取得される。また、識別された骨領域１３は、対象画像１２における診断対象部位の骨部の最も外側の輪郭を表す領域である。

〈閉鎖孔領域の識別について〉
図６に示すように、第１実施形態では、部分画像取得部３４（制御部３）は、抽出画像１１から、対象画像１２とは別個に、被検体１０１の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを区分するように、閉鎖孔領域１１ｂを含む部分画像１４を取得する。

第１実施形態では、部分画像取得部３４（制御部３）は、抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含まず、被検体１０１の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４を取得するように構成されている。学習済みモデル１１０を用いた抽出画像１１の生成では、比較的骨の薄い領域である骨盤上部の腸骨の領域に、黒い背景領域が含まれやすい。そこで、部分画像取得部３４は、腸骨翼領域１１ａを除いた部分を部分画像１４として取得する。

具体的には、第１実施形態では、部分画像取得部３４（制御部３）は、腸骨翼領域１１ａを含む頭部側の画像と、閉鎖孔領域１１ｂを含む脚部側の画像とに、所定の割合で抽出画像１１を分割することによって、脚部側の画像からなる部分画像１４を取得する。たとえば、略正方形である抽出画像１１のうち、所定の割合として下側（脚部側）の３分の２を分割することによって部分画像１４を取得する。すなわち、部分画像取得部３４は、抽出画像１１のたての長さＬ１と部分画像１４のたての長さＬ２との比が３：２になるように、部分画像１４を取得する。なお、所定の割合（３分の２）は、抽出画像１１（Ｘ線画像１０）の大きさ、および、抽出画像１１（Ｘ線画像１０）における被検体１０１の位置などに応じて変更されてもよい。

そして、第１実施形態では、図７に示すように、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを識別する。閉鎖孔領域識別部３６は、部分画像１４の輪郭を抽出し、部分画像１４における骨領域の輪郭線（領域１４ａの輪郭線）の内側において、輪郭線に囲まれた複数の領域（領域１４ｂ、１４ｃ、・・・、１４ｅ）のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｄおよび領域１４ｅ）を除外した状態で、閉鎖孔領域１１ｂを識別する。また、第１実施形態では、閉鎖孔領域識別部３６は、部分画像１４における骨領域の輪郭線（領域１４ａの輪郭線）の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、最も面積の大きい領域であり、かつ、被検体１０１の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を、閉鎖孔領域１１ｂとして識別するように構成されている。

たとえば、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、骨領域補完部３３による対象画像１２における骨領域１３の孔部の補完処理と同様に、部分画像１４における画素値に基づいて輪郭線を抽出する。そして、閉鎖孔領域識別部３６は、抽出された輪郭線に囲まれる複数（５個）の領域（領域１４ａ～１４ｅ）の各々の面積（画素数）を測定する。閉鎖孔領域識別部３６は、測定された全ての領域（領域１４ａ～１４ｅ）のうちから、最も面積の大きい領域を、部分画像１４における骨領域として識別する。たとえば、閉鎖孔領域識別部３６は、図７の領域１４ａを部分画像１４における骨領域として取得する。

そして、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４における骨領域の輪郭線（領域１４ａの輪郭線）の内側において、輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、二重に輪郭線に囲まれた領域を除外する。具体的には、図７の領域１４ｂおよび１４ｃは、骨領域（領域１４ａ）に直接（一重に）囲まれる領域である。一方、図７の領域１４ｄおよび１４ｅは、領域１４ｃの内側の領域である。すなわち、図７の領域１４ｄおよび１４ｅは、骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、領域１４ｃのさらに内側に囲まれており、領域１４ａと領域１４ｃとによって二重に囲まれている領域となる。このように、閉鎖孔領域識別部３６は、骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、二重に囲まれている領域（領域１４ｄおよび領域１４ｅ）を除外する。

そして、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、二重に囲まれる領域（領域１４ｄおよび１４ｅ）を除外した状態で、骨領域（領域１４ａ）に囲まれる除外されなかった領域（領域１４ｂおよび１４ｃ）のうちから、面積が最大であり、かつ、面積が所定のしきい値よりも大きい領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別する。所定のしきい値は、たとえば、１０００ピクセルである。なお、撮影されたＸ線画像１０は、たとえば、一辺がおよそ５００ピクセルの正方形である。すなわち、部分画像１４は、およそ、たて３３０ピクセルよこ５００ピクセルの長方形となる。なお、所定のしきい値は、たとえば、部分画像１４の面積の１％など、所定の割合であってもよい。

上記のような処理を行うことによって、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、図７の部分画像１４における複数の領域１４ａ～１４ｅのうちから、領域１４ｃを閉鎖孔領域１１ｂであるとして識別する。

〈識別結果画像の生成および骨密度の測定について〉
図８に示すように、第１実施形態では、骨領域補完部３３（制御部３）は、部分画像１４に含まれる閉鎖孔領域１１ｂと、孔部が補完された骨領域１３とに基づいて、大腿骨および骨盤を含む診断対象部位の実際の骨部に対応する領域を示す識別結果画像１５を生成する。具体的には、骨領域補完部３３は、孔部が補完された骨領域１３のうちから、閉鎖孔領域識別部３６によって識別された閉鎖孔領域１１ｂを除外することによって、識別結果画像１５を生成する。すなわち、識別結果画像１５を生成することによって、骨領域補完部３３は、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、骨領域の孔部を補完する。なお、識別結果画像１５は、被検体１０１の診断対象部位において、実際の骨部に対応する領域が白、骨以外の軟部組織などを示す背景領域が黒によって、示されている。すなわち、識別結果画像１５は、抽出画像１１から、閉鎖孔領域１１ｂを除いて、白い骨領域の内部に含まれる孤立した黒い点および領域（孔部）が除外されるとともに、黒い背景領域の内部に含まれる孤立した白い点および領域が除外された画像である。すなわち、識別結果画像１５は、抽出画像１１から、骨盤の閉鎖孔を区別（識別）しながら、実際の骨部に対応する領域を抽出（識別）した画像である。

なお、図９に示すように、抽出画像１１に、たとえば、被検体１０１の手に対応する領域１１ｃが含まれる場合にも、第１実施形態による制御部３による画像処理によって、抽出画像１１から、骨盤の閉鎖孔を識別しながら、実際の骨部（大腿骨および骨盤を含む診断対象部位）に対応する領域を抽出（識別）した画像である識別結果画像１５を取得することができる。

そして、制御部３の骨密度測定部３７によって、Ｘ線画像１０と識別結果画像１５とに基づいて、被検体１０１の診断対象部位における骨密度が測定される。たとえば、骨密度測定部３７は、識別結果画像１５に基づいて、Ｘ線画像１０における被検体１０１の実際の骨部に対応する領域を判別しながら、Ｘ線画像１０の画素値を測定することによって、被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位全体の骨密度を測定する。

（第１実施形態による画像処理方法について）
次に、図１０を参照して、第１実施形態によるＸ線撮影装置１００を用いた画像処理方法に関する制御フローについて説明する。また、ステップ３０１～ステップ３０９は、制御部３による制御処理を示す。

まず、ステップ３０１において、被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線が照射される。具体的には、異なる２種類のエネルギーのＸ線が診断対象部位に照射される。

次に、ステップ３０２において、照射されたＸ線が検出される。

次に、ステップ３０３において、検出されたＸ線によるＸ線画像１０から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像１１が生成される。具体的には、機械学習によって生成された学習済みモデル１１０に基づいて、Ｘ線画像１０から抽出画像１１が生成される。そして、ステップ３０４およびステップ３０６に進む。

ステップ３０４では、生成された抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを少なくとも含む対象画像１２が取得される。具体的には、閉鎖孔領域１１ｂと腸骨翼領域１１ａとの両方を含む対象画像１２が取得される。

次に、ステップ３０５において、取得された対象画像１２における骨領域１３の孔部が補完される。具体的には、対象画像１２における画素値に基づいて輪郭線が抽出される。そして、抽出された輪郭線に囲まれた複数の領域（領域１２ａ～１２ｋ）のうちから、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）が骨領域１３として識別され、対象画像１２における識別された骨領域１３の孔部が補完される。そして、ステップ３０８に進む。

ステップ３０６では、対象画像１２とは別個に、抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分するように、閉鎖孔領域１１ｂを含む部分画像１４が取得される。具体的には、被検体１０１の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含まず、被検体１０１の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４が取得される。たとえば、腸骨翼領域１１ａを含む頭部側の画像と、閉鎖孔領域１１ｂを含む脚部側の画像とに、所定の割合（３分の２）で抽出画像１１を分割することによって、閉鎖孔領域１１ｂを含む脚部側の画像からなる部分画像１４が取得される。

次に、ステップ３０７において、取得された部分画像１４に含まれる閉鎖孔領域１１ｂが識別される。具体的には、部分画像１４における画素値に基づいて輪郭線が抽出される。そして、抽出された輪郭線に囲まれた複数の領域（領域１４ａ～１４ｅ）のうちから、最も面積の大きい領域（領域１４ａ）が部分画像１４における骨領域として取得される。そして、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、輪郭線に囲まれた複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、二重に輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｄおよび１４ｅ）を除外した状態で、最も面積の大きい領域であり、かつ、被検体１０１の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域である領域１４ｃが、閉鎖孔領域１１ｂとして識別される。そして、ステップ３０８に進む。

ステップ３０８では、部分画像１４に含まれる閉鎖孔領域１１ｂと、孔部が補完された骨領域１３とに基づいて、大腿骨および骨盤を含む診断対象部位の実際の骨部に対応する領域を示す識別結果画像１５が生成される。すなわち、抽出画像１１から閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分するように部分画像１４が取得されることによって、部分画像１４において識別された閉鎖孔領域１１ｂに基づいて、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、骨領域の孔部を補完するように識別結果画像１５が生成される。

次に、ステップ３０９において、生成された識別結果画像１５とＸ線画像１０に基づいて、被検体１０１の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位の骨密度が測定される。

［第１実施形態の効果］
第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

第１実施形態のＸ線撮影装置１００では、上記のように、生成された抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、被検体１０１の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含む骨領域１３の孔部を補完する。これにより、抽出画像１１から閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分するため、閉鎖孔領域１１ｂ以外の骨の中の孤立する点および領域（孔部）を閉鎖孔領域１１ｂと区別することができる。そのため、補完される骨領域１３の孔部と閉鎖孔領域１１ｂとを区別しながら、骨が薄いために骨領域の中に孔部が発生しやすい腸骨翼領域１１ａを含む骨領域１３の中の孔部を補完することができる。その結果、骨盤の閉鎖孔を区別しながら、実際の骨部に対応する領域を正確に抽出することができる。

また、第１実施形態では、以下のように構成したことによって、下記のような更なる効果が得られる。

すなわち、第１実施形態では、制御部３（画像処理部）は、抽出画像１１から、閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分するように、閉鎖孔領域１１ｂを含む部分画像１４を取得する部分画像取得部３４と、部分画像１４とは別個に、腸骨翼領域１１ａを少なくとも含む対象画像１２を取得する対象画像取得部３５とをさらに含み、骨領域補完部３３（制御部３）は、部分画像取得部３４によって取得された部分画像１４と対象画像取得部３５によって取得された対象画像１２とに基づいて、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、対象画像１２における骨領域１３の孔部を補完するように構成されている。このように構成すれば、閉鎖孔領域１１ｂを含む部分画像１４に基づいて、抽出画像１１から閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を容易に区分することができる。また、抽出画像１１から腸骨翼領域１１ａを少なくとも含む対象画像１２を取得するため、対象画像１２の骨領域１３の孔部を補完することによって、骨が薄いために骨領域の中に孔部が発生しやすい腸骨翼領域１１ａを含む骨領域１３の中の孔部を容易に補完することができる。その結果、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを容易に区別しながら、対象画像１２における骨領域１３の孔部を容易に補完することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、部分画像取得部３４（制御部３）は、抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含まず、被検体１０１の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４を取得するように構成されている。ここで、腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａの部分は、比較的骨の薄い部分であるために抽出画像１１の骨領域の中に孤立する点および領域（孔部）が出現しやすくなる。そのため、抽出画像１１を生成するための画像処理によって発生した骨領域の中に含まれる孔部に起因して、骨盤に実際に存在する閉鎖孔の識別が困難となる。これに対して、第１実施形態では、部分画像取得部３４を、抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含まず、被検体１０１の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４を取得するように構成する。このように構成すれば、取得された部分画像１４には、腸骨翼領域１１ａが含まれていないため、部分画像１４の閉鎖孔領域１１ｂと、腸骨翼領域１１ａに含まれる孔部とを正確に区別することができる。そのため、腸骨翼領域１１ａを含まないように部分画像１４を生成することによって、実際の骨部に対応する領域をより正確に抽出することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、部分画像取得部３４（制御部３）は、腸骨翼領域１１ａを含む頭部側の画像と、閉鎖孔領域１１ｂを含む脚部側の画像とに、所定の割合で抽出画像１１を分割することによって、閉鎖孔領域１１ｂを含む脚部側の画像からなる部分画像１４を取得するように構成されている。このように構成すれば、所定の割合に基づいて抽出画像１１を分割することによって、腸骨翼領域１１ａを含まず、閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４を生成することができる。そのため、部分画像１４を生成するために、複雑な演算処理を行う必要がないので、容易に部分画像１４を生成することができる。その結果、閉鎖孔領域１１ｂを識別するための制御処理の負担が増加することを抑制することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、骨領域補完部３３（制御部３）は、対象画像１２の輪郭線を抽出し、対象画像１２の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１２ａ～１２ｋ）のうちから、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）を骨領域１３として識別することによって、対象画像１２における骨領域１３の孔部を補完するように構成されている。このように構成すれば、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）を骨領域１３として識別することによって、大腿骨および骨盤を含む骨領域１３を容易に識別することができる。そのため、骨盤および大腿骨の大きさおよび形状が被検体１０１毎に異なる場合にも、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）を骨領域１３として取得することによって、骨領域１３を容易に識別することができる。その結果、骨盤および大腿骨の大きさおよび形状が被検体１０１毎に異なる場合にも、骨領域１３の孔部を容易に補完することができる。また、骨領域１３の外側の背景領域に骨領域として判定された小さいノイズまたは被検体１０１の手などが含まれる場合にも、最も面積が大きい領域（領域１２ａ）を骨領域１３として取得することによって、骨領域１３（領域１２ａ）よりも外側のノイズなどを容易に除外することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、制御部３（画像処理部）は、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを識別する閉鎖孔領域識別部３６を含み、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４の輪郭線を抽出し、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、最も面積の大きい領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別するように構成されており、骨領域補完部３３（制御部３）は、閉鎖孔領域識別部３６によって識別された閉鎖孔領域１１ｂに基づいて、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、対象画像１２における骨領域１３の孔部を補完するように構成されている。このように構成すれば、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、最も面積の大きい領域を識別することによって、容易に閉鎖孔領域１１ｂを識別することができる。そのため、抽出画像１１における閉鎖孔領域１１ｂの大きさおよび形状が異なる場合にも、閉鎖孔領域１１ｂを容易に識別することができる。また、医師などの検査作業者が、抽出画像１１を視認しながら、閉鎖孔領域１１ｂに該当する領域を選択する必要がなく自動的に閉鎖孔領域１１ｂを識別することができるので、閉鎖孔領域１１ｂを識別するための検査作業者の作業負担が発生することを抑制することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４の輪郭線を抽出し、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域（１４ｂ～１４ｅ）のうちから、被検体１０１の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別するように構成されている。このように構成すれば、所定のしきい値よりも大きい面積の領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別することができるので、所定のしきい値よりも小さい領域が閉鎖孔領域１１ｂとして識別されることを抑制することができる。そのため、閉鎖孔としては小さすぎる領域が閉鎖孔領域１１ｂとして識別されることを抑制することができるので、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを精度よく識別することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４の輪郭線を抽出し、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｄおよび１４ｅ）を除外した状態で、閉鎖孔領域１１ｂを識別するように構成されている。ここで、抽出画像１１において、骨盤の閉鎖孔は、骨領域の中に含まれる背景領域として抽出される。これに対して、第１実施形態では、閉鎖孔領域識別部３６を、部分画像１４における骨領域（領域１４ａ）の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域１４ｂ～１４ｅ）のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｄおよび１４ｅ）を除外した状態で、閉鎖孔領域１１ｂを識別するように構成する。このように構成すれば、二重に輪郭線に囲まれた領域（領域１４ｄおよび１４ｅ）を除外することによって、骨領域（領域１４ａ）の内側に含まれる背景領域に、さらに含まれる骨領域を、閉鎖孔領域１１ｂとして識別することを抑制することができる。そのため、閉鎖孔に対応しない領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別することを抑制することができるので、閉鎖孔に対応する領域をより精度よく閉鎖孔領域１１ｂとして識別することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、対象画像取得部３５（制御部３）は、閉鎖孔領域１１ｂと腸骨翼領域１１ａとの両方を含む対象画像１２を取得するように構成されている。このように構成すれば、閉鎖孔領域１１ｂと腸骨翼領域１１ａとの両方を含む領域に存在する孔部を補完することができる。そのため、腸骨翼領域１１ａに存在する孔部のみならず、閉鎖孔領域１１ｂの近傍に存在する孔部も補完することができる。その結果、閉鎖孔領域１１ｂの近傍に孔部が存在する場合にも、骨領域補完部３３（制御部３）によって、骨領域に含まれる孔部を精度よく補完することができる。なお、ここで言う「閉鎖孔領域１１ｂの近傍」とは、閉鎖孔領域１１ｂそのものと、閉鎖孔領域１１ｂの位置の付近との両方を含む意味である。

また、第１実施形態では、上記のように、抽出画像生成部３２（制御部３）は、機械学習によって生成された学習済みモデル１１０に基づいて、Ｘ線画像１０から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像１１を生成するように構成されており、骨領域補完部３３（制御部３）は対象画像１２における画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって骨領域１３の孔部を補完するように構成されている。このように構成すれば、Ｘ線画像１０から抽出画像１１を生成する場合に機械学習によって生成された学習済みモデル１１０を用いることによって、より精度よく骨と背景とを区別した抽出画像１１を生成することができる。一方で、骨領域補完部３３を、画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって骨領域１３の孔部を補完するように構成するため、予め学習済みモデルを生成するための機械学習を行うことなく骨領域１３の孔部を補完することができる。そのため、骨領域１３の孔部の補完をルールベースのアルゴリズムによって実行することができるので、学習済みモデルを学習させるための準備に要する手間を抑制することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、Ｘ線照射部１は、異なる２種類のエネルギーのＸ線を診断対象部位に照射するように構成されており、制御部３（画像処理部）は、診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、異なる２種類のエネルギーのＸ線によるＸ線画像１０から、診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行うように構成されている。このように構成すれば、骨密度を測定するために、異なる２種類のエネルギーのＸ線によるＸ線画像１０から骨領域１３を抽出する場合にも、自動的に骨領域１３の抽出する処理を制御部３に行わせることができる。そのため、骨領域１３を抽出する作業を手動で行う場合と異なり、骨領域１３を抽出するための医師などの検査作業者の作業負担を軽減することができる。

［第１実施形態による画像処理方法の効果］
第１実施形態のＸ線撮影装置１００による画像処理方法では、以下のような効果を得ることができる。

第１実施形態の画像処理方法では、上記のように構成することにより、生成された抽出画像１１から、被検体１０１の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、被検体１０１の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域１１ａを含む骨領域１３の孔部を補完する。これにより、抽出画像１１から閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分するため、閉鎖孔領域１１ｂ以外の骨の中の孤立する点および領域（孔部）を閉鎖孔領域１１ｂと区別することができる。そのため、補完される骨領域１３の孔部と閉鎖孔領域１１ｂとを区別しながら、骨が薄いために骨領域の中に孔部が発生しやすい腸骨翼領域１１ａを含む骨領域１３の中の孔部を補完することができる。その結果、骨盤の閉鎖孔を区別しながら、実際の骨部に対応する領域を正確に抽出することが可能な画像処理方法を提供することができる。

［第２実施形態］
次に、図１１～１３を参照して、本発明の第２実施形態によるＸ線撮影装置２００の構成について説明する。この第２実施形態では、腸骨翼領域１１ａと閉鎖孔領域１１ｂとの両方を含む対象画像１２を取得するように構成した第１実施形態と異なり、閉鎖孔領域１１ｂを含まず腸骨翼領域１１ａを含む対象画像２１２を取得するように構成する。

第２実施形態によるＸ線撮影装置２００は、図１１に示すように、制御部２０３を含む。制御部２０３は、第１実施形態による制御部３と同様に、たとえば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＯＭ、および、ＲＡＭなどを含むコンピュータである。また、制御部２０３は、機能的な構成として、骨領域補完部２３３および対象画像取得部２３５を含む。すなわち、制御部２０３は、プログラムを実行することによって、骨領域補完部２３３および対象画像取得部２３５として機能する。また、骨領域補完部２３３および対象画像取得部２３５は、ソフトウェアとしての機能ブロックであり、ハードウェアとしての制御部２０３の指令信号に基づいて機能するように構成されている。なお、制御部２０３のその他の構成は、第１実施形態による制御部３と同様である。また、制御部２０３は、特許請求の範囲における「画像処理部」の一例である。

図１２に示すように、第２実施形態では、対象画像取得部２３５（制御部２０３）は、閉鎖孔領域１１ｂを含まず、腸骨翼領域１１ａを含む対象画像２１２を取得するように構成されている。具体的には、対象画像取得部２３５は、抽出画像１１のうち、上側（頭部側）の３分の１を分割することによって対象画像２１２を取得する。すなわち、第２実施形態によるＸ線撮影装置２００は、抽出画像１１を上側（頭部側）と下側（脚部側）とに１：２に分割することによって、上側（頭部側）を対象画像２１２として取得するとともに、下側（脚部側）を部分画像１４として取得するように構成されている。

そして、図１３に示すように、骨領域補完部２３３（制御部２０３）は、取得された対象画像２１２に対して、第１実施形態と同様の処理を行うことによって、対象画像２１２における骨領域２１３の孔部を補完する。すなわち、骨領域補完部２３３は、第１実施形態と同様に、対象画像２１２の輪郭線を抽出し、抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域（領域２１２ａ、２１２ｂ、・・・、２１２ｇ）のうちから最も面積が大きい領域を骨領域２１３として識別することによって、骨領域２１３の内部の孔部を補完する。また、第１実施形態と同様に、部分画像取得部３４によって、部分画像１４が取得される。

そして、骨領域補完部２３３（制御部２０３）は、部分画像１４に含まれる閉鎖孔領域１１ｂと、骨領域補完部２３３によって孔部が補完された骨領域２１３とに基づいて、大腿骨および骨盤を含む診断対象部位の実際の骨部に対応する領域を示す識別結果画像２１５を生成する。具体的には、骨領域補完部２３３は、骨領域２１３の孔部が補完された対象画像２１２と、部分画像取得部３４によって取得された部分画像１４とを合成することによって、識別結果画像２１５を生成する。すなわち、識別結果画像２１５は、抽出画像１１のうちの対象画像２１２に対応する領域の孔部が補完されるとともに、抽出画像１１のうちの部分画像１４に対応する領域の孔部が補完されていない状態の画像となる。なお、部分画像取得部３４を、抽出画像１１全体を部分画像として取得するように構成するとともに、骨領域２１３の孔部が補完された対象画像２１２を、抽出画像１１全体である部分画像に重畳させることによって、識別結果画像２１５を生成するようにしてもよい。

このようにして、第２実施形態では、骨領域補完部２３３（制御部２０３）は、閉鎖孔領域１１ｂを含むように取得された部分画像１４と孔部が補完された対象画像２１２とを合成することによって、抽出画像１１から閉鎖孔領域１１ｂを含む領域を区分しながら、腸骨翼領域１１ａを含む骨領域２１３の孔部を補完するように構成されている。

なお、第２実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。

［第２実施形態の効果］
第２実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

第２実施形態では、上記のように、対象画像取得部２３５（制御部２０３）は、閉鎖孔領域１１ｂを含まず、腸骨翼領域１１ａを含む対象画像２１２を取得するように構成されている。このように構成すれば、対象画像取得部２３５によって、閉鎖孔領域１１ｂを含まないように対象画像２１２が取得されるため、対象画像２１２に含まれるすべての孔部を補完することによって、閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、閉鎖孔領域１１ｂを含まない孔部を補完する処理を容易に行うことができる。そのため、実際に人体の骨部に存在する孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域１１ｂが補完される（埋められる）ことを容易に抑制することができる。その結果、実際の骨部に対応するように、閉鎖孔を区別しながら、抽出画像１１における骨領域１３の中の孔部を正確に補完することができる。なお、第２実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

たとえば、上記第１および第２実施形態では、骨領域補完部３３、２３３（制御部３、２０３）は、部分画像取得部３４によって取得された部分画像１４と対象画像取得部３５（２３５）によって取得された対象画像１２（２１２）とに基づいて、部分画像１４における閉鎖孔領域１１ｂを区別しながら、対象画像１２（２１２）における骨領域１３（２１３）の孔部を補完するように構成されている例を示したが本発明はこれに限られない。たとえば、画像を取得せずに、抽出画像における座標を指定することによって、閉鎖孔領域を含む領域を取得するように構成してもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、部分画像取得部３４（制御部３、２０３）は、抽出画像１１から、腸骨翼領域１１ａを含まず、閉鎖孔領域１１ｂを含むように部分画像１４を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、閉鎖孔領域識別部は、腸骨翼領域を含むように部分画像を取得するように構成されていてもよい。すなわち、少なくとも閉鎖孔領域を含むように部分画像を取得するように構成されていればよい。

また、上記第１および第２実施形態では、部分画像取得部３４（制御部３、２０３）は、所定の割合で抽出画像１１を分割することによって、部分画像１４を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、所定の割合ではなく、予め定められた具体的な数値（画素値）に基づいて、抽出画像を分割することによって部分画像を取得するようにしてもよい。また、上下方向の分割のみならず、左右方向の分割を行うことによって、部分画像を取得するようにしてもよい。また、抽出画像から所定の領域を抽出することによって、部分画像を生成するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、骨領域補完部３３、２３３（制御部３、２０３）は、対象画像１２（２１２）の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積が大きい領域を骨領域１３（２１３）として識別するように構成されている例を示したが、本発明は、これに限られない。たとえば、所定のしきい値よりも大きい面積の領域を合成することによって骨領域として識別するように構成されていてもよい。

また、上記第１実施形態では、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４における骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積の大きい領域であり、かつ、被検体１０１の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を閉鎖孔領域１１ｂとして識別する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、所定のしきい値を設けず、最も面積の大きい領域を閉鎖孔領域として識別するようにしてもよい。また、最も面積の大きい領域ではなく、所定のしきい値以上の面積の領域を閉鎖孔領域として識別するようにしてもよい。

また、上記第１実施形態では、閉鎖孔領域識別部３６（制御部３）は、部分画像１４における骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、二重に輪郭線に囲まれた領域を除外した状態で、閉鎖孔領域１１ｂを識別するように構成されている例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、二重に輪郭線に囲まれた領域を除外しないようにしてもよい。すなわち、二重に輪郭線に囲まれた領域を含む複数の領域のうちから、閉鎖孔領域を識別するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、抽出画像生成部３２（制御部３、２０３）は、機械学習によって生成された学習済みモデル１１０に基づいて、Ｘ線画像１０から診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像１１を生成する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、ルールベースによって生成されたアルゴリズムに基づいてＸ線画像から抽出画像を生成するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、制御部３、２０３（画像処理部）は、診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、異なる２種類のエネルギーのＸ線によるＸ線画像１０から、診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行うように構成されている例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、１種類のＸ線によるＸ線画像から診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行うようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、制御部３、２０３（画像処理部）は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＡＭ、およびＲＯＭを含むコンピュータである例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、制御部（画像処理部）は、画像処理用に構成されたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などを含んでいてもよい。

また、上記第１実施形態では、画像取得部３１、抽出画像生成部３２、骨領域補完部３３、部分画像取得部３４、対象画像取得部３５、閉鎖孔領域識別部３６、および、骨密度測定部３７は、制御部３（画像処理部）の機能的な構成（ソフトウェア）である例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、画像取得部、抽出画像生成部、骨領域補完部、部分画像取得部、対象画像取得部、閉鎖孔領域識別部、および、骨密度測定部の各々が、それぞれ別個の構成（たとえば、ＧＰＵまたはＦＰＧＡなどのハードウェア）によって構成されていてもよい。

また、上記第１実施形態では、画像取得部３１、抽出画像生成部３２、骨領域補完部３３、部分画像取得部３４、対象画像取得部３５、閉鎖孔領域識別部３６、および、骨密度測定部３７は、１つの（共通の）制御部３（画像処理部）の機能的な構成である例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、画像取得部、抽出画像生成部、骨領域補完部、部分画像取得部、対象画像取得部、閉鎖孔領域識別部、および、骨密度測定部の各々が、別個の制御部（ＣＰＵ）の機能的な構成であってもよい。

［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

（項目１）
被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するＸ線照射部と、
前記Ｘ線照射部によって照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
前記Ｘ線検出部によって検出されたＸ線によるＸ線画像から、前記診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記Ｘ線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した抽出画像を生成する抽出画像生成部と、
前記抽出画像生成部によって生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完する骨領域補完部と、を含む、Ｘ線撮影装置。

（項目２）
前記画像処理部は、前記抽出画像から、前記閉鎖孔領域を含む領域を区分するように、前記閉鎖孔領域を含む部分画像を取得する部分画像取得部と、前記部分画像とは別個に、前記腸骨翼領域を少なくとも含む対象画像を取得する対象画像取得部とをさらに含み、
前記骨領域補完部は、前記部分画像取得部によって取得された前記部分画像と前記対象画像取得部によって取得された前記対象画像とに基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目１に記載のＸ線撮影装置。

（項目３）
前記部分画像取得部は、前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する前記腸骨翼領域を含まず、前記被検体の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する前記閉鎖孔領域を含むように前記部分画像を取得するように構成されている、項目２に記載のＸ線撮影装置。

（項目４）
前記部分画像取得部は、前記腸骨翼領域を含む頭部側の画像と、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像とに、所定の割合で前記抽出画像を分割することによって、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像からなる前記部分画像を取得するように構成されている、項目２または３に記載のＸ線撮影装置。

（項目５）
前記骨領域補完部は、前記対象画像の輪郭線を抽出し、前記対象画像の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積が大きい領域を前記骨領域として識別することによって、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目２～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目６）
前記画像処理部は、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を識別する閉鎖孔領域識別部を含み、
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積の大きい領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記閉鎖孔領域識別部によって識別された前記閉鎖孔領域に基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目２～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目７）
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、前記被検体の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されている、項目６に記載のＸ線撮影装置。

（項目８）
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域を除外した状態で、前記閉鎖孔領域を識別するように構成されている、項目６または７に記載のＸ線撮影装置。

（項目９）
前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域と前記腸骨翼領域との両方を含む前記対象画像を取得するように構成されている、項目２～８のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目１０）
前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域を含まず、前記腸骨翼領域を含む前記対象画像を取得するように構成されている、項目２～８のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目１１）
前記抽出画像生成部は、機械学習によって生成された学習済みモデルに基づいて、前記Ｘ線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した前記抽出画像を生成するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記対象画像における画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目２～１０のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目１２）
前記Ｘ線照射部は、異なる２種類のエネルギーのＸ線を前記診断対象部位に照射するように構成されており、
前記画像処理部は、前記診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、前記異なる２種類のエネルギーのＸ線による前記Ｘ線画像から、前記診断対象部位の前記骨領域を抽出する処理を行うように構成されている、項目２～１１のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。

（項目１３）
被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するステップと、
照射されたＸ線を検出するステップと、
検出されたＸ線によるＸ線画像から前記診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成するステップと、
生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完するステップと、を備える、画像処理方法。

１ Ｘ線照射部
２ Ｘ線検出部
３、２０３ 制御部（画像処理部）
１０ Ｘ線画像
１１ 抽出画像
１１ａ 腸骨翼領域
１１ｂ 閉鎖孔領域
１２、２１２ 対象画像
１３、２１３ 骨領域
１４ 部分画像
３２ 抽出画像生成部
３３、２３３ 骨領域補完部
３４ 部分画像取得部
３５、２３５ 対象画像取得部
３６ 閉鎖孔領域識別部
１００、２００ Ｘ線撮影装置
１０１ 被検体
１１０ 学習済みモデル

Claims (13)

1. 被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するＸ線照射部と、
   前記Ｘ線照射部によって照射されたＸ線を検出するＸ線検出部と、
   前記Ｘ線検出部によって検出されたＸ線によるＸ線画像から、前記診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う画像処理部と、を備え、
   前記画像処理部は、
   前記Ｘ線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した抽出画像を生成する抽出画像生成部と、
   前記抽出画像生成部によって生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完する骨領域補完部と、を含む、Ｘ線撮影装置。
2. 前記画像処理部は、前記抽出画像から、前記閉鎖孔領域を含む領域を区分するように、前記閉鎖孔領域を含む部分画像を取得する部分画像取得部と、前記部分画像とは別個に、前記腸骨翼領域を少なくとも含む対象画像を取得する対象画像取得部とをさらに含み、
   前記骨領域補完部は、前記部分画像取得部によって取得された前記部分画像と前記対象画像取得部によって取得された前記対象画像とに基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項１に記載のＸ線撮影装置。
3. 前記部分画像取得部は、前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する前記腸骨翼領域を含まず、前記被検体の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する前記閉鎖孔領域を含むように前記部分画像を取得するように構成されている、請求項２に記載のＸ線撮影装置。
4. 前記部分画像取得部は、前記腸骨翼領域を含む頭部側の画像と、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像とに、所定の割合で前記抽出画像を分割することによって、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像からなる前記部分画像を取得するように構成されている、請求項２または３に記載のＸ線撮影装置。
5. 前記骨領域補完部は、前記対象画像の輪郭線を抽出し、前記対象画像の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積が大きい領域を前記骨領域として識別することによって、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項２～４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
6. 前記画像処理部は、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を識別する閉鎖孔領域識別部を含み、
   前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積の大きい領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されており、
   前記骨領域補完部は、前記閉鎖孔領域識別部によって識別された前記閉鎖孔領域に基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項２～５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
7. 前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、前記被検体の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されている、請求項６に記載のＸ線撮影装置。
8. 前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域を除外した状態で、前記閉鎖孔領域を識別するように構成されている、請求項６または７に記載のＸ線撮影装置。
9. 前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域と前記腸骨翼領域との両方を含む前記対象画像を取得するように構成されている、請求項２～８のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
10. 前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域を含まず、前記腸骨翼領域を含む前記対象画像を取得するように構成されている、請求項２～８のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
11. 前記抽出画像生成部は、機械学習によって生成された学習済みモデルに基づいて、前記Ｘ線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した前記抽出画像を生成するように構成されており、
    前記骨領域補完部は、前記対象画像における画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項２～１０のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
12. 前記Ｘ線照射部は、異なる２種類のエネルギーのＸ線を前記診断対象部位に照射するように構成されており、
    前記画像処理部は、前記診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、前記異なる２種類のエネルギーのＸ線による前記Ｘ線画像から、前記診断対象部位の前記骨領域を抽出する処理を行うように構成されている、請求項２～１１のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置。
13. 被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にＸ線を照射するステップと、
    照射されたＸ線を検出するステップと、
    検出されたＸ線によるＸ線画像から前記診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成するステップと、
    生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完するステップと、を備える、画像処理方法。

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