JPWO2008132988A1 - Ｘ線画像分析システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

Ｘ線画像分析システムには、Ｘ線源とＸ線検出器とを有し、前記Ｘ線源からＸ線平均エネルギーが３２ＫｅＶ以下であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し被写体からＸ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源から前記Ｘ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となる位相コントラストＸ線単純撮影が可能であり、さらに、位相コントラストＸ線単純撮影により得られたＸ線画像から骨梁指標算出領域を設定して骨梁の状態を表す骨梁指標を算出するとともに骨肉境界指標算出領域を設定して画像データから骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標を算出する画像分析装置が備えられている。

Description

本発明は、Ｘ線画像分析システム及びプログラムに関する。

関節症は、関節の腫れ・滑膜の炎症・関節近傍の軟骨・靱帯の破壊・関節近傍の骨の微細な破壊（微細な骨棘や骨糜爛の形成、関節近傍の骨梁の減少等）から、関節近傍の骨の単純Ｘ線画像で視認可能な破壊・関節裂隙の極小化、そして、関節の脱臼・強直へと症状が進むと言われている。したがって、関節近傍の軟骨・靱帯の破壊、関節近傍の骨の微細な破壊の段階で、これらの程度を示す指標が得られれば、早期診断に有用と思われる。
また、骨には、皮質骨と呼ばれる緻密な構造の部分と、海綿骨と呼ばれる海綿状の網目構造をした部分とが有るが、骨粗鬆症は、骨の海綿質の量が減少し、網目構造を構成する棒状の骨梁が徐々に少なくなり、骨が弱くなる症状である。したがって、海綿骨全体の濃度から得られる指標ではなく、骨梁一本一本が描写された画像から指標が得られれば、早期診断に有用と思われる。

近年では、上記した指標をＸ線画像に基づいて取得することが開発されている。このＸ線画像の撮影方式としては、単純Ｘ線撮影や断層撮影等が知られている。断層撮影としては、例えば、特許文献１に記載されているように、骨梁を観察するのに十分な１０μｍ程度の空間解像度が得られるフォーカスサイズ２０μｍ以下、好ましくは１０μｍ以下の微小焦点からＸ線を発生・照射する微小フォーカスＸ線断層写真撮影装置により断層撮影されるものがあり、これによって骨梁構造が確認可能なＸ線画像が取得される、と記載されている。

しかし、微小フォーカスＸ線断層写真撮影装置は、高価な上、微小フォーカスＸ線源のＸ線照射強度が低いことから、断層像を得るための撮影時間が長くなってしまい、被写体である患者を長時間拘束しなければならず、患者の負担が大きいのが難点であった。

一方、単純Ｘ線撮影であれば、断層撮影と比較しても被写体を拘束する時間が短いために、骨梁構造を視認可能とするＸ線画像を単純Ｘ撮影により取得することが望まれている。例えば、特許文献２には、単純Ｘ線撮影から、画像処理により骨部構造状態指標値が算出可能である、と記載されている。
特開平９−２９４７４０号公報 特開平１１−１１２８７７号公報

しかしながら、単純Ｘ線撮影は、断層撮影と比べて、装置が安価で、１枚のＸ線画像を得るのに必要な撮影時間が短いという利点があるものの、従来の単純Ｘ線撮影のままであると、骨棘や骨糜爛の大きなものや顕著な骨梁の減少は描写されるが、微細な骨棘や骨糜爛や骨梁の減少は描画されないものである。このため、従来であると、単純Ｘ線撮影により得られたＸ線画像からは、有用な骨梁の状態を表す指標や、骨肉境界の平滑度を表す指標を得ることは困難であった。

そこで、本発明の課題は、断層撮影と比較しても、装置が安価で、１枚のＸ線画像を得るのに必要な撮影時間が短い単純Ｘ線撮影で得られるＸ線画像から、骨梁の状態を表す骨梁指標と、骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標の両方を算出できるようにすることである。これにより、関節症や、骨粗鬆症の早期診断が可能となると期待できる。

請求の範囲第１項記載の発明に係るＸ線画像分析システムは、
Ｘ線を照射するＸ線源と、
Ｘ線画像検出面に照射されたＸ線画像を検出するＸ線検出器と、を有し、
前記Ｘ線源から、Ｘ線平均エネルギーが３２ＫｅＶ以下であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し、被写体からＸ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源から前記Ｘ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となる位相コントラストＸ線単純撮影が可能であり、
さらに、前記位相コントラストＸ線単純撮影により得られたＸ線画像から、第一の領域設定法に基づき骨梁指標算出領域を設定し、当該骨梁指標算出領域における画像データから骨梁の状態を表す骨梁指標を算出するとともに、前記第一の領域設定法と異なる第二の領域設定法により骨肉境界指標算出領域を設定し、当該骨肉境界指標算出領域における画像データから骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標を算出する画像分析装置を有することを特徴としている。

請求の範囲第２項記載の発明は、請求の範囲第１項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記骨梁指標算出領域における画像データから、位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを分析して前記骨梁指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第３項記載の発明は、請求の範囲第２項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを分析して前記骨梁指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第４項記載の発明は、請求の範囲第３項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記２以上の交差する方向の各々で分析し、各々の分析結果を比較して、前記骨梁指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第５項記載の発明は、請求の範囲第２項〜第４項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、所定範囲内の骨梁像の本数に関する骨梁像本数を求めることを特徴としている。

請求の範囲第６項記載の発明は、請求の範囲第２項〜第５項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、所定範囲内の骨梁像の間隔に関する骨梁像間隔を求めることを特徴としている。

請求の範囲第７項記載の発明は、請求の範囲第２項〜第６項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、周波数解析を用いることを特徴としている。

請求の範囲第８項記載の発明は、請求の範囲第１項〜第７項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
前記画像分析装置は、
前記骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを分析して前記骨肉境界指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第９項記載の発明は、請求の範囲第１項〜第８項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、形状を分析可能な程度、前記被写体中の骨肉境界を含み、
前記画像分析装置は、
前記骨肉境界算出領域における画像データから、骨肉境界の形状を示す骨肉境界形状データを取得し、当該骨肉境界形状データを分析して前記骨肉境界指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第１０項記載の発明は、請求の範囲第９項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記画像分析装置は、
前記骨肉境界形状データを分析する際に、周波数解析を用いることを特徴としている。

請求の範囲第１１項記載の発明は、請求の範囲第１項〜第１０項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
前記画像分析装置は、
前記骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報を基に、前記骨肉境界指標を算出することを特徴としている。

請求の範囲第１２項記載の発明は、請求の範囲第１項〜第１１項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記Ｘ線撮影装置が、前記Ｘ線源と前記Ｘ線検出器との間に配置されて、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する前記被写体からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上となるように、被写体を支持する被写体台を有することを特徴としている。

請求の範囲第１３項記載の発明は、請求の範囲第１２項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記被写体台が、手を支持するものであることを特徴としている。

請求の範囲第１４項記載の発明は、請求の範囲第１項〜第１２項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
前記Ｘ線画像が、手又は足を被写体としたＸ線画像であることを特徴としている。

請求の範囲第１５項記載の発明におけるプログラムは、
Ｘ線を照射するＸ線源と、
Ｘ線画像検出面に照射されたＸ線画像を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線源が、Ｘ線平均エネルギーが３２ＫｅＶ以上であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し、被写体から前記Ｘ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となる位相コントラストＸ線単純撮影が可能であるＸ線撮影装置とを有するＸ線撮影システムの前記Ｘ線検出器から出力された演算元画像データから演算処理するコンピュータに、
前記位相コントラストＸ線単純撮影により得られたＸ線画像から、第一の領域設定法に基づき骨梁指標算出領域を設定させ、当該骨梁指標算出領域における画像データから骨梁の状態を表す骨梁指標を算出させるとともに、前記第一の領域設定法と異なる第二の領域設定法により骨肉境界指標算出領域を設定させ、当該骨肉境界指標算出領域における画像データから骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第１６項記載の発明は、請求の範囲第１５項記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記骨梁指標算出領域における画像データから、位置に対するＸ線強度プロファイルを取得させ、当該Ｘ線強度プロファイルを分析させて前記骨梁指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第１７項記載の発明は、請求の範囲第１６項記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得させ、当該Ｘ線強度プロファイルを分析させて前記骨梁指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第１８項記載の発明は、請求の範囲第１７項記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記２以上の交差する方向の各々で分析させ、各々の分析結果を比較させて、前記骨梁指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第１９項記載の発明は、請求の範囲第１６項〜第１８項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、骨梁像本数を求めさせることを特徴としている。

請求の範囲第２０項記載の発明は、請求の範囲第１６項〜第１９項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、骨梁像間隔を求めさせることを特徴としている。

請求の範囲第２１項記載の発明は、請求の範囲第１６項〜第２０項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、周波数解析を用いさせることを特徴としている。

請求の範囲第２２項記載の発明は、請求の範囲第１５項〜第２１項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
前記コンピュータに、
前記骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを分析させて前記骨肉境界指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第２３項記載の発明は、請求の範囲第１５項〜第２２項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、形状を分析可能な程度、前記被写体中の骨肉境界を含み、
前記コンピュータに、
前記骨肉境界算出領域における画像データから、骨肉境界の形状を示す骨肉境界形状データを取得させ、当該骨肉境界形状データを分析させて前記骨肉境界指標を算出させることを特徴としている。

請求の範囲第２４項記載の発明は、請求の範囲第２３項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記骨肉境界形状データを分析する際に、周波数解析を用いさせることを特徴としている。

請求の範囲第２５項記載の発明は、請求の範囲第１５項〜第２４項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
前記コンピュータに、
前記骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報を基に、前記骨肉境界指標を算出させることを特徴としている。

なお、前述の位相コントラストＸ線単純撮影とは、本発明の画像分析に有用な位相コントラスト効果があるＸ線単純撮影のことであり、Ｘ線源から、Ｘ線平均エネルギーが３０ＫｅＶ以下であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し、被写体からＸ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源から前記Ｘ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となるＸ線単純撮影のことである。
本発明者は、この位相コントラストＸ線単純撮影により、被写体でのＸ線屈折による位相効果と、ボケの少ない拡大撮影効果と、低エネルギーＸ線撮影効果があり、これらの相乗的な効果によって、被写体の微細な構造の像が良好なコントラストで得られ、これを画像分析することで、適切な骨梁指標と骨肉境界指標の両方を算出可能であることを見いだし、本発明をなしものである。
上述の焦点径（μｍ）は、ＪＩＳ Ｚ ４７０４−１９９４の７．４．１焦点試験の（２．２）スリットカメラに規定されている方法で測定できる。なお、この測定方法中の任意の選択条件は、Ｘ線源の性質に応じて測定原理から考えて精度が最も高くなる条件を選択した方が一層精度の高い測定が可能となることは言うまでもない。
上述の検出画素間隔は、検出する画像の画素ピッチのことである。本発明において、この検出画素間隔は、Ｘ線源から被写体までの距離に対する被写体からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍとすると、検出画素間隔は、１００×Ｍ（μｍ）以下である。そして、検出画素間隔は、７０×Ｍ（μｍ）以下であることが好ましい。また、検出画素間隔は、１０μｍ以上あることが良く、更に、Ｘ線量子ノイズの観点から、３０μｍ以上（特に６０μｍ以上）が好ましい。
さらに、また、この検出画素間隔は、Ｘ線検出器１１が２次元画像センサの場合にはセンサの画素ピッチに相当し、輝尽性蛍光体プレートの場合には、輝尽性蛍光体プレートに蓄積された画像を読み取る読取装置の読み取り画素ピッチに相当する。
また、上述の被写体からＸ線画像検出面までの距離は、Ｘ線画像検出面で検出されるＸ線の照射範囲内で、被写体の最もＸ線画像検出面に近い位置からＸ線画像検出面までの距離である。なお、Ｘ線画像検出面は厚みを有するが非常に薄く、この距離に比べて１桁以上小さく、誤差範囲内である。
また、上述のＸ線源から被写体までの距離は、Ｘ線源の焦点からＸ線画像検出面に垂直な方向における、Ｘ線源の焦点から、Ｘ線画像検出面で検出されるＸ線の照射範囲内で、被写体の最もＸ線画像検出面に近い位置までの距離である。なお、Ｘ線源の焦点は厳密には厚みを有するが、この距離に比べて１桁以上小さく、誤差範囲内である。
また、上述の骨梁指標とは、骨梁の状態を表す指標のことである。なお、健康な骨は、骨梁が緻密で、Ｘ線の吸収率が高いが、骨の疾患を患うと、骨粗鬆症、骨嚢胞などにより、骨梁が粗になり、また、Ｘ線の吸収も低くなる傾向にある。
また、上述の骨肉境界指標とは、骨肉境界の平滑度を表す指標である。なお、健康な骨は、骨肉境界（骨の表面）が平滑であるが、骨の疾患を患うと、骨糜爛、骨棘、骨嚢胞などにより、骨肉境界が平滑でなくなる傾向にある。
上述の位置に対するＸ線強度プロファイルとは、位置に対するＸ線画像検出面に照射されたＸ線強度に相当する量を示す情報のことである。このＸ線強度プロファイルは、所定方向の位置に対するＸ線画像検出面に照射されたＸ線強度に相当する量を示す情報であることが好ましい。そして、複数の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを用いることが好ましい。
上述の骨梁像本数情報とは、所定範囲内の骨梁像の本数に関する情報である。このような骨梁像本数情報としては、例えば、位置に対するＸ線強度プロファイルを取った範囲内の骨梁像の本数そのもの、位置に対するＸ線強度プロファイルを取った範囲の中の特定の範囲内の単位長さ当たりの骨梁像の本数、複数の特定範囲内の骨梁像の本数の平均などが挙げられるが、これらに限らない。
上述の骨梁像間隔情報とは、所定範囲内の骨梁像の間隔に関する情報である。このような骨梁像間隔情報としては、例えば、位置に対するＸ線強度プロファイルを取った範囲の長さを、この範囲内の骨梁像の本数で割った間隔、位置に対するＸ線強度プロファイルを取った範囲の中の特定の範囲の長さを、この範囲内の骨梁像の本数で割った間隔、位置に対するＸ線強度プロファイルを取った範囲を骨梁像を示す骨梁像領域と骨梁像が無いことを示す非骨梁像領域に区分したときの各非骨梁像の長さの平均などが挙げられるが、これらに限らない。
上述の骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報とは、骨肉境界算出領域内の画像データの内、最大Ｘ線強度に対応するデータに関する情報である。このような、骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報としては、骨肉境界算出領域内の画像データの内、最大Ｘ線強度に対応する画像データ値や相対Ｘ線照射強度、骨肉境界算出領域内の画像データの内、最大Ｘ線強度に対応する画像データ値や相対Ｘ線照射強度を、例えば、素抜け部や骨肉境界算出領域外の領域の画像データ値や相対Ｘ線照射強度などで正規化した値、骨肉境界算出領域内の画像データの内、最大Ｘ線強度に所定観点で近い強度に対応する画像データの画素数などが挙げられるが、これらに限らない。

請求の範囲第１項，第１５項に記載の発明であると、手を被写体とする同じＸ線画像から、適切な骨梁指標と骨肉境界指標とを算出することができ、関節症や、骨粗鬆症の早期診断が可能となる。

請求の範囲第２項，第１６項記載の発明によれば、骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを基に骨梁指標を算出しているので、個人差の少ない骨梁指標を算出することが可能となる。何故、個人差の少ない骨梁指標を得ることができるかは、未解明な部分があるが、骨梁の多寡は個人差が大きいものの、骨梁の多寡の方向による違いは個人差よりも骨疾患の進行度に依存するからと推測される。
また、請求の範囲第８項，第２２項記載の発明によれば、骨肉境界算出領域における画像データから、被写体中の骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルから骨肉境界指標を算出しているので、疾患の進行と強い相関がある骨肉境界指標を得ることができる。何故、疾患の進行と強い相関がある骨肉境界指標を得ることができるのかは未解明な部分もある。上述したように位相コントラスト効果が充分あり、Ｘ線屈折率差のある境界が明確になり、また、ボケの少ない拡大撮影効果により、被写体の微細な構造を描写でき、低エネルギーＸ線撮影効果で手を被写体とするＸ線撮影画像に最適な吸収コントラストが強くつくことの相乗効果により、骨肉境界近傍の骨部を良好に再現する画像が得られる。骨糜爛や骨棘等の疾患は、骨肉境界近傍の骨の外形が不均一となるため、骨肉境界近傍の骨部の骨量が低下し、骨肉境界近傍の骨の画像データの位置に対するＸ線強度プロファイルの傾きの低下という形で、疾患の進行と強い相関が生じていると推測される。

本実施形態におけるＸ線画像分析システムの要部構成を示す図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置の要部構成を示す側面図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置の内部構成を示す模式図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置に備わるＸ線検出器の斜視図である 本実施形態における手保持部に被検者が左手の手の甲を上方に向けて置いた際の平面図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置の制御構成を示すブロック図である。 本実施形態における位相コントラスト撮影の概略を説明する図である。 位相コントラスト効果について説明する図である。 本実施形態における画像処理装置の制御構成を表すブロック図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像の一例を示す図である。 本実施形態における画像処理装置の記憶部に記憶された形状リスト中の橈骨の縦横方向を示す説明図である。 図１０の位相コントラスト画像で設定された骨梁指標算出領域を表す説明図である。 図１２の骨梁指標算出領域内におけるプロファイル方向を示す説明図である。 図１２の骨梁指標算出領域中の縦方向若しくは横方向における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例を示す線図である。 図１４のＸ線強度プロファイルから各値を測定する際の基準を表す説明図である。 健常者１５人と骨粗鬆症患者１５人とにおける骨梁像本数の代表値の縦横比を比較した図である。 健常者１５人と骨粗鬆症患者１５人とにおける骨梁像幅の代表値の縦横比を比較した図である。 健常者１５人と骨粗鬆症患者１５人とにおける骨梁像深さの代表値の縦横比を比較した図である。 健常者１５人と骨粗鬆症患者１５人とにおける骨梁像間距離の代表値の縦横比を比較した図である。 正常な骨の骨梁と、骨粗鬆症の骨の骨梁とを比較表示した図であり、実際の骨梁図である。 正常な骨の骨梁と、骨粗鬆症の骨の骨梁とを比較表示した図であり、骨梁の模式図である。 図１２の関心領域中の縦方向若しくは横方向における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例であり、健常者に対するＸ線強度プロファイルを示す線図である。 図１２の関心領域中の縦方向若しくは横方向における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例であり、患者に対するＸ線強度プロファイルを示す線図である。 図２１の健常者のＸ線強度プロファイルに対してフーリエ解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図２２の患者のＸ線強度プロファイルに対してフーリエ解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図２３の解析結果に対してバックグラウンドレベルを重ね合わせた線図である。 図２４の解析結果に対してバックグラウンドレベルを重ね合わせた線図である。 図２５に示す解析結果からバックグラウンドレベルを差し引いた線図である。 図２６に示す解析結果からバックグラウンドレベルを差し引いた線図である。 図２１の健常者のＸ線強度プロファイルに対してウェーブレット解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図２２の患者のＸ線強度プロファイルに対してウェーブレット解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 健常者の吸収コントラスト画像における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例を示す線図である。 患者の吸収コントラスト画像における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例を示す線図である。 図３１の健常者のＸ線強度プロファイルに対してフーリエ解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図３２の患者のＸ線強度プロファイルに対してフーリエ解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図３０の健常者のＸ線強度プロファイルに対してウェーブレット解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 図３１の患者のＸ線強度プロファイルに対してウェーブレット解析を施した場合の解析結果を示す線図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、位相コントラスト画像の一例を示す説明図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、形状認識処理の手順を示す説明図である。 本実施形態における評価対象骨のプロファイル方向を表す説明図である。 本実施形態における骨肉境界指標算出領域内のプロファイル方向を表す図である。 図３９の骨肉境界指標算出領域内におけるＸ線強度プロファイルの一例を表す説明図である。 本実施形態における角度指標値の種類を表す説明図であり、基準線ａと基準線ｃとにより形成される鋭角ｄ２、鈍角ｄ１若しくは基準線ｂと基準線ｃとにより形成される鋭角ｄ３、鈍角ｄ４を角度指標値とした例を示す。 本実施形態における角度指標値の種類を表す説明図であり、境界開始点ｐ５と境界終了点Ｐ６との間隔Ｌ１を角度指標値とした例を示す。 本実施形態における角度指標値の種類を表す説明図であり、境界開始点Ｐ５から規定距離Ｘだけ骨側に移動したときの信号値幅Ｓや、プロファイル長Ｙを角度指標値とした例を示す。 本実施形態における角度指標値の種類を表す説明図であり、規定距離Ｘの開始点の別の例を示す。 本実施形態における健常者の骨状態と骨糜爛患者の骨状態とを比較表示した説明図であり、健常者、骨糜爛患者それぞれの骨梁状態を示す。 本実施形態における健常者の骨状態と骨糜爛患者の骨状態とを比較表示した説明図であり、健常者、骨糜爛患者それぞれの骨辺縁の状態を示す。 本実施形態における骨糜爛患者のＸ線強度プロファイルと、健常者のＸ線強度プロファイルとを比較した説明図である。 健常者１５人と骨糜爛患者１５人とにおける角度指標値の代表値を比較した説明図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、位相コントラスト画像の一例を示す説明図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、形状認識処理の手順を示す説明図である。 本実施形態における評価対象骨の形状プロファイル取得時の処理例を示す図であり、プロファイル取得手順を示す説明図である。 本実施形態における評価対象骨の形状プロファイル取得時の処理例を示す図であり、形状プロファイルの一例を示すグラフである。 健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記の積分値Ｈｆ）を比較したものである。 本実施形態における、骨疾患患者と健常者の両者それぞれに対して関節部の形状プロファイルを取得し、当該形状プロファイルにフーリエ変換を施した結果の一例を示すグラフである。 本実施形態における関節部の疾患に関する指標の取得領域の一例を示すグラフである。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、位相コントラスト画像の一例を示す説明図である。 本実施形態におけるＸ線画像撮影装置により得られた位相コントラスト画像に対する処理例を示す図であり、関節部認識処理の手順を示す説明図である。 本実施形態における関節部に対する関心領域の設定例を示す説明図であり、骨肉境界指標算出部により認識された関節部の辺縁を示す。 本実施形態における関節部に対する関心領域の設定例を示す説明図であり、関節部の全体を骨肉境界指標算出領域とした例を示す。 本実施形態における関節部に対する関心領域の設定例を示す説明図であり、関節部の一部のみを骨肉境界指標算出領域とした例を示す。 健常者５人と骨糜爛患者５人とにおける指標を比較した説明図である。 健常者５人と骨糜爛患者５人とにおける別の指標を比較した説明図である。 本実施形態における関節部からなる関心領域内の各画素のＸ線強度をヒストグラムとしたものであり、骨疾患患者と健常者とのヒストグラムを比較表示したグラフである。 健常者５人と骨糜爛患者５人とにおける別の指標を比較した説明図である。 健常者５人と骨糜爛患者５人とにおける別の指標を比較した説明図である。 本実施形態に係るＸ線画像処理方法のうち、Ｘ線画像撮影装置で実行される処理を表した流れ図である。 本実施形態に係るＸ線画像処理方法のうち、画像処理装置で実行される処理を表した流れ図である。 本実施形態に係るＸ線画像処理方法のうち、画像出力装置で実行される処理を表した流れ図である。 本実施形態における通常撮影によるＸ線画像と位相コントラスト画像とのＸ線画像Ｘ線強度プロファイルを示す説明図である。

符号の説明

１ Ｘ線画像撮影装置
２ 支持台
３ 支持基台
４ 撮影装置本体部
５ 支持軸
６ 駆動装置
７ 保持部材
８ Ｘ線源
９ 電源部
１１ Ｘ線検出器
１２ Ｘ線検出器保持部
１３ Ｘ線量検出部
１４ 被写体台
２２ 制御装置
２４ 操作装置
２９ Ｘ線検出器識別部
３０ 画像処理装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 入力部
３４ 通信部
３５ 画像処理部
３６ 骨梁指標算出部
３７ 骨肉境界指標算出部
５０ 画像出力装置
１００ Ｘ線画像分析システム
Ｒ 骨梁指標算出領域

以下に、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
なお、本欄は、発明を実施するために発明者が最良と認識している形態を示すものであり、発明の範囲や、特許請求の範囲に用いられている用語を一見、断定又は定義するような表現もあるが、これらは、あくまで、発明者が最良と認識している形態を特定するための表現であり、発明の範囲や、特許請求の範囲に用いられている用語を特定又は限定するものではない。また、発明の範囲を図示例に限定するものではない。

図１に、本実施形態におけるＸ線画像分析システム１００の構成例を示す。本実施形態においてＸ線画像分析システム１００は、Ｘ線を照射することにより撮影対象の画像を生成するＸ線画像撮影装置１と、Ｘ線画像撮影装置１によって生成された画像の画像処理等を行う画像処理装置３０と、画像処理装置３０によって画像処理等が行われた画像等を表示又はフィルム出力等する画像出力装置５０とから構成されており、各装置は、例えば図示しないスイッチングハブ等を介してＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワーク（以下単に「ネットワーク」という。）Ｎに接続されている。このＸ画像撮影装置１と画像処理装置３０とが本発明に係る画像分析装置である。

なお、Ｘ線画像分析システム１００の構成は、ここに例示したものに限定されず、例えば、画像処理装置３０と画像出力装置５０とが一体化されて、１つの装置によって画像処理と画像処理された画像の出力（表示又はフィルム出力等）とを行うように構成してもよい。

［Ｘ線撮影システム］
まず、図２から図８を参照しつつＸ線画像撮影装置１について説明する。
図２及び図３に、Ｘ線画像撮影装置１の構成例を示す。Ｘ線画像撮影装置１には、支持基台３が支持台２に対して昇降自在に設けられている。支持基台３には、撮影装置本体部４が、支持軸５を介してＣＷ方向及びＣＣＷ方向に回動自在に支持されている。支持基台３には、その昇降及び支持軸５の回動を駆動する駆動装置６が備えられている。駆動装置６は、図示しない公知の駆動モータ等を備えている。支持基台３及び撮影装置本体部４は、被写体Ｈの位置に応じて昇降するようになっている。被写体Ｈの位置とは、被検者が腕を後述する被写体台１４に載せて疲れにくい姿勢をとることができるような位置に調整可能となっている。

撮影装置本体部４には、上下方向に沿って保持部材７が備えられている。保持部材７の上部には、被写体Ｈに低管電圧でＸ線を放射するＸ線源８が取り付けられている。Ｘ線源８には、管電圧及び管電流を印加する電源部９が、支持軸５、支持基台３及び撮影装置本体部４を介して接続されている。Ｘ線源８のＸ線放射口には、Ｘ線照射野を調節する絞り１０が、開閉自在に設けられている。また、Ｘ線源８の焦点径は、後述する撮影方式に対応して変更されるようになっている。

［Ｘ線源］
Ｘ線源８としては、例えば、医療現場や非破壊検査施設で広く用いられている回転陽極Ｘ線管などのクーリッジＸ線管が挙げられる。なお、回転陽極Ｘ線管においては、陰極から放射される電子線が陽極に衝突することでＸ線が発生する。これは自然光のようにインコヒーレント（非干渉性）であり、また平行光Ｘ線でもなく発散光である。電子線が陽極の固定した場所に当たり続けると、熱の発生で陽極が傷むので、通常用いられているＸ線管では陽極を回転して陽極の寿命の低下を防いでいる。電子線を陽極の一定の大きさの面に衝突させ、発生したＸ線はその一定の大きさの陽極の平面から被写体Ｈに向けて放射される。この照射方向（被写体方向）から見た平面の大きさを実焦点（フォーカス）と呼ぶ。

なお、Ｘ線源８は、Ｘ線管に限定されず、例えば特開平９−１７１７８８号公報、特開２０００−１７３５１７号公報、特開２００１−２７３８６０号公報などに記載のマイクロフォーカスＸ線源や、例えば特開平５−２１７６９６号公報、特開２００２−２２１５００号公報などに記載のシンクロトロン放射光Ｘ線源や、例えば特開昭４７−２４２８８号公報、特開昭６４−６３４９号公報、特開昭６３−３０４５９７号公報、特開昭６３−３０４５９６号公報、特開平１−１０９６４６号公報、特開昭５８−１５８８４２号公報などに記載のプラズマＸ線源、例えば特許３４９０７７０号公報などに記載のレーザＸ線源などであってもよいが、これに限られない。

Ｘ線のＸ線平均エネルギーが、１３ＫｅＶ以上（特に１６ＫｅＶ以上）であることが、被写体Ｈが生きた動物や靱帯であっても、吸収被爆が少なくなり、十秒以上といった長時間照射も不要となって、更に、撮影時間中に被写体Ｈのブレも抑えられ、好ましい。また、Ｘ線のＸ線平均エネルギーは３２ＫｅＶ以下（特に２５ＫｅＶ以下）であることが、骨による屈折が充分検出でき、得られた画像を診断等に有効に用いることが可能となり、好ましい。

なお、Ｘ線管としては、例えば医療現場で広く用いられているグーリッジＸ線管や、回転陽極Ｘ選管が好ましく用いられる。その際、Ｘ線管球のターゲット（陽極）に乳房撮影で使用されるＭｏ（モリブデン）を用いた場合、一般に管電圧の設定値が３２ｋＶｐではＸ線平均エネルギーが１７〜１８ＫｅＶのＸ線が照射され、管電圧の設定値が３９ｋＶｐでＸ線平均エネルギーが２０ＫｅＶのＸ線が照射される。また、ターゲットに一般撮影で使用されるＷ（タングステン）を用いた場合、管電圧の設定値が３０ｋＶｐでＸ線平均エネルギーが２２ＫｅＶのＸ線が照射され、設定値が５０ｋＶｐでＸ線平均エネルギーが３２ＫｅＶのＸ線が照射される。

また、Ｘ線源８の焦点径は、上記範囲のＸ線平均エネルギーのＸ線を照射でき、かつ実用上の出力強度が得られるように２０μｍ以上（特に３０μｍ以上）であることが好ましい。また、Ｘ線源８の焦点径は、１５０μｍ以下（特に１００μｍ以下）であることが、撮影装置のサイズの制約がある中、鮮明な画像を得るために好ましい。

［Ｘ線検出器］
保持部材７の下方であってＸ線検出器保持部１２の下面には、照射されたＸ線量の検出をＸ線検出器１１により行うＸ線量検出部１３が設けられている。

Ｘ線検出器１１は、Ｘ線源８から照射され被写体Ｈを透過したＸ線をＸ線画像検出面で検出するための輝尽性蛍光体プレート、二次元画像センサなどである。

二次元画素センサとしては、例えば２次元配置された多数の画素毎に、Ｘ線照射量に基づいた信号を取得するＦＰＤ（flat panel detector）が好ましい。このようなＦＰＤとしては、Ｘ線を直接電荷に変換して検出するアレイセンサを有する直接型ＦＰＤであってもよいし、Ｘ線を光に変換するシンチレータと、このシンチレータにより変換された光を電荷に変換して検出するアレイセンサとを有する間接型ＦＰＤであってもよい。そして、間接型ＦＰＤとしては、柱状結晶蛍光体を有するものや、特許第３６６１１９６号公報等に記載のアレイセンサと画素単位に形成された箱に蛍光体を詰めたものや、蛍光体の粒を分散した媒体を塗布して設けたもの等が挙げられるが、これらに限らない。
なお、シンチレータの厚さは、熱いほど感度が高くなり、シンチレータの厚さが薄いほど空間分解能が高くなる。また、シンチレータの種類によって分光感度が異なる。また、シンチレータの蛍光体としては、ＣｓＩ：Ｔｌなどハロゲン化アルカリ金属又はハロゲン化アルカリ土類金属が好ましい。

Ｘ線検出器１１の構造について、ＦＰＤを例に図４を用いて説明する。図４は、Ｘ線検出器１１の斜視図である。Ｘ線検出器１１は、内部を保護する筐体６１を備えており、カセッテとして携帯可能に構成されている。
筐体６１の内部には、照射されたＸ線を電気信号に変換する撮像パネル６２が層を成して形成されている。この撮像パネル６２におけるＸ線の照射面側には、入射されたＸ線の強度に応じて発光を行う発光層（図示せず）が設けられている。
発光層は、一般にシンチレータ層と呼ばれるものであり、例えば、蛍光体を主たる成分とし、入射したＸ線に基づいて、波長が３００ｎｍから８００ｎｍの電磁波、すなわち、可視光線を中心に紫外光から赤外光にわたる電磁波（光）を出力する。
この発光層のＸ線が照射される側の面と反対側の面には、発光層から出力された電磁波（光）を電気エネルギーに変換して蓄積し、蓄積された電気エネルギーに基づく画像信号の出力を行う光電変換部がマトリクス状に配列された信号検出部６００が形成されている。なお、１つの光電変換部から出力される信号が、Ｘ線画像データを構成する最小単位となる１画素に相当する信号となる。信号検出部６００では、蓄積された電気エネルギーをスイッチングにより電気信号として取り出すとともに所定の増幅割合（ゲイン）で電気信号を増幅したのち、電気信号をデジタルデータに変換する。このようにして、撮像パネル６２によりＸ線画像データが作成される。

Ｘ線源８とＸ線検出器保持部１２の間には、被写体Ｈである被検者の手指を下から保持する平板状の被写体台１４が、その一端を保持部材７に取り付けるようにして備えられている。被写体台１４は、位相コントラスト撮影時の撮影倍率調整（高さ方向の位置調整）のために、保持部材７に対する位置を変更するモータ等を備える位置調整装置１５と接続されている。

被写体台１４は、Ｘ線検出器保持部１２の他端より被検者側に突出するように形成されている。被写体台１４の上方には、被写体Ｈを上部から圧迫して固定するための圧迫板２１が、その一端を保持部材７に取り付けるようにして備えられている。圧迫板２１は保持部材７に沿って移動自在である。圧迫板２１の移動は、自動又は手動のいずれも適用可能である。圧迫板２１の被検者側の端面は、略垂直方向に配置されたＸ線源８及びＸ線検出器１１（有効画像端面）より若干被検者側に突出するように配置されている。したがって、被検者の撮影対象範囲（例えば右手）を、圧迫板２１より保持部材７側に位置するように配置すれば、骨梁指標算出領域（撮影対象範囲）の画像欠損を生じることがなく好ましい。また、被写体台１４の端面を曲面形状とし、平均的な体型の高齢の被検者が椅子Ｘに座った状態で被写体台１４に上半身をあずけられるようにするのが好ましい。

また、本実施形態において、被写体台１４の下面には、被撮影者が脚をぶつけることなく撮影位置につくことができるように、プロテクター２５が、ほぼ鉛直方向に延在して設けられている。これにより、被検者は椅子Ｘに座った状態で、Ｘ線検出器保持部１２に脚をぶつけることなく撮影位置につくことができるようになっている。また、患者の体の一部分がＸ線照射領域内に入り、無用な被爆を被ることを防ぐことができる。なお、圧迫板及びプロテクター２５は必須の構成要素ではなく、圧迫板及びプロテクター２５を用いない構成としてもよい。

図５に示すように、被写体台１４には、被検者の手指を保持する手保持部１６が、Ｘ線照射経路と交差して備えられている。手保持部１６の大きさは、被検者の手指が載置可能であれば特に制限は無い。手保持部１６の上面には、被検者が手保持部１６に手指を置いた状態で親指と人差指の間に添えて配置される三角マグネット１７が備えられている。手保持部１６には、三角マグネット１７の載置箇所を検知して撮影方向情報として被検者の親指の位置を判別する撮影方向判別手段１８（図６参照）が備えられている。

ここで、手の骨関節撮影時の照射野Ｑは、関節を挟んだ２本の指骨が収まるように予め設定されている（図５参照）。これは、後述するように骨関節撮影時には鮮鋭度の高い低管電圧の位相コントラストによりＸ線画像が取得されることにより、一箇所の関節の画像であっても十分に経過観察に耐えうる解析値が得られるためである。
なお、上記では、手の被写体台１４を例示して説明したが、後述する位相コントラストＸ線単純撮影で骨梁指標と骨肉境界指標とを得るには足でもよく、これに応じて被写体台も足を載せやすい被写体台としてもよい。

図６に示すように、撮影装置本体部４には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される制御装置２２が備えられている。制御装置２２には、Ｘ線量検出部１３、電源部９、駆動装置６、位置調整装置１５、情報付帯手段２６、撮影方向判別手段１８及びＸ線検出器識別部２９がバス２３を介して接続されている。また、制御装置２２には、撮影条件等の入力を行うキーボードやタッチパネル（図示省略）、被写体台１４の位置の調整を行うための位置調整スイッチ等を備える入力装置２４ａ及びＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置２４ｂを有する操作装置２４等が接続されている。なお、撮影装置本体部４には、その他に、バーコード等を読み取ることにより患者情報等を取得する情報取得手段が設けられていてもよい。

制御装置２２のＲＯＭには、Ｘ線画像撮影装置１各部を制御するための制御プログラム及び各種処理プログラムが記憶されており、ＣＰＵは、この制御プログラム及び各種処理プログラムとの協働によりＸ線画像撮影装置１各部の動作を統括的に制御し、位相コントラスト撮影を行い、位相コントラスト画像の画像データを生成する画像データ生成部として機能する。

例えば、ＣＰＵは、撮影方向判別手段１８による判別結果や、被検者の撮影条件等に基づいて、駆動装置６を制御して撮影装置本体部４を被検者の身長等に合わせた高さに昇降させるとともに、Ｘ線照射角度を調節するために支持軸５を回動させる。そして、位置調整装置１５により被写体台１４の位置を調整し、位相コントラスト撮影の拡大率を調整する。その後、撮影装置本体部４は、撮影処理を実行し、電源部９により、Ｘ線源８に管電圧を印加して被写体Ｈに対してＸ線を照射させ、Ｘ線量検出部１３から入力されたＸ線量が予め設定されたＸ線量に達すると、電源部９によりＸ線源８からのＸ線の照射を停止させる。また、Ｘ線の照射条件をあらかじめ設定しておき、その条件でＸ線を照射するようにしてもよい。

情報付帯手段２６には、前述のように、撮影方向判別手段１８によって取得された撮影方向情報や、入力装置２４ａから入力された左右情報が、制御装置２２を介して出力される。また、本実施形態においては、操作装置２４や図示しない情報取得手段等から、被写体Ｈに関する患者情報（被撮影者情報）や撮影の日時等の情報（撮影時情報）、撮影された被写体Ｈが患者のどの部位であるのかを示す撮影部位に関する部位情報等が入力されるようになっており、入力された情報は制御装置２２を介して情報付帯手段２６に出力される。なお、制御装置２２がタイマー機能を備えているような場合には、撮影時情報を改めて入力しなくても、撮影を行うと自動的に制御装置２２が撮影時刻を取得し、当該撮影時刻を当該画像データに付帯させる撮影時情報として情報付帯手段２６に出力するようになっていてもよい。

情報付帯手段２６は、生成される位相コントラスト画像の画像データに、これらの各種情報（撮影方向情報、左右情報、被撮影者情報、撮影時情報、部位情報等）を付帯情報として対応付けるようになっている。なお、情報付帯手段２６によって画像データに付帯される付帯情報はこれに限定されない。例えば、患者（被撮影者）のＩＤ情報等も付帯させることとしてもよい。また、情報付帯手段２６は、ここに例示した全ての情報を付帯させるものに限定されず、これらの情報のうちのいずれかを付帯させるものであってもよい。

Ｘ線検出器識別部２９は、Ｘ線検出器保持部１２内に内蔵されており、当該Ｘ線検出器保持部１２にセットされたＸ線検出器１１が通常撮影用であるか、位相コントラスト撮影用であるか、高拡大位相コントラスト撮影用であるかを識別するものである。具体的には、Ｘ線検出器識別部２９は、Ｘ線検出器１１の筐体等に設けられた識別用のマーク（凹凸部）や、導通部、ＲＦＩＤ、バーコード等を読み取ることで識別する。そして、Ｘ線検出器識別部２９は、例えば操作装置２４から入力される撮影条件と比較して、今後行われるＸ線撮影に適したものであるか否かを判断して、その識別結果を制御装置２２に出力する。この識別結果が不適合である場合は、制御装置２２は、表示装置２４ｂを制御して警告する旨の表示をさせる。つまり、本実施形態では本発明に係る報知部は表示装置２４ｂである。なお、報知部は視覚的な報知でなくとも、聴覚的な報知を行うものであってもよい。

また、制御装置２２は、入力装置２４ａに対する撮影切替指示によって、通常撮影、位相コントラスト撮影、高拡大位相コントラスト撮影のそれぞれが実行されるように各部を制御する。

ここで、通常撮影は一般的に行われている、被写体ＨをＸ線検出器１１に密着させる撮影条件である。この場合、制御装置２２により、通常撮影用のＸ線検出器１１が装着されるように適合Ｘ線検出器を「通常撮影用」とする。
広い範囲の手を撮影する位相コントラスト撮影においては、後述する拡大率Ｍが１．５〜３倍に対応して、位相コントラスト撮影が実行されるように、Ｘ線源８の焦点径Ｄは０．１ｍｍ、平均Ｘ線エネルギーは２６ｋｅＶとなっている。さらに位相コントラスト撮影においては、通常撮影の場合に比べて、Ｘ線検出器１１に照射されるＸ線の照射量（線量）に対するＸ線検出器１１から出力される信号値の割合を中程度に高いものとしている。これは、Ｘ線管とＸ線検出器間距離が長くなること、及び平均Ｘ線エネルギーが低くなるため、Ｘ線検出器１１への到達Ｘ線量が減少することなどに起因する。

照射したＸ線の線量に対してＸ線検出器１１から出力される信号値の割合を高いものとするためには、感度の高いＸ線検出器１１を選択してＸ線検出器保持部１２に装着する、又はＸ線検出器１１から出力される信号の増幅割合（ゲイン）を高いものとする、あるいはこれらを組み合わせるなどの方法が考えられる。Ｘ線検出器１１の感度を高くするためには、例えば、Ｘ線検出器１１に収納されている輝尽性蛍光体シートあるいは撮像パネル６２に用いられる発光層を、低Ｘ線線量においても高輝度で発光するものにする。また、ゲインを高いものとするためには、例えば、信号検出部６００における電気信号の増幅割合を高いものとしたり、Ｘ線が照射された輝尽性蛍光体シートを読み取ってＸ線画像データを出力する読取装置において、輝尽性蛍光体シートを読み取った電気信号の増幅割合を高いものとしたりする。また、Ｘ線検出器１１や読取装置から出力されたＸ線画像データを増幅する割合を高くするようにしてもよい。本実施形態においては、制御装置２２により、通常撮影用のＸ線検出器１１よりも高感度及び高ゲインの位相コントラスト撮影用のＸ線検出器１１が装着されるように適合Ｘ線検出器を「位相コントラスト撮影用」としている。この位相コントラスト撮影が骨粗鬆症の定量的な診断に適用される。一方、リウマチ疾患のための定量的な骨関節の変形の診断で適用される高拡大位相コントラスト撮影においては、拡大率Ｍが３〜１０倍に対応して、位相コントラスト撮影が実行されるように、Ｘ線源８の焦点径Ｄは０．０５ｍｍ、平均Ｘ線エネルギーは２３ｋｅＶとなっている。さらに高拡大位相コントラスト撮影においては、位相コントラスト撮影に比べて、感度、ゲインともに高いものとしている。すなわち制御装置２２により、高拡大位相コントラスト撮影用のＸ線検出器１１が装着されるように適合Ｘ線検出器を「高拡大位相コントラスト撮影用」とする。これは、高拡大位相コントラスト撮影においては、被写体ＨとＸ線検出器１１とが位相コントラスト撮影より離間していること、及び平均Ｘ線エネルギーを低いものとしていることに起因する。

［位相コントラスト単純Ｘ線撮影］
次に、位相コントラスト単純Ｘ線撮影について説明する。図７は、位相コントラスト単純Ｘ線撮影の概略を説明する図である。図７に示すように、通常の撮影方法の場合、被写体ＨとにＸ線検出器１１が接する位置に被写体Ｈが配置されている（図７の密着撮影位置）。この場合、そのＸ線検出器１１に記録されるＸ線画像（潜像）はライフサイズ（被写体Ｈと同一サイズであることをいう）とほぼ等サイズとなる。

これに対し、位相コントラスト単純Ｘ線撮影は、被写体ＨとＸ線検出器１１間に距離を設けるものであり、Ｘ線源８からコーンビーム状に照射されたＸ線により、ライフサイズに対して拡大されたＸ線画像（以下、拡大画像という）の潜像がＸ線検出器１１で検出されることとなる。

ここで、拡大画像のライフサイズに対する拡大率Ｍは、Ｘ線源８の焦点ａから被写体Ｈまでの距離をＲ１（ｍ）、被写体ＨからＸ線検出器１１のＸ線画像検出面までの距離をＲ２（ｍ）、Ｘ線源８の焦点ａからＸ線検出器１１のＸ線画像検出面までの距離をＬ（Ｌ＝Ｒ１＋Ｒ２）（ｍ）とすると、下記式（１）により求めることができる。
Ｍ＝Ｌ／Ｒ１・・・（１）
なお、Ｘ線源８から被写体Ｈまでの距離Ｒ１に対する被写体ＨからＸ線画像検出面までの距離Ｒ２の比Ｍが１．５以上であることが好ましい。

位相コントラスト拡大画像では、図８に示すように、被写体Ｈの辺縁を通過することにより屈折したＸ線が被写体Ｈを介さずに通過したＸ線とＸ線検出器１１上で重なり合い、重なった部分のＸ線強度が強くなる。一方で、屈折したＸ線の分だけ、被写体Ｈの辺縁内側の部分においてＸ線強度が弱くなる現象が生じる。そのため、被写体Ｈの辺縁を境にしてＸ線強度差が広がるエッジ強調作用（エッジ効果ともいう）が働き、辺縁部分が鮮鋭に描写された視認性の高いＸ線画像を得ることができる。
撮影室内等、距離Ｌの設定に制限がある場合には、距離Ｌ（ｍ）を固定し、その固定した距離Ｌの中で距離Ｒ１（ｍ）、Ｒ２（ｍ）の比率を変えて最適な条件で撮影することができる。例えば、Ｌ＝３．０（ｍ）に決定した場合、この距離Ｌに対し、Ｒ１＝１．０、Ｒ２＝２．０とする。一般的な撮影室の広さを考慮すると、０．２≦Ｒ１≦２．０、０．３≦Ｒ２≦２．０、０．８≦Ｌ≦３．０の範囲とし、拡大率Ｍを１．５≦Ｍ≦１０、焦点径Ｄ（μｍ）を５≦Ｄ≦１５０の範囲とし、この範囲内で拡大画像の視認性との関係を見ながら、経験的、実験的に最適な距離Ｌ、Ｒ１、Ｒ２及び拡大率Ｍ、焦点径Ｄを決定すればよい。焦点径Ｄをこのような範囲とすることで、Ｘ線強度が強く、短時間の撮影が可能となり、被写体Ｈの動きによる運動ボケを小さくさせることができる。なお、より好ましい距離としては、０．５≦Ｒ１≦１．２、０．５≦Ｒ２≦１．２、１．０≦Ｌ≦２．４の範囲を満たし、拡大率Ｍを３≦Ｍ≦８、焦点径Ｄ（μｍ）を３０≦Ｄ≦８０の範囲を満たす設定とすることができる。
拡大率Ｍは高い方がより微細な画像情報を得ることができるので、定量結果の精度も高いものとなる。一方、高拡大率撮影には、より小さな焦点径のＸ線管が必要になるが、出力が低くなり撮影時間が長くなるので、被写体の動きによるボケが生じやすくなり、画質の鮮明さが損なわれ、精度の高い解析ができなくなるので、現実的には上記の範囲が最適になる。

［画像処理装置］
次に、図９を参照しつつ、本実施形態における画像処理装置３０について説明する。
本発明に係る画像処理装置３０は、Ｘ線画像撮影装置１により生成されたＸ線画像のデータに画像処理を施して、診断に適した画像を生成するものである。画像処理装置３０は、図９に示すように、制御部３１、記憶部３２、入力部３３、通信部３４、画像処理部３５、骨梁指標算出部３６、骨肉境界指標算出部３７等を備えて構成されており、これら各部はバス３８を介して互いに接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等（何れも図示せず）を備えており、ＣＰＵが、ＲＡＭの所定領域を作業領域としてＲＯＭまたは記憶部３２に記憶されている各種プログラムに従い、上記各部に制御信号を送ることにより画像処理装置３０の動作全般を集中制御し、後述する画像抽出処理等の各種処理を実行するようになっている。なお、画像処理部３５、骨梁指標算出部３６、骨肉境界指標算出部３７も制御部３１と同様に、ＣＰＵが各種プログラムに従い動作するものである。

記憶部３２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、光ディスク等の磁気的あるいは光学的記憶媒体や半導体メモリ等の図示しない記憶媒体を固定的又は着脱自在に備え、画像処理プログラム等、画像処理装置３０にかかる各種プログラムの他、これらの処理プログラム実行時に使用される各種データを格納している。

また、本実施形態においては、記憶部３２には、Ｘ線画像撮影装置１によって撮影され画像処理装置３０に送られたＸ線画像の画像データが記憶される。本実施形態において、Ｘ線画像の画像データには、前述のように、Ｘ線画像撮影装置１の情報付帯手段２６によって、撮影方向情報、左右情報、被撮影者情報、撮影時情報、部位情報等が付帯情報として付帯された状態で画像処理装置３０に送られるようになっており、記憶部３２はこれらの情報を画像データに付帯させた状態で記憶する。

また、記憶部３２には、骨梁指標算出部３６や、骨肉境界指標算出部３７で算出された各算出指標（骨梁指標、骨肉境界指標）の評価基準値が記憶されており、制御部３１が算出指標と評価基準値とを比較することで、算出指標の評価を行うようになっている。
また、記憶部３２には、各骨の形状リストが記憶されている。
さらに記憶部３２には、算出指標とともに、当該患者の識別情報が関連付けされて記憶されている。

入力部３３は、例えば図示しないカーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードや、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成されており、画像処理条件等を入力可能となっている。入力部３３は、キーボードに対するキー操作やマウス操作等により入力された指示信号を制御部３１に出力するようになっている。なお、この入力部３３を作業者が操作することで、位相コントラスト画像中に映る各骨から骨糜爛の評価が実行される評価対象骨が指定（評価対象骨指定指示）されるようになっている。

通信部３４は、ネットワークインターフェース等により構成され、スイッチングハブを介してネットワークＮに接続されたＸ線画像撮影装置１や画像出力装置５０等の外部機器との間でデータの送受信を行う。即ち、通信部３４は、ネットワークＮを通じて、Ｘ線画像撮影装置１によって生成されたＸ線画像の画像データを受信し、また、適宜画像出力装置５０等の外部装置に画像処理の完了した画像の画像データを送信するものである。

［骨梁指標］
骨梁指標算出部３６は、骨梁の状態を表す骨梁指標を算出する骨梁指標算出領域を設定し、当該骨梁指標算出領域における画像データから骨梁指標を算出するものである。具体的には骨梁指標算出部３６は、骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向に位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを基に骨梁指標を算出するものである。ここで、本実施形態では、２以上の交差する方向として、骨梁指標算出領域の縦方向と、当該縦方向に直交する横方向とを例示しているが、２以上の交差する方向はこれに限定されるものではない。
そして、骨梁指標算出部３６には、骨梁指標算出領域設定部３６１、骨梁用方向判断部３６２、骨梁用プロファイル取得部３６３、骨梁評価部３６４が設けられている。

骨梁用骨方向判断部３６２は、Ｘ線検出器１１で検出された位相コントラスト画像中の各骨から、評価対象となる骨を選別し、当該骨の縦横方向を判断するものである。図１０に示すように、手の位相コントラスト画像Ｇ１が取得されると、骨梁用方向判断部３６２は、画像中の各骨の形状を認識する。この認識方式には、例えばＸ線強度プロファイルから骨部分と肉部分とを判別することで骨の辺縁を追い、形状を認識する方式等がある。形状認識後には、その認識した形状と、記憶部３２中の各骨の形状リストとを比較して、画像中の各骨の種類を特定する。形状の特定が完了すると、骨梁用方向判断部３６２は、評価対象となる骨（骨粗鬆症の症状が現れやすい骨（例えば橈骨Ｂ１等））を選別する。その後、骨梁用方向判断部３６２は、記憶部３２中の橈骨の形状リストに基づいて、位相コントラスト画像中の橈骨Ｂ１の縦横方向を判断する。具体的には、図１１に示すように、形状リスト中の橈骨Ｂ２は、長手方向に沿う中心軸が縦方向Ｔ１とされ、当該縦方向Ｔ１に直交する方向が横方向Ｔ２とされている。そして、骨梁用方向判断部３６２は、画像中の橈骨Ｂ１と、形状リスト中の橈骨Ｂ２とを重ね合わせることで、両者の傾きを検知し、その傾きで形状リストの橈骨Ｂ２の縦横方向を補正することで、画像中の橈骨Ｂ１の縦横方向を決定する。

骨梁指標算出領域設定部３６１は、骨梁用方向判断部３６２で縦横方向が特定された橈骨Ｂ１の位相コントラスト画像から、骨梁指標を算出するための領域を第一の領域設定法に基づき設定するものである。第一の領域設定法は種々考えられ、例えば、入力部３３により矩形枠を指定して骨梁指標算出領域を設定したり、Ｘ線画像に対し画像解析を行って自動で設定したりすることができる。自動で設定する場合には、例えば、図１２に示すように、位相コントラスト画像中の橈骨Ｂ１の尖端Ｐ１から第１所定距離（例えば１０ｍｍ）下の位置（ラインＬ１）を決定し、尖端Ｐ１から縦方向に引いたラインＬ２と交差した点から第２所定距離（例えば５ｍｍ）だけ内側の点を骨梁指標算出領域Ｒの中心点Ｐ２とする。その中心点Ｐ２を中心とした所定辺長（例えば１ｃｍ）角の正方形を骨梁指標算出領域Ｒと決定する。ここで、骨梁指標算出領域Ｒの対向する１対の辺は、縦方向若しくは横方向に平行とする。
なお、第１所定距離、第２所定距離、所定辺長は、種々の実験、シミュレーション等により決定される値である。

骨梁用プロファイル取得部３６３は、骨梁指標算出領域設定部３６１により設定された骨梁指標算出領域Ｒ内の縦方向のＸ線強度プロファイルと、横方向のＸ線強度プロファイルとを取得するものである。具体的には、骨梁用プロファイル取得部３６３は、図１３に示すように位相コントラスト画像における骨梁指標算出領域Ｒ内のＸ線信号強度を基に、縦横方向それぞれのＸ線強度プロファイルを取得する。縦方向のＸ線強度プロファイルも横方向のＸ線強度プロファイルも等間隔Ｋで複数、骨梁指標算出領域Ｒから取得する。

なお、本実施形態では、実測されたＸ線強度プロファイル１ライン分を、後述する骨梁像本数を算出する際における１ライン分のＸ線強度プロファイルとして使用しているが、実測された連続する複数ライン分のＸ線強度プロファイルの平均値を、骨梁像本数を算出する際における１ライン分のＸ線強度プロファイルとしてもよい。このように平均化されるとノイズが低減されたＸ線強度プロファイルで、骨梁像本数を算出することができ、より算出精度を高めることができる。この場合においても、平均化されたＸ線強度プロファイルを複数使用することが好ましい。

骨梁評価部３６４は、縦方向のＸ線強度プロファイル、横方向のＸ線強度プロファイルのそれぞれから、縦方向の骨梁像本数及び横方向の骨梁像本数を測定し、当該測定結果に基づいて、骨梁像本数の縦横方向間の関係を求めるものである。図１４は、縦方向若しくは横方向における１ライン分のＸ線強度プロファイルの一例を示すものである。骨梁評価部３６４は、骨梁用プロファイル取得部３６３で取得した１ライン分のＸ線強度プロファイルＦから、基準線Ｊを決定する。具体的に基準線Ｊは、１ライン分のＸ線強度プロファイルＦの最大信号値Ｆ_ｍａｘと最低信号値Ｆ_ｍｉｎとの差分を０．５倍して、最低信号値Ｆ_ｍｉｎに加えることで求められる。骨梁評価部３６４は、この基準線ＪとＸ線強度プロファイルＦとを基に、縦方向及び横方向の骨梁像本数を測定する。具体的には、骨梁評価部３６４は、基準線Ｊより下に向かって凸となる部分（図１４中のＱ１，Ｑ２，Ｑ３，Ｑ４）を骨梁として認識し、１ラインのＸ線強度プロファイルＦ中にこの部分がいくつあるかで骨梁の本数を測定している。なお、基準線Ｊに対する交点が２本ない（例えば図１４中のｑ１，ｑ２）部分は、骨梁として認識しない。

また、骨梁評価部３６４は、図１５に示すように、骨梁と認識した部分の基準線Ｊとの２交点間Ｈ１骨梁像幅として測定し、隣接する骨梁における骨梁像幅の中心間距離Ｈ２を骨梁像間距離として測定し、基準線Ｊから骨梁中の最低信号値までの距離Ｈ３を骨梁像深さとして測定している。

骨梁評価部３６４は、縦方向、横方向の全てのＸ線強度プロファイルから、骨梁像本数、骨梁像幅、骨梁像間距離及び骨梁像深さを測定すると、骨梁指標算出領域Ｒ内における各代表値を縦方向、横方向それぞれについて算出する。
骨梁像本数の代表値は、縦方向のＸ線強度プロファイルの全てにおける骨梁像本数の平均値を縦方向の代表値とし、横方向のＸ線強度プロファイルの全てにおける骨梁像本数の平均値を横方向の代表値とする。

また、骨梁像幅、骨梁像間距離及び骨梁像深さそれぞれの代表値は、縦方向における１ライン分のＸ線強度プロファイル中の最大値を全てのライン毎に求め、その平均値を縦方向における代表値とし、横方向における１ライン分のＸ線強度プロファイル中の最大値を全てのライン毎に求め、その平均値を横方向における代表値とする。これによって、１ラインだけに特異な値があったとしても、平均化されることになり、誤評価されることが防止されることになる。

縦方向、横方向それぞれの代表値が決定すると、骨梁評価部３６４は、骨梁像本数、骨梁像幅、骨梁像間距離及び骨梁像深さの代表値の縦横比（本実施形態では横方向／縦方向を縦横比とする。）を算出指標として算出する。ここで、図１６〜図１９は、健常者１５人と骨粗鬆症患者１５人とにおける各代表値の縦横比を比較したものである。なお、図中の○印は１５人の平均値である。

図１６に示すように、骨梁像本数の縦横比は、健常者であると約１であるのに対し、患者であると健常者よりも小さく１を下回る値となっている。図２０Ａは、正常な骨の骨梁と、骨粗鬆症の骨の骨梁とを比較表示した図であり、実際の骨梁図を示し、図２０Ｂは骨梁の模式図である。図２０Ａ，２０Ｂに示すように正常な骨であると骨梁が縦横方向でほぼ均等であるのに対し、骨粗鬆症の骨であると横方向の骨梁が特に減少していることが分かる。これが、骨梁像本数の縦横比に現出している。

図１７に示すように、骨梁最大幅の縦横比は、健常者であると１を超える値であるのに対し、患者であると健常者よりも小さく１を下回る値となっている。
図１８に示すように、骨梁最大深さの縦横比は、健常者であると１を少し下回る値であるのに対し、患者であると健常者よりも小さく１を大きく下回る値となっている。
図１９に示すように、骨梁像間距離は、健常者であると約１であるのに対し、患者であると健常者よりも大きく１を上回る値となっている。

なお、本実施形態では、骨梁像本数の縦横比の評価基準値として１が記憶部３２に記憶されている場合を例示する。

そして、制御部３１は、骨梁指標算出部３６で算出された各算出指標と、記憶部３２に記憶された評価基準値とを比較することで、骨梁指標算出領域Ｒ内に収まる橈骨Ｂ１の骨粗鬆症の程度を判定する。
例えば、過去の算出指標が記憶部３２に記憶されている被撮影者に対して骨粗鬆症の程度を判定する場合には、制御部３１は、記憶部３２から過去の算出指標を読み出し、当該算出指標と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定する。
一方、過去の算出指標が記憶部３２に記憶されていない被撮影者に対して骨粗鬆症の程度を判定する場合には、制御部３１は、記憶部３２から評価基準値（本実施形態では骨梁像本数の縦横比の評価基準値１）を読み出し、当該評価基準値と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定する。
なお、評価基準値は、骨粗鬆症の初期症状が判定できる値になるように、実験やシミュレーション、過去のデータの解析などから求められている。

［その他の骨梁指標：周波数解析］
また、上述の例では、骨梁像本数、骨梁像幅、骨梁像間距離及び骨梁像深さを算出した例を示したが、位置に対するＸ線強度プロファイルから、周波数解析を用いて分析して骨梁指標を算出してもよい。

［周波数解析：フーリエ解析］
具体的には、骨梁指標算出部３６は、骨梁指標算出領域Ｒ内の縦方向の各画素位置におけるＸ線信号強度に基づくＸ線強度プロファイルと、横方向の各画素位置におけるＸ線信号強度に基づくＸ線強度プロファイルとを取得する。具体的には、骨梁指標算出部３６は、図１３に示すように位相コントラスト画像における骨梁指標算出領域Ｒ内の各画素位置におけるＸ線信号強度を基に、縦横方向それぞれのＸ線強度プロファイルを取得する。縦方向のＸ線強度プロファイルも横方向のＸ線強度プロファイルも等間隔Ｋで複数、骨梁指標算出領域Ｒから取得する。例えば、図２１に示すグラフが健常者に対する各画素位置のＸ線強度プロファイルであり、図２２に示すグラフが骨疾患患者に対するＸ線強度プロファイルである。なお、この図２１，図２２のＸ線強度プロファイルを取得するために得られた位相コントラスト画像の撮影条件は、Ｒ１＝０．６５ｍ、Ｒ２＝０．４９ｍ、Ｌ＝１．１４ｍ、拡大率Ｍ＝１．７５倍、焦点径Ｄ＝０．１ｍｍ、エネルギー量Ｅ＝２５ｋｅＶである。

そして、骨梁指標算出部３６、骨梁用プロファイル取得部３６３で取得されたＸ線強度プロファイルに対し、周波数解析としてのフーリエ解析を施す。具体的には、骨梁指標算出部３６は、Ｘ線強度プロファイルに対してフーリエ解析を施す場合、当該Ｘ線強度プロファイルに対して、被写体の実寸で１０ｍｍ相当以下の幅の窓関数、例えば２５６画素（被写体の実寸で６〜７ｍｍ）の幅の窓関数を所定長さだけずらしながら乗算し、フーリエ解析する。被写体の実寸の６〜７ｍｍの幅は、骨梁４〜５本に相当するものであるため、当該幅以下の窓関数とすると、手の骨の骨梁に相当する０．５〜２．０ｃｙｃｌｅ／ｍｍのパワースペクトルが解析結果に現出されやすくなる。なお、Ｘ線強度プロファイルは、横軸が画素単位でプロットされるために、窓関数も画素単位に変換して、フーリエ変換しなければならない。このとき、装置によって画素サイズが異なるが、いずれの画素サイズにおいても１０ｍｍ以下の幅の窓関数となるように変換することが望ましい。

そして、例えば、図２１、図２２のＸ線強度プロファイルに対して上述のフーリエ解析を施すと、パワースペクトルを縦軸、空間周波数を横軸とした図２３、図２４に示すような解析結果が求められる。なお、解析結果を示すグラフにおいては縦軸は対数軸とする。

骨梁指標算出部３６は、さらに周波数解析の結果に基づいて、骨梁指標を算出する。具体的には、骨梁指標算出部３６は、フーリエ解析の解析結果としてのパワースペクトルからバックグラウンドレベルを、それぞれ対数として差し引いた後、当該差し引かれたパワースペクトルを基に、骨梁指標を算出する。例えば、図２３、図２４に示す解析結果が求められると、骨梁指標算出部３６は、当該解析結果のパワースペクトルを対数に変換し、当該対数に対して、例えば指数近似等の周知の近似曲線作成方法を解析結果に施すことで近似曲線を求める。この近似曲線がバックグラウンドレベルとなる。図２５、図２６は、図２３、図２４のそれぞれに対して近似曲線（バックグラウンドレベルＣ１，Ｃ２）が重ねられたグラフである。
骨梁指標算出部３６は、パワースペクトルから、バックグラウンドレベルＣ１，Ｃ２を差し引き、その最大値を骨の疾患の程度を表す指標とする。例えば図２７、図２８は、図２５、図２６のパワースペクトルからバックグラウンドレベルＣ１，Ｃ２が差し引かれた値を示すグラフである。健常者の指標は、図２７に示すように０．７３（最大値）となる。一方、患者の指標は、図２８に示すように０．５５（最大値）となる。これに基づき、本実施形態では、指標の評価基準値として０．６が記憶部３２に記憶されている場合を例示する。

［周波数解析：ウェーブレット解析］
また、上記実施形態では、Ｘ線強度プロファイルに対する周波数解析として、フーリエ解析を施した例示して説明したが、ウェーブレット解析を施してもよい。この場合、骨梁指標算出部３６は、Ｘ線強度プロファイルに対し、周波数解析としてのウェーブレット解析を施す。例えば、図２１、図２２のＸ線強度プロファイルに対してウェーブレット解析を施すと、ウェーブレット係数を縦軸、画素位置を横軸とした図２９、図３０に示すような解析結果が求められる。

そして、骨梁指標算出部３６は、ウェーブレット解析の結果に基づいて、骨の疾患の程度を表す指標を算出する。具体的には、骨梁指標算出部３６は、ウェーブレット解析の解析結果から、ウェーブレット係数の統計値を算出指標として算出する。ここで、統計値とは、例えばウェーブレット係数の最大値、最小値、分散、標準偏差又はある閾値以上のカウント値の少なくとも１つである。例えば、図２９における健常者の場合であると、ウェーブレット係数の最大値は０．１５、最小値は−０．２２、分散は０．００９７、標準偏差は０．０９９１となる。一方、図３０における患者の場合であると、ウェーブレット係数の最大値は０．０８、最小値は−０．０８、分散は０．００１２、標準偏差は０．０３４８となる。これらの値に基づいて、指標の評価基準値が決定されて記憶部３２に記憶される。上記値を基にした各評価基準値を例示すると、最大値の場合は０．１、最小値の場合は−０．１５、分散の場合は０．００５、標準偏差は０．０６であるが、評価基準値は、疾患の有無が判定できる値になるように、実験やシミュレーション、過去のデータの解析などから求められることになる。

また、本実施形態では、位相コントラスト画像に基づいてＸ線強度プロファイルを求めているが、これは通常撮影によるＸ線画像に比べて、位相コントラスト画像の方がＸ線信号強度の差が明確であり、検出精度を高めることができるからである。例えば、上述の図１４、図１５のＸ線強度プロファイルを取得した被写体の同一箇所を、吸収コントラスト撮影により撮影し、同様の方法でＸ線強度プロファイルを取得した。吸収コントラスト撮影の撮影条件は、Ｒ１＝１ｍ、Ｒ２＝０ｍ、焦点径Ｄ＝１．２ｍｍ、エネルギー量Ｅ＝３３ｋｅＶとした。図３１は、吸収コントラスト画像により取得した健常者のＸ線強度プロファイルであり、図３２は吸収コントラスト画像により取得した患者のＸ線強度プロファイルである。図３０、図３１のＸ線強度プロファイルに対し、フーリエ解析を施した解析結果が図３３、図３４である。この図３３、図３４の解析結果を比較してみても健常者と患者との差異が図２３、図２４の解析結果を比較したものと比しても明確でないことは明らかである。

一方、図３１、図３２のＸ線強度プロファイルに対し、ウェーブレット解析を施した解析結果が図３５、図３６である。この解析結果から上述の算出指標を算出すると、健常者（図３５）では、ウェーブレット係数の最大値は０．０６、最小値は−０．０４、分散は０．０００３、標準偏差は０．０１６９となり、患者（図３６）では、ウェーブレット係数の最大値は０．０３、最小値は−０．０３、分散は０．０００１、標準偏差は０．０１１９となる。このように吸収コントラスト画像であっても健常者と患者とで算出指標に差異はあるものの、上述の位相コントラスト画像における差異と比較しても僅かなものである。
これらのように、位相コントラスト画像に周波数解析を施すことで、吸収コントラスト画像よりも、微妙な症状の差異、経時変化を検出することが可能となる。

［骨肉境界指標］
骨肉境界指標算出部３７は、骨糜爛や骨棘等の程度を表す骨肉境界指標を算出する骨肉境界指標算出領域を設定し、当該骨肉境界指標算出領域における画像データから骨肉境界指標を算出するものである。具体的には、骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域における画像データから、被写体Ｈ中の骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを基に骨梁指標を算出するものである。
そして、骨肉境界指標算出部３７には、図９に示すように骨肉境界指標算出領域設定部３７１、骨肉境界用方向判断部３７２、骨糜爛用プロファイル取得部３７３、骨肉境界評価部３７４、骨肉境界決定部３７５が設けられている。

骨肉境界指標算出領域設定部３７１は、評価対象骨Ｂ３の位相コントラスト画像から、骨肉境界指標を算出するための領域を第一の領域設定法と異なる第二の領域設定法に基づき設定するものである。骨肉境界指標算出領域設定部３７１は、作業者から入力部３３に評価対象骨指定指示が入力されると、当該指示内容に基づいて、位相コントラスト画像中の各骨から、評価対象骨を特定し、その形状を認識する。具体的には、図３７Ａに示すように手の位相コントラスト画像Ｇ２が取得されると、骨肉境界指標算出領域設定部３７１は、画像中の評価対象骨Ｂ３の形状を認識する。この認識方式には、図３７Ｂに示すように、例えばＸ線強度プロファイルから骨部分と肉部分とを判別することで評価対象骨Ｂ３の辺縁を追い、形状を認識する。形状認識後には、その認識した形状と、記憶部３２中の各骨の形状リストとを比較して、評価対象骨Ｂ３の形状及び向きを認識する。

第二の領域設定法は種々考えられ、例えば、入力部３３により矩形枠を指定して骨肉境界指標算出領域を設定したり、Ｘ線画像に対し画像解析を行って自動で設定したりすることができる。自動で設定する場合には、少なくとも骨肉境界指標算出領域内に評価対象骨Ｂ３の辺縁が収まるように設定しなければならない。例えば、図３８に示すように、位相コントラスト画像中の評価対象骨Ｂ３の辺縁上の所定位置Ｐ３を中心に矩形枠を指定し、当該矩形枠内を骨肉境界指標算出領域Ｕとする。

骨肉境界用方向判断部３７２は、骨肉境界指標算出領域設定部３７１により骨肉境界指標算出領域Ｕが設定されると、当該骨肉境界指標算出領域Ｕから評価対象骨Ｂ３のプロファイル方向を判断するものである。具体的には、プロファイル方向は、図３８に示すように、評価対象骨Ｂ３の縁辺に交わりながら外側から重心Ｐ４に向かう方向Ｈ４や、評価対象骨Ｂ３の縁辺に直交する方向Ｈ５などが挙げられる。

骨糜爛用プロファイル取得部３７３は、骨肉境界用方向判断部３７２により判断されたプロファイル方向に基づいて、骨肉境界指標算出領域Ｕ内のＸ線強度プロファイルを取得するものである。具体的には、骨糜爛用プロファイル取得部３７３は、図３９に示すように位相コントラスト画像における骨肉境界指標算出領域Ｕ内のＸ線信号強度を基に、プロファイル方向（この図３９では、プロファイル方向と骨肉境界指標算出領域Ｕの横方向とが平行である場合を例示）のＸ線強度プロファイルを取得する。なお、Ｘ線強度プロファイルは、等間隔Ｋ１で複数、骨肉境界指標算出領域Ｕから取得する。

なお、本実施形態では、実測されたＸ線強度プロファイル１ライン分を、後述する骨肉境界部を決定する際における１ライン分のＸ線強度プロファイルとして使用しているが、実測された連続する複数ライン分のＸ線強度プロファイルの平均値を、骨肉境界部を決定する際における１ライン分のＸ線強度プロファイルとしてもよい。このように平均化されるとノイズが低減されたＸ線強度プロファイルで、骨肉境界部を決定することができ、より精度を高めることができる。

骨肉境界決定部３７５は、骨糜爛用プロファイル取得部３７３により得られたＸ線強度プロファイルから、骨肉境界部を決定するものである。図４０は、Ｘ線信号プロファイルの一例を示す図である。この図４０に示すように、Ｘ線強度プロファイルＦには、肉側のプロファイルＦ１と、骨側のプロファイルＦ２とで信号値に差があり、その間（骨肉境界部Ｆ３）では急峻な変動を見せることになっている。骨肉境界決定部３７５は、Ｘ線強度プロファイルＦを骨側端部ｆ１から肉側に向けてスキャンしていき、所定の位置間隔で規定範囲以上の変位があった地点を境界開始点Ｐ５とする。また、骨肉境界決定部３７５は、Ｘ線強度プロファイルＦを肉側端部ｆ２から骨側に向けてスキャンしていき、境界開始点Ｐ５よりも骨側で所定の位置間隔あたりの変位が規定範囲内に収まる部分Ｐ７を特定する。骨肉境界決定部３７５は、部分Ｐ７の肉側端部を境界終了点Ｐ６とする。骨肉境界決定部３７５は、この境界開始点Ｐ５から境界終了点Ｐ６までの範囲を骨肉境界部として決定する。

骨肉境界評価部３７４は、骨肉境界決定部３７５により決定された骨肉境界部のＸ線強度プロファイルが成す角度を表す角度指標値を算出するものである。骨肉境界評価部３７４は、角度指標値を検出するために、Ｘ線強度プロファイルに対して種々の基準線を設定する。例えば、境界開始点Ｐ５に交わり、かつ境界開始点Ｐ５よりも肉側のＸ線強度プロファイルの近似直線を、骨肉境界評価部３７４は基準線ａとして設定する。また、境界終了点Ｐ６に交わり、かつ部分Ｐ７のＸ線強度プロファイルの近似直線を、骨肉境界評価部３７４は基準線ｂとする。そして、骨肉境界評価部３７４は、境界開始点Ｐ５と境界終了点Ｐ６とを結ぶ線を基準線ｃとする。

基準線ａ，ｂ，ｃの設定が完了すると、骨肉境界評価部３７４は、骨肉境界の形状を示す骨肉境界形状データとしての角度指標値を、各基準線ａ，ｂ，ｃを基に算出する。角度指標値としては、Ｘ線強度プロファイルが成す角度を表す値であればいかなるものでもよいが、例えば以下のものが挙げられる。図４１は、角度指標値の種類を表す説明図である。図４１Ａに示すように、基準線ａと基準線ｃとにより形成される鋭角ｄ２、鈍角ｄ１若しくは基準線ｂと基準線ｃとにより形成される鋭角ｄ３、鈍角ｄ４を角度指標値としてもよい。また、図４１Ｂに示すように、境界開始点ｐ５と境界終了点Ｐ６との間隔Ｌ１を角度指標値としてもよい。そして、図４１Ｃに示すように、境界開始点Ｐ５から規定距離Ｘだけ骨側に移動したときの信号値幅Ｓや、プロファイル長Ｙを角度指標値としてもよい。なお、図４１Ｄに示すように、規定距離Ｘの開始点は、境界開始点Ｐ５でなくとも骨肉境界部のＸ線強度プロファイル上であればどこでも構わない。
なお、本実施形態では、骨肉境界評価部３７４は、図４１Ａにおける基準線ｂと基準線ｃとにより形成される鋭角ｄ３を角度指標値として算出している。

骨肉境界評価部３７４は、骨肉境界指標算出領域Ｕから取得した全てのＸ線強度プロファイルから、角度指標値を算出すると、当該角度指標値を分析して、骨肉境界指標算出領域Ｕ内における代表値を算出する。具体的には、各Ｘ線強度プロファイルから取得した角度指標値の平均値を代表値としている。

代表値が決定すると、骨肉境界評価部３７４は当該代表値を評価する。ここで、図４２Ａ，４２Ｂは、健常者の骨状態と骨糜爛患者の骨状態とを比較表示した説明図である。図４２Ａは健常者、骨糜爛患者それぞれの骨梁状態を表している。この図４２Ａに示すように骨糜爛患者においては骨梁が減少していることが分かる。一方、図４２Ｂは健常者、骨糜爛患者それぞれの骨辺縁の状態を表している。この図４２Ｂに示すように骨糜爛患者においては骨辺縁が鮮明さに欠けてラインが崩れてくる。これらのことにより、健常者の骨のＸ線強度プロファイルと、骨糜爛患者のＸ線強度プロファイルとを比較すると、骨糜爛患者の方が骨肉境界部での角度が小さくなるのである（図４３参照。図４３の境界開始点右側周辺が骨肉境界部）。

図４４は、健常者１５人と骨糜爛患者１５人とにおける角度指標値の代表値を比較したものである。なお、図中の○印は１５人の平均値である。また、角度指標値を求める際にはＸ線強度プロファイルをグラフ化しているが、その場合、健常者、骨糜爛患者の何れにおいても縦軸目盛り、横軸目盛りの比率は同等である。図２８の角度を求める際におけるＸ線強度プロファイルの縦軸目盛り、横軸目盛りの比率は、縦軸（信号値［諧調］）／横軸（距離［ｍｍ］）＝８０である。

図４４に示すように、角度指標値の代表値は、健常者であると３０度であるのに対し、患者であると健常者よりも小さく１７度程度の値となっている。このため、本実施形態では、角度指標値の代表値における評価基準値として例えば２０度が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界評価部３７４は、算出指標（角度指標値の代表値）と、記憶部３２に記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ１の骨肉境界指標算出領域Ｕにおける骨糜爛の程度を評価する。

例えば、過去の算出指標が記憶部３２に記憶されている被撮影者に対して骨糜爛の程度を判定する場合には、制御部３１は、記憶部３２から過去の算出指標を読み出し、当該算出指標と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定する。
一方、過去の算出指標が記憶部３２に記憶されていない被撮影者に対して骨糜爛の程度を判定する場合には、制御部３１は、記憶部３２から評価基準値（本実施形態では角度指標値の評価基準値２０度）を読み出し、当該評価基準値と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定する。

なお、評価基準値は、骨糜爛の初期症状が判定できる値になるように、実験やシミュレーション、過去のデータの解析などから求められている。なお、この場合において、評価基準値となる角度を求める際には、画像処理装置３０でプロットされるＸ線強度プロファイルと同等の縦横比（グラフでいう縦軸目盛りと横軸目盛りの比率）であることが前提である。

［その他の骨肉境界指標：周波数解析］
また、上述の例では、位置に対するＸ線強度プロファイルから、骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルの傾きを算出して骨肉境界指標とした例を示したが、これに限らず、例えば、骨肉境界の形状のデータを周波数解析して骨肉境界指標を算出してもよい。

この場合、骨肉境界指標算出部３７は、評価対象骨の位相コントラスト画像から、当該対象骨の関節部の形状を認識する。骨肉境界指標算出部３７は、作業者から入力部３３に評価対象骨指定指示が入力されると、当該指示内容に基づいて、位相コントラスト画像中の各骨から、評価対象骨を特定し、その関節部の形状を認識する。具体的には、図４５Ａに示すように手の位相コントラスト画像Ｇ３が取得されると、骨肉境界指標算出部３７は、画像中の評価対象骨Ｂ４の関節部が収まるように骨肉境界指標算出領域Ｒ３を設定する。その後、骨肉境界指標算出部３７は、図４５Ｂに示すように、骨肉境界指標算出領域Ｒ３内の画像データに対して画像処理を施すことで、実際の関節部の形状だけを抽出する。この抽出された関節部の外形線Ｆ４と、記憶部３２内の形状リスト中の関節部の外形線Ｆ５とを照合することで、骨肉境界指標算出部３７は、評価対象骨Ｂ４がどの骨であるかを特定する。

なお、骨肉境界指標算出領域の設定方法は種々考えられ、例えば、入力部３３により矩形枠を指定して骨肉境界指標算出領域を設定したり、Ｘ線画像に対し画像解析を行って自動で設定したりすることができる。自動で設定する場合には、少なくとも骨肉境界指標算出領域内に評価対象骨Ｂ４の関節部辺縁が収まるように設定しなければならない。

骨肉境界指標算出部３７は、骨の外形線Ｆから、骨Ｂ４の形状の変化を表す形状プロファイルを取得する。具体的には、図４６Ａに示すように、骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域Ｒ３内に収まった骨の外形線Ｆ４の左側端点を成す画素Ｚ１を開始点として、プロファイル取得方向に向けて所定間隔毎に当該外形線Ｆ４上の各画素ＺｎのＸ座標値、Ｙ座標値を取得し、当該外形線Ｆ４の右側端点Ｚ２で終了する。そして、骨肉境界指標算出部３７は、開始点（１番目）のＸ座標、Ｙ座標を（Ｘ１，Ｙ１）を（０，０）とし、ｎ番目のＸ座標、Ｙ座標を（Ｘｎ，Ｙｎ）として、ｎ番目を横軸、Ｘ座標値を縦軸としたｎ−Ｘプロファイルと、ｎ番目を横軸、Ｙ座標値を縦軸としたｎ−Ｙプロファイルとを、形状プロファイルとして作成する。図４６Ｂは骨疾患患者及び健常者のｎ−Ｘプロファイルの一例を示している。

骨肉境界指標算出部３７は、形状プロファイルに対して、周波数解析を施す。周波数解析としては、例えばフーリエ変換による解析方式や、ウェーブレット変換による解析方式が挙げられる。図４８は、骨疾患患者と健常者の両者それぞれに対して関節部の形状プロファイルを取得し、当該形状プロファイルにフーリエ変換を施した結果の一例を示すグラフである。この図４８に示すように、骨疾患患者では、楕円Ｑに囲まれた領域でＰＳ（パワースペクトル）が健常者よりも高まることになる。このように、関節部の形状プロファイルに対して周波数解析を施せば、健常者と患者との差が解析結果に発現することになる。

骨肉境界指標算出部３７は、周波数解析の解析結果に基づいて、骨肉境界指標を算出する。具体的には、例えば図４９に示すように、解析結果Ｑ１における空間周波数５〜１０ｃｙｃｌｅ／ｍｍの領域内を積分し、その積分値を骨肉境界指標として算出する。この空間周波数５〜１０ｃｙｃｌｅ／ｍｍの領域は、骨疾患患者と健常者との差異が発現しやすい箇所（上記の楕円Ｑ）内で設定されている。

そして、骨肉境界指標算出部３７は、現在求められた算出指標と、記憶部３２内の予め設定された評価基準値とを比較することで、骨の関節部に疾患が発症しているか否かを判断する。
例えば、図４７は、健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記の積分値Ｈｆ）を比較したものである。なお、図中の○印は５人の平均値である。図４７に示すように、健常者の算出指標の平均値は約２５０００であるのに対し、患者の算出指標の平均値は約３２５００である。このため、本実施形態では、評価基準値として例えば３００００が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界指標算出部３７は、現在算出された算出指標と、記憶部３２に予め記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ４の骨肉境界指標算出領域Ｒ３における疾患の有無を評価する。

［その他の骨肉境界指標：信号強度］
また、上述の例では、骨肉境界の形状のデータを周波数解析して骨肉境界指標としたものを示したが、これに限らず、例えば、被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含む骨肉境界指標算出領域を設定し、この骨肉境界指標算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報を基に、骨肉境界指標を算出するようにしてもよい。

この場合、骨肉境界指標算出部３７は、作業者から入力部３３に評価対象骨指定指示が入力されると、当該指示内容に基づいて、位相コントラスト画像中の各骨から評価対象骨を特定し、その形状及び関節部を認識する。具体的には、図５０Ａに示すように手の位相コントラスト画像Ｇ４が取得されると、骨肉境界指標算出部３７は、画像中の評価対象骨Ｂ５の全体が収まるように関節部認識領域Ｒ５を設定する。その後、骨肉境界指標算出部３７は、図５０Ｂに示すように、関節部認識領域Ｒ５内の画像データに対して画像処理を施すことで、実際の関節部の形状だけを抽出する。関節部の形状抽出では、例えばＸ線強度プロファイルから骨部分と肉部分と判別することで評価対象骨Ｂ５の辺縁を追うことで、形状を認識する。その後、骨肉境界指標算出部３７は、抽出された関節部の外形線Ｆ６と、記憶部３２内の形状リスト中の関節部の外形線Ｆ７とを照合することで、評価対象骨Ｂ５がどの骨であるかを特定し、関節部Ｂ６を認識する。

骨肉境界指標算出部３７は、関節部Ｂ６からなる骨肉境界指標算出領域を設定する。具体的には、図５１Ａに示すように骨肉境界指標算出部３７は関節部Ｂ６の辺縁を認識し、当該辺縁の内側の骨部分が骨肉境界指標算出領域となるように、つまり肉部分を含まないように骨肉境界指標算出領域を設定する。この骨肉境界指標算出領域の設定には種々考えられるが、例えば図５１Ｂに示すように関節部Ｂ２の全体を骨肉境界指標算出領域Ｒ６としてもよいし、図５１Ｃに示すように関節部Ｂ２の一部のみを骨肉境界指標算出領域Ｒ６としてもよい。前者の場合、骨肉境界指標算出領域Ｒ６の面積が大きいために骨肉境界指標を高精度に算出することができ、後者の場合には、各患者においても骨肉境界指標算出領域Ｒ６の面積を一定とすると、患者間のバラツキを標準化することができる。

骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の各画素のＸ線信号強度を検出するとともに、位相コントラスト画像Ｇ４内の各画素のＸ線信号強度を検出し、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の各画素のＸ線信号のうち、最大値（最大Ｘ線強度に対応する情報）を取得するとともに、位相コントラスト画像Ｇ４内の各画素のＸ線信号強度のうち、最大値を取得する。

骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の最大値を基に、骨肉境界指標を算出する。具体的には、骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の最大Ｘ線強度に相当するＸ線信号強度の最大値をＳ_ｒｍａｘ、位相コントラスト画像Ｇ４内の最大Ｘ線強度に相当するＸ線信号強度の最大値をＳ_ｉｍａｘ、とすると、Ｓ_ｒｍａｘとＳ_ｉｍａｘとの比を骨肉境界指標として算出する。なお、本実施形態では、前述の比としてＳ_ｒｍａｘ／Ｓ_ｉｍａｘを例示して説明するが、Ｓ_ｉｍａｘ／Ｓ_ｒｍａｘを前述の比としてもよい。

そして、骨肉境界指標算出部３７は、現在求められた算出指標と、記憶部３２内の予め設定された評価基準値とを比較することで、骨の関節部に疾患が発症しているか否かを判断する。
例えば、図５２は、健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記のＳ_ｒｍａｘ／Ｓ_ｉｍａｘ）を比較したものである。なお、図中の○印は５人の平均値である。図５２に示すように、健常者の算出指標の平均値は約０．６であるのに対し、患者の算出指標の平均値は約０．７である。このため、本実施形態では、評価基準値として例えば０．６５が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界指標算出部３７は、現在算出された算出指標と、記憶部３２に予め記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ５の骨肉境界指標算出領域Ｒ６における疾患の有無を評価する。

上記した指標以外の骨肉境界指標としては、例えば骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の最大Ｘ線強度に相当するＸ線信号強度の最大値をＳ_ｒｍａｘ、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の最小Ｘ線強度に相当するＸ線信号強度の最小値をＳ_ｒｍｉｎ、とすると、Ｓ_ｒｍａｘとＳ_ｒｍｉｎとの比で表される指標が挙げられる。なお、本実施形態では、前述の比としてＳ_ｒｍａｘ／Ｓ_ｒｍｉｎを例示して説明するが、Ｓ_ｒｍｉｎ／Ｓ_ｒｍａｘを前述の比としてもよい。

この場合、骨肉境界指標算出部３７は、骨肉境界指標算出領域Ｒ６の各画素のＸ線信号強度のうち、最小値を取得し、骨肉境界指標算出領域Ｒ６内のＸ線信号強度の最大値をＳ_ｒｍａｘ、前記骨肉境界指標算出領域Ｒ６内のＸ線信号強度の最小値をＳ_ｒｍｉｎ、とすると、Ｓ_ｒｍａｘ／Ｓ_ｒｍｉｎを骨肉境界指標とする。
例えば、図５３は、健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記のＳ_ｒｍａｘ／Ｓ_ｒｍｉｎ）を比較したものである。なお、図中の○印は５人の平均値である。図５３に示すように、健常者の算出指標の平均値は約２．０であるのに対し、患者の算出指標の平均値は約１．５である。このため、この場合においては評価基準値として例えば１．８が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界指標算出部３７は、現在算出された算出指標と、記憶部３２に予め記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ５の骨肉境界指標算出領域Ｒ６における疾患の有無を評価する。

また、上記した指標以外の骨肉境界指標としては、例えば骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の各画素のＸ線信号強度から、Ｘ線信号強度毎のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの中心値から、骨肉境界指標算出領域Ｒ内のＸ線信号強度の最大値まで積分して得られた積分値で表される指標が挙げられる。

図５４は、関節部Ｂ６からなる骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の各画素のＸ線信号強度をヒストグラムとしたものであり、骨疾患患者と健常者とのヒストグラムを比較している。骨疾患患者のヒストグラムＨｃと健常者のヒストグラムＨｋとを比較すると、ヒストグラムＨｃの方が、低信号値側が減少し、高信号値側が増加していて、最大信号値（図中、円Ｃ５，Ｃ６参照）が高くなる。これは、骨梁部分が減少することで、信号値全体が高信号値側に移動するためであり、中心信号値より上のヒストグラム積分値(斜線部)が骨疾患患者の方が高くなる。
具体的に、例えば、図５５は、健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記の積分値Ｈｍ）を比較したものである。なお、図中の○印は５人の平均値である。図５５に示すように、健常者の算出指標の平均値は約１．２７×１０８であるのに対し、患者の算出指標の平均値は約２．１４×１０８である。このため、この場合においては評価基準値として例えば１．７×１０８が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界指標算出部３７は、現在算出された算出指標と、記憶部３２に予め記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ５の骨肉境界指標算出領域Ｒ６における疾患の有無を評価する。

さらに、上記した指標以外の骨肉境界指標としては、例えば骨肉境界指標算出領域Ｒ６内の各画素のＸ線信号強度から、Ｘ線信号強度毎のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの中心値と、ヒストグラムの最大頻度となるＸ線信号強度値との差分値で表される指標が挙げられる。

ここで、上述したように、図５４で骨疾患患者のヒストグラムＨｃと健常者のヒストグラムＨｋとを比較すると、ヒストグラムＨｃの方が、低信号値側が減少し、高信号値側が増加するが、最低信号値の変化は殆どなく中心値（Ｍａ）と最大頻度を示すＸ線信号強度値（Ｍｍ）の差が大きくなる。
具体的に、例えば、図５６は、健常者５人と骨疾患患者５人とにおける算出指標（上記の差分値Ｓｓ）比較したものである。なお、図中の○印は５人の平均値である。図５６に示すように、健常者の算出指標の平均値は約３９．０であるのに対し、患者の算出指標の平均値は約１１３．４である。このため、この場合においては評価基準値として例えば７５が記憶部３２に記憶されていて、骨肉境界指標算出部３７は、現在算出された算出指標と、記憶部３２に予め記憶された評価基準値とを比較することで、評価対象骨Ｂ５の骨肉境界指標算出領域Ｒ６における疾患の有無を評価する。

［その他の制御］
そして、上述の決定結果に基づいて、制御部３１は、後述する画像出力装置５０の表示部にその決定結果に沿った表示をさせたり、又は、決定結果に沿ったフィルム出力をさせたりするようになっている。

［画像処理部］
画像処理部３５は、Ｘ線画像の画像データに画像のコントラストを調整する階調処理、濃度を調整する処理、鮮鋭度を調整する周波数処理等の画像処理を施すものである。これにより、撮影部位等の条件に適した画像処理を行うことができる。
なお、撮影部位、撮影条件、撮影方向等の条件に対応する画像処理条件を規定する画像処理パラメータを記憶部３２等に予め記憶させておき、画像処理を行うに際しては、Ｘ線画像が身体の何れの部位を撮影したものであるか、撮影された部位、撮影方向等、画像データに付帯されている情報に応じて、これに対応する画像処理パラメータを画像処理部３５が記憶部３２から読み出し、読み出したパラメータに基づいて画像処理条件を決定することが好ましい。なお、画像データに撮影された部位、撮影方向等の情報が付帯していないときには、入力部３３等から必要な条件を入力し、これに基づいて画像処理を行うようにしてもよい。

［画像出力装置］
次に、画像出力装置５０は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタ、又は、画像データをフィルムや紙等の媒体にプリント（フィルム出力）するプリント部等の出力部と、外部機器と接続するための通信部、電源を供給する電源部等（何れも図示せず）を備えて構成される画像表示装置、プリンタ等である。画像出力装置５０は、制御部３１により、対象画像と過去画像とで各部に変化があるか否か、変化している部分（変化領域）の有無が判断された場合に、その判断結果を出力する出力手段として機能する。通信部は、ネットワークインターフェース等により構成され、スイッチングハブを介してネットワークＮに接続されたＸ線画像撮影装置１や画像出力装置５０等の外部機器との間でデータの送受信を行う。

画像出力装置５０は、通信部３４がネットワークＮを通じて画像処理装置３０によって画像処理が行われたＸ線画像の画像データを受信すると、適宜その画像を前記出力部（表示部又はプリント部）により出力させるようになっている。

また、前述のように、画像処理装置３０によって表示内容が決定されている場合には、例えば、画像出力装置５０の表示部にその旨が表示され、又は、フィルム出力されたものにその旨が明示されるようになっている。

なお、画像出力装置５０がモニタを備える画像表示装置である場合には、診断用の医用画像を表示して医師等の診断に供するものであるため、一般的なＰＣ（Personal Computer）等よりも高精細のモニタを備えることが好ましい。

［Ｘ線画像分析プログラム及びＸ線画像処理方法］
次に、図５７〜５９を参照しつつ、本実施形態におけるＸ線画像分析システム１００で実行されるＸ線画像分析プログラム及びＸ線画像処理方法について説明する。
まず、図５７のステップＳ１では、図示しない検査受付け等により被撮影者（患者）が検査登録（撮影オーダー登録）を行う等によって、撮影オーダー情報が登録されると、当該撮影オーダー情報に基づいて、被撮影者が左右いずれかの腕部を被写体台１４に載置させ、親指と人差指の間に三角マグネット１７を沿うように載置させる。

その後、駆動装置６及び位置調整装置１５により、Ｘ線照射角度や照射距離、撮影倍率等の撮影条件に合わせた被写体台１４の位置の調整及び撮影装置本体部４の角度の調整が行われる。本実施形態において、被写体台１４の位置は、位相コントラスト単純Ｘ線撮影となるように調整される（ステップＳ２）。
そして、ステップＳ３では、制御装置２２は、Ｘ線検出器識別部２９の識別したＸ線検出器１１がステップＳ２で設定された適合Ｘ線検出器と一致しない、すなわち不適合である場合にはステップＳ４に移行し、位相コントラスト撮影用であると識別されている場合にはステップＳ５に移行する。

ステップＳ４では、制御装置２２は、表示装置２４ｂを制御して、セットされているＸ線検出器１１が本撮影には不適合である旨を表示させ、終了する。

ステップＳ５では、上記の被写体台１４の位置及び角度の調整後、電源部９は、平均放射エネルギーが２６ｋｅＶとなるように管電圧をＸ線源８に印加し、Ｘ線源８は被写体Ｈに向けてＸ線を照射することで、位相コントラスト単純Ｘ線撮影が行われる。

位相コントラスト画像の画像データが生成されると、生成された各画像データに撮影方向情報、左右情報、被撮影者情報、撮影時情報、部位情報等が付帯情報として付帯される（ステップＳ６）。そして、Ｘ線画像撮影装置１は、生成されたＸ線画像の画像データを付帯情報とともに画像処理装置３０に送信する（ステップＳ７）。

画像処理装置３０は、図５８のステップＳ８に示すように、Ｘ線画像撮影装置１から画像データ及びその付帯情報を受信すると、受信した画像データ及びその付帯情報を記憶部３２に保存（記憶）する（ステップＳ９）。

その後、制御部３１は、骨肉境界指標算出部３７を制御して、骨肉境界指標の算出を開始させる（ステップＳ１０）。

骨肉境界指標の算出の開始後においては、まず、制御部３１は、入力部３３で指定された骨を評価対象骨Ｂ１として指定する（ステップＳ１１）。

その後、制御部３１は、骨肉境界指標算出領域設定部３７１を制御して、画像データ中の評価対象骨Ｂ３の形状を認識させ（ステップＳ１２）、当該評価対象骨Ｂ３の形状と、記憶部３２中の形状リストとを比較することで評価対象骨Ｂ３の形状及び方向を特定し、骨肉境界指標算出領域Ｕを設定させる（ステップＳ１３）。

そして、制御部３１は、骨肉境界用方向判断部３７２を制御して、骨肉境界指標算出領域Ｕ内におけるプロファイル方向を判断する（ステップＳ１４）。

プロファイル方向が決定すると、制御部３１は、骨糜爛用プロファイル取得部３７３を制御して、骨肉境界指標算出領域Ｕ内のプロファイル方向におけるＸ線強度プロファイルを所定間隔で複数取得する（ステップＳ１５）。

Ｘ線強度プロファイルを取得すると、制御部３１は、骨肉境界決定部３７５を制御して、Ｘ線強度プロファイルにおける骨肉境界部を決定する（ステップＳ１６）。

その後、制御部３１は、骨肉境界評価部３７４を制御して、Ｘ線強度プロファイルにおける基準線ａ，ｂ，ｃを設定する（ステップＳ１７）。

制御部３１は、骨肉境界評価部３７４を制御して、骨肉境界指標（骨肉境界部におけるＸ線強度プロファイルの角度指標値の代表値）を算出する（ステップＳ１８）。

制御部３１は、記憶部３２を制御して、骨肉境界指標を記憶させる（ステップＳ１９）。

続いて、制御部３１は、骨梁指標算出部３６を制御して、骨梁指標の算出を開始させる（ステップＳ２０）。

骨梁指標の算出の開始後においては、まず、制御部３１は、骨梁用方向判断部３６２を制御して、画像データ中の各骨の形状を認識させる（ステップＳ２１）。

そして、制御部３１は、認識した各骨の形状と、記憶部３２中の形状リストとから画像データ中の各骨から橈骨Ｂ１を特定し、その橈骨Ｂ１における骨梁指標用のプロファイル方向（縦横方向）を決定する（ステップＳ２２）。

縦横方向が決定すると、制御部３１は、骨梁指標算出領域設定部３６１を制御して、縦横方向に基づいた骨梁指標算出領域Ｒを設定させる（ステップＳ２３）。

骨梁指標算出領域Ｒの設定が完了すると、制御部３１は、骨梁用プロファイル取得部３６３を制御して、骨梁指標算出領域Ｒ内の縦方向及び横方向のＸ線強度プロファイルを所定間隔で複数取得する（ステップＳ２４）。

複数の縦方向及び横方向のＸ線強度プロファイルを取得すると、制御部３１は、骨梁評価部３６４を制御して、各ライン毎に基準線Ｊを決定する（ステップＳ２５）。

そして、骨梁評価部３６４は、縦方向及び横方向のＸ線強度プロファイルそれぞれのラインの骨梁像本数を測定する（ステップＳ２６）。

その後、骨梁評価部３６４は、各ラインの骨梁像本数を平均して、縦方向及び横方向の代表値を骨梁指標として算出する（ステップＳ２７）。

制御部３１は、記憶部３２を制御して、測定された骨梁像本数と骨梁指標を記憶させる（ステップＳ２８）。

そして、制御部３１は、画像データに付帯する被撮影者情報を基に、当該被撮影者の過去の算出指標（骨肉境界指標、骨梁指標）が記憶部３２内に記憶されているか否かを判定する（ステップＳ２９）。制御部３１は、当該被験者の過去の算出指標が記憶されている場合（ステップＳ２９；ＹＥＳ）にはステップＳ３０に移行し、記憶されていない場合（ステップＳ２９；ＮＯ）にはステップＳ３１に移行する。

ステップＳ３０では、制御部３１は、記憶部３２から検査対象である被撮影者の過去の算出指標を読み出し、当該算出指標と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定し、ステップＳ３２に移行する。

ステップＳ３１では、制御部３１は、記憶部３２から評価基準値を読み出し、当該評価基準値と今回求められた算出指標とを比較表示する旨を決定し、ステップＳ３２に移行する。

そして、ステップＳ３２では、制御部３１は、Ｘ線画像撮影装置１から送信された画像データ、付帯情報、現在の算出指標、評価基準値、決定結果及びある場合は過去の算出指標を、通信部３４を介して画像出力装置５０に送信する。

画像出力装置５０は、図５９のステップＳ３３に示すように、画像処理装置３０からデータを受信すると、受信した内容を出力部に出力させる（ステップＳ３４）。出力方法としては、前述のように、モニタ（表示部）によるビューワ表示、プリント部によるフィルム出力（ハードコピー）のいずれでもよい。これにより、画像出力装置５０では、画像データ、付帯情報、現在の算出指標、評価基準値、決定結果に基づく比較表示及び過去の算出指標が閲覧することができる。ここで、画像出力装置５０では、現在の算出指標と、過去の算出指標とを比較表示したり、現在の算出指標と評価基準値とを比較表示したりすることもできる。
なお、本実施の形態においては、ステップＳ２９において被験者の過去の算出指標が記憶されている場合にはステップＳ３０の処理のみ行うようにしたが、ステップＳ３１の処理を併せて行うようにしてもよい。

以上より、本実施形態におけるＸ線画像分析システム１００によれば、位相コントラスト単純Ｘ線撮影を実行する際、当該撮影時のＸ線のＸ線平均エネルギーを３２ＫｅＶ以下とし、Ｘ線を照射するＸ線源の焦点径を１５０μｍ以下とし、被写体からＸ線画像検出面までの距離を０．２ｍ以上とし、当該Ｘ線源から被写体までの距離に対する被写体からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍを１．５以上とし、Ｘ線画像検出面上に配列された検出画素の検出画素間隔を１００×Ｍ（μｍ）以下とすることで、被写体でのＸ線屈折による位相効果が充分であり、なおかつＸ線屈折率差のある境界が明確なＸ線画像を取得することができる。このＸ線画像は、ボケの少ない拡大撮影効果もあるために、被写体の微細な構造が描出されているとともに、低エネルギーＸ線撮影効果によって被写体に最適な吸収コントラストが付与されることにもなる。これら各効果の相乗効果によって、上記条件を満たした位相コントラスト単純Ｘ線撮影であると、骨梁指標や骨肉境界指標を算出可能なＸ線画像を取得することができる。つまり、手を被写体とする同じＸ線画像から、適切な骨梁指標と骨肉境界指標とを算出することができ、関節症や、骨粗鬆症の早期診断が可能となる。
また、上述のフローでは、骨肉境界指標を算出した後、骨梁指標を算出する例を示したが、これら複数の指標の算出の順番には、特に制約は無く、どのような順番でも良く、また、同時に算出してもよい。

また、縦方向のＸ線強度プロファイル、横方向のＸ線強度プロファイルのそれぞれから、縦方向の骨梁像本数及び横方向の骨梁像本数を測定し、当該測定結果に基づいて、骨梁像本数の縦横方向間の関係を求めているので、個人差の影響が抑えられた定量的な診断を精度高く実現することが可能となる。

また、本実施形態では、位相コントラスト画像に基づいてＸ線強度プロファイルを求めているが、これは通常撮影によるＸ線画像に比べて、位相コントラスト画像の方がＸ線信号強度の差が明確であり、精度高く骨梁像本数を測定できるからである（例えば図６０参照：図６０に示すように通常撮影によるＸ線画像ではＸ線信号強度の強弱が付き難いが、位相コントラスト画像であるとＸ線信号強度の強弱が付きやすく、骨梁を特定しやすい）。

そして、本実施形態におけるＸ線画像分析システム１００によれば、骨肉境界部のＸ線強度プロファイルが成す角度を表す角度指標値を算出することで、骨糜爛の進行度合いを定量的に診断することができる。これによって従来よりも定量的な骨糜爛の診断精度が高められることになる。

また、本実施形態では被写体を手としているので、骨粗鬆症の症状が現出しやすい橈骨Ｂ１を位相コントラスト画像に収めやすい。骨梁の見易さでは大腿骨や背骨であるが、被ばく線量が多くなるし簡便に撮影ができない。手の撮影は簡単且つ被ばく線量が少なくて済む。さらに、骨疾患は身体の末端から先に症状が現れるため、手骨画像を用いると大腿骨や背骨よりも骨疾患の早期発見が可能となる。

そして、本実施形態では画像出力装置５０により、記憶部３２内に記憶された過去の評価結果と、骨梁評価部３６４により現在求められた評価結果とが比較表示されるので、過去の症状と現在の症状とを容易に比較でき、より効率的な診断が可能となる。

さらに、本実施形態では、画像出力装置５０により、記憶部３２内に記憶された評価基準値と、骨梁評価部３６４により現在求められた評価結果とが比較表示されるので、評価基準値と現在の症状とを容易に比較でき、より効率的な診断が可能となる。

なお、本実施形態においては、画像処理装置３０と画像出力装置５０とを別体の装置として設ける場合を例として説明したが、画像処理手段、記憶手段、判断手段、及び出力手段としての表示手段又はプリント手段等を１つの装置に備え、画像処理装置３０と画像出力装置５０とを１台の装置で兼ねる構成としてもよい。

また、上記実施形態では、骨梁像本数のみにより骨粗鬆症の程度の進行を判断する場合を例示したが、骨梁像深さ、骨梁像間距離、骨梁像幅を考慮することでより多様な評価が行えることになる。例えば、骨粗鬆症には、高骨代謝回転型と低骨代謝回転型との２タイプある。高骨代謝回転型の骨粗鬆症は、外部刺激により縦方向の骨梁は骨の形成が促されるために残存しやすく、横方向の骨梁は減少しやすいといった特徴がある。一方、低骨代謝回転型の骨粗鬆症は、骨形成が進みにくいため縦骨梁と横骨梁どちらも大きく減少し、さらに骨梁像深さの浅化が著しいといった特徴がある。従来では、骨粗鬆症のタイプを自動で評価することは困難であったが、上述したように骨梁像本数と、骨梁像深さ、骨梁像幅を考慮することで、タイプ別の判断が可能となる。

具体的には、基準線の決定の後に、画像処理装置３０の骨梁評価部３６４は、縦方向及び横方向のＸ線強度プロファイルを基に、縦方向及び横方向それぞれの骨梁像本数だけでなく、骨梁像深さ、骨梁像幅を測定し、算出指標として各代表値の縦横比を算出する。その後、骨梁評価部３６４は、骨梁像本数の縦横比が評価基準値以下である場合には、高骨代謝回転型の骨粗鬆症の疑いが高いと判断する。一方、骨梁像本数の縦横比が評価基準値よりも大きい場合には、骨梁評価部３６４は、骨梁像深さの代表値若しくは骨梁像幅の代表値が所定値よりも小さいか否かを判断する。骨梁像深さの代表値若しくは骨梁像幅の代表値が所定値以上である場合には、骨梁評価部３６４は、健常者の可能性が高いと判断する。また、骨梁像深さの代表値若しくは骨梁像幅の代表値が所定値よりも小さい場合には、骨梁評価部３６４は低骨代謝回転型の骨粗鬆症の疑いが高いと判断する。

放射線画像撮影を行う分野（特に医療分野）において利用可能性がある。

Claims (25)

1. Ｘ線を照射するＸ線源と、
   Ｘ線画像検出面に照射されたＸ線画像を検出するＸ線検出器と、を有し、
   前記Ｘ線源から、Ｘ線平均エネルギーが３２ＫｅＶ以下であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し、被写体からＸ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源から前記Ｘ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となる位相コントラストＸ線単純撮影が可能であり、
   さらに、前記位相コントラストＸ線単純撮影により得られたＸ線画像から、第一の領域設定法に基づき骨梁指標算出領域を設定し、当該骨梁指標算出領域における画像データから骨梁の状態を表す骨梁指標を算出するとともに、前記第一の領域設定法と異なる第二の領域設定法により骨肉境界指標算出領域を設定し、当該骨肉境界指標算出領域における画像データから骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標を算出する画像分析装置を有することを特徴とするＸ線画像分析システム。
2. 請求の範囲第１項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記骨梁指標算出領域における画像データから、位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを分析して前記骨梁指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
3. 請求の範囲第２項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得し、当該Ｘ線強度プロファイルを分析して前記骨梁指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
4. 請求の範囲第３項記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記２以上の交差する方向の各々で分析し、各々の分析結果を比較して、前記骨梁指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
5. 請求の範囲第２項〜第４項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、所定範囲内の骨梁像の本数に関する骨梁像本数を求めることを特徴とするＸ線画像分析システム。
6. 請求の範囲第２項〜第５項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、所定範囲内の骨梁像の間隔に関する骨梁像間隔を求めることを特徴とするＸ線画像分析システム。
7. 請求の範囲第２項〜第６項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記画像分析装置は、
   前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、周波数解析を用いることを特徴とするＸ線画像分析システム。
8. 請求の範囲第１項〜第７項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
   前記画像分析装置は、
   前記骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを分析して前記骨肉境界指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
9. 請求の範囲第１項〜第８項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
   前記骨肉境界算出領域が、形状を分析可能な程度、前記被写体中の骨肉境界を含み、
   前記画像分析装置は、
   前記骨肉境界算出領域における画像データから、骨肉境界の形状を示す骨肉境界形状データを取得し、当該骨肉境界形状データを分析して前記骨肉境界指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
10. 請求の範囲第９項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
    前記画像分析装置は、
    前記骨肉境界形状データを分析する際に、周波数解析を用いることを特徴とするＸ線画像分析システム。
11. 請求の範囲第１項〜第１０項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
    前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
    前記画像分析装置は、
    前記骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報を基に、前記骨肉境界指標を算出することを特徴とするＸ線画像分析システム。
12. 請求の範囲第１項〜第１１項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
    前記Ｘ線撮影装置が、前記Ｘ線源と前記Ｘ線検出器との間に配置されて、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する前記被写体からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上となるように、被写体を支持する被写体台を有することを特徴とするＸ線画像分析システム。
13. 請求の範囲第１２項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
    前記被写体台が、手を支持するものであることを特徴とするＸ線画像分析システム。
14. 請求の範囲第１項〜第１２項のいずれか一項に記載のＸ線画像分析システムにおいて、
    前記Ｘ線画像が、手又は足を被写体としたＸ線画像であることを特徴とするＸ線画像分析システム。
15. Ｘ線を照射するＸ線源と、
    Ｘ線画像検出面に照射されたＸ線画像を検出するＸ線検出器と、
    前記Ｘ線源が、Ｘ線平均エネルギーが３２ＫｅＶ以上であり、焦点径が１５０μｍ以下のＸ線を照射し、被写体から前記Ｘ線画像検出面までの距離が０．２ｍ以上であり、前記Ｘ線源から被写体までの距離に対する当該Ｘ線源からＸ線画像検出面までの距離の比Ｍが１．５以上で、前記Ｘ線画像検出面上での検出画素間隔が１００×Ｍ（μｍ）以下となる位相コントラストＸ線単純撮影が可能であるＸ線撮影装置とを有するＸ線撮影システムの前記Ｘ線検出器から出力された演算元画像データから演算処理するコンピュータに、
    前記位相コントラストＸ線単純撮影により得られたＸ線画像から、第一の領域設定法に基づき骨梁指標算出領域を設定させ、当該骨梁指標算出領域における画像データから骨梁の状態を表す骨梁指標を算出させるとともに、前記第一の領域設定法と異なる第二の領域設定法により骨肉境界指標算出領域を設定させ、当該骨肉境界指標算出領域における画像データから骨肉境界の平滑度を表す骨肉境界指標を算出させることを特徴とするプログラム。
16. 請求の範囲第１５項記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記骨梁指標算出領域における画像データから、位置に対するＸ線強度プロファイルを取得させ、当該Ｘ線強度プロファイルを分析させて前記骨梁指標を算出させることを特徴とするプログラム。
17. 請求の範囲第１６項記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記骨梁指標算出領域における画像データから、２以上の交差する方向のそれぞれの方向の位置に対するＸ線強度プロファイルを取得させ、当該Ｘ線強度プロファイルを分析させて前記骨梁指標を算出させることを特徴とするプログラム。
18. 請求の範囲第１７項記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記２以上の交差する方向の各々で分析させ、各々の分析結果を比較させて、前記骨梁指標を算出させることを特徴とするプログラム。
19. 請求の範囲第１６項〜第１８項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、骨梁像本数を求めさせることを特徴とするプログラム。
20. 請求の範囲第１６項〜第１９項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、骨梁像間隔を求めさせることを特徴とするプログラム。
21. 請求の範囲第１６項〜第２０項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記Ｘ線強度プロファイルを分析する際、周波数解析を用いさせることを特徴とするプログラム。
22. 請求の範囲第１５項〜第２１項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
    前記コンピュータに、
    前記骨肉境界近傍の骨部の位置に対するＸ線強度プロファイルを分析させて前記骨肉境界指標を算出させることを特徴とするプログラム。
23. 請求の範囲第１５項〜第２２項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記骨肉境界算出領域が、形状を分析可能な程度、前記被写体中の骨肉境界を含み、
    前記コンピュータに、
    前記骨肉境界算出領域における画像データから、骨肉境界の形状を示す骨肉境界形状データを取得させ、当該骨肉境界形状データを分析させて前記骨肉境界指標を算出させることを特徴とするプログラム。
24. 請求の範囲第２３項に記載のプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    前記骨肉境界形状データを分析する際に、周波数解析を用いさせることを特徴とするプログラム。
25. 請求の範囲第１５項〜第２４項のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    前記骨肉境界算出領域が、前記被写体中の骨肉境界近傍の骨部を含み、
    前記コンピュータに、
    前記骨肉境界算出領域における画像データの最大Ｘ線強度に対応する情報を基に、前記骨肉境界指標を算出させることを特徴とするプログラム。

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