JPWO2017175761A1 - 側弯症診断支援装置、側弯症診断支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

本発明は、側弯症の早期発見を支援することが可能な側弯症診断支援装置などを提供することを目的とする。側弯症診断支援装置１００は、被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する第１形状情報取得部１０１と、被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得する第２形状情報取得部１０４と、背面形状情報が示す３次元形状と、反射対称情報が示す３次元形状との偏差の分布を取得する偏差分布取得部１０５と、例えば偏差の分布を表示部１１１に表示させる表示制御部１１０とを備える。

Description

本発明は、側弯症診断支援装置、側弯症診断支援方法及びプログラムに関する。

側弯症は、脊柱が変形する疾患である。症状が進行すると手術が必要になることもある一方で、早期に発見して治療をすれば、進行を止められることもある。そのため、早期に発見することが非常に重要である。

側弯症は学童期に発症することが多いため、その検診が、学校保健安全法で義務付けられている。ただ、側弯症の兆候は、被験者の背面における局所的な歪みとして現れることが多いため、検診で見落とされることもある。そこで、側弯症の診断を支援するためのシステムなどが種々提案されている。

例えば、光の干渉縞を利用して被験者の背面の形状を計測するモアレ法が提案されているが、これには、通常、大掛かりな装置などが必要となる。

また例えば、Ｘ線画像やＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を利用して診断する方法もある。これらは、確定診断には有用であるが、一般的に、できる限り被ばくを避けたいという要望がある。ＣＴ画像を得るためのＣＴスキャナは、大掛かりな装置でもある。

検診に広く採用されるには、モアレ法を採用するシステムよりも構成が簡易で、かつ、放射線などを用いない低侵襲なシステムが望ましい。このようなシステムとして、例えば、特許文献１、２に記載のシステムが提案されている。

例えば、特許文献１に記載の側弯症スクリーニングシステムは、被験者の背面を撮影した画像を水平補正し二値化した後に解析することによって、所定のパラメータを取得する。所定のパラメータとして、特許文献１には、正中線Ｄの傾き角度、中央値連続線Ｃと正中線Ｄとの差の大きさ、肩ラインＥの傾き、腰ラインＧの角度、正中線Ｄを境界にして左右の面積の差分などが記載されている。ここで、中央値連続線Ｃは、肩部輪郭線と腰部輪郭線の中央値を結んで得られる線である。

特許文献２に記載の脊椎側弯症の評価システムは、被験者の背部を撮影することで得られる３次元データに基づいて、中心線を境にした左右のピーク位置の高低差を算出する。この高低差は、被験者の背部について湾曲の程度を測定すべき部位として指定される特徴部位について、算出される。これにより、特徴部位の捻じれ具合を把握することができると特許文献２には記載されている。

特開２０１３−２４８０８９号公報 国際公開第２０１３／８１０３０号

しかしながら、特許文献１に記載の所定のパラメータは、被験者の背面の局所的な歪みを表す指標ではなく、被験者の背面の局所的な歪みを把握することが困難であると考えられる。また、特許文献２に記載の脊椎側弯症の評価システムでは、指定した特徴部位以外の部位について、捻じれ具合を把握することは困難である。

そのため、特許文献１，２のいずれに記載されたシステムであっても、局所的な歪みを、被験者の背面全体について網羅的に把握することが困難である。側弯症の兆候は、上述の通り、被験者の背面における局所的な歪みとして現れることが多いため、特許文献１，２のいずれに記載されたシステムを用いたとしても、側弯症の兆候を見落とす可能性がある。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、側弯症の早期発見を支援することが可能な側弯症診断支援装置などを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係る側弯症検診支援装置は、
被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する第１形状情報取得部と、
前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得する第２形状情報取得部と、
前記取得された背面形状情報が示す３次元形状と、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状との偏差の分布を取得する偏差分布取得部と、
前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させる出力制御部とを備える。

本発明の第２の観点に係る側弯症検診支援方法は、
被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得することと、
前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得することと、
前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の全体について、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状からの偏差の分布を取得することと、
前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させることとを含む。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する第１形状情報取得部、
前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得する第２形状情報取得部、
前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の全体について、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状からの偏差の分布を取得する偏差分布取得部、
前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させる出力制御部、として機能させるためのものである。

本発明によれば、被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状との偏差の分布に基づいて得られる診断支援情報を出力部に出力させる。これにより、診断をする医師などは、出力部に出力された診断支援情報を参照することで、被験者の背面における局所的な歪みを観察することができる。このように、局所的な歪みの発見を支援することができるので、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

本発明の実施の形態１に係る側弯症検診装置の機能的な構成を示す図である。 実施の形態１に係る第１形状情報取得部の機能的な構成を示す図である。 実施の形態１に係る整合部の機能的な構成を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る側弯症診断支援処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る側弯症診断支援処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係る第１形状情報取得処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係る偏差分布取得処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係る整合処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係る姿勢調整処理の流れを示すフローチャートである。 側弯症に罹患した被験者の背面メッシュの一例を示す図であって、（ａ）は、第１の被験者に関するもの、（ｂ）は、第２の被験者に関するもの、（ｃ）は、第３の被験者に関するもの、（ｄ）は、第４の被験者に関するものである。 側弯症に罹患した被験者の偏差の分布の一例を示す図であって、（ａ）は、第１の被験者に関するもの、（ｂ）は、第２の被験者に関するもの、（ｃ）は、第３の被験者に関するもの、（ｄ）は、第４の被験者に関するものである。 健常な被験者の偏差の分布の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る側弯症検診装置の物理的な構成の例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る側弯症検診装置の機能的な構成を示す図である。 実施の形態２に係る第１形状情報取得部の機能的な構成を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る側弯症診断支援処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る側弯症診断支援処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２に係る第１形状情報取得処理の流れの一部を示すフローチャートである。 （ａ）は、実施の形態２に係る関心領域を説明するための図であって、（ｂ）は、（ａ）と同じ被験者の偏差の分布の一例を示す。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第１の非対称性指数と、Ｃｏｂｂ角との関係を示す図である。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第２の非対称性指数と、Ｃｏｂｂ角との関係を示す図である。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第１の非対称性指数を、Ｃｏｂｂ角が２５度以上の側弯症であるか否かの診断に適用した場合の（ａ）ＲＯＣ曲線及び（ｂ）感度・偽陽性率・偽陰性率・特異度を示す図である。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第２の非対称性指数を、Ｃｏｂｂ角が２５度以上の側弯症であるか否かの診断に適用した場合の（ａ）ＲＯＣ曲線及び（ｂ）感度・偽陽性率・偽陰性率・特異度を示す図である。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第１の非対称性指数を、Ｃｏｂｂ角が１５度以上の側弯症であるか否かの診断に適用した場合の（ａ）ＲＯＣ曲線及び（ｂ）感度・偽陽性率・偽陰性率・特異度を示す図である。 実施の形態２に係る側弯症診断支援装置により求めた第２の非対称性指数を、Ｃｏｂｂ角が１５度以上の側弯症であるか否かの診断に適用した場合の（ａ）ＲＯＣ曲線及び（ｂ）感度・偽陽性率・偽陰性率・特異度を示す図である。 Ｃｏｂｂ角が２５度以上の側弯症であるか否かの診断とＣｏｂｂ角が１５度以上の側弯症であるか否かの診断との各診断に、第１及び第２の非対称性指数の各々を適用した場合の尤度比をまとめた図である。

本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１に係る側弯症診断支援装置１００は、側弯症であるか否か、或いは、側弯症の装具が必要か否かに関する医師による診断を支援するための装置である。側弯症診断支援装置１００は、機能的には図１に示すように、第１形状情報取得部１０１と、主軸取得部１０２と、矢状面取得部１０３と、第２形状情報取得部１０４と、偏差分布取得部１０５と、非対称性データ記憶部１０８と、非対称性指数取得部１０９と、表示制御部１１０と、表示部１１１とを備える。

第１形状情報取得部１０１は、背面形状情報を取得する。背面形状情報は、被験者の背面の３次元形状を示す情報である。本実施の形態に係る背面形状情報は、背面メッシュを示す。背面メッシュは、三角形などの多角形の面の集合により被験者の背面の３次元形状を表す。被験者の背面は、被験者の後ろ姿のうち、側弯症によって表面形状が変化する領域であって、典型的には、腰から肩にかけて広がる領域（腕を除く。）である。

詳細には、第１形状情報取得部１０１は、図２に示すように、被験者データ取得部１１２と、領域設定部１１３と、切出部１１４と、メッシュ生成部１１５と、平滑化部１１６とを含む。

被験者データ取得部１１２は、被験者データを取得する。被験者データは、被験者の後ろ姿のスキャンデータとカラー画像データとを含む。

スキャンデータは、被験者の後ろ姿の３次元形状を複数の点で示すデータであって、例えば、３Ｄスキャナによって生成される。３Ｄスキャナとは、対象物の表面の凹凸を検知し、検知した結果を示す３次元データを生成する装置である。カラー画像データは、被験者の後ろ姿のカラー画像を示すデータであって、例えば、カメラによって生成されてもよく、カラー画像と奥行画像とを同時に取得するＲＧＢ−Ｄカメラによってスキャンデータと同時に生成されてもよい。

被験者データ取得部１１２によって取得されるスキャンデータとカラー画像データとの各データが示す被験者の後ろ姿は、同じ姿勢であり、また、被験者が、両手を組んで、さらに両腕を伸ばした立位、或いは、その前屈位の姿勢であることがより望ましい。

領域設定部１１３は、被験者データ取得部１１２によって取得されたカラー画像データが示す被験者の後ろ姿のカラー画像と予め定めた色相閾値とに基づいて、関心領域を設定する。関心領域とは、被験者の後ろ姿のカラー画像のうち、被験者の診断を支援するために利用される領域である。

詳細には、領域設定部１１３は、被験者データ取得部１１２によって取得されたカラー画像データが示す被験者の後ろ姿のカラー画像と予め定めた色相閾値とを比較する。これによって、領域設定部１１３は、被験者の後ろ姿のカラー画像のうちの背面領域を抽出し、抽出した背面領域を関心領域として設定する。背面領域とは、被験者の背面に対応する領域であり、本実施の形態では、背面領域が関心領域として採用されるものとする。

例えば、３Ｄスキャナによるスキャンやカメラによる撮影は、被験者が上半身裸であるなど背面の肌を露出させた状態で行われる。そのため、領域設定部１１３は、肌色の領域を特定することで、背面領域を抽出することができる。すなわち、色相閾値には、例えば、肌色に応じた色相の値が設定される。

被験者の後ろ姿は、上述の通り、被験者が、両手を組んでさらに両腕を伸ばした立位、或いは、その前屈位の姿勢である。そのため、被験者の腕を含まないので、領域設定部１１３によって抽出される背面領域も、被験者の腕を含まないものになる。

なお、領域特定部１１３により実行される処理は、図示しない入力部などによってユーザが手動で行ってもよい。これによれば、スキャンデータやカラー画像データが示す被験者の後ろ姿は、被験者が、両手を組んで、さらに両腕を伸ばした立位、或いは、その前屈位の姿勢でなくてもよい。

切出部１１４は、領域設定部１１３によって設定された関心領域に基づいて、被験者データ取得部１１２によって取得されたスキャンデータから被験者の背面の形状を示す複数の点を切り出す。

メッシュ生成部１１５は、切出部１１４によって切り出された複数の点に基づいて、背面形状情報を生成する。本実施の形態に係るメッシュ生成部１１５によって生成される背面形状情報は、例えば、複数の点を頂点とする複数の３角形面分の集合である背面メッシュを示す。なお、背面メッシュは、３角形面分に限られず、４角形面分、５角形面分などの多角形面分であってもよい。

平滑化部１１６は、メッシュ生成部１１５によって生成された背面形状情報が示す背面メッシュに、メディアンフィルタ処理、移動平均フィルタ処理などの平滑化処理を施す。平滑化部１１６は、平滑化処理を施した背面メッシュを示す背面形状情報を出力する。

図１を再び参照する。
主軸取得部１０２は、第１形状情報取得部１０１によって取得された背面形状情報が示す背面メッシュについて主成分分析を施す。これによって、主軸取得部１０２は、背面メッシュを構成する頂点点群が有する３つの主軸を求める。

背面メッシュを構成する頂点点群が有する３つの主軸とは、背面形状情報が示す背面メッシュを構成する頂点点群が存在する空間において、被験者の第１主軸、第２主軸、第３主軸の各主軸に相当する主軸である。被験者の第１主軸、第２主軸、第３主軸とは、被験者の上下方向、左右方向、前後方向のそれぞれと平行な主軸である。

矢状面取得部１０３は、第１形状情報取得部１０１によって取得された背面形状情報が示す背面メッシュの矢状面を求める。ここで、背面メッシュの矢状面とは、背面形状情報が示す３次元形状の矢状面の一例であって、背面メッシュを構成する頂点点群が存在する空間において、被験者の矢状面に相当する面である。

詳細には、矢状面取得部１０３は、主軸取得部１０２によって求められた３つの主軸に基づいて、背面メッシュの矢状面を求める。

第２形状情報取得部１０４は、反射対称情報を取得する。反射対称情報は、被験者の背面メッシュと、この背面メッシュの矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す情報である。

詳細には、第２形状情報取得部１０４は、第１形状情報取得部１０１によって取得された背面形状情報が示す背面メッシュと矢状面取得部１０３によって求められた背面メッシュの矢状面とに基づいて、反射対称情報を取得する。本実施の形態に係る反射対称情報は、反射対称メッシュを示す。反射対称メッシュは、例えば背面メッシュと同じ多角形面分である三角形面分の集合により被験者の背面メッシュと、この背面メッシュの矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を表す。

偏差分布取得部１０５は、第１形状情報取得部１０１によって取得された背面形状情報が示す背面メッシュと、第２形状情報取得部１０４によって取得された反射対称情報が示す反射対称メッシュとの偏差の分布を取得する。

詳細には、偏差分布取得部１０５は、整合部１０６と偏差取得部１０７とを含み、背面メッシュの全体と反射対称メッシュとで複数の対応する点を特定し、これら対応する点の間の各距離を偏差の分布として求める。

整合部１０６は、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を整合させる。整合部１０６によって位置関係を整合される背面メッシュと反射対称メッシュとは、それぞれ、第１形状情報取得部１０１と第２形状情報取得部１０４とによって取得されたものである。

より詳細には、整合部１０６は、図３に示すように、姿勢調整部１１７と、メッシュ調整部１１８とを含む。

姿勢調整部１１７は、背面メッシュと反射対称メッシュと各々において複数の特定点（例えば３つの特定点）を特定する。そして、姿勢調整部１１７は、３つの特定点が一致するように、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を調整する。これにより、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係が、大まかに整合する。

より詳細には、姿勢調整部１１７は、第１独立点特定部１１９と、第２独立点特定部１２０と、独立点調整部１２１とを含む。

第１独立点特定部１１９は、背面メッシュ上の複数の特定点を特定する。例えば、第１独立点特定部１１９は、背面メッシュ上で近似絶対曲率が予め定められた閾値以上であり、かつ、予め定められた距離以上互いに離間している点を、特定点として特定する。

第２独立点特定部１２０は、反射対称メッシュ上の複数の特定点を特定する。例えば、第２独立点特定部１２０は、反射対称メッシュ上で近似絶対曲率が予め定められた閾値以上であり、かつ、予め定められた距離以上互いに離間している点を、特定点として特定する。

なお、背面メッシュと反射対称メッシュとの一方又は両方の特定点は、図示しない入力部などによって、ユーザによって指定されてもよい。

独立点調整部１２１は、第１独立点特定部１１９と第２独立点特定部１２０との各々で特定された複数の特定点同士を一致させるように、背面形状情報の位置姿勢を変換する。

メッシュ調整部１１８は、姿勢調整部１１７での調整によって位置関係が大まかに整合した背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係をＩＣＰ（Ｉｎｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）法により整合させる。これにより、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係が、より精度よく整合する。

図１を再び参照する。
偏差取得部１０７は、整合部１０６により反射対称メッシュとの位置関係を整合させた背面メッシュの全体について、その反射対称メッシュからの偏差の分布を求める。

詳細には、偏差取得部１０７は、整合部１０６により位置関係を整合させた背面メッシュと反射対称メッシュとで複数の対応する点を特定し、この対応する点の間の各距離を偏差の分布として求める。

より詳細には、偏差取得部１０７は、背面メッシュと反射対称メッシュとで最も近くに位置する点の組み合わせを、複数の対応する点として特定する。本実施の形態では、背面メッシュと反射対称メッシュとに含まれる複数の頂点で、最も近くに位置する複数の頂点の組み合わせが、複数の対応する点として特定される。

そして、偏差取得部１０７は、特定した複数の対応する点の間の各距離を偏差の分布として求める。

非対称性データ記憶部１０８は、非対称性データを記憶する。非対称性データは、偏差分布取得部１０５によって取得された偏差の分布を示すデータである。

非対称性指数取得部１０９は、偏差分布取得部１０５によって取得された偏差の分布と、背面メッシュの全体の面積とに基づいて、第１の非対称性指数を求める。第１の非対称性指数は、被験者の背面の形状が非対称である程度を示す値である。

表示制御部１１０は、画像を表示部１１１に表示させる。表示部１１１は、表示制御部１１０の制御の下で、画像を表示する。

例えば、表示制御部１１０は、偏差取得部１０７によって取得された偏差の分布を、例えばカラーマップ画像によって表示部１１１に表示させる。カラーマップ画像とは、偏差に応じて予め定められた色で被験者の背面の３次元形状が彩色された画像である。

また例えば、表示制御部１１０は、非対称性指数取得部１０９によって求められた第１の非対称性指数を表示部１１１に表示させる。

ここで、偏差取得部１０７によって取得された「偏差の分布」、偏差の分布に基づいて得られる「カラーマップ画像」、偏差の分布に基づいて得られる「第１の非対称性指数」の各々は、被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報の例である。表示制御部１１０は、偏差の分布、カラーマップ画像、第１の非対称性指数の少なくとも１つを表示部１１１に表示させればよい。

また、表示制御部１１０は、出力制御部の一例であり、表示部１１１は、出力部の一例である。例えば、出力部は、プリンタ、他の装置へデータを送信するための通信インタフェースなどであり、出力制御部は、これらの制御部であってもよい。

これまで、本発明の実施の形態１に係る側弯症診断支援装置１００の構成について説明した。ここから、本実施の形態に係る側弯症診断支援装置１００の動作の例について説明する。

側弯症診断支援装置１００は、図４及び５に示す側弯症診断支援処理を実行する。側弯症診断支援処理は、側弯症の診断を支援するための処理である。側弯症診断支援処理は、例えば、ユーザが入力部（図示せず）を操作して所定の指示を与えることに応答して、開始される。ここで、入力部は、ユーザが入力するために操作する部位であり、ボタンなどで構成される。

第１形状情報取得部１０１は、背面形状情報を取得する（ステップＳ１０１）。

詳細には、図６に示すように、被験者データ取得部１１２は、被験者の後ろ姿のスキャンデータとカラー画像データとを含む被験者データを取得する（ステップＳ１１１）。

領域設定部１１３は、ステップＳ１１１で取得したカラー画像と予め定めた色相閾値とを比較し、比較した結果に基づいて、被験者の後ろ姿のカラー画像のうち、被験者の背面に対応する背面領域を抽出する。領域設定部１１３は、抽出した背面領域を関心領域として設定する（ステップＳ１１２）。

切出部１１４は、ステップＳ１１２にて設定された関心領域に基づいて、ステップＳ１１１にて取得されたスキャンデータから被験者の背面の形状を示す複数の点を切り出す（ステップＳ１１３）。

例えば、切出部１１４は、領域設定部１１３によって設定された関心領域を示す関心領域情報を取得する。切出部１１４は、スキャンデータに含まれる複数の点のうち、取得した関心領域情報が示す領域に含まれる点をスキャンデータから抽出する。

メッシュ生成部１１５は、切出部１１４によって切り出された複数の点に基づいて、背面メッシュを示す背面形状情報を生成する（ステップＳ１１４）。

平滑化部１１６は、ステップＳ１１４にて生成された背面メッシュに平滑化処理を施す（ステップＳ１１５）。

平滑化部１１６は、平滑化処理を施した背面メッシュを示す背面形状情報を出力する（ステップＳ１１６）。これによって取得される背面メッシュの例を図１０（ａ）〜（ｄ）に示す。

図１０（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、第１〜第４の被験者の背面メッシュの例を示す。第１被験者は、胸椎側弯角１０度の側弯症に罹患した被験者である。第２の被験者は、腰椎側弯角１２度の側弯症に罹患した被験者である。第３の被験者は、胸椎側弯角３４度の側弯症に罹患した被験者である。第４の被験者は、胸椎側弯角６０度の側弯症に罹患した被験者である。

図４に示す側弯症診断支援処理に戻り、主軸取得部１０２は、ステップＳ１０１にて取得された背面メッシュについて主成分分析を施し、これによって、背面メッシュの３つの主軸を求める（ステップＳ１０２）。

例えば、主軸取得部１０２は、背面メッシュの頂点点群について主成分分析を行うことによって、背面メッシュの３つの主軸を求める。

詳細には例えば、主軸取得部１０２は、背面メッシュ上の複数の頂点の座標値について、分散共分散行列の固有ベクトルを３つの主軸として求める。

背面メッシュ上の頂点の範囲は、通常、上下方向、左右方向、前後方向の順で広い。

そのため、分散共分散行列の固有値のうち、最大の固有値に対応するベクトルが、背面メッシュを構成する頂点点群が存在する空間において、被験者の第１主軸に相当する主軸として求められる。分散共分散行列の固有値のうち、２番目に大きい固有値に対応するベクトルが、背面メッシュを構成する頂点点群が存在する空間において、被験者の第２主軸に相当する主軸として求められる。分散共分散行列の固有値のうち、最小の固有値に対応するベクトルが、背面メッシュを構成する頂点点群が存在する空間において、被験者の第３主軸に相当する主軸として求められる。

なお、主軸取得部１０２は、少なくとも、第１主軸及び第３主軸に相当する２つの主軸を求めればよい。この場合、矢状面取得部１０３は、主軸取得部１０２によって求められた２つの主軸に基づいて、背面メッシュの矢状面を求めるとよい。これにより、３つの軸を求める場合よりも、演算量が少なくなるので、処理を早くすることができる。

矢状面取得部１０３は、ステップＳ１０２によって求められた３つの主軸に基づいて、背面メッシュの矢状面を求める（ステップＳ１０３）。

第２形状情報取得部１０４は、ステップＳ１０１にて取得された背面メッシュとステップＳ１０３にて求められた矢状面とに基づいて、反射対称メッシュを示す反射対称情報を取得する（ステップＳ１０４）。

例えば、第２形状情報取得部１０４は、背面メッシュを、その矢状面で鏡像変換することによって反射対称メッシュを作成する。

なお、例えば、反射対称メッシュと背面メッシュとで冠状面に垂直な方向に対応する点が存在せず、その結果、背面メッシュに対応する点を反射対称メッシュ上に特定できない場合、反射対称メッシュは、外挿補完などによって拡張されてもよい。

偏差分布取得部１０５は、ステップＳ１０１にて取得された背面形状情報が示す背面メッシュの全体について、ステップＳ１０４にて取得された反射対称情報が示す反射対称メッシュからの偏差の分布を取得する（ステップＳ１０５）。

詳細には、図７に示すように、整合部１０６は、ステップＳ１０１とＳ１０４とのそれぞれで取得された情報が示す背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を整合させる。（ステップＳ１２１）。

より詳細には、図８に示すように、姿勢調整部１１７が、背面メッシュと反射対称メッシュとの各々における複数の特定点に基づいて、背面メッシュと反射対称メッシュとの姿勢を調整する（ステップＳ１３１）。

より詳細には、図９に示すように、第１独立点特定部１１９は、背面メッシュにおいて、例えば３つの特定点を特定する（ステップＳ１４１）。また、第２独立点特定部１２０は、反射対称メッシュにおいて、例えば３つの特定点を特定する（ステップＳ１４２）。独立点調整部１２１は、ステップＳ１４１及びステップＳ１４２で特定した各点の位置が一致するように、背面メッシュと反射対称メッシュとの姿勢を調整する（ステップＳ１４３）。

図８に示す整合処理に戻り、メッシュ調整部１１８は、ステップＳ１３１にて位置関係が整合した背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係をＩＣＰ法により調整する（ステップＳ１３２）。これにより、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係が、より精度よく整合する。

図７に示す偏差分布取得処理に戻り、偏差取得部１０７は、ステップＳ１３２にて反射対称メッシュとの位置関係を整合させた背面メッシュの全体について、その反射対称メッシュからの各偏差を求める（ステップＳ１２２）。

偏差取得部１０７は、ステップＳ１０７にて求めた各偏差を各領域の位置と関連付けた偏差の分布を示す非対称性データを非対称性データ記憶部１０８に保存する（ステップＳ１２３）。

図５に示す側弯症診断支援処理に戻り、表示制御部１１０は、ステップＳ１０５にて求められた偏差の分布を、例えばカラーマップ画像によって表示部１１１に表示させる。これにより、表示部１１１は、被験者の背面における偏差の分布を、カラーマップ画像によって表示する（ステップＳ１０６）。これによって表示される偏差の分布の例を図１１（ａ）〜（ｄ）及び図１２に示す。

図１１（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、第１〜第４の被験者の偏差の分布の例を示す。図１２は、カラーマップ画像によって表された、健常な被験者の偏差の分布の一例を示す。

非対称性指数取得部１０９は、ステップＳ１０５にて求められた偏差の分布に含まれる各偏差と、背面メッシュの全体に含まれる各メッシュ領域の面積とに基づいて、第１の非対称性指数を求める（ステップＳ１０７）。

本実施の形態では、非対称性指数取得部１０９は、例えば背面メッシュでのメッシュ領域全体の面積で偏差の二乗和を除した値を第１の非対称性指数として求める。

この第１の非対称性指数は、背面メッシュ、すなわち、被験者の背面の形状が完全に左右対称であれば０となり、対称な形状からのズレが大きくなる程、正の大きな値となる。また、背面において、領域は狭いが局所的に著しく、対称な形状からずれた部分がある場合、この第１の非対称性指数は、その局所的な領域における偏差を強調して大きくなる傾向を有する。

表示制御部１１０は、ステップＳ１０７にて求められた第１の非対称性指数を表示部１１１に表示させる。これにより、表示部１１１は、第１の非対称性指数を表示し（ステップＳ１０８）、側弯症診断支援処理を終了する。

本実施の形態に係る側弯症診断支援装置１００は、物理的には図１３に示すように、ＣＰＵ（Ｃｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１００１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１００２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１００３、フラッシュメモリ１００４、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１００５、液晶パネル１００６などから構成され、これらが内部バス１００７により通信可能に接続されている。このような側弯症診断支援装置１００は、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートホンである。

側弯症診断支援装置１００が備える各機能は、例えば、ＣＰＵ１００１が予めインストールされたソフトウェア・プログラム（単に、「プログラム」ともいう。）を、ＲＡＭ１００２をワークスペースとして実行することによって実現される。

なお、プログラムは、フラッシュメモリ、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に格納して配布されてもよく、インターネットなどの有線、無線又はこれらを組み合わせた通信ネットワークを介して配信されてもよい。

詳細には例えば、第１形状情報取得部１０１、主軸取得部１０２、矢状面取得部１０３、第２形状情報取得部１０４、偏差分布取得部１０５、非対称性指数取得部１０９及び表示制御部１１０の機能は、上述のようにプログラムを実行するＣＰＵ１００１などにより実現される。

非対称性データ記憶部１０８の機能は、フラッシュメモリ１００４などにより実現される。表示部１１１の機能は、液晶パネル１００６などにより実現される。

なお、側弯症診断支援装置１００は、上述のような物理的な構成を備える３Ｄスキャナであってもよい。この場合、側弯症診断支援装置１００は、自身の動作によって、スキャンデータを取得することができる。

これまで、本発明の実施の形態１について説明した。

本発明によれば、被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状との偏差の分布に基づいて得られる診断支援情報を表示部１１１に表示させる。これにより、診断をする医師などは、表示部１１１に表示された診断支援情報を参照することで、被験者の背面における局所的な歪みを観察することができる。このように、局所的な歪みの発見を支援することができるので、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

本実施の形態によれば、被験者の背面の３次元形状を示す背面メッシュと被験者の背面に応じた反射対称メッシュとを取得する。そして、背面メッシュの全体について求めた反射対称メッシュからの偏差の分布を表示させる。これにより、診断をする医師などは、表示部に表示された偏差の分布を参照することで、被験者の背面全体について網羅的に局所的な歪みを観察することができる。従って、局所的な歪みの発見を支援にすることができるので、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

また、背面メッシュは、一般的な３Ｄスキャナなどを利用して取得することができる。そのため、大掛かりな装置、放射線などを利用する必要がない。従って、構成が簡易で、かつ、低侵襲性の側弯症診断支援装置１００を提供することが可能になる。

偏差取得部１０７は、整合させた背面メッシュと反射対称メッシュとで複数の対応する点を特定し、対応する点の間の各距離を偏差の分布として求める。

詳細には、本実施の形態に係る偏差取得部１０７は、背面メッシュを構成する複数の頂点と反射対称メッシュを構成する複数の頂点とで最も近くに位置する頂点の組み合わせを複数の対応する点として特定する。そして、偏差取得部１０７は、特定した対応する点の間の各距離を偏差の分布として求める。

このような距離によって、被験者の背面全体についての偏差の分布を容易に得て、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

第２形状情報取得部１０４は、背面メッシュとその矢状面とに基づいて、反射対称メッシュを取得する。これにより、被験者の背面に応じた反射対称メッシュを容易に得て、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

表示制御部１１０は、偏差に応じて予め定められた色で被験者の背面の画像を彩色したカラーマップ画像によって、偏差の分布を表示部１１１に表示させる。これにより、側弯症の診断をする医師などは、被験者の平面の立体的な形状の歪みを容易に把握することができる。従って、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

非対称性指数取得部１０９は、偏差の分布を構成する各偏差と、背面メッシュの全体の面積とに基づいて、背面の形状が非対称である程度を示す第１の非対称性指数を求める。この第１の非対称性指数を参照することで、被験者の背面が対称な形状からどの程度ズレているかを容易に知ることができる。従って、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

第１形状情報取得部１０１は、被験者の後ろ姿のカラー画像に基づいて、被験者の後ろ姿のスキャンデータから、被験者の背面を切り出すことによって、背面メッシュを生成する。これにより、背面メッシュを自動的に取得することができる。スキャンデータ及びカラー画像は、３Ｄスキャナやカメラを利用して容易に取得することができるので、被験者の背面全体についての偏差の分布を容易に得て、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

整合部１０６は、特定点に基づいて背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を整合させた後、ＩＣＰ法により、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を整合させる。これにより、背面メッシュと反射対称メッシュとの位置関係を自動的に正確に整合させることができるので、被験者の背面全体についての偏差の分布を容易に得て、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

特にこれによって、背面メッシュを取得するための３Ｄスキャナなどに対する被験者の位置や姿勢に依存することなく、正確な偏差の分布を得ることができる。従って、側弯症の早期発見を容易に支援することが可能になる。例えば、前屈姿勢は、側弯症の発見には有用であり、前屈姿勢での背面メッシュに基づいて、偏差の分布を得ることで、より正確かつ容易で信頼性の高い側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、領域設定部１１３により抽出された背面領域をそのまま関心領域として採用した。本実施の形態では、背面領域の一部を関心領域として採用する。また、本実施の形態では、実施の形態１で説明した第１の非対称性指数に加えて、それを被験者の身長で除した第２の非対称性指数を、診断支援情報として採用する。

本実施の形態に係る側弯症診断支援装置２００は、図１４に示すように、機能的には、実施の形態１と同様の、主軸取得部１０２と、矢状面取得部１０３と、第２形状情報取得部１０４と、整合部１０６及び偏差取得部１０７を含む偏差分布取得部１０５と、非対称性データ記憶部１０８とを備える。

さらに、側弯症診断支援装置２００は機能的に、実施の形態１に係る第１形状情報取得部１０１、非対称性指数取得部１０９、表示制御部１１０、表示部１１１のそれぞれに代わる、第１形状情報取得部２０１、非対称性指数取得部２０９、表示制御部２１０、表示部２１１を備える。

第１形状情報取得部２０１は、実施の形態１に係る第１形状情報取得部１０１と同様に、被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する。

詳細には、本実施の形態に係る第１形状情報取得部２０１は、図１５に示すように、実施の形態１と同様の被験者データ取得部１１２と、切出部１１４と、メッシュ生成部１１５と、平滑化部１１６とを含む。さらに、第１形状情報取得部２０１は、実施の形態１に係る領域設定部１１３に代わる、領域設定部２１３を含む。

領域設定部２１３は、実施の形態１に係る領域設定部１１３と同様に、被験者データ取得部１１２によって取得されたカラー画像データが示す被験者の後ろ姿のカラー画像と予め定めた色相閾値とに基づいて、関心領域を設定する。本実施の形態に係る領域設定部２１３は、実施の形態１に係る領域設定部１１３とは異なり、被験者の背面領域から予め定められた方法で抽出される領域を関心領域として採用する。

詳細には、領域設定部２１３は、実施の形態１と同様に、被験者データ取得部１１２によって取得されたカラー画像データが示す被験者の後ろ姿のカラー画像と予め定めた色相閾値とに基づいて、被験者の後ろ姿のカラー画像のうちの背面領域を抽出する。

そして、領域設定部２１３は、ユーザなどが予め定めた方法で背面領域から抽出される一部の領域を、関心領域として設定する。

非対称性指数取得部２０９は、実施の形態１に係る非対称性指数取得部１０９と同様に、偏差分布取得部１０５によって取得された偏差の分布と、背面メッシュの全体の面積とに基づいて、被験者の第１の非対称性指数を求める。非対称性指数取得部２０９は、さらに、第１の非対称性指数を当該被験者の身体の大きさを示す値で除することによって、当該被験者の第２の非対称性指数を求める。本実施の形態では、被験者の体の大きさを示す値として、被験者の身長を採用する。

第２の非対称性指数は、第１の非対称性指数と同様に、被験者の背面の形状が非対称である程度を示す値である。

なお、被験者の身長を示す身長情報は例えば、図示しない入力部などによってユーザが入力してもよい。また例えば、第１形状情報取得部２０１が身長情報を含む被験者データを取得し、非対称性指数取得部２０９は、その身長情報を、例えば第１形状情報取得部２０１から取得してもよい。

表示制御部２１０は、画像を表示部２１１に表示させ、表示部２１１は、表示制御部２１０の制御の下で、画像を表示する。この点、表示制御部２１０及び表示部２１１のそれぞれは、実施の形態１に係る表示制御部１１０及び表示部１１１と概ね同様である。

表示制御部２１０は、実施の形態１にて説明したカラーマップ画像及び第１の非対称性指数に加えて、第２の非対称性指数を表示部２１１に表示させる。

なお、第２の非対称性指数は、これまで説明したように、偏差の分布に基づいて得られる情報である。すなわち、「第２の非対称性指数」は、「偏差の分布」、「カラーマップ画像」、「第１の非対称性指数」の各々と同様に、診断支援情報の１つである。表示制御部２１０は、偏差の分布、カラーマップ画像、第１の非対称性指数、第２の非対称性指数の少なくとも１つを表示部１１１に表示させればよい。

また、本実施の形態に係る表示制御部２１０及び表示部２１１のそれぞれは、実施の形態１に係る表示制御部１１０及び表示部１１１と同様に、出力制御部及び出力部の一例である。

これまで、本発明の実施の形態２に係る側弯症診断支援装置２００の構成について説明した。ここから、本実施の形態に係る側弯症診断支援装置２００の動作の例について説明する。

側弯症診断支援装置２００は、実施の形態１と同様に、側弯症の診断を支援するための処理である側弯症診断支援処理を実行する。本実施の形態に係る側弯症診断支援処理は、図１６及び１７に示すように、実施の形態１に係るステップＳ１０１、Ｓ１０７及びＳ１０８（図４及び５参照）のそれぞれの処理に代わる、ステップＳ２０１、Ｓ２０７及びＳ２０８の処理を含む。本実施の形態に係る側弯症診断支援処理に含まれるその他の処理（ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理）については、実施の形態１に含まれる各処理と同様である。

第１形状情報取得部２０１は、背面形状情報を取得する（ステップＳ２０１）。

詳細には、図１８に示すように、被験者データ取得部１１２は、実施の形態１と同様に、被験者の後ろ姿のスキャンデータとカラー画像データとを含む被験者データを取得する（ステップＳ１１１）。

領域設定部２１３は、ステップＳ１１１で取得したカラー画像と予め定めた色相閾値とを比較し、比較した結果に基づいて、被験者の後ろ姿のカラー画像のうち、被験者の背面に対応する背面領域を抽出する（ステップＳ２１２＿１）。

さらに、領域設定部１１３は、抽出した背面領域から予め定められた方法で特定される領域を関心領域として設定する（ステップＳ２１２＿２）。

関心領域を特定するための方法は、ユーザなどにより適宜設定されるとよい。例えば、本実施の形態では、関心領域は、背面領域のうち、上下方向には腰のくびれと両肩との間であり、かつ、左右方向には中央軸から腰のくびれまでを１００％とした場合の矩形領域として予め定められる。中央軸とは、背面領域の左右の幅の中心を通る線である。図１９（ａ）は、このような方法で特定される関心領域の一例（中央軸から腰のくびれまでを１００％とした場合）を矩形の白枠Ｗで示している。

切出部１１４は、ステップＳ１１２にて設定された関心領域に基づいて、実施の形態１と同様の切り出し処理（ステップＳ１１３）を実行し、続けて、実施の形態１と同様のステップＳ１１４〜Ｓ１１６が実行される。そして、側弯症診断支援装置２００は、図１６に示す側弯症診断支援処理に戻る。

そして、図１６及び１７に示すように、ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理が実行される。図１９（ｂ）は、本実施の形態にてステップＳ１０６の処理を実行することによって表示される被験者の偏差の分布の一例を示す。

続けて、図１７に示すように、非対称性指数取得部２０９は、偏差の分布に含まれる各偏差と、背面メッシュの全体に含まれる各メッシュ領域の面積と、被験者の身長とに基づいて、第１及び第２の非対称性指数を求める（ステップＳ２０７）。

詳細には例えば、非対称性指数取得部２０９は、実施の形態１と同様の方法によって、第１の非対称性指数を求める。さらに、非対称性指数取得部２０９は、第１の非対称性指数を被験者の身長で割ることによって、第２の非対称性指数を求める。

第２の非対称性指数は、実施の形態１にて説明した第１の非対称性指数と概ね同様の傾向を示す値である。

すなわち、第２の非対称性指数は、背面メッシュ、すなわち、被験者の背面の形状が完全に左右対称であれば０となり、対称な形状からのズレが大きくなる程、正の大きな値となる。また、背面において、領域は狭いが局所的に著しく、対称な形状からずれた部分がある場合、第２の非対称性指数は、その局所的な領域における偏差を強調して大きくなる傾向を有する。

表示制御部２１０は、ステップＳ２０７にて求められた第１及び第２の非対称性指数を表示部２１１に表示させる。これにより、表示部２１１は、第１及び第２の非対称性指数を表示し（ステップＳ２０８）、側弯症診断支援処理を終了する。

なお、物理的には、本実施の形態に係る側弯症診断支援装置２００は、実施の形態１に係る側弯症診断支援装置１００と同様に構成されてよい。

これまで、本発明の実施の形態２について説明した。

本発明によれば、実施の形態１と同様に、被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状と偏差の分布に基づいて得られる診断支援情報を表示部２１１に表示させる。これにより、診断をする医師などは、表示部２１１に表示された診断支援情報を参照することで、被験者の背面における局所的な歪みを観察することができる。このように、局所的な歪みの発見を支援することができるので、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

本実施の形態では、背面領域の全体ではなく、その一部を関心領域として設定する。一般的に、被験者の背中の端部近傍における体表面の立体形状は、被験者の姿勢の影響を受け易い。そのため、主に背骨の歪みに起因して体表面の立体形状が変化し易い領域（例えば、背面領域のうち、端部近傍を除いた領域）を、関心領域として設定することで、より正確な診断支援情報を得ることができる。また、予め定めた方法で背面領域から抽出した領域を関心領域とすることで、被験者の撮影状態などによらず、被験者間で概ね対応する領域を関心領域として設定することができる。そのため、異なる被験者間で比較可能な非対称性指数を得ることができ、側弯症の診断により有用な非対称性指数を得ることができる。これにより、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。さらに、偏差の分布を取得するための演算量を低減することができる。

第１の非対称性指数と第２の非対称性指数とは、上述した通り、側弯症の程度を示す値として、診断支援において概ね同様の傾向を示すが、異なる点もある。以下では、概ね実施の形態２で説明した方法で複数の被験者について得られた第１の非対称性指数と第２の非対称性指数とを基に、第１及び第２の非対称性指数の各々の有用性とその性質について、図２２〜２６を参照して説明する。

なお、以下の説明及び図２２〜２６は、背面領域のうち、上下方向には腰のくびれと両肩との間であり、かつ、左右方向には中央軸から腰のくびれまでを１００％とした場合に、左右各々に中央軸から７０％の幅内の矩形領域を関心領域として設定して得られた結果に基づく。この点が、実施の形態２と異なる。

図２０は、複数の被験者について、Ｃｏｂｂ角と第１の非対称性指数との関係を示す図である。図２０において、横軸（ｘ軸）は、Ｃｏｂｂ角（単位は、度である）を表し、縦軸（ｙ軸）は、第１の非対称性指数を表す。図２１は、複数の被験者について、Ｃｏｂｂ角と第２の非対称性指数との関係を示す図である。図２１において、横軸（ｘ軸）は、Ｃｏｂｂ角（単位は、度である。）を表し、縦軸（ｙ軸）は、第１の非対称性指数を表す。

図２０及び２１の各々に示すように、相関係数をＲとすると、Ｒ^２は、Ｃｏｂｂ角と第１の非対称性指数との関係において、０．７６４である。また、Ｃｏｂｂ角と第２の非対称性指数との関係において、Ｒ^２は、０．７８１４である。Ｃｏｂｂ角は、側弯症の程度を示す指数として一般的に採用されている。相関係数Ｒをみると、第１の非対称性指数と第２の非対称性指数との各々は、Ｃｏｂｂ角と高い相関を有しており、側弯症の程度を示す指数として有用である。

次に、図２２〜２５は、第１及び第２の非対称性指数の各非対称性指数を側弯症の診断に適用した場合の（ａ）ＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線及び（ｂ）感度・偽陽性率・偽陰性率・特異度を示す図である。なお。図２２（ａ）〜２５（ａ）の二点鎖線の直線は、ＲＯＣ曲線に接する傾き４５度の線分を示す。

ここで、「感度」とは、陽性の被験者について、非対称性指数が陽性の値を示す割合であって、真陽性感度とも言われる。「偽陽性率」とは、陰性の被験者について、非対称性指数が陽性の値を示す割合である。「偽陰性率」とは、陽性の被験者について、非対称性指数が陰性の値を示す割合である。「特異度」とは、陰性の被験者について、非対称性指数が陰性の値を示す割合である。

図２２及び図２３では、Ｃｏｂｂ角が２５度以上である場合に、側弯症と診断する（或いは、装具が必要な程度の側弯症と診断する）とした場合の例である。図２２及び２３のそれぞれは、そのような診断に、第１の非対称性指数及び第２の非対称性指数を適用した結果を示す。

Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断するために第１の非対称性指数を用いる場合、図２２（ａ）に示すようにＲＯＣ曲線に基づいてカットオフ値を１６３４６５とすると、図２２（ｂ）に示すように、感度、特異度のそれぞれは、０．９２６、０．８７３となる。

Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断するために第２の非対称性指数を用いる場合、図２３（ａ）に示すようにＲＯＣ曲線に基づいてカットオフ値を１３００とすると、図２３（ｂ）に示すように、感度、特異度のそれぞれは、０．８５２、０．９５２となる。

図２４及び図２５では、Ｃｏｂｂ角が１５度以上である場合に、側弯症と診断する（或いは、装具が必要な程度の側弯症と診断する）とした場合の例である。図２４及び２５のそれぞれは、そのような診断に、第１の非対称性指数及び第２の非対称性指数を適用した結果を示す。

Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断するために第１の非対称性指数を用いる場合、図２４（ａ）に示すようにＲＯＣ曲線に基づいてカットオフ値を１０７６４３とすると、図２４（ｂ）に示すように、感度、特異度のそれぞれは、０．９３５、０．８６４となる。

Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断するために第２の非対称性指数を用いる場合、図２５（ａ）に示すようにＲＯＣ曲線に基づいてカットオフ値を６９４とすると、図２５（ｂ）に示すように、感度、特異度のそれぞれは、０．９３５、０．８４１となる。

一般的に、診断方法が当該疾病などの診断に有用であるか否かを判定するために、尤度比が採用される。尤度比とは、「その状態の人がその審査結果となる確率」を「その状態にない人がその審査結果となる確率」で除することで得られる。例えば、検査結果が陽性の場合の尤度比を陽性尤度比とすると、「陽性尤度比＝感度／偽陽性率＝感度／（１−特異度）」の計算式により求められる。また例えば、検査結果が陰性の場合の尤度比を陰性尤度比とすると、「陰性尤度比＝偽陰性率／特異度＝（１−感度）／特異度」の計算式により求められる。

そして、陽性尤度比は、大きいほど確定診断に優れており、一般的に、１０以上であれば、確定診断に有用とされる。陰性尤度比は、小さいほど除外診断に優れており、一般的に、０．１以下であれば、除外診断に有用とされる。

図２６は、上述のような側弯症の診断に、第１及び第２の非対称性指数の各々を適用した場合の尤度比をまとめた図である。

同図を見ると分かるように、Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断するために第１の非対称性指数を用いた場合、陰性尤度比が０．１以下である。そのため、Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断する場合、第１の非対称性指数は、除外診断に有用であると言える。

Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断するために第２の非対称性指数を用いた場合、陽性尤度比が１０以上である。そのため、Ｃｏｂｂ角が２５度以上である被験者を側弯症と診断する場合、第２の非対称性指数は、確定診断に有用であると言える。

Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断するために第１の非対称性指数を用いた場合、陰性尤度比が０．１以下である。そのため、Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断する場合、第１の非対称性指数は、除外診断に有用であると言える。

Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断するために第２の非対称性指数を用いた場合、陰性尤度比が０．１以下である。そのため、Ｃｏｂｂ角が１５度以上である被験者を側弯症と診断する場合、第２の非対称性指数は、除外診断に有用であると言える。

このように、第１の非対称性指数及び第２の非対称性指数の各々は、側弯症の確定診断又は除外診断に有用な指数であり、容易に得ることができる値である。そのため、第１の非対称性指数及び第２の非対称性指数の一方を用いることで、側弯症の早期発見を支援することが可能になる。また、第１の非対称性指数及び第２の非対称性指数の両方を用いることで、より正確な側弯症の早期発見を支援することが可能になる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限られない。例えば、本発明は、以下のように変形されてもよく、実施の形態及び変形例の一部又は全部を適宜組み合わせた形態、その形態に適宜変更を加えた形態をも含む。

（変形例１）
偏差分布取得部１０５は、背面メッシュ上の複数の点と、この複数の点のそれぞれから冠状面に垂直な方向に位置する反射対称メッシュ上の複数の点との組み合わせを、複数の対応する点として特定してもよい。また、偏差分布取得部１０５は、反射対称メッシュ上の複数の点と、この複数の点のそれぞれから冠状面に垂直な方向に位置する背面メッシュ上の複数の点との組み合わせを、複数の対応する点として特定してもよい。

すなわち、本変形例に係る偏差分布取得部１０５は、背面形状情報及び反射対称情報のうちの一方の情報が示す３次元形状としてのメッシュ上の複数の頂点と、背面形状情報及び反射対称情報のうちの他方の情報が示す３次元形状としてのメッシュ上において、一方の情報が示す３次元形状としてのメッシュ上の複数の頂点のそれぞれから冠状面に垂直な方向に位置する複数の点との組み合わせを、複数の対応する点として特定する。

本変形例によっても、被験者の背面全体についての偏差の分布を容易に得ることができる。従って、実施の形態と同様の効果を奏する。

（変形例２）
実施の形態で説明した、反射対称メッシュの取得方法は、その一例に過ぎない。

例えば、反射対称メッシュは、フラッシュメモリなどで構成される反射対称メッシュ記憶部（図示せず）に予め記憶されてもよい。そして、第２形状情報取得部１０４は、反射対称メッシュ記憶部から反射対称メッシュを取得してもよい。

（変形例３）
第1形状情報取得部１０１は、さらに、平滑化部１１６から出力された背面形状情報から、この背面形状情報に含まれる被験者の腕を除くための第1画像抽出部（図示せず）を含んでもよい。第１画像抽出部は、例えば、背面形状情報が示す背面メッシュから、水平方向断面を解析し、断面曲線上の左右の極小点を検出し、その左右の極小点の間に存在するメッシュのみを背面メッシュとして抽出するとよい。

この変形例３によれば、スキャンデータやカラー画像データが示す被験者の後ろ姿は、被験者が、両手を組んで、さらに両腕を伸ばした立位、或いは、その前屈位の姿勢でなくてもよい。

（変形例４）
第1形状情報取得部１０１は、さらに、標準的な背面に応じて定められた矩形枠を予め保持する第２画像抽出部（図示せず）を含んでもよい。この場合、第２画像抽出部は、平滑化部１１６から出力された背面形状情報のうち、その矩形枠の中の情報を背面形状情報として出力してもよい。

この変形例４によれば、スキャンデータやカラー画像データが示す被験者の後ろ姿は、被験者が、両手を組んで、さらに両腕を伸ばした立位、或いは、その前屈位の姿勢でなくてもよい。

（変形例５）
整合部１０６が側弯症診断支援装置１００に備えられなくてもよい。或いは、整合部１０６が、姿勢調整部１１７を備えることなく、メッシュ調整部１１８を備えてもよい。

これによれば、姿勢調整部１１７及びメッシュ調整部１１８の処理、或いは、姿勢調整部１１７の処理をしなくてよいため、全体的な処理を早くすることが可能になる。

特に、整合部１０６が備えられない場合、偏差の分布の精度は、整合部１０６が備えられる場合よりも低下するものの、それによって、過検出になると考えらえる。そのため、側弯症に罹患しているか否かの１次的なスクリーニングをするために有用である。

（変形例６）
実施の形態２では、被験者の身体の大きさを示す値として被験者の身長を採用し、第１の非対称性指数を除する被験者の身長で除することによって第２の非対称性指数を求める例を説明した。しかし、第２の非対称性指数は、第１の非対称性指数を被験者の身体の大きさで規格化したものであればよく、被験者の身体の大きさを示す値は、身長に限られない。被験者の身体の大きさを示す値として、例えば、被験者の背面領域の面積、被験者の肩幅などが採用されてもよい。背面領域の面積や肩幅は、身長のように別途取得しなくても、側弯症診断支援装置２００が取得するカラー画像データから得ることができる。従って、より容易に第２の非対称性指数を得ることが可能になる。

本発明は、被験者が側弯症に罹患しているか否か、或いは、装具が必要か否かに関する医師などの診断を支援するための装置などに有用である。

１００，２００ 側弯症診断支援装置
１０１，２０１ 第１形状情報取得部
１０２ 主軸取得部
１０３ 矢状面取得部
１０４ 第２形状情報取得部
１０５ 偏差分布取得部
１０６ 整合部
１０７ 偏差取得部
１０８ 非対称性データ記憶部
１０９，２０９ 非対称性指数取得部
１１０，２１０ 表示制御部
１１１，２１１ 表示部
１１２ 被験者データ取得部
１１３，２１３ 領域設定部
１１４ 切出部
１１５ メッシュ生成部
１１６ 平滑化部
１１７ 姿勢調整部
１１８ メッシュ調整部
１１９ 第１独立点特定部
１２０ 第２独立点特定部
１２１ 独立点調整部

Claims (14)

1. 被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する第１形状情報取得部と、
   前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得する第２形状情報取得部と、
   前記取得された背面形状情報が示す３次元形状と、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状との偏差の分布を取得する偏差分布取得部と、
   前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させる出力制御部とを備える
   ことを特徴とする側弯症診断支援装置。
2. 前記取得された偏差の分布と、前記背面形状情報が示す３次元形状の全体の面積とに基づいて、前記背面の３次元形状が非対称である程度を示す第１の非対称性指数を、前記診断支援情報として求める非対称性指数取得部をさらに備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の側弯症診断支援装置。
3. 前記非対称性指数取得部は、前記求めた第１の非対称性指数を前記被験者の身体の大きさを示す値で除することによって、前記第１の非対称性指数とともに、又は、前記第１の非対称性指数の代わりに、第２の非対称性指数を前記診断支援情報として求める
   ことを特徴とする請求項２に記載の側弯症診断支援装置。
4. 前記出力制御部は、前記取得された偏差の分布を、前記診断支援情報として前記出力部に出力させる
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の側弯症診断支援装置。
5. 前記出力制御部は、前記偏差に応じて予め定められた色で前記被験者の背面の３次元形状を彩色した画像であるカラーマップ画像によって、前記取得された偏差の分布を、前記診断支援情報として前記出力部に表示させる
   ことを特徴とする請求項４に記載の側弯症診断支援装置。
6. 前記偏差分布取得部は、前記取得された背面形状情報と前記取得された反射対称情報とが示す３次元形状の各々で複数の対応する点を特定し、当該対応する点の間の各距離を前記偏差の分布として求める
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の側弯症診断支援装置。
7. 前記偏差分布取得部は、前記背面形状情報及び前記反射対称情報のうちの一方の情報が示す３次元形状上の複数の点と、前記他方の情報が示す３次元形状上において、前記一方の情報が示す３次元形状上の複数の点のそれぞれの最も近くに位置する複数の点との組み合わせを、前記複数の対応する点として特定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の側弯症診断支援装置。
8. 前記偏差分布取得部は、前記背面形状情報及び前記反射対称情報のうちの一方の情報が示す３次元形状上の複数の点と、前記背面形状情報及び前記反射対称情報のうちの他方の情報が示す３次元形状上において、前記一方の情報が示す３次元形状上の複数の点のそれぞれから冠状面に垂直な方向に位置する複数の点との組み合わせを、前記複数の対応する点として特定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の側弯症診断支援装置。
9. 前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の矢状面を求める矢状面取得部をさらに備え、
   前記第２形状情報取得部は、前記取得された背面形状情報が示す３次元形状と前記求められた矢状面とに基づいて、前記反射対称情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の側弯症診断支援装置。
10. 前記取得された背面形状情報が示す３次元形状について主成分分析を施すことによって、前記背面形状情報が示す３次元形状上の点群が存在する空間において、前記被験者の上下方向及び前後方向のそれぞれと平行な第１主軸及び第３主軸に相当する２つの主軸を求める主軸取得部をさらに備え、
    前記矢状面取得部は、前記求められた２つの主軸に基づいて、前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の矢状面を求める
    ことを特徴とする請求項９に記載の側弯症診断支援装置。
11. 前記偏差分布取得部は、
    前記取得された背面形状情報と前記取得された反射対称情報とが示す３次元形状の各々の位置関係を整合させる整合部と、
    前記反射対称情報が示す３次元形状との位置関係を整合させた、背面形状情報が示す３次元形状の全体について、前記前記反射対称情報が示す３次元形状からの偏差の分布を求める偏差取得部とを含む
    ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の側弯症診断支援装置。
12. 第１形状情報取得部は、
    被験者の後ろ姿の３次元形状上の複数の点を示すスキャンデータと前記被験者の後ろ姿のカラー画像を示すカラー画像データとを取得する被験者データ取得部と、
    前記取得されたカラー画像データが示すカラー画像と予め定められた色相閾値とを比較することによって、前記被験者の背面に対応する背面領域を抽出し、当該抽出した背面領域から予め定められた方法で特定される領域を関心領域として設定する領域設定部と、
    前記スキャンデータから前記設定された関心領域に対応する領域内の複数の点を切り出す切出部と、
    前記切り出された複数の点に基づいて、前記被験者の背面の３次元形状をメッシュで示す情報を前記背面形状情報として生成するメッシュ生成部とを含む
    ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の側弯症診断支援装置。
13. 被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得することと、
    前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得することと、
    前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の全体について、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状からの偏差の分布を取得することと、
    前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させることとを含む
    ことを特徴とする側弯症診断支援方法。
14. コンピュータを、
    被験者の背面の３次元形状を示す背面形状情報を取得する第１形状情報取得部、
    前記被験者の背面の３次元形状と、当該３次元形状の矢状面を基準として鏡像の関係にある３次元形状を示す反射対称情報を取得する第２形状情報取得部、
    前記取得された背面形状情報が示す３次元形状の全体について、前記取得された反射対称情報が示す３次元形状からの偏差の分布を取得する偏差分布取得部、
    前記取得された偏差の分布に基づいて得られる情報であって、前記被験者に関する側弯症の診断を支援するための診断支援情報を出力部に出力させる出力制御部、として機能させるためのプログラム。

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