WO2012157406A1 - 画像解析装置、プログラム、及び画像撮像装置 - Google Patents

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WO2012157406A1
WO2012157406A1 PCT/JP2012/060843 JP2012060843W WO2012157406A1 WO 2012157406 A1 WO2012157406 A1 WO 2012157406A1 JP 2012060843 W JP2012060843 W JP 2012060843W WO 2012157406 A1 WO2012157406 A1 WO 2012157406A1
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image
muscle
image analysis
bone
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PCT/JP2012/060843
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馬場　理香
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株式会社 日立メディコ
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    • A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
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    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0875—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of bone

Definitions

  • the present invention relates to an image analysis device, and more particularly to an image analysis technique for analyzing a fused image by fusing a plurality of types of images extracted from a radiation image or the like.
  • CT Computer Tomography
  • cone beam CT cone beam CT
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • PET PET
  • SPECT Single Photon Emission Computed Tomography
  • ultrasonic device Many studies have been conducted in which a bone model is created from three-dimensional image data of a subject obtained with these apparatuses, and load data obtained by numerical analysis is used for an operation plan. For example, in the technical document 1, a technique is described in which finite element analysis is performed on the femur data extracted from the CT image under conditions assuming a static standing position, and the obtained stress distribution is used for selecting an artificial hip joint. .
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 disclose a technique for displaying a SPECT image and an MRI image in a superimposed manner.
  • Patent Documents 3 and 4 disclose a technique for displaying a PET image and an MRI image in a superimposed manner.
  • Patent Documents 5 and 6 disclose a technique for displaying a CT image and an MRI image so as to overlap each other.
  • an object of the present invention is to accurately and simply obtain a model and analysis conditions necessary for numerical analysis using data obtained by superimposing a plurality of three-dimensional image data obtained by different apparatuses. It is an object of the present invention to provide an image analysis apparatus and a program that can be used.
  • Another object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, in a numerical analysis for obtaining a load on a bone body that is a hard tissue using three-dimensional image data, such as a direction and a magnitude of a force necessary for the analysis.
  • An object of the present invention is to provide an image analysis device, a program, and an image pickup device that can accurately and simply obtain analysis conditions.
  • an image analysis apparatus including a processing unit that processes three-dimensional image data, and a program thereof, the processing unit stores muscle data representing muscles and a bone body. Fusion data is created by fusing the bone data to represent, and using this fusion data, arrangement model data showing the arrangement of bones and muscles is created, and analysis conditions are set based on the arrangement model data An image analysis apparatus and a program thereof are provided.
  • an image imaging device that captures and analyzes three-dimensional image data of a subject, the first three-dimensional image data and the second three-dimensional image data. Is extracted, muscle data is extracted from the first three-dimensional image data, and bone body data is extracted from the second three-dimensional image data, and the extracted muscle data and bone body data are fused to obtain the fusion data.
  • an image pickup apparatus having a configuration including a processing unit that creates and creates arrangement model data indicating the arrangement of bones and muscles using fusion data, and sets analysis conditions based on the arrangement model data.
  • the image analysis apparatus, program, or image pickup apparatus of the present invention enables accurate and automatic modeling and setting of analysis conditions according to the structure of each subject, and provides an accurate analysis result at high speed. There is an advantage that complicated manual processing is not required.
  • FIG. 2 is a side view of a radiation imaging apparatus using X-rays to which each embodiment is applied.
  • the X-ray source 201 and the detector 202 in the X-ray tube 200 are installed at both ends of a C-shaped column 203, and are arranged so that the detection surfaces of the X-ray source 201 and the detector 202 face each other.
  • the subject 207 is arranged in a state lying on the subject holding device 205, and the X-ray source 201 and the detector 202 installed on the support column 203 rotate around the rotation axis 206 around the subject 207.
  • the X-ray source 201 and the rotating shaft 206 of the detector 202 are on the paper surface and are installed in parallel to the floor surface.
  • Reference numeral 208 denotes an image analysis device that analyzes an image of X-rays transmitted through the subject 207 in accordance with the output of the detector 202.
  • Fig. 3 shows a side view of another radiation imaging apparatus.
  • the column 303 slides on the rotation mechanism 304 and rotates. Therefore, the rotation shaft 306 is set to be parallel to the floor surface and penetrate the paper surface.
  • the length of the subject 307 that can be photographed in the body axis direction is not limited because the column 303 is inserted from the side surface of the subject 307.
  • IVR Interventional Radiology
  • FIG. 4 shows a state in which the support 403 is rotated 90 degrees around the rotation mechanism 404 with respect to the radiation imaging apparatus of FIG.
  • the X-ray source 401 and the detector 402 rotate in such a manner that the support column 403 slides on the rotation mechanism 404.
  • the rotation shaft 406 is on the paper surface and is set perpendicular to the floor surface.
  • the subject 407 can be imaged while standing or sitting. It is a form suitable for orthopedics and dentistry. Further, the same radiation imaging apparatus can take both the imaging modes shown in FIGS.
  • FIG. 5 shows the radiation imaging apparatus in a state where the column 503 is suspended.
  • FIG. 6 shows a radiation imaging apparatus when a gantry is used as the column 603.
  • the device of FIG. 5 can rotate in a stable horizontal plane and is suitable for dentistry.
  • the apparatus of FIG. 6 can rotate at high speed, and is suitable for a moving object.
  • each radiation imaging apparatus in addition to the C-shape shown in the figure, a U-shape, a U-shape, the gantry described above, and the like are used.
  • the support columns 203 to 603 can be supported from the side, suspended from the ceiling, or supported from the floor.
  • a bed or a chair is used for the subject holding devices 205 to 605.
  • the X-ray sources 201-601 and detectors 202-602 are fixed by rotating the subjects 207-607 There is a form to do.
  • rotation can be performed with a simpler apparatus as compared with a system that moves a detector or the like, stable rotation is possible. Further, there is a form in which the subjects 207 to 607 and the X-ray sources 201 to 601 and the detectors 202 to 602 are rotated, and the imaging time can be shortened compared to a system in which one of them is rotated. Further, by moving both or one of the columns 203 to 603 and the subject holding devices 205 to 605, the rotation shafts 206 to 606 are set obliquely with respect to the axes of the subjects 207 to 607, or oblique to the floor surface. It is also possible to set to.
  • a one-dimensional detector or a two-dimensional detector is used for the detectors 202 to 602 of each radiation imaging apparatus.
  • Two-dimensional detectors include one-dimensional detectors arranged in multiple rows, planar X-ray detectors, combinations of X-ray image intensifiers and CCD (Charge-Coupled Device) cameras, imaging plates, CCD detectors, There are solid state detectors.
  • planar X-ray detector there is a combination of an amorphous silicon photodiode and a TFT (Thin FilmorTransistor) paired on a square matrix and directly combined with a fluorescent plate.
  • X-rays generated from the X-ray sources 201 to 601 pass through the subjects 207 to 607, converted into electric signals according to the X-ray intensity by the detectors 202 to 602, and input as measurement images to the image analysis devices 208 to 608. And constructed into a three-dimensional image.
  • a three-dimensional image is constructed by a processing device (not shown) and then input to the image analysis devices 208 to 608 as three-dimensional image data.
  • numerical analysis processing is performed using the obtained three-dimensional image data.
  • the image analysis devices 208 to 608 are separated from the detectors 202 to 602, and can also perform numerical analysis processing alone. In that case, it can be freely carried and can be miniaturized, improving the convenience for the user.
  • the 3D images handled by the image analysis devices 208 to 608 can be real-time, previously captured data input from various 3D image capturing devices such as the above-described MRI and PET devices. It is also possible to use data stored in a storage unit, a storage medium, or the like. Further, the type is not limited to the above-described three-dimensional image data by X-rays, and other three-dimensional image imaging apparatuses such as image data, for example, three-dimensional image data such as MR image data and ultrasonic image data are available. Used.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of the image analysis apparatus.
  • a central processing unit (CPU) 1202 having a normal computer configuration and executing software such as an image analysis program on an internal bus 1207, various programs and various kinds of programs Main memory (MM) 1201 and hard disk drive (HDD) 1204 as storage units for storing processing data such as 3D image data, and liquid crystal display (Liquid Crystal Display: LCD) as various display units
  • An input unit (Input) 1205 such as a keyboard and a communication interface (I / F) 1206 are connected to each other, and sequentially process the analysis target data.
  • Various types of 3D image data are input via the input unit 1205 or the communication interface 1206 and stored in the storage unit. Note that this image analysis apparatus can be installed as a part of the three-dimensional image capturing apparatus.
  • the muscle running vector means a vector indicating the running direction of the muscle.
  • the first embodiment relates to an image analysis apparatus including a processing unit for processing three-dimensional image data, and a program thereof.
  • the processing unit includes muscle data representing muscles, bone data representing bones, To create fusion data, create placement model data showing the arrangement of bones and muscles using the fusion data, set analysis conditions based on the placement model data, and further based on the analysis conditions It is the Example of the image-analysis apparatus of the structure which performs a numerical analysis, and its program.
  • FIG. 1 shows a processing procedure in the image analysis apparatus of the first embodiment.
  • This processing procedure can be realized by a program executed by the CPU 1202 which is the processing unit of the image analysis apparatus described with reference to FIG. The same applies to various processing procedures in the following description.
  • a hard tissue and a bone are extracted from a three-dimensional CT image 101 obtained by CT imaging (103), and bone data 105 is obtained.
  • muscle which is a soft tissue
  • muscle data 106 is obtained.
  • Bone body data and muscle data are fused (107) to obtain bone body and muscle fusion data 108.
  • the contact point between the bone and the muscle and the muscle running vector which is the running direction of the muscle are calculated (109), and the arrangement model data 110 is created.
  • Analysis conditions obtained from the arrangement model data are set on the analysis model created from the bone body data (111), and the analysis model data 112 is created. Further, numerical analysis 113 is executed on the analysis model data 112 to obtain an analysis result 114.
  • the analysis conditions can be automatically set, and complicated manual processing becomes unnecessary. Also, by creating an analysis model based on the shooting data of the subject, modeling according to the structure of each subject can be made, and an accurate analysis result can be obtained.
  • the CT device measures the difference in the amount of X-ray absorption, and is superior to imaging of hard tissues such as bones and teeth compared to other 3D imaging devices. Further, a high spatial resolution three-dimensional image can be obtained at high speed. Therefore, accurate bone data can be created by calculating bone data using a CT image. As a result, an accurate analysis result can be obtained. Further, since the subject is not restrained for a long time, the burden on the subject is reduced. In addition, since the result can be obtained in a short time, the burden on the user can be reduced.
  • the MR device measures the state of hydrogen nuclei, and is better suited for muscle imaging because it excels in soft tissue imaging compared to other three-dimensional imaging devices. Therefore, it is possible to create highly accurate muscle data by calculating muscle data using MR images. As a result, an accurate analysis result can be obtained.
  • FIG. 7 shows an outline of processing when the mandible is used as a subject by the processing procedure of the image analysis apparatus of the present embodiment.
  • the tilt of the axis and the magnification of the image are corrected with the CT image and MR image.
  • the external shape of the face is extracted by threshold processing
  • the difference image between the CT image and the MR image is obtained by changing the angle and the enlargement ratio
  • the value that minimizes the difference value is obtained.
  • characteristic objects such as bones and blood vessels are extracted, and an angle and an enlargement ratio at which the value of the difference image between the CT image and the MR image is minimized.
  • region extraction processing is performed on each slice image of the CT image, a bone region is extracted, and bone data 701 is calculated. Further, region extraction processing is performed on each slice image of the MR image, a muscle region is extracted, and muscle data 702 is calculated.
  • Area extraction processing includes thresholding processing and region growing processing that considers continuity between adjacent pixels and slices.
  • the accuracy of extraction is improved by using a bone shape model and a muscle shape model.
  • the shape model a standard object shape, a shape obtained by computer simulation, a shape given by a human atlas, or the like is used.
  • the external shape of the face of the shape model is compared with the external shape of the face of the photographed subject, the deformation of the subject is calculated, the bone shape model and the muscle shape model are deformed to fit the subject, and this is used as a template.
  • Region extraction is performed while comparing with the template. In particular, since the boundary is unclear in the region at the end of the muscle, it is possible to prevent the region from expanding without limit by using a template, and the accuracy of region extraction is improved.
  • the point where the muscle data 702 contacts or intersects with the bone body data 701 is defined as a contact point between the muscle and the bone body, and the contact area is obtained. If there is no contact, the muscle data region extraction is continued until the contact is found. Alternatively, the bone body closest to the end of the muscle is used as the contact point. In that case, the size and shape of the contact area are obtained from the muscle shape model, and the muscle area is extracted around the contact.
  • the contact point between the bone and muscle can be fixed, rotated, or limited. If fixed, numerical analysis is easy, and an analysis result can be obtained in a short time. If rotation and limited movement are used, the analysis becomes complicated but detailed analysis is possible, and an accurate analysis result can be obtained. As described above, fused bone body data and muscle data are obtained.
  • the center may be the center of gravity, the center when assumed to be a circle, or the position half the length in two orthogonal directions.
  • a straight line connecting from the center of one contact region to the center of the other contact region is obtained, and a vector is set along the straight line.
  • an approximate straight line is obtained for the center of the muscle region of each slice, and a vector is set along the straight line.
  • the direction of the vector is given by the muscle shape model.
  • An approximate curve, arc, or ellipse approximation for the center of the muscle region of each slice may be obtained and used as a muscle running vector.
  • the muscle running vector is simple, the vector can be easily calculated, the numerical analysis is also simple, and the analysis can be completed in a short time (705).
  • curve approximation since vectors are complex, it takes time to calculate and analyze vectors, but detailed analysis is possible and accurate analysis results can be obtained.
  • the size of the muscle running vector is calculated by estimating the quality and strength of the muscle from the pixel value of the muscle region in the photographed image and the size of the muscle region. For example, the higher the pixel value, the better the quality, and the larger the region, the stronger.
  • a relational expression between the pixel value and the strength is obtained in advance, and the magnitude is converted from the pixel value using the relational expression to set the magnitude of the vector. As a result, the magnitude of the muscle running vector 707 can be automatically calculated (705).
  • a relational expression between the pixel value of the bone body region and the hardness of the bone body in the photographed image is obtained, and the strength of the bone body is set in the analysis model.
  • the strength of the analysis model can be automatically calculated, and the arrangement model data 706 can be obtained in the three-dimensional space.
  • FIG. 8 shows an outline of calculation of the muscle running vector in the present embodiment.
  • a muscle region 802 is extracted on the slice image 801.
  • four types of muscle regions 802 represented by different textures are extracted.
  • a muscle region is extracted on each slice image.
  • a region center 803-1 is calculated for the muscle region 802-1 extracted on the slice image 801-1.
  • a region center 803-2 is calculated for the muscle region 802-2 extracted on the slice image 801-2.
  • a straight line connecting the region center 803-1 and the region center 803-2 is obtained, and a muscle running vector 804 is set along the straight line.
  • the general running direction of the muscle is given by the muscle shape model.
  • a slice image is cut out and processed along the running direction given by the muscle shape model. Since CT images and MR images have high resolution in the Axial image, the region can be accurately extracted by cutting out the slice image as the Axial image.
  • a muscle running vector extending in a direction along the body axis can be easily calculated.
  • the slice image is not limited to the Coronal direction, the Sagittal direction, and the Axial direction, and may be cut obliquely with respect to the axis.
  • the center of the region can be accurately calculated for the oblique muscle, and the calculation accuracy of the muscle running vector is improved.
  • the facial contours are extracted from the CT image 1101 and the MR image 1102 by threshold processing 1107 and 1108 to obtain facial contour data 1109 and 1110, respectively.
  • a difference image 1112 between the CT image and the MR image is obtained by a difference operation (1111), and a value that minimizes the difference value is obtained (1113).
  • characteristic objects such as bones and blood vessels are extracted, and an angle and an enlargement ratio at which the value of the difference image between the CT image and the MR image is minimized. The angle and the enlargement ratio are adjusted repeatedly until the difference value is minimized (1114), and the angle and the enlargement ratio are obtained (1117).
  • the angle / magnification rate is adjusted (1115, 1116) for each of the bone data 1105 and muscle data 1106 described above, and the angle and magnification rate are adjusted. Are combined (1118) to obtain bone + muscle fusion data 1119.
  • the value of the difference image is a representative value such as an average value, a median value, a mode value, a maximum value, or a minimum value of the pixel values of the difference image. If the region for calculating the representative value is the entire image, the shape of the entire head can be reflected. When the partial region is used, for example, the shape of the bone can be strongly reflected.
  • the minimum judgment can be made with high accuracy by plotting the number of iterations on the horizontal axis and the value of the difference image on the vertical axis, and taking the value of the difference image value as the minimum value or the minimum value. It is. Alternatively, if the value of the difference image is a value at the number of times that is smaller than a preset value, the determination becomes easy.
  • a muscle running vector is calculated.
  • a point where the muscle data 1106 contacts or intersects with the bone body data 1105 is defined as a contact point between the muscle and the bone body (1120), and a contact area 1121 is obtained. If there is no contact, the muscle data region extraction is continued until the contact is found. Alternatively, the bone body closest to the end of the muscle is used as the contact point. In that case, the size and shape of the contact area are obtained from the muscle shape model 1123, and the muscle area is extracted around the contact (1122). This process is performed on all slices of one muscle (1124). Such a process is executed for all types of muscles (1125).
  • each muscle region is calculated (1126), and a muscle running vector calculation process connecting them is performed (1127) to obtain the muscle running vector 1128.
  • the subsequent processing is as described with reference to FIG. 1, and processing such as obtaining arrangement model data in a three-dimensional space is continued based on this muscle running vector, but description thereof is omitted here.
  • an image capturing apparatus including a processing unit that sets numerical conditions based on the arrangement model data and performs numerical analysis, and further includes a display unit.
  • the second embodiment is another embodiment of an image analysis apparatus having a processing unit for processing three-dimensional data and a program thereof, and the processing unit uses an existing muscle running vector as muscle data.
  • Create fusion data by fusing with bone body data, create placement model data showing bone and muscle placement using the fusion data, set analysis conditions based on the placement model data, It is the Example of the image analysis apparatus of the structure which analyzes, and its program.
  • FIG. 9 shows a processing procedure in the processing unit in the image analysis apparatus of the second embodiment using an existing muscle running vector.
  • FIG. 10 shows an outline of the processing of the second embodiment when the mandible is the subject.
  • a bone body is extracted from a newly photographed CT image 901 (902), and bone body data 903 is obtained.
  • the existing muscle running vector 904 and the bone body data 903 are fused (905), and the arrangement model data 906 is created in a three-dimensional space.
  • the analysis conditions obtained from the arrangement model data 906 are set on the analysis model created from the bone body data 903 (907), and the analysis model data 908 is created.
  • a numerical analysis 909 is executed on the analysis model data 908 to obtain an analysis result 910.
  • analysis conditions can be automatically set even when only a CT image is obtained as photographing data of a subject.
  • bone body data is extracted from a new CT image, and muscle data is calculated from an MR image.
  • bone body data and muscle data are extracted using a three-dimensional image obtained by another imaging apparatus. May be.
  • a CT apparatus, an MR apparatus, a PET apparatus, a SPECT apparatus, an ultrasonic apparatus, etc. can be considered.
  • muscle data is extracted from the ultrasound image. Since the ultrasonic device is small, light, and inexpensive, it can easily shoot compared to other photographic devices, and photographic data can be obtained easily. Moreover, since it is small in size, it can be used in combination with a CT apparatus, and imaging data of bones and muscles can be obtained simultaneously. Since there is no time lag between the bone body data and the muscle data, there is no inclination or position deviation, and the data can be easily merged, the processing speed can be increased, and an accurate analysis result can be obtained.
  • bone body data and muscle data may be extracted using data created by computer simulation and data obtained by human body atlas.
  • numerical analysis can be executed and an analysis result can be obtained.
  • these data are stored as a shape model. Compared with actual imaging data, the deformation of the subject is calculated, and the bone shape model and the muscle shape model are transformed to fit the subject and used as bone data and muscle data.
  • bone body data and muscle data may be extracted from images captured by various existing devices. Thereby, numerical analysis can be executed and the analysis result can be obtained without newly photographing the subject.
  • the progress may be displayed on the display unit so that the user can confirm. Further, the user may be able to correct the intermediate result on the confirmation screen. As a result, analysis conditions can be easily set semi-automatically, and occurrence of errors can be avoided. In addition, since the progress can be confirmed, the user can use the analysis result with peace of mind.
  • the bone data, muscle data, muscle running data, fusion data, arrangement model data, analysis model data, and the like in FIGS. 1 and 9 can be considered.
  • the CT image and the bone body data are superimposed and displayed on the display unit, and the bone body region is corrected by adding and deleting the bone body region with the mouse.
  • the MR image and muscle data are displayed in a superimposed manner, and the muscle data is corrected by adding and deleting muscle regions with the mouse.
  • the fusion data the inclination, rotation, and enlargement ratio of bone data or muscle data are corrected.
  • the fusion data and the arrangement model data the direction and the size of the muscle running vector are corrected. Add and delete contacts, and change the contact area. Add, delete, or modify analysis conditions in analysis model data.
  • a message that calls attention to the user may be displayed during the process.
  • a general muscle running vector has a symmetrical shape. Therefore, the calculated muscle running vectors are compared on the left and right, and a message is displayed if the left and right are largely separated. Thereby, the occurrence of an error can be avoided.
  • the method for calculating the load on the bone body has been described, but the present invention is not limited to this.
  • it can be applied to other hard tissues such as teeth.
  • the present invention can be applied to calculating the load on an organ or blood vessel by obtaining the arrangement of the organ or blood vessel and the surrounding membrane instead of a hard tissue such as a bone body.
  • the present invention is extremely useful as an image analysis technique for fusing a plurality of types of images extracted from radiation images and analyzing the fused images.

Abstract

　３次元データを用いて骨体にかかる負荷を求める数値解析において、解析に必要な力の方向や大きさなどの解析条件を正確に、簡潔に求める。筋肉を表す３次元データである筋肉データ106と、骨体を表す３次元データである骨体データ105を融合し、融合した画像上で骨体と筋肉の接点と筋肉の走行方向と大きさから筋肉走行ベクトルを算出して、骨体と筋肉の配置をモデル化し、配置モデルデータ110を作成する。この配置モデルの解析モデルデータ112に基づいて解析条件を設定し、被写体画像についての数値解析を行う。これによって、たとえば、骨体にかかる負荷のシミュレーション等を行い、手術計画を正確かつ容易に実現可能とすることができる。

Description

画像解析装置、プログラム、及び画像撮像装置
　本発明は、画像解析装置、特に放射線画像等から抽出した複数種類の画像を融合し、融合した画像を解析する画像解析技術に関する。
　被写体の３次元画像データを取得する装置として、CT(Computed Tomography)装置、コーンビームCT装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、PET(Positron Emission Tomography)装置、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置、更には超音波装置などがある。これらの装置で得られた被写体の３次元画像データから骨体モデルを作成し、数値解析によって得られた負荷データを手術計画に役立てる研究が多々行われている。例えば、技術文献１では、CT画像から抽出した大腿骨データに対して静止立位を想定した条件で有限要素解析を行い、得られた応力分布を人工股関節の選定に役立てる技術が述べられている。
　一方で、異なる装置で得られた複数種類の被写体の画像の３次元データを重ね合わせて、情報を補う技術が報告されている。例えば、特許文献１および特許文献２には、SPECT画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。特許文献３および特許文献４には、PET画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。特許文献５および特許文献６には、CT画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。
特開2008-125658号公報 特開2006-053102号公報 特開2008-036284号公報 特開2002-214347号公報 特開2006-341085号公報 特開平05-344964号公報
鹿児島県工業技術センター研究報告No.15, pp.81-86, 2001
　上述したCT画像を人工股関節の選定に役立てる技術において、数値解析を実施するためには、外部から加わる力の方向や大きさ、また、生体側の筋肉などが応じる力の方向や大きさが解析条件として必要となる。しかし、筋肉などの軟部組織はCT画像では識別が困難である。その結果、ユーザーが経験的に方向や大きさを決めることになり、正確な条件設定は難しい。また、解析条件の設定にはユーザーによる煩雑な作業が必要となっている。
　そこで、上述した異なる装置で得られた３次元画像データを重ね合わせて利用することが考えられるが、これまで、異なる装置で得られた３次元画像データを重ね合わせたデータを用いて、数値解析に必要なモデルや解析条件を求める手法についての報告はなされていない。
　本発明の目的は、上記の課題を解決するため、異なる装置で得られた複数の３次元画像データを重ね合わせたデータを用いて、数値解析に必要なモデルや解析条件を正確、簡潔に求めることが可能な画像解析装置、及びプログラムを提供することにある。
　本発明の他の目的は、上記の課題を解決するため、３次元画像データを用いて硬組織である骨体にかかる負荷を求める数値解析において、解析に必要な力の方向や大きさなどの解析条件を正確、簡潔に求めることが可能な画像解析装置、プログラム、及び画像撮像装置を提供することにある。
　上記の目的を達成するため、本発明においては、３次元画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムであって、処理部は、筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、この融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する構成の画像解析装置、及びそのプログラムを提供する。
　また、上記の目的を達成するため、本発明においては、被写体の３次元画像データを撮像し、解析する画像撮像装置であって、第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データが入力される入力部と、第一の３次元画像データから筋肉データと、第二の３次元画像データから骨体データを抽出し、抽出した筋肉データと骨体データを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、この配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する処理部を備える構成の画像撮像装置を提供する。
　本発明の画像解析装置、プログラム、又は画像撮像装置は、個々の被写体の構造に応じたモデル化と解析条件の設定が正確かつ自動的に可能となり、高速に正確な解析結果が得られると共に、煩雑な手動処理が不要となるという利点がある。
第１の実施例の処理の手順を示すフローチャート図である。 各実施例に係る、放射線撮像装置の側面図である。 各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。 各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。 各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。 各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。 第１の実施例に係る、処理の概要を示す説明図である。 第１の実施例に係る、処理の概要を示す説明図である。 第２の実施例に係る、別処理の手順を示すフローチャート図である。 第２の実施例に係る、別の処理の概要を示す説明図である。 第１の実施例に係る、処理手順の要部の詳細を示すフローチャート図である。 各実施例に係る、画像解析装置の一構成例を示す図である。
　　以下、本発明の実施例を図面に従い説明するに先立ち、各実施例が適用される放射線撮像装置について説明する。
　図２は、各実施例が適用されるＸ線を用いた放射線撮像装置の側面図である。Ｘ線管200内のＸ線源201と検出器202とはＣ字型の支柱203の両端に設置され、Ｘ線源201と検出器202の検出面が対向するよう配置される。被写体207は被写体保持装置205に横になった状態で配置され、その周囲を支柱203に設置されたＸ線源201および検出器202が回転軸206を中心として回転する。この装置ではＸ線源201と検出器202の回転軸206は紙面上にあり、床面に平行に設置される。208は検出器202の出力に従い、被写体207を透過したＸ線による画像を解析する画像解析装置である。
　図３に別の放射線撮像装置の側面図を示す。この装置では、支柱303は回転機構304上をスライドして回転する。そのため、回転軸306は床面に平行で、紙面を貫くように設定される。図３の放射線撮像装置では、被写体307の側面から支柱303を入れる形であるため、被写体307の体軸方向に撮影可能な長さが限定されない。例えば、径の小さいＣアームを用いる場合でも、腹部など、体軸方向に長い被写体の中心部を撮影することが可能となる。IVR(Interventional Radiology)に適した形態である。
　図４に、図３の放射線撮像装置に対し、回転機構404を中心に、支柱403を90度回転させた状態を示す。この装置では、Ｘ線源401と検出器402は支柱403が回転機構404上をスライドする形で回転する。回転軸406は紙面上にあり、床面に垂直に設定される。図４の放射線撮像装置では、被写体407を立位あるいは座位の状態で撮影することが可能である。整形や歯科に適した形態である。また、同じ放射線撮像装置で、図３と図４の両方の撮影形態が可能である。
　図５に、支柱503を吊り下げる状態の放射線撮像装置を示す。また、図６に、支柱603としてガントリを用いる場合の放射線撮像装置を示す。図５の装置は安定した水平面内の回転が可能であり、歯科に適する。図６の装置は高速な回転が可能であり、動きのある対象に適する。
　上記の各放射線撮像装置の支柱203～603は、図示したＣ字型の他に、Ｕ字型やコ字型、上述したガントリなどが用いられる。支柱203～603は側面から支える形態の他に、天井から吊るす形態や、床面で支える形態もある。被写体保持装置205～605には、寝台や椅子が用いられる。被写体207～607を固定してＸ線源201～601と検出器202～602を回転させる形態の他に、被写体207～607を回転させてＸ線源201～601と検出器202～602を固定する形態がある。検出器等を移動させる系に比較して簡潔な装置で回転が可能であるため、安定した回転が可能である。また、被写体207～607およびＸ線源201～601と検出器202～602を回転させる形態があり、片方を回転させる系に比較して、撮影時間の短縮が可能である。また、支柱203～603と被写体保持装置205～605の両方あるいは片方を移動させることにより、回転軸206～606を被写体207～607の軸に対して斜めに設定したり、床面に対して斜めに設定することも可能である。
　各放射線撮像装置の検出器202～602には、１次元検出器あるいは２次元検出器を用いる。２次元検出器としては、１次元検出器を並べて多列化したもの、平面型Ｘ線検出器、Ｘ線イメージインテンシファイアとCCD(Charge Coupled Device)カメラの組み合わせ、イメージングプレート、CCD検出器、固体検出器等がある。平面型Ｘ線検出器としては、アモルファスシリコンフォトダイオードとTFT(Thin Film Transistor)を一対としてこれを正方マトリックス上に配置し、これと蛍光板を直接組み合わせたもの等がある。
　Ｘ線源201～601から発生されたＸ線は被写体207～607を透過し、検出器202～602によりＸ線強度に応じた電気信号に変換され、画像解析装置208～608に計測像として入力され、３次元画像に構築される。あるいは、図示しない処理装置によって３次元画像に構築された後に、３次元画像データとして画像解析装置208～608に入力される。画像解析装置208～608では、得られた３次元画像データを用いて、数値解析処理が行われる。検出器202～602と連結していることにより、撮影から解析まで一連の処理として実行することができ、ユーザーの負担を軽減することができる。
　画像解析装置208～608は検出器202～602と切り離され、単独で数値解析処理を実行することも可能である。その場合、自在に持ち運びが可能であり、小型化も可能であり、ユーザーの利便性が向上する。画像解析装置208～608で取り扱う３次元画像は、上述したMRI装置、PET装置等の各種の３次元画像撮像装置から入力されるリアルタイムの、直前に撮影されたデータでも可能であり、事前に撮影され、記憶部、記憶媒体等に蓄積されたデータでも可能である。また、その種類は、上述したＸ線による３次元画像データに限定されず、他の３次元画像撮像装置である、画像データ、例えばMR画像データや、超音波画像データ等の３次元画像データが用いられる。
　図１２は、画像解析装置の一構成例を示す図である。同図に示すように、通常のコンピュータ構成を有し、内部バス1207に、画像解析プログラムなどのソフトウェアを実行する処理部である中央処理部(Central Processing Unit：CPU)1202、各種プログラムや各種の３次元画像データ等の処理データを記憶する記憶部となる主メモリ(Main Memory：MM)1201やハードディスクドライブ(HDD)1204、各種の表示を行う表示部である液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display：LCD)、キーボード等の入力部(Input)1205、通信インタフェース(I/F)1206が相互に接続され、解析対象データに対して順次処理を実行する。各種の３次元画像データは入力部1205や、通信インタフェース1206を介して入力され、記憶部に蓄積される。なお、この画像解析装置を、３次元画像撮像装置の一部として設置することも可能である。
　以下、図面に従い本発明の実施例について説明する。なお、本明細書において、筋肉、内臓などの軟部組織に対応し、骨、歯等を硬組織、あるいは骨体と呼ぶこととする。また、本明細書において、筋肉走行ベクトルとは、筋肉の走行方向を示すベクトルを意味している。
　第１の実施例は、３次元画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムに関するものであり、処理部は、筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、更にはその解析条件に基づき数値解析を行う構成の画像解析装置、及びそのプログラムの実施例である。
　図１に、第１の実施例の画像解析装置における処理手順を示す。この処理手順は、図１２を用いて説明した画像解析装置の処理部であるCPU1202で実行されるプログラム等で実現できる。以下の説明における各種の処理手順についても同様である。
　本実施例においては、まず、CT撮影による３次元CT像101から硬組織、骨体を抽出し(103)、骨体データ105を得る。また、MR撮影による３次元MR像102から軟部組織である筋肉を抽出し(104)、筋肉データ106を得る。骨体データと筋肉データを融合し(107)、骨体と筋肉の融合データ108を得る。融合データ108上で、骨体と筋肉の接点と、筋肉の走行方向である筋肉走行ベクトルを算出し(109)、配置モデルデータ110を作成する。骨体データから作成した解析モデル上に、配置モデルデータから求めた解析条件を設定し(111)、解析モデルデータ112を作成する。更には、解析モデルデータ112に対して数値解析113を実行し、解析結果114を得る。
　本実施例の処理手順により、筋肉走行ベクトルと接点を算出して配置モデルデータ110を作成することにより、自動的に解析条件の設定が可能となり、煩雑な手動処理が不要となる。また、被写体の撮影データに基いて解析モデルを作成することにより、個々の被写体の構造に応じたモデル化が可能となり、正確な解析結果が得られる。
　CT装置はＸ線吸収量の差を計測するものであり、他の３次元撮影装置に比較して、骨や歯などの硬組織の撮影に優れている。また、高空間分解能の３次元像を高速に得ることができる。従って、CT像を用いて骨体データを算出することにより、精度の良い骨体データを作成することが可能である。その結果、正確な解析結果を得ることができる。また、被写体を長時間、拘束することがないため、被写体の負担が軽減する。また、短時間で結果を得ることができるため、ユーザーの負担が軽減できる。
　MR装置は水素原子核の状態を計測するものであり、他の３次元撮影装置に比較して軟部組織の撮影に優れているため、筋肉の撮影に適している。従って、MR像を用いて筋肉データを算出することにより、精度の良い筋肉データを作成することが可能である。その結果、正確な解析結果を得ることができる。
　図７に、本実施例の画像解析装置の処理手順により、被写体として、下顎骨を対象とした場合の処理の概要を示す。最初に、CT像とMR像で、軸の傾きや画像の拡大率を修正する。例えば、しきい値処理により顔面の外形を抽出し、角度および拡大率を変化させてCT像とMR像の差分像を求め、差分値が最小となる値を求める。あるいは、骨、血管などの特徴的な対象を抽出し、CT像とMR像の差分像の値が最小となる角度および拡大率を求める。
　次に、CT像の各スライス像上で領域抽出処理を行い、骨体の領域を抽出し、骨体データ701を算出する。また、MR像の各スライス像上で領域抽出処理を行い、筋肉の領域を抽出し、筋肉データ702を算出する。領域抽出処理には、しきい値処理や、隣り合った画素やスライス間の連続性を考慮するリージョングローイング処理がある。
　領域抽出の際に、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを用いることにより、抽出の精度を向上する。形状モデルには標準的な被写体の形状や、計算機シミュレーションにより求められた形状、人体アトラスで与えられる形状などが用いられる。例えば、形状モデルの顔面の外形と撮影された被写体の顔面の外形を比較し、被写体の変形を算出し、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを被写体に合うように変形し、それをテンプレートとする。テンプレートと比較しながら領域抽出を行う。特に、筋肉の端の領域では境界が不鮮明であるため、テンプレートを用いることで領域が際限なく拡大することを防ぐことができ、領域抽出の精度が向上する。
　角度および拡大率を合わせた状態で、抽出された骨体データに、抽出された筋肉データを重ね合わせて融合する（703）。なお、CT像とMRI像を重ね合わせる際、脊椎の位置を基準にする方法が有効である。脊椎は、形状が特徴的であることから、容易に他の部位と識別することができ、基準に適する。また、XYZ方向にそれぞれ形状が特徴的であるため、拡大率や角度の違いによって差分値に変化が現れ易く、拡大率や角度の最適値を見つける対象として適する。また、構造が硬く、変形し難いことから、CT像とMRI像の撮影の間に時間差がある場合や、立位と仰臥位などの撮影状態の違いがある場合にもずれが小さく、位置合わせが容易にできる。
　ここで、筋肉データ702が骨体データ701と接触あるいは交わる点を、筋肉と骨体の接点とし、接点領域を求める。接点がない場合には、筋肉データの領域抽出を継続させて、接点が見つかるまで実行する。あるいは、筋肉の端から最も近い骨体を接点とする。その場合、筋肉形状モデルから、接点領域の大きさおよび形を求め、接点の周囲で筋肉領域を抽出する。
　骨体と筋肉の接点は、固定、回転、限定移動などが考えられる。固定にすると、数値解析が容易であり、短時間で解析結果を得ることができる。回転、限定移動にすると、複雑になるが詳細な解析が可能であり、正確な解析結果を得ることができる。以上により、融合された骨体データ、筋肉データが得られる。
　各スライスで、筋肉領域の中心を算出し、それらをつなげた筋肉走行ベクトルを求める。中心は、重心、円と仮定した場合の中心、直交する２方向における長さの半分の位置、などが考えられる。最も簡単には、各筋肉領域において、一方の接点領域の中心から、もう一方の接点領域の中心までを結ぶ直線を求め、その直線に沿ってベクトルを設定する。あるいは、各スライスの筋肉領域の中心に対して、近似直線を求め、その直線に沿ってベクトルを設定する。ベクトルの方向は、筋肉形状モデルによって与えられる。各スライスの筋肉領域の中心に対する近似曲線や、円弧あるいは楕円近似を求め、筋肉走行ベクトルとしてもよい。直線近似では、筋肉走行ベクトルが簡潔であり、ベクトルの算出が容易であると共に、数値解析も簡単で短時間で解析を終了することができる(705)。曲線近似では、ベクトルが複雑であるため、ベクトルの算出および解析に時間を要するが、詳細な解析が可能であり、正確な解析結果を得ることができる。
　筋肉走行ベクトルの大きさは、撮影像における筋肉領域の画素値や、筋肉領域の大きさから、筋肉の質や強さを推定して算出する。例えば、画素値が高いほど質がよく、領域が大きいほど強いものとする。事前に、画素値と強さの関係式を求めておき、それを用いて画素値から強さを換算して、ベクトルの大きさを設定する。これにより、筋肉走行ベクトル707の大きさを自動的に算出することが可能となる（705）。
　また、撮影像における骨体領域の画素値と骨体の硬さの関係式を求めておき、解析モデルにおいて骨体の強さを設定する。これにより、解析モデルの強さを自動的に算出することが可能となり、3次元空間上で配置モデルデータ706を得ることができる。
　図８に、本実施例における、筋肉走行ベクトルの算出の概要を示す。図８の(a)に示すように、スライス像801上で、筋肉領域802を抽出する。ここでは、異なるテクスチャで表される４種類の筋肉領域802が抽出されている。(b)に示すように、各スライス像上で、筋肉領域が抽出される。スライス像801-1上で抽出された筋肉領域802-1に対して、領域中心803-1を算出する。同様に、スライス像801-2上で抽出された筋肉領域802-2に対して、領域中心803-2を算出する。領域中心803-1と領域中心803-2をつなぐ直線を求め、直線に沿って筋肉走行ベクトル804を設定する。
　筋肉の種類によって、Coronal方向、Sagittal方向、Axial方向のどちらに伸びているか異なる。筋肉の一般的な走行方向は、筋肉形状モデルによって与えられるものとする。筋肉走行ベクトル804の算出時には、筋肉形状モデルで与えられる走行方向に沿って、スライス像を切り出して処理を行う。CT像やMR像はAxial像において解像度が高いことから、スライス像をAxial像として切り出すと、領域を正確に抽出することができる。スライス像をCoronal像やSagittal像として切り出すと、体軸に沿った方向に伸びている筋肉走行ベクトルを容易に算出できる。また、スライス像はCoronal方向、Sagittal方向、Axial方向に限定されず、軸に対して斜めに切り出しでもよい。その結果、斜めになっている筋肉に対して、領域中心を正確に算出することが可能となり、筋肉走行ベクトルの算出精度が向上する。
　以上、実施例１の画像解析装置について詳細に説明したが、その処理手順を纏めて図示すると図１１のようになる。
　図１１において、CT像1101、MR像1102それぞれに対し、しきい値処理1107、1108により顔面の外形を抽出し、顔面の外形データ1109、1110を得る。これらのデータに対し、差分操作（1111）により、CT像とMR像の差分像1112を求め、差分値が最小となる値を求める（1113）。あるいは、骨、血管などの特徴的な対象を抽出し、CT像とMR像の差分像の値が最小となる角度および拡大率を求める。差分値が最小になるまで、繰り返し、角度および拡大率の調整を行い（1114）、角度および拡大率を求める（1117）。そして、最終的に決定した角度・拡大率を用いて、先に説明した骨体データ1105と、筋肉データ1106それぞれに対し、角度・拡大率の調整（1115、1116）を行い、角度および拡大率を合わせた状態で、両者を融合し(1118)、骨体＋筋肉融合データ1119を得る。
　ここで、差分像の値とは、例えば、差分像の画素値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値などの代表値である。代表値を算出する領域を画像全体とすると、頭部全体の形状を反映することができる。部分領域とすると、例えば、骨の形状を強く反映することができる。最小の判定は、横軸に繰り返し回数、縦軸に差分像の値をプロットし、差分像の値が最小値をとる回数、あるいは極小値をとる回数における値とすると、精度のよい判定が可能である。あるいは、差分像の値が予め設定した値より小さくなった回数における値とすると、判定が容易になる。
　続いて、この融合データ1119に基づき、筋肉走行ベクトルを算出する。まず、筋肉データ1106が骨体データ1105と接触あるいは交わる点を、筋肉と骨体の接点とし（1120）、接点領域1121を求める。接点がない場合には、筋肉データの領域抽出を継続させて、接点が見つかるまで実行する。あるいは、筋肉の端から最も近い骨体を接点とする。その場合、筋肉形状モデル1123から、接点領域の大きさおよび形を求め、接点の周囲で筋肉領域の抽出を行う（1122）。この処理を一つの筋肉の全スライスで行う（1124）。このような処理を、全ての種類の筋肉で実行する（1125）。
　そして、各筋肉領域の中心を算出し（1126）、それらをつなげた筋肉走行ベクトルの算出処理を行い（1127）、筋肉走行ベクトル1128を得ることができる。この後の処理は、図１を用いて説明した通りであり、この筋肉走行ベクトルに基づき、３次元空間上の配置モデルデータを得る等の処理が続くが、ここでは説明を省略する。
　また、以上の実施例の説明は、画像解析装置として説明したが、以上の実施例の構成は、画像撮像装置にも適用することができる。即ち、CT画像データ等の第一の３次元画像データと、MR画像データ等の第二の３次元画像データが入力される入力部と、第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データから筋肉データと骨体データを抽出し、抽出した筋肉データと骨体データを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、この配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、数値解析を行う処理部、更には表示部を備える画像撮像装置を構成することもできる。
　第２の実施例は、３次元データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムの他の実施例であり、処理部は、筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、骨体データと融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、更には数値解析を行う構成の画像解析装置、及びそのプログラムの実施例である。
　図９に、既存の筋肉走行ベクトルを用いる、第２の実施例の画像解析装置における処理部での処理手順を示す。また、図１０に、被写体として下顎骨を対象とした場合に、第２の実施例の処理の概要を示す。まず、新規に撮影されたCT像901から骨体を抽出し（902）、骨体データ903を得る。既存の筋肉走行ベクトル904と骨体データ903を融合し（905）、3次元空間上に配置モデルデータ906を作成する。骨体データ903から作成した解析モデル上に、配置モデルデータ906から求めた解析条件を設定し（907）、解析モデルデータ908を作成する。解析モデルデータ908に対して数値解析909を実行し、解析結果910を得る。
　本実施例のように、既存の筋肉走行ベクトル904を用いることにより、被写体の撮影データとしてCT像のみが得られる場合でも、解析条件の自動設定が可能となる。
　以上の実施例では、新規のCT像から骨体データを抽出し、MR像から筋肉データを算出したが、他の撮影装置によって得られる３次元像を用いて、骨体データや筋肉データを抽出してもよい。例えば、CT装置、MR装置、PET装置、SPECT装置、超音波装置などが考えられる。例えば、超音波像から筋肉データを抽出する。超音波装置は小型、軽量、安価であることから、他の撮影装置に比較して容易に撮影を行うことができ、手軽に撮影データを得ることができる。また、小型であるため、CT装置と併用して撮影を行うことが可能であり、骨体と筋肉の撮影データを同時に得ることができる。骨体データと筋肉データに時間ずれがないことにより、傾きや位置ずれがなく容易に融合ができ、処理が高速化でき、正確な解析結果が得られる。
　あるいは、計算機シミュレーションで作成したデータや、人体アトラスで得られたデータを用いて、骨体データや筋肉データを抽出してもよい。これにより、骨体データや筋肉データが撮影できない場合にも、数値解析を実行し、解析結果を得ることができる。具体的には、これらのデータを形状モデルとして保存しておく。実際の撮影データと比較し、被写体の変形を算出し、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを被写体に合うように変形して、骨体データや筋肉データとして用いる。
　あるいは、既存の様々な装置による撮影像から骨体データや筋肉データを抽出してもよい。これにより、新たに被写体の撮影を行わなくとも、数値解析を実行し、解析結果を得ることができる。
　上記の処理の途中で、途中経過を表示部に表示し、ユーザーが確認することを可能にしてもよい。また、確認画面上で、ユーザーが途中結果を修正することを可能にしてもよい。これらにより、半自動で容易に解析条件が設定できると共に、エラーの発生を回避することができる。また、途中経過を確認できることから、　ユーザーが安心して解析結果を用いることが可能となる。
　例えば、途中経過としては、図１および図９における骨体データ、筋肉データ、筋肉走行データ、融合データ、配置モデルデータ、解析モデルデータなどが考えられる。また、途中結果の修正としては、CT像と骨体データを重ね合わせて表示部に表示し、マウスで骨体領域を追加および削除することにより、骨体データを修正する。MR像と筋肉データを重ね合わせて表示し、マウスで筋肉領域を追加および削除することにより、筋肉データを修正する。融合データにおいて、骨体データあるいは筋肉データの傾き、回転、拡大率を修正する。融合データおよび配置モデルデータにおいて、筋肉走行ベクトルの方向および大きさを修正する。接点の追加および削除や、接点領域の変形を行う。解析モデルデータにおいて、解析条件の追加、削除、修正を行う。
　また、処理の途中で、ユーザーに注意を促すメッセージを表示してもよい。例えば、一般的な筋肉走行ベクトルは、左右対称形を成している。従って、算出された筋肉走行ベクトルを左右で比較し、左右で乖離が大きい場合にはメッセージを表示する。これにより、エラーの発生を回避することができる。
　上記の実施例では、骨体にかかる負荷を算出する手法について述べたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、歯等の他の硬組織に適用することもできる。さらには骨体等の硬組織ではなく、臓器や血管と周囲の膜との配置を求めて、臓器や血管にかかる負荷を算出することにも適用することができる。
　また、本発明の幾つかの実施例について上述したが、これらの実施例は、本発明を分かりやすく説明するために説明したのであり、本発明を実現するための一具体例に過ぎず、また、本発明は必ずしも上述した実施例の全ての構成を備えるものに限定されものではない。
　本発明は、放射線画像等から抽出した複数種類の画像を融合し、融合した画像を解析する画像解析技術として極めて有用である。
101　CT像
102　MR像
105　骨体データ
106　筋肉データ
108　骨体＋筋肉融合データ
110　配置モデルデータ
112　解析モデルデータ
114　解析結果
200,300,400,500,600　Ｘ線管
201,301,401,501,601　Ｘ線源
202,302,402,502,602　検出器
203,303,403,503,603　支柱
204,304,404,504,604　回転装置
205,305,405,505,605　被写体保持装置
206,306,406,506,606　回転軸
207,307,407,507,607　被写体
208,308,408,508,608　画像解析装置
701,903　骨体データ
702　筋肉データ
704　骨体＋筋肉融合データ
706,906　配置モデルデータ
707,804,904　筋肉走行ベクトル
801　スライス像
802　筋肉領域
803　領域中心
1201　主メモリ
1202　CPU
1203　LCD
1204　HDD
1205　入力装置(Input)
1206　インタフェース(I/F)
1207　内部バス。

Claims (17)

  1. 画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、
    前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、
    前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  2. 請求項１に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータとする、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  3. 請求項１に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    前記筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、前記骨体データと、融合して前記融合データを作成する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  4. 請求項２に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    筋肉形状モデルを用いて筋肉領域を抽出し、前記筋肉データに基づく各スライス像上で、前記筋肉領域の中心を抽出し、抽出した前記領域の中心をつなげて前記筋肉走行ベクトルを算出する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  5. 請求項４に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    前記筋肉形状モデルとして、事前に設定した筋肉形状モデルを用いる、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  6. 請求項１に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、MR(Magnetic Resonance Imaging)像から前記筋肉データを抽出する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  7. 請求項１に記載の画像解析装置であって、
    前記処理部は、
    CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、超音波像から前記筋肉データを抽出する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  8. 請求項１に記載の画像解析装置であって、
    表示部を更に備え、前記配置モデルデータを前記表示部に表示する、
    ことを特徴とする画像解析装置。
  9. 画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置で実行される画像解析プログラムであって、
    前記処理部を、
    筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、
    前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、
    前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定するように動作させる、
    ことを特徴とする画像解析プログラム。
  10. 請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
    前記処理部を、
    前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータを作成するように動作させる、
    ことを特徴とする画像解析プログラム。
  11. 請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
    前記処理部を、
    前記筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、前記骨体データと、融合して前記融合データを作成するよう動作させる、
    ことを特徴とする画像解析プログラム。
  12. 請求項１０に記載の画像解析プログラムであって、
    前記処理部を、
    筋肉形状モデルを用いて筋肉領域を抽出し、前記筋肉データに基づく各スライス像上で、前記筋肉領域の中心を抽出し、抽出した前記領域の中心をつなげて前記筋肉走行ベクトルを算出するよう動作させる、
    ことを特徴とする画像解析プログラム。
  13. 請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
    前記処理部を、
    CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、超音波像から前記筋肉データを抽出するよう動作させる、
    ことを特徴とする画像解析プログラム。
  14. 被写体の３次元画像データを撮像し、解析する画像撮像装置であって、
    第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データが入力される入力部と、前記第一の３次元画像データから筋肉データと、前記第二の３次元画像データから骨体データを抽出し、抽出した前記筋肉データと前記骨体データを融合して融合データを作成し、前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する処理部を備える、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  15. 請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
    前記処理部は、
    前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータとする、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  16. 請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
    前記第一の３次元画像データはCT画像データであり、前記第二の３次元画像データはMR画像データである、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  17. 請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
    表示部を更に備え、前記配置モデルデータを前記表示部に表示する、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
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