WO2006085525A1

WO2006085525A1 - 画像診断支援システム、画像診断支援プログラム

Info

Publication number: WO2006085525A1
Application number: PCT/JP2006/302053
Authority: WO
Inventors: Yoshihiro Goto; Toru Nakagawa
Original assignee: Hitachi Medical Corporation
Priority date: 2005-02-09
Filing date: 2006-02-07
Publication date: 2006-08-17
Also published as: EP1847221A4; US8139829B2; JPWO2006085525A1; EP1847221B1; EP1847221A1; JP5324779B2; US20080292155A1

Abstract

本発明の画像診断支援システムは、被検体の画像の骨領域について所定のしきい値処理を行わせるための特徴量を設定する入力手段（１５）と、前記被検体の画像を記憶する記憶手段（１１）から当該画像を読み出し、前記入力手段によって設定された特徴量により前記読み出された画像から骨領域を含む診断領域を抽出し、前記抽出された診断領域について骨部成分とその骨部以外の成分の成分識別情報により骨の構造分析情報を算出する制御手段（１０）と、前記算出された骨の構造分析情報を前記被検体の画像と対応づけて表示する表示手段（１４）と、を備える。

Description

画像診断支援システム、画像診断支援プログラム

技術分野

[0001] 本発明は、医用画像に基づいて骨粗鬆症の進行度などに関する情報を画像処理する画像診断支援システム、画像診断支援プログラムに関する。

本出願は、日本国特許法に基づく特許出願特願第 2005— 032604号及び特願第 2005— 032605号に基づくパリ優先権主張を伴う出願であり、特願第 2005— 03 2604号及び特願第 2005— 032605号の利益を享受するために参照による援用を受ける出願である。

背景技術

[0002] 近年、人の壮年期の骨粗鬆症の発症が問題視されている。特に女性は閉経後にホルモンバランスにより代謝による破骨機能が造骨機能を上回る結果、骨量が大幅に減少することが知られており、同年代の男性と比較して骨粗鬆症が発症しやすい傾 I口」にある。

また。最近では『プレ更年期』と呼ばれる現象が若年期の女性に現れる傾向にあり、壮年期の人だけでなく若年期の人に対しても骨粗鬆症の発症が懸念される状況にある。

そのため、骨粗鬆症の画像診断支援、診断予測支援、治療計画支援の各技術の確立は、広い年齢層の人から望まれている。

そこで、従来技術では、 X線 CT装置などの医用画像診断装置を用いた骨粗鬆症の診断で海綿骨の骨密度を測定する方法が提案されている。この測定方法は、骨粗鬆症の診断の指標として CT値の平均値を使用し、それを複数の骨密度測定用ファントムの結果と比較することによって間接的に骨密度を測定する (例えば、 [特許文献

1]参照。）。

[0003] 特許文献 1 :特開平 11 155852号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題 [0004] し力しながら、上記従来技術は、骨の内部の構造分析がされて、な、ので、骨粗鬆症の進行度などの診断の指標を正確に測定するための配慮がされていな力つた。

[0005] 本発明の目的は、骨の構造分析情報により画像診断支援を可能とする画像診断支援システムを提供することにある。課題を解決するための手段

[0006] 本発明の画像診断支援システムは、被検体の画像の骨領域にっヽて所定のしきヽ値処理を行わせるための特徴量を設定する入力手段と、前記被検体の画像を記憶する記憶手段から当該画像を読み出し、前記入力手段によって設定された特徴量により前記読み出された画像力ゝら骨領域を含む診断領域を抽出し、前記抽出された診断領域について骨部成分とその骨部以外の成分の成分識別情報により骨の構造分析情報を算出する制御手段と、前記算出された骨の構造分析情報を前記被検体の画像と対応づけて表示する表示手段と、を備える。

[0007] また、本発明の画像診断支援プログラムは、被検体の画像の骨領域にっヽて所定のしき!/、値処理を行わせるための特徴量を設定する入力ステップと、前記入カステツプによって設定された特徴量により前記被検体の画像から骨領域を含む診断領域を抽出するステップと、前記抽出された診断領域について骨部成分とその骨部以外の成分の成分識別情報により骨の構造分析情報を算出するステップと、前記算出された骨の構造分析情報を前記被検体の画像と対応づけて表示するステップと、をコンピュータに実行させる。発明の効果

[0008] 本発明によれば、骨の構造分析情報により画像診断支援ができる。

図面の簡単な説明

[0009] [図 1]本発明が適用される画像診断支援システム全体のハードウェア構成を示すブロック図である。

[図 2]脊椎海綿骨の左右の非対称性を利用して骨粗鬆症の進行度を測定する場合の一例を示す図である。

[図 3]正常な場合と骨粗鬆症の場合の CT画像の一例を示す図である。

[図 4]破壊された骨の空洞部分の面積や体積を抽出する処理の一例を示すフローチヤート図である。

[図 5]図 4の処理をランレングスで行うための説明図である。

[図 6]特徴量としてヒストグラムの CT値が低ヽ方の分布 (海綿骨の分布）のピーク位置

CTpを統計量として使う場合を示す図である。

[図 7]図 3に示す骨の空洞部分を模式的に示した図である。

圆 8]擬似体積とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。

圆 9]脊椎部分の CT値の最小値を投影面メモリに投影する場合の一例を示す図である。

[図 10]海綿骨の CT値が低い場合の処理の一例を示す図である。

[図 11]原画像とカラー化した海綿骨中の低濃度部分を合成して表示した例を示す図である。

[図 12]海綿骨に含まれるハイドロキシアパタイトの大きい順又は小さい順に並べて表示する例を示す図である。

[図 13]特徴量とハイドロキシアパタイトとの関係を予め求めておく場合の一例を示す図である。

圆 14]隣り合う画像を加算した画像の特徴量に基づいてスライス厚ゼロの特徴量を求める場合を示す図である。

[図 15]55歳力も 60歳までの人の特徴量と出現頻度の関係の一例を示す図である。圆 16]脚の骨についてその擬似体積とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。

圆 17]規格化された特徴量とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。圆 18]骨粗鬆症患者の特徴量とその演算に用いた画像との関係を示す図である。圆 19]正常な人の特徴量とその演算に用いた画像との関係を示す図である。

[図 20]各スライスにおける海綿骨領域を示す図である。

圆 21]各スライスにおける海綿骨領域の重なり領域を抽出した場合の一例を示す図である。

[図 22]図 20の各スライスの海綿骨領域と前述の最大領域とが互、にどのように重なるかを示す図である。 1

O

圆 23]人体を横方向から見た背骨領域の濃度 (CT値)の平均値をプロットした図である。1—

〇

[図 24]所定の曲線よりも濃度 (CT値)の高い部分を抽出した結果を示す図である。圆 25]人体を横方向から見た背骨領域の特徴量を求める場合の一例を示す図である。

[図 26]脊椎のつなぎ目を考慮して骨の特徴量すなわち「濃度のすかすか度」を抽出する処理の一例を示すフローチャート図である。

[図 27]図 18、図 19の横軸に沿って貼り付けてある画像を説明する図である。

圆 28]年齢とすかすか度との関係を示す図である。

符号の説明

··中央処理装置（CPU)

11· ,·主メモリ

12· ··磁気ティスク

13· ■·表示メモリ

14· ••CRTディスプレイ

is"マウス

le- "コントローラ

17· · ·キーボード

18· · ·スピーカ

19· ··共通バス

la- '通信ネットワーク

lb- ' ·他のコンピュータや CT装置

発明を実施するための最良の形態

[0011] 以下添付図面に従って本発明に係る画像診断支援システムの好ましい実施の形態について説明する。

[0012] 図 1は、本発明が適用される画像診断支援システム全体のハードウェア構成を示すブロック図である。この画像診断支援システムは、例えば X線 CT装置等で被検体の対象部位について収集した複数の断層像 (CT画像など）に基づいて、脊椎の骨梁の構造を定量ィ匕して表示するものである。

[0013] この画像診断支援システムは、各構成要素の動作を制御する中央処理装置 (CPU ) 10と、装置の制御プログラムが格納された主メモリ 11と、複数の断層像データ及びプログラム等が格納された磁気ディスク 12と、表示用の画像データを一時記憶する表示メモリ 13と、この表示メモリ 13からの画像データに基づヽて画像を表示する表示装置としての CRTディスプレイ 14と、画面上のソフトスィッチを操作するマウス 15及びそのコントローラ 16と、各種パラメータ設定用のキーやスィッチを備えたキーボード 17と、スピーカ 18と、上記各構成要素を接続する共通バス 19とから構成される。

[0014] この実施の形態では、主メモリ 11以外の記憶装置として、磁気ディスク 12のみが接続されている場合を示している力これ以外にフロッピディスクドライブ、ハードデイスクドライブ、 CD— ROMドライブ、光磁気ディスク（MO)ドライブ、 ZIPドライブ、 PDドライブ、 DVDドライブ、 USBメモリなどが接続されていてもよい。さらに、図示していな V、通信インターフェイスを介して LAN (ローカルエリアネットワーク）やインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク la上に接続可能とし、他のコンピュータや C T装置 ZMR装置 ZUS装置 lbなどとの間で画像データの送受信を行えるようにしてもよい。また、画像データの送受信は、 X線 CT装置、 MRI装置、超音波診断装置などの被検体の断層像が収集可能な医用画像診断装置を上記 LAN等の通信ネットヮーク laと接続して行ってもよい。

[0015] まず、骨梁の構造を定量化して表示する場合について説明する。図 2は、脊椎海綿骨の形状を線対称で分割したときの左右の非対称性を利用して骨梁の構造を定量化して表示する場合の一例を示す図である。図 3は、正常な場合と骨粗鬆症の場合の CT画像の一例を示す図である。図 3 (A)は、正常な場合の海綿骨 21及び皮質骨 22を示し、図 3 (B)は、骨粗鬆症の場合を示す。図 3 (B)に示すように、骨粗鬆症の初期症状で主な症状は、腰背部痛であり、その後、脊椎骨の微少骨折を繰り返し、潰れ、徐々に背骨が曲がり、身長が低くなつていく。骨粗鬆症の人は、脊椎海綿骨の濃度分布が左右非対称となって、脊椎骨が破壊されていく様子が見られる。そこで、この濃度分布の非対称性の度合を測定し、それを骨粗鬆症の進行度として骨梁の構造を定量ィ匕して測定することができる。 [0016] まず、図 2 (A) (B)に示すように海綿骨 30は左右対象に分割する中央線 31で分割する。分割後の右側領域 33及び左側領域 32のそれぞれにつ、て次式に従って •右側領域の CT f 左側領域の CT f >しき、値

となる領域の面積 S1を求める。同様に次式に従って

•左側領域の CT f 右側領域の CT f >しき、値

となる領域の面積 S2をそれぞれ求める。ここで、 CT値は画像の濃度値の具体例を示すもので、 X線 CT画像以外の画像を用いるときはその画像の濃度値を意味する。

[0017] 求められた面積 SI, S2を次式に代入して変数 δを求める。

• δ =abs (骨部の標準 CT値 SI, S2を除く領域の平均 CT値）

ここで absは絶対値を意味する。このようにして求められた変数 δに基づいて次のような判断を行い、これを骨粗鬆症の進行度として定義する。

•if ( δく一定値 ) {

骨粗鬆症の進行度 = 定数 X (S1 + S2) ZS

}elset

計測不可能ここで、 Sは海綿骨 30の全体面積である。

これによつて、一般的な低線量 CT画像を利用して脊椎の骨粗鬆症の進行度が計算できる。つまり骨梁の構造を定量ィ匕ができる。

[0018] 図 2は、脊椎海綿骨の濃度分布が左右非対称である場合に基づいて骨粗鬆症の進行度を定義している。骨粗鬆症の進行度としてさらに精度を高める場合には、図 3 に示されたように骨粗鬆症によって破壊された骨の空洞部分の面積や体積を骨粗鬆症の進行度の指標に反映させる。これらは、骨には空洞部分が見られるがこの空洞部分の形や大きさは一定でな、ので、断層像における所定の骨領域の平均濃度値より低濃度の領域に関する情報を用いて算出した値を空洞部分の大きさとし、この空洞部分の大きさを特徴量として骨粗鬆症の進行度の要因として用いる。

これにより、空洞部分の大きさが被検者の骨折などの障害を予見するための指標とすることで、より詳細な診断支援ができる。以下の説明では、破壊された骨の空洞部分の面積や体積を抽出するために、しき V、値処理や領域拡張法を用いて!/、る。

[0019] 図 4は、破壊された骨の空洞部分の面積や体積を抽出する処理の一例を示すフロ一チャート図である。図 5は、図 4の処理をランレングスで行うための説明図である。まず、最初ステップ S 50では、操作者が被検者の複数の断層像を画面に表示しておいて、その表示された複数の断層像力最初のスライスに相当する断層像とその断層像のしきい値処理に用いる特徴量をマウス 15などにより設定する。この設定の方法は、画面に推奨値をメニュー形式で表示しそのメニューの中力選択してもよいし、キーボード 17で実際に海綿骨領域の左右領域の非対称性やランレングスなどを入力してもよい。この特徴量は操作者によって入力が行われればよいので、その入力の手段は限定されない。次のステップ S51では、 CPU10がマウスにより指定された最初のスライスに対して特徴量に基づくしきヽ値処理などにより、骨の海綿骨の領域を抽出する。このステップの処理によって、海綿骨 30の領域が図 2に示されるように抽出される。

[0020] ステップ S52では、 CPU10が抽出された海綿骨の内部の各スライスについて CT 値の局所平均値 avCTを求める。図 6 (A)には、このようにして求められた局所平均値 avCTl, avCT2, avCT3が示されている。図示した例は、イメージしやすいように横軸を X, Y, Z方向の画像上のピクセル位置、縦軸を海綿骨部分断面の濃度値 (例えば CT f)とするグラフ形式で表記して、る。

[0021] ステップ S53では、 CPU10が CT値の平均 AVすなわち局所平均値 avCTl, avC T2, avCT3よりも CT値の小さい領域 (低濃度領域 Ζ低濃度ランレングス) RGを抽出し、それを二値画像 RGとして作成すると共にその領域 RGの平均 CT値を求める。図 5 (B)は、 4箇所の低濃度領域 (低濃度ランレングス) RGが抽出された例が示されている。この図 5 (B)も図 5 (A)と同様に、図示した例は、イメージしやすいように横軸を X, Y, Z方向の画像上のピクセル位置、縦軸を海綿骨部分断面の濃度値 (例えば C T値）とするグラフ形式で表記して、る。

[0022] ステップ S54では、 CPU10が二値画像 RGの画像で、 X, Υ, Z方向（X, Υ, Z方向は互いに直交する）の低濃度ランレグス RGの平均値を求める。ステップ S55では、 CPU10が前記求められた低濃度ランレグス RGの平均値から擬似体積を求め、その求められた擬似体積を原画像と合成して表示する。

ステップ S56では、操作者が画面上の次のスライスを指定する又は CPU10が予め設定された更新すべき次のスライスに更新する。

ステップ S57では、 CPU10が予定のスライスを終了したか否かの判定を行い、終了した yesの場合は処理を終了し、終了していない noの場合は再度ステップ S53を実行する。

[0023] なお、ステップ S52からステップ 55までのしきい値処理においては、以下のような特徴量 1〜特徴量 11を用いるようにしてもよ!、。

•特徴量 1： 2Dランレングス (RG)の値

•特徴量 2： 2DRGの平均値

•特徴量 3：濃度の局所平均微小領域 RGの濃度平均値

•特徴量 4： RG領域の総和と微小領域の平均 CT値の積

•特徴量 5：微小領域 RGの平均面積と小領域の CT値の平均値の積

•特徴量 6：微小領域を総和したときの平均 2DRGと微小領域の平均 CT値の積

•特徴量 7：微小領域の平均 2DRGの局所領域内部での平均値と Δ CTの積

•特徴量 8：局所領域の濃度分散値又は標準偏差値

•特徴量 9：局所領域の濃度標準偏差値 X f (RG)

•特徴量 10：局所領域の濃度期待値

•特徴量 11：微小領域の平均 2DRGの局所領域内部での平均値と Δ CTの積と局所領域の濃度期待値の商

なお、上述の特徴量の演算では、原 CT画像を用いて処理している力高域フィルタ処理をした画像に対して処理してもよい。ここで、平均面積とは平均 2Dランレングスと呼び、 X方向ランレングスの平均値と Y方向ランレングスの平均値の積（X方向と Y方向は直交）で求める。また 2Dランレングスとは直交する 2方向のランレングスの積である。

[0024] 図 6は、特徴量がヒストグラムの CT値が低ヽ方の分布 (海綿骨の分布）のピーク位置 CTpである場合を示す図である。図示した例は、イメージしやすいように横軸を CT 値、縦軸をその CT値の発生頻度とするグラフ形式で表記する。

これは、 CT画像における各 CT値の出現頻度をヒストグラムとしているから、ピークを示す位置が 2箇所以上現れる場合があるので、その中で CT値の低い方を海綿骨のピーク位置 CTpとするものである。

[0025] 次に、図 7により脊椎の骨粗鬆症の進行度が骨の空洞部分の平均面積を用いてある程度定量ィ匕する場合について説明する。平均面積は擬似的な体積として用いてもよい。図 7は骨には空洞部分が見られるので、それを模式的に示してある。この空洞部分の形や大きさは一定でな、ので、これを「ランレングス」と「濃度差」を用いて近似している。

図 7 (A)は、骨を Y方向からみた図であり、骨の Z方向の様子を分力り易く示す図であり、図 7 (B)は、骨を Z方向から見た図であり、 Z方向に所定のスライス厚で構成されたスライス画像の一例を示す図である。図 7 (B)のスライス画像 802は、図 7 (A)のスライス位置 801における断層像である。

[0026] CPU10は 3次元の各方向（X, Υ, Z)についてランレングスの平均を求める。つまり、 CPU10は X方向に走査してランレングスの平均 X— RLを求め、 Y方向に走査してランレングスの平均 Y—RLを求め、さらに Z方向に走査してランレングスの平均 Z—R Lを求める。 CPU10は各方向について求められたランレングスを用いて、空洞の平均面積が X— RLと Y— RLの積、平均体積が平均面積と Z—RLの積でそれぞれ求める。

[0027] 断層像のスライス厚が例えば 5〜10[mm]と厚い場合、 Z方向のランレングス Z—R Lが求まらないので、ランレングス Z— RLを「濃度差 Δ ΟΓ」で代用する。ここで、濃度差 Δ CTは、海綿骨の平均 CT値と低濃度領域 RGの平均 CT値との差で求める。すなわち、平均体積は、平均面積と定数及び Δ ΟΓとの積で近似する。

[0028] 上述の説明では、骨粗鬆症の進行度を 3次元の各方向（X, Υ, Ζ)のランレングスを用いて計測している力以下に示すように X方向のランレングス、 Υ方向のランレングス、濃度差 Δ ΟΓを用いて骨粗鬆症の進行度を定義してもよいし、これらを組み合わせたものを骨粗鬆症の進行度として定義してもよ、。

[0029] また、骨粗鬆症の進行度は {海綿骨の CT値の（1画像内の）平均値 (avCT)— CT c }の逆数に比例する関係にある。

ここで、 CTcはマイクロ CT等での測定結果に対応するように調整する実験値である力軟部組織の CT f (例えば 90程度)で近似してもよ!/、。

これにより、前記抽出された原画像の脊椎領域の平均 CT値と計測された特徴量をマイクロ CT装置などで事前に測定した実際の骨粗鬆症の進行度とを対比することで、より精度が高い診断支援ができる。

再構成規格化定数： S = 1Z海綿骨面積の (N枚画像間の)平均値、スライス厚規格化定数: T1 (厚さ）、スライス厚規格化定数 (S)に依存した加算値定数: T2 (厚さ）、とすると、その骨粗鬆症の進行度は、以下の [数式 1]〜[数式 3]で表される。

[0030] · (骨粗鬆症の進行度） =f (X_RL, Y_RL, Δ CT, avCT, S, Tl (厚さ） , T2 (厚さ)）… [数式 1]

• (骨粗鬆症の進行度） =〔 (X_RL X Y_RL X Δ CT) Z { (avCT— CTc) X S }〕 X Tl (厚さ） +T2 (厚さ）… [数式 2]

• (骨粗鬆症の進行度） =〔 (X_RL^a X Y_RL^a X Δ CT³) Z{ (avCT— CTc) ^v X S }〕 X Tl (厚さ） +T2 (厚さ）… [数式 3]

[0031] 骨粗鬆症の進行度は、 X軸方向から 45度（一般的には任意角度)ずれた方向のランレングスと、 Y軸方向から 45度（一般的には任意角度)ずれた方向のランレングスとに代用しても良い。また、骨粗鬆症の進行度は複数の代用値を求めて平均値を用いてもよい。例えば、 10 [mm]厚スライスの場合、 Tl = 1000. 0、Τ2 = 0. 0、にすると、骨粗鬆症の進行度 (濃度すかすか度）は 0〜10の範囲で表せる。

[0032] また、骨粗鬆症の進行度は、高精度でなくて良い場合、 lZ (avCT— CTc)を (一定値—avCT)で近似してもよい。この場合、骨粗鬆症の進行度は次の [数式 4]のように表すことができる。

• (骨粗鬆症の進行度） =〔 (X_RL X Y_RL X Δ CT) /S X (一定値— avCT)〕 X T (厚さ） +定数 (厚さ）… [数式 4]

[0033] 図 8は、擬似体積とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。図 8では、スライス位置に対応する脊椎部分を擬似体積の大きさに応じて、色分けして表示している。脊椎部分 91〜脊椎部分 95の色は、左側から順番に、青色、黄色、赤色、薄い赤色、青色となっている。これによつて骨粗鬆症の進行度を容易に認識することができる。また、被検者に診断結果として提示しても容易に理解できる。ここでは擬似体積として CT値濃度の標準偏差を用いている。脊椎部分の濃度表示は 3D表示ゃ脊椎内部や脊椎中央付近の体軸に垂直方向への最大値投影、最小値投影で表しても良い。図 9は、脊椎部分の CT値の最小値を投影面メモリに投影する場合の一例を示す図である。「骨粗鬆症の進行度」を表示する場合、脊椎部分 101の CT値の最小値 102を投影面メモリ 104に投影した値を用いると診断に寄与する画像が得られる。「骨粗鬆症の進行度」とは逆に、「健康度 (正常度)」を表示する場合には、脊椎部分 1 01の CT値の最大値 103を投影面メモリ 104に投影した値を用いる。また、「健康度（正常度)」を表示する場合には、このような特徴量 (擬似体積)の最大値に対応する断層像を自動的に表示するようにしてもよい。この場合、処理途中や原画像の異常を表すため、異常メッセージを表示してもよい。

[0034] 海綿骨の CT値が低、場合には、その部分が脊椎のつなぎ目力否かの判定を行!ヽ、その判定結果によって部分の形を表示したり、色分けしたりして識別可能に表示することが望ましい。図 10は、海綿骨の CT値が低い場合の処理の一例を示す図である。図 10に示すように、局所平均 CT値が所定値 T1より低いスライス位置については、その部分を脊椎のつなぎ目と見なして、図示のように Tで表す。図 10では、スライス番号 2, 5, 8, 10, 13の局所平均 CT値が所定値 T1より低くなつているので、このスライス番号に対応する部分が Tで表示される。また、図 8では、スライス番号に対応する部分に Tの代わりに▽が表示されている。なお、この所定値 T1の値はマウスでドラッグして値を変更できるようにしても良い。また、局所平均 CT値が所定値 T1より低いスライス位置の出現頻度のグラフを用いて、自動的に決定するようにしてもよい。また、 2D— RLが（平均値 + δ 1)より大きい場合にはその部分の形を変形したり、色分け表示したりする。同様に、領域の面積が（平均値士 δ 2の範囲）の範囲力もでる場合にもその部分の形を変形したり、色分け表示したりすることができる。

[0035] 図 11は、原画像とカラー化した海綿骨中の低濃度部分を合成して表示した例を示す図である。図 11では、画面の上部にスライス位置の断面画像 121が表示され、下部に低濃度部分のカラー化 (赤色であるが図面上は網かけ模様に表示されている）された画像 122が示されている。カラー化されるのは脊椎の中の海綿骨に対応する部分である。画像 122に設けられた直線 123はマウスなどでドラック可能となっている。マウスのドラックによって直線 123の位置が移動されるに従い、その位置の断面画像が順次更新表示される。

[0036] 図 12は、海綿骨に含まれるハイドロキシアパタイトの大きい順又は小さい順に並べ、対応づけて表示する例を示す図である。図 12では、左上→右上→左下→右下の順番でノ、イドロキシアパタイトの大き、順に表示されてヽる。

[0037] 図 13は、特徴量とハイドロキシアパタイトとの関係を予め求めておく場合の一例を示す図である。図 13の縦軸の骨密度はマイクロ CT装置などを用いて測定した値を用い、スライス厚毎に求める。

図 14 (A)は、スライス厚に依存しない特徴量を各スライスの特徴量の外挿値により求めて規格ィ匕する例を示す図であり、図 14 (B)は、上記外揷値を算出するためにカロ算する対象のスライス像を示す図である。通常、特徴量はスライス厚さに依存するので、図 14に示すように、隣り合う画像を加算してさらに厚い画像でも特徴量を求めて、スライス厚さに依存しない画像について外挿した値である外揷値 154を骨粗鬆症の進行度としてもよい。すなわち、スライス 150について求められた特徴量が 150aであり、スライス 150とその左隣のスライス 151を加算した場合の加算スライスについて求められた特徴量が 151 aであり、右隣のスライス 152を加算した場合の加算スライスについて求められた特徴量が 152aであり、両隣のスライス 151, 152をカ卩算した場合の加算スライスについて求められた特徴量が 153aであったとする。これらの各特徴量 1 50a, 151a, 152a, 153aをプロットして作成された曲線に基づいて求められた外揷値をスライス厚に依存しな、特徴量として骨粗鬆症の進行度等に用いる。

[0038] 従って、図 15に示すように特徴量と体内カルシウムの関係を予め求めておき、その年齢と体内カルシウムの関係を用いて、図 8に示すような「花子さん (45歳）の骨年齢は、 66歳です。」のような文字を画面上に表示する。また、前記骨粗鬆症の進行度に対応した骨年齢と実年齢を表示する。

これにより、骨粗鬆症の加齢状況と対比した進行具合を認識できる。

[0039] 図 15は、 55歳から 60歳までの人の特徴量と出現頻度の関係の一例を示す図である。このように、ある年齢における特徴量と出現頻度の関係を予め求めておけば、受診者「骨子さん」に対して「骨栄養を要する」などの注意を喚起することができる。

[0040] 上述の説明は、破壊された部分に注目しているが、破壊されずに残った骨部分に注目しても良い。この場合、ランレングスは図 7において白い（高濃度)部分のランレンダスになる。このときの avCTを海綿骨部分の平均 CT値とし、 A CTを高濃度部分の CT値の平均値カゝら avCTを引いた値とし、 Sを海綿骨部分の面積とすると、健康度は次の [数式 5]のように表してもょ、。

• (健康度） =X_RL X Y_RL X (avCT-CTc) Z ( Δ CT X S)… [数式 5]

[0041] 図 16は、脚の骨についてその擬似体積とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。ここでは、脊椎の場合と同様に擬似体積として CT値濃度の標準偏差を用いている。画面上部には、マウスで操作される直線 170位置の断面画像 171が表示されている。従って、この直線 170をマウスなどでドラックすると、その直線 170位置に対応して断面画像 171が順次更新表示される。

[0042] 図 17は、規格化された特徴量とスライス位置との依存関係の一例を示す図である。

すなわち、図 17は、被検体を正面方向から見た背骨領域の濃度 (CT値)を規格化された特徴量で示してある。スライス位置に対応する脊椎部分の規格化された特徴量の大きさに応じて、印「參」を対応付けて表示している。図では、脊椎のつなぎ目の部分が印「V」で表されて!/、る。ここでは、脊椎のつなぎ目をレイサム画像に基づヽて判別している。すなわち、レイサム画像の CT値の低い部分の長さを調べて、左右両側の脊椎箇所よりも短、場合にはその箇所を脊椎のつなぎ目として、る。

[0043] 図 18は、骨粗鬆症患者の特徴量とその演算に用いた画像との関係を示す図であり、図 19は、正常な人の特徴量とその演算に用いた画像との関係を示す図である。表示部 191は全点の平均値を示し、表示部 192は表示部 194の曲線の凹部を除く平均値を示し、表示部 193は測定 (演算）点を示し、表示部 194は海綿骨領域の CT 平均値表示を示し、表示部 195は表示部 194の曲線の凸部を示し、表示部 196は海綿骨領域の平均 CT値を示し、表示部 197は脊椎骨下部の CT平均値表示を示す図の横軸には位置を表すために、対象領域の画像を配置している。この対象画像は、グラフの下部だけでなく上部でもよぐ縦軸に配置 (特徴量は横軸)しても良い。図では、特徴量である骨粗鬆症の進行度を「濃度のすかすか度」として表している。図に示すように特徴量である「濃度のすかすか度」は、脊椎の位置によりバラついているが、骨粗鬆症患者の場合は、正常な人に比べて非常にバラツキが大きい。人間の体を支えている軸となるものは脊椎 (背骨）という骨で、脊椎は頭の方から 7個の頸椎、 12個の胸椎、 5個の腰椎と仙骨、尾骨力も成り立つている。各脊椎骨の間には椎間板と、う軟骨組織で出来たクッションがある。この脊椎骨と椎間板の CT値は大きく異なる。すなわち、椎間板領域を多く含む CT画像を用いて演算すると、演算結果は大きな値を示すことになる。従って、単純に平均値をとると、脊椎骨に関する特徴量をえられないことになる。これは、図 19の正常な人 (健常者)の特徴量を見ても分かるとおり、二重丸で示す部分 (つなぎ目の部分)の値のバラツキが大きいことからも明らかである。そこで、前述のように脊椎のつなぎ目の部分を抽出し、それ以外の特徴量の平均を求めることが望ましい。また、脊椎のつなぎ目を抽出する別の方法について説明する。特徴量を求める対象領域や求めた特徴量は解剖学的情報に基づいて分類される。

[0044] まず、脊椎のつなぎ目を抽出する別の方法として、各スライスの海綿骨の重なり部分を用いる方法について説明する。図 20は、各スライスにおける海綿骨領域を示す図である。スライスは n枚であり、図 20 (a)〜（n)に示すようにそれぞれの位置が少しずつ変化している。これは、背骨の頭部付近が若干上側に湾曲していることが影響する。また、患者によって背骨が全体的に湾曲していることも影響する。図 21は、図 2 0の各スライスにおける海綿骨領域の重なり領域を抽出した場合の一例を示す図である。すなわち、図 20 (a)〜(n)の海綿骨領域の共通領域 (論理積領域)を演算したものである。図 21に表示される画像 221にお、て網かけ部分の濃、部分が重なりの最大領域を示す。そこで、この最大領域を含む海綿骨領域を有するスライスの画像を用いて特徴量を抽出する。なお、最大領域との重なる度合が所定値よりも大きいスライスの画像を特徴量の演算に用いてもよ、。

[0045] 図 22は、図 20 (a)〜（n)の各スライスの海綿骨領域と前述の最大領域とが互いにどのように重なるかを示す図である。図 22 (a)〜（c)のように最大領域が海綿骨領域に完全に納まる場合は、そのスライスの画像は特徴量の演算に用いられる力図 22 ( n)のように、両者が完全に異なる場合にはそのスライスの画像は特徴量の演算には用いず、重なる度合が所定値よりも大き、場合には特徴量の演算に用いるようにする。また、それぞれ異なる位置の断層画像すなわち図 22 (a)〜(n)の各スライスの海綿骨領域 (対象領域)がそれぞれ他の対象領域と重なる度合が分布的に最も大きいものを特定し、その対象領域と各断層像の対象領域との重なる割合を求めて、その割合の大きさに応じて断層画像を特徴量の抽出に用いるカゝ否かを決定するようにしてもよい。

これにより、平均濃度値より低濃度の領域が骨の空洞部分に該当する場合が多いので、この領域を原画像に重ねて表示することによって、原画像の空洞部分が認識できる。

次に、脊椎のつなぎ目を抽出するさらに別の方法として、背骨領域の濃度の平均値を用いるものについて説明する。図 23は、人体を横方向から見た背骨領域の濃度 (CT値）の平均値をプロットした図である。脊椎骨の写っているスライス力、椎間板の写って、るスライスかによつて、図 23に示すように濃度平均は上下に変動して！/、る。濃度の低い部分は椎間板領域であり、高い部分は脊椎骨領域である。そこで、脊椎骨の骨粗鬆症の進行度 (特徴量)を見る場合にはその濃度が高、部分の平均値を用いるようにすればよい。図 23に示すように濃度平均は、高い部分と低い部分の繰り返し波形となって、るので、隣り合う高、部分 (極大を示す部分）と低、部分 (極小を示す部分）との平均値を求め、それを平均値の中心値として曲線 240を描く。この曲線 240よりも濃度 (CT値)の高い部分（凸領域)を抽出する。図 24は、曲線 240よりも濃度 (CT値)の高、部分（凸領域)を抽出した結果を示す図である。図 24に示すように、網かけの部分 250が曲線 240よりも濃度 (CT値)の高い部分である。従って、この網かけの部分 250の値を脊椎骨の骨粗鬆症の進行度の演算に用いる。網掛け部分を用いた平均値を「除外平均」、全部のデータを用いた平均値を「全平均」とし、除外平均と全平均を並列表示すると便利である。さらに、除外平均または全平均が所定の値を超えたら「精密検査の必要あり」等の警告メッセージを表示すると便利である。逆に、網かけ部分 250以外の値、すなわち低い部分 (極小を示す部分)を用いることによって、椎間板部分の骨粗鬆症の進行度を求めることができる。この骨粗鬆症の進行度は、例えば 10段階で表示し、さらに、特徴量の平均が所定の値を超えたら

「精密検査の必要あり」等の警告メッセージを表示すると便利である。警報する手段は、警告メッセージを表示する他、警告音、警告音声などを単独又は組み合わせることが望ましい。

[0047] 図 25は、人体を横方向から見た背骨領域の特徴量を求める場合の一例を示す図である。この図に示されるように、人体の背骨は、頭部付近が曲がっており、そこをスライス位置に基づいて特徴量を抽出した場合に誤差が大きくなるので、ここでは、脊椎中心線 260を抽出し、この脊椎中心線 260に垂直な方向に補完直線 261を作成し、この補完直線 261に沿ってその脊椎部分の特徴量を抽出するようにしてもよ!、。これによつて、脊椎が湾曲した部分の特徴量を高精度に測定することができる。また、補完直線 261とスライス面とのなす角度が所定値よりも大きい場合には、その部分の特徴量を除外するようにしてもょ、。

[0048] 図 26は、脊椎のつなぎ目を考慮して骨の特徴量すなわち「濃度のすかすか度」を抽出する処理の一例を示すフローチャート図である。まず、図 4でのステップ S50と S 51と同様〖こ、最初ステップ S270では、最初のスライス (k=初期値値）の対象領域を抽出する。対象領域の抽出は、しきい値処理などにより、骨の海綿骨の領域を抽出する。このステップの処理によって、各スライスの画像における海綿骨の領域が抽出される。

[0049] ステップ S271では、 CPU10が抽出された海綿骨の CT値の平均 AVを求め、上述の演算式を用いて骨粗鬆症の進行度、すなわち濃度のすかすか度 SSkを求める。ステップ S272では、 CPU10が図 23に示すように対象領域を含む領域の平均濃度値 (CT値の平均値) mを求める。そして、その対象領域を含む領域の平均濃度値 (特定の断層像)と前記求められた骨粗鬆症の進行度と前記被検体の画像とを対応づけて表示する。

ステップ S273では、 CPU10が次のスライスを指定するために kを 1だけ増加する。ステップ S274では、 CPU10が予定のスライスを終了したか否かの判定を行い、終了した yesの場合は次のステップ S275に進み、終了していない noの場合はステップ S271にリターンし、上述の処理を実行する。

[0050] ステップ S275では、 CPU10が図 23に示すように縦軸に平均濃度値 m、横軸にスライス位置 kのグラフにぉ、て、平均濃度値が極小付近の場合にそのスライス位置に非使用のフラグ▽を付ける。

ステップ S276では、 CPU10が前のステップで非使用のフラグ▽を付けられなかつたスライス位置のすかすか度 SSkを用いて、その平均値を求め、それを骨粗鬆症の進行度とする。図 19では、非使用のフラグは◎で示され、「A平均値 = 2. 28」は、この非使用のフラグ◎を含む濃度値の平均を示し、「B平均値 = 1. 68」は、この非使用のフラグ◎を覼いた濃度値の平均を示すものである。これから明らかなように非使用フラグ◎を覼いた平均値の方がより骨粗鬆症の進行度に近い値となる。

[0051] 図 27は、図 18、図 19の横軸に沿って貼り付けてある画像を説明するための図である。海綿骨 271を含む領域 270では、海綿骨 271または、海綿骨 271と皮質骨 272 の CT値の平均値を求めて投影面 273に投影する。また、海綿骨 271を含まない領域 274ではその付近を含めて濃度平均値を求めて投影面 273に投影する。このようにして投影されたものが図 18、図 19の横軸に沿って貼り付けてある。上記説明に用いた画像はアキシャル画像である力サジタル、コロナル画像を用いてもよい。また、「骨粗鬆症の進行度」は、「濃度すかすか度」、「濃度欠落度」、「濃度欠損度」など、骨粗鬆症の進行度を示す用語であれば呼び方は、ずれでもよ、。

[0052] 図 28は、年齢とすかすか度との関係を示す図である。図 28は、横軸を年齢とし縦軸をすかすか度としてプロットしたグラフである。

骨粗鬆症が進行しても痛みや自覚症状がな、ので、受診者は『自分が健康である』と考えている場合がある。従って、図 28に示すグラフでは、骨粗鬆症が進行している人と骨粗鬆症が進行して、な、人が混在して、るので分布幅が広、。

そこで、図 28に示すグラフ中で受診者の年齢を付き合わせ、すかすか度が平均値の定数倍 (例えば、 1. 1倍)より大きければ、当該受診者に通知して医師の指導を受けさせ、食事内容の改善等を促すようにすることが望ましい。

これは、骨粗鬆症の進行度が精密検査の必要がある警告レベルにあることを警報によって報知するものである。警告情報は、警告音や警告音声、警告メッセージ表示などで診断者に報知される。

これにより、警告情報は診断者に対し診断の注意喚起の支援ができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明にかかる画像診断支援システムの好適な実施形態について説明したが、本発明は力かる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

Claims

請求の範囲

[1] 被検体の画像の骨領域にっ、て所定のしき、値処理を行わせるための特徴量を設定する入力手段と、

前記被検体の画像を記憶する記憶手段から当該画像を読み出し、前記入力手段によって設定された特徴量により前記読み出された画像から骨領域を含む診断領域を抽出し、

前記抽出された診断領域について骨部成分とその骨部以外の成分の成分識別情報により骨の構造分析情報を算出する制御手段と、

前記算出された骨の構造分析情報を前記被検体の画像と対応づけて表示する表示手段と、

を備えたことを特徴とする画像診断支援システム。

[2] 前記制御手段は、前記抽出された診断領域を少なくとも 2つに分割したとき、第 1の領域の濃度値とその領域以外の第 2の領域の濃度値の差と前記入力手段に設定された特徴量と比較判定し、

前記比較判定された結果より第 1及び第 2の領域の面積を算出し、

それぞれ算出された面積を除く領域の平均濃度値と骨部の標準濃度値の差分値を骨粗鬆症の進行度として算出することを特徴とする請求項 1に記載の画像診断支援システム。

[3] 前記特徴量は、前記抽出された診断領域を少なくとも 2つに分割したとき、それぞれ分割された第 1の領域と第 2の領域の骨部以外を示す濃度値又は骨部を示す濃度値の何れか一方を示す領域の形状の対称性であることを特徴とする請求項 1又は

2の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[4] 前記特徴量は、前記骨部以外の成分の領域のランレングス値又は当該領域の濃度値の少なくとも一方を用いた関数であることを特徴とする請求項 1乃至 3の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[5] 前記表示手段は、前記被検体の骨領域が前記特徴量によって骨成分と骨以外の成分が識別可能に表示されることを特徴とする請求項 1乃至 4の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[6] 前記表示手段は、骨粗鬆症の進行度又は健康度の何れかに応じて前記被検体の骨部分の投影法を変更して表示することを特徴とする請求項 1乃至 5の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[7] 前記抽出手段は、前記骨部分のつなぎ目を濃度値によって判定を行い、

前記表示手段は、前記判定結果によって前記骨のつなぎ目部分を識別可能に表示することを特徴とする請求項請求項 1乃至 6の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[8] 前記表示手段は、前記被検体の骨部分を複数の方向から見た断面を表示し、一方の断面に他方の断面の切断部分を示す情報をさらに表示し、その切断部分を示す情報の移動に応じて他方の断面の画像を切り替え表示することを特徴とする請求項 1乃至 7の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[9] 予め計測された前記被検体の骨部分に含まれるハイドロキシアパタイトの指標情報を記 '慮する手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記記憶されたハイドロキシアパタイトの指標情報と前記被検体の骨部分とを対応づけて表示することを特徴とする請求項 1乃至 8の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[10] 前記ハイドロキシアパタイトの指標情報によって骨粗鬆症の進行度に対応した骨年齢を計算する骨年齢計算手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記計算された骨年齢をさらに表示することを特徴とする請求項

9に記載の画像診断支援システム。

[11] 前記ハイドロキシアパタイトの指標情報によって骨粗鬆症の進行度に対応した骨年齢を計算する骨年齢計算手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記計算された骨年齢と対応させて骨粗鬆症の進行度を所定の数値レベルで段階的に表示することを特徴とする請求項 9に記載の画像診断支援システム。

[12] 前記ハイドロキシアパタイトの指標情報によって骨粗鬆症の進行度に対応した骨年齢を計算する骨年齢計算手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記計算された被検者の骨年齢が実年齢より加齢状態にあったときに治療方針の指標を表示することを特徴とする請求項 9に記載の画像診断支援システム。

[13] 前記被検体を正面方向から見た背骨領域の濃度を規格化されたレイサム画像を生成する手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記生成されたレイサム画像と前記被検体の断層像毎の特徴量とを並列表示することを特徴とする請求項 1乃至 12の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[14] 前記被検体の複数の骨領域に対応する特徴量の平均を全平均として計算し、前記複数の骨領域の平均濃度より低い骨領域に対応する特徴量を除いた平均を除外平均としてそれぞれ計算する手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記計算された前記全平均と前記除外平均とを並列表示することを特徴とする請求項請求項 1乃至 13の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[15] 健常者の複数の骨領域に対応する特徴量の平均を全平均として計算する手段をさらに備え、

前記表示手段は、前記計算された健常者の複数の骨領域に対応する特徴量と前記被検者の特徴量とを並列表示することを特徴とする請求項 1乃至 14の何れか一項に記載の画像診断支援システム。

[16] 被検体の画像の骨領域にっ、て所定のしき、値処理を行わせるための特徴量を設定する入力ステップと、

前記入力ステップによって設定された特徴量により前記被検体の画像力骨領域を含む診断領域を抽出するステップと、

前記抽出された診断領域について骨部成分とその骨部以外の成分の成分識別情報により骨の構造分析情報を算出するステップと、

前記算出された骨の構造分析情報を前記被検体の画像と対応づけて表示するステツプと、

をコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラム。

[17] 被検体の画像の骨領域にっ、て所定のしき、値処理を行わせるための特徴量を設定する入力ステップと、

前記抽出された診断領域から海綿骨の平均濃度値を計算し、その計算された海綿骨の平均濃度値より骨粗鬆症の進行度を求めるステップと、

前記求められた骨粗鬆症の進行度と前記被検体の画像とを対応づけて表示するステツプと、