JP2010131201A

JP2010131201A - 人体構造物の解剖学的特徴点検出装置及び方法並びにプログラム

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Publication number: JP2010131201A
Application number: JP2008310122A
Authority: JP
Inventors: Tomoyuki Takahashi; 知幸高橋
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2008-12-04
Filing date: 2008-12-04
Publication date: 2010-06-17

Abstract

【課題】医療画像における大腿骨骨頭中心等の人体構造物の解剖学的特徴点の位置の再現性を向上させ、より精度の高い診断を可能とする。
【解決手段】人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出するエッジ検出部と、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似する近似部と、前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出する特徴点検出部と、前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示する表示部と、を備えたことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置を提供することにより前記課題を解決する。
【選択図】図１

Description

本発明は、人体構造物の解剖学的特徴点検出装置及び方法並びにプログラムに係り、特に、大腿骨骨頭中心を検出する整形外科における計測支援技術に関する。

従来、股関節あるいは膝関節等における変形性関節症などの病気の診断は、主としてＸ線画像によって行われている。このとき医師の診察・判断をより正確なものとするために、例えば大腿骨骨頭中心等の解剖学的特徴点の位置などについての客観的診断情報を提供することが必要とされている。

これに対して従来、例えば骨盤等の診断対象を撮像した画像を表示部に表示し、これに対して例えば体の歪みを計測するための基準線及びその平行線などのオブジェクトを描画するための情報を入力部から入力して、表示部に表示された画像上にこのオブジェクトを描画し、描画されたオブジェクト間の幾何学的な関係を示す値を算出して、医師の診断に供するようにしたものが知られている（例えば、特許文献１等参照）。

ここでは、入力部から入力される入力情報は、ユーザ（医師等）の手入力による画像上の点であり、このユーザによって入力された点の位置情報をそのまま用いてオブジェクトが描画されている。
特開２００７−１５１７４２号公報

しかしながら、例えば股関節領域の診察において用いられる評価値の一つにＣＥ角（Center Edge Angle)があるが、これは大腿骨骨頭中心、臼蓋外端、及び左右涙痕下端等の位置情報に基づいて算出され、このＣＥ角を算出する位置情報のうち大腿骨骨頭中心は、ある構造物の中心という定義であるため、画像上でその位置を示すための目印が存在せず、上記従来技術のようにユーザが上記位置情報を手入力する方法では、入力するユーザによって、また計測するタイミング等によってその都度大腿骨骨頭中心等の位置がばらついてしまい、正確な診断ができなくなってしまうという問題がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、医療画像における大腿骨骨頭中心等の人体構造物の解剖学的特徴点の位置の再現性を向上させ、より精度の高い診断を可能とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置及び方法並びにプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出するエッジ検出部と、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似する近似部と、前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出する特徴点検出部と、前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示する表示部と、を備えたことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置を提供する。

これにより、人体構造物の解剖学的特徴点をユーザが直接入力した場合のバラツキを抑制することができ、その再現性を向上させることができる。

また、請求項２に示すように、前記表示部は、前記検出結果を前記処理対象画像に重ねて表示することを特徴とする。

このように、人体構造物の解剖学的特徴点の検出結果を処理対象画像に重ねて表示することにより、その検出結果の成否を確認することができる。

また、請求項３に示すように、請求項１または２に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、前記表示部は前記処理対象画像を表示し、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に所定の点の入力を受け付ける入力受付手段を備え、前記所定の点に基づいて、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することを特徴とする。

このように、人体構造物内の任意の一点を指定するだけで、後は自動的に人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することができる。

また、請求項４に示すように、請求項３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置において、前記入力受付手段により入力を受け付ける前記所定の点が、前記解剖学的特徴点に略同一の点であり、前記エッジ検出部は、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に入力された略同一の点を中心とした放射状の直線上で、該直線上の他の点よりも画素濃度が大きく変化する点を、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを構成する点であるとして検出することを特徴とする。

また、請求項５に示すように、請求項３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置において、前記入力受付手段により入力を受け付ける前記所定の点が、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを代表する１つ以上の点であり、該エッジを代表する１つ以上の点を用いて前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することを特徴とする。

また、請求項６に示すように、前記エッジ検出部は、前記処理対象画像中から前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを自動で検出することを特徴とする。

このように、例えば公知の画像処理におけるエッジ検出技術を用いることにより、完全に自動で人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することができる。

また、請求項７に示すように、前記近似部は、前記入力受付手段から入力受け付けされた１つ以上の点に基づいて、前記エッジを前記閉曲線または閉領域で近似することを特徴とする。

このように、入力手段からユーザがエッジ上の点を複数入力することにより半自動でエッジを検出することもできる。

また、請求項８に示すように、請求項１〜７のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、さらに、前記閉曲線または閉領域の再計算及び前記解剖学的特徴点の再検出を指示する手段を備え、前記再計算及び再検出を指示する手段からの指示により、前記近似部は前記閉曲線または閉領域の再計算を行うとともに、前記特徴点検出部は前記再計算された前記閉曲線または閉領域に基づいて前記解剖学的特徴点を再検出することを特徴とする。

このように、必要に応じて検出結果の修正を行うことにより、検出精度をより向上させることができる。

また、請求項９に示すように、請求項８に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、さらに所定の点の入力を受け付ける入力受付手段を有する場合に、前記近似部は、前記閉曲線または閉領域の再計算を、前記入力受付手段から入力を受け付けて追加または修正された前記エッジ上の点を用いて行うことを特徴とする。

このように、検出結果の修正を行う際、ユーザが手入力することにより、検出精度をより高めることが可能となる。

また、請求項１０に示すように、前記閉曲線は楕円であることを特徴とする。

このように、エッジを近似する閉曲線として楕円を用いることにより、その式による表示を利用することにより、その後の解剖学的特徴点を算出するのが容易となる。

また、請求項１１に示すように、前記解剖学的特徴点は、大腿骨骨頭中心点であることを特徴とする。

これにより、特に股関節における疾病に本発明を好適に適用することができる。

また、同様に前記目的を達成するために、請求項１２に記載の発明は、人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出する工程と、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似する工程と、前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出する工程と、前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示する工程と、を備えたことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出方法を提供する。

また、請求項１３に示すように、前記表示する工程は、前記検出結果を前記処理対象画像に重ねて表示することを特徴とする。

また、請求項１４に示すように、請求項１２または１３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法であって、前記表示する工程は前記処理対象画像を表示し、さらに、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に所定の点を入力する工程を備え、前記エッジを検出する工程は、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に入力された所定の点を中心とした放射状の直線上で、該直線上の他の点よりも画素濃度が大きく変化する点を、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを構成する点であるとして検出することを特徴とする。

これにより、人体構造物内の任意の一点を指定するだけで、後は自動的に人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することができる。

また、請求項１５に示すように、前記エッジを検出する工程は、前記処理対象画像中から前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを自動で検出することを特徴とする。

これにより、例えば公知の画像処理におけるエッジ検出技術を用いることにより、完全に自動で人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することができる。

また、請求項１６に示すように、前記近似する工程は、前記入力する工程において入力された点に基づき、前記検出されたエッジ上の点に基づいて、前記エッジを前記閉曲線または閉領域で近似することを特徴とする。

これにより、入力手段からユーザがエッジ上の点を複数入力することにより半自動でエッジを検出することもできる。

また、請求項１７に示すように、請求項１４〜１６のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法であって、さらに、前記閉曲線または閉領域の再計算を指示する工程を有し、前記近似する工程は、前記再計算の指示に基づいて、前記閉曲線または閉領域の再計算を行うとともに、前記特徴点を検出する工程は、前記再計算された前記閉曲線または閉領域に基づいて前記解剖学的特徴点を再検出することを特徴とする。

これにより、必要に応じて検出結果の修正を行うことにより、検出精度をより向上させることができる。

また、請求項１８に示すように、前記近似する工程は、前記閉曲線または閉領域の再計算を、前記入力する工程において追加された前記エッジ上の点を用いて行うことを特徴とする。

また、請求項１９に示すように、前記閉曲線は楕円であることを特徴とする。

また、請求項２０に示すように、前記解剖学的特徴点は、大腿骨骨頭中心であることを特徴とする。

また、同様に前記目的を達成するために、請求項２１に記載の発明は、人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出するステップと、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似するステップと、前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出するステップと、前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示するステップとからなる人体構造物の解剖学的特徴点検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを提供する。

以上説明したように、本発明によれば、人体構造物の解剖学的特徴点をユーザが直接入力した場合のバラツキを抑制することができ、その再現性を向上させることができる。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る人体構造物の解剖学的特徴点検出装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明する。

図１は、本発明に係る人体構造物の解剖学的特徴点検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置１（以下、単に特徴点検出装置１と言う。）は主に、画像入力部１０、画像処理部１２、近似部１４、特徴点検出部１６、計測値算出部１８、情報入力部２０及び表示部２２から構成される。

画像入力部１０は、患者の診察部位を撮像したＸ線画像データを入力するものである。画像入力部１０へのＸ線画像データの入力方法は特に限定されるものではない。

例えば、Ｘ線画像データは、ＣＲ（コンピューテッド・ラジオグラフィック）システムを用いて骨部（例えば大腿骨など）の画像を含む放射線画像（ＣＲ画像）として得るようにしてもよい。すなわち、撮影装置において、Ｘ線管から発せられたＸ線を、被写体としての患者に向けて照射し、被写体を透過したＸ線を、蓄積性蛍光体を有するイメージングプレートに入射させて透過放射線画像をエネルギー情報として蓄積記録し、この透過放射線画像が蓄積記録されたイメージングプレートから透過放射線画像を読み取って画像入力部１０に入力するようにしてもよい。

また画像入力部１０は、ＦＰＤ（Flat-Panel Detector）が搭載されたデジタルＸ線撮影装置からＸ線画像データを入力するようにしてもよいし、ネットワークを介して画像サーバからＸ線画像データを入力してもよいし、あるいはＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディアからＸ線画像データを入力するようにしてもよい。

画像処理部１２は、画像入力部１０から入力されたＸ線画像データを受け取り、これに対して所定の画像処理を施すとともに、詳しくは後述するが、例えば大腿骨骨頭等の人体構造物のエッジ検出処理などを行うものである。

近似部１４は、上で画像処理部１２において検出された例えば大腿骨骨頭等の人体構造物のエッジをある曲線（閉曲線あるいは閉曲線の一部）で近似するものである。詳しくは後述するが、例えば大腿骨骨頭の場合には骨頭のエッジを近似する閉曲線としては楕円が最も好適に用いられる。

特徴点検出部１６は、人体構造物の解剖学的特徴点を検出するものである。上で近似部１４で人体構造物のエッジをある閉曲線で近似したとき、例えば、その閉曲線で囲まれる領域の重心を求めることにより解剖学的特徴点を検出する。詳しくは後述するが、大腿骨骨頭の場合には、解剖学的特徴点として骨頭中心を検出するが、例えば骨頭を楕円で近似したときには、その楕円の中心（重心）を骨頭中心として検出する。

計測値算出部１８は、一つに絞られた計測候補点を用いて、人体構造物の所定の計測値を算出するものである。所定の計測値としては、例えば股関節の場合で言うと、ＣＥ角（Center Edge Angle)、Sharp角、ＡＨＩ（Acetabular Head Index)などがある。

情報入力部２０は、ユーザが、表示部２２に表示された画像を見て、画像処理部１２に対して、人体構造物のエッジ上の点と思われる点を入力したり、人体構造物の解剖学的特徴点であると大まかに思われる点を入力したり、また近似部１４に対して、表示部２２に表示された近似結果が思わしくない場合に、再度近似のやり直しを指示したり、その他システムに対する様々な指示を入力するものである。情報入力部２０は、例えば、キーボードやマウス等の通常の入力のための操作部材で構成されるがこれに限定されるものではない。

表示部２２は、ＬＣＤ等の表示画面を有し、画像入力部１０から入力され画像処理部１２で所定の処理が施されたＸ線画像等の医用画像を表示するものである。表示部２２の表示画面には、さらに、近似部１４で検出した人体構造物のエッジを近似する閉曲線や、特徴点検出部１６で検出した人体構造物の解剖学的特徴点などを上記医用画像に重ねて表示する。また、表示部２２は、計測値算出部１８で算出した計測値を表示する。

医師等のユーザは、この表示部２２の表示画面を見て診断を行うことができる。また、図示を省略したが、本特徴点検出装置１は、表示画面に表示された画像等をプリントアウトするプリンタや、各種データを保存する記憶装置あるいはこれらのデータを各種記録媒体に記録する記録手段を備えていることが好ましい。

以下、本実施形態の作用について詳細に説明する。

図２は、本実施形態に係る人体構造物の解剖学的特徴点検出方法の処理の流れを示すフローチャートである。今例えば股関節のＸ線画像から大腿骨骨頭中心を検出する場合を例にとって説明することとする。

まず、図２のステップＳ１００において、画像入力部１０から計測対象画像を入力する。前述したように、この画像データの入力方法は様々な方法があり、特に限定されるものではない。入力された計測対象画像（Ｘ線画像データ）は、画像処理部１２に送られ、所定の画像処理が施されて表示部２２の表示画面に表示される。

図３に表示画面に表示された計測対象画像の例を示す。図３に示すように、今入力された計測対象画像は大腿骨骨頭が写った股関節正面画像である。

次に、ステップＳ１１０において、画像処理部１２で大腿骨骨頭のエッジを検出する。

そこで、例えば、図４（ａ）に示すように、大腿骨骨頭が写った局所領域を切り出した画像を表示部２２に表示する。このような局所領域画像を作成する方法はいろいろ考えられるが、例えば、大まかな骨頭中心位置を情報入力部２０から入力し、その近傍を切り取る方法などがある。

また、図４（ａ）のような骨頭の局所領域を切り出した画像から骨頭のエッジを検出する方法もいろいろあり、特に限定されるものではない。一つの方法として、例えば図４（ｂ）に示すように、骨頭内の大まかな中心点Ｃ等の任意の点を中心として、放射状に半直線Ｄを引き、その半直線Ｄ上における濃度変化の大きい点Ｅを探し、その点Ｅをエッジとしてもよい。このとき、骨頭内の大まかな中心点あるいは任意の点はユーザが情報入力部２０から入力するようにする。

またあるいは、図４（ｂ）の画像に対してＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタなどの一般的なエッジ抽出フィルタを適用してエッジを抽出する方法でもよい。

次に図２のステップＳ１２０において、上で求めたエッジを閉曲線で近似する。特にここではエッジを近似する閉曲線として楕円を用いるが、他の曲線でもよい。

図５にエッジを楕円で近似する方法を示す。

まず図５（ａ）に示すように、上で検出されたエッジＥｄ上に複数個の点Ｅ１（ｘ１，ｙ１）、Ｅ２（ｘ２，ｙ２）、Ｅ３（ｘ３，ｙ３）、・・・、Ｅｎ（ｘｎ，ｙｎ）をユーザが情報入力部２０から指定する。

なお、これらの点は、このようにエッジＥｄ上で指定するのではなく、エッジＥｄを検出することなく、ユーザが表示部２２に表示された画像を見て、情報入力部２０からエッジ候補点として入力してもよい。

このエッジＥｄを近似する楕円（あるいはエッジ候補点がその上に乗るような楕円）の式を次のように与える。

｛（ｘ−ｘｃ）cosθ＋（ｙ−ｙｃ）sinθ｝^２／ａ^２
＋｛（ｘ−ｘｃ）sinθ−（ｙ−ｙｃ）cosθ｝^２／ｂ^２−１＝０
ここで、図５（ｃ）に示すように、（ｘｃ，ｙｃ）は楕円の中心の座標、ａは長軸、ｂは短軸、θは中心の回りの長軸短軸の回転角を表している。なお、図５（ｃ）では、説明のために、分かり易くするため楕円をかなり変形して表示しているが、実際の近似楕円はこれとは異なりかなり円に近い形となる。

上記式の左辺をｆ（ｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂ，ｘ，ｙ）とおく。

そして、各エッジ上の点Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，・・・，ｎ）について、次式を計算する。

ｇ（ｘｉ，ｙｉ）＝√［｜ｆ（ｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂ，ｘｉ，ｙｉ）｜］
ここで、記号｜＊｜は＊の絶対値であり、√［＊］は、［＊］の平方根を表す。

ここでＴhrを所定の閾値とし、ｇ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｔhrとなるエッジ上の点（もしくはエッジ候補点）Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）の個数Ｎを算出する。

点Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）が楕円上にあればｆ（ｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂ，ｘ，ｙ）＝０であるから、ｇ（ｘｉ，ｙｉ）＝０である。一般にはｇ（ｘｉ，ｙｉ）の値は点Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）の楕円の周からのずれを表しており、これが所定の閾値Ｔhrより小となる点の個数Ｎが大きい程、楕円ｆ（ｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂ，ｘ，ｙ）＝０はエッジＥｄをよく近似することになる。

そこでｇ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｔhrとなる点Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）の個数Ｎや、個数Ｎを楕円の面積で除した値や、ｇ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１〜Ｎ）それぞれにこの近似楕円からの距離の逆数を乗じた数の合計等を近似の評価値として算出する。

そして、ｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂ等の各パラメータを変えながら、上記評価値が最大となるようなパラメータを探すことによって、図５（ｂ）に示すように、エッジＥｄを近似する楕円Ｅｐを検出する。

ここで閾値Ｔhrとしては、特に限定されるものではないが、例えば、楕円の長軸あるいは短軸の５％〜１０％というようにしてもよい。

次に図２のステップＳ１３０において、骨頭の中心点を算出する。上で図５（ｂ）に示すように、骨頭のエッジＥｄを近似する楕円Ｅｐが検出されているので、骨頭の中心点Ｃは、この近似楕円Ｅｐの中心（重心といっても同じ）として算出される。

次にステップＳ１４０において、これらの検出結果を表示部２２の表示画面の画像上に重ねて表示する。

次に、ステップＳ１５０において、ユーザは表示部２２に表示された結果を見て、その近似楕円でよいか判断する。結果がよければ骨頭中心点検出処理を終了する。もし上で検出された近似楕円Ｅｐから大きくはずれたエッジ上の点Ｅｉ（ｘｉ，ｙｉ）が多数あるような場合には、次のステップＳ１６０において近似結果の修正を行う。

すなわち、表示部２２の表示画面で本来通るべき骨頭領域の輪郭上の点を情報入力部２０から指定する。例えば、マウス等でクリックしてもよい。そして、その点の近くを通る程上記評価値が高くなるように再度パラメータｘｃ，ｙｃ，θ，ａ，ｂを変えながら、近似楕円の評価基準を変更して再計算する。新たな評価値としては、例えば、上で算出した評価値に、いま指定した点と近似楕円との距離を除した値を用いること等が考えられる。評価値が最大となる楕円をあらたな近似楕円とする。

そして新たな近似楕円が検出されたら、ステップＳ１７０において、その近似楕円の中心として骨頭中心を検出し、ステップＳ１８０において結果を再度表示する。

なお、このように楕円でエッジを近似する場合には、低解像度の画像から徐々に解像度を上げて、近似精度を上げていくようにしてもよい。

また上で説明した例では、骨頭内の大まかな中心点と思われる点あるいは任意の点をユーザが指定し、その後自動的に、その点から放射状に半直線を引いて楕円によって近似したが、楕円以外の閉曲線でエッジを近似してもよい。この場合には閉曲線が囲む閉領域の重心として骨頭中心を検出する。またあるいは、エッジ検出から楕円近似してその中心を算出して骨頭中心を算出するまで完全自動で行ってもよい。またこのときエッジの近似を楕円以外の閉曲線で行い、その閉曲線で囲まれた閉領域の重心を自動で算出するようにしてもよい。

あるいは、このように自動的に閉曲線で近似することなく、ユーザがエッジ上の複数の候補点を手入力してエッジの近似形状を構成した後、自動で画像上のその点の座標を求めそれらの座標の重心として骨頭中心を検出するいわば半自動の方法であってもよい。

また、大腿骨骨頭のエッジＥｄが、図６（ａ）に破線３０で示すように、骨頭の大腿骨側がエッジ候補点がない等の理由によって存在しない場合には、図６（ｂ）に示すように、エッジＥｄの候補点がない部分を直線Ｌで置き換えて、骨頭のエッジＥｄを楕円Ｅｐの一部と直線Ｌで構成するようにする。

このように骨頭領域を楕円Ｅｐの一部と直線Ｌで囲まれた領域とすると、この領域の中心（重心）は、上で求めたような近似楕円Ｅｐの中心Ｃからずれていると考えられる。この場合には、例えば近似楕円Ｅｐの中心Ｃよりも短軸上に少しずれた点Ｃ’が骨頭の中心となると考えられる。この点は、例えば、近似楕円Ｅｐの一部及び直線Ｌで囲まれた領域の重心として算出される。あるいは、近似楕円Ｅｐの一部に対する直線Ｌの長さの割合（楕円Ｅｐの途切れ具合）から、楕円の軸上で中心をずらす量を決めるようにして算出してもよい。

このように本実施形態では、人体構造物の一例として大腿骨骨頭の形状（エッジ）を閉曲線（楕円）あるいはその一部または閉領域で近似し、その閉曲線で囲まれた領域（閉領域）の重心をその人体構造物の中心として検出するようにしている。また、検出結果を入力画像にオーバーレイ表示するようにしている。

以上のようにして大腿骨骨頭中心点Ｃが検出されたら、計測値算出部１８は、これを用いてＣＥ角を算出する。すなわち、ＣＥ角は、図３に示すように、左右の涙痕下端Ｐ１、Ｐ２を結ぶ直線に直交する直線と、臼蓋外端点Ｑと大腿骨骨頭中心点Ｃとを結ぶ直線とのなす角αとして算出される。

従って、本実施形態によれば、エッジを近似してそれを基に中心を検出するようにしているため、従来のようにユーザが人体構造物（大腿骨骨頭）の中心を直接入力した場合と比較して、ユーザ毎の手入力による中心点位置のバラツキを抑制することができる。

またその結果、大腿骨骨頭中心点位置の再現性が向上するため、ＣＥ角計測の再現性も向上し、より精度の高い診断が可能となる。

さらに、人体構造の近似形状とその中心点を入力画像にオーバーレイ表示することにより、中心点検出の成否を確認できるため、必要に応じて中心点検出の修正を行うことにより、中心点検出精度をより向上させることが可能となる。

また、本実施形態の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置は、図示を省略した制御部に付属したメモリに格納されたプログラムによって制御される。すなわち、制御部によってメモリから人体構造物の解剖学的特徴点検出方法を実行するプログラムが読み出され、このプログラムに従って、例えば股関節のＸ線画像から大腿骨骨頭のエッジが検出され、骨頭の中心が検出される。

なお、本プログラムは、このように制御部に付属のメモリに格納されるものに限定されず、該プログラムを例えばＰＣカードやＣＤ−ＲＯＭなど、本特徴点検出装置に着脱可能に構成されるメモリ媒体（リムーバブル媒体）に記録しておき、リムーバブル媒体に対応するインターフェイスを介して本装置に読み込むように構成してもよい。

以上、本発明の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。

本発明に係る人体構造物の解剖学的特徴点検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る人体構造物の解剖学的特徴点検出方法の処理の流れを示すフローチャートである。表示画面に表示された計測対象画像の例を示す説明図である。（ａ）は、表示部に表示された大腿骨骨頭が写った局所領域を切り出した画像を示す説明図であり、（ｂ）は、エッジ検出の一例を示す説明図である。（ａ）〜（ｃ）は、エッジを楕円で近似する方法を示す説明図である。（ａ）、（ｂ）は、エッジを楕円の一部を用いて近似した場合の中心の検出方法を示す説明図である。

符号の説明

１…人体構造物の解剖学的特徴点検出装置、１０…画像入力部、１２…画像処理部、１４…近似部、１６…特徴点検出部、１８…計測値算出部、２０…情報入力部、２２…表示部

Claims

人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出するエッジ検出部と、
前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似する近似部と、
前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出する特徴点検出部と、
前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示する表示部と、
を備えたことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
前記表示部は、前記検出結果を前記処理対象画像に重ねて表示することを特徴とする請求項１に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
請求項１または２に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、
前記表示部は前記処理対象画像を表示し、
前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に所定の点の入力を受け付ける入力受付手段を備え、
前記所定の点に基づいて、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
請求項３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置において、
前記入力受付手段により入力を受け付ける前記所定の点が、前記解剖学的特徴点に略同一の点であり、
前記エッジ検出部は、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に入力された略同一の点を中心とした放射状の直線上で、該直線上の他の点よりも画素濃度が大きく変化する点を、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを構成する点であるとして検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
請求項３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置において、
前記入力受付手段により入力を受け付ける前記所定の点が、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを代表する１つ以上の点であり、
該エッジを代表する１つ以上の点を用いて前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
前記エッジ検出部は、前記処理対象画像中から前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを自動で検出することを特徴とする請求項１または２に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
前記近似部は、前記入力受付手段から入力受け付けされた１つ以上の点に基づいて、前記エッジを前記閉曲線または閉領域で近似することを特徴とする請求項３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
請求項１〜７のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、さらに、前記閉曲線または閉領域の再計算及び前記解剖学的特徴点の再検出を指示する手段を備え、前記再計算及び再検出を指示する手段からの指示により、前記近似部は前記閉曲線または閉領域の再計算を行うとともに、前記特徴点検出部は前記再計算された前記閉曲線または閉領域に基づいて前記解剖学的特徴点を再検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
請求項８に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置であって、さらに所定の点の入力を受け付ける入力受付手段を有する場合に、前記近似部は、前記閉曲線または閉領域の再計算を、前記入力受付手段から入力を受け付けて追加または修正された前記エッジ上の点を用いて行うことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
前記閉曲線は楕円であることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
前記解剖学的特徴点は、大腿骨骨頭中心点であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出装置。
人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出する工程と、
前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似する工程と、
前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出する工程と、
前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示する工程と、
を備えたことを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記表示する工程は、前記検出結果を前記処理対象画像に重ねて表示することを特徴とする請求項１２に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
請求項１２または１３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法であって、前記表示する工程は前記処理対象画像を表示し、さらに、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に所定の点を入力する工程を備え、前記エッジを検出する工程は、前記表示された処理対象画像中の人体構造物内に入力された所定の点を中心とした放射状の直線上で、該直線上の他の点よりも画素濃度が大きく変化する点を、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを構成する点であるとして検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記エッジを検出する工程は、前記処理対象画像中から前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを自動で検出することを特徴とする請求項１２または１３に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記近似する工程は、前記入力する工程において入力された点に基づき、前記検出されたエッジ上の点に基づいて、前記エッジを前記閉曲線または閉領域で近似することを特徴とする請求項１４に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
請求項１４〜１６のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法であって、さらに、前記閉曲線または閉領域の再計算を指示する工程を有し、前記近似する工程は、前記再計算の指示に基づいて、前記閉曲線または閉領域の再計算を行うとともに、前記特徴点を検出する工程は、前記再計算された前記閉曲線または閉領域に基づいて前記解剖学的特徴点を再検出することを特徴とする人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記近似する工程は、前記閉曲線または閉領域の再計算を、前記入力する工程において追加された前記エッジ上の点を用いて行うことを特徴とする請求項１７に記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記閉曲線は楕円であることを特徴とする請求項１２〜１８のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
前記解剖学的特徴点は、大腿骨骨頭中心であることを特徴とする請求項１２〜１９のいずれかに記載の人体構造物の解剖学的特徴点検出方法。
人体構造物を含む処理対象画像から人体構造物の輪郭形状を表すエッジを検出するステップと、
前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジを閉曲線又は閉領域で近似するステップと、
前記閉曲線又は閉領域の重心を前記人体構造物の解剖学的特徴点として検出するステップと、
前記検出結果である、前記人体構造物の輪郭形状を表すエッジおよび／または、前記近似部により求められた前記閉曲線又は閉領域および／または、前記解剖学的特徴点を表示するステップとからなる人体構造物の解剖学的特徴点検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。