JP5640280B2 - 骨粗鬆症診断支援装置及び骨粗鬆症診断支援プログラム - Google Patents
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Description
X線画像に帯状に写った皮質骨と他の部分との2本の境界線を特定する境界線特定手段と、
前記境界線上に設けた複数の点に基づいて、前記境界線に近似する直線または曲線である近似線を求める近似線算出手段と、
前記近似線上に複数の測定点を設定し、設定した前記測定点からそれぞれ前記近似線の法線方向に伸ばした測定補助線上において前記2本の境界線間の距離を測定し、複数の測定値を取得する測定値群取得手段と、
前記測定値に基づいて皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚算出手段と、
前記皮質骨厚算出手段で算出した皮質骨の厚みに基づいて骨粗鬆症を判別する骨粗鬆症判別手段と、を備える、
ことを特徴とする。
前記X線画像の濃淡を基に皮質骨部分とその他の背景部分とを特定する皮質骨部分特定手段と、
前記皮質骨部分に属する画素それぞれについて前記背景部分までの最短距離を算出し、算出した前記最短距離と該当画素とを関連づける最短距離取得手段と、
前記最短距離の極大値を追跡することによって、皮質骨の中心線を求める中心線取得手段と、
前記中心線上に設けた複数の点を中心点とした複数の円の包絡線を前記境界線として取得する境界線取得手段と、を備え、
前記境界線取得手段は、
前記中心点に位置する画素に関連付けられた前記最短距離をそれぞれの円の半径とすることが望ましい。
前記複数の測定値から、測定値域とその出現回数とのヒストグラムを取得する手段と、
前記ヒストグラムの前記値域に複数の区分を設け、前記区分に基づいて前記ヒストグラムを分割するヒストグラム分割手段と、
分割された複数のヒストグラムのうち、出現回数の合計が最大となるヒストグラムを選択する手段と、
選択された前記出現回数の合計が最大となるヒストグラムにおいて測定値の期待値を算出し、算出した期待値を皮質骨の厚みとして取得する手段と、を備え、
前記ヒストグラム分割手段は、
ヒストグラム分割後に、出現回数の合計が最大となるヒストグラムと、出現回数の合計が2番目に大きいヒストグラムとの、出現回数の合計の差が最大となるように、区分の数を設定することが望ましい。
前記複数の測定値の平均値を皮質骨の厚みとして取得する手段、を備え、
前記骨粗鬆症判別手段は、
前記皮質骨厚算出手段で取得した皮質骨の厚みと、前記測定値の分散値とに基づいて骨粗鬆症を判別することが望ましい。
前記複数の測定値の取りうる数値を、所定の数の集合にそれぞれランダムに関連づけ、複数の集合を取得する集合取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、測定値と測定値出現回数とを乗じた値の集合内合計を求め、期待値とする期待値取得手段と、
前記測定値の取りうる数値から1つを選んで、前記期待値と比較し、最も近い期待値を有する集合に選択した数値を再配分する操作を、全ての前記測定値の取りうる数値について行う再配分手段と、
前記期待値取得手段と前記再配分手段とを交互に繰り返して、前記再配分が起こらなくなるまで続ける繰り返し手段と、を備えることが望ましい。
X線画像に帯状に写った皮質骨と他の部分との2本の境界線を特定する境界線特定ステップと、
前記境界線上に設けた複数の点に基づいて、前記境界線に近似する直線または曲線である近似線を求める近似線算出ステップと、
前記近似線上に複数の測定点を設定し、設定した前記測定点からそれぞれ前記近似線の法線方向に伸ばした測定補助線上において前記2本の境界線間の距離を測定し、複数の測定値を取得する測定値群取得ステップと、
前記測定値に基づいて皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚算出ステップと、
前記皮質骨厚算出ステップで算出した皮質骨の厚みに基づいて骨粗鬆症を判別する骨粗鬆症判別ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
(1)起点となる画素の左隣、左上、左下の3画素の画素値を比較する。
(2)3画素のうち最も画素値の大きい画素を選択し、新たな起点画素とする。
(3)起点画素が画面の左端に到達するまで(1)及び(2)を繰り返す。
この移動を選択された起点全てに適用することによって、多数の経路が得られる。次に、全ての経路について、経路上での画素値の合計をとる。画素値の合計が最大となる経路を、中心線として特定する。
(1)分類するクラスタの数を設定する。設定したクラスタ数をNとする。
(2)ピクセル単位で表された、測定値の取りうる数値すべてにおいて、測定値1つに対してクラスタのうち1つをランダムに関連づける。
(3)N個のクラスタそれぞれについて、そのクラスタに所属する測定値と、ヒストグラム内における該当測定値の出現回数とを乗じて、そのクラスタにおける期待値とする。
(4)測定値から1つを選び、N個のクラスタの期待値と比較し、最も近い期待値を持つクラスタに、その測定値を再配分(関連づけの修正)する。この操作を、全ての測定値について行う。
(5)(3)と(4)の処理を繰り返し行い、再配分が起こらなくなるまで続ける。
(1)重みベクトルとの内積が所定の閾値を超えるか否か、によるサンプルベクトルの分類と、上記の2値分類との一致の度合いが最大となること。
(2)生成した境界線と、境界線に最も近いサンプルベクトル(サポートベクトル)との距離が最も大きくなること。
この方法を診断支援情報に適用する場合には、個々のサンプルベクトルとは皮質骨厚みの平均値及び分散値を要素に持つベクトルであり、2値分類とは骨粗鬆症の有無による分類である。このようにして、骨粗鬆症患者とそうでない人を分離するための境界線が求められる。
11 X線画像取得部
12 制御部
13 記憶部
14 出力部
15 操作部
Claims (9)
- X線画像に帯状に写った皮質骨と他の部分との2本の境界線を特定する境界線特定手段と、
前記境界線上に設けた複数の点に基づいて、前記境界線に近似する直線または曲線である近似線を求める近似線算出手段と、
前記近似線上に複数の測定点を設定し、設定した前記測定点からそれぞれ前記近似線の法線方向に伸ばした測定補助線上において前記2本の境界線間の距離を測定し、複数の測定値を取得する測定値群取得手段と、
前記測定値に基づいて皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚算出手段と、
前記皮質骨厚算出手段で算出した皮質骨の厚みに基づいて骨粗鬆症を判別する骨粗鬆症判別手段と、を備える、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記境界線特定手段は、
前記X線画像の濃淡を基に皮質骨部分とその他の背景部分とを特定する皮質骨部分特定手段と、
前記皮質骨部分に属する画素それぞれについて前記背景部分までの最短距離を算出し、算出した前記最短距離と該当画素とを関連づける最短距離取得手段と、
前記最短距離の極大値を追跡することによって、皮質骨の中心線を求める中心線取得手段と、
前記中心線上に設けた複数の点を中心点とした複数の円の包絡線を前記境界線として取得する境界線取得手段と、を備え、
前記境界線取得手段は、
前記中心点に位置する画素に関連付けられた前記最短距離をそれぞれの円の半径とする、
ことを特徴とする請求項1に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記皮質骨厚算出手段は、
前記複数の測定値から、測定値域とその出現回数とのヒストグラムを取得する手段と、
前記ヒストグラムの前記値域に複数の区分を設け、前記区分に基づいて前記ヒストグラムを分割するヒストグラム分割手段と、
分割された複数のヒストグラムのうち、出現回数の合計が最大となるヒストグラムを選択する手段と、
選択された前記出現回数の合計が最大となるヒストグラムにおいて測定値の期待値を算出し、算出した期待値を皮質骨の厚みとして取得する手段と、を備え、
前記ヒストグラム分割手段は、
ヒストグラム分割後に、出現回数の合計が最大となるヒストグラムと、出現回数の合計が2番目に大きいヒストグラムとの、出現回数の合計の差が最大となるように、区分の数を設定する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記皮質骨厚算出手段は、
前記複数の測定値の平均値を皮質骨の厚みとして取得する手段、を備え、
前記骨粗鬆症判別手段は、
前記皮質骨厚算出手段で取得した皮質骨の厚みと、前記測定値の分散値とに基づいて骨粗鬆症を判別する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記ヒストグラム分割手段は、
前記複数の測定値の取りうる数値を、所定の数の集合にそれぞれランダムに関連づけ、複数の集合を取得する集合取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、測定値と測定値出現回数とを乗じた値の集合内合計を求め、期待値とする期待値取得手段と、
前記測定値の取りうる数値から1つを選んで、前記期待値と比較し、最も近い期待値を有する集合に選択した数値を再配分する操作を、全ての前記測定値の取りうる数値について行う再配分手段と、
前記期待値取得手段と前記再配分手段とを交互に繰り返して、前記再配分が起こらなくなるまで続ける繰り返し手段と、
を備えることを特徴とする請求項3に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記近似線は、多項式で表現される直線または曲線である、
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記近似線は、2次関数で表現される曲線である、
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - 前記X線画像は、人の下顎部分が含まれる歯科パノラマX線画像である、
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の骨粗鬆症診断支援装置。 - X線画像に帯状に写った皮質骨と他の部分との2本の境界線を特定する境界線特定ステップと、
前記境界線上に設けた複数の点に基づいて、前記境界線に近似する直線または曲線である近似線を求める近似線算出ステップと、
前記近似線上に複数の測定点を設定し、設定した前記測定点からそれぞれ前記近似線の法線方向に伸ばした測定補助線上において前記2本の境界線間の距離を測定し、複数の測定値を取得する測定値群取得ステップと、
前記測定値に基づいて皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚算出ステップと、
前記皮質骨厚算出ステップで算出した皮質骨の厚みに基づいて骨粗鬆症を判別する骨粗鬆症判別ステップと、をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援プログラム。
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