JP6118368B2 - Medical X-ray measurement system - Google Patents
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Description
本発明は医療用Ｘ線測定システムに関し、特に、骨密度測定及び軟組織測定を行う医療用Ｘ線測定システムに関する。 The present invention relates to a medical X-ray measurement system, and more particularly to a medical X-ray measurement system that performs bone density measurement and soft tissue measurement.
健康管理あるいは疾病診断のために、Ｘ線を利用して、骨及び軟組織が測定される。軟組織は、脂肪と除脂肪（脂肪以外）とに大別される。大腿骨測定の場合、除脂肪としては、筋肉が支配的である。例えば、老年者の健康管理のためには、定期的に骨密度及び脂肪率（脂肪量）を測定することが望まれる。骨密度が低い場合、骨折リスクが高まるからである。また、脂肪率は成人病に関連する指標だからである。なお、股関節の外側（体中心軸から見て外側）に存在する皮下脂肪は外部からの衝撃を吸収する役割を担っており、その皮下脂肪の厚みの測定が望まれる。そのような厚みを知ることにより、衝撃吸収用のヒッププロテクターを装着する場合に、その厚みを適正に選定することが可能となる。 Bone and soft tissue are measured using X-rays for health care or disease diagnosis. Soft tissue is roughly classified into fat and lean body (other than fat). In the case of femur measurement, muscle is dominant as the lean body. For example, for health management of elderly people, it is desirable to periodically measure bone density and fat percentage (fat mass). This is because fracture risk increases when bone density is low. Also, fat percentage is an index related to adult diseases. It should be noted that the subcutaneous fat existing outside the hip joint (outside from the body center axis) plays a role of absorbing external impact, and measurement of the thickness of the subcutaneous fat is desired. By knowing such a thickness, it is possible to appropriately select the thickness when mounting a hip protector for absorbing shock.
Ｘ線を利用して骨密度及び軟組織を測定する場合において、１回のＸ線照射で（例えば１回のＸ線ビーム走査で）両者を同時に測定できるならば、被検者の負担を軽減でき、特に被曝量を低減できる。骨密度の測定方法としては、二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＥＸＡ法）が知られている。ＤＥＸＡ法を利用して脂肪率を演算することも可能である。 When measuring bone density and soft tissue using X-rays, if both can be measured simultaneously with a single X-ray irradiation (for example, with a single X-ray beam scan), the burden on the subject can be reduced. Especially, the exposure dose can be reduced. As a method for measuring bone density, a dual energy X-ray absorption measurement method (DEXA method) is known. It is also possible to calculate the fat percentage using the DEXA method.
特許文献１には、骨密度分布を表した骨密度画像と脂肪率分布を表した脂肪率画像とが合成された合成画像を表示する医療用Ｘ線測定システムが開示されている。骨密度及び脂肪率は上記ＤＥＸＡ法に基づいて演算されている。この特許文献１には、骨密度解析用の関心領域及び脂肪率解析用の関心領域の設定については記載されていない。 Patent Document 1 discloses a medical X-ray measurement system that displays a composite image in which a bone density image representing a bone density distribution and a fat percentage image representing a fat percentage distribution are combined. The bone density and fat percentage are calculated based on the DEXA method. This Patent Document 1 does not describe setting of a region of interest for bone density analysis and a region of interest for fat percentage analysis.
骨及び軟組織の測定結果の解析に先立って、骨の画像上に関心領域を設定し、また、軟組織の画像上に別の関心領域を設定する必要がある。それらの関心領域の設定の全部をユーザー（検査者）に求めるならば、検査者の負担が増大し、また、検査時間も長引くことになる。軟組織画像においては、一般に、軟組織エリアの内部に形態的な特徴を見出し難く、形態的な特徴に基づく関心領域の設定は一般に困難である。検査の再現性の観点からも、骨用の関心領域と軟組織用の関心領域とが常に所定の空間的関係にあることが望まれる。 Prior to analysis of bone and soft tissue measurement results, it is necessary to set a region of interest on the bone image and another region of interest on the soft tissue image. If the user (inspector) is required to set all of these regions of interest, the burden on the inspector increases and the inspection time is prolonged. In a soft tissue image, it is generally difficult to find morphological features inside a soft tissue area, and it is generally difficult to set a region of interest based on morphological features. From the viewpoint of the reproducibility of the examination, it is desired that the region of interest for bone and the region of interest for soft tissue always have a predetermined spatial relationship.
本発明の目的は、骨と軟組織とを測定する医療用Ｘ線測定システムにおいて、複数の関心領域の設定に際し、検査者の負担を軽減することにある。あるいは、軟組織を表す画像上に精度良く又は再現性良く関心領域を設定することにある。あるいは、骨用の関心領域と軟組織用の関心領域との空間的関係を常に適正化することにある。 An object of the present invention is to reduce the burden on an examiner when setting a plurality of regions of interest in a medical X-ray measurement system for measuring bone and soft tissue. Alternatively, a region of interest is set on an image representing soft tissue with high accuracy or reproducibility. Alternatively, the objective is to always optimize the spatial relationship between the region of interest for bone and the region of interest for soft tissue.
本発明に係るシステムは、被検部位を含む二次元領域に対して複数のエネルギーを有するＸ線を照射し、前記複数のエネルギーに対応する複数の検出データを取得する測定装置と、前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の骨密度の分布を表す骨密度画像を形成する骨密度画像形成手段と、前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の軟組織を表す軟組織画像を形成する軟組織画像形成手段と、前記骨密度画像に対して与えられた座標情報に基づいて前記軟組織画像に対して軟組織解析用の関心領域を設定する設定手段と、前記軟組織画像における前記軟組織解析用の関心領域内の画像部分に基づいて解析を実行する解析手段と、を含むものである。 The system according to the present invention includes a measuring device that irradiates a two-dimensional region including a region to be examined with X-rays having a plurality of energies, and acquires a plurality of detection data corresponding to the plurality of energies, A bone density image forming means for forming a bone density image representing a distribution of bone density in the examination site based on detection data; and a soft tissue image representing a soft tissue in the examination site based on the plurality of detection data. Soft tissue image forming means for forming; setting means for setting a region of interest for soft tissue analysis for the soft tissue image based on coordinate information given to the bone density image; and for soft tissue analysis in the soft tissue image Analyzing means for executing analysis based on the image portion in the region of interest.
上記構成によれば、骨密度画像に対して手動で又は自動的に座標情報が与えられると、その座標情報に基づいて軟組織画像上に軟組織解析用の関心領域が自動的に設定される。骨密度画像には一般に骨における複数の形態的な特徴が含まれる。よって、１又は複数の形態的な特徴を拠り所として、被部位中の特定部分（特定領域又は特定位置）の座標を比較的に容易に決定することが可能である。一方、軟組織画像においては輪郭を除いて被検部位内部に形態的な特徴が存在せず又はそれが乏しい。そこで、上記構成では、骨の形態的な特徴を拠り所として与えられた座標情報を軟組織のための座標情報としても援用して、軟組織用の関心領域が自動的に設定されるようにしている。これにより、ユーザーの負担を軽減できる。また、骨用の関心領域と軟組織用の関心領域の空間的な関係を常に適正化できるので、軟組織測定の客観性及び再現性を向上できる。 According to the above configuration, when coordinate information is manually or automatically given to the bone density image, a region of interest for soft tissue analysis is automatically set on the soft tissue image based on the coordinate information. A bone density image generally includes a plurality of morphological features in bone. Therefore, it is possible to determine the coordinates of a specific portion (specific region or specific position) in the target site relatively easily based on one or more morphological features. On the other hand, in a soft tissue image, a morphological feature does not exist inside a test site except for a contour, or it is poor. Therefore, in the above configuration, the coordinate information given based on the morphological characteristics of the bone is also used as the coordinate information for the soft tissue, so that the region of interest for the soft tissue is automatically set. Thereby, a user's burden can be reduced. Moreover, since the spatial relationship between the region of interest for bone and the region of interest for soft tissue can always be optimized, the objectivity and reproducibility of soft tissue measurement can be improved.
上記の座標情報は、骨密度解析用の関心領域（後述の基準関心領域）を特定する座標情報であるのが望ましい。但し、骨における１又は複数の形態的な特徴が存在する領域又は位置を示す情報であってもよい。骨密度解析用の関心領域が、単純な矩形の領域（その場合、通常、骨領域と軟組織領域の両方を含む領域）として定められてもよいが、骨領域だけを含む領域として定められてもよい。上記の軟組織画像は例えば脂肪率又は除脂肪率の二次元分布を表す画像であるのが望ましいが、レントゲン画像のように単に軟組織を表す画像であってもよい。軟組織解析用の関心領域は、例えば、特定成分の平均値を演算する領域、特定部分の平均厚を演算する領域、等として機能するものである。 The coordinate information is preferably coordinate information for specifying a region of interest for bone density analysis (a reference region of interest described later). However, it may be information indicating a region or a position where one or more morphological features exist in the bone. The region of interest for bone density analysis may be defined as a simple rectangular region (in this case, usually a region including both a bone region and a soft tissue region), or may be defined as a region including only a bone region. Good. The soft tissue image is preferably an image representing a two-dimensional distribution of, for example, a fat percentage or a lean ratio, but may be an image simply representing soft tissues such as an X-ray image. The region of interest for soft tissue analysis functions, for example, as a region for calculating an average value of a specific component, a region for calculating an average thickness of a specific part, and the like.
望ましくは、前記座標情報は、前記骨密度画像に基づいてユーザーにより設定された骨密度解析用の基準関心領域を特定する座標情報である。望ましくは、前記被検部位は、股関節及びその付近を含む部位であり、前記基準関心領域は、大腿骨像における少なくとも骨頭部分及び大転子部分を囲む領域である。例えば、大腿骨像の軸体部分の長手方向を画像垂直方向とした場合、骨頭部分は、骨軸部分から斜め上方へ突出した形態を有し、大転子像は、骨軸部分から体の外側へ膨らんだ形態を有する。それらはいずれも特徴部位になり得るものである。大腿骨の骨端部には海綿骨が多く含まれ、その部分は骨密度測定対象として好適な部分である。よって、上記のように骨頭部分及び大転子部分を囲む領域として基準関心領域を設定するのが望ましい。 Preferably, the coordinate information is coordinate information for specifying a reference region of interest for bone density analysis set by a user based on the bone density image. Desirably, the test site is a site including a hip joint and its vicinity, and the reference region of interest is a region surrounding at least the head of the femur and the greater trochanter. For example, when the longitudinal direction of the axial body part of the femur image is the vertical direction of the image, the head part has a form protruding obliquely upward from the bone axis part, and the greater trochanter image is the body part from the bone axis part. It has a form bulging outward. Any of them can be a characteristic part. The femoral end of the femur contains a lot of cancellous bone, which is a suitable part for measuring bone density. Therefore, it is desirable to set the reference region of interest as a region surrounding the head portion and the greater trochanter portion as described above.
望ましくは、前記設定手段は、前記大腿骨像の外側に、前記軟組織解析用の関心領域として外側関心領域を設定し、前記大腿骨像の内側に、前記軟組織解析用の関心領域として内側関心領域を設定する。この構成によれば、骨用の基準関心領域の座標情報に基づいて、軟組織用の２つの関心領域（骨の一方側及び他方側に設けられる関心領域ペア）が自動的に設定される。これにより２つの関心領域を用いて演算された２つの測定結果を付き合わせたり、それらの平均を演算したりすることが可能となる。なお、Ｘ線測定時には、生殖器の被曝を防止又は低減するための所定の遮蔽部材を利用するのが望ましい。 Preferably, the setting means sets an outer region of interest as the region of interest for soft tissue analysis outside the femur image, and an inner region of interest as the region of interest for soft tissue analysis inside the femur image. Set. According to this configuration, two regions of interest for soft tissue (a region of interest pair provided on one side and the other side of the bone) are automatically set based on the coordinate information of the reference region of interest for bone. As a result, it is possible to match two measurement results calculated using two regions of interest or to calculate an average of them. In X-ray measurement, it is desirable to use a predetermined shielding member for preventing or reducing genital exposure.
望ましくは、前記軟組織画像形成手段は、前記軟組織画像として、脂肪率の分布を表す脂肪率画像を形成し、前記外側関心領域及び前記内側関心領域はそれぞれ脂肪率解析用の関心領域であり、前記解析手段は、前記骨密度画像における前記基準関心領域内の画像部分に基づいて平均骨密度を演算し、前記脂肪率画像における前記外側関心領域内の画像部分に基づいて外側平均脂肪率を演算し、前記脂肪率画像における前記内側関心領域内の画像部分に基づいて内側平均脂肪率を演算する。 Preferably, the soft tissue image forming unit forms a fat percentage image representing a fat percentage distribution as the soft tissue image, and the outer region of interest and the inner region of interest are each a region of interest for fat percentage analysis, The analysis means calculates an average bone density based on an image portion in the reference region of interest in the bone density image, and calculates an outer average fat percentage based on the image portion in the outer region of interest in the fat percentage image. The inner average fat percentage is calculated based on the image portion in the inner region of interest in the fat percentage image.
望ましくは、前記基準関心領域は、前記大腿骨像の長手方向に平行な又は略平行な方向をＹ方向とし、前記Ｙ方向に直交する方向をＸ方向とした場合、前記Ｘ方向に平行な第１のＸライン及び第２のＸライン、並びに、前記Ｙ方向に平行な第１のＹライン及び第２のＹラインによって画定され、前記第１のＸラインは、前記骨頭部分に外接するラインとして定められ、前記第２のＸラインは、前記第１のＸラインから遠位側へ隔たって前記大腿骨像を横切るラインとして定められ、前記第１のＹラインは、前記骨頭部分に外接するラインとして定められ、前記第２のＹラインは、前記大転子部分に外接するライン又は前記大転子像から外側へ隔たったラインとして定められる。 Preferably, the reference region of interest is parallel to the X direction when the direction parallel to or approximately parallel to the longitudinal direction of the femur image is the Y direction and the direction orthogonal to the Y direction is the X direction. Defined by one X line and a second X line, and a first Y line and a second Y line parallel to the Y direction, the first X line being a line circumscribing the bone head portion And the second X line is defined as a line crossing the femur image distally from the first X line, and the first Y line is a line circumscribing the head portion. The second Y line is defined as a line circumscribing the greater trochanter portion or a line spaced outward from the greater trochanter image.
望ましくは、前記脂肪率画像における個々の画素値に対して色付け処理を施すカラー処理手段を含む。色相の変化によって脂肪率の大小を表現してもよいし、単色の輝度の変化によって脂肪率の大小を表現してもよい。一般に骨密度画像は白黒画像として構成されるので、それと一緒に表示される脂肪率画像をカラー画像とするのが望ましい。特定の脂肪率を表すラインを表示するようにしてもよい。複数の脂肪率を複数のラインで表現してもよい。 Desirably, color processing means for applying a coloring process to individual pixel values in the fat percentage image is included. The fat percentage may be expressed by a change in hue, or the fat percentage may be expressed by a change in monochrome luminance. In general, since the bone density image is configured as a black and white image, it is desirable that the fat percentage image displayed together with the bone density image is a color image. You may make it display the line showing a specific fat percentage. A plurality of fat percentages may be expressed by a plurality of lines.
望ましくは、前記被検部位は大腿骨を含む部位であり、前記座標情報は、前記骨密度画像中の大腿骨像に基づいてユーザーにより設定された骨密度解析用の基準関心領域についての座標情報であり、前記設定手段は、前記基準関心領域に基づいて、前記軟組織画像上であって前記大腿骨像の外側に前記軟組織解析用の関心領域を設定し、前記解析手段は、前記軟組織画像における前記軟組織解析用の関心領域内の画像部分に基づいて平均軟組織厚を演算する。この構成によれば、大腿骨の外側の軟組織厚を自動的に求めることができる。その演算結果と骨密度演算結果とから骨折のリスクを総合判断するようにしてもよい。また、軟組織厚に基づいて、被検者に装着するヒッププロテクターの厚さを調整するようにしてもよい。 Preferably, the test site is a site including a femur, and the coordinate information is coordinate information on a reference region of interest for bone density analysis set by a user based on a femur image in the bone density image. And the setting means sets the region of interest for soft tissue analysis on the soft tissue image and outside the femur image based on the reference region of interest, and the analyzing means includes the soft tissue image in the soft tissue image. An average soft tissue thickness is calculated based on the image portion in the region of interest for soft tissue analysis. According to this configuration, the soft tissue thickness outside the femur can be automatically obtained. The risk of fracture may be comprehensively determined from the calculation result and the bone density calculation result. Moreover, you may make it adjust the thickness of the hip protector with which a subject is mounted | worn based on soft tissue thickness.
望ましくは、白黒の骨密度画像とカラーの脂肪率画像とが合成された複合画像が表示される。その場合に、複合画像上に、基準関心領域、外側関心領域、内側関心領域等を特定するグラフィック要素を表示するのが望ましい。また、複合画像に重畳して、又は、その隣に、平均骨密度、外側平均脂肪率、内側平均脂肪率等が数値で表示されるのが望ましい。その際、更に、平均軟組織厚、全平均脂肪率等が数値で表示されてもよい。本願明細書において、「外側」は、注目骨（以下において大腿骨）を基準として、体の中心から遠い側であり、「内側」は、注目骨を基準として、体の中心に近い側である。遠位は体幹部（ボディ）から遠い側（体肢端側）を差し、近位は体幹部に近い側を差す。 Preferably, a composite image in which a black and white bone density image and a color fat percentage image are combined is displayed. In that case, it is desirable to display graphic elements that specify the reference region of interest, the outer region of interest, the inner region of interest, etc. on the composite image. In addition, it is desirable that the average bone density, the outer average fat percentage, the inner average fat percentage, and the like are displayed as numerical values superimposed on or next to the composite image. At that time, the average soft tissue thickness, the total average fat percentage, and the like may be displayed as numerical values. In the present specification, “outside” is a side far from the center of the body with reference to the target bone (femur in the following), and “inside” is a side near the center of the body with reference to the target bone. . Distal refers to the side (limb end side) far from the trunk (body), and proximal refers to the side closer to the trunk.
本発明によれば、複数の関心領域の設定に際し、検査者の負担を軽減できる。あるいは、軟組織を表す画像上に精度良く又は再現性良く関心領域を設定できる。あるいは、骨用の関心領域と軟組織用の関心領域との空間的関係を常に適正化できる。 According to the present invention, the burden on the examiner can be reduced when setting a plurality of regions of interest. Alternatively, the region of interest can be set with high accuracy or reproducibility on the image representing the soft tissue. Alternatively, the spatial relationship between the bone region of interest and the soft tissue region of interest can always be optimized.
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。 DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described with reference to the drawings.
（１）医療用Ｘ線測定システム
本発明に係る医療用Ｘ線測定システムは病院等の医療機関に設置されるものである。本実施形態のＸ線測定システムは、図１に示されるように、測定装置１０と演算装置１２とにより構成される。測定装置１０はＸ線の照射及び検出を行う装置であり、演算装置１２は制御機能及び演算機能を有する装置である。演算装置１２は例えばコンピュータで構成される。
(1) Medical X-ray measurement system The medical X-ray measurement system according to the present invention is installed in a medical institution such as a hospital. As shown in FIG. 1, the X-ray measurement system of the present embodiment includes a measurement device 10 and an arithmetic device 12. The measurement device 10 is a device that performs irradiation and detection of X-rays, and the arithmetic device 12 is a device having a control function and a calculation function. The arithmetic device 12 is constituted by a computer, for example.
測定装置１０は検査台としてのベッド１４を有している。ベッド１４上には被検者１６が載せられる。被検者１６中の測定対象部位（被検部位）がＸ線の照射エリアに含まれるように、被検者１６の位置及び姿勢が調整される。測定対象部位は、本実施形態において、大腿骨の近位側端部及びその周囲に存在する軟組織である。換言すれば、股関節及びその付近である。実際には、大腿骨の骨頭を中心とした二次元範囲に対してＸ線測定が実行される。 The measuring apparatus 10 has a bed 14 as an inspection table. A subject 16 is placed on the bed 14. The position and posture of the subject 16 are adjusted so that the measurement target site (test site) in the subject 16 is included in the X-ray irradiation area. In the present embodiment, the measurement target site is the soft tissue existing at the proximal end of the femur and its surroundings. In other words, the hip joint and its vicinity. Actually, X-ray measurement is performed on a two-dimensional range centered on the femoral head.
ベッド１４は載置台としての天板を有し、天板の下方には下部機構１８が設けられている。下部機構１８はＸ線発生器２０を有している。Ｘ線発生器２０はファンビーム形状をもったＸ線ビームを生成するものである。そのＸ線ビームが被検者の左右方向（図１の紙面貫通方向）に移動するように、Ｘ線発生器２０が機械的に走査される。天板の上方、具体的には被検者１６の上方には、上部機構２２が設けられている。上部機構２２はＸ線検出器２４を有する。Ｘ線検出器２４はＸ線ビーム広がり方向に並んだ複数の検出素子により構成される。Ｘ線検出器２４は、Ｘ線発生器２０と共に移動する。Ｘ線発生器２０及びＸ線検出器２４の移動により、つまり、Ｘ線ビームの走査により、二次元の測定領域が構成される。Ｘ線発生器とＸ線検出器とを入れ換えることも可能である。 The bed 14 has a top plate as a mounting table, and a lower mechanism 18 is provided below the top plate. The lower mechanism 18 has an X-ray generator 20. The X-ray generator 20 generates an X-ray beam having a fan beam shape. The X-ray generator 20 is mechanically scanned so that the X-ray beam moves in the left-right direction of the subject (the penetration direction in FIG. 1). An upper mechanism 22 is provided above the top plate, specifically above the subject 16. The upper mechanism 22 has an X-ray detector 24. The X-ray detector 24 includes a plurality of detection elements arranged in the X-ray beam spreading direction. The X-ray detector 24 moves with the X-ray generator 20. By moving the X-ray generator 20 and the X-ray detector 24, that is, by scanning the X-ray beam, a two-dimensional measurement region is formed. It is also possible to replace the X-ray generator and the X-ray detector.
本実施形態では、Ｘ線ビームの走査中にＸ線のエネルギーが切り換えられており、具体的には高エネルギーと低エネルギーとが交互に切り換えられている。これにより、画素単位で（つまり検出座標ごとに）、高エネルギーＸ線検出値と、低エネルギーＸ線検出値とが取得される。換言すれば、二次元領域に対応した高エネルギーＸ線検出値アレイ（高エネルギーＸ線検出データ）及び低エネルギーＸ線検出値アレイ（高エネルギーＸ線検出データ）が取得される。 In the present embodiment, the X-ray energy is switched during scanning of the X-ray beam, and specifically, high energy and low energy are alternately switched. Thereby, the high energy X-ray detection value and the low energy X-ray detection value are acquired in pixel units (that is, for each detection coordinate). In other words, a high energy X-ray detection value array (high energy X-ray detection data) and a low energy X-ray detection value array (high energy X-ray detection data) corresponding to a two-dimensional region are acquired.
演算装置１２は、演算部２６、入力部２８及び表示部３０を有している。演算部２６は、後に図２を用いて説明するように、骨密度画像形成機能、軟組織画像形成機能、関心領域設定機能等を有している。それはＣＰＵ及びプログラムにより構成されるものである。入力部２８を利用して、ユーザーにより、骨密度画像上に基準関心領域（骨密度解析用関心領域）が設定される。表示部３０には、骨密度画像と軟組織画像（具体的には脂肪率画像）とからなる複合画像（合成画像）が表示され、また各種の測定結果が表示される。 The computing device 12 includes a computing unit 26, an input unit 28, and a display unit 30. The calculation unit 26 has a bone density image forming function, a soft tissue image forming function, a region of interest setting function, and the like, as will be described later with reference to FIG. It is composed of a CPU and a program. A reference region of interest (region of interest for bone density analysis) is set on the bone density image by the user using the input unit 28. The display unit 30 displays a composite image (composite image) composed of a bone density image and a soft tissue image (specifically, a fat percentage image), and displays various measurement results.
（２）演算部の構成例
図２には、図１に示した演算部が備える複数の機能が複数のブロックにより表現されている。骨密度画像形成部３２は、高エネルギーＸ線検出データ及び低エネルギーＸ線検出データに基づいて、ＤＥＸＡ法に従って骨密度画像を形成するモジュールである。骨密度画像は、骨エリア内における骨密度の二次元分布を表した画像である。骨密度画像においては、軟組織エリア、及び、エアエリア（被検体が存在しないエリア）は通常、画像化されない。ここで、軟組織エリアは、骨が存在しないエリアであってエアエリア以外のエリアである。それらのエリアについては閾値処理により画素値（骨密度値）が０とされる。形成された骨密度画像は、表示処理部５２及び平均骨密度演算部４２へ送られる。
(2) Configuration Example of Calculation Unit In FIG. 2, a plurality of functions provided in the calculation unit shown in FIG. 1 are expressed by a plurality of blocks. The bone density image forming unit 32 is a module that forms a bone density image according to the DEXA method based on the high energy X-ray detection data and the low energy X-ray detection data. The bone density image is an image representing a two-dimensional distribution of bone density in the bone area. In a bone density image, a soft tissue area and an air area (an area where no subject exists) are usually not imaged. Here, the soft tissue area is an area other than the air area where no bone exists. For these areas, pixel values (bone density values) are set to 0 by threshold processing. The formed bone density image is sent to the display processing unit 52 and the average bone density calculation unit 42.
軟組織領域抽出部３４は、骨密度画像の形成過程において、軟組織領域を抽出、特定するモジュールである。閾値処理前の個々の画素値から、当該画素が属するエリアの種別が判定される。高エネルギーＸ線検出データ及び低エネルギーＸ線検出データの一方又は両方に基づいて、軟組織エリア（及びエアエリア）を特定することも可能である。抽出された軟組織エリアの情報は、脂肪率画像形成部３６及び平均軟組織厚演算部４４へ送られる。 The soft tissue region extraction unit 34 is a module that extracts and specifies a soft tissue region in the process of forming a bone density image. From the individual pixel values before threshold processing, the type of area to which the pixel belongs is determined. It is also possible to identify the soft tissue area (and air area) based on one or both of the high energy X-ray detection data and the low energy X-ray detection data. The extracted soft tissue area information is sent to the fat percentage image forming unit 36 and the average soft tissue thickness calculating unit 44.
脂肪率画像形成部３６は、高エネルギーＸ線検出データ及び低エネルギーＸ線検出データに基づいて、ＤＥＸＡ法に従って脂肪率画像を形成するモジュールである。脂肪率画像は、軟組織エリア内における脂肪率の二次元分布を表した画像である。脂肪率画像に代えて除脂肪率画像が形成されてもよい。除脂肪は脂肪以外の軟組織であり、それは専ら筋肉である。脂肪率の演算については後に詳述する。その演算の際、後に図３に示す換算関数が参照される。図２において、形成された脂肪率画像は、外側平均脂肪率演算部４６、内側平均脂肪率演算部４８、脂肪量／除脂肪量演算部５０、及び、表示処理部５２へ送られている。 The fat percentage image forming unit 36 is a module that forms a fat percentage image according to the DEXA method based on the high energy X-ray detection data and the low energy X-ray detection data. The fat percentage image is an image representing a two-dimensional distribution of the fat percentage in the soft tissue area. Instead of the fat percentage image, a lean percentage image may be formed. Leaning is soft tissue other than fat, which is exclusively muscle. The calculation of the fat percentage will be described in detail later. In the calculation, a conversion function shown in FIG. 3 is referred later. In FIG. 2, the formed fat percentage image is sent to the outer average fat percentage calculator 46, the inner average fat percentage calculator 48, the fat mass / lean mass calculator 50, and the display processor 52.
基準関心領域設定部３８は、骨密度画像を参照したユーザーにより指定される座標情報に基づいて、骨密度画像上に基準関心領域（骨密度解析用のＲＯＩ）を設定するモジュールである。ユーザーは入力部を利用して基準関心領域の指定を行う。本実施形態では、基準関心領域は後に図５に示すように矩形の領域である。基準関心領域を表す座標情報は、表示処理部５２及び平均骨密度演算部４２の他、軟組織画像用関心領域設定部４０にも送られている。 The reference region-of-interest setting unit 38 is a module that sets a reference region of interest (ROI for bone density analysis) on a bone density image based on coordinate information specified by a user who refers to the bone density image. The user designates the reference region of interest using the input unit. In this embodiment, the reference region of interest is a rectangular region as shown later in FIG. The coordinate information representing the reference region of interest is also sent to the soft tissue image region-of-interest setting unit 40 in addition to the display processing unit 52 and the average bone density calculation unit 42.
軟組織画像用関心領域設定部４０は、上記座標情報に基づいて、軟組織画像としての脂肪率画像上に、軟組織解析用の関心領域として、外側関心領域及び内側関心領域を自動的に設定するモジュールである。外側関心領域は軟組織エリア内であって大腿骨像の外側に設定され、内側関心領域は軟組織エリア内であって大腿骨像の内側に設定される。外側は被検者の体中心軸から見て遠い側であり、内側は被検者の背骨から見て近い側である。それらの関心領域については後に図６を用いて詳しく説明する。本実施形態では、骨密度画像を基礎として基準関心領域を設定すると、その座標情報に基づいて、軟組織画像（脂肪率画像）上に自動的に外側関心領域と内側関心領域とが設定される。よって、それらの関心領域をマニュアルで指定する必要がない。骨用の基準関心領域を基準として、軟組織用の２つの関心領域を正確に設定することが可能である。 The soft tissue image region-of-interest setting unit 40 is a module that automatically sets an outer region of interest and an inner region of interest as a region of interest for soft tissue analysis on a fat percentage image as a soft tissue image based on the coordinate information. is there. The outer region of interest is set in the soft tissue area and outside the femur image, and the inner region of interest is set in the soft tissue area and inside the femur image. The outside is the side far from the body center axis of the subject, and the inside is the near side as seen from the subject's spine. These regions of interest will be described in detail later with reference to FIG. In this embodiment, when the reference region of interest is set based on the bone density image, the outer region of interest and the inner region of interest are automatically set on the soft tissue image (fat percentage image) based on the coordinate information. Therefore, there is no need to manually specify those regions of interest. With reference to the reference region of interest for bone, it is possible to accurately set two regions of interest for soft tissue.
本実施形態の軟組織画像用関心領域設定部４０は、更に、平均軟組織厚を演算するための外側関心領域を設定する機能を有している。それに関しては、後に図７乃至図１０を用いて説明する。なお、平均脂肪率を演算するための外側関心領域を第１の外側関心領域と称し、平均軟組織厚を演算するための外側関心領域を第２の外側関心領域と称することにする。 The soft tissue image region-of-interest setting unit 40 of the present embodiment further has a function of setting an outer region of interest for calculating the average soft tissue thickness. This will be described later with reference to FIGS. The outer region of interest for calculating the average fat percentage is referred to as a first outer region of interest, and the outer region of interest for calculating the average soft tissue thickness is referred to as a second outer region of interest.
第２の外側関心領域の座標情報は平均軟組織厚演算部４４へ送られる。第１の外側関心領域の座標情報は外側平均脂肪率演算部４６へ送られる。内側関心領域の座標情報は内側平均脂肪率演算部４８へ送られる。更に、第１の外側関心領域の座標情報及び内側関心領域の座標情報は脂肪量／除脂肪量演算部５０にも送られている。表示処理部には、第１の外側関心領域、第２の外側関心領域及び内側関心領域の座標情報が送られている。 The coordinate information of the second outer region of interest is sent to the average soft tissue thickness calculator 44. The coordinate information of the first outer region of interest is sent to the outer average fat percentage calculator 46. The coordinate information of the inner region of interest is sent to the inner average fat percentage calculator 48. Further, the coordinate information of the first outer region of interest and the coordinate information of the inner region of interest are also sent to the fat mass / lean mass calculating unit 50. Coordinate information of the first outer region of interest, the second outer region of interest, and the inner region of interest is sent to the display processing unit.
平均骨密度演算部４２は、骨密度画像における基準関心領域内の画像部分に基づいて平均骨密度を演算するモジュールである。本実施形態では、海綿骨を比較的に多く含む骨端部についての平均骨密度が演算されている。演算された平均骨密度は表示処理部５２へ通知される。平均骨密度から、骨粗鬆症を診断したり、骨折のリスクを評価したりすることが可能である。 The average bone density calculation unit 42 is a module that calculates the average bone density based on the image portion in the reference region of interest in the bone density image. In this embodiment, the average bone density is calculated for the end of the bone that contains a relatively large amount of cancellous bone. The calculated average bone density is notified to the display processing unit 52. From the average bone density, it is possible to diagnose osteoporosis and evaluate the risk of fracture.
平均軟組織厚演算部４４は、第２の外側関心領域内における複数の箇所で軟組織厚を演算し、それらの平均値を平均軟組織厚として演算するモジュールである。第２の外側関心領域の設定に際しては、本実施形態において、最初に、大転子の外側における最短の軟組織厚が特定されており、それを特定する過程で演算された複数の軟組織厚の内の全部又は一部が軟組織画像用関心領域設定部４０から平均軟組織厚演算部４４へわたされてもよい。軟組織画像用関心領域設定部４０と平均軟組織厚演算部４４を単一のモジュールとして構成してもよい。演算された平均軟組織厚は表示処理部５２へ通知される。 The average soft tissue thickness calculation unit 44 is a module that calculates the soft tissue thickness at a plurality of locations in the second outer region of interest and calculates the average value thereof as the average soft tissue thickness. In setting the second outer region of interest, in this embodiment, the shortest soft tissue thickness outside the greater trochanter is first identified, and among the plurality of soft tissue thicknesses calculated in the process of identifying it. May be passed from the soft tissue image region-of-interest setting unit 40 to the average soft tissue thickness calculation unit 44. The soft tissue image region-of-interest setting unit 40 and the average soft tissue thickness calculation unit 44 may be configured as a single module. The calculated average soft tissue thickness is notified to the display processing unit 52.
外側平均脂肪率演算部４６は、脂肪率画像における第１の外側関心領域内の画像部分に基づいて外側平均脂肪率を演算するモジュールである。演算された外側平均脂肪率は表示処理部５２へ通知される。内側平均脂肪率演算部４８は、脂肪率画像における内側関心領域内の画像部分に基づいて内側平均脂肪率を演算するモジュールである。演算された内側平均脂肪率は表示処理部５２へ通知される。 The outer average fat percentage calculation unit 46 is a module that calculates the outer average fat percentage based on the image portion in the first outer region of interest in the fat percentage image. The calculated outer average fat percentage is notified to the display processing unit 52. The inner average fat percentage calculation unit 48 is a module that calculates the inner average fat percentage based on the image portion in the inner region of interest in the fat percentage image. The calculated inner average fat percentage is notified to the display processing unit 52.
脂肪量／除脂肪量演算部５０は、例えば、第１の外側関心領域内における脂肪率分布から脂肪量（及び除脂肪量）を演算し、内側関心領域内における脂肪率分布から脂肪量（及び除脂肪量）を演算するモジュールである。任意の領域について脂肪量（及び除脂肪量）を演算することも可能である。演算結果は表示処理部５２へ通知される。尚、平均脂肪率の他の演算方法として、関心領域内の脂肪量および除脂肪量をそれぞれ求め、さらに軟組織量に対する脂肪量の割合（脂肪量／軟組織量）を演算するようにしてもよい。ここで、軟組織量は脂肪量と除脂肪量との和として定義される。脂肪量は体厚に影響されるため、この方法によれば、関心領域内の画素毎の脂肪率を平均化する方法よりも体厚分布を反映した平均脂肪率を得ることができる。 The fat mass / lean mass calculating unit 50, for example, calculates the fat mass (and the lean mass) from the fat percentage distribution in the first outer region of interest, and calculates the fat mass (and This is a module for calculating (lean mass). It is also possible to calculate the fat mass (and the lean mass) for an arbitrary region. The calculation result is notified to the display processing unit 52. As another calculation method of the average fat percentage, the fat amount and the lean mass in the region of interest may be obtained, respectively, and the ratio of the fat amount to the soft tissue amount (fat amount / soft tissue amount) may be calculated. Here, the amount of soft tissue is defined as the sum of fat mass and lean mass. Since fat mass is affected by body thickness, according to this method, an average fat rate reflecting the body thickness distribution can be obtained as compared with a method of averaging the fat rate for each pixel in the region of interest.
表示処理部５２は、画像合成機能、カラー処理機能等を備え、表示画面上に表示する画像を生成するものである。本実施形態においては後に図１０に示すような画像が表示される。その画像内には複数の解析結果を示す複数の数値が含まれる。表示処理部５２は、脂肪率画像に対して色付け処理を施す機能も有している。その場合においては、任意の色付け関数を選択することが可能である。 The display processing unit 52 has an image composition function, a color processing function, and the like, and generates an image to be displayed on the display screen. In the present embodiment, an image as shown in FIG. 10 is displayed later. The image includes a plurality of numerical values indicating a plurality of analysis results. The display processing unit 52 also has a function of performing a coloring process on the fat percentage image. In that case, it is possible to select an arbitrary coloring function.
（３）脂肪率の演算
以下に脂肪率の演算について説明する。測定領域中の軟組織エリアは、骨エリア及びエアエリア以外のエリアである。軟組織エリア中には、脂肪と脂肪以外の軟組織（もっぱら筋肉）とが存在する。前者の存在割合を示すインデックスとして脂肪率が知られており、後者の存在割合を示すインデックスとして除脂肪率が知られている。
(3) Calculation of fat percentage The calculation of fat percentage will be described below. The soft tissue area in the measurement region is an area other than the bone area and the air area. In the soft tissue area, there are fat and soft tissue other than fat (exclusively muscle). The fat percentage is known as an index indicating the presence ratio of the former, and the lean body percentage is known as an index indicating the presence ratio of the latter.
ＤＥＸＡ法において、低エネルギーＸ線減衰量ＲL及び高エネルギーＸ線減衰量ＲHは以下の計算式（１），（２）によって特定される。 In the DEXA method, the low energy X-ray attenuation amount R L and the high energy X-ray attenuation amount R H are specified by the following calculation formulas (1) and (2).
ＲL＝ln（ＤLO／ＤL）＝μL1・X1＋μL2・X2 ・・・（１）
ＲH＝ln（ＤHO／ＤH）＝μH1・X1＋μH2・X2 ・・・（２）
R L = ln (D LO / D L ) = μ L1 · X 1 + μ L2 · X 2 (1)
R H = ln (D HO / D H ) = μ H1 · X 1 + μ H2 · X 2 (2)
ここで、ＤLO は被検体が存在しない状況下における低エネルギーＸ線の検出値（エアバリュー）である。検出値は具体的には検出器出力値である。ＤLは低エネルギーＸ線を被検者に照射した場合における被検体通過後のＸ線の検出値である。ＤＨO は被検体が存在しない状況下における高エネルギーＸ線の検出値（エアバリュー値）である。ＤＨは高エネルギーＸ線を被検者に照射した場合における被検体通過後のＸ線の検出値である。μL1は脂肪成分についての低エネルギーＸ線吸収係数であり、μL2は除脂肪成分についての低エネルギーＸ線吸収係数である（いずれも単位は1/cm）。μH1は脂肪成分についての高エネルギーＸ線吸収係数であり、μH2は除脂肪成分についての高エネルギーＸ線吸収係数である（同じくいずれも単位は1/cm）。X1は脂肪成分の厚みであり、X2は除脂肪成分の厚みである（いずれも単位はcm）。 Here, DLO is a detected value (air value) of low energy X-rays in a situation where no subject exists. The detected value is specifically a detector output value. D L is a detected value of X-rays after passing through the subject when the subject is irradiated with low energy X-rays. D HO is a detection value (air value value) of high energy X-rays in a situation where no subject exists. DH is a detected value of X-rays after passing through the subject when the subject is irradiated with high-energy X-rays. μ L1 is a low energy X-ray absorption coefficient for the fat component, and μ L2 is a low energy X-ray absorption coefficient for the lean component (all units are 1 / cm). μ H1 is the high energy X-ray absorption coefficient for the fat component, and μ H2 is the high energy X-ray absorption coefficient for the lean component (also in units of 1 / cm). X 1 is the thickness of the fat component, and X 2 is the thickness of the lean component (all in cm).
以下のように、上記ＲL及びＲHについての比がレシオ値αとして定義される。
α＝ＲL／ＲH
The ratio for R L and R H is defined as the ratio value α as follows.
α = R L / R H
上記のレシオ値αから所定の換算関数により脂肪率（体脂肪率）Ｗが求まる。所定の換算関数は、例えば、脂肪率が既知の複数のファントム（例えば脂肪率１００％のファントム及び脂肪率０％のファントム）に対してＸ線照射を行って得られた２つのＸ線検出から求めることが可能である。 The fat percentage (body fat percentage) W is obtained from the ratio value α by a predetermined conversion function. The predetermined conversion function is obtained from, for example, two X-ray detections obtained by performing X-ray irradiation on a plurality of phantoms having a known fat percentage (for example, a phantom having a fat percentage of 100% and a phantom having a fat percentage of 0%). It is possible to ask.
図３には換算関数５４が例示されている。横軸はレシオ値に対応しており、縦軸は脂肪率に対応している。脂肪率１００％のファントムに対する測定により得られたレシオ値α１００に対応するのがＡ点であり、脂肪率０％のファントムに対する測定により得られたレシオ値α０に対応するのがＢ点である。２つの点に基づいて換算関数５４が求められる。なお、除脂肪率は（１−脂肪率）として定義される。除脂肪について換算関数を用意しておき、それを利用してレシオ値αから除脂肪率を求めることも可能である。 FIG. 3 illustrates the conversion function 54. The horizontal axis corresponds to the ratio value, and the vertical axis corresponds to the fat percentage. The point A corresponds to the ratio value α 100 obtained by the measurement for the phantom having a fat percentage of 100%, and the point B corresponds to the ratio value α 0 obtained by the measurement for the phantom having the fat percentage of 0%. is there. A conversion function 54 is obtained based on the two points. The lean body percentage is defined as (1-fat percentage). It is also possible to prepare a conversion function for lean body and use it to obtain the lean body ratio from the ratio value α.
（４）関心領域の設定
図４には、骨密度画像５６が示されている。この骨密度画像５６は、上述したように二次元領域に対応する低エネルギーＸ線検出データ及び高エネルギーＸ線検出データに基づいて形成されるものである。骨密度画像５６には、股関節及びその付近の像５８として、骨盤像６２及び大腿骨像６０が含まれる。骨盤像６２には座骨部分７２が含まれる。大腿骨像６０には骨頭部分６４、大転子部分６６、小転子部分６８及び軸体部分７０が含まれる。なお、図４において、横軸方向がＸ方向であり、縦軸方向がＹ方向である。Ｙ方向は、大腿骨像６０における中心軸と平行あるいは略平行である。
(4) Region of Interest Setting FIG. 4 shows a bone density image 56. As described above, the bone density image 56 is formed based on the low energy X-ray detection data and the high energy X-ray detection data corresponding to the two-dimensional region. The bone density image 56 includes a pelvis image 62 and a femur image 60 as an image 58 of the hip joint and its vicinity. The pelvis image 62 includes a ischial portion 72. The femur image 60 includes a head portion 64, a greater trochanter portion 66, a lesser trochanter portion 68 and a shaft body portion 70. In FIG. 4, the horizontal axis direction is the X direction, and the vertical axis direction is the Y direction. The Y direction is parallel or substantially parallel to the central axis in the femur image 60.
骨密度画像５６に対して基準関心領域をマニュアルで設定する場合、４つのラインＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４がユーザーによって指定される。具体的には、骨頭部分６４のＹ方向頂点に外接するように水平ラインＬ１が定められる。また、小転子部分６８の下側のエッジを横切るように水平ラインＬ２が定められる。水平ラインＬ１，Ｌ２はいずれもＸ方向に平行なラインである。 When the reference region of interest is manually set for the bone density image 56, four lines L1, L2, L3, and L4 are designated by the user. Specifically, the horizontal line L1 is defined so as to circumscribe the apex in the Y direction of the bone head portion 64. Further, a horizontal line L2 is defined so as to cross the lower edge of the small trochanter portion 68. The horizontal lines L1 and L2 are both parallel to the X direction.
一方、骨頭部分６４の左端に接するように垂直ラインＬ３が定められる。また、大転子部分６６の右端に外接するように、あるいは、その右端から一定の距離隔てた位置に垂直ラインＬ４が定められる。なお図４に示す各ラインの設定はいずれも例示であり、それ以外の条件によって個々のラインを定めることも可能である。いずれにしても、大腿骨像６０における近位側端部の全体が含まれるように、すなわち、それを囲むように４つのラインＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４が定められるのが望ましい。 On the other hand, a vertical line L3 is defined so as to contact the left end of the bone head portion 64. Further, a vertical line L4 is defined so as to circumscribe the right end of the greater trochanter portion 66 or at a position separated from the right end by a certain distance. The setting of each line shown in FIG. 4 is only an example, and individual lines can be determined according to other conditions. In any case, it is desirable that the four lines L1, L2, L3, and L4 are defined so as to include the entire proximal end portion in the femur image 60, that is, to surround it.
それらのラインによって画定されるのが図５に示す基準関心領域７８である。その基準関心領域７８は矩形のエリアであり、それは上辺７８ａ、下辺７８ｂ、左辺７８ｃ、右辺７８ｄによって定義される。ちなみに、図５においては複合画像７４が示されており、その複合画像７４は、骨密度画像５６と軟組織画像７６とからなるものである。それら以外のエリアはエア領域である。軟組織画像７６は、本実施形態において脂肪率画像である。 The reference region of interest 78 shown in FIG. 5 is defined by these lines. The reference region of interest 78 is a rectangular area, which is defined by an upper side 78a, a lower side 78b, a left side 78c, and a right side 78d. Incidentally, a composite image 74 is shown in FIG. 5, and the composite image 74 includes a bone density image 56 and a soft tissue image 76. The other area is the air region. The soft tissue image 76 is a fat percentage image in the present embodiment.
以上のように基準関心領域７８が求められると、骨密度画像５６における基準関心領域７８内の画像部分に基づいて平均骨密度が演算される。 When the reference region of interest 78 is obtained as described above, the average bone density is calculated based on the image portion in the reference region of interest 78 in the bone density image 56.
本実施形態においては、図６に示されるように、基準関心領域７８の座標情報に基づいて、外側関心領域（第１の外側関心領域）９０及び内側関心領域９６が設定される。これについて以下に説明する。 In the present embodiment, as shown in FIG. 6, an outer region of interest (first outer region of interest) 90 and an inner region of interest 96 are set based on the coordinate information of the reference region of interest 78. This will be described below.
図６において、軟組織画像７６が軟組織エリアに相当している。骨密度画像が骨エリア８０に相当している。軟組織エリア及び骨エリア８０以外のエリアがエアエリア８２である。上述したように、大腿骨像を基準として基準関心領域７８が設定されている。骨エリア８０には大腿骨部分６０Ａが含まれる。 In FIG. 6, a soft tissue image 76 corresponds to a soft tissue area. The bone density image corresponds to the bone area 80. An area other than the soft tissue area and the bone area 80 is an air area 82. As described above, the reference region of interest 78 is set based on the femur image. The bone area 80 includes a femoral portion 60A.
本実施形態においては、大腿骨像の外側であって、軟組織エリアに属する所定範囲として外側関心領域９０が定められる。具体的には、基準関心領域７８の上辺及びその延長線と、基準関心領域７８の下辺７８ｂから下方へ一定距離８４だけ離れた水平ライン８６と、の間の範囲８８として、外側関心領域９０が定められている。軟組織エリアは既に抽出されており、その内で大腿骨像の左側の部分を特定することは容易である。それを前提として、Ｙ方向の上限レベル及び下限レベルを指定することにより、外側関心領域９０が画定される。本実施形態においては、基準関心領域７８が設定されると、その座標情報に基づいて自動的に外側関心領域９０が設定される。この外側関心領域９０は、脂肪率解析エリアに相当し、具体的には、その外側関心領域９０内の脂肪率に基づいて平均脂肪率が演算される。 In the present embodiment, an outer region of interest 90 is defined as a predetermined range belonging to the soft tissue area outside the femur image. Specifically, the outer region of interest 90 is defined as a range 88 between the upper side of the reference region of interest 78 and its extension line, and a horizontal line 86 that is separated from the lower side 78b of the reference region of interest 78 by a fixed distance 84. It has been established. The soft tissue area has already been extracted, and it is easy to identify the left part of the femur image. Given this, the outer region of interest 90 is defined by specifying an upper limit level and a lower limit level in the Y direction. In the present embodiment, when the reference region of interest 78 is set, the outer region of interest 90 is automatically set based on the coordinate information. The outer region of interest 90 corresponds to a fat percentage analysis area. Specifically, the average fat percentage is calculated based on the fat percentage in the outer region of interest 90.
一方、本実施形態においては、座骨下端９２が例えば自動的に特定され、そこを通過する垂直ライン９４が特定される。そして、大腿骨像の内側であって、垂直ライン９４と水平ライン８６とで囲まれる軟組織エリアが内側関心領域９６として定められる。内側関心領域９６も基本的に基準関心領域７８の座標情報に基づいて設定され、つまり基準関心領域７８が設定されると、それに基づいて自動的に内側関心領域９６が設定される。ただし、座骨下端９２をマニュアルで指定するようにしてもよい。そのような場合においても、関心領域の指定にあたってユーザーの負担を軽減することが可能である。本実施形態では内側関心領域９６内の脂肪率分布に基づいて平均脂肪率が演算される。 On the other hand, in this embodiment, the ischial lower end 92 is automatically identified, for example, and the vertical line 94 passing therethrough is identified. A soft tissue area inside the femur image and surrounded by the vertical line 94 and the horizontal line 86 is defined as the inner region of interest 96. The inner region of interest 96 is also basically set based on the coordinate information of the reference region of interest 78, that is, when the reference region of interest 78 is set, the inner region of interest 96 is automatically set based on that. However, the lower end 92 of the scapula may be designated manually. Even in such a case, it is possible to reduce the burden on the user when specifying the region of interest. In the present embodiment, the average fat percentage is calculated based on the fat percentage distribution in the inner region of interest 96.
図６に示した外側関心領域９０及び内側関心領域９６の設定方法は一例であって、いずれにしても、基準関心領域７８の座標情報に基づいて自動的に又は半自動的に外側関心領域９０及び内側関心領域９６が定められるのが望ましい。 The setting method of the outer region of interest 90 and the inner region of interest 96 shown in FIG. 6 is an example. In any case, the outer region of interest 90 and the inner region of interest 90 An inner region of interest 96 is preferably defined.
そのような構成によれば、基準関心領域７８と、外側関心領域９０及び内側関心領域９６と、の空間的な位置関係を常に適正化することが可能である。これにより測定の客観性及び再現性を高められる。 According to such a configuration, the spatial positional relationship between the reference region of interest 78, the outer region of interest 90, and the inner region of interest 96 can be always optimized. This increases the objectivity and reproducibility of the measurement.
（５）軟組織厚の測定
次に、図７乃至図９に基づいて軟組織厚の測定について説明する。図７において、符号７６は軟組織画像を表しており、それは軟組織エリアに相当する。符号８０は骨エリアを表している。符号８２はエアエリアを表している。骨エリア８０において、符号６６Ａは大転子部分を示しており、符号６０Ａは大腿骨像の部分を示している。符号６０Ｂは大腿骨像における外側の輪郭を示している。また、符号９８は軟組織エリアにおける外側の輪郭を表している。
(5) Measurement of Soft Tissue Thickness Next, measurement of soft tissue thickness will be described based on FIGS. In FIG. 7, reference numeral 76 represents a soft tissue image, which corresponds to a soft tissue area. Reference numeral 80 represents a bone area. Reference numeral 82 represents an air area. In the bone area 80, reference numeral 66A indicates a greater trochanter part, and reference numeral 60A indicates a femur image part. Reference numeral 60B denotes an outer contour in the femur image. Reference numeral 98 represents an outer contour in the soft tissue area.
本実施形態においては大腿骨像の外側かつ輪郭６０Ｂと輪郭９８との間で、水平方向の距離１０２が演算される。例えば、基準関心領域７８における上辺７８ａと下辺７８ｂとの間において、各Ｙ座標ごとに距離１０２が演算される。あるいは、大転子部分６６Ａが特定されている場合においては、その付近の一定範囲内において複数の距離１０２を演算するようにしてもよい。 In the present embodiment, the distance 102 in the horizontal direction is calculated outside the femur image and between the contour 60B and the contour 98. For example, the distance 102 is calculated for each Y coordinate between the upper side 78a and the lower side 78b in the reference region of interest 78. Alternatively, when the greater trochanter portion 66A is specified, a plurality of distances 102 may be calculated within a certain range in the vicinity thereof.
以上のような演算により、図８に示されるように、距離が最も短くなるＹ座標が特定される。符号１０２Ａは最短距離を表しており、そのＹ座標が符号１０４で示されている。Ｙ座標１０４から上側及び下側すなわちＹ方向両側に一定距離１０６だけ隔たった位置１０８，１１０が特定される。図９に示されるように、それらの間が平均演算区間１１２である。逆に言えば、大腿骨像の外側であって、軟組織エリアに属し、且つ、区間１１２に含まれる部分がもう１つの外側関心領域（第２の外側関心領域）として機能する。その区間１１２内におい、Ｙ座標ごとに距離１１４が特定され、それらの平均値として平均軟組織圧が演算される。ちなみに、最短距離の特定にあたって、Ｙ座標ごとに距離が演算されるため、それらの距離を平均組織厚の演算において援用するようにしてもよい。軟組織厚に代えて、最短距離に相当する軟組織厚を表示するようにしてもよい。 By the above calculation, as shown in FIG. 8, the Y coordinate with the shortest distance is specified. Reference numeral 102 </ b> A represents the shortest distance, and its Y coordinate is indicated by reference numeral 104. Positions 108 and 110 separated from the Y coordinate 104 by a fixed distance 106 on the upper side and the lower side, that is, both sides in the Y direction are specified. As shown in FIG. 9, the average calculation interval 112 is between them. In other words, a portion outside the femur image and belonging to the soft tissue area and included in the section 112 functions as another outer region of interest (second outer region of interest). Within the section 112, a distance 114 is specified for each Y coordinate, and an average soft tissue pressure is calculated as an average value thereof. Incidentally, since the distance is calculated for each Y coordinate in specifying the shortest distance, these distances may be used in the calculation of the average tissue thickness. Instead of the soft tissue thickness, the soft tissue thickness corresponding to the shortest distance may be displayed.
（６）表示例
図１０には、表示例が示されている。表示画面１１６内には複合画像１１８が表示されている。複合画像１１８は骨密度画像１２０及び軟組織画像１２２を含むものである。軟組織画像１２２は本実施形態において脂肪率画像である。複合画像１１８上には、基準関心領域を示すグラフィック要素７８Ａ、第１の外側関心領域を示すグラフィック要素９０Ａ、内側関心領域を示すグラフィック要素９６Ａ、及び、第２の外側関心領域を示すグラフィック要素１１２Ａが表示されている。それぞれのグラフィック要素は、各領域の外枠を表示するものであってもよい。その内部に半透明の着色処理等が施されてもよい。それぞれの関心領域において解析又は演算された結果が数値として表示されている。具体的には、平均骨密度が表示され（符号１２４参照）、外側平均脂肪率が表示され（符号１２６参照）、内側平均脂肪率が表示され（符号１２８参照）、平均軟組織圧が表示される（符号１３０参照）。更に、外側平均脂肪率及び内側平均脂肪率に基づいて総平均脂肪率が表示されるようにしてもよい。
(6) Display Example FIG. 10 shows a display example. A composite image 118 is displayed in the display screen 116. The composite image 118 includes a bone density image 120 and a soft tissue image 122. The soft tissue image 122 is a fat percentage image in the present embodiment. On the composite image 118, a graphic element 78A indicating a reference region of interest, a graphic element 90A indicating a first outer region of interest, a graphic element 96A indicating an inner region of interest, and a graphic element 112A indicating a second outer region of interest. Is displayed. Each graphic element may display an outer frame of each area. A translucent coloring treatment or the like may be applied to the inside. Results analyzed or calculated in each region of interest are displayed as numerical values. Specifically, the average bone density is displayed (see reference numeral 124), the outer average fat percentage is displayed (see reference numeral 126), the inner average fat percentage is displayed (see reference numeral 128), and the average soft tissue pressure is displayed. (See reference numeral 130). Further, the total average fat percentage may be displayed based on the outer average fat percentage and the inner average fat percentage.
（７）脂肪率分布の表示例
次に、図１１乃至図１５を用いて脂肪率分布の表示例について説明する。図１１には第１の表示例が示されている。この例において、複合画像１３２は、骨密度画像１３４と脂肪率画像１３６とで構成される。脂肪率画像１３６はカラー画像であり、脂肪率の大小が色相の変化によって表現されている。その対応関係がカラーバー１３８によって表現されている。
(7) Display example of fat percentage distribution Next, a display example of the fat percentage distribution will be described with reference to FIGS. 11 to 15. FIG. 11 shows a first display example. In this example, the composite image 132 includes a bone density image 134 and a fat percentage image 136. The fat percentage image 136 is a color image, and the magnitude of the fat percentage is expressed by a change in hue. The corresponding relationship is expressed by a color bar 138.
具体的には、例えば図１２に示すような関数にしたがって色相が決定される。横軸は脂肪率を表しており、左端の縦軸は緑の輝度軸に対応しており、右側の縦軸が赤の輝度軸に対応している。脂肪率の増大にしたがって、緑の輝度が下げられつつ赤の輝度が引き上げられている。その結果、緑色から黄色を経由して赤色に至る色相変化が与えられている。もちろん、このようなカラーマップは一例である。 Specifically, for example, the hue is determined according to a function as shown in FIG. The horizontal axis represents the fat percentage, the vertical axis at the left end corresponds to the green luminance axis, and the right vertical axis corresponds to the red luminance axis. As the fat percentage increases, the brightness of red increases while the brightness of green decreases. As a result, a hue change from green to yellow via yellow is given. Of course, such a color map is an example.
図１３には第２表示例が示されている。複合画像１３９は、上記同様に、骨密度画像１４０と脂肪率画像１４２とからなる。脂肪率画像１４２は例えば緑からなる単色の輝度画像であり、輝度と脂肪率との関係がカラーバー１４４によって表現されている。 FIG. 13 shows a second display example. The composite image 139 includes a bone density image 140 and a fat percentage image 142 as described above. The fat percentage image 142 is a monochromatic luminance image made of green, for example, and the relationship between the luminance and the fat percentage is expressed by a color bar 144.
具体的には、例えば図１４に示すような色付関数が用いられる。横軸は脂肪率に対応しており、縦軸は緑の輝度を表している。脂肪率の高まりに応じて緑の輝度が引き上げられている。 Specifically, for example, a coloring function as shown in FIG. 14 is used. The horizontal axis corresponds to fat percentage, and the vertical axis represents green luminance. The green brightness is increased as the fat percentage increases.
図１５には図１３に示した複合画像と同じ複合画像１３９が示されている。脂肪率画像１４２は上記同様に緑色で表現されたている。図１５に示す例においては、特定の脂肪率を示すライン１４５がグラフィック要素として表現されている。このようなライン１４５を描くことにより、例えば皮下脂肪に相当する部分の厚みを表現することが可能となる。 FIG. 15 shows the same composite image 139 as the composite image shown in FIG. The fat percentage image 142 is expressed in green as described above. In the example illustrated in FIG. 15, a line 145 indicating a specific fat percentage is expressed as a graphic element. By drawing such a line 145, it is possible to express the thickness of a portion corresponding to, for example, subcutaneous fat.
（８）脂肪量及び除脂肪量の演算
脂肪についての面密度σ１及び除脂肪についての面密度σ２と、高エネルギーＸ線減衰量との関係は以下に示すとおりである（面密度の単位はg/cm2）。ｈ１及びｈ２は脂肪成分についての係数及び除脂肪成分についての係数である。
(8) Calculation of fat mass and lean mass The relationship between the areal density σ 1 for fat and the areal density σ 2 for lean and the high energy X-ray attenuation is as follows (unit of areal density) Is g / cm 2 ). h 1 and h 2 are a coefficient for the fat component and a coefficient for the lean component.
σ１= ｈ1Ｒ ・・・（３）
σ２= ｈ２Ｒ ・・・（４）
σ 1 = h 1 R (3)
σ 2 = h 2 R (4)
上記（３）式に基づいて、密度（g/cm3）及び厚みが既知である１００％脂肪ファントムについて高エネルギーＸ線減衰量Ｒ（＝ＲＨ）が測定される。脂肪ファントムの面密度σ１は容易に特定できるから、その面密度σ１と高エネルギーＸ線減衰量Ｒから係数ｈ1が特定される。厚みを段階的に変化させて個々の厚みで係数ｈ1を特定するようにしてもよい。同様に、（４）式に基づいて、密度（g/cm3）及び厚みが既知である１００％除脂肪ファントムについて高エネルギーＸ線減衰量Ｒ（＝ＲＨ）が測定される。除脂肪ファントムの面密度σ２は容易に特定できるから、その面密度σ２と高エネルギーＸ線減衰量Ｒから係数ｈ２が特定される。厚みを段階的に変化させて個々の厚みで係数ｈ２を特定するようにしてもよい。図１６には、高エネルギーＸ線減衰量Ｒ（＝ＲＨ）から、面密度σ１及び面密度σ２を特定する２つの関数が例示されている。 Based on the above equation (3), a high energy X-ray attenuation R (= R H ) is measured for a 100% fat phantom having a known density (g / cm 3 ) and thickness. Since the surface density σ 1 of the fat phantom can be easily specified, the coefficient h 1 is specified from the surface density σ 1 and the high energy X-ray attenuation amount R. The thickness h may be changed stepwise to specify the coefficient h 1 with each thickness. Similarly, the high energy X-ray attenuation R (= R H ) is measured for a 100% lean body phantom whose density (g / cm 3 ) and thickness are known based on the equation (4). Since the surface density σ 2 of the lean body phantom can be easily specified, the coefficient h 2 is specified from the surface density σ 2 and the high energy X-ray attenuation amount R. Stepwise varying the thickness may be specified coefficients h 2 individual thickness. FIG. 16 illustrates two functions for specifying the surface density σ 1 and the surface density σ 2 from the high energy X-ray attenuation amount R (= R H ).
軟組織を測定して得られた高エネルギーＸ線減衰量Ｒは、実際には、脂肪と除脂肪の両方によって減衰しているので、仮に軟組織が同じ厚さであっても、脂肪と除脂肪の割合が異なれば、高エネルギーＸ線減衰量Ｒが異なることになる。そこで、以下のモデルに示されているように、高エネルギーＸ線減衰量Ｒが脂肪による減衰量成分と除脂肪による減衰量とに配分されるものとする。 Since the high-energy X-ray attenuation R obtained by measuring soft tissue is actually attenuated by both fat and lean body, even if the soft tissue is the same thickness, If the ratio is different, the high energy X-ray attenuation amount R is different. Therefore, as shown in the following model, it is assumed that the high energy X-ray attenuation amount R is distributed between the attenuation component due to fat and the attenuation due to lean body.
σｘｙ＝（ｈ１Ｗｘｙ＋ｈ２（１−Ｗｘｙ））Ｒｘｙ ・・・（５） σ xy = (h 1 W xy + h 2 (1−W xy )) R xy (5)
ここで、σｘｙは画素（ｘ，ｙ）における脂肪及び除脂肪についての総面密度である。Ｒｘｙは画素（ｘ，ｙ）で検出された高エネルギーＸ線減衰量であり、それは実測値である。Ｗｘｙは画素（ｘ、ｙ）について演算された脂肪率である。ｈ１及びｈ２は事前に特定されている係数である。脂肪についての面密度σ１ｘｙ及び除脂肪についての面密度σ２ｘｙは以下のように特定される。 Here, σ xy is the total surface density for fat and lean body in the pixel (x, y). R xy is the high energy X-ray attenuation detected at the pixel (x, y), which is an actual measurement value. W xy is the fat percentage calculated for the pixel (x, y). h 1 and h 2 are coefficients specified in advance. The surface density σ 1xy for fat and the surface density σ 2xy for lean body are specified as follows.
σ１ｘｙ＝ｈ１ＷｘｙＲｘｙ ・・・（６）
σ２ｘｙ＝ｈ２（１−Ｗｘｙ）Ｒｘｙ ・・・（７）
σ 1xy = h 1 W xy R xy (6)
σ 2xy = h 2 (1-W xy ) R xy (7)
ある領域内の脂肪量及び除脂肪量は以下のように計算される。 The fat mass and lean mass in a certain area are calculated as follows.
ここで、Δｘ及びΔｙは１画素のｘ方向のサイズ及びｙ方向のサイズである。ある領域内の各画素について面密度に画素面積を乗じたものを、当該領域内のすべての画素について加算することにより、脂肪量及び除脂肪量が求められる。 Here, Δx and Δy are the size of one pixel in the x direction and the size in the y direction. For each pixel in a certain region, the fat density and the lean mass are obtained by adding the area density multiplied by the pixel area to all the pixels in the region.
（９）他の実施形態
図１７には、図２に示した演算部における演算処理が概念的に示されている。Ｈ検出値行列１５０は高エネルギーＸ線検出データであり、Ｌ検出値行列１５２は低エネルギーＸ線検出データである。それらのデータ１５０，１５２に基づいて、符号１５４で示すように、骨密度が演算され、それに基づいて、符号１５６で示すように骨密度画像が生成される。一方、骨密度の演算結果に基づいて符号１５８で示すように軟組織領域が特定される。そして、符号１６０で示されるように、軟組織領域及び２つの検出データ１５０，１５２に基づいて脂肪率が演算される。
(9) Other Embodiments FIG. 17 conceptually shows the arithmetic processing in the arithmetic unit shown in FIG. The H detection value matrix 150 is high energy X-ray detection data, and the L detection value matrix 152 is low energy X-ray detection data. Based on the data 150 and 152, the bone density is calculated as indicated by reference numeral 154, and based on this, a bone density image is generated as indicated by reference numeral 156. On the other hand, the soft tissue region is specified as indicated by reference numeral 158 based on the calculation result of the bone density. Then, as indicated by reference numeral 160, the fat percentage is calculated based on the soft tissue region and the two detection data 150 and 152.
図１８には第２実施形態が示されている。この実施形態においては、符号１６２で示すように、Ｈ検出値行列１５０に基づいて軟組織領域が特定されている。その場合、Ｌ検出値行列１５２に基づいて軟組織領域が特定されてもよい。他のブロックについては図１７に示されたブロックと同様である。 FIG. 18 shows a second embodiment. In this embodiment, as indicated by reference numeral 162, the soft tissue region is specified based on the H detection value matrix 150. In that case, the soft tissue region may be specified based on the L detection value matrix 152. The other blocks are the same as those shown in FIG.
図１９には第３実施形態が示されている。この実施形態においては、３つのエネルギーをもったＸ線が照射されている。これによりＨ検出値行列１６６、Ｍ検出値行列１６８及びＬ検出値行列１７０が取得されている。符号１７２で示す骨密度演算はＨ検出値行列１６６及びＭ検出値行列１６８に基づいて実行され、一方、脂肪率演算１７８はＭ検出値行列１６８及びＬ検出値行列１７０に基づいて実行されている。ちなみに、符号１７４に示すように、骨密度演算結果に基づいて骨密度演算画像が生成されており、また符号１７６で示すように、骨密度演算結果に基づいて軟組織領域が特定されている。 FIG. 19 shows a third embodiment. In this embodiment, X-rays having three energies are irradiated. Thereby, the H detection value matrix 166, the M detection value matrix 168, and the L detection value matrix 170 are acquired. The bone density calculation indicated by reference numeral 172 is executed based on the H detection value matrix 166 and the M detection value matrix 168, while the fat percentage calculation 178 is executed based on the M detection value matrix 168 and the L detection value matrix 170. . Incidentally, a bone density calculation image is generated based on the bone density calculation result as indicated by reference numeral 174, and a soft tissue region is specified based on the bone density calculation result as indicated by reference numeral 176.
図２０には第４実施形態が示されている。この実施形態においては、４つのエネルギーをもったＸ線が照射されている。これにより、Ｈ１検出値行列１８０、Ｌ１検出値行列１８２、Ｈ２検出値行列１８４及びＬ２検出値行列１８６が取得されている。符号１８８で示されるように、骨密度演算は、Ｈ１検出値行列１８０及びＬ１検出値行列１８２に基づいて実行され、一方、脂肪率演算１９４は、Ｈ２検出値行列１８４及びＬ２検出値行列１８６に基づいて実行されている。骨密度画像１９０は骨密度演算結果に基づいて生成され、また符号１９２で示されるように、軟組織領域は骨密度演算結果に基づいて抽出されている。 FIG. 20 shows a fourth embodiment. In this embodiment, X-rays having four energies are irradiated. Thereby, the H1 detection value matrix 180, the L1 detection value matrix 182, the H2 detection value matrix 184, and the L2 detection value matrix 186 are acquired. As indicated by reference numeral 188, the bone density calculation is performed based on the H1 detection value matrix 180 and the L1 detection value matrix 182, while the fat percentage calculation 194 is performed on the H2 detection value matrix 184 and the L2 detection value matrix 186. Running on the basis. The bone density image 190 is generated based on the bone density calculation result, and as indicated by reference numeral 192, the soft tissue region is extracted based on the bone density calculation result.
以上のように、本実施形態に係るシステムによれば、骨の形態に基づいて基準関心領域が設定されると、その座標情報に基づいて軟組織に対して１又は複数の関心領域が自動的に設定される。軟組織画像の内部には一般に形態的な特徴がほとんどないが、上記構成によれば、そのような画像であっても正しく軟組織用関心領域を設定できるという利点が得られる。また、大腿骨の外側及び内側のそれぞれについて平均脂肪率等を演算するようにしたので、それぞれの演算結果から被検者を総合的に診断することが可能となる。更に、平均軟組織厚を演算するようにしたので、それを骨折リスクの１つのファクターとして利用することが可能であり、また平均軟組織厚に基づいてヒッププロテクターの厚みの選定を行えるという利点が得られる。 As described above, according to the system according to the present embodiment, when the reference region of interest is set based on the bone form, one or more regions of interest are automatically set for the soft tissue based on the coordinate information. Is set. The soft tissue image generally has almost no morphological features. However, according to the above configuration, there is an advantage that the soft tissue region of interest can be set correctly even in such an image. Moreover, since the average fat percentage and the like are calculated for each of the outer side and the inner side of the femur, it is possible to comprehensively diagnose the subject from the respective calculation results. Furthermore, since the average soft tissue thickness is calculated, it can be used as one factor of fracture risk, and the advantage that the thickness of the hip protector can be selected based on the average soft tissue thickness is obtained. .
１０ 測定装置、１２ 演算装置、２６ 演算部、３２ 骨密度画像形成部、３６ 脂肪率画像形成部、３８ 基準関心領域設定部、４０ 軟組織画像用関心領域設定部、４２ 平均骨密度演算部、４４ 平均軟組織圧演算部、４６ 外側平均脂肪率演算部、４８ 内側平均脂肪率演算部。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Measurement apparatus, 12 Calculation apparatus, 26 Calculation part, 32 Bone density image formation part, 36 Fat percentage image formation part, 38 Reference region of interest setting part, 40 Region of interest setting part for soft tissue images, 42 Average bone density calculation part, 44 An average soft tissue pressure calculation unit, 46 an outer average fat rate calculation unit, and an 48 inner average fat rate calculation unit.
Claims (8)
前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の骨密度の分布を表す骨密度画像を形成する骨密度画像形成手段と、
前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の軟組織を表す軟組織画像を形成する軟組織画像形成手段と、
前記骨密度画像に対して与えられた座標情報に基づいて前記軟組織画像に対して軟組織解析用の関心領域を設定する設定手段と、
前記軟組織画像における前記軟組織解析用の関心領域内の画像部分に基づいて解析を実行する解析手段と、
を含み、
前記座標情報は、骨密度解析用の基準関心領域を特定するための座標情報であり、
前記基準関心領域は、大腿骨像における少なくとも骨頭部分及び大転子部分を囲む領域であり、
前記設定手段は、
前記大腿骨像の一方側である外側に、前記軟組織解析用の関心領域として外側関心領域を設定し、
前記大腿骨像の他方側である内側に、前記軟組織解析用の関心領域として内側関心領域を設定する、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 A measurement device that irradiates a two-dimensional region including a hip joint and a region to be examined as its vicinity with X-rays having a plurality of energies and acquires a plurality of detection data corresponding to the plurality of energies
Bone density image forming means for forming a bone density image representing the distribution of bone density in the test site based on the plurality of detection data;
Soft tissue image forming means for forming a soft tissue image representing soft tissue in the test site based on the plurality of detection data;
Setting means for setting a region of interest for soft tissue analysis on the soft tissue image based on coordinate information given to the bone density image;
Analysis means for performing analysis based on an image portion in the region of interest for soft tissue analysis in the soft tissue image;
Only including,
The coordinate information is coordinate information for specifying a reference region of interest for bone density analysis,
The reference region of interest is a region surrounding at least a head part and a greater trochanter part in a femur image,
The setting means includes
On the outside that is one side of the femur image, an outer region of interest is set as the region of interest for soft tissue analysis,
On the inner side that is the other side of the femur image, an inner region of interest is set as the region of interest for soft tissue analysis.
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記座標情報は、前記骨密度画像に基づいてユーザーにより設定される、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 1, wherein
The coordinate information, Ru is set by the user based on the bone density image,
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記骨密度画像は前記大腿骨像を含む、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 1 , wherein
The bone density image includes the femur image,
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記解析手段は、
前記軟組織画像における前記外側関心領域内の画像部分に基づいて外側平均脂肪率を演算し、
前記軟組織画像における前記内側関心領域内の画像部分に基づいて内側平均脂肪率を演算する、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 1 , wherein
The analysis means includes
Calculating an outer mean fat percentage based on an image portion in the outer region of interest in the soft tissue image;
Calculating an inner mean fat percentage based on an image portion in the inner region of interest in the soft tissue image;
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記軟組織画像形成手段は、前記軟組織画像として、脂肪率の分布を表す脂肪率画像を形成し、
前記外側関心領域及び前記内側関心領域はそれぞれ脂肪率解析用の関心領域であり、
前記解析手段は、
前記骨密度画像における前記基準関心領域内の画像部分に基づいて平均骨密度を演算し、
前記脂肪率画像における前記外側関心領域内の画像部分に基づいて外側平均脂肪率を演算し、
前記脂肪率画像における前記内側関心領域内の画像部分に基づいて内側平均脂肪率を演算する、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 1 , wherein
The soft tissue image forming means forms a fat percentage image representing a fat percentage distribution as the soft tissue image,
The outer region of interest and the inner region of interest are each a region of interest for fat percentage analysis,
The analysis means includes
Calculating an average bone density based on an image portion in the reference region of interest in the bone density image;
Calculating an outer average fat percentage based on an image portion in the outer region of interest in the fat percentage image;
Calculating an inner mean fat percentage based on an image portion in the inner region of interest in the fat percentage image;
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記基準関心領域は、前記大腿骨像の長手方向に平行な又は略平行な方向をＹ方向とし、前記Ｙ方向に直交する方向をＸ方向とした場合、前記Ｘ方向に平行な第１のＸライン及び第２のＸライン、並びに、前記Ｙ方向に平行な第１のＹライン及び第２のＹラインによって画定され、
前記第１のＸラインは、前記骨頭部分に外接するラインとして定められ、
前記第２のＸラインは、前記第１のＸラインから遠位側へ隔たって前記大腿骨像を横切るラインとして定められ、
前記第１のＹラインは、前記骨頭部分に外接するラインとして定められ、
前記第２のＹラインは、前記大転子部分に外接するライン又は前記大転子部分から外側へ隔たったラインとして定められる、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 1 , wherein
The reference region of interest is a first X parallel to the X direction when the direction parallel to or substantially parallel to the longitudinal direction of the femur image is the Y direction and the direction orthogonal to the Y direction is the X direction. Defined by a line and a second X line, and a first Y line and a second Y line parallel to the Y direction;
The first X line is defined as a line circumscribing the head part,
The second X-line is defined as a line across the femur image spaced distally from the first X-line;
The first Y line is defined as a line circumscribing the head part,
The second Y line is defined as a line circumscribing the greater trochanter part or a line spaced outward from the greater trochanter part,
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
前記脂肪率画像における個々の画素値に対して色付け処理を施すカラー処理手段を含む、ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 The system of claim 5, wherein
A medical X-ray measurement system comprising color processing means for applying a coloring process to individual pixel values in the fat percentage image.
前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の骨密度の分布を表す骨密度画像を形成する骨密度画像形成手段と、
前記複数の検出データに基づいて前記被検部位中の軟組織を表す軟組織画像を形成する軟組織画像形成手段と、
前記骨密度画像に対して与えられた座標情報に基づいて前記軟組織画像に対して軟組織解析用の関心領域を設定する設定手段と、
前記軟組織画像における前記軟組織解析用の関心領域内の画像部分に基づいて解析を実行する解析手段と、
を含み、
前記被検部位は大腿骨を含む部位であり、
前記座標情報は、前記骨密度画像中の大腿骨像に基づいてユーザーにより設定された骨密度解析用の基準関心領域についての座標情報であり、
前記設定手段は、前記基準関心領域に基づいて、前記軟組織画像上であって前記大腿骨像の外側に前記軟組織解析用の関心領域を設定し、
前記解析手段は、前記軟組織画像における前記軟組織解析用の関心領域内の画像部分に基づいて平均軟組織厚を演算する、
ことを特徴とする医療用Ｘ線測定システム。 A measuring device that irradiates a two-dimensional region including a region to be examined with X-rays having a plurality of energies and acquires a plurality of detection data corresponding to the plurality of energies;
Bone density image forming means for forming a bone density image representing the distribution of bone density in the test site based on the plurality of detection data;
Soft tissue image forming means for forming a soft tissue image representing soft tissue in the test site based on the plurality of detection data;
Setting means for setting a region of interest for soft tissue analysis on the soft tissue image based on coordinate information given to the bone density image;
Analysis means for performing analysis based on an image portion in the region of interest for soft tissue analysis in the soft tissue image;
Including
The test site is a site including the femur,
The coordinate information is coordinate information about a reference region of interest for bone density analysis set by a user based on a femur image in the bone density image,
The setting means sets the region of interest for soft tissue analysis on the soft tissue image and outside the femur image based on the reference region of interest,
The analysis means calculates an average soft tissue thickness based on an image portion in the region of interest for soft tissue analysis in the soft tissue image;
A medical X-ray measurement system characterized by the above.
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