JP7472845B2 - X線撮影装置および画像処理方法 - Google Patents
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Description
(X線撮影装置の構成)
図1~図9を参照して、本発明の第1実施形態によるX線撮影装置100について説明する。
第1実施形態では、制御部3は、X線検出部2によって検出されたX線によるX線画像10(図2参照)から、診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う。具体的には、制御部3は、診断対象部位の骨密度を測定するために、異なる2種類のエネルギーのX線によるX線画像10から診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う。そして、制御部3は、X線画像10から実際の骨部に対応する領域を抽出する処理を行うとともに、取得されたX線画像10と、抽出された骨領域とに基づいて、X線画像10の画素値からX線画像10に含まれる診断対象部位の骨部全体の骨密度を測定するように構成されている。
第1実施形態では、骨領域補完部33(制御部3)は、抽出画像生成部32によって生成された抽出画像11から、閉鎖孔領域11bを含む領域を区分することによって、閉鎖孔領域11bを区別しながら、腸骨翼領域11aを含む骨領域の孔部を補完する。具体的には、第1実施形態では、骨領域補完部33は、部分画像取得部34によって取得された部分画像14(図6参照)と、対象画像取得部35によって取得された対象画像12とに基づいて、部分画像14における閉鎖孔領域11bを区別しながら、対象画像12における骨領域の孔部を補完するように構成されている。詳細には、骨領域補完部33は、閉鎖孔領域識別部36によって識別された閉鎖孔領域11bに基づいて、部分画像14における閉鎖孔領域11bを区別しながら、対象画像12における骨領域の孔部を補完するように構成されている。なお、部分画像14の取得と、閉鎖孔領域11bの識別についての詳細は後述する。
図6に示すように、第1実施形態では、部分画像取得部34(制御部3)は、抽出画像11から、対象画像12とは別個に、被検体101の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域11bを区分するように、閉鎖孔領域11bを含む部分画像14を取得する。
図8に示すように、第1実施形態では、骨領域補完部33(制御部3)は、部分画像14に含まれる閉鎖孔領域11bと、孔部が補完された骨領域13とに基づいて、大腿骨および骨盤を含む診断対象部位の実際の骨部に対応する領域を示す識別結果画像15を生成する。具体的には、骨領域補完部33は、孔部が補完された骨領域13のうちから、閉鎖孔領域識別部36によって識別された閉鎖孔領域11bを除外することによって、識別結果画像15を生成する。すなわち、識別結果画像15を生成することによって、骨領域補完部33は、閉鎖孔領域11bを区別しながら、骨領域の孔部を補完する。なお、識別結果画像15は、被検体101の診断対象部位において、実際の骨部に対応する領域が白、骨以外の軟部組織などを示す背景領域が黒によって、示されている。すなわち、識別結果画像15は、抽出画像11から、閉鎖孔領域11bを除いて、白い骨領域の内部に含まれる孤立した黒い点および領域(孔部)が除外されるとともに、黒い背景領域の内部に含まれる孤立した白い点および領域が除外された画像である。すなわち、識別結果画像15は、抽出画像11から、骨盤の閉鎖孔を区別(識別)しながら、実際の骨部に対応する領域を抽出(識別)した画像である。
次に、図10を参照して、第1実施形態によるX線撮影装置100を用いた画像処理方法に関する制御フローについて説明する。また、ステップ301~ステップ309は、制御部3による制御処理を示す。
第1実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
第1実施形態のX線撮影装置100による画像処理方法では、以下のような効果を得ることができる。
次に、図11~13を参照して、本発明の第2実施形態によるX線撮影装置200の構成について説明する。この第2実施形態では、腸骨翼領域11aと閉鎖孔領域11bとの両方を含む対象画像12を取得するように構成した第1実施形態と異なり、閉鎖孔領域11bを含まず腸骨翼領域11aを含む対象画像212を取得するように構成する。
第2実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更(変形例)が含まれる。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にX線を照射するX線照射部と、
前記X線照射部によって照射されたX線を検出するX線検出部と、
前記X線検出部によって検出されたX線によるX線画像から、前記診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記X線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した抽出画像を生成する抽出画像生成部と、
前記抽出画像生成部によって生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完する骨領域補完部と、を含む、X線撮影装置。
前記画像処理部は、前記抽出画像から、前記閉鎖孔領域を含む領域を区分するように、前記閉鎖孔領域を含む部分画像を取得する部分画像取得部と、前記部分画像とは別個に、前記腸骨翼領域を少なくとも含む対象画像を取得する対象画像取得部とをさらに含み、
前記骨領域補完部は、前記部分画像取得部によって取得された前記部分画像と前記対象画像取得部によって取得された前記対象画像とに基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目1に記載のX線撮影装置。
前記部分画像取得部は、前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する前記腸骨翼領域を含まず、前記被検体の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する前記閉鎖孔領域を含むように前記部分画像を取得するように構成されている、項目2に記載のX線撮影装置。
前記部分画像取得部は、前記腸骨翼領域を含む頭部側の画像と、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像とに、所定の割合で前記抽出画像を分割することによって、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像からなる前記部分画像を取得するように構成されている、項目2または3に記載のX線撮影装置。
前記骨領域補完部は、前記対象画像の輪郭線を抽出し、前記対象画像の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積が大きい領域を前記骨領域として識別することによって、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目2~4のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
前記画像処理部は、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を識別する閉鎖孔領域識別部を含み、
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積の大きい領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記閉鎖孔領域識別部によって識別された前記閉鎖孔領域に基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目2~5のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、前記被検体の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されている、項目6に記載のX線撮影装置。
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域を除外した状態で、前記閉鎖孔領域を識別するように構成されている、項目6または7に記載のX線撮影装置。
前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域と前記腸骨翼領域との両方を含む前記対象画像を取得するように構成されている、項目2~8のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域を含まず、前記腸骨翼領域を含む前記対象画像を取得するように構成されている、項目2~8のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
前記抽出画像生成部は、機械学習によって生成された学習済みモデルに基づいて、前記X線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した前記抽出画像を生成するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記対象画像における画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、項目2~10のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
前記X線照射部は、異なる2種類のエネルギーのX線を前記診断対象部位に照射するように構成されており、
前記画像処理部は、前記診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、前記異なる2種類のエネルギーのX線による前記X線画像から、前記診断対象部位の前記骨領域を抽出する処理を行うように構成されている、項目2~11のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にX線を照射するステップと、
照射されたX線を検出するステップと、
検出されたX線によるX線画像から前記診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成するステップと、
生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完するステップと、を備える、画像処理方法。
2 X線検出部
3、203 制御部(画像処理部)
10 X線画像
11 抽出画像
11a 腸骨翼領域
11b 閉鎖孔領域
12、212 対象画像
13、213 骨領域
14 部分画像
32 抽出画像生成部
33、233 骨領域補完部
34 部分画像取得部
35、235 対象画像取得部
36 閉鎖孔領域識別部
100、200 X線撮影装置
101 被検体
110 学習済みモデル
Claims (13)
- 被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にX線を照射するX線照射部と、
前記X線照射部によって照射されたX線を検出するX線検出部と、
前記X線検出部によって検出されたX線によるX線画像から、前記診断対象部位の骨領域を抽出する処理を行う画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記X線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した抽出画像を生成する抽出画像生成部と、
前記抽出画像生成部によって生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完する骨領域補完部と、を含む、X線撮影装置。 - 前記画像処理部は、前記抽出画像から、前記閉鎖孔領域を含む領域を区分するように、前記閉鎖孔領域を含む部分画像を取得する部分画像取得部と、前記部分画像とは別個に、前記腸骨翼領域を少なくとも含む対象画像を取得する対象画像取得部とをさらに含み、
前記骨領域補完部は、前記部分画像取得部によって取得された前記部分画像と前記対象画像取得部によって取得された前記対象画像とに基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項1に記載のX線撮影装置。 - 前記部分画像取得部は、前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の頭部側の部位である腸骨の腸骨翼に対応する前記腸骨翼領域を含まず、前記被検体の骨盤の脚部側の部位である閉鎖孔に対応する前記閉鎖孔領域を含むように前記部分画像を取得するように構成されている、請求項2に記載のX線撮影装置。
- 前記部分画像取得部は、前記腸骨翼領域を含む頭部側の画像と、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像とに、所定の割合で前記抽出画像を分割することによって、前記閉鎖孔領域を含む脚部側の画像からなる前記部分画像を取得するように構成されている、請求項2または3に記載のX線撮影装置。
- 前記骨領域補完部は、前記対象画像の輪郭線を抽出し、前記対象画像の抽出された輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積が大きい領域を前記骨領域として識別することによって、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項2~4のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
- 前記画像処理部は、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を識別する閉鎖孔領域識別部を含み、
前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、最も面積の大きい領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記閉鎖孔領域識別部によって識別された前記閉鎖孔領域に基づいて、前記部分画像における前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記対象画像における前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項2~5のいずれか1項に記載のX線撮影装置。 - 前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、前記被検体の閉鎖孔に対応するように定められた所定のしきい値よりも大きい面積の領域を前記閉鎖孔領域として識別するように構成されている、請求項6に記載のX線撮影装置。
- 前記閉鎖孔領域識別部は、前記部分画像の輪郭線を抽出し、前記部分画像における前記骨領域の輪郭線の内側において、輪郭線によって囲まれた複数の領域のうちから、輪郭線に囲まれた領域の内部において輪郭線に囲まれた領域である二重に輪郭線に囲まれた領域を除外した状態で、前記閉鎖孔領域を識別するように構成されている、請求項6または7に記載のX線撮影装置。
- 前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域と前記腸骨翼領域との両方を含む前記対象画像を取得するように構成されている、請求項2~8のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
- 前記対象画像取得部は、前記閉鎖孔領域を含まず、前記腸骨翼領域を含む前記対象画像を取得するように構成されている、請求項2~8のいずれか1項に記載のX線撮影装置。
- 前記抽出画像生成部は、機械学習によって生成された学習済みモデルに基づいて、前記X線画像から前記診断対象部位の前記骨領域を抽出した前記抽出画像を生成するように構成されており、
前記骨領域補完部は、前記対象画像における画素値に基づいて輪郭線を抽出することによって前記骨領域の孔部を補完するように構成されている、請求項2~10のいずれか1項に記載のX線撮影装置。 - 前記X線照射部は、異なる2種類のエネルギーのX線を前記診断対象部位に照射するように構成されており、
前記画像処理部は、前記診断対象部位の骨部の骨密度を測定するために、前記異なる2種類のエネルギーのX線による前記X線画像から、前記診断対象部位の前記骨領域を抽出する処理を行うように構成されている、請求項2~11のいずれか1項に記載のX線撮影装置。 - 被検体の大腿骨および骨盤を含む診断対象部位にX線を照射するステップと、
照射されたX線を検出するステップと、
検出されたX線によるX線画像から前記診断対象部位の骨領域を抽出した抽出画像を生成するステップと、
生成された前記抽出画像から、前記被検体の骨盤の生理学的な孔部である閉鎖孔に対応する閉鎖孔領域を含む領域を区分することによって、前記閉鎖孔領域を区別しながら、前記被検体の骨盤の腸骨の腸骨翼に対応する腸骨翼領域を含む前記骨領域の孔部を補完するステップと、を備える、画像処理方法。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001212118A (ja) | 2000-02-03 | 2001-08-07 | Konica Corp | 放射線画像処理方法および放射線画像処理装置 |
WO2002087444A1 (fr) | 2001-04-26 | 2002-11-07 | Teijin Limited | Procede de mesure d'une structure articulaire tridimensionnelle |
JP2008036068A (ja) | 2006-08-04 | 2008-02-21 | Hiroshima Univ | 骨粗鬆症診断支援装置および方法、骨粗鬆症診断支援プログラム、骨粗鬆症診断支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、骨粗鬆症診断支援用lsi |
US20110243416A1 (en) | 2008-08-12 | 2011-10-06 | Jennifer Susan Gregory | Morphometry of the human hip joint and prediction of osteoarthritis |
JP2016220850A (ja) | 2015-05-28 | 2016-12-28 | 株式会社日立製作所 | 医療用x線測定システム |
JP2017515613A (ja) | 2014-02-25 | 2017-06-15 | ジョイントポイント,インコーポレイテッド | 術中画像分析のためのシステム及び方法 |
JP2019510565A (ja) | 2016-03-25 | 2019-04-18 | ペルキネルマー ヘルス サイエンシーズ, インコーポレイテッド | 3d解剖学的画像から骨の中心軸を特徴付けるためのシステム及び方法 |
-
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001212118A (ja) | 2000-02-03 | 2001-08-07 | Konica Corp | 放射線画像処理方法および放射線画像処理装置 |
WO2002087444A1 (fr) | 2001-04-26 | 2002-11-07 | Teijin Limited | Procede de mesure d'une structure articulaire tridimensionnelle |
JP2008036068A (ja) | 2006-08-04 | 2008-02-21 | Hiroshima Univ | 骨粗鬆症診断支援装置および方法、骨粗鬆症診断支援プログラム、骨粗鬆症診断支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、骨粗鬆症診断支援用lsi |
US20110243416A1 (en) | 2008-08-12 | 2011-10-06 | Jennifer Susan Gregory | Morphometry of the human hip joint and prediction of osteoarthritis |
JP2017515613A (ja) | 2014-02-25 | 2017-06-15 | ジョイントポイント,インコーポレイテッド | 術中画像分析のためのシステム及び方法 |
JP2016220850A (ja) | 2015-05-28 | 2016-12-28 | 株式会社日立製作所 | 医療用x線測定システム |
JP2019510565A (ja) | 2016-03-25 | 2019-04-18 | ペルキネルマー ヘルス サイエンシーズ, インコーポレイテッド | 3d解剖学的画像から骨の中心軸を特徴付けるためのシステム及び方法 |
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