(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨強度及び／又は将来の骨折の危険性を評価するために興味のある患者の体部分を解析するためのコンピュータにより実現される方法において、
該患者の該興味のある体部分に関するアプリオリ情報であって同等の体部分の三次元（３Ｄ）の一般的なモデルを有しているアプリオリ情報を得、
該患者の該興味のある体部分のＸ線吸収測定スキャンを実施し且つ該Ｘ線吸収測定スキャンからＸ線吸収測定データを回収して該患者の該興味のある体部分の複数個の二次元（２Ｄ）画像を形成し、該患者の該興味のある体部分の該二次元画像の各々は該患者の該興味のある体部分に対する画像形成用Ｘ線ビームの夫々の配向におけるものであり、
該Ｘ線吸収測定データと共に該アプリオリ情報を使用することにより該患者の該興味のある体部分の三次元モデルを構築し、該構築することは、
（ｉ）該患者の該興味のある体部分の該二次元画像に対して配向が対応する該三次元の一般的なモデルの二次元投影ビューを得、
（ｉｉ）該一般的なモデルの該二次元投影ビューの各々を該患者の該興味のある体部分の対応する二次元画像と比較してコスト関数を計算し、
（ｉｉｉ）該コスト関数に従って該三次元モデルを修正し、及び
（ｉｖ）ステップ（ｉｉｉ）の前の繰り返しにおいて修正された如き該三次元モデルをステップ（ｉ）において毎回使用して、前記コスト関数の最小のコストに到達する迄、ステップ（ｉ）乃至（ｉｉｉ）を繰り返し行う、
ことを包含しており、
該構築するステップを介して修正された如き該三次元モデルに関して種々の幾何学的パラメータの測定を実施し且つ該患者の該興味のある体部分の幾何学的及び構造的特性のうちの少なくとも１つを決定する、
ことを包含している方法。
【請求項２】
請求項１において、前記アプリオリ情報が該興味のある体部分の解剖的アトラス又は統計的アトラスから得られる方法。
【請求項３】
請求項１において、該コスト関数に従って該三次元モデルを修正することが、該コスト関数の値を減少させる態様で該モデルを修正することを包含している方法。
【請求項４】
請求項１において、前記アプリオリ情報が該興味のある体部分の解剖的アトラス又は統計的アトラスから得られ、前記解剖的又は統計的アトラスが解剖的変化を表すために固有ベクトルを使用し、且つ該コスト関数がポーズ・アンド・スケール技術を適用することにより最小とされる方法。
【請求項５】
請求項１において、幾何学的及び構造的特性の内の前記少なくとも１つが断面慣性モーメント、断面係数及び座屈比のうちの少なくとも１つを包含している方法。
【請求項６】
請求項１において、更に、
該患者により仮定的転倒の力を推定し、
前記構造的特性が骨強度を包含しており、且つ前記骨強度が該転倒の前記力を推定するために１つ又はそれ以上のその他のパラメータと結合して考慮される、
ことを包含している方法。
【請求項７】
請求項６において、前記その他のパラメータが年齢、身長、体重、骨マスインデックス及び骨上軟組織のうちの１つ又はそれ以上を包含している方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００５年１１月１１日付で出願された米国仮特許出願第６０／７３５，７４１号の優先権を主張するものであり、その内容全体を引用によりここに取込むものである。
【０００２】
本開示はＸ線吸収測定法に関するものである。特に、本開示は、骨（例えば、大腿骨、脊柱、前腕等）の条件及びそれに対する損傷の危険性を評価するためにその他の情報と共にＸ線吸収測定技術を介して得られた情報の使用に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
股関節骨折は、深刻な骨粗鬆症損傷であり且つ現在人口の加齢傾向の中間にある特に産業化された国における顕著な公衆衛生問題である。股関節骨折は患者にとって衰弱性損傷であり、且つ毎年何十万という損傷が社会に対する顕著なコストを構成している。
【０００４】
股関節骨折は、典型的に、大腿部の骨（即ち大腿骨）が股関節のソケット内へある角度をなしている大腿骨の上部近くの骨折である。多くの場合において、例えば転倒等の事故から大腿部骨折を経験する患者は、骨密度（ＢＭＤ）及び骨アーキテクチャに依存する大腿骨の弱体化された骨強度のためにその損傷を受け易い。年齢が１つの要因ではあるが、股関節骨折の損傷を被る患者は高齢者である必要性はない。股関節骨折の損傷の危険性に寄与するその他の要因は、性別、遺伝、栄養、個人的習慣、物理的及び／又は精神的障害、薬剤等を包含している。
【０００５】
多くの場合において、患者が股関節骨折の損傷の高い危険性にあるか否かを識別することが望ましい。サプリメントダイエット、運動及び生活条件等の形態における予防的措置を股関節骨折の損傷の危険性を最小とさせるためにとることが可能である。
【０００６】
患者の股関節骨折の将来の危険性を評価するために、その他の危険性要因（年齢、性別、遺伝、栄養、個人的習慣、物理的及び／又は精神的障害、薬物等）の考慮と共にしばしば骨密度測定（即ち、ＢＭＤの調査）が使用される。然しながら、骨の構造即ちアーキテクチャ等の骨の付加的な特性を考慮することなしに骨のＢＭＤデータのみに基づく技術は、患者に対する骨折の危険性の不完全な（且つ多分不正確な）評価となる場合がある。
【０００７】
三次元幾何的及び構造的特性を含む患者の大腿骨の多次元分析は、ＣＴ（コンピュータ断層）又はＭＲ（磁気共鳴）システムを使用して得ることが可能である。例えば、ＣＴから得られた構造的及びＢＭＤデータを使用して将来の危険性に対する骨の分析を行う技術はＣａｎｎ  ｅｔ  ａｌ．の米国特許第５，１７２，６９５号及びＬａｎｇ  ＴＦ、Ｋｅｙａｋ  ＪＨ、Ｈｅｉｔｚ  ＭＷ、Ａｕｇａｔ  Ｐ、Ｌｕ  Ｙ、Ｍａｔｈｕｒ  Ａ、Ｇｅｎａｎｔ  ＨＹの「大腿近位部の体積的定量的コンピュータ断層：骨強度に対する精密性及び関係（Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｐｏｎｏｇｒａｐｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｒｏｘｉｍａｌ  ｆｅｍｕｒ：  ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｌａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｂｏｎｅ  ｓｔｒｅｎｇｔｈ）」，Ｂｏｎｅ、１９９７年７月２１、（１）：１０１−０８において説明されており、尚これらの各々の内容全体を引用によりここに取込む。然しながら、ＣＴ又はＭＲシステムを中心とする技術は比較的コストが高く且つアクセスが制限されている。
【０００８】
骨密度測定においてはデュアルＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）を使用することも可能である。Ｘ線吸収測定データを使用して骨折危険性を決定する技術はＳｔｅｉｎ  ｅｔ  ａｌ．の米国特許第６，３８５，２８３号において説明されている（尚、その内容全体を引用によりここに取込む）。ＤＸＡシステムは、ＣＴ又はＭＲシステムと比較すると、比較的コストが低く且つアクセス可能性はより高い。ホロジック（Ｈｏｌｏｇｉｃ）インコーポレーテッド（マサチューセッツ州ベッドフォード）によって製造されているＤＸＡ骨密度計及びその他（Ｌｕｎａｒコーポレイション及びＮｏｒｌａｎｄコーポレイション等）から入手可能な同様なマシンは、患者の股関節、脊柱又は別の体部分をスキャンし且つ多分その患者の将来の骨折に対する危険性を分類するために市販されている。
【０００９】
以下の文献（それらの内容全体は引用によりここに取込む）は、ＤＸＡ技術を使用した大腿骨のＢｅｃｋ  ｅｔ  ａｌ．による幾つかの例示的な研究を説明している。
【００１０】
Ｂｅｃｋ  ＴＪ、Ｒｕｆｆ  ＣＢ、Ｗａｒｄｅｎ  ＫＥ、Ｓｃｏｔｔ  ＷＷ  Ｊｒ．、Ｒａｏ  ＧＵ、「骨ミネラルデータからの大腿骨頚部強度の予測。構造的アプローチ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｆｅｍｏｒａｌ  ｎｅｃｋ  ｓｔｒｅｎｇｔｈ  ｆｒｏｍ  ｂｏｎｅ  ｍｉｎｅｒａｌ  ｄａｔａ．  Ａ  ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ）」、Ｉｎｖｅｓｔ  Ｒａｄｉｏｌ．（１９９０年１月）２５（１）：６−１８。
【００１１】
Ｂｅｃｋ  ＴＪ、Ｍｏｕｒｔａｄａ  ＦＡ、Ｒｕｆｆ  ＣＤ、Ｓｏｔｔ  ＷＷ  Ｊｒ．、Ｋａｏ  Ｇ．「大腿近位部のＤＥＸＡ派生型湾曲ビームモデルの実験的テスト（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ｔｅｓｔｉｎｇ  ｏｆ  ａ  ＤＥＸＡ−ｄｅｒｉｖｅｄ  ｃｕｒｖｅｄ  ｂｅａｍ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｒｏｘｉｍａｌ  ｆｅｍｕｒ）」、Ｊ  Ｏｒｔｈｏｐ  Ｒｅｓ．（１９９８年５月）１６（３）：３９４−９８。
【００１２】
Ｂｅｃｋ  ＴＪ、Ｒｕｆｆ  ＣＢ、Ｍｏｕｒｔａｄａ  ＦＡ、Ｓｈａｆｆｅｒ  ＲＡ、Ｍａｘｗｅｌｌ−Ｗｉｌｌｉｔｍｓ  Ｋ、Ｋａｏ  ＧＬ、Ｓａｒｔｏｒｉｓ  ＤＪ、Ｂｒｏｄｉｎｅ  Ｓ．、「男性米国海兵隊リクルートにおけるストレス骨折予測に対するデュアルエネルギＸ線吸収測定派生型構造的ジオメトリ（Ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ  ｄｅｒｉｖｅｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｆｏｒ  ｓｔｒｅｓｓ  ｆｒａｃｔｕｒｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｌｅ  Ｕ．Ｓ．  Ｍａｒｉｎｅ  Ｃｏｒｐｓ  ｒｅｃｒｕｉｔｓ）」、Ｊ  Ｂｏｎｅ  Ｍｉｎｅｒ  Ｒｅｓ．（１９９６年５月）１１（５）：６４５−５３０。
【００１３】
Ｂｅｃｋ  ＴＪ、Ｌｏｏｋｅｒ  ＡＣ、Ｒｕｆｆ  ＣＢ、Ｓｅｖａｎｅｎ  Ｈ、Ｗａｈｎｅｒ  ＨＷ、「加齢大腿骨頚部及び近位部体における構造的傾向：第三回全国健康及び栄養検査調査デュアルエネルギＸ線吸収測定データ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｇｉｎｇ  ｆｅｍｏｒａｌ  ｎｅｃｋ  ａｎｄ  ｐｒｏｘｉｍａｌ  ｓｈａｆｔ：  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｔｈｉｒｄ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  ａｎｄ  Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ  Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ  Ｓｕｒｖｅｙ  ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ  ｄａｔａ）」、Ｂｏｎｅ  Ｍｉｎｅｒ  Ｒｅｓ．（２０００年１２月）１５（１２）：２２９７−２３０４。
【００１４】
Ｂｅｃｋ  ｅｔ  ａｌ．は従来のＤＸＡスキャンを介して得られた面状のＢＭＤ測定値から発生された大腿骨の二次元（２−Ｄ）画像を使用してそれに関する幾何学的パラメータを測定しており、該パラメータは骨折の危険性を推定するために面状のＢＭＤ測定値及びその他の情報を補充するものである。同様に、且つＦａｕｌｋｎｅｒ  ＫＧ、Ｃｕｍｍｉｎｇｓ  ＳＲ、Ｂｌａｃｋ  Ｄ、Ｐａｌｅｒｍｏ  Ｌ、Ｇｌｕｅｒ  ＣＣ、Ｇｅｎａｎｔ  ＨＫ、「大腿骨幾何学形状の簡単な測定が大腿骨骨折を予測：骨粗鬆症骨折の研究（Ｓｉｍｐｌｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｆｅｍｏｒａｌ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ  ｈｉｐ  ｆｒａｃｔｕｒｅ：  ｔｈｅ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｔｉｃ  ｆｒａｃｔｕｒｅｓ）」、Ｊ  Ｂｏｎｅ  Ｍｉｎｅｒ．  Ｒｅｓ．（１９９３年１０月）８（１０）：１２１１−１７（尚その内容全体を引用によりここに取込む）においては、ＤＸＡスキャンからのジオメトリ即ち幾何学形状の面状測定値を使用して将来の骨折の危険性を予測している。然しながら、このような面状ＢＭＤ測定値及び２−Ｄ画像は、患者の位置決め及び個々の解剖的変化によって影響される場合がある。従って、２−Ｄ画像を使用して測定された幾何学的パラメータは許容できないように一貫性が欠けるものである場合がある。
【００１５】
より最近になって、Ｘ線吸収測定法測定値を使用する三次元（３−Ｄ）再生技術が大腿骨を研究するために開発されている。このような技術を使用して再生された画像はより一貫して信頼性のあるものであるが、構造的分析のための種々の幾何学的パラメータの測定に対する技術を含み、骨強度及び骨折危険性を評価するための３−ＤＸ線吸収測定技術に対する改善及び洗練化に対する必要性が存在している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
Ｂｅｃｋ、Ｆａｕｌｋｎｅｒ及びその他の者により実施されたような１つ又はそれ以上の二次元ＤＸＡ画像に関して測定された幾何学的パラメータを参照することにより特定の患者の将来の骨折に対する危険性を評価することの欠点は、興味のある体部分の統計的アトラス等のアプリオリ情報、及び、それに加えて、その患者の興味のある体部分のＸ線吸収測定スキャンからのデータを使用して患者の興味のある骨の三次元モデルを形成することにより回避することが可能である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
このような三次元モデルは患者の興味のある骨の推定であるが、このような態様で作成された三次元骨密度モデルは真の密度情報（従来の２−ＤＸ線吸収測定画像を介して得られる面状密度情報と対比して）及び三次元幾何学的特性を示すものであり、従って断面慣性モーメント、断面係数、座屈比等の構造的特性のみならず骨強度に関連するその他の特性を決定するためのより一貫性のある正確且つ信頼性のある情報（二次元ＤＸＡ画像よりも）である。
【００１８】
１つの例（図１）によれば、骨強度及び／又は将来の骨折の危険性を評価するために患者の興味のある体部分を分析する方法は以下のものを包含することが可能であり、即ち、興味のある体部分に関するアプリオリ情報（解剖的又は統計的アトラス等）を得ること（ステップＳ１１）；患者の興味のある体部分のＸ線吸収測定スキャンを実施し且つ該スキャンからＸ線吸収測定データを回収すること（ステップＳ１３）；Ｘ線吸収測定データと共にアプリオリ情報を使用することにより患者の興味のある体部分の三次元モデルを構築すること（ステップＳ１５）；及び三次元モデルを構築した後に、幾何学的及び構造的特性（例えば、断面慣性モーメント、断面係数、座屈比等）を決定するために該三次元モデルに関して種々の幾何学的パラメータの測定を実施すること（ステップＳ１７）である。
【００１９】
本開示の要旨は骨密度計を含むシステム内に統合させることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本開示は患者の股関節、脊柱等の将来の骨折の危険性を評価するための改良したツールを提供している。例えば、患者の大腿骨を分析するためのツールは、アプリオリ情報（大腿骨の解剖的アトラス等）及び幾つかの角度（例えば、２乃至５）において患者の大腿骨のＸ線吸収測定（シングル又はデュアルエネルギ）スキャンからの測定値を使用することにより患者の大腿骨の三次元（３−Ｄ）骨密度モデルを構築し、次いで構造的分析のために種々の幾何学的パラメータの３−Ｄ骨密度モデルに関する測定を実施することが可能である。
【００２１】
ここでの例及び実施例の説明においては便宜上特定の用語を使用する。然しながら、本特許開示はそのように選択された特定の用語に制限されることを意図したものではなく、各特定の要素は同様の態様で動作する全ての技術的均等物を包含するものであることを理解すべきである。
【００２２】
上述したように、解剖的アトラスから等のアプリオリ情報を使用して特定の患者の股関節（又は脊柱、前腕等）の３−Ｄモデルを構築する。解剖的アトラスは解剖的器官又は部分に対する形状データを有しており、且つ標準的な解剖的器官又は部分のデータを表わすことが可能である。従って、解剖的アトラスは人間の骨格をモデル化し且つ通常の解剖的変化を表わすツールとして使用することが可能である．例えば、解剖的アトラスは医学的画像解釈及び分析を容易化させるために個々の患者の画像に対して登録することが可能である。特定の画像又は１組の画像に対してアトラスが登録された場合には、興味のある構造にラベルを付け且つ将来の分析のために抽出することが可能である。
【００２３】
このような解剖的アトラスの多くは市販されており及び／又はオンラインでアクセス可能である。更に、該アトラスはＣＴスキャンシステム等のデータ採取システムを介して得られたデータを使用して発生させることが可能である。該アトラスは興味のある解剖的器官又は一部の多数のサンプルに対する統計的データセットから（即ち、多数の患者又は主体から）形成することが可能である。このようなアトラスは、ここにおいては、「統計的アトラス」と呼称する。統計的アトラスは、典型的に、興味のある解剖的器官又は一部のグラフィカルモデル又はその他の視覚的表示を形成するために使用することが可能である。
【００２４】
例えば、大腿骨の統計的アトラスは、好適には、以下の方法を使用することにより形成される。例えば複数の（好適には多様な）サンプル（即ち、複数の患者又は人間主体の股関節）のＣＴスキャンから統計的データセットを得ることが可能である。その統計的データセットは主要コンポーネント分析（ＰＣＡ）形状モデリングを適用することにより処理される。ＰＣＡ形状モデリング技術は大腿骨の変化モード（各モードが１個の股関節タイプに対応している）に対応する多数の固有ベクトルによって表わされる形状拘束条件を決定する。その後に、各特定の大腿骨は固有ベクトル表示の１組の拡張係数によって表現することが可能である。例えば、Ｋｉｌｉａｎ  Ｍ．  Ｐｏｈｌ、Ｓｉｍｏｎ  Ｋ．  Ｗａｒｆｉｌｅｄ、Ｒｏｎ  Ｋｉｋｉｎｉｓ、Ｗ．Ｅｒｉｃ  Ｌ．  Ｇｒｉｍｓｏｎ、及びＷｉｌｌｉａｍ  Ｍ．  Ｗｅｌｌｓ、「統計的セグメント化及びＰＣＡ形状モデリングのカップリング（Ｃｏｕｐｌｉｎｇ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｉｔｏｎ  ａｎｄ  ＰＣＡ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）」、メディカル・イメージ・コンピューティング・アンド・コンピュータアシスティッド・インターベンションＭＩＣＣＡＩ、２００４年９月２６−２９、プロシーディングズ、Ｐａｒｔ  Ｉ、Ｖ．３２１６、ｐｐ．１５１−１５９を参照すると良く、尚その内容全体を引用によりここに取込む。
【００２５】
上述したように、統計的アトラスは１つ又はそれ以上の標準的又は典型的な大腿骨を包含することが可能である。然しながら、特定の患者の大腿骨は、多くの場合において、標準的又は典型的な大腿骨から逸れるものである場合があることは明らかである。従って、統計的アトラスモデルは特定の患者の大腿骨のＸ線吸収測定データ等の測定値と結合して使用されるアプリオリ参照情報として使用されるに過ぎない。Ｘ線吸収測定データを得るために従来のＸ線密度計のいずれかを使用することが可能であるが、好適実施例は患者を動かすこと無しに異なる角度から骨を観察することが可能であるような回転型Ｃアームを具備するＸ線密度計（例えば、ホロジックＱＤＲ４５００Ａ）を使用する。
【００２６】
図２Ａ−２Ｃは本開示の要旨を統合させることが可能なＸ線密度計の１例を例示している。図２Ａ−２Ｃのシステムはマサチューセッツ州ベッドフォードのホロジックインコーポレイテッドから米国内において市販されている骨密度計のＱＤＲシリーズにおける１例（ＱＤＲ４５００Ａ）である。更なる骨密度計は、例えば、米国特許第５，８３８，７６５号、第５，８５０，８３６号、第６，０５９，４５５号、第６，２１７，２１４号、第６，２８２，２５８号、第６，３８５，２８３号、第６，４９６，５５７号、第６，６４０，１２３号において記載されており、それらの各々の内容全体を引用によりここに取込む。
【００２７】
図２Ａ及び２Ｂのスキャナ１において、患者４８は患者テーブル５０上にスキャニング期間中仰向け位置に横臥することが可能である。テーブル５０下側に位置されているＸ線供給源５２からのＸ線は患者４８を介して通過し且つ患者４８の上方に位置されている検知器要素からなるアレイを具備する検知器５４によって受取られる。各検知器要素はＸ線の扇形ビーム内の夫々の角度位置におけるＸ線に応答する。Ｘ線供給源５２及び検知器５４の両方はＣアーム５６上に支持されており、該アームは選択された供給源対検知器距離及びアライメントを維持する。
【００２８】
Ｃアーム５６はＸ線供給源５２、スリットコリメータ５８、Ｘ線ビーム変調器６０及びＸ線ビーム減衰器６２を支持するために統合構成体と結合することが可能な中央部分６４を包含している。着脱自在な上側アーム部分６６は、ブラケットインターフェース６８を使用して、Ｘ線検知器５４を収納している。Ｃアーム５６はＹ軸（用紙に対して垂直）に沿って延在する回転軸周りに回転し且つＣアーム５６の部分６４の幾何学的中心にある。Ｃアーム５６は該回転軸周りに基本的にそれ自身の体積内において回転することが可能である。更に、Ｃアーム５６はローラー７２上に乗っており且つ患者の長さに沿って、従って患者の脊柱に沿ってＹ軸に沿って移動する。
【００２９】
患者支持テーブル５０は３つの軸、即ち長手軸（Ｙ軸）、横方向軸（Ｘ軸）及び垂直軸（Ｚ軸）の全てに沿って並進可能である。Ｃアーム５６は患者テーブル５０と関連して移動することが可能である。横方向及び垂直方向における（Ｘ軸及びＺ軸に沿っての）テーブル５０の運動は、異なるタイプの患者手順に対して使用されるＣアーム５６の種々の位置の間で回転される場合に、Ｃアーム５６がテーブル５０とぶつからないことに貢献する。
【００３０】
Ｃアーム５６上に担持されているので、Ｘ線供給源５２及び検知器５４はスキャンを実施するために患者４８に関して２軸運動を有している。長手軸Ｙ方向における運動は脊柱によって定義されるように患者の軸に沿ってそれらを移動させる。回転軸周りの２番目の運動は、患者周りにそれらを回転させ、その回転中心はＣアーム５６によって（より特定的には、Ｃアーム５６の外径によって）及び使用される回転方法によって決定される。その回転中心はＸ線管における焦点ではないがその焦点から顕著な距離だけ離されている。
【００３１】
この例における検知器５４は多数の検知器要素を有している。該検知器要素に入射するＸ線に応答して該検知器要素によって発生される信号はアナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器によってデジタル化され且つディスク又は別の格納装置（不図示）上に格納される。スキャナ１へ結合されているプロセッサ３２（図２Ｃ）がＡ／Ｄ変換器からの信号を密度表現、及び／又は画像、及び／又は測定及び／又は計算されたパラメータのレポートへ、この開示の背景技術部分において参照した資料において開示されている原理を使用して処理し、次いで該密度表現、画像及び／又はレポートをディスプレイ３６又は別の出力装置（不図示）へ出力する。プロセッサ３２はオペレータコンソール３４を介して供給されるユーザ入力及び命令からなる１個又はそれ以上のプログラムに基づいて種々の機能（骨密度計の種々のコンポーネントの制御を含む）を実施することが可能である。
【００３２】
スキャナ１は２，３の異なる位置（例えば、２乃至５スキャン）において患者の股関節の画像を採取することが可能である。付加的なスキャンを採取することも可能である（即ち、５を超えて）。然しながら、付加的なスキャンを包含するか否かの決定は、該付加的なスキャンから得られるべき付加的な情報に対して比較検討されてこのような付加的なスキャンの付加的な時間（各位置に対するセットアップ時間を含む）を考慮すべきである。一方、特定の患者の大腿骨の単一のスキャンは、例えば、その患者の大腿骨の３−Ｄ骨密度モデルを構築するために、統計的アトラスからのアプリオリ情報と共に使用することが可能である。然しながら、理解すべきことであるが、単一スキャンからのデータを使用して構築された３−Ｄモデルは、勿論、複数のスキャンからのデータを使用して構築される３−Ｄモデルよりもより不正確なものである。
【００３３】
１つの例においては、患者の股関節のスキャンを、各角度において完全、単一又はデュアルエネルギを使用して３つの角度において採取することが可能である（例えば、テーブルの面に対して垂直である垂直軸に関して測定した０゜、＋１５゜及び−２０゜）。スキャナ１のイメージャ２０によって回収されたデータはプロセッサ（又は処理用サブシステム）３２へ供給され、それは命令からなる１個又はそれ以上のプログラムに従って該データを処理する。密度表現及び／又は画像を構築し及び／又は測定された及び／又は計算されたパラメータのレポートを発生するためにＸ線吸収測定データを使用する技術は良く理解されており、従って、説明の便宜上ここで繰り返すことはしない。例えば、米国特許第４，９４７，４１４号、第５，０４０，１９９号、第５，７７８，０４５号を参照すると良く、その各々の全体を引用によりここに取込む。
【００３４】
デュアル又は単一エネルギ密度計でもってビューを採取することが可能である。デュアルエネルギの１つの利点は、軟組織を取除くことが可能であるという点である。１つ又はそれ以上のビューのために単一エネルギを使用することが可能であり、というのは、相互情報がその画像が「ノイズ」（例えば、軟組織からの）を有することを許容するからである。典型的に、これらの画像は扇形ビーム画像（ミニＣアームの円錐ビーム画像を使用することも可能であるが）であり、それはＣＴスカウトスキャンに非常に類似している。
【００３５】
Ｘ線吸収測定データ及び／又は画像は３−Ｄモデルを構築するために供給源３８からのアプリオリ情報と共にプロセッサ３２によって使用される。アプリオリ情報から３−Ｄモデルを構築するための種々の方法のいずれかを使用することが可能である。
【００３６】
１つのアプローチにおいては、各２−ＤＸ線吸収測定画像が対応する角度（対応するスキャンが採取された）で３−Ｄモデル上に投影される。ＰＣＡ形状モデリングが大腿骨の統計的アトラスを発生するために使用される例においては、２−ＤＸ線吸収測定データが３−Ｄモデルの固有ベクトル表現に対する拡張係数を発生するために処理される（Ｐｏｈｌ  ｅｔ  ａｌ．における説明参照）。
【００３７】
好適実施例（図３）においては、大腿骨の骨組織の人口平均（統計的アトラス）に基づいて３Ｄ体積モデルが発生される（ステップＳ３１）。この実施例においては、通常、モデル内に軟組織は存在しておらず、このことは、通常、「セグメント化された」として研究され、そのことは軟組織と骨とが分離されたことを意味する。このモデルに対して使用することが可能な異なる可能な表現が存在している。１つの例はバーンシュタイン（Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ）多孔式密度関数での四面体メッシュである。別の例は異なる密度の立方体である。このモデルは、計算上の考慮事項及び解剖的考慮事項に基づいて選択され、即ちそのモデルを計算するのに簡単であるか否かのみならずそれが骨格の重要なる特徴を充分にとるものであるか否かに基づいて選択される。
【００３８】
次に、該３Ｄモデルを使用してＤＸＡによってとられたのと同一のビューを投影させる（ステップＳ３２）。その投影をＤＸＡビューと比較し且つコスト関数（例えば、フィット尺度の良好性）を、例えば、「相互情報（ｍｕｔｕａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）」と呼ばれる方法を使用して計算する（ステップＳ３３）。所定数の繰り返しが未だに行われていない場合には（ステップＳ３４、ＮＯ）、３Ｄ体積モデルを変化させ（ステップＳ３５）且つステップＳ３２乃至Ｓ３４を繰り返す。ステップＳ３２乃至Ｓ３５を所定回数（例えば、数千回）を繰り返して最良の「フィット」即ち最小の「コスト」を見つけ出す。例えば「アメオバ（Ａｍｅｏｂａ）」又は「シミュレイテッドアニーリング（ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ａｎｎｅａｌｉｎｇ）」［例えば、Ｃにおける「数値的レシピ」：ザ・アート・オブ・サイエンティフィック・コンピューティング（Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、第二版、１０章、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｈ．  Ｐｒｅｓｓ．Ｂｒｉａｎ  Ｐ．Ｆｌａｎｎｅｒｙ、Ｓａｕｌ  Ａ．  Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｔ．  Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ共著（ケンブリッジユニバーシティプレス１９９２）を参照すると良い］等の様々な良く知られている最小化技術のいずれかをコスト関数を最小化させ且つｎ次元空間において最良のフィットを見つけるために使用することが可能である。
【００３９】
例えば、ポーズ・アンド・スケール（ｐｏｓｅ−ａｎｄ−ｓｃａｌｅ）アプローチは七次元にわたり最小化する。「ポーズ（ｐｏｓｅ）」は剛性物体の位置及びオリエンテーション即ち配向に関して３つの並進次元と３つの回転とに対応している。「スケール（ｓｃａｌｅ）」は単にスケールファクタ（寸法）である。更に、アトラスの解剖的変化を記述する数の固有ベクトルが存在している。１つの例示的実現例においては、最初の７−２０個の固有ベクトルが解剖的変化の殆どを捕獲する（即ち、各付加的な固有ベクトルは重要性がより低い）。コスト関数は該ポーズ・アンド・スケール（全部で７）にわたり最小化され且つ１２個のモデル固有ベクトルが使用され、それによりその最小は１９次元空間内において見出される。
【００４０】
別の例においては、３−Ｄモデルを発生するために解剖的アトラスが使用され、且つ従来の技術を患者の股関節のＸ線吸収測定データと共に使用して２−Ｄ画像を構築する。基準マーカーが各２−Ｄ画像上に識別され、次いで該２−Ｄ画像は３−Ｄモデルの対応する点で２−Ｄ画像上のマーカーを登録することにより３−Ｄモデルへマッピングさせる。基準マーカーが３−Ｄモデルに対して登録されると、患者の股関節の２−Ｄ画像の残りの点はその患者の大腿骨の３−Ｄモデルを展開するために３−Ｄモデルを調節するために使用することが可能である。
【００４１】
更に、以下の文献（その各々の内容全体は引用によりここに取込む）は２−Ｄ画像からの情報でモデルを適合させるために３−Ｄモデル上への２−Ｄ画像の登録及びマッピングのための付加的な技術を説明している。
【００４２】
Ｓ．  Ｋｏｌｔａ、Ａ．  Ｌｅ  Ｂｒａｓ、Ｄ．  Ｍｉｔｔｏｎ  、Ｖ．  Ｂｏｕｓｓｏｎ、Ｊ．Ａ．  ＤＥ  Ｇｕｉｓｅ、Ｊ．  Ｆｅｃｈｔｅｎｂａｕｍ、Ｊ．Ｄ．  Ｌａｒｅｄｏ、Ｃ．  Ｒｏｕｘ、Ｗ．  Ｓｋａｌｌｉ、「三次元Ｘ線吸収測定法（３Ｄ−ＸＡ）：デュアルＸ線吸収測定装置を使用した人間の骨の再生方法（Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ（３Ｄ−ＸＡ）：ａ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｂｏｎｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｄｕａｌ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ  ｄｅｖｉｃｅ）」Ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓ  Ｉｎｔ（２００５）１６：９６９−９７６。
【００４３】
Ａ．  Ｌｅ  Ｂｒａｓ、Ｓ．  Ｌａｐｏｒｔｅ、Ｖ．  Ｂｏｕｓｓｏｎ、Ｄ．  Ｍｉｔｔｏｎ、Ｊ．Ａ．  Ｄｅ  Ｇｕｉｓｅ、Ｊ．Ｄ．  Ｌａｒｅｄｏ、Ｗ．  Ｓｋａｌｌｙ、「低ドーズデジタル立体Ｘ線写真での大腿近接部の３Ｄ再生（３Ｄ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｒｏｘｉｍａｌ  ｆｅｍｕｒ  ｗｉｔｈ  ｌｏｗ−ｄｏｓｅ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｔｅｒｅｏｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）」、Ｃｏｍｐｕｔ  Ａｉｄｅｄ  Ｓｕｒｇ．、９（３）：５１−７（２００４）。
【００４４】
国際公開番号ＷＯ２００４０５６２７０Ａ１（Ｌｅ  Ｂｒａｓ  ｅｔ  ａｌ．）。
【００４５】
Ｋ．  Ｒａｍａｍｕｒｔｈｉ、及びＪ．  Ｐｒｉｎｃｅ、「従来のＣＴ情報を使用した切頭円錐ビームデータ用の断層再生（Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｃｏｎｅ  Ｂｅａｍ  Ｄａｔａ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｉｏｒ  ＣＴ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）」、ＭＩＣＣＡＩ（２）２００３：１３４−１４１。
【００４６】
Ｏ．  Ｓａｄｏｗｓｋｙ、Ｋ．  Ｒａｍａｍｕｒｔｈｉ、Ｊ．  Ｙａｏ、Ｊ．  Ｐｒｉｎｃｅ、及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「角度が制限された円錐ビーム断層用アトラス援助型方法（Ａｎ  Ａｔｌａｓ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｌｉｍｉｔｅｄ−Ａｎｇｌｅ  Ｃｏｎｅ−Ｂｅａｍ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、シンポジウム・オン・バイオメディカル・インフォーメーション・サイエンス・アンド・テクノロジー・イニシアチブ（ＢＩＳＴＩ）、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｅｓ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ、ベセスダ、ＭＤ（２００３年１１月）。
【００４７】
Ｓ．  Ｓａｄｏｗｓｋｙ、Ｋ．  Ｒａｍａｍｕｒｔｈｉ、Ｊ．Ｌ．  Ｐｒｉｎｃｅ、及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「骨格の円錐ビーム断層再生及びＣアーム休止回復のための解剖的モデル及び高速レンダリングアルゴリズムの使用（Ｕｓｉｎｇ  ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  ｆａｓｔ  ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｃ−ａｒｍ  ｐｏｓｅ  ｒｉｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  ｃｏｎｅ−ｂｅａｍ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｏｎｅ  ａｎａｔｏｍｙ）」、コンピュータ・アシステッド・オルソピーデック・サージリーにおいて発表、ヘルシンキ、２００５年６月。
【００４８】
Ｏ．  Ｓａｄｏｗｓｋｙ、Ｊ．  Ｃｏｈｅｎ、及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ「デジタル放射線写真再生用高次減衰関数での四面体メッシュのレンダリング（Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  Ｔｅｔｒａｈｅｄｒａｌ  Ｍｅｓｈｅｓ  ｗｉｔｈ  Ｈｉｇｈｅｒ−Ｏｒｄｅｒ  Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）」、ＩＥＥＥビジュアリゼーションにおいて発表、ミネアポリス、ＭＮ、２００５。
【００４９】
Ｏ．  Ｓａｄｏｗｓｋｙ、Ｊ．  Ｃｏｈｅｎ、及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ「投影型四面体再び：高次減衰関数を使用したデジタル放射線写真再生に適用した重心形成（Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ  Ｔｅｔｒａｈｅｄｒａ  Ｒｅｖｉｓｉｔｅｄ：  Ａ  Ｂａｒｙｃｅｎｔｒｉｃ  Ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｈｉｇｈｅｒ−Ｏｒｄｅｒ  Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）」、ＩＥＥＥ・トランズアクションズ・ビジュアリゼーション・アンド・コンピュータグラフィックス、（２００６）。
【００５０】
Ｏ．  Ｓａｄｏｗｓｋｙ、Ｋ．  Ｒａｍａｍｕｒｔｈｉ、Ｌ．Ｍ．  Ｅｌｌｉｎｇｓｅｎ、Ｇ．  Ｃｈｉｎｔａｌａｐａｎｉ、Ｊ．Ｌ．  Ｐｒｉｎｃｅ、Ｒ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「アトラス援助型断層：制限された角度の円錐ビーム軌跡を補償するための変形可能なアトラスの登録（Ａｔｌａｓ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  Ａｔｌａｓ  ｔｏ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ  ｆｏｒ  Ｌｉｍｉｔｅｄ−Ａｎｇｌｅ  Ｃｏｎｅ−Ｂｅａｍ  Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ）」、インターナショナル・シンポジウム・オン・バイオメディカル・イメージング（ＩＳＢＩ）、２００６。
【００５１】
Ｓ．Ｊ．  Ｔｉｍｏｎｅｒ、「医学的画像の高速非剛性登録用コンパクト表現（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｆａｓｔ  Ｎｏｎｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅｓ）」、ＭＩＴＰｈ．Ｄ．論文、２００３。
【００５２】
Ｓ．Ｊ．  Ｔｉｍｏｎｅｒ、Ｔ．  Ｇｏｌｌａｎｄ、Ｒ．  Ｋｉｋｉｎｉｓ、Ｍ．Ｅ．  Ｓｈｅｎｔｏｎ  Ｗ．Ｅ．Ｌ．  Ｇｒｉｍｓｏｎ及びＷ．Ｍ．  Ｗｅｌｌｓ、「形状分類における性能問題（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｓｓｕｅｓ  ｉｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」、メディカル・イメージ・コンピューティング・アンド・コンピュータアシステッド・インターベンション、ＭＩＣＣＡＩ’０２、発表のために受付、２００２（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）。
【００５３】
Ｊ．  Ｙａｏ、Ｒ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、Ｒ．Ｐ．  Ｇｏｌｄｂｅｒｇ、Ｒ．  Ｋｕｍａｒ、Ａ．  Ｂｚｏｓｔｅｋ、Ｒ．Ｖ．  Ｖｏｒｈｉｓ、Ｐ．  Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ａ  Ｇｕｅｚｉｅｃ、及びＪ．  Ｆｕｎｄａ、「Ｃアーム蛍光透視法を使用した改訂全股関節置換手術用段階的切断洗練化スキーム（Ａ  Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｃｕｔ  Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ  Ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  Ｒｅｖｉｓｉｏｎ  Ｔｏｔａｌ  Ｈｉｐ  Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ  Ｓｕｒｇｅｒｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃ−ａｒｍ  Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙ）」、メディカル・イメージ・コンピューティング・アンド・コンピュータアシステッド・インターベンションズにおいて発表（ＭＩＣＣＡＩ−９９）、ケンブリッジ、英国、１０１０−１０１９、１９９９年１０月１１−１３。
【００５４】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．  Ｔａｙｌｏｒ、「解剖的アトラス及び強度に基づいた登録のための密度データの四面体メッシュモデリング（Ｔｅｔｒａｈｅｄｒａｌ  Ｍｅｓｈ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｄａｔａ  ｆｏｒ  Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  Ａｔｌａｓｅｓ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）」、メディカル・イメージ・コンピューティング・アンド・コンピュータアシステッド・インターベンションズ（ＭＩＣＣＡＩ２０００）において発表、ピッツバーグ、ＰＡ（２０００年１０月１１−１４）、ｐｐ．５３１−５４０。
【００５５】
Ｊ．  Ｙａｏ、Ｒ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、Ｒ．Ｐ．  Ｇｏｌｄｂｅｒｇ、Ｒ．  Ｋｕｍａｒ、Ａ．  Ｂｚｏｓｔｅｋ、Ｒ．Ｖ．  Ｖｏｒｈｉｓ、Ｐ．  Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、及びＡ．  Ｇｕｅｚｉｅｃ、「Ｃアーム蛍光透視法を使用した改訂全股関節置換手術用段階的切断洗練化スキーム」（Ａ  Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｃｕｔ  Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ  Ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  Ｒｅｖｉｓｉｏｎ  Ｔｏｔａｌ  Ｈｉｐ  Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ  Ｓｕｒｇｅｒｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃ−ａｒｍ  Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙ）」、Ｊ．  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｓｕｒｇｅｒｙ、Ｖｏｌ．５、２０００。
【００５６】
Ｊ．  Ｙａｏ、「骨輪郭からの四面体メッシュモデルの構築（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｔｅｔｒａｈｅｄｒａｌ  Ｍｅｓｈ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｒｏｍ  Ｂｏｎｅ  Ｃｏｎｔｏｕｒｓ）」、ＥＲＣ、ジョンズホプキンズ大学ＥＲＣ−２０００−０１、２０００。
【００５７】
Ｊ．  Ｙａｏ、及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「骨格の階層的四面体メッシュ密度モデルの再生（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｔｅｔｒａｈｅｄｒａｌ  Ｍｅｓｈ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  Ｂｏｎｙ  Ａｎａｔｏｍｙ）」、メディカル・ミーツ・バーチャル・リアリティ２００１において発表、ニューポートビーチ、ＣＡ、ｐｐ．５８７−５９３、２００１。
【００５８】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．  Ｔａｙｌｏｒ、「骨密度モデルの構築及び簡単化（Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｏｎｅ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｍｏｄｅｌｓ）」、ＳＰＩＥ・メディカル・イメージング２００１において発表、サンディエゴ、ＣＡ、２００１。
【００５９】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．  Ｔａｙｌｏｒ、「骨格の階層的四面体メッシュ密度モデルの再生（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｔｅｔｒａｈｅｄｒａｌ  ｍｅｓｈ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  ｂｏｎｙ  ａｎａｔｏｍｉ）」、Ｓｔｕｄ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｔｅｈｏｎｏｌ  Ｉｎｆｏｒｍ、Ｖｏｌ．８１、ｐｐ．５８７−９３、２００１。
【００６０】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「統計的骨密度アトラスとＸ線画像との間の変形可能な登録（Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｂｏｎｅ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ａｔｌａｓ  ａｎｄ  Ｘ−ｒａｙ  ｉｍａｇｅｓ）」、セコンド・インターナショナル・コンフェレンス・オン・コンピュータアシステッド・オルソピーディック・サージリー（ＣＡＯＳ２００２）において発表、サンタフェ、２００２年６月１８−２３。
【００６１】
Ｊ．  Ｙａｏ、「統計的骨密度アトラス及び変形可能な医学的画像登録（Ａ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｂｏｎｅ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ａｔｌａｓ  ａｎｄ  ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）」、コンピュータサイエンスにおけるＰｈ．Ｄ．論文、ジョンズホプキンズ大学、ボルチモア、２００２。
【００６２】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「ペルビスモデルとＣＴ画像との間の非剛性登録のための多層可撓性メッシュテンプレートマッチング方法（Ａ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｌａｙｅｒ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｍｅｓｈ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ａ  Ｐｅｌｖｉｓ  Ｍｏｄｅｌ  ａｎｄ  ＣＴ  Ｉｍａｇｅｓ）」、ＳＰＩＥ・メディカル・イメージングにおいて発表、サンディエゴ、１１１７−１１２４（２００３年２月１５−２０）。
【００６３】
Ｊ．  Ｙａｏ、Ｒ．  Ｔａｙｌｏｒ、「統計的ペルビスモデルを使用した変形可能な２Ｄ／３Ｄ医学的画像登録における正確度係数の評価（Ａｓｓｅｓｉｎｇ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ２Ｄ／３Ｄ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ａｓａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｅｌｖｉｓ  ｍｏｄｅｌ）」、Ｐｒｏｃ．プロシーディングズ・第９回ＩＥＥＥ国際会議、コンピュータビジョン、Ｖｏｌ．２、ｐｐ．１３２９−１３３４（２００３年１０月１３−１６）。
【００６４】
Ｊ．  Ｙａｏ及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「統計的ペルビスモデルを使用した変形可能な２Ｄ−３Ｄ医学的画像登録：実験及び正確度係数（Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ２Ｄ−３Ｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐｅｌｖｉｓ  Ｍｏｄｅｌ：Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  Ｆａｔｏｒｓ）」、ＩＥＥＥ・トランズアクションズ・オン・メディカル・イメージング、２００３。
【００６５】
Ｊ．Ｙａｏ及びＲ．Ｈ．  Ｔａｙｌｏｒ、「多層可撓性メッシュテンプレートマッチングを使用した医学的画像分析における非剛性登録及び対応性（Ｎｏｎ−Ｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｌａｙｅｒ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｍｅｓｈ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ）」、インターナショナル・ジャーナル・オブ・パターン・レゴグニション・アンド・アーティフィシャルインテリジェンス（ＩＪＰＲＡＩ）、Ｖｏｌ．１７、２００３。
【００６６】
従って、はっきりとさせるために、この開示は３−Ｄモデル上に２−Ｄ画像を登録及びマッピングするための異なるアプローチの全ての詳細な説明を包含するものではない。
【００６７】
構造的分析のための種々の幾何学的パラメータは患者の大腿骨の３−Ｄ骨密度モデルから測定することが可能である。患者の大腿骨の強度を評価するための幾何学的特性を決定するためにこのような測定値を使用することは当該技術において知られている。例えば、股関節強度を予測するために有限要素分析（Ｃａｎｎ  ｅｔ  ａｌ．の米国特許第５，１７２，６９５号に説明されているようなもの）を使用することが可能である。更に、断面慣性モーメント、断面係数、座屈比等の種々の幾何学的特性を決定することが可能である。断面慣性モーメントは骨出量分布のインジケータである。例えば、Ｃｈｅｎｇ  ｅｔ  ａｌ．の米国特許第５，７７２，５９２号、Ｓｔｅｅｌｅの米国特許第５，００６，９８４号、Ｍａｒｔｉｎ  ＲＢ  ｅｔ  ａｌ．の「ホトン吸光光度分析法による長尺骨断面慣性モーメントの非侵入性測定（Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｌｏｎｇ  ｂｏｎｅ  ｃｒｏｓｓ−ｓｕｃｔｉｏｎａｌ  ｍｏｍｅｎｔ  ｏｆ  ｉｎｅｒｔｉａ  ｂｙ  ｐｈｏｔｏｎ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ）」、Ｊ  Ｂｉｏｍａｃｈ．（１９８４）１７（３）：１９５−２０１、Ｇｉｌｂｅｒｔ  ＪＡ  ｅｔ  ａｌ．の「吸光光度データからの橈骨遠位端の断面慣性モーメント（Ｃｒｏｓｓ−ｓｅｃｔｉｏｎａｌ  ｍｏｍｅｎｔ  ｏｆ  ｉｎｅｒｔｉａ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｄｉｓｔａｌ  ｒａｄｉｕｓ  ｆｒｏｍ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｉｃ  ｄａｔａ）」、（１９８９）２２（６−７）：７５１−５４、及びＣｏｒｃｏｒａｎ  ＴＡ  ｅｔ  ａｌ．の「閉経後女性における適用の場合のＣＴ画像からの骨の断面幾何学形状の計算（Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｒｏｓｓ−ｓｅｃｔｉｏｎａｌ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｏｆ  ｂｏｎｅ  ｆｒｏｍ  ＣＴ  ｉｍａｇｅｓ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｐｏｓｔｍｅｎｏｐａｕｓａｌ  ｗｏｍｅｎ）」、Ｊ  Ｃｏｍｐｕｔ  Ａｓｓｉｓｔ  Ｔｏｍｏｇｒ．（１９９４  ７月−８月）１８（４）：６２６−３３（その各々を引用によりここに取込む）を参照すると良い。断面係数は断面における最大曲げ応力のインジケータである。例えば、Ｊｉａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．の米国特許第６，４４２，２８７号、ｈｔｔｐ：／／ｇｕｉｄｅ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／９６ｒｅｐｏｒｔｓ／９６ｃｌｉｎ３．ｈｔｍｌ、「ＤＸＡを使用した大腿骨幾何学的形状及び構造の評価（Ｆｅｍｏｒａｌ  Ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ａｎｄ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｕｓｉｎｇ  ＤＸＡ）」、及びｈｔｔｐ：／／ｇｕｉｄｅ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／９６ｒｅｐｏｒｔｓ／９６ｃｌｉｎ４．ｈｔｍｌ、「大腿骨特性−脊髄損傷後の変化（Ｆｅｍｏｒａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ−ｃｈａｎｇｅｓ  ａｆｔｅｒ  ｓｐｉｎａｌ  ｃｏｒｄ  ｉｎｊｕｒｙ）」（その各々を引用によりここに取込む）を参照すると良い。座屈比は相対的な皮膚強度の推定である。
【００６８】
更に、骨又はその一部（例えば、骨梁、皮質骨、大腿頚部の領域、又は転子領域）の真の体積密度等の強度に関連した生理的特性も患者の大腿骨の３−Ｄ骨密度モデルを使用することにより計算することが可能である。更に、皮質シェルの厚さ、大腿骨軸長、大腿骨角度、大腿頚部の断面積、及びその他の構造的パラメータも興味のある場合があり、従って計算される場合がある。
【００６９】
上述したパラメータは２−ＤＤＸＡ画像（Ｂｅｃｋ  ｅｔ  ａｌ．によるもの等）に関して前に計算されているが、上述した３−Ｄ骨密度モデルを使用することにより一層正確に決定することが可能であり、それは強度（従って骨折）予測を改善するものである。
【００７０】
骨強度を推定することに加えて、３−Ｄ骨密度モデルから派生されるパラメータは、転倒の力を推定するためにその他のパラメータと結合させることが可能である。
【００７１】
骨粗鬆症は、骨折の可能性を増加させる骨質量における減少として定義することが可能である。骨粗鬆症の一般的に使用される定義は、若い健康な青年女性に対する平均よりも２．５標準偏差（ＳＤ）低いＢＭＤが骨粗鬆症として定義し且つ平均よりも１乃至２．５ＳＤ間低いＢＭＤを骨減少として定義する。この定義を使用して７５歳を超える年齢の女性の最大で３８％が骨粗鬆症を有するものとして良く見られる疾患であり、且つ高いレベルの疾病率、死亡率及び社会にとって高い累積的コストと関連している。
【００７２】
骨粗鬆症を発生させる基礎となる生理的なプロセスは骨形成と吸収との間の不均衡であり且つ継続的なプロセスである。寿命の最初の３０年間の間、形成が吸収を超え且つ骨質量は増加される。ピークの骨質量は３０−３５の年齢において達成される場合に、骨吸収の割合は低く且つ定常状態が維持される。然しながら、寿命の４０年又は５０年の始めにおいて、吸収割合が形成を超え且つ骨質量の段階的な損失が発生する。
【００７３】
骨粗鬆症の発生に対する強力な危険要因は年齢及び女性の性別である。骨粗鬆症を持つ確率は５０−５４歳の年齢の女性に対して６５−６９歳の年齢の女性の場合には５．９倍一層高く且つ７５−７９歳の年齢の女性の場合には１４．３倍一層高い。低い体重及びエストロゲン補充を使用しないことも骨粗鬆症と関連している。骨折又は低骨密度に対するその他の危険要因は、人種、骨折の履歴、骨粗鬆症骨折の家系履歴、転倒の履歴、低レベルの運動、喫煙、過剰なアルコール又はカフェインの使用、低カルシウム又はビタミンＤの摂取、及び種々の医薬の使用を包含している。
【００７４】
従って、骨折予測は、強度推定と、転倒の効果に貢献する年令、身長、体重及び／又は骨マスインデックス（及びその他の危険要因）等の擬人化測定値と結合させることにより向上させることが可能である。更に、３−Ｄ骨密度モデルは股関節上の力を減少させる股関節の上側に存在する軟組織を研究することを可能とする。例えば、Ｍａｉｔｌａｎｄ  ＬＡ、Ｍｙｅｒｓ  ＥＲ、Ｈｉｐｐ  ＪＡ、Ｈｙｅｓ  ＷＣ、Ｇｒｅｅｎｓｐａｎ  ＳＬ、「私の股関節を読取れ：転子軟組織厚さの測定（Ｒｅａｄ  ｍｙ  ｈｉｐｓ：  ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ｔｒｏｃｈａｎｔｒｉｃ  ｓｏｆｔ  ｔｉｓｓｕｅ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ）」、ＣａｌｃｉｆＴｉｓｓｕｅ  Ｉｎｔ．（１９９３年２月）５２（２）：８５−８９（その全体を引用により取込む）を参照すると良い。
【００７５】
将来の骨折の危険性を評価するために患者の大腿骨を分析する方法の一例（図４）は、以下のことを包含することが可能であり、大腿骨の解剖的（又は統計的）アトラスを得且つ該大腿骨の三次元体積モデルを構築し（ステップＳ４１）；患者の股関節の夫々の異なる角度において複数個のＸ線吸収測定スキャンを実施し、該複数個のスキャンからＸ線吸収測定データを回収し、且つ該回収したデータを使用して該複数個のスキャンに対応する夫々の二次元画像を構築し（ステップＳ４３）；各二次元画像に対して、該二次元画像において１組の基準マーカーを識別し、該基準マーカーを該三次元解剖的モデルの対応する点に対してマッピングして該三次元解剖的モデルに対し該二次元画像を登録し、且つ該患者の股関節の二次元画像の残りの点を使用して該三次元解剖的モデルを調節し、該患者の大腿骨の三次元骨密度モデルを展開し（ステップＳ４５）；及び三次元解剖的モデル上に各二次元画像を登録することにより該患者の大腿骨の三次元骨密度モデルを発生した後に、幾何的特性（例えば、断面慣性モーメント、断面係数、座屈比等）を決定し且つ股関節強度、将来の骨折危険性及び／又は薬理学的介入等の治療の効き目を評価するために該三次元骨密度モデルに関して種々の幾何学的パラメータの測定を実施すること（ステップＳ４７）である。
【００７６】
上に説明した例は患者の大腿骨（又は股関節）の３−Ｄ骨密度モデルに焦点をあてている。然しながら、同様の技術は患者の脊柱、前腕、及び骨折する可能性のあるその他の体部分に対して適用することも可能である。例えば、Ｘ線吸収測定スキャンは、０゜と９０゜の間の幾つかの角度において患者の脊柱においてとることが可能である。各場合において、実施すべきスキャン数はスキャンされる体部分に依存し且つスキャンから得られるべき情報とスキャン時間とのバランスにも依存する（上述した如く）。
【００７７】
ここで説明した改良された技術は、図２Ａ−２Ｃに関連して上述した例、又はホロジックインコーポレイテッドから市販されているＱＤＲ４５００Ａ又はＤｉｓｃｏｖｅｒｙ  Ａマシン等の骨密度計又はこのような骨密度計を含むシステムのソフトウエアの適用により実現することが可能である。代替的に、その改善されたシステムは特別目的マシンとして実現することが可能である。
【００７８】
上の特定的な実施例及び例は例示的であり、且つ本開示の精神から逸脱することなしにこれらの実施例及び例に関し多くの変形を導入することが可能である。例えば、異なる例示的実施例及び例の要素及び／又は特徴は、本開示の範囲内において互いに結合させることが可能であり及び／又は互いに置換させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】１実施例に基づいて将来の骨折の危険性を評価するために患者の骨を分析する方法のフローチャート。
【図２】（Ａ）及び（Ｂ）は夫々、前後脊柱スキャン及び股関節スキャン用の形態とされた本願の１例に基づく骨密度計用のＣアームスキャナの各概略図、（Ｃ）は（Ａ）及び（Ｂ）に示されている骨密度計の付加的なコンポーネントのブロック図。
【図３】３−Ｄ骨密度モデルを発生するための方法のフローチャート。
【図４】骨強度及び／又は将来の骨折の危険性を評価するための患者の大腿骨を分析する方法の別の例を示したフローチャート。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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