(57)【要約】  断層画像内において高精度に脂肪を判別でき、肥満傾向や脂肪肝傾向を検査できる脂肪検査方法、脂肪検査装置および脂肪検査プログラムを提供する。脂肪検査方法は、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップと、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップと、弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップと、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップを備える。本発明によれば腹部組織の皮下脂肪層と内臓脂肪層の体積や割合に加えて、脂肪の質の判定や肝脂肪の判定が行える。
2013008449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップと、
断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップと、
弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップと、
前記ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップを、
備えたことを特徴とする脂肪検査方法。
【請求項２】
前記弁別ステップにおいて、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶ステップと、
現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更ステップと、
変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の脂肪検査方法。
【請求項３】
前記判別ステップにおいて、皮下脂肪層のＣＴ値にピークが現れてきた場合に、肥満傾向と判別することを特徴とする請求項１又は２に記載の脂肪検査方法。
【請求項４】
前記判別ステップにおいて、皮下脂肪層のＣＴ値のピーク値から、不飽和脂肪酸であるオレイン酸と、長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率を推測し、脂肪組織が燃焼しやすいか否かを判別することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の脂肪検査方法。
【請求項５】
前記判別ステップにおいて、皮下脂肪層のＣＴ値のピークが、所定閾値より低い場合には長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しにくいと判別し、所定閾値より高い場合には不飽和脂肪酸であるオレイン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しやすいと判別することを特徴とする請求項４に記載の脂肪検査方法。
【請求項６】
前記画像取得ステップにおいて得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出ステップと、
抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得ステップと、
前記ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する脂肪肝判別ステップと、
を更に備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の脂肪検査方法。
【請求項７】
前記脂肪肝判別ステップにおいて、抽出した肝臓領域のＣＴ値の平均値と、健常者の肝臓領域のＣＴ値の平均値と、脂肪のＣＴ値の平均値とから、抽出した肝臓領域の脂肪率を算出することを特徴とする請求項６に記載の脂肪検査方法。
【請求項８】
医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得部と、
断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別部と、
弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得部と、
前記ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別部と、
を備えたことを特徴とする脂肪検査装置。
【請求項９】
前記弁別部において、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶部と、
現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更部と、
変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出部と、
を含むことを特徴とする請求項８に記載の脂肪検査装置。
【請求項１０】
前記判別部において、皮下脂肪層のＣＴ値にピークが現れてきた場合に、肥満傾向と判別することを特徴とする請求項８又は９に記載の脂肪検査装置。
【請求項１１】
前記判別部において、皮下脂肪層のＣＴ値のピーク値から、不飽和脂肪酸であるオレイン酸と、長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率を推測し、脂肪組織が燃焼しやすいか否かを判別することを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の脂肪検査装置。
【請求項１２】
前記判別部において、皮下脂肪層のＣＴ値のピークが、所定閾値より低い場合には長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しにくいと判別し、所定閾値より高い場合には不飽和脂肪酸であるオレイン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しやすいと判別することを特徴とする請求項１１に記載の脂肪検査装置。
【請求項１３】
前記画像取得部において得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出部と、
抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得部と、
前記ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する脂肪肝判別部と、
を更に備えたことを特徴とする請求項８〜１１のいずれかに記載の脂肪検査装置。
【請求項１４】
前記脂肪肝判別部において、抽出した肝臓領域のＣＴ値の平均値と、健常者の肝臓領域のＣＴ値の平均値と、脂肪のＣＴ値の平均値とから、抽出した肝臓領域の脂肪率を算出することを特徴とする請求項１３に記載の脂肪検査装置。
【請求項１５】
請求項１〜７のいずれかに記載の脂肪検査方法における各々のステップを、
コンピュータに実行させるための脂肪検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用断層画像の画像処理を行い、肥満体質や脂肪肝疾患を検査する脂肪検査方法、脂肪検査装置ならびに脂肪検査プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
脂肪は、皮下に形成される皮下脂肪と内臓周辺に形成される内臓脂肪とに大別され、このうち内臓脂肪は、生活習慣病等の診断において注目されている。そのため、脂肪全体の量を反映した体脂肪量の計測だけでなく、皮下脂肪と内臓脂肪の種類を判別して脂肪量などを計測できることが求められている。
かかる状況下、Ｘ線ＣＴ装置などの医用断層画像装置から得られる断層画像内で脂肪を判別する技術が知られている（特許文献１を参照）。特許文献１に開示された技術内容によれば、Ｘ線ＣＴ装置の断層画像内において皮下脂肪と内臓脂肪とを判別することができる。【０００３】
一方、肝臓内の脂肪量の計測については、正常肝、脂肪肝または肝硬変のうちのどの組織性状に相当するのかを超音波画像を用いて判定する技術が開示されている（例えば、特許文献２を参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３９６９４号公報
【特許文献２】特開２００５−１１０８３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の特許文献１に開示された技術では、皮下脂肪層と内臓脂肪層の間に存在する筋肉層（腹膜）を表す筋肉画素領域を膨張させて、内臓脂肪に相当する脂肪画素領域を完全に包囲するように断層画像を自動修正する処理を行っている。これは、筋肉層（腹膜）のＣＴ値が低下していき、脂肪と区別がつかないケースがあるために行うのであるが、そのようなケースは筋肉層の局所的に現れるにも関わらず、特許文献１の技術では一様に筋肉層（腹膜）を膨張させているという問題がある。【０００６】
また、特許文献１の技術では、脂肪画素と判定する画素値（ＣＴ値）の範囲、筋肉画素と判定する画素値の範囲が設定されており、それらの各範囲と比較して、筋肉層と脂肪層を判別している。各範囲は互いに重ならないように設定されている。そのため、局所的に筋肉層のＣＴ値が低下し脂肪層のＣＴ値と重なる場合は、誤って筋肉層を脂肪層であると誤認識するという問題がある。【０００７】
また、従来は、腹部ＣＴで取得した複数の断層画像について、各断層画像の皮下脂肪面積および内臓脂肪面積に対して各層の厚みを乗算して、その乗算結果を全層について総和をとり、腹部全体での皮下脂肪体積および内臓脂肪体積を求めたり、求めた体積に脂肪の比重を乗算して被験者の皮下脂肪重量および内臓脂肪重量を算出したりしている。しかしながら、腹部全体での皮下脂肪のＣＴ値の分布および内臓脂肪のＣＴ値の分布から、肥満傾向を判別できることは知られていない。【０００８】
かかる状況に鑑みて、本発明は、断層画像内において高精度に脂肪を判別できる脂肪検査方法、脂肪検査装置および脂肪検査プログラムを提供することを目的とする。
また、本発明は、肥満傾向や脂肪肝傾向を検査できるものを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者らは、高精度な脂肪の判別を目標としつつ鋭意研究開発を重ねた結果、本発明を完成した。
上記目的を達成すべく、本発明の脂肪検査方法は、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップと、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップと、弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップと、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップを備える。【００１０】
本発明の脂肪検査方法によれば、従来の面積計測ではなく、体積を計測し被験者に対して、よりわかりやすく内臓脂肪量やその分布を示すことが可能になる。具体的には、人体を撮像するＸ線ＣＴ装置から得られる断層画像において、皮下脂肪層と内臓脂肪層の間には、必ず筋肉層が存在するとの仮定の下、皮下脂肪と内臓脂肪を分離し計測する。
一般的に脂肪のＣＴ値（Ｈ．Ｕ．：Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ）は、−２００〜−１０（負の値）の範囲内に存在することが知られており、筋肉層のＣＴ値（Ｈ．Ｕ．）は正の値となることが知られている。皮下脂肪層と内臓脂肪層の間には、必ず筋肉層が存在すると仮定することにより、皮下脂肪と内臓脂肪を分離し計測するのである。【００１１】
ここで、上記の脂肪検査方法における弁別ステップは、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶ステップと、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更ステップと、変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出ステップと、を含むことが好ましい。【００１２】
筋肉層のＣＴ値は、通常、正の値となるのであるが、筋肉層のＣＴ値が低下していき、脂肪と区別がつかないケースがある。こういったケースは、筋肉層の全体に生じるのではなく、局部的に生じている。筋肉層のＣＴ値が低下した部位では、ＣＴ値が負の値となるために、脂肪と区別がつかなくなる。
このようなケースに対処すべく、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶し、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更することにした。
これは、皮下脂肪層の厚みは急激に変化するものではないということを前提とする。現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚みの差分が所定閾値より大きい場合、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に低下させることにする。そして、再度、現在のラインの皮下脂肪層の厚みを計測する。差分が所定閾値内に収まるまで、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を低下させていく。【００１３】
例えば、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値が−１０で、所定閾値を７画素分としているとする。直前のラインの皮下脂肪層の厚みが５画素であったのに対し、今回計測した皮下脂肪層の厚みが１５画素であったならば、厚みの差分が１０画素分となる。この場合、筋肉層と皮下脂肪層の境界値とするＣＴ値を例えば−１０から−１５に変更して、皮下脂肪層の厚みを計測する。再度の計測で皮下脂肪層の厚みが１０画素になっていれば、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚みの差分が所定閾値内（７画素分以内）に収まるので、現在の皮下脂肪層の厚みの計測が終了する。仮に、再度の計測で皮下脂肪層の厚みが１３画素になっていれば、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚みの差分が８画素分（１３画素−５画素）であり、所定閾値内（７画素分以内）に収まらないので、再度、筋肉層と皮下脂肪層の境界値とするＣＴ値を変更し、例えば−１５から−２０に低下させて皮下脂肪層の厚みを計測する。このようにして、皮下脂肪層の厚みの急激な変動を抑える。【００１４】
また、上記の脂肪検査方法における判別ステップでは、皮下脂肪層のＣＴ値にピークが現れてきた場合に、肥満傾向と判別する。
発明者らは、多くの被験者のデータから、皮下脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布のピーク値の変移、内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布のピーク値の変移を調べることにより、被験者の肥満体質や被験者が肥満傾向であることを早期に発見することが可能であるとの知見を得た。【００１５】
すなわち、皮下脂肪層と内臓脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布グラフから、太りやすい方、太りにくい方（痩せ）などの体質がわかるのである。
また、種々のデータ統計から、皮下脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布のピークが、内臓脂肪層のピークよりも速く、−１２０のピークに達していることの知見も得た。ここで、−１２０は、脂肪の平均ＣＴ値（Ｈ．Ｕ．）である。外見は痩せている人であっても、皮下脂肪層のピークが−１２０に近ければ、近い将来に内臓脂肪層の蓄積が始まると推測できる。このことから、隠れ肥満と呼ばれる人たちの生活習慣の意識を早く変化させることが可能となる。すなわち、皮下脂肪層と内臓脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布グラフの計測から、皮下脂肪層が−１２０のピークに近付いている被験者がいた場合に、その被験者に対して、もう少しで内臓脂肪層の蓄積のスピードが速まる時期に近付いているとアナウンスできることになる。【００１６】
また、上記の脂肪検査方法の判別ステップにおいて、更に、皮下脂肪層のＣＴ値のピーク値から、不飽和脂肪酸であるオレイン酸と、長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率を推測し、脂肪組織が燃焼しやすいか否かを判別する。
皮下脂肪層の脂肪細胞に脂肪酸が蓄えられるときは、最初に脂肪酸は炭素が１６個のパルミチン酸になる。その後、脂肪酸はさらに炭素が２個加わりステアリン酸になる。パルミチンとステアリン酸は、長鎖脂肪酸である。ステアリン酸は炭素結合を１つ不飽和結合にして、不飽和脂肪酸であるオレイン酸になる。【００１７】
ここで、パルミチン酸、ステアリン酸、オレイン酸の特性を比較すると、パルミチン酸は、密度：０．８５３（ｇ／ｃｍ３），ＣＴ値：−１４７，融点：６２．９℃であり、ステアリン酸は、密度：０．８４７（ｇ／ｃｍ３），ＣＴ値：−１５３，融点：６９．６℃であり、オレイン酸は、密度：０．８９（ｇ／ｃｍ３），ＣＴ値：−１１０，融点：１６．３℃である。すなわち、パルミチンやステアリン酸からオレイン酸になると、融点が６０℃以上から１６．３℃と大幅に低下して常温で液体になる。オレイン酸は融点が低く、パルミチン酸やステアリン酸と比較して体内で燃料しやすいと言える。【００１８】
また、オレイン酸のＣＴ値が−１１０であるのに対して、パルミチン酸やステアリン酸のＣＴ値は−１４７や−１５３であり、ＣＴ値の差分値が大きい。これに着目すると、オレイン酸の含有率が多いほど、脂肪組織内のヒストグラム分析によるＣＴ値のピークがオレイン酸のＣＴ値−１１０に近づくことになる。例えば、豚の体脂肪であるラードや牛の体脂肪であるヘッドには、オレイン酸が全脂肪中５０％近く含まれており、ＣＴ値は−１３０である。
すなわち、脂肪組織内のヒストグラム分析によるＣＴ値のピークを測ることにより、オレイン酸  対  パルミチン酸やステアリン酸の含有率が推測できるのである。【００１９】
上記の判別ステップにおいて、皮下脂肪層のＣＴ値のピークが、所定閾値より低い場合には長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しにくいと判別し、所定閾値より高い場合には不飽和脂肪酸であるオレイン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しやすいと判別する。ここで、所定閾値は、オレイン酸のＣＴ値−１１０と、パルミチン酸やステアリン酸のＣＴ値（−１４７，−１５３）の中間値である−１３０の近傍、若しくは−１２５〜−１３５の値に設定する。【００２０】
また、上記の脂肪検査方法は、上記の画像取得ステップにおいて得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出ステップと、抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得ステップと、ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する脂肪肝判別ステップを、更に備える。
肝臓領域抽出ステップと肝臓領域分布取得ステップと脂肪肝判別ステップを更に備えることにより、脂肪肝について、ＣＴ値の低下の度合いから肝臓内の脂肪量を推定し、脂肪肝の判別をすることができる。【００２１】
上記の脂肪肝判別ステップでは、抽出した肝臓領域のＣＴ値の平均値と、健常者の肝臓領域のＣＴ値の平均値と、脂肪のＣＴ値の平均値とから、抽出した肝臓領域の脂肪率を算出する。
例えば、肝臓領域を抽出後、当該領域のＣＴ値の平均が通常６０（Ｈ．Ｕ．）であるのに対して、例えば、４２（Ｈ．Ｕ．）に下がっていたのであれば、脂肪の平均ＣＴ値が−１２０（Ｈ．Ｕ．）であるとした場合、脂肪率は、（６０−４２）／（６０−（−１２０））＝１８／１８０＝１０の計算より、１０％であることがわかるといったものである。【００２２】
次に、本発明の脂肪検査装置は、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得部と、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別部と、弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得部と、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別部を備えた構成とされる。
本発明の脂肪検査装置によれば、従来の面積計測ではなく、体積を計測し被験者に対して、よりわかりやすく内臓脂肪量やその分布を示すことが可能になる。前述の脂肪検査方法と同様に、人体を撮像するＸ線ＣＴ装置から得られる断層画像において、皮下脂肪層と内臓脂肪層の間には、必ず筋肉層が存在するとの仮定の下、皮下脂肪と内臓脂肪を分離し計測する。【００２３】
また、上記の脂肪検査装置における弁別部は、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶部と、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更部と、変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出部を含むことが好ましい。
前述の脂肪検査方法と同様に、皮下脂肪層の厚みは急激に変化するものではないということを前提として、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚みの差分が所定閾値より大きい場合、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に低下させることにする。そして、変更後に再度、現在のラインの皮下脂肪層の厚みを計測し、差分が所定閾値内に収まるまで、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を低下させていく。【００２４】
また、上記の脂肪検査装置における判別部では、皮下脂肪層のＣＴ値にピークが現れてきた場合に、肥満傾向と判別する。
皮下脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布のピーク値の変移、内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布のピーク値の変移を調べることにより、被験者の肥満体質や被験者が肥満傾向であることを判別する。【００２５】
また、上記の脂肪検査装置の判別部において、更に、皮下脂肪層のＣＴ値のピーク値から、不飽和脂肪酸であるオレイン酸と、長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率を推測し、脂肪組織が燃焼しやすいか否かを判別する。
上記の判別部において、皮下脂肪層のＣＴ値のピークが、所定閾値より低い場合には長鎖脂肪酸であるパルミチン若しくはステアリン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しにくいと判別し、所定閾値より高い場合には不飽和脂肪酸であるオレイン酸の含有率が高く脂肪組織が燃焼しやすいと判別する。【００２６】
また、上記の脂肪検査装置は、上記の画像取得部において、得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出部と、抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得部と、ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する脂肪肝判別部を更に備えた構成とされる。
肝臓領域抽出部と肝臓領域分布取得部と脂肪肝判別部を更に備えることにより、脂肪肝について、ＣＴ値の低下の度合いから肝臓内の脂肪量を推定し、脂肪肝の判別できる。【００２７】
上記の脂肪肝判別部では、抽出した肝臓領域のＣＴ値の平均値と、健常者の肝臓領域のＣＴ値の平均値と、脂肪のＣＴ値の平均値とから、抽出した肝臓領域の脂肪率を算出する。【００２８】
また、本発明の脂肪検査プログラムは、前述の脂肪検査方法における各々のステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、肥満体質や脂肪肝疾患を検査できるといった効果を有する。また本発明によれば、筋肉層のＣＴ値が低く、脂肪層と認識されてしまう場合があったとしても、周囲の皮下脂肪の厚みを考慮し、閾値を変更することにより対処できる。さらに本発明によれば、腹部組織の皮下脂肪層と内臓脂肪層の体積や割合に加えて、脂肪の質の判定や肝脂肪の判定が行えるといった効果がある。【００３０】
脂肪肝については、近年、検診でＣＴ撮影を行うことが多くなっているが、例えば、検診のオプション検査として脂肪量を計測して脂肪肝疾患の検査を行うことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】腹部の断層模式図
【図２】本発明の脂肪検査装置の概略構成図
【図３】本発明の一の実施形態の脂肪検査方法の概略処理フロー図
【図４】実施例１の脂肪検査方法の処理フロー図
【図５】本発明の他の実施形態の脂肪検査方法の概略処理フロー図
【図６】抽出した肝臓領域の脂肪率の算出の仕方の説明図
【図７】実施例２の脂肪検査装置の機能ブロック図
【図８】実施例２の脂肪検査装置の弁別部の機能ブロック図
【図９】ボクセル数とＣＴ値の相関分布図
【図１０】皮下脂肪および内臓脂肪のＣＴ値の分布図（肥満の場合）
【図１１】皮下脂肪および内臓脂肪のＣＴ値の分布図（普通の場合）
【図１２】皮下脂肪および内臓脂肪のＣＴ値の分布図（やせの場合）
【図１３】内臓脂肪におけるボクセル数とＣＴ値の分布図
【図１４】皮下脂肪におけるボクセル数とＣＴ値の分布図
【図１５】皮下脂肪と内蔵脂肪のＣＴ値の分布図（ＢＭＩ：１８．７）
【図１６】皮下脂肪と内蔵脂肪のＣＴ値の分布図（ＢＭＩ：２１．２）
【図１７】皮下脂肪と内蔵脂肪のＣＴ値の分布図（ＢＭＩ：３２．３）
【図１８】脂肪量や肝臓体積に対する脂肪量の割合と各検査項目との単回帰分析結果
【図１９】コンピュータ・ハードウェアの内部構成図
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明していく。なお、本発明の範囲は、以下の実施例や図示例に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。【００３３】
肥満度（ＢＭＩ：Body Math Index）は、体重（ｋｇ）÷（身長（ｍ）×身長（ｍ））で計算される値であり、肥満の程度を知るための指数として広く用いられている。ＢＭＩ値の判定基準は一般的には、１８．５未満で“やせ”、１８．５以上２５未満で“標準”、
２５以上３０未満で“肥満”、３０以上で“高度肥満”と判定されている。また、体重の何％が脂肪なのかを示した体脂肪率の値も肥満傾向を調べるのに役立つものである。
肥満の原因の脂肪は、皮下組織につく皮下脂肪と内臓組織につく内臓脂肪とがある。このうち内臓脂肪が生活習慣病の大きな要因と言われており、そのため、単なる体脂肪量の計測ではなく、皮下脂肪と内臓脂肪を弁別して計測できる方法が必要である。【００３４】
図１に、人などの哺乳類や鳥類などの被検体の腹部の断層模式図を示す。図１の模式的に示すように、最外層の皮膚１０の内側に皮下脂肪層１２があり、その内側に筋肉層１４があり、筋肉層１４の内側に内臓脂肪層１６、内臓組織１８、骨１９が存在する構造となっている。Ｘ線ＣＴの場合、筋肉層や皮膚は正の値のＣＴ値を示し、皮下脂肪層および内臓脂肪層の負の値のＣＴ値であり、基本的に明確に区別できるものとされている。【００３５】
図２に本発明の脂肪検査装置の概略構成図を示す。医用断層画像装置２０は被検体のＸ線ＣＴ撮像を行う装置である。既存のＸ線ＣＴ装置を用いることができる。医用断層画像装置２０により得られたＣＴ断層画像データは、断層画像メモリ２２に記憶される。医用断層画像装置２０から断層画像メモリ２２に記憶されるＣＴ断層画像データは、断層領域各点のＣＴ値のマップや、或いは、ＣＴ値に対して処理を加えた後の加工画像でも構わない。【００３６】
断層画像メモリ２２に記憶されるＣＴ断層画像データは、演算処理部２４で処理されてボクセル数とＣＴ値の相関分布データ２６が生成される。この相関分布データ２６に基づいて、肥満傾向や脂肪肝疾患傾向などが判別される。その判別結果は、判別結果表示部２８により、皮下脂肪層および内臓脂肪層のスライス画像あるいは三次元画像として、皮下脂肪および内臓脂肪の物理量（面積、体積、質量など）と共に表示することができる。【００３７】
図３は、本発明の一実施形態の脂肪検査方法の概略処理フローを示している。本発明の一実施形態の脂肪検査方法は、図３に示すように、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ１０）と、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップ（Ｓ１２）と、弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップ（Ｓ１４）と、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップ（Ｓ１６）を備える。
また、本発明の一実施形態の脂肪検査プログラムは、図３の脂肪検査方法のフローと同様の各ステップ（Ｓ１０〜Ｓ１６）をコンピュータに実行させる。【００３８】
ここで、弁別ステップ（Ｓ１２）では、皮下脂肪層および内臓脂肪層の脂肪層のＣＴ値（Ｈ．Ｕ．）が−２００〜−１０（負の値）の範囲内に存在するとし、筋肉層のＣＴ値（Ｈ．Ｕ．）が０（水のＣＴ値相当）〜正の値の範囲内に存在するとし、それぞれを分別する。
そして、皮下脂肪層と内臓脂肪層の間には、必ず筋肉層が存在すると仮定することにより、皮下脂肪と内臓脂肪を分離し計測する。【００３９】
また、分布取得ステップ（Ｓ１４）では、皮下脂肪と内臓脂肪の面積や体積を計測するだけでなく、ＣＴ値の分布を計測する。すなわち、従来と同様に、各断層画像の皮下脂肪面積および内臓脂肪面積に対して各層の厚みを乗算して、その乗算結果を全層について総和をとり、腹部全体での皮下脂肪体積および内臓脂肪体積を算出するのであるが、それと同時に、ＣＴ値の分布も計測する。１つ１つの区画（ボクセル）のＣＴ値は皮下脂肪層内や内臓脂肪層内において異なる。ＣＴ値毎にボクセルの個数をカウントして、ボクセル数とＣＴ値の相関分布データを取得する。
そして、肥満傾向について判別する判別ステップ（Ｓ１６）では、ボクセル数とＣＴ値の相関分布においてピーク値があるか否かにより、特に、皮下脂肪層のＣＴ値にピークが現れてきたか否かによって、被験者が肥満傾向にあるか否かを判別する。【００４０】
図５は、本発明の他の実施形態の脂肪検査方法の概略処理フローを示している。
図５に示される脂肪検査方法は、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ３０）と、得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出ステップ（Ｓ３２）と、抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得ステップ（Ｓ３４）と、ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する肝脂肪判別ステップ（Ｓ３６）を備える。本実施形態の脂肪検査方法によれば、脂肪肝について、ＣＴ値の低下の度合いから肝臓内の脂肪量を推定し、脂肪肝の判別をすることができる。【００４１】
肝臓領域抽出ステップ（Ｓ３２）は、各断層画像の肝臓組織に対して各層の厚みを乗算して、その乗算結果を全層について総和をとり、肝臓組織の三次元領域を特定する。また、肝脂肪判別ステップ（Ｓ３６）は、健常者の肝臓領域の平均ＣＴ値が通常６０（Ｈ．Ｕ．）であるのに対して、脂肪肝疾患の肝臓領域の平均ＣＴ値は低い値となる。脂肪肝は、一般的には肝臓領域全体における脂肪率が３０％以上をいう。【００４２】
図６に示すような図で説明すると、計測した肝臓領域の平均ＣＴ値が４２（Ｈ．Ｕ．）に低下していたのであれば、脂肪の平均ＣＴ値が−１２０（Ｈ．Ｕ．）であること、正常な肝臓領域の平均ＣＴ値が通常６０（Ｈ．Ｕ．）であること、から被験者の肝臓領域の脂肪率が１０％であることがわかるといったものである。この場合、肝臓領域の脂肪率が１０％であることから、脂肪肝疾患ではないが脂肪肝傾向があると判別できる。
【実施例１】
【００４３】
（肥満傾向の判別のための脂肪検査方法）
図４は、実施例１の脂肪検査方法の処理フローを示している。
実施例１の脂肪検査方法は、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ１０）と、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップ（Ｓ１２０）と、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶ステップ（Ｓ１２２）と、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較する比較ステップ（Ｓ１２４）と、比較ステップ（Ｓ１２４）において比較した結果、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更ステップ（Ｓ１２６）と、変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出ステップ（Ｓ１２８）と、比較ステップ（Ｓ１２４）において比較した結果、その差分が所定閾値内に収まる場合に、皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップ（Ｓ１４）と、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップ（Ｓ１６）を備える。【００４４】
局部的に、筋肉層のＣＴ値が低下していき、脂肪と区別がつかないケースがある。このようなケースに対処すべく、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶し、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する。周囲の皮下脂肪の厚みを考慮し、閾値を変更することにより筋肉層を脂肪層と誤認識する不具合を解決する。例えば、直前のラインの皮下脂肪の厚みが５画素であったのに対し、今回の厚みが１５画素であったならば、筋肉と脂肪の境界値を変更し、変動を抑える。【００４５】
次に、実施例１の脂肪検査方法における判別ステップにおいて、皮下脂肪層と内臓脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布グラフを用いて、太りやすい体質、太りにくい体質を判別する方法について説明する。
図９は、皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布図を示している。図のＸ軸がＣＴ値を表しており、Ｙ軸はボクセル数、すなわち脂肪の個数を示している。図９（１）は肥満の方の一般的な皮下脂肪層と内臓脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布グラフの形を示している。また、図９（２）はやせの方の一般的な皮下脂肪層と内臓脂肪層のＣＴ値−ボクセル数の相関分布グラフの形を示している。図においてＡが皮下脂肪層を示しており、Ｂが内臓脂肪層を示している。図９（１）に示されるように、肥満の方のボクセル数とＣＴ値の相関分布図は、基本的に−１００〜−１２０の辺りにＣＴ値のピークが存在する形状を呈する。一方、図９（２）に示されるように、やせの方のボクセル数とＣＴ値の相関分布図は、基本的にＣＴ値のピークが存在しない形状を呈する。【００４６】
具体的なデータで説明する。図１０〜１２は、皮下脂肪および内臓脂肪のＣＴ値の分布図であり、図１０が肥満の場合、図１１が普通の場合、図１２がやせの場合の分布データである。データは内臓脂肪、皮下脂肪を中心としていることから、Ｘ軸は−２００〜０としている。図１０に示すように、肥満の場合、皮下脂肪と内臓脂肪の双方にＣＴ値のピークが現れている。一方、図１２に示すように、やせの場合、皮下脂肪と内臓脂肪の双方にＣＴ値のピークは見られない。また、図１１に示すように、普通の場合、皮下脂肪のＣＴ値に明らかにピークが現れているが、内臓脂肪にはピークができつつあるような状態であるのがわかる。【００４７】
図１０〜１２の３つのグラフのＹ軸スケールをそろえた合成グラフを図１３，１４に示す。図１３は内臓脂肪におけるボクセル数とＣＴ値の分布グラフであり、図１４は皮下脂肪におけるボクセル数とＣＴ値の分布グラフである。
図１３，１４のグラフにおいて、やせの場合、双方のグラフにはＣＴ値のピークは見られず、ＣＴ値が−１００程度を境にして、ボクセル数がカウントされている様子が見られる。また、図１３のグラフでは、普通の場合、−７４付近にＣＴ値のピークが見られ、やせの場合に比べてボクセル数が増加していることがわかる。また、図１４のグラフでは、普通の場合、−９２付近にＣＴ値のピークが見られ、やせの場合に比べてボクセル数が増加していることがわかる。そして、図１３，１４のグラフにおいて、肥満の場合、双方のグラフには、半値幅の２５〜３０程度で、−１１０付近にＣＴ値のピークがはっきりと見られる。【００４８】
普通の人の傾向から、図１４の皮下脂肪の方が図１３の内臓脂肪よりも、速くＣＴ値のピークが形成されることがわかる。すなわち、皮下脂肪におけるボクセル数とＣＴ値の分布グラフが、肥満の予測の判断データとすることができるのである。見かけはやせている人でも、皮下脂肪のピークが現れ始めれば、近い将来に内臓脂肪の蓄積が始まると推測でき、隠れ肥満と呼ばれる人たちの生活習慣の意識を早く変化させることも可能になることがわかるであろう。【００４９】
図１５〜１７は、代表的な３例について、皮下脂肪と内蔵脂肪のＣＴ値の分布図を示す。図１５は男性，年齢５２歳，ＢＭＩ１８．７の被験者の分布図である。図１６は男性，年齢４３歳，ＢＭＩ２１．２の被験者の分布図である。図１７は男性，年齢４５歳，ＢＭＩ３２．３の被験者の分布図である。【００５０】
図１５の場合、皮下脂肪のＣＴ値は−１００から−８０まで急激に上昇し、−６２から緩やかな下降曲線を示している。一方、内臓脂肪のＣＴ値は−１００から−１０までピークを持たない単調な増加曲線を示している。皮下脂肪と内蔵脂肪のＣＴ値のピークは、皮下脂肪が−６２、内臓脂肪が−１０であった。
図１６の場合、皮下脂肪のＣＴ値は−１０２をピークとする単峰性の曲線を示し、やせに比べて低いＣＴ値にピークがある。一方、内臓脂肪のＣＴ値は−９７をピークとする単峰性の曲線で、ピークよりＣＴ値が高い側は穏やかな曲線を示している。
図１７の場合、皮下脂肪のＣＴ値は−１１１をピークとする単峰性の曲線を示している。一方、内臓脂肪のＣＴ値は−１１０をピークとする単峰性の曲線で皮下脂肪のＣＴ値と同様な曲線を示している。但し、図１６に示すＢＭＩ２１．２の被験者のＣＴ値の曲線と比べて、更に低いＣＴ値にピークがあり、曲線が鋭くなる傾向がある。【００５１】
図１５〜１７のいずれにおいても、皮下脂肪が内蔵脂肪より低いＣＴ値にピークを有している。このことから、やせから肥満になるにつれて皮下脂肪組織に脂肪が蓄積されてから、次第に内臓脂肪組織に蓄積されていく可能性があることがわかる。また、図１５〜１７から、肥満になるにつれて、曲線が鋭くなる傾向があることが確認できる。肥満になるにつれて脂肪細胞の脂肪の純度が高い傾向にあると推察する。
【実施例２】
【００５２】
（脂肪検査装置）
次に、本発明の脂肪検査装置について説明する。図７は実施例２の脂肪検査装置の機能ブロック図、図８は弁別部の機能ブロック図を示している。
実施例２の脂肪検査装置１は、医用断層画像装置２における腹部組織の断層画像を取得する画像取得部３と、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別部４と、弁別した皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得部５と、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別部６を備える。画像取得部３、弁別部４、分布取得部５、判別部６は、コンピュータの演算処理部でそれぞれの機能処理が行われる。ボクセル数とＣＴ値の相関分布データはメモリに記憶される。【００５３】
また、図８に示すように、弁別部４では、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶部４２と、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較し、その差分が閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更部４４と、変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出部４６を有する。
記憶部４２，変更部４４、算出部４６は、コンピュータの演算処理部でそれぞれの機能処理が行われる。直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値や閾値は、メモリに記憶される。
【実施例３】
【００５４】
（肝臓内の脂肪量の統計解析）
本発明の脂肪検査方法において、画像取得ステップにおいて得られた断層画像を重ね合せた三次元領域から肝臓領域を抽出する肝臓領域抽出ステップと、抽出した肝臓領域のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する肝臓領域分布取得ステップと、ＣＴ値の相関分布を用いて脂肪肝について判別する脂肪肝判別ステップにより、ＣＴ値の低下の度合いから肝臓内の脂肪量を推定し、脂肪肝の判別をすることができる。
実際に、被験者１７５人（男性、年齢４０〜６９歳、平均年齢５６．４、標準偏差１０．６歳）の肝臓体積、肝臓内の脂肪量、肝臓体積に対する脂肪量（％）を測定した結果を示す。それぞれの測定値(平均，標準偏差)は、肝臓体積（１０６２ｃｍ３，２３６ｃｍ３）、肝臓内の脂肪量（１４９ｃｍ３，１２０ｃｍ３）、肝臓体積に対する脂肪量の割合（５．４％，１．５％）であった。【００５５】
図１８に、脂肪量（ｃｍ３）や肝臓体積に対する脂肪量の割合（％）と各検査項目との単回帰分析による相関関係を示す。各々の検査項目は、体重(weight)、body mass
index(ＢＭＩ)、腹囲(ＷＣ: waist circumference)、内臓脂肪面積(ＶＦＡ: visceral fat area)、皮下脂肪面積(ＳＦＡ: Subcutaneous fat area)、内臓脂肪体積(ＶＡＴ: visceral adipose tissue)、皮下脂肪体積(ＳＡＴ: Subcutaneous adipose tissue)、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(ＡＳＴ)、アラニンアミノトランスフェラーゼ(ＡＬＴ)、ＬＤＬコレステロール(ＬＤＬ−Ｃ: low density lipoprotein cholesterol）、ＨＤＬコレステロール(ＨＤＬ−Ｃ: high density lipoprotein cholesterol）、血糖値(ＢＳ: Blood Sugar）、ヘモグロビンＡ１ｃ (ＨｂＡ１ｃ: hemoglobinA1c）、尿酸(ＵＡ: uric acid)、Ｃ反応性タンパク質(ＣＲＰ: C-reactive protein)、アルブミン(albumin)、γ-グルタミルトランスペプチターゼ(γ−ＧＴＰ)、収縮期血圧(ＳＢＰ: systolic blood pressure)、拡張期血圧(ＤＢＰ: diastolic blood pressure)、中性脂肪(ＴＧ: Triglyceride)である。
図１８において、相関係数の右にマークが付されている項目は、相関があることを示している。【００５６】
肝臓内の脂肪量(ｃｍ３)は、コレステロール（ＨＤＬ）と１％未満の有意水準で正の相関を示した。また、肝臓体積に対する脂肪量の割合（％）は、weight、ＢＭＩ、ＶＦＡ、ＳＦＡ、ＶＡＴ、ＳＡＴ、ＡＳＴ、ＡＬＴ、ＳＢＰと０．１％未満の有意水準で強い正の相関を示した。また、ＬＤＬは５％未満の有意水準で正の相関を示した。
すなわち、weight、ＢＭＩ、ＶＦＡ、ＳＦＡ、ＶＡＴ、ＳＡＴのそれぞれが増加するにつれて、肥満者は非肥満者に比べ、肝臓体積に含まれる脂肪の割合が増加している可能性があることがわかる。【００５７】
また、肝臓体積に含まれる脂肪量の割合が増加するにつれて、肝機能を示すＡＳＴやＡＬＴの値が上昇することが確認できたことから、肝臓内へ脂肪が蓄積していくことで、肝細胞に何らかの影響を与えることがわかる。さらに、肝臓体積に含まれる脂肪量の割合はＬＤＬと強い正の相関が確認できた。ＬＤＬは動脈硬化の危険因子であるため、肝臓への長期にわたる脂肪蓄積は動脈硬化への進展につながる可能性がある。
本発明の脂肪検査方法によりＣＴ値の低下の度合いから肝臓内の脂肪量を推定することで、肝生検を行わなくても、非侵襲で肝臓内の脂肪蓄積の定量的な判断が可能となり、肝脂肪やその他の疾病の判別を行える可能性があることがわかる。
【実施例４】
【００５８】
実施例４では、実施例１の脂肪検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための脂肪検査プログラムについて説明する。
実施例４の脂肪検査プログラムは、図４に示す処理フロー、すなわち、医用断層画像装置における腹部組織の断層画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ１０）と、断層画像のＣＴ値を用いて皮下脂肪層、筋肉層、内臓脂肪層を弁別する弁別ステップ（Ｓ１２０）と、直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報を記憶する記憶ステップ（Ｓ１２２）と、現在と直前のラインの皮下脂肪層の厚み情報の計測値を比較する比較ステップ（Ｓ１２４）と、比較ステップ（Ｓ１２４）において比較した結果、その差分が所定閾値より大きい場合に、筋肉層と皮下脂肪層との境界値とするＣＴ値を一時的に変更する変更ステップ（Ｓ１２６）と、変更した筋肉層と皮下脂肪層の境界値のＣＴ値を用いて、現在のラインの皮下脂肪層の厚み情報を算出する算出ステップ（Ｓ１２８）と、比較ステップ（Ｓ１２４）において比較した結果、その差分が所定閾値内に収まる場合に、皮下脂肪層および内臓脂肪層のボクセル数とＣＴ値の相関分布を取得する分布取得ステップ（Ｓ１４）と、ＣＴ値の相関分布を用いて肥満傾向について判別する判別ステップ（Ｓ１６）をコンピュータに実行させる。【００５９】
図１９は、脂肪検査プログラムを実行するコンピュータ・ハードウェアの内部構成を示す。図１９において、コンピュータ・ハードウェアの内部構成は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ハードディスク１１３、キーボード１１４、マウス１１５、ディスプレイ１１６、光学式ドライブ１１７、ＲＡＭ１１８を備えており、システムバス１１９に接続されている。ＲＯＭ１１２はコンピュータを起動するためのブートアッププログラム等のプログラムを記憶する。ＲＡＭ１１８は脂肪検査プログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供する。ハードディスク１１３は脂肪検査プログラム、システムプログラム及びデータを記憶する。キーボード１１４、マウス１１５は、コンピュータの操作者からの命令を受け付ける。ディスプレイ１１６は、脂肪検査プログラムにおける判別ステップの判別結果を表示する。なお、コンピュータは、ネットワークへの接続を提供するネットワークカード（図示しない）を含んでもよい。【００６０】
脂肪検査プログラムは、図４に示す各々のステップについて、適切なモジュール関数を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータがどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は割愛する。脂肪検査プログラムを実行するコンピュータは、１台（スタンドアロン）で集中処理を行ってもよく、或いは、ネットワークによって接続された複数台で分散処理を行っても構わない。すなわち、図４に示す各ステップは、単一のコンピュータによって集中処理されることによって実現されてもよく、また複数のコンピュータによって分散処理されることによって実現されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置のオプション装置や脂肪量測定装置として利用できる。
【符号の説明】
【００６２】
１    脂肪検査装置
２    医用断層画像装置
３    画像取得部
４    弁別部
５    分布取得部
６    判別部
１０  皮膚
１２  皮下脂肪層
１４  筋肉層
１６  内臓脂肪層
１８  内臓組織
１９  骨
【図１】
2013008449.tif 000003
【図２】
2013008449.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2013008449.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2013008449.tif 000015
【図１４】
2013008449.tif 000016
【図１５】
2013008449.tif 000017
【図１６】
2013008449.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
2013008449.tif 000021
【国際調査報告】
2013008449.tif 000022
2013008449.tif 000023
2013008449.tif 000024
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