(57)【要約】  本発明による画像処理装置は、骨部の医用画像に対し二項ウェーブレット変換による周波数分解を行い、骨梁に該当するレベルの周波数成分の重み付けをした後、画像を再構成して骨梁を強調した強調画像を作成し（ステップＳ２）、当該強調画像を用いて骨梁の特徴量を算出する（ステップＳ３、Ｓ４）画像処理部を備えることを特徴とする。
2009110260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨部の医用画像に対し二項ウェーブレット変換による周波数分解を行い、骨梁に該当するレベルの周波数成分の重み付けをした後、画像を再構成して骨梁を強調した強調画像を作成し、当該強調画像を用いて骨梁の特徴量を算出する画像処理部を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、前記周波数分解された各周波数成分から最低レベルの高周波数成分及び／又は最高レベルの低周波数成分を除く他のレベルの周波数成分を用いて画像の再構成を行う請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項３】
骨梁に該当するレベルは、被写体の実サイズに換算したときの波長が１００μｍ以上５００μｍ以下の範囲に、ウェーブレット波形の周波数強度のピークがあるレベルである請求の範囲第１項又は第２項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記骨梁の特徴量は、骨梁の密度であり、
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を、画像の主走査方向及び副走査方向に重み付けした強調画像を作成し、当該強調画像において骨梁に該当する画像部分を判定し、当該骨梁と判定された画像と、強調画像全体との面積率から骨梁の密度を算出する請求の範囲第１項から第３項の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記骨梁の特徴量は、骨梁の本数であり、
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を、画像の主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けした強調画像とを作成し、各強調画像から骨梁に該当する画像部分を判定し、骨梁と判定された画像の画素数を元に骨梁の本数を算出する請求の範囲第１項から第３項の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を画像の主走査方向及び副走査方向に重み付けした強調画像において骨梁に該当する画像部分をさらに判定し、当該骨梁と判定された画像部分と、画像の主走査方向のみ又は副走査方向のみに重み付けた強調画像において骨梁と判定された画像部分とが一致する画像部分のみ、骨梁の本数の算出対象とする請求の範囲第５項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けた強調画像のそれぞれに異方性の細線化処理を施し、当該細線化処理された強調画像において骨梁と判定された画像の画素数を元に骨梁の本数を算出する請求の範囲第５項又は第６項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理部は、前記異方性の細線化処理に先立って、主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けた強調画像のそれぞれに異方性の膨張収縮処理を施す請求の範囲第７項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理部は、作成した強調画像から、骨梁の特徴量を算出する画像部分を抽出し、当該抽出した画像を用いて骨梁の特徴量を算出する請求の範囲第１項から第８項の何れか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨粗鬆症等の骨の病気を診断するにあたっては、骨梁の密度等が重要な所見となる。【０００３】
従来、骨部位を撮影したＸ線画像等から骨梁の密度等を求めるシステムが開発されている。例えば、Ｘ線画像にウェーブレット変換を施し、基本ウェーブレット関数の縮率の大きさから骨梁の密度を求める方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。【０００４】
また、エネルギーサブトラクション処理を施して撮影時点毎の骨部画像を得て、この骨部画像にモルフォロジー演算に基づくスケルトン処理を施すことにより、骨梁を強調した強調画像を得る。そして、この強調画像を用いて骨梁の経時変化を示す情報を求める方法も開示されている（例えば、特許文献２、３、４参照）。
【特許文献１】特許第３０２４３４号公報
【特許文献２】特開平１０−１０８０７３号公報
【特許文献３】特開平１０−１５５１１５号公報
【特許文献４】特許第３７９９６０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の方法で用いられているのはガボールウェーブレットと呼ばれるウェーブレットであるが、ガボールウェーブレットは処理負荷が高い。また、骨梁は中周波数成分に該当するが、ガボールウェーブレットは中周波数成分の解像度が低く、正確な骨梁の情報を求めることができない。【０００６】
一方、特許文献２、３の方法によれば、エネルギーサブストラクションは撮影が２回必要となる上、低エネルギーのＸ線照射を行うため、結果として撮影時間、被曝線量の増加を招く。【０００７】
さらに、特許文献２から４において骨梁成分を強調するために用いられているモルフォロジー処理は用いるテンプレートの形状によってアーティファクトが出やすい特徴がある。これでは、正確な骨梁の情報を得ることができない。【０００８】
本発明の課題は、骨梁の特徴量を精度良くかつ簡便に求めることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求の範囲第１項に記載の発明によれば、
骨部の医用画像に対し二項ウェーブレット変換による周波数分解を行い、骨梁に該当するレベルの周波数成分の重み付けをした後、画像を再構成して骨梁を強調した強調画像を作成し、当該強調画像を用いて骨梁の特徴量を算出する画像処理部を備える画像処理装置が提供される。【００１０】
請求の範囲第２項に記載の発明によれば、
前記画像処理部は、前記周波数分解された各周波数成分から最低レベルの高周波数成分及び／又は最高レベルの低周波数成分を除く他のレベルの周波数成分を用いて画像の再構成を行う請求の範囲第１項に記載の画像処理装置が提供される。【００１１】
請求の範囲第３項に記載の発明によれば、
骨梁に該当するレベルは、被写体の実サイズに換算したときの波長が１００μｍ以上５００μｍ以下の範囲に、ウェーブレット波形の周波数強度のピークがあるレベルである請求の範囲第１項又は第２項に記載の画像処理装置が提供される。【００１２】
請求の範囲第４項に記載の発明によれば、
前記骨梁の特徴量は、骨梁の密度であり、
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を、画像の主走査方向及び副走査方向に重み付けした強調画像を作成し、当該強調画像において骨梁に該当する画像部分を判定し、当該骨梁と判定された画像と、強調画像全体との面積率から骨梁の密度を算出する請求の範囲第１項から第３項の何れか一項に記載の画像処理装置が提供される。【００１３】
請求の範囲第５項に記載の発明によれば、
前記骨梁の特徴量は、骨梁の本数であり、
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を、画像の主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けした強調画像とを作成し、各強調画像から骨梁に該当する画像部分を判定し、骨梁と判定された画像の画素数を元に骨梁の本数を算出する請求の範囲第１項から第３項の何れか一項に記載の画像処理装置が提供される。【００１４】
請求の範囲第６項に記載の発明によれば、
前記画像処理部は、骨梁に該当するレベルの周波数成分を画像の主走査方向及び副走査方向に重み付けした強調画像において骨梁に該当する画像部分をさらに判定し、当該骨梁と判定された画像部分と、画像の主走査方向のみ又は副走査方向のみに重み付けた強調画像において骨梁と判定された画像部分とが一致する画像部分のみ、骨梁の本数の算出対象とする請求の範囲第５項に記載の画像処理装置が提供される。【００１５】
請求の範囲第７項に記載の発明によれば、
前記画像処理部は、主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けた強調画像のそれぞれに異方性の細線化処理を施し、当該細線化処理された強調画像において骨梁と判定された画像の画素数を元に骨梁の本数を算出する請求の範囲第５項又は第６項に記載の画像処理装置が提供される。【００１６】
請求の範囲第８項に記載の発明によれば、
前記画像処理部は、前記異方性の細線化処理に先立って、主走査方向のみに重み付けた強調画像と、副走査方向のみに重み付けた強調画像のそれぞれに異方性の膨張収縮処理を施す請求の範囲第７項に記載の画像処理装置が提供される。【００１７】
請求の範囲第９項に記載の発明によれば、
前記画像処理部は、作成した強調画像から、骨梁の特徴量を算出する画像部分を抽出し、当該抽出した画像を用いて骨梁の特徴量を算出する請求の範囲第１項から第８項の何れか一項に記載の画像処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１８】
請求の範囲第１項項１、第３項に記載の発明によれば、二項ウェーブレットにより骨梁に該当する中周波数域においても高解像度な強調画像を作成することができる。このような強調画像を用いることにより、輪郭が明瞭でない微細構造をもつ骨梁の特徴量を精度良くかつ簡便に求めることができる。【００１９】
請求の範囲第２項に記載の発明によれば、骨梁に該当しない最低レベルの高周波数成分や最高レベルの低周波数成分を除外した強調画像を作成することができ、ノイズの少ない強調画像を得ることができる。これにより精度良く骨梁の特徴量を算出することができる。【００２０】
請求の範囲第４項に記載の発明によれば、骨梁の画像部分を強調することにより微細構造をもつ骨梁を正確に把握することができ、その密度を精度良く算出することができる。【００２１】
請求の範囲第５項に記載の発明によれば、主走査方向に延びる骨梁の線構造と、副走査方向に延びる骨梁の線構造とをそれぞれ正確に把握することができ、骨梁の本数をそれぞれ線構造が延びている方向毎に算出することができる。よって、より精度良く本数を求めることができる。【００２２】
請求の範囲第６項に記載の発明によれば、必要以上に強調された画像部分を骨梁と判定した画像部分から除外して特徴量を算出することができ、より精度良く算出することができる。【００２３】
請求の範囲第７項に記載の発明によれば、骨梁の画像を細線化するにあたり、主走査方向又は副走査方向に延びる骨梁の線画像が、その延びている方向に縮小されることを防ぐことができる。これにより骨梁の線画像の消失を防いでその本数を正確に算出することができる。【００２４】
請求の範囲第８項に記載の発明によれば、主走査方向又は副走査方向に延びる骨梁の線画像について、本来一本の線構造を構成すべき画像部分を連結し、また本来別の線構造であり、連結すべきでない画像部分を連結しないように処理することができる。よって、正確に骨梁の本数を算出することが可能となる。【００２５】
請求の範囲第９項に記載の発明によれば、骨梁ではないノイズ成分を除いて特徴量を算出することができ、より精度良い算出が可能となる。また、算出に要する処理時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施形態における画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【図２】拡大撮影又は位相コントラスト撮影を行う撮影装置の一例を示す図である。
【図３】拡大撮影又は位相コントラスト撮影により撮影画像が拡大されることを説明する図である。
【図４】位相コントラスト撮影によるエッジ強調効果を説明する図である。
【図５】骨梁の特徴量を算出する際に画像処理装置において実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】骨梁の密度の算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】骨量の本数の算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】ＲＯＩとして抽出した画像の例を示す図である。
【図９】二項ウェーブレットの周波数特性を示すグラフである。
【図１０】二項ウェーブレットによる周波数分解と、画像の再構成を示す図である。
【図１１】強調画像例を示す図である。
【図１２】２値化した強調画像例を示す図である。
【図１３】通常の膨張収縮処理を施した処理結果例を示す図である。
【図１４】異方性の膨張収縮処理で用いるテンプレート例を示す図である。
【図１５】異方性の膨張収縮処理を施した処理結果例を示す図である。
【図１６】通常の細線化処理を施した処理結果例を示す図である。
【図１７】異方性の細線化処理で用いるテンプレート例を示す図である。
【図１８】異方性の細線化処理を施した処理結果例を示す図である。
【図１９】骨梁の本数の算出について説明する図である。
【符号の説明】
【００２７】
１０  画像処理装置
１１  制御部
１２  操作部
１３  表示部
１４  通信部
１５  記憶部
１６  画像処理部
２０  撮影装置
３３  Ｘ線源
３５  Ｘ線検出部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
まず、構成を説明する。【００２９】
図１に、本実施形態における画像処理装置１０の機能的構成を示す。【００３０】
画像処理装置１０は、図１に示すように制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５、画像処理部１６を備えて構成されている。【００３１】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等からなり、記憶部１５に記憶されている制御用のプログラムとの協働により、各種演算を行うとともに、各部の動作を集中制御する。【００３２】
操作部１２はキーボード等を備えて構成され、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部１１に出力する。【００３３】
表示部１３はディスプレイを備えて構成され、制御部１１の表示制御に従って各種操作画面や医用画像の表示等を行う。【００３４】
通信部１４は通信用のインターフェイスを備え、医用画像を保存、配信するサーバや、医用画像を撮影する撮影装置等の外部装置と、ネットワークを介して通信を行う。例えば、通信部１４はサーバや撮影装置から画像処理する医用画像を受信したり、画像処理済みの医用画像をサーバに送信したりする。【００３５】
記憶部１５は制御用のプログラムや画像処理用のプログラム、プログラムの実行に必要なパラメータ等を記憶している。また、記憶部１５は画像処理する医用画像を記憶している。記憶部１５としてはハードディスク等を適用することができる。【００３６】
画像処理部１６は、医用画像に必要な画像処理を施す。画像処理としては、例えば鮮鋭化処理、階調変換処理等が挙げられる。撮影部位によって必要な画像処理の種類や条件が異なるので、画像処理部１６は予め撮影部位毎に必要な画像処理の種類と画像処理条件の情報を定めておき、当該情報に従って画像処理を施す。【００３７】
また、画像処理部１６は、骨部を撮影した医用画像に画像処理を施し、骨梁の特徴量を算出する。算出結果は制御部１１に出力する。【００３８】
次に、動作について説明する。【００３９】
画像処理装置１０では通信部１４を介してサーバ等から画像処理する医用画像を受信すると、撮影部位に応じて画像処理部１６が必要な画像処理を施す。また、骨部の医用画像については画像処理部１６において骨梁の特徴量を算出する処理を実行する。骨梁の特徴量とは骨粗鬆症等の病気の進行状況や程度の指標となる情報であり、骨梁の密度、骨梁の本数の情報をいう。骨梁は画像上ではいくつもの線画像が交差した網目構造を形成する。骨梁の本数とはこの線画像の本数をいう。【００４０】
骨梁は微細な構造を有することから、正確な特徴量を算出するため、骨部の医用画像は高解像度であることが好ましい。具体的には、被写体の実サイズに換算したときの１画素のサイズが５０μｍ以下であることが好ましい。さらに好ましくは３０μｍ以下である。そのような医用画像は、高解像度を実現可能な撮影装置によって撮影、生成したものであってもよいし、その後フィルムに記録された医用画像を読み取ったものであってもよい。【００４１】
骨部の医用画像がＸ線画像である場合、拡大撮影により得られた画像であることが好ましい。特に、位相コントラスト撮影により得られた画像であることが好ましい。位相コントラスト撮影とは、特開２００１−９１４７９号公報、特開２００１−３１１７０１号公報、特開２００３−１８０６０７号公報等に記載されるように、拡大撮影においてＸ線源と被写体、被写体とＸ線検出部間の距離や、Ｘ線の照射条件等を所定のものとする撮影方法であり、画像に含まれる構造のエッジが強調されるという効果を伴うものである。拡大撮影又は位相コントラスト撮影によって微細な骨梁部分を拡大することにより、特徴量を精度良く算出することができる。【００４２】
以下、拡大撮影と位相コントラスト撮影について説明する。【００４３】
図２は、手の骨部を撮影する撮影装置の一例を示す図である。【００４４】
図２に示すように、撮影装置２０は撮影部３と撮影制御等を行う本体部４と備えて構成されている。撮影部３は支柱３２に取り付けられたアーム３１が支柱３２に沿って昇降可能に構成されている。アーム３１にはＸ線源３３、被写体台３４、Ｘ線検出部３５が設けられている。Ｘ線検出部３５はＦＰＤ（Flat Panel Detector）や蛍光体プレートを収容したカセッテ等である。被写体台３４及びＸ線検出部３５はアーム３１の支軸に沿って上下に移動可能に構成されており、アーム３１、被写体台３４又はＸ線検出部３５を昇降してその高さ位置を調整することにより、Ｘ線源３３と被写体Ｈ、被写体ＨとＸ線検出部３５間の距離を調整することが可能である。図２に示す矢印はアーム３１、被写体台３４、Ｘ線検出部３５の移動方向を示している。【００４５】
本体部４は、ディスプレイや操作ボタン、通信部等を備えたコンピュータ装置であり、撮影操作のために用いられる。例えば、本体部４は撮影部３による撮影制御を行ったり、Ｘ線検出部３５からの医用画像の読み取りや読み取った医用画像のサーバへの転送等を行ったりする。【００４６】
拡大撮影は、図２に示すように被写体ＨとＸ線検出部３５間に距離を設けることにより行う。被写体ＨとＸ線検出部３５間に距離を設けることにより、図３に示すように、Ｘ線源３３からコーンビーム状に照射されたＸ線は被写体Ｈを透過した後もなおコーンビーム状に進みＸ線検出部３５に到達するため、得られる医用画像（ｂ）は被写体Ｈの実サイズに近い密着撮影画像（ａ）比して拡大されたサイズの画像となる。このときの拡大率Ｍは、Ｘ線源３３から被写体Ｈまでの距離をＲ１、被写体ＨからＸ線検出部３５までの距離をＲ２、Ｘ線源３３からＸ線検出部３５までの距離をＲ３（Ｒ３＝Ｒ１＋Ｒ２）とすると、下記式１により求めることができる。【００４７】
Ｍ＝Ｒ３／Ｒ１…（１）
拡大率Ｍは、距離Ｒ１、Ｒ２の比率を変えることにより調整が可能である。【００４８】
位相コントラスト撮影では、Ｘ線の焦点径（μｍ）、Ｘ線源３３に印加される管電圧等を所定の範囲とし、距離Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を所定の距離とする。例えば、距離Ｒ１を６５（ｃｍ）、Ｒ２を４９（ｃｍ）として拡大率を１．７５倍とした場合、ＩＥＣ準拠評価時の公称焦点径において、焦点範囲が３０μｍ以上３５０μｍ以下とする。焦点範囲は５０ｃｍ以上２８０ｃｍ以下が特に好ましい。また、このときの読み取りピッチは４３．７５（μｍ）である。【００４９】
この条件により撮影された医用画像ではエッジ強調効果を得ることができる。【００５０】
エッジ強調効果について説明する。【００５１】
図４に示すように、被写体Ｈの辺縁を通過することにより屈折したＸ線が被写体Ｈを介さずに通過したＸ線と重なり合い、重なった部分のＸ線強度が増す。その一方で、被写体Ｈの辺縁内側の部分においてはＸ線強度が弱くなる現象が生じる。このように、被写体Ｈの辺縁を境にしてＸ線強度差が広がる結果、被写体Ｈの構造のエッジが強調される。これがエッジ強調効果である。骨部の医用画像を位相コントラスト撮影により得ることによって、骨梁の辺縁が強調され、鮮鋭に描写された医用画像を得ることができる。【００５２】
なお、撮影装置は撮影対象とする骨部がどの部位のものかによって機械的な構造等が異なるが、基本的な撮影方法は上記と同様である。【００５３】
次に、図５から図７を参照して画像処理部１６が骨梁の特徴量を算出する処理の流れを説明する。これらの処理は記憶部１５に記憶されている特徴量算出用のプログラムと、画像処理部１６との協働により実現されるソフトウェア処理である。【００５４】
図５に示すように、まず画像処理部１６は骨部の医用画像から診断の対象となる画像部分（これをＲＯＩ：Region Of Interestという）を抽出する（ステップＳ１）。骨梁に無関係の部分を処理対象から除外し、特徴量を精度良く算出するためである。【００５５】
ＲＯＩのサイズは適宜決定すればよいが、例えば図８に示すように、骨部の医用画像Ｇ１から抽出した２００画素×２００画素のサイズの抽出画像Ｇ２とする。また、できるだけ骨梁の画像部分のみを抽出するため、骨の内部に現れる成長線Ｆと呼ばれる組織や、骨のエッジＥを避けてＲＯＩの位置を決定する必要がある。骨梁以上に信号値が小さい成長線Ｆやエッジ部分Ｅはノイズとなり得るからである。抽出する際は予め経験的に他の組織との関係で成長線Ｆやエッジ部分Ｅを含まない位置を求めておき、その位置を中心とする領域を抽出すればよい。例えば、骨部が橈骨である場合、図８に示すように橈骨の先端部のエッジＥをエッジ検出フィルタやテンプレートマッチング等により検出し、この先端部から約４００画素離れた位置を中心とする２００画素×２００画素の領域をＲＯＩの画像部分として抽出する。【００５６】
次いで、画像処理部１６は抽出した画像に対し、二項ウェーブレット（Dyadic Wavelet）による周波数分解を行って、骨梁を強調した強調画像を作成する（ステップＳ２）。作成する強調画像は、医用画像の主走査方向をｘ方向、副走査方向をｙ方向で表すと、骨梁のｘ方向の周波数成分のみを強調した強調画像と、ｙ方向の周波数成分のみを強調した強調画像と、ｘ方向及びｙ方向の何れの周波数成分も強調した強調画像の３つである。【００５７】
ｘ方向及びｙ方向の何れの周波数成分も強調した強調画像は、骨梁の密度の特徴量を算出する処理に用いられる。ｘ方向の周波数成分のみを強調した強調画像と、ｙ方向の周波数成分のみを強調した強調画像は、骨梁の本数の特徴量を算出する処理に用いられる。それぞれ処理に用いる強調画像の種類が異なるのは、骨梁の密度は骨部において骨梁が占める割合を示すものであることから、ｘ、ｙの方向に関係なく骨梁全体を把握する必要があるのに対し、骨梁は線構造（線状の構造物）が交差する網目構造を有しており、骨梁の本数はｘ方向、ｙ方向に延びる線状の画像をそれぞれ把握する必要があることによる。【００５８】
ここで、二項ウェーブレットによる周波数分解について説明する。【００５９】
二項ウェーブレットのウェーブレット関数は下記式２のように表される。式２において、ｉはウェーブレット関数のスケールを表し、ｉの値が大きいほどウェーブレット関数Ψｉ、ｊ（ｘ）の周波数は小さくなる。すなわち、ｉの値は周波数分解するレベルを示す。ｊはウェーブレット関数の位置を示す。ｊの値に従ってウェーブレット関数Ψｉ、ｊ（ｘ）が振動する位置が移動する。【００６０】
【数１】
2009110260.tif 000003
【００６１】
二項ウェーブレットの特徴は、レベルｉに拘わらずウェーブレット関数の位置の最小移動単位が一定値ｊである点である。一般的に画像処理分野では、計算が高速であることから、下記式３に示すような直交ウェーブレットや双直交ウェーブレットが広く用いられる。【００６２】
【数２】
2009110260.tif 000004
【００６３】
骨梁の組織は非常に微細な組織であり、骨梁の定量化には画像の高解像度が必要となる。また、骨梁は海綿状の構造を呈しており、構造自体が非常に薄いものであるため、画像に描写される骨梁は他の組織に比べて輪郭が明瞭でない。つまり、高周波数域では骨梁の輪郭をとらえることができない。【００６４】
図９は、二項ウェーブレットの周波数特性を示すグラフであり、ウェーブレット関数群の各レベル１からレベル５の波形を示している。横軸は波長（単位：μｍ、１画素のサイズを被写体の実サイズに換算した波長で表している）、縦軸は波の強度を示す。【００６５】
一般に骨梁の太さは１００μｍ以上２００μｍ以下と言われており、骨梁と骨梁の間隔も同程度である。骨梁を交差する線構造の繰り返し構造とみると、骨梁構造の繰り返し周期は約２００μｍ以上４００μｍ以下程度と概算される。従って、下限１００から上限４００（μｍ）の範囲と同程度の波長成分を持つウェーブレット関数が骨梁の検出に適しているといえる。【００６６】
よって、骨梁に該当するレベルは、１００μｍ以上４００μｍ以下の範囲内にピーク値を有する波形のレベルであるといえるが、図９に示すように５００（μｍ）付近にピーク値を持つ高レベルのものでも波長４００（μｍ）の成分は十分にあることから、本実施形態では上限を拡張し、波長１００以上５００μｍ以下の範囲にピーク値を有する波形を持つレベルを、骨梁に該当するレベルとして扱う。なお、好ましくは２００μ身上３００μｍ以下の範囲にピーク値を有する波形のレベルである。図９に示すグラフからそのような条件を満たすのは、レベル３、４のウェーブレット関数Ψ３、Ψ４、またこれらを合成したΨ３＋Ψ４の波形であることから、骨梁はレベル３、４等の中周波数域の周波数成分を有していることが分かる。【００６７】
しかしながら、式３に示すように、直交ウェーブレットや双直交ウェーブレットでは、ウェーブレット関数の最小移動単位が２ｉであり、離散的に定義されている。レベルｉが大きくなれば移動単位が加速度的に増えるため、レベル３やレベル４等の中周波数域にあっては解像度が非常に低くなってしまう。【００６８】
これに対し、二項ウェーブレットはウェーブレット関数の最小移動単位ｊを任意に指定することができるため、ｊを小さい値に指定することによりレベルｉに拘わらず、つまりどのレベルにおいても高い解像度により周波数分解することが可能である。よって、輪郭が明瞭でない微細構造を持つ骨梁を強調するには、中周波数域でも高解像度を実現できる二項ウェーブレットが特に有効である。【００６９】
次に、二項ウェーブレット変換による強調画像の作成方法について説明する。【００７０】
レベルｎのウェーブレット変換は、図１０に示すようなフィルタ処理で求めることができる。図１０においてＨＰＦ、ＨＰＦ´はハイパスフィルタ、ＬＰＦ、ＬＰＦ´はローパスフィルタであることを示す。また、ＨＰＦ、ＬＰＦに付されるｘはｘ方向の処理を示し、ｙはｙ方向の処理であることを示す。【００７１】
ここで用いるフィルタ係数の好ましい例としては、文献「Stephan Mallat and Sifen Characterization of Signals from Multiscale Edges ,IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence,14,(7),710-732,1992」に記載されたものが挙げられる。【００７２】
図９に示すように、まずレベル１のウェーブレット変換において、原画像Ｓ０は低周波数成分Ｓ１と高周波数成分Ｗｘ１、Ｗｙ１に分解される。低周波数成分Ｓ１はさらにレベル２のウェーブレット変換により低周波数成分Ｓ２と高周波数成分Ｗｘ２、Ｗｙ２に分解される。このように低周波数成分を繰り返しウェーブレット変換することにより、最終的に低周波数成分Ｓｎと高周波数成分Ｗｘ１からＷｘｎ、Ｗｙ１からＷｙｎに分解される。なお、図１０ではレベル３からレベル（ｎ−２）までの処理を省略して記載している。【００７３】
分解した各周波数成分Ｓｎ、Ｗｘ１からＷｘｎ、Ｗｙ１からＷｙｎは、ウェーブレット逆変換することにより完全に元の画像Ｓ０を再構成することができる。つまり、図１０に示すように再構成する各周波数成分をＳｎ´、Ｗｘｎ´、Ｗｙｎ´で表すと、これらに逆変換用のフィルタ処理ＨＰＦ´ｎｘ、ＬＰＦ´ｎｘ、ＬＰＦ´ｎｙ、ＨＰＦ´ｎｙ、ＬＰＦｎｘ、ＬＰＦｎｙを施して逆変換し、得られた成分を合成してＳｎ−１´を得る。同じ処理を各レベルで繰り返し、最終的に元の画像Ｓ０を再構成する。【００７４】
画像処理部１６は、上記逆変換を行う前に、骨梁に該当するレベルの周波数成分を強調するため、各レベルの周波数成分Ｓｎ、Ｗｘ１からＷｘｎ、Ｗｙ１からＷｙｎに対し重み付けを行う。骨梁は上述したようにレベル３、４等の中周波数成分に該当し、最高レベルの低周波数成分や最低レベルの高周波数成分は少なくとも骨梁の成分ではないと考えられる。よって、重み付けは最高レベルの低周波数成分及び／又は最低レベルの高周波数成分を除いた他のレベルの周波数成分のみで画像の再構成が行われるように行う。【００７５】
以下、レベル１からレベル４の周波数分解を行い、最低レベル１の高周波数成分（Ｗｘ１、Ｗｙ１）を除いて再構成を行うように重み付けする例を説明する。【００７６】
重み付けの条件は、算出する特徴量に応じて決定する。【００７７】
例えば、骨梁の密度を算出するために用いる強調画像を作成する場合、レベル１からレベル４の周波数成分のうち、レベル３とレベル４の周波数成分Ｗｘ３、Ｗｘ４、Ｗｙ３、Ｗｙ４に１以上の重み付け係数を乗じ、その他の周波数成分Ｗｘ１、Ｗｘ２、Ｗｙ１、Ｗｙ２には０の重み付け係数を乗じて、レベル１からレベル４の各レベル毎にＷｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´を得る。Ｓ４については一定値（例えば、中間の灰色となる値）Ｓｎ´とする調整を行う。Ｗｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´、Ｓｎ´を用いて画像の再構成を行うことにより、レベル３、４の周波数成分がｘ方向及びｙ方向の何れもにおいて強調された強調画像Ｓ０´が再現される。なお、最高レベル４の低周波数成分Ｓｎについては０の重み付け係数を乗じることにより、Ｓｎを除いて画像の再構成を行うこととしてもよい。【００７８】
一方、骨梁の本数を算出する場合、ｘ方向にのみ強調した強調画像と、ｙ方向にのみ強調した強調画像とを作成する。【００７９】
ｘ方向にのみ強調する場合、レベル３、４のｘ方向の周波数成分Ｗｘ３、Ｗｘ４に１以上の重み付け係数を乗じ、その他の周波数成分Ｗｘ１、Ｗｘ２、Ｗｙ１、Ｗｙ２、Ｗｙ３、Ｗｙ４には０の重み付け係数を乗じて、レベル１からレベル４の各レベル毎にＷｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´を得る。また、Ｓ４については一定値（例えば、中間の灰色となる値）Ｓｎ´とする調整を行う。得られたＷｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´、Ｓｎ´を用いて画像の再構成を行うことにより、レベル３、４の周波数成分がｘ方向のみにおいて強調された強調画像Ｓ０´が再現される。【００８０】
ｙ方向にのみ強調する場合、レベル３、４のｙ方向の周波数成分Ｗｙ３、Ｗｙ４に１以上の重み付け係数を乗じ、その他の周波数成分Ｗｘ１、Ｗｘ２、Ｗｘ３、Ｗｘ４、Ｗｙ１、Ｗｙ２には０の重み付け係数を乗じてＷｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´を得る。Ｓ４についてはｘ方向のみ強調する場合と同様である。得られたＷｘ１´からＷｘ４´、Ｗｙ１´からＷｙ４´、Ｓｎ´を用いて画像の再構成を行うことにより、レベル３、４の周波数成分がｙ方向にのみ強調された強調画像Ｓ０´が再現される。【００８１】
以上のようにして作成された強調画像の例を図１１に示す。図１１に示す強調画像Ｇ４はｘ方向及びｙ方向の双方について強調された画像であり、強調画像Ｇ５はｘ方向のみ強調された画像、強調画像Ｇ６はｙ方向のみ強調された画像である。強調画像Ｇ４では周波数分解を行う前（図８に示す抽出画像Ｇ２）と比べて骨梁の構造が明瞭になっていることが図１１から分かる。また、強調画像Ｇ５ではｘ方向に延びる線状の骨梁構造のみが強調され、逆に強調画像Ｇ６ではｙ方向に延びる線状の骨梁構造のみが強調されていることが分かる。【００８２】
強調画像を作成すると、画像処理部１６は強調画像を用いて骨梁の密度の算出処理（ステップＳ３）、骨梁の本数の算出処理（ステップＳ４）をそれぞれ実行する。【００８３】
最初に、図６を参照して骨梁の密度の算出処理について説明する。密度の算出に用いるのは、ｘ方向及びｙ方向の何れも強調した強調画像（図１１の強調画像Ｇ４）である。【００８４】
図６に示すように、画像処理部１６はまず強調画像Ｇ４の２値化を行う（ステップＳ３１）。図１２に、２値化した強調画像Ｇ４１の例を示す。【００８５】
次いで、画像処理部１６は２値化した強調画像Ｇ４１において骨梁の画像部分を判定し、その面積を算出する（ステップＳ３２）。Ｘ線撮影により得られた医用画像では骨梁部分は低信号となるので、２値化により信号値０となると考えられる。よって、画像処理部１６は２値化した強調画像Ｇ４１において信号値０となる画素（図１２における白い画素）が骨梁の画像部分であると判定する。そして、骨梁の画像の面積を算出するが、ここでは面積を示すものとして骨梁と判定された画像部分の画素数をカウントする。【００８６】
次いで、画像処理部１６は求めた骨梁の面積（画素数）と、ＲＯＩとして抽出した画像Ｇ２全体の面積（画素数で示す）とから、下記式４により骨梁の密度を算出する（ステップＳ３３）。【００８７】
骨梁の密度＝骨梁と判定された画像の面積／ＲＯＩの抽出画像の面積…（４）
次に、図７を参照して骨梁の本数の算出処理について説明する。本数の算出に用いるのは、ｘ方向のみ強調した強調画像Ｇ５、ｙ方向のみ強調した強調画像Ｇ６である。【００８８】
図７に示すように、画像処理部１６は、強調画像Ｇ５、強調画像Ｇ６のそれぞれを２値化する（ステップＳ４１）。【００８９】
次いで、２値化したそれぞれの強調画像Ｇ５、Ｇ６にマスク処理を施し、骨梁の画像部分を判定する（ステップＳ４２）。マスク処理において、画像処理部１６は２値化した強調画像Ｇ５、Ｇ６のそれぞれにおいて骨梁の画像部分を１次判定する。判定方法は上記と同様であり、信号値０の白い画素を骨梁と判定する。そして、１次判定された画像部分のうち、ｘ方向及びｙ方向の何れも強調した強調画像Ｇ４においても骨梁と判定された画像部分を判断する。つまり、強調画像Ｇ４と強調画像Ｇ５又はＧ６との何れにおいても骨梁と判定された画像部分のみ骨梁であると最終判定する。画像処理部１６は、強調画像Ｇ５、Ｇ６において骨梁と１次判定された画像部分のうち、強調画像Ｇ４において骨梁と判定されてない画像部分については、信号値を１に置き換える。【００９０】
ｘ方向のみ、或いはｙ方向のみと何れか一方向のみ強調した場合、骨梁の周波数成分が必要以上に強調される場合がある。ｘ方向及びｙ方向の何れも強調した強調画像Ｇ４は目視したときの骨梁の状態に近いので、骨梁の判定精度を目視のものに近づけるため、マスク処理により強調画像Ｇ４においても骨梁と判定された画像部分のみ、骨梁の本数を算出する対象とする。【００９１】
骨梁の画像部分を判定すると、画像処理部１６は２値化した強調画像Ｇ５、Ｇ６に対し、異方性の膨張収縮処理を施す（ステップＳ４３）。膨張収縮処理は、膨張処理と収縮処理を組み合わせて行うものである。例えば「Ｃ言語に学ぶ実践画像処理第１版」（井上真喜等、オーム社、１９９８）等に記載されている方法を適用できる。膨張処理は、ある画素（注目画素という）の周辺の画素を参照し、周辺に１つでも信号値１の画素があればその注目画素の信号値を１とし、他の周辺の画素の信号値を０にする処理である。収縮処理はその逆であり、周辺に１つでも信号値が０の画素があれば、注目画素の信号値を０に、他の周辺画素の信号値を１とする処理である。【００９２】
骨梁は網目構造を有していることから、本来骨梁の画像部分はｘ方向又はｙ方向に延びる長い線画像（線状の画像）がいくつも並んでいるはずである。後に細線化処理によって線画像を画素幅１の画像に変換して本数を算出することになるが、同じ線構造を構成する画像はできるだけ連結し、別の線構造を構成する画像部分は連結しないようにした方が骨梁の本数を精度良く算出することができる。そこで、細線化処理に先立って膨張収縮処理を施し、本来一本の線構造を構成すべき骨梁の画像部分を連結するのである。【００９３】
図１３に、膨張処理を４回、収縮処理を４回の順で処理した結果例を示す。処理画像Ｇ５１は強調画像Ｇ５の処理結果であり、処理画像Ｇ６１は強調画像Ｇ６の処理結果である。単に膨張処理と収縮処理を繰り返し施しただけでは、図１３の丸印で囲んだ箇所のように、本来は同じ線を構成するものとして連結すべきであろうと考えられる画像部分が断線していたり、連結すべきでない、異なる線同士の画像部分を連結してしまったりしている。【００９４】
そこで、本実施形態ではｘ方向又はｙ方向の何れかのみに膨張、収縮する異方性の膨張収縮処理を実行する。つまり、ｘ方向のみ強調した強調画像Ｇ５については、ｘ方向に線状に延びる骨梁の画像部分を連結させたいので、ｘ方向のみ膨張又は収縮する。同様に、ｙ方向のみの強調画像Ｇ６についてはｙ方向に線状に延びる骨梁の画像部分を連結すべく、ｙ方向のみ膨張又は収縮する。【００９５】
具体的には、図１４に示すテンプレートＴ１１からＴ１４を用いる。ｘ方向のみ膨張処理する場合は、信号値０を有する注目画素が中央に位置するようにテンプレートＴ１１をマッチングさせ、ｘ方向に隣接する画素（図１４において星印で示す画素）の何れか１つでも信号値が１のものがあれば注目画素の信号値を１とする。ｙ方向のみ膨張処理する場合は同様のことをテンプレートＴ１３を用いて行えばよい。ｘ方向のみ縮小処理する場合は、テンプレートＴ１２を用いて信号値１を有する注目画素が中央に位置するようにマッチングさせ、ｘ方向に隣接する画素の何れか１つでも信号値が０のものがあれば注目画素の信号値を０とする。ｙ方向のみ縮小処理する場合はテンプレートＴ１４を用いて同様の処理を行う。【００９６】
なお、骨部が撮影された部位によって最適な結果が得られるように、膨張処理及び収縮処理を行う回数、順番を適宜決定すればよい。【００９７】
図１５に、異方性の膨張収縮処理を行った処理結果を示す。【００９８】
図１５において処理画像Ｇ５２は強調画像Ｇ５の処理結果であり、処理画像Ｇ６２は強調画像Ｇ６の処理結果である。図１３の処理画像Ｇ５１では異なる線同士の画像部分が連結してしまっていたが、図１５の処理画像Ｇ５２ではそのような連結はしていない。また、図１３の処理画像Ｇ６１ではｙ方向に延びる骨梁の画像部分をうまく連結させることができず、途切れていたが、図１５の処理画像Ｇ６２では連結に成功している。【００９９】
このように膨張収縮処理を終えると、画像処理部１６は処理画像Ｇ５２、Ｇ６２に対し異方性の細線化処理を行う（ステップＳ４４）。細線化処理は、骨梁の画像を幅１画素の線画像に変換する処理である。細線化処理は「画像理解のためのディジタル画像処理（ＩＩ）」（鳥脇純一郎著、昭晃堂、１９９９）等に記載されているような手法を採用できる。例えば、信号値１の画素に注目し、この注目画素を中心とする３画素×３画素を参照する。３画素×３画素のうち半分の領域で信号値１となり、残りの半分の領域で信号値０となる領域を検出するためのテンプレートをいくつか用意しておき、このテンプレートと一致する領域があれば、注目画素の信号値を０とする。【０１００】
細線化処理は、処理後の線画像が元の画像の中心部に位置するように線幅を縮める処理であるので、単純に細線化処理を施したのでは、ｘ方向及びｙ方向に線幅が縮小されることになる。その結果、図１６矢印（ａ）、（ｂ）に示すように画像Ｇ６２の細線化処理後の処理画像Ｇ６３では骨梁の線画像が元の処理画像Ｇ６２における骨梁の画像より短くなったり、画像自体無いものとなってしまう。これでは、膨張収縮処理により骨梁の画像部分を連結させた意義が失われるとともに、骨梁の本数も精度良く算出できなくなってしまう。【０１０１】
そこで、本実施形態では異方性の細線化処理を行う。つまり、ｘ方向にのみ強調がなされている処理画像Ｇ５２についてはｙ方向にのみ細線化を行い、ｙ方向にのみ強調がなされている処理画像Ｇ６２についてはｘ方向にのみ細線化を行う。これにより処理画像Ｇ５２においてはｙ方向にのみ骨梁の画像が縮小され、処理画像Ｇ６２においてはｘ方向にのみ骨梁の画像が縮小される。よって、それぞれ強調を行ったｘ方向又はｙ方向に延びる複数の骨梁の線画像の長さが細線化によって短くなることはない。【０１０２】
具体的に、異方性の細線化処理の方法について説明する。【０１０３】
例えば、ｘ方向のみ細線化する場合は図１７に示すテンプレートＴ２１、Ｔ２２を用いる。図１７のテンプレートＴ２１、Ｔ２２は、ｙ方向に延びる線構造を検出するためのテンプレートである。つまり、信号値１の注目画素を中心とする３画素×３画素の画像を抽出し、この抽出画像とテンプレートＴ２１、Ｔ２２とを照合する。テンプレートＴ２１、Ｔ２２の３×３の各位置に定められている信号値０、１と抽出画像の各位置の信号値が一致すれば、テンプレートＴ２１、Ｔ２２とマッチングしたと判断して、注目画素の信号値１を０に変える。ｙ方向のみ細線化する場合は、図１７に示すテンプレートＴ２３、Ｔ２４を用いて同様の処理を行えばよい。テンプレートＴ２３、Ｔ２４はｘ方向に延びる線構造を検出するためのテンプレートである。【０１０４】
なお、テンプレートＴ２１からＴ２４は４連結で細線化するものであるが、８連結のテンプレートを用いて斜め方向に細線化を行うことができることとしてもよい。４連結、８連結の考え方は文献「デジタル信号処理シリーズ第７巻  画像理解のためのディジタル画像処理（IＩ）（ｐ１２からｐ１４、鳥脇純一郎他、昭晃堂、１９９４）」に記載されているように公知のものである。【０１０５】
図１８は処理画像Ｇ６２について異方性の細線化処理を行った処理画像Ｇ６４を示す図である。処理画像Ｇ６４では、ｘ方向のみ細線化を行ったので、ｙ方向で骨梁の画像が縮小されることなく、図１６の処理画像Ｇ６３では消失してしまった骨梁の画像部分（図１６の枠で囲んだ部分）も図１８の処理画像Ｇ６４では線画像として残っている。【０１０６】
このようにして異方性の細線化処理を行うと、画像処理部１６はその処理画像において、信号値０の画素を骨梁の画像部分として判定し、この骨梁の画像部分の画素数をカウントする（ステップＳ４５）。カウントした総画素数は、ＲＯＩとして抽出した画像の中に含まれる複数本の骨梁の長さを足し合わせたものに相当する。【０１０７】
次いで、画像処理部１６は、ｘ方向又はｙ方向に延びる骨梁１本の長さがＲＯＩとして抽出した画像Ｇ２の一辺の長さに該当するとして、下記式５から骨梁の本数を算出する（ステップＳ４６）。つまり、式５の本数は抽出画像Ｇ２をｘ方向又はｙ方向に横断する線画像が何本あるかを示す指標となる。なお、式５に用いる抽出画像Ｇ２の一辺の長さは、ｘ方向のみ強調がなされた処理画像により本数を求める場合はｘ方向の長さを採用し、ｙ方向のみ強調がなされた処理画像により本数を求める場合はｙ方向の長さを採用する。【０１０８】
骨梁の本数＝骨梁の画像の画素数／ＲＯＩの抽出画像の一辺の長さ…（５）
図１９に示す処理画像Ｇ６４を例に説明する。ＲＯＩとして抽出した画像Ｇ２の一辺の長さはｘ方向、ｙ方向ともに一辺が２００画素の長さである。処理画像Ｇ６４はｙ方向のみ強調がなされた画像であるので、抽出した画像の一辺の長さはｙ方向の長さ２００画素を採用する。ここで、骨梁の画像部分の画素数が６００画素であった場合、上記式５から骨梁の本数は、６００画素／２００画素＝３本であると算出できる。【０１０９】
このように骨梁の密度、本数の特徴量を算出すると、画像処理部１６は算出した特徴量の情報を元の医用画像のヘッダに書き込む等して付帯させる。そして、制御部１１の通信制御により、医用画像とともに特徴量の情報を外部のサーバ等に送信させる。【０１１０】
以上のように、本実施形態によれば、画像処理部１６が骨部の医用画像に対し二項ウェーブレット変換による周波数分解を行い、骨梁に該当するレベルの周波数成分の重み付けを行う。骨梁に該当するレベルはウェーブレット波形の周波数強度のピークが、被写体の実サイズに換算した波長１００μｍ以上５００μｍ以下の範囲内にあるレベル３、４である。その後、画像を再構成して骨梁を強調した強調画像を作成する。そして、作成した強調画像を用いて骨梁の特徴量を算出する。【０１１１】
二項ウェーブレットはレベルに拘わらず高解像度を実現できるので、骨梁に該当するレベル３、４の中周波数域においても高解像度な強調画像を作成することができる。このような強調画像を用いることにより、輪郭が明瞭でない微細構造をもつ骨梁の特徴量を精度良くかつ簡便に求めることができる。【０１１２】
また、最低レベルの高周波数成分及び／又は最高レベルの低周波数成分には０の重み付け係数を乗算することにより、当該周波数成分を除く他のレベルの周波数成分のみで画像の再構成を行う。骨梁は中周波数成分のレベルに該当するので、骨梁に該当しない最低レベルの高周波数成分や最高レベルの低周波数成分を除外することができ、骨梁のみを強調した強調画像を作成することができる。これにより、精度良く骨梁の特徴量を算出することができる。【０１１３】
画像処理部１６は、骨梁の特徴量として骨梁の密度を算出する。画像処理部１６は骨梁に該当するレベル３、４の周波数成分に対しｘ方向及びｙ方向に重み付けを行って再構成した強調画像Ｇ４を作成し、当該強調画像Ｇ４において骨梁の画像部分を判定する。そして、骨梁と判定された画像部分の面積と、強調画像からの抽出画像Ｇ２全体の面積との面積率を密度として算出する。輪郭が明瞭でない骨梁を強調した強調画像を用いることにより、骨梁の画像部分を精度良く把握することができ、その密度を精度良く算出することができる。【０１１４】
また、画像処理部１６は、骨梁の特徴量として骨梁の本数を算出する。画像処理部１６は骨梁の該当するレベル３、４の周波数成分に対し、ｘ方向のみ重み付けて再構成した強調画像Ｇ５、ｙ方向のみ重み付けて再構成した強調画像Ｇ６を作成する。そして、強調画像Ｇ５、Ｇ６において骨梁の画像部分を判定し、その画素数から骨梁の本数を算出する。【０１１５】
骨梁の判定にあたっては、強調画像Ｇ５、Ｇ６にマスク処理を施して骨梁の画像部分を判定する。これにより、必要以上に強調された画像部分を除いて骨梁を判定することができる。【０１１６】
また、骨梁の本数を算出するにあたり、異方性の細線化処理を行う。これにより、ｘ方向又はｙ方向に延びる線画像の長さがその延びている方向に縮小されることなく、細線化することができる。【０１１７】
また、異方性の細線化処理に先立って、異方性の膨張収縮処理を行う。これにより、ｘ方向又はｙ方向に延びる線画像について、本来一本の線を構成すべき画像部分を連結し、また本来連結すべきでない画像部分を連結しないように処理することができる。よって、精度良く骨梁の本数を算出することが可能となる。【０１１８】
なお、上述の実施形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。【０１１９】
例えば、上記実施形態ではＸ線撮影により得られた医用画像を例に、骨梁の特徴量を算出することについて説明したが、骨部の撮影画像で骨梁の画像が含まれるのであれば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等によって得られる医用画像を対象としてもよい。【０１２０】
また、周波数分解は骨梁に該当するレベル３、４まで行う構成を説明したが、骨梁に該当するレベル３、４よりもさらに高レベルの周波数分解を行う構成としてもよい。例えばレベル１からレベル５の周波数成分を行い、そのうち最低レベル１と最高レベル５の周波数成分を除いて画像の再構成が行われるよう重み付けを行う構成であってもよい。【０１２１】
また、なるべく網目構造を形成する骨梁の方向がｘ方向、ｙ方向に一致した方が、異方性の膨張収縮処理や、異方性の細線化処理を施したときの効果が大きい。撮影時にはなるべく骨梁の方向が画像のｘ、ｙ方向に一致するように、撮影する部位のポジションを確保する必要がある。この撮影時のポジションが明らかにずれていた場合には、医用画像を回転する等の処理を行ってなるべく骨梁の方向がｘ、ｙ方向に一致するようにしてもよい。例えば、医用画像から撮影部位（手や指等）を検出し、どのぐらいずれているのかその角度を検出する。そして、ずれている角度分だけ医用画像を回転する処理を行う。【０１２２】
或いは、リウマチ等の病状の進行具合によっては骨が曲がっている場合があるため、同じポジションで撮影しても健常者と異なり想定した角度で撮影されていない場合がある。この場合も上記と同様にずれている角度を検出し、回転処理を行ってから特徴量の算出を行えばよい。【０１２３】
また、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。【０１２４】
また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。
【図３】
2009110260.tif 000005
【図４】
2009110260.tif 000006
【図１４】
2009110260.tif 000007
【図１７】
2009110260.tif 000008
【図１】
2009110260.tif 000009
【図２】
2009110260.tif 000010
【図５】
2009110260.tif 000011
【図６】
2009110260.tif 000012
【図７】
2009110260.tif 000013
【図８】
2009110260.tif 000014
【図９】
2009110260.tif 000015
【図１０】
2009110260.tif 000016
【図１１】
2009110260.tif 000017
【図１２】
2009110260.tif 000018
【図１３】
2009110260.tif 000019
【図１５】
2009110260.tif 000020
【図１６】
2009110260.tif 000021
【図１８】
2009110260.tif 000022
【図１９】
2009110260.tif 000023
【国際調査報告】
2009110260.tif 000024
2009110260.tif 000025
2009110260.tif 000026
2009110260.tif 000027