(57)【要約】【課題】その一部又は全部がデータ処理装置上で実行される齲蝕定量方法を提供する。【解決手段】歯牙、歯肉及び背景に対応する領域をなす画素群についての強度値群で構成されるディジタル歯牙像を生成する。歯牙部を識別するサブステップ、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを実行することにより、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出する。抽出された健常部に隣接する健常部を識別する。識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現する。損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量する。【選択図】図１
2011011055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歯牙、歯肉及び背景に対応する領域をなす画素群についての強度値群で構成されるディジタル歯牙像を生成するステップと、
歯牙部を識別するサブステップ、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを実行することにより、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップと、
抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップと、
識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップと、
損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップと、
を有し、その一部又は全部がデータ処理装置上で実行される齲蝕定量方法。
【請求項２】
請求項１記載の齲蝕定量方法であって、歯牙部を識別するサブステップが、
所定の第１しきい値ｃ１よりも大きな強度値を選択することで歯牙のグレースケール蛍光像から第１しきい値カット像を生成するサブステップと、
所定の第２しきい値ｃ２よりも大きな強度値を選択することで歯牙のグレースケール反射像から第２しきい値カット像を生成するサブステップと、
第１しきい値カット像と第２しきい値カット像の交わり部分に基づき暫定歯牙部像を生成するサブステップと、
所定の第３しきい値ｃ３より大きい強度値を選択することでグレースケール蛍光像から基準二値像を生成するサブステップと（但しｃ３＞ｃ１）、
暫定歯牙部像内にあり基準二値像内オブジェクトに連なる諸領域から高精細歯牙部像を生成するサブステップと、
を含む方法。
【請求項３】
歯牙から蛍光像データを取得するステップと、
歯牙から反射像データを取得するステップと、
蛍光像データと反射像データを結合させてその歯牙のディジタル画像を生成するステップと、
その歯牙から損傷部を抽出するステップと、
抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップと、
識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップと、
損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップと、
を有し、その一部又は全部がデータ処理装置上で実行される齲蝕定量方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は歯科撮像、特に齲蝕を早期に検知する方法及び装置に関する。より具体的には、本発明は、蛍光及び光散乱を利用し撮影した歯牙像に基づき齲蝕状態を定量する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
その検知、処置及び予防技術の進歩にもかかわらず、様々な世代の広範な人々が今なお歯牙の齲蝕（虫歯）に悩まされている。齲蝕による恒久的な損傷が歯牙に残ることや、その歯牙そのものがなくなることを防ぐには、その齲蝕を適正且つ迅速に処置する必要がある。
【０００３】
そのため、以前から目視検査や歯科医用鋭利探針での触診による齲蝕検知が広く行われている。その補助として放射線（Ｘ線）撮像が用いられることも多いが、そうした手法での探知結果には若干であれ主観が作用するものであるし、歯科医の熟練度、齲蝕部位置、齲蝕進行度、観察状況、Ｘ線撮像装置・処理の精度等、数多くの要因によってその精度が左右されがちである。更に、それら従来の検知手法には、Ｘ線輻射への露出ばかりでなく、脆くなっている歯牙が触診で欠損する、触診によって他の歯牙に感染が拡がる等といった恐れもある。そして、目視検査や触診で見つかるときには初期段階を行き過ぎていることが多く、最低でも齲蝕部充填（詰め物）、ひどければ抜歯が必要になる。
【０００４】
このように齲蝕検知手法の改良が期待されているところ、昨今多大な関心を集めているのは非Ｘ線撮像による齲蝕検知法である。なかでも商品化が進んでいるのは、強力な青色光で照明したとき歯牙から発せられる蛍光を捉えるＱＬＦ（Quantitative Light-induced Fluorescence：光誘導蛍光定量）法である。ＱＬＦ法の原理は、“齲蝕による損傷を受けエナメル質の石灰分浸食が進んでいる歯牙より、そのエナメル質が健常で問題のない歯牙の方が、ある種の励起波長下での蛍光強度が高い”というものである。青色光励起下での蛍光に生じる強度低下分は石灰欠損量と強い相関を有しているので、その相関を利用して歯牙の齲蝕部を検知することやその進行度を調べることが可能である。これとは別に、赤色光で照明すると齲蝕部に住むバクテリア及びその産生物がその光を吸収し、健常部より強く蛍光する現象も知られている。
【０００５】
既提案の光学式齲蝕検知法としては、
・レーザ光を用い励起エネルギを供給すると別波長の蛍光が齲蝕部で発生することを利用し齲蝕部位置を識別する特許文献５記載の方法（発明者：Ingmar）
・蛍光検知型の撮像装置で虫歯を識別する特許文献６記載の手法（発明者：de Josselin de Jong et al.）
・蛍光する組織から得られた像を高度な画像解析に供する特許文献７記載の方法（発明者：de Josselin de Jong et al.）
・歯牙構造の半透明性を利用した透視で齲蝕を検知する特許文献８記載の方法（発明者：Alfano）
等がある。また、蛍光現象を利用した市販の歯牙撮像システムとしては、蘭国アムステルダム所在のＩｎｓｐｅｋｔｏｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ＢＶから入手可能なＱＬＦ臨床システムがある。これとは違い、米国イリノイ州レイクチューリッヒ所在のＫａＶｏ  Ｄｅｎｔａｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＤＩＡＧＮＯｄｅｎｔレーザ齲蝕検知支援システムでは、赤色光照明下でバクテリア産生物からの蛍光の強度をモニタして齲蝕現象を検知する（ＤＩＡＧＮＯは登録商標；ＤＩＡＧＮＯｄｅｎｔは商標）。
【０００６】
そして、特許文献９（発明者：Stookey et al.）には、蛍光波長の変化を数学的に処理し、様々な進行段階の齲蝕を精度よく検知する手法が記載されている。また、この文献では、波長別蛍光計測による早期検知の困難性に言及した上で、得られた波長成分を強調する手法について説明している。その手法によれば、蛍光撮像用カメラの波長応答に適合するよう波長組成（スペクトル）データを変換することができる。
【０００７】
これらの方法及び装置は、撮像及びそれによる齲蝕検知を非侵襲的且つ非電離的なものにするのに役立つものであるが、その反面でまだ改良の余地が残っている。例えば、蛍光撮像法を使用する既提案手法に関しては、画像のコントラスト比に関連する問題が明らかになっている。即ち、ＱＬＦ法等で得られる像は蛍光による像であるので、健常部齲蝕部間コントラストがはっきりしておらず、得られた像に基づき正確な診断を下すのが難しいことがある。特に、その齲蝕が初期段階だと齲蝕によるスペクトル変化及び強度変化がほんの僅かであるので、特許文献９に記載の通り、その初期齲蝕を健康な歯牙の表面凹凸と見分けられないことがある。
【０００８】
総じて明らかなことは、蛍光撮像法で得られる像のコントラスト比が患部の重症度に相応することである。即ち、蛍光撮像法で正確に検知できるのはある程度進んだ段階の齲蝕に限られる。これは、初期段階の齲蝕部から発せられる蛍光と、歯牙の健常部から発せられる蛍光との差が非常に小さいためである。初期乃至早期段階の齲蝕（初期齲蝕）の場合、蛍光撮像法でも正確な検知ができず、従来手法のそれとあまり変わらない齲蝕検知精度しか得られないことがある。この問題、即ち初期齲蝕を正確に検知困難であるという現実の壁があるため、蛍光現象を活用したとしても、従来同様、齲蝕部充填等が必要になる段階まで進行しないと齲蝕を検知できない状況が残るであろう。
【０００９】
予防歯科医術の見地からするとごく初期の段階で齲蝕を検知することが特に重要であるが、これまで述べた通り、既存手法で齲蝕部を検知できる段階まで進んでしまうと重症化から治癒へと反転させるのが難しくなる。即ち、その損傷が軽く、そのエナメル質に全く又はほとんど孔があいていないため象牙質部分に脅威が及んでいない初期段階にて齲蝕を発見できれば、経験的にいって、歯牙の再石灰化を促して症状の進行を反転させることができ詰め物が必要にならないことが多い。しかし、その機を逸すると齲蝕が急速に進行して処置がかなり難しくなり、多くの場合、齲蝕部充填等の補修的処置を執らざるを得なくなる。
【００１０】
非侵襲的歯科技法の機を活かし齲蝕の進行に先んずるにはごく初期の段階での齲蝕検知が必要であるが、特許文献９に記載の通り、そうした高水準の検知を既存の蛍光撮像法例えばＱＬＦ法で実行するのは難しく初期齲蝕は見落とされがちである。見落とされた齲蝕はその症状が進み、見つかる頃には省費用の予防的処置での進行反転が不可能になっている。
【００１１】
そのため、本願出願人は、歯牙の反射像と蛍光像を併用して齲蝕を検知する方法及び装置を特許文献１にて提案している。これは、後方散乱乃至反射に加え蛍光現象も利用し初期齲蝕を観察することが可能な、秀逸な齲蝕検知用歯科撮像技術である。この技術、即ちＦＩＲＥ（Fluorescence Imaging with Reflectance Enhancement：反射光補強型蛍光撮像）法を使用することで、以前の方法より高コントラストな画像を得ることができ、また予防的手段が功を奏しうる段階の初期齲蝕を検知することが可能になる。特に、その計測に蛍光しか使用しない既存の蛍光撮像法に比べ、齲蝕をより早期の段階で正確に検知することができる。特許文献１にはそうしたＦＩＲＥ像の生成手法が具体的に示されている。
【００１２】
本願出願人は、更に、照明光変動に対し過敏に反応しないようＦＩＲＥ像を生成するモルフォロジカル（変形論的）な方法を、ＰＣＴ／ＣＮ２００９／００００７８にて提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／００５６５５１号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００８／００６３９９８号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２００８／０１７０７６４号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２００７／００９９１４８号明細書
【特許文献５】米国特許第４５１５４７６号明細書
【特許文献６】米国特許第６２３１３３８号明細書
【特許文献７】米国特許出願公開第２００４／０２４０７１６号明細書
【特許文献８】米国特許第４４７９４９９号明細書
【特許文献９】米国特許出願公開第２００４／０２０２３５６号明細書
【特許文献１０】米国特許出願公開第２００８／００５６５５１号明細書
【特許文献１１】米国特許出願公開第２００８／０１７０７６４号明細書
【特許文献１２】国際公開第ＷＯ２００８／０２７３２３号パンフレット（Ａ２）
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Luc Vincent, "Morphological grayscale reconstruction in image analysis : applications and efficient algorithms", IEEE Transaction on Image Processing, Vol.2, No.2, pp.176-201, 1993
【非特許文献２】Rosenfeld, A., and Pfaltz, J., "Sequential operations in digital picture processing", J.ACM.13, 1966
【非特許文献３】Ricardo Fabbri, Luciano Da F. Costa, Julio C. Torelli, and Odemir M. Bruno, "2D Euclidean distance transform algorithms : a comparative survey", ACM computing surveys 40, 2008
【非特許文献４】Duda, R., and Hart, P., "Pattern Classification and Scene Analysis", John Wiley and Sons, 1973, pp.271-272
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
ここに、蛍光像等のディジタル歯牙像に基づき齲蝕状態を定量し、損傷部の進行度について数値的な情報を得ることができれば、歯科医による治療計画の立案や実行に役立てることができる。個々の損傷部の経時的変化を観察できる有用な歯科医用長期モニタツールになりうるため、既に特許文献７にてある種の齲蝕定量方法が提案されている。しかしながら、特許文献７記載の方法では、総じて、画像内で健常部に囲まれている損傷部をユーザがマニュアル抽出しなければならず、また使用できる像も蛍光像に限られている。損傷部を画像からマニュアル抽出させるのは二つの点で問題である。第１に、何回もマウスをクリックして画像上に損傷部の輪郭線を引く操作をユーザが行わねばならないため、抽出プロセスが低速になってしまう。第２に、ユーザの側に豊富な齲蝕診断経験がないとマニュアルでの抽出は行えないし、主観的なものになることも多い。更に、蛍光像のみの表示では、初期齲蝕が相対的に低コントラストな分、マニュアルでの損傷部抽出プロセスはより難しくなる。そのため、特許文献７記載の方法では、妥協できる水準の齲蝕定量結果が得られればよい方である。
【００１６】
このように、いま求められているのは、歯牙のディジタル画像、例えばＦＩＲＥ像や蛍光像に基づき、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を自動抽出するステップを有する秀逸な齲蝕定量方法を提供することである。
【００１７】
本発明の目的は、
・ディジタル歯牙像に現れる齲蝕、特に初期段階の齲蝕を定量する方法を提供すること
・歯牙のＦＩＲＥ像に基づき齲蝕を定量する方法を提供すること
等にある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は、歯牙、歯肉及び背景に対応する領域をなす画素群についての実際の強度値群で構成されるディジタル歯牙像を生成するステップと、歯牙部を識別するサブステップ、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを実行することにより、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップと、抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップと、識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップと、損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップと、を有し、その一部又は全部がデータ処理装置（例えばコンピュータハードウェア）上で実行される齲蝕定量方法として実施することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、歯牙像から齲蝕部を抽出して定量する動作を人間の介在無しで実行できるため、より効率的な流れで齲蝕を識別、観察することができる。特に、齲蝕部が高コントラストなＦＩＲＥ像からであれば、本発明により秀逸な感度及び精度で齲蝕部を自動抽出することができる。
【００２０】
なお、上に掲げた目的はあくまで説明のための例であり、それ以外の目的で本発明を実施することもできる。本件技術分野で習熟を積まれた方々（いわゆる当業者）なら直ちに又は追々理解できるように、本発明で達成できる目的及び実現できる効果は上記以外にもある。本発明の定義については別紙特許請求の範囲を参照されたい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る５ステップ型齲蝕定量方法の概要を示す図である。
【図２Ａ】反射像の典型例を示す図である。
【図２Ｂ】蛍光像の典型例を示す図である。
【図２Ｃ】ＦＩＲＥ像の典型例を示す図である。
【図２Ｄ】歯牙画像データの結合でＦＩＲＥ像を生成するプロセスを示す図である。
【図３Ａ】ディジタル歯牙像生成ステップの内容例を示す図である。
【図３Ｂ】歯牙損傷部抽出ステップでＦＩＲＥ像から抽出される損傷部の例を示す図である。
【図３Ｃ】本発明に係る歯牙損傷部抽出ステップの内容例を示す図である。
【図３Ｄ】隣接健常部識別ステップの実行に伴い発生する健常部損傷部間境界線及びその健常部上の拡大輪郭線を歯牙のＦＩＲＥ像上に示した図である。
【図３Ｅ】バイリニア補間による強度値再現ステップの例を示す図である。
【図４Ａ】歯牙３本の二値化像を示す図である。
【図４Ｂ】原点から扇状に延びる放散線をもとに形成される輪郭線を示す図である。
【図４Ｃ】内部マーカ及び外部マーカの画定例を示す図である。
【図４Ｄ】マーカ制御型分水線変換の結果例を示す図である。
【図４Ｅ】隣接歯牙間に生じる歯間線の例を示す図である。
【図５Ａ】図４Ａと同じく歯牙３本の二値化像を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ａの画像を距離変換して得た距離像Ｉｄｉｓｔを示す図である。
【図５Ｃ】シード域内のシード点を示す図である。
【図５Ｄ】内部マーカ及び外部マーカを示す図である。
【図５Ｅ】マーカ制御型分水線変換及び距離変換で得られる歯間線の例を示す図である。
【図６Ａ】本発明の一実施形態に係りＦＩＲＥ像生成ステップを有する齲蝕定量方法を示す図である。
【図６Ｂ】本発明の一実施形態に係り、ＦＩＲＥ像生成ステップを有し且つ歯牙損傷部抽出ステップが複数のサブステップを含む齲蝕定量方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の好適な実施形態に関し図面に基づき説明する。本発明の実施形態に関する具体的な説明及び別紙図面の記載を参照することで、上掲のものもそれ以外のものも含め、本発明の目的、構成及び効果をより好適に理解できることであろう。各図中、同一の部材には同様の参照符号を付してある。図面上の諸要素は互いに同じ比率で縮尺されているとは限らない。
【００２３】
また、以下の説明では
・ＰＣＴ／ＣＮ２００９／００００７８（出願日：２００９年１月２０日、名称：齲蝕検知方法(METHOD FOR DETECTION OF CARIES)、発明者：Wei Wang et al.、以下「先出願」）
・特許文献１（発行日：２００８年３月６日、名称：齲蝕検知方法(METHOD FOR DETECTION OF CARIES)、発明者：Wang et al.）
・特許文献２（発行日：２００８年３月１３日、名称：齲蝕検知装置(APPARATUS FOR CARIES DETECTION)、発明者：Liang et al.）
・特許文献３（発行日：２００８年７月１７日、名称：歯牙齲蝕早期検知システム(SYSTEM FOR EARLY DETECTION OF DENTAL CARIES)、発明者：Burns et al.）
・特許文献４（発行日：２００８年３月３日、名称：齲蝕検知方法及び装置(METHOD AND APPARATUS FOR DETECTION OF CARIES)、発明者：Wang et al.）
を参照する。
【００２４】
更に、本発明では様々な情報処理ステップが実行される。いわゆる当業者には自明な通り、そうした情報処理ステップを実行するには、画像データ処理用の命令セットが実装されているデータ処理装置を使用すればよい。そうした画像データ処理システムは周知であるので、以下の説明では、本発明に係る方法を実行するアルゴリズム及びシステムに的を絞っている。そうしたアルゴリズム、システム乃至画像データ生成／処理ハードウェア／ソフトウェアとしては、本件技術分野で既知のシステム、アルゴリズム、コンポーネント及び部材を使用することができ、これから説明するものには限られない。例えば、プログラミングの分野に馴染みのあるものなら、以下の説明を参照すれば、本発明を実施するためのソフトウェアを容易に作成することができよう。
【００２５】
そうしたソフトウェア乃至プログラムを構成する命令群の保存先としては、様々なコンピュータ可読記録媒体を使用することができる。磁気ディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体でもよいし、光ディスク、光テープ、機械可読バーコード等の光記録媒体でもよいし、ＲＡＭ(random access memory)、ＲＯＭ(read only memory)等の固体電子記憶媒体でもよい。コンピュータプログラムの保存に使用されているものなら、これ以外の形態を採るデバイス乃至媒体でもよい。また、そうしたソフトウェアを使用し本発明を実施することが可能なハードウェアとしては、コンピュータシステム、パーソナルコンピュータ等のデータ処理装置のほかに、ディジタル信号処理チップ等の専用データ処理部材を備えた埋込システムがある。
【００２６】
そして、この明細書では、「強度値」なる用語を光のレベルの意味で、ひいてはディジタル画像内の画素値を表す意味で使用している。同じく、「水盆」(water basin)なる専門用語を、画像処理の分野でマーカ制御型分水線変換(marker-controlled watershed transformation)の実行に当たり検知及び使用される構造を示す意味で使用している。「集水盆」(catchment basin)なる語が同じ意味で使用されることもあるが、本願では、この種の画像処理用構造を参照するのに「水盆」を用いることとする。
【００２７】
図１に本発明に係る齲蝕定量方法の概要を示す。これは、その一部又は全部がデータ処理装置（例えばコンピュータハードウェア）上で実行される方法であり、歯牙、歯肉及び背景に対応する領域をなす画素群についての実際の強度値群で構成されるディジタル歯牙像を生成するステップ１１０と、歯牙部を識別するサブステップ、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを実行することにより、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップ１２０と、抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップ１３０と、識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップ１４０と、損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップ１５０と、を有している。なお、この明細書では、ディジタル歯牙像から損傷部を１個又は複数個識別するという意味で、「損傷部を抽出する」との表現を使用している。
【００２８】
図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃに、順に反射像１６７、蛍光像１６８及びＦＩＲＥ像１６９の典型例を示す。これらの像には、その歯牙の健常部１６４や初期段階の損傷部（例えば齲蝕部）１６２を含めて歯牙表面が捉えられている。初期段階の損傷部から得られる強度値をその周りの健常部から得られる強度値と比べると、白色光反射像等の反射像では一般に前者の方が大きくなるのに対し、青色光励起等で得られる蛍光像では、齲蝕部にて蛍光損失が生じるため前者の方が小さくなる。ＦＩＲＥ像はその蛍光像から反射像の極大ドーム部を差し引いて得られる像であるため外観的には蛍光像に近く、損傷部から得られる強度値の方がその周りの健常部から得られる強度値よりも小さくなるが、それでいて蛍光像より高コントラストであるため齲蝕を高感度で検知できる可能性がある。また、ＦＩＲＥ像の代わりとして、蛍光像や反射像の画像データを組み合わせて別のタイプの像を生成、使用することも可能である。
【００２９】
図２Ｄに、反射像１６７と蛍光像１６８を組み合わせてＦＩＲＥ像１６９を発生させる処理装置１８０の例を示す。この例は、本願出願人を譲受人とする特許文献１の図５に記載のものに相当している。
【００３０】
また、画像処理の分野では、様々な画像特徴抽出手法が周知となっている。例えばしきい値カット法、トップハット法、モルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法等である。但し、これらを個別に使用したのでは、歯牙像から損傷部をうまく抽出することができない。それは、損傷部の自動抽出を妨げる数多くの特性が歯牙像に備わっているからである。例えば、抽出したい損傷部に対する背景となるのは歯牙の健常部であるため、歯牙像の背景は平坦にならない。齲蝕部の寸法や形状は画一でない。しかも、歯牙の輪郭線や湾曲面で照らされ具合が不均等になるため、強度値が歯牙像上でばらつく。本発明では、複数種類の画像処理技術を併用し、歯牙像の自動処理に特有の諸問題に対処することによって、これらの諸問題を解決することができる。
【００３１】
以下、本発明に係る齲蝕定量方法で実行される諸ステップについて、図３Ａ〜図５Ｅを参照して説明する。
【００３２】
ディジタル歯牙像を生成するステップ１１０
図３Ａに、ディジタル歯牙像を生成するステップ１１０の一例を示す。このステップ１１０は、蛍光像を取得するサブステップと、反射像を取得するサブステップと、蛍光像の画像データと反射像の画像データを結合させて別の画像例えばＦＩＲＥ像を生成するサブステップとを有している。蛍光像取得や反射像取得の詳細については特許文献２を参照されたい。この例の場合、反射像１６７と蛍光像１６８を図２Ｄ中の処理装置１８０で結合させることにより、ディジタル歯牙像としてＦＩＲＥ像１６９を生成している。
【００３３】
また、ＦＩＲＥ像生成の詳細については前掲の先出願を参照されたい。ＦＩＲＥ像生成に当たり実行される主なステップは以下の通りである。
【００３４】
１．反射像を取得しグレースケール反射像に変換することでマスクを作成する。例えば、その反射像からグリーン（Ｇ）成分をグレースケール反射像として取り出すことで、反射像Ｇ成分における強度値Ｉｗｇｒｅｅｎと等しい強度値Ｉｍａｓｋを有するマスクを生成する。なお、反射像としては例えば白色光反射像を取得する。白色光の輻射源としては例えば１個又は複数個の白色ＬＥＤを使用する。
【００３５】
２．マーカを、次の式
Ｉｍａｒｋｅｒ＝Ｉｍａｓｋ−ｈｄｏｍｅ
に従い強度値Ｉｍａｒｋｅｒを求めることで画定する。この式中、ｈｄｏｍｅはグレースケール反射像に含まれるドーム部の高さである。このドーム高ｈｄｏｍｅは、歯牙のグレースケール反射像を何通りか取得しその強度値に基づき経験的に導出される固定値であり、本発明ではこの値として例えば５０を使用する。
【００３６】
３．マスク，マーカそれぞれにおける強度値Ｉｍａｓｋ，マーカＩｍａｒｋｅｒに基づきモルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法を実行し、それによって強度値Ｉｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄを求めることで再構成像を生成する。これについては前掲の非特許文献１を参照されたい。
【００３７】
４．グレースケール反射像のうち極大ドーム部の像を、次の式
Ｉｈｄｏｍｅ＝Ｉｍａｓｋ−Ｉｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ
に従い強度値Ｉｈｄｏｍｅを求めることで抽出する。この像は損傷被疑部に相当する個所を表している。
【００３８】
５．蛍光像を取得し、そのＧ成分強度値ＩＦｌｕｏに基づき、且つ次の式
ＩＦＩＲＥ＝ＩＦｌｕｏ−Ｉｈｄｏｍｅ
に従い、その強度値ＩＦＩＲＥを求めることでＧ成分ＦＩＲＥ像を生成する。このＦＩＲＥ像を蛍光像のレッド（Ｒ）成分及びブルー（Ｂ）成分と組み合わせることで、カラー像を表示させることができる。なお、蛍光像としては例えば青色光励起による蛍光像を取得する。青色光の輻射源としては例えば１個又は複数個の青色ＬＥＤを使用する。生成されたＦＩＲＥ像はディジタル歯牙像として後続の諸画像処理ステップで使用される。
【００３９】
ディジタル歯牙像を生成するステップ１１０は、このほか、蛍光像をディジタル歯牙像として取得するステップとしても実現することができる。その蛍光像も、ディジタル歯牙像として後続の諸画像処理ステップで使用することができる。
【００４０】
歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップ１２０
そのディジタル歯牙像は三種類の領域に大別することができる。歯肉部、歯牙部、並びにその他の背景部であり、そのうち齲蝕検知の対象となるのは歯牙部１６５内だけである。
【００４１】
その歯牙部１６５内にあるのは、図３Ｂに示す通り、損傷部１６２、それを囲む健常部１６４及びそれらを分ける境界線１６３である。次に、歯牙部１６５、損傷部１６２、健常部１６４及び境界線１６３の識別手法について説明する。
【００４２】
図３Ｃに、本発明に従い歯牙部１６５から損傷部１６２を抽出するステップ１２０の一例を示す。このステップ１２０はユーザ入力無しで自動的に実行される。より具体的には、このステップ１２０は、歯牙部１６５を識別するサブステップ、損傷被疑部を１個又は複数個抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを含んでいる。これらのサブステップは、後述の通りその細部に至るまで歯牙像向けに設計されている。
【００４３】
そうした画像処理動作のうち幾つかは、カラー像を組成する色成分のうちある特定色の成分を対象にして実行される。以下の説明では、便宜上、反射像のＲ、Ｇ、Ｂ各成分を順にＩｗｒｅｄ、Ｉｗｇｒｅｅｎ、Ｉｗｂｌｕｅ、蛍光像のＲ、Ｇ、Ｂ各成分を順にＩｂｒｅｄ、Ｉｂｇｒｅｅｎ、Ｉｂｂｌｕｅ、そしてＦＩＲＥ像のＲ、Ｇ、Ｂ各成分を順にＩｆｒｅｄ、Ｉｆｇｒｅｅｎ、Ｉｆｂｌｕｅ、というように、その強度値の記号で表すこととする。また、照明レベルの影響を排除するため、それぞれその強度値の最小値が０、最大値が１５０となるよう、反射像，蛍光像共にその強度値域を０〜１５０の範囲に一致させるものとする。
【００４４】
それらのうち蛍光像やＦＩＲＥ像におけるＧ成分強度値は、前述の通り、齲蝕部内や他の背景部内に比べ歯牙の健常部（常態部）内の方が大きくなる。従って、蛍光像又はＦＩＲＥ像に対し適応型しきい値カット法を適用することで、健常部や齲蝕部を含む歯牙部を、歯肉部その他の背景部から好適に弁別することができる。
【００４５】
歯牙部１６５を識別するサブステップ
そこで、本発明に従いディジタル歯牙像中の歯牙部１６５を識別するため、例えば次に示す手順を実行する。この手順（及び後掲の諸手順）で使用されるグレースケール蛍光像やグレースケール反射像は、対応するカラー像を組成しているチャネルのうち一つ（例えばＧ成分）から生成されたものか、或いはカラー像を組成している三種類の色成分を画像処理分野で周知の手法に則り混合して生成したものである。以下の説明では、便宜上、蛍光像，反射像共にそのＧ成分Ｉｂｇｒｅｅｎ，Ｉｗｇｒｅｅｎをグレースケール版として使用するものとしている。
【００４６】
この手順では、まず、蛍光像Ｉｂｇｒｅｅｎから所定のしきい値ｃ１（例えば１０）より大きな強度値を選択すること、並びに反射像Ｉｗｇｒｅｅｎから所定のしきい値ｃ２（例えば３０）より大きな強度値を選択することで、都合二種類のしきい値カット像を生成する。次に、それら二種類のしきい値カット像の交わり部分を暫定歯牙部像Ｉｒｏｉ０として取り出す一方、蛍光像Ｉｂｇｒｅｅｎから所定のしきい値ｃ３よりも大きな強度値を選んで基準二値像Ｉｆｅｒｏｉを取得する。しきい値ｃ３は、暫定歯牙部像Ｉｒｏｉ０の生成に当たり使用したしきい値のうち一方よりも大きな値、例えば３０とする。そして、暫定歯牙部像Ｉｒｏｉ０内にある領域のうち基準二値像Ｉｆｅｒｏｉ内のオブジェクトに連なるものを選択することで、歯牙部１６５の高精細像Ｉｒｏｉを生成する。これらの４ステップは、単にＦＩＲＥ像や蛍光像をしきい値カットしただけの場合に比べ、高い歯牙部識別精度をもたらすものである。得られた歯牙部１６５の高精細像は、次いで、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップにて使用される。
【００４７】
歯牙部１６５の識別は、このほか、蛍光像又はＦＩＲＥ像に対するしきい値カット法の適用でも実行することができる。これらは処理が単純で高速な点で優れている。
【００４８】
損傷被疑部を抽出するサブステップ
次に、ＦＩＲＥ像Ｉｆｇｒｅｅｎには有限モルフォロジカル特性(definite morphological characteristics)を持った歯牙部が現れる。即ち、損傷部１６２の強度値がその周りにある健常部１６４のそれより小さい歯牙部が現れる。本発明では、この特性を利用し且つ数学的モルフォロジ理論に基づき、損傷被疑部を検知、抽出する。
【００４９】
損傷被疑部の検知及び抽出に使用できる手法としては、まず、マーカ制御型分水線変換を利用した手法がある。この手法では、抽出したいオブジェクトに対する内部マーカ及び外部マーカの画定が重要である。それらのうち内部マーカは、例えばモルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法によって画定することができる。これは、ＦＩＲＥ像生成の際に使用される手法（前掲）と同様の手法である。
【００５０】
この手法では、まずモルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法に則り内部マーカを画定する。即ち、その強度値が周りの領域より小さく対象になる損傷部と覚しき部分である水盆Ｉｈｂａｓｉｎを検知し、更にその水盆Ｉｈｂａｓｉｎをしきい値カットすることで内部マーカを画定する。使用するしきい値は実現したい検知感度に相応しい一定値、例えば５０に調整しておく。このようにして、水盆Ｉｈｂａｓｉｎのうち強度値がしきい値超の部分に対応するよう内部マーカが画定される。
【００５１】
次に、その内部マーカに基づき外部マーカを画定する。即ち、まず内部マーカの内側にある画素が１値、それ以外は０値となるよう、内部マーカに基づき二値化像を生成する。次に、距離変換（distance transformation：ＤＴ）をその二値化像に適用すること、即ち対象になるオブジェクトまでの最短距離に対し個々の画素をマッピングすることで、ＤＴ像を生成する。非特許文献２及び３を参照されたい。そして、そのＤＴ像内の極大値画素を結ぶ稜線のうち内部マーカ間にあるものを外部マーカとして採用する。
【００５２】
更に、Ｓｏｂｅｌオペレータを使用しＦＩＲＥ像Ｉｆｇｒｅｅｎの勾配像を生成する。Ｓｏｂｅｌオペレータは画像処理やパターン認識の分野でいわゆる当業者にとり周知の画像処理関数であり、非特許文献４等にその説明がある。
【００５３】
そして、生成した内部マーカ、外部マーカ及び勾配像に基づきマーカ制御型分水線変換を適用することで、対象になる損傷部１６２の輪郭を直接的に生成する。マーカ制御型分水線変換については非特許文献１等に説明がある。
【００５４】
損傷被疑部の検知及び抽出に使用できる手法としては、次に、モルフォロジカルボトムハット操作を基本とし、それに複数解像度法及び表面リコンストラクション法を併用する、という手法がある。この手法では、まず、ＦＩＲＥ像Ｉｆｇｒｅｅｎにボトムハット操作を適用しその強度値Ｉｂｏｔｈａｔを求めることで原形ボトムハット操作像を生成する。次に、様々な寸法の損傷部を検知可能にするため、その原形ボトムハット操作像Ｉｂｏｔｈａｔに複数解像度法を適用する。即ち、原形ボトムハット操作像Ｉｂｏｔｈａｔをダウンサンプリングして一通り又は複数通りの低減解像度ボトムハット操作像、例えば半解像度ボトムハット操作像、四半解像度ボトムハット操作像等々を生成する。次いで、諸解像度のボトムハット操作像、即ち原形ボトムハット操作像、半解像度ボトムハット操作像、四半解像度ボトムハット操作像等々に対し、モルフォロジカルボトムハット操作を適用する。この操作では所定形状且つ所定寸法の二次元的構造要素、例えばその半径が１０画素の円盤を使用する。その構造要素の形状は様々に設定することができ、またその寸法（ディスク半径等）は対象になるオブジェクトの寸法やその像の解像度に応じ調整することができる。更に、対応する歯牙部における強度値統計に従い、各解像度のボトムハット操作像についてのしきい値Ｉｔｈｒｅｓを、次の式
Ｉｔｈｒｅｓ＝Ｉｍｅａｎ＋ｗ＊Ｉｓｔｄ
により決定する。この式中、ｗは経験的に設定される加重パラメタ、Ｉｍｅａｎは強度値の平均値、Ｉｓｔｄは強度値の標準偏差である。次いで、このしきい値Ｉｔｈｒｅｓを用い各解像度のボトムハット操作像をしきい値カットすることで、その解像度に係るボトムハット操作像の二値化像を生成する。それらの二値化像に含まれる非０値領域は、対応する解像度の画像における損傷被疑部の大まかな姿を表している。そして、それらの二値化像を元々の解像度まで補間して補間像を生成し、それらの補間像を総合したものを損傷被疑部の暫定範囲として採用する。
【００５５】
この暫定範囲は、損傷被疑部の姿を正確に捉えていないのが普通である。これは、解像度が有限値であるためであり、また対象になる損傷部１６２と使用する構造要素の間に寸法や形状の違いがあるためである。
【００５６】
ただ、加重パラメタｗの値を小さめにすれば、その暫定範囲が広めになるので、対象になる損傷部をかなりの確度で捉えることができる。具体的には、加重パラメタｗの値を、原形ボトムハット操作像については１．０、半解像度ボトムハット操作像については０．５、四半解像度ボトムハット操作像については０とすればよい。このように、加重パラメタｗは実際的な必要性に応じ調整すればよい。
【００５７】
損傷被疑部の暫定範囲内にある健常部（齲蝕未進行領域）における強度値は、当該暫定範囲の外での強度値に基づき推定することができる。この推定を表面リコンストラクション法に従い実行すると、その強度値がトポロジカル面をなす再構成像Ｉｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄが発生する。次に、その再構成像Ｉｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄから元々のＦＩＲＥ像Ｉｆｇｒｅｅｎの強度値を減ずることで、差分像Ｉｄｉｆｆを生成する。そして、損傷部内強度値が健常部内強度値よりも小さく、また健常部内部位間強度差が損傷部健常部間強度差より小さいことに着目し、大きな強度変化が生じている部位、例えば７倍超の変化が生じている部位を、損傷被疑部の高精細抽出結果として採用する。なお、７倍という値は、必要な検知精度に応じ調整することができる。
【００５８】
ここに、モルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法は、特定高さの極大ドーム部又は特定深さの極小盆部を検知できるとはいうものの、上掲の手順による歯牙像内損傷部の抽出に最適なものではない。損傷部とその周りの健常部との間のコントラスト比が損傷部毎に様々であるため、検知できる高さ又は深さを画像の種類毎や齲蝕の進行度毎に設定しなければならず、それら高さや深さが大域的パラメタになってしまうからである。モルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法は実施困難且つ低速でもあるので、本発明ではモルフォロジカルボトムハット法を使用した方がよい。
【００５９】
また、従来からあるトップ／ボトムハット法も、極大ドーム部や極小盆部の検知に使用できるかもしれないが、構造要素の寸法を定めるのが難しいため、損傷部の抽出には適していない。対するに、上掲の例の如くモルフォロジカルボトムハット法を複数解像度法及び表面リコンストラクション法と併用すれば、構造要素の寸法を決めるという難題を好適に解決することができる。
【００６０】
ファルスポジティブを除外するサブステップ
実験結果によれば、ファルスポジティブが発生しやすい領域には大別して次の二種類がある。第１に、その周りの領域に対するコントラスト比が低く（用例にもよるが）例えば７倍未満に留まる領域であり、第２に、歯牙同士が面する歯間部である。
【００６１】
これらのうち低コントラスト領域に生じるファルスポジティブは、強度値に基づき損傷被疑部とその周りの領域の間でコントラスト比を求め、それに基づき除外すればよい。
【００６２】
歯間部で生じるファルスポジティブは、歯間部内にある損傷被疑部や歯間部に連なる部位にある損傷被疑部のモルフォロジカル特徴に基づき除外する。その実行に当たってはまず歯間部を識別する。
【００６３】
次に、歯牙像から歯間部を検知する手法についてより詳細に説明する。
【００６４】
まず、隣り合う歯牙同士が適当に離れている場合、背景の一部をなす隙間が歯間部内に発生する。その種の歯間部（第１種歯間部）は、隣り合う歯牙部間に明快な境界線があるため、次の手順で検知することができる。即ち、歯牙部の二値像に対し距離変換を適用し、対象となる歯牙部間の境界線から測った距離が最大となる画素群を検知した上で、対象となる歯牙部のうち検知された歯牙部に連なるものを第１オブジェクト、それ以外のものを第２オブジェクトとし、それら二種類のオブジェクトから等距離に位置する背景部内画素群を以て歯間部と定める、という手順である。
【００６５】
次に、隣り合う隣り合う歯牙同士がごく密に接している場合、歯牙部間の明快な境界線が歯間部内に現れない。その種の歯間部（第２種歯間部）を歯牙像から検知するにはまた別の画像処理技術を使用する必要がある。使用できる画像処理技術の第１例、即ち図４Ａ〜図４Ｅに示す例では、マーカ制御型分水線変換及び距離変換を含む４段階処理によって、最大距離を呈する画素に連なる領域から第２種歯間部を検知している。
【００６６】
ここでは、図４Ａに示すように、ある歯牙部１６５ａ及びそれに隣接する２個の歯牙部１６５ｂ及び１６５ｃが識別済であるとする。図中、明るい部分（明域）は歯牙部を、暗い部分（暗域）は歯牙の背景部を表しており、原点２００としてはそれら明域暗域間を分ける境界線までの距離が最大となる画素が採用されている。但し、識別済の歯牙部１６５ａの中心に近い点であれば、これ以外の点を原点にすることもできる。原点を定める手法は他の手法でもよいので、実際の用途に応じて定めればよい。例えば、その画像の中心点を占めるよう対象となる歯牙が画像に捉えられている場合は、当該中心点に最も近い極大点を、原点として好適に使用することができる。
【００６７】
第１段階では、図４Ｂに示すように、まずその原点２００から扇状に拡がるように、０°から３６０°に至る様々な方向にかけて複数本の放散線２１０を投射する。次に、個々の放射線２１０が明域暗域間境界線と最初に出会う点を求め、それらの点の連なりを輪郭線２０２として採用する。
【００６８】
第２段階では内部マーカ及び外部マーカを次の要領で画定する。まず、図４Ｃに示すように、原点２００を内包する所定半径の円形域２２２と、グレー域２２０ａ〜２２０ｄとを内部マーカとして採用する。円形域２２２の半径は、この例では最大距離、即ち原点２００から歯牙境界線までの距離の３／４倍に相当する値に設定されている。グレー域２２０ａ〜２２０ｄは、図４Ａの如く明域暗域間境界線で画定されている歯牙部１６５ａ〜１６５ｃから、輪郭線２０２で囲まれている領域を差し引いたものである。外部マーカとして採用されているのは、その外側の明域２２４、即ち図４Ａ中の暗域に相当する領域である。
【００６９】
第３段階では、グレースケールＦＩＲＥ像の勾配像に対し、上述の如く画定された内部マーカ及び外部マーカに従いマーカ制御型分水線変換を適用する。この例では、グレースケールＦＩＲＥ像をＦＩＲＥ像のＧ成分Ｉｆｇｒｅｅｎから取得している。これに代え、画像処理の分野で周知の手法を用い三種類の色成分を混合することにより、グレースケールＦＩＲＥ像を生成するようにしてもよい。いずれにせよ、この変換によって水盆１７０及び１７２ａ〜１７２ｄが画定される。水盆１７０は図４Ｃ中の円形域２２２に係る内部マーカに、また水盆１７２ａ〜１７２ｄは同図中のグレー域２２０ａ〜２２０ｄのうち対応するものに係る内部マーカに、それぞれ連なっている。また、この変換では分水線１７３ａ，１７３ｂも画定される。分水線１７３ａは水盆１７２ａ・１７２ｂ間を分けており、分水線１７３ｂは水盆１７２ｃ・１７２ｄ間を分けている。なお、前述の通り、「水盆」は集水盆とも称される用語であり、画像変換の分野ではマーカ制御型分水線変換の用語としていわゆる当業者にとり既知のものである。
【００７０】
第４段階では、水盆の組同士から等距離に位置する画素群を第２種歯間部として採用する。図４Ｅでは、その歯間部の位置を、マーカ制御型分水線変換及び距離変換でもたらされる歯間線１７６（その一部）によって示してある。領域１７４ａは水盆１７０に、領域１７４ｂは水盆１７２ａと水盆１７２ｂの組合せに、そして領域１７４ｃは水盆１７２ｃと水盆１７２ｄの組合せに由来している。
【００７１】
また、使用できる画像処理技術の第２例、即ち図５Ａ〜図５Ｅに示す例では、マーカ制御型分水線変換及び距離変換を含むまた別の４段階処理によって、最大距離を呈する画素に連なる領域から、明快な境界線が現れない第２種歯間部を検知している。この例の諸段階のうち第３及び第４段階は第１例のそれと似ているが、冒頭の第１及び第２段階は異なっている。
【００７２】
まず、図５Ａに示すように且つ図４Ａと同じく、対象となる歯牙部１６５ａに隣接して２個の歯牙部１６５ｂ及び１６５ｃが識別されているとする。図中、明域は歯牙部を、暗域は歯牙の背景部を表している。
【００７３】
図５Ｂに示す第１段階では、図５Ａに示した像に対する距離変換の適用によって距離像Ｉｄｉｓｔを生成する。これは、個々の画素から歯牙の背景部までの最短距離がその画素の画素値となっている像である。図５Ｃ及び図５Ｄに示す第２段階では、内部マーカ２３６ａ〜２３６ｃ及び外部マーカ２３２ａ，２３２ｂを次の要領で画定する。
【００７４】
まず、距離像Ｉｄｉｓｔをマスク、Ｉｄｉｓｔ−ｈｄｏｍｅをマーカとして用い、モルフォロジカルグレースケールリコンストラクション法を実行することにより、再構成像Ｉｄｒｅｃｏｎを生成する。次いで、次の式
Ｉｓｅｅｄｓ＝（Ｉｄｒｅｃｏｎ＞Ｔｄｒｅｃｏｎ）∩（Ｉｄｉｓｔ＞Ｔｄｉｓｔ）
に従いＩｓｅｅｄｓを導出する。この式中、しきい値Ｔｄｒｅｃｏｎは例えば５、しきい値Ｔｄｉｓｔは例えば１０である。記号（Ｉｄｒｅｃｏｎ＞Ｔｄｒｅｃｏｎ）は再構成像Ｉｄｒｅｃｏｎのうちその画素値がしきい値Ｔｄｒｅｃｏｎを上回る領域を指しており、記号（Ｉｄｉｓｔ＞Ｔｄｉｓｔ）は距離像Ｉｄｉｓｔのうちその画素値がしきい値Ｔｄｉｓｔを上回る領域を指している。記号∩は交わり演算子であり、集合理論の分野ではいわゆる当業者にとり周知のものである。
【００７５】
次に、図５Ｃに示す如くＩｓｅｅｄｓ上に現れるシード域２３０ａ〜２３０ｃそれぞれについて、図５Ｂに示した距離像Ｉｄｉｓｔに由来する距離値に基づき、最大距離を呈する画素であるシード点を識別する。具体的には、個々のシード域２３０ａ〜２３０ｃ内で最大の距離を呈する画素を検知することで、対応するシード点２３４ａ〜２３４ｃを識別する。次いで、個々のシード点を原点、そのシード点に係る距離値の３／４倍を半径とする円形域を定め、それを内部マーカとして採用する。より具体的には、図５Ｄに示す如く、個々のシード点２３４ａ〜２３４ｃを中心とする円形の内部マーカ２３６ａ〜２３６ｃを生成する。そして、その歯牙の背景部を外部マーカ２３２ａ，２３２ｂとして採用する。
【００７６】
更に、図５Ｅに示す第３段階では、図４Ａ〜図４Ｅに示した第１例第３段階と同じく、グレースケールＦＩＲＥ像の勾配像に対し、上述の如く画定された内部マーカ２３６ａ〜２３６ｃ及び外部マーカ２３２ａ，２３２ｂに従いマーカ制御型分水線変換を適用し、個々の内部マーカ２３６ａ〜２３６ｃに係る水盆２３８ａ〜２３８ｃを生成する（符号同順）。最後の第４段階では、やはり第１例第４段階と同様にして、２個の隣り合った水盆に対し同距離の画素の連なりを歯間線２４０ａ，２４０ｂとして検知する。
【００７７】
歯間部を検知したらその歯間部に連なる損傷被疑部を検知する。検知される損傷被疑部が本物の齲蝕である可能性もあるので、歯間部に連なる損傷被疑部全てを除外するのは適切でない。そこで、歯間部に連なる損傷被疑部のなかから、本物の齲蝕を表しており除外すべきでない損傷被疑部をグレーホール特性に従い識別し、それ以外をファルスポジティブとして除外する。グレーホール特性とは、そのグレースケール像内に暗い画素群として現れる（より明るい画素群で囲まれる）という特性であり、本物の齲蝕に係る損傷被疑部の多くがこの特性を備えている。
【００７８】
ファルスポジティブ除外後は、その後に残った損傷被疑部を損傷部１６２として抽出する。損傷部の抽出結果は、歯牙のＦＩＲＥ像、蛍光像又は反射像表示の上に、齲蝕のスクリーニングや診断に役立つよう、人工色でアウトライン表示又はハイライト表示させることができる。損傷部の抽出結果は次に述べる諸ステップによる齲蝕定量解析でも使用される。
【００７９】
抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップ１３０
図３Ｄに、抽出された損傷部１６２に隣接する健常部を識別するステップ１３０の一例を示す。この例では、損傷部輪郭を膨張させて拡大輪郭線１６６を定める処理を、画像処理分野で周知の操作たるモルフォロジカル拡大によって実行する。これは自動実行することができるためユーザによる入力は必要ない。また、このステップ１３０やステップ１４０及び１５０で対象とされる像は蛍光像である。その理由については後に説明する。更に、そのモルフォロジカル拡大の実現アルゴリズムとしては、本願出願人を譲受人とする特許文献３の図３に記載のものを使用することができる。損傷部膨張の後は、形成された拡大輪郭線１６６の外側を隣接健常部、またその拡大輪郭線１６６を形成している画素の画素値を当該隣接健常部における強度値として採用する。こうすることで、損傷部検知エラーによるエラーや、健常部内強度値の小規模変化によるエラーを抑えることができる。
【００８０】
損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップ１４０
このステップでは、ステップ１３０で識別された隣接健常部における強度値に基づき、抽出された損傷部の健常時強度値、即ち齲蝕進行前の強度値を推定する。これは、その損傷部の重症度を調べる上で、またその損傷部の進行を経時観察する上で有用であり、様々な手法で実行することができる。
【００８１】
その推定に使用できる手法の一つは、次に述べる通り、それに隣接する健常部が識別されている損傷部内の歯牙組織について、当該隣接健常部における強度値に基づくバイリニア補間で健常時強度値を再現する、という手法である。
【００８２】
図３Ｅに、図３Ｄに示した注目領域１６１の形態例を示す。図中、Ｒは損傷部１６２、Ｐはその内部の画素、ＰＬ、ＰＲ、ＰＴ及びＰＢは健常部内の拡大輪郭線１６６上にある画素のうち画素Ｐから見て左、右、上及び下にある画素である（符号同順）。損傷部１６２内の個々の画素Ｐにおける健常時強度値Ｉｒは、次の式
ＩＨ＝（ＩＬ・ｘ２＋ＩＲ・ｘ１）／（ｘ２＋ｘ１）
ＩＶ＝（ＩＴ・ｙ２＋ＩＢ・ｙ１）／（ｙ２＋ｙ１）
Ｉｒ＝（ＩＨ＋ＩＶ）／２
を用いたバイリニア補間で推定することができる。
【００８３】
即ち、損傷部１６２内の画素毎にこうしたバイリニア補間を実行することで、損傷部１６２の全体に亘り健常部強度値を再現することができる。
【００８４】
使用できる別の手法としては、隣接する健常部が識別されている損傷部内の歯牙組織について、二次元スプライン、Ｂｅ’ｚｉｅｒフィット等の表面フィット法を用い健常時強度値を再現する、という手法がある。
【００８５】
損傷部内歯牙組織の健常時強度値を再現するのに使用できる手法としては、更に、Ｌａｐｌａｃｅ方程式を解くことで、その損傷部を囲む拡大輪郭線上の画素より内側での強度値をスムースに補間する、という手法がある。これは、周知のＭａｔｌａｂ（登録商標）にて画像処理ツールボックス内のソフトウェア関数ｒｏｉｆｉｌｌとして実現されているもの等、一般的な画像処理技術を利用し実行可能な手法であり、この手法ならより正確な推定値を得ることができる。
【００８６】
齲蝕状態を定量するステップ１５０
前述した通り、損傷部１６２に関する定量的な情報は、抽出された損傷部の状態を調べまたその損傷部における齲蝕の進行を経時観察する上で有用である。歯牙像に基づく齲蝕状態の定量は、損傷部寸法（面積等）を求める手法、損傷部内蛍光損失率を求める手法等を含め、様々な手法で実行することができる。
【００８７】
第１の例は、齲蝕部１６２に属する画素の実数を計数し、その値を現実空間での拡がり、例えばｍｍ２単位の値に換算することで、損傷部面積を求める手法である。
【００８８】
第２の例は、蛍光損失を齲蝕状態の物差しとして使用する手法である。既知の通り、歯牙構造における蛍光損失は、その歯牙構造における石灰分浸食の進行度を直接的に表すものであり、その値は歯牙の蛍光像における強度値から直に算出することができる。即ち、蛍光像上で損傷部を形成している個々の画素における蛍光損失率ΔＦは、次の式
ΔＦ＝（Ｉｒ−Ｉ０）／Ｉｒ
に従い算出することができる。この式中、Ｉｒはステップ１４０で求めた再現後の強度値であり、Ｉ０は蛍光像Ｇ成分ＩＦｌｕｏから求めた実測の強度値である。齲蝕が発生していればΔＦ＞０となる。
【００８９】
損傷部Ｒ全体での蛍光損失Ｌは、その損傷部ＲにおけるΔＦの総和
Ｌ＝ΣΔＦｉ
となる（但しΣはｉ∈Ｒについての総和）。
【００９０】
図６Ａに、本発明の他の実施形態に係る齲蝕定量方法を示す。本実施形態は図１に示したものと似ているが、歯牙の蛍光像と反射像を結合させてＦＩＲＥ像の像を生成する点で相違している。即ち、図中のディジタル歯牙像生成ステップでは、反射像と蛍光像を併用してＦＩＲＥ像等が生成されている。反射像としては白色光等の単色光による反射像を、蛍光像としては紫外光励起による蛍光像を、それぞれ使用することができる。また、矢印１６０ａで示した通り、抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップ１３０を、ＦＩＲＥ像に代え蛍光像で実行することもできる。更に、矢印１６０で示した通り、損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップ１４０、並びに損傷部における強度値及び損傷部の齲蝕状態を定量するステップ１５０では、蛍光像も使用している。
【００９１】
図６Ｂに本発明の更に他の実施形態を示す。本実施形態は図６Ａに示したものと似ているが、そのステップ１２０にて、歯牙像上の歯牙部１６５を識別するステップ、損傷被疑部を抽出するステップ及びファルスポジティブを除外するステップが実行されている。破線矢印１６０ａで示した通り、ステップ１３０にて蛍光像を使用することもできる。矢印１６０で示した通り、ステップ１４０及び１５０では蛍光像が使用される。
【００９２】
更に他の実施形態としては、図１中のステップ１１０でディジタル歯牙像として生成される像をその歯牙の蛍光像とする実施形態がある。前述の通り、蛍光像はＦＩＲＥ像と似た特性を有しているので、損傷部抽出ステップ１２０に係るどの処理も、従ってステップ１１０からステップ１５０に至るどのステップも、本実施形態のように蛍光像を対象にして実行することができる。
【００９３】
このように、本発明の第１の構成は、
歯牙、歯肉及び背景に対応する領域をなす画素群についての強度値群で構成されるディジタル歯牙像を生成するステップと、
歯牙部を識別するサブステップ、損傷被疑部を抽出するサブステップ及びファルスポジティブを除外するサブステップを実行することにより、歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップと、
抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップと、
識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップと、
損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップと、
を有し、その一部又は全部がデータ処理装置上で実行される齲蝕定量方法である。
【００９４】
第２の構成は、第１の構成にて、歯牙の蛍光像に基づき上記ディジタル歯牙像生成を実行するようにしたものである。
【００９５】
第３の構成は、第１の構成にて、
歯牙の蛍光像を取得し、
歯牙の反射像を取得し、そして
蛍光像のデータと反射像のデータとを結合させることで、
上記ディジタル歯牙像生成を実行するようにしたものである。
【００９６】
第４の構成は、第１の構成にて、
所定の第１しきい値ｃ１よりも大きな強度値を選択することで歯牙のグレースケール蛍光像から第１しきい値カット像を生成し、
所定の第２しきい値ｃ２よりも大きな強度値を選択することで歯牙のグレースケール反射像から第２しきい値カット像を生成し、
第１しきい値カット像と第２しきい値カット像の交わり部分に基づき暫定歯牙部像を生成し、
所定の第３しきい値ｃ３より大きい強度値を選択することでグレースケール蛍光像から基準二値像を生成し（但しｃ３＞ｃ１）、そして
暫定歯牙部像内にあり基準二値像内オブジェクトに連なる諸領域から高精細歯牙部像を生成することで、
上記歯牙部識別を実行するようにしたものである。
【００９７】
第５の構成は、第４の構成にて、グレースケール蛍光像、グレースケール反射像又はその双方を、その歯牙の蛍光像及び反射像のうち対応する像のＧ成分から取得するようにしたものである。
【００９８】
第６の構成は、第１の構成にて、しきい値カット法に則り１個又は複数個の歯牙部を識別することで、上記歯牙部識別を実行するようにしたものである。
【００９９】
第７の構成は、第１の構成にて、マーカ制御型分水線アルゴリズムに則り上記損傷被疑部抽出を実行するようにしたものである。
【０１００】
第８の構成は、第１の構成にて、モルフォロジカルボトムハット法を基本にし、且つ複数解像度法及び表面リコンストラクション法を併用して、上記損傷被疑部抽出を実行するようにしたものである。
【０１０１】
第９の構成は、第１の構成にて、歯間部を検知しその歯間部に沿って生じるファルスポジティブを除外することで、上記ファルスポジティブ除外を実行するようにしたものである。
【０１０２】
第１０の構成は、第７の構成にて、
１個又は複数個の内部マーカを画定し、
１個又は複数個の外部マーカを画定し、
勾配像を生成し、そして
その勾配像にマーカ制御型分水線変換を適用することで、
上記損傷被疑部抽出を実行するようにしたものである。
【０１０３】
第１１の構成は、第８の構成にて、
ディジタル歯牙像にフル解像度ボトムハット操作を適用して原形ボトムハット操作像を生成し、
その原形ボトムハット操作像をダウンサンプリングして一通り又は複数通りの低減解像度ボトムハット操作像を生成し、
それら原形ボトムハット操作像及び低減解像度ボトムハット操作像にモルフォロジカルボトムハット操作を適用して複数通りのモルフォロジカルボトムハット操作像を生成し、
個々のモルフォロジカルボトムハット操作像にしきい値操作を適用して複数通りの二値ボトムハット像を生成し、
フル解像度になるよう個々の二値ボトムハット像を補間して複数通りの補間像を生成し、そして
それら補間像を一体に捉えて１個又は複数個の損傷被疑部を識別することにより、
上記損傷被疑部抽出を実行するようにしたものである。
【０１０４】
第１２の構成は、第９の構成にて、
ディジタル歯牙像の二値化像に対し距離変換を適用することで、識別済の歯牙部の境界線から測った距離が最大となる画素を検知し、
それら識別済の歯牙部のうち検知された画素に連なるものを第１オブジェクト、
連ならないものを第２オブジェクトとした上で、
第１オブジェクトからの距離と第２オブジェクトからの距離が等しい背景部内画素の連なりを歯間部として検知することにより、
歯間部のうち明快な境界線を呈するものを上記歯間部検知で検知するようにしたものである。
【０１０５】
第１３の構成は、第９の構成にて、
歯牙の二値化画像内に原点を定め、
その原点から扇状に拡がるよう複数通りの角度で放散線を引き、
個々の放射線が歯牙部背景部間の境界線に最初に出会った点を結んで輪郭線と定め、
内部マーカ及び外部マーカを画定し、
ディジタル歯牙像のグレースケール版の勾配像に対しそれら内部マーカ及び外部マーカに従いマーカ制御型分水線変換を適用して水盆を二組検知し、
それら二組の水盆からの距離が等しい画素の集まりを歯間部として検知することにより、
歯間部のうち明快な境界線を呈さないものを上記歯間部検知で検知するようにしたものである。
【０１０６】
第１４の構成は、第９の構成にて、
ディジタル歯牙像の二値化画像に対し距離変換を適用することで、個々の画素の画素値がその画素から歯牙の背景部までの最短距離を示す値となる距離像を生成し、
その距離像に従い内部マーカ及び外部マーカを画定し、
ディジタル歯牙像のグレースケール版の勾配像に対しそれら内部マーカ及び外部マーカに従いマーカ制御型分水線変換を適用して水盆を二組検知し、
それら二組の水盆からの距離が等しい画素の集まりを歯間部として検知することにより、
歯間部のうち明快な境界線を呈さないものを上記歯間部検知で検知するようにしたものである。
【０１０７】
第１５の構成は、第３の構成にて、上記隣接健常部識別、強度値再現及び齲蝕状態定量のうち少なくともいずれかを、蛍光像に基づき実行するようにしたものである。
【０１０８】
第１６の構成は、第１の構成にて、バイリニア補間、表面フィット、ラプラス方程式の解による補間又はその任意の組合せを含む処理で上記強度値再現を実行するようにしたものである。
【０１０９】
第１７の構成は、第１の構成にて、損傷部の蛍光損失又は面積の計算で上記齲蝕状態定量を実行するようにしたものである。
【０１１０】
第１８の構成は、
歯牙から蛍光像データを取得するステップと、
歯牙から反射像データを取得するステップと、
蛍光像データと反射像データを結合させてその歯牙のディジタル画像を生成するステップと、
その歯牙から損傷部を抽出するステップと、
抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップと、
識別された健常部における強度値に従い損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップと、
損傷部における強度値及び再現された本来の強度値に基づき損傷部の齲蝕状態を定量するステップと、
を有し、その一部又は全部がデータ処理装置上で実行される齲蝕定量方法である。
【０１１１】
第１９の構成は、第１８の構成にて、歯牙部を識別し、マーカ制御型分水線アルゴリズムに則り損傷被疑部を抽出し、更にファルスポジティブを除外することで、上記齲蝕状態定量を実行するようにしたものである。
【０１１２】
第２０の構成は、第１８の構成にて、歯牙部を識別し、モルフォロジカルボトムハット法を基本とし且つ複数解像度法及び表面リコンストラクション法を併用して損傷被疑部を抽出し、更にファルスポジティブを除外することで、上記損傷部抽出を実行するようにしたものである。
【０１１３】
第２１の構成は、第１９の構成にて、歯間部を検知し、歯列直交方向のファルスポジティブを除外することで、上記ファルスポジティブ除外を実行するようにしたものである。
【符号の説明】
【０１１４】
１１０  ディジタル歯牙像を生成するステップ、１２０  歯牙の健常部に囲まれた損傷部を抽出するステップ、１３０  抽出された健常部に隣接する健常部を識別するステップ、１４０  損傷部における歯牙組織本来の強度値を再現するステップ、１５０  齲蝕状態を定量するステップ、１６０，１６０ａ  矢印、１６１  注目領域、１６２  損傷部（例えば齲蝕部）、１６３  境界線、１６４  健常部、１６５，１６５ａ〜１６５ｃ  歯牙部、１６６  拡大輪郭線、１６７  反射像、１６８  蛍光像、１６９  ＦＩＲＥ像、１７０  円形の内部マーカに対応する水盆、１７２ａ〜１７２ｄ，２３８ａ〜２３８ｃ  水盆、１７３ａ，１７３ｂ  分水線、１７４ａ  水盆１７０に対応する領域、１７４ｂ  水盆１７２ａと水盆１７２ｂの組合せに対応する領域、１７４ｃ  水盆１７２ｃと水盆１７２ｄの組合せに対応する領域、１７６，２４０ａ，２４０ｂ  歯間線、１８０  処理装置、２００  原点、２０２  輪郭線、２１０  放散線、２２０ａ〜２２０ｄ  内部マーカに対応するグレー域、２２２  内部マーカに対応する対象歯牙上円形域、２２４  外部マーカに対応する明域、２３０ａ〜２３０ｃ  シード域、２３２ａ，２３２ｂ  外部マーカ、２３４ａ〜２３４ｃ  シード点、２３６ａ〜２３６ｃ  内部マーカ。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【外国語明細書】
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