(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚み算出部と
を有する骨粗鬆症診断支援装置であって、
皮質骨厚み算出部においては、前記輪郭抽出部で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出部において抽出された皮質骨の線分に基づき最適な前記濃淡値の変化の群を選定することによって、前記選定された最適な濃淡値の変化の群から皮質骨の厚みを算出するものであって、前記最適な前記濃淡値の変化の群を選定するに当たっては、
ｂ−１）前記濃淡値の変化上に粗造の尾根線に対応する地点がある場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点Ｔｅは粗造の濃淡値のピークとする、
ｂ−２）前記濃淡値の変化上に粗造の尾根線に対応する地点がない場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点ＴｅはＴｓ＋所定数ｐｉｘとする、
のいずれかにより検索範囲を決定した上で、
ｃ−１）画像上に粗造の尾根線が存在する場合において、前記濃淡値の変化上に粗造の濃淡値ピークによる尾根線に対応するピークが存在する場合、当該濃淡値の変化を最良な濃淡値の変化の候補群とし、同ピークが存在しない濃淡値の変化は最良な濃淡値の変化の候補から除外する、
ｃ−２）画像上に粗造の尾根線が存在しない場合は、最良なｃ−１）の候補を絞るということはせず、抽出した皮質骨の濃淡値ピークが存在するｃ−１）すべてを候補とする、
のいずれかにより、最良な濃淡値の候補を選択する、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項２】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚み算出部と
を有する骨粗鬆症診断支援装置であって、
皮質骨厚み算出部においては、前記輪郭抽出部で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出部において抽出された皮質骨の線分及び粗造部の線分に基づき最適な前記濃淡値の変化の群を選定することによって、前記選定された最適な濃淡値の変化の群から皮質骨の厚みを算出するものであって、前記最適な前記濃淡値の変化の群を選定するに当たっては、
求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点Ｔｅは粗造の濃淡値のピークとすることにより検索範囲を決定した上で、
前記濃淡値の変化上に粗造の濃淡値ピークによる尾根線に対応するピークが存在する場合、当該濃淡値の変化を最良な濃淡値の変化の候補群とし、同ピークが存在しない濃淡値の変化は最良な濃淡値の変化の候補から除外することにより、最良な濃淡値の候補を選択する、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項３】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の粗さを算出する皮質骨粗さ算出部と
を有する骨粗鬆症診断支援装置であって、
皮質骨粗さ算出部においては、前記輪郭抽出部で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出部において抽出された粗造部の線分の面積を算出することによって、皮質骨の粗さを算出することを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項４】
前記線分抽出部は、前記線分を抽出するにおいて線集中度フィルタを用いることを特徴とする請求項１乃至３のうち１項記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項５】
前記皮質骨厚み算出部における計測基準点の決定に際し、下顎角を検出することを含むことを特徴とする請求項１もしくは２記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項６】
前記皮質骨粗さ算出部における計測基準点の決定に際し、下顎角を検出することを含むことを特徴とする請求項３記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項７】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分を含む線分を抽出する線分抽出手段と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚み算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムであって、該骨粗鬆症診断支援プログラムは、
皮質骨厚み算出手段において、前記輪郭抽出手段で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出手段において抽出された皮質骨の線分に基づき最適な前記濃淡値の変化の群を選定することによって、前記選定された最適な濃淡値の変化の群から皮質骨の厚みを算出するものであって、前記最適な前記濃淡値の変化の群を選定するに当たっては、
ｂ−１）前記濃淡値の変化上に粗造の尾根線に対応する地点がある場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点Ｔｅは粗造の濃淡値のピークとする、
ｂ−２）前記濃淡値の変化上に粗造の尾根線に対応する地点がない場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点ＴｅはＴｓ＋所定数ｐｉｘとする、
のいずれかにより検索範囲を決定した上で、
ｃ−１）画像上に粗造の尾根線が存在する場合において、前記濃淡値の変化上に粗造の濃淡値ピークによる尾根線に対応するピークが存在する場合、当該濃淡値の変化を最良な濃淡値の変化の候補群とし、同ピークが存在しない濃淡値の変化は最良な濃淡値の変化の候補から除外する、
ｃ−２）画像上に粗造の尾根線が存在しない場合は、最良なｃ−１）の候補を絞るということはせず、抽出した皮質骨の濃淡値ピークが存在するｃ−１）すべてを候補とする、
のいずれかにより、最良な濃淡値の候補を選択する、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項８】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出手段と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚み算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムであって、該骨粗鬆症診断支援プログラムは、
皮質骨厚み算出手段において、前記輪郭抽出手段で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出手段において抽出された皮質骨の線分及び粗造部の線分に基づき最適な前記濃淡値の変化の群を選定することによって、前記選定された最適な濃淡値の変化の群から皮質骨の厚みを算出するものであって、前記最適な前記濃淡値の変化の群を選定するに当たっては、
求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点Ｔｅは粗造の濃淡値のピークとすることにより検索範囲を決定した上で、
前記濃淡値の変化上に粗造の濃淡値ピークによる尾根線に対応するピークが存在する場合、当該濃淡値の変化を最良な濃淡値の変化の候補群とし、同ピークが存在しない濃淡値の変化は最良な濃淡値の変化の候補から除外することにより、最良な濃淡値の候補を選択する、
ことを特徴とする骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項９】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出手段と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の粗さを算出する皮質骨粗さ算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムであって、該骨粗鬆症診断支援プログラムは、
皮質骨粗さ算出手段において、前記輪郭抽出手段で抽出された下顎骨輪郭から計測基準点を決定し、前記決定された計測基準点を中心として所定間隔での前記画像の濃淡値の変化を取得し、前記線分抽出手段において抽出された粗造部の線分の面積を算出することによって、皮質骨の粗さを算出することを特徴とする骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項１０】
前記線分抽出手段は、前記線分を抽出するにおいて線集中度フィルタを用いることを特徴とする請求項７乃至９のうち１項に記載の骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項１１】
前記皮質骨厚み算出手段における計測基準点の決定に際し、下顎角を検出することを含むことを特徴とする請求項７もしくは８記載の骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項１２】
前記皮質骨粗さ算出手段における計測基準点の決定に際し、下顎角を検出することを含むことを特徴とする請求項９記載の骨粗鬆症診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エックス線写真を用いて骨粗鬆症の診断を支援する装置に係り、特に、歯科のパノラマエックス線写真（以下、パノラマ画像と略す）により下顎皮質骨の厚み、及び／または、粗さを測定して骨粗鬆症の診断を支援する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
歯科治療の分野においては、治療開始時に、歯部の全領域をカバーするパノラマ画像を撮影することが広く行われている。その際に、歯部だけでなく、上下顎骨なども撮影されることになる。近年、この撮影された画像のうちの、下顎骨の部分の画像を用いて、骨粗鬆症の診断を支援することが、行われるようになってきている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、歯科のパノラマ画像から、下顎骨の皮質骨部分の内面がスムースなものか、粗造なものであるかを半自動的に判別し、骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、歯科のパノラマ画像から、下顎骨の皮質骨部分の厚みを計測し、骨粗鬆症データベースに蓄積されたデータと皮質骨の厚みとを比較して骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、歯科のパノラマ画像から、下顎骨の輪郭を検出して、記憶されている輪郭モデルデータと、特に下顎皮質骨の厚みとを比較することによって、骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００６】
更に、非特許文献１には、歯科のパノラマ画像から、下顎皮質骨の厚みを自動計測する手法、特に、下顎骨輪郭から垂直な直線の濃淡値プロファイルを取得して、それに基づいて下顎皮質骨の厚みを計測する技術思想が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３９６４７９５号公報
【特許文献２】特許第４９５６７４５号公報
【特許文献３】国際公開ＷＯ２０１２／１２８１２１号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】松本拓也、他：歯科パノラマＸ線写真における下顎皮質骨の厚みの自動計測による骨粗鬆症のスクリーニング、電子情報通信学会、２０１２−０１
【非特許文献２】吉永幸靖、他：集中度評価法とベクトル集中度フィルタ、ＭEDICAL IMAGING TECHNOLOGY  Ｖｏｌ．１９  Ｎｏ．３  Ｍａｙ  ２００１、日本医用画像工学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１の診断支援方法では、測定精度が不十分であり、測定手段も複雑であるという問題があった。
【００１０】
また、特許文献２の診断支援方法では、下顎骨の皮質骨の外縁及び内縁を定める手段が複雑で、かつ、その精度もよくないという問題があった。
【００１１】
なお、特許文献３及び非特許文献１の方法においても、下顎骨の皮質骨に関する厚みを計測する際に粗造部がある場合の、更なる精度の向上が望まれている。
【００１２】
そこで、上記問題を解決するため、本発明は、歯科のパノラマ画像により下顎皮質骨の厚み、または／及び、粗さを測定して骨粗鬆症の診断を支援する装置において、皮質骨の厚み、または／及び、粗さを、より正確に測定し、骨粗鬆症の診断の支援をより正確にできる装置を提供することを課題とした。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
かかる課題を解決するため、本発明では、骨粗鬆症診断支援装置であって、
−下顎皮質骨とその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
−前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、線分を抽出する線分抽出部と、
−抽出された下顎骨輪郭と線分に基づき、皮質骨の状態を算出する皮質骨状態算出部とを有することを特徴とする。
【００１４】
上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置において、皮質骨状態算出部として、皮質骨の厚みを算出する皮質骨厚み算出部を態様とすることもできる。
【００１５】
更に、本発明では、皮質骨厚み算出部として、線分抽出部において抽出された皮質骨の線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する態様とすることもできる。
【００１６】
特に、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、皮質骨厚み算出部として、線分抽出部において抽出された皮質骨の線分に基づき、皮質骨の厚みを算出する態様とすることもできる。
【００１７】
これによれば、抽出された線分から、所定の距離の範囲において所定の条件を満たす位置を皮質骨の内縁とすることで、ノイズなどの影響を排除して、正確に皮質骨の厚みを測定することができ、骨粗鬆症の診断支援に大いに役立つ。
【００１８】
更に、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、皮質骨厚み算出部として、線分抽出部において抽出された皮質骨の線分と粗造部の線分とに基づき、皮質骨の厚みを算出する態様とすることもできる。
【００１９】
これによれば、粗造部に線分が存在した場合でも、皮質骨の内縁を正確に決めることができ、精度よく皮質骨の厚みを測定することができる。
【００２０】
あるいは、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、皮質骨状態算出部として、皮質骨の粗さを算出する皮質骨粗さ算出部を有する態様とすることもできる。
【００２１】
更に、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、皮質骨粗さ算出部として、線分抽出部において抽出された粗造部による線分に基づき、皮質骨の粗さを算出する態様とすることもできる。
【００２２】
これによれば、抽出された粗造部の線分について、その数が多いこと、または、その面積が広いことなどにより、容易に骨粗鬆症の診断の支援が行える。
【００２３】
また、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、線分抽出部として、線集中度フィルタを用いる態様とすることもできる。これによれば、線分の抽出が、容易にかつ正確に行える。
【００２４】
また、本発明では、上記構成に係る骨粗鬆症診断支援装置であって、皮質骨状態算出部における計測基準点の決定に際し、下顎角を検出することを含む態様とすることもできる。これによれば、計測基準点が、簡便な方法でかつ正確に決定できる。
【００２５】
なお、本発明は、上記説明の中の、輪郭抽出部を輪郭抽出手段、線分抽出部を線分抽出手段、皮質骨状態算出部を皮質骨状態算出手段として、
−下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
−前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から、線分を抽出する線分抽出手段と、
−抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき、皮質骨の状態を算出する皮質骨状態算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムという態様としてもよい。
【００２６】
このようにすれば、装置の構成によらず、プログラムによって本発明を実現することができる。
【００２７】
同様に、上記説明の中の皮質骨厚み算出部を皮質骨厚み算出手段、皮質骨粗さ算出部を皮質骨粗さ算出手段として、それらの手段をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムという態様としてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明に係る骨粗鬆症診断支援装置では、粗造部の有無にかかわらず、正確に皮質骨厚みを算出したり、粗造部の粗さを定量的に算出したりすることができ、それによって、骨粗鬆症の診断の支援に多大な効果を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の動作説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置による下顎骨の輪郭の抽出結果をパノラマ画像にオーバーレイ表示した画像の一例である。
【図４】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の計測基準点の説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の画像作成の説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のプロファイル取得の説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のプロファイルを用いて作製した画像である。
【図８】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の線集中度フィルタの概要を示した説明図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の探索線の説明図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の線集中度フィルタの結果を示す画像である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の尾根線抽出の結果を示す画像である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の尾根線選択前の画像である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の尾根線選択後の画像である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の適切な検索範囲の説明図である。
【図１５】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の粗造の尾根線の有無の測定結果への影響を示す説明図である。
【図１６】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の濃淡値減少幅を示す説明図である。
【図１７】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の動作説明図である。
【図１８】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の線集中度フィルタの適用前後を示す画像である。
【図１９】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の結果画像である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態にかかる骨粗鬆症診断支援装置について説明する。なお、以下では本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のブロック図である。同図に示されるように、骨粗鬆症診断支援装置１は、有線及び／もしくは無線によって互いに接続された、患者等の対象画像を撮影するための撮影装置１０、撮影装置１０で撮影された画像を解析する画像解析装置２０、撮影装置１０で撮影された画像及び画像解析装置２０で得られた情報を表示する表示装置７０を備えて構成される。
【００３２】
画像解析装置２０は、ＣＰＵ３０、メモリー４０、インターフェース５０、６０を備えて構成され、これらは例えば同図のように連接される。メモリー４０は、輪郭抽出部４１、皮質骨厚み算出部４２、皮質骨粗さ算出部４３、線分抽出部４４、及び骨粗鬆症診断支援部４５を備えて構成される。
【００３３】
撮影装置１０のひとつである、パノラマエックス線画像撮影装置は、エックス線により、歯科領域のパノラマ画像を撮影する装置であり、種々のものが実用化されており、これらのいずれをも採用することができる。なお、撮影装置１０としては、パノラマエックス線画像撮影装置１１に限定されず、通常のエックス線画像撮影装置、ＭＲＩ・ＣＴなどによる画像撮影装置、超音波による画像撮影装置などでもよく、それらの組み合わせであってもよい。得られる画像により、適切な診断支援が行える場合もある。
【００３４】
撮影装置１０としてのパノラマエックス線画像撮影装置によって撮影されたパノラマ画像は、画像解析装置２０へと送られる。画像解析装置２０は、ＣＰＵ３０、メモリー４０、撮影装置１０とのインターフェース５０、後述する表示装置７０とのインターフェース６０などのコンピュータ資源を少なくとも備えてなり、画像の解析を行う。形態としては、近接して設置されるサーバやパーソナルコンピュータ、あるいは、有線及び／もしくは無線で接続された同様の機器、更に、インターネットを利用したクラウドによるコンピュータ資源であってもよい。
【００３５】
表示装置７０は、画像解析装置２０にインターフェース６０を介して接続され、撮影装置１０によって撮影された画像、画像解析装置２０によって抽出された下顎骨の輪郭や線分の画像、画像解析装置２０によって算出された皮質骨の厚みや粗さなどの情報、画像解析装置２０によって得られた骨粗鬆症診断支援の情報などを表示できるようになっている。
【００３６】
画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、輪郭抽出部４１を有する。輪郭抽出部４１は、パノラマ画像から、下顎骨の輪郭を抽出する。下顎骨の輪郭とは、下顎骨の外縁を画す部分である。
【００３７】
また、画像解析装置２０の一部として、皮質骨状態算出部の一つである、皮質骨厚み算出部４２を有する。皮質骨厚み算出部４２は、メモリー内に格納されたプログラムであり、パノラマ画像から、皮質骨の厚みを算出する機能をコンピュータに実行させることができる。
【００３８】
更に、画像解析装置２０の一部として、皮質骨状態算出部の一つである、皮質骨粗さ算出部４３を有する。皮質骨粗さ算出部４３は、メモリー内に格納されたプログラムであり、パノラマ画像から、皮質骨の粗さを算出する機能をコンピュータに実行させることができる。
【００３９】
また、画像解析装置２０の一部として、線分抽出部４４を有する。例えば、線集中度フィルタのような線分抽出部４４は、メモリー内に格納されたプログラムであり、パノラマ画像から線分を抽出する機能をコンピュータに実行させることができる。これは、皮質骨厚み算出部４２の一部として用いられ、また、皮質骨粗さ算出部４３の一部としても用いられる。
【００４０】
なお、皮質骨厚み算出部４２と皮質骨粗さ算出部４３とは、いずれか一方を有していてもよいし、両方を有していてもよい。
【００４１】
更に、画像解析装置２０の一部として、骨粗鬆症診断支援部４５を有し、皮質骨厚み算出部４２や皮質骨粗さ算出部４３の算出結果を、骨粗鬆症診断支援部４５の一部である骨粗鬆症診断支援データベース（図示しない）に記憶されているデータと比較できるようになっている。
【００４２】
ここで、このような構成の骨粗鬆症診断支援装置の作用・動作について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の動作説明図である。
【００４３】
＜画像撮影＞（Ｓ１０）
まず、撮影装置１０のひとつである、パノラマエックス線画像撮影装置にて下顎骨及びその周辺の画像を撮影する。  
【００４４】
〈輪郭抽出〉（Ｓ２０）
次に、撮影された歯科のパノラマ画像を、画像解析装置２０に入力し、画像解析装置２０の一部である輪郭抽出部４１を用いて、下顎骨の輪郭を抽出する。
【００４５】
具体的には、次のように行う。まず、画像から、Canny法によるエッジ検出を行う。これは、ａ）画像の平滑化、ｂ）エッジ強度及び方向の算出、ｃ）非最大値抑制、ｄ）ヒステリシスしきい値処理の順で行うが、下顎骨とは関係ないエッジの検出を抑制するため、テンプレート型エッジ検出オペレータであるKirsch法を併用する。
【００４６】
更に、エッジ抽出した画像からより正確な１本の線として下顎骨輪郭を抽出するために、動的輪郭モデル法を用いる。ここまでの手法については、特許文献３に詳述されている。図３は、これらの手法を用いて得られる下顎骨の輪郭の抽出結果をパノラマ画像にオーバーレイ表示した画像の一例である。
【００４７】
次に、撮影された画像及び抽出された輪郭を用いて、皮質骨厚みを算出する、皮質骨厚み算出部４２の詳細動作について説明する。図２に示すように、皮質骨厚み算出部４２（ステップＳ３０に係る）は、次のようなステップを実現する機能を含んでいる。
＜計測基準点決定＞（Ｓ３１）
＜プロファイルの取得＞（Ｓ３２）
＜線集中度フィルタによる尾根線抽出＞（Ｓ３３）
＜プロファイル群選択＞（Ｓ３４）
＜厚み測定＞（Ｓ３５）
これらについて、以下に詳述する。なお、その中に示された数値については、好ましい例を挙げたものであるが、これに限定されず、画像の状況、診断支援の精度などに対応して、適宜、選定しうるものである。
【００４８】
＜計測基準点決定＞
下顎骨輪郭から計測基準点を求める。下顎骨の状態（厚みまたは粗さ）を算出するためには、安定して算出ができる、左右両側のオトガイ孔の直下付近の位置を計測基準点とすることが望ましい。
【００４９】
図４は、計測基準点の説明図である。具体的には、次のような手法により、両側の計測基準点ＸＬ、ＸＲを求める。
ａ）下顎角を検出する。これは、下顎骨の輪郭の接線と鉛直線とがなす角が初めて１５度以下となる地点であり、左右両側に存在する。
ｂ）左右の下顎角の距離Ｙに、所定の係数を掛けた距離を、左右の計測基準点の間の距離とする。ここで、所定の係数は、これまでに蓄積されたデータなどから、オトガイ孔に相当する位置としては好ましくは０．４８とするが、この数値に限定されるものではない。
ｃ）計測基準点間の距離を、下顎骨輪郭の中央部から左右に振り分け、２ヶ所の計測基準点ＸＬ、ＸＲとする。
【００５０】
ここで、下顎角の検出において、下顎骨の輪郭の接線と鉛直線とがなす角が初めて１５度以下となる地点としたが、下顎骨の検出として、１５度以下に限定されず、２０度以下などの角度であってもよい。また、厳密に下顎角を検出することでなく、下顎角の近傍で計測基準点の決定に有効な地点であればよく、その場合も、上記角度は、１５度に限定されず、それより大（例えば２５度など）であっても、小（例えば１０度など）であってもよい。
【００５１】
なお、計測基準点の決定方法は、この方法に限定されず、特許文献１に記載されているような明暗の強調化によるオトガイ孔の位置検出や、特許文献３に詳述されているような、オトガイ孔に対応する位置を記録した輪郭モデルデータベースと照合して計測基準点を決定する方法であってもよい。
【００５２】
＜プロファイルの取得＞
次に、計測基準点を中心として、その周辺の下顎骨輪郭上で、所定の間隔の複数の点を定め、各点から、下顎骨輪郭に垂直な線を取得し、その垂線上で、所定の間隔での濃淡値を求める。この濃淡値の変化を表したものをプロファイルと呼ぶ。
【００５３】
具体的には、図５の画像作成の説明図のように、左右の計測基準点を中心として、それぞれ、下顎骨輪郭に沿った横幅１０１ｐｉｘ、下顎骨輪郭から垂直方向に縦幅１００ｐｉｘの画像Ｇ１、Ｇ２を作成する。ここで１ｐｉｘ＝０．１ｍｍである。
【００５４】
プロファイルの取得は、次のように行われる。図６はプロファイル取得の説明図である。
【００５５】
まず、プロファイル上のノイズを除去するために、プロファイルにガウシアンフィルタを適用する。ガウシアンフィルタは、以下のような式である。
【００５６】
【数１】
0005722414.tif 000002
【００５７】
σの値が小さいほど平滑化の効果は小さくなり、大きいほど効果は大きくなる。ここでは、σ＝０．８とするが、画質に応じて値を変更してもよい。
【００５８】
なお、ノイズ除去のためのフィルタとしては、ガウシアンフィルタに限定されず、移動平均法、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタ、異方性拡散フィルタ、非局所平均化フィルタなど、種々のフィルタが考えられ、状況に応じて適用すればよい。
【００５９】
その後の手順は次の通りとなる。
ａ）左右の計算基準点とその周辺の下顎骨輪郭上の１００点とから、計１０１個の垂線上の画素値を求めて画像化する。つまり、使用した輪郭上の点において、輪郭左側からｘｉ番目の点と輪郭から求められるプロファイルの計算開始地点からの距離ｙｉ（ｙｉ＝１〜１００）における画素値とを先に作成した画像上での座標（ｘｉ，ｙｉ）での画素値にすることによって画像を作成する。作成した画像の最下端は下顎骨輪郭、またはプロファイルの計算開始点に対応する。
ｂ）取得したそれぞれのプロファイルのピークの位置を抽出して、画像に対応する箇所の画素値を最大に、すなわち白くする。
【００６０】
ここで、図６の例では、図６の左下図（ｂ）においては、下顎骨輪郭上で向かって左側の計測基準点ＸＬから見て、左の末端から１番目の点ＸＬＬにおけるプロファイルを示しており、測定開始点からの距離２８、５０、６１、７２、８９、９８Ｐｉｘの地点に濃淡値のピークが存在するのがわかる。
【００６１】
また、図６の右下図（ｃ）は、プロファイルのピークを抽出した図であり、これでピークの関連性を観察すれば、抽出したい粗造と皮質骨の濃淡値のピークが画像水平方向に長く連続していることがわかる。つまり、複数のプロファイル上におけるピークの連続性を用いれば、粗造による濃淡値のピークを特定することができる。
【００６２】
＜線集中度フィルタによる尾根線抽出＞
次に、濃度分布によって形成される線分（尾根線と呼ぶ）の抽出のため、プロファイルによって作られた画像に対して線集中度フィルタを適用する手法について説明する。なお、この手法の概要については非特許文献２に開示されている。
【００６３】
ここでは、プロファイル取得の際に説明したａ）のステップまでを実行する。なお、ピーク抽出は行わない。つまり、使用した輪郭上の点において、輪郭左側からｘｉ番目の点と輪郭から求められるプロファイルの計算開始地点からの距離ｙｉ（ｙｉ＝１〜１００）における画素数を作成した画像上での座標（ｘｉ，ｙｉ）での画素値にすることによって図７に示すような画像を作成する。ここで、作成した画像の最下端は下顎骨輪郭またはプロファイルの計算開始点に対応する。
【００６４】
そして、尾根線（濃淡値のピークが長く連続している箇所）抽出のため、プロファイルによって作られた画像に対して線集中度フィルタを適用する。
【００６５】
線集中度フィルタとは、ターゲットとして直線を考えた場合の線検出フィルタである。図８はこの手法における線集中度フィルタの概要を示した説明図であり、中心部分が最も明るく、輝度線が平行に伸びる同図（ａ）に示すような領域がこれらに相当し、この領域を線状凸領域と呼ぶ。その輝度勾配ベクトルの分布は、同図（ｂ）に示すように、向きがすべて中心線に垂直に集中するので、これを線集中ベクトル場と呼び、基本モデルとする。また、ベクトルが集中する線をベクトル集中線と呼ぶ。以下では線に対するベクトルの集中の度合いを線集中度と呼ぶことにする。
【００６６】
図９はこの手法における探索線の説明図である。方向φの直線９０を考え、これをベクトル集中線と仮定する。これと平行な探索線９１、探索線９２を考え、探索線９１、９２で囲まれる両側（Ｒ側とＬ側）に幅ＷＲまたはＷＬ、長さｌの矩形領域を考える。この領域内の距離iの探索線上のj画素目の輝度勾配ベクトルとそこからベクトル集中線に対する垂線とがなす角度をθｉｊ（φ）とすると、Ｒ側の評価値ＣＲは以下のように定義できる。
【００６７】
【数２】
0005722414.tif 000003
【００６８】
ここで、Ｗmaxは最大探索幅である。Ｌ側の評価値ＣＬも同様である。仮定した方向φに対する注目点の線集中度は、ＣＲとＣＬの平均値とする。本当のベクトル集中線の方向は不明であるから、図９の範囲を目的に応じて分割し、それぞれの方向ごとに集中度を求め、その中の最大値を線集中度フィルタの出力Ｃとする。線集中度フィルタは背景とのコントラストの影響を受けにくく、また線幅の変動にも適応できる。注目点がベクトル集中線上、つまり、輝度を第３軸とした場合の尾根線に相当する部分では出力は最大値１になる。ベクトル集中線から離れるに従って出力は単調減少し、辺縁部では０．５になる。
【００６９】
最大探索幅Ｗmaxを非常に小さくした場合、線集中度フィルタの出力はベクトル集中線上では出力１になるが、ベクトル集中線から離れるに従い急速に小さくなる。この性質を利用すると、細線化や尾根線抽出に相当する処理が実現できる。
【００７０】
線集中度フィルタは、プロファイルによって作られた画像から尾根線抽出を行うために使用する。そして、尾根線抽出を実現するために最大探索幅Ｗmaxを非常に小さくして、線集中度フィルタのパラメータを例えば以下のように設定する。
・最大探索幅Ｗmax＝３［ｐｉｘ］
・幅Ｒ＝８、Ｌ＝８
・仮定する方向  φ＝０度、１５度、３０度、４５度、１３５度、１５０度、１６５度
これは、皮質骨と粗造が画像最下端（画像最下端は下顎骨輪郭に相当する）に対して水平方向にベクトル集中線を持つことから、この角度とするのが好適である。
【００７１】
以上のパラメータを設定し、線集中度フィルタを図７の画像に適用する。図１０は線集中度フィルタの結果を示す説明図であり、これに示すように、画像内の尾根に対応する箇所が強く反応することが認められる。
【００７２】
図１１は尾根線抽出の結果を示す説明図である。尾根を線として抽出するために更に、線集中度フィルタの出力Ｃが０．５０以下の場合（ベクトル集中線に対する垂線となす角度θｉｊ（φ）＞４５度の場合）、出力０とする。最後に細線化と非常に低い値の閾値処理とを行うことによって尾根線となる線を抽出する。
【００７３】
〈尾根線の選択〉
線集中度フィルタを応用することで抽出した尾根線は、皮質骨の濃淡値ピークによって形成される尾根線、粗造の濃淡値ピークによって形成される尾根線、ノイズの３種類に分類されると仮定する。図１１のような尾根線抽出された画像上の線に対し、以下のような方法で分類する。
【００７４】
なお、簡略のため、「皮質骨の濃淡値ピークによって形成される尾根線」を「皮質骨の尾根線」、「粗造の濃淡値ピークによって形成される尾根線」を「粗造の尾根線」と呼ぶこととする。
【００７５】
ａ）ノイズの除去
画像に対して、ｘ軸の幅１５ｐｉｘ未満の線をノイズと判定して削除する。最終的に１５個のプロファイルを用いて測定するため、１５ｐｉｘという値を用いている。
ｂ）皮質骨の尾根線
ノイズの削除後、画像の最も下端に存在する線を皮質骨の尾根線とする。
ｃ）粗造の尾根線
プロファイルにおいて、皮質骨と海綿骨との境界は皮質骨の濃淡値ピークＴｓからＴｅ＋２０［ｐｉｘ］までの地点に存在することが試料データから推測される。よってノイズの削除後、画像において、ｂ）で選択された線からｙ軸上に２０ｐｉｘ以上離れて存在する線は厚み測定には影響を与えないと考え削除する。
【００７６】
また、厚み測定の値に大きなばらつきが発生してしまい厚み測定の信用性が失われることを防ぐため、ｂ）で選択された線とｘ軸上で重なる座標数が１５未満の線も削除する。この値は最終的に厚み測定に使用するプロファイルが１５個であるためである。なお、図１２と図１３は尾根線の選択が行われる前後の画像である。
【００７７】
〈最適なプロファイル群の選択〉
その後、下顎皮質骨の厚み測定に最も有効と思われるプロファイル群を選択する。厚み測定を行う皮質骨領域に粗造が存在する場合、先に抽出された皮質骨及び粗造の尾根線を用いて、取得されるプロファイル上で多数存在するピークの中から皮質骨と粗造の濃淡値のピークを選択することができる。つまり、図１４の適切な検索範囲の説明図に示すように、皮質骨の尾根線ＬＡと粗造の尾根線ＬＢを用いて、プロファイル上の検索範囲Ｚの開始時点Ｔｓ及び終了時点Ｔｅをプロファイルごとに適した位置に動的に変化させることができ、精度が高く厚み測定が可能となる。なお、図１４右図（ｂ）の横軸は、測定開始点からの距離［ｐｉｘ］、縦軸は濃淡値を示す。
【００７８】
さらに、検索範囲が粗造の濃淡値によるピークまでとなるため、皮質骨と海綿骨との境界が鮮明な箇所に位置するプロファイルを選択することが可能となる。
【００７９】
以下に、検索範囲の動的決定法と下顎皮質骨の厚みに最良なプロファイル群の選択方法についての詳細を示す。
【００８０】
ａ）抽出された皮質骨の尾根線が存在するプロファイルのみ使用する
皮質骨の尾根線が存在しないｘ軸がある、つまり、そのｘ軸に対応するプロファイルは皮質骨の濃淡値ピークが安定して形成されていないと考えられるため、皮質骨の厚み測定に適さないとし使用しない。
【００８１】
ｂ）プロファイルごとの検索範囲の決定方法
画像に抽出された皮質骨の尾根線が存在するプロファイルのみを厚み測定に使用する。検索範囲の決定方法は以下のように決められる。
ｂ−１）プロファイル上に粗造の尾根線に対応する地点がある場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点Ｔｅは粗造の濃淡値のピークとする。
ｂ−２）プロファイル上に粗造の尾根線に対応する地点がない場合は、求めた尾根線を用いて、検索開始地点Ｔｓは皮質骨の濃淡値ピーク、検索終了地点ＴｅはＴｓ＋２０ｐｉｘとする。
【００８２】
ｃ）最良なプロファイルの選択
最良な隣接する１５個のプロファイルを求めるために、粗造の尾根線の有無によって最良なプロファイルの候補を絞る。そして、検索範囲の減少幅を用いて最良な１５個の隣接したプロファイルを見つけるという手法を用いる。最良なプロファイルの選択のための手法の詳細を以下に示す。
【００８３】
ｃ−１）粗造の尾根線の有無による最良なプロファイルの候補選択
画像上に粗造の尾根線が存在する場合は、プロファイル上に粗造の濃淡値ピークによる尾根線に対応するピークが存在する場合、そのプロファイルを最良なプロファイルの候補群とし、存在しないプロファイルは最良なプロファイルの候補から除外する。
画像上に粗造の尾根線が存在しない場合は、最良なプロファイルの候補を絞るということはせず、抽出した皮質骨の濃淡値ピークが存在するプロファイルすべてが候補となる。
図１５は粗造の尾根線の有無の測定結果への影響を示す説明図であり、厚み測定に際し、粗造の尾根線の存在しないプロファイルＰＢを用いた測定結果ＲＢよりも、粗造の尾根線が存在するプロファイルＰＡを用いた測定結果ＲＡの方が、より安定した測定結果が得られる。
【００８４】
ｃ−２）検索範囲の減少幅を用いた最良の１５本の決定
最後に、「粗造の尾根線の有無による最良なプロファイルの候補選択」によって選ばれたプロファイルに対し、検索開始点Ｔｓでの濃淡値と検索範囲の最小の濃淡値との減少幅を求める。図１６は濃淡値減少幅を示す説明図であり、同図左図（ａ）に示すＴｓ−Ｔｅ間の減少幅Ｄは、同図右図（ｂ）に示すように皮質骨と海綿骨との境界の明瞭さを表しており、減少幅が大きいプロファイルを選ぶということは皮質骨の厚み測定に適するプロファイルを選ぶと同意である。よって、「粗造の尾根線の有無による最良なプロファイルの候補選択」の次に、さらに隣接する１５個のプロファイルの減少幅の合計ΣＤが最大となるプロファイル群を選ぶことで、最良なプロファイルの選択を実現する。
【００８５】
＜皮質骨の厚みの計測＞
最後に、選択されたプロファイル群を用いて厚み測定を行う。
上の手法により求めた、最良な隣接する１５個のプロファイルと、動的な検索範囲を用いて、次に述べるプロファイルの傾きを用いた皮質骨と海綿骨の境界設定を行うことで皮質骨の厚み測定を行う。
【００８６】
プロファイルの傾きを用いた皮質骨の厚み測定とは、計測開始点からの各点でのプロファイルの傾き（Ａ１、Ａ２、・・Ａ１５）を求め、濃淡値が減少している傾きのみを用いて計算される平均値Ａaveを求める。続いてＡｉ＜Ａaveの条件を満たすＴｓに最も近い点Ｔresultを決定し、計測開始点からＴresultまでの距離を皮質骨の厚みとするものである。
【００８７】
この皮質骨の厚みを、表示装置７０に表示して、医師による骨粗鬆症の診断の支援に供したり、あるいは、骨粗鬆症診断支援部５０の一部である骨粗鬆症診断支援データベースに記憶されているデータと比較することにより、骨粗鬆症の進行の度合いを判定することができ、骨粗鬆症の診断の支援を行うことができる。
【００８８】
次に、皮質骨粗さ算出部４３の詳細動作について説明する。図１７に示すように、皮質骨粗さ算出部４３（ステップＳ４０に係る）は、次のようなステップを実現する機能を含んでいる。
＜計測基準点決定＞（Ｓ４１）
＜プロファイルの取得＞（Ｓ４２）
＜線集中度フィルタによる線分抽出＞（Ｓ４３）
＜線分の面積算出＞（Ｓ４４）
＜粗さ測定＞（Ｓ４５）
これらについて、以下に詳述する。なお、その中に示された数値については、好ましい例を挙げたものであるが、これに限定されず、画像の状況、診断支援の精度などに対応して、適宜、選定しうるものである。
【００８９】
計測基準点決定、プロファイルの取得までは、皮質骨厚み算出部４２と同様の手法による。
【００９０】
＜線集中度フィルタによる線分抽出＞
線集中度フィルタの適用に際しては、粗さ算出の場合も、厚み算出の場合と同様に、線集中度フィルタの出力Ｃが０．５０以下の場合、出力をＣ＝０とする。なお、粗さ検出の場合には、画像の状況などを考慮して、この閾値を小さくするなどの変更を加えることも可能である。
【００９１】
＜線分の面積算出＞
図１８は、線集中度フィルタの適用前後を示した画像であり、同図左図（ａ）が適用前の画像であり、同図右図（ｂ）が適用後で、Ｃ＜０．５０をＣ＝０、Ｃ＞＝０．５０をＣ＝１とし、２値化した画像である。線集中度フィルタ適用後、Ｃ＝０．５０を閾値として作成された画像を２値化し構成した画像の正画素の合計を算出する。ＲＯＩ（関心領域）は左右に２つ存在するため、結果は左右の正画素数の平均としてもよいし、左右の正画素数の最小値としてもよい。
【００９２】
＜粗さ測定＞
この数の多寡により、皮質骨の粗さの度合いを判定する。図１９は、結果画像の例であり、（ａ）が粗造が多く、骨粗鬆症が疑われる例、（ｂ）が粗造が全くない正常と思われる例である。
【００９３】
この皮質骨の粗さ情報を、表示装置７０に表示して、医師による骨粗鬆症の診断の支援に供したり、あるいは、骨粗鬆症診断支援部４５の一部である骨粗鬆症診断支援データベースに記憶されているデータと比較することにより、骨粗鬆症の進行の度合いを判定することができ、骨粗鬆症の診断の支援を行うことができる。
【００９４】
なお、これまで説明した皮質骨厚み算出部４２と皮質骨粗さ算出部４３とは、単独で用いてもよいし、併用してもよい。
【００９５】
また、皮質骨状態算出部として、皮質骨粗造算出部を設けてもよい。皮質骨の内部または外部に粗造による線分が存在するかどうかによって、概略の骨粗鬆症の診断を支援することも可能である。
【符号の説明】
【００９６】
１０  撮影装置
２０  画像解析装置
３０  ＣＰＵ
４０  メモリー
４１  輪郭抽出部
４２  皮質骨厚み算出部
４３  皮質骨粗さ抽出部
４４  線分抽出部
４５  骨粗鬆症診断支援部
５０  インターフェース
６０  インターフェース
７０  表示装置
【要約】
【課題】歯科のパノラマ画像により下顎皮質骨の厚みや粗さを測定して骨粗鬆症の診断を支援する装置において、皮質骨の厚みや粗さを、より正確に測定し、骨粗鬆症の診断の支援をより正確にできる装置を提供する。
【解決方法】骨粗鬆症診断支援装置であって、下顎皮質骨とその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、前記撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から線分を抽出する線分抽出部と、抽出された下顎骨輪郭と線分に基づき、皮質骨の状態を算出する皮質骨状態算出部とを有する。
【選択図】図１【図８】
0005722414.tif 000004
【図１】
0005722414.tif 000005
【図２】
0005722414.tif 000006
【図３】
0005722414.tif 000007
【図４】
0005722414.tif 000008
【図５】
0005722414.tif 000009
【図６】
0005722414.tif 000010
【図７】
0005722414.tif 000011
【図９】
0005722414.tif 000012
【図１０】
0005722414.tif 000013
【図１１】
0005722414.tif 000014
【図１２】
0005722414.tif 000015
【図１３】
0005722414.tif 000016
【図１４】
0005722414.tif 000017
【図１５】
0005722414.tif 000018
【図１６】
0005722414.tif 000019
【図１７】
0005722414.tif 000020
【図１８】
0005722414.tif 000021
【図１９】
0005722414.tif 000022