(57)【要約】【課題】膝関節の診断を客観的に行うために、医師に対して、有効な定量的な診断情報を提供する診断支援方法・装置を提供することを目的とする。【解決手段】  Ｘ線画像データを、ノイズ除去をし、左足・右足の判定を行い、膝関節の診断のための参照領域を設定する。そして、大腿骨と脛骨との間隙において、軟骨の存在する領域を抽出する。そして、この領域の面積を出力するので、変形性膝関節症等の診断に寄与する客観的・定量的な判断材料を得ることが可能である。同様に、大腿骨と脛骨の側面を検出し、側面の中心曲線を得ると共にその中心曲線の回帰直線を得る。この回帰直線を、大腿骨軸及び脛骨軸と見なし、両者のなす角度を求めてＦＴＡを算出する。従って、変形性膝関節症の診断に記御世する客観的な判断材料を得ることができる。【選択図】図２
2008093229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う方法において、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出ステップと、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得ステップと、
を含み、
前記間隔検出ステップは、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出するステップと、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出するステップと、
前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出するステップと、
前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求めるステップと、
を含み、
前記面積取得ステップは、
前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項２】
請求項１記載の膝関節診断支援方法において、
前記膝のＸ線画像データに、垂直方向のエッジ抽出処理を施し、得られたエッジの重心を求め、この重心を中心とする所定範囲を参照領域として決定する参照領域決定ステップ、
を含み、この参照領域において、前記請求項１記載の処理を行うことを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項３】
膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う方法において、
前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出ステップと、
前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得ステップと、
を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項４】
請求項３記載の膝関節診断支援方法において、
前記膝のＸ線画像データに、垂直方向のエッジ抽出処理を施し、得られたエッジの重心を求め、この重心から上方の所定距離に水平方向の線分を大腿骨と交わるように配置し、配置した前記線分を大腿骨側の参照領域とし、前記重心から下方の所定距離に水平方向の線分を脛骨と交わるように配置し、配置した前記線分を脛骨側の参照領域とする参照領域決定ステップ、
を含み、
前記側面検出ステップは、
前記大腿骨側の参照領域と大腿骨との交点から、前記Ｘ線画像データ中の輝度変化の大きな画素であるエッジを追跡して前記大腿骨の側面を検出し、
前記脛骨側の参照領域と脛骨との交点から、前記Ｘ線画像データ中の輝度変化の大きな画素であるエッジを追跡して前記脛骨の側面を検出することを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項５】
請求項１、２、３、又は４のいずれかに記載の膝関節診断支援方法において、
膝のＸ線画像データの左右の判定を行う左右判定ステップ、
を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項６】
請求項１、２、３、又は４のいずれかに記載の膝関節診断支援方法において、
膝のＸ線画像データのノイズ除去を行うノイズ除去ステップ、
を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法。
【請求項７】
膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置において、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出手段と、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得手段と、
を含み、
前記間隔検出手段は、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出する手段と、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出する手段と、
前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出する手段と、
前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求める手段と、
を含み、
前記面積取得手段は、
前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とする膝関節診断支援装置。
【請求項８】
膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置において、
前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出手段と、
前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得手段と、
を含むことを特徴とする膝関節診断支援装置。
【請求項９】
コンピュータを、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置として動作させるプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出手順と、
前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得手順と、
を実行させ、
前記間隔検出手順は、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出する手順と、
前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出する手順と、
前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出する手順と、
前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求める手順と、
を含み、
前記面積取得手順は、
前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置として動作させるプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出手順と、
前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線撮像装置を用いた膝関節の診断方法に関する。特に、変形性膝関節症の診断に有効な診断支援方法及び装置並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
変形性膝関節症（膝ＯＡ）は、膝関節の軟骨がすり減ってしまう症例であり、中高年の方に多く見られる疾病である。高齢化社会の訪れに伴って、この変形性膝関節症の診断、治療、ひいては予防が重要な問題として注目されている。
【０００３】
さて、ＭＲＩ等を用いる手法によって膝関節の軟骨の様子は非常に明確に調べることができる。しかし、このＭＲＩは装置の価格が高価であり、さらに計測にも時間がかかるという問題点がある。
【０００４】
そのため、現在、変形性膝関節症（膝ＯＡ）の診断は主としてＸ線画像によっているが、その診断基準は医師の経験等に基づいているのが現状であり、明確な診断基準は確立されていない。
【０００５】
そこで、一般的な診断技術であるＸ線画像による変形性膝関節症の診断をするための客観的な診断情報を提供できれば、医師は、このＸ線画像によってより精度の高い診断が可能となると考えられる。
【０００６】
先行技術文献
膝関節症の診断、Ｘ線画像の撮影等に関する先行技術の内代表的と思われるものを説明する。
【０００７】
下記特許文献１には、変形性膝関節症の判定方法・装置が開示されている。この方法は、歩行時の脛骨と踵に取り付けた加速度センサで加速度を検出し、加速度信号のピーク時間を計測し、衝撃伝達時間を求める。この衝撃伝達時間から変形性膝関節症の判定を行う手法が開示されている。
【０００８】
下記特許文献２には、関節症の診断や、人工関節の選定、位置決め等を支援する関節手術支援情報算出方法が開示されている。この方法においては、Ｘ線画像に基づき患者の骨近似３次元データを作成し、このデータに基づき、骨の位置関係に関する情報を得ると記載されている。
【０００９】
また、下記特許文献３には、膝関節や足の診断性のあるＸ線撮影像を得ることができる撮影台が開示されている。
【００１０】
【特許文献１】特願２００４−２６１５２５号公報
【特許文献２】特開２００３−１４４４５４号公報
【特許文献３】特開平１１−０８９８３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本願発明は、このような背景に鑑みなされたものであり、膝関節の診断を客観的に行うために、医師に対して、有効な定量的な診断情報を提供する診断支援方法・装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題に鑑み、本願発明者は、コンピュータによる読影システムを開発し、Ｘ線画像上の関節裂隙の狭小化の程度の定量化の技術を開発した。このような定量化を行うことによって、医師に対して客観的な診断情報を提供し、医師の診察・判断をより正確なものとすることができよう。
【００１３】
すなわち、本願発明は、以下のような手段を採用することを特徴とする。
【００１４】
なお、本文においては、膝関節を撮像したＸ線画像データを用いているが、その大腿骨方向を「上」「上方」、脛骨方向を「下」「下方」と呼んでいる。
【００１５】
（１）本発明は、上記課題を解決するために、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う方法において、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出ステップと、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得ステップと、を含み、前記間隔検出ステップは、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出するステップと、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出するステップと、前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出するステップと、前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求めるステップと、を含み、前記面積取得ステップは、前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００１６】
（２）また、本発明は、上記（１）記載の膝関節診断支援方法において、前記膝のＸ線画像データに、垂直方向のエッジ抽出処理を施し、得られたエッジの重心を求め、この重心を中心とする所定範囲を参照領域として決定する参照領域決定ステップ、を含み、この参照領域において、前記（１）記載の処理を行うことを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００１７】
（３）本発明は、上記課題を解決するために、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う方法において、前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出ステップと、前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得ステップと、を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００１８】
（４）また、本発明は、上記（３）記載の膝関節診断支援方法において、前記膝のＸ線画像データに、垂直方向のエッジ抽出処理を施し、得られたエッジの重心を求め、この重心から上方の所定距離に水平方向の線分を大腿骨と交わるように配置し、配置した前記線分を大腿骨側の参照領域とし、前記重心から下方の所定距離に水平方向の線分を脛骨と交わるように配置し、配置した前記線分を脛骨側の参照領域とする参照領域決定ステップ、を含み、前記側面検出ステップは、前記大腿骨側の参照領域と大腿骨との交点から、前記Ｘ線画像データ中の輝度変化の大きな画素であるエッジを追跡して前記大腿骨の側面を検出し、前記脛骨側の参照領域と脛骨との交点から、前記Ｘ線画像データ中の輝度変化の大きな画素であるエッジを追跡して前記脛骨の側面を検出することを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００１９】
（５）また、本発明は、上記（１）、（２）、（３）、（４）のいずれかに記載の膝関節診断支援方法において、膝のＸ線画像データの左右の判定を行う左右判定ステップ、を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００２０】
（６）また、本発明は、上記（１）、（２）、（３）、（４）のいずれかに記載の膝関節診断支援方法において、膝のＸ線画像データのノイズ除去を行うノイズ除去ステップ、を含むことを特徴とする膝関節診断支援方法である。
【００２１】
（７）本発明は、上記課題を解決するために、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置において、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出手段と、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得手段と、を含み、前記間隔検出手段は、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出する手段と、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出する手段と、前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出する手段と、前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求める手段と、を含み、前記面積取得手段は、前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とする膝関節診断支援装置である。
【００２２】
（８）本発明は、上記課題を解決するために、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置において、前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出手段と、前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得手段と、を含むことを特徴とする膝関節診断支援装置である。
【００２３】
（９）本発明は、上記課題を解決するために、コンピュータを、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在領域の上辺と下辺とを求める間隔検出手順と、前記Ｘ線画像データから、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲を求め、この左右方向の範囲における、前記求めた上辺と下辺とによって囲まれた領域を軟骨の存在する領域と見なし、この領域の面積を取得する面積取得手順と、を実行させ、前記間隔検出手順は、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、膝関節の大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジを前記上辺として検出する手順と、前記Ｘ線画像データにエッジ抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の後縁を示す後縁エッジを検出する手順と、前記Ｘ線画像データに最大輝度抽出処理を施し、前記脛骨の関節面の前縁を示す前縁エッジを検出する手順と、前記前縁エッジと前記後縁エッジとの中線を前記下辺として求める手順と、を含み、前記面積取得手順は、前記下辺の回帰直線を求め、前記下辺がこの回帰直線より下方向に位置する範囲を、前記膝の軟骨の存在する左右方向の範囲として求め、この範囲における前記上辺と下辺とによって囲まれた領域の面積を求めることを特徴とするプログラムである。
【００２４】
（１０）本発明は、上記課題を解決するために、コンピュータを、膝のＸ線画像データに基づき、膝の診断の支援を行う装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記Ｘ線画像データ中の大腿骨の側面と、脛骨の側面と、を求める側面検出手順と、前記求めた大腿骨の側面から大腿骨の中心曲線を求め、前記求めた脛骨の側面から脛骨の中心曲線を求め、さらに、前記大腿骨の中心曲線の回帰直線を求め、前記脛骨の中心曲線の回帰直線を求め、そして、前記両回帰直線の交わり角度であるＦＴＡを求めるＦＴＡ取得手順と、を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００２５】
以上述べたように、本発明によれば、Ｘ線画像に基づいて医師に変形性膝関節症に関する有効な情報を提供することができる。従って、変形性膝関節症の診断や、程度の判断をより正確に行うことができる。さらに、変形性膝関節症の程度が客観的に判断できるのでより適切な予防や生活指導等が可能となり、医療費の抑制を図ることができ、ひいては患者のＱＯＬ（Qualituy of Life）の向上に寄与するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面に基づき、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【００２７】
１．全体システム
本実施の形態で説明するシステムの全体構成図が図１に示されている。デジタル化したＸ線画像データ（ＸＰとも呼ぶ）を画像データベース１０に格納し、この格納したＸＰを解析用サーバ１２において解析するシステムである。
【００２８】
画像データベース１０には、従来のＤＩＣＯＭ画像をダウンロードしておくことが好ましいし、さらに別途アナログＸＰのデータをデジタル化して得た画像データを格納しておくことも好ましい。
【００２９】
解析用サーバ１２は、これらの画像を処理し、膝関節症の診断に関する客観的な指標を出力する。この結果、医師が診断をする際に有用な情報が得られ、客観的な診断に寄与するものである。
【００３０】
本実施の形態で得る情報は、関節中の軟骨の存在する部分の面積と、ＦＴＡである。
【００３１】
２．処理フロー
図２には、本実施の形態の処理の流れ・概要を表すフローチャートが示されている。
【００３２】
ここで示す処理は、デジタルデータに変換したＸ線画像データ（ＸＰ）に対する処理であり、解析用サーバ１２が行う処理である。より詳細に言えば、解析用サーバ１２内の記憶装置にＸ線画像データ解析プログラムが格納されており、解析用サーバ１２のプロセッサがこのＸ線画像データ解析プログラムを実行することによって、下記の各種処理が実行される。
【００３３】
２．１  ノイズ除去
まず、ステップＳ２−１においては、Ｘ線画像データにメディアンフィルタを３回適用し、ノイズを除去する。この処理の説明図が図３に示されている。このメディアンフィルタは、３×３のメディアンフィルタを用いているが、他の４×４でもよいし、５×５でもよい。
【００３４】
図３においては、メディアンフィルタの動作の説明図が示されている。この説明図に示されているように、メディアンフィルタとは、注目画素の周辺の所定のテンプレート中の画素の中間値（メディアン）を注目画素に代入するフィルタであり、広くノイズ除去等に用いられる。図３の例では、画素値が「１２」の画素の周辺３×３の９個の画素値が取り出され、それらの値の中間値（メディアン）「６」が注目画素に代入されている。この処理が各画素に施し、ノイズ除去が行われる。
【００３５】
本実施の形態においては、メディアンフィルタを用いたが、従来から知られている種々のフィルタが利用可能である。
【００３６】
なお、このステップＳ２−１は、請求の範囲のノイズ除去ステップの好適な一例に相当する。
【００３７】
また、このステップＳ２−１の処理もコンピュータプログラムによって解析用サーバ１２が実行するが、メディアンフィルタやその他のノイズ除去のプログラムは従来から広く知られているので、そのような手段（プログラム）を作成することは当業者であれば容易である。
【００３８】
また、処理の対象であるＸ線画像データは、画像データベース１０から取り出すが、この画像データは従来から知られている種々のフォーマットを利用することが可能である。医療分野で広く用いられるＤＩＣＯＭ画像や、ビットマップ画像（ＢＭＰ等）の他、コンピュータが扱える種々のフォーマットを利用することが可能である。
【００３９】
２．２  左右の判定
次に、ステップＳ２−２においては、Ｘ線画像データの左右をチェックする。この処理の説明図が図４に示されている。この左右のチェックの処理においては、まず、Ｘ線画像データのエッジを抽出する。そして、２本の骨の幅を取得する。この２本の骨は、脛骨と腓骨である。そして、２本の骨の太さから右足か、左足かを決定する。図４の例では、太い骨（つまり脛骨）が左、細い骨（つまり腓骨）が右に写っているので左足であると判断できる。
【００４０】
なお、本実施の形態においては、Ｘ線画像データの上側に大腿骨が位置し、下側に脛骨・腓骨が配置されるように撮影がなされている。換言すれば、「上」とは大腿骨の方向すなわち腰側を指し、下とは脛骨・腓骨の方向すなわち足側を指すものとする。
【００４１】
また、撮影は人体に対して前面からＸ線を照射し、人体の背面にＸ線フィルムを配置するものとする。
【００４２】
このような位置関係から、脛骨が左にあり脛骨が右にあればそれは左足のＸ線画像データであると判断することができる。
【００４３】
このような画像処理も、解析用サーバ１２に格納したプログラム及びそれを実行するプロセッサなどによって実行される。領域の太い・細いを検知する処理は、従来から画像処理の分野で知られている技術であるから、このようなプログラムを作成することは当業者であれば容易である。特に、本実施の形態においては、Ｘ線画像データの概ね下方に必ず脛骨と腓骨とが存在することが判明しているのでその部分を横方向に走査し、輝度の変化・値から骨の部分を判断し、その太さを判断することは非常に容易であり、プログラムの作成も容易である。
【００４４】
２．３  参照領域の決定
次に、ステップＳ２−３においては、膝の関節部分の参照領域を決定する。この参照領域は、軟骨の検査領域を意味し、この参照領域中の軟骨の厚さ（摩耗の程度）等を算出する。この処理の様子を表す説明図が図５及び図６に示されている。
【００４５】
さて、Ｘ線画像データに対して、ロバーツフィルタを用いて、垂直方向のエッジ成分のみを抽出する。この様子が図５に示されている。このエッジであると判断された画素の集合の重心を求め、重心の周りの所定の範囲を参照領域と決定している（図６参照）。
【００４６】
図５はロバーツフィルタによって抽出したエッジ部分である。エッジ部分とは、エッジであると認識された画素の集合である。この画素の集合の重心は関節部分のほぼ中心となると考えられるので、その重心を中心として一定の範囲を参照領域としている。この様子が図６に示されている。
なお、ロバーツフィルタ（Roberts Filter）とは、例えば輪郭の抽出等に用いられるフィルタである。本実施の形態で採用するロバーツフィルタの説明図が図１３に示されている。この図に示すように、本実施の形態のロバーツフィルタは、注目画素の右下３近傍の３個の画素を用いて所定の演算を行いその結果を注目画素に代入するフィルタである。具体的には、図１０に示すように、まず、注目画素とその右下の画素のとの差分ｄｕと、注目画素の右隣の画素と注目画素の下の画素との差分ｄｖと、を求める。次に、ｄｕの２乗とdｖの２乗の和の平方根を取ることによって、値ｆを求める。求めたｆを注目画素の新しい値とする。
つまり、各画素の新しい値は、左上の近接する画素の偏差と、その他２つの近接画素の偏差の絶対値を最大値とする値になる。これによって、ロバーツフィルタ（Roberts Filter）は対角軸に沿って輝度変化が発生する画素をハイライトして輪郭を抽出する。
【００４７】
さて、図６は、本実施の形態で採用する参照領域を説明する図である。この図において、四角形が２個並んだものとして表されている領域は関節の間隔を調べる際に用いられる参照領域である。また、上下の平行な直線はＦＴＡ（femorobital angle）の算出のための参照領域である。
【００４８】
これらは重心を中心とする所定範囲を経験上妥当と考えた領域である。関節の間隔の算出や、ＦＴＡの算出は後に詳述する。
【００４９】
この参照領域の決定処理における重心の算出は、従来から画像処理その他の技術分野で広く行われていることであり、重心の算出を行うプログラムを作成することは当業者にとって容易である。また、その重心を中心とする所定の領域を参照領域とする処理も、重心が決まればそれに対応して所定の距離に参照領域を設定するだけであるから、そのようなプログラムを作成することは容易である。またこのように処理の途中で設定した参照領域のようなパラメータ、中間データ等は、解析用サーバ１２内の記憶手段に格納しておくことが好ましい。従って、参照領域の決定を実行する手段を構成することは当業者にとって容易である。
【００５０】
２．４  間隔検出（軟骨面積の検出その１）
次に、ステップＳ２−４においては、関節の間隔を検出する。具体的には、大腿骨の下縁と、脛骨の上縁とを求める。これら大腿骨の下縁と脛骨の上縁との間隔は、重要な診断情報の一つである。
【００５１】
これらの計測の様子が図７に示されている。この図７に示すように、この間隔検出の処理は以下の流れで実行される。図７のＸ線画像データの拡大図が図８に示されている。
【００５２】
（１）まず、上部の骨、すなわち大腿骨の関節面のエッジを検出する。これは、ステップＳ２−３において説明した処理と同様に、基本的にＸ線画像データの垂直方向の輝度変化を検出してエッジを抽出するのである。このエッジの内、もっとも上部のエッジを大腿骨の関節面を示すエッジ（本文ではこれを大腿骨エッジと呼ぶ）であると認定する（図８参照）。
【００５３】
（２）次に、下部の骨、すなわち脛骨の関節面を検出する。一般にレントゲン撮影においては、下の脛骨の関節面が撮影面に対して垂直よりやや傾いているので、膝の関節のＸ線画像データには、ちょうど関節面を斜めから観察したような画像が映し出される。
【００５４】
従って、脛骨に関し、大腿骨と同様にエッジを検出すると、関節面の視点から遠い側の縁（後縁）を検出することができる。これを、本文では後縁エッジと呼ぶ（図８参照）。
【００５５】
次に、Ｘ線画像データの脛骨中、輝度が極大値を取る部分をトレースして抽出する。これは、脛骨の関節面の視点に近い側の縁と考えられる。これを、本文では前縁と呼び、抽出したエッジを、本文では前縁エッジと呼ぶ（図８参照）。
【００５６】
このようにして取り出した前縁エッジと後縁エッジの２本のエッジの中線を取り、この中線エッジを脛骨の関節面を示すエッジと見なす（図８参照）。
【００５７】
（３）このようにして、大腿骨の関節面を示す大腿骨エッジと、脛骨の関節面を示す中線エッジとを得る。そして、両エッジ（大腿骨エッジと中線エッジ）の間が関節の間隔であると認定する。すなわち、軟骨はこの間に存在すると考えられるのである。
【００５８】
さて、本実施の形態においては、最終的に得たい物理量の一つが軟骨部分の存在する部分の面積であるが、この両エッジは、その存在部分の上辺と下辺になる。そして、面積は次のステップＳ２−５において求める。
【００５９】
このようにして関節の間隔を検出する。なお、全ての処理に先立って、全ての画像にはメディアンフィルタと平滑化フィルタとを施してある。
【００６０】
以上のような処理における、エッジを抽出する処理や輝度が極大値を取る画素をトレースして抽出する処理などは、従来から画像処理で知られている技術であるから、そのような処理を実行するプログラムを作成することは容易である。また、２個のエッジの中線を得る処理も基本的な画像処理の一つであるので、それを実行するプログラムを作成することは容易である。従って、間隔の検出処理を実行する手段を作成することは当業者にとって容易である。
【００６１】
２．５  面積取得（軟骨面積の検出その２）
次に、ステップＳ２−５においては、本実施の形態において求める有効な情報の一つである軟骨の存在する部分の面積を求める。この部分（領域）の上辺と下辺（すなわち、上方向と下方向の境界）は上述したステップＳ２−４において求めた。
【００６２】
そこで、次に、この部分（領域）の左右の境界を求める。この処理動作の様子を表す説明図が図９に示されている。そして、図９の写真の拡大図が図１０に示されている。
【００６３】
まず、上で求めた脛骨の関節面を示すエッジを回帰分析し、回帰直線を求める。得られた回帰直線と、脛骨の関節面を示すエッジとを比較し、回帰直線よりエッジが下方向（脛骨の存在する方向である、逆に大腿骨の方向を上方向と呼ぶ）に位置する範囲を軟骨の存在する部分であると認定し、その範囲の左右を軟骨の存在する部分の左辺、右辺と見なす。
【００６４】
具体的には、回帰直線とエッジとの交点を通る垂直線を引き、この垂直線が左右の境界を規定する直線となる。
【００６５】
一般に回帰直線よりエッジが下方向となる部分は２領域存在し、その２カ所の左辺及び右辺（上述した垂直線）がそれぞれ求められる。この領域は図９の写真においては白抜きで表現されている。また、図１０においては、２領域の左右の範囲は矢印で示されている。
【００６６】
膝の関節は一般に中央部分に前十字靱帯、後十字靱帯、等が位置し、その両側の左右にクッションたる半月板などが存在する。本実施の形態では、そのクッションとなる部分の軟骨の量を検査しようとするものであるので、上述したように、中央部分を除いた左右の部分について面積を求めることになる。
【００６７】
このようにして求めた軟骨が存在する部分の面積を求めて、その値を出力する。なお、面積を求めることは従来の種々のアルゴリズムで求めることができる。画像上で所定の領域に属する画素の数などを計数すること、その他の手法で求めることができる。従って、この「面積取得」の動作を実行する手段を構成することは当業者にとって容易である。
【００６８】
２．６  側面検出（ＦＴＡの検出その１）
次に、ステップＳ２−６においては、上述したステップＳ２−３において求めた参照領域の内、直線状の参照領域を用いてＦＴＡを算出するために、大腿骨と脛骨との側面を検出する。
【００６９】
まず、上方の直線状の参照領域上で検出点（輝度の変化量が大なる点）を見つけ、大腿骨の側面上の１点であると認定する。この見つけた検出点から、輝度変化が大である点を追跡（「トレース」とも呼ぶ）することによって大腿骨の側面が得られる。側面は左右２面あるので、検出点も２個見つかり、各２点をスタートとしてエッジを追跡することによって左右の側面が得られる。なお、画像処理であるので、側「面」ではあるが、画像上では側面を表す曲「線」となることは言うまでもない。
【００７０】
この様子が図８の説明図に示されている。
【００７１】
ところで、この側面の内、関節に近い部分はやや不定形の様相をなすため、ＦＴＡの算出には用いていない。この関節に近い部分を除去するため、側面を２回微分し、その２回微分値の符号が変化している部分以降の部位は除去している。このような除去によって、大腿骨の伸長方向と一致する部分の側面だけを取り出すことが可能である。
【００７２】
このようにして大腿骨の側面を得る。また、図１１では大腿骨のみ示されているが、同様の処理を脛骨にも施し、脛骨の側面を得る。
【００７３】
このように、側面の検出処理は、概ね、
（１）参照領域を用いた追跡（トレース）のための初期の検出点の検出
（２）初期の検出点からエッジ部分を追跡
（３）不定形部分の除去
という流れになるが、個々の処理はいずれも従来から画像処理の分野で知られている処理であるから、当業者がこれらの処理を行うプログラムを構成することは容易である。このようなプログラムを解析用サーバ１２（のプロセッサ）が実行することによって、側面検出処理を実行する手段を構成することができる。
【００７４】
２．７  ＦＴＡ取得（ＦＴＡの検出その２）
中心曲線
次に、ステップＳ２−７においては、得られた左右の側面の中心曲線を求める。
【００７５】
２本の曲線の中間の曲線を求めることは従来から画像処理で広く行われていることであるので、そのような処理を行うことは当業者であれば容易である。このようにして求められた中心曲線の回帰直線を求めて、大腿骨の伸長方向を示す直線（大腿骨軸）を得る。この様子が図１２に示されている。
【００７６】
なお、「中心曲線」は、「中線」と呼ばれることもある。どちらも２本の曲線の間の中間の曲線を意味する。
【００７７】
また、大腿骨だけでなく、同様の処理を脛骨にも施し、脛骨の中心曲線を求める。このようにして求められた中心曲線の回帰直線を求めて、脛骨の伸長方向を示す直線（脛骨軸）を得る（図１２参照）。
【００７８】
なお、このような大腿骨軸、脛骨軸の検出処理に際して、画像には、メディアンフィルタと、平滑化フィルタを掛けている。
【００７９】
ＦＴＡの検出 
このようにして求めた大腿骨軸、脛骨軸のなす角度を求め、ＦＴＡ（大腿脛骨角）を検出する。
【００８０】
画像の上で、線分のなす角度を求めることは一般的な処理であるから、このようなプログラムを構成することは当業者にとって容易であり、このプログラムを解析用サーバ１２（のプロセッサ）が実行することによって、ＦＴＡ取得処理を実行する手段を構成することができる。
【００８１】
このように、ＦＴＡ取得の処理は、概ね、
（１）中心曲線の算出
（２）大腿骨の中心曲線（大腿骨軸）と、脛骨の中心曲線（脛骨軸）とのなす角度を求めるという流れになるが、これらの処理はいずれも従来から画像処理の分野で知られている処理であるから、当業者がこれらの処理を行うプログラムを構成することは容易である。このようなプログラムを解析用サーバ１２（のプロセッサ）が実行することによって、ＦＴＡの算出処理を実行する手段を構成することができる。
【００８２】
まとめ
以上述べたように、本実施の形態によれば、膝のＸ線画像データから、軟骨の存在する領域の面積、及び、ＦＴＡを自動的に算出できる。従って、医師の診断の際に有用な判断材料を提供し、より客観的な診断に資するものである。
【００８３】
他の例
上述した例では、図１に示すように、Ｘ線画像データが格納されている画像データベース１０と、実際の画像処理等を実行する解析用サーバ１２と、が別体に構成されているが、１台のコンピュータで実現することももちろん好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本実施の形態で説明するシステムの全体構成図である。
【図２】本実施の形態の処理の流れ・概要を表すフローチャートである。
【図３】ノイズ除去の様子を示す説明図である。
【図４】左右の判定の処理動作を説明する説明図である。
【図５】参照領域の決定処理の様子を表す説明図である。
【図６】参照領域の具体的な例を示す説明図である。
【図７】関節の間隔を検出する動作を表す説明図である。
【図８】図７の写真の拡大図である。
【図９】関節中の軟骨の面積取得（面積の検出動作）の様子を表す説明図である。
【図１０】図９の写真の拡大図である。
【図１１】関節中の軟骨の面積取得の動作の様子を表す説明図である。
【図１２】中心曲線の検出とＦＴＡの検出の動作を表す説明図である。
【図１３】ロバーツフィルタの説明図である。
【符号の説明】
【００８５】
１０  画像データベース
１２  解析用サーバ
【図１】
2008093229.tif 000003
【図２】
2008093229.tif 000004
【図３】
2008093229.tif 000005
【図４】
2008093229.tif 000006
【図５】
2008093229.tif 000007
【図６】
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【図７】
2008093229.tif 000009
【図８】
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【図９】
2008093229.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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