(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと、
前記差分に基づき差分画像を生成するステップと
を含む、コンピュータが実行する方法であって、
前記差分画像は、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する画素とが区別できるように生成される
ことを特徴とし、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する前記画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する前記画素とは、異なる色を有する、方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法であって、
前記第１画像から、前記第１の骨を構成する座標の集合である第１座標集合を抽出し、前記第２画像から、前記第２の骨を構成する座標の集合である第２座標集合を抽出するステップと、
前記第１座標集合及び前記第２座標集合に基づき、前記第１部分画像及び前記第２部分画像の少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小のうちの少なくとも１つの操作を実行するステップであって、少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像とを重ねたときに、当該画像上の前記第１の骨及び前記第２の骨が重なるように、前記少なくとも１つの操作を実行するステップと、
少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像から、前記第１端部画像及び前記第２端部画像をそれぞれ抽出するステップと
を更に含む方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
前記第１座標集合から、前記第１の骨の輪郭を構成する座標の集合である第１輪郭座標集合を抽出し、前記第２座標集合から、前記第２の骨の輪郭を構成する座標の集合である第２輪郭座標集合を抽出するステップ
を更に含み、前記少なくとも１つの操作を実行するステップは、前記第１輪郭座標集合及び前記第２輪郭座標集合にも基づく、
方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の方法であって、
前記第１端部画像と前記第２端部画像との相関が最大となるように、前記第１端部画像及び前記第２端部画像のうちの少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小の少なくとも１つの操作を実行するステップ
を更に含み、前記第１端部画像と前記第２端部画像とに基づく前記差分は、少なくとも一方に前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１端部画像と前記第２端部画像との差分である、方法。
【請求項６】
請求項１から５のうちの何れか一項に記載の方法であって、
前記１以上の骨の各骨について、前記差分画像を生成するステップと、
前記第１画像及び前記第２画像の一方に、１以上の前記差分画像を重ねて表示するステップと
を更に含む方法。
【請求項７】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと、
前記差分に基づき差分画像を生成するステップと
を実行するコンピュータであって、
前記差分画像は、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する画素とが区別できるように生成される
ことを特徴とし、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、コンピュータ。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータであって、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する前記画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する前記画素とは、異なる色を有する、コンピュータ。
【請求項９】
請求項７又は８に記載のコンピュータであって、
前記第１画像から、前記第１の骨を構成する座標の集合である第１座標集合を抽出し、前記第２画像から、前記第２の骨を構成する座標の集合である第２座標集合を抽出するステップと、
前記第１座標集合及び前記第２座標集合に基づき、前記第１部分画像及び前記第２部分画像の少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小のうちの少なくとも１つの操作を実行するステップであって、少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像とを重ねたときに、当該画像上の前記第１の骨及び前記第２の骨が重なるように、前記少なくとも１つの操作を実行するステップと、
少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像から、前記第１端部画像及び前記第２端部画像をそれぞれ抽出するステップと
を更に実行するコンピュータ。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータであって、
前記第１座標集合から、前記第１の骨の輪郭を構成する座標の集合である第１輪郭座標集合を抽出し、前記第２座標集合から、前記第２の骨の輪郭を構成する座標の集合である第２輪郭座標集合を抽出するステップ
を更に実行し、前記少なくとも１つの操作を実行するステップは、前記第１輪郭座標集合及び前記第２輪郭座標集合にも基づく、
コンピュータ。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のコンピュータであって、
前記第１端部画像と前記第２端部画像との相関が最大となるように、前記第１端部画像及び前記第２端部画像のうちの少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小の少なくとも１つの操作を実行するステップ
を更に実行し、前記第１端部画像と前記第２端部画像とに基づく前記差分は、少なくとも一方に前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１端部画像と前記第２端部画像との差分である、コンピュータ。
【請求項１２】
請求項７から１１のうちの何れか一項に記載のコンピュータであって、
前記１以上の骨の各骨について、前記差分画像を生成するステップと、
前記第１画像及び前記第２画像の一方に、１以上の前記差分画像を重ねて表示するステップと
を更に実行するコンピュータ。
【請求項１３】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと、
前記差分に基づき差分画像を生成するステップと
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記差分画像は、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する画素とが区別できるように生成される
ことを特徴とし、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムであって、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する前記画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する前記画素とは、異なる色を有する、プログラム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載のプログラムであって、
前記第１画像から、前記第１の骨を構成する座標の集合である第１座標集合を抽出し、前記第２画像から、前記第２の骨を構成する座標の集合である第２座標集合を抽出するステップと、
前記第１座標集合及び前記第２座標集合に基づき、前記第１部分画像及び前記第２部分画像の少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小のうちの少なくとも１つの操作を実行するステップであって、少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像とを重ねたときに、当該画像上の前記第１の骨及び前記第２の骨が重なるように、前記少なくとも１つの操作を実行するステップと、
少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像から、前記第１端部画像及び前記第２端部画像をそれぞれ抽出するステップと
をコンピュータに更に実行させるプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムであって、
前記第１座標集合から、前記第１の骨の輪郭を構成する座標の集合である第１輪郭座標集合を抽出し、前記第２座標集合から、前記第２の骨の輪郭を構成する座標の集合である第２輪郭座標集合を抽出するステップ
をコンピュータに更に実行させ、前記少なくとも１つの操作を実行するステップは、前記第１輪郭座標集合及び前記第２輪郭座標集合にも基づく、
プログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載のプログラムであって、
前記第１端部画像と前記第２端部画像との相関が最大となるように、前記第１端部画像及び前記第２端部画像のうちの少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小の少なくとも１つの操作を実行するステップ
をコンピュータに更に実行させ、前記第１端部画像と前記第２端部画像とに基づく前記差分は、少なくとも一方に前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１端部画像と前記第２端部画像との差分である、プログラム。
【請求項１８】
請求項１３から１７のうちの何れか一項に記載のプログラムであって、
前記１以上の骨の各骨について、前記差分画像を生成するステップと、
前記第１画像及び前記第２画像の一方に、１以上の前記差分画像を重ねて表示するステップと
をコンピュータに更に実行させるプログラム。
【請求項１９】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと
を含む、コンピュータが実行する方法であって、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、方法。
【請求項２０】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと
を実行するコンピュータであって、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、コンピュータ。
【請求項２１】
第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、
前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成され、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含む、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療画像処理の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療用放射線画像（以下、「Ｘ線画像」ともいう。）が利用され、多くの場合には専門の医師により各種診断がなされてきた。特に、従来、Ｘ線画像を用いた経時的な骨の変化に係る診断は、専門の医師によってのみなされてきた。
【０００３】
より詳細には、経時的な骨の変化に係る診断として、時系列的なＸ線画像の比較読影がシャウカステン等の観察装置を用いて行われてきたが、新たに発生した病変陰影等の経時変化部分は、人体の複雑な正常構造と重なり合って現れることが多いため、専門の医師によってさえ経時変化部分の認識は難しく、当該部分の見落としが生じる場合があった。
【０００４】
また、上記のようなＸ線画像の比較読影では、経時変化部分が検出された場合であっても、その正確な位置や範囲、変化の程度等を認識するには、複数のＸ線画像のたがいに対応する領域を観察と知識とに基づいて選択し、それらの領域をかわるがわる見比べて判断しなければならないため、診断効率が悪いという問題があった。
【０００５】
これに関し、特許文献１には、背骨等の被検体を異なる時点で撮影した２枚の画像を取得し、これらの画像の位置合わせを行った後に、その２枚の画像の差分を算出して差分画像を算出する医療画像診断支援システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７−６３９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１には、当該文献に記載の医療画像診断支援システムは算出された差分画像は骨転移等の病変部が強調された画像であること等は記載されているものの、当該システムは、骨のリウマチに類する疾患による経時的な変化の診断を支援することに特化したものではない。
【０００８】
本発明は以上に鑑みてなされたものであり、その課題は、骨のリウマチ等による経時的な変化及び当該変化に類似する変化に係る診断について、専門の医師の診断精度及び診断効率を向上させる方法等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の実施形態によれば、第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップと、前記差分に基づき差分画像を生成するステップとを含む、コンピュータが実行する方法であって、前記差分画像は、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する画素とが区別できるように生成されることを特徴とする方法が提供される。
【００１０】
一実施形態において、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する前記画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する前記画素とは、異なる色を有することができる。
【００１１】
かかる構成によれば、骨が消失している個所と出現している個所とを区別して把握することができるため、骨の消失（症状の増悪）と出現（症状の寛解）との双方が生じ得る疾患、例えばリウマチについての診断により適した差分画像を生成することができる。
【００１２】
前記第１の骨及び前記第２の骨は、２つの端部と、該２つの端部の間の中間部とから構成されることがあり、一実施形態において、前記差分導出ステップは、前記第１の骨の２つの端部のうちの一方を含み、他方及び中間部を含まない第１端部画像と、前記第２の骨の２つの端部のうち対応する一方を含み、他方及び中間部を含まない第２端部画像とに基づく差分を導出するステップを含むことができる。
【００１３】
かかる構成によれば、計算量を低減させつつ、主として骨の端部に症状が生じ得る疾患、例えばリウマチについての診断に適した差分画像を生成することができる。
一実施形態である方法は、前記第１画像から、前記第１の骨を構成する座標の集合である第１座標集合を抽出し、前記第２画像から、前記第２の骨を構成する座標の集合である第２座標集合を抽出するステップと、前記第１座標集合及び前記第２座標集合に基づき、前記第１部分画像及び前記第２部分画像の少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小のうちの少なくとも１つの操作を実行するステップであって、少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像とを重ねたときに、当該画像上の前記第１の骨及び前記第２の骨が重なるように、前記少なくとも１つの操作を実行するステップと、少なくとも一方に対して前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１部分画像と前記第２部分画像から、前記第１端部画像及び前記第２端部画像をそれぞれ抽出するステップとを更に含むことができる。
【００１４】
かかる構成によれば、対応した２つの骨における対応した部分を含む、差分を抽出すべき２つの端部画像得ることができる。
一実施形態である方法は、前記第１座標集合から、前記第１の骨の輪郭を構成する座標の集合である第１輪郭座標集合を抽出し、前記第２座標集合から、前記第２の骨の輪郭を構成する座標の集合である第２輪郭座標集合を抽出するステップを更に含むことができ、前記少なくとも１つの操作を実行するステップは、前記第１輪郭座標集合及び前記第２輪郭座標集合にも基づくものであることができる。
【００１５】
かかる構成によれば、より情報量の少ない輪郭座標集合に基づく処理が行えるため、計算量を削減することができる。
一実施形態である方法は、前記第１端部画像と前記第２端部画像との相関が最大となるように、前記第１端部画像及び前記第２端部画像のうちの少なくとも一方に対して平行移動、回転及び拡大縮小の少なくとも１つの操作を実行するステップを更に含むことができ、前記第１端部画像と前記第２端部画像とに基づく前記差分は、少なくとも一方に前記少なくとも１つの操作が実行された前記第１端部画像と前記第２端部画像との差分であることができる。
【００１６】
かかる構成によれば、差分を抽出すべき２つの端部画像を厳密に位置合わせすることができる。
一実施形態である方法は、前記１以上の骨の各骨について、前記差分画像を生成するステップと、前記第１画像及び前記第２画像の一方に、１以上の前記差分画像を重ねて表示するステップとを更に含むことができる。
【００１７】
かかる構成によれば、２つの画像における１以上の骨の相違が表された画像を提供することができるために、当該相違に係る専門の医師の診断精度及び診断効率を向上させることができる。
【００１８】
また、本発明の実施形態によれば、上記方法を実行するコンピュータが提供される。
更に、本発明の実施形態によれば、コンピュータに上記方法を実行させるコンピュータが提供される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、骨のリウマチ等による経時的な変化及び当該変化に類似する変化に係る診断について、専門の医師の診断精度及び診断効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】２つの画像間における、骨についての相違を表示するための例示方法の概略的なフローチャートである。
【図２】骨についての情報を抽出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図３】２つの骨の関係等を導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図４】画像上の撮影対象のサイズの比を導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図５】骨の傾きを導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図６】２つの骨間の補正角度を導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図７】２つの画像の差分を導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図８】大局的位置合わせを行うための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図９】局所的位置合わせを行うための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図１０】差分を導出するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図１１】差分に基づく画像を表示するための例示処理の概略的なフローチャートである。
【図１２】骨抽出モデルの一例であるニューラルネットの構造を表している。
【図１３Ａ】骨の輪郭座標集合によって表される例示の図である。
【図１３Ｂ】骨の輪郭座標集合によって表される例示の図である。
【図１４】骨の輪郭座標集合の和集合によって表される例示の図である。
【図１５Ａ】第１端部画像’１ｉＵの例を表している。
【図１５Ｂ】第１端部画像’２ｉＵの例を表している。
【図１５Ｃ】正差分画像の例を表している。
【図１５Ｄ】負差分画像の例を表している。
【図１５Ｅ】差分画像ｉＵの例を表している。
【図１６Ａ】例示の画像ｊである
【図１６Ｂ】例示の差分画像と重ね合わせた画像ｊである。
【図１７】コンピュータの構成の一例を表している。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
１  本発明の一実施形態
本発明の一実施形態は、対象の骨を撮影することにより得られた２つの画像間における、当該骨についての相違を表示するための、コンピュータが実行する方法である。なお、以下の説明における骨は、２つの端を有する細長い形状であり、中心軸や向き等を導出又は把握できるもの、例えば手の骨であることを仮定しているが、これに限定されるわけではない。
【００２２】
１−１  方法の概要
図１は、２つの画像間における、骨についての相違を表示するための例示方法１００の概略的なフローチャートである。
【００２３】
１１０は、２つの画像である画像１及び画像２を準備するステップを示している。画像１及び画像２は、手等を撮影したＸ線画像由来のものであってよい。あるいは、画像１及び画像２は、手等を撮影したＭＲＩ画像由来のものであってよい。換言すれば、画像ｊは輝度情報を有するグレースケール画像であってよい。なお、画像１及び画像２の準備とは、由来するＸ線画像やＭＲＩ画像等の所定の部分を切り出すことや、所定のサイズに変更すること等により、画像１及び画像２を生成することを含んでいてよい。また、画像１及び画像２は、同一の対象を異なる時期に撮影した画像由来のものであってよく、この場合、２つの画像間における骨についての相違は、当該骨の経時的な変化を表すことになるが、画像１及び画像２は、これに限定されるわけではない。図１６Ａは、例示の画像１又は画像２を表している。
【００２４】
１２０は、画像１及び画像２から、撮影された１以上の骨１ｉ及び骨２ｉについての情報をそれぞれ抽出するステップを示している。１以上の骨１ｉ及び骨２ｉの各々は、例えば手を撮影した場合には、手を構成する各骨（第１末節骨、第１基節骨、種子骨…）に対応するものである。また、１≦ｉ≦ｎ（ｎは画像１又は画像２に含まれる撮影対象を構成する骨の総数）であり、ｉが等しい骨１ｉと骨２ｉとは、撮影対象における同一の骨を参照するものである。なお、複数の骨を１つの骨とみなしてもよい。
【００２５】
１３０は、画像１及び画像２における、骨１ｉと骨２ｉとの関係等を導出するステップを示している。ここでいう関係等は、画像１及び画像２における、骨１ｉと骨２ｉの相対的な位置や傾き、縮尺等である。
【００２６】
１４０は、ステップ１３０で導出した関係等を用いて、画像１及び画像２における骨１ｉ及び骨２ｉの差分を導出するステップを示している。
１５０は、ステップ１４０で導出した差分に基づき、画像を表示するステップを示している。
【００２７】
なお、ステップ１２０〜１４０は、１≦ｉ≦ｎである全ての骨１ｉ及び２ｉについて実行されてよい。
１−２  骨についての情報の抽出について
図２は、骨についての情報を抽出する処理であるステップ１２０が含むことのできる例示処理２００の概略的なフローチャートである。なお、以下の説明で使用するｊは、１又は２である。即ち、例示処理２００は、画像１及び画像２についてそれぞれ同様の処理が行われることを示している。また、例示処理２００は、１≦ｉ≦ｎである全ての骨１ｉ及び２ｉについて実行されてよい。
【００２８】
２１０は、画像ｊに基づき骨ｊｉについての情報を抽出するための骨抽出モデルを読み込むステップを示している。
２２０は、画像ｊからステップ２１０で読み込んだ骨抽出モデルの入力となるようなデータ構造を有するデータｊを得るステップを示しており、例えばｗ及びｈが対応する画像の横方向（ｘ軸方向）および縦方向（ｙ軸方向）の画素数であり、ｉｘ，ｙの値は対応する画像の画素（ｘ，ｙ）の輝度値としたときの以下の配列Ｉを得るようなものであってよい。
【００２９】
【数１】
0006692485.tif 000002
【００３０】
ここで、Ｉに対して任意の所定の画像処理を行ったときの画素（ｘ，ｙ）の輝度値をｉ（１）ｘ，ｙとしたときに、ｉｘ，ｙを
【００３１】
【数２】
0006692485.tif 000003
【００３２】
のようなベクトルに置き換えてもよい。従って、ｍ個の画像処理によってｉ（１）ｘ，ｙ，…，ｉ（ｍ）ｘ，ｙが得られた場合には、ｉｘ，ｙを
【００３３】
【数３】
0006692485.tif 000004
【００３４】
のようなベクトルに置き換えてもよい。ｉｘ，ｙの置き換えられた配列Ｉが、ステップ２２０において準備されるデータｊとなる。
２４０は、ステップ２１０で読み込んだ骨抽出モデルを用いて、データｊから、画像ｊにおいて骨ｊｉに属する画素の座標集合（以下、『骨ｊｉの座標集合』という。）Ｂｊｉを抽出するステップを示している。しかしながら、別の例示処理においては、データｊではなく、画像ｊから骨ｊｉの座標集合を抽出してもよい。
【００３５】
２６０は、骨ｊｉの座標集合Ｂｊｉから、骨ｊｉの輪郭に対応する画素の輪郭座標集合（以下、『骨ｊｉの輪郭座標集合』という。）Ｃｊｉを抽出するステップを示している。
例示処理２００によれば、骨ｊｉについての情報の一例として、骨ｊｉの座標集合Ｂｊｉと、骨ｊｉの輪郭座標集合Ｃｊｉとが抽出されることになる。
【００３６】
１−２−１  骨抽出モデルについて
２４０において、任意の骨抽出モデルを用いて骨の座標集合を抽出してよい。しかしながら、本発明の一実施形態において、骨ｊｉについての情報は、図１２に表された構造を有するニューラルネット１２００によって抽出されてよい。そのような実施形態において、ステップ２１０で読み込まれる骨抽出モデルは、ニューラルネット１２００を構成するノードを結ぶ各エッジの重みを示すデータを含んでいてよい。
【００３７】
ニューラルネット１２００は大きく分けて２つの段（第一段及び第二段）に分かれており、各段は公知のＵ−ｎｅｔ構造を有するニューラルネットに相当する。
１２１０は、ニューラルネット１２００の入力を受ける層（以下、『入力層』という。）を示しており、１２２０は出力が得られる層（以下、『出力層』という。）を示している。ニューラルネット１２００の入力層１２１０におけるノードの数と、出力層１２２０におけるノードの数とは等しい。
【００３８】
ニューラルネット１２００の入力は、ステップ２２０で生成されたデータｊに基づくベクトルであってよい。例えば、当該入力は、以下のベクトルＩ’であってよい。
【００３９】
【数４】
0006692485.tif 000005
【００４０】
換言すれば、入力層１２１０の各ノードに、ベクトルＩ’の各要素の値が入力されてよい。従って、入力層１２１０（及び出力層１２２０）のノード数は、ｈ×ｗ×（ｍ＋１）であってよい。
【００４１】
一方、ニューラルネットワーク１２００の出力即ち出力層１２２０の各ノードの値は、以下のベクトルＯで表されるものであってよい。
【００４２】
【数５】
0006692485.tif 000006
【００４３】
このとき、ベクトルＯの要素のうちの所定のｈ・ｗ個の要素、例えばｏ０，０からｏｈ−１，ｗ−１までの要素が、対応する画素の分類値を表すように、ニューラルネット１２００は構成することができる。より詳細には、骨の種類ごとに所定の分類値を設け、例えば、画像ｊの座標（ｘ，ｙ）の画素がある骨の一部を構成するものであるときに、ｏｘ，ｙの値が当該ある骨に対応した所定の分類値又は当該所定の分類値との差が所定の誤差以下となる値となるように、ニューラルネット１２００は構成することができる。そのように構成されたニューラルネット１２００は、公知の手法を用いてニューラルネット１２００を訓練することによって得ることが可能である。
【００４４】
１−２−２  骨の輪郭座標集合の抽出について
２６０において、骨ｊｉの輪郭座標集合Ｃｊｉは任意の手法によって抽出されてよいが、その一例として以下の手順を取ることが可能である。
【００４５】
座標集合Ｂｊｉの要素から、骨ｊｉのｘ軸方向の端点を抽出し、当該端点を輪郭座標集合Ｃｊｉの要素に追加し、
座標集合Ｂｊｉの要素から、骨ｊｉのｙ軸方向の端点を抽出し、当該端点を輪郭座標集合Ｃｊｉの要素に追加し、
輪郭座標集合Ｃｊｉの重複する要素を除去する。
【００４６】
１−３  ２つの骨の関係等の導出について
図３は、２つの骨の関係等を導出する処理であるステップ１３０が含むことのできる例示処理３００のフローチャートである。
【００４７】
３１０は、画像１と画像２との間の、撮影対象のサイズの比を導出するステップを示している。ステップ３１０は、画像１と画像２とが同一対象を撮影したものであるが、撮影条件等により、当該対象の画像１と画像２上のサイズが異なっている場合に対処することを目的とするものである。
【００４８】
３２０は、画像１と画像２における骨１ｉ及び骨２ｉの、所定の定義に基づく傾きＳ１ｉ及びＳ２ｉをそれぞれ導出するステップを示している。
３３０は、画像１と画像２における骨１ｉと骨２ｉとの間の、所定の定義に基づく補正角度θを導出するステップを示している。
【００４９】
１−３−１  画像上の撮影対象のサイズの比の導出について
図４は、画像上の撮影対象のサイズの比の導出をする処理であるステップ３１０が含むことのできる例示処理４００のフローチャートを示している。
【００５０】
４１０は、所定の定義に基づく骨１ｉの中心軸及び重心を導出するステップを示しており、４２０は、所定の定義に基づく骨２ｉの中心軸及び重心を導出するステップを示している。ステップ４１０及び４２０における骨１ｉ及び骨２ｉの中心軸は、骨１ｉ及び骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ１ｉ及びＣ２ｉに基づきそれぞれ導出してよい。また、ステップ４１０及び４２０における骨１ｉ及び骨２ｉの重心のｘ座標は、それぞれ、骨１ｉの輪郭座標集合Ｃ１ｉ及び骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ２ｉが含む各要素のｘ座標の値の平均であってよく、骨１ｉ及び骨２ｉの重心のｙ座標は、骨１ｉの輪郭座標集合Ｃ１ｉ及び骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ２ｉが含む各要素のｙ座標の値の平均であってよい。
【００５１】
４３０は、ステップ４１０で導出した中心軸が垂直となり、且つ、重心が所定座標となるように、骨１ｉの輪郭座標集合Ｃ１ｉを座標変換して輪郭座標集合Ｃ’１ｉを導出するステップを示しており、ステップ４４０は、ステップ４２０で導出した中心軸が垂直となり、且つ、重心が所定座標となるように、骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ２ｉを座標変換して輪郭座標集合Ｃ’２ｉを導出するステップを示している。なお、ステップ４３０及び４４０における『垂直』は、ｙ軸と平行という意味である。
【００５２】
参考のため、骨ｊｉの輪郭座標集合Ｃｊｉ及び輪郭座標集合Ｃ’ｊｉによって表される例示の図を、図１３Ａ及び１３Ｂにそれぞれ示す。１３１０は骨ｊｉの中心軸を示し、１３２０は骨ｊｉの重心を示し、１３３０は所定座標を示している。
【００５３】
４５０は、輪郭座標集合Ｃ’１１からＣ’１ｎまでの全ての和集合Ｃ’１を導出するステップを示しており、４６０は、輪郭座標集合Ｃ’２１からＣ’２ｎまでの全ての和集合Ｃ’２を導出するステップを示している。即ち、和集合Ｃ’１＝Ｃ’１１∪Ｃ’１１∪…∪Ｃ’１ｎであり、和集合Ｃ’２＝Ｃ’２１∪Ｃ’２１∪…∪Ｃ’２ｎである。
【００５４】
４７０は、和集合Ｃ’１が含む要素のｙ座標の値について、出現頻度が下位ｐ１％となる値と、上位ｐ２％となる値との差Ｄ１を導出するステップを示しており、４８０は、和集合Ｃ’２が含む要素のｙ座標の値について、出現頻度が下位ｐ１％となる値と、上位ｐ２％となる値との差Ｄ２を導出するステップを示している。なお、ｐ１及びｐ２は、それぞれ０％より大きく５０％より小さい任意のパーセンテージであってよい。参考のため、和集合Ｃ’ｊによって表される例示の図を、図１４に示す。１４１０は出現頻度が下位ｐ１％となるｙ座標の値を示し、１４２０は出現頻度が上位ｐ２％となるｙ座標の値を示し、１４３０は、差Ｄｊを示している。
【００５５】
４９０は、ステップ３１０において用いる比Ｍとして、Ｄ１とＤ２との比を導出するステップを示している。ステップ４９０は、Ｄ１≦Ｄ２の場合はＤ２／Ｄ１をＭとして用い、Ｄ２≦Ｄ１の場合はＤ１／Ｄ２をＭとして用いるものであってよい。
【００５６】
例示処理４００によれば、画像上の撮影対象のサイズの比を、撮影対象を構成する全ての骨の画像上のサイズを考慮して求めることができる。
１−３−１−１  骨の中心軸の導出について
ステップ４１０及び４２０が含むことのできる、骨ｊｉの中心軸を導出するための例示処理の流れは、以下の通りである。
【００５７】
骨ｊｉの輪郭座標集合Ｃｊｉの要素（ｘ，ｙ）においてｙ座標がとりうる最小値ｙｍｉｎから最大値ｙｍａｘまでの各値Ｙを導出し、
各値Ｙについて、ｙ＝ＹであるＣｊｉの要素におけるｘ座標の平均値ｘＧを求め、（ｘＧ，Ｙ）の集合Ｇを取得し、
集合Ｇの要素のｙ座標の値を説明変数、ｘ座標の値を目的変数とした場合の端回帰分析によって得られる回帰直線を骨ｊｉの中心軸とする。
【００５８】
なお、上記処理は、骨ｊｉの座標集合Ｂｊｉではなく、より情報量の少ない輪郭座標集合Ｃｊｉに基づき中心軸を導出することによって、計算量を低減させるものである。
１−３−２  骨の傾きの導出について
図５は、骨の傾きを導出する処理であるステップ３２０が含むことのできる例示処理５００のフローチャートである。
【００５９】
５１０は、ステップ１０で導出した比Ｍに基づき、骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ２ｉを座標変換して変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉを導出するステップを示している。この座標変換は、比Ｍに基づき、骨２ｉの輪郭座標集合Ｃ２ｉによって表される図形が拡大又は縮小されるように、当該集合の要素が示す座標を移動し、要素を補完し、又は要素を除去するものであってよい。なお、ステップ５１０においては、骨２ｉではなく、骨１ｉの輪郭座標集合Ｃ１ｉを座標変換して変換輪郭座標集合Ｃ’’１ｉを導出してもよい。
【００６０】
５２０は、輪郭座標集合Ｃ１ｉ及び変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉに基づき骨１ｉ及び骨２ｉの中心軸をそれぞれ導出するステップを示している。なお、上述した例示処理６００により骨２ｉの中心軸を導出する場合には、当該処理におけるＣｊｉをＣ’’２ｉに置き換えればよいことに留意されたい。また、ステップ５２０においては、輪郭座標集合Ｃ１ｉ及び変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉではなく、変換輪郭座標集合Ｃ’’１ｉ及び輪郭座標集合Ｃ２ｉに基づき骨１ｉ及び骨２ｉの中心軸をそれぞれ導出してもよい。
【００６１】
５３０は、傾きＳ１ｉ及びＳ２ｉとして、骨１ｉ及び骨２ｉの中心軸の傾きをそれぞれ導出するステップを示している。なお、この傾きは、ｘ軸又はｙ軸と中心軸とがなす角度によって表されてよい。
【００６２】
なお、例示処理５００において、変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉに基づき骨２ｉの中心軸を導出しているのは、当該中心軸と、変換前の輪郭座標集合Ｃ２ｉに基づく骨２ｉの中心軸とが厳密に一致しない場合を考慮してのことである。
【００６３】
１−３−３  ２つの骨間の補正角度の導出について
図６は、２つの骨間の補正角度を導出するための処理であるステップ３３０が含むことのできる例示処理６００のフローチャートである。
ステップ６１０は、傾きＳ１ｉに基づき、且つ、重心が所定座標となるように、骨１ｉの座標集合Ｂ１ｉを座標変換して変換座標集合Ｂ’１ｉを導出するステップを示している。なお、座標変換のうち傾きＳ１ｉに基づく部分は、骨１ｉの中心軸が所定の向きとなるような座標変換であってよい。また、骨１ｉの重心のｘ座標の値は、骨１ｉの座標集合Ｂ１ｉ又は輪郭座標集合Ｃ１ｉが含む各要素のｘ座標の値の平均であってよく、骨１ｉの重心のｙ座標の値は、骨１ｉの座標集合Ｂ１ｉ又は輪郭座標集合Ｃ１ｉが含む各要素のｙ座標の値の平均であってよい。
【００６４】
６２０は、比Ｍ及び傾きＳ２ｉに基づき、且つ、重心が所定座標となるように、骨２ｉの座標集合Ｂ２ｉを座標変換して変換座標集合Ｂ’２ｉを導出するステップを示している。なお、座標変換のうち比Ｍに基づく部分は、比Ｍに基づき、骨２ｉの座標集合Ｂ２ｉによって表される図形が拡大又は縮小されるように、当該集合の要素が示す座標を移動し、要素を補完し、又は要素を除去するものであってよい。また、傾きＳ２ｉに基づく部分は、骨２ｉの中心軸が所定の向きとなるような座標変換であってよい。更に、骨２ｉの重心のｘ座標の値は、変換座標集合Ｂ’２ｉ又は変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉが含む各要素のｘ座標の値の平均であってよく、骨２ｉの重心のｙ座標の値は、変換座標集合Ｂ’２ｉ又は変換輪郭座標集合Ｃ’’２ｉが含む各要素のｙ座標の値の平均であってよい。
【００６５】
６３０は、変換座標集合Ｂ’１ｉ及び変換座標集合Ｂ’２ｉに基づき、骨１ｉと骨２ｉとの間の補正角度を導出するステップを示している。ステップ６３０は、具体的には、重心を中心として、変換座標集合Ｂ’２ｉを−φから＋φの範囲で角度Δφずつ微小回転させることで変換後座標集合Ｂ’’２ｉを導出したときに、Ｂ’１ｉとＢ’’２ｉの間において、任意の所定の定義により定量化された類似度が最大となる回転角度φｍａｘを求めるステップを含んでいてよく、求められた回転角度φｍａｘが、導出される補正角度θとなる。なお、任意の所定の定義により定量化された類似度の一例は、ダイス係数である。
【００６６】
例示処理６００は、予め導出された２つの骨の傾きを利用して当該２つの骨のおおよその向きを一致させたうえで、当該２つの骨の重なりが最大となる補正角度を導出することにより、導出される補正角度の精度を保ちつつ、処理速度を向上させるものである。
【００６７】
１−４  ２つの画像の差分の導出について
図７は、２つの画像の差分を導出する処理であるステップ１４０が含むことのできる例示処理７００のフローチャートである。
【００６８】
７１０は、画像１から骨１ｉを含む部分画像１ｉを抽出するステップを示しており、７２０は、画像２から骨２ｉを含む部分画像２ｉを抽出するステップを示している。ステップ７１０及び７２０は、骨ｊｉの座標集合Ｂｊｉ又は輪郭座標集合Ｃｊｉに基づき、骨ｊｉの重心を基準とした所定範囲の画像を抽出するステップであってよい。また、ステップ７１０及び７２０は、部分画像ｊｉを画像ｉの対応する部分重ね合わせるための平行移動パラメータ（向きや量等を含む。）を導出するステップを含んでいてよい。
【００６９】
７３０は、部分画像１ｉ及び部分画像２ｉに基づく、骨１ｉと骨２ｉとの大局的位置合わせを行うステップを示している。
７４０は、部分画像１ｉ及び部分画像２ｉに基づく、骨１ｉと骨２ｉとの局所的位置合わせを行うステップを示している。
【００７０】
７５０は、部分画像１ｉ及び部分画像２ｉに基づく、骨１ｉと骨２ｉとの差分を導出するステップを示している。
１−４−１  大局的位置合わせについて
図８は、大局的位置合わせを行う処理であるステップ７３０が含むことのできる例示処理８００のフローチャートである。
【００７１】
８１０は、傾きＳ１ｉに基づき、且つ、重心が所定座標となるように、部分画像１ｉを変換して部分画像’１ｉを導出するステップを示している。なお、この変換のうち傾きＳ１及び補正角度θに基づく部分は、部分画像１ｉを傾きＳ１に応じた角度だけ重心を中心として回転させることによって、部分画像’１ｉにおいて骨１ｉの中心軸の向きが垂直となるようにするものであってよい。また、この変換のうち重心を所定座標とするものは、部分画像１ｉを平行移動させるものである。
【００７２】
８２０は、比Ｍ、傾きＳ１ｉ及び補正角度θに基づき、且つ、重心が所定座標となるように、部分画像２ｉを変換して部分画像’２ｉを導出するステップを示している。なお、この変換のうち比Ｍに基づく部分は、比Ｍに基づき、部分画像２ｉを拡大縮小するものであってよい。また、この変換のうち傾きＳ１及び補正角度θに基づく部分は、部分画像’２ｉを傾きＳ１及び補正角度θに応じた角度だけ重心を中心として回転させて、部分画像’２ｉにおいて骨２ｉの中心軸の向きが垂直となるようにするものであってよい。更に、この変換のうち重心を所定座標とするものは、部分画像２ｉを平行移動させるものである。部分画像’２ｉを導出するための変換は、当該画像上の骨２ｉと、部分画像’１ｉ上の骨１ｉとの重なりが最大化されるようにするものであってよい。
【００７３】
１−４−２  局所的位置合わせについて
図９は、局所的位置合わせを行う処理であるステップ７４０が含むことのできる例示処理９００のフローチャートである。
【００７４】
９１０は、部分画像’１ｉから第１端部画像’１ｉＵ及び第２端部画像’１ｉＬを抽出するステップを示しており、９２０は、部分画像’２ｉから第１端部画像’２ｉＵ及び第２端部画像’２ｉＬを抽出するステップを示している。骨ｊｉは２つの端を有する細長い形状であると仮定されており、２つの端部と該２つの端部の間の中間部とから構成されているところ、第１端部画像’１ｉＵ及び第１端部画像’２ｉＵは、当該２つの端部のうちの一方のみを含み、他方及び中間部を含まないものであり、第２端部画像’１ｉＬ及び第２端部画像’２ｉＬは、当該２つの端部のうち他方のみを含み、一方及び中間部を含まないものであることが好ましい。具体的には、ステップ９１０及び９２０は、骨ｊｉの重心を中心として部分画像’ｊｉを上下に分割し、更に、重心付近の画像を除去することによって第１端部画像’ｊｉＵ及び第２端部画像’ｊｉＬを抽出するステップであってよい。なお、除去される画像は、骨ｊｉを中心軸方向に所定の割合含むものであってよく、特に、１割程度含むものであることが好ましい。
【００７５】
９３０は、回転不変位相限定相関法（ＲＩＰＯＣ）を用いて、第１端部画像’１ｉＵと位置合わせされた第１端部画像’’２ｉＵを生成するステップを示している。第１端部画像’１ｉＵと位置合わせされた第１端部画像’’２ｉＵとは、ＲＩＰＯＣにより導出される相関が最も大きくなるように、原則的には、平行移動、回転及び拡大縮小のうちの１以上の操作が行われた第１端部画像’２ｉＵのことである。ステップ９３０は、行われた１以上の操作を示すパラメータ（向きや量等。）を導出するステップを含む。なお、第１端部画像’２ｉＵと第１端部画像’’２ｉＵとは同一である場合があること、換言すれば、平行移動、回転及び拡大縮小の何れも行われない場合があることに留意されたい。
【００７６】
９４０は、ＲＩＰＯＣを用いて、第２端部画像’１ｉＬと位置合わせされた第２端部画像’’２ｉＬを生成するステップを示している。第２端部画像’１ｉＬと位置合わせされた第２端部画像’’２ｉＬとは、ＲＩＰＯＣにより導出される相関が最も大きくなるように、原則的には平行移動、回転及び拡大縮小のうちの１以上の操作が行われた第２端部画像’２ｉＬのことである。ステップ９４０は、行われた１以上の操作の量を示すパラメータを導出するステップを含む。なお、第２端部画像’２ｉＬと第１端部画像’’２ｉＬとは同一である場合があること、換言すれば、平行移動、回転及び拡大縮小の何れも行われない場合があることに留意されたい。
【００７７】
例示処理９００において第１端部画像’ｊｉＵ及び第２端部画像’ｊｉＬを抽出するのは、骨ｊｉの両端に着目することを意図したものである。このような手法は、リウマチ等骨の両端に症状が発生する疾患の診断に特に適したものである。また、上述したように、例示処理９００は大局的位置合わせの後に実行される。この事前の大局的位置合わせは、ＲＩＰＯＣが適用される２つの画像が、骨１ｉ及び骨２ｉの中心軸方向におけるほぼ同一の部分のみを含むようにするためのものである。更に、画像間の相関の導出はＲＩＰＯＣによるものに限られず、任意の手法を用いて画像間の相関を導出することができる。
【００７８】
１−４−３  差分の導出について
図１０は、差分を導出する処理であるステップ７５０が含むことのできる例示処理１０００のフローチャートである。
【００７９】
１０１０は、第１端部画像’１ｉＵと第１端部画像’’２ｉＵとの差分ＤｉＵを導出するステップを示しており、１０２０は、第２端部画像’１ｉＬと第２端部画像’’２ｉＬとの差分ＤｉＬを導出するステップを示している。導出される差分は、２つの画像における対応する画素の輝度値の差分であってよい。
【００８０】
１−５  差分に基づく画像の表示について
図１１は、差分に基づく画像を表示するための処理であるステップ１５０が含むことのできる例示処理１１００のフローチャートである。
【００８１】
１１１０は、差分ＤｉＵに基づき、差分画像ｉＵを生成するステップを示しており、１１２０は、差分ＤｉＬに基づき、差分画像ｉＬを生成するステップを示している。差分を以下の配列Ｄで表すと、生成される差分画像の座標（ｘ，ｙ）の画素の色（透明度を含む。）は、ｄｘ，ｙの値に応じたものであってよい。
【００８２】
【数６】
0006692485.tif 000007
【００８３】
より詳細には、生成される差分画像の座標（ｘ，ｙ）の画素の色は、ｄｘ，ｙの値から所定の値を減算した値が正の場合と負の場合とで異なっていてよい。例えば、当該値が正の場合には画素の色は赤であり、当該値が負の場合には画素の色は青であってよい。かかる構成によれば、同一の対象を異なる時期に撮影した画像由来の２つの画像に基づき差分画像が生成されている場合、差分画像上の色によって、例えばリウマチの症状が増悪し、過去の骨には存在するが現在の骨には存在しない部分と、例えばリウマチの症状が寛解し、現在の骨には存在するが過去の骨には存在しない部分とを区別することができる。
【００８４】
また、生成される差分画像の座標（ｘ，ｙ）の画素の色の透明度は、ｄｘ，ｙの値から所定の値を減算した値の絶対値に応じた値であってよい。例えば、当該値の絶対値が大きいほど、画素の色の透明度が小さくなってよい。なお、ｄｘ，ｙの値から所定の値を減算した値が正でない画素の色を透明とした正差分画像と、当該値が負でない画素の色を透明とした負差分画像とを別々に生成してもよい。また、上記所定の値はゼロであってよい。
【００８５】
図１５Ａ〜１５Ｅは、それぞれ、第１端部画像’１ｉＵと、第１端部画像’２ｉＵと、正差分画像と、負差分画像と、差分画像ｉＵとの例を表している。１５１０は第１端部画像’１ｉＵには存在するが第１端部画像’２ｉＵには存在しない骨の部分を示し、１５２０は第１端部画像’２ｉＵには存在するが第１端部画像’１ｉＵには存在しない骨の部分を示している。なお、実際には、部分１５１０及び部分１５２０は異なる色であることが好ましい。
【００８６】
１１３０は、画像１及び画像２の一方に差分画像ｉＵ及び差分画像ｉＬを重ね合わせた画像を生成するステップを示している。このステップは、比Ｍ、傾きＳｊｉ、補正角度θ並びにステップ７１０、７２０、９３０及び９４０において導出されたパラメータ等に基づき、差分画像ｉＵ及び差分画像ｉＬを画像１及び画像２の一方の対応する部分に重ね合わせるステップを含む。図１６Ｂは、重ね合わせた画像の一例を表しており、１６１０は画像１には存在するが画像２には存在しない骨の部分を示し、１６２０は画像２には存在するが画像１には存在しない骨の部分を示している。なお、実際には、部分１６１０及び部分１６２０は異なる色で表示されることが好ましい。
【００８７】
１１４０は、重ね合わせた画像を表示するステップを示している。
なお、別の例示方法は、ステップ１１３０及び１１４０に代えて、上述した正差分画像及び負差分画像のうちの一方又は双方を含む差分画像を直接表示するステップを含んでいてよい。
【００８８】
２  本発明の別の実施形態
本発明の別の実施形態は、手等の骨を撮影することにより得られた２つの画像間における、当該骨についての相違を表示するため方法を実行するコンピュータ、又は、当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００８９】
３  コンピュータ
以下、本発明の一実施形態を実施するために用いることができるコンピュータのハードウエア構成の一例について説明する。なお、本発明の一実施形態を実施するために用いることができるコンピュータは任意のものであってよく、例えば、パーソナル・コンピュータやタブレット・コンピュータ、スマートフォン、クラウド上のコンピュータ等である。
【００９０】
図１７は、コンピュータのハードウエア構成の一例を表している。同図に示すように、コンピュータ１７００は、ハードウエア資源として、主に、プロセッサ１７１０と、主記憶装置１７２０と、補助記憶装置１７３０と、入出力インターフェース１７４０と、通信インターフェース１７５０とを備えており、これらはアドレスバス、データバス、コントロールバス等を含むバスライン１７６０を介して相互に接続されている。なお、バスライン１７６０と各ハードウエア資源との間には適宜インターフェース回路（図示せず）が介在している場合もある。
【００９１】
プロセッサ１７１０は、コンピュータ全体の制御を行う。なお、１つのコンピュータは複数のプロセッサ１７１０を含む場合がある。このような場合、以上の説明における『プロセッサ』は、複数のプロセッサ１７１０の総称であってもよい。
【００９２】
主記憶装置１７２０は、プロセッサ１７１０に対して作業領域を提供し、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリである。
【００９３】
補助記憶装置１７３０は、ソフトウエアであるプログラム等やデータ等を格納する、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。当該プログラムやデータ等は、任意の時点で補助記憶装置１７３０からバスライン１７６０を介して主記憶装置１７２０へとロードされる。補助記憶装置１７３０は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体として参照されることがある。なお、プログラムは、プロセッサに所望の処理を実行させる命令を含むものである。
【００９４】
入出力インターフェース１７４０は、情報を提示すること及び情報の入力を受けることの一方又は双方を行うものであり、デジタル・カメラ、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル・ディスプレイ、マイク、スピーカ、温度センサ等である。
【００９５】
通信インターフェース１７５０は、ネットワーク１７７０と接続されるものであり、ネットワーク１７７０を介してデータを送受する。通信インターフェース１７５０とネットワーク１７７０とは、有線又は無線で接続されうる。通信インターフェース１７５０は、ネットワークに係る情報、例えば、Ｗｉ−Ｆｉのアクセスポイントに係る情報、通信キャリアの基地局に関する情報等も取得することがある。
【００９６】
上に例示したハードウエア資源とソフトウエアとの協働により、コンピュータ１７００は、所望の手段として機能し、所望のステップを実行し、所望の機能を実現させることできることは、当業者には明らかであろう。
【００９７】
４  むすび
以上、本発明の実施形態の幾つかの例を説明してきたが、これらは例示にすぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことが理解されるべきである。本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、実施形態の変更、追加、改良などを適宜行うことができることが理解されるべきである。本発明の技術的範囲は、上述した実施形態のいずれによっても限定されるべきではなく、特許請求の範囲及びその均等物によってのみ規定されるべきである。
【符号の説明】
【００９８】
１２００…ニューラルネット
１２１０…入力層
１２２０…出力層
１３１０…中心軸
１３２０…重心
１３３０…所定の座標
１４１０…出現頻度が下位ｐ１％となるｙ座標の値
１４２０…出現頻度が上位ｐ２％となるｙ座標の値
１４３０…差
１５１０…第１端部画像’１ｉＵには存在するが第１端部画像’２ｉＵには存在しない骨の部分
１５２０…第１端部画像’２ｉＵには存在するが第１端部画像’１ｉＵには存在しない骨の部分
１６１０…画像１には存在するが画像２には存在しない骨の部分
１６２０…画像２には存在するが画像１には存在しない骨の部分
【要約】
【課題】骨のリウマチ等による経時的な変化及び当該変化に類似する変化に係る診断について、専門の医師の診断精度及び診断効率を向上させる方法を提供する。
【解決手段】第１画像及び第２画像のそれぞれから、１以上の骨を抽出するステップと、前記第１画像から抽出した第１の骨を含む第１部分画像と、前記第２画像から抽出した対応する第２の骨を含む第２部分画像との差分を導出する差分導出ステップ１４０と、前記差分に基づき差分画像を生成するステップ１５０とを含む、コンピュータが実行する方法であって、前記差分画像は、前記第１の骨には存在するが、前記第２の骨には存在しない部分に対応する画素と、前記第２の骨には存在するが、前記第１の骨には存在しない部分に対応する画素とが区別できるように生成されることを特徴とする方法。
【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７】
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