(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体領域及びそれに隣接したエア領域を含む２次元の照射領域にＸ線を照射するＸ線照射器と、
前記照射領域を透過した前記Ｘ線を検出して、前記照射領域に対応する２次元配列をもった検出データアレイを生成するＸ線検出器と、
前記検出データアレイに基づいて、前記被検体領域と前記エア領域との境界から被検体内側へ向かう方向における脂肪率の変動を示す脂肪率プロファイルを演算するプロファイル演算手段と、
前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値よりも前記被検体内側の点であって所定条件を満たす降下点の位置と前記境界の位置とにより定義される距離に基づいて、注目脂肪帯厚を演算する脂肪厚演算手段と、
を備え、
前記プロファイル演算手段は、
前記検出データアレイに基づいて、２次元配列をもった脂肪率データアレイを演算する脂肪率データ演算手段と、
前記脂肪率データアレイから前記脂肪率プロファイルを生成するプロファイル生成手段と、
を有し、
前記プロファイル生成手段は、
前記境界が流れる方向を第１方向とし、前記第１方向に直交する方向を第２方向とした場合に、前記脂肪率データアレイにおいて、前記第１方向に並んだ複数の脂肪率データ列を定義するデータ列定義手段と、
前記複数の脂肪率データ列を前記境界を基準として前記第２方向において揃えた上で、複数の脂肪率データ列を合成することにより前記脂肪率プロファイルを生成するデータ列合成手段と、
を有する、
ことを特徴とするＸ線測定装置。
【請求項２】
前記降下点は、前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値に対して所定割合の脂肪率を示す点である、
ことを特徴とする、請求項１に記載のＸ線測定装置。
【請求項３】
コンピュータを、
被検体領域及びその周辺のエア領域を含む２次元の照射領域に照射されたＸ線を検出して得られた、前記照射領域に対応する２次元配列をもった複数の検出データアレイに基づいて、前記被検体領域と前記エア領域との境界から被検体内側へ向かう方向における脂肪率の変動を示す脂肪率プロファイルを演算するプロファイル演算手段と、
前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値よりも前記被検体内側の点であって所定条件を満たす降下点の位置と前記境界の位置とにより定義される距離に基づいて、注目脂肪帯厚を演算する脂肪厚演算手段と、
として機能させ、
前記プロファイル演算手段は、
前記検出データアレイに基づいて、２次元配列をもった脂肪率データアレイを演算する脂肪率データ演算手段と、
前記脂肪率データアレイから前記脂肪率プロファイルを生成するプロファイル生成手段と、
を有し、
前記プロファイル生成手段は、
前記境界が流れる方向を第１方向とし、前記第１方向に直交する方向を第２方向とした場合に、前記脂肪率データアレイにおいて、前記第１方向に並んだ複数の脂肪率データ列を定義するデータ列定義手段と、
前記複数の脂肪率データ列を前記境界を基準として前記第２方向において揃えた上で、複数の脂肪率データ列を合成することにより前記脂肪率プロファイルを生成するデータ列合成手段と、
を有する、
ことを特徴とするＸ線測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線測定装置に関し、特に、被検体の皮下脂肪厚相当の厚さを演算するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療機関などにおいて、Ｘ線測定装置が用いられている。Ｘ線測定装置においては、Ｘ線が被検体に向けて照射され、被検体を透過したＸ線の減衰量に基づいて各種測定が行われる。従来、Ｘ線測定装置を用いて、被検体の骨塩量あるいは体脂肪率などが測定されている（特許文献１、２）。
【０００３】
一方、体全体の体脂肪量と、皮下脂肪厚との間において相関がみられることなどから、被検体の健康管理などを目的として、皮下脂肪厚が測定されている。特に、股関節の外側（体中心軸から見て外側）に存在する皮下脂肪は、外部からの衝撃を吸収する役割を担っており、大腿骨の骨折を未然に防止する観点から、その皮下脂肪の厚みが測定されている。従来における皮下脂肪厚の測定方法としては、キャリパーと呼ばれる器具で被検体の皮膚をつまみ上げ、つままれた部分の厚みを測定する方法（キャリパー法）、あるいは、ＣＴスキャンなどで得られたＸ線画像上において皮下脂肪厚を計測する方法が用いられていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１９７８８号公報
【特許文献２】特開２０１５−１９７８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のキャリパー法による皮下脂肪厚の測定、あるいはＸ線画像を用いた皮下脂肪厚の測定においては、皮膚の厚みや画像上の距離を測定者が実際に測るものであり、被検体の皮下脂肪厚が測定装置から定量的に得られるものではない。これにより、測定者によって測定値がばらつくなどの不具合が生じていた。
【０００６】
本発明の目的は、Ｘ線測定装置において、被検体の皮下脂肪厚相当の厚さを定量的に演算することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るＸ線測定装置は、被検体領域及びそれに隣接したエア領域を含む照射領域にＸ線を照射するＸ線照射器と、前記照射領域を透過した前記Ｘ線を検出して、前記照射領域に対応する２次元配列をもった検出データアレイを生成するＸ線検出器と、前記検出データアレイに基づいて、前記被検体領域と前記エア領域との境界から被検体内側へ向かう方向における脂肪率の変動を示す脂肪率プロファイルを演算するプロファイル演算手段と、前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値よりも前記被検体内側の点であって所定条件を満たす降下点の位置と前記境界の位置とにより定義される距離に基づいて、注目脂肪帯厚を演算する脂肪厚演算手段と、を備え、前記プロファイル演算手段は、前記検出データアレイに基づいて、２次元配列をもった脂肪率データアレイを演算する脂肪率データ演算手段と、前記脂肪率データアレイから前記脂肪率プロファイルを生成するプロファイル生成手段と、を有し、前記プロファイル生成手段は、前記境界が流れる方向を第１方向とし、前記第１方向に直交する方向を第２方向とした場合に、前記脂肪率データアレイにおいて、前記第１方向に並んだ複数の脂肪率データ列を定義するデータ列定義手段と、前記複数の脂肪率データ列を前記境界を基準として前記第２方向において揃えた上で、複数の脂肪率データ列を合成することにより前記脂肪率プロファイルを生成するデータ列合成手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
上記構成によれば、Ｘ線照射器から照射されたＸ線が検出されることで、２次元配列された検出データアレイが生成される。当該検出データアレイに基づいて、被検体領域とエア領域との境界から被検体内側へ向かう方向（以下、便宜上「深さ方向」と記載する）の脂肪率プロファイルが演算される。例えば、検出データアレイに基づいて、同じく２次元配列された脂肪率データアレイが演算され、当該脂肪率データアレイに基づいて脂肪率プロファイルが演算される。脂肪率プロファイルが演算されれば、それに基づいて被検体の注目脂肪帯厚が演算できる。注目脂肪帯厚とは被検体の皮下脂肪厚相当の厚さである。被検体表面の付近において脂肪率が比較的高くなっており、脂肪率プロファイルにおいて、被検体領域とエア領域との境界付近に山部が認められる。当該山部は皮下脂肪領域を示すものであることから、当該山部の深さ方向の幅に基づいて注目脂肪帯厚を演算できる。上記構成においては、当該山部の幅を定義する点として、脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値（つまり山部の最大値）よりも被検体内側の点であって所定条件を満たす降下点を採用している。そして、被検体領域とエア領域との境界の位置と当該降下点の位置とが示す距離に基づいて注目脂肪帯厚が演算される。これにより、皮下脂肪厚相当の厚さが定量的に演算され測定者あるいは被検者に提供される。
また、脂肪率データアレイにおいて、被検体領域とエア領域との境界が流れる方向（第１方向）に並ぶ１又は複数の脂肪率データ列を定義することができる。各脂肪率データ列は、深さ方向（第２方向）に並ぶ複数の脂肪率データを含むものである。１列の脂肪率データ列において脂肪率プロファイルを演算するようにしてもよいが、より好適には、複数の脂肪率データ列に基づいて脂肪率プロファイルが演算される。詳しくは、第１方向に並ぶ複数の脂肪率データ列に基づいて、脂肪率プロファイルが演算される。これにより、各脂肪率データ列に含まれるノイズなどの影響を低減することができる。また、第１方向に並ぶ複数の脂肪率データ列を合成して脂肪率プロファイルを生成する場合、各脂肪率データ列ごとに、境界からの距離が等しい脂肪率データ同士が好適に合成されるよう、各脂肪率データ列は境界を基準として第２方向に揃えられた上で合成処理が行われる。
【０００９】
望ましくは、前記降下点は、前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値に対して所定割合の脂肪率を示す点である。本発明の発明者は、脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値（これは境界付近に現れる山部の最大値である）と皮下脂肪厚との間に一定の相関があることを見出した。そこで、当該山部の最大値に対して所定割合の脂肪率を示す点を降下点と規定した。
【００１２】
また、本発明に係るＸ線測定プログラムは、コンピュータを、被検体領域及びその周辺のエア領域を含む２次元の照射領域に照射されたＸ線を検出して得られた、前記照射領域に対応する２次元配列をもった複数の検出データアレイに基づいて、前記被検体領域と前記エア領域との境界から被検体内側へ向かう方向における脂肪率の変動を示す脂肪率プロファイルを演算するプロファイル演算手段と、前記脂肪率プロファイルにおける脂肪率の最大値よりも前記被検体内側の点であって所定条件を満たす降下点の位置と前記境界の位置とにより定義される距離に基づいて、注目脂肪帯厚を演算する脂肪厚演算手段と、として機能させ、前記プロファイル演算手段は、前記検出データアレイに基づいて、２次元配列をもった脂肪率データアレイを演算する脂肪率データ演算手段と、前記脂肪率データアレイから前記脂肪率プロファイルを生成するプロファイル生成手段と、を有し、前記プロファイル生成手段は、前記境界が流れる方向を第１方向とし、前記第１方向に直交する方向を第２方向とした場合に、前記脂肪率データアレイにおいて、前記第１方向に並んだ複数の脂肪率データ列を定義するデータ列定義手段と、前記複数の脂肪率データ列を前記境界を基準として前記第２方向において揃えた上で、複数の脂肪率データ列を合成することにより前記脂肪率プロファイルを生成するデータ列合成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、Ｘ線測定装置において、被検体の皮下脂肪厚相当の厚さを定量的に演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】Ｘ線照射検出機の外観斜視図である。
【図２】Ｘ線照射検出機に撮影台及び被検体がセットされた様子を示す図である。
【図３】本実施形態に係るＸ線測定装置の機能ブロック図である。
【図４】２次元配列された検出データ群の例を示す概念図である。
【図５】演算部が有する複数の機能を図示したブロック図である。
【図６】骨密度測定のためのＲＯＩを示す図である。
【図７】皮下脂肪厚測定のためのＲＯＩを示す図である。
【図８】検出データ群に対応する脂肪率データ群を示す概念図である。
【図９】整列された複数の脂肪率データ列を示す概念図である。
【図１０】合成脂肪率データ列を示す概念図である。
【図１１】脂肪率プロファイルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係るＸ線測定装置について説明する。本発明に係るＸ線測定装置は医療目的などにおいて利用されるものであり、被検体に対してＸ線を照射し、被検体を透過したＸ線を検出して得られる検出データ群に基づいて、被検体の皮下脂肪厚に相当する注目脂肪帯厚を演算するものである。なお、当該Ｘ線測定装置においては、注目脂肪帯厚の他にも、被検体の骨塩量、骨密度、脂肪量、除脂肪量などの演算も可能である。
【００１６】
図１は、本発明に係るＸ線測定装置に含まれるＸ線照射検出機の外観斜視図であり、図２は、当該Ｘ線照射検出機に撮影台がセットされた様子を示す側面図である。なお、図１及び２において、Ｘ線照射検出機の長手方向（奥行き方向あるいは前後方向）をｘ軸とし、短手方向（左右方向）をｙ軸とし、高さ方向をｚ軸としている。
【００１７】
Ｘ線照射検出機１０は、側面視で略コ字状となっており、水平方向に伸びる基部１２、基部１２の上方において同じく水平方向に伸びるアーム部１４、及び基部１２の片側端部から上方に伸び、アーム部１４を片持ち支持する壁部１６を有している。
【００１８】
図２に示す通り、Ｘ線照射検出機１０は、撮影台（ブッキー台）１８とともに用いられる。Ｘ線照射検出機１０は、キャスターで自由に移動できる移動式であり、Ｘ線照射検出機１０が利用される際には、撮影台１８の撮影台天板２０が基部１２とアーム部１４との間に位置するようにＸ線照射検出機１０の位置が調節される。その上で被検体２２が撮影台天板２０の上に載置されることにより、被検体２２が基部１２とアーム部１４との間に配置される。
【００１９】
基部１２の上面には、Ｘ線が透過可能な材質のＸ線照射検出機天板２４が配置されている（図１参照）。Ｘ線照射検出機天板２４の下方空間において、Ｘ線を照射するＸ線照射器が奥行き方向（ｘ軸方向）に走査される。走査中のＸ線照射器から上方に向かってＸ線が照射される。Ｘ線照射器から照射され被検体を通過したＸ線は、アーム部１４に設けられＸ線照射器と同期して走査されるＸ線検出器により検出される。
【００２０】
なお、壁部１６の前面には、収容ボックス２６が取り付けられており、収容ボックス２６の内部には、主に骨密度測定のための較正用物質が収容されている。
【００２１】
図３は、本発明に係るＸ線測定装置の機能ブロック図である。本実施形態に係るＸ線測定装置は、Ｘ線照射検出機１０及び測定端末５０とを含んで構成される。
【００２２】
Ｘ線照射器３０は、被検体及びその周囲にあるエア空間に向かってファンビーム形状のＸ線を照射するものである。本実施形態では、Ｘ線照射器３０は、左右方向（ｙ軸方向）に広がるファンビーム状のＸ線を照射する。なお、Ｘ線照射器３０が照射するＸ線としては、ファンビーム状に限られず、コーンビーム状あるいはペンシルビーム状であってもよい。
【００２３】
Ｘ線照射器３０は、高エネルギのＸ線及び低エネルギのＸ線が照射可能となっている。具体的には、Ｘ線照射器３０が有するＸ線管に高電圧及び低電圧が交互に印加されることで、高エネルギのＸ線及び低エネルギのＸ線が交互に照射される。これにより、後述の測定端末５０において、両Ｘ線の減衰量の比に基づいて、つまりＤＥＸＡ（Dual-Energy X-ray Absorptiometry）法によって体脂肪率あるいは骨塩量などが演算可能になる。
【００２４】
Ｘ線検出器３２は、Ｘ線照射器３０から照射され、被検体２２及びその周囲のエア空間を透過したＸ線を検出するものである。Ｘ線検出器３２は、Ｘ線照射器３０から照射されるＸ線の形状に応じた方向に整列された複数の検出素子を含んで構成される。本実施形態では、Ｘ線照射器３０からは左右方向に広がるファンビーム形状のＸ線が照射されるから、Ｘ線検出器３２は左右方向に１列に整列された複数の検出素子を含む。あるいは、それに代えて、左右方向及び奥行き方向の２次元方向に複数の検出素子が整列したＸ線検出器が利用されてもよい。
【００２５】
走査部３４は、Ｘ線照射器３０及びＸ線検出器３２を奥行き方向に走査させる。これによりファンビーム状のＸ線が奥行き方向に走査される。Ｘ線検出器３２に含まれる各検出素子は、それら自体が走査されながらＸ線を検出し、検出されたＸ線により得られた複数の検出データを後述の制御部３６を介して測定端末５０へ送信する。これにより、測定端末５０は、２次元配列された複数の検出データを含む検出データ群を得る。  
【００２６】
制御部３６は、例えばマイクロプロセッサなどから構成され、Ｘ線照射検出機１０に設けられる記憶部（不図示）に記憶されたプログラムに従って、Ｘ線照射検出機１０の各部を制御するものである。制御部３６は、Ｘ線照射器３０に対してＸ線の照射開始及び照射停止指示を送信して、Ｘ線照射器３０にＸ線の照射を開始及び停止させ、あるいは、走査部３４に対して走査指示を送信して、走査部３４にＸ線照射器３０及びＸ線検出器３２を走査させる。
【００２７】
図４に、Ｘ線照射検出機１０において取得される検出データ群の概念図が示されている。上述の通り、Ｘ線照射器３０から高エネルギのＸ線及び低エネルギのＸ線が交互に照射されつつ、Ｘ線照射器３０及びＸ線検出器３２が奥行き方向（ｘ軸方向）に走査されるから、検出データ群３８は、ｘ軸方向において交互に並んだ、高エネルギのＸ線を検出して得られたＨ（Ｈｉｇｈ）検出データ列４０、及び、低エネルギのＸ線を検出して得られたＬ（Ｌｏｗ）検出データ列４２とを有している。
【００２８】
各Ｈ検出データ列４０は、ｙ軸方向に並んだ複数のＨ検出値４０ａを含み、各Ｌ検出データ列４２は、同じくｙ軸方向に並んだ複数のＬ検出値４２ａを含んでいる。そして、１つのＨ検出値４０ａと、ｘ軸方向において隣接する１つのＬ検出値４２ａとのペアが１つの検出データ４４を構成する。１つの検出データ４４は、後述の測定端末５０における演算の単位となるものである。例えば、１つの検出データ４４は、検出データ群３８から形成される骨密度画像あるいは脂肪率画像の１つの画素に対応するものである。また、後述のように、被検体の各位置における体脂肪を示す脂肪率データも、各検出データ４４を単位として演算される。
【００２９】
図３に戻り、測定端末５０は、医師や看護師などの測定者が利用する端末であって、例えばパーソナルコンピュータである。測定端末５０とＸ線照射検出機１０は有線あるいは無線にて通信可能に接続され、測定者の被ばくを防ぐためにＸ線照射検出機１０とは別室に配置される。測定端末５０は、演算部５２、記憶部５４、入力部５６、及び表示部５８を含んで構成される。
【００３０】
演算部５２は、例えばＣＰＵなどの演算装置によって実現される。演算部５２が有する各機能については、図５を用いて後述する。
【００３１】
記憶部５４は、ハードディスク、ＲＯＭ、あるいはＲＡＭなどから構成され、Ｘ線照射検出機１０から送信された検出データ群、あるいは測定端末５０の各部を動作させるためのプログラムなどが記憶される。
【００３２】
入力部５６は、例えばマウスやキーボードなどから構成され、測定者の指示を測定端末５０に入力するためのものである。また、表示部５８は、例えば液晶パネルなどから構成され、演算部５２が形成した各種画像、あるいは測定値などを表示するものである。
【００３３】
図５には、図３に示した演算部５２が備える複数の機能が複数のブロックにより表現されている。
【００３４】
領域識別部６０は、検出データ群３８に含まれる各検出データ４４（図４参照）が、骨領域、エア領域、軟組織領域のいずれに対応するものであるかを識別する。骨は、エア及び軟組織に対してＸ線の吸収率が顕著に高いことから、各検出データ４４が有するＨ検出値４０ａ及びＬ検出値４２ａの一方又は両方に基づいて、骨領域が容易に識別できる。エア領域と軟組織領域との識別についても、Ｈ検出値４０ａ及びＬ検出値４２ａの一方によって識別し得るが、本実施形態では、エア領域と軟組織領域の識別（これは、被検体とエア領域の境界を識別するものでもある）は、Ｈ検出値４０ａ及びＬ検出値４２ａの両方に基づいて行う。
【００３５】
具体的には、Ｈ検出値４０ａの値が、Ｈエアバリュー（高エネルギＸ線をエア領域に照射したときの検出値）の７０％以下であり、且つ、Ｌ検出値４２ａの値がＬエアバリュー（低エネルギＸ線をエア領域に照射したときの検出値）の５０％以下でない検出データ４４を、エア領域に対応するものとして識別する。換言すれば、Ｈ検出値４０ａの値が、Ｈエアバリューの７０％より大きいという条件、及び、Ｌ検出値４２ａの値がＬエアバリューの５０％よりも大きいという条件の少なくとも一方を満たす検出データ４４は、エア領域であると識別される。このように、２つの検出値を用いてエア領域を識別することで、エア領域をできるだけ広く取る方向に処理が行われる（例えば軟組織領域かエア領域か疑わしい検出データ４４はエア領域に対応するものと識別する）。これにより、軟組織領域と識別された検出データ４４の中にエア領域に対応するものが混じってしまうことをより確実に防止することができる。
【００３６】
識別された各検出データ４４の領域情報は、単位体組成演算部６２へ送られる。
【００３７】
単位体組成演算部６２は、Ｘ線照射検出機１０から送信された検出データ群３８（図４参照）に基づいて、各検出データ４４に対応する脂肪率（除脂肪率）を演算する。具体的には、軟組織と識別された検出データ４４に対して脂肪率が演算される。これにより、軟組織領域の検出データ群に対応した脂肪率データ群が生成される。エア領域と識別された検出データ４４に対しては、脂肪率の演算は行われない。なお、単位体組成演算部６２は、領域識別部６０により骨領域と識別された検出データ４４に対して骨密度を演算することもできる。単位体組成演算部６２により演算されたデータは、画像形成部６４及び体組成演算部６８に送られる。
【００３８】
画像形成部６４は、単位体組成演算部６２が演算した脂肪率データ群に基づいて、軟組織領域内における脂肪率の２次元分布を表した脂肪率画像を形成する。脂肪率画像においては、各検出データ４４が１つの画素に対応しており、その脂肪率に応じて当該画素の輝度あるいは色相などが変更されている。これにより、脂肪率画像上において各画素の脂肪率が表現される。なお、脂肪率画像においては、エア領域及び骨領域は、通常画像化されない（画素の輝度値を０にするなどの処理がされる）。
【００３９】
また、画像形成部６４は、単位体組成演算部６２が演算した各検出データ４４の骨密度に基づいて、骨領域内における骨密度の２次元分布を表した骨密度画像を形成することもできる。骨密度画像においては、エア領域及び軟組織領域は、通常画像化されない。さらに、画像形成部６４は、脂肪率画像と骨密度画像とを重畳させて複合画像を形成することもできる。画像形成部６４により形成された各画像は、表示処理部７０に送られる。
【００４０】
ＲＯＩ設定部６６は、画像形成部６４が形成した各画像上において、解析対象となる基準関心領域（ＲＯＩ）を設定する。本実施形態では、ＲＯＩ設定部６６が設定するＲＯＩは矩形の領域である。具体的には、ＲＯＩ設定部６６は、骨密度画像あるいは複合画像を参照した測定者（医師、看護師など）により指定される座標情報に基づいて、骨密度画像上に骨密度解析用ＲＯＩを設定する。測定者は、入力部５６を利用して骨密度解析用ＲＯＩの位置の指定を行う。また、測定者によって指定された骨密度解析用ＲＯＩに基づいて、脂肪率画像上において脂肪厚及び脂肪率解析用ＲＯＩ（以下単に「脂肪厚解析用ＲＯＩ」と記載する）が設定される。各ＲＯＩを表す座標情報は、体組成演算部６８及び表示処理部７０に送られる。
【００４１】
体組成演算部６８は、ＲＯＩ設定部６６が設定した脂肪厚解析用ＲＯＩ、及び、単位体組成演算部６２が演算した脂肪率データ群に基づいて、被検体の皮下脂肪厚相当の厚さである注目脂肪帯厚の演算を行う。体組成演算部６８の処理の詳細については後述する。また、体組成演算部６８は、脂肪厚解析用ＲＯＩ内の軟組織全体の脂肪量、あるいは、骨密度解析用ＲＯＩ内の平均骨密度などを演算することもできる。体組成演算部６８により演算された値は、表示処理部７０へ送られる。
【００４２】
表示処理部７０は、画像合成機能、カラー処理機能等を備え、画像形成部６４が形成した各画像、ＲＯＩ設定部６６が設定したＲＯＩ、あるいは体組成演算部６８が演算した各値を表示部５８上に表示させる処理を行うものである。
【００４３】
本実施形態に係るＸ線測定装置の概要は以上の通りである。以下、本実施形態における注目脂肪帯厚の演算方法について説明する。まず、単位体組成演算部６２における脂肪率データ群の演算方法の詳細について説明する。
【００４４】
上述の通り、脂肪率（除脂肪率）は、Ｈ検出値４０ａ及びＬ検出値４２ａ（図４参照）に基づいて、ＤＥＸＡ法に従って形成される。ＤＥＸＡ法においては、低エネルギＸ線減衰量ＲＬ及び高エネルギＸ線減衰量ＲＨは以下の式１及び式２によって特定される。
ＲＬ＝ｌｎ（ＩＬＯ／ＩＬ）＝μＬＢ・ＸＢ＋μＬＳ・ＸＳ    ・・・（式１）
ＲＨ＝ｌｎ（ＩＨＯ／ＩＨ）＝μＨＢ・ＸＢ＋μＨＳ・ＸＳ    ・・・（式２）
【００４５】
式１及び式２において、ＩＬＯは被検体が存在しない状況下における低エネルギＸ線の検出値（エアバリュー）である。検出値は具体的にはＸ線検出器３２の出力値である。ＩＬは低エネルギＸ線を被検者に照射した場合における被検体通過後のＸ線の検出値である。ＩＨＯは被検体が存在しない状況下における高エネルギＸ線の検出値（エアバリュー値）である。ＩＨは高エネルギＸ線を被検者に照射した場合における被検体通過後のＸ線の検出値である。μＬＢは骨成分についての低エネルギＸ線吸収係数であり、μＬＳは軟組織成分についての低エネルギＸ線吸収係数である（いずれも単位は「１／ｃｍ」）。μＨＢは骨成分についての高エネルギＸ線吸収係数であり、μＨＳは軟組織成分についての高エネルギＸ線吸収係数である（同じくいずれも単位は「１／ｃｍ」）。ＸＢは骨成分の厚みであり、ＸＳは除脂肪成分の厚みである（いずれも単位は「ｃｍ」）。
【００４６】
軟組織に着目し、式１及び式２において骨成分が存在しないことを意味するＸＢ＝０を代入すると、以下の値αが得られる。
【数１】
0006695133.tif 000002
【００４７】
ここで、上記で定義されるα（レシオ）は、軟組織を除脂肪と脂肪という２成分系として見たとき、脂肪率に対しておよそ直線的に変化することが知られている。したがって、各検出データ４４に対応する除脂肪率％ＬＥＡＮは、以下の式４で求められる。
【数２】
0006695133.tif 000003
式４において、αＦは脂肪１００％のレシオであり、脂肪１００％のファントムに対してＸ線を照射することで求められる。また、αＭは筋肉１００％のレシオであり、筋肉１００％のファントムに対してＸ線を照射することで求められる。
【００４８】
そして、各検出データ４４に対応する脂肪率％ＦＡＴは、以下の式５で求められる。
【数３】
0006695133.tif 000004
上述の式に基づいて、各検出データにおける脂肪率データが演算される。その結果、検検出データ群３８のうち、軟組織領域の検出データ群に対応した脂肪率データ群が生成される。
【００４９】
次に、ＲＯＩ設定部６６による、脂肪厚解析用ＲＯＩの設定方法の詳細について説明する。以下の説明においては、被検体の股関節及びその付近が被検部位となっている。
【００５０】
図６には、骨盤像８２、大腿骨像８４、その周囲の軟組織領域８６、及びさらにその周囲のエア領域８８を含む複合画像８０が示されている。測定者は複合画像８０に基づいて骨密度解析用ＲＯＩ９０を設定する。なお、図６において、横軸方向がｘ方向であり、縦軸方向がｙ方向である。
【００５１】
測定者は、ｘ軸方向に平行な水平ライン及びｙ軸方向に平行な垂直ラインを操作して骨密度解析用ＲＯＩ９０を設定する。具体的には、大腿骨像８４の骨頭部分８４ａのｙ方向頂点に外接する水平ラインを骨密度解析用ＲＯＩ９０の上辺９０ａとする。また、大腿骨像８４の小転子部分８４ｂの下側のエッジを横切る水平ラインを骨密度解析用ＲＯＩ９０の下辺９０ｂとする。また、大腿骨像８４のの大転子部分８４ｃの右端に外接する垂直ラインを骨密度解析用ＲＯＩ９０の右辺９０ｃとする。また、骨頭部分８４ａの左端に外接する垂直ラインを骨密度解析用ＲＯＩ９０の左辺９０ｄとする。
【００５２】
ＲＯＩ設定部６６は、測定者により上記のように設定された骨密度解析用ＲＯＩ９０に基づいて、脂肪厚解析用ＲＯＩを設定する。図７に、複合画像８０上において設定された脂肪厚解析用ＲＯＩ９２が示されている。
【００５３】
脂肪厚解析用ＲＯＩ９２の上辺９２ａは、骨密度解析用ＲＯＩ９０の上辺９０ａ及びその延長線上のラインにより規定される。同様に、脂肪厚解析用ＲＯＩ９２の下辺９２ｂは、骨密度解析用ＲＯＩ９０の下辺９０ｂ及びその延長線上にあるラインにより規定される。脂肪厚解析用ＲＯＩ９２の右辺９２ｃは、上辺９２ａを規定した水平ラインと下辺９２ｂを規定した水平ラインとの間の領域に含まれる、大腿骨像８４よりも外側の領域における軟組織領域８６とエア領域８８との境界線９４を通過する垂直ラインのうち、最も外側の（ｘ座標が最も小さい）垂直ラインにより規定される。また、脂肪厚解析用ＲＯＩ９２の左辺９２ｄは、右辺９２ｃから内側（ｘ軸正方向）に所定距離離れた垂直ラインにより規定される。本実施形態では、左辺９２ｄは、右辺９２ｃから６０ｍｍ内側に設けられる。あるいは、右辺９２ｃに代えて境界線９４を利用し、境界線９４を内側へ水平方向に所定距離シフトしたラインを左辺９２ｄに代えて設定してもよい。
【００５４】
高齢者においては、大腿骨付け根の骨折は寝たきりに繋がるおそれが大きいため、これを防止することは非常に重要である。そのために、股関節及びその付近に対する骨密度解析においては、大腿骨の付け根部分の解析が行われるのが一般的であり、骨密度解析用ＲＯＩ９０は、図６に示す位置に設定されるのが一般的である。そのような骨密度解析用ＲＯＩ９０に基づいて脂肪厚解析用ＲＯＩ９２を設定することで、脂肪厚解析用ＲＯＩ９２には、大腿骨の大転子とその外側にあるエア領域との間に位置する軟組織を好適に含めることができる。当該部分において計測された皮下脂肪厚は、衝撃吸収用のヒッププロテクターを装着するか否かの判断基準として用いることもでき、つまり大腿骨付け根の骨折を未然に防ぐために有用なデータである。このように、本実施形態によれば、大腿骨の付け根部分の骨密度の解析に伴って、測定者の手を煩わせることなく（新たなＲＯＩを設定させることなく）、大腿骨の付け根外側の皮下脂肪厚も測定することを可能にしている。
【００５５】
図８には、脂肪厚解析用ＲＯＩ９２内に含まれる各画素（つまり各検出データ）に対応する脂肪率データ群１００が示されている。なお、図８に示される脂肪率データ群１００に含まれる画素の数は、簡単のために削減されている。脂肪率データ群１００は、単位体組成演算部６２によって、２次元配列の検出データ群３８（図４参照）に基づいて演算されるから、脂肪率データ群１００も各画素に対応する複数の脂肪率データが２次元配列されている。
【００５６】
図８に示す画素のうち「Ａ」と記載された画素はエア領域に対応する画素であり、「Ｂ」と記載された画素は骨領域に対応する画素である（これらは上述のように領域識別部６０により識別される）。また、数値が記載された画素は軟組織に対応する画素である。軟組織に対応する画素に記載された数値は、当該画素の脂肪率を示す。
【００５７】
本実施形態においては、Ｘ線照射検出機１０が検出データ群３８を取得する際に、Ｘ線ファンビームの広がり方向（図１及び図７におけるｙ軸方向）と、被検体の股関節外側皮膚面（つまり被検体とエア領域との境界面）が略平行になるように位置決めされ、その上で検出データ群３８が取得されている。したがって、本実施形態においては、検出データ群３８から演算された脂肪率データ群１００において、エア領域と軟組織領域の境界線がｙ軸と平行であるとみなし、それに垂直な方向であるｘ軸方向を境界線から体内側へ向かう方向（深さ方向）であるとみなしている。
【００５８】
そうすると、脂肪率データ群１００において、ｘ軸方向に並ぶ複数の脂肪率データからなる脂肪率データ列１０２は、エア領域と軟組織領域の境界線から体内側へ向かう深さ方向に並ぶ脂肪率データ列であるといえる。脂肪率データ群１００は、脂肪率データが２次元配列されているから、脂肪率データ群１００は、境界線方向（ｙ軸方向）に並ぶ複数の脂肪率データ列１０２を有しているといえる。本実施形態においては、体組成演算部６８は、複数の脂肪率データ列１０２に基づいて、深さ方向における被検体の脂肪率の変動を示す脂肪率プロファイルを演算する。
【００５９】
体組成演算部６８は、複数の脂肪率データ列１０２を合成して得られる合成脂肪率データ列に基づいて脂肪率プロファイルを演算する。複数の脂肪率データ列１０２の合成とは、深さ方向の並び順に基づいて、各脂肪率データ列１０２から脂肪率データが１つずつ選択されて形成される、複数の脂肪率データグループの代表値を演算することである。そのような代表値として本実施形態では平均値を用いる。合成脂肪率データ列に基づいて脂肪率プロファイルを演算することで、各脂肪率データ列１０２に含まれ得るノイズの影響を低減させることができる。以下、当該合成処理について図８及び図９を用いて説明する。
【００６０】
図８に示されるように、各脂肪率データ列１０２は、エア領域と軟組織領域との境界１０４を有している。境界１０４は、エア領域に対応する画素と、それに隣接する軟組織領域に対応する画素の間の線として定義される。また、被検体の体表面は湾曲しているため、あるいは実際には１つの画素は非常に狭い領域に対応するものであるため、各脂肪率データ列１０２の境界１０４の位置は深さ方向において揃っていない。
【００６１】
本実施形態においては、体組成演算部６８は、図９に示される通り、各脂肪率データ列１０２が有する境界１０４が深さ方向において揃うように脂肪率データ群１００に含まれる各脂肪率データ列１０２を深さ方向に移動させる。具体的には、体組成演算部６８が、境界１０４の位置に基づいて、各画素のｘ座標値をさらに変更する処理を行う。整列後の脂肪率データ群においては、体組成演算部６８によって各画素のｘ座標が振りなおされており、境界１０４の位置のｘ座標が０とされる。当該処理により、境界線方向に隣接する複数の脂肪率データにより定義される複数の脂肪率データグループ１０６ａ〜ｆには、それぞれ、境界１０４からの距離が等しい複数の脂肪率データが含められる。
【００６２】
体組成演算部６８は、複数の脂肪率データ列１０２の整列処理後、各脂肪率データグループ１０６ａ〜ｆに含まれる脂肪率の平均値をそれぞれ演算する。それにより得られたのが、図１０に示す合成脂肪率データ列１０８である。合成脂肪率データ列１０８の脂肪率データ１０８ａ〜ｆは、それぞれ、脂肪率データグループ１０６ａ〜ｆの平均値である。
【００６３】
合成脂肪率データ列１０８から演算される脂肪率プロファイル１１０が図１１に示されている。図１１において、横軸は深さ方向を示し、その右端近傍が被検体表面（図８における境界１０４に相当）となっている。縦軸は脂肪率を表す。
【００６４】
図１１に示される通り、被検体表面近傍において脂肪率が高くなっており、それが脂肪率プロファイル１１０上において山部１１２として表れている。山部１１２よりも深い領域は筋肉の割合が増えるなどして、その脂肪率は低くなっている。脂肪率プロファイル１１０における山部１１２は被検体の皮下脂肪領域を示すものであることから、体組成演算部６８は、山部１１２の幅を基準として皮下脂肪厚相当の厚さである注目脂肪帯厚を演算する。
【００６５】
具体的には、体組成演算部６８は、脂肪率プロファイル１１０を被検体表面側から解析していき、山部１１２を超えた点であって、所定条件を満たす降下点１１４を特定する。そして、被検体表面と降下点１１４の位置とによって定義される距離を注目脂肪帯厚として演算する。
【００６６】
脂肪率プロファイル１１０における脂肪率の最大値（これは山部１１２における脂肪率の最大値である）と、皮下脂肪厚との間においては、一定の相関が認められる。そのため、本実施形態においては、山部１１２における脂肪率の最大値Ｗ１ｐに基づいて降下点１１４を決定する。具体的には、山部１１２において脂肪率が最大値Ｗ１ｐを取る山頂点１１２ａよりも体内側の点であって、脂肪率が最大値Ｗ１ｐの８０％の脂肪率を取る点を降下点１１４として特定する。つまり、降下点１１４は、脂肪率０．８Ｗ１ｐを取る点である。
【００６７】
降下点１１４が特定されると、合成脂肪率データ列１０８における降下点１１４に対応する画素のｘ座標が算出される。ここでは当該ｘ座標をＸｓｕｂとおく。被検体表面、つまり合成脂肪率データ列１０８の境界１０４のｘ座標は０であるから、１画素あたりのｘ軸方向の長さをΔＸとすると、注目脂肪帯厚はＴｓｕｂは以下の式で算出される。
【数４】
0006695133.tif 000005
【００６８】
以上説明した通り、本実施形態に係るＸ線測定装置によれば、被検体の皮下脂肪厚相当の厚さが定量的に演算することができる。
【００６９】
また、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。例えば、本実施形態においては、２次元配列された脂肪率データ群１００（図８参照）において、２次元配列の一方の方向を深さ方向としていたが、脂肪率データ群１００を解析して軟組織領域とエア領域との境界線の延伸方向を算出し、それに直交する方向を深さ方向と定義してもよい。その場合、定義された深さ方向に並ぶ複数の脂肪率データが脂肪率データ列１０２を構成することになる。
【００７０】
また、本実施形態においては、複数の脂肪率データ列１０２を合成して得られる合成脂肪率データ列に基づいて脂肪率プロファイルを演算していたが、単一の脂肪率データ列に基づいて脂肪率プロファイルを形成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１０  Ｘ線照射検出機、１２  基部、１４  アーム部、１６  壁部、１８  撮影台、２０  撮影台天板、２２  被検体、２４  Ｘ線照射検出機天板、２６  収容ボックス、３０  Ｘ線照射器、３２  Ｘ線検出器、３４  走査部、３６  制御部、３８  検出データ群、４０  Ｈ検出データ列、４０ａ  Ｈ検出値、４２  Ｌ検出データ列、４２ａ  Ｌ検出値、４４  検出データ、５０  測定端末、５２  演算部、５４  記憶部、５６  入力部、５８  表示部、６０  領域識別部、６２  単位体組成演算部、６４  画像形成部、６６  ＲＯＩ設定部、６８  体組成演算部、７０  表示処理部、８０  複合画像、８２  骨盤像、８４  大腿骨像、８４ａ  骨頭部分、８４ｂ  小転子部分、８４ｃ  大転子部分、８６  軟組織領域、８８  エア領域、９４  境界線、１００  脂肪率データ群、１０２  脂肪率データ列、１０４  境界、１０６ａ〜ｆ  脂肪率データグループ、１０８  合成脂肪率データ列、１０８ａ〜ｆ  脂肪率データ、１１０  脂肪率プロファイル、１１２  山部、１１２ａ  山頂点、１１４  降下点。
【図１】
0006695133.tif 000006
【図２】
0006695133.tif 000007
【図３】
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【図４】
0006695133.tif 000009
【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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