(57)【要約】【課題】個人差によるＣＴ値のばらつきに影響されることなく、組織内の脂肪片を評価できる組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムを実現する。【解決手段】断層画像から筋肉組織の組織画像を抽出し（ステップＳ３０２）、この組織画像に平滑化を行い（ステップＳ３０４）、同じくこの組織画像に鮮明化を行い（ステップＳ３０５）、この２つの処理画像の差分を取り（ステップＳ３０６）、この差分画像の分散値を算出する（ステップＳ３０８）ことにより、この分散値を、個人差のある筋肉組織および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、筋肉内脂肪量の指標として用いることを実現させる。【選択図】　　　図３
2004081394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線ＣＴ装置により被検体の断層画像情報を取得し、
前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、
前記組織画像を平滑化し、
前記組織画像を鮮明化し、
前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を求め、
前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めること、
を特徴とする組織内脂肪評価方法。
【請求項２】
Ｘ線ＣＴ装置から被検体の断層画像情報を取得し、前記断層画像情報に画像処理を行う画像処理装置であって、
前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出する抽出手段と、
前記組織画像を平滑化する平滑化手段と、
前記組織画像を鮮明化する鮮明化手段と、
前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取る差分取得手段と、
前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求める分散算出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、閾値を越える画素値、あるいは閾値を越えない画素値の画像領域を抽出する閾値手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、関心領域を設定する関心領域設定手段を備えることを特徴とする請求項２ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記平滑化手段は、前記組織画像内の脂肪片を平滑化するマスク領域の大きさを有する平滑化フィルタを備えることを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記鮮明化手段は、前記筋肉内の脂肪片画像を鮮明化するマスク領域の大きさを有する鮮明化フィルタを備えることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記平滑化フィルタおよび前記鮮明化フィルタは、マスク領域の大きさの変更手段を備えることを特徴とする請求項５ないし６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
Ｘ線ビームを被検体に照射して、前記被検体の投影データを収集し、前記投影データの画像再構成により前記被検体の断層画像情報を取得するＸ線ＣＴ装置と、
前記Ｘ線ＣＴ装置の前記断層画像情報を転送する転送手段と、
前記転送手段により転送された前記断層画像情報に画像処理を行う画像処理装置と、
を備えるＸ線ＣＴシステムであって、
前記画像処理装置は、前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出する抽出手段と、前記組織画像を平滑化する平滑化手段と、前記組織画像を鮮明化する鮮明化手段と、前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取る差分取得手段と、前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求める分散算出手段と、
を備えることを特徴とするＸ線ＣＴシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、Ｘ線ＣＴ画像を用いた組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、肥満研究の進歩にともなって、皮下脂肪のみならず筋肉内脂肪の量が肥満体質と関連があることが知られつつある。この際、筋肉内脂肪の量を定量的に知ることが重要となる。他方、Ｘ線ＣＴ装置は、近年急速に普及が進み、非侵襲的に生体内情報が取得される。このＸ線ＣＴ画像を用いて、生体の筋肉内脂肪を推定できれば、肥満と筋肉内脂肪との関係がより明瞭に把握され有益である。
【０００３】
このＸ線ＣＴ画像を用いた筋肉内脂肪の推定では、Ｘ線ＣＴ画像の筋肉組織部分を抽出し、この抽出部分のＣＴ値をヒストグラム化する。そして、このヒストグラムの中で、皮下脂肪のＣＴ値を有するＣＴ値近傍のヒストグラム値を、筋肉内脂肪成分とみなしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術によれば、脂肪のＣＴ値には、個人差がありばらつきの大きいものであり、筋肉内の脂肪成分を正確に評価することができなかった。
【０００５】
特に、筋肉組織部分のＣＴ値ヒストグラムでは、筋肉および脂肪のＣＴ値近傍にピークを有し、これらピークが重なり合って１つのＣＴ値ヒストグラムを形成している。このヒストグラムから、筋肉および脂肪成分を分離し、検出する際には、これらピーク値を基準にして判別される。しかし、筋肉および脂肪のＣＴ値には、個人差がありばらつきが大きく、前述した２つのピーク値が分離し難い場合も多くあり、大きな誤差を生む要因となっていた。
【０００６】
これらのことから、個人差によるＣＴ値のばらつきに影響されることなく、組織内の脂肪成分が評価できる組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムをいかに実現するかが重要となる。
【０００７】
この発明は、上述した従来技術による課題を解決するためになされたものであり、個人差によるＣＴ値のばらつきに影響されることなく、組織内の脂肪成分が評価できる、組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる組織内脂肪評価方法は、Ｘ線ＣＴ装置により被検体の断層画像情報を取得し、前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、前記組織画像を平滑化し、前記組織画像を鮮明化し、前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を求め、前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めること、を特徴とする。
【０００９】
この第１の観点による発明によれば、Ｘ線ＣＴ装置により被検体の断層画像情報を取得し、断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、組織画像を平滑化し、組織画像を鮮明化し、平滑化された平滑化画像および鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を求め、この差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めることとしているので、この分散値を、個人差のある筋肉および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、筋肉内脂肪量の指標として用いることができ、さらに筋肉内脂肪の定量的評価の精度を向上することができる。
【００１０】
また、第２の観点の発明にかかる画像処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置から被検体の断層画像情報を取得し、前記断層画像情報に画像処理を行う画像処理装置であって、前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出する抽出手段と、前記組織画像を平滑化する平滑化手段と、前記組織画像を鮮明化する鮮明化手段と、前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取る差分取得手段と、前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求める分散算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
この第２の観点の発明によれば、抽出手段により、断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、平滑化手段により、組織画像を平滑化し、鮮明化手段により、組織画像を鮮明化し、差分取得手段により、平滑化された平滑化画像および鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取り、分散算出手段により、この差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めることとしているので、この分散値を、個人差のある筋肉および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、筋肉内脂肪量の指標として用いることができ、さらに筋肉内脂肪の定量的評価の精度を向上することができる。
【００１２】
また、第３の観点の発明にかかる画像処理装置は、閾値を越える画素値、あるいは閾値を越えない画素値の画像領域を抽出する閾値手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
この第３の観点の発明によれば、閾値手段により、閾値を越える画素値、あるいは閾値を越えない画素値の画像領域を抽出することとしているので、画像上の筋肉以外の部分、例えば骨部および背景部を抽出し、関心領域から除去することができる。
【００１４】
また、第４の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記抽出手段に、関心領域を設定する関心領域設定手段を備えることを特徴とする。
この第４の観点の発明によれば、抽出手段は、関心領域設定手段により、関心領域を設定することとしているので、画像上の筋肉組織部のみを関心領域として抽出することができる。
【００１５】
また、第５の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記平滑化手段に、前記組織画像内の脂肪片を平滑化するマスク領域の大きさを有する平滑化フィルタを備えることを特徴とする。
【００１６】
この第５の観点の発明によれば、平滑化手段は、平滑化フィルタにより、組織画像内の脂肪片を平滑化するマスク領域の大きさを有することとしているので、脂肪片を平滑することができる。
【００１７】
また、第６の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記鮮明化手段に、前記筋肉内の脂肪片画像を鮮明化するマスク領域の大きさを有する鮮明化フィルタを備えることを特徴とする。
【００１８】
この第６の観点の発明によれば、鮮明化手段は、鮮明化フィルタにより、筋肉内の脂肪片画像を鮮明化するマスク領域の大きさを有することとしているので、ＣＴ値に依存しない脂肪片のみの画像情報を取得することができる。
【００１９】
また、第７の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記平滑化フィルタおよび前記鮮明化フィルタに、マスク領域の大きさを変更する変更手段を備えることを特徴とする。
【００２０】
この第７の観点の発明によれば、平滑化フィルタおよび鮮明化フィルタは、変更手段により、マスク領域の大きさを変更することとしているので、個人差のある脂肪片の大きさ応じたマスク領域にすることができる。
【００２１】
また、第８の観点の発明にかかるＸ線ＣＴシステムは、Ｘ線ビームを被検体に照射して、前記被検体の投影データを収集し、前記投影データの画像再構成により前記被検体の断層画像情報を取得するＸ線ＣＴ装置と、前記Ｘ線ＣＴ装置の前記断層画像情報を転送する転送手段と、前記転送手段により転送された前記断層画像情報に画像処理を行う画像処理装置と、を備えるＸ線ＣＴシステムであって、前記画像処理装置は、前記断層画像情報の画像から組織画像を抽出する抽出手段と、前記組織画像を平滑化する平滑化手段と、前記組織画像を鮮明化する鮮明化手段と、前記平滑化された平滑化画像および前記鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取る差分取得手段と、前記差分により生成された差分画像の画素値の分散を求める分散算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
この第８の観点の発明によれば、画像処理装置は、抽出手段により、断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、平滑化手段により、組織画像を平滑化し、鮮明化手段により、組織画像を鮮明化し、差分取得手段により、これら平滑化された平滑化画像および鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を取り、分散算出手段により、この差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めることとしているので、この分散値を、個人差のある筋肉および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、筋肉内脂肪量の指標として用いることができ、さらに筋肉内脂肪の定量的評価の精度を向上することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる組織内脂肪評価方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２４】
まず、本実施の形態にかかる画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムの全体構成について説明する。図１は、Ｘ線ＣＴ装置のブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。図１に示すように、本装置は、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２および操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）６を備えている。
【００２５】
走査ガントリ２はＸ線管２０を有する。Ｘ線管２０から放射された図示しないＸ線は、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２２により、例えば扇状のＸ線ビーム（ｂｅａｍ）すなわちファンビーム（ｆａｎｂｅａｍ）Ｘ線となるように成形され、検出器アレイ（ａｒｒａｙ）２４に照射される。
【００２６】
検出器アレイ２４は、ファンビームＸ線の広がり方向にアレイ状に配列された複数のＸ線検出素子を有する。検出器アレイ２４は、複数のＸ線検出素子をアレイ状に配列した、多チャンネル（ｃｈａｎｎｅｌ）のＸ線検出器となっている。
【００２７】
複数の検出器アレイ２４は、全体として、円筒凹面状に湾曲したＸ線入射面を形成する。検出器アレイ２４は、例えばシンチレータ（ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ）とフォトダイオード（ｐｈｏｔｏ　ｄｉｏｄｅ）の組み合わせによって構成される。なお、これに限られず、例えばカドミウム・テルル（ＣｄＴｅ）等を利用した半導体Ｘ線検出素子またはＸｅガス（ｇａｓ）を用いる電離箱型のＸ線検出素子であっても良い。Ｘ線管２０、コリメータ２２および検出器アレイ２４は、Ｘ線照射・検出装置を構成する。
【００２８】
検出器アレイ２４にはデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６は、検出器アレイ２４の個々のＸ線検出素子の検出データを収集する。Ｘ線管２０からのＸ線の照射は、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２８によって制御される。なお、Ｘ線管２０とＸ線コントローラ２８との接続関係およびコリメータ２２とコリメータコントローラ３０との接続関係については図示を省略する。コリメータ２２は、コリメータコントローラ３０によって制御される。
【００２９】
以上の、Ｘ線管２０からコリメータコントローラ３０までのものが、走査ガントリ２の回転部３４に搭載されている。ここで、被検体１は、回転部３４の中心に位置するボア（ｂｏｒｅ）２９内のクレードル（ｃｒａｄｌｅ）３１上に、横臥状態で載置される。回転部３４は、回転コントローラ３６により制御されつつ回転し、Ｘ線管２０からＸ線を爆射し、検出器アレイ２４において被検体１の透過Ｘ線を検出する。なお、回転部３４と回転コントローラ３６との接続関係については図示を省略する。
【００３０】
操作コンソール６は、画像再構成部６０を有する。画像再構成部６０は、例えばコンピュータ等によって構成される。画像再構成部６０には、制御インタフェース（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６２が接続されている。制御インタフェース６２には、走査ガントリ２が接続されている。画像再構成部６０は、制御インタフェース６２を通じて走査ガントリ２を制御する。
【００３１】
走査ガントリ２内のデータ収集部２６、Ｘ線コントローラ２８、コリメータコントローラ３０および回転コントローラ３６が制御インタフェース６２を通じて制御される。なお、それら各部と制御インタフェース６２との個別の接続については図示を省略する。
【００３２】
画像再構成部６０には、また、データ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）６４が接続されている。データ収集バッファ６４には、走査ガントリ２のデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６で収集されたデータがデータ収集バッファ６４を通じて画像再構成部６０に入力される。
【００３３】
画像再構成部６０は、データ収集バッファ６４を通じて収集した透過Ｘ線信号すなわち投影データを用いて画像再構成を行う。画像再構成部６０には、また、記憶部６６が接続されている。記憶部６６は、データ収集バッファ６４に収集された投影データや再構成された断層画像情報および本装置の機能を実現するためのプログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）等を記憶する。
【００３４】
画像再構成部６０には、また、表示装置６８と操作装置７０がそれぞれ接続されている。表示装置６８は、画像再構成部６０から出力される断層画像情報やその他の情報を表示する。操作装置７０は、オペレータによって操作され、各種の指示や情報等を画像再構成部６０に入力する。オペレータは表示装置６８および操作装置７０を使用してインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。
【００３５】
画像処理装置４０は、記憶部４４を介して、図示しない通信手段により、操作コンソール６の記憶部６６と接続されている。画像処理装置４０は、操作コンソール６とは独立したコンソール上に配設されており、記憶部６６に蓄積された再構成された断層画像情報等を、記憶部４４に転送し、画像処理部４１で画像処理を行う。ここで、画像処理部４１は、例えばコンピュータ等によって構成される。
【００３６】
画像処理部４１には、また、表示装置４２と操作装置４３がそれぞれ接続されている。表示装置４２は、画像処理部４１から出力される断層画像情報やその他の情報を表示する。操作装置４３は、オペレータによって操作され、各種の指示や情報等を画像処理部４１に入力する。オペレータは表示装置４２および操作装置４３を使用してインタラクティブに本装置を操作する。
【００３７】
図２は、画像処理装置４０の機能ブロック図である。画像処理装置４０は、操作コンソール６からの断層画像情報２００を有し、さらに、抽出手段をなす関心領域設定手段２１０および閾値手段２２０、画像処理手段をなす平滑化手段２３０、鮮明化手段２４０および差分取得手段２６０、画像評価手段をなすヒストグラム処理２５０および分散算出手段２７０等の機能を有する。
【００３８】
断層画像情報２００は、記憶部６６から記憶部４４転送された、被検体１のアキシャル（ａｘｉａｌ）断面の断層画像情報である。
関心領域設定手段２１０は、後述する画像処理手段を実行する際に、画像処理を実行する画像領域を設定するものである。この設定では、表示装置４２の断層画像上に関心領域（ＲＯＩ；Ｒｅｇｉｏｎ　ＯＦ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔとも称される）を設定し、この領域内の画素に対して各種の演算を実施する。この関心領域は、操作装置４３からの入力により、位置および形状が設定される。
【００３９】
閾値手段２２０は、画像処理装置４０の操作装置４３から閾値を入力し、この閾値を越えるあるいは越えない断層画像中の画素値を判別し、この画素値が存在する領域を抽出あるいは除去し、表示装置４２に表示する。閾値手段２２０は、断層画像の中で画素値が大きく異なる領域を選別するのに有効に用いられる。
【００４０】
平滑化手段２３０は、指定された画像領域の画像に平滑化を施すもので、断層画像のある画素を中心にマスク（ｍａｓｋ）と呼ばれる近傍領域を設定し、このマスク内のすべての画素値を加算あるいは重み付け加算して、新たな画素値とする平滑化フィルタである。このマスクの大きさは、後述する筋肉の画像に生じる脂肪片を平滑化する大きさに実験的に決められ、概ね３×３の画素マトリクス（ｍａｔｒｉｘ）の大きさを有する。また、平滑化手段２３０は、被検体１の個人差を考慮し、オペレータが画像処理装置４０の操作装置４３から、画素マトリクスの大きさを変更する変更手段も有する。
【００４１】
鮮明化手段２４０は、指定された画像領域の画像に鮮明化を施すもので、断層画像のある画素を中心にマスク（ｍａｓｋ）と呼ばれる近傍領域を設定し、このマスク内のすべての画素値を重み付け加算して、新たな画素値とする鮮明化フィルタである。鮮明化フィルタとしては、例えばラプラシアンフィルタ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）が用いられる。このマスクの大きさは、後述する筋肉の画像に生じる脂肪片を鮮明化する大きさに実験的に決められ、概ね３×３の画素マトリクス（ｍａｔｒｉｘ）の大きさを有する。また、鮮明化手段２４０は、被検体１の個人差を考慮し、オペレータが画像処理装置４０の操作装置４３から、画素マトリクスの大きさを変更する変更手段も有する。
【００４２】
ヒストグラム処理２５０は、断層画像の関心領域に含まれる画素値のヒストグラムを生成する。ヒストグラム処理２５０では、関心領域に含まれる画素値ごとの度数を算出し、表示装置４２にグラフとして表示する。
【００４３】
差分取得手段２６０は、２枚の異なる断層画像の画素値の差分を取り、この差分を新たな画素値とする１枚の断層画像を生成する。なお、差分の実行は、断層画像に限らず、断層画像内の関心領域に対しても同様に行われる。
【００４４】
分散算出手段２７０は、ヒストグラム処理２５０により求まる関心領域のヒストグラムから、ピーク（ｐｅａｋ）を検出し、このピークの分散を算出する。この分散は、ピークの拡がり、あるいは、画素値のピーク値からのばらつきを表現するものである。標準偏差をσ、分散値をσ２、画素値の平均値をＰ、ｉをパラメータとした画素値変数をＰｉ、総度数をＮとすると、
σ２＝ΣＳＱＲ（Ｐｉ―Ｐ）／（Ｎ−１）
σ＝ｒｏｏｔ（ΣＳＱＲ（Ｐｉ―Ｐ）／（Ｎ−１））
で算出される。なお、総和Σは、すべてのパラメータｉについて行われる。
【００４５】
次に、図３のフローチャートを用いて、画像処理部４１による組織内脂肪評価を、具体的に説明する。まず、オペレータは、被検体１の、例えば大腿部の撮像を行い（ステップＳ３０１）、被検体１の投影データを取得する。画像再構成部６０は、投影データから、被検体の断層画像情報を生成し、記憶部６６に保存する。そして、記憶部６６の断層画像情報を、図示しない転送手段により、画像処理部４１の記憶部４４に転送する。
【００４６】
その後、オペレータは、記憶部４４の断層画像情報２００の断層画像から、組織画像、例えば筋肉組織のみからなる関心領域を抽出する（ステップＳ３０２）。この抽出においては、断層画像から、骨部領域および背景領域を、閾値手段２２０により選別し、除去した後に、筋肉組織のみからなる関心領域を設定する。さらに、その他の皮下脂肪等の組織が断層画像内に存在する場合には、微分画像によるエッジ（ｅｄｇｅ）検出あるいは関心領域設定手段２１０による目測による手動設定等により除去を行い、筋肉組織のみからなる関心領域を設定する。図４（Ａ）に、大腿部の断層画像およびこの断層画像から、抽出、生成される関心領域である筋肉組織のみの画像を模式的に示した。図４（Ａ）の大腿部の断層画像には、脂肪部、筋肉組織および骨部が描出されている。ここで、筋肉組織内には、脂肪片が分布しており、この脂肪片の筋肉組織内での存在量が、肥満の度合いを評価する重要なパラメータとなる。
【００４７】
ここで、オペレータは、抽出された関心領域である組織画像に対して、３つの独立した処理を並列に行う。まず、オペレータは、ヒストグラム処理２５０により、組織画像のヒストグラムを作成する（ステップＳ３０３）。このヒストグラムの一例を図５に示した。横軸をＣＴ値あるいは画素値とし、縦軸は画素の度数とする。筋肉は、概ね３０〜８０ＨＵ（ＨｏｕｎｓｆｉｅｌｄＵｎｉｔ：ハンスフィールドユニット）のＣＴ値を有し、脂肪は、概ね−１５０〜−５０ＨＵのＣＴ値を有する。このため、図５のヒストグラムは、筋肉および脂肪のＣＴ値の場所にピークが出現する。なお、このヒストグラムより、人体の肥満と関係づけられる筋肉内脂肪の量が見積もられる。ただし、筋肉および脂肪のＣＴ値には、個人差があり、状況により、図５の筋肉および脂肪のピークが分離し難い場合が存在する。
【００４８】
また、オペレータは、平滑化手段２３０により、組織画像の平滑化を行う（ステップＳ３０４）。図４（Ｂ）に、平滑化された組織画像の平滑化画像を、模式的に示した。筋肉組織内に見られた脂肪片が平滑化により消滅し、均一な画像となっている。
【００４９】
また、オペレータは、鮮明化手段２４０により、組織画像の鮮明化を行う（ステップＳ３０５）。図４（Ｃ）に、鮮明化された組織画像の鮮明化画像を、模式的に示した。筋肉組織内に見られた脂肪片が鮮明化により高画素値の領域として描出される。
【００５０】
その後、オペレータは、処理画像である平滑化画像および鮮明化画像の差分を取る（ステップＳ３０６）。図４（Ｄ）は、差分が行われた筋肉組織の組織画像の差分画像を、模式的に示した図である。図４（Ｄ）には、鮮明化した脂肪片と、差分により除去仕切れなかった筋肉組織の残像と、が描出される。また、処理画像の差分を取るため、差分画像の画素値は、筋肉組織および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない値となる。
【００５１】
その後、オペレータは、分散算出手段２７０により、ステップＳ３０６で求めた差分画像から分散値を算出する（ステップＳ３０８）。この分散値は、主として、鮮明化された脂肪片の画素値および脂肪片の数を反映したピーク周辺の分布を、定量的に表現した数値となる。
【００５２】
その後、オペレータは、図５のステップＳ３０３で求めた筋肉組織の組織画像のヒストグラムおよびステップＳ３０８で求めた差分画像の分散値に基づいて筋肉内脂肪の評価を行う（ステップＳ３０９）。この評価では、筋肉内脂肪の定量的評価が行われる。例えば、ステップＳ３０８で求めた分散値を考慮し、図５のヒストグラムを筋肉領域と脂肪領域に分離し、各々の面積から、筋肉量および筋肉内脂肪量を算出する。特に、筋肉組織および筋肉内脂肪のＣＴ値が近接して存在する場合には、図５のヒストグラムを、筋肉領域と脂肪領域に分離することが難しくなる。この場合には、ステップＳ３０８で求めた分散値を、ＣＴ値に依存しない筋肉内脂肪量の指標として用いる。
【００５３】
また、オペレータは、筋肉内脂肪量を計測できるサンプル（ｓａｍｐｌｅ）、例えば牛肉等の分散値をステップ３０８で求め、筋肉内脂肪量と分散値の対応表を実験的に作成することもできる。ここで、分散値はＣＴ値に依存しないので、この対応表を人体に適用することができ、被検体１の分散値から、具体的な筋肉内脂肪量を推定することができる。
【００５４】
上述してきたように、本実施の形態では、断層画像から関心領域である筋肉組織の組織画像を抽出し、この組織画像に平滑化を行い、同じくこの組織画像に鮮明化を行い、この２つの処理画像の差分を取り、この差分画像のヒストグラムから、ピークの分散値を算出することとしているので、この分散値を、個人差のある筋肉組織および筋肉内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、筋肉内脂肪量の指標として用いることができる。
【００５５】
また、本実施の形態では、筋肉組織を抽出し、筋肉内の脂肪片の分散値を求めることとしたが、同様にして、肝臓内の脂肪片の分散値を求めることもできる。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、Ｘ線ＣＴ装置により被検体の断層画像情報を取得し、断層画像情報の画像から組織画像を抽出し、この組織画像を平滑化し、同じくこの組織画像を鮮明化し、平滑化された平滑化画像および鮮明化された鮮明化画像の画素値の差分を求め、この差分により生成された差分画像の画素値の分散を求めることとしているので、この分散値を、個人差のある組織および組織内の脂肪片のＣＴ値に依存しない、組織内脂肪量の指標として用いることができ、さらに組織内脂肪の定量的評価の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｘ線ＣＴシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態の画像処理装置の機能ブロック図である。
【図３】実施の形態の画像処理部の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態の関心領域の画像処理を示す模式図である。
【図５】実施の形態の関心領域のヒストグラムを示す図である。
【符号の説明】
１　被検体
２　走査ガントリ
６　操作コンソール
２０　Ｘ線管
２２　コリメータ
２４　検出器アレイ
２６　データ収集部
２８　Ｘ線コントローラ
３０　コリメータコントローラ
３４　回転部
３６　回転コントローラ
４０　画像処理装置
４０　画像処理部
４１　画像処理部
４２　表示装置
４３　操作装置
４４　記憶部
６０　画像再構成部
６２　制御インタフェース
６４　データ収集バッファ
６６　記憶部
６８　表示装置
７０　操作装置
２００　断層画像情報
２１０　関心領域設定手段
２２０　閾値手段
２３０　平滑化手段
２４０　鮮明化手段
２５０　ヒストグラム処理
２６０　差分取得手段
２７０　分散算出手段
【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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