(57)【要約】【課題】  骨折の危険性の予知判定を迅速かつ確実に行うことができる骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法を提供する。【解決手段】  ＣＴ装置（８）で被検骨（２）について骨軸Ｚに直交する方向の複数の断層写真を撮影して被検骨（２）の各断面のＣＴ画像データを取得し、該ＣＴ画像データを２値化により画像処理を行い２値化画像データを取得し、該２値化画像データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントして、該カウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）に換算して、該皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにする。【選択図】    図２
2005304872.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨折を予知判定する骨折予知判定システム（１）であって、
コンピュータ（３）と、該コンピュータ（３）と相互接続されかつ少なくとも骨折、非骨折と関係づけられた皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データなど）が格納された皮質骨断面積データベース（４）とを備え、
前記コンピュータ（３）は、各種処理を行う演算処理装置（５）と、該演算処理装置（５）に各種データを入力する入力装置（６）と、前記演算処理装置（５）により処理された各種データを出力する出力装置（７）とを有し、
前記演算処理装置（５）は、ＣＴ装置（８）により骨軸Ｚに直交する方向の複数の断層写真を撮影して得られた被検骨（２）の各断面のＣＴ画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段（１０）と、前記２値化画像データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントするピクセル数カウント手段（１１）と、該ピクセル数カウント手段（１１）によりカウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）に換算する皮質骨断面積変換手段（１２）とを有し、
該皮質骨断面積変換手段（１２）により求められた皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにした、
ことを特徴とする骨折予知判定システム。
【請求項２】
ＣＴ装置（８）により断層写真撮影して得られた被検骨（２）のＣＴ画像データを、画像処理ソフトのトーンカーブにより画像処理を行うトーンカーブ画像処理手段（９）をさらに有し、該トーンカーブ画像処理手段（９）により処理されたトーンカーブ補正画像データを前記２値化処理手段（１０）で２値化画像データに変換する、
ことを特徴とする請求項１の骨折予知判定システム。
【請求項３】
骨折を予知判定する骨折予知判定方法であって、
ＣＴ装置（８）で被検骨（２）について骨軸Ｚに直交する方向の複数の断層写真を撮影して被検骨（２）の各断面のＣＴ画像データを取得し、
該ＣＴ画像データを２値化により画像処理を行い２値化画像データを取得し、
該２値化画像データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントして、該カウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）に換算して、
該皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにした、
ことを特徴とする骨折予知判定方法。
【請求項４】
ＣＴ装置（８）により断層写真を撮影して得られた被検骨（２）のＣＴ画像データを、画像処理ソフトのトーンカーブにより画像処理を行いトーンカーブ補正画像データを取得し、該トーンカーブ補正画像データを２値化により画像処理を行って２値化画像データに変換する、
ことを特徴とする請求項３の骨折予知判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、骨折を予知判定する骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法に関するもので、詳しくは、被検骨の断面をＣＴ（Computed Tomography）装置を用いて撮影して得られた画像データを画像処理することで、骨折の危険性を非破壊的にかつ簡単に予知判定する骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法を提供するものである。
【背景技術】
【０００２】
骨折に関与する因子として、骨量的、骨質的、骨構造的因子が挙げられる。これらの中で骨強度と最も強く相関するものが骨量といわれている。骨量が多いと骨は折れにくく、少ないと折れやすいことが、多くの研究から知られている。現在、骨量を測定する方法にＸ線を用いる方法（ＤＸＡ法、ＳＸＡ法、ＱＣＴ法、ｐＱＣＴ法）と超音波を用いる方法がある。近年その被曝線量が少ないことによる安全性と測定値の信頼性から特にＤＸＡ（Dual Energy X-Ray Absorptiometry）法がよく用いられている。
【０００３】
ところで、ＤＸＡ法ではＢＭＤ(Bone Mineral Density)と呼ばれる単位面積当りの骨量（g／ｃｍ2）が測定され、このＢＭＤは骨密度（g／ｃｍ3）をＸ線ビームの通過距離で積分した値として得られるため骨強度と強く相関する骨密度を測定することができないことや、任意の局所的な場所を選んで関心領域を設定し測定するため測定自身は精度が高くても局所的情報で骨折の危険性を判定することになり、骨折予知判定法としては十分な方法とは言い難い。
【０００４】
そこで、本発明者はＤＸＡ法の利点を生かしつつＤＸＡ法の欠点を改善するため、ＤＸＡ法で得られたＢＭＤ分布に数学的処理を施して骨密度を求める方法を考案し（ＢＭＤ分布の非対称アーベル変換による骨密度計算（以下に示す「非特許文献１」））、またこれらの結果を利用しての骨折の予知判定方法（大腿骨における骨劣化の新評価法（以下に示す「非特許文献２」））を日本臨床バイオメカニクス学会で発表し、同学会誌に投稿してきた。
【非特許文献１】日本臨床バイオメカニクス学会誌，Vol.17,1996
【非特許文献２】日本臨床バイオメカニクス学会誌，Vol.23,2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記非特許文献１及び非特許文献２における骨に関する評価方法にあっては、検体骨（大腿骨）の断面形状が円形又はこれに近いこと、及び骨密度分布が軸対称、又はこれに近いことを想定した近似計算を行っており、実際の大腿骨はその骨軸Ｚに直交する断面形状が楕円形、三角形等の要素を含む非円形で、また、骨密度分布に非軸対称性も見られ、したがって、骨軸Ｚに直交する測定を行ったときに精確さに欠け、また、その解析に多大な時間を要する欠点があり、臨床現場で普及しにくいという問題がある。
また今日、骨折予知判定法として一般的にはＤＸＡ法によるＢＭＤ測定がよく使われているが、この方法は、大腿骨の場合、Neck、Trochanter、Ward's triangle等で狭い関心領域を設定し測定する。従って、限られた狭い領域での測定のため、測定自身は精度が高くても局所的情報で骨折の危険性を判断することになり十分な判定方法とは言い難いという問題がある。
【０００６】
本発明は、かかる課題を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、骨折の危険性の予知判定を迅速かつ確実に行うことができる骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１の発明は、骨折を予知判定する骨折予知判定システム（１）であって、コンピュータ（３）と、該コンピュータ（３）と相互接続されかつ少なくとも骨折、非骨折と関係づけられた皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データなど）が格納された皮質骨断面積データベース（４）とを備え、前記コンピュータ（３）は、各種処理を行う演算処理装置（５）と、該演算処理装置（５）に各種データを入力する入力装置（６）と、前記演算処理装置（５）により処理された各種データを出力する出力装置（７）とを有し、前記演算処理装置（５）は、ＣＴ装置（８）により骨軸Ｚに直交する方向の複数の断層写真を撮影して得られた被検骨（２）の各断面のＣＴ画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段（１０）と、前記２値化画像データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントするピクセル数カウント手段（１１）と、該ピクセル数カウント手段（１１）によりカウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）に換算する皮質骨断面積変換手段（１２）とを有し、該皮質骨断面積変換手段（１２）により求められた皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにした、ことを特徴とする。
ここで、皮質骨断面積分布とは、骨軸Ｚを横軸に、骨軸Ｚに直交する各断層面における皮質骨断面積を縦軸にとった図を指し、また皮質骨平均断面積とは、骨軸Ｚに直交する各断層面における皮質骨断面積の総和をその断面数で除したものを指す。
請求項２の発明は、ＣＴ装置（８）により断層写真撮影して得られた被検骨（２）のＣＴ画像データを、画像処理ソフトのトーンカーブにより画像処理を行うトーンカーブ画像処理手段（９）をさらに有し、該トーンカーブ画像処理手段（９）により処理されたトーンカーブ補正画像データを前記２値化処理手段（１０）で２値化画像データに変換する、ことを特徴とする。
請求項３の発明は、骨折を予知判定する骨折予知判定方法であって、ＣＴ装置（８）で被検骨（２）について骨軸Ｚに直交する方向の複数の断層写真を撮影して被検骨（２）の各断面のＣＴ画像データを取得し、該ＣＴ画像データを２値化により画像処理を行い２値化画像データを取得し、該２値化画像データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントして、該カウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）に換算して、該皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにした、ことを特徴とする。
請求項４の発明は、ＣＴ装置（８）により断層写真を撮影して得られた被検骨（２）のＣＴ画像データを、画像処理ソフトのトーンカーブにより画像処理を行いトーンカーブ補正画像データを取得し、該トーンカーブ補正画像データを２値化により画像処理を行って２値化画像データに変換する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１及び請求項３の発明によれば、ＣＴ装置により断層写真を撮影した画像データを入力するだけで、皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を取得することができ、該取得した皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を指標として、骨折の予知判定を行うようにしたので、骨折の危険性を迅速かつ確実に予知判定することができる。しかも、ＣＴ装置による断面画像データを用いるため各断層面における骨断面の形状（円形、楕円形、三角形など）に影響されず、精度良いデータを指標に骨折判定を行うことができ、予知判定の精度向上に貢献する。
請求項２及び請求項４の発明によれば、上記請求項１及び請求項３の発明において、ＣＴ装置により断層写真を撮影して得られた被検骨のＣＴ画像データを、画像処理ソフトのトーンカーブにより画像処理を行うトーンカーブ画像処理手段をさらに備えたので、画像データの２値化処理を容易に行うことができ、さらに骨折の判定を確実にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
骨折の危険性を迅速かつ確実に予知判定するという目的を、コンピュータのハードウェア資源を用いて実現した。
そして、本発明の特徴を以下に列記すると、１）骨折の危険性を予知判定する指標として、従来のＢＭＤや骨密度とは異なる皮質骨断面積を新しく導入した。２）対象とする被検骨全体の皮質骨断面積分布から、骨折の危険性を予知判定できるようにした。３）対象とする被検骨全体の皮質骨平均断面積を求め骨折の危険性を予知判定できるようにした。このシステム及び方法は従来のＢＭＤや骨密度を指標とする骨折予知判定法とは異なり、皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）を指標として骨折の危険性を予知判定し、簡便かつ精確で予知判定に要する時間が短いのが特徴である。
【実施例１】
【００１０】
以下、本発明の実施例１について図面を参照して説明する。なお、この実施例１においては、人間の大腿骨２の頚部骨折を判定する場合を例に挙げて説明する。また、この実施例１の説明の後段に、この骨折予知判定システムにより測定した測定結果を既存のＤＸＡ法（非対象アーベル変換法）による測定結果と比較してその有用性を検証する。
本発明の実施例１による骨折予知判定システムは図１に示すように、人間の大腿骨２の骨折を予知判定する骨折予知判定システム１であって、コンピュータ３と、該コンピュータ３と相互接続されかつ少なくとも骨折、非骨折と関係づけられた皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データなど）が格納された皮質骨断面積データベース４とを備え、前記コンピュータ３は、各種処理を行う演算処理装置５と、該演算処理装置５に各種データを入力する入力装置６と、前記演算処理装置５により処理された各種データを出力する出力装置７とを有し、前記演算処理装置５は、ＣＴ装置８により断層写真を撮影して得られた大腿骨２のＣＴ画像データをトーンカーブによる画像処理を行うトーンカーブ画像処理手段９と、該トーンカーブ画像処理手段９により処理された画像データを２値化データに変換する２値化処理手段１０と、２値化データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数をカウントするピクセル数カウント手段１１と、該ピクセル数カウント手段１１によりカウントされた皮質骨部分を示すピクセルの数を皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）に換算する皮質骨断面積変換手段１２とを有する。
【００１１】
なお、本発明の骨折予知判定システム及びその方法において、判定の指標とする皮質骨断面積を皮質骨断面積分布または皮質骨平均断面積としたが、これに限らず、骨軸Ｚに沿って同一全長かつ同一間隔で測定したときの各断層面の皮質骨断面積を積算したものを指標とするようにしても良い。
【００１２】
皮質骨断面積データベース４には、例えば骨折、非骨折と関係づけられた皮質骨断面積分布データ及び皮質骨平均断面積データを格納しておく。これにより、当該ＣＴ装置８にて骨折の予知判定を行おうとする大腿骨２の皮質骨断面積分布及び皮質骨平均断面積と上記骨折、非骨折と関係づけられた皮質骨断面積分布データ及び皮質骨平均断面積データとを比較して、当該大腿骨が骨折に関して危険域にあるかないか、またその危険度を判定することができる。
入力装置６は、大腿骨２に関する各種データの入力、各種処理手段に対する命令又は指令を入力するものである。この入力装置６は、入出力モードの選択入力、検索の選択入力、処理の実行命令の入力、画像の入力等を行うキーボード、マウス、タブレット、スキャナ、記録媒体の読み込み手段などから成るものである。ＣＴ装置８で撮影した大腿骨２の断層写真を入力するものとしては、例えば、スキャナなどがある。さらに、ＣＴ装置８で大腿骨２を撮影した際に、ＣＴ装置８自身が生成する画像データを読み込む読込手段であっても良い。
【００１３】
出力装置７は、入力画面や処理画面、選択画面、入力更新データ、処理データなどの表示を行うディスプレイ、印刷出力を行うプリンタ等である。
演算処理装置５は、入力装置６から入力された大腿骨２に画像データ等に基づき各種の演算処理を実行するものである。
演算処理装置５のトーンカーブ画像処理手段９は、入力装置６により入力された大腿骨２の画像データをフォトショップ（商品名：Adobe Systems 社）などの画像編集アプリケーションソフトにより画像として表現した後、該画像の暗い部分・中間調部分・明るい部分の階調をトーンカーブを操作することにより調整する。
演算処理装置５の２値化処理手段１０は、トーンカーブ画像処理手段９により処理された画像データを所定の閾値に基づき２値化データに変換する。
演算処理装置５のピクセル数カウント手段１１は、２値化処理手段１０により変換した２値化データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数（画素数）をカウントする。具体的には、２値化した画像データ（白と黒）のうち「白」をカウントする。
演算処理装置５の皮質骨断面積変換手段１２は、ピクセル数カウント手段１１によりカウントしたピクセル数（画素数）を、ＣＴ画像から得られるピクセル数と面積の変換率を用いて、皮質骨断面積に換算することができる。
【００１４】
次に、骨折予知判定システム１の動作について、図２に示すフローチャート図を参照して説明する。
ステップＳ１：先ず、前提としてＣＴ装置８により、Windowレベル＝１００、Window幅＝２０００で大腿骨２の断層写真を撮影する。
大腿骨２の撮影は、大腿骨２の小転子２ａ下の位置を原点（Ｚ＝０）とし、骨軸Ｚに沿って遠位方向（原点０から遠ざかる方向）に１ｃｍ間隔毎の箇所をＣＴ装置８により撮影し、大腿骨２の骨軸Ｚに直交する方向の断層写真を複数作成する（図３参照）。
なお、ＣＴ装置８は、人体を構成する各組織をＸ線吸収（減弱）係数を計測するもので、ＣＴ画像は一般に512×512のマトリックスで表示され、その構成単位である画素（ピクセル）は各々がＣＴ値（Hounsfield unit）という数値をもつ。ＣＴ値は水のＸ線吸収係数を「０」、空気のＸ線吸収係数を「−１０００」としたときの各組織のＸ線吸収係数を相対値で表したものであり、−１０００から＋３０００の４０００段階以上に及んでいる。たとえばＣＴ写真の場合はこれを１６〜３２段階の濃度差で表し、ある一定のＣＴ値範囲をこの濃度差で表示する。このＣＴ値の範囲がWindow幅で、その中央値がWindowレベルである。そして、これらのWindow幅、Windowレベルは任意に設定することができる。
ステップＳ２：この複数の大腿骨２の断層写真を各枚毎に入力装置６としてのスキャナで画像を読み取り画像データに生成し、この画像データを入力装置６によりコンピュータ３に入力する。
ステップＳ３：ステップＳ２でコンピュータ３に入力された画像データを、演算処理装置５のトーンカーブ画像処理手段９により画像データにおける暗い部分・中間調部分・明るい部分の階調をトーンカーブにより操作して調整する。かかる調整は、次ステップＳ４においてなされる画像データの２値化において、皮質骨とそれ以外の海綿骨、髄腔との判別を容易にするために行う。かかるトーンカーブによる画像処理はＣＴ装置８により撮影した断層写真がいつも同一の階調（ＣＴ値のWindow幅、Windowレベルを一定にして撮影することにより実現することができる。）であることを前提に前記トーンカーブ画像処理手段９が一定の処理を行うようになっている。なお、当該骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法において、トーンカーブ画像処理手段９による画像処理はデータベース内の各皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データ）及び被検者の皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データ）を取得するに際し、同一のトーンカーブで画像処理する必要がある。
ステップＳ４：ステップＳ３で処理された画像データを、演算処理装置５の２値化処理手段１０により所定の閾値に基づき２値化データに変換する。所定の閾値は、皮質骨が明部、他の部分（海綿骨、髄腔など）が暗部になるように設定する。これにより、皮質骨の部分のみ（明部：白）を断面積に換算することができ、骨折の危険性の判定要素とすることができる。
ステップＳ５：ステップＳ４で変換した２値化データにおける皮質骨部分を示すピクセルの数（画素数）を、演算処理装置５のピクセル数カウント手段１１によりカウントする。ピクセル数をカウントするには、上記２値化データをヒストグラム化してカウントすることが有用であるが、これに限定されるものではない。
ステップＳ６：ステップＳ５でカウントしたピクセル数（画素数）を演算処理装置５の皮質骨断面積変換手段１２により皮質骨断面積に換算して該大腿骨２の皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）を測定する。皮質骨断面積は、具体的にはピクセル数×ピクセル面積（単位ピクセル当りの面積）で表すことができる。
ステップＳ７：ステップＳ６により測定した大腿骨２の皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）は前記出力装置７としてのモニターに出力される。
ステップＳ８：ステップＳ６により測定した大腿骨２の皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データ）を、演算処理装置３により前記皮質骨断面積データベース４内の骨折、非骨折データと関係づけられた皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データ）と比較して、骨折の危険性やその危険度を前記出力装置７に表示して判別する。
【００１５】
図４乃至図７は、本発明骨折予知判定システム１により大腿骨２の骨軸Ｚに直交する各断層面における皮質骨断面積を測定した結果を示す図（皮質骨断面積分布図）であり、被検者２１例の測定結果である。図４及び図５は各被検者（Ａ〜Ｕ）の各断層面における皮質骨断面積データの表で、縦行は骨軸Ｚ方向の断層面の位置（Ｚ＝０〜）を、横列は各被検者を示す。また、各被検者の下欄には皮質骨平均断面積、最大皮質骨断面積、年齢を示す。図６及び図７は各被検者の皮質骨断面積分布のグラフ図で、縦軸に皮質骨断面積、横軸に骨軸Ｚ方向の断層面の位置（Ｚ＝０〜）をそれぞれ示す。また、図４及び図６は、大腿骨頸部が骨折していない各被検者（Ａ〜Ｉ：非骨折群）の各皮質骨断面積データ、図５及び図７は大腿骨頸部を骨折した被検者（Ｊ〜Ｕ：骨折群）の各皮質骨断面積データをそれぞれ表及びグラフ図にしたものである。なお、図６、図７は、骨折予知判定システム１の妥当性を検証するため、後に説明するＤＸＡ法（非対称アーベル変換法）との比較にも使用する。
【００１６】
しかして、図４乃至図７によれば、皮質骨断面積はいずれの被検者においても、大腿骨近位から遠位に向かって急峻に増加した後、Ｚ＝３ｃｍ付近からほぼ一定になり、Ｚ≒１０ｃｍ〜１５ｃｍ以降で徐々にあるいは急峻に減少する様子がみられる。
また、Ｚ＝０で皮質骨断面積がおよそ２ｃｍ2以下、皮質骨断面積の最大値（最大皮質骨断面積）がおよそ３ｃｍ2以下で大腿骨頚部骨折を起こしていることがわかる。たとえば、非骨折群の被検者（Ａ〜Ｉ）においてはＺ＝０における皮質骨断面積がほとんどの被検者において２ｃｍ2以上である。唯一、被検者Ｉのみ皮質骨断面積が２ｃｍ2以下の１．８３ｃｍ2となっており、およそ２ｃｍ2に近似する。一方、骨折群の被検者（Ｊ〜Ｕ）においてはＺ＝０における皮質骨断面積がすべての被検者において２ｃｍ2以下である。
また、非骨折群の被検者（Ａ〜Ｉ）においては、各人の皮質骨断面積の最大値（最大皮質骨断面積）がすべての被検者において３ｃｍ2以上である。一方、骨折群の被検者（Ｊ〜Ｕ）においては、各人の皮質骨断面積の最大値（最大皮質骨断面積）が多数の被検者において３ｃｍ2以下である。
以上のことから、上記皮質骨断面積分布からＺ＝０における皮質骨断面積が２ｃｍ2以下かつ最大皮質骨断面積が３ｃｍ2以下の被検者において大腿骨頸部が骨折しているまたは骨折しやすいことが判定できる。なお、大腿骨頚部骨折に関し、この皮質骨断面積の境界値（Ｚ＝０のときの２ｃｍ2、最大皮質骨断面積の３ｃｍ2）は、骨折予知判定ステム１における各処理場面（各ステップ）での設定値（ＣＴ値のWindowレベル、Window幅、トーンカーブ画像処理におけるトーンカーブ、２値化処理における所定の閾値など）に依存するため、これら設定値を各処理場面（各ステップ）で一定にすれば、境界値（上記「２ｃｍ2、３ｃｍ2」）は一意的に決まる。
【００１７】
図８は、本発明骨折予知判定システム１により大腿骨２の骨軸Ｚに直交する各断層面における皮質骨断面積を測定し、その皮質骨断面積の総和を切断した断層面の数で除した皮質骨平均断面積と年齢との関係図であり、被検者２１例（頚部骨折１２例と非頚部骨折９例）のデータをプロットして図にしたものである。
この図８から、この実施例１の場合、皮質骨平均断面積が２．８ｃｍ2を境にして、それ以下では大腿骨頚部骨折を起こし、それ以上では大腿骨頚部骨折を起こしていないことがわかる。大腿骨頚部骨折に関し、この皮質骨平均断面積の境界値は、骨折予知判定ステム１における各処理場面（各ステップ）での設定値（ＣＴ値のWindowレベル、Window幅、トーンカーブ画像処理におけるトーンカーブ、２値化処理における所定の閾値など）に依存するため、これら設定値を各処理場面（各ステップ）で一定にすれば、境界値（上記「２．８ｃｍ2」）は一意的に決まる。
【００１８】
以上、実施例１にかかる骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法を用いることにより、被検骨としての大腿骨２の皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）を迅速に測定することができる。そして、皮質骨断面積データベース４を備えているので、これと測定した大腿骨２の皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積）を即座に比較することができるため、被検者の大腿骨頚部骨折を起こす危険性及びその危険度を迅速かつ確実に判定できる。
すなわち、大腿骨頚部骨折の予知が可能になり、その結果を知って、骨量増加薬の投与や運動により筋力増強等の指導を行うことができ、脳卒中に次ぐ寝たきり老人になる第２位の原因である大腿骨頚部骨折を予防できる。
【００１９】
次に、本発明骨折予知判定システム１及び骨折予知判定方法の有用性を検証するために、本発明者が開発した別の測定方法（非対称アーベル変換法：上記非特許文献１に記載）を用いた７例の被検者の皮質骨断面積の測定結果と上記実施例１による測定結果とを比較する。
先ず、ＤＸＡ法により、５９歳から８５歳までの女性被検者７例（５９歳、６６歳、７１歳、７３歳、７７歳、８０歳、８５歳）について、大腿骨２の小転子２ａの下の位置に原点０を設け、骨軸Ｚに沿って遠位方向に０．４５ｃｍ間隔毎に、骨軸Ｚに直交する方向（Ｘ軸方向）に一辺０．１５ｃｍの正方領域毎のＢＭＤを測定した（図９）。ＢＭＤ測定のためのＤＸＡ装置としてはNorland社製のＸＲ−２６（解像度0.15cm×0.15cm、走査速度毎秒８０ｍｍ）を使用した。骨軸Ｚに直交するＸ軸方向のＢＭＤ分布から非対称アーベル変換法を用いて、骨密度
分布を求めた（図１０）。得られた骨密度分布で骨膜側の０．０g／ｃｍ3の位置を骨境界、また髄腔側の０．４g／cm3の位置を髄腔境界と考え、骨半径Ｒおよび髄腔半径ｒを求め、次に皮質骨断面を中空円形で近似して、以下の式で皮質骨断面積Ｓを求めた（図１１）。
Ｓ＝π（Ｒ2−ｒ2）
なお、計算では内側皮質骨と外側皮質骨のそれぞれの「Ｒ」と「ｒ」のデータを用いて別々に断面積を求め、その平均を皮質骨断面積とした。これらの皮質骨断面積Ｓは各断層面で求め、横軸にＺ軸を、縦軸に皮質骨断面積Ｓをとってグラフ化し、皮質骨断面積分布を求めた（図９〜図１１参照）。
【００２０】
図９〜図１１から分かるように、測定範囲内で近位から遠位に向かって、５９歳、６６歳では皮質骨断面積分布はほぼ一定で、７３歳では皮質骨断面積分布がやや直線的に減少する傾向がみられ、７１歳、７７歳、８０歳では、近位から遠位に向かって皮質骨断面積分布が増加し、一定し、減少する。また、８５歳では近位から遠位に向かって皮質骨断面積分布はほぼ一定して減少する傾向がみられた。
このような大腿骨２の皮質骨断面積分布の近位から遠位に行くにしたがっての分布傾向は、本発明骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法とＤＸＡ法（非対称アーベル変換法）との間で共通であり、各部における絶対値は相違してもその傾向はほぼ一致しており、本発明骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法とＤＸＡ法とはほぼ同様な結果を導くことが検証された。
【００２１】
そして、本発明骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法は上述のように、ＣＴ装置８により得られた複数の画像データをハードウェア資源を用いて、所定の画像処理を施し、これを２値化して、ピクセル数をカウントすることによりきわめて容易に短時間に皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）を測定することができ、また皮質骨断面積データベース４により骨折の危険性や危険度の判定を行うことができる。しかも、ＣＴ装置による断面画像データを用いるため各断層面における骨断面の形状（円形、楕円形、三角形など）に影響されず、精度良いデータを指標に骨折判定を行うことができ、予知判定の精度向上に貢献する。
【００２２】
なお、トーンカーブによる画像データの処理はあくまでも２値化処理により皮質骨とそれ以外の海綿骨、髄腔との判別を容易にするために行うものであり、本発明の必須の構成ではない。また、トーンカーブ以外の色調補正手段、たとえば、明るさ補正、コントラスト補正など、２値化処理を容易にすることができる各種の手段を講じることも有効である。
また、当該骨折予知判定システムを構成するコンピュータと端末装置とを通信回線を介して接続し、端末装置からＣＴ画像データを入力するようにしても良い。これにより、遠隔地においてＣＴ画像データを取得後、被検者の骨折の危険性の判定をすることができる。
【００２３】
上記実施例１において大腿骨を被検骨としているのは、寝たきり老人の第２位の原因が大腿骨頚部骨折で、その危険性を判定することができるからである。これに限らず、他の部位の骨であっても良いし、また、人間の骨に限らず、動物の骨などであっても良い。
上記実施例１においては、ＣＴ装置８による骨の断層写真を入力装置６としてのスキャナで読み取るようにしたが、本発明骨折予知判定システムをＣＴ装置８に連係し、ＣＴ装置８で撮影した骨の画像写真を画像データとしてコンピュータ３に取り込むようにしても良い。このようにすれば、スキャナで断層写真を読み取る操作を不要とし、さらに迅速な皮質骨断面積（皮質骨断面積分布、皮質骨平均断面積など）の測定を行うことができる。
なお、上記実施例１において、本発明を被検骨を大腿骨として、大腿骨頸部骨折の判定システムとして用いたが、本発明骨折予知判定システム及び骨折予知判定方法はこれに限られるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００２４】
人体の部位別の骨折、非骨折データと関係づけられた皮質骨断面積データ（皮質骨断面積分布データ、皮質骨平均断面積データなど）が格納された皮質骨断面積データベースを整備しておくと、被検者の骨折の危険性の判定ができるし、また骨粗鬆症の進捗程度の評価や骨量増加薬の効果を調べるのにも役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施例１に係る骨折予知判定システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】フローチャート図である。
【図３】被検骨としての大腿骨の概略図である。
【図４】非骨折群の各被検者の皮質骨断面積データを示す表である。
【図５】骨折群の各被検者の皮質骨断面積データを示す表である。
【図６】非骨折群の各被検者の皮質骨断面積分布を示すグラフ図である。
【図７】骨折群の各被検者の皮質骨断面積分布を示すグラフ図である。
【図８】皮質骨平均断面積と年齢との関係を示すグラフ図である。
【図９】ＤＸＡ法（非対称アーベル変換法）による大腿骨の断層部位を示す概略図である。
【図１０】ＤＸＡ法（非対称アーベル変換法）による骨密度分布図である。
【図１１】ＤＸＡ法（非対称アーベル変換法）による皮質骨断面積分布を示すグラフ図である。
【符号の説明】
【００２６】
１  骨折予知判定システム
２  骨
２ａ  小転子
３  コンピュータ
４  皮質骨断面積データベース
５  演算処理装置
６  入力装置
７  出力装置
８  ＣＴ装置
９  トーンカーブ画像処理手段
１０  ２値化処理手段
１１  ピクセル数カウント手段
１２  皮質骨断面積変換手段
【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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【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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