(57)【要約】  人の骨格の少なくとも一部の骨密度の分布を推定する方法。この方法は、骨格の一部の幾何学的表現と、人の輪郭の少なくとも一部の三次元での幾何学的表現と、第１及び第２のＸ線画像を生成することと、ソフトウェアを使って、所定のＸ線が通過した軟組織の厚みに対する値と、通過した軟組織の減衰係数と、所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、を推定することと、所定のＸ線が通過した軟組織に対する厚みの値と、通過した骨組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値とを使用して、ソフトウェアは所定のＸ線が通過した骨組織の骨密度を表す値を推定することを含む。【選択図】図１ａ
2018514363.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の骨格の少なくとも一部において骨密度の分布を推定するための推定方法であって、骨格は、骨組織からなり、骨組織は軟組織に囲まれ、さらに人の輪郭線（Ｅ）によって囲まれ、前記方法は、
人の骨格の前記一部の三次元での幾何学的表現と、
人の骨格の前記一部を含む輪郭（Ｅ）の少なくとも一部の三次元での幾何学的表現と、
第１の線源から発せられるＸ線の第１の検出面上への投射を観察することによって生成され、Ｘ線を投射することによって生成され、入射の第１の観察角から観察した人を表す骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第１のＸ線画像と、
Ｘ線を投射することによって生成され、入射の第１の観察角とは別の第２の観察角から観察した人を表す骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第２のＸ線画像と、を生成する段階と、
所定のソフトウェアを使い、前記投射したＸ線から選択した複数の所定のＸ線に対し各所定のＸ線に対して、
所定のＸ線が通過した軟組織の厚みに対する値と、
所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、
その線源と、それが投射された検出面上の投射の間の所定のＸ線の全体的な減衰に対する値と、を推定するステップと、
所定のＸ線が通過する軟組織の厚みの値を使用し、所定のＸ線が通過する軟組織の減衰係数に対する推定を使用して、第１に、所定のＸ線の、それが通過した軟組織の厚みに起因する減衰に対する値、そして第２に所定のＸ線の、それが通過した骨組織の厚みに起因する減衰に対する値を差し引くステップと、さらに、
所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、通過した骨組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値と、所定のＸ線の総減衰値を使用するステップを含み、ソフトウェアは所定のＸ線が通過した骨組織の骨密度を表す値を推定することを特徴とする方法。
【請求項２】
第１の線源とは異なり、そこから離隔した第２の線源から発せられたＸ線の第２の検出面上への投射を観察することによって生成される骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の前記第２のＸ線画像とが生成される請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
第１の検出面と第２の検出面はそれぞれ平面であり、互いに対して９０°±６０°、好ましくは±５°となるように配向されている請求項２に記載の推定方法。
【請求項４】
前記所定のＸ線の通過した軟組織の厚みに起因する減衰のための前記値を推定するため、ソフトウェアは、人の軟組織に対する減衰係数を推定する請求項１〜３のいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項５】
人の軟組織の減衰係数を推定するため、ソフトウェアが人の骨組織は通過せずに軟組織のみを通過する特定のＸ線を探し、この特定のＸ線の位置から、そして、輪郭（Ｅ）の部分の三次元での幾何学的表現から、ソフトウェアはこの特定のＸ線が通過する軟組織の厚みの値を推定し、ソフトウェアは、その特定のＸ線が人の軟組織のみを通過するときに受ける減衰の値を判定し、特定のＸ線が通過する軟組織の前記厚みの値と、特定のＸ線が受ける減衰の前記値がわかると、ソフトウェアは人の軟組織にのみ関連する減衰係数を計算する請求項４に記載の推定方法。
【請求項６】
人の軟組織の減衰係数と、
所定のＸ線が通過する軟組織の厚みと、
線源における所定の光線の強度（Ｉ0）と、
投射された検出面（Ｐ１、Ｐ２）上で検出された所定の光線の強度（Ｉ）とがわかると、
ソフトウェアが、
第１に、それが通過した軟組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値と、
第２に、その線源と、それが投射された検出面との間の所定のＸ線の全体的な減衰に対する値と、を計算し、
所定のＸ線の総減衰値を、それが通過した軟組織の厚みに起因する所定のＸ線の前記減衰に対する値を使って修正することによって、ソフトウェアはそれが通過した骨組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰の値を計算する請求項５に記載の推定方法。
【請求項７】
所定のＸ線が通過した骨組織の骨密度を表す前記値は、所定のＸ線が通過する骨組織の減衰係数である請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の画像と前記第２の画像は、共通の瞬間において第１の検出面と前記第２の検出面上に投射されたＸ線を検出することにそれぞれ相当する請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の画像と前記第２の画像は、２つの異なる瞬間において前記第１の検出面と前記第２の検出面上に投射されたＸ線を検出することにそれぞれ相当する請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の画像と前記第２の画像は、起立位置の人の投影を表す請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
人の骨格の前記一部を含む輪郭の前記少なくとも一部における三次元での前記幾何学的表現は、前記第１のＸ線画像と前記第２のＸ線画像から推定する請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
人の骨格の前記一部を含む輪郭の前記少なくとも一部における三次元での前記幾何学的表現は、光学キャプチャ手段を使って作成した輪郭の観察を使って推定する請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法を実施するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の骨格の少なくとも一部の骨密度の分布を推定する方法の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の骨格の骨密度の分布を特徴付けるための方法が知られている。このような特徴は特に、人の骨粗しょう症のリスクを診断するために有用である。
【０００３】
この目的のため、人の骨格のＸ線画像を使うが、そのＸ線は、異なるエネルギーレベルでＸ線管のようなＸ線源から人に投射して、各エネルギーレベルに対してＸ線が人の組織によって減衰される程度を検出する。
【０００４】
組織間の異なる減衰を分析することによって、人の骨格が投射された面における骨密度の単位領域ごとの分布、又は「面積」分布を可視化することが可能となる。
【０００５】
この方法の欠点は、「二重Ｘ線吸収測定法」という名の下に知られており、Ｘ線装置が２つのエネルギーレベルを生成する間に時間が必要である場合、どの時間の間、人は完全に静止状態のままで居なければならず、そうでないと、２つのエネルギーレベルで得られた２枚の画像の間で差分分析を行うことができない。
【０００６】
この方法の別の問題は、高レベルな訓練を積んだＸ線技師が必要であり、そして、異なるエネルギーレベルでＸ線を生成するために特定のインストールを必要とするということである。
【発明の概要】
【０００７】
本発明の目的は、人の骨格の少なくとも一部の骨密度の分布を推定する代替方法を提供することにある。
【０００８】
この目的を満たすため、本発明は、人の骨格の少なくとも一部において骨密度の分布を推定するための推定方法を提案するものであり、骨格は、骨組織からなり、骨組織は軟組織に囲まれ、それ自体は人の輪郭線によって囲まれる。
【０００９】
この方法は、本質的に、
−人の骨格の前記部分の三次元で表す幾何学的表現と、
−人の骨格の前記部分を含む輪郭の少なくとも一部の三次元で表す幾何学的表現と、
−第１の線源から発せられるＸ線の第１の検出面上への投射を観察することによって生成され、Ｘ線を投射することによって生成され、入射の第１の観察角から観察した人を表す骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第１のＸ線画像と、
−Ｘ線を投射することによって生成され、入射の第１の観察角とは別の第２の観察角から観察した人を表す骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第２のＸ線画像と、
を生成することと、
所定のソフトウェアを使い、前記投射したＸ線から選択した複数の所定のＸ線に対し各所定のＸ線に対して、
−所定のＸ線が通過した軟組織の厚みに対する値と、
−所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、
−その線源と、それが投射された検出面上の投射の間の所定のＸ線の全体的な減衰に対する値と、を推定することと、
−所定のＸ線が通過した軟組織の厚みの値を使用し、所定のＸ線が通過した軟組織の減衰係数に対する推定を使用して、まず、所定のＸ線の、それが通過した軟組織の厚みに起因する減衰に対する値、そして第２に所定のＸ線の、それが通過した骨組織の厚みに起因する減衰に対する値を差し引くことと、さらに
−所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、所定のＸ線のそれが通過した骨組織の厚みに起因する減衰に対する値と、所定のＸ線の減衰の総合的値とを使用し、ソフトウェアは所定のＸ線が通過した骨組織の骨密度を表す値を推定することを特徴とする。
【００１０】
本発明を理解するために、用語「Ｘ線」は、少なくとも１本のＸ線又は複数の互いに平行な、光線を形成するＸ線に相当する。
【００１１】
さらに、本発明を理解するために、用語「減衰係数」とは、Ｘ線が通過する材料の厚みの関数として所定の材料に起因する所定のＸ線の強度の減衰を定量化するのに適した係数を表す。
【００１２】
投射源から投射された各Ｘ線は、三次元空間を通り、直線経路を追従することによってそれに対応する検出面まで伝播する。よって、それぞれの投射光線が、直線に追従することによって人の骨格の軟組織と骨組織を通り抜ける。光線源とその投射点、すなわち、検出面上の衝突点を知ることにより、これら検出面と線源は、少なくとも投射に必要な時間の間は互いに固定されていること、検出面の相対位置と線源の相対位置は、特に、放射線環境を較正することによって周知であることを知りつつ、検出面に対する、そして線源に対する各Ｘ線の三次元空間における位置を判定することが可能となる。
【００１３】
材料を通過する各Ｘ線は、その材料固有の減衰係数の関数としてその材料によって減衰されることを知ることにより、人の輪郭を、その人の軟組織及び／又は骨組織を通過する各Ｘ線はそれが通過した組織の組によって減衰されることがわかる。
【００１４】
Ｘ線画像の各点は、検出面の対応する点に到達するＸ線の強度を表す、もしくはその関数であるグレースケール又は色又はコントラストレベルを表すので、Ｘ線画像の各点を観察することによって、対応する検出面の対応する点上に投射していたＸ線（単数又は複数）に対する強度レベルを判定することができる。
【００１５】
対応する所定の線源から出射された各Ｘ線の強度を知り、対応する検出面に到達したときの強度レベルを知ることにより、Ｘ線画像の各点から、対応する線源からその点に到達した及び／又は投射されたＸ線に起因する減衰のレベルを判定することができるようになる。
【００１６】
よって、画像の点の間のコントラストから、様々な軟組織、様々な骨組織、そして人の輪郭の投影限界を知ることができる。
【００１７】
Ｘ線源と検出面は、三次元参照フレームを使って三次元的に固定され、三次元的に位置決めされており、また、人は、投射時間中は同じ姿勢をとっているため、
−第１に、第１のＸ線画像に示されている、第１の線源から第１の検出面に出射されたＸ線又はＸ光線によって、
−第２に、第２のＸ線画像を生成するために使用する別のＸ線又はＸ光線によって、
第１と第２のＸ線画像を観察することによって、通過した人の各点の前記三次元参照フレーム内の正確な位置を（定量化可能な不確実性の範囲で）推測することができる。
【００１８】
−第１と第２の画像を得るために必要な撮影の間、人は同じ姿勢を保持するようにして、Ｘ線源を観察対象の人に対して移動させることによって、
−あるいは２つの異なるＸ線源及び／又は２つの異なる検出面を使用することによって、
得られる第１と第２のＸ線画像の間の入射の観察角度を変化させて観察する。
【００１９】
よって、人を異なる入射角度で観察しながら、すなわち、互いに異なる角度から撮影した前記第１と第２のＸ線画像の分析により、
−第１に、人の輪郭と軟組織及び骨組織の三次元描写を得ることと、
−第２に、その人の複数の軟組織及びおそらくは複数の骨組織を通過するＸ線に起因して起こる全体的な減衰を推測することが可能になる。
【００２０】
それにもかかわらず、所定のＸ線の、その線源と検出面への投射の間における総減衰値を単純に推定することは、所定のＸ線が通過した骨組織の骨密度を推定するには充分とはいえない。特に、所定のＸ線に対するこの総減衰値の一部は、骨組織とは関連性がなく、軟組織と関連性がある。
【００２１】
本発明の方法は、所定のＸ線が通過した軟組織のみに関連付けられた所定のＸ線の減衰の一部と、Ｘ線が通過した骨組織に関連する所定のＸ線の減衰の一部を推定することができることから、この問題に対する解決法を提供するものである。
【００２２】
特に本発明の方法は、
−人の骨格の前記部分の三次元で表す幾何学的表現と、
−人の骨格の前記部分を含む輪郭の少なくとも一部の三次元で表す幾何学的表現と、を利用し、
【００２３】
骨格と輪郭の一部を表すこれらの幾何学的表現に関連するそれぞれの所定のＸ線の位置を知ることで、ソフトウェアを使って、
−第１に、人の輪郭内にある軟組織を通る所定のＸ線が進む総距離と、
−第２に人の輪郭内にある骨組織を通る同じ所定のＸ線が進む総距離とを計算する。
【００２４】
これらの２つの距離は、それぞれ、
−所定のＸ線が通過した軟組織の厚みに対する値と、
−所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値とに相当する。
【００２５】
人の軟組織の減衰係数を推定するために、様々な手段が存在する。
【００２６】
例として、骨組織を通過せずに人の軟組織のみを通過する特定のＸ線を探すことができる。
【００２７】
人の軟組織の減衰係数を推定するため、ソフトウェアが人の骨組織は通過せずに軟組織のみを通過する特定のＸ線を探し、この特定のＸ線の位置から、そして、輪郭の部分の三次元の幾何学的表現から、ソフトウェアはこの特定のＸ線が通過した軟組織の厚みの値を推定し、この特定のＸ線の投射点を観察することにより、ソフトウェアは、その特定のＸ線が人の軟組織のみを通過するときに受ける減衰の値を判定し、特定のＸ線が通過する軟組織の前記厚みの値と、特定のＸ線が受ける減衰の前記値がわかると、ソフトウェアは人の軟組織にのみ関連する減衰係数を計算する。
【００２８】
これは、人の軟組織に固有の減衰係数である。
【００２９】
精度を向上するため、均一であると仮定される領域において、軟組織のみを通過する様々なＸ線に対してこの係数を計算すること、そして、得られた様々な値の平均として減衰係数を推定することが、当然、すべて可能である。
【００３０】
その後、所定のＸ線に対し、
−人の軟組織の減衰係数と、
−所定のＸ線が通過する軟組織の厚みとを知ることにより、
ソフトウェアは、
−第１に、それが通過した軟組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値を計算し、
−第２に、この所定の光線のその線源における強度Ｉ0と、この所定の光線の、それが投射された検出面上で検出されたときの強度Ｉを使って、ソフトウェアは線源と、それが投影された検出面との間のこの所定のＸ線の総減衰値を計算し、さらに、
−所定のＸ線の総減衰値を、それが通過した軟組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する前記値を考慮して修正することによって、ソフトウェアはそれが通過した骨組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰の値を計算する。
【００３１】
よって、それぞれの所定のＸ線に対し、それが通過した骨組織の厚みのみに起因した所定のＸ線の減衰値を計算することができる。
【００３２】
所定のＸ線が通過する骨組織の骨密度を表す前記値は所定のＸ線が通過する骨組織の減衰係数であると決定してもよい。
【００３３】
下記に詳細に示すように、第１に、所定のＸ線が通過した骨組織の厚みと、第２に骨組織を通過することのみを原因とするこのＸ線の減衰レベルを知ることで、所定のＸ線が通過した骨組織に対応する、「面」密度とも称される骨密度を計算することができる。当該骨構造を通る様々な光線で推定される骨組織の減衰係数を知り、その構造の投影された画像を特徴化することで、面骨密度を計算することができる。
【００３４】
軟組織のみに関連する減衰係数を判定する上述の方法に加え、それぞれが周知の対応する減衰係数を有する複数の領域を示す較正試験片を含む方法を使用することもできることは観察すべきである。
【００３５】
この方法は、それぞれが、少なくとも１つの周知の減衰係数を表す１つ以上の試験片を人の横に配置し、Ｘ線を線源から検出面に投射することからなる。
【００３６】
その後、第１と第２のＸ線画像のグレースケール、色、又はコントラストレベルを研究することにより、試験片それぞれ周知の減衰係数とそれに対応する画像のグレー、カラー、又はコントラストレベルの対応関係を得ることができる。
【００３７】
よって、第１及び第２のＸ線画像の一方に現れる試験片の投射領域で、画像の所定のＸ線と対応する検出面の間の接触点に対応する画像の点において観察したグレー、カラー、又はコントラストレベルと同等のそれに関連するグレー、カラー又はコントラストレベルを検索することによって、所定の検出面に投射される所定のＸ線それぞれに起因する減衰を推定するのは容易である。よって、人の組織を通過した後の所定のＸ線それぞれに起因する強度の減衰を判定することができる。
【００３８】
特に、類似した強度を有する画像の２つの点は、μｘ厚みの積と同じ値である。ここでμはＸ線が通過する材料固有の減衰係数であり、厚みはＸ線が通過する材料の厚みである。よって、通過した媒体の厚みと、試験片の厚みを知ることで、通過した軟組織に対するμを推定することができる。
【００３９】
修正により、通過した硬い組織の平均係数を推定することができる。
【００４０】
好ましい実装では、異なる第１と第２の入射角を有する２枚の画像を得るために、第１の線源とは異なり、第１の線源から間隔をあけて位置する第２の線源から発せられるＸ線の、同様に第１の検出面とは異なり、第１の検出面から間隔をあけて位置する第２の検出面上への投射を観察することにより、骨格の前記少なくとも一部の第２のＸ線画像を生成することができるようになる。
【００４１】
本発明の特別な実装では、人の骨格の前記部分を含む輪郭の少なくとも一部における三次元での前記幾何学的表現は、光学キャプチャ手段を使って作成した輪郭の少なくとも１つの観察を利用して推定する。
【００４２】
理想的には、人の輪郭の三次元での幾何学的表現と、第１と第２の放射線画像は、共通の三次元参照フレーム内にそれぞれ位置し、それらは、好ましくは、人を観察する一瞬に相当するので、骨格の観察した部分の骨密度の分布を測定するのに必要な計算を容易に行うことができる。
【００４３】
そして、ある状況では第１と第２のＸ線画像を使うことによって人の輪郭の三次元での幾何学的表現を生成することが可能となることが観察できよう。
【００４４】
この目的のため、ソフトウェアは、骨格及び／又は人の輪郭の特徴点の間の相対的三次元位置のような人の特徴であり、これらの第１と第２の画像に見える第１と第２のＸ線画像パラメータ、又は第１と第２の画像に見える骨格及び／又は輪郭の特徴点の間の寸法及び距離を識別する。
【００４５】
その後、ソフトウェアは、識別した人の特徴パラメータを使って、そして人口のために前もって準備した統計的データベースを使って、人の輪郭の三次元での幾何学的表現を生成する。このデータベースは、人の特徴パラメータと人の輪郭の三次元での予測される表現との間の関係を示すものである。
【００４６】
本発明の他の特徴や利点は、非限定的な表記によって与えられた下記の説明と添付の図面を参照することにより明確となる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】人の側面図であり、人の輪郭Ｅと、人の骨格と輪郭の一部を観察するために選択した観察面「Ａ」を、この例では断面で示す。
【図１ａ】人の軟組織が、減衰係数の観点から比較的均一であると考えた場合の、観察面「Ａ」上の人の骨格の部分の断面図であり、この図では、Ｘ線を投射するための第１と第２の線源ＳｌａｔとＳｐａと、Ｘ線を検出するための第１と第２の平面Ｐ１とＰ２（検出面）であって、それぞれの検出面は複数の検出点を表しており、それぞれ、その検出点に投射されるＸ線の強度を検出するように構成されている。
【図２】図１ａと同じ図であるが、この例では、人は、軟組織が非均一Ｈであることから、骨を囲む軟組織によってまたこれらの軟組織の非均一性によって生成されるノイズを制限しながら、骨密度分布を推定できるように複数の減衰係数、特に軟組織の非均一性に対してそれぞれ決定すべき係数を考慮しているところを示している。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
上述したように、本発明は、人の骨格の少なくとも一部Ｖの骨密度の分布を推定する方法に関する。
【００４９】
また、本発明は、この方法を実施するための装置に関する。図１ａ及び２に示すように、装置は、それぞれが平面であり、互いに９０度の角度に配向第１と第２の検出面Ｐ１とＰ２を備え、その角度の不確実性が±６０度、好ましくは±５度、さらに好ましくは図１ａ及び２に示すように１度未満である。
【００５０】
この装置は、また、
−人を、人の後面から前面に向けて通過した後にＸ線を第１の検出面Ｐ１に向かってその面上にＸ線を投射するための前後方向の線源Ｓｐａと称する第１のＸ線源Ｘと、
−人の側面を通過することによってＸ線を第２の検出面Ｐ２に向かってその面上にＸ線を投射するための横方向の線源Ｓｌａｔと称する第２のＸ線源Ｘと、
を備える。
【００５１】
また、装置は、計算又は推定あるいは、本発明の方法を実施するために必要な推定を行うためのコンピュータとソフトウェアを有し、よって、装置は自動又は少なくとも半自動で、少なくとも人の骨格の一部において推定される骨密度（ＢＭＤ）の面積又は体積分布を可能にする。
【００５２】
装置はそれぞれのビューで全放射線環境（線源のフィルムに対する相対位置及び線源同士の相対位置）を判定する移動可能な線源と、較正手段によって構成されていてもよく、被験体に必要なマークをつけることで環境全体で被験体を位置決めすることができることを観察すべきである。
【００５３】
装置は、単一の線源と、被験体を回転させて２枚の異なる入射角度とするために被験体を回転させ、一対の画像を定義することができる回転及び較正装置で構成されていてもよい。
【００５４】
本発明の装置は、人の輪郭Ｅを観察するための光学キャプチャ手段も備えていてもよい。これらの光学キャプチャ手段は、コンピュータに接続されており、人の骨格の前記一部を含む輪郭Ｅの少なくとも一部の三次元幾何学的表現を生成する役割を果たす。
【００５５】
光学キャプチャ手段（図示せず）は、ボディスキャナ又は必要に応じてステレオカメラを備えていてもよい。
【００５６】
必要に応じて、これら光学キャプチャ手段は、光を人の輪郭上に投射することによって必要に応じて生成されたモアレフリンジ又はテクスチャ画面を投影するための手段と関連付けられていてもよい。例として、これらの投射手段は、フリンジ又はレーザ光の形態のスクリーンに投影するように構成してもよい。
【００５７】
本発明の装置によって得られた画像の分析を容易にするため、第１と第２の検出面の位置と、第１と第２のＸ線源の位置と、おそらくは光学キャプチャ手段の位置は、三次元参照フレームを使うことによって共通の空間内となる。
【００５８】
本発明の方法の目的は、人の骨格の一部において、骨密度（ＢＭＤ）分布の推定を行うことができるようにすることである。
【００５９】
より具体的にＢＭＤ分布の推定を目標とする骨格の部分は、本質的には椎体又は椎骨、あるいは大腿骨の付根あるいはより概略的に大腿骨である。これらの部分が目標とされるのは、骨粗しょう症のリスクやミネラル密度の変化を特徴付けるのに特に適しているからである。
【００６０】
まず、本発明の方法を実施するために、
−ＢＭＤ分布を研究するのが望ましい、人の骨格の前記部分Ｖの三次元幾何学的表現と、
−人の骨格の前記部分Ｖを含む輪郭Ｅの少なくとも一部の三次元幾何学的表現と、
−第１の線源Ｓｐａから発せられるＸ線の第１の検出構造体Ｐ１上への投射を観察することによって生成され、骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第１のＸ線画像と、
−第１の線源とは異なり、そこから離隔した第２の線源Ｓｌａｔから発せられたＸ線の第２の検出面上への投射を観察することによって生成される骨格の前記少なくとも一部の少なくとも１枚の第２のＸ線画像とが生成される。
【００６１】
理想的には、これらの第１と第２の画像は、第１と第２の検出面上に投射されたＸ線を検出する一瞬にそれぞれ相当する。用語「一瞬」は、第１と第２の画像を生成するのに必要な検出の間の時間差が１秒未満であり、好ましくは０．５秒未満である。
【００６２】
理想的には目的は骨格上のＢＭＤ分布を得ること、例えば、骨粗しょう症のリスクを分析する目的であるので、第１と第２の画像を撮影して起立位置の人の投射を見せる。人の起立位置は、骨粗しょう症に関連するリスクをよりよく表す。
【００６３】
人の骨格の前記部分を含む輪郭の前記少なくとも一部の三次元での前記幾何学的表現を光学キャプチャ手段を使って撮影した人の観察から得るのは可能であるが、この三次元での幾何学的表現を前記第１と第２のＸ線画像から推定することも可能である。
【００６４】
特定の状況では、両方の技術を、輪郭を正確に表すための光学キャプチャ手段、輪郭の表現が観察する骨格の部分の三次元での表現と同じ三次元参照フレーム内で良好に位置決めできるようにするための第１と第２の画像の使用と組み合わせることも可能である。
【００６５】
光学キャプチャ手段が輪郭を１つのビューのみで提供する場合、そして、椎骨の３Ｄモデルは、Ｘ線画像のみから推定されるとすると、通過した軟組織の厚みを推定し、これらの軟組織によるＸ線の減衰を評価することができる。よって、椎骨の面積ＢＭＤを推定することができるが、精度は低下する。
【００６６】
人の骨格の前記部分の三次元で表す幾何学的表現を判定するための解決策がいくつか存在することを観察すべきである。
【００６７】
例えば、仏国特許仏国特許出願公開第２８５６１７０号明細書及び国際公開第２００８／１４６０６９号パンフレットに示す解決策を参照する。
【００６８】
Ｌ．フンベルト、Ｊ．Ａ  Ｄｅギーズ、Ｂ．アルベルト、Ｂ．ゴッドブット、及びＷ．スカリによる出版物、「横方向と縦方向推論に基づいて、パラメトリックモデルを用いて、二平面Ｘ線からの脊椎の３Ｄ再構築」、Ｍｅｄ．Ｅｎｇ．Ｐｈｙｓ．、２００９年７月３１日（６）ｐ．６８１〜７には、前記第１と第２のＸ線画像と同じタイプの画像を生成することによって二平面Ｘ線を使って人の骨格の一部の仮想モデルを再構築するための方法論の例について説明している。
【００６９】
次の２つの出版物は骨格と輪郭の両方の３Ｄ再構築について取り上げている。
【００７０】
２００５年１０月出版の出版物「バイポーラ定線量撮影からのパーソナライズされた身体セグメントパラメータ」ラファレル・デューマ、ラシッド・エサウィ、ＩＥＥＥメンバー、デビッド・ミトン、ワファ・スカリ、ジャックＡ．ド・ギース、雑誌ＩＥＥＥ、バイオメディカルエンジニアリングのトランザクション、５２巻、Ｎｏ．１０にも、二平面Ｘ線を使って、前記第１と第２のＸ線画像として同じタイプの画像を生成することにより、人の骨格の一部の仮想モデルを再構築するための方法論について説明している。この方法論は、骨格の一部を表す仮想モデル及び／又は人の骨格の前記部分の三次元での幾何学的表現を得る例を示すものであるため、その内容を参照により本明細書に援用される。その出版物で説明する方法に準拠して得たモデルのタイプを使って本発明を実施できる。
【００７１】
同様に、出版物「二平面Ｘ線を使った被験者固有の身体セグメントパラメータ推定、フィージビリティの研究」バプティスト・サンドス、セバスチャン・ラポルテ、ワファ・スカリ、デヴィッド・ミトンＣＮＲＳ，パリ国立工芸学校、ＬＢＭ、ロピタル・ド・１５１通、７５０１３  パリ、フランス、ジャーナル「バイオメカニックスとバイオメディカル・エンジニアリングにおけるコンピュータ法」第１３巻、Ｎｏ．６、２０１０年１２月出版、Ｐ．６４９〜６５４、出版者テイラー＆フランシスにも、異なる非平行の面で生成された前記第１と第２の画像と同じタイプのＸ線画像から骨格と輪郭の一部を表す仮想モデルを得ることを可能にする方法について論じている。
【００７２】
後述する出版物で説明する方法に準拠して得たモデルのタイプは本発明を実施するために使用することができる。
【００７３】
−人の骨格の前記部分の三次元での幾何学的表現と、
−輪郭Ｅの三次元での幾何学的表現と、
を判定した後、
ソフトウェアは各所定のＸ線Ｒｘに対し、自動的に
−所定のＸ線Ｒｘが通過した軟組織の厚みＬ１、Ｌ２の値、
−この所定のＸ線が通過した骨組織の厚みＬ0Ｏの値、及び
−所定のＸ線の、線源と、投射された検出面上の投射の間の総減衰値を
推定する。
【００７４】
線源Ｓｌａｔ又はＳｐａから出る、厚みｘの組織に対する所定のＸ線の減衰の値は、Ｘ線（入射光線とも称する）の強度Ｉ0と通過した組織を離れる同じＸ線の強度Ｉから、次の式を用いて計算する。
【数１】
2018514363.tif 000003
ここで、μは、組織の減衰係数である。
【００７５】
厚みｘ1の複数の組織を通過した所定のＸ線に対する総減衰値と減衰係数μiは、線源Ｓｌａｔ又はＳｐａを離れるＸ線（入射光線とも称する）の強度Ｉ0と、対応する画像の単位点又はピクセルで検出した同じＸ線の強度Ｉから下記の式を使って計算する。
【数２】
2018514363.tif 000004
【００７６】
コンピュータが実行するソフトウェアは、所定のＸ線が通過した軟組織の厚みに対する値を使用して、
−第１に、それが通過した軟組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値と、
−第２に、それが通過した骨組織の厚みに起因する所定のＸ線の減衰に対する値と、
を計算する。
【００７７】
所定のＸ線が通過した骨組織の厚みに対する値と、通過した軟組織の厚みのみによる所定のＸ線の減衰に対する値と、所定のＸ線の総減衰値を使用して、ソフトウェアは所定のＸ線が通過した骨組織Ｖの骨密度を表す値を推定する。
【００７８】
図１、１ａ、及び２を参照すると、椎骨Ｖに対するＢＭＤ分布を推定する例の説明が続く。
【００７９】
図１ａでは、軟組織、すなわち骨格の硬い組織以外の器官は、略均一なＸ線減衰係数を有している。
【００８０】
対照的に、図２の例では、軟組織は、他の軟組織の減衰係数とは異なる減衰係数を示す非均一性を含む。この例は、コンピュータと上記のソフトウェアを含む本発明の装置がどのようにして本発明の方法を自動的に実施するかを説明するためのものである。
Ｘ線減衰の式について参照のこと
【００８１】
Ｉ0は線源が発した入射光線の強度であり、Ｉは、画像のピクセル上で検知したビーム／線の強度であり、μは、光線が通過する材料の減衰係数であり、ｘはその材料を通った厚みである。
【数３】
2018514363.tif 000005
【００８２】
もし、複数の異なる厚みｘiを有する複数の媒体μiがある場合、減衰式は
【数４】
2018514363.tif 000006
となる。
【００８３】
椎骨の骨密度を推定するための式１及び２を使った例（図１）
【００８４】
所定の椎骨Ｖが、前後方向及び横方向のＸ線減衰ＰＡとＬａｔを与えるのに適した２つの二平面源と、側面視Ｌａｔで椎骨を通過する入射線を下記の状況において共存させるとする。
Ｌ１とＬ２は、椎骨Ｖの何れかの側を通過する軟組織の厚みである。
−μmは、軟組織の減衰係数（この係数は、それ自体では、複数の係数、例えばμm1及びμm2に細分してもよい）、及び
−μviは、椎骨を通る入射線が辿る経路を画定する線に沿った椎骨の様々な減衰係数（非均一媒体）であって、ｘviはこの線に沿って通過する厚みである。
【００８５】
これにより
【数５】
2018514363.tif 000007
となり、
【数６】
2018514363.tif 000008
となり、
【数７】
2018514363.tif 000009
となる。
【００８６】
よって、修正したＩ項（Ｉcorr）を考慮することによって骨の信号を含み、各入射線（よって各ピクセル）毎に取得される「面積ＢＭＤ」画像を再構築することができる。
【数８】
2018514363.tif 000010
【００８７】
この信号の変形により、例えば、分離骨についてのＧ．マビロー他の出版物で説明するような、単一エネルギーＸ線で吸収測定（ＳＸＡ）で知られる技術を考慮することができる（Ｇ．マビロー、Ａ．ミェシコウスカ、Ｈ．リブバン、Ｙ．サイモン、Ｍ．オードラン、Ｄ．チャパード「不使用誘発骨損失の骨密度の評価における定量的Ｘ線結像、二重エネルギーＸ線吸収測定法及びマイクロＣＴの比較」、Ｊ．ミュスクロスケレット．神経の相互作用  ２０１５年３月出版  １５（１）ｐ．４２〜５２）。
【００８８】
較正は、概してルーサイト製のキャリブレーションファントム（試験片）（軟組織に近い減衰係数を有する）、及びアルミニウム（骨に近い減衰係数を有する）を用いて行うことができ、その後、骨の信号を強調するために、それが面積ＢＭＤで終わることができるように、信号とそのための単一のエネルギー画像、をこの値の範囲に渡って再分配する。
【００８９】
備考
１）較正−較正（図１ａ又は２）について、軟組織のみによって構成されている領域があることにより、通過する厚みの長さＬがわかり、よって当該被験体の軟組織の減衰係数を直接取得することが可能になるので有利である。
【００９０】
２）「骨」のコントラストを強調−この「骨」の画像により、較正中に軟組織信号を除去し、信号を軟組織から骨の範囲に亘って再分配し、コントラストを強調し、３Ｄ再構築に有用な信号を生成することができるようになる。
【００９１】
３）非均一性の存在−異なる人の間の違いと、瞬間Ｘ線に適用される固有の特性により、減衰係数において局所的に非均一性を有し、これによって信号を乱すことが可能である。較正した二平面Ｘ線が利用可能であれば（図２）、Ｘ線について（前後及び横方向）、例えば、非均一要素（インデックスｈとする）のサイズを推定し、その効果を下記のように修正することが可能である。
１／ＬｐａｈとＬｌａｔｈ（較正した二平面Ｘ線から、及び非均一性に対する幾何学的モデルから）を推定する。
２／前後視において、軟組織を非均一性なしで通過する線Ｒｐａｌについて、通過する厚みがわかっていれば、μmを推定することが可能になる（軟組織減衰係数）。
３／中間ｈのＬｌａｔｈを含む合計長さＬｐａ２に亘る非均一を通過する線Ｒｐａ２について、μｍ（Ｌpa_Ｌlath）とμhＬlath）の結果の画像に信号が生成され、μhを推定することができるようになる。
４／横断視でＢＭＤ画像を生成するために、「外側の骨」を通る全体の厚さは既知であり（Ｌ１＋Ｌ２）、減衰係数μm及びμhと同様に、不均一性Ｌpahで通過する厚さも（ＰＡ視から）既知であり、したがって次の式で画定されるＢＭＤ画像を得るために、式２及び式３〜６について展開された推論を使用することが可能である。
【数９】
2018514363.tif 000011
【００９２】
Ｉcorrの値により、概して参照イメージング様式（二重Ｘ線吸光光度法によるイメージング方法に対応するＤＸＡ）を使用して得られるような「面積ＢＭＤ」として知られる値を得ることが可能となり、この面積ＢＭＤ値は通過した椎骨組織の不均一性を考慮していない。
【００９３】
この面積ＢＭＤ画像を使用すれば、Ｔｒａｖｅｒｔが説明した方法を使った体積密度分布を推定することが可能となる（２０１２年にＥＮＳＡＭで擁護された科学論文ｈｔｔｐｓ：／／ｔｅｌ．ａｒｃｈｉｖｅｓ−ｏｕｖｅｒｔｅｓ．ｆｒ／ｆｉｌｅ／ｉｎｄｅｘ／ｄｏｃｉｄ／８３４７４０／ｆｉｌｅｎａｍｅ／ＴＲＡＶＥＲＴ．ｐｄｆ「カスタム有限要素モデルによる胸椎−腰椎骨折のリスクの推定」（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｄｕ  ｒｉｓｑｕｅ  ｄｅ  ｆｒａｃｔｕｒｅ  ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｔｉｑｕｅ  ｄｕ  ｒａｃｈｉｓｔｈｏｒａｃｏ−ｌｏｍｂａｉｒｅ  ｐａｒ  ｕｎ  ｍｏｄｅｌｅ  ｅｎ  ｅｌｅｍｅｎｔ  ｆｉｎｉｓ  ｐｅｒｓｏｎｎａｌｉｓｅ）、要約すると、骨密度の一般的な分布を有する椎骨を位置決めすること、及びこれらのビューの１つに与えられた面積ＢＭＤから、又は反復的に双方のビューから得られる面積ＢＭＤデータから分布を調整することについて述べている）から入手可能）。
【００９４】
したがって、コンピュータによって実行されるソフトウェア／プログラムを使用して、Ｘ線を投射することによって生成された第１及び第２の画像を分析して、三次元で交差する光線の位置を推定することが可能であり、各交差位置は、第１の線源から発せられる所定の光線と第２の光源から発せられる別の所定の線源との間の交差点を特徴付けるものである。体積骨密度値を交点の少なくともいくつかに関連付けることが可能である。
【図１】
2018514363.tif 000012
【図１ａ】
2018514363.tif 000013
【図２】
2018514363.tif 000014
【国際調査報告】
2018514363.tif 000015
2018514363.tif 000016
2018514363.tif 000017
2018514363.tif 000018
2018514363.tif 000019
2018514363.tif 000020