(57)【要約】【課題】医療用画像から軟部組織の状態を定量的に測定することが可能な医療用画像処理装置を提供する。【解決手段】医療用画像処理装置は、被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像を取得し、取得された医療用画像に基づいて、骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を特定し、特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織の状態に関連する特徴量を算出する制御部２１を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された医療用画像に基づいて、骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織の状態に関連する特徴量を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする医療用画像処理装置。
【請求項２】
前記医療用画像に基づいて、骨部の端部に対して略直交する直線を求める法線決定手段を更に備え、
前記算出手段は、前記法線決定手段により求められた直線上にある医療用画像の画素値を用いて、軟部組織の骨部の端部の外形に沿う方向に対応する方向の状態に関連する第１の特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、医療用画像における骨部の端部の外形に沿った各骨部の端部に対して略直交する各直線に対応する列毎に骨部の端部及び軟部組織の端部の位置をそれぞれ特定し、
前記算出手段は、医療用画像における前記列毎の骨部の端部及び軟部組織の端部の位置に基づいて、複数の列について軟部組織の厚みをそれぞれ算出し、更に、算出された前記複数の列についての軟部組織の厚みのばらつき度合を前記第１の特徴量として算出することを特徴とする請求項２に記載の医療用画像処理装置。
【請求項４】
前記医療用画像を、骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度と当該円弧の中心からの距離とを成分とする極座標に極座標変換する極座標変換手段を更に備え、
前記算出手段は、前記極座標変換手段により極座標変換された医療用画像の画素値を用いて、軟部組織の前記円弧の中心からの距離方向の状態に関連する特徴量を前記第１の特徴量として算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の医療用画像処理装置。
【請求項５】
前記医療用画像に基づいて、骨部の端部に対して略直交する直線を求める法線決定手段を更に備え、
前記算出手段は、前記法線決定手段により求められた直線上にある医療用画像の画素値を用いて、軟部組織の前記直線の延在方向の状態に関連する第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する少なくとも何れか一の直線に対応する何れか一の列について、前記一の直線上の各位置に対応する行毎に、前記一の列を基準として所定の幅を有する複数列の画素値の代表値に対する差分をそれぞれ算出して、算出された複数の位置に対応する複数の行についての差分を前記第２の特徴量とすることを特徴とする請求項５に記載の医療用画像処理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、医療用画像における前記何れか一の列について、前記一の直線上の各位置に対応する行毎に、当該一の列を基準として異なる幅を有する第１及び第２の複数列の画素値の代表値をそれぞれ算出し、更に、算出された第１及び第２の複数列の画素値の代表値どうしの前記行毎の差分をそれぞれ算出して、算出された前記複数の行についての差分を当該一の列の前記第２の特徴量とすることを特徴とする請求項６に記載の医療用画像処理装置。
【請求項８】
前記算出手段は、更に、算出された前記複数の行についての差分のばらつき度合を前記第２の特徴量として算出することを特徴とする請求項６又は７に記載の医療用画像処理装置。
【請求項９】
前記算出手段は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する複数の直線に対応する複数の列の各々について、前記複数の直線上の各位置に対応する行毎に、各々の列を基準として所定の幅を有する複数列の画素値の代表値に対する差分をそれぞれ算出して、算出された前記複数の行についての差分を前記第２の特徴量とすることを特徴とする請求項６に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１０】
前記算出手段は、更に、前記複数の列について、算出された前記複数の行についての差分のばらつき度合をそれぞれ算出して、算出された前記複数の列についての前記ばらつき度合を前記第２の特徴量とすることを特徴とする請求項９に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１１】
前記特定手段は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する少なくとも何れか一の直線に対応する何れか一の列について、前記一の直線上の位置に対応し、軟部組織の端部の位置を表す行を特定し、
前記算出手段は、医療用画像における前記何れか一の列について、前記特定手段により特定された軟部組織の端部の位置を表す行を基準とする複数行の画素値に基づいて、所定の演算を行って前記第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項５に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１２】
医療用画像における前記何れか一の列について、ユーザーによる操作に基づいて、前記特定手段により特定された軟部組織の端部の位置を表す行を基準とする複数行を指定する第１の指定手段を更に備え、
前記算出手段は、医療用画像における前記何れか一の列について、前記特定手段により特定された軟部組織の端部の位置を表す行の画素値と、前記第１の指定手段により指定された複数行の画素値の代表値との差分を算出し、更に、算出された差分と当該複数行の行数との比を前記第２の特徴量として算出することを特徴とする請求項１１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１３】
医療用画像における前記何れか一の列について、前記特定手段により特定された軟部組織の端部の位置を表す行を基準として、軟部組織に対応する複数行を指定する第２の指定手段を更に備え、
前記算出手段は、医療用画像における前記何れか一の列について、前記特定手段により特定された軟部組織の端部の位置を表す行の画素値と、前記第２の指定手段により指定された複数行の画素値の代表値との差分を前記第２の特徴量として算出することを特徴とする請求項１１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１４】
医療用画像における前記何れか一の列について、前記一の直線上の各位置に対応する複数の行間の画素値を補間する補間手段を更に備え、
前記算出手段は、医療用画像における前記補間手段により画素値が補間された前記何れか一の列について、前記所定の演算を行って前記第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項１１〜１３の何れか一項に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１５】
前記算出手段は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する何れか一の直線に対応する何れか一の列について、前記特定手段により特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織に対応する領域を特定し、特定された軟部組織に対応する部分について、前記第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項５〜１４の何れか一項に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１６】
前記医療用画像を、骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度と当該円弧の中心からの距離とを成分とする極座標に極座標変換する極座標変換手段を更に備え、
前記算出手段は、前記極座標変換手段により極座標変換された医療用画像の画素値を用いて、軟部組織の前記円弧の中心からの距離方向の状態に関連する特徴量を前記第２の特徴量として算出することを特徴とする請求項５〜１５の何れか一項に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１７】
前記特定手段は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する少なくとも何れか一の直線に対応する何れか一の列について、前記一の直線上の各位置に対応する行毎に所定範囲内の画素値の代表値を算出し、算出された各行毎の所定範囲内の画素値の代表値に基づいて、骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を特定することを特徴とする請求項１〜１６の何れか一項に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１８】
前記算出手段により算出された軟部組織の状態に関連する特徴量を出力する出力手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜１７の何れか一項に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１９】
前記出力手段は、更に、前記特定手段により特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を出力することを特徴とする請求項１８に記載の医療用画像処理装置。
【請求項２０】
被写体の骨部及び軟部組織を撮影する撮影装置と、画像処理装置とを備える医療用画像撮影システムであって、
前記画像処理装置は、
前記撮影装置により撮影された被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された医療用画像に基づいて、骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部に基づいて、軟部組織の状態に関連する特徴量を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする医療用画像撮影システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用画像処理装置及び医療用画像撮影システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の関節部の軟骨は、通常、従来の銀塩フィルム等を用いて撮影される単純Ｘ線画像（すなわち吸収画像）には描出されない。また、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：核磁気共鳴画像法）を用いれば、関節部の軟骨を描出することが可能であるが、画像解像度がさほど高くなく、特に手指など比較的小さな関節に発症する関節炎や関節リウマチ等による軟骨の欠損や破壊、すり減り具合等を必ずしも定量的に測定することができなかった。そのため、従来は、手指の関節リウマチ等の診断においては、患者の手指にＸ線を照射して単純Ｘ線画像を撮影し、手指の関節部を構成する骨同士の隙間の間隔から、その部分には写っていないが存在するはずの軟骨の厚みやすり減り具合等の軟骨の状態を推定する等して診断が行われていた。
【０００３】
一方、Ｘ線が物体を透過するときに生じるＸ線の位相シフトを捉えて画像化する、タルボ効果を利用するタルボ干渉計を用いたＸ線撮影装置や、それを応用したタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置が知られている（例えば特許文献１〜３参照）。なお、以下では、このタルボ干渉計やタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線撮影装置を、Ｘ線タルボ撮影装置という。
【０００４】
Ｘ線タルボ撮影装置で撮影を行うと、単数または複数のモアレ画像が撮影されるが、複数のモアレ画像を縞走査法の原理に基づく方法で撮影して解析したり、或いは１枚のモアレ画像をフーリエ変換法を用いて解析したりすることで、Ｘ線の吸収に基づくコントラストが写し出された吸収画像（上記のＸ線の吸収画像と同じ）と、位相情報に基づくコントラストが写し出された微分位相画像と、小角散乱に基づくコントラストが写し出された小角散乱画像の少なくとも３種類の画像を再構成して生成することができることが知られている。
【０００５】
そして、本願発明者らは、このＸ線タルボ撮影装置を関節部の軟骨の撮影に適用し、解剖した関節部をＸ線タルボ撮影装置で撮影したところ、非特許文献１に示されているように、少なくとも微分位相画像中に関節部の軟骨を写すことが可能であることを見出した。そして、さらに、上記のような解剖された状態の関節部ではなく、解剖されていない生体においても、関節部のモアレ画像を撮影して上記のように再構成することで、少なくとも微分位相画像中に関節部の軟骨を写すことが可能であることが見出された。
また、吸収画像や微分位相画像などの再構成画像中の関節部の軟骨の厚みを測定する医療用画像撮影システムも提案されている（例えば特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第５８１２６２９号明細書
【特許文献２】特開２００８−２００３５９号公報
【特許文献３】国際公開第２０１１／０３３７９８号パンフレット
【特許文献４】特開２０１５−１０４４４１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】永島雅文、外７名，「関節軟骨の描出−微分干渉の原理を応用したＸ線撮影技術の可能性（第１４回臨床解剖研究会記録  ２０１０．９．１１）」，臨床解剖研究会記録，２０１１年２月，Ｎｏ１１，ｐ．５６−５７、［平成２５年１１月２１日検索］、インターネット＜URL : http://www.jrsca.jp/contents/records/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、上記特許文献４の医療用画像撮影システムでは、再構成画像中に写っている関節部の骨部の端部から軟骨の端部までの厚みを測定することができるものの、軟骨全体の状態を定量的に測定することができなかった。また、例えば疾病等を有している患者の関節部の軟骨の表面に凹みがある場合、再構成画像中に写っている軟骨の端部の凹みについては確認することができても、当該軟骨を立体的に捉えて前後方向にも凹みが生じているのか否かを判断することはできなかった。さらに、軟骨の表面の状態によっては軟骨の端部に対応する画素値が相対的に小さくなってしまい、軟骨の端部の位置を識別することができないといった問題もある。
【０００９】
本発明は、上記の点を鑑みてなされたものであり、医療用画像から軟部組織の状態を定量的に測定することが可能な医療用画像処理装置及び医療用画像撮影システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の問題を解決するために、本発明の医療用画像処理装置は、
被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された医療用画像に基づいて、骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された骨部の端部及び軟部組織の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織の状態に関連する特徴量を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像から軟部組織の状態を定量的に測定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る医療用画像撮影システムの全体構成を表す概略図である。
【図２】医療用画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】（Ａ）吸収画像の一例を示す図であり、（Ｂ）微分位相画像の一例を示す図である。
【図４】微分位相画像を極座標変換して得られる極座標変換画像の一例を示す図である。
【図５】（Ａ）極座標変換画像の一部分を拡大して示す図であり、（Ｂ）極座標変換画像の一部分を画素値で表した図である。
【図６】極座標変換画像の画素値の一部分を拡大して示す図である。
【図７】（Ａ）極座標変換画像の何れか一の列の各行の画素値の代表値の一例を示す図であり、（Ｂ）極座標変換画像の何れか一の列の各行の画素値を示す図である。
【図８】（Ａ）微分位相画像中で軟骨の端部の位置を示す図であり、（Ｂ）極座標変換画像中で軟骨の端部の位置を示す図であり、（Ｃ）軟骨の厚みの標準偏差の一例を示す図である。
【図９】微分位相画像を極座標変換して得られる極座標変換画像の一部分を画素値で表した図である。
【図１０】（Ａ）極座標変換画像の何れか一の列について、第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値の一例を示す図であり、（Ｂ）第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値の差分の一例を示す図である。
【図１１】極座標変換画像における複数の列について、第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値の差分の標準偏差の一例を示す図である。
【図１２】極座標変換画像の何れか一の列の各行の画素値の一例を示す図である。
【図１３】極座標変換画像の何れか一の列の各行の画素値の補間前後の状態の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る医療用画像撮影システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１４】
［医療用画像撮影システムの構成について］
図１は、本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００の全体構成を表す概略図である。
図１に示すように、本実施形態に係る医療用画像撮影システム１００は、Ｘ線タルボ撮影装置１と医療用画像処理装置２とを備えている。
【００１５】
［Ｘ線タルボ撮影装置］
本実施形態では、Ｘ線タルボ撮影装置１が、後述する線源格子（マルチ格子やマルチスリット等ともいう。）１２を備えるタルボ・ロー干渉計を用いたＸ線タルボ撮影装置である場合について説明するが、Ｘ線タルボ撮影装置１が、線源格子１２を備えず、第１格子（Ｇ１格子ともいう。）１４と第２格子（Ｇ２格子ともいう。）１５のみを備えるタルボ干渉計を用いたＸ線タルボ撮影装置である場合にも本発明を適用することができる。
なお、タルボ干渉計等を構築する基本となるタルボ効果とは、一定の周期でスリットが設けられた第１格子（Ｇ１格子）を可干渉性（コヒーレント）のＸ線が透過すると、Ｘ線の進行方向に一定周期でその格子像を結ぶ現象をいう（例えば前述した特許文献２参照）。この格子像は自己像と呼ばれ、タルボ干渉計等では、自己像を結ぶ位置に第２格子（Ｇ２格子）を配置することでモアレ縞を生じさせることができる。そして、照射されるＸ線内に被写体を配置すると、被写体によりモアレ縞に歪みが生じる。
Ｘ線タルボ撮影装置１では、このようにして被写体によりモアレ縞に歪みが生じたモアレ画像を撮影するように構成される。
【００１６】
以下、Ｘ線タルボ撮影装置１の構成等について説明する。
Ｘ線タルボ撮影装置１は、放射線発生装置１１と、線源格子１２と、被写体台１３と、第１格子１４と、第２格子１５と、放射線検出器１６と、支柱１７と、基台部１８と、コントローラー１９とを備えている。
なお、本実施形態では、図１に示すように、Ｘ線タルボ撮影装置１が、上側に設けられた放射線発生装置１１から下方の被写体に向けて放射線を照射するように構成されている場合について説明するが、放射線の照射方向はこれに限らず、水平方向や任意の方向に照射されるように構成することも可能であり、そのように構成されている場合にも本発明を適用することができる。
【００１７】
放射線発生装置１１は、Ｘ線源１１ａとして、例えば医療現場で広く一般に用いられているクーリッジＸ線源や回転陽極Ｘ線源等を備えている。また、それ以外のＸ線源を用いることも可能である。そして、図１の状態では、放射線発生装置１１の下方に線源格子１２が設けられている。
また、Ｘ線源１１ａの陽極の回転等により生じる放射線発生装置１１の振動が線源格子１２に伝わらないようにするために、線源格子１２は、放射線発生装置１１には取り付けられず、支柱１７に設けられた基台部１８に取り付けられた固定部材１２ａに取り付けられている。さらに、放射線発生装置１１の振動が支柱１７等のＸ線タルボ撮影装置１の他の部分に伝播しないようにし、或いは伝播する振動をより小さくするために、放射線発生装置１１と支柱１７との間に緩衝部材１７ａが設けられている。
【００１８】
また、線源格子１２、第１格子１４、第２格子１５には、放射線の照射方向であるｚ方向と直交するｙ方向に所定の周期で図示しない複数のスリットが配列されて形成されている。この場合、上記のスリットの延在方向はｘ方向になる。
そして、上記の固定部材１２ａには、線源格子１２のほか、線源格子１２を透過した放射線の線質を変えるためのろ過フィルター（付加フィルターともいう。）１１２、照射される放射線の照射野を絞るための照射野絞り１１３、放射線を照射する前に放射線の代わりに可視光を被写体に照射して位置合わせを行うための照射野ランプ１１４等が取り付けられている。なお、線源格子１２とろ過フィルター１１２と照射野絞り１１３とは、必ずしもこの順番に設けられる必要はない。
また、線源格子１２等の周囲には、それらを保護するための第１のカバーユニット１２０が配置されている。
【００１９】
放射線発生装置１１と第１格子１４との間には、被写体である患者の関節部を撮影するために被写体を保持する被写体台１３が配置されている。そして、図１の状態では、被写体台１３の下方に、第１格子１４および第２格子１５が配置されており、第２格子１５の直下に、Ｘ線検出器１６が配置されている。
Ｘ線検出器１６は、照射されたＸ線に応じて電気信号を生成する図示しない変換素子が配置され、この変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取る装置であり、第２格子１５上に生じる前述したモアレ画像を撮影するようになっている。そして、第１格子１４、第２格子１５、Ｘ線検出器１６の周囲には、それらを患者の脚等から保護するための第２のカバーユニット１３０が配置されている。
なお、Ｘ線タルボ撮影装置１で、いわゆる縞走査法を用いてモアレ画像を複数枚撮影するように構成する場合には、線源格子１２、第１格子１４、第２格子１５のうちのいずれか１つ、或いは第１格子１４と第２格子１５の両方をｙ方向に移動させるための図示しない移動装置等が設けられる。一方、縞走査法を用いずにＸ線タルボ撮影装置１でモアレ画像を１枚だけ撮影し、コントローラー１９でこの１枚のモアレ画像に対してフーリエ変換法等を用いて解析する等して吸収画像や微分位相画像等を再構成して生成する場合にも本発明を適用することができる。
【００２０】
コントローラー１９は、例えば、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピューターで構成されているが、専用の制御装置として構成することも可能である。また、図示を省略するが、コントローラー１９には、入力手段や表示手段等の適宜の手段や装置が設けられている。そして、コントローラー１９は、Ｘ線タルボ撮影装置１に対する全般的な制御を行うようになっている。
すなわち、例えば、放射線発生装置１１に管電圧や照射時間等を設定したり、また、Ｘ線タルボ撮影装置１が上記のように縞走査法を用いて複数枚のモアレ画像を撮影するものである場合には、移動装置による第１格子１４等の移動量や移動速度等を制御するとともに、格子の移動と放射線発生装置１１からの放射線の照射とのタイミングを調整する等の処理を行うことができるようになっている。
【００２１】
また、コントローラー１９は、撮影された単数または複数のモアレ画像に基づいて、Ｘ線の吸収画像（図３（Ａ）参照）、微分位相画像（図３（Ｂ）参照）、小角散乱画像（図示略）等を再構成して生成するようになっている。なお、コントローラー１９は、Ｘ線検出器１６により撮影された被写体の画像信号すなわちモアレ画像に基づいて、被写体の吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像（およびそれらの画像を合成する等して得られる種々の画像）を再構成して生成するようになっている。
なお、図３（Ａ）に示す吸収画像及び図３（Ｂ）に示す微分位相画像は、被写体である患者の手指の関節部を撮影したモアレ画像に基づいて再構成されたものの一例を表している。
【００２２】
また、コントローラー１９には、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して医療用画像処理装置２（詳細後述）が接続されている。
なお、本実施形態では、コントローラー１９と医療用画像処理装置２とは別の装置として構成されているが、両者を同じ装置として構成することも可能である。また、放射線発生装置１１を制御する図示しないジェネレーターを、コントローラー１９とは別に設けるように構成することも可能である。すなわち、コントローラー１９、医療用画像処理装置２および放射線発生装置１１のジェネレーター等のうちのいずれか或いは複数を１つの装置として構成し、或いはそれぞれを別体の装置として構成するかは適宜任意に変更可能である。
【００２３】
［医療用画像処理装置］
次に、医療用画像処理装置２の構成等について説明する。
図２は、医療用画像処理装置２の機能的構成を示すブロック図である。
【００２４】
医療用画像処理装置２は、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９と同様に汎用コンピューターや専用の処理装置から構成され、具体的には、図２に示すように、制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５を備えて構成されている。
【００２５】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、記憶部２５に記憶されているプログラムとの協働により、各種処理を実行する。また、制御部２１は、例えば、被写体である患者の関節部が写されている吸収画像（図３（Ａ）参照）や微分位相画像（図３（Ｂ）参照）や小角散乱画像等の再構成画像（医療用画像）に基づいて、関節部の軟部組織の状態に関連する特徴量を算出する軟部組織測定処理（詳細後述）を実行する。
【００２６】
操作部２２は、例えば、キーボードやマウス等で構成され、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部２１に出力する。
表示部２３は、制御部２１による表示制御に従って、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイに各種の画像やグラフ等を表示する。
【００２７】
通信部２４は、通信インターフェースを備え、ネットワーク上の外部装置（例えば、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９等）と通信する。
記憶部２５は、制御部２１により実行されるプログラム、プログラムの実行に必要なデータを記憶している。
【００２８】
［軟部組織測定処理］
次に、医療用画像処理装置２の制御部２１により実行される軟部組織測定処理について詳細に説明する。
すなわち、上記したように、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９は、例えば、被写体である患者の関節部として手指の関節部を撮影したモアレ画像に基づいて、吸収画像（図３（Ａ）参照）や微分位相画像（図３（Ｂ）参照）や小角散乱画像等の再構成画像（医療用画像）を再構成する処理を行う。そして、例えば、微分位相画像中には、関節部の軟骨の表面に対応する端部（以下、軟骨の端部という。）が表されることが分かっている。そこで、本願出願人は、骨部の端部から軟骨の端部までの厚みを軟骨の厚みとして測定する技術を開発したが、実際の医療現場では、軟骨の厚みを含め軟部組織全体の状態を定量的に測定することも望まれている。
本実施形態では、医療用画像処理装置２の制御部２１は、吸収画像（図３（Ａ）参照）や微分位相画像（図３（Ｂ）参照）や小角散乱画像等の再構成画像を極座標変換した極座標変換画像（図４参照）の画素値を用いて、軟部組織の状態に関連する特徴量を算出するように構成されている（軟部組織測定処理）。また、この軟部組織測定処理にて、制御部２１は、取得手段、特定手段、算出手段として機能する。
以下に、軟部組織測定処理における制御部２１の機能及び作用を、第１〜第３の手法毎に分けて説明する。
【００２９】
なお、以下の説明では、再構成画像として、微分位相画像（図３（Ｂ）参照）を例示するが、これ以外にも、吸収画像（図３（Ａ）参照）や小角散乱画像、さらに、吸収画像や微分位相画像や小角散乱画像等から再構成される新たな画像を用いても良い。ただし、吸収画像は、軟部組織の写りが悪いことがあるため、骨部の端部の検出のみ使われても良い。
【００３０】
＜第１の手法＞
第１の手法では、制御部２１は、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量を算出する。具体的には、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列について軟骨の厚みをそれぞれ算出し、算出された複数の列についての軟骨の厚みのばらつき度合を軟部組織の円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量（第１の特徴量）として算出する。
この第１の特徴量は、軟部組織の骨部の端部の外形に沿う方向に対応する方向の状態に関連する特徴量のことである（詳細後述）。
【００３１】
すなわち、制御部（取得手段）２１は、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９により再構成された微分位相画像（図３（Ｂ）参照）を通信部２４を介して取得する。ここで、制御部２１は、取得された微分位相画像を表示部２３のディスプレイ上に表示させても良い。
【００３２】
そして、制御部（特定手段）２１は、取得された微分位相画像に基づいて、骨部の端部の位置を特定する。
すなわち、例えば、微分位相画像中の１画素幅の画素行について左から右に１画素ずつシフトさせながら画素値を見ていくと、関節部の骨部の端部の部分で画素値が急激に小さくなる。そのため、画素値の変動幅に対して閾値を設定しておき、微分位相画像上の１画素幅の画素行を例えば左から右に向かって１画素ずつシフトさせながら検出していき、各画素値の平均値を算出していく。その際、画素値の平均値ではなく、例えば３０画素分や１００画素分等の移動平均を算出してもよい。そして、ある画素の画素値と、算出した平均値や移動平均（この場合は当該画素を含まない移動平均）との差分の絶対値が上記の閾値以上に大きくなり、画素値が閾値以上に大きく変動した画素を当該画素行における関節部の骨部の端部の位置として特定する。さらに、画素行を微分位相画像の上下方向にシフトさせながら上記の処理を行うことで、微分位相画像における関節部の骨部の端部の位置を特定するように構成することが可能である。
なお、制御部２１は、表示部２３のディスプレイ上に、微分位相画像中で特定された関節部の骨部の端部を識別可能に表示させても良い。
【００３３】
ここで、再構成画像として、吸収画像（図３（Ａ）参照）を用いることもでき、この場合にも、同様に、吸収画像中の１画素幅の画素行について例えば左から右に向かって１画素ずつシフトさせながら画素値を見ていくと、関節部の骨部の端部の部分で画素値が急激に小さくなる（暗くなる）。
また、吸収画像（図３（Ａ）参照）の場合には、画像における手指の左右方向の向きを逆にして撮影しても、骨部の画素値が大きく（すなわち明るく）、その周囲の部分の画素値が小さくなるという特徴に変わりはないが、微分位相画像（図３（Ｂ）参照）の場合、画像における手指の左右方向の向きを逆にして撮影すると、関節部の骨部の端部における明暗が逆になるという特徴がある。すなわち、微分位相画像の場合、図３（Ｂ）から分かるように、例えば、画像の左側に写っている骨部で関節部の骨部の端部の画素値が小さくなる（すなわち暗くなる）場合には、反対側の左側に写っている骨部では、関節部の骨部の端部の画素値が大きくなる（すなわち明るくなる）という特徴がある。
そのため、関節面が凸面である側の骨部（すなわち関節頭を有する骨部）が微分位相画像における左側に写っている状態（図３（Ｂ）参照）では、微分位相画像上の１画素幅の画素行について左から右に向かって１画素ずつシフトさせながら画素値を見ていった場合に画素値が急激に小さくなる画素が、関節部の骨部の端部に対応する画素ということになる。一方、図示を省略するが、関節面が凸面である側の骨部が、逆に微分位相画像における右側に写っている状態では、微分位相画像上の１画素幅の画素行について右から左に向かって１画素ずつシフトさせながら画素値を見ていった場合に画素値が急激に大きくなる画素が関節部の骨部の端部に対応する画素ということになる。ここでは関節部が左右に配置されている画像について説明したが、上下に配置された場合も方向が異なるだけで同様である。
【００３４】
なお、上記のように、微分位相画像のある画素行上の各画素の画素値の平均値や移動平均を算出し、それと当該画素の画素値との差分（或いはその絶対値）をとる理由は、微分位相画像等の再構成画像が、画像ごとに全体的に明るかったり暗かったりする場合があるためである。
また、上記のように差分に閾値を設ける代わりに、差分を平均値や移動平均で割った値（すなわちいわゆる変動率）に対して閾値を設けておき、算出した変動率（の絶対値）が閾値以上になった画素を関節部の骨部の端部の位置として特定するように構成することも可能であるが、画像処理装置２における関節部の骨部の端部の特定処理は、特定の手法に限定されるものではない。
さらに、関節部の骨部の端部の特定を、上記のように画像処理装置２が自動的に行うように構成する代わりに、例えば、ユーザーが画像処理装置２の表示部２３上に表示された微分位相画像等の再構成画像を見ながら手動で行うように構成することも可能である。
【００３５】
さらに、上記の関節部の骨部の端部の特定処理においては、関節面が凸面である側の骨部（すなわち図３（Ａ）及び図３（Ｂ）では左側の骨部）の端部だけでなく、関節面が凹面である側の骨部（すなわち関節窩を有する骨部。図３（Ａ）及び図３（Ｂ）の右側の骨部参照）の端部も検出される場合があり得る。そのため、微分位相画像等の再構成画像中に関節部の骨部の端部を複数特定する可能性がある場合には、特定した骨部の端部の形状が凸面状であるか凹面状であるかを判断し、凸面状である骨部の端部を選択するように構成する等して、関節部の骨部の端部として特定するように構成することが可能である。
また、吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像等の再構成画像は何れもＸ線タルボ撮影装置１で撮影された同じモアレ画像から再構成されて生成されるため、関節部の骨部の端部は、いずれの再構成画像においても画像中の同じ位置に写っている状態になる。そのため、上記のようにして特定した関節部の骨部の端部の位置の情報（すなわち再構成画像中における画素の座標等）をそのまま微分位相画像に当てはめることで、微分位相画像中の関節部の骨部の端部の位置を特定することができる。
【００３６】
そして、制御部（極座標変換手段）２１は、微分位相画像中で特定された骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度θと当該円弧の中心からの距離ｒとを成分とする極座標に極座標変換する。
具体的には、制御部２１は、微分位相画像中の関節部の骨部の端部上に少なくとも３つの点を自動的に設定するか、或いはユーザーによる操作部２２の操作に応じて少なくとも３つの点を設定する。そして、制御部２１は、設定された少なくとも３つの点に基づいて、関節部の骨部の端部を円弧で近似して、当該円弧の中心周りの角度θと中心からの距離ｒとを各成分として各画素の座標を（θ，ｒ）で表す極座標系に極座標変換する（図４参照）。なお、図４には、微分位相画像を極座標変換して得られる極座標変換画像の一例を示しており、横軸方向が円弧の中心周りの角度θに対応するθ軸方向を表し、縦軸方向が円弧の中心からの距離ｒに対応するｒ軸方向を表している。
この極座標変換画像上では、直交座標上で関節面が凸面である側の骨部の端部（正確にはそのうちの円弧で良好に近似できる部分；図３（Ｂ）参照）がほぼ直線状に表された状態になる。同様に、例えば、関節リウマチ等の疾病を有しない健常者の軟骨の場合、軟骨の端部もそれに平行したほぼ直線状に表された状態になる。
【００３７】
なお、関節部の骨部の端部を円弧で近似する際に、制御部２１は、微分位相画像中の関節部の骨部の端部上に多数の点を設定して、例えば最小二乗法やハフ変換等を用いて骨部の端部を近似する円弧を導出するようにしても良い。
【００３８】
また、制御部（特定手段）２１は、極座標変換された医療用画像（極座標変換画像）の画素値に基づいて（図５（Ｂ）参照）、当該極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に骨部の端部及び軟骨の端部の位置をそれぞれ特定する。
ここで、制御部２１は、必ずしもｒ軸方向については極座標変換画像全体の画素値を利用する必要はない。すなわち、円弧の中心自体は、一般的に骨部の端部から離れた深部に設定されるため、当該円弧の中心から骨部の端部までの部分は、本願の目的とする軟部組織の状態の測定とは直接的には関係がないためである。そこで、図５（Ａ）に示すように、制御部２１は、極座標変換画像の各画素の中で、例えば、微分位相画像中で特定された関節部の骨部の端部を構成する各画素の位置情報（座標）を利用して、極座標変換画像中で対応する画素の位置を骨部の端部の位置として特定し、少なくとも骨部の端部近傍部分から軟骨側（円弧の中心から離れる側；図４における下方向）の一部分の各画素の画素値を取得しても良い。
なお、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す極座標変換画像の一部分について、所定の階調（例えば、16bit等）に変換した画素値で表した図である。また、後述する図６には、図５（Ｂ）に示す極座標変換画像の画素値の一部分を抜き出して拡大して示している。
【００３９】
具体的には、上記したように、関節面が凸面である側の骨部（すなわち関節頭を有する骨部）が左側に写っている状態の微分位相画像中では、関節部の骨部の端部の部分で画素値が小さくなるが、当該微分位相画像を極座標変換した極座標変換画像においても同様に、関節部の骨部の端部の部分で画素値が小さくなる。そこで、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に、円弧の中心側から離れる方向（図中、上側から下側）に１画素ずつシフトさせながら当該中心からの各距離ｒに対応する各行の画素値を見ていき、円弧の中心から最も近い位置で極小値をとる行の画素を骨部の端部の位置として特定する（図６参照）。すなわち、円弧の中心から最も近い位置での極小値が骨部の端部に対応するとは限らないが、骨部のうちの端部に近い領域は網目のような構造になっており、骨部の端部で極小値となる可能性が高いためである。
さらに、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に、骨部の端部の次に極小値をとる行の画素を軟骨の端部の位置として特定する（図６参照）。
また、図示は省略するが、関節面が凸面である側の骨部が右側に写っている状態の微分位相画像では、関節部の骨部の端部の部分で画素値が大きくなるが、当該微分位相画像を極座標変換した極座標変換画像においても同様に、関節部の骨部の端部の部分で画素値が大きくなる。この場合には、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に、円弧の中心から最も近い位置で極大値をとる行の画素を骨部の端部の位置として特定する。さらに、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に、骨部の端部の次に極大値をとる行の画素を軟骨の端部の位置として特定する。
【００４０】
なお、制御部２１は、表示部（出力手段）２３のディスプレイ上に、微分位相画像や極座標変換画像中で特定された関節部の軟骨の端部の位置（図中、矢印で示した位置）を識別可能に表示させても良い（図８（Ａ）及び図８（Ｂ）参照）。図８（Ａ）及び図８（Ｂ）では、軟骨の端部を白線で表しているが、一例であってこれに限られるものではなく、ユーザーが識別可能な表示態様であれば良い。
また、極座標変換画像中で骨部の端部の位置を特定する手法としては、例えば、微分位相画像中で特定された関節部の骨部の端部を構成する各画素の位置情報（座標）を利用して、極座標変換画像中で対応する画素の位置を骨部の端部の位置として特定しても良い。
【００４１】
また、骨部の端部や軟骨の端部の位置を特定する際に、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する各列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に所定範囲内の画素値の代表値を算出し、算出された各行毎の所定範囲内の画素値の代表値を利用しても良い（図７（Ａ）参照）。
すなわち、例えば、被写体である患者の関節部の骨部や軟骨の状態、さらには、微分位相画像の明るさによっては、骨部の端部や軟骨の端部に対応する極値が明確にならない場合があるためである。これに対応するために、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する各列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行の画素を中心とする所定範囲内の複数の画素（例えば、３５０画素等）の画素値を平滑化して代表値を算出する（図７（Ａ）参照）。この所定範囲は、各行の中で設定されても良いし、隣合う行に跨がって設定されても良い。
これにより、骨部の端部の仮位置（矢印Ａ）に対応し、円弧の中心から最も近い位置で極値（図７（Ａ）では、極小値）をとる行の画素や、軟骨の端部の仮位置（矢印Ｂ）に対応し、骨部の端部の次に極値（図７（Ａ）では、極小値）をとる行の画素が明確となる。そして、制御部２１は、特定された骨部の端部の仮位置や軟骨の端部の仮位置を基準とすることで大まかな目安を付けて、例えば、骨部の端部の仮位置や軟骨の端部の仮位置を中心に行方向に所定数の範囲内から、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する各列における骨部の端部及び軟骨の端部の位置をそれぞれ特定する。
【００４２】
なお、図７（Ａ）は、極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の所定範囲内の画素値の代表値をプロットしたグラフである。また、図７（Ｂ）は、極座標変換画像における図７（Ａ）に対応する一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の画素値をプロットしたグラフである。
【００４３】
そして、制御部（算出手段）２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎の骨部の端部及び軟骨の端部の位置に基づいて、円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列について軟骨の厚みをそれぞれ算出する。すなわち、制御部２１は、極座標変換画像における複数の列について、特定された骨部の端部の位置（行）と軟骨の端部の位置（行）との距離の差を軟骨の厚みとしてそれぞれ算出する。そして、制御部２１は、算出された極座標変換画像における複数の列についての軟骨の厚みの標準偏差（ばらつき度合）を軟部組織の円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量として算出する。
なお、軟骨の厚みのばらつき度合としては、上記した標準偏差の他に、例えば、分散を利用しても良い。
【００４４】
このように、極座標変換された医療用画像における円弧の中心周りの各角度θが、医療用画像における骨部の端部の外形に沿った各骨部の端部に対して略直交する各直線（法線）に対応し、制御部（特定手段）２１は、医療用画像における骨部の端部の外形に沿った各骨部の端部に対して略直交する各直線に対応する列毎に骨部の端部及び軟骨の端部の位置をそれぞれ特定する。
さらに、制御部（算出手段）２１は、医療用画像の骨部の端部に対して略直交する直線上にある画素値を用いて、軟部組織の骨部の端部の外形に沿う方向に対応する方向の状態に関連する第１の特徴量を算出する。具体的には、制御部２１は、医療用画像における列毎の骨部の端部及び軟部組織の端部の位置に基づいて、複数の列について軟部組織の厚みをそれぞれ算出し、算出された複数の列についての軟部組織の厚みのばらつき度合を第１の特徴量として算出する。
【００４５】
また、制御部２１は、表示部（出力手段）２３のディスプレイ上に、軟部組織の円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量として算出された軟骨の厚みの標準偏差を表示させる（図８（Ｃ）参照）。このとき、表示部２３は、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度に対応する複数の列の軟骨の厚みも併せて表示可能としても良い。
これにより、ユーザーが、関節部全体について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態、すなわち、軟骨全体の厚みのばらつき度合を確認することが可能となる。
【００４６】
なお、上記した第１の手法では、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する全ての列を処理対象としたが、例えば、単に軟骨全体の厚みのばらつきの傾向のみを確認したい場合等には、必ずしも全ての列を処理対象とする必要はない。例えば、極座標変換画像における複数の列を所定数間引いて（１つ飛ばしで）列を指定して軟骨の厚みを算出することで、処理の高速化を図ることもできる。
【００４７】
＜第２の手法＞
第２の手法では、制御部２１は、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量を算出する。具体的には、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、一の列を基準として所定の幅を有する複数列の画素値の代表値に対する差分をそれぞれ算出して、算出された円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分を軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量（第２の特徴量）とする。
この第２の特徴量は、軟部組織の骨部の端部に対して略直交する直線（法線）の延在方向の状態に関連する特徴量のことである（詳細後述）。
【００４８】
すなわち、上記した第１の手法と同様に、制御部（取得手段）２１は、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９により再構成された微分位相画像（図３（Ｂ）参照）を通信部２４を介して取得する。また、制御部（特定手段）２１は、取得された微分位相画像に基づいて、骨部の端部の位置を特定する。また、制御部（極座標変換手段）２１は、微分位相画像中で特定された骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度θと当該円弧の中心からの距離ｒとを成分とする極座標に極座標変換する（図９参照）。
【００４９】
ここで、図９は、図５（Ｂ）と同様に、図５（Ａ）に示す極座標変換画像の一部分について、所定の階調（例えば、16bit等）に変換した画素値で表した図である。
すなわち、第２の手法にあっても、上記した第１の手法と同様に、必ずしもｒ軸方向については極座標変換画像全体の画素値を利用する必要はないため、制御部２１は、少なくとも骨部の端部近傍部分から軟骨側（円弧の中心から離れる側；図４における下方向）の一部分の各画素の画素値を取得する。また、骨部の端部の位置を特定する手法も、上記した第１の手法と同様であり、ここでは詳細な説明は省略する。
【００５０】
また、制御部（算出手段）２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、一の列を基準として所定の幅を有する複数列の画素値の代表値に対する差分をそれぞれ算出して、算出された円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分を軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量とする。
すなわち、制御部２１は、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量を、極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する何れか一の列についてのみ算出することができる一方で、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々についても算出することができるようになっている。
例えば、ユーザーが関節部の何れか一部分の軟部組織の状態を確認したい第１の場合には、ユーザーが所望する一部分について、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量が算出され、一方、ユーザーが関節部全体について軟部組織の状態を確認したい第２の場合には、極座標変換画像における複数の列について、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量が算出される。
【００５１】
＜第１の場合＞
具体的には、例えば、ユーザーによって関節部の軟部組織の状態を確認したい部分（例えば、骨部の端部等）が微分位相画像や極座標変換画像中で指定されると、制御部２１は、極座標変換画像中にて、ユーザーによって指定された部分に対応する何れか一の列（図９中、破線Ｌで囲繞された一の列）を特定する。そして、制御部２１は、特定された一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、当該一の列を基準として異なる幅を有する第１及び第２の複数列の画素値の代表値をそれぞれ算出し、算出された第１及び第２の複数列の画素値の代表値どうしの行毎の差分をそれぞれ算出する。
例えば、制御部２１は、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、一の列を中心として列方向（図９中、左右方向）に５画素の幅を有する第１幅の範囲及び３９画素の幅を有する第２幅の範囲をそれぞれ設定し、設定されたそれぞれの範囲内で画素値の平均値を代表値として算出する（図１０（Ａ）参照）。そして、制御部２１は、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、第１幅の範囲の画素値の平均値と第２幅の範囲の画素値の平均値の差分をそれぞれ算出する。つまり、画素数が相対的に多い第２幅の範囲からは局所的に発生するノイズや誤差の影響を排除した全体的な傾向を特定することができ、さらに、幅の異なる第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値の差分を算出することにより、骨部の端部や軟骨の端部に対応する部分を目立ち難くすることができる。
なお、第１幅の範囲を５画素の幅としたが、第２幅の範囲よりも少ない画素数であれば良く、例えば、１画素であっても良い。さらに、第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素数は、一例であってこれらに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
【００５２】
また、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分を当該一の列の軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として、表示部（出力手段）２３のディスプレイ上に表示させる（図１０（Ｂ）参照）。
なお、図１０（Ａ）は、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の平均値をプロットしたグラフであり、図１０（Ｂ）は、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の平均値の差分をプロットしたグラフである。
【００５３】
また、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分の標準偏差（ばらつき度合）を軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出しても良い。
このとき、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、軟部組織に対応する領域のみの差分の標準偏差を算出して、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量としても良い。具体的には、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、上記した第１の手法と同様に、骨部の端部及び軟骨の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置を特定する。そして、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行の中で、特定された骨部の端部及び軟骨の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織に対応する領域を特定する。例えば、骨部の端部の位置を基準とする場合には、制御部２１は、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行のうち、当該骨部の端部の位置に対応する行から軟骨側（円弧の中心から離れる側）に所定の行数移動させた位置（行）を特定し、特定された位置を境界として骨部に対応する領域と軟部組織に対応する領域とを特定する。一方、軟骨の端部の位置を基準とする場合には、制御部２１は、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行のうち、当該軟骨の端部の位置に対応する行から骨部側（円弧の中心側）に所定の行数移動させた位置（行）を特定し、特定された位置を境界として骨部に対応する領域と軟部組織に対応する領域とを特定する。
そして、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行の中で、軟部組織に対応する領域の複数の行のみの差分の標準偏差を算出する。
なお、ばらつき度合としては、上記した第１の手法と同様に、標準偏差の他に、例えば、分散を利用しても良い。
【００５４】
また、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分の標準偏差、或いは、極座標変換画像における軟部組織に対応する領域の複数の行のみの差分の標準偏差についても、表示部２３のディスプレイ上に表示させても良い（図１０（Ｂ）参照）。
これにより、ユーザーが、関節部の何れか一部分について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態、すなわち、軟骨の一部分について表面が荒れておらずその端部の位置が明確であるかどうか等を確認することが可能となる。
【００５５】
＜第２の場合＞
具体的には、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、各々の列を基準として異なる幅を有する第１及び第２の複数列の画素値の代表値をそれぞれ算出し、算出された第１及び第２の複数列の画素値の代表値どうしの行毎の差分をそれぞれ算出する。すなわち、制御部２１は、上記した第１の場合に、極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する何れか一の列に対して行った処理と同様の処理を、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々について、例えば、処理対象とする列を１画素ずつ角度θ方向にシフトさせながら行う。
【００５６】
そして、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々について、算出された円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行についての差分の標準偏差（ばらつき度合）を軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出する。
ここで、制御部２１は、上記した第１の場合と同様に、極座標変換画像における複数の列の各々について、軟部組織に対応する領域のみの差分の標準偏差を算出して、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量としても良い。
【００５７】
このように、極座標変換された医療用画像における円弧の中心からの各距離ｒが、医療用画像における各骨部の端部に対して略直交する各直線（法線）上の各位置に対応し、制御部（算出手段）２１は、医療用画像の骨部の端部に対して略直交する直線（法線）上にある画素値を用いて、軟部組織の法線の延在方向の状態に関連する第２の特徴量を算出する。具体的には、制御部２１は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する少なくとも何れか一の直線に対応する何れか一の列について、一の直線上の各位置に対応する行毎に、一の列を基準として所定の幅を有する複数列の画素値の代表値に対する差分をそれぞれ算出して、算出された複数の位置に対応する複数の行についての差分を第２の特徴量とする。
【００５８】
また、制御部２１は、極座標変換画像における複数の列の各々について算出された標準偏差を表示部２３のディスプレイ上に表示させても良い（図１１参照）。図１１は、極座標変換画像における複数の列の各々について、標準偏差をプロットしたグラフである。
これにより、ユーザーが、関節部全体について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態、すなわち、軟骨全体について表面が荒れておらずその端部の位置が明確であるかどうか等を確認することが可能となる。
【００５９】
なお、ばらつき度合としては、上記した第１の場合と同様に、標準偏差の他に、例えば、分散を利用しても良い。
また、上記した第２の場合では、極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する全ての列を処理対象としたが、例えば、単に軟骨全体について表面の荒れ状態の傾向のみを確認したい場合等には、必ずしも全ての列を処理対象とする必要はない。例えば、極座標変換画像における複数の列を所定数間引いて（１つ飛ばしで）列を指定してばらつき度合を算出することで、処理の高速化を図ることもできる。
【００６０】
また、制御部２１は、上記した第１の場合と第２の場合とを、ユーザーによる操作部２２の所定操作に基づいて任意に切り替えて実行可能とし、表示部２３は、各々の場合で算出された軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量を切り替えてディスプレイ上に表示可能としても良い。
【００６１】
＜第３の手法＞
第３の手法は、第２の手法と同様に、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量（第２の特徴量）を算出するものであるが、後述するように、極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する何れか一の列の画素値のみを用いて特徴量を算出する点で相違する。具体的には、制御部２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの距離ｒに対応し、軟骨の端部の位置を表す行を基準とする複数行の画素値に基づいて、所定の演算を行って軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量を算出する。
【００６２】
すなわち、上記した第１の手法及び第２の手法と同様に、制御部（取得手段）２１は、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９により再構成された微分位相画像（図３（Ｂ）参照）を通信部２４を介して取得する。また、制御部（特定手段）２１は、取得された微分位相画像に基づいて、骨部の端部の位置を特定する。また、制御部（極座標変換手段）２１は、微分位相画像中で特定された骨部の端部を円弧で近似した場合の当該円弧の中心周りの角度θと当該円弧の中心からの距離ｒとを成分とする極座標に極座標変換する（図９参照）。
なお、第３の手法にあっても、上記した第１の手法及び第２の手法と同様に、必ずしもｒ軸方向については極座標変換画像全体の画素値を利用する必要はないため、制御部２１は、少なくとも骨部の端部近傍部分から軟骨側（円弧の中心から離れる側；図４における下方向）の一部分の各画素の画素値を取得する。
【００６３】
また、制御部（特定手段）２１は、上記した第１の手法及び第２の手法と同様に、極座標変換画像の画素値に基づいて（図５（Ｂ）参照）、当該極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの距離ｒに対応し、軟骨の端部の位置を表す行を特定する。
すなわち、上記した第２の手法における第１の場合と同様に、例えば、ユーザーによって関節部の軟部組織の状態を確認したい部分（例えば、骨部の端部等）が微分位相画像や極座標変換画像中で指定されると、制御部２１は、極座標変換画像中にて、ユーザーによって指定された部分に対応する何れか一の列（図９中、破線Ｌで囲繞された一の列）を特定する。そして、制御部２１は、特定された極座標変換画像における何れか一の列について、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行の中から軟骨の端部の位置を表す行を特定する。
【００６４】
この第３の手法では、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量の算出を手動或いは自動的に行う。以下に、特徴量の算出を手動で行う場合と自動的に行う場合とを分けて説明する。
【００６５】
＜手動の場合＞
特徴量の算出を手動で行う場合、先ず、制御部２１は、特定された極座標変換画像における何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の画素値をプロットしたグラフを表示部２３のディスプレイ上に表示させる（図１２（Ａ）参照）。このグラフ上で、ユーザーは操作部２２の所定操作を行って、特定された軟骨の端部の位置を表す行を基準として複数行を選択する。例えば、少なくとも軟骨の端部の位置を表す行、すなわち、軟骨の端部の位置に対応する極値（図１２（Ａ）では、極小値）を含み、その周囲にて画素値が他の部分よりも低くなっている複数行が選択される。そして、操作部２２は、ユーザーによる操作に応じた操作信号を生成して制御部２１に出力する。
ここで、操作部２２及び制御部２１は、極座標変換画像における何れか一の列について、ユーザーによる操作に基づいて、軟骨の端部の位置を表す行を基準とする複数行を指定する第１の指定手段を構成している。
【００６６】
そして、制御部（算出手段）２１は、極座標変換画像における何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、特定された軟骨の端部の位置を表す行の画素値と、指定された複数行の画素値の代表値との差分ｈを算出し、更に、算出された差分ｈと当該複数行の行数ｗとの比ｈ／ｗを軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出する。
具体的には、例えば、制御部２１は、ユーザーによる操作部２２の操作に基づいて指定された複数行の画素値の平均値を算出し、この平均値と軟骨の端部の位置を表す行の画素値との差分ｈを算出する。なお、この差分ｈについては、例えば、軟骨の端部の位置が極大値となっている場合等には、絶対値を用いても良い。
また、制御部２１は、ユーザーによる操作部２２の操作に基づいて指定された複数行の行数ｗを算出する。そして、制御部２１は、算出された差分ｈと複数行の行数ｗとの比ｈ／ｗを、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出して、表示部（出力手段）２３のディスプレイ上に表示させる。
このようにして算出される差分ｈと行数ｗとの比ｈ／ｗは、軟骨の端部の位置が明確であるほど大きな値となる一方、軟骨の表面が荒れた状態でその端部の位置が不明確であるほど小さな値となる。
【００６７】
＜自動的の場合＞
特徴量の算出を自動的に行う場合、制御部（第２の指定手段）２１は、極座標変換画像における何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、特定された軟骨の端部の位置を表す行を基準として、軟部組織に対応する複数行を自動的に指定する。すなわち、制御部２１は、上記した第２の手法と同様に、極座標変換画像における一の列について、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行の中で、軟骨の端部の位置に基づいて軟部組織に対応する領域の複数行を特定する。
そして、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、特定された軟骨の端部の位置を表す行の画素値ｍと、指定された複数行の画素値の代表値との差分の絶対値を軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出する。具体的には、例えば、制御部２１は、指定された複数行の画素値の平均値ａを算出した後、軟骨の端部の位置を表す行の画素値ｍと複数行の画素値の平均値ａとの差分の絶対値｜ｍ−ａ｜を、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出して、表示部（出力手段）２３のディスプレイ上に表示させる。なお、この差分については、例えば、軟骨の端部の位置が極大値となっている場合等には、絶対値をとる必要はない。
このようにして算出される差分の絶対値｜ｍ−ａ｜は、軟骨の端部の位置が明確であるほど大きな値となる一方、軟骨の表面が荒れた状態でその端部の位置が不明確であるほど小さな値となる。
【００６８】
このように、制御部（特定手段）２１は、医療用画像における骨部の端部に対して略直交する少なくとも何れか一の直線に対応する何れか一の列について、一の直線上の位置に対応し、軟部組織の端部の位置を表す行を特定する。
さらに、制御部（算出手段）２１は、医療用画像における何れか一の列について、特定された軟部組織の端部の位置を表す行を基準とする複数行の画素値に基づいて、所定の演算を行って第２の特徴量を算出する。
【００６９】
また、制御部（補間手段）２１は、極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する複数の行間の画素値を所定の手法（例えば、スプライン補間等）により補間しても良い（図１３参照）。
ここで、制御部２１は、極座標変換画像における一の列について、円弧の中心からの複数の距離ｒに対応する複数の行の中で、特定された骨部の端部及び軟骨の端部のうち、少なくとも一方の端部の位置に基づいて、軟部組織に対応する領域を特定し、特定された軟部組織に対応する領域の複数の行の画素値のみを利用して、スプライン補間等を行っても良い。なお、軟部組織に対応する領域を特定する手法は、上記した第２の手法と同様であり、ここでは詳細な説明は省略する。
そして、制御部２１は、極座標変換画像における、複数の行間の画素値が補間された何れか一の列について、上記した所定の演算を行って軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量を算出しても良い。
【００７０】
なお、図１３は、極座標変換画像における一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎の画素値をプロットしたグラフであり、画素値の補間前を実線で表し、画素値の補間後を点線で表している。
また、画素値を補間する手法として、スプライン補間を例示したが、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
【００７１】
また、制御部２１は、上記した極座標変換画像における円弧の中心周りの何れか一の角度θに対応する何れか一の列に対して行った処理と同様の処理を、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々について行って、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量をそれぞれ算出しても良い。
【００７２】
以上のように、本実施形態の医療用画像撮影システム１００によれば、医療用画像処理装置２が、被写体の骨部及び軟部組織が写されている医療用画像、すなわち、Ｘ線タルボ撮影装置１により撮影されたモアレ画像に基づいて再構成された吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像等から軟部組織の状態に関連する特徴量の算出を適正に行うことができ、当該軟部組織の状態を定量的に測定することが可能となる。すなわち、医療用画像の骨部の端部に対して略直交する直線（法線）上にある画素値を用いて、軟部組織の骨部の端部の外形に沿う方向に対応する方向の状態に関連する第１の特徴量や、軟部組織の骨部の端部に対して略直交する直線の延在方向の状態に関連する第２の特徴量を算出することができる。
具体的には、極座標変換された医療用画像（極座標変換画像）の画素値を用いて、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量（第１の特徴量）を算出することができ、当該軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態を定量的に測定することができる。また、極座標変換画像の画素値を用いて、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量（第２の特徴量）を算出することができ、当該軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態を定量的に測定することができる。これにより、例えば、関節部の軟骨の端部の位置が明確となっていない場合に、軟骨の表面に凹みがあるかどうかや、軟骨の表面が荒れているかどうか等の確認をより適正に行うことができる。
【００７３】
また、第１の手法では、極座標変換画像の画素値に基づいて、当該極座標変換画像における円弧の中心周りの各角度θに対応する列毎に骨部の端部及び軟骨の端部の位置をそれぞれ適正に特定することができる。さらに、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列について軟骨の厚みをそれぞれ算出し、算出された複数の列についての軟骨の厚みのばらつき度合を軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態に関連する特徴量（第１の特徴量）とすることで、ユーザーが、関節部全体について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心周りの角度θ方向の状態、すなわち、軟骨全体の厚みのばらつき度合を確認することが可能となる。
【００７４】
また、第２の手法では、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量（第２の特徴量）を算出することができる。
具体的には、極座標変換画像における何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に、当該一の列を基準とする第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値をそれぞれ算出し、算出された第１幅の範囲及び第２幅の範囲の画素値の代表値どうしの行毎の差分をそれぞれ算出して、算出された複数の行についての差分を当該一の列の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量とすることで、ユーザーが、関節部の何れか一部分について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態、すなわち、軟骨の一部分について表面が荒れておらずその端部の位置が明確であるかどうか等を確認することが可能となる。さらに、算出された複数の行についての差分のばらつき度合を算出して特徴量とすることで、関節部の何れか一部分について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態を簡易的に確認することができる。
また、極座標変換画像における円弧の中心周りの複数の角度θに対応する複数の列の各々について、上記と同様にして算出された複数の行についての差分を円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量とすることで、ユーザーが、関節部全体について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態、すなわち、軟骨全体について表面が荒れておらずその端部の位置が明確であるかどうか等を確認することが可能となる。さらに、複数の列について、算出された複数の行についての差分のばらつき度合をそれぞれ算出して特徴量とすることで、関節部全体について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態を簡易的に確認することができる。
【００７５】
また、第３の手法では、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、軟骨の端部の位置を表す行を基準とする複数行の画素値に基づいて、所定の演算を行って軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量（第２の特徴量）を算出することができる。
具体的には、極座標変換画像における何れか一の列について、軟骨の端部の位置を表す行の画素値と、ユーザーによる操作に基づいて指定された複数行の画素値の代表値との差分と当該複数行の行数との比を、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出したり、極座標変換画像における何れか一の列について、軟骨の端部の位置を表す行の画素値と、自動的に指定された複数行の画素値の代表値との差分を、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量として算出したりすることができる。これにより、ユーザーが、関節部の何れか一部分について軟部組織の極座標変換画像における円弧の中心からの距離ｒ方向の状態、すなわち、軟骨の一部分について表面が荒れておらずその端部の位置が明確であるかどうか等を確認することが可能となる。
【００７６】
また、極座標変換画像における何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する複数の行間の画素値を補間することで、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量の算出をより適正に行うことができる。
さらに、極座標変換画像における何れか一の列について、軟部組織に対応する領域を特定することで、軟部組織の円弧の中心からの距離ｒ方向の状態に関連する特徴量、例えば、ばらつき度合の算出をより適正に行うことができる。
【００７７】
また、極座標変換画像における円弧の中心周りの少なくとも何れか一の角度θに対応する何れか一の列について、円弧の中心からの各距離ｒに対応する行毎に所定範囲内の画素値の代表値を算出し、算出された各行毎の所定範囲内の画素値の代表値を利用することで、例えば、被写体である患者の関節部の骨部や軟骨の状態、微分位相画像等の明るさによって、骨部の端部や軟骨の端部に対応する極値が明確にならない場合であっても、骨部の端部や軟骨の端部の位置の特定を適正に行うことができる。
【００７８】
なお、上記実施形態にあっては、医療用画像における骨部の端部の外形に沿った各骨部の端部に対して略直交する各直線（法線）を、極座標変換された医療用画像における円弧の中心周りの各角度と対応させるようにしたが、一例であってこれに限られるものではない。すなわち、制御部２１は、必ずしも医療用画像を極座標変換する極座標変換手段として機能する必要はなく、医療用画像における骨部の端部の外形に沿って各骨部の端部に対する法線を決定する法線決定手段として機能する構成であれば良い。
【００７９】
また、上記実施形態にあっては、医療用画像処理装置２の制御部２１が取得手段、特定手段、算出手段、極座標変換手段、第１の指定手段、第２の指定手段、補間手段として機能するようにしたが、一例であってこれに限られるものではない。例えば、Ｘ線タルボ撮影装置１のコントローラー１９に制御部２１と略同等の機能を有する演算装置を搭載して、この演算装置が取得手段、特定手段、算出手段、極座標変換手段、第１の指定手段、第２の指定手段、補間手段として機能する構成であっても良い。
【００８０】
また、上記実施形態にあっては、医療用画像として、Ｘ線タルボ撮影装置１により撮影されたモアレ画像に基づいて再構成された吸収画像、微分位相画像、小角散乱画像等を例示したが、一例であってこれらに限られるものではない。すなわち、被写体の骨部及び軟部組織が写されている画像であれば良く、例えば、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：核磁気共鳴画像法）やＣＴ（Computed Tomography）を用いた撮影装置により撮影された画像を医療用画像として用いても良い。
【００８１】
加えて、本発明が上記の実施形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない限り、適宜変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００８２】
１００  医療用画像撮影システム
１  Ｘ線タルボ撮影装置
１９  コントローラー
２  医療用画像処理装置
２１  制御部（取得手段、特定手段、算出手段、極座標変換手段、第１の指定手段、第２の指定手段、補間手段）
２２  操作部（第１の指定手段）
２３  表示部（出力手段）
【図１】
2017225644.tif 000003
【図２】
2017225644.tif 000004
【図３】
2017225644.tif 000005
【図４】
2017225644.tif 000006
【図５】
2017225644.tif 000007
【図６】
2017225644.tif 000008
【図７】
2017225644.tif 000009
【図８】
2017225644.tif 000010
【図９】
2017225644.tif 000011
【図１０】
2017225644.tif 000012
【図１１】
2017225644.tif 000013
【図１２】
2017225644.tif 000014
【図１３】
2017225644.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成28年6月23日(2016.6.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2017225644.tif 000016
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2017225644.tif 000017
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2017225644.tif 000018