(57)【要約】【課題】歯科のパノラマ画像などの画像から、下顎皮質骨の粗さ度合いを算出して骨粗鬆症の診断の支援をより正確にできる装置を提供すること。【解決方法】下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定部と、関心領域の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出された特徴量の全てまたは一部を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎骨粗さ度合い算出部とを有して構成される。【選択図】図１
2017164412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記関心領域の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された特徴量の全てまたは一部を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎骨粗さ度合い算出部と
を有することを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項２】
前記下顎骨粗さ度合いが、連続値として表されることを特徴とする請求項１に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項３】
前記関心領域のそれぞれが、前記下顎骨輪郭から内側に向って、外側関心領域、中間関心領域、内側関心領域に分割されることを特徴とする請求項１に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項４】
前記特徴量が、
−前記中間関心領域の面積、
−前記中間関心領域の前記線分の画素の数、
−前記第１の関心領域と前記中間関心領域との前記線分の画素の平均画素値の比
のいずれか１以上を含むことを特徴とする請求項３に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項５】
前記特徴量が、少なくとも前記中間関心領域におけるテクスチャ特徴を含むことを特徴とする請求項３に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項６】
前記テクスチャ特徴が、コントラスト、２次モーメント、相関、逆差分モーメント、分散、差エントロピー、差分散、和エントロピー、和分散、エントロピー、和平均、相関１の情報測度、相関２の情報測度のいずれか１以上を含んでいることを特徴とする請求項４に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項７】
前記特徴量が、下顎皮質骨厚さを含むことを特徴とする請求項１に記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項８】
−下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
−前記輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定手段と、
−前記関心領域の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出手段と、
−前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき特徴量を算出する特徴量算出手段と、
−前記特徴量算出部により算出された特徴量の全てまたは一部を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎皮質骨粗さ度合い算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項９】
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記関心領域の全体または一部の画像、または、前記画像を加工した画像から、Deep Learning法を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎骨粗さ度合い算出部と
を有することを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯科画像を用いて骨粗鬆症の診断を支援する装置に係り、特に、歯科のパノラマＸ線画像（以下、パノラマ画像と略す）から、下顎皮質骨の粗さ度合いを算出して骨粗鬆症の診断を支援する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
歯科治療の分野においては、治療開始時に、歯部の全領域をカバーするパノラマ画像を撮影することが広く行われている。その際に、歯部だけでなく、上下顎骨なども撮影されることになる。近年、この撮影された画像のうちの、下顎骨の部分の画像を用いて、骨粗鬆症の診断を支援することが、行われるようになってきている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、歯科のパノラマ画像から、下顎骨の皮質骨部分の内面がスムースなものか、粗造なものであるかを半自動的に識別し、骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、歯科のパノラマ画像から、下顎骨の皮質骨部分の厚さを計測し、骨粗鬆症データベースに蓄積されたデータと皮質骨の厚さとを比較して骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、歯科のパノラマ画像から、下顎皮質骨の厚さまたは粗さを算出して、骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【０００６】
更に、非特許文献１には、歯科のパノラマ画像から、下顎皮質骨の厚さを自動計測する手法、特に、下顎骨輪郭から垂直な直線の濃淡値プロファイルを取得して、それに基づいて下顎皮質骨の厚さを計測する技術思想が開示されている。
【０００７】
また、特許文献４には、歯科パノラマエックス線画像から、自動的に骨密度変化部位を特定し、骨粗鬆症の診断を支援する技術思想が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第３９６４７９５号公報
【特許文献２】特許第４９５６７４５号公報
【特許文献３】特許第５７２２４１４号公報
【特許文献４】特開２０１３−１１６２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１の診断支援方法では、測定精度が不十分であるという問題があった。
【００１０】
また、特許文献２の診断支援方法では、下顎骨の皮質骨の外縁及び内縁を定める手段が複雑で、かつ、その精度もよくないという問題があった。
【００１１】
なお、特許文献３の方法においては、下顎骨の皮質骨に関する厚さまたは粗さを算出することで、骨粗鬆症の診断の支援に役立つが、更に、粗さの度合いを算出し、数値化できれば、よりよい診断の支援に寄与することができる。
【００１２】
更に、特許文献４の自動的な骨粗鬆症診断支援方法では、同じ装置で撮影した画像を用いて骨粗鬆症の疑いの有無を判定するのみで、異なる装置で撮影した画像を用いることが困難であり、また、骨粗鬆症の疑いを定量的に示すことができないという問題があった。
【００１３】
そこで、上記問題を解決するため、本発明は、歯科のパノラマ画像などの画像から、下顎皮質骨の粗さ度合いを算出して骨粗鬆症の診断の支援をより正確にできる装置を提供することを課題とした。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
かかる課題を解決するため、本発明では、骨粗鬆症診断支援装置であって、
下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記関心領域の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出部と、
前記抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された特徴量の全てまたは一部を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎皮質骨粗さ度合い算出部と
を有することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明では、下顎皮質骨粗さ度合いが、連続値として表されることを特徴としてもよい。ここで、連続値とは、例えば、レベル１、２、３のような離散値ではなく、０．０から１．０までの連続した数値の１つとして表されるようなことをいう。
【００１６】
このようにすると、粗さ度合いがより詳細に把握できるため、骨粗鬆症の診断支援が更に有効に行える。
【００１７】
また、本発明では、関心領域のそれぞれが、下顎骨輪郭から内側に向って、外側関心領域、中間関心領域、内側関心領域に分割されることを特徴としてもよい。
【００１８】
ここで、外側関心領域は、密な皮質骨の領域であり、内側関心領域は、粗な海綿骨領域であり、中間関心領域は、それらの境界の領域であり、それぞれの領域における特徴を把握することで、骨粗鬆症の診断支援に供することが可能となる。
【００１９】
また、本発明では、特徴量が、下顎皮質骨厚さ、中間関心領域の面積、中間関心領域の線分の画素の数、外側関心領域と中間関心領域との線分の画素の平均画素値の比のいずれか１以上を含むことを特徴としてもよい。
【００２０】
これによれば、数値で明確に表現される特徴量から、サポートベクター回帰などの回帰器を用いて、粗さ度合いを連続値で表すことができるため、骨粗鬆症の診断支援を容易に行うことができる。
【００２１】
また、本発明では、特徴量が、少なくとも中間関心領域におけるテクスチャ特徴を含み、更に、テクスチャ特徴として、コントラスト、２次モーメント、相関、逆差分モーメント、分散、差エントロピー、差分散、和エントロピー、和分散、エントロピー、和平均、相関１の情報測度、相関２の情報測度のいずれか１以上を含んでいることを特徴としてもよい。
【００２２】
これによれば、中間関心領域、あるいは外側関心領域と中間関心領域の結合領域において、濃度共起行列を用いるなどして、例えばハラリック（Haralick）のテクスチャ特徴の特徴量を算出することにより、先に述べた特徴量と併せて、あるいはテクスチャ特徴量単独で、サポートベクター回帰などの回帰器を用いて、歯科放射線専門医による主観的な粗さ度合いとの回帰式を求めて、粗さ度合いを連続値で表すことができる。
【００２３】
これによれば、種々の特徴量を用いて、広範に粗さ度合いを算出しうることから、骨粗鬆症の診断支援を容易に行うことができる。
【００２４】
なお、これまでの説明で用いる特徴量の数が多すぎる場合には、主観的な粗さ度合いとの相関値の高いものを選択したり、主成分分析により特徴量の数を減じるようにしたりしてもよい。
【００２５】
なお、本発明は、上記説明の中の、輪郭抽出部を輪郭抽出手段、関心領域設定部を関心領域設定手段、線分抽出部を線分抽出手段、特徴量算出部を特徴量算出手段、下顎皮質骨粗さ度合い算出部を下顎皮質骨粗さ度合い算出手段として、
−下顎皮質骨及びその周囲を撮影する撮影装置によって撮影された下顎皮質骨の画像から下顎骨輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
−輪郭抽出部によって抽出された下顎骨輪郭を用いて、１以上の関心領域を設定する関心領域設定手段と、
−関心領域の画像から、濃淡分布によって形成される線分であって皮質骨の線分及び粗造部の線分を含む線分を抽出する線分抽出手段と、
−抽出された下顎骨輪郭及び線分に基づき特徴量を算出する特徴量算出手段と、
−特徴量算出部により算出された特徴量の全てまたは一部を用いて下顎皮質骨粗さ度合いを算出する下顎皮質骨粗さ度合い算出手段と
をコンピュータに実行させる骨粗鬆症診断支援プログラムという態様としてもよい。
【００２６】
このようにすれば、装置の構成によらず、プログラムによって本発明を実現することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明に係る骨粗鬆症診断支援装置では、下顎皮質骨の画像から、骨粗鬆症の診断のために有益な情報が求められ、診断の支援に多大な効果を発揮する。特に、下顎皮質骨粗さ度合いを連続値として表現する場合は、更に詳細に、骨粗鬆症の恐れがあるかどうか、あるいは骨粗鬆症の進行度合いなどが具体的に把握でき、それにより、骨粗鬆症の診断の支援に大いに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の動作説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る装置による画像と関心領域の説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る装置の下顎皮質骨厚さの計測の説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る装置の関心領域の分割の説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る装置の関心領域の分割の説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る装置の算出結果の説明図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る装置の算出結果の別の説明図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る装置の表示の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、図面を参照し、本発明の第１の実施形態にかかる骨粗鬆症診断支援装置について説明する。なお、以下では本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置のブロック図である。同図に示されるように、骨粗鬆症診断支援装置１は、有線及び／もしくは無線によって互いに接続された、患者等の対象画像を撮影するための撮影装置１０、撮影装置１０で撮影された画像を解析する画像解析装置２０、撮影装置１０で撮影された画像及び画像解析装置２０で得られた情報を表示する表示装置７０を備えて構成される。
【００３１】
画像解析装置２０は、ＣＰＵ３０、メモリー４０、インターフェース５０、６０を備えて構成され、これらは例えば同図のように連接される。メモリー４０は、輪郭抽出部４１、関心領域設定部４２、線分抽出部４３、特徴量算出部４４、下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５及び骨粗鬆症診断支援部４６を備えて構成される。
【００３２】
撮影装置１０のひとつである、パノラマエックス線画像撮影装置は、エックス線により、歯科領域のパノラマ画像を撮影する装置であり、種々のものが実用化されており、これらのいずれをも採用することができる。なお、撮影装置１０としては、パノラマエックス線画像撮影装置に限定されず、通常のエックス線画像撮影装置、ＭＲＩ・ＣＴなどによる画像撮影装置、超音波による画像撮影装置などでもよく、それらの組み合わせであってもよい。得られる画像により、適切な診断支援が行える場合もある。
【００３３】
撮影装置１０としてのパノラマエックス線画像撮影装置によって撮影されたパノラマ画像は、画像解析装置２０へと送られる。画像解析装置２０は、ＣＰＵ３０、メモリー４０、撮影装置１０とのインターフェース５０、後述する表示装置７０とのインターフェース６０などのコンピュータ資源を少なくとも備えてなり、画像の解析を行う。形態としては、近接して設置されるサーバやパーソナルコンピュータ、あるいは、有線及び／もしくは無線で接続された同様の機器、更に、インターネットを利用したクラウドによるコンピュータ資源であってもよい。
【００３４】
表示装置７０は、画像解析装置２０にインターフェース６０を介して接続され、撮影装置１０によって撮影された画像、画像解析装置２０によって抽出された下顎骨の輪郭や線分の画像、画像解析装置２０によって算出された下顎皮質骨粗さ度合いなどの情報、画像解析装置２０によって得られた骨粗鬆症診断支援の情報などを表示できるようになっている。
【００３５】
画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、輪郭抽出部４１を有する。輪郭抽出部４１は、パノラマ画像から、下顎骨の輪郭を抽出する。下顎骨の輪郭とは、下顎骨の外縁を画す部分である。
【００３６】
また、画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、関心領域設定部４２を有する。関心領域（Region of Interest）は、画像上で下顎皮質骨粗さ度合いを算出するために有効な領域であり、抽出された下顎骨輪郭に基づいて設定される。なお、後述する特徴量の種類に応じて、異なる関心領域を設定してもよい。
【００３７】
また、画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、線分抽出部４３を有する。例えば、線集中度フィルタのような線分抽出部４４は、メモリー内に格納されたプログラムであり、関心領域から線分を抽出する機能をコンピュータに実行させることができる。
【００３８】
更に、画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、特徴量算出部４４を有する。特徴量算出部４４は、関心領域における画像上の種々の特徴量を算出するものである。
【００３９】
更に、画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５を有する。特徴量算出部４４で算出された特徴量に基づいて、下顎皮質骨粗さ度合いを算出するもので、好適には、連続値で表すようになっている。
【００４０】
更にまた、画像解析装置２０のメモリー４０に格納されたプログラムとして、骨粗鬆症診断支援部４６を有する。骨粗鬆症診断支援部４６は、下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５で算出された結果と、骨粗鬆症診断支援部４６の一部である骨粗鬆症診断支援データベース（図示しない）に記憶されているデータとを比較し、骨粗鬆症の程度、骨粗鬆症の発病の可能性などに関して診断を支援する情報を提供する。
【００４１】
ここで、このような構成の骨粗鬆症診断支援装置の作用・動作について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る骨粗鬆症診断支援装置の動作説明図である。
【００４２】
＜歯科パノラマ画像の撮影＞（ステップ  Ｓ１０）
まず、撮影装置１０のひとつである、パノラマエックス線画像撮影装置にて下顎骨及びその周辺の画像を撮影する。
【００４３】
＜下顎輪郭の抽出＞（ステップ  Ｓ２０）
次に、撮影された歯科のパノラマ画像を、画像解析装置２０に入力し、画像解析装置２０の一部である輪郭抽出部４１を用いて、下顎骨の輪郭を抽出する。
【００４４】
輪郭の抽出には、種々の手法が実用化されている。特に、特許文献３に記載されたようなCanny法とKirsch法を併用してエッジ抽出する手法が有力である。
【００４５】
更に、特許文献３に記載されたような、エッジ抽出した画像からより正確な１本の線として下顎骨輪郭を抽出するために、動的輪郭モデル法を用いることも有力である。図３（ａ）は、これらの手法を用いて得られる下顎骨の輪郭４１１の抽出結果をパノラマ画像にオーバーレイ表示した画像の一例である。
【００４６】
＜関心領域の設定（１）＞（ステップ  Ｓ３０）
まず、後述する回帰器を用いた下顎皮質骨粗さ度合い算出のための特徴量の一つとして、下顎皮質骨厚さを求める方法を説明する。ここで、下顎皮質骨厚さとは、密な皮質骨の厚さであり、粗造化した皮質骨の境界領域は含まないものとする。ここでは、抽出された輪郭を用いて、関心領域設定部４２において関心領域を設定する。特徴量として下顎皮質骨厚さを用いる場合は、右及び左の関心地点を基準として１０１ｘ１００ピクセルの３カ所、併せて６カ所の関心領域が設定される。なお、ここでは、１ピクセルは、０．１ｍｍに相当するものとする。
【００４７】
具体的には、図３（ｂ）に拡大して示すように、下顎左側については、オトガイ孔の直下の輪郭上に関心地点４２０Ａを設定し、その点における輪郭の接線と直交する方向に１００ピクセルのプロファイル、すなわち、線上の所定の間隔での濃淡値の変化を表したものを求める。更に、図３（ｃ）に示すように、輪郭の接線上に関心地点４２０Ａの両側に合計１０１ピクセルの範囲を設定し、更にそこから直交する方向に１００ピクセルの領域を設定し、１０１のプロファイルを求める。このようにして、第１の関心領域４２１Ａが求められる。
【００４８】
更に、図３（ｄ）に示すように、第２の関心領域４２２Ａは、第１の関心領域４２１Ａに隣接し、かつ、正中線から離反する方向に、第１の関心領域４２１Ａと同様の手順で設定する。第３の関心領域４２３Ａは、第２の関心領域４２２Ａに隣接し、かつ、更に正中線から離反する方向に同様に設定される。下顎右側についても、左側と同様な方法で、関心地点４２０Ｂ、第１の関心領域４２１Ｂ、第２の関心領域４２２Ｂ、第３の関心領域４２３Ｂが設定される。図４（ａ）、図４（ｂ）には、このようにして求められた、左右の第１の関心領域４２１Ａ、４２１Ｂの例が示される。ここでは、図の下端が下顎骨の端部を表し、上方に向かいプロファイルが表現されている。
【００４９】
＜尾根線の検出＞（ステップ  Ｓ３２）
次に、線分抽出部４３において、各関心領域のプロファイルによって作られた画像に対して線集中度フィルタを適用し、各関心領域のプロファイルから濃度分布によって形成される線分（尾根線と呼ぶ）を抽出する。図４（ｃ）、図４（ｄ）には、線集中度フィルタの出力、すなわち、抽出された尾根線の例が示される。ここでは、淡色の部分が尾根線を示している。なお、線集中度フィルタについては、特許文献３に記載の手法を用いてもよい。
【００５０】
＜プロファイルの選択＞（ステップ  Ｓ３４）
更に、線分抽出部４３において、各関心領域の１０１のプロファイルから、下顎皮質骨厚さの算出に最も適した、連続する１５プロファイルを選定する。その際に、次の３つの規則が適用される。
１）皮質骨の密な部分に尾根線（皮質骨の尾根線）が存在する場合には、その最も下方のものを皮質骨尾根線とする。
２）皮質骨粗造部に、皮質骨尾根線から２０ピクセル以内に尾根線が存在する場合は、それを粗造部尾根線とする。
３）１５連続プロファイルの平均コントラスト（皮質骨尾根線の画素値と、皮質骨尾根線と粗造部尾根線の区間での最小画素値との差、あるいは粗造部尾根線が存在しない場合には皮質骨尾根線から２０ピクセルの距離での画素値との差）が最大となるもの。
このようにして選択されたプロファイルの例が図４（ｅ）、図４（ｆ）に淡い灰色の部分として示される。
【００５１】
なお、６カ所の関心領域のうち、１５連続プロファイルの平均コントラストが最大ものと、最小のものを除外して、４カ所の関心領域が残される。
【００５２】
＜下顎皮質骨厚さの測定＞（ステップ  Ｓ３６）
最後に、特徴量算出部４４において、選択されたプロファイル群を用いて、特徴量の一つとなる下顎皮質骨の厚さの測定を行う。上の手法により求めた、最良な隣接する１５個のプロファイルと、動的な検索範囲を用いて、次に述べるプロファイルの傾きを用いた皮質骨と海綿骨の境界設定を行うことで皮質骨の厚さ測定を行う。
【００５３】
プロファイルの傾きを用いた皮質骨の厚さ測定とは、計測開始点からの各点でのプロファイルの傾き（Ａ１、Ａ２、・・Ａ１５）を求め、濃淡値が減少している傾きのみを用いて計算される平均値Ａaveを求める。続いてＡｉ＜Ａaveの条件を満たす皮質骨の濃淡値ピークＴｓに最も近い点Ｔresultを決定し、計測開始点からＴresultまでの距離を皮質骨の厚さとするものである。
【００５４】
この皮質骨の厚さを、後述する回帰器を用いる皮質骨粗さ度合い算出の特徴量のひとつとして用いることとする。なお、ここまでの手法については、特許文献３に記載されている手法を用いてもよい。
【００５５】
＜関心領域の設定（２）＞（ステップ  Ｓ４０）
次に、後述する回帰器を用いた下顎皮質骨粗さ度合い算出のための特徴量として、皮質骨厚さ以外の特徴量を求めるための関心領域の設定方法について説明する。ここでは、抽出された輪郭を用いて、関心領域設定部４２において関心領域を設定する。この場合は、右及び左の関心地点を基準として１５１ｘ１００ピクセルの１カ所、併せて２カ所の関心領域が設定される。なお、ここでは、１ピクセルは、０．１ｍｍに相当するものとする。
【００５６】
具体的には、図３（ｂ）に拡大して示すように、下顎左側については、オトガイ孔の直下の輪郭上に関心地点４２０Ａを設定し、その点における輪郭の接線と直交する方向に１００ピクセルのプロファイル、すなわち、線上の所定の間隔での濃淡値の変化を表したものを求める。更に、図３（ｃ）に示すのと同様の方法であるが、関心領域の設定（１）の例とは範囲が異なり、輪郭の接線上に関心地点４２０Ａの両側に合計１５１ピクセルの範囲を設定し、更にそこから直交する方向に１００ピクセルの領域を設定し、１５１のプロファイルを求める。このようにして、単一の関心領域４２５Ａが求められる。下顎右側についても同様に、単一の関心領域４２５Ｂが設定される。図５（ａ）、図５（ｂ）には、このようにして求められた、左右の関心領域４２５Ａ、４２５Ｂの例が示される。ここでは、図の下端が下顎骨の端部を表し、上方に向かいプロファイルが表現されている。
【００５７】
＜尾根線の抽出＞（ステップ  Ｓ４２）
次に、線分抽出部４３において、各関心領域のプロファイルによって作られた画像に対して線集中度フィルタを適用し、各関心領域のプロファイルから濃度分布によって形成される線分（尾根線と呼ぶ）を抽出する。図５（ｃ）、図５（ｄ）には、線集中度フィルタの出力、すなわち、抽出された尾根線の例が示される。ここでは、淡色の部分が尾根線を示している。なお、線集中度フィルタについては、特許文献３に記載の手法を用いてもよい。
【００５８】
＜関心領域の分割＞（ステップ  Ｓ４４）
次に、関心領域設定部４２において、下顎左側について、関心領域４２５Ａを３つに分割する。すなわち、下顎骨輪郭側から順に、外側領域４２６Ａ、中間領域４２７Ａ、内側領域４２８Ａであり、外側領域４２６Ａは密な皮質骨領域あるいはＯＣＲ、中間領域４２７Ａは皮質骨境界領域あるいはＭＲ、内側領域４２８Ａは海綿骨領域あるいはＩＴＲとしてもよい。なお、下顎右側についても同様に、外側領域４２６Ｂ、中間領域４２７Ｂ、内側領域４２８Ｂに分割する。図５（ｃ）、図５（ｄ）には、それぞれ各領域が、図中で水平方向の帯として示される。
【００５９】
ここで、密な皮質骨領域４２６は、下顎輪郭、すなわち、関心領域４２５の下方終端と、皮質骨のピーク尾根線の最上部の画素を結ぶ水平線との間の長方形の領域で定義される。
【００６０】
次に、皮質骨境界領域４２７の下端は、密な皮質骨領域４２６の上端であり、皮質骨境界領域４２７の上端は、プロファイルを用いて決定される。
【００６１】
具体的には、図６に示すように、１５１の各々のプロファイルを３次多項式で近似した際の変曲点(Inflection point)４２９を求め、それらの変曲点４２９と皮質骨境界領域４２７の下端との距離の平均値として皮質骨境界領域４２７の上端が決定される。
【００６２】
＜特徴量の算出＞（ステップ  Ｓ４６）
次に、特徴量算出部４４において、特徴量を算出する。この皮質骨境界領域４２７は、密ではない皮質骨領域を表すことから、骨粗鬆症診断支援のために用いる特徴量の算出には、極めて有効となる。
【００６３】
骨粗鬆症診断支援のための特徴量としては次のものが用いられる。
−皮質骨境界領域４２７の面積
−密な皮質骨領域４２６の面積
−皮質骨境界領域４２７の尾根線の画素数
−密な皮質骨領域４２６と皮質骨境界領域４２７とにおける尾根線画素の平均画素値の比
【００６４】
更に、皮質骨境界領域４２７、あるいは密な皮質骨領域４２６と皮質骨境界領域４２７の結合領域において、５ピクセルの距離を有する０度、４５度、９０度、１３５度の４方向に対応した８つの濃度共起行列に基づいて決定されたハラリック（Haralick）のテクスチャ特徴を用いてもよい。
【００６５】
例えば、テクスチャ特徴としては、コントラスト、２次モーメント、相関、逆差分モーメント、分散、差エントロピー、差分散、和エントロピー、和分散、エントロピー、和平均、相関１の情報測度、相関２の情報測度などが用いられる。
【００６６】
なお、これまでの説明で、粗さ度合いの算出に用いる特徴量の数が過多で、算出に長時間を要するような場合には、すべての特徴量を使用する強制投入法を使用してもよいが、特徴量の数を減じるようにしてもよい。例えば、粗さ度合いとの相関が小さいと判断できる特徴量を除外してもよく、更に、主成分分析を用いて特徴量を選択してもよいし、ステップワイズ法を使って特徴量を決めてもよい。
【００６７】
例えば、具体的に、ステップワイズ法を用いて、下記の９つの特徴量が選択される。
・皮質骨境界領域４２７の尾根線の画素数
・下顎皮質骨厚さ
・密な皮質骨領域４２６の面積
・皮質骨境界領域４２７の面積
・密な皮質骨領域４２６と皮質骨境界領域４２７の結合領域に対して、０度の濃度共起行列から算出した相関１の情報測度
・皮質骨境界領域４２６に対して、０度の濃度共起行列から算出した相関１の情報測度
・密な皮質骨領域４２６と皮質骨境界領域４２７とにおける尾根線画素の平均画素値の比
・皮質骨境界領域４２７に対して、０度の濃度共起行列から算出したコントラスト
・密な皮質骨領域４２６と皮質骨境界領域４２７の結合領域に対して４５度の濃度共起行列から算出した差分散
なお、特徴量の選択の方法、数、種類はこれに限定されず、これまでに述べた特徴量から適宜選択することができる。
【００６８】
＜サポートベクター回帰の適用＞（ステップ  Ｓ５０）
次に、下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５において、これらの特徴量を機械学習に入力して、回帰式を求める回帰器の一種であるサポートベクター回帰に適用する。
【００６９】
そのために、まず、訓練データ集合を構成する複数のパノラマ画像の各々を、歯科放射線専門医が、目視にて、正常な皮質骨状態を０．０とし、重篤な粗造化された皮質骨状態を１．０として、連続的なスケールで数値化する。これを主観的下顎皮質骨粗さ度合い（教師データ）と呼ぶ。引き続き下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５において、サポートベクター回帰に訓練データ集合のパノラマ画像から算出した特徴量と教師データを入力して学習を行う。
【００７０】
＜下顎皮質骨粗さ度合いの算出＞（ステップ  Ｓ６０）
最後に、下顎皮質骨粗さ度合い算出部４５において、粗さ度合いを算出したいパノラマ画像の特徴量を入力することによって、皮質骨粗さ度合いが、サポートベクター回帰を用いて、０．０から１．０までの間の数値として求められる。
【００７１】
図７に、算出された結果の例を示す。ここでは、同一のパノラマ画像についての、主観的下顎皮質骨粗さ度合い（Ｘ軸）と、本願の方法によって求めた下顎皮質骨粗さ度合い（Ｙ軸）との関係を示しており、高い相関があることが分かる。なお、参考までに、この図において、各パノラマ画像の症例が、骨密度及びその他の症状からの医師の診断による骨粗鬆症４５１、骨減少症４５２、正常４５３のいずれに該当するかをマークの違いによって明示してある。
【００７２】
また、図８には、同一のパノラマ画像について、骨密度(BMD)（Ｘ軸）と、本願の方法によって求めた下顎皮質骨粗さ度合い（Ｙ軸）との関係を示しており、これにも高い相関が認められる。
【００７３】
これまでの方法で求められた下顎皮質骨粗さ度合いの数値は、表示装置７０に表示して、医師による骨粗鬆症の診断の支援に供したり、あるいは、骨粗鬆症診断支援部４６の一部である骨粗鬆症診断支援データベースに記憶されているデータと比較したりすることにより、骨粗鬆症の発症の疑いを判定することができ、骨粗鬆症の診断の支援を行うことができる。
【００７４】
図９に、これらの表示内容の一例を示す。画面には、パノラマ画像と、関心領域の拡大図、及び種々の計測値が表示される。ここで、下顎皮質骨厚さの計測値が２．９７ｍｍであるところ、正常、骨粗鬆症の平均値がそれぞれ３．９ｍｍ、２．２ｍｍであり、更に、下顎皮質骨粗さ度合いが０．７（図中では７０％）と算出されたところ、骨粗鬆症、骨減少症、正常の平均値がそれぞれ６７％、５４％、３３％であることから、このパノラマ画像の症例では、骨粗鬆症を発症する恐れが高い（ハイリスク）との診断支援情報が表示されている。
【００７５】
なお、機械学習で回帰式を求める回帰器としては、サポートベクター回帰に限定せず、どのようなものであってもよい。例えば、ランダムフォレスト、Xgboost、Deep Learning（convolutional neural network）などを用いることもできる。
【００７６】
Deep Learningを用いる場合には、計算機が自動的に目的に適した特徴量を算出することから、線分抽出部４３と特徴量算出部４４の処理は省略してもよい。すなわち、関心領域設定部４２の部分画像（あるいは部分画像に平滑化処理や局所平均値、局所最大値、局所最小値を算出した画像、または、フーリエ変換やウェーブレット変換をかけた画像などのように部分画像を加工した画像）と教師データを直接Deep Learningに入力して学習をさせるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本願は、歯科パノラマ画像を用いて骨粗鬆症の診断を支援することができる点において、同一場所のほか、遠隔での診断支援などにも適用することができ、更に、一般に画像による診断支援にも応用が可能なことから、広く、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【００７８】
１０  撮影装置
２０  画像解析装置
３０  ＣＰＵ
４０  メモリー
４１  輪郭抽出部
４２  関心領域設定部
４３  線分抽出部
４４  特徴量抽出部
４５  下顎皮質骨粗さ度合い算出部
４６  骨粗鬆症診断支援部
５０  インターフェース
６０  インターフェース
７０  表示装置
【図１】
2017164412.tif 000003
【図２】
2017164412.tif 000004
【図３】
2017164412.tif 000005
【図４】
2017164412.tif 000006
【図５】
2017164412.tif 000007
【図６】
2017164412.tif 000008
【図７】
2017164412.tif 000009
【図８】
2017164412.tif 000010
【図９】
2017164412.tif 000011