(57)【特許請求の範囲】
【請求項７】
皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する
対象領域画像取得部と、
前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、
前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する
輪郭取得部と、
前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算部と、
前記計算部により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力部と
を備えたことを特徴とする骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項８】
前記所定の基準点は、下顎体のオトガイ孔であることを特徴とする請求項７記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項９】
前記計算部は、前記画素群Ａを構成する一の画素及び該画素の近傍の画素に基づく回帰直線と、
前記基準点と前記特定の画素を結ぶ直線とのなす角度が９０度に最も近くなるような、  前記特定の画素を外縁点として特定する外縁点特定部と、
前記基準点と前記外縁点とを結ぶ直線から一定距離内にある画素群Ｂを内縁点として特定する内縁点特定部と、
上記外縁点から、前記内縁点までの距離を計算する長さ計算部と
を備えることを特徴とする請求項７記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項１０】
上記皮質骨の厚さは、前記計算部により求められた距離のうち、最小値のものであることを特徴とする。請求項９記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項１１】
上記皮質骨の厚さは、前記計算部により求められた距離のうち、最大値のものであることを特徴とする。請求項９記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項１２】
上記皮質骨の厚さは、前記計算部により求められた距離の平均値であることを特徴とする。請求項９記載の骨粗鬆症診断支援装置。
【請求項１３】
皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する
対象領域画像取段階と、
前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、
前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する
輪郭取得段階と、
前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算段階と、
前記計算段階により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力段階と
を備えたことを特徴とする骨粗鬆症診断支援方法。
【請求項１４】
皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する
対象領域画像取得プログラムと、
前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、
前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する
輪郭取得プログラムと、
前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算プログラムと、
前記計算プログラムにより求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力プログラムと
を備えたことを特徴とする骨粗鬆症診断支援プログラム。
【請求項１５】
皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する
対象領域画像取得部と、
前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、
前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する
輪郭取得部と、
前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算部と、
前記計算部により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力部と
を備えたことを特徴とする骨粗鬆症診断支援ＬＳＩ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯科治療において撮影されるパノラマＸ線写真を用いて骨粗鬆症の診断を行うための骨粗鬆症診断支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢者人口の増加に伴って骨粗鬆症の患者数が増え、骨粗鬆に対して社会的な関心が集まっている。このような中で、骨粗鬆症検診は老人保健法の対象にもなっており、保健所を始め各種の医療機関で骨粗鬆症検診が行われるようになっている。
【０００３】
骨粗鬆症の検診においては、腰椎、橈骨、大腿骨頚部のＸ線撮影からそれらの骨量を測定することができるDXA（デキサ）法、中手骨のＸ線撮影から皮質骨の骨量を測定するMD（エムデー）法、あるいはＸ線を使用しない超音波法が使用されている。デキサ法は詳しいデータに基づき正確な診断ができるが、高価で大がかりな装置を要する。エムデー法又は超音波法は簡便に測定できるが正確性に劣り、特に超音波法は測定誤差が大きい。
【０００４】
このため、簡便にかつ正確に測定することができる骨粗鬆症診断方法又は装置が求められており、超音波法については、特許文献１又は２に骨密度の測定精度の向上を図る骨粗鬆症診断装置及び方法が開示されている。一方、骨粗鬆症の医学的研究の進展により骨密度の低下に伴い下顎骨を形成する下顎体皮質骨の形態に変化が生じることが明らかにされ、特許文献３にこの下顎体皮質骨の形態の変化状態から骨粗鬆症の有無を判断する手段として歯科治療で行われるパノラマＸ線写真を利用した骨粗鬆症診断支援装置が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平8-215196号公報
【特許文献２】
特開平11-313820号公報
【特許文献３】
特開2004-209089号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
［０００６］
しかしながら、特許文献１又は２に開示された超音波法に基づく骨粗鬆症診断装置又は方法はなお測定精度の向上が求めているとともにその測定原理上から測定精度の向上が容易でないという問題がある。これに対し、パノラマＸ線写真を利用した骨粗鬆症診断支援装置は、歯科治療で行われるパノラマＸ線写真を利用した骨粗鬆症診断を行うことができるので、病気になった者を治療するという従来のような医療でなく、今後医療に期待される予防あるいは医療ケアサービスの支援として有望であるが、さらに測定精度の向上及び測定手段の簡素化を要するという問題がある。
［０００７］
本発明は、係る従来の問題点及び社会的な要請を考慮し、パノラマＸ線写真を利用することにより、骨粗鬆症診断に関わる術者の特別な技能や経験等を要することなく、簡便な方法で正確な骨粗鬆症の診断を可能とする骨粗鬆症診断支援装置を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
［０００８］
本発明の骨粗鬆症診断支援装置は、皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する対象領域画像取得部と、前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する輪郭取得部と、前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算部と、前記計算部により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力部とを備えている。
上記発明において、基準点は下顎体のオトガイ孔とすることができる。また、計算部は、前記画素群Ａを構成する一の画素及び該画素の近傍の画素に基づく回帰直線と、前記基準点と前記特定の画素を結ぶ直線とのなす角度が９０度に最も近くなるような、前記特定の画素を外縁点として特定する外縁点特定部と、前記基準点と前記外縁点とを結ぶ直線から一定距離内にある画素群Ｂを内縁点として特定する内縁点特定部と、上記外縁点から、前記内縁点のまでの距離を計算する長さ計算部とを備えるものとすることができる。
また、皮質骨の厚さは、前記計算部により求められた距離のうち、最小値のものとすることができ、最大値のものとすることができ、さらには、平均値であるものとすることができる。
本発明に係る骨粗鬆症診断支援方法は、皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する対象領域画像取得段階と、前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する輪郭取得段階と、前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算段階と、前記計算段階により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力段階とを備えている。
本発明に係る骨粗鬆症診断支援プログラムは、皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する対象領域画像取得プログラムと、前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する輪郭取得プログラムと、前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算プログラムと、前記計算プログラムにより求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力プログラムとを備えている。
本発明に係る骨粗鬆症診断支援ＬＳＩは、皮質骨を含むパノラマＸ線写真の画像データを取得する対象領域画像取得部と、前記画像データにおける皮質骨の外縁を形成する画素群Ａと、前記画像データにおける皮質骨の内縁を形成する画素群Ｂとを取得する輪郭取得部と、前記画像データ内の点であって画素群Ａ及びＢとは異なる特定の点を基準点として、前記画素群Ａの特定の画素と画素群Ｂ内の所定範囲の画素との距離を計算する計算部と、前記計算部により求められた距離を上記皮質骨の厚さとして出力する出力部とを備えている。
また、本発明は以下のようにすることもできる。すなわち、本発明の骨祖鬆症診断支援装置は、デジタル画像化された下顎骨のパノラマＸ線写真上の下顎骨の明暗を強調化し、オトガイ孔と下顎底を含む下顎体の一部を対象領域画像として切り出す対象領域画像取得手段と、該対象領域画像から背景部分と前記下顎体部分を判別し、前記背景部分を排除した部分を判定領域画像として取得する分別・選択手段と、該判定領域画像の前記下顎体を構成する皮質骨と海綿骨の形態を鮮明化する鮮明化画像取得手段と、該形態が鮮明化された画像上の皮質骨部分を特定する手段と、前記各手段により特定された前記オトガイ孔と皮質骨を形成する輪郭を基に皮質骨の厚さを求める計算手段と、該求められた皮質骨の厚さを出力する出力手段と、からなる。
［０００９］
上記発明において、分別・選択手段は、下記のアルゴリズムからなる二値化処理を行うプログラムであるのがよい。すなわち、（１）対象領域を構成する画素値の頻度ヒストグラムを生成し、頻度がゼロでない画素値を小さい方から順番にならべる。ここで、１つの画素値に属する画素の一群により１つのクラスタが構成される。（２）隣接する２つのクラスタ間の距離を測定し、もっとも距離が小さい組を、画素値の小さい方のクラスタに統合する。（３）上の操作を繰り返してクラスタが２つになるまでクラスタの統合を進める。（４）（３）で得られた２つのクラスタのうち、画素値の大きい方のクラスタに属する画素値をすべて１（白）とし、小さい方のクラスタに属する画素値をすべて０（黒）に置きかえる。ここで、クラスタ間の距離とはクラスタ内分散と、クラスタ間分散の積で定義される。
【００１０】
また、計算手段は、下記のアルゴリズムからなるプログラムであるのがよい。すなわち、（１）特定された皮質骨に属する一点を起点として、y軸と平行にx座標が大きくなる方向に直線をのばし、輪郭と交わった点の画素を記憶領域に入れる。（２）記憶領域内の各画素からさらに８近傍内にある輪郭上の画素を記憶領域に入れる。（３）さらに各画素から８近傍内にある輪郭上の画素を記憶領域に入れる。このような操作を次々に行い、記憶領域に入れるべき画素がなくなるか、または記憶領域内の画素数が当初に設定した値になるまで続ける。（４）その記憶領域内の画素群Aにより皮質骨の外縁が形成されるものとする。ただし、記憶領域内の画素で同一のy座標をもつものがあるときは、最も大きいx座標をもつ画素が皮質骨の外縁を形成するものとする。（５）特定された皮質骨に属する一点を起点として、y軸と平行にx座標が小さくなる方向に直線をのばし、輪郭と交わった点の画素を記憶領域に入れ、（２）から（４）と同様の操作を行なって、記憶領域内の画素群Bにより皮質骨の内縁が形成されるものとする。（６）画素群Aの各画素について、その画素および近傍の画素に基づく回帰直線を求める。（７）画素群Aの各画素について、オトガイ孔とその画素を結ぶ直線と、その画素についての回帰直線とがなす角度を求め、その角度が90°に最も近くなる画素を外縁点として特定する。（８）外縁点とオトガイ孔を結ぶ直線から一定距離以内にある画素群Bのうち、外縁点との距離が最小の点を内縁点とする。（９）外縁点から内縁点までの長さを皮質骨の厚さとする。ここで、y座標とはパノラマX線写真を撮影したときの下から上の方向すなわち人体の足から頭に向かう方向の座標をいい、x座標はy座標に直交し、その正の方向は顎の先端から離れる方向とする。
【００１１】
皮質骨部分を特定する手段は、マウス又はライトペンによる外部入力手段と、該外部入力手段による入力された信号に基づき皮質骨部分を特定するプログラムからなるものがよい。
【００１２】
また、上記発明においては、骨粗鬆症データベースと、該データベースに蓄積されたデータと皮質骨の厚さを比較し、骨粗鬆症認定判断を行う手段とを設けるのがよい。
【００１３】
本発明に係る骨粗鬆症診断支援装置は、下記のプログラムを記録したコンピュータ読み込み可能な記録媒体を用いて容易に構成することができる。すなわち、（１）デジタル画像化されたパノラマＸ線写真上の下顎骨の明暗を強調化し、オトガイ孔と下顎底を含む下顎体の一部を対象領域画像として切り出すプログラムと、（２）該対象領域画像から背景部分と前記下顎体部分を判別し、前記背景部分を排除した部分を判定領域画像とする分別・選択プログラムと、（３）該判定領域画像の前記下顎体を構成する皮質骨と海綿骨の形態及び輪郭を鮮明化するプログラムと、（４）外部入力手段からの信号により前記皮質骨に属する画素を特定するプログラムと、（５）前記各プログラムにより特定されたオトガイ孔と皮質骨を形成する輪郭を基に皮質骨の厚さを求めるプログラムと、（６）求められた皮質骨の厚さを出力するプログラムと、からなるコンピュータ読み込み可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の骨粗鬆症診断支援装置は、歯科医療で一般的に撮影されるパノラマＸ線写真を利用し、骨粗鬆症診断に関わる術者の特別な技能や経験等を要することなく、簡便な方法で正確な骨粗鬆症の診断を行うことができる。このため、歯科医療機関と関係医療機関との連携による骨粗鬆症の予防又は医療ケアサービスの向上に資することが期待される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】下顎骨の模式図である。
【図２】図１の断面図である。
【図３】デジタル画像化されたパノラマＸ線写真の一例の模式図である。
【図４】パノラマＸ線写真のオトガイ孔を含む判定領域画像による皮質骨測定の説明図である。
【図５】本発明に係る骨粗鬆症診断支援装置の構成を示す説明図である。
【図６】二値化法を説明する説明図である。
【図７】本発明に係る二値化法を適用した画素値に関する頻度ヒストグラムの一例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００１６】
10    下顎骨
12    下顎体
121    下顎底
13    皮質骨
14    海綿骨
16    下顎第二小臼歯
18    オトガイ孔
100    対象画像取得手段
110    分別・選択手段
120    鮮明化画像取得手段
130    皮質骨を特定する手段
140    計算手段
150    出力手段
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に、本発明の骨粗鬆症診断支援装置について説明する。図１は、本発明において対象とされる下顎骨の斜視図である。図２は図１の断面図で、図３は歯科診療において撮影されたパノラマＸ線写真の一例を模式化した図面である。図１に示すように、下顎骨10は、下顎体12の下顎底121と下顎第二小臼歯16のほぼ中間部分にオトガイ孔18を有する。そして、下顎骨10は、図２に示すように、下顎体12を構成する皮質骨13と海綿骨14を有し、皮質骨13の外縁により下顎底121が形成されている。なお、オトガイ孔18は正中線を挟んで左右対称位置に18Aと18Bの二つがある。
【００１８】
本発明の骨粗鬆症診断支援装置は、図５に示すように、デジタル画像化された下顎骨のパノラマＸ線写真上の下顎骨の明暗を強調化し、オトガイ孔と下顎底を含む下顎体の一部を対象領域画像として切り出す対象領域画像取得手段100と、該対象領域画像から背景部分と前記下顎体部分を判別し、前記背景部分を排除した部分を判定領域画像として取得する分別・選択手段110と、該判定領域画像の前記下顎体を構成する皮質骨と海綿骨の形態を鮮明化する鮮明化画像取得手段120と、該形態が鮮明化された画像上の皮質骨部分を特定する手段130と、前記各手段により明確にされた前記オトガイ孔と皮質骨を形成する輪郭を基に皮質骨の厚さを求める計算手段140と、求められた皮質骨の厚さを出力する出力手段150と、を有している。
【００１９】
対象領域画像取得手段100は、デジタル画像化された下顎骨10のパノラマＸ線写真上の下顎骨10の明暗を強調化し、オトガイ孔18と下顎底121を含む下顎体12の一部を対象領域画像として切り出す。例えば、図３に示すように、デジタル画像化された下顎骨10のパノラマＸ線写真から左側のオトガイ孔18Aを含む部分を切り出す。この場合、左右のオトガイ孔18A及び18Bを含む二つの対象領域画像を切り出し、以下に説明する方法で得られた皮質骨13の厚さの平均値から皮質骨の厚さを判断することもできる。
【００２０】
本発明は、上述のように、オトガイ孔18を基準にする。このオトガイ孔18は、上述のように存在する位置は所定範囲に特定されており、しかもコントラストが周囲の海綿骨14と異なり比較的特定しやすいのであるが、Ｘ線写真ではそれを特定するのに技能と経験を要するという特徴をもつ。このため、まずデジタル画像化された下顎骨10のパノラマＸ線写真の明暗を強調化する。強調化は公知の手段を使用することができる。例えば、黒色に観察されるオトガイ孔18とそれより白色に観察される海綿骨14のコントラス比を強調することによって行う。これによって、オトガイ孔18が明確になりオトガイ孔18の位置を容易に特定することができる。
【００２１】
なお、デジタル画像化された下顎骨10のパノラマＸ線写真は、予め作成されたものを用いてもよく、本骨粗鬆症診断支援装置に付属に設けたパノラマＸ線写真フィルムをデジタル化する手段によるものであってもよい。また、フィルムに撮影したパノラマＸ線写真をデジタル化するのは、その全体であってもよく、予め所定部分を定めたものであってもよい。
【００２２】
このように明暗が強調化された画像から、図３に示すように、オトガイ孔18と下顎底121を含む下顎体12の一部を対象領域画像Lとして切り出す。この場合、パノラマＸ線写真を撮影したときに下から上の方向すなわち人体の足から頭に向かう方向をy軸とし、これに直交するx軸からなるxy座標系を上記デジタル画像中に設定するのがよい。例えば、図３に示すようなxy座標系をデジタル画像中に設定し、オトガイ孔18の座標値を含み、y座標値が十分小さい範囲を対象領域画像Lとして切り出す。
【００２３】
分別・選択手段110は、上記対象領域画像Lから背景部分と下顎体10に相当する部分を判別し、図４に示すように、背景部分Bを排除した下顎体10に相当する部分Aを判定領域画像として取得する。この判定領域画像を取得する方法として二値化手法を用いる。
【００２４】
本二値化手法は、以下のアルゴリズムからなる。すなわち、まず、対象領域画像Lから（１）対象領域を構成する画素値の頻度ヒストグラムを生成し、頻度がゼロでない画素値を小さい方から順番にならべる。そして、１つの画素値に属する画素の一群により１つのクラスタが構成されるとするクラスタなる概念と、そのクラスタに基づくクラスタ内分散とクラスタ間分散の積により定義されるクラスタ間の距離なる概念を導入する。
【００２５】
本二値化手法について、図６を利用して具体的に説明する。まず、隣接するクラスタ1と2について、それに属する画素値の平均を各々m1、m2とし、頻度をP1、P2とする。なお、以下の手順によりクラスタの統合を未だ行っていない最初の段階においては、m1はクラスタ1の画素値に等しく、m2はクラスタ2の画素値に等しい。頻度は、画素数であっても、画素全体の画素数に対する割合であってもよい。任意の単位を採用することができる。画素値に対しても同様である。
【００２６】
つぎに、画素値の平均値m1とm2の、各クラスタに属する画素数で重み付けをした平均Mを求める。すなわち、M=(m1×P1+m2×P2)/(P1+P2)を求める。以上より、クラスタ間分散Dを、D={P1×(m1-M)2+P2×(m2-M)2}/(P1+P2)、クラスタ内分散dを、d={P1×(m1-M)2+P2×(m2-M)}/(P1+P2)}とし、クラスタ1とクラスタ2におけるクラスタ間の距離をD×dと定義する。なお、クラスタ間分散Dは、クラスタ1に属する画素値がすべてm1で、クラスタ2に属する画素値はすべてm2である、と考えたときの、これらの画素値の分散に相当する。クラスタ内分散dは、両クラスタを統合したときの、全画素値の分散に相当する。
【００２７】
つぎに、（２）隣接する２つのクラスタ間の距離を測定し、もっとも距離が小さい組を、画素値の小さい方のクラスタに統合する。（３）この操作を繰り返してクラスタが２つになるまでクラスタの統合を進める。最後に、（４）上記の操作により最終的に得られた２つのクラスタのうち、画素値の大きい方のクラスタに属する画素値をすべて１（白）とし、小さい方のクラスタに属する画素値をすべて０（黒）に置きかえる。そして、１に属する画素値により構成される画像を下顎体10に相当する部分Aとし、０に属する画素値により構成される画像を背景部分Bとして判定領域画像を取得する。
【００２８】
対象領域画像Lの画素値の頻度分布グラフの一例を図7に示す。この例の場合、上記二値化法により最終的に画素値が０又は１に置き換えられる閾値となる画素値は、149である。本二値化法は、大津の方法（N.Otsu、A threshold selection method from gray-level histograms、IEEE Trans. Systems Man and Cybernetics vol.SMC-9 no.1 pp.41-47 1986）より良好な結果を得ている。
【００２９】
このようにして得られた判定領域画像は、鮮明化画像取得手段120により下顎体12を構成する皮質骨13と海綿骨14の形態及び輪郭が鮮明化される。この鮮明化は、公知の方法を使用することができる。たとえば、公知のローパスフィルター及びハイパスフィルターをかけることによって皮質骨13と海綿骨14の形態及び輪郭を鮮明化させる。この鮮明化された輪郭に属する画素は、以下に説明する皮質骨13の厚さを計算する計算手段140における「輪郭」を構成する。すなわち、輪郭に属する画素の集合体は、画像処理においてエッジと呼ばれる画素値が急峻に変化する画素の集合体である。
【００３０】
鮮明化画像取得手段120により得られた鮮明化画像は、皮質骨部分を特定する手段130により皮質骨13に属する画像部分が特定される。この、皮質骨部分を特定する手段130は、皮質骨13と海綿骨14が人の視覚により明確に判別されるようになった鮮明化画像を表示するモニターで観察できるようにし、例えば、術者がマウス又はライトペンにより特定できるようにするのがよい。これにより、皮質骨の厚さが数mm以下の非常に薄くなる骨粗鬆症の患者の場合にも高精度で皮質骨の厚さを測定することができ、しかもソフト・プログラム上の構成が簡単になり又測定時間も短縮できる。なお、皮質骨部分の特定をプログラムで行うこともできる。
【００３１】
つぎに、皮質骨13の厚さは、計算手段140により、以下のように求められる。まず、判定領域画像上に図３に示したxy座標系を定める。すなわち、パノラマX線写真を撮影したときの下から上の方向、つまり人体の足から頭に向かう方向をy軸とし、y軸に直交しその正の方向を顎の先端から離れる方向とするx軸からなるxy座標系を定める。そして、上記のように特定された皮質骨13に属する一点を起点として、（１）y軸と平行にx座標が大きくなる方向に直線をのばし、輪郭と交わった点の画素を記憶領域に入れる。
【００３２】
つぎに、（２）記憶領域内の各画素からさらに８近傍内にある輪郭上の画素を記憶領域に入れる。（３）さらに各画素から８近傍内にある輪郭上の画素を記憶領域に入れる。このような操作を次々に行い、記憶領域に入れるべき画素がなくなるか、または記憶領域内の画素数が当初に設定した値になるまで続ける。例えば、スタック内に入れることができる最大画素数を1000程度とすることができる。そして、（４）その記憶領域内の画素群Aにより皮質骨の外縁が形成されるものとする。ただし、記憶領域内の画素で同一のy座標をもつものがあるときは、最も大きいx座標をもつ画素が皮質骨の外縁を形成するものとする。
【００３３】
また、（５）特定された皮質骨に属する一点を起点として、y軸と平行にx座標が小さくなる方向に直線をのばし、輪郭と交わった点の画素を記憶領域に入れ、（２）から（４）と同様の操作を行う。そして、最終的に記憶領域内に入れられた画素群Bにより皮質骨の内縁が形成されるものとする。
【００３４】
つぎに、（６）画素群Aの各画素について、その画素および近傍の画素に基づく回帰直線を求める。回帰直線を求めるために用いる画素数は、例えば着目画素の近傍50個程度とすることができる。これにより、骨粗鬆症の患者の皮質骨13の内縁はスポンジ状になっているために、内縁部分を特定するのが容易でないという問題を解決することができる。
【００３５】
最後に、（７）画素群Aの各画素について、オトガイ孔とその画素を結ぶ直線と、その画素についての回帰直線とがなす角度を求め、その角度が90°に最も近くなる画素を外縁点として特定する。（８）外縁点とオトガイ孔を結ぶ直線から一定距離以内にある画素群Bのうち、外縁点との距離が最小の点を内縁点とする。そして、（９）外縁点から内縁点までの長さを皮質骨13の厚さとする。なお、一定距離以内とは、例えば7画素程度とすることができる。
【００３６】
上記の手順について図４を用いて説明すると以下のようになる。図４において、皮質骨13の外縁が13aで、内縁が13bである。まず、オトガイ孔18を通る直線で皮質骨13の外縁（上記回帰直線が連結された曲線として表される）の垂線に最も近い直線P0Hを求める。そして、直線P0Hと回帰直線13aの交点Plを外縁点とする。つぎに、直線P0PlHから一定範囲以内にある内縁上の画素のうち、外縁点との距離が最小である点Puを求め、直線PlPuの長さから皮質骨13の厚さを求める。
【００３７】
このようにして求められた皮質骨13の厚さは、例えば、電圧記録計あるいはモニター等の出力手段150により出力される。この出力された皮質骨13の厚さにより、骨粗鬆症であるか否かが判別される。この場合、出力手段150は、骨粗鬆症データベースと、該データベースに蓄積されたデータと皮質骨13の厚さを比較し、骨粗鬆症認定判断を行う手段を設けるのがよい。これにより精度の高い診断が可能になる。
【００３８】
本本発明による骨粗鬆症診断支援装置を用いて、実際に骨粗鬆症の診断を100枚のパノラマＸ線写真データに基づいて行った結果を表１に示す。表１において、腰椎基準の欄は、デキサ法を用いた腰椎の骨密度データによる診断結果（この結果をGold standardとした）に対する診療経験豊富な1人の術者による視覚判定による感度等の結果と、本発明の骨粗鬆症診断支援装置を用いた自動判定による感度等の結果を示す。上段は95％信頼区間を示し、下段は信頼区間の下限及び上限を示す。大腿骨基準欄は、デキサ法による腰椎検査による診断結果に対する腰椎基準と同様な結果を示す。
【００３９】
この表１によると、例えば、感度について、腰椎基準による場合は、視覚判定では92.0であるのに対して自動判定による場合は88.0であり、大腿骨基準による場合は、視覚判定では87.5であるのに対して自動判定による場合は87.5である。視覚判定による場合も自動判定による場合も高い感度であり、自動判定による感度はほぼ視覚判定による感度と同様であることが分かる。その他特異度等についても同様であり、本発明の骨粗鬆症診断支援装置を用いた自動判定結果と診療経験豊富な1人の術者による視覚判定結果の医学統計学的な数値はよく一致しており、本発明の骨粗鬆症診断支援装置を用いた自動判定結果は、高い精度で骨粗鬆症の診断が可能であることが分かる。
【００４０】
【表１】
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【００４１】
なお、表１において視覚判定を行った術者については、100枚のパノラマＸ線写真データについて二回の判定を行ったが、観察者間再現性及び観察者内再現性とも適正（moderate）からほとんど完全(almost perfect)であり、その術者による視覚判定の結果は信頼性があることを確認した。
【００４２】
骨粗鬆症であるか否かの閾値の設定は、感度・特異度曲線（ROC curve）により、視覚評価及び自動支援において感度が約90%になるように設定した。
【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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