醫(yī)療用x射線測量裝置及邊界判斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種醫(yī)療用X射線測量裝置，尤其是涉及一種組織邊界的判斷。
【背景技術(shù)】
[0002]作為醫(yī)療用X射線測量裝置，已知X射線組織診斷裝置、X射線攝影裝置、X射線CT(Computed Tomography:計算機斷層掃描)裝置等。在下文中，列舉出作為X射線組織診斷裝置的一種的骨密度(bone density)測量裝置，并對其進行說明。
[0003]一般，骨密度測量裝置為，基于雙能X射線吸收法(dual-energy x-rayabsorpt1metry (DEXA)法),對被測體內(nèi)的骨骼的骨密度進行測定及運算的裝置(參照日本特許第4980862號公報以及日本特開2012-192118號公報)。在骨密度測量裝置中，例如，筆形射束(pencil-beam)狀的X射線機械地進行二維掃描，與此同時對透過了被測體的X射線進行檢測。更詳細而言，在實施射束掃描的同時交替地照射低能量X射線及高能量X射線，并由此取得在機械掃描方向上交替排列的低能量X射線檢測值(以下，稱為“L檢測值”)以及高能量X射線檢測值(以下，稱為“H檢測值”)。
[0004]在現(xiàn)有的骨密度測量裝置中，相對于由多個L檢測值及多個H檢測值構(gòu)成的二維檢測值陣列，而固定地設(shè)定有二維像素陣列。即，一直以來，照射序列不管對象骨骼的位置及形狀而固定的。構(gòu)成像素陣列的各個像素由先被取得的L檢測值以及之后被取得的H檢測值構(gòu)成，或者，由先被取得的H檢測值以及之后被取得的L檢測值構(gòu)成。通過以像素為單位，并基于構(gòu)成該像素單位的L檢測值及H檢測值而對骨密度(每單位面積內(nèi)的骨鹽量)進行運算。一直以來，在骨密度測量裝置中，存在照射具有二維發(fā)散的扇形射束(fan-beam)或具有三維發(fā)散的錐形射束(con-beam)的裝置。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]發(fā)明所要解決的課題
[0006]在現(xiàn)有的骨密度測量裝置中，如上文所述，各個像素由先被取得的L檢測值(或H檢測值)以及之后被取得的H檢測值(或L檢測值)構(gòu)成。在每個像素內(nèi)，兩個檢測值的取得坐標嚴格而言相互不一致。雖然也取決于機械掃描速度或能量轉(zhuǎn)換周期，但在這些坐標之間存在固定的差。這是由于，當在像素內(nèi)部包括骨骼和軟組織之間的邊界的情況下，關(guān)于該像素而被運算出的骨密度或基于骨密度而被判斷出的組織類別可能會成為不正確的值。為了避免該問題，而當將骨骼區(qū)域內(nèi)的邊界(輪廓)附近的像素一律從運算對象中剔除時，骨密度運算范圍將會縮小。即，能夠利用于計測的有效像素數(shù)將會減少。由于老鼠或耗子等的小動物的骨骼非常小，因此在相對于它們而設(shè)定運算范圍時，雖然存在希望盡可能地擴大其運算范圍的請求，但是上述的一律剔除將會招致與這種要求相反的結(jié)果。
[0007]—般，現(xiàn)有的骨密度測量裝置具有如下功能，S卩，基于骨密度像素或骨密度分布而自動地對骨骼區(qū)域的輪廓、即骨骼和軟組織的邊界進行判斷的功能。但是，該判斷是以像素設(shè)為最小單元的判斷。因此，要求提高邊界判斷的分辨率。即使在骨密度測量裝置以外的醫(yī)療用X射線測量裝置中，也要求提高邊界判斷的分辨率。
[0008]另外，在日本特開2012-192118號公報中，公開了一種能夠?qū)σ韵袼貫閱挝欢磺蟪龅南喈斢贚檢測值及H檢測值的信息進行顯示的骨密度測量裝置(參照該文獻的圖2及圖3)。然而，在該文獻中并未公開以檢測值為單位或以半個像素為單位的邊界判斷。此夕卜，也沒有記載關(guān)于根據(jù)邊界而在事后對像素列或像素陣列進行適當?shù)卦O(shè)定的情況。
[0009]本發(fā)明的目的在于，在醫(yī)療用X射線測量裝置中，能夠更準確地對邊界進行判斷?；蛘?，提高邊界判斷的分辨率?；蛘?，能夠更準確地對像素的類別進行判斷。
[0010]用于解決課題的方法
[0011]本發(fā)明所涉及的醫(yī)療用X射線測量裝置的特征在于，包括:X射線發(fā)生單元，其被設(shè)置在被測體的一側(cè)，并相對于所述被測體在進行移動的同時交替地反復照射低能量X射線及高能量X射線；χ射線檢測單元，其被設(shè)置在所述被測體的另一側(cè)，并對透過了所述被測體的低能量X射線及高能量X射線進行檢測，由此輸出檢測值列；判斷單元，其基于所述檢測值列，對所述被測體內(nèi)的第一組織和第二組織之間的邊界進行判斷，所述檢測值列包括，在所述X射線發(fā)生單元的移動方向上交替地排列的多個低能量X射線檢測值以及多個高能量X射線檢測值，所述判斷單元通過針對所述檢測值列中的每個檢測值而對組織類別進行判斷，從而對所述邊界進行判斷。
[0012]通過上述結(jié)構(gòu)，通過在使X射線射束進行移動的同時反復進行相對于被測體的低能量X射線及高能量X射線的交替照射，從而取得在移動方向上交替地排列的多個低能量X射線檢測值(多個L檢測值)以及多個高能量X射線檢測值(多個H檢測值)。這些檢測值構(gòu)成檢測值列。判斷單元基于這種檢測值列而對第一組織和第二組織的邊界進行判斷。具體而言，判斷單元不是以像素為單位而是以檢測值為單位而對邊界進行判斷。因此，如果根據(jù)上述結(jié)構(gòu)，與在以像素為單位來實施邊界判斷的情況相比，能夠使判斷分辨率設(shè)為兩倍。優(yōu)選為在相鄰的檢測值對之間判斷邊界，在該情況下，優(yōu)選為判斷有無邊界。
[0013]優(yōu)選為，相對于所述檢測值列，以相互重復了一半的關(guān)系定義多個相鄰檢測值對，所述判斷單元針對每個所述相鄰檢測值對，而對所述邊界進行判斷。根據(jù)該結(jié)構(gòu)，雖然以兩個檢測值(相鄰檢測值對)作為單位來實施邊界的判斷，但由于相對于檢測值列以相鄰彼此重復了一半且多重地設(shè)定有相鄰檢測值對，即，由于構(gòu)成了相當于在現(xiàn)有裝置中被定義的像素數(shù)的兩倍的個數(shù)的判斷單位，因此，如上文所述，能夠?qū)⑴袛喾直媛试O(shè)為兩倍。
[0014]優(yōu)選為，所述判斷單元包括:第一判斷單元，其基于所述相鄰檢測值對中的低能量X射線檢測值而對組織類別進行判斷；第二判斷單元，其基于所述相鄰檢測值對中的高能量X射線檢測值而對組織類別進行判斷；綜合判斷單元，其基于對于所述相鄰檢測值對的所述第一判斷單元的判斷結(jié)果以及所述第二判斷單元的判斷結(jié)果而對所述邊界進行判斷。根據(jù)上述結(jié)構(gòu)，第一判斷單元以檢測值為單位而對組織類別單獨地進行判斷，并且通過在相鄰的檢測值之間參照這些單獨的判斷結(jié)果，從而對邊界進行綜合的判斷。在進行組織類別的判斷時，例如，判斷出骨骼或軟組織，或者，判斷出骨骼、軟組織或兩者的邊界。
[0015]在綜合判斷的階段中，優(yōu)選為，使第一判斷單元的判斷結(jié)果及第二判斷單元的判斷結(jié)果進行對比。如進行示例，在第一判斷單元判斷出軟組織，并且第二判斷單元也判斷出軟組織的情況下，最終判斷出軟組織。在第一判斷單元判斷出骨骼，并且第二判斷單元也判斷出骨骼的情況下，最終判斷出骨骼。在第一判斷單元判斷出軟組織，并且第二判斷單元判斷出骨骼的情況下，判斷出軟組織和骨骼之間的邊界。在第一判斷單元判斷出骨骼，并且第二判斷單元判斷出軟組織的情況下，判斷出骨骼和軟組織之間的邊界。以此方式通過對單獨評價結(jié)果進行對比從而能夠更準確地對邊界的位置進行判斷。如改變視點來看，由于以半個像素單元來實施判斷，因此能夠使判斷分辨率為現(xiàn)有裝置的兩倍。理所當然，作為改變例，可列舉出通過I個像素間距(pitch)的綜合判斷。一般，像素為骨密度、脂肪密度等被進行運算的單位，并且由相鄰的兩種檢測值構(gòu)成。
[0016]優(yōu)選為，所述判斷單元還包括:骨密度運算單元，其針對每個所述相鄰檢測值對，根據(jù)構(gòu)成所述相鄰檢測值對的低能量X射線檢測值及高能量X射線檢測值而對骨密度進行運算；第三判斷單元，其基于所述骨密度而對組織類別進行判斷，所述綜合判斷單元基于所述第一判斷單元的判斷結(jié)果、所述第二判斷單元的判斷結(jié)果以及所述第三判斷單元的判斷結(jié)果而對所述邊界進行判斷。也考慮到基于以檢測值為單位而進行運算的骨密度的邊界判斷結(jié)果，能夠?qū)嵤└訙蚀_的邊界判斷。也可以在以像素為單位而對骨密度進行了運算的基礎(chǔ)上，將其在綜合判斷中進行參照。
[0017]優(yōu)選為，包括范圍確定單元，所述范圍確定單元基于所述邊界而對骨密度運算范圍進行確定。優(yōu)選為，包括像素列選擇單元，所述像素列選擇單元基于所述邊界而對第一像素列模式以及相對于該第一像素列模式而錯開了半個像素的第二像素列模式進行選擇，構(gòu)成所述第一像素列模式的各個像素包括，在預(yù)定方向上先存在的低能量X射線檢測值和存在于其緊后的高能量X射線檢測值，構(gòu)成所述第二像素列模式的各個像素包括，在所述預(yù)定方向上先存在的高能量X射線檢測值和存在于其緊后的低能量X射線檢測值。預(yù)定方向為成為將第一像素列模式及第二像素列模式相互進行比較的基礎(chǔ)上的基準的朝向，例如射束掃描方向上的正向。
[0018]優(yōu)選為，所述第一組織為骨骼，所述第二組織為軟組織，所述組織邊界為所述骨骼和所述軟組織之間的邊界。優(yōu)選為，所述第一組織為脂肪，所述第二組織為所述脂肪以外的軟組織，所述邊界為所述脂肪和所述脂肪以外的軟組織之間的邊界。
[0019]本發(fā)明所涉及的方法為，根據(jù)通過相對于被測體而在進行移動的同時交替地反復照射低能量X射線及高能量X射線并且對透過了所述被測體的低能量X射線及高能量X射線進行檢測而取得的檢測值列，來判斷骨骼和軟組織之間的邊界的方法，所述方法的特征在于，所述檢測值列包括，在所述X射線發(fā)生單元的移動方向上交替地排列的多個低能量X射線檢測值以及多個高能量X射線檢測值，該方法包括判斷工序，所述判斷工序通過針對所述檢測值列中的每個檢測值而對組織類別進行判斷，從而對所述邊界進行判斷。該邊界判斷方法能夠作為程序的功能來實現(xiàn)。所涉及的程序通過存儲介質(zhì)或網(wǎng)絡(luò)而被安裝于信息處理裝置中，并在所述信息處理裝置中被執(zhí)行。
【附圖說明】
[0020]圖1為表示骨密度測量裝置的第一示例的圖。
[0021]圖2為表示相對于二維檢測值陣列而被設(shè)定的二維像素陣列的圖。
[0022]圖3為用于對扇形射束的機械掃描進行說明的圖。
[0023]圖4為用于對筆形射束的機械掃描進行說明的圖。
[0024]圖5為表示邊界判斷方法的第一示例的圖。
[0025]圖6為表示圖5所示的邊界判斷方法中的判斷條件的圖。
[0026]圖7為表示邊界判斷方法的第二示例的圖。
[0027]圖8為表示圖7所示的邊界判斷方法中的判斷條件的圖。
[0028]圖9為表示像素列設(shè)定的第一示例的圖。
[0029]圖10為表示像素列設(shè)定的第二示例的圖。
[0030]圖11為表示像素列設(shè)定的第三示例的圖。
[0031]圖12為表示像素列設(shè)定的第四示例的圖。
[0032]圖13為表示作為比較例的二維像素陣列的圖。
[0033]圖14為表示根據(jù)邊界而適當?shù)乇辉O(shè)定的二維像素陣列的圖。
[0034]圖15為用于對相對于二維像素陣列的插補值處理及再取樣處理進行說明的圖。
[0035]圖16為用于對基于后側(cè)的邊界的像素陣列的設(shè)定進行說明的圖。
[0036]圖17為用于對基于前側(cè)的邊界及后側(cè)的邊界的像素陣列的設(shè)定進行說明的圖。
[0037]圖18為表示骨密度測量裝置的第二示例的圖。
[0038]圖19為用于對預(yù)掃描(pre-scan)進行說明的圖。
[0039]圖20為表示基于預(yù)掃描結(jié)果的二維像素陣列的第一設(shè)定例的圖。
[0040]圖21為表示基于預(yù)掃描結(jié)果的二維像素陣列的第二設(shè)定例的圖。
[0041]圖22為表示基于預(yù)掃描結(jié)果的二維像素陣列的第三設(shè)定例的圖。
[0042]圖23為表示基于預(yù)掃描結(jié)果的二維像素陣列的第四設(shè)定例的圖。
[0043]圖24為表示濾光器的具體示例的圖。
[0044]圖25為用于對主掃描進行說明的圖。
[0045]圖26為表示周期可變型的照射序列的一個示例的圖。
[0046]圖27為表示骨密度測量裝置的第三示例的圖。
[0047]圖28為表示前處理部的結(jié)構(gòu)例的