骨密度测量装置
阅读：193发布：2020-05-12
专利汇可以提供骨密度测量装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种骨 密度 测量装置。当用户通过 光标 而在被测体图像上对特定的 像素 进行 指定 时，将针对所指定的像素（注意像素）而显示修正辅助信息。在修正辅助信息中包括：表示针对注意像素的自动识别结果的信息；关于注意像素的局部 骨密度 及关于包括注意像素在内的区域的平均骨密度；照射低 能量 放射线时的注意像素的局部衰减量及所述区域内的平均衰减量；照射高能量 X射线 时的注意像素的局部衰减量及所述区域内的平均衰减量等。当在被测体图像上，指定了软组织像素时，代替局部骨密度及平均骨密度，而显示局部软组织评价值及平均软组织评价值。，下面是骨密度测量装置专利的具体信息内容。
1.一种骨密度测量装置，其特征在于，包括：
被测体图像生成部，其根据通过对被测体照射X射线而获得的检测数据，而生成反映出骨盐的二维分布的被测体图像；
识别处理部，其对构成所述被测体图像的各个像素，应用根据该像素所具有的像素值来对骨骼像素和软组织像素进行识别的识别处理；
注意像素指定部，其用于由用户在所述被测体图像上对注意像素进行指定；
修正辅助部，其在所述注意像素被指定的情况下，向所述用户提供修正辅助信息，并将所述修正辅助信息与所述被测体图像一起显示在显示画面上；
修正执行部，其在相对于所述注意像素而由所述用户给出了修正指示的情况下，执行所述识别处理的结果的修正，
所述修正辅助信息包括：
组织类别信息，其表示针对所述注意像素的所述识别处理的结果；
局部评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素而被运算出的、作为数值信息的评价值；
平均评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素所属的区域而被运算出的、作为数值信息的评价值，
所述局部评价值和所述平均评价值被同时显示在所述显示画面上，从而使得所述用户能够通过所述局部评价值与所述平均评价值的对比来判断是否需要对所述识别处理的结果的修正；
当目标像素被分类为骨骼像素时，作为所述局部评价值，显示局部骨密度，并且作为所述平均评价值，显示平均骨密度；并且
当目标像素被分类为软组织像素时，作为所述局部评价值，显示局部软组织评价值，并且作为所述平均评价值，显示平均软组织评价值。
2.如权利要求1所述的骨密度测量装置，其特征在于，
所述修正辅助信息还包括：
针对所述注意像素而被运算出的、照射低能量X射线时的局部衰减量及照射高能量X射线时的局部衰减量；
针对所述注意像素所属的区域而被运算出的、照射低能量X射线时的平均衰减量及照射高能量X射线时的平均衰减量。
3.如权利要求1所述的骨密度测量装置，其特征在于，
所述局部软组织评价值为，表示照射低能量X射线时的局部衰减量与照射高能量X射线时的局部衰减量之比的值，
所述平均软组织评价值为，表示照射低能量X射线时的平均衰减量与照射高能量X射线时的平均衰减量之比的值。
4.如权利要求1所述的骨密度测量装置，其特征在于，
所述修正执行部执行从骨骼像素向软组织像素的类别变更、从软组织像素向骨骼像素的类别变更、及从运算对象中的剔除中的至少一个。
5.如权利要求1所述的骨密度测量装置，其特征在于，
所述被测体包括多块椎骨，
针对多块所述椎骨而设定多个关注区域，
各个所述关注区域内被识别为骨骼部区域和软组织区域。
6.一种骨密度测量装置，其特征在于，包括：
被测体图像生成部，其根据通过对被测体照射X射线而获得的检测数据，而生成反映出骨盐的二维分布的被测体图像；
识别处理部，其对构成所述被测体图像的各个像素，应用根据该像素所具有的像素值来对骨骼像素和软组织像素进行识别的识别处理；
注意像素指定部，其用于由用户在所述被测体图像上对注意像素进行指定；
修正辅助部，其在所述注意像素被指定的情况下，向所述用户提供修正辅助信息；
修正执行部，其在相对于所述注意像素而由所述用户给出了修正指示的情况下，执行所述识别处理的结果的修正，
所述修正辅助信息包括：
组织类别信息，其表示针对所述注意像素的所述识别处理的结果；
局部评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素而被运算出的评价值；
平均评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素所属的区域而被运算出的评价值，
所述修正辅助部包括：
直方图生成部，其根据所述被测体图像而生成表示每个像素值的像素数的直方图；
标记生成部，其在所述直方图上生成表示所述注意像素的像素值的标记。
7.一种骨密度测量装置所执行的方法，其为对根据通过对被测体照射X
射线而获得的检测数据所生成的被测体图像进行处理的方法，
所述方法的特征在于，包括：
对构成所述被测体图像的各个像素，应用根据该像素所具有的像素值而对骨骼像素和软组织像素进行识别的识别处理的工序；
对由用户在所述被测体图像上所指定的注意像素的坐标进行识别的工序；
针对所述注意像素而向用户提供修正辅助信息，并且将所述修正辅助信息与所述被测体图像一起显示在显示画面上的工序，
所述修正辅助信息包括：局部评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素而被运算出的、作为数值信息的评价值；平均评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素所属的区域而被运算出的、作为数值信息的评价值，
所述局部评价值和所述平均评价值被同时显示在所述显示画面上，从而使得所述用户能够通过所述局部评价值与所述平均评价值的对比来判断是否需要对所述识别处理的结果的修正。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述修正辅助信息还包括组织类别信息，所述组织类别信息表示针对所述注意像素的所述识别处理的结果。
骨密度测量装置
技术领域
背景技术
[0002] 骨密度测量装置为，在医疗领域内用于对骨质疏松症（osteoporosis）等骨骼疾病患者进行诊断的装置。所涉及的骨密度测量装置为，向被测体照射X射线，且对透过了被测体的X射线进行检测，并根据由此而得到的检测数据来形成被测体的骨密度图像的装置。具体而言，依据DEXA（dual-energy x-ray absorptiometry：双能X线吸收）法，而交替地照射高能量X射线和低能量X射线。在日本特开2009-100943号公报（文献1）及日本特开平6-261894号公报（文献2）中，记载了依据DEXA法的运算方法。测量部位为腰椎、前臂等。骨密度测量装置也被称为骨盐量测量装置（bone mineral content measurement apparatus）。
[0003] 在腰椎（Lumbar spine）的骨密度测量中，根据构成骨密度图像的各个像素的像素值（骨密度值），而针对各个像素，自动地识别其为骨骼像素（bone pixel）（与骨骼相对应的像素）还是软组织像素（soft tissue pixel）（仅与软组织相对应的像素）。此时，相对于构成腰椎的各块椎骨而分别设定关注区域（ROI：region of interest）。在各个关注区域内，对骨骼像素所具有的骨密度的平均值（平均骨密度）进行运算。
发明内容
[0004] 发明所要解决的课题
[0005] 在现有技术中，存在骨骼像素和软组织像素的自动识别结果未必正确的情况。例如，在存在有压迫性骨折部位的情况下，存在平均骨密度未被正确地运算的可能性。从而优选为，将构成该压迫性骨折部位的像素从平均运算对象中剔除。在低骨量的情况下，存在原本为骨骼像素，但却被识别为软组织像素的情况。在该种情况下，优选为，将成为错误识别对象的像素的类别变更为骨骼像素。在血管或淋巴结发生了钙化的情况下，有时会将它们识别为骨骼。在该种情况下，需要将成为错误识别对象的像素的类别变更为软组织像素，并将该像素从骨骼区域中剔除。在由于骨骼的变形或者由于骨骼的异常生长，而在关注区域内渗入有其他的椎骨、或存在有不必要的部分的情况下，需要将该部分从平均骨密度运算的对象中剔除。而且，在埋入有金属的情况下，需要将金属部分从平均骨密度运算的对象中剔除。根据以上这种观点，在现有技术中，在对平均骨密度进行运算之前，在骨密度图像上，通过用户的目视观测，而以手动的方式实施骨骼像素的追加及删除。
[0006] 但是，仅通过对骨密度图像的目视判断来实施骨骼像素的追加及删除是需要相当的熟练度的。换言之，当实施这种作业时，判断上会存在各种倾向。因此，期待对骨骼像素的追加及削除的作业进行辅助。
[0007] 用于解决课题的方法
[0008] 本发明的目的在于，在由对表示骨密度（骨盐量）分布的图像进行观察的用户，来实施进行骨骼像素的取舍甄别的作业的情况下，对该作业进行辅助。换言之，本发明的目的在于，能够迅速并精确地实施骨骼像素的取舍甄别的判断。
[0009] 优选为，骨密度测量装置包括：被测体图像生成部，其根据通过对被测体照射X射线而得到的检测数据，而生成反映出骨盐的二维分布的被测体图像；识别处理部，其对构成所述被测体图像的各个像素，应用根据该像素所具有的像素值来对骨骼像素和软组织像素进行识别的识别处理；注意像素指定部，其用于由用户在所述被测体图像上对注意像素进行指定；修正辅助部，其在所述注意像素被指定的情况下，向所述用户提供修正辅助信息；修正执行部，其在相对于所述注意像素而由所述用户给出了修正指示的情况下，执行所述识别处理的结果的修正，所述修正辅助信息包括：组织类别信息，其表示针对所述注意像素的所述识别处理的结果；局部评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素而被运算出的评价值；平均评价值，其为根据所述识别处理的结果，针对所述注意像素所属的区域而被运算出的评价值。
[0010] 根据上述结构，当在被测体图像上，由用户指定了注意像素（即图像上的坐标）时，关于该注意像素的修正辅助信息将被显示。因此，能够根据该修正辅助信息的内容，精确地对是否需要针对注意像素的修正进行判断。例如，作为修正作业的内容，可列举出从骨骼像素向软组织像素的类别变更、从软组织像素向骨骼像素的类别变更、从运算对象中的剔除等。优选为，在修正辅助信息中包含针对该注意像素的类别识别处理结果。在该情况下，能够使目视判断的结果和自动判断的结果结合起来。此时，由于针对注意像素而被运算出的局部评价值、和针对该注意像素所属的区域（例如，关注区域内的骨骼区域或软组织区域）整体而被运算出的平均评价值同时被显示，因此能够对如下情况进行客观的判断，即，针对注意像素的局部的值，与周围的平均值相比是偏离还是大致相同的情况。根据情况，可以代替同时显示局部评价值和平均评价值而显示两者的差分，或者，与局部评价值和平均评价值一起显示两者的差分。通常情况下，当针对注意像素的局部的值与其周围相比显著较大或较小时，被认为是组织异常、计测错误、运算错误等。根据修正辅助信息，能够基于这些可能性，而对是否需要修正进行判断。例如，针对骨骼部的评价值为骨密度。例如，针对软组织的评价值为后文叙述的RL/RH。该RL/RH相当于相对于两种X射线能量的两个衰减率（衰减量）之比。评价值可以单纯为像素值。评价值也可以为在运算过程中所产生的中间系数值。无论为哪种方式，均优选为，提供能够对注意像素与周围的关系（或者是否需要修正）进行评价或判断的评价值。另外，注意像素为抽象的概念，既可以为从物理学的角度来看的单一的像素，也可以为从物理学的角度来看的多个像素的集合。在后者的情况下，局部评价值成为局部平均值、局部中间值、局部中央值等。也可以使评价单位与修正单位不同。也可以构成为，能够根据用户而对修正辅助信息的内容进行定制。例如，当组织类别为已知时，则能够从修正辅助信息中剔除组织类别信息。
[0011] 优选为，当通过所述识别处理而识别为骨骼像素时，作为所述局部评价值，显示局部骨密度，并且作为所述平均评价值，显示平均骨密度。例如，局部骨密度相当于被测体图像中的像素值，且被认为是与整个区域的平均骨密度相对比的要素概念。虽然所述局部骨密度并非表示实际的准确的骨密度的信息，但在对比判断上是较为有用的信息。
[0012] 优选为，当通过所述识别处理而识别为软组织像素时，作为所述局部评价值，显示局部软组织评价值，并且作为所述平均评价值，显示平均软组织评价值。由于针对软组织不存在骨密度的概念，因此代替骨密度而显示将软组织的性能指标化的评价值。虽然构成修正辅助信息的各个要素基本上为数值，但也可以代替数值或者与数值一起显示有助于直观认识的曲线图等。
[0013] 优选为，所述修正辅助信息还包括：针对所述注意像素而被运算出的、照射低能量X射线时的局部衰减量及照射高能量X射线时的局部衰减量；针对所述注意像素所属的区域而被运算出的、照射低能量X射线时的平均衰减量及照射高能量X射线时的平均衰减量。根据该结构，通过对在评价值的运算过程中所利用的中间数值进行显示，从而能够综合性地对是否需要修正进行判断。能够在任意一种能量下产生有不自然的值时，对在该能量下的计测等中产生了问题的可能性进行识别。
[0014] 优选为，所述局部软组织评价值相当于照射低能量X射线时的局部衰减量与照射高能量X射线时的局部衰减量之比，所述平均软组织评价值相当于照射低能量X射线时的平均衰减量与照射高能量X射线时的平均衰减量之比。
[0015] 优选为，所述修正执行部执行从骨骼像素向软组织像素的类别变更、从软组织像素向骨骼像素的类别变更、及从运算对象中的剔除中的至少一个。
[0016] 优选为，所述被测体包括多块椎骨，针对多块所述椎骨而设定有多个关注区域，各个所述关注区域内被识别为骨骼部区域和软组织区域。当然，也可以将上述图像处理应用于腰椎以外的部位。也可以以将关注区域内分成两部分的方式实施边界检测，从而分别对骨骼部区域和软组织区域进行确定，也可以仅通过像素单位而对像素类别进行确定。
[0017] 优选为，所述修正辅助单元包括：直方图生成部，其根据所述被测体图像而生成表示每个像素值的像素数的直方图；标记生成部，其在所述直方图上生成表示所述注意像素的像素值的标记。根据该结构，由于考虑到注意像在直方图上位于何处，从而能够对针对注意像素是否需要修正进行判断，因此能够实施更为精确的判断。
[0018] 在现有技术中，用户仅通过对单纯的黑白的浓淡图像的目视观察，来实施像素剔除等修正。即，由于实施了基于感官判断的修正作业，因此存在根据用户（医师等）的不同而导致判断结果有较大偏差、或者作业负担较大等的问题。与此相对，根据上述结构，由于显示了对是否需要修正的判断进行辅助的信息、尤其是显示了能够容易地对注意点与背景整体进行比较的信息，从而能够使是否需要修正的判断客观化，并且能够大幅度地减轻修正负担。还可以采用如下方式，即，在注意像素的附近、或者以明确与注意像素之间的对应关系的方式，使修正辅助信息弹出显示。还可以采用如下方式，即，在通过指示装置而指定了像素的情况下，以此为触发而显示修正辅助信息，并根据接下来的指示的内容来识别修正执行或修正暂缓。也可以在像素类别等被修正了的情况下，在该时间点，向成为平均骨密度运算的基础的数据反映修正内容，也可以在全部的修正完成的阶段或者存在用户的明确指示的阶段，向上述的基础数据反映各个修正的内容。
[0019] 根据上述结构，能够实施如下操作，即，从压迫性骨折部分的骨骼区域的剔除、由于低骨量而导致的软组织错误识别的修正、由于组织钙化而导致的骨骼区域错误识别的修正、骨赘（osteophyte，bone spur）等骨骼变形部位的剔除、金属部分等异物部分的剔除、由于脊椎侧弯症等而进入到关注区域内的不必要部位的剔除等。附图说明
[0020] 图1为表示本发明所涉及的骨密度测量装置的整体结构的框图。
[0021] 图2为用于对图1所示的数据运算部的功能进行说明的图。
[0022] 图3为表示第一显示例的图。
[0023] 图4为表示第二显示例的图。
[0024] 图5为表示第三显示例的图。
[0025] 图6为用于对与情况相对应的像素修正方法进行说明的图。
具体实施方式
[0026] 以下，根据附图对本发明的优选实施方式进行说明。
[0027] 首先，对骨密度测量的原理（DEXA法）进行说明。关于透过人体的两种能量的X射线，各自的全衰减量以如下方式被定义。
[0028] IL＝IOL·EXP（－μBLXB）·EXP（－μSLXS）…（1）
[0029] IH＝IOH·EXP（－μBHXB）·EXP（－μSHXS）…（2）
[0030] 此处，关于附加字符，“L”表示低能量，“H”表示高能量，B表示骨骼，S表示软组织。IL和IH均表示透过X射线强度（低能量X射线的透过强度、高能量X射线的透过强度），IOL和IOH均表示入射X射线强度（低能量X射线的入射强度、高能量X射线的入射强度）。μSL、-1
μSH、μBL以及μBH分别表示射线吸收系数（cm ）。XB和XS分别表示厚度（cm）。
μSH、μBL以及μBH分别表示射线吸收系数（cm ）。XB和XS分别表示厚度（cm）。
[0031] 当关于上述式（1）、式（2）而取两边的自然对数时，将导出如下的两个数学式。
[0032] ln（IOL/IL）＝μBLXB＋μSLXS…（3）
[0033] ln（IOH/IH）＝μBHXB＋μSHXS…（4）
[0034] 当使用上述式（2）来对XB进行求解时，将获得下述式。
[0035] XB＝C·（RL－α·RH）…（5）
[0036] 此处，各个系数以如下方式而被定义。
[0037] RL＝ln（IOL/IL）…（6）
[0038] RH＝ln（IOH/IH）…（7）
[0039] α＝μSL/μSH…（8）
[0040] C＝1/（μBL－α·μBH）…（9）
[0041] 在上述式（5）中，在仅有软组织的区域中左边将成为零。由此导出下述式。
[0042] α＝RL/RH…（10）
[0043] 在上述RL/RH内，分子RL为ln（IOL/IL），其相当于低能量X射线的衰减率（衰减量）。在上述RL/RH内，分母RH为ln（IOH/IH），其相当于高能量X射线的衰减率（衰减量）。因此，RL/RH与软组织相关，且相当于两种能量的两个衰减率（衰减量）之比。RL/RH与在式（7）中所定义的射线吸收系数之比（μSL/μSH）不同，是作为实测值而被求出的。能够将RL/RH称为软组织评价值、或者可以仅以“R”来表现。
[0044] 另一方面，当在上述式（5）中被定义的骨骼的厚度XB乘以骨骼的物理密度ρB并在骨骼部区域内进行积分时，将能够以如下方式求取骨盐量BMC（bone mineral content）。
[0045] BMC＝∫∫ρB·XBdxdy…（11）
[0046] 而且，通过以如下方式将BMC除以骨骼部区域的面积S，从而最终运算出骨密度（平面骨密度）BMD（bone mineral density）。
[0047] BMD＝BMC/S…（12）
[0048] 实际上，由于射束硬化现象（beam hardening phenomenon）等其他的影响，为了运算正确的骨密度，而对各个系数或最终运算结果实施补正。骨密度图像相当于表示根据上述的XB而确定的像素值的分布的图像。虽然在骨密度图像上，在通常情况下，于软组织部内像素值成为最低值，但即便如此也能够根据上述式（8）而运算出软组织评价值（R）。在骨密度图像上，例如，相对于多块椎骨（块）以自动或手动的方式分别设定多个关注区域，在各个关注区域内自动识别骨骼部区域，并运算出骨骼部区域的面积。而且，依据上述式（9）及式（10）而运算出各块椎骨的骨密度。这基本上为涉及骨骼部区域整体的“平均骨密度（＝平均骨骼评价值）”。与之对比，可以将骨密度图像上的骨骼部区域内的各个像素值称为“局部骨密度（＝局部骨骼评价值）”。但是，由于其为不反应厚度方向上的结构的差异的值，因此应当理解为一个基准。即便如此，也可称为能够与背景平均值对比的局部值。关于软组织，也能够对涉及整个区域的“平均软组织评价值”及像素单位的“局部软组织评价值”进行定义。
[0049] 在图1中，图示了本发明所涉及的骨密度测量装置的优选实施方式，图1为表示其整体结构的框图。图1所示的骨密度测量装置为，被设置在医疗机关内，并对人体的骨骼尤其是腰椎实施骨密度测量的装置。
[0050] 骨密度测量装置大体上通过测量单元10和运算单元12而构成。首先，对测量单元10进行说明。在平台14上载置有作为人体的被测体16。在本实施方式中，对包括腰椎在内的部位实施X射线的照射。平台14可以为伦琴射线（roentgen）摄影用台（radiographic table）等。在平台14的下侧设置有X射线产生器18。该X射线产生器18为交替地产生低能量X射线和高能量X射线的装置。在产生这些X射线时，实施电压的切换以及滤波器的切换等。
[0051] 符号19表示X射线束，在本实施方式中，形成有具有末端发散的形态的扇形射束（fan-beam）。符号20表示X射线检测器，其通过以与扇形射束相对应的方式排列成直线状的多个X射线传感器而构成。X射线产生器18及X射线检测器20构成可动体，并且该可动体被连结于扫描机构22。可动体通过该扫描机构22而在体轴方向（脊骨的延伸方向）上进行扫描。通过在交替地反复进行低能量X射线的照射及高能量X射线的照射的同时，实施上述的机械性的扫描，从而获得从二维区域中取得的检测数据。具体而言，获得与低能量X射线相对应的二维检测数据、和与高能量X射线相对应的二维检测数据。将这些二维检测数据向数据运算部24输出。
[0052] 接下来，对运算单元12进行说明。如上文所述，检测数据被输入至数据运算部24中。关于数据运算部24的功能将在下文中使用图2来进行详细叙述。数据运算部24为，依据上述的计算式而对平面骨密度、即骨骼区域内的平均骨密度进行运算的模块。在本实施方式中，针对多块椎骨中的每一块椎骨而运算骨密度（平均骨密度），除此以外还对各种的信息运算。通过数据运算部24，而生成表示被测体中的骨盐的二维分布的被测体图像、即骨密度图像。该图像为黑白的浓淡图像，且各个像素值表示骨密度。但是，其为为了求取上述的平均骨密度所参照的局部骨密度。在这种运算之前，数据运算部24以在下文中所说明的方式，针对各块椎骨而分别设定关注区域，并在各个关注区域内实施骨骼区域和软组织区域的识别。在本实施方式中，根据各个像素的像素值，而自动地执行该识别处理。
[0053] 显示处理部26为，构成在显示部30上显示的图像的模块。在下文中使用图3至图5而对其显示例进行说明。在显示部30中，被测体图像被显示为黑白图像，并且根据需要，而显示有在下文中进行详细叙述的修正辅助信息。而且，直方图等的信息也被显示。
[0054] 控制部28实施图1所示的各个结构的动作控制。在控制部28上连接有输入部32。用户能够利用该输入部32而对控制部28施与动作指令。此外，能够利用输入部32，而在被测体图像上对像素进行指定，并施与针对该像素的类别的变更或从运算对象中的剔除等的修正指示。从输入部32施与的修正的指示经由控制部28而向数据运算部24被输送，数据运算部24依据修正的指示而在预定的时机执行像素类别的修正等。即，例如，在金属等被图像化，从而其对平均骨密度造成了影响的这种情况下，相当于金属的像素从成为平均骨密度运算的基础的数据中被剔除。此外，在钙化了的软组织被错误识别为骨骼部的情况下，针对产生了错误识别的区域内的像素，执行将像素类别从骨骼像素向软组织像素变更的修正。是否需要该修正由用户的目视判断来决定。在本实施方式中，由于除了被测体图像之外，修正辅助信息也被显示在画面上，因此由用户所实施的判断变得精确且迅速。
[0055] 在图2中，概念性地图示了在图1中所示的数据运算部24的功能。数据运算部24具有执行上述的式（1）至式（12）的功能。数据运算部24的实体为软件。数据运算部如在图2中作为多个框而图示的那样，具备关注区域设定部34、像素类别判断部36、以及修正部50。在图2中，各个框表示为软件的功能。关注区域设定部34为执行如下的自动处理的模块，所述自动处理为，在被测体图像上，针对多块椎骨而分别设定多个关注区域的处理。当然也可以由用户来实施关注区域的设定。在各个关注区域内，通过像素单位来自动地判断属于该关注区域的各个像素是骨骼像素还是软组织像素。实施该处理的是像素类别判断部36。即，像素类别判断部36根据被测体图像中的各个像素的像素值，来对该像素属于哪种类别实施判断。当然，也可以与像素值一起、或代替该像素值，而通过参照其他信息来对类别进行判断。修正部50为，依据来自用户的指示而执行对各个像素的类别进行变更的处理、或者从运算对象中剔除特定的像素的处理的模块。
[0056] 在图2中，在数据运算部24的右侧图示有多个框。这些框模式化地表示了从数据运算部输出的信息。“类别信息”38为，表示针对各个像素而识别出的类别的信息。“局部骨密度”40A为，针对各个像素而被求出的骨密度或相当于骨密度的值。“平均骨密度”40B为，在骨骼部区域内被求出的平面骨密度、即平均骨密度。通常情况下，该平均骨密度作为表示各块椎骨的性状的指标而被利用。
[0057] 用符号42A所表示的“局部R”为，针对软组织而被求出的像素单位的局部评价值（参照上述式（10）），用符号42B所表示的“平均R”为，针对软组织而被求出的预定区域内的平均评价值（参照上述式（10））。此处，预定区域为，关注区域内的骨骼部区域以外的软组织区域。“L局部衰减率”44A为，通过低能量X射线的照射而得到的像素单位内的衰减率，“L平均衰减率”44B为，照射低能量X射线时的骨骼部区域内或软组织区域内的平均衰减率。“H局部衰减率”46A为，照射高能量X射线时的像素单位内的衰减率，“H平均衰减率”46B为，照射高能量X射线时的所述区域内的平均衰减率。“直方图”48为，通过针对每个局部骨密度而对像素数进行表示从而被构成的直方图。如在下文中所说明的那样，与被测体图像一起对这种直方图进行显示，而且关于注意像素的骨密度（或者R）的位置被标注在直方图上。
[0058] 在图3至图5中，图示了本实施方式所涉及的骨密度测量装置中的显示例。
[0059] 在图3中，在显示画面54上显示有被测体图像56。被测体图像56大体上为骨密度图像，且为黑白的浓淡图像。在图示的示例中，图示了多块椎骨。如用符号58所示的那样，相对于这些椎骨，而设定有多个关注区域（候补ROI）。Ll-L4表示各个关注区域。多个关注区域Ll-L4的设定在本实施方式被自动执行，该技术本身为公知技术。在各个关注区域Ll-L4内，通过上述的数据运算部的作用，针对每个像素而进行是骨骼像素还是软组织像素的识别，由此执行区域划分、即像素群分类。在此基础上，根据针对骨骼像素群而被求出的局部骨密度，来运算针对该区域的平均骨密度。另一方面，对于软组织区域，针对各个像素而对局部R进行运算，并且针对该区域整体而对平均R进行运算。除此以外还对上述的各种信息进行运算。
[0060] 如图3所示，通过使用指示装置，在对光标60进行移动的基础上，实施点击输入，从而能够对特定的像素、即特定的坐标进行用户指定。于是，如图3所示，修正辅助信息62被显示。具体而言，修正辅助信息62被弹出显示。其具有对话框型的形态。在图3所示的示例中，指定了骨骼像素，作为修正辅助信息62，显示有如下信息，即，表示作为自动识别结果的骨骼像素的信息64；针对注意像素而被求出的局部骨密度及针对包括注意像素在内的骨骼部区域而运算出的平均骨密度66；照射低能量X射线时的、注意像素中的衰减量及包括注意像素在内的区域中的平均衰减量68；照射高能量X射线时的、注意像素中的局部衰减量及包括注意像素在内的区域中的平均衰减量70等。
[0061] 因此，针对所指定的注意像素，用户能够对针对该注意像素已经被执行的自动识别的结果、即所判断出的像素类别进行确认，并在此基础上，根据局部骨密度与平均骨密度的对比，而能够掌握注意像素是否具有与周围相比较为突出的像素值。而且，在进行这种评价时，实施L局部衰减率与L平均衰减率的比较、以及H局部衰减率与H平均衰减率的比较，从而能够综合性地判断是否需要修正。并且，由于被弹出显示的修正辅助信息62如上文所述那样具有对话框型的形态，即，由于其指向光标60，因此能够在画面上直观地对修正辅助信息62与注意像素之间的对应关系进行识别。例如，也可以对多个注意像素进行指定并使多个修正辅助信息同时显示。
[0062] 在图4所示的显示例中，通过光标72而指定了软组织像素。在该情况下，作为修正辅助信息74，显示了如图示的这种信息。即，修正辅助信息74具有：表示作为像素类别的自动识别结果的软组织的信息64A；针对注意像素而运算出的局部R及针对包括注意像素在内的区域而运算出的平均R66A；针对注意像素而运算出的L局部衰减率及针对包括注意像素在内的区域而运算出的L平均衰减率68A；针对注意像素而运算出的H局部衰减率及针对包括注意像素在内的区域而运算出的H平均衰减率70A等。用户能够利用这种信息来综合性地判断是否需要修正或者修正的方法。而且，由于能够精确且迅速地实施该判断，因此与现有技术相比能够大幅度地减轻用户的负担。
[0063] 在图5所示的示例中，如用符号102所表示的那样，通过用户而选择特定的关注区域，并且该关注区域被高亮显示。此外，通过光标100而指定了特定的注意像素。在与被测体图像56邻接的位置处，显示有关于特定的关注区域的直方图76。该直方图76中的横轴为骨密度（局部骨密度），纵轴表示个数。即，显示了关于所指定的关注区域内的构成骨骼区域的多个骨骼像素群的直方图。当通过光标100而将特定的骨骼像素指定为注意像素时，在直方图76上显示有标记78，从而能够容易地确定该骨骼像素在直方图上位于何处。在如图5所示的显示例中，关于通过光标100而被指定的注意像素的修正辅助信息，被显示在用符号104所表示的栏中。当然，这种显示例仅为一个示例。
[0064] 在图6中，将各种修正方法以表格的形式进行了整理。优选为，在对局部值与平均值进行比较的同时，由用户来执行修正作业。首先，在自动识别的结果被识别为骨骼像素的情况下，如（A1）所示，当局部值即局部骨密度与平均值即平均骨密度相比过小时（即，当局部骨密度以超过预定值的程度小于平均骨密度时），由于存在例如因软组织的钙化等而产生错误识别为骨骼像素的可能性，因此在该情况下，执行将该注意像素从运算对象中剔除的修正、或者将该注意像素的类别从骨骼像素向软组织像素变更的修正。如（A2）所示，当局部骨密度与平均骨密度相等时（即，当两者之差在预定值以内时），判断为不需要特别的修正。如（A3）所示，当局部骨密度与平均骨密度相比过多时（即，当局部骨密度以超过预定值的程度大于平均骨密度时），由于推断为例如注意像素处于金属区域、或者处于压迫性骨折区域内，因此执行将该注意像素从运算对象中剔除的修正。
[0065] 另一方面，在自动识别的结果被识别为软组织像素的情况下，如（B1）所示，当局部R与平均R相比过小时（即，当局部R以超过预定值的程度小于平均R时），由于推断为测量错误等，因此如有必要，则执行将该像素从运算对象中剔除的修正。如（B2）所示，当局部R与平均R相等时（即，当两者之差在预定值以内时），不实施特别的修正。如（B3）所示，当局部R与平均R相比过大时（即，当局部R以超过预定值的程度大于平均R时），由于存在因例如低骨密度或生长异常等而产生错误识别为软组织部的可能性，因此执行将注意像素从运算对象中剔除的修正、或者将注意像素的类别从软组织像素向骨骼像素变更的修正。
[0066] 当然，图6所示的修正方法仅为一个示例，只要根据情况而由用户来进行判断即可。在本实施方式中，由于修正辅助信息以上文所述的方式被显示，因此与单纯从图像上进行直观的判断的情况相比，可获得能够精确且迅速地判断是否需要修正的优点。另外，由于在各个关注区域内，骨骼像素群及软组织像素群各自的个数过多或过少时，能够推测出某种异常，尤其是存在关注区域的设定错误的可能性，因此在该情况下，自动执行再运算或关注区域的再设定等的操作。
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