骨粗鬆症の診断,予防,そして治療の導入には骨強度の計測が重要である.現在,骨強度の推定法のひとつとして,骨X線写真に写る骨梁像から画像処理による骨梁の構造解析を行い,骨梁の特徴量を求める手法が,種々試みられている.今回我々は,骨梁の特徴量として,骨梁の太さ,長さ,骨梁の面積,骨梁の本数を求める構造解析において,画像処理の過程で,画像の雑音を除去して図形パターンの特徴を2値化画像として抽出する数理形態フィルタの適用が有効であるか否かについて検討した.その結果,骨梁の2次元画像解析では,数理形態フィルタを適用することによって,雑音が除去され,骨梁の特徴が強調された画像を得ることが可能であった.また,特に骨梁の太さの解析では,Opening処理を行うことによって,踵骨骨密度との相関関係が改善されることがわかった

Akiko HAYASHI

Akira KITAYAMA

Hajime HARAUCHI

Masao FUKUNAGA

Shinichi ARAO

Takashi AMANO

Tatsushi TOMOMITSU

Teruki SONE

北山 彰

原内 一

友光 達志

天野 貴司

曽根 照喜

林 明子

福永 仁夫

荒尾 信一

English

P(論文)骨粗鬆症の診断,予防,そして治療の導入には骨強度の計測が重要である.現在,骨強度の推定法のひとつとして,骨X線写真に写る骨梁像から画像処理による骨梁の構造解析を行い,骨梁の特徴量を求める手法が,種々試みられている.今回我々は,骨梁の特徴量として,骨梁の太さ,長さ,骨梁の面積,骨梁の本数を求める構造解析において,画像処理の過程で,画像の雑音を除去して図形パターンの特徴を2値化画像として抽出する数理形態フィルタの適用が有効であるか否かについて検討した.その結果,骨梁の2次元画像解析では,数理形態フィルタを適用することによって,雑音が除去され,骨梁の特徴が強調された画像を得ることが可能であった.また,特に骨梁の太さの解析では,Opening処理を行うことによって,踵骨骨密度との相関関係が改善されることがわかった.departmental bulletin pape

北山, 彰

林, 明子

天野, 貴司

荒尾, 信一

原内, 一

友光, 達志

曽根, 照喜

福永, 仁夫

KITAYAMA, Akira

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HAYASHI, Akiko

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AMANO, Takashi

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ARAO, Shinichi

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HARAUCHI, Hajime

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TOMOMITSU, Tatsushi

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SONE, Teruki

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FUKUNAGA, Masao

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Kawasaki College of Allied Health Professions Institutional Repository / 川崎医療短期大学学術機関リポジトリ

骨梁の画像解析における数理形態フィルタの適用性の検討北山　　彰1，林　　明子1，天野　貴司1， 荒尾　信一1，原内　　一1，友光　達志1， 曽根　照喜2，福永　仁夫2Study of the Application of Morphological Filter to Image Analysis of TrabeculaeAkira KITAYAMA1､ Akiko HAYASHI1､ Takashi AMANO1､  Shinichi ARAO1､ Hajime HARAUCHI1､ Tatsushi TOMOMITSU1､  Teruki SONE2 and Masao FUKUNAGA2キーワード：数理形態フィルタ，骨梁，画像解析，骨粗鬆症，踵骨Ｘ線画像概 要　骨粗鬆症の診断，予防，そして治療の導入には骨強度の計測が重要である．現在，骨強度の推定法のひとつとして，骨Ｘ線写真に写る骨梁像から画像処理による骨梁の構造解析を行い，骨梁の特徴量を求める手法が，種々試みられている．　今回我々は，骨梁の特徴量として，骨梁の太さ，長さ，骨梁の面積，骨梁の本数を求める構造解析において，画像処理の過程で，画像の雑音を除去して図形パターンの特徴を２値化画像として抽出する数理形態フィルタの適用が有効であるか否かについて検討した．　その結果，骨梁の２次元画像解析では，数理形態フィルタを適用することによって，雑音が除去され，骨梁の特徴が強調された画像を得ることが可能であった．また，特に骨梁の太さの解析では，Opening 処理を行うことによって，踵骨骨密度との相関関係が改善されることがわかった．１. 緒　　　言　近年，わが国では高齢化社会の到来とともに加齡に伴う退行性疾患が増加している．なかでも骨の退行性疾患の一つである骨粗鬆症の患者数の増加は顕著なものがあり1)，その予防や治療は医学的のみならず，社会的にも強く要望されている．骨粗鬆症とは骨量の減少と骨の微細構造の劣化によって骨強度が脆弱化し，その結果，骨折を起こし易くなった全身性の骨疾患と定義2)され，骨粗鬆症の診断，予防，そして治療の導入には，骨強度の定量的な計測が重要である．　図１に健常および骨粗鬆症の腰椎椎体断面とその中央部の骨梁構造の比較を示すが，骨粗鬆症例では骨梁の分布密度が疎となり，骨梁の太さが細くなっていることがわかる3)．現在，この健常と骨粗鬆症の骨構造の違いを骨Ｘ線写真に描出される骨梁像から画像処理によって求め，骨密度測定と同時に骨強度の推定を行う骨梁の構造解析法が，種々試みられている4ﾝ6)．　骨Ｘ線写真を用いた骨梁の構造解析では，骨梁の太さ，長さ，骨梁の面積（骨の量），骨梁の本数（分布密度），構造の複雑さなどの特徴量が定量的に解析4,7,8)され，骨密度値および骨強度と比較されているが，今回我々は，これらの骨梁構造の特徴量を抽出する画像処理の過程において，画像の雑音を除去して図形パターンの特徴を２値化画像として抽出する数理形態フィルタ9)の適用が有用であるか否かについて検討した．２. 対象および方法　対象には24歳から61歳まで（平均48.0±11.3歳）の健常者10例および原発性骨粗鬆症の診断基準10)によって骨梁減少もしくは骨粗鬆症と診断された６例の計16例（踵骨骨密度値：0.154～0.603ℊ/㎠，平均0.327±　(平成20年10月15日受理)1川崎医療短期大学　放射線技術科2川崎医科大学　核医学教室1Department of Radiological Technology, Kawasaki College of Allied Health Professions2Department of Nuclear Medicine, Kawasaki Medical School7川崎医療短期大学紀要　28号：7～12　20080.119ℊ/㎠）の踵骨側面Ｘ線画像を用いた．対象のＸ線画像の使用については川崎医療短期大学倫理委員会で承認済みである（平成20年６月５日）．　図２に実験の手順を示す．Ｘ線画像はフィルムデジタイザ（LDﾝ4500；コニカ）を用いて標本化0.1㎜，量子化８bitにてディジタル化を行い，画像データをパーソナルコンピュータ（FMVﾝE600；富士通）に取り込み，骨梁計測が可能なように反転処理後，主骨梁の走行が水平方向になるように角度補正を行った．　次に，踵骨中央部から128×128pixelの関心領域を切り出し，背景トレンド処理によって骨の厚さによる濃度変動を除去したのち，２値化処理を行い，数理形態フィルタ（図３）を適用したときと適用しないときの骨梁の太さ，面積，本数を求めた．また，骨梁の長さについては，骨梁の方向性のみを線画で表示する骨格化処理画像から計測した．　そして，それらの特徴量を一般に骨強度の指標として用いられている骨密度値と比較して相関関係を求め，骨梁の構造解析における数理形態フィルタ処理の有用性について検討した．　なお，数理形態フィルタ処理では，構造要素に半径0.5㎜の円を使用し，予備実験から，目視によって画像中の雑音要素がよく除去され，原画像に写る骨梁像の特徴を最もよく抽出することのできたOpening 処理２回とClosing 処理２回を適用した．また，画像処理［健常例］ ［骨粗鬆症例］図１　健常例と骨粗鬆症例の腰椎椎体断面およびその中央部の骨梁構造の比較健常例では骨梁の構造は太く分布は密であるが，骨粗鬆症例の骨梁は細く分布は粗であり，穴空き構造が目立つ．踵骨Ｘ線写真のディジタル化反転処理角度補正関心領域の設定背景トレンド処理２値化処理数理形態フィルタ処理骨格化処理骨梁の太さ・長さ・面積・本数の計測踵骨骨密度値との相関関係を比較図２　実験の手順数理形態フィルタ処理では，構造要素に半径0.5㎜の円を使用し，Opening 処理２回とClosing 処理２回を適用した．北山　彰・林　明子・天野貴司・荒尾信一・原内　一・友光達志・曽根照喜・福永仁夫8にはパブリックドメインソフトScion Image Ver.4.0.2を，数値計算には表計算ソフト（Excel 2000；Microsoft）を使用した．３. 結　　　果　図４に踵骨側面Ｘ線画像（中央の白枠が関心領域），関心領域の２値化処理画像とそれに数理形態フィルタのOpening 処理を適用した画像を示す．２値化画像に数理形態フィルタを適用すると，画像の細かい雑音が除去されて，骨梁構造が特徴的に描出されているのがわかる．　図５～８に踵骨側面Ｘ線画像に描出された骨梁像から構造解析によって求めた骨梁の特徴量と踵骨骨密度値との相関関係を示す．図５が骨梁の太さ，図６が骨梁の長さ，図７が骨梁の面積，図８が骨梁の本数である．また，各図の左側が画像処理の過程で数理形態フィルタを使用しなかったときの踵骨骨密度値との相関関係で，図の中央が画像処理の過程で数理形態フィルタのOpening 処理を２回適用したときの相関関係，図の右側がClosing 処理を２回適用したときの相関関係である．表１には，今回検討を行った骨梁の特徴量と踵骨骨密度値との相関関係を相関係数でまとめて示す．　骨梁の太さについては，数理形態フィルタを使用しないときには踵骨骨密度値との相関関係が認められないが，数理形態フィルタ処理のOpening 処理を適用することによって負の相関関係が認められるようになった（図５）．　骨梁の長さについては，数理形態フィルタを使用しなくても踵骨骨密度値との相関関係が認められたが，数理形態フィルタ処理の適用によってOpening 処理，Closing 処理ともに，踵骨骨密度値との相関関係がわずかに改善された（図６）．　骨梁の面積については，表１に示すとおり，今回検討を行った骨梁の特徴量の中で，踵骨骨密度値と最も高い相関関係を示していたが，数理形態フィルタ処理の適用によって踵骨骨密度値との相関関係が低下した（図７）．　骨梁の本数についても，骨梁の面積と同様に，数理形態フィルタ処理の適用によって踵骨骨密度値との相関関係は低下した（図８）．４. 考　　　察　今回検討を行った骨梁の特徴量の中で，最も数理形態フィルタの適用が計測値に影響を与えたのは，骨梁構造要素（B）対象画像（A）Erosion（A－B）Dilation（A＋B）Opening((A－B)＋B)Closing((A＋B)－B)図３　数理形態フィルタ雑音を除去して図形パターンの特徴を２値化画像として抽出するフィルタで，Erosion，Dilation，Opening，Closing とそれらの組み合わせの操作を基本とする．Erosion とは対象画像の内側をある形状と大きさを持った構造要素でなぞって画像を収縮させる操作で，画像の細かい雑音成分がカットされる．Dilation とは Erosion とは逆に対象画像の外側をなぞって膨張させる操作である．Opening は Erosion で収縮を行ったあと，Dilation で膨張を行う操作で，処理画像の大きさは原画像と同じだが，構造要素の形状，大きさによって，外方に飛び出したエッジが検出される．Closing は Opening とは逆にDila-tion のあと Erosion を行う操作で，内方に飛びだしたエッジが検出される．図４　踵骨中央部の２値化処理画像（左）と数理形態フィルタ（Opening 処理）適用画像（右）２値化画像に数理形態フィルタを適用すると画像の細かい雑音が除去されて骨梁構造が特徴的に描出されている．骨梁の画像解析における数理形態フィルタの適用 9踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠）0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7骨梁の太さ（㎜）骨梁の太さ（㎜）骨梁の太さ（㎜）0.60.50.40.30.20.10.01.61.41.21.00.80.60.40.20.00.70.60.50.40.30.20.10.0健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例ｒ＝0.073ｐ＝0.810ｒ＝－0.482ｐ＝0.058ｒ＝－0.253ｐ＝0.862図５　骨梁の太さと踵骨骨密度値との相関関係数理形態フィルタの適用なし（左）　数理形態フィルタを適用：Opening（中），Closing（右）数理形態フィルタを使用しないときには踵骨骨密度値との相関関係が認められないが，数理形態フィルタ処理のOpening 処理を適用することによって負の相関関係が認められるようになった．踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠）0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7骨梁の長さ（㎜）骨梁の長さ（㎜）骨梁の長さ（㎜） 健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例ｒ＝0.640ｐ＝0.008ｒ＝0.664ｐ＝0.005ｒ＝0.652ｐ＝0.004350300250200150100500350300250200150100500350300250200150100500図６　骨梁の長さと踵骨骨密度値との相関関係数理形態フィルタの適用なし（左）　数理形態フィルタを適用：Opening（中），Closing（右）数理形態フィルタを使用するとOpening 処理，Closing 処理ともに，踵骨骨密度値との相関関係がわずかに改善された．踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠）0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7骨梁の面積（㎟）骨梁の面積（㎟）骨梁の面積（㎟） 健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例ｒ＝0.747ｐ＝0.001ｒ＝0.500ｐ＝0.058ｒ＝0.631ｐ＝0.004120100806040200120100806040200120100806040200図７　骨梁の面積と踵骨骨密度値との相関関係数理形態フィルタの適用なし（左）　数理形態フィルタを適用：Opening（中），Closing（右）数理形態フィルタの適用によって踵骨骨密度値との相関関係は低下した．北山　彰・林　明子・天野貴司・荒尾信一・原内　一・友光達志・曽根照喜・福永仁夫10の太さの計測に数理形態フィルタのOpening 処理を適用したときであった．Opening 処理では，図３に示すとおり，まず最初にErosion を行うため，大きさが構造要素よりも小さな構造物は雑音成分としてカットされる（図４参照）．一方，Closing 処理では，Dilationの後に Erosion が行われるため，処理後画像には小さな構造物が残りやすい．つまり，骨梁の太さの検討では，Opening 処理を適用したときには，小さな構造物としてＸ線画像上に描出されていた雑音成分が適正にカットされ，骨梁の太さの計測が正確に行われたために，踵骨骨密度値との相関関係が認められるようになったと考える．また，Closing 処理では，雑音成分の除去が不十分であったために，数理形態フィルタの効果が充分に得られなかったと思われる．　骨梁の面積および骨梁の本数の計測において，画像処理の過程で数理形態フィルタを適用するとOpening処理，Closing 処理ともに踵骨骨密度値との相関関係が低下したことについては，数理形態フィルタの適用は，Ｘ線画像上に描出された細かな雑音成分を除去して構造物の特徴量が強調された簡素化画像を得ることができるが，今回は使用した数理形態フィルタの構造要素の形状・大きさが適切ではなかったために，フィルタの適用によって，雑音成分のみならず骨梁像の成分の一部までもが画像上から除去されたため，踵骨骨密度値との相関関係が低下したと考える．５. 結　　　語　骨梁の２次元画像解析に数理形態フィルタを適用した結果，雑音が除去された骨梁像の特徴抽出が可能であった．　特に骨梁の太さの解析では，Opening 処理を行うことによって，踵骨骨密度との相関関係が改善された．他方，骨梁の面積，本数の解析では，数理形態フィルタを適用すると相関関係は低下した．しかし，これらについては，数理形態フィルタの構造要素の形状や大きさ，あるいは実行する組み合わせなどを考慮することで改善することが可能であると考える．６. 文　　　献１) 鈴木隆雄，林　泰史，福永仁夫，吉村典子，荻野　浩，藤原佐枝子，塚原典子，伊木雅之：図でみる骨粗鬆症2002（疫学編），Osteoporosis Jpn｡ 10⑴：7―31，2002．２) 山本逸雄：骨粗鬆症の定量診断，CLINICAL CALCIUM ５⑾：７，1995．３) Lis M：Age-related Changes in Spinal Bone Mass､ Structure and Strength､ J｡ Jpn｡ Soc｡ Bone Morphom｡ 8：9踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠） 踵骨骨密度（ℊ/㎠）0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7骨梁の本数（本/㎝）骨梁の本数（本/㎝）健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例健常例骨粗鬆症例ｒ＝0.547ｐ＝0.028ｒ＝0.490ｐ＝0.054ｒ＝0.463ｐ＝0.04814.012.010.08.06.04.00.02.014.012.010.08.06.04.00.02.0骨梁の本数（本/㎝） 14.012.010.08.06.04.00.02.0図８　骨梁の本数と踵骨骨密度値との相関関係数理形態フィルタの適用なし（左）　数理形態フィルタを適用：Opening（中），Closing（右）数理形態フィルタの適用によって踵骨骨密度値との相関関係は低下した．表１　検討した骨梁の特徴量と踵骨骨密度の相関関係検討した特徴量数理形態フィルタ適用なし数理形態フィルタを適用Opening Closing骨梁の太さ 0.073(p=0.810)－0.482(p=0.058)－0.253(p=0.862)長さ 0.640(p=0.008)0.664(p=0.005)0.652(p=0.004)面積 0.747(p=0.001)0.500(p=0.058)0.631(p=0.004)本数 0.547(p=0.028)0.490(p=0.054)0.463(p=0.048)骨梁の太さは，数理形態フィルタのOpening 処理の適用によって踵骨骨密度値との相関関係が改善されたが，骨梁の面積，本数については，数理形態フィルタの適用によって踵骨骨密度値との相関関係は低下した．骨梁の画像解析における数理形態フィルタの適用 11―18，1998．４) 北山　彰，板谷道信，友光達志，荒尾信一，天野貴司，林　明子，曽根照喜，福永仁夫，山下一也：骨梁の画像解析，日放技学誌56⑶：460―471，2000．５) Chinander MR，Giger ML，Martell JM and Favus MJ：Computerized Analysis of Radiographic Bone Patterns：Effect of Imaging Conditions on Performance，Med｡ Phys｡ 27⑴：75―85，2000．６) 村上誠一，小田敍弘，二神恵津朗，藤本啓司，陣内裕介，桂川茂彦，中田　肇，青木隆敏，池田　聡：CR（computed radiography）踵骨画像を用いた骨粗鬆症の新しい評価法，日放技学誌59⑽：1285―1294，2003．７) 曽根照喜，友光達志，福永仁夫，北山　彰，板谷道信，山下一也：骨梁構造の画像解析，日骨形態誌６：21―26，1996．８) 北山　彰，板谷道信，友光達志，曽根照喜，福永仁夫：Ｘ線画像における骨梁の空間周波数成分の解析，Osteoporosis Jpn｡８⑵：107―110，2000．９) 鹿島　勇，熊坂さつき，松木貴彦：数理形態学による骨構造の骨格特徴抽出―コンピューテッドラジオグラフィーへの応用―，THE BONE 10⑷：67―75，1996．10) 折茂　肇，林　泰史，福永仁夫，曽根照喜，藤原佐枝子，白木正孝，串田一博，宮本繁仁，宗圓　聰，西村純二，大橋靖雄，細井孝之，五来逸雄，田中弘之，猪飼哲夫，岸本英彰：原発性骨粗鬆症の診断基準（2000年度改訂版），日骨代謝誌18⑶：76―82，2001．北山　彰・林　明子・天野貴司・荒尾信一・原内　一・友光達志・曽根照喜・福永仁夫12

Study of the Application of Morphological Filter to Image Analysis of Trabeculae

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骨梁の画像解析における数理形態フィルタの適用性の検討

骨梁の画像解析における数理形態フィルタの適用性の検討

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