特開 2022-114903 疾患判定装置、及び、疾患判定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022114903

(43)【公開日】2022-08-08

(54)【発明の名称】疾患判定装置、及び、疾患判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20220801BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20220801BHJP

   A61B 6/00 20060101ALI20220801BHJP

   A61B 6/14 20060101ALN20220801BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 300D

G06T1/00 290A

A61B6/00 350Z

A61B6/14 313

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021011378

(22)【出願日】2021-01-27

(71)【出願人】

【識別番号】508325773

【氏名又は名称】對木 悟

(71)【出願人】

【識別番号】521040905

【氏名又は名称】遠野 宏季

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】對木 悟

(72)【発明者】

【氏名】遠野 宏季

【テーマコード（参考）】

4C093

5B057

5L096

【Ｆターム（参考）】

4C093AA07

4C093CA18

4C093FF16

4C093FF50

5B057AA08

5B057BA03

5B057CA08

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB08

5B057CB12

5B057CB16

5B057CE09

5B057DA01

5B057DB02

5B057DB09

5L096AA06

5L096BA06

5L096BA13

5L096EA35

5L096JA09

5L096JA11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】正確にかつ容易に疾患判定を実行可能な疾患判定技術を提供する。
【解決手段】閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）判定装置と、Ｘ線診断システム３とが、通信ネットワークを介して通信可能なＯＳＡ判定システム１００において、ＯＳＡ判定装置１は、頭部を含む第１画像を取得する画像取得部１３と、取得した第１画像から、当該第１画像における特徴点に基づいて頭部の特定部を含む第２画像を切り出す画像切出部１５と、切り出された第２画像に基づいて頭部の疾患を判定する判定部１７と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

頭部を含む第１画像を取得する画像取得部と、
取得した前記第１画像から、当該第１画像における特徴点に基づいて前記頭部の特定部を含む第２画像を切り出す画像切出部と、
切り出された前記第２画像に基づいて前記頭部の疾患を判定する判定部と、
を備える疾患判定装置。

【請求項2】

前記画像切出部は、前記第１画像におけるテンプレート画像に対応する所定領域の有無に基づいて前記特徴点を設定する、
請求項１に記載の疾患判定装置。

【請求項3】

前記画像切出部は、前記テンプレート画像と前記第１画像とのマッチング結果に基づいて前記所定領域の有無を判定する、
請求項２に記載の疾患判定装置。

【請求項4】

前記特定部は、口腔咽頭部を含む、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の疾患判定装置。

【請求項5】

前記テンプレート画像は、前記頭部を固定するための固定部材を含む、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の疾患判定装置。

【請求項6】

前記第１画像と、当該第１画像から切り出された前記第２画像に基づく前記疾患の判定の結果とを関連づけて記録する記録部をさらに備える、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の疾患判定装置。

【請求項7】

疾患判定装置を、
頭部を含む第１画像を取得する画像取得部、
取得した前記第１画像から、当該第１画像における特徴点に基づいて前記頭部の特定部を含む第２画像を切り出す画像切出部、及び、
切り出された前記第２画像に基づいて前記頭部の疾患を判定する判定部、
として機能させる疾患判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、疾患判定装置、及び、疾患判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

閉塞性睡眠時無呼吸（obstructive sleep apnea;ＯＳＡ）と診断される患者は、我が国では４００万人いると推定される。ＯＳＡは、進行すると心脳血管障害を引き起こし、ＯＳＡに伴う日中の堪えがたい眠気は産業事故の危険性を増大させる。一方、医師などによる適切な診断と迅速な介入によりこれらのリスクは減少することから、ＯＳＡの早期発見は重要な社会医学的課題である。

【0003】

ＯＳＡの罹患有無を推測するための技術として、側面頭部Ｘ線規格写真（セファログラム）を用いたＯＳＡ判定手法が知られている。非特許文献１には、医師又はレントゲン技師（以下、「判定者」という。）が患者のセファログラムを参照しながら、当該患者がＯＳＡか非ＯＳＡかを推測する技術が記載されている。判定者は、セファログラムに含まれる患者の頭蓋顎顔面部（特に口腔咽頭部）に、大きな舌、小上顎、小下顎、又は狭い歯列弓を示唆する不正咬合等が含まれる場合「口腔内が窮屈な状況」にあると判断して、患者がＯＳＡであると推測する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【非特許文献1】對木悟，“睡眠医療”，株式会社ライフ・サイエンス，令和２年９月３０日，第１４巻，第３号，ｐ．９４－９５

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、非特許文献１に記載されているようなセファログラムを用いたＯＳＡ判定における正確性は、従来、限定的とされ、これのみでＯＳＡを診断することはできない。さらに、セファログラムを用いたＯＳＡ罹患有無の推測は、判定者の知識や経験に依存するため、ＯＳＡの罹患有無を推測できるのは、熟練した判定者に限られる。また、熟練した判定者であっても、人間が判定する以上、その判定には判定者の主観が入り込んでしまうため、画像を用いてＯＳＡ判定を正確に行うことは、容易ではない。

【0006】

そこで、本発明は、正確にかつ容易に疾患判定を実行可能な疾患判定技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る疾患判定装置は、頭部を含む第１画像を取得する画像取得部と、取得した第１画像から、当該第１画像における特徴点に基づいて頭部の特定部を含む第２画像を切り出す画像切出部と、切り出された第２画像に基づいて頭部の疾患を判定する判定部と、を備える。

【0008】

本発明の一態様に係る疾患判定プログラムは、疾患判定装置を、頭部を含む第１画像を取得する画像取得部、取得した第１画像から、当該第１画像における特徴点に基づいて頭部の特定部を含む第２画像を切り出す画像切出部、及び、切り出された第２画像に基づいて頭部の疾患を判定する判定部、として機能させる。

【0009】

なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、正確にかつ容易に疾患判定を実行可能な疾患判定技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の実施形態に係るＯＳＡ（obstructive sleep apnea）判定システムのネットワーク構成の一例を示す図である。

【図2】（Ａ）本発明の実施形態に係るＯＳＡを有しない患者の頭蓋顎顔面部のＸ線画像の一例を示す図である。（Ｂ）本発明の実施形態に係るＯＳＡを有する患者の頭蓋顎顔面部のＸ線画像の一例を示す図である。

【図3】本発明の実施形態に係るＯＳＡ判定装置の機能ブロックの一例を示す図である。

【図4】（Ａ）本発明の実施形態に係るＸ線画像の切出領域判定処理の一例を示す図である。（Ｂ）本発明の実施形態に係るＸ線画像の切出領域判定処理の他の一例を示す図である。

【図5】図４Ａ及び図４Ｂに示すＸ線画像の一部が切り出されたＸ線画像の一例を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係るＯＳＡ判定処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】本発明の実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。以下の実施の形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。また、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。さらに、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0013】

図１は、本発明の実施形態に係るＯＳＡ判定システム１００のネットワーク構成を示す図である。ＯＳＡ判定システム１００は、例示的に、ＯＳＡ判定装置１及びＸ線撮像システム３を備え、ＯＳＡ判定装置１及びＸ線撮像システム３は、インターネット等の通信ネットワークＮを介して通信可能に構成される。通信ネットワークＮは、有線又は無線の通信ネットワークである。

【0014】

Ｘ線撮像システム３は、例えば、患者の側面頭部Ｘ線規格写真（セファログラム）（以下「Ｘ線画像」という。）を生成するためのＸ線撮像装置を備える。Ｘ線撮像システム３は、撮影されたＸ線画像（第１画像）は、通信ネットワークＮを介してＯＳＡ判定装置１に送信する。「第１画像」は、セファログラムに限らず、例えば、パノラマＸ線写真を含んでもよい。

【0015】

ＯＳＡ判定装置１は、Ｘ線撮像システム３からＸ線画像を取得し、Ｘ線画像に対応づけられた患者がＯＳＡ疾患を有するか否かを判定（ＯＳＡ判定）する。ＯＳＡ判定装置１は、汎用のコンピュータで構成されてよく、例えばデスクトップコンピュータやラップトップコンピュータで構成されてよい。

【0016】

なお、図１の例では、ＯＳＡ判定装置１及びＸ線撮像システム３は別体の構成として説明したが、両者は一体として構成されてもよい。

【0017】

ここで、本発明の実施形態に係るＯＳＡ判定システム１００の概要を説明する。まず、図２（Ａ）及び（Ｂ）を参照して、非特許文献１に記載されているような従来の、Ｘ線を用いたＯＳＡ判定手法について説明する。上記したとおり、従来、医師又はレントゲン技師（以下、「判定者」という。）が患者のＸ線画像を参照しながら、当該患者がＯＳＡか非ＯＳＡかを推測する。判定者が、患者がＯＳＡか非ＯＳＡかを推測するための特徴点は複数存在する。例えば、判定者は、患者の舌骨の尾側変位（すなわち、舌骨低位）をＸ線画像から確認すると、当該患者がＯＳＡを有すると推測する。しかし、この方法によるＯＳＡの罹患有無の推測には限界があるため、ＯＳＡ診断の補助に用いられるにすぎなかった。

【0018】

図２（Ａ）は、本発明の実施形態に係るＯＳＡを有しない患者の頭蓋顎顔面部（頭部）のＸ線画像の一例を示す図である。図２（Ｂ）は、本発明の実施形態に係るＯＳＡを有する患者の頭蓋顎顔面部のＸ線画像の一例を示す図である。図２（Ｂ）に示すＸ線画像の患者Ｂの舌骨ＨＢ２の高さ（Ｈ２）は、図２（Ａ）に示すＯＳＡを有しないＸ線画像の患者Ａの舌骨ＨＢ１の高さ（Ｈ１）よりも相対的にかなり低い位置にある。例えば、ＯＳＡを有しないＸ線画像の患者Ａでは舌骨と下顎下縁平面までの距離が平均１７．６ｍｍ、ＯＳＡを有するＸ線画像の患者Ｂでは舌骨と下顎下縁平面までの距離が平均２１．４ｍｍである。

【0019】

判定者は、図２（Ｂ）に示すＸ線画像を見る場合、自らの判定経験などを踏まえて、患者Ｂの舌骨が相対的に低い位置にあるため、ＯＳＡを有する患者であると推測する。判定者は、舌骨低位の他、例えば、上顎及び下顎の大きさに比べて相対的に大きな舌を有すること（すなわち、口腔咽頭部の密集度が高いこと）など、頭蓋顎顔面部の他の特徴点を総合的に参酌することによって、ＯＳＡ判定を行う。

【0020】

しかしながら、上記したとおり、Ｘ線画像を用いたＯＳＡ疾患判定における正確性は、判定者の知識や経験に依存するため、ＯＳＡの罹患有無を推測できるのは、熟練した判定者に限られる。さらにその精度は高いとはいえないため、Ｘ線画像単独でのＯＳＡ判定は困難である。また、熟練した判定者であっても、人間が判定する以上、その判定には判定者の主観が入り込んでしまうため、ＯＳＡ疾患判定を正確に行うことは、容易ではない。

【0021】

そこで、本発明の実施形態に係るＯＳＡ判定装置１は、Ｘ線撮像システム３から取得したＸ線画像から、当該Ｘ線画像における特徴点に基づいて患者の頭蓋顎顔面部の特定部を含むＸ線画像（第２画像）を切り出し、切り出したＸ線画像に基づいてＯＳＡ判定（頭部の疾患を判定）する。後述するとおり、ＯＳＡ判定装置１は、例えば、学習済みのニューラルネットワークを用いてＯＳＡ判定を実行してもよい。よって、ＯＳＡ判定装置では、ＯＳＡ判定を、判定者の知識や経験に依存することなく実行することができ、また、判定者の主観が入り込んでしまうことを防止することができる。したがって、正確にかつ容易に疾患判定を実行可能である。

【0022】

図３は、本実施形態に係るＯＳＡ判定装置１の機能ブロックを示す図である。ＯＳＡ判定装置１は、例示的に、ＯＳＡ判定のための情報処理を実行する情報処理部１１と、当該情報処理を実行するための情報又は当該情報処理の実行結果を記録する記録部１９と、を備える。

【0023】

情報処理部１１は、機能的に、画像取得部１３と、画像切出部１５と、ＯＳＡ判定部１７（判定部）と、を備える。なお、情報処理部１１の上記各部は、例えば、メモリやハードディスク等の記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されているプログラムをプロセッサが実行したりすることにより実現することができる。

【0024】

画像取得部１３は、患者の頭蓋顎顔面部を含むＸ線原画像を取得する。画像取得部１３は、患者の頭蓋顎顔面部を含むＸ線原画像を、図１に示すＸ線撮像システム３から取得してよいが、他のコンピュータやＸ線画像データベース等からＸ線原画像を取得してもよい。

【0025】

画像切出部１５は、画像取得部１３が取得した、患者の頭蓋顎顔面部を含むＸ線原画像（第１画像）から、例えば当該頭蓋顎顔面部における口腔咽頭部（特定部）を含むＸ線画像（第２画像）を切り出す。画像切出部１５は、患者の頭蓋顎顔面部を含むＸ線原画像における特定座標（特徴点）に基づいてＸ線画像を切り出す。画像切出部１５は、特定座標を、患者の頭蓋顎顔面部を含むＸ線原画像におけるテンプレート画像に対応する所定領域の有無に基づいて設定してもよい。

【0026】

図４及び図５を参照しながら、本実施形態におけるＸ線画像切出処理を説明する。図４（Ａ）は、本発明の実施形態に係るＸ線画像において、テンプレート画像に対応する、矩形のテンプレート領域ＴＡ（所定領域）が存在する場合の切出領域判定処理の一例を示す図である。図４（Ｂ）は、本発明の実施形態に係るＸ線画像において、テンプレート画像に対応するテンプレート領域ＴＡが存在しない場合の切出領域判定処理の他の一例を示す図である。図５は、図４Ａ及び図４Ｂに示すＸ線画像の一部が切り出されたＸ線画像の一例を示す図である。

【0027】

図４（Ａ）に示すＸ線画像Ｇ１は、患者の側面頭部を撮像することによって取得された画像である。また、Ｘ線画像Ｇ１は、患者の前額部を、ヘッドクランプＨＣ（固定部材）で、患者の眼耳平面（フランクフルト平面）と床面とが平行になるような頭位に固定した上で撮像されたものである。さらに、この状態で、図１に示すＸ線撮像システム３において、Ｘ線管球から顔面正中矢状面までの距離は例えば１５０ｃｍ、正中矢状面からフィルム面までの距離は例えば１５ｃｍとして撮像されるため、どの患者の顔面も倍率１．１倍となる。よって、患者間の硬組織（例えば、上顎骨、下顎骨、頚椎、舌骨、及び歯）や軟組織（例えば、舌、及び、軟口蓋）の絶対的大きさと相対的位置関係を比較するうえで好適である。上記のようにＸ線画像の撮像手法は、厳密に規格化されている。

【0028】

画像切出部１５は、図４（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、ＯＳＡに関連性が高い特定部、例えば、上下顎骨、上下の歯、舌骨、頚椎、舌、軟口蓋、上気道、並びに、軟組織側貌（例えば、額、鼻、口唇、顎、及び、顎下部を含む一連のライン）を含むような領域（切り出し領域ＣＡ）を設定する。図５に示すように、画像切出部１５は、図４に示す切り出し領域ＣＡに対応するＸ線画像Ｇ３を切り出す。よって、このような前処理（画像切り出し処理）を行った上でＯＳＡ判定処理を行うと、当該前処理を行わない場合よりも、高精度のＯＳＡ判定が可能となる。

【0029】

画像切出部１５は、切り出し領域ＣＡを、テンプレートマッチング手法を用いることによって実行可能である。図４（Ａ）及び（Ｂ）に示すＸ線画像Ｇ１及びＧ２は、例えばアスペクト比（Ｘ座標×Ｙ座標）が（２０１０×１６７０）ピクセルのＸ線原画像である。例えば、図４（Ａ）に示すように、患者の頭部を固定するためのヘッドクランプＨＣ等を含むテンプレート領域ＴＡに対応する画像をテンプレート画像とする。なお、図４の例では、固定部材の例としてヘッドクランプＨＣを挙げたがこれに限られず、他の部材を採用してもよい。

【0030】

画像切出部１５は、ヘッドクランプＨＣ等を含む領域に対応するテンプレート画像と、図１に示すＸ線撮像システム３から取得したＸ線原画像のテンプレート領域ＴＡとのテンプレートマッチングを実行する。

【0031】

図４（Ａ）に示すように、テンプレートマッチングのマッチングスコアが所定スコア（例えば０．８）以上のスコアである場合、画像切出部１５は、Ｘ線原画像Ｇ１において矩形のテンプレート領域ＴＡが存在すると判断する。この場合、画像切出部１５は、テンプレート領域ＴＡの特定座標ＦＰ（特徴点）を（Ｘ，Ｙ）として、例えば、Ｐ１（Ｘ－１２５０，Ｙ）、Ｐ２（Ｘ＋３０，Ｙ）、Ｐ３（Ｘ－１２５０，Ｙ＋１３５０）、及び、Ｐ４（Ｘ＋３０，Ｙ＋１３５０）で形成される切り出し領域ＣＡを設定する。

【0032】

他方で、図４（Ｂ）に示すように、テンプレートマッチングのマッチングスコアが所定スコア（例えば０．８）を下回るスコアである場合、画像切出部１５は、Ｘ線原画像Ｇ２においては矩形のテンプレート領域ＴＡが存在しないと判断する。この場合、画像切出部１５は、Ｘ線原画像Ｇ２の原点Ｏ（０，０）とするときの基準点（１６００，５００）を特定座標ＦＰとして、例えば、テンプレート領域ＴＡの特定座標ＦＰ（特徴点）を（Ｘ，Ｙ）として、図４（Ａ）と同様に、例えば、Ｐ１（Ｘ－１２５０，Ｙ）、Ｐ２（Ｘ＋３０，Ｙ）、Ｐ３（Ｘ－１２５０，Ｙ＋１３５０）、及び、Ｐ４（Ｘ＋３０，Ｙ＋１３５０）で形成される切り出し領域ＣＡを設定する。

【0033】

このように、画像切出部１５は、テンプレート画像とＸ線原画像とのマッチング結果に基づいてテンプレート領域ＴＡの有無を判定する。この構成によれば、画像切出部１５は、テンプレート領域ＴＡの有無をテンプレート画像とＸ線原画像とのマッチング処理のみで判定可能であるため、容易にテンプレート領域ＴＡの有無を判定可能である。

【0034】

また、画像切出部１５は、Ｘ線原画像におけるテンプレート画像に対応するテンプレート領域ＴＡの有無に基づいて特定座標ＦＰを設定する。この構成によれば、画像切出部１５は、テンプレート領域ＴＡがある場合は、テンプレート領域ＴＡの特定座標を基準として切り出し領域ＣＡを設定できる。他方で、画像切出部１５は、テンプレート領域ＴＡがない場合は、原点Ｏに基づく特定座標、例えば（Ｘ，Ｙ）＝（１６００，５００）を基準として切り出し領域ＣＡを設定できる。

【0035】

なお、切り出し領域ＴＡは、ＯＳＡに関連性が高い頭部の特定部を含むように設定できればよく、Ｐ１（Ｘ－１２５０，Ｙ）、Ｐ２（Ｘ＋３０，Ｙ）、Ｐ３（Ｘ－１２５０，Ｙ＋１３５０）、及び、Ｐ４（Ｘ＋３０，Ｙ＋１３５０）における各パラメータは、適宜変更可能である。

【0036】

ＯＳＡ判定部１７は、画像切出部１５によって切り出された図５に示すＸ線画像Ｇ２に基づいてＯＳＡ判定を行う。ＯＳＡ判定部１７は、例えば、学習済みのニューラルネットワークを用いて、Ｘ線画像Ｇ２に含まれる患者の頭部がＯＳＡを有するか否か判定する。

【0037】

その場合、数千枚又は数万枚の学習用Ｘ線画像であって、ＯＳＡ判定済でありＯＳＡ又は非ＯＳＡのラベル付けがされた学習用Ｘ線画像を用いて、ニューラルネットワークの教師あり学習を行って、学習済みのニューラルネットワークを生成してよい。なお、学習済みのニューラルネットワークは、例えば、ＤＣＮＮ（Deep Convolutional Neural Network）、つまり、深層畳み込みニューラルネットワークが採用されてもよい。ＯＳＡ判定部１７は、前処理されたＸ線画像を学習済みのニューラルネットワークに入力することによって、出力としてＯＳＡ判定結果を出力する。この構成によれば、ＯＳＡ判定部１７は、学習済みのニューラルネットワークを用いてＯＳＡ判定を実行するため、ＯＳＡ判定の精度が向上する。

【0038】

図３に戻り記録部１９は、例示的に、画像取得部１３が取得したＸ線原画像に対応する取得画像情報ＡＩと、画像切出部１５が切り出したＸ線画像に対応する切出画像情報ＣＩと、ＯＳＡ判定部１７の判定結果に対応する判定情報ＤＩと、を記録する。記録部１９は、例えば、患者ごとに、取得画像情報ＡＩ、切出画像情報ＣＩ、及び判定情報ＤＩを関連づけて記録してもよい。

【0039】

＜ＯＳＡ判定処理＞
図６は、本実施形態に係るＯＳＡ判定処理の一例を示すフローチャートである。はじめに、ＯＳＡ判定装置１は、患者の頭蓋顎顔面部（頭部）を含むＸ線画像を、例えば図１に示すＸ線撮像システム３から取得する（Ｓ１）。

【0040】

その後、ＯＳＡ判定装置１は、テンプレート画像と、取得したＸ線原画像の矩形領域であるテンプレート領域ＴＡとのテンプレートマッチングを実行する。ＯＳＡ判定装置１は、所定スコア（例えば０．８）以上の矩形領域が存在するか否か判定する（Ｓ３）。

【0041】

所定スコア以上の矩形領域が存在する場合、図４（Ａ）に示すように、ＯＳＡ判定装置１は、テンプレート領域ＴＡの特定座標ＦＰ（特徴点）を（Ｘ，Ｙ）に基づいて切り出し領域ＣＡを設定し、切り出し領域ＣＡに対応するＸ線画像を切り出す（Ｓ５）。。

【0042】

所定スコア以上の矩形領域が存在しない場合、図４（Ｂ）に示すように、ＯＳＡ判定装置１は、Ｘ線原画像Ｇ２の原点Ｏ（０，０）とするときの基準点（１６００，５００）（特徴点）に基づいて切り出し領域ＣＡを設定し、切り出し領域ＣＡに対応するＸ線画像を切り出す（Ｓ７）

【0043】

最後に、ＯＳＡ判定装置１は、切り出されたＸ線画像に基づいてＯＳＡ判定を実行する（Ｓ９）。以上により、ＯＳＡ判定処理が終了する。

【0044】

なお、ＯＳＡ判定装置１は、ＯＳＡ判定結果を、例えば図７に示す入出力インターフェイス４４（例えばディスプレイ）から出力してもよい。ＯＳＡ判定装置１は、ＯＳＡ判定結果をＸ線撮像システム３に返送してもよい。

【0045】

以上、本実施形態によれば、ＯＳＡ判定装置１は、Ｘ線撮像システム３から取得したＸ線画像から、当該Ｘ線画像における特徴点に基づいて患者の頭部の特定部を含むＸ線画像を切り出し、切り出したＸ線画像に基づいてＯＳＡ判定する。よって、ＯＳＡ判定装置では、ＯＳＡ判定を、判定者の知識や経験に依存することなく実行することができ、また、判定者の主観が入り込んでしまうことを防止することができる。したがって、正確にかつ容易に疾患判定を実行可能である。

【0046】

図７は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。図７を参照して、図１に示すＯＳＡ判定システム１００におけるＯＳＡ判定装置１を構成するのに用いることができるコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。

【0047】

図７に示すように、コンピュータ４０は、ハードウェア資源として、主に、プロセッサ４１と、主記録装置４２と、補助記録装置４３と、入出力インターフェイス４４と、通信インターフェイス４５とを備えており、これらはアドレスバス、データバス、コントロールバス等を含むバスライン４６を介して相互に接続されている。なお、バスライン４６と各ハードウェア資源との間には適宜インターフェイス回路（図示せず）が介在している場合もある。

【0048】

プロセッサ４１は、コンピュータ全体の制御を行う。プロセッサ４１は、例えば、図３に示すＯＳＡ判定装置１の情報処理部１１に相当する。主記録装置４２は、プロセッサ４１に対して作業領域を提供し、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリである。補助記録装置４３は、ソフトウェアであるプログラム等やデータ等を格納する、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。当該プログラムやデータ等は、任意の時点で補助記録装置４３からバスライン４６を介して主記録装置４２へとロードされる。補助記録装置４３は、例えば図３に示すＯＳＡ判定装置１の記録部１９に相当する。

【0049】

入出力インターフェイス４４は、情報を提示すること及び情報の入力を受けることの一方又は双方を行うものであり、カメラ、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル・ディスプレイ、マイク、スピーカ等である。通信インターフェイス４５は、所定の通信ネットワークを介して、図１に示すＯＳＡ判定システム１００におけるＸ線撮像システム３と各種データを送受信するためのものである。通信インターフェイス４５と所定の通信ネットワークとは、有線又は無線で接続されうる。通信インターフェイス４５は、ネットワークに係る情報、例えば、Ｗｉ－Ｆｉのアクセスポイントに係る情報、通信キャリアの基地局に関する情報等も取得することがある。

【0050】

上に例示したハードウェア資源とソフトウェアとの協働により、コンピュータ４０は、所望の手段として機能し、所望のステップを実行し、所望の機能を実現させることができることは、当業者には明らかである。

【0051】

なお、上記各実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。また、本発明は、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の開示を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素は削除してもよい。さらに、異なる実施形態に構成要素を適宜組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0052】

１…ＯＳＡ判定装置、３…Ｘ線撮像システム、１１…情報処理部、１３…画像取得部、１５…画像切出部、１７…ＯＳＡ判定部、１９…記録部、４０…コンピュータ、４１…プロセッサ、４２…主記録装置、４３…補助記録装置、４４…入出力インターフェイス、４５…通信インターフェイス、４６…バスライン、１００…ＯＳＡ判定システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】