医疗用X射线测量装置及边界判断方法

摘要

本发明提供一种医疗用X射线测量装置以及边界判断方法。作为医疗用X射线测量装置的骨密度测量装置具有边界判断功能。如具体说明，检测值列由多个L检测值(低能量X射线检测值)(56)、和多个H检测值(高能量X射线检测值)(58)构成。在相邻的两个检测值(检测值对)之间,判断有无边界。在该情况下，针对各个检测值中的每一个单独对组织类别进行判断(符号74、76)，在两个单独的判断结果不一致的情况下，综合地判断出含有边界(符号78)。基于所判断出的边界来确定骨骼区域(符号80)，并相对于此应用图像处理等(符号82)。或者，基于所判断出的边界而设定了像素列的基础上(符号84)，以构成像素列的像素单位而对骨密度进行运算(符号86)。

权利要求

1.一种医疗用X射线测量装置，其特征在于，包括：X射线发生单元，其被设置在被测体的一侧，并相对于所述被测体在进行移动的同时交替地反复照射低能量X射线及高能量X射线；

X射线检测单元，其被设置在所述被测体的另一侧，并对透过了所述被测体的低能量X射线及高能量X射线进行检测，由此输出检测值列；

判断单元，其基于所述检测值列，对所述被测体内的第一组织和第二组织之间的边界进行判断，所述检测值列包括，在所述X射线发生单元的移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值以及多个高能量X射线检测值，所述判断单元通过针对所述检测值列中的每个检测值而对组织类别进行判断，从而对所述边界进行判断，相对于所述检测值列，以相互重复了一半的关系定义多个相邻检测值对，所述判断单元针对每个所述相邻检测值对，而对所述边界进行判断，该相互重复了一半的关系是指，在所述相邻的检测值对中所包含的所述检测值重复了一半。

2.如权利要求1所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述装置为骨密度测量装置。

3.如权利要求1所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述判断单元包括：

第一判断单元，其基于所述相邻检测值对中的低能量X射线检测值而对组织类别进行判断；

第二判断单元，其基于所述相邻检测值对中的高能量X射线检测值而对组织类别进行判断；

综合判断单元，其基于对于所述相邻检测值对的所述第一判断单元的判断结果以及所述第二判断单元的判断结果，而对所述边界进行判断。

4.如权利要求3所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述综合判断单元基于所述第一判断单元的判断结果以及所述第二判断单元的判断结果的不同而判断出所述边界。

5.如权利要求3所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述判断单元还包括：

骨密度运算单元，其针对每个所述相邻检测值对，根据构成所述相邻检测值对的低能量X射线检测值及高能量X射线检测值而对骨密度进行运算；

第三判断单元，其基于所述骨密度而对组织类别进行判断，所述综合判断单元基于所述第一判断单元的判断结果、所述第二判断单元的判断结果以及所述第三判断单元的判断结果而对所述边界进行判断。

6.如权利要求1所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，包括范围确定单元，所述范围确定单元基于所述边界而对骨密度运算范围进行确定。

7.一种医疗用X射线测量装置，其特征在于，包括：X射线发生单元，其被设置在被测体的一侧，并相对于所述被测体在进行移动的同时交替地反复照射低能量X射线及高能量X射线；

X射线检测单元，其被设置在所述被测体的另一侧，并对透过了所述被测体的低能量X射线及高能量X射线进行检测，由此输出检测值列；

判断单元，其基于所述检测值列，对所述被测体内的第一组织和第二组织之间的边界进行判断，所述检测值列包括，在所述X射线发生单元的移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值以及多个高能量X射线检测值，所述判断单元通过针对所述检测值列中的每个检测值而对组织类别进行判断，从而对所述边界进行判断，包括像素列选择单元，所述像素列选择单元基于所述边界而对第一像素列模式以及相对于该第一像素列模式错开了半个像素的第二像素列模式进行选择，构成所述第一像素列模式的各个像素包括，在预定方向上先存在的低能量X射线检测值和紧随其后存在的高能量X射线检测值，构成所述第二像素列模式的各个像素包括，在所述预定方向上先存在的高能量X射线检测值和存在于其紧后的低能量X射线检测值。

8.如权利要求1所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述第一组织为骨骼，所述第二组织为软组织，

所述边界为所述骨骼和所述软组织之间的边界。

9.如权利要求1所述的医疗用X射线测量装置，其特征在于，所述第一组织为脂肪，所述第二组织为所述脂肪以外的软组织，所述边界为所述脂肪和所述脂肪以外的软组织之间的边界。

10.一种边界判断方法，其为根据通过相对于被测体而进行移动的同时交替地反复照射低能量X射线及高能量X射线并且对透过了所述被测体的低能量X射线及高能量X射线进行检测而取得的检测值列，来判断骨骼和软组织之间的边界的方法，所述边界判断方法的特征在于，所述检测值列包括，在所述X射线发生单元的移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值以及多个高能量X射线检测值，该方法包括判断工序，所述判断工序通过针对所述检测值列中的每个检测值而对组织类别进行判断，从而对所述边界进行判断，相对于所述检测值列，以相互重复了一半的关系定义多个相邻检测值对，所述判断单元针对每个所述相邻检测值对，而对所述边界进行判断，该相互重复了一半的关系是指，在所述相邻的检测值对中所包含的所述检测值重复了一半。

说明书

医疗用X射线测量装置及边界判断方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种医疗用X射线测量装置，尤其是涉及一种组织边界的判断。

背景技术

[0002] 作为医疗用X射线测量装置，已知X射线组织诊断装置、X射线摄影装置、X射线CT(Computed Tomography：计算机断层扫描)装置等。在下文中，列举出作为X射线组织诊断装置的一种的骨密度(bone density)测量装置，并对其进行说明。

[0003] 一般，骨密度测量装置为，基于双能X射线吸收法(dual-energy  x-ray absorptiometry(DEXA)法)，对被测体内的骨骼的骨密度进行测定及运算的装置(参照日本特许第4980862号公报以及日本特开2012-192118号公报)。在骨密度测量装置中，例如，笔形射束(pencil-beam)状的X射线机械地进行二维扫描，与此同时对透过了被测体的X射线进行检测。更详细而言，在实施射束扫描的同时交替地照射低能量X射线及高能量X射线，并由此取得在机械扫描方向上交替排列的低能量X射线检测值(以下，称为“L检测值”)以及高能量X射线检测值(以下，称为“H检测值”)。

[0004] 在现有的骨密度测量装置中，相对于由多个L检测值及多个H检测值构成的二维检测值阵列，而固定地设定有二维像素阵列。即，一直以来，照射序列不管对象骨骼的位置及形状而固定的。构成像素阵列的各个像素由先被取得的L检测值以及之后被取得的H检测值构成，或者，由先被取得的H检测值以及之后被取得的L检测值构成。通过以像素为单位，并基于构成该像素单位的L检测值及H检测值而对骨密度(每单位面积内的骨盐量)进行运算。一直以来，在骨密度测量装置中，存在照射具有二维发散的扇形射束(fan-beam)或具有三维发散的锥形射束(con-beam)的装置。

发明内容

[0005] 发明所要解决的课题

[0006] 在现有的骨密度测量装置中，如上文所述，各个像素由先被取得的L检测值(或H检测值)以及之后被取得的H检测值(或L检测值)构成。在每个像素内，两个检测值的取得坐标严格而言相互不一致。虽然也取决于机械扫描速度或能量转换周期，但在这些坐标之间存在固定的差。这是由于，当在像素内部包括骨骼和软组织之间的边界的情况下，关于该像素而被运算出的骨密度或基于骨密度而被判断出的组织类别可能会成为不正确的值。为了避免该问题，而当将骨骼区域内的边界(轮廓)附近的像素一律从运算对象中剔除时，骨密度运算范围将会缩小。即，能够利用于计测的有效像素数将会减少。由于老鼠或耗子等的小动物的骨骼非常小，因此在相对于它们而设定运算范围时，虽然存在希望尽可能地扩大其运算范围的请求，但是上述的一律剔除将会招致与这种要求相反的结果。

[0007] 一般，现有的骨密度测量装置具有如下功能，即，基于骨密度像素或骨密度分布而自动地对骨骼区域的轮廓、即骨骼和软组织的边界进行判断的功能。但是，该判断是以像素设为最小单元的判断。因此，要求提高边界判断的分辨率。即使在骨密度测量装置以外的医疗用X射线测量装置中，也要求提高边界判断的分辨率。

[0008] 另外，在日本特开2012-192118号公报中，公开了一种能够对以像素为单位而被求出的相当于L检测值及H检测值的信息进行显示的骨密度测量装置(参照该文献的图2及图3)。然而，在该文献中并未公开以检测值为单位或以半个像素为单位的边界判断。此外，也没有记载关于根据边界而在事后对像素列或像素阵列进行适当地设定的情况。

[0009] 本发明的目的在于，在医疗用X射线测量装置中，能够更准确地对边界进行判断。或者，提高边界判断的分辨率。或者，能够更准确地对像素的类别进行判断。

[0010] 用于解决课题的方法

[0011] 本发明所涉及的医疗用X射线测量装置的特征在于，包括：X射线发生单元，其被设置在被测体的一侧，并相对于所述被测体在进行移动的同时交替地反复照射低能量X射线及高能量X射线；X射线检测单元，其被设置在所述被测体的另一侧，并对透过了所述被测体的低能量X射线及高能量X射线进行检测，由此输出检测值列；判断单元，其基于所述检测值列，对所述被测体内的第一组织和第二组织之间的边界进行判断，所述检测值列包括，在所述X射线发生单元的移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值以及多个高能量X射线检测值，所述判断单元通过针对所述检测值列中的每个检测值而对组织类别进行判断，从而对所述边界进行判断。

[0012] 通过上述结构，通过在使X射线射束进行移动的同时反复进行相对于被测体的低能量X射线及高能量X射线的交替照射，从而取得在移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值(多个L检测值)以及多个高能量X射线检测值(多个H检测值)。这些检测值构成检测值列。判断单元基于这种检测值列而对第一组织和第二组织的边界进行判断。具体而言，判断单元不是以像素为单位而是以检测值为单位而对边界进行判断。因此，如果根据上述结构，与在以像素为单位来实施边界判断的情况相比，能够使判断分辨率设为两倍。优选为在相邻的检测值对之间判断边界，在该情况下，优选为判断有无边界。

[0013] 优选为，相对于所述检测值列，以相互重复了一半的关系定义多个相邻检测值对，所述判断单元针对每个所述相邻检测值对，而对所述边界进行判断。根据该结构，虽然以两个检测值(相邻检测值对)作为单位来实施边界的判断，但由于相对于检测值列以相邻彼此重复了一半且多重地设定有相邻检测值对，即，由于构成了相当于在现有装置中被定义的像素数的两倍的个数的判断单位，因此，如上文所述，能够将判断分辨率设为两倍。

[0014] 优选为，所述判断单元包括：第一判断单元，其基于所述相邻检测值对中的低能量X射线检测值而对组织类别进行判断；第二判断单元，其基于所述相邻检测值对中的高能量X射线检测值而对组织类别进行判断；综合判断单元，其基于对于所述相邻检测值对的所述第一判断单元的判断结果以及所述第二判断单元的判断结果而对所述边界进行判断。根据上述结构，第一判断单元以检测值为单位而对组织类别单独地进行判断，并且通过在相邻的检测值之间参照这些单独的判断结果，从而对边界进行综合的判断。在进行组织类别的判断时，例如，判断出骨骼或软组织，或者，判断出骨骼、软组织或两者的边界。

[0015] 在综合判断的阶段中，优选为，使第一判断单元的判断结果及第二判断单元的判断结果进行对比。如进行示例，在第一判断单元判断出软组织，并且第二判断单元也判断出软组织的情况下，最终判断出软组织。在第一判断单元判断出骨骼，并且第二判断单元也判断出骨骼的情况下，最终判断出骨骼。在第一判断单元判断出软组织，并且第二判断单元判断出骨骼的情况下，判断出软组织和骨骼之间的边界。在第一判断单元判断出骨骼，并且第二判断单元判断出软组织的情况下，判断出骨骼和软组织之间的边界。以此方式通过对单独评价结果进行对比从而能够更准确地对边界的位置进行判断。如改变视点来看，由于以半个像素单元来实施判断，因此能够使判断分辨率为现有装置的两倍。理所当然，作为改变例，可列举出通过1个像素间距(pitch)的综合判断。一般，像素为骨密度、脂肪密度等被进行运算的单位，并且由相邻的两种检测值构成。

[0016] 优选为，所述判断单元还包括：骨密度运算单元，其针对每个所述相邻检测值对，根据构成所述相邻检测值对的低能量X射线检测值及高能量X射线检测值而对骨密度进行运算；第三判断单元，其基于所述骨密度而对组织类别进行判断，所述综合判断单元基于所述第一判断单元的判断结果、所述第二判断单元的判断结果以及所述第三判断单元的判断结果而对所述边界进行判断。也考虑到基于以检测值为单位而进行运算的骨密度的边界判断结果，能够实施更加准确的边界判断。也可以在以像素为单位而对骨密度进行了运算的基础上，将其在综合判断中进行参照。

[0017] 优选为，包括范围确定单元，所述范围确定单元基于所述边界而对骨密度运算范围进行确定。优选为，包括像素列选择单元，所述像素列选择单元基于所述边界而对第一像素列模式以及相对于该第一像素列模式而错开了半个像素的第二像素列模式进行选择，构成所述第一像素列模式的各个像素包括，在预定方向上先存在的低能量X射线检测值和存在于其紧后的高能量X射线检测值，构成所述第二像素列模式的各个像素包括，在所述预定方向上先存在的高能量X射线检测值和存在于其紧后的低能量X射线检测值。预定方向为成为将第一像素列模式及第二像素列模式相互进行比较的基础上的基准的朝向，例如射束扫描方向上的正向。

[0018] 优选为，所述第一组织为骨骼，所述第二组织为软组织，所述组织边界为所述骨骼和所述软组织之间的边界。优选为，所述第一组织为脂肪，所述第二组织为所述脂肪以外的软组织，所述边界为所述脂肪和所述脂肪以外的软组织之间的边界。

[0019] 本发明所涉及的方法为，根据通过相对于被测体而在进行移动的同时交替地反复照射低能量X射线及高能量X射线并且对透过了所述被测体的低能量X射线及高能量X射线进行检测而取得的检测值列，来判断骨骼和软组织之间的边界的方法，所述方法的特征在于，所述检测值列包括，在所述X射线发生单元的移动方向上交替地排列的多个低能量X射线检测值以及多个高能量X射线检测值，该方法包括判断工序，所述判断工序通过针对所述检测值列中的每个检测值而对组织类别进行判断，从而对所述边界进行判断。该边界判断方法能够作为程序的功能来实现。所涉及的程序通过存储介质或网络而被安装于信息处理装置中，并在所述信息处理装置中被执行。

附图说明

[0020] 图1为表示骨密度测量装置的第一示例的图。

[0021] 图2为表示相对于二维检测值阵列而被设定的二维像素阵列的图。

[0022] 图3为用于对扇形射束的机械扫描进行说明的图。

[0023] 图4为用于对笔形射束的机械扫描进行说明的图。

[0024] 图5为表示边界判断方法的第一示例的图。

[0025] 图6为表示图5所示的边界判断方法中的判断条件的图。

[0026] 图7为表示边界判断方法的第二示例的图。

[0027] 图8为表示图7所示的边界判断方法中的判断条件的图。

[0028] 图9为表示像素列设定的第一示例的图。

[0029] 图10为表示像素列设定的第二示例的图。

[0030] 图11为表示像素列设定的第三示例的图。

[0031] 图12为表示像素列设定的第四示例的图。

[0032] 图13为表示作为比较例的二维像素阵列的图。

[0033] 图14为表示根据边界而适当地被设定的二维像素阵列的图。

[0034] 图15为用于对相对于二维像素阵列的插补值处理及再取样处理进行说明的图。

[0035] 图16为用于对基于后侧的边界的像素阵列的设定进行说明的图。

[0036] 图17为用于对基于前侧的边界及后侧的边界的像素阵列的设定进行说明的图。

[0037] 图18为表示骨密度测量装置的第二示例的图。

[0038] 图19为用于对预扫描(pre-scan)进行说明的图。

[0039] 图20为表示基于预扫描结果的二维像素阵列的第一设定例的图。

[0040] 图21为表示基于预扫描结果的二维像素阵列的第二设定例的图。

[0041] 图22为表示基于预扫描结果的二维像素阵列的第三设定例的图。

[0042] 图23为表示基于预扫描结果的二维像素阵列的第四设定例的图。

[0043] 图24为表示滤光器的具体示例的图。

[0044] 图25为用于对主扫描进行说明的图。

[0045] 图26为表示周期可变型的照射序列的一个示例的图。

[0046] 图27为表示骨密度测量装置的第三示例的图。

[0047] 图28为表示前处理部的结构例的图。

[0048] 图29为用于对前处理条件进行说明的图。

[0049] 图30为表示作为比较例的二维像素阵列的图。

[0050] 图31为表示被实施了置换处理的二维像素阵列的图。

[0051] 图32为表示置换处理的第一示例的图。

[0052] 图33为表示置换处理的第二示例的图。

[0053] 图34为表示置换处理的第三示例的图。

[0054] 图35为表示具有两倍的分辨率的骨密度图像的图。

具体实施方式

[0055] 以下，根据附图对本发明的优选的实施方式进行说明。

[0056] (1)骨密度测量装置的第一示例(关于装置结构、边界判断以及像素阵列的事后设定的说明)

[0057] 在图1中，通过概念图来表示了骨密度测量装置的第一示例。骨密度测量装置为医疗用X射线测量装置，且为通过对被测体照射X射线而形成骨密度图像的装置。一般，骨密度为每单位面积内的骨盐量。在本实施方式中，根据DEXA(dual-energy  x-ray absorptiometry：双能X线吸收)法而对骨密度进行测量及运算。

[0058] 在图1中，骨密度测量装置大体上由测量单元10以及运算控制单元12而构成。测量单元10例如被设置于X射线管理区域内。运算控制单元12例如由信息处理装置构成。

[0059] 首先，对测量单元10进行说明。如图1所示，在摄影台14的平台14A上载置有被测体16。被测体16具有作为测量对象的骨骼16A。该骨骼16A例如为腰椎、大腿骨等。测量单元10具有下部18和上部20。如对下部18进行说明，在平台14A的下方以能够进行水平运动的方式设置有发生器24。发生器24具有产生X射线的X射线发生管26。在图1所示的示例中，在发生器24的上侧设置有滤光器单元28。也可以与滤光器单元28一同设置遮光器单元。从高电压源(HV)30对X射线发生管26供给电压。具体而言，对X射线发生管26，在基于控制信号31的时刻，交替地施加低电压及高电压。由此，在X射线发生管26中，交替地产生低能量X射线及高能量X射线。通过未图示的准直仪以及滤光器单元28的作用，而在图1所示的结构例中，形成有作为二维射束的扇形射束32。扇形射束32为从下方向上方扩展的射束，即面状(或扇状)的射束。滤光器单元28具备被旋转驱动的滤光器板，该滤光器板具备低能量X射线用滤光器部件以及高能量X射线用滤光器部件。根据X射线的种类而将与其相对应的适合的滤光器插入至X射线通过路径上。滤光器单元28通过后述的控制部44而被控制。

[0060] 下部18具有扫描机构22。所述扫描机构22的动作通过控制部44而被控制。在本实施方式中，包括发生器24在内的下部可动体和包括后述的检测器34在内的上部可动体同时在X方向上、即在图1中的纸面垂直方向上机械地被进行扫描。这种机械的扫描是通过扫描机构22而被实施的。通过使扇形射束32在X方向上进行扫描，从而形成角锥状的三维照射区域。即，Y方向为扇形射束的发散方向，Z方向为X射线的照射方向、更详细而言为扇形射束中心线所朝向的方向。也可以采用如下方式，即，由上部来实施X射线产生，并且由下部来实施X射线检测。

[0061] 如对上部20进行说明，上部20具有检测器34。检测器34具有沿着扇形射束32的发散方向、即Y方向而被设置的多个检测元件(多个传感器)。各个检测元件为单独实施X射线的检测的部件。例如大约500个检测元件以一维的方式被排列。因此，通过这些检测元件，获得由在Y方向即扇形射束的发散方向上排列的多个检测值构成的检测值列。通过在X方向的各个位置处依次实施X射线的照射，从而获得X方向的各个位置处的检测值列。但是，由于如上文所述交替地照射低能量X射线及高能量X射线，因此交替地获得低能量X射线检测值列(L检测值列)以及高能量X射线检测值列(H检测值列)。

[0062] 随着扇形射束32的X方向的机械扫描，检测器34在X方向上被机械扫描。能够取代扇形射束，利用笔形射束。在该情况下，笔形射束以二维锯齿形(in a zig-zag manner)的方式进行扫描。此外，也可以使宽度较窄的扇形射束以二维锯齿形的方式进行扫描。另外，也能够利用锥形射束(con-beam)。

[0063] 另外，在图1所示的结构例中，摄影台14与下部18以相互分体的方式而构成。但是，也可以以一体化的方式对摄影台14与下部18进行设置。

[0064] 接下来，对运算控制单元12进行说明。如上文所述，运算控制单元12由信息处理装置、例如个人计算机构成。运算控制单元12为实施测量单元10的控制、并且对通过测量单元10而取得的数据进行处理的部件。运算控制单元12所执行的各个处理在图1所示的结构例中作为软件的功能而被实现。在图1中，各个处理作为框图而被表示。

[0065] 在数据存储器36中存储有多个检测值列。通过这些检测值列而构成二维检测值阵列。二维检测值阵列由沿着X方向而交替地被排列的多个L检测值列和多个H检测值列构成。如将看法进行90度的转变，则获得如下观念，即，在二维检测值阵列中，沿着Y方向排列有多个检测值列。在该情况下的各个检测值列由在X方向上排列的多个检测值构成，具体而言，由在X方向上交替地被配置的多个L检测值及多个H检测值构成。相对于这种检测值列而定义多个像素。关于检测值列及像素列在下文中进行详细说明。

[0066] 边界判断部38为基于二维检测值阵列而对边界进行判断的模块。像素阵列设定部42为如下的模块，即，基于边界判断部38的判断结果，即基于被判断出的边界，针对二维检测值阵列而定义或设定二维像素阵列。关于边界判断部38以及像素阵列设定部42的作用在下文中进行详细说明。

[0067] 骨密度运算部40为如下的模块，即，针对构成通过像素阵列设定部42而被设定的二维像素阵列的各个像素中的每一个，具体而言针对属于骨骼区域内的各个有效像素中的每一个，而对骨密度进行运算。在该情况下，参照构成各个像素的一对检测值(L检测值及H检测值)。在本实施方式中，如上文所述根据DEXA法来对骨密度进行运算。为了实现该方式，在骨密度运算时，利用在X射线射束路径上未插入被测体的状态下通过其他方式而测量的测量结果。即，在相对于被测体的测量之前，在不受到由被测体而引起的减弱的状态下，计测出X射线强度。将该计测出的X射线强度视为在插入了被测体的状态下的入射X射线强度。

[0068] 在图1所示的结构例中，边界判断如上文所述的方式基于二维检测值阵列而被执行。在该情况下，各个检测值为各个检测元件的输出值。但是，边界判断也可以基于衰减量(衰减值)而被执行，而且也可以基于相当于所述衰减量的其他的数据而被执行。

[0069] 骨密度作为与RL-α·RH成比例的值而被计算。此处，RL＝ln(IOL/IL)，RH＝ln(IOH/IH)，α＝RL/RH。但是，各个值为如下所示。α为在软组织区域(骨骼区域以外)中被计测的系数。

[0070] IOL：低能量X射线的入射强度

[0071] IOH：高能量X射线的入射强度

[0072] IL：低能量X射线的射出强度(骨骼和软组织存在的区域中的检测值)[0073] IH：高能量X射线的射出强度(骨骼和软组织存在的区域中的检测值)[0074] 上述的L检测值及H检测值例如分别为IL及IH。但是，也可以使用与其相当的值，例如RL及RH。

[0075] 在图1中，控制部44为执行骨密度测量的控制的模块。此外，控制部44具有在运算范围(关心区域)内实施平均骨密度的运算的功能等。并且，运算范围通过骨密度运算部40或控制部44而被设定。输入部46为由检测者所操作的部件。显示部48为对骨密度图像等进行显示的显示器。

[0076] 在图2中，图示有相对于二维检测值阵列50而被设定的二维像素阵列62。首先对二维检测值阵列50进行说明。二维检测值阵列50由在X方向上排列的多个检测值列52、54构成。每个检测值列52由在Y方向上排列的多个L检测值56构成。每个检测值列54由在Y方向上排列的多个H检测值58构成。即，通过在反复实施低能量X射线的照射和高能量X射线的照射的同时，使扇形射束在X方向上进行扫描，从而交替地获得L检测值列52和H检测值列54，其结果为，构成二维检测值阵列50。

[0077] 如采用其他的看法，则二维检测值阵列通过在Y方向上排列的多个检测值列60而构成。在该情况下，各个检测值列60由在X方向上交替地排列的多个L检测值及多个H检测值构成。相对于这种的二维检测值阵列50，如果根据图1所示的骨密度测量装置，则能够针对每个检测值列60，根据被包含于其中的边界的位置而适当地设定像素列64。即，如下文所述，能够针对各个检测列60中的每一个，从第一像素列模式及第二像素列模式中，选出适合于边界的位置的像素列模式。

[0078] 各个像素列64由在X方向上排列的多个像素63构成。各个像素63由L检测值及H检测值构成。即，由检测值对构成。但是，作为成对种类具有两种。即，由在X方向的正方向上先存在的L检测值和存在于其紧后的H检测值构成的“LH对”、和由同样在X方向的正向上先存在的H检测值和存在于其紧后的L检测值构成的“HL对”。第一像素列模式通过紧密连结的多个LH对而构成。第二像素列模式通过紧密连结的多个HL对而构成。根据图1所示的结构例，能够针对各个检测列60中的每一个，根据边界的位置来选出第一像素列模式或第二像素列模式。如果针对每个像素列60而适合地选择出像素列模式，则能够根据对象骨骼的形态而构成最佳的二维检测值阵列50，对于其具体的内容在下文中进行详细说明。

[0079] 顺便说一下，在进行边界判断时，虽然在本实施方式中利用了检测元件的输出值，但是也可以如上文所述基于衰减量等来实施边界的判断。虽然在图2所示的示例中，针对单独的每一个像素列60而选择了像素列模式，但是也可以以多个像素列为单位而选择像素列模式。无论采用哪种方式，均能够通过应用像素列模式的选择这种的方法，从而与现有技术相比能够增大作为骨密度运算的对象的有效像素数，或者，与现有技术相比能够提高测量的精度和再现性。

[0080] 在图3中，概念性地图示了扇形射束的机械扫描。符号34表示检测器，其由在Y方向上排列的多个检测元件34a构成。当这种检测器34以横截对象骨骼66的方式在X方向上机械地进行扫描时，构成矩形的扫描区域65。

[0081] 在图4中，图示了笔形射束的机械扫描。符号68模式化地表示了笔形射束。这种笔形射束68针对对象骨骼70而以二维的方式进行扫描。符号72表示该情况下的锯齿形扫描路径。锯齿形扫描路径72具有：相当于X方向正向的扫描的路径部分72-1、相当于Y方向正向的扫描的路径部分72-2、相当于X方向负向的扫描的路径部分72-3和、相当于Y方向负向的扫描的路径部分72-4。理所当然，在图4的结构中，例如，X方向对应于主扫描方向，Y方向对应于副扫描方向。理所当然，也可以使锯齿形扫描路径72旋转90度。

[0082] 接下来，使用图5至图8，对边界判断方法进行说明。

[0083] 在图5中，图示了边界判断的第一示例。在图5中，从左向右的方向对应于X方向的正向。(A)表示作为一个选择候补的第一像素列模式，(B)表示作为另一个选择候补的第二像素列模式。(C)表示由沿着X方向而排列的多个检测值构成的检测值列，具体而言，由交替地排列的多个L检测值56和多个H检测值58构成。(D)表示以相邻检测值对为单位的边界的判断。如(D)所示，相对于检测值列，以相互分别重复了一半的关系多重地设定有多个检测值对。关于边界判断条件在下文中使用图6来进行说明。

[0084] 在图5所示的示例中，基于L检测值56的组织类别的判断结果和基于H检测值58的组织类别的判断结果相互被进行对比，在它们一致的情况下判断出“无边界”，而在它们不一致的情况下判断出“有边界”。

[0085] 具体而言，以符号74所示的判断框中，被判断为无边界，而以符号76所示的判断框中，被判断为有边界78。虽然在现有技术中以像素为单位来判断了边界，但是在图5所示的方法中，作为结果能够以检测值为单位来判断边界。即，与现有技术相比能够通过二倍的分辨率而对边界的有无进行判断。也可以在判断为有边界的情况下(符号78)，省略其之后的判断程序。当然，也可以执行其之后的判断程序，从而对下一个边界进行判断。

[0086] 在被判断为有边界的情况下(符号78)，能够基于所述判断来实现各种的处理。例如，也可以在基于被判断出的边界而认定了骨骼区域的基础上(符号80)，相对于被认定了的骨骼区域而执行图像处理或计测(符号82)。或者，也可以基于被判断出的边界，实施用于骨密度运算的像素列的设定(符号84)。也可以根据这种像素列而针对每个像素均运算骨密度，并基于所述运算结果，构成骨密度图像(符号86)。如上文所述，如果根据图5所示的结构例，能够基于被判断出的边界的位置，在两个像素列模式内选出最佳的像素列模式。两个像素列模式具有相互在X方向上错开了半个像素量的关系。通过像素列模式的选择，从而实现属于骨骼区域内的有效像素数的增大。

[0087] 在图6中，图示了图5所示的边界判断方法中的判断条件。符号88表示基于L检测值的判断结果，符号90表示基于H检测值的判断结果。符号92表示综合性的判断结果。如符号94及符号96所示，在两个独立判断结果相互一致的情况下，在综合判断中两个独立判断结果直接被采用。另一方面，在两个独立判断结果不一致的情况下，如符号98所示，判断出边界。即被判断出有边界。

[0088] 使用图7及图8对边界判断的第二示例进行说明。在图7中，(A)图示了作为一个选择候补的第一像素列模式，(B)图示了作为另一个选择候补的第二像素列模式。(C)图示了检测值列。(D)模式化地图示了边界判断方法。

[0089] 在边界判断之前，基于相邻检测值对56、58而运算出骨密度(符号88)。在该情况下，关于软组织则运算出如骨密度这样的值。在以符号90所示的框中，基于构成相邻检测值对的各个检测值56、58而判断出组织类别。此外，基于骨密度而判断出组织类别。并且，通过使三个单独的判断结果相互进行对比，从而最终判断出组织类别。关于判断条件在下文中使用图8来进行说明。在图7所示的示例中，基于三个单独判断结果来判断出软组织、骨骼以及边界之中的哪一个的类别。在判断出边界的情况下，基于判断出该边界的位置，而认定骨骼区域(符号98)，并且相对于骨骼区域而执行图像处理等(符号100)。

[0090] 在图8中，图示了图7所示的边界判断方法中的判断条件。符号102表示基于L检测值的判断结果，符号104表示基于H检测值的判断结果，符号106表示基于骨密度的判断结果。此外，符号108表示综合性的判断结果。如以符号110所示，在三个单独的判断结果102、104、106均为骨骼的情况下，在以符号108所示的综合性的判断中，被判断为骨骼。另一方面，在此情况以外的情况下，被判断为骨骼以外的情况即软组织(参照符号112)。理所当然，在三个单独判断结果均表示软组织的情况下综合判断出软组织，而在此情况之外的情况下考虑到对真伪不明进行判断等的各种的变化。优选为，根据骨密度运算的目的或所要求的精度等来确定判断条件。

[0091] 如上文所述，通过基于被多重设定的多个检测值对而对边界进行判断，从而与基于以非重复关系而被设定的多个像素的边界的判断相比，能够实现两倍的分辨率。

[0092] (2)像素阵列的设定例的说明

[0093] 接下来，使用图9至图17，对二维像素阵列的设定方法进行说明。在图9至图12中，图示了根据边界的位置的像素列的设定例。首先，使用图9对第一示例进行说明。

[0094] 在图9中，(A)表示区间信号。在图9中，横向对应于X方向。在区间信号中，符号“L”表示低能量X射线照射期间，符号“H”表示高能量X射线照射期间。(B)表示组织类别，即表示沿X方向而存在的组织的内容。在此，软组织和骨骼之间存在有实际边界110。该实际边界110与从H区间向L区间进行转变的地点(下降点)处一致。

[0095] 在(C)中，图示了L检测值的排列。这些L检测值与用于辨别软组织和骨骼的阈值112进行比较。如果L检测值大于阈值112则判断为软组织，如果小于阈值112则判断为骨骼。
(D)表示H检测值的排列。这些H检测值与阈值114进行对比。关于大于阈值114的H检测值而被判断出软组织，关于小于阈值114的H检测值而被判断出骨骼。

[0096] 沿X方向而定义有多个检测值对以作为评价对象。当着眼于其中的检测值对116时，关于在X方向正向上先(上游侧处)存在的H检测值118而被判断出软组织，另一方面，关于存在于其紧后(下游侧处)的L检测值120而被判断出骨骼。其结果为，两个单独判断结果不一致，从而判断出两个检测值之间存在边界。(E)为表示了上述情况。即，在此，图示了各自的判断结果，最初在判断出了软组织122的基础上，作为从该软组织122向骨骼124进行转变的地点，而判断出边界(区间之间边界)126。而且，如在(F)中所示，根据边界126的位置，而选出哪个像素列模式，从而对其进行设定。

[0097] 具体而言，从第一像素列模式及第二像素列模式之中，以使属于骨骼区域内的有效像素尽可能增多的方式选出特定的像素列模式。在图9所示的示例中，如(F)所示，选择了由多个LH对构成的第一像素列模式。在图9所示的示例中，假设当选择了由多个HL对构成的第二像素列模式时，将会成为使实际边界110存在于特定像素的正中间的位置处的情况。相对于此，在图9所示的示例中，由于以实际边界110的位置作为基准来设定了第一像素列模式，因此能够增大有效像素数。

[0098] 当第一像素列模式被设定时，如(G)所示，针对构成该像素列的每个像素而运算骨密度。虽然在软组织中求出相当于骨密度值的运算值，但其在平均骨密度的运算等中被无视。另外，符号128表示对组织类别进行辨别的阈值，并且关于只有超过了该阈值的值而被判断出骨骼。理所当然，由于在图9所示的示例中，以各个检测值作为基础来实施综合判断，因此未必实施基于骨密度的组织类别的判断。顺便说一下，在图9等中所示的L检测值的排列以及H检测值的排列为说明用的示例。

[0099] 在图10中，图示了第二示例。另外，对与图9所示的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。在图10所示的示例中，如在(B)中所示，在软组织和骨骼之间的实际边界130与上述下降点相比略微进入到L期间内。在这种情况下，当着眼于在(C)及(D)中所示的检测值列时，特别是当着眼于检测值对132时，关于H检测值134而判断出软组织，关于L检测值136而判断出骨骼。其结果为，如在(E)中所示相当于下降点的位置处判断出边界(区间之间边界)142。即，与所述边界142相比靠上游侧处判断出软组织138，与所述边界142相比靠下游侧处判断出骨骼140。其结果为，如在(F)中所示，与图9所示的第一示例相同，选择出第一像素列模式并对其进行设定。理所当然，在(G)中被所示的骨密度列中，当着眼于像素n时，其骨密度与图9所示的像素n的骨密度相比略微下降。也可以根据其下降的大小，来应用例外的处理。

[0100] 在图11中，图示了第三示例。在图11中，对与图9所示的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。在该第三示例中，如在(B)中所示，实际边界132存在于L区间的后半部分(为从下降点远离的地点、且接近于下一个上升点的地点)。在(C)及(D)中所示的检测值列中，特别是当着眼于检测值对134时，关于由符号136所示的L检测值，来判断出软组织，关于由符号138所示的H检测值，来判断出骨骼。即，两个单独判断结果相互不一致，由此，作为综合判断的结果而判断出边界。在该情况下，如在(E)中所示，在与区间信号(参照图11(A))中的上升点一致的地点处，判断出边界144。在该边界144之前的部分被判断为软组织140，在该边界144之后的部分被判断为骨骼142。在与图9及图10所示的第一示例及第二示例之间的对比中，实际边界132的位置进一步向X方向的正向错开的结果为，最终被判断出的边界144的位置仅错开了与1个检测值对应的量即与半个像素对应的量。

[0101] 在图12中，图示了第四示例。在图12中，对与图9等所示的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。在该第四示例中，如(B)所示，在上升点的位置处存在有边界146。在(C)及(D)所示的检测值列中，特别是当着眼于检测值对148时，关于L检测值150而被判断出软组织，关于H检测值152而被判断出骨骼。即，在此，两个单独判断结果产生不一致，作为其结果，判断出边界160。被判断出的边界160与(A)中的上升点一致。

[0102] 如上文所述，根据上述方法，能够以半个像素为单位来检测边界，并基于此能够适当地设定像素模式。例如，能够在作为关注组织的特定骨骼内，设定更多的计测用像素(有效像素)。特别是在计测对象较小的情况下，能够提高计测精度。

[0103] 在图13中，图示了作为比较例的二维像素阵列164。该二维像素阵列164是相对于二维检测值阵列50而被设定的。如上文所述，二维检测值阵列50由在X方向上排列的多个检测值列而构成。所述多个检测值列由多个L检测值列52和多个H检测值列54构成。如针对二维检测值阵列50采用其他的看法，二维检测值阵列50为在Y方向上排列的多个检测值列60的集合体，该情况下的各个检测值列60由在X方向上交替地排列的多个L检测值及多个H检测值构成。此外，符号34表示检测器。

[0104] 相对于上文所述的二维检测值阵列50，在现有技术中统一地设定有二维像素阵列164。当不管边界162的位置及形状而一律设定各个像素时，无法增大有效像素168的个数。
顺便说一下，符号166表示无效像素即不被识别为骨骼区域内的像素的像素。

[0105] 在上文所述的状况中，通过应用上述的像素模式的适合的选择法，而能够对图14所示的二维像素阵列166进行设定。另外，在图14中，对与图13所示的结构相同的结构将标记相同的符号。二维像素阵列166由在Y方向上排列的多个检测值列170、172构成。其中，像素列170为具有第一像素列模式的像素列，172为具有第二像素模式的像素列。第一像素模式为多个LH对的集合体，第二像素模式为多个HL对的集合体。在Y方向上的各个位置的像素列均根据X方向上的边界162的位置而从两个像素列模式之中选出适合的像素列模式。由此，能够增大骨骼区域内的有效像素168的个数。并由此使测量的精度提高。

[0106] 在图15中，图示了插补值处理及再取样处理。(A)图示了模式设定之后的二维像素阵列166。在基于此的直接的计测或直接的图像处理较为困难的情况下，优选为，相对于二维像素阵列166而应用由符号174所示的插补值处理及再取样处理。这种处理结果为(B)所示的二维像素阵列176。其为在两个方向上拥有标准性的阵列。

[0107] 在图16中，图示了基于后侧的边界178的二维像素阵列180的设定。由符号182所示的、附有剖面线的各个框表示了属于骨骼区域的有效像素。在Y方向的各个位置处，根据X方向上的、后侧的边界178的位置来选出适合的像素列模式。即，以使属于骨骼区域内的有效像素成为更多的方式选出像素模式。另外，如图17所示，也可以以使在前后两个边界182、184内有效像素成为更多的方式来确定二维像素阵列186。

[0108] (3)骨密度测量装置的第二示例(关于预扫描、边界判断、照射序列的适当的设定以及像素阵列的事先设定的说明)

[0109] 在图18中，图示了骨密度测量装置的第二示例。另外，对与图1所示的第一示例中所说明的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。

[0110] 在图18所示的第二示例中，骨密度测量装置大致由计测单元188和运算控制单元190构成。计测单元188具有下部192和上部194。下部192具有发生器196。发生器196具有X射线发生管198。此外，在发生器196的上侧设置有滤光器单元200。优选为，与滤光器单元200一同设置遮光器单元。在该第二示例中生成有笔形射束203。笔形射束203在X方向及Y方向上机械地进行扫描。用于所述扫描的机构为扫描机构22。

[0111] 上部194具有被二维扫描的检测器202。其为接收笔形射束203的部件。扫描机构22对下部可动体和具备检测器202的上部可动体一同进行机械的扫描。

[0112] 在二维数据存储器36内存储有下文中所说明的通过主扫描的执行而取得的二维检测值阵列。在该第二示例中，在主扫描之前先执行预扫描。作为其扫描结果的预扫描数据被发送到边界判断部204。该预扫描数据也构成二维检测值阵列。边界判断部204基于预扫描数据而对软组织和骨骼之间的边界进行判断。其判断结果被输出至控制部206。

[0113] 控制部206具有对预扫描进行控制的功能以及对主扫描进行控制的功能，在图18中，这些功能作为预扫描控制部208以及主扫描控制部210而被图示。

[0114] 在图18所示的结构例中，在执行预扫描时，使用低能量X射线，通过笔形射束而对对象物整体进行二维扫描。由此，二维检测值阵列作为预扫描数据而被取得。通过对该预扫描数据进行分析，从而事先判断出骨骼的轮廓即边界，基于其被判断出的位置来确定主扫描的执行条件。即，以使有效像素尽可能较多地属于骨骼区域内的方式来确定主扫描条件。对此在下文中进行详述。

[0115] 当根据以上的方式被确定的主扫描条件来执行主扫描时，在二维数据存储器36内存储有由多个L检测值以及多个H检测值构成的二维检测值阵列。因此，骨密度运算部40针对构成已被设定的二维像素阵列的各个像素，具体而言针对骨骼区域内的每个像素，根据构成该像素的检测值对而对骨密度进行运算。

[0116] 在图18所示的第二示例中，不同于第一示例，通过预扫描而对边界进行判断，并基于此适当地对主扫描条件即照射序列或二维像素阵列进行设定。对此在下文中进行具体说明。

[0117] 在图19中，图示了预扫描的一个示例。符号212表示扫描区域，该区域为笔形射束能够进行扫描的最大区域。在进行预扫描时，根据对象骨骼214具有的轮廓214A的形状而适当地确定扫描路径216。如进行具体的说明，最初,如符号216-1所示，笔形射束向X方向正侧进行扫描，在该扫描过程中，利用边缘检测方法来特定边界(轮廓)214A的位置。在检测出边界214A的情况下，如符号216-2所示，笔形射束向X方向的负侧进行移动。在该情况下，仅移动被预先设定的距离。之后，如符号216-3所示，笔形射束向Y方向正侧仅移动预定距离。从该地点起如符号216-4所示，笔形射束再次向X方向正侧进行移动。在该扫描过程中，边缘检测以并列的方式被执行，从而对象骨骼214的边界214A的位置被特定。如上文所述，当反复进行一系列的部分的扫描时，作为结果，构成了图19所示的扫描路径216。

[0118] 如图4所示，当遍及扫描区域的整体而一概设定锯齿形扫描路径时，虽然在进行边界214A的特定时需要较长时间，但由于根据图19所示的方法，而能够根据边界214A的位置来缩小扫描范围，因此获得能够使预扫描时间缩短化的优点。理所当然，在对对象骨骼214中的两侧的轮廓进行特定的情况下、或对拥有复杂的形状的骨骼的轮廓进行特定的情况下，也可以通过图4所示的锯齿形扫描而对对象骨骼整体的边界进行特定。

[0119] 当以如上所述的方式来特定边界时，在Y方向上的各个位置处，根据X方向上的边界的位置来确定像素列。在该情况下，以在骨骼区域内像素列被最佳化的方式对像素列整体进行调节。关于像素列的设定方法，以下利用具体示例而进行说明。

[0120] 在图20中图示了第一设定例。符号218表示软组织，符号220表示骨骼。在所述软组织和骨骼之间存在有边界222。符号228表示上述的二维检测值阵列，符号230表示二维像素阵列。

[0121] 如图20所示，在Y方向的各个位置处，以在沿X方向的像素列进行定义时，在边界222的内侧即骨骼区域内尽可能设定较多的有效像素的方式，来设定像素列。符号224表示主扫描中的向X方向正侧的扫描，符号226表示主扫描中的向X方向负侧的扫描。在任意一种的情况下，均以边界222作为标准来定义像素列。在图20中，纸面上侧的四个像素列均通过第一像素列模式而构成，纸面下侧的三个像素列均通过第二像素列模式而构成。在图20所示的第一示例中，在Y方向上排列的多个像素列之间，L区间及H区间的排列一致。根据该第一设定例，能够获得在本扫描中能够很好地简化Y方向的各个位置处的照射序列的优点。

[0122] 在图21中，图示了第二设定例。另外，对与图20所示的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。该情况在之后所进行说明的图22及图23中也相同。

[0123] 在图21中，相对于二维检测值阵列232而设定有二维像素阵列234。二维像素阵列234由在Y方向上排列的多个像素列构成。在该第二设定例中，上侧的四个像素列均通过第一像素列模式而构成，下侧的三个像素列也均通过第一像素列模式而构成。即，在Y方向的各个位置处，基于边界222，而在骨骼区域内对L区间及H区间的排列进行设定时，以在边界
222的右侧(X方向正侧)最先设定L区间的方式来确定照射序列。但是，在Y方向的各个位置处，至少在骨骼区域内使区间间距一致。在采用这种第二设定例的情况下，未必需要像素列模式的选择方法。在这一点上能够简化照射控制。

[0124] 在图22中图示了第三设定例。相对于二维检测值阵列236而设定有二维像素阵列238。在该第三设定例中，在Y方向的各个位置处，根据边界222的位置而细致地调节了照射序列(Irradiation sequence)，即在沿着Y方向而进行观察时多个像素列在X方向上不对齐。换言之，在Y方向的各个位置处以使有效像素列的最前头的像素接近于边界222的方式而事先设定有各个照射序列即各个像素列。通过基于预扫描的执行结果而事先检测出边界
222，从而能够实现这种细致的控制。

[0125] 在图23中，图示了第四设定例。相对于二维检测值阵列242而设定有二维像素列244。在该第四设定例中，基于两个边界222、240而设定有二维像素阵列244。具体而言，关于用224所示的X方向正侧的扫描，以边界222作为标准来设定像素列，关于与其相反侧的向X方向负侧的扫描226，以边界240作为标准来设定有像素列。

[0126] 在以上的设定例中，特别是在图22及图23所示的设定例中，在X方向上进行扫描时，根据边界的位置而对照射序列进行动态的可变设定。特别是根据需要，对扫描速度及照射期间(区间长度)进行可变设定。关于此在下文中根据图26来进行说明。

[0127] 在图24中，图示了被设置在滤光器单元上的滤光器板246。为了根据边界来调节照射序列，优选为使滤光器板以低速进行旋转。在图24所示的示例中，滤光器板246由九个低能量X射线用滤光器部件248和九个高能量X射线用滤光部件250而构成。这些两种的滤光器部件248、250沿着圆周方向而交替地被配置。如果以此方式设置多个滤光器板，则可能降低滤光器板的转速，使转速的调节变得容易。在图24中，虽然图示了圆形的滤光器板，但也可以设置鼓状的滤光器板。

[0128] 在图25中，图示了主扫描中的扫描路径的一个示例。在扫描区域254内存在有对象骨骼255。也可以在对象骨骼255的两侧的轮廓通过预扫描而被特定的情况下，基于此而对主扫描的路径进行设定。其中一个示例由符号258来表示。符号256表示笔形射束。

[0129] 扫描路径258具有相当于向X方向正侧的扫描的路径部分258-1。该路径部分258-1以从X方向负侧的边界起向X方向负侧后退了预定距离的位置设为起点，并以从X方向正侧的边界起向X方向正侧远离预定距离的位置设为终点。笔形射束以从路径部分258-1的终点起向Y方向正侧遍及预定距离的方式被扫描。其由路径部分258-2被表示。之后，笔形射束向X方向负侧被移动。即使在该情况下，根据对象骨骼255上的X方向的两侧的边界，来确定扫描的起点和终点。符号258-4表示接着路径部分258-3的、向Y方向正侧的扫描中的路径部分。如以上的一系列的程序以覆盖对象骨骼255的整体的方式而被反复执行。根据这种的主扫描路径的设定，能够缩短主扫描时间。理所当然，为了在对象骨骼内适当地对像素列进行设定，而在对象骨骼的近身侧需要固定的助跑期间的情况下，为了这种助跑期间而只要在对象骨骼的两侧设定空白即可。

[0130] 在图26中，图示了主扫描中的照射序列。其对在Y方向的特定位置处被执行的X方向扫描进行规定。符号260表示对象骨骼的截面。其宽度由W1来表示。W2表示在X方向上的主扫描范围。该范围W2能够在Y方向的各个位置处有所不同。顺便说一下，W3表示扫描区域的最大宽度。

[0131] (A)表示遮光器单元的动作。遮光器单元为根据需要而被设置的单元。在遮光器处于关闭状态的情况下，X射线在被测体的近身侧被遮挡，从而降低被测体的曝光。在遮光器处于打开状态的情况下，X射线透过被测体。(B)表示向X方向正侧的扫描262。在该情况下的照射序列由符号264来表示。(C)表示向X方向负侧的扫描272。在该情况下的照射序列由符号274来表示。

[0132] 如(B)所示，在该示例中，对象骨骼260中的一侧(在图中为左侧)的边界282成为标准，以相对于该边界282而有效像素列中的最前头的区间即标准区间R1被适当地设定的方式、即标准区间R1被设定在骨骼区域内且接近于边界282的位置处的方式，确定了照射序列264。具体而言，照射序列由助跑部分266、实效部分268以及超出部分270构成。助跑部分相当于近身侧的助跑区间，实效部分268相当于测量区间，超出部分270相当于纵深侧的超出区间。在助跑部件266中，通过对扫描机构或滤光器单元等进行控制，具体而言，通过实施作为驱动源的步进电机的脉冲数等的控制，从而能够在骨骼区域内实现稳定且适合的照射序列。

[0133] 即使在(C)所示的向相反方向的扫描272中，以在实效部分278中形成稳定的照射序列的方式，在助跑部分276中，对扫描速度或滤光器转速等进行调节。在该示例中，也在实效部分278之后设置有超出部分280。在扫描272中，以使边界282作为标准，并适当地确定最接近于所述边界282的标准区间(最终区间)R2的方式，确定了实效部分278中的照射序列。顺便说一下，在图26所示的示例中，前进路径扫描262及返回路径272之间，在时间轴上L区间和H区间相一致。这与图20所示的设定例相对应。当然，在图26所示的状况下，也可以应用与图21至图23所示的设定例相对应的照射序列。

[0134] 如上文所述，如果根据图18至图26所示的第二结构例，则能够获得如下优点，即，在通过预扫描而特定了对象骨骼的边界的基础上，能够根据所述对象骨骼的边界而事先对主扫描条件(即骨密度运算用像素列)进行确定。虽然对于被测体的曝光仅增大了与预扫描对应的量，但只要能够削减主扫描区域，则能够实施主扫描下的曝光量的减少。此外，能够获得预先对边界进行了特定的基础上，能够细致地对主扫描条件进行设定。

[0135] (4)骨密度测量装置的第三示例(关于边界判断及检测值置换的说明)[0136] 接下来，使用图27至图34，对骨密度测量装置的第三示例进行说明。另外，在图27所示的结构中，对与图1所示的结构相同的结构将标记相同的符号，并省略其说明。

[0137] 在图27中，在数据存储器36中存储有二维检测值阵列。边界判断部286为基于二维检测值阵列而对对称骨骼的边界进行判断的模块。虽然其判断方法为基本上在图5至图12等中进行了说明的方法，但该边界判断部286特别是针对每个检测值而有无含有边界进行判断。例如，在图6所示的判断条件中，在由符号98所示的情况(即两个单独判断值不一致的情况)下，被判断出含有边界。此外，在图8所示的判断条件中，在得知多个单独判断结构的情况下，也可以对边界含有进行判断。

[0138] 骨密度运算部288为，在相对于二维检测值阵列而统一地设定了二维像素阵列的基础上，针对每个像素而运算骨密度的模块。理所当然，在骨密度的运算之前先应用有前处理，该功能在图27中作为前处理部290而被表示。如下文所述，该前处理为将被视为含有边界的检测值置换为其他的检测值的处理。由此，在表观上可以实现骨骼区域内的有效像素数的增大。例如，在进行关于实验用小动物的大腿骨的平均骨密度测量时，大腿骨本身较小，相对于此无法充分地确保有效地像素数的情况较多。在这种情况下，如果除了完全属于骨骼区域内的像素之外、还将不完全属于骨骼区域内的像素也作为运算对象，则可以提高平均骨密度的精度或可靠性。因此，为了针对这种不完全像素应用固定的修正或补正，并使其成为准完全像素，从而执行后述的置换处理。

[0139] 以下，对前处理部进行详述。

[0140] 在图28中，图示了前处理部290的具体的结构例。对象特定部296基于二维检测值阵列298，并根据判断条件300而对应该设为置换对象的检测值进行特定。运算部302基于与置换对象具有固定的关系的一个或多个检测值，而对代替置换对象的置换值进行运算。但也可以在不实施置换值的运算的情况下简单地对检测值进行复制。置换执行部304执行如下处理，即，使对于所述置换对象而被准备的检测值代替置换对象。

[0141] 在图29中，具体地例示了判断条件。在满足了由符号316及318所示的两个条件的情况下置换对象被特定。具体而言，由符号316所示的条件为，目前关注的“检测值对内的一个检测值属于骨骼区域内”这种的条件。由符号318所示的条件为，目前关注的“检测值对内的另一个检测值含有边界”这种的条件。在满足了这两种条件的情况下，由符号320所示，被判断为含有边界的另一个检测值为置换对象，并对该另一个检测值进行补正。即，相对于该另一个检测值实施置换处理。另外，也可以在判断是否执行置换处理时，考虑到另一个检测值的大小。关于置换处理的具体的示例考虑到几个方法，对此在下文中使用图32至图34进行说明。

[0142] 在图30中图示了比较例。符号322表示骨骼区域，符号324表示二维检测值阵列。相对于此在现有技术中同样地设定有二维像素阵列326。在该情况下，由虚线表示的检测值对为有效像素。由符号328、330所示的检测值对和由符号332、334所示的检测值对未被视为有效像素。这是因为，它们的一个检测值含有边界322。

[0143] 在图31中，图示了在图27所示的骨密度测量装置中被执行的置换处理的代表例。以图30所示的状况作为前提，如图31所示，被判断为检测值328、332为置换对象，并且相对于检测值328、332，而复制了同种类且最邻近的有效检测值338(参照符号340、342)。即，相对于检测值328、332实施了置换处理。由此，如图31所示，能够增加两个有效像素。在该示例中，产生了三个L13。通过对必要的置换对象适用这种的处理从而构成了前处理后的二维像素阵列336。考虑到由于置换的检测值属于骨骼区域内且为最邻近的值，因此即使将其视为置换对象的值，也不会产生多大的误差。与置换对象组成一对的检测值为有效检测值，从而可以将置换处理称为对这种有效检测值进行活用的方法。由于根据这种置换处理增大有效像素数，因此在该意义上提高了测量的可靠性。

[0144] 顺便说一下，在图31所示的示例中，也可以将检测值L11设为置换对象，并对其应用上述置换处理。此外，也可以将检测值L15设为置换对象，并对其应用上述置换处理。理所当然，也可以采用如下的方式，即，并非将所有的被判断出含有边界的检测值均设为置换对象，而仅在检测值满足预定条件的情况下，实施置换处理。

[0145] 接下来，使用图32至图34对置换处理的具体例进行说明。

[0146] 在图32中图示了第一示例。(A)中图示了二维检测值阵列344。符号350表示边界。(B)中图示了置换对象的特定条件以及置换处理内容。在该示例中，以图29所示的置换条件作为前提，由符号400所示，在含有边界的检测值为预定值以下的情况下，即在被视为骨骼区域内的可能性较高的情况下，被判断为该检测值为置换对象。并且，由符号402所示，相对于该置换对象，在骨骼区域内且同种类且最邻近的检测值被复制(参照符号354)。具体而言，在检测值对346、348构成了一个像素的情况下，且在检测值346被特定为置换对象的情况下，相对于该检测值346可参照最近且同种类的有效像素值354并且其被复制至置换对象。

[0147] 在图33中图示了第二示例。图33的(A)中图示了二维检测值阵列344，在所述二维检测值阵列344中存在有边界350。图33的(B)中图示了置换对象的特定条件以及置换处理内容。由符号404所示，以图29所示的条件作为前提，含有边界且在预定值以下的检测值346作为置换对象而被特定。并且，由符号406所示，通过在骨骼区域内，以置换对象作为标准而特定出邻近检测值组，并基于所述邻近检测值组而对插补值(外插值)进行运算，从而置换对象346被该插补值代替。这种处理由符号358来表示。

[0148] 在图34中图示了第三示例。在图34的(A)中，符号344表示二维检测值阵列，符号350表示边界。符号346为作为置换对象而被特定的检测值。即，由图34的(B)中的符号408所示，以图29所示的条件作为前提，特定出置换对象，以作为含有边界且在预定值以下的检测值。而且，由符号410所示，在骨骼区域内特定出置换对象的邻近检测值组，并通过基于所述邻近检测值组的加权加法处理而对运算出置换值。并且，置换对象被该置换值代替。其由符号362来表示。

[0149] 如上文所述，通过针对特定的检测值而实施置换处理，即通过应用前处理，从而能够在表观上增大存在于骨骼区域内的有效像素数，其结果为，获得例如在对平均骨密度进行运算时，能提高该运算精度这种的优点。

[0150] (5)具有两倍的分辨率的骨密度图像

[0151] 在图35中，图示了具有两倍的分辨率的骨密度图像的生成方法。相对于二维检测值阵列366而设定有二维像素值阵列364。二维像素值阵列364为由在X方向上以半个像素量为单位而被设定的多个像素构成。例如，在着眼于第n个像素368和第n+1个像素370的情况下，在它们之间重复了半个像素量，作为其结果，像素密度在X方向上倍增。

[0152] 虽然在上述的各个结构例中例示了骨密度测量装置，但也可以将以上所进行说明的原理应用于脂肪测量等中。作为被测体可以考虑到人体及人体以外的动物。特别是，由于在小动物的测量时无法增大有效像素的情况较多，因此，优选为应用上述方法。