【課題】骨のようなネットワーク構造体の特性を定量する。
【解決手段】ネットワーク構造体を所定の大きさのメッシュに分割し、構造体が連続するメッシュの重心同士を接続することで、連結パスを形成する。そして、得られた連結パスについて、メッシュ毎に構造体の特性値に対応する電気抵抗値を割り当て、対応する電気回路を得、得られた電気回路の回路特性を調べることによって、ネットワーク構造体の特性を定量する。 （もっと読む）

【課題】椎体の力学的性質を定量的に求める。
【解決手段】ＣＴスキャンにより得られたＣＴ画像から骨を抽出し、椎体海綿骨の骨梁１本ずつの長さおよび断面積を求める（Ｓ２）。求められた骨梁のネットワークに解析方向のネットワークを求め（Ｓ３）、求められたネットワークについて、電気回路網を対応させて、解析する（Ｓ４）。このようにして得た回路網の解析結果から、椎体の力学的性質を検出する（Ｓ５）。 （もっと読む）

【課題】Ｘ線、または、粒子線の強度分布を、高い空間分解能で検出すること。
【解決手段】Ｘ線、または、粒子線をシンチレター繊維束により、光電検出器で検出可能な光に変換し、シンチレター繊維束からの出力光を高品位の光電検出器に整合的に接続して、高品位の画像信号を得る。 （もっと読む）

【課題】高精細なＸ線画像を得る。
【解決手段】Ｘ線源２２、Ｘ線検出器２０は、検体２８のまわりを螺旋状にスキャン可能である。さらに、Ｘ線源２２は波長を変更することができる。そこで、信号処理器３４は、各種の条件のＸ線像を得ることができ、条件の異なった画像について除算や積分を行うことができる。そこで、コントラストを向上でき、半影補正器３６では、検体との距離ｄが異なった画像から半影を除去することができる。 （もっと読む）

【課題】試料中の微小散乱体の形状を検出する。
【解決手段】試料１０にレーザ１２を照射し、９０度方向の散乱光をレンズ１４で集光し検出器１８によって散乱体像を検出する。ここで、散乱体の散乱振幅についての関数ｆと、レンズの結像関係と瞳関数を含む積分項である点応答関数ｈとのコンボリューション積分が検出器上の強度分布の平方根のフーリエ変換F{｜g｜｝に等しいと近似し、このフーリエ変換である、Ｆ｛｜ｇ｜｝〜Ｆ｛ｆ｝Ｆ｛ｈ｝（〜はニアリーイコールを示す）が成立するという前提とする。また、（１−Ｆ｛ｆ｝）Ｎ^２〜ΣＣ_ｋ（Ｎθ_ｋｘ_ｋ＋Ｎψ_ｋｙ_ｋ）^２／２という式によって、瞳関数の外の波形情報を補い、逆フーリエ変換を可能とする。 （もっと読む）