(57)【要約】      （修正有）【課題】疾病等の診断にあたって提供される情報の有用性の向上を図ることができる画像出力モデルの生成方法を提供する。【解決手段】画像出力モデルの生成方法は、形態画像データＫＰＤｉを入力し、被験者の体内における一部の部位における対象物質の分布に関する画像部分を含む疑似物質画像データを出力するモデルを実物質部分画像データＢＰＤｉに基づいて修正することにより、画像出力モデルを生成するモデル生成ステップを含む。【選択図】図４
2020075100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の体内の一又は複数の部位の形態の撮像画像である形態全体画像データにおける
一部の部位に関する画像部分を含む形態画像データと、前記被験者の体内における対象物
質の分布を示す実物質全体画像データにおける前記被験者の一又は複数の部位のうちの前
記一部の部位における対象物質の分布に関する画像部分を抽出した実物質部分画像データ
とを記憶する記憶部を備えるコンピュータが実行する方法であって、
前記形態画像データを入力し、前記被験者の体内における前記一部の部位における対象
物質の分布に関する画像部分を含む疑似物質画像データを出力するモデルを前記実物質部
分画像データに基づいて修正することにより、画像出力モデルを生成するモデル生成ステ
ップを含むことを特徴とする画像出力モデルの生成方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像出力モデルの生成方法において、
前記実物質部分画像データに基づいて、前記被験者の疾病に関する実指標値を認識する
実指標値認識ステップを含み、
前記モデル生成ステップは、
前記疑似物質画像データの画像要素の値について前記実物質部分画像データの画像要素
の値から乖離の度合いを示す乖離度を評価する乖離度評価ステップと、
前記疑似物質画像データに基づいて、前記被験者の疾病に関する疑似指標値を認識する
疑似指標値認識ステップと、
前記乖離度と前記実指標値と前記疑似指標値とに基づいて前記モデルを修正する修正ス
テップとを含むことを特徴とする画像出力モデルの生成方法。
【請求項３】
請求項２記載の画像出力モデルの生成方法において、
前記実指標値認識ステップは、前記実物質部分画像データに含まれる前記被験者の第１
部位における前記対象物質の分布に基づいて第１実指標値を認識し、前記実物質部分画像
データに含まれる前記被験者の第２部位における前記対象物質の分布に基づいて第２実指
標値を認識するステップであり、
前記疑似指標値認識ステップは、前記疑似物質画像データに含まれる前記被験者の第１
部位における前記対象物質の分布に基づいて第１疑似指標値を認識し、前記疑似物質画像
データに含まれる前記被験者の第２部位における前記対象物質の分布に基づいて第２疑似
指標値を認識するステップであり、
前記修正ステップは、前記乖離度と前記第１実指標値と前記第２実指標値と前記第１疑
似指標値と前記第２疑似指標値とに基づいて前記モデルを修正するステップであることを
特徴とする画像出力モデルの生成方法。
【請求項４】
請求項３記載の画像出力モデルの生成方法において、
前記形態全体画像データ又は前記実物質全体画像データにおける前記第１部位の位置お
よび前記第２部位の位置を認識する位置認識ステップを含み、
前記疑似指標値認識ステップは、
前記形態全体画像データ又は前記実物質全体画像データにおける前記第１部位の位置お
よび前記第２部位の位置に基づいて、前記疑似物質画像データにおける前記第１部位の位
置および前記第２部位の位置を認識し、
前記疑似物質画像データにおける前記第１部位の位置における対象物質の分布に基づい
て前記第１疑似指標値を認識し、前記疑似物質画像データにおける前記第２部位の位置に
おける対象物質の分布に基づいて第２疑似指標値を認識するステップであることを特徴と
する画像出力モデルの生成方法。
【請求項５】
請求項１〜４のうちいずれか１項記載の画像出力モデルの生成方法において、
前記形態全体画像データは、撮像された被験者の脳の形態を示すＣＴ全体画像データ又
はＭＲＩ全体画像データであり、
前記実物質全体画像データは、前記被験者の脳におけるアミロイドβのＰＥＴ全体画像
データであり、
前記実物質部分画像データは、前記被験者の脳における大脳灰白質及び小脳に関する前
記ＰＥＴ画像の部分画像データであり、
前記モデル生成ステップは、前記記憶部に記憶されたＣＴ全体画像データ又はＭＲＩ全
体画像データにおける大脳灰白質及び小脳に関する画像部分を含むＣＴ画像データ又はＭ
ＲＩ画像データを入力し、前記被験者の前記大脳灰白質及び前記小脳におけるアミロイド
β蛋白の分布に関する画像部分を含む疑似ＰＥＴ画像データを出力するモデルを前記ＰＥ
Ｔ画像の部分画像データに基づいて修正することにより、画像出力モデルを生成するステ
ップであることを特徴とする画像出力モデルの生成方法。
【請求項６】
表示部を備えるコンピュータが実行する方法であって、
受診者の体内の形態を撮像した形態全体画像データを認識する受診者形態画像認識ステ
ップと、
請求項１〜６のうちいずれか１項記載の画像出力モデルの生成方法により生成された画
像出力モデルに前記受診者の形態全体画像データの画像部分を含む形態画像データを入力
することにより、前記画像出力モデルから出力された前記受診者の体内の一部の部位にお
ける対象物質の分布を疑似的に示す疑似物質画像データを認識する受診者疑似物質画像部
分認識ステップと、
受診者疑似物質画像部分認識ステップで認識された前記疑似物質画像データを前記表示
部に出力する表示ステップとを含むことを特徴とすることを特徴とする画像表示方法。
【請求項７】
表示部と、
受診者の体内の形態を撮像した形態全体画像データを認識し、請求項１〜５のうちいず
れか１項記載の画像出力モデルの生成方法により生成された画像出力モデルに前記受診者
の形態全体画像データの画像部分を含む形態画像データを入力することにより、前記画像
出力モデルから出力された前記受診者の体内の一部の部位における対象物質の分布を疑似
的に示す疑似物質画像データを認識する表示データ認識部と、
前記表示データ認識部により認識された前記疑似物質画像データを前記表示部に出力す
る表示制御部とを備えることを特徴とする画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像表示装置、画像表示方法及び画像出力モデルの生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）又はＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉ
ｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）によれば、脳内の大脳及び小脳等の体内の各
部位の形態を含む部位撮像画像を認識することができる。認知症などのいくつかの疾病の
診断においては、これらに加え、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍ
ｏｇｒａｐｈｙ（陽電子放出断層撮影））画像が活用されている。静脈注射等によりＰＥ
Ｔ用放射性薬剤としての放射性薬剤を被験者の体内に投与し、体内において当該薬剤から
放出される放射線を撮像することにより、ＰＥＴ画像が生成される。
【０００３】
このようなＰＥＴ画像によれば、体内の各部位の形態のみならず、体内に投与された薬
剤がどのように分布するか又は当該薬剤と反応する体内の物質の集積の様子などを医師に
把握させることができるので、疾病の診断精度の向上に寄与しうる。
【０００４】
例えば、通称ピッツバーグ化合物ＢをＰＥＴ用放射性薬剤（トレーサー）として用いて
ＰＥＴ画像を撮像し、撮像されたＰＥＴ画像を基に脳内のアミロイドβ蛋白の蓄積度合い
を測定することにより、アルツハイマー型認知症の鑑別診断又は早期診断に役に立たせう
る。
【０００５】
上述したように、ＰＥＴ画像には種々のメリットがある一方で、ＰＥＴ画像にはいくつ
かのデメリットもある。たとえば、ＰＥＴ画像の撮像は一般にＭＲＩ等の撮像と比べて高
価であるので、被験者又は被験者の検査費用を負担する健康保険組合などの金銭的負担が
重くなるおそれがある。また、ＰＥＴ画像の撮像においては、少量とはいえ放射性物質を
体内に摂取しなければならず、被爆のおそれがある。また、腎臓病などの特定の疾病を患
っている人は、悪影響を避けるため、ＰＥＴ画像の撮像が行えないこともある。
【０００６】
近年では、機械学習などにより、疑似ＰＥＴ画像の生成も試みられている。
【０００７】
例えば、非特許文献１には、ＭＲＩで撮像された画像と実際に撮像されたＰＥＴ画像と
を教師データとして機械学習することで畳込みニューラルネットワークモデルを生成し、
当該畳込みニューラルネットワークモデルを用いてＭＲＩで撮像された画像から疑似的な
ＦＤＧ−ＰＥＴ画像を生成する技術が提案されている。なお、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像とは、
グルコース（ブドウ糖）に目印となる「ポジトロン核種（＝陽電子放出核種）」を合成し
た薬剤を投与して撮像されたＰＥＴ画像である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ａｐｏｏｒｖａ  Ｓｉｋｋａ外２名、２０１８年７月３０日、”  ＭＲＩからＦＤＧ−ＰＥＴへ：多モードアルツハイマー分類のための３Ｄ  Ｕ−Ｎｅｔを用いたクロスモーダル合成（ＭＲＩ  ｔｏ  ＦＤＧ−ＰＥＴ：  Ｃｒｏｓｓ−Ｍｏｄａｌ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  Ｕｓｉｎｇ  ３Ｄ  Ｕ−Ｎｅｔ  Ｆｏｒ  Ｍｕｌｔｉ−Ｍｏｄａｌ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）”、［ｏｎｌｉｎｅ］、コーネル大学図書館（Ｃｏｒｎｅｌｌ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｌｉｂｒａｒｙ）［２０１８年８月３１日検索］、インターネット  （ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１８０７．１０１１１ｖ１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来技術には、疾病等の診断にあたって提供される情報の有用性を向上
させる余地がある。
【００１０】
そこで、本発明は、疾病等の診断にあたって提供される情報の有用性の向上を図ること
ができる画像表示装置、画像表示方法及び画像出力モデルの生成方法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】
【００１１】
本発明の画像出力モデルの生成方法は、
被験者の体内の一又は複数の部位の形態の撮像画像である形態全体画像データにおける
一部の部位に関する画像部分を含む形態画像データと、前記被験者の体内における対象物
質の分布を示す実物質全体画像データにおける前記被験者の一又は複数の部位のうちの前
記一部の部位における対象物質の分布に関する画像部分を抽出した実物質部分画像データ
とを記憶する記憶部を備えるコンピュータが実行する方法であって、
前記形態画像データを入力し、前記被験者の体内における前記一部の部位における対象
物質の分布に関する画像部分を含む疑似物質画像データを出力するモデルを前記実物質部
分画像データに基づいて修正することにより、画像出力モデルを生成するモデル生成ステ
ップを含むことを特徴とする。
【００１２】
当該構成の画像出力モデルの生成方法によれば、モデル生成ステップにおいて、前記記
憶部に記憶された前記形態画像データを入力し、前記被験者の前記一部の部位の対象物質
の分布に関する疑似物質画像データを出力するモデルが、前記被験者の前記一部の部位の
対象物質の分布に関する実物質部分画像データに基づいて修正される。これにより、画像
出力モデルが生成される。
【００１３】
疾病の診断等に当たっては、体内における対象物質の分布を示す画像の全部が重要なの
ではなく、その一部の分布が重要であるので、実物質全体画像データのみに基づいてモデ
ルを修正する場合と比較して、画像出力モデルによる前記被験者の一部の部位の対象物質
の分布の推定精度が向上しうる。
【００１４】
一部の部位における対象物質の分布の推定精度が向上することで、ひいては、疾病等の
診断にあたって提供される情報の有用性の向上を図ることができる。
【００１５】
本発明の画像出力モデルの生成方法において、
前記実物質部分画像データに基づいて、前記被験者の疾病に関する実指標値を認識する
実指標値認識ステップを含み、
前記モデル生成ステップは、
前記疑似物質画像データの画像要素の値について前記実物質部分画像データの画像要素
の値から乖離の度合いを示す乖離度を評価する乖離度評価ステップと、
前記疑似物質画像データに基づいて、前記被験者の疾病に関する疑似指標値を認識する
疑似指標値認識ステップと、
前記乖離度と前記実指標値と前記疑似指標値とに基づいて前記モデルを修正する修正ス
テップとを含むことが好ましい。
【００１６】
当該画像出力モデルの生成方法によれば、前記モデル生成ステップにおいて、前記疑似
物質画像データの画像要素について前記実物質部分画像データの画像要素から乖離の度合
いを示す乖離度が評価される。そして、前記疑似物質画像データに基づいて、前記被験者
の疾病に関する疑似指標値が認識される。そして、前記乖離度と前記実指標値と前記疑似
指標値とに基づいて、前記モデルが修正される。
【００１７】
これにより、画像要素および疾病に関する指標値の両面が加味されてモデルが修正され
る。
【００１８】
この結果、画像出力モデルから出力されるデータにおける画像要素および疾病に関する
指標値が実際のデータに近くなり、ひいては、疾病等の診断にあたって提供される情報の
有用性の向上を図ることができる。
【００１９】
当該構成の画像出力モデルの生成方法において、
前記実指標値認識ステップは、前記実物質部分画像データに含まれる前記被験者の第１
部位における前記対象物質の分布に基づいて第１実指標値を認識し、前記実物質部分画像
データに含まれる前記被験者の第２部位における前記対象物質の分布に基づいて第２実指
標値を認識するステップであり、
前記疑似指標値認識ステップは、前記疑似物質画像データに含まれる前記被験者の第１
部位における前記対象物質の分布に基づいて第１疑似指標値を認識し、前記疑似物質画像
データに含まれる前記被験者の第２部位における前記対象物質の分布に基づいて第２疑似
指標値を認識するステップであり、
前記修正ステップは、前記乖離度と前記第１実指標値と前記第２実指標値と前記第１疑
似指標値と前記第２疑似指標値とに基づいて前記モデルを修正するステップであることが
好ましい。
【００２０】
一部の疾病については、対象物質の全体の量のみならず、対象物質がどの部位にどのよ
うに分布しているかによっても、その診断が変わりうる。
【００２１】
当該構成の画像出力モデルの生成方法によれば、前記被験者の複数の部位のそれぞれに
ついての指標値が加味されてモデルが修正される。
【００２２】
これにより、疾病等の診断にあたって提供される情報の有用性の向上を図ることができ
る。
【００２３】
当該構成の画像出力モデルの生成方法において、
前記形態全体画像データ又は前記実物質全体画像データにおける前記第１部位の位置お
よび前記第２部位の位置を認識する位置認識ステップを含み、
前記疑似指標値認識ステップは、
前記形態全体画像データ又は前記実物質全体画像データにおける前記第１部位の位置お
よび前記第２部位の位置に基づいて、前記疑似物質画像データにおける前記第１部位の位
置および前記第２部位の位置を認識し、
前記疑似物質画像データにおける前記第１部位の位置における対象物質の分布に基づい
て前記第１疑似指標値を認識し、前記疑似物質画像データにおける前記第２部位の位置に
おける対象物質の分布に基づいて第２疑似指標値を認識するステップであることが好まし
い。
【００２４】
人の体内の部位は人によって異なるため、生成された画像からどの部位が画像上のどこ
に位置するかは画像が生成された時点では不明である。
【００２５】
この点に鑑みた上記画像出力モデルの生成方法によれば、形態全体画像データ又は前記
物質全体画像データにおける前記第１部位の位置および前記第２部位の位置に基づいて前
記疑似物質全体画像データにおける前記第１部位の位置および前記第２部位の位置が認識
される。これにより、疑似物質全体画像データに含まれる部位がどんなデータであるか等
の解析が不要になるので、画像出力モデルの生成に当たっての計算コストを削減しうる。
【００２６】
本発明の画像出力モデルの生成方法において、
前記形態全体画像データは、撮像された被験者の脳の形態を示すＣＴ全体画像データ又
はＭＲＩ全体画像データであり、
前記実物質全体画像データは、前記被験者の脳におけるアミロイドβのＰＥＴ全体画像
データであり、
前記実物質部分画像データは、前記被験者の脳における大脳灰白質及び小脳に関する前
記ＰＥＴ画像の部分画像データであり、
前記モデル生成ステップは、前記記憶部に記憶されたＣＴ全体画像データ又はＭＲＩ全
体画像データにおける大脳灰白質及び小脳に関する画像部分を含むＣＴ画像データ又はＭ
ＲＩ画像データを入力し、前記被験者の前記大脳灰白質及び前記小脳におけるアミロイド
β蛋白の分布に関する画像部分を含む疑似ＰＥＴ画像データを出力するモデルを前記ＰＥ
Ｔ画像の部分画像データに基づいて修正することにより、画像出力モデルを生成するステ
ップであることが好ましい。
【００２７】
当該構成の画像出力モデルの生成方法によれば、前記記憶部に記憶されたＣＴ全体画像
データ又はＭＲＩ全体画像データにおける大脳灰白質及び小脳に関する画像部分を含むＣ
Ｔ画像データ又はＭＲＩ画像データを入力し、前記被験者の前記大脳灰白質及び前記小脳
におけるアミロイドβ蛋白の分布に関する画像部分を含む疑似ＰＥＴ画像データを出力す
るモデルが前記ＰＥＴ画像の部分画像データに基づいて修正されることにより、画像出力
モデルが生成される。
【００２８】
大脳灰白質及び小脳におけるアミロイドβ蛋白の分布は、特に認知症のリスク判定の基
礎情報としうるところ、このような大脳灰白質及び小脳におけるアミロイドβ蛋白の分布
を推定する画像出力モデルが生成される。このような画像出力モデルから出力された全体
画像データが医師等に提供されることで、認知症のリスク判定における基礎情報の有用性
の向上を図ることができる。
【００２９】
本発明の画像表示方法は、表示部を備えるコンピュータが実行する方法であって、
受診者の体内の形態を撮像した形態全体画像データを認識する受診者形態画像認識ステ
ップと、
本発明の画像出力モデルの生成方法により生成された画像出力モデルに前記受診者の形
態全体画像データの画像部分を含む形態画像データを入力することにより、前記画像出力
モデルから出力された前記受診者の体内の一部の部位における対象物質の分布を疑似的に
示す疑似物質画像データを認識する受診者疑似物質画像部分認識ステップと、
受診者疑似物質画像部分認識ステップで認識された前記疑似物質画像データを前記表示
部に出力する表示ステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
本発明の画像表示装置は、
表示部と、
受診者の体内の形態を撮像した形態全体画像データを認識し、本発明の画像出力モデル
の生成方法により生成された画像出力モデルに前記受診者の形態全体画像データの画像部
分を含む形態画像データを入力することにより、前記画像出力モデルから出力された前記
受診者の体内の一部の部位における対象物質の分布を疑似的に示す疑似物質画像データを
認識する表示データ認識部と、
前記表示データ認識部により認識された前記疑似物質画像データを前記表示部に出力す
る表示制御部とを備えることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】全体の構成の一例を示す図。
【図２】画像出力モデル生成装置の構成の一例を示す図。
【図３】図３Ａは、形態全体画像データの一例を示す図で、図３Ｂは、実物質全体画像データの一例を示す図。図３Ｂにおいては、輝度が所定以上の個所にハッチをつけて示している。
【図４】図４Ａは、形態部分画像データの一例を示す図で、図４Ｂは、実物質部分画像データの一例を示す図。図４Ｂにおいては、輝度が所定以上の個所にハッチをつけて示している。
【図５】前処理の一例を示すフローチャート。
【図６】画像出力モデル生成処理の一例を示すフローチャート。
【図７】学習処理の一例を示すフローチャート。
【図８】図８Ａは、疑似物質全体画像データの一例を示す図で、図８Ｂは、疑似物質部分画像の一例を示す図。図８Ａ及び図８Ｂにおいては、輝度が所定以上の個所にハッチをつけて示している。
【図９】評価処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】横軸が実指標値で、縦軸が疑似指標値としたグラフで、訓練データセットのそれぞれについての実指標値及び疑似指標値の組を１つの点として表示したグラフ。
【図１１】横軸が実指標値で、縦軸が疑似指標値としたグラフで、テストデータセットのそれぞれについての実指標値及び疑似指標値の組を１つの点として表示したグラフ。
【図１２】学習処理の他の例を示すフローチャート。
【図１３】画像出力装置の構成の一例を示す図。
【図１４】画像出力処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１〜図１４を参照して、本発明の一の実施形態を説明する。
【００３３】
図１に示されるように、本実施形態では、画像出力モデル生成装置１００と、一又は複
数の医療機関（図１では医療機関２００、医療機関３００を例示）とについて説明する。
【００３４】
各医療機関には、図１の医療機関２００に例示されるように、互いに通信可能に構成さ
れた、画像表示装置２１０と、形態画像撮像装置２２０とが設置されている。
【００３５】
（画像出力モデル生成装置の構成）
図２を参照して、画像出力モデル生成装置１００の構成を説明する。
【００３６】
画像出力モデル生成装置１００は、例えば、サーバコンピュータにより構成される。
【００３７】
画像出力モデル生成装置１００は、第１制御部１１０と、第１記憶部１２０と、第１通
信部１３０とを備える。第１制御部１１０は、第１記憶部１２０及び第１通信部１３０と
信号を送受信することにより、データの授受が可能なように構成されている。
【００３８】
第１制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎ
ｉｔ）のような演算処理装置、キャッシュメモリ及びＩ／Ｏデバイスなどにより構成され
る。第１制御部１１０は、第１記憶部１２０に記憶された画像出力モデル生成プログラム
ＭＧＰを読み出して実行することにより、前処理部１１１及びモデル生成部１１２として
機能する。
【００３９】
第１記憶部１２０は、例えば、メモリ等の主記憶装置及びＨＤＤ等の補助記憶装置によ
り構成されうる。第１記憶部１２０は、画像出力モデル生成プログラムＭＧＰと、訓練デ
ータセットＧＤＳと、テストデータセットＴＤＳと、モデルアルゴリズムＭＡと、モデル
パラメータセットＭＰとを記憶するように構成されている。
【００４０】
訓練データセットＧＤＳは、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の互いに異なる被験者データ
ＳＤｉ（ｉは、データにかかる被験者を識別する番号で１＜＝ｉ＜＝Ｎ）を記憶している
。以下、適宜被験者データＳＤｉのデータにかかる被験者を「被験者ｉ」と表す。Ｎは例
えば３００である。
【００４１】
訓練データセットＧＤＳの被験者データＳＤｉは、形態全体画像データＫＤｉと、実物
質全体画像データＢＤｉと、部位位置データＰＤｉと、形態部分画像データＫＰＤｉと、
実物質部分画像データＪＤｉと、実指標値Ｖｉとを含む。
【００４２】
被験者データＳＤｉのうち、部位位置データＰＤｉと、形態部分画像データＫＰＤｉと
、実物質部分画像データＪＤｉと、実指標値Ｖｉは、第１制御部１１０が画像出力モデル
生成プログラムＭＧＰの実行中に認識する値であり、画像出力モデル生成プログラムＭＧ
Ｐの実行前には記憶されていない。
【００４３】
なお、一の装置が情報を「認識する」とは、一の装置が他の装置から当該情報を受信す
ること、一の装置が当該一の装置に接続された記憶媒体に記憶された情報を読み取ること
、一の装置が当該一の装置に接続されたセンサから出力された信号に基づいて情報を取得
すること、一の装置が、受信した情報又は記憶媒体に記憶された情報又はセンサから取得
した情報に基づいて、所定の演算処理（計算処理又は検索処理など）を実行することによ
り当該情報を導出すること、一の装置が他の装置による演算処理結果としての当該情報を
当該他の装置から受信すること、一の装置が当該受信信号にしたがって内部記憶装置又は
外部記憶装置から当該情報を読み取ること等、当該情報を取得するためのあらゆる演算処
理が実行されることを意味する。
【００４４】
形態全体画像データＫＤｉは、図３Ａに示されるように、被験者ｉの体内の一又は複数
の部位の形態をＣＴ又はＭＲＩ等の所定の方式で撮像したデータである。図３Ａの形態全
体画像データＫＤｉは、脳のＭＲＩ全体画像である。図３Ａでは、形態全体画像データＫ
Ｄｉの３箇所における断面図を例示している。
【００４５】
形態全体画像データＫＤｉは、所定サイズ（例えば、６４×６４×６４）の３Ｄデータ
である。形態全体画像データＫＤｉは、所定サイズに応じた個数（例えば６４×６４×６
４個）の色（ＲＧＢ値）を示す画像要素（本実施形態ではｖｏｘｅｌ）の組み合わせによ
り表現されうる。これらの画像要素の位置は、例えば３次元座標により表現されうるので
、以下、形態全体画像データＫＤｉの各画像要素をＫＤｉ（ｘ、ｙ、ｚ）と適宜表す。
【００４６】
実物質全体画像データＢＤｉは、図３Ｂに示されるように、被験者ｉの体内の一又は複
数の部位における対象物質の分布を、ＰＥＴ等の所定の方式で撮像したデータである。実
物質全体画像データＢＤｉは、形態全体画像データＫＤｉと同一のサイズの３Ｄデータで
ある。実物質全体画像データＢＤｉに示される一又は複数の部位のそれぞれの画像上の位
置が、形態全体画像データＫＤｉにおける対応する部位の画像上の位置と一致するように
、実物質全体画像データＢＤｉ及び形態全体画像データＫＤｉの一方又は両方が整形され
てもよい。図３Ｂでは、図３Ａの形態全体画像データＫＤｉの断面図それぞれに対応する
箇所における実物質全体画像データＢＤｉの断面図を例示している。図３Ｂでは、対象物
質が存在している画像要素（ｖｏｘｅｌ）の色を示す値（ＲＧＢ値）が所定の色（例えば
、黄色）を示す色を示す値（ＲＧＢ値）となっている。これらの画像要素の位置は、例え
ば３次元座標により表現されうるので、以下、実物質全体画像データＢＤｉの各画像要素
をＢＤｉ（ｘ、ｙ、ｚ）と適宜表す。
【００４７】
図３Ｂに示される実物質全体画像データＢＤｉは、脳におけるアミロイドβ蛋白の分布
を示すＰＥＴ画像である。たとえば、ピッツバーグ化合物ＢをＰＥＴ用放射性薬剤（トレ
ーサー）とアミロイドβ蛋白が反応することを利用することで、脳におけるアミロイドβ
蛋白の分布を示すＰＥＴ画像が撮像されうる。
【００４８】
なお、対象物質は、トレーサーと反応する物質であってもよいし、トレーサーそのもの
であってもよい。
【００４９】
部位位置データＰＤｉは、形態全体画像データＫＤｉに示される被験者ｉの一又は複数
の部位（例えば、大脳灰白質及び小脳）のそれぞれの画像上の位置を示すデータである。
部位位置データＰＤｉは、形態全体画像データＫＤｉを構成する各画像要素ＫＤｉ（ｘ、
ｙ、ｚ）が、被験者ｉのどの部位であるかを示すパラメータで表されてもよい。これに加
えて又は代えて、１つの部位に関する部位位置データＰＤｉは、例えば、３次元座標にお
ける領域を示すパラメータで表されてもよいし、３次元座標の各座標のセットで表されて
もよい。
【００５０】
形態部分画像データＫＰＤｉは、図４Ａに示されるように、形態全体画像データＫＤｉ
から、所定の部位の個所を抽出した部分画像データである。図４Ａでは、図３Ａの形態全
体画像データＫＤｉの断面図それぞれに対応する箇所における形態部分画像データＫＰＤ
ｉの断面図を例示している。
【００５１】
実物質部分画像データＢＰＤｉは、図４Ｂに示されるように、実物質全体画像データＢ
Ｄｉから、形態部分画像データＫＰＤｉに対応する箇所を抽出した部分画像データである
。図４Ｂでは、図３Ｂの実物質全体画像データＢＤｉの断面図それぞれに対応する箇所に
おける実物質部分画像データＢＰＤｉの断面図を例示している。図４Ｂでは、図３Ｂと同
様に、対象物質が存在している画像要素（ｖｏｘｅｌ）の色を示す値（ＲＧＢ値）が所定
の色（例えば、黄色）を示す色を示す値（ＲＧＢ値）となっている。これらの画像要素の
位置は、例えば３次元座標により表現されうるので、以下、実物質全体画像データＢＤｉ
と同様に、物質部分画像データＢＰＤｉの各画像要素をＢＰＤｉ（ｘ、ｙ、ｚ）と適宜表
す。
【００５２】
実指標値Ｖｉは、被験者ｉがある疾病を発症するおそれがあるかどうかを判定するため
の指標値である。実指標値Ｖｉは、例えば、実物質部分画像データＢＰＤｉに基づいて認
識される、大脳灰白質におけるアミロイドβ蛋白の集積度合いと小脳におけるアミロイド
β蛋白の集積度合いとの比を示すＳＵＶＲ値（Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  Ｕｐｔａｋｅ
Ｖａｌｕｅ  Ｒａｔｉｏ）である。
【００５３】
テストデータセットＴＤＳは、訓練データセットＧＤＳと同様に、Ｍ個（Ｍは１以上の
自然数）の互いに異なる被験者データＳＤｊ（ｊは、データにかかる被験者を識別する番
号で１＜＝ｊ＜＝Ｎ）を記憶している。以下、適宜被験者データＳＤｊのデータにかかる
被験者を「被験者ｊ」と表す。また、Ｍは例えば７５である。
【００５４】
テストデータセットＴＤＳの被験者データＳＤｊのデータは、訓練データセットＧＤＳ
の被験者データＳＤｉと同様のデータであるから、説明及び図示を省略するが、以下適宜
、例えば、「テストデータセットＴＤＳの形態全体画像データＫＤｊ」というように、テ
ストデータセットＴＤＳの被験者データＳＤｊに含まれる各データの符号にｊをつけて引
用する。
【００５５】
なお、テストデータセットＴＤＳの被験者データＳＤｊのうち、部位位置データＰＤｊ
と、マスクデータＭＤｊと、形態部分画像データＫＰＤｊと、実物質部分画像データＪＤ
ｊと、実指標値Ｖｊとは、訓練データセットＧＤＳと同様に、第１制御部１１０が画像出
力モデル生成プログラムＭＧＰの実行中に認識される値であり、画像出力モデル生成プロ
グラムＭＧＰの実行前には記憶されていない。
【００５６】
モデルアルゴリズムＭＡは、画像出力モデルに用いられるアルゴリズムを特定するため
の情報である。画像出力モデルに用いられるアルゴリズムを特定するための情報は、例え
ば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗなどの機械学習のライブラリに加え、当該ライブラリにより実
現される多層畳込みニューラルネットワークの層の数、入力層、隠れ層及び出力層で用い
られる関数並び各層における関数の数などの情報である。
【００５７】
モデルパラメータセットＭＰは、画像出力モデルに用いられるアルゴリズムの動作を規
定するパラメータのセットである。当該パラメータの例は、例えば、各関数への入力値に
乗算される係数である。
【００５８】
第１通信部１３０は、有線通信又は無線通信によりネットワークを介して、画像表示装
置２１０及びその他の外部の機器のそれぞれと通信可能に構成されている。
【００５９】
（前処理）
次に、前処理部１１１により実行される画像出力モデル生成の前処理について説明する
。
【００６０】
前処理部１１１は、訓練データセットＧＤＳの被験者データＳＤｉ及びテストデータセ
ットＴＤＳの被験者データＳＤｊのそれぞれごとに、図５／ＳＴＥＰ１０４〜ＳＴＥＰ１
１８の処理を実行する（図５／ＳＴＥＰ１０２）。以下においては、処理の対象となるデ
ータを被験者データＳＤｋのように符号にｋをつけて表す。また、そのデータにかかる被
験者を被験者ｋと表す。
【００６１】
前処理部１１１は、形態全体画像データＫＤｋを解析することにより被験者ｋの体内の
各部位の画像上の位置を認識し、部位位置データＰＤｋを生成し、第１記憶部１２０に記
憶する（図５／ＳＴＥＰ１０４）。
【００６２】
たとえば、前処理部１１１は、典型的な人の部位の形状、位置、色を示すテンプレート
形態全体画像データと、形態全体画像データＫＤｋとを比較することにより、形態全体画
像データＫＤｋを構成するそれぞれの画像要素ＫＤｋ（ｘ、ｙ、ｚ）について、被験者ｋ
のいずれの部位かのラベルを付けることにより、部位位置データＰＤｋを生成する。
【００６３】
たとえば、前処理部１１１は、形態全体画像データＫＤｋを構成するそれぞれの画像要
素ＫＤｋ（ｘ、ｙ、ｚ）について、大脳灰白質、小脳、非特異結合が多い白質及び空白領
域のいずれかを示すラベルを付けることにより、部位位置データＰＤｋを生成する。
【００６４】
前処理部１１１は、形態全体画像データＫＤｋと部位位置データＰＤｋとに基づいて、
図４Ａに示される形態部分画像データＫＰＤｋを認識し、第１記憶部１２０に記憶する（
図５／ＳＴＥＰ１０６）。たとえば、前処理部１１１は、形態全体画像データＫＤｋから
、部位位置データＰＤｋに示される非特異結合が多い白質を示すラベルが付いた部位の部
分画像データを空白にすることにより、形態部分画像データＫＰＤｋを認識する。
【００６５】
前処理部１１１は、実物質全体画像データＢＤｋから形態部分画像データＫＰＤｋに示
される部位の部分画像データを抽出することにより、図４Ｂに示される実物質部分画像デ
ータＢＰＤｋを認識し、第１記憶部１２０に記憶する（図５／ＳＴＥＰ１０８）。
【００６６】
前処理部１１１は、部位位置データＰＤｋに基づいて、図４Ｂに示される実物質部分画
像データＢＰＤｋのうち、所定の第１部位（例えば大脳灰白質）を示す第１実物質部分画
像データを認識する（図５／ＳＴＥＰ１１０）。
【００６７】
前処理部１１１は、第１実物質部分画像データに基づいて、被験者ｋの疾病の診断の基
礎応報となる第１実指標値を認識する（図５／ＳＴＥＰ１１２）。たとえば、前処理部１
１１は、第１実物質部分画像データの各画像要素の色を示す値が所定の色（例えば黄色）
を示す値となっている画像要素の数をカウントし、その数を第１実指標値として認識する
。前処理部１１１は、これに代えて又は加えて、第１実物質部分画像データの各画像要素
の輝度が所定以上の画像要素の数をカウントして、その数を第１実指標値として認識して
もよい。
【００６８】
所定の色（例えば黄色）を示す値又は輝度が所定以上の画像要素は、対象物質（例えば
アミロイドβ蛋白）が被験者ｋの対応する部位に存在していることを示している。このよ
うな画像要素の数を示す第１実指標値は、所定の第１部位における対象の物質の集積の度
合いを示している。
【００６９】
前処理部１１１は、部位位置データＰＤｋに基づいて、図４Ｂに示される実物質部分画
像データＢＰＤｋのうち、所定の第２部位（例えば小脳）を示す第２実物質部分画像デー
タを認識する（図５／ＳＴＥＰ１１４）。
【００７０】
前処理部１１１は、第２実物質部分画像データに基づいて、被験者ｋの疾病の診断の基
礎応報となる疾病の指標となる第２実指標値を認識する（図５／ＳＴＥＰ１１６）。たと
えば、前処理部１１１は、第２実物質部分画像データのうち、画像要素の色を示す値が所
定の色（例えば黄色）を示す値となっている画像要素の数をカウントし、その数を第２実
指標値として認識する。前処理部１１１は、これに代えて又は加えて、第２実物質部分画
像データの各画像要素の輝度が所定以上の画像要素の数をカウントして、その数を第２実
指標値として認識してもよい。第２実指標値は、第１実指標値と同様に、所定の第２部位
における対象の物質の集積の度合いを示している。
【００７１】
前処理部１１１は、第１実指標値と、第２実指標値とに基づいて、実指標値Ｖｋを認識
し、第１記憶部１２０に記憶する（図５／ＳＴＥＰ１１８）。たとえば、前処理部１１１
は、第１実指標値と第２実指標値との比を、実指標値Ｖｋとして認識する。
【００７２】
訓練データセットＧＤＳの被験者データＳＤｉ及びテストデータセットＴＤＳの被験者
データＳＤｊのすべてについて図５／ＳＴＥＰ１０４〜図５／ＳＴＥＰ１１８の処理が実
行されると、本処理が終了する。
【００７３】
（画像出力モデル生成処理）
次に、図６を参照して、画像出力モデル生成処理を説明する。
【００７４】
モデル生成部１１２は、モデルアルゴリズムＭＡを設定する（図６／ＳＴＥＰ２０２）
。たとえば、モデル生成部１１２は、画像出力モデル生成プログラムＭＧＰに従って、機
械学習に用いられるライブラリを読み込み、当該ライブラリにより実現される多層畳込み
ニューラルネットワークの層の数、入力層、隠れ層及び出力層で用いられる関数並び各層
における関数の数などを設定する。
【００７５】
モデル生成部１１２は、モデルパラメータセットＭＰを初期化する（図６／ＳＴＥＰ２
０４）。たとえば、モデル生成部１１２は、ランダムな値をそれぞれのパラメータとして
設定する。
【００７６】
モデル生成部１１２は、モデル生成部１１２は、所定の回数（例えば２万回）だけルー
プして図６／ＳＴＥＰ３００の学習処理を実行する（図６／ＳＴＥＰ２０６）。図６／Ｓ
ＴＥＰ３００の学習処理の詳細は後述する。
【００７７】
モデル生成部１１２は、評価処理を実行する（図６／ＳＴＥＰ４００）。評価処理の詳
細は後述する。
【００７８】
モデル生成部１１２は、モデルアルゴリズムＭＡと、モデルパラメータセットＭＰとを
第１記憶部１２０に記憶する（図６／ＳＴＥＰ２０８）。
【００７９】
以上により、画像出力モデル生成処理が終了する。
【００８０】
（学習処理）
次に、図７を参照して、図６／ＳＴＥＰ３００の学習処理の詳細を説明する。
【００８１】
本処理は、形状全体画像データＫＤｉを入力として、図８Ａに示されるような、実物質
全体画像データＢＤｉに対応する疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉを出力するよう
に、モデルアルゴリズムＭＡが定義されたモデルの学習処理である。
【００８２】
モデル生成部１１２は、訓練データセットの被験者データＳＤｉごとにループして、図
７／ＳＴＥＰ３０２〜ＳＴＥＰ３２０の処理を実行する（図７／ＳＴＥＰ３０２）。
【００８３】
モデル生成部１１２は、モデルに形態全体画像データＫＤｉを入力し、出力された疑似
物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉを認識する（図７／ＳＴＥＰ３０４）。
【００８４】
モデル生成部１１２は、疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉから、形態部分画像デ
ータＫＢＤｉに対応する部分画像データを抽出することで、疑似物質部分画像データｐｒ
ｅｄＢＤｉを認識する（図７／ＳＴＥＰ３０６）。
【００８５】
モデル生成部１１２は、疑似物質部分画像データｐｒｅｄＢＤｉの画像要素ｐｒｅｄＤ
Ｂｉ（ｘ、ｙ、ｚ）の値それぞれについて、座標（ｘ、ｙ、ｚ）が同一の実物質部分画像
データＢＤｉの画像要素ＢＤｉ（ｘ、ｙ、ｚ）の値との２乗誤差を計算し、疑似物質部分
画像データｐｒｅｄＢＤｉ  における２乗誤差の平均値ＭＳＥｉを求める（図７／ＳＴＥ
Ｐ３０８）。
【００８６】
モデル生成部１１２は、部位位置データＰＤｉに基づいて、疑似物質部分画像データｐ
ｒｅｄＢＰＤｉのうち、所定の第１部位（例えば大脳灰白質）を示す第１疑似物質部分画
像データを認識する（図７／ＳＴＥＰ３１０）。
【００８７】
モデル生成部１１２は、第１疑似物質部分画像データに基づいて、被験者ｉの疾病の診
断の基礎情報となる第１疑似指標値を認識する（図７／ＳＴＥＰ３１２）。たとえば、モ
デル生成部１１２は、第１疑似物質部分画像データの各画像要素の色を示す値が所定の色
（例えば黄色）を示す値となっている画像要素の数をカウントし、その数を第１疑似指標
値として認識する。前処理部１１１は、これに代えて又は加えて、第１疑似物質部分画像
データの各画像要素の輝度が所定以上の画像要素の数をカウントして、その数を第１疑似
指標値として認識してもよい。
【００８８】
モデル生成部１１２は、部位位置データＰＤｉに基づいて、疑似物質部分画像データｐ
ｒｅｄＢＰＤｉのうち、所定の第２部位（例えば小脳）を示す第２疑似物質部分画像デー
タを認識する（図７／ＳＴＥＰ３１４）。
【００８９】
モデル生成部１１２は、第２疑似物質部分画像データに基づいて、被験者ｉの疾病の診
断の基礎情報となる疾病の指標となる第２疑似指標値を認識する（図７／ＳＴＥＰ３１６
）。たとえば、モデル生成部１１２は、第２疑似物質部分画像データのうち、画像要素の
色を示す値が所定の色（例えば黄色）を示す値となっている画像要素の数をカウントし、
その数を第２疑似指標値として認識する。前処理部１１１は、これに代えて又は加えて、
第２疑似物質部分画像データの各画像要素の輝度が所定以上の画像要素の数をカウントし
て、その数を第２疑似指標値として認識してもよい。
【００９０】
モデル生成部１１２は、第１疑似指標値と、第２疑似指標値とに基づいて、疑似指標値
Ｖｋを認識し、第１記憶部１２０に記憶する（図７／ＳＴＥＰ３１８）。たとえば、モデ
ル生成部１１２は、第１疑似指標値と第２疑似指標値との比を、疑似指標値ｐｒｅｄＶｉ
として認識する。
【００９１】
モデル生成部１１２は、画像要素の２乗誤差ＭＳＥｉと、実指標値Ｖｉと疑似指標値ｐ
ｒｅｄＶｉとに基づいて現在のモデルの被験者データＳＤｉに対する損失Ｅｉを評価する
（図７／ＳＴＥＰ３２０）。たとえば、モデル生成部１１２は、以下の式（１）を用いて
現在のモデルの被験者データＳＤｉに対する損失Ｅｉを評価する。
【００９２】
【数１】
2020075100.tif 000003
【００９３】
ここで、γは０＜＝γ＜＝１の係数である。γは０＜γ＜１であることがより好ましい
。γは、０．５＜γ＜１．０であることがより好ましい。
【００９４】
図７／ＳＴＥＰ３０２のループ処理の終了後、モデル生成部１１２は、誤差逆伝播法な
どにより、各損失Ｅｉが最小となるように、モデルパラメータセットＭＰを修正する（図
７／ＳＴＥＰ３２２）。
【００９５】
以上により、本処理が終了する。
【００９６】
（評価処理）
次に、図９〜図１１を参照して、図６／ＳＴＥＰ４００の評価処理の詳細を説明する。
【００９７】
モデル生成部１１２は、訓練データセットＧＤＳの各被験者データＳＤｉを学習済みの
モデルに入力し、出力された各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉを認識する（図９
／ＳＴＥＰ４０２）。
【００９８】
モデル生成部１１２は、各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉに対し、図７／ＳＴ
ＥＰ３０６及び図７／ＳＴＥＰ３１０〜図７／ＳＴＥＰ３１８と同様の処理により、各疑
似指標値ｐｒｅｄＶｉを認識する（図９／ＳＴＥＰ４０４）。
【００９９】
モデル生成部１１２は、実指標値Ｖｉを横軸とし、疑似指標値ｐｒｅｄＶｉを縦軸とし
た２次元座標のグラフを作成する（図９／ＳＴＥＰ４０６）。図１０は、実際に図９／ＳＴＥＰ４０２〜図９／ＳＴＥＰ４０６を実施して作成したグラフである。図１０の直線は
、線形近似した直線である。図１０からもわかるように、実指標値Ｖｉと疑似指標値ｐｒ
ｅｄＶｉとには正の相関があることが分かる。
【０１００】
モデル生成部１１２は、テストデータセットＴＤＳの各被験者データＳＤｊを学習済み
のモデルに入力し、出力された各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｊを認識する（図
９／ＳＴＥＰ４０８）。
【０１０１】
モデル生成部１１２は、各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｊに対し、図７／ＳＴ
ＥＰ３０６及び図７／ＳＴＥＰ３１０〜図７／ＳＴＥＰ３１８と同様の処理により、各疑
似指標値ｐｒｅｄＶｊを認識する（図９／ＳＴＥＰ４１０）。
【０１０２】
モデル生成部１１２は、実指標値Ｖｊを横軸とし、疑似指標値ｐｒｅｄＶｊを縦軸とし
た２次元座標のグラフを作成する（図９／ＳＴＥＰ４１２）。図１１は、実際に図９／Ｓ
ＴＥＰ４０８〜図９／ＳＴＥＰ４１２を実施して作成したグラフである。図１１の直線は
、図１０と同一の直線である。図１１からもわかるように、テストデータセットＧＤＳの
各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｊから認識される各疑似指標値ｐｒｅｄＶｊは、
訓練データセットＧＤＳの各疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｊから認識される各疑
似指標値ｐｒｅｄＶｉより小さくなる点で異なっているものの、実指標値Ｖｊと疑似指標
値ｐｒｅｄＶｊとには正の相関があることが分かる。
【０１０３】
換言すれば、実指標値Ｖｊと疑似指標値ｐｒｅｄＶｊとには正の相関があると推察され
るから、疑似指標値ｐｒｅｄＶｊから、実指標値Ｖｊの高低を精度よく推定することがで
きると期待される。
【０１０４】
（学習処理の変形態様）
図７の学習処理は、形状全体画像データＫＤｉを入力として、図８Ａに示されるような
、実物質全体画像データＢＤｉに対応する疑似物質全体画像データｐｒｅｄＢＤｉを出力
するように、モデルアルゴリズムＭＡが定義されたモデルの学習処理であったが、これに
代えて、例えば、形状全体画像データＫＤｉを入力として、図８Ｂに示されるような、実
物質部分画像データＢＢＤｉに対応する疑似物質部分画像データｐｒｅｄＢＢＤｉを出力
するように、モデルアルゴリズムＭＡが定義されたモデルの学習を行う場合の処理を、図
１２を参照して説明する。
【０１０５】
本処理では、モデル生成部１１２が、図７／ＳＴＥＰ３０４〜ＳＴＥＰ３０６に代えて
、図１２／ＳＴＥＰ５００を実行する点で図７と異なり、他は一致する。
【０１０６】
図１２／ＳＴＥＰ５００では、モデル生成部１１２は、モデルに形状全体画像データＫ
Ｄｉを入力し、出力された疑似物質部分画像データｐｒｅｄＢＢＤｉ＋を認識する。
【０１０７】
図１２／ＳＴＥＰ３０８以降では、モデル生成部１１２は、図１２／ＳＴＥＰ５００で
認識された疑似物質部分画像データｐｒｅｄＢＢＤｉ＋を用いて処理を行う。
【０１０８】
（画像表示装置の構成）
次に、図１３を参照して、図１の画像表示装置２１０の構成の詳細を説明する。
【０１０９】
画像表示装置２１０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブ
レット端末又はスマートフォン等により構成されうる。
【０１１０】
画像表示装置２１０は、第２制御部２１１と、第２記憶部２１２と、第２通信部２１３
と、表示部２１４とを備える。
【０１１１】
第２制御部２１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎ
ｉｔ）のような演算処理装置、キャッシュメモリ及びＩ／Ｏデバイスなどにより構成され
る。第２制御部２１１は、第２記憶部２１２に記憶された画像出力プログラムＯＰを読み
出して実行することにより、表示データ認識部２１１１及び表示制御部２１１２として機
能する。
【０１１２】
第２記憶部２１２は、例えば、メモリ等の主記憶装置及びＨＤＤ等の補助記憶装置によ
り構成されうる。第２記憶部２１２は、画像出力プログラムＯＰと、モデルアルゴリズム
ＭＡと、モデルパラメータセットＭＰとを記憶するように構成されている。モデルアルゴ
リズムＭＡ及びモデルパラメータセットＭＰは、例えば、画像出力モデル生成装置１００
から通信を介してダウンロードした学習済みのモデルアルゴリズムＭＡ及びモデルパラメ
ータセットＭＰであってもよい。モデルアルゴリズムＭＡ及びモデルパラメータセットＭ
Ｐは、ＣＤ、ＤＶＤ又はＵＳＢメモリのように可搬性のある記憶媒体から読み込まれた学
習済みのモデルアルゴリズムＭＡ及びモデルパラメータセットＭＰであってもよい。
【０１１３】
第２通信部２１３は、有線通信又は無線通信によりネットワークを介して、画像出力モ
デル生成装置１００、形態画像撮像装置２２０及びその他の外部の機器のそれぞれと通信
可能に構成されている。
【０１１４】
表示部２１４は、例えば、液晶パネルにより構成される。表示部２１４は、表示制御部
２１１２からの信号に応じて画像を表示するように構成されている。
【０１１５】
（画像表示処理）
次に、図１４を参照して、画像表示処理を説明する。以下の説明においては、受診者Ｐ
由来の各データの符号に「ｐ」を付して表現する。
【０１１６】
表示データ認識部２１１１は、第２通信部２１３を介した形態画像撮像装置２２０との
通信に基づいて、受診者Ｐの体内の形態全体画像データＫＤｐを認識する（図１４／ＳＴ
ＥＰ６０２）。形態全体画像データＫＤｐは、例えば受診者Ｐの脳のＭＲＩ画像である。
【０１１７】
表示データ認識部２１１１は、図５／ＳＴＥＰ１０４〜ＳＴＥＰ１０６と同様にして、
受診者Ｐの体内の形態全体画像データＫＤｐから、所定の部位の個所を抽出することによ
り、形態部分画像データＫＢＤｐを認識する（図１４／ＳＴＥＰ６０４）。
【０１１８】
表示データ認識部２１１１は、第２記憶部２１２に記憶されたモデルアルゴリズムＭＡ
と、モデルパラメータセットＭＰとに基づいて、図７の学習処理が完了したモデルである
画像出力モデルを認識する（図１４／ＳＴＥＰ６０６）。
【０１１９】
表示データ認識部２１１１は、図１４／ＳＴＥＰ６０２で認識した受診者Ｐの体内の形
態全体画像データＫＤｐを画像出力モデルに入力して、出力された受診者Ｐの疑似物質全
体画像データｐｒｅｄＢＤｐを認識する（図１４／ＳＴＥＰ６０８）。
【０１２０】
表示データ認識部２１１１は、図７／ＳＴＥＰ３０６と同様にして、疑似物質全体画像
データｐｒｅｄＢＤｐと形態部分画像データＫＢＤｐとから疑似物質部分画像データｐｒ
ｅｄＢＰＤｐを認識する（図１４／ＳＴＥＰ６１０）。
【０１２１】
表示データ認識部２１１１は、図７／ＳＴＥＰ３１０〜図７／ＳＴＥＰ３１８と同様に
して、疑似物質部分画像データｐｒｅｄＢＰＤｐに基づいて、受診者Ｐの疑似指標値ｐｒ
ｅｄＶｐを認識する（図１４／ＳＴＥＰ６１２）。
【０１２２】
表示制御部２１１２は、形態全体画像データＫＤｐと、疑似物質部分画像データｐｒｅ
ｄＢＰＤｐと、受診者Ｐの疑似指標値ｐｒｅｄＶｐとを表示部２１４に表示する（図１４
／ＳＴＥＰ６１４）。
【０１２３】
これにより、図１に示されるように、形態全体画像データに基づいた画像Ｍ１、疑似物
質部分画像データに基づいた画像Ｍ２及び受診者Ｐの疾病の指標値を示す表示Ｍ３が表示
部２１４に表示される。
【０１２４】
形態全体画像データに基づいた画像Ｍ１のみならず、疑似物質部分画像データに基づい
た画像Ｍ２及び受診者Ｐの疾病の指標値を示す表示Ｍ３が表示されることで、医師Ｄに、
受診者Ｐの疾病の有無又はリスクを診断するための有用な情報が提供されうる。特に、疑
似物質部分画像データに基づいた画像Ｍ２及び受診者Ｐの疾病の指標値を示す表示Ｍ３の
両方が表示されることで、医師Ｄに受診者Ｐの状態をより深く認識させうる。
【０１２５】
（本発明との対応関係）
学習後のモデルアルゴリズムＭＡ及びモデルパラメータセットＭＰにより特定されるモ
デルが、本発明の「画像出力モデル」の一例に相当する。
【０１２６】
モデルに入力される形態全体画像データ及び形態部分画像データのそれぞれが、本発明
の「形態画像データ」の一例に相当する。モデルに入力されるＣＴで撮像された形態全体
画像データ及び形態部分画像データのそれぞれが「ＣＴ画像データ」に相当する。モデル
に入力されるＭＲＩで撮像された形態全体画像データ及び形態部分画像データのそれぞれ
が「ＭＲＩ画像データ」に相当する。
【０１２７】
モデルから出力される疑似物質全体画像データ及び疑似物質部分画像データのそれぞれ
が本発明の「疑似物質画像データ」の一例に相当する。ＰＥＴ画像の部分画像データを教
師データとして用いた時にモデルから出力される画像データが、本発明の「疑似ＰＥＴ画
像データ」に相当する。
【０１２８】
図７／ＳＴＥＰ３０８及び図１２／ＳＴＥＰ３０８で認識される２乗誤差のそれぞれが
、本発明の「乖離度」の一例に相当する。
【０１２９】
図６／ＳＴＥＰ２０２〜ＳＴＥＰ２０６及びＳＴＥＰ２０８が本発明の「モデル生成ス
テップ」の一例に相当する。
【０１３０】
図５／ＳＴＥＰ１１０〜ＳＴＥＰ１１８が、本発明の「実指標値認識ステップ」の一例
に相当する。
【０１３１】
図７／ＳＴＥＰ３２０及び図１２／ＳＴＥＰ３２０のそれぞれが、本発明の「乖離度評
価ステップ」の一例に相当する。
【０１３２】
図７／ＳＴＥＰ３１０〜ＳＴＥＰ３１８及び図１２／ＳＴＥＰ３１０〜ＳＴＥＰ３１８
のそれぞれが、本発明の「疑似指標値認識ステップ」の一例に相当する。
【０１３３】
図７／ＳＴＥＰ３２２及び図１２／ＳＴＥＰ３２２のそれぞれが、本発明の「修正ステ
ップ」の一例に相当する。
【０１３４】
図５／ＳＴＥＰ１０４が、本発明の「位置認識ステップ」の一例に相当する。
【０１３５】
図１４／ＳＴＥＰ６０２が、本発明の「受診者形態画像認識ステップ」の一例に相当す
る。
【０１３６】
図１４／ＳＴＥＰ６０４〜ＳＴＥＰ６１０が、本発明の「受診者疑似物質画像部分認識
ステップ」の一例に相当する。
【０１３７】
図１４／ＳＴＥＰ６１４が、本発明の「表示ステップ」の一例に相当する。
【０１３８】
（変形態様）
上述した実施形態では、形状全体画像データをモデルに入力していたが、これに代えて
又は加えて、形状部分画像データをモデルに入力するように構成してもよい。
【０１３９】
画像出力モデル生成装置１００と画像表示装置２１０とは、一の装置として構成されて
もよい。
【０１４０】
画像表示装置２１０と形態画像撮像装置２２０とは、一の装置として構成されてもよい
。
【０１４１】
画像出力モデル生成装置１００は、通信を介して画像出力モデル生成処理の一部の処理
を他の装置に実行させ、実行結果を受信して、画像出力モデル生成処理の残りの処理を実
行するように構成してもよい。
【０１４２】
画像表示装置２１０は、通信を介して画像表示処理の一部の処理を他の装置に実行させ
、実行結果を受信して、画像表示処理の残りの処理を実行するように構成してもよい。
【符号の説明】
【０１４３】
１００‥画像出力モデル生成装置、１１１‥前処理部、１１２‥モデル生成部、１２０
‥記憶部、１３０‥通信部、２１０‥画像表示装置、２１１１‥表示データ認識部、２１
１２‥表示制御部、２１２‥記憶部、２１３‥通信部、２１４‥表示部、ＭＧＰ‥画像出
力モデル生成プログラム、ＧＤＳ‥訓練データセット、ＴＤＳ‥テストデータセット、Ｍ
Ａ‥モデルアルゴリズム、ＭＰ‥モデルパラメータセット、ＳＤｉ‥被験者データ、ＫＤ
ｉ‥形態全体画像データ、ＢＤｉ‥実物質全体画像データ、ＰＤｉ‥部位位置データ、Ｋ
ＰＤｉ‥形態部分画像データ、ＢＰＤｉ‥実物質部分画像データ、ｐｒｅｄＢＤｉ‥疑似
物質全体画像データ、ｐｒｅｄＢＰＤｉ‥疑似物質全体画像データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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