(57)【要約】【課題】ＳＰＥＣＴデータに基づいて体内の器官の形状を解析する。【解決手段】一の被験者個人脳データ１１ａと、複数の健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・を記憶するデータ記憶部１０と、被験者個人脳データ１１ａ及び健常者個人脳データ１１ｂ，・・・を正規化して、被験者標準脳データ１３ａ及び健常者標準脳データ１３ｂ，・・・を生成するとともに、被験者変換パラメータ１５ａ及び健常者変換パラメータ１５ｂ，・・・を生成する正規化処理装置２０と、被験者標準脳データ１３ａ及び健常者標準脳データ１３ｂ，・・・に基づいて血流解析を行う血流解析処理装置３０と、被験者変換パラメータ１５ａ及び健常者変換パラメータ１５ｂ，・・・に基づいて形状解析を行う形状解析処理装置４０と、血流解析処理装置３０及び形状解析処理装置４０の解析結果を出力する出力装置５０とを備える。【選択図】図１
2010101812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機能画像の画像データであって、一の被験者の所定の器官の画像データである被験者個人データと、複数の健常者の前記器官の画像データである複数の健常者個人データを記憶する記憶手段と、
前記被験者個人データ及び前記複数の健常者個人データを正規化して、被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データを生成するとともに、前記正規化の過程における非線形変換で定まる被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータを生成する正規化処理手段と、
前記被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データに基づいて、前記被験者の前記所定器官の血流解析を行う血流解析手段と、
前記被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータに基づいて、前記被験者の前記器官の形状解析を行う形状解析手段と、
前記血流解析手段及び前記形状解析手段の解析結果を出力する手段とを備える機能画像の画像データ解析装置。
【請求項２】
個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶する記憶手段と、
前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式を算出する行列式算出手段と、
前記行列式算出手段により算出された行列式に基づいて、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の画像データのそれぞれについて、前記正規化処理で拡張された拡張処理領域のボクセル、及び縮小された縮小処理領域のボクセルに峻別する峻別手段と、
前記拡張処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記縮小処理領域のボクセルには所定の固定値が設定された拡張データと、前記縮小処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記拡張処理領域のボクセルには前記固定値が設定された縮小データとを生成する生成手段と、
前記複数の健常者について、前記拡張データのボクセルごとの拡張平均値、及び前記縮小データのボクセルごとの縮小平均値を算出する手段と、
前記一の被験者の拡張データと前記拡張平均値とを比較し、前記一の被験者の縮小データと前記縮小平均値とを比較する比較手段と、を備える機能画像の画像データ解析装置。
【請求項３】
個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶する記憶手段と、
前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式であるヤコビアンを算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者のヤコビアン画像を生成するヤコビアン算出手段と、
前記ヤコビアン算出手段により算出された各ヤコビアンの自然対数値を算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の自然対数画像を生成する対数処理部と、
前記一以上の被験者の自然対数画像及び前記複数の健常者の自然対数画像において、対数値が０以上の値を有するボクセルには、その対数値を割り当て、負の値を有するボクセルには０を割り当てたポジティブ画像と、対数値が０以下の値を有するボクセルには、その対数値の絶対値を割り当て、正の値を有するボクセルには０を割り当てたネガティブ画像と、を生成するデータ処理手段と、
前記データ処理手段によって生成された前記複数の健常者のポジティブ画像に基づいて、ポジティブ平均画像及びポジティブ標準偏差画像を生成し、前記データ処理手段によって生成された前記複数の健常者のネガティブ画像に基づいて、ネガティブ平均画像及びネガティブ標準偏差画像を生成する統計処理手段と、
前記データ処理手段によって生成された一の被験者のポジティブ画像と、前記統計処理手段によって生成された前記ポジティブ平均画像及びポジティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値を算出し、前記データ処理手段によって生成された前記一の被験者のネガティブ画像と、前記統計処理手段によって生成された前記ネガティブ平均画像及びネガティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値を算出するＺ値算出手段と、
前記Ｚ値算出手段によって算出された前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値、及び前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値に基づいて特徴領域を抽出する抽出手段と、を備える機能画像の画像データ解析装置。
【請求項４】
前記機能画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮像装置で撮像されたＳＰＥＣＴ画像であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の機能画像の画像データ解析装置。
【請求項５】
機能画像の画像データであって、一の被験者の所定の器官の画像データである被験者個人データと、複数の健常者の前記器官の画像データである複数の健常者個人データを記憶手段に記憶するステップと、
前記被験者個人データ及び前記複数の健常者個人データを正規化して、被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データを生成するとともに、前記正規化の過程における非線形変換で定まる被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータを生成するステップと、
前記被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データに基づいて、前記被験者の前記所定器官の血流解析を行うステップと、
前記被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータに基づいて、前記被験者の前記器官の形状解析を行うステップと、
前記血流解析及び前記形状解析の解析結果を出力するステップと、を行う画像データの解析方法。
【請求項６】
個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶手段に記憶するステップと、
前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式を算出するステップと、
前記算出された行列式に基づいて、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の画像データのそれぞれについて、前記正規化処理で拡張された拡張処理領域のボクセル、及び縮小された縮小処理領域のボクセルに峻別するステップと、
前記拡張処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記縮小処理領域のボクセルには所定の固定値が設定された拡張データと、前記縮小処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記拡張処理領域のボクセルには前記固定値が設定された縮小データとを生成するステップと、
前記複数の健常者について、前記拡張データのボクセルごとの拡張平均値、及び前記縮小データのボクセルごとの縮小平均値を算出するステップと、
前記一の被験者の拡張データと前記拡張平均値とを比較し、前記一の被験者の縮小データと前記縮小平均値とを比較する比較ステップと、を行う画像データに基づく形状解析方法。
【請求項７】
個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶手段に記憶するステップと、
前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式であるヤコビアンを算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者のヤコビアン画像を生成するステップと、
前記算出された各ヤコビアンの自然対数値を算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の自然対数画像を生成するステップと、
前記一以上の被験者の自然対数画像及び前記複数の健常者の自然対数画像において、対数値が０以上の値を有するボクセルには、その対数値を割り当て、負の値を有するボクセルには０を割り当てたポジティブ画像と、対数値が０以下の値を有するボクセルには、その対数値の絶対値を割り当て、正の値を有するボクセルには０を割り当てたネガティブ画像と、を生成するステップと、
前記複数の健常者のポジティブ画像について、ポジティブ平均画像及びポジティブ標準偏差画像を生成し、前記複数の健常者のネガティブ画像について、ネガティブ平均画像及びネガティブ標準偏差画像を生成するステップと、
前記一の被験者のポジティブ画像、前記ポジティブ平均画像及び前記ポジティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値を算出し、前記一の被験者のネガティブ画像、前記ネガティブ平均画像及び前記ネガティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値を算出するステップと、
前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値、及び前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値に基づいて特徴領域を抽出するステップと、を行う画像データに基づく形状解析方法。
【請求項８】
請求項５〜請求項７のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機能画像を解析して、撮影した器官の機能のみならず形状の解析を行う技術に関し、特に、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データに基づいて被験者の所定の器官の機能及び形状の解析を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＰＥＣＴ撮像装置で撮像したＳＰＥＣＴデータや、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｏｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮像装置で撮像したＰＥＴデータなどの機能画像を用いて、体内の所定の器官が正常に機能しているか否かを検査する手法が知られている。例えば、特許文献１に示すように、ＳＰＥＣＴデータを解析することによって、所定の器官の血流の増減などを知ることができる。
【０００３】
一方で、所定の器官の形状の変化を観察する場合は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）または超音波による断層画像を解析する手法が、一般的に広く用いられている。
【特許文献１】特願２００６−２０８２５０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、ある器官の形状の変化と血流の状態とを対比して観察する場合には、ＣＴなどによる断層画像とＳＰＥＣＴなどの機能画像データの両方を収集する必要がある。これは、すなわち、患者（被験者）は複数の検査を受けなければならず、患者の身体的な負担が大きい。
【０００５】
さらに、複数の検査を同時に受けることはできないので、患者は複数回の検査のために必要な時間を確保しなければならないという観点からも、患者の負担は軽くない。
【０００６】
また、データ処理という観点では、ＣＴまたはＭＲＩによる断層画像では、頭皮や頭骨が写るので、これを除去する事前処理が必要となる。
【０００７】
このため、例えば機能画像データを解析することによって、器官の機能とともに形状についても知ることができれば、様々な観点からメリットがあり、その意義は大きい。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、機能画像データに基づいて体内の器官の形状を解析することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの実施態様に従う機能画像の画像データ解析装置は、機能画像の画像データであって、一の被験者の所定の器官の画像データである被験者個人データと、複数の健常者の前記器官の画像データである複数の健常者個人データを記憶する記憶手段と、前記被験者個人データ及び前記複数の健常者個人データを正規化して、被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データを生成するとともに、前記正規化の過程における非線形変換で定まる被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータを生成する正規化処理手段と、前記被験者正規化データ及び複数の健常者正規化データに基づいて、前記被験者の前記所定器官の血流解析を行う血流解析手段と、前記被験者変換パラメータ及び複数の健常者変換パラメータに基づいて、前記被験者の前記器官の形状解析を行う形状解析手段と、前記血流解析手段及び前記形状解析手段の解析結果を出力する手段とを備える。
【００１０】
本発明の別の実施態様に従う機能画像の画像データ解析装置は、個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶する記憶手段と、前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式を算出する行列式算出手段と、前記行列式算出手段により算出された行列式に基づいて、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の画像データのそれぞれについて、前記正規化処理で拡張された拡張処理領域のボクセル、及び縮小された縮小処理領域のボクセルに峻別する峻別手段と、前記拡張処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記縮小処理領域のボクセルには所定の固定値が設定された拡張データと、前記縮小処理領域のボクセルは前記行列式に基づく値を有し、前記拡張処理領域のボクセルには前記固定値が設定された縮小データとを生成する生成手段と、前記複数の健常者について、前記拡張データのボクセルごとの拡張平均値、及び前記縮小データのボクセルごとの縮小平均値を算出する手段と、前記一の被験者の拡張データと前記拡張平均値とを比較し、前記一の被験者の縮小データと前記縮小平均値とを比較する比較手段と、を備える。
【００１１】
本発明のさら別の実施態様に従う機能画像の画像データ解析装置は、個人脳の機能画像の画像データにおいて、標準脳へ正規化する正規化処理に用いられるパラメータである、ボクセルごとのヤコビ行列を含む変換パラメータであって、一以上の被験者の画像データに対する一以上の被験者の被験者変換パラメータと、複数の健常者の画像データに対する複数の健常者の健常者変換パラメータとを記憶する記憶手段と、前記一以上の被験者の被験者変換パラメータ及び前記複数の健常者の健常者変換パラメータに含まれる各ヤコビ行列の行列式であるヤコビアンを算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者のヤコビアン画像を生成するヤコビアン算出手段と、前記ヤコビアン算出手段により算出された各ヤコビアンの自然対数値を算出して、前記一以上の被験者及び前記複数の健常者の自然対数画像を生成する対数処理部と、前記一以上の被験者の自然対数画像及び前記複数の健常者の自然対数画像において、対数値が０以上の値を有するボクセルには、その対数値を割り当て、負の値を有するボクセルには０を割り当てたポジティブ画像と、対数値が０以下の値を有するボクセルには、その対数値の絶対値を割り当て、正の値を有するボクセルには０を割り当てたネガティブ画像と、を生成するデータ処理手段と、前記データ処理手段によって生成された前記複数の健常者のポジティブ画像に基づいて、ポジティブ平均画像及びポジティブ標準偏差画像を生成し、前記データ処理手段によって生成された前記複数の健常者のネガティブ画像に基づいて、ネガティブ平均画像及びネガティブ標準偏差画像を生成する統計処理手段と、前記データ処理手段によって生成された一の被験者のポジティブ画像と、前記統計処理手段によって生成された前記ポジティブ平均画像及びポジティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値を算出し、前記データ処理手段によって生成された前記一の被験者のネガティブ画像と、前記統計処理手段によって生成された前記ネガティブ平均画像及びネガティブ標準偏差画像に基づいて、前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値を算出するＺ値算出手段と、前記Ｚ値算出手段によって算出された前記一の被験者のポジティブ画像に対するＺ値、及び前記一の被験者のネガティブ画像に対するＺ値に基づいて特徴領域を抽出する抽出手段と、を備える機能画像の画像データ解析装置。
【００１２】
好適な実施形態では、前記機能画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮像装置で撮像されたＳＰＥＣＴ画像であってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下の実施形態では、機能画像の解析装置の一例としてＳＰＥＣＴデータ解析装置について、図面を参照して説明する。つまり、本実施形態では、機能画像の代表としてＳＰＥＣＴ画像を用いて解析をする場合について詳細に説明するが、本発明は他の機能画像、例えば、ＰＥＴや、パーフュージョンＣＴ、パーフュージョンＭＲＩなどにも適用可能である。あるいは、血流の状態を撮影した画像にも適用可能である。
【００１４】
本実施形態に係るＳＰＥＣＴデータ解析装置１は、図示しないＳＰＥＣＴ撮像装置で予め撮像された被験者のＳＰＥＣＴデータを健常者平均のＳＰＥＣＴデータと対比して、被験者のＳＰＥＣＴデータにおける特徴の解析を行う。特に本実施形態では、ＳＰＥＣＴデータを用いた血流量に関する特徴解析に加えて、ＳＰＥＣＴデータを用いた器官の形状の変化（例えば、脳の萎縮など）に関する特徴解析を行う。
【００１５】
ＳＰＥＣＴデータ解析装置１は、例えば、プロセッサ及びメモリなどを有するコンピュータシステムにより構成され、以下に説明するＳＰＥＣＴデータ解析装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るＳＰＥＣＴデータ解析装置１の機能構成図である。以下に示す実施形態では、人の脳の血流変化及び萎縮等の形状の変化について特徴抽出を行うが、脳以外の器官においても同様の特徴抽出を行うこともできる。
【００１７】
本実施形態に係るＳＰＥＣＴデータ解析装置１は、同図に示すように、被験者に関するデータ及び健常者に関するデータを記憶するデータ記憶部１０と、被験者及び健常者の個人脳データを標準脳データに正規化する正規化処理装置２０と、被験者及び健常者のＳＰＥＣＴデータに基づいて、被験者の脳血流の解析を行う血流解析処理装置３０と、被験者及び健常者のＳＰＥＣＴデータに基づいて、萎縮に代表される、被験者の脳の形状解析を行う形状解析処理装置４０と、血流解析処理装置３０及び形状解析処理装置４０の処理結果を出力する出力装置５０とを備える。
【００１８】
データ記憶部１０には、一の被験者の被験者個人脳データ１１ａと、同じ被験者の被験者標準脳データ１３ａと、同じ被験者の被験者変換パラメータ１５ａと、複数の健常者の健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・と、同じ複数の健常者の健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ，・・・と、同じ複数の健常者の健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・と、が記憶されている。
【００１９】
本実施形態では、データ記憶部１０に一人の被験者のデータが記憶されているが、データ記憶部１０に複数の被験者のデータを記憶することもできる。
【００２０】
被験者個人脳データ１１ａは、標準脳へ形状を変換する前の被験者個人脳のＳＰＥＣＴデータである。ＳＰＥＣＴデータは、３次元のボクセルデータである。例えば、被験者個人脳データ１１ａは、頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸とする、被験者の頭部の３次元ボクセルデータである。従って、被験者個人脳データ１１ａは、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の断層画像を有する場合と同じデータ構造である。各画像データに含まれるボクセル値は、各Ｘ−Ｙ画像の画素値と対応する。本実施形態において、以下に説明するＳＰＥＣＴデータは、いずれも同じデータ構造を有する。
【００２１】
被験者標準脳データ１３ａは、被験者個人脳データ１１ａの脳領域を標準脳形状へ変換した標準脳形状の被験者のＳＰＥＣＴデータである。
【００２２】
被験者変換パラメータ１５ａは、被験者個人脳データ１１ａを被験者標準脳データ１３ａへ非線形変換する際に用いられる変換パラメータで、Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｉｅｌｄと呼ばれる。被験者変換パラメータ１５ａは、正規化処理装置２０が被験者個人脳データ１１ａを被験者標準脳データ１３ａに変換する際に算出される。被験者変換パラメータ１５ａは、被験者個人脳データ１１ａの全ボクセルに対して、それぞれ一対一に対応する複数のヤコビ行列を含む。
【００２３】
健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・は、正規化前の、複数の健常者個人のＳＰＥＣＴデータである。
【００２４】
健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ，・・・は、健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・の脳領域を標準脳形状へ変換した健常者のＳＰＥＣＴデータである。
【００２５】
健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・は、健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・を健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ，・・・へ非線形変換する際に求まった、各健常者の変換パラメータである。健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・は、被験者変換パラメータ１５ａと同様に、健常者個人脳データ１１ｂ，１１ｂ，・・・の全ボクセルに対して、それぞれ一対一に対応する複数のヤコビ行列を含む。
【００２６】
正規化処理装置２０は、被験者個人脳データ１１ａの正規化処理を行って、被験者標準脳データ１３ａを生成する。正規化処理装置２０が、被験者個人脳データ１１ａから被験者標準脳データ１３ａを生成する過程において、被験者変換パラメータ１５ａが求まる。同様に、正規化処理装置２０は、健常者個人脳データ１１ｂ、１１ｂ、・・・の正規化処理を行って、健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ、・・・を生成する。正規化処理装置２０が、健常者個人脳データ１１ｂ、１１ｂ、・・・から健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ、・・・を生成する過程において、健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ、・・・が求まる。
【００２７】
ここで、図２を参照して正規化処理装置２０について詳細に説明する。
【００２８】
図２は、正規化処理装置２０の構成図を示す。同図では、被験者個人脳データ１１ａを被験者標準脳データ１３ａへ変換し、被験者変換パラメータ１５ａを生成する場合を例に示す。
【００２９】
正規化処理装置２０は、テンプレート２１と、線形変換部２２と、線形変換データ記憶部２３と、非線形変換部２４とを備える。
【００３０】
テンプレート２１は、標準脳の形状を定める３次元のテンプレートである。また、正規化後のデータ処理のしやすさを考慮して、テンプレート２１では、正規化後のデータにおける標準脳の脳領域の位置も定められている。
【００３１】
線形変換部２２は、被験者個人脳データ１１ａの脳領域の形状がテンプレート２１に示す標準脳に近似する形状になるように、線形変換（例えばａｆｆｉｎｅ変換）などを行う。線形変換部２２では、主に、脳領域のおおよその位置及び大きさを一致させる。
【００３２】
線形変換データ記憶部２３には、線形変換部２２が被験者個人脳データ１１ａを線形変換した線形変換データが記憶される。
【００３３】
非線形変換部２４は、線形変換データ記憶部２３に記憶されている線形変換データにおける脳領域が、テンプレート２１に示す標準脳の形状に、よりマッチするように非線形変換（high dimensional warping）を行う。これは、線形変換部２２による線形変換だけでは、標準脳に対して十分な変換ができないので、さらに非線形変換を行うことよって、個人脳から標準脳へ、より正確に変換するためである。非線形変換部２４が行う処理方法は広く知られているので、本明細書においては、その詳細な説明を省略する。
【００３４】
非線形変換部２４が線形変換データを非線形変換して生成したデータが、被験者標準脳データ１３ａである。非線形変換部２４が、線形変換データから被験者標準脳データ１３ａを生成ために用いるパラメータが、被験者変換パラメータ１５ａである。被験者変換パラメータ１５ａは、上述したように、被験者標準脳データ１３ａの各ボクセルに一つのヤコビ行列が対応させた、ヤコビ行列群である。
【００３５】
再び図１を参照する。血流解析処理装置３０は、被験者標準脳データ１３ａと健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ，・・・とに基づいて、被験者の脳血流の増減を判定する。例えば、血流解析処理装置３０は、複数の健常者標準脳データ１３ｂ，１３ｂ，・・・から健常者平均データ（ボクセル別の平均値及び標準偏差）を算出し、健常者平均データと被験者標準脳データ１３ａとを比較して、被験者よりも血流が減少している領域及び増加している領域を特定する。また、血流解析処理装置３０は、血流の増加及び減少の程度の評価も行う。例えば、血流解析処理装置３０は、これらの被験者の脳の血流の増減の評価のために、Ｚ値、ｔ値などを用いても良い。そして、血流解析処理装置３０は、被験者の脳において、血流の増加領域及び減少領域をそれぞれ特定し、各領域の血流の増加の程度及び減少の程度を示す指標（Ｚ値等）を血流特徴データとして抽出する。
【００３６】
形状解析処理装置４０は、被験者変換パラメータ１５ａと健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・とに基づいて、被験者の脳の形状変化を解析する。本実施形態では、形状解析処理装置４０は、脳の萎縮の有無及びその程度を判定する。
【００３７】
ここで、図３を参照して形状解析処理装置４０について詳細に説明する。
【００３８】
図３は、形状解析処理装置４０の構成図を示す。
【００３９】
形状解析処理装置４０は、行列式算出部４０１と、対数処理部４０３と、データ処理部４０４と、統計処理部４０５と、Ｚ値処理部４０７と、特徴領域抽出部４０９と、特徴データ記憶部４５０とを備える。
【００４０】
行列式算出部４０１は、被験者変換パラメータ１５ａ及び健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・の各ヤコビ行列群に含まれているそれぞれのヤコビ行列の行列式（ヤコビアン）を算出する。つまり、行列式算出部４０１は、被験者変換パラメータ１５ａに含まれる複数のヤコビ行列の各ヤコビアンをそれぞれのボクセル値とするボクセルデータを生成する。同様に、行列式算出部４０１は、複数の健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・のそれぞれに含まれる複数のヤコビ行列の各ヤコビアンをそれぞれのボクセル値とする、複数のボクセルデータを生成する。ここで、ヤコビアンをボクセル値として有するボクセルデータを、ヤコビアン画像と呼ぶ。
【００４１】
対数処理部４０３は、行列式算出部４０１により算出された各ヤコビアンの自然対数値を算出する。つまり、対数処理部４０３は、被験者変換パラメータ１５ａに対応するヤコビアン画像の各ヤコビアンを自然対数に変換する。同様に、対数処理部４０３は、複数の健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・に対応するヤコビアン画像の各ヤコビアンを自然対数に変換する。ここで、自然体数値をボクセル値として有するボクセルデータを、自然対数画像と呼ぶ。
【００４２】
データ処理部４０４は、対数処理部４０３が生成した自然対数画像において、正規化処理装置２０における非線形変換において拡張されたボクセルと、縮小されたボクセルとを峻別する。例えば、データ処理部４０４は、自然対数画像において、ボクセル値が０以上であるボクセルを拡張ボクセル、ボクセル値が負であるボクセルを縮小ボクセルとして、拡張処理領域と縮小処理領域を峻別する。これは、非線形処理において拡張されたボクセルのヤコビアンは１より大きく、縮小されたボクセルのヤコビアンは１よりも小さいことに対応する。そして、データ処理部４０４は、拡張ボクセルには対数値をそのままの割り当て、縮小ボクセルには所定の固定値（ここでは０）を割り当てたポジティブ画像（拡張データ）を生成する。同様に、データ処理部４０４は、縮小ボクセルには対数値の絶対値を割り当て、拡張ボクセルには所定の固定値（ここでは０）を割り当てたネガティブ画像（縮小データ）を生成する。
【００４３】
従って、データ処理部４０４は、被験者の自然対数画像に基づいて、被験者変換パラメータ１５ａに対応する被験者ポジティブ画像４１１及び被験者ネガティブ画像４１３を生成する。同様に、データ処理部４０４は、複数の健常者の自然対数画像に基づいて、健常者変換パラメータ１５ｂ，１５ｂ，・・・に対応する健常者ポジティブ画像４２１，４２１，・・・及び健常者ネガティブ画像４２３，４２３，・・・を生成する。データ処理部４０４は、各ポジティブ画像４１１，４２１，４２１，・・・及び各ネガティブ画像４１３，４２３，４２３，・・・を平滑化しても良い。
【００４４】
統計処理部４０５は、健常者ポジティブ画像４２１，４２１，・・・及び健常者ネガティブ画像４２３，４２３，・・・の統計処理を行う。例えば、統計処理部４０５は、健常者ポジティブ画像４２１，４２１，・・・のボクセルごとの平均値からなる健常者ポジティブ平均画像４３１及び標準偏差（ＳＤ）からなる健常者ポジティブＳＤ画像４３２を算出する。同様に、統計処理部４０５は、健常者ネガティブ画像４２３，４２３，・・・のボクセルごとの平均値からなる健常者ネガティブ平均画像４３３及び標準偏差（ＳＤ）からなる健常者ネガティブＳＤ画像４３４を算出する。
【００４５】
Ｚ値処理部４０７は、ポジティブ画像及びネガティブ画像のそれぞれについて、ボクセルごとのＺ値を算出する。例えば、Ｚ値処理部４０７は、被験者ポジティブ画像４１１、健常者ポジティブ平均画像４３１及び健常者ポジティブＳＤ画像４３２に基づいてＺ値を算出し、被験者ポジティブ画像４１１に対するＺ値画像を生成する。同様に、Ｚ値処理部４０７は、被験者ネガティブ画像４１３、健常者ネガティブ平均画像４３３及び健常者ネガティブＳＤ画像４３４に基づいてＺ値を算出し、被験者ネガティブ画像４１３に対するＺ値画像を生成する。Ｚ値処理部４０７では、Ｚ値を算出することによって、被験者のポジティブ画像（拡張データ）と健常者のポジティブ平均画像（拡張平均値）とを比較するとともに、被験者のネガティブ画像（縮小データ）と健常者のネガティブ平均画像（縮小平均値）とを比較している。
【００４６】
これにより、ポジティブ画像に対するＺ値は、被験者の脳における萎縮領域及び萎縮の程度を示していると考えられる。さらに、ネガティブ画像に対するＺ値は、被験者の脳において肥大している領域及びその程度を示していると考えられる。
【００４７】
なお、Ｚ値が負になる場合は、そのＺ値を０に置換して、負のＺ値は採用しないようにしてもよい。
【００４８】
特徴領域抽出部４０９と、Ｚ値処理部４０７によって算出されたＺ値に基づいて特徴領域を抽出する。例えば、Ｚ値が所定の閾値よりも大きい領域を特徴領域として抽出する。これにより、被験者の脳において萎縮している領域及び肥大している領域を抽出することができる。特徴領域抽出部４０９が抽出した萎縮領域及び肥大領域と、萎縮の程度及び肥大の程度を示すＺ値を形状特徴データとして、特徴データ記憶部４５０に格納する。
【００４９】
改めて図１を参照すると、出力装置５０は、血流解析処理装置３０が抽出した血流特徴データ、及び形状解析処理装置４０が抽出した形状特徴データを出力する。例えば、出力装置５０は、血流が増減している領域と萎縮または膨張している領域とを対比可能に、図示しない表示装置に表示させても良い。
【００５０】
次に、上述した実施形態に係るＳＰＥＣＴデータ解析装置１の処理手順について、図４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５１】
まず、ＳＰＥＣＴデータ解析装置１は、ＳＰＥＣＴ撮像装置で撮像した被験者及び複数の健常者の個人脳データ１１ａ，１１ｂ，１１ｂ，・・・を収集して、それぞれデータ記憶部１０に格納する（Ｓ１００）。
【００５２】
次に、正規化処理装置２０が、収集した被験者及び複数の健常者の個人脳データ１１ａ，１１ｂ，１１ｂ，・・・をそれぞれ正規化して、被験者及び複数の健常者の標準脳データ１３ａ，１３ｂ，１３ｂ，・・・を生成するとともに、被験者及び複数の健常者の変換パラメータ１５ａ，１５ｂ，１５ｂ，・・・を生成する（Ｓ２００）。
【００５３】
この後、血流解析処理装置３０が被験者及び複数の健常者の標準脳データ１３ａ，１３ｂ，１３ｂ，・・・に基づいて血流解析を行う（Ｓ３００）。また、形状解析処理装置４０が、被験者及び複数の健常者の変換パラメータ１５ａ，１５ｂ，１５ｂ，・・・に基づいて、形状解析を行う（Ｓ４００）。この形状解析処理の詳細は、後述する。
【００５４】
そして、血流解析処理装置３０による解析結果、及び形状解析処理装置４０による解析結果を、出力装置５０に出力する（Ｓ５００）。
【００５５】
本実施形態によれば、ＳＰＥＣＴデータを用いて、脳血流の解析のみならず、脳形状の解析を行うことができる。
【００５６】
次に、ステップＳ４００の形状解析処理装置４０による解析の詳細な処理手順について、図５に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５７】
行列式算出部４０１は、被験者及び複数の健常者の変換パラメータ１５ａ，１５ｂ，１５ｂ，・・・の各ヤコビ行列のヤコビアンを算出し、被験者及び複数の健常者のヤコビアン画像を生成する（Ｓ４１０）。
【００５８】
対数処理部４０３は、ヤコビアン画像の各ヤコビアンを自然対数に変換して、被験者及び複数の健常者の自然対数画像を生成する（Ｓ４２０）。
【００５９】
データ処理部４０４は、自然対数画像に含まれる各対数値に基づいて、被験者及び複数の健常者の自然対数画像からそれぞれのポジティブ画像４１１，４２１，４２１，・・・及びネガティ画像４１３，４２３，４２３，・・・を生成する（Ｓ４３０）。
【００６０】
統計処理部４０５は、健常者のポジティブ画像４２１，４２１，・・・及びネガティ画像４２３，４２３，・・・を統計処理して、ポジティブ平均画像４３１及びＳＤ画像４３２と、ネガティブ平均画像４３３及びＳＤ画像４３４をそれぞれ生成する（Ｓ４４０）。
【００６１】
Ｚ値処理部４０７は、ポジティブ画像及びネガティブ画像について、それぞれ健常者と被験者とを比較して、ポジティブ画像のＺ値とネガティブ画像のＺ値とをそれぞれ算出する（Ｓ４５０）。
【００６２】
特徴領域抽出部４０９は、Ｚ値の値に基づいて特徴解析を行い、萎縮または膨張している領域を特定して形状特徴データを生成する（Ｓ４６０）。
【００６３】
これにより、ＳＰＥＣＴデータを用いて、脳形状の解析を行うことができる。
【００６４】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本実施形態に係るＳＰＥＣＴデータ解析装置１の機能構成図である。
【図２】正規化処理装置２０の機能構成図である。
【図３】形状解析処理装置４０の機能構成図である。
【図４】ＳＰＥＣＴデータ解析装置１の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】形状解析処理装置４０による処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１           データ解析装置
１０       データ記憶部
１１ａ                  被験者個人脳データ
１１ｂ，１１ｂ，・・・      健常者個人脳データ
１３ａ                  被験者標準脳データ
１３ｂ，１３ｂ，・・・      健常者標準脳データ
１５ａ                  被験者変換パラメータ
１５ｂ，１５ｂ，・・・      健常者変換パラメータ
２０       正規化処理装置
３０       血流解析処理装置
４０       形状解析処理装置
５０       出力装置
４１１  被験者ポジティブ画像
４１３  被験者ネガティブ画像
４２１，４２１，・・・  健常者ポジティブ画像
４２３，４２３，・・・  健常者ネガティブ画像
４３１  健常者ポジティブ平均画像
４３２  健常者ポジティブＳＤ画像
４３３  健常者ネガティブ平均画像
４３４  健常者ネガティブＳＤ画像
４５０    特徴データ記憶部
【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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