(57)【要約】【課題】複数の事象が発現する病態における医師の診断を支援する。【解決手段】ある病態の被験者の器官について、器官の各部位における第１の事象を評価した第１評価データ、及び被験者の器官について、器官の各部位における第２の事象を評価した第２評価データを記憶部に記憶するステップ（Ｓ１２）と、第１評価データと第２評価データとに基づいて、被験者の器官の各部位において、病態の進行度合いを示す進行度データと、前記第１の事象または前記第２の事象のどちらが優位であるかを示す優位性データとを生成するステップ（Ｓ１６）と、生成された、被験者の器官の各部位の進行度データ及び優位性データに基づく画像を出力するステップ（Ｓ２０）とを行う。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある病態の被験者の器官について、前記器官の各部位における第１の事象を評価した第１評価データ、及び前記被験者の前記器官について、前記器官の各部位における第２の事象を評価した第２評価データを記憶する記憶手段と、
前記第１評価データと前記第２評価データとに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位において、前記病態の進行度合いを示す進行度データと、前記第１の事象または前記第２の事象のどちらが優位であるかを示す優位性データとを生成する生成手段と、
前記生成手段が生成した、前記被験者の前記器官の各部位の前記進行度データ及び前記優位性データに基づく画像を出力する出力手段と、を備える診断支援システム。
【請求項２】
前記進行度データに基づいて、前記病態の進行度合いが所定以上の部位を抽出し、抽出された部位を前記優位性データに基づいて分類する分類手段をさらに備え、
前記出力手段が出力する画像は、前記分類手段による分類に従った、前記被験者の前記器官の画像であることを特徴とする請求項１記載の診断支援システム。
【請求項３】
ある病態の被験者のある器官について、前記器官の各部位における少なくとも２以上の事象の状態を示すボクセルデータを記憶する記憶手段と、
前記ボクセルデータに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを合成するベクトル合成手段と、
前記ベクトル合成手段によって合成された前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを所定の基準に基づいて分類し、その分類結果に基づいて前記被験者の前記器官を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段による分割結果を示す前記被験者の前記器官の画像を出力する手段と、を備える診断支援システム。
【請求項４】
前記ベクトル合成手段によって合成された前記２次元以上のベクトルが極座標系で表されるとき、
前記分割手段は、前記２次元以上のベクトルの距離が所定値以上である部位を抽出し、抽出された部位の前記２次元以上のベクトルの偏角に基づいて、前記２次元以上のベクトルを分類することを特徴とする請求項３記載の診断支援システム。
【請求項５】
前記ボクセルデータは、第１の事象の状態を示すボクセルデータ、及び第２の事象の状態を示すボクセルデータであり、
前記ベクトル合成手段が、前記第１の事象の状態を示すボクセルデータをｘ軸、前記第２の事象の状態を示すボクセルデータをｙ軸にそれぞれ割り当てた座標空間における２次元ベクトルを合成し、前記合成された２次元ベクトルが円座標系（ｒ，θ）で表されるとき、
前記分割手段は、前記２次元ベクトルのｒに関する所定の閾値に基づいて、前記２次元ベクトルを分類することを特徴とする請求項３または４に記載の診断支援システム。
【請求項６】
前記分割手段は、前記２次元ベクトルのｒが前記所定の閾値以上である部位について、前記２次元ベクトルのθに基づいて、前記２次元ベクトルを分類することを特徴とする請求項５記載の診断支援システム。
【請求項７】
前記器官は脳であり、
前記第１の事象の状態を示すボクセルデータが萎縮の程度を評価した第１評価データであり、
前記第２の事象の状態を示すボクセルデータが血流の低下の程度を評価した第２評価データであることを特徴とする請求項５または６に記載の診断支援システム。
【請求項８】
前記第１評価データは、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）により撮影されたデータから算出されたものであり、
前記第２評価データは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）により撮影されたデータから算出されたものであることを特徴とする請求項７記載の診断支援システム。
【請求項９】
前記第１評価データ及び第２評価データは、いずれもＺ値であることを特徴とする請求項８記載の診断支援システム。
【請求項１０】
前記分割手段によって分割された分割領域の一つ以上について、前記被験者の前記器官の全領域に対する割合を算出する算出手段をさらに備える請求項３〜９のいずれかに記載の診断支援システム。
【請求項１１】
前記被験者の前記器官に予め設定されたＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶する手段と、
前記分割手段によって分割された分割領域の一つ以上について、前記ＶＯＩデータにより定まるＶＯＩに対する割合を算出する算出手段をさらに備える請求項３〜９のいずれかに記載の診断支援システム。
【請求項１２】
ある病態の被験者の器官について、前記器官の各部位における第１の事象を評価した第１評価データ、及び前記被験者の前記器官について、前記器官の各部位における第２の事象を評価した第２評価データを記憶部に記憶するステップと、
前記第１評価データと前記第２評価データとに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位において、前記病態の進行度合いを示す進行度データと、前記第１の事象または前記第２の事象のどちらが優位であるかを示す優位性データとを生成するステップと、
前記生成された、前記被験者の前記器官の各部位の前記進行度データ及び前記優位性データに基づく画像を出力するステップと、を行う診断支援方法。
【請求項１３】
ある病態の被験者のある器官について、前記器官の各部位における少なくとも２以上の事象の状態を示すボクセルデータを記憶部に記憶するステップと、
前記ボクセルデータに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを合成するステップと、
前記合成された前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを所定の基準に基づいて分類し、その分類結果に基づいて前記被験者の前記器官を複数の領域に分割するステップと、
前記分割の結果を示す前記被験者の前記器官の画像を出力するステップと、を行う診断支援方法。
【請求項１４】
請求項１〜１１に記載の診断支援システムをコンピュータで実現す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、ある病態の被験者において現れる複数の事象を観測し、それらの事象の程度あるいは状態から、病態の進行度の診断を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体の断層画像を用いて、様々な器官について様々な解析が行われている。たとえば、特許文献１には、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）画像を用いた器官の形状の変化（萎縮、肥大、変形など）の解析を行うことが記載されている。また、特許文献２には、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像などを用いた器官の機能の変化（血流の増減など）の解析を行うことが記載されている。
【特許文献１】特開２００４−１７４２２０号公報
【特許文献２】特開２００６−２０４６４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一つの病態において、複数の事象（症状）が発現することがある。たとえば、アルツハイマー病では、脳の萎縮と脳の血流の低下が起こることが知られている。そこで、従来は、脳の萎縮及び血流の低下の程度をそれぞれ測定する。つまり、従来は、複数の事象をそれぞれ単独で検出することが行われている。特に、画像データのように、２次元以上のデータを用いた解析の場合、複数の事象をそれぞれ単独で検出ないし測定することしかできない。
【０００４】
従って、従来は、複数の事象をそれぞれ単独で検出ないし測定した結果に基づいて、医師が自らの経験等に基づいて診断している。上記アルツハイマー病の例では、医師は脳の萎縮及び血流の低下の程度をそれぞれ把握して、病態の進行度、及び病態のタイプ（萎縮及び血流低下のいずれが優位であるか）を判断している。
【０００５】
しかしながら、このような診断手法では、的確な診断を行うことができるか否かは、医師個人のスキルに大きく依存することになる。従って、経験の浅い医師でも、複数の事象の程度を組み合わせて診断を支援する手法が望まれていた。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、複数の事象が発現する病態における医師の診断を支援する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施態様に従う診断支援システムは、ある病態の被験者の器官について、前記器官の各部位における第１の事象を評価した第１評価データ、及び前記被験者の前記器官について、前記器官の各部位における第２の事象を評価した第２評価データを記憶する記憶手段と、前記第１評価データと前記第２評価データとに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位において、前記病態の進行度合いを示す進行度データと、前記第１の事象または前記第２の事象のどちらが優位であるかを示す優位性データとを生成する生成手段と、前記生成手段が生成した、前記被験者の前記器官の各部位の前記進行度データ及び前記優位性データに基づく画像を出力する出力手段と、を備える。
【０００８】
好適な実施形態では、前記進行度データに基づいて、前記病態の進行度合いが所定以上の部位を抽出し、抽出された部位を前記優位性データに基づいて分類する分類手段をさらに備え、前記出力手段が出力する画像は、前記分類手段による分類に従った、前記被験者の前記器官の画像であってもよい。
【０００９】
本発明の一つの実施態様に従う診断支援システムは、ある病態の被験者のある器官について、前記器官の各部位における少なくとも２以上の事象の状態を示すボクセルデータを記憶する記憶手段と、前記ボクセルデータに基づいて、前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを合成するベクトル合成手段と、前記ベクトル合成手段によって合成された前記被験者の前記器官の各部位における２次元以上のベクトルを所定の基準に基づいて分類し、その分類結果に基づいて前記被験者の前記器官を複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段による分割結果を示す前記被験者の前記器官の画像を出力する手段と、を備える。
【００１０】
好適な実施形態では、前記ベクトル合成手段によって合成された前記２次元以上のベクトルが極座標系で表されるとき、前記分割手段は、前記２次元以上のベクトルの距離が所定値以上である部位を抽出し、抽出された部位の前記２次元以上のベクトルの偏角に基づいて、前記２次元以上のベクトルを分類するようにしてもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記ボクセルデータは、第１の事象の状態を示すボクセルデータ、及び第２の事象の状態を示すボクセルデータであり、前記ベクトル合成手段が、前記第１の事象の状態を示すボクセルデータをｘ軸、前記第２の事象の状態を示すボクセルデータをｙ軸にそれぞれ割り当てた座標空間における２次元ベクトルを合成し、前記合成された２次元ベクトルが円座標系（ｒ，θ）で表されるとき、前記分割手段は、前記２次元ベクトルのｒに関する所定の閾値に基づいて、前記２次元ベクトルを分類するようにしてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記分割手段は、前記２次元ベクトルのｒが前記所定の閾値以上である部位について、前記２次元ベクトルのθに基づいて、前記２次元ベクトルを分類するようにしてもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記器官は脳であり、前記第１の事象の状態を示すボクセルデータが萎縮の程度を評価した第１評価データであり、前記第２の事象の状態を示すボクセルデータが血流の低下の程度を評価した第２評価データであってもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、前記第１評価データは、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）により撮影されたデータから算出されたものであり、前記第２評価データは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）により撮影されたデータから算出されたものであってもよい。
【００１５】
さらに、前記第１評価データ及び第２評価データは、いずれもＺ値であってもよい。
【００１６】
好適な実施形態では、前記分割手段によって分割された分割領域の一つ以上について、前記被験者の前記器官の全領域に対する割合を算出する算出手段をさらに備えてもよい。
【００１７】
好適な実施形態では、前記被験者の前記器官に予め設定されたＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶する手段と、前記分割手段によって分割された分割領域の一つ以上について、前記ＶＯＩデータにより定まるＶＯＩに対する割合を算出してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態に係る診断支援システムについて図面を用いて説明する。本実施形態に係る診断支援システムは、ある病態の被験者において現れる複数の事象を観測し、それらの事象の程度あるいは状態から、病態の進行度の診断を支援するシステムである。
【００１９】
以下の実施形態では、人体の一部（器官）について断層撮影を行って得られた画像データを用いて解析を行う。特に本実施形態では、脳の断層画像を用いた場合について説明するが、本発明は脳の断層画像を用いた場合に限定されない。たとえば、心臓、肝臓などの脳以外の器官の断層画像に対しても適用可能である。
【００２０】
図１に、本実施形態にかかる診断支援システム１の全体構成図を示す。
【００２１】
本実施形態に係る診断支援システム１は、診断支援システム本体１０と、診断支援システム本体１０に接続された入力装置２と、表示装置３とを備える。診断支援システム本体１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する診断支援システム本体１０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。
【００２２】
診断支援システム本体１０には、診断の対象となる一以上の被験者の脳のＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）データを記憶する被験者ＭＲＩデータ記憶部１０１と、同じ被験者の脳のＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データを記憶する被験者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０３と、あらかじめ収集しておいた健常者の脳のＭＲＩデータを記憶する健常者ＭＲＩデータ記憶部１０５と、あらかじめ収集しておいた健常者の脳のＳＰＥＣＴデータを記憶する健常者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０７と、ＭＲＩデータ及びＳＰＥＣＴデータのそれぞれについてＺ値を算出するＺ値算出部１０９と、Ｚ値算出部１０９によって算出されたＭＲＩデータのＺ値データを記憶するＺ値データ記憶部１１１と、Ｚ値算出部１０９によって算出されたＳＰＥＣＴデータのＺ値データを記憶するＺ値データ記憶部１１３と、ＭＲＩデータのＺ値データとＳＰＥＣＴデータのＺ値データとに基づいてベクトルを合成するベクトル合成部１１５と、ベクトル合成部１１５が合成したベクトルデータを記憶するベクトルデータ記憶部１１７と、予め定められている着目領域（ＶＯＩ：Ｖｏｌｕｍｅ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶したＶＯＩデータ記憶部１１９と、ベクトルデータを分析して、脳の領域を複数領域に分割するベクトル分析部１２１と、ベクトル分析部１２１によって複数領域に分割された領域データを記憶する領域データ記憶部１２３と、領域データに基づいて各分割領域の特性を分析する領域分析部１２５と、表示装置３への表示処理を行う表示処理部１２７とを備える。
【００２３】
被験者ＭＲＩデータ記憶部１０１に記憶されているＭＲＩデータは、ＭＲＩ撮影装置５で撮影した被験者のＭＲＩ画像のボクセルデータ１０１Ａ（図２Ａ参照）である。ＭＲＩデータ（ボクセルデータ１０１Ａ）は、予め標準脳に正規化されている。
【００２４】
被験者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０３に記憶されているＳＰＥＣＴデータは、ＳＰＥＣＴ撮影装置６で撮影した被験者のＳＰＥＣＴ画像のボクセルデータ１０３Ａ（図２Ａ参照）である。ＳＰＥＣＴデータ（ボクセルデータ１０３Ａ）もまた、予め標準脳に正規化されている。
【００２５】
健常者ＭＲＩデータ記憶部１０５に記憶されている健常者ＭＲＩデータには、予め収集しておいた、多数の健常者のＭＲＩ画像のボクセルデータを平均した平均ボクセルデータ１０５Ａ（図２Ａ参照）と、平均ボクセルデータ１０５Ａの標準偏差を示す標準偏差データ１０５Ｂ（図２Ｂ参照）とが含まれる。平均ボクセルデータ１０５Ａ及び標準偏差データ１０５Ｂは、いずれも標準脳に正規化された健常者のＭＲＩ画像のボクセルデータから算出されている。従って、平均ボクセルデータ１０５Ａ及び標準偏差データ１０５Ｂも標準脳形式である。
【００２６】
健常者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０７に記憶されている健常者ＳＥＰＣＴデータには、予め収集しておいた、多数の健常者のＳＰＥＣＴ画像のボクセルデータを平均した平均ボクセルデータ１０７Ａ（図２Ａ参照）と、平均ボクセルデータの標準偏差を示す標準偏差データ１０７Ｂ（図２Ｂ参照）とが含まれる。平均ボクセルデータ１０７Ａ及び標準偏差データ１０７Ｂは、いずれも標準脳に正規化された健常者のＳＰＥＣＴ画像のボクセルデータから算出されている。従って、平均ボクセルデータ１０７Ａ及び標準偏差データ１０７Ｂも標準脳形式である。
【００２７】
図２Ａは、ボクセルデータ１０１Ａ，１０３Ａ及び平均ボクセルデータ１０５Ａ，１０７Ａのデータ構造の一例を示す図である。ボクセルデータ１０１Ａ，１０３Ａ及び平均ボクセルデータ１０５Ａ，１０７Ａのデータ構造は、いずれも同図に示す共通のデータ構造を有している。すなわち、同図に示すデータ構造は、頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の画像データとなっている。各画像データに含まれるボクセル値は、ボクセルデータ１０１Ａ，１０３Ａにおいては各画像の画素値と対応し、平均ボクセルデータ１０５Ａ，１０７Ａにおいては画素値の平均値と対応する。
【００２８】
図２Ｂは、標準偏差データ１０５Ｂ，１０７Ｂのデータ構造の一例を示す図である。標準偏差データ１０５Ｂ，１０７Ｂは、図２Ａのボクセルデータの構造と同様に、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸が定められている。そして、標準偏差データ１０５Ｂ及び１０７Ｂには、平均ボクセルデータ１０５Ａ及び１０７Ａを算出したときに同時に求めたそれぞれの標準偏差の値が格納されている。
【００２９】
再び図１を参照すると、Ｚ値算出部１０９は、被験者データ及び健常者データのそれぞれ対応するボクセル（同一画像の同一部位）を対比させてＺ値を算出する。すなわち、Ｚ値算出部１０９は、被験者ＭＲＩデータ（ボクセルデータ１０１Ａ）及び健常者ＭＲＩデータ（平均ボクセルデータ１０５Ａ及び標準偏差データ１０５Ｂ）を対比させて、各ボクセルについてＺ値を算出する。同様に、Ｚ値算出部１０９は、被験者ＳＰＥＣＴデータ（ボクセルデータ１０３Ａ）及び健常者ＳＰＥＣＴデータ（平均ボクセルデータ１０７Ａ及び標準偏差データ１０７Ｂ）を対比させて、各ボクセルについてＺ値を算出する。
【００３０】
なお、本実施形態では、ＭＲＩデータに基づいてＺ値を算出して、脳の萎縮の発生及びその程度を評価している。さらに、本実施形態では、ＳＰＥＣＴデータに基づいてＺ値を算出して、脳の血流の増減の発生及びその程度を評価している。しかしながら、脳の萎縮あるいは脳の血流の増減を評価するための指標値として、Ｚ値以外の指標値、たとえばｔ値などを用いても良い。
【００３１】
Ｚ値データ記憶部１１１は、Ｚ値算出部１０９で算出されたＭＲＩデータに基づくＺ値データ（ＭＲＩ）を記憶する。Ｚ値データ（ＭＲＩ）は、図２Ａのボクセルデータと同じ構造を有し、各ボクセルにそれぞれのＺ値が格納されている。
【００３２】
Ｚ値データ記憶部１１３は、Ｚ値算出部１０９で算出されたＳＰＥＣＴデータに基づくＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）を記憶する。Ｚ値データ（ＳＰＥＣＴ）は、図２Ａのボクセルデータと同じ構造を有し、各ボクセルにそれぞれのＺ値が格納されている。
【００３３】
ベクトル合成部１１５は、Ｚ値データ（ＭＲＩ）及びＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）に基づくベクトルを合成する。このベクトル合成について、図３を用いて説明する。
【００３４】
ベクトル合成においては、たとえば、同図に示すように、ｘ軸に、血流の低下の程度を示すＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）を割り当て、ｙ軸に萎縮の程度を示すＺ値データ（ＭＲＩ）を割り当てる。
【００３５】
ベクトル合成部１１５は、同図のｘ−ｙ平面に、Ｚ値データ（ＭＲＩ）及びＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）に基づいて各ボクセルをプロットする。そして、それぞれプロットされた点が、各ボクセルのベクトルとなる。ここでは、ベクトルは極座標系で表される。つまり、同図に示す２次元ベクトルの場合、原点Ｏからの距離ｒと、ｘ軸からの角度θにより、各ベクトルを２次元の円座標系（ｒ，θ）で表す。図３では、２つのボクセルに対応するベクトルＶ１（ｒ１，θ１）、Ｖ２（ｒ２，θ２）を示している。ベクトル合成部１１５は、合成したベクトルの（ｒ，θ）をベクトルデータ記憶部１１７に格納する。
【００３６】
なお、ここでは、ｘ軸に割り当てる評価値及びｙ軸に割り当てる評価値ともにＺ値であるので、ｘ軸及びｙ軸へそれぞれ同じスケールで割り当てて良い。異なる種類の指標をｘ軸及びｙ軸へ割り当てるときは、スケールを適宜調節して割り当てても良い。本実施形態では、第１象限にのみベクトルが存在する場合を取り扱うが、他の象限にベクトルが存在するときも同様に扱うことができる。
【００３７】
また、本実施形態では、ベクトル合成部１１５は、萎縮及び血流の低下という２つの事象に基づいて２次元のベクトルを合成しているが、３つ以上の事象に基づいて３次元以上のベクトルを合成しても良い。
【００３８】
ベクトルデータ記憶部１１７は、ベクトル合成部１１５で合成されたベクトルを格納する。本実施形態では、ベクトルデータ記憶部１１７には、上述のように極座標系で表されたベクトルデータが格納されている。
【００３９】
ＶＯＩデータ記憶部１１９には、予め設定されている一つ以上のＶＯＩを示すＶＯＩデータが記憶されている。ここで、ＶＯＩは所定の目的のために医師等が着目する領域を示す。ＶＯＩは、たとえば、疾患別に設定されていても良い。さらに、ＶＯＩは、重症度（病期、進行度）別であってもよい。ある部位に複数のＶＯＩが重ねて設定されていても良い。
【００４０】
たとえば、脳の疾患の場合、アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺、マシャド・ジョセフ病、オリーブ橋小脳萎縮症などについて、それぞれＶＯＩが設定されていても良い。ＶＯＩは、例えば、ＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡなど所定の診断基準や各種検査に基づいて定められる。また、ＶＯＩは、例えば、疾患群（ある疾患の多数の患者データ）と健常者群（多数の健常者データ）とを群間比較して、検定統計量（ｔ検定、Ｆ検定etc）によってその閾値を決めることによって作成することができる。
【００４１】
図４は、ＶＯＩデータ記憶部１１９に記憶されているＶＯＩデータの一例を示す図である。すなわち、ＶＯＩデータは、各ＶＯＩ別に設定されている。上述のように頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、各ＶＯＩデータは、それぞれのＸ−Ｙ断面において、ＶＯＩとなるボクセルには「１」、それ以外の領域には「０」がセットされている。
【００４２】
改めて図１を参照すると、ベクトル分析部１２１は、ベクトルの性質に基づいて各ベクトルを分類する。各ベクトルは、各ボクセルにそれぞれ対応している。従って、ベクトル分析部１２１がベクトルを複数に分類することによって、各ボクセルが複数の領域に分割される。本実施形態では、たとえば、各ベクトル（ｒ，θ）のｒ及びθの値に応じて、以下のように分類する。
【００４３】
（１）ｒの値に応じた分類
ベクトル分析部１２１は、ｒの値の大きさに応じてベクトルを分類する。本実施形態では、ある一つの閾値を用いて、その閾値を超えるベクトルとそれ以外のベクトルの２区分に分類する。ここでは、ｒの大きさに応じて、正常領域と異常領域を峻別する。つまり、ｒが、設定された閾値以下のボクセルの領域を「正常領域」として扱う。ｒが、設定された閾値を超えるボクセルの領域を「異常領域」として扱う。
【００４４】
なお、このｒの閾値は任意に決定することができる。閾値は、予め設定しておいても良いし、オペレータの操作などによって変更しても良い。また、この実施形態では、一つの閾値でｒの値に応じて２区分に分けたが、複数の閾値を用いてそれぞれ異なるｒの値の範囲を有する３以上の区分に分けても良い。このｒの値に応じた分類によって分割された領域は、病態の進行度合いによる領域分割（進行度データ、スケール）である。
【００４５】
（２）θの値に応じた分類
ベクトル分析部１２１は、さらに、θの値の大きさに応じてベクトルを分類する。本実施形態では、θが０度以上３０度未満、３０度以上６０度未満、及び６０度以上９０度以下の３つの範囲に分割する。ここでは、ｒによって「異常領域」と判定された領域について、θによる分割を行う。θが０度以上３０度未満では、ｘ軸に割り当てられた指標がｙ軸に割り当てられた指標よりも優位であると判断する。一方、θが６０度以上９０度以下では、ｙ軸に割り当てられた指標がｘ軸に割り当てられた指標よりも優位であると判断する。さらに、θが３０度以上６０度未満では、ｘ軸に割り当てられた指標及びｙ軸に割り当てられた指標のいずれも進行していると判断する。
【００４６】
つまり、本実施形態では、θが０度以上３０度未満のボクセルの領域では、血流の低下が優位な領域（以下、「血流低下優位領域」という）と判定される。一方、θが６０度以上９０度以下のボクセルの領域では、萎縮が優位な領域（以下、「萎縮優位領域」という）と判定される。さらに、θが３０度以上６０度未満のボクセルの領域では、萎縮及び血流の低下ともに進行していていずれが優位とも言えない領域（以下、「中間領域」という）と判定される。
【００４７】
なお、本実施形態では、３０度及び６０度を境にして３つの範囲を分けたが、分割する範囲数、境界となる角度は任意に設定することができる。このθに応じた分類によって分割された領域は、発現している複数の事象間でいずれか優位であるかによる領域分類（優位性データ、主成分データ）である。
【００４８】
ベクトル分析部１２１は、上記（１）、（２）により、各ボクセルを「正常領域」及び「異常領域」に分類する。ベクトル分析部１２１は「異常領域」を、さらに「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」の３つに分類する。なお、このベクトルによる領域の分類ないし分割の仕方、分類ないし分割数は上述の実施形態に限定されず、任意に設定することができる。また、ベクトル分析部１２１は、複数の手法を用いて、複数通りの分類ないしは分割を行っても良い。
【００４９】
領域データ記憶部１２３には、ベクトル分析部１２１によって生成された領域データを記憶する。たとえば、領域データは、図２Ａのボクセルデータと同じ構造を有する。各ボクセルには、それぞれがどの領域に属しているかを示す値が格納されている。上記の例であれば、領域データの各ボクセル値は、「正常領域」、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」のいずれかを示す値が格納されている。
【００５０】
領域分析部１２５は、領域データ記憶部１２３の領域データを分析する。たとえば、領域分析部１２５は、領域データ記憶部１２３、ベクトルデータ記憶部１１７及びＶＯＩデータ記憶部１１９を参照して、各領域または異常領域の特徴抽出などを行う。
【００５１】
たとえば、上述の例であれば、領域分析部１２５は、領域データにおいて「正常領域」、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」となっている各領域が、それぞれ、脳全体、あるいは所定のＶＯＩに対して占有する面積（あるいはボクセル数、以下同じ）の割合を算出してもよい。あるいは、領域分析部１２５は、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」からなる「異常領域」が、脳全体、あるいは所定のＶＯＩに対して占有する面積の割合を算出してもよい。さらには、「異常領域」において、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」のそれぞれが占める面積の割合を算出しても良い。
【００５２】
また、領域分析部１２５は、領域データにおいて「異常領域」のボクセルのベクトルデータをベクトルデータ記憶部１１７から取得して、取得した各ベクトルのｒの値の合計を算出しても良い（「異常領域」のｒの合計値）。さらに、領域分析部１２５は、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」のそれぞれのボクセルのベクトルのｒの値の合計を算出しても良い（「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」それぞれのｒの合計値）。さらに、領域分析部１２５は、「異常領域」、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」それぞれのｒの合計値を、それぞれの領域のボクセル数で除算した値を算出しても良い。
【００５３】
領域分析部１２５が算出する指標値の例を以下に示す。
(ア) (「異常領域」のボクセル数)／(全ボクセル数)
(イ) (「血流低下優位領域」のボクセル数)／(「異常領域」のボクセル数)
(ウ) (「萎縮優位領域」のボクセル数)／(「異常領域」のボクセル数)
(エ) (「中間領域」のボクセル数)／(「異常領域」のボクセル数)
(オ) (「異常領域」のｒの合計値)
(カ) (「異常領域」のｒの合計値)／(「異常領域」のボクセル数)
(キ) (「血流低下優位領域」のｒの合計値)
(ク) (「血流低下優位領域」のｒの合計値)/(「血流低下優位領域」のボクセル数)
(ケ) (「萎縮優位領域」のｒの合計値)
(コ) (「萎縮優位領域」のｒの合計値)/(「萎縮優位領域」のボクセル数)
(サ) (「中間領域」のｒの合計値)
(シ) (「中間領域」のｒの合計値)/(「中間領域」のボクセル数)。
【００５４】
表示処理部１２７は、病態の進行度及び複数の事象の優位性など、本システムでの処理結果を示す画像、あるいは本システムによって算出された種々の指標値などを表示装置３に表示させる。例えば、表示処理部１２７は、領域データ記憶部１２３に記憶されている領域データに基づいて、領域分割された結果（領域分布）を示す画像を表示装置３に表示させる。さらに、表示処理部１２７は、ＶＯＩデータ記憶部１１９のＶＯＩデータを参照して、領域分布の画像に重ねてＶＯＩを表示させても良い。また、表示処理部１２７は、ベース画像として、被験者ＭＲＩデータ記憶部１０１の被験者ＭＲＩデータに基づいて、ＭＲＩ画像を表示させても良い。
【００５５】
図５〜図６に表示装置３に表示される表示画面の例を示す。
【００５６】
図５に示す表示画面３００は、被験者のＭＲＩによる断層画像をベースとして、その上に異常領域３１０（各画像で符号は１カ所のみ示す）を着色して表示した画像を含む（各画像で符号は１カ所のみ示す）。同図では、異常領域３１０をさらに、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」に応じてそれぞれ異なる色に着色している。また、同図では、ＶＯＩ３２０（各画像で符号は１カ所のみ示す）の境界が白線で表示されている。ＶＯＩ３２０の表示は省略してもよい。
【００５７】
図６に示す表示画面４００は、被験者のＭＲＩによる脳表画像をベースとして、その上に異常領域４１０（符号は１カ所のみ示す）を着色して表示した画像を含む。同図では、異常領域４１０をさらに、「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」及び「中間領域」に応じてそれぞれ異なる色に着色している。また、同図では、ＶＯＩ４２０（符号は１カ所のみ示す）の境界が白線で表示されている。ＶＯＩ４２０の表示は省略してもよい。
【００５８】
次に、本実施形態にかかる診断支援システムの処理手順について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
まず、前処理として、本システムで使用するデータを収集する（Ｓ１０）。すなわち、診断支援システム本体１０が、対象となる被験者の対象となる器官（ここでは脳）をＭＲＩで撮影した被験者ＭＲＩデータを、ＭＲＩ撮影装置５から取得して被験者ＭＲＩデータ記憶部１０１に格納する。さらに、診断支援システム本体１０が、同じ被験者の同じ器官をＳＰＥＣＴで撮影した被験者ＳＰＥＣＴデータをＳＰＥＣＴ撮影装置６から取得して被験者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０３に格納する。また、診断支援システム本体１０は、同じ器官の健常者ＭＲＩデータ及び健常者ＳＰＥＣＴデータを、それぞれ健常者ＭＲＩデータ記憶部１０５及び健常者ＳＰＥＣＴデータ記憶部１０７に格納する。
【００６０】
次に、Ｚ値算出部１０９が、ステップＳ１０で収集したデータを用いて、すべてのボクセルについてＺ値データ（ＭＲＩ）及びＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）を算出して、それぞれ、Ｚ値データ記憶部１１１及びＺ値データ記憶部１１３に格納する（Ｓ１２）。
【００６１】
ベクトル合成部１１５は、ステップＳ１２で算出したＺ値データ（ＭＲＩ）及びＺ値データ（ＳＰＥＣＴ）を用いて、全ボクセルについて２次元ベクトルを算出し、ベクトルデータ記憶部１１７に格納する（Ｓ１４）。
【００６２】
ベクトル分析部１２１は、ベクトルデータ記憶部１１７の各ボクセルの２次元ベクトルを分類して、その分類結果に従って対象の器官を複数の領域に分割し、その結果得られた領域データを領域データ記憶部１２３に格納する（Ｓ１６）。ここで、ベクトル分析部１２１が領域を分割して制した分割領域データは、病態の進行度を示すデータ(「正常領域」または「異常領域」)、及び複数の事象の優位性を示すデータ（「異常領域」を「血流低下優位領域」、「萎縮優位領域」または「中間領域」に分類）でもある。
【００６３】
領域分析部１２５は、ステップＳ１６で生成した領域データに従って、上述のような種々の特徴解析を行って、種々の指標値を算出する（Ｓ１８）。
【００６４】
表示処理部１２７は、表示装置３に上記の処理結果を出力する（Ｓ２０）。例えば、表示処理部１２７は、ベクトル分析部１２１が生成した進行度データ及び優位性データに基づく画像を生成して表示装置３に表示させる。さらに、表示処理部１２７は、領域分析部１２５によって算出された指標値を出力する。
【００６５】
本システムによれば、複数の事象が発現している被験者について、診断を行う医師に対して、総合的にその病態の状態を示す客観的な情報を提供できる。その結果、本システムによって医師による診断を支援することができる。
【００６６】
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。
【００６７】
例えば、本実施形態では、アルツハイマー病の進行度合いと関連の深い脳の萎縮及び血流の増減（減少）という事象について評価しているが、本発明で評価を行う事象は、この二つの事象に限定されず、他の事象であっても良い。さらには、本発明は、他の病態で発現する他の複数の事象に適用して、他の病態の診断支援を行うこともできる。
【００６８】
また、上記の実施形態では、ＭＲＩ及びＳＰＥＣＴを用いているが、これは、形態画像の代表としてＭＲＩ、機能画像の代表としてＳＰＥＣＴをそれぞれ用いたものである。従って、本発明は、ＭＲＩ以外の形態画像（例えば、ＣＴ、超音波画像など）、及びＳＰＥＣＴ以外の機能画像（例えば、ＰＥＴ、脳波、超音波画像など）を用いることもできる。
【００６９】
上記の実施形態において、ＭＲＩデータに基づくＺ値は形態に関する評価値（第１評価値）であり、ＳＰＥＣＴデータに基づくＺ値は機能に関する評価値（第２評価値）である。従って、本発明では、ＭＲＩデータに基づくＺ値以外の形態に関する評価値を用いることも可能であるし、ＳＰＥＣＴデータに基づくＺ値以外の機能に関する評価値を用いることも可能である。さらには、第１評価値及び第２評価値の双方に、形態に関する評価値を適用しても良いし、機能に関する評価値を適用しても良い。
【００７０】
また、第１評価値及び第２評価値には、定量値または半定量値を用いても良い。半定量値とは、正常と思われる領域を描出しその画像の平均ピクセル値を除去したものをいう。これは、心筋ＳＰＥＣＴでは有用である。
【００７１】
上記実施形態において、病態の進行度を示す指標を用いて、病態の改善度合いを把握することも可能である。例えば、ある被験者について、薬を投与する前後で比較を行い、投薬による病態の改善度合いを把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施形態に係る診断支援システム１の全体構成図を示す。
【図２】ボクセルデータ（平均ボクセルデータ）及び標準偏差データのデータ構造の一例を示す。
【図３】ベクトル合成の説明図である。
【図４】ＶＯＩデータのデータ構造の一例を示す。
【図５】表示画面の一例を示す。
【図６】表示画面の一例を示す。
【図７】診断支援システム１の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
１      診断支援システム
２      入力装置
３      表示装置
５      ＭＲＩ撮影装置
６      ＳＰＥＣＴ撮影装置
１０    診断支援システム本体
１０１  被験者ＭＲＩデータ記憶部
１０３  被験者ＳＰＥＣＴデータ記憶部
１０５  健常者ＭＲＩデータ記憶部
１０７  健常者ＳＰＥＣＴデータ記憶部
１０９  Ｚ値算出部
１１１、１１３  Ｚ値データ記憶部
１１５  ベクトル合成部
１１７  ベクトルデータ記憶部
１１９  ＶＯＩデータ記憶部
１２１  ベクトル分析部
１２３  領域データ記憶部
１２５  領域分析部
１２７  表示処理部
【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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【図６】
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【図７】
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