(57)【要約】  読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって且つ画像診断を行うことができ、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式で撮像された脳画像データに対して、安定した判断基準を提示することができ、所定の方式で撮像された脳画像データと疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供する。  所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、所定の非線形多変量解析法を適用して分類することにより、脳画像データに対するコンピュータを用いた画像診断支援を行う。所定の非線形多変量解析法として例えばＳＯＭ法を適用し、ＳＰＥＣＴ等で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルｘとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行う。
2008056638.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、自己組織化マップ（Self-organizing Map : ＳＯＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行い、
前記ＳＯＭについて、
入力データベクトルと各ニューロンの参照ベクトルとの間で最小とする測度は、ユークリッド距離であり、
参照ベクトルの学習に用いる近傍関数は、学習回数に関する単調減少関数であって学習回数が無限大で０に収束するものであり、勝者ニューロンとの間のユークリッド距離に関して単調減少し、該単調減少の程度は学習回数の増加に従い大きくなる性質を有することを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項２】
請求項１記載の脳画像診断支援方法において、
各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める全格子値取得ステップと、
前記全格子値取得ステップで求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性又は非類似性を示す度合いを求める度合い取得ステップと、
前記度合い取得ステップで求めた各入力データベクトル間の度合いに多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める布置ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項３】
請求項２記載の脳画像診断支援方法において、前記２次元ＳＯＭの格子の値は、入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離に基づき算出された重み付き距離であることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項４】
脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネルＰＣＡ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形主成分分析を行うことにより、非線形主成分分析を行うことを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項５】
脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを非線形ＳＶＭ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形ＳＶＭ法を行うことにより、非線形判別を行うことを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項６】
脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネル判別分析法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形判別分析法を行うことにより、非線形判別を行うものであり、該線形判別分析法では、データをいずれかの群に分類する際に用いる識別関数中の重みを、群間変動と群内変動との比により表される目的関数を最大化して求めることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項７】
請求項６記載の脳画像診断支援方法において、あるデータがある群に属している確率値で判別可能なように前記目的関数を所定の式に書換えることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項８】
請求項４乃至７のいずれかに記載の脳画像診断支援方法において、前記所定のカーネル関数としてガウシアンカーネル（Gaussian kernel）又は多項式カーネルを用いることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項９】
請求項４乃至７のいずれかに記載の脳画像診断支援方法において、前記脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから所定の選択方法により選択した格子点の脳画像データを用いることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項１０】
請求項９記載の脳画像診断支援方法において、前記所定の選択方法は、
撮像された全格子点の脳画像データを疾患によらず全格子点で所定の平均値及び所定の分散値に標準化する標準化ステップと、
前記標準化ステップで標準化された全格子点の脳画像データに対し、疾患毎に各格子点について平均化し該各格子点における疾患毎の標準データとする標準データ取得ステップと、
２つの疾患の組合せ毎に、前記標準データ取得ステップで得られた各格子点における疾患毎の標準データの差の絶対値を求める差の絶対値取得ステップと、
前記差の絶対値取得ステップで求められた差の絶対値の大きい格子点から全格子点数の所定の割合まで格子点を選択する選択ステップとを備えたことを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかに記載の脳画像診断支援方法において、前記脳画像データは神経変性疾患の被験者を対象とすることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれかに記載の脳画像診断支援方法において、脳画像データを撮像する所定の方式は、単光子放出コンピュータ断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography : ＳＰＥＣＴ）であることを特徴とする脳画像診断支援方法。
【請求項１３】
脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、
所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、自己組織化マップ（Self-organizing Map : ＳＯＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行い、
前記ＳＯＭについて、
入力データベクトルと各ニューロンの参照ベクトルとの間で最小とする測度は、ユークリッド距離であり、
参照ベクトルの学習に用いる近傍関数は、学習回数に関する単調減少関数であって学習回数が無限大で０に収束するものであり、勝者ニューロンとの間のユークリッド距離に関して単調減少し、該単調減少の程度は学習回数の増加に従い大きくなる性質を有することを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、
各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める全格子値取得ステップと、
前記全格子値取得ステップで求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性又は非類似性を示す度合いを求める度合い取得ステップと、
前記度合い取得ステップで求めた各入力データベクトル間の度合いに多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める布置ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記２次元ＳＯＭの格子の値は、入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離に基づき算出された重み付き距離であることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１６】
脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、
所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネルＰＣＡ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形主成分分析を行うことにより、非線形主成分分析を行うことを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１７】
脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、
所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを非線形ＳＶＭ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形ＳＶＭ法を行うことにより、非線形判別を行うことを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１８】
脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、
所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、
前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネル判別分析法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形判別分析法を行うことにより、非線形判別を行うものであり、該線形判別分析法では、データをいずれかの群に分類する際に用いる識別関数中の重みを、群間変動と群内変動との比により表される目的関数を最大化して求めることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項１９】
請求項１８記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、あるデータがある群に属している確率値で判別可能なように前記目的関数を所定の式に書換えることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２０】
請求項１６乃至１９のいずれかに記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記所定のカーネル関数としてガウシアンカーネル（Gaussian kernel）又は多項式カーネルを用いることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２１】
請求項１６乃至１９のいずれかに記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから所定の選択方法により選択した格子点の脳画像データを用いることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２２】
請求項２１記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記所定の選択方法は、
撮像された全格子点の脳画像データを疾患によらず全格子点で所定の平均値及び所定の分散値に標準化する標準化ステップと、
前記標準化ステップで標準化された全格子点の脳画像データに対し、疾患毎に各格子点について平均化し該各格子点における疾患毎の標準データとする標準データ取得ステップと、
２つの疾患の組合せ毎に、前記標準データ取得ステップで得られた各格子点における疾患毎の標準データの差の絶対値を求める差の絶対値取得ステップと、
前記差の絶対値取得ステップで求められた差の絶対値の大きい格子点から全格子点数の所定の割合まで格子点を選択する選択ステップとを備えたことを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２３】
請求項１３乃至２２のいずれかに記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記脳画像データは神経変性疾患の被験者を対象とすることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２４】
請求項１３乃至２３のいずれかに記載の脳画像診断支援プログラムにおいて、脳画像データを撮像する所定の方式は、単光子放出コンピュータ断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography : ＳＰＥＣＴ）であることを特徴とする脳画像診断支援プログラム。
【請求項２５】
請求項１３乃至２４のいずれかに記載の脳画像診断支援プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
アルツハイマー病（Alzheimer’s disease : ＡＤ）などの局所脳血流量(regional cerebral blood flow: ｒＣＢＦ)が変化する疾患の診断には、単光子放出コンピュータ断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography : ＳＰＥＣＴ）、陽電子放出断層撮影（Positron Emission Tomography : ＰＥＴ）のような核医学画像診断法が利用されている。これらの手法では、患者体内に放射性医薬品を投与し、そこから発せられるγ線を利用して脳内の集積状況を測定し、断層画像として脳血流量および／または受容体の分布、ブドウ糖および／または酸素の代謝等の脳機能を描出する。 【０００３】
上述した従来の核医学画像診断法では、医師（読影者）が経験に基づいて視覚的に診断するため、画像表示の状況により読影者の印象が異なり、さらに読影者の経験によって正診率が異なる。同一読影者が同じ画像を診断した場合であってもその再現性に問題があり、さらに、軽微な血流量の変化を見極めるのも難しい。そのため、近年、読影者の主観が入らない統計学的な評価法が開発されてきた（非特許文献１乃至６参照）。【０００４】
上述のＳＰＥＣＴ（脳血流ＳＰＥＣＴ）またはＰＥＴ等の核医学画像診断法、あるいは磁気共鳴画像法若しくは核磁気共鳴診断装置（magnetic resonance imaging : ＭＲＩ）等の画像診断手法は、患者の測定画像を医師が目視により評価する。この時、３Ｄ−ＳＳＰ（three-dimensional stereotactic surface projections）のような手法を用いれば、健常者と比較して患者の異常な部位が脳画像上に明示される。しかし、これはあくまでも脳画像上に標準的なデータと比較して異常な部位が示されるだけであり、どの部分が異常ならばどの疾患であるかということは医師の経験によって判断される。そのため、各種多変量解析手法を適用することで、安定した診断を行い且つ識別困難な疾患の判定を試みる事が行われている。例えば、非特許文献７では線形判別分析が適用されており、非特許文献８ではバックプロパゲーション（backpropagation）方式のニューラルネットワーク（neural network）法が適用されている。【０００５】
【非特許文献１】Minoshima S, Foster NL, Kuhl DE.Posterior cingulated cortex in Alzheimer’s disease. Lancet. 1994; 344: 895.
【非特許文献２】Burdette JH, Minoshima S, Borght TV, Tran DD, Kuhl DE.Alzheimer disease:improved visual interpretation of PET images bythree-dimensional stereotaxic surface projections. Radiology. 1996; 198: 837-843.
【非特許文献３】Minoshima S, Giordani B, Berent S, Frey KA, Foster NL,Kuhl DE. Metabolic reduction in the posterior cingulate cortex in very earlyAlzheimer’s disease. Ann Neurol. 1997; 42: 85-94.
【非特許文献４】Ishii K, Sasaki M, Yamaji S, Sakamoto S, Kitagaki H, MoriE. Demonstration of decreased posterior cingulated gyrus correlates withdisorientation for time and place in Alzheimer’s disease by means of H215Opositron emission tomography. Eur J Nucl Med. 1997; 24: 670-673.
【非特許文献５】Kogure D, Matsuda H, Ohnishi T, Asada T, Uno M, KunihiroT, Nakano S, Takasaki M. Longitudinal evaluation of early Alzheimer’s diseaseusing brain perfusion SPECT. J Nucl Med. 2000; 41: 1155-1162.
【非特許文献６】Ishii K, Sasaki M, Matsui M, Sakamoto S, Yamaji S,Hayashi N, Mori T, Kitagaki H, Hirono N, Mori E. A diagnostic method forsuspected Alzheimer’s disease using H215O positronemission tomography perfusion Z-score. Neuroradiology. 2000; 42: 787-794.
【非特許文献７】P Charpentier, I Lavenu, L Defebvre, A Duhamel, PLecouffe, F Pasquier,M Steinling. Alzheimer’s disease and frontotemporaldementia are differentiated by discriminant analysis applied to 99mTcHmPAO SPECT data. J Neurol Neurosurg Psychiatry;69:661-663: 2000
【非特許文献８】Rui J. P. DEFIGUEIREDO, W. RODMAN SHANKLE, ANDREAMACCATO,MALCOLM B. DICK, PRASHANTH MUNDKUR, ISMAEL MENA, AND CARL W. COTMAN.Neural-network-based classification of cognitively normal, demented, Alzheimerdisease and vascular dementia from single photon emission with computedtomography image data from brain. Proc. Natl. Acad. Sci. USA : 92: 5530-5534: June: 1995
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１乃至６に示されるように、近年、読影者の主観が入らない統計学的な評価法が開発されてきたが、これらの統計学的な評価法は、血流量の変化を見る検定的な手法であり、画像診断法と言えるものではないという問題があった。脳血流は、年齢、性別、疾病の進行度合いによっても変わるため、診断の困難な疾患の判別において、通常の画像診断法では疾患毎の関係を見つけることが困難であり、同一の脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して安定した判断基準を提示することができないという問題があった。非特許文献７等に示される多変量解析手法では線形関係を用いているが、脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係は必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らないという問題があった。【０００７】
そこで、本発明の目的は、上記問題を解決するためになされたものであり、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することにある。【０００８】
本発明の第二の目的は、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる脳画像診断支援方法等を提供することにある。【０００９】
本発明の第三の目的は、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の脳画像診断支援方法は、脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、自己組織化マップ（Self-organizing Map : ＳＯＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行い、前記ＳＯＭについて、入力データベクトルと各ニューロンの参照ベクトルとの間で最小とする測度は、ユークリッド距離であり、参照ベクトルの学習に用いる近傍関数は、学習回数に関する単調減少関数であって学習回数が無限大で０に収束するものであり、勝者ニューロンとの間のユークリッド距離に関して単調減少し、該単調減少の程度は学習回数の増加に従い大きくなる性質を有することを特徴とする。【００１１】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める全格子値取得ステップと、前記全格子値取得ステップで求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性又は非類似性を示す度合いを求める度合い取得ステップと、前記度合い取得ステップで求めた各入力データベクトル間の度合いに多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める布置ステップとをさらに備えることができる。【００１２】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、前記２次元ＳＯＭの格子の値は、入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離に基づき算出された重み付き距離とすることができる。【００１３】
この発明の脳画像診断支援方法は、脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネルＰＣＡ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形主成分分析を行うことにより、非線形主成分分析を行うことを特徴とする。【００１４】
この発明の脳画像診断支援方法は、脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを非線形ＳＶＭ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形ＳＶＭ法を行うことにより、非線形判別を行うことを特徴とする。【００１５】
この発明の脳画像診断支援方法は、脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法であって、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を適用して分類することにより、画像診断支援を行うものであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネル判別分析法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形判別分析法を行うことにより、非線形判別を行うものであり、該線形判別分析法では、データをいずれかの群に分類する際に用いる識別関数中の重みを、群間変動と群内変動との比により表される目的関数を最大化して求めることを特徴とする。【００１６】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、あるデータがある群に属している確率値で判別可能なように前記目的関数を所定の式に書換えることができる。【００１７】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、前記所定のカーネル関数としてガウシアンカーネル（Gaussian kernel）又は多項式カーネルを用いることができる。【００１８】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、前記脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから所定の選択方法により選択した格子点の脳画像データを用いることができる。【００１９】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、前記所定の選択方法は、撮像された全格子点の脳画像データを疾患によらず全格子点で所定の平均値及び所定の分散値に標準化する標準化ステップと、前記標準化ステップで標準化された全格子点の脳画像データに対し、疾患毎に各格子点について平均化し該各格子点における疾患毎の標準データとする標準データ取得ステップと、２つの疾患の組合せ毎に、前記標準データ取得ステップで得られた各格子点における疾患毎の標準データの差の絶対値を求める差の絶対値取得ステップと、前記差の絶対値取得ステップで求められた差の絶対値の大きい格子点から全格子点数の所定の割合まで格子点を選択する選択ステップとを備えることができる。【００２０】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、前記脳画像データは神経変性疾患の被験者を対象とすることができる。【００２１】
ここで、この発明の脳画像診断支援方法において、脳画像データを撮像する所定の方式は、単光子放出コンピュータ断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography : ＳＰＥＣＴ）とすることができる。【００２２】
この発明の脳画像診断支援プログラムは、脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、自己組織化マップ（Self-organizing Map : ＳＯＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行い、前記ＳＯＭについて、入力データベクトルと各ニューロンの参照ベクトルとの間で最小とする測度は、ユークリッド距離であり、参照ベクトルの学習に用いる近傍関数は、学習回数に関する単調減少関数であって学習回数が無限大で０に収束するものであり、勝者ニューロンとの間のユークリッド距離に関して単調減少し、該単調減少の程度は学習回数の増加に従い大きくなる性質を有することを特徴とする。【００２３】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める全格子値取得ステップと、前記全格子値取得ステップで求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性又は非類似性を示す度合いを求める度合い取得ステップと、前記度合い取得ステップで求めた各入力データベクトル間の度合いに多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める布置ステップとをさらに備えることができる。【００２４】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記２次元ＳＯＭの格子の値は、入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離に基づき算出された重み付き距離とすることができる。【００２５】
この発明の脳画像診断支援プログラムは、脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネルＰＣＡ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形主成分分析を行うことにより、非線形主成分分析を行うことを特徴とする。【００２６】
この発明の脳画像診断支援プログラムは、脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを非線形ＳＶＭ法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形ＳＶＭ法を行うことにより、非線形判別を行うことを特徴とする。【００２７】
この発明の脳画像診断支援プログラムは、脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラムであって、コンピュータに、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を適用して分類することにより、画像診断支援を実行させるため脳画像診断支援プログラムであり、前記所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをカーネル判別分析法の分析対象とし、該データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間に写像し、該高次元特徴空間上で線形判別分析法を行うことにより、非線形判別を行うものであり、該線形判別分析法では、データをいずれかの群に分類する際に用いる識別関数中の重みを、群間変動と群内変動との比により表される目的関数を最大化して求めることを特徴とする。【００２８】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、あるデータがある群に属している確率値で判別可能なように前記目的関数を所定の式に書換えることができる。【００２９】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記所定のカーネル関数としてガウシアンカーネル（Gaussian kernel）又は多項式カーネルを用いることができる。【００３０】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから所定の選択方法により選択した格子点の脳画像データを用いることができる。【００３１】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記所定の選択方法は、撮像された全格子点の脳画像データを疾患によらず全格子点で所定の平均値及び所定の分散値に標準化する標準化ステップと、前記標準化ステップで標準化された全格子点の脳画像データに対し、疾患毎に各格子点について平均化し該各格子点における疾患毎の標準データとする標準データ取得ステップと、２つの疾患の組合せ毎に、前記標準データ取得ステップで得られた各格子点における疾患毎の標準データの差の絶対値を求める差の絶対値取得ステップと、前記差の絶対値取得ステップで求められた差の絶対値の大きい格子点から全格子点数の所定の割合まで格子点を選択する選択ステップとを備えることができる。【００３２】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、前記脳画像データは神経変性疾患の被験者を対象とすることができる。【００３３】
ここで、この発明の脳画像診断支援プログラムにおいて、脳画像データを撮像する所定の方式は、単光子放出コンピュータ断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography : ＳＰＥＣＴ）とすることができる。【００３４】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかの脳画像診断支援プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の脳画像診断支援方法等によれば、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、所定の非線形多変量解析法を適用して分類することにより、脳画像データに対するコンピュータを用いた画像診断支援を行うことができる。例えば、所定の非線形多変量解析法としてKohonen型ニューラルネットワーク法(ＳＯＭ法)を適用し、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルｘとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行う。ここで、入力データベクトルｘ（ｔ）と各ニューロンｕｉ，ｊの参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ−１）との間で最小とする測度は、ユークリッド距離である。参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ）の学習に用いられる近傍関数ｈは、ｔ（学習回数）に関する単調減少関数で、ｔが無限大で近傍関数ｈは０に収束し、格子点（ｉ，ｊ）と勝者ニューロンｕＩ，Ｊの位置する格子点（Ｉ，Ｊ）との間のユークリッド距離‖ｕｉ，ｊ−ｕＩ，Ｊ‖に関して単調減少し、単調減少の程度はｔが増加するほど大きくなるという性質を有している。以上のように、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法等の概要を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施例１で適用される２次元ＳＯＭ１０を示す図である。
【図３】２次元ＳＯＭ１０で用いられるアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例２で適用される指紋照合的ＳＯＭ法の概念図である。
【図５】指紋照合的ＳＯＭ法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例３におけるカーネル主成分分析の概念図である。
【図７】本発明の実施例４における非線形ＳＶＭの概念図である。
【図８】本発明の実施例５におけるカーネル判別分析法の概念図である。
【図９】本発明の脳画像診断支援プログラムを実行するコンピュータの内部回路５０を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施例７における入力データ選択方法の流れを示すフローチャートである。
【図１１】入力データ選択方法を説明するための概略的なグラフである。
【図１２】入力データ選択方法を説明するための概略的なグラフ図である。
【図１３】選択座標１使用時におけるＳＯＭの結果を示す図である。
【図１４】選択座標１使用時における指紋照合的ＳＯＭの結果を示す図である。
【図１５】選択座標１使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す図である。
【図１６】選択座標１使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す図である。
【図１７】選択座標２使用時におけるＳＯＭの結果を示す図である。
【図１８】選択座標２使用時における指紋照合的ＳＯＭの結果を示す図である。
【図１９】選択座標２使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す図である。
【図２０】選択座標１使用時におけるＳＶＭの結果を示す図である。
【図２１】選択座標１使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す図である。
【図２２】選択座標１使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す図である。
【図２３】選択座標２使用時におけるＳＶＭの結果を示す図である。
【図２４】選択座標２使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す図である。
【図２５】選択座標２使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す図である。
【図２６】指紋照合的ＳＯＭの考え方を示す図である。
【図２７】実施例８における指紋照合的ＳＯＭによる判別例を示す図である。
【図２８】教師なし学習からの確率論的判別を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３７】
２  脳画像データ、  ４  所定の非線形多変量解析法、  ６、２０  分類した結果、  １０  ２次元ＳＯＭ、  １２  入力層、  １４  パターンＡの入力データベクトル、  １６  パターンＢの入力データベクトル、  １８  競合層、  ３０  識別境界、  ３２  サポートベクター、  ４０  群間変動、  ４２ａ、４２ｂ  群内変動、  ５０  内部回路、  ５１  ＣＰＵ、  ５２  ＲＯＭ、  ５３  ＲＡＭ、  ５４  表示装置、  ５５  ＶＲＡＭ、  ５６  画像制御部、  ５７  コントローラ、  ５８ａ  ディスク、  ５８ｎ  ＣＤ−ＲＯＭ、  ５９  入力制御部、  ６０  入力操作部、  ６１  外部Ｉ／Ｆ部、  ６２  バス。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
まず、本発明の概要を説明する。図１は、本発明の脳画像データに対するコンピュータを用いた脳画像診断支援方法等の概要をフローチャートで示す。図１に示されるように、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データ２を入力する（ステップＳ２）。続いて、入力した脳画像データ２に対し、所定の非線形多変量解析法４を適用して分類する（ステップＳ４）。分類した結果６を表示して、画像診断支援を実行する（ステップＳ６）。ここで、脳画像データ２を撮像する所定の方式としては脳血流ＳＰＥＣＴを用いることが好適であるが、当該所定の方式は脳血流ＳＰＥＣＴに限定されるものではなく、ＰＥＴ、ＭＲＩ、またはＸ線断層写真撮影法（Computer Tomography : ＣＴ）であってもよいことは勿論である。以下では、説明の便宜上、所定の方式として脳血流ＳＰＥＣＴを用いて説明する。被験者としては神経変性疾患の被験者が好適であり、神経変性疾患としては、例えば、アルツハイマー病、パーキンソン病、レビー小体型認知症、ハンチントン舞踏病、または進行性核上性麻痺等が挙げられる。所定の非線形多変量解析法としては、Kohonen型ニューラルネットワーク法(自己組織化マップ（Self-organizing Map : ＳＯＭ）法)、発明者らが開発した指紋照合的ＳＯＭ法、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を用いることが好適である。他の非線形多変量解析法を用いてもよいことは勿論である。以下では、上記所定の非線形多変量解析法を適用した各実施例について、各非線形多変量解析法の概略と共に図面を参照して詳細に説明する。脳血流ＳＰＥＣＴデータへの適用結果は最後にまとめて示す。
【実施例１】
【００３９】
実施例１では、所定の非線形多変量解析法としてKohonen型ニューラルネットワーク法(ＳＯＭ法)を適用した。まず、ＳＯＭ法について概略を説明する。【００４０】
Kohonen型ニューラルネットワーク法とは、T.Kohonenにより１９８１年に発表された、自己組織化マップ（ＳＯＭ）とも呼ばれる教師無し学習型のニューラルネットワーク法である（T.Kohonen. Self-Organizing Maps. Springer-Verlag, Heidelberg, 1995.）。ＳＯＭでは、入力パターン群をその類似度に応じて分類する能力を自律的に獲得していく。ＳＯＭは階層型ニューラルネットワーク法の１つであるが、学習則には競合学習が使われており、入力層からデータを入力すると、競合層でそのデータの特徴を最もよく捉えたある１つのニューロンが発火する。様々なパターンを繰返し入力することにより、似ているパターン同士は近い位置のニューロンが発火し、似ていないパターン同士は遠くに離れた位置のニューロンが発火するというように、結合荷重ωを変化させていく。十分に学習を行うと、結合荷重ωがある値に収束する。この時点での競合層上の入力パターン群の発火マッピングは、パターン同士の類似性を反映したものとなり、これが分類結果として用いられる。一般的には、ｎ次元の入力データ群を２次元配列にマッピングする２次元ＳＯＭが用いられる。 【００４１】
次に、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対するＳＯＭ法の適用について説明する。図２は、本発明の実施例１で適用される２次元ＳＯＭ１０を示す。図２において、符号１２はｎ次元の入力層ｘ（ｔ）（ｔは０、１、２、．．．の時間を示し、各ｘ（ｔ）は時間ｔにおけるｎ個の入力データを有する入力データベクトル）である。図２では時間ｔは省略され、入力データベクトルｘ（ｔ）の各要素はｘ１，．．．，ｘｎと示されている。すなわち、入力データはｎ次元実数ベクトルｘ＝（ｘ１，．．．，ｘｎ）で与えられるものとする。符号１４はパターンＡの入力データベクトルｘＡ＝｛ｘＡ１，ｘＡ２，．．．，ｘＡｎ｝、１６はパターンＢの入力データベクトルｘＢ＝｛ｘＢ１，ｘＢ２，．．．，ｘＢｎ｝である。符号１８は２次元に配列された競合層であり、図２では縦５、横６の３０ニューロン（またはユニット）が示されている。しかし、本発明の実施例１で適用される２次元ＳＯＭのニューロン数は３０に限定されるものではない。ＳＯＭは視覚上の観点から２次元としているが、本発明の実施例１で適用されるＳＯＭは２次元に限定されるものではない。以下では、２次元ＳＯＭはｍ×ｍの格子点上に配置されたニューロンｕｉ，ｊ（ｉ、ｊ＝１〜ｍ）を持つものとする。入力データベクトルｘはすべてのニューロンｕｉｊに提示され、２次元格子配列上の（ｉ，ｊ）に位置するニューロンｕｉｊは、その入力データベクトルｘに対応した可変の結合荷重ベクトルωｉ，ｊ = (ωｉｊ，１，ωｉｊ，２，…，ωｉｊ，ｎ) 、ｉ、ｊ＝１〜ｍを持つ（図２では重みωとして示す）。このωｉ，ｊを参照ベクトルという。参照ベクトルはωｉ，ｊ(ｔ)と表されるが、図２では時間ｔは省略されている。【００４２】
計算は以下の手順により行われる。すなわち、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルｘとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行う。図２に示されるように、パターンＡの入力（入力データベクトルｘＡ）により、ニューロンｕＩ，Ｊ（勝者ニューロン）が発火する。 続いてパターンＢ（入力データベクトルｘＢ）が入力されると、入力データベクトルｘＡと似ている場合はニューロンｕＩ，Ｊの近くのニューロンｕａ，ｂが発火し、似ていない場合は遠くのニューロンｕｃ，ｄが発火する。【００４３】
次に、２次元ＳＯＭ１０で用いられるアルゴリズムについて説明する。図３は、２次元ＳＯＭ１０で用いられるアルゴリズムをフローチャートで示す。以下、図２および図３を用いて説明する。図３に示されるように、入力データベクトルｘ（ｔ）の数をＮ、繰返し数をＴ（≧Ｎ）とし、ｔ＝０とする。参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ）、ｔ＝０、ｉ、ｊ＝１〜ｍの初期値をランダムに与える（ステップＳ１０）。【００４４】
ｔ＝１、２、．．．、Ｔに対して次の操作（ステップＳ１４〜Ｓ１８）を繰り返す（ステップ１２およびＳ２０）。 【００４５】
入力データベクトルｘ（ｔ）と各参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ−１）との間のユークリッド距離‖ｘ（ｔ）−ωｉ，ｊ （ｔ−１）‖、ｉ、ｊ＝１〜ｍを求める（ステップＳ１４）。 【００４６】
ステップＳ１４で求めたユークリッド距離（ｉ、ｊ＝１〜ｍ）を最小とするニューロンｕＩ，Ｊを求める（ステップＳ１６）。すなわち、入力データベクトルｘ（ｔ）と各ニューロンｕｉ，ｊの参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ−１）との間で最小とする測度は、ユークリッド距離である。【００４７】
参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ）を次式１により学習する（ステップＳ１８）。 【００４８】
【数１】
2008056638.tif 000003
【００４９】
ここで、ｈは参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ）の学習に用いられる近傍関数と呼ばれる関数であり、次の性質を持つ関数である。 
１．ｔ（学習回数）に関する単調減少関数で、ｔが無限大で近傍関数ｈは０に収束する。 
２．格子点（ｉ，ｊ）と勝者ニューロンｕＩ，Ｊの位置する格子点（Ｉ，Ｊ）との間のユークリッド距離‖ｕｉ，ｊ−ｕＩ，Ｊ‖に関して単調減少する。単調減少の程度はｔが増加するほど大きくなる。 【００５０】
ステップＳ１８では、発火したニューロンｕＩ，Ｊは、次のサイクル上で同一の入力ベクトルｘＳに対する応答を改良するために重みωｉ，ｊ （ｔ）の修正を行う。ニューロンｕＩ，Ｊの近傍におけるすべてのニューロンｕａ，ｂ等の重みωａ，ｂ （ｔ）は、 ニューロンｕＩ，Ｊとの間のユークリッド距離が増加するに従って減少する量によって修正する。つまり、発火したニューロンｕＩ，Ｊの近くにあるニューロンｕａ，ｂ等ほど、発火の影響を受けるように学習が行われる。 【００５１】
ステップＳ２０で学習が終了すると、図２に示されるような分類結果２０が得られる。分類結果２０に示されるように、入力データベクトルｘＡと似たものはグループＧ１に分類され、他の入力データベクトルｘＢ等と似たものはグループＧ２等に分類されている。以上のように、勝者ニューロンの位置をプロットすることにより分類することができる。【００５２】
ＳＯＭでは、提示されたデータに対してネットワーク全体の学習をするのではなく、そのデータに近いニューロンｕＩ，ＪおよびそのニューロンｕＩ，Ｊの近くにあるニューロンｕａ，ｂ等の結合荷重ωｉ，ｊ （ｔ）を選択的に学習している。こうした学習方法を競合学習という。繰返し数Ｔとは、行われるべき学習回数のことであり、パラメータとしてあらかじめ設定する必要がある。繰返し数Ｔの値が大きすぎると、すでに学習してあるニューラルネットワークにさらに学習を行わせるという過学習が起こり、悪循環に陥る。逆に、学習回数が少ないと、十分な学習が行われないうちに終了してしまう可能性がある。従って、繰返し数Ｔの値は過学習が起こらず、且つ十分な学習が行われるような所望の値に設定する。なお、ＳＯＭのプログラムは開発者のKohonen自身が作成したsom_pak３．１（http://www.cis.hut.fi/research/som-research/nnrc-programs.shtml）を利用した。 【００５３】
以上説明したように、本発明の実施例１によれば、所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、所定の非線形多変量解析法を適用して分類することにより、脳画像データに対するコンピュータを用いた画像診断支援を行うことができる。所定の非線形多変量解析法としてKohonen型ニューラルネットワーク法(ＳＯＭ法)を適用し、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データをＳＯＭ法における２次元格子配列上のニューロンに提示する入力データベクトルｘとし、所定の回数学習後の２次元ＳＯＭに基づき画像診断支援を行う。ここで、入力データベクトルｘ（ｔ）と各ニューロンｕｉ，ｊの参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ−１）との間で最小とする測度は、ユークリッド距離である。参照ベクトルωｉ，ｊ （ｔ）の学習に用いられる近傍関数ｈは、ｔ（学習回数）に関する単調減少関数で、ｔが無限大で近傍関数ｈは０に収束し、格子点（ｉ，ｊ）と勝者ニューロンｕＩ，Ｊの位置する格子点（Ｉ，Ｊ）との間のユークリッド距離‖ｕｉ，ｊ−ｕＩ，Ｊ‖に関して単調減少し、単調減少の程度はｔが増加するほど大きくなるという性質を有している。【００５４】
以上のように、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができる。
【実施例２】
【００５５】
実施例２では、所定の非線形多変量解析法として、発明者らが開発した指紋照合的ＳＯＭ法を適用した。まず、指紋照合的ＳＯＭ法について概略を説明する。【００５６】
上述したように、通常ＳＯＭは勝者ニューロンｕＩ，Ｊの位置をプロットすることで分類法として利用できる。一方、ＳＯＭの全ての出力格子には何らかの値が存在する。情報を有効に活用するという観点から言えば、勝者ニューロンｕＩ，Ｊ（およびその近傍のニューロン）だけではなく、全てのニューロンのデータを利用することが望ましい。そのため、発明者らは、指紋照合のように、ＳＯＭの全ての出力格子の値を利用する指紋照合的利用法（指紋照合的ＳＯＭ法）を検討した。【００５７】
次に、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対する指紋照合的ＳＯＭ法の適用について説明する。図４は、本発明の実施例２で適用される指紋照合的ＳＯＭ法の概念図を示し、図５は指紋照合的ＳＯＭ法の処理の流れをフローチャートで示す。以下、図４および図５を用いて説明する。図５に示されるように、まず、上記脳画像データに応じた各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める（全格子値取得ステップ。ステップＳ３０）。具体的には、サンプル入力データベクトルｘｋ（ｋ＝１、２、．．．、ｍ）毎にＳＯＭの全ての出力格子の値ｘｉｊｋ（ｉ，ｊ＝１〜ｎ）を求める。図４（Ａ）は、サンプルデータｘｑを入力したＳＯＭの全出力格子の値ｘｉｊq（ｉ，ｊ＝１〜ｎ）を示す。図４（Ｂ）は、サンプルデータｘｐを入力したＳＯＭの全出力格子の値ｘｉｊq（ｉ，ｊ＝１〜ｎ）を示す。【００５８】
全格子値取得ステップ（ステップＳ３０）で求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性または非類似性を示す度合いを求める（度合い取得ステップ。ステップＳ２２）。すなわち、図４（Ａ）に示されるサンプル入力データベクトルｘｑに対するＭＡＰ全体と図４（Ｂ）に示されるサンプル入力データベクトルｘpに対するＭＡＰ全体との間の類似性(または非類似性)を計る。度合いとしては、式２で示されるようなサンプルｑおよびｐ間の類似性(または非類似性)を示す行列Ｖｐｑ（ｐ、ｑ＝１〜ｍ。ｐ、ｑは異なる。）を用いることができる。行列Ｖｐｑの値は、サンプルデータ同士が似ているほど小さく、逆に異なるほど大きくなるため、行列Ｖｐｑは距離行列と言ってもよい。【００５９】
【数２】
2008056638.tif 000004
【００６０】
度合い取得ステップ（ステップＳ３２）で求めた各入力データベクトル間の度合い（距離行列Ｖｐｑ。ｐ、ｑ＝１〜ｍ。ｐ、ｑは異なる。）に多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める（布置ステップ。ステップＳ３４）。上述のように、本明細書では類似性（または非類似性）行列Ｖｐｑとしてユークリッド距離を使用した。多次元尺度構成法のプログラムとしては、SPSS（登録商標）１３．０．１のProxscalを使用した。 【００６１】
以上説明したように、本発明の実施例２によれば、実施例１とは異なり所定の非線形多変量解析法として、発明者らが開発した指紋照合的ＳＯＭ法を適用した。まず、各入力データベクトルによる学習毎に２次元ＳＯＭの全格子の値を求める（全格子値取得ステップ）。次に、全格子値取得ステップで求めた入力データベクトル毎の２次元ＳＯＭの全格子の値に基づき、各入力データベクトル間の類似性または非類似性を示す度合いを求める（度合い取得ステップ）。度合いとしてはユークリッド距離を使用した。度合い取得ステップで求めた各入力データベクトル間の度合い（距離行列Ｖｐｑ。ｐ、ｑ＝１〜ｍ。ｐ、ｑは異なる。）に多次元尺度構成法を適用して、各入力データベクトル間の度合いを満足する２次元上の点を求める（布置ステップ）。【００６２】
以上のように、実施例２においても実施例１と同様に、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができる。
【実施例３】
【００６３】
実施例３では、所定の非線形多変量解析法として、カーネル（Kernel）主成分分析（principal component analysis : ＰＣＡ）法を適用した。まず、カーネルＰＣＡ法について概略を説明する。【００６４】
カーネルＰＣＡとは、B.Scholkopfにより１９８８年に発表された非線形主成分分析である（B.Sch&ouml;lkopf. A.Smola. K.M&uuml;ller. Nonlinear Component Analysis as a Kernel
Eigenvalue Problem. Neural Computation: 10: 1299−1319: 1998．、 麻生英樹他“統計科学のフロンティア６：パターン認識と学習の統計学”;岩波書店（２００３））。線形の主成分分析では、データ行列Ｘの分散共分散行列の固有値問題を解くことで求められた固有ベクトルＡと、データ行列Ｘとから以下の式３のように主成分Ｚが求められる。 【００６５】
【数３】
2008056638.tif 000005
【００６６】
次に、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対するカーネルＰＣＡ法の適用について説明する。図６は、本発明の実施例３におけるカーネル主成分分析の概念図を示す。図６（Ａ）に示される２次元空間では、グループＧａ、ＧｂおよびＧｃに関し線形主成分分析を行うことはできない。そこで、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを、図６（Ｂ）に示されるような３次元空間（一般的には高次元特徴空間。場合によっては無限大次元空間；Hilbert空間）ηに写像し、η上で線形主成分分析を行う。その後、再び図６（Ｃ）に示されるような元の空間（２次元空間）上に写像することにより、非線形の主成分分析を実現する。但し、データを直接高次元特徴空間ηに写像することは困難なので、カーネルトリックという手法を用いて高次元特徴空間η内での解析を実現する。【００６７】
カーネルトリックとは、データを高次元特徴空間η内に写像し、高次元特徴空間η内で線形モデルｆ（ｘ）を適用するときに、直接データを写像するのではなく、カーネル関数Ｋ＝ｋ（ｘ，ｙ）を用いて高次元特徴空間ηでのデータの内積を求めることにより、計算の困難さを回避する方法である。カーネル関数は以下の２つの定義（式４および５）によって定義され、且つ次のMercerの定理（式Ｍ１およびＭ２）を満たしている必要がある。 【００６８】
定義１．式４で示されるような対称性を持つ。 【００６９】
【数４】
2008056638.tif 000006
【００７０】
定義２．任意のＮ＞１、任意のｘ１，．．．，ｘＮ（いずれも対象全体の集合Ｘ（入力空間）の要素）に対して次の式５を満たし、半正定値性を満たす（Ｒは実空間）。【００７１】
【数５】
2008056638.tif 000007
【００７２】
定義１および２より、任意のMercerカーネルＫに対して式Ｍ２を満たすような写像（式Ｍ１）が存在する（Mercerの定理）。【００７３】
【数６】
2008056638.tif 000008
【００７４】
上述のMercerの定理を満たした式６で示すように、カーネル関数はΦで写像した高次元特徴空間ηにおけるデータベクトルの内積となる。【００７５】
【数７】
2008056638.tif 000009
ここで、カーネル関数を用いて高次元特徴空間ηでの線形モデルを表すことを考える。まず、通常空間での線形モデルｆ（ｘ，θ）を重みベクトルωとバイアスｂとを用いて、式７のように表したとき（式７でｄは入力空間の次元数）、重みベクトルωを係数ベクトルαを用いてデータベクトルｘの線形結合で表すと、式８のようになる。【００７６】
【数８】
2008056638.tif 000010
【００７７】
この時、線形モデルｆ（ｘ）は、式９のようにデータベクトルｘとｘｉとの内積で表される。【００７８】
【数９】
2008056638.tif 000011
【００７９】
同様にして、高次元特徴空間η上での重みベクトルωと線形モデルｆ（Φ(x))を表すと、 式１０および１１のようになる。【００８０】
【数１０】
2008056638.tif 000012
【００８１】
【数１１】
2008056638.tif 000013
【００８２】
よって、カーネル関数を用いることで、高次元特徴空間η上での線形モデルは、式１２のようにカーネル関数で表すことができる。これがカーネルトリックである。【００８３】
【数１２】
2008056638.tif 000014
【００８４】
主なカーネル関数には、式１３に示されるようなガウシアンカーネル（Gaussian kernel）、または式１４ に示されるような多項式カーネルがある。【００８５】
【数１３】
2008056638.tif 000015
【００８６】
【数１４】
2008056638.tif 000016
【００８７】
次に、カーネルＰＣＡのアルゴリズムについて説明する。Φで写像した高次元特徴空間η内でのデータｘｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｍ)に対する分散共分散行列Ｖは、式１５で表される。【００８８】
【数１５】
2008056638.tif 000017
【００８９】
Ｖの固有値、固有ベクトルを各々λ、ωとすると、固有値問題は、式１６のようになる。【００９０】
【数１６】
2008056638.tif 000018
【００９１】
ここで、式１７で示されるように、【００９２】
【数１７】
2008056638.tif 000019
【００９３】
となる係数αをおくと、固有値問題は、データｘｉに対するカーネル行列Ｋを用いて、式１８のようにかける。【００９４】
【数１８】
2008056638.tif 000020
【００９５】
主成分Ｚは、式１９のようになる。【００９６】
【数１９】
2008056638.tif 000021
【００９７】
カーネルＰＣＡのプログラムはGist２．２（http://microarray.cpmc.columbia.edu/gist/index.html）を使用し、カーネル関数としては、一般によく利用されるGaussianカーネルを用いた。【００９８】
以上説明したように、本発明の実施例３によれば、実施例１等とは異なり所定の非線形多変量解析法として、カーネルＰＣＡ法を適用した。すなわち、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間ηに写像し、η上で線形主成分分析を行う。その後、再び元の空間上に写像することにより、非線形の主成分分析を実現する。【００９９】
以上のように、実施例３においても実施例１等と同様に、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができる。
【実施例４】
【０１００】
実施例４では、所定の非線形多変量解析法として、非線形サポートベクタマシン（support vector machine : ＳＶＭ）法を適用した。まず、非線形ＳＶＭ法について概略を説明する。【０１０１】
ＳＶＭは、V.N.Vapnikらによって１９９５年に提案された教師ありパターン分類手法であり（麻生英樹他“統計科学のフロンティア６：パターン認識と学習の統計学”;岩波書店（２００３）、V. Vapnik. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, N.Y., 1995.）、２群の分類に使われる。線形ＳＶＭでは、１か−１のラベルを持つ２群のデータを直線あるいは超平面で分離しているが、非線形ＳＶＭでは上述したカーネルトリックを用いて高次元特徴空間η上で線形ＳＶＭを行うことにより、非線形判別を行う。【０１０２】
次に、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対する非線形ＳＶＭ法の適用について説明する。図７は、本発明の実施例４における非線形ＳＶＭの概念図を示す。図７（Ａ）に示される２次元空間では、グループＧａおよびＧｂに関し線形分離（線形ＳＶＭ）を行うことはできない。そこで、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを、図７（Ｂ）に示されるような３次元空間（一般的には高次元特徴空間。場合によっては無限大次元空間；Hilbert空間）ηに写像し、η上で線形ＳＶＭを行うことにより、非線形ＳＶＭを実現する。但し、データを直接高次元特徴空間ηに写像することは困難なので、実施例３と同様にカーネルトリックという手法を用いて高次元特徴空間η内での解析を実現する。【０１０３】
次に、ＳＶＭのアルゴリズムについて説明する。線形ＳＶＭでは式２０で示される識別関数によって脳画像データがどちらの群（群ＧａまたはＧｂ）に分類されるかを調べる。図７（Ｂ）に示されるように、この時、識別境界３０はそれぞれの群（群ＧａまたはＧｂ）のデータのうち、最も他群に近い部分のデータのみが識別境界３０の作成に寄与する。この識別境界の作成に寄与したデータのことをサポートベクター３２と呼ぶ。 【０１０４】
【数２０】
2008056638.tif 000022
【０１０５】
ここで、ωは重みベクトルであり、ｂはバイアス項である。ｆ（ｘ）＝０となるｎ−１次元の超平面が識別境界となる。このωとｂとを求めるためには、式２１で示される目的関数を最小化すればよい。【０１０６】
【数２１】
2008056638.tif 000023
【０１０７】
ここで、ｙｉはラベルであり、１か−１の値をとる。εはスラック変数であり、超平面で２群（群ＧａまたはＧｂ）を分離することができないときに、ある程度の誤判別を認めるためのパラメータである。Ｃはどの程度誤判別を認めるかを示すパラメータであり、ＳＶＭの使用時に実験的に設定する。【０１０８】
あるいは、ラグランジェの乗数αに対するラグランジェの未定乗数法を用いて、式２２で示されるように目的関数を変形することもできる。【０１０９】
【数２２】
2008056638.tif 000024
【０１１０】
非線形ＳＶＭでは、Φで写像した高次元特徴空間η内での重みωは係数αを用いて、式２３のように表される。【０１１１】
【数２３】
2008056638.tif 000025
【０１１２】
識別関数は、式２４のように表される。【０１１３】
【数２４】
2008056638.tif 000026
【０１１４】
このとき、目的関数は、式２５のように表される。【０１１５】
【数２５】
2008056638.tif 000027
【０１１６】
ＳＶＭのプログラムはGist２．２（http://microarray.cpmc.columbia.edu/gist/index.html）を使用し、カーネル関数としては、一般によく利用されるGaussianカーネルを用いた。【０１１７】
以上説明したように、本発明の実施例４によれば、実施例１等とは異なり所定の非線形多変量解析法として、非線形ＳＶＭ法を適用した。すなわち、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間ηに写像し、η上で線形ＳＶＭ法を行うことにより、非線形判別を実現する。【０１１８】
以上のように、実施例４においても実施例１等と同様に、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができる。
【実施例５】
【０１１９】
実施例５では、所定の非線形多変量解析法として、カーネル判別分析（Kernel Fisher discriminant analysis）法を適用した。まず、カーネル判別分析法について概略を説明する。【０１２０】
カーネル判別分析法はS.Mika らによって１９９９ 年に提案された教師あり非線形判別分析法である（麻生英樹他“統計科学のフロンティア６：パターン認識と学習の統計学”;岩波書店(2003)、S. Mika, G. R&auml;tsch, J. Weston, B. Sch&ouml;lkopf, and K.R. M&uuml;ller. Fisher discriminant analysis with kernels. Neural Networks for Signal Processing IX:41-48: 1999、S.Mika, A.J. Smola, and B. Sch&ouml;lkopf. An improved training algorithm for kernel fisher discriminants. Proc. AISTATS: 98-104: 2001）。判別分析はＳＶＭと同様に教師つき分類手法であるが、ＳＶＭが識別境界を作成するときに識別境界に近い一部のサポートベクターのみを利用するのに対し、カーネル判別分析では全てのデータを利用する。他のカーネルトリックを利用した手法と同様、カーネル判別分析もカーネル関数を利用して高次元特徴空間ηでの内積を求め、高次元特徴空間η上で線形判別分析を行い、非線形な判別分析を行う。【０１２１】
次に、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対するカーネル判別分析法の適用について説明する。図８は、本発明の実施例５におけるカーネル判別分析法の概念図を示す。図８（Ａ）に示される２次元空間では、グループＧａおよびＧｂに関し線形分離（線形ＳＶＭ）を行うことはできない。そこで、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを、図８（Ｂ）に示されるような３次元空間（一般的には高次元特徴空間。場合によっては無限大次元空間；Hilbert空間）ηに写像し、η上でカーネル判別分析を行うことにより、非線形判別分析を実現する。但し、データを直接高次元特徴空間ηに写像することは困難なので、実施例３および４と同様にカーネルトリックという手法を用いて高次元特徴空間η内での解析を実現する。【０１２２】
次に、カーネル判別分析法のアルゴリズムについて説明する。線形判別分析では、式２６で示される識別関数によってデータがどちらの群（群ＧａまたはＧｂ）に分類されるかを調べる。【０１２３】
【数２６】
2008056638.tif 000028
【０１２４】
式２６の重みベクトルωは、式２７で示される目的関数Ｊ（ω）を最大化して、図８（Ｂ）で示される群間変動４０（ωＴＳＢω）と群内変動４２ａおよび４２ｂ（ωＴＳＷω）との比が最大になるようにする。【０１２５】
【数２７】
2008056638.tif 000029
【０１２６】
カーネル判別分析では、Φで写像した高次元特徴空間η内での重みωは、係数αとラベルｙ（＝±１）とを用いて、式２８のように表される。【０１２７】
【数２８】
2008056638.tif 000030
【０１２８】
識別関数はカーネル行列Ｋとバイアスｂとを用いて、式２９のように表せる。【０１２９】
【数２９】
2008056638.tif 000031
【０１３０】
この時、最大化するべき目的関数は式３０のようになる。【０１３１】
【数３０】
2008056638.tif 000032
【０１３２】
目的関数は、式３１のように書き換えることができ、確率値で判別することができる。【０１３３】
【数３１】
2008056638.tif 000033
【０１３４】
式３１において、ε、ｂは補助的に用いられるスラック変数であり、Ｃは正則化の度合いを制御するパラメータである。ある脳画像データがある群（群ＧａまたはＧｂ）に属している確率Ｐは、式３２のように表すことができる。【０１３５】
【数３２】
2008056638.tif 000034
【０１３６】
カーネル判別分析のプログラムは、比較的新しい手法であるため、発明者らが作成した。カーネル関数としては、一般によく利用されるGaussian カーネルを用いた。【０１３７】
以上説明したように、本発明の実施例５によれば、実施例１等とは異なり所定の非線形多変量解析法として、カーネル判別分析法を適用した。ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを所定のカーネル関数を用いたカーネルトリックにより高次元特徴空間ηに写像し、高次元特徴空間η上で線形判別分析法を行うことにより、非線形判別を行う。線形判別分析法では、脳画像データをいずれかの群（群ＧａまたはＧｂ）に分類する際に用いる識別関数中の重みωを、群間変動４０（ωＴＳＢω）と群内変動４２ａおよび４２ｂ（ωＴＳＷω）との比により表される目的関数Ｊ（ω）を最大化して求める。あるいは、ある脳画像データがある群（群ＧａまたはＧｂ）に属している確率値Ｐで判別可能なように、上記目的関数を式３１等のような所定の式に書換えることができる。【０１３８】
以上のように、実施例５においても実施例１等と同様に、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができる脳画像診断支援方法等を提供することができる。さらに、診断の困難な疾患の判別において、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができる。所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、所定の方式、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができる。
【実施例６】
【０１３９】
上述した実施例１乃至５の各脳画像診断支援方法は、脳画像データに対する脳画像診断支援をコンピュータに実行させるための脳画像診断支援プログラム（コンピュータ・プログラム）として構成することができる。すなわち、コンピュータに、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに対し、実施例１乃至５で説明した所定の非線形多変量解析法を適用して分類させることにより、画像診断支援を実行させるための脳画像診断支援プログラムとして実現することができる。実施例１乃至５で説明した各脳画像診断支援方法のフローチャートおよび／またはアルゴリズムは、脳画像診断支援プログラムのフローチャートおよび／またはアルゴリズムとして用いることができる。【０１４０】
図９は、本発明の脳画像診断支援プログラムを実行するコンピュータの内部回路５０を示すブロック図である。図９に示されるように、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、画像制御部５６、コントローラ５７、入力制御部５９および外部インタフェース（Interface : Ｉ／Ｆ）部６１はバス６２に接続されている。図９において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ５２、ディスク５８ａまたはＣＤ−ＲＯＭ５８ｎ等の記録媒体（脱着可能な記録媒体を含む）に記録されている。ディスク５８ａには、入力した、ＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データを記録しておくことができる。このコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ５２からバス６２を介し、またはディスク５８ａ若しくはＣＤ−ＲＯＭ５８ｎ等の記録媒体からコントローラ５７を経由してバス６２を介しＲＡＭ５３へロードされる。画像制御部５６は、ディスク５８ａ等に記録されたＳＰＥＣＴ等の所定の方式で撮像された複数の被験者の脳画像データに、所定の非線形多変量解析法を適用して分類した結果を表示するためのデータをＶＲＡＭ５５へ送出する。表示装置５４はＶＲＡＭ５５から送出された上記データに基づいて分類した結果を表示するディスプレイ等である。ＶＲＡＭ５５は表示装置５４の一画面分のデータ容量に相当する容量を有している画像メモリである。入力操作部６０はコンピュータに入力を行うためのマウス、テンキー等の入力装置であり、入力制御部５９は入力操作部６０と接続され入力制御等を行う。外部Ｉ／Ｆ部６１は、例えばインターネットまたはＬＡＮ等の外部の通信網（不図示）と接続する際のインタフェース機能を有している。【０１４１】
上述のようにＣＰＵ５１が本発明のコンピュータ・プログラムを実行することにより、本発明の目的を達成することができる。当該コンピュータ・プログラムは上述のようにＣＤ−ＲＯＭ５８ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ５１に供給することができ、当該コンピュータ・プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ５８ｎ等の記録媒体も同様に本発明を構成することになる。当該コンピュータ・プログラムを記録した記録媒体としては上述された記録媒体の他に、例えばメモリ・カード、メモリ・スティック、ＤＶＤ、光ディスク、ＦＤ等を用いることができる。
【実施例７】
【０１４２】
上述の実施例１乃至５において、各非線形多変量解析の適用につき説明した。本実施例７では、脳血流ＳＰＥＣＴデータへの適用結果について説明する。【０１４３】
本願発明は願書記載の発明者の共同により行われたことは勿論であるが、解析に用いたデータは、徳島大学病院で測定され、旧第一ラジオアイソトープ研究所（現富士フイルムＲＩファーマ株式会社）より提供された、Talairach の標準脳に変換済みの三次元ＳＰＥＣＴ脳画像データを用いた。疾病の種類は、アルツハイマー病（２例）、レビー小体型認知症（４例）、ハンチントン舞踏病（１例）、パーキンソン病（１９例）、進行性核上性麻痺（２例）の５種類である。各疾病の診断は、徳島大学病院の医師によって行われたが、あくまでも診断当時の判断である点に留意されたい。放射性医薬品としては、イオフェタミンが用いられた。イオフェタミンは、投与後２０分から３０分で脳への集積量がピークに達し、その後は時間とともに脳内分布が変化する。そのため、それぞれの症例について、薬剤投与３０分後と３時間後にＳＰＥＣＴを測定した。【０１４４】
１．対象とする疾患
表１は各疾患の症状と脳血流ＳＰＥＣＴ所見を示す（M.J. Firbank, S.J. Colloby, D.J. Burn, I.G. McKeith, and J.T. O’Brien. Regional cerebral blood flow in Parkinson’s disease with and without dementia. NeuroImage :20: 1309-1319: 2003、西村恒彦“改訂版最新脳ＳＰＥＣＴ／ＰＥＴの臨床”；メジカルビュー社(2002)）【０１４５】
【表１】
2008056638.tif 000035
【０１４６】
２．入力データ選択
Talairachの標準脳の全座標点について症例毎に平均０、分散１に標準化して入力データとし、各種手法を適用することも検討した。しかし、各疾患に特徴的でないデータを取り入れてもノイズにしかならないものと思われる。そのため、入力データ選択を行うこととした。すなわち、ＳＰＥＣＴ脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから所定の選択方法により選択した格子点の脳画像データを用いることとした。所定の選択方法としては、ＳＰＥＣＴ所見で異常が見られる臨床的に重要な座標のデータのみを使うことも考えられるが、既知の所見以外の部位でも重要な血流低下が存在する可能性も捨てきれないため、可能な範囲で客観的な入力データ選択を行うこととした。【０１４７】
図１０は、本発明の実施例７における入力データ選択方法の流れをフローチャートで示す。図１１および図１２は、入力データ選択方法を説明するための概略的なグラフであり、いずれも横軸はTalairachの標準脳の全格子点（座標点）に任意に番号を付して並べたものであり、図１１の縦軸は脳血流ＳＰＥＣＴデータ値、図１２の縦軸は脳血流ＳＰＥＣＴデータ値の絶対値（後述）である。例えば、図１１（Ａ）に示されるように、格子点ｉの脳血流ＳＰＥＣＴデータ値はＳｉである。以下、図１０乃至１２を用いて入力データ選択方法を説明する。【０１４８】
ステップＳ４０に示されるように、ＳＰＥＣＴ脳画像データとして、撮像された全格子点の脳画像データから、以下のステップＳ４２〜Ｓ４８に示される所定の選択方法により選択した格子点のＳＰＥＣＴ脳画像データを用いるものとする。【０１４９】
まず、撮像された全格子点のＳＰＥＣＴ脳画像データを、疾患によらず（３次元の）全格子点で所定の平均値および所定の分散値に標準化する（標準化ステップ。ステップＳ４２）。所定の平均値としては０が好適であり、所定の分散値としては１が好適であるが、これらの値に限定されるものではない。【０１５０】
次に、標準化ステップ（ステップＳ４２）で標準化された全格子点のＳＰＥＣＴ脳画像データに対し、疾患毎に各格子点について平均化し、当該各格子点における疾患毎の標準（脳血流）データとする（標準データ取得ステップ。ステップＳ４４）。すなわち、標準化ステップ（ステップＳ４２）で疾患によらず全格子点で（平均値＝０、分散値＝１）等に標準化されたＳＰＥＣＴ脳画像データに対し、本標準データ取得ステップ（ステップＳ４４）では、疾患毎に全格子点について平均化する。図１１（Ａ）は、パーキンソン病に関し各格子点（横軸）について平均化した標準（脳血流）データ（縦軸）を示す。図１１（Ａ）に示されるように、格子点ｉでは標準（脳血流）データはＳｉという最大値を示しており、格子点ｊでは標準（脳血流）データはＳｉより小さい２番目程度のピーク値を示しており、格子点ｋでは標準（脳血流）データは０を示している。図１１（Ｂ）は、アルツハイマー病に関し各格子点（横軸）について平均化した標準（脳血流）データ（縦軸）を示す。図１１（Ｂ）に示されるように、格子点ｉでは標準（脳血流）データは最大値ではないがＳｉとほぼ同様の値を示しており、格子点ｊでは標準（脳血流）データは最大値を示しており、格子点ｋでは標準（脳血流）データは０ではない値を示している。図１１（Ｃ）は、レビー小体型認知症に関し各格子点（横軸）について平均化した標準（脳血流）データ（縦軸）を示す。図１１（Ｃ）に示されるように、格子点ｉでは標準（脳血流）データは最大値より少し下がった値を示しており、格子点ｊでは標準（脳血流）データは小さなピーク値を示しており、格子点ｋでは標準（脳血流）データは最大値に次ぐ値を示している。【０１５１】
続いて、２つの疾患の組合せ毎に、標準データ取得ステップ（ステップＳ４４）で得られた各格子点における疾患毎の標準（脳血流）データの差の絶対値を求める（差の絶対値取得ステップ。ステップＳ４６）。【０１５２】
図１２（Ａ）は、図１１（Ａ）に示されるパーキンソン病の場合の標準（脳血流）データと図１１（Ｂ）に示されるアルツハイマー病の場合の標準（脳血流）データとの差の絶対値（縦軸）を求めた例を示す。図１１（Ａ）および（Ｂ）に示されるように、格子点ｉでは各疾患において最大値またはそれに次ぐ値となっている。このため、両者の差の絶対値を求めると、図１２（Ａ）（の縦軸）に示されるように、極めて小さい値となっている。これは、格子点ｉが両疾患で同様の脳血流低下を示している部位であることを示している。一方、図１１（Ａ）および（Ｂ）に示されるように、格子点ｊではパーキンソン病は比較的小さな値を示しているのに対し、アルツハイマー病では最大値を示している。このため、両者の差の絶対値を求めると、図１２（Ａ）（の縦軸）に示されるように、ほぼ最大値となっている。これは、格子点ｊが両疾患で異なる脳血流低下を示している部位であることを示している。図１１（Ａ）および（Ｂ）に示されるように、格子点ｋではパーキンソン病はほぼ０に近い値を示しているのに対し、アルツハイマー病ではある程度大きな値を示している。このため、両者の差の絶対値を求めると、図１２（Ａ）（の縦軸）に示されるように、小さなピーク値を示している。これは、格子点ｋが両疾患でやや異なる脳血流低下を示している部位であることを示している。図１２（Ａ）の円Ｒａに示されるように、両疾患で異なる脳血流低下を示している部位はほぼ１箇所に固まっている。【０１５３】
図１２（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示されるパーキンソン病の場合の標準（脳血流）データと図１１（Ｃ）に示されるレビー小体型認知症の場合の標準（脳血流）データとの差の絶対値（縦軸）を求めた例を示す。図１１（Ａ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｉでは各疾患において最大値またはそれより少し小さい値となっている。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｂ）（の縦軸）に示されるように、極めて小さい値となっている。これは、格子点ｉが両疾患で同様の脳血流低下を示している部位であることを示している。一方、図１１（Ａ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｊでは両疾患共ほぼ同様の値を示している。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｂ）（の縦軸）に示されるように、小さな値となっている。これは、格子点ｊが両疾患でほぼ同様の脳血流低下を示している部位であることを示している。図１１（Ａ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｋではパーキンソン病はほぼ０に近い値を示しているのに対し、レビー小体型認知症では最大値に次ぐ値を示している。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｂ）（の縦軸）に示されるように、ほぼ最大値となっている。これは、格子点ｋが両疾患で異なる脳血流低下を示している部位であることを示している。図１２（Ｂ）の円Ｒｂに示されるように、両疾患で異なる脳血流低下を示している部位はほぼ１箇所に固まっている。【０１５４】
図１２（Ｃ）は、図１１（Ｂ）に示されるアルツハイマー病の場合の標準（脳血流）データと図１１（Ｃ）に示されるレビー小体型認知症の場合の標準（脳血流）データとの差の絶対値（縦軸）を求めた例を示す。図１１（Ｂ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｉでは各疾患において最大値に次ぐ値またはそれより少し小さい値となっている。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｃ）（の縦軸）に示されるように、極めて小さい値となっている。これは、格子点ｉが両疾患でほぼ同様の脳血流低下を示している部位であることを示している。一方、図１１（Ｂ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｊではアルツハイマー病では最大値を示しているのに対し、レビー小体型認知症では比較的小さい値を示している。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｂ）（の縦軸）に示されるように、最大値を示している。これは、格子点ｊが両疾患で異なる脳血流低下を示している部位であることを示している。図１１（Ｂ）および（Ｃ）に示されるように、格子点ｋではアルツハイマー病比較的小さい値を示しているのに対し、レビー小体型認知症では最大値に次ぐ値を示している。このため、両疾患の差の絶対値を求めると、図１２（Ｃ）（の縦軸）に示されるように、最大値に次ぐピーク値を示している。これは、格子点ｋが両疾患でやや異なる脳血流低下を示している部位であることを示している。図１２（Ｃ）の円Ｒｃに示されるように、両疾で患異なる脳血流低下を示している部位は２箇所（以上）に固まっている場合もある。【０１５５】
図１０に戻り、差の絶対値取得ステップ（ステップＳ４６）で求められた差の絶対値の大きい格子点から全格子点数の所定の割合まで格子点を選択する（選択ステップ。ステップＳ４８）。上述のように、両疾患の標準（脳血流）データの差の絶対値を求めることにより、両疾患で異なる脳血流の低下を示している部位（格子点または円Ｒａ等）を見出すことができる。従って、この円Ｒａ等に含まれる部位（格子点）から選択していけば、両疾患を判別しやすい格子点のデータを入力データとして選択していくことができる。【０１５６】
Talairachの標準脳の全座標点について上述の５症例毎に、平均値０、分散値１に標準化したデータに対して上述した入力データの選択を行った後のデータ（「選択座標１」と言う。）に実施例１から５の各種手法を適用した。その結果、ＳＰＥＣＴ所見が特に異なるハンチントン舞踏病と進行性核上性麻痺とは比較的良好に分類された。次に、分類が比較的困難と考えられたアルツハイマー病、レビー小体型認知症、パーキンソン病のみでTalairachの標準脳の全座標点について上記３症例毎に、平均値０、分散値１に標準化したデータに対して上述した入力データ選択を行った後のデータ（「選択座標２」と言う。）に実施例１から５の各種手法を適用した。選択座標１と選択座標２とは共に、上述した選択する格子点の数（選択座標数）が全座標数のほぼ１０％（全格子点数の所定の割合）となるようにした。【０１５７】
教師あり学習であるＳＶＭおよびカーネル判別分析は、本来なら疾患毎に分類すべきところであるが、パーキンソン病以外は症例数が少ないため、本明細書ではパーキンソン病とその他の疾患とに分類することとした。なお、ＳＶＭおよびカーネル判別分析は、Jackknife 法により、validation を行った。Jackknife 法とは、ｎ例のデータのうち、ｎ−１例を教師データ、残りの１例を分類データとし、全データについて順次分類を行う手法である。【０１５８】
３．各手法のパラメータ
ＳＯＭはsom_pak３．１を利用し、パラメータは表２に示されるようにした。【０１５９】
【表２】
2008056638.tif 000036
【０１６０】
表２で、toporogy typeは勝者ニューロンの近傍の形状でありrectは長方形を示す。六角形としてもよい。Neighborhood typeは近傍関数の種類であり、gaussianは式１３のガウシアンカーネルのような関数を示す。x-dimensionおよびy-dimensionは上記近傍の形状のサイズであり、２０×２０（正方形）であることを示す。Training length of first part(TL1)は選択座標１の場合の繰返し数（Ｔ）であり、１０００回であることを示す。Training rate of first part(TR1)は選択座標１の場合の重みωが変化する速度であり、０．０５と比較的遅いことを示す。Radius in first part(RD1)は選択座標１の場合の近傍の初期値であり、６であることを示す。Training length of first part(TL2)は選択座標２の場合の繰返し数（Ｔ）であり、５０００回であることを示す。Training rate of first part(TR1)は選択座標２の場合の重みωが変化する速度であり、０．０１と比較的遅いことを示す。Radius in first part(RD2)は選択座標２の場合の近傍の初期値であり、２であることを示す。指紋照合的ＳＯＭも同様であり、多次元尺度構成法のプログラムとしてはSPSS（登録商標）１３．０．１のProxscalを使用した。【０１６１】
カーネル主成分分析、ＳＶＭは共にGist2.2 を使用したが、入力データの数が多かったため、予めカーネル行列を計算させた後、Gist2.2 を適用した。カーネル関数はGaussian カーネルを利用した。Gist2.2 のパラメータはcoefficient=1 を使用した。カーネル判別分析は筆者作成のプログラムを使用した。カーネル関数はGaussian カーネルを利用した。【０１６２】
結果．
以下、まず教師なし手法（ＳＯＭ、指紋照合的ＳＯＭ、カーネルＰＣＡ）について選択座標１の場合と２の場合とについて結果を示す（図１３〜図１９）。次に、教師あり手法（ＳＶＭ、カーネル判別分析）について選択座標１の場合と２の場合とについて結果を示す（図２０〜図２５）。図１３〜図１９において、原図では橙色の菱形がアルツハイマー病のラベルを示し、赤色の正方形がレビー小体型認知症のラベルを示し、青色の円がハンチントン舞踏病のラベルを示し、茶色の円がパーキンソン病のラベルを示し、紫色の菱形が進行性核上性麻痺のラベルを示す。出願ではモノクロとなってしまうため、便宜上図１３の場合についてのみ各ラベルの区別を文言で示し、他の図１４〜図２５については一部のラベルについてのみ区別を文言で示す。図１３〜図２５における各座標値は用いる関数の値によるものであり、座標値よりその分布（分類結果）が重要である。【０１６３】
教師なし手法の結果．
選択座標１（ＳＯＭ）．
図１３は、選択座標１使用時におけるＳＯＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。図１３に示されるように、パーキンソン病、レビー小体型認知症、進行性核上性麻痺は良く分類されている。【０１６４】
選択座標１（指紋照合的ＳＯＭ）．
図１４は、選択座標１使用時における指紋照合的ＳＯＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。図１３に示されるように、パーキンソン病は良く分類されている。【０１６５】
選択座標１（カーネルＰＣＡ）．
図１５は、選択座標１使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す。経過時間は３０分後である。図１５に示されるように、パーキンソン病、進行性核上性麻痺は良く分類されている。【０１６６】
選択座標１（カーネルＰＣＡ）．
図１６は、選択座標１使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す。経過時間は３時間後である。図１５と比較すると、時間の経過により、パーキンソン病はさらに良く分類され、レビー小体型認知症が良く分類されるようになっている。【０１６７】
選択座標２（ＳＯＭ）．
図１７は、選択座標２使用時におけるＳＯＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。【０１６８】
選択座標２（指紋照合的ＳＯＭ）．
図１８は、選択座標２使用時における指紋照合的ＳＯＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。図１８に示されるように、パーキンソン病は良く分類されている。【０１６９】
選択座標２（カーネルＰＣＡ）．
図１９は、選択座標２使用時におけるカーネルＰＣＡの結果を示す。経過時間は３０分後である。図１９に示されるように、パーキンソン病は良く分類されている。【０１７０】
教師あり手法の結果．
選択座標１（ＳＶＭ）．
図２０は、選択座標１使用時におけるＳＶＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。図２０に示されるように、各疾患は良く分類されている。【０１７１】
選択座標１（カーネル判別分析）．
図２１は、選択座標１使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す。経過時間は３０分後である。図２１において、カーネル判別分析は０以上がパーキンソン病である。【０１７２】
選択座標１（カーネル判別分析）．
図２２は、選択座標１使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す。経過時間は３０分後である。図２１と異なり、あるデータがある疾患に属している確率値で判別可能なように目的関数を書換えた場合（式３２）の例である。図２２において、カーネル判別分析確率は０．５以上がパーキンソン病である。【０１７３】
選択座標２（ＳＶＭ）．
図２３は、選択座標２使用時におけるＳＶＭの結果を示す。経過時間は３０分後である。図２３に示されるように、各疾患は良く分類されている。【０１７４】
選択座標２（カーネル判別分析）．
図２４は、選択座標２使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す。経過時間は３０分後である。図２４において、カーネル判別分析は０以上がパーキンソン病である。【０１７５】
選択座標２（カーネル判別分析）．
図２５は、選択座標２使用時におけるカーネル判別分析の結果を示す。経過時間は３０分後である。図２４と異なり、あるデータがある疾患に属している確率値で判別可能なように目的関数を書換えた場合（式３２）の例である。図２５において、カーネル判別分析確率は０．５以上がパーキンソン病である。【０１７６】
以上示してきたように、入力データ選択を使用した場合、教師なし手法に関しては、カーネル主成分分析および指紋照合的ＳＯＭ法で良好な分類ができた。これは、疾患毎に特徴的な部位を選択できたためと思われる。進行性核上性麻痺およびハンチントン舞踏病は、他の疾患と脳血流ＳＰＥＣＴの血流低下部位が異なるため、選択座標１使用時に他の疾患と良好に分類できたと考えられる。血流低下部位が比較的似ているアルツハイマー病、レビー小体型認知症、パーキンソン病についても、選択座標２を使用することで比較的良好に分類できた。教師あり手法に関しては、症例数を増やす必要があるように思われる。教師なし手法である程度分類できているため、疾患毎に十分な症例数があればさらに適切な識別境界を設定し、良好な分類ができると思われる。【０１７７】
以上の結果は、本発明の脳画像診断支援方法等が、読影者の主観が入らない統計学的な評価法であって、且つ画像診断を行うことができるものであることを示している。さらに、本発明の脳画像診断支援方法等が、診断の困難な疾患の判別（例えば、アルツハイマー病、レビー小体型認知症、パーキンソン病等）において、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ結果に対して、安定した判断基準を提示することができるものであることを示している。加えて、本発明の脳画像診断支援方法等が、所定の非線形多変量解析法を適用して分類するため、例えば脳血流ＳＰＥＣＴ法で撮像された脳血流ＳＰＥＣＴ画像と疾病という変量との間の関係のように、必ずしも単純な線形関係で説明できるとは限らない関係に対しても有効な脳画像診断支援方法等を提供することができるものであることを示している。
【実施例８】
【０１７８】
実施例８では、上述した実施例２の指紋照合的ＳＯＭ法における２次元ＳＯＭの格子の値について具体的に説明する。２次元ＳＯＭの格子の値は、入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離に基づき算出された重み付き距離とすることができる。以下、当該重み付き距離の算出方法について説明する。なお、実施例８で用いる記号、添え字類は上述した各実施例とは異なる点があるため、注意されたい。【０１７９】
１）指紋照合型自己組織化ニューラルネットワーク（Fingerprint verification type SOM）
図２６は指紋照合的ＳＯＭの考え方を示す。従来のＳＯＭが、勝者ニューロン（図２６（Ａ）および（Ｂ）で最も赤い格子（各々矢印Ａ、Ｂで示す。）の位置だけを採択していたのに対し、指紋照合型ＳＯＭでは、敗者ニューロン（矢印Ａ、Ｂで示される位置の他のすべての格子）の値も考慮に入れる。アルゴリズムは、以下のようである。【０１８０】
１．サンプルデータxl,i(l=1,...,k, i=1,...,h)と格子点vj,i(j=1,...,sxs, i=1,...,h)間の距離zj,l(j=1,...,sxs,l=1,...,k)を算出する。サンプルデータxl,iは上述した実施例におけるサンプル入力データベクトルに相当し、格子点vj,iはＳＯＭ参照ベクトルに相当する。実施例２と異なり、格子点vj,iでは添え字に関して二次元をまとめて添え字ｊとし、その範囲をj=1,...,sxsとしている。つまり、実施例２では一次元毎の格子点の数をｎと表記しているが、実施例８ではｓを用いて表記している。【０１８１】
距離zj,l（入力データベクトルと参照ベクトルとの間の所定の距離）を算出する際の第１段階目の重みとしてwjを適用する。このwは上述した実施例における参照ベクトルとは異なるため注意されたい。ＳＯＭ参照ベクトルにおいて、変数（参照ベクトルの各要素）毎に標準偏差を算出する。この標準偏差は格子点数分ある参照ベクトルの要素から算出される標準偏差である。標準偏差が上位α％であればwj=1、その他はwj=0とし、標準偏差の大きい変数のみを指紋マップ作成に利用する。【０１８２】
２．更に第２段階目の重みとしてηj,l (j=1,...,sxs l=1,...,k)を適用した。式３３に示されるように、case毎（サンプルデータ毎）に距離zjの中央値Me、最大値zmax、最小値zminを求める。【０１８３】
式３３
【数３３】
2008056638.tif 000037
【０１８４】
ここで、式３４および３５に示されるように、【０１８５】
式３４、３５
【数３４】
2008056638.tif 000038
【０１８６】
であり、aは正の任意入力とする。重みηjは式３６のようになる。【０１８７】
式３６
【数３５】
2008056638.tif 000039
【０１８８】
case毎の各格子点における重み付き距離yjは式３７に示されるように、【０１８９】
式３７
【数３６】
2008056638.tif 000040
【０１９０】
として算出される。以上で計算されたyjが指紋マップを構成する。これを全caseに対し適用し、yj,l (j=1,...,sxs, l=1,...,k)を求める。実施例８における重み付き距離Yjは、実施例２で説明したＳＯＭの出力格子の値ｘｉｊｋ（ｉ，ｊ＝１，．．．，ｎ）に対応する。【０１９１】
３．case毎に作成された指紋マップの類似性（非類似性）をミンコフスキー距離等の距離指標を基に算出し、式３８に示される類似度行列Vl,eを作成する。この類似度行列Vl,eは、実施例２における式２の距離行列の一種と考えられる。【０１９２】
式３８
【数３７】
2008056638.tif 000041
【０１９３】
４．類似度行列をＭＤＳ（実施例２における多次元尺度構成法に相当する。）で可視化する。図２７は、実施例８における指紋照合的ＳＯＭによる判別例を示す。図２７において、ＣＢＤは大脳皮質基底核変性症、ＨＡはハンチントン病、ＬＢはレビー小体型認知症、ＭＡは脊髄小脳変性症等、ＰＡはパーキンソン病、ＰＳは進行性核上性麻痺を示す。図２７に示されるように、ＰＳ、ＭＡはよく分離している。【０１９４】
２）教師なし学習からの確率論的判別
指紋照合的ＳＯＭから、新規症例が各症例グループに属する確率を求めるには、既知症例のグループの重心と、新規症例との距離の比＝確率の比と考える。図２８は、教師なし学習からの確率論的判別を説明するための図である。図２８に示されるように、新しい症例（Ｎｅｗ  ｄａｔａ  ｘｎ，ｙｎ）がどのグループ（１，２，３）に属する確率が高いかどうかは、指紋照合的ＳＯＭマップ上の、既知症例より得られた、各グループの重心（グループ１なら星型で示される（ｘ１ｇ、ｙ１ｇ）。他も同様に星型で示す。）と新しいデータ（Ｎｅｗ  ｄａｔａ  ｘｎ，ｙｎ）との間の距離の比（式３９に示される各グループの重心との比Ｐ１：Ｐ２：Ｐ３）で決まる。【０１９５】
式３９
【数３８】
2008056638.tif 000042
【０１９６】
これで、新規症例をどこかのグループに所属させるとすると、式４０に示されるように、【０１９７】
式４０
【数３９】
2008056638.tif 000043
【０１９８】
として、各確率を算出することができる。【０１９９】
以上、本発明を上述の実施例１ないし８に即して説明したが、本発明は上述の実施例１ないし８の構成にのみ限定されるものではなく、本発明の原理に準ずる各種変形、修正を含むことは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【０２００】
本発明の活用例として、ＳＰＥＣＴ等の方式で撮像された、アルツハイマー病、レビー小体型認知症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺およびハンチントン舞踏病等の神経変性疾患の被験者の脳画像データに対する画像診断支援に適用することができる。
【図１】
2008056638.tif 000044
【図２】
2008056638.tif 000045
【図３】
2008056638.tif 000046
【図４】
2008056638.tif 000047
【図５】
2008056638.tif 000048
【図６】
2008056638.tif 000049
【図７】
2008056638.tif 000050
【図８】
2008056638.tif 000051
【図９】
2008056638.tif 000052
【図１０】
2008056638.tif 000053
【図１１】
2008056638.tif 000054
【図１２】
2008056638.tif 000055
【図１３】
2008056638.tif 000056
【図１４】
2008056638.tif 000057
【図１５】
2008056638.tif 000058
【図１６】
2008056638.tif 000059
【図１７】
2008056638.tif 000060
【図１８】
2008056638.tif 000061
【図１９】
2008056638.tif 000062
【図２０】
2008056638.tif 000063
【図２１】
2008056638.tif 000064
【図２２】
2008056638.tif 000065
【図２３】
2008056638.tif 000066
【図２４】
2008056638.tif 000067
【図２５】
2008056638.tif 000068
【図２６】
2008056638.tif 000069
【図２７】
2008056638.tif 000070
【図２８】
2008056638.tif 000071
【国際調査報告】
2008056638.tif 000072
2008056638.tif 000073
2008056638.tif 000074
2008056638.tif 000075
2008056638.tif 000076