(57)【要約】【課題】核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行う際に、SUVの正規性の有無を考慮に入れた、新たな異常集積判定技術を提供すること。【解決手段】核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うために、装置の処理手段にプログラムが実行されることによって該装置が実行する方法であって、異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定することと；前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いることと；を含む。【選択図】図2
2014032069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、装置の処理手段で実行されることにより、前記装置に特定の処理を実行させる命令を備え、前記特定の処理は、
異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定することと；
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いることと；
を含み、ここで、
・  前記正常モデルは、前記放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データを、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成されるヒト一人分の3次元画像データであって、各画素につき少なくとも、前記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられる画像データであり、
・  前記検出対象画像データは、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データに対して、前記正常モデルを作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、前記正常モデルと位置合わせがなされた3次元画像データであって、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられる画像データであり、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味し、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとはみなされないことを意味する、
コンピュータ・プログラム。
【請求項２】
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合の前記異常集積の検出方法は、前記少なくとも1つの画素のSUVをf'(x, y, z)，前記少なくとも1つの画素に対応する前記正常モデルの画素のSUV平均値およびSUV標準偏差をそれぞれf(x, y, z)，g(x, y, z)としたとき、次に定義されるZ-score：
Z-score = {f'(x, y, z) - f(x, y, z)} / g(x, y, z)
を第1の閾値と比べることに依存し、
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合の前記異常集積の検出方法は、前記Z-scoreを前記第2の閾値と比べることと、前記f'(x, y, z)を第3の閾値と比べることとに依存する、請求項1に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３】
前記第3の閾値は、前記少なくとも1つの画素がどの内蔵領域に存在するかに依存する、請求項2に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項４】
前記特定の処理は、
前記検出対象画像データにおける前記正規性を有する画素のうち異常集積が検出された画素の集合と、前記検出対象画像データにおける前記正規性を有さない画素のうち異常集積が検出された画素の集合とに、それぞれ偽陽性削除処理を実行することと；
前記偽陽性削除処理を終えた画素全ての集合に、改めて偽陽性削除処理を実行することと；
前記改めて偽陽性削除処理を実行した後に、前記検出対象画像データに含まれる画素のうちどの画素に異常集積が存在するかを示す情報を保存することと；
を含む、請求項1から3のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項５】
前記特定の処理は、
前記保存した情報に基づいて、前記検出対象画像データと、前記検出対象画像データが取得された被験者と同一人物から過去に取得された、該検出対象画像データと同様の画像データとの間で、Z-scoreの差分を計算することを含む、
請求項4に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項６】
前記正規分布を呈するとみなされるか否かの判断に、Jarque Bera検定が利用される、請求項1から5のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項７】
請求項1から6のいずれかに記載のコンピュータ・プログラムを格納する記憶装置と、該コンピュータ・プログラムを実行する処理手段とを備える、装置。
【請求項８】
核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うための装置であって、
異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定する手段と；
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いる手段と；
を備え、ここで、
・  前記正常モデルは、前記放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データを、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成されるヒト一人分の3次元画像データであって、各画素につき少なくとも、前記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられる画像データであり、
・  前記検出対象画像データは、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データに対して、前記正常モデルを作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、前記正常モデルと位置合わせがなされた3次元画像データであって、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられる画像データであり、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味し、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとはみなされないことを意味する、
装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うことに関連する発明を開示する。
【背景技術】
【０００２】
核医学画像検査は、放射性同位元素で標識された放射性医薬品（トレーサー）を被験者の体内に投与し、その集積の様子をガンマ線検出器等を用いて測定・画像化する検査法である。測定方法の違いにより、PET（Positron Emission Tomography）とSPECT（Single Photon Emission Tomography）とが知られている。測定に使用される放射性医薬品は、測定方法や、検出を目的とする疾患によって異なり、例えばPETを用いたがん検診では、主に2-dexy-2-[18F]fluoro-D-glucose（FDG）が用いられている。FDGは糖代謝が高い組織に集積することが知られており、一方、糖代謝の高さと腫瘍の悪性度には関連があることが知られている。つまり、FDGの集積度の高い部位は、腫瘍が存在する可能性があると考えることができる。
【０００３】
FDGの局所集積量の指標として、SUV（Standardized Uptake Value）という半定量的評価値が汎用されている。これは、放射性同位元素の物理減衰を補正した組織中放射能濃度を、体重あたりの放射性同位元素投与量で除したものである。FDG-PET 検診では、SUVが高い領域を異常領域と判断する。しかし生体内には、脳のように生理的に糖代謝の高い臓器があり、またFDGの排泄経路である腎臓や尿管、膀胱でもFDGの集積が高くなる。このためこれらの臓器では、正常であってもSUVが高くなる。従って、SUVのみで異常と判断することは困難である。
【０００４】
そこで、腫瘍等の疾患を有しない複数の被験者から得られたFDG-PET画像を用いて、SUV分布の正常モデルを予め作っておき、検査対象のSUV分布を正常モデルと比較することによって、疾患の検出を行うことが考えられた。下掲非特許文献1にはそのような技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】浅井智也，鈴木祈史，原武史，他： 体幹部正常SUV モデルを利用したFDG-PET 画像における異常集積の自動検出法．日本医用画像工学会抄録集，2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献1に開示される手法は、検査対象の画像の各画素について、SUVの正常モデルからの乖離の度合いを調べることにより、FDG異常集積の有無を判定することを特徴としている。その際、異なる被験者・異なる測定から得られた核医学画像であっても、解剖学的標準化の後の同一画素に現れるSUVは、正規分布に従うとみなせることを仮定している。ところが実際には、それは自明ではなく、領域によっては、解剖学的標準化の後の同一画素に現れるSUVが、正規分布に従わないと考えなければならない場合もある。
【０００７】
本発明は、かかる事情に鑑みて、標準化後の同一画素に現れるSUVの正規性の有無を考慮に入れた、新たな異常集積判定技術を開発することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の好適な実施形態は、次のようなコンピュータ・プログラムを含む。このプログラムは、核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、装置の処理手段で実行されることにより、前記装置に特定の処理を実行させる命令を備え、前記特定の処理は、
異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定することと；
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いることと；
を含む。ここで、
・  前記正常モデルは、前記放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データを、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成されるヒト一人分の3次元画像データであって、各画素につき少なくとも、前記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられる画像データであり、
・  前記検出対象画像データは、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データに対して、前記正常モデルを作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、前記正常モデルと位置合わせがなされた3次元画像データであって、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられる画像データであり、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味し、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとはみなされないことを意味する。
【０００９】
本発明の好適な実施形態は、次のような装置を含む。この装置は、核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うための装置であって、
異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定する手段と；
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いる手段と；
を備える。ここで、
・  前記正常モデルは、前記放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データを、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成されるヒト一人分の3次元画像データであって、各画素につき少なくとも、前記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられる画像データであり、
・  前記検出対象画像データは、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データに対して、前記正常モデルを作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、前記正常モデルと位置合わせがなされた3次元画像データであって、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられる画像データであり、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味し、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとはみなされないことを意味する。
【００１０】
本発明の好適な実施形態は、次のような方法を含む。この方法は、核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うために、装置の処理手段にプログラムが実行されることによって該装置が実行する方法であって、
異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素について、正常モデルを用いて、該少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定することと；
前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いることと；
を含む。ここで、
・  前記正常モデルは、前記放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データを、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成されるヒト一人分の3次元画像データであって、各画素につき少なくとも、前記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられる画像データであり、
・  前記検出対象画像データは、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データに対して、前記正常モデルを作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、前記正常モデルと位置合わせがなされた3次元画像データであって、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられる画像データであり、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味し、
・  前記少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できない場合とは、前記少なくとも1つの画素に対応する前記正規モデル中の画素のSUV平均値を算出する基礎となった、前記複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとはみなされないことを意味する。
【００１１】
本発明によれば、異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合とで、異常集積の方法を変えるため、全ての画素に正規性を仮定していた従来技術に比べて、異常集積判定の精度を向上させることができる。  本明細書には、上記の構成の具体例や効果、また更なる新規且つ有用な構成やそれに関する課題・効果が、以下の添付図面と共に説明・開示される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の好適な実施形態の一例である装置100のハードウェア・ソフトウェアの構成の概要を説明するための図である。
【図２】正規性の有無に応じた異常集積検出方法の変更に関する側面を説明するためのフローチャートである。
【図３】偽陽性削除処理の側面を説明するためのフローチャートである。
【図４】異なる時期に撮影された核医学画像の比較に関する側面を説明するためのフローチャートである。
【図５】正常モデルの表示例である。
【図６】読影実験で得られたROC曲線である。
【図７】読影実験で得られたROC曲線である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態の例を説明する。
【００１４】
まず図1を用いて、本発明の好適な実施形態の一例である装置100のハードウェア・ソフトウェアの構成の概要を説明する。図示されるように、装置100は、プロセッサ102と記憶装置104とを備える一般的なコンピュータである。記憶装置104には、装置100の基本的な動作を司るオペレーティングシステム（OS）122や、プロセッサ102に実行されることにより装置100に本発明に従う特徴的な情報処理を実行させる、コンピュータ・プログラム124が格納されている。
【００１５】
プログラム124は、PETやSPECTのような核医学画像検査に用いられる放射性医薬品の異常集積の検出を行うためのコンピュータ・プログラムである。特に断わりがない場合は、本明細書で開示される各種の処理は、プログラム124は、プロセッサ102に実行されることにより提供されるものである。プログラム124は、プロセッサ102に実行されることにより、少なくとも、異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データの少なくとも1つの画素p(x, y, z)について、正常モデルを用いて、当該画素に関連付けられる値が正規性を期待できるか否かを判定することと、当該画素に関連付けられる値が正規性を期待できる場合とできない場合で、異常集積の検出方法として異なる方法を用いることとを含む処理を実行させる。本実施例において、上記の正常モデルは、正常モデル130として記憶装置104に格納されており、また、異常集積の有無を検出する対象となる検出対象画像データも、被験者データ132として記憶装置104に格納されている。
【００１６】
正常モデル130は、放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データ（例えばFDG−PET画像データ）を、それぞれ既存の解剖学的標準化法を施して合成することによって作成される、ヒト一人分の3次元画像データである。正常モデル130は、各画素につき少なくとも、当該正常モデル130を構築する基礎となった上記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられている。後に説明する試験例に関連して、正常モデル130の一例の表示例が、図5に示されているので参照されたい。
【００１７】
また被験者データ132は、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データ（例えばFDG−PET画像データ）に対して、正常モデル130を作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、正常モデル130と位置合わせがなされた3次元画像データである。被験者データ132は、各画素につき、少なくともSUVが関連付けられている。
【００１８】
実施形態によっては、記憶装置104には、OS122やプログラム124の他にも、様々なプログラムやデータが格納されていてもよい。例えば記憶装置104には、正常モデル130の構築を支援するためのプログラム126や、被験者データ132の構築を支援するためのプログラム128が格納されていてもよい。また記憶装置104には、各種のプログラム、例えばプログラム124の処理で用いる各種のパラメータを格納するパラメータデータベース134が構築されていてもよい。OS又は／及びプログラム124は、自身の実行の結果として得られる異常集積に関する情報を、記憶装置104に格納するように構成されていてもよい。本実施例においては、この異常集積に関する情報が、異常集積データ136として図示されている。さらに記憶装置104には、被験者データ132が作成された同じ被験者から過去に作成された画像データが一つまたは複数格納されていてもよい。本実施例では、これら過去の画像データが、過去データ138や140として図示されている。過去データ138や140も、被験者データ132と同様に、例えばFDG−PET画像データのような核医学画像データを、正常モデル130を作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことによって正常モデル130と位置合わせした画像データであって、各画素につき少なくともSUVが関連付けられた画像データであることができる。
【００１９】
実施形態によっては、記憶装置104には他にも様々なプログラムやデータを格納していてもよいことがむろんである。例えば、正常モデル130とは異なる正常被験者の集合から作成された別の正常モデルや、被験者データ132，138，140とは別の被験者のデータが格納されていてもよい。
【００２０】
プロセッサ102は、利用可能な如何なる手段を用いて実現されてもよい。例えばプロセッサ102は、市場で入手可能な一般的なCPUであることができる。プロセッサ102は、単一のCPUであっても複数のCPUからなるものであってもよい。また、いわゆる仮想化技術を用いて、一つまたは複数のCPUから仮想的に構築されたものでもよい。この場合、プロセッサ102を構成するCPU群が、物理的に同一の筐体には収まってはいない場合もあり、SAS等のインターフェイスやイーサネット等のネットワークで互いに接続された、物理的に複数のコンピュータ装置に分散して存在する場合もある。記憶装置104についても同様であり、記憶装置を構成しうる如何なる手段を用いて実現されてもよい。例えば記憶装置104は、市場で入手可能な一般的なハードディスクやSSDであることができ、単一のハードウェアで実現されてもよいし、複数のハードウェアから構成される、例えばRAIDのような装置であってもよい。記憶装置104が複数のハードディスクやSSDなどから構成される場合、これらは物理的に同一の筐体には収まってはいない場合もあり、SAS等のインターフェイスやイーサネット等のネットワークで互いに接続された、物理的に複数のコンピュータ装置に分散して存在する場合もある。このとき、プログラム124や各種のデータ130−140も、それぞれ物理的に異なるハードウェアに格納されることになってもよい。プロセッサ102や記憶手段104が物理的に異なる複数の装置に分散して存在する場合は、装置100は、システム100と称した方が適切であるかもしれない。プログラム124は、CD-ROMやDVD-ROMに格納されて単体で販売されてもよい。また、遠隔地のサーバからダウンロードするという形態で販売されてもよい。これら様々な実施形態は、全て本発明の範囲に含まれることを理解されたい。
【００２１】
装置100は、一般的なコンピュータ装置と同様に、一時記憶装置としてRAM107を備えていてもよく、また、マウスやキーボード、タッチパネルなどのユーザインターフェイス群108や、表示装置であるディスプレイ109、外部機器やネットワークと接続するための通信手段110などを備えていてもよい。ユーザインターフェイス108やディスプレイ109は、プログラム124，126，128等の実行中に、ユーザからの入力を受け付けたり結果を掲示したりするために用いられることができる。装置100のハードウェア構成は一般的なコンピュータ装置と同様であるので、これ以上は詳しく説明されない。
【００２２】
次に、図2のフローチャートを用いて、プログラム124がプロセッサ102に実行されることにより提供される、放射性医薬品の異常集積の検出を行うための処理の流れを説明する。
【００２３】
ステップ200は処理の開始を意味する。ステップ202において、正常モデル130と、異常集積の検出を行う対象となる被験者データ132とが、記憶装置104から読み出される。
【００２４】
前述のように、正常モデル130は、放射性医薬品の異常集積を認めない複数の正常被験者から得られた複数の核医学画像データ（例えばFDG−PET画像データ）を、それぞれ解剖学的標準化を施して合成することによって作成される、ヒト一人分の画像データであって、各画素につき少なくとも、当該正常モデル130を構築する基礎となった上記複数の正常被験者の核医学画像データから得られる複数のSUVの平均値と、該複数のSUVの標準偏差とが関連付けられている。解剖学的標準化の手法については既に様々な手法が提案されているので、適当な手法を適宜選択して用いることができる。例えば、前掲非特許文献1に記載の手法や末尾に記載の文献[1] に記載の手法を用いることができる。さらに正常モデル130には、画素ごとに、当該画素のSUV平均値を算出する基礎となった、複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなしうるか否かの情報が関連付けられていることが好ましい。従って正常モデル130は、例えば、
［式1］
正常モデルNijk＝（xi, yj, zk, SUV平均値ijk，SUV標準偏差ijk，正規性のフラグijk）
のようなデータであることができる。ここで、I, J, Kをそれぞれx方向，y方向，z方向の総画素数とすると、iは1からIまでのいずれかの整数であり、jは1からJまでのいずれかの整数であり、kは1からKまでのいずれかの整数である。xi, yj, zkは、それぞれ画素ijkのx座標，y座標，z座標であり、SUV平均値ijk，SUV標準偏差ijk，正規性のフラグijkは、それぞれ画素ijkのSUV平均値，SUV標準偏差，正規性のフラグである。
【００２５】
ある一つの画素に関連する元データが正規分布を呈するとみなしうるか否かの判定には、Jarque Bera検定を用いることができる。Jarque Bera検定の検定統計量をJB，N=標本数，S=歪度，K=尖度とすると、以下の式でJB値を算出することができる。
［式2］
JB = (N/6) {S2 + (K-3)/4}2
なお、よく知られているように、SやKは平均値や標準偏差から定まる量である。
【００２６】
各標本が正規分布に従うという帰無仮説のもとで、Jarque Bera検定の検定統計量は自由度2のχ2分布に従うことが知られている。自由度2のχ2分布の上側5%の点は約5.991であることから、JB≦5.9を示すとき、その標本群は正規性を認めるといえる。そこで、例えば、JB≦5.9の条件を満たすときは、上記正規性のフラグを1に、満たさないときは0に、設定するなどとすることができる。
【００２７】
被験者データ132は、前述のように、特定の一人の被験者から得られた核医学画像データ（例えばFDG−PET画像データ）に対して、正常モデル130を作成した時と同じ解剖学的標準化を施すことにより、正常モデル130と位置合わせがなされた3次元画像データである。この位置合わせ処理は、少なくとも、体格の位置合わせ，肝臓の位置合わせ，膀胱の大きさ位置合わせ，体表の位置合わせを含むことが好ましい。実施形態によっては、被験者データ132が、各画素がどの内蔵領域に属するのかの情報を含んでもよい。この場合、被験者データ132は、例えば、
［式3］
被験者データSijk＝（xi, yj, zk, SUVijk，内蔵領域を表すラベルijk）
のようなデータであることができる。ここでi, j, k, xi, yj, zkの定義は、それぞれ上記の正常モデルにおける定義と同様である。内蔵領域を表すラベルは、例えばheart（心臓），liver（肝臓），lung（肺）などであることができる。
【００２８】
被験者データにおける各画素がどの内蔵領域に属するのかを判断する手法についても、既に様々な手法が提案されているので、適当な手法を適宜選択して用いることができる。一例として、正常モデルにおいて、予め各画素がどの内蔵領域に属するのかを調べておき、被験者データの各画素は、正常モデルの対応する各画素と同じ内蔵領域に属するとみなしてもよい。すなわち、被験者データを正常モデルに位置合わせする際に、内蔵領域も自動的に位置合わせされるものと仮定してもよい。正常モデルにおける各画素の内蔵領域の判定は、正常モデルをディスプレイに表示して、医師が手動で行うことが好ましい。図1のプログラム126は、正常モデルにおける内蔵領域判定を行うための諸機能を提供するようにプログラムされていてもよい。
【００２９】
上述の手法によれば、被験者データにおける各画素の内蔵領域の判定は、被験者データを正常モデルに位置合わせする際に自動的に行われることになるが、この位置合わせの後に、改めて手動で、各画素が属する内蔵領域の確認・修正を行ってもよい。図1のプログラム128は、被験者データにおける内蔵領域判定を行うための諸機能を提供するようにプログラムされていてもよい。内蔵領域の判定については、末尾に記載の文献[2]や[4] に記載の手法を用いてもよい。これらの論文の記載内容は本明細書の一部をなす。
【００３０】
図2に戻り、ステップ204から各画素についての異常集積の有無の検出が行われる。ステップ206では、被験者データ132の画素Sijkについて、正常モデル130の対応する画素Nijkを用いて、Z-scoreという値を計算する。このZ-scoreは、被験者データ132の画素SijkのSUV（SUVijk）と、画素Sijkに対応する正常モデル130の画素Nijkが有するSUV平均値データ（SUV平均値ijk）との差を、画素Nijkが有するSUV標準偏差データ（SUV標準偏差ijk）で除したものである。すなわち、画素SijkのZ-score であるZijkは、
［式4］
Zijk = （SUVijk - SUV平均値ijk）/ SUV標準偏差ijk
のように計算される。式4には表れていないが、Zijkは、絶対値をとって常に正の値になるようにしてもよい。実際、本明細書の以下の説明は、Zijkが常に正値（またはゼロ）であることを仮定している。
【００３１】
ステップ208は、被験者データ132の画素SijkのSUV（SUVijk）が、正規性を期待できるか否かが判定される。画素SijkのSUVijkが正規性を期待できるとは、画素Sijkに対応する正常モデルの画素Nijk（すなわち画素Sijkと同一位置の正常モデルの画素Nijk）において、当該画素のSUV平均値を算出する基礎となった、複数の正常被験者の核医学画像データからの複数のSUVが、正規分布を呈するとみなされることを意味している。従って、画素SijkのSUVijkが正規性を期待できるか否かは、対応する正常モデルの画素Nijkの正規性のフラグijkをチェックすることにより、行うことができる。
【００３２】
本願発明は、画素SijkのSUVが正規性を期待できるか否かによって、異常集積の判定方法を変えることを特徴とする。ステップ208において、画素SijkのSUVが正規性を期待できると判定される場合、処理はステップ210に進み、ステップ206で計算されたZ-scoreが、第一の閾値Th1と比較される。
【００３３】
式4から理解できるように、Z-scoreは、平均値との差が標準偏差の何倍であるかを表す量である。そこで、画素SijkのSUVが正規性を期待できる場合であるステップ210の処理は、Th1を少し高めに、例えば信頼区間99％の値である2.58に設定することができる。ステップ210において、Zijk > Th1である場合は、ステップ212において、画素Sijkに異常集積が検出されたことを記録する。例えば、I×J×K個の要素を持ち、予め全ての要素に値0をセットした配列AA1を用意し、異常集積が検出された場合は、AA1ijk= 1に変更するようにしてもよい。（これまでと同様に、i=1,2,… I; j=1, 2, …J; k=1,2, …Kである。）全ての画素についての異常集積検出が完了した後のAA1は、例えば記憶装置104に格納するようにしてもよい。
【００３４】
ステップ208において、画素SijkのSUVは正規性を期待できないと判定される場合、処理はステップ214以降に進む。都合によりステップ214の説明を飛ばしてステップ216の説明を先に行う。ステップ216では、画素SijkのSUVに正規性を期待できる場合と同様に、ステップ206で計算されたZ-scoreと所定の閾値の大小を比較すると共に、画素SijkのSUV（SUVijk）についても、所定の閾値の大小を比較する。ここで、Z-scoreのための閾値Th2は、ステップ210で用いられる閾値Th1とは異なる。例えば、画素SijkのSUVに正規性が期待できないことを考慮して、Th1よりも厳しい値を設定することができ、例えば、信頼区間90%の値である1.65をTh2として設定してもよい。実施形態によっては、信頼区間95%の値である1.96や、Th1と同様の2.58を用いてもよい。実施形態によっては、レゼルの考え方に基づき、近接した画素は互いに関連が高いことを考慮して、4.22を用いてもよい（末尾の論文［5］参照）。
【００３５】
SUVのための閾値Th3は、実験によって適宜調節することが好ましい。そして本願発明者は、内蔵領域の違いによって、閾値Th3を異なる値とすることが、良好な異常集積判定結果をもたらすことを発見した。内蔵領域と閾値Th3との好適な関係の一例を、次の表1に示す。
【表１】
2014032069.tif 000003
【００３６】
なお、表1に示した臓器領域以外の領域も存在する。例えば体表周辺や下腹部である。体表周辺は位置ずれに関するエラーが発生することがあり、また、正規性を有さないことが多い。体表周辺では、上記のSUV閾値Th3として、例えば４以上，３０以下の条件を適用することが好ましい。下腹部領域は、肝臓領域より下で体内領域と判定され、かつ、腎臓を除く領域であると定義してもよい。発明者の調査によれば、その領域はほとんどが正規性がみられなかった。そこで、異常部位の判定のために、上記のSUV閾値Th3として、例えば０．８以上，３０以下の条件を適用することが好ましい。
【００３７】
ステップ214では、画素Sijkのために適当な閾値Th3が検索される。検索目的のために、図1に描かれたパラメータデータベース134には、複数の閾値Th3が、それぞれ内蔵領域に対応付けられて格納されていてもよい。プログラム124は、画素Sijkの内蔵領域を表すラベル（式3の内蔵領域を表すラベルijk）に基づいてデータベース134を検索し、対応する閾値Th3を取得するようにプロセッサ102を動作させてもよい。実施形態によっては、パラメータデータベースは、プログラム124の一部に組み込まれていてもよい。実施形態によっては、パラメータデータベース134は、Z-scoreのための閾値Th1やTh2も格納していてもよい。
【００３８】
本実施例では、ステップ216において、Z-score，SUV両方とも所定の閾値を超える場合に、異常集積が検出されたとする。実施形態によっては、他の基準で異常集積が検出されたとしてもよい。異常集積が検出された場合は、ステップ218において、画素Sijkに異常集積が検出されたことを記録する。例えば、I×J×K個の要素を持ち、予め全ての要素に値0をセットした配列AA2を用意し、異常集積が検出された場合は、AA2ijk= 1に変更するようにしてもよい（i, j, kの定義はこれまでと同様である）。このとき、図示されるように、画素SijkのSUVに正規性が期待できる場合とできない場合によって、異なる配列を用意して異常集積の有無を記録することが好ましい。後に偽陽性処理を別々に行うためである。全ての画素についての異常集積検出が完了した後のAA2は、例えば記憶装置104に格納するようにしてもよい。
【００３９】
なお、特定の画素に対して正規性の有無と異常集積の有無を区別可能に記録する方法は、他にもたくさん考えることができる。例えばI×J×K個の要素を持つ配列AA3を用意し、AA3ijk= （正規性を表すフラグijk，異常集積の有無を表すフラグijk）のように記録すれば、一つの配列AA3だけを用意すれば済み、二つの配列AA1, AA2を用意する必要はなくなる。さらに、これらのフラグを式3の被験者データの一要素として加えるような実施形態も考えられる。
【００４０】
被験者データ132の全ての画素について異常集積判定を行うまで、符号202と220で囲まれたループが繰り返される。実施形態によっては、体幹部など、特定領域の画素についてのみ異常集積判定を行ってもよい。特定の画素が体幹部に属属しているかどうかは、式3の「内蔵領域を表すラベル」に基づいて判断してもよい。また、被験者データ132に、異常集積判定を行うべき領域であるか否かを表すフラグを別途つけ加えてもよい。
【００４１】
上記の処理によれば、画素のSUVに正規性が期待できるか否かによって、異常集積の判定方法を変えるため、全ての画素のSUVに正規性を仮定していた従来技術に比べて、異常集積判定の精度を向上させることができる。また、画素が位置する領域に応じて異なるSUV閾値を用いることとすることによっても、判定精度のさらなる向上が図られている。
【００４２】
次に図3のフローチャートを用いて、偽陽性削除処理の側面について説明する。
【００４３】
偽陽性削除処理とは、本来は異常集積を呈していないにも関わらず、異常集積を呈していると判定された画素の判定結果を修正する処理である。このような誤判定は、ノイズの存在など様々な理由で生じるものである。本願発明者は、この偽陽性削除処理を、SUVの正規性が期待できる画素の集合と、正規性が期待できない画素の集合とで分けて行い、最後に両方を混合して改めて偽陽性削除処理を行うことで、偽陽性削除処理の質を向上させることができることを見出した。
【００４４】
ステップ300は処理の開始を表す。ステップ302では、SUVの正規性が期待できる画素についての、異常集積判定処理の結果を示すデータを、例えば記憶装置104から読み出す。異常集積判定処理の結果を示すデータは、例えば先に例示した配列AA1であることができる。被験者データ132の画素ijkについての画素値をAA1ijkと考えることにより、異常集積領域が1，異常でない領域が0で表される3次元2値画像が得られる。かかる3次元2値画像に対して、ステップ303で偽陽性削除処理が行われる。
【００４５】
偽陽性削除処理は次のように行われる。まずは、上記3次元2値画像に対してラベリングを行い、連続する領域を同定する。次に、各領域について、被験者データ132も参照して、当該領域内のSUVの最大値、Z-scoreの最大値、標準偏差、平均値、体積、円形度の6つの特徴量を求める。そして、これら6つの特徴量を要素として有する6次元ベクトルを作成し、異常集積に関連すると思われるベクトルと、異常集積には関連しないと思われるベクトルとを、線形判別分析の手法を用いて分離する。この処理によって異常集積には関連しないと判定される画素に対応するAA1ijkは、値を0に戻される。これらの処理を終えた後の配列AA1は、再び、例えば記憶装置104格納される。
【００４６】
ステップ302−304と同様の処理を、SUVの正規性が期待できないとされる画素についても行う（ステップ306−308）。異常集積判定処理の結果を示すデータは、例えば先に例示した配列AA2であることができる。ステップ306で配列AA2及び被験者データ132がプロセッサ102に読み込まれ、ステップ307で上述の偽陽性削除処理が行われ、ステップ38で、処理後の配列AA2が、再び記憶装置104に格納される。
【００４７】
ステップ310では、それぞれ偽陽性削除処理が施された配列AA1とAA2が再び読み出されると共に、各要素が合成された新たな配列AA4が作成される。すなわち、AA4の要素AA4ijkは、AA1ijk + AA2ijkであり、その値は0か1になる。ステップ312では、このAA4と被験者データ132から、改めて3次元2値画像が作成され、ステップ303，307と同様の偽陽性削除処理が行われる。このステップにおいて、AA4の要素のうち、偽陽性と判定された画素ijkに対応する要素AA4ijkは、値が1から0に変更される。これらの処理が施された配列AA4は、ステップ314において、改めて、例えば記憶装置104に格納される。ステップ316は処理の終了を表す。
【００４８】
上記のように、偽陽性削除処理を、SUVの正規性が期待できる画素の集合と、正規性が期待できない画素の集合とで分けて行い、最後に両方を混合して改めて偽陽性削除処理を行うことにより、偽陽性削除処理の質を向上させることが可能となる。また、6つの特徴量を求めて線形判別分析の手法を用いて偽陽性削除処理を行うことによっても、偽陽性削除処理の質を向上させることができる。
【００４９】
なお、偽陽性削除処理の手法は、既に様々な手法が提案されているので、上記の手法に限らず、それらの手法を利用してもよい。例えば前掲非特許文献1や末尾の論文［2］などに記載の手法を用いてもよい。
【００５０】
プログラム124は、同じ被験者の過去の核医学画像との比較を行うことができるように構成されていることが望ましい。これは、例えば腫瘍などの時間経過を検査するために有用だからである。異なる時期に撮影された核医学画像を用いて異常集積の比較を行うための処理を、図4を用いて説明する。
【００５１】
ステップ400は処理の開始を表す。ステップ402において、プログラム124は、ある被験者について最も新しい時期に撮影された核医学画像データを、例えば記憶装置104から読み出すようにプロセッサ102を動作させる。この核医学画像データは、実際には、上述の被験者データ132であることができる。すなわち、解剖学的標準化の手法によって、その体格や内臓の位置が正常モデル120に合わされており、各画素のデータがSUVに変換されているデータである。ステップ404では、同じ被験者について過去に撮影された核医学画像データが読み出される。このデータは、図1において、過去データ138や140として図示されている。これらのデータも、被験者データ132と同様に、解剖学的標準化の手法によって、その体格や内臓の位置が正常モデル120に合わされており、各画素のデータがSUVに変換されているデータである。すなわち、現在データ（被験者データ）132と過去データ138，140は、既に体格や内臓の位置が合わされているために、画素値の差分をとるなどの手法により、時間経過を観察することができるようになっている。
【００５２】
ステップ406では、異常集積に関するデータが、例えば記憶装置104から読み出される。このデータは、例えば、被験者データ132から求められ、図3のステップ314で保存された、配列AA4であることができる。
【００５３】
プログラム124のある実施形態では、現在データ132と過去データ138または140とを比較するために、単に画素値の差分をとるのではなく、式4に関連して説明されたZ-scoreの差分をとるように構成されることを特徴とする。式4から明らかなように、Z-scoreを計算するためには正常モデルも必要なため、ステップ408では、正常モデル120も記憶装置104から読み出される。ステップ410では、現在データ132および過去データ138または140の各画素について、式4のZ-scoreが計算される。ただしこの際、計算したZ-scoreについて絶対値とる操作を行うか否かは実装によって異なることができる。
【００５４】
ステップ412では、画素毎に、現在データ132と過去データ138または140とのZ-scoreの差分が計算される。計算結果は、例えば、I×J×K個の要素を持つ、配列AA5を用意して格納してもよい。例えば、その各要素に、対応する画素の差分結果を保存しても良い。また、例えば、配列AA5の全ての要素の値を予め0をセットしておき、差分値が所定値以上、たとえば+4以上である場合には、その要素の値を1に変更し、差分値が所定値以下、たとえば-4以下である場合には、その要素の値を-1に変更するようにしてもよい。差分値が正であることは、異常集積が増進していることを示し、差分値が負であることは、異常集積が減衰していることを示す。必要な全ての画素について差分の計算が終わったあと、配列AA5は記憶装置104に格納されてもよい。
【００５５】
ステップ414では、結果がディスプレイ109に表示される。表示方法は様々なものが考えられるが、例えば、被験者データ132についてSUV値を画像化したものに重ねて、上記配列AA5の内容を表示してもよい。例えば、配列AA5において値が1である要素に対応する画素を、赤色で表示することとしてもよい。逆に、配列AA5において値が−1である要素に対応する画素を、青色で表示することとしてもよい。これらの表示はディスプレイ109上になされてもよい。ステップ416は処理の終了を表す。
【００５６】
Z-scoreの時期的な差を計算・表示することができるこの実施形態によれば、SUVの標準偏差からのずれの度合いという観点で、核医学画像の経過観察を行うことができるために、腫瘍等の時間的変化を分かりやすく観察できるという効果が得られる。
［試験例］
【００５７】
本願発明者は、上述の技術を用いて作成される画像を使い、医師に協力を依頼して試験を行った結果、読影精度の向上が見られるとの結果を得た。そこで次に、その試験の諸条件と結果の詳細を紹介する。
〔正常モデル〕
【００５８】
この試験において、上述の正常モデル120に対応する正常モデルを作成するために使用された被験者の構成は、次の表2の通りである。
【表２】
2014032069.tif 000004
【００５９】
被験者数は、表2の通り、男性143名、女性100名の計243名であった。これらの被験者は、少なくともPET検査においては、何の異常も発見されなかった者達で構成されている。これらの正常被験者に、それぞれ140〜200 [MBq]のFDGを投与し、PET撮影を行った。得られたFDG-PET画像の画素数は128×128×195〜259画素、ピクセルサイズは4.3×4.3 [mm2]であった。
【００６０】
各正常被験者から得られた3次元FDG-PET画像について、男性、女性毎に、それぞれ体幹部の解剖学的標準化処理を行うことにより、被験者間の体幹部の位置ずれを補正し、重ね合わせることを可能とした。体幹部の解剖学的標準化法は、前掲の非特許文献1に記載の手法を採用した。これは、河合らの手法（末尾の論文［1］参照）の体幹部の位置合わせに、膀胱の大きさの補正処理を加えて、被験者間の位置合わせの精度を向上させたものである。体幹部の位置合わせ処理を終えたFDG-PET画像を、男女それぞれ合成して男女別に正常モデルを作成した。正常モデルの各画素には、合成前の各画像において対応する画素のSUVの平均値と、その標準偏差が関連付けられる。つまり、例えば男性の正常モデルについては、それを構築する元となった画像が100個あるので、個々の画素には、100個のSUVの平均値とその標準偏差が関連付けられることになる。
【００６１】
図5に正常モデルの表示例を示す。（a）は、男性正常モデルのあるスライスにおける平均SUVをプロットしたもの、（b）は、男性正常モデルの同一のスライスのSUV標準偏差をプロットしたもの、（c）は女性正常モデルのあるスライスにおける平均SUVをプロットしたもの、（d）は女性正常モデルの同一のスライスのSUV標準偏差をプロットしたものである。
〔被験者データ〕
【００６２】
この試験において、上述の現在データ132と過去データ138の組に対応する被験者データの組として、異常集積が過去と現在で変化したことが予め分かっている症例を35組、異常集積が過去と現在で変化しなかったことが予め分かっている症例を25組の、計60組を用意した。これらの画像データを、正常モデルを構築したときと同様の解剖学的標準化処理を行い、正常モデルとの位置合わせを行った。
【００６３】
また、解剖学的標準化を行った後の各画像データにつき、式3に関連して説明した手法により、各画素が属する内蔵領域の同定を行った。同定した領域には、表1に関連して説明した例の通り、左右の肺，縦隔，心臓，肝臓，腎臓が含まれる。
〔読影者〕
【００６４】
読影実験は、医師4名によって行われた。
〔読影システム〕
【００６５】
読影は、図1−4の処理を用いて画像を作成し、表示することが可能なシステムを用いて行われた。このような画像を提示するシステムを、以下CAD（Computer Aided Diagnosis）システムと称する。
【００６６】
CADシステムによる補助がない、従来の手法により読影を行う場合に画面に表示される情報は、特定の被験者についての、過去に撮影されたSUV画像（過去像）と最近撮影されたSUV画像（現在像）のみである。ただし、それぞれ、特定のスライスについてのコロナル像とアキシャル像を表示する。コロナル像はMIP像である。また、過去像と現在像との位置合わせはなされていない。
【００６７】
CADシステムによる補助のある、新しい手法により読影を行う場合には、CADシステムによる補助がない場合と同様の表示の他、次の3種類の表示が提供された。
【００６８】
第1種の表示として、CAD補助のない表示がなされているスライスと同じスライスについて、過去像と現在像との位置合わせを行った後の、コロナル像とアキシャル像が表示された。そして、アキシャル像には、図3のステップ312の偽陽性削除処理を経てなお異常集積が認められる画素が、赤色で表示される。
【００６９】
第2種の表示として、位置合わせを行った現在像と過去像とのSUV差分像が表示された。この差分像は、第1種の表示が行われているスライスと同じスライスを用いて作成された。第1種の表示と同様に、MIP法によって作成されたコロナル像と、アキシャル像とが表示された。更にアキシャル像には、SUV差分値が＋2以上の画素が赤く、SUV差分値が−2以下の画素が青く表示された。
【００７０】
第3種の表示として、図4のステップ412で計算される、Z-scoreの差分値をプロットした像が表示された。この差分像も、第1種の表示が行われているスライスと同じスライスを用いて作成され、MIP法によって作成されたコロナル像と、アキシャル像とが表示された。更にアキシャル像には、Z-score差分値が＋4以上の画素が赤く、Z-score差分値が−4以下の画素が青く表示された。
〔読影の遂行方法〕
【００７１】
実験に置いては、上記60組のデータを2セットに分けると共に、各読影者について2回の読影試行を行った。1回目の試行では、セット1をCADシステムによる補助なしで、セット2を補助ありで読影を行う。2回目の試行では、セット1をCADシステムによる補助ありで、セット2を補助なしで読影を行う。1回目の試行の影響を考慮して、1回目の試行と2回目の試行との間には、3日の間隔を置いた。
【００７２】
CADシステムを用いない場合と、用いた場合とで読影者の信号の有無に対する確信度を、ROC解析ソフトであるDBM MRMCを用いて評価を行った。また、CADを用いた場合と、用いなかった場合とで、読影にかかった時間を計測した。今回の実験では、信号を"集積の変化がある"と定義した。読影者は各症例に対して集積の変化が存在すると思う確信度を、CADを用いた場合と、用いない場合とでそれぞれレーティングを行い、その変化をDBM MRMCを用いて解析した（末尾の論文［3］参照）。レーティングには連続確信度法を用いた。 
【００７３】
読影を行う前に、表示システムの操作方法について読影者に説明を行った。ここでは、実験の流れや用いるCADの説明、そして、確信度のレーティングの仕方と、CADシステムの捉え方を説明した。確信度のレーティングについては、確信度が高い場合ほど右側に、確信度が低い場合ほど左側に、分からない場合は中央にレーティングするように説明した。また、CADの捉え方については、読影者がCADの概念を知らない可能性があるため、CADを第二の意見として用いるべきであると説明した。説明後、ビューアの操作や、読影の方法を練習してもらった。
〔結果〕
【００７４】
前述のように、上記60組のデータについて、上記医師4名を用いて読影実験を行い、CADシステムによる補助がある場合とない場合で、異常集積の読影結果に差が出るか否かを検証した。CADを用いなかった場合の4人の読影者のROC曲線を図6に、CADを用いた場合の4人の読影者のROC（Receiver Operating Characteristic）曲線を図7に示す。さらに、ROC曲線下の面積（Area under the curve；AUC）と読影時間を表3に示す。
【表３】
2014032069.tif 000005
【００７５】
医師4人のAUCは、CAD有りの場合、CAD無しの場合と比較して、最小で0.2，最大で0.8の向上が見られた。読影時間は、医師DではCAD有りの方がCAD無しの場合と比較して約2分増加したが、その他の医師では減少するという結果を示した。AUCに対して、CAD有りとCAD無しでDBM MRMCを用いて統計的有意差検定を行った結果、有意水準5%で有意差を認めた。読影時間に対してt検定を行った結果、統計的有意差を認めなかった。
【００７６】
この結果から、上記のCADシステムを用いて読影をした場合では、従来の読影方法と同程度の読影負担で、診断能の向上が見込まれる可能性が示された。
【００７７】
以上、本発明の好適な実施形態や試験の例を紹介したが、これらの例は本発明の範囲を限定するために紹介されたわけではなく、特許法の要件を満たし、本発明の理解に資するために紹介されたものである。本発明は様々な形態で具現化されることができ、本発明の実施形態には、ここに例示した以外にも非常に多くのバリエーションが存在する。例えば、式1に例示される正常モデルにおいては、座標データと同じ配列の中にSUV平均値やSUV標準偏差、正規性のフラグが含められていたが、これらを別個の配列に分けて実装することも可能である。同様の事情は、式3の被験者データにおける、内蔵領域を表すラベル等でも同じである。被験者データにおける内蔵領域の判定の説明の際に、正常モデルについても各画素が属する内蔵領域を決定しておく実施形態がある旨を説明したが、その場合は、正常モデルの各画素に関連付けられる情報として、式1に示される情報の他に、判定された内蔵領域を表すラベルを含めてもよい。さらにこのとき、正常モデルと被験者データとで、対応する画素は同じ内蔵領域に属するとみなす場合は、式3に記載の被験者データに関連付けられる情報から、内蔵領域を表すラベルを除いてもよい。
【００７８】
図2−4のフローチャートに示される各ステップは、必ずしもこの通りの順番で遂行しなければないものではなく、プログラミングの容易さや計算量の削減の観点から、様々な順番で遂行されたり、また分割されて遂行されたり同時に遂行されたりしうるものである。例えば、明らかなことに、ステップ402〜408の処理の順番は、全く任意である。説明された各種の実施例に含まれている個々の特徴は、その特徴が含まれることが直接記載されている実施例と共にしか使用できないものではなく、ここで説明された他の実施例や説明されていない各種の具現化例においても、組み合わせて使用可能である。それらのバリエーションは全て本発明の範囲に含まれるものであり、現在の特許請求の範囲で特許請求がなされているか否かに関わらず、出願人は、特許を受ける権利を有することを主張するものであることに注意されたい。
【００７９】
［引用論文リスト］
［1］河合一尚, 小林龍徳, 原 武史, 他: "FDG-PET画像におけるSUVの経時的変化の解析" 第17回コンピュータ支援画像診断大会合同論文集，pp.261-262, 2007
［2］浅井智也，鈴木祈史，他: "体幹部FDG-PET画像における異常集積領域の検出法の開発と経時変化の解析"，信学技報， vol. 110, no. 121, MI2010-46, pp. 51-56．
［3］白石順二"ROC解析における観察者間および試料間変動を考慮した統計的有意差検定"、 日放技学誌、vol63 no.10,  pp.1200-1207, 2007/10
［4］小林龍徳，河合一尚，原 武史，他："体幹部FDG-PET画像における正常臓器のSUV分布に基づく異常集積の自動評価"，電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 107(220), 45-48, 2007-09-13
［5］K.J. Worsley : A Three-Dimensional Statistical Analysis for CBF Activation Studies in  Human Brain.  J Cereb Blood Flow Metab 12 : 900 - 918 (1992)
【符号の説明】
【００８０】
100    装置
102    プロセッサ
104    記憶装置
108    ユーザインターフェイス群
109    ディスプレイ
110    通信手段
120    正常モデル
124，126，128    プログラム
130    正常モデル
130    データ
130    正常モデル
132    被験者データ
134    パラメータデータベース
136    異常集積データ
138，140    過去データ
【図１】
2014032069.tif 000006
【図２】
2014032069.tif 000007
【図３】
2014032069.tif 000008
【図４】
2014032069.tif 000009
【図５】
2014032069.tif 000010
【図６】
2014032069.tif 000011
【図７】
2014032069.tif 000012