(57)【要約】  画像処理装置（１）は、脳のSPECT画像データを取得する画像データ取得部（１０）と、SPECT画像上において脳領域ROIを設定する脳領域ROI設定部（１３）と、SPECT画像上において線条体ROIを設定する線条体ROI設定部（１４）と、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するヒストグラム生成部（１５）と、脳領域ROIから線条体ROIを除外したSPECT画像のバックグランドのカウント値に基づいて、SPECT画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定する閾値決定部（１６）と、カウント値が閾値以下の領域と閾値より大きい領域とを判別する領域判別部（１７）と、閾値以下の領域を除外して、SBR（Specific Binding Ratio）を計算するSBR計算部（１８）とを備える。これにより、SBRの計算において、核医学画像データのみを用いて脳室や脳溝の影響を除去できる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳の核医学画像データを取得する画像データ取得部と、
前記核医学画像上において脳領域ROIを設定する脳領域ROI設定部と、
前記核医学画像上において、線条体を含む線条体ROIを設定する線条体ROI設定部と、
前記脳領域ROIから前記線条体ROIを除外した核医学画像のバックグランドのカウント値に基づいて、前記核医学画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定する閾値決定部と、
を備え、
前記核医学画像において、カウント値が前記閾値以下の領域と前記閾値より大きい領域を判別する画像処理装置。
【請求項２】
前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を備え、
前記閾値決定部は、前記ヒストグラムをガウスフィッティングして正規分布化し、正規分布の中央値または標準偏差の少なくとも一方に基づいて前記閾値を決定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記閾値決定部は、前記正規分布の中央値−標準偏差×所定の係数によって前記閾値を決定する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定の係数は、１である請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を備え、
前記閾値決定部は、最大の度数に所定の係数を乗じた値より小さい度数に対応する階級であって前記最大の度数を与える階級より小さい階級のカウント値を閾値として決定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
カウント値が前記閾値より大きい領域のデータを用いて、放射性医薬品の特異的結合を表す指標を計算する計算部を備える請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
脳の核医学画像データの画像処理方法であって、
画像処理装置が、脳の核医学画像データを取得するステップと、
前記画像処理装置が、前記核医学画像上において脳領域ROIを設定するステップと、
前記画像処理装置が、前記核医学画像上において、線条体を含む線条体ROIを設定するステップと、
前記画像処理装置が、前記脳領域ROIから前記線条体ROIを除外した核医学画像のバックグランドのカウント値に基づいて、前記核医学画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定するステップと、
前記画像処理装置が、前記核医学画像においてカウント値が前記閾値以下の領域と前記閾値より大きい領域を判別するステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項８】
前記画像処理装置が、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するステップを備え、
前記閾値を決定するステップは、前記ヒストグラムをガウスフィッティングして正規分布化し、正規分布の中央値または標準偏差の少なくとも一方に基づいて前記閾値を決定する請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記閾値を決定するステップは、前記正規分布の中央値−標準偏差×所定の係数によって前記閾値を決定する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記所定の係数は、１である請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記画像処理装置が、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するステップを備え、
前記閾値を決定するステップは、最大の度数に所定の係数を乗じた値より小さい度数に対応する階級であって前記最大の度数を与える階級より小さい階級のカウント値を閾値として決定する請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像処理装置が、カウント値が前記閾値より大きい領域のデータを用いて、放射性医薬品の特異的結合を表す指標を計算するステップを備える請求項７乃至１１のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１３】
脳の核医学画像データを画像処理するためのプログラムであって、コンピュータに、
脳の核医学画像データを取得するステップと、
前記核医学画像上において脳領域ROIを設定するステップと、
前記核医学画像上において、線条体を含む線条体ROIを設定するステップと、
前記脳領域ROIから前記線条体ROIを除外した核医学画像のバックグランドのカウント値に基づいて、前記核医学画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定するステップと、
前記核医学画像においてカウント値が前記閾値以下の領域と前記閾値より大きい領域を判別するステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するステップを実行させ、
前記閾値を決定するステップは、前記ヒストグラムをガウスフィッティングして正規分布化し、正規分布の中央値または標準偏差の少なくとも一方に基づいて前記閾値を決定する請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記閾値を決定するステップは、前記正規分布の中央値−標準偏差×所定の係数によって前記閾値を決定する請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記所定の係数は、１である請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数、横軸にカウント値の階級をとったヒストグラムを生成するステップを実行させ、
前記閾値を決定するステップは、最大の度数に所定の係数を乗じた値より小さい度数に対応する階級であって前記最大の度数を与える階級より小さい階級のカウント値を閾値として決定する請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、カウント値が前記閾値より大きい領域のデータを用いて、放射性医薬品の特異的結合を表す指標を計算するステップを実行させる請求項１３乃至１７のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳の核医学画像を画像処理する技術に関し、特に、線条体におけるドパミントランスポーターの特異的結合の定量指標であるSBR（Specific Binding Ratio）を求める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ドパミントランスポーターは、脳の線条体内に存在する黒質線条体ドパミン神経の終末部に高発現する。パーキンソン病やレビー小体型認知症では、この発現量が低下することが知られているため、これらの病気の診断には、123I-ioflupaneや18F-DOPAといった放射性医薬品を用いたPET又はSPECT検査によってドパミントランスポーターの脳内分布の評価が行われる。【０００３】
SPECT画像の視覚的判定だけでは読影者の経験等により判定にばらつきが生じるため、定量的な指標を診断に加味することが推奨されており、123I-ioflupaneの線条体における特異的結合の定量指標として、SBR（Specific Binding Ratio）が用いられる。ここで、SBRは、（特異的結合による放射能）／（非特異的結合による放射能）によって求められる。【０００４】
ところで、線条体の容積は萎縮のない正常例でも通常11 ml程度であり、SPECT画像の空間分解能を考慮すると、部分容積効果の影響を受けることが知られている。線条体に小さいROI（Region Of Interest：関心領域）を設定した場合、部分容積効果により線条体のROIのカウント値が減少し、定量的指標の低下・変動が生じる。また、作業者間の再現性が乏しいことも問題とされている。これらの欠点を補う方法として、線条体を中心とした厚み（44 mm）のある断層像を用い、線条体を中心に大きめのROIを設定するBolt法が提唱されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Tossici-Bolt L他 「Quantification of [123I]FP-CIT SPECT brain images: an accurate technique for measurement of the specific binding ratio.」Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2006; 33: 1491-9.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
脳内には、脳脊髄液（CSF: cerebrospinal fluid）が存在する脳室や脳溝があり、これらには、123I-ioflupaneが入らないため、放射線のカウント値が得られない。Bolt法では、線条体を中心に大きめのROIを設定するが、脳室や脳溝が当該ROIや参照領域として用いるバックグラウンドROIの中に含まれるため、SBRの値に影響を及ぼす。Bolt法を用いない場合であっても、参照領域を中心として脳室や脳溝が含まれており、BP（Binding Potential）やSBRの算出に影響を与えるものと考えられる。【０００７】
上記影響をなくすためにMRI等の他の撮影結果を用いて、脳室や脳溝を除外したマスクを生成し、SPECT画像に重ね合わせる手法も存在するが、MRI等の撮影のための設備が必要となることに加え、マスク作成処理のためのデータの取り扱いや、処理の煩雑さが問題となる。【０００８】
そこで、本発明は、核医学画像データのみを用いて、脳室や脳溝の影響を除去できる装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本実施の形態の画像処理装置は、脳の核医学画像データを取得する画像データ取得部と、前記核医学画像上において脳領域ROIを設定する脳領域ROI設定部と、前記核医学画像上において、線条体を含む線条体ROIを設定する線条体ROI設定部と、前記脳領域ROIから前記線条体ROIを除外した核医学画像のバックグランドのカウント値に基づいて、前記核医学画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定する閾値決定部とを備え、前記核医学画像において、カウント値が前記閾値以下の領域と前記閾値より大きい領域を判別する。【００１０】
このように脳領域ROIから線条体ROIを除外したバックグランドのカウント値を用いることにより、核医学画像データのみから脳室及び脳溝を判別する適切な閾値を決定し、カウント値が閾値以下の領域（すなわち脳室及び脳溝の領域）を判別し、脳室及び脳溝の影響を効果的に除去することができる。【００１１】
本実施の形態の画像処理装置は、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を備え、前記閾値決定部は、前記ヒストグラムをガウスフィッティングして正規分布化し、正規分布の中央値または標準偏差の少なくとも一方に基づいて前記閾値を決定してもよい。一例として、閾値は、前記正規分布の中央値−標準偏差×所定の係数によって決定してもよく、ここで、前記所定の係数を１としてもよい。この構成により、適切な閾値を決定することができる。なお、単位領域が各ピクセルである場合には、SPECT画像データをそのまま用いればよい。【００１２】
本実施の形態の画像処理装置は、前記バックグランドの単位領域ごとのカウント値を求め、横軸にカウント値の階級、縦軸に前記階級に対応する単位領域の度数をとったヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を備え、前記閾値決定部は、最大の度数に所定の係数を乗じた値より小さい度数に対応する階級であって前記最大の度数を与える階級より小さい階級のカウント値を閾値として決定してもよい。この構成により、簡易に閾値を決定することができる。【００１３】
本実施の形態の画像処理装置は、カウント値が前記閾値より大きい領域のデータを用いて、放射性医薬品の特異的結合を表す指標を計算する計算部を備えてもよい。ここで、放射性医薬品の特異的結合を表す指標としては、BP（Binding Potential）やSBR（Specific Binding Ratio）を用いることができる。【００１４】
本実施の形態の画像処理方法は、脳の核医学画像データの画像処理方法であって、画像処理装置が、脳の核医学画像データを取得するステップと、前記画像処理装置が、前記核医学画像上において脳領域ROIを設定するステップと、前記画像処理装置が、前記核医学画像上において、線条体を含む線条体ROIを設定するステップと、前記画像処理装置が、前記脳領域ROIから前記線条体ROIを除外した核医学画像のバックグランドのカウント値に基づいて、前記核医学画像中の脳室及び脳溝を判別するための閾値を決定するステップと、前記核医学画像においてカウント値が前記閾値以下の領域と前記閾値より大きい領域を判別するステップとを備える。本発明の画像処理方法における具体的な閾値の決定方法には、上記した画像処理装置で説明した構成を適用してもよい。また、本発明の画像処理方法にて判別した、カウント値が閾値より大きい領域のデータを用いて、放射性医薬品の特異的結合を表す指標を計算してもよい。好ましい態様において、放射性医薬品の特異的結合を表す指標としては、BP（Binding Potential）やSBR（Specific Binding Ratio）とすることができる。【００１５】
本実施の形態のプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。また、本実施の形態のプログラムを記録した記録媒体は、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】線条体を含む線条体ROIの例を示す図である。
【図３Ａ】バックグランドのカウント値のヒストグラムの例を示す図である。
【図３Ｂ】ヒストグラムをガウスフィッティングした例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態における閾値の決定の仕方を示す図である。
【図５】画像処理プログラムの例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。
【図７Ａ】バックグランドのカウント値のヒストグラムの例を示す図である。
【図７Ｂ】第２の実施の形態における閾値の決定の仕方を示す図である。
【図８】バックグランドから作成したヒストグラムとその正規分布を示す図である。
【図９Ａ】脳室及び脳溝の影響を除去せずに求めたSBRとSBRの真値との比較結果を示す図である。
【図９Ｂ】本発明の方法で求めたSBRとSBRの真値との比較結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。なお、下記に記載した例は、あくまでも好ましい態様の例示であり、発明の内容を限定する意図ではない。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置１の構成を示す図である。画像処理装置１は、脳のSPECT画像データを取得する画像データ取得部１０と、SPECT画像データを処理して脳室及び脳溝の領域を判別し、線条体における特異的結合の定量指標であるSBRを計算する制御部１１と、計算結果を出力する出力部１２とを有している。
【００１８】
本例において用いたSPECT画像データは、123I-ioflupaneを用いたSPECT検査によって得られた画像データである。123I-ioflupaneから放出される放射線を専用のガンマカメラを用いて検出し、その分布を画像化したものである。各ピクセルは、放射線の数であるカウント値を有している。
【００１９】
好ましい態様において、制御部１１は、脳領域ROI設定部１３、線条体ROI設定部１４、ヒストグラム生成部１５、閾値決定部１６、領域判別部１７、SBR計算部１８を有している。
【００２０】
脳領域ROI設定部１３は、SPECT画像上において、脳領域が存在する領域を特定して設定する。脳領域ROIを設定する方法としては、例えば、マウスやスタイラスペン等を利用し、ユーザーが手動にて脳実質を囲むように設定する方法や、閾値法により決定された画像輪郭に基づいて設定する方法等がある。画像輪郭に基づいて設定する場合には、当該画像輪郭そのものを脳領域ROIとしてもよいし、当該輪郭から数ピクセル（実際は20mm程度）内側のピクセルによって画される領域としてもよい。また、脳実質を含んだ円又は楕円等の定型図形によって画される脳領域ROIとして設定する方法もある。この場合、脳領域ROIが脳実質からはみ出ないことが望ましい。
【００２１】
線条体ROI設定部１４は、図２に示すように、脳のSPECT画像において、線条体を含む所定の領域を線条体ROIとして設定する。SPECT画像データにおいて、脳領域ROIから線条体領域を除外した領域を、本明細書では「バックグランド（B.G.）」という。なお、SBR計算部１８は、もちろん例示であり、放射性医薬品の特異的結合を表す指標の算出機能を有するものであれば良い。SBR計算部との語は、代表的な計算値を示すことにより、発明の概要を理解しやすくすることを意図したものに過ぎない。
【００２２】
ヒストグラム生成部１５は、バックグランドのカウント値のヒストグラムを生成する。図３Ａは、ヒストグラム生成部１５が生成するヒストグラムの例を示す図である。ヒストグラムは、横軸がカウント値の階級であり、縦軸が当該階級のカウント値を有するピクセルの数である。ここでは、ピクセルを単位として度数を求めているが、１ピクセル単位でなく、例えば、２×２ピクセルといった一定の領域を１単位とした階級ごとの度数を求めることとしてもよい。
【００２３】
閾値決定部１６は、ヒストグラムに基づいて閾値を決定する機能を有する。好ましい態様において、閾値決定部１６は、まず、ヒストグラムをガウスフィッティングして正規分布を求める。図３Ｂは、図３Ａに示すヒストグラムをガウスフィッティングした例を示す図である。次に、閾値決定部１６は、図４に示すように、正規分布の中央値から標準偏差を引いて閾値を決定する。この閾値は、この閾値以下のカウント値しかない領域を、脳室または脳溝と見なすための閾値である。領域判別部１７は、カウント値が閾値以下の領域を脳室または脳溝の領域、カウント値が閾値より大きい領域をそれ以外の領域であると判別する。
【００２４】
SBR計算部１８は、領域判別部１７にて判別された上記閾値以下の領域（すなわち脳室及び脳溝の領域）のデータを除外し、SBRを計算する。SBRの計算は、上記閾値を用いて脳室及び脳溝と判断された部分のデータを除外すること以外は、従来の方法と同じである。すなわち、以下の式（１）で求める。
SBR＝（ROI平均カウント−B.G.平均カウント）／B.G.平均カウント・・・（１）
【００２５】
画像処理装置１は、CPU、RAM、ROM、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えるコンピュータによって構成される。SBRを計算するためのプログラムをROMに記憶しておき、CPUがROMからプログラムを読み出して実行することにより、コンピュータがSPECT画像データに基づいてSBRの計算を行う。
【００２６】
図５は、ROMに記憶された画像処理プログラム２０の例を示す図である。画像処理プログラム２０は、脳領域ROI設定モジュール２１と、線条体ROI設定モジュール２２と、ヒストグラム生成モジュール２３と、閾値決定モジュール２４と、領域判別モジュール２５と、SBR計算モジュール２６とを有している。プログラム２０をコンピュータに実行させることにより、各モジュール２１〜２６は、上述した制御部１１の各機能を実現する。なお、ここでは、ROMに記憶された画像処理プログラム２０について説明したが、画像処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、記録媒体をコンピュータによって読み取って実行することにより、本実施の形態で説明する画像処理を実現することとしてもよい。また、通信回線を通じて、画像処理プログラムをコンピュータにダウンロードする構成とすることも可能である。
【００２７】
図６は、画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。画像処理装置１は、まず、SPECT画像データを取得する（Ｓ１０）。画像処理装置１は、SPECT装置から直接SPECT画像データを取得してもよいし、SPECT画像データを記憶したデータベースからSPECT画像データを取得してもよい。
【００２８】
次に、画像処理装置１は、SPECT画像において、脳領域ROIを設定する（Ｓ１１）と共に線条体を含む領域に線条体ROIを設定し（Ｓ１２）、脳領域ROIから線条体ROIを除外した領域（バックグランド）のカウント値のヒストグラムを生成する（Ｓ１３）。続いて、画像処理装置１は、ヒストグラムをガウスフィッティングして正規化し、その中央値から標準偏差を引いた値を閾値として決定する（Ｓ１４）。
【００２９】
続いて、画像処理装置１は、SPECT画像において、カウント値が閾値以下の領域を判別し、当該領域除外するためのマスクを生成する（Ｓ１５）。すなわち、カウント値が閾値以下の領域を以降の計算の対象外とする。画像処理装置１は、マスク部分のデータを用いて、線条体ROIの平均カウントとバックグランドの平均カウントを求め、上記式（１）によりSBRを計算する（Ｓ１６）。画像処理装置１は、計算されたSBRを出力する（Ｓ１７）。
【００３０】
以上、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置１及び画像処理方法について説明した。第１の実施の形態の画像処理装置１は、バックグランドのカウント値を用いて、閾値を求めることにより、SPECT画像データのみを使って、脳室及び脳溝を判別するための適切な閾値を求めることができる。そして、この閾値を用いて脳室及び脳溝の影響を除去してSBRを求めることができる。
【００３１】
なお、本実施の形態では、中央値−標準偏差によって閾値を求めているが、標準偏差に所定の係数を掛けた値を中央値から引いて閾値を求めてもよい。この所定の係数は、SBRが、所定の方法によって求めた真値に最も近づくように決定することが好ましい。
【００３２】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態の画像処理装置について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１と同じであるが、第２の実施の形態の画像処理装置は、脳室及び脳溝を判別するための閾値の求め方が第１の実施の形態とは異なる。
【００３３】
図７Ａ及び図７Ｂは、第２の実施の形態における閾値の求め方を説明するための図である。図７Ａに示すように、第２の実施の形態では、ヒストグラムにおいて、最大の度数を求める。次に、この最大の度数に所定の係数を掛ける。本実施の形態では、０．０５を掛ける。図７Ａに示す例では、最大の度数は、２５００であり、これに０．０５を掛けて、１２５と求められる。閾値決定部１６は、度数が１２５以下の階級のカウント値を閾値として決定する。なお、度数が１２５以下となる階級は、カウント値が大きい階級にも存在するが、閾値は小さい階級の方から選択する。つまり、最大の度数を与える階級より小さい階級を選択する。より具体的には、最大度数の階級から順に下の階級を見ていき、最初に１２５以下となる階級のカウント値を閾値とする。
【００３４】
第２の実施の形態の画像処理装置も、SPECT画像データのみから、脳室及び脳溝の領域を判別し、脳室及び脳溝の影響を除去したSBRを求めることができるという効果を有する。また、第２の実施の形態の画像処理装置は、ガウスフィッティングを行わなくてもよいので、処理が簡易である。
【実施例】
【００３５】
次に、SPECT画像データだけを用いてSBRを計算する本発明の方法によって、真のSBRに近い値を得られることを示す。【００３６】
（SBRの真値）
MR画像から脳実質マスクを作成し、SBRを計算した値を、本発明の方法と比較する対象の真値とする。真値は以下のような手順で求める。
１．MR画像にSPECT画像の位置を合わせる。
２．SPM（Statistical Parametric Mapping）を用いて、MR画像から灰白質と白質を抜き出す。
３．灰白質と白質を加算し、閾値５０％で二値化する。
４．二値化データをマスクとする。
５．SPECT画像データのマスク部分のみを計算し。SBRを求める。【００３７】
（マスクなしのSBR）
脳室及び脳溝がSBRにどの程度の影響を及ぼすのかを検証するため、上記のマスク画像を利用せずに、SPECT画像上に設定した線条体ROI（及びバックグラウンド）データを利用して直接SBRを求めた。求めたSBRを真値と比較する。なお、各ROIの設定は、AZE VirtualPlace隼（株式会社AZE製、薬事認証番号：22000BZX00379000）に搭載された「脳統計解析パッケージ」の「DaTView」を用いた。【００３８】
（本発明で求めたSBR）
上記第１の実施の形態で説明した方法により、SBRを求める。
図８は、用いた症例のうちの一つにつき、第１の実施の形態で説明した方法で求めたバックグランドのカウント値のヒストグラムを示す図である。このヒストグラムを正規化すると、中央値が５１．６５、標準偏差が１３．５２の正規分布が得られる。正規分布の中央値から標準偏差を引いて閾値を３８．０３と決定する。カウント値がこの閾値以下の領域を計算の対象外として、SBRの値を求める。本例では、用いた症例ごとに上記処理を行い、それぞれ閾値を決定した。【００３９】
（比較結果）
図９Ａは、マスク画像を用いないでSPECT画像上に設定した線条体ROI（及びバックグラウンド）データを使用して求めたSBRと、SBRの真値とを比較したグラフである。グラフの縦軸はマスク画像を用いないでSPECT画像上に設定した線条体ROI（及びバックグラウンド）データを使用して求めたSBRを示し、横軸はSBRの真値を示す。図９Ａに示すように、マスクを用いないで求めたSBRは真値と強い相関を有することが認められるものの、約２０％の過大評価になっている。【００４０】
図９Ｂは、本発明の方法で求めたSBRとSBRの真値とを比較したグラフである。図９Ｂに示すように、得られた直線の傾きはほぼ１となっており、本発明の方法を用いることにより、真値に非常に近い結果が得られることが示された。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、核医学画像データのみから脳室及び脳溝の領域を判別でき、SPECT画像の画像処理に有用である。
【符号の説明】
【００４２】
１  画像処理装置
１０  画像データ取得部
１１  制御部
１２  出力部
１３  脳領域ROI設定部
１４  線条体ROI設定部
１５  ヒストグラム生成部
１６  閾値決定部
１７  領域判別部
１８  SBR計算部
２０  SBR計算プログラム
２１  脳領域ROI設定モジュール
２２  線条体ROI設定モジュール
２３  ヒストグラム生成モジュール
２４  閾値決定モジュール
２５  領域判別モジュール
２６  SBR計算モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
2016152448.tif 000014
【国際調査報告】
2016152448.tif 000015
2016152448.tif 000016