(57)【要約】      （修正有）【課題】患者自体の潅流画像データを用いてＣＢＦ係数を求めることにより、患者毎に正確なＣＢＦの定量値を取得する方法を提供する。【解決手段】当該患者の脳潅流画像から入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を求める第１ステップと、前記求めたＣaif（ｔ）およびＣave（ｔ）を用いてデコンボリューションを行って脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める第２ステップと、前記求めたＲave（ｔ）を用いて脳全体平均の造影剤の平均組織通過時間ＭＴＴaveを求める第３ステップと、前記求めたＣaif（ｔ）およびＣave（ｔ）を用いて脳全体平均の脳血液量ＣＢＶaveを求める第４ステップと、前記求めたＣＢＶaveをＭＴＴaveで除算することにより当該患者の全脳平均の脳血流量係数ＣＢＦaveを求める第５ステップとを備え、この脳血流量係数ＣＢＦaveを用いて脳組織の脳血流量を定量化したＣＢＦマップを作成する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
当該患者の脳潅流画像から入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を求める第１ステップと、
前記求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いてデコンボリューションを行って脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める第２ステップと、
前記求めた脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を用いて脳全体平均の造影剤の平均組織通過時間ＭＴＴaveを求める第３ステップと、
前記求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いて脳全体平均の脳血液量ＣＢＶaveを求める第４ステップと、
前記求めた脳血液量ＣＢＶaveを前記平均組織通過時間ＭＴＴaveで除算することにより当該患者の全脳平均の脳血流量係数ＣＢＦaveを求める第５ステップと、
を備え、この脳血流量係数ＣＢＦaveを用いて脳組織の脳血流量を定量化したＣＢＦマップを作成することを特徴とするＣＢＦ定量化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＲＩやＣＴによって得られた脳潅流画像（ＰＷＩ；Perfusion weighted imaging）を用いたデコンボリューション法に基づいて脳組織の脳血流量値（ＣＢＦ値）を定量化したＣＢＦマップを作成するＣＢＦ定量化方法に関し、さらに詳しくはＣＢＦマップを作成する際に用いる脳血流量係数（ＣＢＦ係数）の決定に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、脳循環代謝測定法としては、ＰＥＴ（positron emission tomography）が最も正確であるが、核種を合成するための装置が必要であるので、ＰＥＴを使用できる医療施設は限られているが、被爆が問題となっている。これに対し、ＭＲＩによる脳潅流画像（ＰＷＩ）は、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ（Single photon emission computed tomography）といった核医学検査に比べ、放射線被曝がなく、所要時間が短いなどの利点があり、比較的簡便に使用可能な脳循環代謝測定法として最近着目されている。
【０００３】
よく知られるように、ＰＷＩを用いた脳血流量（ＣＢＦ値：Cerebral blood volume）の定量解析には次の式（１）に基づいたデコンボリューション法が用いられることが多い。この方法は非侵襲的な脳血流の定量方法として、臨床的に広く応用されている。
【０００４】
【数１】
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式（１）において、Ｃtissue（ｔ）は脳組織中の造影剤濃度、ＣＢＦは脳血流量係数（ＣＢＦ係数）、Ｃaif（ｔ）は入力動脈血濃度関数、Ｒ（ｔ）は伝達関数としての残留関数、ｔは時間、τは位相である。
【０００５】
デコンボリューション法（deconvolution）では、脳組織中の造影剤濃度Ｃtissue（ｔ）は、上記式（１）に示すように、入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）と残留関数Ｒ（ｔ）との重畳積分（convolution）で表せると考える。上記式（１）中のＣtissue（ｔ）およびＣaif（ｔ）は、ＰＷＩから測定可能であるので、デコンボリューション処理を用いてＣtissue（ｔ）およびＣaif（ｔ）から脳組織中のピクセル毎の残留関数Ｒ（ｔ）を求めることができる。
【０００６】
つぎに、ピクセル毎の残留関数Ｒ（ｔ）の最大値Ｒmaxを求め、このピクセル毎の残留関数の最大値Ｒmaxに上記ＣＢＦ係数ＣＢＦを掛けることで、脳組織の各ピクセルの脳血流量値（ＣＢＦ値）が定量化されたＣＢＦマップを作成することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記した従来手法では、ＣＢＦ係数ＣＢＦとして、例えばＰＥＴを用いて測定した脳の一般的な標準血流量（例えば５５ml/１００g/min）または局部（白質、灰白質、小脳など）の血流量の標準値を用いている。このように、一律で全てのケースに同じＣＢＦ係数ＣＢＦを使って各組織のＣＢＦ値を求める従来手法では、患者の個人差、まだＭＲＩシステムなどの条件が患者毎に変わっているため、これらの条件を吸収することができず、得られたＣＢＦの定量値としては、過大または過小評価の可能性が大きくなる。
【０００８】
本発明は、上記実情に鑑みて、先験的なＣＢＦ係数を使わずに、患者自体の潅流画像データを用いてＣＢＦ係数を求めることにより、患者毎に正確なＣＢＦ係数を得るようにし、これにより正確なＣＢＦの定量値を取得することが可能なＣＢＦ定量化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】
上記の目的を達成するために、上記の課題を解決するためのひとつの観点での発明は、当該患者の脳潅流画像から入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を求める第１ステップと、前記求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いてデコンボリューションを行って脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める第２ステップと、前記求めた脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を用いて脳全体平均の造影剤の平均組織通過時間ＭＴＴaveを求める第３ステップと、前記求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いて脳全体平均の脳血液量ＣＢＶaveを求める第４ステップと、前記求めた脳血液量ＣＢＶaveを前記平均組織通過時間ＭＴＴaveで除算することにより当該患者の全脳平均の脳血流量係数ＣＢＦaveを求める第５ステップとを備え、この脳血流量係数ＣＢＦaveを用いて脳組織の脳血流量を定量化したＣＢＦマップを作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にかかるＣＢＦ定量化方法によれば、患者本人の脳潅流画像から得た入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いてデコンボリューションを行って脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求め、この脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を用いて当該患者の全脳平均のＣＢＦ係数ＣＢＦaveを求めてＣＢＦマップを作成するようにしているので、個人差および画像診断システムの差に関係なく、ＰＥＴで求めた値に近い正確なＣＢＦの定量化が実現できる。また、定量値の再現性があり、解析方法においてロバスト性を持っているという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、本発明に係るＣＢＦ定量化方法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではなく、本発明はＣＴの脳のperfusionなど、式（１）に示したモデルを基にしたperfusion定量化解析にも適用することができる。
【実施例】
【００１２】
この実施例では、患者本人のＭＲＩ脳潅流画像（ＰＷＩ）から得た入力動脈血濃度関数Ｃaifおよび脳全体の造影剤濃度の平均Ｃaveを用いてデコンボリューション処理を行って脳全体平均の残留関数Ｒaveを求め、該求めた脳全体平均の残留関数Ｒaveを用いて患者本人の全脳平均のＣＢＦ係数ＣＢＦaveを求め、この全脳平均のＣＢＦ係数ＣＢＦaveを用いてＣＢＦマップを作成するようにしている。すなわち、脳血流の標準値や局部標準値から得ていた従来のＣＢＦ係数ＣＢＦの代わりに、各患者の測定画像から患者個人毎に求めた全脳平均のＣＢＦ係数ＣＢＦaveを用いて、ＣＢＦマップを作成する。
【００１３】
図１は、本発明にかかるＣＢＦ定量化方法を実現するプログラムの動作処理手順を示す工程図である。以下、図１に従って本実施例によるＣＢＦ定量化方法を説明する。
【００１４】
・ステップＳ０〜Ｓ１（入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）を導出）
まず、例えば時間分解能の高いＭＲＩスキャンシーケンスであるＥＰＩ（エコープラナーイメージング）を用いて、ＣＢＦマップを得ようとする患者本人の造影剤が流れているときのＰＷＩデータを取得する（ステップＳ０）。このＰＷＩデータとしては、患者本人の中大脳動脈を含む断層画像を選択して取得する。そして、取得した断層画像中から中大脳動脈を含む１〜複数の関心領域（ＲＯＩ；Region of interest）を抽出し、抽出したＲＯＩに含まれるピクセルすなわち動脈部分の輝度の時間関数を導出する。複数のＲＯＩを抽出する場合は、複数のＲＯＩでの平均を求めて動脈部分の輝度の時間関数を導出する。
【００１５】
図２−１に実線で示すものが、中大脳動脈に対応するピクセルの輝度の時間関数である。図２−１における実線において、１回目の大きな立ち下がりが造影剤を入れた直後であり（first Pass）、２回目の小さな立ち下がりが心臓に行って戻ってきた造影剤の影響によるものである（second pass）。ちなみに、図２−１において、破線は、脳組織中に対応するピクセルの輝度の時間変化を示している。
【００１６】
このようにして、動脈部分の輝度の時間関数が得られると、この輝度関数に対し所定の関数式を用いた演算を施すことにより、図２−２に示すような入力動脈血濃度関数（別言すれば動脈入力関数）Ｃaif（ｔ）を作成する（ａｉｆ：arterial input function）。入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）は、濃度の時間関数であるので、動脈部分の輝度の時間関数が反転されている。ちなみに、図２−２において、破線は、脳組織中の造影剤濃度Ｃtissue（ｔ）を示している。
【００１７】
・ステップＳ２（脳実質部分の抽出）
つぎに、取得した患者本人のＰＷＩデータから脳マスキングを用いて脳実質部分のみのＰＷＩデータを抽出する。この脳実質部分のみが抽出されたＰＷＩデータは複数の異なる断層画像より構成されている。
【００１８】
・ステップＳ３（脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）の導出）
つぎに、先のステップＳ２で抽出した脳実質部分のみのＰＷＩデータを用いて、脳全体（脳実質）の造影剤濃度の平均の時間変化Ｃave（ｔ）を求める。すなわち、ある時点ｔ１における脳実質部分に属する全てのピクセルの造影剤濃度の平均値を求め、これを時点ｔ１におけるＣave（ｔ１）とする。同様の処理を時点ｔ２，ｔ３，ｔ４，…について繰り返すことで、Ｃave（ｔ）を導出する。
【００１９】
・ステップＳ４（脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）の導出）
つぎに、前記した式（１）中のＣtissue（ｔ）を先のステップＳ３で求めたＣave（ｔ）に置換し、先のステップＳ１で求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）を用いることで、先の式（１）を用いたデコンボリューション処理により、脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める。すなわち、デコンボリューション処理により、脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）および入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）から脳実質部分に属する全てのピクセルについての平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める。
【００２０】
・ステップＳ５（ＭＴＴaveの導出）
つぎに、ステップＳ４で求めた脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を用いて下記式（２）を基に脳全体平均の（脳実質部分に属する全てのピクセルについての平均の）造影剤の平均組織通過時間ＭＴＴaveを求める。
【００２１】
【数２】
2006130141.tif 000004
なお、式（２）において、ＲmaxはＲave（ｔ）の最大値である。
【００２２】
・ステップＳ６（ＣＢＶaveの導出）
つぎに、ステップＳ１で求めた入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）およびステップＳ３で求めた脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を用いて下記式（３）を基に脳全体平均の（脳実質部分に属する全てのピクセルについての平均の）脳血液量、すなわち脳全体平均の造影剤量ＣＢＶaveを求める。
【００２３】
【数３】
2006130141.tif 000005
上記式（３）において、ｋHは脳の血管のヘマトクリット比（Hematocrit比）、ρは脳の密度を示し、これらは既知の係数である。
【００２４】
・ステップＳ７（ＣＢＦaveの導出）
つぎに、ステップＳ５で求めたＭＴＴaveおよびステップＳ６で求めたＣＢＶaveを用いて下記式（４）を用いて当該患者の全脳平均の（脳実質部分に属する全てのピクセルについての平均の）脳血流量係数（ＣＢＦ係数）ＣＢＦaveを求める。
ＣＢＦave＝ＣＢＶave／ＭＴＴave          …（４）
【００２５】
・ステップＳ８（ＣＢＦマップの導出）
つぎに、ステップＳ７で求めた当該患者の全脳平均の脳血流量係数（ＣＢＦ係数）ＣＢＦaveを用いて、脳組織の各ピクセルの脳血流量を定量化したＣＢＦマップを求める。すなわち、まず、前述と同様にして、図２−２に示すような入力動脈血濃度関数（別言すれば動脈入力関数）Ｃaif（ｔ）を求める。つぎに、１つの断層画像における脳実質部分に属する脳組織の全ての（ｎ個の）ピクセルについての造影剤濃度Ｃtissueｉ（ｔ）を求める（ｉ＝１〜ｎ、図２−２参照）。このようにして、入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳組織の造影剤濃度Ｃtissueｉ（ｔ）が求まると、前述と同様に、デコンボリューション処理を用いてＣtissueｉ（ｔ）およびＣaif（ｔ）から脳組織中のピクセル毎の残留関数Ｒｉ（ｔ）を求める。
【００２６】
つぎに、ピクセル毎の残留関数Ｒｉ（ｔ）の最大値Ｒmaxｉを求め、下式（５）に示すように、ピクセル毎の残留関数の最大値Ｒmaxｉに、上記ステップＳ７で求めたＣＢＦ係数ＣＢＦaveを掛けることで、脳組織の各ピクセルの脳血流量値（ＣＢＦ値）ＣＢＦｉが定量化されたＣＢＦマップを作成する。
ＣＢＦｉ＝ＣＢＦave・Ｒmaxｉ          …（５）
【００２７】
このようにして１つの断層画像におけるＣＢＦマップを作成する。同様の処理を他の断層画像について行えば、複数の断層画像についてのＣＢＦマップを作成することができる。
【００２８】
図３は、従来手法、本発明の手法、ＰＥＴにより求めた患者Ａ，ＢのＣＢＦ値の実験結果を示すものである。この実験結果からも明らかなように、本発明の手法で求めたＣＢＦ値はＰＥＴで測定したＣＢＦの値に近いことが判る。
【００２９】
このように本実施例によれば、一般的に使われている脳血流標準値または局部標準値の代わりに、患者本人の脳潅流画像から取得したＣＢＦ係数を用いて各ピクセル毎のＣＢＦ値を求めるようにしているので、個人差および画像診断システムの差に関係なく、ＰＥＴで求めた値に近い正確なＣＢＦの定量化が実現できる。また、本実施例の手法は、定量値の再現性があり、ロバスト性を持っているという効果を奏する。
【００３０】
なお、上記実施例では、ＭＲＩを用いてＭＲ潅流画像を取得したが、本発明はＣＴを用いて取得したＣＴ潅流画像に対しても適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３１】
以上のように、本発明にかかるＣＢＦ定量化方法は、脳組織のＣＢＦマップを作成する際に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明にかかるＣＢＦ定量化方法を実現するプログラムの動作処理手順の実施例を示す工程図である。
【図２−１】中大脳動脈に対応するピクセルの輝度の時間関数などを示す図である。
【図２−２】Ｃaif（ｔ）などを示す図である。
【図３】従来技術および本実施例によるＣＢＦ値の具体例を示す図表である。
【符号の説明】
【００３３】
Ｃaif    入力動脈血濃度関数
Ｃtissue    脳組織中の造影剤濃度関数
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図３】
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