(57)【要約】【課題】全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良く関心領域を設定することができ、該関心領域の容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供する。【解決手段】ＭＲＩ等により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等を取得する。ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃ又は７ＶＯＩを、標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と上記灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換する。ＭＲＩ画像を利用して、上述のように被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ又は３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、頭蓋内ＲＯＩｓ又は局所ＲＯＩｓの容積を算出する。【選択図】  図１
2006158791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラムであって、コンピュータに、
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための脳画像データ処理プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップは、
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項３】
請求項１または２記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項５】
請求項４記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項７】
請求項５または６記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項９】
請求項５ないし８のいずれかに記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項１０】
請求項５ないし９のいずれかに記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれかに記載の脳画像データ処理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。
【請求項１２】
脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理方法であって、
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップは、
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１４】
請求項１２または１３記載の脳画像データ処理方法において、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１５】
請求項１２ないし１４のいずれかに記載の脳画像データ処理方法において、
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の脳画像データ処理方法において、
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の脳画像データ処理方法において、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１８】
請求項１６または１７記載の脳画像データ処理方法において、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項１９】
請求項１８記載の脳画像データ処理方法において、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項２０】
請求項１６ないし１９のいずれかに記載の脳画像データ処理方法において、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【請求項２１】
請求項１６ないし２０のいずれかに記載の脳画像データ処理方法において、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラム等に関し、特に、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに基づき、頭蓋内または脳の解剖学的な部位毎に関心領域を自動的に設定すると共に、当該関心領域の容積を自動的に測定する処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医学の進歩と共に画像診断はめざましく進歩している。患者等に大きな負担をかけずに、身体内の様子を画像として捕らえ正確な診断を行なうためのコンピュータ画像診断手法、例えば、磁気共鳴画像法または核磁気共鳴診断装置（magnetic resonance imaging : ＭＲＩ）、Ｘ線断層写真撮影法またはＸ線断層写真撮影機（computer tomography : ＣＴ）、超音波診断法または超音波診断機、および放射線診断法または放射線診断機は、現在の医療の現場において必須のものとなっている（非特許文献１参照）。上述のコンピュータ画像診断法を用いた画像診断は、患者の病気の早期診断、治療法の選択、治療効果の予測および判定などの機能情報を提供するものとして広く用いられている。特に、ＭＲＩによる画像（ＭＲＩ画像）およびＣＴによる画像（ＣＴ画像）は脳の形態を表した解剖学的画像であるため、一般的に分解能は高く、脳内の位置的情報が明確な画像である。
【０００３】
人間の脳の容積を生きた状態のまま調べることは神経科学、医学、医療の上で重要である。上述のＭＲＩを用いることにより、生きた状態で人間の脳の形態を画像として描出できる。医療の現場ではこのＭＲＩ画像を使って、アルツハイマー病（Alzheimer’s disease : ＡＤ。非特許文献２参照）のような疾患のために萎縮をきたした脳と正常者の脳とを鑑別し診断している。
【０００４】
【非特許文献１】“画像診断とは  ＭＲＩ”、［online］、株式会社第一ラジオアイソトープ研究所、［平成１６年１１月８日検索］、インターネット<URL:http://www.drl.co.jp/html/naruhodo.htm>
【非特許文献２】井関栄三、小坂憲司  共著、「臨床精神医学講座  Ｓ９アルツハイマー病」、ｐｐ．３１−４１、“神経病理  Ａ．脳病変の特徴”、２０００年、中山書店発行。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、ＭＲＩ画像を使って脳の鑑別および診断を行う場合、脳の萎縮の度合いを定量評価するためには脳の容積測定が必要となる。具体的には、脳の部位に関心領域を設定し、この関心領域が設定された部分の容積を測定することになる。従来、脳の部位における関心領域の設定と、当該関心領域が設定された部分の脳の容積の測定とは手動に頼っており、経験と多大な時間とを要していた。手動によらず、全脳または大脳、小脳のレベルで自動的に関心領域を設定し容積を測定する方法は、従来から考案されていた。しかし、従来の方法では、正確性に乏しいだけではなく、脳のさらに細かい局所の部分、例えば側頭葉（temporal lobe）への関心領域の設定および容積の測定、またはさらに細かい海馬または海馬旁回（parahippocampal grrus）等のような脳の構造物への関心領域の設定および容積の測定は行なうことができなかった。近年、ある程度の手動操作を介して半自動的に海馬への関心領域の設定および容積の測定を行なう方法が考案されているが、依然としてその操作は煩雑であるため、臨床の現場では実用化されていないという問題があった。
【０００６】
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、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良く関心領域を設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することにある。
【０００７】
本発明の第２の目的は、上述のように設定された関心領域の容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の脳画像データ処理プログラムは、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラムであって、コンピュータに、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための脳画像データ処理プログラムである。
【０００９】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。
【００１０】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えるこができる。
【００１１】
ここで、この発明の記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。
【００１２】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。
【００１３】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。
【００１４】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。
【００１５】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。
【００１６】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。
【００１７】
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。
【００１８】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかまたは複数の脳画像データ処理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。
【００１９】
この発明の脳画像データ処理方法は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理方法であって、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする。
【００２０】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。
【００２１】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えることができる。
【００２２】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。
【００２３】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。
【００２４】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。
【００２５】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。
【００２６】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。
【００２７】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。
【００２８】
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の脳画像データ処理プログラム等によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する。次に、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定し、当該関心領域が設定された標準脳の脳画像データを関心領域記録部に記録する。関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ関心領域を変換して関心領域記録部に被験者の脳の脳画像データとして記録する。以上のように、本発明の脳画像データ処理プログラム等によれば、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望の関心領域を設定することができる。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００３１】
図１は、本発明の各実施例において適宜使用するデータの全体像を示す。各データについての詳細は後述するが、説明の便宜上、まず最初に使用するデータの関連を述べる。図１において、符号１はコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３を第１のフォーマットで記録する第１脳画像データ記録部、２は被験者の脳の脳画像データ３を所定のフォーマットへ変換した結果の被験者の脳の脳画像データ３ＡＮ（「ＡＮ」は後述する「Ａｎａｌｙｚｅ」の頭２文字）を記録する第２脳画像データ記録部である。被験者の脳の脳画像データ３ＡＮからは灰白質（gray matter : ＧＭ）部分の脳画像データ３ＧＭ、白質（white matter : ＷＭ）部分の脳画像データ３ＷＭ、脳脊髄液（cerebrospinal fluid : ＣＳＦ）部分の脳画像データ３ＣＳＦが各々分離されて取り出され、分離後脳画像データ記録部５に記録される。本発明の各実施例において、処理の対象となる脳の領域は関心領域記録部６に記録される。図１に示されるように、関心領域記録部６は頭蓋内関心領域側６ｉｃ（「ｉｃ」は頭蓋内（intra cranial）の頭文字）と局所関心領域側６ＶＯＩとを有しており、頭蓋内関心領域側６ｉｃでは頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃと当該標準脳の脳画像データ７ｉｃに対して後述する変形処理が施された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとが記録されている。局所関心領域側６ＶＯＩでも同様に、局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ＶＯＩと当該標準脳の脳画像データ７ＶＯＩに対して後述する変形処理が施された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩとが記録されている。関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ等と分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等とを用いることにより、頭蓋内を識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃ、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬ（「ＡＬＬ」は「全」の意味）および全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭが得られ、識別脳画像データ記録部８に記録される。識別脳画像データ記録部８に記録された識別脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データとを用いることにより、頭蓋内等のボクセル値を求めることができ、当該ボクセル値から所望の関心領域の容積を求めることができる。本明細書において、各記録部はデータベースであってもよく、単なるフォルダであってもよい。各画像データは所望の形式で記録されたファイル等とすることができる。
【００３２】
以下、図１に示された各記録部および各データを参照しつつ、実施例１について各図面を参照して説明する。図２は、本発明の実施例１における脳画像データ処理プログラムまたは方法の全体の流れをフローチャートで示す。図２に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する（前処理ステップ。ステップＳ１０）。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像および放射線診断法を用いて測定された脳画像等を用いることもできる。例えば、核医学の臨床の場において利用されている脳画像である、患者体内に放射性同位元素（ラジオアイソトープ、radioisotope : ＲＩ）を導入し、そこから発せられるγ線を利用する単光子放出コンピュータ断層撮影（single photon emission computed tomography : ＳＰＥＣＴ）によるＳＰＥＣＴ画像または陽電子放出断層撮影（positron emission tomography : ＰＥＴ）によるＰＥＴ画像等を用いてもよい。ＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、薬剤または検査薬等の注射前後における血流等の機能を表した機能画像である。
【００３３】
次に、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定し、当該関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃを関心領域記録部６に記録する（関心領域設定ステップ。ステップＳ１２）。関心領域は脳画像データのスライスに平面的に設定され(region of interest : ＲＯＩ)、複数スライスのＲＯＩｓが集まって立体的な３ＤＲＯＩ（volume of interest : ＶＯＩ）が設定される。具体例については後述する。以下では、特に区別する場合を除き、関心領域は「ＲＯＩｓ」と呼ぶ。
【００３４】
関心領域記録部６に記録された標準脳の脳画像データ７ｉｃおよび／または７ＶＯＩを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃおよび／または３ＶＯＩとして記録する（関心領域変換ステップ。ステップＳ１４）。
【００３５】
標準脳では頭蓋内全体の形態および海馬等の局所的部位の脳内位置情報がスライス毎に標準的に定まっているため、例えば海馬等の局所的部位にＲＯＩｓを設定することも術者の経験等によらず精度良く行なうことができる。そこで本発明の脳画像データ処理プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。通常の解剖学的正規化では被験者の脳の脳画像データを標準脳の脳画像データへ合わせるように変形（正規化）するが、本発明の脳画像データ処理プログラム等では逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。機能画像であるＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、解剖学的画像であるＭＲＩ画像と比べて全体的にぼやけた状態の画像であるため、脳内の位置的情報に乏しい。このため、ＳＰＥＣＴ画像上にＲＯＩｓを設定するには経験を要するものとされている。本発明の脳画像データ処理プログラム等を用いることにより、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像へ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。
【００３６】
以下、本発明の脳画像データ処理プログラム等における各部の機能を説明する。図３は、本発明の実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）の詳細な処理をフローチャートで示す。図３に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部１に記録された被験者の脳の脳画像データ３を第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部２に記録する（フォーマット変換ステップ。ステップＳ２０）。ここで、第１のフォーマットとしては例えばＡＣＲ−ＮＥＭＡ（American College of Radiology − National Electrical Manufactures Association）標準化委員会で制定された、医用画像ネットワーク転送のための統一規格であるＤＩＣＯＭ（Digital imaging and communication in medicine）フォーマットとすることができる。勿論、医療機メーカ毎のフォーマットであってもよい。
【００３７】
図４は、ＤＩＣＯＭフォーマット形式２０を示す。図４に示されるように、各レコード１等は、２バイトのグループ（Ｇｒｏｕｐ）番号２１、２バイトのエレメント（Ｅｌｅｌｍｅｎｔ）番号２２、２バイトのデータタイプ２３、２バイトのデータ長２４、データ長２４で定義されたサイズのデータ２５から構成されている。図４の例に示されているように、グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ００２８、０ｘ００１０）の場合、データタイプ２３はＲｏｗｓ、つまりｙ軸方向のマトリックスサイズを示す。グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ００２８、０ｘ００１１）の場合、データタイプ２３はＣｏｌｕｍｎｓ、つまりｘ軸方向のマトリックスサイズを示す。グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ７ＦＥ０、０ｘ００１０）の場合、データタイプ２３はＰｉｘｅｌ  Ｄａｔａ、つまり画像データを示す。画像データの構造は後述するアナライズ・フォーマット（第２のフォーマット）と同じである。
【００３８】
次に、第２のフォーマットについて説明する。第２のフォーマットとしてはアナライズ（Ａｎａｌｙｚｅ）・フォーマットを用いることができる。図５はアナライズ・フォーマットを説明するための３次元空間３０を示す。図５に示されるような方向のｘ軸、ｙ軸およびｚ軸で構成される３次元空間３０に、対象３１が存在しているものとする。
【００３９】
図６はアナライズ・フォーマットを定義するプログラム４０を例示する。プログラム４０はｃ言語により記述されているが、他のプログラミング言語で記述してもよいことは勿論である。図６に示されるように、プログラム４０は画像データファイル（＊．ｉｍｇ）４１とヘッダーファイル（＊．ｈｄｒ）４２とを定義しており、図６に示される各軸の定義は定義部４３に記述され、データ型ｄａｔａはプログラム部４４により記述されている。
【００４０】
図７は画像データファイル４１の構成を示す。図７に示されるように、ｘ軸方向のデータ４３ｘは図７上、左から右へ記録されている。これらｘ軸方向のデータ４３ｘが図７上、上から下へ矢印のように繋がってｙ軸方向のデータ４３ｙ、すなわち１スライス分のデータを構成する。これら１スライス分のデータ４３ｙが図７上、上から下へ記録されてｚ軸方向のデータ４３ｚ、すなわち全スライス分のデータを構成する。
【００４１】
図８はヘッダーファイル４２の構成を示す。図８に示されるように、ヘッダーファイル４２のデータアドレスの第０バイトからの２バイトはヘッダーファイル４２のサイズ４５を記録し、第４２バイトからの６バイトは画像データのマトリックスサイズ４６をｘ軸方向のマトリックスサイズ、ｙ軸方向のマトリックスサイズ、ｚ軸方向のマトリックスサイズの順に各々２バイトずつ記録し、第７０バイトからの２バイトは画像データの型４７を記録し、第７８バイトからの６バイトは画像データのピクセルサイズ４８をｘ軸方向のピクセルサイズ、ｙ軸方向のピクセルサイズ、ｚ軸方向のピクセルサイズの順に各々２バイトずつ記録し、第３４７バイトからの２バイトはファイルの終わり（ＥＯＦ）４９を記録している。以上のように、ヘッダーファイル４２は３４８バイトで構成されている。図９は、アナライズ・フォーマットへ変換された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式的表示５１を示す。模式的表示５１において、左上は被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの冠状断面像（coronal）、右上は矢状断面像（sagittal）、左下は横断面像（axial）を示す。
【００４２】
次に、フォーマット変換ステップ（ステップＳ２０）で第２脳画像データ記録部２に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮについて頭頂部を同定し、同定された頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出するスライス・カッティングを行なう（抽出ステップ。ステップＳ２２）。一般的に頭頂部から約１８ｃｍ以上のデータは頸部のデータであるため、所定の範囲としては、頭頂部から約１８ｃｍ程度が好適である。図１０は、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮに対しスライス・カッティングを行なう処理を模式的表示５１および５２により示す。スライス・カッティングを行なった結果を模式的に示す模式的表示５２においても模式的表示５１と同様に、左上は冠状断面像、右上は矢状断面像、左下は横断面像を示す。
【００４３】
一般に撮像時に被験者の頭部を長時間にわたり完全に固定することは困難であり、被験者の頭部が傾くこともある。このため、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連（anterior comissure − posterior comissure : ＡＣ−ＰＣ）ラインを標準脳の脳画像データにおけるＡＣ−ＰＣラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせ（レジストレーション：registration）を行う（画像重ね合わせステップ。ステップＳ２４）。
【００４４】
図１１は、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データに対し、ＭＮＩ座標系の標準脳を基準としてレジストレーションを行なう処理を模式的表示５２、５３および５４により示す。ＭＮＩ（Montreal Neurological Institute）座標系の標準脳を示す模式的表示５３と画像重ね合わせを行なった結果を模式的に示す模式的表示５４とにおいても模式的表示５１と同様に、左上は冠状断面像、右上は矢状断面像、左下は横断面像を示す。
【００４５】
画像重ね合わせ（レジストレーション）とはある空間から別の空間への変換のことである。本実施例１では、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データを、ＭＮＩ座標系の標準脳（MNI atlas）を基準としてＳＰＭ（Statistical parametric mapping）９９の解剖学的正規化によって線形変換のみの剛体変換を行なうことにより、被験者の脳のＡＣ−ＰＣラインを上記標準脳のＡＣ−ＰＣラインに合わせる。ＭＮＩ座標系の標準脳としては、Brain Web: Simulated Brain Database (http://www.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/ 以下、Brain Web)でダウンロードできるDigital Phantomに半値幅（Full Width Half Maximum : ＦＷＨＭ）６ｍｍのガウシアン・スムージング（Gaussian smoothing）を行ったものを使用する。ガウシアン・スムージングは１つのピクセルの値を求めるのに際し、当該ピクセルの付近に分布する値を大きく遠い所を小さくするように重みを付けて加重平均するスムージングの１つであり、具体的にはガウシアン・フィルタを用いる。ＳＰＭ９９はフリーソフトウェアであり、最新バージョンのＳＰＭ２を用いてもよい。あるいは、３Ｄ−ＳＳＰ（three-dimensional stereotactic surface projections）を用いることもできる。線形変換（平行移動、回転）のみの剛体変換を行なうのは被験者の脳の脳画像データを変形させないためである。ＡＣ−ＰＣラインに合わせる処理を行った脳画像データ（模式的表示５４）は、１８２×２１８×１８２のマトリックスサイズおよびボクセルサイズ１ｍｍ×１ｍｍ×１ｍｍとして記録する。
【００４６】
図１２は、画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）における線形変換のみの剛体変換で用いられる６つのパラメータについて示す。図１２において、被験者の脳６０はＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸で示される３次元空間にある。この被験者の脳６０の画像のレジストレーションを行なうために、Ｘ方向の平行移動ｄｘ、Ｙ方向の平行移動ｄｙ、Ｚ方向の平行移動ｄｚの３方向のベクトルに加えて、Ｘ軸の周りの回転ｄθｘ、Ｙ軸の周りの回転ｄθｙ、Ｚ軸の周りの回転ｄθｚという３つの回転成分を有する６つのパラメータを用いる。６つのパラメータを用いて回転／平行移動を行なった結果と、模式的表示５３で示されるガウシアン・スムージングを行なったＭＮＩ座標系の標準脳との差分がとられ、当該差分が評価される。評価の結果、所定の収束条件を満たしていると判定された場合は模式的表示５４で示されるようなＡＣ−ＰＣラインが合った脳画像データを得ることができ、レジストレーションは終了する。一方、収束条件を満たしていると判定されなかった場合は６つのパラメータの更新を行なって回転／平行移動を繰返す。上述の評価および所定の収束条件としては、差分の平均二乗和が所望の小さい値以下となるような評価等を用いることができる。
【００４７】
画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）で画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データ（模式的表現５４）から、少なくとも灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを分離して分離後脳画像データ記録部５に記録する（分離ステップ。ステップＳ２６）。ＳＰＭ９９のセグメンテーション（segmentation）アルゴリズムは、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮを灰白質部分、白質部分および脳脊髄液部分に分離することができる。図１３（Ａ）はＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを示し、図１３（Ｂ）は同アルゴリズムにより分離された白質部分の脳画像データ３ＷＭを示す。分離された脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦについての図面は省略する。灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等はいずれもボクセル値が０．０から１．０の値を有する画像である。例えば、図１３（Ａ）に示される灰白質部分の脳画像データ３ＧＭにおいて、完全に灰白質部分で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。同様にして、図１３（Ｂ）に示される白質部分の脳画像データ３ＷＭにおいて、完全に白質部分で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。一方、灰白質部分と白質部分との境界におけるボクセルのボクセル値は、各々が占める割合に応じて定まる。例えば灰白質部分が５６％であり白質部分が４４％のボクセルでは、灰白質部分のボクセル値が０．５６となり白質部分のボクセル値が０．４４となる。本実施例１における分離ステップ（ステップＳ２６）ではＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムを使用することにより、少なくとも灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを分離することができる。他のソフトウェア、例えば３Ｄ−ＳＳＰを用いることもできる。後述する実施例２等では他の部分の脳画像データを用いるが、本実施例１では他の部分の脳画像データは特に用いなくて済む。
【００４８】
上述した関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）で標準脳の脳画像データ内に設定されるＲＯＩｓは、標準脳内の部位毎に予めその座標を定義しておき、定義ファイル等に記録しておくことができる。本発明の脳画像データ処理プログラムは、術者が指定した部位の名前、例えば海馬等に基づき自動的に定義ファイル等から当該部位に対応する座標を読取り、指定した部位にＲＯＩｓを設定することができる。勿論、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。両者の組合せとして、術者に部位を名前で指定させると共に、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。一度設定させた任意の領域のＲＯＩｓは適当な名称を付けて定義ファイル等に記録させておくこともできる。図１４（Ａ）は海馬の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７０により示す。図１４（Ａ）において、頭頂部から下方向へ、左上のスライスＳＬ１から右上のスライスＳＬ５、続いて左下のスライスＳＬ６から右下のスライスＳＬ９へと順に示されており、符号Ｈｒは右脳の海馬領域に設定されたＲＯＩ、Ｈｌは左脳の海馬領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ａ）に示されるように、右脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｒ）および左脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｌ）はスライスＳＬ３からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって海馬領域のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｂ）は脳幹（brainstem）の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７１により示す。図１４（Ｂ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ９が示されており、符号Ｂｓは脳幹に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｂ）に示されるように、脳幹に設定されたＲＯＩ（Ｂｓ）はスライスＳＬ２からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって脳幹のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｃ）は任意の領域に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７２により示す。図１４（Ｃ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ８が示されており、符号Ａｒは右脳の任意の領域に設定されたＲＯＩ、Ａｌは左脳の任意の領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｃ）に示されるように、ＲＯＩ（Ａｒ）はスライスＳＬ２からＳＬ５まで表示され、一方、ＲＯＩ（Ａｌ）はスライスＳＬ４からＳＬ７まで表示されており、これら複数のＲＯＩが集まって任意の領域におけるＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。
【００４９】
上述した関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）における分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭは、上述のようにＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズム等を使用して分離された脳画像データである。図１５は、本発明の実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す。図１５で図１と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図１５において、符号８０はBrain WebでダウンロードできるＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データである。図１５に示されるように、標準脳の脳画像データ７ＶＯＩおよび／または７ｉｃを、ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ８０と被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換し、関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび／または３ｉｃとして記録する。上記変形はＳＰＭ９９の解剖学的正規化アルゴリズムを用いて行なうことができる。この場合、テンプレートとしては被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを使用する。すなわち、被験者の脳を標準脳に見立てて、ＲＯＩｓが設定された標準脳を被験者の脳へ合わせる変形を行なう。局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃは、ボクセル値が０の場合は０、０より大きい場合は１とした２値化画像データとする。
【００５０】
関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）における分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭをそのまま使用する替わりに、所定の平滑化を施した灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を使用することができる。この場合、所定の平滑化を施した灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’が脳画像データ３ＧＭの替わりに分離後脳画像データ記録部５に記録される。図１６は、被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施して灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’とする処理を示す。所定の平滑化としては、ＦＷＨＭが８ｍｍのガウシアン・スムージングを用いることができる。図１７は、所定の平滑化を施した被験者の脳の灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を用いた場合の関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す。図１７で図１５と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図１７に示されるように、標準脳の脳画像データ７ＶＯＩおよび／または７ｉｃを、ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ８０と被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施した脳画像データ３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換し、関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび／または３ｉｃとして記録する。上記変形はＳＰＭ９９の解剖学的正規化アルゴリズムを用いて行なうことができる。この場合、テンプレートとしては被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施した脳画像データ３ＧＭ’を使用する。
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施例１によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＰＥＴ画像等を用いることもできる。次に、標準脳の脳画像データ内にＲＯＩｓを設定し、当該ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃを関心領域記録部６に記録する。関心領域記録部６に記録された標準脳の脳画像データ７ｉｃおよび／または７ＶＯＩを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃおよび／または３ＶＯＩとして記録する。以上のように、本発明の脳画像データ処理プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。すなわち、本発明の脳画像データ処理プログラム等では通常の解剖学的正規化とは逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。
【実施例２】
【００５２】
本実施例２では、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、当該ＲＯＩｓの容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。従って、本実施例２におけるコンピュータ断層撮像法はＭＲＩを用いる。
【００５３】
容積算出ステップをさらに備えることに伴い、実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）、関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）および関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）は以下のように変更する。前処理ステップ（ステップＳ１０）で取得され分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭと脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦとを含むものとする。実施例１で説明したように、ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムは、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮを灰白質部分、白質部分および脳脊髄液部分に分離することができる。実施例１ではこの内、灰白質部分の脳画像データのみを使用したが、実施例２では３つ共使用する。関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）では、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内ＲＯＩｓを設定して標準脳の脳画像データ（７ｉｃ）を関心領域記録部６に記録しておく。関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）では、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとして記録する。
【００５４】
実施例２では頭蓋内ＲＯＩｓの容積の算出について説明する。まず、容積算出ステップの全体の流れについて説明し、次に、各処理について詳説する。図１８は、本発明の実施例２における容積算出ステップの全体の流れをフローチャートで示す。図１８に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データ３ＧＭ等を用いることにより、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃから頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４０）。
【００５５】
次に、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭと、識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとに基づき、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４２）。
【００５６】
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬと分離後脳画像データ記録部５に記録された白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４４）。
【００５７】
頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出するか否かを判断する（ステップＳ４６）。上述のように、実施例２では頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出するためステップＳ４８へ進む。そうでない場合は頁外接合子Ａで示される処理（実施例３。図２５参照）へ進む。ステップＳ４８では、識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃにより識別される頭蓋内ＲＯＩｓにおける総ボクセル値に所定の数値を乗じて当該頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出する。所定の数値としては、１／１０００が好適である。実施例１で説明したように、灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等はボクセル値が０．０から１．０の値を有する画像であり、完全に灰白質部分等で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。従って、完全に灰白質部分等で埋まっているボクセルの総ボクセル値は、総ボクセル数と実数か整数かは別として一致する。但し、実際には総ボクセル値は部分的に灰白質部分等で埋まっているボクセルのボクセル値も含むため、総ボクセル数とは一致しない。しかし、部分的に（例えば、ボクセル値＝０．６）灰白質部分等で埋まっているボクセルのカウント方法を埋まっている割合（例えば、０．６）でカウントするようにすれば、総ボクセル値は総ボクセル数と一致する。本明細書等における総ボクセル値は上述のようにカウントされた総ボクセル数（実数）と言い換えてもよい。
【００５８】
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬと分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値を求め、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより全灰白質および全白質の領域の容積を算出する（全灰白質・全白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５０）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。
【００５９】
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質識別脳画像データ９ＧＭにより識別される全灰白質の領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭの対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、当該合計値に所定の数値を乗ずることにより全灰白質の領域の容積を算出する（全灰白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５２）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。
【００６０】
全灰白質・全白質領域容積算出ステップ（ステップ５０）で求められた全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値から全灰白質領域容積算出ステップ（ステップ５２）で求められた上記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより全白質の領域の容積を算出する（全白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５４）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。
【００６１】
次に、各処理の詳細について説明する。図１９は頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２０は頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の処理を脳画像データにより示す。図１９および図２０に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭと脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦとを加算する（脳画像データ加算ステップ。ステップＳ６０）。
【００６２】
次に、脳画像データ加算ステップ（ステップＳ６０）で加算された脳画像データに所定の平滑化を施す（脳画像データ平滑化ステップ。ステップＳ６２）。所定の平滑化としては、ＦＷＨＭが６ｍｍのガウシアン・スムージングを用いることができる。
【００６３】
続いて、脳画像データ平滑化ステップ（ステップＳ６２）で平滑化が施された脳画像データについて、所定の閾値に基づき２値化を行なう（脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ６４）。所定の閾値としては、例えば、上記平滑化が施された脳画像データ中のボクセル値の最大値の４０％を用いることができ、当該脳画像データ中のボクセル値が最大値の４０％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の４０％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。
【００６４】
脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データと関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとの論理積（ＡＮＤ）をとることにより、頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（頭蓋内論理積ステップ。ステップＳ６６）。頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データとしては脳画像データ３ｉｃを用いても理論的には十分であるが、実際には脳画像データ３ｉｃにノイズがのることがある。そこで、脳画像データ３ｉｃと脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データとの論理積をとることにより、ノイズを除去した精度の良い頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを得ることができる。
【００６５】
図２１は全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２２は全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の処理を脳画像データにより示す。図２１および図２２に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭについて所定の閾値に基づき２値化を行なう（灰白質部分脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ７０）。所定の閾値としては、例えば、上記灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ中のボクセル値の最大値の６５％を用いることができ、灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ中のボクセル値が最大値の６５％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の６５％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。
【００６６】
同様にして、分離後脳画像データ記録部５に記録された白質部分の脳画像データ３ＷＭについて所定の閾値に基づき２値化を行なう（白質部分脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ７２）。所定の閾値としては、例えば、上記白質部分の脳画像データ３ＷＭ中のボクセル値の最大値の３５％を用いることができ、白質部分の脳画像データ３ＷＭ中のボクセル値が最大値の３５％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の３５％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。
【００６７】
続いて、灰白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７０）で２値化された灰白質部分の脳画像データと白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７２）で２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める（灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップ。ステップＳ７４）。
【００６８】
灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップ（ステップＳ７４）で論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す（埋め込みステップ。ステップＳ７６）。所定の部分とは、上記論理和が求められた脳画像データの内部において、所謂虫食い状態のようになっている小さな隙間の部分のことである。
【００６９】
埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとることにより、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質・全白質論理積ステップ。ステップＳ７８）。全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データとしては、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された上記脳画像データを用いても理論的には十分である。しかし、実際には上記脳画像データにはノイズがのることがある。そこで、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとることにより、ノイズを除去した全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを得ることができる。
【００７０】
図２３は全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２４は全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の処理を脳画像データにより示す。図２３および図２４に示されるように、まず、白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７２）で２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す（白質部分埋め込みステップ。ステップＳ８０）。所定の部分とは、上記２値化された白質部分の脳画像データの内部において、所謂虫食い状態のようになっている小さな隙間の部分のことである。これらの部分は白質部分と考えられるが、０値となっているためである。
【００７１】
続いて、識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬから、白質部分埋め込みステップ（ステップＳ８０）で埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質差分ステップ。ステップＳ８２）。以上により、全灰白質部分を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成することができる。
【００７２】
次に、全灰白質・全白質領域容積算出ステップ（ステップＳ５０）の詳細について説明する。識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬの輪郭部（図２２参照。脳画像の縁の白い部分）では分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、一方、全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬの内部（図２２参照。脳画像の内部の灰色部分）ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値を求める。当該総ボクセル値に所定の数値（上述のように、好適には１／１０００）を乗ずることにより全灰白質および全白質の領域の容積を算出する。
【００７３】
以上説明したように、本発明の実施例２によれば、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。容積算出ステップでは、頭蓋内容積だけではなく、全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。実施例２では、頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを求める際に、脳画像データ３ｉｃと脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データとの論理積をとっているため、ノイズを除去した精度の良い頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを得ることができる。全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬ等を求める際に、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとっているため、ノイズを除去した全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを得ることができる。以上により、設定された頭蓋内ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。
【実施例３】
【００７４】
実施例３では、局所内ＲＯＩｓの容積の算出について説明する。基本的には実施例２と同様であり、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、当該ＲＯＩｓの容積を算出する。
【００７５】
局所内ＲＯＩｓの容積の算出に伴い、実施例２における関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）および関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）は以下のように変更する。関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）では、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内ＲＯＩｓを設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所ＲＯＩｓを設定して各々の標準脳の脳画像データ（７ｉｃおよび７ＶＯＩ）を関心領域記録部６に記録しておく。関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）では、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとして記録する。さらに、関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ＶＯＩをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩとして記録する。
【００７６】
実施例２の処理フローチャート（図１８参照）のステップＳ４６において、頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出しないと判断された場合、すなわち局所ＲＯＩｓの容積を算出する場合、頁外接合子Ａで示される処理へ進む。図２５は、本発明の実施例３における局所ＲＯＩｓの容積を算出する処理の流れをフローチャートで示す。図２５の頁外接合子Ａからのフローチャートに示されるように、まず上述の全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）で作成され識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬにより識別される全灰白質および全白質の領域と、関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の総ボクセル値を求める。次に、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の容積を算出する（局所灰白質・白質容積算出ステップ。ステップＳ９０）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。
【００７７】
続いて、全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）で作成され識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質識別脳画像データ９ＧＭにより識別される全灰白質の領域と、関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭの対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求める。当該合計値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける灰白質の容積を算出する（局所灰白質容積算出ステップ。ステップＳ９２）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。
【００７８】
局所灰白質・白質容積算出ステップ（ステップＳ９０）で求められた局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の総ボクセル値から、局所灰白質容積算出ステップ（ステップ９２）で求められた上記合計値を減じることにより、局所ＲＯＩｓの白質の領域における総ボクセル値を求める。当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける白質の容積を算出する（局所白質領域容積算出ステップ。ステップＳ９４）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。
【００７９】
次に、上述の局所灰白質・白質容積算出ステップ（ステップＳ９０）の詳細について説明する。まず、識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬにより識別される全灰白質および全白質の領域と、関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、共通領域の輪郭部（図２２参照。脳画像の縁の白い部分）では分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、一方、共通領域の内部（図２２参照。脳画像の内部の灰色の部分）ではボクセル値１を用いることにより、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の領域における総ボクセルを求める。当該総ボクセル値に所定の数値（好適には１／１０００）を乗ずることにより、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の容積を算出することができる。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。
【００８０】
以上説明したように、本発明の実施例３によれば、基本的には実施例２と同様に、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、局所ＲＯＩｓの容積を算出することができる。局所ＲＯＩｓ全体の容積だけではなく、局所ＲＯＩｓの全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。以上により、任意の領域に設定された局所ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。
【実施例４】
【００８１】
次に、本発明の脳画像データ処理プログラム等を検証するために行なわれた実験について説明する。
【００８２】
方法および対象．
対象はアルツハイマー病患者１５名、正常高齢者１５名で３次元脳ＭＲＩを施行し、得られたデータから頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を手動ならびに本発明の脳画像データ処理プログラム（以下、「本法」と言う。）で測定し、両者間の相関係数を求めた。
【００８３】
結果．
本法と手動測定との間の相関係数ｒは  頭蓋内容積ｒ＝０．９１０、全脳体積ｒ＝０．９０２、海馬体積ｒ＝０．９１８と良好な結果を得た。
【００８４】
結論．
本法は短時間且つ全自動で頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を測定することができ、臨床での使用も有用であると考えられる。
【００８５】
具体的な対象．
アルツハイマー病患者１５名（平均年齢６３．４±６．９歳、男：女＝４：１１）および年齢をマッチした正常ボランティア１５名（平均年齢６１．３±５．９歳、男：女＝ ４：１１）である。
【００８６】
具体的な方法．
ＭＲＩ撮像法として、１．５テスラのＭＲＩ装置を使用して頭部ＭＲＩを施行した。軸位断のＴ２強調画像および冠状断３Ｄ−ＳＰＧＲ像（ＴＲ １４ミリ秒、ＴＥ  ３ミリ秒、フリップ角２０度、マトリックスサイズ２５６×２５６、ピクセルサイズ０．８６×０．８６ｍｍ、スライス厚１．５ｍｍ×１２４スライス）を撮像した。
【００８７】
解析．
冠状断３Ｄ−ＳＰＧＲ像はアナライズ（ａｎａｌｙｚｅ）・フォーマットに変換された後、ピクセルサイズ１．０ｍｍ×１．０ｍｍ、スライス厚１．０ｍｍの軸位断に再構成された。頭蓋内容積は手動で各スライス毎に硬膜および脳脊髄液との境界を同定し切り出した。全脳容積は切り出した画像上で脳脊髄液の信号値の平均×０．８の信号値を閾値として脳脊髄腔を除外して得られた容積を全脳容積とした。海馬体積はJackらの方法（Jack CR Jr, Twomey CK, Zinsmeister AR, Sharbrough FW, Petersen RC, Cascino GD: Anterior temporal lobes and hippocampal formations: Normative volumetric measurements from MR images in young adults. Radiology 1989; 172: 549-554.）により手動およびセグメンテーション法を使用して算出した。
【００８８】
本法および手動で得られた３０名の頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積の相関係数を求め、定量性を検証した。また、本法および手動で求めたアルツハイマー病群、正常群との頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積間で有意差の有無をｔ検定を用いて検証した。
【００８９】
Jackらの方法について補足する。海馬の境界はアンモン角、海馬白板、歯状回、海馬台を含むようにトレースする。この中でピクセル値が大脳灰白質の最高値と脳脊髄液の最高値の半分の値から大脳灰白質の最高値の間をとるピクセル数を数え、ピクセルサイズとスライス厚を掛け海馬の体積を算出した。
【００９０】
結果．
手動で頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積を求めるのに１例につき約４時間を要した。本法では約１０分で測定できた。
【００９１】
本法と手動測定との間の相関係数ｒは、頭蓋内容積ｒ＝０．９１０、全脳体積ｒ＝０．９０２、海馬体積ｒ＝０．９１８であった。各方法で得られたアルツハイマー病群、正常群の頭蓋内容積を図２６に示す。図２６において、ＴＩＶは頭蓋内容積、Whole brainは全脳体積、Hippocampiは海馬体積、ＡＤはアルツハイマー病患者、ＮＣは正常ボランティア、Manualは手動測定、ＡＭＳＩＳは本法による測定を示す。数値の単位はｃｃまたはｍｌである。図２７ないし図２９は、各々ＴＩＶ（頭蓋内容積）、Hippocampi（海馬体積）、Whole brain（全脳体積）についての本法と手動測定との相関を示す。図２７ないし図２９において、縦軸は本法（ＡＭＳＩＳ）、横軸は手動測定（manual）であり、単位は両軸ともｃｃまたはｍｌである。
【００９２】
考察．
ＳＰＭの解剖学的標準化法は形、大きさの違う個々人の脳を標準脳に合わせ込む方法である。標準脳上に予め設定されたＲＯＩテンプレートを個々人の脳に合わせ込むことにより体積を測定するということで、本法はＳＰＭの解剖学的標準化法を逆手に利用した、発想の転換ともいえる。
【００９３】
本法のような全自動体積測定法は手動の場合のような測定者によるばらつきがなく、測定者の経験によらず常に同じ結果がでるという特徴を有している。また手動測定では頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を測定するのに１例につき約４時間必要であったものが、わずか１０分でできるようになった。また本法は海馬のような小さな構造物も頭蓋内容積、全脳体積と同程度の精度で測定できるため実際の臨床診断に応用できるという大きな期待がもてる。
【００９４】
本法はＳＰＭ９９の解剖学的標準化法とセグメンテーション法を使用しており、その解剖学的標準化とセグメンテーションの精度はＳＰＭに依っており、これからもＳＰＭの改善によりさらに精度が高まるものと予想される。またセグメンテーションに限ってはLemieuxらの方法（Lemieux L, Hammers A, Mackinnon T, Liu RS. Automatic segmentation of the brain and intracranial cerebrospinal fluid in T1-weighted volume MRI scans of the head, and its application to serial cerebral and intracranial volumetry. Magn Reson Med. 2003;49:872-84.）を採用するというバリエーションも可能である。
【００９５】
本実験例では、全脳体積、海馬体積を求めたが、脳のテンプレートさえ予め作成しておけば灰白質、白質、脳脊髄腔・脳室、その他の構造物を分離して体積測定することも可能である。
【００９６】
アルツハイマー病で病期の早い段階で海馬を含む内側側頭葉の萎縮がみられるが、これを体積測定することによりどの程度萎縮しているかを客観的に知ることができ、正常者の体積と比較することにより早期診断をすることができる。本法は約１０分で体積測定が可能であることより日常診療のルーチンとして実施できる。
【００９７】
本法を予め各社ＭＲＩ装置の操作コンピュータにインストールしておけば、ＭＲＩの撮像が終了後１０分で目的とする部位の体積を算出することが可能である。
【００９８】
また本法は、ＭＲＩとＳＰＥＣＴ・ＰＥＴ画像とを重ね合わせることにより、ＳＰＥＣＴ・ＰＥＴが持つ血流・代謝量を局所的に測定することが可能となり、本法は多方面において多大な拡張性を有している。
【実施例５】
【００９９】
図３０は、本発明のコンピュータ・プログラム（脳画像データ処理プログラム）を実行するコンピュータの内部回路９０を示すブロック図である。図３０に示されるように、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、画像制御部９６、コントローラ９８、入力制御部１００および外部インタフェース（Interface : Ｉ／Ｆ）部１０１はバス１０２に接続されている。図３０において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ９２、ディスク９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ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９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体には、上述した第１脳画像データ記録部１、第２脳画像データ記録部２、分離後脳画像データ記録部５、関心領域記録部６および識別脳画像データ記録部８等が記録されている。
【０１００】
本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ９２からバス１０２を介し、またはディスク９７ａ若しくはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体からコントローラ９８を経由してバス１０２を介しＲＡＭ９３へロードされる。画像制御部９６は脳画像データをＶＲＡＭ９５へ送出し、表示部９４はＶＲＡＭ９５から送出された脳画像データに基づいて脳画像を表示するディスプレイ等の表示装置である。ＶＲＡＭ９５は表示部９４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９９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１００は入力操作部９９と接続され入力制御等を行う。外部Ｉ／Ｆ部１０１は、例えばインターネット等の外部の通信網（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。
【０１０１】
上述のようにＣＰＵ９１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−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ９１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−ＲＯＭ９７ｎ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。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明の活用例として、特に海馬のような脳の小さな構造物に対する実際の臨床診断に適用することができる。短時間（約１０分）で体積測定が可能であるため、日常診療のルーチンに適用することができる。本発明の脳画像データ処理プログラムによりＲＯＩｓが設定されたＭＲＩとＳＰＥＣＴまたはＰＥＴ画像とを重ね合わせることにより、ＳＰＥＣＴ・ＰＥＴが持つ血流・代謝量を局所的に測定することが可能となるため、多方面に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明の各実施例において適宜使用するデータの全体像を示す図である。
【図２】本発明の実施例１における脳画像データ処理プログラムまたは方法の全体の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）の詳細な処理を示すフローチャートである。
【図４】ＤＩＣＯＭフォーマット形式２０を示す図である。
【図５】アナライズ・フォーマットを説明するための３次元空間３０を示す図である。
【図６】アナライズ・フォーマットを定義するプログラム４０を例示する図である。
【図７】画像データファイル４１の構成を示す図である。
【図８】ヘッダーファイル４２の構成を示す図である。
【図９】アナライズ・フォーマットへ変換された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式表示を示す図である。
【図１０】被験者の脳の脳画像データ３ＡＮに対しスライス・カッティングを行なう処理を模式的表示５１および５２により示す図である。
【図１１】抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データに対し、ＭＮＩ座標系の標準脳を基準として画像重ね合わせを行なう処理を模式的表示５２、５３および５４により示す図である。
【図１２】画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）における線形変換のみの剛体変換で用いられる６つのパラメータについて示す図である。
【図１３（Ａ）】ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを示す図である。
【図１３（Ｂ）】ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された白質部分の脳画像データ３ＷＭを示す図である。
【図１４（Ａ）】海馬の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７０によりで示す図である。
【図１４（Ｂ）】脳幹の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７１により示す図である。
【図１４（Ｃ）】任意の領域に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７２により示す図である。
【図１５】本発明の実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す図である。
【図１６】被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施して灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’とする処理を示す図である。
【図１７】所定の平滑化を施した被験者の脳の灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を用いた場合の関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す図である。
【図１８】本発明の実施例２における容積算出ステップの流れを示すフローチャートである。
【図１９】頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２０】頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２１】全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２２】全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２３】全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２４】全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２５】本発明の実施例３における局所ＲＯＩｓの容積を算出する処理の流れ示すフローチャートである。
【図２６】本法と手動測定とで得られたアルツハイマー病群、正常群の頭蓋内容積を示す図である。
【図２７】ＴＩＶ（頭蓋内容積）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図２８】Hippocampi（海馬体積）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図２９】Whole brain（全脳）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図３０】本発明のコンピュータ・プログラムを実行するコンピュータの内部回路２１０を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１  第１脳画像データ記録部、  ２  第２脳画像データ記録部、  ３、３ＡＮ、３ｉｃ、３ＶＯＩ  被験者の脳の脳画像データ、  ３ＧＭ、３ＧＭ’  灰白質部分の脳画像データ、  ３ＷＭ  白質部分の脳画像データ、  ３ＣＳＦ  脳脊髄液部分の脳画像データ、  ５  分離後脳画像データ記録部、  ６、６ｉｃ、６ＶＯＩ  関心領域記録部、  ７ｉｃ、７ＶＯＩ  標準脳の脳画像データ、  ８  識別脳画像データ記録部、  ９ｉｃ  頭蓋内識別脳画像データ、  ９ＡＬＬ  全灰白質・白質識別脳画像データ、  ９ＧＭ  全灰白質識別脳画像データ、  ２０  ＤＩＣＯＭフォーマット形式、  ２１  グループ番号、  ２２  エレメント番号、  ２３  データタイプ、  ２４  データ長、  ２５  データ、  ３０  ３次元空間、  ３１  対象、  ４０  プログラム、  ４１  画像データファイル、  ４２  ヘッダーファイル、  ４３  定義部、  ４４  プログラム部、  ４３ｘ  ｘ軸方向のデータ、  ４３ｙ  ｙ軸方向のデータ、  ４３ｚ  ｚ軸方向のデータ、  ４５  ヘッダーファイル４２のサイズ、  ４６  画像データのマトリックスサイズ、  ４７  画像データの型、  ４８  画像データのピクセルサイズ、  ４９  ファイルの終わり（ＥＯＦ）、  ５１、５２、５３、５４  被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式的表示、  ６０  被験者の脳、  ７０、７１、７２  横断面像、  ８０  ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ、  ９０  内部回路、  ９１  ＣＰＵ、  ９２  ＲＯＭ、  ９３  ＲＡＭ、  ９５  ＶＲＡＭ、  ９６  画像制御部、  ９７ａ  ディスク、  ９７ｎ  ＣＤ−ＲＯＭ、  ９８  コントローラ、  ９９  入力操作部、  １００  入力制御部、  １０１  外部Ｉ／Ｆ部、  １０２  バス。
【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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【図８】
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【図１２】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２６】
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【図３０】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１３（Ａ）】
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【図１３（Ｂ）】
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【図１４（Ａ）】
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【図１４（Ｂ）】
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【図１４（Ｃ）】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２４】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【手続補正書】
【提出日】平成16年12月10日(2004.12.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムであって、コンピュータに、
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記前処理ステップは、
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項３】
請求項１または２記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項５】
請求項４記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項７】
請求項５または６記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項９】
請求項５ないし８のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項１０】
請求項５ないし９のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析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。
【請求項１２】
脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法であって、
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記前処理ステップは、
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１４】
請求項１２または１３記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１５】
請求項１２ないし１４のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１８】
請求項１６または１７記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項１９】
請求項１８記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項２０】
請求項１６ないし１９のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【請求項２１】
請求項１６ないし２０のいずれかに記載の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等に関し、特に、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに基づき、頭蓋内または脳の解剖学的な部位毎に関心領域を自動的に設定すると共に、当該関心領域の容積を自動的に測定する処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
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、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良く関心領域を設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の第２の目的は、上述のように設定された関心領域の容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供することにある。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムは、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムであって、コンピュータに、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えるこができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかまたは複数の頭蓋内容積および局所脳構造物解析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。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法であって、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えることができる。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
ここで、この発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析方法において、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する。次に、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定し、当該関心領域が設定された標準脳の脳画像データを関心領域記録部に記録する。関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ関心領域を変換して関心領域記録部に被験者の脳の脳画像データとして記録する。以上のように、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等によれば、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望の関心領域を設定することができる。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができるという効果がある。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
以下、図１に示された各記録部および各データを参照しつつ、実施例１について各図面を参照して説明する。図２は、本発明の実施例１における頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムまたは方法の全体の流れをフローチャートで示す。図２に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する（前処理ステップ。ステップＳ１０）。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像および放射線診断法を用いて測定された脳画像等を用いることもできる。例えば、核医学の臨床の場において利用されている脳画像である、患者体内に放射性同位元素（ラジオアイソトープ、radioisotope : ＲＩ）を導入し、そこから発せられるγ線を利用する単光子放出コンピュータ断層撮影（single photon emission computed tomography : ＳＰＥＣＴ）によるＳＰＥＣＴ画像または陽電子放出断層撮影（positron emission tomography : ＰＥＴ）によるＰＥＴ画像等を用いてもよい。ＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、薬剤または検査薬等の注射前後における血流等の機能を表した機能画像である。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
標準脳では頭蓋内全体の形態および海馬等の局所的部位の脳内位置情報がスライス毎に標準的に定まっているため、例えば海馬等の局所的部位にＲＯＩｓを設定することも術者の経験等によらず精度良く行なうことができる。そこで本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。通常の解剖学的正規化では被験者の脳の脳画像データを標準脳の脳画像データへ合わせるように変形（正規化）するが、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等では逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。機能画像であるＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、解剖学的画像であるＭＲＩ画像と比べて全体的にぼやけた状態の画像であるため、脳内の位置的情報に乏しい。このため、ＳＰＥＣＴ画像上にＲＯＩｓを設定するには経験を要するものとされている。本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を用いることにより、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像へ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
以下、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等における各部の機能を説明する。図３は、本発明の実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）の詳細な処理をフローチャートで示す。図３に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部１に記録された被験者の脳の脳画像データ３を第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部２に記録する（フォーマット変換ステップ。ステップＳ２０）。ここで、第１のフォーマットとしては例えばＡＣＲ−ＮＥＭＡ（American College of Radiology − National Electrical Manufactures Association）標準化委員会で制定された、医用画像ネットワーク転送のための統一規格であるＤＩＣＯＭ（Digital imaging and communication in medicine）フォーマットとすることができる。勿論、医療機メーカ毎のフォーマットであってもよい。
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
上述した関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）で標準脳の脳画像データ内に設定されるＲＯＩｓは、標準脳内の部位毎に予めその座標を定義しておき、定義ファイル等に記録しておくことができる。本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムは、術者が指定した部位の名前、例えば海馬等に基づき自動的に定義ファイル等から当該部位に対応する座標を読取り、指定した部位にＲＯＩｓを設定することができる。勿論、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。両者の組合せとして、術者に部位を名前で指定させると共に、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。一度設定させた任意の領域のＲＯＩｓは適当な名称を付けて定義ファイル等に記録させておくこともできる。図１４（Ａ）は海馬の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７０により示す。図１４（Ａ）において、頭頂部から下方向へ、左上のスライスＳＬ１から右上のスライスＳＬ５、続いて左下のスライスＳＬ６から右下のスライスＳＬ９へと順に示されており、符号Ｈｒは右脳の海馬領域に設定されたＲＯＩ、Ｈｌは左脳の海馬領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ａ）に示されるように、右脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｒ）および左脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｌ）はスライスＳＬ３からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって海馬領域のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｂ）は脳幹（brainstem）の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７１により示す。図１４（Ｂ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ９が示されており、符号Ｂｓは脳幹に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｂ）に示されるように、脳幹に設定されたＲＯＩ（Ｂｓ）はスライスＳＬ２からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって脳幹のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｃ）は任意の領域に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７２により示す。図１４（Ｃ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ８が示されており、符号Ａｒは右脳の任意の領域に設定されたＲＯＩ、Ａｌは左脳の任意の領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｃ）に示されるように、ＲＯＩ（Ａｒ）はスライスＳＬ２からＳＬ５まで表示され、一方、ＲＯＩ（Ａｌ）はスライスＳＬ４からＳＬ７まで表示されており、これら複数のＲＯＩが集まって任意の領域におけるＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施例１によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＰＥＴ画像等を用いることもできる。次に、標準脳の脳画像データ内にＲＯＩｓを設定し、当該ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃを関心領域記録部６に記録する。関心領域記録部６に記録された標準脳の脳画像データ７ｉｃおよび／または７ＶＯＩを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃおよび／または３ＶＯＩとして記録する。以上のように、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。すなわち、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等では通常の解剖学的正規化とは逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供することができる。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
以上説明したように、本発明の実施例２によれば、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。容積算出ステップでは、頭蓋内容積だけではなく、全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。実施例２では、頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを求める際に、脳画像データ３ｉｃと脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データとの論理積をとっているため、ノイズを除去した精度の良い頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを得ることができる。全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬ等を求める際に、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとっているため、ノイズを除去した全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを得ることができる。以上により、設定された頭蓋内ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供することができる。
【手続補正３４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
以上説明したように、本発明の実施例３によれば、基本的には実施例２と同様に、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、局所ＲＯＩｓの容積を算出することができる。局所ＲＯＩｓ全体の容積だけではなく、局所ＲＯＩｓの全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。以上により、任意の領域に設定された局所ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を提供することができる。
【手続補正３５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
次に、本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム等を検証するために行なわれた実験について説明する。
【手続補正３６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
方法および対象．
対象はアルツハイマー病患者１５名、正常高齢者１５名で３次元脳ＭＲＩを施行し、得られたデータから頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を手動ならびに本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム（以下、「本法」と言う。）で測定し、両者間の相関係数を求めた。
【手続補正３７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
図３０は、本発明のコンピュータ・プログラム（頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラム）を実行するコンピュータの内部回路９０を示すブロック図である。図３０に示されるように、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、画像制御部９６、コントローラ９８、入力制御部１００および外部インタフェース（Interface : Ｉ／Ｆ）部１０１はバス１０２に接続されている。図３０において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ９２、ディスク９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ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９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体には、上述した第１脳画像データ記録部１、第２脳画像データ記録部２、分離後脳画像データ記録部５、関心領域記録部６および識別脳画像データ記録部８等が記録されている。
【手続補正３８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
本発明の活用例として、特に海馬のような脳の小さな構造物に対する実際の臨床診断に適用することができる。短時間（約１０分）で体積測定が可能であるため、日常診療のルーチンに適用することができる。本発明の頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムによりＲＯＩｓが設定されたＭＲＩとＳＰＥＣＴまたはＰＥＴ画像とを重ね合わせることにより、ＳＰＥＣＴ・ＰＥＴが持つ血流・代謝量を局所的に測定することが可能となるため、多方面に適用することができる。
【手続補正３９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
【図１】本発明の各実施例において適宜使用するデータの全体像を示す図である。
【図２】本発明の実施例１における頭蓋内容積および局所脳構造物解析プログラムまたは方法の全体の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）の詳細な処理を示すフローチャートである。
【図４】ＤＩＣＯＭフォーマット形式２０を示す図である。
【図５】アナライズ・フォーマットを説明するための３次元空間３０を示す図である。
【図６】アナライズ・フォーマットを定義するプログラム４０を例示する図である。
【図７】画像データファイル４１の構成を示す図である。
【図８】ヘッダーファイル４２の構成を示す図である。
【図９】アナライズ・フォーマットへ変換された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式表示を示す図である。
【図１０】被験者の脳の脳画像データ３ＡＮに対しスライス・カッティングを行なう処理を模式的表示５１および５２により示す図である。
【図１１】抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データに対し、ＭＮＩ座標系の標準脳を基準として画像重ね合わせを行なう処理を模式的表示５２、５３および５４により示す図である。
【図１２】画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）における線形変換のみの剛体変換で用いられる６つのパラメータについて示す図である。
【図１３（Ａ）】ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを示す図である。
【図１３（Ｂ）】ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された白質部分の脳画像データ３ＷＭを示す図である。
【図１４（Ａ）】海馬の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７０によりで示す図である。
【図１４（Ｂ）】脳幹の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７１により示す図である。
【図１４（Ｃ）】任意の領域に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７２により示す図である。
【図１５】本発明の実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す図である。
【図１６】被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施して灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’とする処理を示す図である。
【図１７】所定の平滑化を施した被験者の脳の灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を用いた場合の関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す図である。
【図１８】本発明の実施例２における容積算出ステップの流れを示すフローチャートである。
【図１９】頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２０】頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２１】全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２２】全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２３】全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図２４】全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の処理を脳画像データにより示す図である。
【図２５】本発明の実施例３における局所ＲＯＩｓの容積を算出する処理の流れ示すフローチャートである。
【図２６】本法と手動測定とで得られたアルツハイマー病群、正常群の頭蓋内容積を示す図である。
【図２７】ＴＩＶ（頭蓋内容積）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図２８】Hippocampi（海馬体積）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図２９】Whole brain（全脳）についての本法と手動測定との相関を示す図である。
【図３０】本発明のコンピュータ・プログラムを実行するコンピュータの内部回路２１０を示すブロック図である。