(57)【要約】【課題】予測の基準となる対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤを正確に診断することを支援する診断支援装置を提供する。【解決手段】診断支援装置１は、被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度を取得する被験強度取得手段１１と、アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化手段１２と、前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出手段１３と、を備える。【選択図】図２
2018038515.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得手段と、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化手段と、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出手段と、
を備えた、アルツハイマー病の診断支援装置。
【請求項２】
前記指標算出手段は、
前記ボクセルを前記ｚ値が小さい順に並べ、前記ｚ値が最も小さい最上位ボクセルから、上位ｘ（０＜ｘ≦１００）％のボクセルまでの前記ｚ値の上位平均を、前記指標として算出する、請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項３】
ｘは１０〜２５の範囲内の所定値である、請求項２に記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記被験強度取得手段は、前記被験者の脳の安静時ｆＭＲＩの被験画像から前記被験強度を取得し、
前記標準化手段は、前記対照群の脳の安静時ｆＭＲＩの対照画像から、前記平均および標準偏差を求め、
前記被験画像および前記対照画像は、前記内側側頭葉領域の形状、サイズおよびボクセル数が同一になるように事前処理されている、請求項１〜３のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項５】
前記標準化手段は、前記内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおける前記ｚ値ｚｉを下記式により算出する、請求項１〜４のいずれかに記載の診断支援装置。
ｚｉ＝（ｙｉ−ｍｉ）／σｉ
ｙｉ：第ｉ番目のボクセルにおける前記被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度
ｍｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の平均
σｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の標準偏差
【請求項６】
前記指標に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測する予測手段をさらに備えた、請求項１〜５のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項７】
コンピュータを、
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得手段、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化手段、および、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出手段、
として機能させる、アルツハイマー病の診断支援プログラム。
【請求項８】
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得ステップと、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化ステップと、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出ステップと、
を備えた、アルツハイマー病の診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アルツハイマー病の診断を支援する診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
厚生労働省の推計では、日本における認知症患者は４６０万人、さらにその予備軍も４００万人にのぼり、高齢化社会を迎える日本において認知症対策は喫緊の課題である。認知症は脳機能が不可逆的に障害されて起こる疾患のため、早期発見が重要となる。認知症の約半数はアルツハイマー病（Alzheimer's Disease：以下「ＡＤ」）である。従来のＡＤにおけるＭＲＩ診断は、海馬の萎縮の程度をＴ１強調画像により評価することで行われてきた。例えば、下記の特許文献１には、入力した画像が脳梗塞や脳腫瘍等の異常部位を含む場合であっても、ＡＤの診断のための解析を行うことができる画像診断支援装置が開示されている。
【０００３】
しかし、海馬の萎縮が起こった段階でＡＤを発見しても、すでに認知機能は不可逆的に低下しているため、より早期にＡＤの兆候を捉える技術が必要とされている。その一つの候補として安静時ｆＭＲＩ技術が近年着目されている。安静時ｆＭＲＩの画像によって評価された海馬の機能的結合が、ＡＤの前段階である軽度認知障害においてすでに低下していたことが報告されており、ＡＤの早期発見に有用であると考えられている（非特許文献１、２）。このニーズに伴い、ｆＭＲＩ等の画像データを有病者と対照群との間で比較するための解析手法として種々の方法が展開されている。しかし、これらの方法は一本化がなされておらず、標準となる手法は未だ確立していない（非特許文献１）。安静時ｆＭＲＩの等の脳画像の解析の例としては、サポートベクトルマシン等の多ボクセルパターン解析（Multi-voxel pattern analysis）に代表される機械学習を用いて、安静時ｆＭＲＩ画像を被験者と対照群とで比較することで、ＡＤや軽度認知障害を健常状態と識別する研究がなされている。これらの機械学習によって導き出された予測モデルをleave-one-out cross-validation (LOOCV，一個抜き交差検証)等で検証すると６０％から９０％超の正答率が得られたことが報告されている（例えば、非特許文献３〜５）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2013-165765号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】小野田慶一、“安静時fMRIの臨床応用：機能的結合と認知機能の関連”、老年期認知症研究会誌、19(8)、2014年、p.109-111
【非特許文献２】Greicius MD、他名、 “Default-mode network activity distinguishes Alzheimer's disease from healthy aging: evidence from functional MRI”、Proc. Natl. Acad. Sci.USA. 101(13)、2004年3月30日、p.4637-42
【非特許文献２】Khazaee A、他２名、“Identifying patients with Alzheimer's disease using resting-state fMRI and graph theory”、Clinical Neurophysiology、126(11)、2015年11月、p.2132- 2141
【非特許文献３】Dyrba M、他３名、“Multimodal analysis of functional and structural disconnection in Alzheimer’s disease using multiple kernel SVM”、 Hum. Brain Mapp、36(6)、2015年6月、p.2118-2131
【非特許文献４】Li Y、他４名、“Exploring the functional brain network of Alzheimer’s disease: based on the computational experiment”、PLoS One、8、2013年9月、e73186
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
北米のＡＤの画像データベースであるＡＤＮＩデータベースを学習データとしてサポートベクトルマシンにより構築した予測モデルでは、ＬＯＯＣＶにより９０％以上の正答率を得ている（非特許文献３）。これに対し、本発明者らは、実際に島根大学医学部附属病院を受診したＡＤ患者について、ＡＤＮＩデータベースを使用したサポートベクトルマシンにより構築した予測モデルを用いてＡＤ患者と対照群との識別を試みたが、ＬＯＯＣＶでの検証結果は正答率５０％でありチャンスレベルであった。非特許文献３〜５に開示された従来の多ボクセルパターン解析は、一つの施設または一つのデータベースを対象としており、施設またはデータベースが異なる被験者について、ＡＤを予測できるかどうかは検討していない。島根大学医学部附属病院を受診したＡＤ患者について、従来の多ボクセルパターン解析で得た予測モデルにおいて正答率が低い要因としては、安静時ｆＭＲＩの画像は、ＭＲＩスキャナのメーカーの違いや測定変数の微細な違い、あるいは同一機種のＭＲＩスキャナであっても個体ごとの特性ばらつきの影響を受けることが考えられる。よって、従来の技術では、対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤを予測することはできないと考えられる。
【０００７】
上記要因を考慮すると、施設またはデータベースごとに対照データが必要となるが、機械学習には膨大な数のデータが必要となるため、機械学習に適した対照データを施設またはデータベースごとに取得することもまた困難である。
【０００８】
そこで本発明は、予測の基準となる対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤを正確に診断することを支援する診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法の提供を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明は下記の態様を有する。
［項１］
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得手段と、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化手段と、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出手段と、
を備えた、アルツハイマー病の診断支援装置。
［項２］
前記指標算出手段は、
前記ボクセルを前記ｚ値が小さい順に並べ、前記ｚ値が最も小さい最上位ボクセルから、上位ｘ（０＜ｘ≦１００）％のボクセルまでの前記ｚ値の上位平均を、前記指標として算出する、項１に記載の診断支援装置。
［項３］
ｘは１０〜２５の範囲内の所定値である、項２に記載の診断支援装置。
［項４］
前記被験強度取得手段は、前記被験者の脳の安静時ｆＭＲＩの被験画像から前記被験強度を取得し、
前記標準化手段は、前記対照群の脳の安静時ｆＭＲＩの対照画像から、前記平均および標準偏差を求め、
前記被験画像および前記対照画像は、前記内側側頭葉領域の形状、サイズおよびボクセル数が同一になるように事前処理されている、項１〜３のいずれかに記載の診断支援装置。
［項５］
前記標準化手段は、前記内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおける前記ｚ値ｚｉを下記式により算出する、項１〜４のいずれかに記載の診断支援装置。
ｚｉ＝（ｙｉ−ｍｉ）／σｉ
ｙｉ：第ｉ番目のボクセルにおける前記被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度
ｍｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の平均
σｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の標準偏差
［項６］
前記指標に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測する予測手段をさらに備えた、項１〜５のいずれかに記載の診断支援装置。
［項７］
コンピュータを、
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得手段、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化手段、および、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出手段、
として機能させる、アルツハイマー病の診断支援プログラム。
［項８］
被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する被験強度取得ステップと、
アルツハイマー病ではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する標準化ステップと、
前記ｚ値に基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるか否かを予測するための指標を算出する指標算出ステップと、
を備えた、アルツハイマー病の診断支援方法。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、予測の基準となる対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤを正確に診断することを支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係るアルツハイマー病の診断支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る診断支援装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る診断支援方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】アルツハイマー患者（ＡＤ）と対照（ＨＣ）の内側側頭領域を含むデフォルトモードネットワークの画像である（非特許文献２より引用）。
【図５】ある被験者の内側側頭領域のボクセルにおける、標準化後の機能的結合の頻度分布の一例を示すグラフである。
【図６】ボクセルの順位に対する上位平均の一例を示すグラフである。
【図７】（ａ）は、ＡＤＮＩ−ＡＤのｚ値に対するボクセル頻度の平均、およびＡＤＮＩ−ＨＣのｚ値に対するボクセル頻度の平均を示すグラフであり、（ｂ）は、島根−ＡＤのｚ値に対するボクセル頻度の平均、および島根−ＨＣのｚ値に対するボクセル頻度の平均を示すグラフである。
【図８】（ａ）は、ＡＤＮＩ−ＡＤの上位平均の分布、およびＡＤＮＩ−ＨＣの上位平均の分布を示す箱ひげ図であり、（ｂ）は、島根−ＡＤの上位平均の分布、および島根−ＨＣの上位平均の分布を示す箱ひげ図である。
【図９】（ａ）は、本発明の実施例における、ＡＤＮＩ−ＡＤおよびＡＤＮＩ−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線であり、（ｂ）は、本発明の実施例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線である。
【図１０】（ａ）は、比較例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣの上記指標値の分布を示す箱ひげ図であり、（ｂ）は、比較例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。なお、本発明は、下記の実施形態に限定されるものではない。
【００１３】
〔用語の定義〕
はじめに、本明細書、特許請求の範囲、及び図面で使用する用語について説明する。
本発明において「アルツハイマー病」又は「ＡＤ」は、McKhann GM, Knopman DS, Chertkow H, et al.: The diagnosis of dementia due to Alzheimer’s disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement 2011; 7: 263―269.に記載のＡＤによる認知症、ＡＤを背景とした軽度認知障害（mild cognitive impairment:MCI due to AD）、及びＡＤの発症前段階（preclinical stages of AD）を含む。好ましくは、ＡＤによる認知症、及びＡＤを背景とした軽度認知障害である。
【００１４】
本発明の「被験者」は、ＡＤや軽度認知障害が疑われる者であってもよく、疑われない者であってもよい。また別の態様として、本発明は、ＭＭＳＥ(Mini-Mental State Examination:ミニメンタルステート検査)、ＤＡＳＣ−２１（Dementia Assessment Sheet for Community-based Integrated Care System-21 items: 地域包括ケアシステムにおける認知症アセスメントシート）、ＭｏＣＡ（Montreal Cognitive Assessment)、Mｉｎｉ−Ｃｏｇ、ＨＤＳ−Ｒ（Hasegawa's Dementia Scale-Revised:改訂長谷川式認知症スケール）等のスクリーニング方法において、軽度認知障害、又は認知症を疑われた被験者を対象としてもよい。例えば、ＭＭＳＥは２３点以下、ＤＡＳＣ−２１は３１点以上、Ｍｉｎｉ−Ｃｏｇは２点以下、又はＨＤＳ−Ｒ２０点以下で認知症が疑われる。また例えばＭＭＳＥ２７点以下（２３点以下は除く）、又はＭｏＣＡは２５点以下で軽度認知障害が疑われる。
【００１５】
本発明の「対照群」は、脳に機能的、器質的な異常を伴わない者の群であり、健常者、及び他の傷病等を有していても臨床的に脳には機能的、器質的に異常を来していないと判断される者を少なくとも２名以上を含む。好ましくは２０名以上、より好ましくは３０名以上である。また、対照群には同一の者は含まないことが好ましい。
【００１６】
本発明において「内側側頭葉領域」とは、主として海馬、海馬傍回、及び扁桃体含む左右両側の領域をいい、好ましくは海馬、海馬傍回、及び扁桃体から構成される左右両側の領域をいう。
【００１７】
〔全体構成〕
図１は、本実施形態に係るアルツハイマー病（以下「ＡＤ」とする）の診断支援システム１００のハードウェア構成を示すブロック図である。診断支援システム１００は、ＡＤの診断支援装置（以下、「診断支援装置」と称する）１、ｆＭＲＩ装置２および表示装置３から主に構成されており、診断支援装置１は、ｆＭＲＩ装置２および表示装置３に接続されている。
【００１８】
診断支援装置１は、被験者がアルツハイマー病であるか否かの診断を支援する装置であり、例えば汎用のパーソナルコンピュータで構成される。診断支援装置１は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２およびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０３を備えている。ＣＰＵ１０１はＨＤＤ１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより、各種演算処理を実行する。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がＨＤＤ１０３から読み出したプログラムやデータを一時的に記憶する。ＨＤＤ１０３は、不揮発性の大容量補助記憶装置である。なお、補助記憶装置として、ＨＤＤ１０３の代わりにＳＳＤ（Solid State Drive）やフラッシュメモリなどを使用してもよい。
【００１９】
ｆＭＲＩ装置２は、機能的核磁気共鳴画像法（functional ＭＲＩ）を利用して脳の活動部位を視覚化したｆＭＲＩ画像を得る装置である。ｆＭＲＩ装置２としては、通常のＭＲＩ装置にｆＭＲＩ計測に必要なハードウェアおよびソフトウェアを装備した公知のｆＭＲＩ装置を用いることができる。本実施形態では、ｆＭＲＩ装置２は、被験者の脳の安静時のｆＭＲＩ画像（以下、「被験画像」とする）を生成して、被験画像を診断支援装置１に送信する。
【００２０】
表示装置３は、例えば液晶ディスプレイ等で構成されており、診断支援装置１による演算処理結果を表示する。また、診断支援装置１には、図示しないキーボード等の入力装置や、プリンター等の印刷装置が接続されてもよい。
【００２１】
〔診断支援装置の構成〕
図２は、診断支援装置１の機能ブロック図である。図２に示すように、診断支援装置１は、被験強度取得手段１１、標準化手段１２、指標算出手段１３、予測手段１４および出力手段１５を備えている。これらの各手段は、ＨＤＤ１０３に格納されている診断支援プログラム１６をＣＰＵ１０１がメモリ１０２に読み出して実行することにより実現される。すなわち、診断支援プログラム１６は、コンピュータである診断支援装置１を、前記各手段、特に、被験強度取得手段１１、標準化手段１２および指標算出手段１３として機能させるプログラムである。診断支援プログラム１６は、当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ等）を介して診断支援装置１に供給されてもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して診断支援装置１に供給されてもよい。なお、上記の被験強度取得手段１１、標準化手段１２、指標算出手段１３、予測手段１４および出力手段１５の少なくとも一部を、集積回路などのハードウェアによって実現してもよい。
【００２２】
被験強度取得手段１１は、被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「被験強度」と称する）を取得する機能を有している。この機能を実現するため、本実施形態において、被験強度取得手段１１は、受付手段１１ａ、事前処理手段１１ｂおよび独立成分分析手段１１ｃを備えている。
【００２３】
標準化手段１２は、ＡＤではない対照群の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「対照強度」と称する）の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する機能を有している。この機能を実現するため、本実施形態において、標準化手段１２は、事前処理手段１２ａ、独立成分分析手段１２ｂ、平均・標準偏差算出手段１２ｃおよびｚ値算出手段１２ｄを備えている。
【００２４】
指標算出手段１３は、標準化手段１２によって算出された前記ｚ値に基づいて、前記被験者がＡＤであるか否かを予測するための指標を算出する機能を有している。また、予測手段１４は、前記指標に基づいて、前記被験者がＡＤであるか否かを予測する機能を有している。出力手段１５は、予測手段１４による予測結果１９を表示装置３に出力する機能を有しており、これにより、被験者がＡＤであるか否かの予測結果が表示装置３に表示される。
【００２５】
以上の各機能ブロックによる具体的な処理内容については、下記の診断支援方法の説明において詳述する。
【００２６】
ＨＤＤ１０３には、診断支援プログラム１６の他、対照画像１７および閾値１８が格納されている。対照画像１７は、ＡＤではない対照群の安静時ｆＭＲＩ画像である。対照群は、被験者と施設が同じであってもよいし、異なってもよい。すなわち、対照画像１７は、ｆＭＲＩ装置２によって生成された対照群の安静時ｆＭＲＩ画像であってもよいし、ｆＭＲＩ装置２とは異なるｆＭＲＩ装置によって生成された安静時ｆＭＲＩ画像であってもよい。閾値１８は、予測手段１４が予測処理を行うために参照される数値のデータである。具体的な数値については、後述する。
【００２７】
〔診断支援装置の演算処理、診断支援方法〕
図３は、本実施形態に係るＡＤの診断支援方法の手順を示すフローチャートである。以下では、当該診断支援方法を図２に示す診断支援装置１によって実施する形態について説明する。
【００２８】
図３に示すように、本実施形態に係る診断支援方法は、被験強度取得ステップＳ１と、標準化ステップＳ２と、指標算出ステップＳ３と、予測ステップＳ４と、出力ステップＳ７と、を備えている。以下、各ステップについて説明する。
【００２９】
（被験強度取得）
被験強度取得ステップＳ１では、被験強度（被験者の内側側頭葉領域のＤＭＮ結合強度）を取得する。本実施形態では、まず、図２に示す被験強度取得手段１１の受付手段１１ａが、ｆＭＲＩ装置２から送信された被験画像１０を受信して、被験画像１０をメモリ１０２に保存する。
【００３０】
続いて、事前処理手段１１ｂが、被験画像１０が標準化手段１２および指標算出手段１３による演算処理に適合するように、被験画像１０に事前処理を施す。具体的には、被験画像１０の内側側頭葉領域の形状、サイズおよびボクセル数が、後述する標準化手段１２の事前処理手段１２ａによって事前処理された対照画像１７と同一になるように事前処理される。本実施形態では、公知の方法によって被験画像１０の脳の形状を標準脳の形状に変換する。この事前処理には頭部微動補正、空間的標準化、空間的平滑化等を含む。なお、解析対象となる内側側頭葉領域の形状、サイズおよびボクセル数は特に限定されないが、本実施形態では、海馬、海馬傍回、及び扁桃体に連続的にまたがる５００から３０００ボクセルである。この場合、１ボクセルは２ｍｍ×２ｍ×２ｍｍまたは３ｍｍ×３ｍｍ×３ｍｍ程度である。当該１０００から１５００ボクセルに含まれる左右両側の海馬、海馬傍回、及び扁桃体の割合は、選択したボクセル数を１００％とした場合に、海馬が４２％から４５％、海馬傍回４５％から４８％、及び扁桃体が７％から１３％程度である。また、事前処理手段１１ｂは、内側側頭葉領域の各ボクセルに番号を付す。
【００３１】
続いて、独立成分分析手段１１ｃが、被験画像１０からデフォルトモードネットワークの機能的結合強度（以下、「ＤＭＮ結合強度」と称する）を独立成分分析により演算する。本実施形態では、独立成分分析手段１１ｃは、被験者の内側側頭葉領域のボクセル毎にＤＭＮ結合強度を演算する。図４は、アルツハイマー患者（ＡＤ）とＡＤではない対照（ＨＣ）の脳のＤＭＮの画像であり、図中の矢印は、内側側頭領域におけるＤＭＮ結合強度を示している。なお、独立成分分析手段１１ｃは、内側側頭葉領域を含む脳全体のＤＭＮ結合強度を演算してもよいし、被験画像１０にマスク処理を施して、内側側頭葉領域のみのＤＭＮ結合強度を演算してもよい。
【００３２】
以上により、被験強度取得ステップＳ１において、被験強度取得手段１１は、被験強度を取得する。当該被験強度は、標準化手段１２のｚ値算出手段１２ｄに出力される。
【００３３】
なお、変形例として、被験強度取得ステップＳ１では、受付手段１１ａ、事前処理手段１１ｂおよび独立成分分析手段１１ｃによる処理を、診断支援装置１以外の他の装置によって実施し、当該他の装置から被験強度のデータを診断支援装置１に送信してもよい。この場合、被験強度取得手段１１は、被験強度のデータを上記他の装置から受信して、メモリ１０２および／またはＨＤＤ１０３に記憶させる処理を行う。すなわち、本明細書において、「取得」とは、データ等を自ら生成する態様と、データ等を他の装置から受信する態様との両方を含む概念である。あるいは、受付手段１１ａおよびお事前処理手段１１ｂによる処理を他の装置によって実施し、事前処理された被験画像１０を診断支援装置１に送信し、独立成分分析手段１１ｃによる処理を、診断支援装置１において実施してもよい。
【００３４】
（標準化）
続いて、標準化ステップＳ２では、対照強度の平均および標準偏差に基づき、被験強度の、対照強度の分布における位置を示すｚ値を、内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する。本実施形態では、まず、図２に示す標準化手段１２の事前処理手段１２ａが、ＨＤＤ１０３に格納されている複数の対照画像１７をメモリ１０２に読み出し、各対照画像１７に対して事前処理を施す。具体的には、対照画像１７の内側側頭葉領域の形状、サイズおよびボクセル数が、事前処理手段１１ｂによって事前処理された被験画像１０と同一になるように事前処理される。また、各対照画像１７および被験画像１０において、同一番号のボクセルの座標が互いに同一となるように、事前処理手段１２ａは、対照画像１７の各ボクセルに番号を付す。
【００３５】
続いて、独立成分分析手段１２ｂが、対照画像１７から内側側頭葉領域のＤＭＮ結合強度を独立成分分析により演算する。本実施形態では、独立成分分析手段１２ｂは、各対照画像１７の内側側頭葉領域のボクセル毎にＤＭＮ結合強度を演算する。なお、独立成分分析手段１２ｂは、内側側頭葉領域を含む脳全体のＤＭＮ結合強度を演算してもよいし、対照画像１７にマスク処理を施して、内側側頭葉領域のみのＤＭＮ結合強度を演算してもよい。このように、独立成分分析手段１２ｂは、各対照群の内側側頭葉領域のＤＭＮ結合強度（以下、「対照強度」とする）を演算する。
【００３６】
続いて、平均・標準偏差算出手段１２ｃが、独立成分分析手段１２ｂによって演算された各対照強度の平均および標準偏差を、内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する。例えば、対照群に含まれる対象者の数（すなわち対照画像１７の数）をｎ、第ｉ番目（ｉ＝１〜１０００）のボクセルの第ｋ番目の対照の対照強度をｙｉｋとすると、第ｉ番目のボクセルの平均ｍｉおよび標準偏差σｉは、下記式により算出される。
【００３７】
【数１】
2018038515.tif 000003
【００３８】
続いて、ｚ値算出手段１２ｄが、平均・標準偏差算出手段１２ｃによって算出された平均および標準偏差に基づき、被験強度取得手段１１から入力された被験強度の、対照強度の分布における位置を示すｚ値を、内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する。本実施形態では、第ｉ番目のボクセルにおけるｚ値ｚｉを、下記式により算出する。
【００３９】
ｚｉ＝（ｙｉ−ｍｉ）／σｉ
ｙｉ：第ｉ番目のボクセルにおける前記被験者の内側側頭葉領域のデフォルトモードネットワークの機能的結合強度
ｍｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の平均
σｉ：前記対照群の内側側頭葉領域の第ｉ番目のボクセルにおけるデフォルトモードネットワークの機能的結合強度の標準偏差
【００４０】
ｚ値は無次元数であり、被験強度が対照強度の平均と等しいボクセルのｚ値は０となり、被験強度が対照強度の平均より大きいボクセルのｚ値は正となり、被験強度が対照強度の平均より小さいボクセルのｚ値は負となる。なお、ｚ値は、被験強度の対照強度の分布における位置を示す値であれば、特に限定されず、例えば偏差値であってもよい。
【００４１】
以上により、標準化ステップＳ２において、標準化手段１２は、対照強度の平均および標準偏差に基づき、前記被験強度の、前記対照強度の分布における位置を示すｚ値を、前記内側側頭葉領域のボクセル毎に算出する。当該ｚ値は、ボクセルの番号とともに指標算出手段１３に出力される。
【００４２】
なお、変形例として、標準化ステップＳ２では、事前処理手段１２ａ、独立成分分析手段１２ｂおよび平均・標準偏差算出手段１２ｃによる処理の少なくともいずれかを、診断支援装置１以外の他の装置によって実施してもよい。例えば、事前処理手段１２ａ、独立成分分析手段１２ｂおよび平均・標準偏差算出手段１２ｃによる各処理を上記他の装置にて行い、当該他の装置が算出した対照強度の平均および標準偏差のデータを、診断支援装置１に送信してもよい。この場合、標準化手段１２は、他の装置から受信した上記平均および標準偏差に基づきｚ値を算出する。
【００４３】
また、標準化ステップＳ２の処理のうち、事前処理手段１２ａ、独立成分分析手段１２ｂおよび平均・標準偏差算出手段１２ｃによる各処理は、被験強度取得ステップＳ１の前または同時に行ってもよい。
【００４４】
また、ｚ値の算出を被験画像１０の脳全体について行ってもよい。この場合、ｚ値の算出後にマスク処理を施して内側側頭葉領域のみのｚ値を抽出し、抽出されたｚ値を指標算出手段１３に出力すればよい。
【００４５】
（指標算出）
続いて、指標算出ステップＳ３では、標準化ステップＳ２で算出されたｚ値に基づいて、被験者がＡＤであるか否かを予測するための指標を算出する。本実施形態では、まず、指標算出手段１３が、標準化手段１２から入力されたｚ値のヒストグラム化を行い、ｚ値に対するボクセルの頻度分布を算出する。
【００４６】
図５は、ボクセルの頻度分布の一例を示すグラフである。横軸はｚ値を表しており、縦軸はｚ値に対応するボクセル頻度（ボクセル数）を表している。
【００４７】
続いて、指標算出手段１３は、ボクセルをｚ値が小さい順に並べ、ｚ値が最も小さい最上位ボクセルから、上位ｘ（０＜ｘ≦１００）％のボクセルまでのｚ値の上位平均を算出する。ｘは０より大きく１００以下の範囲内であれば特に限定されないが、ｘは１０〜２５の範囲内の所定値であることが好ましく、本実施形態ではｘ＝１０である。
【００４８】
例えば、図５に示すボクセルの頻度分布において、ｚ値の最小値が−５であり、ｚ値の最大値が＋４であるとすると、指標算出手段１３は、ｚ値が−５であるボクセルを最上位ボクセルとし、ｚ値が＋４であるボクセルを最下位ボクセルとし、最上位ボクセルから最下位ボクセルまでをｚ値が小さい順に並べる。続いて、指標算出手段１３は、各ボクセルについて、最上位ボクセルから当該ボクセルまでのｚ値の上位平均を求める。すなわち、第ｉ番目（ｉ＝１〜１０００）のボクセルでは、最上位ボクセルから第ｉ番目のボクセルまでのｚ値の上位平均を求める。
【００４９】
図６は、ボクセルの順位に対する上位平均の一例を示すグラフである。横軸は、ボクセルの順位を％で表わしたものであり、最上位ボクセルが０％、最下位ボクセルが１００％に対応する。縦軸は、各ボクセルにおけるｚ値の上位平均を表しており、例えば、上位１０％のボクセルに対応する値（ｚ１０）は、最上位ボクセルから第１００番目のボクセル（上位１０％のボクセル）までのｚ値の平均を示している。ボクセルの順位が下がるにつれてｚ値は大きくなるため、下位のボクセルであるほど、それに対応する上位平均は大きくなる。
【００５０】
本実施形態では、指標算出手段１３は、最上位ボクセルから上位１０％のボクセルまでのｚ値の上位平均であるｚ１０を、被験者がＡＤであるか否かを予測するための指標として算出する。算出された指標は、予測手段１４に出力される。なお、指標算出手段１３は、上記のヒストグラム化を行うことなく、指標を算出してもよい。
【００５１】
（ＡＤの予測）
続いて、予測ステップＳ４では、指標算出ステップＳ３で算出された指標に基づいて、被験者がＡＤであるか否かを予測する。本実施形態では、予測手段１４が、指標算出手段１３が算出した指標（ｚ１０）をＨＤＤ１０３に格納されている閾値１８と比較する。
【００５２】
その結果、前記指標が閾値１８よりも小さい場合（ステップＳ４においてＹｅｓ）、予測手段１４は、被験者がＡＤである可能性が高いと予測する（ステップＳ５）。一方、前記指標が閾値１８と同じまたはそれよりも大きい場合（ステップＳ４においてＮｏ）、予測手段１４は、被験者がＡＤである可能性が低いと予測する（ステップＳ６）。
【００５３】
閾値１８は以下のように設定される。後述の実施例に示されるように、最上位ボクセルから下位ボクセルまでのｚ値の上位平均は、被験者と対照群の施設またはデータベースが同じであるか否かに関わらず、ＡＤ患者と対照との間に有意差があることが分かっている。特に、最上位ボクセルから上位１０〜２５％のボクセルまでのｚ値の上位平均は、ＡＤ患者と対照との間の有意差が顕著である。例えば、最上位ボクセルから上位１０％のボクセルまでのｚ値の上位平均は、ＡＤ患者の７５％が約−２よりも小さくなる一方、対照の７５％が約−２以上となる。また、最上位ボクセルから上位２５％のボクセルまでのｚ値の上位平均は、ＡＤ患者の７５％が約−１．５よりも小さくなる一方、対照の７５％が約−１．５以上となる。
【００５４】
そこで、本実施形態では、閾値１８を−２に設定し、予測手段１４は、指標算出手段１３から入力された指標ｚ１０を−２と比較し、被験者がＡＤであるか否かを予測する。これにより、被験者の施設またはデータベースが対照群と同一であるか否かに関わらず、７０％を超える安定した感度を得ることができる。
【００５５】
（予測結果の出力）
続いて、出力ステップＳ７では、予測ステップＳ４で予測された予測結果を出力する。本実施形態では、出力手段１５が、予測手段１４による予測結果１９を図１に示す表示装置３に出力する。これにより、被験者がＡＤであるか否かの予測結果が表示装置３に表示される。予測結果の具体的な表記は特に限定されないが、例えば、ＡＤである可能性が高い、またはＡＤである可能性が低いと表示してもよい。あるいは、被験者がＡＤである可能性を示すパーセント等の数値で表示してもよい。この場合、指標算出手段１３が算出した指標が小さいほど、上記数値を大きくしてもよい。また、他の例として、Ａ〜Ｄ等の評価を示す記号によって予測結果を表示してもよい。医師等は、この予測結果を、被験者がＡＤであるか否かの診断材料の一つとすることができる。
【００５６】
なお、予測結果の出力態様は特に限定されず、例えば、予測結果１９をプリンター等の印刷装置に出力し、予測結果を紙媒体に印刷してもよい。
【００５７】
〔付記事項〕
以上のように、上記実施形態では、予測の基準となる対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤを高確率で予測することができる。よって、被験者のＡＤを正確に診断することを支援できる。
【００５８】
また、従来の脳画像研究における機械学習では、主に多ボクセルパターン解析（Multi-voxel pattern analysis）と呼ばれる手法が用いられてきたが、この手法をＡＤの予測に用いる場合、膨大な数の安静時ｆＭＲＩ画像の学習データが必要とされる。これに対し、上記実施形態では、機械学習のような複雑な演算処理を行うことなく、被験者のＡＤを予測することができ、多数の対照群を必要としない。
【００５９】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、上記実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【００６０】
例えば、上記実施形態において、指標算出手段１３は、被験者がＡＤであるか否かを予測するための指標として、最上位ボクセルから上位ｘ％のボクセルまでのｚ値の「上位平均」を算出していたが、本発明はこれに限定されない。内側側頭葉のボクセル数が被験画像と対照群の安静時ｆＭＲＩ画像とで同一である場合は、指標算出手段１３は、最上位ボクセルから上位ｘ％のボクセルまでのｚ値の「合計」を、上記指標として算出してもよい。
【００６１】
また、上記実施形態において、指標算出手段１３は、上記指標を算出するために、ボクセルをｚ値が小さい順に並べ、ｚ値が最も小さいボクセルを最上位ボクセルとしていたが、これとは逆に、ｚ値が大きい順にボクセルを並べ、ｚ値が最も大きいボクセルを最上位ボクセルとしてもよい。この場合、指標算出手段１３は、ｚ値が最も小さい最下位ボクセルから、下位ｘ％のボクセルまでのｚ値の下位平均を、上記指標として算出する。
【００６２】
また、上記実施形態における診断支援プログラム１６は、図３のフローチャートに示す手順に従って演算処理を行うものであればよく、事前処理、独立成分分析、平均・標準偏差算出、ｚ値算出等の個々の演算処理を公知のソフトウェアを利用して行ってもよい。
【００６３】
また、本発明では、診断支援装置１の予測手段１４は必須構成ではなく、指標算出手段１３が算出した指標を、出力手段１５によって出力してもよい。この場合、医師等が出力された指標に基づき、被験者がＡＤであるかを予測してもよい。
【実施例】
【００６４】
以下、本発明に係るＡＤの診断支援装置によって、対照群と施設またはデータベースが異なる被験者のＡＤが高確率で予測できることを検証した。まず、図１に示すｆＭＲＩ装置を用いて、島根大学医学部附属病院を受診したＡＤ患者および対照の全脳の安静時ｆＭＲＩ画像を取得した。また、図１および図２に示す診断支援装置１のＨＤＤ１０３には、対照画像１７として、研究者が自由に用いることのできる北米のＡＤＮＩデータベースの対照の全脳の安静時ｆＭＲＩ画像を格納した。また、ＡＤＮＩデータベースのＡＤ患者の脳の安静時ｆＭＲＩ画像も取得した。本実施例における、ＡＤ患者（ＡＤ）および対照（ＨＣ）の人数、年齢、性比およびＭＭＳＥのスコアは表１の通りである。
【００６５】
【表１】
2018038515.tif 000004
【００６６】
続いて、島根大学医学部附属病院を受診したＡＤ患者（以下、「島根−ＡＤ」とする）ならびに対照群（以下、「島根−ＨＣ」とする）、および、ＡＤＮＩデータベースのＡＤ患者（以下、「ＡＤＮＩ−ＡＤ」とする）の全脳のｆＭＲＩ画像を診断支援装置１に入力し、被験強度取得手段１１によって、島根−ＡＤ、島根−ＨＣ、および、ＡＤＮＩ−ＡＤのＤＭＮ結合強度を演算した。また、ＡＤＮＩデータベースの対照群（以下、「ＡＤＮＩ−ＨＣ」とする）についても、対照画像１７からＡＤＮＩ−ＨＣのＤＭＮ結合強度（対照強度）を演算した。さらに、平均・標準偏差算出手段１２ｃによって、上記対照強度の平均および標準偏差を算出した。
【００６７】
続いて、平均・標準偏差算出手段１２ｃによって算出された上記対照強度の平均および標準偏差に基づき、ｚ値算出手段１２ｄによって、島根−ＡＤの各ＤＭＮ結合強度について、内側側頭葉領域のボクセル毎にｚ値を算出した。同様に、島根−ＨＣの各ＤＭＮ結合強度、ＡＤＮＩ−ＡＤの各ＤＭＮ結合強度、およびＡＤＮＩ−ＨＣの各ＤＭＮ結合強度についても、ｚ値算出手段１２ｄによって、内側側頭葉領域のボクセル毎にｚ値を算出した。具体的には、内側側頭葉領域１２９５ボクセルについてｚ値を求めた。当該１２９５ボクセルの分布は連続しており、左海馬２７３ボクセル、右海馬２８８ボクセル、左海馬傍回２８６ボクセル、右海馬傍回３１６ボクセル、左扁桃体６２ボクセル、及び右扁桃体７０ボクセル（ｚ値を求めた１２９５ボクセルを１００％とした場合、海馬が約４３％、海馬傍回が約４６％、及び扁桃体が約１０％）であった。また、１ボクセルは３ｍｍ×３ｍｍ×３ｍｍとした。
【００６８】
算出されたｚ値について、ボクセル頻度をヒストグラム化したグラフを図７に示す。図７（ａ）は、ＡＤＮＩ−ＡＤのｚ値に対するボクセル頻度の平均、およびＡＤＮＩ−ＨＣのｚ値に対するボクセル頻度の平均を示すグラフである。また、図７（ｂ）は、島根−ＡＤのｚ値に対するボクセル頻度の平均、および島根−ＨＣのｚ値に対するボクセル頻度の平均を示すグラフである。これらのグラフでは、ＡＤＮＩデータベースおよび島根大学医学部とも、ｚ値に対するボクセル頻度の分布は、ＡＤ患者の平均が対照の平均よりも若干左にシフトしていることが分かる程度である。
【００６９】
続いて、指標算出手段１３によって、ＡＤＮＩ−ＡＤ、ＡＤＮＩ−ＨＣ、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣの、最上位ボクセルから上位ｘ％のボクセルまでのｚ値の上位平均を、ｘ＝１０、２５、５０、１００である場合のそれぞれについて演算した。その演算結果を、図８に示す。図８（ａ）は、ＡＤＮＩ−ＡＤの上位平均の分布、およびＡＤＮＩ−ＨＣの上位平均の分布を示す箱ひげ図であり、図８（ｂ）は、島根−ＡＤの上位平均の分布、および島根−ＨＣの上位平均の分布を示す箱ひげ図である。
【００７０】
図８（ａ）に示すように、ｘ＝１０および２５の場合は、ＡＤＮＩ−ＡＤの上位平均の７５パーセンタイル値とＡＤＮＩ−ＨＣの上位平均の２５パーセンタイル値がほぼ等しくなり、ｘ＝５０および１００の場合であっても、ＡＤＮＩ−ＡＤの上位平均の箱は、ＡＤＮＩ−ＨＣの上位平均の箱とほとんど重複しない。同様に、図８（ｂ）に示すように、ｘ＝１０およびｘ＝２５の場合は、島根−ＡＤの７５パーセンタイル値と島根−ＨＣの２５パーセンタイル値がほぼ等しくなり、ｘ＝５０および１００の場合であっても、島根−ＡＤの上位平均の箱は、島根−ＨＣの上位平均の箱と一部分しか重複しない。
【００７１】
ここで、上位平均を算出するための基準となる対照群は、ＡＤＮＩデータベースの対照群であるため、最上位ボクセルから下位ボクセルまでのｚ値の上位平均は、被験者と対照群の施設またはデータベースが同じであるか否かに関わらず、ＡＤ患者と対照との間に有意差があることが分かる。特に、ｘ＝１０および２５の場合は、ＡＤ患者と対照との間の有意差が顕著であることが分かる。
【００７２】
また、図８（ａ）および（ｂ）から、ＡＤＮＩデータベースおよび島根大学医学部の両方において、最上位ボクセルから上位１０％のボクセルまでのｚ値の上位平均は、ＡＤ患者の７５％が約−２よりも小さくなる一方、対照の７５％が約−２以上となり、また、最上位ボクセルから上位２５％のボクセルまでのｚ値の上位平均は、ＡＤ患者の７５％が約−１．５よりも小さくなる一方、対照の７５％が約−１．５以上となることが分かった。
【００７３】
よって、閾値を、ｘ＝１０の場合は−２に設定し、ｘ＝２５の場合は−１．５に設定した。そして、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣの各被験者について算出された指標を閾値と比較することによって、各被験者がＡＤであるか否かを予測し、予測結果が正しいか否かを検証した。具体的には、各被験者について、当該被験者の予測結果と、あらかじめ把握されている当該被験者のＡＤ／ＨＣの区分とをＬＯＯＣＶにより照合した。その結果、予測結果の正答率は、ｘ＝１０、ｘ＝２５およびｘ＝５０のいずれの場合も、７０％を超えた。なお、正答率は、ｘ＝１００の時に６６．０％、ｘ＝５０の時には７２．３％、ｘ＝２５では７４．５％、ｘ＝１０の時に７６．６％であり、ｘが小さくなるにつれ正答率も上昇した。
【００７４】
このように、本実施例では、被験者の施設またはデータベースが対照群と同一であるか否かに関わらず、７０％を超える正答率で被験者がＡＤであるか否かを予測できることが分かった。
【００７５】
図９（ａ）は、本実施例における、ＡＤＮＩ−ＡＤおよびＡＤＮＩ−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線（Receiver Operating Characteristic）であり、図９（ｂ）は、本実施例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線である。また、表２には各ＲＯＣ曲線に対応するＡＵＣ値を示す。いずれの場合も、特に、ｘ＝１０およびｘ＝２５の場合に、高い感度および特異度を得ることができた。ＡＤＮＩ−ＡＤおよびＡＤＮＩ−ＨＣに対するＡＤ予測、及び島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測とも、ＡＵＣ値もＭｏｄｅｒａｔｅ  ａｃｃｕｒａｃｙの範囲となり良好であった。
【表２】
2018038515.tif 000005
【００７６】
また、図８（ｂ）に示すように、ｘ＝５０およびｘ＝１００の場合も、島根−ＡＤの上位平均の箱は、島根−ＨＣの上位平均の箱と一部分しか重複しない。そのため、いずれの場合も、閾値を、例えば重複部分の中間値に設定することにより、従来の技術（５０％）よりも高い正答率で被験者がＡＤであるか否かを予測できることが分かった。
【００７７】
一方、比較例として、従来の技術を用いて、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測を行った。具体的には、リニアのサポートベクトルマシンに基づく多ボクセルパターン解析（Multi-voxel pattern analysis）によって、ＡＤＮＩデータベースの安静時ｆＭＲＩ画像を機械学習させた。そして、当該機械学習によって構築された予測モデルを用いて、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対し、ＡＤ予測のための指標値を算出した。
【００７８】
図１０（ａ）は、比較例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣの上記指標値の分布を示す箱ひげ図であり、図１０（ｂ）は、比較例における、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測のＲＯＣ曲線である。図１０（ａ）に示すように、島根−ＡＤの箱は、島根−ＨＣの上位平均の箱と大部分が重複している。そのため、図１０（ｂ）に示すように、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＤ予測の感度および特異度は低くなり、ＬＯＯＣＶの正答率はチャンスレベル（５０％程度）であった。また、島根−ＡＤおよび島根−ＨＣに対するＡＵＣ値も５４．６であり、Ｌｏｗ  ａｃｃｕｒａｃｙのレベルであった。
【００７９】
以上のように、被験者の施設またはデータベースが対照群と異なる場合に、本発明に係るＡＤの診断支援装置によって、従来の技術よりも高確率でＡＤを予測できることが分かった。そして、本発明によれば、予測の基準となる対照群と施設またはデータベースが異なる被験者についてもｆＭＲＩによるＡＤの早期診断、特にｆＭＤＩによる軽度認知障害の診断も可能となるため、施設及びデータベースを越えたＡＤの早期発見が期待できると考えられる。また、内側側頭領域は、解剖学的に同定しやすくまた比較的狭い領域であるため、ＡＤにおけるこの領域の変化は、他の領域に比べて空間的な個人差が出にくく、本発明に適していると考えられる。
【符号の説明】
【００８０】
１      診断支援装置
２      ｆＭＲＩ装置
３      表示装置
１０    被験画像
１１    被験強度取得手段
１１ａ  受付手段
１１ｂ  事前処理手段
１１ｃ  独立成分分析手段
１２    標準化手段
１２ａ  事前処理手段
１２ｂ  独立成分分析手段
１２ｃ  平均・標準偏差算出手段
１２ｄ  ｚ値算出手段
１３    指標算出手段
１４    予測手段
１５    出力手段
１６    診断支援プログラム
１７    対照画像
１８    閾値
１９    予測結果
１００  診断支援システム
【図１】
2018038515.tif 000006
【図２】
2018038515.tif 000007
【図３】
2018038515.tif 000008
【図４】
2018038515.tif 000009
【図５】
2018038515.tif 000010
【図６】
2018038515.tif 000011
【図７】
2018038515.tif 000012
【図８】
2018038515.tif 000013
【図９】
2018038515.tif 000014
【図１０】
2018038515.tif 000015