(57)【要約】      （修正有）【課題】ＣＤＢ（コントロールデータベース）の作成を容易に行うことのできる装置および方法を提供する。【解決手段】ＣＤＢ生成装置１は、複数の脳血流画像データを入力するＳＰＥＣＴ画像入力部１０と、脳血流画像データを解剖学的標準化する解剖学的標準化部２１と、複数の脳血流画像データの平均画像を求め、複数の脳血流画像のそれぞれの平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択する画像選択部２４と、画像選択部２４にて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出する外れ値検出部２２と、外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをＣＤＢとして記憶するＣＤＢ記憶部３０とを備える。【選択図】図１
2018044849.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の脳血流画像データを入力する入力部と、
前記脳血流画像データを解剖学的標準化する標準化部と、
前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択する第一の画像選択部と、
前記第一の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出する外れ値検出部と、
前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをコントロールデータとして記憶する記憶部と、
を備えるコントロールデータベース生成装置。
【請求項２】
複数の脳血流画像データを入力する入力部と、
前記脳血流画像データを解剖学的標準化する標準化部と、
前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択する第一の画像選択部と、
前記第一の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出する外れ値検出部と、
診断を行う際に用いるＲＯＩを特定するボクセルのデータを記憶したＲＯＩデータ記憶部と、
前記複数の脳血流画像から、前記ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたデータを参照してＲＯＩ内のボクセルを特定し、前記ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルが外れ値ではない脳血流画像を選択する第二の画像選択部と、
前記第二の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像のＲＯＩ内の画素値に基づいて、脳血流が正常か否かを判定する閾値を設定する閾値設定部と、
を備えるコントロールデータベース生成装置。
【請求項３】
前記外れ値検出部は、前記標準化部にて解剖学的標準化が行われた脳血流画像から外れ値を検出し、
前記第一の画像選択部は、前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データを用いて前記平均画像を求める請求項１または２に記載のコントロールデータベース生成装置。
【請求項４】
前記第一の画像選択部は、前記脳血流画像と前記平均画像との距離を、対応するボクセルの画素値の差分の総和に基づいて求める請求項１乃至３のいずれかに記載のコントロールデータベース生成装置。
【請求項５】
コントロールデータベース生成装置によってコントロールデータベースを生成する方法であって、
前記コントロールデータベース生成装置が、複数の脳血流画像データを入力するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをコントロールデータとして記憶するステップと、
を備えるコントロールデータベース生成方法。
【請求項６】
コントロールデータベース生成装置によってコントロールデータベースを生成する方法であって、
前記コントロールデータベース生成装置が、複数の脳血流画像データを入力するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたデータを参照して、診断を行う際に用いるＲＯＩを構成するボクセルを特定し、前記複数の脳血流画像から前記ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルが外れ値ではない脳血流画像を選択するステップと、
前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像のＲＯＩ内の画素値に基づいて、脳血流が正常か否かを判定する閾値を設定するステップと、
を備えるコントロールデータベース生成方法。
【請求項７】
被験者の脳血流画像データに基づいてコントロールデータベースを生成するために、コンピュータに、次の各ステップを実行させるプログラム：
複数の脳血流画像データを入力するステップ；
前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップ；
前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップ；
前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップ；
前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをコントロールデータとして記憶するステップ。
【請求項８】
被験者の脳血流画像データに基づいてコントロールデータベースを生成するために、コンピュータに、次の各ステップを実行させるプログラム：
複数の脳血流画像データを入力するステップ；
前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップ；
前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップ；
前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップ；
ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたデータを参照して、診断を行う際に用いるＲＯＩを構成するボクセルを特定し、前記複数の脳血流画像から前記ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルが外れ値ではない脳血流画像を選択するステップ；
前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像のＲＯＩ内の画素値に基づいて、脳血流が正常か否かを判定する閾値を設定するステップ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ＰＥＴ画像やＳＰＥＣＴ画像などの脳機能画像に基づいて、疾患の診断などを行う際に用いるコントロールデータベースの生成に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
アルツハイマー病などの診断のため、脳の各部位における糖代謝や血流等の機能状態を計測し画像化することが行われている。例えば、陽電子放出断層撮影法（ＰＥＴ）では、18Ｆ−ＦＤＧを初めとするポジトロン核種で標識された薬剤を被験者に静脈投与し、脳の各部位における消滅放射線としてのγ線量を計測して糖代謝などの機能状態を知る。単光子放出断層撮像法（ＳＰＥＣＴ）では、123Ｉや99mＴcなどの核種が用いられ、同様の計測が行われる。計測は、被験者の脳の各断面について行われ、複数の断面画像が生成される。断面画像では、糖代謝や血流量を初めとする状態値（ＰＥＴやＳＰＥＣＴ等によって計測された機能状態を反映したボクセル値）の大きい領域から小さい領域に向けて、例えば赤、黄、緑、青と色分けされて示される。
【０００３】
診断は、健常者の状態値を示すデータと、被験者の状態値を示すデータとを比較することによって行う。この際、コンピュータを用いて、健常者の断面画像と被験者の断面画像の外形を何らかの手法で一致させ、各部位におけるＺスコアを算出し、この差分画像を提示することが行われている。このような方法を可能とする手法としては、ワシントン大学の蓑島によって開発された3-Dimentional stereotaxic surface projection(3D-SSP)やロンドンのハマースミス病院のFristonらによって開発されたStatistical Parametoric Mapping(SPM)がよく知られている。
【０００４】
複数人の健常者を測定した各部位における状態値を示すデータは、正常脳データベース（Normal Control Data Base、以下、略して「ＮＤＢ」ともいう。）と呼ばれる。ＮＤＢには、複数人の健常者を測定した各部位におけるデータの平均値や標準偏差のデータを含んでもよい。上記のＺスコアは、各部位における被験者の状態値とＮＤＢの状態値との差を、当該部位におけるＮＤＢの標準偏差で除して得られる（下式（１）参照）。
Z(x,y,z) = (Imean(x,y,z)-I(x,y,z))/SD(x,y,z)    ・・・（１）
ここで、Z(x,y,z)は、座標位置(x,y,z)におけるＺスコアであり、Imean(x,y,z)は当該座標点における健常者の状態値（ＰＥＴやＳＰＥＣＴによって計測された機能状態を反映したボクセル値）の平均値であり、I(x,y,z)は当該座標点における被験者の状態値であり、SD(x,y,z)は当該座標点における健常者の状態値の標準偏差である。Imean(x,y,z)およびSD(x,y,z)は、ＮＤＢから取得する。Ｚスコアは、単なる差ではなく、標準偏差を考慮することにより、健常者との違いの程度を明確にすることができる。
【０００５】
また、3D-SSPでは、脳表から垂直に所定深さの部位までの状態値のうち最も大きい値を代表値として、脳表に表示する。このようにして得られた脳表に抽出されたデータを、健常者における脳表の抽出データと比較してＺスコアを算出する。
【０００６】
上記の3D-SSPでは、ＮＤＢとして、各脳表部位における健常者の脳表抽出状態値（上記代表値）の平均値および標準偏差を用意しておく。ＮＤＢは、複数の健常者の脳機能画像が必要であり、精度が高い診断性能を得るには少なくとも１０例以上の正常例から作成することが好ましい（非特許文献１）。
【０００７】
しかし、一般に、病院などにおいて脳機能画像検査を行う被験者は何らかの病変を有していることが多く、健常者の画像データを収集することは容易ではない。また、どのような物質にどのような放射性同位体を標識するかの組み合わせによって健常者の機能画像は異なってくるため、疾患の診断に適した組み合わせごとにＮＤＢを生成しなければならなかった。
【０００８】
上記の問題点に鑑みて、特許文献１では、疾患者を含む脳機能画像に基づき、ＮＤＢの代替として用いることのできる代替正常脳データベースを構築する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】ＷＯ２０１０／０３２４７２
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Chen WP et. al. "Effect of sample size for normal database on diagnostic performance of brain FDG PET for the detection of Alzheimer's disease using automated image analysis" Nucl Med Commun. 2008 Mar;29(3):270-6
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１に記載された方法では、脳の各部位におけるデータの平均値は比較的安定した値をとるものの、標準偏差が症例に依存する傾向があり、安定しない場合があることを本発明者は知見した。
【００１２】
この発明は、上記の問題点に鑑みて、代替正常脳データベース（コントロールデータベース）をより精度よく作成できる装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明者は、脳の各部位におけるデータの平均値は、症例のばらつきによらず安定していることに着目し、正常に近い症例の画像として、平均画像からの距離が近い脳血流画像を用いて代替正常脳データベース（コントロールデータベース、以下、略して「ＣＤＢ」ともいう。）を作成する本発明を完成させた。
【００１４】
本発明のコントロールデータベース生成装置（以下、「ＣＤＢ生成装置」という。）は、複数の脳血流画像データを入力する入力部と、前記脳血流画像データを解剖学的標準化する標準化部と、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択する第一の画像選択部と、前記第一の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出する外れ値検出部と、前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをコントロールデータとして記憶する記憶部とを備える。
【００１５】
本発明によれば、平均画像からの距離が閾値以下の脳血流画像を選択することにより、正常に近いと考えられる脳血流画像を選択する。そして、正常に近いと考えられる脳血流画像から外れ値を除外してＣＤＢを生成することにより、疾患を有する被験者の脳血流画像を用いて、健常者の脳血流画像データを用いて作成したＮＤＢに近いＣＤＢを生成することができる。
【００１６】
本発明の別の態様のＣＤＢ生成装置は、複数の脳血流画像データを入力する入力部と、前記脳血流画像データを解剖学的標準化する標準化部と、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択する第一の画像選択部と、前記第一の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出する外れ値検出部と、診断を行う際に用いるＲＯＩを特定するボクセルのデータを記憶したＲＯＩデータ記憶部と、前記複数の脳血流画像から、前記ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたデータを参照してＲＯＩ内のボクセルを特定し、前記ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルが外れ値ではない脳血流画像を選択する第二の画像選択部と、前記第二の画像選択部にて選択された複数の脳血流画像のＲＯＩ内の画素値に基づいて、脳血流が正常か否かを判定する閾値を設定する閾値設定部とを備える。
【００１７】
本発明によれば、平均画像からの距離が閾値以下の脳血流画像を選択することにより、正常に近いと考えられる脳血流画像を選択する。選択された脳血流画像のうち、閾値計算の対象のＲＯＩに外れ値を含まない脳血流画像を用いて閾値を求めることにより、疾患を有する被験者の脳血流画像を用いて、健常者の脳血流画像データを用いて作成した閾値に近い閾値を生成することができる。
【００１８】
本発明のＣＤＢ生成装置において、前記外れ値検出部は、前記標準化部にて解剖学的標準化が行われた脳血流画像から外れ値を検出し、前記第一の画像選択部は、前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データを用いて前記平均画像を求めてもよい。
【００１９】
このように、平均画像を生成するに先立って外れ値を除外することにより、健常者の平均画像により近い平均画像を生成することができる。
【００２０】
本発明のＣＤＢ生成装置において、前記第一の画像選択部は、前記脳血流画像と前記平均画像との距離を、対応するボクセルの画素値の差分の総和に基づいて求めてもよい。この構成により、脳血流画像と平均画像との距離を適切に評価できる。
【００２１】
本発明のコントロールデータベースを生成する方法は、コントロールデータベース生成装置によってコントロールデータベースを生成する方法であって、前記コントロールデータベース生成装置が、複数の脳血流画像データを入力するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記外れ値を有するボクセルを除外した脳血流画像データをコントロールデータとして記憶するステップとを備える。
【００２２】
本発明の別の態様に係るコントロールデータベースを生成する方法は、コントロールデータベース生成装置によってコントロールデータベースを生成する方法であって、前記コントロールデータベース生成装置が、複数の脳血流画像データを入力するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像データを解剖学的標準化するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記複数の脳血流画像データの平均画像を求め、前記複数の脳血流画像のそれぞれの前記平均画像からの距離を求め、当該距離が所定の閾値以下の複数の脳血流画像を選択するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像データを対応するボクセル毎に比較し、他の脳血流画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたデータを参照して、診断を行う際に用いるＲＯＩを構成するボクセルを特定し、前記複数の脳血流画像から前記ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルが外れ値ではない脳血流画像を選択するステップと、前記コントロールデータベース生成装置が、前記脳血流画像を選択するステップにて選択された複数の脳血流画像のＲＯＩ内の画素値に基づいて、脳血流が正常か否かを判定する閾値を設定するステップとを備える。
【００２３】
本発明のプログラムは、上記したコントロールデータベース生成方法において、前記コントロールデータベース生成装置が行う各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明は、平均画像からの距離が閾値以下の脳血流画像を選択し、選択された脳血流画像に基づいてＣＤＢを生成することにより、疾患を有する被験者の脳血流画像を用いてＮＤＢに近いＣＤＢを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置の構成を示す図である。
【図２】（ａ）複数のＳＰＥＣＴ画像とその平均画像を示す図である。（ｂ）平均画像との各ＳＰＥＣＴ画像との間の距離を示す図である。
【図３】ＣＤＢ生成装置を実現するためのハードウエア構成を示す図である。
【図４】第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置の構成を示す図である。
【図６】（ａ）複数の被験者の左外側後頭葉のＲＯＩを示す図である。（ｂ）左外側後頭葉に外れ値を含む被験者の画像データを除外した様子を示す図である。
【図７】第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）ＮＤＢと本実施例の方法で生成したＣＤＢとで、平均（Mean）と標準偏差（SD）が異なるボクセルの割合を示すグラフである。（ｂ）は、ＮＤＢと本実施例の方法で生成したＣＤＢとで、平均（Mean）と標準偏差（SD）の平均標準誤差（ＦＳＥ：Fractional standard error）を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態のＣＤＢ生成装置について、図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
［ＣＤＢ生成装置の構成］
図１は、この発明の一実施形態によるＣＤＢ生成装置１の構成を示す図である。この装置は、疾患者を含む複数人の脳機能画像に基づいてＣＤＢを生成する。この装置に与えられる脳機能画像は、その全てが疾患者の画像であってもよい。本実施の形態では、脳機能画像としてＳＰＥＣＴにて撮影したＳＰＥＣＴ画像を用いる。なお、本実施の形態では、ＳＰＥＣＴ画像を用いた例を挙げているが、本発明は、ＰＥＴ画像にも適用できる。
【００２７】
ＳＰＥＣＴ画像入力部１０は、疾患者を含む複数人のＳＰＥＣＴ画像データを入力する機能を有する。制御部２０は、ＳＰＥＣＴ画像入力部１０より入力された複数のＳＰＥＣＴ画像に基づいてＣＤＢを生成する。ＣＤＢ生成装置１は、制御部２０にて生成したＣＤＢをＣＤＢ記憶部３０に記憶する。ＣＤＢ生成装置１は、解剖学的標準脳において、頭部変性疾患の診断に有用な関心領域（Region of Interest, ＲＯＩ）を特定するデータを記憶するＲＯＩデータ記憶部３１を有している。具体的には、左外側後頭葉、左内側後頭葉、左頭頂葉、左後部帯状回楔前部、右外側後頭葉、右内側後頭葉、右頭頂葉、右後部帯状回楔前部の８つのＲＯＩを構成するボクセルを特定するデータ（３次元座標データ）を記憶している。なお、ここでは、８つの例を示しているが、他の領域をＲＯＩとして記憶してもよい。
【００２８】
制御部２０は、解剖学的標準化部２１と、外れ値検出部２２と、平均画像生成部２３と、画像データ選択部２４（第一の画像選択部）と、コントロールデータ生成部２５とを有する。以下、制御部２０の各構成について説明する。
【００２９】
解剖学的標準化部２１は、ＳＰＥＣＴ画像入力部１０より入力されたＳＰＥＣＴ画像を解剖学的標準脳（たとえばタライラッハの標準脳）に合致するように空間的な変形を行う。これにより、複数の被験者のＳＰＥＣＴ画像を、各人の脳の形態的差異をなくして標準化することができる。
【００３０】
外れ値検出部２２は、標準化されたＳＰＥＣＴ画像をボクセル毎に比較し、他のＳＰＥＣＴ画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出すると共に、そのＳＰＥＣＴ画像およびボクセルを特定する。外れ値を検出する処理は、疾患により脳血流が大きく低下または上昇しているボクセルを特定するものであり、ＣＤＢの生成処理において、外れ値を有するボクセルを除外することができる。本実施の形態では、外れ値を検出する方法としては、Generalized ESD法を用いる。ただし、外れ値を検出する方法は、Generalized ESD法に限らず、例えば、スミノフ・グラブス検定、トンプソン検定、ディクソン検定、Tietjen-Moore検定などの手法を用いることが可能である。
【００３１】
平均画像生成部２３は、複数のＳＰＥＣＴ画像の平均画像を生成する機能を有する。平均画像生成部２３は、ボクセル毎に、複数のＳＰＥＣＴ画像の画素値の平均値を計算し、このボクセル毎の処理を全ボクセルについて行うことにより平均画像を生成する。ボクセル毎に平均画素値を計算する際に、外れ値検出部２２にて検出された外れ値を除外する。疾患により血流変化の大きい画素を除いて平均画像を生成するので、健常者の平均ＳＰＥＣＴ画像に近い平均画像が得られる。実際、ここで得られる平均画像は、複数のＳＰＥＣＴ画像を取得した様々な症例にかかわらず、比較的安定した値をとる。
【００３２】
画像データ選択部２４は、ＣＤＢの生成に用いるＳＰＥＣＴ画像データを選択する機能を有する。すなわち、画像データ選択部２４は、ＳＰＥＣＴ画像の単位で、ＣＤＢの生成に用いるか否かを選択する。具体的には、それぞれのＳＰＥＣＴ画像について平均画像との距離を求め、平均画像との距離が所定の閾値以下のＳＰＥＣＴ画像をＣＤＢ生成に用いる画像として選択し、平均画像との距離が所定の閾値を超えるＳＰＥＣＴ画像を除外する。
【００３３】
ＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離は、個別のＳＰＥＣＴ画像の各ボクセルｉ（１≦ｎ≦ｎ）の画素値をｖｉとし、平均画像のボクセルの平均画素値をＶｉとして、以下の式（２）で求める。すなわち、画像データ選択部２４は、個別のＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離を、対応するボクセルの画素値の差分の総和に基づいて求める。
【数１】
2018044849.tif 000003
【００３４】
画像データ選択部２４は、閾値として、全てのＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離の平均を用いる。画像データ選択部２４は、ＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離が閾値以下のＳＰＥＣＴ画像をＣＤＢ生成のためのＳＰＥＣＴ画像として選択し、逆に、閾値より大きいＳＰＥＣＴ画像をＣＤＢの生成には用いないように除外する。なお、本実施の形態では、閾値として、平均距離を用いているが、平均距離＋１ＳＤ、平均距離＋２ＳＤ等を閾値として用いてもよい。
【００３５】
図２（ａ）及び図２（ｂ）は、平均画像との距離に基づいてＳＰＥＣＴ画像を除外して、ＳＰＥＣＴ画像を選択する例を示す図である。図２（ａ）は、８つのＳＰＥＣＴ画像を示しており、８つのＳＰＥＣＴ画像の真ん中にある画像は、８つのＳＰＥＣＴ画像の平均画像を示している。
【００３６】
画像データ選択部２４は、平均画像と各ＳＰＥＣＴ画像との距離を求める。図２（ｂ）において、平均画像と各ＳＰＥＣＴ画像との間の矢印に記載した数字は、画像間の距離の例を示す図である。画像データ選択部２４は、平均画像と各ＳＰＥＣＴ画像との間の平均距離を求める。図２（ｂ）に示す例では、平均距離は、４．１２５である。この平均距離を閾値として、閾値より大きい距離を有するＳＰＥＣＴ画像を除外し、閾値以下の距離を有するＳＰＥＣＴ画像を選択する。ここで選択されたＳＰＥＣＴ画像は、健常者のＳＰＥＣＴ画像に近いと考えられる。以下の処理では、選択されたＳＰＥＣＴ画像のみを用いる。
【００３７】
コントロールデータベース生成部（以下、「ＣＤＢ生成部」という。）２５は、画像データ選択部２４にて選択された複数のＳＰＥＣＴ画像の平均画像を生成すると共に、所定のＲＯＩにおける平均値と標準偏差を求め、ＣＤＢに含める。ＣＤＢ生成部２５は、平均画像を生成する前に、選択されたＳＰＥＣＴ画像のボクセル毎に比較し、他のＳＰＥＣＴ画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出すると共に、そのＳＰＥＣＴ画像およびボクセルを特定する。こうして求めた外れ値を有するボクセルを除外したＳＰＥＣＴ画像を用いて、平均画像を生成すると共に、所定のＲＯＩにおける平均値と標準偏差を求める。なお、ＲＯＩにおける平均値と標準偏差を求める際には、ＣＤＢ生成部２５は、ＲＯＩデータ記憶部３１に記憶されたデータを用いてＲＯＩを構成するボクセルを特定し、そのボクセルデータを用いて平均値と標準偏差を求める。そして、ＣＤＢ生成部２５は、生成したコントロールデータをコントロールＤＢに記憶する。
【００３８】
図３は、ＣＤＢ生成装置１を実現するためのハードウエア構成を示す図である。ＣＰＵ４０には、ハードディスク４１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４２、ディスプレイ４３、メモリ４４、キーボード／マウス４５が接続されている。ディスプレイ４３は、脳血流画像などを表示するためのものである。メモリ４４は、ＣＰＵ４０のワーク領域として用いられる。キーボード／マウス４５は、本装置の操作者が、指令などを入力するためのものである。
【００３９】
ハードディスク４１には、WINDOWS（登録商標）などのオペレーティングシステム４６、ＣＤＢ生成プログラム４７、標準脳データ４８などが記録されている。これらのプログラムやデータは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４２を介して、ＣＤ−ＲＯＭ４２などの記録媒体からインストールされたものである。ＣＤＢ生成プログラム４７は、オペレーティングシステム４６と協働してその機能を発揮する。
【００４０】
［ＣＤＢ生成装置の動作］
図４は、ＣＤＢ生成装置１の動作を示すフローチャートである。ＣＤＢ生成装置１は、複数の被験者のＳＰＥＣＴ画像データを入力する（Ｓ１０）。図１に示すＣＤＢ生成装置１が、ＳＰＥＣＴ装置とＬＡＮなどによって接続されていれば、直接データを受け取ることによって取得することができる。また、ＳＰＥＣＴ装置によって記録媒体に記録されたデータを、当該記録媒体から読み込んで取得することもできる。
【００４１】
ＳＰＥＣＴ画像データは、ＳＰＥＣＴ装置により被験者から取得された投影データによって構成されている。ＣＰＵ４０は、各人ごとに、ＳＰＥＣＴ画像データに基づいて、例えば、縦横高さが２mm程度のボクセルで構成される三次元画像に再構築する。なお、三次元画像におけるボクセル値は、計測機器や試料などの計測条件によりその絶対値が変動する。そこで、ＣＰＵ４０は、各人のそれぞれのボクセル値につき、上記三次元画像の各部位の血流対応値を、当人の脳全体での平均血流対応値（ボクセル値の全脳平均値）で除し、血流対応値データの正規化を行ってもよい。これにより、計測条件などによる変動を吸収することができる。次に、ＣＤＢ生成装置１は、入力されたＳＰＥＣＴ画像を解剖学的標準脳に合致するように解剖学的標準化を行う（Ｓ１１）。
【００４２】
続いて、ＣＤＢ生成装置１は、解剖学的標準化が行われた複数のＳＰＥＣＴ画像の中から外れ値を検出する（Ｓ１２）。上述したとおり、外れ値検出部２２は、標準化されたＳＰＥＣＴ画像をボクセル毎に比較し、他のＳＰＥＣＴ画像の画素値よりも所定の閾値以上乖離している画素値を外れ値として検出すると共に、そのＳＰＥＣＴ画像およびボクセルを特定する。
【００４３】
次に、ＣＤＢ生成装置１は、複数のＳＰＥＣＴ画像から外れ値を除き、ＳＰＥＣＴ画像の平均画像を生成する（Ｓ１３）。平均画像の生成は、ボクセル毎に複数のＳＰＥＣＴ画像の平均の画素値を計算することによって行う。外れ値を除外する処理は、ＳＰＥＣＴ画像の単位ではなく、ボクセルの単位で行うので、生成される平均画像は、あるボクセルについては、被験者Ａ，Ｂ，Ｃの平均の画素値であり、別のボクセルについては、被験者Ａ，Ｃ，Ｄの平均の画素値であるというように、異なる被験者の平均画素値がミックスされた画像となる。
【００４４】
次に、ＣＤＢ生成装置１は、ＣＤＢの生成に用いるＳＰＥＣＴ画像を選択する（Ｓ１４）。具体的には、平均画像からの距離が所定の閾値以下のＳＰＥＣＴ画像を選択し、所定の閾値を超えるＳＰＥＣＴ画像を除外する。本実施の形態では、ＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離は、対応するボクセルの画素値の差分の総和に基づいて求め、閾値としては全てのＳＰＥＣＴ画像と平均画像との距離の平均を用いる。
【００４５】
続いて、ＣＤＢ生成装置１は、画像データ選択部２４により選択した複数のＳＰＥＣＴ画像を用いて、ＣＤＢを生成する。具体的には、選択された複数のＳＰＥＣＴ画像から外れ値を検出する（Ｓ１５）。そして、外れ値を除外したＳＰＥＣＴ画像を用いて、その平均画像を生成すると共に、ＲＯＩ毎に、画素値の平均値と標準偏差を求め、ＣＤＢを生成する（Ｓ１６）。ＣＤＢ生成装置１は、生成したＣＤＢをＣＤＢ記憶部３０に記憶する。
【００４６】
以上、第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置１の構成および動作について説明した。第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置１は、ＳＰＥＣＴ画像から外れ値を除外して平均画像を生成することにより、正常に近いと考えられるＳＰＥＣＴ画像の平均画像を生成する。そして、当該平均画像からの距離が閾値以下のＳＰＥＣＴ画像を選択してＣＤＢを生成することにより、疾患を有する被験者のＳＰＥＣＴ画像データに基づいて、ＮＤＢに近いＣＤＢを生成することができる。
【００４７】
第１の実施の形態においては、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、平均画像と各ＳＰＥＣＴ画像との距離に基づいて、その距離が閾値を超えるＳＰＥＣＴ画像について、そのＳＰＥＣＴ画像自体を除外している。つまり、被験者の単位で、ＳＰＥＣＴ画像を除外している。これに対し、ＣＤＢ生成に用いる画像をボクセルの単位で選択することも考えられる。すなわち、対応するボクセルについて、平均の画素値を求め、平均の画素値との距離が所定の閾値を超えるボクセルを除外するという方法である。本発明者らは、ボクセル単位の選択についても実験したところ、被験者の単位でＳＰＥＣＴ画像を選択するほうが、再現性の高い安定したＣＤＢを生成できることを確認した。
【００４８】
（第２の実施の形態）
図５は、第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２の構成を示す図である。第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２は、Ｚ値を評価するための閾値（以下、「Ｚ-sum閾値」という）を生成する装置である。Ｚ-sum閾値は、頭部変性疾患（アルツハイマー病、レビー小体型認知症等）により脳血流の異常が生じていることの検出に用いる閾値であり、所定のＲＯＩごとに設定される閾値である。換言すると、Ｚ-sum閾値は、脳血流の正常範囲を表す閾値でもある。被験者のＺ値がＺ-sum閾値を上回る場合には、当該ＲＯＩの脳血流低下ありと判定される。
【００４９】
第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２は、第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置１と同様に、ＳＰＥＣＴ画像入力部１０と、制御部２０と、ＣＤＢ記憶部３０と、ＲＯＩデータ記憶部３１とを有している。なお、ＲＯＩデータ記憶部３１には、所定の疾患の診断に用いるＲＯＩであって、閾値を設定すべきＲＯＩデータを記憶している。
【００５０】
第２の実施の形態では、制御部２０は、ＲＯＩデータ記憶部３１に記憶されたデータに基づいて、ＳＰＥＣＴ画像を選択する第二の画像データ選択部２６（第二の画像選択部）と、特定された各ＲＯＩのＺ-sum閾値を求める閾値算出部２７とを有している。
【００５１】
第２の実施の形態の制御部２０が有する、解剖学的標準化部２１、外れ値検出部２２、平均画像生成部２３、第一の画像データ選択部２４は、第１の実施の形態の制御部２０が有する、解剖学的標準化部２１、外れ値検出部２２、平均画像生成部２３、画像データ選択部２４と同じである。第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２も第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置１と同様にして、入力された複数のＳＰＥＣＴ画像の中から、平均画像との距離が所定の閾値以下であるＳＰＥＣＴ画像を、Ｚ-sum閾値の生成に用いるＳＰＥＣＴ画像として選択する。
【００５２】
画像データ選択部２６は、ＲＯＩデータ記憶部３１に記憶されたデータを参照して、閾値を設定すべきＲＯＩを構成するボクセルを特定し、選択されたＳＰＥＣＴ画像の中から、当該ＲＯＩに含まれるすべてのボクセルの画素値が外れ値ではないＳＰＥＣＴ画像を選択する。閾値算出部２７は、当該ＳＰＥＣＴ画像のＲＯＩ内のデータを用いて、Ｚ-sum閾値を求める。
【００５３】
ここで、123I-IMP SPECT画像の解析における閾値設定に用いる画像データの選択を例として説明する。123I-IMP SPECT画像解析では、８つの領域（左外側後頭葉、左内側後頭葉、左頭頂葉、左後部帯状回楔前部、右外側後頭葉、右内側後頭葉、右頭頂葉及び右後部帯状回楔前部）を対象ＲＯＩとして特定することがある。図６（ａ）は、複数の被験者の左外側後頭葉のＲＯＩを示す図である。ＲＯＩの中に記載されている黒丸の部分は、外れ値であることを示す。図６（ｂ）は、左外側後頭葉に外れ値を含む被験者の画像データを除外した様子を示す図である。ＣＤＢ生成装置２は、同様にして、全ての対象ＲＯＩ（この例では、左内側後頭葉、左頭頂葉・・・等の他の７つ）について同様な処理を行い、残った被験者の画像データを用いて、対象となるＲＯＩごとにZ-sum閾値を求める。
【００５４】
続いて、閾値算出部２７は、ＲＯＩ内のＺ値の平均値Ａｎｚと、標準偏差ＳＤｎｚを用いて、以下の式（３）によって、Ｚ-sum閾値を求める。
Ｚ-sum閾値＝Ａｎｚ＋Ｃ・ＳＤｎｚ    ・・・（３）
ただし、Ｃは、１．５〜２．５の定数
【００５５】
図７は、第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２の動作を示すフローチャートである。第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２は、複数の被験者のＳＰＥＣＴ画像データを入力し（Ｓ１０）、入力されたＳＰＥＣＴ画像を解剖学的標準脳に合致するように解剖学的標準化を行う（Ｓ１１）。
【００５６】
続いて、ＣＤＢ生成装置２は、解剖学的標準化が行われた複数のＳＰＥＣＴ画像の中から外れ値を検出し（Ｓ１２）、複数のＳＰＥＣＴ画像から外れ値を除き、ＳＰＥＣＴ画像の平均画像を生成する（Ｓ１３）。次に、ＣＤＢ生成装置２は、ＣＤＢの生成に用いるＳＰＥＣＴ画像を選択し（Ｓ１４）、選択された複数のＳＰＥＣＴ画像から外れ値を検出する（Ｓ１５）。以上の処理は、第１の実施の形態のＣＤＢ生成装置１の動作と同じである。
【００５７】
第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２は、画像データ選択部２６により、Ｚ-sum閾値を生成すべきＲＯＩと、そのＲＯＩを構成するすべてのボクセルを特定する（Ｓ２０）。具体的には、画像データ選択部２６は、ＲＯＩデータ記憶部３１に記憶されたＲＯＩのデータを読み出す。ここでは、左外側後頭葉、左内側後頭葉、左頭頂葉、左後部帯状回楔前部、右外側後頭葉、右内側後頭葉、右頭頂葉、右後部帯状回楔前部の８つのＲＯＩと、各ＲＯＩを構成するボクセルデータ（３次元座標データ）を読み出す。
【００５８】
次に、ＣＤＢ生成装置２は、全てのＲＯＩについて、外れ値を含まないＳＰＥＣＴ画像データを検索し、そのＳＰＥＣＴ画像データからＲＯＩ内のボクセルの画素値データを取得する（Ｓ２１）。続いて、ＣＤＢ生成装置２は、ＲＯＩ内の画素値データを、上の式（３）に当てはめて、当該ＲＯＩのＺ-sum閾値を求める（Ｓ２２）。
【００５９】
以上、第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２の構成および動作について説明した。第２の実施の形態のＣＤＢ生成装置２は、ＲＯＩのZ-sum閾値を求める際に、まず、平均画像に近いＳＰＥＣＴ画像に絞り込み、そのＳＰＥＣＴ画像の中で、閾値設定対象のＲＯＩ内に外れ値を含まないＳＰＥＣＴ画像データを用いて、Z-sum閾値を求めるので、健常者のＳＰＥＣＴ画像データを用いて作成したZ-sum閾値に近いZ-sum閾値を生成することができる。
【実施例】
【００６０】
次に、本発明の方法によって、疾患を有する被験者のＳＰＥＣＴ画像を用いてＣＤＢを生成した実施例について説明する。
【００６１】
［対象］
疾患を有する被験者のＳＰＥＣＴ画像データは、旭川医大で施行された123Ｉ−ＩＭＰ脳血流ＳＰＥＣＴにより得られた１１７症例を用いた。なお、正常例としては、多施設で施行された123Ｉ−ＩＭＰ脳血流ＳＰＥＣＴにより得られた３４症例を用いた。
【００６２】
ＳＰＥＣＴ画像を取得した条件は、以下のとおりである。
［ＳＰＥＣＴ画像データ収集］
ＳＰＥＣＴ画像データ収集の条件は以下のとおりである。
放射性医薬品：123Ｉ−ＩＭＰ（１６７ＭＢｑ）
撮像機器：ＧＣＡ９３００Ａ（東芝）、LEHR fan beam collimators（N2）
データ収集：２．５分／回転×１４回転  連続回転収集
Matrix：１２８、ピクセルサイズ：１．７ｍｍ
再構成：pre-filter BW（0.10サイクル／ピクセル、オーダー  ８）、
recon-filter Ramp filter、スライス厚：３．４ｍｍ
［解析対象］
3D-SSPによる全脳平均標準化脳表抽出データ
【００６３】
ＣＤＢを生成した条件は、以下の通りである。
［Voxel-based  ＣＤＢ作成］
ＥＳＤ検定：outlier target number=n/2、有意水準＝０．３
［平均、標準偏差の比較（ＮＤＢvs. ＣＤＢ）］
t-test（Student t, Satterswaite t）、F-test、有意水準＝０．０５
［平均画像の作成］
疾患を有する被験者の全画像データを対象にＥＳＤ処理を行って、voxel-based ＣＤＢを作成する。続いて、ＣＤＢの平均画像と個々の被験者の画像データとの距離（D）と平均（Dm）と標準偏差（sd）を計算する。
［ＣＤＢ作成対象患者の選択］
画像間距離の閾値をDm、Dm+0.5sd、Dm+sd、Dm+2sdに設定し、閾値より短い距離を有する被験者の画像データを選択する。
［ＣＤＢ作成］
選択された被験者データを対象としてＥＳＤ処理を行ってＣＤＢを作成し、ＮＤＢと比較する。
【００６４】
［結果］
図８（ａ）は、正常例から生成したＮＤＢと、本実施例の方法で生成したＣＤＢとで、平均（Mean）と標準偏差（SD）が異なるボクセルの割合を示すグラフであり、図８（ｂ）は、平均（Mean）と標準偏差（SD）の平均標準誤差（ＦＳＥ：Fractional standard error）を示すグラフである。ＦＳＥは、｜ＮＤＢの値−ＣＤＢの値｜／ＮＤＢの値×１００（％）で計算される値である。
【００６５】
図８（ａ）及び図８（ｂ）の横軸について説明する。「ALL」は、すべての症例（１１７例）をそのまま用いてＣＤＢを生成した場合の結果であり、「ALL ESD」は、すべての症例（１１７例）について外れ値の処理を行ってＣＤＢを生成した結果である。「ALL ESD」は、上記した特許文献１に記載された手法である。「Dm+2sd」「Dm+1sd」「Dm+0.5sd」「Dm」は、被験者の画像データを選択するのに用いた平均距離の閾値を示し、各閾値を使って被験者の画像データを選択して、ＣＤＢを生成した結果を示す。
【００６６】
図８（ａ）に示すように、平均画像との距離に基づくＳＰＥＣＴ画像選択の閾値の低下に従って、ＣＤＢとＮＤＢとの差は小さくなった。また、図８（ｂ）に示すように、本実施例の方法により、ＮＤＢとの誤差（%）は、平均値で３%、標準偏差で２５%程度に下げることが可能であった。以上より、本実施例は、ＮＤＢに近いＣＤＢを作成するために有用と考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明によれば、疾患を有する被験者の脳機能画像に基づいて、疾患の診断などを行う際に用いるＣＤＢを生成することができ、画像診断処理方法として有用である。
【符号の説明】
【００６８】
１，２  コントロールデータベース生成装置
１０  ＳＰＥＣＴ画像入力部
２０  制御部
２１  解剖学的標準化部
２２  外れ値検出部
２３  平均画像算出部
２４  （第一の）画像データ選択部
２５  ＣＤＢ生成部
２６  第二の画像データ選択部
２７  閾値算出部
３０  ＣＤＢ記憶部
３１  ＲＯＩデータ記憶部
４０  ＣＰＵ
４１  ハードディスク
４２  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
４３  ディスプレイ
４４  メモリ
４５  キーボード／マウス
４６  オペレーティングシステム（ＯＳ）
４７  ＣＤＢ生成プログラム
４８  標準脳データ
【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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