(57)【要約】【課題】治療方針決定支援装置、治療方針決定支援装置の作動方法、および治療方針決定支援プログラムにおいて、支配領域および支配領域内の疾病領域の程度に応じて、適切な治療方針を決定できるようにする。【解決手段】画像取得部２１が、被検体の脳画像Ｂ０を取得し、疾病領域抽出部２２が、脳画像Ｂ０から疾病が存在する疾病領域を抽出し、支配領域特定部２３が、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する。指標値算出部２４が、支配領域毎に疾病領域の程度を表す指標値を算出し、決定部２５が、指標値に基づいて治療方針を決定する。【選択図】図２
2019213784.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の脳を含む脳画像を取得する画像取得部と、
前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出部と、
前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定部と、
前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値に基づいて治療方針を決定する決定部とを備えた治療方針決定支援装置。
【請求項２】
前記疾病領域は、梗塞領域である請求項１に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項３】
前記指標値算出部は、前記疾病領域の体積を前記指標値として算出する請求項１または２に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項４】
前記指標値算出部は、前記支配領域における前記疾病領域が占める体積の割合を前記指標値として算出する請求項１または２に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項５】
前記決定部は、さらに前記被検体のバイタルデータに基づいて、前記治療方針を決定する請求項１から４のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項６】
前記決定部は、さらに前記被検体に症状が現れてからの経過時間に基づいて、前記治療方針を決定する請求項１から５のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項７】
前記画像取得部は、前記被検体の対象となる脳画像を第１の脳画像として取得し、該第１の脳画像よりも撮影日が過去の脳画像を第２の脳画像として取得し、
前記第１の脳画像および前記第２の脳画像に基づいて、前記疾病領域の変化の情報を取得する変化情報取得部をさらに備え、
前記決定部は、さらに前記変化の情報にも基づいて、前記治療方針を決定する請求項１から６のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項８】
前記決定された治療方針を表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項１から７のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項９】
前記疾病領域抽出部は、前記脳画像における解剖学的な位置に基づいて、前記脳画像からアーチファクトを除去し、該アーチファクトが除去された脳画像から前記疾病領域を抽出する請求項１から８のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。
【請求項１０】
画像取得部が、被検体の脳を含む脳画像を取得し、
疾病領域抽出部が、前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
支配領域特定部が、前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定し、
指標値算出部が、前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
決定部が、前記指標値に基づいて治療方針を決定する治療方針決定支援装置の作動方法。
【請求項１１】
被検体の脳を含む脳画像を取得する手順と、
前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する手順と、
前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定する手順と、
前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出する手順と、
前記指標値に基づいて治療方針を決定する手順とをコンピュータに実行させる治療方針決定支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳の疾病に対する治療方針の決定を支援する治療方針決定支援装置、治療方針決定支援装置の作動方法、および治療方針決定支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。とくに、対象部位を脳とした場合において、ＣＴ画像およびＭＲＩ画像等を用いた画像診断により、脳梗塞および脳出血等の脳の血管障害を起こしている領域を特定することができるため、特定した結果に基づく適切な治療が行われるようになってきている。
【０００３】
例えば、特許文献１においては、脳のＣＴ画像を脳機能毎の領域に分割し、それぞれの領域から脳血管領域を抽出し、脳血管における異常部位を検出し、異常部位による将来の発症傾向を予測する手法が提案されている。また、特許文献２においては、脳を複数の領域に分割し、分割された領域ごとにテクスチャー解析を行い、テクスチャー解析の解析結果を用いて、複数の領域のそれぞれに対して、疾患の好発程度を表す注目度を設定する手法が提案されている。また、特許文献３においては、脳の画像である脳画像において頭骨の内側領域を区分し、区分した領域の中から出血部位が含まれる可能性のある領域を区分し、区分した出血部位が含まれる可能性のある領域の中から出血部位を判定する手法が提案されている。医師はこれらの手法により特定された、脳内における障害を起こしている領域（以下、疾病領域とする）を確認して、治療方針を決定している。
【０００４】
一方、脳の血管障害を起こした患者に対して治療を施す際には、脳における血管により支配される支配領域を特定することが重要であり、支配領域の情報を加味して、治療方針を決定することが望ましい。このため、支配領域を決定するための各種手法が提案されている。
【０００５】
例えば、特許文献４においては、脳のＣＴ画像を脳の機能を司る支配領域毎に分割し、どの支配領域がどの脳機能（運動、言語、知覚、記憶、視覚、および聴覚等）を司っているかを示す手法が提案されている。また、特許文献４においては、虚血領域を特定し、分割した支配領域に虚血領域がどれくらい含まれるかを特定する手法も提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２９７３５号公報
【特許文献２】特開２０１７−５１５９８号公報
【特許文献３】特表２００９−５３９５１０号公報
【特許文献４】特開２０１１−１０８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記特許文献４に記載された手法を用いて虚血領域を確認すれば、その虚血領域に影響される脳機能賦活領域を特定することができる。しかしながら、支配領域を特定したとしても、支配領域における疾病領域（梗塞領域および出血領域）の程度に応じて、適切な治療方針は異なるため、脳の専門医であってもどのような治療を行うべきかの判断が難しい場合がある。とくに、脳の疾患の患者は病院に救急搬送されることが多く、当直医等の脳の専門医ではない医師が最初に診断に当たるケースが多い。このような場合、治療方針を決定することはさらに困難なものとなり、最適ではない治療が行われてしまう可能性もある。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、脳画像を用いて、支配領域および支配領域内の疾病領域の程度に応じて、適切な治療方針を決定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による治療方針決定支援装置は、被検体の脳を含む脳画像を取得する画像取得部と、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出部と、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定部と、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出部と、
指標値に基づいて治療方針を決定する決定部とを備える。
【００１０】
「疾病領域の程度を表す指標値」としては、疾病領域の体積、および支配領域に占める疾病領域の体積の割合等を用いることができる。
【００１１】
なお、本発明による治療方針決定支援装置においては、疾病領域は梗塞領域であってもよい。
【００１２】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、指標値算出部は、疾病領域の体積を指標値として算出するものであってもよい。
【００１３】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、指標値算出部は、支配領域における疾病領域が占める体積の割合を指標値として算出するものであってもよい。
【００１４】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定部は、さらに被検体のバイタルデータに基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。
【００１５】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定部は、さらに被検体に症状が現れてからの経過時間に基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。
【００１６】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、画像取得部は、被検体の対象となる脳画像を第１の脳画像として取得し、第１の脳画像よりも撮影日が過去の脳画像を第２の脳画像として取得し、
第１の脳画像および第２の脳画像に基づいて、疾病領域の変化の情報を取得する変化情報取得部をさらに備え、
決定部は、さらに変化の情報にも基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。
【００１７】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定された治療方針を表示部に表示する表示制御部をさらに備えるものであってもよい。
【００１８】
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、疾病領域抽出部は、脳画像における解剖学的な位置に基づいて、脳画像からアーチファクトを除去し、アーチファクトが除去された脳画像から疾病領域を抽出するものであってもよい。
【００１９】
本発明による治療方針決定支援装置の作動方法は、画像取得部が、被検体の脳を含む脳画像を取得し、
疾病領域抽出部が、脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
支配領域特定部が、脳画像において血管が支配する支配領域を特定し、
指標値算出部が、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
決定部が、指標値に基づいて治療方針を決定する。
【００２０】
本発明による治療方針決定支援プログラムは、被検体の脳を含む脳画像を取得する手順と、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する手順と、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する手順と、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する手順と、
指標値に基づいて治療方針を決定する手順とをコンピュータに実行させる。
【００２１】
本発明による他の治療方針決定支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
被検体の脳を含む脳画像を取得し、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定し、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
指標値に基づいて治療方針を決定する処理を実行する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、脳画像から疾病が存在する疾病領域が抽出され、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域が特定される。さらに、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値が算出され、指標値に基づいて治療方針が決定される。このため、支配領域に含まれる疾病領域の程度を表す指標値に応じて、適切な治療方針を決定することができる。したがって、決定された治療方針に従うことにより、被検体である患者に適切な治療を施すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施形態による治療方針決定支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】第１の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図
【図３】脳画像を示す図
【図４】梗塞領域を抽出する際のしきい値の決定を説明するための図
【図５】脳における動脈および支配領域を説明するための図
【図６】標準脳画像における支配領域を示す図
【図７】脳画像における支配領域を示す図
【図８】指標値の算出結果を示す図
【図９】データベースの登録内容を示す図
【図１０】データベースの登録内容を示す図
【図１１】ディスプレイに表示された治療方針を示す図
【図１２】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１３】第２の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図
【図１４】変化情報の取得を説明するための図
【図１５】データベースの登録内容を示す図
【図１６】脳画像におけるアーチファクトの発生を説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による治療方針決定支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、第１の実施形態による治療方針決定支援装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００２５】
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２はＭＲＩ装置であり、被検体の脳を含む３次元のＭＲＩ画像を脳画像Ｂ０として生成する。また、本実施形態においては、後述するように脳画像における梗塞領域を特定する。ここで、ＭＲＩ画像のうちの拡散強調画像（ＤＷＩ：Diffusion Weighted Image）においては梗塞領域が他の領域とは異なる画素値を有するものとなる。とくに急性期の脳梗塞の領域は、拡散強調画像においては他の領域との画素値の相違が顕著となる。このため、本実施形態においては、脳画像として、ＭＲＩの拡散強調画像を使用するものとする。
【００２６】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された脳画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。
【００２７】
治療方針決定支援装置１は、１台のコンピュータに、本発明の治療方針決定支援プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよく、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。治療方針決定支援プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００２８】
図２は、コンピュータに治療方針決定支援プログラムをインストールすることにより実現される、第１の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、治療方針決定支援装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、治療方針決定支援装置１には、ディスプレイ１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。なお、ディスプレイ１４が表示部に対応する。
【００２９】
ストレージ１３は、ハードディスクドライブ等からなり、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した、被検体の医用画像、並びに処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
【００３０】
また、メモリ１２には、治療方針決定支援プログラムが記憶されている。治療方針決定支援プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、被検体の脳を含む脳画像を取得する画像取得処理、脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出処理、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定処理、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出処理、指標値に基づいて治療方針を決定する決定処理、および決定された治療方針をディスプレイ１４に表示する表示制御処理を規定する。
【００３１】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、疾病領域抽出部２２、支配領域特定部２３、指標値算出部２４、決定部２５および表示制御部２６として機能する。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ１１が治療方針決定支援プログラムによって、各部の機能を実行するようにしたが、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサとしては、ＣＰＵ１１の他、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）を用いることができる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等により、各部の処理を実行するようにしてもよい。
【００３２】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、またはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上を用いて構成される。
【００３３】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
【００３４】
画像取得部２１は、被検体の脳の脳画像Ｂ０を画像保管サーバ３から取得する。なお、脳画像Ｂ０が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から脳画像を取得するようにしてもよい。
【００３５】
疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０から疾病が存在する疾病領域を抽出する。本実施形態においては、疾病領域抽出部２２は、脳内において梗塞を起こしている梗塞領域を疾病領域として抽出する。ここで、脳内における梗塞領域は、脳画像Ｂ０において周囲の組織と明らかに異なる画素値を有する。例えば、ＭＲＩの拡散強調画像においては、梗塞領域内の画素（ボクセル）は、脳実質と比較すると大きい画素値を有するものとなる。図３は脳梗塞を発症している患者の脳画像を示す図である。なお、図３においては３次元画像の脳画像Ｂ０における１つの断層面のスライス画像Ｓ０を示している。図３に示すように、拡散強調画像である脳画像Ｂ０においては、大きい画素値を有する領域４０が脳梗塞を発症している梗塞領域となる。このため、疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０に対してしきい値Ｔｈ１を用いたしきい値処理を行い、脳画像Ｂ０から梗塞領域を疾病領域として抽出する。具体的には、脳画像Ｂ０における画素値がしきい値Ｔｈ１を超えるボクセルからなる領域を疾病領域として抽出する。
【００３６】
なお、しきい値Ｔｈ１は以下のようにして決定する。図４は梗塞領域を抽出する際のしきい値の決定を説明するための図である。図４に示すように、疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０の頻度分布を表すヒストグラムＨ０を生成する。なお、ヒストグラムＨ０においては、脳の背景の画素値の頻度が高く、かつ脳実質の画素値の頻度にピークを有するものとなる。疾病領域抽出部２２は、脳実質の画素値の頻度のピークをガウス分布で近似し、近似したガウス分布におけるピークに対して＋３σとなる画素値をしきい値Ｔｈ１に決定する。
【００３７】
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における血管が支配する支配領域を特定する。図５は脳における動脈および支配領域を説明するための図である。なお、図５には脳のある断層面におけるスライス画像Ｓ１を示す。図５に示すように、脳には、前大脳動脈４１、中大脳動脈４２および後大脳動脈４３が含まれている。脳は、前大脳動脈４１、中大脳動脈４２および後大脳動脈４３のそれぞれにより支配される、左右の前大脳動脈支配領域５１Ｌ，５１Ｒ、中大脳動脈支配領域５２Ｌ，５２Ｒおよび後大脳動脈支配領域５３Ｌ，５３Ｒに分割される。なお、図５においては向かって右側が脳における左側の領域となっている。
【００３８】
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における支配領域を特定するために標準脳画像Ｂｓを用いる。ここで、標準脳画像Ｂｓとは、標準的な形状および大きさ、並びに標準的な画素値を有する脳、すなわち標準脳を表す３次元の脳画像である。標準脳画像Ｂｓは、複数の健常者の頭部を３次元画像撮影装置により取得した複数の脳画像から脳を抽出し、抽出した複数の脳を平均することにより生成することができる。また、標準脳画像Ｂｓは、コンピュータグラフィックス等により作成されたものであってもよい。また、一人の健常者の脳画像を標準脳画像Ｂｓとして用いてもよい。
【００３９】
本実施形態においては、標準脳画像Ｂｓは支配領域に分割されている。図６は標準脳画像Ｂｓの例を示す図である。なお、図６には標準脳画像Ｂｓのある断層面におけるスライス画像Ｓｓ１を示す。図６に示すように、標準脳画像Ｂｓは、左右の前大脳動脈支配領域６１Ｌ，６１Ｒ、中大脳動脈支配領域６２Ｌ，６２Ｒおよび後大脳動脈支配領域６３Ｌ，６３Ｒに分割されている。
【００４０】
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における支配領域を特定するために、脳画像Ｂ０と標準脳画像Ｂｓとの位置合わせを行う。位置合わせの手法としては、まず、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間でのランドマークを用いた第１の位置合わせを行う。そして、第１の位置合わせを行った後に、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間での全領域を用いた第２の位置合わせを行う。ランドマークとしては、脳に含まれる脳溝および脳室等の特徴的な領域の少なくとも１つを用いることができる。
【００４１】
支配領域特定部２３は、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間において、対応するランドマークを一致させるように第１の位置合わせを行う。本実施形態において、第１の位置合わせは相似変換による位置合わせである。具体的には、脳画像Ｂ０を平行移動、回転および相似に拡大縮小することによる位置合わせである。支配領域特定部２３は、標準脳画像Ｂｓに含まれるランドマークと、脳画像Ｂ０に含まれる標準脳画像Ｂｓのランドマークに対応するランドマークとの相関が最大となるように、脳画像Ｂ０を相似変換して、第１の位置合わせを行う。
【００４２】
支配領域特定部２３は、このようにランドマークを用いた第１の位置合わせを行った後、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間での全領域を用いた第２の位置合わせを行う。本実施形態において、第２の位置合わせは非線形変換による位置合わせである。非線形変換による位置合わせとしては、例えばＢスプラインおよびシンプレートスプライン(Thin Plate Spline)等の関数を用いて画素位置を非線形に変換することによる位置合わせが挙げられる。支配領域特定部２３は、第１の位置合わせ後の脳画像Ｂ０の各画素位置を、標準脳画像Ｂｓに含まれる対応する画素位置に非線形変換することにより、第２の位置合わせを行う。
【００４３】
支配領域特定部２３は、このようにして標準脳画像Ｂｓと脳画像Ｂ０とを位置合わせし、標準脳画像Ｂｓにおける支配領域の境界を脳画像Ｂ０に適用することにより、図７に示すように、脳画像Ｂ０において支配領域、すなわち左右の前大脳動脈支配領域５１Ｌ，５１Ｒ、中大脳動脈支配領域５２Ｌ，５２Ｒおよび後大脳動脈支配領域５３Ｌ，５３Ｒを特定する。
【００４４】
指標値算出部２４は、支配領域特定部２３が特定した支配領域において、疾病領域の程度を表す指標値を算出する。本実施形態においては、疾病領域の体積、および支配領域に占める疾病領域の体積の割合を指標値として算出する。なお、疾病領域が複数の支配領域に跨がる場合には、支配領域毎に指標値を算出する。例えば、図７に示す脳画像Ｂ０においては、梗塞領域４０が右の中大脳動脈支配領域５２Ｒおよび右の後大脳動脈支配領域５３Ｒに跨がっている、このため、指標値算出部２４は、右の中大脳動脈支配領域５２Ｒおよび右の後大脳動脈支配領域５３Ｒのそれぞれについて指標値を算出する。なお、体積は脳画像Ｂ０におけるボクセルの数に１ボクセル当たりの体積を乗算することにより算出することができる。支配領域に対する疾病領域の体積の割合は、算出した体積を支配領域の体積により除算することにより算出することができる。
【００４５】
図８は指標値の算出結果を示す図である。なお、図８には、各支配領域、すなわち左右の前大脳動脈支配領域、中大脳動脈支配領域および後大脳動脈支配領域のそれぞれに対する疾病領域の体積の比率（％）、疾病領域の体積（ｍｌ）および支配領域の体積（ｍｌ）が示されている。
【００４６】
決定部２５は、指標値算出部２４が算出した指標値に基づいて治療方針を決定する。本実施形態においては、指標値に加えて、被検体に症状が現れてからの経過時間および被検体のバイタルデータにも基づいて、治療方針を決定する。バイタルデータとしては、血圧、心拍数、呼吸数および体温等を用いることができる。バイタルデータおよび被検体に症状が現れてからの経過時間は、入力部１５からの操作者の入力により取得される。なお、バイタルデータは、画像保管サーバ３に保存されている患者である被検体の診断情報から取得してもよい。
【００４７】
本実施形態においては、各種支配領域、各種指標値、各種経過時間および各種バイタルデータと、各種治療方針とを対応づけて登録したデータベースがストレージ１３に保存されている。図９および図１０はデータベースの登録内容を示す図である。例えば、脳梗塞患者に対しては、血栓溶解療法、抗血小板薬を使った治療（抗血小板薬投与）、抗脳浮腫療法、および脳保護療法等の治療方針がある。ここで、支配領域における梗塞領域の割合が一定値以下の場合には、血栓溶解療法が望まれる。しかしながら、梗塞を発症してからの経過時間が予め定められた時間（例えば４．５時間）以上経過している場合、梗塞した先の血管が脆くなっている可能性がある。この場合は、血栓溶解療法ではなく、抗脳浮腫療法または抗血小板薬投与等の治療が望まれる。また、支配領域における梗塞領域の割合が一定値を超える場合においても、梗塞を発症してからの経過時間に応じて治療方針が異なる。
【００４８】
したがって、図９に示すデータベースＤＢ１には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０以下であり、経過時間が４．５時間未満の場合には、治療方針として血栓溶解療法が登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０を超え、経過時間が４．５時間未満の場合には、治療方針として脳保護療法が登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０以下であり、経過時間が４．５時間以上の場合は、治療方針として、抗脳浮腫療法および抗血小板薬投与がそれぞれ登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０を超え、経過時間が４．５時間以上の場合は、治療方針として、抗脳浮腫療法および抗凝固薬投与がそれぞれ登録されている。なお、支配領域Ａ１，Ａ２は、支配領域特定部２３が特定した脳の支配領域のいずれかである。また、図９においては、説明のために、２つの支配領域Ａ１，Ａ２のみがデータベースＤＢ１に登録されているが、実際には、脳における複数の支配領域のすべてまたはその一部が登録されている。
【００４９】
また、脳梗塞の治療に有用とされているｔＰＡ静注療法は禁忌事項があり、高血圧患者には使用しない。具体的には、収縮期血圧が１８５ｍｍＨｇ以上、または拡張期血圧が１１０ｍｍＨｇ以上の患者には使用しない。このため、図１０に示すデータベースＤＢ２には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合がＤ０を超え、バイタルデータとして、収縮期血圧が１８５ｍｍＨｇ以上、または拡張期血圧が１１０ｍｍＨｇ以上の場合は、治療方針としてｔＰＡ静注療法は禁忌であることが登録されている。
【００５０】
決定部２５は、上記データベースＤＢ１，ＤＢ２を参照して、治療方針を決定する。例えば、支配領域がＡ１であり、指標値として梗塞領域の割合がＤ０以下であり、発症からの経過時間が４．５時間以上の場合、治療方針を抗脳浮腫療法または抗血小板薬投与に決定する。なお、この際に、被検体の脳画像Ｂ０と、画像保管サーバ３に保管されている他の患者の脳画像および治療結果を参照して、症状が類似する他の患者の脳画像を検索し、検索した脳画像に対応づけられている治療結果を参照して、治療実績が良好であった治療方針に決定することが好ましい。例えば、抗脳浮腫療法または血小板薬投与が治療方針に決定される場合、症例が類似する患者において、抗脳浮腫療法の治療実績が良好な場合には、抗脳浮腫療法を治療方針に決定することが好ましい。
【００５１】
なお、データベースＤＢ１，ＤＢ２に登録された事項を１つのデータベースに纏めるようにしてもよい。この場合、データベースには、支配領域に対して、指標値、経過時間、バイタルデータおよび治療方針が登録されることとなる。
【００５２】
表示制御部２６は、決定部２５が決定した治療方針をディスプレイ１４に表示する。図１１はディスプレイに表示された治療方針を示す図である。図１１に示すように、ディスプレイ１４には脳画像Ｂ０および治療方針７０（抗脳浮腫療法）が表示されている。なお、脳画像Ｂ０は、支配領域特定部２３が特定した支配領域に分割されており、梗塞領域４０も示されている。このように治療方針７０をディスプレイ１４に表示することにより、医師は決定された治療方針を容易に認識することができる。
【００５３】
次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図１２は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、被検体の脳画像Ｂ０を取得し（ステップＳＴ１）、疾病領域抽出部２２が、脳画像Ｂ０から疾病が存在する疾病領域を抽出する（ステップＳＴ２）。そして、支配領域特定部２３が、脳画像Ｂ０における血管が支配する支配領域を特定する（ステップＳＴ３）。なお、ステップＳＴ２の処理とステップＳＴ３の処理を並列に行ってもよく、ステップＳＴ３の処理をステップＳＴ２の処理よりも先に行ってもよい。さらに、指標値算出部２４が、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し（ステップＳＴ４）、決定部２５が、指標値に基づいて治療方針を決定する（ステップＳＴ５）。そして、表示制御部２６が、決定された治療方針をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。
【００５４】
このように、本実施形態においては、脳画像から疾病領域を抽出し、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定し、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、指標値に基づいて治療方針を決定するようにした。このため、支配領域に含まれる疾病領域の程度を表す指標値に応じて、適切な治療方針を決定することができる。したがって、決定された治療方針に従うことにより、被検体である患者に適切な治療を施すことができる。
【００５５】
なお、上記第１の実施形態においては、被検体である患者の過去画像を用いて治療方針を決定してもよい。以下、これを第２の実施形態として説明する。図１３は、第２の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図である。なお、図１３において、図２と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第２の実施形態による治療方針決定支援装置は、画像取得部２１が、被検体の対象となる脳画像を第１の脳画像Ｂ１として取得し、第１の脳画像Ｂ１よりも撮影日が過去の脳画像を第２の脳画像Ｂ２として取得し、第１の脳画像Ｂ１および第２の脳画像Ｂ２に基づいて、疾病領域の変化を、変化情報として取得する変化情報取得部２７をさらに備え、決定部２５が、さらに変化情報にも基づいて治療方針を決定するようにした点が第１の実施形態と異なる。
【００５６】
第２の実施形態においては、画像取得部２１は、第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２を画像保管サーバ３から取得する。なお、第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２を取得するようにしてもよい。
【００５７】
変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１および第２の脳画像Ｂ２に基づいて、疾病領域の変化の情報を変化情報として取得する。例えば、図１４に示すように、第２の脳画像Ｂ２において梗塞領域８０が見られたが、第１の脳画像Ｂ１においては、梗塞領域８０よりも大きい梗塞領域８１が見られるようになった場合を考える。この場合、変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１と第２の脳画像Ｂ２とのそれぞれにおいて、画素値がしきい値Ｔｈ１を超えるボクセルからなる領域のサイズを算出する。そして、変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１において算出した領域のサイズが第２の脳画像Ｂ２において算出した領域のサイズよりも大きい場合に、梗塞領域が増加したことを変化情報として取得する。
【００５８】
決定部２５は、変化情報取得部２７が取得した変化情報にも基づいて治療方針を決定する。第２の実施形態においては、各種変化情報と各種治療方針とを対応づけて登録したデータベースがストレージ１３に保存されている。図１５は第２の実施形態におけるデータベースの登録内容を示す図である。ここで、梗塞領域の割合がＤ０以下の場合には、血栓溶解療法による治療が行われるが、血栓溶解療法の治療の効果が見られない場合、血管内治療が必要である。このため、図１５に示すように、データベースＤＢ３には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合がＤ０以下であり、変化情報として梗塞領域増加および梗塞領域変化なしの場合は、治療方針として、血管内療法が登録されている。一方、脳梗塞の治療の効果が認められた場合には、脳梗塞の再発を予防するための治療が必要である。このため、梗塞領域の割合がＤ０以下であり、変化情報が梗塞領域減少の場合は、治療方針として、抗血小板薬投与が登録されている。また、梗塞領域の割合がＤ０を超え、変化情報が梗塞領域減少の場合は、治療方針として、抗凝固薬投与が登録されている。
【００５９】
このように、第２の実施形態においては、疾病領域の変化の情報を用いているため、疾病領域の変化に応じた適切な治療方針を決定することができる。
【００６０】
一方、脳画像Ｂ０が拡散強調画像である場合、脳における鼻の近傍領域等、空気と接触する領域において、脳実質の領域よりも大きい画素値を有するアーチファクトが発生する場合がある。例えば図１６に示す脳画像Ｂ１０においては鼻の近傍の領域にアーチファクト９０が発生している。また、脳においても梗塞領域９１が存在している。このような脳画像Ｂ１０を用いて疾病領域を抽出すると、梗塞領域９１のみならず、アーチファクト９０の領域も疾病領域として抽出してしまう。このため、疾病領域抽出部２２が疾病領域を抽出する際に、標準脳画像Ｂｓと脳画像Ｂ１０との位置合わせを行い、標準脳画像Ｂｓにおけるアーチファクトが発生しやすい領域に対応する脳画像Ｂ１０の領域を疾病領域の抽出から除外してもよい。また、疾病領域が抽出された後に、抽出された疾病領域が、標準脳画像Ｂｓにおけるアーチファクトが発生しやすい領域に対応する脳画像Ｂ１０の領域に存在する場合には、抽出した支配領域からその疾病領域を除外してもよい。これにより、アーチファクト９０の影響を低減して、精度よく指標値を算出することができる。
【００６１】
ところで、脳卒中が疑われる救急患者が病院に搬送された場合、脳の専門医が不在の場合がある。このような状況に対応するために、図１に示す治療方針決定支援システムに対して外部からアクセス可能とし、例えば脳の専門医が所有する端末において、図１１に示すように治療方針を表示可能としてもよい。これにより、病院にいる脳の専門医でない医師は、脳の専門医の判断を仰ぐことができるため、適切な治療を行うことができることとなる。
【００６２】
なお、上記各実施形態においては、被検体である患者に対してリスクがある治療方針を決定してもよい。この場合、データベースＤＢ１〜ＤＢ３に対して患者に対してリスクがある治療方針を登録しておけばよい。なお、リスクを伴う治療方針を決定した場合、表示制御部２６は、表示された治療方針がリスクを伴うものであることを報知することが好ましい。報知の態様としては、リスクを伴う治療方針であることを示すテキストまたはアイコンを表示すること、ディスプレイ１４に表示される脳画像の背景の色を変えること、または音声により出力すること等が挙げられる。
【００６３】
また、上記各実施形態においては、疾病領域として梗塞領域を用いているが、出血領域を疾病領域として用いてもよい。ここで、脳における出血領域はＣＴ画像において確認がし易い。一方、梗塞領域はＭＲＩ画像の方がＣＴ画像よりも確認がし易い。このため、疾病領域として出血領域も使用する場合には、脳画像Ｂ０としてＣＴ画像およびＭＲＩ画像の双方を取得するようにし、出血領域はＣＴ画像から抽出し、梗塞領域はＭＲＩ画像から抽出するようにしてもよい。
【００６４】
また、上記各実施形態においては、支配領域特定部２３において、標準脳画像Ｂｓを用いて脳画像Ｂ０における血管の支配領域を特定しているが、標準脳画像Ｂｓを用いることなく、脳画像Ｂ０における支配領域を特定してもよい。例えば、脳における血管の支配領域は、脳の内部において、頭蓋骨を基準とした絶対的な位置がほぼ決まっている。このため、頭蓋骨を基準とした支配領域の絶対的な位置の情報を用いて、脳画像Ｂ０における血管の支配領域を特定してもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１    治療方針決定支援装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    ディスプレイ
１５    入力部
２１    画像取得部
２２    疾病領域抽出部
２３    支配領域特定部
２４    指標値算出部
２５    決定部
２６    表示制御部
２７    変化情報取得部
４０，８０，８１    梗塞領域
４１    前大脳動脈
４２    中大脳動脈
４３    後大脳動脈
５１Ｌ，５１Ｒ，６１Ｌ，６１Ｒ    前大脳動脈支配領域
５２Ｌ，５２Ｒ，６２Ｌ，６２Ｒ    中大脳動脈支配領域
５３Ｌ，５３Ｒ，６３Ｌ，６３Ｒ    後大脳動脈支配領域
６０    領域
７０    治療方針
９０    アーチファクト
９１    梗塞領域
Ａ１，Ａ２    支配領域
Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ１０    脳画像
Ｂｓ    標準脳画像
ＤＢ１〜ＤＢ３    データベース
Ｓ０，Ｓ１，Ｓｓ１    スライス画像
【図１】
2019213784.tif 000003
【図２】
2019213784.tif 000004
【図３】
2019213784.tif 000005
【図４】
2019213784.tif 000006
【図５】
2019213784.tif 000007
【図６】
2019213784.tif 000008
【図７】
2019213784.tif 000009
【図８】
2019213784.tif 000010
【図９】
2019213784.tif 000011
【図１０】
2019213784.tif 000012
【図１１】
2019213784.tif 000013
【図１２】
2019213784.tif 000014
【図１３】
2019213784.tif 000015
【図１４】
2019213784.tif 000016
【図１５】
2019213784.tif 000017
【図１６】
2019213784.tif 000018