(57)【要約】      （修正有）【課題】ドパミントランスポーター画像の新規な画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理方法は、被験者のドパミントランスポーター画像およびＭＲＩ画像を入力するステップＳ２０と、ＭＲＩ画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得するステップＳ２１と、変換係数を用いてドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化するステップＳ２２と、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行うステップＳ２３と、正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するステップＳ２４と、求めたＺスコアを出力するステップＳ２５とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、
求めたＺスコアを出力する出力ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項２】
前記出力ステップにおいて、求めた前記Ｚスコアを当該Ｚスコアの値に応じた輝度または色調を示すＺスコア画像として出力する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記ノーマルデータベースに記憶された健常者のドパミントランスポーター画像のピクセル毎の加算平均画素値から加算平均画像を取得し、前記加算平均画像上において所定の閾値以上の領域を第一の関心領域として選択するステップを更に含み、
前記出力ステップにおいて、前記第一の関心領域に対応する領域における前記Ｚスコア画像を被験者の前記全脳画像に重ねあわせて出力する、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記ドパミントランスポーター画像は、前記被験者に対し放射性ドパミントランスポーター画像化剤を投与して核医学検査を行うことにより取得されたものである、請求項１ないし３いずれか一に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記放射性ドパミントランスポーター画像化剤は、［１２３Ｉ］イオフルパン、［１８Ｆ］ＦＰ−ＣＩＴ、［９９ｍＴｃ］ＴＲＯＤＡＴ−１、［１１Ｃ］ＣＦＴまたは［１２３Ｉ］β−ＣＩＴである、請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記正規化ステップにおいて、体重または体表面積当たりの前記放射性ドパミントランスポーター画像化剤の投与量を用いて正規化を行う、請求項４または５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記正規化ステップにおいて、所定の参照領域に第二の関心領域を設定し、前記第二の関心領域内の放射能集積量の平均値を基準として、前記被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対して正規化を行う、請求項１ないし５いずれか一に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記全脳画像は、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、または、核医学検査で撮像した脳血流画像、糖代謝画像若しくは脳画像の早期像である請求項１ないし７いずれか一に記載の画像処理方法。
【請求項９】
健常者のドパミントランスポーター画像から生成されたノーマルデータベースと、
被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力部と、
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得すると共に、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化部と、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化部と、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と前記ノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算部と、
前記Ｚスコア計算部にて求めたＺスコアを出力する出力部と、を備える画像処理装置。
【請求項１０】
ドパミントランスポーター画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、
求めたＺスコアを出力する出力ステップと、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ドパミントランスポーターは、脳の線条体内に存在する黒質線条体ドパミン神経の終末部に高発現する。パーキンソン病、パーキンソン症候群やレビー小体型認知症では、この発現量が低下することが知られているため、これらの病気の診断には、[123I]ioflupane（以下、「イオフルパン」という）のようなドパミントランスポーターを画像化する放射性医薬品を用いたSPECT（単一光子放射断層撮影、Single photon emission computed tomography）検査やPET（陽電子放射断層撮影、Positron emission tomography）検査によってドパミントランスポーターの脳内分布の評価が行われる。
【０００３】
ドパミントランスポーター画像の定量的指標として、線条体の特異的結合による放射能と非特異的結合による放射能との比が用いられる。この手法の一つとして、例えば、Boltらによって提唱されたSBR（Specific binding ratio）が知られている（特許文献１、非特許文献１）。この手法では、線条体にVOI（関心体積、Volume of interest）を設定してVOIのカウント値を得ると共に、例えば小脳部位のように放射性医薬品の集積が疾患の影響を受けにくいバックグラウンドのカウント値との比をとって、SBRを求める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１８０６４９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Livia Tossici-Bolt他「Quantification of [123I]FP-CIT SPECT brain images: an accurate technique for measurement of the specific binding ratio」European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Vol. 33, No. 12, December 2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来は、上記したSBRのように、所定のVOI内の信号強度に基づく数値的評価が主に行われていた。
【０００７】
本発明者らは、ドパミントランスポーターの異常部位の分布の評価を、線条体全体や一部を対象とした数値のみではなく、例えば画素ごとに客観性を保ったままよりきめ細かく行えるようになれば、評価情報を患者の診断に有効活用できると考えた。例えば、線条体だけではなく、線条体以外の部分においても、ドパミントランスポーターの分布に異常がないかを把握することは、患者の状態を正確に把握する上で有用な情報になり得る。
【０００８】
そこで、本発明は、ドパミントランスポーター画像の新規な画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の画像処理方法は、一の実施形態として被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、求めたＺスコアを出力する出力ステップとを備える。
【００１０】
この構成により、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータベースとの比較に基づいて表示することができるので、どの部分が異常値を示しているかを詳細に分析することができる。
【００１１】
本発明の画像処理装置は、他の実施形態として、健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースと、被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力部と、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得すると共に、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化部と、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し放射能集積量の正規化を行う正規化部と、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と前記ノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算部と、前記Ｚスコア計算部にて求めたＺスコアを出力する出力部とを備える。
【００１２】
本発明のプログラムは、ドパミントランスポーター画像の画像処理を行うためのプログラムであって、他の実施形態として、コンピュータに、被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、求めたＺスコアを出力する出力ステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータベースと比較することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】ノーマルデータベースの生成処理を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図５】後頭葉を正規化の参照領域とした場合の関心領域の例を示す図である。
【図６】マスク画像の例を示す図である。
【図７】レビー小体型認知症患者に本発明を適用したＺスコア画像の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明において「全脳画像」とは、脳の全体を表す画像であり、脳の形状が描写された画像であればよく、一般には、機能画像と呼ばれる画像であっても脳の形状が描写された画像であればかまわない。全脳画像の例としては、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、または、核医学検査で撮像した脳血流画像、糖代謝画像若しくは脳画像の早期像が挙げられる。ここでＣＴ画像とは、ＣＴ（コンピュータ断層撮影、Computed tomography）で撮像された脳画像であり、ＭＲＩ画像とは、ＭＲＩ（核磁気共鳴画像、Magnetic resonance imaging）で撮像された脳画像である。脳血流画像としては、例えば、［１２３Ｉ］ＩＭＰ（塩酸Ｎ-イソプロピル−４−［１２３Ｉ］ヨードアンフェタミン）、［９９ｍＴｃ］ＨＭＰＡＯ（［９９ｍＴｃ］エキサメタジムテクネチウム）、［９９ｍＴｃ］ＥＣＤ（［Ｎ，Ｎ’−エチレンジ−Ｌ−システイネート（３−）］オキソ［９９ｍＴｃ］テクネチウム）を投与した後ＳＰＥＣＴで撮像された脳画像が挙げられる。また、糖代謝画像としては、［１８Ｆ］フルデオキシグルコースを投与した後ＰＥＴで撮像された脳画像が挙げられる。また、脳画像の早期像としては、例えば、放射性ドパミントランスポーター画像化剤や放射性アミロイド画像化剤を投与した後、平衡状態に到達する前に核医学検査で撮像された脳画像が挙げられる。なお、放射性ドパミントランスポーター画像化剤の例は後述する。また、放射性アミロイド画像化剤としては、［１１Ｃ］ＰｉＢ（（［Ｎ−［１１Ｃ］メチル］２−（４’−メチルアミノフェニル）−６−ヒドロキシベンゾチアゾール）、［１８Ｆ］フロルベタベン、［１８Ｆ］フルテメタモル、［１８Ｆ］フロルベタピルなどが挙げられる。また、本発明において「核医学検査」とは、ＳＰＥＣＴ検査やＰＥＴ検査の総称をいう。
【００１６】
本発明において「ドパミントランスポーター画像」とは、被験者に対し放射性ドパミントランスポーター画像化剤を投与して核医学検査を行うことにより取得された脳画像である。放射性ドパミントランスポーター画像化剤としては、例えば［１２３Ｉ］イオフルパン、［１８Ｆ］ＦＰ−ＣＩＴ（［１８Ｆ］フルオロプロピルカルボメトキシヨードフェニルノルトロパン）、［99ｍＴｃ］ＴＲＯＤＡＴ−１（［99ｍＴｃ］［２−［［２−［［［３−（４−クロロフェニル）−８−メチル−８−アザビシク［３．２．１］オクト−２−イル］メチル］（２−メルカプトエチル）アミノ］エチル］−アミノ］エタンチオレート−（３−）−Ｎ２，Ｎ２’，Ｓ２，Ｓ２’］オキソ−［１Ｒ−（エキソ−エキソ）］）、［11Ｃ］ＣＦＴ（（１Ｓ，５Ｒ）−３β−（４−フルオロフェニル）−８−［１１Ｃ］メチル−８−アザビシクロ［３．２．１］オクタン−２β−カルボン酸メチル）、［１２３Ｉ］β−ＣＩＴ（（２β−カルボメトキシ−３β−（４−［１２３Ｉ］ヨードフェニル）トロパン）が挙げられる。
【００１７】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
図１は、実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示す図である。以下の説明では、ドパミントランスポーター画像としてイオフルパン画像を用い、全脳画像としてＭＲＩ画像を用いる例を挙げる。
【００１８】
画像処理装置１は、イオフルパン画像とＭＲＩ画像のデータを入力する入力部１０と、入力された画像を処理してピクセル毎のＺスコアを求める演算処理部１１と、演算処理部１１にて求めたＺスコアを表す画像を出力する出力部１２とを有している。出力部１２は、例えば、ディスプレイ等のように画像を表示する表示手段である。
【００１９】
演算処理部１１には、標準脳データベース（以下、「標準脳ＤＢ」という。）１３と、健常者データベース（以下、「健常者ＤＢ」という。）１４が接続されている。標準脳ＤＢ１３には、脳の特定の位置にある組織を座標で表した標準脳のデータが記憶されている。健常者ＤＢ１４には、複数の健常者のイオフルパン画像およびノーマルデータベース（ＮＤＢ）が記憶されている。ＮＤＢは、具体的には、複数の健常者から取得したイオフルパン画像に基づいて求めたピクセル毎の加算平均値のデータと標準偏差のデータである。ＮＤＢの生成方法については、後述する。
【００２０】
演算処理部１１は、被験者のイオフルパン画像および全脳画像を解剖学的標準化する標準化部２０と、標準化されたイオフルパン画像の画素値を正規化する正規化部２１と、正規化された被験者のイオフルパン画像と健常者ＤＢ１４に記憶されたＮＤＢとに基づいてＺスコアを計算するZスコア計算部２２とを有している。
【００２１】
画像処理装置１は、CPU、RAM、ROM、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えるコンピュータによって構成される。画像処理のためのプログラムをROMに記憶しておき、CPUがROMからプログラムを読み出して実行することにより、コンピュータがイオフルパン画像の画像処理を行う。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。
【００２２】
まず、ＮＤＢの生成方法について説明する。図２は、ＮＤＢの生成動作を示すフローチャートである。ＮＤＢは、図１に示す画像処理装置１によって生成してもよいが、他の装置によって生成してもよい。ここでは、画像処理装置１を用いてＮＤＢを生成する例を挙げる。
【００２３】
画像処理装置１は、複数の健常者のイオフルパン画像およびＭＲＩ画像を入力する（Ｓ１０）。続いて、画像処理装置１は、各健常者について、標準脳ＤＢ１３を参照しつつ、ＭＲＩ画像を標準脳に変換し、この際に用いた変換係数を記憶する（Ｓ１１）。なお、標準化の方法として、例えば、DARTEL（Diffeomorphic Anatomical Registration using Exponentiated Lie algebra）や3D-SSPの統計画像解析法が挙げられる。
【００２４】
続いて、画像処理装置１は、イオフルパン画像における脳画像の位置および向きをＭＲＩ画像における脳画像の位置および向きに合わせた上で、上記の変換係数を用いてイオフルパン画像の解剖学的標準化を行う（Ｓ１２）。イオフルパン画像の解剖学的標準化の手法としては、例えば特許文献１（特開２０１６−１８０６４９号公報）の手法が挙げられる。
【００２５】
続いて、標準化されたイオフルパン画像の放射能集積量の正規化を行う（Ｓ１３）。正規化は、体重または体表面積当たりの放射性ドパミントランスポーター画像化剤の投与量を用いて正規化を行う方法や、所定の参照領域に関心領域（以下「参照ＲＯＩ」という。）を設定し、関心領域内の放射能集積量を用いて正規化を行う方法が挙げられる。参照領域としては、対象とする疾患例と健常例との間で放射能集積量の変化が少ない領域を選択することができ、例えば、線条体以外の全脳、前頭葉、後頭葉、小脳、中脳、間脳が挙げられる。正規化の方法としては、参照ＲＯＩ中の放射能集積量の平均値を基準とし、当該平均値が予め設定された所定値に等しくなるように調節することで、被験者のイオフルパン画像中の放射能集積量を正規化する。具体的には、全脳を参照領域として正規化する方法としては、例えば、Nukleamedizin 53(6) 234-41,2014記載のものがある。また、後頭葉を参照領域として正規化する方法として、イオフルパン診療ガイドライン第1版p13-14,2014やEur J Nucl Med Mol Imaging 38 (4):764-73,2011記載のものが挙げられる。また、小脳を参照領域として正規化する方法として、Nucl Med 48(3):359-66，2007記載のものが挙げられる。また、中脳、間脳、小脳を参照領域として正規化する方法として、J Nucl Med 53:1087-90, 2012記載のものが挙げられる。
【００２６】
以上に説明したように、複数の健常者のイオフルパン画像について標準化および正規化を行った後、画像処理装置１は、複数の健常者の正規化されたイオフルパン画像に基づいて、ピクセル毎に加算平均画素値と標準偏差画素値を求め（Ｓ１４）、その加算平均画素値および標準偏差画素値を対応するピクセルの座標情報と関連付け、ＮＤＢとして、健常者ＤＢ１４に記憶する（Ｓ１５）。
【００２７】
図３は、実施の形態の画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。画像処理装置１は、被験者のイオフルパン画像とＭＲＩ画像のデータを取得する（Ｓ２０）。画像処理装置１は、ＭＲＩ画像における脳画像を、標準脳ＤＢ１３に記憶された標準脳に変換し、この際に用いた変換係数を取得する（Ｓ２１）。DARTELや3D-SSPの統計画像解析法は、ステップＳ２１における標準化の方法としても用いることができる。
【００２８】
続いて、画像処理装置１は、イオフルパン画像における脳画像の位置および向きをＭＲＩ画像における脳画像の位置および向きに合わせた上で、上記の変換係数を用いてイオフルパン画像の解剖学的標準化を行う（Ｓ２２）。Ｓ１２で説明した特許文献１の手法は、ここにおける標準化の方法としても用いることができる。
【００２９】
続いて、標準化されたイオフルパン画像の放射能集積量の正規化を行う（Ｓ２３）。Ｓ２３における正規化は、Ｓ１３で説明した正規化の手法と同様な方法を用いることができる。
【００３０】
次に、画像処理装置１は、正規化された被験者のイオフルパン画像と健常者ＤＢ１４に記憶されたＮＤＢとを比較して、以下に示す（式１）または（式２）によって各ピクセルのＺスコアを計算する（Ｓ２４）。ここで、Ｚスコアは正の値であってもよいし、負の値であってもよい。
（式１）
Ｚスコア＝（ＮＤＢの加算平均画素値−被験者の画素値）／ＮＤＢの標準偏差画素値
（式２）
Ｚスコア＝（被験者の画素値−ＮＤＢの加算平均画素値）／ＮＤＢの標準偏差画素値
【００３１】
画像処理装置１は、被験者のイオフルパン画像における全ピクセルについてＺスコアを求めることにより、Ｚスコアの値に応じた輝度または色調を示す画像（Ｚスコア画像）を生成する。画像処理装置１は、生成されたＺスコア画像を出力する（Ｓ２５）。
【００３２】
以上、本実施の形態の画像処理装置１、画像処理方法について説明した。本実施の形態の画像処理装置１は、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータと比較可能な数値として出力することができるので、線条体のみならず、線条体以外の部分においても異常値を示しているかを客観的かつ詳細に分析することができる。また、本実施の形態の画像処理装置１、画像処理方法は、例えば、パーキンソン病、パーキンソン症候群（例えば進行性核上性麻痺）やレビー小体型認知症の診断に有用である。
【００３３】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
図４は、実施の形態に係る画像処理装置２の構成を示す図である。第２の実施の形態の画像処理装置２は、第１の実施の形態の画像処理装置１の構成に加えて、健常者ＤＢ１４に記憶したドパミントランスポーター画像の加算平均画像上において所定の閾値以上の領域をＶＯＩとして選択するＶＯＩ選択部２３をさらに有する。また、画像処理装置２は、ＶＯＩ選択部２３により加算平均画像上に選択されたＶＯＩをテンプレートとして記憶するテンプレートデータベース（以下、「テンプレートＤＢ」という。）３５を更に備えていてもよい。テンプレートＤＢ３５は、解剖学的標準化された被験者の全脳画像をテンプレート（以下、「参照テンプレート」という。）として記憶することもできる。画像処理装置２の出力部１２は、被験者のＺスコア画像を被験者の全脳画像に重ねあわせて出力する。
【００３４】
続いて、画像処理装置２を用いた画像処理方法の一例について、説明する。ここでも、ドパミントランスポーター画像としてイオフルパン画像を用い、全脳画像としてＭＲＩ画像を用いる例を挙げて説明する。
【００３５】
まず、ＮＤＢの生成方法について説明する。ＮＤＢの生成は、第１の実施の形態と同様に、複数の健常者のイオフルパン画像およびＭＲＩ画像を用いて、あらかじめ行っておけばよく、被験者のＺスコアを求めるときに、毎回行う必要はない。画像処理装置１は、図２に示すステップＳ１０〜Ｓ１５と同じ処理を実行する。次いで、本実施の形態では、ステップＳ１４で得られた加算平均画像において、ピクセル毎の画素値が所定の閾値以上の領域を関心領域として選択する。閾値は、線条体及び中脳の全体の画素が選択され、それ以外の部分が選択されないような範囲で、加算平均画像上の最大画素値に対する任意の割合（例えば、70%、80%、90%など）とすることができる。選択した関心領域をマスク領域とした画像を、マスク画像としてテンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。マスク画像としては、選択されたマスク領域に一定の画素値を配し、それ以外のピクセルにNULLコードを配した画像を好ましく用いる事ができる。
【００３６】
次に、第２の実施の形態の画像処理装置２の動作について説明する。画像処理装置２は、図３に示すステップＳ２０〜Ｓ２５を実行する。本実施の形態では、ＭＲＩ画像の標準化（Ｓ２１）において、被験者のＭＲＩ画像から大脳皮質領域を抽出し、DARTEL法を用いて標準脳に変換し、参照テンプレートとして、テンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。また、イオフルパン画像の早期像を標準脳ＤＢ１３に記憶された標準脳に変換し、参照テンプレートとして、テンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。
【００３７】
また、本実施の形態では、ステップＳ２４において、正規化したイオフルパン画像の全ピクセル毎にＺスコアを計算した後、マスク画像におけるマスク領域に対応する領域のＺスコアを抽出してもよい。また、演算処理の軽減を図るため、正規化したドパミントランスポーター画像のうちマスク画像におけるマスク領域に対応する領域についてピクセル毎にＺスコアを計算してもよい。こうすることで、ＶＯＩ選択部２３が選択した関心領域におけるＺスコアの値を求めることができる。
【００３８】
そして、本実施の形態では、ステップＳ２５において、ステップＳ２４で求めたＺスコアの値を輝度または色調等によって表現した画像（Ｚスコア画像）を生成し、参照テンプレートに重ねあわせて出力する。
【００３９】
第２の実施の形態の画像処理装置２は、ドパミントランスポーターの分布に異常がないかを視覚的な情報として容易に把握することが可能になる。
【実施例】
【００４０】
（ＮＤＢの作成）
２０例の健常者について、ＭＲＩ画像およびイオフルパン画像を取得した。ＭＲＩ画像については、DARTEL法を用いて解剖学的標準化を行った。また、イオフルパン画像については、対応するＭＲＩ画像と位置合わせし、各ＭＲＩ画像における解剖学的標準化の変換係数を用いて解剖学的標準化を行った。
【００４１】
図５は、イオフルパン画像と、正規化に用いた関心領域（後頭葉）とを重ね合わせて示した図である。本実施例では、正規化に用いた関心領域は、標準AAL ROI（automatic anatomical labeling）から後頭部中旬（occipital mid）領域を対象に左右一緒に作成した。図６はマスク画像を示す図であり、白塗りをした領域がマスク領域である。図６には、６スライス分のマスク画像の例を示している。
【００４２】
本実施例では、解剖学的標準化したイオフルパン画像について、後頭葉を参照領域として、関心領域（ＶＯＩ）を設定し、ＶＯＩの放射能カウントの平均値が１になるように、イオフルパン画像の放射能集積量を正規化した。次いで、正規化したイオフルパン画像のピクセル毎の加算平均画素値および標準偏差画素値を計算し、加算平均画像および標準偏差画像を生成した。
【００４３】
（マスク画像の作成）
ここで、図６に示すマスク画像の作成について説明する。本実施例では、加算平均画像上で２以上の画素値の領域を選択してマスク画像とした。具体的には、まず、正規化した健常者イオフルパン画像の加算平均画像を、画素値２を閾値として、閾値以上の画素値を有する画素を抽出する。次に、抽出された画素を最大画素値でラベルするとともに、抽出されなかった残りの画素にnullコードを配置する。その結果、得られた画像について半値全幅２mmのガウシアンフィルターでスムージング処理を行うことにより、マスク画像を作成する。
【００４４】
（Ｚスコア画像の作成）
レビー小体型認知症患者について、ＭＲＩ画像およびイオフルパン画像を取得した。
ＭＲＩ画像については、DARTEL法を用いて解剖学的標準化を行った。また、解剖学的標準化したＭＲＩ画像のうち大脳皮質を抽出したものを参照テンプレートとした。イオフルパン画像については、ＭＲＩ画像と位置合わせし、ＭＲＩ画像の解剖学的標準化で使用した変換係数と同じ変換係数を用いて解剖学的標準化を行った。
【００４５】
解剖学的標準化したイオフルパン画像について、後頭葉を参照領域として、図５に示すように関心領域（ＶＯＩ）を設定し、ＶＯＩの放射能カウントの平均値が１になるように、イオフルパン画像の放射能集積量を正規化した。
【００４６】
画像間演算を用いて、（患者画像−ＮＤＢの加算平均画像）／ＮＤＢ標準偏差画像により患者Ｚスコアマップを作成し、マスク領域に対応する領域のみが残存するように二値化処理を行い、残存した選択領域内におけるＺスコア画像を、参照テンプレートに重ねて表示した。
【００４７】
結果を図７に示す。この画像から、左優位の両側基底核の集積低下が明瞭で、加えて側坐核周囲を含む前脳基底部も集積低下が認められることが、客観的な視覚情報として判断可能であることが示された。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明は、ドパミントランスポーター画像の解析に有用である。
【符号の説明】
【００４９】
１  画像処理装置
１０  入力部
１１  演算処理部
１２  出力部
１３  標準脳ＤＢ
１４  健常者ＤＢ
１５  テンプレートＤＢ
２０  標準化部
２１  正規化部
２２  Ｚスコア計算部
２３  ＶＯＩ選択部
【図１】
2019045193.tif 000003
【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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