(57)【要約】      （修正有）【課題】関心領域の設定の自由度を高めた画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、被験者の脳の機能画像を入力する入力部１０と、被験者の機能画像を解剖学的標準化する解剖学的標準化部２０と、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した標準脳データ記憶部１３から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部２１と、解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部２２と、ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部２３と、計算された評価値に関する情報を表示する表示部１２とを備える。【選択図】図１
2019074343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、
被験者の前記機能画像を解剖学的標準化する解剖学的標準化部と、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、
前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、
計算された評価値に関する情報を表示する表示部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、
被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算する変換係数計算部と、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、
設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、
計算された評価値に関する情報を表示する表示部と、
を備える画像処理装置。
【請求項３】
前記評価値計算部は、前記評価値として、前記ＲＯＩにおける正のＺスコアの総和、前記ＲＯＩにおける正のＺスコアの総和を前記ＲＯＩのサイズで正規化した値、Ｚスコアが所定の閾値以上の領域の大きさを示すＳｅｖｅｒｉｔｙ、Ｓｅｖｅｒｉｔｙが前記ＲＯＩに占める割合を示すＥｘｔｅｎｔ、のうちの少なくとも１つを計算する請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記表示部は、健常者の評価値に基づくデータを被験者の評価値と共に表示する請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記評価値計算部は、前記ＲＯＩを右面と左面に分け、各面における評価値を計算し、
前記表示部は、右面と左面の評価値を表示する、請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置によって、被験者の脳の機能画像の画像処理を行う方法であって、
前記画像処理装置に、被験者の脳の機能画像を入力するステップと、
前記画像処理装置が、被験者の前記機能画像を解剖学的標準化するステップと、
前記画像処理装置が、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記画像処理装置が、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記画像処理装置が、前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
前記画像処理装置が、計算された評価値に関する情報を表示するステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項７】
画像処理装置によって、被験者の脳の機能画像の画像処理を行う方法であって、
前記画像処理装置に、被験者の脳の機能画像を入力するステップと、
前記画像処理装置が、被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算するステップと、
前記画像処理装置が、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記画像処理装置が、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記画像処理装置が、設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
前記画像処理装置が、計算された評価値に関する情報を表示するステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項８】
被験者の脳の機能画像の画像処理を行うプログラムであって、コンピュータに、
被験者の前記機能画像を解剖学的標準化するステップと、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
計算された評価値に関する情報を表示部に出力するステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項９】
被験者の脳の機能画像の画像処理を行うプログラムであって、コンピュータに、
被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算するステップと、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
計算された評価値に関する情報を表示部に出力するステップと、
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、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
脳血流ＳＰＥＣＴ画像や糖代謝ＰＥＴ画像を初めとする頭部機能画像は、脳機能の局所的評価を行う方法として、広く臨床に用いられている。例えば、脳内において疾患特異的に機能が低下する部位を特定し、その部位を関心領域（ＲＯＩ）として定量評価することによって、種々の変性疾患の診断に役立つ情報を得る事ができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２００７／０６３６５６号公報
【特許文献１】ＷＯ２０１０／０１３３００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これまでに開示された方法では、評価値を算出する領域が固定されていたため、異なる変性疾患の解析に、柔軟に対応する事ができなかった。また、単に関心領域内において算出された評価値に基づいて判断を行っていたため、値の変化が変性疾患によるものか、他の要因（例えば、血栓等による血流低下）によるものかの区別ができないといった問題があった。
【０００５】
本発明は、上記背景に鑑み、関心領域の設定の自由度を高めた画像処理装置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】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、被験者の前記機能画像を解剖学的標準化する解剖学的標準化部と、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、計算された評価値に関する情報を表示する表示部とを備える。
【０００７】
本発明の別の態様の画像処理装置は、被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算する変換係数計算部と、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、計算された評価値に関する情報を表示する表示部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、操作者は、ＲＯＩ候補提示部にて提示された解剖学的領域から所望の領域を選択してＲＯＩを設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】ＲＯＩ候補提示画面の例を示す図である。
【図３】評価結果の表示画面の例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。
【図５】第２の実施の形態におけるＲＯＩ候補提示画面の例を示す図である。
【図６】第３の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図７】第３の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明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。以下に説明する実施の形態では、123Ｉ−ＩＭＰを用いて被験者の脳を撮影したＳＰＥＣＴ画像の画像処理を行う例を挙げる。123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像は、被験者の脳の血流を表す画像である。なお、本発明の画像処理装置が処理する画像は、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像に限られず、他の薬剤を投与して得られたＳＰＥＣＴ画像や、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像等の他のモダリティによって得られた機能画像も含まれる。
【００１１】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態の画像処理装置１の構成を示す図である。第１の実施の形態の画像処理装置１は、被験者の脳の機能画像のデータを入力する入力部１０と、入力された機能画像に対してＲＯＩを設定し、当該ＲＯＩにおける評価値を求める制御部１１と、評価結果を表示する表示部１２と、標準脳のデータを記憶した標準脳データ記憶部１３とを有している。
【００１２】
入力部１０は、例えば、通信インターフェースである。被験者の脳の機能画像を撮像したＳＰＥＣＴ装置から通信インターフェースを通じて機能画像のデータを受信する。表示部１２は、例えば、ディスプレイである。
【００１３】
好ましい態様において、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、被験者の脳の機能画像の画像処理を行って評価値を求める処理を行う。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。
【００１４】
制御部１１は、解剖学的標準化部２０と、ＲＯＩ候補提示部２１と、ＲＯＩ設定部２２と、評価値計算部２３と、結果出力部２４とを有している。解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像に対して解剖学的標準化を行って、被験者の脳の画像を標準脳の画像に変換する。この解剖学的標準化処理は、公知の方法、例えば、文献（Minoshima S et.al., J. Nucl. Med., 1994, 35, p.1528-37、または、Friston K. J. et.al., Human Brain Mapping, 1995, 2, p.189-210）記載の方法により行うことができる。
【００１５】
解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像を一連の脳表画像の形の標準脳画像に変換する。脳表画像は、脳表の各点から脳内部に向けて下した垂線上の一定区間（例えば、脳表から６ピクセル）における画素の最大値あるいは平均値を脳表抽出することによって得られる（Minoshima S, Frey KA, Koeppe RA, Foster NL, Kuhl DE: A diagnostic approach in Alzheimer's disease using three-dimensional stereotactic surface projections of fluorine-18-FDG PET. J Nucl Med. 1995;36:1238-48.）。
【００１６】
ＲＯＩ候補提示部２１は、標準脳データ記憶部１３から、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示する機能を有する。本実施の形態で用いる解剖学的領域は、タライラッハの脳図譜に従って割り付けられた領域である。なお、解剖学的領域データは、タライラッハの脳図譜に限定する必要は無く、解析評価の目的に応じて、利用可能なあらゆるデータを利用することが可能である。例えば、ペンフィールドの脳地図や、ブロードマンの脳地図を用いる事ができる。
【００１７】
図２は、ＲＯＩ候補提示部２１によって提示されたＲＯＩ候補の提示画面を示す図である。好ましい態様において、ＲＯＩ候補提示画面は、解剖学的領域の名称と、解剖学的領域をＲＯＩとして選択したか否かを示すチェックボックスとを備えている。ＲＯＩ候補提示画面では、チェックボックスにより、複数の解剖学的領域を選択できる。
【００１８】
また好ましい態様において、ＲＯＩ候補提示画面は、ＯＫボタンとＣａｎｃｅｌボタンを備えている。この場合、ＯＫボタンを選択すると、その時点でチェックの入っている解剖学的領域をＲＯＩ候補として確定する。Ｃａｎｃｅｌボタンを選択すると、チェックボックスに入っていたチェックはクリアされ、前の画面に戻る。
【００１９】
ＲＯＩ候補提示部２１は、上方に、「Ｇｒｏｕｐ１」「Ｇｒｏｕｐ２」「Ｇｒｏｕｐ３」「Ｇｒｏｕｐ４」「Ｇｒｏｕｐ５」のタブを有している。これにより、操作者は、タブを切り替えて、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５の５つのＲＯＩを設定できる。
【００２０】
ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩ候補提示部２１にて選択された解剖学的領域の組合せをＲＯＩとして設定する。ＲＯＩ設定部２２は、設定されたＲＯＩのデータを表示部１２に送信し、表示部１２に設定されたＲＯＩを表示することとしてもよい。表示部１２は、例えば、標準脳のテンプレート上において、ＲＯＩが設定された解剖学的領域に色を付して表示する。
【００２１】
評価値計算部２３は、設定されたＲＯＩ内の画素値を用い、評価値を計算する。本実施の形態では、評価値計算部２３は、ＲＯＩ内の正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズ（ピクセル数又は面積）で正規化した値を評価値として求める。ここで、Ｚスコアは、画素毎に求まる値であり、被験者の画像の画素値と、健常者の平均画像の画素値に基づいて、次の式（１）によって求められる。
（式１）
Ｚスコア＝（健常者の加算平均画素値−被験者の画素値）／健常者の標準偏差画素値
【００２２】
評価値計算部２３は、評価対象のＲＯＩ内にある画素の正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズ（ピクセル数又は面積）で正規化した値を計算して、ＲＯＩの評価値とする。本実施の形態では、評価値計算部２３は、ＲＯＩを脳の左面と右面に分けて、ＲＯＩの左面における正のＺスコアの総和と、右面における正のＺスコアの総和を求め、それぞれの対応するＲＯＩのピクセル数で除し、評価値を求めている。
【００２３】
結果出力部２４は、評価値計算部２３にて計算したＲＯＩの評価値を表示部１２に送り、表示部１２に評価結果を表示させる。ここで、結果出力部２４は、評価値を出力するのみならず、評価結果を把握しやすいように、各画素のＺスコアから生成した画像データや、健常者の評価値に基づくデータ等を編集したグラフのデータを表示部１２に送る。
【００２４】
図３は、表示部１２にて表示される評価結果を示す画面の例である。この画面を表示するためのデータが、結果出力部２４から表示部１２に送られている。画面上部の領域Ａ１に表示されているのは、検査日、検査方法、被験者の情報である。画面の左側に、脳血流画像を表示する領域Ａ２、脳血流低下画像を表示する領域Ａ３がある。脳血流画像は、脳血流量を色によって示している。特許公報の図面では色が表現されていないが、脳血流量が多い場合には赤、中程度の場合には緑、少ない場合には青といった具合に脳血流量に応じて徐々に変化する色で表示している。また本例では、脳血流画像は、右外側面、左外側面等の一連の脳表画像に着色をして表示している。
【００２５】
脳血流低下画像は、健常者と比較して脳血流量の低下の程度（正のＺスコアの値）を色によって示している。脳血流の低下の程度が大きい場合には赤、中程度の場合には緑、少ない場合には青といった具合に脳血流量に応じて徐々に変化する色で表示している。脳血流低下画像もまた、一連の脳表画像に脳血流低下の程度を反映した着色をして表示している。
【００２６】
画面の右側には、関心領域（ＲＯＩ）ごとの評価結果が表示されている。右上には、操作者が設定した関心領域の情報を示す領域Ａ４がある。本例では、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５まで５つの関心領域が設定され、それぞれの関心領域が標準脳の脳表画像上で着色して示されている。特許公報の図面では色が表現されていないが、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５のラベルにはそれぞれ、橙、赤、紫、青、緑の色が着色され、脳表画像においても各Ｇｒｏｕｐに対応する関心領域がラベルと同じ色で着色されている。これにより、操作者は、設定されたＲＯＩを容易に把握できる。
【００２７】
画面の右側の「関心領域内の脳血流低下の程度」の領域には、評価値計算部２３にて求めたＲＯＩごとの評価値がグラフＡ５で示されている。グラフの横軸は、設定したＲＯＩを表すＧｒｏｕｐの番号と、それぞれのＲＯＩにおける左面と右面を示す。グラフの縦軸は、正のＺスコアの合計値をＲＯＩサイズで正規化した値であり、この値が脳血流低下の程度を表す。グラフには、ＲＯＩごとに計算された評価値が丸でプロットされている。また、グラフには比較のために、健常者における評価値の平均値を矩形で示し、評価値の閾値を横線で示している。ここで、閾値は、評価値が異常である（つまり、正常から乖離がある）と判断する目安である。図３に示す例では、Ｇｒｏｕｐ１の左右、およびＧｒｏｕｐ２の左面において、評価値が閾値を超えて高くなっていることが分かる。画面の下の領域Ａ６には、評価結果に基づいて自動的に生成されたコメントが表示されている。
【００２８】
図４は、第１の実施の形態の画像処理装置１の動作を示す図である。画像処理装置１は、まず、入力部１０にて、被験者の頭部医用画像データの入力を受け付ける（Ｓ１０）。本実施の形態では、頭部医用画像データとして、画像処理装置１に、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像を入力する。次に、画像処理装置１は、解剖学的標準化部２０にて、入力した頭部医用画像データに対して解剖学的標準化を行う（Ｓ１１）。
【００２９】
続いて、画像処理装置１は、ＲＯＩ候補提示部２１を動作させ、標準脳上に定義した解剖学的領域のデータを用いて、図２で示したような画面を用いて、ＲＯＩの候補を操作者に提示する（Ｓ１２）。この画面で操作者がＲＯＩの候補となる解剖学的領域を選択すると、画像処理装置１は、ＲＯＩ設定部２２を動作させ、選択された解剖学的領域の組合せによりＲＯＩを設定する（Ｓ１３）。画像処理装置１は、評価値計算部２３を動作させ、解剖学的標準化された被験者の画像において、ＲＯＩ内の評価値を算出し（Ｓ１４）、次いで結果出力部２４の機能により、算出した結果を表示部１２に出力して（Ｓ１５）、表示部１２にて評価結果を表示させる。
以上、第１の実施の形態の画像処理装置１および画像処理方法について説明した。
【００３０】
第１の実施の形態の画像処理装置１は、ＲＯＩ候補として解剖学的領域を操作者に提示し、解剖学的領域の選択を受け付け、選択された解剖学的領域に基づいてＲＯＩを設定するので、ＲＯＩ設定の自由度を高めることができる。
【００３１】
これにより、評価値を算出する対象となるＲＯＩを任意に設定できるので、あらゆる変性疾患の解析に応用する事ができる。例えば、固定された疾患特異的関心領域内のみで評価を行う場合、予め診断対象とした疾患しか評価する事ができない。しかし、本実施の形態の画像処理装置１によれば、操作者が画像を確認しながら解剖学的領域を選択して任意のＲＯＩを設定することができるので、画像の視覚的評価から推定される任意の疾患の評価を行う事が可能となる。例えば、前頭葉の集積低下がみられた場合、前頭葉に関心領域を設定して算出された評価値の値により、前頭側頭葉型認知症（ＦＴＤ）の罹患可能性を、評価することが可能となる。
【００３２】
また、本実施の形態の画像処理装置１は、ＲＯＩを左面と右面に分けて評価値を計算し、出力しているので、集積の低下が変性疾患によるものなのか、血栓等による血流低下が原因なのか等の鑑別が付けやすくなる。
【００３３】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態の画像処理装置について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１と同じであるが、ＲＯＩ候補提示部２１によるＲＯＩ候補の提示の仕方が異なる。
【００３４】
図５は、ＲＯＩ候補提示部２１が、ＲＯＩ候補となる解剖学的領域を提示する画面の例を示す図である。ＲＯＩ候補提示部２１は、解剖学的領域の名称を表示して操作者に提示するのではなく、脳の３Ｄ画像上に解剖学的領域を表示することによって操作者にＲＯＩ候補を提示する。この画面において、ＲＯＩに含めたい所望の解剖学的領域を操作者が指示することにより、指示された領域に着色がなされ、その状態でＯＫボタンを選択すると、その時点で着色がなされている解剖学的領域が、ＲＯＩ候補として確定する。
【００３５】
第２の実施の形態の画像処理装置は、解剖学的領域を脳の３Ｄ画像に重畳して表示するので、操作者はＲＯＩを設定しようとしている位置を容易に把握することができる。
【００３６】
（第３の実施の形態）
図６は、第３の実施の形態の画像処理装置３の構成を示す図である。第１の実施の形態では、被験者の脳画像を解剖学的標準化によって標準脳に変換していたところを、第３の実施の形態では、標準脳上で設定したＲＯＩの方を被験者の脳画像に合うように逆変換する。
【００３７】
第３の実施の形態の画像処理装置３の基本的な構成は第１の実施の形態の画像処理装置１と同じであるが、第３の実施の形態の画像処理装置３は、さらに変換係数計算部２５を備えている。
【００３８】
変換係数計算部２５は、解剖学的標準化部２０にて被験者の脳の機能画像を解剖学的標準化して標準脳に変換する際に用いた変換係数を取得する。ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩ候補提示部２１にて選択された解剖学的領域の組合せに基づいてＲＯＩを設定する。この際、変換係数計算部２５にて求めた変換係数の逆変換係数を用いて、標準脳におけるＲＯＩを被験者の脳画像に合わせるように逆変換を行う。そして、評価値計算部２３にて評価値を計算する。結果出力部２４は、算出された評価値を表示部１２に送信する。結果出力部２４はまた、逆変換されたＲＯＩを被験者の脳画像に重畳して表示することとしても良い。
【００３９】
図７は、第３の実施の形態の画像処理装置３の動作を示す図である。画像処理装置３は、まず、入力部１０にて、被験者の頭部医用画像データの入力を受け付ける（Ｓ２０）。本実施の形態では、頭部医用画像データとして、画像処理装置３に、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像を入力する。次に、画像処理装置３は、解剖学的標準化部２０にて、入力した頭部医用画像データに対して解剖学的標準化を行い、次いで変換計数計算部２５を動作させ、解剖学的標準化を行う際に用いた変換係数を取得する（Ｓ２１）。
【００４０】
続いて、画像処理装置３は、ＲＯＩ候補提示部２１を動作させ、標準脳上に定義した解剖学的領域のデータを用いて、図２で示したような画面を用いて、ＲＯＩの候補を操作者に提示する（Ｓ２２）。この画面で操作者がＲＯＩの候補となる解剖学的領域を選択すると、画像処理装置３は、ＲＯＩ設定部２２を動作させ、選択された解剖学的領域の組合せによりＲＯＩを設定する（Ｓ２３）。この際、ＲＯＩ設定部２２は、変換係数計算部２５にて求めた変換係数の逆変換係数を用いて、標準脳におけるＲＯＩを被験者の脳画像に合わせるように逆変換を行って、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定する。画像処理装置３は、評価値計算部２３を動作させ、ＲＯＩ内の評価値を算出し（Ｓ２４）、次いで、結果出力部２４の機能により、算出した結果を表示部１２に出力して（Ｓ２５）、表示部１２にて評価結果を表示させる。
以上、第３の実施の形態の画像処理装置３および画像処理方法について説明した。
【００４１】
第３の実施の形態の画像処理装置３は、ＲＯＩを被験者の脳の画像に合わせるように逆変換して、被験者の脳画像に重畳するので、被験者の脳画像において脳血流量の変化を診ることができる。
【００４２】
なお、本実施の形態では、基本的な構成が第１の実施の形態の画像処理装置１と同じである例を挙げたが、基本的な構成は第２の実施の形態の画像処理装置２と同じであってもよい。すなわち、図５で示すように、脳の３Ｄ画像上に解剖学的領域を表示することによって操作者にＲＯＩ候補を提示するＲＯＩ候補提示部２１を備えた画像処理装置２において、ＲＯＩを表示する際に、被験者の脳の画像に合わせるように、標準脳上のＲＯＩを逆変換する構成を採用することもできる。
【００４３】
以上、本発明の実施の形態の画像処理装置の構成及び動作について説明したが、本発明の画像処理装置は、上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態では、評価値として正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズで正規化した値を求める例を挙げて説明したが、画像処理装置はそれ以外の評価値を求めてもよい。例えば、画像処理装置は、ＲＯＩ内における正のＺスコアの総和を評価値として求めても良いし、Ｚスコアが所定の閾値以上の領域の大きさを示すＳｅｖｅｒｉｔｙや、ＲＯＩ内におけるＳｅｖｅｒｉｔｙの占める割合であるＥｘｔｅｎｔを評価値として求めることとしてもよい（Mizumura et al., Annals of Nuclear Medicine, Vol. 17, No. 4, 289-295, 2003）。
【００４４】
上記した実施の形態では、脳表画像上に評価結果を表示する例を挙げたが、脳表画像に代えて断層画像を用いてもよい。例えば、解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像を一連の断層画像の形の標準脳画像に変換することとしても良い。この場合、ＲＯＩ設定部２２は、一連の断層画像上においてＲＯＩを設定し、評価値計算部２３は、断層画像上に設定されたＲＯＩ内において、評価値を算出する。また、標準化に用いる変換計数を利用して設定したＲＯＩを逆変換する態様においては（第３の実施の形態）、断層画像上に設定したＲＯＩを逆変換してＲＯＩの形状を被験者の脳画像に合わせ、被験者の断層画像上に逆変換したＲＯＩを表示することとしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、被験者の機能画像を画像処理する装置等として有用である。
【符号の説明】
【００４６】
１，３  画像処理装置
１０  入力部
１１  制御部
１２  表示部
１３  標準脳データ記憶部
２０  解剖学的標準化部
２１  ＲＯＩ候補提示部
２２  ＲＯＩ設定部
２３  評価値計算部
２４  結果出力部
２５  変換係数取得部
【図１】
2019074343.tif 000003
【図２】
2019074343.tif 000004
【図３】
2019074343.tif 000005
【図４】
2019074343.tif 000006
【図５】
2019074343.tif 000007
【図６】
2019074343.tif 000008
【図７】
2019074343.tif 000009