(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
いずれも線条体ドパミン神経細胞の変性疾患である第１の疾患と第１の疾患と異なる第２の疾患との鑑別を支援する疾患鑑別支援装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記疾患鑑別支援装置は、
ＤＡＴ（ドパミントランスポーター）イメージング剤が体内に投与された被験者の頭部を撮像した核医学画像の画像データを記憶する画像記憶手段と、
前記第１の疾患と前記第２の疾患別に、複数の患者のフラクタル次元に基づくデータを記憶したフラクタルデータ記憶手段と、を備え、
前記コンピュータプログラムは、
ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の線条体を含む領域にＲＯＩを設定するステップと、
フラクタル次元算出手段が、前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいてフラクタル次元を算出するステップと、
鑑別支援情報生成手段が、前記算出されたフラクタル次元に基づく値と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成するステップと、を前記疾患鑑別支援装置に実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項２】
前記第１の疾患はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）であり、
前記第２の疾患はＰＤ（パーキンソン病）又はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）であり、
前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像に、左右の線条体を含む単一のＲＯＩ又は左右の線条体にそれぞれ別々のＲＯＩを設定し、
前記フラクタル次元算出手段は、前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいて一つのフラクタル次元を算出する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記第１の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）であり、
前記第２の疾患はＭＳＡ（多系統萎縮症）、ＰＳＰ（進行性核上性麻痺）、ＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）及びＰＤ（パーキンソン病）のうちのいずれか一つであり、
前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、
前記フラクタル次元算出手段は、ボックスカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、
鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータプログラム
【請求項４】
前記第１の疾患はＭＳＡ（多系統萎縮症）又はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）であり、
前記第２の疾患はＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）又はＰＤ（パーキンソン病）であり、
前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、
前記フラクタル次元算出手段は、ボックスカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、
鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータプログラム
【請求項５】
前記第１の疾患はＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）であり、
前記第２の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）、ＭＳＡ（多系統萎縮症）、ＰＳＰ（進行性核上性麻痺）及びＰＤ（パーキンソン病）のうちのいずれか一つであり、
前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、
前記フラクタル次元算出手段は、ピクセルカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、
鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータプログラム
【請求項６】
前記第１の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）又はＭＳＡ（多系統萎縮症）であり、
前記第２の疾患はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）又はＰＤ（パーキンソン病）であり、
前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、
前記フラクタル次元算出手段は、ピクセルカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、
鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータプログラム
【請求項７】
いずれも線条体ドパミン神経細胞の変性疾患である第１の疾患と第１の疾患と異なる第２の疾患との鑑別を支援する疾患鑑別支援装置であって、
ＤＡＴ（ドパミントランスポーター）イメージング剤が体内に投与された被験者の頭部を撮像した核医学画像の画像データを記憶する画像記憶手段と、
前記第１の疾患と前記第２の疾患別に、複数の患者のフラクタル次元に基づくデータを記憶したフラクタルデータ記憶手段と、
前記核医学画像の線条体を含む領域にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定手段と、
前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいてフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出手段と、
前記算出されたフラクタル次元に基づく値と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する鑑別支援情報生成手段と、を有する疾患鑑別支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線条体ドパミン神経細胞の変性疾患の鑑別を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーキンソン病（ＰＤ）を含むパーキンソン症候群やレビ−小体型認知症（ＤＬＢ）は、線条体ドパミン神経細胞が変性する運動失調疾患であり、その神経終末に存在するドパミントランスポーター（以下、ＤＡＴという）密度が低下していることが知られている。
【０００３】
この線条体ドパミン神経細胞の変性疾患の診断を行うために、放射性医薬品であるＤＡＴイメージング剤が投与された被験者の頭部を撮像したＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像やＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像などの核医学画像が用いられる。このようなＤＡＴイメージング剤としては、１２３Ｉ−ＦＰ−ＣＩＴ（ダットスキャン：登録商標）、１２３Ｉ−β−ＣＩＴ、９９ｍＴｃ−ＴＲＯＤＡＴ−１、１１Ｃ−ＰＥ２１、１１Ｃ−ＣＦＴなどが知られている。
【０００４】
また、特許文献１には、ＳＰＥＣＴ画像からフラクタル次元を算出する画像処理装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１５４７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＤＡＴイメージング剤を投与して得た核医学画像を用いた場合、線条体ドパミン神経細胞の変性疾患であるか否かの鑑別は可能であるが、線条体ドパミン神経細胞の変性疾患のうち、パーキンソン症候群の各疾患及びレビ−小体型認知症のいずれであるかを鑑別することができなかった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、線条体ドパミン神経細胞の変性疾患に含まれる複数の疾患の鑑別を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの実施態様に従うコンピュータプログラムは、いずれも線条体ドパミン神経細胞の変性疾患である第１の疾患と第１の疾患と異なる第２の疾患との鑑別を支援する疾患鑑別支援装置のためのコンピュータプログラムである。前記疾患鑑別支援装置は、ＤＡＴ（ドパミントランスポーター）イメージング剤が体内に投与された被験者の頭部を撮像した核医学画像の画像データを記憶する画像記憶手段と、前記第１の疾患と前記第２の疾患別に、複数の患者のフラクタル次元に基づくデータを記憶したフラクタルデータ記憶手段と、を備える。前記コンピュータプログラムは、ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の線条体を含む領域にＲＯＩを設定するステップと、フラクタル次元算出手段が、前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいてフラクタル次元を算出するステップと、鑑別支援情報生成手段が、前記算出されたフラクタル次元に基づく値と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成するステップと、を前記疾患鑑別支援装置に実行させる。
【０００９】
好適な実施態様では、前記第１の疾患はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）であり、前記第２の疾患はＰＤ（パーキンソン病）又はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）である。そして、前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像に、左右の線条体を含む単一のＲＯＩ又は左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、前記フラクタル次元算出手段は、前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいて一つのフラクタル次元を算出してもよい。
【００１０】
好適な実施態様では、前記第１の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）であり、前記第２の疾患はＭＳＡ（多系統萎縮症）、ＰＳＰ（進行性核上性麻痺）、ＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）及びＰＤ（パーキンソン病）のうちのいずれか一つである。そして、前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、前記フラクタル次元算出手段は、ボックスカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成してもよい。
【００１１】
好適な実施態様では、前記第１の疾患はＭＳＡ（多系統萎縮症）又はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）であり、前記第２の疾患はＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）又はＰＤ（パーキンソン病）である。そして、前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、前記フラクタル次元算出手段は、ボックスカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成してもよい。
【００１２】
好適な実施態様では、前記第１の疾患はＣＢＤ（大脳皮質基底核変性症）であり、前記第２の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）、ＭＳＡ（多系統萎縮症）、ＰＳＰ（進行性核上性麻痺）及びＰＤ（パーキンソン病）のうちのいずれか一つである。そして、前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、前記フラクタル次元算出手段は、ピクセルカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成してもよい。
【００１３】
好適な実施態様では、前記第１の疾患はＤＬＢ（レビ−小体型認知症）又はＭＳＡ（多系統萎縮症）であり、前記第２の疾患はＰＳＰ（進行性核上性麻痺）又はＰＤ（パーキンソン病）である。そして、前記ＲＯＩ設定手段が、前記核医学画像の左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩを設定し、前記フラクタル次元算出手段は、ピクセルカウンティング法により左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元を算出して、左右のフラクタル次元の値の差を算出し、鑑別支援情報生成手段は、前記算出された左右のフラクタル次元の値の差と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成してもよい。
【００１４】
本発明の別の一つの実施態様に従う疾患鑑別支援装置は、いずれも線条体ドパミン神経細胞の変性疾患である第１の疾患と第１の疾患と異なる第２の疾患との鑑別を支援する。疾患鑑別支援装置は、ＤＡＴ（ドパミントランスポーター）イメージング剤が体内に投与された被験者の頭部を撮像した核医学画像の画像データを記憶する画像記憶手段と、前記第１の疾患と前記第２の疾患別に、複数の患者のフラクタル次元に基づくデータを記憶したフラクタルデータ記憶手段と、前記核医学画像の線条体を含む領域にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定手段と、前記設定されたＲＯＩ内の画像データに基づいてフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出手段と、前記算出されたフラクタル次元に基づく値と、前記フラクタルデータ記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記第１の疾患と前記第２の疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する鑑別支援情報生成手段と、を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る疾患関越支援装置の機能構成図である。
【図２】フラクタル次元算出処理手順を示すフローチャートである。
【図３】２値化画像のボックス分割の説明図である。
【図４】２値化画像の拡大図である。
【図５】２値化画像の拡大図である。
【図６】ボックスのカウント方法の説明図である。
【図７】ボックスカウントデータの説明図である。
【図８】フラクタル次元の説明図である。
【図９】フラクタル次元算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】ピクセルカウントデータの説明図である。
【図１１】フラクタル次元の説明図である。
【図１２】第１実施例のＤＬＢ症例である。
【図１３】第１実施例のＰＳＰ症例である。
【図１４】不均一解析結果である。
【図１５】自己相似性解析結果である。
【図１６】第２実施例のＤＬＢ症例である。
【図１７】第２実施例のＣＢＤ症例である。
【図１８】第２実施例のＭＳＡ症例である。
【図１９】第２実施例のＰＳＰ症例である。
【図２０】第２実施例のＰＤ症例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、ＳＰＥＣＴ画像を用いた場合を例に本発明の一実施形態に係る疾患鑑別支援装置について、図面を参照して説明する。
【００１７】
本実施形態に係る疾患鑑別支援装置は、ＤＡＴイメージング剤が投与された患者を撮影したＳＰＥＣＴ画像を処理し、その結果に基づいて複数の線条体ドパミン神経細胞の変性疾患の鑑別を支援する情報を提供する。線条体ドパミン神経細胞の変性疾患としては、例えばパーキンソン病、進行性核上性麻痺、多系統萎縮症、大脳皮質基底核変性症、レビー小体型認知症が挙げられる。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る疾患鑑別支援装置１の機能構成図である。
【００１９】
本実施形態に係る疾患鑑別支援装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する疾患鑑別支援装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００２０】
疾患鑑別支援装置１は、画像処理部１１と、フラクタル次元算出部１３と、統計処理部１５と、ＳＰＥＣＴ画像記憶部２１と、ボックスカウントデータ記憶部２３と、ピクセルカウントデータ記憶部２５と、疾患別フラクタルデータ記憶部２７とを有する。
【００２１】
ＳＰＥＣＴ画像記憶部２１は、ＤＡＴイメージング剤が体内に投与された被験者の頭部を撮像したＳＰＥＣＴ画像の画像データを記憶する。本実施形態では、特に、脳の線条体領域の画像を解析の対象とする。ＳＰＥＣＴ画像の画像データは、例えば、複数のスライス画像からなる３次元データ（ボクセルデータ）で良く、各スライス画像の画素（ピクセル）の値はＳＰＥＣＴのカウント値である。
【００２２】
画像処理部１１は、ＳＰＥＣＴ画像記憶部２１に記憶されているＳＰＥＣＴ画像の画像処理を行う。画像処理部１１は、ＲＯＩ設定部１１１と、ボックスカウント処理部１１３と、ピクセルカウント処理部１１５とをさらに有する。
【００２３】
ＲＯＩ設定部１１１は、ＳＰＥＣＴ画像にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定する。本実施形態では、ＲＯＩ設定部１１１は、ＳＰＥＣＴ画像において線条体領域を含むＲＯＩを設定する。例えば、ＲＯＩ設定部１１１は、ユーザが、図示しない表示装置及び入力装置を用いて手動で指定した領域にＲＯＩを設定しても良い。あるいは、画像処理部１１は、公知の線条体の自動検出手法を用いてＲＯＩを設定しても良い。ＲＯＩの設定は、例えば、個々のスライス画像ごとに行っても良い。また、ＲＯＩ設定部１１１によって設定されるＲＯＩは、少なくとも線条体の領域を含んでいれば良いので、線条体以外の領域を含んでいても良い。例えば、脳全体を含んでも良い。あるいは、ＲＯＩ設定部１１１は、左の線条体を含むＲＯＩと右の線条体を含むＲＯＩを別々に設定しても良い。
【００２４】
ボックスカウント処理部１１３は、ボックスカウンティング法に従って、ボックス数をカウントする。ボックスカウント処理部１１３は、ＲＯＩごとにボックスカウンティング法を適用しても良い。また、左右の線条体にＲＯＩを別々に設定したとき、これらをまとめて単一のＲＯＩとして扱いボックスカウンティング法を適用しても良い。ボックスカウント処理部１１３がカウントしたボックス数（ボックスカウントデータ）は、ボックスカウントデータ記憶部２３に保存される。
【００２５】
ピクセルカウント処理部１１５は、ピクセルカウンティング法に従って、ピクセル数をカウントする。ピクセルカウント処理部１１５は、ＲＯＩごとにピクセルカウンティング法を適用しても良い。また、左右の線条体にＲＯＩを別々に設定したとき、これらをまとめて単一のＲＯＩとして扱いピクセルカウンティング法を適用しても良い。ピクセルカウント処理部１１５がカウントしたピクセル数（ピクセルカウントデータ）は、ピクセルカウントデータ記憶部２５に保存される。
【００２６】
ボックスカウントデータ記憶部２３は、ボックスカウント処理部１１３がボックスカウンティング法でカウントしたボックス数のデータを記憶する。
【００２７】
ピクセルカウントデータ記憶部２５は、ピクセルカウント処理部１１５がピクセルカウンティング法でカウントしたピクセル数のデータを記憶する。
【００２８】
フラクタル次元算出部１３は、ボックスカウントデータ記憶部２３のボックスカウントデータに基づいて、ボックスカウンティング法によるフラクタル次元を算出する。また、フラクタル次元算出部１３は、ピクセルカウントデータ記憶部２５のピクセルカウントデータに基づいて、ピクセルカウンティング法によるフラクタル次元を算出する。スライス画像ごとにＲＯＩが設定されている場合、フラクタル次元算出部１３は、スライス画像ごとにフラクタル次元を算出する。一つのスライス画像で左右の線条体にそれぞれ別のＲＯＩが設定されているときは、フラクタル次元算出部１３は、これらをまとめて単一のＲＯＩとして扱い一つのフラクタル次元を算出しても良いし、それぞれのＲＯＩに対して一つのフラクタル次元を算出しても良い。
【００２９】
フラクタル次元算出部１３は、被験者一人に対して一つの指標値（以下、フラクタル値という）を定めるようにしても良い。例えば、フラクタル次元算出部１３は、スライス画像ごとのフラクタル次元の値の平均あるいは和などにより、一人の被験者（ＳＰＥＣＴ画像）に対して一つのフラクタル値を算出してもよい。
【００３０】
左右のＲＯＩのそれぞれについてフラクタル次元が算出されたときは、フラクタル次元算出部１３は、左右のＲＯＩのフラクタル次元の値の差の二乗または差の絶対値で各スライス画像に対する代表値を定めて、それらの平均あるいは和により、一人の被験者（ＳＰＥＣＴ画像）に対する一つのフラクタル値を算出しても良い。
【００３１】
統計処理部１５は、フラクタル次元算出部１３によって算出されたフラクタル次元に基づく値と、疾患別フラクタルデータ記憶部２７に保存されているデータとに基づいて統計処理を行う。統計処理部１５は、その統計処理により、被験者が複数の線条体ドパミン神経細胞の変性疾患のいずれであるかを鑑別するための情報を生成する。
【００３２】
統計処理部１５は、例えば、疾患別フラクタルデータ記憶部２７に記憶されているデータに基づいて、複数の線条体ドパミン神経細胞の変性疾患の間のオッズ比を算出しても良い。例えば、統計処理部１５は、被験者がある疾患である確率が他の疾患である確率の何倍であるかを示すオッズ比を算出してもよい。
【００３３】
疾患別フラクタルデータ記憶部２７は、複数の線条体ドパミン神経細胞の変性疾患のいずれかであると診断された患者のフラクタル次元に基づくデータを、疾患別に記憶する。例えば、疾患別フラクタルデータ記憶部２７に記憶されている値は、上述のフラクタル値でも良いし、フラクタル次元の値そのものでも良い。
【００３４】
疾患別フラクタルデータ記憶部２７に疾患別被験者別に記憶されるデータは、以下の形式で良い。例えば、スライス画像に設定された単一のＲＯＩからフラクタル次元が算出されたときは、このフラクタル次元の値またはその平均値などのフラクタル値でよい。また、スライス画像の左右の線条体に別々のＲＯＩが設定されたときは、これらをまとめて単一のＲＯＩとして扱い算出された一つのフラクタル次元の値またはその平均値などのフラクタル値でも良いし、左右のＲＯＩから算出されたフラクタル次元の差または差の二乗などのフラクタル値でもよい。
【００３５】
図２は、ボックスカウンティング法によるフラクタル次元算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。ＳＰＥＣＴ画像ごとに図２のフローチャートの処理を行っても良い。
【００３６】
まず、ＲＯＩ設定部１１１がＳＰＥＣＴ画像記憶部２１に記憶されているＳＰＥＣＴ画像の画像データを取得して、取得したＳＰＥＣＴ画像にＲＯＩを設定する（Ｓ１０１）。複数のスライス画像があるときは、ＲＯＩ設定部１１１は各スライス画像にＲＯＩを設定する。
【００３７】
ボックスカウント処理部１１３は、ＲＯＩが設定されたＳＰＥＣＴ画像を２値化する（Ｓ１０２）。ボックスカウント処理部１１３は、例えば、画素値が所定の閾値を超える画素を１（黒画素）とし、それ以外の画素を０（白画素）として、２値化された画像（２値化画像）を生成する。２値化の閾値は、例えば、最大カウント値の３０％、４０％、５０％、６０％、７０％などの中の一つであっても良い。
【００３８】
なお、ステップＳ１０２を行った後にステップＳ１０１を行っても良い。
【００３９】
つぎに、ボックスカウント処理部１１３は、２値化されたＲＯＩ内の画像について、ボックスサイズを定めて、ボックスごとにさらに２値化する（Ｓ１０３）。
【００４０】
以下、ボックスごとに２値化する処理について図面を参照して説明する。
【００４１】
図３は、２値化画像のボックス分割の説明図である。
【００４２】
ボックスカウント処理部１１３は、ボックスサイズを定め、２値化画像５０をそのボックスサイズの複数のボックスに分割する。ボックスの形状は、例えば正方形（縦、横が同じ画素数）で良い。ボックスサイズとしては、例えば、図３Ａに示す縦横５１２×５１２（ボックスサイズ５１２）や、図３Ｂに示す縦横２５６×２５６（ボックスサイズ２５６）などを採用することができる。本実施形態では、予め定めた複数のボックスサイズに分割して２値化する。
【００４３】
図４及び図５には、２値化画像５０をボックスに区切ったときの拡大図を示す。
【００４４】
図４は、例えば図３Ａに示すボックスサイズ５１２の場合の２値化画像５０の拡大図である。同図に示すように、２値化画像５０は、各画素が白画素５２または黒画素５３に２値化されていて、このケースでは一つのボックスに９画素が含まれる。
【００４５】
図５は、例えば図３Ｂに示すボックスサイズ２５６の場合の拡大図である。このケースでは、１ボックスに３６画素が含まれる。
【００４６】
ボックスカウント処理部１１３は、上述のようにして所定のボックスサイズに区切られた、各ボックス６０１〜６１６，６５１〜６５４内の画素５２，５３の状態に基づいて、それぞれのボックス６０１〜６１６，６５１〜６５４を「白」または「黒」に２値化する。ボックス６０１〜６１６，６５１〜６５４を２値化するときのルールとしては、例えば、そのボックス６０１〜６１６，６５１〜６５４内の黒画素数が所定数以上のときは、そのボックスを「黒」とする。ここで、閾値となる所定数は、例えば、「１」でもよいし、あるいはそのボックスに含まれる全画素の半数以上としてもよい。
【００４７】
本実施形態では、各ボックス内の過半数の画素が「黒」であるときに、そのボックスを「黒」とする。これに従ってボックスを２値化すれば、図４の例では、ボックス６０４、６０７、６０８、６１０〜６１６が「黒」となり、図５の例では、ボックス６５３，６５４が「黒」となる。
【００４８】
図２に戻ると、ボックスカウント処理部１１３は、各ボックス６を白または黒に２値化した後、「黒」ボックス数をカウントする（Ｓ１０４）。
【００４９】
図６を用いて、黒ボックス数のカウント方法を説明する。「黒」ボックス数のカウントの仕方は、以下の２通りがある。すなわち、図６Ａに示すように、ボックス６単位での２値化を行うボックス２値化処理が完了した状態で、「黒」ボックスによって閉領域８０が形成されている。このとき、第１のカウント方法は、図６Ｂに示すように、この閉領域８０の輪郭８１を抽出し、輪郭８１を構成するボックス数をカウントする。第２のカウント方法は、図６Ｃに示すように、閉領域８０の輪郭８１及びその内部、つまり閉領域８０の全体のボックス数をカウントする。
【００５０】
なお、ＲＯＩが複数設定されている場合は、ＲＯＩごとにステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行っても良い。
【００５１】
ボックスカウント処理部１１３は、ボックスサイズと対応付けて、閉領域の輪郭８１、及び閉領域８０全体のボックスのカウント値（ボックスカウントデータ）を、ボックスカウントデータ記憶部２３に保存する。
【００５２】
図７に、ボックスカウントデータ記憶部２３に保存されるボックスカウントデータのデータ構造の一例を示す。
【００５３】
同図に示すように、ボックスカウントデータは、データ項目として、ボックスサイズ１５１、そのボックスサイズのときの全ボックス数１５２、２値化したときの２値化閾値１５３、ボックスカウント処理部１１３がカウントした閉領域の輪郭のカウント数１５４及び閉領域全体のカウント数１５５を含む。
【００５４】
図２に戻ると、ボックスカウント処理部１１３は、予め定めたボックスサイズのすべてについて処理が終了するまで、ステップＳ１０３およびＳ１０４を繰り返す（Ｓ１０５）。
【００５５】
予め定めたボックスサイズのすべてについてステップＳ１０３およびＳ１０４が終了すると（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、フラクタル次元算出部１３がボックスカウントデータ記憶部２３を参照してフラクタル次元を算出する（Ｓ１０６）。
【００５６】
例えば、フラクタル次元算出部１３は、図８に示すような、ボックスサイズの自然対数を横軸、輪郭及び閉領域のカウント数の自然対数を縦軸にとった両対数グラフに、ボックスカウントデータ記憶部２３のデータをプロットして回帰直線を求め、その傾きからフラクタル次元を算出してもよい。本実施形態では、閉領域のカウント数と輪郭のカウント数について、それぞれフラクタル次元を算出してもよい。
【００５７】
一つのスライス画像に複数のＲＯＩが設定されている場合、フラクタル次元算出部１３は、各ＲＯＩのフラクタル次元を求め、さらに各ＲＯＩのフラクタル次元から所定の指標値であるフラクタル値を算出してもよい。
【００５８】
フラクタル次元算出部１３は、ステップＳ１０６で算出したフラクタル次元に基づいて、一人の被験者のＳＰＥＣＴ画像に対して一つのフラクタル値を定める（Ｓ１０７）。
【００５９】
次に、図９は、ピクセルカウンティング法によるフラクタル次元算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。ＳＰＥＣＴ画像ごとに図９のフローチャートの処理を行っても良い。
【００６０】
ＲＯＩ設定部１１１がＳＰＥＣＴ画像に対してＲＯＩを設定する（Ｓ２０１）。この処理はステップＳ１０１と同様で良い。
【００６１】
ピクセルカウント処理部１１５は、２値化の閾値を定めて、ＲＯＩ設定部１１１によりＲＯＩが設定されたＳＰＥＣＴ画像を画素ごとに２値化する（Ｓ２０２）。
【００６２】
ピクセルカウント処理部１１５は、ステップＳ２０２で２値化された２値化画像において、ボックスカウント処理部１１３の処理と同様に、ＲＯＩ内の閉領域の輪郭を形成する画素数と、閉領域全体の画素数とをカウントする（Ｓ２０２）。ピクセルカウント処理部１１５は、ボックスを設定せずに、黒画素の数をそのままカウントする。
【００６３】
ピクセルカウント処理部１１５は、２値化閾値と対応付けて、閉領域の輪郭、及び閉領域全体の画素のカウント値（ピクセルカウントデータ）を、ピクセルカウントデータ記憶部２５に保存する。
【００６４】
図１０に、ピクセルカウントデータ記憶部２５に保存されるピクセルカウントデータのデータ構造の一例を示す。
【００６５】
同図に示すように、ピクセルカウントデータは、データ項目として、２値化閾値２５１と、２値化画像の閉領域の輪郭のカウント数２５２と、閉領域全体のカウント数２５３とを含む。
【００６６】
図９に戻ると、ピクセルカウント処理部１１５は、予め定めた２値化閾値のすべてについて処理が終了するまで、ステップＳ２０２およびＳ２０３を繰り返す（Ｓ２０４）。２値化の閾値は、例えば、最大カウント値の３０％、４０％、５０％、６０％、７０％などとしてもよい。
【００６７】
予め定めた２値化閾値のすべてについてステップＳ２０２およびＳ２０３が終了すると（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、フラクタル次元算出部１３がピクセルカウントデータ記憶部２５を参照してフラクタル次元を算出する（Ｓ２０５）。
【００６８】
例えば、フラクタル次元算出部１３は、図１１に示すような、２値化閾値を横軸、輪郭及び閉領域のカウント数の自然対数を縦軸にとった片対数グラフに、ピクセルカウントデータ記憶部２５のデータをプロットして回帰直線を求め、その傾きからフラクタル次元を算出してもよい。本実施形態では、閉領域のカウント数と輪郭のカウント数について、それぞれフラクタル次元を算出してもよい。
【００６９】
さらに、ピクセルカウント処理部１１５は、フラクタル値を算出する（Ｓ２０６）。ステップＳ２０６の処理はステップＳ１０７と同様である。
【００７０】
［検証結果１］
次に、本実施形態に係る疾患鑑別支援装置の有効性の検証結果を示す。
【００７１】
＜使用したＤＡＴイメージング剤＞
ダットスキャン（登録商標）
【００７２】
＜ＲＯＩの設定方法＞
手動、スライスごと、左右線条体を一つの矩形ＲＯＩで囲む
＜被験者＞
【００７３】
レビ−小体型認知症（以下、ＤＬＢという）患者３名、進行性核上性麻痺（以下、ＰＳＰという）患者９名、パーキンソン病（以下、ＰＤという）患者４０名
【００７４】
図１２にＤＬＢ患者の症例、図１３にＰＳＰ患者の症例を示す。
【００７５】
＜解析結果＞
図１４及び表１が不均一性分散解析の結果である。この解析により、ＰＤとＰＤＰ及びＤＬＢとＰＳＰの間に有異差が認められた。この結果より、ピクセルカウンティング法によるフラクタル値を利用することでＰＤとＰＤＰの鑑別ならびにＤＬＢとＰＳＰの鑑別が可能である。
【表１】
0006549521.tif 000002
【００７６】
図１５及び表２が自己相似性分散解析の結果である。ＰＤとＰＳＰ及びＤＬＢとＰＳＰの間に有異差が認められた。この結果より、ボクセルセルカウンティング法によるフラクタル値を利用することでＰＤとＰＳＰの鑑別ならびにＤＬＢとＰＳＰの鑑別が可能である。
【表２】
0006549521.tif 000003
【００７７】
［検証結果２］
＜使用したＤＡＴイメージング剤＞
ダットスキャン（登録商標）
＜ＲＯＩの設定方法＞
【００７８】
手動、スライスごと、左右の線条体をそれぞれ別の矩形ＲＯＩで囲む
【００７９】
＜被験者＞
ＤＬＢ患者１名、大脳皮質基底核変性症（以下、ＣＢＤという）患者１名、多系統萎縮症（以下、ＭＳＡという）患者１名、ＰＳＰ患者１名、ＰＤ患者１名
【００８０】
図１６〜図２０に各患者の症例を示す。
【００８１】
＜解析結果＞
表３が被験者別のフラクタル次元の値及びフラクタル値である。
【表３】
0006549521.tif 000004
【００８２】
ここで、「Ｂｏｘ左」及び「Ｂｏｘ右」は、それぞれボックスカウンティング法によるフラクタル次元の値を示す。「ＡＩ−Ｂｏｘ」は、ボックスカウンティング法の左右のフラクタル次元の値の差を２乗して求めたフラクタル値である。表では「ＡＩ−Ｂｏｘ」に左右のフラクタル次元の値の差を２乗して求めたフラクタル値を１００倍して表示している。
【００８３】
「Ｐｉｘ左」及び「Ｐｉｘ右」は、それぞれピクセルカウンティング法によるフラクタル次元の値を示す。「ＡＩ−Ｐｉｘ」は、ピクセルカウンティング法の左右のフラクタル次元の値の差を２乗して求めたフラクタル値である。表では「ＡＩ−Ｐｉｘ」に左右のフラクタル次元の値の差を２乗して求めたフラクタル値を１００００倍して表示している。
【００８４】
表４は、表３に基づく疾患別の左右対称性の特徴を示す。この結果より、ボックスカウンティング法によるフラクタル値を利用することで「ＡＩ−Ｂｏｘ」の傾向が大であるＤＬＢと、中であるＭＳＡ若しくはＰＳＰ又は小であるＣＢＤ若しくはＰＤとの鑑別、ならびに、中であるＭＳＡ又はＰＳＰと、小であるＣＢＤ又はＰＤとの鑑別が可能であることが示唆される。好ましくは、「ＡＩ−Ｂｏｘ」の傾向が大であるＤＬＢと、小であるＣＢＤ又はＰＤとの鑑別が可能である。また、ピクセルカウンティング法によるフラクタル値を利用することで「ＡＩ−Ｐｉｘ」の傾向が小であるＣＢＤと、中であるＤＬＢ若しくはＭＳＡ又は大であるＰＳＰ若しくはＰＤとの鑑別、ならびに、中であるＤＬＢ又はＭＳＡと、大であるＰＳＰ又はＰＤとの鑑別が可能であることが示唆される。好ましくは、「ＡＩ−Ｐｉｘ」の傾向が小であるＣＢＤと、大であるＰＳＰ又はＰＤとの鑑別が可能である。
【表４】
0006549521.tif 000005
【００８５】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００８６】
１         疾患鑑別支援装置
１１   画像処理部
１３   フラクタル次元算出部
１５   統計処理部
２１   ＳＰＥＣＴ画像記憶部
２３   ボックスカウントデータ記憶部
２５   ピクセルカウントデータ記憶部
２７   疾患別フラクタルデータ記憶部
１１１ ＲＯＩ設定部
１１３ ボックスカウント処理部
１１５ ピクセルカウント処理部
【図１】
0006549521.tif 000006
【図２】
0006549521.tif 000007
【図３】
0006549521.tif 000008
【図４】
0006549521.tif 000009
【図５】
0006549521.tif 000010
【図６】
0006549521.tif 000011
【図７】
0006549521.tif 000012
【図８】
0006549521.tif 000013
【図９】
0006549521.tif 000014
【図１０】
0006549521.tif 000015
【図１１】
0006549521.tif 000016
【図１２】
0006549521.tif 000017
【図１３】
0006549521.tif 000018
【図１４】
0006549521.tif 000019
【図１５】
0006549521.tif 000020
【図１６】
0006549521.tif 000021
【図１７】
0006549521.tif 000022
【図１８】
0006549521.tif 000023
【図１９】
0006549521.tif 000024
【図２０】
0006549521.tif 000025