(57)【要約】【課題】間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置を提供すること。【解決手段】間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置は、ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出する手段と、該肺を表す画像を２値化することにより、該肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類する手段と、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算する手段と、該肺門部からのそれぞれの距離に対して、該それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算する手段と、該計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行する手段とを備えている。【選択図】図３
2008200368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置であって、
ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出する手段と、
該肺を表す画像を２値化することにより、該肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類する手段と、
肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算する手段と、
該肺門部からのそれぞれの距離に対して、該それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算する手段と、
該計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行する手段と
を備えた装置。
【請求項２】
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合に基づいて、該間質性肺炎のタイプを判別する手段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合に基づいて、ＵＩＰとＮＳＩＰとを区別する手段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記肺を表す画像を複数の立方体で近似する手段と、
該複数の立方体のうち選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量を計算する手段と
をさらに備え、
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合と該計算された特徴量とに基づいて、該間質性肺炎のタイプを判別する手段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記肺を表す画像を複数の立方体で近似する手段と、
該複数の立方体のうち選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量を計算する手段と
をさらに備え、
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合と該計算された特徴量とに基づいて、ＵＩＰとＮＳＩＰとを区別する手段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する間質性肺炎定量化処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該間質性肺炎定量化処理は、
ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出するステップと、
該肺を表す画像を２値化することにより、該肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類するステップと、
肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算するステップと、
該肺門部からのそれぞれの距離に対して、該それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算するステップと、
該計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行するステップと
を包含する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
間質性肺炎には多数の種類が存在する。間質性肺炎の種類に応じて、間質性肺炎の予後や治療法の違いが大きい。従って、間質性肺炎の種類を鑑別することが重要である。
【０００３】
「間質性肺炎」とは、病理組織学的に肺胞隔壁に病変の主座がある疾患群として定義されている。
【０００４】
肺は、肺胞という小さい袋状のものを多数含み、肺胞が収縮することによってガス交換を行っている。通常、肺炎といわれる病気は、肺胞の中に炎症が起こるものである。一方、肺胞の壁（間質、または肺胞隔壁）に病変が起こることもあり、これを間質性肺炎と呼んでいる。
【０００５】
間質性肺炎によって、間質が硬くなり肺胞の収縮力が低下し呼吸が困難になってしまう。間質性肺炎がさらに進行すると肺胞が固まり縮んだままになってしまい機能しなくなる。
【０００６】
間質性肺炎の原因として、放射線、薬剤、膠原病などがわかっている。しかし、間質性肺炎の中には原因不明のものもある。これを特発性間質性肺炎（Ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃ  Ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ  Ｐｎｅｕｍｏｎｉａ  ；ＩＩＰ）と呼ぶ。
【０００７】
特発性間質性肺炎は、７つのタイプに分類されている（ＡＴＳ／ＥＲＳ  ｓｔａｔｅｍｅｎｔ  ２００２）。すなわち、特発性間質性肺炎は、ＵＩＰ（通常型間質性肺炎）、ＮＳＩＰ（非特異型間質性肺炎）、ＣＯＰ（器質化肺炎）、ＡＩＰ（急性間質性肺炎）、ＤＩＰ（剥離型間質性肺炎）、ＬＩＰ（リンパ球性間質性肺炎）、ＲＢ−ＩＬＤ（呼吸細気管支炎を伴う間質性肺炎）に分類されている。
【０００８】
これらの７つのタイプの特発性間質性肺炎のうち、ＵＩＰの発生頻度が最も高く、次いで、ＮＳＩＰの発生頻度が高い。ＵＩＰとＮＳＩＰとで全体の７０〜８０％を占めると言われている。ＵＩＰとＮＳＩＰとでは、その治療法およびその予後は大きく異なる。ＮＳＩＰなど他の特発性間質性肺炎の治療薬として用いられるステロイド剤は、ＵＩＰでは効果が見られない。ＵＩＰの５年生存率は３２％であるのに対し、ＮＳＩＰの５年生存率は８９％である。このように、ＮＳＩＰの予後に比べてＵＩＰの予後は極端に低い。
【０００９】
ＵＩＰは、両側下葉背側に優位に病変が分布する傾向があり、背が蜂の巣状に変化した蜂窩肺が主な所見である。そして、病理学的には、多時層混在である。これに対して、ＮＳＩＰは、肺門（気管支が肺に入る部分。肺の入り口）の方から両側下葉に向かって扇状に病変が分布する傾向がある。Ｘ線写真で言うすりガラス状陰影が主体である。そして、病理学的には、単一時層であると言われている（非特許文献１を参照）。
【００１０】
ＵＩＰとＮＳＩＰとを鑑別することを目的とする先行研究としては、全肺ｔｈｉｎ−ｓｅｃｔｉｏｎ  ＣＴのデータを用いて”Ｖｏｌｕｍｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”によりＵＩＰとＮＳＩＰとを鑑別する研究が知られている（非特許文献２を参照）。この研究では、株式会社ＡＺＥ製の”Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｌａｃｅ”という肺解析ｐｌｕｇ  ｉｎソフトを用いた。ここで、”Ｖｏｌｕｍｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”とは、Ｖｏｌｕｍｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ＣＴ値を横軸とし、データの中に含まれるボクセルであって、そのＣＴ値を有するボクセルの数を縦軸としたグラフ）と呼ばれるヒストグラムを作成し、そのヒストグラムから統計的な特徴量を計算することによって、解析を行う方法である。
【００１１】
先行研究で用いられた特徴量は、Ｃｏｎｔｒａｓｔ（ＣＮＴ）、Ｖａｒｉａｎｃｅ（ＶＡＲ）、Ｅｅｎｔｒｏｐｙ（ＥＰＹ）の３つである。
【００１２】
ここで、特徴量Ｃｏｎｓｔａｎｔ、特徴量Ｖａｒｉａｎｃｅ、特徴量Ｅｎｔｒｏｐｙは、それぞれ、（数１）、（数２）、（数３）によって求められる。
【００１３】
【数１】
2008200368.tif 000003
【００１４】
【数２】
2008200368.tif 000004
【００１５】
【数３】
2008200368.tif 000005
ここで、ｌはＣＴ値を示し、ｐ（ｌ）は頻度の総数で各ＣＴ値の頻度を割った値を示す。
【００１６】
特徴量Ｃｏｎｔｒａｓｔは、全体的な濃淡の比率を表し、ＣＴ値の偏りを表す指標として用いられる。特徴量Ｃｏｎｔｒａｓｔの値は、ヒストグラム分布がＣＴ値０より離れて偏っていればいるほど大きな値となる。
【００１７】
特徴量Ｖａｒｉａｎｃｅは、統計的には分散にあたり、ＣＴ値の分布の度合いを指標として用いられる。特徴量Ｖａｒｉａｎｃｅの値は、平均値から離れたＣＴ値の画素が多く存在すればするほど大きな値となる。
【００１８】
特徴量Ｅｎｔｒｏｐｙは、不確定性、乱雑さ、無秩序の度合いを表し、ＣＴ値のばらつきを表す指標として用いられる。特徴量Ｅｎｔｒｏｐｙの値は、多くのＣＴ値を持つ画素が存在していればいるほど、大きな値となる。
【００１９】
先行研究では、解析部位を病変部に限定した解析でのみ、３つの特徴量においてＵＩＰがＮＳＩＰに比べて有意に高いことが分かった。
【非特許文献１】特発性間質性肺炎診断と治療の手引き、編集  日本呼吸器学会びまん性肺疾患  診断・治療ガイドライン作成委員会、ＩＳＢＮ４−５２４−２３８１６−６、２００４年９月２０日発行
【非特許文献２】”Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｆｉｎｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｖａｒｉｏｕｓ  ｄｉｆｆｕｓｅ  ｌｕｎｇ  ｄｉｓｅａｓｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｖｏｌｕｍｅ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ａｎａｌｙｓｉｓ．”，Ｓｕｍｉｋａｗａ  Ｈ  ｅｔ  ａｌ．  Ｊ  Ｃｏｍｐｕｔ  Ａｓｓｉｓｔ  Ｔｏｍｏｇｒ．  ２００６  Ｍａｒ−Ａｐｒ；３０（２）：２４４−９．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
しかしながら、先行研究では、ＣＴ装置より得られたボリューム・データに対して観察者（例えば、放射線科医）が読影をし、手動で立方体をＲＯＩとして設定しているため、解析部位の選択に主観が含まれていた。このため、解析の度に解析部位が異なってしまい、解析結果に影響を及ぼすという問題点があった。
【００２１】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置およびプログラム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】
【００２２】
本発明の装置は、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置であって、ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出する手段と、該肺を表す画像を２値化することにより、該肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類する手段と、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算する手段と、該肺門部からのそれぞれの距離に対して、該それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算する手段と、該計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行する手段とを備え、これにより上記目的が達成される。
【００２３】
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合に基づいて、該間質性肺炎のタイプを判別する手段を含んでいてもよい。
【００２４】
前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合に基づいて、ＵＩＰとＮＳＩＰとを区別する手段を含んでいてもよい。
【００２５】
前記装置は、前記肺を表す画像を複数の立方体で近似する手段と、該複数の立方体のうち選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量を計算する手段とをさらに備え、前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合と該計算された特徴量とに基づいて、該間質性肺炎のタイプを判別する手段を含んでいてもよい。
【００２６】
前記装置は、前記肺を表す画像を複数の立方体で近似する手段と、該複数の立方体のうち選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量を計算する手段とをさらに備え、前記間質性肺炎の定量的評価を実行する手段は、前記計算された割合と該計算された特徴量とに基づいて、ＵＩＰとＮＳＩＰとを区別する手段を含んでいてもよい。
【００２７】
本発明のプログラムは、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する間質性肺炎定量化処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、該間質性肺炎定量化処理は、ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出するステップと、該肺を表す画像を２値化することにより、該肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類するステップと、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算するステップと、該肺門部からのそれぞれの距離に対して、該それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算するステップと、該計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行するステップとを包含し、これにより上記目的が達成される。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００３０】
図１は、本発明の実施の形態の間質性肺炎定量化システム１の構成の一例を示す。
【００３１】
間質性肺炎定量化システム１は、ＣＴ装置１０と、ＣＴ装置１０に接続されたコンピュータ２０と、コンピュータ２０に接続された表示装置３０とを含む。
【００３２】
ＣＴ装置１０は、３次元物体（例えば、人体の肺）のスライス画像を積層し、その積層されたスライス画像を複数のボクセルに分割することによって、３次元に配列された複数のボクセルを生成する。ＣＴ装置１０によって生成された複数のボクセルは、コンピュータ２０に出力される。
【００３３】
図１において、参照番号１２は、ＣＴ装置１０によって生成され、３次元に配列された複数のボクセルＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の集合（ＣＴ画像）を模式的に示す。ここで、ｉ＝１，２，・・・Ｌ；ｊ＝１，２，・・・Ｍ；ｋ＝１，２，・・・Ｎであり、Ｌ、Ｍ、Ｎは、それぞれ、１以上の任意の整数である。各Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）は、ＣＴ値を有している。ＣＴ値は、ＣＴ装置１０によってボクセル単位に計測された値であり、例えば、整数によって表される。ＣＴ装置１０としては、図１に示されるボクセルの集合１２を出力し得る任意のタイプのＣＴ装置を使用することができる。
【００３４】
コンピュータ２０は、ボクセルの集合１２に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する間質性肺炎定量化処理を実行する。コンピュータ２０としては、各種プログラムを実行するＣＰＵと各種データを格納するメモリとを含む任意のタイプのコンピュータを使用することができる。
【００３５】
表示装置３０は、コンピュータ２０によって実行された間質性肺炎定量化処理の結果を表示する。表示装置３０は、間質性肺炎定量化処理の結果として生成された画像を３次元的にカラーで表示することが可能な表示装置であることが好ましい。表示装置３０は、例えば、液晶表示装置であってもよいし、ＣＲＴ表示装置であってもよい。
【００３６】
図２は、コンピュータ２０の構成の一例を示す。
【００３７】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、入力インターフェース部２３と、出力インターフェース部２４と、ユーザインターフェース部２５と、バス２６とを含む。
【００３８】
ＣＰＵ２１は、プログラムを実行する。そのプログラムは、例えば、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する間質性肺炎定量化処理をコンピュータ２０に実行させるプログラムである。そのプログラムやそのプログラムの実行に必要なデータは、例えば、メモリ２２に格納されている。そのプログラムがどのような態様でメモリ２２に格納されているかは問わない。例えば、メモリ２２が書き換え可能なメモリである場合には、コンピュータ２０の外部からそのプログラムをインストールすることにより、そのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。あるいは、メモリ２２が書き換え不可能なメモリ（読み出し専用メモリ）である場合には、メモリ２２に固定する（焼き付ける）形式でそのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。
【００３９】
入力インターフェース部２３は、ＣＴ装置１０からＣＴ画像を受け取るための入力インターフェースとして機能する。
【００４０】
出力インターフェース部２４は、間質性肺炎定量化処理の結果を表示装置３０に出力するための出力インターフェースとして機能する。
【００４１】
ユーザインターフェース部２５は、ユーザとのインターフェースとして機能する。ユーザインターフェース部２５には、例えば、マウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスが接続されている。
【００４２】
バス２６は、コンピュータ２０内の構成要素２１〜２５を相互に接続するために使用される。
【００４３】
図３は、間質性肺炎定量化処理の手順の一例を示す。このような間質性肺炎定量化処理は、例えば、プログラムの形式で実現され得る。そのようなプログラムは、例えば、ＣＰＵ２１によって実行される。
【００４４】
ステップ３０１：ＣＴ画像が取得される。ＣＴ画像に含まれる複数のボクセルのそれぞれはＣＴ値を有している。このようなＣＴ画像の取得は、例えば、ＣＰＵ２１が入力インターフェース部２３を介してＣＴ装置１０から出力されたＣＴ画像を受け取ることによって達成される。しかし、ＣＴ画像を取得する態様は、これに限定されない。コンピュータ２０は、任意の態様でＣＴ画像を取得し得る。例えば、コンピュータ２０は、磁気ディスクなどの記録媒体に記録されたＣＴ画像を読み出すことによってＣＴ画像を取得してもよいし、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴ画像のうちの一部（例えば、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴ画像のうちユーザによって選択されたもの）を取得するようにしてもよい。
【００４５】
ステップ３０２：左右の肺を分ける面を手動で設定するためのインタフェースがユーザに提供される。
【００４６】
図４は、ユーザによって手動で設定された左右の肺を分ける面を表示装置３０に表示した例を示す。
【００４７】
ステップ３０３：肺門部を手動で設定するためのインタフェースがユーザに提供される。肺門部が設定されることにより、頭尾・腹背に４分割するための基準の面が設定される。
【００４８】
図５は、ユーザによって手動で設定された頭尾・腹背に４分割するための基準の面を表示装置３０に表示した例を示す。
【００４９】
ステップ３０４：肺の下葉の最も下の部分を手動で設定するためのインタフェースがユーザに提供される。
【００５０】
図６は、ユーザによって手動で設定された肺の下葉の最も下の部分を表示装置３０に表示した例を示す。
【００５１】
ステップ３０５：ＣＴ画像から肺を表す画像が抽出される。ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出することは、例えば、所定のしきい値を設定することによって達成される。
【００５２】
ステップ３０６：肺を表す画像が２値化される。肺を表す画像の２値化は、例えば、所定のしきい値を設定することにより、肺を表す画像を正常なＣＴ値を有する部分（正常なＣＴ値を有するボクセルの集合）と異常なＣＴ値を有する部分（異常なＣＴ値を有するボクセルの集合）とに分類することによって達成される。
【００５３】
図７は、肺を表す画像を２値化したものを表示装置３０に表示した例を示す。
【００５４】
ここで、間質性肺炎定量化処理は、病変部分のＲＯＩを決定するための処理（ステップ３０７〜ステップ３１０）と、病変部分の分布を把握するための処理（ステップ３１１〜ステップ３１２）とに分かれる。
【００５５】
ステップ３０７：肺を表す画像が複数の立方体で近似される。複数の立方体のそれぞれは、所定の大きさ（例えば、２０ピクセル×２０ピクセル×２０ピクセル）を有している。
【００５６】
図８は、肺を表す画像を複数の立方体で近似したものを表示装置３０に表示した例を示す。
【００５７】
ステップ３０８：各立方体において異常なＣＴ値を有するボクセルの割合が計算される。このような割合は、例えば、立方体に含まれるボクセルのうち異常なＣＴ値を有するボクセルの数を立方体に含まれるボクセルの総数で割り算することによって求められる。
【００５８】
ステップ３０９：所定の数の立方体が選択される。所定の数の立方体の選択は、例えば、ステップ３０８において計算された割合が高いものから順に複数の立方体を並び替え、その割合が最も高い数個の立方体を除いて、割合が高いものから所定の数（例えば、数個）の立方体を選択することによって達成される。ここで、その割合が最も高い数個の立方体を除く理由は、それらの立方体には病変が非常に強く現れている可能性があることから、それらの立方体をＵＩＰとＮＳＩＰとを鑑別するために用いることは適切でないと考えられるからである。
【００５９】
ステップ３１０：ステップ３０９において選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量が計算される。ステップ３１０において計算される特徴量は、Ｃｏｎｔｒａｓｔ（ＣＮＴ）、Ｖａｒｉａｎｃｅ（ＶＡＲ）、Ｅｅｎｔｒｏｐｙ（ＥＰＹ）、歪度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）、尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）の５つである。歪度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）とは、データが平均の回りに対称に分布していない度合いを示す尺度をいい、尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）とは、データが平均の回りに集中している度合いを示す尺度をいう。
【００６０】
特徴量歪度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）、特徴量尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）は、それぞれ、（数４）、（数５）によって求められる。
【００６１】
【数４】
2008200368.tif 000006
【００６２】
【数５】
2008200368.tif 000007
ここで、μは平均を示し、σは分散を示す。
【００６３】
特徴量歪度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）、特徴量尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）については、Ａｌａｎ  Ｃ．  Ｂｅｓｔ，  ＭＳ  Ａｎｎｅ  Ｍ．  Ｌｙｎｃｈ，  ＭＤ，  ＭＳＰＨ  Ｃａｒｍｅｎ  Ｍ．  Ｂｏｚｉｃ，  ＭＤ  ；Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ＣＴ  Ｉｎｄｅｘｅｓ  ｉｎ  Ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃ  Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ｆｉｂｒｏｓｉｓ：  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｗｉｔｈ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃ  Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ；  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  ２００３；  ２２８：４０７−４１４の記載を本願明細書において援用する。
【００６４】
ステップ３１１：ステップ３０３において設定された肺門部と、ステップ３０４において設定された肺の下葉の最も下の部分との距離が計算される。このような距離は、例えば、肺門部の点（座標）と肺の下葉の最も下の部分の点（座標）とから計算され得る。
【００６５】
ステップ３１２：肺門部からのそれぞれの距離に対して、そのそれぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合が計算される。このような割合の計算は、例えば、肺門部の点を中心とする複数の同心球を生成し（ここで、複数の同心球の直径は、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離（長さ）の所定の間隔（例えば、１０％間隔）である）、互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に含まれる複数のボクセルのうち異常なＣＴ値を有するボクセルの数をカウントし、その領域内において異常なＣＴ値を有するとしてカウントされたボクセルの数をその領域内に含まれるボクセルの総数で割り算することによって求められる。頭尾・腹背の４つの領域に分けて異常／正常が求められる。このとき反対側の肺をカウントしないように、ステップ３０２において設定した左右の肺を分ける面が用いられる。
【００６６】
図９は、肺門部の点を中心とする複数の同心球を表示装置３０に表示した例を示す。
【００６７】
このように、ＣＰＵ２１が上述した間質性肺炎定量化処理を実現するプログラムを実行することにより、コンピュータ２０は、ＣＴ画像から肺を表す画像を抽出する手段と、肺を表す画像を２値化することにより、肺を表す画像を正常なＣＴ値を有するボクセルの集合と異常なＣＴ値を有するボクセルの集合とに分類する手段と、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離を計算する手段と、肺門部からのそれぞれの距離に対して、それぞれの距離に対応する互いに隣接する２つの同心球に囲まれた領域内に存在する異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を計算する手段と、計算された割合に基づいて、間質性肺炎の定量的評価を実行する手段とを備えた装置（すなわち、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置）として機能する。コンピュータ２０は、上記手段に加えて、肺を表す画像を複数の立方体で近似する手段と、複数の立方体のうち選択された所定の数の立方体のそれぞれについて、特徴量を計算する手段とをさらに備えた装置（すなわち、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置）として機能してもよい。この場合には、間質性肺炎の定量的評価は、計算された割合と計算された特徴量とに基づいて行われてもよい。
【００６８】
なお、図３に示される各ステップの機能は、ソフトウェア（例えば、プログラム）によって実現されることに限定されない。図３に示される各ステップの機能をハードウェア（例えば、回路、ボード、半導体チップ）によって実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現してもよい。
【００６９】
このようにして、病変部分のＲＯＩを決定するための処理（ステップ３０７〜ステップ３１０）により、その処理結果として５つの特徴量を得ることができ、病変部分の分布を把握するための処理（ステップ３１１〜ステップ３１２）により、その処理結果として分布ヒストグラムを得ることができる。分布ヒストグラムは、肺門部からの相対的な距離（例えば、肺門部と肺の下葉の最も下の部分との距離（長さ）の１０％間隔）を横軸とし、異常なＣＴ値を有するボクセルの割合を縦軸とするヒストグラムである。
【００７０】
図１０は、分布ヒストグラムの一例を示す。
【００７１】
この分布ヒストグラムにより、特発性間質性肺炎のタイプを判別することができる。また、分布ヒストグラムに特徴量を加えることによって、特発性間質性肺炎のタイプをさらに正確に判別することが可能になる。例えば、この分布ヒストグラムにより、ＵＩＰとＮＳＩＰとをおおまかに区別することができる。また、分布ヒストグラムに特徴量を加えることによって、ＵＩＰとＮＳＩＰとをさらに正確に区別することが可能になる。
【００７２】
例えば、下方背側で一番外側にｅｎｔｒｏｐｙが増加したＲＯＩが分布する場合には、特発性間質性肺炎のタイプが「ＵＩＰ」であると判別してもよい。
【００７３】
例えば、下方で肺門から扇刑にｃｏｎｔｒａｓｔが低下し、ｅｎｔｒｏｐｙは正常なＲＩＯが分布する場合には、特発性間質性肺炎のタイプが「ＮＳＩＰ」であると判別してもよい。
【００７４】
例えば、前後上下にかかわらず、一番外側のＲＯＩで高度にｃｏｎｔｒａｓｔ低下する場合には、特発性間質性肺炎のタイプが「ＣＯＰ」であると判別してもよい。
【００７５】
例えば、下方背側で一番外側にｃｏｎｔｒａｓｔが低下し、ｅｎｔｒｏｐｙは正常なＲＯＩが分布する場合には、特発性間質性肺炎のタイプが「ＤＩＰ」であると判別してもよい。
【００７６】
５つの特徴量は、例えば、Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ  Ｕ  ｔｅｓｔなどを用いて検定を行うことができる。分布ヒストグラムについても、比率の検定や適合度の検定で標準の分布と比較することができる。
【００７７】
このように、図３に示される間質性肺炎定量化処理によれば、病変部分のＲＯＩを自動的に決定するとともに、肺全体の中での解析結果の分布を把握することが可能になる。これにより、より客観的なＶｏｌｕｍｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ａｎａｌｙｓｉｓを行うことが可能になる。このことは、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する（特に、間質性肺炎のタイプを自動的に分類する）のに役立つ。また、肺全体の中での解析結果の分布を把握することができることにより、通常、肺の上部に現れる結核などの疾患と下方に現れる間質性肺炎とを区別することも可能になる。このことは、治療前後の効果判定にも利用することができる。
【００７８】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、間質性肺炎の定量的評価を自動的に実行する装置およびプログラム等を提供するものとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施の形態の間質性肺炎定量化システム１の構成の一例を示す図
【図２】コンピュータ２０の構成の一例を示す図
【図３】間質性肺炎定量化処理の手順の一例を示す図
【図４】ユーザによって手動で設定された左右の肺を分ける面を表示装置３０に表示した例を示す図
【図５】ユーザによって手動で設定された頭尾・腹背に４分割するための基準の面を表示装置３０に表示した例を示す図
【図６】ユーザによって手動で設定された肺の下葉の最も下の部分を表示装置３０に表示した例を示す図
【図７】肺を表す画像を２値化したものを表示装置３０に表示した例を示す図
【図８】肺を表す画像を複数の立方体で近似したものを表示装置３０に表示した例を示す図
【図９】肺門部の点を中心とする複数の同心球を表示装置３０に表示した例を示す図
【図１０】分布ヒストグラムの一例を示す図
【符号の説明】
【００８１】
１  間質性肺炎定量化システム
１０  ＣＴ装置
１２  ボクセルの集合
２０  コンピュータ
３０  表示装置
【図１】
2008200368.tif 000008
【図２】
2008200368.tif 000009
【図３】
2008200368.tif 000010
【図４】
2008200368.tif 000011
【図５】
2008200368.tif 000012
【図６】
2008200368.tif 000013
【図７】
2008200368.tif 000014
【図８】
2008200368.tif 000015
【図９】
2008200368.tif 000016
【図１０】
2008200368.tif 000017