(57)【要約】【課題】診断精度を向上させることができる医療診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】付加情報算出部１６を備え、この付加情報算出部１６は、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報（補正後のＳＵＶや存在確率）を求める。この付加情報は、第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値に基づいて求められるものであるので、診断医が個別に診断材料としていた各測定値を相互に融合して付加情報として、各測定値のみならず付加情報にも基づいて医療診断を行うことで、診断精度を向上させることができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療診断装置であって、形態画像診断から得られた生体形態画像および機能画像診断から得られた生体機能画像の少なくとも１つの画像から定量的に測定して測定値を得る第１測定手段と、生体基本情報および生化学情報の少なくとも１つの情報から定量的に測定して測定値を得る第２測定手段と、前記第１測定手段で定量的に測定された測定値および前記第２測定手段で定量的に測定された測定値を複数に出力する出力手段を備えるとともに、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報を求める付加情報算出手段とを備え、その付加情報は、第１測定手段で定量的に測定された測定値および第２測定手段で定量的に測定された測定値に基づいて求められ、各測定値および付加情報に基づいて医療診断を行うことを特徴とする医療診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医療診断装置において、前記出力手段は前記付加情報を新たに出力することを特徴とする医療診断装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の医療診断装置において、前記出力手段は表示出力する表示手段であることを特徴とする医療診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医療診断を行う医療診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療診断装置として全身スクリーニング検査がある。全身スクリーニング検査の方法として、主に形態画像診断、機能画像診断または生化学検査などがある。形態画像診断として例えばＸ線ＣＴ(Computed Tomography)やＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)や超音波などがある。機能画像診断としてＰＥＴ(Positron Emission Tomography)やＳＰＥＣＴ(Single Photon Emission CT)などがある（例えば、特許文献１参照）。生化学検査として、例えば腫瘍マーカー検査などがある（例えば、特許文献２、非特許文献１−４参照）。形態画像診断は、主に外部からＸ線や磁場や超音波を照射して被検体（例えば人体）との反応を捕らえて画像化・定量化するものである。機能画像診断は、主に被検体の内部から放射されたものを外部で捕らえて画像化・定量化するものである。生化学検査は、尿や血清中に含まれる生体内の生物学的変化を数値化・定量化するものである。
【０００３】
上述した診断や検査を用いた癌検診の一例として、先ず、負担の少ない腫瘍マーカー検査を行い、腫瘍マーカー検査の結果から癌の疑いが高い人に対して機能診断や形態診断を行うことがある。また、非特許文献２に記載されているように人間ドックなどではこれらを全て行うケースもあり、さらに生化学検査をすることもある。ここで腫瘍マーカーとは、生化学検査の指標であるバイオマーカーで、主に腫瘍に特異なものをいう。臨床検査の場では、主に、採取した血液を自動分析装置にかけ、目的の腫瘍マーカーについて検査する。
【０００４】
また、上述した診断や検査を用いた治療効果判定の一例として、癌治療後でＰＥＴやＣＴでは見つからなかったが、一旦下がった腫瘍マーカー値が再び上昇した場合には、癌の転移を疑って抗がん剤治療を行うことがある。
【０００５】
このように、癌の全身スクリーニング検診や治療効果判定においては単独の検査手段で行うことよりも、非特許文献１，２，４に記載されているように複数の検査手段を用いて診断を行うことの方が一般的である。特に、腫瘍マーカーの場合には、腫瘍マーカー値は個体差に応じて変わり、体調や睡眠や食事のタイミング、たばこや別の病気でも変動するので、腫瘍マーカー単独で行われずに、他のＰＥＴやＣＴと組み合わせて診断を行う。
【０００６】
また、癌組織を含む関心領域を経時的に撮影して癌組織を含んだ画像を取得して、その画像中の癌組織のバイオマーカーを識別して、さらに定量的測定値を得ることで、癌および癌の時間的変化を定量的に評価する技術もある（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平０７−１１３８７３号公報
【特許文献２】国際公開第ＷＯ０１／０２０３３３号パンフレット
【特許文献３】特表２００５−５１６６４３号公報
【非特許文献１】“腫瘍マーカー”、[online]、２００６年３月１０日、国立がんセンター、インターネット< URL : http://www.ncc.go.jp/jp/ncc-cis/pub/diagnosis/010601.html>
【非特許文献２】“関西メディカルネット：ＰＥＴを含むがん検診・総合人間ドックの検査内容”、[online]、株式会社  関西メディカルネット、インターネット< URL : http://www.k-medicalnet.co.jp/pet/petcourse/index.html>
【非特許文献３】丹野  正敏、“腫瘍マーカーリスト”、[online]、丹野クリニック、インターネット< URL : http://tanno-holistic-medicine-japan.com/html2/mark.html>
【非特許文献４】“がんの検査：腫瘍マーカー検査”、[online]、白山通りクリニック、インターネット< URL : http://www.hakusan-s.jp/kensa/syuyou/>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した診断や検査には一長一短があり、特に、早期癌の発見や治療効果判定には上述したように複数の診断や検査を組み合わせて行う必要がある。特に、生化学検査の定量値は、他の診断や検査と独立に比較して評価されて、その評価に基づいて診断されている。すなわち、各検査で診断材料を個別に取得して、診断医は独自に判断して評価している。その理由は、形態診断で得られた定量値は時間に対してあまり急変しないが、機能診断や生化学検査で得られた定量値は、上述したように、体調や睡眠や食事のタイミング、たばこや別の病気でも変動する値であるので、時間変化の大きい、形態診断と機能診断または生化学検査との両者の定量値の相関性や信頼性は時間の経過とともに失われてしまうからである。
【０００８】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、診断精度を向上させることができる医療診断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】
【０００９】
発明者は、上記の問題を解決するために鋭意研究した結果、次のような知見を得た。
すなわち、ＣＴ用の断層画像や吸収補正データに代表される生体形態画像またはＰＥＴ用の断層画像やＰＥＴ用の投影データに代表される生体機能画像と、体脂肪率や血糖値に代表される生体基本情報または腫瘍マーカー値に代表される生化学情報との相関性や信頼性が時間の経過とともに失われるので、両者間で相互に融合していなかったが、敢えて融合してみた。融合によって得られる情報を付加情報としたときに、その付加情報も、相関性や信頼性は時間の経過とともに失われるものの、形態画像診断または機能画像診断と、生体基本情報を得るための検査または生化学情報を得るための生化学検査との間の時間差が少なければ、付加情報の相関性や信頼性は損なわれにくい。してみれば、両者間で積極的に融合して付加情報を求めれば、その付加情報に基づいて診断精度を向上させることができるという知見を得た。
【００１０】
このような知見に基づくこの発明は、次のような構成をとる。
すなわち、請求項１に記載の発明は、医療診断装置であって、形態画像診断から得られた生体形態画像および機能画像診断から得られた生体機能画像の少なくとも１つの画像から定量的に測定して測定値を得る第１測定手段と、生体基本情報および生化学情報の少なくとも１つの情報から定量的に測定して測定値を得る第２測定手段と、前記第１測定手段で定量的に測定された測定値および前記第２測定手段で定量的に測定された測定値を複数に出力する出力手段を備えるとともに、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報を求める付加情報算出手段とを備え、その付加情報は、第１測定手段で定量的に測定された測定値および第２測定手段で定量的に測定された測定値に基づいて求められ、各測定値および付加情報に基づいて医療診断を行うことを特徴とするものである。
【００１１】
［作用・効果］請求項１に記載の発明によれば、第１測定手段と第２測定手段と出力手段とを備えている。第１測定手段は、形態画像診断から得られた生体形態画像および機能画像診断から得られた生体機能画像の少なくとも１つの画像から定量的に測定して測定値を得る。第２測定手段は、生体基本情報および生化学情報の少なくとも１つの情報から定量的に測定して測定値を得る。出力手段は、第１測定手段で定量的に測定された測定値および第２測定手段で定量的に測定された測定値を複数に出力する。これらの各測定値を出力することで医療診断の閲覧に供する。さらに、付加情報算出手段を備え、この付加情報算出手段は、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報を求める。この付加情報は、第１測定手段で定量的に測定された測定値および第２測定手段で定量的に測定された測定値に基づいて求められるものであるので、診断医が個別に診断材料としていた各測定値を相互に融合して付加情報として、各測定値のみならず付加情報にも基づいて医療診断を行うことで、診断精度を向上させることができる。
【００１２】
上述した発明において、上述した出力手段は、付加情報を新たに出力するのが好ましい（請求項２に記載の発明）。付加情報を新たに出力することで、より精密な医療診断の閲覧に供することができる。
【００１３】
上述したこれらの発明において、出力手段は、モニタに代表される、表示出力する表示手段であってもよいし（請求項３に記載の発明）、プリンタに代表される、印刷出力する印刷手段であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
この発明に係る医療診断装置によれば、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報を求める付加情報算出手段を備え、この付加情報は、第１測定手段で定量的に測定された測定値および第２測定手段で定量的に測定された測定値に基づいて求められるものであるので、診断医が個別に診断材料としていた各測定値を相互に融合して付加情報として、各測定値のみならず付加情報にも基づいて医療診断を行うことで、診断精度を向上させることができる。
【実施例】
【００１５】
以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。
図１は、実施例に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。なお、本実施例では、医療診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明し、ＰＥＴ装置の外部から、形態画像診断から得られた生体形態画像、生体基本情報および生化学情報をＰＥＴ装置に転送して、ＰＥＴ装置のコントローラ７で医療診断を行う。また、本実施例では、形態画像診断としてＸ線ＣＴを例に採って説明するとともに、生化学検査として腫瘍マーカー検査を例に採って説明し、生体基本情報として体脂肪率を例に採って説明する。したがって、ＰＥＴ装置からみた外部装置としては、Ｘ線ＣＴ装置や腫瘍マーカーを検査する自動分析装置となる。
【００１６】
本実施例に係るＰＥＴ装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１を備えている。この天板１は、上下に昇降移動、被検体Ｍの体軸Ｚに沿って平行移動するように構成されている。このように構成することで、天板１に載置された被検体Ｍは、後述するガントリ２の開口部２ａを通って、頭部から順に腹部、足部へと走査されて、被検体Ｍの投影データや断層画像といった生体機能画像を得る。
【００１７】
天板１の他に、本実施例に係るＰＥＴ装置は、開口部２ａを有したガントリ２と、互いに近接配置された複数個のシンチレータブロック３ａと複数個のフォトマルチプライヤ３ｂとを備えている。図１（ｂ）に示すように、シンチレータブロック３ａおよびフォトマルチプライヤ３ｂは、被検体Ｍの体軸Ｚ周りを取り囲むようにしてリング状に配置されており、ガントリ２内に埋設されている。フォトマルチプライヤ３ｂは、シンチレータブロック３ａよりも外側に配設されている。シンチレータブロック３ａの具体的な配置としては、例えば、被検体Ｍの体軸Ｚと平行な方向にはシンチレータブロック３ａが２個並び、被検体Ｍの体軸Ｚ周りにはシンチレータブロック３ａが多数個並ぶ形態が挙げられる。シンチレータブロック３ａおよびフォトマルチプライヤ３ｂで後述する投影データ（『エミッションデータ』とも呼ばれる）用のγ線検出器３を構成する。
【００１８】
また、本実施例では、点線源４と後述する吸収補正データ（『トランスミッションデータ』とも呼ばれる）用のγ線検出器５を備えている。吸収補正データ用のγ線検出器５は、投影データ用のγ線検出器３と同様にシンチレータブロックとフォトマルチプライヤとで構成されている。点線源４は、被検体Ｍに投与する放射性薬剤、すなわち放射性同位元素（ＲＩ）と同種の放射線（本実施例ではγ線）を照射させる線源であって、被検体Ｍの外部に配設されている。本実施例では、ガントリ２内に埋設されている。点線源４は被検体Ｍの体軸Ｚ周りに回転する。
【００１９】
その他にも、本実施例に係るＰＥＴ装置は、天板駆動部６とコントローラ７と入力部８と出力部９と投影データ導出部１０と吸収補正データ導出部１１と吸収補正部１２と再構成部１３と第１測定部１４と第２測定部１５と付加情報算出部１６とメモリ１７とケーブル１８とを備えている。
【００２０】
コントローラ７は、本実施例に係るＰＥＴ装置を構成する各部分を統括制御する。コントローラ７は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。
【００２１】
入力部８は、オペレータが入力したデータや命令をコントローラ７に送り込む。入力部８は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。出力部９はモニタなどに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。出力部９は、この発明における出力手段に相当し、特にモニタは表示手段に相当する。
【００２２】
メモリ部１７は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体で構成されている。本実施例では、投影データ導出部１０や再構成部１３で処理された生体機能画像や、吸収補正データ導出部１１で求められた吸収補正データや、ケーブル１８を介して外部から転送されてきたＣＴ用の断層画像や腫瘍マーカー値や体脂肪率や、第１測定部１４で求められた関心領域ＲＯＩ(Region Of Interest)内でのＳＵＶ(Standardized Uptake Value)の分散や平均や、第２測定部１５で求められた陽性パラメータや腫瘍の存在確率や、付加情報算出部１６で求められた補正後の存在確率についてはＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。ＲＯＭには、各種のＰＥＴでの核医学診断を含めて医療診断を行うためのプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをコントローラ７が実行することでそのプログラムに応じた医療診断をそれぞれ行う。
【００２３】
本実施例では、メモリ部１７は、投影データ導出部１０や再構成部１３で処理された生体機能画像を一旦記憶するＰＥＴ用データメモリ部１７ａと、ケーブル１８を介して外部から転送されてきたＣＴ用の断層画像を一旦記憶するＣＴ用データメモリ部１７ｂと、ケーブル１８を介して外部から転送されてきた腫瘍マーカー値や体脂肪率を一旦記憶する生体／生化学情報メモリ部１７ｃと、第１測定部１４で求められたＲＯＩ内のＳＵＶの分散や平均を一旦記憶する第１測定値メモリ部１７ｄと、第２測定部１５で求められた陽性パラメータや腫瘍の存在確率を一旦記憶する第２測定値メモリ部１７ｅと、付加情報算出部１６で求められた補正後の存在確率を一旦記憶する付加情報メモリ部１７ｆとを備えている（図２を参照）。
【００２４】
投影データ導出部１０と吸収補正データ導出部１１と吸収補正部１２と再構成部１３と第１測定部１４と第２測定部１５と付加情報算出部１６とは、例えば上述したメモリ部１７などに代表される記憶媒体のＲＯＭに記憶されたプログラムあるいは入力部８などに代表されるポインティングデバイスで入力された命令をコントローラ７が実行することで実現される。
【００２５】
放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をシンチレータブロック３ａが光に変換して、変換されたその光をフォトマルチプライヤ３ｂが光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として投影データ導出部１０に送り込む。
【００２６】
具体的には、被検体Ｍに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のＲＩのポジトロンが消滅することにより、２本のγ線が発生する。投影データ導出部１０は、シンチレータブロック３ａの位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、被検体Ｍを挟んで互いに対向位置にある２つのシンチレータブロック３ａでγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一方のシンチレータブロック３ａのみにγ線が入射したときには、投影データ導出部１０は、ポジトロンの消滅により生じたγ線ではなくノイズとして扱い、そのときに送り込まれた画像情報もノイズと判定してそれを棄却する。
【００２７】
投影データ導出部１０に送り込まれた画像情報を投影データとして、吸収補正部１２に送り込む。吸収補正部１２に送り込まれた投影データに、吸収補正データ導出部１１から吸収補正部１２に送り込まれた吸収補正データ（トランスミッションデータ）を作用させて、被検体Ｍの体内でのγ線の吸収を考慮した投影データに補正する。
【００２８】
なお、点線源４が被検体Ｍの体軸Ｚの周りを回転しながら被検体Ｍに向けてγ線を照射し、照射されたγ線を吸収補正データ用のγ線検出器５のシンチレータブロック（図示省略）が光に変換して、変換されたその光をγ線検出器５のフォトマルチプライヤ（図示省略）が光電変換して電気信号に出力する。その電気信号を画像情報（画素）として吸収補正データ導出部１１に送り込む。
【００２９】
吸収補正データ導出部１１に送り込まれた画像情報に基づいて吸収補正データを求める。吸収補正データ導出部１１は、γ線またはＸ線の吸収係数とエネルギーとの関係を表す演算を利用することで、ＣＴ用の投影データ、すなわちＸ線吸収係数の分布データをγ線吸収係数の分布データに変換して、γ線吸収係数の分布データを吸収補正データとして求める。導出された吸収補正データは上述した吸収補正部１２に送られる。
【００３０】
補正後の投影データを再構成部１３に送り込む。再構成部１３がその投影データを再構成して、被検体Ｍの体内でのγ線の吸収を考慮した断層画像を求める。このように、吸収補正部１２、再構成部１３を備えることで、吸収補正データに基づいて投影データを補正するとともに、断層画像を補正する。補正された断層画像を、コントローラ７を介して出力部９や第１測定部１４や第２測定部１５や付加情報算出部１６やメモリ部１７などに送り込む。
【００３１】
次に、第１測定部１４や第２測定部１５や付加情報算出部１６、それらに関するデータの流れについて、図２を参照して説明する。図２は、第１測定部１４や第２測定部１５や付加情報算出部１６、それらに関するデータの流れを模式的に示したブロック図である。
【００３２】
投影データ導出部１０（図１を参照）や再構成部１３で処理された生体機能画像をＰＥＴ用データメモリ部１７ａに書き込んで一旦記憶する。また、ケーブル１８を介して外部から転送されてきたＣＴ用の断層画像をＣＴ用データメモリ部１７ｂに書き込んで一旦記憶する。ＰＥＴ用データメモリ部１７ａから生体機能画像を適宜読み出すとともに、ＣＴ用データメモリ部１７ｂからＣＴ用の断層画像に代表される生体形態画像を適宜読み出して、その生体機能画像や生体形態画像から定量的に測定して第１測定部１４は測定値を得る。本実施例では、第１測定部１４は測定値としてＲＯＩ内のＳＵＶの分散や平均を求める。
【００３３】
一方、ケーブル１８を介して外部から転送されてきた腫瘍マーカー値や体脂肪率を生体／生化学情報メモリ部１７ｃに書き込んで一旦記憶する。生体／生化学情報メモリ部１７ｃから腫瘍マーカー値に代表される生化学情報や体脂肪率に代表される生体基本情報を適宜読み出して、生体基本情報や生化学情報から定量的に測定して第２測定部１５は測定値を得る。本実施例では、第２測定部１５は測定値として陽性パラメータや腫瘍の存在確率を求める。
【００３４】
第１測定部１４で求められたＲＯＩ内のＳＵＶの分散や平均を第１測定値メモリ部１７ｄに書き込んで一旦記憶する。また、第２測定部１５で求められた陽性パラメータや腫瘍の存在確率を第２測定値メモリ部１７ｅに書き込んで一旦記憶する。第１測定値メモリ部１７ｄからＲＯＩ内のＳＵＶの分散を適宜読み出すとともに、第２測定値メモリ部１７ｅから腫瘍の存在確率を適宜読み出して、第１測定部１４で定量的に測定されたＲＯＩ内のＳＵＶの分散および第２測定部１５で定量的に測定された腫瘍の存在確率に基づいて、付加情報算出部１６は分散によって存在確率を補正することで、補正後の存在確率を求める。
【００３５】
付加情報算出部１６で求められた補正後の存在確率を付加情報メモリ部１７ｆに書き込んで一旦記憶する。このように、第１測定部１４は、この発明における第１測定手段に相当し、第２測定部１５は、この発明における第２測定手段に相当し、付加情報算出部１６は、この発明における付加情報算出手段に相当する。
【００３６】
次に、医療診断の具体的な流れについて、図３を参照して説明するとともに、医療診断に関係する各値について、図４〜図７を参照して説明する。図３は、実施例に係る一連の医療診断の流れを示すフローチャートであり、図４は、陽性パラメータを求めるための一覧であり、図５は、腫瘍名（悪性疾患）と腫瘍マーカー名と期待陽性率との一覧であり、図６は、腫瘍名（悪性疾患）ごとの腫瘍の存在確率を求めるための一覧であり、図７は、体脂肪率とＳＵＶ補正係数との関係を示した図である。
【００３７】
（ステップＳ１）腫瘍マーカー値に基づいて腫瘍の存在確率を算出
ケーブル１８を介して外部から転送されてきた腫瘍マーカー値を生体／生化学情報メモリ部１７ｃに書き込んで一旦記憶し、生体／生化学情報メモリ部１７ｃから適宜読み出す。その腫瘍マーカー値に基づいて、第２測定部１５は定量的に測定して陽性パラメータを求めて、さらに腫瘍の存在確率を求める。
【００３８】
具体的には、図４に示すように、腫瘍マーカーごとに測定値（腫瘍マーカー値）、基準値を一覧にして並べて、腫瘍マーカーごとに腫瘍マーカー値および基準値に基づいて陽性パラメータを求める。
【００３９】
基準値は予め既知の値である。この陽性パラメータは多々の統計臨床データから得られるパラメータであり、腫瘍の部位に依存するパラメータである。以下では、ｙを腫瘍の部位（腫瘍名）、ｚを腫瘍マーカーの名前（腫瘍マーカー名）とし、この陽性パラメータをＲｙ（ｚ）とする。また説明の便宜上、ここでは陽性パラメータは腫瘍の部位によらず一意とし、図４では、その具体的な数値として０．５〜２．０の間で適当に割り当てている。
【００４０】
陽性パラメータが求まれば、図５に示すような腫瘍名（悪性疾患）ごとに一覧に並んだ腫瘍マーカー名と期待陽性率とに基づいて、腫瘍の部位（腫瘍名）ごとに存在し得る確率、すなわち腫瘍の存在確率を求める。なお、図５に示す一覧は、バイオテクノロジーの応用によって可能になった検査法によって予めわかっている。
【００４１】
具体的には、図６に示すように、腫瘍名（悪性疾患）ごとに腫瘍マーカーにおける各期待陽性率（図５も参照）と各陽性パラメータ（図４も参照）とを対応させて一覧にして、それら期待陽性率および陽性パラメータに基づいて腫瘍の存在確率を求める。
【００４２】
腫瘍マーカーにおける各期待陽性率をＱｙとし、期待陽性率Ｑｙ中のｙを腫瘍の部位（腫瘍名）とし、因子数をｎとし、因子数パラメータをＳ（ｎ）とし、腫瘍の存在確率をＰｙとする。また、上述したように、Ｒｙ（ｚ）を陽性パラメータとすると、腫瘍の存在確率Ｐｙは下記（１）式のように表される。
【００４３】
Ｐｙ＝（ΣＱｙ×Ｒｙ（ｚ））／Ｓ（ｋ）      …（１）
ただし、Σは１〜ｋまでの総和で、ｋは腫瘍マーカー名の種類数によって決定される。上記（１）式によって、例えば図６に示すように各腫瘍の存在確率Ｐｙをそれぞれ求めることができる。このように求められた腫瘍の陽性パラメータＲｙ（ｚ）や存在確率Ｐｙを第２測定値メモリ部１７ｅに書き込んで記憶することになる。
【００４４】
（ステップＳ２）生体機能画像においてＲＯＩをとる
その一方で、投影データ導出部１０（図１を参照）や再構成部１３で処理された生体機能画像をＰＥＴ用データメモリ部１７ａに書き込んで一旦記憶し、ＰＥＴ用データメモリ部１７ａから適宜読み出す。その生体機能画像に基づいて、第１測定部１４は定量的に測定して生体機能画像における関心領域ＲＯＩをとって、後述するステップＳ３のようにＲＯＩ内のＳＵＶの分散を求める。
【００４５】
なお、関心領域ＲＯＩについては、入力部８（図１を参照）で関心領域ＲＯＩを設定する座標を入力するなど手動で設定してもよいし、生体機能画像の画素値などに基づいてコントローラ７（図１を参照）などで関心領域ＲＯＩを区分けする領域を演算することで自動的に設定してもよい。
【００４６】
（ステップＳ３）生体機能画像に基づいてＲＯＩ内のＳＵＶの分散を算出
次に、関心領域ＲＯＩ内でのＳＵＶ(Standardized Uptake Value)の分散を求める。このときに平均も求まる。ここで、体内特定領域で実測された放射能濃度を（Ａ）とし、放射能の全身均一分布を過程したときの全身平均放射能濃度を（Ｂ）としたときに、ＳＵＶは下記（２）式のように表される。
【００４７】
ＳＵＶ＝Ａ／Ｂ                              …（２）
すなわち、ＳＵＶは体内特定領域における放射能集積倍率であって、上記（２）式のように（Ａ／Ｂ）のような比でＳＵＶを求めることができる。なお、上記（２）式中の（Ａ）は（組織放射線カウント［cps］／組織重量［g］）で表され、上記（２）式中の（Ｂ）は（投与放射線カウント［cps］／体重［g］）で表される。例えば、仮に体内に全く偏りがなく薬剤が投与されていればＳＵＶは「１」となり、また、ある臓器に薬剤が集積されていると、その臓器は「２」や「３」といった「１」よりも大きな数値になる。このように、ＳＵＶを用いることにより、癌の発生や転移などを客観的に判断することができる。
【００４８】
より具体的に、ＳＵＶについて説明すると、放射性薬剤の単位量当たりの放射能と、被検体Ｍに投与された放射性薬剤の全液量と、被検体Ｍの体重とに基づいて、放射性薬剤が被検体Ｍの全身に均一に分布すると仮定したときの全身平均放射能濃度を算出する。つまり、放射性薬剤の単位量当たりの放射能に放射性薬剤の全液量を乗算し、その乗算値を被検体Ｍの体重で除算することにより（すなわち、Ｂ：（投与放射線カウント［cps］／体重［g］））、全身平均放射能濃度を算出する。そして、生体機能画像として（ＰＥＴ用の）断層画像を関心領域ＲＯＩ内で以下のように用いてＳＵＶを求める。
【００４９】
すなわち、ＰＥＴ用の断層画像の１ピクセルに相当する放射能（組織放射能）を、１ピクセルに相当する組織重量（つまり、１ピクセルに相当する水の重量）で除算して、被検体Ｍの組織放射能濃度を算出する。そして、被検体Ｍの組織放射能濃度を全身平均放射能濃度で除算することにより、ＳＵＶを算出する。
【００５０】
このＳＵＶの分散は関心領域ＲＯＩ内では以下のように求めることができる。すなわち、ＲＯＩ内の分散をσとするとともに、ＲＯＩ内の平均をAvgとし、ＲＯＩ内の全ピクセル数をＮとすると、分散σは下記（３）式のように表される。
【００５１】
σ＝Σ（ＳＵＶ−Avg）２／（N−１）        …（３）
ただしＲＯＩ内の平均AvgはAvg＝Σ（ＳＵＶ／Ｎ）で表され、ＲＯＩ内のＳＵＶの相加平均である。ステップＳ２を経てステップＳ３で求められたＲＯＩ内の分散σや平均Avgを第１測定値メモリ部１７ｄに書き込んで記憶することになる。
【００５２】
なお、ＳＵＶを生体基本情報によって補正してもよい。この場合には、補正後のＳＵＶは、この発明における付加情報に相当する。したがって、付加情報算出部１６は、生体基本情報を用いてＳＵＶを補正することで補正後のＳＵＶを求めて、その補正後のＳＵＶを付加情報メモリ部１７ｃに書き込んで記憶することになる。
【００５３】
生体基本情報の一例として体脂肪率を例に採って説明する。なお、体脂肪率は以下のようにして求められる。すなわち、被検体Ｍの身長をＨとし、被検体Ｍの生体電気インピーダンスをＺとし、ａを性別・年齢に応じて予め決められた比例係数とし、Ｗを被検体Ｍの体重とし、被検体Ｍの除脂肪重量（脂肪以外の組織の重量）をＬＢＭとし、体脂肪率をＦＡＴとすると、除脂肪重量ＬＢＭは下記（４）式のように表されて、さらに体脂肪率ＦＡＴは下記（５）式のように表される。
【００５４】
ＬＢＭ＝ａ×Ｈ２／Ｚ                        …（４）
ＦＡＴ＝（Ｗ−ＬＢＭ）／Ｗ                  …（５）
ただし、ＦＡＴの単位は［％］である。上記（４）式によって除脂肪重量ＬＢＭを求めて、その除脂肪重量ＬＢＭを用いて上記（５）式によって体脂肪率ＦＡＴを求める。この体脂肪率ＦＡＴのデータを、ケーブル１８（図１を参照）を介して生体／生化学情報メモリ部１７ｃに書き込んで記憶して、体脂肪率ＦＡＴを読み出してＳＵＶの補正に用いればよい。
【００５５】
付加情報算出部１６は、この体脂肪率ＦＡＴを用いてＳＵＶを補正する。図７に示すようなＳＵＶ補正関数ｆ（ＦＡＴ）をメモリ部１７に予め記憶している。この補正関数ｆ（ＦＡＴ）に体脂肪率を代入することでＳＵＶ補正係数αを求める。そして、ＳＵＶに補正係数αを乗算することによりＳＵＶを補正する。
【００５６】
このような補正関数は、被検体モデルを想定・作成し、別途実験により最適化する。図７から明らかなように、補正係数は体脂肪率が中位（標準）では「１」であり、体脂肪率が低い場合は「１」よりも小さい数値になり、体脂肪率が高い場合は「１」よりも大きい数値になる。したがって、例えば肥満の被検体Ｍの場合、体脂肪の影響でＳＵＶが低めに算出されても、体脂肪率に応じた「１」よりも大きな補正係数をそのＳＵＶに乗じるので、低めに評価されたＳＵＶが適正に補正される。体脂肪率ＦＡＴを用いてＳＵＶを補正した場合には、その補正後のＳＵＶから上記（３）に代入して分散σを求めればよい。
【００５７】
（ステップＳ４）分散によって存在確率を補正
第１測定部１４で定量的に測定されたＲＯＩ内のＳＵＶの分散ρおよび第２測定部１５で定量的に測定された腫瘍の存在確率Ｐｙに基づいて、付加情報算出部１６は、以下のようにして分散σによって存在確率Ｐｙを補正する。分散σを用いて存在確率Ｐｙを補正する関数をｆ（σ）とし、その関数を存在確率Ｐｙに乗じることで補正を行う。
【００５８】
このように、補正後の存在確率は、この発明における付加情報に相当する。したがって、付加情報算出部１６は、分散σを用いて存在確率を補正することで補正後の存在確率を付加情報メモリ部１７ｃに書き込んで記憶することになる。
【００５９】
上述の構成を備えた本実施例に係るＰＥＴ装置によれば、第１測定部１４と第２測定部１５と出力部９とを備えている。第１測定部１４は、形態画像診断から得られた生体形態画像および機能画像診断から得られた生体機能画像の少なくとも１つの画像（本実施例では生体機能画像の一例としてＰＥＴ用の断層画像、吸収補正データは生体形態画像の一種）から定量的に測定して測定値（本実施例ではＲＯＩ内のＳＵＶの分散や平均）を得る。第２測定部１５は、生体基本情報および生化学情報の少なくとも１つの情報（本実施例では生体基本情報の一例として体脂肪率、生化学情報の一例として腫瘍マーカー値）から定量的に測定して測定値（本実施例では陽性パラメータや腫瘍の存在確率）を得る。出力部９（モニタなどに代表される表示部やプリンタなどに代表される印刷手段）は、第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値を複数に出力する（モニタの場合には表示出力、印刷の場合には印刷出力）。これらの各測定値を出力することで医療診断の閲覧に供する（例えば図８を参照）。
【００６０】
さらに、付加情報算出部１６を備え、この付加情報算出部１６は、画像および情報に対して付加的な情報である付加情報（本実施例では補正後のＳＵＶや存在確率）を求める。この付加情報は、第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値に基づいて求められるものであるので、診断医が個別に診断材料としていた各測定値を相互に融合して付加情報として、各測定値のみならず付加情報にも基づいて医療診断を行うことで、診断精度を向上させることができる。
【００６１】
図８は、医療診断のための出力表示の一態様である。乳頭部付近に関する各値をモニタ９ａに表示出力している。図８では、生体形態画像としてＣＴ用の断層画像をＰＥＴ用の断層画像に重ね合わせて重畳させている。したがって、第１測定部１４はＣＴ用の断層画像を定量的に測定してＣＴ値を求めている。
【００６２】
図８（ａ）の左領域９ＬにはＳＵＶ（図８（ａ）では「ＳＵＶ（ｍａｘ）」）やＣＴ値（図８（ａ）では「ＣＴ（ａｖｅ．）」）や血糖値や体脂肪率や腫瘍マーカー名（図８（ａ）では「ＳＬＸ」，「ＣＡ１９−９」，「ＰＳＡ」，「ＡＦＰ」，「ＳＣＣ」，「ＣＦＡ」，「サイログロブリン」）などを表示している。また、図８（ｂ）の右領域９ＲにはＣＴ用の断層画像をＰＥＴ用の断層画像に重ね合わせた画像を表示している。
【００６３】
出力部９（モニタなどに代表される表示部やプリンタなどに代表される印刷手段）は付加情報（本実施例では補正後のＳＵＶや存在確率）を新たに出力する（モニタの場合には表示出力、印刷の場合には印刷出力）のが好ましい。例えば、図８（ｂ）の左領域９Ｌには上述の重ね合わせた画像を表示している。図８（ｂ）の右領域９Ｒには付加情報（図８（ｂ）では悪性疾患ごとの補正後の存在確率）を表示している。このように付加情報を新たに出力することで、より精密な医療診断の閲覧に供することができる。
【００６４】
なお、出力部９は、モニタに代表される、表示出力する表示手段であってもよいし、プリンタに代表される、印刷出力する印刷手段であってもよい。
【００６５】
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
【００６６】
（１）上述した実施例では、医療診断装置として、ＰＥＴ装置を例に採って説明したが、この発明は、単一のγ線を検出して被検体の断層画像を再構成するＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT）装置などにも適用することができる。
【００６７】
（２）上述した実施例では、医療診断装置として、ＰＥＴ装置やＳＰＥＣＴ装置などに代表される核医学診断装置、すなわちＥＣＴ(Emission Computed Tomography)装置を例に採って説明したが、Ｘ線ＣＴ装置や腫瘍マーカーを検査する自動分析装置などにも適用することができる。Ｘ線ＣＴ装置に適用した場合には、Ｘ線ＣＴ装置から見た外部装置としては、ＰＥＴ装置や自動分析装置となり、自動分析装置に適用した場合には、自動分析装置から見た外部装置としては、ＰＥＴ装置やＸ線ＣＴ装置となる。
【００６８】
（３）上述した実施例では、ＰＥＴ装置などに代表される装置とＸ線ＣＴ装置や自動分析装置などに代表される外部装置とをケーブル１８（図１および図２を参照）で接続して、ケーブル１８を介して外部から転送されてきたデータをも用いて医療診断を行ったが、ＰＥＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置および自動分析装置などの複数の装置を１つに統合して医療診断装置として構成してもよい。また、ＰＥＴ装置も外部装置として、医療診断を行う装置を独立して設けて、ＰＥＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置および自動分析装置などの複数の装置を外部装置としてケーブルなどの伝送手段を介してデータを転送するように構成してもよい。
【００６９】
（４）上述した実施例では、ＰＥＴ装置などに代表される装置とＸ線ＣＴ装置や自動分析装置などに代表される外部装置とをケーブル１８（図１および図２を参照）で接続して、ケーブル１８を介して外部から転送されてきたデータをも用いて医療診断を行ったが、例えば体脂肪率や血糖値などの数値については、入力部８（図１を参照）から数値を入力して、その入力データを用いて医療診断を行うようにしてもよい。
【００７０】
（５）上述した実施例では、シンチレータブロック３ａおよびフォトマルチプライヤ３ｂから構成される投影データ用のγ線検出器３が静止したままでγ線を検出する静止型であったが、シンチレータブロック３ａおよびフォトマルチプライヤ３ｂが被検体Ｍの周りを回転しながらγ線を検出する回転型でもよい。
【００７１】
（６）上述した実施例では、ＰＥＴ装置が点線源４（図１を参照）を備え、点線源４が放射性薬剤と同じγ線を照射して被検体Ｍを透過することで、その放射線に基づいて生体形態画像として吸収補正データを求めたが、ＣＴ用の投影データを吸収補正データとして用いてもよい。ＣＴ用の投影データは、実施例で述べた吸収補正データと同じように生体形態画像であるので、実施例で述べた吸収補正データの替わりにＣＴ用の投影データを用いて吸収補正を行うことが可能である。同様に、吸収補正された生体機能画像を用いて医療診断を行えばよい。
【００７２】
（７）上述した実施例では、ＰＥＴ装置が点線源４（図１を参照）を備え、点線源４が放射性薬剤と同じγ線を照射して被検体Ｍを透過することで、その放射線に基づいて生体形態画像として吸収補正データを求めたが、ＣＴなどから吸収補正データを求めてもよい。また、必ずしも吸収補正を行う必要はない。したがって、吸収補正されない生体機能画像を用いて医療診断を行えばよい。
【００７３】
（８）上述した実施例では、第１測定部１４（図１を参照）は、生体形態画像（実施例では吸収補正データおよび重ね合わせの対象となるＣＴ用の断層画像）および生体機能画像（実施例ではＰＥＴ用の断層画像）の両方から定量的に測定して測定値（実施例では吸収補正後の断層画像に基づくＲＯＩ内のＳＵＶの平均や分散）を得て、第２測定部１５（図１を参照）は、生体基本情報（実施例では体脂肪率）および生化学情報（実施例では腫瘍マーカー値）の両方から定量的に測定して測定値（実施例では陽性パラメータや腫瘍の存在確率）を得て、付加情報算出部１６（図１を参照）は、第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値に基づいて付加情報（実施例では補正後のＳＵＶや存在確率）を求めたが、これに限定されない。
【００７４】
すなわち、第１測定部１４は、生体形態画像および生体機能画像の少なくとも１つの画像から定量的に測定して測定値を得て、第２測定部１５は、生体基本情報および生化学情報の少なくとも１つの情報から定量的に測定して測定値を得て、付加情報算出部１６が、第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値に基づいて付加情報を求めるなら、画像や情報の種類や数については特に限定されない。したがって、第１測定部１４は、生体形態画像のみから定量的に測定して測定値を得てもよいし、生体機能画像のみから定量的に測定して測定値を得てもよいし、生体形態画像および生体機能画像の両方から定量的に測定して測定値を得てもよい。また、第２測定部１５は、生体基本情報のみから定量的に測定して測定値を得てもよいし、生体基本情報のみから定量的に測定して測定値を得てもよいし、生化学情報のみから定量的に測定して測定値を得てもよいし、生体基本情報および生化学情報の両方から定量的に測定して測定値を得てもよい。
【００７５】
（９）上述した実施例では、第２測定部１５が、生化学情報（実施例では腫瘍マーカー値）から定量的に測定して測定値（実施例では陽性パラメータや腫瘍の存在確率）を求めるときには、体脂肪率や血糖値などに代表される生体基本情報を直接的に用いなかったが、体脂肪率や血糖値などに代表される生体基本情報を直接的に用いて生化学情報から定量的に得られた測定値を求めてもよい。例えば、実施例において、図７に示すように、ＳＵＶと体脂肪率との間に相関がある場合には、体脂肪率を用いてＳＵＶを補正したが、これと同様に、生化学情報から得られた腫瘍の存在確率と体脂肪率や血糖値との間に相関がある場合には、上述した分散の他に体脂肪率や血糖値を用いて腫瘍の存在確率をさらに補正してもよい。
【００７６】
（１０）上述した実施例では、付加情報として、体脂肪率によって補正されたＳＵＶあるいは分散によって補正された腫瘍の存在確率を例に採って説明したが、付加情報が、画像および情報に対して付加的な情報であって、かつ第１測定部１４で定量的に測定された測定値および第２測定部１５で定量的に測定された測定値に基づいて求められるものであれば、これに限定されない。
【００７７】
例えば、生体基本情報として脳内物質（以下、「ドーパミン」と呼ぶ）を例に採って説明すると、先ず、１）ＰＥＴあるいはＳＰＥＣＴで脳の活性を測定する。この場合には、実施例と同様にＳＵＶを求めることで脳の活性を評価することができる。また、ＳＰＥＣＴの場合にはＳＰＥＣＴによって脳血流量の測定を主に行う。
【００７８】
一方で、２）血中の脳内物質を測定する、あるいは電極などで脳内活動を測定する。脳内活動値（ドーパミン量）は年齢によって変化する（加齢とともに減少する）ので、年齢などに対して適切なドーパミン量を設定する。３）測定されたドーパミン量とその設定されたドーパミン量との比をとることで、年齢を除外したドーパミンに関する比例定数を得ることができる。このドーパミン量比を求める部分は第２測定部１５が行い、その第２測定部１５がドーパミン量から定量的に測定して測定値としてドーパミン量比を求めればよい。このとき、ＰＥＴやＳＰＥＣＴによって得られる生体機能画像を定量的に測定することで得られた（特にＳＵＶに限らない）測定値と、ドーパミン量比との間に相関がある場合には、４）ドーパミン量比を用いて測定値を補正することで、活動値を得ることができる。この活動値が付加情報となる。
【００７９】
なお、この活動値は脳内の活動を表す値（例えばＳＵＶ）に対してドーパミン量が適切（両者の値が互いにバランス）あるか否かの目安となるパラメータである。もし、脳の活動が活発（高ＳＵＶ）でドーパミン量比が多い場合には、脳内の活動を表す値に対してドーパミン量が適切であって、活動値は正常活動値を示して、正常の可能性の判断を活動値に基づいて行うことができる。逆に、脳の活動が活発（高ＳＵＶ）でドーパミン量比が少ない場合には、活動値は異常活動値を示して、脳疾患の可能性の判断を活動値に基づいて行うことができる。同様に、脳の活動が活発でない（低ＳＵＶ）の場合には、活動値が異常活動値あるいは正常活動値であるのかに基づいて、脳内の活動を表す値に対してドーパミン量が適切であるか否かを判断する。
【００８０】
したがって、異常活動値の場合には、両者の値が互いにアンバランスであって、脳疾患の可能性が示唆される。また、過多活動値なのか過少活動値なのか、脳の活動が局所的なのか全体的なのかなどは、アルツハイマー・パーキンソン・麻薬中毒などの判断材料となる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】図１は、実施例に係るＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置の側面図およびブロック図である。
【図２】第１測定部や第２測定部や付加情報算出部、それらに関するデータの流れを模式的に示したブロック図である。
【図３】実施例に係る一連の医療診断の流れを示すフローチャートである。
【図４】陽性パラメータを求めるための一覧である。
【図５】腫瘍名（悪性疾患）と腫瘍マーカー名と期待陽性率との一覧である。
【図６】腫瘍名（悪性疾患）ごとの腫瘍の存在確率を求めるための一覧である。
【図７】体脂肪率とＳＵＶ補正係数との関係を示した図である。
【図８】医療診断のための出力表示の一態様である。
【符号の説明】
【００８２】
９  …  出力部
１４  …  第１測定部
１５  …  第２測定部
１６  …  付加情報算出部
【図１】
2008061766.tif 000003
【図２】
2008061766.tif 000004
【図３】
2008061766.tif 000005
【図４】
2008061766.tif 000006
【図５】
2008061766.tif 000007
【図６】
2008061766.tif 000008
【図７】
2008061766.tif 000009
【図８】
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