(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）被検体に投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数の最大値投影画像であるＭＩＰ画像を取得するＭＩＰ画像取得手段と、（Ｂ）ＭＩＰ画像取得手段により取得された前記複数の最大値投影画像における放射性薬剤の集積を検出する薬剤集積検出手段と、（Ｃ）前記複数のＭＩＰ画像の中で、薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを判定する集積状態判定手段と、（Ｄ）集積状態判定手段により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在する最大値投影画像を表示する画像表示手段とを備えていることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像診断支援装置において、（Ｅ）ＭＩＰ画像を被検体の部位ごとに抽出する部位抽出手段と、（Ｆ）被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め記憶する判定基準記憶手段とを備えていて、集積状態判定手段が薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定を被検体の部位の抽出結果と被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて行なう画像診断支援装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の画像診断支援装置において、（Ｇ）放射性薬剤の３次元分布データにしたがって断層撮影画像を取得する断層撮影画像取得手段を備えており、画像表示手段が断層撮影画像取得手段により取得される断層撮影画像を最大値投影画像と並べて表示する画像診断支援装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の画像診断支援装置において、放射性薬剤の３次元分布データがＰＥＴ（Positron Emission Tomograpy）装置によって取得されたものである画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医用画像を用いて診断支援を行なう画像診断支援装置に係り、特に被検体に投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データにしたがって取得される放射性薬剤分布画像における放射性薬剤の集積を見つけるための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像診断支援を行なう装置として、コンピュータ診断支援（Computer-Aided
Diagnosis ：ＣＡＤ）方式の装置がある。従来のＣＡＤ方式の画像診断支援装置は、Ｘ線画像（例えばマンモグラム，ＣＴ等）あるいはＭＲＩ画像を対象にしている（例えば特許文献１〜３を参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報（１２頁〜１７頁，図１〜図２１）
【特許文献２】特開２００４−１３５８６８号公報（１７頁〜２１頁，図１〜図１８）
【特許文献３】特開２００４−１７３９１０号公報（５頁〜８頁，図２および図５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、11Ｃ，13Ｎ，15Ｏ，18Ｆ等のポジトロン放出型のラジオアイソトープ（ＲＩ＝放射性同位元素）で標識された放射性薬剤が投与された被検体から発生するγ線を検出して被検体における放射性薬剤の３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データを求めるＰＥＴ装置を始めとするＥＣＴ(Emission Computer  Tomograpy)装置の場合、３次元分布データにしたがって取得される放射性薬剤分布画像（ＲＩ分布画像）を対象にしたＣＡＤ方式の画像診断支援装置がない。
【０００５】
さらには、ＰＥＴ装置を例にとって説明すると、放射性薬剤の３次元分布データにしたがって取得されたＲＩ分布画像について放射性薬剤の異常集積の有無を識別するＣＡＤ方式の画像診断支援装置も当然ない。
つまり、核医学診断の分野においては画像診断支援が全然行われていない状況にあるのである。
【０００６】
一般に、医用画像から病変を検出する場合、単純に閾値処理を行うと、感度と特異度とは、対の関係となる傾向がある。対象の箇所の画素値とそれ以外の箇所の画素値との差分をとって、予め設定された画素値の閾値よりも下回った場合には、対象の箇所の画素値は病変箇所の画素値ではなく正常な箇所として検出し、予め設定された画素値の閾値よりも上回った場合には、対象の画素値は病変の箇所の画素値だと検出する場合を例に採って説明する。
【０００７】
画素値の閾値を下げて検出すると、検出された病変部の初期候補は多くなり感度は上がるが、初期候補の中には偽陽性（正常であるのに異常と判断される）が増加して、特異度は下がる。一方、画素値の閾値を上げて検出すると、検出された病変部の初期候補が病変部である可能性は高くなり特異度は上がるが、初期候補以外からは偽陰性（異常であるのに正常と判断される）が増加して、感度が下がる。
【０００８】
ここで、感度とは、特定の疾患を有する集団に対して行った検査値が陽性（異常）を示す率（％）であって、感度はａ／（ａ＋ｂ）で表される。特異度とは、特定の疾患を有さない集団に対して行った検査値が陰性（正常）を示す率（％）であって、特異度はｄ／（ｃ＋ｄ）で表される。ａ〜ｄは、以下に示すような集団のサンプリング数である。
ａ：特定の疾患を有する集団で陽性を示したサンプリング数
ｂ：特定の疾患を有する集団で陰性を示したサンプリング数
ｃ：特定の疾患を有さない集団で陽性を示したサンプリング数
ｄ：特定の疾患を有さない集団で陰性を示したサンプリング数
【０００９】
放射性薬剤の３次元分布データにしたがって取得されるＲＩ分布画像については、放射性薬剤の異常集積以外に生理的な正常集積が必ずある。したがって、放射性薬剤の異常集積だけを速やかに見つけ出して画像診断支援を行えるようにするという観点からは、上述した画素値の閾値などを考慮して、生理的な正常集積をどれだけ取り除けるかがポイントとなる。
【００１０】
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、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる画像診断支援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】
【００１１】
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、請求項１に記載の発明に係る画像診断支援は、（Ａ）被検体に投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数の最大値投影画像であるＭＩＰ画像を取得するＭＩＰ画像取得手段と、（Ｂ）ＭＩＰ画像取得手段により取得された前記複数の最大値投影画像における放射性薬剤の集積を検出する薬剤集積検出手段と、（Ｃ）前記複数のＭＩＰ画像の中で、薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを判定する集積状態判定手段と、（Ｄ）集積状態判定手段により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在する最大値投影画像を表示する画像表示手段とを備えていることを特徴とするものである。
【００１２】
［作用・効果］請求項１の発明の画像診断支援装置により画像診断支援を行う場合、被検体に投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数のＭＩＰ(Maximum Intensity Projection)画像がＭＩＰ画像取得手段により放射性薬剤分布画像として取得されると共に、ＭＩＰ画像取得手段により取得されたＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積が薬剤集積検出手段により検出される。さらに、薬剤集積検出手段により検出された薬剤の集積について正常集積か異常集積かが集積状態判定手段により判定される。そして、集積状態判定手段により異常集積であると判定された放射性薬剤の集積があるＭＩＰ画像は、画像表示手段により表示されて読影医の観察に供される。
【００１３】
請求項１の発明の画像診断支援装置において放射性薬剤の３次元分布データにしたがって取得されるＭＩＰ画像は、放射性薬剤の３次元分布データを任意の視点方向に投影処理して各投影経路中のデータのうち最も大きいデータ（最大値）を投影面に出現させた画像であるので、放射性薬剤の２次元分布だけを示す断層撮影画像に比べ、ＭＩＰ画像には放射性薬剤の３次元的分布状況が十分に加味されるうえ、投影方向が異なる複数のＭＩＰ画像には放射性薬剤の３次元分布状況が広く反映される。つまり、投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応しており、その結果、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を確実に検出できることになる。
【００１４】
請求項１の発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるＭＩＰ画像を表示するので、ＭＩＰ画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
よって、請求項１の発明の画像診断支援装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
【００１５】
また、請求項２の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、（Ｅ）ＭＩＰ画像を被検体の部位ごとに抽出する部位抽出手段と、（Ｆ）被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め記憶する判定基準記憶手段とを備えていて、集積状態判定手段が薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定を被検体の部位の抽出結果と被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて行なうものである。
【００１６】
［作用・効果］請求項２の発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定が被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準にしたがって行われるので、放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定が正確に行われる。
【００１７】
また、請求項３の発明は、請求項１または２に記載の画像診断支援装置において、（Ｇ）放射性薬剤の３次元分布データにしたがって断層撮影画像を取得する断層撮影画像取得手段を備えており、画像表示手段が断層撮影画像取得手段により取得される断層撮影画像を最大値投影画像と並べて表示するものである。
【００１８】
［作用・効果］請求項３の発明の画像診断支援装置の場合、最大値投影画像と断層撮影画像という種類の異なる放射性薬剤分布画像が並べて表示されるので、読影医は診断がより容易となる。
【００１９】
また、請求項４の発明は、放射性薬剤の３次元分布データがＰＥＴ（Positron Emission Tomograpy)装置によって取得されたものであるというものである。
【００２０】
［作用・効果］請求項４の発明の画像診断支援装置の場合、ＰＥＴ装置で取得された放射性薬剤の３次元分布データを利用して診断を行う際の画像診断支援ができる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるＭＩＰ画像を表示するので、ＭＩＰ画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
よって、この発明の画像診断支援装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
【実施例】
【００２２】
この発明の画像診断支援装置の実施例を図面を参照しながら説明する。図１はＰＥＴ装置の構成を示すブロック図、図２は実施例のコンピュータ診断支援（Computer-Aided Diagnosis：ＣＡＤ）方式の画像診断支援装置（以下、適宜「ＣＡＤ装置」と略記）の構成を示すブロック図である。以下、実施例のＣＡＤ装置は、図１のＰＥＴ装置で取得される放射性薬剤の３次元分布データを用いて画像診断支援を行うものであるとして説明する。
【００２３】
図１のＰＥＴ装置は、被検体Ｍを載置する天板１を備えている。この天板１は、上下に昇降移動し、また被検体Ｍの体軸Ｚに沿って平行移動する構成とされている。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、診断支援に用いられる放射性薬剤の３次元分布データを得る。
【００２４】
天板１の他に、図１の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とを有したγ線検出器３を備えている。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は、被検体Ｍの体軸Ｚ周りを取り囲んでリング状に配置されていて、γ線検出器３はガントリ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。
【００２５】
その他にも、図１のＰＥＴ装置は、天板駆動部４とＰＥＴ用コントローラ５とメモリ部６と入力部７とＰＥＴ用出力部８と投影データ導出部９と再構成部１０とを備えている。天板駆動部４は、上述した天板１の移動を行うように駆動する機構であって、電気モータ（図示省略）などで構成されている。
ＰＥＴ用コントローラ５は、図１のＰＥＴ装置を構成する各部分を統括制御する。ＰＥＴ用コントローラ５および後述する図２の中のＣＡＤ装置のＣＡＤ用コントローラ２０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成される。
【００２６】
メモリ部６および図２の中のＣＡＤ装置の画像メモリ部２３や判定基準メモリ部２６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。投影データ導出部９や再構成部１０で処理されたデータについてはＲＡＭに書き込んで記憶し、必要に応じてＲＡＭから読み出す。ＲＯＭには画像診断支援に必要な各種のプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをＰＥＴ用コントローラ５やＣＡＤ用コントローラ２０が実行する。
【００２７】
図１の中のＰＥＴ装置の入力部７や図２の中のＣＡＤ装置の入力部２９は、オペレータが入力したデータや命令をＰＥＴ用コントローラ５に送り込む。入力部７および入力部２９は、マウスやキーボードやジョイスティックないしトラックボールあるいは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。ＰＥＴ用出力部８および後述する図２の中のＣＡＤ装置のＣＡＤ用出力部２８はモニタに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。
【００２８】
投影データ導出部９、再構成部１０、および、図２の中のＣＡＤ装置のＭＩＰ画像取得部２１、断層撮影画像取得部２２、薬剤集積検出部２４、部位抽出部２５、集積状態判定部２７は、例えば上述したメモリ部６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７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ＰＥＴ用コントローラ５あるいはＣＡＤ用コントローラ２０が実行することで実現される。
【００２９】
ポジトロン放出型の放射性同位元素（ＲＩ）で標識された放射性薬剤が投与された被検体Ｍから発生したγ線をγ線検出器３が検出して電気信号に変換して画像情報（画素）として投影データ導出部９に送り込む。
【００３０】
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９は、発光した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、一対を構成する２つのシンチレータブロック３ａに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。一対を構成する２つのシンチレータブロック３ａの内の一方のみにγ線が入射した時には、投影データ導出部９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。
【００３１】
投影データ導出部９に送り込まれた画像情報は投影データとして、再構成部１０に送り込まれる。再構成部１０は、送り込まれた投影データを再構成処理して、被検体Ｍに投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データを取得する。メモリ部６に送り込んで記憶させる。ＣＡＤ装置は、こうして得られた放射性薬剤の３次元分布データを用いて画像診断支援を実行することになる。
なお、放射性薬剤の３次元分布データにしたがって断層撮影画像などの放射線薬剤分布画像を取得してＰＥＴ用出力部８へ送り込んで放射線薬剤分布画像を表示ないし印刷することができる。
【００３２】
ＰＥＴ装置で得られた放射性薬剤の３次元分布データをＣＡＤ装置に転送できるように、ＰＥＴ用コントローラ５とＣＡＤ用コントローラ２０の間で必要なデータを送受信可能に構成されている。必要に応じてＣＡＤ装置で得られたデータをＰＥＴ装置へ転送することもできる。
【００３３】
一方、実施例のＣＡＤ装置は、ＣＡＤ用コントローラ２０とＭＩＰ画像取得部２１と断層撮影画像取得部２２と画像メモリ部２３と薬剤集積検出部２４と部位抽出部２５と判定基準メモリ部２６と集積状態判定部２７とＣＡＤ用出力部２８とＣＡＤ用入力部２９を備えている。ＣＡＤ用コントローラ２０は、実施例のＣＡＤ装置を構成する各部分を統括制御する。
【００３４】
実施例のＣＡＤ装置では、ＰＥＴ用コントローラ５およびＣＡＤ用コントローラ２０を介して図１のＰＥＴ装置から取り込まれる放射性薬剤の３次元分布データにしたがってＭＩＰ画像取得部２１および断層撮影画像取得部２２がＭＩＰ画像や断層撮影画像を取得して画像メモリ部２３に書き込んで記憶し、必要に応じて画像メモリ部２３から読み出す。
【００３５】
薬剤集積検出部２４は、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を検出する。薬剤集積検出部２４の具体的な機能については、図４〜図６で後述する。部位抽出部２５はＭＩＰ画像を被検体の部位ごとに抽出（例えば図５を参照）する。部位抽出部２５の具体的な機能については、図４〜図６で後述する。
【００３６】
判定基準メモリ部２６は、被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め書き込んで記憶している。具体的な判定基準については、図４〜図６で後述する。集積状態判定部２７は薬剤集積検出部２４により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを部位抽出部２５による被検体Ｍの部位の抽出結果と被検体Ｍの各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて判定する。集積状態判定部２７の具体的な機能については、図４〜図６で後述する。
【００３７】
次に、実施例のＣＡＤ装置による画像診断支援の具体的な一連の処理について、図３のフローチャートおよび図４〜図６の説明図を参照して説明する。図３は実施例のＣＡＤ装置による画像診断支援プロセスを示すフローチャート、図４は生理的な正常集積としての放射性薬剤の集積がある時のＭＩＰ画像を模式的に示す説明図、図５は図４のＭＩＰ画像を被検体Ｍの部位ごとに抽出したときを模式的に示す説明図、図６は被検体Ｍの胸部における生理的な正常集積としての放射性薬剤の集積がある時の判定基準の一例を模式的に示した説明図である。
【００３８】
（ステップＳ１）ＭＩＰ画像の取得
ＭＩＰ画像取得部２１が被検体Ｍに投与された放射性薬剤の被検体における３次元分布に対応する放射性薬剤の３次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像を取得する。ＭＩＰ画像取得部２１が投影方向の角度を５°ずつ変えながら、次々と投影方向の異なる複数個のＭＩＰ画像を取得する。ＭＩＰ画像取得部２１は例えば投影方向の角度を５°ずつ変えながら１８０°の範囲にわたって３６個のＭＩＰ画像を取得する。図７に投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像の一例を示す。画像メモリ部２３は取得されたＭＩＰ画像を記憶する。
【００３９】
ＭＩＰ画像は、放射性薬剤の３次元分布データを任意の視点方向に投影処理して各投影経路中のデータのうち最も大きいデータ（最大値）を投影面に出現させた画像であるので、放射性薬剤の２次元分布だけを示す断層撮影画像に比べ、ＭＩＰ画像には放射性薬剤の３次元的分布状況が十分に加味されるうえ、投影方向が異なる複数のＭＩＰ画像には放射性薬剤の３次元分布状況が広く反映される。つまり、投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応している。
【００４０】
なお、断層撮影画像取得部２２は放射性薬剤の３次元分布データにしたがってコロナル画像やサジタル画像あるいはトランスバース画像といった断層撮影画像を取得する。「コロナル」とは被検体Ｍの体軸Ｚに平行で、かつ人体を前後に分けた面であり、コロナル画像は冠状断面画像である。「サジタル」とは被検体Ｍの体軸Ｚに平行で、かつ人体を左右に分けた面であり、サジタル画像は矢状断面画像である。「トランスバース」とは被検体Ｍの体軸Ｚに垂直な面であり、トランスバース画像は横断面画像である。画像メモリ部２３は取得されたＭＩＰ画像も記憶する。断層撮影画像取得部２２により取得する画像の種類はＣＡＤ用入力部２９により指定することができる。
【００４１】
（ステップＳ２）薬剤集積の検出
薬剤集積検出部２４は画像メモリ部２３から読み出されたＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を検出する。放射性薬剤の集積の検出は、例えば上述した閾値処理や上述した特許文献１〜３のようにアイリスフィルタなどで行える。放射性薬剤の集積が検出されたＭＩＰ画像Ｐは、画像取得位置情報と検出された放射性薬剤の集積と共に集積状態判定部２７へ送られる。図７に示した複数のＭＩＰ画像の場合、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積検出結果は、被検体の胸部に着目すると、例えば図８に黒く塗り潰した処が検出されることになる。前述したように、投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応しているので、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を確実に検出できる。
【００４２】
（ステップＳ３）部位抽出
ステップ２と平行して、部位抽出部２５がＭＩＰ画像を部位ごとに抽出する。部位抽出部２５は、例えば、図５に示すように、被検体Ｍの頭頸部Ｒ１，胸部Ｒ２，上腹部Ｒ３，下腹部Ｒ４と部位ごとに抽出する。部位ごとに抽出するには、例えば首などを領域の指標（ランドマーク）として設定して、その設定された指標に基づいて抽出を行う。
具体的には、両腕を挙げた姿勢で撮像を行った場合には、首よりも上部に両腕がある状態なので、右領域から左領域へ、あるいは左領域から右領域へ移動した際に画像情報（画素）の群が断続的に３つ存在すれば、片腕の画素値の群、首の画素値の群、もう片腕の画素値の群が存在するとみなすことができる。このように画素値の群が断続的に３つ存在すれば、首よりも上部の領域だと認識することができて、頭頸部Ｒ１と認識できる。
【００４３】
逆に、画素値の群が１つしか存在しなければ、首よりも下部の領域だと認識できて、胸部Ｒ２，上腹部Ｒ３，下腹部Ｒ４のいずれかであると認識することができる。そして横隔膜等を指標として横隔膜と首の間を胸部Ｒ２と認識したり、あるいは首よりも下部の領域で首から所定の距離だけ離れた領域を胸部Ｒ２と認識したりすることができる。
【００４４】
上腹部Ｒ３，下腹部Ｒ４についても、同じように指標に基づいて認識して抽出を行えばよい。このように抽出された各部位の位置情報は集積状態判定部２７へ送られる。
なお、実施例のＣＡＤ装置では、ステップＳ２の薬剤集積の検出とステップＳ３の部位抽出を平行に行ったが、ステップＳ２の薬剤集積の検出の後にステップＳ３の部位抽出を行ってもよいし、逆にステップＳ３の部位抽出の後にステップＳ２の薬剤集積の検出を行ってもよい。
【００４５】
（ステップＳ４）集積状態の判定
ステップＳ２で検出された薬剤の集積が、必ずしも異常集積だとは限らない。例えば図４に示すように、生理的な正常集積が必ずある。図４では、頭の正常集積Ｐｂ１，心臓の正常集積Ｐｂ２，膀胱の正常集積Ｐｂ３を示している。そこで、集積状態判定部２７は、判定基準メモリ部２６に予め記憶された各部位ごとに特徴づけられた判定基準に基づいて、部位抽出部２５で抽出された部位ごとに薬剤集積検出部２４で検出された放射性薬剤の集積について正常集積または異常集積を判定する。
【００４６】
判定基準メモリ部２６に予め記憶された判定基準は、各部位ごとに特徴づけられている。例えば、胸部Ｒ２においては、図６に示すように、乳頭部Ｎの生理的な正常集積が強く出現する場合があるので、ＰＥＴ画像Ｐの軸Ａｘの左右対象位置に集積がある場合には、正常集積の可能性が高い。そこで、胸部Ｒ２では左右対象位置に集積がある場合には、その集積を正常集積だとみなす。この左右対象位置にある集積を正常集積だと判定する基準が胸部Ｒ２で特徴づけられた判定基準となる。
【００４７】
図４、図５に示すように、頭の正常集積Ｐｂ１がある場合には、頭の正常集積Ｐｂ１を正常集積だと判定する基準が、頭頸部Ｒ１で特徴づけられた判定基準となり、心臓の正常集積Ｐｂ２がある場合には、心臓の正常集積Ｐｂ２を正常集積だと判定する基準が、胸部Ｒ２あるいは上腹部Ｒ３で特徴づけられた判定基準となり、膀胱の正常集積Ｐｂ３がある場合には、膀胱の正常集積Ｐｂ３を正常集積だと判定する基準が、下腹部Ｒ４で特徴づけられた判定基準となる。
その他にも、食後の１時間半程度では全身の筋肉に正常集積が出現する場合があるので、かかる場合には筋肉での集積は正常集積だと判定する基準が、各部で特徴づけられた判定基準となる。
【００４８】
ステップＳ２で薬剤集積検出部２４により検出された集積が、いずれの部位に属するのかをステップＳ３で部位抽出部２５により抽出された位置情報に基づいて確認すると共に、この確認された集積の位置情報と、該集積が属する部位で特徴づけられた判定基準に関する集積の部位の位置情報を比較して、ステップＳ２で薬剤集積検出部２４により検出された放射性薬剤の集積が正常集積であるか異常集積であるかを判定する。
【００４９】
（ステップＳ５）異常集積のあるＭＩＰ画像を表示
そして、ＣＡＤ用コントローラ２０は、集積状態判定部２７により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するＭＩＰ画像を表示するＣＡＤ用出力部（画像表示手段）２８に表示させて読影医の観察に供する。異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するＭＩＰ画像が複数あれば、それらのＭＩＰ画像が全て順番に（または一括して同時に）表示される。例えば、図７の中の右側の３つのＭＩＰ画像が異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するＭＩＰ画像となって順番に表示される。大きな正常集積の裏側に隠れた異常集積が確実に見つかる。
【００５０】
なお、実施例のＣＡＤ装置の場合、図９に示すように、ＣＡＤ用出力部２８に断層撮影画像取得部２２により取得されるコロナル画像およびサジタル画像をＭＩＰ画像と並べて表示させる構成とされている。なお、図９では、コロナル画像およびサジタル画像を便宜上、輪郭だけで示している。
【００５１】
以上に述べた通り、実施例のＣＡＤ装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のＭＩＰ画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、ＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるＭＩＰ画像を表示するので、ＭＩＰ画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
【００５２】
よって、実施例のＣＡＤ装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
加えて、実施例のＣＡＤ装置は、ＭＩＰ画像と断層撮影画像という種類の異なる放射性薬剤分布画像が並んで表示されるので、読影医は診断がより容易となる。なお、普通、読影医はＭＩＰ画像を先ず見て、それからコロナル画像やサジタル画像を見る。
【００５３】
この発明は、上記の実施例に限られるものではなく、以下のように変形実施することも可能である。
（１）上記の実施例では、ＰＥＴ装置を例にとって説明したが、この発明は、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission CT ）などＰＥＴ装置以外の核医学診断装置にも適用できるし、その他、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とを備えたＰＥＴ−ＣＴのように、核医学診断装置とＸ線ＣＴ装置とを組み合わせた装置にも適用できる。
【００５４】
（２）上記の実施例では、γ線検出器３が静止型であったが、γ線検出器３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あってもよい。
【００５５】
（３）上記の実施例では、吸収補正を行うために被検体の近傍に外部線源を備えた装置にも適用できる。すなわち、外部線源により被検体Ｍにγ線を照射して吸収補正データ（トランスミッションデータ）を求め、この吸収補正データにより吸収補正を行った補正後のデータに基づいて再構成部１０が放射性薬剤の３次元分布データを取得することも可能である。
【００５６】
（４）上記の実施例では、放射性薬剤の３次元分布データを取得するＰＥＴ装置と放射性薬剤の３次元分布データを利用して画像診断支援を行うＣＡＤ装置とをそれぞれ別体とし、ＰＥＴ装置とＣＡＤ装置の間で必要なデータを送受信する構成であったが、ＰＥＴ装置にＣＡＤ装置を組み込んで両装置を合体させた構成であってもよい。この場合、ＰＥＴ用コントローラとＣＡＤ用コントローラをひとつのコントローラで纏めて行い、ＰＥＴ用入力部・出力部とＣＡＤ用入力部・出力部をひと組の入力部・出力部で纏めて行う構成とすればよい。
【００５７】
（５）上記の実施例では、放射性薬剤の集積の正常・異常の判定の基となる判定基準は判定基準メモリ部２６に予め記憶されていたが、例えば、撮象状況によらず固定しておきたい判定基準を判定基準メモリ部２６に予め記憶し、撮像状況によって変更したい判定基準をＣＡＤ用入力部２９で入力して集積状態判定部２７にその都度送り込んでもよい。
また、固定された判定基準は予め記憶させられず、判定基準は全てＣＡＤ用入力部２９で入力するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】実施例のＣＡＤ装置で用いられる放射性薬剤の３次元分布データを取得するＰＥＴ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例のＣＡＤ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例のＣＡＤ装置による画像診断支援プロセスを示すフローチャートである。
【図４】生理的な正常集積がある時のＭＩＰ画像を模式的に示す説明図である。
【図５】図４のＭＩＰ画像を被検体の部位毎に抽出したときを模式的に示す説明図である。
【図６】被検体の胸部に生理的な正常集積がある時の判定基準の一例を模式的に示した説明図である。
【図７】実施例で取得される複数のＭＩＰ画像の具体例を示す模式図である。
【図８】図７のＭＩＰ画像における放射性薬剤の集積状況を模式的に示す説明図である。
【図９】放射性薬剤の異常集積のあるＭＩＰ画像と相応するコロナル画像およびサジタル画像を並べて示す模式図である。
【符号の説明】
【００５９】
２１            …  ＭＩＰ画像取得部
２２            …  断層撮影画像取得部
２４            …  薬剤集積検出部
２５            …  部位抽出部
２６            …  判定基準メモリ部
２７            …  集積状態判定部
２８            …  ＣＡＤ用出力部（画像表示手段）
Ｍ              …  被検体
Ｐ              …  ＭＩＰ画像（最大値投影画像）
【図１】
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【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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【図８】
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【図９】
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