(57)【要約】  被検者の脳の画像を解析するための方法であって、被検者の脳の少なくとも３次元の画像を収集することと、脳に特有な脳固有基準座標系において画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に分割することと、各ＲＯＩについて、画像上で測定された画像データに基づいて少なくとも１つの判別値を自動的に決定することであって、画像データが脳の解剖学的または機能的特徴を表し、判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的であることと、を含む方法。【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の脳の画像を解析するための方法であって、
被検者の前記脳の少なくとも３次元の画像を収集することと、
前記脳に特有な脳固有基準座標系において前記画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に自動的に分割することであって、前記画像がサンプリングされて複数のボクセルにされ、各ボクセルが前記脳固有座標系において前記ＲＯＩの１つに割り当てられることと、
各ＲＯＩについて、前記画像上で測定された、前記脳の解剖学的または機能的特徴を表す画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値を自動的に決定することと、を含み、
前記判別値を決定することが、各ＲＯＩについて、
各ボクセルについて測定された前記画像データに基づいて前記画像データに関係する少なくとも１つの相対パラメータを計算することと、
前記相対パラメータから前記判別値を確立することと、
を含み、その結果、各判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的となる方法。
【請求項２】
分割することが、
前記画像を正規化することであって、各ボクセルが共有基準座標系においてＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられることと、
ＲＯＩへの分割の前記テンプレートに非線形変換を適用することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記非線形変換が、
前記正規化の逆変換を計算することと、
ＲＯＩへの分割の前記テンプレートに前記逆変換を適用することと、
を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記判別値を決定することが、各ＲＯＩについて、前記画像データに関係する複数の相対パラメータを計算することと、前記相対パラメータの組み合わせから前記判別値を確立することと、を含む請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記判別値を決定することが、各ＲＯＩについて、前記ボクセルの画像データに従ってボクセルのグループを識別することを含む請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
ボクセルのグループを識別することが、前記ボクセルに適用される確率モデルを使用して実行される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記相対パラメータの計算が、グループの１つに属するボクセルに対して実行される、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記相対パラメータが、他のボクセルのグループに対する１つのボクセルのグループの相対重みを含む、請求項５から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記相対パラメータが、前記ボクセルの前記画像データに関係する統計的パラメータを含む、請求項１から８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記画像データが、強度レベルを含む、請求項１から９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記ＲＯＩの相対判別値に関する少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定することをさらに含む請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記画像を収集すること、前記画像を分割すること、各ＲＯＩについて前記相対判別値を決定することが、複数の被検者の脳について実行され、前記相対判別値の判別力の評価が、前記相対判別値の統計的解析によって実行される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記有意ＲＯＩの前記相対判別値に従って前記画像を分類することをさらに含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
被検者の脳の画像を解析するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータによって可読なキャリア上に保存され、
前記脳に特有な脳固有基準座標系において被検者の前記脳の少なくとも３次元の画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に自動的に分割することであって、前記画像がサンプリングされて複数のボクセルにされ、前記画像の各ボクセルが前記脳固有基準座標系において前記ＲＯＩの１つに割り当てられることと、
各ＲＯＩについて、前記画像上で測定された、前記脳の解剖学的または機能的特徴を表す画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値を自動的に決定することと、をプロセッサに行わせるように作動する命令を含み、
前記判別値を決定することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令が、各ＲＯＩについて、
各ボクセルについて測定された前記画像データに基づいて前記画像データに関係する少なくとも１つの相対パラメータを計算することと、
前記相対パラメータから前記判別値を確立することと、
を前記プロセッサに行わせるように作動する命令を含み、その結果、各判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的となる、コンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記画像を分割することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、
前記画像を正規化することであって、各ボクセルが共有基準座標系においてＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられることと、
ＲＯＩへの分割の前記テンプレートに非線形変換を適用することと、
を前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記非線形変換を適用することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、
前記正規化の逆変換を計算することと、
ＲＯＩへの分割の前記テンプレートに前記逆変換を適用することと、
を前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記判別値を決定することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、各ＲＯＩについて、前記画像データに関係する複数の相対パラメータを計算することと、前記相対パラメータの組み合わせから前記判別値を確立することと、を前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１４から１６のいずれかに記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記判別値を決定することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、各ＲＯＩについて、前記ボクセルの画像データに従ってボクセルのグループを識別することを前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１４から１７のいずれかに記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
ボクセルのグループを識別することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、前記ボクセルに確率モデルを適用することを前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
前記相対パラメータを計算することを前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、前記グループの１つに属するボクセルに対して前記相対パラメータを計算することを前記プロセッサに行わせるように作動する、請求項１８または１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
前記ＲＯＩの相対判別値に関する少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令をさらに含む請求項１４から２０のいずれかに記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記画像を分割することと、各ＲＯＩについて前記相対判別値を決定することと、を前記プロセッサに行わせるように作動する前記命令が、前記プロセッサに複数の被検者の脳の画像に対して前記命令を作動させ、前記コンピュータプログラム製品が、前記相対判別値の統計的解析によって、前記相対判別値の判別力を評価することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令をさらに含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記有意ＲＯＩの前記相対判別値に従って前記画像を分類することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令さらに含む請求項２２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
請求項１から１３のいずれかによる方法を実施するための装置であって、
被検者の脳の少なくとも３次元の画像を収集するのに適した収集手段と、
請求項１４から２３のいずれかによるコンピュータプログラム製品を保存するキャリアと、
プロセッサを備え、前記キャリアを読み取るのに適したコンピュータと、
を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の脳の画像を解析するための方法、そのような画像を解析するためのコンピュータプログラム製品、および前記方法を実施するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特に組織、形態、行動、または進化に関する脳の研究のため、被検者の脳が、例えば３次元または４次元画像によって画像化されることがある。その場合、脳の画像は、脳の解剖学的または機能的特徴を表す、画像の測定データに対応する、信頼できる特性を識別するために、処理および解析することができる。
【０００３】
特定の応用例では、複数の被検者の脳の画像は、画像データに従って、互いに区別すること、または異なるグループに分類することができる。例えば、画像を区別するための方法が使用でき、その方法では、データは、画像から、脳がアルツハイマー病を患っていることを示し、脳が軽度認知障害（ＭＣＩ）を患っていることを示し、または脳が健康であることを示す。
【０００４】
画像を処理および解析する既知の手法は、脳を関心領域（ＲＯＩ）に人手または自動で分割することと、容積測定を実行すること、すなわち選択ＲＯＩの容積の測定を実行することからなり、その場合、画像データは、ＲＯＩの容積である。
【０００５】
さらに、複数の被検者の画像データが収集される方法を提供する文献ＵＳ−２００６／０１０４４９４から、ＲＯＩが選択され、そのＲＯＩについて強度データおよび空間容積データが計算されることも知られている。前記強度データおよび容積データは、一被検者のＲＯＩ画像と全被検者のＲＯＩ画像の平均との間で相違がある。
【０００６】
文献「Ａ  ｒｅｇｉｏｎ−ｏｆ−ｉｎｔｅｒｅｓｔ  （ＲＯＩ）  ｔｅｍｐｌａｔｅ  ｆｏｒ  ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｔｅｒｅｏｓｔａｔｉｃ  ｓｕｒｆａｃｅ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｉｍａｇｅｓ  （３Ｄ−ＳＳＰ）：  Ｉｎｉｔｉａｌ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  ｄｉｓｅａｓｅ  ａｎｄ  ｍｉｌｄ  ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ」（ＫＵＢＯＴＡ、ＵＳＨＩＪＩＭＡ、ＮＩＳＨＩＭＵＲＡ、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｇｒｅｓｓ  ｓｅｒｉｅｓ、Ｖｏｌ．１２９０、２００６年）では、ＲＯＩのＺスコアを取得するために、ＲＯＩテンプレートが、３つの３次元定位表面投射のＺスコア画像上に重ね合わされる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
知られた方法では、画像の解析は、調査している解剖学的または機能的特徴と関係することが知られている選択ＲＯＩに重点が置かれる。したがって、画像データの測定と、その後の区別または分類は、脳の調査している解剖学的または機能的特徴に従って選択された特定のＲＯＩ上で実行される。
【０００８】
その上、一被検者の脳の画像と多人数の脳の画像との比較に基づいた既知の方法は、有意ＲＯＩ（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ  ＲＯＩ）の正確で客観的な選択を提供しない。
【０００９】
さらに、上記方法は、区別または比較を可能にするのに、同じ装置を用い、同じ設定を使用する、同じ条件内での脳の画像の収集を必要とするので、既知の方法は、容易に再現できないばかりか、信頼性も高くない。
【００１０】
本発明は、上で言及された不完全性を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的のため、本発明は、被検者の脳の画像を解析するための方法に関し、その方法は、
−被検者の脳の少なくとも３次元の画像を収集することと、
−前記脳に特有な脳固有基準座標系において前記画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に自動的に分割することであって、前記画像がサンプリングされて複数のボクセルにされ、各ボクセルが前記脳固有基準座標系において前記ＲＯＩの１つに割り当てられることと、
−各ＲＯＩについて、前記画像上で測定された、前記脳の解剖学的または機能的特徴を表す画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値を自動的に決定することと、を含み、前記判別値を決定することが、各ＲＯＩについて、
−各ボクセルについて測定された前記画像データに基づいて前記画像データに関係する少なくとも１つの相対パラメータを計算することと、
−前記相対パラメータから前記判別値を確立することと、
を含み、その結果、各判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的となる方法である。
【００１２】
したがって、この方法は、脳全体において実行され、画像のＲＯＩへの分割の次に、各ＲＯＩに客観的で正確な判別値を提供する。分割は、脳固有基準座標系において実行されるので、この方法の正確性は、さらに高められる。
【００１３】
その場合、この方法に基づいた画像の区別または分類は、より効率的で、解剖学的または機能的特徴の実際の状況により近い。各ＲＯＩの画像データを検討することができ、その場合、調査している特徴に関係するすべての有意ＲＯＩを検討することができる。
【００１４】
さらに、判別値は、相対的であるので、画像を収集するための装置の設定に依存しない。したがって、この方法は、信頼性が高く、容易に再現可能であり、異なる装置からまたは異なる設定を用いて収集された画像を解析するために使用することができる。
【００１５】
一実施形態では、分割することは、
−画像を正規化することであって、各ボクセルが共有基準座標系においてＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられることと、
−ＲＯＩへの分割のテンプレートに非線形変換を適用することと、
を含むことができる。
【００１６】
非線形変換は、
−正規化の逆変換を計算することと、
−ＲＯＩへの分割のテンプレートに逆変換を適用することと、
を含むことができる。
【００１７】
判別値を決定することは、各ＲＯＩについて、画像データに関係する複数の相対パラメータを計算することと、相対パラメータの組み合わせから判別値を確立することと、を含むことができる。
【００１８】
特定の実施形態では、判別値を決定することは、各ＲＯＩについて、ボクセルの画像データに従ってボクセルのグループを識別することを含むことができ、ボクセルのグループの識別は、例えば、ボクセルに適用される確率モデルを使用して実行される。
【００１９】
その場合、相対パラメータの計算は、グループの１つに属するボクセルに対して実行することができる。
【００２０】
相対パラメータは、他のボクセルのグループに対する１つのボクセルのグループの相対重みを含むことができる。
【００２１】
相対パラメータは、ボクセルの画像データに関係する統計的パラメータを含むことができる。
【００２２】
例えば、画像データは、強度レベルを含むことができる。
【００２３】
この方法は、ＲＯＩの相対判別値に関する少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定することをさらに含むことができる。
【００２４】
その場合、画像を収集すること、画像を分割すること、各ＲＯＩについて相対判別値を決定することは、複数の被検者の脳について実行することができ、相対判別値の判別力の評価が、相対判別値の統計的解析によって実行される。
【００２５】
そのような方法は、有意ＲＯＩの相対判別値に従って画像を分類することをさらに含むことができる。
【００２６】
別の態様によれば、本発明は、被検者の脳の画像を解析するためのコンピュータプログラム製品に関し、このコンピュータプログラム製品は、コンピュータによって可読なキャリア上に保存され、
−脳に特有な脳固有基準座標系において被検者の前記脳の少なくとも３次元の画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に自動的に分割することであって、画像がサンプリングされて複数のボクセルにされ、画像の各ボクセルが脳固有基準座標系においてＲＯＩの１つに割り当てられることと、
−各ＲＯＩについて、画像上で測定された、脳の解剖学的または機能的特徴を表す画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値を自動的に決定することと、をプロセッサに行わせるように作動する命令を含み、この判別血を自動的に決定することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、各ＲＯＩについて、
−各ボクセルについて測定された画像データに基づいて画像データに関係する少なくとも１つの相対パラメータを計算することと、
−相対パラメータから判別値を確立することと、
を前記プロセッサに行わせるように作動する命令を含み、その結果、各判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的となる、
コンピュータプログラム製品である。
【００２７】
一実施形態では、画像を分割することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令は、
−画像を正規化することであって、各ボクセルが共有基準座標系においてＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられる、正規化することと、
−ＲＯＩへの分割のテンプレートに非線形変換を適用することと、
をプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００２８】
非線形変換を適用することを前記プロセッサに行わせるように作動する命令は、
−正規化の逆変換を計算することと、
−ＲＯＩへの分割のテンプレートに逆変換を適用することと、
を前記プロセッサに行わせるように作動することができる。
【００２９】
判別値を決定することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、各ＲＯＩについて、画像データに関係する複数の相対パラメータを計算することと、相対パラメータの組み合わせから判別値を確立することと、をプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００３０】
特定の実施形態では、判別値を決定することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、各ＲＯＩについて、ボクセルの画像データに従ってボクセルのグループを識別することをプロセッサに行わせるように作動することができ、ボクセルのグループを識別することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、例えば、ボクセルに確率モデルを適用することをプロセッサに行わせるように作動する。
【００３１】
その場合、相対パラメータを計算することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、グループの１つに属するボクセルに対して相対パラメータを計算することをプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００３２】
コンピュータプログラム製品は、ＲＯＩの相対判別値に関する少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定することをプロセッサに行わせるように作動する命令をさらに含むことができる。
【００３３】
画像を分割することと、各ＲＯＩについて相対判別値を決定することと、をプロセッサに行わせるように作動する命令は、プロセッサに複数の被検者の脳の画像に対して命令を作動させ、コンピュータプログラム製品は、相対判別値の統計的解析によって、相対判別値の判別力を評価することをプロセッサに行わせるように作動する命令をさらに含むことができる。
【００３４】
コンピュータプログラム製品は、有意ＲＯＩの相対判別値に従って画像を分類することをプロセッサに行わせるように作動する命令さらに含むことができる。
【００３５】
別の態様によれば、本発明は、上で定義された方法を実施するための装置に関し、その装置は、
−被検者の脳の少なくとも３次元の画像を収集するのに適した収集手段と、
−上で定義されたコンピュータプログラム製品を保存するキャリアと、
−プロセッサを備え、キャリアを読み取るのに適したコンピュータと、
を含む。
【００３６】
本発明の他の目的および利点は、以下の開示から明らかになるであろう。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
例えば脳の病変または異常を識別しようとして、一被検者または複数の被検者の脳を調べるために、本発明は、脳の画像を解析するための改良された方法を提案する。
【００３８】
実際に、脳の画像は、病変または異常の解剖学的または機能的特徴を表す、各画像上で測定された画像データに従って分類することができる。その場合、病変または異常を示す画像を他の画像から区別することが可能である。特定の実施形態では、当該の病変は、アルツハイマー病とすることができ、アルツハイマー病を表す画像データを有する画像と、軽度認知障害（ＭＣＩ）を表す画像データを有する画像と、健康な脳を表す画像データを有する画像とを識別するために、画像が使用できる。
【００３９】
本発明による方法は、画像データが示す、脳特徴および前記脳特徴の進化を調べる対象として考慮すべき部位を客観的で正確なやり方で識別するために、脳全体において解析が実行されるようにする。
【００４０】
被検者の脳の画像を解析するための方法は、連続的に実行される以下のステップを含み、そのステップは、
−被検者の脳の少なくとも３次元の画像を収集するステップと、
−その画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に分割するステップと、
−各ＲＯＩについて、画像上で測定された画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値を自動的に決定するステップであって、その判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的であるステップと、
を連続して行うことである。
【００４１】
脳の画像は、任意の知られたやり方で収集することができる。この方法で使用される画像は、流体の循環および拡散を画像化することを可能にする、３次元または４次元の画像とすることができる。
【００４２】
例えば、画像の収集は、解剖学的Ｔ１強調ＭＲＩまたはＴ２強調ＭＲＩなどの、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）を使用して、実行することができる。画像は、血液循環についての情報を提供する拡散および灌流強調画像法、または磁気抵抗信号強度が毛細血管の血流および血液酸素化の変動を画像化することを可能にする機能的ＭＲＩを使用して収集することもできる。さらに、例えばグルコース機序が画像化できる画像を収集するために、ＰＥＴが使用できる。画像は、水の動きを画像化し、水運動の速度および方向性を測定することを可能にする、拡散テンソル画像法（ＤＴＩ）によって収集することもできる。
【００４３】
画像のＲＯＩへの分割は、例えば適切なプログラムを備えたコンピュータを使用して自動的に実行することができる。
【００４４】
分割の第１のステップでは、正規化、すなわち、画像の共有基準座標系における変換が実行されてよく、画像は、サンプリングされて複数のボクセルにされ、各ボクセルは、ＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられる。
【００４５】
ＲＯＩへの分割の適切なテンプレートの一例は、Ｔｚｏｕｒｉｏ−Ｍａｚｏｙｅｒのテンプレート（「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  Ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ＳＰＭ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  Ｐａｒｃｅｌｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＭＮＩ  ＭＲＩ  Ｓｉｎｇｌｅ−Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｂｒａｉｎ」、Ｎ．  ＴＺＯＵＲＩＯ−ＭＡＺＯＹＥＲ他、Ｎｅｕｒｏｌｒｎａｇｅ、ｖｏｌ．１５、２７３〜２８９、２００２年１月）であり、それは、共有ＭＮＩ基準座標系における、モントリオール神経学研究所（ＭＮＩ）の単一事例から取得された、例えば１１６または９０のＲＯＩからなるマスクを定義する。マスクは、ＭＮＩ基準座標系において各画像を正規化できるように、プログラムの例えば「正規化」関数を使用して画像に適用される。
【００４６】
この方法の正確性を高めるため、分割は、当該脳特有の脳固有基準座標系において実行される。その目的のため、正規化の次に、分割は、非線形変換の適用を含むことができ、その非線形変換では、
−正規化の逆変換が計算され、
−前記逆変換がＲＯＩへの分割のテンプレートに適用され、したがって、画像の各ボクセルが脳固有基準座標系においてＲＯＩの１つに割り当てられる。
【００４７】
正規化の変換中、画像に適用された変形場はコンピュータ内に保存され、その後、プログラムによってその逆が求められる。ＲＯＩへの分割のテンプレートへの逆変形場の適用は、脳固有基準座標系におけるＲＯＩへの分割を提供する。
【００４８】
以下に、脳の解剖学的特徴としての、脳全体の各ＲＯＩにおける灰白質の分布が、アルツハイマー病の検出に絡めて調査される、解剖学的Ｔ１強調ＭＲＩを解析する方法を開示する。
【００４９】
しかし、画像の解析の応用例に応じて、対応する画像データを用い、本発明の改良された方法を使用して、他の任意の解剖学的または機能的特徴が観察および調査できることに留意されたい。
【００５０】
特定の実施形態では、判別値の決定は、画像データとしての、ボクセルの強度レベル、特に灰白質強度レベルに基づくことができる。
【００５１】
次に、脳の画像がＲＯＩにパーセレーションされた後、各ＲＯＩの判別値が、
−各ボクセルについて測定された強度レベルに基づいて、強度レベルに関係する１つまたは複数の相対パラメータを計算し、
−相対パラメータから、または相対パラメータの組み合わせから判別値を確立する、
ことによって決定できる。
【００５２】
相対パラメータの計算は、脳全体のボクセルの代わりに、各ＲＯＩのボクセルで実行されるので、ＲＯＩへの分割の後で各ＲＯＩについて決定された判別値は、この方法の正確性を改善する。
【００５３】
特定の実施形態では、判別値の決定は、各ＲＯＩについて、ボクセルの強度レベルに従って、ボクセルのグループを識別することを含むことができる。
【００５４】
例えば、上で説明されたように分割されたＴ１強調ＭＲＩ上に、各ＲＯＩにおけるボクセルの強度レベルのヒストグラムをプロットできる。ヒストグラムは、脳の３つの組織に対応する３つのモードを示す。ボクセルのグループを識別するため、ボクセルに適用される確率モデルが使用できる。適用される適切な確率モデルの一例は、ガウシアンの混合を分離するためのアルゴリズムであり、次の式で表される。
【００５５】
【数１】
2010526572.tif 000002
【００５６】
これは、３つのガウシアンを識別すること、および各ＲＯＩの各ボクセルに、脳の３つの組織、すなわち、灰白質、白質および脳髄液に対応する、３つのガウシアンの１つに属する確率を割り当てることを可能にする。
【００５７】
したがって、灰白質、白質または脳髄液に属する、各ＲＯＩのボクセルが識別できる。
【００５８】
さらに、各ＲＯＩについて、ガウシアンの混合を分離するためのアルゴリズムは、以下の相対パラメータ、すなわち、
−ボクセルの強度レベルに関係する平均値および標準偏差などの統計的パラメータと、
−他のボクセルのグループに対するボクセルの各グループの相対重みと、
を提供する。
【００５９】
しかし、収集される画像の種類および観察される解剖学的または機能的特徴に応じて、ＲＯＩの容積、各ＲＯＩにおける酸素、血液、または水の循環など、他の相対パラメータを考慮できることに留意されたい。
【００６０】
したがって、相対パラメータの計算と、その後の判別値の決定は、判別値がＲＯＩを表すように、当該ＲＯＩのすべてのボクセルの強度レベルを考慮して各ＲＯＩについて行われる。この決定は、グループの１つに属するボクセルについて、特に灰白質のボクセルについて実行することができる。
【００６１】
一例では、２つの判別値、例えば、
−白質および脳髄液に対する灰白質の相対重みαと、
−灰白質の値
【００６２】
【数２】
2010526572.tif 000003
が確立できる。
【００６３】
次に、前記相対判別値の判別力の評価が実行できる。
【００６４】
その目的のため、相対判別値の統計的解析が判別力の評価を可能にするように行われ得るように、一被検者の脳の画像を解析するための上述した方法が、複数の被検者の脳について実行される。
【００６５】
例えば、スチューデントの検定が実行できる。各領域について、値
【００６６】
【数３】
2010526572.tif 000004
（または値Ｘ＝α）の分布が、典型的な解剖学的または機能的特徴、本例では典型的な灰白質分布を有する第１群の被検者、すなわち健康な被検者群と、問題のある解剖学的または機能的特徴、本例では問題のある灰白質分布を有する第２群の被検者、すなわちアルツハイマー病を患った被検者群とについて取得できる。
【００６７】
検定Ｔは、以下のように定義される。
【００６８】
【数４】
2010526572.tif 000005
【００６９】
各ＲＯＩについて、第１群の被検者と第２群の被検者の間で判別値が著しく異なる閾値が確定できる。
【００７０】
応用例によって、この方法は、ＲＯＩの相対判別値に関して少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定することと、例えばサポートベクターマシンアルゴリズムを用いて、有意ＲＯＩの相対判別値に従って画像を分類することをさらに含むことができる。
【００７１】
その方法は、各有意ＲＯＩが先入観なく考察され得るように、各ＲＯＩについて、脳全体で実行される。さらに、各ＲＯＩの判別値は、当該ＲＯＩの各ボクセルの画像データ、特に強度レベルに基づいて決定され、各ＲＯＩの判別値は、他のＲＯＩの判別値に対して相対的であるので、画像の正確で客観的な分類を行うことが可能である。
【００７２】
上記の方法は、例えば、
−上述したタイプの、特にＴ１強調ＭＲＩの脳の画像を収集するのに適した収集手段と、
−被検者の脳の画像を解析するためのコンピュータプログラム製品を保存するキャリアと、
−プロセッサを備え、キャリアを読み取るのに適したコンピュータと、
を含む装置を使用して自動的に実行することができる。
【００７３】
脳全体の各ＲＯＩの判別値は相対的であるので、画像の収集は、任意の収集手段上で、収集手段の異なる設定を用いて実行することができる。
【００７４】
コンピュータプログラム製品は、
−当該脳に特有な脳固有基準座標系において被検者の脳の画像を複数の関心領域（ＲＯＩ）に自動的に分割することと、
−各ＲＯＩについて、画像上で測定された、例えば強度レベルなどの画像データに基づいて、少なくとも１つの判別値、特に
【００７５】
【数５】
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またはαを自動的に決定することであって、強度レベルが脳内の灰白質の分布を表し、各判別値が他のＲＯＩの判別値に対して相対的であることと、
をプロセッサに行わせるように動作可能な命令を含む。
【００７６】
上述したように、画像を分割することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、
−画像を正規化することであって、画像が、サンプリングされて複数のボクセルにされ、各ボクセルが共有ＭＮＩ基準座標系においてＭＮＩの単一事例のＲＯＩへの分割の共有テンプレートのＲＯＩに割り当てられることと、
−非線形変換を適用すること、特に
−正規化の逆変換を計算することと、
−逆変換をＲＯＩへの分割のテンプレートに適用することであって、画像の各ボクセルが脳固有基準座標系においてＲＯＩの１つに割り当てられることと、
をプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００７７】
さらに、判別値を決定することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、
−各ボクセルについて測定された灰白質強度レベルに基づいて、各ＲＯＩにおける灰白質の相対重み、各ＲＯＩのボクセルの強度レベルの平均値および標準偏差など、画像データに関係する１つまたは複数の相対パラメータを計算することと、
−相対パラメータから、または相対パラメータの組み合わせから判別値を確立することと、
をプロセッサに行わせるように作動することができ、
−必要な場合には、各ＲＯＩについて、例えばガウシアンの混合を分離するためのアルゴリズムを適用することによって、ボクセルの強度レベルに従って、ボクセルのグループ、特に灰白質、白質または脳髄液が属するグループを識別することをプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００７８】
上述した実施形態によれば、相対パラメータを計算することをプロセッサに行わせるように作動する命令は、灰白質のボクセルについて相対パラメータを計算することをプロセッサに行わせるように作動することができる。
【００７９】
コンピュータプログラム製品は、ＲＯＩの相対判別値に関して少なくとも１つの有意ＲＯＩを決定するための命令をさらに含むことができる。
【００８０】
その場合、画像を分割することと、各ＲＯＩについて相対判別値を決定することとをプロセッサに行わせるように作動する命令は、コンピュータプログラム製品が、上述したように、相対判別値の判別力を評価することをプロセッサに行わせるように作動する命令をさらに含むように、プロセッサに複数の被検者の脳の画像に対して前記命令を作動させることができる。
【００８１】
コンピュータプログラム製品は、有意ＲＯＩの相対判別値に従って画像を分類することをプロセッサに行わせるための命令をさらに含む。
【００８２】
コンピュータプログラム製品を使用する上述した装置は、脳の特徴の改善された表現を提供するように、有意ＲＯＩの選択の客観性と、分割および判別値決定の正確性とを向上させる。
【国際調査報告】
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