(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭部のスライス画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出手段と、
前記体積算出手段により算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、前記頭部における脳萎縮を判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果を示す情報を出力する出力手段と、
を備え、
前記体積算出手段は、前記頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、前記取得手段により取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、
前記判定手段は、前記体積算出手段により算出された前記凸包の体積を示す数値と、前記脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から前記脳萎縮を判定することを特徴とする脳萎縮判定装置。
【請求項２】
前記取得手段は、複数の前記スライス画像を取得して、
前記体積算出手段は、前記複数の前記スライス画像に基づいて各数値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項３】
前記体積算出手段は、前記頭部の頭蓋内体積、並びに前記頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出し、
前記判定手段は、前記体積算出手段により算出された前記頭部の頭蓋内体積を示す数値と、前記脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から前記脳萎縮を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項４】
前記体積算出手段は、前記頭蓋内体積のうち、脳の外郭部分と脳室部分とに分けて、脳脊髄液の占める領域の脳脊髄液体積を示す数値を算出し、
前記判定手段は、前記体積算出手段により算出された前記脳脊髄液体積を示す数値にも基づいて、前記脳萎縮を判定することを特徴とする請求項３に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項５】
前記体積算出手段は、前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、ＥＭアルゴリズムにより当該画素が示す前記頭部の組織又は領域を区別して、前記体積を示す数値を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項６】
前記体積算出手段は、前記ＥＭアルゴリズムにより当該画素が前記頭部の組織又は領域を示す確率を算出して、算出した確率に基づいて、前記体積を示す値を算出することを特徴とする請求項５に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項７】
前記スライス画像は、ＭＲＩにより得られたスライス画像であることを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項８】
前記スライス画像は、前記頭部における外耳道中心と眼球中心とを通る面に平行な面を断面とした画像であることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の脳萎縮判定装置。
【請求項９】
情報処理装置の作動方法である脳萎縮判定方法であって、
頭部のスライス画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出ステップと、
前記体積算出ステップにおいて算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、前記頭部における脳萎縮を判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、
を含み、
前記体積算出ステップにおいて、前記頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、前記取得ステップにおいて取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、
前記判定ステップにおいて、前記体積算出ステップにおいて算出された前記凸包の体積を示す数値と、前記脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から前記脳萎縮を判定することを特徴とする脳萎縮判定方法。
【請求項１０】
頭部のスライス画像を取得する取得機能と、
前記取得機能により取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出機能と、
前記体積算出機能により算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、前記頭部における脳萎縮を判定する判定機能と、
前記判定機能による判定結果を示す情報を出力する出力機能と、
を情報処理装置に実行させ、
前記体積算出機能は、前記頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、前記取得機能により取得された前記スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、前記頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、
前記判定機能は、前記体積算出機能により算出された前記凸包の体積を示す数値と、前記脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から前記脳萎縮を判定することを特徴とする脳萎縮判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳の断面スライス画像から、脳の萎縮を判定する装置、方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
脳の萎縮の判定には、バイコーデイトインデックス（Bicaudate Cerebroventricular Index (CVI)）などの指標を用いる方法がある。Caudate Nucleus（尾状核）ではさまれる部分は側脳室の前角と呼ばれ、caudate head（尾状核頭部）を通る線が側脳室と交わる部分の幅とcaudate headを通る線が前頭葉の外側と交わる部分の幅（前頭葉の幅）の比率の値を基に萎縮の判定をするものである。この比率がある値（例えば15％）を超える場合に、脳が萎縮状態であると判定する。これ以外にも、他の場所の比率を取って脳萎縮を判定する方法がある。【０００３】
図６は従来の脳萎縮判定方法の例を示す図である。図６(ａ)はバイフロンタル・インデックスによる計測位置を示しており、図６(ｂ)はバイコーデイト・インデックスによる計測位置を示している。【０００４】
また脳組織の画像化においては、核磁気共鳴(ＭＲＩ)画像から白質、灰白質等の各組織の特性に応じて抽出を行い、各組織のスライス面における面積の演算をおこなうことが出来ることが示されている(特許文献１，２、非特許文献１乃至３を参照)。
【特許文献１】特開２００４−１７４２１８号公報
【特許文献２】特開２００４−１７４２２０号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会  D-II Vol. J87-D-II No.1 pp.117-125 2004年
【非特許文献２】IEEE Trans. on Medical Imaging, Vol.22 No.1 pp.105-119  2003年
【非特許文献３】コンピュータ支援画像診断学会論文誌、Vol.2  No.2 pp.1-7  1998年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の脳萎縮の判定手法では、一枚のＭＲＩスライス画像からバイコーデイト・インデックスなどにより判定している。これらの方法では、脳構造の個人差、スライスする断面位置の誤差、画像から寸法を測定する場合の誤差があり、判定するべき数値のバラツキが大きくなる。また、バイコーデイト・インデックスなどは本来脳室拡大の指標であり、これを用いると、水頭症（脳室に溜まっている脳脊髄液の体積が増える病態で症状は脳萎縮に似る場合がある）と脳萎縮（これは脳室が拡大したのではなく脳実質が萎縮して結果的に脳室が大きくなる）の鑑別が不可能である。【０００６】
また、計測が自動化されておらず手で計測して計算する煩雑さがあること、そのため大量のデータが扱えずデータベースが作れない点が問題である。さらに、一つの横断面を計算するだけであるので、一つの葉（主として前頭葉）の萎縮しか判定できない。【０００７】
脳萎縮は特定の断面のみで起こるのではなく、脳全体に及んだり特定の葉（たとえば側頭葉）に著明に現れたりするので、脳萎縮の判定には、前頭葉の萎縮判定のみならず側頭葉、頭頂葉、後頭葉の萎縮を含めた判定がより望ましく、それを可能にする方法が求められている。【０００８】
本発明は、以上の問題点を解決するためになされたものであり、より客観的かつ容易に脳萎縮を判定することを可能とする脳萎縮判定装置、脳萎縮判定方法及び脳萎縮判定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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る脳萎縮判定装置は、頭部のスライス画像を取得する取得手段と、取得手段により取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出手段と、体積算出手段により算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、頭部における脳萎縮を判定する判定手段と、判定手段による判定結果を示す情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。【００１０】
本発明に係る脳萎縮判定装置では、取得された頭部のスライス画像から、当該スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部における組織又は領域の体積を示す数値が算出されて、当該数値から、予め設定された判定基準に基づいて脳萎縮が判定される。従って、本発明に係る脳萎縮判定装置によれば、画像処理と予め設定された判定基準とによって、客観的かつ容易に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１１】
取得手段は、複数のスライス画像を取得して、体積算出手段は、複数のスライス画像に基づいて各数値を算出する、ことが望ましい。この構成によれば、脳萎縮の判定のために算出する上記の体積を示す数値をより正確なものとすることができ、より正確に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１２】
体積算出手段は、頭部の頭蓋内体積、並びに頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出し、判定手段は、体積算出手段により算出された頭部の頭蓋内体積を示す数値と、脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から脳萎縮を判定することが望ましい。この構成によれば、頭蓋内容積と灰白質及び白質の少なくとも一つの体積とから、適切に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１３】
体積算出手段は、頭蓋内体積のうち、脳の外郭部分と脳室部分とに分けて、脳脊髄液の占める領域の脳脊髄液体積を示す数値を算出し、判定手段は、体積算出手段により算出された脳脊髄液体積を示す数値にも基づいて、脳萎縮を判定することが望ましい。この構成によれば、脳脊髄液を更に考慮することによって、更に適切に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１４】
体積算出手段は、頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、取得手段により取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、判定手段は、体積算出手段により算出された凸包の体積を示す数値と、脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から脳萎縮を判定する。この構成によれば、灰白質及び白質の少なくとも一つの形状から、適切に脳萎縮を判定することが可能となる。
【００１５】
体積算出手段は、スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、ＥＭ（Expectation-Maximization）アルゴリズムにより当該画素が示す頭部の組織又は領域を区別して、体積を示す数値を算出することが望ましい。この構成によれば、脳萎縮の判定のために算出する上記の体積を示す数値をより正確なものとすることができ、より正確に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１６】
体積算出手段は、ＥＭアルゴリズムにより当該画素が頭部の組織又は領域を示す確率を算出して、算出した確率に基づいて、体積を示す値を算出することが望ましい。この構成によれば、脳萎縮の判定のために算出する上記の体積を示す数値を更に正確なものとすることができ、より正確に脳萎縮を判定することが可能となる。【００１７】
スライス画像は、ＭＲＩにより得られたスライス画像であることが望ましい。この構成によれば、頭部における組織又は領域毎に画素の強度が異なるスライス画像を確実に取得することができ、本発明を確実に実施することができる。【００１８】
スライス画像は、頭部における外耳道中心と眼球中心とを通る面に平行な面を断面とした画像であることが望ましい。この構成によれば、適切なスライス画像を取得することができ、適切に本発明を実施することができる。【００１９】
ところで、本発明は、上記のように脳萎縮判定装置の発明として記述できる他に、以下のように脳萎縮判定方法及び脳萎縮判定プログラムの発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。【００２０】
即ち、本発明に係る脳萎縮判定方法は、情報処理装置の作動方法である脳萎縮判定方法であって、頭部のスライス画像を取得する取得ステップと、取得ステップにおいて取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出ステップと、体積算出ステップにおいて算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、頭部における脳萎縮を判定する判定ステップと、判定ステップにおける判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、を含み、体積算出ステップにおいて、頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、取得ステップにおいて取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、判定ステップにおいて、体積算出ステップにおいて算出された凸包の体積を示す数値と、脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から脳萎縮を判定することを特徴とする。
【００２１】
即ち、本発明に係る脳萎縮判定プログラムは、頭部のスライス画像を取得する取得機能と、取得機能により取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部における組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出機能と、体積算出機能により算出された数値から、予め設定された判定基準に基づいて、頭部における脳萎縮を判定する判定機能と、判定機能による判定結果を示す情報を出力する出力機能と、を情報処理装置に実行させ、体積算出機能は、頭部の灰白質の体積及び白質の体積の少なくとも一つを含んでなる脳体積を示す数値を算出すると共に、取得機能により取得されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出し、判定機能は、体積算出機能により算出された凸包の体積を示す数値と、脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該比の値から脳萎縮を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、画像処理と予め設定された判定基準とによって、客観的かつ容易に脳萎縮を判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】脳萎縮の判定装置の概略図である。
【図２】脳萎縮の判定方法の全体的な流れ図である。
【図３】ＯＭラインに平行なスキャンしたときに得られる脳の各部位を示す図である。
【図４】ＯＭラインに平行にスキャンした脳の断面図である。
【図５】凸包の説明図である。
【図６】従来の脳萎縮判定方法の例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る脳萎縮判定装置の構成を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る脳萎縮判定装置での処理（脳萎縮判定方法）を示すフローチャートである。
【図９】本発明に係る脳萎縮判定プログラムの構成を示す図である。
【符号の説明】
【００２４】
１…核磁気共鳴撮像装置(ＭＲＩ)、２…信号処理回路、３…表示部、１１…脳脊髄液（ＣＳＦ）、１２…脳室、、１３…灰白質、１４…頭蓋骨、１５…白質、１００…脳萎縮判定装置、２００…核磁気共鳴撮像装置、３００…ＰＣ、３０１…入力部、３０２…体積算出部、３０３…判定部、３０４…出力部、４００…記録媒体、４００ａ…プログラム格納領域、４０１…脳萎縮判定プログラム、４０１ａ…メインモジュール、４０１ｂ…入力モジュール、４０１ｃ…体積算出モジュール、４０１ｄ…判定モジュール、４０１ｅ…出力モジュール。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面とともに本発明に係る脳萎縮判定装置、脳萎縮判定方法及び脳萎縮判定プログラム好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明のものと必ずしも一致していない。【００２６】
図７に、本発明に係る脳萎縮判定装置１００の実施形態を概略的に示す。脳萎縮判定装置１００は、脳のスライス画像から脳の萎縮を判定する装置である。図７に示すように、脳萎縮判定装置１００は、核磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）装置２００と、ＰＣ（Personal Computer）３００とを含んで構成されている。【００２７】
核磁気共鳴撮像装置２００は、脳萎縮の判定の対象者の頭部のスライス画像を取得する取得手段である。核磁気共鳴撮像装置２００は、核磁気共鳴現象を利用して生体内の情報を画像化して（生体内を撮像して）、スライス画像を取得する。スライス画像は、所定の断面での頭部の内部を示した画像である。スライス画像を構成する画素は、画素に対応する位置の、頭部における組織又は領域に応じた強度（画素値）を有している。核磁気共鳴撮像装置２００は、ＰＣ３００と接続されており、取得した頭部のスライス画像のデータを、ＰＣ３００に送信する。【００２８】
また、スライス画像は、頭部における外耳道中心と眼球中心とを通る面に平行な面を断面とした画像であることが望ましい。図３に、外耳道中心と眼球中心とを通る面ＯＭと、それらに平行な面Ｓ１〜Ｓ１０を示す。スライス画像の断面となる外耳道中心と眼球中心とを通る面ＯＭに平行な面Ｓ１〜Ｓ１０は、面ＯＭよりも頭頂部側に位置している。上記のように核磁気共鳴撮像装置２００は、複数のスライス画像を取得することが望ましい。なお、複数のスライス画像は、断面と垂直方向に数ｍｍ単位の間隔で取得されることが望ましい。スライス画像の枚数を多くすると、垂直方向の解像度が上がるため、より適切な脳萎縮の判定が可能になる。但し、取得するスライス画像が多くなると、対象者の負担が大きくなるので、その点も考慮してスライス画像の枚数を決めるのがよい。また、必ずしも複数のスライス画像を取得する必要はなく、１枚のスライス画像を取得することとしてもよい。【００２９】
図４に核磁気共鳴撮像装置２００によって取得された頭部のスライス画像を模式的に示す。図４（ａ）はスライス面Ｓ５による画像、図４（ｂ）はスライス面Ｓ６による画像、図４（ｃ）はスライス面Ｓ７による画像、図４（ｄ）はスライス面Ｓ８による画像、図４（ｅ）はスライス面Ｓ９による画像、図４（ｆ）はスライス面Ｓ１０による画像である。周辺の黒色部及び縦線網掛け部が灰白質１３であり、その内側の白色部が白質１５である。灰白質の外側には頭蓋骨１４があるが、一部において頭蓋骨と灰白質との間に脳脊髄液１１腔がある。また、脳室１２には、脳脊髄液１１が詰まっている。【００３０】
なお、脳萎縮判定装置１００では、上述のような画素を有する頭部のスライス画像が取得できればよいので、そのような画像が取得できる核磁気共鳴撮像装置２００以外の装置を用いることとしてもよい。例えば、ＣＴ（Computed Tomography）装置やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置によって上記のスライス画像が取得できる場合は、これらの装置を用いてもよい。【００３１】
ＰＣ３００は、核磁気共鳴撮像装置２００により取得されたスライス画像のデータを受信して、情報処理を行う情報処理装置である。ＰＣ３００は、具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ等のハードウェアにより構成され、これらの情報処理装置が動作することにより、下記のＰＣ３００の機能が実現される。図７に示すように、ＰＣ３００は、機能的な構成要素として、入力部３０１と、体積算出部３０２と、判定部３０３と、出力部３０４とを備えている。【００３２】
入力部３０１は、核磁気共鳴撮像装置２００から送信される頭部のスライス画像のデータを、受信して入力する手段である。入力部３０１は、受信して入力したスライス画像のデータを、体積算出部３０２に出力する。なお、脳萎縮判定装置１００では、必ずしも本実施形態のように、頭部のスライス画像を取得する取得手段として核磁気共鳴撮像装置２００自体を備えている必要はなく、入力部３０１により（脳萎縮判定装置１００に含まれない核磁気共鳴撮像装置で撮像等された）頭部のスライス画像が受信さえされればよい（その場合、入力部３０１が取得手段になる）。【００３３】
体積算出部３０２は、入力部３０１から入力されたスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部における所定の組織又は領域の体積を示す数値を算出する体積算出手段である。算出する体積を示す数値に係る組織又は領域は、脳萎縮の判定内容に応じたものである。具体的には、例えば、頭蓋骨の内部の体積である頭蓋内体積、並びに頭部の脳の灰白質の体積及び白質の体積の何れか又は両方である脳体積を示す数値が算出される。また、それらに加えて、頭蓋内体積のうち、脳の外郭部分と脳室部分とに分けて、脳脊髄液の占める領域の脳脊髄液体積を示す数値を算出してもよい。何れの組織又は領域の体積を算出するかは、脳萎縮の判定内容に応じて、予め体積算出部３０２に設定されている。【００３４】
上述したようにスライス画像上では、これらの組織又は領域に応じた画素の強度で表される。即ち、体積算出部３０２は、各組織又は領域に応じた強度を有する画素を抽出して、各組織又は領域を区別することにより、当該組織又は領域を認識することができる。体積算出部３０２は、スライス画像において認識した各組織又は領域に基づいて、体積を示す数値を算出する。具体的には、例えば、頭蓋内体積については、頭蓋骨の形状を認識して、その内部の領域の面積を上記の数値として算出することができる。また、灰白質や白質については、それ自体の形状の面積を上記の数値として算出できる。更に、スライス画像が複数ある場合は、各スライス画像から得られる数値の総和を取ることとして、体積を示す数値を算出することができる。この場合、面積に複数のスライス画像の間の距離（間隔）を掛けて、総和をとることとしてもよい。【００３５】
上記の各組織又は領域に応じた強度を有する画素を抽出して、各組織又は領域を区別する処理は、具体的には、ＥＭアルゴリズムにより行うことができる。予め各組織又は領域の画素の強度値の平均値と分散とを示す情報を体積算出部３０２に記憶させておき、その情報に基づいてＥＭアルゴリズムにより上記の処理を行う。なお、その際、各組織に対応する画素の強度の分布は、正規分布になるものと仮定している。また、その際、ＥＭアルゴリズムにより、スライス画像を構成する画素が、何れの頭部の組織又は領域を示すかという確率を算出して、算出した確率を積算することにより、上記の体積を示す値を算出することが望ましい。これは、例えば、ＥＭアルゴリズムによって、ある画素が、１０％灰白質を示し、９０％白質を示しているという割合を算出して、全ての画素の割合から体積を算出することとするものである。これにより、各組織又は領域の間のパーシャルボリューム効果を考慮に入れることができ、より正確な体積の算出が可能になる。【００３６】
また、体積算出部３０２は、脳萎縮の判定内容に応じて、スライス画像を構成する画素の強度に基づいて、頭部の灰白質及び白質の少なくとも一つの形状を算出して、当該形状の凸包を算出して、当該凸包の体積を示す数値を算出する。図５に２次元の凸包の概念を示している。外側の曲線２０が凸包を示しており、内側の曲線２１は与えられた図形である。凸包とは、与えられた図形を内在する面積最小の凸図形をいう。灰白質及び白質の形状の算出は、ＥＭアルゴリズムによって上述した方法と同様に行うことができる。また、形状の凸包の算出は、既存の方法を適用することができる。体積算出部３０２は、予め記憶しているアルゴリズム及び処理内容を予め記憶しており、上記の体積の算出を行う。体積算出部３０２は、算出した各体積を示す数値を判定部３０３に出力する。【００３７】
判定部３０３は、体積算出部３０２により算出された体積を示す数値から、予め設定され判定部３０３に記憶された判定基準に基づいて、頭部における脳萎縮を判定する判定手段である。この判定には、頭部において脳萎縮が発生しているか否か、また、脳萎縮が発生している場合、どの程度の度合の脳萎縮であるかの判定を含む。判定部３０３に設定される判定基準としては、具体的には例えば、灰白質の体積及び白質の体積の何れか又は両方である脳体積を示す数値を、頭蓋内体積を示す数値で除算することにより得られる値を用いるものがある。即ち、頭蓋内体積を示す数値と、脳体積を示す数値との比の値を算出して、当該値を脳萎縮の判定に用いることができる。上記の除算された値自体を脳萎縮の度合を示す値として用いてもよいし、当該値が予め設定した閾値を下回るか否かにより、脳萎縮しているか否かという判定をすることとしてもよい。脳萎縮が発生している場合、頭蓋内体積に対して灰白質の体積及び白質の体積の何れか又は両方が小さくなるため、上記の判定基準を用いることができ、適切に脳萎縮を判定することが可能となる。また、脳萎縮の種類により、何れが小さくなるかが異なるので、灰白質の体積及び白質の体積の両方の値を用いて判定を行うことが望ましい。【００３８】
更に、脳萎縮の判定に、脳脊髄液体積を示す数値を用いてもよい。例えば、具体的には例えば、脳の外郭部分及び脳質部分、あるいはそれらの何れか一方の脳脊髄液体積を示す数値を、頭蓋内体積を示す数値で除算することにより得られる値を用いて脳萎縮の判定を行うこととしてもよい。この値を用いた判定は、上記のものと同様に、値自体を判定結果とすることとしてもよいし、閾値を用いた判定を行うこととしてもよい。脳萎縮に応じて、上記の各脳脊髄液体積が変動しうるので、上記の判定基準を用いることができ、更に適切に脳萎縮を判定することが可能となる。【００３９】
また、判定部３０３は、灰白質及び白質の少なくとも一つについての体積を示す数値と、その凸包の体積を示す数値とに基づいて、脳萎縮の判定を行うこととしてもよい。例えば、灰白質及び白質の少なくとも一つについての体積を示す数値を、その凸包の体積を示す数値で除算することにより得られる値を用いて脳萎縮の判断を行う。上述した判定基準と同様に、上記の除算された値自体を脳萎縮の度合を示す値として用いてもよいし、当該値が予め設定した閾値を下回るか否かにより、脳萎縮しているか否かという判定をすることとしてもよい。脳萎縮が発生している場合、灰白質及び白質の何れか又は両方の形状が歪むことがあるため、上記の判定基準を用いることができ、適切に脳萎縮を判定することが可能となる。また、脳萎縮の種類により、何れが歪むかが異なるので、灰白質の体積及び白質の体積の両方の値を用いて判定を行うことが望ましい。【００４０】
判定部３０３は、上述のように脳萎縮を判定した判定結果を示す情報を出力部３０４に出力する。【００４１】
なお、体積算出部３０２によって算出された体積を示す数値、脳萎縮の判定のために判定部３０３によって算出された数値、及び判定部３０３による脳萎縮の判定結果を示す情報については、データベースに格納しておくことが望ましい。これにより、データベースに格納された情報を用いて、統計的処理により上記の閾値を決定したり、判定結果の時系列的な比較検討を行うこととしたりすることができる。【００４２】
出力部３０４は、判定部３０３により判定結果を示す情報を出力する出力手段である。この出力は、例えば、ＰＣ３００に接続されたモニタ（図示せず）に対して行われる。モニタが当該情報を表示することによって、医者等のユーザが判定結果を知ることができる。以上が、脳萎縮判定装置１００の構成の構成である。【００４３】
引き続いて、脳萎縮判定装置１００の動作（脳萎縮判定方法）について、図８のフローチャートを参照して説明する。脳萎縮判定装置１００では、核磁気共鳴撮像装置２００によって、頭部のスライス画像が取得される（Ｓ０１、取得ステップ）。取得されたスライス画像のデータは、ＰＣ３００に送信される。ＰＣ３００では、入力部３０１によって当該スライス画像のデータが入力されて、体積算出部３０２に出力される。【００４４】
続いて、ＰＣ３００では、スライス画像から脳萎縮の判定をするのに必要な、頭部における組織又は領域の体積を示す数値が、体積算出部３０２によって算出される（Ｓ０２、体積算出ステップ）。算出された数値は、体積算出部３０２から判定部３０３に入力される。続いて、判定部３０３によって、体積算出部３０２により算出された数値から、脳萎縮が判定される（Ｓ０３、判定ステップ）。当該判定の結果を示す情報は、判定部３０３から出力部３０４に出力される。続いて、上述したように、当該判定の結果を示す情報が出力部３０４によってモニタ等に出力され、モニタによって表示される（Ｓ０４、出力ステップ）。【００４５】
上述したように、本実施形態に係る脳萎縮判定装置１００では、取得された頭部のスライス画像を構成する画素の強度に基づいて、脳萎縮を判定するための組織又は領域の体積を示す数値が算出される。また、予め設定された判断基準によって脳萎縮が判定される。従って、本実施形態に係る脳萎縮判定装置１００によれば、客観的な脳萎縮の判定が可能になる。また、情報処理により数値の算出、及びそれに基づく脳萎縮の判定が行われるので、客観的な判定が可能になる。【００４６】
また、上述したように複数のスライス画像を用いて、各組織又は領域の体積を示す数値を、前頭葉、側頭葉、頭頂葉及び後頭葉を含めた脳全体で立体的に評価することによって、体積を示す数値をより正確なものとすることができ、より正確に脳萎縮を判定することが可能となる。【００４７】
また、本実施形態のように体積の算出にＥＭアルゴリズムを用いることによって、脳萎縮の判定のために算出する上記の体積を示す数値をより正確なものとすることができ、より正確に脳萎縮を判定することが可能となる。【００４８】
また、スライス画像として、ＭＲＩにより得られた画像を用いることにより、頭部における組織又は領域毎に画素の強度が異なるスライス画像を確実に取得することができ、本発明を確実に実施することができる。また、スライス画像を頭部における外耳道中心と眼球中心とを通る面に平行な面を断面とした画像であることとすれば、適切なスライス画像を取得することができ、適切に本発明を実施することができる。【００４９】
引き続いて、上述した一連の脳萎縮の判定を行う処理を情報処理装置に実行させるための脳萎縮判定プログラムを説明する。図９に示すように、脳萎縮判定プログラム４０１は、情報処理装置が備える記録媒体４００に形成されたプログラム格納領域４００ａ内に格納されている。【００５０】
脳萎縮判定プログラム４０１は、脳萎縮の判定処理を統括的に制御するメインモジュール４０１ａと、入力モジュール４０１ｂと、体積算出モジュール４０１ｃと、判定モジュール４０１ｄと、出力モジュール４０１ｅとを備えて構成される。入力モジュール４０１ｂ、体積算出モジュール４０１ｃ、判定モジュール４０１ｄ及び出力モジュール４０１ｅを実行させることにより実現される機能は、上述したＰＣ３００の入力部３０１、体積算出部３０２、判定部３０３及び出力部３０４の機能とそれぞれ同様である。【００５１】
なお、脳萎縮判定プログラム４０１は、その一部若しくは全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、他の機器により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。【００５２】
本発明に係る脳萎縮判定装置は、脳のスライス画像を得る手段と、得られた複数のスライス画像から頭蓋内容積を演算する手段と、同じく複数のスライス画像から灰白質体積及び／又は白質体積を演算する手段と、前記頭蓋内容積と灰白質体積との比の値及び／又は前記頭蓋内容積と白質体積との比の値により脳萎縮を判定する手段とからなる。【００５３】
また、脳萎縮判定装置は、前記頭蓋内容積及び灰白質体積及び／又は白質体積を演算する手段は、複数のスライス画像から各組織を抽出する手段と、スライス画像全体で積分して体積を演算する手段とを有してなることが望ましい。【００５４】
また、前記脳のスライス画像は、ＭＲＩにより得られたスライス画像であることが望ましい。【００５５】
また、演算に用いるスライス画像の下端を外耳道中心と眼球中心とを結ぶ面を基準として設定することが望ましい。【００５６】
また、前記スライス画像から各組織を抽出する手段において、抽出アルゴリズムとしてＥＭアルゴリズムを用いることが望ましい。【００５７】
また、前記ＥＭアルゴリズムにおいて、各ボクセルに与えられる確率を積算することによって、確率的に灰白質体積及び／又は白質体積を求めることが望ましい。【００５８】
また、さらに頭蓋内容積のうち、脳脊髄液の占める領域を、脳の外郭部分（硬膜と灰白質の間）と脳室部分とに分けて脳脊髄液体積を求める手段を設けてなることが望ましい。【００５９】
また、本発明に係る脳萎縮判定装置は、脳のスライス画像を得る手段と、得られた複数のスライス画像から脳の灰白質の２次元(または３次元)の凸包を求める手段及び／又は複数のスライス画像から脳の白質の２次元(または３次元)の凸包を求める手段と、前記凸包の体積と灰白質体積との比の値及び／又は前記凸包の体積と白質体積との比の値により脳萎縮を判定する手段とからなる。【００６０】
本発明は、脳萎縮の判定のため、頭蓋内容積（灰白質と白質からなる脳実質と脳脊髄液を含む領域）、灰白質体積、白質体積を複数のＭＲＩスライス画像などから画像処理によりそれぞれ抽出演算し数値化する。この数値化された値の比をとり、頭蓋内容積に対する灰白質割合及び白質割合を計算する。この自動化された演算により得られる多数の測定データと症例との比較により客観的な脳萎縮判定が出来る装置を提供する。【００６１】
上記の構成によれば、前頭葉、側頭葉、頭頂葉、後頭葉をふくめた脳全体での、頭蓋内容積と脳の機能をつかさどる灰白質体積及び／又は白質体積の比を取って、萎縮程度を数値化して判定するため、従来の１スライス面での主に前頭葉のみでの数値化に対してバラツキが少なく、判定基準の設定が容易で、判定が正確で安定する。【００６２】
また、上記の構成によれば、
・頭蓋内容積、灰白質体積、白質体積をスライス画像の面積から演算するため、スライス枚数を増加させることにより体積計測の精度の向上が容易である。
・ＭＲＩ画像を用いることにより、画像上で各組織特性が出やすく、組織領域の分離精度が向上する。
・脳の下端は複雑な構造をしているため、脳領域を正確に抽出することは難しい。そこで、ＭＲＩから自動抽出可能な基準面を設定し、それより上のスライス画像のみを用いて頭蓋内容積と灰白質体積と白質体積を演算する。基準面としては、例えば、外耳道中心と眼球中心とを結ぶ面、あるいはその面より上方何mmという指定が考えられる。このようにして、脳の下部を無視して頭蓋内容積と灰白質体積や白質体積との比率を求めても、認知症など脳萎縮による症状に大きく関与する部分はすべて含まれるため、問題は生じない。
・ＥＭアルゴリズムを用いて各組織領域を抽出することで、領域判定精度が向上することで、面積の計算精度が上がり、ひいては体積計算精度が向上する。この結果、脳萎縮判定の安定性が向上する。
・ＥＭアルゴリズムの結果に基づいて各ボクセル(演算の基礎となる単位立方体または直方体)を確定的に組織に分類するのではなく、得られた各組織へ属する確率を配慮して灰白質体積と白質体積の積算を求めることにより、より精度の高い灰白質体積と白質体積が求められる。
・データが自動的に採取されるため、これらをデータベース化することにより、多くの症例あるいは同一人の時系列的な比較検討が可能であり、脳萎縮判定精度が向上する。【００６３】
脳のＭＲＩ画像からEM（Expectation-Maximization)アルゴリズムにより、硬膜、白質、灰白質、脳脊髄液（CSF）、PV(Partial Volume：複数の組織が混在しているボクセル)領域を分類して抽出する。【００６４】
これらから頭蓋内腔面積・灰白質領域面積・白質領域面積・脳脊髄液面積を算出する。【００６５】
これらを全てのスライス画像に適用して、頭蓋内容積・灰白質体積、白質体積・脳脊髄液体積を算出する。【００６６】
脳萎縮判定装置の概略を図１に示す。１は核磁気共鳴撮像装置(ＭＲＩ)、２は信号処理回路、３は表示部である。【００６７】
信号処理回路(２)においては、次の各ステップを順次実行する（図２）。
１．撮影されたＭＲＩはスライス内解像度とスライス間解像度（スライス厚およびスライス間隔）が異なるのが普通である。これをそのまま各点を中心とした直方体ボクセルとして使用してもよいし、内挿等により立方体ボクセルデータに変換して用いてもよい。
２．実際のＯＭライン平面は、外耳孔中心と眼窩中心を通る平面であるが、ＭＲＩ上でそれを同定することは困難であり、左右の外耳道中心および両眼球の中心を検出し、それらを含む平面を近似的なＯＭライン平面とする。
３．ＯＭライン平面と axial 断面とのなす角度がある程度以上大きい場合には、ＯＭライン平面に平行になるように axial 断面を再定義する。
４．頭蓋骨および硬膜を検出して、その内側および底部をＯＭライン平面（またはそれより定められた長さだけ上方のスライス断面）によって限られる範囲を解析対象とする領域（頭蓋内領域の一部）とする。
５．この解析対象領域のボクセルの濃度分布にＥＭアルゴリズムを適用し、脳脊髄液（ＣＳＦ）、灰白質、白質、その他の領域に分類する。このさい、ＣＳＦと灰白質、灰白質と白質の間のPartial Volume効果を考慮し、これらに対する初期分布も用意する。医師その他がＣＳＦ，灰白質、白質について、それぞれ学習領域を指定することも考えられる。
６ａ．  ４で定められた領域のボクセル数を考察対象とする頭蓋内容積とし、５で灰白質と分類された領域のボクセル数を灰白質体積、白質体積、脳脊髄液体積として、それらの頭蓋内容積に対する比を脳萎縮の程度を示す指数とする。
６ｂ．  ５で定められた灰白質および白質を統合した領域に対し、各スライス断面ごとに２次元の凸包を求めるか、あるいは直接３次元の凸包を求め、凸包中のボクセル数を凸包の体積とし、５で灰白質と分類された領域のボクセル数を灰白質体積として、それらの比を脳萎縮の程度を示す指数とする。【００６８】
図３にＯＭラインに平行にスキャンしたときに得られる脳の各部位を示す。Ｂ１は中心溝、Ｂ２は中心前溝、Ｂ３は上前頭溝、Ｂ４は下前頭溝、Ｂ５は外側溝(シルビウス裂)、Ｂ６は上側頭溝、Ｂ７は下側頭溝、Ｂ８は嗅球、Ｂ９は嗅索、Ｂ１０は小脳、Ｂ１１は橋、Ｂ１２は側脳室、Ｂ１３は室間孔(モンロー孔)、Ｂ１４は第三脳室、Ｂ１５は松果体上窩、Ｂ１６は脳室三角、Ｂ１７は中脳水道、Ｂ１８は第四脳室である。これをＯＭライン、すなわち外耳孔中心と眼窩中心を通るラインを含む平面を基準面とし、この基準面に平行な複数のスライス面での画像をＭＲＩにより得る。なお、実際のＭＲＩ撮影時には、外耳孔中心と眼窩中心を同定するのは困難であるので、目尻と外耳孔中心を結ぶ線をＯＭラインとして撮影が行われる。さらにＭＲＩ上でＯＭライン平面を決定する際には、両外耳道中心および両眼球の中心を検出し、それらを含む平面を近似的なＯＭライン平面とする。【００６９】
図４はＯＭラインに平行にスキャンした脳の断面図である。図４(ａ)はスライス面Ｓ５による画像、図４(ｂ)はスライス面Ｓ６による画像、図４(ｃ)はスライス面Ｓ７による画像、図４(ｄ)はスライス面Ｓ８による画像、図４(ｅ)はスライス面Ｓ９による画像、図４(ｆ)はスライス面Ｓ１０による画像である。周辺の黒色部及び縦線網掛け部が灰白質(１３)であり、その内側の白色部が白質(１５)である。灰白質の外側には頭蓋骨(１４)があるが、一部において頭蓋骨と灰白質との間に脳脊髄液(１１)腔が見える。１２は脳室であり、脳脊髄液が詰まっている。【００７０】
図５に２次元の凸包の概念を示している。外側の曲線(２０)が凸包を示しており、内側の曲線(２１)は与えられた図形である。凸包とは、与えられた図形を内在する面積最小の凸図形をいう。【００７１】
本発明は、脳の萎縮程度について、客観的な数値を多数採取できるため、この数値と、脳萎縮に起因すると思われる各種の症状との対応関係をとることにより、症状の進行状況を数値化し、治療必要性の判断あるいは治療開始のタイミングなど脳萎縮状態であるとの予測・判断ができることになる。【００７２】
また多数のサンプルに対するデータ化が可能であるため、脳萎縮の判定の客観性が得られるようになる。
【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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