(57)【要約】【課題】コンピュータを用いてPERCISTを用いた評価を適切に行うための装置、プログラム及び方法を提供する。【解決手段】PERCISTを用いた状態変化の評価において、異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者のCT画像データを利用し、当該CT画像データに基づいて算出した除脂肪体重を用いて変換されたSUL値を利用する。CT画像データに基づく除脂肪体重を利用したSUL値を用いることにより、誤ってPERCISTの除外基準の適用を受けることを防ぐ事ができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の継時的な状態変化を評価するための状態変化評価装置であって、
異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者のCT画像データを取得する、データ取得部と、
前記CT画像データを利用して、前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の画素値をSUL値に変換する画素値変換部と、
前記画素値変換部によって少なくとも一部の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて、被験者の状態変化を評価する評価部と、
前記評価部による評価結果を出力する出力部と、を備え、
前記画素値変換部は、
前記核医学画像と同日に取得されたCT画像データにおいて、ハウンスフィールド値を利用して脂肪部分の体積を求める脂肪体積算出部と、
前記脂肪部分の体積に、脂肪の密度値を乗じて脂肪質量を求める脂肪質量算出部と、
被験者の体重から前記脂肪質量を引き、被験者の除脂肪体重を求める除脂肪体重算出部と、
核医学画像上で腫瘍部分における画素値を前記除脂肪体重で除し、腫瘍部分の画素値をSUL値に変換するSUL値変換部と、
を備える、状態変化評価装置。
【請求項２】
前記SUL変換における脂肪体積算出部は、前記CT画像データにおいてハウンスフィールド値が−１９０〜−３０ＨＵを示す組織の総体積を求めるものである、請求項１に記載の状態変化評価装置。
【請求項３】
コンピュータに、
異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者由来の複数のCT画像データを取得するデータ取得ステップと、
前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の腫瘍部位の画素値を、核医学画像データと同日に取得された被験者の前記CT画像データを利用して、SUL値に変換する変換ステップと、
ここで、SUL値に変換する腫瘍部位は、各核医学画像データ間において同一の位置に存在するものであり、
少なくとも一部の腫瘍部位の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する評価ステップと、
前記評価結果を出力する出力ステップと、
を順次実行させる、状態変化評価プログラム。
【請求項４】
前記変換ステップは、コンピュータに、
前記核医学画像と同日に取得されたCT画像データにおいて、ハウンスフィールド値を利用して脂肪部分の体積を求める脂肪体積算出ステップと、
前記脂肪部分の体積に、脂肪の密度値を乗じて脂肪質量を求める脂肪質量算出ステップと、
被験者の体重から前記脂肪質量を引き、被験者の除脂肪体重を求める除脂肪体重算出ステップと、
核医学画像における腫瘍部分における画素値を前記除脂肪体重で除し、腫瘍部分の画素値をSUL値に変換するSUL値変換ステップと、
を順次実行させるものである、請求項３に記載の状態変化評価プログラム。
【請求項５】
前記脂肪体積算出ステップは、前記CT画像データにおいてハウンスフィールド値が−１９０〜−３０ＨＵを示す組織の総体積を求めるものである、請求項４に記載の状態変化評価プログラム。
【請求項６】
核医学画像データに基づいて、コンピュータが被験者の継時的な状態変化を評価する方法であって、
コンピュータによって、
異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者由来の複数のCT画像データを取得するデータ取得処理と、
前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の腫瘍部位の画素値を、核医学画像データと同日に取得された被験者の前記CT画像データを利用して、SUL値に変換する変換処理と、
ここで、SUL値に変換する腫瘍部位は、各核医学画像データ間において同一の位置に存在するものであり、
少なくとも一部の腫瘍部位の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する評価処理と、
前記評価結果を出力する出力処理と、
を順次実行させる、状態変化評価方法。
【請求項７】
前記変換処理は、コンピュータによって、
前記核医学画像と同日に取得されたCT画像データにおいて、ハウンスフィールド値を利用して脂肪部分の体積を求める脂肪体積算出処理と、
前記脂肪部分の体積に、脂肪の密度値を乗じて脂肪質量を求める脂肪質量算出処理と、
被験者の体重から前記脂肪質量を引き、被験者の除脂肪体重を求める除脂肪体重算出処理と、
核医学画像における腫瘍部分における画素値を前記除脂肪体重で除し、腫瘍部分の画素値をSUL値に変換するSUL値変換処理と、
を順次実行させるものである、請求項６に記載の状態変化評価方法。
【請求項８】
前記脂肪体積算出ステップは、前記CT画像データにおいてハウンスフィールド値が−１９０〜−３０ＨＵを示す組織の総体積を求めるものである、請求項７に記載の状態変化評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いて、被験者の継時的な状態変化を評価する技術に関する。より詳しくは、コンピュータを用いて、核医学画像データによる悪性腫瘍患者の継時的な状態変化を評価するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
癌は、死亡原因の上位を占めており、その診断並びに治療効果の判定は、非常に重要である。癌の診断は、CT、MRIの他、PETやSPECTといった核医学画像診断によって行う事ができる。これらの診断方法のうち、核医学画像診断、とりわけ放射性医薬品として18F-FDGを用いたいわゆるFDG-PETは、比較的微小な癌病変を検出できる他、癌の悪性度の判断や治療効果の判定を行いうる方法として、癌の診断に広く用いられている。
【０００３】
固形癌の治療効果判定に用いられている判定規格の一つとして、米国核医学会によって提唱された判定規格である、PERCIST（PET Response Criteria In Solid Tumors）がある（非特許文献１）。PERCISTは、FDG-PET画像を利用した治療効果判定規格であり、FDG-PET画像における画素値をいわゆるSUV（Standardized Uptake Value）に変換し、SUVの治療前後における変化に基づいて治療効果を判定する規格である。ここで、SUVとは、核医学画像における放射能カウントを、体重等で正規化した値であり、体重そのものを用いて正規化したものの他、除脂肪体重（Lean Body Mass）にて正規化したもの（以下、SULと称す）、体表面積にて正規化したもの等、複数の態様が提案されている。PERCISTで用いられる18F-FDGは脂肪には分布しないことが知られているので、PERCISTに基づく治療効果判定にはSULを用いることが好ましいと考えられている。
【０００４】
被験者体重から除脂肪体重への換算方法として、いくつかの方法がこれまでに提案されている。例えば、非特許文献２には、体重と身長を換算式に代入して除脂肪体重を算出する方法が、開示されている。また、非特許文献３には、CT画像データから、除脂肪体重を算出する方法が、開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Richard L. Wahl et al., “From RECIST to PERCIST: Evolving Considerations for PET Response Criteria in Solid Tumors.”, J. Nucl. Med., 2009, 50(No.5 Suppl. 1), p.122s-150s
【非特許文献２】Nancy Paquet et al., “Within-Patient Variability of 18F-FDG: Standardized Uptake Values in Normal Tissues.”, J. Nucl. Med., 2004, 45, p.784-788
【非特許文献３】Tao Chan, “Computerized Method for Automatic Evaluation of Lean Body Mass from PET/CT: Comparison with Predictive Equations.”, J. Nucl. Med., 2011, 53, p.1-8
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、コンピュータを用いてPERCISTを用いた評価を適切に行うための装置、プログラム及び方法を提供することを目的とした。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
発明者らは鋭意検討を重ねた結果、CT画像データを用いて変換されたSUL値を用いることにより、PERCISTによる評価が適切に行いうることを見出し、本発明を完成させた。
【０００８】
本発明に係る状態変化評価装置は、被験者の継時的な状態変化を評価するための状態変化評価装置であって、異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者のCT画像データを取得する、データ取得部と、前記CT画像データを利用して、前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の画素値をSUL値に変換する画素値変換部と、前記画素値変換部によって少なくとも一部の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する評価部と、前記評価部による評価結果を出力する出力部とを備え、前記画素値変換部は、前記核医学画像と同日に取得されたCT画像データにおいて、ハウンスフィールド値を利用して脂肪部分の体積を求める脂肪体積算出部と、前記脂肪部分の体積に脂肪の密度値を乗じて脂肪質量を求める脂肪質量算出部と、被験者の体重から前記脂肪質量を引き被験者の除脂肪体重を求める除脂肪体重算出部と、核医学画像上で腫瘍部分における画素値を前記除脂肪体重で除し腫瘍部分の画素値をSUL値に変換するSUL値変換部と、を備えることを特徴としている。
【０００９】
本発明に係る状態変化評価プログラムは、コンピュータに、異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者由来の複数のCT画像データを取得するデータ取得ステップと、前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の腫瘍部位の画素値を、核医学画像データと同日に取得された被験者の前記CT画像データを利用してSUL値に変換する変換ステップと、少なくとも一部の腫瘍部位の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する評価ステップと、前記評価結果を出力する出力ステップと、を順次実行させることを特徴としている。ここで、変換ステップにおいてSUL値に変換する腫瘍部位は、各核医学画像データ間において同一の位置に存在するものである。
【００１０】
同様に、本発明に係る状態変化評価方法は、核医学画像データに基づいて、コンピュータが被験者の継時的な状態変化を評価する方法であって、コンピュータによって、異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者由来の複数のCT画像データを取得するデータ取得処理と、前記複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の腫瘍部位の画素値を、核医学画像データと同日に取得された被験者の前記CT画像データを利用して、SUL値に変換する変換処理と、少なくとも一部の腫瘍部位の画素値がSUL値に変換された前記複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する評価処理と、前記評価結果を出力する出力処理と、を順次実行させることを特徴としている。ここで、変換処理においてSUL値に変換する腫瘍部位は、各核医学画像データ間において同一の位置に存在するものである。
【００１１】
上述した様に、PERCISTによる治療効果の評価においては、除脂肪体重を用いて求められたSUV（SUL）を用いることが望ましいといえる。非特許文献２に開示されている換算式を用いる方法は、体重と身長さえわかれば除脂肪体重を求めることができる点で、最も簡便な方法である。一方この方法は、換算式そのものが欧米人のデータに基づいて求められているので、日本人を初めとする東洋人においては、SULの絶対値そのものは人種の違いによる影響を受ける事が懸念される。しかしPERCISTによる評価は、同一被験者間でのデータ比較に基づいて行われるので、この方法を用いてSULを算出したとしても、人種の違いによる大きな影響は受けないものと考えられていた。我々はこの様な従来の知見に反し、換算式によるSULを用いた場合にはPERCISTでの除外基準の適用を受け、治療効果判定を行うことができない事例が生じうることを見出した。
【００１２】
すなわち、非特許文献１に開示されているように、PERCISTでは、正常肝臓におけるSUL値が治療前後で20%以上変動した場合は、治療効果の判定ができないこととされている。我々の検討の結果、換算式により変換されたSULでは、この判定除外基準の適用を受け、治療効果の判定ができない症例が散見されることが示された。一方、このような判定除外基準の適用を受ける症例であっても、被験者のCT画像データによるSULを利用した場合は、当該除外基準の適用を受けず、PERCISTによる評価を継続可能であることが、我々の検討から明らかとなった。本発明は、新たに見出したこのような知見に基づき、完成されたものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、コンピュータを用いてPERCISTを用いた評価を適切に行うための装置、プログラム及び方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る状態変化評価装置の好ましい態様における機能ブロック図
【図２】本発明に係る状態変化評価装置の好ましい態様におけるシステム構成
【図３】本発明に係る状態変化評価方法の好ましい態様における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図４】本発明に係る状態変化評価プログラムの好ましい態様における構成を示す図
【図５】本発明に係る状態変化評価プログラムの最も好ましい態様における構成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係る好ましい態様における状態変化評価装置および状態変化評価方法について、図面を参照して説明する。なお、以下の説明は、あくまでも好ましい態様における説明であり、本発明の内容を限定する意図ではない。
図1は、本発明の好ましい実施態様における状態変化評価装置１０の構成を示す図である。好ましい態様において、本発明に係る状態変化評価装置１０は、後述する状態変化評価プログラム２８０を読み込んだコンピュータとして構成することができる。
図2は本発明に係る状態変化評価装置１０の好ましい実施態様におけるシステム構成である。好ましい態様において、状態変化評価装置１０は、CPU１３０と、メモリ１４０と、モニタ等の出力機器１５０と、通信インターフェース１６０と、キーボード等の入力装置１７０とが、バス１８０を介して接続されている。状態変化評価装置１０は、この他にもCD-ROMドライブやUSBインターフェース等を備えていても良い。通信インターフェース１６０は、外部から処理に必要な画像データを取り込むために用いられる。また、メモリ１４０には、本発明に係る状態変化評価プログラム２８０が記憶されている。
図３〜４は、本発明に係る状態変化評価方法における処理の流れを示す図である。好ましい態様において、本発明に係る状態変化評価方法は、本発明に係る状態変化評価装置１０を動作させることによって実行される。
【００１６】
図１に示すように、好ましい態様において、本発明に係る状態変化評価装置１０は、処理に供する核医学画像データ及びCT画像データを取得する機能を有するデータ取得部２０と、前記CT画像データを利用して核医学画像データの画素値をSUL値に変換する機能を有する画素値変換部３０と、少なくとも一部の画素値がSUL値に変換された複数の核医学画像データの比較に基づいて被験者の状態変化を評価する機能を有する評価部４０と、前記評価部４０による評価結果を出力する出力部４２とにより構成されている。本実施の形態では、前記画素値変換部３０は、CT画像データからハウンスフィールド値を利用して脂肪部分の体積を求める脂肪体積算出部３２と、前記脂肪部分の体積に脂肪の密度値を掛けて脂肪質量を求める脂肪質量算出部３４と、被験者の体重から前記脂肪質量を引き、被験者の除脂肪体重を求める除脂肪体重算出部３６と、核医学画像上で腫瘍部分における画素値を前記除脂肪体重で除し、腫瘍部分の画素値をSUL値に変換するSUL値変換部３８とを備えている。また好ましい態様において、状態変化評価装置１０は、核医学画像診断装置１と電気通信回線を介して接続されている。核医学画像診断装置としては、PET-CT装置を好ましく用いることができる。
【００１７】
以下、図３及び図４を参照して、本発明に係る状態変化評価装置１０の動作について、説明する。
まず、状態変化評価装置１０は、データ取得部２０を動作させて、異なる時間点において取得された同一被験者由来の複数の核医学画像データ及び、前記核医学画像データと同日に取得された同一被験者のCT画像データを取得する（ステップS1）。なお、PERCIST評価に利用する目的においては、取得する核医学画像データは、FDG-PET画像とする。画像データの取得時間点については、特に制限はないが、治療前後のそれぞれの時間点において取得したものや、治療前及び治療後の複数の時間点においてそれぞれ取得したものを用いるのが好ましい。
なお、核医学画像データ及びCT画像データは、DICOM等のコンピュータで利用可能な形式にて、CD、DVD、ハードディスク、あるいは半導体メモリ等の、コンピュータで読み取り可能な媒体に保存された状態で提供されることができる。この場合、当該データを保存した媒体が、本状態変化評価装置に備えられた読取装置によって読み込まれることにより、画像取得部２０によって、当該データが状態変化評価装置１０に取り込まれる。当該データはまた、PET-CT装置等から、ネットワークを介して直接本状態変化評価装置に取り込まれるものであっても良い。
【００１８】
ついで、状態変化評価装置１０は、画素値変換部３０を動作させ、複数の核医学画像データにおける少なくとも一部の画素値をSUL値に変換する（ステップS2）。好ましい態様における画素値変換処理の流れを、図４に示す。
【００１９】
初めに、画素値変換部３０は、脂肪体積算出部３２を動作させ、CT画像データを利用して、脂肪体積を算出する（ステップS21）。脂肪体積の算出は、以下の手順にて行う事ができる。まず、CT画像データを連続したスライス画像とし、それぞれのスライス画像上で、脂肪に対応する部位を特定し、スライス画像上で脂肪部位の面積を算出する。脂肪部位の特定は、CT画像におけるハウンスフィールド値を利用して行う事ができる。例えば、スライス画像上で、脂肪と同様のハウンスフィールド値を有する画素を抽出し、当該画素の占める面積を算出する。このスライス画像上で求めた脂肪部位の面積にスライス厚を乗じ、スライスごとの脂肪体積とする。これを、全てのスライスについて行い、得られた脂肪体積を全スライスにわたり足し合わせることによって、脂肪体積を求めることができる。なお、脂肪部位のハウンスフィールド値としては、−１９０〜−３０ＨＵの範囲の値を用いることができる（Int. J. Obes. Rela metab. Disord., 1994, 18, p.219-234）。
【００２０】
脂肪体積が得られたら、脂肪質量算出部３４を動作させ、脂肪質量を算出する（ステップS22）。好ましい態様において、脂肪質量の算出は、ステップS22にて算出した脂肪体積に、脂肪の密度を乗ずることによって行う。脂肪の密度は種々の文献値を用いればよく、例えば、0.923 g/mLを用いればよい（Obesity Rev., 2002, 3(2), p.113-122）。
【００２１】
脂肪質量が得られたら、除脂肪体重算出部３６を動作させ、除脂肪体重を算出する（ステップS23）。除脂肪体重は、被験者の体重から脂肪質量を引くことによって、求めることができる。
【００２２】
除脂肪体重が得られたら、核医学画像データにおける画素値を、SUL値に変換する（ステップS24）。SUL値への変換は、各画素につき、下記の式（１）を用いて行う事ができる。
【００２３】
【数１】
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SUL値への変換は、核医学画像データの全画素について行っても良いが、状態変化の評価を行う対象となる腫瘍やその周囲のみについて行っても良い。この処理によって、画素値変換処理（ステップS2）が完了する。状態変化評価装置１０は、ステップS21からステップS24までの一連の操作を、状態変化の評価に供する全ての時間点の画像データについて行う。各時間点においてSUL値への変換に用いた除脂肪体重の値は、それぞれの時間点において撮像された、同一被験者のCT画像を用いて行うことは、言うまでもない。
【００２４】
なお、除脂肪体重の算出において用いる脂肪質量は、全身のデータに基づいて求めたものを用いることが好ましいが、体幹部を含んでいれば、全身でなくても良い。例えば、脳底部から大腿部にかけてのCT画像や、脳底部から恥骨結合部にかけてのCT画像から算出した脂肪質量であっても良い。
【００２５】
図１に戻り、状態変化評価装置１０の動作について説明する。画素値変換処理（ステップS2）が完了したら、評価部４０を動作させ、状態変化評価処理を行う（ステップS3）。状態変化の評価は種々の方法にて行う事ができる。例えば、腫瘍部位における最大値（以下、SULmaxという）を各時間点の画像間で比較し、その値の変化によって、状態変化を評価する事ができる。また別の方法として、腫瘍部位内でSUL値が最大となる画素を中心として、一定の大きさの関心体積（VOI）を設定し、その内部のSUL値の平均値（以下、SULpeakという）を各時間点の画素間で比較するといった方法を用いても良い。この場合のVOIは、各画像間で同一のものであれば良いが、大き過ぎると集積の無い部分をVOIに含んでしまうため平均値が小さくなり、相互比較がしにくくなるため好ましくない。典型的には、体積1cm3の球状のVOIとすればよい。
PERCISTの定量的な治療効果判定基準としては、例えばSULpeakを用いた以下の判定基準が提案されている。
1) 代謝的寛解（CMR）
全ての病変が肝臓の集積以下。                  
2) 代謝的部分寛解（PMR）
標的病変が少なくとも30%以上低下。               
3) 代謝的安定（SMD）
CMR、PMR、PMD以外、すなわち、新病変がなく全ての腫瘍が-30%~+30%以内。
4) 代謝的進行（PMD）
標的病変が少なくとも30%以上増加  又は  新病変の集積を認める。
【００２６】
最後に、状態変化評価装置１０は、評価部４０による評価結果を、出力部４２によってディスプレイなどの出力機器に出力する（ステップS4）。出力は、種々の形式によって行うことができる。例えば、評価対象のそれぞれの腫瘍におけるSUL値が何％増加又は減少したかを、一覧表の形で表示させても良いし、変化の程度を腫瘍ごとに色彩や輝度によって表示するといった方法をとっても良い。また、全体としての評価結果を、文や記号によってあらわしても良い。
【００２７】
上記した実施の形態では、状態変化評価装置と状態変化評価方法について説明したが、記した状態変化評価装置の各構成を実現するモジュールを有するプログラム、上記した状態変化評価方法の各ステップを実行するモジュールを有するプログラムも本発明の範囲に含まれる。
【００２８】
図５に、本発明に係る状態変化評価プログラム２８０の最も好ましい態様を、記憶媒体３００と共に示す。好ましい態様において、状態変化評価プログラム２８０は、処理を統括するメインモジュール２００、データ取得モジュール２１０、脂肪体積算出モジュール２２０、脂肪質量算出モジュール２３０、除脂肪体重算出モジュール２４０、SUL変換モジュール２５０、変換モジュール２６０、出力モジュール２７０により構成される。
【００２９】
データ取得モジュール２１０は、ステップS1に係る処理を、コンピュータに実行させる。脂肪体積算出モジュール２２０は、ステップS21に係る処理を、コンピュータに実行させる。脂肪質量算出モジュール２３０は、ステップS22係る処理を、コンピュータに実行させる。除脂肪体重算出モジュール２４０は、ステップS23に係る処理を、コンピュータに実行させる。SUL変換モジュール２５０は、ステップS24に係る処理を、コンピュータに実行させる。評価モジュール２６０は、ステップS3に係る処理を、コンピュータに実行させる。出力モジュール２７０は、ステップS4に係る処理を、コンピュータに実行させる。
【００３０】
なお、好ましい実施態様において、本発明に係る状態変化評価プログラム２８０は、ハードディスク、CD、DVD等といった記憶媒体３００に格納されて提供される。状態変化評価プログラム２８０が格納された記憶媒体３００が、コンピュータに備え付けられた読取装置に挿入される事により、コンピュータが状態変化評価プログラム２８０にアクセス可能となり、状態変化評価装置１０として動作することが可能となる。なお、状態変化評価プログラム２８０は、記憶媒体を介さず、ネットワークを介して直接提供されるものであっても良い。
【００３１】
（実施例）
次に、実施例を記載して本発明をさらに詳しく説明するが、本発明はこの内容に限定されるものではない。
【００３２】
治療前後にFDG-PET検査を行った悪性リンパ腫患者14症例を対象として得られたPET画像データ及びCT画像データを用い、非特許文献２に開示されている換算式を利用する方法と、CT画像データを利用する方法の2通りの方法で、SUL値への変換を行った。その上で正常肝臓の右葉に直径3cmの球状VOIを設定し、その内部におけるSUL値の平均（以下、SULpeakという）を算出した（非特許文献２に開示されている換算式を利用する方法にて求めた場合における値をSULpeak-equ、CT画像データを利用して算出したSUL値において算出した値をSULpeak-ctとする）。求めたSULpeak-equ及びSULpeak-ctの値を治療の前後で比較し、PERCISTにおける除外基準に該当するか否か（治療前後でSULpeakが20%以上変動するか否か）を、調べた。
被験者は、男性4症例、女性10症例であり、平均年齢は56.6±10.4歳であった。
【００３３】
結果を、表１に示す。
【００３４】
【表１】
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【００３５】
表１に示す様に、SULpeak-equを用いた評価では、PERCISTの除外基準に係る症例がみられた（表１中、No.１、No.５及び、No.９）が、SULpeak-ctを用いた評価では、何れの症例においてもPERCISTの除外基準にかからず、状態変化の評価が可能な症例となっていた。この違いは、SULpeak-equでは治療による体組成の変化が考慮されていないことが原因であると考えられる。つまり、SULpeak-equでは、体重及び身長の値を用いて除脂肪体重を算出しているのみであり、体組成そのものの変化を必ずしも反映したものとはならない。一方、SULpeak-ctは、各被験者におけるCT画像に基づいて求めた除脂肪体重を利用しているので、治療により体組成に変化が生じた場合であっても、その変化が算出された除脂肪体重の値に反映される。すなわち、CT画像に基づく除脂肪体重を利用する、本発明に係る状態変化評価方法は、より適切にPERCISTによる評価を行いうる方法となり得ると判断される。
【符号の説明】
【００３６】
１０        状態変化評価装置
２０        データ取得部
３０        画素値変換部
３２        脂肪体積算出部
３４        脂肪質量算出部
３６        除脂肪体重算出部
３８        SUL変換部
４０        評価部
４２        出力部
１３０      CPU
１４０      メモリ
１５０      モニタ
１６０      通信インターフェース
１７０      キーボード
１８０      バス
２００    メインモジュール
２１０    データ取得モジュール
２２０    脂肪体積算出モジュール
２３０    脂肪質量算出モジュール
２４０    除脂肪体重算出モジュール
２５０    SUL変換モジュール
２６０    評価モジュール
２７０    出力モジュール
２８０    状態変化評価プログラム
３００    記憶媒体
【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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