(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の脳を撮影したＭＲＩから、マルチエコーマグニチュード画像及びマルチエコー位相画像を取得する画像取得部と、
取得された画像において、パーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示された黒質及びニグロソーム１領域のみを観察することができるように後処理する画像処理部と、
機械学習を通じて、処理された画像を解析して、ニグロソーム１領域が含まれた画像からニグロソーム１領域を検出する画像解析部と、
ニグロソーム１領域が含まれた各画像からニグロソーム１領域が正常か否かを判断し、パーキンソン病を診断する診断部と、を含み、
前記画像処理部は、
取得された前記マルチエコー位相画像に基づいて周波数画像を生成し、生成した前記周波数画像において背景位相を除去し、
定量的磁化率マッピングアルゴリズムを用いて、前記背景位相が除去された前記マルチエコー位相画像に基づいて定量的磁化率マップマスクを生成し、
生成した定量的磁化率マップマスクを前記マルチエコーマグニチュード画像に適用して磁化率マップ強調画像を生成することにより、前記ニグロソーム１領域を視覚化し、
前記診断部は、患者の脳における鉄の濃度と磁化率との相関に応じて、パーキンソン病に起因するニグロソーム１領域の変化に基づいてパーキンソン病を診断し、
前記定量的磁化率マップマスクは、磁化率コントラスト重み付けのために生成されることを特徴とするパーキンソン病診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パーキンソン病診断装置及び方法に関するものであって、より詳しくは、磁気共鳴画像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、以下「ＭＲＩ」という）を解析してパーキンソン病を診断するパーキンソン病診断装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
神経退行性疾患は、神経細胞が何らかの原因によって消滅することにより脳機能に異常を起こす病気を指す。
【０００３】
代表的な神経退行性疾患としては、その多くがアルツハイマー病やパーキンソン病であり、稀にルー・ゲーリック病などが挙げられる。
【０００４】
神経退行性疾患の内、パーキンソン病は、神経細胞が破壊される代表的な神経退行性疾患であって、筋固縮、揺戦、小刻み歩行症状と共に鬱や不安感が伴い、生活の質が大きく下がる。
【０００５】
これらの神経退行性疾患の診断方法としては、粘膜との接触、または皮膚破壊、或いは自然開口部または人工開口部以外に、内部体腔に挿入することなく診断する非侵襲的な方法がある。
【０００６】
例えば、下記の特許文献１および特許文献２には、従来技術による神経退行性疾患を診断する技術が開示されている。
【０００７】
今までのパーキンソン病診断及び薬物誘発性パーキンソン症の鑑別診断には、同位元素を用いた［１８Ｆ］ＦＰ−ＣＩＴ陽電子放射断層撮影（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＰＥＴ）が最も客観的な方法として用いられている。
【０００８】
しかし、前記［１８Ｆ］ＦＰ−ＣＩＴ ＰＥＴは、非常に高額な検査方法であり、被曝のリスクがある。
【０００９】
したがって、ＭＲＩを用いてニグロソーム１領域を観察し、パーキンソン病を診断することができる技術の開発が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】大韓民国特許登録番号第１０−１７５４２９１号（２０１７年７月６日公告）
【特許文献２】大韓民国特許公開番号第１０−２０１６−００５８８１２号（２０１６年５月２５日公開）
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Ｓｕｎｇ−Ｍｉｎ  Ｇｈｏのほか、「Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｐ−Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ（ＳＭＷＩ）ｆｏｒ  Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ」、Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ７２：３３７−３４６（２０１４）
【非特許文献２】Ｙｏｏｎｈｏ  Ｎａｍのほか、「Ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  Ｎｉｇｒｏｓｏｍｅ  １  ｉｎ  Ｓｕｂｓｔａｎｔｉａ  Ｎｉｇｒａ  ａｔ３Ｔ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｅｃｈｏ  Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｐ−Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ（ＳＭＷＩ）」、Ｊ．  ＭＡＧＮ．ＲＥＳＯＮ．ＩＭＡＧＩＮＧ  ２０１７；４６：５２８−５３６
【非特許文献３】Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ  Ｌａｎｇｋａｍｍｅｒのほか、「Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  ｍａｐｐｉｎｇ１  Ｐａｇｅ  １３  （ＱＳＭ）ａｓ  ａ  ｍｅａｎｓ  ｔｏ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｂｒａｉｎ  ｉｒｏｎ？ Ａ  ｐｏｓｔ  ｍｏｒｔｅｍ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｓｔｕｄｙ」、Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ。２０１２  Ｓｅｐ；  ６２（３）：１５９３−９。ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ．２０１２．０５．０４９．ｐｕｂ２０１２  Ｍａｙ  ２４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の目的は、前述のような問題点を解決するためのものであって、ＭＲＩを解析してパーキンソン病を診断することができるパーキンソン病診断装置及び方法を提供するものである。
【００１３】
本発明のもう一つの目的は、パーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示されたニグロソーム（ｎｉｇｒｏｓｏｍｅ）１領域を解析し、パーキンソン病を診断することができるパーキンソン病診断装置及び方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
前記のような目的を達成するために、本発明に係るパーキンソン病の診断装置は、患者の脳を撮影したＭＲＩにおいて、マルチエコーマグニチュード及び位相画像を取得する画像取得部と、取得された画像において、パーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示された黒質とニグロソーム１領域のみを観察できるように後処理する画像処理部と、処理された画像を解析してニグロソーム１領域が含まれた画像を分類し、分類された画像において、ニグロソーム１領域を検出する画像解析部、及び分類された各画像において、ニグロソーム１領域に対して正常か否かを判断し、パーキンソン病を診断する診断部を含むことを特徴とする。
【００１５】
また、前記のような目的を達成するために、本発明に係るパーキンソン病診断方法は、ＭＲＩ装置において、撮影されたＭＲＩから定量的磁化率マッピングアルゴリズムを適用し、パーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示されたニグロソーム１領域を含む磁化率マップ強調画像を生成し、生成された画像において、ニグロソーム１領域を解析し、パーキンソン病であるか否かを診断することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
上述の通り、本発明に係るパーキンソン病診断装置及び方法によれば、ＭＲＩにおいて、ニグロソーム１領域が含まれた画像のみを分類し、分類された画像において、ニグロソーム１領域を解析し、パーキンソン病であるか否かを診断することができる効果が得られる。
【００１７】
また、本発明によれば、磁化率マップ強調画像プロトコルと定量的磁化率マッピングアルゴリズムを適用してニグロソーム１領域の可視性を向上させ、黒質構造が視覚化した画像を用いて、パーキンソン病を診断することによって、普遍的に供給されたＭＲＩ機器を使ってパーキンソン病を精密に診断することができ、かつ診断結果の正確度を向上させることができる効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】黒質とニグロソーム１領域を含むＭＲＩを例示した図である。
【図２】本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病の診断装置のブロック構成図である。
【図３】画像取得部と画像処理部の動作を説明する図である。
【図４】及び
【図５】画像解析部の動作を説明する図である。
【図６】診断部の動作を説明する図である。
【図７】入力画像に診断結果を適用した状態を示す図である。
【図８】本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断方法を段階的に説明する工程図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断装置及び方法を添付された図面を参照して、詳細に説明する。
【００２０】
まず、図１を参照して、黒質内のニグロソーム１領域を観察し、パーキンソン病を診断する基準を説明する。
【００２１】
図１は、黒質とニグロソーム１領域を含むＭＲＩを例示した図である。
【００２２】
図１の（ａ）には、イメージングスラブ（ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｌａｂ）が示されており、図１の（ｂ）には、健常者の黒質（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａ  ｎｉｇｒａ）とニグロソーム１領域の画像が示されており、図１の（ｃ）には、パーキンソン病患者の黒質とニグロソーム１領域の画像が示されている。
【００２３】
健常者の黒質内ニグロソーム１領域は、図１の（ｂ）に示すように黒く表示され、パーキンソン病患者のニグロソーム１領域は、図１の（ｃ）に示すように比較的灰色に近く表示される。
【００２４】
したがって、本発明は、ＭＲＩにおいて、パーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示されたニグロソーム１領域の陰影を観察し、パーキンソン病であるか否かを診断することができる。
【００２５】
例えば、本発明は、３Ｔ  ＭＲＩにおいて、磁化率マップ強調画像（Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  ＭａｐＷｅｉｇｈｔｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ、以下「ＳＭＷＩ」という）プロトコル及びその内部の定量的磁化率マッピング（Ｑｌｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｐｐｉｎｇ、以下「ＱＳＭ」という）アルゴリズムを適用してニグロソーム１領域の可視性を向上させ、ニグロソーム１領域が正常か否かを解析し、パーキンソン病を診断する。
【００２６】
黒質緻密部（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａ  ｎｉｇｒａ  ｐａｒｓ  ｃｏｍｐａｃｔａ）は、ドーパミン性神経細胞の高密度集団を含む中脳構造である。このニューロンは、特発性パーキンソン病（ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃＰａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ  ｄｉｓｅａｓｅ、ＩＰＤ）において、徐々に消失され障害をもたらす。この領域は、健常なコントラスト群と比較したとき、ＩＰＤ患者において、鉄（ｉｒｏｎ）の濃度が増加していることが分かる。
【００２７】
最近では、健常な被検者の高解像度磁化率コントラスト画像からニグロソーム１として知られている黒質緻密部の小さな部分を視覚化した結果、ニグロソーム１とその周辺の黒質領域（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａ  ｎｉｇｒａ  ｒｅｇｉｏｎｓ）間のコントラストは、鉄の濃度の差異によるものであって、ＩＰＤ患者からの二つの部位における磁化率の差異は、著しく減少することが表された。
【００２８】
このような二つの部位における磁化率の差異の減少は、ＩＰＤのイメージングバイオマーカーとして活用されている。
【００２９】
したがって、ニグロソーム１構造は、高解像度（例えば、０．３ｍｍ平面分解能）Ｔ２−強調画像または磁化率強調画像（ＳＷＩ）を用いて７Ｔ  ＭＲＩにおいて成功的に描写された。
【００３０】
しかし、低磁界の強度、例えば、３Ｔ  ＭＲＩにおいては、限られた空間解像度と信号／コントラスト対ノイズ比（ＳＮＲ／ＣＮＲ）により、３Ｄ高解像度Ｔ２−強調画像からコントラスト（ｃｏｎｔｒａｓｔ）、すなわち、コントラスが著しく減少した構造が観察される。
【００３１】
これらの制限は、接近法の有用性を実証したいくつかの成功的な研究にもかかわらず、３Ｔ  ＭＲＩにおいて、ニグロソーム１イメージングの信頼性と適用可能性を阻害した。
最近では、前記のような問題点を解消するために、向上された磁化率コントラストを提供するための新たな方法が提案されている。
【００３２】
その中の一方法は、ＳＮＲを向上させるために、単一エコー画像を用いる代わりに、マルチエコーグラジェントリコールエコー（ｍｕｌｔｉ−ｅｃｈｏ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｒｅｃａｌｌ  ｅｃｈｏ、以下「マルチエコーＧＲＥ」という）マグニチュード画像（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ｉｍａｇｅｓ）を組み合わせるというものであって、３Ｔ  ＭＲＩにおいて、ＩＰＤを診断するのに比較的高い正確度を示す。
【００３３】
前記マグニチュード画像の代案は、磁化率コントラストを高めるために重み付けマスク（ｍａｓｋ）として位相（ｐｈａｓｅ）情報を用いる磁化率強調画像（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｉｍａｇｉｎｇ、ＳＷＩ）があるが、位相イメージングのブルーミング（ｂｌｏｏｍｉｎｇ）によりアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔｓ）を生成することができる。
【００３４】
他の磁化率コントラストに関連する接近法は、ＧＲＥ位相（または周波数）画像と定量的磁化率マッピング（ＱＳＭ）であり、両方とも磁化率に対する感度に優れており、最近では広く適用されている。
【００３５】
また、マグニチュード画像に対し、ＱＳＭから誘導された磁化率強調マスク（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  ｍａｓｋ）を用いた新たな方法が提案されている。
【００３６】
この接近法は、ＳＷＩと類似するが、ＳＷＩのブルーミングアーチファクトを解決し、潜在的に磁化率変化の視覚化を向上させることができる。
【００３７】
ＱＳＭマスク強調画像は、ニグロソーム１構造を視覚化するのに有用であることが立証されている。
【００３８】
前記非特許文献１には、神経画像（ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ）のためのＳＭＷＩ技術が開示されており、前記非特許文献２には、３Ｔ  ＭＲＩにおいて、マルチエコーＳＭＷＩを用いた黒質内ニグロソーム１のイメージング技術が開示されており、前記非特許文献３には、脳の鉄分を測定するためのＱＳＭ技術が開示されている。
【００３９】
したがって、本発明は、脳における鉄分の濃度と磁化率の相関に応じてパーキンソン病に起因するニグロソーム１領域の変化に基盤してパーキンソン病を診断する。
【００４０】
図２は、本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断装置のブロック構成図である。
【００４１】
本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断装置１０は、図２に示すように、患者の脳を撮影したＭＲＩにおいて、マルチエコーマグニチュード及び位相画像を取得する画像取得部２０と、取得された画像からパーキンソン病の画像バイオマーカーとして提示された黒質とニグロソーム１領域のみを観察できるように後処理する画像処理部３０と、処理された画像を解析してニグロソーム１領域が含まれた画像を分類し、分類された画像において、ニグロソーム１領域を検出する画像解析部４０、及び分類された各画像において、ニグロソーム１領域が正常か否かを判断し、パーキンソン病気を診断する診断部５０を含む。
【００４２】
図３を参照して、画像取得部と画像処理部の構成を詳細に説明する。
【００４３】
図３は、画像取得部と画像処理部の動作を説明する図である。図３には、マルチエコー合成ＧＲＥイメージからニグロソーム１構造に対するＳＭＷＩ画像を生成する過程が示されている。
【００４４】
画像取得部２０は、図３に示すように、ＭＲＩ装置２１またはＭＲＩ装置２１で撮影されたＭＲＩを保存し、管理するデータベース（図示しない）と通信可能に接続され、パーキンソン病を診断しようとする患者のＭＲＩを取得する。
【００４５】
画像処理部３０は、図３に示すように、ニグロソーム１構造の視覚化のために、ＱＳＭアルゴリズムを用いて、マルチエコーマグニチュード画像とマルチエコー位相画像（ｐｈａｓｅ  ｉｍａｇｅ）が複合されたマルチエコーＧＲＥ複合画像においてＳＭＷＩ画像を生成する。
【００４６】
例えば、画像処理部３０は、マルチチャンネル複合画像からマルチチャンネルマグニチュード画像二乗平方根によってチャンネル結合されたマグニチュード画像を生成し、位相画像は、個別チャンネルのグローバル位相オフセットを補正した後 、複素平均で結合される（１段階）。
【００４７】
また、画像処理部３０は、六個のエコーマグニチュード画像二乗平方根によって単一イメージで結合される（２段階）。
【００４８】
画像処理部３０は、ラプラシアン・アンラッピング（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ）アルゴリズムを用いて、互いに異なるＴＥの位相画像を計算し、各ボクセルに結合された周波数（ｗ）を計算する（３段階）。
【００４９】
画像処理部３０は、周波数画像において、ラプラシアン演算子（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）方法を用いた高調波背景位相除去を用いて、背景領域を除去する（４段階）。
【００５０】
ここで、前記ＱＳＭは、向上されたスパース線形方程式（ｓｐａｒｓｅ  ｌｉｎｅａｒ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）と最小二乗法（ｌｅａｓｔ−ｓｑｕａｒｅｓ、ｉＬＳＱＲ）を用いて再構成することができる。
【００５１】
例えば、ｉＬＳＱＲの再構成パラメータにおいて、許容誤差＝０．０１、不完全なｋ−領域マスクに対する閾値Ｄ２、ｔｈｒｅｓ＝０．１である。
【００５２】
次いで、画像処理部３０は、結果ＱＳＭを追加で処理して磁化率コントラスト重み付けのためのＱＳＭマスク（Ｓｍａｓｋ）を生成する（５段階）。
【００５３】
前記マスクは、数式１を用いて生成することができる。
【数１】
0006840898.tif 000002
ここで、Ｘは、前記４段階で計算された定量的磁化率値（ｐｐｍ単位）であり、Ｘｔｈは、常磁性限界値である。前記閾値は、後に好適なＣＮＲに対するニグロソーム１イメージングデータを用いて決めることができる。
【００５４】
最後に、画像処理部３０は、下記の数式２を用いて、マルチエコー結合されたマグニチュード画像にＱＳＭマスクを乗じてＳＭＷＩ画像を生成することができる。
【数２】
0006840898.tif 000003
ここで、ｍは、磁化率重み付け値に対する乗算の数であり、ｍａｇは、前記２段階のマルチエコーマグニチュード結合画像である。
【００５５】
次に、図４及び図５を参照して、画像解析部の動作を詳細に説明する。
【００５６】
図４及び図５は、画像解析部の動作を説明する図である。図４には、ニグロソーム１領域が含まれた画像を分類する過程が示されており、図５には分類された画像からニグロソーム１領域を検出する過程が示されている。
【００５７】
画像処理部３０の後処理過程を通じて図４に示すように、多数のＳＷＭＩ画像を取得することができる。
【００５８】
一般に、パーキンソン病診断のために撮影されたＭＲＩは、患者１名当たり約４０〜７０余枚程であり、この中から、パーキンソン病診断に用いられるニグロソーム１領域が含まれる画像は、約３〜６枚以内である。
【００５９】
画像解析部４０は、図４に示すように、機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を通じて全体のＭＲＩの中からニグロソーム１領域が含まれた画像を解析してニグロソーム１領域が含まれた画像と含まれていない画像を分類（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）することができる。
【００６０】
例えば、画像解析部４０は、機械学習のディープラーニングニューラルネットワーク（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｇ  ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）を利用した方式の中から領域畳み込みニューラルネットワーク（Ｒｅｇｉｏｎ−ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下「ＲＣＮＮ」という）を利用し、ニグロソーム１領域が含まれた領域を分類することができる。
【００６１】
すなわち、画像解析部４０は、取得した画像を畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ、以下「ＣＮＮ」という）を利用し、特徴マップ（ｆｅａｔｕｒｅ  ｍａｐ）を検出し、領域提案ネットワーク（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下「ＲＰＮ」という）を利用し、検出された特徴マップに約２０００個の関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＲｏＩ）を選定し、選定された関心領域を同一のマグニチュードでリサイジング（ｒｅｓｉｚｉｎｇ）させた後、ＣＮＮに入力される関心領域における位置の正確度を高めるために、ニューラルネットワークで構成されたサポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）を用いて、各関心領域に対してＣＮＮを実行して分類し、分類結果に対して分類ロス（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｌｏｓｓ）と矩形回帰ロス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ−ｂｏｘ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｌｏｓｓ）処理して、最終的にニグロソーム１領域が含まれた画像だけに最小限に抑えることができる。
【００６２】
また、画像解析部４０は、図５に示すように、機械学習を通じて分類されたニグロソーム１領域を含む各画像において、ニグロソーム１領域が存在する位置を指定し、指定されたニグロソーム１領域を検出することができる。
【００６３】
次に、図６及び図７を参照し、診断部の動作を説明する。
【００６４】
図６は、診断部の動作を説明する図であり、図７は、入力画像に診断結果を適用した状態を示す図である。
【００６５】
診断部５０は、図６に示すように、機械学習を通じて画像解析部４０から検出されたニグロソーム１領域に対して正常か否かを解析して、パーキンソン病であるか否かを診断することができる。
【００６６】
例えば、図７の（ａ）〜（ｄ）の入力画像において、パーキンソン病であるか否かの診断結果に応じて、図７の（ｅ）〜（ｈ）に示すように、診断結果が適用されることができる。
【００６７】
次に、図８を参照して、本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断方法を詳細に説明する。
【００６８】
図８は、本発明の好ましい実施例によるパーキンソン病診断方法を段階的に説明する工程図である。
【００６９】
図８のＳ１０の段階において、画像取得部２０は、ＭＲＩ装置２１またはデータベースとの通信を介してパーキンソン病を診断しようとする患者の多数のＭＲＩを取得する。
ここで、画像取得部２０は、３Ｔ  ＭＲＩにおいて、マルチエコーマグニチュード画像とマルチエコーの位相画像（ｐｈａｓｅ  ｉｍａｇｅ）が複合されたマルチエコーＧＲＥ複合画像を取得することができる。
【００７０】
Ｓ１２段階において、画像処理部３０は、ニグロソーム１構造の視覚化のために、ＱＳＭアルゴリズムを用いて、マルチエコーマグニチュード画像とマルチエコーの位相画像（ｐｈａｓｅ  ｉｍａｇｅ）が複合されたマルチエコーＧＲＥ複合画像を後処理してＳＭＷＩ画像を生成する。
【００７１】
Ｓ１４段階において、画像解析部４０は、機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を全体のＭＲＩの中からニグロソーム１領域が含まれた画像を解析してニグロソーム１領域が含まれた画像と含まれていない画像を分類（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）する。
【００７２】
また、画像解析部４０は、機械学習を通じて分類されたニグロソーム１領域を含む各画像において、ニグロソーム１領域が存在する場所を指定し、指定されニグロソーム１領域を検出する（Ｓ１６）。
【００７３】
最後に、診断部５０は、画像解析部４０において、ニグロソーム１領域を含む画像に分類された各画像から検出されたニグロソーム１領域の正常か否かを判断し、パーキンソン病であるか否かを診断する。
【００７４】
前記のような過程を経て、本発明は、ＭＲＩにおいて、ニグロソーム１領域が含まれた画像のみを分類し、分類された画像においてニグロソーム１領域を解析してパーキンソン病であるか否かを診断することができる。
【００７５】
以上、本発明者によってなされた発明を実施例に基づいて具体的に説明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能なものである。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、ＭＲＩにおいて、ニグロソーム１領域が含まれた画像のみを分類し、分類された画像において、ニグロソーム１領域を解析して、パーキンソン病を診断するパーキンソン病診断装置および方法の技術に適用される。
【図１】
0006840898.tif 000004
【図２】
0006840898.tif 000005
【図３】
0006840898.tif 000006
【図４】
0006840898.tif 000007
【図５】
0006840898.tif 000008
【図６】
0006840898.tif 000009
【図７】
0006840898.tif 000010
【図８】
0006840898.tif 000011