"複数のスライス画像で構成される脳画像から、処理対象とするスライス画像を対象スライスとして選択する対象スライス選択手段と、脳実質の画素の信号値の有効最大値である脳実質有効最大値の計測処理を行う脳実質計測手段と、脳画像全体の画素の信号値の有効最大値の計測処理を行う脳画像計測手段と、頭蓋周辺領域のピークとなる画素の信号値の平均を頭蓋周回のピーク平均値として計測処理する頭蓋計測手段と、計測された脳実質の有効最大値、脳画像全体の有効最大値、頭蓋周回のピーク平均値に基づいて、高信号値抑制処理が必要か不要かを判定する抑制処理判定手段と、前記抑制処理判定手段により必要と判定された場合に、前記脳画像に対して高信号値抑制処理を実行する高信号値抑制処理手段と、を有することを特徴とする医用画像処理装置。前記抑制処理判定手段は、前記脳実質有効最大値より頭蓋周回のピーク平均値が一定割合高いかどうかの判定である頭蓋領域判定と、前記脳実質有効最大値より画像全体の信号値が一定割合高いかどうかの判定である画像全体判定と、を実行し、前記頭蓋領域判定、画像全体判定のいずれか一方が条件を満たす場合に、高信号値抑制処理が必要と判定するものであることを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。前記対象スライス選択手段は、各スライス画像について、画像内に所定の線分を設定し、この線分上に位置し、信号値が所定値以上となる画素のうち、最も離れた画素間の長さを求め、当該画素間の長さが全スライス画像中最長のものと比較して所定の比率以上となるスライス画像を対象スライスとして選択するものであることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の医用画像処理装置。前記脳実質計測手段は、選択された前記各対象スライスについて、脳の中心部を通る線分を所定数設定し、各線分ごとに線分上の画素の信号値分布を所定数の領域に分割し、中央の所定数の領域を脳実質領域として、当該脳実質領域における信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を脳実質の有効最大値として求めるものであることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。前記脳画像計測手段は、対象スライス全体の画素の信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を画像全体の有効最大値として求めるものであることを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。前記頭蓋計測手段は、選択された前記各対象スライスについて、脳の中心部を通る線分を所定数設定し、各線分ごとに線分上の画素の信号値分布を所定数の領域に分割し、両端の所定数の領域を頭蓋周辺領域として、当該頭蓋周辺領域における信号最大値の、全ての対象スライスの全ての線分における平均値を頭蓋周回のピーク平均値として求めるものであることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を所定値にする処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を元の値より小さくなるように変換する処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を傾きが零以上で1より小さい1次関数によって変換する処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする請求項8に記載の医用画像処理装置。請求項1から請求項9のいずれか一項に記載の医用画像処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。しかしながら、上記従来の手法による脳画像の処理において、処理対象とする脳画像によっては、組織分離処理が上手く行かず、正しく組織を特定できないという問題がある。そこで、本発明は、取得した脳画像の状態を判定し、組織分離処理に適した脳画像に調整することが可能な医用画像処理装置を提供することを課題とする。上記課題を解決するため、本発明第1の態様では、複数のスライス画像で構成される脳画像から、処理対象とするスライス画像を対象スライスとして選択する対象スライス選択手段と、脳実質の画素の信号値の有効最大値である脳実質有効最大値の計測処理を行う脳実質計測手段と、脳画像全体の画素の信号値の有効最大値の計測処理を行う脳画像計測手段と、頭蓋周辺領域のピークとなる画素の信号値の平均を頭蓋周回のピーク平均値として計測処理する頭蓋計測手段と、計測された脳実質の有効最大値、脳画像全体の有効最大値、頭蓋周回のピーク平均値に基づいて、高信号値抑制処理が必要か不要かを判定する抑制処理判定手段と、前記抑制処理判定手段により必要と判定された場合に、前記脳画像に対して高信号値抑制処理を実行する高信号値抑制処理手段を有する医用画像処理装置を提供する。本発明第1の態様によれば、脳画像の対象スライスを選択し、選択されたスライスについて、脳実質の画素の信号値の有効最大値、脳画像全体の画素の信号値の有効最大値、頭蓋周辺領域のピークとなる画素の信号値の平均である頭蓋周回のピーク平均値を計測し、計測の結果、必要である場合に、脳画像に対して高信号値抑制処理を実行するようにしたので、取得した脳画像の状態を判定し、組織分離処理に適した脳画像に調整することが可能となる。また、本発明第2の態様では、本発明第1の態様による医用画像処理装置において、前記抑制処理判定手段は、前記脳実質有効最大値より頭蓋周回のピーク平均値が一定割合高いかどうかの判定である頭蓋領域判定と、前記脳実質有効最大値より画像全体の信号値が一定割合高いかどうかの判定である画像全体判定と、を実行し、前記頭蓋領域判定、画像全体判定のいずれか一方が条件を満たす場合に、高信号値抑制処理が必要と判定するものであることを特徴とする。本発明第2の態様によれば、脳実質有効最大値より頭蓋周辺領域のピーク平均値、画像全体の信号値が一定割合高いかどうかの判定を行い、頭蓋周辺領域のピーク平均値、画像全体の信号値のいずれかが脳実質有効最大値より一定割合高い場合に、高信号値抑制処理が必要と判定するようにしたので、頭蓋周辺領域の信号値が脳実質より著しく高い場合、頭蓋周辺領域、脳実質以外の部分における信号値が脳実質より著しく高い場合のいずれにおいても、的確に高信号値抑制処理が必要という判定を行うことが可能となる。また、本発明第3の態様では、本発明第1または第2の態様による医用画像処理装置において、前記対象スライス選択手段は、各スライス画像について、画像内に所定の線分を設定し、この線分上に位置し、信号値が所定値以上となる画素のうち、最も離れた画素間の長さを求め、当該画素間の長さが全スライス画像中最長のものと比較して所定の比率以上となるスライス画像を対象スライスとして選択するものであることを特徴とする。本発明第3の態様によれば、各スライス画像において、所定値以上の信号値をもつ画素が、全スライス画像において最長のものに比較して所定の比率以上となるスライス画像を対象スライスとして選択するようにしたので、高信号値抑制処理の要不要の判定に適した頭蓋周辺領域と脳実質以外に高信号値が含まれないスライス画像を選択することが可能となる。また、本発明第4の態様では、本発明第1から第3のいずれかの態様による医用画像処理装置において、前記脳実質計測手段は、選択された前記各対象スライスについて、脳の中心部を通る線分を所定数設定し、各線分ごとに線分上の画素の信号値分布を所定数の領域に分割し、中央の所定数の領域を脳実質領域として、当該脳実質領域における信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を脳実質の有効最大値として求めるものであることを特徴とする。本発明第4の態様によれば、選択された各対象スライスについて、脳の中心部を通る複数の線分ごとの信号値分布を所定数の領域に分割し、中央の所定数の領域を脳実質領域として、脳実質領域における信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を脳実質の有効最大値として求めるようにしたので、脳実質を代表する値である脳実質の有効最大値を的確に求めることが可能となる。また、本発明第5の態様では、本発明第1から第4のいずれかの態様による医用画像処理装置において、前記脳画像計測手段は、対象スライス全体の画素の信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を画像全体の有効最大値として求めるものであることを特徴とする。本発明第5の態様によれば、対象スライス全体の画素の信号値のヒストグラムを求め、上位の所定の画素を除去した信号の最大値を画像全体の有効最大値として求めるようにしたので、画像全体を代表する値である画像全体の有効最大値を的確に求めることが可能となる。また、本発明第6の態様では、本発明第1から第5のいずれかの態様による医用画像処理装置において、前記頭蓋計測手段は、選択された前記各対象スライスについて、脳の中心部を通る線分を所定数設定し、各線分ごとに線分上の画素の信号値分布を所定数の領域に分割し、両端の所定数の領域を頭蓋周辺領域として、当該頭蓋周辺領域における信号最大値の、全ての対象スライスの全ての線分における平均値を頭蓋周回のピーク平均値として求めるものであることを特徴とする。本発明第6の態様によれば、各対象スライスについて、脳の中心部を通る複数の線分ごとの信号値分布を所定数の領域に分割し、両端の所定数の領域を頭蓋周辺領域として、当該頭蓋周辺領域における信号最大値の、全ての対象スライスの全ての線分における平均値を頭蓋周回のピーク平均値として求めるようにしたので、頭蓋周辺領域を代表する値である頭蓋周回のピーク平均値を的確に求めることが可能となる。また、本発明第7の態様では、本発明第1から第6のいずれかの態様による医用画像処理装置において、前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を所定値にする処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする。本発明第7の態様によれば、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が所定値以上の画素については、信号値を所定値にする処理を実行するようにしたので、入力画像の高信号値を抑制することが可能となる。また、本発明第8の態様では、本発明第1から第6のいずれかの態様による医用画像処理装置において、前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を元の値より小さくなるように変換する処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする。本発明第8の態様によれば、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を元の値より小さくなるように変換する処理を実行するようにしたので、入力画像の高信号値を抑制することが可能となる。また、本発明第9の態様では、本発明第8の態様による医用画像処理装置において、前記高信号値抑制処理手段は、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が前記所定値以上の画素については、信号値を傾きが零以上で1より小さい1次関数によって変換する処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するものであることを特徴とする。本発明第9の態様によれば、信号値が所定値未満の画素については、その信号値を変更せず、信号値が所定値以上の画素については、信号値を傾きが零以上で1より小さい1次関数によって変換する処理を実行するようにしたので、入力画像の高信号値を抑制することが可能となる。また、組織分離処理の結果が自然な画像になる。本発明によれば、取得した脳画像の状態を判定し、組織分離処理に適した脳画像に調整することが可能となるという効果を奏する。以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は,本発明の一実施形態における医用画像処理装置を示すブロック図である。図1に示す本実施形態の医用画像処理装置は、ユーザインタフェース10、画像統計処理部20、データベース部30を有している。ユーザインタフェース10は、入力画像としてMRI画像を入力する画像入力機能12と、画像統計処理部20で処理された結果を表示する結果表示機能14とを有し、画像統計処理部20は、ユーザインタフェース10から、入力されたMRI画像を処理する画像処理機能22と、各種統計演算等を行う統計処理機能24と、入力画像に対して高信号値抑制要不要の判定を行う高信号値抑制要不要判定機能26とを有している。また、データベース部30には画像統計処理部20による後述する処理に使用する白質脳画像テンプレート32、灰白質脳画像テンプレート34、健常者画像データベース36、疾患特異的ROI38等が保存されている。図2は、本実施形態に係る医用画像処理装置の処理概要を示すフローチャート、図3は、本実施形態による医用画像処理方法の事前処理手順を示すフローチャートである。図2において、まず、被験者のMRI脳画像が入力されると、この脳画像に対して所定の処理を行い、高信号値抑制処理を行うべきか否かを判定し、判定の結果に応じて高信号値抑制処理を行うS1。S1においては、判定の結果によっては、高信号値抑制処理を行わない場合もある。このS1における処理が本発明の特徴となる部分である。S1における処理の詳細については後述する。次に、高信号値抑制処理後の脳画像高信号値抑制処理を行っていない場合は、入力されたMRI脳画像に対して空間的なズレを補正する位置合わせを行うS2。続いて、位置合わせ後の脳画像から、組織分離処理により白質が抽出された白質画像と共に灰白質が抽出された灰白質画像を作成するS3。次に、作成された両画像に対して、後述するダーテルDARTELアルゴリズムを適用する空間的標準化を行なうS4と共に、該標準化された白質及び灰白質の画像に対してそれぞれ平滑化を行うS5。その後、平滑化後の両画像と健常者の白質及び灰白質の画像との間でそれぞれ統計的比較を行いS6、更にROIによる解析を行ないS7、解析結果を診断結果として出力し、診断の支援に供する。本実施形態においては、上記S1~S7の各処理が、コンピュータからなる前記画像統計処理部20においてプログラムにより実施可能になっていると共に、次に説明するS11~S14の各処理による白質及び灰白質のテンプレートの作成も同様にプログラムにより実施可能になっている。上記S1~S7の基本的処理フローを実行する前に、S4の空間的標準化で使用するテンプレートを作成する事前処理を図3のS11~S14で行う。まず、出来るだけ多くの健常者からT1強調MRI脳画像図では被験者画像を入力する。各被験者から取得したMRI脳画像については、前処理を行なっておく。具体的には、図4に脳全体とその一部を切り出したスライス画像のイメージを示すように、被験者の脳全体を含むように所定の厚さのスライス状に撮像した、例えば100~200枚のT1強調MRI画像を入力とする。又、各スライス画像におけるボクセルvoxelの各辺の長さを予め等しくなるようにスライス画像のリサンプリングを行なっておく。ここでボクセルは、厚さを持つ画像の座標単位であり、2次元画像におけるピクセルに相当する。このような前処理を行なったMRI脳画像を入力した後、そのスライス画像の撮像方向や解像度が、予めシステムに設定されている条件に適合しているか否かをチェックする。以上のように、MRI脳画像が、設定条件に適合して入力されていることが確認された場合には、準備処理を行うS11。準備処理とは、テンプレート作成において、組織分離処理が的確になされるように、入力画像に対して高信号値抑制処理を行うべきかどうかを判定し、必要があると判定された場合には、高信号値抑制処理を行うものである。図5は、準備処理の詳細を示すフローチャートである。まず、判定の対象に用いるスライス画像を対象スライスとして、入力画像から選択する処理を行うS21。図6に対象スライスの選択処理の様子を示す。対象スライスとしては、頭蓋周辺領域と脳実質以外の高い信号値が含まれない部分を選択するのが望ましい。具体的には、各スライス画像について、画像内に所定の線分を設定し、この線分上に位置し、信号値が所定値以上となる画素のうち、最も離れた画素間の長さを求める。画像内に設定する線分としては、撮影された頭蓋周辺領域と脳実質の大部分を通るような線分を設定する。通常、頭蓋周辺領域と脳実質を中心に四角形状の画像が撮影されるため、上記線分として画像の対角線を用いれば良い。信号値と比較する上記所定値としては、適宜設定することが可能であるが、例えば、画像全体の信号値の平均に所定の定数を乗じた値とすることができる。信号値が所定以上となる画素は、頭蓋周辺領域を示しており、信号値が所定以上となる画素のうち、最も離れた画素間の長さは、線分と頭部の重なる長さを示している。上述のように、対象スライスとしては、頭蓋周辺領域と脳実質以外の高い信号値が含まれないスライス画像を選択するのが望ましいが、その部分は、頭部の最大部分の80~95の長さとなる位置に存在している。そこで、本実施形態では、上記画素間の長さが最大となるスライス画像を特定し、その画素間の長さが、特定されたスライス画像の80~95の長さとなるスライス画像を、対象スライスとして選択する。対象スライスが選択されたら、次に、脳実質の有効最大値の計測処理を行うS22。脳実質の有効最大値の計測にあたり、まず、脳実質の信号値分布を取得する。脳実質の信号値分布を取得する際には、同時に頭蓋周辺領域の信号値分布も取得する。図7に脳実質と頭蓋周辺領域の信号値分布の様子を示す。信号値分布の取得処理として、まず、選択された各対象スライスについて、脳の中心部を通る線分を所定数設定する。本実施形態では、図7bに示すように、10本の線分を設定している。そして、各線分について、線分上の画素の信号値をプロットする。さらに、信号値分布を線分に従って所定数の領域に分割し、中央の所定数の領域を脳実質領域、両端の所定数の領域を頭蓋周辺領域とする。本実施形態では、図7aの右側の信号値分布に示すように、10個の領域に分割し、中央の4領域を脳実質領域、各両端それぞれ1領域計2領域を頭蓋周辺領域としている。信号値分布におけるA、Bは、図7aの左側に示した脳画像上のA、Bに対応している。続いて、全ての対象スライスの脳実質領域の信号値のヒストグラムを求め、そのうち、高信号アーチファクトMRIによるノイズの影響を受ける部分を除外したときの最大値を脳実質有効最大値Bmaxとして求める。高信号アーチファクトの影響を受ける部分として、どの部分を除外するかについては、適宜設定可能であるが、具体的には、上記ヒストグラムのうち、上位thHaの画素を除去している。本実施形態では、thHa=3と設定している。図8aに脳実質の有効最大値の計測処理の様子を示す。図8aの下部のヒストグラムに示すように網掛けした上位3の画素を除いた矢印で示した箇所の値が、脳実質有効最大値Bmaxとなる。次に、画像全体の有効最大値の計測処理を行うS23。具体的には、四角形状の対象スライス全体の画素の信号値のヒストグラムを求め、そのうち、高信号アーチファクトの影響を受ける部分を除外したときの最大値を画像全体の有効最大値Imaxとして求める。高信号アーチファクトの影響を受ける部分として、どの部分を除外するかについては、適宜設定可能であるが、具体的には、上記ヒストグラムのうち、上位thHbの画素を除去している。本実施形態では、thHb=1と設定している。次に、頭蓋周回のピーク平均値の計測処理を行うS24。具体的には、上記S22において設定した頭蓋周辺領域から最大の信号値を抽出する。頭蓋周辺領域における最大の信号値は、図7aの右側の信号値分布において○で囲った二箇所となる。この抽出処理を、全ての対象スライスの全ての線分について行い、抽出した信号値の平均値を算出する。図8bに頭蓋周回のピーク平均値の計測処理の様子を示す。本実施形態の場合、図7abに示したように、1つの線分について2つの信号値が抽出されるため、1つの対象スライスについて20個の信号値が抽出される。したがって、対象スライス数×20個の信号値の平均が頭蓋周回のピーク平均値Paveとして算出されることになる。次に、高信号値抑制が必要であるか不要であるかの判定処理を行うS25。具体的には、頭蓋領域判定と画像全体判定の2通りの判定を行い、このいずれかの判定条件を満たした場合に、高信号値抑制が必要と判定し、いずれの判定条件も満たさない場合に、高信号値抑制は不要と判定する。頭蓋領域判定は、脳実質領域より頭蓋周辺領域の信号値が一定割合高いかどうかの判定を行うものである。具体的には、以下の数式1に従った処理を実行する。数式1th1×脳実質有効最大値Bmax<ピーク平均値Pave上記数式1において、th1は、頭蓋周辺領域が脳実質に比べ、どの程度の割合の高さまで許容されるかを定める係数であり、適宜設定可能であるが、本実施形態ではth1=1.8としている。上記数式1に示した条件を満たすかどうかを判定し、満たす場合には、高信号値抑制が必要であると判定する。頭蓋周辺領域のピーク平均値が一定の割合で、脳実質有効最大値より高い場合、頭蓋周辺領域の高信号値を抑制する必要があるからである。一方、画像全体判定は、脳実質領域より画像全体の信号値が一定割合高いかどうかの判定を行うものである。具体的には、以下の数式2に従った処理を実行する。数式2th2×脳実質有効最大値Bmax<画像全体の有効最大値Imax上記数式2において、th2は、脳実質以外も含む画像全体が脳実質に比べ、どの程度の割合の高さまで許容されるかを定める係数であり、適宜設定可能であるが、本実施形態ではth2=1.7としている。上記数式2に示した条件を満たすかどうかを判定し、満たす場合には、高信号値抑制が必要であると判定する。画像全体の有効最大値が一定の割合で、脳実質有効最大値より高い場合、脳実質以外の高信号値を抑制する必要があるからである。頭蓋領域判定と画像全体判定のいずれか一方の条件を満たす場合、すなわち、上記数式1と数式2のいずれか一方を満たす場合には、高信号値抑制処理S26へと進む。逆に、頭蓋領域判定と画像全体判定のいずれの条件も満たさない場合、すなわち、上記数式1と数式2のいずれも満たさない場合には、高信号値抑制処理を行わず、準備処理を終了する。頭蓋領域判定と画像全体判定のいずれの条件も満たさない場合、脳実質以外の高信号値が、組織分離処理を妨げる程高くなく、高信号値抑制の必要性がないためである。S25において、頭蓋領域判定と画像全体判定はどちらを先に実行しても良く、先に実行した方が判定条件を満たした場合、もう一方の判定条件を判断することなく、高信号値抑制処理S26へと進む。高信号値抑制処理S26について説明する。高信号値抑制処理は、入力画像の画素のうち、信号値が高い画素の値を、相対的に高くならないように抑える処理である。このため、信号値が高い画素の値を、他の画素に比べて相対的に高くならないように抑える処理であれば、様々な手法を用いることができる。本実施形態では、第1の手法として、ある一定値以上に高い画素については、その信号値を一定にし、ある一定値未満の画素については、その信号値を変更しない処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現する。本実施形態では、以下の数式3に従った処理を実行することにより、入力画像の各画素x,yにおける信号値sx,yを信号値s’x,yに補正する。数式3s’x,y=th3ただし、sx,y≧th3の場合に限る上記数式3において、th3は、抑制対象となる画素の信号値のしきい値であるが、本実施形態では、th3=脳実質有効最大値Bmaxと設定している。また、本実施形態では、第2の手法として、ある一定値以上に高い画素については、その信号値を傾きaが零より大きく1より小さい1次関数によって変換し、ある一定値未満の画素については、その信号値を変更しない処理を実行することにより、相対的に高信号値抑制処理を実現するようにしても良い。これによって、ある一定値以上の信号値の変化率は、ある一定値未満の信号値の変化率よりも小さくなり、信号値が高い画素の値を、相対的に高くならないように抑えることができる。第2の手法では、ある一定値以上の信号値をなだらかに上昇させているので、組織分離処理の結果がより自然な画像になる。本実施形態では、第2の手法として、以下の数式4に従った処理を実行することにより、入力画像の各画素x,yにおける信号値sx,yを信号値s’x,yに補正する。数式4s’x,y=th3asx、y-th3ただし、sx,y≧th3の場合に限る上記数式4において、th3は、抑制対象となる画素の信号値のしきい値であるが、本実施形態では、th3=脳実質有効最大値Bmaxと設定している。また、本実施形態では、a=0.2の定数としている。なお、本実施形態では、高信号値抑制処理を上記数式3又は数式4に従った処理によって実現したが、ある一定値以上の信号値の画素については、その信号値を元の値よりも小さくなるように変換する処理であればよく、ガンマ補正など公知の他の手法を用いて実現するようにしても良い。準備処理が終わったら、次に、図3のフローチャートに戻って、以降の処理を実行する。以降のS12~S14においては、高信号値抑制が行われた画像については、補正後の画像を対象として、高信号値抑制が行われなかった画像については、入力画像を対象として処理を行う。まず、空間的位置合わせ処理を行うS12。これは、検査対象の脳画像を、標準的な脳画像と比較する際の精度を上げるために、線形変換アフィン変換によって空間的位置と角度の補正を行っていることに相当する。以上の空間的位置合わせが終了した後、組織分離処理を行いS13、白質と灰白質が抽出された白質画像と灰白質画像をそれぞれ作成する。入力されたT1強調MRI脳画像には、神経線維に対応する高い信号値を呈する白質、神経細胞に対応する中間の信号値を呈する灰白質、低い信号値を呈する脳脊髄液の3種類の組織が含まれているため、その差に着目して白質と灰白質とをそれぞれ抽出する処理を行う。この処理については、前記特許文献1に説明されている。更に、本発明では前記特許文献1で行っている手法よりも抽出精度が高い統合型組織分離処理を行う。統合型組織分離処理は、標準化、組織分離、信号不均一の補正を1つのモデルに組み込んだ組織分離手法である。詳しくは非特許文献3に記載されている。統合型組織分離処理では、白質画像および灰白質画像の他に、MRI画像の座標と標準脳の座標の対応関係を示す変換場が作成されるという特徴がある。変換場は後述する標準化で使用する。このように、予め多くの健常者のMRI脳画像から組織分離により、白質、灰白質が3次元的に抽出された白質画像、灰白質画像をそれぞれ多数のサンプルとして取得する。以上のように多数複数の健常者のMRI脳画像をそれぞれ組織分離して白質が抽出された白質画像をサンプルとして作成し、作成された全てのサンプル間における空間的標準化により白質テンプレートを作成するステップ14。同様に、多数の健常者のMRI脳画像をそれぞれ組織分離して灰白質が抽出された灰白質画像をサンプルとして作成し、作成された全てのサンプル間における空間的標準化により灰白質テンプレートを作成する。ここで実行される空間的標準化には、ダーテルDARTELアルゴリズムが適用される。前述した従来のVBM手法の精度の悪さを解決するために、JohnAshburnerが、新しいVBM手法であるDARTELDiffeomorphicAnatomicalRegistrationusingExponentiatedLiealgebraを開発した非特許文献4参照。DARTELは従来のVBM手法に比べ空間的標準化精度に優れており、アルツハイマー病の画像統計解析による診断能を向上させる技術として期待されている。また、DARTELの空間的標準化は従来の手法よりも精密に行われるため、今まで評価対象としてきた灰白質だけではなく、白質をも評価対象とすることができる。前記S14のテンプレート作成処理では、白質と灰白質それぞれについて、年齢や性別などの被験者の属性に応じた層別のテンプレートを作成し、前記データベース部30に前記白質脳画像テンプレート32、灰白質脳画像テンプレート34として保存する。前記白質テンプレートと灰白質テンプレートは、図9に示すように年齢別に作成してある。灰白質A、白質Cは54歳~69歳、灰白質B、白質Dは70歳~84歳の各健常者の画像に基づいて作成したものである。この図に示されるようにテンプレートは年齢によって違っており、特に白質の場合は、左から6番目のテンプレートに矢印で示した脳室の大きさがCとDで大きく異なっていることが分かる。又、前記白質テンプレートと灰白質テンプレートは、図10に示すように性別毎に作成してある。この図に四角形で囲んで示した位置のテンプレートを男女で比較すると、特に脳室の形状に性別による違いが見られる。以上のようにして作成された白質と灰白質のテンプレートが、年齢別、性別毎に用意されていることを前提として、前記S1~7に従う診断支援情報作成処理を実施する。なお、以下では、上記の白質と灰白質のテンプレートのことをダーテルテンプレートと呼ぶことにする。まずは、被験者画像として、所定厚さのスライス状に撮像したT1強調MRI画像を入力し、各スライス画像におけるボクセルvoxelの各辺の長さを予め等しくなるようにスライス画像のリサンプリングを行う。次に、前記S1の高信号値抑制処理を、前記事前処理のS11の場合と同様に行う。次に、前記S2の空間的位置合わせの処理を、前記事前処理のS12の場合と同様に行う。以上の空間的位置合わせが終了した後、前記S3の組織分離の処理を行う。この組織分離は、前記S13の場合と同様であり、白質と灰白質を抽出して被験者の白質画像と灰白質画像をそれぞれ作成する。以上のように作成された被験者の白質画像と灰白質脳画像に対して、前記S4の空間的標準化の処理を行なう。ここで行なう空間的標準化には、前記S14の場合と同様に、ダーテルアルゴリズムが適用される。この空間的標準化の処理は、個人の間に存在する脳画像の解剖学的な違いを吸収するために、脳全体の大きさに対する大局的な補正と、部分的な大きさに対する局所的な補正を行うものである。以下、便宜上、灰白質を中心に説明するが、白質の場合も実質的に同一の処理を行なう。S4のダーテルでの空間的標準化処理は次の3つのステップの処理で構成されている。初期位置決定処理ダーテルテンプレートへの変換処理標準脳テンプレートへの変換処理S4-1の初期位置決定処理では、前述した統合型組織分離処理で得られた標準脳への変換場を使用して、灰白質画像、白質画像に対して、初期位置を決める処理を行う。この処理では、剛体rigidbody変換を行うので、画像の形状は変わらないのが特徴である。S4-2のダーテルテンプレートへの変換処理では、S4-1の処理が実施された画像に対して、ダーテルアルゴリズムを用いて、ダーテルテンプレートに形状を合わせこむ。S4-3の標準脳テンプレートへの変換処理では、S4-2で得られたダーテルテンプレートに合わせこんだ画像を、標準脳テンプレートに合わせこむ処理を行う。ダーテルテンプレートから標準脳テンプレートへの変換場をあらかじめ求めておき、その変換場を用いて標準脳座標系への変換を行う。S4-2とS4-3の処理では、各ボクセルの信号値の合計を保持したまま標準化を行うことで、体積の情報が保持されるため、標準化後に体積を計測することが可能となる。S4-1では線形変換が、S4-2とS4-3では線形変換と非線形が行われる。ステップ3-2を例として説明すると、図11に処理の特徴を概念的に示すように、線形変換と非線形変換を用いて、前記データベース部30から読み出した前記S14で作成した平均的な灰白質脳画像テンプレート34との誤差の平方和が最小になるように画像処理を行なう。この空間的標準化処理では、初めに線形変換による位置や大きさ、角度の大局的な補正を行い、次に非線形変換によって局所的な凹凸等の形状の補正を行う。ここで行なう線形変換は、前記S2の位置合わせと同様のアフィン変換である。又、非線形変換は、図12に処理のイメージを示すように、x方向、y方向それぞれについて局所的な変位を表す変形場を推定し、この変形場によって元画像の変換を行なうものである。S4-2の処理は、前記S14で作成されたテンプレートを雛形として、処理対象画像を合わせこむ処理であり、使用するテンプレートは、ダーテルアルゴリズムを適用して高精度に作成してあることから、その形状がシャープである。そのため、空間的標準化によって個々の処理対象が、個体差のない近い形に合わせこまれるようになることから、個体間での形状は同一に近くなるが、萎縮などは局所的な密度に反映されるようになるため、空間的標準化の精度を向上できることになる。以上のように空間的標準化を施した白質画像と灰白質脳画像以下、標準化脳画像ともいうに対して、前記S5の画像平滑化の処理を行う。これは、上記標準化脳画像のS/N比を向上させると共に、後に比較を行なう際に標準として使用する健常者の画像群と画像のsmoothnessを等しくするための処理であり、3次元ガウシアンカーネルを使用して行なう。この平滑化に使用するフィルタのFWHM半値幅は8mm程度とする。具体的には、前記特許文献1に説明されるように、3次元的脳画像と、3次元ガウシアン関数の3次元的な畳み込みコンボリューションを行なう。これは、x,y,z各方向における1次元の畳み込みを逐次的に行うことで可能である。このように平滑化を行うことにより、空間的標準化処理で完全に一致しない個体差を低減させることができる。図13に、S3で分離された白質画像と灰白質画像について、S4の空間的標準化処理とS5の平滑化処理がされた結果の画像を示す。S4の処理では、脳の体積の情報が保存されている。そのため、次の濃度値補正を実施する前に、白質および灰白質の処理結果画像について、全体または後述する関心領域regionsofinterest:ROIの積分値を体積として計測し、診断支援情報として活用してもよい。以上のように画像の平滑化を行なった標準化脳画像に対して、図示は省略してあるが、後に比較を行う際に標準として使用する健常者の画像群におけるボクセル値の分布に合わせるために、脳全体のボクセル値を補正する濃度値補正を行う。その後、前記S6の統計的比較を行なう。ここでは、以上のS1~5の各処理を通して標準化を行った被験者の灰白質白質のMRI脳画像と、予め収集して前記データベース部30に健常者画像データベース36として保存してある健常者の同MRI脳画像群との比較検定を行う。使用する健常者画像群は、被験者の年齢に近いもので構成されていることが望ましい。具体的には、図14にイメージを示すように、このような健常者画像群とボクセル単位で1:NNは健常者画像の総数の比較検定を行ない、統計的に有意な差が見られる異常と推定されるボクセルを検出する。まず、全てのボクセルについて、それぞれ次式で表わされるZスコアを算出する。このように、Zスコアは、被験者画像のボクセル値と、健常者画像群の対応するボクセルのボクセル値平均との差を、標準偏差でスケーリングした値であり、これは灰白質白質容積の相対的低下の度合を示すものである。次に、適当な臨界値Z’を定め、ZスコアがZ’<Z...2となるようなボクセルを求め、統計的に有意な差が見られるボクセルとする。臨界値には、約95以上の確率で異常と推定できるZ’=2を用いる。また、健常者よりも容積が低下している部位全てを含む臨界値の指定方法として、下記の式も用いる。0<Z’...3なお、S6で使用した健常者画像データベース36は、予め別途収集した健常者の画像群のそれぞれに対して、前記S2~S5の空間的位置合わせ→灰白質白質の組織分離処理→空間的標準化→平滑化等の各処理を順次行なって同様に作成し、保存してあるものである。又、この医用画像処理装置においては、収集したこれらの健常者画像を、例えば5歳毎又は10歳毎というように年代別に分類し、それぞれの群について算出した平均値と標準偏差を記憶装置に保存しておくことにより、Zスコアによる検定を行なうことができる。又、その際には、被験者の年齢を中心とした一定の年齢幅に区切って、例えば被験者の年齢が76歳の場合であれば、それを中心とした74~78歳幅を5歳としたの範囲の健常者画像を収集し、比較するようにしてもよい。なお、このようにZスコアを使用する場合には、ボクセル毎に上記平均値と標準偏差のデータだけを持っていればよいので、データ作成後は画像データ自体を保存しておく必要がないという利点もある。以上のように、被験者の標準化脳画像に対して統計的比較を行なった後、前記S7のROIによる解析を行なう。これは、脳画像を用いて異常の有無を判別する場合に、画像上に所定の大きさの関心領域regionsofinterest:ROIを設定する方法であり例えば、非特許文献5参照、脳画像上において、特定の疾患に関係するとして注目されている特定部位に所定の大きさのROIを設定して比較を行なうものである。この解析方法は、前記特許文献1に説明されているように、前記統計処理により健常者と有意な差が見られた座標位置のボクセルとそのZスコア評価値について、疾患に対応するROI疾患特異的ROIを適用することにより、罹患している度合を求めるものである。その特徴は次の2点である。1アルツハイマー等の疾患毎に対応する標準化された画像データとしてのROI疾患特異的ROI38を用意しておき、被験者の症状から考えられる疾患について、被験者の脳画像データにそれぞれのROIを適用設定し、該ROIにおけるZスコアに基づいて最も有意性の高いものを診断結果とする。2ROIの部分のみのZスコアによって疾患を判断するだけでなく、ROIを適用しない場合の脳全体のZスコアマップと、ROIを適用した部分のみのZスコアマップとの比較を行なう。この目的は、脳全体の萎縮に対する注目部位の萎縮の割合を見ることにある。ここでは、まず、図15にイメージを示すように、疾患A~Cの疾患別の特異的ROIが用意されている場合を例として、被験者がある疾患Aを罹患しているか否かを判別する方法を説明する。なお、この方法に適用する各ROIについては後述する。前記S6の統計的比較で得られた被験者のZスコアマップに対して、疾患Aに対応するROIを用いて、前記2および前記3式を使って、以下の5つのパラメータを算出する。P1=ROI部分において式3を満たすボクセルのZスコアの合計/ROI部分において式3を満たすボクセルの数P2=脳全体において式2を満たすボクセルの数/脳全体のボクセル数P3=ROI部分において式2を満たすボクセルの数/ROI部分のボクセル数P4=P3/P2P5=ROI部分における全てのボクセルの中で最大のZスコアP1~P5の5つのパラメータについて、予め疾患Aを有する患者群における特性を求めておき、被験者のパラメータの値がそれに合致する場合に、被験者は疾患Aであると判別する。例えば、5つのパラメータについて疾患Aとみなす閾値病態識別値を定めておき、被験者画像から得られたパラメータの値がその閾値を超えた場合に、被験者は疾患Aであるとする。つまり、P1~P4のそれぞれの病態識別の閾値をそれぞれthP1~thP5とする場合、P1>thP1、P2>thP2、P3>thP3、P4>thP4、P5>thP5の少なくとも1つが満たされる場合に、被験者を疾患Aと判定する。具体的には、例えばP1のように1つのパラメータのみに注目して判定する場合や、必要に応じてP1~P5の一部又は全部を参照して判定する場合を例に挙げることができる。また、ここに挙げたP1~P5のパラメータの他に、5つのパラメータについて、右半球側および左半球側に限定した値を求めてパラメータとして加えてもよい。更に、右半球側、左半球側の値に対して、式4によって求めた左右比又は式5によって求めた左右差をパラメータに加えてもよい。左右比=R-L/RL200...4左右差=R-L...5ただし、右半球側の値をR、左半球側の値をLとする。次に、これらの疾患別に設定されるROI疾患特異的ROIの作成方法について説明する。ROIは、次のようにして統計的処理に基づいて決定される。例えば、ある特定の疾患AのROIを決定するためには、図16にイメージを示すように、疾患Aの患者のMRI画像群疾患者画像群と、それ以外の人の画像群非疾患者画像群とについて、ボクセル単位で2群間の有意差を統計的に検定する2標本t検定を行なうことで求める。この検定によって有意差が認められたボクセルを、その疾患における特徴的なボクセルとみなし、その座標の集合をその疾患に対応するROIとする。病態識別値閾値の決定は、その疾患について、一般的なROCReceiverOperatingCharacteristic解析によって行なう。ROC解析とは、ある検査方法について、疾患を検出する能力を定量的に解析するための一般的な手法である。その一例として、以下に、パラメータP1とその閾値thP1によって疾患の有無を識別する場合について、閾値thP1を求める方法について説明する。P1>thP1のとき陽性、P1≦thP1のとき陰性となる検査を考え、多数のサンプルについて、検査による陽陰性と、実際の疾患の有無についてその組合せを調べると、図17の表に示すような、TP真陽性,FP偽陽性,FN偽陰性,TN真陰性の各数値が得られる。更にこれらの値から、真陽性率TPF:患者を正しく患者と判別した割合、偽陽性率FPF:健常者を誤って患者と判定した割合が次式のように表わされる。TPF=TP/TPFNFPF=FP/FPTNある1つのthP1に対して、TPF,FPFの組が1つ求まるが、この閾値をさまざまに変えることによって得られるTPF,FPFをプロットしたものが、図18に例示するROC曲線である。検査においては、TPFが高く、FPFが低くなることが望ましいが、ROC曲線においては最も左上の点がそれに対応する。この図で言えば、点Dに対応する閾値を採用するのが良いということになる。これを、パラメータと疾患有無の観点から考えると、便宜上パラメータが1つの場合について説明すると、図19に示すように、疾患有りの分布と疾患無しの分布とを、最も良く誤りなく分ける境界線が、ここで求められた閾値に対応している。MRI装置で被験者と健常者群の脳のT1強調画像を撮像し、各画像を、DICOMフォーマットとして保持しておく。DICOMフォーマットは、1ファイルにヘッダ部と画像データ部を含む医療画像で一般的に用いられる画像フォーマットであり、画像撮影時のパラメータや診断情報を保存しておくことができる。通常、DICOM画像ファイル1つが1枚のスライス画像の情報を有し、複数枚のDICOM画像によって、3次元的な脳画像を表現する。DICOM画像はDICOMサーバに保管され、必要に応じて引き出すことができる。DICOM画像ファイルは複数枚によって脳全体の3次元的情報を表現するが、DICOMファイルのヘッダ部のみ、及び画像データ部のみを連結した形式であるAnalyzeフォーマットに変換する。Analyzeフォーマットは1人分の脳全体を、ヘッダ部ファイル、画像データ部ファイルの2ファイルで構成することができる。脳画像の画像処理を行なうためのツールをソフトウェアに実装したものとして、SPMStatisticalParametricMapping等が知られている。本実施例における以下の画像処理には、SPMを適用した。以上の条件の下、被験者から入力したMRI脳画像に対して、前記図2のS1~7の各処理を行なった。白質及び灰白質の抽出に使用するテンプレートは、ICBMInternationalConsortiumforBrainMappingが作成したものを用いた。このテンプレートは、多数の健常者の脳画像から白質、灰白質、脳脊髄液の事前生起存在確率を計算したもので、1ボクセルサイズが2mm四方のものである。アルツハイマー型認知症患者のグループ61例と健常高齢者のグループ82例を用いて、事前処理であるS11~S14と、診断支援情報作成処理であるS1~S5を実施した。灰白質画像の処理結果について、S7で求められたP1を用いてROC解析を行ない、ROC曲線下の面積を表すAUCAreaUndertheCurveを求めた。その結果、前記特許文献1の手法では0.876、本発明の手法では0.943となった。また、前記特許文献1の手法と本発明の手法で正診率を比較した結果、5程度高い正診率で健康高齢者とアルツハイマー型認知症患者を識別することができた。これらの結果から、本方法はアルツハイマー型認知症の診断に対して有効性が高いと言える。又、白質画像についても、従来実現されていなかった空間的標準化を高精度で実現することが可能となり、灰白質病変と白質病変の両方について評価することで、例えばアルツハイマー型認知症と血管性認知症の鑑別力が向上すると考えられる。以上詳述した如く、本実施形態によれば、被験者のMRI脳画像を入力し、入力されたMRI脳画像を組織分離して白質が抽出された白質画像を作成し、作成された白質画像を、予め保存されている白質テンプレートに基づく空間的標準化により標準化白質画像を作成し、作成された標準化白質画像に基づいて、被験者の白質と健常者の白質との統計的比較を行う際、前記白質テンプレートを、多数の健常者の白質画像間における空間的標準化にダーテルアルゴリズムを適用して作成するようにしたので、白質についても精度の高いテンプレートを作成することが可能となり、従来実現されていなかった白質についても特定の疾患について客観的な診断支援を行なうことが可能となった。又、入力された前記MRI脳画像を組織分離して灰白質が抽出された灰白質画像を併せて作成し、作成された灰白質画像を、予め保存されている灰白質テンプレートに基づく空間的標準化により標準化灰白質画像を作成し、作成された標準化灰白質画像に基づいて、被験者の灰白質と健常者の灰白質との統計的比較を行うようにしたので、灰白質についても従来より高精度のテンプレートを同様の方法で作成することが可能となり、灰白質についても一段と精度の高い診断支援を行なうことが可能となった。更に、本実施形態では、白質、灰白質のテンプレートを年齢別及び性別毎に作成し、保存するようにしたので、被験者の年齢別、性別に応じてより適切なテンプレートを使用して空間的標準化を行なうことが可能となるため、より精度の高い診断支援を実現することが可能となった。即ち、本実施形態によれば、ダーテルアルゴリズムを用いることにより、従来は処理対象が灰白質のみに限定されていた空間的標準化の精度を、白質についても向上させることが可能となった。又、データベース部30に年齢、性別に応じたテンプレートを作成して保持しておき、入力画像に適したテンプレートを選択して適用させることにより、被験者の加齢や性別による影響を考慮できるようになった。以上、本発明について具体的に説明したが、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、評価値としてZスコアを使用する検定方法を示したが、これに限定されず、他の一般的な検定で用いられるtスコア等を用いてもよい。本発明における準備処理は、上記実施形態に限定されず、組織分離の対象とする脳画像全般に適用可能である。例えば、特許文献1に示したような組織分離に伴う灰白質組織抽出の前処理として用いることもできる。また、上記実施形態では、事前準備処理、基本的処理のいずれにおいても、空間的位置合わせS12、S2の前に準備処理S11、S1を実行するようにしたが、空間的位置合わせS12、S2の後に準備処理S11、S1を実行するようにしても良い。この場合、高信号値抑制の要不要の判定をする際には、既に空間的位置合わせが行われているため、S21における対象スライス選択処理において、上記説明のようなスライス画像選択の複雑な処理は必要なく、頭蓋周辺領域と脳実質以外の高い信号値が含まれないと考えられる脳上部の部分を特定する。具体的には、上から何番目から何番目までのスライス画像を対象スライスとして選択するかを指定しておけば良い。また、上記実施形態では、S1に示した準備処理とS2~S7に示した診断支援情報作成処理とを1つの医用画像処理装置において連続して実行するようにし、S11に示した準備処理とS12~S14に示した事前処理とを1つの医用画像処理装置において連続して実行するようにしたが、医用画像処理装置においてS1、S11に示した準備処理のみを実行するようにし、この結果得られた高信号値抑制処理後の画像に対して、他の装置により、事前処理、診断支援情報作成処理を実行するようにしても良い。この場合、空間的位置合わせS12、S2を先に処理する場合には、医用画像処理装置においてS2およびS1、S12およびS11に示した準備処理のみを実行するようにし、この結果得られた高信号値抑制処理後の画像に対して、他の装置により、事前処理、診断支援情報作成処理を実行する。"