СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕРВНОГО ДЕГЕНЕРАТИВНОГО ЗАБОЛЕВАНИЯ, ПРОГРАММА ОБНАРУЖЕНИЯ И ДЕТЕКТОР

1. Способ обнаружения нервного дегенеративного заболевания, содержащий
этап стандартизации, на котором создают первое изображение путем применения анатомической стандартизации к изображению мозга, полученному методами ядерной медицины,
этап преобразования, на котором создают второе изображение путем преобразования пиксельного значения каждого пикселя изображения на основе первого изображения в Z-показатель или значение t,
этап сложения, на котором вычисляют сумму пиксельных значений отдельных пикселей в заранее определенной области, представляющей интерес, во втором изображении, и
этап обнаружения, на котором получают результаты обнаружения нервного дегенеративного заболевания посредством операции сравнения суммы с заранее определенным порогом.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап нормализации, на котором создают нормализованное изображение путем нормализации каждого пиксельного значения первого изображения, между этапом стандартизации и этапом преобразования, причем на этапе преобразования используют нормализованное изображение в качестве изображения на основе первого изображения.
3. Способ по п.2, в котором на этапе нормализации создают нормализованное изображение путем вычисления среднего пиксельного значения в области, соответствующей первичной сенсомоторной области в первом изображении, для нормализации пиксельного значения каждого пикселя первого изображения с использованием среднего значения.
4. Способ по любому из пп.1-3, в котором область, представляющую интерес, предварительно задают как область, сформированную путем выделения пикселей, имеющих Z-показатель, равный трем или более, полученный путем сравнения группы больных, имеющей определенное количество лиц, со здоровой группой, имеющей определенное количество лиц, формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей, и выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров для выделения очертания выбранного кластера.
5. Способ по любому из пп.1-3, в котором порог задают согласно следующей формуле (1), где S - порог, Anz - средняя сумма Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnz - стандартное отклонение суммы Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 2,5
[Формула (1)]
6. Способ по любому из пп.1-3, в котором порог задают согласно следующей формуле (2) где S - порог, Ant - средняя сумма значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnt - стандартное отклонение суммы значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 2,0
[Формула (2)]
7. Способ по п.5, в котором константа C находится в пределах от 1,5 до 1,6.
8. Способ по п.6, в котором константа C находится в пределах от 1,5 до 1,6.
9. Способ по любому из пп.1-3, в котором область, представляющую интерес, предварительно задают как область, сформированную путем выделения пикселя, имеющего Z-показатель, равный 1,5 или более, полученный путем сравнения первой группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, со здоровой группой, включающей в себя определенное количество лиц, формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей, выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров, в качестве кластера первой области, выделения пикселя, имеющего Z-показатель, равный 1,5 или более, путем сравнения второй группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, имеющих тот же тип заболевания, что и первая группа больных, или первой группы больных с третьей группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, имеющих тип заболевания, отличный от первой группы больных, формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей, выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров, в качестве кластера второй области, формирования кластера третьей области из общих пикселей в кластере первой области и кластере второй области и выделения очертания кластера третьей области.
10. Способ по п.9, в котором порог задают согласно следующей формуле (3) где S - порог, Anz2 - средняя сумма Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnz2 - стандартное отклонение суммы Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 1,6
[Формула (3)]
11. Способ по п.9, в котором порог задают согласно следующей формуле (4) где S - порог, Ant2 - средняя сумма значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnt2 - стандартное отклонение суммы значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 1,6
[Формула (4)]
12. Способ по любому из пп.8-11, в котором тип заболевания первой и второй групп больных является слабоумием с телами Леви, тип заболевания третьей группы больных является болезнью Альцгеймера, и нервное дегенеративное заболевание является слабоумием с телами Леви.
13. Программа обнаружения нервного дегенеративного заболевания, предписывающая компьютеру осуществлять
этап стандартизации, на котором создают первое изображение путем применения анатомической стандартизации к изображению мозга, полученному методами ядерной медицины,
этап преобразования, на котором создают второе изображение путем преобразования пиксельного значения каждого пикселя изображения на основе первого изображения в Z-показатель или значение t,
этап сложения, на котором вычисляют сумму пиксельных значений отдельных пикселей в заранее определенной области, представляющей интерес, во втором изображении, и
этап определения, на котором получают результаты определения нервного дегенеративного заболевания посредством операции сравнения суммы с заранее определенным порогом.
14. Программа по п.13, в которой программа предписывает компьютеру дополнительно осуществлять этап нормализации, на котором создают нормализованное изображение путем нормализации каждого пиксельного значения первого изображения, между этапом стандартизации и этапом преобразования и предписывает на этапе преобразования использовать нормализованное изображение в качестве изображения на основе первого изображения.
15. Программа по п.14, в котором программа предписывает компьютеру осуществлять этап нормализации для создания нормализованного изображения путем вычисления среднего пиксельного значения в области, соответствующей первичной сенсомоторной области в первом изображении, для нормализации пиксельного значения каждого пикселя первого изображения с использованием среднего значения.
16. Программа по любому из пп.13-15, в которой область, представляющая интерес, предварительно задается как область, сформированная путем выделения пикселей, имеющих Z-показатель, равный трем или более, полученный путем сравнения группы больных, имеющей определенное количество лиц, со здоровой группой, имеющей определенное количество лиц, формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей и выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров для выделения очертания выбранного кластера.
17. Программа по любому из пп.13-15, в которой порог задают согласно следующей формуле (1), где S - порог, Anz - средняя сумма Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnz - стандартное отклонение суммы Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 2,5
[Формула (5)]
18. Программа по любому из пп.13-15, в которой порог задают согласно следующей формуле (2), где S - порог, Ant - средняя сумма значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnt - стандартное отклонение суммы значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 2,0
[Формула (6)]
19. Программа по п.17, в которой константа C находится в пределах от 1,5 до 1,6.
20. Программа по п.18, в которой константа C находится в пределах от 1,5 до 1,6.
21. Программа по любому из пп.13-15, в которой область, представляющая интерес, предварительно задается как область, сформированная путем выделения пикселя, имеющего Z-показатель, равный 1,5 или более, полученный путем сравнения первой группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, со здоровой группой, включающей в себя определенное количество лиц, формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей, выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров в качестве кластера первой области, выделения пикселя, имеющего Z-показатель, равный 1,5 или более, путем сравнения второй группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, имеющих тот же тип заболевания, что и первая группа больных, или первой группы больных с третьей группы больных, включающей в себя определенное количество лиц, имеющих тип заболевания, отличный от первой группы больных; формирования кластеров из пикселей, соседствующих друг с другом, среди выделенных пикселей, выбора кластера, имеющего наибольший размер, среди сформированных кластеров, в качестве кластера второй области, формирования кластера третьей области из общих пикселей в кластере первой области и кластере второй области и выделения очертания кластера третьей области.
22. Программа по п.21, в которой порог задают согласно следующей формуле (3), где S - порог, Anz2 - средняя сумма Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnz2 - стандартное отклонение суммы Z-показателей в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 1,6
[Формула (7)]
23. Программа по п.21, в которой порог задают согласно следующей формуле (4), где S - порог, Ant2 - средняя сумма значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, SDnt2 - стандартное отклонение суммы значений t в области, представляющей интерес, во втором изображении для здоровых людей, и C - константа от 1,5 до 1,6
[Формула (8)]
24. Детектор нервного дегенеративного заболевания, содержащий
средство стандартизации для создания первого изображения путем применения анатомической стандартизации к изображению мозга, полученному методами ядерной медицины,
средство преобразования для создания второго изображения путем преобразования пиксельного значения каждого пикселя изображения на основе первого изображения в Z-показатель или значение t,
средство сложения для вычисления суммы пиксельных значений отдельных пикселей в заранее определенной области, представляющей интерес, во втором изображении, и
средство определения для получения результатов определения нервного дегенеративного заболевания посредством операции сравнения суммы с заранее определенным порогом.
25. Детектор по п.24, дополнительно содержащий средство нормализации для создания нормализованного изображения путем нормализации каждого пиксельного значения первого изображения,
в котором средство преобразования использует нормализованное изображение в качестве изображения на основе первого изображения.