JP2015010855A - Quantitation of nuclear medicinal image data - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To establish a novel method for quantitation of nuclear medicinal data.SOLUTION: The nuclear medicinal image data and age information of a subject of the nuclear medicinal image data are read, and an index reflecting a radioactivity uptake quantity is calculated. The index is expressed by the formula, {radioactivity quantity in region of interest which is attenuated and corrected÷volume of region of interest}/{administration quantity of radioactivity÷weight excluding fat}. The weight excluding fat is expressed by the formula, {coefficient 1×height+coefficient 2×weight+coefficient 3×age+coefficient 4}. The age is obtained based on the read age information.

Description

本発明は核医学画像データの処理に関し、より詳細には、核医学検査の結果を客観的に評価することを目的とした新たな手法を提供することに関する。   The present invention relates to the processing of nuclear medicine image data, and more particularly to providing a new technique aimed at objectively evaluating the results of a nuclear medicine examination.

PETやSPECT、シンチグラフィーなどの核医学の技法に基づく画像化技術の原理は、放射線物質でマーキングした薬剤(放射性医薬品)を体内に投与し、体内から放出される放射線を検出して画像化するというものである。組織に異常が存在すると、正常組織に比べて放射性医薬品の代謝の様子が変化する。そこで、所望の代謝特性を有する放射性医薬品を選択して用いることにより、組織の機能異常を画像化することができる。   The principle of imaging technology based on nuclear medicine techniques such as PET, SPECT, and scintigraphy is that a drug (radiopharmaceutical drug) marked with a radioactive substance is administered into the body, and radiation emitted from the body is detected and imaged. That's it. If there is an abnormality in the tissue, the state of metabolism of the radiopharmaceutical changes as compared to the normal tissue. Therefore, by selecting and using a radiopharmaceutical having a desired metabolic characteristic, it is possible to image abnormal tissue function.

PETやSPECT等で得られる一次的な画像は、放射線のカウント値を画像化したものである。このような画像においては、放射性医薬品の集積度が高い部位が明るく表示される。すなわち、当該部位に対応する画素は高い画素値を有する。しかし、放射能カウント値は様々な因子に影響を受けるため、特定の画素や関心領域の画素値が高いからといって、対応する組織に異常があるかどうかは必ずしも明らかではない。そこで、各画素値をある規則に従って規格化することにより、画素値を客観的に評価できるようにしようという試みがなされてきた。そのような規格化値として最も有名であるのがSUV(Standardized Uptake Value)である。SUVは次のような値である。   A primary image obtained by PET, SPECT or the like is an image of the count value of radiation. In such an image, a region where the radiopharmaceutical is highly integrated is displayed brightly. That is, the pixel corresponding to the part has a high pixel value. However, since the radioactivity count value is affected by various factors, it is not always clear whether the corresponding tissue has an abnormality just because the pixel value of a specific pixel or region of interest is high. Therefore, attempts have been made to objectively evaluate pixel values by standardizing each pixel value according to a certain rule. SUV (Standardized Uptake Value) is the most famous as such a standardized value. SUV has the following values.

[式1]
SUV={減衰補正された関心領域内放射能量(kBq)÷関心領域体積(ml)}/{放射能投与量(MBq)÷被験者の体重(kg)}
[Formula 1]
SUV = {radioactivity in the region of interest corrected for attenuation (kBq) ÷ volume of interest (ml)} / {radioactivity dose (MBq) ÷ subject's body weight (kg)}

すなわちSUVとは、関心領域の放射能濃度を体重あたりの放射能投与量で規格化した値であり、放射能または放射性医薬品の取り込み量を反映する指標となりうる値である。   That is, the SUV is a value obtained by normalizing the radioactivity concentration of the region of interest by the radioactivity dose per body weight, and is a value that can serve as an index reflecting the radioactivity or radiopharmaceutical intake.

SUVは、同じように働いている組織については、被験者に依存せず同じような値となることが期待されていた。すなわち、例えば異常のない肝臓組織であれば被験者によらず同じような値となり、例えば異常のある肺組織であれば被験者によらず同じような値をとる、というような性質を有することが期待されていた。もしそうであれば、異なる被験者による複数の測定結果や、被験者は同一であるが時期の異なる複数の測定結果を互いに比較することが可能になる。(なお、測定値を比較可能な値に変換することを、本願の技術分野では「定量化する」という。)   The SUV was expected to have the same value regardless of the subject for tissues that worked in the same way. That is, for example, it is expected that the liver tissue without abnormality has the same value regardless of the subject, and the lung tissue with abnormality has the same value regardless of the subject. It had been. If so, it is possible to compare a plurality of measurement results from different subjects or a plurality of measurement results from the same subject but at different times. (The conversion of the measured value into a comparable value is referred to as “quantification” in the technical field of the present application.)

しかしSUVは、実際には、同じように働いている組織であっても、被験者の体重に応じてかなり変化することが分かっている。   However, it has been found that SUVs actually vary considerably depending on the subject's weight, even in tissues that work in the same way.

図1は、下掲非特許文献1のFig.1aを引用したものである。この図は、異常を認めない特定の組織のSUVを様々な被験者に対して測定し、それを横軸を体重にとってグラフ化したものである。(図中SUVbwと表記されているが、ここでbwとは、被験者の全体重を用いているという意味である。非特許文献1参照。)一見して明らかなように、体重が増加するほどSUVも大きくなる傾向があることが分かる。従って、SUVは組織異常を表す客観的指標としては常に適当というわけではないことが理解できる。   FIG. 1 quotes Fig. 1a of Non-Patent Document 1 below. In this figure, the SUV of a specific tissue in which no abnormality is observed is measured for various subjects, and this is graphed with the horizontal axis representing the body weight. (In the figure, it is described as SUVbw. Here, bw means that the whole body weight of the subject is used. See Non-Patent Document 1.) As is apparent at first glance, the weight increases. It can be seen that SUV also tends to increase. Therefore, it can be understood that SUV is not always appropriate as an objective index indicating tissue abnormality.

そこで現在では、特に臨床応用においては、単なる体重ではなく、脂肪を除いた体重(除脂肪体重という)を使って上記のSUVを修正した値を用いることが多い。この考え方に基づいて修正された規格化量は、SUVlbmまたはSULと呼ばれており、次のように定義される。 Therefore, at present, in clinical applications, in particular, a value obtained by correcting the SUV by using a weight excluding fat (referred to as lean body weight) is often used instead of a simple weight. The normalized amount corrected based on this concept is called SUV lbm or SUL and is defined as follows.

[式2]
SUL={減衰補正された関心領域内放射能量(kBq)÷関心領域体積(ml)}/{放射能投与量(MBq)÷被験者の除脂肪体重(kg)}
[Formula 2]
SUL = {Attenuation-corrected radioactivity in the region of interest (kBq) ÷ region of interest volume (ml)} / {radioactivity dose (MBq) ÷ subject's lean body mass (kg)}

ただし式2において、被験者の除脂肪体重はJamesの定義式というものを使って求める。Jamesの定義式は次の通りである。
女性 : 1.07×(体重) - 148×(体重/身長)2
男性 : 1.1 (体重) - 120 (体重/身長)2
However, in Equation 2, the lean body weight of the subject is determined using the James definition formula. James's definition is as follows.
Female: 1.07 × (weight)-148 × (weight / height) 2
Male: 1.1 (weight)-120 (weight / height) 2

図2は、下掲非特許文献1のFig.1cを引用したものである。図1と同じデータを用いてSUL(SUVlbm)を計算し、グラフにプロットしたものである。この図に示されている実験結果によれば、SULは体重に依らず同じような値を呈している。 FIG. 2 quotes Fig. 1c of Non-Patent Document 1 below. SUL (SUV lbm ) was calculated using the same data as in FIG. 1 and plotted on a graph. According to the experimental results shown in this figure, the SUL exhibits a similar value regardless of the body weight.

このようにSULは、病変の有無に応じて患者に依らず同じような値を呈すると考えられており、その有用性が広く認められ、特に米国においては、PETによる治療効果判定手法として標準化されているPERCIST(PET Response Criteria in Solid Tumors)にも取り入れられている。   As described above, SUL is considered to exhibit the same value regardless of the patient depending on the presence or absence of the lesion, and its usefulness is widely recognized. In particular, in the United States, it is standardized as a method for determining the therapeutic effect by PET. PERCIST (PET Response Criteria in Solid Tumors).

Yoshifumi Sugawara, Kenneth R. Zasadny et al, "Reevaluation of the Standardized Uptake Value for FDG: Variations with Body Weight and Methods for Correction", November 1999 Radiology, 213, 521-525.Yoshifumi Sugawara, Kenneth R. Zasadny et al, "Reevaluation of the Standardized Uptake Value for FDG: Variations with Body Weight and Methods for Correction", November 1999 Radiology, 213, 521-525.

ところが、本願発明者がある病院における数百のFDG−PET適用例を用いて特定部位のSULの被験者間比較を行ったところ、図2に示す結果とは異なり、SULにも明らかな体重依存性が発見された(図3−5参照)。本願発明者の実験結果によれば、これまでの学問的知見とは異なり、SULには体重依存性があるということになる。そうすると、SULであっても治療効果の判定に用いるには必ずしも適当ではないことになる。   However, when the present inventor performed comparison between SUL subjects at a specific site using several hundreds of FDG-PET application examples in a hospital where the present inventor is present, the results shown in FIG. Was found (see FIG. 3-5). According to the experiment results of the present inventor, unlike the academic findings so far, SUL has weight dependence. Then, even if it is SUL, it will not necessarily be suitable for using for the determination of a therapeutic effect.

例えば、抗癌剤の治療を受けた患者は、副作用のために体重が大幅に減少してしまう場合がある。そのような場合において、SULに体重依存性が存在するのであれば、抗癌剤治療の前後でSULを比較しても意味がないことになり、SULを用いて治療効果の判定を行うことはできなくなってしまう。   For example, patients who have been treated with anti-cancer drugs may lose weight significantly due to side effects. In such a case, if there is weight dependence in the SUL, it would be meaningless to compare the SUL before and after the anticancer drug treatment, and the therapeutic effect cannot be determined using the SUL. End up.

このため、核医学データを定量化するための新たな手法を確立することが急務となった。   For this reason, it has become urgent to establish a new method for quantifying nuclear medicine data.

本願発明者は、SULに体重依存性が見られた原因が何かを検討し、二つの仮説に辿り着いた。その一つは、SULの計算式に含まれる除脂肪体重の推定法が、欧米人には適切であるが、その他の人種、例えば日本人には適切でないのではないかという仮説である。実は、図2に紹介した例をはじめとして、SULの体重依存性のなさを示す既存のデータは、全て欧米人を被験者として得られていて、他の人種、例えば日本人を被験者とした場合はどうなるかについては調べられていなかった。これは、除脂肪体重の推定に人種が影響を及ぼすとは考えられていなかったためである。   The inventor of the present application has examined the cause of weight dependence of SUL and arrived at two hypotheses. One of them is the hypothesis that the lean body mass estimation method included in the SUL calculation formula is appropriate for Westerners but not for other races such as Japanese. Actually, including the example introduced in FIG. 2, all existing data indicating that the SUL is not dependent on weight has been obtained with westerners as subjects, and other races such as Japanese as subjects. What was going on wasn't being investigated. This is because race was not thought to have an effect on the estimation of lean body mass.

もう一つは、Jamesの定義式には年齢の要素が加味されておらず、それが除脂肪体重の推定に悪影響を与えているのではないかという仮説である。   The other is the hypothesis that James's formula does not include an age component, which may have an adverse effect on lean body mass estimation.

本願発明者が考えるに、脂肪のつき方は食文化や生活習慣によって異なり、また年齢によっても変わってくるであろう。してみると、これらの人種や年齢の因子を考慮しなくては、除脂肪体重を正確に推定することはできないかもしれず、これらの因子を考慮に入れずにSUVを修正しても、例えば日本人にとっては適切な修正にはなっていない可能性があるだろう。   The inventor of the present application considers how fat is added depending on the food culture and lifestyle and also changes depending on the age. Then, it may not be possible to accurately estimate lean body mass without considering these race and age factors, and even if SUV is corrected without taking these factors into account, For example, it may not be an appropriate correction for the Japanese.

そこで本願発明者は、日本人に対して適切な除脂肪体重の推定方法が存在しないかどうかを調査した。その結果、日本人の体組成をDXA法にて調査した、サンプルサイズの大きい(2411例)論文が見つかった。(H Ito, et.al. European Journal of Clinical Nutrition (2001) 55, 462-470.,以下Ito論文と称する)   Therefore, the inventor of the present application investigated whether there is an appropriate method for estimating lean body mass for Japanese. As a result, we found a paper with a large sample size (2411 cases) in which the body composition of Japanese was investigated by the DXA method. (H Ito, et.al. European Journal of Clinical Nutrition (2001) 55, 462-470., Hereinafter referred to as Ito paper)

Ito論文によれば、日本人の除脂肪体重は、身長,体重,年齢を変数とした次の一次式で近似することができる。   According to the Ito paper, the lean body mass of Japanese people can be approximated by the following linear expression with height, weight, and age as variables.

[式3]
日本人除脂肪体重(kg)= 係数1×身長 (m)+ 係数2×体重(kg) + 係数3×年齢 + 係数4
[Formula 3]
Japanese lean body mass (kg) = factor 1 x height (m) + factor 2 x body weight (kg) + factor 3 x age + factor 4

Ito論文によれば、式3中の係数1〜4は次表の通りである。表中、括弧内は標準誤差を表す。
According to the Ito paper, the coefficients 1 to 4 in Equation 3 are as follows. In the table, parentheses indicate standard errors.

本願発明者は、SULと同様の量を、式(1)から得られる日本人除脂肪体重を用いて計算した。すなわち、この新たな量をSULjと表記すると、SULjは次のように表される。   The inventor of the present application calculated the same amount as that of SUL using the Japanese lean body mass obtained from the equation (1). That is, when this new amount is expressed as SULj, SULj is expressed as follows.

[式4]
SULj={減衰補正された関心領域内放射能量(kBq)÷関心領域体積(ml)}/{放射能投与量(MBq)÷日本人除脂肪体重(kg)}
[Formula 4]
SULj = {Attenuation corrected radioactivity in the region of interest (kBq) ÷ region of interest volume (ml)} / {radioactivity dose (MBq) ÷ Japanese lean body mass (kg)}

本願発明者は、多数の日本人被験者の正常組織のFDG−PETデータを用いて、様々な組織に対してSUV,SUL,SULjを計算し、横軸を体重にとってグラフ上にプロットしてみた。結果の一部を図3〜5に紹介する。   The inventor of the present application calculated SUV, SUL, SULj for various tissues using FDG-PET data of normal tissues of a large number of Japanese subjects, and plotted them on a graph with the horizontal axis as the body weight. Some of the results are introduced in FIGS.

図3は、肺組織からSUV,SUL,SULjを計算し、横軸に体重をとって結果をグラフ化したものである。すなわち例えば、この図におけるSULjは、関心領域内放射能量および関心領域体積としてそれぞれ肺組織の放射能量および体積を採用し、これらを式4に代入して計算した値である。
図3に示した結果について、各規格化量を一次式で近似してみると、図中に示されるように、SUVについてはy = 0.0061x + 0.0971,SULについてはy = 0.0043x + 0.1015,SULjについてはy = 0.0019x + 0.1657という結果となった。SUV,SUL,SULjについても値に体重依存性はみられるものの、その程度は他の2つに比べてSULjが明らかに小さくなった。これは図3から得られる印象とも合致している。このように、日本人については、SULjを使用することによって規格化量の体重依存性を小さくすることができることが示された。
FIG. 3 is a graph showing the results of calculating SUV, SUL, and SULj from lung tissue and taking the weight on the horizontal axis. That is, for example, SULj in this figure is a value calculated by substituting the amount of radioactivity and volume of lung tissue as the amount of radioactivity in the region of interest and the region of interest volume, respectively, and substituting these into equation 4.
About the result shown in FIG. 3, when each normalized quantity is approximated by a linear expression, as shown in the figure, y = 0.0061x + 0.0971 for SUV, y = 0.0043x + 0.1015 for SUL, For SULj, the result was y = 0.0019x + 0.1657. Although SUV, SUL, and SULj are also dependent on body weight, the degree of SULj is clearly smaller than the other two. This is consistent with the impression obtained from FIG. Thus, it was shown that the weight dependence of the normalized amount can be reduced by using SULj for Japanese.

図4は、肝臓組織からSUV,SUL,SULjを計算し、図3と同様に横軸に体重をとって結果をグラフ化したものである。すなわち例えば、この図におけるSULjは、関心領域内放射能量および関心領域体積としてそれぞれ肝臓組織の放射能量および体積を採用し、それらを式4に代入して計算した値である。
図4を見ると、SULjには体重依存性がないか、殆ど見られない。これに対して、SUVやSULについては明らかな体重依存性が見られる。肺の場合と同様に、各規格化量を一次式で近似してみると、図中に示されるように、SUVの近似式の傾きが0.0168、SULの近似式の傾きが0.0112であるのに対して、SULjの近似式の傾きは0.0008と、殆ど傾きがないという結果となった。肝臓についての調査結果からも、日本人については、SULjを使用することによって規格化量の体重依存性を小さくすることができることが示された。
FIG. 4 shows SUV, SUL, SULj calculated from liver tissue, and the results are graphed by taking the weight on the horizontal axis as in FIG. That is, for example, SULj in this figure is a value calculated by substituting the amount of radioactivity and volume of the liver tissue as the amount of radioactivity in the region of interest and the region of interest volume, respectively, and substituting them into Equation 4.
Referring to FIG. 4, SULj has little or no weight dependence. On the other hand, clear weight dependence is seen about SUV and SUL. As in the case of the lung, when each normalized amount is approximated by a linear expression, the slope of the SUV approximate expression is 0.0168 and the slope of the SUL approximate expression is 0.0112 as shown in the figure. On the other hand, the slope of the approximate expression of SULj is 0.0008, which indicates that there is almost no slope. The survey results on the liver also showed that the weight dependence of the normalized amount can be reduced by using SULj for Japanese.

図5は、脾臓組織からSUV,SUL,SULjを計算し、図3と同様に横軸に体重をとって結果をグラフ化したものである。すなわち例えば、この図におけるSULjは、関心領域内放射能量および関心領域体積としてそれぞれ脾臓組織の放射能量および体積を採用し、それらを式4に代入して計算した値である。
図5を見ると分かるように、脾臓組織においてもSULjには体重依存性は見られない。これに対して、SUVやSULについては明らかな体重依存性が見られる。肺や肝臓の場合と同様に、各規格化量を一次式で近似してみると、図中に示されるように、SULjの近似式の傾きは-0.0001と、殆ど傾きがないという結果となった。従って、脾臓についての調査結果からも、少なくとも日本人については、SULjを使用することによって規格化量の体重依存性を小さくすることができることが示された。
FIG. 5 is a graph of SUV, SUL, SULj calculated from spleen tissue and the weight is plotted on the horizontal axis in the same manner as in FIG. That is, for example, SULj in this figure is a value calculated by substituting the amount of radioactivity and volume of the spleen tissue as the amount of radioactivity in the region of interest and the region of interest volume, respectively, and substituting them into Equation 4.
As can be seen from FIG. 5, SULj does not depend on body weight even in spleen tissue. On the other hand, clear weight dependence is seen about SUV and SUL. As in the case of the lung and liver, when each normalized amount is approximated by a linear expression, as shown in the figure, the slope of the approximate expression of SULj is -0.0001, which indicates that there is almost no inclination. It was. Therefore, the results of the investigation on the spleen have also shown that the weight dependence of the normalized amount can be reduced by using SULj, at least for the Japanese.

図3〜図5に紹介した実験結果から明らかなように、式4で表されるSULjは、体重依存性がSUVやSULに比べて著しく小さく(または体重依存性が存在せず)、測定時期や被験者の異なる核医学検査の結果を比較する上で極めて好都合な指標であることが理解できる。   As is clear from the experimental results introduced in FIGS. 3 to 5, SULj represented by Equation 4 is significantly smaller in weight dependence than SUV and SUL (or does not have weight dependence), and the measurement time It can be understood that this is a very convenient index for comparing the results of different nuclear medicine tests of subjects and subjects.

これらの実験結果から、身長,体重,年齢を変数とする一次式を利用して除脂肪体重を推定し、推定した除脂肪体重を用いて関心領域の放射能濃度の規格化を行うことにより、被験者や測定時期が異なる複数の核医学データの間で比較可能な値を得ることができることが判明した。   From these experimental results, we estimate lean body mass using a linear equation with height, weight, and age as variables, and normalize the radioactivity concentration of the region of interest using the estimated lean body weight, It was found that comparable values could be obtained between multiple nuclear medicine data with different subjects and measurement times.

従って本発明の実施形態は、身長,体重,年齢を変数とする一次式を利用して除脂肪体重を計算する処理と、推定した除脂肪体重を用いて関心領域の放射能濃度の規格化を行う処理とを含む。これらの特徴により、核医学の手法により得られるデータから比較可能な情報を得ることができる。すなわち核医学データの定量化が実現される。   Therefore, in the embodiment of the present invention, the process of calculating the lean body mass using a linear expression having height, weight, and age as variables, and the normalization of the radioactivity concentration of the region of interest using the estimated lean body weight are performed. Processing to be performed. With these features, comparable information can be obtained from data obtained by nuclear medicine techniques. That is, quantification of nuclear medicine data is realized.

本発明の好適な実施形態の例には、次のようなシステムが含まれる。このシステムは、処理手段と、プログラムを格納する記憶手段とを備えるシステムであって、前記プログラムは、前記処理手段に実行されることにより、前記システムに、
(a)核医学画像データを読み込むステップと;
(b)前記核医学画像データの被験者の年齢情報を読み込むステップと;
(c)放射能取り込み量を反映する指標を計算するステップと;
を少なくとも実行させるように構成さる。ここで前記指標は、次の式4'で表すことのできる値である。
Examples of preferred embodiments of the present invention include the following systems. The system includes a processing unit and a storage unit that stores a program, and the program is executed by the processing unit, whereby the system includes:
(A) reading nuclear medicine image data;
(B) reading subject's age information of the nuclear medicine image data;
(C) calculating an index reflecting radioactivity uptake;
Is configured to execute at least. Here, the index is a value that can be expressed by the following equation 4 ′.

[式4']
放射能取り込み量を反映する指標={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}
[Formula 4 ']
Index reflecting radioactivity uptake = {radioactivity in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass}

ただし式4'中、「除脂肪体重」は、次の式3'で表すことのできる値である。   However, in the formula 4 ′, “lean body weight” is a value that can be expressed by the following formula 3 ′.

[式3']
除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4
[Formula 3 ']
Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4

また、式3'中の年齢は、前記ステップ(b)において読み込まれた年齢情報に基づいて得られる値である。   Moreover, the age in Formula 3 ′ is a value obtained based on the age information read in step (b).

本発明の好適な実施形態の例には、次のようなコンピュータプログラムが含まれる。このコンピュータプログラムは、システムの処理手段に実行されることにより、前記システムに、
(a)核医学画像データを読み込むステップと;
(b)前記核医学画像データの被験者の年齢情報を読み込むステップと;
(c)放射能取り込み量を反映する指標を計算するステップと;
を少なくとも実行させるように構成される命令を備える。ここで前記指標は、次の式4'で表すことのできる値である。
Examples of preferred embodiments of the present invention include the following computer program. When this computer program is executed by the processing means of the system,
(A) reading nuclear medicine image data;
(B) reading subject's age information of the nuclear medicine image data;
(C) calculating an index reflecting radioactivity uptake;
Comprises instructions configured to at least execute. Here, the index is a value that can be expressed by the following equation 4 ′.

[式4']
放射能取り込み量を反映する指標={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}
[Formula 4 ']
Index reflecting radioactivity uptake = {radioactivity in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass}

ただし式4'中、「除脂肪体重」は、次の式3'で表すことのできる値である。   However, in the formula 4 ′, “lean body weight” is a value that can be expressed by the following formula 3 ′.

[式3']
除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4
[Formula 3 ']
Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4

また、式3'中の年齢は、前記ステップ(b)において読み込まれた年齢情報に基づいて得られる値である。   Moreover, the age in Formula 3 ′ is a value obtained based on the age information read in step (b).

本発明の好適な実施形態の例には、次のような方法が含まれる。このコンピュータプログラムは、システムの処理手段に実行されることにより、前記システムが遂行する方法であって、
(a)核医学画像データを読み込むステップと;
(b)前記核医学画像データの被験者の年齢情報を読み込むステップと;
(c)放射能取り込み量を反映する指標を計算するステップと;
を少なくとも含む。ここで前記指標は、次の式4'で表すことのできる値である。
Examples of preferred embodiments of the present invention include the following methods. The computer program is a method performed by the system by being executed by the processing means of the system,
(A) reading nuclear medicine image data;
(B) reading subject's age information of the nuclear medicine image data;
(C) calculating an index reflecting radioactivity uptake;
At least. Here, the index is a value that can be expressed by the following equation 4 ′.

[式4']
放射能取り込み量を反映する指標={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}
[Formula 4 ']
Index reflecting radioactivity uptake = {radioactivity in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass}

ただし式4'中、「除脂肪体重」は、次の式3'で表すことのできる値である。   However, in the formula 4 ′, “lean body weight” is a value that can be expressed by the following formula 3 ′.

[式3']
除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4
[Formula 3 ']
Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4

また、式3'中の年齢は、前記ステップ(b)において読み込まれた年齢情報に基づいて得られる値である。   Moreover, the age in Formula 3 ′ is a value obtained based on the age information read in step (b).

表1の係数1〜4は、前述のように、日本人2400人のデータ用いて除脂肪体重を身長・体重・年齢を変数とする一次式で近似した研究から得られた係数であるが、欧米人に適合したSULが日本人には適合しなかったことに鑑みると、近似式に現れる係数は、人種によって異なるものである可能性がある。これらの係数を求める方法は前掲の非特許文献1に記載されているので、本発明の実施者によっては、新たなデータセットを用意し、独自に係数1〜4を求めて使用することを好む者もいるだろう。本願特許請求の範囲に特定される発明は、そのような実施形態も当然にその範囲に含んでいるものである。   As described above, the coefficients 1 to 4 in Table 1 are coefficients obtained from a study that approximated a lean body mass using a data of 2,400 Japanese people and a lean equation for the weight, weight, and age as variables. In view of the fact that SUL adapted to Westerners was not adapted to Japanese, the coefficient appearing in the approximate expression may vary depending on race. Since the method for obtaining these coefficients is described in the aforementioned Non-Patent Document 1, some practitioners of the present invention prefer to prepare a new data set and independently obtain and use the coefficients 1 to 4. Some will be there. The invention specified in the scope of claims of the present application naturally includes such embodiments.

非特許文献1のfig.1aを引用した図であり、従来から用いられているSUVに体重依存性が存在することを示した実験結果である。It is the figure which quoted fig.1a of the nonpatent literature 1, and is an experimental result which showed that the SUV currently used has a weight dependence. 非特許文献1のfig.1cを引用した図であり、SULに体重依存性がないとの実験結果を示す図である。It is the figure which quoted fig.1c of a nonpatent literature 1, and is a figure which shows the experimental result that there is no weight dependence in SUL. 本願発明者の実験による、SUV,SUL,SULjの体重依存性の検討結果を示す図である。関心領域として肺領域が選択されている。It is a figure which shows the examination result of the weight dependence of SUV, SUL, and SULj by experiment of this inventor. A lung region is selected as the region of interest. 本願発明者の実験による、SUV,SUL,SULjの体重依存性の検討結果を示す図である。関心領域として肝臓領域が選択されている。It is a figure which shows the examination result of the weight dependence of SUV, SUL, and SULj by experiment of this inventor. A liver region is selected as the region of interest. 本願発明者の実験による、SUV,SUL,SULjの体重依存性の検討結果を示す図である。関心領域として脾臓領域が選択されている。It is a figure which shows the examination result of the weight dependence of SUV, SUL, and SULj by experiment of this inventor. The spleen region is selected as the region of interest. 本願発明による処理を実装しうる例示的システム100の主な構成を説明するための図である。1 is a diagram for explaining a main configuration of an exemplary system 100 capable of implementing processing according to the present invention. FIG. 本願発明の実施例たるSULj解析プログラム120がCPU102に実行されることにより、本願発明の実施例たるシステム100が遂行する処理の流れを説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the flow of the process which the system 100 which is an Example of this invention performs when the SULj analysis program 120 which is an Example of this invention is run by CPU102. ある実施例におけるROI設定の様子の一例を紹介する図である。It is a figure which introduces an example of the mode of ROI setting in a certain example. ある実施例におけるROI設定の様子の一例を紹介する図である。It is a figure which introduces an example of the mode of ROI setting in a certain example.

以下、本発明の好適な実施形態のより具体的な例を、添付図面を参照しつつ説明する。   Hereinafter, more specific examples of preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

図6は、本明細書で開示される様々な処理を実行するためのシステム100の主な構成を説明するための図である。図6に描かれるように、システム100は、ハードウェア的には一般的なコンピュータと同様であり、CPU102,主記憶装置104,補助記憶装置106,ディスプレイ・インターフェース107,周辺機器インタフェース108,ネットワーク・インターフェース109などを備えることができる。一般的なコンピュータと同様に、主記憶装置104としては高速なRAM(ランダムアクセスメモリ)を使用することができ、補助記憶装置106としては、安価で大容量のハードディスクやSSDなどを用いることができる。システム100には、情報表示のためのディスプレイを接続することができ、これはディスプレイ・インターフェース107を介して接続される。またシステム100には、キーボードやマウス、タッチパネルのようなユーザインターフェースを接続することができ、これは周辺機器インタフェース108を介して接続される。ネットワーク・インターフェース109は、ネットワークを介して他のコンピュータやインターネットに接続するために用いられることができる。システム100の最も基本的な機能は、補助記憶装置106に格納されるオペレーティングシステム(OS)110がCPU102に実行されることにより提供される。また、システム100の特徴的な機能は、解析プログラム120がCPU102に実行されることにより提供される。解析プログラム120はCPU102に実行されることにより、特に、前述のSULjを計算する機能をシステム100に実装するように構成される。   FIG. 6 is a diagram for explaining a main configuration of a system 100 for executing various processes disclosed in this specification. As illustrated in FIG. 6, the system 100 is similar to a general computer in hardware, and includes a CPU 102, a main storage device 104, an auxiliary storage device 106, a display interface 107, a peripheral device interface 108, a network interface. An interface 109 or the like can be provided. Similar to a general computer, a high-speed RAM (Random Access Memory) can be used as the main storage device 104, and an inexpensive and large-capacity hard disk or SSD can be used as the auxiliary storage device 106. . A display for displaying information can be connected to the system 100, which is connected via a display interface 107. In addition, a user interface such as a keyboard, a mouse, and a touch panel can be connected to the system 100, and this is connected via a peripheral device interface 108. The network interface 109 can be used to connect to another computer or the Internet via a network. The most basic functions of the system 100 are provided by the CPU 102 executing an operating system (OS) 110 stored in the auxiliary storage device 106. Further, characteristic functions of the system 100 are provided by the analysis program 120 being executed by the CPU 102. The analysis program 120 is configured to be implemented in the system 100 by executing the analysis program 120 by the CPU 102, in particular, the function for calculating the aforementioned SULj.

補助記憶装置106は、OS110やプログラム120のほかに、各種のデータファイルを格納することができてもよい。図示されているオリジナル画像データファイル132は、核医学画像が含まれるデータファイルであり、SULj解析プログラム120による解析処理の対象となるデータを含むファイルである。ここで説明される実施例において、データファイル132に含まれる核医学画像は、FDG−PET測定により得られた画像であり、各画素が放射線カウント数に応じた値を有する3次元画像である。しかし本発明は、このようなPET画像に限らず、SPECTやシンチグラフィーなど、各種の核医学画像に適用可能であることは注意されたい。   The auxiliary storage device 106 may be capable of storing various data files in addition to the OS 110 and the program 120. The illustrated original image data file 132 is a data file including a nuclear medicine image, and is a file including data to be analyzed by the SULj analysis program 120. In the embodiment described here, the nuclear medicine image included in the data file 132 is an image obtained by FDG-PET measurement, and is a three-dimensional image in which each pixel has a value corresponding to the radiation count number. However, it should be noted that the present invention is applicable not only to such PET images but also to various nuclear medicine images such as SPECT and scintigraphy.

測定条件データファイル134は、オリジナル画像データファイル132に含まれるPET画像が作成される基となったPET測定に関わる各種の条件を格納している。この条件には、実施例によって、放射性医薬品の投与時刻、種類、PET装置による放射線測定開始及び終了時刻、被験者の身長、体重、年齢、性別、人種、国籍、出身地のいずれか一つ以上が生まれてもよい。実施例によっては、測定条件データファイル134の内容は、オリジナル画像データファイル132の一部としてオリジナル画像データファイル132に一体化されている場合もあり、例えばそのヘッダの中に含まれている場合もある。また実施例によっては、データファイル134に含まれている少なくともいずれかの条件は、周辺機器インタフェース108に接続されるキーボード等を利用してユーザが入力したものである場合もある。補正データファイル136は、PET画像の解析に用いられる各種の補正情報を格納したデータファイルである。このような補正情報には、例えば、放射線が体内で吸収・散乱する効果を補正する情報や、放射性核種の崩壊に起因する放射能の減衰を補正する情報が含まれてもよい。実施例によっては、補正データファイル136の内容は、オリジナル画像データファイル132の中に含まれていたり、SULj解析プログラム120中に含まれていたりもよい。係数データファイル138は、SULj解析プログラム120が前述のSULjの計算に現れる除脂肪体重を計算するときに使用する係数を格納したデータファイルである。例えば前述の式3'の計算に必要な、表1に示す係数1〜4を格納したデータファイルである。実施によっては、係数データファイル138の内容は、SULj解析プログラム120の一部としてこのプログラムの中に一体化されていてもよい。処理結果データファイル140は、SULj解析プログラム120による解析結果を格納するデータファイルである。   The measurement condition data file 134 stores various conditions related to the PET measurement from which the PET image included in the original image data file 132 is created. This condition may include one or more of the administration time and type of the radiopharmaceutical, the start and end times of radiation measurement by the PET device, the height, weight, age, sex, race, nationality, and birthplace of the subject, depending on the embodiment. May be born. Depending on the embodiment, the contents of the measurement condition data file 134 may be integrated into the original image data file 132 as part of the original image data file 132, for example, included in the header thereof. is there. In some embodiments, at least one of the conditions included in the data file 134 may be input by a user using a keyboard or the like connected to the peripheral device interface 108. The correction data file 136 is a data file that stores various types of correction information used for analysis of PET images. Such correction information may include, for example, information for correcting the effect of radiation absorption / scattering in the body and information for correcting attenuation of radioactivity due to decay of radionuclides. Depending on the embodiment, the content of the correction data file 136 may be included in the original image data file 132 or may be included in the SULj analysis program 120. The coefficient data file 138 is a data file that stores coefficients used when the SULj analysis program 120 calculates lean body mass that appears in the above-described calculation of SULj. For example, it is a data file storing the coefficients 1 to 4 shown in Table 1 necessary for the calculation of the above-described equation 3 ′. Depending on the implementation, the contents of the coefficient data file 138 may be integrated into this program as part of the SULj analysis program 120. The processing result data file 140 is a data file that stores an analysis result obtained by the SULj analysis program 120.

なお、システム100の製造販売時や起動時には、データファイル132〜140は、補助記憶装置106の中に記憶されていない場合が多いことに注意されたい。つまり、例えば、オリジナル画像データファイル132は、システム100が起動した後に、例えばネットワーク・インターフェース109を介してシステム100に転送されてきたデータである場合が多い。また前述のように、実施例によっては、データファイル134,136,138は、独立のデータファイルとしては存在せず、それらの内容は、SULj解析プログラム120やオリジナル画像データファイル132の中に一体化されている場合もある。処理結果データファイル140は、SULj解析プログラム120による解析が行われる前は存在しない。したがって、図示されるデータファイル132〜140は、本発明の実施形態の必須構成要件ではないことに注意されたい。また、データファイル132〜140は、それぞれ1つだけではなく複数格納される場合もあることに注意されたい。例えば、SULj解析プログラム120による解析の対象となるオリジナル画像データファイル132が複数個補助記憶装置106に格納されている場合もある。これらのデータファイル132のそれぞれは、例えば、同じ被験者について時期を変えて測定して得られたPET画像に対応するものであったり、異なる被験者について測定して得られたPET画像に対応するものであったりするであろう。データファイル132が複数個存在することに対応して、処理結果のデータファイル140も複数個存在してもよいだろう。実施形態によっては、SULj解析プログラム120は、複数のデータファイル140の内容を、比較可能に表示することができるように構成されてもよい。   It should be noted that the data files 132 to 140 are often not stored in the auxiliary storage device 106 when the system 100 is manufactured and sold or activated. In other words, for example, the original image data file 132 is often data that has been transferred to the system 100 via the network interface 109 after the system 100 is activated, for example. As described above, in some embodiments, the data files 134, 136, and 138 do not exist as independent data files, and their contents are integrated into the SULj analysis program 120 and the original image data file 132. Sometimes it is. The processing result data file 140 does not exist before analysis by the SULj analysis program 120 is performed. Accordingly, it should be noted that the illustrated data files 132-140 are not a required component of an embodiment of the present invention. It should be noted that there may be a case where a plurality of data files 132 to 140 are stored instead of only one. For example, a plurality of original image data files 132 to be analyzed by the SULj analysis program 120 may be stored in the auxiliary storage device 106. Each of these data files 132 corresponds to, for example, a PET image obtained by measuring the same subject at different times, or a PET image obtained by measuring a different subject. There will be. Corresponding to the existence of a plurality of data files 132, a plurality of processing result data files 140 may also exist. Depending on the embodiment, the SULj analysis program 120 may be configured so that the contents of the plurality of data files 140 can be displayed in a comparable manner.

システム100は、図6に描かれた要素の他にも、電源や冷却装置など通常のコンピュータシステムが備える装置と同様の構成を備えることができる。コンピュータシステムの実装形態には、記憶装置の分散・冗長化やCPUの仮想化を利用したものなど、様々な形態のものが知られているが、本明細書に開示される事項は、どのような形態のコンピュータシステム上に搭載されてもよい。本明細書に開示される事項は、一般的に、(1)処理手段に実行されることにより、当該処理手段を備える装置またはシステムに、本明細書で説明される各種の処理を遂行させるように構成される命令を備えるプログラム、(2)当該処理手段が当該プログラムを実行することにより実現される装置またはシステムの動作方法、(3)当該プログラム及び当該プログラムを実行するように構成される処理手段を備える装置またはシステムなどとして具現化されることができる。   In addition to the elements depicted in FIG. 6, the system 100 can have a configuration similar to that of an apparatus included in a normal computer system, such as a power supply and a cooling device. Various types of computer system implementations are known, such as those using storage device distribution / redundancy and CPU virtualization, but what is disclosed in this specification? It may be mounted on a computer system of any form. The items disclosed in this specification are generally (1) executed by a processing unit to cause an apparatus or a system including the processing unit to perform various processes described in this specification. (2) an operation method of an apparatus or a system realized by executing the program by the processing means, and (3) a process configured to execute the program and the program. The present invention can be embodied as an apparatus or a system including means.

次に図7を参照して、SULj解析プログラム120がCPU102に実行されることによりシステム100が遂行する処理の流れを説明する。   Next, a flow of processing performed by the system 100 when the SULj analysis program 120 is executed by the CPU 102 will be described with reference to FIG.

ステップ200は処理の開始を示す。ステップ202では、SULj解析プログラム120による解析処理を行う準備として、オリジナル画像データファイル132の少なくとも一部が、主記憶装置104へコピーされる。ステップ204では、オリジナル画像データファイル132に含まれる画像データに関わるPET測定条件の情報の取得が行われる。このステップは、実施例によっては、前述の測定条件データファイル134をロードすることによって行われる。また別の実施例では、オリジナル画像データファイル132の中に格納されている各種条件情報を読み取ることによって行われる。またさらに別の実施例では、周辺機器インタフェース108を介して接続されるキーボード等から各種条件の入力を受けてもよい。このときSULj解析プログラム120の命令に従うCPU102は、ディスプレイ・インターフェース107を介して、これに接続されるディスプレイ上に、測定条件を入力すべき旨のメッセージを表示してもよい。   Step 200 indicates the start of processing. In step 202, at least a part of the original image data file 132 is copied to the main storage device 104 as preparation for performing analysis processing by the SULj analysis program 120. In step 204, information on PET measurement conditions related to image data included in the original image data file 132 is acquired. This step is performed by loading the aforementioned measurement condition data file 134 in some embodiments. In another embodiment, it is performed by reading various condition information stored in the original image data file 132. In yet another embodiment, various conditions may be received from a keyboard or the like connected via the peripheral device interface 108. At this time, the CPU 102 according to the instruction of the SULj analysis program 120 may display a message indicating that the measurement condition should be input on the display connected thereto via the display interface 107.

ステップ206では、オリジナル画像データファイル132に含まれる画像データ(カウント数)を補正するための各種情報の取得が行われる。このような補正情報には、例えば、放射線が体内で吸収・散乱する効果を補正する情報や、放射性核種の崩壊に起因する放射能の減衰を補正する情報が含まれてもよい。実施例によっては、この情報は、補正データファイル136を読み込むことにより行われてもよい。別の実施例では、SULj解析プログラム120の中にそのような補正情報を計算する機能が組み込まれていてもよく、ステップ204で得られた測定条件情報の一部(例えば放射線医薬品の投与開始時刻や種類、被験者の頭囲や胸囲、胴囲など)に基づいて、SULj解析プログラム120の命令に従うCPU102がこれらの補正情報を計算してもよい。さらに別の実施例では、オリジナル画像データファイル132に含まれる画像データが既に、必要な補正を施されたデータである場合もあり、その場合はステップ206は不要となる。   In step 206, various information for correcting the image data (count number) included in the original image data file 132 is acquired. Such correction information may include, for example, information for correcting the effect of radiation absorption / scattering in the body and information for correcting attenuation of radioactivity due to decay of radionuclides. In some embodiments, this information may be done by reading the correction data file 136. In another embodiment, a function for calculating such correction information may be incorporated in the SULj analysis program 120, and a part of the measurement condition information obtained in step 204 (for example, administration start time of radiopharmaceuticals). The CPU 102 may calculate the correction information based on the command of the SULj analysis program 120 based on the type, type, subject's head circumference, chest circumference, and waist circumference. In yet another embodiment, the image data included in the original image data file 132 may already be data that has been subjected to the necessary correction, in which case step 206 is not necessary.

ステップ208では、前述のSULjの計算に必要な除脂肪体重を計算するとき(後述のステップ212)に使用する係数情報の取得が行われる。実施例によっては、係数情報を取得することは、係数データファイル138を読み込むことを含んでもよい。係数情報の例は、例えば表1に示す係数1〜4である。表1に明らかなように、係数1〜4の値は性別に依存する。したがってステップ208は、ステップ204で取得した被験者の性別情報に合致した係数を、係数データファイル138や図示しない別のデータベースの中から検索することを含んでもよい。表1の係数1〜4は、前述のように、日本人2400人のデータ用いて除脂肪体重を身長・体重・年齢を変数とする一次式で近似した研究から得られた係数であるが、欧米人には適合したSULが日本人には適合しなかったことに鑑みると、表1の係数1〜4は、人種によって異なるものである可能性がある。したがってステップ208は、ステップ204で取得した被験者の国籍や人種などの情報に基づいて、これらに適合する係数を、係数データファイル138や図示しない別のデータベースの中から検索することを含んでもよい。また実施形態によっては、これらの係数は、SULj解析プログラム120の一部として当該プログラムの中に含まれている場合もある。その場合、ステップ208において係数データファイル138を読み込んだり、これらの係数を格納している図示しない外部のデータベースにアクセスしたりする必要は無い。また、実施形態によっては、後述の除脂肪体重計算ステップ(ステップ212)において使用される計算式のソースコードに、予め表1の係数1〜4が記載される場合もある。この場合は、係数情報の取得ステップ208は不要となり、ただ被験者の性別に興じて適合する計算式を選択すればよいことになる。   In step 208, coefficient information used for calculating the lean body mass necessary for the above-described calculation of SULj (step 212 described later) is acquired. In some embodiments, obtaining coefficient information may include reading a coefficient data file 138. Examples of the coefficient information are coefficients 1 to 4 shown in Table 1, for example. As is apparent from Table 1, the values of the coefficients 1 to 4 depend on the sex. Accordingly, step 208 may include searching the coefficient data file 138 or another database (not shown) for a coefficient that matches the subject's sex information acquired in step 204. As described above, the coefficients 1 to 4 in Table 1 are coefficients obtained from a study that approximated a lean body mass using a data of 2,400 Japanese people and a lean equation for the weight, weight, and age as variables. In view of the fact that the SUL that fits Westerners does not fit Japanese, the coefficients 1 to 4 in Table 1 may vary depending on race. Accordingly, step 208 may include searching the coefficient data file 138 or another database (not shown) for a coefficient that matches these based on information such as the nationality and race of the subject acquired in step 204. . In some embodiments, these coefficients may be included in the program as part of the SULj analysis program 120. In this case, it is not necessary to read the coefficient data file 138 in step 208 or access an external database (not shown) storing these coefficients. In some embodiments, the coefficients 1 to 4 in Table 1 may be described in advance in the source code of the calculation formula used in the lean body mass calculation step (step 212) described later. In this case, the coefficient information acquisition step 208 is unnecessary, and it is only necessary to select a calculation formula that fits the sex of the subject.

ステップ210は、SULjを導出する関心領域(ROI)を設定するステップである。関心領域は、例えば体全体である場合もあれば、脳、肺、心臓、肝臓、脾臓、骨など、特定の臓器である場合もある。さらにこれらの臓器の中の特定の領域である場合もある。実施形態によっては、各画素1つずつを関心領域とみなす場合もあれば、小数の画素(例えばxyz方向に3画素×3画素×3画素で囲まれた領域)を関心領域と設定する場合もあるだろう。関心領域の設定は自動で行ってもよいし、手動または半自動で行ってもよい。PETやSPECTなど核医学画像中に、データ解析の対象となる関心領域を設定する方法は既に多くの例が存在し、PET装置やSPECT装置等の付属ソフトウェアにも、そのような機能が搭載されている場合が多い。臓器領域の自動抽出は、解析の対象となる核医学画像を標準人体形状に変形し(または標準人体形状を解析対象画像と同じような形状に変形し)、標準人体形状において各臓器に対応する領域を、解析対象核医学画像においてもそれぞれの臓器領域であるとみなすことが多い。関心領域を手動で設定する場合は、解析対象画像の所望の断面をディスプレイに表示し、マウス等で所望の範囲を囲むなどのやり方を通じて設定するように構成することができる。また、システムが関心領域の候補をいくつか掲示し、その候補の形状をマウスなどを用いて手動で調節するようにしてもよい。SULj解析プログラム120は、CPU102に実行されることにより、これらの関心領域設定機能をシステム100に実装する命令のセットを備えていることが好ましい。しかしながら、関心領域は常に画像全体や特定の領域、または画素一つ一つであるとして、ROI設定のための特別な処理を行わず、デフォルトの領域を関心領域とするような実施形態も存在しうる。   Step 210 is a step of setting a region of interest (ROI) from which SULj is derived. The region of interest may be the entire body, for example, or may be a specific organ such as the brain, lungs, heart, liver, spleen, or bone. It may also be a specific area within these organs. Depending on the embodiment, each pixel may be regarded as a region of interest, or a small number of pixels (for example, a region surrounded by 3 pixels × 3 pixels × 3 pixels in the xyz direction) may be set as a region of interest. there will be. The region of interest may be set automatically, or manually or semi-automatically. There are already many examples of methods for setting a region of interest for data analysis in nuclear medicine images such as PET and SPECT, and such software is also included in the attached software such as PET and SPECT devices. There are many cases. Automatic extraction of organ regions transforms a nuclear medicine image to be analyzed into a standard human body shape (or transforms the standard human body shape into a shape similar to the analysis target image) and corresponds to each organ in the standard human body shape The region is often regarded as each organ region in the nuclear medicine image to be analyzed. When the region of interest is manually set, a desired section of the analysis target image can be displayed on a display and set by surrounding a desired range with a mouse or the like. In addition, the system may display several candidates for the region of interest and manually adjust the shape of the candidate using a mouse or the like. The SULj analysis program 120 preferably includes a set of instructions that are executed by the CPU 102 to implement these region-of-interest setting functions in the system 100. However, there is an embodiment in which the region of interest is always the entire image, a specific region, or each pixel, and no special processing for ROI setting is performed, and the default region is the region of interest. sell.

図8および図9に、ROI設定の具体例を載せた。図8は、肺領域にROIを設定した例である。本例は、ディスプレイ・インターフェース107に接続されたディスプレイに表示されている断層像800の所望の場所を、周辺機器インタフェース108に接続されているマウスで選択することにより、ROIを設定することができるように構成されている。たとえば、断層像800上にマウスカーソルを位置させ、所望の場所でマウスボタンを押してそのままマウスを移動し、所望の場所でマウスボタンを離すと、これらのボタン操作および移動操作に応じて画面上に円802が描かれ、ROIは、断面がこの円となる球内と設定されるように構成されることができる。本例は、当該ROIの統計データ804が自動的に計算・表示されるように構成されており、ROIとなる球の体積が37.60cm,SULjの最大値、最小値、標準偏差がそれぞれ1.78,1.43,0.11であると計算・表示されたことが示されている。図9には、axial,coronal,sagittal各断面図上でROIを設定した様子が描かれている。図9には、円または楕円902a〜902gが描かれているが、これらはいずれも上述のようなマウス操作で描かれる円または楕円である。ROIは、断面がこれらの円または楕円となる球または楕円体として設定される。SULj解析プログラム120は、CPU102に実行されることにより、上述のようなマウスによるROI設定機能をシステム100に実装するように構成されていることが好ましい。 8 and 9 show specific examples of ROI setting. FIG. 8 is an example in which an ROI is set in the lung region. In this example, the ROI can be set by selecting a desired location of the tomographic image 800 displayed on the display connected to the display interface 107 with the mouse connected to the peripheral device interface 108. It is configured as follows. For example, when the mouse cursor is positioned on the tomographic image 800, the mouse button is pressed at a desired location, the mouse is moved as it is, and the mouse button is released at the desired location, the button operation and the movement operation are performed on the screen. A circle 802 is drawn and the ROI can be configured to be set within a sphere whose cross-section is this circle. This example is configured so that the statistical data 804 of the ROI is automatically calculated and displayed, and the volume of the sphere that becomes the ROI is 37.60 cm 3 , and the maximum value, the minimum value, and the standard deviation of the SULj are respectively It is calculated and displayed as 1.78, 1.43, 0.11. FIG. 9 shows a state in which the ROI is set on the axial, coronal, and sagittal cross-sectional views. In FIG. 9, circles or ellipses 902a to 902g are drawn. These are all circles or ellipses drawn by the mouse operation as described above. The ROI is set as a sphere or ellipsoid whose cross section is a circle or an ellipse. The SULj analysis program 120 is preferably configured to be implemented in the system 100 by executing the ROI setting function using the mouse as described above by being executed by the CPU 102.

ステップ212では、画像データ132に写っている被験者の除脂肪体重の計算が行われる。この計算は、前述の式3または式3'に従って行われる。式3'を再掲すると次の通りである。   In step 212, the lean body weight of the subject shown in the image data 132 is calculated. This calculation is performed according to Equation 3 or Equation 3 ′ described above. Expression 3 ′ is re-displayed as follows.

[式3']
除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4
[Formula 3 ']
Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4

好適な実施形態においては、除脂肪体重および体重の単位はkgであり、身長の単位はメートルである。すなわち式3と同じとなる。しかしながら、実施形態によっては、kgの代わりにgを用いてもよいだろうし、メートルの代わりにcmを用いてもよいだろう。単位が変わると係数1〜4も変わる。従って、係数1〜4の値は、身長や体重の単位に応じて実施形態によって異なる可能性がある。   In a preferred embodiment, the lean body mass and the unit of body weight are kg and the height unit is meters. That is, it is the same as Equation 3. However, in some embodiments, g may be used instead of kg, and cm may be used instead of meters. When the unit changes, the coefficients 1 to 4 also change. Therefore, the values of the coefficients 1 to 4 may vary depending on the embodiment depending on the unit of height and weight.

除脂肪体重の計算が式3'に従って行われるとはいえ、SULj解析プログラム120のソースコードに式3'が直接記載されていなければならないという訳ではない。ソースコードによっては、始めの2項だけを先に計算し、後ろの2項は後で計算するような書き方がされている場合もあるだろう。ソースコードによっては、身長や体重が、例えば(100cm+70cm)や、(50kg+20kg)のように記載され、それに応じて例えば係数1を乗ずる項が2つ以上存在する場合もあるだろう。しかし、このような形態も全て本願請求項に係る発明の範囲に入るものであって、除脂肪体重の計算が、式3または式3'に従って行われたものとして理解可能である形態であれば、全て本願請求項に係る発明の範囲に入るものである。   Although the calculation of lean body mass is performed according to equation 3 ′, equation 3 ′ does not have to be directly described in the source code of the SULj analysis program 120. Depending on the source code, only the first two terms may be calculated first, and the latter two terms may be calculated later. Depending on the source code, the height and weight may be described as (100 cm + 70 cm) or (50 kg + 20 kg), for example, and there may be two or more terms multiplied by a factor of 1, for example. However, all such forms fall within the scope of the claimed invention, and the lean body mass can be understood as being calculated according to Equation 3 or Equation 3 ′. All fall within the scope of the claimed invention.

ステップ214では、SULjの計算が行われる。この計算は、前述の式4または式4'に従って行われる。式4'を再掲すると次の通りである。   In step 214, SULj is calculated. This calculation is performed according to the above-described Equation 4 or Equation 4 ′. Expression 4 ′ is reprinted as follows.

[式4']
SULj={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}
[Formula 4 ']
SULj = {radioactivity amount in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass}

式4'中に現れる関心領域とは、ステップ210で設定された関心領域(またはデフォルトで定められる領域)である。実施形態によっては、関心領域内放射能量は、関心領域内の画素値の累積値とすることができる。「減衰補正された関心領域内放射能量」とは、ステップ206で得られた補正情報に基づいて、体組織による吸収・散乱の影響や、放射性核種の崩壊の影響等の補正を入れた放射能量である。実施形態によっては、解析の対象となるデータ132の画素値に既にこれらの補正が入っている場合があるので、その場合は、ステップ214において新たに減衰補正を行なう必要ない。   The region of interest appearing in Equation 4 ′ is the region of interest set in step 210 (or a region defined by default). In some embodiments, the amount of radioactivity within the region of interest can be a cumulative value of pixel values within the region of interest. “Attenuation-corrected radioactivity in the region of interest” refers to the radioactivity including corrections for the effects of absorption and scattering by body tissues and the decay of radionuclides based on the correction information obtained in step 206. It is. Depending on the embodiment, these corrections may already be included in the pixel value of the data 132 to be analyzed. In this case, it is not necessary to newly perform attenuation correction in step 214.

式4'中の「関心領域体積」は、好適な実施形態において、関心領域内の画素数に応じた値であることができる。式4'中の「放射能投与量」は、ステップ204において得られる情報であることができる。式4'中の「除脂肪体重」は、ステップ212で得られた値である。   The “region of interest volume” in Equation 4 ′ can be a value depending on the number of pixels in the region of interest in a preferred embodiment. The “radioactivity dose” in equation 4 ′ can be the information obtained in step 204. The “lean body weight” in the equation 4 ′ is the value obtained in step 212.

好適な実施形態において、「減衰補正された関心領域内放射能量」の単位はkBqであり、「関心領域体積」の単位はmlであり、「放射能投与量」の単位はMBqであり、除脂肪体重の単位はkgである。すなわち式4と同一となる。しかしながら、本発明の実施形態がこれらの単位の使用に限定されるものではないことはもちろんである。   In a preferred embodiment, the unit of “attenuation corrected radioactivity in the region of interest” is kBq, the unit of “region of interest volume” is ml, the unit of “radioactivity dose” is MBq, The unit of fat body weight is kg. That is, it is the same as Equation 4. However, it will be appreciated that embodiments of the invention are not limited to the use of these units.

除脂肪体重の計算が式4'に従って行われるとはいえ、SULj解析プログラム120のソースコードに式4'が直接記載されていなければならないという訳ではない。ソースコードによっては、分母を先に計算し、分子は後で計算するような書き方がされている場合もあるだろう。分子の計算に関し、ソースコードによっては、関心領域内放射能量を計算してそれを減衰補正した後に関心領域体積で割る書き方をする場合もあれば、{関心領域内放射能量÷関心領域体積}を先に計算して、それに減衰補正のための補正項を乗ずるという書き方をする場合もあるだろう。ステップ212においても同様であるが、SULjを計算するためのソースコードの書き方には様々なバリエーションが存在しうる。しかしながら、そのようなバリエーションも全て、SULjが式4または式4'に従って行われたものとして理解可能である限り、例外なく本願請求項に係る発明の範囲に入るものである。   Although the calculation of lean body mass is performed according to equation 4 ′, equation 4 ′ does not have to be directly described in the source code of the SULj analysis program 120. Depending on the source code, the denominator may be calculated first, and the numerator may be calculated later. Regarding the calculation of molecules, depending on the source code, the amount of radioactivity in the region of interest may be calculated and corrected for attenuation, and then divided by the region of interest volume, or {radioactivity in the region of interest ÷ region of interest volume} In some cases, the calculation is done first, and it is multiplied by a correction term for attenuation correction. The same applies to step 212, but there can be various variations in how to write the source code for calculating SULj. However, all such variations are within the scope of the claimed invention without exception as long as SULj can be understood as being performed according to Equation 4 or Equation 4 ′.

関心領域が複数設定される場合は、それぞれの関心領域についてステップ214が繰り返されてもよい。   If a plurality of regions of interest are set, step 214 may be repeated for each region of interest.

ステップ216は、SULjの計算結果を主記憶装置104又は/及び補助記憶装置106に格納する処理を表している。計算結果を格納するデータファイルは、図6において処理結果データ140として例示されている。実施形態によっては、被験者や測定時期の異なる複数のデータ132を解析した結果として、それぞれに対応する複数の処理結果データ140が格納されていてもよい。   Step 216 represents a process of storing the SULj calculation result in the main storage device 104 and / or the auxiliary storage device 106. The data file storing the calculation result is exemplified as the processing result data 140 in FIG. Depending on the embodiment, a plurality of processing result data 140 corresponding to each subject may be stored as a result of analyzing a plurality of data 132 having different test subjects and measurement times.

ステップ218は、計算したSULjの表示を行なう処理を表している。この表示は様々なものであることができる。例えば、各画素または小数の画素による区画を関心領域とみなすような実施形態では、各画素または区画毎にSULjが計算されるので、これをあたかも3D画像または断層画像のように表示することができる。すなわち、放射線カウント値に基づく濃淡で表された通常の核医学画像ではなく、SULjの値に基づく濃淡で表された核医学画像を提供することができる。放射線カウント値に基づく濃淡で表された核医学画像は、被験者や測定時期が異なる他の核医学画像とは比較が困難な画像であるが、SULjの値に基づく濃淡で表された核医学画像であれば、上述のように、比較が可能である。実施形態によっては、同じ被験者の測定時期が異なる複数の核医学画像の特定の関心領域(例えば特定の臓器)における、SULjの変化を、横軸の時間に取ったグラフで表示してもよい。前述のように、SULjは放射能取り込み量を反映する指標であり、すなわち組織の代謝機能を反映する指標であるので、そのようなグラフは、時間と共に組織異常がどのように変化していくか、また、治療が施された場合にその治療の効果がみられるかどうかをみるために、有用な情報となりうる。   Step 218 represents processing for displaying the calculated SULj. This display can vary. For example, in an embodiment in which each pixel or a partition by a small number of pixels is regarded as a region of interest, SULj is calculated for each pixel or partition, and can be displayed as if it were a 3D image or a tomographic image. . That is, it is possible to provide a nuclear medicine image represented by shading based on the value of SULj, instead of a normal nuclear medicine image represented by shading based on the radiation count value. A nuclear medicine image represented by shading based on the radiation count value is an image that is difficult to compare with other nuclear medicine images of different subjects and measurement times, but a nuclear medicine image represented by shading based on the value of SULj If so, the comparison is possible as described above. Depending on the embodiment, the change in SULj in a specific region of interest (for example, a specific organ) of a plurality of nuclear medicine images with different measurement times of the same subject may be displayed as a graph with time on the horizontal axis. As mentioned above, SULj is an index that reflects the amount of radioactive uptake, that is, an index that reflects the metabolic function of the tissue, so such a graph shows how tissue abnormalities change over time. In addition, it can be useful information to see whether the effect of the treatment is seen when the treatment is given.

ステップ220は処理の終了を表す。   Step 220 represents the end of the process.

本発明の実施形態を好適な例を用いて説明してきたが、これらの例は本発明の範囲を限定するために紹介されたわけではなく、特許法の要件を満たし、本発明の理解に資するために紹介されたものである。本発明は様々な形態で具現化されることができ、本発明の実施形態には、ここに例示した以外にも多くのバリエーションが存在する。説明された各種の実施例に含まれている個々の特徴は、その特徴が含まれることが直接記載されている実施例と共にしか使用できないものではなく、ここで説明された他の実施例や説明されていない各種の具現化例においても、組み合わせて使用可能である。特にフローチャートで紹介された処理の順番は、必ず紹介された順番で実行しなければならないわけではなく、実施するものの好みに応じて、順序を入れ替えたり並列的に同時実行したり、さらに複数のブロックを一体不可分に実装したり、適当なループとして実行したりするように実装してもよい。また実施形態によっては、フローチャートのブロックのいくつかは実装されない場合がある。例えばステップ206や208、210が不要である実施形態があり得ることは前述の通りである。これらのバリエーションは全て本発明の範囲に含まれるものである。請求項に特定される処理の記載順も、処理の必須の順番を特定しているわけではなく、例えば処理の順番が異なる実施形態や、ループを含んで処理が実行されるような実施形態なども、請求項に係る発明の範囲に含まれるものである。現在の特許請求の範囲で特許請求がなされているか否かに関わらず、出願人は、本発明の思想を逸脱しない全ての形態について、特許を受ける権利を有することを主張するものであることを記しておく。   While embodiments of the present invention have been described using preferred examples, these examples have not been introduced to limit the scope of the present invention, but to meet the requirements of the patent law and contribute to an understanding of the present invention. It was introduced in. The present invention can be embodied in various forms, and there are many variations in the embodiments of the present invention other than those exemplified here. The individual features included in the various described embodiments can only be used with the embodiments in which the features are directly described, and are not limited to the other embodiments and descriptions described herein. It can also be used in combination in various implementations that are not. In particular, the order of the processes introduced in the flowchart does not necessarily have to be executed in the order in which they are introduced. Depending on the preference of what is to be implemented, the order may be changed or executed concurrently in parallel. May be implemented inseparably, or may be implemented as an appropriate loop. In some embodiments, some of the blocks in the flowchart may not be implemented. For example, as described above, there may be an embodiment in which the steps 206, 208, and 210 are unnecessary. All of these variations are included in the scope of the present invention. The description order of the processes specified in the claims does not necessarily specify the essential order of the processes. For example, an embodiment in which the order of the processes is different, an embodiment in which the processes are executed including a loop, etc. Is also included in the scope of the claimed invention. Regardless of whether a claim is made in the current claims, the applicant claims to have the right to obtain a patent for all forms that do not depart from the spirit of the present invention. Keep in mind.

Claims (2)

処理手段と、プログラムを格納する記憶手段とを備えるシステムであって、前記プログラムは、前記処理手段に実行されることにより、前記システムに、
(a)核医学画像データを読み込むステップと;
(b)前記核医学画像データの被験者の年齢情報を読み込むステップと;
(c)放射能取り込み量を反映する指標を計算するステップと;
を少なくとも実行させるように構成され、ここで前記指標は、次の式(1)で表すことのできる値であり、

放射能取り込み量を反映する指標={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}・・・(1)

式(1)中、「除脂肪体重」は、次の式(2)で表すことのできる値であり、

除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4・・・(2)

式(2)中の年齢は、前記ステップ(b)において読み込まれた年齢情報に基づいて得られる値である、システム。
A system comprising processing means and storage means for storing a program, the program being executed by the processing means,
(A) reading nuclear medicine image data;
(B) reading subject's age information of the nuclear medicine image data;
(C) calculating an index reflecting radioactivity uptake;
At least, wherein the index is a value that can be expressed by the following equation (1):

Index reflecting radioactivity uptake amount = {radioactivity in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass} (1)

In formula (1), “lean body weight” is a value that can be represented by the following formula (2):

Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4 (2)

The age in Formula (2) is a value obtained based on the age information read in the step (b).
システムの処理手段に実行されることにより、前記システムに、
(a)核医学画像データを読み込むステップと;
(b)前記核医学画像データの被験者の年齢情報を読み込むステップと;
(c)放射能取り込み量を反映する指標を計算するステップと;
を少なくとも実行させるように構成される命令を備えるコンピュータプログラムであって、
前記指標は、次の式(1)で表すことのできる値であり、

放射能取り込み量を反映する指標={減衰補正された関心領域内放射能量÷関心領域体積}/{放射能投与量÷除脂肪体重}・・・(1)

式(1)中、「除脂肪体重」は、次の式(2)で表すことのできる値であり、

除脂肪体重 = 係数1×身長 + 係数2×体重 + 係数3×年齢 + 係数4・・・(2)

式(2)中の年齢は、前記ステップ(b)において読み込まれた年齢情報に基づいて得られる値である、コンピュータプログラム。
By being executed by the processing means of the system,
(A) reading nuclear medicine image data;
(B) reading subject's age information of the nuclear medicine image data;
(C) calculating an index reflecting radioactivity uptake;
A computer program comprising instructions configured to execute at least
The index is a value that can be expressed by the following formula (1):

Index reflecting radioactivity uptake amount = {radioactivity in region of interest corrected for attenuation ÷ volume of region of interest} / {radioactivity dose ÷ lean body mass} (1)

In formula (1), “lean body weight” is a value that can be represented by the following formula (2):

Lean body mass = factor 1 x height + factor 2 x body weight + factor 3 x age + factor 4 (2)

The age in Formula (2) is a computer program which is a value obtained based on the age information read in the said step (b).
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