JP2010035635A - Ａｒｄｓの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラム - Google Patents

Ａｒｄｓの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】視覚に頼ることなくＣＴ画像からＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラムを提供すること。
【解決手段】本発明の一実施形態における方法は、ＣＴデータに基づいて、各肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップと、肺野構成領域の各々について、その肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、その肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存してその肺野構成領域のスコアを算出して、その算出されたスコアに基づいて、肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出するステップとを包含する、方法である。
【選択図】図３

Description

本発明は、ＣＴ画像からＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラムに関する。
ＡＲＤＳは、急性呼吸不全の重症型の総称で、一定の診断基準を満たして診断される臨床診断名であり、極めて予後不良で致死率は現在でも５０−９０％程である。ＰａＯ２／ＦｉＯ２が２００ｍｍＨｇ未満である場合にＡＲＤＳと診断される。ここで、ＦｉＯ２は、吸入気酸素濃度であり、ＰａＯ２は、動脈血中の酸素分圧である。その病理像（病理診断名）は、現在ｄｉｆｆｕｓｅ ａｌｖｅｏｌａｒ ｄａｍａｇｅ（ＤＡＤびまん性肺胞障害）だとされている。
ＡＲＤＳはその原因から、１．原因不明のもの（ａｃｕｔｅ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｐｎｅｕｍｏｎｉａ；ＡＩＰという独立した疾患とされています）２．肺に原因（肺炎等）があり続発するもの、３．肺外（膵炎など）に原因があり続発するものの３型に分類される。その病理組織像は早期の浸出期から増殖期（器質化期）をへて晩期の線維化期へと進行していくとされている。
ＡＲＤＳは、致死的な疾患ではあるものの、救命例もあり、より早期（進行していない時期）に診断し、早期に治療開始することが救命につながるであろうと予想される。
発明者らは、ＤＡＤの解剖標本とＣＴ像の対比検討を通して、１．浸出早期ではＣＴで異常が捉えられないものがあること、２．浸出期、増殖期、線維化期いずれの病理時相でも共通してＣＴではすりガラス影、均等影を示し、どちらも非特異的所見であること、３．病理時相の進行（病気の進行）とともに気管支が蛇腹状に拡張する牽引性気管支拡張がより広範でより低次の気管支へ及ぶこと、４．ＤＡＤの肺には浸出期、増殖期、線維化期の部分が混在していることの４点を見出した（非特許文献１、非特許文献２）。
発明者らは、救命につながるＤＡＤのより早期での診断を目指し、非侵襲的なＣＴによるＤＡＤの重症度スコア化を目指した。その際ポイントとなるのは、前述の、１−４のポイントであり、特に４はＤＡＤの病勢把握には生検による病理診断（高々３箇所程の２ｃｍ以下のサイズの標本での診断）では駄目で、全肺をくまなく追えるＣＴ（現在は０．５ｍｍスライス厚で全肺を連続したｖｏｌｕｍｅ ｄａｔａとして捉えています）で評価することが合理的であることを示すものである。
そこで出来上がったのが非特許文献３のＣＴスコアである。非特許文献３におけるスコア化は、左右・上中下肺野６領域に分け、各領域を１０％刻みで視覚的に評価し、６領域の評価の平均値をスコアとするというものである。これは純酸素吸入によるブタモデル（非特許文献４）、人工過換気によるウサギモデル（非特許文献５）、ヒトでの臨床例（非特許文献６）でその有用性が証明され、ＣＴ画像よりＤＡＤの重症度、予後（死亡するかどうか）を推定することが可能であることが示された。しかし、優れた方法ではあるものの、手法が煩雑すぎるためこの方法は普及にはいたっていないうえ、視覚に頼るという問題もあった。
Ｉｃｈｉｋａｄｏ Ｋ，Ｊｏｈｋｏｈ Ｔ，Ｉｋｅｚｏｅ Ｊ，Ｔａｋｅｕｃｈｉ Ｎ，Ｋｏｈｎｏ Ｎ，Ａｒｉｓａｗａ Ｊ，Ｎａｋａｍｕｒａ Ｈ，Ｎａｇａｒｅｄａ Ｔ，Ｉｔｏｈ Ｈ，Ａｎｄｏ Ｍ．，Ａｃｕｔｅ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｐｎｅｕｍｏｎｉａ：ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ＣＴ ｆｉｎｄｉｎｇｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐａｔｈｏｌｏｇｙ．，Ａｍ Ｊ Ｒｏｅｎｔｇｅｎｏｌ．，１９９７；１６８（２）：３３３−３３８ Ｊｏｈｋｏｈ Ｔ，Ｍｕｌｌｅｒ ＮＬ，Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ Ｈ，Ｋｏｎｄｏｈ Ｙ，Ａｋｉｒａ Ａ，Ｉｃｈｉｋａｄｏ Ｋ，Ａｎｄｏ Ｍ，Ｈｏｎｄａ Ｏ，Ｔｏｍｉｙａｍａ Ｎ，Ｎａｋａｍｕｒａ Ｈ．，Ａｃｕｔｅ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｐｎｅｕｍｏｎｉａ：ｔｈｉｎ−ｓｅｃｔｉｏｎ ＣＴ ｆｉｎｄｉｎｇｓ ｉｎ ３６ ｐａｔｉｅｎｔｓ．，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ．，１９９９；２１１（３）：８５９−８６ Ｉｃｈｉｋａｄｏ Ｋら，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，２００６；２３８：３２１−３２９ Ｉｃｈｉｋａｄｏ Ｋ，Ｓｕｇａ Ｍ，Ｇｕｓｈｉｍａ Ｙ，Ｊｏｈｋｏｈ Ｔ，Ｉｙｏｎａｇａ Ｋ，Ｙｏｋｏｙａｍａ Ｔ，Ｈｏｎｄａ Ｏ，Ｓｈｉｇｅｔｏ Ｙ，Ｔｏｍｉｇｕｃｈｉ Ｓ，Ｔａｋａｈａｓｈｉ Ｍ，Ｉｔｏｈ Ｈ，Ｉｋｅｚｏｅ Ｊ，Ｍｕｌｌｅｒ ＮＬ，Ａｎｄｏ Ｍ．，Ｈｙｐｅｒｏｃｉａ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｄｉｆｆｕｓｅ ａｌｖｅｏｌａｒ ｄａｍａｇｅ ｉｎ ｐｉｇｓ：ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｉｎ−ｓｅｃｔｉｏｎ ＣＴ ａｎｄ ｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃ ｆｉｎｄｉｎｇｓ．，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ．，２０００；２１６（２）：５３１−５３８ Ｈｏｎｄａ Ｏ，Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ Ｍ，Ｔｏｍｉｙａｍａ Ｎ，Ｊｏｈｋｏｈ Ｔ，Ｍｉｈａｒａ Ｎ，Ｋｏｚｕｋａ Ｔ，Ｎａｉｔｏ Ｈ，Ｈａｍａｄａ Ｓ，Ｋａｇａｗａ Ｋ，Ｎｉｓｈｉｄａ Ｔ，Ｋｏｎｏ Ｙ，Ｙａｍａｍｏｔｏ Ｓ，Ｎａｋａｍｕｒａ Ｈ．，Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｄｉｆｆｕｓｅ ａｌｖｅｏｌａｒ ｄａｍａｇｅ ｉｎ ｒａｂｂｉｔｓ：ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｅａｒｌｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ ＣＴ．，Ｉｎｖｅｓｔ Ｒａｄｉｏｌ．，２０００，３５（９）：５３４−５３８ Ｉｃｈｉｋａｄｏ Ｋ，Ｓｕｇａ Ｍ， Ｍｕｌｌｅｒ ＮＬ，Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ Ｈ，Ｋｏｎｄｏｈ Ｙ，Ａｋｉｒａ Ｍ，Ｊｏｈｋｏｈ Ｔ，Ｍｉｈａｒａ Ｎ，Ｎａｋａｍｕｒａ Ｈ，Ｔａｋａｈａｓｈｉ Ｍ，Ａｎｄｏ Ｍ．，Ａｃｕｔｅ ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ ｐｎｅｕｍｏｎｉａ：ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｉｎ−ｓｅｃｔｉｏｎ ＣＴ ｆｉｎｄｉｎｇｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｕｒｖｉｖｏｒｓ ａｎｄ ｎｏｎ−ｓｕｒｖｉｖｏｒｓ．，Ａｍ Ｊ Ｒｅｓｐｉｒ Ｃｒｉｔ Ｃａｒｅ Ｍｅｄ．，２００２；１６５（１１）：１５５１−１５５６
視覚に頼ることなくＣＴ画像からＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラムが必要とされる。
本発明の方法は、
コンピュータ上で肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法であって、
該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
該方法は、
該コンピュータが、該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップと、
該コンピュータが、該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
該コンピュータが、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出するステップと
を包含する、方法であり、そのことにより、上記目的を達成できる。
前記複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップは、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち所定のＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が所定の分類閾値以上である場合に、該１つの肺野構成領域を病変部領域に分類するステップと、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定のＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が該所定の分類閾値未満である場合に、該１つの肺野構成領域を正常部領域に分類するステップと
を包含してもよい。
前記１つの肺野構成領域のスコアは、
該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ）であり、
該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合には、α×ｗ（ｂ）であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×ｗ（ｃ）であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×ｗ（ｄ）であってもよい（ここで、αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ）、ｗ（ｃ）、ｗ（ｄ）はそれぞれ、所定の重みである）。
前記１つの肺野構成領域のスコアは、
該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ）であり、
該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｂ１）＋Ｂ×ｗ（ｂ２））であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｃ１）＋Ｂ×ｗ（ｃ２））であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｄ１）＋Ｂ×ｗ（ｄ２））であってもよい（ここで、αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、Ａは、該肺野領域内の病変部領域と分類された全ての肺野構成領域について、該全ての肺野構成領域のサブ領域のうち所定のＣＴ閾値以上かつ所定の第２ＣＴ閾値未満のＣＴ値を有するサブ領域が該全ての肺野構成領域に占める割合であり、Ｂは、該肺野領域内の病変部領域と分類された全ての肺野構成領域について、該全ての肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該全ての肺野構成領域に占める割合であり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ１）、ｗ（ｂ２）、ｗ（ｃ１）、ｗ（ｃ２）、ｗ（ｄ１）、ｗ（ｄ２）はそれぞれ、所定の重みである）。
前記１つの肺野構成領域のスコアは、
該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ’）であり、
該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合であって、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｂ’）であり、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｃ’）であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合かであって、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｄ’）であり、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｅ’）であり、
該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合であって、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｆ’）であり、
該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｇ’）であってもよい（ここで、αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、ｗ（ａ’）、ｗ（ｂ’）、ｗ（ｃ’）、ｗ（ｄ’）、ｗ（ｅ’）、ｗ（ｆ’）、ｗ（ｇ’）はそれぞれ、所定の重みである）。
本発明の装置は、
肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する装置であって、
該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
該装置は、
該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類する手段と、
該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出する手段と、
該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する手段と
を備える、装置であり、そのことにより、上記目的を達成できる。
本発明のプログラムは、
肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
該処理は、
該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップと、
該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出するステップと
を包含する、プログラムであり、そのことにより、上記目的を達成できる。
本発明により、ＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラムを提供することができる。また、本発明により、算出したＡＲＤＳの重症度のスコアを用いて、治療反応性、人工呼吸器関連肺障害の予測、薬効評価を行うことができる方法、装置およびプログラムを提供することができる。また、本発明により、臨床の場でＡＲＤＳの重症度の判定ができることになるので、早期治療の必要性、追加治療の必要性を把握することができる。それ以外の用途としては、１．治療薬の効果判定、２．患者の身辺整理の必要性の指標（亡くなる可能性があれば、意志が伝えられるうちに、家族と話せるようにするなど）の推定に役立つ。
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
１．ＡＲＤＳ予後予測システムの構成
図１は、本発明の実施の形態のＡＲＤＳ予後予測システム１の構成の一例を示す。
ＡＲＤＳ予後予測システム１は、ＣＴ装置１０と、ＣＴ装置１０に接続されたコンピュータ２０と、コンピュータ２０に接続された表示装置３０とを含む。
ＣＴ装置１０は、３次元物体（例えば、肺野領域）のスライス画像を積層し、その積層されたスライス画像を複数のボクセルに分割することによって、３次元に配列された複数のボクセルを生成する。ＣＴ装置１０によって生成された複数のボクセルは、コンピュータ２０に出力される。
図１において、参照番号１２は、ＣＴ装置１０によって生成され、３次元に配列された複数のボクセルＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の集合（ＣＴ画像）を模式的に示す。ここで、ｉ＝１，２，・・・Ｌ；ｊ＝１，２，・・・Ｍ；ｋ＝１，２，・・・Ｎであり、Ｌ、Ｍ、Ｎは、それぞれ、１以上の任意の整数である。各Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）は、ＣＴ値を有している。ＣＴ値は、ＣＴ装置１０によってボクセル単位に計測された値であり、例えば、整数によって表される。ＣＴ装置１０としては、図１に示されるボクセルの集合１２を出力し得る任意のタイプのＣＴ装置を使用することができる。ここでは、ボクセル単位にＣＴ値を計測したものを対象とするが、この態様に限定されない。ボクセルという立方体の形状に限定されず、任意の形状のサブ領域単位にＣＴ値を計測したものであってもよい。
コンピュータ２０は、ボクセルの集合１２に基づいてＡＲＤＳ予後予測処理を実行する。コンピュータ２０としては、各種プログラムを実行するＣＰＵと各種データを格納するメモリとを含む任意のタイプのコンピュータを使用することができる。
表示装置３０は、コンピュータ２０に出力されたボクセルの集合１２に基づいたＣＴ画像や、コンピュータ２０によって実行されたＡＲＤＳ予後予測処理の結果を表示する。表示装置３０は、ボクセルの集合に基づいたＣＴ画像や、ＡＲＤＳ予後予測処理の結果を表示することが可能な表示装置であることが好ましい。表示装置３０は、例えば、液晶表示装置であってもよいし、ＣＲＴ表示装置であってもよい。
図２は、コンピュータ２０の構成の一例を示す。
コンピュータ２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、入力インターフェース部２３と、出力インターフェース部２４と、ユーザインターフェース部２５と、バス２６とを含む。
ＣＰＵ２１は、プログラムを実行する。そのプログラムは、例えば、ボクセルの集合に基づいてＡＲＤＳ予後予測処理をコンピュータ２０に実行させるプログラムである。そのプログラムやそのプログラムの実行に必要なデータは、例えば、メモリ２２に格納されている。そのプログラムがどのような態様でメモリ２２に格納されているかは問わない。例えば、メモリ２２が書き換え可能なメモリである場合には、コンピュータ２０の外部からそのプログラムをインストールすることにより、そのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。あるいは、メモリ２２が書き換え不可能なメモリ（読み出し専用メモリ）である場合には、メモリ２２に固定する（焼き付ける）形式でそのプログラムをメモリ２２に格納するようにしてもよい。
入力インターフェース部２３は、ＣＴ装置１０からＣＴ画像を受け取るための入力インターフェースとして機能する。
出力インターフェース部２４は、ボクセルの集合に基づいたＣＴ画像やＡＲＤＳ予後予測処理の結果を表示装置３０に出力するための出力インターフェースとして機能する。
ユーザインターフェース部２５は、ユーザとのインターフェースとして機能する。ユーザインターフェース部２５には、例えば、マウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスが接続されている。
バス２６は、コンピュータ２０内の構成要素２１〜２５を相互に接続するために使用される。
２．ＡＲＤＳ予後予測処理の概要
図３は、ＡＲＤＳ予後予測処理の概要を示す。このようなＡＲＤＳ予後予測処理は、例えば、プログラムの形式で実現することができる。そのようなプログラムは、例えば、ＣＰＵ２１によって実行される。
ステップ３０２：ＣＴ画像を取得する。ＣＴ画像に含まれる複数のボクセルのそれぞれはＣＴ値を有している。このようなＣＴ画像の取得は、例えば、ＣＰＵ２１が入力インターフェース部２３を介してＣＴ装置１０から出力されたＣＴ画像を受け取ることによって達成される。しかし、ＣＴ画像を取得する態様は、これに限定されない。コンピュータ２０は、任意の態様でＣＴ画像を取得し得る。例えば、コンピュータ２０は、磁気ディスクなどの記録媒体に記録されたＣＴ画像を読み出すことによってＣＴ画像を取得してもよいし、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴ画像のうちの一部（例えば、ＣＴ装置１０から受け取ったＣＴ画像のうちユーザによって選択されたもの）を取得するようにしてもよい。取得されたＣＴ画像は、表示装置３０に表示されてもよい。
ステップ３０４：取得したＣＴ画像から肺野領域を抽出する。このような肺野領域の抽出は、例えば、肺野内の一点を初期点として指定し、画素値−２００（ＨＵ）以下でかつ初期点に連結した画素を抽出し、その後、抽出領域から気管支領域を減算し、さらに、抽出領域に対してｄｉｌａｔｉｏｎ処理とｅｒｏｓｉｏｎ処理とを行うことで肺野内血管を含めた肺野領域を得るような公知の方法によって行われる。このような肺野領域の抽出法は、例えば、吉田祥二 監修，森下哲 編集，「ＭＤＣＴの実践 臓器別の撮像法から３Ｄ ｉｍａｇｉｎｇまで」，秀潤社，２００５年３月１０日，第４６頁や、千葉美洋 著，高瀬圭 編集，「３次元医用画像作成秘法マニュアル Ｚｉｏ Ｍ９００の基礎から臨床での活用まで」，メディカルビュー社，２００４年１０月１０日，第３７−４０頁に記載されている。抽出された領域をユーザが視覚により認識できるようにしたＣＴ画像が表示装置３０に表示されてもよい。例えば、抽出された領域を他の領域と別の色で表示することにより、抽出された領域をユーザが視覚により認識できるようにすることができる。
ステップ３０６：抽出した肺野領域を複数の肺野構成領域に分割する。ここでは、複数の肺野構成領域が全て所定の同じ大きさの立方体であると仮定するが、これに限定されない。この分割の後に、立方体の境界をユーザが視覚により認識できるようにしたＣＴ画像が表示装置３０に表示されてもよい。例えば、立方体の境界を実線、点線、破線などの線で表示することにより、立方体の境界をユーザが視覚により認識できるようにすることができる。なお、この分割は、基準点の指定と、立方体の一辺の長さの指定とがあれば、ＣＰＵ２１により自動的に実行できる。基準点は、マウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスを用いてユーザにより指定されてもよいし、デフォルトで指定されていてもよい。また、立方体の一辺の長さも、マウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスを用いてユーザにより指定されてもよいし、デフォルトで指定されていてもよい。また、デフォルトで指定されている基準点や立方体の一辺の長さに基づいて、ＣＰＵ２１が、抽出された肺野領域を分割し、その分割した画像を表示装置３０に表示して、ユーザがマウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスを用いて基準点を変更したり、立方体の一辺の長さを変更したりすることができるようにしてもよい。しかし、ＣＴ画像を分割する態様は、上記の方法に限定されない。この立方体の一辺の長さは、肺の構成単位である２次小葉の大きさと同じ２ｃｍであることが好ましい。しかし、立方体の一辺の長さは、２ｃｍには限定されない。この分割直後の一例の図を図４に示す。図４では、肺野領域として抽出された領域を緑色で示し、分割の境界を赤線で示している。この分割の後に、肺外成分が入るものは削除する。肺外成分が入る立方体とは、立方体内に肺野領域以外の領域を含む立方体である。このような肺外成分の除去は、ＣＰＵ２１により自動的に実行できる。この肺外成分が入る立方体の削除直後の図を図５に示す。図５では、肺外成分が入らない立方体を緑色で示し、分割の境界を赤線で示している。
ステップ３０８：肺外成分の除去済みの肺野領域の立方体についてスコア化することにより、ＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する。ステップ３０８の詳細は、ステップ３１０の詳細とともに「３．スコア化および重症度の判定の詳細」において後述する。算出したスコアは、表示装置３０に表示されてもよい。
ステップ３１０：算出したスコアを用いて、重症度を判定する。ステップ３１０の詳細は、ステップ３０８の詳細とともに「３．スコア化および重症度の判定の詳細」において後述する。判定した重症度は、表示装置３０に表示されてもよいし、データとして出力されてもよい。
なお、便宜上、ステップ３０２〜ステップ３１０がコンピュータ２０において実行されるように説明したが、各ステップが同一のコンピュータ上で実行される必要はない。例えば、コンピュータＡでステップ３０２、３０４、３０６が実行されて、コンピュータＡとは異なるコンピュータＢが、ステップ３０２、３０４、３０６を実行せずに、そのコンピュータＡによりステップ３０２、３０４、３０６を実行済みのデータを用いてステップ３０８、３１０を実行するような構成をとってもよい。
抽出された領域がどこであるかを示すデータと、分割した際の基準点と立方体の一辺の長さとを示すデータと、肺外成分として除去された立方体がどれであるかを示すデータと、スコアを算出する際の途中結果の各計算値を示すデータと、算出したスコアを示すデータと、判定された重症度を示すデータとのうちの１つ以上を、ＣＴ画像データとまとめて１つのデータとしてメモリ２２または外部メモリに格納してもよいし、上記データのうちの１つ以上と、ＣＴデータとを関連づけて別々のデータとしてメモリ２２または外部メモリに格納してもよい。このように１つのデータとしてまとめてメモリに格納したり、関連づけてメモリに格納したりすることにより、抽出、分割、肺外成分の除去がどのように行われたのかという情報や、算出したスコア、重症度の情報を後で即座に確認できる。
なお、図３に示される各ステップの機能は、ソフトウェア（例えば、プログラム）によって実現されることに限定されない。図３に示される各ステップの機能をハードウェア（例えば、回路、ボード、半導体チップ）によって実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現してもよい。例えば、ＣＴデータを処理してＡＲＤＳ予後予測処理を実行する装置は、ＡＲＤＳ予後予測処理ボードであってもよい。
３．スコア化および重症度の判定の詳細
本発明におけるスコア化は、（１）分類、（２）スコア算出という手順で行われる。（１）では、対象立方体の各々に対して、立方体内のＣＴ値から立方体をいくつかのパターンに分ける（なお、対象立方体とは、スコア算出に用いられる立方体（肺外成分の除去済みの肺野領域の立方体）を意味する（以下も同様））。（２）では、それぞれの分類に含まれる立方体が全体に占める割合に、それぞれの所定の重みを乗算して加算したものをスコアとして算出する。
以下、３つの実施の形態を参照して、スコア化および重症度の判定の詳細を説明する。
３．１ 実施の形態１
（１）分類
対象立方体の各々を下記（ａ）〜（ｄ）の４つのパターンに分類する。
（ａ）正常部立方体の立方体；
（ｂ）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値未満の立方体；
（ｃ）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値未満の立方体；または、病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値以上の立方体；
（ｄ）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値以上の立方体。
所定のエントロピー閾値は、２．９１４であることが好ましく、所定の分散の閾値は、４７０００（ＨＵ２）であることが好ましい。
以下、このような４つのパターンへの分類方法の一例を説明する。
第１に、対象立方体の各々を病変部立方体と正常部立方体とに分類する。ここで正常部立方体と分類された立方体は（ａ）のパターンに分類される。このような分類は、ＣＰＵ２１によって実行される。ある立方体が病変部立方体に分類されるか、正常部立方体に分類されるかは、その立方体内の全ボクセルのうち、所定のＣＴ値閾値以上のＣＴ値を有するボクセルの割合が所定の分類閾値以上あるか否かによって決定される。立方体内の全ボクセルのうち、所定のＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するボクセルの割合が所定の分類閾値以上である場合には、その立方体は、病変部立方体と分類され、立方体内の全ボクセルのうち、所定のＣＴ閾値以上のボクセルの割合が所定の分類閾値未満である場合には、その立方体は、正常部立方体と分類される。その所定のＣＴ閾値は、−７００（ＨＵ）であることが好ましい。その所定の分類閾値は、７５％であることが好ましい。
第２に、病変部立方体と分類された立方体についてのみ、エントロピー、分散を計算し、病変部立方体と分類された立方体を、計算したエントロピー、分散に基づいて（ｂ）〜（ｄ）のいずれかのパターンに分類する。このような計算、分類は、ＣＰＵ２１によって実行される。エントロピー、分散はそれぞれ、下記の式１、式２に従って算出される。
式中、ＥＰＹはエントロピーであり、ＶＡＲは、分散であり、ｌはＣＴ値であり、ｐ（ｌ）は、ｌというＣＴ値を有するボクセルの割合である。例えば、ＣＴ値１０を有するボクセルが１００個あり、ボクセルの全体数が１０００である場合では、ｐ（１０）＝１００／１０００＝０．１である。ＥＰＹは、乱雑さ、無秩序の度合いを表し、ＣＴ値のばらつきを表す指標であり、多くのＣＴ値を有するボクセルが存在していれば大きな値になる。ＶＡＲは、統計学的上の分散にあたり、ＣＴ値のばらつきを表す指標であり、平均値から離れたＣＴ値のボクセルが多く存在すれば大きな値となる。マウス２５ａやキーボード２５ｂなどの入力デバイスを用いてユーザにより１つの立方体が指定されたときに、指定された立方体について既に計算したエントロピーの値や分散の値を表示装置３０に表示してもよい。
（２）スコア算出
スコア＝Ｑ（ａ）×ｗ（ａ）＋Ｑ（ｂ）×ｗ（ｂ）＋Ｑ（ｃ）×ｗ（ｃ）＋Ｑ（ｄ）×ｗ（ｄ）としてスコアを算出する。
ここで、Ｑ（ａ）、Ｑ（ｂ）、Ｑ（ｃ）、Ｑ（ｄ）はそれぞれ、対象立方体のうち（ａ）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｂ）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｃ）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｄ）の立方体が占める割合であり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ）、ｗ（ｃ）、ｗ（ｄ）はそれぞれ所定の重みである。ｗ（ａ）、ｗ（ｂ）、ｗ（ｃ）、ｗ（ｄ）はそれぞれ、１、２、３、４であることが好ましい。なお、ここでは、割合に重みを乗算したものを加算するスコア算出方法を記載したが、対象立方体の各１つの立方体について、その立方体が（ａ）〜（ｄ）のいずれの分類に該当するかを判定し、その分類に対応する重みを対象立方体の総数で除算したものを計算し、その計算値を対象立方体の全てについて合算するというスコア算出方法であってもよい。
（３）重症度の判定
スコアが大きいほど重症度が増すので、スコアの値に応じて重症度が判定される。例えば、スコアが所定のスコア閾値以上である場合に、予後不良と判定され、スコアが所定のスコア閾値未満である場合に、予後良好と判定される。所定のＣＴ閾値が−７００（ＨＵ）であり、所定の分類閾値が７５％であり、所定のエントロピー閾値が２．９１４であり、所定の分散の閾値が４７０００（ＨＵ２）であり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ）、ｗ（ｃ）、ｗ（ｄ）がそれぞれ、１、２、３、４である場合の所定のスコア閾値は、２１３であることが好ましい。
３．２ 実施の形態２
（１）分類
実施の形態１の「（１）分類」において記載した分類と同じなので、省略する。
（２）スコア算出
スコア＝Ｑ（ａ）×ｗ（ａ）＋Ｑ（ｂ）×（Ａ×ｗ（ｂ１）＋Ｂ×ｗ（ｂ２））＋Ｑ（ｃ）×（Ａ×ｗ（ｃ１）＋Ｂ×ｗ（ｃ２））＋Ｑ（ｄ）×（Ａ×ｗ（ｄ１）＋Ｂ×ｗ（ｄ２））としてスコアを算出する。
ここで、Ｑ（ａ）、Ｑ（ｂ）、Ｑ（ｃ）、Ｑ（ｄ）は実施の形態１において上述したものと同じであり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ１）、ｗ（ｂ２）、ｗ（ｃ１）、ｗ（ｃ２）、ｗ（ｄ１）、ｗ（ｄ２）はそれぞれ重みであり、Ａは、全病変部立方体における、ＣＴ値が所定のＣＴ閾値以上かつ所定の第２ＣＴ閾値未満のボクセルの割合であり、Ｂは、全病変部立方体における、ＣＴ値が所定の第２ＣＴ閾値以上のボクセルの割合である。所定の第２ＣＴ閾値は、−５００（ＨＵ）であることが好ましい。なお、例えば、ＣＴ値が所定のＣＴ閾値以上かつ所定の第２ＣＴ閾値未満のボクセルとは、すりガラス状陰影（ＧＧＯ）に対応し、ＣＴ値が所定の第２ＣＴ閾値以上のボクセルは、浸潤（ｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｉｏｎ）に対応する。なお、Ａ、Ｂの算出は、スコア算出の際に行う必要はなく、正常部立方体、病変部立方体のいずれか一方への分類の後であればどの段階で行われてもよい。ｗ（ａ）、ｗ（ｂ１）、ｗ（ｂ２）、ｗ（ｃ１）、ｗ（ｃ２）、ｗ（ｄ１）、ｗ（ｄ２）はそれぞれ、１、２、３、４、５、６、７であることが好ましい。なお、ここでは、割合に重みを乗算したものを加算するスコア算出方法を記載したが、対象立方体の各１つの立方体について、その立方体が（ａ）〜（ｄ）のいずれの分類に該当するかを判定し、その分類に対応する重みを対象立方体の総数で除算したものを計算し、その計算値を対象立方体の全てについて合算するというスコア算出方法であってもよい。
（３）重症度の判定
実施の形態１と同様に、スコアが大きいほど重症度が増すので、スコアの値に応じて重症度が判定される。例えば、スコアが所定のスコア閾値以上である場合に、予後不良と判定され、スコアが所定のスコア閾値未満である場合に、予後良好と判定される。所定のＣＴ閾値が−７００（ＨＵ）であり、所定の分類閾値が７５％であり、エントロピー閾値が２．９１４であり、分散の閾値が４７０００（ＨＵ２）であり、所定の第２ＣＴ閾値が−５００（ＨＵ）であり、ｗ（ａ）、ｗ（ｂ１）、ｗ（ｂ２）、ｗ（ｃ１）、ｗ（ｃ２）、ｗ（ｄ１）、ｗ（ｄ２）はそれぞれ、１、２、３、４、５、６、７である場合の所定のスコア閾値は、３１５であることが好ましい。
３．３ 実施の形態３
（１）分類
対象立方体の各々を下記（ａ’）〜（ｇ’）の７つのパターンに分類する。
（ａ’）正常部立方体の立方体；
（ｂ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値未満、かつ、立方体内の５０％未満のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有する立方体；
（ｃ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値未満、かつ、立方体内の５０％以上のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有する立方体；
（ｄ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値未満、かつ、立方体内の５０％未満のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体；または、病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値以上、かつ、立方体内の５０％未満のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体；
（ｅ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値未満、かつ、立方体内の５０％以上のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体の立方体；または、病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ、分散が所定の分散閾値以上、かつ、立方体内の５０％以上のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体；
（ｆ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値以上、かつ、立方体内の５０％未満のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体；
（ｇ’）病変部立方体、かつ、エントロピーが所定のエントロピー閾値以上、かつ、分散が所定の分散閾値以上、かつ、立方体内の５０％以上のボクセルが所定の第２ＣＴ閾値以上の立方体。
このような７つのパターンへの分類は、基本的に実施の形態１の「（１）分類」において記載した方法と同様の方法を用いて達成できるので、省略する。
（２）スコア算出
スコア＝Ｑ（ａ’）×ｗ（ａ’）＋Ｑ（ｂ’）×ｗ（ｂ’）＋Ｑ（ｃ’）×ｗ（ｃ’）＋Ｑ（ｄ’）×ｗ（ｄ’）＋Ｑ（ｅ’）×ｗ（ｅ’）＋Ｑ（ｆ’）×ｗ（ｆ’）＋Ｑ（ｇ’）×ｗ（ｇ’）としてスコアを算出する。
ここで、Ｑ（ａ’）、Ｑ（ｂ’）、Ｑ（ｃ’）、Ｑ（ｄ’）、Ｑ（ｅ’）、Ｑ（ｆ’）、Ｑ（ｇ’）はそれぞれ、対象立方体のうち（ａ’）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｂ’）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｃ’）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｄ’）の立方体が占める割合であり、対象立方体のうち（ｅ’）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｆ’）の立方体が占める割合、対象立方体のうち（ｇ’）の立方体が占める割合であり、ｗ（ａ’）〜ｗ（ｇ’）はそれぞれ重みである。所定の第２ＣＴ閾値は、−５００（ＨＵ）であることが好ましい。ｗ（ａ’）、ｗ（ｂ’）、ｗ（ｃ’）、ｗ（ｄ’）、ｗ（ｅ’）、ｗ（ｆ’）、ｗ（ｇ’）はそれぞれ、１、２、３、４、５、６、７であることが好ましい。なお、ここでは、割合に重みを乗算したものを加算するスコア算出方法を記載したが、対象立方体の各１つの立方体について、その立方体が（ａ’）〜（ｇ’）のいずれの分類に該当するかを判定し、その分類に対応する重みを対象立方体の総数で除算したものを計算し、その計算値を対象立方体の全てについて合算するというスコア算出方法であってもよい。
（３）重症度の判定
実施の形態１と同様に、スコアが大きいほど重症度が増すので、スコアの値に応じて重症度が判定される。例えば、スコアが所定のスコア閾値以上である場合に、予後不良と判定され、スコアが所定のスコア閾値未満である場合に、予後良好と判定される。
図６に実施の形態１のスコア算出方法の概要を示し、図７に実施の形態２のスコア算出方法の概要を示し、図８に実施の形態３のスコア算出方法の概要を示す。ここで、↑は、閾値以上であることを示し、↓は、閾値未満であることを示す。
４．ＡＲＤＳ予後予測処理の適用例
以下、実施の形態１、実施の形態２の実施の形態を実際の症例に適用した結果を示す。
図９は、実施の形態１を実際の症例に適用した結果を示す。なお、各閾値は、以下のとおりに設定した。所定のＣＴ閾値＝−７００（ＨＵ）、所定の分類閾値＝７５％、所定のエントロピー閾値＝２．９１４、所定の分散の閾値＝４７０００（ＨＵ２）、ｗ（ａ）＝１、ｗ（ｂ）＝２、ｗ（ｃ）＝３、ｗ（ｄ）＝４、所定のスコア閾値＝２１３。図９の左側のプロット群は、２８日後に生存していた各症例のスコアを示すもので、右側のプロット群は、２８日経過するまでに死亡した各症例のスコアを示すものである。実際の症例と、実施の形態１を実際の症例に適用した結果とを統計分析した結果も図９に示してある。その結果は、本発明の実施の形態１により予後の予測が可能であるというものである。
図１０は、実施の形態２を実際の症例に適用した結果を示す。なお、各閾値は、以下のとおりに設定した。所定のＣＴ閾値＝−７００（ＨＵ）、所定の分類閾値＝７５％、エントロピー閾値＝２．９１４、分散の閾値＝４７０００（ＨＵ２）であり、所定の第２ＣＴ閾値が−５００（ＨＵ）であり、ｗ（ａ）＝１、ｗ（ｂ１）＝２、ｗ（ｂ２）＝３、ｗ（ｃ１）＝４、ｗ（ｃ２）＝５、ｗ（ｄ１）＝６、ｗ（ｄ２）＝７である場合の所定のスコア閾値は、３１５。図１０の左側のプロット群は、２８日後に生存していた各症例のスコアを示すもので、右側のプロット群は、２８日経過するまでに死亡した各症例のスコアを示すものである。実際の症例と、実施の形態２を実際の症例に適用した結果とを統計分析した結果も図９に示してある。その結果は、本発明の実施の形態２により予後の予測が可能であるというものである。
図９、図１０に示されるように、本発明により予後が正確に予測できるので、本発明は、予後の正確な予測のみならず、治療反応性、人工呼吸器関連肺障害の予測、薬効評価などの評価にも有用である。例えば、治療前後の予後の予測を比較することにより、薬効を評価することができる。
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
本発明は、ＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法、装置およびプログラム等として有用である。また、本発明は、算出したＡＲＤＳの重症度のスコアを用いて、治療反応性、人工呼吸器関連肺障害の予測、薬効評価を行うことができる方法、装置およびプログラムとして使用することができる。
本発明の実施の形態のＡＲＤＳ予後予測システム１の構成の一例を示す図 コンピュータ２０の構成の一例を示す図 ＡＲＤＳ予後予測処理の概要を示す図 分割直後のＣＴ像を示す図 肺外成分除去直後のＣＴ像を示す図 実施の形態１のスコア算出方法を示す図 実施の形態２のスコア算出方法を示す図 実施の形態３のスコア算出方法を示す図 実施の形態１を実際の症例に適用した結果を示す図 実施の形態２を実際の症例に適用した結果を示す図
符号の説明
１ ＡＲＤＳ予後予測システム
１０ ＣＴ装置
１２ ボクセルの集合
２０ コンピュータ
３０ 表示装置

Claims (7)

  1. コンピュータ上で肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する方法であって、
    該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
    該方法は、
    該コンピュータが、該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップと、
    該コンピュータが、該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
    該コンピュータが、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出するステップと
    を包含する、方法。
  2. 前記複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップは、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち所定のＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が所定の分類閾値以上である場合に、該１つの肺野構成領域を病変部領域に分類するステップと、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定のＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が該所定の分類閾値未満である場合に、該１つの肺野構成領域を正常部領域に分類するステップと
    を包含する、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つの肺野構成領域のスコアは、
    該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ）であり、
    該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合には、α×ｗ（ｂ）であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×ｗ（ｃ）であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×ｗ（ｄ）であり、
    ここで、
    αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、
    ｗ（ａ）、ｗ（ｂ）、ｗ（ｃ）、ｗ（ｄ）はそれぞれ、所定の重みである、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記１つの肺野構成領域のスコアは、
    該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ）であり、
    該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｂ１）＋Ｂ×ｗ（ｂ２））であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｃ１）＋Ｂ×ｗ（ｃ２））であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合には、α×（Ａ×ｗ（ｄ１）＋Ｂ×ｗ（ｄ２））であり、
    ここで、
    αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、
    Ａは、該肺野領域内の病変部領域と分類された全ての肺野構成領域について、該全ての肺野構成領域のサブ領域のうち所定のＣＴ閾値以上かつ所定の第２ＣＴ閾値未満のＣＴ値を有するサブ領域が該全ての肺野構成領域に占める割合であり、
    Ｂは、該肺野領域内の病変部領域と分類された全ての肺野構成領域について、該全ての肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該全ての肺野構成領域に占める割合であり、
    ｗ（ａ）、ｗ（ｂ１）、ｗ（ｂ２）、ｗ（ｃ１）、ｗ（ｃ２）、ｗ（ｄ１）、ｗ（ｄ２）はそれぞれ、所定の重みである、請求項１または２に記載の方法。
  5. 前記１つの肺野構成領域のスコアは、
    該１つの肺野構成領域が正常部領域であると分類された場合、α×ｗ（ａ’）であり、
    該１つの肺野構成領域が病変部領域であると分類された場合であって、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が所定の分散閾値未満である場合であって、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｂ’）であり、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｃ’）であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値未満である場合か、または、該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値未満、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合かであって、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｄ’）であり、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｅ’）であり、
    該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値のエントロピーが該所定のエントロピー閾値以上、かつ該１つの肺野構成領域に対して算出されたＣＴ値の分散が該所定の分散閾値以上である場合であって、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％未満である場合に、α×ｗ（ｆ’）であり、
    該１つの肺野構成領域のサブ領域のうち該所定の第２ＣＴ閾値以上のＣＴ値を有するサブ領域が該１つの肺野構成領域に占める割合が５０％以上である場合に、α×ｗ（ｇ’）であり、
    ここで、
    αは、該１つの肺野構成領域が前記肺野領域に占める割合であり、
    ｗ（ａ’）、ｗ（ｂ’）、ｗ（ｃ’）、ｗ（ｄ’）、ｗ（ｅ’）、ｗ（ｆ’）、ｗ（ｇ’）はそれぞれ、所定の重みである、請求項１または２に記載の方法。
  6. 肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する装置であって、
    該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
    該装置は、
    該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類する手段と、
    該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出する手段と、
    該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する手段と
    を備える、装置。
  7. 肺野領域のＣＴデータを処理してＡＲＤＳの重症度のスコアを算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    該肺野領域は、複数の肺野構成領域を含み、該複数の肺野構成領域のそれぞれは、複数のサブ領域を含み、該ＣＴデータは、該肺野領域の該複数の肺野構成領域の各々の該複数のサブ領域の各々に対してＣＴ値を有し、
    該処理は、
    該ＣＴデータに基づいて、該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域を病変部領域か正常部領域かに分類するステップと、
    該複数の肺野構成領域のうち病変部領域と分類された肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域内のＣＴデータに基づいて、該１つの肺野構成領域におけるＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーを算出するステップと、
    該複数の肺野構成領域の各１つの肺野構成領域について、該１つの肺野構成領域が病変部領域であるか正常部領域であるかの分類と、該１つの肺野構成領域が病変部領域である場合に算出されたＣＴ値の分散およびＣＴ値のエントロピーとに少なくとも依存して該１つの肺野構成領域のスコアを算出して、該算出されたスコアに基づいて、該肺野領域のＡＲＤＳの重症度のスコアを算出するステップと
    を包含する、プログラム。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014528341A (ja) * 2011-10-11 2014-10-27 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 肺葉の曖昧性ガイドインタラクティブセグメンテーションのためのワークフロー
WO2017150497A1 (ja) * 2016-03-02 2017-09-08 地方独立行政法人神奈川県立病院機構 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム
KR20210084812A (ko) * 2019-12-30 2021-07-08 한국외국어대학교 연구산학협력단 급성 충수염 자동 검출 장치 및 방법
WO2021209542A1 (en) * 2020-04-17 2021-10-21 Visible Patient Automatic determination method of at least one parameter indicative of the degree or level of functionality of a lung

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008020368A (ja) * 2006-07-13 2008-01-31 Calsonic Kansei Corp 日射センサ
JP2008142481A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Med Solution Kk 肺を肺区域の単位に自動的にセグメンテーションする装置およびプログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008020368A (ja) * 2006-07-13 2008-01-31 Calsonic Kansei Corp 日射センサ
JP2008142481A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Med Solution Kk 肺を肺区域の単位に自動的にセグメンテーションする装置およびプログラム

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014528341A (ja) * 2011-10-11 2014-10-27 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 肺葉の曖昧性ガイドインタラクティブセグメンテーションのためのワークフロー
WO2017150497A1 (ja) * 2016-03-02 2017-09-08 地方独立行政法人神奈川県立病院機構 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム
JPWO2017150497A1 (ja) * 2016-03-02 2019-02-14 地方独立行政法人神奈川県立病院機構 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム
JP7075882B2 (ja) 2016-03-02 2022-05-26 多恵 岩澤 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム
KR20210084812A (ko) * 2019-12-30 2021-07-08 한국외국어대학교 연구산학협력단 급성 충수염 자동 검출 장치 및 방법
KR102322870B1 (ko) 2019-12-30 2021-11-04 한국외국어대학교 연구산학협력단 급성 충수염 자동 검출 장치 및 방법
WO2021209542A1 (en) * 2020-04-17 2021-10-21 Visible Patient Automatic determination method of at least one parameter indicative of the degree or level of functionality of a lung

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