JP2010520478A - Ｐｅｔ／ｍｒフロー推定を用いて補われる自動診断及び自動整列 - Google Patents

Abstract

例えばアルツハイマー病といった神経変性疾患の自動化された診断のための画像を提供するために、スキャナ１０が使用される。画像は、テンプレート７８に対して位置合わせされる９０。整列配置された画像は、（ＦＤＧトレーサの場合）脳におけるグルコース摂取の低下を示す強度低下の類似するパターンに関して情報メンテナンスエンジン７０に含まれる上記テンプレートに対して位置合わせされる基準画像データ７６、８０との関係で解析される６０。現在の検査の解析のために最も適切な基準画像が、フィルタ７４により選択される。その後、解析に基づき病気のタイプ及び重症度を臨床医に示す診断特徴ベクトルとして、現在の検査には認知症スコア８４が与えられる。スキャナ１０は、診断のためのＰＥＴ又は他の代謝及びＭＲ画像を生成することができる。ＭＲは、脳への血流率を測定するのに使用されることができる。血流率、及び代謝画像から、自動診断に用いられるトレーサ摂取マップ、例えばＦＤＧ摂取マップが生成されることができる。

Description

本願は、診断撮像分野に関する。本願は、認知症の早期診断において特定の用途を見いだし、この特定の用途を参照して記載されることになる。本願の側面は、他の多数の用途を持つだろう。

認知症は、全世界で三千万人以上の患者がおり、多くの豊かな国において人口の平均年齢が増加していることもあり、出現率が上昇している。アルツハイマー病は、ほとんどの認知症の一般的な原因である。有効な長期治療はまだ利用可能でないが、基礎をなす原因が早期に診断される場合、認知症の発症を遅らせる治療をすることは可能である。認知症の臨床症状を示している患者に対して正確でタイムリな診断を提供することが、適切な薬物療法を開始するために最も重要である。この薬物療法が、発症後すぐ開始されると、最も有効となる可能性が高い。特に軽度の認知障害を持つ被検者における臨床症状の発症前に認知症を発見するために、信頼性が高い診断手法が、問題をスクリーニングするための道を開く可能性がある。

神経画像処理は、臨床症状の徴候を待つことの代替的な診断手法を提供する。初期診断及び鑑別診断のため、グルコースベースのトレーサを用いるＰＥＴイメージングが、神経変性疾患に対する有望な生物マーカーを提供する。トレーサ摂取パターンは、脳糖代謝が減っている領域を明らかにする。これは、臨床医が、認知症の別の基礎原因と区別することを可能にする。なぜなら、疾患タイプが違うと、糖代謝の減少について明瞭で特徴的なパターンが生み出されるからである。代替手法は、脳の側頭葉内側部における時間にわたる体積変化をＭＲＩベースで測定して使用するものである。これらは、海馬におけるニューロン萎縮が原因で起こり、アルツハイマー病の進行に関する感知生物マーカーを提供することが示された。しかしながら、ＭＲベースの手法だけでは、形態学的変化を確立するのに縦方向検査を必要とし、更に、認知症の唯一の原因（アルツハイマー病）に対して特異的である。海馬の体積変化は非常に局所化され、より広範囲にわたる皮質萎縮効果は疾患の後期においてのみ見える。

脳の機能イメージング検査の評価に関する手法は通常、最初患者の脳の画像をテンプレート画像と非線形態様で整列配置させるスキームに従う。例えばＴａｌａｉｒａｃｈアトラスといった既知の定位的空間内でテンプレートが事前に整列配置されるので、これはしばしば定位的正規化と呼ばれる。その後、強度低下(hypo-intensity)を呈する領域、つまり恐らく糖代謝摂取が低減された領域のパラメタマップを生成するため、空間的に正規化された患者画像における画像強度が、無症状の患者の画像のセットと統計学的に比較される。オプションで、トレーサ摂取の絶対的レベルが被検者毎に大きく変化するという事実を可能にするために、患者画像のグローバルな強度レベルが正規化されることができる。これは、グローバルなスケーリング係数の推定により補償されることができる。全ての画像ボクセルは、統計的比較の前にこの係数分増倍される。

神経画像処理におけるＰＥＴの重要な用途は、ネオコルテックスの特異的な領域における代謝低下の特徴的なパターンを観察することにより、例えばアルツハイマー病及び他の認知症といった神経変性疾患に苦しむ個人を特定するための局所的な脳の糖代謝率を測定することを含む。観察された強度が明らかに通常の集団から逸脱する領域を示すパラメトリックマップを生み出すため、健康な被検者の基準集団と個別のＰＥＴ画像とを比較することにより、代謝低下の領域が特定されることができる。これは、最初に画像が空間的に整列配置され、その後強度レベルにおいて正規化されることを必要とする。強度の正規化はグローバルなスケーリング係数の規定を必要とする。この係数は、通常の集団と整合するよう画像強度を調整するため、全ての画像ボクセルに対して適用される。

空間的整列は、例えば認知症患者の評価に関するフッ化デオキシグルコース（ＦＤＧ）ＰＥＴデータといった脳の機能的画像の自動評価における重要なステップである。目的は、強度低下を呈していて、（ＦＤＧトレーサの場合）糖代謝率が減った、従って病理学的に病変脳組織であることを示す脳領域を特定することである。病変領域の空間的分布は、認知症の基礎をなす原因に特徴的であり、例えばアルツハイマー病及び前頭側頭認知症といった疾患の鑑別診断に関して重要な生物マーカーである。

機能的神経画像の自動評価のため、患者画像が、まずテンプレートＰＥＴ画像と弾性的に位置合わせされているべきである。この位置合わせは、共通の基準フレームを規定する。これらの画像は、例えばＴａｌａｉｒａｃｈアトラス画像といったアトラス画像に対して整列配置される。次に、グローバルな強度レベルが正規化される。なぜなら、患者間での撮像プロトコルにおける変動及び代謝率における変動によって、脳における絶対的トレーサ摂取において有意な変動が生じる可能性があるためである。最終的に、患者及び無症状の者の集団画像における強度間でボクセル的な統計的比較が実行され、強度低下が何らかの事前規定された有意水準で検出される。通常の集団画像は、健康な集団において存在する変動のモデルを提供する。このモデルは、患者プロトコル及び撮像システムを含む要素の範囲に対して特異的である。統計的比較は統計的パラメタマップを産生する。このマップは、診断目的のため視覚的に解釈される。

整列は、画像の評価において重要であり、患者データをテンプレート画像に整列するのに使用され、健康な集団サンプル内で画像を互いに位置合わせするのにも使用され、及びテンプレートを健康な集団サンプルと空間的に正規化するのにも使用される。結果的に、この整列の精度は最も重要である。なぜなら、この精度が、評価の妥当性に直接関連するからである。健康な患者サンプルにおける画像の不正確な整列は、例えば、モデルにおけるより高い標準偏差を誘導する可能性があり、統計的検定の感度が減ることを直接もたらす。２つのＰＥＴ画像の空間的整列は、適合に関するパラメータを最適化する弾力的な位置合せ方法を用いて実現され、計算効率の制約が原因で、採用される非線形変換の次元数は一般に制約を受ける。

提案されてきた空間的整列に関する代替手法は、（ＰＥＴテンプレートとすでに以前に整列配置された）ＭＲテンプレート画像とＭＲ画像との弾性的な位置合わせの後で、患者のＰＥＴ画像とＭＲ画像との間で患者同士(intra-patient)、モダリティ同士(inter-modality)での剛性位置合せを実行するものである。その後結果として生じる２つの変換は、定位的に正規化された患者ＰＥＴ画像を得るため、患者のＰＥＴ画像に連結され及び適用されることができる。

画像整列に対する位置合せベースの手法には少なくとも２つの実際的な制限が存在する。１つは、弾力的な変換モデルが複雑である点にある。実際には、例えば、制限された数のスプライン制御点を採用することによりスプラインベースの補間モデルが想定される場合、採用される変換モデルにおける自由度を制約することにより、この複雑さは通常限定される。これは、幅広い形状変動が補償されることができるが、高い空間周波数を持つ構造変動は補償されることができないことを意味する。顕著な例は、室腔の形状である。これは、室腔における脳脊髄液と周囲の脳組織との間で高いコントラストを持つだけでなく、被験者間で非常に高い形状変動を持つ。弾性的位置合せの複雑さが制限されると、空間的に整列配置された画像の集団内に高い残余変動が生じる。ＰＥＴ及びＭＲ画像間の剛性変換を推定しようとするとき、別の問題が生じる可能性がある。「頭蓋骨ストリッピング」プリプロセスステップが利用されることができる。なぜなら、頭蓋骨構造はＰＥＴ画像には存在せず、従って、ＰＥＴ画像及びＭＲ画像間の剛性位置合わせを不安定にする可能性があるからである。

ＰＥＴ画像を解析するとき、フロー推定が困難であることが見込まれ、ＰＥＴ画像から収集されるデータの値を強調するＭＲ画像の優れたフロー推定特性を使用することがしばしば有利である。ＭＲスキャナの近接に含まれるＰＥＴ検出器の動作に関するよく知られた技術的な課題があるにもかかわらず、結合されたＰＥＴ／ＭＲ撮像デバイスを作成したいという長年の願望が存在していた。ＰＥＴ検出器技術における近年の進歩は、近い将来斯かるスキャナを実現することを可能にすることをもたらすものである。おそらく用途に特化したスキャナデザイン（例えばヘッドのみ）で始まり、多くの一般的な撮像システムへと改良されていくであろう。ＰＥＴ検出器は通常、電子カスケード光電子増倍管を利用するので、ＭＲスキャナの強いＢ_０場が、荷電粒子を利用するこれらの検出器を乱す可能性がある。このジレンマに対する１つソリューションは、２００７年１月１１日にフィリップスメディカルシステムズにより出願された同時係属中の仮出願第６０／第８８４、４８６号において与えられる。別の可能なソリューションは、多くの典型的な光電子増倍管の代わりにソリッドステート検出器素子を利用するＰＥＴ検出器を用いるものである。別のソリューションは、ＭＲ及びＰＥＴ撮像領域の間で、例えば患者支持部を用いて、患者を移動させるものである。神経画像処理における用途は、特に（ＰＥＴを介して及びｆＭＲＩにおけるＢＯＬＤ効果を使用しての両方での）機能的イメージングとＭＲ生体構造イメージングとの組合せからも利益を得る。例えば、ＰＥＴ及びＭＲデータの相関は、てんかん病巣の局所化をより好適な形で可能にする。

ＰＥＴイメージングにおいて、画像は、生化学トレーサに付けられる放射性同位元素の崩壊を検出することにより作成される。脳のＰＥＴイメージングは、適用されたトレーサの摂取についての局所化され、時間分解された測定を産生する。しかしながら、基礎をなす生理的処理のパラメータを量的に推定するため、血しょうから撮像された組織へのトレーサの移送を説明するモデルが必要とされる。斯かるモデルをＰＥＴデータに適合させるには通常、「入力機能」とも呼ばれる、動脈の血流レート及びトレーサ濃度の推定が必要とされる。斯かる測定を得る最も正確な方法は、動脈血の直接サンプリングである。これは患者にとってかなりの不快さを伴う侵襲的な手法であるので、より快適な変形例を考えることが望ましい。

動脈の血流を測定することにより、臨床医は、既知の時間点で脳に入るトレーサの濃度を決めることができ、その後結果として生じる画像とそれらの値とを比較することができる。患者の動脈血をサンプリングする際の侵襲的処理を回避するため通常、ポストプロセス法が採用されてきた。例えば健康な集団の事前撮像されたサンプリングにおける平均強度を用いて規定されるスケール係数が用いられる。しかしながら、この方法は一般に次善最適であり、得られたパラメトリックマップにおけるアーチファクトをもたらす可能性がある。

１つの側面によれば、陽電子放出断層撮影スキャナを用いる自動化された診断方法が提供される。関心領域の診断画像が生成される。情報メンテナンスエンジンは、過去の撮像スキャン及び診断からのデータに関する相談を受ける。診断画像が、解析され、無症状の制御集団の撮像画像と異なるように見える画像の領域が特定される。

別の側面によれば、陽電子放出スキャン装置が与えられる。撮像部は、被検者の部分の陽電子放出断層撮影画像を生成する。画像メモリは、再構成された陽電子放出断層撮影画像を格納する。解析プロセッサは、陽電子放出断層撮影画像を解析し、診断を示すスコアを割り当てる。情報メンテナンスエンジンは、解析において解析プロセッサを補助するため、以前に集められたデータを解析プロセッサに提供する。フィルタ７４は、情報メンテナンスエンジンからの情報を現在の検査に最も関連する情報にまで限定する。

別の側面によれば、診断画像位置合わせの方法が提供される。関心領域の第１の診断画像が生成される。関心領域の第２の診断画像も生成される。第１及び第２の診断画像は、画像に存在する構造体に関して整列配置される。

別の側面によれば、診断撮像方法が提供される。関心領域の第１の診断画像が、第１の画像モダリティを用いて生成される。関心領域の第２の診断画像は、第２の画像モダリティを用いて生成される。この第２のモダリティは、第１のモダリティとは異なる。第１及び第２の診断画像は整列配置される。その後、第１及び第２の診断画像の少なくとも１つに現れる医療異常が診断される。

別の側面によれば、デュアルモダリティスキャン装置が提供される。装置の磁気共鳴撮像部は、撮像領域における少なくとも被検者の部分の磁気共鳴画像を生成することが可能である。磁気共鳴画像メモリは、再構成された磁気共鳴画像を格納する。装置の陽電子放出断層撮影部は、被検者の部分の陽電子放出断層撮影画像を生成することが可能である。陽電子放出断層撮影画像メモリは、再構成された陽電子放出断層撮影画像を格納する。画像位置合わせプロセッサは、磁気共鳴画像及び陽電子放出断層撮影画像を位置合わせし、結合する。こうして、共に位置合わせされた画像のペアが形成される。画像メモリは、共に位置合わせされた画像を格納する。解析プロセッサは、共に位置合わせされた画像を解析し、診断を示す特徴ベクトルを割り当てる。情報メンテナンスエンジンは、解析において解析プロセッサを補助するため、以前に集められたデータを解析プロセッサに提供する。フィルタは、情報メンテナンスエンジンからの情報を現在の検査に最も関連する情報にまで限定する。

別の側面によれば、診断撮像装置が提供される。画像構築部は、被検者の部分の診断画像を生成する。画像メモリは、複数の再構成画像を格納する。画像位置合わせプロセッサは、画像メモリからの少なくとも２つの画像を位置合わせし、結合する。こうして、共に位置合わせされた画像のペアが形成される。共同位置合わせ画像メモリは、共に位置合わせされた画像を格納する。

別の側面によれば、被検者の関心領域におけるトレーサの摂取量を決定する方法が提供される。トレーサでタグ付けされた放射性同位体が、被検者に注入される。関心領域の第１の診断画像は、第１の画像モダリティを用いて生成される。関心領域の第２の診断画像は、第２の画像モダリティを用いて生成される。この第２のモダリティは第１のモダリティとは異なる。関心領域への血液流入量が、磁気共鳴スキャナを用いて第１の診断画像から決定される。関心領域におけるトレーサの摂取量が計算される。

別の側面によれば、デュアルモダリティスキャン装置が提供される。磁気共鳴撮像部は、撮像領域における少なくとも被検者の部分の磁気共鳴画像を生成する。磁気共鳴画像メモリは、再構成された磁気共鳴画像を格納する。陽電子放出断層撮影部は、被検者の部分の陽電子放出断層撮影画像を生成する。陽電子放出断層撮影画像メモリは、再構成された陽電子放出断層撮影画像を格納する。摂取プロセッサは、関係

を適用することにより、被検者の部分におけるトレーサの摂取量を計算する。ここで、Ｃ_ｔ（ｔ）は組織中濃度であり、Ｃ_ａ（ｔ）は動脈内濃度であり、ｋ_ｉは流入定数であり、及びＢは自由トレーサ要素を表す。

１つの利点は、強度低下のパターンの自動化された鑑別診断及び分類を可能にする点にある。

別の利点は、定位的な正規化の精度が強化される点にある。

別の利点は、撮像処理又はハードウェア要素の側面が変化される場合であっても、結果における整合性が増加される点にある。

別の利点は、被検者における神経画像の整列が改善される点にある。

自動診断を作成するためにスキャナが処理するステップのフロー図である。 本出願による画像位置合わせ処理のフロー図である。 本出願によるトレーサ摂取測定のフロー図である。 本出願による結合されたＰＥＴ／ＭＲスキャナの概略図である。

本発明の更に追加的な利点が、以下の詳細な説明を読み及び理解することにより当業者に認識されるだろう。

本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。

本願は、以下、複数の例示的な実施形態の説明を参照する。本願は結合されたＰＥＴ／ＭＲスキャナの説明を含むが、自動診断技術及びランドマークベースの空間的整列は、マルチモダリティシステムに依存するものではなく、単にこれにより強調されるだけである点を理解されたい。本願は最初に、ＰＥＴイメージングを用いて自動化される診断について述べ、その後、ＰＥＴ画像のランドマークベースの空間的整列について述べる。これらの両方の概念は、同時的ＭＲ撮像データを用いて強調されることができるが、ＭＲデータは必須でない。本願はその後、ＭＲフロー測定の利点を用いた、ＰＥＴ画像毎の強度値のスケーリングについて述べる。次に本願は、マルチモダリティ環境に関する基礎を築く。

医療的疾患を自動的に診断するのに、ＰＥＴ又は他の診断画像が単独で使用されることができる。この場合も、本実施形態は、変性神経系疾患を診断する場面を参照して記載される。しかし、ＰＥＴイメージングモダリティの性質が、無数の他の診断と連動して使用されることができる点を理解されたい。ここで、図１を参照すると、認知症を自動的に評価するシステムが説明される。ＰＥＴ画像データの解析６０が、データ解析プロセッサ６２で実行される。別の可能性としては、ＰＥＴ画像データの代わりに、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像データが使用されることができる。較正された生理的入力データと無症状の集団との間の有意な偏差が検出される。システム１０は、ステップ６４において偏差を記録し、ステップ６６において病気を分類する。標準的な統計試験、例えば、現在使用される試験が、直接的な実現として機能する。斯かる比較の結果は、患者データにおける特定の位置と制御集団における対応する位置とでのトレーサ摂取間の偏差を示す差分測定を、撮像野における位置ごとに与えるデータセットである。これらの偏差の空間的分布は、（ＦＤＧトレーサの場合）認知症のタイプに対して特徴的である。

有意な強度低下（ＦＤＧトレーサに関する低グルコース摂取）の領域の空間的分布が、疾患特有のパターンを表すモデルのセットと比較される。このモデルのセットは、健康な基準集団に対する確立された診断を伴う患者のグループベースの検査から得られることができる。現在の患者から得られるパターンに対してこれらのモデルを比較することは、完全に自動化された鑑別診断を実行するための定量的なベースを提供する。このステップは、入力された患者画像データの完全なコンピュータ支援の診断を可能にする。

自動診断のベースとして、システムは、集団情報(collective knowledge)メンテナンスエンジン７０の全部又は一部である複数の認識源を使用する。情報メンテナンスエンジン７０は、例えば、病院に広がるデータベース若しくはより大きなスケールの例えばマルチ病院ネットワーク型データベース、又は更に、公衆によるアクセスが可能な情報データベースとすることができる。スキャナ特有のデータを持つことが有利だが、診断を支援するため手元にできるだけ多くの臨床データを持つことも有利である。即時的なスキャナが診断を適切にサポートするのに十分なスキャンを実行しなかった場合、適切な代替データが利用可能であることを情報メンテナンスエンジン７０が確実にする。

まず、情報メンテナンスエンジン７０は、取得プロトコルデータベース７２を含む。このデータベースは、形態学的入力データと連動して生理的入力データを較正するのに必要な、現在使用される取得プロトコルに特徴的なモダリティ及びトレーサ特定情報を提供する。しばしば、データの解析は、使用されるトレーサに依存することになる。その結果、適切なトレーサ又は相当するトレーサを使用した過去のスキャンをフィルタ７４が選択することができるよう、その情報が提供される。

システムに対して利用可能な別の情報源は、制御集団データベース７６である。このデータベースは、個別の患者データセットがどこで及びどの程度明らかに制御集団と異なるかを伝えるために必要とされる特定情報の取得を提供する。制御集団データベース７６は、比較のため健康な被検者のサンプルを含む。制御集団に対する患者の画像の変動により示される疾患に患者が苦しんでいるかどうかを決定するため、この情報は重要である。患者のスキャンが、制御集団にはない強度低下の領域を示す場合、更なる調査が正常である可能性が高い。理想的には、制御集団は、現在のスキャナシステムで得られる画像から成る。強度、較正、アーチファクト等は、集団及び現在の画像データにわたり同じである。代替的に、補償アルゴリズムが、現在の画像に対して制御集団を正規化するために構築されることができる。

より詳細には、各ボクセルの強度は、１つ又は複数の通常の脳スキャンの対応するボクセルと比較される。これらの比較に基づいて、可能であれば多かれ少なかれ認知症に特徴的である脳の領域に対する重み付けがされ、解析６０は、患者が健康であるかどうかを決定し、認知症の徴候を示すこと等ができる。更に、明らかに標準と異なるボクセルが、偏差パターン６４を生成するのに使用される。

このシステムは、幾何学的な基準データベース７８も含む。このデータベースは、制御集団及び較正された患者データの共通の幾何学的な基準システムを規定する。このシステムは、患者データ及び制御集団において対応する構造を特定し、及びマッチさせるための全ての情報を含む。その結果、それらの間の偏差パターンの空間的分布の決定に関して必要とされるよう、両方のデータセットが幾何学的に整列配置されることができる。この要素は、目標とする用途だけでなくデータ取得の幾何学的配置に特有である。

情報メンテナンスエンジン７０は、疾患テンプレートデータベース８０も含む。このデータベースは、個別の脳領域における認知症の異なるフォームを記録することを可能にする特徴的なパターンへの制御集団からの偏差の空間的分布を検出及び分類するのに必要とされる疾患及び取得特有の情報を含む。例えば、疾患テンプレート８０は、種々の認知症又は認知症要素に特徴的である画像の徴候的な集団又はアレイを含む。この場合も、フィルタ７４は、制御集団データベース７６、幾何学的な基準データベース７８及び疾患テンプレートデータベース８０からの検査から、現在の被検者に対して最も関連する検査へと比較を制限する可能性がある。例えば、同じトレーサ、ジオメトリ、疾患パターン等を用いるデータだけが、現在のスキャンの解析において使用されることができる。

情報源は、目標、現在の用途を考慮して、適切に選択及び構成される。これは、例えば、情報源の事前に規定されたセットから適切な情報源を選択することを伴う。これは、電子患者記録から取得されるデータに基づき自動的に、又はデータ取得を実行する技術者により対話的に行われることができる。撮像処理が進むにつれ、システムは、例えば取得プロトコルにおける変化、撮像装置における変化等に基づき、情報メンテナンスエンジン７０から異なるサブセットの情報を要求して、軽微な不一致を調整することができる。最終的なパターン分類及びスコアリングの品質が低下されないよう、特定の安全域を超える情報源における変化及び偏差が信号通知されることができる。適切である場合、システムは、現在のスキャンの結果で情報メンテナンスエンジン７０を更新することができる。この及び他の保全作業は、情報メンテナンスエンジン７０の内部の整合性を確実にする品質制御プロセッサ８２により実行されることができる。

情報メンテナンスエンジン７０は、入力画像の取得における故障に対して又は通常の集団の有効な用途分野に違反する患者顧客における変化に対して結果を保護する。この形態において、神経変性疾患の特定の形式又は新規かつより特定のトレーサ物質により必要とされる新規な情報源の累積を制御及び監督するのに、このシステムが使用されることもできる。そのようなものとして、これは、神経変性疾患の初期診断にとってだけでなく、より良好な及びより特定の薬による処置の発展にとって有益なツールである。

認知症に特徴的なパターン８０のアレイと偏差パターン６４との比較６６は、類似／相違値又はベクトルのシリーズを生じさせる。ある実施形態において、これらのベクトルの配向／方向は認知症タイプを示し、それらの大きさは認知症の発達の程度を示す。

一旦解析が終了すると、システムは解析された画像に対して診断スコア８４（例えば特徴ベクトル）を割り当てる。これは、病気のタイプの推定を臨床医に提供する。脳スキャンの特定の場合において、システムは、スキャンから明らかとなる認知症のタイプを特定する。スコアは、確率、即ち、指示された診断が正しい診断であるという信頼性を反映することもできる。スコアは、例えば病変領域、強度低下の程度、強度低下の範囲等といった診断において役割を果たす種々の要素の全てを反映することもできる。一旦臨床医に提供されれば、このスコアが、病気のタイプ及び重症度の即時的な推定を示すことができることが好ましい。

オプションで、任意の診断が実行される前に、関心領域の画像が、両方のモダリティを用いて生成される。更に、共に位置合わせされた画像は、ＰＥＴのＰＥＴ画像と、整列点が明らかに識別可能な、例えばＭＲ、ＣＴ等といった画像とを組み合わせることにより生成されることができる。ＰＥＴ及びＭＲＩが画像取得の実質的に異なる技術を表し、これが少なからずこの２つのモダリティの相補的な(complimentary)性質に貢献するにもかかわらず、特定のランドマークが、両方の撮像モダリティにおいて現れる。２つの画像におけるこれらのランドマークを参照することにより、画像は、自動化されたＭＲランドマーク抽出とモダリティ間剛性位置合わせとを組み合わせることにより、両方のモダリティの利点を備える表現へと共に位置合わせされることができる。図示される実施形態において、ＰＥＴ及びＭＲ画像が固有に整列配置されるよう、既知の空間的関係を持つスキャン装置を用いて、ＰＥＴ及びＭＲ画像が同時に又はシーケンシャルに収集される。

画像がすべて同じサイズにスケール化され、それらの明るさ、強度及び他の画像特性も正規化される場合、制御集団７６の健康な脳画像及び疾患テンプレート８０の疾患画像と患者画像との比較はより正確である。公称の頭蓋骨サイズ及び配向が開発され、整列点が選択される。位置合わせ９０において、患者画像における対応点が特定され、患者画像の整列点がテンプレートの整列点をオーバレイするよう、患者画像は弾性的に変換される。ある実施形態において、整列点はＭＲ画像においてのみ存在し、本質的に整列配置されたＰＥＴ画像が同様に変換される。別の実施形態では、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴ画像におけるいくつかの整列点が使用される。点の数は、わずか数個とすることができ、又は非常に多数とすることができる。ある実施形態では、頭部において頭蓋骨の画像を形成する骨が抽出され、変換は２つの画像を整列配置することにより決定される。他の実施形態では、頭蓋骨又は軟組織において選択された点だけが、変換を決定するのに使用される。図２を参照すると、整列テンプレートが、ファントム９４の既知のジオメトリ、通常の大きさの患者頭蓋骨、以前の画像の平均等により開発９２されることができる。テンプレートは、容易に識別可能なマーカー又は構造体を備える。

数学的変換モデル及び共通にマッチする目標構造体が、テンプレート及び以前に整列配置されたアトラスにより提供される。空間整列の異なる形式が使用されることができる。例えば、幾何学的な脳モデルが、ＭＲＩデータから得られる脳の生体構造を決定するのに使用されることができる。制御集団の「平均」トレーサ摂取パターンに対する位置合わせ、ＭＲＩ及びＰＥＴデータにおいてはっきり視認できかつ明白に識別可能な共通の生体構造ランドマークの抽出等が使用されることができる。

高分解能ＭＲ画像におけるランドマークの正確な規定は、被検者における神経（及び他の）画像の改善された整列を可能にする。脳画像の特定の場合には、選択された構造体の領域における局所変動が最小化される。被検者の同じ関心領域の対応するＰＥＴ画像とテンプレートとを整列配置するため、ＭＲ画像からの自動ランドマーク抽出９６が使用される。これは一般に、ＭＲ画像におけるランドマークの推定と、ＰＥＴ及びＭＲ画像のテンプレートに対する剛性位置合わせ９８という２つのステップを含む。ＭＲ画像におけるランドマーク位置の抽出は、好ましくは自動化される。代替的に、抽出は撮像技術者により手動で実行されることができる。しかし、これはより時間がかかる。まず、ランドマークのまばらなセットの位置が、特徴的な２次元平面のセットにおいて推定される。例えばこれは、ＭＲ端末で利用可能なＳｍａｒｔＥｘａｍ（登録商標）パッケージを実行することにより行われることができる。次に、生体構造の３次元モデルの初期の位置決めが実行される。以前に得られたランドマークを使用することにより、これらの構造体（例えば心室、小脳及び脳幹）のサイズ及び配向が配置されることができる。次に、初期のモデルが、現在の被検者の生体構造の位置、配向及び形状とマッチするよう微調整され適合される。最後に、生体構造ランドマークのセットが、最終的な３次元モデル位置決めに基づき規定される。これらのランドマークは、３次元モデル自体の点とすることもできる。

ランドマークがＭＲ画像において特定された後、このランドマークはＰＥＴ画像において特定されるので、ＰＥＴ又は両方の画像がテンプレートと整列配置される。まず、ランドマークは、推定された剛性位置合わせパラメータを使用することにより、ＭＲ空間からＰＥＴ空間へと変換される。少なくとも２つのＰＥＴ画像（例えば、現在の被検者の画像及び制御集団から得られるテンプレート画像）におけるこれらのランドマークの位置が与えられると、これらの画像は、以下のようにして共通スペースに整列配置されることができる。対応するランドマークの位置は、任意の空間位置に関する変換を規定するために使用することができる。例えば、薄いプレートスプライン補間が使用されることができる。画像のうちの１つが他の画像との整列において再サンプリングされることができる態様で、補間は画像の再サンプリングを可能にする。そのように共に位置合わせされる画像は、ＭＲ及びＰＥＴモダリティの両方の利点を臨床医に提供する。

画像の共同位置合わせを容易化及び強調するため、トレーサ摂取特性が計算されることができる。上記したように、脳に対する血流を測定する一般的な方法は、患者にとってかなりの不快を提供する、侵襲的で、時間がかかる動脈サンプリングを含む。現在のＭＲスキャナは、頸動脈を介して脳に流れる血液の流入を高い精度で測定するよう構成されることができる。従って、摂取プロセッサ１０２は、トレーサ摂取を計算することができる。図３を参照すると、ＰＥＴスキャンの間、生物学的トレーサでタグ付けされる既知の量の放射性同位体が、患者１０４にもたらされる。脳イメージングに対しては、グルコースが一般的なトレーサである。脳への血液流入及び放射性同位体の量を知ることにより、脳に到達するトレーサの濃度が直接計算可能である。流失がほとんど又は全くなく、トレーサがほとんど組織に捕捉されると仮定すると、撮像された濃度は、フリートレーサ要素及び境界トレーサ１０６を表す累積トレーサ要素に分割されることができる。Ｐａｔｌａｋモデルは、この計算に関する例示的なモデルである。更に、自由トレーサ要素が定数Ｂに接近するよう、自由トレーサ要素が、代謝率より高速な動力学を備える一般的な血流活動に従うことが想定される。こうして、２つの要素のモデルが、式

により表されることができる。

組織中濃度Ｃ_ｔ（ｔ）は、ＰＥＴ画像における相対的な項において測定され１０８、動脈内濃度Ｃ_ａ（ｔ）は、流入定数ｋ_ｉの推定を可能にするＭＲフロー推定技術を用いて測定される１１０。結果的に、組織における活動の絶対的レベルが決定され、対応する測定が、基準又は制御画像のセットに関して利用可能である場合、適切なスケーリング係数が決定されることができる１１２。脳へのトレーサの摂取を測定するための摂取計算が説明されてきた。しかし、他の関心領域における及び／又は放射性同位体に関する他のトレーサタグを用いる摂取が想定されることを理解されたい。本願は、ＳＰＥＣＴにおける用途も見いだす。利用可能なトレーサ及びデータ取得ジオメトリが改善するので、ＳＰＥＣＴイメージングは、可能性としてＰＥＴと同じくらい高速になることができ、薬動力学のモデリングをも可能にする。

図４を参照すると、結合された又はハイブリッド磁気共鳴（ＭＲ）及びＰＥＴデータ取得システム１１０の実施形態が示される。このシステムは、本質的に整列配置されたＰＥＴ及びＭＲ画像を生成する。便利さから言えばマルチモダリティシステムが理想的であることを理解されたい。しかし、リモートに配置される又は空間的に変位させられる異なるスキャナから撮像される画像も想定され、同じように現実性がある。図示されるスキャナ１１０は、同一平面上のシステムである。しかし、他のスキャナ配向も同じように実現できる。例えば、並列配置システム、挿入システム等である。磁気共鳴スキャナは、撮像領域１１４に含まれる静磁場Ｂ_０を生成する複数の導体コイル巻線を含む磁石１１２（図４において、×印のあるボックスとして図式的に示される）を含む。磁石１１２は、事実上、超電導又は抵抗性磁石とすることができる。超電導磁石の場合、磁石１１２は通常、低温容器又は他の冷却システム（図示省略）内に配置される。図示される磁石１１２は、撮像領域１１４を通り比較的水平なＢ_０場を持つソレノイド磁石である。Ｂ_０場の有極性が左から右へと示されるが、反対の極性も適切である。他の実施形態において、磁石１１２は、垂直又は他の態様で指向された静磁場を生成するために他の態様で指向されることができる。

磁気共鳴スキャナは傾斜磁場アセンブリも含む。これは、図４の説明的な実施形態において、選択された傾斜コイル巻線１１６に選択的にエネルギーを与えることに応じて、静磁場Ｂ_０上に傾斜磁場を協調して重畳する傾斜コイル巻線１１６を含む。オプションで、傾斜磁場コイル、磁石又はその両方は、磁場を形成、安定化及び動的に調整するための図示省略された他の特徴を含むことができる。例えば、受動強磁性シムコイル、能動シムコイル等である。磁気共鳴スキャナは、無線周波数励起及び受信システム１１８を更に含む。無線周波数システムは、撮像領域１１４に配置される被検者において磁気共鳴を励起するために適切な無線周波数でエネルギーを与えられることができる、少なくとも１つの要素を含む。この要素は例えば、図示される無線周波数コイル１１８である。コイル１１８は、ＲＦ励起後撮像領域１１４から放出される磁気共鳴を受信又は検出する無線周波数受信機として作動することもできる。いくつかの実施形態では、異なるコイルが、励起及び受信動作のために使用される。例えば、内蔵型コイル１１８が、磁気共鳴を励起するために使用することができ、異なる局所コイル（図示省略）は、磁気共鳴を検出するために撮像領域１１４における被検者に対して上に又はその近くに配置されることができる。内蔵型コイル、局所コイル又はその両方の異なる組合せを用いる異なる態様で、同じ磁気共鳴スキャナが構成可能であることも想定される。

受信される磁気共鳴サンプルは、磁気共鳴サンプリングストレージ１２０に格納される。磁気共鳴再構成プロセッサ１２２は、磁気共鳴画像メモリ１２４に格納される再構成画像を形成するよう、磁気共鳴サンプルを再構成するための適切な再構成アルゴリズムを適用する。再構成プロセッサ１２２は、磁気共鳴データを生成するのに使用される、選択された空間エンコーディングに適合する再構成アルゴリズムを適用する。例えば、フーリエ変換再構成アルゴリズムは、デカルトエンコードされた磁気共鳴データを再構成するのに適している。

引き続き図４を参照すると、図示される結合又はハイブリッドＭＲ及びＰＥＴデータ取得システム１１０は、ＰＥＴデータ取得を実行する放射線検出器を更に含む。図４の説明的な例において、放射線検出器は、放射線検出器の第１及び第２のアレイ１３０、１３２を含む。後述するように、図示される一般に平面の検出器アレイ１３０、１３２の各々は、シンチレータ層と電子増倍管ベースの光子検出器の層とを含む。しかしながら、例えばメージング領域１１４の周りに配置される円筒状検出器アレイといった他の検出器構成も想定される。ソリッドステート放射線検出器及びソリッドステート光学検出器も想定される。放射線検出器アレイ１３０、１３２の各々は、陽電子電子消滅イベントにより放出される５１１ｋｅＶのガンマ線を検出するよう構成される。ＰＥＴデータ取得において、２つの実質的に同時に起こる５１１ｋｅＶのガンマ線検出イベントは、同じ陽電子電子消滅イベントから生じたものと推定される。従って、この消滅イベントは、２つの実質的に同時に起こる５１１ｋｅＶのガンマ線検出イベントを結ぶ「ラインオブレスポンス」（ＬＯＲ）に沿ったどこかに位置する。このラインオブレスポンスは時々、投影又は光線とも呼ばれ、収集されたＰＥＴデータは投影データと呼ばれる。

従来のＰＥＴにおいて、実質的に同時に起こる５１１ｋｅＶのガンマ線検出イベントは、選択された短い時間ウィンドウ内で、例えば互いの１ナノ秒内で起こる２つの５１１ｋｅＶのガンマ線検出イベントとして規定される。検出器要素に対する可変の消滅位置が原因で、実質的に同時に起こるガンマ光子検出イベントの間の小さな（例えば、サブナノ秒の）時間差が発生する。タイムオブフライトＰＥＴ又はＴＯＦ−ＰＥＴと呼ばれる関連技術は、ＬＯＲに沿った陽電子電子消滅イベントを更に局所化するために、この小さな時間差を利用する。

ハイブリッドシステム１１０の放射線検出器アレイ１３０、１３２が、ＰＥＴ又はＴＯＦ−ＰＥＴデータを得るために使用される。ガンマ線検出イベントは、検出イベントの時間デジタル変換（ＴＤＣ）及びアナログデジタル変換（ＡＤＣ）を実行するＰＥＴデジタル化ユニット１３４と、クラスター化、エネルギー推定、タイムスタンピング及び位置決めを実行するシングル処理ユニット１３６とにより処理される。シングル処理ユニット１３６は、オプションで、予想される５１１ｋｅＶのガンマ線エネルギーにほぼ中心化される選択エネルギーウィンドウ外にある検出を除外する。いくつかの実施形態において、放射線検出器はピクセル化される。その結果、投影を規定するガンマ線検出イベントの空間局所化が、放射線検出器アレイ１３０、１３２の放射線検出器のピクセルサイズ（即ち、物理サイズ）に対応する。他の実施形態において、クラスター化は、例えば投影を規定するガンマ線検出イベントの空間局所化の更なる改善を提供するＡｎｇｅｒロジック等といったブロック読出しアルゴリズムにより適用される。一致検出プロセッサ１３８は、実質的に同時に起こる、及びそれ故、共通の陽電子電子消滅イベントにおそらく対応する、及びそれ故、投影又はラインオブレスポンスを規定するガンマ線検出イベントを特定するために、時間的ウィンドウ化を使用する。

ＴＯＦ処理のため、実質的に同時に起こったと特定された又は一致する検出イベント間の時間差が、投影又はラインオブレスポンスに沿って陽電子電子消滅イベントを空間的に局所化するのに使用されることができるよう、シングル処理部１３６及び一致検出処理部１３８は、交換又は交互配置されることができる。

結果として生じるＰＥＴ又はＴＯＦ−ＰＥＴデータは、ＰＥＴデータストレージ１４０に格納される。ＰＥＴ再構成プロセッサ１４２は、ＰＥＴ画像ストレージ１４４に格納される再構成画像を生成するため、適切な再構成アルゴリズムを用いて投影又は局所化された投影データを処理する。例えば、フィルタ補正逆投影法アルゴリズム又は反復性再構成アルゴリズムが使用されることができる。図４のシステムは、被検者を完全には囲まないＰＥＴに関する不連続な放射線検出器アレイ１３０、１３２を含む。包囲が不完全であることは、「欠損する」投影又はラインオブレスポンスによる撮像アーチファクトをもたらす可能性がある。例えば、図４のシステムにおいて、完全に水平な投影は収集されない。従って、斯かる水平方向の投影により通常は提供される、垂直位置に関する情報は利用できない。有利なことに、タイムオブフライトＰＥＴデータが取得及び再構成される場合、タイムオブフライト局所化は不完全な包囲により欠損する情報を補償する追加的な情報を提供する。定性的な例として、垂直位置に関する上述した欠損情報は、ＴＯＦ局所化された垂直投影により補償されることができる。なぜなら、垂直投影に沿った電子陽電子消滅イベントの時間的局所化が、その垂直位置に関する情報を提供するからである。

オプションで、ＭＲ及びＰＥＴ取得は同時に実行される。代替的に又は追加的に、ＭＲ及びＰＥＴ取得は、シーケンシャルに行われることができ（例えば、最初にＭＲが次にＰＥＴで、又はその逆）、又は交互に実行されることができる。画像位置合わせプロセッサ１５０は、再構成されたＭＲ及びＰＥＴ画像を空間的に位置合わせし、オプションで時間的に位置合わせする。作成される場合、共に位置合わせされた画像は、共同位置合わせ画像メモリ１５２に格納される。そうして位置合わせされた画像は、適切な２次元又は３次元レンダリングソフトウェアを用いてレンダリングされるか、又は他の態様で処理されて表示デバイス１５４に適切に表示される。

このシステムは、例えばアルツハイマー認知症といった神経変性疾患のコンピュータ支援診断に関して特に記載されたが、例えばパーキンソン障害といったしばしば機能的イメージングを用いて診断される別の神経障害の診断に適用されることもできる。このシステムは、撮像モダリティの他の組合せ（例えばＣＴ）における、医療データセットのシステマティックな処理又はポストプロセスに適用されることもできる。

本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すれば、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。

Claims (39)

1. 核放出断層撮影スキャナを用いる自動診断方法において、
   関心領域の第１の診断画像を生成するステップと、
   過去の撮像スキャン及び診断からのデータに関して情報メンテナンスエンジンと相談するステップと、
   前記診断画像を解析し、無症状の制御集団の画像と異なるように見える画像の領域を特定するステップとを有する、方法。
2. 前記情報メンテナンスエンジンが、取得プロトコルデータベースと、幾何学的な基準データベースと、制御集団データベースと、疾患テンプレートデータベースと、前記情報メンテナンスエンジンの内部の整合性を確実にする品質制御プロセッサとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記相談するステップが、現在の検査に関連するものへと基準マテリアルを限定するため、前記情報メンテナンスエンジンに対してデータベースフィルタを適用するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 少なくとも診断と前記診断が正しい確率とを示す診断特徴ベクトルを前記診断画像に割り当てるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記情報メンテナンスエンジンが、認知症の過去の診断を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記関心領域における前記トレーサの摂取量を決定するため、
   

   

   という関係を適用することにより、前記関心領域への血液の流入量を決定するステップを更に含み、Ｃ_ｔ（ｔ）が、組織中濃度であり、Ｃ_ａ（ｔ）は、動脈内濃度であり、ｋ_ｉが、流入定数であり、Ｂは、自由トレーサ要素を表す、請求項１に記載の方法。
7. 第２の診断画像からランドマークを抽出し、前記関心領域の２次元平面のスライスのセットにおいてランドマークのまばらなセットを推定し、及び前記ランドマークに基づき生体構造のより詳細なモデルに関する位置の初期推定を決定することにより、前記第２の診断画像と前記診断画像とを整列配置するステップを更に含み、
   前記位置決めステップが、撮像される前記被検者の前記生体構造に対して前記モデルのパラメータを適合させるステップと、前記現在の被検者生体構造における前記モデルの最終的な位置決めに基づき更なるランドマークを規定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
8. 核放出スキャン装置であって、
   被検者の部分の放出断層撮影画像を生成することが可能な撮像部と、
   再構成された放出断層撮影画像を格納する画像メモリと、
   前記放出断層撮影画像を解析し、診断を示すスコアを割り当てる解析プロセッサと、
   前記解析において前記解析プロセッサを支援するため、以前に集められたデータを前記解析プロセッサに提供する情報メンテナンスエンジンと、
   前記情報メンテナンスエンジンからの情報を現在の検査に最も関連する情報にまで限定するフィルタとを有する、放出スキャン装置。
9. 前記情報メンテナンスエンジンが、前記情報メンテナンスエンジンの内部の整合性を確実にする品質制御プロセッサを更に含む、請求項８に記載の放出スキャン装置。
10. 診断画像位置合わせの方法において、
    関心領域の第１の診断画像を生成するステップと、
    前記関心領域の第２の診断画像を生成するステップと、
    前記第１の診断画像からランドマークを抽出するステップと、
    前記抽出されたランドマークを用いて、前記第１及び第２の診断画像とテンプレートとを整列配置するステップとを有する、方法。
11. 前記整列配置するステップが、前記関心領域の２次元平面のスライスのセットにおいてランドマークのまばらなセットを推定するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記整列配置するステップが、
    前記関心領域の複数の健康な及び罹患した生体構造画像を生成するステップと、
    前記健康な及び罹患した生体構造画像から前記ランドマークを抽出するステップと、
    前記抽出されたランドマークを用いて、前記健康な及び罹患した生体構造画像と前記テンプレートとを整列配置するステップとを更に含む、請求項１１に記載の方法。
13. 少なくとも前記テンプレートと整列配置される前記第２の画像と、前記テンプレートと整列配置される前記健康な及び罹患した画像とを比較するステップと、
    前記比較に基づき診断を提案するステップとを更に含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記第１の診断画像が磁気共鳴画像であり、前記第２の診断画像は陽電子放出断層撮影画像である、請求項１３に記載の方法。
15. 診断撮像方法において、
    第１の画像モダリティで関心領域の第１の診断画像を生成するステップと、
    前記第１のモダリティとは異なる第２の画像モダリティで前記関心領域の第２の診断画像を生成するステップと、
    前記画像に存在する前記構造体に対して前記第１及び第２の診断画像を整列配置するステップと、
    前記第１及び第２の診断画像の少なくとも１つに現れる医療異常を診断するステップとを有する、方法。
16. 被検者における関心領域においてトレーサの摂取量を決定するステップと、
    磁気共鳴スキャナを用いて前記関心領域への血液の流入量を決定するステップとを更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記決定するステップが、流入定数を決定するステップを更に含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記決定するステップが、前記関心領域におけるトレーサの摂取量を決定するため、関係
    

    

    を適用するステップを更に含み、Ｃ_ｔ（ｔ）が、組織中濃度であり、Ｃ_ａ（ｔ）は、動脈内濃度であり、ｋ_ｉが、流入定数であり、Ｂは、自由トレーサ要素を表す、請求項１６に記載の方法。
19. 前記第１の画像モダリティが、磁気共鳴イメージングであり、前記第２の画像モダリティは、陽電子放出断層撮影及び単光子放出コンピュータ断層撮影のいずれかであり、前記関心領域が、脳である、請求項１６に記載の方法。
20. 前記診断するステップが、
    過去の撮像スキャン及び診断からのデータに関して情報メンテナンスエンジンと相談するステップと、
    前記情報メンテナンスエンジンからの前記データを考慮して前記診断画像を解析するステップと、
    少なくとも診断と前記診断が正しい確率とを示す診断スコアを前記診断画像に割り当てるステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
21. 前記整列配置するステップが、前記第１の診断画像からランドマークを抽出するステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
22. 前記整列配置するステップが、前記関心領域の２次元平面のスライスのセットにおいてランドマークのまばらなセットを推定するステップを更に含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記特定されたランドマークに基づき共通の座標系における任意の空間位置に関する特定の変換を規定するため、画像の患者間の画像整列を実行するステップを更に含む、請求項２２に記載の方法。
24. 前記整列配置するステップが、
    前記第１の診断画像からランドマークを抽出するステップと、
    前記関心領域の２次元平面のスライスのセットにおいてランドマークのまばらなセットを推定するステップと、
    前記ランドマークに基づき生体構造のモデルを位置決めするステップとを更に含み、
    前記位置決めステップが、
    撮像される前記被検者の前記生体構造に対して前記モデルのパラメータを適合させるステップと、
    前記現在の被検者生体構造における前記モデルの最終的な位置決めに基づきランドマークを規定するステップとを含む、請求項１５に記載の方法。
25. 前記診断するステップが、
    過去の撮像スキャン及び診断からのデータに関して情報メンテナンスエンジンと相談するステップと、
    前記情報メンテナンスエンジンからの前記データを考慮して前記診断画像を解析するステップとを更に含む、請求項１５に記載の方法。
26. 前記情報メンテナンスエンジンが、取得プロトコルデータベースと、幾何学的な基準データベースと、制御集団データベースと、疾患テンプレートデータベースと、前記情報メンテナンスエンジンの内部の整合性を確実にする品質制御プロセッサとを含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記相談するステップが、現在の検査に関連するものへと基準マテリアルを限定するため、前記情報メンテナンスエンジンに対してデータベースフィルタを適用するステップを更に含む、請求項２５に記載の方法。
28. 少なくとも診断と前記診断が正しい確率とを示す診断スコアを前記診断画像に割り当てるステップを更に含む、請求項２５に記載の方法。
29. 請求項１５の方法を実行するため診断撮像装置の複数のプロセッサの１つを制御するプログラムを含むコンピュータ可読媒体。
30. 請求項１５に記載のステップを実行する手段を含む診断撮像システム。
31. デュアルモダリティスキャン装置であって、
    撮像領域において少なくとも被検者の部分の磁気共鳴画像を生成することが可能な磁気共鳴撮像部と、
    再構成された磁気共鳴画像を格納する磁気共鳴画像メモリと、
    前記被検者の前記部分の陽電子放出断層撮影画像を生成することが可能な放出断層撮影部と、
    再構成された放出断層撮影画像を格納する放出断層撮影画像メモリと、
    前記磁気共鳴画像及び前記放出断層撮影画像を位置合わせし、共に位置合わせされた画像のペアを形成する画像位置合わせプロセッサと、
    前記共に位置合わせされた画像を格納する共同位置合わせ画像メモリと、
    前記共に位置合わせされた画像を解析し、診断を示すスコアを割り当てる解析プロセッサと、
    前記解析において前記解析プロセッサを支援するため、以前に集められたデータを前記解析プロセッサに提供する情報メンテナンスエンジンと、
    前記情報メンテナンスエンジンからの情報を現在の検査に最も関連する情報にまで限定するフィルタとを有する、デュアルモダリティスキャン装置。
32. 診断撮像装置であって、
    健康な及び罹患した患者を表わす関心領域の複数の再構成画像を格納する画像メモリであって、健康な及び罹患した画像が、テンプレートと整列配置される、画像メモリと、
    診断される患者の整列配置された代謝及び構造的画像を生成する画像再構成プロセッサと、
    前記テンプレートと前記構造的画像とを整列配置するための変換を決定するため、前記構造的画像から抽出されるランドマークと前記テンプレートにおいて対応するランドマークとを位置合わせする画像位置合わせプロセッサとを有し、
    前記プロセッサが、少なくとも前記代謝画像に関して、該代謝画像をテンプレートと整列配置するための前記変換を用いて作動する、診断撮像装置。
33. 前記整列配置された健康な及び罹患した画像と前記整列配置された代謝画像とを比較する解析器を更に含む、請求項３２に記載の診断撮像装置。
34. 被験者の関心領域におけるトレーサの摂取量を決定する方法において、
    トレーサでタグ付けされる放射性同位体を被検者に導入するステップと、
    第１の画像モダリティを用いて関心領域において又は関心領域の近くで前記被検者の第１の診断画像を生成するステップと、
    前記第１のモダリティとは異なる第２の画像モダリティを用いて、前記関心領域の第２の診断画像を生成するステップと、
    磁気共鳴スキャナを用いて、前記関心領域への血液の流入量を前記第１の診断画像から決定するステップと、
    前記関心領域におけるトレーサの摂取量を計算するステップとを有する、方法。
35. 前記計算するステップが、流入定数を決定するステップを更に含む、請求項３４に記載の方法。
36. 前記決定するステップが、前記関心領域におけるトレーサの摂取量を決定するため、関係
    

    

    を適用するステップを更に含み、Ｃ_ｔ（ｔ）が、組織中濃度であり、Ｃ_ａ（ｔ）は、動脈内濃度であり、ｋ_ｉが、流入定数であり、Ｂは、自由トレーサ要素を表す、請求項３４に記載の方法。
37. 前記第１の画像モダリティが、前記関心領域への血流を測定する磁気共鳴イメージングであり、前記第２の画像モダリティは、前記関心領域における前記トレーサに対する代謝活性を測定する陽電子放出断層撮影及び単光子放出コンピュータ断層撮影のいずれかである、請求項３４に記載の方法。
38. デュアルモダリティスキャン装置であって、
    撮像領域において少なくとも被検者の部分の血流を測定可能な磁気共鳴画像を生成することが可能な磁気共鳴撮像部と、
    前記被検者の部分の代謝画像を生成することが可能な放出断層撮影部と、
    前記代謝画像を格納する放出断層撮影画像メモリと、
    前記被検者の部分におけるトレーサ摂取を計算する摂取プロセッサとを有する、デュアルモダリティスキャン装置。
39. 前記摂取プロセッサが、関係
    

    

    を適用することにより、前記被検者の部分における前記トレーサ摂取を計算し、Ｃ_ｔ（ｔ）が、組織中濃度であり、Ｃ_ａ（ｔ）は、動脈内濃度であり、ｋ_ｉが、流入定数であり、Ｂは、自由トレーサ要素を表す、請求項３８に記載のデュアルモダリティスキャン装置。

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