JP2013165765A - 画像診断支援装置及び画像診断支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】入力した画像が脳梗塞や脳腫瘍等の異常部位を含む場合であっても、アルツハイマー型認知症等の診断のための解析を行うことができる画像診断支援装置を提供する。
【解決手段】実施形態の画像診断支援装置は、健常者の脳を撮像した健常者画像を保存する記憶部と、患者の脳を撮像した患者画像を入力する入力部と、前記患者画像にある異常部位を検出する検出部と、前記異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成する置換部と、前記置換患者画像と前記健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記患者画像を変換して変換患者画像を生成する変換部と、前記変換患者画像と前記健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する比較部と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、画像診断支援装置及び画像診断支援方法に関する。

近年、認知症患者が増加傾向にあり、その中でもアルツハイマー型認知症が50％を占めている。アルツハイマー型認知症は、βアミロイドたんぱく質が脳の神経細胞に蓄積し、神経細胞が破壊・萎縮することによって脳機能が低下することが原因である。主に、海馬・海馬傍回付近の萎縮が最も早く起こるといわれている。

現在、アルツハイマー型認知症の画像診断方法として、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）やＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）といった核医学診断装置を用いて標準脳と患者脳の糖代謝や血流量を比較する方法や、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）やＣＴ（Computed Tomography）を用いて標準脳と患者脳の形態を比較し、脳の萎縮の度合いを評価する方法がある（例えば、非特許文献１）。

"VSRAD"、[online]、[平成２４年１月３１日検索]、インターネット、<URL:http://www.vsrad.info/index2.html>

近年、認知症患者は増加傾向にあり、例えば、２０２０年にはアルツハイマー型認知症患者数は１６７万人に達すると予想されている。また、厚生労働省調査によると、若年性認知症患者は５５歳以上から増加する傾向にあり、アルツハイマー型認知症はその約３分の１を占めている。一方、脳梗塞患者は５０歳以上から年齢が上がるごとに徐々に増加する傾向にあり、脳梗塞患者がアルツハイマー型認知症を発症する頻度も増加すると思われる。

非特許文献１に示す画像診断支援装置では、患者の脳を撮像したＭＲＩ画像から灰白質領域を抽出し、患者の灰白質と健常者の灰白質とを統計的な指標で比較する解析手法を用いている。しかしながら、患者の脳に脳梗塞や脳腫瘍などの異常部位が含まれると、異常部位を含んだＭＲＩ画像から灰白質領域を正しく抽出できないことが知られている。脳梗塞や脳腫瘍の部分はＭＲＩ画像上では輝度が高く(白く)表示されるため、脳の白質部位を灰白質部位と誤認識し、このため、灰白質領域を正しく抽出できなくなる。

このため、従来は、ＭＲＩ画像を入力した後、入力画像が異常部位を含んでいるかを肉眼で確認し、入力画像が異常部位を含んでいる場合にはその後の解析を断念していた。

そこで、入力した画像に脳梗塞や脳腫瘍などの異常部位が含まれている場合であってもアルツハイマー型認知症の診断のための解析を行うことができる画像診断支援装置及び画像診断支援方法が要望されている。

実施形態の画像診断支援装置は、健常者の脳を撮像した健常者画像を保存する記憶部と、患者の脳を撮像した患者画像を入力する入力部と、前記患者画像にある異常部位を検出する検出部と、前記異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成する置換部と、前記置換患者画像と前記健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記患者画像を変換して変換患者画像を生成する変換部と、前記変換患者画像と前記健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する比較部と、前記差異指標が所定の判定基準外となる基準外領域を求め、前記基準外領域が視認できる表示を前記患者画像に重畳して表示用画像を生成する表示画像生成部と、前記表示用画像を表示する表示部と、を備える。

画像診断支援装置の機能ブロックの構成例を示す図。 画像診断支援装置のハードウェア構成例を示す図。 従来の画像診断支援装置の処理フローを示す図。 従来の画像診断支援装置の問題点を説明する図。 第１の実施形態の動作例を示すフローチャート。 異常部位の検出と置換の詳細処理例を示すフローチャート。 異常部位の置換処理の概念を説明する図。 第１の実施形態の動作を模式的な脳断面画像で説明する第１の図。 第１の実施形態の動作を模式的な脳断面画像で説明する第２の図。 第１の実施形態の動作を模式的な脳断面画像で説明する第３の図。 第２の実施形態の動作例を示すフローチャート。 第３の実施形態の動作例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

（１）構成
図１は、本実施形態に係る画像診断支援装置１の機能ブロック図であり、併せて画像診断支援装置１に接続される装置等も図示している。

画像診断支援装置１には、ネットワーク１０４を介して、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置１００、ＣＴ（Computed Tomography）装置１０１、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置１０２、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置１０３等のモダリティが接続されている。

画像診断支援装置１はその内部構成として、入力部１０、検出部２０、置換部３０、記憶部４０、変換部５０、比較部６０、表示画像生成部７０、表示部８０等を有している。

入力部１０は、各モダリティで撮像した患者画像を病院内ＬＡＮ等のネットワーク１０４を介して入力する。本実施形態の画像診断支援装置１では、主に患者の脳画像を取り扱うため、以下の説明においては、患者画像は患者の頭部を撮像した画像とする。

検出部２０は、患者画像に脳梗塞や脳腫瘍等の異常部位がある場合は、これらの異常部位を検出する。置換部３０は、異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成する。記憶部４０は健常者の脳を撮像した健常者画像を保存する。

変換部５０は、置換患者画像と健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、患者の脳の各組織位置が健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記患者画像を変換して変換患者画像を生成する。位置変換データを取得することと、両者の画像の位置関係が一致するように、取得した位置変換データを用いて一方の画像を変換することを、以下、レジストレーション（画像の位置合わせ）と呼ぶことがある。

比較部６０は、変換部５０で生成した変換患者画像と、記憶部４０に保存されている健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する。

表示画像生成部７０は、算出した差異指標が所定の判定基準範囲外となる画像領域（基準外領域）を求め、基準外領域が視認できる表示を患者画像に重畳して表示用画像を生成する。また、表示部８０は、生成した表示用画像を表示する。上述した各機能ブロックのより詳細な動作については後述する。

図２は、画像診断支援装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。画像診断支援装置１は、有線／無線ＬＡＮインターフェース等からなる入力／出力インターフェース２０１、プロセッサ２０２、液晶ディスプレイパネル等からなるディスプレイ装置２０３、マウスやキーボード等からなるユーザインターフェース２０４、ハードディスクドライブ等からなる記憶装置２０５、ＲＡＭ２０６等を有して構成される。

入力／出力インターフェース２０１は図１の入力部１０に対応し、ディスプレイ装置２０３は図１の表示部８０に対応する。また、図１の検出部２０、置換部３０、記憶部４０、変換部５０、比較部６０、及び表示画像生成部７０の各ブロックで実現する機能は、記憶装置２０５に保存されるプログラムコードを、プロセッサ２０２が実行することによって実現される。ＲＡＭ２０６は、プロセッサ２０２のワークエリアとして機能する。

（２）動作（第１の実施形態）
以下、画像診断支援装置１の第１の実施形態の動作について説明する。画像診断支援装置１は、アルツハイマー型認知症等の画像診断を支援する装置である。患者の脳を撮像したＭＲＩ画像やＣＴ画像と、健常者の脳（標準脳）のＭＲＩ画像やＣＴ画像とを用いて患者脳と標準脳の形態を比較し、脳の萎縮の度合いを評価する。また、患者の脳を撮像したＰＥＴ画像やＳＰＥＣＴ画像と、標準脳のＰＥＴ画像やＳＰＥＣＴ画像とを用いて、患者脳と標準脳の糖代謝や血流量などを比較して評価する。

第１の実施形態の動作では、脳の萎縮の度合いを患者脳と標準脳とをＭＲＩ画像を用いて比較する手法を採る。第１の実施形態の動作との比較のため、まず従来の画像診断支援装置の動作の概略と、その問題点について簡単に説明しておく。

図３は、非特許文献１等における従来の画像診断支援装置の動作の流れを示す図である。本実施形態と同様に、従来の画像診断支援装置においても健常者の脳画像をデータベースとして保有しており、図３のステップＳＴ１６０において、患者の脳画像と健常者の脳画像とを比較する。ステップＳＴ１００〜ＳＴ１５０は比較のための前処理である。まず、ステップＳＴ１００で患者脳のＭＲＩ画像を入力する。ステップＳＴ１１０では、健常者の脳画像と比較するために、患者の脳画像のボクセルサイズを健常者の脳画像のボクセルサイズに一致させる。

次に、ステップＳＴ１２０で患者の脳画像から灰白質領域を抽出する。アルツハイマー型認知症は神経細胞が破壊・萎縮することによって脳機能が低下することが主な原因であり、脳の神経細胞の細胞体は灰白質に在る。そこで、脳画像から灰白質領域を抽出し、患者の灰白質の画像濃度（輝度）と健常者の灰白質の画像濃度（輝度）とを比較することによって患者の脳神経細胞の萎縮や破壊の程度を推定することができる。このために、ステップＳＴ１２０で患者の脳画像から灰白質領域を抽出している。

ステップＳＴ１４０では、患者画像から抽出した灰白質画像の解剖学的標準化を行っている。患者の灰白質画像と、健常者の灰白質画像とを比較するためには、ボクセルサイズの一致だけでは不十分であり、患者と健常者の解剖学的な同一脳組織の位置を予め併せておく必要がある。この位置合わせを画像上で行う処理が解剖学的位置合わせである。具体的には、拡大／縮小や、移動／回転等の線形変換の他、局所的な変形を伴う非線形変換を患者画像に対して施すことによって、患者画像の解剖学的位置関係を健常者画像に一致させる。ステップＳＴ１４０の前後に行われる平滑化（ステップＳＴ１３０、１５０）は、患者の個人差による灰白質の微小形状の違いを弱めるための処理である。

このようにして比較のための準備が終わると、ステップＳＴ１６０において、患者の灰白質の画像濃度（輝度）と健常者の灰白質の画像濃度（輝度）とが比較され、両者の差異を表す指標としてのＺ−スコアが、患者画像のボクセル毎に算出される。Ｚ−スコアとは、患者の灰白質画像のボクセル値（ボクセルの輝度）が、健常者の平均ボクセル値からどれだけの標準偏差分離れているかを示す値である。ステップＳＴ１７０では、算出したＺ−スコアを、その大きさに応じて色分けして、患者画像に重ねて表示している。

上述した従来の処理（ステップＳＴ１００〜ＳＴ１７０）では、灰白質抽出処理（ステップＳＴ１２０）が正しく行われることを前提としている。しかしながら、患者の脳に脳梗塞や脳腫瘍などの異常部位が含まれると、異常部位を含んだＭＲＩ画像から灰白質領域を正しく抽出できない。脳梗塞や脳腫瘍の部分はＭＲＩ画像上では輝度が高く(白く)表示されるため、脳の白質部位を灰白質部位と誤認識し、このため、灰白質領域を正しく抽出できなくなる。図４は、上記の従来の問題点を模式的に示す図である。

図４（ａ）は、脳梗塞や脳腫瘍等の異常部位を含まない脳のＭＲＩ画像（アキシャル画像）から灰白質領域を抽出する例であり、この場合、灰白質領域は正しく抽出される。一方、図４（ｂ）は、脳梗塞や脳腫瘍等の異常部位を含む脳のＭＲＩ画像（同じくアキシャル画像）から灰白質領域を抽出する例である。この場合、異常部位と灰白質とが分離できず、異常部位を含んだ領域が灰白質領域として誤抽出されてしまう。なお、通常のＭＲＩ画像では、背景が黒であり灰白質領域が白（高輝度）として表示されるが、図４では（以降の図も同様）、説明の便宜上、白黒の輝度を逆転させ、背景を白色とし灰白質の色を黒っぽい色で表現している。

このように、患者脳に脳梗塞や脳腫瘍などの異常部位があると、評価すべき本来の灰白質領域が誤って抽出され、ステップＳＴ１３０以降の処理において信頼性の有る結果を得ることができなくなる。このため、従来は、ＭＲＩ画像を入力した後、入力画像が異常部位を含んでいるかを肉眼で確認し、入力画像が異常部位を含んでいる場合にはその後の解析を断念していた。

第１の実施形態に係る画像診断支援装置１は、上記のような従来の不都合を解消するものである。

図５は、第１の実施形態に係る画像診断支援装置１の処理の流れを示す図である。まず、ステップＳＴ１において、患者脳をＭＲＩ装置１００で撮像したＭＲＩ患者画像を入力する。ここで入力するＭＲＩ画像は、Ｔ１強調画像やＴ２強調画像といった形態画像の他、好ましくはＤＷＩ（拡散強調画像）画像、ＰＷＩ（灌流強調画像）画像、ＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）画像を含む。ＤＷＩ画像、ＰＷＩ画像、及びＭＲＡ画像は、後述するように患者の脳画像における脳梗塞や脳腫瘍といった異常部位を検出するために使用される画像であり、健常者との比較に用いられる画像はＴ１強調画像やＴ２強調画像といった形態画像である。したがって、以下特に明示しない限りは、患者画像（或いはＭＲＩ患者画像）という場合は、Ｔ１強調画像やＴ２強調画像といった形態画像を指すものとする。

ステップＳＴ２では入力したＭＲＩ患者画像から異常部位を検出する。ステップＳＴ３では、検出した異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成する。

図６は、ステップＳＴ２、ＳＴ３の詳細な処理フローを示す図である。図６のステップＳＴ２１では、入力した患者画像（頭部画像）から脳領域を抽出する。

次に、ステップＳＴ２２において異常部位の抽出を行う。患者画像に脳梗塞部位が含まれている場合は、ＤＷＩ画像とＰＷＩ画像を用いて、公知の灌流強調画像／拡散強調画像ミスマッチ法により梗塞部位を特定する。患者画像に腫瘍が含まれている場合は、ＭＲＡ画像を用いて、同じく公知のリージョングローイング法により腫瘍部位を特定する。

一方、ステップＳＴ２３において患者脳を右脳と左脳に分割する。そして、ステップＳＴ２４において、分割した右脳と左脳の外形形状が略対称となるように、右脳の輪郭と左脳の輪郭を一致させるよう、右脳又は左脳のいずれか一方の形状を他方に合わせる。この処理を右脳と左脳の輪郭レジストレーションと呼ぶ。

そして、ステップＳＴ２５において、脳梁を軸に脳を折り畳んだとき、左脳と右脳とで異常部位が重なるか否かを判定する。つまり、異常部位が、患者脳の右脳と左脳において対称となる位置の両方に存在するのか、或いは一方のみに存在するのかを判定する。

図７は、輪郭レジストレーション以降の置換処理の概念を示す図である。図７（ａ）に示すように、異常部位が患者脳の右脳と左脳において対称となる位置の一方のみに存在する場合（片側異常の場合）は、他方の位置にある正常部位の領域の画像で前記異常部位の領域の画像を置換する（ステップＳＴ２６）。

一方、図７（ｂ）に示すように、異常部位が患者脳の右脳と左脳において対称となる位置の両方に存在する場合（両側異常の場合）は、記憶部４０に保存されている健常者画像から患者画像の異常部位の位置に該当する領域にある正常部位の画像を抽出し、異常部位の領域の画像を、抽出した正常部位の画像で置換する（ステップＳＴ２８）。なお、この置換に先立ち、健常者脳と患者脳とで輪郭レジストレーションを行い、健常者脳の輪郭形状と患者脳の輪郭形状とが合致するように健常者画像を変換しておく（ステップＳＴ２７）。

上記のように、患者画像の異常部位を、同じ患者画像の対称位置にある正常部位と置換した画像、或いは、健常者画像の対応する位置にある正常部位と置換した画像を、以下、置換患者画像と呼ぶ。

図５に戻る。ステップＳＴ４〜ステップＳＴ１３までの処理について、以下、図８〜図１０に示す、模式的な脳のアキシャル画像を参照しつつ説明する。

図８の左上の画像Ａが入力された患者画像Ａであり、画像ＢがステップＳＴ２、ＳＴ３の置換処理によって生成される置換患者画像である。置換患者画像Ｂは、患者画像Ａの右上にある異常部位が正常部位で置換された画像である。

ステップＳＴ４では、患者画像Ａと健常者画像とをボクセル単位で比較するために、ボクセルサイズを等しくする等大化処理を行う。次のステップＳＴ５では、置換患者画像Ｂに対して、灰白質領域、白質領域、脳脊髄液領域の分割を行って灰白質抽出を行う。分割処理は、例えば、k-means法等の公知技術を用いることができる。各領域に分割した後、灰白質領域のみを抽出する。図８の画像Ｃが、置換患者画像Ｂから灰白質領域のみが抽出された患者灰白質画像Ｃである。

ステップＳＴ６では、患者灰白質画像Ｃに対して公知のフィルタ処理を行って平滑化する。平滑化は、患者の個人差による灰白質の微小形状の違いを弱めるための処理である。

記憶部４０には、健常者画像と共に、健常者画像から灰白質領域が抽出された健常者灰白質画像Ｄも保存されている。ステップＳＴ７では、この健常者灰白質画像Ｄと患者灰白質画像Ｃとから位置変換データを取得する。位置変換データは、健常者灰白質画像Ｄと患者灰白質画像Ｃにおいて解剖学的に同じとみなせる組織同士の位置の差を、ボクセル毎、或いは適宜の大きさで画像を分割した格子毎に、ベクトルとして求めたデータである。位置変換データは、ボクセル毎、或いは格子毎のベクトルの集合、即ちベクトル場であり、Warp Fieldとも呼ばれる。図８のＥは、この位置変換データ（Warp Field）の概念を模式的に示したものである。

他方、異常部位を含む患者画像Ａ（図９の画像Ａ）に対しても、ステップＳＴ４〜ＳＴ６同様に、ボクセル等大化処理（ステップＳＴ８）、灰白質抽出処理（ステップＳＴ９）、及び平滑化処理（ステップＳＴ１０）が行われる。ステップＳＴ９の灰白質抽出処理は異常部位を含む患者画像Ａに対して行われるため、図４で説明したように異常部位が灰白質と誤認され得る。この結果、図９の画像Ｆに示すように、抽出された患者灰白質画像Ｆは、異常部位領域を含んだ画像となる。

ステップＳＴ１１では、先のステップＳＴ７で取得された位置変換データ（Warp Field）を用いて、患者画像変換処理を行う。この結果、患者灰白質画像Ｆは変形され、患者灰白質画像Ｆの脳の各組織位置は、健常者灰白質画像Ｄの脳の各組織位置に合致するようなる。この変形された画像が、図９に示す変換患者画像Ｇである。

ステップＳＴ１２では、健常者灰白質画像Ｄと変換患者画像Ｇとを比較して、両者の差異を表す差異指標を算出する。差異指標の一例としては、非特許文献１等でも用いられているＺ−スコアがある。Ｚ−スコアは、患者の灰白質画像のボクセル値（ボクセルの輝度）が、健常者の平均ボクセル値からどれだけの標準偏差分離れているかを示す値である。変換患者画像Ｇのボクセル値をＸ、健常者の平均ボクセル値をμ、健常者のボクセル値の標準偏差をσとすると、Ｚ−スコアは、
Ｚ−スコア＝（μ−Ｘ）／σ （式１）
で表すことができる。データベース（記憶部４０）には、複数の健常者の健常者灰白質画像Ｄが保存されており、健常者の平均ボクセル値μと標準偏差σは、健常者灰白質画像Ｄの各ボクセル位置（或いは所定の各局所）における複数健常者のボクセル値から求めた平均値と標準偏差である。

（式１）に示すＺ−スコアは、一般的なＺ−検定で用いられるものと類似した値である。Ｚ−スコアが大きい程、即ち、患者の灰白質画像のボクセル値Ｘが健常者の灰白質画像の平均ボクセル値μより小さいほど、患者の灰白質の萎縮の程度が大きいと考えることがきる。また、Ｚ−スコアが所定の閾値、例えば、２より大きい領域は、その患者の灰白質が縮小している領域であると考えることもできる。

そこで、Ｚ−スコアが所定の閾値よりも大きい領域（基準外領域）を抽出し、その領域を健常者灰白質画像Ｄと変換患者画像Ｇとの比較結果を示す画像Ｈに表現している。

一方、変換患者画像Ｇの異常部位と健常者灰白質画像Ｄの対応する部位とを比較して求めたＺ−スコアは、その値の大小に関わらず信頼性のない、或いは信頼性の低い値である。そこで、異常部位に該当する領域を識別できるように画像Ｈに表現している。

最後に、ステップＳＴ１３では、比較結果画像Ｈを患者画像Ａの形状に位置あわせし、図１０に示すように、患者画像Ａに重畳して表示用画像Ｊ或いは表示用画像Ｋを生成している。表示用画像Ｊ、Ｋでは、Ｚ−スコアが所定の閾値を超える領域をカラー表示し、さらにＺ−スコアの値に応じて色分けすることにより、灰白質が萎縮した領域と、萎縮の程度が表示用画像Ｊ、Ｋから一目瞭然となるようにしている。また、異常部位におけるＺ−スコアが仮に高かったとしても、その値は信頼できないことを瞬時に知らしめるため、異常部位の領域を強調表示している。例えば、異常領域の範囲を囲む表示や（表示用画像Ｊ）、異常領域の内部を削除（ブランク表示）する（表示用画像Ｋ）等の強調表示を行っている。

なお、上記処理のうち、ステップＳＴ２の処理を図１の検出部２０、ステップＳＴ３の処理を置換部３０、ステップＳＴ４〜ステップＳＴ１１までの処理を変換部５０、ステップＳＴ１２の処理を比較部６０、ステップＳＴ１３の処理を表示画像生成部７０で行っている。

上述した第１の実施形態に係る画像診断支援装置１では、異常部位の検出と正常部位への置換が自動的に行われるため、患者脳に異常部位が含まれるか否かを事前に肉眼で確認する必要が無い。また、異常部位が正常部位で置換された患者灰白質画像Ｃと健常者灰白質画像Ｄとから位置変換データ（Warp Field）を取得しているため、入力した患者画像Ａに脳梗塞や腫瘍などがあってもこれらの影響を受けない正しい位置変換データ（Warp Field）を得ることができる。その結果、健常者灰白質画像Ｄとの比較の対象となる変換患者画像Ｇを高い信頼性で生成することができ、灰白質萎縮の程度を示す差異指標（Ｚ−スコア）も高い信頼性で算出することが可能となる。

（３）動作（第２の実施形態）
前述した第１の実施形態では、萎縮の度合いを算出する処理において、患者画像と健常者画像のいずれにおいてもＭＲＩ画像を利用している。これに対して、第２の実施形態では、患者画像と健常者画像の位置合わせに必要な位置変換データ（Warp Field）は、第１の実施形態と同様にＭＲＩ患者画像とＭＲＩ健常者画像を用いて取得するものの、取得した位置変換データ（Warp Field）を用いて変換する対象は、ＭＲＩ患者画像ではなく、ＰＥＴ装置１０２で撮像したＰＥＴ画像（或いはＳＰＥＣＴ装置１０３で撮像したＳＰＥＣＴ画像）である。

第２の実施形態では、ＭＲＩ患者画像とは別に患者のＰＥＴ画像（或いはＳＰＥＣＴ画像）を入力し、入力したＰＥＴ患者画像（或いはＳＰＥＣＴ患者画像）を健常者のＰＥＴ画像（或いはＳＰＥＣＴ患者画像）に合致するように変換する。そして、変換したＰＥＴ患者画象（或いはＳＰＥＣＴ患者画像）と健常者のＰＥＴ画像（或いはＳＰＥＣＴ画像）とを比較し、両者の差異指標を算出する。例えば、ＰＥＴ画像の場合は両者の糖代謝量の差を差異指標として算出する。また、ＳＰＥＣＴ画像の場合は両者の血流量の差を差異指標として算出する。

図１１は、第２の実施形態に係る画像診断支援装置１の処理の流れを示す図である。ステップＳＴ５０では、第１の実施形態と同様にＭＲＩ患者画像を入力する一方、患者のＰＥＴ画像又はＳＰＥＣＴ画像を入力する。図１１において（図１２も同様）、「ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ」の表記は、「ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴ」の意である。

ステップＳＴ２〜ステップＳＴ７までの処理は図５等で説明した処理と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳＴ７の処理により、ＭＲＩ置換患者画像とＭＲＩ健常者画像との各組織の位置の差を表す位置変換データ（１）（Warp Field(1)）が取得される。

一方、ステップＳＴ５１では、入力したＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像と、ステップＳＴ３で生成したＭＲＩ置換患者画像とのレジストレーションを行う。このレジストレーションにより、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像とＭＲＩ置換患者画像との各組織の位置の差を表す位置変換データ（２）（Warp Field(2)）が取得される。

ステップＳＴ５２では、位置変換データ（１）と位置変換データ（２）とを用いて、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像をＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像に合致させるための変換を行い、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ変換患者画像を生成する。なお、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像とＭＲＩ健常者画像は共に記憶部４０に保存されており、ＭＲＩ健常者画像との間はレジストレーションが既になされているものとする。

ステップＳＴ５３では、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ変換患者画像とＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像とが比較され、両者の差異を表す指標として、糖代謝量の差や血流量の差がボクセル毎に算出される。そして、糖代謝量の差や血流量の差が、所定の範囲を超える領域を基準外領域として求める。

そして、ステップＳＴ５４において、算出された基準外領域が差異指標値の大きさに応じて色分けされ、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像に重畳されて表示される。

（４）動作（第３の実施形態）
上記の第２の実施形態と第３の実施形態とでは、患者画像と健常者画像の位置合わせに必要な位置変換データ（Warp Field）を、ＭＲＩ画像を用いず、ＣＴ装置１０１で撮像したＣＴ画像から取得している点において相違する。しかしながら、比較対象は第２の実施形態と同様に、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像とＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像である。

図１２は、第３の実施形態に係る画像診断支援装置１の処理の流れを示す図である。ステップＳＴ６０では、ＣＴ患者画像とＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像を入力する。このうち、ＣＴ患者画像は位置変換データを取得するために使用される。

ステップＳＴ６１、ＳＴ６２では、入力したＣＴ患者画像の脳梗塞等の異常部位を公知の技術を用いて検出し、検出した異常部位を正常部位で置換する処理を行う。ステップＳＴ６１、ＳＴ６２の処理は、処理対象がＣＴ画像とＭＲＩ画像とで異なるものの、処理の内容自体は第１、第２の実施形態（ステップＳＴ２、ＳＴ３）と同じである。即ち、片側異常の場合には、同じＣＴ患者画像の対称位置にある正常部位を抽出して異常部位と置換する。両側異常の場合には、記憶部４０に保存しているＣＴ健常者画像から対応する正常部位を抽出して異常部位と置換する。

ステップＳＴ６３では、ステップＳＴ６２で生成されたＣＴ置換患者画像と、記憶部４０に保存しているＣＴ健常者画像との間でレジストレーションを行い、両者の位置合わせに必要な位置変換データ（１）(Warp Field(1))を取得する。

一方、ステップＳＴ６４では、ＣＴ置換患者画像と、入力したＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像との間でレジストレーションを行い、両者の位置合わせに必要な位置変換データ（２）(Warp Field(2))を取得する。

そして、ステップＳＴ６５において、位置変換データ（１）と位置変換データ（２）とを用いて、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像をＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像に合致させるための変換を行い、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ変換患者画像を生成する。なお、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像とＣＴ健常者画像は共に記憶部４０に保存されており、両者の間はレジストレーションが既になされているものとする。

ステップＳＴ５３、ステップＳＴ５４の処理は第２の実施形態と同じである。ステップＳＴ５３において、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ変換患者画像とＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像とが比較され、両者の差異を表す指標として、糖代謝量の差や血流量の差がボクセル毎に算出される。そして、糖代謝量の差や血流量の差が、所定の範囲を超える領域を基準外領域として求める。また、ステップＳＴ５４において、算出された基準外領域が差異指標値の大きさに応じて色分けされ、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像に重畳されて表示される。

第２、第３の実施形態では、患者のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像と、健常者のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像とを比較する際に位置変換データ（１）と位置変換データ（２）を用いている。そして、位置変換データ（１）と位置変換データ（２）は、いずれも異常部位が正常部位で置換された置換患者画像に基づいて取得される。異常部位は自動的に検出されて正常部位と置換されるため、患者の脳画像に異常部位が含まれていたとしても、異常部位を事前に肉眼で観察する必要がない。また、位置変換データ（１）と位置変換データ（２）は、異常部位の影響を受けていないため、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ患者画像を高い精度でＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ健常者画像に変換することが可能となり、両者の比較において信頼性の高い差異指標を算出することができる。

なお、本発明は上記の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

１ 画像診断支援装置
１０ 入力部
２０ 検出部
３０ 置換部
４０ 記憶部
５０ 変換部
６０ 比較部
７０ 表示画像生成部
８０ 表示部

Claims (19)

1. 健常者の脳を撮像した健常者画像を保存する記憶部と、
   患者の脳を撮像した患者画像を入力する入力部と、
   前記患者画像にある異常部位を検出する検出部と、
   前記異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成する置換部と、
   前記置換患者画像と前記健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記患者画像を変換して変換患者画像を生成する変換部と、
   前記変換患者画像と前記健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する比較部と、
   前記差異指標が所定の判定基準外となる基準外領域を求め、前記基準外領域が視認できる表示を前記患者画像に重畳して表示用画像を生成する表示画像生成部と、
   前記表示用画像を表示する表示部と、
   を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
2. 前記置換部は、
   前記異常部位が、前記患者脳の右脳と左脳において対称となる位置の両方に存在するか否かを判定し、前記異常部位が前記対称となる位置の一方のみに存在する場合は、他方の位置にある正常部位の領域の画像で前記異常部位の領域の画像を置換する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
3. 前記置換部は、
   前記異常部位が、前記患者脳の右脳と左脳において対称となる位置の両方に存在するか否かを判定し、前記異常部位が前記対称となる位置の両方に存在する場合は、前記健常者画像から前記異常部位の位置に該当する領域の正常部位の画像を抽出し、前記異常部位の領域の画像を、抽出した前記正常部位の画像で置換する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
4. 前記置換部は、
   前記患者画像の脳の輪郭と前記健常者画像の脳の輪郭とが合致するように前記健常者画像を変換し、変換した前記健常者画像から前記正常部位を抽出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像診断支援装置。
5. 前記表示画像生成部は、
   前記異常部位の領域が識別できる表示を前記表示用画像に対してさらに付加する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
6. 前記表示画像生成部は、
   前記異常部位の領域が削除された前記表示用画像を生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
7. 前記表示画像生成部は、
   前記差異指標の大きさに応じて前記基準外領域を色付けする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
8. 前記患者画像及び前記健常者画像はいずれもＭＲＩ画像であり、
   前記患者画像に含まれる異常部位は脳梗塞部位であり、
   前記検出部は、灌流強調画像／拡散強調画像ミスマッチ法を用いて前記脳梗塞部位を検出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
9. 前記患者画像及び前記健常者画像はいずれもＭＲＩ画像であり、
   前記患者画像に含まれる異常部位は腫瘍部位であり、
   前記検出部は、リージョングローイング法を用いて前記腫瘍部位を検出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
10. 前記患者画像及び前記健常者画像はいずれもＭＲＩ画像であり、
    前記変換部は、
    前記置換患者画像から灰白質領域を抽出して生成した置換灰白質患者画像と、前記健常者画像から灰白質領域を抽出して生成した灰白質健常者画像とを用いて前記位置変換データを取得し、この位置変換データを用いて前記灰白質患者画像を変換して変換灰白質患者画像を生成し、
    前記比較部は、前記変換灰白質患者画像と前記灰白質健常者画像とを比較する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
11. 前記比較部で算出される前記差異指標は、健常者の灰白質に対する患者の灰白質の萎縮の程度を示す指標である、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の画像診断支援装置。
12. 前記指標は、前記灰白質健常者画像から健常者の灰白質濃度の平均値と標準偏差を脳局所ごとに求め、前記変換灰白質患者画像から得られる患者の灰白質濃度が、健常者の前記灰白質の平均値から標準偏差にしてどの程度離れているかを示すＺ−スコア値である、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の画像診断支援装置。
13. 前記記憶部に保存される前記健常者画像は、ＭＲＩ装置で撮像されたＭＲＩ健常者画像とＰＥＴ装置で撮像されたＰＥＴ健常者画像とを含む画像であり、
    前記入力部から入力される前記患者画像は、ＭＲＩ装置で撮像されたＭＲＩ患者画像とＰＥＴ装置で撮像されたＰＥＴ患者画像とを含む画像であり、
    前記検出部は、前記ＭＲＩ患者画像にある異常部位を検出し、
    前記置換部は、検出された前記ＭＲＩ患者画像の異常部位と前記ＭＲＩ健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記ＰＥＴ患者画像を変換してＰＥＴ変換患者画像を生成し、
    前記比較部は、前記ＰＥＴ変換患者画像と前記ＰＥＴ健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
14. 前記記憶部に保存される前記健常者画像は、ＭＲＩ装置で撮像されたＭＲＩ健常者画像とＳＰＥＣＴ装置で撮像されたＳＰＥＣＴ健常者画像とを含む画像であり、
    前記入力部から入力される前記患者画像は、ＭＲＩ装置で撮像されたＭＲＩ患者画像とＳＰＥＣＴ装置で撮像されたＳＰＥＣＴ患者画像とを含む画像であり、
    前記検出部は、前記ＭＲＩ患者画像にある異常部位を検出し、
    前記置換部は、検出された前記ＭＲＩ患者画像の異常部位と前記ＭＲＩ健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記ＳＰＥＣＴ患者画像を変換してＳＰＥＣＴ変換患者画像を生成し、
    前記比較部は、前記ＳＰＥＣＴ変換患者画像と前記ＳＰＥＣＴ健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
15. 前記記憶部に保存される前記健常者画像は、ＣＴ装置で撮像されたＣＴ健常者画像とＰＥＴ装置で撮像されたＰＥＴ健常者画像とを含む画像であり、
    前記入力部から入力される前記患者画像は、ＣＴ装置で撮像されたＣＴ患者画像とＰＥＴ装置で撮像されたＰＥＴ患者画像とを含む画像であり、
    前記検出部は、前記ＣＴ患者画像にある異常部位を検出し、
    前記置換部は、検出された前記ＣＴ患者画像の異常部位と前記ＣＴ健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記ＰＥＴ患者画像を変換してＰＥＴ変換患者画像を生成し、
    前記比較部は、前記ＰＥＴ変換患者画像と前記ＰＥＴ健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
16. 前記記憶部に保存される前記健常者画像は、ＣＴ装置で撮像されたＣＴ健常者画像とＳＰＥＣＴ装置で撮像されたＳＰＥＣＴ健常者画像とを含む画像であり、
    前記入力部から入力される前記患者画像は、ＣＴ装置で撮像されたＣＴ患者画像とＳＰＥＣＴ装置で撮像されたＳＰＥＣＴ患者画像とを含む画像であり、
    前記検出部は、前記ＣＴ患者画像にある異常部位を検出し、
    前記置換部は、検出された前記ＣＴ患者画像の異常部位と前記ＣＴ健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記ＳＰＥＣＴ患者画像を変換してＳＰＥＣＴ変換患者画像を生成し、
    前記比較部は、前記ＳＰＥＣＴ変換患者画像と前記ＳＰＥＣＴ健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
17. 健常者の脳を撮像した健常者画像を記憶部に保存し、
    患者の脳を撮像した患者画像を入力部から入力し、
    前記患者画像にある異常部位を検出し、
    前記異常部位の領域の画像を正常部位の領域の画像で置換して置換患者画像を生成し、
    前記置換患者画像と前記健常者画像とから、両者の解剖学的位置合わせに必要な位置変換データを取得し、前記患者の脳の各組織位置が前記健常者の脳の各組織位置に合致するように、前記位置変換データを用いて前記患者画像を変換して変換患者画像を生成し、
    前記変換患者画像と前記健常者画像とを比較して両者の差異を表す差異指標を算出し、
    前記差異指標が所定の判定基準外となる基準外領域を求め、前記基準外領域が視認できる表示を前記患者画像に重畳して表示用画像を生成し、
    前記表示用画像を表示部に表示する、
    ことを特徴とする画像診断支援方法。
18. 前記異常部位の領域が識別できる表示を前記表示用画像に対してさらに付加する、
    ことを特徴とする請求項１７に記載の画像診断支援方法。
19. 前記差異指標の大きさに応じて前記基準外領域を色付けする、
    ことを特徴とする請求項１７に記載の画像診断支援方法。