JP2015190763A - コンピュータプログラム、画像処理装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】オペレータによらずに、脳の断層画像における正常脳エリアを定める。【解決手段】ＦＤＧ−ＰＥＴ画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素からなるエリアを第１エリアとして特定する第１エリア抽出部１３と、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像における１エリアの画素値に基づいて、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像の代表値を特定するＭＥＴ代表値特定部１５と、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像において画素値が代表値であるエリアを第２エリアとして特定する第２エリア抽出部１７と、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像における第２エリアに属する画素の画素値に基づいて、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の代表値を特定するＦＤＧ代表値特定部１９とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理技術に関する。

従来の脳腫瘍検査では、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）画像などの脳の断層画像において、それらの画像を観察し形態の変化に着目して、読影者の経験に基づいて腫瘍の部位を特定することが行われている。しかし、それらは形態変化をみることしかできず、腫瘍の悪性度を評価することができない。また、ＣＴ検査及びＭＲＩ検査では、血管造影剤を使った検査が行われることもあるが、検査では腫瘍による影響で血液脳関門の組織障害が生じるため、悪性度とは関係なく薬剤が分布することがあった。

一方近年では、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査において、腫瘍細胞で糖代謝やアミノ酸代謝が亢進する性質を利用し、放射性同位体で標識した糖類似体やアミノ酸を有効成分とする薬剤を用いることで、腫瘍組織の代謝を評価することができる。その結果、腫瘍悪性度を直接的に評価することができる。またＰＥＴ検査は、癌治療薬の効果判定にも有用である。癌細胞は死滅するよりも先に、代謝が低下するという特徴があるため、ＰＥＴ検査で代謝変化をみることで、早い段階で薬効の評価ができる。

ＰＥＴ検査では、１８Ｆ−ＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）を投与して行う検査、及び１１Ｃ−メチオニンを投与して行う検査などがある。腫瘍細胞では糖代謝が亢進するため、１８Ｆ−ＦＤＧは腫瘍組織に取り込まれる特徴がある。しかし同様に、正常脳組織への集積が高いため、腫瘍部位であっても集積が相対的に低く見える場合がある。この欠点を補うのがメチオニン−ＰＥＴであり、メチオニンはアミノ酸代謝が活発な腫瘍組織に集積し、正常脳組織にはほとんど取り込まれない特徴がある。ただし、メチオニン−ＰＥＴ検査画像では正常灰白質領域の輪郭が不明確であることから、ＦＤＧ−ＰＥＴ検査と組み合わせて行うことが望ましい。

１８Ｆ−ＦＤＧと１１Ｃ−メチオニンＰＥＴ検査画像は共に、薬剤の集積が腫瘍悪性度を反映していることから、特に脳腫瘍において、治療効果の判定、予後予測のためのバイオマーカーとして期待される。

腫瘍の悪性度評価の指標として、病変部位の画素値と正常灰白質領域の画素値とを対比した病変／正常脳比（Ｌ／Ｎ比）を用いて行うことが知られている。

ここで、Ｌ／Ｎ比を算出するためには、医師等のオペレータが画像を見ながら腫瘍部位及び正常部位をＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）で囲む。そして、このＲＯＩ内の画素値の平均値等に基づいてＬ／Ｎ比の算出を行うことが一般的である。この場合、ＲＯＩの設定が適切であるか否かによって、Ｌ／Ｎ比が正しく求まるか否かが決まる。つまり、従来の手法では、Ｌ／Ｎ比を求めたとしてもオペレータによる個人差を生じやすい。特に、正常脳の領域を正しく選択する際にオペレータの個人差が出やすい。

そこで、本発明の目的は、オペレータによらずに、臓器の断層画像における正常エリアを定めることである。

また、本発明のさらに別の目的は、異なる特性を有する複数種類の画像を使って、特定の性質のエリアを抽出することである。

本発明の一つの実施態様に従うコンピュータプログラムは、同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、前記第１画像において正常組織の候補となるエリアを第１エリアとして特定するステップと、前記第２画像における前記第１エリアに属する画素の画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定するステップと、前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定するステップと、を前記画像処理装置に実行させる。

好適な実施態様では、前記第１画像における前記第２エリアに属する画素の画素値に基づいて、前記第１画像の代表値を特定するステップを、前記画像処理装置にさらに実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像の複数の画素について、それぞれの画素値と前記第１画像の代表値との画素比を算出するステップと、前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像上の複数の画素を含む領域の指定を受け付けるステップと、前記指定された領域に含まれる複数の画素の画素値の統計値を算出するステップと、前記算出された統計値と前記第１画像の代表値との画素比を算出するステップと、前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記第２画像の複数の画素について、それぞれの画素値と前記第２画像の代表値との画素比を算出するステップと、前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記第２画像上の複数の画素を含む領域の指定を受け付けるステップと、前記指定された領域に含まれる複数の画素の画素値の統計値を算出するステップと、前記算出された統計値と前記第２画像の代表値との画素比を算出するステップと、前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像は、前記被験者に対して正常組織に生理的集積のある薬剤を投与して撮像した画像であり、前記第２画像は、前記被験者に対して正常組織に生理的集積のない薬剤を投与して撮像した画像であってもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像は、前記被験者に１８Ｆ−ＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）を投与して撮像したＰＥＴ画像であり、前記第２画像は、前記被験者に１１Ｃ−メチオニンを投与して撮像されたＰＥＴ画像であってもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像の代表値は、前記第２エリアに属する画素の画素値に統計的アルゴリズムを適用して得られた値であり、前記第２画像の代表値は、前記第１エリアに属する画素の画素値に統計的アルゴリズムを適用して得られた値であってもよい。

好適な実施態様では、前記第１画像の代表値は、前記第２エリアに属する画素の画素値の最頻値、平均値または中央値であり、前記第２画像の代表値は、前記第１エリアに属する画素の画素値の最頻値、平均値または中央値であってもよい。

本発明の別の実施態様に従うコンピュータプログラムは、同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、前記第１画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素からなるエリアを第１エリアとして特定するステップと、前記第２画像における前記１エリアの画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定するステップと、前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定するステップと、を前記画像処理装置に実行させる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。 画素の画素値のヒストグラムの一例である。

以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。

画像処理装置１には、入力装置３及び表示装置５が接続されている。

画像処理装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。そのコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存可能である。

画像処理装置１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１と、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３と、位置合わせ処理部１１と、第１エリア抽出部１３と、ＭＥＴ代表値特定部１５と、第２エリア抽出部１７と、ＦＤＧ代表値特定部１９と、画素比算出部２１と、表示処理部２３とを備える。

画像処理装置１は、共通の被験者の同じ部位（臓器）を撮像した２種類の画像を用いて、それぞれの画像の代表値を算出する処理を行う。本実施形態では、同じ被験者について１８Ｆ−ＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）を投与して撮像されたＰＥＴ画像（以下、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像という）と、１１Ｃ−メチオニンを投与して撮像されたＰＥＴ画像（以下、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像という）を用いて行う。

ＦＤＧ−ＰＥＴ画像及びＭＥＴ−ＰＥＴ画像の画像データは何れも３次元のボクセルデータであり、本実施形態では同じ被験者の脳（頭部）を撮像した３次元画像である。ＦＤＧ−ＰＥＴ画像及びＭＥＴ−ＰＥＴ画像は、それぞれ、複数のスライス画像から構成されていてもよい。ＦＤＧ−ＰＥＴ画像及びＭＥＴ−ＰＥＴ画像の画素値（ボクセル値）は、何れもＳＵＶ（Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ Ｕｐｔａｋｅ Ｖａｌｕｅ）に正規化されていてもよい。

ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の画像データを記憶する。所定の撮像装置で生成されたＦＤＧ−ＰＥＴ画像の画像データは、図示しないインタフェース手段により、画像処理装置１に取り込まれて、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１に保存される。

ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像の画像データを記憶する。所定の撮像装置で生成されたＭＥＴ−ＰＥＴ画像の画像データは、図示しないインタフェース手段により、画像処理装置１に取り込まれて、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３に保存される。

位置合わせ処理部１１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１に保存されているＦＤＧ−ＰＥＴ画像と、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３に保存されているＭＥＴ−ＰＥＴ画像の位置合わせを行う。位置合わせでは、例えば周知のアルゴリズムによって、２枚の画像にそれぞれ写っている像の位置が合う（同一箇所が同じ座標になる）ように行われる。この位置合わせは、それぞれ対応するスライス画像毎に行ってもよい。位置合わせ後の画像は、それぞれＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１及びＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３に保存される。以下の処理は、互いに位置合わせが行われているＦＤＧ−ＰＥＴ画像とＭＥＴ−ＰＥＴ画像を用いて行う。

第１エリア抽出部１３は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像から所定の特徴を有するエリアを第１エリアとして抽出する。例えば、第１エリア抽出部１３は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像（第１画像）において所定の閾値以上の画素値を有する画素からなるエリアを第１エリアとして抽出する。第１エリア抽出部１３は、抽出された第１エリアに含まれる画素の座標を特定する。

この閾値は、例えば、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像中の脳領域の全画素（全脳）の画素値を平均した値の１．０倍、１．５倍、２．０倍、３．０倍などした値でよい。脳領域は、例えば、バックグラウンドを含むＦＤＧ−ＰＥＴ画像の全画素の画素値を平均した値の１／８以上の値を有するエリアとしてもよい。この閾値はスライス画像毎に設定してもよいし、全スライス画像（全脳）に対して一つの閾値を設定してもよい。

第１エリアは、特定のスライス画像を対象として設定してもよいし、全スライス画像（全脳）を対象として設定してもよい。

正常組織に生理的集積のある薬剤であるＦＤＧ−ＰＥＴ画像の性質より、この第１エリアには正常な灰白質領域及びＦＤＧが一定以上集積する腫瘍の領域が含まれていると考えられる。すなわち、第１エリア抽出部１３は正常な灰白質領域（正常組織）の候補となる領域である第１のエリアを抽出する。ここで正常組織に生理的集積のあるとは、診断の対象としている器官のうちで正常組織に生理的集積があることを意味する。

ＭＥＴ代表値特定部１５は、第１エリア抽出部１３の処理結果に基づいて、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像の代表値を特定する。例えば、ＭＥＴ代表値特定部１５は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像（第２画像）における第１エリアに属する画素の画素値に基づいて、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像の代表値（以下、ＭＥＴ代表値）５１を特定する。

ＭＥＴ代表値特定部１５は、例えば、第１エリア抽出部１３から第１エリアに含まれる画素の座標を取得し、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像におけるそれらの座標の画素値から、ＭＥＴ代表値５１を特定する。ＭＥＴ代表値５１は、例えば、対象となる画素の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）でよい。

例えば、ＭＥＴ代表値特定部１５は、第１エリアに含まれる画素の画素値のヒストグラムを作成する。図２は、ヒストグラムの一例を示す図である。第１エリアに含まれる正常な灰白質領域の画素値は、ほぼ正規分布に従うと考えられ、一つのピークＰ１が形成される。正常組織に生理的集積のない薬剤であるＭＥＴ−ＰＥＴ画像の性質より、第１エリアに腫瘍領域が含まれている場合には、正常領域よりも高い画素値の領域に、ピークＰ１よりも小さなピークＰ２が形成される。このとき、最頻値はピークＰ１の値Ｖ１となる。平均値は、最頻値Ｖ１よりもやや大きな値Ｖ２となる。ここで正常組織に生理的集積のないとは、診断の対象としている器官のうちで正常組織に生理的集積がないか又はあっても疾患領域の特定に影響しない程度の集積しかないことを意味する。

ここで特定されたＭＥＴ代表値５１は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像において正常な灰白質領域を代表する値と考えられる。

第２エリア抽出部１７は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像（第２画像）において画素値がＭＥＴ代表値５１である画素を含むエリアを第２エリアとして抽出する。このとき、第２エリア抽出部１７は、ＭＥＴ代表値５１を有する画素のみを第２エリアとしてもよいし、ＭＥＴ代表値５１を含む一定の値の幅を定めて、これらの値の幅に入る画素値を有する画素を第２エリアとしてもよい。第２エリア抽出部１７は、抽出された第２エリアに含まれる画素の座標を特定する。

この第２エリアには、正常な灰白質領域のみが含まれると考えられる。

第１エリア及び／または第２エリアは、脳の左半球または右半球にのみ設定してもよい。例えば、医師等のオペレータが左右のいずれかの半球を指定した場合、第１エリア抽出部１３は、指定された半球のみを対象として第１エリアを設定してもよい。同様に、オペレータが左右のいずれかの半球を指定した場合、第２エリア抽出部１７は、指定された半球のみを対象として第２エリアを設定してもよい。これにより、第１エリア及び／または第２エリアを腫瘍のある半球とは反対の半球に設定することが可能となる。

ＦＤＧ代表値特定部１９は、第２エリア抽出部１７の処理結果に基づいて、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の代表値を特定する。例えば、ＦＤＧ代表値特定部１９は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像（第１画像）における第２エリアに属する画素の画素値に基づいて、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の代表値（以下、ＦＤＧ代表値という）５３を特定する。

ＦＤＧ代表値特定部１９は、例えば、第２エリア抽出部１７から第２エリアに含まれる画素の座標を取得し、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像におけるそれらの座標の画素値から、ＦＤＧ代表値５３を特定する。ＦＤＧ代表値５３は、例えば、対象となる画素の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）でよい。ＦＤＧ代表値５３の具体的な特定の仕方は、ＭＥＴ代表値特定部１５がＭＥＴ代表値５１を特定するために行う処理と同じでもよい。

ここで特定されたＦＤＧ代表値５３は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像において正常な灰白質領域を代表する値と考えられる。

上述のように、本実施形態では、ある画像の特定の性質を有するエリアの代表値を特定するために、その画像とは別の種類の画像でそのエリアを定めている。特に、本実施形態では、同一モダリティの２種類の画像を用いている。

画素比算出部２１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像またはＭＥＴ−ＰＥＴ画像の複数の画素について、それぞれの画素値とそれぞれの画像の代表値５１、５３との比を算出する。

例えば、画素比算出部２１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１を参照して、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の画像データを取得する。そして、画素比算出部２１は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像の任意の画素について、それぞれの画素値とＦＤＧ代表値５３との画素比を算出する。画素比算出部２１は、すべての画素を対象として画素比を算出してもよいし、脳領域を対象として画素比を算出してもよいし、あるいはオペレータが指定した領域の画素を対象としてもよい。オペレータが複数の画素からなる任意の領域を指定するときは、この領域内の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）を算出し、この値とＦＤＧ代表値５３との画素比を算出してもよい。

画素比算出部２１は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像についてもＦＤＧ−ＰＥＴ画像と同様に、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像の複数の画素について、ＭＥＴ代表値５１との画素比を算出する。すなわち、画素比算出部２１は、すべての画素、脳領域の画素あるいはオペレータが指定した領域の画素を対象として画素毎にＭＥＴ代表値５１との画素比を算出してもよいし、あるいはオペレータが複数の画素からなる任意の領域を指定するときは、この領域内の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）を算出し、この値とＭＥＴ代表値５１との画素比を算出してもよい。

ここで、代表値５１，５３は、それぞれの画像において正常灰白質領域を代表する値だと考えられる。従って、腫瘍部について代表値５１，５３を分母として算出された比は、腫瘍活動性指標であるＬ／Ｎ比に相当する。

表示処理部２３は、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部３１のＦＤＧ−ＰＥＴ画像のデータに基づいてＦＤＧ−ＰＥＴ画像を表示装置５に表示させる。同様に、表示処理部２３は、ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部３３のＭＥＴ−ＰＥＴ画像のデータに基づいてＭＥＴ−ＰＥＴ画像を表示装置５に表示させる。

また、表示処理部２３は、表示装置５に画素比算出部２１により算出された比に応じた出力を行う。例えば、表示処理部２３は、表示装置５にＦＤＧ−ＰＥＴ画像を表示するときに、各画素をそれぞれの画素比に応じた表示態様で表示してもよいし、オペレータが複数の画素からなる任意の領域を指定するときは、この領域内の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）を用いて算出した画素比に応じた表示形態で表示してもよい。同様に、表示処理部２３は、表示装置５にＭＥＴ−ＰＥＴ画像を表示するときに、各画素をそれぞれの画素比に応じた表示態様で表示してもよいし、オペレータが複数の画素からなる任意の領域を指定するときは、この領域内の画素値の最頻値、平均値あるいは中央値等の統計的アルゴリズムを適用して得られた値（統計値）を用いて算出した画素比に応じた表示形態で表示してもよい。

あるいは、表示処理部２３は、算出した画素比を数値で表示装置５に表示させてもよい。

本実施形態によれば、オペレータによらずに、脳の断層画像における正常脳エリアの画素値を定めることができる。特に本実施形態では、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像とＭＥＴ−ＰＥＴ画像の正常灰白質領域の代表値を、客観的かつ再現性ある方法で特定することができる。

その結果、Ｌ／Ｎ比を、客観的かつ再現性のある方法で算出でき、同じ撮像条件で撮影された画像である限り、オペレータによらずに、同じ基準で比較することが可能となる。

さらに、本実施形態によれば、異なる特性を有する複数種類の画像を使って、特定の性質のエリアを抽出することができる。特に本実施形態では、同一モダリティの互いに異なる特性を有する２種類の画像を使って、一方の画像の特性を利用して正常灰白質領域の候補エリアを抽出し、他方の画像の特性を使って、正常灰白質領域を抽出することができる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

上述した実施形態では、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像を使って第１エリアを特定しているが、本発明は必ずしもこれに限定されない。例えば、第１エリア抽出部１３は、同一被験者のＣＴ画像またはＭＲＩ画像を解析して、ＣＴ画像またはＭＲＩ画像における正常灰白質領域を含む第１エリアを抽出するようにしてもよい。

また、上述の実施形態とは異なる特性を有する画像を用いることもできる。例えば、１８Ｆ−ＦＤＧの代わりに、他の正常組織に生理的集積のある薬剤(例えば９９ｍＴｃ−ＥＣＤ)を用いたＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像でも良いし、１１Ｃ−メチオニンの代わりに、他の正常組織に生理的集積のない薬剤 (例えば２０１ＴｌＣｌ、１８Ｆ標識のフルオロチミジン、または１８Ｆ標識のフルオロドーパ）を用いたＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像でもよい。

１ 画像処理装置
３ 入力装置
５ 表示装置
１１ 位置合わせ処理部
１３ 第１エリア抽出部
１５ ＭＥＴ代表値特定部
１７ 第２エリア抽出部
１９ ＦＤＧ代表値特定部
２１ 画素比算出部
２３ 表示処理部
３１ ＦＤＧ−ＰＥＴ画像データ記憶部
３３ ＭＥＴ−ＰＥＴ画像データ記憶部

Claims (13)

1. 同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
   前記第１画像において正常組織の候補となるエリアを第１エリアとして特定するステップと、
   前記第２画像における前記第１エリアに属する画素の画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定するステップと、
   前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定するステップと、を前記画像処理装置に実行させるコンピュータプログラム。
2. 前記第１画像における前記第２エリアに属する画素の画素値に基づいて、前記第１画像の代表値を特定するステップを、前記画像処理装置にさらに実行させる請求項１記載のコンピュータプログラム。
3. 前記第１画像の複数の画素について、それぞれの画素値と前記第１画像の代表値との画素比を算出するステップと、
   前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる、請求項２記載のコンピュータプログラム。
4. 前記第１画像上の複数の画素を含む領域の指定を受け付けるステップと、
   前記指定された領域に含まれる複数の画素の画素値の統計値を算出するステップと、
   前記算出された統計値と前記第１画像の代表値との画素比を算出するステップと、
   前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる、請求項２記載のコンピュータプログラム。
5. 前記第２画像の複数の画素について、それぞれの画素値と前記第２画像の代表値との画素比を算出するステップと、
   前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる、請求項２記載のコンピュータプログラム。
6. 前記第２画像上の複数の画素を含む領域の指定を受け付けるステップと、
   前記指定された領域に含まれる複数の画素の画素値の統計値を算出するステップと、
   前記算出された統計値と前記第２画像の代表値との画素比を算出するステップと、
   前記算出された画素比に応じた出力を行うステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる、請求項２記載のコンピュータプログラム。
7. 前記第１画像は、前記被験者に対して正常組織に生理的集積のある薬剤を投与して撮像した画像であり、
   前記第２画像は、前記被験者に対して正常組織に生理的集積のない薬剤を投与して撮像した画像である、請求項１~６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
8. 前記第１画像は、前記被験者に１８Ｆ−ＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）を投与して撮像したＰＥＴ画像であり、
   前記第２画像は、前記被験者に１１Ｃ−メチオニンを投与して撮像されたＰＥＴ画像である、請求項１〜７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
9. 前記第２画像の代表値は、前記第１エリアに属する画素の画素値に統計的アルゴリズムを適用して得られた値である、請求項１〜８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
10. 前記第２画像の代表値は、前記第１エリアに属する画素の画素値の最頻値、平均値または中央値である、請求項１〜８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
11. 同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
    前記第１画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素からなるエリアを第１エリアとして特定するステップと、
    前記第２画像における前記１エリアの画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定するステップと、
    前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定するステップと、を前記画像処理装置に実行させるコンピュータプログラム。
12. 同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段と、
    前記第１画像において正常組織の候補となるエリアを第１エリアとして特定する第１エリア特定手段と、
    前記第２画像における前記１エリアの画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定する手段と、
    前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定する第２エリア特定手段と、を備える画像処理装置。
13. 同一被験者の同一部位を撮像した第１画像及び第２画像の画像データを記憶する記憶手段と、
    前記第１画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素からなるエリアを第１エリアとして特定する第１エリア特定手段と、
    前記第２画像における前記１エリアの画素値に基づいて、前記第２画像の代表値を特定する手段と、
    前記第２画像において画素値が前記第２画像の代表値である画素を含むエリアを第２エリアとして特定する第２エリア特定手段と、を備える画像処理装置。
    

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