JP2015500082A - 磁気共鳴分光イメージングでの関心体積の位置決め法 - Google Patents

Abstract

ＭＲＳＩシステム（１００）は、区分化ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別する関心構造識別部（２０６）と、区分化ＭＲＩ画像データの識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めする規則を格納する位置決め規則バンク（２１０）と、関心体積を識別された所定の区分化構造に対して位置決めする規則のうちの１つまたは複数に基づいて、関心体積を識別された所定の区分化構造に対して位置決めし、それを示す信号を生成する関心体積生成部（２０８）とを含み、この信号は分析され、関心構造の所定の領域の生化学的組成を決定する。

Description

以下は、一般に磁気共鳴分光イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）（ＭＲＳＩ）に関し、より詳細には、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）の画像データにおける区分化構造内のボクセルなどの関心体積を位置決めすることに関し、この位置決めは、磁気共鳴分光法（ＭＲＳ）による生化学的組成分析のために関心体積の位置を特定するものである。

ＭＲＳは、たとえば、脳腫瘍、脳卒中、てんかん障害、およびアルツハイマー病などの神経変性障害に関連した生体内の生化学的組成を決定するために使用できる非侵襲的な分析技術である。ＭＲＳでは、ＭＲ信号が、「励起された」同位体の異なる分子配列に対応する共鳴のスペクトルを生み出す。この特徴（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）は、脳に影響を及ぼす代謝障害に関する情報を決定し、腫瘍の代謝に関する情報をもたらすために使用されてきた。

ＭＲＳＩはＭＲＩとＭＲＳを組み合わせている。この組み合わせでは、スペクトルの位置を空間的に特定するために関心体積（ＶＯＩ）が使用され、ＭＲＳはＶＯＩの生化学的組成をこのスペクトルから決定する。一般に、ＶＯＩを画定するために単一のボクセルが使用され、ボクセルの位置の正確さは生化学的組成の判定結果に影響する。すなわち、ある構造の内側にボクセルを配置しようとする場合、その構造の外側にボクセルの一部が存在するようにボクセルを位置決めすると、その構造以外の生化学的組成も取り込まれるので、あまり正確でない読み取り値が得られることになる。

現在最新式のＭＲＳＩでは、使用者はある場合において構造内のボクセルを手作業で位置決めする。しかし残念なことに、特に小さな構造の場合、構造内のボクセルを手作業で正確に位置決めするのが困難な場合がある。厄介なことに、ボクセルは通常、実用上の理由で矩形という制約があるが、構造は形状が不規則になっている傾向がある。また、不正確な位置決めによって、正確さが落ちるか、さらに不正確な結果を招くことになり得る。場合によっては、位置決めを容易にするために、（たとえば、異なるコントラスト画像に対応する）複数の手順を実施するが、これによって処理が冗長かつ時間のかかるものになる。

さらに、構造内のボクセルの位置決めがより簡単なもっと大きな構造であっても、または関心体積が完全には構造内にない場合、異なる調査（たとえば、初回調査と追跡調査）で得られた画像データにおける同じ位置のボクセルを位置決めするのは、手作業では困難なことがある。この場合、２つのボクセルが関心構造の同じ部分を表していないことがあるので、異なる２つの時点で実施された２つの調査の結果は、疾患が後退したか、進行したか、同じ状態のままかを判定するために使用できないことがある。

本明細書に記載の態様は、上記およびその他の問題に対処する。

ある態様では、ＭＲＳＩシステムが、区分化ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別する構造識別部と、区分化ＭＲＩ画像データの識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めするための規則を格納する位置決め規則バンクと、識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めするための規則のうちの１つまたは複数に基づいて、関心体積を識別された所定の区分化構造に対して位置決めし、それを示す信号を生成する関心体積生成部とを含み、その信号は、関心構造の所定の領域の生化学的組成を決定するために分析される。

別の態様では、方法が、区分化ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別するステップと、識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めするための規則のうちの１つまたは複数に基づいて、関心体積を識別された所定の区分化構造に対して位置決めするステップおよびそれを示す信号を生成するステップとを含み、その信号は、区分化構造の所定の領域の生化学的組成を決定するために分析される。

別の態様では、ＭＲＳＩシステムが、被検者をスキャンし、それを示すＭＲＩ画像データを生成するように構成されたＭＲＩスキャナと、ＭＲＩ画像データの分析するための部分を決定する関心体積位置決め部と、その部分を分析し、関心構造に対して位置決めされる所定の領域の生化学的組成を決定するように構成されたＭＲＳ分析部とを含み、生化学的組成は神経変性障害に対応する。関心体積位置決め部は、ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別する構造識別部と、ＭＲＩ画像データの識別された所定の区分化構造に対して、関心体積を位置決めするための規則を格納する位置決め規則バンクと、関心体積を識別された所定の区分化構造に対して位置決めするための規則のうちの１つまたは複数に基づいて、識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めし、それを示す信号を生成する関心体積生成部とを備える。

本発明は、さまざまな構成要素および構成要素の配置、ならびにさまざまなステップおよびステップの並びで具現化されてもよい。図面は、好ましい実施形態を例示するためのものでしかなく、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。

関心体積位置決め部を含む例示的なＭＲＳＩシステムを概略的に示す図である。 関心体積位置決め部の一例を概略的に示す図である。 例示的な解剖学的モデルを示す図である。 ＭＲＩ画像データにおける区分化構造の内側に位置決めされる矩形の関心体積の一例を示す図である。 ＭＲＩ画像データにおける区分化構造の内側に位置決めされる不規則な形の関心体積の一例を示す図である。 区分化構造を示す指示（ｉｎｄｉｃｉａ）も出力される図２の変形形態を概略的に示す図である。 画像を区分する前に区分化構造が特定される図２の変形形態を概略的に示す図である。 画像区分部および解剖学的モデル・バンクが関心体積位置決め部の一部ではない、図２の変形形態を概略的に示す図である。 ＭＲＩ画像データにおける区分化構造に対して関心体積を位置決めする方法を示す図である。

最初に図１を参照すると、ＭＲＳＩシステム１００が概略的に示してある。システム１００は、ＭＲＩスキャナ１０２、関心体積位置決め部１０４およびＭＲＳ分析部１２８を含み、このＭＲＳ分析部１２８は、参照データ・メモリ１０８および１つまたは複数の出力装置（出力装置（複数可））１１０と通信している状態で示してある。

ＭＲＩスキャナ１０２は、主磁石１１２、勾配（ｘ、ｙおよび／またはｚ）磁場コイル１１４、ならびにＲＦコイル１１６を含む。主磁石１１２（超伝導型、抵抗型、永久型、または他のタイプの磁石であり得る）は、実質的に均一な、時間的に一定の主磁場Ｂ_０を検査領域１１８に生じさせる。勾配磁場コイル１１４は、検査領域１１８のｘ、ｙおよび／またはｚ軸に沿って、経時変化する勾配磁場を発生させる。

図示したＲＦコイル１１６は、検査領域１１８において関心核を励起する（たとえば、水素、ヘリウムなどの関心核のラーモア振動数の）無線周波数信号を送信する送信部、および励起させられた核が発するＭＲ信号を受信する受信部を含む。あるいは、送信部および受信部は、別個のコイルに位置していてもよい。ＭＲ再構成部１２０はＭＲ信号を再構成し、ＭＲＩ画像データを生成する。

被検者支持台１２２は、検査領域１１６におけるヒト患者または被検動物（ａｎｉｍａｌ ｐａｔｉｅｎｔ）などの被検体を支持する。汎用コンピューティング・システムは、オペレータ・コンソール１２４として機能し、ディスプレイなどの出力装置、ならびにキーボード、マウス、および／またはそれに類するものなどの入力装置を備える。コンソール１２４に常駐するソフトウェアによって、オペレータは、たとえばイメージング・プロトコルを選択する、スキャナを開始するなど、スキャナ１０２とのやり取りができるようになる。

データ・リポジトリ１２６は、スキャナ１０２によって生成された画像データおよび／または他の画像データを格納するために使用できる。図示したデータ・リポジトリ１２６としては、画像保管通信システム（ｐｉｃｔｕｒｅ ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）（ＰＡＣＳ）、放射線情報システム（ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）（ＲＩＳ）、病院情報システム（ｈｏｓｐｉｔａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）（ＨＩＳ）、電子カルテ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｍｅｄｉｃａｌ ｒｅｃｏｒｄ）（ＥＭＲ）データベース、サーバ（ｓｅｖｅｒ）、コンピュータ、および／または他のデータ・リポジトリのうちの１つまたは複数を含むことができる。データ・リポジトリ１２６は、システム１００にとってローカルでも、システム１００にとってリモートでもよい。

関心体積位置決め部１０４は、スキャナ１０２、リポジトリ１２６および／または他のソースから得られたＭＲＩ画像データにおける区分化構造に対して、１つまたは複数のボクセルなどの関心体積を自動的に位置決めするように構成されている。図示した関心体積位置決め部１０４は入力信号を受信し、この信号は、解剖学的関心モデル、特定の区分化構造、関心位置決め規則、および／または他の情報を示す指示を含み得る。以下でより詳細に記載するように、ある実例では、関心体積位置決め部１０４は、この入力を使用して、ＭＲＳ分析のためにＭＲＩ画像データにおける区分化構造に対して正確かつ再現可能に関心体積を位置決めする。ある場合には、これによって関心体積の十分に自動的かつ正確な位置決めが可能になることがあり、それにより、手作業で位置決めする手法に対して、ＭＲＳＩの計画が簡単になり、かつ／または全体的な時間が減少することがある。関心体積位置決め部１０４の機能は、物理メモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に符号化されているか、または埋め込まれている１つまたは複数のコンピュータ可読命令を実行するプロセッサを介して実施できることを理解されたい。追加または代替として、プロセッサによって実行される１つまたは複数のコンピュータ可読命令のうちの少なくとも１つは、搬送波、信号、または過渡的な媒体などの他の非コンピュータ可読記憶媒体によって搬送される。

ＭＲＳ分析部１２８は関心体積を分析する。これは、区分化構造に対して関心体積の生化学的組成を定量化し、かつ／または定量化された値および／もしくは定量化された値の経時的な変化を所定の閾値と比較して、疾患が後退したか、それとも進行したかを判定することを含む。関心体積の正確な位置決めによって、生化学的組成の正確かつ再現可能な定量化、疾患の生化学的組成が一般に患者間で同じになることによるＭＲＩ画像データからの特定の疾患に対する生化学的バイオマーカの開発、既知の「健常」の患者および既知の「病気」の患者のＭＲＩ画像データに基づく参照データのデータベースの開発、ならびに／または規準データセットを使用した区分からの情報の抽出／照会も可能になる。ＭＲＳ分析部１２８の機能は、物理メモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に符号化されているか、または埋め込まれている１つまたは複数のコンピュータ可読命令を実行するプロセッサを介して実施できることを理解されたい。追加または代替として、プロセッサによって実行される１つまたは複数のコンピュータ可読命令のうちの少なくとも１つは、搬送波、信号、または過渡的な媒体などの他の非コンピュータ可読記憶媒体によって搬送される。

参照データ・メモリ１０８は、ＭＲＳ分析の結果を格納するために使用することができ、ＭＲＳ分析の結果には、定量化された生化学的組成情報、定量化された生化学的組成情報の変化、定量化された生化学的組成情報の比較結果、定量化された生化学的組成情報の変化の比較結果、生化学的バイオマーカ、規準および異常の参照データのデータベース、ならびに／または他の情報が含まれる。出力装置１１０は、情報を視覚的に表示し、転送し、かつ／または広めるために使用できる。出力装置１１０には、表示モニタ、ポータブル・メモリ、プリンタ、および／または他の出力装置が含まれ得る。

図２は、関心体積位置決め部１０４の一例を概略的に示す。

画像区分部２０２は、ＭＲＩ画像データを受信し、解剖学的モデル・バンク２０４から解剖学的関心モデルを取得する。例示的な解剖学的関心モデル３００が図３に示してある。図示した関心モデル３００はヒトの脳を表す。ただし、関心モデル３００は他の組織構造を表すこともできることを理解されたい。また、２つ以上の脳モデル、たとえば、乳児用に１つ、小児用に１つおよび成人用に１つが存在してもよい。図示した関心モデル３００は、形状に制約がある変形可能な脳モデルの表面を表したものである。

適切な脳モデルの例が、Ｌ．Ｚａｇｏｒｃｈｅｖ、Ａ． Ｇｏｓｈｔａｓｂｙ、Ｋ． Ｐａｕｌｓｅｎ、Ｔ． ＭｃＡｌｌｉｓｔｅｒ、Ｓ． Ｙｏｕｎｇ、およびＪ． Ｗｅｅｓｅ、Ｍａｎｕａｌ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ， ３−Ｄ ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ， ａｎｄ ｔｒａｕｍａｔｉｃ ｂｒａｉｎ ｉｎｊｕｒｙ ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｉｎｔ’ｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ Ｂｒａｉｎ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ （ＭＢＩＡ）、Ｔｏｒｏｎｔｏ，ＣＡ、Ｓｅｐｔ．２０１１、ならびにＬ．Ｚａｇｏｒｃｈｅｖ、Ｃ．Ｍｅｙｅｒ、Ｔ．Ｓｔｅｈｌｅ、Ｒ．Ｋｎｅｓｅｒ、Ｓ．Ｙｏｕｎｇ、およびＪ． Ｗｅｅｓｅ、Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｒａｕｍａｔｉｃ Ｂｒａｉｎ Ｉｎｊｕｒｙ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｈａｐｅ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ ｍｏｄｅｌ、Ｉｎｔ’ｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ Ｂｒａｉｎ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ （ＭＢＩＡ）、Ｔｏｒｏｎｔｏ，ＣＡ、Ｓｅｐｔ．２０１１に記載されている。他のモデルも本明細書において企図される。

画像区分部２０２は、関心モデル３００に表される組織構造に基づいて、ＭＲＩ画像データに表される組織構造を区分するように構成されている。ある非限定的な実例では、これは、関心モデル３００とＭＲＩ画像データの間で初期登録を実施し、変換（たとえば、ハフ変換）に基づいて関心モデル３００をＭＲＩ画像データ内の組織構造に変換し、関心モデル３００の（たとえば、位置および／または部分ごとの）パラメトリック適応を実施し、モデル３００の変形可能な適応を実施することを含む。あるいは、他の既知の技術を使用することもできる。

構造識別部２０６は、区分化ＭＲＩ画像データの１つまたは複数の区分化構造を識別する。たとえば、入力信号が海馬を識別する情報を含む場合、構造識別部２０６は区分化ＭＲＩ画像データにおける区分された海馬を識別する。

関心体積生成部２０８は、識別された区分化構造に対して位置決めされることになる関心体積を生成する。図示した例では、関心体積生成部２０８は、位置決め規則バンク２１０の１つまたは複数の位置決め規則に基づいて関心体積を生成し、位置決めする。特定の位置決め規則は、入力信号および／またはその他に含まれる情報に基づいて決定され得る。

ある規則は、矩形のボクセルの関心体積が、識別された区分化構造の外表面境界の完全に内側に配置されるように指示してもよい。図４は、矩形のボクセル４０２が、不規則な形の区分化構造４０４の完全に内側に配置された様子を示す。この例では、区分化構造４０４はメッシュによって表現されており、ボクセル４０２は、メッシュの頂点をアンカとして使用してメッシュ内に位置している。矩形のボクセルでは、頂点は８つの（八）角を有し、関心体積は、たとえば、ボクセルが関心構造の境界の内側に十分に含まれるといった、使用者が所望する特定の基準に応じて、メッシュの頂点の位置によって課される制約条件を満たすように配置される。

図３に戻ると、別の規則は、正方形のボクセルの関心体積が、識別された区分化構造の外表面境界のＸ％内側かつ（１−Ｘ）％外側に配置されるように指示してもよい。他の規則は、球状の関心体積が、識別された区分化構造の表面境界の完全に外側であるが、そこから所定のｘ、ｙ、ｚ座標以内に配置されるように指示してもよい。

別の規則は、不規則形状の関心体積が、識別された区分化構造の形状全体またはそのサブ部分に一致するように、表面境界の内側に配置されるように指示してもよい。関心構造内の体積をマスキングすることによって、不規則な形のボクセルを画定することもできる。図５は、不規則な形のボクセル５０２が、不規則な形の区分化構造５０４の内側に配置された様子を示す。

図３に戻ると、別の規則は、識別された区分化構造内の関心体積を配置する位置を指示してもよい。たとえば、規則は、関心体積が区分化構造（たとえば、海馬）の上部に配置されるか、中部に配置されるか、かつ／または下部に配置されるかを指示してもよい。別の規則は、複数の関心体積の位置決めを指示してもよい。その他の規則も本明細書において企図される。

ある実例において、関心体積生成部２０８を、関心体積の位置決めのためにトレーニングすることができる。この場合、使用者はまず、関心体積を手作業で位置決めする。次いで関心体積生成部２０８は、手作業での配置に基づいて、続く同じ関心体積を自動的に位置決めすることができる。次いで関心体積生成部２０８は、手作業での配置および前回の自動配置のうちの１つまたは複数に基づいて、次の関心体積を自動的に位置決めすることができる。これは１回または複数回繰り返すことができる。また、使用者は関心体積の位置を修正することができる。

データ転送部２１２は入力信号に含まれる情報を転送する。たとえば、関心モデルに対応する情報は画像区分部２０２に転送され、区分化構造に対応する情報は関心構造識別部２０６に転送され、関心位置決め規則に対応する情報は関心体積生成部２０８に転送される。

関心体積位置決め部１０４は、区分化構造に位置する関心体積を示す信号を少なくとも出力する。図１に示してあるように、この信号はＭＲＳ分析部１２８に送られ、ＭＲＳ分析部１２８は、本明細書および／または他所で検討されているように関心体積を分析することができる。

変形形態が企図される。

図６は、デート（ｄａｔｅ）転送部２１２が、区分化構造を示す指示もＭＲＳ分析部１２８（図１）に転送する変形形態を示す。この指示によって、ＭＲＳ分析部１２８は、使用者とやり取りすることなく、参照データ・メモリ１３０（図１）から適切な参照データを自動的に取得することができる。そのような参照データは、たとえば、関心体積から決定される生化学的データまたはその変化と比較するための生化学的規準データを含むことができる。

図７は、関心構造が最初に特定される変形形態を示し、画像区分部２０２は、構造のサブセット、たとえば、ＭＲＩ画像データから識別された構造のみを区分する。次いで関心体積は、本明細書に述べるように区分化構造に対して配置される。

図８は、画像区分部２０２および解剖学的モデル・バンク２０４が関心体積位置決め部１０４から分離されており、その一部ではない変形形態を示す。

図９は、ＭＲＩ画像データにおける関心構造内の関心体積を位置決めする方法を示す。

本明細書に記載の方法における行為の順序は、それに限定されるものではないことを理解されたい。したがって、他の順序も本明細書において企図される。また、１つもしくは複数の行為を省略してもよく、かつ／または１つもしくは複数の追加の行為を含めてもよい。

９０２において、ＭＲＩ画像データが区分されて、ＭＲＩ画像データに表現された異なる解剖学的構造が区分された区分化ＭＲＩ画像データが生成される。本明細書において検討したように、これは、あらかじめ定義された解剖学的モデルを使用することを含んでもよい。

９０４において、区分化構造が区分化ＭＲＩ画像データにおいて識別される。識別される区分化構造は、使用者によって選択される特定の構造を示す情報を含む入力に基づいて識別される。

９０６において、関心体積が、１つまたは複数の位置決め規則に基づいて、識別された区分化ＭＲＩ画像データに対して自動的に位置決めされる。１つまたは複数の規則は、関心体積が、同じ区分化ＭＲＩ画像データおよび／または異なる区分化ＭＲＩ画像データにおける同じ区分化構造に、正確かつ再現可能に位置決めされることを可能にする命令を含む。

９０８において、関心体積が、関心体積によって表される組織の生化学的組成を決定するために分析される。

上記は、１つまたは複数のプロセッサに、種々の行為ならびに／または他の機能および／もしくは行為を実施させる、物理メモリなどのコンピュータ可読記憶媒体に符号化されているか、または埋め込まれている１つまたは複数のコンピュータ可読命令を実行する１つまたは複数のプロセッサを介して実現されてもよい。追加または代替として、１つまたは複数のプロセッサは、信号または搬送波などの過渡的な媒体によって搬送される命令を実行することができる。

好ましい実施形態を参照しながら本発明を説明してきた。人によっては、ここまでの詳細な説明を読み、理解した際に、修正および変更を想起することもある。本発明は、それらが添付の特許請求の範囲またはその均等物の範囲内にある限りは、すべてのそのような修正および変更を含むように構築されることが意図されている。

Claims (20)

1. 区分化ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別する構造識別部と、
   前記区分化ＭＲＩ画像データの前記識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めする規則を格納する位置決め規則バンクと、
   前記関心体積を前記識別された所定の区分化構造に対して位置決めする前記規則のうちの１つまたは複数に基づいて、前記関心体積を前記識別された所定の区分化構造に対して位置決めし、それを示す信号を生成する関心体積生成部と
   を含むＭＲＳＩシステムであって、
   前記信号が分析され、前記区分化構造の所定の領域の生化学的組成を決定する、ＭＲＳＩシステム。
2. 前記区分化構造がメッシュとして表現されており、前記関心体積生成部が、メッシュの頂点をアンカとして使用して前記区分化構造に対して前記関心体積を位置決めする、請求項１に記載のＭＲＳＩシステム。
3. 前記関心体積が前記区分化構造の完全に内側に位置決めされる、請求項１から２のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
4. 前記関心体積が、一部は前記区分化構造の内側に、一部は外側に位置決めされる、請求項１から２のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
5. 前記関心体積が前記区分化構造の完全に外側に位置決めされる、請求項１から２のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
6. 前記関心体積生成部が、前記関心体積を、第１の画像データにおける前記区分化構造に対して第１の位置に、かつ、第２の画像データにおける前記区分化構造に対して第２の位置に位置決めし、前記第１の位置と前記第２の位置が実質的に同じ位置である、請求項３から５のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
7. 前記関心体積生成部が、既に位置決めされた１つまたは複数の関心体積に少なくとも基づいて前記関心体積を位置決めする、請求項１から６のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
8. 前記関心体積が１つまたは複数のボクセルを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
9. 前記関心体積が不規則な形状である、請求項１から７のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
10. 前記生化学的組成が、前記ＭＲＩ画像データに対応する患者の神経変性障害を示す、請求項１から９のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
11. 区分化ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別するステップと、
    前記識別された所定の区分化構造において関心体積を位置決めする前記規則のうちの１つまたは複数に基づいて、前記関心体積を前記識別された所定の区分化構造に対して位置決めするステップおよびそれを示す信号を生成するステップと
    を含む方法であって、
    前記信号が分析され、前記区分化構造の所定の領域の生化学的組成を決定する、方法。
12. 前記区分化構造がメッシュとして表現されており、前記位置決めするステップが、メッシュの頂点をアンカとして使用して前記区分化構造に対して前記関心体積を位置決めするステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 既知の神経変性障害をもつ患者および神経変性障害をもたない患者に対応するＭＲＩ画像データを処理することによって参照データのデータベースを生成するステップと、前記生化学的組成および前記生化学的組成と前記神経変性障害の対応付けを格納するステップとをさらに含む、請求項１１から１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 既知の神経変性障害をもつ患者に対応するＭＲＩ画像データを処理することによって生化学的バイオマーカを決定するステップであって、前記生化学的組成が、前記既知の神経変性障害の特徴となる生化学的バイオマーカを提供する、決定するステップをさらに含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記規則のうちの前記１つまたは複数に基づいて、第２のＭＲＩ画像データの前記識別された所定の区分化構造に対して前記関心体積を位置決めするステップであって、前記ＭＲＩ画像データおよび前記第２のＭＲＩ画像データにおける前記関心体積が同じ位置に位置決めされる、位置決めするステップをさらに含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記ＭＲＩ画像データおよび前記第２のＭＲＩ画像データが同じ画像データである、請求項１５に記載の方法。
17. 前記ＭＲＩ画像データおよび前記第２のＭＲＩ画像データが同じ患者に対応する、請求項１５から１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記ＭＲＩ画像データおよび前記第２のＭＲＩ画像データが異なる患者に対応する、請求項１５から１６のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記関心体積が、矩形、円形、または不規則な形状のうちのいずれかである、請求項１から７のいずれか一項に記載のＭＲＳＩシステム。
20. 被検者をスキャンし、それを示すＭＲＩ画像データを生成するように構成されたＭＲＩスキャナと、
    前記ＭＲＩ画像データにおける所定の区分化構造を識別する構造識別部、
    前記ＭＲＩ画像データの前記識別された所定の区分化構造に対して関心体積を位置決めする規則を格納する位置決め規則バンク、および
    前記関心体積を前記識別された所定の区分化構造に対して位置決めする前記規則のうちの１つまたは複数に基づいて、前記識別された所定の区分化構造に対して前記関心体積を位置決めし、それを示す信号を生成する関心体積生成部
    を備えた関心体積位置決め部と、
    前記信号を分析し、前記区分化構造の所定の領域の生化学的組成を決定するように構成されたＭＲＳ分析部であって、前記生化学的組成が神経変性障害に対応する、ＭＲＳ分析部と
    を含む、ＭＲＳＩシステム。

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