JP2019045193A - Image processing method, image processing device, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理方法、画像処理装置、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and a program.
ドパミントランスポーターは、脳の線条体内に存在する黒質線条体ドパミン神経の終末部に高発現する。パーキンソン病、パーキンソン症候群やレビー小体型認知症では、この発現量が低下することが知られているため、これらの病気の診断には、[123I]ioflupane（以下、「イオフルパン」という）のようなドパミントランスポーターを画像化する放射性医薬品を用いたSPECT（単一光子放射断層撮影、Single photon emission computed tomography）検査やPET（陽電子放射断層撮影、Positron emission tomography）検査によってドパミントランスポーターの脳内分布の評価が行われる。 The dopamine transporter is highly expressed at the end of the nigrostriatal dopamine neurons present in the striatum of the brain. Since it is known that this expression level decreases in Parkinson's disease, Parkinson's syndrome and Lewy body type dementia, such as [ 123 I] ioflupane (hereinafter referred to as “iofulpan”) because it is known that this expression level decreases. Distribution of Dopamine Transporter in Brain by SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) and PET (Positron Emission Tomography) Examination Using Radiopharmaceuticals for Imaging Various Dopamine Transporters Evaluation is performed.
ドパミントランスポーター画像の定量的指標として、線条体の特異的結合による放射能と非特異的結合による放射能との比が用いられる。この手法の一つとして、例えば、Boltらによって提唱されたSBR（Specific binding ratio）が知られている（特許文献１、非特許文献１）。この手法では、線条体にVOI（関心体積、Volume of interest）を設定してVOIのカウント値を得ると共に、例えば小脳部位のように放射性医薬品の集積が疾患の影響を受けにくいバックグラウンドのカウント値との比をとって、SBRを求める。 As a quantitative index of dopamine transporter image, the ratio of radioactivity due to specific binding of striatum to radioactivity due to nonspecific binding is used. As one of these methods, for example, SBR (Specific binding ratio) proposed by Bolt et al. Is known (Patent Document 1, Non-patent Document 1). In this method, a VOI (volume of interest) is set in the striatum to obtain a VOI count value, and a background count where radiopharmaceuticals are not easily affected by the accumulation of radiopharmaceuticals, such as cerebellum, for example. The ratio to the value is taken to obtain SBR.
従来は、上記したSBRのように、所定のVOI内の信号強度に基づく数値的評価が主に行われていた。 Conventionally, numerical evaluation based on signal strength within a predetermined VOI has mainly been performed as in the above-described SBR.
本発明者らは、ドパミントランスポーターの異常部位の分布の評価を、線条体全体や一部を対象とした数値のみではなく、例えば画素ごとに客観性を保ったままよりきめ細かく行えるようになれば、評価情報を患者の診断に有効活用できると考えた。例えば、線条体だけではなく、線条体以外の部分においても、ドパミントランスポーターの分布に異常がないかを把握することは、患者の状態を正確に把握する上で有用な情報になり得る。 The present inventors have been able to evaluate the distribution of the abnormal site of the dopamine transporter not only in numerical values for the whole striatum or for a part of the striatal, but more finely, for example, while maintaining objectivity for each pixel. For example, we thought that evaluation information could be used effectively for patient diagnosis. For example, not only in the striatum but also in parts other than the striatum, grasping whether there is an abnormality in the distribution of dopamine transporters can be useful information for accurately grasping the patient's condition. .
そこで、本発明は、ドパミントランスポーター画像の新規な画像処理方法を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a novel image processing method for dopamine transporter images.
本発明の画像処理方法は、一の実施形態として被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、求めたＺスコアを出力する出力ステップとを備える。 The image processing method according to the present invention includes, as one embodiment, an input step of inputting a dopamine transporter image and a whole brain image of a subject, and performing anatomical standardization of the whole brain image to obtain a conversion coefficient of standardization, A normalization step of anatomical standardizing the dopamine transporter image using the conversion factor, a normalization step of normalizing a radioactive accumulation amount to a standardized image of a subject's dopamine transporter, and the normalization step A Z score calculation step of calculating a Z score for each pixel based on the dopamine transporter image and a normal database generated from the dopamine transporter image of a healthy subject, and an output step of outputting the obtained Z score.
この構成により、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータベースとの比較に基づいて表示することができるので、どの部分が異常値を示しているかを詳細に分析することができる。 According to this configuration, since the distribution of the dopamine transporter of the subject can be displayed based on comparison with the normal database for each pixel, it is possible to analyze in detail which part shows an abnormal value.
本発明の画像処理装置は、他の実施形態として、健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースと、被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力部と、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得すると共に、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化部と、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し放射能集積量の正規化を行う正規化部と、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と前記ノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算部と、前記Ｚスコア計算部にて求めたＺスコアを出力する出力部とを備える。 As another embodiment of the image processing apparatus of the present invention, a normal database generated from a dopamine transporter image of a healthy subject, an input unit for inputting a dopamine transporter image and a whole brain image of a subject, and the whole brain image Anatomical standardization is performed to obtain a transformation coefficient of standardization, and a standardization unit for anatomically standardizing the dopamine transporter image using the transformation coefficient, and accumulation of radioactivity with respect to a standardized image of a subject's dopamine transporter A normalization unit for performing amount normalization, a Z score calculation unit for calculating a Z score for each pixel based on the normalized dopamine transporter image and the normal database, and And an output unit that outputs the obtained Z score.
本発明のプログラムは、ドパミントランスポーター画像の画像処理を行うためのプログラムであって、他の実施形態として、コンピュータに、被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、求めたＺスコアを出力する出力ステップと、を実行させる。 The program according to the present invention is a program for image processing of a dopamine transporter image, and as another embodiment, an input step of inputting a dopamine transporter image and a whole brain image of a subject into a computer, Anatomical standardization of a brain image is performed to obtain a conversion coefficient of standardization, and a standardization step of anatomical standardizing the dopamine transporter image using the conversion coefficient, and a standardized image of the dopamine transporter of a subject, Calculate the Z score for each pixel based on the normalization step for normalization of radioactive accumulation, and the normal database generated from the normalized dopamine transporter image and the normal person's dopamine transporter image An output step for outputting the calculated Z score and a score calculation step And up, to the execution.
本発明によれば、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータベースと比較することができる。 According to the present invention, the distribution of dopamine transporters of a subject can be compared pixel by pixel with a normal database.
本発明において「全脳画像」とは、脳の全体を表す画像であり、脳の形状が描写された画像であればよく、一般には、機能画像と呼ばれる画像であっても脳の形状が描写された画像であればかまわない。全脳画像の例としては、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、または、核医学検査で撮像した脳血流画像、糖代謝画像若しくは脳画像の早期像が挙げられる。ここでＣＴ画像とは、ＣＴ（コンピュータ断層撮影、Computed tomography）で撮像された脳画像であり、ＭＲＩ画像とは、ＭＲＩ（核磁気共鳴画像、Magnetic resonance imaging）で撮像された脳画像である。脳血流画像としては、例えば、［１２３Ｉ］ＩＭＰ（塩酸Ｎ-イソプロピル−４−［１２３Ｉ］ヨードアンフェタミン）、［９９ｍＴｃ］ＨＭＰＡＯ（［９９ｍＴｃ］エキサメタジムテクネチウム）、［９９ｍＴｃ］ＥＣＤ（［Ｎ，Ｎ’−エチレンジ−Ｌ−システイネート（３−）］オキソ［９９ｍＴｃ］テクネチウム）を投与した後ＳＰＥＣＴで撮像された脳画像が挙げられる。また、糖代謝画像としては、［１８Ｆ］フルデオキシグルコースを投与した後ＰＥＴで撮像された脳画像が挙げられる。また、脳画像の早期像としては、例えば、放射性ドパミントランスポーター画像化剤や放射性アミロイド画像化剤を投与した後、平衡状態に到達する前に核医学検査で撮像された脳画像が挙げられる。なお、放射性ドパミントランスポーター画像化剤の例は後述する。また、放射性アミロイド画像化剤としては、［１１Ｃ］ＰｉＢ（（［Ｎ−［１１Ｃ］メチル］２−（４’−メチルアミノフェニル）−６−ヒドロキシベンゾチアゾール）、［１８Ｆ］フロルベタベン、［１８Ｆ］フルテメタモル、［１８Ｆ］フロルベタピルなどが挙げられる。また、本発明において「核医学検査」とは、ＳＰＥＣＴ検査やＰＥＴ検査の総称をいう。 In the present invention, the “full brain image” is an image representing the entire brain, and it may be an image depicting the shape of the brain, and in general, the image of the brain is depicted even if it is an image called a functional image. It does not matter if it is a captured image. Examples of the whole brain image include a CT image, an MRI image, or a cerebral blood flow image imaged by a nuclear medicine examination, an early image of a glucose metabolism image or a brain image. Here, a CT image is a brain image captured by CT (computed tomography), and an MRI image is a brain image captured by MRI (magnetic resonance imaging, magnetic resonance imaging). As a cerebral blood flow image, for example, [ 123 I] IMP (N-isopropyl-4- [ 123 I] iodoamphetamine hydrochloride, [ 99m Tc] HMPAO ([ 99m Tc] examethadim technetium), [ 99m Tc] A brain image captured by SPECT after administration of ECD ([N, N′-ethylenedi-L-cysteinate (3-)] oxo [ 99m Tc] technetium) can be mentioned. In addition, as a glucose metabolism image, a brain image imaged by PET after administration of [ 18 F] fludeoxyglucose can be mentioned. Further, as an early image of a brain image, for example, a brain image taken by nuclear medicine examination before reaching an equilibrium state after administration of a radioactive dopamine transporter imaging agent or a radioactive amyloid imaging agent can be mentioned. Examples of radioactive dopamine transporter imaging agents will be described later. Moreover, as a radioactive amyloid imaging agent, [ 11 C] PiB (([N- [ 11 C] methyl] 2- (4'-methylaminophenyl) -6-hydroxybenzothiazole), [ 18 F] florbetaben, [ 18 F] flutemetamol, [ 18 F] florbetapir, etc. Also, in the present invention, “nuclear medicine examination” refers to a generic term of SPECT examination and PET examination.
本発明において「ドパミントランスポーター画像」とは、被験者に対し放射性ドパミントランスポーター画像化剤を投与して核医学検査を行うことにより取得された脳画像である。放射性ドパミントランスポーター画像化剤としては、例えば［１２３Ｉ］イオフルパン、［１８Ｆ］ＦＰ−ＣＩＴ（［１８Ｆ］フルオロプロピルカルボメトキシヨードフェニルノルトロパン）、［99ｍＴｃ］ＴＲＯＤＡＴ−１（［99ｍＴｃ］［２−［［２−［［［３−（４−クロロフェニル）−８−メチル−８−アザビシク［３．２．１］オクト−２−イル］メチル］（２−メルカプトエチル）アミノ］エチル］−アミノ］エタンチオレート−（３−）−Ｎ２，Ｎ２’，Ｓ２，Ｓ２’］オキソ−［１Ｒ−（エキソ−エキソ）］）、［11Ｃ］ＣＦＴ（（１Ｓ，５Ｒ）−３β−（４−フルオロフェニル）−８−［１１Ｃ］メチル−８−アザビシクロ［３．２．１］オクタン−２β−カルボン酸メチル）、［１２３Ｉ］β−ＣＩＴ（（２β−カルボメトキシ−３β−（４−［１２３Ｉ］ヨードフェニル）トロパン）が挙げられる。 In the present invention, the “dopamine transporter image” is a brain image obtained by performing nuclear medicine examination by administering a radioactive dopamine transporter imaging agent to a subject. Examples of radioactive dopamine transporter imaging agents include [ 123 I] ioflupane, [ 18 F] FP-CIT ([ 18 F] fluoropropylcarbomethoxyiodophenyl nortropane), [ 99m Tc] TRODAT-1 ([ 99m Tc ] [2-[[2-[[[3- (4-chlorophenyl) -8-methyl-8-azabisic [3.2.1] oct-2-yl] methyl] (2-mercaptoethyl) amino] ethyl ] -Amino] ethanethiolate- (3-)-N2, N2 ', S2, S2'] oxo- [1R- (exo-exo)], [ 11 C] CFT ((1S, 5R) -3β- (4-fluorophenyl) -8- [11 C] methyl-8-azabicyclo [3.2.1] octane -2β- carboxylate), [123 I] β- CIT ((2β- mosquito Bometokishi -3β- (4- [123 I] iodophenyl) tropane) and the like.
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
図１は、実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示す図である。以下の説明では、ドパミントランスポーター画像としてイオフルパン画像を用い、全脳画像としてＭＲＩ画像を用いる例を挙げる。
First Embodiment
Hereinafter, an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an image processing apparatus 1 according to the embodiment. In the following description, an example will be described in which an iodine fullpan image is used as a dopamine transporter image and an MRI image is used as a whole brain image.
画像処理装置１は、イオフルパン画像とＭＲＩ画像のデータを入力する入力部１０と、入力された画像を処理してピクセル毎のＺスコアを求める演算処理部１１と、演算処理部１１にて求めたＺスコアを表す画像を出力する出力部１２とを有している。出力部１２は、例えば、ディスプレイ等のように画像を表示する表示手段である。 The image processing apparatus 1 is obtained by the input processing unit 10 for inputting data of an iodine pan image and an MRI image, a processing unit 11 for processing the input image to obtain a Z score for each pixel, and the processing unit 11 And an output unit 12 for outputting an image representing the Z score. The output unit 12 is a display unit that displays an image, such as a display.
演算処理部１１には、標準脳データベース（以下、「標準脳ＤＢ」という。）１３と、健常者データベース（以下、「健常者ＤＢ」という。）１４が接続されている。標準脳ＤＢ１３には、脳の特定の位置にある組織を座標で表した標準脳のデータが記憶されている。健常者ＤＢ１４には、複数の健常者のイオフルパン画像およびノーマルデータベース（ＮＤＢ）が記憶されている。ＮＤＢは、具体的には、複数の健常者から取得したイオフルパン画像に基づいて求めたピクセル毎の加算平均値のデータと標準偏差のデータである。ＮＤＢの生成方法については、後述する。 The arithmetic processing unit 11 is connected to a standard brain database (hereinafter referred to as “standard brain DB”) 13 and a healthy person database (hereinafter referred to as “healthy person DB”) 14. In the standard brain DB 13, data of a standard brain representing in tissue the tissue at a specific position of the brain is stored. The healthy person DB 14 stores ioflpan images of a plurality of healthy people and a normal database (NDB). Specifically, the NDB is data of an addition average value for each pixel and data of a standard deviation obtained based on an image obtained from a plurality of healthy persons. The method of generating the NDB will be described later.
演算処理部１１は、被験者のイオフルパン画像および全脳画像を解剖学的標準化する標準化部２０と、標準化されたイオフルパン画像の画素値を正規化する正規化部２１と、正規化された被験者のイオフルパン画像と健常者ＤＢ１４に記憶されたＮＤＢとに基づいてＺスコアを計算するZスコア計算部２２とを有している。 The arithmetic processing unit 11 includes a standardization unit 20 for anatomical standardizing the subject's iofulpan image and whole brain image, a normalization part 21 for normalizing pixel values of the standardized iofulpan image, and a normalized subject's iofulpane image. It has Z score calculation part 22 which calculates Z score based on a picture and NDB memorized by healthy person DB14.
画像処理装置１は、CPU、RAM、ROM、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えるコンピュータによって構成される。画像処理のためのプログラムをROMに記憶しておき、CPUがROMからプログラムを読み出して実行することにより、コンピュータがイオフルパン画像の画像処理を行う。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。 The image processing apparatus 1 is configured by a computer including a CPU, a RAM, a ROM, a display, a keyboard, a mouse, a communication interface, and the like. A program for image processing is stored in the ROM, and the CPU reads out the program from the ROM and executes it, whereby the computer performs the image processing of the Ioff full-pan image. Such programs are also included in the scope of the present invention.
まず、ＮＤＢの生成方法について説明する。図２は、ＮＤＢの生成動作を示すフローチャートである。ＮＤＢは、図１に示す画像処理装置１によって生成してもよいが、他の装置によって生成してもよい。ここでは、画像処理装置１を用いてＮＤＢを生成する例を挙げる。 First, the method of generating NDB will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the NDB generation operation. The NDB may be generated by the image processing device 1 shown in FIG. 1 or may be generated by another device. Here, an example of generating an NDB using the image processing apparatus 1 will be described.
画像処理装置１は、複数の健常者のイオフルパン画像およびＭＲＩ画像を入力する（Ｓ１０）。続いて、画像処理装置１は、各健常者について、標準脳ＤＢ１３を参照しつつ、ＭＲＩ画像を標準脳に変換し、この際に用いた変換係数を記憶する（Ｓ１１）。なお、標準化の方法として、例えば、DARTEL（Diffeomorphic Anatomical Registration using Exponentiated Lie algebra）や3D-SSPの統計画像解析法が挙げられる。 The image processing apparatus 1 inputs an iodine full-pan image and an MRI image of a plurality of healthy persons (S10). Subsequently, the image processing apparatus 1 converts the MRI image into a standard brain with reference to the standard brain DB 13 for each healthy person, and stores the conversion coefficient used at this time (S11). In addition, as a method of standardization, for example, a statistical image analysis method of DARTEL (Diffeomorphic Anatomical Registration using Exponentiated Lie algebra) or 3D-SSP can be mentioned.
続いて、画像処理装置１は、イオフルパン画像における脳画像の位置および向きをＭＲＩ画像における脳画像の位置および向きに合わせた上で、上記の変換係数を用いてイオフルパン画像の解剖学的標準化を行う（Ｓ１２）。イオフルパン画像の解剖学的標準化の手法としては、例えば特許文献１（特開２０１６−１８０６４９号公報）の手法が挙げられる。 Subsequently, the image processing apparatus 1 aligns the position and the orientation of the brain image in the ioful pan image with the position and the orientation of the brain image in the MRI image, and performs anatomical standardization of the iofulpan image using the above conversion coefficient. (S12). As a method of anatomical standardization of Ioflpan images, for example, the method of Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-180649) can be mentioned.
続いて、標準化されたイオフルパン画像の放射能集積量の正規化を行う（Ｓ１３）。正規化は、体重または体表面積当たりの放射性ドパミントランスポーター画像化剤の投与量を用いて正規化を行う方法や、所定の参照領域に関心領域（以下「参照ＲＯＩ」という。）を設定し、関心領域内の放射能集積量を用いて正規化を行う方法が挙げられる。参照領域としては、対象とする疾患例と健常例との間で放射能集積量の変化が少ない領域を選択することができ、例えば、線条体以外の全脳、前頭葉、後頭葉、小脳、中脳、間脳が挙げられる。正規化の方法としては、参照ＲＯＩ中の放射能集積量の平均値を基準とし、当該平均値が予め設定された所定値に等しくなるように調節することで、被験者のイオフルパン画像中の放射能集積量を正規化する。具体的には、全脳を参照領域として正規化する方法としては、例えば、Nukleamedizin 53(6) 234-41,2014記載のものがある。また、後頭葉を参照領域として正規化する方法として、イオフルパン診療ガイドライン第1版p13-14,2014やEur J Nucl Med Mol Imaging 38 (4):764-73,2011記載のものが挙げられる。また、小脳を参照領域として正規化する方法として、Nucl Med 48(3):359-66，2007記載のものが挙げられる。また、中脳、間脳、小脳を参照領域として正規化する方法として、J Nucl Med 53:1087-90, 2012記載のものが挙げられる。 Subsequently, the radioactive accumulation of the standardized iofulpan images is normalized (S13). For normalization, a method of performing normalization using a dose of radioactive dopamine transporter imaging agent per body weight or body surface area, or setting a region of interest (hereinafter referred to as “reference ROI”) in a predetermined reference region, There is a method of performing normalization using the radioactive accumulation amount in the region of interest. As the reference area, an area with less change in the amount of radioactive accumulation can be selected between the target disease case and the normal case. For example, whole brain other than striatum, frontal lobe, occipital lobe, cerebellum, It includes the midbrain and the interbrain. As a method of normalization, based on the average value of the radioactive accumulation amount in the reference ROI, the radioactivity in the subject's iofulpan image is adjusted by adjusting the average value to be equal to a predetermined value set in advance. Normalize the accumulation amount. Specifically, as a method of normalizing the whole brain as a reference area, there is, for example, the one described in Nukleemedizin 53 (6) 234-41, 2014. In addition, as a method of normalizing the occipital lobe as a reference region, those described in Ioflupan Clinical Practice Guideline 1st Edition p13-14, 2014 and Eur J Nucl Med Mol Imaging 38 (4): 764-73, 2011 can be mentioned. Further, as a method of normalizing the cerebellum as a reference region, those described in Nucl Med 48 (3): 359-66, 2007 can be mentioned. Further, as a method of normalizing the midbrain, the interbrain, and the cerebellum as a reference region, those described in J Nucl Med 53: 1087-90, 2012 can be mentioned.
以上に説明したように、複数の健常者のイオフルパン画像について標準化および正規化を行った後、画像処理装置１は、複数の健常者の正規化されたイオフルパン画像に基づいて、ピクセル毎に加算平均画素値と標準偏差画素値を求め（Ｓ１４）、その加算平均画素値および標準偏差画素値を対応するピクセルの座標情報と関連付け、ＮＤＢとして、健常者ＤＢ１４に記憶する（Ｓ１５）。 As described above, after performing normalization and normalization on the Iofulpan images of a plurality of healthy subjects, the image processing apparatus 1 calculates an averaging average for each pixel based on the normalized Iofulpan images of a plurality of healthy subjects. A pixel value and a standard deviation pixel value are obtained (S14), the added average pixel value and the standard deviation pixel value are associated with coordinate information of the corresponding pixel, and stored in the healthy person DB 14 as NDB (S15).
図３は、実施の形態の画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。画像処理装置１は、被験者のイオフルパン画像とＭＲＩ画像のデータを取得する（Ｓ２０）。画像処理装置１は、ＭＲＩ画像における脳画像を、標準脳ＤＢ１３に記憶された標準脳に変換し、この際に用いた変換係数を取得する（Ｓ２１）。DARTELや3D-SSPの統計画像解析法は、ステップＳ２１における標準化の方法としても用いることができる。 FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus 1 according to the embodiment. The image processing apparatus 1 acquires data of the subject's ioflpan image and the MRI image (S20). The image processing apparatus 1 converts the brain image in the MRI image into the standard brain stored in the standard brain DB 13, and acquires the conversion coefficient used at this time (S21). The statistical image analysis method of DARTEL and 3D-SSP can also be used as a method of standardization in step S21.
続いて、画像処理装置１は、イオフルパン画像における脳画像の位置および向きをＭＲＩ画像における脳画像の位置および向きに合わせた上で、上記の変換係数を用いてイオフルパン画像の解剖学的標準化を行う（Ｓ２２）。Ｓ１２で説明した特許文献１の手法は、ここにおける標準化の方法としても用いることができる。 Subsequently, the image processing apparatus 1 aligns the position and the orientation of the brain image in the ioful pan image with the position and the orientation of the brain image in the MRI image, and performs anatomical standardization of the iofulpan image using the above conversion coefficient. (S22). The method of Patent Document 1 described in S12 can also be used as a method of standardization here.
続いて、標準化されたイオフルパン画像の放射能集積量の正規化を行う（Ｓ２３）。Ｓ２３における正規化は、Ｓ１３で説明した正規化の手法と同様な方法を用いることができる。 Subsequently, the radioactive accumulation amount of the standardized iofulpan image is normalized (S23). For normalization in S23, a method similar to the normalization method described in S13 can be used.
次に、画像処理装置１は、正規化された被験者のイオフルパン画像と健常者ＤＢ１４に記憶されたＮＤＢとを比較して、以下に示す（式１）または（式２）によって各ピクセルのＺスコアを計算する（Ｓ２４）。ここで、Ｚスコアは正の値であってもよいし、負の値であってもよい。
（式１）
Ｚスコア＝（ＮＤＢの加算平均画素値−被験者の画素値）／ＮＤＢの標準偏差画素値
（式２）
Ｚスコア＝（被験者の画素値−ＮＤＢの加算平均画素値）／ＮＤＢの標準偏差画素値
Next, the image processing apparatus 1 compares the normalized subject's ioful pan image with the NDB stored in the healthy person DB 14 and calculates the Z score of each pixel according to (Expression 1) or (Expression 2) shown below. Is calculated (S24). Here, the Z score may be a positive value or a negative value.
(Formula 1)
Z score = (added average pixel value of NDB-subject pixel value) / standard deviation pixel value of NDB (Equation 2)
Z score = (subject's pixel value-added average pixel value of NDB) / standard deviation pixel value of NDB
画像処理装置１は、被験者のイオフルパン画像における全ピクセルについてＺスコアを求めることにより、Ｚスコアの値に応じた輝度または色調を示す画像（Ｚスコア画像）を生成する。画像処理装置１は、生成されたＺスコア画像を出力する（Ｓ２５）。 The image processing apparatus 1 generates an image (Z score image) indicating luminance or color tone according to the value of the Z score by obtaining the Z score for all the pixels in the subject's ioful pan image. The image processing apparatus 1 outputs the generated Z score image (S25).
以上、本実施の形態の画像処理装置１、画像処理方法について説明した。本実施の形態の画像処理装置１は、被験者のドパミントランスポーターの分布をピクセル毎にノーマルデータと比較可能な数値として出力することができるので、線条体のみならず、線条体以外の部分においても異常値を示しているかを客観的かつ詳細に分析することができる。また、本実施の形態の画像処理装置１、画像処理方法は、例えば、パーキンソン病、パーキンソン症候群（例えば進行性核上性麻痺）やレビー小体型認知症の診断に有用である。 The image processing apparatus 1 and the image processing method of the present embodiment have been described above. The image processing apparatus 1 according to the present embodiment can output the distribution of the dopamine transporter of the subject as a numerical value that can be compared with the normal data for each pixel, so that not only the striatum but also parts other than the striatum It is possible to analyze objectively and in detail whether or not it indicates an outlier. The image processing apparatus 1 and the image processing method according to the present embodiment are useful, for example, for diagnosing Parkinson's disease, Parkinson's syndrome (for example, progressive supranuclear palsy), and Lewy body dementia.
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
図４は、実施の形態に係る画像処理装置２の構成を示す図である。第２の実施の形態の画像処理装置２は、第１の実施の形態の画像処理装置１の構成に加えて、健常者ＤＢ１４に記憶したドパミントランスポーター画像の加算平均画像上において所定の閾値以上の領域をＶＯＩとして選択するＶＯＩ選択部２３をさらに有する。また、画像処理装置２は、ＶＯＩ選択部２３により加算平均画像上に選択されたＶＯＩをテンプレートとして記憶するテンプレートデータベース（以下、「テンプレートＤＢ」という。）３５を更に備えていてもよい。テンプレートＤＢ３５は、解剖学的標準化された被験者の全脳画像をテンプレート（以下、「参照テンプレート」という。）として記憶することもできる。画像処理装置２の出力部１２は、被験者のＺスコア画像を被験者の全脳画像に重ねあわせて出力する。
Second Embodiment
Hereinafter, an image processing apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus 2 according to the embodiment. In addition to the configuration of the image processing apparatus 1 of the first embodiment, the image processing apparatus 2 of the second embodiment has a predetermined threshold value or more on the addition average image of the dopamine transporter image stored in the healthy person DB 14 And a VOI selection unit 23 which selects the region of the VOI as the VOI. The image processing apparatus 2 may further include a template database (hereinafter referred to as a “template DB”) 35 which stores the VOI selected on the addition average image by the VOI selection unit 23 as a template. The template DB 35 can also store an anatomically standardized whole brain image of a subject as a template (hereinafter referred to as a “reference template”). The output unit 12 of the image processing device 2 superimposes the Z-score image of the subject on the whole brain image of the subject and outputs it.
続いて、画像処理装置２を用いた画像処理方法の一例について、説明する。ここでも、ドパミントランスポーター画像としてイオフルパン画像を用い、全脳画像としてＭＲＩ画像を用いる例を挙げて説明する。 Subsequently, an example of an image processing method using the image processing apparatus 2 will be described. Here also, an example will be described using an Iofulpane image as the dopamine transporter image and an MRI image as the whole brain image.
まず、ＮＤＢの生成方法について説明する。ＮＤＢの生成は、第１の実施の形態と同様に、複数の健常者のイオフルパン画像およびＭＲＩ画像を用いて、あらかじめ行っておけばよく、被験者のＺスコアを求めるときに、毎回行う必要はない。画像処理装置１は、図２に示すステップＳ１０〜Ｓ１５と同じ処理を実行する。次いで、本実施の形態では、ステップＳ１４で得られた加算平均画像において、ピクセル毎の画素値が所定の閾値以上の領域を関心領域として選択する。閾値は、線条体及び中脳の全体の画素が選択され、それ以外の部分が選択されないような範囲で、加算平均画像上の最大画素値に対する任意の割合（例えば、70%、80%、90%など）とすることができる。選択した関心領域をマスク領域とした画像を、マスク画像としてテンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。マスク画像としては、選択されたマスク領域に一定の画素値を配し、それ以外のピクセルにNULLコードを配した画像を好ましく用いる事ができる。 First, the method of generating NDB will be described. As in the first embodiment, the generation of the NDB may be performed in advance using Ioflu-pan images and MRI images of a plurality of healthy subjects, and it is not necessary to perform this every time the Z score of the subject is obtained. . The image processing apparatus 1 executes the same processing as steps S10 to S15 shown in FIG. Next, in the present embodiment, in the addition average image obtained in step S14, a region where the pixel value of each pixel is equal to or more than a predetermined threshold value is selected as the region of interest. The threshold value is an arbitrary ratio (eg, 70%, 80%, etc.) to the maximum pixel value on the average image, in a range in which the entire striatal and midbrain pixels are selected and the other parts are not selected. 90% etc.). An image in which the selected region of interest is a mask region may be stored in the template DB 35 as a mask image. As the mask image, it is possible to preferably use an image in which certain pixel values are arranged in the selected mask area, and a NULL code is arranged in the other pixels.
次に、第２の実施の形態の画像処理装置２の動作について説明する。画像処理装置２は、図３に示すステップＳ２０〜Ｓ２５を実行する。本実施の形態では、ＭＲＩ画像の標準化（Ｓ２１）において、被験者のＭＲＩ画像から大脳皮質領域を抽出し、DARTEL法を用いて標準脳に変換し、参照テンプレートとして、テンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。また、イオフルパン画像の早期像を標準脳ＤＢ１３に記憶された標準脳に変換し、参照テンプレートとして、テンプレートＤＢ３５に記憶させてもよい。 Next, the operation of the image processing apparatus 2 according to the second embodiment will be described. The image processing apparatus 2 executes steps S20 to S25 shown in FIG. In this embodiment, in standardization of the MRI image (S21), a cerebral cortex region may be extracted from the MRI image of the subject, converted to a standard brain using the DARTEL method, and stored in the template DB 35 as a reference template. . In addition, the early image of the Iofulpan image may be converted into a standard brain stored in the standard brain DB 13 and stored in the template DB 35 as a reference template.
また、本実施の形態では、ステップＳ２４において、正規化したイオフルパン画像の全ピクセル毎にＺスコアを計算した後、マスク画像におけるマスク領域に対応する領域のＺスコアを抽出してもよい。また、演算処理の軽減を図るため、正規化したドパミントランスポーター画像のうちマスク画像におけるマスク領域に対応する領域についてピクセル毎にＺスコアを計算してもよい。こうすることで、ＶＯＩ選択部２３が選択した関心領域におけるＺスコアの値を求めることができる。 Further, in the present embodiment, after calculating the Z score for every pixel of the normalized full-pan image in step S24, the Z score of the area corresponding to the mask area in the mask image may be extracted. In addition, in order to reduce arithmetic processing, the Z score may be calculated for each pixel in an area corresponding to the mask area in the mask image in the normalized dopamine transporter image. By doing this, the value of the Z score in the region of interest selected by the VOI selection unit 23 can be obtained.
そして、本実施の形態では、ステップＳ２５において、ステップＳ２４で求めたＺスコアの値を輝度または色調等によって表現した画像（Ｚスコア画像）を生成し、参照テンプレートに重ねあわせて出力する。 Then, in the present embodiment, in step S25, an image (Z score image) representing the value of the Z score obtained in step S24 by luminance or color tone is generated, superimposed on a reference template, and output.
第２の実施の形態の画像処理装置２は、ドパミントランスポーターの分布に異常がないかを視覚的な情報として容易に把握することが可能になる。 The image processing apparatus 2 according to the second embodiment can easily grasp as the visual information whether or not the distribution of the dopamine transporter is abnormal.
（ＮＤＢの作成）
２０例の健常者について、ＭＲＩ画像およびイオフルパン画像を取得した。ＭＲＩ画像については、DARTEL法を用いて解剖学的標準化を行った。また、イオフルパン画像については、対応するＭＲＩ画像と位置合わせし、各ＭＲＩ画像における解剖学的標準化の変換係数を用いて解剖学的標準化を行った。
(Create NDB)
MRI images and Ioflpan images were obtained for 20 healthy subjects. Anatomical standardization was performed on MRI images using the DARTEL method. In addition, Iofulpan images were registered with corresponding MRI images, and anatomical standardization was performed using transformation coefficients of anatomical standardization in each MRI image.
図５は、イオフルパン画像と、正規化に用いた関心領域（後頭葉）とを重ね合わせて示した図である。本実施例では、正規化に用いた関心領域は、標準AAL ROI（automatic anatomical labeling）から後頭部中旬（occipital mid）領域を対象に左右一緒に作成した。図６はマスク画像を示す図であり、白塗りをした領域がマスク領域である。図６には、６スライス分のマスク画像の例を示している。 FIG. 5 is a diagram showing an overlap of the iofulpan image and the region of interest (occipital lobe) used for normalization. In this example, the regions of interest used for normalization were created from the standard AAL ROI (automatic anatomical labeling) to the left and right of the occipital mid region. FIG. 6 is a view showing a mask image, and the whitened area is a mask area. FIG. 6 shows an example of a mask image for six slices.
本実施例では、解剖学的標準化したイオフルパン画像について、後頭葉を参照領域として、関心領域（ＶＯＩ）を設定し、ＶＯＩの放射能カウントの平均値が１になるように、イオフルパン画像の放射能集積量を正規化した。次いで、正規化したイオフルパン画像のピクセル毎の加算平均画素値および標準偏差画素値を計算し、加算平均画像および標準偏差画像を生成した。 In this embodiment, with respect to the anatomically standardized iofulpan image, the region of interest (VOI) is set with the occipital lobe as a reference region, and the activity of the iofulpan image is set so that the average value of the activity count of VOI is 1. The accumulation amount was normalized. The pixel-by-pixel average pixel and standard deviation pixel values of the normalized ioful pan image were then calculated to generate an average pixel and standard deviation image.
（マスク画像の作成）
ここで、図６に示すマスク画像の作成について説明する。本実施例では、加算平均画像上で２以上の画素値の領域を選択してマスク画像とした。具体的には、まず、正規化した健常者イオフルパン画像の加算平均画像を、画素値２を閾値として、閾値以上の画素値を有する画素を抽出する。次に、抽出された画素を最大画素値でラベルするとともに、抽出されなかった残りの画素にnullコードを配置する。その結果、得られた画像について半値全幅２mmのガウシアンフィルターでスムージング処理を行うことにより、マスク画像を作成する。
(Creating a mask image)
Here, the creation of the mask image shown in FIG. 6 will be described. In the present embodiment, a region of two or more pixel values is selected on the addition average image as a mask image. Specifically, first, a pixel having a pixel value equal to or greater than a threshold value is extracted using a pixel value 2 as a threshold value, and adding an averaged image of normalized healthy person ioflpan images. Next, the extracted pixel is labeled with the maximum pixel value, and a null code is placed at the remaining unextracted pixel. As a result, a mask image is created by smoothing the obtained image with a Gaussian filter with a full width at half maximum of 2 mm.
（Ｚスコア画像の作成）
レビー小体型認知症患者について、ＭＲＩ画像およびイオフルパン画像を取得した。
ＭＲＩ画像については、DARTEL法を用いて解剖学的標準化を行った。また、解剖学的標準化したＭＲＩ画像のうち大脳皮質を抽出したものを参照テンプレートとした。イオフルパン画像については、ＭＲＩ画像と位置合わせし、ＭＲＩ画像の解剖学的標準化で使用した変換係数と同じ変換係数を用いて解剖学的標準化を行った。
(Creating a Z score image)
MRI and Ioflpan images were obtained for patients with Lewy Body Dementia.
Anatomical standardization was performed on MRI images using the DARTEL method. Also, among the anatomically standardized MRI images, those obtained by extracting the cerebral cortex were used as reference templates. The Iofulpan images were registered with the MRI images and anatomic standardization was performed using the same transformation coefficients as the transformation coefficients used in the anatomic standardization of the MRI images.
解剖学的標準化したイオフルパン画像について、後頭葉を参照領域として、図５に示すように関心領域（ＶＯＩ）を設定し、ＶＯＩの放射能カウントの平均値が１になるように、イオフルパン画像の放射能集積量を正規化した。 For the anatomically standardized iofulpan image, the occipital lobe is set as a reference area, and the region of interest (VOI) is set as shown in FIG. Normalized accumulation capacity.
画像間演算を用いて、（患者画像−ＮＤＢの加算平均画像）／ＮＤＢ標準偏差画像により患者Ｚスコアマップを作成し、マスク領域に対応する領域のみが残存するように二値化処理を行い、残存した選択領域内におけるＺスコア画像を、参照テンプレートに重ねて表示した。 Using the inter-image operation, create a patient Z score map with (patient image-NDB added average image) / NDB standard deviation image, and perform binarization processing so that only the area corresponding to the mask area remains, The Z score image in the remaining selected area was displayed superimposed on the reference template.
結果を図７に示す。この画像から、左優位の両側基底核の集積低下が明瞭で、加えて側坐核周囲を含む前脳基底部も集積低下が認められることが、客観的な視覚情報として判断可能であることが示された。 The results are shown in FIG. From this image, it is possible to judge as objective visual information that the decrease in accumulation of the left dominant bilateral basal ganglia is clear, and in addition, the decrease in accumulation of the forebrain base including the nucleus accumbens also can be recognized Indicated.
本発明は、ドパミントランスポーター画像の解析に有用である。 The present invention is useful for analysis of dopamine transporter images.
１ 画像処理装置
１０ 入力部
１１ 演算処理部
１２ 出力部
１３ 標準脳ＤＢ
１４ 健常者ＤＢ
１５ テンプレートＤＢ
２０ 標準化部
２１ 正規化部
２２ Ｚスコア計算部
２３ ＶＯＩ選択部
1 image processing apparatus 10 input unit 11 arithmetic processing unit 12 output unit 13 standard brain DB
14 healthy person DB
15 Template DB
20 Standardization unit 21 Normalization unit 22 Z score calculation unit 23 VOI selection unit
Claims (10)
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、
求めたＺスコアを出力する出力ステップと、
を含む画像処理方法。 An input step of inputting a subject's dopamine transporter image and a whole brain image;
Performing anatomic standardization of the whole brain image to obtain a transformation coefficient of standardization, and using the transformation coefficient to perform anatomic standardization of the dopamine transporter image;
A normalization step to normalize the radioactive accumulation amount to a standardized image of a subject's dopamine transporter;
Calculating a Z score for each pixel based on the normalized dopamine transporter image and a normal database generated from the dopamine transporter image of a healthy subject;
An output step of outputting the determined Z score;
Image processing method including:
前記出力ステップにおいて、前記第一の関心領域に対応する領域における前記Ｚスコア画像を被験者の前記全脳画像に重ねあわせて出力する、請求項２に記載の画像処理方法。 An averaging image is acquired from the averaging pixel value of each pixel of the dopamine transporter image of a healthy subject stored in the normal database, and a region of a predetermined threshold or more is selected as a first region of interest on the averaging image. Further including the step of
The image processing method according to claim 2, wherein in the output step, the Z score image in a region corresponding to the first region of interest is superimposed on the whole brain image of the subject and output.
被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力部と、
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得すると共に、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化部と、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化部と、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と前記ノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算部と、
前記Ｚスコア計算部にて求めたＺスコアを出力する出力部と、を備える画像処理装置。 A normal database generated from dopamine transporter images of normal subjects,
An input unit for inputting a subject's dopamine transporter image and a whole brain image;
A standardization unit for performing anatomical standardization of the whole brain image to obtain a transformation coefficient of standardization, and for anatomically standardizing the dopamine transporter image using the transformation coefficient;
A normalization unit that normalizes the radioactive accumulation amount to a standardized image of a subject's dopamine transporter;
A Z score calculation unit that calculates a Z score for each pixel based on the normalized dopamine transporter image and the normal database;
An output unit configured to output the Z score obtained by the Z score calculation unit.
被験者のドパミントランスポーター画像および全脳画像を入力する入力ステップと、
前記全脳画像の解剖学的標準化を行って標準化の変換係数を取得し、前記変換係数を用いて前記ドパミントランスポーター画像を解剖学的標準化する標準化ステップと、
被験者のドパミントランスポーターの標準化画像に対し、放射能集積量の正規化を行う正規化ステップと、
前記正規化されたドパミントランスポーター画像と健常者のドパミントランスポーター画像から生成したノーマルデータベースとに基づいて、ピクセル毎のＺスコアを計算するＺスコア計算ステップと、
求めたＺスコアを出力する出力ステップと、を実行させるプログラム。 A program for image processing of a dopamine transporter image, wherein
An input step of inputting a subject's dopamine transporter image and a whole brain image;
Performing anatomic standardization of the whole brain image to obtain a transformation coefficient of standardization, and using the transformation coefficient to perform anatomic standardization of the dopamine transporter image;
A normalization step to normalize the radioactive accumulation amount to a standardized image of a subject's dopamine transporter;
Calculating a Z score for each pixel based on the normalized dopamine transporter image and a normal database generated from the dopamine transporter image of a healthy subject;
And an output step of outputting the determined Z score.
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007125370A (en) * | 2005-09-29 | 2007-05-24 | General Electric Co <Ge> | Systems, methods and apparatus for creation of database of image from categorical index |
| WO2008093057A1 (en) * | 2007-01-30 | 2008-08-07 | Ge Healthcare Limited | Tools for aiding in the diagnosis of neurodegenerative diseases |
| WO2009124273A2 (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-08 | Avid Radiopharmaceuticals, Inc. | Radiopharmaceutical imaging of neurodegenerative diseases |
| JP2016180649A (en) * | 2015-03-24 | 2016-10-13 | 日本メジフィジックス株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007125370A (en) * | 2005-09-29 | 2007-05-24 | General Electric Co <Ge> | Systems, methods and apparatus for creation of database of image from categorical index |
| WO2008093057A1 (en) * | 2007-01-30 | 2008-08-07 | Ge Healthcare Limited | Tools for aiding in the diagnosis of neurodegenerative diseases |
| WO2009124273A2 (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-08 | Avid Radiopharmaceuticals, Inc. | Radiopharmaceutical imaging of neurodegenerative diseases |
| JP2016180649A (en) * | 2015-03-24 | 2016-10-13 | 日本メジフィジックス株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| RYUICHI TAKAHASHI ET AL.: ""Distinctive regional asymmetry in dopaminergic and serotoninergic dysfunction in degenerative Parki", JOURNAL OF THE NEUROLOGICAL SCIENCES, vol. 423, JPN6022003492, 2021, pages 117363, ISSN: 0004694972 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11593935B2 (en) | 2020-10-15 | 2023-02-28 | Taipei Medical University (Tmu) | Dopamine transporter check system and operation method thereof |
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