JP2019052930A - 画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法 - Google Patents

画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】癌の骨領域への浸潤の程度を表す精度の高い指標を提供する。【解決手段】SPECT画像等の三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムである。プログラムを実行することにより実現される画像処理装置は、被験者のSPECT画像とCT画像のデータを入力する画像データ取得部10と、CT画像における骨領域を抽出する骨領域抽出部20と、CT画像における骨領域に対応するSPECT画像の骨領域を特定する骨領域特定部21と、SPECT画像における骨領域の画素値を正規化する正規化部22と、正規化後のSPECT画像における骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部23と、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて骨転移に関する指標を求める指標計算部24とを備える。【選択図】図1

Description

本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
癌の骨転移を検出する手法として、骨転移診断用の放射性医薬品投与により得られた二次元の骨シンチグラムを用いる方法が、広く用いられている。骨シンチグラムを用いた診断では、平面上に投影された画像上で異常集積部位を確認することにより、癌の骨転移部位の検出が行われている。
また最近では、骨シンチグラムから骨領域を抽出した上で、骨領域上における癌の転移部位を抽出し、癌の骨転移領域の面積と骨領域全体の面積の比に基づいて算出されたBone Scan Index(以下、BSI)という指標が提案され、臨床現場で用いられている。BSIは、癌の骨への浸潤の広がりを表す指標であり、治療効果判定や経過観察に役立つとされている(非特許文献1)。
Yusuf E. Erdi他「Quantitative Bone Metastases Analysis Based on Image Segmentation」The Journal of NUCLEAR MEDICINE 1997, 38:1401-1406.
上述したとおり、従来より用いられているBSIは、骨シンチグラムにおける癌の転移部位の面積、すなわち画素数に基づいて計算された指標である。このことは、非特許文献1の1402頁右欄1〜28行には、骨への転移部分の関与を領域のピクセル数で計算することが記載され、同欄18〜19行に「式3は、各骨の領域の大きさは、骨の重量に比例しているという重要な前提を述べている」と記載されていることからも分かる。つまり、従来は、2次元の領域の大きさに基づいてBSIを求めていた。
そのため、例えば、シンチグラムの奥行き方向に複数の腫瘍が存在している場合等には、それらの腫瘍の占める面積が計算に用いられず、BSIが過小評価された数値となってしまう場合があった。
本発明は、上記背景に鑑み、癌の骨領域への浸潤の程度を表す精度の高い指標を提供することを目的とする。
本発明のプログラムは、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを実行させる。
この構成により、三次元核医学画像における骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
本発明のプログラムにおいて、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップは、前記三次元形態画像における前記骨領域のデータに基づいて前記骨領域のマスク画像を生成し、前記骨領域のマスク画像と三次元核医学画像とが重なる部分として、前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定しても良い。例えば、前記骨領域のマスク画像を前記三次元核医学画像に乗じて前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定してもよい。
この構成により、三次元形態画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を用いて、三次元核医学画像における骨領域(の画素)を適切に特定することができる。
本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを実行させる。
この構成により、三次元核医学画像における骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
本発明のプログラムにおいて、前記骨領域を抽出するステップは、前記三次元核医学画像における放射性医薬品の生理的集積部位を特定するステップと、前記三次元核医学画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素を抽出するステップと、前記抽出された画素で構成される領域から、前記放射性医薬品の生理的集積部位を除外した領域を、前記骨領域として抽出するステップとを実行させてもよい。
所定の閾値以上の画素値を有する画像から、膀胱や腎臓等の放射性医薬品の生理的集積部位を除去することにより、適切に、三次元核医学画像から骨領域を抽出することができる。
本発明のプログラムにおいて、前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の全身の骨領域の体積に基づいて前記指標を求めてもよい。また、被験者の一部の骨領域の体積に基づいて前記指標を求めてもよい。
本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像の前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記三次元核医学画像の前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、方向の異なる2つ以上の画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップとを実行させる。
この構成により、見る方向の異なる2つ以上の三次元核医学画像が表示されるので、骨転移領域を立体的に把握することができ、診断に役立てることができる。なお、骨転移領域を表示する三次元核医学画像の方向は、任意の方向とすることができる。方向の指定は、操作者が表示したい方向を画面上で指定して行うことができる。
本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、方向の異なる2つ以上の画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップとを実行させる。
この構成により、見る方向の異なる2つ以上の三次元核医学画像が表示されるので、骨転移領域を立体的に把握することができ、診断に役立てることができる。なお、骨転移領域を表示する三次元核医学画像の方向は、任意の方向とすることができる。方向の指定は、操作者が表示したい方向を画面上で指定して行うことができる。
本発明のプログラムにおいて、前記正規化するステップは、被験者の体重、骨重量、または骨ミネラル量に関するデータを用いて正規化を行ってもよい。
本発明の画像処理装置は、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する骨領域特定部と、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部とを備える。
本発明の画像処理装置は、被験者の三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部とを備える。
本発明の画像処理方法は、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを備える。
本発明の画像処理方法は、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを備える。
本発明によれば、奥行き方向における情報を考慮して、骨転移に関する精度の高い指標を求めることができる。
第1の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。 第1の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。 モニタに表示された出力結果の例を示す図である。 骨転移領域抽出部にて求めた骨転移領域のVOIを出力した例を示す図である。 第2の実施の形態の画像処理装置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の動作を示す図である。
以下、本発明の実施の形態の画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法について説明する。
(第1の実施の形態)
本実施の形態では、三次元核医学画像としてSPECT画像を用い、三次元形態画像としてCT画像を用いる例を取り上げて説明する。現在は、SPECTとCTとを一体化したSPECT/CT装置が開発されており、SPECT検査の施行に合わせてCT画像を撮影することが可能である。本実施の形態では、SPECT/CT装置を用いて撮影したSPECT画像とCT画像に基づいて処理を行うものとする。なお、本実施の形態はあくまでも一例であり、本発明の内容を限定する意図では無い。
図1は、画像処理装置1の構成を示す図である。画像処理装置1は、画像データ入力部10と、演算処理部11と、出力部12とを備えている。この画像処理装置1は、画像処理プログラムを実行することによって演算処理部11に各種の機能を行わせることにより実現される。演算処理部11は、図1に示すとおり、骨領域抽出部20、骨領域特定部21、正規化部22、骨転移領域抽出部23、指標値計算部24の機能を有する。
画像処理装置1のハードウェアの一例は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク、モニタ、キーボード、通信インターフェース、周辺機器インターフェース等を備えたコンピュータである。画像処理プログラムは、例えば、ROMに記憶されている。CPUは、ROMから画像処理プログラムを読み出して画像処理プログラムを実行する。
画像処理装置1は、画像データ入力部10を有している。画像データ入力部10は、被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを入力する機能を有する。SPECT画像は、典型的には骨代謝が亢進した造骨部位に多く吸着する放射性医薬品(例えば、99mTc-HMDP(日本メジフィジックス株式会社製、クリアボーン(R)注))を用いて撮影した画像である。したがって、放射能量が高い領域、すなわちSPECT画像の画素値が高い領域は、癌の骨転移が疑われる部分である。
画像データ入力部10は、例えば、ネットワークインターフェースによって実現され、SPECT/CT装置から、被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを受信する。また、画像データ入力部10は、USBのインターフェースによって実現されてもよい。SPECT画像およびCT画像のデータを記憶したUSBメモリをUSBインターフェースに挿入することにより、USBメモリからSPECT画像およびCT画像のデータの入力を受け付ける。なお、本実施の形態で入力されるSPECT画像とCT画像は、SPECT/CT装置によって撮影されたデータであり、両者の画像の位置合わせ(コレジストレーション)がなされている。
次に、演算処理部11の各機能について説明する。骨領域抽出部20は、CT画像に基づいて、三次元的に被験者の骨領域を抽出する。例えば骨領域抽出部20は、CT画像上で閾値以上の画素値を有する領域を骨領域として抽出する。骨領域の抽出に用いる閾値は、骨領域を示すハンスフィールド値として当業者に一般に知られている値を用いることができ、本実施の形態では、152を用いている。骨領域抽出部20は、骨領域を求めたら、その骨領域の体積を算出する。
なお、閾値による抽出では、骨の内部が抜けてしまったりノイズが生じてしまったりする場合がある。そこで、骨領域抽出部20は、閾値以上の画素値を有する画素により構築した画像データに、公知の方法によるクロージング処理を加えて残った画素を、骨領域として定めてもよい。また、ノイズ除去の方法としてボクセル数が一定閾値以下のボリュームを除去する方法やノイズをマウスやスタイラスペン等を用いて手動で指定して除去する方法を用いてもよい。
骨領域特定部21は、骨領域抽出部20にて求めた三次元の骨領域に対応する領域のみSPECT画像の画素値を維持し、それ以外の画素値を0とする処理を行い、SPECT画像における骨領域の画素を抽出する。具体的な処理の例としては、骨領域抽出部20にて求めた三次元の骨領域の画素値を1、それ以外の画素値を0とするマスク画像を生成し、SPECT画像に乗じる。SPECT画像とCT画像は位置合わせがなされているので、マスク画像とSPECT画像の対応する画素の画素値を乗じることで、SPECT画像において、骨領域の画素値のみを得ることができる。
正規化部22は、SPECT画像の画素値を正規化する機能を有する。正規化は、撮影条件等が異なる検査結果を比較するために行う前処理である。正規化部22は、投与した放射能(放射性医薬品の量)が全身に均一に分布し、かつ排泄されていないという状況と比較して、各画素の放射能濃度が何倍になるかを示す量に変換する。一例において、正規化部22は、投与した放射性医薬品の放射能量と被験者の体重を用いて正規化を行う。具体的には、下記の式(1)により、SPECT画像の各画素値を正規化する。

(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/被験者の体重)・・・(1)
骨転移領域抽出部23は、癌の転移が認められる領域を抽出する機能を有する。骨転移領域抽出部23は、具体的には、SPECT画像の骨領域から、所定の閾値以上の画素値を有する画素を骨転移領域として抽出する。骨転移領域抽出部23は、抽出した骨転移領域の体積を求める。
指標値計算部24は、骨領域の体積に対する骨転移領域の体積を、骨への浸潤の程度を示す指標として求める。すなわち、下記の式(2)により、指標値を求める。

(骨転移領域の体積の合計)/(骨体積)×100・・・(2)

なお、本実施の形態では、式(2)の分母である骨領域の体積(式(2)では「骨体積」と表示)としては、全身の骨領域の体積を用いるが、必ずしも全身の骨領域の体積を用いなくてもよい。
出力部12は、求めた指標値を例えばモニタに出力する。このときに、出力部12は、指標値と共に、被験者のSPECT画像、CT画像およびその合成画像をモニタに出力してもよい。
図2は、第1の実施の形態の画像処理装置1の動作の例を示す図である。
画像処理装置1は、まず、SPECT/CT装置から被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを読み込む(S10)。画像処理装置1の骨領域抽出部20は、CT画像に基づいて被験者の三次元の骨領域を抽出すると共に、抽出した骨領域の体積を求める(S11)。上述したとおり、本実施の形態においては、骨領域の抽出には、ハンスフィールド値の閾値として152を用い、152以上のハンスフィールド値を有する画素を骨領域として抽出している。
次に、画像処理装置1の骨領域特定部21は、CT画像に基づいて求めた骨領域に対応するSPECT画像の骨領域を特定する(S12)。具体的には、CT画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を生成し、マスク画像をSPECT画像に乗じることにより、SPECT画像から骨領域に対応する部分の領域を特定する。膀胱や腎臓等の生理的集積部位では、異常がなくてもSPECT画像の画素値が高くなる場合があるが、CT画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を乗じる方法により、生理的集積部位を除去して適切な診断を行うことが可能となる。
画像処理装置1の正規化部22は、SPECT画像の骨領域における画素値を正規化する(S13)。本実施の形態において、具体的には、正規化部22は、被験者の体重のデータを用いて、上述した式(1)によって正規化を行う。骨転移領域抽出部23は、正規化されたSPECT画像において、所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を抽出する(S14)。ここで、抽出される骨転移領域は、SPECT画像の骨領域から抽出されるので、三次元のデータである。また、骨転移領域抽出部23は、抽出された骨転移領域の体積を求める。
そして、画像処理装置1の指標値計算部24は、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、上述した式(2)により、骨転移に関する指標値を計算する(S15)。画像処理装置1の出力部12は、求めた指標値と被験者のSPECT画像、CT画像をモニタに出力する(S16)。
図3は、モニタに表示された出力結果の例を示す図である。図3において、右端の「CT」と記載された画像はCT画像、右から2番目の「NM」と記載された画像はSPECT画像である。なお、「NM」は、核医学(Nuclear Medicine)の略である。右から3番目の「Fused」と記載された画像は、CT画像とSPECT画像を重畳した画像であり、左端の「VOI」と記載された画像は、骨転移領域として抽出されたVOIをハイライト表示した画像である。図3における「VOI」と記載された画像では、5箇所のVOIが設定されている。
画像の下に表示されているデータにおいて、「MBV」は体積に該当する数値、「Pixel Num」は画素数、「SUVmax」は、対象部位内でのSUVの最大値を示している。ここで、「SUV(standardized uptake value)」とは、放射性薬剤の腫瘍や臓器への集積の強さを表すための指標であり、画像で測定した腫瘍や臓器の放射能濃度÷(放射能投与量÷体重)で求められる。また、図3に示す例では、骨転移領域のVOIの体積(Total=7.072)を、全身の骨部分として抽出された領域の体積(CT Masked Bone=2087.664)で割って、指標値として0.33875が求められている。
また、出力部12は、骨転移領域抽出部23にて骨転移領域を抽出した画像を出力してもよい。図4は、骨転移領域抽出部23にて求めた骨転移領域のVOIを出力した例を示す図である。図4には4つの画像が写っているが、左から順に、被験者の骨盤付近の長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像、MIP(最大値投影)画像である。図4に矢印で示すように、骨転移領域を抽出した出力画像では、所定の閾値以上の画素値を有する部位にVOIが設定されている。この出力画像では、様々な方向からの画像においてVOIが表示されており、三次元の骨転移領域の形状を立体的に把握することができるので、診断に役立てることができる。
なお、本例では、SPECT画像の長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像、MIP(最大値投影)画像を並べて表示する例を挙げたが、長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像のうちの少なくとも2つを並べて表示することとしてもよい。この構成によっても、骨転移領域を立体的に把握することができる。また、表示するSPECT画像は、上記の4つの画像に限らず、任意の方向のSPECT画像を表示することとしてもよい。この場合、操作者が見たい方向を指定できるようなユーザ・インターフェースを備えてもよい。このようなユーザ・インターフェースとしては、操作者が、SPECT画像が表示されたタッチパネルをスワイプすることにより、スワイプした方向に画像が回転するようなインターフェースが考えられる。
以上、第1の実施の形態の画像処理装置1の構成および動作について説明した。
第1の実施の形態の画像処理装置1は、CT画像で求めた三次元の骨領域の体積と、SPECT画像で求めた三次元の骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標値を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
(第2の実施の形態)
図5は、第2の実施の形態の画像処理装置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、核医学画像を用いて骨転移領域に関する指標を求める装置である。本実施例では、核医学画像として、SPECT画像を用いた場合を例として説明する。第2の実施の形態の画像処理装置2の基本的な構成は、第1の実施の形態の画像処理装置1と同じである。同じ機能を有する構成要素には、同じ番号を付与している。
第2の実施の形態の画像処理装置2は、演算処理部11が、SPECT画像に基づいて被験者の骨領域を抽出する骨領域抽出部25を有している。骨領域抽出部25は、SPECT画像において所定の閾値以上の画素値を有する領域を骨領域として抽出する。ただし、この処理だけだと、膀胱や腎臓等の生理的集積部位を骨領域として誤って抽出してしまうおそれがあるので、骨領域抽出部25は、生理的集積部位を骨領域から除去する処理を行う。
本実施の形態においては、画像処理装置2はSPECT画像を表示し、そのSPECT画像上において、ユーザにマウスやスタイラスペン等を用いて生理的集積部位を指定させることによって、生理的集積部位を特定する。画像処理装置2は、部位指定部13を有している。部位指定部13は、SPECT画像上において、ユーザが指定した点の座標を認識し、骨領域抽出部25にその座標データを渡す。骨領域抽出部25は、ユーザが指定した点を含むひとまとまりの領域を生理的集積部位として特定する。ひとまとまりの領域とは、値の近い画素がまとまった領域である。この構成により、SPECT画像から骨領域を抽出することができる。
本実施の形態では、ユーザが生理的集積部位を指定する例を挙げたが、生理的集積部位のモデルとなる画像データを記憶しておき、パターンマッチングにより、生理的集積部位を特定する等の方法をとることもできる。また、多数の被験者の生理的集積部位のデータがある場合には、それらを教師データとして学習して求めたモデルを用いて、新しい被験者のSPECT画像から生理的集積部位を求めることができる。なお、被験者のCT画像がある場合には、CT画像の情報を用いて、生理的集積部位を除外することとしてもよい。演算処理部11のその他の機能は、第1の実施の形態の画像処理装置1と同じである。
図6は、第2の実施の形態の画像処理装置2の動作の例を示す図である。
画像処理装置2は、まず、SPECT装置から被験者のSPECT画像のデータを読み込む(S20)。画像処理装置2の骨領域抽出部25は、SPECT画像に基づいて被験者の三次元の骨領域を抽出すると共に、抽出した骨領域の体積を求める(S21)。
次に、画像処理装置2の正規化部22は、SPECT画像の骨領域における画素値を正規化する(S22)。具体的には、正規化部22は、被験者の体重のデータを用いて、上述した式(1)によって正規化を行う。骨転移領域抽出部23は、正規化されたSPECT画像において、所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を抽出する(S23)。ここで、抽出される骨転移領域は、SPECT画像の骨領域から抽出されるので、三次元のデータである。また、骨転移領域抽出部23は、抽出された骨転移領域の体積を求める(S23)。
そして、画像処理装置2の指標値計算部24は、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、上述した式(2)により、骨転移に関する指標値を計算する(S24)。画像処理装置2の出力部12は、求めた指標値と被験者のSPECT画像をモニタに出力する(S25)。以上、第2の実施の形態の画像処理装置2の構成および動作について説明した。
第2の実施の形態の画像処理装置2は、SPECT画像で求めた三次元の骨領域の体積と三次元の骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標値を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。また、第2の実施の形態の画像処理装置2は、SPECT画像を用いて処理を行えるので、CT画像のデータのない被験者についても、骨転移に関する指標値を求めることが可能である。
(変形例)
以上、本発明の画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法について、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。
上記した実施の形態では、SPECT/CT装置を用いて、SPECT画像とCT画像を取得する例を挙げたが、SPECT画像とCT画像は、別々に撮影した画像を用いることも可能である。この場合、SPECT画像の骨領域における画素値を取得するステップ(S12)において、SPECT画像とCT画像の位置合わせを行う必要がある。
上記した実施の形態では、核医学画像としてSPECT画像を用いる例を挙げて説明したが、例えばNaF18等投与によるPET画像を用いた指標値の計算にも適用することができる。この場合、PET画像とCT画像は、PET/CT装置を用いて同時に取得してもよいし、別々に撮影した画像を用いてもよい。
上記した実施の形態では、被験者の骨領域を求めるための形態画像としてCT画像を用いる例を挙げて説明したが、形態画像はCT画像に限られず、例えば、MRI画像を用いてもよい。
上記した実施の形態では、被験者の体重を用いて正規化を行う例を挙げたが、SPECT画像の正規化は、体重以外のデータを用いて行ってもよい。例えば、正規化部22は、被験者の骨重量を用いて、SPECT画像の正規化を行うことができる。これは、投与した放射能(放射性医薬品の量)が骨組織に均一に分布し、かつ排泄されていないという状況と比較して、各画素の放射能濃度が何倍になるかを示す量に変換するものであり、具体的には、次の式(3)によって計算する。

(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/被験者の骨重量)・・・(3)
なお、骨重量の情報は、例えば、CT画像に基づいて求めた骨領域のデータに基づいて推定することができる。CT画像がない場合には、被験者の性別、年齢、身長、体重等から推定することができる。
また、正規化部22は、骨ミネラル量(BMC:Bone Mineral Contents)または骨ミネラル密度(BMD:Bone Mineral Density)を用いて、SPECT画像の正規化を行ってもよい。具体的には、次の式(4)(5)によって計算することができる。

(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/骨ミネラル量)・・・(4)

(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/骨ミネラル密度)・・・(5)
なお、骨ミネラル量、骨ミネラル密度は、被験者の性別、年齢、身長、体重等から推定することができる。日本人についてはデータベースを用いた先行研究(例えば、European Journal of Clinical Nutrition (2001) 55, p.462470)がある。この文献によると、骨ミネラル量や骨ミネラル密度を、次の式から推定することができることが示されている。

骨ミネラル量(男性;kg)= -1.81 - 0.0015×年齢+1.89×身長+0.017×体重
骨ミネラル量(女性;kg)= -1.05 - 0.009×年齢+1.57×身長+0.017×体重
骨ミネラル密度(男性;g/m2)= 0.934 - 0.00081×年齢+0.003×体重
骨ミネラル密度(女性;g/m2)= 0.824 - 0.00368×年齢+0.137×身長+0.0026×体重

これらの式において、年齢の単位は年、体重の単位はkg、身長の単位はmである。
本発明によって求めた骨転移に関する指標は、被験者の経過観察や重症度評価に有効に用いる事ができる。
ここで、骨転移に関する指標を計算する範囲は、全身を対象としても良いし、一部としても良い。身体の一部を対象として指標を求める場合は、経過観察等で比較に用いる各データの計算範囲を揃えておく必要がある。例えば、右上腕骨に転移の見られた患者について、当該転移領域の経過観察を詳細に行う場合は、各時間点における画像で右上腕骨のデータのみを用いて骨転移に関する指標を算出し、相互比較を行えば良い。
1,2 画像処理装置
10 画像データ入力部
11 演算処理部
12 出力部
13 部位指定部
20 骨領域抽出部
21 骨領域特定部
22 正規化部
23 骨転移領域抽出部
24 指標値計算部
25 骨領域抽出部

Claims (13)

  1. 三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、
    被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
    前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
    を実行させる画像処理プログラム。
  2. 前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップは、前記三次元形態画像における骨領域のデータに基づいて骨領域のマスク画像を生成し、前記骨領域のマスク画像と三次元核医学画像とが重なる部分として、前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する請求項1に記載の画像処理プログラム。
  3. 三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、
    被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
    を実行させる画像処理プログラム。
  4. 前記骨領域を抽出するステップは、
    前記三次元核医学画像における放射性医薬品の生理的集積部位を特定するステップと、
    前記三次元核医学画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素を抽出するステップと、
    前記抽出された画素で構成される領域から、前記放射性医薬品の生理的集積部位を除外した領域を、骨領域として抽出するステップと、
    を実行させる請求項3に記載の画像処理プログラム。
  5. 前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の全身の骨領域の体積に基づいて前記指標を計算する請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  6. 前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の一部の骨領域の体積に基づいて前記指標を計算する請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  7. 三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
    被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
    前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    方向の異なる2つ以上の画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップと、
    を実行させる画像処理プログラム。
  8. 三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
    被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    方向の異なる2つ以上の画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップと、
    を実行させる画像処理プログラム。
  9. 前記正規化するステップは、被験者の体重、骨重量、または骨ミネラル量に関するデータを用いて正規化を行う請求項1乃至8のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  10. 被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、
    前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、
    前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する骨領域特定部と、
    前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、
    前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部と、
    を備える画像処理装置。
  11. 被験者の三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、
    前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、
    前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、
    前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部と、
    を備える画像処理装置。
  12. 三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、
    被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
    前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
    を備える画像処理方法。
  13. 三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、
    被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
    前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
    前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
    前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
    前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
    を備える画像処理方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112950595B (zh) * 2021-03-10 2021-10-22 西北民族大学 一种基于spect成像的人体部位切分方法及系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004535871A (ja) * 2001-07-19 2004-12-02 ヴァーチャルスコピックス リミテッド ライアビリティ カンパニー 組織構造および組織構造の時間変化を定量化するためのシステムおよび方法
US20100032575A1 (en) * 2008-08-08 2010-02-11 Andrei Iagaru Methods and systems for pet/ct scanning for evaluation of malignancy
JP2010029481A (ja) * 2008-07-29 2010-02-12 Univ Of Tsukuba 腫瘍の経過観察レポート自動作成診断支援システム
JP2010178949A (ja) * 2009-02-06 2010-08-19 Toshiba Corp 医用画像処理装置、医用画像処理プログラム及び核医学画像撮影装置
JP2012050844A (ja) * 2011-10-24 2012-03-15 Toshiba Corp 3次元画像処理装置、3次元画像処理方法、記憶媒体及びプログラム
JP2013088386A (ja) * 2011-10-21 2013-05-13 Shimadzu Corp 医療用データ処理装置およびそれを備えた放射線断層撮影装置
JP2013172825A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp X線ct装置、画像表示方法
JP2015505360A (ja) * 2011-11-08 2015-02-19 エクセリクシス, インク. 癌治療を定量化する方法
US20150093008A1 (en) * 2013-10-01 2015-04-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Registration of multimodal imaging data
JP2016109467A (ja) * 2014-12-03 2016-06-20 公立大学法人横浜市立大学 核医学画像データの定量化
JP2016142664A (ja) * 2015-02-04 2016-08-08 日本メジフィジックス株式会社 核医学画像解析技術
JP2017046814A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 キヤノン株式会社 情報処理装置、画像処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム。

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6442311B2 (ja) * 2015-02-04 2018-12-19 日本メジフィジックス株式会社 核医学画像中の腫瘍輪郭を抽出する技術

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004535871A (ja) * 2001-07-19 2004-12-02 ヴァーチャルスコピックス リミテッド ライアビリティ カンパニー 組織構造および組織構造の時間変化を定量化するためのシステムおよび方法
JP2010029481A (ja) * 2008-07-29 2010-02-12 Univ Of Tsukuba 腫瘍の経過観察レポート自動作成診断支援システム
US20100032575A1 (en) * 2008-08-08 2010-02-11 Andrei Iagaru Methods and systems for pet/ct scanning for evaluation of malignancy
JP2010178949A (ja) * 2009-02-06 2010-08-19 Toshiba Corp 医用画像処理装置、医用画像処理プログラム及び核医学画像撮影装置
JP2013088386A (ja) * 2011-10-21 2013-05-13 Shimadzu Corp 医療用データ処理装置およびそれを備えた放射線断層撮影装置
JP2012050844A (ja) * 2011-10-24 2012-03-15 Toshiba Corp 3次元画像処理装置、3次元画像処理方法、記憶媒体及びプログラム
JP2015505360A (ja) * 2011-11-08 2015-02-19 エクセリクシス, インク. 癌治療を定量化する方法
JP2013172825A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp X線ct装置、画像表示方法
US20150093008A1 (en) * 2013-10-01 2015-04-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Registration of multimodal imaging data
JP2016109467A (ja) * 2014-12-03 2016-06-20 公立大学法人横浜市立大学 核医学画像データの定量化
JP2016142664A (ja) * 2015-02-04 2016-08-08 日本メジフィジックス株式会社 核医学画像解析技術
JP2017046814A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 キヤノン株式会社 情報処理装置、画像処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム。

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