JP2019074343A - Image processing device, image processing method and program - Google Patents
Image processing device, image processing method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019074343A JP2019074343A JP2017198835A JP2017198835A JP2019074343A JP 2019074343 A JP2019074343 A JP 2019074343A JP 2017198835 A JP2017198835 A JP 2017198835A JP 2017198835 A JP2017198835 A JP 2017198835A JP 2019074343 A JP2019074343 A JP 2019074343A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- roi
- image
- brain
- subject
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 98
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 86
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims abstract description 74
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 9
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 abstract description 4
- 230000003727 cerebral blood flow Effects 0.000 description 16
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 9
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 208000015122 neurodegenerative disease Diseases 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 201000011240 Frontotemporal dementia Diseases 0.000 description 2
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 2
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 210000001652 frontal lobe Anatomy 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 208000024827 Alzheimer disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002224 dissection Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000002599 functional magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 230000004153 glucose metabolism Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30016—Brain
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program.
脳血流ＳＰＥＣＴ画像や糖代謝ＰＥＴ画像を初めとする頭部機能画像は、脳機能の局所的評価を行う方法として、広く臨床に用いられている。例えば、脳内において疾患特異的に機能が低下する部位を特定し、その部位を関心領域（ＲＯＩ）として定量評価することによって、種々の変性疾患の診断に役立つ情報を得る事ができる。 Head function images such as cerebral blood flow SPECT images and glucose metabolism PET images are widely used clinically as a method for performing local evaluation of brain functions. For example, information which is useful for diagnosis of various degenerative diseases can be obtained by specifying a site in the brain where the function specifically decreases in a disease specific manner and quantitatively evaluating the site as a region of interest (ROI).
しかし、これまでに開示された方法では、評価値を算出する領域が固定されていたため、異なる変性疾患の解析に、柔軟に対応する事ができなかった。また、単に関心領域内において算出された評価値に基づいて判断を行っていたため、値の変化が変性疾患によるものか、他の要因（例えば、血栓等による血流低下）によるものかの区別ができないといった問題があった。 However, in the method disclosed so far, the region for calculating the evaluation value is fixed, and therefore, it has not been possible to flexibly cope with analysis of different degenerative diseases. In addition, since judgment was made based on the evaluation value calculated in the region of interest, it is possible to distinguish whether the change in value is due to degenerative disease or due to other factors (eg blood flow reduction due to thrombus etc.) There was a problem that it was impossible.
本発明は、上記背景に鑑み、関心領域の設定の自由度を高めた画像処理装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an image processing apparatus in which the degree of freedom in setting of a region of interest is enhanced in view of the above background.
本発明の画像処理装置は、被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、被験者の前記機能画像を解剖学的標準化する解剖学的標準化部と、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、計算された評価値に関する情報を表示する表示部とを備える。 The image processing apparatus of the present invention comprises an input unit for inputting a functional image of a subject's brain, an anatomical standardization unit for anatomically standardizing the functional image of the subject, and an anatomical region allocated on a standard brain. The data of the anatomical region is read out from the storage unit storing the data of (1), and the selection of the anatomical region is received by selecting the candidate for the anatomical region, the ROI candidate presenting unit presenting the data of the anatomical region as a candidate of ROI An evaluation value for calculating an evaluation value based on a pixel value in an ROI setting unit that sets an ROI on an anatomically standardized subject's brain image based on one or more anatomical regions and a pixel value in the ROI A calculation unit and a display unit for displaying information on the calculated evaluation value.
本発明の別の態様の画像処理装置は、被験者の脳の機能画像を入力する入力部と、被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算する変換係数計算部と、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、計算された評価値に関する情報を表示する表示部とを備える。 An image processing apparatus according to another aspect of the present invention includes an input unit for inputting a functional image of a subject's brain, and a conversion factor calculation unit for calculating a conversion factor for converting the functional image of the subject into a standard brain image. An ROI candidate presentation unit which reads out data of an anatomical region from a storage unit storing data of an anatomical region allocated on a standard brain and presents the data of the anatomical region as a candidate of an ROI; Accepting the selection of an anatomical region, converting one or more selected anatomical regions to a subject's brain image using the inverse conversion coefficient of the conversion coefficient, and performing ROI on the subject's brain image It comprises an ROI setting unit to be set, an evaluation value calculation unit to calculate an evaluation value based on the set pixel value in the ROI, and a display unit to display information on the calculated evaluation value.
本発明によれば、操作者は、ＲＯＩ候補提示部にて提示された解剖学的領域から所望の領域を選択してＲＯＩを設定することができる。 According to the present invention, the operator can set a ROI by selecting a desired region from the anatomical region presented by the ROI candidate presentation unit.
以下、本発明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。以下に説明する実施の形態では、123Ｉ−ＩＭＰを用いて被験者の脳を撮影したＳＰＥＣＴ画像の画像処理を行う例を挙げる。123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像は、被験者の脳の血流を表す画像である。なお、本発明の画像処理装置が処理する画像は、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像に限られず、他の薬剤を投与して得られたＳＰＥＣＴ画像や、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像等の他のモダリティによって得られた機能画像も含まれる。 Hereinafter, an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the embodiment described below, an example in which image processing of a SPECT image obtained by imaging the brain of a subject using 123 I-IMP is given. A SPECT image taken using 123 I-IMP is an image representing blood flow of the subject's brain. In addition, the image which the image processing apparatus of this invention processes is not restricted to the SPECT image image | photographed using 123 I-IMP, The SPECT image obtained by administering another chemical | medical agent, PET images, fMRI images, etc. Also included are functional images obtained by other modalities.
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態の画像処理装置１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１は、被験者の脳の機能画像のデータを入力する入力部１０と、入力された機能画像に対してＲＯＩを設定し、当該ＲＯＩにおける評価値を求める制御部１１と、評価結果を表示する表示部１２と、標準脳のデータを記憶した標準脳データ記憶部１３とを有している。
First Embodiment
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus 1 according to the first embodiment. The image processing apparatus 1 according to the first embodiment controls the input unit 10 for inputting data of a functional image of the brain of a subject, and sets an ROI for the input functional image to obtain an evaluation value in the ROI. It has the part 11, the display part 12 which displays an evaluation result, and the standard brain data storage part 13 which memorize | stored the data of the standard brain.
入力部１０は、例えば、通信インターフェースである。被験者の脳の機能画像を撮像したＳＰＥＣＴ装置から通信インターフェースを通じて機能画像のデータを受信する。表示部１２は、例えば、ディスプレイである。 The input unit 10 is, for example, a communication interface. The functional image data is received from the SPECT device which has captured the functional image of the subject's brain through the communication interface. The display unit 12 is, for example, a display.
好ましい態様において、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、被験者の脳の機能画像の画像処理を行って評価値を求める処理を行う。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。 In a preferred embodiment, the image processing apparatus 1 is configured by a computer provided with 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 functional image of the brain of the subject to obtain the evaluation value. Such programs are also included in the scope of the present invention.
制御部１１は、解剖学的標準化部２０と、ＲＯＩ候補提示部２１と、ＲＯＩ設定部２２と、評価値計算部２３と、結果出力部２４とを有している。解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像に対して解剖学的標準化を行って、被験者の脳の画像を標準脳の画像に変換する。この解剖学的標準化処理は、公知の方法、例えば、文献（Minoshima S et.al., J. Nucl. Med., 1994, 35, p.1528-37、または、Friston K. J. et.al., Human Brain Mapping, 1995, 2, p.189-210）記載の方法により行うことができる。 The control unit 11 includes an anatomical standardization unit 20, an ROI candidate presentation unit 21, an ROI setting unit 22, an evaluation value calculation unit 23, and a result output unit 24. The anatomical standardization unit 20 performs anatomical standardization on the functional image of the subject's brain to convert the subject's brain image into a standard brain image. This anatomical standardization process can be carried out according to known methods, for example, the method described in the literature (Minoshima S et. Al., J. Nucl. Med., 1994, 35, p. 1528-37, or Friston KJ et. Al., Human. Brain Mapping, 1995, 2, p. 189-210).
解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像を一連の脳表画像の形の標準脳画像に変換する。脳表画像は、脳表の各点から脳内部に向けて下した垂線上の一定区間（例えば、脳表から６ピクセル）における画素の最大値あるいは平均値を脳表抽出することによって得られる（Minoshima S, Frey KA, Koeppe RA, Foster NL, Kuhl DE: A diagnostic approach in Alzheimer's disease using three-dimensional stereotactic surface projections of fluorine-18-FDG PET. J Nucl Med. 1995;36:1238-48.）。 The anatomical standardization unit 20 converts the functional image of the subject's brain into a standard brain image in the form of a series of brain surface images. The brain surface image is obtained by brain surface extraction of the maximum value or the average value of pixels in a certain section (for example, 6 pixels from the brain surface) perpendicular to the inside of the brain from each point of the brain surface ( Minoshima S, Frey KA, Koeppe RA, Foster NL, Kuhl DE: Diagnostic approach in Alzheimer's disease using three-dimensional stereotactic surface projections of fluorine-18-FDG PET. J. Nucl. Med. 1995; 36: 1238-48.).
ＲＯＩ候補提示部２１は、標準脳データ記憶部１３から、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示する機能を有する。本実施の形態で用いる解剖学的領域は、タライラッハの脳図譜に従って割り付けられた領域である。なお、解剖学的領域データは、タライラッハの脳図譜に限定する必要は無く、解析評価の目的に応じて、利用可能なあらゆるデータを利用することが可能である。例えば、ペンフィールドの脳地図や、ブロードマンの脳地図を用いる事ができる。 The ROI candidate presentation unit 21 has a function of reading data of an anatomical region allocated on a standard brain from the standard brain data storage unit 13 and presenting data of the anatomical region as a candidate of ROI. An anatomical region used in the present embodiment is a region allocated in accordance with Tarairach brain plot. The anatomical region data does not have to be limited to the Tarairach brain chart, and any available data can be used according to the purpose of analysis and evaluation. For example, Penfield's brain map or Brodmann's brain map can be used.
図２は、ＲＯＩ候補提示部２１によって提示されたＲＯＩ候補の提示画面を示す図である。好ましい態様において、ＲＯＩ候補提示画面は、解剖学的領域の名称と、解剖学的領域をＲＯＩとして選択したか否かを示すチェックボックスとを備えている。ＲＯＩ候補提示画面では、チェックボックスにより、複数の解剖学的領域を選択できる。 FIG. 2 is a view showing a presentation screen of the ROI candidate presented by the ROI candidate presentation unit 21. As shown in FIG. In a preferred embodiment, the ROI candidate presentation screen is provided with the name of the anatomical region and a check box indicating whether or not the anatomical region is selected as the ROI. In the ROI candidate presentation screen, check boxes allow selection of multiple anatomical regions.
また好ましい態様において、ＲＯＩ候補提示画面は、ＯＫボタンとＣａｎｃｅｌボタンを備えている。この場合、ＯＫボタンを選択すると、その時点でチェックの入っている解剖学的領域をＲＯＩ候補として確定する。Ｃａｎｃｅｌボタンを選択すると、チェックボックスに入っていたチェックはクリアされ、前の画面に戻る。 In a preferred embodiment, the ROI candidate presentation screen includes an OK button and a Cancel button. In this case, when the OK button is selected, the anatomical region checked at that time is decided as a ROI candidate. Selecting the Cancel button clears the check box and returns to the previous screen.
ＲＯＩ候補提示部２１は、上方に、「Ｇｒｏｕｐ１」「Ｇｒｏｕｐ２」「Ｇｒｏｕｐ３」「Ｇｒｏｕｐ４」「Ｇｒｏｕｐ５」のタブを有している。これにより、操作者は、タブを切り替えて、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５の５つのＲＯＩを設定できる。 The ROI candidate presentation unit 21 has tabs of “Group 1”, “Group 2”, “Group 3”, “Group 4”, and “Group 5” at the upper side. Thereby, the operator can switch tabs and set five ROIs of Group 1 to Group 5.
ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩ候補提示部２１にて選択された解剖学的領域の組合せをＲＯＩとして設定する。ＲＯＩ設定部２２は、設定されたＲＯＩのデータを表示部１２に送信し、表示部１２に設定されたＲＯＩを表示することとしてもよい。表示部１２は、例えば、標準脳のテンプレート上において、ＲＯＩが設定された解剖学的領域に色を付して表示する。 The ROI setting unit 22 sets a combination of anatomical regions selected by the ROI candidate presentation unit 21 as an ROI. The ROI setting unit 22 may transmit data of the set ROI to the display unit 12 and may display the ROI set in the display unit 12. The display unit 12 displays, for example, the anatomical region in which the ROI is set, on a template of a standard brain, with a color.
評価値計算部２３は、設定されたＲＯＩ内の画素値を用い、評価値を計算する。本実施の形態では、評価値計算部２３は、ＲＯＩ内の正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズ（ピクセル数又は面積）で正規化した値を評価値として求める。ここで、Ｚスコアは、画素毎に求まる値であり、被験者の画像の画素値と、健常者の平均画像の画素値に基づいて、次の式（１）によって求められる。
（式１）
Ｚスコア＝（健常者の加算平均画素値−被験者の画素値）／健常者の標準偏差画素値
The evaluation value calculation unit 23 calculates an evaluation value using pixel values in the set ROI. In the present embodiment, the evaluation value calculation unit 23 obtains, as an evaluation value, a value obtained by normalizing the sum of positive Z scores in the ROI with the ROI size (the number of pixels or the area). Here, the Z score is a value obtained for each pixel, and is obtained by the following equation (1) based on the pixel value of the image of the subject and the pixel value of the average image of the healthy person.
(Formula 1)
Z score = (summed average pixel value of healthy subject-subject pixel value) / standard deviation pixel value of healthy subject
評価値計算部２３は、評価対象のＲＯＩ内にある画素の正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズ（ピクセル数又は面積）で正規化した値を計算して、ＲＯＩの評価値とする。本実施の形態では、評価値計算部２３は、ＲＯＩを脳の左面と右面に分けて、ＲＯＩの左面における正のＺスコアの総和と、右面における正のＺスコアの総和を求め、それぞれの対応するＲＯＩのピクセル数で除し、評価値を求めている。 The evaluation value calculation unit 23 calculates a value obtained by normalizing the sum of positive Z scores of pixels in the ROI to be evaluated with the ROI size (number of pixels or area), and uses it as the evaluation value of the ROI. In the present embodiment, the evaluation value calculation unit 23 divides the ROI into the left and right sides of the brain, obtains the sum of positive Z scores in the left side of the ROI and the sum of positive Z scores in the right side, The evaluation value is obtained by dividing by the number of pixels of the ROI.
結果出力部２４は、評価値計算部２３にて計算したＲＯＩの評価値を表示部１２に送り、表示部１２に評価結果を表示させる。ここで、結果出力部２４は、評価値を出力するのみならず、評価結果を把握しやすいように、各画素のＺスコアから生成した画像データや、健常者の評価値に基づくデータ等を編集したグラフのデータを表示部１２に送る。 The result output unit 24 sends the evaluation value of the ROI calculated by the evaluation value calculation unit 23 to the display unit 12 and causes the display unit 12 to display the evaluation result. Here, the result output unit 24 not only outputs the evaluation value but also edits the image data generated from the Z score of each pixel, the data based on the evaluation value of the healthy person, etc. so that the evaluation result can be easily grasped. The data of the generated graph is sent to the display unit 12.
図３は、表示部１２にて表示される評価結果を示す画面の例である。この画面を表示するためのデータが、結果出力部２４から表示部１２に送られている。画面上部の領域Ａ１に表示されているのは、検査日、検査方法、被験者の情報である。画面の左側に、脳血流画像を表示する領域Ａ２、脳血流低下画像を表示する領域Ａ３がある。脳血流画像は、脳血流量を色によって示している。特許公報の図面では色が表現されていないが、脳血流量が多い場合には赤、中程度の場合には緑、少ない場合には青といった具合に脳血流量に応じて徐々に変化する色で表示している。また本例では、脳血流画像は、右外側面、左外側面等の一連の脳表画像に着色をして表示している。 FIG. 3 is an example of a screen showing the evaluation result displayed on the display unit 12. Data for displaying this screen is sent from the result output unit 24 to the display unit 12. Displayed in the area A1 at the top of the screen are the examination date, the examination method, and the information of the subject. On the left side of the screen, there are an area A2 for displaying a cerebral blood flow image and an area A3 for displaying a cerebral blood flow reduction image. The cerebral blood flow image shows the cerebral blood flow by color. The color is not expressed in the drawings of the patent publication, but the color gradually changes according to the cerebral blood flow such as red when the cerebral blood flow is large, green when it is medium, and blue when it is small. It is displayed by. In the present example, the cerebral blood flow image is displayed by coloring a series of brain surface images such as the right lateral surface and the left lateral surface.
脳血流低下画像は、健常者と比較して脳血流量の低下の程度（正のＺスコアの値）を色によって示している。脳血流の低下の程度が大きい場合には赤、中程度の場合には緑、少ない場合には青といった具合に脳血流量に応じて徐々に変化する色で表示している。脳血流低下画像もまた、一連の脳表画像に脳血流低下の程度を反映した着色をして表示している。 The cerebral blood flow reduction image indicates the degree of reduction in cerebral blood flow (positive Z score value) by color as compared to normal subjects. In the case where the degree of decrease in cerebral blood flow is large, it is displayed in red, in the case of medium degree, in green, and in the case of small as blue, in a color gradually changing according to the cerebral blood flow. The cerebral blood flow reduction image is also displayed in a series of brain surface images with coloring that reflects the degree of cerebral blood flow reduction.
画面の右側には、関心領域（ＲＯＩ）ごとの評価結果が表示されている。右上には、操作者が設定した関心領域の情報を示す領域Ａ４がある。本例では、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５まで５つの関心領域が設定され、それぞれの関心領域が標準脳の脳表画像上で着色して示されている。特許公報の図面では色が表現されていないが、Ｇｒｏｕｐ１〜Ｇｒｏｕｐ５のラベルにはそれぞれ、橙、赤、紫、青、緑の色が着色され、脳表画像においても各Ｇｒｏｕｐに対応する関心領域がラベルと同じ色で着色されている。これにより、操作者は、設定されたＲＯＩを容易に把握できる。 On the right side of the screen, evaluation results for each region of interest (ROI) are displayed. In the upper right, there is a region A4 indicating information of the region of interest set by the operator. In this example, five regions of interest from Group 1 to Group 5 are set, and the respective regions of interest are shown colored on the brain surface image of the standard brain. Although the color is not expressed in the drawings of the patent publication, orange, red, purple, blue, and green are colored on the labels of Group 1 to Group 5 respectively, and the region of interest corresponding to each Group is also shown in the brain surface image. It is colored in the same color as the label. Thereby, the operator can easily grasp the set ROI.
画面の右側の「関心領域内の脳血流低下の程度」の領域には、評価値計算部２３にて求めたＲＯＩごとの評価値がグラフＡ５で示されている。グラフの横軸は、設定したＲＯＩを表すＧｒｏｕｐの番号と、それぞれのＲＯＩにおける左面と右面を示す。グラフの縦軸は、正のＺスコアの合計値をＲＯＩサイズで正規化した値であり、この値が脳血流低下の程度を表す。グラフには、ＲＯＩごとに計算された評価値が丸でプロットされている。また、グラフには比較のために、健常者における評価値の平均値を矩形で示し、評価値の閾値を横線で示している。ここで、閾値は、評価値が異常である（つまり、正常から乖離がある）と判断する目安である。図３に示す例では、Ｇｒｏｕｐ１の左右、およびＧｒｏｕｐ２の左面において、評価値が閾値を超えて高くなっていることが分かる。画面の下の領域Ａ６には、評価結果に基づいて自動的に生成されたコメントが表示されている。 In the region of “the degree of cerebral blood flow reduction in the region of interest” on the right side of the screen, the evaluation value for each ROI obtained by the evaluation value calculation unit 23 is indicated by a graph A5. The horizontal axis of the graph indicates the number of Group representing the set ROI, and the left face and the right face in each ROI. The vertical axis of the graph is the value obtained by normalizing the total value of positive Z scores with the ROI size, and this value represents the degree of cerebral blood flow reduction. In the graph, evaluation values calculated for each ROI are plotted in circles. Further, in the graph, for comparison, the average value of the evaluation values of healthy persons is indicated by a rectangle, and the threshold of the evaluation value is indicated by a horizontal line. Here, the threshold is a standard for judging that the evaluation value is abnormal (that is, there is a divergence from normal). In the example illustrated in FIG. 3, it can be seen that the evaluation value is higher than the threshold value at the left and right of Group 1 and the left surface of Group 2. An area A6 at the bottom of the screen displays a comment that is automatically generated based on the evaluation result.
図４は、第１の実施の形態の画像処理装置１の動作を示す図である。画像処理装置１は、まず、入力部１０にて、被験者の頭部医用画像データの入力を受け付ける（Ｓ１０）。本実施の形態では、頭部医用画像データとして、画像処理装置１に、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像を入力する。次に、画像処理装置１は、解剖学的標準化部２０にて、入力した頭部医用画像データに対して解剖学的標準化を行う（Ｓ１１）。 FIG. 4 is a diagram showing an operation of the image processing apparatus 1 according to the first embodiment. First, the image processing apparatus 1 receives an input of head medical image data of a subject at the input unit 10 (S10). In the present embodiment, a SPECT image captured using 123 I-IMP is input to the image processing apparatus 1 as head medical image data. Next, the image processing apparatus 1 performs anatomical standardization on the input head medical image data in the anatomical standardization unit 20 (S11).
続いて、画像処理装置１は、ＲＯＩ候補提示部２１を動作させ、標準脳上に定義した解剖学的領域のデータを用いて、図２で示したような画面を用いて、ＲＯＩの候補を操作者に提示する（Ｓ１２）。この画面で操作者がＲＯＩの候補となる解剖学的領域を選択すると、画像処理装置１は、ＲＯＩ設定部２２を動作させ、選択された解剖学的領域の組合せによりＲＯＩを設定する（Ｓ１３）。画像処理装置１は、評価値計算部２３を動作させ、解剖学的標準化された被験者の画像において、ＲＯＩ内の評価値を算出し（Ｓ１４）、次いで結果出力部２４の機能により、算出した結果を表示部１２に出力して（Ｓ１５）、表示部１２にて評価結果を表示させる。
以上、第１の実施の形態の画像処理装置１および画像処理方法について説明した。
Subsequently, the image processing apparatus 1 operates the ROI candidate presentation unit 21 to use the data of the anatomical region defined on the standard brain to use the screen as shown in FIG. It is presented to the operator (S12). When the operator selects an anatomical region which is a candidate for ROI on this screen, the image processing apparatus 1 operates the ROI setting unit 22 and sets the ROI by the combination of the selected anatomical regions (S13). . The image processing apparatus 1 operates the evaluation value calculation unit 23 to calculate an evaluation value in the ROI in the anatomically standardized image of the subject (S14), and then the calculation result by the function of the result output unit 24. Are output to the display unit 12 (S15), and the display unit 12 displays the evaluation result.
The image processing apparatus 1 and the image processing method of the first embodiment have been described above.
第１の実施の形態の画像処理装置１は、ＲＯＩ候補として解剖学的領域を操作者に提示し、解剖学的領域の選択を受け付け、選択された解剖学的領域に基づいてＲＯＩを設定するので、ＲＯＩ設定の自由度を高めることができる。 The image processing apparatus 1 according to the first embodiment presents the anatomical region as an ROI candidate to the operator, receives selection of the anatomical region, and sets the ROI based on the selected anatomical region. Therefore, the degree of freedom in setting the ROI can be increased.
これにより、評価値を算出する対象となるＲＯＩを任意に設定できるので、あらゆる変性疾患の解析に応用する事ができる。例えば、固定された疾患特異的関心領域内のみで評価を行う場合、予め診断対象とした疾患しか評価する事ができない。しかし、本実施の形態の画像処理装置１によれば、操作者が画像を確認しながら解剖学的領域を選択して任意のＲＯＩを設定することができるので、画像の視覚的評価から推定される任意の疾患の評価を行う事が可能となる。例えば、前頭葉の集積低下がみられた場合、前頭葉に関心領域を設定して算出された評価値の値により、前頭側頭葉型認知症（ＦＴＤ）の罹患可能性を、評価することが可能となる。 Since the ROI which becomes the object which calculates an evaluation value can be set arbitrarily by this, it can apply to analysis of all degenerative diseases. For example, when evaluation is performed only within a fixed disease-specific region of interest, only the disease to be diagnosed can be evaluated in advance. However, according to the image processing apparatus 1 of the present embodiment, since the operator can select an anatomical region and set an arbitrary ROI while checking the image, it is estimated from the visual evaluation of the image. Can be assessed for any disease. For example, if accumulation of the frontal lobe is reduced, it is possible to evaluate the morbidity of frontotemporal lobe dementia (FTD) by the value of the evaluation value calculated by setting the region of interest in the frontal lobe It becomes.
また、本実施の形態の画像処理装置１は、ＲＯＩを左面と右面に分けて評価値を計算し、出力しているので、集積の低下が変性疾患によるものなのか、血栓等による血流低下が原因なのか等の鑑別が付けやすくなる。 In addition, since the image processing apparatus 1 according to the present embodiment calculates the evaluation value by dividing the ROI into the left surface and the right surface, and outputs the calculated value, it may be due to a degenerative disease or the blood flow reduction due to thrombosis etc. It is easy to identify the cause of
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態の画像処理装置について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１と同じであるが、ＲＯＩ候補提示部２１によるＲＯＩ候補の提示の仕方が異なる。
Second Embodiment
Next, an image processing apparatus according to a second embodiment will be described. The basic configuration of the image processing apparatus of the second embodiment is the same as that of the image processing apparatus 1 of the first embodiment, but the method of presenting the ROI candidate by the ROI candidate presenting unit 21 is different.
図５は、ＲＯＩ候補提示部２１が、ＲＯＩ候補となる解剖学的領域を提示する画面の例を示す図である。ＲＯＩ候補提示部２１は、解剖学的領域の名称を表示して操作者に提示するのではなく、脳の３Ｄ画像上に解剖学的領域を表示することによって操作者にＲＯＩ候補を提示する。この画面において、ＲＯＩに含めたい所望の解剖学的領域を操作者が指示することにより、指示された領域に着色がなされ、その状態でＯＫボタンを選択すると、その時点で着色がなされている解剖学的領域が、ＲＯＩ候補として確定する。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a screen on which the ROI candidate presentation unit 21 presents an anatomical region as a ROI candidate. The ROI candidate presentation unit 21 presents the ROI candidate to the operator by displaying the anatomical region on the 3D image of the brain, instead of displaying the anatomical region name and presenting it to the operator. In this screen, when the operator designates a desired anatomical region to be included in the ROI, the designated region is colored, and if the OK button is selected in that state, the dissection being colored at that time The scientific area is determined as a ROI candidate.
第２の実施の形態の画像処理装置は、解剖学的領域を脳の３Ｄ画像に重畳して表示するので、操作者はＲＯＩを設定しようとしている位置を容易に把握することができる。 Since the image processing apparatus according to the second embodiment displays the anatomical region superimposed on the 3D image of the brain, the operator can easily grasp the position where the ROI is to be set.
（第３の実施の形態）
図６は、第３の実施の形態の画像処理装置３の構成を示す図である。第１の実施の形態では、被験者の脳画像を解剖学的標準化によって標準脳に変換していたところを、第３の実施の形態では、標準脳上で設定したＲＯＩの方を被験者の脳画像に合うように逆変換する。
Third Embodiment
FIG. 6 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus 3 according to the third embodiment. In the first embodiment, the brain image of the subject is converted to the standard brain by anatomical standardization, and in the third embodiment, the ROI of the subject set on the standard brain is the brain image of the subject. Convert back to fit.
第３の実施の形態の画像処理装置３の基本的な構成は第１の実施の形態の画像処理装置１と同じであるが、第３の実施の形態の画像処理装置３は、さらに変換係数計算部２５を備えている。 The basic configuration of the image processing device 3 according to the third embodiment is the same as the image processing device 1 according to the first embodiment, but the image processing device 3 according to the third embodiment further has a conversion coefficient A calculation unit 25 is provided.
変換係数計算部２５は、解剖学的標準化部２０にて被験者の脳の機能画像を解剖学的標準化して標準脳に変換する際に用いた変換係数を取得する。ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩ候補提示部２１にて選択された解剖学的領域の組合せに基づいてＲＯＩを設定する。この際、変換係数計算部２５にて求めた変換係数の逆変換係数を用いて、標準脳におけるＲＯＩを被験者の脳画像に合わせるように逆変換を行う。そして、評価値計算部２３にて評価値を計算する。結果出力部２４は、算出された評価値を表示部１２に送信する。結果出力部２４はまた、逆変換されたＲＯＩを被験者の脳画像に重畳して表示することとしても良い。 The transformation coefficient calculation unit 25 acquires the transformation coefficient used when anatomically standardizing the functional image of the subject's brain in the anatomical standardization unit 20 and transforming it into a standard brain. The ROI setting unit 22 sets a ROI based on the combination of the anatomical regions selected by the ROI candidate presentation unit 21. At this time, using the inverse conversion coefficient of the conversion coefficient obtained by the conversion coefficient calculation unit 25, the inverse conversion is performed so that the ROI in the standard brain matches the brain image of the subject. Then, the evaluation value calculation unit 23 calculates an evaluation value. The result output unit 24 transmits the calculated evaluation value to the display unit 12. The result output unit 24 may also superimpose and display the inversely transformed ROI on the brain image of the subject.
図７は、第３の実施の形態の画像処理装置３の動作を示す図である。画像処理装置３は、まず、入力部１０にて、被験者の頭部医用画像データの入力を受け付ける（Ｓ２０）。本実施の形態では、頭部医用画像データとして、画像処理装置３に、123Ｉ−ＩＭＰを用いて撮影したＳＰＥＣＴ画像を入力する。次に、画像処理装置３は、解剖学的標準化部２０にて、入力した頭部医用画像データに対して解剖学的標準化を行い、次いで変換計数計算部２５を動作させ、解剖学的標準化を行う際に用いた変換係数を取得する（Ｓ２１）。 FIG. 7 is a diagram showing the operation of the image processing apparatus 3 of the third embodiment. First, the image processing apparatus 3 receives an input of head medical image data of a subject at the input unit 10 (S20). In the present embodiment, a SPECT image captured using 123 I-IMP is input to the image processing apparatus 3 as head medical image data. Next, the image processing device 3 performs anatomical standardization on the input head medical image data in the anatomical standardization unit 20, and then operates the conversion count calculation unit 25 to perform anatomical standardization. The conversion coefficient used at the time of execution is acquired (S21).
続いて、画像処理装置３は、ＲＯＩ候補提示部２１を動作させ、標準脳上に定義した解剖学的領域のデータを用いて、図２で示したような画面を用いて、ＲＯＩの候補を操作者に提示する（Ｓ２２）。この画面で操作者がＲＯＩの候補となる解剖学的領域を選択すると、画像処理装置３は、ＲＯＩ設定部２２を動作させ、選択された解剖学的領域の組合せによりＲＯＩを設定する（Ｓ２３）。この際、ＲＯＩ設定部２２は、変換係数計算部２５にて求めた変換係数の逆変換係数を用いて、標準脳におけるＲＯＩを被験者の脳画像に合わせるように逆変換を行って、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定する。画像処理装置３は、評価値計算部２３を動作させ、ＲＯＩ内の評価値を算出し（Ｓ２４）、次いで、結果出力部２４の機能により、算出した結果を表示部１２に出力して（Ｓ２５）、表示部１２にて評価結果を表示させる。
以上、第３の実施の形態の画像処理装置３および画像処理方法について説明した。
Subsequently, the image processing device 3 operates the ROI candidate presentation unit 21 to use the data of the anatomical region defined on the standard brain to use the screen as shown in FIG. It is presented to the operator (S22). When the operator selects an anatomical region as a candidate for ROI on this screen, the image processing device 3 operates the ROI setting unit 22 and sets the ROI by the combination of the selected anatomical regions (S23). . At this time, the ROI setting unit 22 uses the inverse conversion coefficient of the conversion coefficient obtained by the conversion coefficient calculation unit 25 to perform inverse conversion so that the ROI in the standard brain matches the subject's brain image, and the subject's brain Set the ROI on the image. The image processing apparatus 3 operates the evaluation value calculation unit 23 to calculate the evaluation value in the ROI (S24), and then outputs the calculated result to the display unit 12 by the function of the result output unit 24 (S25) And causes the display unit 12 to display the evaluation result.
The image processing apparatus 3 and the image processing method of the third embodiment have been described above.
第３の実施の形態の画像処理装置３は、ＲＯＩを被験者の脳の画像に合わせるように逆変換して、被験者の脳画像に重畳するので、被験者の脳画像において脳血流量の変化を診ることができる。 The image processing apparatus 3 according to the third embodiment reversely converts the ROI to match the image of the subject's brain and superimposes it on the subject's brain image. be able to.
なお、本実施の形態では、基本的な構成が第１の実施の形態の画像処理装置１と同じである例を挙げたが、基本的な構成は第２の実施の形態の画像処理装置２と同じであってもよい。すなわち、図５で示すように、脳の３Ｄ画像上に解剖学的領域を表示することによって操作者にＲＯＩ候補を提示するＲＯＩ候補提示部２１を備えた画像処理装置２において、ＲＯＩを表示する際に、被験者の脳の画像に合わせるように、標準脳上のＲＯＩを逆変換する構成を採用することもできる。 In the present embodiment, an example in which the basic configuration is the same as the image processing apparatus 1 of the first embodiment has been described, but the basic configuration is the image processing apparatus 2 of the second embodiment. And may be the same. That is, as shown in FIG. 5, the ROI is displayed in the image processing apparatus 2 provided with the ROI candidate presentation unit 21 that presents the ROI candidate to the operator by displaying the anatomical region on the 3D image of the brain. At the same time, it is also possible to adopt a configuration in which the ROI on the standard brain is inversely transformed so as to match the image of the subject's brain.
以上、本発明の実施の形態の画像処理装置の構成及び動作について説明したが、本発明の画像処理装置は、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、評価値として正のＺスコアの総和をＲＯＩサイズで正規化した値を求める例を挙げて説明したが、画像処理装置はそれ以外の評価値を求めてもよい。例えば、画像処理装置は、ＲＯＩ内における正のＺスコアの総和を評価値として求めても良いし、Ｚスコアが所定の閾値以上の領域の大きさを示すＳｅｖｅｒｉｔｙや、ＲＯＩ内におけるＳｅｖｅｒｉｔｙの占める割合であるＥｘｔｅｎｔを評価値として求めることとしてもよい（Mizumura et al., Annals of Nuclear Medicine, Vol. 17, No. 4, 289-295, 2003）。 The configuration and operation of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention have been described above, but the image processing apparatus according to the present invention is not limited to the above-described embodiment. Although the above embodiment has been described by taking an example in which a value obtained by normalizing the sum of positive Z scores with the ROI size is used as the evaluation value, the image processing apparatus may obtain other evaluation values. For example, the image processing apparatus may obtain the sum of positive Z scores in the ROI as an evaluation value, or a ratio of Severity in which the Z score indicates the size of a region equal to or greater than a predetermined threshold, or Severity in the ROI. Or Extent may be obtained as an evaluation value (Mizumura et al., Annals of Nuclear Medicine, Vol. 17, No. 4, 289-295, 2003).
上記した実施の形態では、脳表画像上に評価結果を表示する例を挙げたが、脳表画像に代えて断層画像を用いてもよい。例えば、解剖学的標準化部２０は、被験者の脳の機能画像を一連の断層画像の形の標準脳画像に変換することとしても良い。この場合、ＲＯＩ設定部２２は、一連の断層画像上においてＲＯＩを設定し、評価値計算部２３は、断層画像上に設定されたＲＯＩ内において、評価値を算出する。また、標準化に用いる変換計数を利用して設定したＲＯＩを逆変換する態様においては（第３の実施の形態）、断層画像上に設定したＲＯＩを逆変換してＲＯＩの形状を被験者の脳画像に合わせ、被験者の断層画像上に逆変換したＲＯＩを表示することとしても良い。 Although the example which displays an evaluation result on a brain surface image was mentioned in embodiment mentioned above, it may replace with a brain surface image and may use a tomographic image. For example, the anatomical standardization unit 20 may convert the functional image of the subject's brain into a standard brain image in the form of a series of tomographic images. In this case, the ROI setting unit 22 sets an ROI on a series of tomographic images, and the evaluation value calculation unit 23 calculates an evaluation value in the ROI set on the tomographic image. Moreover, in the aspect which reversely transforms the ROI set using the conversion factor used for normalization (third embodiment), the ROI set on the tomographic image is reversely transformed and the shape of the ROI is a brain image of the subject It is also possible to display the inverse transformed ROI on the tomographic image of the subject in accordance with the above.
本発明は、被験者の機能画像を画像処理する装置等として有用である。 The present invention is useful as an apparatus or the like for processing a functional image of a subject.
１，３ 画像処理装置
１０ 入力部
１１ 制御部
１２ 表示部
１３ 標準脳データ記憶部
２０ 解剖学的標準化部
２１ ＲＯＩ候補提示部
２２ ＲＯＩ設定部
２３ 評価値計算部
２４ 結果出力部
２５ 変換係数取得部
1, 3 image processing apparatus 10 input unit 11 control unit 12 display unit 13 standard brain data storage unit 20 anatomical standardization unit 21 ROI candidate presentation unit 22 ROI setting unit 23 evaluation value calculation unit 24 result output unit 25 conversion coefficient acquisition unit
Claims (9)
被験者の前記機能画像を解剖学的標準化する解剖学的標準化部と、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、
前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、
計算された評価値に関する情報を表示する表示部と、
を備える画像処理装置。 An input unit for inputting a functional image of a subject's brain;
An anatomical standardization unit that anatomically standardizes the functional image of the subject;
An ROI candidate presentation unit which reads out data of an anatomical region from a storage unit storing data of an anatomical region allocated on a standard brain and presents the data of the anatomical region as a candidate of ROI;
An ROI setting unit which receives the selection of the anatomical region and sets an ROI on an anatomically standardized subject's brain image based on the selected one or more anatomical regions;
An evaluation value calculator configured to calculate an evaluation value based on pixel values in the ROI;
A display unit for displaying information on the calculated evaluation value;
An image processing apparatus comprising:
被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算する変換係数計算部と、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するＲＯＩ候補提示部と、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部と、
設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算する評価値計算部と、
計算された評価値に関する情報を表示する表示部と、
を備える画像処理装置。 An input unit for inputting a functional image of a subject's brain;
A conversion factor calculator for calculating conversion factors for converting the functional image of the subject into an image of a standard brain;
An ROI candidate presentation unit which reads out data of an anatomical region from a storage unit storing data of an anatomical region allocated on a standard brain and presents the data of the anatomical region as a candidate of ROI;
The selection of the anatomical region is accepted, and the selected one or more anatomical regions are subjected to transformation to fit the subject's brain image using the inverse transformation coefficient of the transformation coefficient, and the ROI on the subject's brain image ROI setting unit to set
An evaluation value calculator configured to calculate an evaluation value based on pixel values in the set ROI;
A display unit for displaying information on the calculated evaluation value;
An image processing apparatus comprising:
前記表示部は、右面と左面の評価値を表示する、請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。 The evaluation value calculation unit divides the ROI into right and left planes, and calculates an evaluation value in each plane;
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the display unit displays evaluation values of the right surface and the left surface.
前記画像処理装置に、被験者の脳の機能画像を入力するステップと、
前記画像処理装置が、被験者の前記機能画像を解剖学的標準化するステップと、
前記画像処理装置が、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記画像処理装置が、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記画像処理装置が、前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
前記画像処理装置が、計算された評価値に関する情報を表示するステップと、
を備える画像処理方法。 A method of performing image processing of a functional image of a subject's brain by an image processing apparatus,
Inputting a functional image of a subject's brain into the image processing apparatus;
The image processing apparatus anatomical standardizes the functional image of a subject;
Reading the data of the anatomical region from the storage unit storing the data of the anatomical region allocated on the standard brain, and presenting the data of the anatomical region as a candidate of the ROI; ,
The image processing apparatus receives the selection of the anatomical region and sets an ROI on an anatomically standardized subject's brain image based on the selected one or more anatomical regions;
The image processing device calculates an evaluation value based on pixel values in the ROI;
Displaying the information on the calculated evaluation value by the image processing apparatus;
An image processing method comprising:
前記画像処理装置に、被験者の脳の機能画像を入力するステップと、
前記画像処理装置が、被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算するステップと、
前記画像処理装置が、標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記画像処理装置が、前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記画像処理装置が、設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
前記画像処理装置が、計算された評価値に関する情報を表示するステップと、
を備える画像処理方法。 A method of performing image processing of a functional image of a subject's brain by an image processing apparatus,
Inputting a functional image of a subject's brain into the image processing apparatus;
The image processing device calculating a conversion coefficient for converting the functional image of the subject into an image of a standard brain;
Reading the data of the anatomical region from the storage unit storing the data of the anatomical region allocated on the standard brain, and presenting the data of the anatomical region as a candidate of the ROI; ,
The image processing apparatus receives the selection of the anatomical region, performs conversion to fit the selected one or more anatomical regions to the brain image of the subject using the inverse conversion coefficient of the conversion coefficient, and the subject Setting the ROI on the brain image of
Calculating the evaluation value based on the set pixel value in the ROI, the image processing apparatus;
Displaying the information on the calculated evaluation value by the image processing apparatus;
An image processing method comprising:
被験者の前記機能画像を解剖学的標準化するステップと、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域に基づいて、解剖学的標準化された被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
計算された評価値に関する情報を表示部に出力するステップと、
を実行させるプログラム。 A program for performing image processing of a functional image of a subject's brain, the computer comprising
Anatomical standardizing the functional image of the subject;
Reading out data of an anatomical region from a storage unit storing data of an anatomical region allocated on a standard brain, and presenting the data of the anatomical region as a candidate of ROI;
Accepting the selection of the anatomical region and setting an ROI on the anatomically standardized subject's brain image based on the selected one or more anatomical regions;
Calculating an evaluation value based on pixel values in the ROI;
Outputting information on the calculated evaluation value to the display unit;
A program that runs
被験者の前記機能画像を標準脳の画像に変換するための変換係数を計算するステップと、
標準脳上に割り付けられた解剖学的領域のデータを記憶した記憶部から解剖学的領域のデータを読み出し、当該解剖学的領域のデータをＲＯＩの候補として提示するステップと、
前記解剖学的領域の選択を受け付け、選択された１又は複数の解剖学的領域を、前記変換係数の逆変換係数を用いて被験者の脳画像に合わせる変換を行い、被験者の脳画像上にＲＯＩを設定するステップと、
設定された前記ＲＯＩ内の画素値に基づいて、評価値を計算するステップと、
計算された評価値に関する情報を表示部に出力するステップと、
を実行させるプログラム。 A program for performing image processing of a functional image of a subject's brain, the computer comprising
Calculating transformation coefficients for transforming the functional image of the subject into a standard brain image;
Reading out data of an anatomical region from a storage unit storing data of an anatomical region allocated on a standard brain, and presenting the data of the anatomical region as a candidate of ROI;
The selection of the anatomical region is accepted, and the selected one or more anatomical regions are subjected to transformation to fit the subject's brain image using the inverse transformation coefficient of the transformation coefficient, and the ROI on the subject's brain image Step of setting
Calculating an evaluation value based on the set pixel values in the ROI;
Outputting information on the calculated evaluation value to the display unit;
A program that runs
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017198835A JP6882136B2 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Image processing equipment, image processing methods and programs |
| KR1020180118573A KR20190041411A (en) | 2017-10-12 | 2018-10-05 | Image processing device, image processing method and program |
| TW107135264A TW201923777A (en) | 2017-10-12 | 2018-10-05 | Image processing apparatus, image processing method and memory medium in which the degree of freedom in setting a region of interest is enhanced |
| CN201811171675.7A CN109646033A (en) | 2017-10-12 | 2018-10-08 | Image processing apparatus, image processing method and storage medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017198835A JP6882136B2 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Image processing equipment, image processing methods and programs |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019074343A true JP2019074343A (en) | 2019-05-16 |
| JP6882136B2 JP6882136B2 (en) | 2021-06-02 |
Family
ID=66109969
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017198835A Active JP6882136B2 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Image processing equipment, image processing methods and programs |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6882136B2 (en) |
| KR (1) | KR20190041411A (en) |
| CN (1) | CN109646033A (en) |
| TW (1) | TW201923777A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021220597A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | 株式会社Splink | System, control method, information provision method, and computer program |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102344157B1 (en) * | 2019-11-27 | 2021-12-28 | 연세대학교 산학협력단 | System for Processing Medical Image and Clinical Factor for Individualized Diagnosis of Stroke |
| JP7325310B2 (en) * | 2019-11-28 | 2023-08-14 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | Medical image processing device, medical image analysis device, and standard image creation program |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006136506A (en) * | 2004-11-12 | 2006-06-01 | Hitachi Medical Corp | Image processor |
| JP2006314778A (en) * | 2005-04-15 | 2006-11-24 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus and medical image processing method |
| JP2006334404A (en) * | 2005-05-31 | 2006-12-14 | Siemens Ag | Data processing system and method for interactive user assistant for image processing and computer readable medium |
| WO2007063656A1 (en) * | 2005-11-30 | 2007-06-07 | Nihon Medi-Physics Co., Ltd. | Head degenerative disease detection method, detecting program, and detector |
| JP2008125658A (en) * | 2006-11-17 | 2008-06-05 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Medical image processing apparatus and method |
| JP2010017519A (en) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | Computer equipment method, computer program product, device and system, for making neuropsychiatric diagnosis |
| WO2010013300A1 (en) * | 2008-07-28 | 2010-02-04 | 日本メジフィジックス株式会社 | Technique for detecting cranial nerve disease |
| US20140270438A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Jerome Declerck | Method for localization of an epileptic focus in neuroimaging |
| 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 |
| JP6180006B1 (en) * | 2016-11-10 | 2017-08-16 | 学校法人東邦大学 | Brain image analysis method, brain image analysis apparatus, and program |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3966461B2 (en) * | 2002-08-09 | 2007-08-29 | 株式会社リコー | Electronic camera device |
| WO2007052634A1 (en) * | 2005-11-02 | 2007-05-10 | Hitachi Medical Corporation | Image analyzing device and method |
| JP5243865B2 (en) * | 2008-07-07 | 2013-07-24 | 浜松ホトニクス株式会社 | Brain disease diagnosis system |
| US20120051608A1 (en) * | 2010-08-27 | 2012-03-01 | Gopal Biligeri Avinash | System and method for analyzing and visualizing local clinical features |
| JP6703323B2 (en) * | 2015-09-17 | 2020-06-03 | 公益財団法人神戸医療産業都市推進機構 | ROI setting technology for biological image inspection |
-
2017
- 2017-10-12 JP JP2017198835A patent/JP6882136B2/en active Active
-
2018
- 2018-10-05 KR KR1020180118573A patent/KR20190041411A/en active Search and Examination
- 2018-10-05 TW TW107135264A patent/TW201923777A/en unknown
- 2018-10-08 CN CN201811171675.7A patent/CN109646033A/en active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006136506A (en) * | 2004-11-12 | 2006-06-01 | Hitachi Medical Corp | Image processor |
| JP2006314778A (en) * | 2005-04-15 | 2006-11-24 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus and medical image processing method |
| JP2006334404A (en) * | 2005-05-31 | 2006-12-14 | Siemens Ag | Data processing system and method for interactive user assistant for image processing and computer readable medium |
| WO2007063656A1 (en) * | 2005-11-30 | 2007-06-07 | Nihon Medi-Physics Co., Ltd. | Head degenerative disease detection method, detecting program, and detector |
| JP2008125658A (en) * | 2006-11-17 | 2008-06-05 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Medical image processing apparatus and method |
| JP2010017519A (en) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | Computer equipment method, computer program product, device and system, for making neuropsychiatric diagnosis |
| WO2010013300A1 (en) * | 2008-07-28 | 2010-02-04 | 日本メジフィジックス株式会社 | Technique for detecting cranial nerve disease |
| US20140270438A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Jerome Declerck | Method for localization of an epileptic focus in neuroimaging |
| 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 |
| JP6180006B1 (en) * | 2016-11-10 | 2017-08-16 | 学校法人東邦大学 | Brain image analysis method, brain image analysis apparatus, and program |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| SUNAO MIZUMURA ET AL.: ""Development of quantitative analysis method for stereotactic brain image: Assessment of reduced acc", ANNALS OF NUCLEAR MEDICINE, vol. 17, no. 4, JPN6020037357, June 2003 (2003-06-01), pages 289 - 295, ISSN: 0004418236 * |
| 工藤 博幸: ""ＳＰＥＣＴ画像を用いた認知症の計算機支援診断"", 映像情報メディア学会誌, vol. 第65巻, 第4号, JPN6020037360, April 2011 (2011-04-01), JP, pages 444 - 447, ISSN: 0004357578 * |
| 高鹿 和信，吉村 公成，三木 秀哉，渡邊 清貴: ""ＡＺＥ ＶｉｒｔｕａｌＰｌａｃｅ隼 脳機能統計解析ソフトウェア ３Ｄ−ＳＳＰ／ＺＳＡＭおよびＤａＴ", 映像情報メディカル, vol. 第49巻, 第6号, JPN6020037358, June 2017 (2017-06-01), JP, pages 52 - 56, ISSN: 0004357577 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021220597A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | 株式会社Splink | System, control method, information provision method, and computer program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20190041411A (en) | 2019-04-22 |
| TW201923777A (en) | 2019-06-16 |
| CN109646033A (en) | 2019-04-19 |
| JP6882136B2 (en) | 2021-06-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6932810B2 (en) | Diagnostic support device, diagnostic support system, information processing method, and program | |
| JP6036009B2 (en) | Medical image processing apparatus and program | |
| US20190057504A1 (en) | Image Processor, Image Processing Method, And Image Processing Program | |
| JP6318739B2 (en) | Image processing apparatus and program | |
| US10290105B2 (en) | Medical image processing apparatus to generate a lesion change site image | |
| JP5641629B1 (en) | Personal characteristic prediction system, personal characteristic prediction method and program | |
| US11364002B2 (en) | Medical-image processing apparatus and medical-image diagnostic apparatus | |
| JP4162242B2 (en) | Diagnostic imaging support system | |
| US11403755B2 (en) | Medical information display apparatus, medical information display method, and medical information display program | |
| CN105246407A (en) | Image processing device and program | |
| US11222728B2 (en) | Medical image display apparatus, medical image display method, and medical image display program | |
| JP6882136B2 (en) | Image processing equipment, image processing methods and programs | |
| JP4685078B2 (en) | Diagnostic imaging support system | |
| JP2016180649A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP5429517B2 (en) | Diagnosis support system, method and computer program | |
| JP5524589B2 (en) | Diagnosis support system, method and computer program | |
| US11335465B2 (en) | Information output apparatus, information output method, and information output program | |
| KR101717971B1 (en) | Morphological Symmetry Evaluation Method for Facial Bones, Recording Medium Therefor, and Morphological Symmetry Evaluation Apparatus Therefor | |
| WO2020075571A1 (en) | Fluid analysis device, method and program | |
| KR20210054982A (en) | Diagnostic assistance technique using association with disease database |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200618 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20200618 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20200624 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201006 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201112 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20210105 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210301 |
|
| C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20210301 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20210309 |
|
| C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20210316 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210420 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210506 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6882136 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |