JP4302183B1 - 脳神経疾患検出技術 - Google Patents
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Abstract
本発明の実施形態の一例では、頭部機能画像を用い、疾患特異的に機能が低下しうる領域と、疾患例においても機能が温存されうる領域との間において、画素値の有意差検定を行う。そして、有意差検定の結果、機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された画像を、脳神経疾患を含む画像として検出する。この実施例によれば、健常者データベースを用いることなく脳神経疾患画像を客観的に検出することが可能となる。
【選択図】図１Ａ
【選択図】図１Ａ
Description
本発明は、アルツハイマー病、レビー小体型認知症を初めとする脳神経疾患の検出技術に関し、その好適な実施形態は脳神経疾患を含む画像の検出プログラム、コンピュータを用いて前記脳神経疾患を含む画像を検出する方法、および脳神経疾患を含む画像を検出するための装置に関する。
高齢者人口の増加に伴い、アルツハイマー病を初めとする認知症を伴う脳神経疾患の患者数は増加することが予想されている。これらの疾患は、加齢に伴って進行して患者及びその周囲の生活環境に変化をもたらすため、早期に診断することは重要である。
このような認知症を伴う脳神経疾患の診断は、例えば、Mini Mental Status Examination（以下、MMSEとする）に代表されるような神経心理検査、問診、臨床所見等における結果を、DSM-III-RまたはICD-10といった診断基準にあてはめるといった方法を用いて行われる。しかし、このような診断は特異度が必ずしも高くないため、その診断においては、正診率を向上させるためにCT、MRI、SPECTといった画像診断が組み合わされている。しかしこのような画像診断を組み合わせた場合であっても、CT、MRI、SPECTといった画像診断の診断精度は読影者の習熟度や主観に依存するため、その結果が施設や検査実施者によりばらつくといった問題があった。このような背景により、より客観的に脳神経疾患を検出し得る方法を用いることが望まれている。
認知症を伴う脳神経疾患においては、脳血流量や糖代謝速度といった脳機能が部分的に低下していることが、近年の研究により明らかとなった（非特許文献１）。これを利用し、糖代謝のトレーサーである、２−［１８F］フルオロ−２−デオキシ−D−グルコース（以下、FDGとする）投与による陽電子放出型断層撮像（以下、PETという）画像を用い、正常群との比較を行って画素値のt値をピクセル単位で算出し、アルツハイマー病患者を健常者と区別するための方法が開示されている（非特許文献２）。
また、国際公開第2007/063656号パンフレットには、被験者画像上で予め設定した関心領域内の画素につき、健常者データベースとの比較に基づくｔ値またはｚスコアを算出し、得られたｔ値またはｚスコアに一定の閾値を設定することにより、脳神経疾患に基づく画像を早期且つ客観的に検出するための方法等が開示されている（特許文献１）。
Kazunari Ishii, "Clinical application of positron emission tomography for diagnosis of dementia", Annals. of Nuclear Medicine, 2002, 16(8), p.515-525 K. Herholz et al., "Discrimination between Alzheimer dementia and controls by automated analysis of multicenter FDG PET", NeuroImage, 2002, 17, p.302-316 国際公開第2007/063656号パンフレット
Kazunari Ishii, "Clinical application of positron emission tomography for diagnosis of dementia", Annals. of Nuclear Medicine, 2002, 16(8), p.515-525 K. Herholz et al., "Discrimination between Alzheimer dementia and controls by automated analysis of multicenter FDG PET", NeuroImage, 2002, 17, p.302-316
上記のように、脳神経疾患においては、早期病変を客観的に検出し得る方法が望まれている。Herholz等により開示されたように、糖代謝等のような脳機能の局所的な低下を測定することにより、アルツハイマー病を初めとする脳神経疾患を検出することが可能である。しかし、診断画像を用いてアルツハイマー病を初めとする脳神経疾患の検出を行うためには、当該脳神経疾患を他と区別して検出するための条件を定める必要がある。また、この方法は健常者データとの比較に基づく方法であるので、実施にあたっては、健常者データベースを用意する必要がある。
国際公開第2007/063656号パンフレットに開示された方法によれば、アルツハイマー病を初めとする脳神経疾患に基づく画像を、他と区別して客観的に検出することが可能である。しかしこの方法も、上述したHerholz等により開示された方法と同様、健常者データとの比較に基づく方法であるので、実施にあたっては、健常者データベースを用意する必要がある。
ところが、一般に、病院等において画像検査を行う被験者は何らかの病変を有していることが多いため、健常者の画像データベースを収集することは容易ではない。従って、脳神経疾患患者の画像を健常者の画像と峻別して検出する方法としては、健常者データベースを用いることなく、客観的且つ精度良く検出し得る方法を用いることが好ましいが、これまでにその様な方法は開示されていなかった。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、健常者データベースを用いることなく、被験者自身の頭部機能画像のみから、アルツハイマー病やレビー小体型認知症等の脳神経疾患を検出するための技術を提供することを目的とした。
本願発明者が検討を重ねた結果、頭部機能画像においては、疾患特異的に機能が低下する可能性が高い領域（以下、機能低下部位と言うことがある）と、疾患例においても機能が温存されている可能性が高い領域（以下、機能温存部位と言うことがある）とが存在し、機能低下部位と機能温存部位との間で画素値を比較することにより、健常者データベースを用いることなく脳神経疾患が存在すると思われる画像を客観的に検出することが可能であることを発見した。
この発見に基づけば、同じ被験者の同じ頭部機能画像を用いて脳神経疾患の判定が可能となる。すなわち、健常者データベースを用意することを要せず、被験者由来の画像のみを用いて、脳神経疾患を含む画像を検出することが可能となる。
［実証例１：アルツハイマー病患者の画像の検出例］
上記の方法で脳神経疾患の検出が可能であることを証明するための一例として、アルツハイマー病患者由来の画像と健常者由来の画像を用い、本発明に係る方法の感度、特異度、および正診率を求めた。
上記の方法で脳神経疾患の検出が可能であることを証明するための一例として、アルツハイマー病患者由来の画像と健常者由来の画像を用い、本発明に係る方法の感度、特異度、および正診率を求めた。
（関心領域の設定）
関心領域の設定には、20例のアルツハイマー病患者（年齢73.6±4.6歳）および15例の健常者（年齢60.5±7.1歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた（以下、それぞれ疾患群および健常者群という）。
関心領域の設定には、20例のアルツハイマー病患者（年齢73.6±4.6歳）および15例の健常者（年齢60.5±7.1歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた（以下、それぞれ疾患群および健常者群という）。
各画像につき、iNEUROSTATログラム（日本メジフィジックス株式会社製）を用いて解剖学的標準化を行った。次いで、それぞれの画像における全画素値の平均値を用いて、各画像の画素値を除し、画素値の正規化を行った（以下、総称して正規化画像という）。
この画像を用い、疾患群と健常者群との間で群間比較を行って、画素値の低下を表すｚスコアを画素ごとに求めた。求めたｚスコアを各画素に配置し、閾値を3として画素値の低下領域を表すクラスターを抽出した。得られたクラスターの中で、最も大きなものを選択し、機能低下領域１とした。同様に、増加を表すｚスコアを求め、閾値を3として画素値の増加領域を表すクラスターを抽出した。得られたクラスターの中で、最も大きなクラスターを選択し、機能温存領域１とした。
別に、iNEUROSTATプログラムに格納されている脳テンプレート（図５）を、前記正規化画像と比較し、機能低下領域を示すセグメントと、機能温存領域を示すセグメントとを、前記テンプレート上で選択した。選択した各セグメントと、前記機能低下領域１ならびに前記機能温存領域１との比較を行い、実質的に共通している領域を抽出して、機能低下部位ならびに機能温存部位に対応した関心領域データとした（図９）。
（アルツハイマー病患者の画像検出における感度、特異度、および正診率の評価）
感度、特異度、および正診率の評価には、17例のアルツハイマー病患者（年齢60.1±8.2歳）および17例の健常者（年齢61.1±7.3歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた。各画像につき、iNEUROSTATプログラムを用いて解剖学的標準化を行い、上記で求めた関心領域データを適用して機能低下部位と機能温存部位とにそれぞれ関心領域を設定した。各画像につき、機能低下部位と機能温存部位との間で、危険率を5%とした画素値のｔ検定を行った。ｔ検定によって機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された画像を、アルツハイマー病患者画像として検出された画像とし、それ以外の画像を健常者画像として検出された画像とした。この結果を基に、公知の方法にて、感度、特異度、および正診率を求めた。
感度、特異度、および正診率の評価には、17例のアルツハイマー病患者（年齢60.1±8.2歳）および17例の健常者（年齢61.1±7.3歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた。各画像につき、iNEUROSTATプログラムを用いて解剖学的標準化を行い、上記で求めた関心領域データを適用して機能低下部位と機能温存部位とにそれぞれ関心領域を設定した。各画像につき、機能低下部位と機能温存部位との間で、危険率を5%とした画素値のｔ検定を行った。ｔ検定によって機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された画像を、アルツハイマー病患者画像として検出された画像とし、それ以外の画像を健常者画像として検出された画像とした。この結果を基に、公知の方法にて、感度、特異度、および正診率を求めた。
感度、特異度、および正診率は、それぞれ82.4%、88.2%および85.3%と、いずれも高い値を示していた。以上の結果から、本発明に係る方法により、客観的かつ高い精度で、アルツハイマー病由来の患者の画像を検出し得ることが確認された。
［実証例２：レビー小体型痴呆症の検出例］
本発明に基づく方法で脳神経疾患の検出が可能であることを証明するための更に別の一例として、レビー小体型痴呆症患者由来の画像と健常者由来の画像を用い、本発明を用いた当該疾患の検出における感度、特異度、および正診率を求めた。
本発明に基づく方法で脳神経疾患の検出が可能であることを証明するための更に別の一例として、レビー小体型痴呆症患者由来の画像と健常者由来の画像を用い、本発明を用いた当該疾患の検出における感度、特異度、および正診率を求めた。
（関心領域の設定）
関心領域の設定には、15例のレビー小体型痴呆症患者（年齢79.0±6.6歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた。
関心領域の設定には、15例のレビー小体型痴呆症患者（年齢79.0±6.6歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた。
各画像につき、iNEUROSTATプログラム（日本メジフィジックス株式会社製）を用いて解剖学的標準化を行った。この標準化後の画像につき、iNEUROSTATプログラム内に格納されている脳テンプレート（図５）との比較を行い、機能低下部位を示すセグメントとして後頭葉を選択し、関心領域データとした。同様に、機能温存部位を示すセグメントとして感覚運動野を選択し、関心領域データとした。
（レビー小体型痴呆症患者の画像検出における感度、特異度、および正診率の評価）
感度、特異度、および正診率の評価には、15例のレビー小体型痴呆症患者（年齢79.0±6.6歳）および15例の健常者（年齢60.5±7.1歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた（以下、それぞれDLB疾患群および健常者群という）。各画像につき、iNEUROSTATプログラムを用いて解剖学的標準化を行い、上記で求めた関心領域データを適用して機能低下部位と機能温存部位とにそれぞれ関心領域を設定した。各画像につき、機能低下部位と機能温存部位との間で、危険率を5%とした画素値のｔ検定を行った。ｔ検定によって機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された画像を、レビー小体型痴呆症画像として検出された画像とし、それ以外の画像を健常者画像として検出された画像とした。この結果を基に、公知の方法にて、感度、特異度、および正診率を求めた。
感度、特異度、および正診率の評価には、15例のレビー小体型痴呆症患者（年齢79.0±6.6歳）および15例の健常者（年齢60.5±7.1歳）の123I-IMP投与頭部SPECT画像を用いた（以下、それぞれDLB疾患群および健常者群という）。各画像につき、iNEUROSTATプログラムを用いて解剖学的標準化を行い、上記で求めた関心領域データを適用して機能低下部位と機能温存部位とにそれぞれ関心領域を設定した。各画像につき、機能低下部位と機能温存部位との間で、危険率を5%とした画素値のｔ検定を行った。ｔ検定によって機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された画像を、レビー小体型痴呆症画像として検出された画像とし、それ以外の画像を健常者画像として検出された画像とした。この結果を基に、公知の方法にて、感度、特異度、および正診率を求めた。
感度、特異度、および正診率は、それぞれ73.3%、86.7%および80.0%と、いずれも高い値を示していた。以上の結果から、本発明に係る方法により、客観的かつ高い精度で、レビー小体型痴呆症を検出し得ることが確認された。
以上の２つの例から理解されうるように、脳神経疾患には、頭部機能画像において、疾患特異的に機能が低下する可能性が高い領域と、疾患例においても機能が温存されている可能性が高い領域とを有するものがあり、かかる疾患の場合には、これらの領域間で頭部機能画像を比較することにより、疾患の検出が可能となる。本明細書に紹介する実証例はアルツハイマー病とレビー小体型痴呆症の２例のみであるが、本発明は、頭部機能画像上で機能低下部位と機能温存部位を有する様々な脳神経疾患に適用しうることは明らかであろう。適用可能性が極めて高い疾患の例として、アルツハイマー病、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症、進行性核上性麻痺などがある。
また重要なことは、疾患特異的な機能低下部位や機能温存部位を同定するには、健常者のデータがあった方が好ましい場合もあるが、一旦それが同定されれば、もはや健常者のデータは不要であり、被験者由来の画像のみを用いて疾患の検出が可能となることである。これらの部位の同定作業は、一般の病院で行う必要はなく、専門の研究機関で行われれば済むことである。ある疾患に特異的な機能低下部位や機能温存部位が一旦同定され、そのデータが利用可能とされれば、本発明に基づく装置の所有者は、従来のように健常者データベースを構築することを要せず、当該データを用いて直ちに関連疾患の判定作業を開始することができるだろう。
このように、本発明は、脳神経疾患の検出に必要な作業を従来に比べて非常に容易とするものであり、医療及び画像解析プログラムの分野へ大きな利益をもたらすものである。
疾患特異的な機能低下部位や機能温存部位のデータを、本明細書において、関心領域データと称することがある。これまでの説明から分かるように、関心領域データは、領域間比較を行う領域を抽出するために用いられる。アルツハイマー病においては、機能低下部位ならびに機能温存部位を、それぞれ、頭頂葉ならびに感覚運動野とすることができる。レビー小体型痴呆症を対象とした場合には、機能低下部位ならびに機能温存部位を、それぞれ、後頭葉ならびに感覚運動野とすることができる。前述のように、ある施設において一旦関心領域データを得ることができれば、他の施設で同じ実験をする必要性は著しく減少し、そのデータは別の施設でも利用可能である。
関心領域データは、種々の方法により得ることができる。例えば、脳神経疾患に罹患した複数の被験者由来の頭部機能画像（以下、疾患群という）と、複数の健常者由来の頭部機能画像（以下、健常者群という）との群間比較結果に基づいて得ることができる。この方法を用いることにより、対象疾患において、統計的に機能が低下している部位と、統計的に機能が温存されている部位とに関心領域を設定することができる。群間比較の方法は、公知の方法、例えば、文献（国際公開第2007/063656号パンフレット）に記載の方法を用いることができる。このとき、疾患群および健常者群に含まれる各画像は、画像ごとの全画素値の平均値を用いて正規化されたものを用いることが好ましい。正規化操作を行うことにより、疾患群における機能温存部位の画素値が相対的に高くなり、群間比較に基づく抽出が、より容易になる。
また、脳神経疾患に罹患した患者由来の頭部機能画像のみを用いて関心領域データを得ることができる。具体的には、頭部機能画像上で画素値に閾値を設定することにより、機能低下部位と機能温存部位とを抽出して関心領域データとするといった方法を用いることができる。
さらに、標準脳上で予め設定されたテンプレートを用いて関心領域データを得ることも可能である。例えば、タライラッハの脳図譜やその他の脳アトラス等において予め設定された各領域データの中から、疾患特異的な機能低下部位と機能温存部位とに対応するセグメントを選択し、関心領域データとするといった方法を用いることができる。
なお、上に例示した関心領域データの設定方法は、それぞれ単独で用いても良いが、２つ以上の方法を組み合わせて用いても良い。例えば、２種類の異なる方法にて設定された関心領域データを用いてそれぞれ領域抽出を行い、共通して抽出された領域を関心領域データとすることができる。このように、２つ以上の方法を組み合わせて得られた関心領域データを用いることにより、疾患検出の精度をより向上させることが期待できる。
関心領域データは、汎用性を持たせるため、解剖学的に標準化された脳画像（標準脳）に対して機能低下部位や機能温存部位を特定しているものであることが望ましい。従って、好ましい態様において、疾患検出を行う被験者の頭部機能画像も、解剖学的標準化を行った上で解析が行われる。または、逆に、関心領域データを被験者の頭部機能画像に合わせるように変形した上で、解析に用いるようにしてもよい。解剖学的標準化は、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）に記載の方法を用いることができる。
疾患検出のために実際に画像データの比較を行う領域を、本明細書において、関心領域と称することがある。関心領域は、上記の関心領域データを利用して自動抽出した領域としてもよいが、自動又は手動でさらなる調整を加えてもよい。
実施形態によっては、関心領域間の比較は、各関心領域に含まれる画像データの画素値を比較することによって行うことができる。通常、疾患を有する被験者の頭部機能画像では、血流や糖代謝が部分的に減少することから、SPECTやPET等の画像データ上において、当該領域は他の領域よりも暗く写る。従って、機能低下部位の関心領域の画素値が機能温存部位の関心領域の画素値よりも一定以上小さければ、疾患の存在が推定できる。ただし、単純に平均値等を比較してもノイズ等により判断を誤る可能性があるので、ｔ検定等の有意差検定の手法を用いて比較を行うことが好ましい。また、その際には、単に有意差の有無のみを判定するといった構成とするよりも、機能温存部位の関心領域の平均画素値が機能低下部位の関心領域の平均画素値と比較して有意に大きいか否かを判定するといった構成にすることが好ましい。このような構成とすることにより、判断の誤り率はおおまかに言って半分になる。
本発明の実施形態は、次のような脳神経疾患画像検出装置を含む。この装置は、前記頭部機能画像に対し、検出対象疾患とした脳神経疾患において特異的に機能が低下しうる機能低下部位と、当該脳神経疾患においても機能が温存されうる機能温存部位とに、それぞれ関心領域を設定する関心領域設定部と、前記機能低下部位及び前記機能温存部位のそれぞれに設定された前記関心領域内の画素値を用いて有意差検定を行い、前記機能温存部位についての前記関心領域の平均画素値が前記機能低下部位についての前記関心領域の平均画素値より有意に大きい場合に前記検出対象疾患が存在すると判定する疾患画像検出部と、を備える。
また本発明の別の実施形態は、次のようなコンピュータ・プログラムを含む。このプログラムは、頭部機能画像を構成する画像データを利用可能であり、記憶手段とCPUとを具備するコンピュータを動作させるためのコンピュータ・プログラムであって、前記CPUで実行されることにより、該コンピュータを、頭部機能画像の第１の領域に対応する画像データを格納する第１のメモリ手段；同じ前記頭部機能画像において前記第１の領域とは異なる第２の領域に対応する画像データを格納する第２のメモリ手段；前記第１のメモリ手段に格納される画像データと前記第２のメモリ手段に格納される画像データとの比較に基づき脳神経疾患の検出を行う脳神経疾患検出手段；として動作させる。
好適な実施形態において上記第１及び第２のメモリ手段は、プログラムによって物理媒体上に論理的に形成されるメモリであることができる。第１及び第２のメモリ手段のいずれか一方に、検出対象疾患とした脳神経疾患において特異的に機能が低下しうる部位の画像データを保存し、もう一方には当該脳神経疾患においても機能が温存されうる部位の画像データを保存するようにプログラムすることができる。すなわち好適な実施形態において、上記第１及び第２の領域は、前述の機能低下部位及び機能温存部位にそれぞれ設定された関心領域である。
本発明のさらに別の実施形態は、次のような脳神経疾患画像の検出方法を含む。この方法は、前記頭部機能画像に対し、検出対象疾患とした脳神経疾患において特異的に機能が低下しうる機能低下部位と、当該脳神経疾患においても機能が温存されうる機能温存部位とに、それぞれ関心領域を設定する関心領域設定ステップと、前記機能低下部位及び前記機能温存部位とのそれぞれについて設定された関心領域内の画素値を用いて有意差検定を行い、前記機能温存部位についての前記関心領域の平均画素値が前記機能低下部位についての前記関心領域の平均画素値より有意に大きいと判定された場合、前記検出対象疾患が存在すると判定する疾患画像検出ステップと、を含む。
本発明の各実施形態は、頭部機能画像の解剖学的標準化を行うものを含む。すると、関心領域の設定は、標準化された頭部機能画像に対して行なうこととすることができる。逆に、標準脳上にて設定された関心領域データを逆変換の方法を用いて被験者の頭部機能画像の形状に変換し、変換後の関心領域データを被験者の頭部機能画像に重ねることにより、被験者の頭部機能画像上で関心領域を設定するといった手法を用いてもよい。
前述のように、関心領域データは疾患に特異的であるから、疾患名等の情報に応じて自動的に呼び出されて適用されるように構成されることが好ましい。
本発明の好適な実施形態のいくつかは、添付の特許請求の範囲に特定されている。しかし本発明の実施形態は、特許請求の範囲や明細書及び図面に明示的に記載されるものに限定されず、本発明の思想を逸脱することなく、様々な形態をとることが可能である。本発明は、本願特許請求の範囲や明細書及び図面に明示的に開示されるか否かにかかわらず、これらの書類から教示されうるあらゆる新規かつ有益な構成を、その範囲に含むものである。
以下に、本発明に係る脳神経疾患を含む画像の検出技術の実施例につき、図面を参照して詳しく説明する。なお、以下に示す例は、あくまでも最良と思われる例について説明するものであり、本発明の内容はこれらの記載により何ら限定されるものではない。
図１Ａは、本発明に係る脳神経疾患画像検出装置２０における、最も好ましい態様における構成を示す図、図２は、本発明に係る脳神経疾患画像検出装置２０における、最も好ましい態様における動作を示す図である。本発明に係る脳神経疾患画像検出装置２０は、後述する脳神経疾患画像検出プログラム１００を読み込んだコンピュータとして、構成することができる。図１Ａに示すように、本発明に係る脳神経疾患画像検出装置２０は、機能的に、SPECT装置等の頭部機能画像撮像装置１０から頭部機能画像を取得する画像取得部２２と、取得した頭部機能画像につき解剖学的標準化を行う画像標準化部２４と、標準化後の頭部機能画像上において関心領域を設定する関心領域設定部（図１Ａでは、ROI設定部と記載）２６と、前記頭部機能画像が検出対象疾患画像に該当するか否かを判断する疾患画像検出部２８と、検出結果を出力する出力部３０とを有している。
図１Ｂは、画像検出装置２０のハードウェア構成を説明するための図である。図１Ｂに描かれるように、画像検出装置２０は、ＣＰＵ４０，主記憶装置４２，補助記憶装置４４，それに望ましくは通信装置４６等を備えており、すなわち画像検出装置２０は、ハードウェア的には汎用のコンピュータと同様の構成を有することができる。ハードディスク等の補助記憶装置４４には装置２０を脳神経疾患画像の検出装置として動作させるためのプログラムが格納されており、このプログラムがＣＰＵ４０で実行されることにより、脳神経疾患検出に必要な機能が提供される。すなわち、画像取得部２２，画像標準化部２４，ROI設定部２６，疾患画像検出部２８等の機能は、その全部または一部がソフトウェア処理を用いて実現される。
好ましい態様において、画像検出装置２０には、外部インタフェース４８ａ〜４８ｅを介して補助記憶装置５０，ディスプレイ５２，ユーザインタフェース５４〜５８等が接続されている。ユーザインタフェース５４〜５８は、例えばタッチパネル５４，キーボード５６，マウス５８などとすることができる。補助記憶装置５０は、例えばＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等の光学ディスクドライブとすることができる。実施形態によって、タッチパネル５４は、ディスプレイ５２に一体化されて構成される。好適な実施形態において、頭部機能画像撮像装置１０は、通信装置４６を介して画像検出装置２０に接続されており、頭部機能画像撮像装置１０で撮影した画像を、ネットワーク経由で補助記憶装置４４に取り込むことが可能となっている。
以下、主に図１Ａを用いて本実施例を説明する。頭部機能画像撮像装置１０としては、頭部機能画像を取得し得る種々の装置を用いることができる。具体的には、SPECT装置、PET装置、MRI装置、または、CT装置が例示される。頭部機能画像撮像装置１０は、撮像部１２と画像再構成部１４とを有している。撮像部１２は、被験者における頭部機能画像データを取得する。画像再構成部１４は、取得した頭部機能画像データに画像再構成処理を施し、頭部機能画像を生成する。SPECT装置の場合を例にとり説明すると、撮像部１２は、99mTc HMPAO及び123I IMPを初めとする放射性医薬品が投与された被験者から、投影データを取得する。この投影データが、本実施の形態における頭部機能画像データに相当する。画像再構成部１４は、取得された投影データに必要な再構成処理を施し、一連の断層画像を生成する。この一連の断層画像が、本実施の形態における頭部機能画像に相当する。なお、画像再構成は、公知の方法を用いて行うことができる。
画像取得部２２は、画像再構成部１４にて生成された頭部機能画像を取得する（ステップS1）。頭部機能画像は、例えば、DICOM形式のような、コンピュータで読み取り可能なデータ形式で保存される。この保存された頭部機能画像データを画像検出装置２０に移動するには、頭部機能画像撮像装置１０の側でＤＶＤ等の記憶媒体にデータを格納し、そのディスクを読み取り装置（補助記憶装置５０）に挿入することで行うことができる。また望ましくは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号として、通信装置４６を介して補助記憶装置４４へ直接移動してもよい。前述のように、補助記憶装置４４はハードディスクやフラッシュメモリ等であることができる。好適な実施形態において、画像取得部２２は、補助記憶装置４４や補助記憶装置５０に格納されている頭部機能画像データを読み取り、主記憶装置４２や補助記憶装置４４上にソフトウェア的に形成した論理的なメモリ領域に格納する。格納されたデータは次の処理ブロック（画像標準化部２４）での処理に供される。
画像標準化部２４は、画像取得部２２により取得された頭部機能画像に解剖学的標準化処理を行い、頭部機能画像を標準脳へ変換する（ステップS2）。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。変換後の脳画像データは、主記憶装置４２や補助記憶装置４４上にソフトウェア的に形成された論理的なメモリ領域に格納される。実施例によっては、変換後の脳画像データをディスプレイ５２上に表示することとしてもよい。
関心領域設定部２６は、標準脳に変換された頭部機能画像上で、検出対象疾患において機能の低下が起こりうる部位（機能低下部位）と機能が温存されている可能性が高い部位（機能温存部位）とのそれぞれに、関心領域を設定する（ステップS5）。好ましい態様において、関心領域設定部２６は、疾患情報入力部３２と、補助記憶装置４４や５０等に格納される関心領域データベース（図１ＡではROIデータと記載）３４とに結合している。
疾患情報入力部３２はユーザインタフェース５４〜５８の少なくともいずれかからの入力を受け入れることができ、疾患名に代表される、検出対象疾患情報の入力を受け付ける（ステップS3）。疾患情報は、前記データベースからの関心領域データの選択に用い得る情報である限り、特に限定されない。典型的には脳神経疾患の慣用名とすることができるが、略称や典型的な症状等を用いてもよい。疾患情報の入力においては、疾患情報をプルダウンメニュー表示して対象疾患を選択可能とする等といった、メニュー選択に関する公知の方法を組み合わせることも可能である。
関心領域データベース３４には、各脳神経疾患について調査対象とすべき部位についてのデータ、すなわち当該疾患において機能の低下が起こりうる部位（機能低下部位）と、当該疾患においても機能が温存されている可能性が高い部位に（機能温存部位）ついてのデータ（すなわち関心領域データ）が、疾患情報と関連付けて記憶されている。関心領域設定部２６は、入力された疾患情報に基づき、検出対象疾患に対応した関心領域データを読み出し（ステップS4）、標準脳に変換された前記頭部機能画像上において当該関心領域データに対応する領域を、関心領域として設定する（ステップS5）。なお、関心領域データは、種々の方法にて形成されたものを用いることができる。関心領域データの形成方法については、後述する。
また実施形態によっては、関心領域の設定を、関心領域データによる自動設定によらずに手動で行うように構成することもできる。または、自動設定された関心領域を操作者が自動または手動にて調整することを可能としてもよい。例えば、ディスプレイ５２上に表示された脳画像上の所望の領域を、操作者がタッチパネル５４やマウス５６等を用いて選択することにより、関心領域を決定するように構成することができる。また、ディスプレイ５２上に、標準脳に変換された被験者の頭部機能画像に重ねて脳アトラスを表示させ、ユーザインタフェース５４〜５８等を用いて所望の領域を選択できるように構成してもよい。
関心領域設定部２６は、機能低下部位・機能温存部位それぞれに設定された関心領域データを、それぞれ異なる論理メモリ（主記憶装置４２や補助記憶装置４４上にソフトウェア的に形成した論理的なメモリ領域）に格納する。格納された画像データは、次の処理に供される。
疾患画像検出部２８は、脳神経疾患を含む画像の検出処理を行う（ステップS6）。図３は、疾患画像検出処理における処理の流れを示す図である。疾患画像検出部２８は、ステップＳ５で論理メモリにそれぞれ格納されたデータを読み出し、機能低下部位に属する画素と、機能温存部位に属する画素との間で、画素値の有意差検定を行う（ステップS11）。有意差検定は公知の方法にて行うことができる。最も好ましい態様において、有意差検定は、ｔ検定を用いることができる。この有意差検定の結果、機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された場合（ステップS12でyes）には、当該画像を検出対象とした脳神経疾患が存在する可能性のある画像として判定する（ステップS13）。一方、有意に大きいと判定されなかった場合（ステップS12でno）には、当該画像は検出対象とした脳神経疾患を含む画像としては判定しない（ステップS14）。疾患画像検出部２８は、判定結果など必要なデータを論理メモリに格納し、疾患画像検出処理（ステップS6）が終了する。
出力部３０は、疾患画像検出部２８にて行った検出処理の結果を、ディスプレイインタフェース４８ｂを介してディスプレイ５２へ出力する（ステップS7）。プリンタや音響生成装置など、他の出力装置へ出力してもよい。出力の形式は特に限定する必要は無く、例えば、ｔ値または検出結果（あるいはその両方）を画像上に表示するといった形式や、機能温存部位の平均画素値が機能低下部位の平均画素値より有意に大きいと判定された場合、その画像に他と区別する色を配するといった形式とすることができる。
上述の通り、関心領域データベースに格納された関心領域データは、種々の方法により設定されたものを用いることができる。以下に、関心領域データの設定方法の一例として、疾患画像に基づく方法、標準脳上に設定したテンプレートを用いる方法、疾患群と健常者群との群間比較に基づく方法のそれぞれにつき、説明する。
まず、疾患画像に基づいて関心領域データを設定する場合について説明する。この例では、まず初めに、検出対象となる脳神経疾患（例えば、アルツハイマー病）に罹患した患者由来の画像を取得する。疾患画像は、予め標準脳に変換したものを用いることが好ましい。疾患画像は、標準脳に変換された複数の患者由来画像について画素ごとに画素値を平均したものを用いても良いが、各疾患について典型的な画像パターンを示す代表的な一例を用いても良い。取得した疾患画像につき、閾値法を用いて、機能低下部位と、機能温存部位とをそれぞれ抽出し、関心領域データとする。本法による関心領域データの抽出例を、図４(a)および図４(b)に示す。図４(a)および図４(b)は、アルツハイマー病を検出対象疾患とした場合における、機能温存部位と、機能低下部位とをそれぞれ示している。
なお、機能低下部位と機能温存部位に対応する各関心領域は、同一例の疾患画像を用いて設定しても良いが、それぞれ別々の画像を用いて設定しても良い。
なお、機能低下部位と機能温存部位に対応する各関心領域は、同一例の疾患画像を用いて設定しても良いが、それぞれ別々の画像を用いて設定しても良い。
次に、標準脳上に設定された脳テンプレートを用いる方法について説明する。この方法では、標準脳上にて解剖学的に設定された脳テンプレートを疾患画像と比較し、機能低下部位と機能温存部位とに対応する領域（セグメント）を選択する。図５(a)〜(g)に、脳テンプレートの一例を示す。この脳テンプレートを検出対象画像と比較し、検出対象の疾患における機能低下部位ならびに機能温存部位とに対応するセグメントを選択し、当該疾患に対応した関心領域データとすることができる。
次いで、疾患群と健常者群との間の群間比較に基づく方法について説明する。この方法では、初めに、複数の疾患画像と、複数の健常者画像とを取得する。取得した各画像につき、解剖学的標準化を行った後、画素ごとに群間比較をおこなって、ｔ値あるいはｚスコアといった、画素値の変化量の指標となる数値（以下、指標値とする）を得る。標準脳上の各画素に、それぞれ対応する指標値を表示し、閾値法を用いて、機能低下部位と、機能温存部位とをそれぞれ抽出し、関心領域データとする。
なお、上に例示した方法は、それぞれ単独で用いても良いが、各方法を組み合わせて用いても良い。例えば、上記各方法にて抽出された関心領域を重ね合わせて表示し、共通部分を抽出することによって得られた領域を、関心領域データとして用いても良い。このように2以上の方法を組み合わせることにより、疾患画像検出の精度をより向上させることが可能となる。
次に、本発明に係る脳神経疾患の検出プログラムについて説明する。図６は、本発明に係る脳神経疾患画像検出プログラム１００の最も好ましい態様における構成を、記憶媒体２００と共に示す図である。
好ましい態様において、本発明に係る脳神経疾患画像検出プログラム１００は、処理を統括するメインモジュール１１０と、画像データ取得モジュール１２０と、画像標準化モジュール１３０と、疾患情報入力モジュール１４０と、関心領域設定モジュール１５０（図６では、ROI設定モジュールと記載）と、疾患画像検出モジュール１６０と、出力モジュール１７０とにより構成される。
好ましい実施態様において、脳神経疾患画像検出プログラム１００は、記憶媒体２００に格納されて提供される。記録媒体２００としては、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、半導体メモリ等が例示される。脳神経疾患画像検出プログラム１００が格納された記録媒体２００をコンピュータに備えられた読取装置（例えば図１Ｂにおける補助記憶装置５０）に挿入することにより、コンピュータが脳神経疾患画像検出プログラム１００にアクセス可能になり、当該プログラム１００によって、上述した脳神経疾患の検出装置２０として動作することが可能となる。むろん、プログラム１００をハードディスク等の高速な記憶装置（例えば図１Ｂにおける補助記憶装置４４）にインストールして利用することとしてもよい。本発明に係る脳神経疾患画像検出プログラム１００は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号として、ネットワークを介して提供されるものであっても良い。
画像データ取得モジュール１２０は、コンピュータを、画像取得部２２として機能させる。画像標準化モジュール１３０は、コンピュータを、画像標準化部２４として機能させる。疾患情報入力モジュール１４０は、コンピュータを、疾患情報入力部３２として機能させる。関心領域設定モジュール１５０は、コンピュータを、関心領域設定部２６として機能させる。疾患画像検出モジュール１６０は、コンピュータを、疾患画像検出部２８として機能させる。出力モジュール１７０は、コンピュータを、出力部３０として機能させる。
なお、これらのモジュール構成は、プログラム１００をプログラミングするための方法の一つを簡単に表したに過ぎず、プログラム１００と同等の機能を有するプログラミングの方法は、このようなモジュール構成に限られるものではないことには留意されねばならない。
次に、本発明に係る脳神経疾患画像検出方法について説明する。図７および図８は、本発明に係る脳神経疾患の検出方法の、好ましい態様における処理の流れを示す図である。この図から理解されるように、本発明に係る脳神経疾患画像検出方法は、上述した脳神経疾患画像検出プログラムを実行させることによって、行うことができる。ただし、必ずしもプログラム化する必要は無く、各ステップに係る指令を直接コンピュータに与えることにより実施しても良い。
以上、本発明の好適な実施形態のいくつかの例を図面を用いて説明してきたが、本発明の実施形態はこれらの例に限定されるわけではなく、本発明の思想を逸脱せずに、様々な形態を取り得ることは言うまでもない。例えば、上述の例では、有意差検定に用いる関心領域を、解剖学的標準化を行った頭部機能画像上にて設定されたものとしているが、被験者由来の頭部機能画像上にて設定され得るものである限りにおいて、特に限定する必要はない。例えば、取得された頭部機能画像ごとに、オペレータが目視にて機能低下部位並びに機能温存部位とを設定するといった方法をとることもできる。また、標準脳上にて設定された関心領域データを逆変換の方法を用いて被験者の頭部機能画像の形状に変換し、変換後の関心領域データを被験者の頭部機能画像に重ねることにより、被験者の頭部機能画像上で関心領域を設定するといった方法を用いてもよい。
本発明に係る方法は、疾患特異的な機能低下部位と機能温存部位との間での有意差検定に基づく方法であるので、種々の疾患に特異的な機能低下部位と機能温存部位とを、被験者の頭部機能画像にあてはめることにより、他の脳神経疾患にも応用することが可能である。
１０ 頭部機能画像撮像装置
１２ 撮像部
１４ 画像再構成部
２０ 脳神経疾患画像検出装置
２２ 画像取得部
２４ 画像標準化部
２６ 関心領域設定部
２８ 疾患画像検出部
３０ 出力部
３２ 疾患情報入力部
３４ 関心領域データ
１００ 脳神経疾患画像検出プログラム
１１０ メインモジュール
１２０ 画像データ取得モジュール
１３０ 画像標準化モジュール
１４０ 疾患情報入力モジュール
１５０ 関心領域設定モジュール
１６０ 疾患画像検出モジュール
１７０ 出力モジュール
２００ 記憶媒体
１２ 撮像部
１４ 画像再構成部
２０ 脳神経疾患画像検出装置
２２ 画像取得部
２４ 画像標準化部
２６ 関心領域設定部
２８ 疾患画像検出部
３０ 出力部
３２ 疾患情報入力部
３４ 関心領域データ
１００ 脳神経疾患画像検出プログラム
１１０ メインモジュール
１２０ 画像データ取得モジュール
１３０ 画像標準化モジュール
１４０ 疾患情報入力モジュール
１５０ 関心領域設定モジュール
１６０ 疾患画像検出モジュール
１７０ 出力モジュール
２００ 記憶媒体
Claims (16)
- 頭部機能画像を利用可能な脳神経疾患検出装置であって、
前記頭部機能画像に対し、検出対象疾患とした脳神経疾患において特異的に機能が低下しうる機能低下部位と、当該脳神経疾患においても機能が温存されうる機能温存部位とに、それぞれ関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記機能低下部位及び前記機能温存部位のそれぞれに設定された前記関心領域内の画素値を用いて有意差検定を行い、前記機能温存部位についての前記関心領域の平均画素値が前記機能低下部位についての前記関心領域の平均画素値より有意に大きい場合に前記検出対象疾患が存在すると判定する疾患画像検出部と、
を備える、脳神経疾患検出装置。 - 関心領域データを疾患情報と関連付けて格納した関心領域データベースをさらに備え、
前記関心領域設定部は、前記検出対象疾患とした疾患の疾患情報に基づいて前記関心領域データベースから前記関心領域データを読み出し、該読み出した関心領域データに基づいて、前記機能低下部位及び前記機能温存部位にそれぞれ関心領域を設定するように構成される、請求項１に記載の脳神経疾患検出装置。 - 前記頭部機能画像につき解剖学的標準化を行う画像標準化部をさらに備え、
前記関心領域設定部は、前記画像標準化部によって解剖学的標準化を行った前記頭部機能画像上で、前記検出対象疾患とした脳神経疾患における前記機能低下部位及び前記機能温存部位にそれぞれ関心領域を設定するように構成される、請求項１又は２に記載の脳神経疾患検出装置。 - 前記頭部機能画像につき解剖学的標準化を行い、該解剖学的標準化における変換パラメータを取得する画像標準化部をさらに備え、
前記関心領域設定部が、前記変換パラメータを用いて前記関心領域データを変換することにより前記関心領域データの形状を前記頭部機能画像の脳形状に合わせ、該変換した前記関心領域データを、前記解剖学的標準化を行わない前記頭部機能画像に適用することにより、前記機能低下部位及び前記機能温存部位にそれぞれ関心領域を設定するように構成される、請求項２に記載の脳神経疾患検出装置。 - 前記検出対象疾患がアルツハイマー病である場合、前記機能低下部位として頭頂葉を設定し、前記機能温存部位として感覚運動野を設定する、請求項１から４のいずれか１項に記載の脳神経疾患検出装置。
- 前記検出対象疾患がレビー小体型痴呆症である場合、前記機能低下部位として後頭葉を設定し、前記機能温存部位として感覚運動野を設定する、請求項１から５のいずれか１項に記載の脳神経疾患検出装置。
- 頭部機能画像を構成する画像データを利用可能であり、記憶手段とCPUとを具備するコンピュータを動作させるためのコンピュータ・プログラムであって、前記CPUで実行されることにより、該コンピュータを、
・ 頭部機能画像において、検出対象疾患とする脳神経疾患において特異的に機能が低下しうる機能低下部位に関する第１の領域に対応する画像データを格納する第１のメモリ手段；
・ 同じ前記頭部機能画像において、前記検出対象疾患とする脳神経疾患においても機能が温存されうる機能温存部位に関する第２の領域に対応する画像データを格納する第２のメモリ手段；
・ 前記第１のメモリ手段に格納される前記第１の領域の画像データの画素値と前記第２のメモリ手段に格納される前記第２の領域の画像データの画素値との間の有意差検定に基づき脳神経疾患の検出を行う脳神経疾患検出手段；
として動作させる、コンピュータ・プログラム。 - 前記有意差検定において、前記第２のメモリ手段に格納される前記第２の領域の画像データの平均画素値が、前記第１のメモリ手段に格納される前記第１の領域の画像データの平均画素値よりも有意に大きい場合に前記検出対象疾患とする脳神経疾患が存在すると判定するように前記コンピュータを動作させる、請求項７に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記コンピュータが具備するユーザインタフェースを通じたオペレータの入力に応じて、前記第１及び前記第２の領域を設定するように前記コンピュータを動作させる、請求項７または８に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記プログラムは、前記第１及び前記第２の領域の設定するための情報である関心領域データを利用可能であり、
前記プログラムは、前記関心領域データを用いて、前記頭部機能画像に対する前記第１及び前記第２の領域の設定を行うように前記コンピュータを動作させる、請求項７から９のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。 - 前記第１及び前記第２の領域を、検出対象とする脳神経疾患の種類に応じて設定するように前記コンピュータを動作させる、請求項１０に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記検出対象とする脳神経疾患がアルツハイマー病である場合、前記第１の領域を頭頂葉に、前記第２の領域は感覚運動野を設定するように前記コンピュータを動作させる、請求項１０または１１のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記検出対象とする脳神経疾患がレビー小体型痴呆症である場合、前記第１の領域を後頭葉に、前記第２の領域を感覚運動野に設定するように前記コンピュータを動作させる、請求項１０から１１のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記関心領域データが解剖学的に標準化された脳に対して作成されたデータである場合、前記頭部機能画像に対して解剖学的標準化を行い、標準化された前記頭部機能画像に対して前記第１及び前記第２の領域の設定を行うように、前記コンピュータを動作させる、請求項１０から１３のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記関心領域データが解剖学的に標準化された脳に対して作成されたデータである場合、前記頭部機能画像に対して解剖学的標準化を行うことにより、該解剖学的標準化のための変換パラメータを取得すると共に、該変換パラメータを用いて前記関心領域データを変換して前記頭部機能画像の脳形状に合わせ、該変換後の前記関心領域データを用いて、解剖学的標準化を行っていない前記頭部機能画像に対して前記第１及び前記第２の領域の設定を行うように、前記コンピュータを動作させる、請求項１０から１３のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
- 請求項７から１５のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラムを内蔵の記憶手段に格納する、脳神経疾患検出のためのコンピュータ装置。
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