JP4454474B2 - 医用画像診断支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、医用画像診断支援装置に係り、特にＰＥＴ装置で計測したＰＥＴデータから異常陰影候補を検出する技術に関する。

ＰＥＴ（ポジトロン・エミッション・トモグラフィ）によるガン検査は、ガン細胞が正常細胞よりも数倍から多い場合は２０倍近く多くのブドウ糖を取りこむ性質を利用した検査である。ラジオアイソトープ（以下「ＲＩ」という）の一種であるＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）というブドウ糖によく似た構造の薬剤を注射した後、その集積度を画像化して診断を行う。Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置による検査がガンなどの大きさや形を捉えるのに対し、ＰＥＴ検査はガン細胞などの高まった代謝状態を捉える検査であり、数ミリのガン病巣が発見された例もある。

但し、正常でも活発にブドウ糖代謝を行う臓器や、排泄の際の通り道となる腎臓、尿管、膀胱など、ＰＥＴ検査には向かない部位もある。更に、胃ガンや肝臓ガン、進行の遅い肺ガンの中には、その性質や種類によってあまりブドウ糖を取りこまないものもある。

ＰＥＴ検査では、今までの検診では調べにくかった臓器なども含め、広範囲（頚部から大腿部など）を一度に検査することができる。そのため、良性・悪性の判断、転移や再発の把握などにも効果があると言われている。

特許文献１には、時間を経て測定された二つの放射線分布画像の減衰補正を行ったものの間での比較を行い、変化の大きいデータを除外する処理を行う技術が開示されている。
特開２００１−１４１８２８号公報

しかし、特許文献１のように変化の大きいデータを除外する処理を行った場合、使用する薬剤の種類（核種）に依存して変化の様子は異なるので、ガンである可能性がある異常陰影候補まで除外してしまう危険性があった。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、使用する薬剤の種類に依存せずにＰＥＴ画像から異常陰影候補を検出する医用画像診断支援装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために本発明は、ＰＥＴ装置で計測したＰＥＴデータを取得するＰＥＴデータ取得手段と、被検体の各臓器の形状を格納する臓器形状格納手段と、前記ＰＥＴデータに含まれるＲＩ集積領域を抽出するＲＩ集積領域抽出手段と、前記被検体におけるＲＩ集積領域が位置する部位の各臓器の形状と、前記ＲＩ集積領域の形状と、を比較して形状の相似度を算出する相似度算出手段と、前記形状の相似度が所定値よりも低いＲＩ集積領域を異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段と、を備える。

また、前記臓器形状格納手段は、医用画像撮影装置により得られた被検体の撮影データに基づいて抽出した前記被検体の各臓器の形状を格納する。

また、前記臓器形状格納手段は、解剖図、人体モデル又は臓器モデルの少なくとも一つに基づいて抽出した各臓器の標準的な形状を格納する。

また、ＰＥＴ装置で経時的に計測したＰＥＴデータに基づいて生成された被検体におけるＲＩ集積量の経時的変化を示す被検体ＲＩ集積データを取得する被検体ＲＩ集積データ取得手段と、病巣領域におけるＲＩ集積量の標準的な経時的変化を示す標準ＲＩ集積データ又は非病巣領域におけるＲＩ集積量の標準的な経時的変化を示す標準ＲＩ集積データのうちの少なくとも一つを格納する標準ＲＩ集積データ格納手段と、前記被検体ＲＩ集積データと前記標準ＲＩ集積データとを比較し、それらの比較結果に基づいて異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、を備える。

ここで「被検体ＲＩ集積データ取得手段」は、被検体におけるＲＩ集積量の経時的変化を計測した結果を取得する手段のほか、ＰＥＴ装置から経時的に計測したＰＥＴデータを取得し、医用画像診断支援装置がそのＰＥＴデータに基づいて被検体におけるＲＩ集積量の経時的変化を計測し、その計測結果を出力する手段も含む。

本発明によれば、臓器の形状とＲＩ集積領域との形状を比較した結果、又は病巣領域（ガン細胞）又は非病巣領域（非ガン細胞）における経時的なＲＩ集積変化と被検体のＲＩ集積データとを比較した結果に基づいて異常陰影候補を検出する。そのため、使用する核種に依存せずにＰＥＴ画像から異常陰影候補を検出する医用画像診断支援装置を提供することができる。

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像診断支援装置の好ましい実施の形態について詳説する。なお、発明の実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

図１は、発明の一実施の形態に係る医用画像診断支援システムの構成を示すハードウェア構成図である。

図１の医用画像診断支援処理システム１は、ＰＥＴ装置２と、ＰＥＴ装置２が計測して得たＰＥＴ画像等を格納するデータベース３と、被検体を撮影して画像データを生成する医用画像撮影装置５と、ＰＥＴ画像から異常陰影候補を検出する医用画像診断支援装置１０とを備え、ＰＥＴ装置２とデータベース３と医用画像撮影装置５と医用画像診断支援装置１０とは、ＬＡＮ４等のネットワークにより互いに接続される。

医用画像撮影装置５は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲ装置など、被検体の断層像を撮影可能な装置により構成される。

医用画像診断支援装置１０は、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする主メモリ１２と、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述するＰＥＴ画像から異常陰影候補を検出する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等のモニタ１５と、キーボード１６と、位置入力装置としてのマウス１７と、マウス１７の状態を検出してモニタ１５上のマウスポインタの位置やマウス１７の状態等の信号をＣＰＵ１１に出力するコントローラ１８と、上記各構成要素を接続するバス１９とを備える。

データベース３には、ＰＥＴ装置２で計測して得られたＰＥＴ画像と、医用画像撮影装置５で撮影した被検体の画像、又、解剖図、人体又は臓器の標本モデルのいずれか一つに基づいて抽出した各臓器の形状と、病巣領域におけるＲＩ集積量の標準的な経時的変化を示す標準ＲＩ集積データ又は非病巣領域における集積量の標準的な経時的変化を示す標準ＲＩ集積データのうちの少なくとも一つとが格納される。

本実施の形態においては、医用画像診断支援装置１０は、ＬＡＮ４を介してデータベース３からＰＥＴ画像を読み出すが、医用画像診断支援装置１０に接続された記憶装置、例えばＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブから画像データを読み込んでも良い。また、ＬＡＮ４を経由してＰＥＴ装置２から直接ＰＥＴ画像を取得してもよい。

次に、図２乃至４に基づいて、本実施の形態に係る医用画像診断支援装置１０を用いてＰＥＴ画像から異常陰影候補を検出する手順について説明する。図２は、第一の実施の形態を説明するためのフローチャートである。図３は、図２の処理において被検体の断層像から各臓器を抽出する処理を示す模式図、図４は、ＰＥＴ像に含まれる異常陰影候補にマークをつけて表示した画面表示例を示す模式図である。以下図２の各ステップ順に説明する。

（ステップＳ２１）
最初のＲＩ集積領域を指定する（Ｓ２１）。ＲＩ集積領域は相対的なもので、周囲より高濃度の領域である。例えば肝臓の場合、肝臓全体としてのＲＩ集積領域があり、さらに肝臓の一部に他より高集積の領域がある場合は、この一部の領域もあと一つのＲＩ集積領域として扱う。

（ステップＳ２２）
最初の臓器（Ｎ＝１）を指定する（Ｓ２２）。

臓器の形は、データベース３又は磁気ディスク１３に予め記録しておく。臓器の形は、図３に示すように医用画像撮影装置５により被検体の断層像３０を撮影しておき、この断層像３０から抽出してもよい。または、一般的な解剖図や標準的な人体モデル又は臓器モデルから臓器の形を抽出してもよい。

（ステップＳ２３）
画像中、比較的高濃度であるＲＩ集積領域の形と臓器形（N）とが相似するか否かを判定する（Ｓ２３）。

相似には、形が近似的に等しい場合として、ａ）体積を規格化した後での、重心から辺縁までの距離の角度依存曲線が同じ形である場合と、ｂ）面積を規格化した規格二値画像と二値化した計測画像との比較的高濃度領域との差分値が一定値より小さい場合とがある。

また、相似には、割合が近似的に等しい場合として、全身に対する臓器体積の割合が近い場合等がある。

ＲＩ集積領域の形と臓器形（Ｎ）とに所定の相関関係が認められない場合には、異常陰影候補であると判定してステップＳ２４へ進む。ＲＩ集積領域と臓器形（Ｎ）とに所定の相関関係が認められた場合には、異常陰影候補ではないと判定してステップＳ２５へ進む。

（ステップＳ２４）
ＲＩ集積領域に対応するメモリ領域に“病巣領域”の記録をする。又は、モニタ１５に表示した計測画像（ＰＥＴ像）において、図４のように異常陰影候補がある部位にマーク４０を付ける（Ｓ２４）。

（ステップＳ２５）
準備した全ての臓器について調べたか否かの判定をする（Ｓ２５）。

全ての臓器について調べていない場合はステップＳ２６へ進む。全ての臓器について調べた場合はステップＳ２７へ進む。

（ステップＳ２６）
次の臓器（Ｎ）を指定する（Ｓ２６）。そしてステップＳ２３に戻り、上記と同様の処理を行なう。

（ステップＳ２７）
全てのＲＩ集積領域について調べたか否かを判定する（Ｓ２７）。

全てのＲＩ集積領域について調べた場合には、異常陰影候補検出処理を終了する。まだ調べていない集積領域がある場合にはステップＳ２８へ進む。

（ステップＳ２８）
次の集積領域を指定する。そしてステップＳ２３へ戻り、ＲＩ集積領域の形と臓器形（Ｎ）とが相似しているか否かを判定する（Ｓ２８）。

次に図５乃至９に基づいて医用画像診断支援装置１０の第二の実施の形態について説明する。図５は、図１に示した医用画像診断支援装置１０を使ってＰＥＴ画像から異常陰影候補を抽出する第二の実施の形態を示すフローチャート、図６は、集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）を格納した状態を示す模式図、図７は、薬剤種別に臓器の流出半減期を格納した状態を示す模式図、図８は、計測画像と標準半透明画像（投影像、ＭＩＰ画像、３Ｄ画像）とを同期回転表示した画面表示例を示す模式図、図９は、図８で表示する標準半透明画像を生成する処理を示す模式図である。以下図５の各ステップ順に沿って説明する。

（ステップＳ５１）
ステップＳ２１と同様、最初のＲＩ集積領域を指定する（Ｓ５１）。

（ステップＳ５２）
ＲＩ集積領域における集積度Ｇの時間依存Ｆ(ｔ)を求める。

ＲＩ集積領域における集積度Ｇの時間依存Ｆ(ｔ)は、ＲＩ集積領域のＲＩ残量の経時的変化を測定することにより求める。集積度Ｇの時間依存Ｆ(ｔ)は、医用画像診断支援装置１０が、経時的に計測したＰＥＴデータに基づいて算出する。

（ステップＳ５３）
ステップＳ５２で求めたＲＩ集積領域における集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）に近似的に一致するガンでないことが既知の集積度の時間依存パターンが存在するか否かを判定する（Ｓ５３）。

ガンでないことが既知の集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）は、図６に示すように、薬剤種毎に各臓器における薬剤注入後から所定時間ｔｎ経過後の集積度ｄｎを予め調べておき、データベース３や磁気デイスク１３などに記録しておく。図６に例示した時間依存と集積領域における集積度Ｇとを用いて判定することにより、集積度Ｇの変化を時間を追って観察することができる。

また、一般に、被検体における病巣領域のうち、炎症部位とガン部位とは集積度Ｇの経時変化が異なるため、集積度Ｇの経時変化を観察することにより炎症部位とガン部位とを区別することができる。

また、図７のように、薬剤種毎に、注入量、注入方法、薬剤種毎に決定される放射性半減期、臓器、臓器毎の排泄に伴う流出による半減期（以下「流出半減期」という）を対応付けて、予めデータベース３や磁気デイスク１３などに記録しておく。図７に例示した集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）とを用いて判定することにより、ＲＩ集積領域における集積度Ｇが最も高い時刻から、集積度Ｇが半減するまでの時刻と、臓器毎の流出半減期とを比較することができる。

正常パターン（非病巣領域における集積度の時間依存パターン）がなければ、ステップＳ５４へ進む。正常パターンが存在すればステップＳ５５へ進む。

（ステップＳ５４）
ステップＳ５３において一致する正常パターンがなかったＲＩ集積領域は、異常陰影候補として検出し、記録又は、図４に示すように計測画像にマーク４０をつける（Ｓ５４）。

（ステップＳ５５）
全てのＲＩ集積領域について調べたか否かを判定する（Ｓ５５）。

全てのＲＩ集積領域について調べた場合には、異常陰影候補検出処理を終了する。まだ調べていないＲＩ集積領域がある場合にはステップＳ５６へ進む。

（ステップＳ５６）
次のＲＩ集積領域を指定する。そしてステップＳ５２へ戻る。

次に図８に基づいて、画面表示例を説明する。図８は、左側に計測画像８０と、右側に図９に示す医用画像撮影装置５により生成された撮影データに基づいて再構成された３次元画像を多方向から投影して投影面１、２、３上に作成した投影像８１、または再構成された３次元画像９０に基づいて生成されたＭＩＰ像からなる標準半透明画像８１とを並べて表示する。モニタ１５上に表示された回転アイコン８２をクリックすることにより、計測画像８０と標準透明画像８１とを同じ角度ずつ回転表示させることができる。

上記図５で示した第二の実施の形態においては、病巣領域（異常陰影）でないことが既知の集積度の時間依存パターンを格納しておき、ＲＩ集積領域の集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）と比較をしたが、病巣領域（異常陰影）であることが既知の集積度の時間依存パターンを格納しておき、ＲＩ集積領域の集積度の時間依存と比較をして所定の相関が認められた場合に異常陰影候補として検出してもよい。

更に、医用画像診断支援装置１０は、各ＲＩ集積領域に対して図２及び図５に示す処理を行い、どちらの処理においても異常陰影候補として検出された場合にのみ、異常陰影候補としてＲＩ集積領域にマークをつけたり、記録したりするように構成してもよい。これにより、異常陰影候補の検出がより正確に行える。

図１は、発明の一実施の形態に係る医用画像診断支援装置の構成を示すハードウェア構成図 図２は、図１に示した医用画像診断支援装置を使ってＰＥＴ画像から異常陰影候補を抽出する第一の実施の形態を示すフローチャート 図３は、図２の処理において被検体の断層像から各臓器を抽出する処理を示す模式図 図４は、ＰＥＴ画像に含まれる異常陰影候補にマークをつけて表示した画面表示例を示す模式図 図５は、図１に示した医用画像診断支援装置を使ってＰＥＴ画像から異常陰影候補を抽出する第二の実施の形態を示すフローチャート 図６は、集積度Ｇの時間依存Ｆ（ｔ）を格納した状態を示す模式図 図７は、薬剤種別に臓器の流出半減期を格納した状態を示す模式図 図８は、計測画像と標準半透明画像（投影像、ＭＩＰ画像、３Ｄ画像）とを同期回転表示した画面表示例を示す模式図 図９は、図８で表示する標準半透明画像を生成する処理を示す模式図

符号の説明

１…医用画像診断支援システム、２…ＰＥＴ装置、３…データベース、４…ＬＡＮ、５…医用画像撮影装置、１０…医用画像診断支援装置、１１…ＣＰＵ、１２…主メモリ、１３…磁気ディスク、１４…表示メモリ、１５…モニタ、１６…キーボード、１７…マウス、１８…コントローラ、１９…共通バス

Claims (5)

1. ＰＥＴ装置で計測したＰＥＴデータを取得するＰＥＴデータ取得手段と、
   被検体の各臓器の形状を格納する臓器形状格納手段と、
   前記ＰＥＴデータに含まれ、周囲より高濃度の領域であるＲＩ集積領域を抽出するＲＩ集積領域抽出手段と、
   前記臓器形状格納手段に格納され、かつ前記被検体におけるＲＩ集積領域が位置する部位の各臓器の形状と、前記抽出されたＲＩ集積領域の形状と、を用い、前記各臓器の体積と前記ＲＩ集積領域の体積とを規格化し、当該規格化された前記各臓器の体積及び前記ＲＩ集積領域の体積の重心から辺縁までの距離の角度依存曲線が同じ形であるかに基づいて、前記各臓器の形状と前記ＲＩ集積領域の形状との相関関係の有無を判定する手段と、
   前記相関関係がないと判定された前記ＲＩ集積領域を異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。
2. ＰＥＴ装置で計測したＰＥＴデータを取得するＰＥＴデータ取得手段と、
   被検体の各臓器の形状を格納する臓器形状格納手段と、
   前記ＰＥＴデータに含まれ、周囲より高濃度の領域であるＲＩ集積領域を抽出するＲＩ集積領域抽出手段と、
   前記臓器形状格納手段に格納され、かつ前記被検体におけるＲＩ集積領域が位置する部位の各臓器の形状と、前記抽出されたＲＩ集積領域の形状と、に基づいて、前記被検体の全身に対する前記ＲＩ集積領域の体積の割合と、前記被検体の全身に対する前記各臓器の体積の割合と、が近似的に等しいか否かを判定する手段と、
   前記ＲＩ集積領域の体積の割合が、前記判定により近似的に等しくないと判定された前記ＲＩ集積領域を異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。
3. 前記臓器形状格納手段は、医用画像撮影装置により得られた前記被検体の撮影データに基づいて抽出した前記被検体の各臓器の形状を格納する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援装置。
4. 前記臓器形状格納手段は、前記被検体の各臓器の形状に代えて、解剖図、人体モデル又は臓器モデルの少なくとも一つに基づいて抽出した各臓器の標準的な形状を格納する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援装置。
5. ＰＥＴ装置で計測したＰＥＴデータを取得するＰＥＴデータ取得手段と、
   前記ＰＥＴデータに含まれ、周囲より高濃度の領域であるＲＩ集積領域を抽出するＲＩ集積領域抽出手段と、
   前記ＲＩ集積領域抽出手段で抽出されたＲＩ集積領域の、ＲＩ集積度の時間依存を示す被検体ＲＩ集積データを取得する被検体ＲＩ集積データ取得手段と、
   予め調べた、薬剤種毎の病巣領域における前記各薬剤注入後から所定時間経過後のＲＩ集積度の時間依存を示す標準ＲＩ集積データ、又は予め調べた、薬剤種毎の非病巣領域における前記各薬剤注入後から所定時間経過後のＲＩ集積度の時間依存を示す標準ＲＩ集積データのうちの少なくとも一つを格納する標準ＲＩ集積データ格納手段と、
   前記被検体ＲＩ集積データと前記標準ＲＩ集積データとを比較し、それらの比較結果に基づいて異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。

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