JP4964450B2 - 画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置に関するものであり、より詳細には、診断画像の変換を行う技術に関する。
画像診断には、単光子放出型断層撮像（以下、SPECTという）、陽電子放出型断層撮像（以下、PETという）、磁気共鳴断層画像（以下、MRIという）、及び、X線断層撮像（以下、CTという）を初めとする画像が用いられている。これらの画像によれば、非破壊で被験者の体内に存在する病変部の情報を得ることができる。したがって、画像診断は、現在の診断医療において無くてはならないものとなっている。これらの画像のうち、SPECT及びPETに代表される核医学画像は、特定の放射性同位元素でラベルされた薬剤（以下、「放射性医薬品」という）を投与し、該薬剤の投与により直接的または間接的に放出されたγ線を検出することによって得られるものである。核医学検査は、疾患に対する特異度や感度が高いという優れた性質を有しているばかりでなく、病変部の機能に関する情報を得ることができるという、他の検査方法にはない特徴を有している。
例えば、塩酸N−イソプロピル−４−（123I）ヨードアンフェタミン（商品名：パーヒューーザミン（登録商標）、日本メジフィジックス株式会社製、以下、IMPという）や、エキサメタジム（99mTc）テクネチウム（商品名：セレブロテック（登録商標）キット、日本メジフィジックス株式会社製）を初めとする種々の血流診断剤が開発されており、実際に広く臨床応用されている。これらの製剤を用いた頭部核医学画像により、脳梗塞等の病変部を、欠損部位として頭部核医学画像上で検出することが可能になっている。
近年、IMP等投与による脳SPECTデータを用いて脳血流量の定量を行うことが可能となっており、安静時と薬剤（Acetazolamide）負荷時における脳血流マップの比較により、虚血部位の循環予備能の評価を行うことが可能となっている。さらに、脳血流マップを標準脳の脳表に展開した上で循環予備能マップを作成し、血行力学的脳虚血の重症度分類に基づいて重症度のステージ分類を行う方法が提唱されている（非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）。この方法により、脳全体における脳虚血の重症度を、脳表上に展開したステージ分類画像を用いて視覚的にとらえることが可能になっている。
中川原譲二、「脳虚血の臨床画像診断」、脳神経、1999、51、p.502-513 Mizumura S ,etal., "Three-Dimensional Display in Staging of Hemodynamic Brain Ischemia of JETstudy: Objective Evaluation Using SEE analysis and 3D-SSP Display.", Ann. Nucl. Med., 2004, 18, p.13-21 中川原譲二（監修）、「脳血流SPECT定量シンチグラム集」、日本メジフィジックス株式会社（兵庫県西宮市）、1999、p.7-20
中川原譲二、「脳虚血の臨床画像診断」、脳神経、1999、51、p.502-513 Mizumura S ,etal., "Three-Dimensional Display in Staging of Hemodynamic Brain Ischemia of JETstudy: Objective Evaluation Using SEE analysis and 3D-SSP Display.", Ann. Nucl. Med., 2004, 18, p.13-21 中川原譲二（監修）、「脳血流SPECT定量シンチグラム集」、日本メジフィジックス株式会社（兵庫県西宮市）、1999、p.7-20
しかし、頭部SPECTデータを用いて脳血流量の定量を行うためには、被験者から採血した動脈血中の放射能量を定量して入力関数を求める必要があり、実施するためには採血に立ち会う医者及び動脈血中の放射能量を測定するための器具が必要となる。脳虚血における治療効果の判定や経過観察においても局所的な脳血流量を評価する必要があるが、脳血流の定量は上述したように複雑な操作を伴うので、経過観察においては、より簡便に局所血流量の変化を評価可能な方法であって、診断剤の投与量や撮像条件等の影響を受けにくい方法が望まれる。
そこで、本発明は、SPECT、PET等を初めとする頭部血流診断画像を、虚血部位を把握可能な画像に変換する画像処理方法、該方法を実行するための画像処理プログラム及び画像処理装置を提供することを目的としている。
本発明の一側面に係る画像処理方法は、（ａ）頭部血流診断画像を構成するピクセルのうち、虚血組織に対する信号強度の分布範囲とは異なる一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルにおける信号強度の平均値を求める平均値算出工程と、（ｂ）頭部血流診断画像における全ピクセルの信号強度を、平均値算出工程にて求めた平均値で除すことによって正規化画像を生成する信号強度正規化工程と、（ｃ）正規化画像における信号強度であって値が１の該信号強度が、一定の表示値となるように、正規化画像を表示する画像表示工程と、を含んでいる。
また、本発明の別の一側面に係る画像処理プログラムは、上述した平均値算出工程、信号強度正規化工程、及び画像表示工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
また、本発明の更に別の一側面に係る画像処理装置は、（ａ）頭部血流診断画像を構成するピクセルのうち、虚血組織に対する信号強度の分布範囲とは異なる一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルにおける信号強度の平均値を求める平均値算出手段と、（ｂ）頭部血流診断画像における全ピクセルの信号強度を、平均値算出手段によって求められた平均値で除すことによって正規化画像を生成する信号強度正規化手段と、（ｃ）正規化画像における信号強度であって値が１の該信号強度が、一定の表示値となるように、正規化画像を表示する画像表示手段と、を備えている。
本発明によれば、経過観察によって得られる複数の頭部血流診断画像における虚血組織の信号強度の変化に影響にされることなく、正常部位の信号強度の平均値が一定の表示値として画像表示される。したがって、虚血部位の経過観察を容易に行うことが可能になる。
なお、虚血組織における信号強度分布の影響を相対的に受けない一定の範囲の信号強度を有するピクセルとしては、一定値以上の信号強度を有するピクセルを抽出することができる。本発明者の知見によれば、虚血部位の信号強度は、正常部位の信号強度と比較して相対的に低く、虚血部位のヒストグラムは、正常部位と異なった信号強度の範囲に分布している。したがって、一定値以上の信号強度を有するピクセルを選択することにより、虚血組織における信号強度分布の影響を相対的に受けない一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出することができる。
上記平均値を求めるために抽出するピクセルは、頭部血流診断画像の全ピクセルにおける信号強度の最大値に対し、５５％以上の信号強度を有するピクセルであることが好ましく、７０％以上の信号強度を有するピクセルであることがより好ましく、７５％以上の信号強度を有するピクセルであることがさらに好ましく、８０％以上の信号強度を有するピクセルであることが特に好ましい。抽出するピクセルにおける信号強度の下限値が低すぎると、虚血組織における信号強度分布の影響のために画像のコントラストが低下し、虚血領域の検出能が悪くなるため好ましくない。また、信号強度の上限値は特に制限する必要は無いが、ノイズを拾う恐れがある場合は、上限値を設定することが好ましい。例えば、上限値を信号強度の最大値の９５％や、９０％に設定することにより、ノイズによる影響を効果的に除去することが可能となる。
本発明の画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置それぞれにおいては、上記の平均値を算出する前に、頭部血流診断画像の解剖学的標準化を行う標準化処理を実行してもよい。この解剖学的標準化には公知の方法を用いることができる。例えば、SPM（Friston K. J.et al., Human Brain Mapping, 1995, 2, p.189-210）や3D−SSP（Minoshima S. et al., J. Nucl. Med., 1994, 35,p.1528-37、ワシントン大学メディカルスクール 蓑島 聡教授より、”NEUROSTAT”として供給、日本メジフィジックスからiNEUROSTAT Revision2として供給）を、解剖学的標準化に用いることができる。
また、本発明の画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置それぞれにおいては、一連の画像処理に先立ち、画像処理に供する頭部血流診断画像を入力する処理が実行されてもよい。
なお、本発明に係る画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置にて処理に供される画像は、頭部血流診断画像である限りにおいて特に限定されるものではない。ここで、頭部血流診断画像とは、脳虚血等を検出する目的で取得された頭部断層画像をいい、脳血流診断剤投与によるSPECT画像およびPET画像が例示される。
本発明に係る画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置によれば、頭部血流診断画像における虚血部位及びその状態の変化を客観的に把握可能な画像が提供される。
以下、本発明の一実施形態に係る画像処理方法について、添付の図面を参照して説明する。この画像処理方法は、対象となる画像データをコンピュータに読み込ませ、当該コンピュータに種々の指令を与えることにより実行される。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理方法のフローチャートの一例を示す図である。図１に示す画像処理方法では、まず、頭部脳血流画像が取得される（ステップS01）。頭部脳血流画像としては、脳血流診断剤投与によるSPECT画像およびPET画像等を用いることができる。これらの画像は、公知の方法にて取得することができる。それぞれの画像は、コンピュータ読み取り可能なデータ形式で保存されていればよく、例えば、DICOM形式によるデータとして保存されていてもよい。これらの画像は、例えば、コンパクトディスクを初めとするコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納した形で提供されてもよい。画像を格納した記憶媒体をコンピュータに備え付けられたデータ読み取り装置に挿入することにより、画像がコンピュータに読み込まれ、当該コンピュータ上でこれらの画像を用いた画像処理を行うことが可能となる。なお、頭部脳血流画像は、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直接取得されるものであってもよい。
本画像処理方法では、次に、取得された頭部脳血流画像のヒストグラムが生成される（ステップS02)。このヒストグラムは、図２にその一例を示すように、頭部脳血流画像について、信号強度ごとにピクセル数をカウントしたものである。
次いで、本画像処理方法では、このヒストグラム上で、指定された範囲の信号強度を有するピクセルが抽出され（ステップS03）、抽出されたピクセルにおける信号強度の平均値が算出される（ステップS04）。この平均値は、頭部脳血流画像の正規化に用いられる。
平均値算出に用いるピクセルは、虚血組織に対する信号強度の分布やノイズの影響を受けにくい範囲の信号強度を有するピクセルである必要がある。ここで、図２に例示するように、虚血部位に対する信号強度は、正常部位に対する信号強度より相対的に低いので、ヒストグラムにおいて正常部位とは異なる範囲に分布している。また、虚血部位に対する信号強度の分布は、当該虚血部位の広さや重症度により変化する。また、正常部位に対する信号強度のうち値の比較的小さい信号強度は、虚血部位の影響を受けて変化する。一方、最大値を含む信号強度であって値が比較的大きい信号強度は、このような影響を受けにくい。また、信号強度の最大値は、ノイズの影響を受けて変動する場合があるので、ノイズの影響が懸念される状況においては、最大値を含む一定の範囲を、平均値算出に用いるピクセルから除外する必要がある。したがって、最も好ましい態様においては、平均値算出用に抽出するピクセルは、信号強度の最大値の８０〜９５％の信号強度を有するピクセルとする。
次いで、本画像処理方法では、ステップＳ０４にて得られた平均値で、頭部脳血流画像の全ピクセルの信号強度が除されることによって、正規化画像が生成される（ステップS05）。
次いで、本画像処理方法では、ディスプレイ等の出力装置に、正規化画像が画像表示される（ステップＳ０６）。ステップＳ０６においては、値が１の信号強度が一定の表示値、即ち、一定の輝度、或いは一定の色として表示されるように、正規化画像が表示される。
なお、虚血部位の経時的な変化や、被験者間の比較を行う場合には、一連のデータ処理に先立ち、入力された画像データの解剖学的標準化が実施されることが好適である（図３、ステップS１２）。
解剖学的標準化は、公知の方法を用いて行うことが可能である。例えば、SPM（ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、インスティテュート オブ ニューロロジーより供給）やNEUROSTAT（ワシントン大学メディカルスクール 蓑島 聡教授より供給、日本メジフィジックスより”iNEUROSTATRevision2”としても供給）等のプログラムを用いることによって、解剖学的標準化を実施することが可能である。
なお、図３に示したフローチャートにおけるステップS11、S13、S14、S15、S16及びS17は、それぞれ上記ステップS01、S02、S03、S04、S05及びS06と同様のステップである。
なお、SPMを用いた場合のように、解剖学的標準化後の画像が一連の断層画像である場合には、ステップS13におけるヒストグラムの作成に用いるピクセルには、全断層画像における全ピクセルを用いればよい。また、NEUROSTATを用いた場合の様に、解剖学的標準化後の画像が脳表に展開された画像である場合には、ステップS13におけるヒストグラムの作成に用いるピクセルには、脳表に展開されたピクセルを用いればよい。
次に、本発明の一実施形態に係る画像処理プログラムについて説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る画像処理プログラムの構成を、記憶媒体と共に示す図である。図４に示す画像処理プログラム１００は、記録媒体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、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ハードディスクあるいはその他のＲＯＭ等の記録媒体あるいは半導体メモリ等が例示される。
画像処理プログラム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に挿入することによって、コンピュータは画像処理プログラム１００にアクセス可能になる。コンピュータは、この画像処理プログラム１００を読み込み、当該画像処理プログラム１００の命令に従うことによって、後述する画像処理装置３００として動作することが可能となる。
なお、画像処理プログラム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よい。この場合、コンピュータは通信装置によって受信した画像処理プログラム１００をメモリに格納し、当該画像処理プログラムを実行することが可能となる。
図４に示すように、画像処理プログラム１００は、処理を統括するメインモジュール１０と、入力モジュール２０と、画像標準化モジュール３０と、ヒストグラム作成モジュール４０と、ピクセル抽出モジュール５０と、ピクセル平均値算出モジュール６０と、信号強度正規化モジュール７０と、出力モジュール８０とを備えている。
入力モジュール２０は、コンピュータに、上述したステップS01（又はステップS11）の処理を実行させる。画像標準化モジュール３０は、コンピュータに上述したステップS12に係る処理を実行させる。ヒストグラム作成モジュール４０は、コンピュータに、上述したステップS02（又はステップS13）に係る処理を実行させる。
また、ピクセル抽出モジュール５０は、コンピュータに、上述したステップS03（又はステップS14）に係る処理を実行させる。この処理におけるピクセルの抽出は、外部より入力された条件に合致する信号強度の条件を満たしたピクセルを抽出することによって実現される。このときの条件の設定は、上記ステップS03に対する説明として上述した通りである。
また、ピクセル平均値算出モジュール６０は、コンピュータに、上述したステップS04（又はステップS15）に係る処理を実行させる。信号強度正規化モジュール７０は、コンピュータに、上述したステップS05（又はステップS16）に係る処理を実行させる。出力モジュール８０は、コンピュータに、上述したステップS06（又はステップS17）に係る処理を実行させる。
次に、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について図面を参照して説明する。図５は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。図５に示す画像処理装置３００は、機能的に、入力部３１０、画像標準化部３２０、ヒストグラム作成部３３０、ピクセル抽出部３４０、平均値計算部３５０、信号強度正規化部３６０、出力部３７０を備えている。
入力部３１０は、上述したステップS01（又はステップS11）の処理を行う。画像標準化部３２０は、上述したステップS12に係る処理を行う。ヒストグラム作成部３３０は、上述したステップS02（又はステップS13）に係る処理を行う。ピクセル抽出部３４０は、上述したステップS03（又はステップS14）に係る処理を行う。平均値計算部３５０は、上述したステップS04（又はステップS15）に係る処理を行う。信号強度正規化部３６０は、上述したステップS05（又はステップS16）に係る処理を行う。出力部３７０は、上述したステップS06（又はステップS17）に係る処理を行う。
以下、実施例を挙げて本発明をさらに詳しく説明するが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。
（比較例１）
左中大脳動脈閉塞症の患者（68歳、男性）に対し、パーヒューザミン（登録商標）注（製品名、日本メジフィジックス株式会社製）を222MBｑ投与し、10分後に上腕動脈より動脈血1.0mLを採血した。収集中心時間が投与後30分になるように、ＳＰＥＣＴ装置（形式：ＧＣＡ−９３００Ａ／ＰＩ、東芝メディカルシステムズ株式会社製）を用いて頭部SPECT画像を撮像した。
左中大脳動脈閉塞症の患者（68歳、男性）に対し、パーヒューザミン（登録商標）注（製品名、日本メジフィジックス株式会社製）を222MBｑ投与し、10分後に上腕動脈より動脈血1.0mLを採血した。収集中心時間が投与後30分になるように、ＳＰＥＣＴ装置（形式：ＧＣＡ−９３００Ａ／ＰＩ、東芝メディカルシステムズ株式会社製）を用いて頭部SPECT画像を撮像した。
上記採血した動脈血1.0mLにつき、ウェルカウンター（形式：ＴＧＣ１Ｈ１、産業科学株式会社製）にて放射能量の測定を行い、下記式（１）を用いて採血カウントの値を求めた。
ここで、Countsは、ウェルカウンターにて測定されたカウント値、Timeは、ウェルカウンターにおけるカウント収集時間、Weightは、放射能測定に用いた血液の質量である。この求められた採血カウントの値を用い、秋田県立脳血管研究所にて作成された標準入力関数（Iida H. et al., J. Nucl. Med., 1994, 35, p.2019-2030）を校正することにより、入力関数Ca(t)を求めた。
次に、得られた頭部SPECT画像の各ピクセルにおける信号強度Cb(t)を、下記式（２）を用いて血流量fに変換し、脳血流画像を得た。
ここで、（２）式中、＊は重畳積分を指している。また、Vdは４１．２、tは収集中心時刻である30分とした。
ここで、（２）式中、＊は重畳積分を指している。また、Vdは４１．２、tは収集中心時刻である30分とした。
得られた脳血流画像につき、NEUROSTATプログラム（iNEUROSTAT version2、日本メジフィジックス株式会社より供給）を用いた解剖学的標準化処理及び脳表抽出処理を行い、標準化脳血流画像を得た（図６）。
（実施例１〜８）
上記比較例１にて取得した頭部SPECTデータを用い、NEUROSTATプログラム（iNEUROSTAT version2）を用いた解剖学的標準化処理及び脳表抽出処理を行って、標準化画像を得た。この標準化画像における全シリーズ画像を用い、横軸に信号強度、縦軸にピクセル数をプロットしてヒストグラムを作成した。このヒストグラム上で下記表１に示す範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出された全ピクセルの信号強度の平均値を算出した。算出した平均値にて、上記標準化画像における各ピクセルの信号強度を除し、正規化画像を得た。図７〜図１４に実施例１〜８の画像表示結果を示す（図７〜１４）。
上記比較例１にて取得した頭部SPECTデータを用い、NEUROSTATプログラム（iNEUROSTAT version2）を用いた解剖学的標準化処理及び脳表抽出処理を行って、標準化画像を得た。この標準化画像における全シリーズ画像を用い、横軸に信号強度、縦軸にピクセル数をプロットしてヒストグラムを作成した。このヒストグラム上で下記表１に示す範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出された全ピクセルの信号強度の平均値を算出した。算出した平均値にて、上記標準化画像における各ピクセルの信号強度を除し、正規化画像を得た。図７〜図１４に実施例１〜８の画像表示結果を示す（図７〜１４）。
図７〜図１４を参照すれば明らかなように、本発明に係る画像処理方法を適用することによって（図７〜１４）、脳血流量定量画像（図６）と同様に局所脳血流量を反映した画像が得えられることが確認された。
300…画像処理装置、310…入力部、320…画像標準化部、330…ヒストグラム作成部、340…ピクセル抽出部、350…平均値計算部、360…信号強度正規化部、370…出力部。
Claims (10)
- 各ピクセルが有する信号強度が脳内血流を表す値に変換されていない頭部血流診断画像を構成する全てのピクセルから、虚血組織に対する信号強度の分布範囲とは異なる一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルにおける信号強度の平均値を求める平均値算出工程と、
前記頭部血流診断画像における全ピクセルの信号強度を、前記平均値算出工程にて求めた前記平均値で除すことによって正規化画像を生成する信号強度正規化工程と、
前記正規化画像における信号強度であって値が１の該信号強度が、一定の表示値となるように、前記正規化画像を表示する画像表示工程と、
を含む、画像処理方法。 - 前記平均値算出工程において抽出するピクセルが、前記頭部血流診断画像における信号強度の最大値の５５％以上の信号強度を有するピクセルである、請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記頭部血流診断画像が、SPECT画像又はPET画像である、請求項１又は２に記載の画像処理方法。
- 前記平均値算出工程の前に、前記頭部血流診断画像の解剖学的標準化を行う標準化工程を更に含む、請求項１〜３の何れか一項記載の画像処理方法。
- コンピュータに、
各ピクセルが有する信号強度が脳内血流を表す値に変換されていない頭部血流診断画像を構成する全てのピクセルから、虚血組織に対する信号強度の分布範囲とは異なる一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルにおける信号強度の平均値を求める平均値算出工程と、
前記頭部血流診断画像における全ピクセルの信号強度を、前記平均値算出工程にて求めた前記平均値で除すことによって正規化画像を生成する信号強度正規化工程と、
前記正規化画像における信号強度であって値が１の該信号強度が、一定の表示値となるように、前記正規化画像を表示する画像表示工程と、
を実行させる画像処理プログラム。 - 前記平均値算出工程において抽出するピクセルが、前記頭部血流診断画像における信号強度の最大値の５５％以上の信号強度を有するピクセルである、請求項５に記載の画像処理プログラム。
- コンピュータに、前記平均値算出処理工程の前に、頭部血流診断画像の解剖学的標準化を行う標準化工程を更に実行させる、請求項５又は６に記載の画像処理プログラム。
- 各ピクセルが有する信号強度が脳内血流を表す値に変換されていない頭部血流診断画像を構成する全てのピクセルから、虚血組織に対する信号強度の分布範囲とは異なる一定の範囲の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルにおける信号強度の平均値を求める平均値算出手段と、
前記頭部血流診断画像における全ピクセルの信号強度を、前記平均値算出手段によって求められた前記平均値で除すことによって正規化画像を生成する信号強度正規化手段と、
前記正規化画像における信号強度であって値が１の該信号強度が、一定の表示値となるように、前記正規化画像を表示する画像表示手段と、
を備える、画像処理装置。 - 前記平均値算出手段は、前記頭部血流診断画像における信号強度の最大値の５５％以上の信号強度を有するピクセルを抽出し、抽出したピクセルの信号強度から前記平均値を求める、請求項８に記載の画像処理装置。
- 前記頭部血流診断画像の解剖学的標準化を行う標準化手段を更に備える、請求項８又は９に記載の画像処理装置。
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