JP5286395B2 - 受容体結合能画像化プログラム、記録媒体及び方法 - Google Patents
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Description
ここで、この発明の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記放射能カウント値入力手段は、前記所定形状関心領域設定手段により形態脳画像データに対して設定された前記関心領域、又は前記所定形状関心領域設定手段により機能的脳画像データに設定された前記関心領域において、ユーザにより選択された一画素について時間−放射能カウント曲線を表示する手段をさらに備えることができる。
ここで、この発明の受容体結合能画像化方法において、前記放射能カウント値入力ステップは、前記所定形状関心領域設定ステップで形態脳画像データに対して設定された前記関心領域、又は前記所定形状関心領域設定ステップで機能的脳画像データに設定された前記関心領域において、ユーザにより選択された一画素について時間−放射能カウント曲線を表示するステップをさらに備えることができる。
Interest : ROI)を設定し、当該ROIをPET脳画像データ入力部21により入力された被験者のPET脳画像データに設定する。所定の放射能薬剤は標的となる受容体に特異的に結合するものが選ばれるため、リファレンス領域は当該受容体が存在しない領域とも考えられる。リファレンスROI設定部26の機能はBPの計算のために必要であり、詳細は後述する。図14は、リファレンスROI設定部26の処理状況を例示する画面80である。画面80内の左画像がPET脳画像データ入力部21により入力された被験者のPET脳画像データ42であり、右画像が位置合わせ部23によりPET脳画像データ42に位置合わせされたMRI脳画像データ61である。画面80内で、符号81はMRI脳画像データ側の種々のオプションを設定可能なMRIオプション枠、82はMRI脳画像データが位置合わせ済みか否かを選択可能なレジストレーションボックス、85はROIに対する種々のオプションを設定可能なROI枠、86はROIの形状として多角形を選択可能な多角形ROIボックスである。
NeuroImage 4:153-158, 1996参照)と、グラフ解析法の一つである非侵襲性Logan法(Logan, J., Fowler, J.S., Volkow, N.D., et al. Distribution Volume Ratios Without Blood Sampling from Graphical Analysis of PET Data. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 16, 834-840, 1996.参照)とを用いた。以下、各法について概要を説明する。
図17は、SRTM法を説明するためのコンパートメントモデルを示す。図17(A)は対象領域(Target region)を示す3コンパートメントモデルである。図17(A)で符号110は血漿(Plasma)、111は組織(Tissue)、112は組織111中で放射性薬剤が遊離している遊離領域(Non-displaceable area)、113は組織111中で放射性薬剤が結合している受容体(Receptor sites又はReceptor rich region)であり、血漿110と組織111との間が血脳関門(Blood-Brain Barrier。不図示)である。図17(A)に示されるように、時間tにおける血漿110の放射能濃度をCp(t)、遊離領域112の放射能濃度をCf(t)、受容体113の放射能濃度をCb(t)とする。各部分間における放射性薬剤の移動量を規定する速度定数を、血漿110から遊離領域112へはK1(毛細血管からの拡散によるもので、単位は[ml/min/cm3])、遊離領域112から受容体113へはk3(結合によるもので、単位は[1/min])、受容体113から遊離領域112へはk4(乖離によるもので、単位は{1/min})、遊離領域112から血漿110へはk2(静脈へのクリアランスによるもので、単位は[1/min])とする。図17(B)は参照領域(Reference region)を示す2コンパートメントモデルである。図17(B)で図11(A)と同じ符号を付した個所は同じ要素を示すため、説明は省略する。図17(B)で符号114は組織、115は放射性薬剤が存在しないとみなすことができる参照領域である。図17(B)に示されるように、放射性薬剤の移行定数は血漿110から参照領域115へはK1’、参照領域115から血漿110へはK2’である。図17(A)、(B)の各コンパートメントモデルにおいて、以下の式19〜21成り立つ(東北大学サイクロトロン核医学研究部ホームページ参照)。
本方法は一般的にはLogan plot法と呼ばれており、採血法と非採血法とがある。本明細書では非採血法を採用したため、以下では非侵襲性Logan法と表記する。上述した対象領域における分布容積DV(式25)を式26の関係を用いて変形すると、以下の式25’のようになる。参照領域におけるDVは式29のようになり、両者の比DVRは式30のように表すことができる(早稲田大学Dspace参照)。
(http://dspace.wul.waseda.ac.jp/dspace/bitstream/2065/356/9/Honbun-05_chapter5.pdf)。
Claims (17)
- 機能的脳画像データから受容体結合能の画像化を行うための受容体結合能画像化プログラムであって、コンピュータを、
受容体に選択的に結合する所定の放射性薬剤を用いて撮像された被験者の機能的脳画像データを入力する機能的脳画像データ入力手段、
前記被験者の形態脳画像データを入力する形態脳画像データ入力手段、
前記機能的脳画像データ入力手段により入力された被験者の機能的脳画像データを基準として、該機能的脳画像データと前記形態脳画像データ入力手段により入力された該被験者の形態脳画像データとの位置合わせを行う位置合わせ手段、
前記位置合わせ形態手段により位置合わせされた被験者の形態脳画像データから灰白質部分データと白質部分データとを分離する分離手段、
前記位置合わせ手段により位置合わせされた形態脳画像データに対して前記所定の放射能薬剤が存在しないとみなし得る参照領域に関心領域を設定し、該関心領域を前記機能的脳画像データ入力手段により入力された被験者の機能的脳画像データに設定する関心領域設定手段、
前記機能的脳画像データ入力手段により入力された被験者の機能的脳画像データに所定の形状の関心領域を設定する所定形状関心領域設定手段、
前記関心領域設定手段により設定された機能的脳画像データの参照領域における関心領域について、一画素毎に時間−放射能カウント値を入力する放射能カウント値入力手段、
前記所定形状関心領域設定手段により設定された所定の形状の関心領域における機能的脳画像データと、前記放射能カウント値入力手段により入力された参照領域の関心領域における時間−放射能カウント値とを用いて、前記放射能薬剤の動態を表す数学的モデルである参照領域法に基づき、該所定の形状の関心領域における該機能的脳画像データの一画素毎に受容体結合能を算出する受容体結合能算出手段、
前記受容体結合能算出手段により算出された一画素毎の受容体結合能全体から成る受容体結合能脳画像データに対して前記分離手段により分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データをマスクとして用いることにより、灰白質部分及び/又は白質部分のデータの受容体結合能を所定の表示形式で表示する受容体結合能表示手段として機能させるための受容体結合能画像化プログラム。 - 請求項1記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記参照領域法はSRTM(Simplified Reference Tissue Model)法及び/又は非侵襲性Logan法であることを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。
- 請求項2記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記分離手段により分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データに対し所定のノイズ除去処理を行うノイズ除去手段をさらに備え、
前記受容体結合能表示手段は、前記受容体結合能算出手段により算出された一画素毎の受容体結合能と前記分離手段により分離され前記ノイズ除去手段により所定のノイズ除去処理が行われた灰白質部分データ及び/又は白質部分データとに基づき、灰白質部分及び/又は白質部分の受容体結合能を所定の表示形式で表示することを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。 - 請求項3記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記ノイズ除去手段は、前記分離手段により分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データに対し膨張及び細線処理を施すことにより、ノイズ除去処を行うことを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。
- 請求項1乃至4のいずれかに記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記受容体結合能表示手段により受容体結合能が表示された画像データに対して関心領域を設定し、該関心領域に対応する機能的脳画像データの領域について時間−放射能カウント値を入力し、該時間−放射能カウント値に基づき該関心領域における平均受容体結合能を算出する他の受容体結合能算出手段をさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。
- 請求項1乃至5のいずれかに記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記所定形状関心領域設定手段により設定される所定の形状は楕円であることを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。
- 請求項2乃至6のいずれかに記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記参照領域法がLogan-DVR法の場合、
Logan-DVR法で回帰直線とみなされる開始点を初期値から終了値まで変化させて、各開始点について前記受容体結合能算出手段の処理を繰返させる繰返し手段と、
前記繰返し手段により求められた各受容体結合能を所定の形式で表示し、特定の開始点を選択させる開始点選択手段とをさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。 - 請求項1乃至7のいずれかに記載の受容体結合能画像化プログラムにおいて、前記放射能カウント値入力手段は、前記所定形状関心領域設定手段により形態脳画像データに対して設定された前記関心領域、又は前記所定形状関心領域設定手段により機能的脳画像データに設定された前記関心領域において、ユーザにより選択された一画素について時間−放射能カウント曲線を表示する手段をさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化プログラム。
- 請求項1乃至8のいずれかに記載の受容体結合能画像化プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
- コンピュータが、機能的脳画像データから受容体結合能の画像化を実行する受容体結合能画像化方法であって、
受容体に選択的に結合する所定の放射性薬剤を用いて撮像された被験者の機能的脳画像データを入力する機能的脳画像データ入力ステップと、
前記被験者の形態脳画像データを入力する形態脳画像データ入力ステップと、
前記機能的脳画像データ入力ステップで入力された被験者の機能的脳画像データを基準として、該機能的脳画像データと前記形態脳画像データ入力ステップで入力された該被験者の形態脳画像データとの位置合わせを行う位置合わせステップと、
前記位置合わせ形態ステップで位置合わせされた被験者の形態脳画像データから灰白質部分データと白質部分データとを分離する分離ステップと、
前記位置合わせステップで位置合わせされた形態脳画像データに対して前記所定の放射能薬剤が存在しないとみなし得る参照領域に関心領域を設定し、該関心領域を前記機能的脳画像データ入力ステップで入力された被験者の機能的脳画像データに設定する関心領域設定ステップと、
前記機能的脳画像データ入力ステップで入力された被験者の機能的脳画像データに所定の形状の関心領域を設定する所定形状関心領域設定ステップと、
前記関心領域設定ステップで設定された機能的脳画像データの参照領域における関心領域について、一画素毎に時間−放射能カウント値を入力する放射能カウント値入力ステップと、
前記所定形状関心領域設定ステップで設定された所定の形状の関心領域における機能的脳画像データと、前記放射能カウント値入力ステップで入力された参照領域の関心領域における時間−放射能カウント値とを用いて、前記放射能薬剤の動態を表す数学的モデルである参照領域法に基づき、該所定の形状の関心領域における該機能的脳画像データの一画素毎に受容体結合能を算出する受容体結合能算出ステップと、
前記受容体結合能算出ステップにより算出された一画素毎の受容体結合能全体から成る受容体結合能脳画像データに対して前記分離ステップにより分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データをマスクとして用いることにより、灰白質部分及び/又は白質部分の受容体結合能を所定の表示形式で表示する受容体結合能表示ステップとを備え、
前記機能的脳画像データ入力ステップと前記形態脳画像データ入力ステップとは逆に実行可能であり、前記所定形状関心領域設定ステップは前記機能的脳画像データ入力ステップ後であれば先行する各ステップの前に実行可能であることを特徴とする受容体結合能画像化方法。 - 請求項10記載の受容体結合能画像化方法において、前記参照領域法はSRTM(Simplified Reference Tissue Model)法及び/又は非侵襲性Logan法であることを特徴とする受容体結合能画像化方法。
- 請求項11記載の受容体結合能画像化方法において、
前記分離ステップの後で且つ前記受容体結合能表示ステップの前に、該分離ステップで分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データに対し所定のノイズ除去処理を行うノイズ除去ステップをさらに備え、
前記受容体結合能表示ステップは、前記受容体結合能算出ステップで算出された一画素毎の受容体結合能と前記分離ステップで分離され前記ノイズ除去ステップで所定のノイズ除去処理が行われた灰白質部分データ及び/又は白質部分データとに基づき、灰白質部分及び/又は白質部分の受容体結合能を所定の表示形式で表示することを特徴とする受容体結合能画像化方法。 - 請求項12記載の受容体結合能画像化方法において、前記ノイズ除去ステップは、前記分離ステップで分離された灰白質部分データ及び/又は白質部分データに対し膨張及び細線処理を施すことにより、ノイズ除去処を行うことを特徴とする受容体結合能画像化方法。
- 請求項10乃至13のいずれかに記載の受容体結合能画像化方法において、前記受容体結合能表示ステップで受容体結合能が表示された画像データに対して関心領域を設定し、該関心領域に対応する機能的脳画像データの領域について時間−放射能カウント値を入力し、該時間−放射能カウント値に基づき該関心領域における平均受容体結合能を算出する他の受容体結合能算出ステップをさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化方法。
- 請求項10乃至14のいずれかに記載の受容体結合能画像化方法において、前記所定形状関心領域設定ステップで設定される所定の形状は楕円であることを特徴とする受容体結合能画像化方法。
- 請求項11乃至15のいずれかに記載の受容体結合能画像化方法において、前記参照領域法がLogan-DVR法の場合、
前記受容体結合能算出ステップの前に、
Logan-DVR法で回帰直線とみなされる開始点を初期値から終了値まで変化させて、各開始点について前記受容体結合能算出手段の処理を繰返させる繰返しステップと、
前記繰返しステップで求められた各受容体結合能を所定の形式で表示し、特定の開始点を選択させる開始点選択ステップとをさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化方法。 - 請求項10乃至16のいずれかに記載の受容体結合能画像化方法において、前記放射能カウント値入力ステップは、前記所定形状関心領域設定ステップで形態脳画像データに対して設定された前記関心領域、又は前記所定形状関心領域設定ステップで機能的脳画像データに設定された前記関心領域において、ユーザにより選択された一画素について時間−放射能カウント曲線を表示するステップをさらに備えたことを特徴とする受容体結合能画像化方法。
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