JP5422543B2 - 血流量推定装置、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、^１５Ｏで識別した水（Ｈ_２ ^１５Ｏ）を被験者に投与することなく、Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定した所定部位の血流量を推定するための技術に関する。

従来、脳などの所定部位の血流量を定量するために、^１２３Ｉ−ＩＭＰなどのＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）を含む薬剤を用いて測定を行うマイクロスフェア法が知られている（例えば、非特許文献１）。そして、このマイクロスフェア法を採血せずに行う手法が出願人によって提案されている（例えば、特許文献１）。

また、^１２３Ｉ−ＩＭＰよりも高精度で所定部位の血流量を定量するために、^１５Ｏで識別した水（Ｈ_２ ^１５Ｏ）によって測定する手法もある。

特開２００８−１８５４９９号公報

「ＳＰＥＣＴ機能画像 −定量化の基礎と臨床−」８６−９３ページ、１９９８年４月６日第１刷発行、編集者：西村恒彦、発行所：株式会社メジカルビュー社、発売所：株式会社グロービュー社

ところで、^１５Ｏで識別した水（Ｈ_２ ^１５Ｏ）を用いる手法は、血流値を高精度に定量することができる反面、^１５Ｏの半減期が２分と非常に短いため、検査を行う直前に検査を行う施設内で^１５Ｏを作り出さなければならない。そのため、この方法を導入するためには、各施設が^１５Ｏを作り出すための装置を保有していなければならないので、必然的に大病院等の一部の限られた施設以外には導入が進んでいないのが現状である。

一方、^１２３Ｉ−ＩＭＰ等の適度な半減期を有するＲＩを用いて検査を行う検査体制が整っている施設は多い。従って、適度な半減期を有するＲＩを用いた検査において収集できるＲＩ画像データから^１５Ｏで識別した水（Ｈ_２ ^１５Ｏ）を用いて測定した測定結果を推測できれば、臨床における貢献は大きい。

そこで、本発明の目的は、Ｈ_２ ^１５Ｏとは異なるＲＩ薬剤を用いて撮影したＲＩ画像データからＨ_２ ^１５Ｏを用いて測定した測定結果を推定することである。

本発明の一つの実施態様に従う血流量推定装置は、Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出する手段と、前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える。

好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の肺のＲＩ画像を含み、前記複数の第２のＲＩ画像には、前記第２の被験者の肺のＲＩ画像を含んでもよい。

好適な実施形態では、前記ＲＩ薬剤は^１２３Ｉ−ＩＭＰであってもよい。

好適な実施形態では、前記所定部位は脳であってもよい。

好適な実施形態では、前記複数の第１の被験者及び前記第２の被験者の肺のＲＩ画像の代表値は、各被験者のＲＩ薬剤の体内循環量の推定値であってもよい。

好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれてもよい。そして、前記血流量推定装置は、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値であってもよい。

本発明の一実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。 撮影プロトコール及び対応する画像データを示す図である。 表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。 表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。 タイムアクティビティカーブの例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る血流量推定システムについて、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。

血流量推定システムは、血流量推定装置１と、撮影装置２とを含む。そして、血流量推定装置１が、撮影装置２で撮影された画像データを処理して、非採血で脳などの所定部位の血流量を推定する。

撮影装置２は、例えば、ガンマカメラ型のＳＰＥＣＴ画像撮影装置である。撮影装置２では、ＲＩを含む薬剤（例えば^１２３Ｉ−ＩＭＰ）が投与された被験者の２次元画像（プラナ画像）、及び３次元画像（ＳＰＥＣＴ画像）を撮影することができる。

血流量推定装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する血流量推定装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納可能である。

血流量推定装置１は、撮影装置２で撮影した画像データを記憶する画像データ記憶部１１と、測定血流値記憶部１３と、ＲＯＩ決定部２１と、ΔＬ算出部２３と、ＲＯＩ決定部３１と、代表値算出部３５と、変換関数導出部４１と、関数補正処理部４３と、脳血流推定部４５とを備える。

画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者の画像データと第２グループの被験者の画像データとが記憶されている。一方、測定血流値記憶部１３には、第１グループの被験者のＨ_２ ^１５Ｏを用いて測定された脳血流量（ＣＢＦ：Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）の測定値Ｆ１が保存されている。

血流量推定装置１は、画像データ記憶部１１に記憶されている第１グループの被験者の画像データと、測定血流値記憶部１３に記憶されている第１グループの被験者の脳血流値Ｆ１を用いて、画像データから算出された代表値と脳血流値Ｆ１との間の変換関数Ｆｋを導出する。つまり、第１グループの被験者の画像データは、変換関数Ｆｋの導出に用いられる。一方、導出された変換関数Ｆｋと画像データ記憶部１１に記憶されている第２グループの被験者の画像データとを用いて、第２グループの被験者の、Ｈ_２ ^１５Ｏを用いた測定値である脳血流量の測定値Ｆ２を推定する。つまり、本実施形態の血流量推定装置１は、第２グループの被験者について、Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定される脳血流値を実測することなく、画像データのみからこれを推定することができる。以下、これらの処理を詳細に説明する。

画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者及び第２グループの被験者にＲＩ薬剤を投与した後、以下に説明する撮影プロトコールに従って撮影することによって得た各被験者の画像データが記憶される。本実施形態では、例えば、肺ダイナミック画像１１１と、脳スタティック画像１１３、１１５、１１６と、ＳＰＥＣＴ画像１１７とが画像データ記憶部１１に記憶される。

図２は、撮影プロトコール及び対応する画像データを示す。

撮影プロトコールとは、薬剤を投与した時刻を基準とし、この時刻からの経過時間ごとの撮影箇所及び撮影方法を規定するものである。

本実施形態の撮影プロトコールは、まず、ＲＩを含む薬剤投与から所定の計測時間（例えば３分間）の間、被験者の体内における放射能の分布状態を把握するためのＲＩ情報を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（１）及び（２）に相当する。
（１）薬剤投与からの１分間（０分００秒から１分００秒）は、撮影装置２が肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１秒である。これにより、６０枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。
（２）薬剤投与から１分００秒から３分００秒までの間も、肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１０秒である。これにより、１２枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。

次に、所定の測定時刻（例えば、薬剤投与から５分後）における、測定対象の所定部位の２次元画像を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（３）に相当する。
（３）薬剤投与から４分３０秒から５分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１３が得られる。

次に、測定対象部位の３次元画像を撮影する。ここで、ＳＰＥＣＴ収集をして３次元画像を得るためには２０分程度の時間を要するので、体内の薬剤の分布が安定している時間帯に撮影することが好ましい（図２の（５）に相当）。なお、このＳＰＥＣＴ画像の撮影の前後には、２次元画像の撮影（図２の（４）（６）に相当）が行われる。
（４）薬剤投与から１２分３０秒から１３分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１５が得られる。
（５）薬剤投与から１５分００秒から３５分００秒までの間は、脳を３次元的にＳＰＥＣＴ収集する。撮影装置２は、このＳＰＥＣＴ収集したデータに基づいてＳＰＥＣＴ画像１１７を合成する。ＳＰＥＣＴ画像１１７は３次元画像であるから、ＳＰＥＣＴ画像のデータはボクセル値により構成されている。このＳＰＥＣＴ画像１１７は標準脳に正規化されている。
（６）薬剤投与から３６分３０秒から３７分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１６が得られる。

改めて図１を参照すると、測定血流値記憶部１３は、Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定した、複数の第１グループの被験者（第１の被験者）の脳血流量を示す測定値Ｆ１を記憶する。

ＲＯＩ決定部２１は、肺ダイナミック画像１１１における肺領域のＲＯＩを定める。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、以下に示すような手法で肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩを決定する。

図３は、表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す。

例えば、ＲＯＩ決定部２１は、同図に示すように、肺ダイナミック画像１１１のうちの一枚を表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて肺領域を囲むと、ＲＯＩ決定部２１は、この囲まれた領域を肺のＲＯＩ１５１として決定する。ＲＯＩ決定部２１は、ＲＯＩ１５１を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて肺ダイナミック画像１１１のＲＯＩ１５１を決定する。

ＲＯＩ決定部３１は、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、以下に示すような手法で脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。

図４は、表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す。

例えば、ＲＯＩ決定部３１は、同図に示すように、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のいずれかを表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて脳領域を囲むと、ＲＯＩ決定部３１は、この囲まれた領域を脳のＲＯＩ１５３として決定する。スタティック画像ごとにＲＯＩを指定してもよいし、同一被験者の画像については、一つのスタティック画像で囲ったＲＯＩを他のスタティック画像に適用してもよい。ＲＯＩ決定部３１は、ＲＯＩ１５３を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のＲＯＩ１５３を決定する。

ΔＬ算出部２３は、肺から流出し、体内を循環している薬剤量（薬剤体内循環量）ΔＬを算出する。

ΔＬ算出部２３は、全肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩ１５１内の全画素の画素値（カウント値）に基づいて、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。例えば、ΔＬ算出部２３は、各肺ダイナミック画像１１１のそれぞれについて、肺ＲＯＩ１５１内の全画素の画素値の総和を算出する。これを、横軸を薬剤投与からの経過時間、縦軸を各ダイナミック画像１１１における肺ＲＯＩ１５１内画素の画素値の総和としてグラフ化したタイムアクティビティカーブを生成する。

図５にタイムアクティビティカーブの例を示す。本実施形態では、薬剤投与から３分間の肺ダイナミック画像１１１を取得したので、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブが得られる。

ΔＬ算出部２３は、図５に示すような、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）に基づいて、所定の時刻までの間に肺から流出した薬剤量を推定する。例えば、所定の時刻を薬剤投与から５分とすると、まず、ΔＬ算出部２３は、肺ＲＯＩ内画素値の合計が最大（Ｌｐｅａｋ）となる時刻（Ｔｐｅａｋ）以降のタイムアクティビティカーブを指数関数で近似し、薬剤投与から３分以降の画素値の総和を予測する。そして、Ｌｐｅａｋと、この近似した指数関数に基づいて算出した５分後の画素値の総和（Ｌ５）との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。また所定の時刻を薬剤投与から３分とすると、ΔＬ算出部２３は、上述の指数関数近似をせずに、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）のみに基づいてΔＬを算出する。つまり、ΔＬ算出部２３は、実測したＬｐｅａｋと、３分後の画素値の総和との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出しても良い。

代表値算出部３５は、ＲＯＩ内の画素の画素値（カウント値）及びＳＰＥＣＴ画像１１７内のボクセルのボクセル値（カウント値）に基づいて、各スタティック画像１１３，１１５，１１６の代表値Ｃｂ_１〜Ｃｂ_３と、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ_４とを算出する。例えば、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１３のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ_１とする。同様に、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１５のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ_２とし、脳スタティック画像１１６のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ_３とする。ここで、各スタティック画像の代表値Ｃｂ_１、Ｃｂ_２、Ｃｂ_３は、必ずしも画素値の総和でなくてもよく、例えば画素値の平均値でも良い。

また、代表値算出部３５は、正規化されたＳＰＥＣＴ画像１１７の脳領域のボクセル値の総和を算出して、代表値Ｃｂ_４としてもよいし、脳領域のボクセル値の平均値を代表値Ｃｂ_４としても良い。ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ_４の算出方法は必ずしもこれに限定されず、これ以外の方法で定めても良い。例えば、脳領域を複数のセグメントに分割し、セグメント別に、ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎ（ｎはセグメント数）を算出する。さらに代表値算出部３５は、算出されたセグメント別ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎの平均値を算出し、これを代表値Ｃｂ_４としてもよい。

変換関数導出部４１は、第１グループの複数の被験者の脳血流値Ｆ１（測定値）及び同じ第１グループの複数の被験者の代表値（複数の第１の代表値）を用いて、変換関数Ｆｋを導出する。変換関数Ｆｋは、多元１次式で定義される。以下に変換関数Ｆｋを例示する。

例えば、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得する。変換関数導出部４１は、ΔＬ算出部２３によって算出された同じ被験者のΔＬ、及び代表値算出部３５によって算出されたＣｂ_１〜Ｃｂ_４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とΔＬ、Ｃｂ_１〜Ｃｂ_４との間の関数を以下の式（１）に示す変換関数Ｆｋ１で近似する。

例えば、変換関数導出部４１は、式（１）において、同一被験者の値をＦｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ_４、ｘ_１＝ΔＬ、ｘ_２＝Ｃｂ_１、ｘ_３＝Ｃｂ_２、ｘ_４＝Ｃｂ_３、に代入して求めた複数の４元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ａ〜ｅを算出する。ここで、Ｆｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ_４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ_４は含まれない。

あるいは、変換関数導出部４１は、代表値としてΔＬを用いない変換関数Ｆｋ２を導出してもよい。すなわち、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得し、代表値算出部３５によって算出されたＣｂ_１〜Ｃｂ_４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とＣｂ_１〜Ｃｂ_４との間の関数を以下の式（２）で近似する。

変換関数導出部４１は、式（２）において、同一被験者の値をＦｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ_４、ｘ_２＝Ｃｂ_１、ｘ_３＝Ｃｂ_２、ｘ_４＝Ｃｂ_３、に代入して求めた複数の３元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ｂ〜ｅを算出するようにしてもよい。式（２）においても、Ｆｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ_４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ_４は含まれないことは、式（１）と同様である。

関数補正処理部４３は、変換関数導出部４１によって導出された変換関数Ｆｋを補正する。例えば、^１２３Ｉ−ＩＭＰの特性を考慮してａ〜ｅの一部または全部を補正する。関数補正処理部４３による変換関数Ｆｋの補正は行わなくてもよい。

脳血流推定部４５は、脳の血流量ＣＢＦの測定値Ｆ２を推定する。変換関数Ｆｋを用いることにより、第２グループの被験者の代表値（複数の第２の代表値）からその被験者の脳血流量の測定値Ｆ２（測定値）を推定することができる。

ここでは、変換関数Ｆｋ１について説明する。変換関数Ｆｋ１のａ〜ｅは既に定まっているので、Ｆ２は以下の式（３）により推定することができる。

なお、変換関数Ｆｋ２を用いた場合も同様に、Ｆ２を推定することができる。

このように脳血流推定部４５は、変換関数Ｆｋと第２グループの被験者の代表値とからその被験者の脳血流の測定値Ｆ２を推定することができる。すなわち、この変換関数Ｆｋを利用することにより、画像データのみからＨ_２ ^１５Ｏを用いて測定された脳血流値を推定することができる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１ 血流量推定装置
２ 撮影装置
１１ 画像データ記憶部
１３ 測定血流値記憶部
２１ ＲＯＩ決定部
２３ ΔＬ算出部
３１ ＲＯＩ決定部
３５ 代表値算出部
４１ 変換関数導出部
４３ 関数補正処理部
４５ 脳血流推定部

Claims (5)

1. コンピュータ上に血流量推定装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
   前記コンピュータに実行されると、
   Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の脳の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、
   前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与した後、肺を撮影した、複数の第１の肺ＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記第１の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記複数の第１の被験者の脳を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、
   第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与した後、肺を撮影した、第２の肺ＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記第２の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記第２の被験者の脳を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記複数の第１のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、
   前記複数の第２のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、
   前記複数の第１の肺ＲＩ画像から、前記複数の第１の被験者それぞれの体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第１の薬剤体内循環量を算出する手段と、
   前記第２の肺ＲＩ画像から、前記第２の被験者の体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第２の薬剤体内循環量を算出する手段と、
   前記複数の第１の被験者の前記測定値、前記第１の薬剤体内循環量及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記第２の薬剤体内循環量及び前記複数の第２の代表値を変数とする、前記第２の被験者の前記測定値を推定するための多元一次関数を導出する手段と、
   前記導出された多元一次関数、前記第２の薬剤体内循環量及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を前記コンピュータ上で実現するコンピュータプログラム。
2. 前記ＲＩ薬剤は^１２３Ｉ−ＩＭＰである、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれ、
   前記血流量推定装置は、
   前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、
   各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、
   各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値である、請求項１または２に記載のコンピュータプログラム。
4. Ｈ_２ ^１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の脳の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、
   前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与した後、肺を撮影した、複数の第１の肺ＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記第１の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記複数の第１の被験者の脳を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、
   第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与した後、肺を撮影した、第２の肺ＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記第２の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記第２の被験者の脳を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、
   前記複数の第１のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、
   前記複数の第２のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、
   前記複数の第１の肺ＲＩ画像から、前記複数の第１の被験者それぞれの体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第１の薬剤体内循環量を算出する手段と、
   前記第２の肺ＲＩ画像から、前記第２の被験者の体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第２の薬剤体内循環量を算出する手段と、
   前記複数の第１の被験者の前記測定値、前記第１の薬剤体内循環量及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記第２の薬剤体内循環量及び前記複数の第２の代表値を変数とする、前記第２の被験者の前記測定値を推定するための多元一次関数を導出する手段と、
   前記導出された多元一次関数、前記第２の薬剤体内循環量及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える血流量推定装置。
5. ^１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値と、
   前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与した後、肺を撮影した、複数の第１の肺ＲＩ画像と、
   前記第１の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記複数の第１の被験者の脳を撮影した、複数の第１のＲＩ画像と、
   第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与した後、肺を撮影した、第２の肺ＲＩ画像と、
   前記第２の肺ＲＩ画像の撮影後の異なる時刻に前記第２の被験者の脳を撮影した、複数の第２のＲＩ画像と、を記憶した記憶手段を有するコンピュータが実行する方法であって、
   前記複数の第１のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出するステップと、
   前記複数の第２のＲＩ画像の脳領域の画素値に基づく、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出するステップと、
   前記複数の第１の肺ＲＩ画像から、前記複数の第１の被験者それぞれの体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第１の薬剤体内循環量を算出するステップと、
   前記第２の肺ＲＩ画像から、前記第２の被験者の体内を循環しているＲＩ薬剤量を示す第２の薬剤体内循環量を算出するステップと、
   前記複数の第１の被験者の前記測定値、前記第１の薬剤体内循環量及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記第２の薬剤体内循環量及び前記複数の第２の代表値を変数とする、前記第２の被験者の前記測定値を推定するための多元一次関数を導出するステップと、
   前記導出された多元一次関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定するステップと、を行う血流量の推定方法。

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