JP5669118B1

JP5669118B1 - 三次元脳状態画像解析装置

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Publication number: JP5669118B1
Application number: JP2013251961A
Authority: JP
Inventors: 秀博飯田; 真弓中澤
Original assignee: Nihon Medi Physics Co Ltd; National Cerebral and Cardiovascular Center
Current assignee: Nihon Medi Physics Co Ltd; National Cerebral and Cardiovascular Center
Priority date: 2013-12-05
Filing date: 2013-12-05
Publication date: 2015-02-12
Anticipated expiration: 2033-12-05
Also published as: JP2015108574A

Abstract

【課題】ＲＯＩ領域や背景領域を適切に適用して解析を行うことのできる装置を提供する。【手段】ＸＹ平面回転手段６は、ＸＹ平面画像において、脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、三次元脳状態画像を、Ｚ軸周りに回転させる。ＹＺ平面回転手段８は、ＹＺ平面画像において、Ｙ水平軸と脳表の２つの交点における項点間の距離が最も大きくなるように、三次元脳状態画像を、Ｚ軸周りに回転させる。ＸＺ平面回転手段１０は、ＸＺ平面画像について上記と同様の処理を行う。決定手段１４は、三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さくなるまで、回転修正を繰り返し、修正三次元脳状態画像を得る。【選択図】図１

Description

この発明は、ＰＥＴ画像やＳＰＥＣＴ画像などの脳機能画像に基づいて、疾患の診断などを行う三次元脳状態画像解析装置に関するものである。

パーキンソン症候群やレビー小体型認知症の診断のため、脳内の黒質線条体ドパミン作動性ニューロンの終末部に存在するドパミントランスポーターの分布を計測し画像化することが行われている。たとえば、単一光子断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）では、放射性核種（例えば放射性ヨウ素¹²³Ｉ）にて標識した化合物を被験者に静脈投与する。この化合物としてドパミントランスポーターと結合する物質を選択しておくことにより、放射性ヨウ素がドパミントランスポーターに結合する。この状態で、脳の各部位における消滅放射線としてのγ線を計測して、ドパミントランスポーターの分布を測定し線条体のドパミン作動性ニューロンに関する情報を得る。計測は、被験者の脳の各断面について行われ、図８に示すような複数の断面画像が生成される。つまり、三次元脳状態画像が生成される。断面画像では、脳内に分布した放射性ヨウ素標識化合物から放出されたγ線を計測することから得られるカウント値（ＰＥＴやＳＰＥＣＴ等によって計測された機能状態を反映したボクセル値）の大きい領域から小さい領域に向けて、例えば順に赤、黄、緑、青と色分けされて示される。

パーキンソン症候群やレビー小体型認知症では、線条体に存在するドパミントランスポーターが減少することが知られている。したがって、医師などは、これらの断面画像を見て、線条体におけるドパミン作動性ニューロンに関する情報に基づいて、診断や解析を行うことができる。一方、非特許文献１には、患者に投与された放射性ヨウ素標識化合物から放出された、背景となる領域のカウント値と、ＲＯＩ領域のカウント値との比に基づいて、コンピュータによって客観的に判断する手法が提案されている。この手法を、上記の線条体におけるドパミントランスポータの分布の判断に適用すれば、客観性の高い判断を行うことが可能である。

Livia Tossici-Bolt et al "Quantification of [123I]FP-CIT SPECT brain images: an accurate technique for measurement of the specific biding ratio" European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Vol.33, No.12, December 2006

上記従来技術における三次元脳状態画像に基づく解析においては、線条体を関心領域（線条体ＲＯＩ）として設定し、その領域におけるカウント値を計測して診断や解析を行っていた。しかし、かかる診断や解析で利用されるカウント値は撮像の条件や画像表示するソフトウエアによって変動する値であるため、判断の客観性、統一性を担保することが難しかった。

一方、背景となる領域（参照ＲＯＩ）のカウント値と、線条体ＲＯＩのカウント値との比に基づいて、コンピュータによって判断する手法であれば、客観性、統一性を得ることができる。しかし、コンピュータによって判断するためには、異なる患者の三次元脳状態画像間において、ＲＯＩ領域や背景領域を適切に同一に保つことが前提であり、これが実現できなければ、判断結果の信頼性に問題が生じることになる。

この発明は、上記の問題点に鑑みて、線条体ＲＯＩや参照ＲＯＩを適切に適用して解析を行うことのできる装置を提供することを目的とする。

(1)(2)この発明に係る三次元脳状態画像解析装置は、対象者の横方向をＸ方向、前後方向をＹ方向、上下方向をＺ方向とした、対象者の脳の各部位の状態を示す三次元脳状態画像において、脳表によって囲まれた脳領域の中心点を原点として決定する原点決定手段と、前記三次元脳状態画像において、最も状態値の高い部位を決定し、当該部位を含むＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像またはＸＺ平面画像を切り出す画像切出手段と、下記i)ii)iii)に示す回転手段を有する三次元脳状態画像回転手段と、i)前記ＸＹ平面画像において、第一のＸ水平軸または第一のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、または脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、前記三次元脳状態画像をＺ軸周りに回転するＸＹ平面回転手段と、ii)前記ＹＺ平面画像において、第二のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＸ軸周りに回転するＹＺ平面回転手段と、iii)前記ＸＺ平面画像において、第二のＸ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＹ軸周りに回転するＸＺ平面回転手段と、前記三次元脳状態画像回転手段によって回転された三次元脳状態画像において、対象ＲＯＩに含まれるカウント値から評価値を算出する評価値算出手段と、三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さいかどうかを判断し、小さくなければ、三次元脳状態画像回転手段による次回の回転を行い、小さければ、今回の回転後の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する決定手段と、決定された修正三次元脳状態画像に基づいて解析を行う解析手段とを備えている。

したがって、簡易な処理でありながら、正確に三次元脳状態画像の向きを修正し、適切な解析を行うことができる。

(3)この発明に係る三次元脳状態画像解析装置は、原点決定手段が、前記ＸＹ平面画像における脳表によって囲まれる領域の中心点をＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の原点とすることを特徴としている。

したがって、容易に原点を定めることができる。

(4)この発明に係る三次元脳状態画像解析装置は、解析手段が、修正三次元脳状態画像の１以上のＸＹ平面画像において、線条体を囲むように設定された線条体ＲＯＩ（あるいはＶＯＩ）および参照ＲＯＩ（あるいはＶＯＩ）を設定するテンプレートを適用し、参照ＲＯＩのカウント値の合計値と線条体ＲＯＩのカウント値の合計値に基づいて、解析を行うことを特徴としている。

したがって、画像撮像装置や対象者の違いにかかわらず、正確な解析を行うことができる。

(5)この発明に係る三次元脳状態画像解析装置は、評価値算出手段が評価値を算出する対象ＲＯＩは、線条体ＲＯＩであることを特徴としている。

したがって、線条体におけるドパミントランスポーターの分布の解析を行うことができる。

(6)この発明に係る三次元脳状態画像解析装置においては、ＹＺ平面回転手段およびＸＺ平面回転手段は、三次元脳状態画像を回転させることによって、前記最も状態値の高い部位がＸＹ平面から外れた場合には、ＹＺ面画像をＺ方向またはＹ方向に水平移動させ、または、ＸＺ面画像をＺ方向またはＸ方向に水平移動させることによって、前記最も状態値の高い部位がＸＹ平面上にくるように補正することを特徴としている。

したがって、回転によるずれを容易に修正することができる。

(7)この発明に係る三次元脳状態画像解析方法は、コンピュータが下記ステップを実行することによって三次元脳状態画像の解析を行う方法であって、
対象者の横方向をＸ方向、前後方向をＹ方向、上下方向をＺ方向とした、対象者の脳の各部位の状態を示す三次元脳状態画像において、脳表によって囲まれた脳領域の中心点を原点として決定する原点決定ステップと、前記三次元脳状態画像において、最も状態値の高い部位を決定し、当該部位を含むＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像またはＸＺ平面画像を切り出す画像切出ステップと、下記i)ii)iii)に示すステップを有する三次元脳状態画像回転ステップと、i)前記ＸＹ平面画像において、第一のＸ水平軸または第一のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、または脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、前記三次元脳状態画像をＺ軸周りに回転するステップと、ii)前記ＹＺ平面画像において、第二のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＸ軸周りに回転するステップと、iii)前記ＸＺ平面画像において、第二のＸ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＹ軸周りに回転するステップと、前記三次元脳状態画像回転ステップによって回転された三次元脳状態画像において、対象ＲＯＩに含まれるカウント値から評価値を算出する評価値算出ステップと、三次元脳状態画像回転ステップによる今回の回転後の前記評価値と、三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さいかどうかを判断し、小さくなければ、三次元脳状態画像回転手段による次回の回転を行い、小さければ、今回の回転後の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する決定ステップと、決定された修正三次元脳状態画像に基づいて解析を行う解析ステップとを備えている。

「原点決定手段」は、実施形態においては、ステップＳ５がこれに対応する。

「ＸＹ平面回転手段」は、実施形態においては、ステップＳ７がこれに対応する。

「ＹＺ平面回転手段」は、実施形態においては、ステップＳ９がこれに対応する。

「ＸＺ平面回転手段」は、実施形態においては、ステップＳ１２がこれに対応する。

「評価値算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ１５がこれに対応する。

「決定手段」は、実施形態においては、ステップＳ１６〜Ｓ１８がこれに対応する。

「解析手段」は、実施形態においては、ステップＳ１９がこれに対応する。

「ＸＹ平面画像」とは、Ｘ軸、Ｙ軸によって形成される平面による断面画像または当該平面に平行な平面による断面画像をいう。

「ＹＺ平面画像」とは、Ｙ軸、Ｚ軸によって形成される平面による断面画像または当該平面に平行な平面による断面画像をいう。

「ＸＺ平面画像」とは、Ｘ軸、Ｚ軸によって形成される平面による断面画像または当該平面に平行な平面による断面画像をいう。

「Ｘ水平軸」とは、Ｘ軸またはＸ軸に平行な軸をいう。

「Ｙ水平軸」とは、Ｙ軸またはＹ軸に平行な軸をいう。

「Ｚ水平軸」とは、Ｚ軸またはＺ軸に平行な軸をいう。

「中心点」とは、当該領域の中心に位置する点をいい、当該領域の重心、当該領域を円や矩形で近似した場合の中心などを含む概念である。

「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。

この発明の一実施形態による三次元脳状態画像解析装置の機能ブロック図である。三次元脳状態画像解析装置のハードウエア構成を示す図である。ＸＹ平面画像の例である。ＹＺ平面画像の例である。ＸＺ平面画像の例である。テンプレート５０の例である。三次元脳状態画像解析プログラム４８のフローチャートである。三次元脳状態画像解析プログラム４８のフローチャートである。三次元脳状態画像解析プログラム４８のフローチャートである。三次元脳状態画像解析プログラム４８のフローチャートである。ＸＹ平面画像の集合として表した三次元脳状態画像の例である。矢状平行面９０を説明するための図である。冠状平行面９２を説明するための図である。

１．機能ブロック図
図１に、この発明の一実施形態による三次元脳状態画像解析装置の機能ブロック図を示す。画像切出手段２は、ＳＰＥＣＴ装置などによって撮像された三次元脳状態画像を受け取り、最も状態値の高い（ドパミントランスポーター量の大きい）ボクセルを最大ボクセル５６として特定する。さらに、画像切出手段２は、当該最大ボクセル５６を含むＸＹ平面画像を切り出す。図３に、切り出されたＸＹ平面画像（水平面画像）を示す。

原点決定手段２２は、切り出されたＸＹ平面画像において脳表５０によって囲まれた領域、つまり脳領域を特定する。さらに、この脳領域の重心点５２を算出し、原点とする。次に、当該原点５２をとおり、人体の横方向に延びるＸ軸５４を設定する。続いて、Ｘ軸５４に垂直なＹ軸６８を設定する。さらに、Ｘ軸５４、Ｙ軸６８に垂直なＺ軸（紙面に垂直な軸）を設定する。

三次元脳状態画像回転手段４のＸＹ平面回転手段６は、ＸＹ平面画像における脳領域について、脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、三次元脳状態画像を、Ｚ軸周りに回転させる。

画像切出手段２は、ＸＹ平面回転手段６によって回転した三次元脳状態画像において、最大ボクセル５６を含み、矢状面（原点を通るＹＺ平面）に平行なＹＺ平面における断面画像（ＹＺ平面画像）を切り出す。図４に、切り出されたＹＺ平面画像を示す。図において、Ｚ軸に水平な軸（Ｚ水平軸）７５、Ｙ軸に水平な軸（Ｙ水平軸）６９が現れている。

ＹＺ平面回転手段８は、ＹＺ平面画像においてＹ水平軸６９と脳表５０との２つの交点７０、７２間の距離が最も長くなるように、三次元脳状態画像を、Ｘ軸周りに回転させる。

画像切出手段２は、ＹＺ平面回転手段８によって回転した三次元脳状態画像において、最大ボクセル５６を含み、冠状面（原点を通るＸＺ平面）に平行な面（ＸＺ平面）における断面画像（ＸＺ平面画像）を切り出す。図５に、切り出されたＸＺ平面画像を示す。図において、Ｚ軸に水平な軸（Ｚ水平軸）７７、Ｘ軸に水平な軸（Ｘ水平軸）５５が現れている。

ＸＺ平面回転手段１０は、ＸＺ平面画像においてＸ水平軸５５と脳表５０との２つの交点７４、７６間の距離が最も長くなるように、三次元脳状態画像を、Ｙ軸周りに回転させる。

評価値算出手段１２は、冠状平行面画像回転手段１０によって回転させた三次元脳状態画像から切り出した一以上のＸＹ平面画像を取得し、これら一以上のＸＹ平面画像から構成された画像セットを作成する。続いて、記録部１８に記録されているテンプレート２０を読み出して、画像セットをテンプレート２０にあてはめ、テンプレート２０に設定された線条体を含むＲＯＩ（線条体ＲＯＩ）内のカウント値の合計に基づいて評価値を算出する。図６にテンプレート２０の例を示す。図６において、符号８０、８２で示されているのが、画像セットから構成される線条体ＲＯＩの総和が含まれる線条体領域である。符号８４は、参照ＲＯＩからなる参照領域であり、図６では参照ＲＯＩとして画像セットから構成される後頭葉部位のＲＯＩの総和からなる。実施形態によっては、脳領域全体を囲むように設定されたＲＯＩを参照ＲＯＩとしてもよい。

決定手段１４は、算出した評価値に基づいて、三次元脳状態画像回転手段４によってさらに回転修正が必要かどうかを判断する。

三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さいかどうかを判断する。変化が所定基準よりも小さくなければ、さらなる回転修正が必要であると判断する。この場合、上述のＸＹ平面回転手段６、ＹＺ平面回転手段８、ＸＺ平面回転手段１０による回転修正がさらに実行される。変化が所定基準よりも小さくなるまで、回転修正が繰り返される。

決定手段１４は、変化が所定基準よりも小さくなると、その時の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する。

解析手段１６は、修正三次元脳状態画像のＸＹ平面画像に、テンプレート２０を適用し、背景領域８４と、線条体領域８０、８２との比較に基づいて解析を行う。

２．ハードウエア構成
図２に、この発明の一実施形態による三次元脳状態画像解析装置のハードウエア構成を示す。

ＣＰＵ３０には、ハードディスク３２、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３４、ディスプレイ３６、メモリ３８、キーボード／マウス４０、ＳＰＥＣＴ装置４２が接続されている。ハードディスク３２には、オペレーティングシステム（たとえばWINDOWS（商標））４６、三次元脳状態画像解析プログラム４８、テンプレート５０が記録されている。三次元脳状態画像解析プログラム４８は、オペレーティングシステム４６と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ４４に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３４を介して、ハードディスク３２にインストールしたものである。

ＳＰＥＣＴ装置４２は、ＬＡＮやインターネットなどを介して接続されている。あるいは、入出力インターフェイスを介して、ローカルで接続するようにしてもよい。

３．三次元脳状態画像解析処理
図７ａ〜図７ｄに、ハードディスク３２に記録された三次元脳状態画像解析プログラム４８のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、ＳＰＥＣＴ装置４２によって生成された対象者の三次元脳状態画像を取り込む（ステップＳ１）。三次元脳状態画像は、三次元座標を持ったカウント値の集合データであるが、以下では、説明のために断面画像の集合として示すことにする。図８に、取り込んだ三次元脳状態画像の断面画像であるＸＹ平面画像の一例を示す。この実施形態では、４２枚のＸＹ平面画像からなる画像セットによって、三次元脳状態画像が構成されている。各ＸＹ平面画像の左上に示されている数字は、上部から順に付した連続番号である。

なお、この三次元脳状態画像は、以下のようにしてＳＰＥＣＴ装置によって生成されたものである。放射性ヨウ素にて標識した化合物を被験者に静脈投与する。この化合物としてドパミントランスポーターと結合する物質を選択しておくことにより（たとえば、日本メジフィジックス社製のＤａＴＳＣＡＮ（商標）に用いられているＦＰ−ＣＩＴ）、放射性ヨウ素標識化合物がドパミントランスポーターに結合することとなる。この状態で、脳の各部位における消滅放射線としてのγ線量カウント値を計測して、ドパミントランスポーターの量を知る。計測は、被験者の体軸を中心として３６０度にわたって行われ、得られたデータをもとに図８に示すような複数の断面画像に再構成される。つまり、三次元脳状態画像が生成される。断面画像では、γ線から計測されるカウント値（ＰＥＴやＳＰＥＣＴ等によって計測された機能状態を反映したボクセルの状態値）の大きい領域から小さい領域に向けて、例えば赤、黄、緑、青と色分けされて示される。各ボクセルの状態値は、投与する放射性標識化合物の投与量や装置などの撮像条件にもよるが、０〜１００の値となる。この実施形態では、画像としての色分けにおいては、これら状態値を１００段階に分けて表示するようにしている。

次に、ＣＰＵ３０は、三次元脳状態画像において状態値が最も高いボクセルを特定する（ステップＳ２）。図８の例であれば、２２枚目のＸＹ平面画像中の、ボクセル５６が最も高い状態値を持っている。したがって、これを最大ボクセルとして特定する。

ＣＰＵ３０は、最大ボクセル５６を含むＸＹ平面画像を切り出す（ステップＳ３）。切り出したＸＹ平面画像を、図３に示す。

次に、ＣＰＵ３０は、脳表を特定する（ステップＳ４）。前述のように、放射性ヨウ素にて標識した化合物は、ドパミントランスポーターに結合するが、その一部は、ドパミントランスポーターが存在しない脳内の部位にも局在するので、脳の内部は外部と比べるとカウント値が高い状態となる。したがって、ＣＰＵ３０は、所定のしきい値にて２値化することにより、脳表によって囲まれた脳領域を特定することができる。

次に、ＣＰＵ３０は、この脳領域の重心（脳領域が均質な質量で構成されているとした場合の重心）を算出し、これを原点５２とする（ステップＳ５）。さらに、ＣＰＵ３０は、この原点５２を通って、対象者の横方向にＸ軸５４、前後方向にＹ軸６８、上下方向にＺ軸を設定する。これら、Ｘ軸５４、Ｙ軸６８、Ｚ軸は、互いに垂直である。Ｘ軸５４は、たとえば、左側の線条体の極大ボクセル５６と、右側の線条体の極大ボクセル５８とを結ぶ直線と並行であり、原点５２をとおる直線として決定することができる。

次に、ＣＰＵ３０は、ＸＹ平面画像における脳領域について、脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、三次元脳状態画像を、Ｚ軸周りに回転させる。この実施形態では、以下のようにして、この処理を実行している。

ＣＰＵ３０は、図３に示すように、Ｘ軸５４ｅに平行な線５４ａ〜５４ｄ、５４ｆ〜５４ｉを描く。そして、それぞれの線５４ａ〜５４ｉと脳表５０との左右の交点６４ａ〜６４ｉ、６６ａ〜６６ｉおよびＹ軸との交点６５ａ〜６５ｉを決定する。直線５４ａ上の線分６４ａ−６６ａ（点６４ａと点６６ａを端部とする直線）において、線分６４ａ−６５ａと線分６５ａ−６６ａの差分Δａを決定する。この処理をＸ軸５４ｅに平行な全ての線５４ｂ〜５４ｉに適用し、差分Δａ、Δｂ・・・Δｉを決定する。ＣＰＵ３０は、差分Δａ、Δｂ・・・Δｉの二乗和（絶対値の和でもよい）を計算し、その値が最も小さくなるように、Ｚ軸周りに三次元脳状態画像を回転する（ステップＳ７）。Ｘ軸に平行に描かれた線５４ａ〜５４ｉの、それぞれのＹ軸交点から左右の脳表までの距離の差が最も小さい位置が、対象者が真正面を向いた位置に対応すると考えられるからである。

ＣＰＵ３０は、回転した三次元脳状態画像において、最大ボクセル５６を含むＹＺ平面９０における断面画像（ＹＺ平面画像）を切り出す（ステップＳ８）。図９ａに、ＹＺ平面９０を示す。原点を通るＹＺ平面（矢状面）に平行にＹＺ平面９０が設定されることになる。

切り出したＹＺ平面画像を、図４に示す。最大ボクセル５６は、原点５２を通るＸＹ平面（水平面）上にあるので、図４において、最大ボクセル５６はＹ軸６８に水平な軸（Ｙ水平軸）６９の上に位置することになる。なお、図４において、軸７５は、Ｘ軸５４に水平な軸（Ｘ水平軸）である。

ＣＰＵ３０は、Ｙ水平軸６９と脳表５０との２つの交点７０、７２間の距離が最大になるように、Ｘ軸周りに三次元脳状態画像を回転する（ステップＳ９）。前後方向の幅が最も広くなる位置が、対象者が真正面を向いた位置に対応すると考えられるからである。

上記回転の結果、最大ボクセル５６の位置がＹ水平軸６９から外れる。したがって、ＣＰＵ３０は、最大ボクセル５６の位置がＹ水平軸６９上に来るように、三次元脳状態画像をＺ軸方向（またはＹ軸方向）に水平移動する（ステップＳ１０）。

続いて、ＣＰＵ３０は、回転して水平移動した三次元脳状態画像において、最大ボクセル５６を含むＸＺ平面９２における断面画像（ＸＺ平面画像）を切り出す（ステップＳ１１）。図９ｂに、ＸＺ平面９２を示す。原点を通るＸＺ平面（冠状面）に平行にＸＺ平面９２が設定されることになる。

切り出したＸＺ平面画像を、図５に示す。最大ボクセル５６は、原点５２を通るＸＹ平面（水平面）上にあるので、図５において、最大ボクセル５６はＸ軸５４に水平な軸（Ｘ水平軸）５５の上に位置することになる。なお、図５において、軸７７は、Ｙ軸６８に水平な軸（Ｙ水平軸）である。

ＣＰＵ３０は、Ｘ水平軸５５と脳表５０との２つの交点７４、７６間の距離が最大になるように、Ｙ軸周りに三次元脳状態画像を回転する（ステップＳ１１）。

左右方向の幅が最も広くなる位置が、対象者が真正面を向いた位置に対応すると考えられるからである。

上記回転の結果、最大ボクセル５６の位置がＸ水平軸５５から外れる。したがって、ＣＰＵ３０は、最大ボクセル５６の位置がＸ水平軸５５上に来るように、三次元脳状態画像をＺ軸方向（またはＸ軸方向）に水平移動する（ステップＳ１３）。

次に、ＣＰＵ３０は、上記のようにして回転修正された三次元脳状態画像について、さらなる回転修正が必要であるかどうかを判断する（ステップＳ１４〜Ｓ１７）。まず、ＣＰＵ３０は、テンプレート２０にあてはめる画像セットを作成するため一以上のＸＹ平面画像を切り出す（ステップＳ１４）。この画像セットを構成する一以上のＸＹ平面画像は、後述の解析の際に用いるものであり、三次元脳状態画像のＸＹ平面画像において、線条体が存在すると考えられる領域（線条体ＲＯＩ）を示すものである。

図６に、テンプレートの例を示す。領域８０、領域８２が線条体ＲＯＩである。この実施形態では、１９番目から２５番目までのＸＹ平面画像から構成される画像セットに対してテンプレートが設定されている。

次に、ＣＰＵ３０は、上記複数のＸＹ平面画像において線条体ＲＯＩ８０、８２に含まれるボクセルのカウント値を総合計し、これを評価値とする（ステップＳ１５）。次に、前回の評価値と今回の評価値の差の絶対値を算出する（ステップＳ１６）。

ＣＰＵ３０は、差の絶対値が今回の評価値（あるいは前回の評価値）の所定割合（たとえば５％）よりより小さいかどうかを判断する（ステップＳ１７）。回転修正によって三次元脳状態画像が正しい向きに回転修正されると、回転修正の量も少なくなり、誤差の絶対値が小さくなると考えられるからである。

前回の評価値がない場合（最初の回転修正）や差の絶対値が上記基準よりも大きい場合には、ＣＰＵ３０は、まだ回転修正が必要であると判断し、ステップＳ６５（図７ｂ）に進む。ステップＳ６５においては、既に回転修正された三次元脳状態画像について、最大ボクセル５６を含むＸＹ平面画像を切り出す。以下、ＣＰＵ３０は、ステップＳ７〜Ｓ１３を実行し、回転修正を行う。ステップＳ１４、Ｓ１５において今回の評価値を算出する。今回の評価値と前回の評価値の差の絶対値を算出して（ステップＳ１６）、これが今回の評価値（あるいは前回の評価値）の所定割合（たとえば５％）よりより小さいかどうかを判断する（ステップＳ１７）。ＣＰＵ３０は、差の絶対値が上記基準より小さくなるまで、上記の処理を繰り返す。

差の絶対値が所定割合より小さくなると、ＣＰＵ３０は、最新の回転修正した三次元脳状態画像を、修正三次元脳状態画像として決定する（ステップＳ１８）。次に、ＣＰＵ３０は、テンプレートを用いて、修正三次元脳状態画像のＸＹ平面画像を解析する（ステップＳ１９）。

図６のテンプレートにおいて、線条体ＲＯＩ８０、８２の後方に、比較参照のための後頭葉ＲＯＩ８４が設けられている。後頭葉ＲＯＩ８４には、前記化合物の結合が少ないこと、領域としての広さがあること、疾患例と健常例との間で分布量に差が生じにくいことなどから、参照領域として適している。線条体ＲＯＩ８０や線条体ＲＯＩ８２に含まれるボクセルのカウント値を、この参照領域である後頭葉ＲＯＩ８４に含まれるボクセルのカウント値を基準として判断することで、ＳＰＥＣＴ装置の違いや対象者の違いを正規化して、正確な解析を行うことができる。

具体的には、以下に示すＳＢＲ(Specific Binding Ratio)を算出して、ドパミントランスポーターの量を解析することができる。

ＳＢＲ＝（（ＳＴ−ＫＭ×ＳＮ）／ＳＶ）／ＫＭ
ここで、ＳＴは線条体ＲＯＩに含まれるボクセルのカウント値の合計、ＫＭは後頭葉ＲＯＩに含まれるボクセルのカウント値の平均、ＳＮは線条体ＲＯＩのボクセル数、ＳＶは線条体の体積(mL)である。

以上のようにして、三次元脳状態画像の解析を行うことができる。

４．その他の実施形態
(1)上記実施形態では、最大ボクセル５６を含むＸＹ平面上に原点を設定しているが、他のＸＹ平面上に原点を設定するようにしてもよい。また、ＹＺ平面上やＸＺ平面上に原点を設定するようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、ＸＹ平面画像に基づく回転、ＹＺ平面画像に基づく回転、ＸＺ平面画像に基づく回転の順に処理を行っている。しかし、これらの処理順序は任意に変更することができる。

(3)上記実施形態では、ＸＹ平面画像に基づく回転、ＹＺ平面画像に基づく回転、ＸＺ平面画像に基づく回転を１セットの処理として、１セットの処理が終了する毎に評価値を算出し、回転補正を継続するかどうかを判断している。しかし、２セット以上の処理を１単位の処理とし、１単位の処理が終了する毎にカウント値を算出して、回転補正を継続するかどうかを判断するようにしてもよい。

(4)上記実施形態では、ＳＢＲを用いて解析を行うようにしている。しかし、後頭葉ＲＯＩ８４に含まれるボクセルのカウント値の平均ＫＭを算出し、線条体ＲＯＩ８０、８２の各ボクセルのカウント値からこのＫＭを減じて補正状態値を算出し、各線条体ＲＯＩ８０、８２に含まれる各ボクセルの補正状態値を合計することによって解析を行うようにしてもよい。

(5)また、次のようなＳＢＲを用いて解析を行うようにしてもよい。

ＳＢＲ＝（（ＳＴ／ＫＭ）−ＳＲＶ）／ＳＶ
ここで、ＳＴは線条体ＲＯＩに含まれるボクセルのカウント値の合計、ＫＭは後頭葉ＲＯＩに含まれるボクセルのカウント値の平均、ＳＲＶは線条体ＲＯＩの体積（mL）、ＳＶは線条体の体積(mL)である。

このＳＢＲによる解析は、線条体ＲＯＩ８０、線条体ＲＯＩ８２、後頭葉ＲＯＩ８４として矩形を用いた場合に有効である。

(6)上記実施形態では、１つのコンピュータによって処理を完結しているが、三次元脳状態画像解析装置をサーバ装置として構築するようにしてもよい。この場合、解析を依頼するユーザが、端末装置からサーバ装置に対して三次元脳状態画像を送信する。これに応じて、サーバ装置が修正三次元脳状態画像および解析結果を端末装置に返信する。

(7)上記実施形態では、後頭葉ＲＯＩを参照ＲＯＩとしたが、脳領域全体を参照ＲＯＩとしてもよい。

(8)上記実施形態では、今回の評価値と前回の評価値の差の絶対値が、前回の評価値の所定割合より小さいかどうかによって、回転修正を継続するかどうかを判断している。しかし、その他の基準によって差の絶対値が小さくなったかどうかを判断するようにしてもよい。たとえば、前記差の絶対値が所定のしきい値より小さくなったかどうかによって判断するようにしてもよい。

(9)上記実施形態では、ＳＰＥＣＴ装置とは別にコンピュータを設けているが、ＳＰＥＣＴ装置を構成するコンピュータに、三次元脳状態画像解析プログラムを組み込むようにしてもよい。

(10)上記実施形態では、脳領域の重心点５２を原点としている。しかし、脳領域に内接（または外接）する円（または矩形）を描き、その中心を原点としてもよい。また、脳領域のその他の中心点を原点として用いるようにしてもよい。

(11)上記実施形態では、修正三次元脳状態画像を生成して解析する三次元脳状態画像解析として説明を行った。しかし、元となる三次元脳状態画像から修正三次元脳状態画像を生成する三次元画像修正装置として構築するようにしてもよい。

(14)上記実施形態では、ステップＳ７において、脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、三次元脳状態画像を、Ｚ軸周りに回転させている。しかし、ステップＳ９と同様に、Ｘ軸５４と脳表５０との２つの交点間の距離が最大になるように、三次元脳状態画像をＺ軸まわりに回転するようにしてもよい。

Claims

対象者の横方向をＸ方向、前後方向をＹ方向、上下方向をＺ方向とした、対象者の脳の各部位の状態を示す三次元脳状態画像において、脳表によって囲まれた脳領域の中心点を原点として決定する原点決定手段と、
前記三次元脳状態画像において、最も状態値の高い部位を決定し、当該部位を含むＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像またはＸＺ平面画像を切り出す画像切出手段と、
下記i)ii)iii)に示す回転手段を有する三次元脳状態画像回転手段と、
i)前記ＸＹ平面画像において、第一のＸ水平軸または第一のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、または脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、前記三次元脳状態画像をＺ軸周りに回転するＸＹ平面回転手段と、
ii)前記ＹＺ平面画像において、第二のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＸ軸周りに回転するＹＺ平面回転手段と、
iii)前記ＸＺ平面画像において、第二のＸ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＹ軸周りに回転するＸＺ平面回転手段と、
前記三次元脳状態画像回転手段によって回転された三次元脳状態画像において、対象ＲＯＩに含まれる各部位の評価値を算出する評価値算出手段と、
三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さいかどうかを判断し、小さくなければ、三次元脳状態画像回転手段による次回の回転を行い、小さければ、今回の回転後の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する決定手段と、
決定された修正三次元脳状態画像に基づいて解析を行う解析手段と、
を備えた三次元脳状態画像解析装置。
三次元脳状態画像解析装置をコンピュータによって実現するためのプログラムであって、コンピュータを、
対象者の横方向をＸ方向、前後方向をＹ方向、上下方向をＺ方向とした、対象者の脳の各部位の状態を示す三次元脳状態画像において、脳表によって囲まれた脳領域の中心点を原点として決定する原点決定手段と、
前記三次元脳状態画像において、最も状態値の高い部位を決定し、当該部位を含むＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像またはＸＺ平面画像を切り出す画像切出手段と、
下記i)ii)iii)に示す回転手段を有する三次元脳状態画像回転手段と、
i)前記ＸＹ平面画像において、第一のＸ水平軸または第一のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、または脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、前記三次元脳状態画像をＺ軸周りに回転するＸＹ平面回転手段と、
ii)前記ＹＺ平面画像において、第二のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＸ軸周りに回転するＹＺ平面回転手段と、
iii)前記ＸＺ平面画像において、第二のＸ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＹ軸周りに回転するＹＺ平面回転手段と、
前記三次元脳状態画像回転手段によって回転された三次元脳状態画像において、対象ＲＯＩに含まれる各部位の評価値を算出する評価値算出手段と、
三次元脳状態画像回転手段による前回の回転後の前記評価値に対する、今回の回転後の前記評価値の変化が所定基準よりも小さいかどうかを判断し、小さくなければ、三次元脳状態画像回転手段による次回の回転を行い、小さければ、今回の回転後の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する決定手段と、
決定された修正三次元脳状態画像に基づいて解析を行う解析手段として機能させるための三次元脳状態画像解析プログラム。
請求項１の三次元脳状態画像解析装置または請求項２の三次元脳状態画像解析プログラムにおいて、
前記原点決定手段は、前記ＸＹ平面画像における脳表によって囲まれる領域の中心点をＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の原点とすることを特徴とする装置またはプログラム。
請求項１〜３のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記解析手段は、前記修正三次元脳状態画像の１以上のＸＹ平面画像において、線条体に設定された線条体ＲＯＩおよび参照領域に設定された参照ＲＯＩを構成するテンプレートを適用し、線条体ＲＯＩの全体値と参照ＲＯＩの全体値に基づいて、解析を行うことを特徴とする装置またはプログラム。
請求項４の装置またはプログラムにおいて、
前記評価値算出手段が評価値を算出する対象ＲＯＩは、線条体ＲＯＩであることを特徴とする装置またはプログラム。
請求項１〜５のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記ＹＺ平面回転手段および前記ＸＺ平面回転手段は、三次元脳状態画像を回転させることによって、前記最も状態値の高い部位がＸＹ平面から外れた場合には、ＹＺ面画像をＺ方向またはＹ方向に水平移動させ、または、ＸＺ面画像をＺ方向またはＸ方向に水平移動させることによって、前記最も状態値の高い部位がＸＹ平面上にくるように補正することを特徴とする装置またはプログラム。
コンピュータが下記ステップを実行することによって三次元脳状態画像の解析を行う方法であって、
対象者の横方向をＸ方向、前後方向をＹ方向、上下方向をＺ方向とした、対象者の脳の各部位の状態を示す三次元脳状態画像において、脳表によって囲まれた脳領域の中心点を原点として決定する原点決定ステップと、
前記三次元脳状態画像において、最も状態値の高い部位を決定し、当該部位を含むＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像またはＸＺ平面画像を切り出す画像切出ステップと、
下記i)ii)iii)に示すステップを有する三次元脳状態画像回転ステップと、
i)前記ＸＹ平面画像において、第一のＸ水平軸または第一のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、または脳表の形状がＹ軸に関して左右対称に近づくように、前記三次元脳状態画像をＺ軸周りに回転するステップと、
ii)前記ＹＺ平面画像において、第二のＹ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＸ軸周りに回転するステップと、
iii)前記ＸＺ平面画像において、第二のＸ水平軸と脳表の２つの交点における交点間の距離が最も大きくなるように、前記三次元脳状態画像をＹ軸周りに回転するステップと、
前記三次元脳状態画像回転ステップによって回転された三次元脳状態画像において、対象ＲＯＩに含まれる各部位の評価値を算出する評価値算出ステップと、
三次元脳状態画像回転手段による今回の回転後の前記評価値と、前回の回転後の前記評価値との差の絶対値が所定値を超えていれば、三次元脳状態画像回転手段による次回の回転を行い、前回の回転後の前記評価値との差の絶対値が所定値以下であれば、今回の回転後の三次元脳状態画像を修正三次元脳状態画像として決定する決定ステップと、
決定された修正三次元脳状態画像に基づいて解析を行う解析ステップと、
を備えた三次元脳状態画像解析方法。