JP5695003B2 - 心筋の局所的な放射能取り込み量の指標化技術 - Google Patents

Description

本発明は、３次元心筋血流核医学画像を用いて心筋の局所的な放射能取り込み量を指標化する技術に関する。

発明の背景

SPECTやPETに代表される核医学画像診断は、生体の機能を画像化できるといった利点を有しているため、心臓疾患の診断において非常に有用であり、実際の臨床においても広く用いられている。特に、γ線放出核種を用いたSPECTやプラナー画像による診断は、半減期が比較的長いため放射性医薬品を流通させやすく、その取り扱いも容易であるといった理由から、より広く用いられている。

核医学画像診断を用いると、生体機能に由来した様々なパラメータを得ることができる。中でも、心筋による放射性医薬品の取り込み量は、心臓の機能を直接的に反映した値であるため、心疾患の診断においては、特に重要なパラメータである。しかし、γ線放出核種を用いたSPECTやプラナー画像では、画像を構成するカウント値に基づいて各パラメータを算出するが、得られるパラメータは投与された放射能量の影響等を受けるため、相対的な値となる。例えば、左室心筋全体の灌流量が一様に低下した場合には、得られる画像上でも一様に放射能カウントが低下する。このような画像に基づいて得られたパラメータを用いると、正常の場合との判別が困難となりやすい。重症度や治療効果を正確に判断するためには、放射性医薬品の取り込み量を、相互比較可能な指標を用いて表すことが望ましいといえる。

放射性医薬品の心筋への取り込み量の指標をこのような形で求める方法の一つとして、スタティックのプラナー画像を用いて求めた心臓全体の放射能カウントを、ダイナミックのプラナー画像に基づく大動脈弓の時間放射能曲線下面積で除し、左室重量で規格化する方法が知られている（非特許文献1）。しかしこの方法では、プラナー像を用いているために、心臓全体の取り込み量しか求めることができない。一般に心臓疾患は局所的に進行する。したがって、心機能の指標としての取り込み量も、局所的な情報として求めることが望ましい。

局所的な取り込み量を求める方法としては、任意の時間点におけるSPECT画像上で心筋をセグメント分割し、それぞれのセグメントについて取り込み量を求めるという方法が知られている（非特許文献2、非特許文献3）。しかしこの方法は、計算の過程で薬剤流入の時間的変化である入力関数を用いる必要があるために、計算が煩雑であるという欠点がある。またこの方法は、心臓が立体であるにも関わらず、入力関数がプラナー像すなわち平面像に基づいて求められるという、不自然さも含んでいる。

Ito Y et al., "Estimation of myocardial blood flow and myocardial flow reserve by 99mTc-sestamibi imaging: comparison with the results of [15O]H2O PET.", Eur. J. Nucl. Med., 30,(2003), p.281-287 Giovanni Storto et al., "Estimation of Coronary Flow Reserve by Tc-99m Sestamibi Imaging in Patients with Coronary Artery Disease: Comparison with the Results of Intracoronary Doppler Technique.", J. Nucl. Cardiol., 11(6), (2004), p.682-8 Junichi Taki et al., "99mTc-Sestamibi Retention Characteristics During Pharmacologic Hyperemia in Human Myocardium: Comparison with Coronary Flow Reserve Measured by Doppler Flowire.", J. Nucl. Med., 42(10), (2001), p.1457-63

本発明は、上記のような事情を改善しようとなされたものであって、心筋の局所的な放射能取り込み量を表す指標であって、相互比較可能な指標を、少ない計算量で求めることを目的とする。

本発明の好適な実施形態は、３次元心筋血流核医学画像を用いて心筋の局所的な放射能取り込み量を指標化する手法に関する。好適な実施形態の一例では、この手法は、３次元心筋血流核医学画像の時系列からなる画像データについて、
心筋内腔の少なくとも一部分の３次元領域である心筋内腔領域を特定する情報を取得することと；
心筋の一部分の３次元領域である心筋部分領域を特定する情報を取得することと；
前記心筋内腔領域を特定する情報に基づいて、放射性医薬品投与後の血液の第1回循環を含む第1の時間範囲における、前記心筋内腔領域についての累積放射能量に関する情報である、第1の値を計算することと；
前記心筋部分領域を特定する情報に基づいて、前記第1回循環以後の時間範囲であって、前記第1の時間範囲と同じ時間長を有する第2の時間範囲における、前記心筋部分領域についての累積放射能量に関する情報である、第2の値を計算することと；
前記第1の値に対する前記第2の値の比に基づいて、前記心筋部分領域における放射能取り込み量を表す指標を計算することと；
を含む。

上記の指標の計算には、従来技術で必要であった入力関数の推定という、煩雑な手続きは入り込まず、心筋内腔および心筋の放射能取り込み量を反映する値を直接的に計算している。したがって、上記の指標は、計算が簡単で信頼性の高い値であるということができる。また、上記の指標は、心筋の局所的な放射能取り込み量を表す値であるため、局所的な疾患に感度を有する可能性がある。さらに上記の指標は、心筋内腔領域についての累積放射能量に対する比に基づいているため、左室心筋全体の灌流量の変化の影響を比較的に平滑化することができるので、測定時期の異なる他の測定結果と相互に比較が可能である。

上記の手法は、例えば、コンピュータシステムの処理手段により実行されることにより、該コンピュータシステムに、上記の手法を遂行させる命令を含むコンピュータ・プログラムとして実施することができる。また上記の手法は、例えば、当該コンピュータ・プログラムを格納する記憶手段と、該格納されたコンピュータ・プログラムを実行しうる処理手段とを備える、コンピュータシステムとして実施することができる。方法としても実施することができる。

本明細書には、上記の構成の具体例や効果、また更なる新規且つ有用な構成やそれに関する課題・効果が、以下の添付図面と共に説明・開示される。

本発明の好適な実施形態の一例である装置100のハードウェア・ソフトウェアの構成の概要を説明するための図である。 ３次元心筋血流核医学画像データの画像化の一例を紹介する図である。 本発明の好適な実施形態の一例に従う、局所的放射能取り込み率の計算処理を説明するためのフローチャートである。 図2に、抽出された心筋輪郭を重ねて表示した図である。 ポーラーマップの概念を説明するための図である。 ポーラーマップを用いた心筋領域分割の例を説明するための図である。 時間−放射能曲線のグラフと、累積放射能量を計算する時間範囲の可視化の例を説明するための図である。

好適な実施形態の説明

以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態の例を説明する。

まず図1を用いて、本発明の好適な実施形態の一例である装置100のハードウェアおよびソフトウェアの構成の概要を説明する。図示されるように、装置100は、プロセッサ102と記憶装置104とを備える一般的なコンピュータである。記憶装置104には、装置100の基本的な動作を司るオペレーティングシステム（OS）122や、プロセッサ102に実行されることにより装置100に本発明に従う特徴的な情報処理を実行させる、コンピュータ・プログラム124が格納されている。

プログラム124は、３次元心筋血流核医学画像の時系列からなる画像データから、心筋における局所的な放射能取り込み率を計算する処理を実行させる命令を含むコンピュータ・プログラムである。特に断わりがない場合は、本明細書で開示される各種の処理は、プログラム124は、プロセッサ102に実行されることにより提供されるものである。プログラム124は、いくつかの機能を備えていることができ、図1では、各機能を実現する命令セットを、領域抽出モジュール126，取り込み率計算モジュール127，マップ表示モジュール128，グラフ表示モジュール129として表現している。各モジュールが実現する情報処理については後で詳細に説明される。なお実施形態によっては、これらの命令セットはそれぞれモジュールとして明確に分離できないようにプログラミングされる場合もあり、あるいは各モジュールが独立したプログラムとして動作するようにプログラミングされる場合もある。当業者であれば、プログラム124の実施形態として様々なものを容易に考えることができ、それらは全て本発明の範囲に含有される。

本実施例では、プログラム124による処理の対象とされる３次元心筋血流核医学画像も、画像データ130として記憶装置104に格納されている。

実施形態によっては、記憶装置104には、OS122やプログラム124、画像データ130の他にも、様々なプログラムやデータが格納されていてもよい。例えば図1の例には、画像データ131，132が格納されているように描かれている。これらの画像データは、画像データ130と同じ被験者により撮影された、画像データ130と同様の３次元心筋血流核医学画像の時系列データであるが、撮影時期や負荷の有無を異にした画像データである。プログラム124は、例えば、これらの画像データのそれぞれから、心筋における局所的な放射能取り込み率を計算することにより、当該取り込み率の時期的な変化や負荷の有無に応じた変化を出力できるように構成されてもよい。記憶装置104には、他の被験者の３次元心筋血流核医学画像が格納されていてもよい。OS122又は／及びプログラム124は、処理の実行の結果として得られる各種情報を、記憶装置104に一時的または恒久的に格納するように構成されていてもよい。

プロセッサ102は、利用可能な如何なる手段を用いて実現されてもよい。例えばプロセッサ102は、市場で入手可能な一般的なCPUであることができる。プロセッサ102は、単一のCPUであっても複数のCPUからなるものであってもよい。また、いわゆる仮想化技術を用いて、一つまたは複数のCPUから仮想的に構築されたものでもよい。この場合、プロセッサ102を構成するCPU群が、物理的に同一の筐体には収まってはいない場合もあり、SAS等のインターフェイスやイーサネット等のネットワークで互いに接続された、物理的に複数のコンピュータ装置に分散して存在する場合もある。記憶装置104についても同様であり、記憶装置を構成しうる如何なる手段を用いて実現されてもよい。例えば記憶装置104は、市場で入手可能な一般的なハードディスクやSSDであることができ、単一のハードウェアで実現されてもよいし、複数のハードウェアから構成される、例えばRAIDのような装置であってもよい。記憶装置104が複数のハードディスクやSSDなどから構成される場合、これらは物理的に同一の筐体には収まってはいない場合もあり、SAS等のインターフェイスやイーサネット等のネットワークで互いに接続された、物理的に複数のコンピュータ装置に分散して存在する場合もある。このとき、プログラム124や各種のデータ130−132も、それぞれ物理的に異なるハードウェアに格納されることになってもよい。プロセッサ102や記憶手段104が物理的に異なる複数の装置に分散して存在する場合は、装置100は、システム100と称した方が適切であるかもしれない。プログラム124や、実施形態によっては各モジュールプログラム126，127，128，129は、CD-ROMやDVD-ROMに格納されて単体で販売されてもよい。また、遠隔地のサーバからダウンロードするという形態で販売されてもよい。これら様々な実施形態は、全て本発明の範囲に含まれることを理解されたい。

装置100は、一般的なコンピュータ装置と同様に、一時記憶装置としてRAM107を備えていてもよく、また、マウスやキーボード、タッチパネルなどのユーザインタフェース群108や、表示装置であるディスプレイ109、外部機器やネットワークと接続するための通信手段110などを備えていてもよい。ユーザインタフェース108やディスプレイ109は、プログラム124（または各モジュールプログラム126〜129）等の実行中に、ユーザからの入力を受け付けたり結果を掲示したりするために用いられることができる。装置100のハードウェア構成は一般的なコンピュータ装置と同様であるので、これ以上は詳しく説明されない。

次に、本実施例でプログラム124による処理の対象とされる画像データ130について簡単に説明する。前述のように、画像データ130は、ヒトの３次元心筋血流核医学画像の時系列からなる画像データである。すなわち画像データ30は、システムの時間分解能で定まる単位時間毎に、１つの３次元心筋血流核医学画像を構成するデータのセットを有する。各データセットは、それぞれシステムの空間分解能で定まる厚さを有する短軸断層像のセットであることが多く、それらを積み重ねることにより、目的の領域（例えば心臓左心室）の３次元画像を構成しうる。画像データ130における各ボクセルは、特定の時間における放射線カウント値に対応する値を有している。よく知られているように、かかる画像は、放射性トレーサーとして²⁰¹TlCl（塩化タリウム）や⁹⁹mTc-tetrofosmin（テトロホスミン）を用い、放射されるガンマ線を、いわゆるダイナミック撮像が可能なＳＰＥＣＴ装置で捕えることにより、得ることができる。ダイナミック撮像とは、時間分解能の高い画像（例えば、時間分解能２〜５秒）を得る撮像方法である。ダイナミック撮像によって得られた画像データは、上述したように、時系列的に連続した複数の３次元心筋血流核医学画像により構成されている。画像データ130も、かかる手法にて構築されたデータであることができる。別の実施形態では、他の放射性トレーサーを用いたり、ＳＰＥＣＴの代わりにＰＥＴを用いたりして画像データ130を構成することもできる。心筋ＳＰＥＣＴでは、通常、左心室を画像化することが多く、画像データ130も同様の画像を含んでいる。画像データ130は長時間（例えば数10分）のＳＰＥＣＴデータを含むことができ、従って放射線量の時間的変化の情報を含んでいる。ダイナミック撮像によって得られた画像データでは、放射線量の時間的変化を、画像の濃淡の時間的変化として観察できるようになっている。参考として、図2に、画像データ130におけるある時間位置の画像データを画像化したものを載せる。

続いて、図3のフローチャートを用いて、プログラム124がプロセッサ102に実行されることにより提供される、心筋の局所的な放射能取り込み率を計算する処理の流れを説明する。

ステップ300は処理の開始を意味する。ステップ302において、処理の対象となる上記の画像データ130が記憶装置104から読み出される。前述のように、画像データ130は、ヒト左心室の３次元心筋血流核医学画像の時系列からなる画像データであり、各ボクセルは、特定の時間における放射線カウント値に対応する値を有している。プログラム124は、ステップ302において画像データ130を読み込んだ後、特定の時間における心筋の断層像を、図2に示すようにディスプレイ109に表示するように構成されてもよい。

ステップ304及び306は、画像データ130から、心筋領域や心筋内腔領域を抽出するステップである。心筋領域や心筋内腔領域を抽出するには、まずは心筋の輪郭を抽出しなければならず、この抽出段階がステップ304として示されている。心筋の輪郭を抽出する手法には既存の技術を使用してよい。このような技術は、手動で行なうものと、自動で行なうものと、その両方により行うものに大きく分けられる。心筋の輪郭抽出を自動で行なう既存のソフトウェアとして、米Cedars-Sinai Medical Centerで開発されたQGS（Quantitative Gated SPECT）や、米ミシガン大学の開発による4D-MSPECTや、米エモリー大学の開発によるEmory Cardiac Toolboxが存在する。札幌医大で開発されたpFASTは、内腔中央点と心筋抽出範囲については手動で設定し、心筋の輪郭抽出は自動で行なうソフトウェアである。また、本願出願人の一人である日本メジフィジックス株式会社の過去の特許出願（特願2011-210057、本願出願日当時において未公開）にも、心筋の輪郭抽出を自動で行なう技術が複数記載されている。実施形態によって、心筋輪郭抽出手法として、これらいずれの方法を用いても、または他の方法を用いてもよい。が、本実施例では、この特願2011-210057の出願当初の請求項24に記載される自動心筋輪郭抽出方法を用いる。この方法は次の通りである。

記憶装置に格納されたプログラムがプロセッサに実行されることにより、前記プロセッサを備えるコンピュータが動作する方法において、心筋の核医学画像データにおいて心筋輪郭点を判定する方法であって、
心室内の点から球放射状に前記画像データの画素値の変化を調べると共に、調べた各方向における画素値最大点の集合を近似する第1の楕円体を求めることと；
前記第1の楕円体に基づいて複数のトレース面を抽出すると共に、前記複数のトレース面の各々において前記画像データから心筋輪郭点を判定することと；
を含み、ここで、
前記第1の楕円体の心尖部側の少なくとも一部において、前記トレース面は、前記第1の楕円体の長軸上の点を頂点とし、前記第1の楕円体の面に垂直な母線を有する円錐面状に抽出され；
前記第1の楕円体の心基部側の少なくとも一部において、前記トレース面は、前記長軸に垂直な面状に抽出され；
前記心筋輪郭点を判定することは：
前記トレース面の各々について、それぞれトレース中心を設定すること、ただし前記トレース面が円錐面状である場合、該トレース面を、前記長軸方向の座標を無視して2次元の面であるように扱って、前記トレース中心を設定することと；
前記トレース面の各々について、前記設定したトレース中心から放射状に画素値のプロファイルを作成すること、ただし前記トレース面が円錐面状である場合、該トレース面を、前記長軸方向の座標を無視して2次元の面であるように扱って、前記画素値のプロファイルを作成することと；
を含むと共に、前記作成したプロファイルの各々について、画素値最大点から見て前記トレース中心側において該プロファイルが判定ラインと交差する点のうち、前記画素値最大点に最も近い点またはその近傍を、該プロファイルにおける心筋の内膜点と判定することと；前記作成したプロファイルの各々について、画素値最大点から見て前記トレース中心の反対側において該プロファイルが判定ラインと交差する点のうち、前記画素値最大点に最も近い点またはその近傍を、該プロファイルにおける心筋の外膜点と判定することと；の少なくともいずれかを含む；
方法。

上述の方法により自動抽出された心筋輪郭を、図2の断層像の上に重ねて表示したものを、参考のために図4に載せる。心筋輪郭抽出方法の更なる詳細は、特願2011-210057の明細書を参照されたい。特願2011-210057の明細書の内容の全ては、参照することにより、本願明細書による開示の一部をなすと理解されたい。

プログラム124の構成要素である、図1に描かれた領域抽出モジュール126は、上述の方法をプロセッサ102に実行させるようにプログラムされている。なお実施形態によっては、領域抽出モジュール126は、プログラム124とは独立のプログラムであってもよく、プログラム124とは独立に製造・販売され、装置100にインストールされてもよい。

心筋の輪郭を表す情報がプログラム124の外部で作成される場合、プログラム124は、当該情報を読み込んで使用することができるように構成される。

ステップ306では、心筋輪郭の抽出結果に基づいて、後の計算に用いる心筋内腔領域を特定すると共に、心筋領域を所定の区分に分割する。これは、後に、区分ごとに放射能取り込み量を表す指標を計算するためである。心筋内腔領域の特定は、心筋輪郭の内側と特定すればよいので、容易に自動抽出が可能である。実施形態によって、心筋の内側全部を後の計算に用いてもよいし、心筋内部の一部のみを、心筋内腔領域として設定してもよい。心筋内腔領域の抽出は、自動で行うのではなく、例えば図2や図4のような画面を見ながら、手動で行ってもよい。

心筋領域の分割は、例えば図2や図4のような画面を見ながら、手動で行ってもよい。またプログラム124は、心筋領域の分割を自動で行うように構成されてもよい。心筋領域の自動分割手法の一例として、例えば、よく知られたポーラーマップを利用してもよい。すなわち、心室画像をポーラーマップ展開し、ポーラーマップ上で区分の定義を行うのである。画像のポーラーマップへの変換は、公知の方法（例えば、仙田宏平、前田壽登編、「改訂 核医学Q&A」、丸善プラネット株式会社、p.253に記載の方法）にて行う事ができる。

例えば、心筋SPECT画像データの各短軸横断像について、中心点から外に向かって一定間隔で放射状に直線を引き、これら各直線上における画素値の最大値を検出する。そして、得られた最大値を、予め用意された同心円状の図形の該当箇所に配置することにより、ポーラーマップへの変換を行うことができる。例えば、図5（1）におけるスライスCにつき、中心点から放射状に直線を引く（図5（2）参照）。そして、直線1，2，・・・のそれぞれにつき、画素値の最大値ｃ1，ｃ2，・・・を検出し、予め用意した同心円状の図形における該当箇所に配置する（図5（3）参照）。同心円状の図形は複数のドーナツ状の領域に分割されており、各ドーナツ状の領域は、心筋SPECT画像データにおける各短軸横断像に対応している。従って、中心に近いほど心尖部に近い短軸横断像に対応している。図5を参照して説明すると、心尖部方向から配置されたスライスA、B、Cには、図5（3）に図示した領域A、B、Cが対応している。そして、図5（3）に示す同心円状の図形は、中心から外に向けて引かれた複数の放射状の直線によって仕切られており、当該直線によって仕切られたそれぞれの領域は、該当する短軸横断像において放射状に引かれた直線に対応している。

なお、各短軸横断像における放射線の中心点は、断層画像上において目視で設定しても良いが、回転中心や重心等に基づいて計算により自動的に求めた点を用いてもよい。具体的な手法の例として、特開2008-180555号公報や、上述の特願2011-210057号明細書を参照されたい。

心筋画像のポーラーマップへの展開及び区分への分割に係る処理は、マップ表示モジュール128がプロセッサ102に実行されることにより行われるように構成されていてもよい。マップ表示モジュール128は、心筋画像のポーラーマップへの展開及び区分への分割の様子を、ディスプレイ109に表示するように構成されていてもよい。

図6は、ポーラーマップ上における分割の例をいくつか示したものである。（ａ）は全体を3つの区分に、（ｂ）は5つの区分に、（ｃ）では9つの区分に分割している。

ステップ308は、ステップ306で分割された領域のうち、放射能取り込み量を表す指標を計算する領域を設定する。実施形態によっては、ステップ306で分割した全ての区分について、それぞれ上記の指標を計算することとしてもよい。実施形態によっては、計算を行なう区分として、ユーザが特定の区分を選択できるように構成されていてもよい。マップ表示モジュール128は、そのような選択のためのユーザインタフェースを装置100に構築するように構成されていてもよい。

なお、心筋内腔領域を特定する情報や、放射能取り込み量を表す指標の計算対象となる心筋部分領域を表す情報が、プログラム124の外部で作成される場合、プログラム124は、これらの情報を読み込んで使用することができるように構成される。

図3に戻り、ステップ310の説明をする前に、ステップ312の説明を行う。ステップ312では、放射能取り込み量を表す指標を計算する。本発明の好適な実施形態は、この指標として、次の式で表される放射能取り込み率を採用することを特徴とする。

放射能取り込み率（％）＝ （Ｂ／Ａ）×100

ここでＡは、ステップ306で特定した心筋内腔領域についての累積放射能量に関する値であって、放射性医薬品投与後の血液の第1回循環を含む第1の時間範囲に亘って、前記心筋内腔領域に属する全てのボクセルの画素値を積算し、さらに該心筋内腔領域の全ボクセル数で除した値である。また、Ｂは、ステップ308で設定されたいずれかの計算領域についての累積放射能量に関する値であって、当該計算領域に対応する心筋領域に属する全てのボクセルの画素値を積算し、更に該心筋領域の全ボクセル数で除した値である。心筋領域に属するボクセル値の積算は、血液の第1回循環を外したそれ以後の時間範囲であって、前記第1の時間範囲と同じ時間長を有する第2の時間範囲に亘って行われる。

上記の放射能取り込み率の計算には、従来技術で必要であった入力関数の推定という、煩雑な手続きは入り込まず、放射能取り込み量を反映した値を直接的に求めることができる。したがって、上記の放射能取り込み率は、計算が簡単で信頼性の高い値であるということができる。また、これまでの説明から理解されるように、上記の放射能取り込み率は、心筋の局所的な放射能取り込み量を表す値であるため、局所的な疾患を検出できる可能性がある。さらに上記の放射能取り込み率は、心筋内腔領域についての累積放射能量に対する比で表されているため、左室心筋全体の灌流量の変化の影響を比較的に抑えることができるので、測定時期の異なる他の測定結果と相互に比較が可能である。さらに、累積放射能量に関する上記の値Ａ，Ｂが、各領域に属するボクセル数で除されていることにより、すなわちボクセルあたりの累積放射能量という値に規格化されていることにより、測定時期が違って心臓の大きさに変化が生じているような場合であっても、その影響が上記の放射能取り込み率に入り込みにくくなっており、この点でも他の測定結果との相互比較を行うことが容易となっている。

心筋内腔領域についての累積放射能量を計算する際に、放射性医薬品投与後の血液の第1回循環を含む時間範囲を設定し、心筋部分領域についての累積放射能を計算する際には当該第1回循環を含む時間範囲を除く理由は、心室を出た血液が血管を循環して心筋内に取り込まれる様子を、上記の放射能取り込み率に反映させるためである。また、累積放射能量を計算する時間範囲を揃える理由は、相互に比較可能な量として比をとることを可能にするためである。累積放射能量を計算する時間範囲は任意であるが、血液の1回循環分相当以上の時間範囲（例えば2分以上）であることが好ましい。

プログラム124は、累積放射能量を計算する時間範囲を自動設定するように構成されてもよいが、ユーザが手動で設定するように構成されていてもよい。図3のステップ310は、この時間範囲の設定段階を表している。

プログラム124は、累積放射能量を計算する時間範囲をディスプレイ109に可視化するように構成されていることが望ましい。この機能は、グラフ表示モジュール129によって実装されてもよい。図7は、上記可視化の一例を示す図である。図7の上段のグラフは、上記心筋内腔領域についての時間−放射能曲線である。縦軸が放射能量、横軸が時間である。グラフの初めの方にピークが見えるのは、放射性医薬品の投与が行われたことを示している。したがって、放射性医薬品投与後の血液の第1回循環を含む時間範囲を設定するには、このピークを含む時間範囲を設定する必要がある。設定された時間範囲は、図7の上段のグラフにおいて、記号Ａと共にベタ塗りで表されている。ベタ塗りされた曲線下面積は、放射能取り込み率の計算に用いられる累積放射能量に対応するため、当該累積放射能量を直感的に把握し易い。

図7の下段のグラフは、ステップ306，308で区分・設定された、特定の心筋領域についての時間−放射能曲線である。累積放射能量を計算する時間範囲は、記号Ｂと共にベタ塗りで表されている。計算される累積放射能量は、ベタ塗りされた曲線下面積に対応する。

グラフ表示モジュール129は、累積放射能量を計算する時間範囲を数値的に設定することを可能にしたり、マウスのドラッグで設定することを可能にしたりするようなユーザインタフェースを装置100に構築するように構成されることが望ましい。

再び図3の説明に戻る。ステップ314は、結果の出力を行うステップを示す。このステップに関連して、プログラム124は、ステップ312で計算した放射能取り込み率を数値やグラフでディスプレイ109に表示するように構成されることができる。実施形態によって、プログラム124は、区分した心筋部分領域ごとに計算した上記の放射能取り込み率を、ポーラーマップ上の対応する領域に表示するように構成されてもよい。この表示機能は、マップ表示モジュール128によって実装されるように構成されていてもよい。実施形態によっては、プログラム124は、同一被験者から測定された、測定時期の異なる心筋血流核医学画像や、負荷の有無の異なる心筋血流核医学画像から、それぞれ上記の放射能取り込み率を計算し、数値やグラフで互いに比較可能に表示するように構成されてもよい。実施形態によっては、プログラム124は、心筋部分領域の累積放射能量を計算する時間範囲を少しずつずらしながら、ステップ308−312を繰り返すことにより、領域毎の放射能取り込み率の時間的変化をポーラーマップ上に動画表示しうるように構成されてもよい。

以上、本発明の好適な実施形態や試験の例を紹介したが、これらの例は本発明の範囲を限定するために紹介されたわけではなく、特許法の要件を満たし、本発明の理解に資するために紹介されたものである。本発明は様々な形態で具現化されることができ、本発明の実施形態には、ここに例示した以外にも多くのバリエーションが存在する。例えば、放射能取り込み率を計算する心筋の局所領域の設定を、ポーラーマップではなく、３次元画像上で直接行う実施形態があってもよい。実施形態によっては、ステップ306の心筋部分領域設定処理で設定した区分領域の全てが放射能取り込み率の計算に用いられることとなるため、ステップ308の計算領域設定処理は事実上不要になる。上記の実施例において、放射能取り込み率は単位がパーセントになるように計算されたが、累積放射能量の比に100を乗ぜずに、0〜1の範囲の値としてもよい。説明された各種の実施例に含まれている個々の特徴は、その特徴が含まれることが直接記載されている実施例と共にしか使用できないものではなく、ここで説明された他の実施例や説明されていない各種の具現化例においても、組み合わせて使用可能である。それらのバリエーションは全て本発明の範囲に含まれるものであり、現在の特許請求の範囲で特許請求がなされているか否かに関わらず、出願人は、特許を受ける権利を有することを主張するものであることに注意されたい。

100 装置
102 プロセッサ
104 記憶装置
108 ユーザインタフェース
109 ディスプレイ
110 通信手段
124 プログラム
126 領域抽出モジュール
127， 取り込み率計算モジュール
128 マップ表示モジュール
129 グラフ表示モジュール
130, 131, 132 画像データ

Claims (10)

1. コンピュータシステムの処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに、３次元心筋血流核医学画像の時系列からなる画像データに対する処理を遂行させる命令を含むコンピュータ・プログラムであって、前記処理が、
   心筋内腔の少なくとも一部分の３次元領域である心筋内腔領域を特定する情報を取得することと；
   心筋の一部分の３次元領域である心筋部分領域を特定する情報を取得することと；
   前記心筋内腔領域を特定する情報に基づいて、放射性医薬品投与後の血液の第1回循環を含む第1の時間範囲における、前記心筋内腔領域についての累積放射能量に関する情報である、第1の値を計算することと；
   前記心筋部分領域を特定する情報に基づいて、前記第1回循環以後の時間範囲であって、前記第1の時間範囲と同じ時間長を有する第2の時間範囲における、前記心筋部分領域についての累積放射能量に関する情報である、第2の値を計算することと；
   前記第1の値に対する前記第2の値の比に基づいて、前記心筋部分領域における放射能取り込み量を表す指標を計算することと；
   を含む、コンピュータ・プログラム。
2. 前記第1の値は、前記心筋内腔領域の累積放射能量を該心筋内腔領域の全ボクセル数で除した値であり、前記第2の値は、前記心筋部分領域の累積放射能量を該心筋部分領域の全ボクセル数で除した値であり、
   前記指標は、（前記第2の値／前記第1の値）×100で定義される、放射能取り込み率である、請求項1に記載のコンピュータ・プログラム。
3. 前記処理手段に実行されることにより、前記コンピュータシステムに、前記心筋内腔領域を特定する情報及び前記心筋部分領域を特定する情報を計算させる命令をさらに含む、請求項1または2に記載のコンピュータ・プログラム。
4. 前記心筋内腔領域を特定する情報及び前記心筋部分領域を特定する情報の計算は、心筋輪郭点を抽出する処理を含み、前記心筋輪郭点を抽出する処理は、前記３次元心筋血流核医学画像の特定の時間位置の３次元画像データについて、
   心室内の点から球放射状に前記３次元画像データの画素値の変化を調べると共に、調べた各方向における画素値最大点の集合を近似する第1の楕円体を求めることと；
   前記第1の楕円体に基づいて複数のトレース面を抽出すると共に、前記複数のトレース面の各々において前記３次元画像データから心筋輪郭点を判定することと；
   を含み、ここで、
   前記第1の楕円体の心尖部側の少なくとも一部において、前記トレース面は、前記第1の楕円体の長軸上の点を頂点とし、前記第1の楕円体の面に垂直な母線を有する円錐面状に抽出され；
   前記第1の楕円体の心基部側の少なくとも一部において、前記トレース面は、前記長軸に垂直な面状に抽出され；
   前記心筋輪郭点を判定することは：
   前記トレース面の各々について、それぞれトレース中心を設定すること、ただし前記トレース面が円錐面状である場合、該トレース面を、前記長軸方向の座標を無視して2次元の面であるように扱って、前記トレース中心を設定することと；
   前記トレース面の各々について、前記設定したトレース中心から放射状に画素値のプロファイルを作成すること、ただし前記トレース面が円錐面状である場合、該トレース面を、前記長軸方向の座標を無視して2次元の面であるように扱って、前記画素値のプロファイルを作成することと；
   を含むと共に、前記作成したプロファイルの各々について、画素値最大点から見て前記トレース中心側において該プロファイルが判定ラインと交差する点のうち、前記画素値最大点に最も近い点またはその近傍を、該プロファイルにおける心筋の内膜点と判定することと；前記作成したプロファイルの各々について、画素値最大点から見て前記トレース中心の反対側において該プロファイルが判定ラインと交差する点のうち、前記画素値最大点に最も近い点またはその近傍を、該プロファイルにおける心筋の外膜点と判定することと；の少なくともいずれかを含む；
   請求項3に記載のコンピュータ・プログラム。
5. 前記処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに接続される表示装置に、前記心筋内腔領域についての時間−放射能曲線と、前記心筋部分領域についての時間−放射能曲線との少なくともいずれかを有するグラフを表示すると共に、前記グラフにおいて、前記第1の時間範囲と前記第2の時間範囲との少なくともいずれかを認識可能に表示するように構成される、請求項1から4のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
6. 前記処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに接続される表示装置に、前記心筋内腔領域についての時間−放射能曲線と、前記心筋部分領域についての時間−放射能曲線との少なくともいずれかを有するグラフを表示させる命令と、
   前記処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに、前記第1の時間範囲と前記第2の時間範囲との少なくともいずれかを設定するためのユーザインタフェースを構成する命令と、
   前記処理手段により実行されることにより、前記ユーザインタフェースを介して設定された前記第1の時間範囲及び／又は前記第2の時間範囲を、前記グラフ上に認識可能に示しうるように構成される命令と、
   を備える、請求項1から4のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
7. 前記処理手段により実行されることにより、前記心筋部分領域をポーラーマップ上に区分された領域から選択するためのユーザインタフェースを前記コンピュータシステムに構成する命令を更に備える、請求項1から6のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
8. 前記処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに、ポーラーマップ上に区分された各心筋部分領域について、それぞれ前記放射能取り込み率を計算するように構成される、請求項1から7のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
9. 前記処理手段により実行されることにより、前記コンピュータシステムに接続される表示装置にポーラーマップを表示すると共に、前記ポーラーマップ上に区分された各心筋部分領域についての前記放射能取り込み率に関する値を、前記ポーラーマップ上に表示しうるように構成される、請求項1から8のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
10. 請求項1から9のいずれかに記載のコンピュータ・プログラムを格納する記憶手段と、該格納されたコンピュータ・プログラムを実行しうる処理手段とを備える、コンピュータシステム。