JP5695230B1 - 脳血流定量解析装置、脳血流定量解析システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】解析者の恣意的判断を極力排し、容易かつ再現性の高い解析を実現する脳血流定量解析装置、脳血流定量解析システムおよびプログラムを提供する。【解決手段】解析装置１０は、体内に投与されたＩＭＰについて脳計数値および肺計数値を取得する計数値取得部１１２と、脳計数値および肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された指標値を用いた第一演算処理によって脳到達時と肺到達時とを推定するＲＯＩ到達時推定部１１４と、脳到達時と肺到達時との時間差を用いた第二演算処理に基づいて脳領域における脳血流の定量解析を行う脳血流解析部１１６と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、脳血流定量解析装置、脳血流定量解析システムおよびプログラムに関する。

核医学の分野において、体内に投与した放射性同位体（トレーサ）から放出される放射線を検出し、その分布を画像化して解析する手法であるシンチグラフィが一般的に知られている。特に脳血流の定量解析としてシンチグラフィを用いる場合は脳血流シンチグラフィと呼ばれ、脳梗塞やてんかん、認知症等の診断に利用されている。

この種の脳血流の定量解析を行う装置として、下記の特許文献１を例示する。
特許文献１にはＩＭＰ−ＡＲＧ（Ａｕｔｏ−Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）法による脳血流シンチグラフィの技術であって、放射性薬剤の投与後の比較的早期における脳血流定量解析の精度を向上させる技術が記載されている。この技術は、第１の時刻から第２の時刻までに連続的に撮像された頭部の核医学画像から計数される計数値を、時間に依存する変数を有する関数式に当てはめることによって脳血流の血流速度を算出し、単位領域ごとにマッピングするものである。

国際公開第２００９／１０１７５９号パンフレット

上記の特許文献１に記載されているＩＭＰ−ＡＲＧ法による脳血流シンチグラフィとは別の手法としてＭｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅ法がある。ここでＭｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅとは、投与されたトレーサ（放射性同位体）が高率に脳内に取り込まれ、その後しばらくは脳内に留まるという性質を表すものである。
ＩＭＰ−ＡＲＧ法より簡易なコンポーネントモデル（Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅモデル）に基づく解析方法であるため、比較的容易な算出によって脳血流の定量解析が可能であるというメリットがある一方で、動脈採血を行う必要があるため、手技が複雑で患者に与える侵襲性も高いというデメリットがある。

Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅ法における上記課題を克服するため、非採血による定量解析が可能であり、且つ、Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅモデルに近似する簡易なコンポーネントモデルに基づいて定量解析を行う方法が種々提案されている。例えば、Ｐａｔｌａｋ Ｐｌｏｔ法、ＢＵＲ（Ｂｒａｉｎ Ｕｐｔａｋｅ Ｒａｔｉｏ）法、ＮＩＭＳ（Ｎｏｎ−Ｉｎｖａｓｉｖｅ Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅ）法等が一般臨床に広く応用されている。

前段に列挙している定量解析法は、一般的に、描画したグラフを解析者が目視して確認した上で適切なパラメータを設定して解析を行うものである。このパラメータ設定における解析者の判断は熟練度等に左右され、同一の被験者であるにも関わらず解析を行う者によって異なる解析結果を得る場合があった。人体において最重要臓器の一つである脳の定量解析において、解析者の人為的要因によって不揃いの解析結果が出ることは好ましいものではない。
また、我が国において脳血管疾患の患者数は１２０万人を超え（平成２３年調査）、認知症の患者数は推定４６０万人を超える（平成２５年調査）。すなわち、上記のような脳血流定量解析の受診を要する被験者は多数存在し、そのニーズは広域にわたる。それにも関わらず、従来の定量解析法のように一定の熟練度を要する場合、その困難性は技術の普及に制限をかけることとなり、被験者が受診する機会を狭めかねない。

本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、解析者の恣意的判断を極力排して、容易かつ再現性の高い解析を実現する脳血流定量解析装置、脳血流定量解析システムおよびプログラムを提供するものである。

本発明によれば、体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を一組として前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理を、複数組の前記肺計数値と前記脳計数値のそれぞれについて実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって前記血流速度を求めて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析手段と、を備え、前記関係式における説明変数は、前記肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る前記肺領域における前記放射線量の累計値の比率である第一比率、または当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値の比率である第二比率のいずれか一方であり、前記関係式における目的変数は、前記第一比率または前記第二比率の他方であり、前記説明変数の係数は、前記血流速度を示す変数であり、さらに、前記解析手段は、前記演算結果から前記第一比率と前記第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組の前記データ列から算出される相関係数が最大となる前記データ列の組み合わせを用いて前記血流速度を求める脳血流定量解析装置が提供される。

本発明によれば、従来技術において解析者が描画されたグラフを目視することによって任意に決定していた脳および肺における放射性薬剤の到達時の推定を、放射線量の経時変化を定量的に示す指標値に着目した演算処理によって行う。また、その後に行われる脳血流速度の解析も機械的に実行する演算処理にて行うので、解析者の恣意的判断を排して機械的に解析結果が求められる。従って、解析者の熟練度等、人為的要因に左右されないので、再現性が高く且つ容易に実行可能な解析が実現される。

本実施形態における解析装置および周辺装置を示す機能構成図である。 ＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法におけるコンポーネントモデルを示す図である。 表示装置に表示されるダイナミック画像の一例を示す図である。 解析装置によって行われる全体処理のフローチャートである。 ＲＯＩ到達時推定部に関する処理の詳細を示すフローチャートである。 脳血流解析部に関する処理の詳細を示すフローチャートである。 表示装置に表示されるタイムアクティビティカーブの一例を示す図である。 表示装置に表示される解析グラフの一例を示す図である。 表示装置に表示される解析画像の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同一の符号を付し、適宜に説明を省略する。

＜解析装置１０および周辺機器の概要＞
図１は、本実施形態における解析装置１０および周辺機器示す機能構成図である。ここで周辺機器は、撮像装置２０、表示装置３０および操作受付部４０である。

解析装置１０が行う定量解析は、ＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法の理論に基づくものである。ここでＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法とは、^１２３Ｉ−ＩＭＰ（Ｎ−Ｉｓｏｐｒｏｐｙｌ−４−［１２３Ｉ］ｉｏｄｏａｍｐｈｅｔａｍｉｎｅ：以下、ＩＭＰと称す）を放射性薬剤として用いる脳血流の定量解析方法の一つで、Ｐａｔｌａｋ Ｐｌｏｔ法を応用したものである。また、ＩＭＰは代表的な蓄積型トレーサの一つであり、高い脂溶性によって初回循環でその大部分が脳組織に取り込まれる。蓄積型トレーサとしては、ＩＭＰの他にＰＡＯ（^９９ｍＴｃ−ＨＭＰＡＯ）やＥＣＤ（^９９ｍＴｃ−ＥＣＤ）等が広く知られている。
ここで脳血流の定量解析とは、脳血流の流動性について定量的に示す数値を算出すること、または当該数値を用いて脳血流の動態を解析することをいう。

撮像装置２０は、ＩＭＰから放射される放射線量を検知し、検知した放射線の数を計数して、計数結果を所定の時間間隔で画像化することにより、体内の各領域におけるＩＭＰの経時的な分布変化を可視化することができる。核医学検査において、撮像装置２０が行う撮像方法をダイナミックスキャンといい、このような撮像方法で得られる撮像データをダイナミック画像という。なお、本実施形態における撮像装置２０によって得られる撮像データはダイナミック画像に限らず、スタティックに撮像された撮像データ（スタティック画像）が含まれる。

本実施形態における解析装置１０は、計数値取得部１１２と、ＲＯＩ到達時推定部１１４と、脳血流解析部１１６と、を備えることを特徴とする。
計数値取得部１１２は、体内に投与されたＩＭＰ（放射性薬剤）から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における計数値である脳計数値および肺領域における計数値である肺計数値を取得する。
ＲＯＩ到達時推定部１１４は、計数値取得部１１２によって取得された脳計数値および肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された指標値を用いた第一演算処理によって、脳領域に放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時Ｔ_１と、肺領域に放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時Ｔ_２と、を推定する。
脳血流解析部１１６は、ＲＯＩ到達時推定部１１４によって推定された脳到達時Ｔ_１と肺到達時Ｔ_２との時間差ΔＴを求め、肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から時間差ΔＴが経過した時に計数された脳計数値と、を脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理に基づいて脳領域における脳血流の定量解析を行う。
なお、解析装置１０は、本段落で挙げた機能に限らず他にも種々の機能を有している。解析装置１０に内包される各種機能については、後に詳述する。

解析装置１０は、いわゆるコンピュータ端末であってＣＰＵとメモリとを有する。ＣＰＵは、解析装置１０に組み込まれたコンピュータプログラムの実行処理を行うハードウェアである。メモリは、ＣＰＵが処理すべきデータを一定期間保持するハードウェアである。なお、ここでメモリは、メインメモリやキャッシュメモリ等の記憶装置を含むハードウェアの総称として扱う。解析装置１０は、メモリで保持されたデータやプログラムをＣＰＵで実行することにより、種々の機能をソフトウェア処理によって実現することができる。あるいは、解析装置１０は、専用の論理回路を用いたハードウェア処理、およびソフトウェア処理およびハードウェア処理の組み合わせによっても実現可能である。

表示装置３０は、撮像装置２０に撮像されたダイナミック画像や、解析装置１０によって生成される解析結果等を、解析者が視認可能に表示出力する装置である。
操作受付部４０は、解析者による操作を受け付ける手段であり、具体的には、操作ボタン、キーボード、マウス等である。解析装置１０は、操作受付部４０から受け付けた電気信号に応じて各種制御を実行することができる。
なお、図１においては表示装置３０と操作受付部４０とを別々の構成要素であるかのように図示しているが、タッチパネルを用いれば表示装置３０と操作受付部４０とを一体的に実現することも可能である。

なお、本実施形態において解析装置１０は一つの装置として説明するが、複数の情報端末がネットワークを介して通信可能に接続しているネットワークシステムとしても本発明は実現可能である。このとき、上記の計数値取得部１１２（取得手段）、ＲＯＩ到達時推定部１１４（推定手段）、脳血流解析部１１６（解析手段）に相当する機能のそれぞれが、上記複数の情報端末の一または複数に遍在していればよい。
ここでネットワークとは、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の種々のコンピュータネットワーク又はその組合せで構成することができる。また、各構成要素とネットワークとの通信接続は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。
このようなネットワークシステムは、例えば、撮像装置２０に相当する装置で撮像されたダイナミック画像をネットワーク上に格納し、当該ネットワークにアクセス可能な別のコンピュータ端末でＲＯＩ到達時推定部１１４や脳血流解析部１１６に相当する処理を実行し、その結果をまたネットワーク上に格納するといったクラウドコンピューティングによるシステム等が考えられる。

あるいは、記憶媒体から読み出されてコンピュータによって実行されるプログラムとしても本発明は実現可能である。このとき、当該プログラムは、上記の計数値取得部１１２（取得手段）、ＲＯＩ到達時推定部１１４（推定手段）、脳血流解析部１１６（解析手段）に相当する処理を当該コンピュータに実行させるためのプログラムである。
ここで記憶媒体とは、磁気ディスクや光学ディスク、フラッシュメモリ等のデータを記憶する装置や部品をいう。

＜解析装置１０による定量解析の基本原理＞
ここで、解析装置１０による定量解析の基本原理を、以下詳細に説明する。
ＩＭＰを投与した直後について、以下の（ａ）から（ｄ）の前提が成り立つことを仮定することにより、初回循環時にＭｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅモデルと同じ状態が成り立ち、ダイナミック画像から取得される計数値に基づいて、採血を伴うことなく定量解析が実現できる。
（ａ）投与されたＩＭＰの脳組織への分布は、初回循環時にほぼ決定される
（ｂ）初回循環脳通過時のＩＭＰ動態がＭｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅモデルに近似できる
（ｃ）再循環での取り込みがほとんどない
（ｄ）いったん脳組織に取り込まれたＩＭＰは比較的長時間脳内に留まる

なお、本実施形態の解析装置１０による定量解析においては、前段の諸条件を鑑みて、ＩＭＰを右腕静脈にボーラス投与する。これは、ダイナミック画像を用いた定量解析においては、被験者に対して一定の速度で薬剤を静注しなくては安定した結果が得られないからである。なお、ボーラス投与とは薬剤を一塊として投与することである。
また、撮像装置２０によるダイナミックスキャンが開始した後（数秒後）にＩＭＰの投与を開始する。ＩＭＰの投与直後の分布変化を漏れなく計測（計数）するためである。そして、撮像装置２０は２分間のダイナミックスキャンを行うものとする。これは、ＩＭＰの脳内分布は初回巡回時にほぼ決定されるという前提なので２分間で十分な計数結果が得られるからである。
なお、本実施形態の撮像装置２０によるダイナミックスキャンは、１フレームを２秒で撮像することが可能であるため、２分間の測定で６０枚のダイナミック画像を撮像することができる。

図２は、ＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法におけるコンポーネントモデルを示す図である。ここで、ＩＭＰ投与直後において、肺動脈６０から肺７０への血流量（肺動脈血流量）をＣ、肺動脈６０におけるＩＭＰの血中濃度（肺動脈血中濃度）をＣｒ（ｔ）、肺７０におけるＩＭＰの血中濃度（肺血中濃度）をＬ（ｔ）、肺７０を通過後の動脈内濃度をＣａ（ｔ）、脳９０におけるＩＭＰの蓄積放射能量をＢ（ｔ）、脳９０における血流量を示す変数をＦと与えたとき、以下の（１）〜（５）の式が成り立つ。
なお、肺７０から左室８０までの動脈内濃度と、左室８０から脳９０までの動脈内濃度とは、共にＣａ（ｔ）で表せるものとする。また、式（１）〜式（５）におけるｔは、それぞれの領域（臓器）においてＩＭＰが到達した時点が同時であると仮定したときに、当該時点を基点（ゼロ）とする経過時間を表している。

Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅモデルに近似するという仮定が前提なので、式（１）に示すように、Ｂ（ｔ）はＣａ（ｔ）の積分値とＦとを乗じた値となる。

Ｆｉｃｋの原理から、Ｌ（ｔ）はＣ、Ｃｒ（ｔ）、Ｃａ（ｔ）で式（２）として表せる。また、式（２）をＣａ（ｔ）で整理すると式（３）となる。

式（３）を式（１）に代入すると式（４）に示すようになり、式（４）の左辺と右辺を共にＣｒ（ｔ）で除することによって式（５）が得られる。なお、式（５）におけるＹ切片であるＦ・Ｌ（ｔ）／Ｃ／Ｃｒ（ｔ）の変化量は、Ｆの変化量に比べて十分に小さいため定数とみなすことができる。

式（５）はＰａｔｌａｋ Ｐｌｏｔ法で用いる関数式と原理的に同じであり、Ｐａｔｌａｋ Ｐｌｏｔ法と同様に、式（５）に複数の計数結果を代入して行う回帰分析により脳血流の血流速度を示す変数Ｆを求めることができる。
なお、ここまで解析装置１０の解析原理であるＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法の原理について説明してきたが、これは本発明の実施形態の一例であって、他の定量解析方法への応用も可能であり、本発明による定量分析は必ずしも回帰分析を行うとは限らない。例えば、式（５）におけるＹ切片（Ｆ・Ｌ（ｔ）／Ｃ／Ｃｒ（ｔ））に相当する変数がゼロに等しいと見なせるほど小さい場合、回帰分析を行わずとも、脳血流の血流速度を示す変数（本実施形態における変数Ｆ相当）を求めることは可能である。

＜解析装置１０の各種機能の詳細＞
入力部１０２は、撮像装置２０からダイナミック画像を含む種々のデータを入力する機能である。入力部１０２は、撮像装置２０から種々のデータを受動的に受け付ける機能であってもよいし、撮像装置２０に記憶されている種々のデータを能動的に読み取る機能であってもよい。

記憶部１０４は、解析装置１０が処理するデータの一部または全部を記憶する機能であり、具体的には、上述したメモリにおける記憶領域の一部または全部により構成されている。記憶部１０４が記憶するデータは、入力部１０２が撮像装置２０から入力した種々のデータや脳血流解析部１１６により格納された解析結果等が含まれる。

描画生成部１０６は、記憶部１０４から種々のデータを読み出し、読み出されたデータに基づいて表示装置３０に表示可能な描画データを生成する機能である。本実施形態の描画生成部１０６が生成する描画データは主に二つに分けられる。一つは、入力部１０２から入力されたダイナミック画像である。これは、ＲＯＩ設定部１１０によってＲＯＩが設定される際（この設定の詳細については、後述するＲＯＩ設定部１１０の説明を参照）に、解析者に当該ダイナミック画像を提示するために行われるものである。もう一つは、脳血流解析部１１６によって得られた解析結果を解析者に提示するために行われるものである。なお、当該解析結果は、グラフや数値、画像等の組み合わせによって描画される。具体的には、図７や図８に示すグラフや当該グラフに関する数値、または図９に示す画像である。

図７は、表示装置３０に表示されるタイムアクティビティカーブの一例を示す図である。図７に示すグラフは、縦軸に放射線量の計数値（カウント値）、横軸に撮像開始時を起点とする経過時間をとる。ここでタイムアクティビティカーブとは、計数値取得部１１２によって取得された計数値の経時的変化を示すものであり、本来は不連続である各々の計数値を曲線でつなげることによって連続的に変化しているように解析者に視認させている。なお、図７にはタイムアクティビティカーブの他にＲＯＩ到達時推定部１１４によって推定された脳到達時Ｔ_１および肺到達時Ｔ_２も示されている。
図８は、表示装置３０に表示される解析グラフの一例を示す図である。具体的には、上述した式（５）における左辺であるＢ（ｔ）／Ｃｒ（ｔ）をＹ軸値として与え、脳血流の血流速度を示す変数Ｆの係数である∫Ｃｒ（ｔ）ｄｔ／Ｃｒ（ｔ）をＸ軸値として与えてプロットしたグラフを示したものである。図８のグラフは、縦軸にＹ軸値、横軸にＸ軸値をとる。
図９は、表示装置３０に表示される解析画像の一例を示す図である。具体的には、撮像装置２０により撮像されたスタティック画像を脳血流解析部１１６による解析結果に基づいて再構成し、脳内の各領域における血流分布を解析者に視認しやすいようにマッピングしたものである。
図７〜図９に示した図の詳細については、以下において適宜説明する。

出力部１０８は、描画生成部１０６によって生成された描画データを表示装置３０で表示可能に出力する機能である。出力部１０８は、表示装置３０から指令を受け付け、当該指令に応じて描画データを出力する受動的機能であってもよいし、表示装置３０を制御して描画データを表示させる能動的機能であってもよい。

ＲＯＩ設定部１１０は、記憶部１０４に記憶されているダイナミック画像のいずれかを選択し、当該ダイナミック画像内の一部領域をＲＯＩとして設定する機能である。ここでＲＯＩとは、画像を用いた解析手法において、観察（測定）する対象となる一部領域のことをいう。なお、ＲＯＩはＲｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔの略であり、関心領域または対象領域等とも呼ばれる。
本実施形態において、ＲＯＩ設定部１１０は、記憶部１０４から選択したダイナミック画像を表示装置３０に表示させ、解析者は当該ダイナミック画像を見ながら操作受付部４０を操作し、操作受付部４０によって受け付けられ操作に応じてＲＯＩを設定する態様で以下説明する。なお、この態様は一例であって、ＲＯＩ設定部１１０はダイナミック画像を画像処理することによって自動的にＲＯＩ設定する機能を有してもよい。

図３に、ＲＯＩ設定の際に、表示装置３０に表示されるダイナミック画像の一例を示す。
ここで、図３の上部に図示される枠部３１は頭部に設定されたＲＯＩである。より具体的には、頭部の撮像時に眉毛が生えている領域の近傍に設定され、脳中央から底部付近の最も幅の広い部分に設定されるＲＯＩであり、図２に示したコンポーネントモデルにおける脳９０に対応する領域である。以下の説明において脳領域とは、この眉毛近傍に設定されるＲＯＩのことをいう。
また、図３の下部に図示される枠部３２は胸部に設定されたＲＯＩである。より具体的には、胸部の撮像時に第４から第５肋間に設定され、左右の分岐部直下の肺動脈幹内に設定されるＲＯＩであり、図２に示したコンポーネントモデルにおける肺動脈６０に対応する領域である。以下の説明において肺領域とは、この肺動脈近傍に設定されるＲＯＩのことをいう。

計数値取得部１１２は、脳領域における計数値である脳計数値および肺領域における計数値である肺計数値を取得する。
ここで計数値とは、放射線量を示す定量的な数値をいい、具体的には撮像装置２０に内蔵している検出器（シンチレータ）によって検知された放射線の数である。本実施形態の計数値取得部１１２は、撮像装置２０が撮像したダイナミック画像に対して設定されたＲＯＩにおいて検知された放射線の数を読み取ることによって計数値を取得する。この態様は一例であって、計数値を取得する手段としては、例えば、本実施形態の撮像装置２０のようにダイナミック画像を撮像できる装置であって自律的に所定の領域について計数値を取得する手段であってもよい。あるいは、ネットワークを介して他装置が取得した計数値を受信することによって計数値を取得する手段であってもよい。

ＲＯＩ到達時推定部１１４は、計数値取得部１１２によって取得された脳計数値および肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出する。
また、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、算出された指標値を用いた第一演算処理によって、脳領域に放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時Ｔ_１と、肺領域に放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時Ｔ_２と、を推定する。

ここで推定するとは、一定の事実を用いて推し量って決定することをいう。本実施形態における解析装置１０は非採血による定量解析を行う装置であり、直接的に血流内のＩＭＰを観測しているわけではなく、体外に放射された放射線量の計数値からその分布を間接的に把握している。本実施形態におけるＲＯＩ到達時推定部１１４は、間接的に把握されているＩＭＰの分布（各ＲＯＩにおける計数値）に基づいて脳到達時Ｔ_１や肺到達時Ｔ_２を推定するものである。

なお、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、計数値取得部１１２によって取得された肺計数値が計数された時点のいずれか一つを肺到達時Ｔ_２として推定する。実際は肺動脈の中でＩＭＰの分布は連続的に変化しているが、計数値は時系列的に離散して計数されており、計数された時点を基準として肺計数値の経時変化を解析する方がより的確だからである。
また、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、計数値取得部１１２によって取得された肺計数値のうち最大を示す肺計数値が計数された時点より後であって、当該時点から予め定められた時間内に収まる時点を脳到達時Ｔ_１として推定する。具体的には、脳到達時Ｔ_１として推定する時点を、肺計数値の最大値を示す時を基準とする所定時間内のいずれかに限定する。これは、人間の血行動態を考慮した場合、肺計数値が最大を示す時に脳血管にＩＭＰが存在せず、また、その後６秒以上かつ２０秒以下でＩＭＰが脳に到達する事例がほとんどであり、それを超えることは稀だからである。すなわち、上記所定時間は６秒以上かつ２０秒以下に設定されることが好ましい。なお、ここで下限値である６秒は、図２に示すコンポーネントモデルにおいてＩＭＰが肺動脈６０から左室８０まで流動する時間より長く、肺動脈６０から脳９０まで流動する時間より短いと推定される時間である。また、上限値である２０秒は、ＩＭＰが肺動脈６０から脳９０まで流動する時間より長く、ＩＭＰが肺動脈６０に到達してから脳９０の全領域に循環するまでに要する時間より短いと推定される時間である。

ここで経時変化の度合いを定量的に示す指標値とは、具体的には（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／Ｆｒａｍｅ［ｎ］で与えられる値である。このとき、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、複数の時点について指標値を算出し、算出された複数の指標値のうち最大を示す指標値の元となった脳計数値または肺計数値が計数された時点を脳到達時Ｔ_１または肺到達時Ｔ_２として推定することができる。
ここで、Ｆｒａｍｅ［ｎ］とは、ｎ番目に撮影されたダイナミック画像における計数値を意味しており、換言すれば撮像開始から２ｎ秒経過した時点における計数値といえる。また、ここでｎとは、ダイナミック画像におけるフレーム数を意味しており、１フレーム＝２秒であるからｎは時間に依存している変数ともいえる。

（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／Ｆｒａｍｅ［ｎ］を換言すれば、当該指標値は、ある時点で計数された脳計数値または肺計数値を基準として、当該時点から連続して計数された脳計数値または肺計数値が変化した割合を示す値（変化率）といえる。
なお、ここで連続して計数された計数値とは、当該時点を起点とする複数の連続した時点における計数値のそれぞれを用いて算出される変化率であれば足りる。従って、本実施形態においては基準となる時点（ｎ番目）の計数値と、その１フレーム後（ｎ＋１番目）の計数値と、連続して計数された２つの計数値によって変化率を計算する態様としているが、連続して計数された３つ以上の計数値を用いて変化率を計算する態様であってもよい。
また、（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／Ｆｒａｍｅ［ｎ］は、ｎ番目のフレームにおける計数値とｎ＋１番目のフレームにおける計数値の差分に注目して算出される変化率である。この式は（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］／Ｆｒａｍｅ［ｎ］−１）と同じ値を示すことは明らかであり、ｎ番目のフレームにおける計数値に対するｎ＋１番目のフレームにおける計数値の比率と同義とみてよい。

ＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ法の前提に立てば、ＩＭＰの投与前に体内から検知される放射線量は極めて微量である。また、ＩＭＰの投与はボーラス投与であるので、ＩＭＰ投与後において最初に計数値が急増し始めた時点（タイムアクティビティカーブの立ち上がり時点）が肺到達時Ｔ_２または脳到達時Ｔ_１と考えられる。この考えと図７に示すグラフに基づいて、ＲＯＩ到達時推定部１１４による推定処理について以下に説明する。

図７に示すグラフにおいて、撮像開始（０ｓｅｃ）から急峻に上昇し、２２ｓｅｃをピークとして徐々に減少する曲線Ａが肺計数値の変化を示すタイムアクティビティカーブである。また、曲線Ａと比べてなだらかに上昇し、撮像時間内（１２０ｓｅｃ）において上昇を続ける曲線Ｂが脳計数値の変化を示すタイムアクティビティカーブである。また、破線で示す曲線Ｂ_１は、式（１）〜（５）におけるｔの仮定を鑑みて、曲線Ａで表される肺計数値から推定される肺到達時Ｔ_２と、曲線Ｂで表される脳計数値から推定される脳到達時Ｔ_１と、を同じ時点とみなしたタイムアクティビティカーブである。具体的には、脳到達時Ｔ_１（図７においては「Ｂｒａｉｎ」と示される３４ｓｅｃ時点）と肺到達時Ｔ_２（図７においては「ＰＡ」と示される１４ｓｅｃ時点）の時間差ΔＴだけ曲線Ｂを時間軸補正したものである。換言すれば、曲線Ｂ_１は、曲線Ｂにおける脳到達時Ｔ_１を曲線Ａにおける肺到達時Ｔ_２に時間補正して合わせたものである。

図７の曲線Ａおよび曲線Ｂ（または曲線Ｂ_１）を一見すると、経時変化の度合いを定量的に示す指標値として計数値の変化量（例えばＦｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）を用いて推定することも可能であるように思える。しかし、変化量に着目する推定では、ＩＭＰ投与して初回循環した後の時点における計数値変化に着目し、当該時点を肺到達時Ｔ_２または脳到達時Ｔ_１として推定するエラーが生じうる。逆に言えば、変化率に着目する推定はＩＭＰ投与直後の初期段階に一定の優位性を与えており、初期段階の計数時点を脳到達時Ｔ_１または肺到達時Ｔ_２として推定しやすい方法といえ、よりＩＭＰ−Ｇｒａｐｈ Ｐｌｏｔ法の原理を前提とする本実施形態の解析装置１０に適した方法といえる。

あるいは、前段で述べたようにＩＭＰ投与直後の初期段階に一定の優位性を与えるのであれば、当該指標値は、ある時点で計数された脳計数値または肺計数値を、計数結果の範囲内において時間経過に依存して増大傾向にある変数で除した値であれば上記変化率でなくてもよいように思える（例えば（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／ｎ）。また、このように当該指標値を与えるのであれば、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、複数の時点について指標値を算出し、算出された複数の指標値のうち最大を示す指標値の元となった脳計数値または肺計数値が計数された時点を脳到達時Ｔ_１または肺到達時Ｔ_２として推定することができるという点で、本実施形態の態様と共通となりうる。
しかし、（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／ｎとして与えた指標値を用いた場合、開始時点（ｎ＝０）において当該指標値は無限大となるため、開始時点で発散しないようにマスク処理を行う等の工夫が別途必要となる。従って、ＩＭＰ投与後において最初に計数値が急増し始めた時点を推定する方法の指標値として最適とはいいがたい。
ここで増大傾向とは、取得されたダイナミック画像が撮像された時間（１２０ｓｅｃ）の間において、時間経過（フレーム数ｎの増大）と共に概ね増大していることをいう。従って、増大傾向にある変数とは、必ずしも全時間帯において増大している変数に限らず、一部の時間帯において減少している変数であっても構わない。

以上のことを総合的に勘案すると、本実施形態のように変化率を指標値として与えて脳到達時Ｔ_１および肺到達時Ｔ_２を推定する方法が最も本実施形態の解析装置１０が行う定量解析に適しているといえる。

また、（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／Ｆｒａｍｅ［ｎ］として与えられる指標値（変化率）は、分子も分母もフレーム数ｎ（時間）に依存する変数であるため、タイムアクティビティカーブの目視によっては感得しがたい。従って、当該指標値に注目して定量解析を行う場合、解析装置１０（コンピュータ）の判断が解析者（人間）の判断より高い精度となりうる。

脳血流解析部１１６は、ＲＯＩ到達時推定部１１４によって推定された脳到達時Ｔ_１と肺到達時Ｔ_２との時間差ΔＴ（＝Ｔ_１−Ｔ_２）を求め、肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から時間差ΔＴが経過した時に計数された脳計数値と、を一組とし、複数組の肺計数値と脳計数値のそれぞれについて第二演算処理を実行する。また、脳血流解析部１１６は第二演算処理を実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって血流速度を求める。
ここで肺計数値と脳計数値とを一組として第二演算処理を実行するとは、一の肺計数値と一の脳計数値とを同一回の第二演算処理によって処理することをいう。従って、肺計数値と脳計数値とを一組とする処理にあたって、これらを同一テーブルに格納する、または、これらを特定のキーで関係付ける等の対応付けを必ずしも与えなくてよい。

ここで、第二演算処理に用いる関係式における説明変数および目的変数は、式（５）で示したように、肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る肺領域における放射線量の累計値の比率である第一比率（∫Ｃｒ（ｔ）ｄｔ／Ｃｒ（ｔ））と、当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から時間差ΔＴが経過した時に計数された脳計数値の比率である第二比率（Ｂ（ｔ）／Ｃｒ（ｔ））である。また、説明変数の係数は血流速度を示す変数Ｆである。
なお、本実施形態における第一比率の基準時とは、ＲＯＩ到達時推定部１１４によって推定された肺到達時Ｔ_２として演算する。
また、本実施形態においては説明変数が第一比率であり、目的変数が第二比率である。ただし、説明変数が第二比率であり、目的変数が第一比率として回帰分析する態様も考えられうる。この場合、説明変数の係数は本実施形態における変数Ｆの逆数に相当する変数となる。

脳血流解析部１１６は、演算結果から第一比率と第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組のデータ列から算出される相関係数が最大となるデータ列の組み合わせを用いて血流速度を求める。すなわち、脳血流解析部１１６は、第二演算処理によって得られるデータ列の全てを用いて定量解析を行うことを必ずしも要しない。
Ｍｉｃｒｏｓｐｈｅｒｅ法やこれに近似する定量解析法は、いずれも簡易なコンポーネントモデルに基づく近似計算により脳内血流を定量解析しているため、実際には存在しているが当該近似計算においては無視すべきデータ列が不可避に存在する。解析精度を上げるためには、無視するデータ列と解析に用いるデータ列とを適切に取捨選択することが不可欠であるが、従来手法においては解析者の恣意的判断に依存するところが大きかった。従って、解析者の熟練度や能力に応じて、必ずしも適切な取捨選択がなされない虞があり、解析者によって解析結果が不均等となる原因の一つとなっていた。
本実施形態における解析装置１０は、一定の基準に基づくコンピュータ処理によって解析に使用するデータ列を取捨選択するので、解析者の恣意的判断を排することができる。以下、解析装置１０（脳血流解析部１１６）によるデータ列の取捨選択の原理について図８のグラフを用いて説明する。

図８は、上述したように、式（５）における左辺であるＢ（ｔ）／Ｃｒ（ｔ）をＹ軸値として与え、脳血流の血流速度を示す変数Ｆの係数である∫Ｃｒ（ｔ）ｄｔ／Ｃｒ（ｔ）をＸ軸値として与えてプロットしたグラフである。換言すれば、図８は、前段で説明した第二演算処理を複数組の肺計数値と脳計数値のそれぞれについて実行した演算結果をそれぞれプロットしたグラフであり、当該プロットが第一比率と第二比率とからなるデータ列に相当する。
脳血流解析部１１６は、これらのプロットのうち所定の範囲に収まるＸ軸値を有するプロットを導出し、導出されたプロットから算出される相関係数が最大となるデータ列の組み合わせを選択し、選択されたデータ列の組み合わせから最小二乗法によって説明変数（第一比率）の係数として与えられる変数Ｆを算出する。上述したように変数Ｆは脳領域における血流速度を示しており、変数Ｆを算出することによって脳領域における血流速度を求めることができる。ここで変数Ｆは、図８における直線８８の傾きに相当している。なお、直線８８の左端と右端におけるＸ軸値の範囲が本段落で説明した所定の範囲である。以下の説明においては、直線８８の左端を解析開始点と呼称し、直線８８の右端を解析終了点と呼称する。図８の上段に示される「ＳＴＡＲＴ」とは解析開始点を、「ＥＮＤ」とは解析終了点を、それぞれ示すものである。

図８においてＸ軸値が０であるプロット８１は、肺到達時Ｔ_２において計数された肺計数値と、脳到達時Ｔ_１において計数された脳計数値と、を一組として第二演算処理を実行した演算結果をプロットしたものである。また、図８においてＹ軸値が最小を示すプロット８２は、計数値取得部１１２によって取得された肺計数値のうち最大を示す肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点（図７における２２ｓｅｃ）から時間差ΔＴだけ経過した時点において計数された脳計数値と、を一組として第二演算処理を実行した演算結果をプロットしたものである。ここで図示されているようにプロット８１からプロット８２に至る区間においてＹ軸値は減少傾向にある。仮にプロット８１からプロット８２に至る区間に含まれるデータ列から回帰分析（最小二乗法）によって変数Ｆを求めた場合、変数Ｆは負の値となる。これは脳領域における血流速度が負の値となることを意味しており、不適切な値であることは明らかである。

ここで示した例のように多くの症例において、肺到達時Ｔ_２から肺計数値が最大となる時点の間におけるＹ軸値が減少傾向となる。従って、脳血流解析部１１６は、計数値取得部１１２によって取得された肺計数値のうち最大を示す肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された肺計数値と、当該肺計数値と一組となる脳計数値と、に基づいて得られた第一比率および第二比率とからなるデータ列を導出することが好ましい。
なお、本実施形態の脳血流解析部１１６は、肺計数値が最大であるプロット８２より二つ右の（４ｓｅｃ後に計数された）プロット８４を解析開始点としている。これは、発明者によって行われた解析結果によれば、肺計数値が最大となるプロット８２やその一つ右の（２ｓｅｃ後に計数された）プロット８３を解析開始点として解析した場合と比して良好な解析結果が得られたことに基づくものである。

また、脳血流解析部１１６は、計数値取得部１１２によって取得された肺計数値のうち最大を示す肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された肺計数値に基づいて得られた複数の第一比率を値の小さい順番でみて、第一比率と組をなす第二比率について当該順番の前後で大小判定を繰り返し行い、小さい方の第一比率と組をなす第二比率が、大きい方の第一比率と組をなす第二比率より大きいことに基づいてデータ列を導出する。これを換言すれば、脳血流解析部１１６は、図８においてＹ軸値が最小であるプロット８２以後についてＹ軸値の上昇を持続している区間（右肩上がりの区間）を判定する。なお、本実施形態の脳血流解析部１１６は、解析開始点として定められたプロット８４以後について、上記大小判定を行うものとする。
そして、最初にＹ軸値が下降する区間、図８においてはプロット８６とプロット８７の区間が大小判定により検知され、プロット８６が脳血流解析部１１６により導出される最終点として決定される。

以上に説明したように、本実施形態の脳血流解析部１１６は、前段で説明した処理によって決定されたプロット８４（解析開始点）と、本段で説明した大小判定により決定されたプロット８６と、の間の区間におけるデータ列を導出する態様をとる。上述した変数Ｆの算出方法においては、右肩上がりの区間におけるデータ列を用いて変数Ｆを算出する方法が妥当だからである。

脳血流解析部１１６は、導出されたデータ列のうちプロット８４を起点とする連続点を用いて相関係数が最大となるデータ列の組み合わせを求める。本実施形態においてはプロット８４からプロット８５の区間を選択したとき相関係数が最大であり、プロット８５を解析終了点とする。すなわち、本実施形態における回帰分析の範囲はプロット８４とプロット８５との区間に含まれるデータ列であり、これらから最小二乗法によって変数Ｆを求める。

このようにして求められた変数Ｆは設定されたＲＯＩの大きさに依存しているため、脳血流解析部１１６は、変数Ｆを単位面積あたりの数値に換算して規格化（ＳＦＲ：Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ Ｆ ｂｙ ＲＯＩ）する。また、脳血流解析部１１６は、他の定量解析方法で算出されている平均脳血流量（ｍＣＢＦ：ｍｅａｎ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）とＳＦＲの相関式からｍＣＢＦを算出する。そして、脳血流解析部１１６は、求められた変数Ｆ、ＳＦＲおよびｍＣＢＦを解析結果として記憶部１０４に格納する。
なお、脳血流解析部１１６が解析結果として得るものは、ここに列挙するものに限らなくてもよく、変数Ｆから統計的に換算可能な種々の定量値を含みうる。この種々の定量値には、例えば、脳血管における異常（血栓等）の位置や異常度合いを示す定量値等が挙げられる。

＜解析装置１０による定量解析のフロー＞
以下、図４〜図６を用いて、解析装置１０による定量解析のフローについて説明する。
図４は、解析装置１０によって行われる全体処理のフローチャートである。
図５は、ＲＯＩ到達時推定部１１４に関する処理の詳細を示すフローチャートである。
図６は、脳血流解析部１１６に関する処理の詳細を示すフローチャートである。

まず、図４を用いて解析装置１０によって行われる全体処理のフローについて説明する。描画生成部１０６は、記憶部１０４に格納されているダイナミック画像（図３参照）を、出力部１０８を介して表示装置３０に表示させる（ステップＳ１０１）。解析装置１０を操作する解析者は、当該ダイナミック画像を見ながら頭部および胸部にＲＯＩ（脳領域および肺領域）を設定する（ステップＳ１０２）。

計数値取得部１１２は、ステップＳ１０２にて設定された脳領域および肺領域のそれぞれにおける放射線量の計数値（脳計数値および肺計数値）を取得する（ステップＳ１０３）。ＲＯＩ到達時推定部１１４は、ステップＳ１０３にて取得された脳計数値および肺計数値のそれぞれについて変化率（（Ｆｒａｍｅ［ｎ＋１］−Ｆｒａｍｅ［ｎ］）／Ｆｒａｍｅ［ｎ］）を算出する。そして、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、算出された変化率のうち最大を示す変化率の元となった脳計数値または肺計数値が計数されたフレームが撮像された時点を脳到達時Ｔ_１または肺到達時Ｔ_２として推定する（ステップＳ１０４）。

脳血流解析部１１６は、時間差ΔＴ（＝Ｔ_１−Ｔ_２）を求め、Ｓ１０３にて取得された脳計数値と肺計数値とのうち、ある時点で計数された肺計数値および当該肺計数値より時間差ΔＴの後に計数された脳計数値とを一組として式（５）の関係式に代入する第二演算処理を複数組について実行し、演算結果を得る。また、脳血流解析部１１６は当該演算結果から変数Ｆ、ＳＦＲおよびｍＣＢＦを算出する（ステップＳ１０５）。

描画生成部１０６は、ＲＯＩ到達時推定部１１４の推定結果から脳計数値および肺計数値のタイムアクティビティカーブを示すグラフ（図７に相当するグラフ）を描画する。また、描画生成部１０６は、脳血流解析部１１６による第二演算処理の演算結果と、算出された変数Ｆに基づいて、（Ｘ，Ｙ）＝（∫Ｃｒ（ｔ）ｄｔ／Ｃｒ（ｔ），Ｂ（ｔ）／Ｃｒ（ｔ））として与えられるデータ列をプロットしたグラフ（図８に相当するグラフ）を描画する。さらに、描画生成部１０６は、記憶部１０４に格納されている脳のスタティック画像を、脳血流解析部１１６によって算出されたｍＣＢＦに基づいて再構成して脳内の各領域における血流分布をマッピングした画像（図９に相当する画像）を描画する（ステップＳ１０６）。
より詳細に言えば、スタティック画像は、撮像装置２０がダイナミック画像を撮像した後に、頭部を輪切りにした状態で図示されるＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像である。ＳＰＥＣＴ画像にはＩＭＰ濃度の高低（放射線量の計数値の大小）が色彩で示され、図９では濃淡でＩＭＰ濃度の高低を示している。図９に示す事例に則していえば、右下部９１が図９のスタティック画像において最も濃く表示されている脳領域である。図９はモノクロであるが、カラー画像を用いればより詳細にＩＭＰ濃度の高低を図示することも可能である。また、ｍＣＢＦは脳全域における脳血流の平均血流速度である。従って、これらに基づいて脳内の断片領域における血流速度を解析者に提示することが可能である。

さらに、描画生成部１０６は、ステップＳ１０６にて生成した描画や生成に用いた各種数値（パラメータ）を、出力部１０８を介して表示装置３０に表示させる（ステップＳ１０７）。
なお、図４において、図７・図８に相当するグラフおよび図９に相当する画像を表示出力する処理を一つのステップとして図示するが、描画生成部１０６はこれらの描画を時系列的に分散して処理できるので、異なるタイミングあるいは異なる画面領域に表示することも可能である。
また、本実施形態においては、図７・図８に相当するグラフおよび図９に相当する画像を表示出力するように説明したが、これは解析装置１０の原理説明のために便宜的に示したものに過ぎない。本実施形態の解析装置１０はステップＳ１０２の処理については解析者の判断を用いているが、他の処理は機械的に処理可能である。従って、必ずしも解析者が視認可能に図７・図８に相当するグラフおよび図９に相当する画像の全てを図示する必要はなく、これらの一部または全部を表示出力しない態様により解析装置１０が実現されてもよい。

続いて、図５を用いてステップＳ１０４の処理の詳細を説明する。ＲＯＩ到達時推定部１１４は、ｎ＝１を与え（ステップＳ２０１）、１番目のフレームから計数される計数値と２番目のフレームから計数される計数値から変化率（（Ｆｒａｍｅ［２］−Ｆｒａｍｅ［１］）／Ｆｒａｍｅ［１］）を算出する（ステップＳ２０２）。

さらに、ＲＯＩ到達時推定部１１４はｎ＝ｎ＋１を与え、ｎ＝２となる（ステップＳ２０３）。そして、ｎ＝６０であるか否か（計数値取得部１１２によって取得されたダイナミック画像の最終フレーム６０番目に達したか否か）の判断をするがｎ＝２であって否定される（ステップＳ２０４のＮｏ）ので、ｎ＝２としてステップＳ２０２の処理に移行する。
上記のステップＳ２０２〜ステップＳ２０４の処理をｎ＝６０に達するまで繰り返し実行し、ｎ＝６０となったとき（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、ステップＳ２０５に移行する。

ＲＯＩ到達時推定部１１４は、ｎ＝２，ｍａｘ＝１を与える（ステップＳ２０５）。ここでｍａｘとは、その処理時点で最大の変化率に与えられるｎの値である。
そして、ＲＯＩ到達時推定部１１４は、ｎ＝１（ｍａｘ）のときの変化率（Δ（１））とｎ＝２のときの変化率（Δ（２））の大小判定をし、Δ（２）が大きいとき（ステップＳ２０６のＹＥＳ）はｍａｘに２を与えて（ステップＳ２０７）からステップＳ２０８に移行し、Δ（１）が大きいとき（ステップＳ２０６のＮＯ）はそのままステップＳ２０８に移行する。

さらに、ＲＯＩ到達時推定部１１４はｎ＝ｎ＋１を与え、ｎ＝３となる（ステップＳ２０８）。そして、ｎ＝６０であるか否かの判断をするがｎ＝３であって否定される（ステップＳ２０９のＮｏ）ので、ｎ＝３としてステップＳ２０６の判定処理に移行する。
上記のステップＳ２０６〜ステップＳ２０９の処理をｎ＝６０に達するまで繰り返し実行し、ｎ＝６０となったとき（ステップＳ２０９のＹｅｓ）、ｍａｘ番目のフレームが撮像された時点を到達時として推定する（ステップＳ２１０）。

続いて、図６を用いてステップＳ１０５の処理の詳細を説明する。脳血流解析部１１６は、最大の肺計数値と当該肺計数値と一組となる脳計数値に基づいて計数されたプロット（図８におけるプロット８２）より二つ右のプロット（図８におけるプロット８４）を解析開始点と決定する（ステップＳ３０１）。

次に、脳血流解析部１１６は、ｍ＝３を与える（ステップＳ３０２）。ここでｍとは、ステップＳ３０１で決定した解析開始点を起点として第一比率（∫Ｃｒ（ｔ）ｄｔ／Ｃｒ（ｔ））の小さい順番でみてｍ番目のデータ列であることである。すなわち、図８のグラフにおいてＸ軸値が小さい順番において解析開始点から数えてｍ番目のプロットであることを意味している。
なお、ｍの初期値として３を与えるのは、回帰分析には少なくとも３点以上のプロットを要するからである。ｍに与える初期値を変更することによって回帰分析に用いるプロットの下限を４点以上とすることも可能である。

脳血流解析部１１６は、Ｒ（ｍ＝３）を算出する（ステップＳ３０３）。ここでＲ（ｍ）とは、ステップＳ３０１で決定した解析開始点を起点として、ｍ番目までのデータ列からなる組み合わせから算出される相関係数を表している。

脳血流解析部１１６は、ｍ＝ｍ＋１（＝４）を与え（ステップＳ３０４）、Ｒ（ｍ）＝−１を与え（ステップＳ３０５）、Ｒ（ｍ＋１）＝−１を与える（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０５およびステップＳ３０６では、仮にｍ＝３でステップＳ３０７の判定がＮｏだったとき、ステップＳ３０８以降の処理が発散しないためにＲ（ｍ）およびＲ（ｍ＋１）を与えている。

脳血流解析部１１６は、ｍ＝３におけるＹ軸値（Ｙ軸値（３））と、ｍ＝４におけるＹ軸値（Ｙ軸値（４））とを大小判定し、Ｙ軸値（４）が大きいとき（ステップＳ３０７のＹＥＳ）、ｍ＝４としてステップＳ３０３に移行する。あるいは、Ｙ軸値（３）が大きいとき（ステップＳ３０７のＮｏ）、ステップＳ３０８に移行する。すなわち、脳血流解析部１１６は、ｍに対応するＹ軸値が、ｍ＋１に対応するＹ軸値より大きいと判定されるまで上記ステップＳ３０３〜ステップＳ３０７を繰り返す。

また、図６から明らかであるように、脳血流解析部１１６によって実行される大小判定の処理（ステップＳ３０２〜ステップＳ３０７）の中に、相関係数Ｒ（ｍ）を算出する処理（ステップＳ３０３）が組み込まれている。本実施形態における当該大小判定は、多数存在するデータ列の中から相関係数Ｒ（ｍ）の算出に用いるデータ列の組み合わせを導出すること（以下、導出処理）にある。具体的には、図８におけるプロット８４からプロット８６までのプロット（データ列）を導出するための処理である。従って、導出処理の後処理として相関係数を算出することも可能である。しかし、このような態様では、再びｍに３以上の値を逐次与えて相関係数Ｒ（ｍ）をそれぞれ算出しなくてはならない。このような態様の処理負荷と、本実施形態の処理負荷とを比較すると、本実施形態の処理負荷の方が軽減される。

脳血流解析部１１６は、ｍ＝４、ｍａｘ＝３を与える（ステップＳ３０８）。ここでｍａｘとは、その処理時点で最大の相関係数Ｒ（ｍ）に与えられるｍの値である。
そして、脳血流解析部１１６は、ｍ＝３（ｍａｘ）のときの相関係数Ｒ（３）とｍ＝４のときの相関係数Ｒ（４）の大小判定をし、相関係数Ｒ（４）が大きいとき（ステップＳ３０９のＹＥＳ）はｍａｘに４を与えて（ステップＳ３１０）からステップＳ３１１に移行し、相関係数Ｒ（３）が大きいとき（ステップＳ３０９のＮＯ）はそのままステップＳ３１１に移行する。

さらに、脳血流解析部１１６はｍ＝ｍ＋１を与え、ｍ＝４となる（ステップＳ３１１）。そして、相関係数Ｒ（４）＝−１であるか否か（ステップＳ３０７でＮｏと判定されたときに与えられていたｍに達したか否か）を判定する。相関係数Ｒ（４）＝−１が否定されれば（ステップＳ３１２のＮｏ）、ｍ＝４としてステップＳ３０９の判定処理に移行する。
上記のステップＳ３０９〜ステップＳ３１２の処理を相関係数Ｒ（ｍ）＝−１となるまで繰り返し実行し、相関係数Ｒ（ｍ）＝−１となったとき（ステップＳ３１２のＹｅｓ）、ｍａｘ番目のプロット（データ列）を解析終了点として決定する（ステップＳ３１３）。

脳血流解析部１１６は、Ｓ３０１で決定された解析開始点と、Ｓ３１３で決定された解析終了点との間に含まれるデータ列から定量解析を行い、変数Ｆ、ＳＦＲおよびｍＣＢＦを算出する（ステップＳ３１４）。

ここまで実施形態を示して本発明を説明したが、これらは一例である。また、本発明の各種の構成要素は、個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が単一の構成要素として構成されていること、一つの構成要素が複数の構成要素に分割されて形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等を許容する。
また、上述した各種の構成要素は、必ずしも必須の構成要素ではなく、本発明の効果を阻害しない程度に省いても構わないし、同等に機能又は作用する他の構成要素に代えてもよい。

また、上記実施形態において示すフローも本発明の実施の一例であって、ここに示した手順に限られない。従って、上記フローチャートに図示した一のステップが複数に分離されて実行される、複数のステップが一のステップとして実行される、複数のステップが並行して実行される等を許容する。

本実施形態は以下の技術思想を包含する。
（１）体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理に基づいて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析手段と、を備えることを特徴とする脳血流定量解析装置。
（２）前記推定手段は、前記取得手段によって取得された前記肺計数値が計数された時点のいずれか一つを前記肺到達時として推定し、前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点より後であって、当該時点から予め定められた時間内に収まる時点を前記脳到達時として推定する（１）に記載の脳血流定量解析装置。
（３）前記指標値は、ある時点で計数された前記脳計数値または前記肺計数値を、計数結果の範囲内において時間経過に依存して増大傾向にある変数で除した値であり、前記推定手段は、複数の時点について前記指標値を算出し、算出された複数の前記指標値のうち最大を示す前記指標値の元となった前記脳計数値または前記肺計数値が計数された時点を前記脳到達時または前記肺到達時として推定する（１）または（２）に記載の脳血流定量解析装置。
（４）前記指標値は、ある時点で計数された前記脳計数値または前記肺計数値を基準として、当該時点から連続して計数された前記脳計数値または前記肺計数値が変化した割合を示す値である（３）に記載の脳血流定量解析装置。
（５）前記解析手段は、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を一組とし、複数組の前記肺計数値と前記脳計数値のそれぞれについて前記第二演算処理を実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって前記血流速度を求める（１）から（４）いずれか一つに記載の脳血流定量解析装置。
（６）前記関係式における説明変数および目的変数は、前記肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る前記肺領域における前記放射線量の累計値の比率である第一比率、および、当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値の比率である第二比率であり、前記説明変数の係数は前記血流速度を示す変数である（５）に記載の脳血流定量解析装置。
（７）前記解析手段は、前記演算結果から前記第一比率と前記第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組の前記データ列から算出される相関係数が最大となる前記データ列の組み合わせを用いて前記血流速度を求める（６）に記載の脳血流定量解析装置。
（８）前記解析手段は、前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された前記肺計数値と、当該肺計数値と一組となる前記脳計数値と、に基づいて得られた前記第一比率および前記第二比率とからなる前記データ列を導出する（７）に記載の脳血流定量解析装置。
（９）前記解析手段は、前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された前記肺計数値に基づいて得られた複数の前記第一比率を値の小さい順番でみて、前記第一比率と組をなす前記第二比率について当該順番の前後で大小判定を繰り返し行い、小さい方の前記第一比率と組をなす前記第二比率が、大きい方の前記第一比率と組をなす前記第二比率より大きいことに基づいて前記データ列を導出する（７）または（８）に記載の脳血流定量解析装置。
（１０）前記解析手段によって実行される前記大小判定の処理の中に、前記相関係数を算出する処理が組み込まれている（９）に記載の脳血流定量解析装置。
（１１）複数の情報端末がネットワークを介して通信可能に接続しているネットワークシステムであって、体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理に基づいて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析手段と、を備えることを特徴とする脳血流定量解析システム。
（１２）記憶媒体から読み出されてコンピュータによって実行されるプログラムであって、体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定処理と、前記推定処理によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理に基づいて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析処理と、を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。

１０ 解析装置
１０２ 入力部
１０４ 記憶部
１０６ 描画生成部
１０８ 出力部
１１０ ＲＯＩ設定部
１１２ 計数値取得部
１１４ ＲＯＩ到達時推定部
１１６ 脳血流解析部
２０ 撮像装置
３０ 表示装置
４０ 操作受付部
６０ 肺動脈
７０ 肺
８０ 左室
９０ 脳
３１、３２ 枠部
８１〜８８ プロット
８８ 直線
９１ 右下部

Claims (9)

1. 体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定手段と、
   前記推定手段によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を一組として前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理を、複数組の前記肺計数値と前記脳計数値のそれぞれについて実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって前記血流速度を求めて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析手段と、を備え、
   前記関係式における説明変数は、前記肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る前記肺領域における前記放射線量の累計値の比率である第一比率、または当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値の比率である第二比率のいずれか一方であり、
   前記関係式における目的変数は、前記第一比率または前記第二比率の他方であり、
   前記説明変数の係数は、前記血流速度を示す変数であり、さらに、
   前記解析手段は、前記演算結果から前記第一比率と前記第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組の前記データ列から算出される相関係数が最大となる前記データ列の組み合わせを用いて前記血流速度を求める脳血流定量解析装置。
2. 前記推定手段は、
   前記取得手段によって取得された前記肺計数値が計数された時点のいずれか一つを前記肺到達時として推定し、
   前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点より後であって、当該時点から予め定められた時間内に収まる時点を前記脳到達時として推定する請求項１に記載の脳血流定量解析装置。
3. 前記指標値は、ある時点で計数された前記脳計数値または前記肺計数値を、計数結果の範囲内において時間経過に依存して増大傾向にある変数で除した値であり、
   前記推定手段は、複数の時点について前記指標値を算出し、算出された複数の前記指標値のうち最大を示す前記指標値の元となった前記脳計数値または前記肺計数値が計数された時点を前記脳到達時または前記肺到達時として推定する請求項１または２に記載の脳血流定量解析装置。
4. 前記指標値は、ある時点で計数された前記脳計数値または前記肺計数値を基準として、当該時点から連続して計数された前記脳計数値または前記肺計数値が変化した割合を示す値である請求項３に記載の脳血流定量解析装置。
5. 前記解析手段は、前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された前記肺計数値と、当該肺計数値と一組となる前記脳計数値と、に基づいて得られた前記第一比率および前記第二比率とからなる前記データ列を導出する請求項１から４のいずれか一項に記載の脳血流定量解析装置。
6. 前記解析手段は、前記取得手段によって取得された前記肺計数値のうち最大を示す前記肺計数値が計数された時点または当該時点より後に計数された前記肺計数値に基づいて得られた複数の前記第一比率を値の小さい順番でみて、前記第一比率と組をなす前記第二比率について当該順番の前後で大小判定を繰り返し行い、小さい方の前記第一比率と組をなす前記第二比率が、大きい方の前記第一比率と組をなす前記第二比率より大きいことに基づいて前記データ列を導出する請求項１または５に記載の脳血流定量解析装置。
7. 前記解析手段によって実行される前記大小判定の処理の中に、前記相関係数を算出する処理が組み込まれている請求項６に記載の脳血流定量解析装置。
8. 複数の情報端末がネットワークを介して通信可能に接続しているネットワークシステムであって、
   体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定手段と、
   前記推定手段によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を一組として前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理を、複数組の前記肺計数値と前記脳計数値のそれぞれについて実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって前記血流速度を求めて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析手段と、を備え、
   前記関係式における説明変数は、前記肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る前記肺領域における前記放射線量の累計値の比率である第一比率、または当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値の比率である第二比率のいずれか一方であり、
   前記関係式における目的変数は、前記第一比率または前記第二比率の他方であり、
   前記説明変数の係数は、前記血流速度を示す変数であり、さらに、
   前記解析手段は、前記演算結果から前記第一比率と前記第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組の前記データ列から算出される相関係数が最大となる前記データ列の組み合わせを用いて前記血流速度を求める脳血流定量解析システム。
9. 記憶媒体から読み出されてコンピュータによって実行されるプログラムであって、
   体内に投与された放射性薬剤から放射される放射線量を所定の時間間隔で経時的に計数して得られる計数値であって、脳領域における前記計数値である脳計数値および肺領域における前記計数値である肺計数値を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得された前記脳計数値および前記肺計数値の経時変化の度合いを定量的に示す指標値をそれぞれについて算出し、算出された前記指標値を用いた第一演算処理によって、前記脳領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す脳到達時と、前記肺領域に前記放射性薬剤が到達した時点を示す肺到達時と、を推定する推定処理と、
   前記推定処理によって推定された前記脳到達時と前記肺到達時との時間差を求め、前記肺計数値と、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値と、を一組として前記脳領域における血流速度を示す変数を有する関係式に代入する第二演算処理を、複数組の前記肺計数値と前記脳計数値のそれぞれについて実行した演算結果に基づいて回帰分析を行うことによって前記血流速度を求めて前記脳領域における脳血流の定量解析を行う解析処理と、を前記コンピュータに実行させ、
   前記関係式における説明変数は、前記肺計数値に対する、基準時から当該肺計数値が計数される時点までに計数された当該肺計数値に係る前記肺領域における前記放射線量の累計値の比率である第一比率、または当該肺計数値に対する、当該肺計数値が計数された時点から前記時間差が経過した時に計数された前記脳計数値の比率である第二比率のいずれか一方であり、
   前記関係式における目的変数は、前記第一比率または前記第二比率の他方であり、
   前記説明変数の係数は、前記血流速度を示す変数であり、さらに、
   前記解析処理では、前記演算結果から前記第一比率と前記第二比率とからなるデータ列を複数組導出し、導出された複数組の前記データ列から算出される相関係数が最大となる前記データ列の組み合わせを用いて前記血流速度を求めるプログラム。

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