JP5700712B2 - Patrac analysis of 3D dynamic myocardial nuclear medicine image data - Google Patents

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Description

本発明は、3次元ダイナミック心筋核医学画像データのパトラック解析に関する。   The present invention relates to a Patrac analysis of three-dimensional dynamic myocardial nuclear medicine image data.

発明の背景Background of the Invention

SPECT(Single Photon Emission Tomography:単光子放射断層撮影法)やPET(Positron Emission Tomography: 陽電子放出断層撮影法)のような核医学イメージング技術は、放射性核種を含む医薬品を体内に投与し、その核種の崩壊に起因して放出される放射線を検出器で捕らえて画像化する技術である。有用な核医学画像を得るためには多くの放射線が検出器でカウントされる必要があるので、以前は一枚の断層像を得るためだけであっても、長い時間をかけて放射線の収集を行う必要があった。それでも検出器の性能の進歩とともに、徐々に短時間で多くの放射線を捉えることが可能になってきていたが、最近実用化された半導体検出器は、放射線の検出能力を飛躍的に増大させ、データ収集時間が僅か数秒であっても画像化に十分な放射線計数を得られるようになった。このため近年では、放射性トレーサーの投与直後から連続的に放射線の検出を行い、後で所望の時間毎にデータを切り出して画像化し、トレーサーの取り込みや代謝の様子をダイナミックに、つまり経時的に観察することができるようになってきた。時間的に連続して収集されたPETやSPECTのデータはダイナミックデータと呼ばれることがある。   Nuclear medicine imaging techniques, such as SPECT (Single Photon Emission Tomography) and PET (Positron Emission Tomography), administer drugs containing radionuclides into the body, This is a technique in which radiation emitted due to collapse is captured by a detector and imaged. To obtain a useful nuclear medicine image, a lot of radiation needs to be counted by the detector, so it would take a long time to collect the radiation, even if it was only to obtain a single tomographic image before. There was a need to do. Even so, with the advancement of detector performance, it was gradually possible to capture a large amount of radiation in a short time, but semiconductor detectors that have recently been put to practical use have dramatically increased the ability to detect radiation, Radiation counts sufficient for imaging can be obtained even if the data acquisition time is only a few seconds. For this reason, in recent years, radiation has been continuously detected immediately after administration of a radioactive tracer, and later, data is cut out and imaged every desired time, and the state of tracer uptake and metabolism is observed dynamically, that is, over time. Has come to be able to. PET or SPECT data collected continuously in time may be referred to as dynamic data.

ダイナミックデータの観察手法としては、例えば5秒毎など所定の時間毎にデータを切り出して画像化し、所望の断面画像を時間的に並べて明るく画像化される部位の時間変化を追うなどが考えられる。しかしこのような手法は、組織の全体的な機能低下を発見することが難しいという欠点があり、例えば心筋の機能を調べる場合、心筋の機能が低下すると心筋への血液の灌流機能が全体的に落ちるため、機能低下が画像全体の濃淡に現れにくく、異常を見分けることが難しい。   As a dynamic data observation method, for example, data may be cut out and imaged at predetermined time intervals such as every 5 seconds, and a desired cross-sectional image may be arranged in time to follow a time change of a bright imaged portion. However, such a method has a drawback that it is difficult to detect an overall decrease in the function of the tissue. For example, when examining the function of the myocardium, if the function of the myocardium decreases, the perfusion function of the blood to the myocardium is totally Therefore, it is difficult for the function deterioration to appear in the shade of the entire image, and to distinguish the abnormality.

また、臓器は3次元的な組織であるので、断面画像のような2次元で経時的変化を観察するのではなく、3次元のボリュームに基づいて経時的変化を観察することができれば望ましいと考えられる。   In addition, since an organ is a three-dimensional tissue, it is desirable that a temporal change can be observed based on a three-dimensional volume, rather than a two-dimensional temporal change such as a cross-sectional image. It is done.

本明細書に開示される様々な構成の各々は、上述の課題の少なくともいずれかを解決することを目的として開発されたものである。   Each of the various configurations disclosed in the present specification has been developed for the purpose of solving at least one of the above-described problems.

本明細書に開示される新規な構成の一つは次のような方法である。この方法は、 データの収集時間帯が各々異なる複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、心筋領域と心筋内腔領域とを抽出することと;   One of the novel configurations disclosed in this specification is the following method. The method includes extracting a myocardial region and a myocardial lumen region for each of a plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data having different data collection time zones;

前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋領域の少なくとも部分に関連する放射能カウント値を求めることと;   Obtaining a radioactivity count value associated with at least a portion of the extracted myocardial region for each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data;

前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋内腔領域の少なくとも部分であって前記心筋領域の前記部分に対応する部分に関連する放射能カウント値を求めることと;   Obtaining, for each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data, a radioactivity count value associated with at least a portion of the extracted myocardial lumen region and corresponding to the portion of the myocardial region;

前記求めた心筋領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値との関係を表す定数を計算することと;
を含む。
Calculate a constant representing the relationship between the calculated radioactivity count value of the myocardial region, the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region, and the time accumulated value of the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region. To do;
including.

ここで前記定数は、実質的に、前記心筋内腔領域の放射能カウント値に対する前記心筋領域の放射能カウント値の比と、前記心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値に関する値との関係を直線近似したときの傾きに相当する値である。   Here, the constant is substantially a ratio of the radioactivity count value of the myocardial region to the radioactivity count value of the myocardial lumen region, and a value relating to a time cumulative value of the radioactivity count value of the myocardial lumen region; Is a value corresponding to the slope when the relation is linearly approximated.

発明者が発見したところによると、この傾きは、血管内にある血液から心筋組織へのトレーサーの取り込み能力を反映していると考えることができ、例えば正常人であっても、この傾きは、安静時には緩やかになり、負荷をかけると大きくなる。また心臓の機能に異常が見られる者は、正常人よりも傾きが緩やかになる傾向が見られる。そこで、核医学画像診断を行う者に上記の傾きを反映する情報を提示することにより、診断者が異常を発見する上で大きな助けとなることが期待できる。   According to the inventor's discovery, this slope can be considered to reflect the ability of the tracer to be taken into the myocardial tissue from blood in the blood vessel. It becomes gentle when resting, and becomes larger when a load is applied. In addition, those who have an abnormality in the function of the heart tend to have a gentler inclination than normal people. Therefore, by presenting information reflecting the above inclination to a person who performs nuclear medicine image diagnosis, it can be expected that the diagnostician will greatly assist in finding an abnormality.

また、上記の傾き又は定数は、心筋の3次元的な構造を考慮に入れた値であることに留意されたい。すなわち、3次元的に抽出した心筋や心筋内腔に基づいてカウント値を計算し、上記の傾き又は定数を計算している。心筋の3次元的な構造を考慮に入れて心臓を特徴付ける試みは殆ど知られておらず、上記の傾き又は定数を用いることは、極めて独創的である。また心臓はもちろんのこと3次元的な臓器であるので、3次元的な構造に基づいた特徴情報は、2次元的な解析に基づく特徴情報よりも自然であり、より信頼性・有用性が高いと思われる。   It should also be noted that the above slope or constant is a value that takes into account the three-dimensional structure of the myocardium. That is, the count value is calculated based on the three-dimensionally extracted myocardium and myocardial lumen, and the slope or constant is calculated. There are few known attempts to characterize the heart taking into account the three-dimensional structure of the myocardium, and the use of the slopes or constants described above is very original. In addition, since the heart is a three-dimensional organ, feature information based on a three-dimensional structure is more natural than feature information based on a two-dimensional analysis, and is more reliable and useful. I think that the.

なお、「前記抽出した心筋領域の少なくとも部分」や「前記抽出した心筋内腔領域の少なくとも部分であって前記心筋領域の前記部分に対応する部分」との記載があるが、「少なくとも部分」と記載した理由は、実施形態によっては「全体」であってもよいからである。すなわち、実施形態によっては心筋領域の全体や心筋内腔の全体から上記のカウント値や累積値を計算してもよい。従って、ここでいう「部分」とは、「全体」をも包含する概念である。   In addition, there is a description of “at least part of the extracted myocardial region” or “part of at least part of the extracted myocardial lumen region corresponding to the part of the myocardial region”. The reason described is that it may be “whole” in some embodiments. That is, depending on the embodiment, the count value and the cumulative value may be calculated from the entire myocardial region and the entire myocardial lumen. Therefore, the “part” referred to here is a concept including “whole”.

前記複数の3次元心筋核医学画像データは、3次元ダイナミック心筋核医学画像データ、例えば3次元ダイナミック心筋SPECT画像データの異なる時間位置に対応するものであってもよい。   The plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data may correspond to different time positions of three-dimensional dynamic myocardial nuclear medicine image data, for example, three-dimensional dynamic myocardial SPECT image data.

好ましい実施形態において、心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値に関する値とは、次のようなものであることができる。
[式1]
ここでfi(t)は、時刻tで代表される時間帯における心筋内腔領域の放射能カウント値である。
In a preferred embodiment, the value related to the time accumulated value of the radioactivity count value of the myocardial lumen region can be as follows.
[Formula 1]
Here, fi (t) is the radioactivity count value of the myocardial lumen region in the time zone represented by time t.

従って、上記の定数をkと表すと、上記の直線近似は次のように表すことができる。
[式2]
ここで、
である。
Therefore, when the above constant is expressed as k, the above linear approximation can be expressed as follows.
[Formula 2]
here,
It is.

しかしながら、
の全ての範囲において式2のフィッティングを直線近似する必要はない。むしろ、直線近似が適当であると思われる範囲は、
が小さな領域のみである。そこで、上記の直線近似を行う範囲はユーザが任意に設定できるようにすることが好ましい。また、上記の直線近似を行う範囲を自動的に設定するように構成することも好ましい。例えば、

との間の相関係数が所定の値以上である範囲(例えば0.7以上である範囲)でのみ、直線近似を行うこととしてもよい。
However,
It is not necessary to approximate the fitting of Equation 2 in a straight line in all ranges. Rather, the range in which linear approximation seems appropriate is
Is only a small area. Therefore, it is preferable that the range in which the above linear approximation is performed can be arbitrarily set by the user. It is also preferable that the range for performing the above linear approximation is automatically set. For example,
When
The linear approximation may be performed only in a range in which the correlation coefficient between and is not less than a predetermined value (for example, a range not less than 0.7).

上述の方法は、例えば、装置の処理手段でコンピュータプログラムが実行されることにより、前記装置が遂行する方法として実施されうる。また例えば、装置の処理手段で実行されることにより、前記装置に上述の方法を実行させるコンピュータプログラムとしても実施されうる。また例えば、上述の方法を実行するように構成される装置としても実施されうる。   The above-described method can be implemented as a method performed by the apparatus by executing a computer program by the processing means of the apparatus, for example. Further, for example, the present invention can be implemented as a computer program that causes the apparatus to execute the above-described method by being executed by the processing means of the apparatus. Also, for example, it can be implemented as an apparatus configured to perform the method described above.

以下、次の図面を参照しつつ具体的な実施形態の例を紹介する。   Examples of specific embodiments will be introduced below with reference to the following drawings.

本明細書で開示される様々な処理を実行するための装置またはシステム100の主な構成を説明するための図である。1 is a diagram for describing a main configuration of an apparatus or system 100 for executing various processes disclosed in the present specification. パトラック解析プログラム160による処理の一部を説明するためのフローチャートである。5 is a flowchart for explaining a part of processing by a Patrac analysis program 160. 心筋輪郭抽出処理の結果の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of the result of a myocardial outline extraction process. セグメント分割の手法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of segment division. カウント数の時間変化をグラフ化した例である。It is an example which graphed the time change of the count number. パトラック解析プログラム160による処理の一部を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining a part of processing by a Patrac analysis program 160. パトラック解析プログラム160による処理の一部を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining a part of processing by a Patrac analysis program 160.

好適な実施形態の説明DESCRIPTION OF PREFERRED EMBODIMENTS

図1は、本明細書で開示される様々な処理を実行するためのシステム100の主な構成を説明するための図である。図1に描かれるように、システム100は、ハードウェア的には一般的なコンピュータと同様であり、CPU102,主記憶装置104,補助記憶装置106,ディスプレイ・インターフェース107,周辺機器インタフェース108,ネットワーク・インターフェース109などを備えることができる。一般的なコンピュータと同様に、主記憶装置104としては高速なRAM(ランダムアクセスメモリ)を使用することができ、補助記憶装置106としては、安価で大容量のハードディスクやSSDなどを用いることができる。システム100には、情報表示のためのディスプレイを接続することができ、これはディスプレイ・インターフェース107を介して接続される。またシステム100には、キーボードやマウス、タッチパネルのようなユーザインターフェースを接続することができ、これは周辺機器インタフェース108を介して接続される。ネットワーク・インターフェース109は、ネットワークを介して他のコンピュータやインターネットに接続するために用いられることができる。システム100の最も基本的な機能は、補助記憶装置106に格納されるオペレーティングシステム110がCPU102に読み込まれて実行されることにより提供される。また、補助記憶装置106に格納される各種のプログラム(例えばプログラム160)がCPU102に読み込まれて実行されることにより、オペレーティングシステム110で提供される機能以外の機能、例えば図2以降を参照して説明される後述の機能が提供される。   FIG. 1 is a diagram for explaining a main configuration of a system 100 for executing various processes disclosed in this specification. As illustrated in FIG. 1, the system 100 is similar to a general computer in hardware, and includes a CPU 102, a main storage device 104, an auxiliary storage device 106, a display interface 107, a peripheral device interface 108, a network interface. An interface 109 or the like can be provided. Similar to a general computer, a high-speed RAM (Random Access Memory) can be used as the main storage device 104, and an inexpensive and large-capacity hard disk or SSD can be used as the auxiliary storage device 106. . A display for displaying information can be connected to the system 100, which is connected via a display interface 107. In addition, a user interface such as a keyboard, a mouse, and a touch panel can be connected to the system 100, and this is connected via a peripheral device interface 108. The network interface 109 can be used to connect to another computer or the Internet via a network. The most basic function of the system 100 is provided by the CPU 102 reading and executing the operating system 110 stored in the auxiliary storage device 106. In addition, various programs (for example, program 160) stored in the auxiliary storage device 106 are read and executed by the CPU 102, so that functions other than the functions provided by the operating system 110, for example, see FIG. The functions described below are provided.

補助記憶装置106には、心筋を対象として施行される、SPECTやPETのダイナミックスキャンで得られた生データ149が格納されていてもよい。SPECTを用いて心筋を対象とするデータ収集を行う場合、201TlCl(塩化タリウム)や99mTc-tetrofosmin(テトロホスミン)など、冠状動脈の血流に比例して心筋細胞内に取り込まれる性質を有する放射性物質をトレーサーとして被験者に投与することが多い。生データ149は、例えば、トレーサーの投与直後から数十分〜数時間に亘る、ガンマ線のカウント数を格納したデータであることができ、検出単位毎(例えば半導体検出器のセル毎)、単位時間毎(例えば装置の時間分解能毎)に、ガンマ線カウント数をデータ値として有するデータであることができる。 The auxiliary storage device 106 may store raw data 149 obtained by SPECT or PET dynamic scan performed on the myocardium. When collecting data for the myocardium using SPECT, 201 TlCl (thallium chloride) or 99m Tc-tetrofosmin (tetrofosmin) is a radioactive material that is incorporated into cardiomyocytes in proportion to coronary blood flow. Often the substance is administered to the subject as a tracer. The raw data 149 can be, for example, data in which the count number of gamma rays is stored for several tens of minutes to several hours immediately after administration of the tracer, for each detection unit (for example, for each cell of the semiconductor detector), unit time. It can be data having a gamma ray count number as a data value every time (for example, every time resolution of the apparatus).

補助記憶装置106には、また、図2以降を用いて詳述するパトラック解析の対象となるデータ150が格納されていてもよい。データ150は、生データ149のカウント数情報を所定の時間毎に切り出して画像化したものを含むデータであり、すなわち3次元核医学画像データの時系列を含むデータである。各3次元核医学画像データには時間に関する情報が付与されており、例えば放射性トレーサーの投与開始時刻を0秒としたときの、何秒後における画像を表すのかを示す情報が付与されていてもよい。各3次元核医学画像データは、それぞれ測定対象臓器の異なる断面を画像化している2次元核医学画像データのセットから構成され、全体として当該臓器全体の3次元情報を提供する2次元画像セットから構成される。データ150は所定の時間毎(例えば5秒間毎)に1セットの3次元核医学画像データを有していてもよい。画像化しようとしている臓器が心室(心筋)の場合、各3次元核医学画像データを、3次元心筋核医学画像データと呼ぶことがある。   The auxiliary storage device 106 may also store data 150 to be subjected to the Patrac analysis described in detail with reference to FIG. The data 150 is data that includes the count number information of the raw data 149 that has been cut out and imaged at predetermined time intervals, that is, data that includes a time series of three-dimensional nuclear medicine image data. Information about time is given to each three-dimensional nuclear medicine image data, for example, even if information showing how many seconds later the image is represented when the administration start time of the radioactive tracer is set to 0 seconds is given. Good. Each three-dimensional nuclear medicine image data is composed of a set of two-dimensional nuclear medicine image data that images different sections of the organ to be measured, and as a whole, from the two-dimensional image set that provides three-dimensional information of the whole organ. Composed. The data 150 may include one set of three-dimensional nuclear medicine image data every predetermined time (for example, every 5 seconds). When the organ to be imaged is a ventricle (myocardium), each three-dimensional nuclear medicine image data may be referred to as three-dimensional myocardial nuclear medicine image data.

データ150のような、3次元核医学画像データの時系列から構成されるデータを、ダイナミック核医学データと呼ぶことがある。例えばSPECTを用いて得られたダイナミック核医学データは、ダイナミックSPECTデータと呼ばれることがある。また、心筋(心室)を対象としたダイナックスキャンにより得られたダイナミック核医学データを、ダイナミック心筋核医学データと呼ぶことがある。   Data composed of a time series of three-dimensional nuclear medicine image data, such as data 150, may be referred to as dynamic nuclear medicine data. For example, dynamic nuclear medicine data obtained using SPECT may be referred to as dynamic SPECT data. In addition, dynamic nuclear medicine data obtained by a dynascan for the myocardium (ventricle) may be referred to as dynamic myocardial nuclear medicine data.

後の図面に紹介される解析結果例は、左心室を対象としたSPECT測定を遂行して得られたダイナミック心筋SPECTデータを解析したものであるが、PETにより得られたダイナミックデータについても同様に解析を行うことが可能である。 補助記憶装置106には、図2以降を用いて詳述するパトラック解析を実行するための中心的な要素である、パトラック解析プログラム160が格納されていてもよい。パトラック解析プログラム160は、データ150から各時間点の3次元心筋核医学画像データを抽出すると共に、各3次元画像データに対して特徴量を計算して解析を行うためのプログラムである。一例ではあるが、パトラック解析プログラム160は、図示されているようなモジュール162〜168から構成されるようにプログラムされてもよい。画像抽出モジュール162は、ダイナミック核医学データ150から、特定の時間における3次元核医学画像データを抽出するモジュールである。モジュール162は、抽出した3次元画像データを、例えばデータ151,152などとして例示されているように、補助記憶装置106に保存するように構成されてもよい。スライス操作モジュール164は、モジュール162によって抽出された3次元画像を自在の断面で切り出して2次元スライスを作成するためプログラムである。3次元画像からの2次元スライスの切り出しを行うプログラムは多数存在するので、そのようなプログラムのソースコードを利用して、モジュール164を作成することができる。   The analysis result example introduced in the later drawings is an analysis of dynamic myocardial SPECT data obtained by performing SPECT measurement for the left ventricle. The same applies to dynamic data obtained by PET. Analysis can be performed. The auxiliary storage device 106 may store a Patrac analysis program 160, which is a central element for executing the Patrac analysis described in detail with reference to FIG. The Patrac analysis program 160 is a program for extracting 3D myocardial nuclear medicine image data at each time point from the data 150, and calculating and analyzing feature quantities for each 3D image data. As an example, the Patrac analysis program 160 may be programmed to consist of modules 162-168 as shown. The image extraction module 162 is a module that extracts three-dimensional nuclear medicine image data at a specific time from the dynamic nuclear medicine data 150. The module 162 may be configured to store the extracted three-dimensional image data in the auxiliary storage device 106, as exemplified by the data 151, 152, and the like. The slice operation module 164 is a program for creating a two-dimensional slice by cutting out the three-dimensional image extracted by the module 162 with a free cross section. Since there are many programs for cutting out a two-dimensional slice from a three-dimensional image, the module 164 can be created using the source code of such a program.

心筋輪郭抽出モジュール166は、モジュール162によって抽出された3次元画像データの中から、心筋の輪郭を自動的に抽出するためのプログラムである。モジュール166に載せる心筋輪郭自動抽出アルゴリズムは既存のものを利用することができるが、特に、出願人による国際特許出願(PCT/JP2012/74516)に開示されるアルゴリズムが適している。PCT/JP2012/74516の内容は本明細書の一部をなす。パトラック解析モジュール168は、図2以降を用いて説明するパトラック解析を行うためのモジュールである。モジュール168によって遂行されるパトラック解析の詳細は図2以降を用いて後述する。   The myocardial contour extraction module 166 is a program for automatically extracting the contour of the myocardium from the three-dimensional image data extracted by the module 162. Although the existing myocardial contour automatic extraction algorithm placed on the module 166 can use an existing algorithm, the algorithm disclosed in the international patent application (PCT / JP2012 / 74516) by the applicant is particularly suitable. The contents of PCT / JP2012 / 74516 form part of this specification. The Patrac analysis module 168 is a module for performing the Patrac analysis described with reference to FIG. Details of the Patrac analysis performed by the module 168 will be described later with reference to FIG.

なお、パトラック解析プログラム160のこのようなモジュール構成は単なる例示であり、プログラム160の実施形態には様々なものがありうることに注意されたい。モジュール構成を採らない実施形態も可能であり、またモジュール162〜168の2つ以上が結合した形態を有していたり、またいずれかのモジュールが2つ以上のモジュールに分離していたりする場合もある。あるいは、パトラック解析プログラム160自身が明確に複数のプログラムの集合として提供される場合もある。当業者であれば、本明細書の開示事項に基づいて、好みのプログラミング方法で、また既存の様々なプログラムやプログラミング環境を利用して、パトラック解析プログラム160及び/又はモジュール162〜168と同等の機能を有するプログラムを作成することができるだろう。   It should be noted that such a module configuration of the Patrac analysis program 160 is merely an example, and there may be various embodiments of the program 160. Embodiments that do not have a module configuration are possible, and there are cases in which two or more of the modules 162 to 168 are combined, or any module is separated into two or more modules. is there. Alternatively, the Patrac analysis program 160 itself may be clearly provided as a set of a plurality of programs. Those of ordinary skill in the art will be able to use the various programming programs and programming environments based on the disclosure of the present specification and equivalent to the Patrac analysis program 160 and / or the modules 162-168. It would be possible to create a program that has the following functions.

実施形態によっては、補助記憶装置106には、生データ149からダイナミック核医学データ150を作成するためのプログラム170が格納されていてもよい。プログラム170は、CPU102に実行されると、生データ149のカウントデータを所定の時間毎(例えば5秒ごと)に切り出し、スライス毎に2次元逆フーリエ変換等を利用してカウントデータを画像データへと変換することにより、一組の3次元核医学画像データを構築する。カウントデータの画像への再構成はよく知られた処理である。   In some embodiments, the auxiliary storage device 106 may store a program 170 for creating the dynamic nuclear medicine data 150 from the raw data 149. When the program 170 is executed by the CPU 102, the count data of the raw data 149 is cut out every predetermined time (for example, every 5 seconds), and the count data is converted into image data by using a two-dimensional inverse Fourier transform for each slice. A set of three-dimensional nuclear medicine image data is constructed. Reconstruction of count data into an image is a well-known process.

システム100は、図1に描かれた要素の他にも、電源や冷却装置など通常のコンピュータシステムが備える装置と同様の構成を備えることができる。コンピュータシステムの実装形態には、記憶装置の分散・冗長化やCPUの仮想化を利用したものなど、様々な形態のものが知られているが、本明細書に開示される事項は、どのような形態のコンピュータシステム上に搭載されてもよい。本明細書に開示される事項は、一般的に、(1)処理手段に実行されることにより、当該処理手段を備える装置またはシステムに、本明細書で説明される各種の処理を遂行させるように構成される命令を備えるプログラム、(2)当該処理手段が当該プログラムを実行することにより実現される装置またはシステムの動作方法、(3)当該プログラム及び当該プログラムを実行するように構成される処理手段を備える装置またはシステムなどとして具現化されることができる。   In addition to the elements depicted in FIG. 1, the system 100 can have a configuration similar to that of an apparatus included in a normal computer system, such as a power supply or a cooling device. Various types of computer system implementations are known, such as those using storage device distribution / redundancy and CPU virtualization, but what is disclosed in this specification? It may be mounted on a computer system of any form. The items disclosed in this specification are generally (1) executed by a processing unit to cause an apparatus or a system including the processing unit to perform various processes described in this specification. (2) an operation method of an apparatus or a system realized by executing the program by the processing means, and (3) a process configured to execute the program and the program. The present invention can be embodied as an apparatus or a system including means.

図1にはダイナミックデータ150が一つしか描かれていないが、むろん、もっと多くのダイナミックデータが補助記憶装置106に格納されていてもよく、例えば同じ被験者に対して負荷条件下で収集されたデータと安静条件下で収集されたデータ、時期を変えて収集されたデータ、異なる被験者に対し収集されたデータ、などが格納されていてもよい。パトラック解析プログラム160は、これらのダイナミックデータの各々に対して本明細書で説明される解析を行い、データ間で結果の比較を行うように構成されていてもよい。   Although only one dynamic data 150 is depicted in FIG. 1, of course, more dynamic data may be stored in the auxiliary storage device 106, eg, collected under load conditions for the same subject. Data and data collected under resting conditions, data collected at different times, data collected for different subjects, and the like may be stored. The Patrac analysis program 160 may be configured to perform the analysis described herein on each of these dynamic data and compare the results between the data.

次に、パトラック解析プログラム160がCPU102に実行されることにより遂行される処理の詳細を、図2のフローチャートを用いて説明する。このフローチャートで説明される処理は、パトラック解析プログラム160のうち、特にモジュール164〜168に含まれるプログラム命令により行われる処理である。   Next, details of processing executed by executing the Patrac analysis program 160 by the CPU 102 will be described with reference to the flowchart of FIG. The process described in this flowchart is a process performed by a program instruction included in the modules 164 to 168 in the Patrac analysis program 160 in particular.

ステップ200は処理の開始を表す。ステップ202では、上述のダイナミックデータ150のロードが行われ、その少なくとも一部が主記憶装置104へと格納される。ステップ204〜218のループでは、ダイナミック心筋SPECTデータ150から特定の時間に対応する3次元心筋SPECT画像データが抽出されると共に、それぞれの3次元心筋SPECT画像データに対して所定の処理が行われる。ステップ206はその抽出処理を表しており、データ150の中から特定の時間点に対応する一組の3次元SPECT画像データが抽出され、例えばRAM104に一時保管される。   Step 200 represents the start of processing. In step 202, the dynamic data 150 described above is loaded, and at least a part of the dynamic data 150 is stored in the main storage device 104. In the loop of steps 204 to 218, 3D myocardial SPECT image data corresponding to a specific time is extracted from the dynamic myocardial SPECT data 150, and predetermined processing is performed on each 3D myocardial SPECT image data. Step 206 represents the extraction process. A set of three-dimensional SPECT image data corresponding to a specific time point is extracted from the data 150 and temporarily stored in the RAM 104, for example.

ステップ210では、ステップ206で抽出されたデータが表す3次元SPECT画像から、心筋の外膜の輪郭や心筋の内膜の輪郭を抽出する処理が行われる。SPECT画像から心筋輪郭を抽出することは容易ではないものの、利用可能な技術はいくつか存在する。その中でも特に、出願人による国際特許出願(PCT/JP2012/74516)に開示される心筋輪郭抽出法は、それ以外の手法に比して非常に良好に心筋輪郭の抽出行うことができるため、ステップ210においても、この国際特許出願に記載の手法を用いて心筋輪郭抽出を行うことが好ましい。ステップ210は、心筋輪郭抽出モジュール166のプログラム命令がCPU102に実行されることにより行われる処理であってもよい。心筋輪郭抽出モジュール166は、処理の途中でスライス操作モジュール164を呼び出して使うように構成されていてもよい。なお、パトラック解析プログラム160または心筋輪郭抽出モジュール166が実装する心筋輪郭抽出アルゴリズムは、上記の国際特許出願(PCT/JP2012/74516)に開示されるものに限定されるわけではないことを、念の為に記載しておく。   In step 210, processing for extracting the outline of the myocardial epicardium and the outline of the myocardium intima from the three-dimensional SPECT image represented by the data extracted in step 206 is performed. Although it is not easy to extract myocardial contours from SPECT images, there are several techniques that can be used. Among them, in particular, the myocardial contour extraction method disclosed in the international patent application (PCT / JP2012 / 74516) by the applicant can extract the myocardial contour very well as compared with other methods. Also at 210, it is preferable to perform myocardial contour extraction using the method described in this international patent application. Step 210 may be a process performed when the CPU 102 executes a program command of the myocardial contour extraction module 166. The myocardial contour extraction module 166 may be configured to call and use the slice operation module 164 during the processing. It should be noted that the myocardial contour extraction algorithm implemented by the Patrac analysis program 160 or the myocardial contour extraction module 166 is not limited to the one disclosed in the above international patent application (PCT / JP2012 / 74516). It is described for the purpose.

心筋輪郭抽出処理の結果の例を図3を用いて紹介する。図3には、ステップ206で抽出された3次元SPECT画像データから、スライス操作モジュール164のプログラム命令を用いて切り出されたaxial,coronal,sagittalの様々な断面図が表示されており、各断面図の上には、心筋輪郭抽出モジュール166のプログラム命令を用いて抽出された心筋輪郭が白線で表示されている。心筋内膜の輪郭より内側を心筋内腔領域と考えることができる。   An example of the result of the myocardial contour extraction process will be introduced with reference to FIG. FIG. 3 shows various sectional views of axial, coronal, and sagittal extracted from the three-dimensional SPECT image data extracted in step 206 using the program command of the slice operation module 164. The myocardial contour extracted using the program command of the myocardial contour extraction module 166 is displayed as a white line. The area inside the outline of the myocardium can be considered as the myocardial lumen region.

ステップ212は、ステップ210の結果として特定される心筋や心筋内腔をセグメントに分割する処理を表している。どのようなセグメントに分割するかは任意であるが、例えば、良く知られたポーラーマップのセグメントに対応するように、心筋部を分割してもよい。また、分割された心筋部に対応するように、心筋内腔を分割することとしてもよい。   Step 212 represents a process of dividing the myocardium and myocardial lumen identified as a result of step 210 into segments. Any segment may be used, but for example, the myocardium may be divided so as to correspond to a well-known polar map segment. The myocardial lumen may be divided so as to correspond to the divided myocardial part.

図4は、セグメント分割の手法を説明するための図である。図4Aはポーラーマップの例を描いたものであり、この例では、セグメント402,404,406の3つのセグメントを有するポーラーマップ400が描かれている。一方図4Bに描いたものは、ステップ206で抽出された3次元SPECT画像から切り出したある短軸横断断面スライスの短軸横断断面像を模式的に表したものである。この断面像420において、符号422は心室中心、符号424はステップ210で抽出された心筋内膜面を模している。心筋内膜面をポーラーマップ400に展開することにより、心筋内膜面424のうちポイント426から428に亘る弧は、例えば図4Aのポーラーマップ400におけるセグメント402に対応することが判明しているとする。また、ポイント428から430に亘る弧は、例えばセグメント406に、ポイント430から426に亘る弧は例えばセグメント404に、それぞれ対応することが判明しているとする。このとき、弧426−428に含まれる画素を、セグメント402に対応する心筋セグメントの画素と規定し、中心422と弧426−428で規定される略扇型の領域に含まれる画素を心筋内腔セグメント402の画素と規定する。同様に、弧430−426に含まれる画素を、セグメント404に対応する心筋セグメントの画素と規定し、中心422と弧430−426で規定される略扇型の領域に含まれる画素を心筋内腔セグメント404の画素と規定する。また、弧428−430に含まれる画素を、セグメント406に対応する心筋セグメントの画素と規定し、中心422と弧428−430で規定される略扇型の領域に含まれる画素を心筋内腔セグメント406の画素と規定する。この処理を、全ての短軸横断断面スライスについて実行することにより、各心筋セグメント及び各心筋内腔セグメントに属する画素を特定することができる。   FIG. 4 is a diagram for explaining a segment division technique. FIG. 4A depicts an example of a polar map. In this example, a polar map 400 having three segments 402, 404, and 406 is depicted. On the other hand, what is depicted in FIG. 4B is a schematic representation of a short-axis cross-sectional image of a short-axis cross-sectional slice cut out from the three-dimensional SPECT image extracted in step 206. In this cross-sectional image 420, reference numeral 422 represents the center of the ventricle, and reference numeral 424 represents the myocardial surface extracted in step 210. By developing the myocardial intimal surface in the polar map 400, it has been found that the arc extending from the points 426 to 428 in the myocardial intimal surface 424 corresponds to, for example, the segment 402 in the polar map 400 of FIG. 4A. To do. Further, it is assumed that the arc extending from the points 428 to 430 corresponds to the segment 406, for example, and the arc extending from the points 430 to 426 corresponds to the segment 404, for example. At this time, the pixels included in the arc 426-428 are defined as the myocardial segment pixels corresponding to the segment 402, and the pixels included in the substantially fan-shaped region defined by the center 422 and the arc 426-428 are defined as the myocardial lumen. The pixel of the segment 402 is defined. Similarly, pixels included in the arc 430-426 are defined as pixels of the myocardial segment corresponding to the segment 404, and pixels included in the substantially fan-shaped region defined by the center 422 and the arc 430-426 are defined as the myocardial lumen. The pixel of the segment 404 is defined. The pixels included in the arcs 428-430 are defined as the myocardial segment pixels corresponding to the segment 406, and the pixels included in the substantially fan-shaped region defined by the center 422 and the arcs 428-430 are defined as the myocardial lumen segment. It is defined as 406 pixels. By executing this process for all short-axis cross-sectional slices, the pixels belonging to each myocardial segment and each myocardial lumen segment can be identified.

ステップ214では、ステップ212で分割された心筋・心筋内腔の各セグメントについて、セグメント内の総カウント数が計算される。さらにステップ216では、心筋内腔の各セグメントについて、式3または式3'で表されるような値が計算される。
[式3]
[式3']
ここでfi(t)は、時刻tで代表される時間帯における、特定の心筋内腔セグメントの総カウント数である。例えば、ステップ206で切り出される時間幅が5秒である場合であって、t=300とすれば、fi(t)は、放射線トレーサーの投与時刻から296〜300秒の間における当該心筋内腔セグメントの総カウント数を表す。実際は式3のように解析的に積分を計算することはできないので、式3'のような形式で計算が行われることになる。fi(n)は、ステップ204のループ変数がnの時の当該心筋内腔セグメントの総カウント数を表す。式3'は式3の具体化例の一つであり、式3'は式3の実施形態に含まれるものである。
In step 214, for each segment of the myocardium / myocardial lumen divided in step 212, the total count number in the segment is calculated. Further, in step 216, for each segment of the myocardial lumen, a value as represented by Equation 3 or Equation 3 ′ is calculated.
[Formula 3]
[Formula 3 ']
Here, fi (t) is the total count number of a specific myocardial lumen segment in a time zone represented by time t. For example, when the time width cut out in step 206 is 5 seconds, and t = 300, fi (t) is the myocardial lumen segment between 296 and 300 seconds from the administration time of the radiation tracer. Represents the total count of. Actually, the integral cannot be calculated analytically as in Expression 3, so the calculation is performed in the form of Expression 3 ′. fi (n) represents the total count of the myocardial lumen segment when the loop variable of step 204 is n. Equation 3 ′ is one embodiment of Equation 3, and Equation 3 ′ is included in the embodiment of Equation 3.

式3または式3'から理解されうるように、ステップ216で計算される値は、当該心筋内腔セグメントの総カウント数の時間累積値に関連する値となっており、当該時間累積値を、最も新しい時間帯における当該心筋内腔セグメントの総カウント数で除した値になっている。   As can be understood from Equation 3 or Equation 3 ′, the value calculated in Step 216 is a value related to the time cumulative value of the total count of the myocardial lumen segment, and the time cumulative value is The value is divided by the total count of the myocardial lumen segment in the newest time zone.

データ150に含まれる全ての3次元画像データについて、ステップ210〜218の処理を終えると、ループを抜け、処理結果が保存される(ステップ220)。処理結果のデータは、各時間間隔(例えば1−5秒、6−10秒、...396−400秒、...)につき、ステップ212で分割された心筋セグメントの各々については総カウント数を、心筋内腔セグメントの各々については総カウント数と上記時間累積値に関連する値とを有するデータとなる。ステップ220において、この処理結果のデータは、例えば、解析データ156として、補助記憶装置106に格納されてもよい。図1には解析データ156が一つしか描かれていないが、例えば処理対象のダイナミックデータ150が複数あり、その各々に対して上記の処理を行なう場合には、それぞれに対して解析データ156が作成され、補助記憶装置106に保存されることになる。実施形態によっては、ステップ212〜216および220は、パトラック解析モジュール168のプログラム命令がCPU102に実行されることにより行われる処理であってもよい。   For all the three-dimensional image data included in the data 150, when the processing of Steps 210 to 218 is completed, the loop is exited and the processing result is stored (Step 220). The processing result data is a total count for each of the myocardial segments divided in step 212 for each time interval (eg, 1-5 seconds, 6-10 seconds,... 396-400 seconds,...). For each of the myocardial lumen segments, the data has a total count and a value related to the time cumulative value. In step 220, the processing result data may be stored in the auxiliary storage device 106 as, for example, analysis data 156. Although only one analysis data 156 is depicted in FIG. 1, for example, when there are a plurality of dynamic data 150 to be processed and the above processing is performed on each of the dynamic data 150, the analysis data 156 is displayed for each. It is created and stored in the auxiliary storage device 106. Depending on the embodiment, steps 212 to 216 and 220 may be processing performed by executing a program instruction of the Patrac analysis module 168 to the CPU 102.

次に、上記の処理結果のデータを表示したり更に解析したりする例を紹介する。   Next, an example of displaying or further analyzing the data of the above processing result will be introduced.

図5は、カウント数の時間変化をグラフ化した例である。この表示は、パトラック解析モジュール168のプログラム命令がCPU102に実行されることにより得られる表示であってもよい。上のグラフは負荷条件の下で収集されたダイナミックデータに対して上記の処理を行って得られたデータの一部をグラフ化したものであり、下のグラフは安静条件の下で収集されたダイナミックデータに対して上記の処理を行って得られたデータの一部をグラフ化したものである。横軸は時間であり、縦軸は平均SPECTカウント数(総SPECTカウント数を対象領域の総画素数で割った値)を表す。時間軸の原点は、例えば、放射性トレーサーを投与した時間とすることができる。点線で表されている折れ線502,502'は、心筋内腔領域の平均SPECTカウント数のデータをプロットしてつないだものであり、実線で表されている折れ線504,504'は、心筋領域の平均SPECTカウント数のデータをプロットしてつないだものである。図5において、折れ線502,502'は、いずれも心筋内腔領域全体の平均カウント数を表し、折れ線504,504'は、いずれも心筋領域全体の平均カウント数を表している。しかし実施形態によっては、パトラック解析モジュール168は、右側に表示されているポーラーマップ506の所望の領域がマウス等で選択されることに応じて、当該領域のみのカウント数で、同様のグラフを表示するように構成されていることが好ましい。実施形態によっては、縦軸の値を適当な値で規格化して表示してもよい。   FIG. 5 is an example in which the change in the count number with time is graphed. This display may be a display obtained by executing the program instruction of the parc track analysis module 168 to the CPU 102. The upper graph is a graph of a part of the data obtained by performing the above processing on dynamic data collected under load conditions, and the lower graph is collected under rest conditions. A part of the data obtained by performing the above processing on the dynamic data is graphed. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the average SPECT count (the value obtained by dividing the total SPECT count by the total number of pixels in the target area). The origin of the time axis can be, for example, the time when the radioactive tracer is administered. The broken lines 502 and 502 ′ represented by dotted lines are connected by plotting the data of the average SPECT count number of the myocardial lumen region, and the broken lines 504 and 504 ′ represented by solid lines are the myocardial region. The average SPECT count data is plotted and connected. In FIG. 5, both the broken lines 502 and 502 ′ represent the average count number of the entire myocardial lumen region, and the broken lines 504 and 504 ′ both represent the average count number of the entire myocardial region. However, depending on the embodiment, the Patrac analysis module 168 may display a similar graph with the count number of only the area when the desired area of the polar map 506 displayed on the right side is selected with a mouse or the like. It is preferably configured to display. Depending on the embodiment, the value on the vertical axis may be normalized and displayed with an appropriate value.

図示されるように、折れ線502,502'は、30秒ほどから急激に立ち上がり、その後急激に減少するというプロファイルを有しているが、これは、投与された放射性トレーサーが左心室内腔に到達し(前述のように上記実施例で解析されたデータは左心室を対象として測定されたものである)、それが心室の収縮と共に全身に運ばれていく様子を表している。一方、折れ線504は、徐々に立ち上がって120秒ほどでフラットな状態になるが、これは、投与から120秒ほどで心筋細胞内に放射性トレーサーが取り込まれることを表している。   As shown in the figure, the polygonal lines 502 and 502 ′ have a profile that rises rapidly from about 30 seconds and then decreases rapidly, which means that the administered radioactive tracer reaches the left ventricular lumen. (The data analyzed in the above example was measured for the left ventricle as described above), and it shows how it is carried throughout the body as the ventricle contracts. On the other hand, the broken line 504 gradually rises and becomes flat after about 120 seconds, which indicates that the radioactive tracer is taken into the myocardial cells after about 120 seconds from the administration.

しかしながら、図5の2つのグラフを比較すると分かるように、負荷条件下のグラフである上のグラフと、安静条件下のグラフである下のグラフでは、折れ線の形にあまり差がない。そこで、このような変化の相異を明確にとらえるため、図6を参照して以下に説明するようなプロットによる解析が有用である。   However, as can be seen by comparing the two graphs in FIG. 5, there is not much difference in the shape of the broken line between the upper graph that is a graph under a load condition and the lower graph that is a graph under a rest condition. Therefore, in order to clearly grasp such a difference in change, an analysis based on a plot as described below with reference to FIG. 6 is useful.

図6は、パトラック解析プログラム160による独特の解析手法を説明するための図である。図6には4つのグラフが描かれており、上段の2つ(グラフ600,620)は負荷条件下のダイナミックデータを処理して得られた解析データ156をグラフに表したものであり、下段の2つ(グラフ610,630)は安静条件下のダイナミックデータを処理して得られた解析データ156をグラフに表したものである。左側のグラフ620,630は、全心筋領域および全心筋内腔領域のカウント数の時間変化をグラフ化したものであり、図5に描かれる2つのグラフと同じものである。一方、右側のグラフ600,610は、式4のように計算される点(x(t), y(t))をプロットしたものである。
[式4]
式4において、fo(t), fi(t)は、それぞれ、時刻tで代表される時間帯における、特定の心筋セグメントおよび対応する心筋内腔セグメントの総カウント数を表す。例えば、ステップ206で切り出される時間幅が5秒である場合であって、t=300とすれば、fo(t), fi(t)は、それぞれ、放射線トレーサーの投与時刻から296〜300秒の間における当該心筋セグメント及び当該心筋内腔セグメントの総カウント数を表す。ただし図6の例におけるfo(t), fi(t)は、全ての心筋セグメント(すなわち心筋領域の全体)および全ての心筋内腔セグメント(すなわち心筋内腔領域の全体)の総カウント数を表している。すなわち心筋領域の全体,心筋内腔領域の全体を、それぞれ心筋セグメント,心筋内腔セグメントと考えている。式4において、x(t)は図2のステップ216で計算した値であり、心筋内腔セグメントの総カウント数の時間累積値に関連する値である。y(t)は、時刻tで代表される時間帯における、心筋内腔領域の放射能カウント値に対する心筋領域の放射能カウント値の比になっている。図6は、tを様々に変えて(x(t), y(t))を計算し、プロットしたものである。図6は、上記の点(x(t), y(t))のいくつかに対して符号602や612を付すことにより、これらの点のいくつかを示している。グラフ600,610の横軸の値は
であり、縦軸の値は
である。
FIG. 6 is a diagram for explaining a unique analysis method by the Patrac analysis program 160. FIG. 6 shows four graphs. The upper two (graphs 600 and 620) are graphs of analysis data 156 obtained by processing dynamic data under load conditions. These two (graphs 610 and 630) are graphs of analysis data 156 obtained by processing dynamic data under resting conditions. The graphs 620 and 630 on the left are graphs of the change over time in the counts of all myocardial regions and all myocardial lumen regions, and are the same as the two graphs depicted in FIG. On the other hand, the graphs 600 and 610 on the right are obtained by plotting points (x (t), y (t)) calculated as in Expression 4.
[Formula 4]
In Equation 4, fo (t) and fi (t) represent the total counts of a specific myocardial segment and the corresponding myocardial lumen segment in the time zone represented by time t, respectively. For example, when the time width cut out in step 206 is 5 seconds and t = 300, fo (t) and fi (t) are 296 to 300 seconds from the administration time of the radiation tracer, respectively. The total count number of the myocardial segment and the myocardial lumen segment in between. However, fo (t) and fi (t) in the example of FIG. 6 represent the total counts of all myocardial segments (that is, the entire myocardial region) and all myocardial lumen segments (that is, the entire myocardial lumen region). ing. That is, the entire myocardial region and the entire myocardial lumen region are considered as a myocardial segment and a myocardial lumen segment, respectively. In Equation 4, x (t) is a value calculated in step 216 of FIG. 2, and is a value related to the time accumulated value of the total count number of the myocardial lumen segment. y (t) is the ratio of the radioactivity count value of the myocardial region to the radioactivity count value of the myocardial lumen region in the time zone represented by time t. FIG. 6 is a graph in which (x (t), y (t)) is calculated and t varied in various ways. FIG. 6 shows some of these points by giving reference numerals 602 and 612 to some of the above points (x (t), y (t)). The values on the horizontal axis of graphs 600 and 610 are
And the value on the vertical axis is
It is.

グラフ600において、直線606は点602の集合を特定の範囲内(2本の直線604に挟まれた範囲内)で、直線近似したものである。近似式は次のように表されることができる。
[式5]
In the graph 600, a straight line 606 is a linear approximation of a set of points 602 within a specific range (within a range between two straight lines 604). The approximate expression can be expressed as:
[Formula 5]

式5において、fo(t)およびfi(t)は、それぞれ上述のように、時刻tで代表される時間帯における、特定の心筋セグメントおよび対応する心筋内腔セグメントの総カウント数を表す。定数kは直線の傾きを表し、定数Dは直線の切片を表す。   In Equation 5, fo (t) and fi (t) represent the total counts of a specific myocardial segment and the corresponding myocardial lumen segment in the time zone represented by time t as described above. The constant k represents the slope of the straight line, and the constant D represents the intercept of the straight line.

グラフ610における直線616も、612の集合を、2本の直線614に挟まれた範囲内で直線近似したものである。   A straight line 616 in the graph 610 is also a line approximation of a set of 612 within a range between two straight lines 614.

前述のように、グラフ600は負荷条件下で収集されたダイナミックデータを処理して得られたグラフであり、グラフ610は安静条件下で収集されたダイナミックデータを処理して得られたグラフである。これらのグラフを比較すると、負荷条件下のグラフ600における直線606の傾きは、安静条件下のグラフ610における直線616の傾きよりも、明らかに大きいことが分かる。したがって、この傾き、すなわち式5における定数kは、異なる条件下で得られたダイナミックデータを比較する上で有用な情報であることが理解できる。   As described above, the graph 600 is a graph obtained by processing dynamic data collected under a load condition, and the graph 610 is a graph obtained by processing dynamic data collected under a rest condition. . Comparing these graphs, it can be seen that the slope of the straight line 606 in the graph 600 under the load condition is clearly larger than the slope of the straight line 616 in the graph 610 under the resting condition. Therefore, it can be understood that this slope, that is, the constant k in Equation 5, is useful information for comparing dynamic data obtained under different conditions.

また、式5における定数kは、3次元的に抽出された心筋や3次元的に抽出された心筋内腔に基づいて計算された値である。すなわち、3次元的に抽出された心筋におけるガンマ線カウント数や、3次元的に抽出された心筋内腔におけるガンマ線カウント数に基づいて計算された値である。心臓は3次元的な臓器であるので、3次元的な構造に基づいた特徴情報は、2次元的な解析に基づく特徴情報よりも自然であり、信頼性・有用性が高いと思われる。   The constant k in Equation 5 is a value calculated based on the myocardium extracted three-dimensionally or the myocardial lumen extracted three-dimensionally. That is, it is a value calculated based on the gamma ray count number in the myocardium extracted three-dimensionally and the gamma ray count number in the myocardial lumen extracted three-dimensionally. Since the heart is a three-dimensional organ, feature information based on a three-dimensional structure is more natural than feature information based on a two-dimensional analysis, and is considered to be more reliable and useful.

上述のように、グラフ600,610において点602,612の集合を直線近似する範囲は全体の一部のみである。実施形態によっては、この範囲は手動で決めるように構成されてもよい。パトラック解析モジュール168は、例えば直線604や614をマウス等で動かすことにより、ユーザが直線近似を行う範囲を決定することを可能にするように構成されていることが好ましい。実施形態によっては、この範囲は自動で定められるように構成されてもよい。例えば、x(t)の小さな領域からスキャンを行い、(x(t), y(t))の相関係数が一定以上(例えば0.7以上)である範囲のみを直線近似することなどとしてもよい。また、実施形態によっては、点(x(t), y(t))をプロットするtの範囲(すなわち時間領域)に制限を加えてもよい。例えば図6の例では、グラフ620,630において、直線622,632の右側の時間領域についてのみ、x(t),y(t)の計算を行ってグラフ600,610にプロットしている。グラフ620,630から理解できるように、直線622,632は、心筋内腔のカウント数が増え始めた時間、すなわち放射性トレーサーの投与後に心筋内腔に到達したと考えられる時間を示している。実施形態によっては、パトラック解析モジュール168は、例えば直線622または632をマウス等で動かすことにより、点602,612の計算とプロットを行う範囲をユーザが設定できるように構成されていることが好ましい。実施形態によっては、適当な閾値などを利用して、点602,612の計算とプロットを行う時間領域を自動で設定するように構成されていてもよい。例えば心筋内腔のカウント数のピーク値の例えば10%を最初に超えた時間以降に点602,612の計算とプロットを行うように構成されてもよい。   As described above, the range in which the set of points 602 and 612 is linearly approximated in the graphs 600 and 610 is only a part of the whole. In some embodiments, this range may be configured to be determined manually. The Patrac analysis module 168 is preferably configured to allow the user to determine a range for linear approximation, for example, by moving the straight lines 604 and 614 with a mouse or the like. In some embodiments, this range may be configured to be determined automatically. For example, scanning from a small area of x (t), and linearly approximating only the range where the correlation coefficient of (x (t), y (t)) is more than a certain value (eg 0.7 or more) Also good. Further, depending on the embodiment, a range of t (that is, a time domain) in which the points (x (t), y (t)) are plotted may be limited. For example, in the example of FIG. 6, in the graphs 620 and 630, x (t) and y (t) are calculated and plotted in the graphs 600 and 610 only for the time region on the right side of the straight lines 622 and 632. As can be understood from the graphs 620 and 630, the straight lines 622 and 632 indicate the time when the myocardial lumen count starts to increase, that is, the time when the myocardial lumen is considered to have reached after administration of the radioactive tracer. In some embodiments, the Patrac analysis module 168 is preferably configured to allow the user to set the range for calculating and plotting the points 602, 612, for example, by moving the straight line 622 or 632 with a mouse or the like. . Depending on the embodiment, it may be configured to automatically set a time region for calculating and plotting the points 602 and 612 using an appropriate threshold value or the like. For example, the points 602 and 612 may be calculated and plotted after a time when, for example, 10% of the peak value of the count value of the myocardial lumen is first exceeded.

図7は、心筋ポーラーマップの各セグメントに対応する心筋領域及び心筋内腔領域について、上記の定数kを計算し、それをポーラーマップに表示したものである。マップ702は、負荷条件下で収集された心筋SPECTダイナミックデータに基づいてセグメントごとに計算した定数kを、当該セグメント上に重ね合わせて表示したものである。一方マップ704は、安静条件下で収集された心筋SPECTダイナミックデータに基づいてセグメントごとに計算した定数kを、当該セグメント上に重ね合わせて表示したものである。マップ706は、負荷条件下における上記定数kをks、安静条件下における上記定数kをkrと表記したとき、値ks/krを対応するセグメント上に表示したものである。このようなマップを提供することにより、心室(本例では左心室)のどの部分で上記定数kが大きいか、すなわち図6のグラフ600や610における直線606や616の傾きが大きいかを容易に判別することができる。   FIG. 7 shows the above-described constant k calculated for the myocardial region and myocardial lumen region corresponding to each segment of the myocardial polar map and displayed on the polar map. The map 702 displays a constant k calculated for each segment based on the myocardial SPECT dynamic data collected under the load condition, superimposed on the segment. On the other hand, the map 704 displays a constant k calculated for each segment on the basis of the myocardial SPECT dynamic data collected under resting conditions. The map 706 displays the value ks / kr on the corresponding segment when the constant k under load condition is expressed as ks and the constant k under rest condition is expressed as kr. By providing such a map, it is easy to determine in which part of the ventricle (the left ventricle in this example) the constant k is large, that is, whether the slope of the straight line 606 or 616 in the graph 600 or 610 in FIG. 6 is large. Can be determined.

また図示されるように、マップ702〜706は、値の最も大きなセグメントを白色で、値の最も小さなセグメントを黒色で、値がこれらの中間のセグメントをグレーで表している。このように、値の大小で表示色を変えることにより、上記定数kの部位毎の差異を容易に判別できるようになっている。また、比のマップ706において値の高いセグメントが、マップ702,704において値が高いセグメントとは異なることは、興味深い点である。   Further, as shown in the figure, the maps 702 to 706 represent the segment having the largest value in white, the segment having the smallest value in black, and the segment having the intermediate value in gray. In this way, by changing the display color depending on the magnitude of the value, the difference of each part of the constant k can be easily determined. It is also interesting that the segment with the higher value in the ratio map 706 is different from the segment with the higher value in the maps 702 and 704.

本発明の実施形態を好適な例を用いて説明してきたが、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。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。特にフローチャートで紹介された処理の順番は、必ず紹介された順番で実行しなければならないわけではなく、実施するものの好みに応じて、順序を入れ替えたり並列的に同時実行したり、適当なループとして実行したりするように実装してもよい。例えば実施形態によっては、ステップ202でロードするデータを生データ149とし、ステップ206では生データ149から所定の時間分(例えば5秒分)のカウントデータを切り出して画像化することにより、3次元画像データを提供するステップとしてもよい。こ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る。請求項に特定される処理の記載順も、処理の必須の順番を特定しているわけではなく、例えば処理の順番が異なる実施形態や、ループを含んで処理が実行されるような実施形態なども、請求項に係る発明の範囲に含まれるものである。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、本発明の思想を逸脱しない全ての形態について、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を記しておく。   While embodiments of the present invention have been described using preferred examples, these examples have not been introduced to limit the scope of the present invention, but to meet the requirements of the patent law and contribute to an understanding of the present invention. It was introduced in. The present invention can be embodied in various forms, and there are many variations in the embodiments of the present invention other than those exemplified here. The individual features included in the various described embodiments can only be used with the embodiments in which the features are directly described, and are not limited to the other embodiments and descriptions described herein. It can also be used in combination in various implementations that are not. In particular, the order of the processes introduced in the flowchart does not necessarily have to be executed in the order in which they are introduced. Depending on the preference of what is to be implemented, the order may be changed or executed in parallel or as an appropriate loop. It may be implemented to execute. For example, depending on the embodiment, the data to be loaded in step 202 is the raw data 149, and in step 206, the count data for a predetermined time (for example, 5 seconds) is cut out from the raw data 149 and imaged to obtain a three-dimensional image. It may be a step of providing data. All of these variations are included in the scope of the present invention. The description order of the processes specified in the claims does not necessarily specify the essential order of the processes. For example, an embodiment in which the order of the processes is different, an embodiment in which the processes are executed including a loop, etc. Is also included in the scope of the claimed invention. Regardless of whether a claim is made in the current claims, the applicant claims to have the right to obtain a patent for all forms that do not depart from the spirit of the present invention. Keep in mind.

100 システム
104 主記憶装置
106 補助記憶装置
107 ディスプレイ・インターフェース
108 周辺機器インタフェース
109 ネットワーク・インターフェース
110 オペレーティングシステム
150 ダイナミックデータ
156 解析データ
160 パトラック解析プログラム
162 画像抽出モジュール
164 スライス操作モジュール
166 心筋輪郭抽出モジュール
168 パトラック解析モジュール
100 System 104 Main Memory 106 Auxiliary Memory 107 Display Interface 108 Peripheral Device Interface 109 Network Interface 110 Operating System 150 Dynamic Data 156 Analysis Data 160 Partrack Analysis Program 162 Image Extraction Module 164 Slice Operation Module 166 Myocardial Contour Extraction Module 168 Patrac analysis module

Claims (11)

装置の処理手段でコンピュータプログラムが実行されることにより、前記装置が遂行する方法であって、
データの収集時間帯が各々異なる複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、心筋領域と心筋内腔領域とを抽出することと;
前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋領域の一部の放射能カウント値を求めることと;
前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋内腔領域の部分であって前記心筋領域の前記一部と、前記3次元心筋核医学画像データの複数の短軸横断断面スライスの各々における心室中心とにより規定される部分放射能カウント値を求めることと;
前記求めた心筋領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値との関係を表す定数を計算することと;
を含み、ただし、
前記定数は前記心筋内腔領域の放射能カウント値に対する前記心筋領域の放射能カウント値の比と、前記心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値に関する値との関係を直線近似したときの傾きに相当する値であり、
前記時間累積値に関する値は
と表すことができ、ここでfi(t)は、時刻tで代表される時間帯における心筋内腔領域の放射能カウント値である、
方法。
A method performed by the apparatus by a computer program being executed by the processing means of the apparatus,
Extracting a myocardial region and a myocardial lumen region for each of a plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data having different data collection time zones;
Obtaining a radioactivity count value of a portion of the extracted myocardial region for each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data;
For each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data, it said extracted a part of intramyocardial lumen region, and the portion of the myocardial region, a plurality of short axis crossing of the three-dimensional myocardial nuclear medicine image data in each cross-sectional slices and determining the radioactivity count value of the portion defined by the ventricular heart;
Calculate a constant representing the relationship between the calculated radioactivity count value of the myocardial region, the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region, and the time accumulated value of the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region. To do;
Including ,
The constant is a linear approximation of the relationship between the ratio of the radioactivity count value of the myocardial region to the radioactivity count value of the myocardial lumen region and the value related to the time accumulated value of the radioactivity count value of the myocardial lumen region. Ri value der which corresponds to the slope of the time,
The value for the time cumulative value is
It can be expressed as, where fi (t) is Ru radioactivity count der intramyocardial cavity region in the time zone represented by the time t,
Method.
前記複数の3次元心筋核医学画像データは、それぞれダイナミック心筋核医学データの異なる時間位置に対応するものである、請求項に記載の方法。 The method according to claim 1 , wherein each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data corresponds to a different time position of the dynamic myocardial nuclear medicine data. 前記複数の3次元心筋核医学画像データはSPECTで得られた画像データである、請求項またはに記載の方法。 The method according to claim 1 or 2 , wherein the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data is image data obtained by SPECT. 前記直線近似を行う範囲は、前記比と、前記時間累積値に関する値との相関係数が所定の値以上となる範囲である、請求項1からのいずれかに記載の方法。 Range for the linear approximation, said ratio, the correlation coefficient between the value relating to the time accumulated value is within a range of equal to or greater than a predetermined value, the method according to any one of claims 1 to 3. ユーザ入力に基づいて前記直線近似を行う範囲を設定することを含む、請求項1からのいずれかに記載の方法。 Based on user input comprises setting a range for the linear approximation method as claimed in any one of claims 1 to 3. 心筋ポーラーマップの各セグメントについて、前記定数に関する情報を表したマップを提供することを更に含む、請求項1からのいずれかに記載の方法。 For each segment of the myocardium polar map, further comprising the method according to any one of claims 1 to 5 to provide a map showing the information on the constants. 心筋ポーラーマップの各セグメントについて、負荷条件下で得られた心筋核医学画像から計算した前記定数と、安静条件下で得られた心筋核医学画像から計算した前記定数との比に関する情報を表したマップを提供することを更に含む、請求項1からのいずれかに記載の方法。 For each segment of the myocardial polar map, information on the ratio between the constant calculated from the myocardial nuclear medicine image obtained under the load condition and the constant calculated from the myocardial nuclear medicine image obtained under the resting condition was expressed. further comprising a method according to any one of claims 1 to 6 to provide a map. 装置の処理手段で実行されることにより、前記装置に請求項1からのいずれかに記載の方法を実行させるプログラム命令を備える、コンピュータプログラム。 By being executed by the processing means of the apparatus comprises program instructions for executing the method according to any one of claims 1 to 7 to the device, the computer program. 処理手段と記憶手段とを備える装置であって、前記記憶手段は、前記処理手段で実行されることにより前記装置に請求項1からのいずれかに記載の方法を実行させるプログラム命令を格納する、装置。 An apparatus comprising a processing means and memory means, said memory means stores program instructions for executing the method according to any one of claims 1 to 7 in the apparatus by being executed by said processing means ,apparatus. データの収集時間帯が各々異なる複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、心筋領域と心筋内腔領域とを抽出する手段と;
前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋領域の一部の放射能カウント値を求める手段と;
前記複数の3次元心筋核医学画像データの各々について、前記抽出した心筋内腔領域の部分であって前記心筋領域の前記一部と、前記3次元心筋核医学画像データの複数の短軸横断断面スライスの各々における心室中心とにより規定される部分放射能カウント値を求める手段と;
前記求めた心筋領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値と、前記求めた心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値との関係を表す定数を計算する手段と;
を備え、
前記定数は前記心筋内腔領域の放射能カウント値に対する前記心筋領域の放射能カウント値の比と、前記心筋内腔領域の放射能カウント値の時間累積値に関する値との関係を直線近似したときの傾きに相当する値であり、
前記時間累積値に関する値は
と表すことができ、ここでfi(t)は、時刻tで代表される時間帯における心筋内腔領域の放射能カウント値である、
装置。
Means for extracting a myocardial region and a myocardial lumen region for each of a plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data having different data collection time zones;
Means for obtaining a radioactivity count value of a portion of the extracted myocardial region for each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data;
For each of the plurality of three-dimensional myocardial nuclear medicine image data, it said extracted a part of intramyocardial lumen region, and the portion of the myocardial region, a plurality of short axis crossing of the three-dimensional myocardial nuclear medicine image data Means for determining a radioactivity count value of the portion defined by the center of the ventricle in each of the cross-sectional slices ;
Calculate a constant representing the relationship between the calculated radioactivity count value of the myocardial region, the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region, and the time accumulated value of the calculated radioactivity count value of the myocardial lumen region. Means to do;
With
The constant is a linear approximation of the relationship between the ratio of the radioactivity count value of the myocardial region to the radioactivity count value of the myocardial lumen region and the value related to the time accumulated value of the radioactivity count value of the myocardial lumen region. Ri value der which corresponds to the slope of the time,
The value for the time cumulative value is
It can be expressed as, where fi (t) is Ru radioactivity count der intramyocardial lumen region in the time zone represented by the time t,
apparatus.
心筋ポーラーマップの各セグメントについて、前記定数に関する情報を表したマップを提供する手段を更に備える、請求項10に記載の装置。The apparatus of claim 10, further comprising means for providing a map representing information about the constant for each segment of a myocardial polar map.
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