JP5710166B2 - Image analysis apparatus and method - Google Patents
Image analysis apparatus and method Download PDFInfo
- Publication number
- JP5710166B2 JP5710166B2 JP2010164964A JP2010164964A JP5710166B2 JP 5710166 B2 JP5710166 B2 JP 5710166B2 JP 2010164964 A JP2010164964 A JP 2010164964A JP 2010164964 A JP2010164964 A JP 2010164964A JP 5710166 B2 JP5710166 B2 JP 5710166B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- image
- normalized
- segment
- index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 title claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 19
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 33
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 18
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 17
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims description 3
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 23
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 3
- 238000001647 drug administration Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 2
- 206010002383 Angina Pectoris Diseases 0.000 description 1
- 206010000891 acute myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012933 kinetic analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 1
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 229960004113 tetrofosmin Drugs 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Nuclear Medicine (AREA)
Description
本発明は、RI(Radio Isotope)画像の解析技術に関し、特に同一被験者の同一検査部位を異なる時刻に撮影したRI画像を対比して、その検査対象部位から流出したRI量を評価する技術に関する。 The present invention relates to an analysis technique for RI (Radio Isotope) images, and more particularly to a technique for comparing RI images obtained by photographing the same examination site of the same subject at different times and evaluating the amount of RI that has flowed out from the examination site.
RI薬剤としてRI心筋血流製剤(例えば、99mTc−SESTAMIBI、あるいは99mTc−Tetrofosmin)を被験者に投与すると、急性心筋梗塞治療後や重篤な狭心症患者であれば、心筋からRI薬剤が流出する洗い出し(Washout)の亢進が観測される。そこで、RI薬剤を被験者に投与して、その後の異なる時間帯に被験者の心臓をSPECT撮影した複数の画像を用いて、心疾患などの診断に役立てる検査方法がある。例えば、RI薬剤投与後の第1の時間帯に撮影した早期像のカウント値と、第1の時間帯より後の第2の時間帯に撮影した後期像のカウント値とから求まる、心臓から洗い出されたRI薬剤量の割合を示す洗い出し率(Washout rare,WR)が知られている(例えば非特許文献1)。 When an RI myocardial blood flow preparation (for example, 99mTc-SESTAMIBI or 99mTc-Tetrofosmin) is administered to a subject as an RI drug, the RI drug flows out from the myocardium after acute myocardial infarction treatment or severe angina An increase in washout is observed. Therefore, there is an inspection method that is useful for diagnosing a heart disease or the like by using a plurality of images obtained by administering a RI medicine to a subject and then performing SPECT imaging of the subject's heart in different time zones thereafter. For example, washing from the heart can be obtained from the count value of the early image taken in the first time zone after the RI drug administration and the count value of the late image taken in the second time zone after the first time zone. There is known a washout rate (Washout rare, WR) indicating the ratio of the amount of RI drug that has been released (for example, Non-Patent Document 1).
しかしながら、WRは定量的な指標であるが、算出された指標値は早期像及び後期像の画像を目視で対比したときに行う定性的な評価とは大きく乖離することが多かった。例えば、WRの値が同じであっても、目視評価では被験者によって正常と判断されたり、異常と判断されたりする場合があった。これは、撮像時間間隔が異なることや、被験者ごとに洗い出されるRI薬剤量に個人差があるからである。そのため、臨床現場においては、早期像及び後期像の画像を目視で対比した定性的な評価と良好に一致する定量的な評価指標が求められていた。 However, although WR is a quantitative index, the calculated index value often deviates greatly from the qualitative evaluation performed when visually comparing the images of the early image and the late image. For example, even if the value of WR is the same, there are cases where the visual evaluation determines that the subject is normal or abnormal. This is because the imaging time interval is different and there is an individual difference in the amount of RI drug that is washed out for each subject. Therefore, in the clinical field, there has been a demand for a quantitative evaluation index that is in good agreement with a qualitative evaluation in which images of early and late images are visually compared.
そこで、本発明の目的は、早期像及び後期像を目視で対比した定性的な評価と一致する定量的な評価指標を提供することである。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a quantitative evaluation index that is consistent with qualitative evaluation in which an early image and a later image are visually compared.
本発明の一つの実施態様に従う画像解析装置は、被験者にRI(Radio Isotope)薬剤を投与した後の第1の時間帯に前記被験者の検査部位を撮影したRI画像に係る第1の撮影画像データと、前記第1の時間帯から所定時間後の第2の時間帯に前記被験者の前記検査部位を撮影したRI画像に係る第2の撮影画像データとを記憶する記憶手段と、前記第1の撮影画像データを正規化して第1正規化データを得るとともに、前記第2の撮影画像データを正規化して第2正規化データを得る正規化手段と、前記第1正規化データと前記第2正規化データとに基づいて、前記検査対象部位からの前記RI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された指標を出力する出力手段と、を備える。 The image analysis apparatus according to one embodiment of the present invention provides first captured image data relating to an RI image obtained by capturing an examination site of a subject in a first time zone after administering a RI (Radio Isotope) drug to the subject. And storage means for storing second captured image data relating to an RI image obtained by imaging the examination site of the subject in a second time zone after a predetermined time from the first time zone, Normalization means for normalizing the captured image data to obtain first normalized data, normalizing the second captured image data to obtain second normalized data, the first normalized data and the second normalized data Calculation means for calculating an index for evaluating the washout amount of the RI drug from the examination target site based on the digitized data, and output means for outputting the index calculated by the calculation means, Obtain.
好適な実施態様では、前記RI薬剤は、RI心筋血流製剤であってもよい。 In a preferred embodiment, the RI agent may be an RI myocardial blood flow product.
好適な実施態様では、前記RI薬剤は、99mTc−SESTAMIBIであってもよい。 In a preferred embodiment, the RI agent may be 99mTc-SESTAMIBI.
好適な実施態様では、前記検査部位は心臓であってもよい。 In a preferred embodiment, the examination site may be the heart.
好適な実施態様では、前記正規化手段は、前記第1の撮影画像データ及び前記第2の撮影画像データのそれぞれについて、前記検査対象部位を複数のセグメントに分割し、各セグメントの代表値を用いてセグメントごとに正規化して、前記第1及び第2正規化データを得る。そして、前記算出手段は、前記セグメントごとに正規化された前記第1及び第2正規化データに基づいて、各セグメントについて前記指標を算出するようにしてもよい。 In a preferred embodiment, the normalizing means divides the examination target part into a plurality of segments for each of the first photographed image data and the second photographed image data, and uses a representative value of each segment. And normalizing each segment to obtain the first and second normalized data. And the said calculation means may be made to calculate the said parameter | index about each segment based on the said 1st and 2nd normalization data normalized for every said segment.
好適な実施態様では、前記指標は、前記第1正規化データから前記第2正規化データへの変化率を示す指標であってもよい。 In a preferred embodiment, the index may be an index indicating a change rate from the first normalized data to the second normalized data.
好適な実施態様では、前記指標は、以下の式により算出されるWOINDx(n)であってもよい。
L_SEG(n):後期像の各セグメントの代表値
n:セグメントの識別子
E_SEG_MAX:早期像の各セグメントの代表値の最大値
L_SEG_MAX:後期像の各セグメントの代表値の最大値
In a preferred embodiment, the index may be WOINDx (n) calculated by the following formula.
好適な実施態様では、前記第1の撮影画像データは、前記第1の時間帯に撮影したSPECT(Single Photon Emission Conputed Tomography)画像を変換したアレイデータであり、前記第2の撮影画像データは、前記第2の時間帯に撮影したSPECT画像を変換したアレイデータであり、前記画像解析装置は、前記第1及び第2の撮影画像データに基づいてポーラーマップを表示させる表示手段を、さらに備えてもよい。そして、前記第1及び第2の正規化データは、前記ポーラーマップのセグメントごとに正規化されたデータであり、前記算出手段は、前記ポーラーマップのセグメント単位で前記指標を算出するようにしてもよい。 In a preferred embodiment, the first photographed image data is array data obtained by converting a SPECT (Single Photon Emission Tomography) image photographed in the first time zone, and the second photographed image data is Array data obtained by converting a SPECT image captured in the second time zone, and the image analysis device further includes display means for displaying a polar map based on the first and second captured image data. Also good. The first and second normalized data are data normalized for each segment of the polar map, and the calculation unit may calculate the index for each segment of the polar map. Good.
以下、本発明の一実施形態に係る画像解析装置について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本実施形態に係る画像解析装置1の構成図を示す。本実施形態に係る画像解析装置1は、被験者にRI薬剤を投与した後の異なる時間帯に撮影された、被験者の検査部位の複数のRI画像を解析して、検査対象部位から流出したRI量を評価する指標を算出する。本実施形態では、特に、RI薬剤として99mTc−SESTAMIBIを用いて、図示しないSPECT撮像装置で撮影した心臓のSPECT(Single Photon Emission Conputed Tomography)画像を用いて解析を行う。 FIG. 1 is a configuration diagram of an image analysis apparatus 1 according to the present embodiment. The image analysis apparatus 1 according to the present embodiment analyzes a plurality of RI images of the examination site of the subject taken at different time zones after administering the RI drug to the subject, and the amount of RI that has flowed out of the examination target site An index for evaluating is calculated. In this embodiment, in particular, analysis is performed using a SPECT (Single Photon Emission Tomography) image of the heart imaged by a SPECT imaging apparatus (not shown) using 99mTc-SESTAMIBI as the RI agent.
この画像解析装置1は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像解析装置1の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納可能である。 The image analysis apparatus 1 is configured by, for example, a general-purpose computer system, and individual components or functions of the image analysis apparatus 1 described below are realized by executing a computer program, for example. This computer program can be stored in a computer-readable recording medium.
画像解析装置1は、同図に示すように、画像データ記憶部11と、アレイデータ生成部13と、アレイデータ記憶部15と、正規化処理部16と、指標算出部17と、指標記憶部18と、表示処理部19とを備える。 As shown in the figure, the image analysis apparatus 1 includes an image data storage unit 11, an array data generation unit 13, an array data storage unit 15, a normalization processing unit 16, an index calculation unit 17, and an index storage unit. 18 and a display processing unit 19.
画像データ記憶部11には、図示しないSPECT撮像装置で撮影した心臓のSPECT画像のデータが記憶されている。ここでは、SPECT画像のデータとしては、RI薬剤を投与した後の第1の時間帯に被験者の心臓を撮影した早期像データ111と、第1の時間帯から所定時間後の第2の時間帯に同じ被験者の心臓を撮影した後期像データ113とが記憶されている。早期像は、例えば、RI薬剤投与1時間後に撮影したSPECT画像であり、後期像は、例えば、RI薬剤投与6時間後に撮影したSPECT画像である。 The image data storage unit 11 stores SPECT image data of the heart taken by a SPECT imaging apparatus (not shown). Here, the SPECT image data includes the early image data 111 obtained by imaging the subject's heart in the first time zone after administration of the RI drug, and the second time zone after a predetermined time from the first time zone. The late image data 113 obtained by photographing the heart of the same subject is stored. The early image is, for example, a SPECT image taken 1 hour after RI drug administration, and the late image is, for example, a SPECT image taken 6 hours after RI drug administration.
早期像データ111及び後期像データ113は、いずれも、3次元のボクセルデータである。各ボクセルの値は、SPECT撮像装置でカウントされたカウント値である。 Both the early image data 111 and the late image data 113 are three-dimensional voxel data. The value of each voxel is a count value counted by the SPECT imaging device.
アレイデータ生成部13は、画像データ記憶部11に記憶されている早期像データ111及び後期像データ113に基づいて、ポーラーマップ(ブルズアイ)を生成するための早期像アレイデータ151及び後期像アレイデータ153をそれぞれ生成する。 The array data generation unit 13 generates the polar image (bulls eye) based on the early image data 111 and the late image data 113 stored in the image data storage unit 11, and the early image array data 151 and the late image array data. 153 is generated.
ここで、図2はアレイデータ生成部13が行うアレイデータの生成手順を示すフローチャートである。同図に従って、アレイデータ生成部13の処理手順を詳細に説明する。アレイデータ生成部13は、早期像データ111及び後期像データ113に対してそれぞれ以下の処理を適用して早期像アレイデータ151及び後期像アレイデータ153を生成する。 Here, FIG. 2 is a flowchart showing a sequence of generating array data performed by the array data generating unit 13. The processing procedure of the array data generation unit 13 will be described in detail with reference to FIG. The array data generation unit 13 generates the early image array data 151 and the late image array data 153 by applying the following processing to the early image data 111 and the late image data 113, respectively.
まず、アレイデータ生成部13は、処理対象となる画像(早期像データ111または後期像データ113)の画像データを読み込む(S11)。 First, the array data generation unit 13 reads image data of an image to be processed (early image data 111 or late image data 113) (S11).
アレイデータ生成部13は、対象の画像における心臓領域の範囲を選択し、その範囲を処理範囲として設定する(S12)。この心臓領域の選択は、オペレータの指示に従って行っても良いし、アレイデータ生成部13が自動的に心臓領域を検出して行っても良い。 The array data generation unit 13 selects the range of the heart region in the target image and sets the range as the processing range (S12). The selection of the heart region may be performed in accordance with an instruction from the operator, or the array data generation unit 13 may automatically detect the heart region.
図3は、心臓の断層画像を模式的に示す。同図Aは垂直長軸画像の模式図であり、同図Bは短軸画像の模式図である。オペレータは、例えば、表示処理部19によって同図A,Bのような画像が表示装置22に表示されているときに、入力装置21を用いてそれぞれの心臓領域を選択する。例えば、オペレータは、同図Aの垂直長軸画像を用いて、心基部be及び心尖部aeを指定する。また、同図Bの短軸画像を用いて心臓の中心ce及び半径re(外周)を設定する。 FIG. 3 schematically shows a tomographic image of the heart. FIG. 3A is a schematic diagram of a vertical long-axis image, and FIG. 1B is a schematic diagram of a short-axis image. For example, the operator selects each heart region by using the input device 21 when the display processing unit 19 displays images as shown in FIGS. For example, the operator designates the base portion be and the apex portion ae using the vertical long axis image of FIG. Also, the center ce and radius re (outer circumference) of the heart are set using the short axis image of FIG.
図2に戻ると、アレイデータ生成部13は、短軸画像の画像データに基づいて、心基部beと心尖部aeの間の長さに応じて、短軸画像を所定枚数(ここでは16枚)に正規化する(S13)。 Returning to FIG. 2, the array data generation unit 13 generates a predetermined number of short-axis images (here, 16 images) based on the image data of the short-axis image, according to the length between the base portion be and the apex portion ae. ) To normalize (S13).
アレイデータ生成部13は、短軸画像において、図3Bに示すように、心臓の中心ceから3時方向の半径reを起点として、7.5度おき、48方向の半径reについて、それぞれの半径re上で最も大きい画素値を抽出する(S14)。アレイデータ生成部13は、この処理を、正規化によって得られた16枚の短軸画像のそれぞれについて行う(S15)。 As shown in FIG. 3B, the array data generation unit 13 uses the radius re in the 3 o'clock direction from the center ce of the heart as the starting point at 7.5 degrees, and for each radius re in the 48 directions, The largest pixel value on re is extracted (S14). The array data generation unit 13 performs this process for each of the 16 short-axis images obtained by normalization (S15).
これにより、48×16のアレイデータが抽出される。このアレイデータに基づいて、後述するポーラーマップが表示される。 Thereby, 48 × 16 array data is extracted. Based on this array data, a polar map, which will be described later, is displayed.
アレイデータ生成部13により生成された早期像アレイデータ151(第1の撮影画像データ)及び後期像アレイデータ153(第2の撮影画像データ)は、それぞれアレイデータ記憶部15に保存される。 The early image array data 151 (first captured image data) and the late image array data 153 (second captured image data) generated by the array data generation unit 13 are stored in the array data storage unit 15, respectively.
正規化処理部16は、早期像アレイデータ151及び後期像アレイデータ153をそれぞれ正規化する。すなわち、正規化処理部16は早期像アレイデータ151(第1回撮影画像データ)を正規化して早期像の正規化セグメントデータ(第1正規化データ)を得るとともに、後期像アレイデータ153(第2の撮影画像データ)を正規化して後期像の正規化セグメントデータ(第2正規化データ)を得る。正規化処理部16は、早期像アレイデータ151(第1の撮影画像データ)及び後期像アレイデータ153(第2の撮影画像データ)のそれぞれについて、心臓を複数のセグメントに分割し、各セグメントの代表値を用いてセグメントごとに正規化して、早期像及び後期像の正規化セグメントデータ(第1及び第2正規化データ)を得る。早期像及び後期像の正規化セグメントデータは、心臓を複数のセグメントに分割して得られたセグメントごとに正規化されたデータである。 The normalization processing unit 16 normalizes the early image array data 151 and the late image array data 153, respectively. That is, the normalization processing unit 16 normalizes the early image array data 151 (first captured image data) to obtain normalized segment data (first normalized data) of the early image, and the late image array data 153 (first data). 2), normalized segment data (second normalized data) of the late image is obtained. The normalization processing unit 16 divides the heart into a plurality of segments for each of the early image array data 151 (first captured image data) and the late image array data 153 (second captured image data). Normalization is performed for each segment using the representative value to obtain normalized segment data (first and second normalized data) of the early and late images. The normalized segment data of the early image and the late image is data normalized for each segment obtained by dividing the heart into a plurality of segments.
指標算出部17は、早期像の正規化セグメントデータ(第1正規化データ)と後期像の正規化セグメントデータ(第2正規化データ)とに基づいて、被験者の心臓からのRI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出する。指標算出部17は、セグメントごとに、各セグメントについてRI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出する。ここで算出する指標をWashoutINDEX(WOINDx)とよぶ。 Based on the normalized segment data of the early image (first normalized data) and the normalized segment data of the later image (second normalized data), the index calculating unit 17 extracts the RI drug from the heart of the subject. An index for evaluating is calculated. For each segment, the index calculation unit 17 calculates an index for evaluating the RI drug washout amount for each segment. The index calculated here is referred to as WashoutINDEX (WOINDx).
図4は、WOINDx算出の全体処理手順を示すフローチャートである。同図を用いて、WOINDx算出の全体処理手順を説明する。 FIG. 4 is a flowchart showing an overall processing procedure for calculating WOINDx. The overall processing procedure for WOINDx calculation will be described with reference to FIG.
まず、正規化処理部16は、早期像アレイデータ151に対して、後述する正規化処理を適用して正規化を行い、早期像の正規化セグメントデータを生成する(S21)。 First, the normalization processing unit 16 applies normalization processing, which will be described later, to the early image array data 151 to generate normalized segment data of the early image (S21).
同様に正規化処理部16は、後期像アレイデータ153に対して、後述する正規化処理を適用して正規化を行い、後期像の正規化セグメントデータを生成する(S23)。なお、早期像の正規化と後期像の正規化は、いずれを先に行っても良い。 Similarly, the normalization processing unit 16 applies normalization processing, which will be described later, to the late image array data 153 to normalize, and generates normalized image data of the late image (S23). Note that normalization of the early image and normalization of the late image may be performed first.
そして、指標算出部17は、ステップS21において正規化された早期像の正規化セグメントデータと、ステップS23において正規化された後期像の正規化セグメントデータとを用いて、WOINDxを算出する(S25)。以下、ステップS21〜S25の各処理を詳細に説明する。 Then, the index calculation unit 17 calculates WOINDx using the normalized segment data of the early image normalized in step S21 and the normalized segment data of the later image normalized in step S23 (S25). . Hereinafter, each process of step S21-S25 is demonstrated in detail.
まず、ステップS21及びS23の正規化処理の詳細を説明する。ステップS21及びS23は、対象となるデータが異なるのみで、処理内容は共通である。図5は、この正規化処理の具体的な手順を示すフローチャートである。図6は、アレイデータから正規化セグメントデータへの変換の説明図である。以下、図5及び図6を用いて正規化処理について説明する。 First, details of the normalization process in steps S21 and S23 will be described. Steps S21 and S23 have the same processing contents except for the target data. FIG. 5 is a flowchart showing a specific procedure of the normalization process. FIG. 6 is an explanatory diagram of conversion from array data to normalized segment data. Hereinafter, the normalization process will be described with reference to FIGS. 5 and 6.
正規化処理部16は、対象のアレイデータar[i,j](早期像アレイデータ151または後期像アレイデータ153)において、最大値が100になるように、アレイデータ内のそれぞれの値を正規化する(%Uptake)(S31)。 The normalization processing unit 16 normalizes each value in the array data so that the maximum value becomes 100 in the target array data ar [i, j] (early image array data 151 or late image array data 153). (% Uptake) (S31).
次に、ステップS31で正規化された対象のアレイデータn_ar[i,j]の各値を、ポーラーマップを作成する際の17セグメントに分け、各セグメントの代表値SEG(n)(nはセグメントの識別子)からなるセグメントデータ(早期像セグメントデータまたは後期像セグメントデータ)を求める(S33)。ここで、対象のアレイデータの各値がどのセグメントに属する値であるかは予め定められている。なお、セグメント数は必ずしも17セグメントでなくても良く、任意のセグメント数でよい。また、各セグメントの代表値SEG[n]は、例えば、正規化されたアレイデータn_ar[i,j]の平均値、最大値、最小値、中間値あるいは最頻値などの各セグメントを代表する値でよい。 Next, each value of the target array data n_ar [i, j] normalized in step S31 is divided into 17 segments when creating a polar map, and a representative value SEG (n) (n is a segment) Segment data (early image segment data or late image segment data) is obtained (S33). Here, it is determined in advance to which segment each value of the target array data belongs. Note that the number of segments is not necessarily 17 and may be any number. The representative value SEG [n] of each segment represents each segment such as an average value, maximum value, minimum value, intermediate value, or mode value of normalized array data n_ar [i, j]. Value is acceptable.
正規化処理部16は、ステップS33で定めたセグメントデータSEG(n)をさらに正規化して、正規化セグメントデータSV[n]を生成する(S35)。例えば、正規化処理部16は、以下の式(1)により、各セグメントの代表値SEG(n)のなかの最大値(SEG_MAX)が100になるように、17セグメントの代表値SEG(n)を正規化して、各セグメントの正規化された代表値SV(n)を生成する(セグメントごとの%Uptake)。
本実施形態では、ステップS31で%Uptakeに正規化したものをさらにステップS35で正規化している。これにより、比較対象となるデータのベースが揃うので、被験者ごとの個人差によるばらつきを抑制する効果ある。なお、このように正規化を繰り返すことは必須ではない。例えば、2回の正規化処理のうちステップS31を省略し、ステップS35のみを行うようにしても良い。 In this embodiment, what was normalized to% Uptake in step S31 is further normalized in step S35. Thereby, since the base of the data used as a comparison object is prepared, there exists an effect which suppresses the dispersion | variation by the individual difference for every test subject. It is not essential to repeat normalization in this way. For example, step S31 may be omitted from the two normalization processes, and only step S35 may be performed.
ここで、早期像のセグメントデータをE_SEG(n)、後期像のセグメントデータをL_SEG(n)で表す。さらに、早期像のセグメントデータE_SEG(n)の中の最大値をE_SEG_MAXとし、後期像のセグメントデータL_SEG(n)の中の最大値をL_SEG_MAXとする。このとき、早期像の正規化セグメントデータE_SV(n)、及び後期像の正規化セグメントデータL_SV(n)は、それぞれ、以下の式(2)、及び式(3)で定義される。
指標算出部17は、上記の早期像の正規化セグメントデータE_SV(n)及び後期像の正規化セグメントデータL_SV(n)を用いて、以下の式(4)により、セグメント別に洗い出し指標WOINDx(n)を算出する。
WOINDx(n)は、セグメント別の早期像の正規化セグメントデータE_SV(n)(第1正規化データ)から後期像の正規化セグメントデータL_SV(n)(第2正規化データ)への変化率を示す指標である。すなわち、WOINDx(n)は、セグメントごとに、早期像を基準とし、早期像から後期像へカウント値が変化した変化率を表したものである。その際に、早期像及び後期像のカウント値は、それぞれの画像内で正規化した値を用いて比較しているので、RIが放出する放射能の減衰及び正常領域の正常な洗い出し(生理的な洗い出し)の影響を除去することができる。 WOINDx (n) is the rate of change from the normalized segment data E_SV (n) (first normalized data) of the early image by segment to the normalized segment data L_SV (n) (second normalized data) of the later image It is an index showing. That is, WOINDx (n) represents the rate of change of the count value from the early image to the late image with respect to the early image for each segment. At that time, since the count values of the early image and the late image are compared using values normalized in the respective images, attenuation of the radioactivity released by the RI and normal washing of the normal region (physiologically) Can be removed.
指標算出部17が算出したWOINDxは、指標記憶部18に保存される。 The WOINDx calculated by the index calculation unit 17 is stored in the index storage unit 18.
表示処理部19は、早期像アレイデータ151及び後期像アレイデータ153(前記第1及び第2の撮影画像データ)に基づいてポーラーマップを生成して、表示装置22に表示させる。さらに表示処理部19は、指標記憶部18に記憶されているWOINDxを表示装置22に表示させる。それらの表示例を図7に示す。 The display processing unit 19 generates a polar map based on the early image array data 151 and the late image array data 153 (the first and second captured image data), and causes the display device 22 to display the polar map. Further, the display processing unit 19 causes the display device 22 to display WOINDx stored in the index storage unit 18. These display examples are shown in FIG.
同図Aは早期像アレイデータ151に基づく早期像のポーラーマップであり、同図Bは後期像アレイデータ153に基づく後期像のポーラーマップであり、同図CはWOINDxをセグメント別に表示させた表示例である。WOINDxは、数値が大きいほど、心臓から洗い出されたRIの量が多いことを示す。 Fig. A is a polar map of an early image based on the early image array data 151, Fig. B is a polar map of an late image based on the late image array data 153, and Fig. C is a table in which WOINDx is displayed by segment. It is an example. WOINDx indicates that the greater the number, the greater the amount of RI washed out of the heart.
この結果、同図A、Bを見た医師の評価によると、洗い出し量の多いセグメントが図中にAで示す領域である。そして、同図Cによれば、この領域A内のセグメントのWOINDxが、他のセグメントよりも大きな値となっていることがわかる。すなわち、WOINDxは、早期像及び後期像を目視で対比した定性的な評価と良好に一致する。 As a result, according to the evaluation of doctors who looked at FIGS. A and B, a segment with a large amount of washing out is a region indicated by A in the figure. Then, according to FIG. 3C, it can be seen that the WOINDx of the segment in the area A has a larger value than the other segments. That is, WOINDx is in good agreement with the qualitative evaluation in which the early image and the later image are visually compared.
一般に、検査を行う施設が異なると、早期像と後期像との時間間隔も異なることが多い。そのため、RIが放出する放射能の減衰の程度及び正常領域から洗い出される正常なRI量が異なるため、異なる施設での検査結果の比較が困難であった。しかしながら、本実施形態に係るWOINDxは、時間経過によるRIが放出する放射能の減衰及び正常領域の正常な洗い出しの影響を除去しているので、異なる施設での検査結果であっても比較が可能である。つまり、異なる施設での検査結果を同じ閾値を用いて評価することができる。 In general, the time interval between the early image and the late image is often different when the facility where the examination is performed is different. Therefore, since the degree of attenuation of the radioactivity released by RI and the amount of normal RI that is washed out from the normal region are different, it is difficult to compare the test results at different facilities. However, WOINDx according to the present embodiment removes the effects of attenuation of radioactivity released by RI over time and normal washing out of normal areas, so comparisons can be made even with test results at different facilities. It is. That is, the test results at different facilities can be evaluated using the same threshold value.
また、正規化において%Uptakeを用いることにより、RIの核種の違いがあっても正常領域と異常領域との差を客観的、かつ定量的に評価することが可能となる。従って、%Uptakeによって正規化したデータを用いて算出したWOINDxの臨床的用途は広いと考えられる。 Further, by using% Uptake in normalization, it is possible to objectively and quantitatively evaluate the difference between the normal region and the abnormal region even if there is a difference in RI nuclide. Therefore, the clinical use of WOINDx calculated using data normalized by% Uptake is considered wide.
さらに、本実施形態では、WOINDxを算出する際に、早期像のセグメントデータの中の最大値E_SEG_MAX、及び後期像のセグメントデータの最大値L_SEG_MAXがいずれも100になるように正規化した正規化セグメントデータE_SV(n)、L_SV(n)を用いている。このため、早期像と後期像とを比較する際のベースが揃うので、後期像において、早期像と比較したときに洗い出しが亢進しているセグメントを定量的に評価することができる。 Furthermore, in this embodiment, when calculating WINDx, the normalized segment is normalized so that the maximum value E_SEG_MAX in the segment data of the early image and the maximum value L_SEG_MAX of the segment data of the later image are both 100. Data E_SV (n) and L_SV (n) are used. For this reason, since the base for comparing the early image and the later image is prepared, it is possible to quantitatively evaluate the segment in which the washing is promoted when compared with the early image in the later image.
また、式(4)では、分母及び分子ともにE_SEG_MAXまたはL_SEG_MAXで正規化した値を用いているので(式(2)、(3)参照)、洗い出し量が比較的少ない正常領域では、WOINDxは0に近い値となる。そのため、WOINDxを用いれば、正常領域と洗い出しが亢進している領域とは明瞭に区別することができる。これは、正常領域と異常領域との値の差がはっきりしていないWRとは対照的である。 Further, since the value normalized by E_SEG_MAX or L_SEG_MAX is used for both the denominator and numerator in Expression (4) (see Expressions (2) and (3)), WOINDx is 0 in the normal region where the amount of washing is relatively small. A value close to. For this reason, if WOINDx is used, it is possible to clearly distinguish the normal region from the region where washing out is promoted. This is in contrast to WR, where the difference in values between normal and abnormal areas is not clear.
さらに、後期像は早期像と同じ条件で収集するとカウント値が少なく、異常部位の過大評価が問題になる。そこで、後期像の画質を維持するためには後期像の収集時間を長くする必要があった。本実施形態のWOINDxでは、カウント値を正規化しているので、このような収集時間の長短の影響を受けない。 Further, if the late image is collected under the same conditions as the early image, the count value is small, and overestimation of the abnormal part becomes a problem. Therefore, in order to maintain the image quality of the late image, it is necessary to lengthen the collection time of the late image. In the WOINDx of the present embodiment, the count value is normalized, so that it is not affected by the length of the collection time.
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。 The above-described embodiments of the present invention are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention only to those embodiments. Those skilled in the art can implement the present invention in various other modes without departing from the gist of the present invention.
例えば、検査対象部位は心臓以外の臓器でも良い。さらに、本実施形態ではSPECT画像に基づいた画像解析について説明したが、本発明はPET(Positron Emission Tomography)画像に対して適用することもできる。 For example, the examination target site may be an organ other than the heart. Furthermore, although the image analysis based on the SPECT image has been described in the present embodiment, the present invention can also be applied to a PET (Positron Emission Tomography) image.
1 画像解析装置
11 画像データ記憶部
13 アレイデータ生成部
15 アレイデータ記憶部
16 正規化処理部
17 指標算出部
18 指標記憶部
19 表示処理部
111 早期像データ
113 後期像データ
151 早期像アレイデータ
153 後期像アレイデータ
1 Image Analysis Device 11 Image Data Storage Unit 13 Array Data Generation Unit 15 Array Data Storage Unit 16 Normalization Processing Unit 17 Index Calculation Unit 18 Index Storage Unit 19 Display Processing Unit 111 Early Image Data 113 Late Image Data 151 Early Image Array Data 153 Late image array data
Claims (11)
前記第1の撮影画像データから複数の第1の代表値を定め、各第1の代表値を前記複数の第1の代表値の中の最大値で正規化して第1正規化データを得るとともに、前記第2の撮影画像データから複数の第2の代表値を定め、各第2の代表値を前記複数の第2の代表値の中の最大値で正規化して第2正規化データを得る正規化手段と、
前記第1正規化データと前記第2正規化データとに基づいて、前記検査対象部位からの前記RI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された指標を出力する出力手段と、を備える画像解析装置。 First radiographed image data relating to an RI image obtained by imaging an examination site of the subject in a first time zone after administering a RI (Radio Isotope) drug to the subject, and a predetermined time after the first time zone Storage means for storing second photographed image data relating to an RI image obtained by photographing the examination site of the subject in a second time period;
A plurality of first representative values are determined from the first photographed image data , and each first representative value is normalized with a maximum value among the plurality of first representative values to obtain first normalized data. A plurality of second representative values are determined from the second photographed image data , and each second representative value is normalized with the maximum value among the plurality of second representative values to obtain second normalized data. Normalization means,
A calculation means for calculating an index for evaluating the amount of the RI drug washed out from the examination site based on the first normalized data and the second normalized data;
An image analysis apparatus comprising: output means for outputting an index calculated by the calculation means.
前記算出手段は、前記セグメントごとに正規化された前記第1及び第2正規化データに基づいて、各セグメントについて前記指標を算出することを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の画像解析装置。 The normalization unit divides the examination target part into a plurality of segments for each of the first photographed image data and the second photographed image data, and sets representative values of each segment to the plurality of first and 2 to obtain the first and second normalized data by normalizing each segment ,
5. The calculation unit according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the index for each segment based on the first and second normalized data normalized for each segment. 6. Image analysis device.
L_SEG(n):後期像の各セグメントの代表値
n:セグメントの識別子
E_SEG_MAX:早期像の各セグメントの代表値の最大値
L_SEG_MAX:後期像の各セグメントの代表値の最大値 The image analysis apparatus according to claim 5, wherein the index is WOINDx (n) calculated by the following formula.
前記第2の撮影画像データは、前記第2の時間帯に撮影したSPECT画像を変換したアレイデータであり、
前記画像解析装置は、前記第1及び第2の撮影画像データに基づいてポーラーマップを表示させる表示手段を、さらに備え、
前記第1及び第2の正規化データは、前記ポーラーマップのセグメントごとに正規化されたデータであり、
前記算出手段は、前記ポーラーマップのセグメント単位で前記指標を算出することを特徴とする請求項1〜7のいずれかに記載の画像解析装置。 The first captured image data is array data obtained by converting a SPECT (Single Photon Emission Tomography) image captured in the first time zone,
The second captured image data is array data obtained by converting a SPECT image captured in the second time zone,
The image analysis apparatus further includes display means for displaying a polar map based on the first and second captured image data,
The first and second normalized data are data normalized for each segment of the polar map,
The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the index for each segment of the polar map.
被験者にRI(Radio Isotope)薬剤を投与した後の第1の時間帯に前記被験者の検査部位を撮影したRI画像に係る第1の撮影画像データと、前記第1の時間帯から所定時間後の第2の時間帯に前記被験者の前記検査部位を撮影したRI画像に係る第2の撮影画像データとを記憶するステップと、
前記第1の撮影画像データから複数の第1の代表値を定め、各第1の代表値を前記複数の第1の代表値の中の最大値で正規化して第1正規化データを得るとともに、前記第2の撮影画像データから複数の第2の代表値を定め、各第2の代表値を前記複数の第2の代表値の中の最大値で正規化して第2正規化データを得るステップと、
前記第1正規化データと前記第2正規化データとに基づいて、前記検査対象部位からの前記RI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出するステップと、
前記算出された指標を出力するステップと、を行う画像解析方法。 A method performed by an image analysis device,
First radiographed image data relating to an RI image obtained by imaging an examination site of the subject in a first time zone after administering a RI (Radio Isotope) drug to the subject, and a predetermined time after the first time zone Storing second photographed image data relating to an RI image obtained by photographing the examination site of the subject in a second time zone;
A plurality of first representative values are determined from the first photographed image data , and each first representative value is normalized with a maximum value among the plurality of first representative values to obtain first normalized data. A plurality of second representative values are determined from the second photographed image data , and each second representative value is normalized with the maximum value among the plurality of second representative values to obtain second normalized data. Steps,
Calculating an index for evaluating the washout amount of the RI medicine from the examination site based on the first normalization data and the second normalization data;
Outputting the calculated index; and an image analysis method.
前記画像解析装置に、
被験者にRI(Radio Isotope)薬剤を投与した後の第1の時間帯に前記被験者の検査部位を撮影したRI画像に係る第1の撮影画像データと、前記第1の時間帯から所定時間後の第2の時間帯に前記被験者の前記検査部位を撮影したRI画像に係る第2の撮影画像データとを記憶するステップと、
前記第1の撮影画像データから複数の第1の代表値を定め、各第1の代表値を前記複数の第1の代表値の中の最大値で正規化して第1正規化データを得るとともに、前記第2の撮影画像データから複数の第2の代表値を定め、各第2の代表値を前記複数の第2の代表値の中の最大値で正規化して第2正規化データを得る正規化ステップと、
前記第1正規化データと前記第2正規化データとに基づいて、前記検査対象部位からの前記RI薬剤の洗い出し量を評価するための指標を算出する指標算出ステップと、
前記算出された指標を出力するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。 A computer program for an image analysis device,
In the image analysis device,
First radiographed image data relating to an RI image obtained by imaging an examination site of the subject in a first time zone after administering a RI (Radio Isotope) drug to the subject, and a predetermined time after the first time zone Storing second photographed image data relating to an RI image obtained by photographing the examination site of the subject in a second time zone;
A plurality of first representative values are determined from the first photographed image data , and each first representative value is normalized with a maximum value among the plurality of first representative values to obtain first normalized data. A plurality of second representative values are determined from the second photographed image data , and each second representative value is normalized with the maximum value among the plurality of second representative values to obtain second normalized data. A normalization step;
An index calculating step for calculating an index for evaluating the amount of the RI drug washed out from the examination site based on the first normalized data and the second normalized data;
And a step of outputting the calculated index.
前記指標算出ステップは、前記セグメントごとに正規化された前記第1及び第2正規化データに基づいて、各セグメントについて前記指標を算出することを特徴とする請求項10に記載のコンピュータプログラム。 11. The computer program according to claim 10, wherein the index calculation step calculates the index for each segment based on the first and second normalized data normalized for each segment.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010164964A JP5710166B2 (en) | 2010-07-22 | 2010-07-22 | Image analysis apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010164964A JP5710166B2 (en) | 2010-07-22 | 2010-07-22 | Image analysis apparatus and method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012026840A JP2012026840A (en) | 2012-02-09 |
JP5710166B2 true JP5710166B2 (en) | 2015-04-30 |
Family
ID=45779948
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010164964A Active JP5710166B2 (en) | 2010-07-22 | 2010-07-22 | Image analysis apparatus and method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5710166B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106388843A (en) * | 2016-10-25 | 2017-02-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | Medical imaging equipment and scanning method thereof |
JP7284540B1 (en) * | 2022-09-06 | 2023-05-31 | 国立大学法人千葉大学 | Image processing method, image processing apparatus and program |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3724511B2 (en) * | 1994-09-19 | 2005-12-07 | 司 山本 | Myocardial viability evaluation method and myocardial tomographic image processing apparatus |
JP2006047317A (en) * | 1994-09-19 | 2006-02-16 | Tsukasa Yamamoto | Method for evaluating myocardial viability, and myocardial tomographic image processing apparatus |
CA2549141C (en) * | 2003-12-01 | 2012-10-23 | Medi-Physics, Inc. | Novel differential imaging method |
JP4879472B2 (en) * | 2004-10-22 | 2012-02-22 | 富士フイルムRiファーマ株式会社 | Cerebral blood flow quantitative analysis program, recording medium, and cerebral blood flow image data processing method |
JP5060720B2 (en) * | 2004-11-01 | 2012-10-31 | 富士フイルムRiファーマ株式会社 | Diagnosis support apparatus, method, and computer program |
JP5358855B2 (en) * | 2007-09-25 | 2013-12-04 | 富士フイルムRiファーマ株式会社 | Apparatus and method for analyzing examination image by nuclear cardiology examination method |
JP5361327B2 (en) * | 2008-10-24 | 2013-12-04 | 富士フイルムRiファーマ株式会社 | ECG synchronized image processing apparatus, method, and computer program |
-
2010
- 2010-07-22 JP JP2010164964A patent/JP5710166B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012026840A (en) | 2012-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4162242B2 (en) | Diagnostic imaging support system | |
JP2016142666A (en) | Technique for extracting tumor contours from nuclear medicine image | |
JP2006102353A (en) | Apparatus, method and program for analyzing joint motion | |
JP2020010726A (en) | Confidence determination in medical image video clip measurement based upon video clip image quality | |
JP4685078B2 (en) | Diagnostic imaging support system | |
JP5710166B2 (en) | Image analysis apparatus and method | |
JPH08146139A (en) | Evaluation method for myocardial viability and myocardial tomogram image processing | |
JP5358855B2 (en) | Apparatus and method for analyzing examination image by nuclear cardiology examination method | |
US10395364B2 (en) | Nuclear medical image analysis technique | |
Böning et al. | Erroneous cardiac ECG-gated PET list-mode trigger events can be retrospectively identified and replaced by an offline reprocessing approach: first results in rodents | |
JP5689205B1 (en) | Evaluation method of cranial nuclear medicine images | |
JP2019507318A (en) | Quality control of imaging workflow | |
JP6155177B2 (en) | Computer program, apparatus and method for causing image diagnosis support apparatus to execute image processing | |
JP6285304B2 (en) | Computer program, image processing apparatus and method | |
JP2014076365A (en) | Method and apparatus for medical image display, and user interface screen generating method | |
JP5524589B2 (en) | Diagnosis support system, method and computer program | |
JP2016042876A (en) | Medical image processing device and medical image processing method | |
JP2006047317A (en) | Method for evaluating myocardial viability, and myocardial tomographic image processing apparatus | |
JP5422543B2 (en) | Blood flow estimation apparatus, method, and computer program | |
JP6272065B2 (en) | NASH diagnostic program, NASH diagnostic device operating method, and NASH diagnostic device | |
JP6180006B1 (en) | Brain image analysis method, brain image analysis apparatus, and program | |
JP2010057649A (en) | Diagnostic support system, method and computer program | |
CN101675452B (en) | Automatic display of symmetric anatomical structure | |
JP2016142665A (en) | Technique for extracting tumor regions from nuclear medicine image | |
JP7502125B2 (en) | Medical image processing device, medical image processing system, and medical image processing method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130701 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140624 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140625 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140825 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150120 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150127 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150303 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150304 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5710166 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |