JP5889825B2

JP5889825B2 - Ｒｏｉ設定装置、ｒｏｉ設定方法、コンピュータプログラム及び脳血流推定装置

Info

Publication number: JP5889825B2
Application number: JP2013073609A
Authority: JP
Inventors: 伊藤　茂樹; 茂樹伊藤; 良一内山; 昭浩高木
Original assignee: Fujifilm RI Pharma Co Ltd
Current assignee: Fujifilm RI Pharma Co Ltd
Priority date: 2013-03-29
Filing date: 2013-03-29
Publication date: 2016-03-22
Anticipated expiration: 2033-03-29
Also published as: JP2014196990A

Description

本発明は、ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）設定装置、ＲＯＩ設定方法、コンピュータプログラム及び脳血流推定装置の技術に関する。

脳血流シンチグラフィーを用いる非侵襲的定量法のひとつにＢＵＲ（ＢｒａｉｎＵｐｔａｋｅＲａｔｉｏ）法がある。ＢＵＲ法は、入力関数決定法が曖昧ということに加え、脳血流換算のための回帰式の信頼性が低いという２つの原因から、再現性および測定精度には限界があり、臨床適用されにくい。しかしながら、ＢＵＲ法は小視野型ガンマカメラでも定量可能であり、動脈採血を行わないため、他の侵襲的定量法に比べ検査手技が簡便であり、患者の痛みが少ないという利点もある。

近年、これらの問題点を改良したＩＢＵＲ（ＩｍｐｒｏｖｅｄＢｒａｉｎＵｐｔａｋｅＲａｔｉｏ）法が考案された（非特許文献１）。

ＩｔｏＳ，ＴａｋａｋｉＡ，ＳｈｉｎｙａＴ，ＩｎｏｕｅＳ，ｅｔａｌ：Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅ９９ｍＴｃ−ＥＣＤｂｒａｉｎｕｐｔａｋｅｒａｔｉｏ（ＢＵＲ）ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｃｅｒｅｂｒａｌｂｌｏｏｄｆｌｏｗ．ＡｎｎＮｕｃｌＭｅｄ，２６（４），３５１−３５８，２０１２．

しかし、ＩＢＵＲ法は、入力関数決定におけるＲＯＩの設定が手動で行われるため、操作が煩雑であること、及び再現性が悪いという課題があった。そこで、本発明の目的は、入力関数決定におけるＲＯＩの設定を自動化することにある。

本発明の一実施形態に係るＲＯＩ設定装置は、
血管内に造影剤が注入された被験者を所定の時間間隔で撮像した１以上のフレームから構成されるフレーム群を含むデータを記憶する手段と、
フレーム群のうち、第１の時間帯に撮像されたフレーム群から第１の画像を生成し、第１の時間帯とは重複しない第２の時間帯に撮像されたフレーム群から第２の画像を生成する画像生成手段と、
第１の画像及び第２の画像において重複している血管領域を特定する領域特定手段と、
その特定された血管領域内にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定手段と、を有する。

本発明によれば、入力関数決定におけるＲＯＩの設定を自動化することができる。

脳血流推定装置の構成の一例を示すブロック図である。ＩＢＵＲ法の解析手順の一例を示すフローチャートである。大動脈相近傍の模式図である。ＲＯＩ設定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。各施設で撮影された胸部ＲＩデータの１フレームを示す図である。標準化手段の処理を説明するためのイメージ図である。１秒間隔で撮影されたフレームを０〜３０秒間分表示した図である。各フレームの最大カウント値のＴＡＣの一例を示すグラフである。各フレームの平均カウント値のＴＡＣの一例を示すグラフである。各フレームの平均カウント値のＴＡＣの一次微分曲線の一例を示すグラフである。フレーム分離用テーブルの一例を示す。大動脈弓画像の作成手順の一例を説明する図である。上行大動脈を含む候補領域合成画像の作成手順の一例を説明する図である。ＲＯＩを設定した候補領域合成画像の一例を示す図である。

図１は、脳血流推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
脳血流推定装置１は、ダイナミック撮像された胸部ＲＩデータ４及びダイナミック撮像（又はスタティック撮像）された脳ＳＰＥＣＴ撮像データ５を有する記憶部と、ＲＯＩを設定するＲＯＩ設定部３と、ＩＢＵＲ法を実行するＩＢＵＲ実行部２と、を有する。ＲＯＩ設定部３は、胸部ＲＩデータ４に基づいて自動的に上行大動脈領域にＲＯＩを設定し、ＩＢＵＲ法における入力指数を決定する。ＩＢＵＲ実行部２は、ＲＯＩ設定部３において設定されたＲＯＩを用いて、ＩＢＵＲ法に基づいて脳ＳＰＥＣＴ撮像データ５を解析し、脳血流を推定する。

これにより、従来は手動で行われていたＲＯＩの設定を完全に自動化することができる。つまり、脳血流推定装置１は、胸部ＲＩデータ４及び脳ＳＰＥＣＴ撮像データ５等に基づいて、自動的に脳血流を推定することができる。以下、ＲＯＩを自動的に設定するＲＯＩ設定部３（ＲＯＩ設定装置１０）の実施形態について、図面を参照しながら説明する。

図２は、ＩＢＵＲ法の解析手順の一例を示すフローチャートである。
図３は、大動脈相近傍の模式図である。以下、図２及び図３を参照しながら、ＩＢＵＲ法の概要を説明する。

ＩＢＵＲ法の定量解析は、ＣＣＦ（Ｃｒｏｓｓｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒ）を算出するまではＢＵＲ法と同様である（Ｓ１１）。その後、左前斜位（Ｌｅｆｔａｎｔｅｒｉｏｒｏｂｌｉｑｕｅ；ＬＡＯ）１５°〜２５°で胸部Ｄｙｎａｍｉｃ撮影された^９９ｍＴｃ−ＥＣＤａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙの上行大動脈部１２にＲＯＩ設定を行い、大動脈ＴＡＣ（Ｔｉｍｅａｃｔｉｖｉｔｙｃｕｒｖｅ）を得る。そのＴＡＣに対してＧａｍｍａｆｉｔｔｉｎｇを行い、ＡＵＣ（Ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｃｕｒｖｅ）を算出する（Ｓ１２〜Ｓ１４）。

次に、Ｏｒｄｅｒｅｄｓｕｂｓｅｔｓｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＯＳ−ＥＭ）法で再構成された脳ＳＰＥＣＴ画像に対してＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍａｐｐｉｎｇ（ＳＰＭ）を用いて解剖学的標準化を行い、３−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｔｅｒｅｏｔａｘｉｃＲＯＩｔｅｍｐｌａｔｅ（３ＤＳＲＴ）を用いて各脳領域の局所ＳＰＥＣＴ値、平均ＳＰＥＣＴ値を算出し、ＣＣＦ及びＡＵＣからＬａｓｓｅｎ補正を行ったｒＢＵＲ（Ｒｅｇｉｏｎａｌｂｒａｉｎｕｐｔａｋｅｒａｔｉｏ）を算出する（Ｓ１５〜Ｓ１７、Ｓ２１）。

最終的に、Ｈ_２ ^１５ＯＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）において算出されたｒＣＢＦ（Ｒｅｇｉｏｎａｌｃｅｒｅｂｒａｌｂｌｏｏｄｆｌｏｗ）に基づいた回帰式（（ｒＣＢＦ）＝３．２３（ｒＢＵＲ）＋４．６６）から直接的にｒＢＵＲをｒＣＢＦに換算する（Ｓ２２〜Ｓ２３）。

従来、上行大動脈部１２へのＲＯＩ設定は手動で行われていた。しかし、ＲＯＩ設定を手動で行う場合、操作が煩雑であること、及び再現性が悪いという課題があった。本実施例は、この上行大動脈部１２へのＲＯＩ設定を自動で行う方法について説明する。

図４は、ＲＯＩ設定装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。ＲＯＩ設定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、メインメモリ及び記憶媒体等を備える計算機であって、コンピュータプログラム等を実行することにより、後述する様々な機能を実現する。

ＲＯＩ設定装置１０は、ＲＩ（Ｒａｄｉｏｉｓｏｔｏｐｅ）データに基づいて、所定の部位に自動的にＲＯＩを設定する。ＲＩデータは、血管内に注入された造影剤（例えば、^９９ｍＴｃ−ＥＣＤ）の状態を所定の時間間隔で撮像した１枚以上のフレームから構成されるフレーム群である。フレーム群は同じ必ずしも同じ時間間隔である必要はなく、異なる時間間隔であっても良い。各フレームを構成する画素にはカウント値が対応付けられている。カウント値は、例えば、造影剤濃度と対応関係を有する値である。

ＲＯＩ設定装置１０は、例えば、胸部ＲＩデータ１０１を取得するＲＩデータ取得手段２１と、胸部ＲＩデータ１０１を標準化する標準化手段２２と、カウント値の時間的変化に基づいてフレーム群から動静脈相フレーム群１０３を抽出する動静脈相フレーム抽出手段２３とを有する。さらに、ＲＯＩ設定装置１０は、動静脈相フレーム群１０３を静脈相フレーム群１０４と動脈相フレーム群１０５とに分離し、静脈層フレーム群１０４から静脈相合成画像１０６を、動脈層フレーム群１０５から動脈相合成画像１０７を生成する画像生成手段２４と、静脈相合成画像１０６及び動脈相合成画像１０７に基づいて上行大動脈部１２を含む候補領域（画像１０９）を決定する候補領域決定手段２５と、上行大動脈部１２を含む候補領域（画像１０９）から上行大動脈部１２にＲＯＩを設定するＲＯＩ設定手段２６と、を有する。ＲＯＩ設定装置１０は、例えば、以下の手順により、上行大動脈部１２にＲＯＩを設定する。

（ステップ１）ＲＩデータ取得手段２１が、施設で撮像された胸部ＲＩデータ１０１を取得し、ＲＯＩ設定装置１０の記憶媒体に格納する。
（ステップ２）標準化手段２２が、胸部ＲＩデータ１０１のフレーム群を、解析対象となる胸部範囲のフレーム群に標準化（変換）する。
（ステップ３）動静脈相フレーム抽出手段２３が、標準化されたフレーム群のＴＡＣに基づいて、その標準化されたフレーム群から動静脈相が撮像されているフレーム群（動静脈相フレーム群１０３）を抽出する。
（ステップ４）画像生成手段２４が、動静脈相フレーム群１０３を、静脈相の撮像されているフレーム群（静脈相フレーム群１０４）と、動脈相の撮像されているフレーム群（動脈相フレーム群１０５）とに分離する。そして、画像生成手段２４が、静脈相フレーム群１０４から静脈相合成画像１０６を、動脈相フレーム群１０５から動脈相合成画像１０７を生成する。
（ステップ５）候補領域決定手段２５が、動脈相合成画像１０７から大動脈弓画像１０８を生成し、静脈相合成画像１０６と大動脈弓画像１０８の重複する領域を抽出して上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像を生成する。
（ステップ６）ＲＯＩ設定手段２６が、上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像から、上行大動脈部１２を特定してＲＯＩを設定する。

以上の処理により、ＲＯＩ設定装置１０は、自動的に上行大動脈部１２にＲＯＩを設定することができる。以下、各手段について説明する。

（ＲＩデータ取得手段２１）
ＲＩデータ取得手段２１は、施設で撮像されたオリジナルの胸部ＲＩａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙデータ（胸部ＲＩデータ１０１）を取得して、ＲＯＩ設定装置１０の記憶媒体に格納する。胸部ＲＩデータ１０１には、所定の時間間隔で撮像された複数のフレーム群が含まれている。胸部ＲＩデータ１０１は、撮像条件などが撮像された施設によって異なり得る。以下にその一例を示す。

図５は、各施設で撮像された胸部ＲＩデータ１０１の１フレームを示す図である。図４に示す胸部ＲＩデータ１０１は、５００〜７４０ＭＢｑの^９９ｍＴｃ−ＥＣＤ（造影剤）を右尺側肘静脈に注入すると同時に撮像されたものである。このとき、エネルギーウィンドウは１４０ｋｅＶ±１０％、マトリックスサイズは１２８×１２８である。

施設Ａから収集された胸部ＲＩデータ１０１について、フレーム数は１００フレーム、収集時間は１秒／フレーム、ピクセルサイズは３．５６ｍｍである。施設Ｂから収集された胸部ＲＩデータ１０１について、フレーム数は９０フレーム、収集時間は１秒／フレーム、ピクセルサイズは２．２１ｍｍである。施設Ｃから収集された胸部ＲＩデータ１０１について、フレーム数は１１０フレーム、収集時間は１秒／フレーム、ピクセルサイズは４．００ｍｍである。このように、胸部ＲＩデータ１０１は、施設毎に、ピクセルサイズ、フレーム数、胸部の撮像されている領域、及び拡大率等が異なり得る。

（標準化手段２２）
標準化手段２２は、胸部ＲＩデータ１０１のフレーム群を、解析対象となる胸部範囲のフレーム群に変換する。つまり、標準化手段２２は、胸部の撮像されている領域、フレーム数及びピクセルサイズ等を標準化する。なぜなら、胸部ＲＩデータ１０１は上述の通り、施設毎に異なり得るため、そのままだと施設毎の胸部ＲＩデータ１０１の違いが後の処理に悪影響を及ぼす可能性がある。

図６は、標準化手段２２の処理を説明するためのイメージ図である。以下、図５を参照しながら、標準化手段２２が胸部ＲＩデータ１０１のフレーム群を胸部範囲のフレーム群に変換する手順を述べる。

（ステップ１）標準化手段２２は、胸部ＲＩデータ１０１のＤＩＣＯＭヘッダからピクセルサイズを読み込む。そして、標準化手段２２は、胸部ＲＩデータ１０１の各フレームを、例えば線形補間法によってピクセルサイズが２．２１ｍｍとなるように拡大又は縮小する（図６（Ａ））。つまり、各フレームのサイズを標準化する。

（ステップ２）標準化手段２２は、その拡大又は縮小した胸部ＲＩデータ１０１の後半３０フレームを抽出する。そして、標準化手段２２は、この抽出した後半３０フレームの各画素のカウント値を加算した一枚の画像を生成する。そして、標準化手段２２は、その一枚の画像に係る全カウント値の中で最大のカウント値を特定する。そして、標準化手段２２は、その最大のカウント値の４０％を閾値として、その一枚の画像から、例えばＰ−ｔｉｌｅ法による二値化処理によって、胸部領域を抽出する。

（ステップ３）標準化手段２２は、その抽出した胸部領域の重心を求める。そして、標準化手段２２は、その重心を中心にしてマトリックスサイズ１２８×１２８の領域を切り抜くことによって。解析対象となる胸部範囲を決定する（図６（Ｂ））。

以上の処理により、各施設によって異なっていた胸部ＲＩデータ１０１が、解析対象となる胸部範囲を含む標準化されたフレーム群に変換される。以降の処理は、この標準化されたフレーム群に対して行われる。

（動静脈相フレーム抽出手段２３）
動静脈相フレーム抽出手段２３は、標準化されたフレーム群から動静脈相の撮像されているフレーム群を抽出する。フレーム群には、血管に注入された造影剤が時間の経過と共に被験者の体内を移動する様子が撮像されている。

図７は、１秒間隔で撮像されたフレームを０〜３０秒間分表示したものである。図６に係るフレーム群２００は、^９９ｍＴｃ−ＥＣＤ（以下、単に「造影剤」という場合もある）が以下のように移動していることを示す。つまり、右尺側肘静脈より注入された造影剤は、鎖骨下静脈を通過し、下行大静脈を経て、右心房、右心室に流入する。その後、肺動脈を経て、肺循環した後、肺静脈から左心房、左心室に流入し、心拍動によって上行大動脈に噴出する。

つまり、フレーム群２００の内、動静脈相の撮像されているフレーム群は一部である。動静脈相フレーム抽出手段２３は、動静脈相の撮像されているフレーム群を抽出する。以下、図７〜図９を参照しながら、動静脈相フレーム抽出手段２３の処理について説明する。

図８は、各フレームに係る最大カウント値のＴＡＣの一例を示すグラフである。図８のグラフ３０１において、横軸はフレーム番号を示し、縦軸はフレームにおける最大カウント値を示す。つまり、グラフ３０１のＴＡＣは、時間経過に伴う最大カウント値の変化を示す。

グラフ３０１のＴＡＣの最初のピーク時点９１のフレームには、鎖骨下静脈部から下行大静脈部までが撮像される（画像２０１参照）。そして、この最初のピーク以降の数フレームには、静脈相(鎖骨下静脈、下行大静脈、右心房、右心室、肺動脈及び左右肺動脈分岐部)が撮像される。なぜなら、注入された造影剤は、血管内に流入後、次第に希釈されるため、最初のピーク時点９１以降のフレームの最大カウント値は、急激に低下するからである。

図９は、各フレームの平均カウント値のＴＡＣの一例を示すグラフである。図９のグラフ３０２において、横軸はフレーム番号を示し、縦軸はフレームにおける平均カウント値を示す。ここで、平均カウント値とは、フレームを構成する各画素のカウント値を平均したカウント値のことをいう。

図１０は、各フレームの平均カウント値のＴＡＣの一次微分曲線の一例を示すグラフである。図１０のグラフ３０３において、横軸はフレーム番号を示し、縦軸はフレームにおける平均カウント値の一次微分値を示す。

図９に示すグラフ３０２において、平均カウント値は、ピーク時点９１を通過後の数秒間は変化せず、その後急激に減少する。その後、平均カウント値は、緩やかに減少する。なぜなら、時間経過に伴って造影剤が血液によって希釈されるからである。そこで、動静脈相フレーム抽出手段２３は、平均カウント値が急激な減少から緩やかな現象に変化した境界時点９２を特定する。例えば、平均カウント値の時間的変化において平均カウント値が所定の範囲内に連続して含まれる状態となる境界時点９２を特定する。つまり、動静脈相フレーム抽出手段２３は、図１０のグラフ３０３から、平均カウント値の微分値がほぼ一定となる（ほとんど変化しない）境界時点９２を求める。この時点９２を第２時点９２とする。

図９のグラフ３０２に、上記で求めた第１時点９１及び第２時点９２を表示する。ここで、ピーク時点９１と境界時点９２との間（ｂ）に含まれるフレーム群には、動脈相の撮像されたフレーム群と、静脈相の撮像されたフレーム群とが含まれる（画像２０２参照）。このフレーム群を、動静脈相フレーム群１０３という。ここで、静脈相は、鎖骨下静脈、下行大静脈、右心房、右心室、肺動脈、左右肺動脈分岐部を表し、動脈相は、左心房、左心室、大動脈弓を表す。なお、境界時点９２以降のフレーム群（ｃ）には、主に体循環の様子が撮像されている（画像２０３参照）。

（画像生成手段２４）
画像生成手段２４は、上記の動静脈相フレーム群１０３から、静脈相の撮像されているフレーム群（以下「静脈相フレーム群１０４」という）と、動脈相の撮像されているフレーム群（以下「動脈相フレーム群１０５」という）と、を抽出又は分離する。そして、画像生成手段２４は、静脈層フレーム群１０４から静脈相合成画像１０６を生成し、動脈層フレーム群１０５から動脈相合成画像１０７を生成する。

まず、動静脈相フレーム群１０３から静脈相フレーム群１０４と動脈相フレーム群１０５を分離する処理について説明する。造影剤の血管内の移動速度は、血流速度及び造影剤の血管への注入速度に依存する。つまり、造影剤の血管内の移動速度は、ケースバイケースで変動する。多くの症例を分析した結果、鎖骨下静脈から肺動脈までが撮像されている静脈相フレーム群１０４のフレーム数は、最大で６フレームあり、最小で２フレームであった。そこで、画像生成手段２４は、動静脈相領域における造影剤の通過時間を算出し、この通過時間に基づいて、動静脈相フレーム群１０３から、静脈相フレーム群１０４と動脈相フレーム群１０５とを分離する時点を決定する。例えば、画像生成手段２４は、次のフレーム分離用テーブル４００を用いて、静脈相フレーム群１０４と動脈相フレーム群１０５とを分離する時点を決定する。ここで、通過時間は、１フレームの秒数（例えば、１フレーム／１秒）と、第１時点９１から第２時点９２までの間のフレーム数に基づいて算出されても良い。

図１１は、フレーム分離用テーブル４００の一例を示す。フレーム分離用テーブル４００は、動静脈相領域における造影剤の通過時間４０１と、静脈相フレーム群１０４に割り当てるフレーム数４０２の対応関係を示す。

フレーム分離用テーブル４００は、造影剤の通過時間４０１が２５秒以上の場合（例えば、１フレーム／１秒のフレーム数が２５枚以上であった場合）、動静脈相フレーム群１０３の最初のフレームから６フレームを、静脈相フレーム群１０４に割り当てる（レコード４１０ａ参照）。同様に、造影剤の通過時間４０１が２０秒〜２４秒の場合、動静脈相フレーム群１０３の最初のフレームから５フレームを、静脈相フレーム群１０４に割り当てる（レコード４１０ｂ参照）。造影剤の通過時間４０１が１１秒〜２０秒の場合、動静脈相フレーム群１０３の最初のフレームから３フレームを、静脈相フレーム群１０４に割り当てる（レコード４１０ｃ参照）。造影剤の通過時間４０１が１０秒以下の場合、動脈相フレーム群１０５の最初のフレームから２フレームを、静脈相フレーム群１０４に割り当てる（レコード４１０ｄ参照）。

次に、動脈相合成画像１０７と静脈相合成画像１０６の生成処理について説明する。画像生成手段２４は、静脈相フレーム群１０４を用いて、静脈相合成画像１０６を生成する。つまり、画像生成手段２４は、静脈相フレーム群１０４の各フレームの画素のカウント値を加算して一枚の静脈相合成画像１０６を生成する。画像生成手段２４は、静脈相フレーム群１０４を合成せずに、静脈相フレーム群１０４の一枚のフレームを用いて、静脈相合成画像１０６を生成しても良い。

また、画像生成手段２４は、動静脈相フレーム群１０３の内、静脈相フレーム群１０４に割り当てなかった残りのフレーム群を動脈相フレーム群１０５に割り当てる。そして、画像生成手段２４は、動脈相フレーム群１０５の各フレームの画素のカウント値を加算して一枚の動脈相合成画像１０７を生成する。以上の処理により、静脈相合成画像１０６と動脈相合成画像１０７が生成される。画像生成手段２４は、動脈相フレーム群１０５を合成せずに、動脈相フレーム群１０５の一枚のフレームを用いて、動脈層合成画像１０７を生成しても良い。

（候補領域決定手段２５）
候補領域決定手段２５は、静脈相合成画像１０６と動脈相合成画像１０７を用いて、ＲＯＩを設定する候補となる領域（候補領域）を決定する。候補領域決定手段２５は、上行大動脈部１２を含む候補領域を決定する。なぜなら、本実施例では、上行大動脈部１２にＲＯＩを設定したいからである。候補領域決定手段２５は、例えば以下の手順によって候補領域を決定する。

（ステップ１）候補領域決定手段２５は、動脈相合成画像１０７から、大動脈弓のみ描写された領域を抽出して大動脈弓画像１０８を生成する。
（ステップ２）候補領域決定手段２５は、静脈相合成画像１０６と大動脈弓画像１０８の重複する領域を抽出して、上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像を生成する。なぜなら、上行大動脈部１２は、下行大静脈、肺動脈及び右肺動脈分岐部と重なっているからである。以下、上記のステップ１及びステップ２についてさらに説明する。

（ステップ１：大動脈弓画像１０８の作成）
図１２は、大動脈弓画像１０８の作成手順の一例を説明する図である。
動脈相合成画像１０７（Ａ）の中には、静脈滞留が原因で鎖骨下静脈が描出されているものも存在する。

そこで、候補領域決定手段２５は、鎖骨下静脈を取り除くため、動脈相合成画像１０７（Ａ）の最大カウント値の８５％の値を閾値として、例えばＰ−ｔｉｌｅ法によって二値化処理を行い、大動脈弓及び鎖骨下静脈の領域を含み得る画像（Ｂ）を生成する。そして、候補領域決定手段２５は、画像（Ｂ）に描写されている複数の領域の中で最も面積の大きい領域を大動脈弓の領域とし、その大動脈弓の領域のみが描写された大動脈弓画像１０８（Ｃ）を生成する。

（ステップ２：上行大動脈を含む候補画像の作成）
図１３は、上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像の作成手順の一例を説明する図である。
胸部ＲＩデータ１０１において、上行大動脈部１２は、下行大静脈、肺動脈及び右肺動脈分岐部と重なっていた。よって、静脈相合成画像１０６（Ａ）と大動脈弓画像１０８（Ｃ）の重なる領域には、上行大動脈部１２が含まれると考えられる。

そこで、候補領域決定手段２５は、静脈相合成画像１０６（Ａ）の最大カウント値の８０％を閾値として、例えばＰ−ｔｉｌｅ法で二値化処理を行い、二値化した静脈相合成画像（Ｄ）を抽出する。そして、候補領域決定手段２５は、その二値化した静脈相合成画像（Ｄ）と大動脈弓画像１０８（Ｃ）との両方が重なる領域を抽出する。そして、候補領域決定手段２５は、その抽出した両方が重なる領域の各画素に、動脈相合成画像１０７における同じ位置の画素のカウント値を入力し、上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像（Ｆ）を生成する。

（ＲＯＩ設定手段２６）
ＲＯＩ設定手段２６は、候補領域決定手段２５によって生成された上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像（Ｅ）を用いて、上行大動脈部１２の領域にＲＯＩを設定する。

図１４は、ＲＯＩを設定した候補領域合成画像を示す図である。上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像２０４には、上行大動脈部１２だけでなく肺野や大動脈弓の下行移行部も含まれている。^９９ｍＴｃ−ＥＣＤが肺への集積がほとんどないということに加え、大動脈弓部分岐部での血流欠損を考慮すると、候補領域合成画像においては、上行大動脈部１２のカウント値が最も高くなる。そこで、ＲＯＩ設定手段２６は、例えば、上行大動脈部１２を含む候補領域合成画像２０４から、実際の大動脈の大きさを超えない半径４ピクセル（８．７６ｍｍ）の領域に含まれるカウント値の合計が最も高くなる領域２１０を特定し、その領域２０１にＲＯＩに設定する。以上の処理により、ＲＯＩ設定手段２６は、上行大動脈部１２の領域２１０にＲＯＩを設定することができる。

以上の処理により、ＩＢＵＲ法は完全に自動化となり、操作時間及び再現性の問題も解決され、より簡便で確実な脳血流定量法となる。したがって、上記の方法を臨床適用することによって、非侵襲的脳血流定量法が拡大され、医療に貢献できる。

上述した実施形態は、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。

上述ではＳＰＥＣＴ撮像データに対して本発明を適用した実施形態について説明したが、例えば、所定の器官を対象としたＰＥＴ画像データ又はＣＴ画像データに対しても本発明は適用可能である。

１０…ＲＯＩ設定装置２１…ＲＩデータ取得手段２２…標準化手段２３…動静脈相フレーム抽出手段２４…画像生成手段２５…候補領域決定手段２６…ＲＯＩ設定手段

Claims

血管内に造影剤が注入された被験者を所定の時間間隔で撮像した１以上のフレームから構成されるフレーム群を含む核医学データを記憶する手段と、
前記フレーム群のうち、第１の時間帯に撮像されたフレーム群から第１の画像を生成し、前記第１の時間帯とは重複しない第２の時間帯に撮像されたフレーム群から第２の画像を生成する画像生成手段と、
前記第１の画像及び前記第２の画像において重複している血管領域を特定する領域特定手段と、
前記特定された血管領域内にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定するＲＯＩ設定手段と、
を有するＲＯＩ設定装置。
前記フレーム群には、被験者の胸部が撮像されており、
前記第１の時間帯に撮像されたフレーム群には、胸部に係る静脈相が撮像されており、
前記第２の時間帯に撮像されたフレーム群には、胸部に係る動脈相が撮像されている
請求項１に記載のＲＯＩ設定装置。
前記第１の時間帯及び前記第２の時間帯は、被験者を撮像したフレーム群の各フレームにおける最大のカウント値の時間的変化と、当該フレーム群の各フレームにおける平均のカウント値の時間的変化と、に基づいて設定される
請求項２に記載のＲＯＩ設定装置。
前記第１の時間帯及び前記第２の時間帯は、前記最大のカウント値の時間的変化において前記最大のカウント値がピークとなる時点と、前記平均のカウント値の時間的変化において前記平均のカウント値が所定の範囲内に連続して含まれる状態となる境界の時点と、の間に設定される
請求項３に記載のＲＯＩ設定装置。
前記第１の時間帯の長さは、前記造影剤の血管内の移動速度に基づいて決定される
請求項２乃至４の何れかに記載のＲＯＩ設定装置。
前記領域特定手段は、
前記第２の画像から大動脈弓を含む領域を抽出した大動脈弓画像を生成し、当該大動脈弓画像と前記第１の画像との重複する領域を、上行大動脈領域を含む血管領域として特定する
請求項２乃至５の何れかに記載のＲＯＩ設定装置。
前記領域特定手段は、
前記第２の画像における最大のカウント値の所定の割合を閾値として前記第２の画像を二値化し、その二値化した第２の画像に含まれる複数の領域の中で最も面積の大きい領域を、前記大動脈弓を含む領域とする
請求項６に記載のＲＯＩ設定装置。
前記ＲＯＩ設定手段は、
前記特定した血管領域内で、実際の上行大動脈の大きさを超えない領域に含まれるカウント値の合計が最大となる領域を特定し、当該特定した領域にＲＯＩを設定する
請求項２乃至７の何れかに記載のＲＯＩ設定装置。
血管内に造影剤が注入された被験者を所定の時間間隔で撮像した１以上のフレームから構成されるフレーム群を含む核医学データを記憶しておき、
前記フレーム群のうち、第１の時間帯に撮像されたフレーム群から第１の画像を生成し、前記第１の時間帯とは重複しない第２の時間帯に撮像されたフレーム群から第２の画像を生成し、
前記第１の画像及び前記第２の画像において重複している血管領域を特定し、
前記特定された血管領域内にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定する
ＲＯＩ設定方法。
コンピュータに実行されると、
血管内に造影剤が注入された被験者を所定の時間間隔で撮像した１以上のフレームから構成されるフレーム群を含む核医学データを記憶しておき、
前記フレーム群のうち、第１の時間帯に撮像されたフレーム群から第１の画像を生成し、前記第１の時間帯とは重複しない第２の時間帯に撮像されたフレーム群から第２の画像を生成し、
前記第１の画像及び前記第２の画像において重複している血管領域を特定し、
前記特定された血管領域内にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定する
コンピュータプログラム。
ＩＢＵＲ（ＩｍｐｒｏｖｅｄＢｒａｉｎＵｐｔａｋｅＲａｔｉｏ）法を用いて被験者の脳血流を推定する脳血流推定装置であって、
血管内に造影剤が注入された被験者の胸部を所定の時間間隔で撮像した１以上のフレームから構成されるフレーム群を含むデータを記憶する手段と、
前記フレーム群のうち、第１の時間帯に撮像されたフレーム群から第１の画像を生成し、前記第１の時間帯とは重複しない第２の時間帯に撮像されたフレーム群から第２の画像を生成する画像生成手段と、
前記第１の画像及び前記第２の画像において重複している上行大動脈領域を特定する領域特定手段と、
前記特定された上行大動脈領域内にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定するＲＯＩ設定手段と、を有し
前記ＲＯＩ設定手段で設定されたＲＯＩを用いて決定された入力指数を用いて前記被験者の脳血流を推定することを特徴とする脳血流推定装置。