JP5970766B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム - Google Patents
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Description
Disease)を開発している。VSRAD(登録商標)は、前駆期を含む早期アルツハイマー型認知症に特徴的にみられる海馬傍回付近(=関心領域)の萎縮の程度をMRI画像から読み取るための画像処理・統計解析ソフトウエアである。
Morphometry)(特許文献1参照)やDARTEL(Diffeomorphic Anatomical
Registration using Exponentiated Lie algebra)(特許文献2参照)といった技術を用いている。
Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等から構成される。CPUは、記憶部、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、各装置を駆動制御し、コンピュータが行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部21が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
2005; 26: 839-851.」に記載されている。統合型組織分割処理では、白質画像および灰白質画像の他に、MRI画像の座標と標準脳の座標の対応関係を示す変換場が作成されるという特徴がある。変換場は後述する標準化において使用する。
(ステップ23−1)初期位置決定処理
(ステップ23−2)ダーテルテンプレートへの変換処理
(ステップ23−3)標準脳テンプレートへの変換処理
Z=(μ―x)/σ・・・(1)
ここで、Z:Zスコア、μ:健常者画像群の対応するボクセル値の平均、x:被験者画像のボクセル値、σ:健常者画像群の対応するボクセル値の標準偏差、である。
Z’<Z・・・(2)
となるようなボクセルを求め、統計的に有意な差が見られるボクセルとする。臨界値には、約95%以上の確率で異常と推定できるZ’=2を用いる。また、健常者よりも容積が低下している部位全てを含む臨界値の指定法として、次式も用いる。
0<Z・・・(3)
P1=ROI部分において式(3)を満たすボクセルのZスコアの合計/ROI部分において式(3)を満たすボクセルの数
P2=脳全体において式(2)を満たすボクセルの数/脳全体のボクセル数
P3=ROI部分において式(2)を満たすボクセルの数/ROI部分のボクセル数
P4=P3/P2
P5=ROI部分における全てのボクセルの中で最大のZスコア
・灰白質と白質のコントラストが不十分な画像
・SN比(信号対雑音比)が好ましくない画像(ノイズが目立つ画像)
・信号ムラがある画像
・アーチファクト(磁化率、体動、折り返しなどに起因する)がある画像
・撮像範囲が広すぎる画像
・白質梗塞など組織の変性が広い領域で起きている画像
Neurological Institute)座標系の原点を通るaxial(横断面)スライスの画像である。この画像は、海馬傍回付近(本実施形態における関心領域)を横断する。但し、ステップ31において特定される灰白質画像は、この例に限定されるわけではなく、他のスライスの画像であっても良い。また、ステップ31において特定される灰白質画像は、1枚に限らず、複数枚であっても良い。
sgment error!」(分割エラーの可能性有り!)等が挙げられる。これらのメッセージを表示する画面は、Zスコアマップを含む処理結果表示画面や、診断支援情報のレポート出力画面等が挙げられる。
・識別ID=1(分割結果は正常)の例:805件
・識別ID=2(白質が多く含まれる)の例:4件
・識別ID=3(脳脊髄液が多く含まれる)の例:13件
・識別ID=4(灰白質がほとんど出ない)の例:0件
・識別ID=5(全体の形状・位置の乖離が大きい)の例:8件
・識別ID=6(ノイズ・ぼやけがひどい)の例:4件
・識別ID=7(広範囲で欠けがある)の例:0件
Time)、TE(Echo Time)、FA(Flip
Angle)等である。この場合、医用画像処理装置1は、ボクセル毎の統計値を、被験者の属性や撮像条件毎に分けて算出する。そして、医用画像処理装置1は、図5のステップ33における評価値を算出する際、対象被験者の属性や、対象被験者の脳画像を撮像したときの撮像条件に応じたボクセル毎の統計値を評価関数に代入する。
10………ユーザインタフェース部
11………画像入力機能
12………結果出力機能
20………処理部
21………画像処理機能
22………統計処理機能
23………識別処理機能
30………データベース部
31………白質脳画像テンプレート
32………灰白質脳画像テンプレート
33………健常者画像データベース
34………疾患特異的ROI
35………組織分割正常画像データベース
Claims (6)
- 被験者の脳画像を入力する入力手段と、
前記被験者の脳画像に対して組織分割処理を行い、灰白質組織を分割して組織分割処理結果画像を作成する分割手段と、
健常者の灰白質組織の画像群を保存する記憶手段と、
前記分割手段により得られた前記被験者の前記組織分割処理結果画像と前記健常者の灰白質組織の画像群との統計的比較に基づいて診断支援情報を出力する出力手段と、
前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のボクセル値と、前記組織分割処理が正常に行われた脳画像群である組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値と、に基づいて、前記分割手段による分割結果が正常か否かを識別する識別手段と、
を具備し、
前記組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値は、前記組織分割正常画像群の各画像の対応する位置ごとのボクセル値の分布を、当該位置毎に平均値と標準偏差とで表したものであって、
前記識別手段は、前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のあるボクセルのボクセル値と、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記平均値との差に基づく値を、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記標準偏差で除することから定められる絶対Zスコアの前記組織分割処理結果画像全体に渡る平均値を、予め定義された閾値とを比較することによって、前記分割手段による分割結果が正常か否かを識別することを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記組織分割処理が正常に行われた脳画像群である組織分割正常画像群のボクセル値、又は対応する位置のボクセル毎の統計値、を記憶する記憶手段と、
前記識別手段によって正常と識別された前記被験者に係る組織分割処理結果画像のボクセル値を前記記憶手段に反映する反映手段と、
を更に具備することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記識別手段によって正常ではないと識別された場合、警告情報を出力する警告手段、
を更に具備することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医用画像処理装置。 - 前記識別手段によって正常ではないと識別された場合、前記分割手段による分割結果を表示する表示手段、
を更に具備することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の医用画像処理装置。 - コンピュータを利用した医用画像処理方法であって、
被験者の脳画像を入力する入力ステップと、
前記被験者の脳画像に対して組織分割処理を行い、灰白質組織を分割して組織分割処理結果画像を作成する分割ステップと、
前記分割ステップにより得られた前記被験者の前記組織分割処理結果画像と記憶手段に保存されている健常者の灰白質組織の画像群との統計的比較に基づいて診断支援情報を出力する出力ステップと、
前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のボクセル値と、前記組織分割処理が正常に行われた脳画像群である組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値と、に基づいて、前記分割ステップによる分割結果が正常か否かを識別する識別ステップと、
を含み、
前記組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値は、前記組織分割正常画像群の各画像の対応する位置ごとのボクセル値の分布を、当該位置毎に平均値と標準偏差とで表したものであって、
前記識別ステップは、前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のあるボクセルのボクセル値と、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記平均値との差に基づく値を、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記標準偏差で除することから定められる絶対Zスコアの前記組織分割処理結果画像全体に渡る平均値を、予め定義された閾値とを比較することによって、前記分割手段による分割結果が正常か否かを識別することを特徴とする医用画像処理方法。 - コンピュータを、
被験者の脳画像を入力する入力手段と、
前記被験者の脳画像に対して組織分割処理を行い、灰白質組織を分割して組織分割処理結果画像を作成する分割手段と、
健常者の灰白質組織の画像群を保存する記憶手段と、
前記分割手段により得られた前記被験者の前記組織分割処理結果画像と前記健常者の灰白質組織の画像群との統計的比較に基づいて診断支援情報を出力する出力手段と、
前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のボクセル値と、前記組織分割処理が正常に行われた脳画像群である組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値と、に基づいて、前記分割手段による分割結果が正常か否かを識別する識別手段と、
して機能させ、
前記組織分割正常画像群のボクセル毎の統計値は、前記組織分割正常画像群の各画像の対応する位置ごとのボクセル値の分布を、当該位置毎に平均値と標準偏差とで表したものであって、
前記識別手段は、前記被験者の脳画像に係る前記組織分割処理結果画像のあるボクセルのボクセル値と、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記平均値との差に基づく値を、前記組織分割正常画像群の前記ボクセルに対応する位置の前記標準偏差で除することから定められる絶対Zスコアの前記組織分割処理結果画像全体に渡る平均値を、予め定義された閾値とを比較することによって、前記分割手段による分割結果が正常か否かを識別するように機能させるためのプログラム。
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