JP6294105B2 - 核医学診断装置および医用画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、核医学診断装置とＸ線コンピュータ断層撮影装置（以下「Ｘ線ＣＴ装置」という。）とが組み合わされた核医学診断装置と、この種の装置により生成された画像データを処理する医用画像処理装置に関する。

病院等においてＰＥＴスキャナとＸ線ＣＴスキャナとが組み合わされた核医学診断装置が利用されている。ＰＥＴ−ＣＴ（computed tomography）装置は、ＰＥＴ（positron emission tomography）で得られる機能画像とＣＴで得られる形態画像（ＣＴ画像）とを重ねることで臨床効果を高めている。
ＦＤＧ−ＰＥＴ検査はＰＥＴスキャナを用いて行われる検査の一つである。この検査は、放射性同位体（radio isotope：ＲＩ）を組み込んだＦＤＧ（fluoro deoxy glucose）検査薬を被検体に投与し、被検体における放射能の分布・集積度を画像化して診断する検査である。

ＦＤＧ−ＰＥＴ検査では、ＳＵＶ（standardized uptake value）と称する指標がよく用いられている。ＳＵＶは、患者ごと、あるいは検査ごとのＰＥＴ計測値のばらつきを抑え、検査結果を定量的に評価するために考えられた指標の１つである。ＳＵＶは単位体積あたりの放射能濃度として、例えば式（１）により求められる。
ＳＵＶ＝画素値（校正された放射能濃度［Bq／ml］）／（放射能投与量［Bq］÷体重［g］）・・・（１）
投与された検査薬が被検体の全身に均一に分布していると仮定したときの放射能濃度を１とすると、患部（腫瘍など）における集積はその何倍かを示す値がＳＵＶである。ＳＵＶを用いることで、集積度をより定量的に評価することができる。

John W. Keyes, Jr., SUV : standardized uptake or silly useless value ? J Nucl Med 1995 ; 36 : 1836-1839.

式（１）では被検体の比重＝１．０を暗黙に仮定しているが、現実には被検体の比重は年齢、性別、体型などにより変化する。そこで、体型を考慮したものとして、体重に代えて体表面積で規格化したＳＵＶが用いられることがある。このほか、被検体の体脂肪率なども考慮して規格化したＳＵＶが用いられることもある。

このようなＳＵＶを求めるには被検体の体表面積や体脂肪率についての知見を得る必要がある。しかしながら周知のように、被検体の体表面積や、体脂肪率を計測することは容易でない。簡易な手法でよりばらつきの少ないＳＵＶを算出し得る技術が要望されている。
目的は、ばらつきの少ないＳＵＶを簡易に算出することの可能な核医学診断装置および医用画像処理装置を提供することにある。

実施形態によれば、核医学診断装置は、核医学診断装置と、ＣＴ装置と、体積計算部と、ＳＵＶ計算部とを具備する。核医学診断装置は、放射性同位体を組み込んだ検査薬を投与された被検体のＰＥＴ画像を生成する。ＣＴ装置は、被検体の形態画像を生成する。体積計算部は、形態画像に基づいて被検体の体積を計算する。ＳＵＶ計算部は、計算された体積に基づいて放射性同位体のＳＵＶを計算する。

図１は、本実施形態に係るＰＥＴ−ＣＴ装置１の構成を示す図である。 図２は、画像処理装置１０の一例を示す機能ブロック図である。 図３は、ＣＴ画像とＰＥＴ画像とを重ねた画像の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図５は、第２の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、第３の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、ＰＥＴ画像における関心領域の設定の一例を示す図である。 図８は、ＰＥＴ−ＣＴ画像の一例を示す図である。 図９は、被検体データから体積および放射能濃度を算出する手順の一例を示すフローチャートである。

図１は、本実施形態に係るＰＥＴ−ＣＴ装置１の構成を示す図である。ＰＥＴ−ＣＴ装置１は、寝台２を有する。寝台２は、被検体Ｍが載置される天板３を長手方向、横手方向、上下方向に移動可能に支持する。
また、ＰＥＴ−ＣＴ装置１は、ＣＴスキャナ４とＰＥＴスキャナ５とを有する。ＣＴスキャナ４は、天板３の送り込まれる略円筒形状の中空部６を備える。ＰＥＴスキャナ５も、天板３の送り込まれる略円筒形状の中空部７を備える。ＣＴスキャナ４とＰＥＴスキャナ５とは、中空部６の中心線と中空部７の中心線とが略一致するように配置される。

ＣＴスキャナ４は被検体ＭをＸ線でＣＴスキャンする。具体的には、ＣＴスキャナ４は、中空部６を挟んで対抗配置されるＸ線管とＸ線検出器とを搭載する。Ｘ線管はＸ線を発生する。Ｘ線検出器は、Ｘ線管から発生され被検体Ｍを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線のエネルギーに応じた電気信号を生成する。Ｘ線管とＸ線検出器とは、中空部６周りに回転しながらＸ線発生とＸ線検出とをそれぞれ繰り返す。

ＰＥＴスキャナ５は、被検体Ｍをガンマ線でＰＥＴスキャンする。具体的には、ＰＥＴスキャナ５は、中空部７周りに沿ってリング状に配列されるガンマ線検出器を搭載する。ガンマ線検出器は、被検体Ｍから放出されたガンマ線を繰り返し検出し、検出されたガンマ線のエネルギーに応じた電気信号を繰り返し生成する。

さらにＰＥＴ−ＣＴ装置１は、画像データを処理する画像処理装置１０を備える。画像処理装置１０は、ＣＴスキャナ４により生成された電気信号を受信する。また、画像処理装置１０は、ＰＥＴスキャナ５により生成された電気信号を受信する。画像処理装置１０は、ＣＴスキャナ４からの電気信号に基づく形態画像（ＣＴ画像）とＰＥＴスキャナ５からの電気信号に基づくＰＥＴ画像とを、通信回線１００を介して取得する。

図２は、画像処理装置１０の一例を示す機能ブロック図である。画像処理装置１０は、ＣＴ投影データ収集部１１、ＰＥＴ投影データ収集部１３、記憶部１５、ＣＴ画像発生部１７、減弱補正部１９、ＰＥＴ画像発生部２１、体積計算部２３、ＳＵＶ計算部２５、貯留量計算部２７、表示部２９、操作部３１、及び制御部３３を備える。

ＣＴ投影データ収集部１１は、ＣＴスキャナ４からの電気信号に前処理を施して生成される投影データ（以下「ＣＴ投影データ」という。）を収集する。ＣＴ投影データを生成するための前処理は、対数変換や感度補正、ビームハードニング補正等を含む。

ＰＥＴ投影データ収集部１３は、ＰＥＴスキャナ５からの電気信号に信号処理を施して生成される投影データ（以下「ＰＥＴ投影データ」という。）を収集する。信号処理は、位置計算処理やエネルギー計算処理、同時計数処理、前処理等を含む。ＰＥＴ投影データを生成するための前処理は、例えば、感度補正やランダム補正、散乱線補正等を含む。

記憶部１５は、ＣＴ投影データとＰＥＴ投影データとを記憶する。ＣＴ投影データは、例えば、Ｘ線検出器上のＸ線入射位置と角度とに関連付けて記憶される。ＰＥＴ投影データは、例えば、ガンマ線検出器上のガンマ線入射位置と角度とに関連付けて記憶される。

ＣＴ画像発生部１７は、ＣＴ投影データに基づいて所定の再構成断面に関するＣＴ画像のデータを生成する。ＣＴ画像を構成する各画素に割り付けられた画素値は、Ｘ線の透過経路上の物質に関するＸ線減弱係数（吸収係数）に応じたＣＴ値を有する。生成されたＣＴ画像は記憶部１５に記憶される。

減弱補正部１９は、ＣＴ画像に基づいてＰＥＴ投影データを減弱補正する。減弱補正されたＰＥＴ投影データは、ＣＴ画像の再構成断面とほぼ同じ断面に関するものである。具体的には、まず減弱補正部１９は、ＣＴ画像に基づいてガンマ線の減弱補正マップを生成する。減弱補正マップは、ＣＴ値に所定の変換式を適用してガンマ線減弱係数を計算することで生成される。そして減弱補正部１９は、減弱補正マップをＰＥＴ投影データに掛け合わせることでＰＥＴ投影データを減弱補正する。

ＰＥＴ画像発生部２１は、減弱補正されたＰＥＴ投影データに基づいて、ＣＴ画像の再構成断面とほぼ同じ位置の再構成断面に関するＰＥＴ画像のデータを生成する。ＰＥＴ画像を構成する各画素に割り付けられた画素値は、被検体Ｍに投与された同位体の濃度に応じた画素カウント値を有する。生成されたＰＥＴ画像は記憶部１５に記憶される。

体積計算部２３は、ＣＴ画像に基づいて被検体Ｍの体積を計算する。具体的には、体積計算部２３は、ＣＴ画像から被検体Ｍの輪郭（体表面など）を抽出し、その輪郭の内部の画素数をカウントする。そして、得られた画素の数（画素カウント値）に、予め設定された単位当たりの体積を乗算することで被検体Ｍの体積が算出される。

ＳＵＶ計算部２５は、体積計算部２３により算出された被検体Ｍの体積に基づいて、ＰＥＴ画像におけるＳＵＶを計算する。計算されたＳＵＶをカラーマッピングしてＰＥＴ画像に表示しても良い。

貯留量計算部２７は、膀胱などの排出器官におけるＲＩの貯留量を、ＣＴ画像で得られた輪郭もしくはＰＥＴ画像で得られた輪郭を基に、ＰＥＴ画像に示される画素値から計算する。

表示部２９は、ＣＴ画像とＰＥＴ画像とを重ねて表示する。例えば図３に示されるように、ＣＴ画像にＰＥＴ画像を重ねて表示することで被検体の状態に関する多様な知見を得ることができる。

操作部３１は、ユーザからの入力デバイスを介して入力された指示や情報を受け付ける。入力デバイスとしては、キーボードやマウス、各種スイッチ、タッチパネル等が利用可能である。

制御部３３は、画像処理装置１０の中枢として機能する。制御部３３は、各部を制御することにより、ＣＴ画像とＰＥＴ画像との位置合わせ表示処理や、実施形態に係るＳＵＶの算出処理を実行する。次に、上記構成を基礎として、ＰＥＴ−ＣＴ装置１における作用を複数の実施形態にわたって説明する。

［第１の実施形態］
図４は、第１の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。第１の実施形態では、ＣＴスキャナ４は被検体Ｍの全身をスキャンするものとし、これにより全身のＣＴ画像が生成される。
図４において、画像処理装置１０は、ＣＴスキャナ４から取得した電気信号をデコードしてＣＴ生データを再生し、このＣＴ生データを再構成してＣＴ画像を生成する（ステップＳ１）。このＣＴ画像は３次元のボリュームデータである。次に画像処理装置１０は、ＣＴ画像を構成する画素の画素値を、既定の閾値（閾値ｐ）を用いて２値化処理して（ステップＳ２）、被検体Ｍの輪郭を抽出する（ステップＳ３）。

次に画像処理装置１０は、抽出された輪郭の内部に含まれる画素数を上記ボリュームデータからカウントし、画素カウント値を得る（ステップＳ４）。次に画像処理装置１０は、この画素カウント値に予め設定される値である単位体積を乗算して被検体Ｍの体積を算出する（ステップＳ５）。

以上の手順により、ＣＴ画像から被検体Ｍの全身の体積を算出することができる。この体積を用いて、次式（２）を用いてＰＥＴ画像を規格化することでＳＵＶを算出することができる。
ＳＵＶ＝画素値（校正された放射能濃度）［Bq／ml］／（放射能投与量［Bq］÷被検体Ｍの全身の体積［ml］）・・・（２）
式（２）はＳＵＶの本来の定義を反映する式である。つまり右辺の分母において被検体Ｍの全身の体積を直接用いるようにしているので、被検体の比重＝１.０を仮定する必要がない。これにより、既存の算出に比べて確度の高い体積で規格化されたＳＵＶを算出することが可能になる。

しかも第１の実施形態では、ＰＥＴ−ＣＴ装置１によりＰＥＴ画像と同時に取得されるＣＴ画像を用いて、ＣＴ画像から被検体Ｍの全身の体積を算出するようにしている。これにより、例えば被検体を水槽に沈めての計測などといった旧来の手法に比べ、簡易な手法により被検体Ｍの体積を計算することができる。

従って第１の実施形態によれば、ＰＥＴ−ＣＴ装置１を用いた簡易な手法により、より確度の高い値で規格化されたＳＵＶ値をもつＰＥＴ画像を作成することが可能になる。このようなことから、検査時間の短縮などのメリットも得られる。ひいては、患者による検査結果の変動や、検査ごとの値のばらつきをより少なくし、正確な診断に寄与することができるようになる。

［第２の実施形態］
ＦＤＧはグルコースなので、体内の白色脂肪などには集積し難いことが知られている。第２の実施形態ではこのことに着目し、ＳＵＶの算出に係わる領域から集積し難い脂肪部分を除外することでＳＵＶの精度を向上させる。

図５は、第２の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、ＣＴ画像を構成する画素の画素値を、既定の閾値（閾値ｑ）を用いて２値化処理して（ステップＳ６）、被検体Ｍの体内における脂肪部分の輪郭を抽出する（ステップＳ７）。

ステップＳ２（図４）で用いられた閾値ｐは、被検体Ｍと周囲の空気とを区別して体表面の輪郭を抽出するための値であった。これに対しステップＳ６（図５）で用いられる閾値ｑは、被検体内部における脂肪組織とその他（筋肉や骨など）とを区別するための値を持ち、閾値ｐの値とは異なる。

次に画像処理装置１０は、抽出された輪郭の内部、つまり脂肪組織に含まれる画素数をボリュームデータからカウントし、画素カウント値を得る（ステップＳ８）。そして画像処理装置１０は、この画素カウント値に既定の単位体積を乗算して、脂肪領域の体積を算出する（ステップＳ９）。

以上の手順により、ＣＴ画像から被検体内部の脂肪領域の体積を算出することができる。この体積を用いて、次式（３）によりＰＥＴ画像を規格化することでＳＵＶを算出することができる。
ＳＵＶ＝画素値［Bq／ml］／（放射能投与量［Bq］÷（被検体Ｍの全身の体積−脂肪領域［ml］））・・・（３）
第２の実施形態によれば、ＳＵＶ＝１とする基準値としてＦＤＧの集積し難い脂肪部分を除いた値を対象にすることができる。これにより、ＳＵＶの値のばらつきを抑え、安定した値を得ることができる。また、一定の小さな集積として脂肪領域に集積した量を放射能投与量から減算することすることで、さらに精度を向上させることができる。

［第３の実施形態］
第３の実施形態では、被検体Ｍから排出されたＦＤＧ、つまり同位体の量を考慮することで更なる精度の向上を図る。つまり膀胱などの排出器官における同位体の貯留量をＰＥＴ画像から算出し、その寄与分を除外する。

図６は、第３の実施形態における画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、ＰＥＴ画像を生成したのち（ステップＳ１０）、ユーザにより設定された関心領域（ステップＳ１１）に含まれる対象領域を、既定の閾値ｒを用いた２値化処理により抽出する（ステップＳ１２）。次に画像処理装置１０は、抽出された領域内の画素値の総和を計算し（ステップＳ１３）、その値から対象領域に含まれる放射能濃度の総量を算出する。

図７の円内に示されるように、関心領域として膀胱などの排出器官を選択し、領域内の画素値を総計すれば体外に排出される放射能（排出放射能）を見積もることができる。その値を被検体への投与量から減算することで、ＳＵＶの精度向上にさらに寄与できる。算出された放射能を用いて、次式（４）によりＰＥＴ画像を規格化することでＳＵＶを算出することができる。
ＳＵＶ＝画素値［Bq／ml］／（（放射能投与量−排出放射能［Bq］）÷被検体Ｍの全身の体積［ml］）・・・（４）
第１、第２の実施形態では、ＦＤＧ（放射性薬剤）の排出を考慮せず、投与された薬剤の全てが画像に寄与するとしたうえでＳＵＶを算出した。これに代えて第３の実施形態では膀胱内などに残っている放射能濃度の総量をＰＥＴ画像から求め、投与量から減算することで、より患者間のばらつきを抑え、安定したＳＵＶを算出することができる。また、投与されてから撮影されるまでの間に排泄された尿内の放射能を計測し、その量を放射能投与量から減算することで、さらに精度を向上させることができる。

［第４の実施形態］
図８に示されるように、撮影では頭部から大腿部までを撮影することが多い。この時、手足などの部位（以下「四肢」と総称する。）における体積および放射能を推定して、その部位を除いた領域で求めることで、より患者間のばらつきを抑え、安定したＳＵＶを算出することができる。

図９は、被検体データから体積および放射能を算出する手順の一例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、被検体Ｍの身長または体重が入力されると（ステップＳ１５）、被検体Ｍの上腕の長さ、太さ、および前腕の長さ、太さを取得する（ステップＳ１６）。この取得した各部位のサイズに基づいて、画像処理装置１０は対象とする部位、具体的には両手両足を合わせた四肢の体積を算出する（ステップＳ１７）。

画像処理装置１０は、対象部位の体積と放射能投与量とから対象部位の放射能濃度の総量を算出し（ステップＳ１８、Ｓ１９）、求められた体積および放射能濃度の総量を用いて、対象部位（ここでは四肢）の体積および放射能を除外したＳＵＶを算出する。すなわち、次式（５）によりＰＥＴ画像を規格化することでＳＵＶを算出することができる。
ＳＵＶ＝画素値［Bq／ml］／（（放射能投与量−対象部位の放射能［Bq］）÷（被検体Ｍの全身の体積−対象部位の体積［ml］））・・・（５）
以上述べたように実施形態では、ＰＥＴ−ＣＴ装置１により得られたＣＴ画像から被検体の体積を算出し、その値を用いて、ＰＥＴ画像におけるＳＵＶを算出するようにしている。これにより被検体の体積を簡易かつ正確に算出することができ、ひいてはＳＵＶのばらつきを抑えることに寄与することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば第２の実施形態ではＦＤＧの集積し難い部分の体積がＳＵＶの算出に寄与することを防ぐために、体内の脂肪領域を抽出し、この部分を被検体Ｍの体積から除外するようにした。この他、例えば肺の内部の空気にもＦＤＧが集積しないので、このような部分（空洞部分）の体積を求めて被検体Ｍの体積から除外すればＳＵＶの精度をさらに向上させることができる。具体的には図５のステップＳ６で閾値ｐ（図４のステップＳ２）を用い、被検体Ｍの内部での２値化処理の結果を用いればよい。

また、核医学診断装置としてＰＥＴを例示的に示したがＳＰＥＣＴにも適用可能である。さらに、医用画像診断装置としてＣＴを例示的に示したがＭＲＩにも適用可能である。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…装置、２…寝台、３…天板、４…ＣＴスキャナ、５…ＰＥＴスキャナ、６…中空部、７…中空部、１０…画像処理装置、１１…ＣＴ投影データ収集部、１３…ＰＥＴ投影データ収集部、１５…記憶部、１７…ＣＴ画像発生部、１９…減弱補正部、２１…ＰＥＴ画像発生部、２３…体積計算部、２５…ＳＵＶ計算部、２７…貯留量計算部、２９…表示部、３１…操作部、３３…制御部、１００…通信回線。

Claims (14)

1. 放射性同位体を組み込んだ検査薬を投与された被検体の核医学画像を生成する核医学診断装置と、
   前記被検体の形態画像を生成する医用画像診断装置と、
   前記形態画像に基づいて前記被検体の体積を計算する体積計算部と、
   前記計算された体積に基づいて前記放射性同位体のＳＵＶを計算するＳＵＶ計算部とを具備する核医学診断装置。
2. 前記体積計算部は、
   前記形態画像から前記被検体の輪郭を抽出し、
   前記輪郭の内部の画素数をカウントし、
   前記カウントにより得られた画素カウント値に既定の単位体積を乗算して前記被検体の体積を計算する、請求項１に記載の核医学診断装置。
3. 前記体積計算部は、前記同位体の集積し難い領域を前記体積から除外し、
   前記ＳＵＶ計算部は、前記領域を除外された前記体積に基づいて前記ＳＵＶを計算する、請求項１に記載の核医学診断装置。
4. 前記体積計算部は、
   前記形態画像に基づいて前記被検体における脂肪部分を抽出し、
   前記脂肪部分を前記領域として前記体積から除外する、請求項３に記載の核医学診断装置。
5. 前記体積計算部は、
   前記形態画像に基づいて前記被検体における空洞部分を抽出し、
   前記空洞部分を前記領域として前記体積から除外する、請求項３に記載の核医学診断装置。
6. さらに、排出器官における前記同位体の貯留量を前記核医学画像から計算する貯留量計算部を具備し、
   前記ＳＵＶ計算部は、前記同位体の投与量から前記計算された貯留量を減算した値を用いて前記ＳＵＶを計算する、請求項１に記載の核医学診断装置。
7. 前記体積計算部は、前記被検体の四肢を前記体積から除外し、
   前記ＳＵＶ計算部は、前記四肢を除外された前記体積に基づいて前記ＳＵＶを計算する、請求項１に記載の核医学診断装置。
8. 放射性同位体を組み込んだ検査薬を投与された被検体の核医学画像と、医用画像診断装置により生成された前記被検体の形態画像とを記憶する記憶部と、
   前記形態画像に基づいて前記被検体の体積を計算する体積計算部と、
   前記計算された体積に基づいて前記放射性同位体のＳＵＶを計算するＳＵＶ計算部とを具備する、医用画像処理装置。
9. 前記体積計算部は、
   前記形態画像から前記被検体の輪郭を抽出し、
   前記輪郭の内部の画素数をカウントし、
   前記カウントにより得られた画素カウント値に既定の単位体積を乗算して前記被検体の体積を計算する、請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記体積計算部は、前記同位体の集積し難い領域を前記体積から除外し、
    前記ＳＵＶ計算部は、前記領域を除外された前記体積に基づいて前記ＳＵＶを計算する、請求項８に記載の医用画像処理装置。
11. 前記体積計算部は、
    前記形態画像に基づいて前記被検体における脂肪部分を抽出し、
    前記脂肪部分を前記領域として前記体積から除外する、請求項１０に記載の医用画像処理装置。
12. 前記体積計算部は、
    前記形態画像に基づいて前記被検体における空洞部分を抽出し、
    前記空洞部分を前記領域として前記体積から除外する、請求項１０に記載の医用画像処理装置。
13. さらに、排出器官における前記同位体の貯留量を前記核医学画像から計算する貯留量計算部を具備し、
    前記ＳＵＶ計算部は、前記同位体の投与量から前記計算された貯留量を減算した値を用いて前記ＳＵＶを計算する、請求項８に記載の医用画像処理装置。
14. 前記体積計算部は、前記被検体の四肢を前記体積から除外し、
    前記ＳＵＶ計算部は、前記四肢を除外された前記体積に基づいて前記ＳＵＶを計算する、請求項８に記載の医用画像処理装置。