JP6995642B2

JP6995642B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

Info

Publication number: JP6995642B2
Application number: JP2018007498A
Authority: JP
Inventors: 清貴渡辺
Original assignee: Nihon Medi Physics Co Ltd
Current assignee: Nihon Medi Physics Co Ltd
Priority date: 2018-01-19
Filing date: 2018-01-19
Publication date: 2022-01-14
Anticipated expiration: 2038-01-19
Also published as: JP2019124672A

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

従来から、微量の放射線を出す放射性医薬品を体内に投与し、身体の状態を画像で捉える核医学検査が行われている。核医学検査では、体内に投与された放射性医薬品が臓器や体内組織などに集まる様子を画像化し、疾病の診断、病期や予後の確認、治療効果の判定などに有用な情報が得られる。

ドパミントランスポータは、脳の線条体内に存在する黒質線条体ドパミン神経の終末部に高発現する。アルツハイマー型認知症（ＡＤ）、パーキンソン病（ＰＤ）、進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）、レビー小体型認知症（ＤＬＢ）では、この発現量が低下することが知られている。これらの疾患の診断には、¹²³I-ioflupane（以下、「イオフルパン」という）のようなドパミントランスポータを画像化する放射性医薬品を用いたＳＰＥＣＴ（単一光子放射断層撮影、Single photon emission computed tomography）検査やＰＥＴ（陽電子放射断層撮影、Positron emission tomography）検査によってドパミントランスポータの脳内分布の評価が行われる。

ドパミントランスポータ画像の定量的指標として、線条体の特異的結合による放射能と非特異的結合による放射能との比が用いられる。この手法の一つとして、例えば、Ｂｏｌｔらによって提唱されたＳＢＲ（Specific binding ratio）が知られている（非特許文献１）。

Livia Tossici-Bolt他「Quantification of [123I]FP-CIT SPECT brain images: an accurate technique for measurement of the specific binding ratio」European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Vol. 33, No. 12, December 2006

上述したＳＢＲは、健常者や本態性振戦（ＥＴ）、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）の患者と、パーキンソン症状を呈する患者（例えば、ＰＤ，ＰＳＰ，ＤＬＢ）の鑑別に用いられるが、線条体全体の機能しかわからないので、鑑別が困難な場合があった。また、パーキンソン病（ＰＤ）と、進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）及びレビー小体型認知症（ＤＬＢ）とを鑑別することは困難であった。

本発明は、上記背景に鑑み、核医学画像を評価する新しい指標を提供することを目的とする。

本発明の画像処理方法は、ドパミントランスポータートレーサーの分布を反映した被験者の脳の核医学画像を入力するステップと、前記核医学画像を解剖学的標準脳に変換するステップと、前記変換された前記核医学画像に、関心領域を設定すると共に、前記関心領域の部分領域からなる複数の部分関心領域を設定するステップと、前記関心領域の画素値に基づく数値と前記複数の部分関心領域の画素値に基づく数値とを算出するステップと、前記関心領域の画素値に基づく数値と前記複数の部分関心領域の画素値に基づく数値とに基づいて、脳機能を反映する定量的指標を算出するステップとを備える。前記関心領域は線条体領域を含む領域、前記複数の部分関心領域は、それぞれ尾状核を含む領域および被殻を含む領域であってもよい。

本発明によれば、関心領域と当該関心領域に含まれる部分関心領域の情報を用いた指標を提供し、疾患の鑑別に役立てることができる。

実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。ＲＯＩデータ記憶部に記憶されたＲＯＩデータの例を示す図である。疾患ごとにＳＢＲの平均値を示す図である。疾患ごとにＳＢＲ×ＰＣＲの平均値を示す図である。疾患ごとにＳＢＲ×ＣＰＲの平均値を示す図である。実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。

以下、本発明の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。以下では、ＳＰＥＣＴ画像を例として説明を行うが、本発明の画像処理装置はＰＥＴ画像の画像処理にも適用することができる。

図１は、実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示す図である。画像処理装置１は、入力部１０と、演算処理部２０と、出力部３０とを備えている。入力部１０は、例えば、通信インターフェースである。被験者の脳の機能画像を撮像したＳＰＥＣＴ装置から通信インターフェースを通じてドパミントランスポータ画像のデータを受信する。出力部３０は、例えば、ディスプレイである。

本発明において「ドパミントランスポータ画像」とは、被験者に対し放射性ドパミントランスポータ画像化剤を投与して核医学検査を行うことにより取得された脳画像である。放射性ドパミントランスポータ画像化剤としては、例えば［^１２３Ｉ］イオフルパン、［^１８Ｆ］ＦＰ－ＣＩＴ（［^１８Ｆ］フルオロプロピルカルボメトキシヨードフェニルノルトロパン）、［^99ｍＴｃ］ＴＲＯＤＡＴ－１（［^99ｍＴｃ］［２－［［２－［［［３－（４－クロロフェニル）－８－メチル－８－アザビシク［３．２．１］オクト－２－イル］メチル］（２－メルカプトエチル）アミノ］エチル］－アミノ］エタンチオレート－（３－）－Ｎ２，Ｎ２’，Ｓ２，Ｓ２’］オキソ－［１Ｒ－（エキソ－エキソ）］）、［¹¹Ｃ］ＣＦＴ（（１Ｓ，５Ｒ）－３β－（４－フルオロフェニル）－８－［^１１Ｃ］メチル－８－アザビシクロ［３．２．１］オクタン－２β－カルボン酸メチル）、［^１２３Ｉ］β－ＣＩＴ（（２β－カルボメトキシ－３β－（４－［^１２３Ｉ］ヨードフェニル）トロパン）が挙げられる。

演算処理部２０は、ドパミントランスポータ画像の画像処理を行って、脳疾患の鑑別のための指標を求める処理を行う。演算処理部２０は、解剖学的標準化部２１、ＲＯＩ設定部２２と、画素値算出部２３と、指標算出部２４とを有している。

解剖学的標準化部２１は、標準脳データ記憶部４０に記憶された標準脳データを用いて、被験者の脳画像の解剖学的標準化を行って標準脳画像に変換する。この解剖学的標準化処理は、公知の方法、例えば、文献（Minoshima S et.al., J. Nucl. Med., 1994, 35, p.1528-37、または、Friston K. J. et.al., Human Brain Mapping, 1995, 2, p.189-210）記載の方法により行うことができる。もしくは、脳全体の集積画像が得られる脳血流ＳＰＥＣＴ画像やイオフルパン早期画像、［^１８Ｆ］２－デオキシ－２－フルオロ－Ｄ－グルコースＰＥＴ画像の標準脳変換時のパラメータを使って、イオフルパン後期画像を標準脳画像に変換してもよい。

ＲＯＩ設定部２２は、被験者のドパミントランスポータ画像にＲＯＩ（関心領域）を設定する機能を有する。ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩデータ記憶部４１に記憶されたデータにアクセスする。ＲＯＩデータ記憶部４１には、設定対象となる脳の部位に対して、ＲＯＩの領域を規定したデータが記憶されている。ＲＯＩ設定部２２は、ＲＯＩデータ記憶部４１に記憶されたＲＯＩのデータに基づいてＲＯＩを設定する。

図２は、ＲＯＩデータ記憶部４１に記憶されたＲＯＩデータの例を示す図である。図２に示すように、線条体は、尾状核と被殻とから構成されている。線条体には、線条体を囲む略矩形（矩形の一つの角を切り欠いた形状）のＲＯＩが設定される。これは、ＳＢＲを求めるときに用いられるＲＯＩである。尾状核と被殻のそれぞれには、尾状核と被殻を囲むＲＯＩが設定されている。

ここで、ＲＯＩデータ記憶部４１に記憶されたＲＯＩデータの生成方法の一例について説明する。複数の健常者のドパミントランスポータ画像を解剖学的標準化し、ミラー反転した画像を加算平均して左右対称化する。その画像に所定の閾値（例えば、３５％）を適用して二値化し、線条体を求める。続いて、Talairach Daemon Caudateの画像に４ｍｍの３次元ガウシアンフィルタを適用して二値化し、尾状核を求める。また、線条体画像に尾状核を重ねて表示し、差分画像の輪郭を整正し、二値化して被殻を求める。こうして求めた尾状核および被殻をそれぞれ縁取るようなＲＯＩを設定する。

画素値算出部２３は、線条体のＲＯＩの画素値に基づく数値と、尾状核および被殻のそれぞれのＲＯＩの画素値に基づく数値を算出する。ＲＯＩの画素値に基づく数値としては、例えばＲＯＩの平均画素値やＲＯＩの画素値の総和値を用いることができるが、画素値算出部２３の算出する数値はＲＯＩの画素値に基づく数値であればこれらに限定されない。例えば、ＲＯＩ内の画素値の中央値や最大値を用いることもできる。

指標算出部２４は、被殻（Putaman）／尾状核（Caudate）を求める。これを「ＰＣＲ」（Putaman/Caudate Ratio）と呼ぶ。また、尾状核（Caudate）／被殻（Putaman）を求める。これを「ＣＰＲ」（Caudate/Putaman Ratio）と呼ぶ。さらに、指標算出部２４は、線条体全体の集積を示す指標（例えばＳＢＲ）と線条体を構成する尾状核又は被殻の局所的な集積を示す指標（例えばＰＣＲ、ＣＰＲ）を組み合わせて、ＳＢＲ×ＰＣＲ、ＳＢＲ×ＣＰＲ等を指標として算出する。

出力部３０は、ＳＢＲ×ＰＣＲ、ＳＢＲ×ＣＰＲ等の指標値を出力する。このとき、健常者のＳＢＲ×ＰＣＲ、ＳＢＲ×ＣＰＲ等の指標値を合わせて出力してもよい。これにより、ＳＢＲでは鑑別が難しかった疾患の鑑別に役立てることができる。

図３は、本発明者が取得したＳＢＲの平均値を疾患別に示したグラフである。ＳＢＲでは、健常者や本態性振戦（ＥＴ）と、パーキンソン症状を呈する疾患との鑑別を行うことができたが、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）とパーキンソン病（ＰＤ）との鑑別を行うことは難しかった。また、パーキンソン症状を呈する疾患の中でもパーキンソン病（ＰＤ）と進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）、又はレビー小体型認知症（ＤＬＢ）との鑑別を行うことは難しかった。

図４は、上記と同じデータについて、ＳＢＲ×ＰＣＲの平均値を疾患別に示したグラフである。ＳＢＲ×ＰＣＲでは、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）とパーキンソン症状を呈する疾患との平均値の差が大きく、これらの鑑別を行うことができる。すなわち、パーキンソン症状の有無を鑑別することができる。なお、図４は、平均値であるので、個別のケースにおいては、明瞭に鑑別ができない場合もあり得るが、このような新しい指標を提供することにより、鑑別に役立てることができる。

図５は、上記と同じデータについて、ＳＢＲ×ＣＰＲの平均値を疾患別に示したグラフである。ＳＢＲ×ＣＰＲでは、パーキンソン病（ＰＤ）と、進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）またはレビー小体型認知症（ＤＬＢ）の平均値の差が大きく、これらの鑑別を行うことができる。すなわち、パーキンソン症状を呈する疾患の中で、ドパミントランスポータのトレーサーが全体的に集積が低下する疾患と局所的に集積が低下する疾患を鑑別できる。なお、図５は、平均値であるので、個別のケースにおいては、明瞭に鑑別ができない場合もあり得るが、このような新しい指標を提供することにより、鑑別に役立てることができる。

好ましい態様において、画像処理装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えるコンピュータによって構成される。画像処理のためのプログラムをＲＯＭに記憶しておき、ＣＰＵがＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより、コンピュータが、解剖学的標準化部２１、ＲＯＩ設定部２２、画素値算出部２３、指標算出部２４の処理を行う。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。

図６は、実施の形態の画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。実施の形態の画像処理装置１は、被験者の脳のドパミントランスポータ画像としてイオフルパン画像を取得する（Ｓ１０）。被験者のドパミントランスポータ画像は、画像処理装置１に取り込むときにＳＰＥＣＴ装置によって撮像してもよいし、あらかじめ撮像されたドパミントランスポータ画像を取得してもよい。

画像処理装置１は、取得した被験者の脳の画像を解剖学的標準化し（Ｓ１１）、解剖学的標準化された被験者の脳画像に対してＲＯＩを設定する（Ｓ１２）。具体的には、図２に示すように、線条体、尾状核、被殻のそれぞれに対してＲＯＩを設定する。続いて、画像処理装置１は、線条体、尾状核、被殻のそれぞれのＲＯＩについて、ＲＯＩの画素値に基づく数値を算出し（Ｓ１３）、算出した数値に基づいて、指標を計算する（Ｓ１４）。ここで、計算する指標は、例えばＳＢＲ、ＳＢＲ×ＰＣＲ、ＳＢＲ×ＣＰＲがある。なお、ＳＢＲは、ＲＯＩ内の平均カウントＭ_ROIと、ＲＯＩ以外のバックグラウンドの平均カウントＭ_BGを用いて以下の式によって計算される。
ＳＢＲ＝（Ｍ_ROI－Ｍ_BG）／Ｍ_BG

画像処理装置１は、被験者の指標値と、比較結果として健常者の指標値を出力する（Ｓ１５）。これにより、医師等は、ＳＢＲに加えて、ＳＢＲ×ＰＣＲ、ＳＢＲ×ＣＰＲの指標値に基づいて、被験者の疾患の鑑別を行うことができる。

以上、実施の形態の画像処理装置１の構成および動作について説明した。本実施の形態では、ドパミントランスポータ画像において、アルツハイマー型認知症、パーキンソン症状を呈する疾患（パーキンソン病（ＰＤ）、進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）、レビー小体型認知症（ＤＬＢ））を鑑別するための指標値を例として説明したが、本発明は、他の核医学画像にも適用することができる。他の核医学画像に適用する際には、関心領域として、ＲＯＩではなく、ＶＯＩを用いてもよい。

本発明は、核医学画像の画像処理を行う装置等として有用である。

１画像処理装置
１０入力部
２０演算処理部
２１解剖学的標準化部
２２ＲＯＩ設定部
２３画素算出部
２４指標算出部
３０出力部
４０標準脳データ
４１ＲＯＩデータ

Claims

ドパミントランスポータートレーサーの分布を反映した被験者の脳の核医学画像を入力するステップと、
前記核医学画像を解剖学的標準脳に変換するステップと、
前記変換された前記核医学画像に、線条体領域を含む関心領域を設定すると共に、尾状核を含む第１の部分関心領域と被殻を含む第２の部分関心領域を設定するステップと、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを算出するステップと、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを乗じて、脳機能を反映する定量的指標を算出するステップと、
を備える画像処理方法。
前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値は、前記第１の部分関心領域の画素値に基づく数値を前記第２の部分関心領域の画素値に基づく数値で割った値、または、前記第２の部分関心領域の画素値に基づく数値を前記第１の部分関心領域の画素値に基づく数値で割った値である、
請求項１に記載の画像処理方法。
被験者の指標値と、健常者の指標値を出力するステップをさらに備える、
請求項１または２に記載の画像処理方法。
ドパミントランスポータートレーサーの分布を反映した被験者の脳の核医学画像を入力する入力部と、
前記核医学画像を解剖学的標準脳に変換する解剖学的標準化部と、
前記変換された前記核医学画像に、線条体領域を含む関心領域を設定すると共に、尾状核を含む第１の部分関心領域と被殻を含む第２の部分関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを算出する画素値算出部と、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを乗じて、脳機能を反映する定量的指標を算出する指標算出部と、
を備える画像処理装置。
核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
ドパミントランスポータートレーサーの分布を反映した被験者の脳の核医学画像を入力
する入力ステップと、
前記核医学画像を解剖学的標準脳に変換する変換ステップと、
前記変換された前記核医学画像に、線条体領域を含む関心領域を設定すると共に、尾状核を含む第１の部分関心領域と被殻を含む第２の部分関心領域を設定するステップと、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを算出するステップと、
前記関心領域の画素値に基づく数値と前記第１の部分関心領域および前記第２の部分関心領域のそれぞれの画素値に基づく数値とを乗じて、脳機能を反映する定量的指標を算出するステップと、
を実行させるプログラム。