JPWO2017010119A1 - シンチグラフィー画像の正規化技術 - Google Patents

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Abstract

【課題】骨シンチグラフィー画像の自動正規化の安定性を向上させる。【解決手段】好適な実施形態は、骨シンチグラフィー画像を表す画像データの画素値ヒストグラムを作成することと;前記画素値ヒストグラムに基づいて、画素値に関する複数の閾値を設定することと;前記設定した複数の閾値の各々に対して画素値平均値を計算することと;前記計算した画素値平均値を、値の大きな順序に並べることと;前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の少なくとも一部に基づいて、前記画像データを正規化するための基準値を決定することと;を含み、前記基準値を決定することが、前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合のうち、前記画素値平均値が小さな領域を近似する直線を一つ決定することと;前記直線に基づいて前記基準値を計算することと;を含む。

Description

本発明は、核医学の手法により得られるシンチグラフィー画像を正規化することに関する。
核医学検査で用いられるシンチグラフィーは、核医学画像化技術の一種であり、放射性薬剤を体内に投与し、その核種の崩壊に起因して放出されるガンマ線をSPECT装置等で捕らえて画像化する技術である。シンチグラフィーでは、経過観察や画像の相互比較等を行う目的で、画素値の正規化、すなわち、他の画像と比較可能な値への画素値の変換が行われる。正規化法には、術者が目視にてレベル調整を行うといった手動による方法と、自動的に正規化を行う方法とが存在する。
手動による方法は、特別なプログラムを用いる必要が無いといったメリットを有するものの、結果が術者の技術レベルに左右されるといった欠点を有している。例えば、目視にてレベル調整する方法では、術者の感覚に結果が左右されやすく、その結果、ばらつきが生じやすい。また、胸椎にROIをとってその最大値を利用して正規化する方法もあるが、この方法は、作成したROIに異常集積が存在している場合には、利用する事ができない。
下掲特許文献1及び非特許文献1には、シンチグラフィーの応用分野の一つである骨シンチグラフィー画像について、正規化の基準値を半自動的に決定する手法が開示されている。これらの文献には、下掲非特許文献2に開示される多重閾値法を用いて、骨シンチグラフィー画像のヒストグラムを解析し、放射性薬剤の異常集積に対応する画素値と正常集積に対応する画素値との境界値を特定し、その境界値を基準として骨シンチグラフィー画像を正規化することが、記載されている。
WO2007/062135
Shiraishi J et al. Development of a computer-aided diagnostic scheme for detection of interval changes in successive whole-body bone scans. Med Phys 34:25-36, 2007. M. L. Gger, K. Doi, and H. MacMahon, "lmagc featurc analysis and compurcr-aided diagnosis in digital radiography. 3. Automated detection of nodules in peripberal lung ficlds," Mcd. Phys. 15, 158-166 (1988).
しかし、本願発明者が検討したところ、特許文献1及び非特許文献1の手法は、正規化の結果に時折安定性を欠くことがあった。そこで本願発明者は、これらの従来技術よりも安定的に正規化を行う手法を開発することを志し、本願発明を為すに至った。
特許文献1及び非特許文献1の技術は、画素値が高い領域の範囲や値に依存して、正規化のための基準値を定めることが特徴である。すなわち、放射性医薬品の異常集積が生じている領域に基づいて、基準値を定めることが特徴である。本願発明者は、この特徴が、安定性を欠く原因になっていると考えた。
そして本願発明者は、正常集積領域に基づいて、正規化のための基準値を定めることにより、正規化の安定性を高めることができることを見出した。
本願発明の好適な実施形態の一例は、次のような方法である。この方法は、核医学の手法により得られる骨シンチグラフィー画像を正規化するための方法であって、
・ 前記骨シンチグラフィー画像を表す画像データを読み込むことと;
・ 前記画像データの画素値ヒストグラムを作成することと;
・ 前記画素値ヒストグラムに基づいて、画素値に関する複数の閾値を設定することと;
・ 前記設定した複数の閾値の各々に対して画素値平均値を計算することと;
・ 前記計算した画素値平均値を、値の大きな順序に並べることと;
・ 前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の少なくとも一部に基づいて、前記画像データを正規化するための基準値を決定することと;
を含み、前記基準値を決定することが、
・ 前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合のうち、前記画素値平均値が小さな領域を近似する直線を一つ決定することと;
・ 前記直線に基づいて前記基準値を計算することと;
を含むことを特徴とする。
実施形態によっては、前記直線を一つ決定することが、前記画素値平均値の集合から、値の大きな画素値平均値をいくつか除去すると共に、残った部分を近似する近似直線を計算し、さらに、該近似直線と、該近似直線の計算に用いた画素値平均値の集合との相関係数を計算することを含んでもよい。
実施形態によっては、前記方法は、前記除去する画素値平均値の個数を変えて、それぞれの場合に前記近似直線及び前記相関係数を計算し、該計算した複数の相関係数の値に基づいて、前記直線を一つ決定することを含んでもよい。
実施形態によっては、前記画素値平均値が小さな領域は、前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の値の変化率に基づいて決定されてもよい。
実施形態によっては、前記基準値は、前記直線の切片に基づいて定められてもよい。
実施形態によっては、前記方法は、前記基準値に基づいて、前記画像データを正規化すると共に、該正規化した画像データを表示することを更に含んでもよい。
実施形態によっては、前記画素値ヒストグラムに基づいて画素値に関する複数の閾値を設定することを、多重閾値法を使って行ってもよい。
本願発明の好適な実施形態には、処理手段及び記憶手段を備えるシステムであって、前記記憶手段がプログラム命令を格納し、前記プログラム命令が、前記処理手段に実行されることにより、前記システムに、前記いずれかの方法を遂行させるように構成される、システムが含まれる。
本願発明の好適な実施形態には、システムの処理手段に実行されることにより、前記システムに、前記いずれかの方法を遂行させるように構成されるプログラム命令を備える、コンピュータプログラムが含まれる。
本願発明の好適な実施形態には、次のようなシステムが含まれる。このシステムは、核医学の手法により得られる骨シンチグラフィー画像を正規化するためのシステムであって、
・ 前記骨シンチグラフィー画像を表す画像データを読み込む手段と;
・ 前記画像データの画素値ヒストグラムを作成する手段と;
・ 前記画素値ヒストグラムに基づいて、画素値に関する複数の閾値を設定する手段と;
・ 前記設定した複数の閾値の各々に対して画素値平均値を計算する手段と;
・ 前記計算した画素値平均値を、値の大きな順序に並べる手段と;
・ 前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の少なくとも一部に基づいて、前記画像データを正規化するための基準値を決定する手段と;
を備え、前記基準値を決定する手段が、
・ 前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合のうち、前記画素値平均値が小さな領域を近似する直線を一つ決定する手段と;
・ 前記直線に基づいて前記基準値を計算する手段と;
を備えることを特徴とする。
本発明の好適な具現化形態のいくつかを、特許請求の範囲に含まれる請求項に特定している。しかしこれらの請求項に特定される構成が、本願明細書及び図面に開示される新規な技術思想の全てを含むとは限らない。出願人は、現在の請求項に記載されているか否かに関わらず、本願明細書及び図面に開示される新規な技術思想の全てについて、特許を受ける権利を有することを主張するものであることを記しておく。
本明細書で開示される様々な処理を実行しうるハードウェアの例である、システム100の主な構成を説明するための図である。 本明細書で開示される画像正規化処理を説明するためのフローチャートである。 骨シンチグラフィー画像の画素値ヒストグラムの例である。 ソートした画素値平均値をグラフ表示した例である。 ソートされた画素値平均値のデータを近似する直線を決定する処理の例を説明するためのフローチャートである。 図6Aは、正規化前の画像データの表示例であり、図6Bは、正規化後の画像データの表示例である。 図7Aは、ある骨シンチグラフィー画像についての、核医学専門医による手動正規化値と従来技術による自動正規化値との相関をみるための図であり、図7Bは、同じ骨シンチグラフィー画像についての、核医学専門医による手動正規化値と本発明による自動正規化値との相関をみるための図である。
詳細説明
以下、添付図面を参照しつつ、好適な実施例を用いて、本発明をより詳しく説明する。
図1は、本明細書で開示される様々な処理を実行しうるハードウェアの例である、システム100の主な構成を説明するための図である。図1に描かれるように、システム100は、ハードウェア的には一般的なコンピュータと同様であり、CPU102,主記憶装置104,大容量記憶装置106,ディスプレイ・インターフェース107,周辺機器インタフェース108,ネットワーク・インターフェース109などを備えることができる。一般的なコンピュータと同様に、主記憶装置104としては高速なRAM(ランダムアクセスメモリ)を使用することができ、大容量記憶装置106としては、安価で大容量のハードディスクやSSDなどを用いることができる。システム100には、情報表示のためのディスプレイを接続することができ、これはディスプレイ・インターフェース107を介して接続される。またシステム100には、キーボードやマウス、タッチパネルのようなユーザインタフェースを接続することができ、これは周辺機器インタフェース108を介して接続される。ネットワーク・インターフェース109は、ネットワークを介して他のコンピュータやインターネットに接続するために用いられることができる。
大容量記憶装置106には、オペレーティングシステム(OS)110や、本明細書で開示される特徴的な処理を提供するための、画像正規化プログラム120などが格納されていることができる。システム100の最も基本的な機能は、OS110がCPU102に実行されることにより提供される。また、本明細書で開示される特徴的な処理は、画像正規化プログラム120に含まれるプログラム命令群の少なくとも一部がCPU102に実行されることにより提供される。よく知られているように、プログラムの実装形態には様々なものがあり、それらのバリエーションは全て、本願で開示される発明の範囲に含まれるものである。
大容量記憶装置106にはさらに、画像正規化プログラム120による正規化処理の対象となる骨シンチグラフィー画像データ130や、画像正規化プログラム120による処理の結果として生成される正規化基準値データ132、画像データ130を正規化した画像データ134なども格納されていることができる。
システム100は、図1に描かれた要素の他にも、電源や冷却装置など通常のコンピュータシステムが備える装置と同様の構成を備えることができる。コンピュータシステムの実装形態には、記憶装置の分散・冗長化や仮想化、複数CPUの利用、CPU仮想化、DSPなど特定処理に特化したプロセッサの使用、特定の処理をハードウェア化してCPUに組み合わせることなど、様々な技術を利用した様々な形態のものが知られている。本願で開示される発明は、どのような形態のコンピュータシステム上に搭載されてもよく、コンピュータシステムの形態によってその範囲が限定されることはない。本明細書に開示される技術思想は、一般的に、(1)処理手段に実行されることにより、当該処理手段を備える装置またはシステムに、本明細書で説明される各種の処理を遂行させるように構成される命令を備えるプログラム、(2)当該処理手段が当該プログラムを実行することにより実現される装置またはシステムの動作方法、(3)当該プログラム及び当該プログラムを実行するように構成される処理手段を備える装置またはシステムなどとして具現化されることができる。前述のように、ソフトウェア処理の一部はハードウェア化される場合もある。
また、システム100の製造販売時や起動時には、データ130〜134は、大容量記憶装置106の中に記憶されていない場合が多いことに注意されたい。骨シンチグラフィー画像データ130は、例えば周辺機器インタフェース108やネットワーク・インターフェース109を介して外部の装置からシステム100に転送されるデータであってもよい。実施形態によっては、データ132,134は、プログラム120がCPU102に実行されることを通じて形成されたものであってもよい。また、プログラム120やOS110の実装形態によっては、データ132及び/又は134は大容量記憶装置106に格納されず、主記憶装置104にしか格納されない場合もある。本願で開示される発明の範囲は、データ130〜134の存在の有無によって限定されるものではないことを、念のために記しておく。
次に、本明細書で開示される実施例において処理の対象となる骨シンチグラフィー画像データ130について簡単に説明しておく。骨シンチグラフィー画像データ130は、例えば、骨無機質の基本組成であるハイドロキシアパタイト結晶に吸着するような放射性医薬品を用いて施行されるSPECT検査によって得られる、2次元画像データであることができる。より具体的には、例えば、放射性医薬品として99mTc-HMDPを被験者に静脈内投与し、体内から放射される放射線をSPECT装置により検出して、その放射線カウント値に基づいて形成した2次元画像データであることができる。通常、これらの画像を構成する画素の各画素値は放射能カウント値に対応する値を有しており、すなわち各画素値は放射能の強度を表している。場合によっては、画像データ130は、時系列の2次元データや3次元画像データ、時系列の3次元データであることもある。
次に、図2以降を用いて、本明細書で開示される特徴的な処理の例をいくつか説明していく。
図2は、本明細書で開示される画像正規化処理200を説明するためのフローチャートである。このフローチャートで紹介される処理は、例えば、画像正規化プログラム120のプログラム命令が、CPU102に実行されることにより、システム100が遂行する処理であることができる。
ステップ202は処理の開始を示す。ステップ204では、本実施例で処理対象となる骨シンチグラフィー画像データ130が読み込まれる。例えば、画像正規化プログラム120に含まれるプログラム命令群の指示に従って、CPU102が、画像データ130の少なくとも一部を、大容量記憶装置106から主記憶装置104へとコピーする。
なお、実施形態によっては、骨シンチグラフィー画像データ130は、記憶媒体に格納されたものを専用の読み取り装置により読み取り、周辺機器インタフェース108を介してシステム100に取り込まれたものであることができる。また別の実施形態においては、骨シンチグラフィー画像データ130は、搬送波に重畳されたデータ信号として、ネットワーク・インターフェース109を介して取り込まれたものであってよい。実施例によっては、取り込まれた骨シンチグラフィー画像データ130は、一旦大容量記憶装置106に格納し、主記憶装置104へコピーしても良いし、直接主記憶装置104に格納してそのまま後続の処理に供しても良い。
ステップ206では、画像データ130の画素値のヒストグラムを作成する。作成したヒストグラムのデータは、以降のステップの処理に用いたり、表示に用いたりするなどのために、主記憶装置104又は大容量記憶装置106に格納されてもよい。参考までに、図3に、ある実際の骨シンチグラフィー画像データから作成した画素値ヒストグラムを表示した例を載せた。ヒストグラムの横軸は階級値であり、画素値に関連する値である。縦軸は度数である。
ステップ208では、ステップ206で作成した画素値ヒストグラムを用いて、画素値に関する複数の閾値を設定する。好適な実施形態では、複数の閾値を設定するために多重閾値法を利用する。具体的には例えば次のように行う。まず、階級値ゼロからある階級値までのヒストグラム下の面積が、全ヒストグラム下面積の所定割合となるような階級値を複数求める。例えば、全ヒストグラム下面積を例えば1%に分割する様な階級値A1を求める。次に、この分割割合を、例えば1%〜100%まで、順次例えば1%刻みで増加させていき、それぞれに対応する階級値A1,A2,・・・A100を求める。そして、求めた階級値を閾値とする。このようにして複数の閾値を定め、特定の画素を抽出する手法を、多重閾値法という。
この例において、ヒストグラムのピーク付近では、階級値の僅かの違いで度数が大きく変動するであろうから、階級値Aと階級値Ai+1の値の差は非常に小さくなるだろう。一方、階級値の大きなところでは、階級値が変わっても度数があまり変化せず、度数自体も小さいことから、AとAi+1の値の差は、比較的大きくなるだろう。
符号210−218で表されるループでは、ステップ208で定めた複数の閾値の各々に対して画素値平均値を計算する。
ステップ212では、画像データ130から、現在のループ位置における閾値(例えばA)以上の画素値を有する画素群を抽出する。ステップ214はオプションの処理なので、後で説明する。ステップ216では、ステップ212で抽出した画素群の画素値の平均値を計算する。ステップ212及びステップ216を、ステップ208で定めた複数の閾値の全てに対して行い、それぞれ対応する画素値平均値を計算する。計算結果は、以降のステップの処理に用いたり、表示に用いたりするなどのために、主記憶装置104又は大容量記憶装置106に格納されてもよい。
実施形態によっては、次に説明するステップ214を、ステップ212とステップ216の間に実行してもよい。
ステップ214では、ステップ212で抽出した画素群につき、隣り合う画素をつないでクラスターを形成する。そして、形成した各クラスターの画素数を調べ、当該画素数が所定の条件を満たさないクラスターに含まれる画素を特定する。そして、ステップ214を実行する場合、ステップ216における画素値平均値の計算において、所定の条件を満たさないクラスターに含まれる画素については、計算から除外することとしてもよい。一例として具体例を載せると、例えば、画素数が10以下のクラスターに含まれる画素については、ステップ216における画素値平均値計算から除外することとしてもよい。他にも、例えば、画素数が所定の範囲にないクラスターに含まれる画素については、画素値平均値の計算から除外するといった処理を行ってもよい。
ステップ220では、符号210−218で表されるループで計算した複数の画素値平均値を、値の大きな順序に並べる。すなわち降順にソート処理を行う。ここで、ソートした画素値平均値をグラフ表示してもよい。グラフ表示の例を図4に載せた。このグラフの横軸の値は、大きさの順番を表す数値であり、例えば、グラフ中で横軸の値が1である点は、その画素値平均値が全てのデータ点の中で最も大きな値であることを示す。同様に、例えば、グラフ中で横軸の値が10である点は、その画素値平均値が全てのデータ点の中で10番目に大きな値であることを示している。なお、図4中に引かれた直線410については、図5のステップ514に関連して後述する。
ステップ222では、図4のようにグラフで表すことが可能な、ソートされた画素値平均値のデータを近似する直線を一つ決定する。ここで決定される直線は、以降のステップで、画像データ130を正規化するための基準値を計算する基礎となる。ステップ222で重要なことは、画素値平均値の値が小さな領域のデータを用いて近似直線を決定することである。本願発明の基本的な技術思想は、シンチグラフィー画像中で正常集積を表す領域のデータに基づいて、正規化のための基準値を定めることであるが、図4のグラフで正常集積を表す領域とは、画素値平均値の値が小さな領域であるからである。
複数のデータ点の近似直線を求める手法は既知であるが、近似直線を求める領域として、画素値平均値の値が小さな領域を自動的に使うようにするには、工夫が必要である。本発明の好適な実施形態の一つは、この課題を、図5に例示したようなアルゴリズムを使って解決している。
図5は、図4のようにグラフで表すことが可能な、ソートされた画素値平均値のデータを近似する直線を一つ決定する処理の例であって、画素値平均値の値が小さな領域を自動的に使って近似直線を決定する処理の例500を説明するためのフローチャートである。ステップ502は処理の開始を示す。符号504−512はループ処理となり、処理が506に戻る度に、ステップ508で近似直線を計算するためのデータ範囲が変更される。ステップ508では、ステップ506で設定された範囲のデータを用いて近似直線が計算され、ステップ510では、ステップ508で求めた近似直線と、当該近似直線の計算に用いたデータ(すなわちステップ506で設定された範囲のデータ)との相関係数が計算される。
本実施例では、ステップ506における近似範囲の設定は次のように行われる。まず、処理500が最初に506に進んだ時には、全てのデータ範囲を、近似直線を計算するための範囲として設定する。処理500が次に506に戻ってきたときは、画素値平均値の値が最も大きなデータ点を除いて、近似直線を計算するための範囲を再設定する。更に次に処理500が次に506に戻ってきたときは、前回の範囲の中で画素値平均値の値が最も大きなデータ点を除いて、近似直線を計算するための範囲を再設定する。
つまり、例えば、データ点の数が100個あり、これらを図4のようにグラフ表示した場合、処理500が最初に506に進んだ時に設定されるデータ範囲は、横軸の値で表すと、1−100となる。処理500が次に506に戻ってきたときに設定されるデータ範囲は、横軸の値で2−100となる。処理500が次に506に戻ってきたときに設定されるデータ範囲は、横軸の値で3−100となる。ステップ508,510ではそれぞれ、設定された範囲毎に、近似直線と相関係数が計算される。
なお、実施形態に応じて、処理500が最初に506に進んだ時に設定されるデータ範囲は、画素値平均値の値が最も大きなデータ点を必ずしも含む必要はなく、また、各データ範囲は、画素値平均値の値が最も小さなデータ点を含む必要は必ずしもないことを、念のために述べておく。更に、データ範囲に含まれるデータ点の個数には、下限値が定められていてもよい。例えば、上の例においても、処理500が最初に506に進んだ時に設定されるデータ範囲は、横軸の値で例えば3−90などであってもよく、符号504−512で表されるループを抜ける直前に設定されるデータ範囲は、横軸の値で例えば81−90などであってもよい。
従って、符号504−512で表されるループを抜けると、設定した範囲の情報と、対応する直線の情報と、対応する相関係数の情報とが、複数計算されている。これらの情報は、以降のステップの処理に用いたり、表示に用いたりするなどのために、主記憶装置104又は大容量記憶装置106に格納されてもよい。
ステップ514では、ループ504−512で計算された情報に基づいて、近似直線を一つ決定する。一つの例では、ループ504−512において、相関係数が最も大きくなった直線と決定してもよい。図5の直線410は、この手法によって決定した直線を図示したものである。
別の例では、ループ504−512において、相関係数が最初にピークを呈した直線を、ステップ514で決定する直線としてもよい。相関係数のピークを決定するにあたっては、適切なスムージング処理を適用した後に、ピークを決定してもよい。実施形態によっては、最初のピークではなく、2番目や3番目等、別の順番のピークに対応する直線を、ステップ514で決定する直線としてもよい。
さらに別の例では、ループ504−512において、相関係数が所定の値を上まわった時点で、そのときの直線をステップ514で決定する直線とするようにされてもよい。
いずれの手法を用いても、決定された直線の計算の基となったデータは、画素値平均値の値が小さな領域のデータになっている。つまり、図4のグラフでいうと、決定された直線の計算の基となったデータは、横軸の値が大きな領域のデータになっている。
ステップ516は、処理の終了を表す。
なお、ステップ222で近似直線を決定する手法は上記に限られない。例えば、実施形態によっては、単純に、図4のようにグラフ化したデータ点のうち、予め定めた範囲を、近似直線を計算する範囲と決めてしまってもよい。例えば、データ点が存在する横軸最大値の、例えば30%−80%の範囲を、近似直線を計算する範囲と決めてしまってもよい。
別の例として、データを図4のようにグラフ化した上で、隣接するデータ点の間の変化率を求め、その変化率の絶対値が所定の閾値を下回った点を、近似直線を計算する範囲の下限と定めるという手法もある。図4から見て取れるように、横軸の値が小さい領域では変化率の絶対値は大きく、横軸の値が大きくなるにつれて徐々に小さくなってゆく。そこで、変化率の絶対値の閾値を十分小さくとっておけば、画素値平均値の値が小さな領域のみが含まれるように、近似範囲を設定することが可能になる。
ステップ224では、ステップ222で決定した近似直線に基づいて、データ130を正規化するための基準値を決定する。
ある実施形態では、この基準値は、ステップ222で決定した近似直線のY切片の値である。従って、図4に例示した近似直線410の場合、この基準値は、およそ65である。
別の実施形態では、この基準値は、当該近似直線の基になったデータ範囲における、縦軸最大値である。
基準値を決定する手法は、これらの例に限られない。しかし、どの場合であっても、ステップ222で決定した近似直線に基づいて、基準値を定めることが必要である。
決定した基準値は、以降のステップの処理に用いたり、表示に用いたりするなどのために、主記憶装置104又は大容量記憶装置106に格納されてもよい。
ステップ226では、ステップ224で決定した基準値を用いて、骨シンチグラフィー画像データ130を正規化する。本発明の実施形態において、基準値をどのように用いるかには特に制限はなく、様々なバリエーションが考えられる。一つの例であるが、骨シンチグラフィー画像データ130の各画素の画素値を例えば1−1024に正規化することとし、上記基準値が、そのスケールのなかで、特定の値(例えば300等)になるように、全体の値を調節することとしてもよい。正規化した画像データは、更なる処理に用いたり、表示に用いたりするなどのために、主記憶装置104又は大容量記憶装置106に格納されてもよい。
ステップ228では、正規化した画像データの表示が行われる。表示例を図6Aと6Bに載せた。図6Aが正規化処理前の画像データ130を表示したものであり、図6Bが、画像データ130を上記の処理により正規化したものを表示したものである。これらの画像に細かな構造が現れていないのは、特許出願に用いることのできる画像データは二値しか使えないという制限のためである。本来は、グレースケールやカラーを用いた多値形式で、高精細な画像を表示することが可能である。
図7は、同じ画像データの同じ画素の画素値に対して、ある熟達した核医学専門医が手動で正規化を行った値を横軸に、自動で正規化した値を縦軸にとって、グラフにプロットしたものである。図7Aで手動正規化値と比較されているものは、特許文献1及び非特許文献1の手法による自動正規化値であり、図7Bで手動正規化値と比較されているものは、本願発明の手法による自動正規化値である。データを直線近似して相関をみると、図7Aの場合はR2 = 0.485であるに対して、図7Bの場合はR2 = 0.7063となり、本願発明による自動正規化値の方が、熟達した核医学専門医による正規化値との相関が高いことが示された。すなわち、本願発明による自動正規化値の方が、従来技術よりもばらつきが少ないことが示された。
以上、好適な実施例を用いて本発明を詳しく説明してきたが、上記の説明や添付図面は、本発明の範囲を限定する意図で提示されたものではなく、むしろ、法の要請を満たすために提示されたものである。本発明の実施形態には、ここで紹介されたもの以外にも、様々なバリエーションが存在する。例えば、明細書又は図面に示される各種の数値もいずれも例示であり、これらの数値は発明の範囲を限定する意図で提示されたものではない。
明細書又は図面に紹介した各種の実施例に含まれている個々の特徴は、その特徴が含まれることが直接記載されている実施例と共にしか使用できないものではなく、ここで説明された他の実施例や説明されていない各種の具現化例においても、組み合わせて使用可能である。特にフローチャートで紹介された処理の順番は、必ず紹介された順番で実行しなければならないわけではなく、実施者の好みや必要性に応じて、順序を入れ替えたり並列的に同時実行したり、さらに複数のブロックを一体不可分に実装したり、適当なループとして実行したりするように実装してもよい。これらのバリエーションは、全て、本願で開示される発明の範囲に含まれるものであり、処理の実装形態によって発明の範囲が限定されることはない。請求項に特定される処理の記載順も、処理の必須の順番を特定しているわけではなく、例えば処理の順番が異なる実施形態や、ループを含んで処理が実行されるような実施形態なども、請求項に係る発明の範囲に含まれるものである。現在の特許請求の範囲で特許請求がなされているか否かに関わらず、出願人は、発明の思想を逸脱しない全ての形態について、特許を受ける権利を有することを主張するものであることを記しておく。
100 システム
104 主記憶装置
106 大容量記憶装置
107 ディスプレイ・インターフェース
108 周辺機器インタフェース
109 ネットワーク・インターフェース
120 画像正規化プログラム
130 骨シンチグラフィー画像データ

Claims (8)

  1. (a)核医学の手法により得られる骨シンチグラフィー画像を正規化するための方法であって、
    (b)前記骨シンチグラフィー画像を表す画像データを読み込むことと;
    (c)前記画像データの画素値ヒストグラムを作成することと;
    (d)前記画素値ヒストグラムに基づいて、画素値に関する複数の閾値を設定することと;
    (e)前記設定した複数の閾値の各々に対して画素値平均値を計算することと;
    (f)前記計算した画素値平均値を、値の大きな順序に並べることと;
    (g)前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の少なくとも一部に基づいて、前記画像データを正規化するための基準値を決定することと;
    を含み、前記基準値を決定することが、
    (h)前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合のうち、前記画素値平均値が小さな領域を近似する直線を一つ決定することと;
    (i)前記直線に基づいて前記基準値を計算することと;
    を含むことを特徴とする、方法。
  2. 前記直線を一つ決定することが、前記画素値平均値の集合から、値の大きな画素値平均値をいくつか除去すると共に、残った部分を近似する近似直線を計算し、さらに、該近似直線と、該近似直線の計算に用いた画素値平均値の集合との相関係数を計算することを含む、請求項1に記載の方法であって、該方法は更に、
    (j)前記除去する画素値平均値の個数を変えて、それぞれの場合に前記近似直線及び前記相関係数を計算し、該計算した複数の相関係数の値に基づいて、前記直線を一つ決定することを含む、方法。
  3. 前記画素値平均値が小さな領域は、前記順序に並べられた前記画素値平均値の集合の値の変化率に基づいて決定される、請求項1に記載の方法。
  4. 前記基準値は、前記直線の切片に基づいて定められる、請求項1に記載の方法。
  5. 前記基準値に基づいて、前記画像データを正規化すると共に、該正規化した画像データを表示することを更に含む、請求項1から4のいずれかに記載の方法。
  6. 前記画素値ヒストグラムに基づいて、画素値に関する複数の閾値を設定することを、多重閾値法を使って行う、請求項1から5のいずれかに記載の方法。
  7. 処理手段及び記憶手段を備えるシステムであって、前記記憶手段がプログラム命令を格納し、前記プログラム命令は、前記処理手段に実行されることにより、前記システムに、上記請求項のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成される、システム。
  8. システムの処理手段に実行されることにより、前記システムに、上記請求項のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成されるプログラム命令を備える、コンピュータプログラム。
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