KR20080081005A

KR20080081005A - 두부 변성 질환의 검출 방법, 검출 프로그램, 및 검출 장치

Info

Publication number: KR20080081005A
Application number: KR1020087015825A
Authority: KR
Inventors: 가즈나리 이시이; 기요따까 와따나베; 슈야 미끼; 가즈오 하마다
Original assignee: 니혼 메디피직스 가부시키가이샤
Priority date: 2005-11-30
Filing date: 2006-10-24
Publication date: 2008-09-05
Also published as: US20090290765A1; NO20082843L; JP4435234B2; EP1959273A1; US8165362B2; RU2008126210A; AU2006321133A2; CN101322045A; JPWO2007063656A1; BRPI0619257A2; EP1959273A4; IL191712A0; CA2632040A1; WO2007063656A1; AU2006321133A1; CA2632040C

Abstract

두부 변성 질환의 검출 방법은, (a) 두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 스텝과, (b) 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 스텝과, (c) 제2 화상에 설정한 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 스텝과, (d) 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 검출 결과를 얻는 검출 스텝을 포함한다.

알츠하이머병, 두부핵 의학 화상, z 스코어, 정규화 스텝, 클러스터

Description

두부 변성 질환의 검출 방법, 검출 프로그램, 및 검출 장치{HEAD DEGENERATIVE DISEASE DETECTION METHOD, DETECTING PROGRAM, AND DETECTOR}

본 발명은, 알츠하이머병을 비롯한 두부 변성 질환의 검출 방법, 그 방법을 실행하기 위한 프로그램, 및 장치에 관한 것이다.

고령자 인구의 증가에 수반하여, 알츠하이머병을 비롯한 치매를 수반하는 변성 질환의 환자수는 증가할 것이 예상되고 있다. 이들 질환은, 가령에 수반하여 진행하여 환자 및 그 주위의 생활 환경에 변화를 초래하므로, 조기에 진단되는 것이 중요하다.

이러한 치매를 수반하는 변성 질환은, 주로 Mini Mental Status Examination(이하, 「MMSE」라고 함)으로 대표되는 바와 같이, 문진 등의 임상 소견에 기초한 진단 방법을 이용하여 진단되고 있다. 그러나, 임상 소견에 기초한 진단 방법에서는, 발증 초기에서의 진단 감도는 낮고, 또한, 해당 진단 방법에 의한 진단 결과는, 각 개인이 날 때부터 갖는 인식 기능의 영향을 받기 쉽다. 이러한 배경으로부터, 변성 질환의 진단에서는, 보다 객관적으로 병변을 검출할 수 있는 방법이 요청되고 있다.

한편, 치매를 수반하는 변성 질환이 발생하면, 당대사 속도가 부분적으로 저 하하는 것이, 최근의 연구에 의해 명백하게 되어 있다(예를 들면, 비특허 문헌1을 참조). 이를 이용한 변성 질환의 검출 방법이, 하기 비특허 문헌2에 개시되어 있다. 이 검출 방법은, 당대사의 트레이서인 2-[18F] 플루오로-2-디옥시-D-글루코스(이하, 「FDG」라고 함) 투여에 의한 PET 화상을 이용하여, 정상군과의 비교를 행하여 화소값의 t값을 화소 단위로 산출하여, 알츠하이머병 환자를 건강한 사람과 구별하는 방법이다.

[비특허 문헌1] Kazunari Ishii, "Clinical application of positron emissiontomography for diagnosis of dementia", Annals.of Nuclear Medicine, 2002, 16(8), p.515-525

[비특허 문헌2] K.Herholz et al., "Discrimination between Alzheimer dementia and controls by automated analysis of multicenter FDG PET", NeuroImage, 2002, 17, p.302-316

<발명의 개시>

<발명이 해결하고자 하는 과제>

변성 질환에 대해서는, 병변을 조기에 또한 객관적으로 검출할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 그러나, 상기 비특허 문헌2에 개시된 방법은, 알츠하이머병을 검출하기 위한 조건 등에 대하여 확립된 방법으로 되어 있지 않다. 따라서, 해당 방법으로는, 정확도 좋게 두부 변성 질환을 검출할 수 없다.

따라서, 본 발명은, 두부 진단 화상으로부터 알츠하이머병 등의 변성 질환을 정확도 좋게 검출하는 방법 및 장치와, 이 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로 그램을 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.

<과제를 해결하기 위한 수단>

본 발명자는, 예의 연구를 되풀이한 결과, 소정의 관심 영역에서의 각각의 화소의 t값의 가산값 또는 z 스코어의 가산값과, 정상값에 기초한 임계값(이하, 간단히 「임계값」이라고 함)과의 비교에 기초하여, 두부 변성 질환을 검출할 수 있는 것을 발견하고, 본 발명을 완성하였다.

본 발명의 일 측면에 따른 두부 변성 질환의 검출 방법은, (a) 두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 스텝과, (b) 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 스텝과, (c) 제2 화상에서의 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 스텝과, (d) 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 판단 결과를 얻는 판단 스텝을 포함한다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 두부 변성 질환의 검출 프로그램은, 컴퓨터에, 전술한 (a)∼(d)의 각 스텝을 실행시킨다.

또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따른 두부 변성 질환의 검출 장치는, (a) 두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 수단과, (b) 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 수단과, (c) 제2 화상에서의 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 수단 과, (d) 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 판단 결과를 얻는 판단 수단을 구비한다.

본 발명의 검출 방법은, 바람직하게는, 표준화 스텝과 상기 변환 스텝 사이에, 제1 화상에서의 각각의 화소값을 정규화함으로써 정규화 화상을 생성하는 정규화 공정을 더 포함하고, 변환 스텝에서는, 제1 화상에 기초한 화상으로서, 정규화 화상이 이용된다.

또한, 본 발명의 검출 프로그램은, 바람직하게는, 컴퓨터에, 상기 정규화 공정을 더 실행시키고, 변환 스텝에서는, 제1 화상에 기초한 화상으로서, 정규화 화상을 이용시킨다.

또한, 본 발명의 두부 변성 질환의 검출 장치는, 바람직하게는, 제1 화상에서의 각각의 화소값을 정규화함으로써 정규화 화상을 생성하는 정규화 수단을 더 구비하고, 변환 수단은, 제1 화상에 기초한 화상으로서, 정규화 화상을 이용한다.

또한, 정규화에는, 다양한 방법을 이용할 수 있다. 예를 들면, 제1 화상 상의 영역으로서 변성 질환에 의해 실질적으로 화소값이 변동하지 않는 영역에서의 화소값의 평균값을 이용하여, 전체 화소에서의 화소값을 제하는 방법을 이용할 수 있다. 변성 질환에 의해 실질적으로 화소값이 변동하지 않는 부위에서는, 1차 감각 운동 부위에 대응하는 영역을 예로 들 수 있다.

또한, 관심 영역으로서는, 다양한 방법에 의해 설정된 영역을 이용할 수 있다. 바람직하게는, 복수의 이환자에서의 두부핵 의학 화상(이하, 「질환군」이라고 함)과, 복수의 건강한 사람에서의 두부핵 의학 화상(이하, 「정상군」이라고 함)을 이용하여, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어의 값을 이용하여 설정된 것을 이용할 수 있다.

보다 구체적으로는, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어가 3 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역을, 관심 영역으로서 미리 설정할 수 있다.

두부 변성 질환의 검출에 이용하는 임계값은, 하기의 방법에 의해 설정한 값을 이용할 수 있다. 즉, 제2 화상의 화소에 z 스코어가 할당되어 있는 경우에는, 하기 수학식 1에 의해 도출되는 임계값 S를 이용할 수 있다.

수학식 1에서, S는 임계값, Anz는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C는 1.5 내지 2.5 사이의 상수이다.

또한, 제2 화상의 화소에 t값이 할당되어 있는 경우에는, 하기 수학식 2에 의해 도출되는 임계값 S를 이용할 수 있다.

수학식 2에서, S는 임계값, Ant는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내 의 t값의 가산값의 표준 편차, C는 1.5 내지 2.0 사이의 상수이다.

이들 임계값의 산출에는, 건강한 사람에서의 두부핵 의학 화상의 데이터베이스를 이용할 수 있다. 또한, 수학식 1 및 2 각각에서의 상수 C는, 1.5∼1.6으로 하는 것이 보다 바람직하다.

전술한 두부핵 의학 화상에는, 다양한 화상을 이용할 수 있다. 예를 들면, 다양한 방사성 진단제의 투여에 의한 SPECT 및 PET 화상을 이용할 수 있다. 방사성 진단제로서는, 혈액 순환제나 리셉터 맵핑제 및 당대사를 비롯한 생체 기능을 추출할 수 있는 다양한 진단제를 바람직하게 이용할 수 있다. 예를 들면, 염산 N-이소프로필―4-(123I)요드 암페타민(상품명: 파퓨자민(등록상표), 일본 메디피직스 주식회사제, 이하, IMP라고 함)이나 엑시메타디움(99mTc) 테크네튬(상품명: 셀레브로텍(등록상표) 키트, 일본 메디피직스 주식회사제) 등의 혈액 순환 진단제 투여에 의한 SPECT 화상이나, FDG 투여에 의한 PET 화상(이하, FDG-PET라고 함) 등을 바람직하게 이용할 수 있다.

또한, 본 발명은, 다양한 변성 질환을 검출 대상으로 할 수 있고, 전형적으로는 알츠하이머형 치매 및 알츠하이머병을 검출 대상으로 할 수 있다.

전술한 관심 영역은, 일정수의 제1 질환군과 일정수의 정상군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제1 영역 클러스터로서 선택하고, 또한, 상기 제1 질환군의 질환종과 동일한 질환종에 관한 일정수의 제2 질환군 또는 상기 제1 질환군과 상기 제1 질환군의 질환종과 다른 질환종에 관한 일정수의 제3 질환군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제2 영역 클러스터로서 선택하고, 상기 제1 영역 클러스터와 상기 제2 영역 클러스터 사이에서 공통되는 화소를 이용하여 제3 영역 클러스터를 형성하고, 상기 제3 영역 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역으로서 미리 설정할 수 있다.

이 경우, 두부 변성 질환의 검출에 이용하는 임계값은, 하기의 방법에 의해 설정한 값을 이용할 수 있다. 즉, 제2 화상의 화소에 z 스코어가 할당되어 있는 경우에는, 하기 수학식 3에 의해 도출되는 임계값 S를 이용할 수 있다.

수학식 3에서, S는 임계값, Anz2는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz2는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C는 1.5 내지 1.6 사이의 상수이다.

또한, 제2 화상의 화소에 t값이 할당되어 있는 경우에는, 하기 수학식 4에 의해 도출되는 임계값 S를 이용할 수 있다.

수학식 4에서, S는 임계값, Ant2는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt2는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C는 1.5 내지 1.6 사이의 상수이다.

이와 같이 복수의 질환종을 취급하는 경우, 본 발명의 검출 대상으로 한, 제1 질환군 및 제2 질환군의 질환종을 레비 소체형 치매, 제2 질환군의 질환종을 알츠하이머병으로 하여, 두부 변성 질환을 레비 소체형 치매로 할 수 있다.

<발명의 효과>

본 발명에 따른 검출 방법, 검출 프로그램, 및 검출 장치를 이용함으로써, 알츠하이머병을 비롯한 변성 질환을, 정확도 좋게 검출하는 것이 가능하게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 두부 변성의 검출 방법의 일 실시 형태에서의 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트.

도 2는 변환 스텝에서의 처리의 흐름의 일례를 나타내는 플로우차트.

도 3은 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 프로그램의 일 실시 형태의 구성을, 기록 매체와 함께 도시하는 도면.

도 4는 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 장치의 일 실시 형태의 구성을 도시하는 도면.

도 5는 표준 뇌 상에 설정한 알츠하이머병 진단에서의 관심 영역을 도시하는 도면으로, (a)는 우측면, (b)는 좌측면, (c)는 우내측면, (d)는 좌내측면.

도 6은 표준 뇌 상에 설정한 레비 소체형 치매 진단에서의 관심 영역을 도시하는 도면으로, (a)는 우측면, (b)는 좌측면, (c)는 우내측면, (d)는 좌내측면.

<부호의 설명>

300 : 두부 변성 질환의 검출 장치

310 : 입력부

320 : 표준화부

320 : 화상 표준화부

330 : 정규화부

340 : 변환부

350 : 관심 영역 설정부

360 : 가산부

370 : 검출부

380 : 출력부

<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>

이하, 본 발명에 따른 변성 질환의 검출 방법의 일 실시 형태에 대해서, 도면을 참조하면서 상세하게 설명한다. 또한, 이하에 도시하는 예는, 어디까지나 최량의 형태에 관한 것으로, 본 발명의 내용은 이들 기재에 의해 하등 한정되는 것은 아니다.

도 1은, 본 발명에 따른 두부 변성의 검출 방법의 일 실시 형태에서의 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트이다. 도 1에 도시하는 검출 방법에서는, 우선, 피험자의 두부핵 의학 화상을 취득한다(스텝 S01). 두부핵 의학 화상으로서는, 다양한 방사성 진단제 투여에 의한 SPECT 화상 및 PET 화상 등을 이용할 수 있다. 검출 대상의 변성 질환이 알츠하이머병인 경우에는, 두부핵 의학 화상으로서 FDG-PET 화상을 바람직하게 이용할 수 있다. 이들 화상은, 각각 공지의 방법으로 취득할 수 있다.

전술한 두부핵 의학 화상은, 컴퓨터로 판독 가능한 데이터 형식으로 보존되어 있으면 된다. 예를 들면, DICOM 형식에 의한 데이터로서 보존되어 있는 두부핵 의학 화상을 이용할 수 있다. 또한, 이 데이터는, 예를 들면, 컴팩트 디스크를 비롯한 컴퓨터로 판독 가능한 기억 매체에 저장한 형태로 제공할 수 있다. 데이터를 저장한 기억 매체를 컴퓨터에 비치된 데이터 판독 장치에 삽입함으로써, 해당 데이터가 컴퓨터에 읽어들여져, 해당 컴퓨터 상에서 두부핵 의학 화상을 이용한 화상 처리를 행하는 것이 가능하게 된다. 또한, 상기 데이터는, 반송파에 중첩된 컴퓨터 데이터 신호로서 네트워크를 통하여 직접 취득되는 것이어도 된다.

다음으로, 취득한 두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 두부핵 의학 화상을 표준 뇌로 변환한다(표준화 스텝, S02). 이에 의해, 제1 화상을 생성한다. 해부학적 표준화 처리에는, 공지의 방법을 이용할 수 있다.

해부학적 표준화 처리는, 예를 들면, 표준 뇌의 기울기에 피험자에서의 두부핵 의학 화상의 기울기를 일치시키는 스텝과, 기울기 보정 후의 두부핵 의학 화상에 대하여 선형 변환을 행하여 표준 뇌의 형상과 일치시키는 스텝과, 선형 변환 후의 두부핵 의학 화상에 대하여 비선형 변환을 행하여 형상의 조정을 행하는 스텝을 포함한다.

구체적으로, 기울기를 일치시키는 스텝에는, AC-PC 라인 일치시키는 방법(예 를 들면, S.Minoshima et al.,J.Nucl.Med., 1993, 34, p.322-9 및, S.Minoshima et al.,J.Nucl.Med., 1994, 35, p.1528-37을 참조)이나, 상호 정보 최대화법(F.Maes et al.,IEEE Trans.Med.Img., 1997, 16(2), p.187-188을 참조) 등의 방법을 이용할 수 있다. 또한, 선형 변환에는, 공지의 방법, 예를 들면, 문헌(S.Minoshima et al.,J.Nucl.Med., 1994, 35, p.1528-37)에 기재된 방법을 이용할 수 있다. 또한, 비선형 변환에는, 공지의 방법, 예를 들면, 문헌(S.Minoshima et al.,J.Nucl.Med., 1994, 35, p.1528-37)에 기재된 방법을 이용할 수 있다.

또한, 예를 들면, SPM(FristonK.J. et al., Human Brain Mapping, 1995, 2, p.189-210)이나 3D-SSP(Minoshima S. et al.,J.Nucl.Med., 1994, 35, p.1528-37)에 의해 해부학적 표준화 처리를 행할 수 있다. 이들 방법은, 각각 SPM(유니버시티 컬리지 런던, 인스티튜드 오브 뉴롤로지로부터 공급)이나 NEUROSTAT(워싱톤 대학 메디컬 스쿨 미노시마 사토시 교수로부터 공급, 일본 메디피직스로부터 "iNEUROSTATRevision2"로서도 공급)와 같은, 공지의 프로그램을 이용하여 실시할 수 있다.

다음으로, 본 검출 방법에서는, 투여량 및 촬상 조건 등에 유래하는 제1 화상의 화소값의 변동을 제거하기 위해, 화소값의 정규화를 행함으로써, 정규화 화상을 생성한다(정규화 스텝, S03). 정규화 스텝에서는, 바람직하게는, 변성 질환의 이환에 의한 화소값의 변동을 무시할 수 있는 영역을 제1 화상으로부터 추출하고, 해당 영역에 포함되는 화소값의 평균에서, 제1 화상의 전체 화소값을 제함으로써, 정규화 화상을 생성한다. 변성 질환의 이환에 의한 화소값의 변동을 무시할 수 있는 영역으로서는, 1차 감각 운동 부위에 대응하는 영역을 바람직하게 사용할 수 있다. 해당 영역은, 표준 뇌 상에서 미리 정해진 좌표에 의해 규정될 수 있는 것이다.

정규화 스텝의 종료 후, 정규화 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 t값 또는 z 스코어로 변환함으로써, 제2 화상을 생성한다(변환 스텝, S04). t값 또는 z 스코어로의 변환은, 각각 공지의 방법을 이용하여 행할 수 있다. 이하, 화소값을 z 스코어로 변환하는 처리에 대해서, 설명한다.

도 2는, 변환 스텝에서의 처리의 흐름의 일례를 나타내는 플로우차트이다. 이 일례에서는, 우선, 건강한 사람 유래의 복수의 두부핵 의학 화상을 해부학적 표준화 처리에 기초하여 표준 뇌로 변환함으로써, 복수의 제1 화상을 생성한다(스텝 S11).

다음으로, 스텝 S11에 의해 얻어진 복수의 제1 화상을 정규화함으로써 복수의 정규화 화상을 얻고, 정규화 화상의 전체 화소의 화소값의 평균값 Mn 및 표준 편차 SDn을 산출한다(스텝 S12). 또한, 정규화는, 제1 화상에서의 1차 감각 운동 부위에 대응하는 영역의 화소값의 평균값에서, 해당 제1 화상의 전체 화소의 화소값을 제함으로써 행할 수 있다.

다음으로, 스텝 S12에서 구해진 평균값 Mn 및 표준 편차 SDn을 이용하여, 하기 수학식 5의 연산을 행함으로써, z 스코어를 구한다(스텝 S13). 여기에서, 하기 수학식 5에서의 Ip는 변성 질환을 검출할 대상의 정규화 화상에서의 각각의 화소의 화소값이다.

또한, 평균값 Mn 및 표준 편차 SDn은, 변환 스텝 시마다 산출되어도 되지만, 미리 계산한 값이어도 된다. 이 경우에는, 미리 계산한 평균값 Mn 및 표준 편차 SDn을 기억 매체에 기억시켜서, 상기 계산에 이용하는 것으로 된다.

도 1로 되돌아가서, 본 검출 방법에서는, 다음으로, 제2 화상에 관심 영역을 설정한다(스텝 S05). 관심 영역은, 미리 표준 뇌 상에서 좌표 데이터로서 설정된 영역 데이터를, 제2 화상에 적용함으로써, 설정할 수 있다.

관심 영역에는, 질환군과, 정상군 사이에서의 군간 비교에 의해 미리 결정한 영역을 이용할 수 있다. 가장 바람직한 양태로서는, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어의 값을 이용하여 설정된 영역을 관심 영역으로서 이용할 수 있다.

구체적으로는, 이하의 처리에 의해 관심 영역을 구할 수 있다. 우선, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어가 3 이상인 화소를 추출한다. 그리고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 큰 사이즈의 클러스터를 선택하고, 선택한 클러스터와 실질적으로 동일한 부위를 나타내는 영역을 관심 영역으로 할 수 있다. 또한, 관심 영역은, 그 윤곽의 좌표 데이터로서 규정될 수 있는 것이다.

전술한 군간 비교에 의한 z 스코어는, 공지의 방법에 의해 구할 수 있다. 예를 들면, 하기 수학식 6의 연산에 의해 t값을 산출하고, 구해진 t값과 자유도(Nn+Na-2)를 t 분포표에 적용하여 p값을 구한 후, 이 p값을 정규 분포표에 적용함으로써, 군간 비교에 의한 z 스코어를 구할 수 있다.

수학식 6에서, Mn은, 정상군에서의 화소마다의 화소값의 평균값, Ma는, 질환군에서의 화소마다의 화소값의 평균값, SDn은, 정상군에서의 화소마다의 화소값의 표준 편차, SDa는, 질환군에서의 화소마다의 화소값의 표준 편차, Nn 및 Na는, 각각 정상군 및 질환군에서의 표본수이다.

도 1로 되돌아가서, 본 검출 방법에서는, 다음으로, 설정한 제2 화상의 관심 영역 내에서의 각각의 화소의 z 스코어의 가산값을 산출한다(가산 스텝, S06).

그리고, 가산 스텝에서 산출한 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교를 행함으로써 변성 질환의 검출을 행한다(검출 스텝, S07). 구체적으로는, 가산 스텝에서 산출한 z 스코어의 가산값이 미리 설정한 임계값보다 큰 경우에는, 대응하는 두부핵 의학 화상을 변성 질환의 두부핵 의학 화상으로서 검출한다.

바람직한 양태에서, 검출 스텝에서 이용하는 임계값은, 정상군의 데이터를 이용하여 결정된다. 구체적으로는, 정상군에서의 각 정규화 화상에 전술한 z 스코어로의 변환을 적용함으로써 제2 화상을 얻고, 해당 제2 화상의 관심 영역 내에서 의 전체 화소의 z 스코어의 가산값을 산출한다. 그리고, 정상군에서의 해당 가산값의 평균값 및 표준 편차를 산출하고, 해당 평균값 및 표준 편차를 이용하여 하기 수학식 7의 연산을 행함으로써, 임계값을 구할 수 있다.

수학식 7에서, S는 임계값, Anz는 건강한 사람에서의 해당 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz는 건강한 사람에서의 해당 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C는 예를 들면 1.5∼2.5 사이의 상수이다.

또한, 제2 화상의 화소에 t값이 할당된 경우에는, 하기 수학식 8에 의해 도출되는 임계값 S를 이용할 수 있다.

수학식 8에서, S는 임계값, Ant는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt는 건강한 사람의 제2 화상에서의 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C는 예를 들면 1.5 내지 2.0 사이의 상수이다.

여기에서, 수학식 7 및 8에서, 상수 C는, 1.5∼2.0으로 하는 것이 바람직하고, 1.5∼1.6을 이용하는 것이 보다 바람직하고, 1.6을 이용하는 것이 더 바람직하다. 상수 C의 값이 너무 작으면 변성 질환의 검출에서의 특이도가 내려가기 때문에 바람직하지 못하고, 너무 크면 감도가 내려가기 때문에 바람직하지 못하다.

다음으로, 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 프로그램의 일 실시 형태에 대하여 설명한다. 도 3은, 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 프로그램의 일 실시 형태의 구성을, 기록 매체와 함께 도시하는 도면이다.

도 3에 도시하는 두부 변성 질환의 검출 프로그램(100)은, 기록 매체(200)에 저장되어 제공된다. 기록 매체(200)로서는, 플렉시블 디스크, 하드디스크, CD-ROM, DVD 혹은 그 밖의 ROM 등의 기록 매체 혹은 반도체 메모리 등이 예시된다.

검출 프로그램(100)이 저장된 기록 매체(200)를 컴퓨터에 구비된 판독 장치에 삽입하면, 컴퓨터가 검출 프로그램(100)에 액세스 가능하게 되고, 해당 검출 프로그램(100)에 의해, 컴퓨터는 두부 변성 질환의 검출 장치로서 동작하는 것이 가능하게 된다.

도 3에 도시한 바와 같이, 검출 프로그램(100)은, 처리를 통괄하는 메인 모듈(10)과, 입력 모듈(20)과, 표준화 모듈(30)과, 정규화 모듈(40)과, 변환 모듈(50)과, 관심 영역 설정 모듈(60)과, 가산 모듈(70)과, 검출 모듈(80)과, 출력 모듈(90)을 구비하고 있다.

입력 모듈(20)은, 컴퓨터에 전술한 스텝 S01에 따른 처리를 실행시킨다. 표준화 모듈(30)은, 컴퓨터에 스텝 S02에 따른 처리를 실행시킨다. 정규화 모듈(40)은, 컴퓨터에 스텝 S03에 따른 처리를 실행시킨다. 변환 모듈(50)은, 컴퓨터에 스텝 S04에 따른 처리를 실행시킨다. 관심 영역 설정 모듈(60)은, 컴퓨터에 스텝 S05에 따른 처리를 실행시킨다. 가산 모듈(70)은, 컴퓨터에 스텝 S06에 따른 처리를 실행시킨다. 검출 모듈(80)은, 컴퓨터에 스텝 S07에 따른 처리를 실행시킨 다. 출력 모듈(90)은, 두부 변성 질환의 검출 결과(즉, 대상으로 삼은 두부핵 의학 화상으로부터 두부 변성 질환이 검출되었는지의 여부)를, 디스플레이와 같은 출력 장치에 출력한다.

다음으로, 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 장치의 일 실시 형태에 대하여 설명한다. 도 4는, 본 발명에 따른 두부 변성 질환의 검출 장치의 일 실시 형태의 구성을 도시하는 도면이다. 도 4에 도시하는 두부 변성 질환의 검출 장치(300)는, 기능적으로, 입력부(310), 표준화부(320), 정규화부(330), 변환부(340), 관심 영역 설정부(350), 가산부(360), 검출부(370), 출력부(380)를 구비하고 있다.

입력부(310)는, 전술한 스텝 S01에 따른 처리를 행하는 부분이다. 화상 표준화부(320)는, 스텝 S02에 따른 처리를 행하는 부분이다. 정규화부(330)는, 스텝 S03에 따른 처리를 행하는 부분이다. 변환부(340)는, 스텝 S04에 따른 처리를 행하는 부분이다. 관심 영역 설정부(350)는, 스텝 S05에 따른 처리를 행하는 부분이다. 가산부(360)는, 스텝 S06에 따른 처리를 행하는 부분이다. 검출부(370)는 스텝 S07에 따른 처리를 행하는 부분이다. 출력부(380)는, 두부 변성 질환의 검출 결과(즉, 대상으로 한 두부핵 의학 화상으로부터 두부 변성 질환이 검출되었는지의 여부)를, 디스플레이와 같은 출력 장치에 출력하는 처리를 행하는 부분이다.

<실시예 1>

이하, 실시예를 들어 본 발명에 대하여 더욱 자세하게 설명하지만, 본 발명은 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.

[관심 영역의 설정]

건강한 사람의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 20 예를 정상군(이하, 정상 A군이라고 함)으로서 이용하고, 또한, NINCDS/ADRDA(National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Strokes-Alzheimer's Disease and Related Disorders Association)의 진단 기준에서 probable(알츠하이머병인 것이 거의 확실)로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 20 예를 질환군(이하, 질환 A군이라고 함)으로서 이용하여, 관심 영역의 설정을 행하였다.

우선, 정상 A군 및 질환 A군 각각의 두부 PET 화상에 대하여, NEUROSTAT 프로그램(iNEUROSTAT version2, 일본 메디피직스 주식회사로부터 공급)을 이용한 해부학적 표준화 처리 및 데이터의 뇌표 추출을 행한다(이하, 간단히 「해부학적 표준화 처리」라고 함). 다음으로, 해부학적 표준화 처리에 의해 얻어진 각 제1 화상을 이용하여, 수학식 6에 기초하여, 화소마다 정상 A군과 질환 A군 사이의 군간 비교를 행하고, t값을 산출하였다. 또한, 수학식 6에서의 Nn 및 Na는, 각각 정상 A군 및 질환 A군에서의 표본수, 즉 20으로 하였다.

구한 t값과 자유도(=18)를 t 분포표에 적용하여 p값을 구한 후, 이 p값을 정규 분포표에 적용함으로써, 화소마다의 z 스코어를 구하였다. 다음으로, z 스코어가 3 이상인 화소를 추출하고, 좌측면, 우측면, 좌내측면 및 우내측면의 각각의 에리어에서의 가장 큰 클러스터의 외연을 둘러쌈으로써, 관심 영역을 설정하였다. 설정한 관심 영역을 도 5에 도시한다. 도 5에서, (a)는 우측면의 관심 영역, (b)는 좌측면의 관심 영역, (c)는 우내측면의 관심 영역, (d)는 좌내측면의 관심 영역 을 각각 나타내고 있다.

[임계값의 설정]

정상 A군에 대한 해부학적 표준화 처리에 의해 얻어진 각 제1 화상에 대해서, 정규화 화상을 생성하고, 또한 각 정규화 화상으로부터 제2 화상을 생성하였다. 다음으로, 생성한 각 제2 화상 상에, 전술한 바와 같이 구한 관심 영역을 설정하고, 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값을 계산하고, 해당 가산값의 정상 A군 전체에서의 평균값 및 표준 편차를 구하였다. 구해진 평균값 Anz 및 표준 편차 SDnz의 값을 이용하여, 상수 C를 1.5∼2.0로 하여, 상기 수학식 7에 기초하여,임계값 S를 구하였다.

[알츠하이머병의 검출]

건강한 사람의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 15 예를 정상군(이하, 정상 B군이라고 함)으로서 이용하고, 또한, NINCDS/ADRDA의 진단 기준에서 probable로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 15 예를 질환군(이하, 질환 B군이라고 함)으로서 이용하고, 본 발명에 따른 방법에 의한 알츠하이머병의 검출을 행하여, 감도와 특이도의 평가를 행하였다.

정상 B군 및 질환 B군의 각 두부 PET 화상에 대해, NEUROSTAT 프로그램(iNEUROSTAT version2, 일본 메디피직스 주식회사로부터 공급)을 이용하여 해부학적 표준화 처리를 행하고, 각 두부 PET 화상에 대응하는 제1 화상을 생성하였다. 생성한 제1 화상 각각에 대해서, 1차 감각 운동 부위에 대응하는 영역의 화소의 평균값을 구하고, 해당 평균값에서 전체 화소의 화소값을 제함으로써, 정규화 화상을 얻었다. 다음으로, 각 정규화 화상에 상기 수학식 5의 연산을 적용함으로써, 제2 화상을 얻었다.

다음으로, 각 제2 화상에 상기한 바와 같이 구한 관심 영역을 설정하고, 우측면, 좌내측면 및 우내측면의 각각에 대해서, 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값을 구하였다. 구한 z 스코어의 가산값과 상기한 바와 같이 구한 임계값과 비교하여, 우측면, 좌내측면 및 우내측면 중 어느 하나에서 임계값보다도 높은 값을 나타낸 것을, 알츠하이머병으로서 추출하였다.

질환군에서 알츠하이머병으로서 추출된 것 및 정상군에서 알츠하이머병으로서 추출되지 않은 것을 참, 그 밖의 것을 거짓이라고 하고, 각 두부 PET 화상의 분류를 행하였다. 결과를 표 1∼표 3에 나타낸다.

분류의 결과를 바탕으로, 각 임계값을 이용한 경우에서의 감도 및 특이도를 구하였다. 결과를 표 4에 나타낸다.

표 4에 나타낸 바와 같이, 임계값을 평균값 ±1.5∼2.0SD의 범위에서 설정한 경우, 감도, 특이도 모두 양호한 결과가 얻어지고, 본 발명에 따른 방법에 의해, 정밀도 좋게 알츠하이머병을 검출할 수 있는 것이 확인되었다. 특히, 임계값을 평균 ±1.5SD 및 평균 ±1.64SD로 설정한 경우, 감도, 특이도 모두 93%로 양호한 값이 얻어졌다. 여기에서, 평균 ±1.64SD는, 정규 분포를 가정한 경우에, 통계적으로 건강한 사람의 95%가 포함되는 데이터의 경계를 나타내는 값이다. 이는, 본 발명에 따른 알츠하이머병의 검출 방법이, 본 실시예에 이용한 화상 이외의 FDG-PET 화상(즉, 화상 1∼30 이외의 서로 다른 건강한 사람 또는 환자의 FDG-PET 화상)을 이용한 경우에도, 본 실시예와 마찬가지로 알츠하이머병을 양호하게 검출할 수 있는 것을 시사하고 있다.

<실시예 2>

[레비 소체형 치매(이하, DLB라고 함) 진단에서의 관심 영역의 설정]

건강한 사람의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 22 예(이하, 정상 C군이라고 함)와, DLB의 진단 기준(McKeith IG, Garasko D, Kosaka K, et al. Consensus guidelines for the clinical and pathological diagnosis of dementia with Lewy bodies(DLB). Neurology 1996;47:p.1113-24)에서 probable(DLB인 것이 거의 확실)로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 10 예(이하, 질환 C군이라고 함)와, NINCDS/ADRDA(National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Strokes-Alzheimer's Disease and Related Disorders Association)의 진단 기준에서 probable(알츠하이머병인 것이 거의 확실)로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 22 예(이하, 질환 D군이라고 함)를 이용하여, 관심 영역의 설정을 행하였다.

우선, 각 PET 화상에 대해, 각각 NEUROSTAT 프로그램(iNEUROSTAT version2, 일본 메디피직스 주식회사로부터 공급)을 이용한 해부학적 표준화 및 데이터의 뇌표 추출을 행하였다(이하, 간단히 해부학적 표준화라고 함). 다음으로, 해부학적 표준화 후의 각 화상을 이용하여, 실시예 1과 마찬가지의 방법으로 화소마다 정상 C군과 질환 C군 사이에서 군간 비교를 행하여, z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하였다. 추출된 화소에 대해, 좌측면, 우측면, 좌내측면 및 우내측면의 각각의 에리어에서의 가장 큰 클러스터의 외연을 둘러쌈으로써, 관심 영역 1을 설정하였다. 다음으로 질환 C군과 질환 D군에 대해서도 마찬가지의 방법으로 군간 비교를 행하여, 관심 영역 2를 설정하였다. 또한 관심 영역 1과 관심 영역 2에서 공통되어 있는 영역을 추출하여, 관심 영역 3을 설정한다(도 6 참조). 또한, 본 실시예 2에서는, 전술한 바와 같이 질환 C군의 질환종(DLB)은 질환 D군의 질환종(알츠하이머병)과 서로 다르며, 2종의 질환종을 취급하고 있는 점이, 실시예 1의 경우와 다르다. 또한, 관심 영역 1을 설정하기 위한 질환 C군과 관심 영역 2를 설정하기 위한 질환 C군은, 동일한 질환종에 관한 화상을 이용하는 한, 서로 다른 환자의 화상예를 이용할 수 있다.

[임계값의 설정]

상기 해부학적 표준화 후의 정상 C군에서의 각 화상에 대해, 실시예 1과 마찬가지의 방법을 이용하여, 각 화소에서의 화소값의 z 스코어로의 변환을 행하였다.

다음으로, 각 화상 상에 상기에서 설정한 관심 영역 3의 데이터를 적용시키고, 해당 관심 영역 3 내에서의 화소의 z 스코어의 합을 계산하고, 그 값의 정상 C군 전체에서의 평균값 및 표준 편차를 구하였다. 구해진 평균값 및 표준 편차를 이용하여, 실시예 1과 마찬가지의 방법으로 임계값을 구하였다.

[DLB의 검출]

DLB의 진단 기준에서 probable로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 16 예(이하, 질환 E군이라고 함)와, NINCDS/ADRDA의 진단 기준에서 probable로 진단된 환자의 FDG 투여에 의한 두부 PET 화상 22 예(이하, 질환 F군이라고 함)를 이용하여, 본 발명에 따른 방법에 의한 DLB의 검출을 행하여, 감도와 특이도의 평가를 행하였다.

각 PET 화상에 대해, NEUROSTAT 프로그램(iNEUROSTAT version2, 일본 메디피직스 주식회사로부터 공급)을 이용하여 해부학적 표준화를 행하였다. 이 해부학적 표준화 후의 화상 상에서, 1차 감각 운동 부위에 대응하는 화소를 추출하였다. 또한, 화상마다, 1차 감각 운동 부위 내에 존재하는 화소의 화소값의 평균을 구하였다. 실시예 1과 마찬가지의 방법으로 화소값의 정규화를 행하고, 다음으로, 각 화소의 화소값을 z 스코어로 변환하였다.

z 스코어로의 변환 후의 상기 화상에 대해, 상기에서 설정한 관심 영역을 적용시키고, 좌측면, 우측면, 좌내측면 및 우내측면의 각각에 대해, 관심 영역 내의 z 스코어의 합을 구하였다. 구해진 z 스코어의 합을 상기에서 설정한 임계값과 비교하여, 좌측면, 우측면, 좌내측면 및 우내측면 중 어느 하나에서 임계값보다도 높은 값을 나타낸 것을, DLB로서 추출하였다. 질환 E군에서 DLB로서 추출된 것 및 질환 F군에서 DLB로서 추출되지 않았던 것을 참, 그 밖의 것을 거짓이라고 하여, 화상을 분류하였다. 결과를 표 5∼표 7에 나타낸다.

분류의 결과를 바탕으로, 각 임계값을 이용한 경우에서의 감도 및 특이도를 구하였다. 결과를 표 8에 나타낸다.

표 8에 나타낸 바와 같이, 임계값을 평균 ±1.5∼1.96SD의 범위에서 설정한 경우, 감도, 특이도 모두 양호한 결과가 얻어져, 본 발명에 따른 방법에 의해, 정밀도 좋게 DLB를 검출할 수 있는 것이 판명되었다. 특히, 임계값을 평균 ±1.5SD 및 평균 ±1.64SD로 설정한 경우, 감도 81.3% , 특이도 81.8%로 양호한 값이 얻어졌다. 여기에서, 평균 ±1.64SD는, 정규 분포를 가정한 경우에, 통계적으로 건강한 사람의 95%가 포함되는 데이터의 경계를 나타내는 값이다. 이것은, 본 발명에 따른 DLB의 검출 방법이, 본 실시예에 이용한 화상 이외의 FDG-PET 화상(즉, 화상 31∼68 이외의 다른 건강한 사람 또는 환자의 FDG-PET 화상)을 이용한 경우에도, 본 실시예와 마찬가지로 DLB를 양호하게 검출할 수 있는 것을 시사하고 있다.

Claims

두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 스텝과,

상기 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 스텝과,

상기 제2 화상에 설정한 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 스텝과,

상기 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 검출 결과를 얻는 검출 스텝

을 포함하는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항에 있어서,

상기 표준화 스텝과 상기 변환 스텝 사이에, 상기 제1 화상에서의 각각의 화소값을 정규화함으로써 정규화 화상을 생성하는 정규화 스텝을 더 포함하고,

상기 변환 스텝에서는, 상기 제1 화상에 기초한 상기 화상으로서, 상기 정규화 화상이 이용되는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제2항에 있어서,

상기 정규화 스텝에서, 상기 제1 화상에서의 영역으로서 1차 감각 운동 부위 에 대응하는 그 영역 내의 화소값의 평균값을 산출하고, 그 평균값을 이용하여 상기 제1 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 정규화함으로써, 상기 정규화 화상을 생성하는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 관심 영역은, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어가 3 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 선택하고, 선택한 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역으로서 미리 설정된 것인 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Anz를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 2.5 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Ant를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 2.0 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서,

상기 상수 C는, 1.5 내지 1.6 사이의 상수인 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 두부핵 의학 화상이, FDG-PET 화상인 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 두부 변성 질환이 알츠하이머병인 두부 변성 질환의 검출 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 관심 영역은, 일정수의 제1 질환군과 일정수의 정상군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제1 영역 클러스터로서 선택하고, 또한, 상기 제1 질환군의 질환종과 동일한 질환종에 관한 일정수의 제2 질환군 또는 상기 제1 질환군과 상기 제1 질환군의 질환종과 다른 질환종에 관한 일정수의 제3 질환군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제2 영역 클러스터로서 선택하고, 상기 제1 영역 클러스터와 상기 제2 영역 클러스터 사이에서 공통되는 화소를 이용하여 제3 영역 클러스터를 형성하고, 상기 제3 영역 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역으로서 미리 설정된 것인 두부 변성 질환의 검출 방법.
제10항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Anz2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 1.6 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제10항 또는 제11항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Ant2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 1.6 사이의 상수로 했을 때, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 방법.
제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 제1 질환군 및 상기 제2 질환군의 질환종이 레비 소체형 치매이고, 상기 제3 질환군의 질환종이 알츠하이머병이고, 상기 두부 변성 질환이 레비 소체형 치매인 두부 변성 질환의 검출 방법.
컴퓨터에,

두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 스텝과,

상기 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 스텝과,

상기 제2 화상에서의 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 스텝과,

상기 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 판단 결과를 얻는 판단 스텝

을 실행시키기 위한 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제14항에 있어서,

컴퓨터에,

상기 표준화 스텝과 상기 변환 스텝 사이에, 상기 제1 화상에서의 각각의 화소값을 정규화함으로써 정규화 화상을 생성하는 정규화 스텝을, 더 실행시키고,

상기 변환 스텝에서는, 상기 제1 화상에 기초한 상기 화상으로서, 상기 정규화 화상을 이용시키는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제15항에 있어서,

컴퓨터에, 상기 정규화 공정에서, 상기 제1 화상의 영역으로서 1차 감각 운동 부위에 대응하는 그 영역 내의 화소값의 평균값을 산출하고, 그 평균값을 이용하여 상기 제1 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 정규화함으로써, 상기 정규화 화상을 생성시키는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 관심 영역은, 일정수의 질환군과 일정수의 정상군 사이의 군간 비교에 의한 z 스코어가 3 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 선택하고, 선택한 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역으로서 미리 설정된 것인 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제14항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Anz를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 2.5 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제14항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Ant를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 2.0 사이의 상수로 했을 때, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제18항 또는 제19항에 있어서,

상기 상수 C는, 1.5 내지 1.6 사이의 상수인 두부 변성 질환의 검출 프로그 램.
제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 관심 영역은, 일정수의 제1 질환군과 일정수의 정상군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제1 영역 클러스터로서 선택하고, 또한, 상기 제1 질환군의 질환종과 동일한 질환종에 관한 일정수의 제2 질환군 또는 상기 제1 질환군과 상기 제1 질환군의 질환종과 다른 질환종에 관한 일정수의 제3 질환군과의 군간 비교에 의한 z 스코어가 1.5 이상인 화소를 추출하고, 추출한 화소 중 인접하는 화소끼리 클러스터를 형성하고, 형성한 클러스터 중에서 가장 사이즈가 큰 클러스터를 제2 영역 클러스터로서 선택하고, 상기 제1 영역 클러스터와 상기 제2 영역 클러스터 사이에서 공통되는 화소를 이용하여 제3 영역 클러스터를 형성하고, 상기 제3 영역 클러스터의 윤곽을 추출함으로써 형성된 영역으로서 미리 설정된 것인 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제21항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Anz2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 평균값, SDnz2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 z 스코어의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 1.6 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
제21항 또는 제22항에 있어서,

상기 임계값은, S를 임계값, Ant2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 평균값, SDnt2를 건강한 사람의 제2 화상에서의 상기 관심 영역 내의 t값의 가산값의 표준 편차, C를 1.5 내지 1.6 사이의 상수로 했을 때에, 하기 식

에 의해 설정되는 두부 변성 질환의 검출 프로그램.
두부핵 의학 화상에 해부학적 표준화 처리를 적용함으로써 제1 화상을 생성하는 표준화 수단과,

상기 제1 화상에 기초한 화상에서의 각각의 화소의 화소값을 z 스코어 또는 t값으로 변환함으로써, 제2 화상을 생성하는 변환 수단과,

상기 제2 화상에서의 소정의 관심 영역 내의 각각의 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산 수단과,

상기 가산값과 미리 설정한 임계값과의 비교 연산에 기초하여 두부 변성 질환의 판단 결과를 얻는 판단 수단

을 구비하는 두부 변성 질환의 검출 장치.
제24항에 있어서,

상기 제1 화상에서의 각각의 화소값을 정규화함으로써 정규화 화상을 생성하는 정규화 수단을 더 구비하고,

상기 변환 수단은, 상기 제1 화상에 기초한 상기 화상으로서, 상기 정규화 화상을 이용하는 두부 변성 질환의 검출 장치.