WO2015146164A1 - 放射線照射による皮膚変化予測装置と検証装置 - Google Patents

放射線照射による皮膚変化予測装置と検証装置 Download PDF

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radiation
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礼明 松原
成弘 松藤
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独立行政法人放射線医学総合研究所
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Definitions

  • the present invention provides, for example, a skin change prediction apparatus and a skin change prediction program by radiation irradiation that predict skin changes due to radiation irradiation in advance, and a verification apparatus and verification program for verifying a prediction result and an actual skin change.
  • a skin change prediction apparatus and a skin change prediction program by radiation irradiation that predict skin changes due to radiation irradiation in advance and a verification apparatus and verification program for verifying a prediction result and an actual skin change.
  • the skin after radiation treatment is inflamed red due to an acute skin reaction in the radiation irradiation area. Therefore, the radiation dose administered to the tumor by radiation therapy is limited by this skin reaction.
  • This skin reaction is also closely related to the quality of life (QOL) of the patient after treatment. For this reason, if the skin reaction produced by radiotherapy can be predicted in advance, it is possible to easily determine the radiation dose to be irradiated in the treatment and improve the quality of life of the patient after the treatment.
  • Patent Literature 1 a radiation monitoring system for radiotherapy was proposed (see Patent Literature 1). This system is intended to estimate the absorbed dose of radiation that is exposed to a patient undergoing radiation therapy.
  • this system is intended to measure the absorbed dose of the actually irradiated radiation, and is not intended to predict the skin reaction due to radiation irradiation in advance.
  • the present invention provides a skin change prediction device by radiation irradiation, a verification device, a skin change prediction program by radiation irradiation, and a verification program capable of accurately predicting a skin reaction due to radiation irradiation in advance.
  • the present invention relates to a radiation information receiving unit that receives input of radiation information of radiation to be irradiated, a skin image acquisition unit that acquires a skin image obtained by photographing the skin of a living body, and the radiation that is determined by the radiation information.
  • Skin change prediction device by radiation irradiation comprising: a change calculation unit that calculates a skin change and obtains a predicted skin image after change from the skin image; and an output unit that outputs the predicted skin image, and verification using the same It is characterized by being an apparatus and these programs.
  • a skin change prediction device a verification device, a skin change prediction program by radiation irradiation, and a verification program capable of accurately predicting a skin reaction by radiation irradiation in advance.
  • the block diagram which shows the structure of a skin change prediction system. Explanatory drawing of the grade determination by radiation irradiation. Explanatory drawing of skin change.
  • the block diagram which shows the structure of a skin change verification system.
  • Explanatory drawing which shows the image for verification of an irradiation area
  • the skin reaction due to irradiation is generally expressed by the following four grades.
  • Grade 1 Mild erythema
  • Grade 2 Strong erythema
  • Grade 3 Blister
  • Bilan Grade 4 Ulcer
  • the inventors have studied a method capable of accurately predicting the skin reaction caused by irradiation before the radiation treatment. Initially, paying attention to the fact that the skin becomes red due to the skin reaction, the radiation dose (hereinafter referred to as skin dose) that the skin is exposed to by extracting the R component (red component) from the RGB representation image captured by the camera. We investigated the relationship between skin and skin reaction and examined the creation of skin images after irradiation.
  • skin dose the radiation dose that the skin is exposed to by extracting the R component (red component) from the RGB representation image captured by the camera.
  • the skin dose does not necessarily correspond to the amount of change in the R component. It was. For this reason, it has been very difficult to separate the components from the skin image obtained by photographing the skin before the radiation irradiation and to accurately create the skin image after the skin reaction by the radiation irradiation.
  • the reaction in which the skin is inflamed in red is the result of a biological reaction in which capillaries near the skin surface are expanded to increase blood flow in order to repair damaged cells.
  • the inventors focused on the possibility that the hemoglobin flow rate, which is a pigment in blood, and the degree of skin reaction that appears as red inflammation may be correlated.
  • the relationship between the skin dose and the skin reaction may be quantitatively grasped.
  • Tsumura N, et al . Image-based skin color and texture analysis / synthesis by structuring hemoglobin and melanin informatin.
  • the inventors convert the skin image (reflected light) in the RGB expression format obtained by photographing the skin into a biological element expression format expressed by a biological element (absorption component) such as a hemoglobin component, and the hemoglobin component Applying the hemoglobin flow rate change amount corresponding to the skin dose due to the radiation to be irradiated and returning the skin image from the biological element representation format to the RGB representation format, the predicted skin image predicted skin reaction according to the skin dose Created successfully.
  • a biological element such as a hemoglobin component
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a skin change prediction system 1
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of grade determination by radiation irradiation
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of skin change.
  • the skin change prediction system 1 includes a camera 2 that is a photographing device, a display input device 3 that is a personal computer, and a skin change prediction device 4 that is a personal computer.
  • a camera 2 that is a photographing device
  • a display input device 3 that is a personal computer
  • a skin change prediction device 4 that is a personal computer.
  • Each image in FIG. 3 is originally a color image, but in order to make the difference easily understandable on a patent drawing that is a monochrome image, all of the images have a higher density than the actual one.
  • the camera 2 transmits captured image data (skin image color component data) obtained by photographing the skin of a living body to the display input device 3.
  • This photographed image data is skin image data in the RGB expression format shown in FIG. 3A (shown in black and white, but is actually a color image).
  • the captured image data acquired here needs to have a certain degree of uniformity in the amount of illumination hitting the skin to be imaged as the imaging environment. This uniformity does not need to be exact and may be such that there is no unnatural non-uniformity.
  • the color components of the photographed image are the three primary colors of light (RGB expression format), the R component (red), the G component (green), and the B component (blue color), or the three primary colors of colors (SMY expression format).
  • Component (cyan), M component (magenta), and Y component (yellow), or C component (cyan), M component (magenta), Y component (yellow), and K component which are four primary colors (CMYK expression format) of printing (Black) and the like, which can be configured with an appropriate component that expresses a color.
  • three primary colors of light are used as preferable color components.
  • the display input device 3 includes a keyboard that receives operation inputs, an input unit such as a mouse or a touch panel, a display unit such as a liquid crystal display or a CRT monitor that displays an image, a storage unit such as a hard disk that stores data and programs, A CPU, a ROM, and a RAM control unit that perform various operations and calculations in accordance with a program, and a connection interface such as a USB that is connected to an external device such as the camera 2 and the skin change prediction device 4 to transmit and receive data.
  • a keyboard that receives operation inputs
  • an input unit such as a mouse or a touch panel
  • a display unit such as a liquid crystal display or a CRT monitor that displays an image
  • a storage unit such as a hard disk that stores data and programs
  • a CPU, a ROM, and a RAM control unit that perform various operations and calculations in accordance with a program
  • a connection interface such as a USB that is connected to an external device such as the camera 2 and the skin change prediction
  • the display input device 3 displays a skin dose, an irradiation region, and a test region by displaying a process of transmitting the captured image data received from the camera 2 to the skin change prediction device 4, an input screen including the captured image and the input unit.
  • a process of inputting, a process of transmitting the input skin dose, irradiation area, and test area to the skin change prediction apparatus 4 is executed.
  • the skin change prediction device 4 includes at least a storage unit that stores a program and data, a CPU that performs various operations and calculations according to the program, and a connection interface such as a USB that connects an external device such as the display input device 3. Yes.
  • a skin change prediction program is installed from the recording medium 9 in the storage unit.
  • the skin change prediction device 4 may further include an input unit, a display unit, and the like, like the display input device 3.
  • the skin change prediction device 4 is also an image processing device that performs image processing.
  • the skin change prediction apparatus 4 includes a radiation information reception unit 11 (factor information reception unit), a change amount correspondence data 12, a change amount determination unit 13, and a grade determination unit 14 as processing function units in which the control unit operates according to a program in the storage unit.
  • Grade correspondence data 15, grade output unit 16, irradiation region reception unit 17, pre-irradiation skin image acquisition unit 21 (skin image acquisition unit), skin region extraction unit 211, expression format conversion unit 22, image change unit 23, expression format Restoration unit 24, predicted skin image output unit 25, test region image acquisition unit 31, skin region extraction unit 311, principal component analysis unit 32, independent component analysis unit 33, pigment vector suitability determination unit 34, pigment vector determination unit 35, And dye vector standard data 36.
  • the expression format conversion unit 22, the change amount determination unit 13, the image change unit 23, and the expression format restoration unit 24 function as a change calculation unit that calculates a skin change due to radiation irradiation.
  • the radiation information receiving unit 11 receives input of radiation information (factor information) in the radiation treatment plan by the display input device 3.
  • the reception of the radiation information may be executed by an appropriate method such as manually input, input from an information medium such as USB, or received from the treatment planning apparatus via a communication unit.
  • the radiation information received at this time requires at least a radiation type and a dose, and further requires a radiation quality depending on the radiation type. Specifically, if the radiation type is X-ray, an input of dose is accepted. If the radiation type is a charged particle beam (heavy ion particles including protons and carbon), input of dose and radiation quality is accepted.
  • the dose is expressed as a physically measurable absorbed dose (unit: Gray (Gy), or clinical dose (unit: Gy (RBE)) multiplied by the biological effect ratio (RBE) as an index of clinical effect. It is expressed as the amount of energy applied per unit length of particle (LET or linear energy, unit: keV / micrometer), and the radiation information includes the elapsed time (elapsed days) from the reference date with respect to the timing of radiation irradiation.
  • the term “skin dose” is used to indicate a dose if it is an X-ray, and to indicate a dose and a quality if it is a charged particle beam.
  • the change amount correspondence data 12 is data in which the skin dose and the change amount of the hemoglobin flow rate are associated with each other.
  • This data can be data in an appropriate format such as table data in which numerical values of skin dose and hemoglobin flow rate are associated with each other, or calculation data in which hemoglobin flow rate is calculated when skin dose is input.
  • the change correspondence data 12 is created and registered in advance using clinical data in which the amount of hemoglobin in the irradiation region before and after irradiation of the skin dose is measured by a measuring device such as a laser blood flow meter. It is a thing.
  • FIG. 2A is a graph plotting measurement results of changes in H (x, y), which is a pixel value of a hemoglobin dye image, and a hemoglobin flow rate (skin blood flow rate).
  • H x, y
  • hemoglobin flow rate skin blood flow rate
  • the error band illustrated by the dotted line in the figure is summed to the square of the error of 15% pixel value caused by the illumination environment, the error of 0.2 ml / min / 100 g caused by blood flow measurement, and the error caused by fitting. It has been calculated.
  • the error caused by the blood flow measurement is mainly due to a biological effect due to the heartbeat.
  • FIG. 2 (B) is a graph plotting data on the relationship between skin dose and hemoglobin flow rate. This quantitative relationship is an important relationship for quantifying the degree of skin erythema in skin disorders.
  • the filled symbol in the graph is data directly measured by a laser blood flow meter, and the hollow symbol is a hemoglobin flow rate (blood flow rate) obtained by converting from a pixel value obtained by image analysis using the relational expression in FIG. ).
  • a slope of 0.205 (18) ml / min / 100 g / Gy (RBE) was obtained.
  • the correlation coefficient is 0.75 in the case of only laser data, and 0.60 in the case of all data including images, and a correlation is recognized.
  • the error band shown by the dotted line in the figure is calculated by summing the error of 0.2 ml / min / 100 g resulting from blood flow measurement and the error due to fitting to the square.
  • the slope of change in hemoglobin flow rate (skin blood flow) with respect to the pixel value of the hemoglobin dye image is 0.0139 (20) (ml / min 100 g) ⁇ 1 , and the slope of skin dose with respect to the hemoglobin flow rate. 0.205 (18) ml / min / 100 g / Gy (RBE) is used as the change amount corresponding data 12.
  • the pixel value in the hemoglobin dye image can be estimated from the change amount, and conversely, the pixel value change amount in the hemoglobin dye image can be estimated from the skin dose.
  • the change amount determination unit 13 determines a change amount for changing the hemoglobin flow rate based on the radiation information acquired from the radiation information reception unit 11 and the change amount correspondence data 12. The determined change amount is transmitted to the image change unit 23.
  • the grade determination unit 14 determines a grade based on the radiation information received from the radiation information reception unit 11 via the change amount determination unit 13 and the grade correspondence data 15.
  • the grade to be determined at this time is a detailed grade with high accuracy, for example, a conventional four-stage grade is changed to a 40-stage grade that is further increased to 10 times the definition.
  • the grade determination unit 14 transmits the determined grade to the grade output unit 16.
  • the grade correspondence data 15 is data for associating radiation information with grades, and is data in an appropriate format such as tabular data or an arithmetic expression for obtaining a solution by substituting numerical values of radiation information. It can be.
  • FIGS. 2C and 2D are graphs showing the relationship between the hemoglobin flow rate (blood flow rate) that can be calculated from the pixel value change amount and the grade determination, and the first vertical axis (the vertical axis on the left side in the drawing).
  • the axis) represents hemoglobin flow (blood flow), and the horizontal axis represents grade.
  • the second vertical axis (right vertical axis in the figure) in FIG. 2C indicates the amount of change in pixel value
  • the second vertical axis (right vertical axis in the figure) in FIG. 2D indicates the skin dose.
  • the grade correspondence data 15 when the hemoglobin flow rate (blood flow) increased by 6.4 ml / min / 100 g or more, the grade was determined to be 2 or more. Further, in this embodiment, by using a conversion coefficient with hemoglobin flow rate change (blood flow rate change), a pixel value change amount and a skin dose corresponding to a grade 1/2 boundary line can be calculated, and 0.09 and 32 Gy, respectively. Presumed to be about (RBE). The error in this case is + -20%.
  • the threshold for grade determination is not limited to the above numerical values, and can be determined as appropriate. What is important is that, as shown in the graph, each of hemoglobin flow rate (blood flow rate), skin dose, and pixel value change amount is quantitatively associated with a precise grade value 1: 1.
  • the grade output unit 16 transmits the grade obtained by the grade determination unit 14 to the display input device 3 and displays it on the display input device 3 as a grade display screen.
  • the irradiation region receiving unit 17 receives from the display input device 3 an input of an irradiation region that is irradiated with radiation in the radiation treatment plan in the skin of the living body.
  • the irradiation area receiving unit 17 transmits the received irradiation area to the image changing unit 23.
  • the pre-irradiation skin image acquisition unit 21 acquires pre-irradiation skin image data obtained by photographing the skin before radiation irradiation from the display input device 3. Since this pre-irradiation skin image data is in the RGB representation format, it can be easily separated into an R component, a G component, and a B component. The pre-irradiation skin image acquisition unit 21 transmits the separable pre-irradiation skin image data to the expression format conversion unit 22.
  • the skin region extraction unit 211 extracts a skin region (skin region) from the pre-irradiation skin image data acquired by the pre-irradiation skin image acquisition unit 21.
  • the extraction of the skin region is executed by extracting pixels satisfying the skin region condition from the pixels of the pre-irradiation skin image data.
  • the skin region condition is a pixel that satisfies all the following conditions in the RGB representation format.
  • R represents the concentration of the R component (for example, 0 to 255).
  • G represents the concentration of the G component (for example, 0 to 255).
  • B represents the concentration of the B component (for example, 0 to 255).
  • R_th is a predetermined value, and can be set to 100 to 160, for example, or 10. Note that R_th can be 10 or more, preferably 50 or more, and more preferably 100 or more.
  • R_th is preferably 200 or less, and more preferably 160 or less.
  • R_ratio1 is a predetermined value, and may be an appropriate value such as 1.1 or 1.0.
  • R_ratio1 is preferably 0.5 to 1.5, more preferably 0.9 to 1.2, and still more preferably 1.0 to 1.1.
  • R_ratio2 is a predetermined value, and may be an appropriate value such as 1.1 or 1.0.
  • R_ratio2 is preferably 0.5 to 1.5, more preferably 0.9 to 1.2, and still more preferably 1.0 to 1.1.
  • the photographing conditions for obtaining an appropriate image according to the above-described skin region extraction conditions are (1) bright enough to recognize the skin color, and (2) the skin without unnatural shadows or overexposure. There are only two points: the area is illuminated. If the conditions of these two points can be cleared, the extraction of the skin area is performed satisfactorily. In condition (2), it is more preferable that the skin region is illuminated substantially uniformly.
  • the expression format conversion unit 22 converts the acquired pre-irradiation skin image data (extracted skin region) from the RGB expression format to the pigment vector expression format. This conversion is executed by using the dye vector received from the dye vector determination unit 35.
  • the pigment vector refers to a hemoglobin vector and a melanin vector in the present embodiment.
  • information is separated into three components, a hemoglobin component, a melanin component, and other components. Details of the change of the expression format by the expression format converter 22 will be described later.
  • the image changing unit 23 determines the change determined by the change amount determining unit 13 for the irradiation region determined by the irradiation region receiving unit 17 among the hemoglobin components extracted by the expression format conversion unit 22 from the pre-irradiation skin image data. Apply the amount to change the hemoglobin component of the irradiated area. Details of the image changing process by the image changing unit 23 will be described later.
  • the expression format restoration unit 24 restores the expression format by converting the image data (skin image biological element component data) of the pigment vector expression format after being changed by the change amount determination unit 13 into the RGB expression format. .
  • the representation format restoration unit 24 transmits the restored RGB representation format image data to the predicted skin image output unit 25 as a predicted skin image.
  • the predicted skin image output unit 25 transmits the received predicted skin image to the display input device 3 for display.
  • the test area image acquisition unit 31 acquires the test area input by the display input device 3.
  • This test area is an area where a part of the photographed skin image is selected, and can be an appropriate area, for example, a small area of 100 pixels ⁇ 100 pixels.
  • the skin region extraction unit 311 performs the same operation as the skin region extraction unit 211 on the skin image of the test region, and extracts a skin image.
  • the skin region extraction unit 311 may not be provided, and the test region image acquisition unit 31 may extract the test region from the skin region extracted by the skin region extraction unit 211.
  • the principal component analysis unit 32 performs principal component analysis (a kind of multivariate analysis) on the skin image (skin region extracted) of the test region.
  • the principal component analysis unit 32 takes out the coordinate axis (first axis of the first component) of the principal component in the direction with the highest correlation (the direction with the widest distribution), and thereafter, a plane (multidimensional The operation of extracting the n-th axis of the n-th component is repeated in the direction with the highest correlation (the direction with the widest distribution) on the plane at (5).
  • the calculated result can express 98% or more by the two axes of the first component (first axis) having the highest correlation and the second component (second axis) orthogonal to the first component.
  • (Note) (r 0 , g 0 , b 0 ) indicates a skin color base color.
  • r ave , g ave , and b ave indicate average values after subtracting the values of (r 0 , g 0 , b 0 ) from the values of (r, g, b) in the image.
  • pc1 is the first component
  • pc2 is the second component
  • pc3 is the third component.
  • R 1 , g 1 , b 1 is a vector representing the first component.
  • R 2 , g 2 , b 2 is a vector representing the second component.
  • R 3 , g 3 , b 3 is a vector representing the third component.
  • Each vector is normalized to 1 and is orthogonal to each other, so that the inner product of each vector is zero.
  • the independent component analysis unit 33 performs independent component analysis (a kind of multivariate analysis) on the data expressed by the first component and the second component obtained by the principal component analysis unit 32, and each axis is most independent. Takes two non-orthogonal coordinate axes that result in a distorted state. As for each component of the obtained coordinate axes, one component is a hemoglobin vector, and the other component is a melanin vector.
  • independent component analysis a kind of multivariate analysis
  • r ave , g ave , and b ave are average values after subtracting the values of (r 0 , g 0 , b 0 ) from the values of (r, g, b) in the image.
  • (R h , g h , b h ) represents a hemoglobin vector.
  • R m , g m , b m represents a melanin vector.
  • h is a coefficient indicating the amount of hemoglobin (hemoglobin coordinates).
  • m is a coefficient indicating the amount of melanin (melanin coordinates). The reason why the approximate equal sign is used instead of the equal sign is that the third component is ignored.
  • each dye vector is normalized to 1, but there is no orthogonal relationship between the dye vectors.
  • equation (1) and (Equation 2) In average r ave, g ave, although clearly denoted that the b ave added to each component, the average value r ave, g ave, the b ave They may be included in R 0 , B 0 , G 0 in the expressions of (Equation 1) and (Equation 2) and expressed in a form that is not visible on the expression. Even in this case, since the mathematical expressions have the same meaning, the RGB representation format can be converted to a biological element representation format using a hemoglobin vector or the like.
  • the pigment vector suitability determination unit 34 determines whether or not the obtained pigment vector is appropriate. More specifically, the test region acquired by the test region image acquisition unit 31 is selected as hemoglobin and melanin as the first component and the second component by the principal component analysis unit 32 and separated as independent components by the independent component analysis unit 33. It must be something to give you. In order to determine whether or not such a test area has been input by the operator through the display input device 3, the dye vector appropriateness determination unit 34 determines whether or not the obtained dye vectors are a hemoglobin vector and a melanin vector. Determine.
  • the pigment vector determination unit 35 determines the hemoglobin vector and melanin vector transmitted from the independent component analysis unit 33 as the pigment vector if the determination result by the pigment vector appropriateness determination unit 34 is “appropriate”. If the determination result by the dye vector appropriateness determination unit 34 is “inappropriate”, the dye vector determination unit 35 acquires a standard hemoglobin vector and a melanin vector from the dye vector standard data 36, and uses this as a dye vector. decide. The pigment vector determination unit 35 transmits the determined hemoglobin vector and melanin vector to the expression format conversion unit 22. In this embodiment, the dye vector standard data 36 is used if it is inappropriate once. However, the present invention is not limited to this, and the process from acquisition of a test area to determination of suitability may be repeated a plurality of times, and may be repeated a predetermined number of times. If all are inappropriate, the dye vector standard data 36 may be used.
  • the pigment vector standard data 36 stores standard pigment vectors (hemoglobin vector and melanin vector) calculated in advance.
  • the expression format conversion unit 22 uses the pigment vector obtained by the independent component analysis unit 33 to represent the three components (r, g, b) in the following equation (Equation 3) (h, m, s ) Is linearly transformed (coordinate transformed) into the three components.
  • s is a coefficient of the unit vector (shadow vector) of illumination, and corresponds to the information that has been pushed in all the information that cannot be expressed by the pigment vector by hemoglobin and melanin.
  • H (x, y), M (x, y), and S (x, y) can be expressed by the following (Equation 5).
  • h ave , m ave , and s ave are average values of h, m, and s components.
  • the average value can be an appropriate average value such as the average value of the entire image, but is preferably an average value calculated from RGB components only in the region representing the skin. Therefore, in this embodiment, the average value of RGB of the skin region is used.
  • Equation 5 H (x, y), m (x, y), and s (x, y) in (Equation 5) are the same as the first component obtained by performing the principal component analysis shown in (Equation 1) described above. Using the two-component principal component vector, the following equation (6) is used.
  • the skin image shown in FIG. 3 (A) is converted into the hemoglobin component skin image shown in FIG. 3 (B), the melanin component skin image shown in FIG. 3 (C), and shown in FIG. 3 (D).
  • Other components are separated into skin images.
  • FIG. 3B is a light red single color scale image
  • FIG. 3C is a light ocher single color scale image
  • 3 (D) is a light gray single color scale image (gray scale image).
  • 3 (B) to 3 (D) is an image when converted without performing skin region extraction.
  • the average If skin region extraction is performed on the values r ave , g ave , and b ave , a better hemoglobin component skin image can be obtained (see FIG. 7 described later).
  • a pigment component composed of a hemoglobin component and a melanin component is used as a biological element component.
  • the present invention is not limited to this, and other components may be used.
  • it can be a hemoglobin component, a eumelanin component, a pheomelanin component, a carotene component, or a plurality of these, and the eumelanin component and the pheomelanin component can be combined into a melanin component.
  • the biological element component has at least a hemoglobin component.
  • the image changing unit 23 increases the change amount (hemoglobin increase amount) determined by the change amount determining unit 13 with respect to the h component in the equation (Equation 3).
  • the predicted skin image in FIG. 3E is a monochrome image as a patent drawing, but is actually a color image.
  • the example of FIG. 3 (E) shows a predicted skin image when radiation is irradiated to each of the rectangular first irradiation region 41 and the rectangular second irradiation region 42 that partially overlaps the first irradiation region 41. Yes.
  • the first irradiation area 41 and the second irradiation area 42 are areas received by the irradiation area receiving unit 17.
  • the first irradiation area 41 is displayed darker (red) than the second irradiation area 42 because the skin dose is higher than that of the second irradiation area 42, and the first irradiation area 41 and the second irradiation area 42 are displayed.
  • the overlapping overlapping irradiation region 43 is displayed darker (red).
  • the display input device 3 and the skin change prediction device 4 are configured as separate devices, but may be configured as a single device. In this case, it can be configured as one computer.
  • a display input unit 3 such as a display input unit such as a touch panel monitor or an input unit such as a keyboard or a mouse and a display unit such as a liquid crystal display or a CRT monitor can be used.
  • the control unit and the storage unit can be the skin change prediction device 4.
  • the display input device 3 and the skin change prediction device 4 can be configured by one computer.
  • FIG. 4 is a screen configuration diagram of the grade determination screen 50 that the grade output unit 16 outputs to the display input device 3 and displays.
  • the grade determination screen 50 includes a predicted grade value display section 51, a predicted grade scale display section 52, an acute phase score display section 56, and a skin reaction display section 58.
  • the predicted grade value display unit 51 displays the grade value determined by the grade determination unit 14. This grade value is a value that can indicate a finer level than the conventional four levels of 1 to 4, and is displayed in, for example, 40 levels from 0.1 to 4.0.
  • the detailed stage of this grade value is a stage where it is clear from where to where the conventional four stages enter.
  • the grade according to the present invention (hereinafter referred to as a new grade) is 0.1. Up to 1.0 corresponds to the conventional grade 1, the new grade 1.1 to 2.0 corresponds to the conventional grade 2, and the new grade 2.1 to 3.0 corresponds to the conventional grade 3.
  • the new grades 3.1 to 4.0 correspond to the conventional grade 4.
  • the predicted grade scale display unit 52 indicates a scale that is obtained by finely dividing the conventional grade in accordance with the new grade, and displays a predicted value mark 53 that indicates the scale.
  • the predicted value mark 53 includes a predicted value specifying unit 54 that accurately indicates the predicted value, and an error range display unit 55 that indicates a range in which an error can occur from the predicted value.
  • the error range display unit 55 has a wide range of reports in which the scales of the predicted grade scale display unit 52 are arranged, and the predicted value mark 53 is provided so as to overlap the inside thereof, so that the median of the predicted value and the error range Can be intuitively recognized.
  • the error displayed on the error range display unit 55 can be determined by an appropriate method such as setting a predetermined range or obtaining it by calculation each time.
  • an error for example, 15% depending on the imaging environment is added to an error (for example, 15%) of the hemoglobin amount measured by a laser blood flow meter (for example, 10% to 15%). 18% to 21%).
  • the acute phase score display unit 56 indicates conventional grades 1 to 4, and the skin reaction display unit 58 displays “slight erythema”, “strong erythema”, “water bubbles,” skin reactions corresponding to the conventional grades 1 to 4. “Billan” and “ulcer” are displayed according to the grade.
  • the acute phase score display unit 56 and the skin reaction display unit 58 perform a differentiated display 58 such as displaying the grade portion where the predicted new grade is located in color. As a result, it is possible to easily grasp which grade corresponds to the conventional grade.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a skin change verification system 10 in which a verification device 6 is added to the skin change prediction system 1 described so far.
  • the verification device 6 includes a predicted skin image acquisition unit 61, a post-irradiation skin image acquisition unit 62, a comparison verification unit 63, and a verification result output unit 64.
  • the verification device 6 includes a storage unit that stores at least a program and data, a CPU that performs various operations and calculations according to the program, and a connection interface such as a USB that connects an external device such as the skin change prediction device 4. .
  • a verification program is installed from the recording medium 9 in the storage unit of the verification device 6.
  • the verification device 6 may be hardware different from the skin change prediction device 4, but may be configured by mounting the function on the same hardware as the skin change prediction device 4.
  • the predicted skin image acquisition unit 61 acquires a predicted skin image from the predicted skin image output unit 25 (see FIG. 1) of the skin change prediction device 4.
  • the post-irradiation skin image acquisition unit 62 acquires the post-irradiation skin image obtained by photographing the skin with the camera 2 after the radiation irradiation via the display input unit 3.
  • the comparison verification unit 63 compares the predicted skin image received from the predicted skin image acquisition unit 61 with the post-irradiation skin image received from the post-irradiation skin image acquisition unit 62, and the suitability of the irradiation region and skin change for the radiation irradiation plan To verify. Specifically, the degree of coincidence between the region where the skin reaction is caused by the radiation irradiation and the irradiation region in the radiation irradiation plan is calculated, and the suitability is determined based on whether or not the degree of coincidence is within a predetermined range.
  • the predicted skin image received from the predicted skin image acquisition unit 61 is an image predicted based on radiation information and the like planned by a separate treatment planning apparatus. For this reason, there is no need for the radiation information regarding the treatment plan at this time, but a configuration in which the radiation information is obtained and compared in more detail may be employed.
  • the degree of coincidence between the degree of color difference from the surrounding skin due to the skin reaction and the degree of color change due to the radiation treatment plan is calculated, and the suitability is determined by whether or not the degree of coincidence is within a predetermined range.
  • the color change coincidence is calculated by directly comparing the predicted skin image and the post-irradiation skin image, or by converting into the color vector expression by the above-described expression format conversion unit 22 and comparing only the hemoglobin component. For example, an appropriate configuration can be adopted.
  • the verification result output unit 64 outputs the suitability determination and the matching degree, which are the results verified by the comparison verification unit 63, to the display input device 3 for display. At this time, the verification result output unit 64 also displays a verification image described next with reference to FIG. Each image in FIG. 6 is originally a color image, but in order to make the difference easy to understand on a patent drawing that is a monochrome image, all the images have a higher density than the actual one.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an image for verification of an irradiation area.
  • FIG. 6A is a skin dose distribution image showing the skin dose distribution calculated from the treatment plan. In the illustrated example, a prescription dose of 12.5 Gy (RBE) per gate is irradiated from two directions, and the skin dose 22 Gy (RBE) of the portion where the dual gate irradiation overlaps is 100%.
  • FIG. 6B is a post-irradiation skin image photographed after irradiation according to the treatment plan shown in FIG. In this post-irradiation skin image, the rectangular white frame portion in FIG.
  • FIG. 6C is a hemoglobin pigment image obtained by pigment decomposition of the skin image after irradiation.
  • FIG. 6A is a skin dose distribution image showing the skin dose distribution calculated from the treatment plan. In the illustrated example, a prescription dose of 12.5 Gy (RBE) per gate is irradiated from two directions, and the skin dose 22 Gy (RBE) of the portion where the
  • FIG. 6D is an explanatory diagram for explaining an irradiation region in FIGS. 6A to 6C.
  • the irradiation of the present embodiment there are a first irradiation region 71, a second irradiation region 75, and an overlapping irradiation region 73 that is an overlapping portion of the first irradiation region 71 and the second irradiation region 75. Yes.
  • the verification result output unit 64 by outputting each image shown in FIGS. 6A to 6C by the verification result output unit 64, the skin dose distribution image in the treatment plan of FIG. 6A and FIG. It is possible to verify whether or not appropriate irradiation was achieved as planned by comparing the hemoglobin dye images after treatment.
  • the comparison verification part 63 and the verification result output part 64 are the predicted skin image estimated from the skin dose distribution image (refer FIG. 6 (A)) in a treatment plan, and the skin image after irradiation (the hemoglobin pigment image of FIG. 6 (C)). ) Are displayed side by side on the display / input device 3, and it is possible to receive the propriety that is finally determined by the visual judgment of the doctor and input to the display / input device 3. In this case, the result of verification by the comparison verification unit 63 can be displayed on the display input device 3, and the final determination can be left to the doctor. It is also possible to have a configuration left to the doctor.
  • the skin change prediction apparatus 4 can display clearly the change of the skin after irradiation with a predicted skin image. For this reason, the operator can grasp
  • the skin change prediction device 4 can output a more detailed grade value than before. For this reason, even if it is grade 2, for example, the operator can grasp clearly whether it is grade 2 close to grade 1 or grade 2 close to grade 3. Therefore, it is possible to easily realize that the operator optimally adjusts the skin dose before treatment by looking at the predicted grade value.
  • the skin change predicting device 4 can quantitatively output an accurate grade value. For this reason, the grade value can be used as a common measure of communication between doctors. And the skin change prediction apparatus 4 can implement
  • the skin change prediction apparatus 4 displays the conventional grade and the new grade side by side on the grade determination screen 50, a doctor who is accustomed to the conventional grade can use the new grade without a sense of incongruity.
  • the skin change predicting device 4 can be displayed in a form that is easy for the doctor to understand intuitively.
  • the skin change prediction device 4 creates a predicted skin image by regarding the skin change due to radiation irradiation as a change in relative amount with respect to the original skin image. For this reason, the operator is not required to be strict about the shooting environment and can easily use the skin change predicting device 4.
  • the skin change prediction device 4 does not require a special photographing environment such as polarized illumination, and is sufficient if there is no unnatural unevenness in illumination (or natural light). For this reason, the skin image image
  • the verification device 6 can compare and verify the predicted skin image predicted by the skin change prediction device 4 and the post-irradiation skin image after the actual irradiation. Thereby, the operator can easily confirm whether or not the radiotherapy as planned has been performed. Further, when the error between the predicted skin image and the post-irradiation skin image is large, it can be used to investigate the cause and increase the prediction accuracy.
  • FIG. 7A is a photographed image taken after irradiation, and when a hemoglobin dye image is obtained without extracting a skin region from this, a hemoglobin dye image shown in FIG. 7B is obtained.
  • a highly accurate hemoglobin dye image shown in FIG. 7D can be obtained from the photographed image shown in FIG. 7A and 7C are the same captured image.
  • each image in FIG. 7 is originally a color image, but in order to make the difference easy to understand on the patent drawing as a monochrome image, all of the images have a higher density than the actual one.
  • conversion can be realized by using an average value of pixels in the RGB representation format for conversion between the RGB representation format and the dye vector representation format.
  • the average value is not an average value of the entire image but an average value calculated from the RGB pixel values of only the skin region, so that the amount of hemoglobin can be accurately estimated without being affected by the lighting environment or the shooting environment. Can do. That is, it is possible to prevent the influence of the background color and the color of the clothes, and anyone can easily use it under gentle shooting conditions. Moreover, even a captured image that has been captured in the past and is not intended to be analyzed can be accurately analyzed to estimate the amount of hemoglobin.
  • the present invention is not limited only to the configuration of the above-described embodiment, and many embodiments can be obtained.
  • the hemoglobin vector and the melanin vector are used as the pigment vector, the melanin component may be combined as other components to be the hemoglobin vector and others. Even in this case, since it is sufficient to change the image only to the hemoglobin component, it is possible to appropriately create a predicted image of the skin change due to the irradiation of the skin dose.
  • the present invention is not limited to changes in the skin due to the influence of radiation, but may be used for quantification of symptoms of erythema caused by other factors and prediction of erythema. In this case, in addition to being used for prediction, it can be used for accurate grasping by current quantification and accurate information transmission between doctors.
  • the present invention can be used in industries that predict the effects of radiation on the skin, industries that verify the appropriateness of prediction, and industries that quantify the effects of skin erythema.

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Abstract

放射線照射による皮膚反応を事前に精度よく予測できる放射線照射による皮膚変化予測装置、検証装置、およびこれらのプログラムを提供する。 放射線照射による皮膚変化予測装置４に、照射予定の放射線の放射線情報の入力を受け付ける放射線情報受付部１１と、生体の皮膚を撮影した皮膚画像を取得する照射前皮膚画像取得部２１と、前記放射線情報により定まる放射線を照射したことによる前記皮膚の変化を演算して前記皮膚画像から変化後の予測皮膚画像を得る変化演算部と、前記予測皮膚画像を出力する予測皮膚画像出力部２５とを備えた。変化演算部は、表現形式変換部２２と、変化量決定部１３と、画像変化部２３と、表現形式復元部２４とで構成される。

Description

放射線照射による皮膚変化予測装置と検証装置
　この発明は、例えば、放射線照射による皮膚変化を事前に予測するような放射線照射による皮膚変化予測装置と皮膚変化予測プログラム、および、予測結果と実際の皮膚変化を検証するような検証装置と検証プログラムに関する。
　人や動物等の生体の外から放射線を照射する放射線治療において、治療の対象となる腫瘍は、多くの場合に体内に存在する。このため、放射線治療は、放射線の通り道となる皮膚への被曝という副作用を常に伴う。
　放射線治療後の皮膚は、放射線の照射領域において、急性の皮膚反応が生じることによって赤く炎症している。従って、放射線治療によって腫瘍に投与する放射線量は、この皮膚反応によって制限される。また、この皮膚反応は、治療後の患者の生活の質（クオリティオブライフ：ＱＯＬ）とも密接に関係している。このため、放射線治療によって生じる皮膚反応を事前に予測することができれば、治療で照射する放射線量の決定を容易にでき、また、治療後の患者の生活の質を向上することができる。
　ここで、特許文献を調査したところ、放射線治療用放射線モニタシステムが提案されていた（特許文献１参照）。このシステムは、放射線治療を受けている患者に浴びせられる放射線の吸収線量を推定することを目的としている。
　しかし、このシステムは実際に照射された放射線の吸収線量を測定しようとするものであり、放射線照射による皮膚反応を事前に予測するようなものではなかった。
特表２００５－５１２０２８号公報
　この発明は、上述の問題に鑑みて、放射線照射による皮膚反応を事前に精度よく予測できる放射線照射による皮膚変化予測装置、検証装置、放射線照射による皮膚変化予測プログラム、および検証プログラムを提供することを目的とする。
　この発明は、照射予定の放射線の放射線情報の入力を受け付ける放射線情報受付部と、生体の皮膚を撮影した皮膚画像を取得する皮膚画像取得部と、前記放射線情報により定まる放射線を照射したことによる前記皮膚の変化を演算して前記皮膚画像から変化後の予測皮膚画像を得る変化演算部と、前記予測皮膚画像を出力する出力部とを備えた放射線照射による皮膚変化予測装置とこれを利用した検証装置、およびこれらのプログラムであることを特徴とする。
　この発明により、放射線照射による皮膚反応を事前に精度よく予測できる放射線照射による皮膚変化予測装置、検証装置、放射線照射による皮膚変化予測プログラム、および検証プログラムを提供できる。
皮膚変化予測システムの構成を示すブロック図。 放射線照射によるグレード決定の説明図。 皮膚変化の説明図。 グレード判定画面の画面構成図。 皮膚変化検証システムの構成を示すブロック図。 照射領域の検証用画像を示す説明図。 皮膚領域抽出効果を説明する説明図。
　光子線治療および陽子線・重粒子線治療等の放射線治療において、放射線照射による皮膚反応は、一般に次の４段階のグレードで表される。　
　　グレード１：軽い紅斑
　　グレード２：強い紅斑
　　グレード３：水泡、糜爛（ビラン）
　　グレード４：潰瘍
　このグレード表現は、非常に荒いものであり、医師が皮膚の状態を目視確認してグレードを判別しているのが現状である。このため、このグレードを定量的に精度よく把握できるようにし、医師間でも共通尺度で意思疎通を図れるようにする必要があった。
　発明者らは、放射線照射による皮膚反応を放射線治療前に精度よく予測できる方法を研究した。当初は、皮膚反応によって肌が赤くなることに着目し、カメラで撮影したＲＧＢ表現形式の画像からＲ成分（赤色成分）を取り出すことで、皮膚が被曝する放射線量（以下、皮膚線量という。）と皮膚反応の関係を検証して放射線照射後の皮膚画像を作成することを検討した。
　しかし、実際に試験を行い、照射による皮膚線量と、照射後の皮膚の撮影画像から得られる皮膚反応の程度との相関性を確認すると、皮膚線量とＲ成分の変化量とが必ずしも対応しなかった。このため、放射線照射前に皮膚を撮影した皮膚画像から成分を分離して、放射線照射による皮膚反応後の皮膚画像を精度良く作成することは、非常に困難であった。
　発明者らは、鋭意研究したものの、研究を開始してから約１０年の間、皮膚線量から皮膚反応を精度よく予測する方法は発見されなかった。
　ここで、皮膚が赤く炎症する反応は、ダメージを受けた細胞を修復するために皮膚表面付近の毛細血管が拡張して血流量を増やそうとする生体反応の結果である。このため、発明者らは、血液中の色素であるヘモグロビン流量と、赤い炎症として現れる皮膚反応の程度が相関している可能性があることに着目した。また、ヘモグロビン流量は、治療に要する放射線量とも相関している可能性にも着目した。
　そうすると、皮膚線量とヘモグロビン流量の相関性を臨床データから把握できれば、皮膚線量と皮膚反応の関係を定量的に把握できる可能性がある。
　しかし、ヘモグロビン流量という尺度のみでは、医師間の意思疎通においても感覚的に理解し難く、目で見てわかる皮膚反応（軽い紅斑、強い紅斑、水泡・糜爛、潰瘍）、特に変化後の皮膚画像で示すことが望まれる。
　一方、化粧効果や健康状態の定量的評価のために顔の肌色を構成する主成分であるメラニンとヘモグロビンの相対的色素含量をデジタル画像のＲＧＢ値から抽出する技術が開発された（特許文献：特開２００２－２０００５０、非特許文献：Ｔｓｕｍｕｒａ　Ｎ，　ｅｔ　ａｌ．：　Ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄ　ｓｋｉｎ　ｃｏｌｏｒ　ａｎｄ　ｔｅｘｔｕｒｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ／ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ｂｙ　ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ　ｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ　ａｎｄ　ｍｅｌａｎｉｎ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｋｉｎ，　ＡＣＭ　Ｔｒａｎｓ．　Ｇｒａｐｈｉｃｓ　２２，　７７０，　２００３．）。この技術を適用すると、撮影した皮膚画像からヘモグロビン量だけを意図的に操作したような合成画像を得ることが出来、この操作を画像の中の特定の領域にだけ選択的に行うことも可能である。
　しかし、放射線治療による皮膚反応は、グレード１（軽い紅斑）からグレード４（潰瘍）まであるために赤味だけで表現できるわけではなく、過去の研究で撮影画像のＲ成分の変化と皮膚線量との相関が取れなかったことからも、この技術を応用することには困難性があると考えられた。
　発明者らは、鋭意研究した結果、放射線治療においては、グレード１～グレード２の間で放射線治療計画を立てられることから、グレード１～グレード２を重視すれば良いことを着想した。そして、グレード１～グレード２であれば、ヘモグロビン流量と皮膚線量との間に相関がとれ、かつ、ヘモグロビン流量と皮膚反応との間にも相関がとれるのではないかということを着想した。
　そして、発明者らは、皮膚を撮影したＲＧＢ表現形式の皮膚画像（反射光）を、ヘモグロビン成分等の生体要素（吸光成分）で表現する生体要素表現形式に変換し、そのうちのヘモグロビン成分に対して、照射予定の放射線による皮膚線量に対応するヘモグロビン流量変化量を適用し、生体要素表現形式からＲＧＢ表現形式に皮膚画像を戻すことで、皮膚線量に応じた皮膚反応を予測した予測皮膚画像の作成に成功した。
　また、これとともに、精度の高いグレード判定を実現し、医師間の意思疎通の尺度を定量化するとともに細かくすることを実現した。　
　以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。
　図１は、皮膚変化予測システム１の構成を示すブロック図であり、図２は、放射線照射によるグレード決定の説明図であり、図３は、皮膚変化の説明図である。
　図１に示すように、皮膚変化予測システム１は、撮影装置であるカメラ２と、パーソナルコンピュータである表示入力装置３と、パーソナルコンピュータである皮膚変化予測装置４とで構成されている。なお、図３の各画像は、元はカラー画像であるが、モノクロ画像となる特許図面上で違いをわかりやすくするために、実際のものよりも全て一定濃度で濃度を濃くしたものである。
　カメラ２は、生体の皮膚を撮影した撮影画像データ（皮膚画像色成分データ）を表示入力装置３へ送信する。この撮影画像データは、図３（Ａ）に示すＲＧＢ表現形式（図示はモノクロで表示されるが、実際にはカラー画像である）の皮膚画像のデータである。ここで取得される撮影画像データは、撮影環境として撮影対象の皮膚に当たっている照明量がある程度の一様性を有していることが必要である。この一様性は厳密である必要はなく、不自然な不均一さがない程度でよい。
　なお、撮影画像の色成分は、光の三原色（ＲＧＢ表現形式）であるＲ成分（赤）とＧ成分（緑）とＢ成分（青）、または、色の三原色（ＳＭＹ表現形式）であるＣ成分（シアン）とＭ成分（マゼンタ）とＹ成分（イエロー）、あるいは、印刷の四原色（ＣＭＹＫ表現形式）であるＣ成分（シアン）とＭ成分（マゼンタ）とＹ成分（イエロー）とＫ成分（ブラック）等、色を表現する適宜の成分で構成することができる。この実施例では、好ましい色成分として光の三原色を用いている。
　表示入力装置３は、操作入力を受け付けるキーボードとマウスまたはタッチパネルなどの入力部と、画像表示を行う液晶ディスプレイまたはＣＲＴモニタ等の表示部と、データおよびプログラムを記憶するハードディスク等の記憶部と、前記プログラムに従って各種動作や演算を行うＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭによる制御部と、カメラ２や皮膚変化予測装置４等の外部機器と接続されてデータ送受信を行うＵＳＢ等の接続インターフェースとを備えている。
　表示入力装置３は、カメラ２から受信した撮影画像データを皮膚変化予測装置４に送信する処理、撮影画像と入力部で構成される入力画面を表示して皮膚線量、照射領域、およびテスト領域を入力させる処理、入力された皮膚線量、照射領域、およびテスト領域を皮膚変化予測装置４に送信する処理を実行する。
　皮膚変化予測装置４は、少なくともプログラムおよびデータを記憶する記憶部と、前記プログラムに従って各種動作や演算を行うＣＰＵと、表示入力装置３等の外部機器を接続するＵＳＢ等の接続インターフェースとを備えている。記憶部には、記録媒体９から皮膚変化予測プログラムがインストールされている。なお、皮膚変化予測装置４は、表示入力装置３と同様に、入力部および表示部等をさらに備えても良い。この皮膚変化予測装置４は、画像処理を行う画像処理装置でもある。
　皮膚変化予測装置４は、記憶部のプログラムに従って制御部が動作する処理機能部として、放射線情報受付部１１（要因情報受付部）、変化量対応データ１２、変化量決定部１３、グレード判定部１４、グレード対応データ１５、グレード出力部１６、照射領域受付部１７、照射前皮膚画像取得部２１（皮膚画像取得部）、皮膚領域抽出部２１１、表現形式変換部２２、画像変化部２３、表現形式復元部２４、予測皮膚画像出力部２５、テスト領域画像取得部３１、皮膚領域抽出部３１１、主成分分析部３２、独立成分分析部３３、色素ベクトル適切性判定部３４、色素ベクトル決定部３５、及び色素ベクトル標準データ３６を備えている。このうちの表現形式変換部２２と、変化量決定部１３と、画像変化部２３と、表現形式復元部２４は、放射線照射による皮膚変化を演算する変化演算部として機能する。
　放射線情報受付部１１は、放射線治療計画における放射線情報（要因情報）の入力を表示入力装置３により受け付ける。この放射線情報の受付は、手入力によって入力される、ＵＳＢ等の情報媒体から入力される、あるいは治療計画装置から通信手段を介して受信するなど、適宜の方法によって実行するとよい。このとき受け付ける放射線情報は、少なくとも放射線種別と線量を必須とし、放射線種別によってはさらに線質を必須とする。具体的には、放射線種別がＸ線であれば、線量の入力を受け付ける。放射線種別が荷電粒子線（陽子、炭素を含む重イオン粒子）であれば、線量と線質の入力を受け付ける。線量は物理的に測定可能な吸収線量（単位　グレイ（Ｇｙ）、または臨床効果の指標として生物学的効果比（ＲＢＥ）を乗じた臨床線量（単位　Ｇｙ　（ＲＢＥ））で表現され、線質は粒子の単位長さあたりのエネルギー付与量（ＬＥＴまたは線エネルギー、単位　ｋｅＶ／ｍｉｃｒｏｍｅｔｅｒ）で表現される。また、放射線情報には、放射線を照射するタイミングに関して、基準日からの経過時間（経過日数）も受け付ける。なお、本明細書において、「皮膚線量」の用語は、Ｘ線であれば線量を指すもの、荷電粒子線であれば線量と線質を指すものとして用いる。
　変化量対応データ１２は、皮膚線量とヘモグロビン流量の変化量を対応付けたデータである。このデータは、皮膚線量とヘモグロビン流量の数値を対応付けた表データとする、あるいは、皮膚線量を入力するとヘモグロビン流量が算出される計算式データとするなど、適宜の形式のデータとすることができる。この変化量対応データ１２は、皮膚線量照射前後の照射領域のヘモグロビン量がレーザー血流計等の測定器によって測定され、皮膚線量と対応づけられた臨床データを用いて、事前に作成され登録されたものである。
　ここで、本実施例における変化量対応データ１２を詳述する。　
　図２（Ａ）は、ヘモグロビン色素画像の画素値であるＨ（ｘ，ｙ）とヘモグロビン流量（皮膚血流量）の変化量の測定結果をプロットしたグラフである。全データに対して原点を通る直線でフィットすると、傾きは０．０１３９（２０）（ｍｌ／ｍｉｎ１００ｇ）－１であった。相関係数は０．７４であり、両者の間に相関があると言える。なお図中に点線で図示するエラーバンドに、照明環境に起因する１５％の画素値の誤差、血流量測定に起因する０．２ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇの誤差、そしてフィットによる誤差を二乗和して算出されている。血流量測定に起因する誤差とは主には心拍による生体的な効果が原因である。
　図２（Ｂ）は、皮膚線量とヘモグロビン流量の関係のデータをプロットしたグラフである。この定量関係が皮膚障害における皮膚の紅斑の度合いを数値化する重要な関係となる。グラフ中の塗りつぶしシンボルはレーザー血流計によって直接測定されたデータであり、中抜きシンボルは図２（Ａ）の関係式を用いて画像解析した画素値から変換して得たヘモグロビン流量（血流量）である。その結果、０．２０５（１８）ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ／Ｇｙ（ＲＢＥ）の傾きを得た。レーザーによるデータだけの場合の相関係数は０．７５、画像も含めた全データの場合は０．６０であり相関が認められる。ここで図中に点線で図示するエラーバンドは、血流量測定に起因する０．２ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇの誤差、そしてフィットによる誤差を二乗和して算出されている。
　従って、本実施例においては、ヘモグロビン色素画像の画素値に対するヘモグロビン流量（皮膚血流量）の変化量の傾き０．０１３９（２０）（ｍｌ／ｍｉｎ１００ｇ）－１、および、ヘモグロビン流量に対する皮膚線量の傾き０．２０５（１８）ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ／Ｇｙ（ＲＢＥ）を変化量対応データ１２としている。
　このように、ヘモグロビン色素画像の画素値とヘモグロビン流量（皮膚血流量）に相関関係があり、かつ、ヘモグロビン流量（皮膚血流量）と皮膚線量に相関関係があることから、ヘモグロビン色素画像における画素値変化量から皮膚線量を推定する、逆に皮膚線量からヘモグロビン色素画像における画素値変化量を推定することができる。
　変化量決定部１３は、放射線情報受付部１１から取得する放射線情報と変化量対応データ１２に基づいて、ヘモグロビン流量を変化させる変化量を決定する。決定した変化量は、画像変化部２３へ送信する。
　グレード判定部１４は、放射線情報受付部１１から変化量決定部１３を介して受け取る放射線情報と、グレード対応データ１５に基づいて、グレードを判定する。この時判定するグレードは、例えば従来の４段階のグレードをさらに１０倍の精細度に高めた４０段階のグレードとするなど、精度よく詳細なグレードとする。グレード判定部１４は、判定したグレードをグレード出力部１６へ送信する。
　グレード対応データ１５は、放射線情報とグレードを対応付けるためのデータであり、表形式のデータとする、あるいは、放射線情報の数値を代入することで解を求める演算式とするなど、適宜の形式のデータとすることができる。
　このグレード対応データ１５は、臨床データによって事前に作成されたものである。詳述すると、図２（Ｃ）及び図２（Ｄ）は、画素値変化量から算出できるヘモグロビン流量（血流量）とグレード判定の関係を示すグラフであり、第一縦軸（図示左側の縦軸）がヘモグロビン流量（血流量）、横軸がグレードを示している。図２（Ｃ）における第二縦軸（図示右側の縦軸）は画素値変化量、図２（Ｄ）における第二縦軸（図示右側の縦軸）は皮膚線量を示している。
　このグラフより、本実施例では、グレード対応データ１５として、ヘモグロビン流量（血流量）が６．４ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ以上増加する場合にグレードは２以上と定めた。また、本実施例では、ヘモグロビン流量変化（血流量変化）との変換係数を使うと、グレード１／２の境界線に対応する画素値変化量、皮膚線量が算出でき、それぞれ０．０９，３２Ｇｙ（ＲＢＥ）程度と推測される。この場合の誤差は、＋－２０％である。
　なお、グレード判定の閾値は上記数値に限られるものではなく、適宜定めることができる。重要なことは、グラフに示すように、ヘモグロビン流量（血流量）、皮膚線量、画素値変化量のそれぞれが精密なグレード値と１：１で定量的に対応付けられていることである。
　グレード出力部１６は、グレード判定部１４で得られたグレードを表示入力装置３へ送信し、表示入力装置３にグレード表示画面として表示する、
　照射領域受付部１７は、生体の皮膚のうち放射線治療計画において放射線を照射する照射領域の入力を表示入力装置３から受け付ける。照射領域受付部１７は、受け付けた照射領域を画像変化部２３へ送信する。
　照射前皮膚画像取得部２１は、放射線照射前に皮膚を撮影した照射前皮膚画像データを表示入力装置３から取得する。この照射前皮膚画像データは、ＲＧＢ表現形式であるため、Ｒ成分とＧ成分とＢ成分に容易に分離できる。照射前皮膚画像取得部２１は、この分離可能な照射前皮膚画像データを表現形式変換部２２へ送信する。
　皮膚領域抽出部２１１は、照射前皮膚画像取得部２１で取得した照射前皮膚画像データから皮膚領域（肌領域）を抽出する。この皮膚領域の抽出は、照射前皮膚画像データの各ピクセルのうち、皮膚領域条件を満たすピクセルを抽出することで実行する。
　皮膚領域条件は、ＲＧＢ表現形式における次の条件を全て満たすピクセルを皮膚領域とする。　
＜皮膚領域条件＞
　　Ｒ＞Ｒ＿ｔｈ　
　　Ｇ／Ｒ＞Ｒ＿ｒａｔｉｏ１　
　　Ｂ／Ｒ＞Ｒ＿ｒａｔｉｏ２　
（注）ＲはＲ成分の濃度（例えば０～２５５）を示す。
　　　ＧはＧ成分の濃度（例えば０～２５５）を示す。
　　　ＢはＢ成分の濃度（例えば０～２５５）を示す。
　　　Ｒ＿ｔｈは所定値であり、例えば１００～１６０とする、あるいは１０とすることができる。なお、Ｒ＿ｔｈは、１０以上とすることができ、５０以上とすることが好ましく、１００以上とすることがより好ましい。また、Ｒ＿ｔｈは、２００以下とすることが好ましく、１６０以下とすることがより好ましい。
　　　Ｒ＿ｒａｔｉｏ１は所定値であり、例えば１．１とする、あるいは１．０とする等、適宜の値とすることができる。なお、Ｒ＿ｒａｔｉｏ１は、０．５～１．５とすることが好ましく、０．９～１．２とすることがより好ましく、１．０～１．１とすることがさらに好ましい。
　　　Ｒ＿ｒａｔｉｏ２は所定値であり、例えば１．１とする、あるいは１．０とする等、適宜の値とすることができる。なお、Ｒ＿ｒａｔｉｏ２は、０．５～１．５とすることが好ましく、０．９～１．２とすることがより好ましく、１．０～１．１とすることがさらに好ましい。
　なお、上記皮膚領域の抽出条件により適切な画像を得るための撮影条件は、（１）肌色が認識できる程度の明るさがあること、（２）不自然な影や白とびが生じることなく皮膚領域が照らされていること、の２点のみである。この２点の条件をクリアできていれば、上記皮膚領域の抽出が良好に行われる。なお、条件（２）においては、皮膚領域が略均一に照らされていることがより好ましい。
　表現形式変換部２２は、取得した照射前皮膚画像データ（皮膚領域抽出済み）を、ＲＧＢ表現形式から色素ベクトル表現形式へ変換する。この変換は、色素ベクトル決定部３５から受け取る色素ベクトルを用いることで実行する。ここで、色素ベクトルとは、本実施形態においてヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルを指す。色素ベクトル表現形式は、ヘモグロビン成分と、メラニン成分と、その他成分の３成分に情報が分離されている。表現形式変換部２２による表現形式の変更の詳細については後述する。
　画像変化部２３は、照射前皮膚画像データから表現形式変換部２２によって抽出されたヘモグロビン成分のうち、照射領域受付部１７によって定められた照射領域に対して、変化量決定部１３で決定した変化量を適用し、当該照射領域のヘモグロビン成分を変化させる。この画像変化部２３による画像変化処理の詳細は後述する。
　表現形式復元部２４は、変化量決定部１３で変化させた後の色素ベクトル表現形式の画像データ（皮膚画像生体要素成分データ）を、ＲＧＢ表現形式に変換することで表現形式の復元を実行する。表現形式復元部２４は、復元後のＲＧＢ表現形式の画像データを予測皮膚画像として予測皮膚画像出力部２５へ送信する。
　予測皮膚画像出力部２５は、受信した予測皮膚画像を表示入力装置３へ送信し、表示させる。
　テスト領域画像取得部３１は、表示入力装置３によって入力されたテスト領域を取得する。このテスト領域は、撮影した皮膚画像の一部を選択した領域であり、例えば１００ピクセル×１００ピクセルの小領域とするなど、適宜の領域とすることができる。
　皮膚領域抽出部３１１は、テスト領域の皮膚画像に対して皮膚領域抽出部２１１と同一の操作を実施して肌画像を抽出する。なお、この皮膚領域抽出部３１１を設けず、皮膚領域抽出部２１１で抽出された皮膚領域からテスト領域画像取得部３１がテスト領域を抽出する構成としてもよい。
　主成分分析部３２は、テスト領域の皮膚画像（皮膚領域抽出済み）に対して主成分分析（多変量解析の一種）を行う。主成分分析部３２は、最も相関の高い方向（最も分布の広い方向）へ主成分の座標軸（第一成分の第一軸）を取り出し、以降、それまでの座標軸に直交する平面（多次元上での平面）の上で最も相関の高い方向（最も分布の広い方向）へ第ｎ成分の第ｎ軸を取り出す作業を繰り返す。演算した結果は、最も相関のある高い第一成分（第一軸）と、この第一成分に直交する第二成分（第二軸）の二軸により、９８％以上を表現できている。このため、残りの成分をまとめて第三成分として破棄し、以降の処理で第一成分と第二成分のみを用いる。これにより、皮膚変化予測装置４は、高精度かつ高速の処理を実現している。テスト領域画像での画像データを主成分分析したベクトルで表現すると、次の（数１）に示す式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 （注）（ｒ０，ｇ０，ｂ０）は、肌色のベース色を示す。　
　　　ｒａｖｅ、ｇａｖｅ、ｂａｖｅは、画像中の（ｒ，ｇ，ｂ）の値から（ｒ０，ｇ０，ｂ０）の値を減算した後の値の平均値を示す。　
　　　ｐｃ１は第一成分、ｐｃ２は第二成分、ｐｃ３は第三成分を示す。　
　　　（ｒ１，ｇ１，ｂ１）は、第一成分を表すベクトルである。　
　　　（ｒ２，ｇ２，ｂ２）は、第二成分を表すベクトルである。　
　　　（ｒ３，ｇ３，ｂ３）は、第三成分を表すベクトルである。　
　なお、各ベクトルは１に規格化されており、互いに直交しているためにお互いの内積はゼロとなる。
　独立成分分析部３３は、主成分分析部３２で得られた第一成分と第二成分で表現されるデータに対して独立成分分析（多変量解析の一種）を実行し、各軸が最も独立な状態となる直交しない二軸の座標軸を取る。得られた座標軸の各成分は、一方の成分がヘモグロビンベクトルとなり、他方の成分がメラニンベクトルとなる。テスト領域画像での画像データを独立成分分析したベクトルで表現すると、次の（数２）に示す式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 （注）ｒａｖｅ、ｇａｖｅ、ｂａｖｅは、画像中の（ｒ，ｇ，ｂ）の値から（ｒ０，ｇ０，ｂ０）の値を減算した後の値の平均値を示す。　
　　　（ｒｈ，ｇｈ，ｂｈ）は、ヘモグロビンベクトルを表す。　
　　　（ｒｍ，ｇｍ，ｂｍ）は、メラニンベクトルを表す。　
　　　ｈは、ヘモグロビン量（ヘモグロビン座標）を示す係数である。　
　　　ｍは、メラニン量（メラニン座標）を示す係数である。　
　なお、等号ではなく近似等号を使っているのは、第三成分を無視したためである。また、各色素ベクトルは１に規格化されているが、色素ベクトル同士に直交関係はない。
　また、上記（数１）および（数２）では平均値ｒａｖｅ、ｇａｖｅ、ｂａｖｅを各成分に加算することを明確に表記しているが、平均値ｒａｖｅ、ｇａｖｅ、ｂａｖｅを（数１）及び（数２）の数式におけるＲ０，Ｂ０，Ｇ０に含ませて表現上は見えない形に表現してもよい。この場合でも、同じ意味の数式であるから、ＲＧＢ表現形式をヘモグロビンベクトル等が用いられた生体要素表現形式に変換することができる。
　色素ベクトル適切性判定部３４は、得られた色素ベクトルが適切か否かを判定する。詳述すると、テスト領域画像取得部３１で取得されるテスト領域は、主成分分析部３２でヘモグロビンとメラニンを第一成分と第二成分に選び、独立成分分析部３３で独立成分として分離してくれるものでなければならない。このようなテスト領域が操作者によって表示入力装置３で入力されたか否かを判定するために、色素ベクトル適切性判定部３４は、得られた色素ベクトルがヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルであるか否かを判定する。
　色素ベクトル決定部３５は、色素ベクトル適切性判定部３４による判定結果が「適切」であれば、独立成分分析部３３から送信されたヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルを色素ベクトルとして決定する。色素ベクトル適切性判定部３４による判定結果が「不適切」であれば、色素ベクトル決定部３５は、色素ベクトル標準データ３６から標準的なヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルを取得して、これを色素ベクトルとして決定する。色素ベクトル決定部３５は、決定したヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルを表現形式変換部２２へ送信する。なお、この実施例では、一度不適切であれば色素ベクトル標準データ３６を使用することとしているが、これに限らず、テスト領域の取得から適否の判定までを複数回繰り返し、所定回数繰り返しても全て不適切であった場合に色素ベクトル標準データ３６を用いる構成としてもよい。
　色素ベクトル標準データ３６は、予め算出された標準的な色素ベクトル（ヘモグロビンベクトルとメラニンベクトル）を記憶している。
　　　＜表現形式変換部２２による表現形式の変更の詳細＞
　表現形式変換部２２は、独立成分分析部３３で得られた色素ベクトルを用いて、（ｒ，ｇ，ｂ）の三成分を、次の（数３）の式に示す（ｈ，ｍ，ｓ）の三成分に線形変換（座標変換）する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 （注）ｓは、照明の単位ベクトル（陰影ベクトル）の係数であり、ヘモグロビンおよびメラニンによる色素ベクトルにて表現できない情報をすべて押し込んだものに該当する。
　ここで、（数３）への線形変換について説明する。（数３）をより正確に表現すると、次の（数４）で表すことができる。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 （注）（ｘ，ｙ）の二次元の位置関数になっている変数は画像データのピクセル毎に異なる値が入る。　
　　　（ｘ、ｙ）の関数になっていない箇所は定数であることを意味している。
　上記（数４）は、（ｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ）ｂ（ｘ，ｙ））で表現されていたフルカラー画像が（Ｈ（ｘ，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ），Ｓ（ｘ，ｙ））の三種類の色素画像に分解されることを示している。　
　ここで、Ｈ（ｘ，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ），Ｓ（ｘ，ｙ）は、次の（数５）で表すことができる。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 （注）ｈａｖｅ，ｍａｖｅ，ｓａｖｅは、ｈ，ｍ，ｓの各成分の平均値を示す。この平均値は、画像全体の平均値とする等、適宜の平均値とできるが、皮膚を表現する領域だけのＲＧＢ成分から算出する平均値であることが好ましい。従って、この実施例では皮膚領域のＲＧＢの平均値を用いる。
　上記（数５）におけるｈ（ｘ，ｙ），ｍ（ｘ，ｙ），ｓ（ｘ，ｙ）は、上述した（数１）により示した主成分分析を行って得た第一成分と第二成分の主成分ベクトルを用いて、次の（数６）の計算式により導出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ｈａｖｅ，ｍａｖｅ，ｓａｖｅについては、上記（数６）におけるｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ），ｂ（ｘ，ｙ），ｈ（ｘ，ｙ）の箇所をｒａｖｅ，ｇａｖｅ，ｂａｖｅ，ｈａｖｅにそれぞれ置き換えた式により導出できる。
　この表現形式の変換により、図３（Ａ）に示した皮膚画像が、図３（Ｂ）に示すヘモグロビン成分皮膚画像、図３（Ｃ）に示すメラニン成分皮膚画像、図３（Ｄ）に示すその他成分皮膚画像に分離される。図はモノクロ画像となっているが、実際には、図３（Ｂ）は薄い赤色系の単一色スケール画像であり、図３（Ｃ）は薄い黄土色系の単一色スケール画像であり、図３（Ｄ）は薄い灰色系の単一色スケール画像（グレースケール画像）である。例えば青い血管は、ヘモグロビンまたはメラニンの色素ベクトルでは表現できないため、その影響が影となってその他成分である図３（Ｄ）に見えている。図３（Ｂ）～図３（Ｄ）に図示する例は、皮膚領域抽出を行わないで変換した場合の画像であるが、例えば、背景など皮膚以外が写りこんでいる画像の場合は、平均値ｒａｖｅ、ｇａｖｅ、ｂａｖｅに対して皮膚領域抽出を行うとさらに良好なヘモグロビン成分皮膚画像が得られる（後述の図７参照）。
　なお、この実施例では、生体要素成分としてヘモグロビン成分とメラニン成分による色素成分を用いているが、これに限らず、他の成分を用いる構成としてもよい。この場合、ヘモグロビン成分、ユーメラニン成分、フェオメラニン成分、カロチン成分、またはこれらの複数等とすることができ、このうちのユーメラニン成分とフェオメラニン成分をまとめてメラニン成分とすることができる。どのように構成する場合でも、生体要素成分は、少なくともヘモグロビン成分を有することが好ましい。
　　　＜画像変化部２３による画像変化処理の詳細＞
　画像変化部２３は、上記（数３）の式におけるｈ成分に対して、変化量決定部１３で決定された変化量（ヘモグロビン増加量）を増加させる。　
　このようにして画像変化させた後に各成分を合成し元のＲＧＢ表現形式に復元すると、図３（Ｅ）に示す予測皮膚画像が得られる。図３（Ｅ）の予測皮膚画像は、特許図面としてモノクロ画像になっているが、実際にはカラー画像である。この図３（Ｅ）の例は、四角形の第１照射領域４１と、この第１照射領域４１と一部重なる四角形の第２照射領域４２にそれぞれ放射線を照射した場合の予測皮膚画像を示している。この第１照射領域４１と第２照射領域４２は、照射領域受付部１７で受け付けた領域である。第１照射領域４１は、第２照射領域４２よりも皮膚線量が多いために第２照射領域４２よりも濃く（赤く）表示されており、かつ、第１照射領域４１と第２照射領域４２が重なっている重複照射領域４３はさらに濃く（赤く）表示されている。
　なお、表示入力装置３と皮膚変化予測装置４は、別の装置として構成したが、１つの装置としてまとめて構成してもよい。この場合、１つのコンピュータとして構成することができる。例えばタッチパネルモニタなどの表示入力部、あるいはキーボードやマウス等の入力部と液晶ディスプレイやＣＲＴモニタ等の表示部を、表示入力装置３とすることができる。また、例えば、制御部と記憶部を皮膚変化予測装置４とすることができる。これにより１つのコンピュータで表示入力装置３と皮膚変化予測装置４を構成できる。
　図４は、グレード出力部１６が表示入力装置３に出力して表示するグレード判定画面５０の画面構成図である。
　グレード判定画面５０は、予測グレード値表示部５１、予測グレード目盛表示部５２、急性期スコア表示部５６、および皮膚反応表示部５８を備えている。
　予測グレード値表示部５１は、グレード判定部１４によって判定されたグレード値が表示される。このグレード値は、従来の１～４の４段階よりもさらに細かい段階を示せる値であり、例えば０．１～４．０までの４０段階で表示される。
　なお、このグレード値の細かい段階は、どこからどこまでが従来の４段階のどこに入るかが明確な段階とすることが好ましく、この実施例では、本発明によるグレード（以下新グレードという）が０．１～１．０までは従来グレードの１に対応し、新グレードの１．１～２．０までが従来グレードの２に対応し、新グレードの２．１～３．０までが従来グレードの３に対応し、新グレードの３．１～４．０までが従来グレードの４に対応している。
　予測グレード目盛表示部５２は、従来グレードを新グレードに対応させて細かく分割した目盛を示し、この目盛を指す予測値マーク５３を表示する。　
　予測値マーク５３は、予測値を正確に示す予測値明示部５４と、この予測値から誤差が生じ得る範囲を示す誤差範囲表示部５５とを備えている。この誤差範囲表示部５５が予測グレード目盛表示部５２の目盛の並ぶ報告に幅をもっており、その内側で重なるように予測値マーク５３が設けられていることで、予測値の中央値と誤差の範囲を直観的にわかりやすく認識できる。誤差範囲表示部５５で表示される誤差は、予め定めた一定の範囲とする、あるいは、その都度演算で求めるなど、適宜の方法によって定めることができる。予め定めた一定の範囲とする場合は、例えば、レーザー血流計によって測定するヘモグロビン量の誤差（例えば１０％～１５％）に撮影環境に依存する誤差（例えば１５％）を加味した誤差（例えば１８％～２１％）とすることができる。
　急性期スコア表示部５６は、従来のグレード１～４を示しており、皮膚反応表示部５８は、従来のグレード１～４に対応する皮膚反応である「軽い紅斑」「強い紅斑」「水泡、糜爛（ビラン）」「潰瘍」をそれぞれグレードに対応させて表示している。
　急性期スコア表示部５６と皮膚反応表示部５８は、予測される新グレードが位置するグレード部分を、色付きで表示する等の差別化表示５８を行う。これにより、従来グレードであればどのグレードに該当するかを容易に把握できるようにしている。
　図５は、これまでに説明した皮膚変化予測システム１に検証装置６を追加した皮膚変化検証システム１０の構成を示すブロック図である。　
　検証装置６は、予測皮膚画像取得部６１と、照射後皮膚画像取得部６２と、比較検証部６３と、検証結果出力部６４とを備えている。検証装置６は、少なくともプログラムおよびデータを記憶する記憶部と、前記プログラムに従って各種動作や演算を行うＣＰＵと、皮膚変化予測装置４等の外部機器を接続するＵＳＢ等の接続インターフェースとを備えている。検証装置６の記憶部には、記録媒体９から検証プログラムがインストールされている。この検証装置６は、皮膚変化予測装置４と別のハードウェアとしても良いが、皮膚変化予測装置４と同じハードウェアに機能を搭載して構成してもよい。
　予測皮膚画像取得部６１は、皮膚変化予測装置４の予測皮膚画像出力部２５（図１参照）から予測皮膚画像を取得する。
　照射後皮膚画像取得部６２は、放射線照射後にカメラ２で皮膚が撮影された照射後皮膚画像を表示入力部３を介して取得する。
　比較検証部６３は、予測皮膚画像取得部６１から受信する予測皮膚画像と、照射後皮膚画像取得部６２から受信する照射後皮膚画像を比較し、放射線照射計画に対する照射領域および皮膚変化の適切性を検証する。具体的には、放射線照射によって皮膚反応の生じている領域と放射線照射計画における照射領域の一致度を算出し、この一致度が所定範囲内であるか否かによって適否を判定する。ここで、予測皮膚画像取得部６１から受信する予測皮膚画像は、別途の治療計画装置で計画された放射線情報等に基づいて予測された画像である。このため、この時点で治療計画に関する放射線情報は無くとも良いが、放射線情報を得てより詳細に比較検証する構成としてもよい。
　また、皮膚反応によって回りの皮膚と色が異なっている程度を放射線治療計画によって色が変化する程度との一致度を算出し、この一致度が所定範囲内であるか否かによって適否を判定する。この色変化の一致度の算出は、予測皮膚画像と照射後皮膚画像を直接比較して行う、あるいは、上述した表現形式変換部２２による色素ベクトル表現への変換をしてヘモグロビン成分のみを比較して行うなど、適宜の構成とすることができる。
　検証結果出力部６４は、比較検証部６３で検証した結果である適否判定と一致度を表示入力装置３に出力して表示させる。このとき、検証結果出力部６４は、次に図６と共に説明する検証用画像も表示させる。なお、図６の各画像は、元はカラー画像であるが、モノクロ画像となる特許図面上で違いをわかりやすくするために、実際のものよりも全て一定濃度で濃度を濃くしたものである。
　図６は、照射領域の検証用画像を示す説明図である。図６（Ａ）は、治療計画から算出した皮膚線量の分布を示す皮膚線量分布画像である。図示の例では、１門１２．５Ｇｙ（ＲＢＥ）の処方線量を二方向から照射しており、二門照射が重なった部分の皮膚線量２２Ｇｙ（ＲＢＥ）を１００％としている。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示した治療計画による照射後に写真撮影した照射後皮膚画像である。この照射後皮膚画像は、図６（Ａ）における長方形の白枠部分を拡大表示している。図６（Ｃ）は、照射後皮膚画像を色素分解したヘモグロビン色素画像である。図６（Ｄ）は、図６（Ａ）～図６（Ｃ）における照射領域を説明するための説明図である。図示するように、本実施例の照射では、第一照射領域７１と、第二照射領域７５と、第一照射領域７１および第二照射領域７５の重なり部分である重複照射領域７３が存在している。このように、図６（Ａ）～図６（Ｃ）に示す各画像を検証結果出力部６４により出力することで、図６（Ａ）の治療計画における皮膚線量分布画像と図６（Ｃ）の治療後のヘモグロビン色素画像を比較して計画通りに適切な照射が出来たか否かを検証できる。
　なお、比較検証部６３および検証結果出力部６４は、治療計画における皮膚線量分布画像（図６（Ａ）参照）から推定した予測皮膚画像と照射後皮膚画像（図６（Ｃ）のヘモグロビン色素画像）を並べて表示入力装置３に表示し、医師の目視判断によって最終決定されて表示入力装置３に入力された適否を受け取る構成としてもよい。この場合、比較検証部６３で検証した結果を表示入力装置３に表示した上で最終判断を医師にゆだねる構成とすることができるが、比較検証部６３では比較検証を行わずに適否判断を完全に医師にゆだねる構成とすることも可能である。
　以上の構成及び動作により、放射線照射による皮膚反応を事前に精度よく予測することができる。　
　また、皮膚変化予測装置４は、放射線照射後の皮膚の変化を予測皮膚画像で明瞭に表示することができる。このため、操作者は、放射線治療を行う前に、どの程度の皮膚変化が生じるかを目視で分かり易く把握することができる。
　また、皮膚変化予測装置４は、従来よりも詳細なグレード値を出力することができる。このため、操作者は、例えばグレード２であっても、グレード１に近いグレード２なのか、それともグレード３に近いグレード２なのかを、明瞭に把握できる。従って、操作者が予測されたグレード値を見て皮膚線量を治療前に最適に調節することを容易に実現できる。
　また、皮膚変化予測装置４は、精度の良いグレード値を定量的に出力できる。このため、グレード値は、医師間の意思疎通の共通尺度として利用されることができる。そして、皮膚変化予測装置４は、放射線照射による皮膚変化を示す尺度としてグレード値の標準化を実現し得る。
　また、皮膚変化予測装置４は、グレード判定画面５０に従来グレードと新グレードとを並べて表示するため、従来グレードに慣れている医師が新グレードを違和感なく利用することができる。特に、予測値マーク５３を表示することにより、皮膚変化予測装置４は、医師が直観的にわかり易い形で表示することができる。
　また、皮膚変化予測装置４は、放射線照射による皮膚の変化を、元の皮膚画像に対して相対量の変化として予測皮膚画像を作成する。このため、操作者は、撮影環境等の厳密性が要求されず、皮膚変化予測装置４を簡易に利用することができる。
　また、皮膚変化予測装置４は、偏光照明などの特殊な撮影環境を必要とせず、照明（若しくは自然光）に不自然な不均一さがなければ十分である。このため、様々な環境で様々なカメラ２を用いて簡易に撮影した皮膚画像を利用することができる。
　また、検証装置６は、皮膚変化予測装置４により予測された予測皮膚画像と、実際に放射線が照射された後の照射後皮膚画像とを比較検証することができる。これにより、操作者は、計画通りの放射線治療が行われたか否かを容易に確認することができる。また、予測皮膚画像と照射後皮膚画像の誤差が大きいような場合には、その原因を追究して予測精度を高めることに活用することができる。
　また、皮膚領域抽出部２１１により皮膚領域を抽出してから計算を行うことで、図７の説明図に示すように色素分解の精度を向上させることができる。すなわち、図７（Ａ）は照射後に撮影した撮影画像であり、ここから皮膚領域を抽出することなくヘモグロビン色素画像を求めると図７（Ｂ）に示すヘモグロビン色素画像となる。これに対して皮膚領域を抽出して計算することで、図７（Ｃ）に示す撮影画像から図７（Ｄ）に示す高精度なヘモグロビン色素画像を得ることができる。なお、図７（Ａ）と図７（Ｃ）は同一の撮影画像である。また、図７の各画像は、元はカラー画像であるが、モノクロ画像となる特許図面上で違いをわかりやすくするために、実際のものよりも全て一定濃度で濃度を濃くしたものである。
　また、ＲＧＢ表現形式と色素ベクトル表現形式との変換に、ＲＧＢ表現形式の画素の平均値を用いることで、変換を実現できる。　
　また、この平均値を、画像全体の平均値ではなく皮膚領域のみのＲＧＢ画素値から算出した平均値とすることで、照明環境や撮影環境の影響を受けずに精度よくヘモグロビン量を推定することができる。すなわち、背景色や衣服の色による影響を防止することができ、ゆるやかな撮影条件で誰でも容易に利用することができる。また、過去に撮影した撮影画像で解析を意図していない撮影画像であっても、精度よく解析してヘモグロビン量を推定することができる。
　この発明は、上述の実施形態の構成のみに限定されるものではなく、多くの実施の形態を得ることができる。　
　例えば、色素ベクトルとしてヘモグロビンベクトルとメラニンベクトルを用いたが、メラニン成分をその他成分としてまとめてヘモグロビンベクトルとその他としてもよい。この場合でも、ヘモグロビン成分のみに画像変化を行えば良いため、皮膚線量の照射による皮膚変化の予測画像を適切に作成することができる。
　また、放射線の影響による皮膚の変化に限らず、他の要因によっておこる皮膚紅斑の症状の定量化、および皮膚紅斑の予測に用いても良い。この場合、予測に使うことに加えて、現状の定量化による正確な把握、および医師間の正確な情報伝達に役立てることができる。
　この発明は、放射線の照射による皮膚への影響を予測する産業、予測の適否を検証する産業、皮膚紅斑の影響を定量化する産業に利用することができる。
４…皮膚変化予測装置
６…検証装置
１１…放射線情報受付部
１３…変化量決定部
１４…グレード判定部
２１…照射前皮膚画像取得部
２２…表現形式変換部
２３…画像変化部
２４…表現形式復元部
２５…予測皮膚画像出力部
６１…予測皮膚画像取得部
６２…照射後皮膚画像取得部
６３…比較検証部
２１１，３１１…皮膚領域抽出部

Claims (8)

  1. 　照射予定の放射線の放射線情報の入力を受け付ける放射線情報受付部と、
    生体の皮膚を撮影した皮膚画像を取得する皮膚画像取得部と、
    前記放射線情報により定まる放射線を照射したことによる前記皮膚の変化を演算して前記皮膚画像から変化後の予測皮膚画像を得る変化演算部と、
    前記予測皮膚画像を出力する出力部とを備えた
    放射線照射による皮膚変化予測装置。
  2. 　前記変化演算部は、
    前記皮膚画像を、元の色成分による表現形式である皮膚画像色成分データから生体要素成分による表現形式である皮膚画像生体要素成分データに変換する表現形式変換部と、
    一部の前記皮膚画像生体要素成分データが前記放射線情報で定められる放射線照射によって変化する変化量を決定する変化量決定部と、
    前記変化量に応じて前記一部の皮膚画像生体要素成分データを変化させる変化部と、
    変化後の画像を元のカラー画像の表現形式に復元する表現形式復元部とを有する
    請求項１記載の放射線照射による皮膚変化予測装置。
  3. 　前記変化量決定部により決定した変化量に基づいて、前記従来グレードの区分単位よりも細かい新グレードでのグレード値を算出するグレード値算出部を備えた
    請求項１または２記載の放射線照射による皮膚変化予測装置。
  4. 　前記皮膚画像取得部で得た皮膚画像から皮膚領域を抽出する皮膚領域抽出部を備え、
    前記変化演算部は、前記皮膚領域の皮膚画像を用いた演算により変化後の予測皮膚画像を得る構成である
    請求項１、２、または３記載の放射線照射による皮膚変化予測装置。
  5. 　請求項１から４のいずれか一つに記載の放射線照射による皮膚変化予測装置から前記予測皮膚画像を取得する予測皮膚画像取得部と、
    放射線照射後に皮膚が撮影された照射後皮膚画像を取得する照射後皮膚画像取得部と、
    前記予測皮膚画像と前記放射後皮膚画像とに基づいて放射線照射が適切に行われたか否かを検証する検証部とを備えた
    検証装置。
  6. 　コンピュータを、
    照射予定の放射線の放射線情報の入力を受け付ける放射線情報受付部と、
    生体の皮膚を撮影した皮膚画像を取得する皮膚画像取得部と、
    前記放射線情報により定まる放射線を照射したことによる前記皮膚の変化を演算して前記皮膚画像から変化後の予測皮膚画像を得る変化演算部と、
    前記予測皮膚画像を出力する出力部
    として機能させる
    放射線照射による皮膚変化予測プログラム。
  7. 　コンピュータを、
    請求項６記載の放射線照射による皮膚変化予測プログラムから前記予測皮膚画像を取得する予測皮膚画像取得部と、
    放射線照射後に皮膚が撮影された照射後皮膚画像を取得する照射後皮膚画像取得部と、
    前記予測皮膚画像と前記放射後皮膚画像とに基づいて放射線照射が適切に行われたか否かを検証する検証部として機能させる
    検証プログラム。
  8. 　生体の皮膚の変化要因となる要因情報を要因情報受付部により受け付け、
    前記生体の皮膚を撮影した皮膚画像を皮膚画像取得部により取得し、
    前記要因情報により定まる要因が生じたことによる前記皮膚の変化を変化演算部により演算して前記皮膚画像から変化後の予測皮膚画像を得、
    前記予測皮膚画像を出力部により出力する
    皮膚変化予測方法。
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