WO2019044095A1 - 医用情報表示装置、方法及びプログラム - Google Patents

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WO2019044095A1
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Definitions

  • the present invention relates to a medical information display apparatus, method, and program, and relates to a medical information display apparatus, method, and program for supporting diagnosis of dementia for a subject (patient) by a doctor or the like.
  • Alzheimer's disease With the advent of the aging society, patients with dementia disease are increasing year by year. Dementia is considered to develop when brain atrophy progresses by accumulation of a protein called amyloid ⁇ in the brain and cognitive ability declines. There is currently no effective treatment for dementia. Therefore, early detection of brain atrophy and early treatment to delay the progression of dementia are important for maintaining quality of life.
  • SPECT Single Photon Emission Computed Tomography
  • PET PET
  • CT images and MRI Magnetic Resonance Imaging
  • Information on the state of the brain can be acquired by an MRI image or the like acquired by the device. For example, a decrease in blood flow and metabolism at a localized area of the brain can be found by using SPECT and PET images to determine changes over time in a localized area of the brain.
  • brain atrophy can be found by determining the volume of a specific region of the brain by MRI images and comparing temporal changes in volume. For example, according to Patent Document 1, alignment of two brain images different in shooting date and time is performed, and then each of the two brain images is divided into tissue regions (gray matter and white matter), and the amount of change for each tissue region A method of acquiring the has been proposed.
  • Non-Patent Documents 1 and 2 there has been proposed a method of segmenting a patient's brain image by aligning a standard brain image segmented according to Brodmann's brain map with the patient's brain image.
  • the brain map of Brodmann it is indicated which area is responsible for which brain function (movement, language, perception, memory, vision, hearing, etc.) in the three-dimensional area of the cerebral cortex of the standard brain. It is done.
  • a method of dividing the brain image of a patient into regions and acquiring the amount of change in volume for each region Non-Patent Documents 1 and 2).
  • Non-Patent Documents 1 and 2 first, the first brain image of the patient and the standard brain image are registered, the first brain image is segmented, and the first brain image is compared with the first brain image.
  • the second brain image of the patient whose imaging date and time is new is aligned with the standard brain image of the patient to segment the second brain image. Then, the volume change amount is acquired between the corresponding regions in the first brain image and the second brain image.
  • ADAS Alzheimer's disease Assessment Scale
  • ADAS-Jcog. Advanced Driver Assistance System
  • MMSE Memetic State Examination
  • WAIS-III Wexlar Adult Intelligence Test 3rd Edition
  • HDS-R Revision Hasegawa Simple Intelligence Assessment Scale
  • Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative "Subregional neuroanatomycal change as a biomarker for Alzheimer's disease", Proceedings of the National Academy of Sciences, National Academy of Sciences, December 8, 2009, vol. 106, no. 49, pp. 20954-20959 Yakang Dai, 5 others, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, “aBEAT: A Toolbox for Consistent Analysis of Longitudinal Adult Brain MRI”, PLoS ONE, Public Library of Science, April 3, 2013, vol.
  • brain image diagnostic information including information on the degree of atrophy of the brain area corresponding to the function of the brain, from the image of the brain.
  • clinical diagnostic information including test results for dementia such as ADAS.
  • Patent Document 1 describes that changes in tissue in the brain due to age can be grasped, and Patent Document 2 indicates in which region of a diagnosis target region a lesion site is present in cerebral infarction diagnosis or the like. It is stated that it will be possible to figure out.
  • Patent Documents 1 and 2 it is possible to realize a means for performing comprehensive diagnosis of dementia using clinical diagnostic information including the results of a test for determining the condition of dementia. It was not.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and medical information display for supporting the implementation of a diagnosis of dementia that comprehensively considers brain image diagnostic information and clinical diagnostic information including a test result concerning dementia. It aims at providing an apparatus, a method, and a program.
  • a medical information display apparatus is a first data acquisition unit that acquires a table indicating the association between at least one item included in clinical diagnostic information on dementia and a brain area;
  • a second data acquisition unit for acquiring clinical diagnostic information on dementia of a subject, an image acquisition unit for receiving input of a three-dimensional brain image of the subject, and a plurality of three-dimensional brain images of the subject
  • an image analysis unit that calculates an analysis value for each brain area from a three-dimensional brain image of the subject, and items included in the clinical diagnostic information of the subject For identifying a brain area corresponding to one item selected by the operation unit based on the operation unit that receives an operation input for selecting one item, a display unit, and a table, and identifying the specified brain area Display brain area specific information and analysis value of brain area And a display control unit for displaying on.
  • the table includes statistical correlation values between items included in clinical diagnostic information and a plurality of brain areas.
  • the display control unit identifies at least one brain area based on the correlation value between the one item selected by the operation unit and the plurality of brain areas, and displays the identified brain area name and analysis value It is configured to be displayed on the
  • the display control unit displays the items selected by the operation unit in descending order of the correlation value between the plurality of brain areas.
  • the target brain area is selected, and the display target brain areas are displayed on the display unit in descending order of the correlation value.
  • the display control unit is configured such that the correlation value between one item selected by the operation unit and the plurality of brain areas is a threshold or more
  • the brain area is configured to be selected as a brain area to be displayed.
  • the display control unit is an item selected by the operation unit in addition to the name of the brain area and the analysis value. And the brain area are displayed on the display unit.
  • the display control section displays the image of the brain area in addition to the name of the brain area and the analysis value. It is configured to be displayed on the
  • the medical information display apparatus is the medical information display apparatus according to any one of the first to sixth aspects, wherein the operation unit is one according to the test result for each item included in the clinical diagnostic information of the subject. It is configured to select one item.
  • the operation unit selects one of the items included in the clinical diagnostic information of the subject.
  • the input is accepted, and one item is selected based on the selection input.
  • the medical information display apparatus is the medical information display apparatus according to any one of the first to eighth aspects, wherein the image analysis unit performs three-dimensional brain images of the same patient and three-dimensional brain images of healthy subjects At least one of volume change amount, shape change amount, Z score, blood flow volume, and evaluation value of infarct or hemorrhage obtained by comparing at least one of the models and the three-dimensional brain image of the subject Is calculated as an analysis value.
  • the brain region dividing unit is a test based on statistical data of a brain map or brain activation test of Brodmann. It is configured to divide the three-dimensional brain image of the person into a plurality of brain areas.
  • a medical information display method comprises a first data acquisition step of acquiring a table indicating the association between at least one item included in clinical diagnostic information on dementia and a brain area;
  • a plurality of second data acquisition steps for acquiring clinical diagnostic information on dementia of a subject an image acquisition step for receiving input of a three-dimensional brain image of the subject, and a plurality of three-dimensional brain images of the subject
  • Step of dividing into brain regions of the subject an image analysis step of calculating analysis values for each brain region from a three-dimensional brain image of the subject, and items included in the clinical diagnostic information of the subject
  • Brain area specification information and brain area for specifying a brain area corresponding to one item selected by the selection step based on the selection step for selecting one item and the table, and specifying the specified brain area
  • a display control step of displaying on the display unit an analysis value a display control step of displaying on the display unit an analysis value.
  • a medical information display program is a first data acquisition function of acquiring a table indicating the association between at least one item included in clinical diagnostic information on dementia and a brain area;
  • a second data acquisition function for acquiring clinical diagnostic information on dementia of the subject, an image acquisition function for receiving input of a three-dimensional brain image of the subject, and a plurality of three-dimensional brain images of the subject
  • the brain segment division function that divides the subject into brain areas
  • the image analysis function that calculates the analysis value for each brain area from the three-dimensional brain image of the subject
  • the brain area identification information and brain area for identifying a brain area corresponding to one item selected by the selection function based on the selection function for selecting one item and the table and identifying the specified brain area Analysis value is displayed on the display To realize and that the display control function to the computer.
  • a medical image display apparatus includes a memory storing instructions for causing a computer to execute a process, and a processor configured to execute the stored instructions, the processor recognizing A table showing the correlation between at least one item included in the clinical diagnostic information on the disease and the brain area is acquired, and the clinical diagnostic information on the dementia of the subject is acquired, and a three-dimensional brain image of the subject Of the subject, dividing the three-dimensional brain image of the subject into a plurality of brain areas, calculating an analysis value for each brain area from the three-dimensional brain image of the subject, and the clinical diagnostic information of the subject To receive an operation input for selecting one of the items included in the field, to identify the brain area corresponding to the one item selected by the operation unit based on the table, and to identify the identified brain area Brain area specific information On the display unit an analysis value of the fine brain areas.
  • the present invention it is possible to call out an image of a brain area to be displayed from among brain images of a patient based on test items included in clinical diagnostic information on dementia. By performing such a display, it is possible to improve the efficiency of diagnosis of dementia by a doctor or the like.
  • Hardware configuration showing an outline of a system including a medical information display apparatus according to the present invention Functional block diagram showing functions of CPU of the medical information display apparatus shown in FIG. 1 Figure showing an example of a standard brain image including segmentation information Diagram showing the first brain image
  • a diagram showing a first brain image divided into a plurality of brain areas
  • a chart showing a table T3 consisting of numbers indicating brain areas and names of each brain area Figure of the brain image on the outer surface with a number indicating the brain area Figure showing the brain surface of the inner surface numbered to indicate the brain area Chart showing diagnostic data showing test results of ADAS Diagram for explaining the association between three-dimensional information of all voxels constituting a brain image and brain area labels
  • Diagram showing the flow of processing of the brain segment division unit and processing of the image analysis unit Diagram used to explain the creation of the first table
  • Correlation chart showing the correlation between the score of the test item and the atrophy rate
  • Another correlation chart showing the correlation between test item scores and atrophy rate
  • Yet another correlation chart showing the correlation between test item scores
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing an overview of a system including a medical information display apparatus according to the present invention.
  • the system shown in FIG. 1 includes a medical information display device 1, a PACS (Picture Archiving and Communication Systems) 2, an electronic medical record 3, and an MRI (magnetic resonance imaging) device 4.
  • a medical information display device 1 a PACS (Picture Archiving and Communication Systems) 2, an electronic medical record 3, and an MRI (magnetic resonance imaging) device 4.
  • PACS Picture Archiving and Communication Systems
  • MRI magnetic resonance imaging
  • the MRI apparatus 4 continuously measures nuclear magnetic resonance signals from hydrogen, phosphorus, etc. in the subject, and visualizes the density distribution of the nucleus, the relaxation time distribution, etc.
  • a device for acquiring a three-dimensional image representing a region to be diagnosed of a patient As an apparatus for acquiring a three-dimensional image of a subject, in addition to the MRI apparatus 4, there is a CT apparatus capable of acquiring stacked tomographic images (CT (Computed Tomography) images).
  • CT Computerputed Tomography
  • the diagnosis target site of the patient as the subject is the brain
  • the MRI apparatus 4 outputs an MRI image of the head including the brain of the subject as a three-dimensional brain image.
  • the three-dimensional brain image is configured as an assembly (for example, several hundred image groups) of axial images (slice images) with a predetermined slice interval and slice thickness.
  • Voxels in each slice image correspond to pixels of a two-dimensional image having a slice thickness, and each voxel has three-dimensional information.
  • the PACS 2 is a part that centrally manages digital medical image information obtained from a plurality of examination apparatuses (modalities) as electronic data.
  • a three-dimensional brain image taken by the MRI apparatus 4 which is one of the modalities is stored and managed by the PACS 2 and is used for searching, browsing and the like by the electronic medical record 3 or the medical information display apparatus 1.
  • the medical information display apparatus 1 is one in which the information output program according to the present invention is installed in one computer 10, and the computer may be a workstation or a personal computer directly operated by a doctor who carries out a diagnosis. And a server computer connected via a network.
  • the information output program is recorded on an optical disc (recording medium) such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) and distributed, and the optical disc is transmitted from the optical disc to the computer 10 via the optical disc drive 18.
  • an optical disc recording medium
  • DVD Digital Versatile Disc
  • CD-ROM Compact Disc Read Only Memory
  • the computer 10 is connected with an operation unit 22 such as a mouse and a keyboard functioning as an operation unit, and a monitor (display unit) 24.
  • an operation unit 22 such as a mouse and a keyboard functioning as an operation unit
  • a monitor (display unit) 24 the monitor 24 of FIG. 1 may be a liquid crystal monitor, or a head mount display may be provided in place of or in addition to the liquid crystal monitor.
  • the computer 10 mainly includes a central processing unit (CPU: Central Processing Unit) 12 that centrally controls the operation of each component, a main memory 14 that stores a control program of the apparatus, and serves as a work area at the time of program execution
  • CPU Central Processing Unit
  • main memory 14 that stores a control program of the apparatus, and serves as a work area at the time of program execution
  • a communication interface for exchanging necessary information between the storage 16 such as a device, various data recorded on the optical disk, the optical disk drive 18 for reading and writing programs, and the PACS 2 and the electronic medical record 3 etc.
  • F interface
  • the storage 16 is acquired from the PACS 2 via the communication I / F 20, in addition to various application software including the medical information display program according to the present invention, a reference brain image, and various tables described later used in the present invention.
  • Various types of information including brain images of the subject and diagnostic information obtained from the electronic medical record 3 are stored. Diagnostic information includes data indicating test results with ADAS (alzheimers' disease assessment scale: Alzheimer's disease assessment scale) or ADAS-Jcog (Alzheimer's disease assessment scale Japanese version).
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing the functions of the CPU 12 of the medical information display apparatus 1 shown in FIG.
  • the CPU 12 functions as various processing units by executing a medical information display program stored in the storage 16.
  • the image acquiring unit 12A acquires a three-dimensional standard brain image Bs, and three-dimensional first and second brain images B1 and B2 having different imaging dates and times including the brain of the same subject.
  • the standard brain image Bs is a brain having a standard shape and size and a standard density (pixel value), that is, a three-dimensional brain image representing a standard brain.
  • the standard brain image Bs can be generated by extracting the brains from a plurality of brain images obtained by acquiring the heads of a plurality of healthy persons using a three-dimensional image capturing device and averaging the plurality of extracted brains.
  • the standard brain image Bs includes division information for dividing the whole brain into a plurality of brain areas.
  • division for example, based on the brain map of Brodmann, in the three-dimensional area of the cerebral cortex, the cerebral cortex is divided into brain areas responsible for various functions such as motion, speech, perception, memory, vision and hearing. Methods can be used.
  • any known method such as dividing into 6 types of brain area of cerebrum, interbrain, midbrain, hindbrain, cerebellum and medulla or classifying cerebrum into frontal lobe, parietal lobe, temporal lobe and occipital lobe, etc. The following method can be used.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a standard brain image Bs including segmentation information, and the whole brain is segmented into a plurality of brain areas.
  • the standard brain image Bs is divided into a plurality of brain areas, and is divided into a plurality of brain areas according to, for example, a brain map of Brodmann.
  • a ventricle a cavity other than the ventricle (a cavity filled with cerebrospinal fluid) may also be used as a brain area.
  • the image acquisition unit 12A can acquire the standard brain image Bs from the storage 16 or PACS2. Further, the image acquiring unit 12A can acquire, from the PACS 2 or the electronic medical record 3, a first brain image B1 (FIG. 4) and a second brain image B2 (not shown) having different imaging dates and times of the same subject. .
  • the first brain image B1 is older than the second brain image B2, and is, for example, an image six months ago or one year ago.
  • the data acquisition unit 12B acquires the table T3 shown in FIG. 6 and the diagnostic information (in this example, diagnostic data indicating a test result in ADAS) D1 etc. shown in FIG.
  • the table T3 and the diagnostic data D1 are used to control display of medical images and medical information when the medical information display device 1 functions as a viewer.
  • the numbers indicating brain areas (Broadman areas: 1 to 52) and the names / functions of the respective brain areas are stored in association with one another.
  • the data of this table T3 can use known data.
  • the table T3 can be stored in advance in the storage 16 and read out and used as appropriate.
  • FIG. 7 is a diagram in which the brain image on the outer surface is numbered to indicate the brain area
  • FIG. 8 is a diagram in which the brain image on the inner surface is numbered to indicate the brain area.
  • ADAS is one of various cognitive function evaluations. ADAS evaluates memory-centered cognitive functions for the examination of dementia, and as shown in FIG. 9, word reproducibility, spoken language ability, auditory comprehension of language, speech difficulty in self-speech, Evaluate according to verbal instruction, 11 test items, ADAS score of 0 to 70 points of finger and article naming, composition act, idea movement, orientation, word recognition, ability to reproduce test teaching. The number of correct answers is subtracted from the full marks of each test item to give a score. In the case of all the correct questions, it is 0 points. In the example shown in FIG. 9, there are 35 errors, and for example, “Symptom difficulty in self-speech” in test item 4 is incorrect in 4 of 5 questions.
  • the data acquisition unit 12B can acquire diagnostic data D1 (FIG. 9) indicating the test result of this ADAS, for example, from the electronic medical record 3 or the header portion of the image file of the DICOM standard.
  • cognitive function evaluation is not limited to ADAS and ADAS-Jcog, but MMSE (Mini Mental State Examination), WAIS-III (Wechsler Adult Intelligence Scale-III: intelligence test for adults for adults third edition), revised Hasegawa simple intelligence Evaluation scale, MMSE (Mini Mental State Examination), etc. can be used.
  • the brain area dividing unit 12C is a part that divides the three-dimensional first brain image B1 and the second brain image B2 into a plurality of brain areas.
  • the brain segment division unit 12C first aligns the standard brain image Bs shown in FIG. 3 with the first brain image B1 shown in FIG.
  • the size and shape of the brain vary depending on the person. For example, the size and shape differ by at most ⁇ 15% when compared to a standard brain.
  • the brain segment division unit 12C uses the standard brain image Bs to divide the first brain image B1 into a plurality of brain areas.
  • the first alignment is performed using a landmark common to the second brain image B1 and the first brain image B1.
  • the landmarks are a large number of cerebral sulcus included in the brain (upper frontal sulcus, lower frontal sulcus, lateral sulci, longitudinal cerebral fissure, etc.) and ventricles (the left and right lateral ventricles of the cerebral hemisphere, the third) Feature points of characteristic regions such as ventricle, fourth ventricle, etc. can be used.
  • the standard brain image Bs is aligned with the first brain image B1. The purpose of avoiding the deformation of the first brain image B1 is to improve the calculation accuracy of analysis values (such as the atrophy rate of the brain area) by the image analysis unit 12D described later.
  • the brain segment division unit 12C extracts landmarks from the standard brain image Bs and the first brain image B1 for registration.
  • the extraction of the landmark may be performed by template matching using, for example, a template representing the landmark, or may be performed by using a discriminator trained so as to discriminate the landmark included in the image.
  • the brain segment division unit 12C performs the first alignment so as to match the corresponding landmarks (feature points) between the standard brain image Bs and the first brain image B1.
  • the first alignment is alignment by similarity transformation. Specifically, alignment is performed by translating, rotating, and resizing the standard brain image Bs.
  • the brain segment division unit 12C performs similarity transformation on the standard brain image Bs so that the correlation between the landmarks included in the standard brain image Bs and the corresponding landmarks included in the first brain image B1 is maximized. Perform the first alignment.
  • the brain segment division unit 12C After performing the first alignment, the brain segment division unit 12C performs a second alignment in which the standard brain image Bs matches the first brain image B1 using the corresponding landmarks.
  • the second alignment is alignment by non-linear transformation.
  • alignment by nonlinear conversion alignment by converting a pixel position nonlinearly using functions, such as B spline and thin plate spline (Thin Plate Spline), is mentioned, for example.
  • the brain area dividing unit 12C non-linearly converts each pixel position of the standard brain image Bs after the first alignment into a corresponding pixel position included in the first brain image B1 to perform the second alignment. Do.
  • the brain segment division unit 12C determines three-dimensional information of the boundary of the divided brain area in the standard brain image Bs (after alignment By applying division information) to the first brain image B1, the first brain image B1 can be divided into a plurality of brain areas as shown by the broken line in FIG.
  • the brain area dividing unit 12C divides the second brain image B2 into brain areas. Specifically, third alignment using a landmark between the first brain image B1 and the second brain image B2 is performed. In the third alignment, the first brain image B1 is translated and rotated to align the second brain image B2 without scaling the image. The second brain image B2 may be aligned with the first brain image B1.
  • both brain images after the third alignment have a very high degree of coincidence. That is, the three-dimensional position of a certain pixel (voxel) of the three-dimensional first brain image B1 and the voxel of the second brain image B2 corresponding to this voxel are present at or near the same three-dimensional position.
  • the brain area dividing unit 12C performs, for example, matching of the correspondence between the voxels of the first brain image B1 and the voxels of the second brain image B2 based on image local features centered on the voxels, for example. Can be done by
  • the brain segment division unit 12C performs the correspondence between all voxels of each voxel of the first brain image B1 and each voxel of the second brain image B2 to make the second brain image B2 a plurality of brains. It can be divided into areas. That is, by acquiring three-dimensional information of each voxel of the second brain image B2 corresponding to each voxel of the boundary of the plurality of brain areas of the first brain image B1 (ie, voxel based on the division information) Three-dimensional information of each voxel of the acquired second brain image B2 becomes division information for dividing the second brain image B2 into a plurality of brain areas.
  • the method of dividing the plurality of brain areas of the first brain image B1 and the second brain image B2 by the brain area dividing unit 12C is not limited to the above embodiment, and various known methods can be applied. For example, the method described in JP-A-2011-010828 can be applied.
  • the brain area dividing unit 12C divides the first brain image B1 into a plurality of brain areas to obtain three-dimensional information of all voxels constituting the three-dimensional first brain image B1 as shown in FIG.
  • the (coordinates x, y, z) and the brain area label (number indicating the brain area) and / or the name are associated and temporarily stored in the main memory 14 or stored in the storage 16.
  • three-dimensional information and brain area labels and the like are associated with each other for all voxels and stored in the main memory 14 or the storage 16.
  • each coordinate axis of three-dimensional information (coordinates x, y, z) of brain image corresponds to each body axis (X-axis: left-right, Y-axis: dorsal-belly, Z-axis: head-tail)
  • the origin (0, 0, 0) can be set, for example, at a specific position outside the brain or in the brain.
  • the image analysis unit 12D performs image analysis on the first brain image B1 and the second brain image B2 for each divided brain area, and outputs an analysis result (analysis value), for example, for each brain area Analysis results such as atrophy rate, volume change amount, shape change amount, Z score, blood flow rate, etc. are output.
  • FIG. 11 is a diagram showing a flow of processing of the brain area dividing unit 12C and processing of the image analysis unit 12D.
  • the standard brain image Bs includes segmentation information that divides the whole brain into a plurality of brain areas.
  • Bs1 indicates a plurality of brain areas (division information) of the standard brain image Bs.
  • the segmentation information indicating the plurality of brain areas of the standard brain image Bs after alignment indicates the plurality of brain areas of the first brain image B1. It can be divided information (B11).
  • a first brain image B1 having division information of a plurality of brain areas is applied to a second brain image B2, and the second brain image B2 is substantially divided into a plurality of brains by correlating each voxel. It can be divided into areas.
  • B21 shows a plurality of brain areas of the second brain image B2.
  • B11 indicates a plurality of brain areas of the first brain image B1 in the axial cross section
  • B21 indicates a plurality of brain areas of the second brain image B2 in the sagittal cross section.
  • the image analysis unit 12D calculates the volumes of the plurality of brain areas of the first brain image B1 and the plurality of brain areas of the second brain image B2 for each same brain area. After calculating the volume, the volume of the brain area of the first brain image B1 is subtracted from the volume of the corresponding brain area of the second brain image B2, and the subtraction value is calculated to be the corresponding brain area of the first brain image B1.
  • the atrophy rate of the brain is calculated as an analysis value for each brain area by dividing by the volume of.
  • the brain area is atrophy, and when the atrophy rate is a negative value, the atrophy rate is bloated. Also, the volume of the brain area can be determined by counting the number of voxels (volume per voxel is known) in the brain area.
  • the image analysis unit 12D calculates the atrophy rate as an analysis value for each of a plurality of brain areas, but calculates the volume change amount, the shape change amount, the Z score, and the blood flow rate as analysis values for each brain area. It is also good.
  • the volume change amount for each brain area can be calculated by subtracting the volume of the corresponding brain area of the first brain image B1 from the volume of the brain area of the second brain image B2.
  • the amount of shape change can be determined, for example, from the amount of change in sphericity of the corresponding brain area of the first brain image B1 and the second brain image B2.
  • the sphericity can be determined by the ratio of the surface area of a sphere having the same volume as the brain area to the surface area of the brain area. Also, it can be obtained by calculating the absolute value of the change area of the brain area of the first brain image B1 and the corresponding brain area of the second brain image B2.
  • the Z score can be calculated for each brain area of the first brain image B1 and the second brain image B2 based on the following equation.
  • the information processing unit 12E determines the relationship between a plurality of divided brain areas of a brain image and a plurality of test items of a diagnostic test for dementia, and a plurality of brain areas (in this example, 1 to 52 brain areas) This is a part to create a table (first table T1 (FIG. 16)) storing the association with a plurality of test items (in this example, test items 1 to 11), and as shown in FIG.
  • the analysis value for each brain area of the image in this example, the atrophy rate for each brain area
  • the test result of the diagnostic test for dementia in this example, the ADAS score
  • the information processing unit 12E when creating the first table T1, the information processing unit 12E generates atrophy rates for each brain area of brain images of a large number of patients from the image analysis unit 12D and the data acquisition unit 12B, and 11 ADASs. Get points for each test item.
  • 13 to 15 are correlation diagrams showing the correlation between the score of the test item and the atrophy rate, respectively.
  • the horizontal axis of the correlation diagram shown in FIG. 13 to FIG. 15 is one test item out of 11 test items of ADAS, and the vertical axis of the correlation diagram is one brain region of a plurality of brain regions. It shows the atrophy rate.
  • ADAS since the number of correct answers is subtracted from the full marks of the test items to make a score, the higher the score, the more incorrect answers and the worse the evaluation of cognitive function.
  • FIG. 13 shows a case where there is almost no correlation between the score of the test item and the atrophy rate
  • FIG. 14 shows a positive weak correlation
  • FIG. 15 shows a positive strong correlation.
  • the information processing unit 12E calculates the relationship between the atrophy rate for each brain area of the brain image and the score for each test item, and creates a first table T1 indicating these relationships as shown in FIG. .
  • a i, j (1 ⁇ i ⁇ 52, 1 ⁇ j ⁇ 11) indicates the relevancy and can be a correlation value of ⁇ 1 ⁇ A i, j ⁇ 1.
  • the brain area dilates, for example, when the ventricle and other cavities are divided as a brain area, and in this case, a negative correlation value is used.
  • the first table T1 created by the information processing unit 12E is stored, for example, in the storage 16, and used as needed by the display control unit 12F and the like.
  • the first table T1 is preferably updated periodically by the information processing unit 12E. By creating the first table T1 using more analysis values and diagnostic tests for each patient's brain area, it is possible to make the table highly reliable.
  • the first table T1 may use a table created by an apparatus or system outside the medical information display apparatus 1. In this case, the information processing unit 12E becomes unnecessary.
  • the display control unit 12F may, for example, select a medical image (a brain image of at least one of the first brain image B1 and the second brain image B2) or medical information (a first brain image B1 and a second brain image B2). It generates the display image for displaying the analysis values analyzed in each brain area, the table T3, the diagnostic data D1) and the like on the monitor 24, and outputs the generated display image to the monitor 24.
  • the output unit Including the function as.
  • FIG. 17 is a view showing an example of a medical image and medical information displayed on the monitor 24. As shown in FIG.
  • brain areas A10 and A11 (brain areas where the atrophy rate exceeds the threshold) having a high atrophy rate are displayed distinguishably from other brain areas as indicated by the hatching.
  • the brain areas A10 and A11 can be given a red color, and the brain areas A10 and A11 can be displayed to be distinguishable from other brain areas by color coding.
  • labels L10 and L11 can be applied to the brain areas A10 and A11.
  • analysis values in the example shown in FIG. 17, the atrophy rate expressed as a percentage
  • further numbers indicating brain areas A10 and A11 (Broadman area: 1 to 52) or The name of the brain area may be displayed.
  • the display control unit 12F can display necessary medical images and medical information on the monitor 24 according to the operation of the operation unit 22 by the doctor.
  • FIG. 18 is a flowchart related to display control of medical information in the medical information display device 1.
  • the data acquisition unit 12B receives and acquires input of clinical diagnostic information (step S10) of a patient regarding dementia and data (step S12) of a three-dimensional brain image of the patient.
  • the data acquisition unit 12B can acquire, as a brain image, an MRI image captured under various imaging conditions.
  • MRI image for example, T1 weighted image (T1WI), T2 weighted image (T2WI), FLAIR image (Fluid Attenuated Inversion Recovery: water suppressed image), T2 * weighted image (T2 * WI), diffusion weighted image ( DWI etc.
  • T1WI the signal intensity of water is low compared to the cerebral cortex and the like, and is depicted black. Therefore, in T1WI, the ventricles (chambers in the brain where cerebrospinal fluid is produced) are black.
  • T1 WI is characterized in that anatomical structures such as cerebral cortex (gray matter) and white matter are easily grasped.
  • T2WI the signal intensity of water is high compared to the cerebral cortex and the like, and is rendered white. Therefore, in T2WI, the ventricles become white. T2WI is useful for the extraction of lesions because many lesions are visualized in high light.
  • the FLAIR image is a T2-weighted image in which the water signal is suppressed, and the ventricle is depicted black, and a lesion adjacent to the ventricle is clearly depicted.
  • T2 * WI is an image in which a hemorrhagic lesion is rendered black, and is an image suitable for detection of a minute hemorrhagic lesion.
  • DWI is an image obtained by imaging the diffusion movement (free movement) of water molecules, and the signal intensity in a region where the diffusion of water molecules is reduced is depicted relatively high in white.
  • the diffusion of water molecules is reduced, which is useful for determining the site of the acute phase cerebral infarction.
  • the medical information display apparatus 1 receives an input for designating a purpose of diagnosis from an operator (such as a doctor) through the operation unit 22.
  • the information processing unit 12E can specify the type of MRI image necessary for diagnosis according to the purpose of diagnosis specified by the operation unit 22, and can acquire an image of the specified type from the MRI apparatus 4. There is.
  • the type of image to be acquired by the data acquisition unit 12B may be directly specified by the operation unit 22 instead of the purpose of diagnosis.
  • the types of images suitable for the purpose of diagnosis are listed, and from among the types of images listed, it is possible to select an image to be acquired by data acquisition unit 12B. It is also good.
  • designation of the purpose of diagnosis is performed before imaging a patient's image, and in accordance with the designation of the purpose of diagnosis, an operator (medical radiologist etc.) of the MRI apparatus 4 is instructed to select the type of image to be imaged. It may be possible to
  • the brain area dividing unit 12C divides the three-dimensional brain image of the patient into a plurality of brain areas (Step S14).
  • the brain segment division unit 12C aligns a patient's brain image with a human brain function by aligning a standard brain model based on Brodmann's brain map with the patient's three-dimensional brain image. It can be divided into areas.
  • division of the brain area is statistical data indicating the relationship between the function of the brain and the blood flow obtained by measuring the blood flow with a PET (positron emission tomography) scanner during brain activation as a result of the brain activation test, for example It may be done based on
  • the image analysis unit 12D performs image analysis of the brain area, and acquires an analysis value for each brain area (step S14).
  • an analysis value for example, a volume change obtained by comparing at least one of a past three-dimensional brain image of the same patient and a three-dimensional brain image model of a healthy person with a three-dimensional brain image of the patient.
  • the amount, shape change amount, Z score, blood flow, and evaluation value of infarct or hemorrhage can be determined.
  • the evaluation value of the infarct can be determined, for example, as the amount of change in the size and shape of the infarct development area detected as a white area in DWI.
  • the evaluation value of hemorrhage can be determined, for example, as the amount of change in size and shape of the area of the hemorrhagic lesion detected as a black area in T2 * WI.
  • the types of analysis values in the present embodiment are not limited to those listed above.
  • Step S18 brain area specification information, function and position information for specifying each brain area, and analysis values obtained by image analysis of the image analysis unit 12D are correlated with each other and stored in the main memory 14 (Step S18).
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the analysis result table in which the analysis result is stored in step S18.
  • the analysis result table T10 shown in FIG. 19 stores brain area identification numbers and names as brain area identification information, and associates the brain area identification information with the function, position, and analysis value of each brain area. Are stored.
  • the display control unit 12F causes the monitor 24 to display a test item selection menu for receiving selection input of test items. Then, when a test item is selected in the test item selection menu by the operation unit 22 (step S22), the information processing unit 12E associates the selected test item with the atrophy rate of the brain area (correlation value) Is acquired (step S22). The display control unit 12F performs display control based on the selected test item and the correlation value (step S24).
  • FIG. 20 shows a test item selection menu.
  • a test item is selected, as shown in FIG. 21, a three-dimensional brain image B1 is displayed, and a brain area corresponding to the test item is highlighted.
  • the three-dimensional brain image B1 is, for example, a volume rendering (VR) image in which the brain is divided into brain areas and stereoscopically displayed.
  • VR volume rendering
  • brain area identification information such as the name of a brain area, an analysis value such as atrophy rate, and a correlation value indicating relevance may be displayed together.
  • a plurality of three-dimensional brain images B1 may be displayed depending on the relevance to the selected test item. For example, only the brain area having the largest correlation value indicating the strength of the association with the selected test item may be displayed, or a predetermined number of brain areas may be displayed in descending order of the correlation value. Good. Also, a brain area whose correlation value is equal to or higher than a threshold may be displayed. Further, not only the three-dimensional brain image B1 but also the orthogonal three-sectional image may be displayed in parallel.
  • the present embodiment it is possible to call out an image of a brain area to be displayed from among the brain images of a patient based on test items included in clinical diagnostic information on dementia. By performing such a display, it is possible to improve the efficiency of diagnosis of dementia by a doctor or the like.
  • step S24 the analysis result may be displayed together.
  • FIG. 22 is a flowchart regarding display of analysis results.
  • the display control unit 12F acquires an analysis value obtained by image analysis for each brain area (step S30).
  • the display control unit 12F assigns a color to the brain area according to the analysis value (step S32), and causes the monitor 24 to display an image with a color according to the analysis value (step S34). .
  • the display control unit 12F sets the brain area having the largest volume change, volume decrease or shape change as red, and sequentially changes to orange, yellow, yellowish green, green, blue, and dark blue as these values decrease. Designate the color of the brain area according to the color scale. In addition, the display control unit 12F turns the brain area where the evaluation value (size) of the infarct or hemorrhage is relatively large into red, and as these values become smaller, it becomes orange, yellow, yellowish green, green, blue, dark blue Designate the color of the brain area with a gradually changing color scale. This makes it possible to highlight a brain area with a high change in shape or a high evaluation value of a lesion and a brain area having a relatively high importance in brain diagnosis.
  • the brain area is colored according to the analysis value, but the present invention is not limited to this.
  • the analysis value is changed by changing the brightness or transparency of the image. It may be displayed.
  • the type of analysis value to be displayed may be switched according to the color or the like.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of displaying a brain image (three-dimensional display).
  • the three-dimensional brain image B1 shown in FIG. 23 is a volume rendering image in which the brain is divided into brain areas and three-dimensionally displayed.
  • the boundaries of the brain area are indicated by dashed lines.
  • the operator can use the operation unit 22 to perform operations of enlargement and reduction, rotation, and change of orientation of the display of the brain.
  • the coordinates of the designated voxel are specified.
  • the information processing unit 12E specifies a brain area present at the position of the specified voxel, and acquires the position and the range from the analysis result table T10. Then, the display control unit 12F highlights the identified brain area by increasing or maximizing the permeability of the brain area other than the identified brain area.
  • the name, function, and analysis value of the identified brain area may be acquired from the analysis result table T10 and displayed on the pop-up display P10.
  • FIG. 24 is a diagram showing another example (parallel display) of display of a brain image.
  • a three-dimensional brain image B1 and an orthogonal three-sectional image S1 are displayed in parallel.
  • the color, brightness and transparency of the brain area may be changed and displayed according to the analysis value. Further, in the three-dimensional brain image B1, the color or thickness of the outline of the brain area may be changed in accordance with the analysis value. Further, in the three-dimensional brain image B1, the display according to the analysis value and the display of the MRI image such as T1 WI may be switched.
  • the zx sectional image S1zx of the brain, the yz sectional image S1yz and the xy sectional image S1xy are displayed side by side.
  • the color, the luminance and the transparency of the brain area may be changed and displayed according to the analysis value.
  • the color or thickness of the outline of the brain area may be changed according to the analysis value.
  • the display according to the analysis value and the display of the MRI image such as T1WI may be switched.
  • the operator moves one of the reference points Pzx, Pyz and Pzy in each of the zx sectional image S1zx, yz sectional image S1yz and the xy sectional image S1xy by the mouse to move the reference point of the orthogonal three sectional image,
  • a desired cross section of the brain can be displayed on the monitor 24.
  • the crosses Czx, Cyz and Czy in the figure move in conjunction with the movements of Pzx, Pyz and Pzy, respectively, and indicate the position of the cross-sectional image during display.
  • the coordinates of the designated voxel are identified.
  • the information processing unit 12E specifies a brain area present at the position of the specified voxel, and acquires the position and the range from the analysis result table T10. Then, the display control unit 12F increases or maximizes the permeability of the brain area other than the brain area specified in the three-dimensional brain image B1, and other than the brain area specified in the orthogonal three-sectional image S1. Highlight the identified brain area by lowering or minimizing the brain area brightness (make it the same color as the background color or fill in black).
  • the menu M10 is displayed next to the orthogonal three-sectional image S1.
  • the menu M10 includes a brain function button indicating a function of the brain.
  • the display control unit 12F highlights the brain area A10 corresponding to the selected brain function button.
  • the brain area A10 is displayed as cross-sectional images A10yz and A10xy of the brain area, respectively.
  • other brain areas corresponding to the same function as the selected brain area may not be displayed.
  • images of other brain areas corresponding to the same function as the selected brain area may be displayed.
  • the brain area is selected and displayed according to the correlation (correlation value) between the function and the brain area.
  • the brain area may be selected and displayed according to the association (correlation value) between the function selected by the menu M10 and the brain area. For example, only the brain area in which the association between the function selected by the menu M10 and the brain area is the largest may be displayed, or the association is higher than the threshold or the brains up to the top n An area may be selected and displayed.
  • the color, brightness or transparency of the brain function button may be changed according to the analysis value. For example, if part or all of the brain area related to the language function has shrunk in comparison with the previous patient's image, the button related to the language function may be red.
  • the display control unit 12F creates three-dimensional data in which analysis values calculated for each brain area are voxel values, and a three-dimensional brain image B1 is created using this three-dimensional data. May be
  • the display control unit 12F stores analysis values as voxel values for voxels in the brain area corresponding to the same function for each brain function, and voxel values other than the brain area corresponding to the same function are Three-dimensional data with a predetermined value, for example, -9999 may be created. Then, the display control unit 12F performs color classification according to the color scale according to the analysis value stored as a voxel value for each brain area, and for example, reduces the color and lowers the luminance for voxels whose voxel value is -9999. Alternatively, it may be transparent.
  • the display control unit 12F can create a three-dimensional brain image B1 and an orthogonal three-sectional image S1 for selectively displaying a brain area corresponding to each function.
  • the display control unit 12F can create a three-dimensional brain image B1 and an orthogonal three-sectional image S1 for selectively displaying a brain area corresponding to each function.
  • brain areas other than the brain area selected as the display target may not be displayed at all, or constant around the brain area selected as the display target
  • the area of may be displayed.
  • display may be performed on an area around the size of about 10% of the maximum dimension of the brain area selected as the display target.
  • the color may be reduced, the luminance may be reduced, or the transparent may be set as the distance from the brain area selected to be displayed. This makes it possible to confirm the situation around the brain area selected to be displayed.
  • the cursor is moved by the mouse of the operation unit 22 and the brain area in the image is selected, whereby the name, function, and analysis value of the brain area are obtained. You may make it display by pop-up display P10.
  • FIG. 26 is a flowchart related to display control in parallel display.
  • the information processing unit 12E determines whether a predetermined position is designated (clicked) by the mouse operation of the operation unit 22 (step S50). Then, when the position designation input is detected (Yes in step S50), the coordinates on the monitor 24 of the designated position are specified by the information processing unit 12E (step S52). Next, a brain area corresponding to the coordinates of the designated position is specified by the information processing unit 12E (step S54), and the display control unit 12F displays the name, function, and analysis value of the brain area on the monitor 24. (Step S56).
  • the information processing unit 12E identifies the brain area corresponding to the selected function. Then, the display control unit 12F displays the name, function, and analysis value of the brain area on the monitor 24 (step S62).
  • the display of the names, functions, and analysis values of the brain area in steps S56 and S62 may be pop-up displayed for each brain area or may be displayed on a table together with brain area identification information.
  • the brain area identification information etc. on the table even if the brain area identification information etc. on the table is selected, the corresponding brain area is highlighted in the three-dimensional brain image B1 and the orthogonal three-sectional image S1. Good.
  • step S64 when a display end instruction is input by the operation unit 22 (Yes in step S64), the display of the brain image is ended.
  • information on another brain area having the same function as that of a brain area focused as a diagnosis target can be displayed on the monitor 24 at the same time.
  • the present embodiment is not limited to the medical information display apparatus 1, and a medical information display method for causing the medical information display apparatus 1 to perform each process of display control according to the present embodiment, and display control according to the present embodiment
  • the present invention can be realized as a non-transitory tangible recording medium storing a medical information display program causing a computer to execute each function and a medical information display program.
  • a processing unit that executes various processes such as (for example, image acquisition unit 12A, data acquisition unit 12B, brain area division unit 12C, image analysis unit 12D, information processing unit 12E and display control unit 12F)
  • the hardware structure of unit is various processors as shown below.
  • the circuit configuration can be changed after manufacturing a central processing unit (CPU), an FPGA (field programmable gate array) that is a general-purpose processor that functions as various processing units by executing software (programs) for various processors.
  • Logic circuits Programmable Logic Devices: PLDs), ASICs (Application Specific Integrated Circuits), etc., including dedicated electric circuits that are processors with a circuit configuration specifically designed to execute specific processing.
  • One processing unit may be configured by one of these various processors, or may be configured by two or more processors of the same type or different types (for example, a plurality of FPGAs or a combination of a CPU and an FPGA). May be In addition, a plurality of processing units may be configured by one processor. As an example in which a plurality of processing units are configured by one processor, first, one processor is configured by a combination of one or more CPUs and software as represented by computers such as clients and servers. There is a form in which a processor functions as a plurality of processing units.
  • SoC system on chip
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Abstract

脳画像診断情報と、認知症に係るテスト結果を含む臨床診断情報とを総合考慮した認知症診断の実施を支援するための医用情報表示装置、方法及びプログラムを提供する。医用情報表示装置は、認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得部と、被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得部と、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、被検者の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、被検者の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する操作部と、表示部と、テーブルに基づいて、操作部により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した脳区域を特定するための脳区域特定情報及び脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御部とを備える。

Description

医用情報表示装置、方法及びプログラム
　本発明は医用情報表示装置、方法及びプログラムに係り、医師等による被検者（患者）に対する認知症の診断を支援するための医用情報表示装置、方法及びプログラムに関する。
　高齢化社会の到来により、認知症疾患の患者が年々増加している。認知症は、脳にアミロイドβと呼ばれるタンパク質が蓄積することによって脳の萎縮が進行し、認知能力が低下することにより発症すると考えられている。現在のところ、認知症に対する有効な治療法は存在しない。このため、脳の萎縮を早期に発見し、認知症の進行を遅らせるための治療を早期に開始することが生活の質を維持する上で重要である。
　このような要望に応えるべく、近年、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）及びＰＥＴ（Positron Emission Tomography）等の核医学検査、並びにＣＴ（Computerized Tomography）装置により取得されるＣＴ画像及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置により取得されるＭＲＩ画像等によって脳の状態に関する情報が取得可能になってきている。例えば、脳の局所的な部位の血流及び代謝の低下は、ＳＰＥＣＴ及びＰＥＴの画像を用いて、脳の局所的な部位の経時的な変化を求めることにより発見することができる。
　一方、脳の萎縮については、ＭＲＩ画像によって脳の特定部位の容積を求め、容積の経時的な変化を比較することにより発見することができる。例えば、特許文献１には、撮影日時が異なる２つの脳画像の位置合わせを行い、その後、２つの脳画像のそれぞれを組織領域（灰白質及び白質）に領域分割し、組織領域毎に変化量を取得する手法が提案されている。
　一方、例えば、ブロードマンの脳地図にしたがって領域分割された標準脳画像と、患者の脳画像とを位置合わせして、患者の脳画像を領域分割する手法が提案されている（特許文献２参照）。ここで、ブロードマンの脳地図においては、標準脳の大脳皮質の３次元領域内において、どの領域がどの脳機能（運動、言語、知覚、記憶、視覚、聴覚等）を司っているかが示されている。このように患者の脳画像を領域分割した上で、領域毎の容積の変化量を取得する手法が提案されている（非特許文献１及び２）。非特許文献１及び２に記載された手法においては、まず、患者の第１の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第１の脳画像を領域分割し、第１の脳画像よりも撮影日時が新しい患者の第２の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第２の脳画像を領域分割する。そして、第１の脳画像及び第２の脳画像において対応する領域間で容積の変化量を取得している。
　また、その一方で、認知証に関するテストを患者に受けてもらい、認知症の状態（症状、進行状況等）を臨床診断情報として取得することが行われている。認知症の状態を判定するためのテスト手法としては、例えば、「アルツハイマー病評価スケール（Alzheimer’s Disease Assessment Scale：ADAS）」、「アルツハイマー病評価スケール日本語版（ADAS-Jcog.）」、「Mini-Mental State Examination（MMSE）」、「ウエクスラー成人用知能検査第三版（WAIS-III）」及び「改訂長谷川式簡易知能評価スケール（HDS-R）」がある（非特許文献３及び４参照）。
特開２０１４－０４２６８４号公報 特開２０１１－０１０８２８号公報
Dominic Holland，外４名，Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative，"Subregional neuroanatomical change as a biomarker for Alzheimer's disease"，Proceedings of the National Academy of Sciences，National Academy of Sciences，２００９年１２月８日，vol. 106，no. 49，pp. 20954-20959 Yakang Dai，外５名，Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative，"aBEAT: A Toolbox for Consistent Analysis of Longitudinal Adult Brain MRI"，PLoS ONE，Public Library of Science，２０１３年４月３日，vol. 8，issue 4 Esther Heerema，"Use and Scoring of the ADAS-Cog Test"，[online]，２０１７年４月２６日，［２０１７年８月２３日検索］，インターネット＜URL：https://www.verywell.com/alzheimers-disease-assessment-scale-98625＞ 「軽度認知障害（ＭＣＩ）を調べるテストと医師の診断方法」，[online]，２０１５年６月１５日，［２０１７年８月２３日検索］，インターネット＜URL：https://careerlove.jp/mild-cognitive-impairment-check-1204＞
　患者の認知症の状態の診断を効果的に行うためには、医師等は、脳の画像から、脳の機能にそれぞれ対応する脳区域の萎縮の度合に関する情報を含む脳画像診断情報に加えて、ＡＤＡＳ等の認知症に係るテスト結果を含む臨床診断情報を併せて考慮することが好ましい。
　しかしながら、認知症診断を担当する医師等に対して、脳画像診断情報と臨床診断情報を適切かつ効率的に提示することが可能なシステムは存在せず、膨大な脳画像診断情報及び臨床診断情報の中から、患者の認知症の状態の診断に必要な情報を抽出することは、医師等にとって負担が大きかった。このため、医師等が脳画像診断情報と臨床診断情報とを総合考慮して認知症診断を適切かつ効率的に行うことは困難であった。
　特許文献１には、経年による脳内の組織の変化を把握することができると記載されており、特許文献２には、脳梗塞診断等において病変部が診断対象部位のどの領域に存在するかを把握することが可能になると記載されている。
　しかしながら、特許文献１及び２に記載の技術では、認知症の状態を判定するためのテストの結果を含む臨床診断情報を用いて、認知症の総合的な診断を行う手段を実現することはできなかった。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、脳画像診断情報と、認知症に係るテスト結果を含む臨床診断情報とを総合考慮した認知症診断の実施を支援するための医用情報表示装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の態様に係る医用情報表示装置は、認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得部と、被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得部と、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する操作入力を受け付ける操作部と、表示部と、テーブルに基づいて、操作部により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した脳区域を特定するための脳区域特定情報及び脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御部とを備える。
　本発明の第２の態様に係る医用情報表示装置は、第１の態様において、テーブルが、臨床診断情報に含まれる項目と、複数の脳区域との間の統計的な相関値を含んでおり、表示制御部が、操作部により選択された１つの項目と複数の脳区域との間の相関値に基づいて少なくとも１つの脳区域を特定し、特定した脳区域の名称及び解析値を表示部に表示させるように構成したものである。
　本発明の第３の態様に係る医用情報表示装置は、第２の態様において、表示制御部が、操作部により選択された１つの項目と複数の脳区域との間の相関値が高い順に表示対象の脳区域を選択し、表示対象の脳区域を相関値が高い順に表示部に表示させるように構成したものである。
　本発明の第４の態様に係る医用情報表示装置は、第２の態様において、表示制御部が、操作部により選択された１つの項目と複数の脳区域との間の相関値が閾値以上の脳区域を表示対象の脳区域として選択するように構成したものである。
　本発明の第５の態様に係る医用情報表示装置は、第２から第４の態様のいずれかにおいて、表示制御部が、脳区域の名称及び解析値に加えて、操作部により選択された項目と脳区域との間の相関値を表示部に表示させるように構成したものである。
　本発明の第６の態様に係る医用情報表示装置は、第１から第５の態様のいずれかにおいて、表示制御部は、脳区域の名称及び解析値に加えて、脳区域の画像を表示部に表示させるように構成したものである。
　本発明の第７の態様に係る医用情報表示装置は、第１から第６の態様のいずれかにおいて、操作部が、被検者の臨床診断情報に含まれる項目ごとのテスト結果に応じて１つの項目を選択するように構成したものである。
　本発明の第８の態様に係る医用情報表示装置は、第１から第６の態様のいずれかにおいて、操作部が、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目の選択入力を受け付け、選択入力に基づいて１つの項目を選択するように構成したものである。
　本発明の第９の態様に係る医用情報表示装置は、第１から第８の態様のいずれかにおいて、画像解析部が、過去同一患者の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と被検者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量及び梗塞又は出血の評価値のうちの少なくとも１つを、解析値として算出するように構成したものである。
　本発明の第１０の態様に係る医用情報表示装置は、第１から第９の態様のいずれかにおいて、脳区域分割部が、ブロードマンの脳地図又は脳賦活試験の統計データに基づいて被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割するように構成したものである。
　本発明の第１１の態様に係る医用情報表示方法は、認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得ステップと、被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得ステップと、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得ステップと、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割ステップと、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析ステップと、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する選択ステップと、テーブルに基づいて、選択ステップにより選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した脳区域を特定するための脳区域特定情報及び脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御ステップとを備える。
　本発明の第１２の態様に係る医用情報表示プログラムは、認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得機能と、被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得機能と、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得機能と、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割機能と、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析機能と、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する選択機能と、テーブルに基づいて、選択機能により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した脳区域を特定するための脳区域特定情報及び脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御機能とをコンピュータに実現させる。
　また、本発明の他の態様に係る医用画像表示装置は、コンピュータに処理を実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得し、被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得し、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付け、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割し、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出し、被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する操作入力を受け付け、テーブルに基づいて、操作部により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した脳区域を特定するための脳区域特定情報及び脳区域の解析値を表示部に表示させる。
　本発明によれば、認知症に関する臨床診断情報に含まれるテスト項目に基づいて、患者の脳画像の中から、表示すべき脳区域の画像を呼び出すことが可能になる。このような表示を行うことにより、医師等による認知症の診断の効率化を図ることが可能になる。
本発明に係る医用情報表示装置を含むシステムの概要を示すハードウェア構成図 図１に示した医用情報表示装置のＣＰＵの機能を示す機能ブロック図 分割情報を含む標準脳画像の例を示す図 第１の脳画像を示す図 複数の脳区域に分割された第１の脳画像を示す図 脳区域を示す番号と各脳区域の名称とからなるテーブルＴ３を示す図表 外側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図 内側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図 ＡＤＡＳのテスト結果を示す診断データを示す図表 脳画像を構成する全てのボクセルの三次元情報と脳区域ラベルとの関連付けを説明するための図 脳区域分割部の処理と画像解析部の処理の流れを示す図 第１のテーブルの作成を説明するために用いた図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す相関図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す他の相関図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す更に他の相関図 第１のテーブルを模式的に示した図 モニタに表示される医用画像及び医用情報の一例を示す図 本発明の一実施形態に係る医用画像表示装置における脳画像の表示制御に関するフローチャート 解析結果テーブルの例を示す図 テスト項目選択メニューを示す図 テスト項目選択メニューによる選択結果の表示の例を示す図 解析結果の表示に関するフローチャート 脳画像の表示の例（３次元表示）を示す図 脳画像の表示の別の例（並列表示）を示す図 脳画像の表示の別の例（並列表示）における脳区域の強調表示の例を示す図 並列表示における表示制御に関するフローチャート
　以下、添付図面に従って本発明に係る医用情報表示装置、方法及びプログラムの実施の形態について説明する。
　＜装置構成＞
　図１は、本発明に係る医用情報表示装置を含むシステムの概要を示すハードウェア構成図である。
　図１に示すシステムは、医用情報表示装置１、ＰＡＣＳ（画像保存通信システム：Picture Archiving and Communication Systems)２、電子カルテ３、及びＭＲＩ（magnetic resonance imaging）装置４から構成されている。
　ＭＲＩ装置４は、連続的に被検体中の水素又は燐等からの核磁気共鳴信号を測定し、核の密度分布や緩和時間分布等を映像化するものであり、被検体（被検者）である患者の診断対象となる部位を表す３次元画像を取得する装置である。尚、被検体の３次元画像を取得する装置としては、ＭＲＩ装置４の他に、積み上げ断層像（ＣＴ（Computed Tomography）画像）の取得が可能なＣＴ装置などがある。
　尚、本発明においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、ＭＲＩ装置４は、被検体の脳を含む頭部のＭＲＩ画像を３次元の脳画像として出力する。
　３次元の脳画像は、所定のスライス間隔やスライス厚による軸位断画像（スライス画像）の集合体（例えば、数１００枚の画像群）として構成される。各スライス画像におけるボクセルは、スライス厚をもった２次元画像の画素に相当し、各ボクセルは３次元情報を有する。
　ＰＡＣＳ２は、複数の検査装置（モダリティ）から得られたデジタルの医療画像情報を電子データとして一元的に管理する部分である。モダリティの１つであるＭＲＩ装置４により撮影された３次元の脳画像は、ＰＡＣＳ２によって保存管理され、電子カルテ３又は医用情報表示装置１により検索、閲覧等に使用される。
　また、ＰＡＣＳ２では、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）の画像フォーマット及び通信プロトコルにて画像の保管、及び通信が行われる。ＤＩＣＯＭ規格の画像フォーマットでは、ファイルのヘッダ部に撮影時のパラメータや診断情報等を保存することができる。尚、本実施形態においては、同一の被検体について、撮影日時が異なる複数の３次元の脳画像が、ＰＡＣＳ２にて保存管理されているものとする。
　医用情報表示装置１は、１台のコンピュータ１０に、本発明に係る情報出力プログラムがインストールされたものであり、コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。
　情報出力プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の光学ディスク（記録媒体）に記録されて配布され、その光学ディスクから光学ディスクドライブ１８を介してコンピュータ１０にインストールされる。
　また、コンピュータ１０には、操作部として機能するマウス、キーボード等の操作部２２及びモニタ（表示部）２４が接続されている。ここで、図１のモニタ２４は、液晶モニタであってもよいし、液晶モニタに代えて、又は液晶モニタに加えて、ヘッドマウントディスプレイを設けてもよい。
　コンピュータ１０は、主として各構成要素の動作を統括制御する中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１２と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となる主メモリ１４と、ハードディスク装置等のストレージ１６と、光学ディスクに記録された各種のデータ、プログラムの読み書きを行う光学ディスクドライブ１８と、ＰＡＣＳ２、電子カルテ３等との間で必要な情報のやり取りを行う通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ：interface)２０とから構成されている。
　ストレージ１６には、本発明に係る医用情報表示プログラムを含む各種のアプリケーションソフト、基準脳画像、本発明に使用される後述の各種のテーブルの他、通信Ｉ／Ｆ２０を経由してＰＡＣＳ２から取得した被検体の脳画像、及び電子カルテ３から取得した診断情報等を含む各種の情報が記憶されている。診断情報としては、ＡＤＡＳ(alzheimers'disease assessment scale:アルツハイマー病評価スケール）、あるいはＡＤＡＳ－Ｊｃｏｇ（アルツハイマー病評価スケール日本語版）でのテスト結果を示すデータを含む。
　図２は、図１に示した医用情報表示装置１のＣＰＵ１２の機能を示す機能ブロック図である。
　ＣＰＵ１２は、ストレージ１６に格納された医用情報表示プログラムを実行することより各種の処理部として機能し、この実施形態では、画像取得部１２Ａ、データ取得部１２Ｂ、脳区域分割部１２Ｃ、画像解析部１２Ｄ、情報処理部１２Ｅ及び表示制御部１２Ｆとしての機能を有する。
　画像取得部１２Ａは、３次元の標準脳画像Ｂｓ、同一被検体についての脳を含む撮影日時が異なる３次元の第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を取得する。
　標準脳画像Ｂｓとは、標準的な形状及び大きさ、並びに標準的な濃度（画素値）を有する脳、即ち標準脳を表す３次元の脳画像である。標準脳画像Ｂｓは、複数の健常者の頭部を３次元画像撮影装置により取得した複数の脳画像から脳を抽出し、抽出した複数の脳を平均することにより生成することができる。
　また、標準脳画像Ｂｓは、脳全体を複数の脳区域に分割する分割情報を含む。分割の手法としては、例えば、ブロードマンの脳地図に基づいて、大脳皮質の３次元領域内において、大脳皮質を運動、言語、知覚、記憶、視覚及び聴覚等の各機能を司る脳区域に分割する手法を用いることができる。また、大脳、間脳、中脳、後脳、小脳および延髄の６種類の脳区域に分割する手法、あるいは大脳を前頭葉、頭頂葉、側頭葉および後頭葉に分類する手法等、公知の任意の手法を用いることができる。
　図３は、分割情報を含む標準脳画像Ｂｓの例を示す図であり、脳全体が複数の脳区域に分割されている。尚、本例では、標準脳画像Ｂｓは、複数の脳区域に分割されており、例えばブロードマンの脳地図にしたがって複数の脳区域に分割されている。また、脳区域には、脳室、脳室以外の空洞（髄液で満たされている空洞）も脳区域としてもよい。
　画像取得部１２Ａは、標準脳画像Ｂｓをストレージ１６、又はＰＡＣＳ２から取得することができる。また、画像取得部１２Ａは、同一被検体の撮影日時が異なる第１の脳画像Ｂ１（図４）及び第２の脳画像Ｂ２（図示せず）を、ＰＡＣＳ２又は電子カルテ３から取得することできる。尚、本例では、第１の脳画像Ｂ１は、第２の脳画像Ｂ２よりも撮影日時が古いものであり、例えば、半年前又は１年前の画像である。
　データ取得部１２Ｂは、図６に示すテーブルＴ３、図９に示す診断情報（本例では、ＡＤＡＳでのテスト結果を示す診断データ）Ｄ１等を取得する。これらのテーブルＴ３及び診断データＤ１は、医用情報表示装置１がビューワとして機能する際に医用画像及び医用情報の表示制御に使用される。
　図６に示すテーブルＴ３には、脳区域を示す番号（ブロードマン領野：１～５２）と、各脳区域の名称・機能の説明とが関連付けられて格納されている。このテーブルＴ３のデータは、既知のデータを使用することができる。また、テーブルＴ３は、予めストレージ１６に記憶させておき、適宜読み出して使用することができる。
　図７は、外側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図であり、図８は、内側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図である。
　ＡＤＡＳとは、種々の認知機能評価の１つである。ＡＤＡＳは、認知症の検査のために、記憶を中心とする認知機能の評価を行うもので、図９に示すように単語再現性、口語言語能力、言語の聴覚理解、自発話における喚語困難、口頭の命令に従う、手指および物品呼称、構成行為、観念運動、見当識、単語再認、テスト教示の再生能力の、１１のテスト項目、０～７０点のＡＤＡＳスコアで評価する。各テスト項目の満点から正答数を引いて得点とし、全問正解の場合には、０点となる。図９に示す例では、３５問の間違いがあり、例えば、テスト項目４の「自発話における喚語困難」は、５問中、４問間違えている。
　データ取得部１２Ｂは、このＡＤＡＳのテスト結果を示す診断データＤ１（図９）を、例えば、電子カルテ３、又はＤＩＣＯＭ規格の画像ファイルのヘッダ部から取得することができる。尚、認知機能評価は、ＡＤＡＳ、ＡＤＡＳ－Ｊｃｏｇに限らず、ＭＭＳＥ（Mini Mental State Examination）、ＷＡＩＳ－III（Wechsler Adult Intelligence Scale－III：ウエクスラー成人用知能検査第三版）、改訂長谷川式簡易知能評価スケール、ＭＭＳＥ（Mini Mental State Examination）等を使用することができる。
　図２に戻って、脳区域分割部１２Ｃは、３次元の第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２をそれぞれ複数の脳区域に分割する部分である。
　脳区域分割部１２Ｃは、まず、図３に示した標準脳画像Ｂｓと、図４に示した第１の脳画像Ｂ１との位置合わせを行う。尚、脳の大きさ及び形状は人により異なる。例えば、標準脳と比較した場合、最大で±１５％程度大きさ及び形状が異なる。
　標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１とは、大きさ及び形が異なるため、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割するために、脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１との間で共通するランドマークを用いて第１の位置合わせを行う。
　尚、ランドマークは、具体的には脳に含まれる多数の脳溝（上前頭溝、下前頭溝、外側溝、大脳縦裂等）及び脳室（大脳半球の左右の側脳室、第三脳室、第四脳室）等の特徴的な領域の特徴点を用いることができる。また、本例では、標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせするものする。第１の脳画像Ｂ１の変形を伴わないようにすることが、後述の画像解析部１２Ｄによる解析値（脳区域の萎縮率等）の算出精度をよくするためである。
　脳区域分割部１２Ｃは、位置合わせのために、標準脳画像Ｂｓ及び第１の脳画像Ｂ１からランドマークを抽出する。ランドマークの抽出は、例えばランドマークを表すテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより行ってもよく、画像に含まれるランドマークを判別するように学習がなされた判別器を用いることにより行ってもよい。
　脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１との間において、対応するランドマーク（特徴点）を一致させるように第１の位置合わせを行う。本実施形態において、第１の位置合わせは相似変換による位置合わせである。具体的には、標準脳画像Ｂｓを平行移動、回転および相似に拡大縮小することによる位置合わせである。脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓに含まれるランドマークと、第１の脳画像Ｂ１に含まれる対応するランドマークとの相関が最大となるように、標準脳画像Ｂｓを相似変換して第１の位置合わせを行う。
　脳区域分割部１２Ｃは、第１の位置合わせを行った後、それぞれ対応するランドマークを使用して、標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に一致させる第２の位置合わせを行う。第２の位置合わせは、非線形変換による位置合わせである。非線形変換による位置合わせとしては、例えばＢスプライン及びシンプレートスプライン(Thin Plate Spline)等の関数を用いて画素位置を非線形に変換することによる位置合わせが挙げられる。
　脳区域分割部１２Ｃは、第１の位置合わせ後の標準脳画像Ｂｓの各画素位置を、第１の脳画像Ｂ１に含まれる対応する画素位置に非線形変換することにより、第２の位置合わせを行う。
　脳区域分割部１２Ｃは、このようにして標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせした後の、標準脳画像Ｂｓにおける分割された脳区域の境界の３次元情報（位置合わせ後の分割情報）を、第１の脳画像Ｂ１に適用することにより、図５の破線で示すように、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割することができる。
　また、脳区域分割部１２Ｃは、第２の脳画像Ｂ２を脳区域に分割する。具体的には、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２間でのランドマークを用いた第３の位置合わせを行う。第３の位置合わせは、画像の拡大縮小を行わず、第１の脳画像Ｂ１を平行移動及び回転して、第２の脳画像Ｂ２に位置合わせを行う。尚、第２の脳画像Ｂ２を第１の脳画像Ｂ１に位置合わせを行ってもよい。
　第１の脳画像Ｂ１と第２の脳画像Ｂ２とは、同一被検体の撮影日時の異なる脳画像であるため、第３の位置合わせ後の両脳画像は、一致度が非常に高い。即ち、３次元の第１の脳画像Ｂ１のある画素（ボクセル）の三次元位置と、このボクセルに対応する第２の脳画像Ｂ２のボクセルとは、同じ三次元位置又はその近傍に存在する。
　したがって、脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの対応づけを、例えば、対応づけるボクセルを中心とする画像局所特徴による対応点マッチングにより行うことができる。
　脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの全てのボクセル間の対応づけを行うことで、第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割することができる。即ち、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域の境界の各ボクセル（即ち、分割情報に基づくボクセル）に対応する、第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルの３次元情報をそれぞれ取得することにより、取得した第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルの３次元情報が、第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割する分割情報となる。
　尚、脳区域分割部１２Ｃによる第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域の分割方法は、上記の実施形態に限らず、公知の種々の方法を適用することができ、例えば、特開２０１１-０１０８２８号公報に記載の方法を適用することができる。
　脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割することで、図１０に示すように３次元の第１の脳画像Ｂ１を構成する全てのボクセルについて、三次元情報（座標x,y,z）と、脳区域ラベル（脳区域を示す番号）及び／又は名称とを関連付けて、主メモリ１４に一時的に記憶させ、又はストレージ１６に記憶させる。同様にして、第２の脳画像Ｂ２についても、全てのボクセルについて、三次元情報と脳区域ラベル等とを関連付けて主メモリ１４又はストレージ１６に記憶させる。更に、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと、第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの対応関係も記憶させることが好ましい。対応するボクセル間の三次元情報に基づいてボクセルの移動ベクトルを算出することができるからである。
　尚、脳画像の三次元情報（座標x,y,z）の各座標軸は、各体軸(Ｘ軸：左－右，Ｙ軸：背－腹，Ｚ軸：頭－尾)に対応しており、原点(0,0,0)は、例えば、脳外又は脳内の特定の位置に設定することができる。
　画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を、分割された脳区域毎に画像解析し、解析結果（解析値）を出力する部分であり、例えば、脳区域毎の萎縮率、体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量等の解析結果を出力する。
　図１１は、脳区域分割部１２Ｃの処理と画像解析部１２Ｄの処理の流れを示す図である。
　図１１において、標準脳画像Ｂｓは、脳全体を複数の脳区域に分割する分割情報を含む。Ｂｓ１は、標準脳画像Ｂｓの複数の脳区域（分割情報）を示している。標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせすることで、位置合わせ後の標準脳画像Ｂｓの複数の脳区域を示す分割情報は、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域を示す分割情報（Ｂ１１）とすることができる。
　複数の脳区域の分割情報を有する第１の脳画像Ｂ１を第２の脳画像Ｂ２に適用し、各ボクセル間の対応づけを行うことで、実質的に第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割することができる。Ｂ２１は、第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域を示す図である。尚、Ｂ１１は、アキシャル断面での第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域を示しており、Ｂ２１は、サジタル断面での第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域を示している。
　画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域と、第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域とを、同じ脳区域毎にそれぞれ容積を算出する。容積の算出後、第１の脳画像Ｂ１の脳区域の容積から第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域の容積を減算し、その減算値を、第１の脳画像Ｂ１の対応する脳区域の容積で除算することで、脳区域毎に脳の萎縮率を解析値として算出する。
　尚、萎縮率が正の値の場合は、脳区域は萎縮していることになり、負の値の場合は、膨張していることになる。また、脳区域の容積は、脳区域内のボクセル（１ボクセル当りの容積は既知）の個数をカウントすることにより求めることができる。
　本例では、画像解析部１２Ｄは、複数の脳区域毎に萎縮率を解析値として算出するが、脳区域毎の体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量を解析値として算出してもよい。
　脳区域毎の体積変化量は、第２の脳画像Ｂ２の脳区域の容積から第１の脳画像Ｂ１の対応する脳区域の容積を減算することで算出することができる。
　形状変化量は、例えば、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域の球形度の変化量から求めることができる。球形度は、脳区域の表面積に対する、脳区域と同じ容積を有する球の表面積の比により求めることができる。また、第１の脳画像Ｂ１の脳区域と第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域との変化領域の絶対値を算出することにより求めることができる。
　また、Ｚスコアは、次式に基づいて第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の脳区域毎に算出することができる。
　［数１］
　Ｚ＝（ｘａｖｅ－ｘ）／σ
　ただし、ｘ：ボクセル値
　　　　ｘａｖｅ:健常者のボクセル値の平均値
　　　　　　σ：健常者のボクセル値の標準偏差
　また、画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を、造影剤を用いずに脳の血流動態を評価するＡＳＬ(Arterial Spin Labeling)脳パフュージョン検査により血流量を算出することができる。
　情報処理部１２Ｅは、脳画像の分割された複数の脳区域と認知症の診断テストの複数のテスト項目との関連性を求め、複数の脳区域（本例では1～52の脳区域）と複数のテスト項目（本例では1～11のテスト項目）との関連性を記憶するテーブル（第１のテーブルＴ１（図１６））を作成する部分であり、図１２に示すように患者の脳画像の脳区域毎の解析値（本例では脳区域毎の萎縮率）と、認知症の診断テストのテスト結果（本例ではＡＤＡＳスコア）とを収集し、萎縮率とテスト項目との関連性を求める。
　具体的には、情報処理部１２Ｅは、第１のテーブルＴ１の作成に当り、画像解析部１２Ｄ及びデータ取得部１２Ｂから多数の患者の脳画像の脳区域毎の萎縮率と、ＡＤＡＳの１１個のテスト項目毎の得点を取得する。
　図１３から図１５は、それぞれテスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す相関図である。
　図１３から図１５に示す相関図の横軸は、ＡＤＡＳの１１個のテスト項目のうちの１つのテスト項目であり、相関図の縦軸は、複数の脳区域のうちの１つの脳区域の萎縮率を示している。尚、ＡＤＡＳでは、テスト項目の満点から正答数を引いて得点とするため、得点が高い程、不正解が多くなり、認知機能の評価は悪くなる。
　図１３は、テスト項目の得点と萎縮率との相関が殆どない場合を示し、図１４は、正の弱い相関を示し、図１５は、正の強い相関を示している。
　情報処理部１２Ｅは、脳画像の脳区域毎の萎縮率とテスト項目毎の得点との関連性を算出し、図１６に示すように、これらの関連性を示す第１のテーブルＴ１を作成する。
　図１６において、Ａi,j（1≦ｉ≦52、1≦ｊ≦11）は関連性を示し、-1≦Ａi,j≦1の相関値とすることができる。尚、脳区域は、時間の経過とともに萎縮が進行するが、例えば、脳室、その他の空洞が脳区域として分割されている場合には、膨張するため、この場合には、負の相関値をとる。また、図１６には、ＡＤＡＳのテスト項目（項目１）と、番号20,22で表されている脳区域（下側頭回、上側頭回）との関連性（Ａ20,1=0.45、Ａ22,1=0.30）が示されているが、これらの関連性の数値は、実際に算出した値でない。
　情報処理部１２Ｅにより作成された第１のテーブルＴ１は、例えば、ストレージ１６に保存され、表示制御部１２Ｆ等にて必要に応じて適宜使用される。また、第１のテーブルＴ１は、情報処理部１２Ｅにより定期的に更新されることが好ましい。より多く患者の脳区域毎の解析値及び診断テストを使用して第１のテーブルＴ１を作成することで、信頼性の高いテーブルにすることができるからである。更に、第１のテーブルＴ１は、医用情報表示装置１の外部の装置やシステムで作成されたものを使用してもよく、この場合には、情報処理部１２Ｅは不要になる。
　表示制御部１２Ｆは、例えば、医用画像（第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の少なくとも一方の脳画像）、又は医用情報（第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の脳区域毎に解析した解析値、テーブルＴ３、診断データＤ１）等を、モニタ２４に表示させるための表示用画像を生成し、生成した表示用画像をモニタ２４に出力するものであり、出力部としての機能を含む。
　図１７は、モニタ２４に表示される医用画像及び医用情報の一例を示す図である。
　図１７に示す例では、萎縮率が大きい脳区域Ａ１０，Ａ１１（萎縮率が閾値を超えた脳区域）が、斜線で示したように他の脳区域と識別可能に表示されている。例えば、脳区域Ａ１０，Ａ１１に赤色を付与し、脳区域Ａ１０，Ａ１１を、色分けにより他の脳区域と識別可能に表示することができる。また、脳区域Ａ１０，Ａ１１には、ラベルＬ１０，Ｌ１１を付与することができる。ラベルＬ１０，Ｌ１１として、解析値（図１７に示す例では、百分率で表された萎縮率）が付加されているが、更に脳区域Ａ１０，Ａ１１を示す番号（ブロードマン領野：１～５２）や脳区域の名称等を表示させてもよい。
　更に、表示制御部１２Ｆは、医師による操作部２２の操作にしたがって、必要な医用画像及び医用情報をモニタ２４に表示させることができる。
　＜医用情報の表示制御＞
　以下、医用情報表示装置１における脳画像の表示制御について説明する。
　図１８は、医用情報表示装置１における医用情報の表示制御に関するフローチャートである。
　図１８に示すように、まず、データ取得部１２Ｂは、認知症に関する患者の臨床診断情報（ステップＳ１０）、及び患者の３次元の脳画像のデータ（ステップＳ１２）の入力を受け付けて取得する。データ取得部１２Ｂは、脳画像として、各種の撮像条件により撮像されたＭＲＩ画像を取得することができる。ＭＲＩ画像の種類としては、例えば、Ｔ１強調画像（Ｔ１ＷＩ）、Ｔ２強調画像（Ｔ２ＷＩ）、ＦＬＡＩＲ画像（Fluid Attenuated Inversion Recovery：水抑制画像）、Ｔ２＊強調画像（Ｔ２＊ＷＩ）、拡散強調画像（ＤＷＩ）等がある。
　Ｔ１ＷＩでは、水の信号強度が大脳皮質等と比較して低くなり、黒く描出される。このため、Ｔ１ＷＩでは、脳室（脳脊髄液が産生される脳内の腔）は黒色となる。Ｔ１ＷＩには、大脳皮質（灰白質）と白質等の解剖学的な構造が捉えやすいという特徴がある。
　Ｔ２ＷＩでは、水の信号強度が大脳皮質等と比較して高くなり、白く描出される。このため、Ｔ２ＷＩでは、脳室は白色となる。Ｔ２ＷＩは、多くの病巣が高信号で描出されるため、病変の抽出に有用とされている。
　ＦＬＡＩＲ画像は、水の信号を抑制したＴ２強調画像であり、脳室が黒く描出され、脳室と隣接した病巣が明瞭に描出される。
　Ｔ２＊ＷＩは、出血性病変が黒色に描出される画像であり、微小な出血性病変の検出に適した画像である。
　ＤＷＩは、水分子の拡散運動（自由運動度）を画像化した画像であり、水分子の拡散が低下した領域の信号強度が比較的高く白色で描出される。急性期の脳梗塞では、水分子の拡散が低下してくるため、超急性期の脳梗塞の部位判定に有用である。
　本実施形態の医用情報表示装置１は、操作部２２により、操作者（医師等）から診断の目的の指定入力を受け付ける。情報処理部１２Ｅは、操作部２２により指定された診断の目的に応じて診断に必要なＭＲＩ画像の種類を特定し、特定された種類の画像をＭＲＩ装置４から取得することが可能となっている。
　なお、本実施形態では、操作部２２により、診断の目的の代わりに、データ取得部１２Ｂにより取得すべき画像の種類を直接指定できるようにしてもよい。また、診断の目的が指定された場合に、診断の目的に適した画像の種類を列挙して、列挙された画像の種類の中から、データ取得部１２Ｂにより取得すべき画像の選択可能にしてもよい。また、診断の目的の指定は、患者の画像の撮像前に行い、診断の目的の指定に応じて、ＭＲＩ装置４の操作者（診療放射線技師等）に撮像すべき画像の種類を指示することができるようにしてもよい。
　次に、脳区域分割部１２Ｃは、患者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する（ステップＳ１４）。ここで、脳区域分割部１２Ｃは、ブロードマンの脳地図に基づく標準脳モデルと患者の３次元の脳画像とをアラインメントすることにより、患者の脳画像を、人間の脳の機能に対応した脳区域に分割することができる。なお、脳区域の分割は、脳賦活試験の結果、例えば、脳の活動時にＰＥＴ（positron emission tomography）スキャナーにより血流量を計測することにより求めた脳の機能と血流量との関係を示す統計データに基づいて行ってもよい。
　次に、画像解析部１２Ｄは、脳区域の画像解析を行い、脳区域ごとの解析値を取得する（ステップＳ１４）。解析値としては、例えば、同一患者の過去の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と患者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量、及び梗塞又は出血の評価値を求めることができる。これらのうち、梗塞の評価値は、例えば、ＤＷＩにおいて白色の領域として検出される梗塞の発生領域の大きさ及び形状の変化量として求めることができる。また、出血の評価値は、例えば、Ｔ２＊ＷＩにおいて黒色の領域として検出された出血性病変の領域の大きさ及び形状の変化量として求めることができる。なお、本実施形態における解析値の種類は、上記に列挙されたものに限定されない。
　次に、各脳区域を特定するための脳区域特定情報、機能及び位置の情報と、画像解析部１２Ｄの画像解析により得られた解析値とが相互に関連づけられて主メモリ１４に保存される（ステップＳ１８）。
　図１９は、ステップＳ１８において解析結果が格納される解析結果テーブルの例を示す図である。
　図１９に示す解析結果テーブルＴ１０には、脳区域特定情報として、脳区域を指定する番号及び名称が格納されており、脳区域特定情報と、各脳区域の機能、位置及び解析値とそれぞれ関連づけられて格納されている。
　次に、表示制御部１２Ｆは、テスト項目の選択入力を受け付けるためのテスト項目選択メニューをモニタ２４に表示させる。そして、操作部２２により、テスト項目選択メニューにおいて、テスト項目が選択されると（ステップＳ２２）、情報処理部１２Ｅは、選択されたテスト項目と脳区域の萎縮率との関連性（相関値）を取得する（ステップＳ２２）。表示制御部１２Ｆは、選択されたテスト項目と相関値に基づく表示制御を行う（ステップＳ２４）。
　図２０は、テスト項目選択メニューを示す図である。図２０において、テスト項目が選択されると、図２１に示すように、３次元の脳画像Ｂ１が表示され、テスト項目に対応する脳区域が強調表示される。ここで、３次元の脳画像Ｂ１は、例えば、脳を脳区域に分けて立体的に表示するボリュームレンダリング（ＶＲ）画像である。
　図２１に示す例では、脳区域の名称等の脳区域特定情報、萎縮率等の解析値及び関連性を示す相関値が併せて表示されるようにしてもよい。３次元の脳画像Ｂ１は、選択されたテスト項目との関連性に応じて複数表示されるようにしてもよい。例えば、選択されたテスト項目との関連性の強さを示す相関値が最大の脳区域のみを表示してもよいし、相関値が大きい順に所定の個数の脳区域を表示するようにしてもよい。また、相関値が閾値以上の脳区域を表示するようにしてもよい。また、３次元の脳画像Ｂ１だけではなく、直交３断面画像と並列表示するようにしてもよい。
　本実施形態によれば、認知症に関する臨床診断情報に含まれるテスト項目に基づいて、患者の脳画像の中から、表示すべき脳区域の画像を呼び出すことが可能になる。このような表示を行うことにより、医師等による認知症の診断の効率化を図ることが可能になる。
　また、ステップＳ２４では、解析結果の表示を併せて行うようにしてもよい。図２２は、解析結果の表示に関するフローチャートである。
　図２２に示すように、まず、表示制御部１２Ｆは、画像解析により得られた解析値を脳区域ごとに取得する（ステップＳ３０）。次に、表示制御部１２Ｆは、解析値に応じて脳区域に色を割り当てて（ステップＳ３２）、脳区域に解析値に応じた色が付された画像をモニタ２４に表示させる（ステップＳ３４）。
　表示制御部１２Ｆは、体積変化量、体積減少量又は形状変化量が最大の脳区域を赤色とし、これらの値が小さくなるにしたがって橙、黄、黄緑、緑、青、濃青に順次変化するカラースケールにより脳区域の色を指定する。また、表示制御部１２Ｆは、梗塞又は出血の評価値（大きさ）が比較的大きい脳区域を赤色とし、これらの値が小さくなるにしたがって橙、黄、黄緑、緑、青、濃青に順次変化するカラースケールにより脳区域の色を指定する。これにより、形状の変化の大きい脳区域又は病変の評価値が高く、脳診断において重要度が比較的高い脳区域を強調表示することが可能になる。
　なお、本実施形態では、脳区域に解析値に応じた色を付したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、画像の輝度又は透明度を変化させることで、解析値を表示するようにしてもよい。
　また、解析値の種類を選択するためのメニューを設けることにより、色等により表示させる解析値の種類を切り換えられるようにしてもよい。
　図２３は、脳画像の表示の例（３次元表示）を示す図である。
　図２３に示す３次元の脳画像Ｂ１は、脳を脳区域に分けて立体的に表示するボリュームレンダリング画像である。図２３では、脳区域の境界が破線により示されている。操作者は、操作部２２により、脳の表示の拡大及び縮小、回転並びに向きの変更の操作を行うことが可能となっている。
　図２３に示すように、操作部２２のマウスによりカーソルを移動させて、３次元の脳画像Ｂ１中の位置が指定（クリック）されると、指定されたボクセルの座標が特定される。情報処理部１２Ｅは、特定されたボクセルの位置に存在する脳区域を特定し、その位置及び範囲を解析結果テーブルＴ１０から取得する。そして、表示制御部１２Ｆは、特定された脳区域以外の脳区域の透過度を上げるか、又は最大にすることにより、特定された脳区域を強調表示する。なお、特定された脳区域の名称、機能及び解析値を、解析結果テーブルＴ１０から取得し、ポップアップ表示Ｐ１０により表示させるようにしてもよい。
　図２４は、脳画像の表示の別の例（並列表示）を示す図である。
　図２４に示す例では、３次元の脳画像Ｂ１と直交３断面画像Ｓ１とが並列表示されている。
　３次元の脳画像Ｂ１においては、解析値に応じて脳区域の色、輝度及び透明度を変化させて表示させるようにしてもよい。また、３次元の脳画像Ｂ１においては、解析値に応じて脳区域の輪郭線の色又は太さを変化させるようにしてもよい。また、３次元の脳画像Ｂ１においては、解析値に応じた表示と、Ｔ１ＷＩ等のＭＲＩ画像の表示とを切り換えられるようにしてもよい。
　直交３断面画像Ｓ１の表示領域には、脳のｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙが並べて表示されている。ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じて脳区域の色、輝度及び透明度を変化させて表示させるようにしてもよい。また、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じて脳区域の輪郭線の色又は太さを変化させるようにしてもよい。また、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じた表示と、Ｔ１ＷＩ等のＭＲＩ画像の表示とを切り換えられるようにしてもよい。
　操作者は、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙのそれぞれにおける基準点Ｐｚｘ、Ｐｙｚ及びＰｚｙのいずれかをマウスにより移動させて直交３断面画像の基準点を移動させることにより、脳の所望の断面をモニタ２４に表示させることが可能となっている。なお、図中の十字線Ｃｚｘ、Ｃｙｚ及びＣｚｙは、Ｐｚｘ、Ｐｙｚ及びＰｚｙの移動にそれぞれ連動して移動するようになっており、表示中の断面画像の位置を示すものである。
　３次元の脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、３次元の脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１中の位置が指定（クリック）されると、指定されたボクセルの座標が特定される。情報処理部１２Ｅは、特定されたボクセルの位置に存在する脳区域を特定し、その位置及び範囲を解析結果テーブルＴ１０から取得する。そして、表示制御部１２Ｆは、３次元の脳画像Ｂ１において特定された脳区域以外の脳区域の透過度を上げるか、又は最大にし、かつ、直交３断面画像Ｓ１において特定された脳区域以外の脳区域の輝度を下げるか、又は最小にする（背景色と同じ色にする又は黒く塗りつぶす）ことにより、特定された脳区域を強調表示する。
　図２４に示す例では、直交３断面画像Ｓ１の隣にメニューＭ１０が表示されている。メニューＭ１０には、脳の機能を示す脳機能ボタンが含まれている。操作者が、操作部２２により、メニューＭ１０の中から脳機能ボタンを選択すると、図２５に示すように、表示制御部１２Ｆは、選択した脳機能ボタンに対応する脳区域Ａ１０を強調表示させる。ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙでは、脳区域Ａ１０がそれぞれ脳区域の断面画像Ａ１０ｙｚ及びＡ１０ｘｙとして表示されている。なお、図２５に示す例では、選択された機能に対応する脳区域が１つだけ示されているが、選択された機能に対応する脳区域が複数ある場合には、すべての脳区域について強調表示をしてもよい。
　本実施形態では、脳区域の選択時には、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域は表示しないようにしてもよい。この場合、選択された脳区域の診断及び確認の終了の指示を受け付けた後に、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域の画像を表示してもよい。また、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域の画像を表示する場合には、機能と脳区域との関連性（相関値）に応じて、脳区域を選択して表示してもよい。
　また、メニューＭ１０により選択された機能と脳区域との関連性（相関値）に応じて、脳区域を選択して表示してもよい。例えば、メニューＭ１０により選択された機能と脳区域との関連性が最大の脳区域だけを表示するようにしてもよいし、関連性が閾値以上、又は関連性の順位が上位ｎ番目までの脳区域を選択して表示するようにしてもよい。
　メニューＭ１０においては、解析値に応じて、脳機能ボタンの色、輝度又は透明度を変化させるようにしてもよい。例えば、言語機能に関する脳区域の一部又は全部が過去の患者の画像と比較して萎縮していた場合には、言語機能に関するボタンを赤色にするようにしてもよい。
　本実施形態では、表示制御部１２Ｆは、脳区域ごとに算出された解析値をボクセル値とする３次元データを作成し、この３次元データを用いて３次元の脳画像Ｂ１を作成するようにしてもよい。
　また、表示制御部１２Ｆは、脳の機能ごとに、同一の機能に対応する脳区域のボクセルについては、解析値をボクセル値として格納し、同一の機能に対応する脳区域以外のボクセル値を、所定値、例えば、－９９９９とした３次元データを作成するようにしてもよい。そして、表示制御部１２Ｆは、各脳区域について、ボクセル値として格納した解析値に応じてカラースケールにより色分けをし、ボクセル値が－９９９９のボクセルについては、例えば、色を薄くする、輝度を下げる又は透明にするようにしてもよい。これにより、表示制御部１２Ｆは、各機能に対応する脳区域を選択的に表示するための３次元の脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１を作成することが可能になる。この場合、例えば、「記憶」、「言語」、「聴覚」等の各機能に対応した脳区域について、解析値を反映した表示を行うことが可能になる。
　また、機能ごとに脳区域を選択して表示する場合には、表示対象として選択した脳区域以外の脳区域を全く表示しないようにしてもよいし、表示対象として選択した脳区域の周囲の一定の領域を表示させるようにしてもよい。この場合、例えば、３次元の脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１において、表示対象として選択した脳区域の最大寸法１０％程度の大きさの周囲の領域について表示を行うようにしてもよい。また、この周囲の領域については、表示対象として選択した脳区域から離れるにしたがって、色を薄くする、輝度を下げる又は透明にするようにしてもよい。これにより、表示対象として選択した脳区域の周囲の状況についても確認することが可能になる。
　なお、３次元の脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、操作部２２のマウスによりカーソルを移動させて、画像中の脳区域を選択することにより、当該脳区域の名称、機能及び解析値をポップアップ表示Ｐ１０により表示させるようにしてもよい。
　図２６は、並列表示における表示制御に関するフローチャートである。
　図２６に示す例では、まず、ＶＲ画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、情報処理部１２Ｅによって、操作部２２のマウス操作により所定の位置が指定（クリック）されたかどうかが判断される（ステップＳ５０）。そして、位置指定入力が検出されると（ステップＳ５０のＹｅｓ）、情報処理部１２Ｅによって、指定された位置のモニタ２４における座標が特定される（ステップＳ５２）。次に、情報処理部１２Ｅによって、指定された位置の座標に対応する脳区域が特定され（ステップＳ５４）、表示制御部１２Ｆによって、脳区域の名称、機能及び解析値がモニタ２４に表示される（ステップＳ５６）。
　一方、機能に関するメニューＭ１０において、操作部２２により、脳の機能が選択されると（ステップＳ５０のＮｏ、ステップＳ５８のＹｅｓ）、情報処理部１２Ｅによって、選択された機能に対応する脳区域が特定されて（ステップＳ６０）、表示制御部１２Ｆによって、脳区域の名称、機能及び解析値がモニタ２４に表示される（ステップＳ６２）。
　なお、ステップＳ５６及びＳ６２における脳区域の名称、機能及び解析値の表示は、脳区域ごとにポップアップ表示してもよいし、脳区域特定情報とともに、テーブル上に表示するようにしてもよい。脳区域特定情報等をテーブル表示する場合には、テーブルの脳区域特定情報等を選択すると、３次元の脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１において対応する脳区域が強調表示されるようにしてもよい。
　そして、操作部２２により、表示の終了指示が入力されると（ステップＳ６４のＹｅｓ）、脳画像の表示が終了する。
　本実施形態によれば、診断対象として注目している脳区域と同じ機能を持つ別の脳区域の情報を同時にモニタ２４に表示させることができる。これにより、同じ機能を司る脳区域の解析値を一目で確認することができる。例えば、注目している脳区域と同じ機能に対応する脳区域の萎縮率等を解析値として表示させることができるので、脳画像を用いた認知症の診断が容易になる。
　本実施形態は、医用情報表示装置１に限定されるものではなく、本実施形態に係る表示制御の各工程を医用情報表示装置１に行わせる医用情報表示方法、本実施形態に係る表示制御の各機能をコンピュータに実行させる医用情報表示プログラム及び医用情報表示プログラムを格納した非一時的有形記録媒体として実現することが可能である。
　上記実施形態において、（例えば、画像取得部１２Ａ、データ取得部１２Ｂ、脳区域分割部１２Ｃ、画像解析部１２Ｄ、情報処理部１２Ｅ及び表示制御部１２Ｆ）といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
　１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
　１　医用情報表示装置
　２　ＰＡＣＳ
　３　電子カルテ
　４　ＭＲＩ装置
　１０　コンピュータ
　１２　ＣＰＵ
　１４　主メモリ
　１６　ストレージ
　１８　光ディスクドライブ
　２０　通信インターフェース
　２２　操作部（マウス及びキーボード）
　２４　モニタ
　１２Ａ　画像取得部
　１２Ｂ　データ取得部
　１２Ｃ　脳区域分割部
　１２Ｄ　画像解析部
　１２Ｅ　情報処理部
　１２Ｆ　表示制御部
　Ｓ１０～Ｓ２４、Ｓ３０～Ｓ３４、Ｓ５０～Ｓ６４　表示制御の各工程

Claims (12)

  1. 　認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得部と、
    　被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得部と、
    　前記被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、
    　前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、
    　前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、
    　前記被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する操作入力を受け付ける操作部と、
    　表示部と、
    　前記テーブルに基づいて、前記操作部により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した前記脳区域を特定するための脳区域特定情報及び前記脳区域の解析値を前記表示部に表示させる表示制御部と、
    　を備える医用情報表示装置。
  2. 　前記テーブルが、前記臨床診断情報に含まれる項目と、前記複数の脳区域との間の統計的な相関値を含んでおり、
    　前記表示制御部が、前記操作部により選択された１つの項目と前記複数の脳区域との間の相関値に基づいて少なくとも１つの脳区域を特定し、特定した前記脳区域の名称及び解析値を前記表示部に表示させる、請求項１記載の医用情報表示装置。
  3. 　前記表示制御部が、前記操作部により選択された１つの項目と前記複数の脳区域との間の相関値が高い順に表示対象の脳区域を選択し、前記表示対象の脳区域を前記相関値が高い順に前記表示部に表示させる、請求項２記載の医用情報表示装置。
  4. 　前記表示制御部が、前記操作部により選択された１つの項目と前記複数の脳区域との間の相関値が閾値以上の脳区域を表示対象の脳区域として選択する、請求項２記載の医用情報表示装置。
  5. 　前記表示制御部が、前記脳区域の名称及び解析値に加えて、前記操作部により選択された項目と前記脳区域との間の前記相関値を前記表示部に表示させる、請求項２から４のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  6. 　前記表示制御部は、前記脳区域の名称及び解析値に加えて、前記脳区域の画像を前記表示部に表示させる、請求項１から５のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  7. 　前記操作部が、前記被検者の臨床診断情報に含まれる項目ごとのテスト結果に応じて前記１つの項目を選択する、請求項１から６のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  8. 　前記操作部が、前記被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目の選択入力を受け付け、前記選択入力に基づいて前記１つの項目を選択する、請求項１から６のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  9. 　前記画像解析部が、過去同一患者の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と前記被検者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量及び梗塞又は出血の評価値のうちの少なくとも１つを、前記解析値として算出する、請求項１から８のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  10. 　前記脳区域分割部が、ブロードマンの脳地図又は脳賦活試験の統計データに基づいて前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する、請求項１から９のいずれか１項記載の医用情報表示装置。
  11. 　認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得ステップと、
    　被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得ステップと、
    　前記被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得ステップと、
    　前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割ステップと、
    　前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析ステップと、
    　前記被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する選択ステップと、
    　前記テーブルに基づいて、前記選択ステップにより選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した前記脳区域を特定するための脳区域特定情報及び前記脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御ステップと、
    　を備える医用情報表示方法。
  12. 　認知症に関する臨床診断情報に含まれる少なくとも１つの項目と、脳区域との関連性を示すテーブルを取得する第１のデータ取得機能と、
    　被検者の認知症に関する臨床診断情報を取得する第２のデータ取得機能と、
    　前記被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得機能と、
    　前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割機能と、
    　前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析機能と、
    　前記被検者の臨床診断情報に含まれる項目のうちの１つの項目を選択する選択機能と、
    　前記テーブルに基づいて、前記選択機能により選択された１つの項目に対応する脳区域を特定し、特定した前記脳区域を特定するための脳区域特定情報及び前記脳区域の解析値を表示部に表示させる表示制御機能と、
    　をコンピュータに実現させる医用情報表示プログラム。
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