WO2019054283A1 - 画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法 - Google Patents

画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法 Download PDF

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WO2019054283A1
WO2019054283A1 PCT/JP2018/033130 JP2018033130W WO2019054283A1 WO 2019054283 A1 WO2019054283 A1 WO 2019054283A1 JP 2018033130 W JP2018033130 W JP 2018033130W WO 2019054283 A1 WO2019054283 A1 WO 2019054283A1
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WO
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bone
image
area
nuclear medicine
region
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PCT/JP2018/033130
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English (en)
French (fr)
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一男 浜田
西川 和宏
Original Assignee
日本メジフィジックス株式会社
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Publication date
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    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computerised tomographs
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01TMEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16Measuring radiation intensity
    • G01T1/161Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • GPHYSICS
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    • G01TMEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16Measuring radiation intensity
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    • G01T1/164Scintigraphy
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding

Definitions

  • the present invention relates to an image processing program, an image processing apparatus, and an image processing method.
  • a method for detecting bone metastasis of cancer As a method for detecting bone metastasis of cancer, a method using a two-dimensional bone scintigram obtained by radiopharmaceutical administration for diagnosing bone metastasis is widely used.
  • diagnosis using a bone scintigram detection of a bone metastasis site of cancer is performed by confirming an abnormal accumulation site on an image projected on a plane.
  • BSI Scan Index
  • BSI used conventionally is an index calculated based on the area of metastasis site of cancer in bone scintigram, that is, the number of pixels. This is described in non-patent document 1 on page 1402, right column, lines 1 to 28 to calculate the involvement of the transition part to the bone by the number of pixels of the area. This also indicates the important premise that the size of each bone area is in proportion to the weight of the bone. That is, conventionally, the BSI is obtained based on the size of a two-dimensional area.
  • the area occupied by those tumors may not be used for calculation, and BSI may become an underestimated numerical value.
  • An object of the present invention is, in view of the above-mentioned background, to provide a highly accurate index indicating the degree of infiltration of cancer into a bone region.
  • the program according to the present invention is a program for obtaining an index relating to bone metastasis based on a three-dimensional nuclear medicine image, and inputting into a computer data of a three-dimensional morphological image and a three-dimensional nuclear medicine image of a subject.
  • the index related to bone metastasis is determined based on the volume of the bone region and the volume of the bone transition region in the three-dimensional nuclear medicine image, it is possible to determine an index with high accuracy considering information in the depth direction.
  • the step of identifying the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image corresponding to the bone region generates a mask image of the bone region based on data of the bone region in the three-dimensional morphological image.
  • the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image may be specified as a portion where the mask image of the bone region and the three-dimensional nuclear medicine image overlap.
  • a mask image of the bone area may be multiplied by the three-dimensional nuclear medicine image to identify the bone area in the three-dimensional nuclear medicine image.
  • a program according to another aspect of the present invention is a program for obtaining an index relating to bone metastasis based on a three-dimensional nuclear medicine image, comprising the steps of: inputting data of a three-dimensional nuclear medicine image of a subject into a computer; Extracting at least a part of bone region based on a three-dimensional nuclear medicine image, normalizing pixel values of the bone region, and a bone metastasis region having a pixel value of a predetermined threshold or more in the bone region. The steps of determining and determining an index relating to bone metastasis based on the volume of the bone region and the volume of the bone metastasis region are performed.
  • the index related to bone metastasis is determined based on the volume of the bone region and the volume of the bone transition region in the three-dimensional nuclear medicine image, it is possible to determine an index with high accuracy considering information in the depth direction.
  • the step of extracting the bone region comprises the steps of identifying a physiological accumulation site of radiopharmaceutical in the three-dimensional nuclear medicine image, and pixel values not less than a predetermined threshold in the three-dimensional nuclear medicine image.
  • the steps of extracting the pixels having the region and extracting the region excluding the physiological accumulation site of the radiopharmaceutical from the region composed of the extracted pixels may be performed as the bone region.
  • the bone region can be appropriately extracted from the three-dimensional nuclear medicine image by removing the physiological accumulation site of the radiopharmaceutical such as the bladder or the kidney from the image having the pixel value equal to or more than the predetermined threshold.
  • the step of determining the index related to bone metastasis may determine the index based on the volume of the bone region of the whole body of the subject. Also, the index may be determined based on the volume of a bone region of a part of the subject.
  • a program according to another aspect of the present invention is a program for performing image processing of a three-dimensional nuclear medicine image, which comprises inputting data of a three-dimensional morphological image and a three-dimensional nuclear medicine image of a subject into a computer Extracting at least a partial bone region based on the three-dimensional morphological image; identifying the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image corresponding to the bone region; and the three-dimensional nuclear medicine image Normalizing pixel values of a bone region, determining a bone transition region having a pixel value equal to or greater than a predetermined threshold in the bone region of the three-dimensional nuclear medicine image, and displaying two or more different cross-sectional images side by side And displaying the bone transition area on the displayed image.
  • the bone metastasis area can be three-dimensionally grasped, which can be useful for diagnosis.
  • the direction of the three-dimensional nuclear medicine image displaying the bone metastasis area can be any direction.
  • the designation of the direction can be performed by designating on the screen the direction that the operator wants to display.
  • a program according to another aspect of the present invention is a program for performing image processing of a three-dimensional nuclear medicine image, which comprises the steps of: inputting data of a three-dimensional nuclear medicine image of a subject into a computer; Extracting at least a part of bone region based on the image, normalizing pixel values of the bone region, and determining a bone metastasis region having a pixel value equal to or greater than a predetermined threshold in the bone region; Displaying two or more different cross-sectional images side by side, and displaying the bone transition area on the displayed image.
  • the bone metastasis area can be three-dimensionally grasped, which can be useful for diagnosis.
  • the direction of the three-dimensional nuclear medicine image displaying the bone metastasis area can be any direction.
  • the designation of the direction can be performed by designating on the screen the direction that the operator wants to display.
  • the normalizing step may perform normalization using data on the subject's weight, bone weight, or bone mineral content.
  • An image processing apparatus comprises an image data input unit for inputting data of a three-dimensional morphological image and a three-dimensional nuclear medicine image of a subject, and a bone region for extracting at least a part of bone region based on the three-dimensional morphological image.
  • An extracting unit a bone region specifying unit for specifying the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image corresponding to the bone region; a normalization unit for normalizing pixel values of the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image; A bone metastasis area extraction unit for obtaining a bone metastasis area having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold in the bone area in the three-dimensional nuclear medicine image, and the volume of the bone area and the volume of the bone metastasis area. And an index value calculation unit for obtaining an index related to bone metastasis.
  • An image processing apparatus comprises an image data input unit for inputting data of a three-dimensional nuclear medicine image of a subject, and a bone region extraction unit for extracting at least a part of bone region based on the three-dimensional nuclear medicine image; A normalization unit for normalizing pixel values of the bone region, a bone metastasis region extraction unit for obtaining a bone metastasis region having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold in the bone region, a volume of the bone region, and the bone metastasis region And an index value calculation unit for obtaining an index related to bone metastasis based on the volume of
  • the image processing method of the present invention is a method for obtaining an index relating to bone metastasis based on a three-dimensional nuclear medicine image, comprising the steps of: inputting data of a three-dimensional morphological image and a three-dimensional nuclear medicine image of a subject; Extracting at least a partial bone region based on the three-dimensional morphological image; identifying the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image corresponding to the bone region; and the bone in the three-dimensional nuclear medicine image Normalizing the pixel value of the region, determining a bone transition region having a pixel value equal to or greater than a predetermined threshold in the bone region in the three-dimensional nuclear medicine image after normalization, the volume of the bone region, and Determining an index related to bone metastasis based on the volume of the bone metastasis area.
  • the image processing method of the present invention is a method for obtaining an index relating to bone metastasis based on a three-dimensional nuclear medicine image, comprising the steps of: inputting data of a three-dimensional nuclear medicine image of a subject; Extracting at least a part of the bone region based on the following: normalizing pixel values of the bone region; determining a bone metastasis region having a pixel value equal to or greater than a predetermined threshold in the bone region; Determining an index related to bone metastasis based on the volume of the bone area and the volume of the bone metastasis area.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the operation of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the output result displayed on the monitor.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example in which VOI of the bone metastasis area obtained by the bone metastasis area extraction unit is output.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing the operation of the image processing apparatus according to the second embodiment.
  • SPECT image is used as a three-dimensional nuclear medicine image and a CT image is used as a three-dimensional morphological image
  • SPECT / CT apparatus that integrates SPECT and CT has been developed, and it is possible to capture a CT image in accordance with the execution of the SPECT examination.
  • processing is performed based on a SPECT image and a CT image captured using a SPECT / CT device.
  • the present embodiment is merely an example and is not intended to limit the contents of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus 1.
  • the image processing apparatus 1 includes an image data input unit 10, an arithmetic processing unit 11, and an output unit 12.
  • the image processing apparatus 1 is realized by causing the arithmetic processing unit 11 to perform various functions by executing an image processing program.
  • the arithmetic processing unit 11 has functions of a bone area extraction unit 20, a bone area identification unit 21, a normalization unit 22, a bone metastasis area extraction unit 23, and an index value calculation unit 24, as shown in FIG.
  • An example of the hardware of the image processing apparatus 1 is a computer provided with a CPU, a RAM, a ROM, a hard disk, a monitor, a keyboard, a communication interface, a peripheral device interface and the like.
  • the image processing program is stored, for example, in the ROM.
  • the CPU reads the image processing program from the ROM and executes the image processing program.
  • the image processing apparatus 1 has an image data input unit 10.
  • the image data input unit 10 has a function of inputting data of the SPECT image and CT image of the subject.
  • the SPECT image was typically taken using a radiopharmaceutical (for example, 99m Tc-HMDP (made by Nippon Medi-Physics Co., Ltd., clear bone (R) Note) which is highly adsorbed to the bone formation site where bone metabolism is enhanced. It is an image. Therefore, the region where the amount of radioactivity is high, that is, the region where the pixel value of the SPECT image is high is a portion where bone metastasis of cancer is suspected.
  • a radiopharmaceutical for example, 99m Tc-HMDP (made by Nippon Medi-Physics Co., Ltd., clear bone (R) Note) which is highly adsorbed to the bone formation site where bone metabolism is enhanced. It is an image. Therefore, the region where the amount of radioactivity is high, that is, the region where the pixel value of the
  • the image data input unit 10 is realized by, for example, a network interface, and receives data of a SPECT image and a CT image of a subject from a SPECT / CT apparatus. Further, the image data input unit 10 may be realized by a USB interface. By inserting a USB memory storing data of SPECT image and CT image into a USB interface, input of data of SPECT image and CT image from the USB memory is accepted. Note that the SPECT image and the CT image input in the present embodiment are data captured by the SPECT / CT apparatus, and alignment (co-registration) of both images is performed.
  • the bone region extraction unit 20 three-dimensionally extracts the bone region of the subject based on the CT image. For example, the bone region extraction unit 20 extracts a region having a pixel value equal to or more than a threshold on the CT image as a bone region.
  • a threshold value used for extraction of a bone area a value generally known to those skilled in the art can be used as a Hansfield value indicating a bone area, and in this embodiment, 152 is used.
  • the bone region extraction unit 20 calculates the volume of the bone region.
  • the bone region extraction unit 20 may add the closing processing according to a known method to the image data constructed by the pixels having pixel values equal to or more than the threshold value, and determine the remaining pixels as bone regions. Further, as a noise removal method, a method of removing a volume whose number of voxels is equal to or less than a predetermined threshold value or a method of manually specifying and removing noise using a mouse, a stylus pen or the like may be used.
  • the bone region identification unit 21 maintains the pixel values of the SPECT image only in the region corresponding to the three-dimensional bone region obtained by the bone region extraction unit 20, and performs processing for setting the other pixel values to 0. Extract the pixels of the bone area in.
  • a mask image in which the pixel value of the three-dimensional bone region obtained by the bone region extraction unit 20 is 1 and the other pixel value is 0 is generated and multiplied by the SPECT image. Since the SPECT image and the CT image are aligned, by multiplying the pixel values of corresponding pixels of the mask image and the SPECT image, it is possible to obtain only the pixel values of the bone region in the SPECT image.
  • the normalization unit 22 has a function of normalizing pixel values of the SPECT image.
  • the normalization is a pre-processing that is performed to compare inspection results that differ in imaging conditions and the like.
  • the normalization unit 22 indicates how many times the radioactivity concentration of each pixel is compared with a situation where the administered radioactivity (amount of radiopharmaceutical) is uniformly distributed throughout the body and is not excreted. Convert to quantity.
  • the normalization unit 22 performs normalization using the dose of the administered radiopharmaceutical and the weight of the subject.
  • each pixel value of the SPECT image is normalized by the following equation (1). (SPECT pixel value) / (amount of radioactivity administered to subject / weight of subject) (1)
  • the bone metastasis area extraction unit 23 has a function of extracting an area where cancer metastasis is observed. Specifically, the bone metastasis area extraction unit 23 extracts, as a bone metastasis area, a pixel having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold value from the bone area of the SPECT image. The bone metastasis area extraction unit 23 obtains the volume of the extracted bone metastasis area.
  • the index value calculation unit 24 determines the volume of the bone metastasis area relative to the volume of the bone area as an index indicating the degree of infiltration into the bone. That is, the index value is determined by the following equation (2). (Total volume of bone metastasis area) / (bone volume) ⁇ 100 (2)
  • the volume of the bone region which is the denominator of the equation (2) is the volume of the bone region of the whole body. It is not necessary to use the volume of the region.
  • the output unit 12 outputs the obtained index value to, for example, a monitor.
  • the output unit 12 may output the SPECT image of the subject, the CT image, and the composite image thereof to the monitor together with the index value.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the operation of the image processing apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the image processing apparatus 1 reads data of a subject's SPECT image and CT image from a SPECT / CT apparatus (S10).
  • the bone area extraction unit 20 of the image processing device 1 extracts a three-dimensional bone area of the subject based on the CT image, and obtains the volume of the extracted bone area (S11).
  • 152 is used as the threshold value of the Hansfield value to extract the bone area, and pixels having the Hansfield value of 152 or more are extracted as the bone area.
  • the bone area specifying unit 21 of the image processing device 1 specifies a bone area of the SPECT image corresponding to the bone area obtained based on the CT image (S12). Specifically, a mask image of a bone region obtained based on a CT image is generated, and the mask image is multiplied by the SPECT image to specify a region of a portion corresponding to the bone region from the SPECT image. Although there is a case where the pixel value of the SPECT image may be high even if there is no abnormality at a physiological accumulation site such as the bladder or kidney, the physiological accumulation site is obtained by multiplying the bone area mask image obtained based on the CT image. Can be removed to make an appropriate diagnosis.
  • the normalization unit 22 of the image processing device 1 normalizes the pixel values in the bone region of the SPECT image (S13). In the present embodiment, specifically, the normalization unit 22 performs normalization according to the above-described equation (1) using data of the weight of the subject.
  • the bone metastasis area extraction unit 23 extracts a bone metastasis area having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold value in the normalized SPECT image (S14).
  • the bone metastasis area to be extracted is extracted from the bone area of the SPECT image, it is three-dimensional data.
  • the bone metastasis area extraction unit 23 obtains the volume of the extracted bone metastasis area.
  • the index value calculation unit 24 of the image processing device 1 calculates an index value relating to bone metastasis by the above-mentioned equation (2) based on the volume of the bone region and the volume of the bone metastasis region (S15).
  • the output unit 12 of the image processing device 1 outputs the calculated index value, the SPECT image of the subject, and the CT image to the monitor (S16).
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the output result displayed on the monitor.
  • the image described as “CT” at the right end is a CT image
  • the image described as “NM” second from the right is a SPECT image.
  • "NM” is an abbreviation for nuclear medicine (Nuclear Medicine).
  • the third image from the right described as “Fused” is an image obtained by superimposing the CT image and the SPECT image, and the image described as "VOI” at the left end highlights the VOI extracted as a bone metastasis region. It is a displayed image. In the image described as “VOI” in FIG. 3, five VOI are set.
  • MBV indicates a numerical value corresponding to volume
  • Pixel Num indicates the number of pixels
  • SUVmax indicates the maximum value of SUV in the target site.
  • SUV standardized uptake value
  • the output unit 12 may output an image in which the bone metastasis area is extracted by the bone metastasis area extraction unit 23.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example in which the VOI of the bone metastasis area obtained by the bone metastasis area extraction unit 23 is output.
  • Four images are shown in FIG. 4, but from the left, they are a long-axis cross-sectional image, a sagittal plane image, a coronal plane image, and an MIP (maximum value projection) image in the vicinity of the subject's pelvis.
  • the VOI is set to a portion having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold.
  • VOI is displayed in images from various directions, and the shape of the three-dimensional bone transition area can be three-dimensionally grasped, which can be useful for diagnosis.
  • the longitudinal cross section image, the sagittal plane image, the coronal plane image, and the MIP (maximum value projection) image of the SPECT image are displayed side by side. At least two of the coronal plane images may be displayed side by side.
  • This configuration also enables three-dimensional grasp of the bone metastasis area.
  • the SPECT image to be displayed is not limited to the four images described above, and a SPECT image of any direction may be displayed.
  • a user interface may be provided so that the operator can specify the direction he wants to view.
  • an interface may be considered in which the image rotates in the swipe direction by the operator swiping the touch panel on which the SPECT image is displayed.
  • the image processing apparatus 1 is an index value related to bone metastasis based on the volume of the three-dimensional bone region obtained by the CT image and the volume of the three-dimensional bone metastasis region obtained by the SPECT image As a result, it is possible to obtain an accurate index in consideration of information in the depth direction.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the image processing apparatus 2 according to the second embodiment.
  • the image processing apparatus 2 of the second embodiment is an apparatus for obtaining an index related to a bone metastasis area using a nuclear medicine image.
  • a case where a SPECT image is used as a nuclear medicine image will be described as an example.
  • the basic configuration of the image processing apparatus 2 of the second embodiment is the same as that of the image processing apparatus 1 of the first embodiment. Components having the same function are given the same number.
  • the image processing apparatus 2 includes a bone region extraction unit 25 that extracts a bone region of a subject based on a SPECT image.
  • the bone region extraction unit 25 extracts a region having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold in the SPECT image as a bone region.
  • the bone area extraction unit 25 removes the physiological accumulation site from the bone area. I do.
  • the image processing apparatus 2 displays a SPECT image, and on the SPECT image, the user specifies a physiological accumulation site by specifying a physiological accumulation site using a mouse, a stylus pen or the like.
  • the image processing device 2 has a site designation unit 13.
  • the site designation unit 13 recognizes the coordinates of the point designated by the user on the SPECT image, and passes the coordinate data to the bone region extraction unit 25.
  • the bone region extraction unit 25 specifies a group of regions including the point designated by the user as a physiological accumulation site.
  • a group of areas is an area in which pixels having similar values are collected.
  • an example is given in which the user designates a physiological accumulation site, but image data to be a model of the physiological accumulation site is stored, and the physiological accumulation site is identified by pattern matching, etc. It is also possible to take a method.
  • a physiological accumulation site can be obtained from a SPECT image of a new subject using a model obtained by learning them as teacher data.
  • the physiological accumulation site may be excluded using the information of the CT image.
  • the other functions of the arithmetic processing unit 11 are the same as those of the image processing apparatus 1 according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the operation of the image processing apparatus 2 according to the second embodiment.
  • the image processing device 2 reads data of a SPECT image of a subject from the SPECT device (S20).
  • the bone region extraction unit 25 of the image processing device 2 extracts a three-dimensional bone region of the subject based on the SPECT image, and obtains the volume of the extracted bone region (S21).
  • the normalization unit 22 of the image processing device 2 normalizes the pixel values in the bone region of the SPECT image (S22). Specifically, the normalization unit 22 performs normalization according to the above-described equation (1) using data of the weight of the subject.
  • the bone metastasis area extraction unit 23 extracts a bone metastasis area having a pixel value equal to or more than a predetermined threshold value in the normalized SPECT image (S23).
  • the bone metastasis area to be extracted is extracted from the bone area of the SPECT image, it is three-dimensional data. Also, the bone metastasis area extraction unit 23 obtains the volume of the extracted bone metastasis area (S23).
  • the index value calculation unit 24 of the image processing device 2 calculates an index value relating to bone metastasis by the above-mentioned equation (2) based on the volume of the bone region and the volume of the bone metastasis region (S24).
  • the output unit 12 of the image processing device 2 outputs the calculated index value and the SPECT image of the subject to the monitor (S25).
  • the image processing device 2 according to the second embodiment determines the index value related to bone metastasis based on the volume of the three-dimensional bone region and the volume of the three-dimensional bone metastasis region obtained by the SPECT image, so the depth direction It is possible to obtain a highly accurate index in consideration of the information in In addition, since the image processing device 2 according to the second embodiment can perform processing using a SPECT image, it is possible to obtain an index value related to bone metastasis even for a subject without data of a CT image.
  • the above-mentioned embodiment gave and explained the example which uses a SPECT image as a nuclear medicine image, it can apply also to calculation of an index value using a PET image by NaF 18 administration etc. administration, for example.
  • the PET image and the CT image may be simultaneously acquired using a PET / CT apparatus, or images captured separately may be used.
  • a CT image is used as a morphological image for obtaining a bone region of a subject.
  • the morphological image is not limited to a CT image.
  • an MRI image may be used.
  • the normalization unit 22 can perform normalization of the SPECT image using the bone weight of the subject. This is an amount that indicates how many times the radioactivity concentration of each pixel will be compared to the situation where the administered radioactivity (amount of radiopharmaceutical) is uniformly distributed in bone tissue and is not excreted. Specifically, it is calculated by the following equation (3). (SPECT pixel value) / (amount of radioactivity administered to the subject / bone weight of the subject) ... (3)
  • the bone weight information can be estimated, for example, based on the data of the bone area obtained based on the CT image. If there is no CT image, it can be estimated from the subject's gender, age, height, weight and the like.
  • the normalization unit 22 may perform normalization of the SPECT image using bone mineral content (BMC: Bone Mineral Contents) or bone mineral density (BMD: Bone Mineral Density). Specifically, it can be calculated by the following equations (4) and (5). (SPECT pixel value) / (amount of radioactivity administered to subject / amount of bone mineral) ... (4) (SPECT pixel value) / (amount of radioactivity administered to subject / bone mineral density) ... (5)
  • the bone mineral content and bone mineral density can be estimated from the subject's sex, age, height, weight and the like.
  • the bone mineral content and bone mineral density can be estimated from the following equation.
  • Bone mineral content (male; kg) -1.81-0.0015 x age + 1.89 x height + 0.017 x body weight
  • the unit of age is year
  • the unit of weight is kg
  • the unit of height is m.
  • the index related to bone metastasis obtained according to the present invention can be effectively used for follow-up observation and severity evaluation of a subject.
  • the range for calculating the index related to bone metastasis may be for the whole body or may be a part.
  • the index for bone metastasis is calculated using only the data of the upper right arm bone in the image at each time point, and mutual comparison Do.

Abstract

SPECT画像等の三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムである。プログラムを実行することにより実現される画像処理装置は、被験者のSPECT画像とCT画像のデータを入力する画像データ取得部(10)と、CT画像における骨領域を抽出する骨領域抽出部(20)と、CT画像における骨領域に対応するSPECT画像の骨領域を特定する骨領域特定部(21)と、SPECT画像における骨領域の画素値を正規化する正規化部(22)と、正規化後のSPECT画像における骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部(23)と、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて骨転移に関する指標を求める指標計算部(24)とを備える。

Description

画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法
 本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
 癌の骨転移を検出する手法として、骨転移診断用の放射性医薬品投与により得られた二次元の骨シンチグラムを用いる方法が、広く用いられている。骨シンチグラムを用いた診断では、平面上に投影された画像上で異常集積部位を確認することにより、癌の骨転移部位の検出が行われている。
 また最近では、骨シンチグラムから骨領域を抽出した上で、骨領域上における癌の転移部位を抽出し、癌の骨転移領域の面積と骨領域全体の面積の比に基づいて算出されたBone Scan Index(以下、BSI)という指標が提案され、臨床現場で用いられている。BSIは、癌の骨への浸潤の広がりを表す指標であり、治療効果判定や経過観察に役立つとされている(非特許文献1)。
Yusuf E. Erdi他「Quantitative Bone Metastases Analysis Basedon Image Segmentation」The Journal of NUCLEAR MEDICINE 1997, 38:1401-1406.
 上述したとおり、従来より用いられているBSIは、骨シンチグラムにおける癌の転移部位の面積、すなわち画素数に基づいて計算された指標である。このことは、非特許文献1の1402頁右欄1~28行には、骨への転移部分の関与を領域のピクセル数で計算することが記載され、同欄18~19行に「式3は、各骨の領域の大きさは、骨の重量に比例しているという重要な前提を述べている」と記載されていることからも分かる。つまり、従来は、2次元の領域の大きさに基づいてBSIを求めていた。
 そのため、例えば、シンチグラムの奥行き方向に複数の腫瘍が存在している場合等には、それらの腫瘍の占める面積が計算に用いられず、BSIが過小評価された数値となってしまう場合があった。
 本発明は、上記背景に鑑み、癌の骨領域への浸潤の程度を表す精度の高い指標を提供することを目的とする。
 本発明のプログラムは、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを実行させる。
 この構成により、三次元核医学画像における骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
 本発明のプログラムにおいて、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップは、前記三次元形態画像における前記骨領域のデータに基づいて前記骨領域のマスク画像を生成し、前記骨領域のマスク画像と三次元核医学画像とが重なる部分として、前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定しても良い。例えば、前記骨領域のマスク画像を前記三次元核医学画像に乗じて前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定してもよい。
 この構成により、三次元形態画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を用いて、三次元核医学画像における骨領域(の画素)を適切に特定することができる。
 本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを実行させる。
 この構成により、三次元核医学画像における骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
 本発明のプログラムにおいて、前記骨領域を抽出するステップは、前記三次元核医学画像における放射性医薬品の生理的集積部位を特定するステップと、前記三次元核医学画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素を抽出するステップと、前記抽出された画素で構成される領域から、前記放射性医薬品の生理的集積部位を除外した領域を、前記骨領域として抽出するステップとを実行させてもよい。
 所定の閾値以上の画素値を有する画像から、膀胱や腎臓等の放射性医薬品の生理的集積部位を除去することにより、適切に、三次元核医学画像から骨領域を抽出することができる。
 本発明のプログラムにおいて、前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の全身の骨領域の体積に基づいて前記指標を求めてもよい。また、被験者の一部の骨領域の体積に基づいて前記指標を求めてもよい。 
 本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像の前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記三次元核医学画像の前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、2つ以上の異なる断面画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップとを実行させる。
 この構成により、見る方向の異なる2つ以上の三次元核医学画像が表示されるので、骨転移領域を立体的に把握することができ、診断に役立てることができる。なお、骨転移領域を表示する三次元核医学画像の方向は、任意の方向とすることができる。方向の指定は、操作者が表示したい方向を画面上で指定して行うことができる。
 本発明の別の態様のプログラムは、三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、2つ以上の異なる断面画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップとを実行させる。
 この構成により、見る方向の異なる2つ以上の三次元核医学画像が表示されるので、骨転移領域を立体的に把握することができ、診断に役立てることができる。なお、骨転移領域を表示する三次元核医学画像の方向は、任意の方向とすることができる。方向の指定は、操作者が表示したい方向を画面上で指定して行うことができる。
 本発明のプログラムにおいて、前記正規化するステップは、被験者の体重、骨重量、または骨ミネラル量に関するデータを用いて正規化を行ってもよい。
 本発明の画像処理装置は、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する骨領域特定部と、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部とを備える。
 本発明の画像処理装置は、被験者の三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部とを備える。
 本発明の画像処理方法は、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを備える。
 本発明の画像処理方法は、三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、前記骨領域の画素値を正規化するステップと、前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップとを備える。
 本発明によれば、奥行き方向における情報を考慮して、骨転移に関する精度の高い指標を求めることができる。
図1は、第1の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。 図2は、第1の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。 図3は、モニタに表示された出力結果の例を示す図である。 図4は、骨転移領域抽出部にて求めた骨転移領域のVOIを出力した例を示す図である。 図5は、第2の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。 図6は、第2の実施の形態の画像処理装置の動作を示す図である。
 以下、本発明の実施の形態の画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法について説明する。
(第1の実施の形態)
 本実施の形態では、三次元核医学画像としてSPECT画像を用い、三次元形態画像としてCT画像を用いる例を取り上げて説明する。現在は、SPECTとCTとを一体化したSPECT/CT装置が開発されており、SPECT検査の施行に合わせてCT画像を撮影することが可能である。本実施の形態では、SPECT/CT装置を用いて撮影したSPECT画像とCT画像に基づいて処理を行うものとする。なお、本実施の形態はあくまでも一例であり、本発明の内容を限定する意図では無い。
 図1は、画像処理装置1の構成を示す図である。画像処理装置1は、画像データ入力部10と、演算処理部11と、出力部12とを備えている。この画像処理装置1は、画像処理プログラムを実行することによって演算処理部11に各種の機能を行わせることにより実現される。演算処理部11は、図1に示すとおり、骨領域抽出部20、骨領域特定部21、正規化部22、骨転移領域抽出部23、指標値計算部24の機能を有する。
 画像処理装置1のハードウェアの一例は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク、モニタ、キーボード、通信インターフェース、周辺機器インターフェース等を備えたコンピュータである。画像処理プログラムは、例えば、ROMに記憶されている。CPUは、ROMから画像処理プログラムを読み出して画像処理プログラムを実行する。
 画像処理装置1は、画像データ入力部10を有している。画像データ入力部10は、被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを入力する機能を有する。SPECT画像は、典型的には骨代謝が亢進した造骨部位に多く吸着する放射性医薬品(例えば、99mTc-HMDP(日本メジフィジックス株式会社製、クリアボーン(R)注))を用いて撮影した画像である。したがって、放射能量が高い領域、すなわちSPECT画像の画素値が高い領域は、癌の骨転移が疑われる部分である。
 画像データ入力部10は、例えば、ネットワークインターフェースによって実現され、SPECT/CT装置から、被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを受信する。また、画像データ入力部10は、USBのインターフェースによって実現されてもよい。SPECT画像およびCT画像のデータを記憶したUSBメモリをUSBインターフェースに挿入することにより、USBメモリからSPECT画像およびCT画像のデータの入力を受け付ける。なお、本実施の形態で入力されるSPECT画像とCT画像は、SPECT/CT装置によって撮影されたデータであり、両者の画像の位置合わせ(コレジストレーション)がなされている。
 次に、演算処理部11の各機能について説明する。骨領域抽出部20は、CT画像に基づいて、三次元的に被験者の骨領域を抽出する。例えば骨領域抽出部20は、CT画像上で閾値以上の画素値を有する領域を骨領域として抽出する。骨領域の抽出に用いる閾値は、骨領域を示すハンスフィールド値として当業者に一般に知られている値を用いることができ、本実施の形態では、152を用いている。骨領域抽出部20は、骨領域を求めたら、その骨領域の体積を算出する。
 なお、閾値による抽出では、骨の内部が抜けてしまったりノイズが生じてしまったりする場合がある。そこで、骨領域抽出部20は、閾値以上の画素値を有する画素により構築した画像データに、公知の方法によるクロージング処理を加えて残った画素を、骨領域として定めてもよい。また、ノイズ除去の方法としてボクセル数が一定閾値以下のボリュームを除去する方法やノイズをマウスやスタイラスペン等を用いて手動で指定して除去する方法を用いてもよい。
 骨領域特定部21は、骨領域抽出部20にて求めた三次元の骨領域に対応する領域のみSPECT画像の画素値を維持し、それ以外の画素値を0とする処理を行い、SPECT画像における骨領域の画素を抽出する。具体的な処理の例としては、骨領域抽出部20にて求めた三次元の骨領域の画素値を1、それ以外の画素値を0とするマスク画像を生成し、SPECT画像に乗じる。SPECT画像とCT画像は位置合わせがなされているので、マスク画像とSPECT画像の対応する画素の画素値を乗じることで、SPECT画像において、骨領域の画素値のみを得ることができる。
 正規化部22は、SPECT画像の画素値を正規化する機能を有する。正規化は、撮影条件等が異なる検査結果を比較するために行う前処理である。正規化部22は、投与した放射能(放射性医薬品の量)が全身に均一に分布し、かつ排泄されていないという状況と比較して、各画素の放射能濃度が何倍になるかを示す量に変換する。一例において、正規化部22は、投与した放射性医薬品の放射能量と被験者の体重を用いて正規化を行う。具体的には、下記の式(1)により、SPECT画像の各画素値を正規化する。
 
(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/被験者の体重)・・・(1)
 
 骨転移領域抽出部23は、癌の転移が認められる領域を抽出する機能を有する。骨転移領域抽出部23は、具体的には、SPECT画像の骨領域から、所定の閾値以上の画素値を有する画素を骨転移領域として抽出する。骨転移領域抽出部23は、抽出した骨転移領域の体積を求める。
 指標値計算部24は、骨領域の体積に対する骨転移領域の体積を、骨への浸潤の程度を示す指標として求める。すなわち、下記の式(2)により、指標値を求める。
 
(骨転移領域の体積の合計)/(骨体積)×100・・・(2)
 
 なお、本実施の形態では、式(2)の分母である骨領域の体積(式(2)では「骨体積」と表示)としては、全身の骨領域の体積を用いるが、必ずしも全身の骨領域の体積を用いなくてもよい。
 出力部12は、求めた指標値を例えばモニタに出力する。このときに、出力部12は、指標値と共に、被験者のSPECT画像、CT画像およびその合成画像をモニタに出力してもよい。
 図2は、第1の実施の形態の画像処理装置1の動作の例を示す図である。
 画像処理装置1は、まず、SPECT/CT装置から被験者のSPECT画像およびCT画像のデータを読み込む(S10)。画像処理装置1の骨領域抽出部20は、CT画像に基づいて被験者の三次元の骨領域を抽出すると共に、抽出した骨領域の体積を求める(S11)。上述したとおり、本実施の形態においては、骨領域の抽出には、ハンスフィールド値の閾値として152を用い、152以上のハンスフィールド値を有する画素を骨領域として抽出している。
 次に、画像処理装置1の骨領域特定部21は、CT画像に基づいて求めた骨領域に対応するSPECT画像の骨領域を特定する(S12)。具体的には、CT画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を生成し、マスク画像をSPECT画像に乗じることにより、SPECT画像から骨領域に対応する部分の領域を特定する。膀胱や腎臓等の生理的集積部位では、異常がなくてもSPECT画像の画素値が高くなる場合があるが、CT画像に基づいて求めた骨領域のマスク画像を乗じる方法により、生理的集積部位を除去して適切な診断を行うことが可能となる。
 画像処理装置1の正規化部22は、SPECT画像の骨領域における画素値を正規化する(S13)。本実施の形態において、具体的には、正規化部22は、被験者の体重のデータを用いて、上述した式(1)によって正規化を行う。骨転移領域抽出部23は、正規化されたSPECT画像において、所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を抽出する(S14)。ここで、抽出される骨転移領域は、SPECT画像の骨領域から抽出されるので、三次元のデータである。また、骨転移領域抽出部23は、抽出された骨転移領域の体積を求める。
 そして、画像処理装置1の指標値計算部24は、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、上述した式(2)により、骨転移に関する指標値を計算する(S15)。画像処理装置1の出力部12は、求めた指標値と被験者のSPECT画像、CT画像をモニタに出力する(S16)。
 図3は、モニタに表示された出力結果の例を示す図である。図3において、右端の「CT」と記載された画像はCT画像、右から2番目の「NM」と記載された画像はSPECT画像である。なお、「NM」は、核医学(Nuclear Medicine)の略である。右から3番目の「Fused」と記載された画像は、CT画像とSPECT画像を重畳した画像であり、左端の「VOI」と記載された画像は、骨転移領域として抽出されたVOIをハイライト表示した画像である。図3における「VOI」と記載された画像では、5箇所のVOIが設定されている。
 画像の下に表示されているデータにおいて、「MBV」は体積に該当する数値、「Pixel Num」は画素数、「SUVmax」は、対象部位内でのSUVの最大値を示している。ここで、「SUV(standardized uptake value)」とは、放射性薬剤の腫瘍や臓器への集積の強さを表すための指標であり、画像で測定した腫瘍や臓器の放射能濃度÷(放射能投与量÷体重)で求められる。また、図3に示す例では、骨転移領域のVOIの体積(Total=7.072)を、全身の骨部分として抽出された領域の体積(CT Masked Bone=2087.664)で割って、指標値として0.33875が求められている。
 また、出力部12は、骨転移領域抽出部23にて骨転移領域を抽出した画像を出力してもよい。図4は、骨転移領域抽出部23にて求めた骨転移領域のVOIを出力した例を示す図である。図4には4つの画像が写っているが、左から順に、被験者の骨盤付近の長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像、MIP(最大値投影)画像である。図4に矢印で示すように、骨転移領域を抽出した出力画像では、所定の閾値以上の画素値を有する部位にVOIが設定されている。この出力画像では、様々な方向からの画像においてVOIが表示されており、三次元の骨転移領域の形状を立体的に把握することができるので、診断に役立てることができる。
 なお、本例では、SPECT画像の長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像、MIP(最大値投影)画像を並べて表示する例を挙げたが、長軸断画像、矢状面画像、冠状面画像のうちの少なくとも2つを並べて表示することとしてもよい。この構成によっても、骨転移領域を立体的に把握することができる。また、表示するSPECT画像は、上記の4つの画像に限らず、任意の方向のSPECT画像を表示することとしてもよい。この場合、操作者が見たい方向を指定できるようなユーザ・インターフェースを備えてもよい。このようなユーザ・インターフェースとしては、操作者が、SPECT画像が表示されたタッチパネルをスワイプすることにより、スワイプした方向に画像が回転するようなインターフェースが考えられる。
 以上、第1の実施の形態の画像処理装置1の構成および動作について説明した。
 第1の実施の形態の画像処理装置1は、CT画像で求めた三次元の骨領域の体積と、SPECT画像で求めた三次元の骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標値を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。
(第2の実施の形態)
 図5は、第2の実施の形態の画像処理装置2の構成を示す図である。第2の実施の形態の画像処理装置2は、核医学画像を用いて骨転移領域に関する指標を求める装置である。本実施例では、核医学画像として、SPECT画像を用いた場合を例として説明する。第2の実施の形態の画像処理装置2の基本的な構成は、第1の実施の形態の画像処理装置1と同じである。同じ機能を有する構成要素には、同じ番号を付与している。
 第2の実施の形態の画像処理装置2は、演算処理部11が、SPECT画像に基づいて被験者の骨領域を抽出する骨領域抽出部25を有している。骨領域抽出部25は、SPECT画像において所定の閾値以上の画素値を有する領域を骨領域として抽出する。ただし、この処理だけだと、膀胱や腎臓等の生理的集積部位を骨領域として誤って抽出してしまうおそれがあるので、骨領域抽出部25は、生理的集積部位を骨領域から除去する処理を行う。
 本実施の形態においては、画像処理装置2はSPECT画像を表示し、そのSPECT画像上において、ユーザにマウスやスタイラスペン等を用いて生理的集積部位を指定させることによって、生理的集積部位を特定する。画像処理装置2は、部位指定部13を有している。部位指定部13は、SPECT画像上において、ユーザが指定した点の座標を認識し、骨領域抽出部25にその座標データを渡す。骨領域抽出部25は、ユーザが指定した点を含むひとまとまりの領域を生理的集積部位として特定する。ひとまとまりの領域とは、値の近い画素がまとまった領域である。この構成により、SPECT画像から骨領域を抽出することができる。
 本実施の形態では、ユーザが生理的集積部位を指定する例を挙げたが、生理的集積部位のモデルとなる画像データを記憶しておき、パターンマッチングにより、生理的集積部位を特定する等の方法をとることもできる。また、多数の被験者の生理的集積部位のデータがある場合には、それらを教師データとして学習して求めたモデルを用いて、新しい被験者のSPECT画像から生理的集積部位を求めることができる。なお、被験者のCT画像がある場合には、CT画像の情報を用いて、生理的集積部位を除外することとしてもよい。演算処理部11のその他の機能は、第1の実施の形態の画像処理装置1と同じである。
 図6は、第2の実施の形態の画像処理装置2の動作の例を示す図である。
 画像処理装置2は、まず、SPECT装置から被験者のSPECT画像のデータを読み込む(S20)。画像処理装置2の骨領域抽出部25は、SPECT画像に基づいて被験者の三次元の骨領域を抽出すると共に、抽出した骨領域の体積を求める(S21)。
 次に、画像処理装置2の正規化部22は、SPECT画像の骨領域における画素値を正規化する(S22)。具体的には、正規化部22は、被験者の体重のデータを用いて、上述した式(1)によって正規化を行う。骨転移領域抽出部23は、正規化されたSPECT画像において、所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を抽出する(S23)。ここで、抽出される骨転移領域は、SPECT画像の骨領域から抽出されるので、三次元のデータである。また、骨転移領域抽出部23は、抽出された骨転移領域の体積を求める(S23)。
 そして、画像処理装置2の指標値計算部24は、骨領域の体積と骨転移領域の体積とに基づいて、上述した式(2)により、骨転移に関する指標値を計算する(S24)。画像処理装置2の出力部12は、求めた指標値と被験者のSPECT画像をモニタに出力する(S25)。以上、第2の実施の形態の画像処理装置2の構成および動作について説明した。
 第2の実施の形態の画像処理装置2は、SPECT画像で求めた三次元の骨領域の体積と三次元の骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標値を求めるので、奥行き方向における情報を考慮した精度の高い指標を求めることができる。また、第2の実施の形態の画像処理装置2は、SPECT画像を用いて処理を行えるので、CT画像のデータのない被験者についても、骨転移に関する指標値を求めることが可能である。
(変形例)
 以上、本発明の画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法について、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。
 上記した実施の形態では、SPECT/CT装置を用いて、SPECT画像とCT画像を取得する例を挙げたが、SPECT画像とCT画像は、別々に撮影した画像を用いることも可能である。この場合、SPECT画像の骨領域における画素値を取得するステップ(S12)において、SPECT画像とCT画像の位置合わせを行う必要がある。
 上記した実施の形態では、核医学画像としてSPECT画像を用いる例を挙げて説明したが、例えばNaF18等投与によるPET画像を用いた指標値の計算にも適用することができる。この場合、PET画像とCT画像は、PET/CT装置を用いて同時に取得してもよいし、別々に撮影した画像を用いてもよい。
 上記した実施の形態では、被験者の骨領域を求めるための形態画像としてCT画像を用いる例を挙げて説明したが、形態画像はCT画像に限られず、例えば、MRI画像を用いてもよい。
 上記した実施の形態では、被験者の体重を用いて正規化を行う例を挙げたが、SPECT画像の正規化は、体重以外のデータを用いて行ってもよい。例えば、正規化部22は、被験者の骨重量を用いて、SPECT画像の正規化を行うことができる。これは、投与した放射能(放射性医薬品の量)が骨組織に均一に分布し、かつ排泄されていないという状況と比較して、各画素の放射能濃度が何倍になるかを示す量に変換するものであり、具体的には、次の式(3)によって計算する。
 
(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/被験者の骨重量)・・・(3)
 
 なお、骨重量の情報は、例えば、CT画像に基づいて求めた骨領域のデータに基づいて推定することができる。CT画像がない場合には、被験者の性別、年齢、身長、体重等から推定することができる。
 また、正規化部22は、骨ミネラル量(BMC:Bone Mineral Contents)または骨ミネラル密度(BMD:Bone Mineral Density)を用いて、SPECT画像の正規化を行ってもよい。具体的には、次の式(4)(5)によって計算することができる。
 
(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/骨ミネラル量)・・・(4)
 
(SPECT画素値)/(被験者に投与した放射能量/骨ミネラル密度)・・・(5)
 
 なお、骨ミネラル量、骨ミネラル密度は、被験者の性別、年齢、身長、体重等から推定することができる。日本人についてはデータベースを用いた先行研究(例えば、European Journal of Clinical Nutrition (2001) 55, p.462470)がある。この文献によると、骨ミネラル量や骨ミネラル密度を、次の式から推定することができることが示されている。
 
骨ミネラル量(男性;kg)= -1.81 - 0.0015×年齢+1.89×身長+0.017×体重
骨ミネラル量(女性;kg)= -1.05 - 0.009×年齢+1.57×身長+0.017×体重
骨ミネラル密度(男性;g/m2)= 0.934 - 0.00081×年齢+0.003×体重
骨ミネラル密度(女性;g/m2)= 0.824 - 0.00368×年齢+0.137×身長+0.0026×体重
 
 これらの式において、年齢の単位は年、体重の単位はkg、身長の単位はmである。
 本発明によって求めた骨転移に関する指標は、被験者の経過観察や重症度評価に有効に用いる事ができる。
 ここで、骨転移に関する指標を計算する範囲は、全身を対象としても良いし、一部としても良い。身体の一部を対象として指標を求める場合は、経過観察等で比較に用いる各データの計算範囲を揃えておく必要がある。例えば、右上腕骨に転移の見られた患者について、当該転移領域の経過観察を詳細に行う場合は、各時間点における画像で右上腕骨のデータのみを用いて骨転移に関する指標を算出し、相互比較を行えば良い。

Claims (13)

  1.  三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、
     被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
     前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
     を実行させる画像処理プログラム。
  2.  前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップは、前記三次元形態画像における骨領域のデータに基づいて骨領域のマスク画像を生成し、前記骨領域のマスク画像と三次元核医学画像とが重なる部分として、前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する請求項1に記載の画像処理プログラム。
  3.  三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるためのプログラムであって、コンピュータに、
     被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
     を実行させる画像処理プログラム。
  4.  前記骨領域を抽出するステップは、
     前記三次元核医学画像における放射性医薬品の生理的集積部位を特定するステップと、
     前記三次元核医学画像において所定の閾値以上の画素値を有する画素を抽出するステップと、
     前記抽出された画素で構成される領域から、前記放射性医薬品の生理的集積部位を除外した領域を、骨領域として抽出するステップと、
     を実行させる請求項3に記載の画像処理プログラム。
  5.  前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の全身の骨領域の体積に基づいて前記指標を計算する請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  6.  前記骨転移に関する指標を求めるステップは、被験者の一部の骨領域の体積に基づいて前記指標を計算する請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  7.  三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
     被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
     前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     前記正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     2つ以上の異なる断面画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップと、
     を実行させる画像処理プログラム。
  8.  三次元核医学画像の画像処理を行うためのプログラムであって、コンピュータに、
     被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     2つ以上の異なる断面画像を並べて表示し、表示された画像上に前記骨転移領域を表示するステップと、
     を実行させる画像処理プログラム。
  9.  前記正規化するステップは、被験者の体重、骨重量、または骨ミネラル量に関するデータを用いて正規化を行う請求項1乃至8のいずれかに記載の画像処理プログラム。
  10.  被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、
     前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、
     前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定する骨領域特定部と、
     前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、
     前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部と、
     を備える画像処理装置。
  11.  被験者の三次元核医学画像のデータを入力する画像データ入力部と、
     前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出する骨領域抽出部と、
     前記骨領域の画素値を正規化する正規化部と、
     前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求める骨転移領域抽出部と、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求める指標値計算部と、
     を備える画像処理装置。
  12.  三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、
     被験者の三次元形態画像および三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元形態画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域に対応する前記三次元核医学画像における前記骨領域を特定するステップと、
     前記三次元核医学画像における前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     正規化後の前記三次元核医学画像における前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
     を備える画像処理方法。
  13.  三次元核医学画像に基づいて骨転移に関する指標を求めるための方法であって、
     被験者の三次元核医学画像のデータを入力するステップと、
     前記三次元核医学画像に基づいて少なくとも一部の骨領域を抽出するステップと、
     前記骨領域の画素値を正規化するステップと、
     前記骨領域において所定の閾値以上の画素値を有する骨転移領域を求めるステップと、
     前記骨領域の体積と前記骨転移領域の体積とに基づいて、骨転移に関する指標を求めるステップと、
     を備える画像処理方法。
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