WO2024053646A1 - 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム - Google Patents

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WO2024053646A1
WO2024053646A1 PCT/JP2023/032407 JP2023032407W WO2024053646A1 WO 2024053646 A1 WO2024053646 A1 WO 2024053646A1 JP 2023032407 W JP2023032407 W JP 2023032407W WO 2024053646 A1 WO2024053646 A1 WO 2024053646A1
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image
interest
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region
fractions
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Inventor
秀行 宮内
隆志 飯森
晃一 澤田
Original Assignee
国立大学法人千葉大学
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • G01T1/164—Scintigraphy

Definitions

  • the present invention relates to an image processing method, an image processing device, and a program.
  • the image processing method particularly relates to an image processing method for providing a washout rate (%) of a region of interest in a subject to which a radiopharmaceutical has been administered.
  • the washout rate (WR) of radiopharmaceuticals is used, for example, to evaluate the clinical condition of the heart by nuclear cardiac medicine examination.
  • TGCV triglyceride deposit cardiomyovasculopathy
  • I-BMIPP 123 I- ⁇ -methyl-p-iodophenylpentadecanoic acid
  • Measurement is one of the essential items of TGCV diagnostic criteria.
  • 123 I-MIBG 123 I-metaiodobenzylguanidine
  • Non-Patent Document 1 describes the measurement of the washout rate of 201 Tl in the myocardium.
  • the present inventors have found that the conventional method of calculating the washout rate cannot accurately reflect the actual washout rate, and that the calculation method needs to be improved.
  • the present invention relates to an image processing method, an image processing device, and a program that can calculate a washout rate more accurately.
  • ⁇ 1> An image processing method for calculating the washout rate (WR) (%) of a radiopharmaceutical in a region of interest (ROI) of a subject to which the radiopharmaceutical has been administered, After reconstructing data obtained by single photon emission computed tomography (SPECT) of an object and converting it into three-dimensional information, the obtained three-dimensional information is divided into an arbitrary number of three-dimensional information-retaining fractions, and each An image processing method that sequentially performs the following steps, which is used in conjunction with a method of determining a representative count value for a fraction and then converting the representative count value of each fraction to create an image so that it can be visually compared.
  • SPECT single photon emission computed tomography
  • ⁇ 3> The image processing method according to ⁇ 1> or ⁇ 2>, wherein the three-dimensional information is created by a filtered back projection method (FBP method) or an expectation value maximization method (OSEM method).
  • FBP method filtered back projection method
  • OSEM method expectation value maximization method
  • ⁇ 4> The image processing method according to any one of ⁇ 1> to ⁇ 3>, wherein the region of interest is set to the heart.
  • the radiopharmaceutical contains one or more radionuclides selected from the group consisting of radioactive thallium, radioactive technetium, and radioactive iodine.
  • ⁇ 6> The subject is a patient with decreased cardiac uptake of 123 I-BMIPP, who is suffering from or suspected of suffering from triglyceride myocardial vasculopathy (TGCV).
  • TGCV triglyceride myocardial vasculopathy
  • ⁇ 7> The image processing method according to ⁇ 6>, wherein the cause of the decreased uptake of 123 I-BMIPP in the heart is old myocardial infarction (OMI).
  • OMI myocardial infarction
  • ⁇ 8> The image processing method according to any one of ⁇ 1> to ⁇ 7>, which provides a washout rate (%) for use in diagnosing triglyceride accumulation myocardial vasculopathy (TGCV).
  • An image processing device comprising a data acquisition unit and a data processing unit
  • the data acquisition unit is an acquisition unit for data obtained by performing single photon emission computed tomography (SPECT photography) on a subject to which a radiopharmaceutical has been administered
  • the data processing section is (0) After reconstructing the SPECT image data obtained by the data acquisition unit and converting it into 3D information, divide the obtained 3D information into an arbitrary number of 3D information holding fractions, and means for creating an image by determining the representative count value of each fraction and then converting the representative count value of each fraction so that it can be visually compared; (1) A first image created based on data obtained by photographing the subject to whom the radiopharmaceutical was administered, and a second image created based on data obtained by photographing the subject at a later time than the first image.
  • SPECT photography single photon emission computed tomography
  • washout rate ⁇ (sum of representative count values of all three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest in the first image) - (all three-dimensional information included in the region of interest in the second image) Total sum of representative counts of retained fractions) ⁇ /(sum of representative counts of all three-dimensional information retained fractions included in the region of interest of the first image) x 100
  • An image processing device comprising: ⁇ 10> A program for causing a computer to execute each step of the image processing method according to any one of ⁇ 1> to ⁇ 8>.
  • the present invention provides an image processing method, an image processing device, and a program that can more accurately calculate the washout rate.
  • FIG. 1 schematically shows the distribution of counts in a region of interest (ROI).
  • ROI region of interest
  • FIG. 2 schematically shows the distribution of counts in a region of interest (ROI).
  • ROI region of interest
  • FIG. 3 schematically shows the distribution of counts in a region of interest (ROI).
  • FIG. 4 shows the calculation results of the washout rate.
  • FIG. 5 shows a representative polar coordinate arrangement image.
  • the image processing method of the present invention is an image processing method for calculating the washout rate (WR) (%) of a radiopharmaceutical in a region of interest (ROI) of a subject to which the radiopharmaceutical has been administered, After reconstructing tomographic (SPECT) data and converting it into three-dimensional information, divide the obtained three-dimensional information into an arbitrary number of three-dimensional information retaining fractions, and calculate the representative count value of each fraction. After determining the count value of each fraction, it is used together with a method of converting and creating an image so that the count representative values of each fraction can be visually compared.
  • the image processing method of the present invention sequentially performs the following steps.
  • a first image created based on data obtained by photographing the subject to whom the radiopharmaceutical was administered, and a second image created based on data obtained by photographing the subject at a later time than the first image. setting a region of interest in each of the images; (2) identifying the three-dimensional information retaining fractions included in each of the regions of interest and obtaining representative counts of all three-dimensional information retaining fractions included in the regions of interest; (3) Process formula (I) for calculating the washout rate (%) using the following formula (I): Washing out rate (%) ⁇ (sum of representative count values of all three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest in the first image) - (all three-dimensional information included in the region of interest in the second image) Total sum of representative counts of retained fractions) ⁇ /(sum of representative counts of all three-dimensional information retained fractions included in the region of interest of the first image) x 100
  • the image processing method of the present invention is a method for providing a washout rate (%) of a radiopharmaceutical in a region of interest (ROI) of a subject to which the radiopharmaceutical has been administered.
  • Washout rate (WR) is a numerical value that quantifies the phenomenon that radiopharmaceuticals first accumulate in the region of interest and are washed out over time, regarding the distribution of radiopharmaceuticals over time in the region of interest.
  • the washout rate is provided as one piece of information on the target region of interest.
  • One of the preferred embodiments of the present invention is myocardial fatty acid metabolism scintigraphy in which 123 I-BMIPP is administered as a radiopharmaceutical and the region of interest is the heart. It can be performed.
  • washout rate (%) is calculated using the following formula (I).
  • Formula (I): Washing out rate (%) ⁇ (sum of representative count values of all three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest in the first image) - (all three-dimensional information included in the region of interest in the second image) Total sum of representative counts of retained fractions) ⁇ /(sum of representative counts of all three-dimensional information retained fractions included in the region of interest of the first image) x 100
  • the subject to be tested in the image processing method of the present invention is not particularly limited as long as the subject requires measurement of the washout rate, and includes, for example, mammals including humans.
  • Non-human mammals include monkeys, mice, rats, rabbits, dogs, cats, cows, sheep, horses, pigs, and the like.
  • the test subject is a human, there are no limitations on gender, race, or chronological age.
  • the subject is undergoing a myocardial scintigraphy examination.
  • myocardial fatty acid metabolic scintigraphy the subjects are patients with decreased cardiac uptake of 123 I-BMIPP.
  • the subject is, for example, a subject suffering from or suspected of suffering from triglyceride deposit cardiomyovasculopathy (TGCV).
  • TGCV triglyceride deposit cardiomyovasculopathy
  • Cardiac 123 I-BMIPP uptake is reduced in patients with cardiac necrosis.
  • the cause of decreased cardiac uptake of 123 I-BMIPP is old myocardial infarction (OMI).
  • the image processing method of the present invention can set a region of interest (ROI) in various organs and tissues of the body.
  • ROI region of interest
  • regions of interest can be set in the heart, brain, liver, muscle, kidney, pancreas, and tumor lesions.
  • the region of interest may be one region or a combination of two or more regions. Further, it may be the whole or a part of a specific organ.
  • myocardial fatty acid metabolism scintigraphy which is one of the preferred embodiments of the present invention, the entire heart or a portion of the heart is the region of interest.
  • Radiopharmaceuticals that can be used in the present invention are not particularly limited.
  • a radiopharmaceutical containing one or more radionuclides selected from the group consisting of radioactive thallium, radioactive technetium, and radioactive iodine can be selected depending on the purpose.
  • radiopharmaceuticals containing radioactive thallium include thallium chloride ( 201 Tl) and the like.
  • Radiopharmaceuticals containing radioactive technetium include tetrofosmine technetium ( 99m Tc), hexakis(2-methoxyisobutylisonitrile) technetium ( 99m Tc) ( 99m Tc-MIBI), and the like.
  • radiopharmaceuticals containing radioactive iodine include 123 I-metaiodobenzylguanidine ( 123 I-MIBG), 123 I- ⁇ -methyl-p-iodophenylpentadecanoic acid ( 123 I-BMIPP), and the like.
  • the image processing method of the present invention reconstructs data obtained by SPECT imaging an object and converts it into three-dimensional information, then divides the obtained three-dimensional information into an arbitrary number of three-dimensional information holding fractions, and separates each of the three-dimensional information holding fractions.
  • This method is used in conjunction with a method of determining the representative counts of fractions and then converting the representative values of each fraction to create an image so that they can be compared visually. That is, the image processing method of the present invention is implemented in conjunction with the acquisition of images created by SPECT. Images created by SPECT can be analyzed using analysis software included in the SPECT apparatus.
  • the image created by SPECT is provided as a diagnostic image that visually represents the distribution of radiopharmaceuticals, for example, by display output, printer output, or the like.
  • a region of interest portion is extracted and provided.
  • the region of interest is divided and displayed depending on the purpose.
  • HRV-S Heart Risk View-S
  • the division is preferably 0 divisions (total) or 17 divisions.
  • the image processing method of the present invention can be performed simultaneously with or immediately after acquiring an image created by SPECT. It can also be done at a later time on the same day or on a later date based on images produced by existing acquired SPECT. Existing acquired SPECT generated images can be used, for example, stored on computer readable media.
  • SPECT imaging uses a SPECT device equipped with a gamma camera to detect gamma rays emitted from radiopharmaceuticals and measure count values. After reconstructing the measurement data and converting it into three-dimensional information, the obtained three-dimensional information is divided into an arbitrary number of three-dimensional information retaining fractions, and the representative count value of each fraction is determined. By converting the representative values of each fraction so that they can be visually compared and creating an image, the distribution of radiopharmaceuticals can be visually confirmed as an image.
  • An image created by SPECT is an image created from three-dimensional information obtained by acquiring two-dimensional information about a three-dimensional object from a plurality of directions and reconstructing it based on the acquired two-dimensional information. Therefore, unlike a planar image that is taken from one direction, it is possible to create an image that excludes the distribution of radiopharmaceuticals to other organs, tissues, etc. that three-dimensionally overlap with the region of interest.
  • the three-dimensional information includes position information and count values.
  • ⁇ 3D information retention fraction> In data processing to obtain an image created by SPECT, three-dimensional information is divided into an arbitrary number of three-dimensional information-bearing fractions.
  • the number of three-dimensional information-holding fractions is not particularly limited as long as the acquired information can be processed in a state suitable for the purpose; for example, 500 to 10,000 fractions, preferably 1,000 to 5,000 fractions can be mentioned. Specific examples include, but are not limited to, approximately 1500 fractions, 2048 fractions (16 ⁇ 128), and 2400 fractions (20 ⁇ 120).
  • An example of a specific method for dividing into an arbitrary number of fractions is SPECT analysis software provided by various manufacturers.
  • Heart Risk View-S (HRV-S) manufactured by Nippon Mediphysics divides a heart region into an arbitrary number of three-dimensional information-holding fractions.
  • HRV-S Heart Risk View-S
  • the heart region is divided into donut shapes of different sizes perpendicular to the long axis center line.
  • the apex of the heart is subjected to a separate special treatment. More specifically, it is divided into 20 parts in the long axis direction.
  • each donut-shaped portion is subjected to circular profile analysis in which lines are drawn radially from the long axis center line to divide it. More specifically, for example, it can be divided into 120 units of 3 degrees or 60 units of 6 degrees. If the circumferential profile analysis is 120 divisions, the heart region is divided into 2400 fractions.
  • the division into the three-dimensional information holding fractions is usually a division into different fractions from the divided display of the region of interest according to the purpose described above.
  • a representative count value is determined for each of the obtained three-dimensional information retaining fractions.
  • Each fraction consists of a plurality of VOIs (Volumes of Interest).
  • the SPECT device acquires the number of incident gamma rays emitted from the radiopharmaceutical per unit time in each VOI as a count value.
  • the representative count value for each fraction is selected based on the count values of a plurality of VOIs belonging to the fraction. For example, the maximum value, mode, median value, minimum value, average value, etc. of the count values of a plurality of VOIs belonging to the fraction can be used as the representative count value of the fraction.
  • the representative count value is preferably the highest value.
  • the representative values of each fraction are converted so that they can be visually compared, and an image that can be visually confirmed is created.
  • a count representative value is applied to a color scale or a gray scale, a color (in terms of gray scale, darkness) corresponding to the count value is determined, and an image is generated.
  • the generated image is obtained, for example, as a polar map that is displayed using a polar coordinate arrangement.
  • Image creation may be performed using analysis software included in the SPECT apparatus, or information at any stage (for example, reconstructed three-dimensional information) may be transferred to another computer and created using dedicated software.
  • the image processing method of the present invention includes, as step (1), a first image created based on data obtained by photographing a subject to which a radiopharmaceutical has been administered; A region of interest is set in each of the second images created based on the photographed data.
  • First image and second image A first image created based on data taken of a subject to which a radiopharmaceutical was administered, and a second image created based on data taken of the subject at a time later than the first image. , obtained by the above-described image generation means.
  • the first image also called an early image, is taken and acquired a predetermined time after administering the radiopharmaceutical to the subject.
  • the predetermined time after administration can be appropriately set depending on the type of radiopharmaceutical. For example, in myocardial fatty acid metabolic scintigraphy in which 123 I-BMIPP is administered, the predetermined time after administration is preferably 5 to 60 minutes, more preferably 10 to 40 minutes, and even more preferably 10 to 40 minutes after administration of the radiopharmaceutical.
  • the second image is also called a late image and is obtained by photographing the object at a time after the first photographing.
  • the time after the first imaging can be set as appropriate depending on the type of radiopharmaceutical. For example, in myocardial fatty acid metabolic scintigraphy in which 123 I-BMIPP is administered, the administration is preferably 1 to 6 hours, more preferably 2 to 5 hours, and even more preferably 3 to 4 hours after the first imaging.
  • a region of interest (ROI) is set in each of the first image and the second image.
  • the region of interest can be set to include any number of three-dimensional information retaining fractions.
  • the region of interest can be set using a known method, for example, using analysis software of the SPECT apparatus.
  • the radioactivity of the radiopharmaceutical decreases as time passes from the first SPECT imaging to the second SPECT imaging. Therefore, it is preferable that the count value obtained in the second SPECT imaging is then corrected to a value that has undergone attenuation correction. Attenuation correction can be performed based on the radiopharmaceutical used and the interval time between the first SPECT imaging and the second SPECT imaging.
  • step (2) the three-dimensional information retaining fractions included in each region of interest are identified, and the count representative values of all the three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest are obtained.
  • step (2) representative count values are obtained in each of the region of interest of the first image and the region of interest of the second image in association with the respective three-dimensional information retaining fractions.
  • Step (3) the washout rate is calculated using the following formula (I).
  • Formula (I): Washing out rate (WR) (%) ⁇ (sum of representative counts of all three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest in the first image) - (all counts included in the region of interest in the second image) Total sum of representative count values of fractions holding three-dimensional information) ⁇ /(sum of representative counts values of all fractions holding three-dimensional information included in the region of interest of the first image) x 100
  • the representative count value of the three-dimensional information retaining fraction included in the region of interest of the first image and the representative count value of all the three-dimensional information retaining fractions included in the region of interest of the second image are determined in step (2). Use the retrieved data.
  • the image processing method of the present invention makes it possible to calculate the washout rate more accurately even when radiopharmaceuticals are unevenly distributed.
  • the mechanism by which the present invention is effective will be explained below.
  • FIGS. 1 to 3 schematically illustrate the distribution of radiopharmaceuticals in a region of interest (ROI).
  • ROI region of interest
  • black circles indicate the presence of radiopharmaceuticals.
  • “Early” indicates an early image corresponding to the first image
  • “Delayed” indicates a late image corresponding to the second image.
  • (a) and (b) in FIGS. 1 to 3 represent the same region of interest.
  • (a) shows the case of the present invention.
  • the boundaries of the three-dimensional information retaining fractions are not shown in the figure because all count representative values included in the region of interest are added.
  • the method for calculating the washout rate using formula (I) of the present invention is also referred to as the total count method.
  • n is an integer representing the number of three-dimensional information retaining fractions
  • x i is the count representative value of the i-th three-dimensional information retaining fraction of the first image
  • y i is the count representative value of the i-th three-dimensional information retaining fraction of the second image. This is a representative count value of the three-dimensional information retaining fraction.
  • (b) shows the case of the conventional method.
  • the conventional method of calculating the washout rate using equation (II) the calculation is performed for each three-dimensional information retaining fraction, so the figure shows that the region of interest is composed of four three-dimensional information retaining fractions.
  • the conventional method for calculating the washout rate using formula (II) is also referred to as the Arithmetic mean method.
  • the total number of black circles included in the region of interest in the early image is 8, and the total number of black circles included in the region of interest in the late image is 4.
  • Figure 2 shows the case where the radiopharmaceutical is unevenly distributed.
  • the total number of black circles included in the region of interest in the early image is 8, and the total number of black circles included in the region of interest in the late image is 4.
  • the number of black circles included in the upper left fraction is 5
  • the number of black circles included in the upper right fraction is 1
  • the number of black circles included in the lower left fraction is 1
  • the number of black circles included in the lower right fraction is 1.
  • the number of black circles included in the fraction is 1.
  • the number of black circles included in the upper left fraction is 1, the number of black circles included in the upper right fraction is 1, the number of black circles included in the lower left fraction is 1, and the number of black circles included in the lower right fraction is 1.
  • the number is 1.
  • Figure 3 shows another case where the radiopharmaceutical is distributed non-uniformly.
  • the total number of black circles included in the region of interest in the early image is 8, and the total number of black circles included in the region of interest in the late image is 4.
  • the number of black circles included in the upper left fraction is 5
  • the number of black circles included in the upper right fraction is 1
  • the number of black circles included in the lower left fraction is 1
  • the number of black circles included in the lower right fraction is 1.
  • the number of black circles included in the fraction is 1.
  • the number of black circles included in the upper left fraction is 4, the number of black circles included in the upper right fraction is 0, the number of black circles included in the lower left fraction is 0, and the number of black circles included in the lower right fraction is 0.
  • the number is 0.
  • WR is calculated as 80% using equation (II).
  • equation (II) As shown in FIGS. 2 and 3, in the conventional arithmetic mean method, there is a possibility that the washout rate cannot be calculated accurately when the radiopharmaceutical is unevenly distributed.
  • An image processing device of the present invention is an image processing device comprising a data acquisition section and a data processing section,
  • the data acquisition unit is an acquisition unit for data obtained by performing single photon emission computed tomography (SPECT photography) on a subject to which a radiopharmaceutical has been administered
  • the data processing section is (0) After reconstructing the SPECT image data obtained by the data acquisition unit and converting it into 3D information, divide the obtained 3D information into an arbitrary number of 3D information holding fractions, and means for creating an image by determining the representative count value of each fraction and then converting the representative count value of each fraction so that it can be visually compared; (1) A first image created based on data obtained by photographing the subject to whom the radiopharmaceutical was administered, and a second image created based on data obtained by photographing the subject at a later time than the first image.
  • SPECT photography single photon emission computed tomography
  • the image processing device of the present invention is preferably a device that can be provided as part of a data and image processing device that is part of a SPECT system or that can be combined with a SPECT imaging device, the image processing device of the present invention
  • the system is configured to be able to calculate the washout rate using the method.
  • Preferred embodiments are the same as the image processing method described above.
  • a SPECT system or SPECT imaging device includes, for example, a plurality of gamma ray detectors, and is configured so that the gamma ray detectors rotate around an object and can detect gamma rays emitted from a radiopharmaceutical from multiple directions.
  • the data acquisition unit provided as part of the SPECT system or connected to the SPECT imaging device has means for acquiring data such as position information and intensity information of detected gamma rays, and transmits the acquired data to the data processing unit. Provide means to do so.
  • the data processing unit (0) reconstructs the SPECT image data obtained by the data acquisition unit and converts it into three-dimensional information, and then divides the obtained three-dimensional information into an arbitrary number of three-dimensional information holding fractions. After determining the representative count value of each fraction, converting the representative count value of each fraction to create an image so that it can be visually compared; (1) Photographing the subject to whom the radiopharmaceutical has been administered; A region of interest (ROI) in each of a first image created based on data obtained by photographing the object and a second image created based on data obtained by photographing the object at a time after the first image.
  • ROI region of interest
  • the data processing device can include input means such as a keyboard, mouse, and touch panel; and output devices such as a display and a printer.
  • the program of the present invention is a program for causing a computer to execute each step of the image processing method described above.
  • patients with CD36 deficiency have a genetic mutation that causes the loss of the function of the CD36 gene related to the uptake of fatty acids such as 123 I-BMIPP, resulting in decreased uptake of 123 I-BMIPP in early stages.
  • the energy window of 123 I was set to 159 keV ⁇ 10% (main) and 130 keV ⁇ 10% (sub).
  • Image reconstruction was performed by filtered back projection using a ramp filter. Scattering correction was performed using a 10th order Butterworth filter (cutoff frequency 0.4 cycles/cm).
  • n is an integer representing the number of three-dimensional information retaining fractions
  • x i is the count representative value of the i-th three-dimensional information retaining fraction constituting the early image
  • y i is the count representative value of the i-th three-dimensional information retaining fraction constituting the late image. This is a representative count value of the three-dimensional information retaining fraction.
  • a low washout rate measured in a non-TGCV patient with OMI using the arithmetic mean method may be below the diagnostic criteria for TGCV, and it is necessary to exclude TGCV based on other findings when making a diagnosis.
  • the washout rate can be calculated accurately even in non-TGCV patients with OMI, so non-TGCV can be diagnosed based only on the WR value.

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Abstract

本発明は、放射性医薬品を投与した対象の関心領域（ＲＯＩ）における前記医薬品の洗い出し率（ＷＲ）（％）を算出するための画像処理方法であって、式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する工程を含む方法に関する。（式（Ｉ）は、明細書中に規定するとおりである。）

Description

画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
　本発明は、画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関する。画像処理方法は、特に放射性医薬品を投与した対象における関心領域の洗い出し率（％）を提供するための画像処理方法に関する。
　放射性医薬品の洗い出し率（Ｗａｓｈｏｕｔ　Ｒａｔｅ、ＷＲ）は、例えば心臓の臨床病態を心臓核医学検査により評価するために利用されている。中性脂肪蓄積心筋血管症（Ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ　ｄｅｐｏｓｉｔ　ｃａｒｄｉｏｍｙｏｖａｓｃｕｌｏｐａｔｈｙ：ＴＧＣＶ）の診断において、放射性医薬品として１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰ（１２３Ｉ－β－メチル－ｐ－ヨードフェニルペンタデカン酸）を用いた心筋シンチグラフィによる洗い出し率の測定は、ＴＧＣＶ診断基準必須項目の１つである。
　その他、放射性医薬品として塩化タリウム（２０１Ｔｌ）、１２３Ｉ－ＭＩＢＧ（１２３Ｉ－メタヨードベンジルグアニジン）等が、洗い出し率の測定に使用される。
　このように、洗い出し率の正確な算出は、心血管疾患の病態解明と診断に極めて重要である。
　非特許文献１には、心筋における２０１Ｔｌの洗い出し率の測定が記載されている。
Bateman　TM,　et.　al.　J　Am　Coll　Cardiol.　1984　Jul,　4　(1)　55-64.
　本発明者らは、従前の洗い出し率の算出方法では、実際の洗い出し率を正確に反映できず、算出方法の改善が必要であることを見出した。
　本発明は、より正確に洗い出し率を算出できる、画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関する。
　本発明者らは下記＜１＞～＜１０＞の態様により上記課題を解決できることを見出した。
＜１＞　放射性医薬品を投与した対象の関心領域（ＲＯＩ）における前記医薬品の洗い出し率（ＷＲ）（％）を算出するための画像処理方法であって、
　対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する方法とともに用いる、下記工程を順番に行う画像処理方法。
（１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域を設定する工程、
（２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する工程、及び
（３）下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する工程
式（Ｉ）：
洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
＜２＞　前記画像が、３次元情報保持分画を極座標配置により表示された画像である、＜１＞に記載の画像処理方法。
＜３＞　前記３次元情報が、フィルター補正逆投影法（ＦＢＰ法）又は期待値最大化法（ＯＳＥＭ法）により作成される、＜１＞又は＜２＞に記載の画像処理方法。
＜４＞　関心領域を心臓に設定する、＜１＞～＜３＞のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜５＞　放射性医薬品が、放射性タリウム、放射性テクネチウム及び放射性ヨウ素よりなる群から選択される１種以上の放射性核種を含む、＜１＞～＜４＞のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜６＞　対象が、心臓の１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰの取込が低下している患者であって、中性脂肪蓄積心筋血管症（ＴＧＣＶ）に罹患している又は罹患していると疑われる対象である、＜１＞～＜５＞のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜７＞　前記心臓の１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰの取込が低下している要因が陳旧性心筋梗塞（ＯＭＩ）である、＜６＞に記載の画像処理方法。
＜８＞　中性脂肪蓄積心筋血管症（ＴＧＣＶ）の診断に用いるための洗い出し率（％）が提供される、＜１＞～＜７＞のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜９＞　データ取得部及びデータ処理部を備える画像処理装置であって、
　データ取得部は、放射性医薬品を投与した対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）することにより得られるデータの取得部であり、
　データ処理部は、
（０）データ取得部が得たＳＰＥＣＴ撮影したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する手段、
（１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域（ＲＯＩ）を設定する手段、
（２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する手段、及び
(３)下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する手段
式（Ｉ）：
洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
を備える、画像処理装置。
＜１０＞　＜１＞～＜８＞のいずれか１項に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
　本発明により、より正確に洗い出し率を算出できる画像処理方法、画像処理装置及びプログラムが提供される。
図１は、関心領域（ＲＯＩ）におけるカウントの分布を模式的に示す。（ａ）は本発明の場合、（ｂ）は従来方法の場合である。 図２は、関心領域（ＲＯＩ）におけるカウントの分布を模式的に示す。（ａ）は本発明の場合、（ｂ）は従来方法の場合である。 図３は、関心領域（ＲＯＩ）におけるカウントの分布を模式的に示す。（ａ）は本発明の場合、（ｂ）は従来方法の場合である。 図４は、洗い出し率の算出結果を示す。 図５は、代表的な極座標配置画像を示す。
［画像処理方法］
　本発明の画像処理方法は、放射性医薬品を投与した対象の関心領域（ＲＯＩ）における前記医薬品の洗い出し率（ＷＲ）（％）を算出するための画像処理方法であって、対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する方法とともに用いる。
　本発明の画像処理方法は、下記工程を順番に行う。
（１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域を設定する工程、
（２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する工程、及び
(３)下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する工程
式（Ｉ）：
洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
＜洗い出し率＞
　本発明の画像処理方法は、放射性医薬品を投与した対象の関心領域（ＲＯＩ）における前記医薬品の洗い出し率（％）を提供するための方法である。
　洗い出し率（Ｗａｓｈｏｕｔ　ｒａｔｅ：ＷＲ）とは、放射性医薬品の関心領域における経時的な分布に関し、放射性医薬品がまず関心領域に集積し、時間経過とともに洗い出される現象を定量化した数値である。
　洗い出し率は、対象の関心領域の情報の一つとして提供される。本発明の好ましい態様の１つは、放射性医薬品として１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰを投与し、関心領域を心臓とする心筋脂肪酸代謝シンチグラフィであり、例えば、洗い出し率により、中性脂肪蓄積心筋血管症の診断を行うことができる。
　洗い出し率（％）は、下記式（Ｉ）により算出する。
式（Ｉ）：
洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
＜対象＞
　本発明の画像処理方法の被検対象は、洗い出し率の測定を必要とする対象であれば特に限定されず、例えばヒトを含む哺乳類が挙げられる。非ヒト哺乳類としては、サル、マウス、ラット、ウサギ、イヌ、ネコ、ウシ、ヒツジ、ウマ、ブタなどが挙げられる。
　被検対象がヒトである場合、性別、人種及び実年齢は限定されない。
　本発明の好ましい態様の１つにおいて、対象は心筋シンチグラフィ検査を受ける対象である。例えば、心筋脂肪酸代謝シンチグラフィにおいて、対象は心臓の123Ｉ－ＢＭＩＰＰの取込が低下している患者である。より具体的には、例えば、中性脂肪蓄積心筋血管症（Ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ　ｄｅｐｏｓｉｔ　ｃａｒｄｉｏｍｙｏｖａｓｃｕｌｏｐａｔｈｙ：ＴＧＣＶ）に罹患している又は罹患していると疑われる対象である。
　心臓の１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰの取込は、例えば、心臓壊死の患者において低下する。中でも、心臓の１２３Ｉ-ＢＭＩＰＰの取込が低下している要因が陳旧性心筋梗塞（Ｏｌｄ　ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ　ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ：ＯＭＩ）である場合が挙げられる。
＜関心領域＞
　本発明の画像処理方法は、身体の各種臓器及び組織に関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ　Ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定することができる。例えば、心臓、脳、肝臓、筋肉、腎臓、膵臓、腫瘍病変に関心領域を設定することができる。中でも、重篤な疾患の診断ができるとの観点から、心臓、脳に関心領域を設定することが好ましい。
　関心領域は、１つの領域であっても、２以上の領域の組み合わせであってもよい。また、特定の臓器の全体であっても、一部分であってもよい。
　本発明の好ましい態様の1つである心筋脂肪酸代謝シンチグラフィにおいて、心臓全体又は一部分を関心領域とする。
＜放射性医薬品＞
　本発明で使用できる放射性医薬品は特に限定されない。例えば、放射性タリウム、放射性テクネチウム及び放射性ヨウ素よりなる群から選択される１種以上の放射性核種を含む放射性医薬品を、目的に応じて選択することができる。
　より具体的には、放射性タリウムを含む放射性医薬品としては、塩化タリウム（２０１Ｔｌ）等が挙げられる。
　放射性テクネチウムを含む放射性医薬品としては、テトロホスミンテクネチウム（９９ｍＴｃ）、ヘキサキス（２－メトキシイソブチルイソニトリル）テクネチウム（９９ｍＴｃ）（９９ｍＴｃ－ＭＩＢＩ）等が挙げられる。
　放射性ヨウ素を含む放射性医薬品としては、１２３Ｉ－メタヨードベンジルグアニジン（１２３Ｉ－ＭＩＢＧ）、１２３Ｉ－β－メチル－ｐ－ヨードフェニルペンタデカン酸（１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰ）等が挙げられる。
＜ＳＰＥＣＴによって作成される画像＞
　本発明の画像処理方法は、対象をＳＰＥＣＴ撮影したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画の代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する方法とともに用いられる。すなわち、本発明の画像処理方法は、ＳＰＥＣＴによって作成される画像の取得と関連して実施されるものである。
　ＳＰＥＣＴによって作成される画像は、ＳＰＥＣＴ装置が備える解析ソフトウェアにより行うことができる。
　ＳＰＥＣＴによって作成される画像は、例えば、ディスプレイ出力、プリンタ出力等により、放射性医薬品の分布を視覚的に表す診断用画像として提供される。関心領域部分を抽出して提供されることが好ましい。
　目的に応じて、関心領域は分割表示される。例えば、日本メジフィジックス社製のＳＰＥＣＴ解析ソフトウェアＨｅａｒｔ　Ｒｉｓｋ　Ｖｉｅｗ－Ｓ（ＨＲＶ－Ｓ）は、ＳＰＥＣＴによって作成される画像を、０分割（全体）、３分割、５分割、１７分割、及び２０分割にできる。分割は、好ましくは０分割（全体）又は１７分割である。
　本発明の画像処理方法は、ＳＰＥＣＴによって作成される画像の取得と同時又は取得の直後に行うことができる。また、既存の取得されたＳＰＥＣＴによって作成される画像に基づいて、同日の後の時間又は後の日に行うこともできる。既存の取得されたＳＰＥＣＴによって作成される画像は、例えば、コンピュータ読取り可能媒体に記憶されたものを使用することができる。
　ＳＰＥＣＴによる撮影は、ガンマカメラを備えたＳＰＥＣＴ装置を用いて、放射性医薬品から放出されるガンマ線を検出しカウント値を測定する。そして、測定データを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画の代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成することにより、放射性医薬品の分布を画像として視覚的に確認できる。
　ＳＰＥＣＴによって作成される画像は、３次元の対象を複数の方向から２次元情報を取得し、それを基に再構成した３次元情報から作成した画像である。そのため、一方向からの撮影であるプラナー（ｐｌａｎａｒ）画像とは異なり、立体的に関心領域と重なった他の臓器、組織等への放射性医薬品の分布を排除した画像の作成が可能である。
　測定データを再構成して３次元情報に変換する具体的手法としては、公知のフィルター補正逆投影法（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ　ｂａｃｋ　ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＦＢＰ法）、期待値最大化法（Ｏｒｄｅｒｅｄ　ｓｕｂｓｅｔ　ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ　ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ：ＯＳＥＭ法）等が挙げられる。
　３次元情報は、位置情報及びカウント値を含む。
＜３次元情報保持分画＞
　ＳＰＥＣＴによって作成される画像を得るためのデータ処理において、３次元情報は、任意の数の３次元情報保持分画に分けられる。３次元情報保持分画の数は、取得した情報を目的に適合した状態で処理できる限り特に制限がないが、例えば、５００～１００００分画、好ましくは１０００～５０００分画を挙げることができる。具体的な例としては、約１５００分画、２０４８分画（１６×１２８），２４００分画（２０×１２０）を例示できるがこれに限定されない。任意の数の分画に分ける具体的方法の例として、各種メーカーが提供しているＳＰＥＣＴ解析ソフトウェアをあげることができる。
　以下、日本メジフィジックス社製のＳＰＥＣＴ解析ソフトウェアＨｅａｒｔ　Ｒｉｓｋ　Ｖｉｅｗ－Ｓ（ＨＲＶ－Ｓ）が心臓領域を任意の数の３次元情報保持分画に分ける態様を説明する。
　まず、心臓領域を長軸中心線に垂直に、大きさの異なるドーナツ形状に分割する。ただし、心尖部は別の特殊処理に供する。より具体的には、長軸方向には２０分割する。
　次いで、各ドーナツ形状部分に対し、長軸中心線から放射状に線を引き分割するｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｐｒｏｆｉｌｅ解析に供する。より具体的には、例えば、３度単位に１２０分割、又は、６度単位に６０分割することができる。
　ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｐｒｏｆｉｌｅ解析が１２０分割である場合、心臓領域を２４００の分画に分割する。
　なお、当該３次元情報保持分画への分割は、上記目的に応じた関心領域の分割表示とは、通常は異なる分画への分割である。
　次いで、得られた３次元情報保持分画は、各々の分画においてカウント代表値が定められる。各分画は、複数のＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ　Ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）からなる。ＳＰＥＣＴ装置により、各ＶＯＩにおいて単位時間あたりに放射性医薬品から放出されるガンマ線の入射数がカウント値として取得される。
　分画ごとのカウント代表値は、当該分画に属する複数のＶＯＩのカウント値に基づいて選択する。例えば当該分画に属する複数のＶＯＩのカウント値の最高値、最頻値、中央値、最低値、平均値等を、当該分画のカウント代表値とすることができる。カウント代表値としては、好ましくは最高値である。
　次いで、各分画の代表値を視覚的に比較できるように変換して視覚的に確認できる画像が作成される。例えば、カウント代表値を、カラースケール又はグレースケールにあてはめ、カウント値に相当する色（グレースケールで言えば濃さ）を決定し、画像を生成する。
　生成される画像は、例えば、極座標配置による表示であるポーラーマップとして得られる。
　画像の作成は、ＳＰＥＣＴ装置が備える解析ソフトウェアにより行ってもよく、また、別のコンピュータに任意の段階の情報（例えば、再構成した３次元情報）を移し、専用のソフトウェアで行ってもよい。
＜工程（１）＞
　本発明の画像処理方法は、工程（１）として、放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域を設定する。
（第１の画像及び第２の画像）
　放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像は、上記した画像生成手段により取得する。
　第１の画像は、早期像とも言い、対象に放射性医薬品を投与した所定時間後に撮影して取得する。投与した後の所定時間は、放射性医薬品の種類に応じて適宜設定することができる。例えば、１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰを投与する心筋脂肪酸代謝シンチグラフィにおいては、投与した後の所定時間は、好ましくは放射性医薬品の投与の５～６０分間後、より好ましくは１０～４０分間後、更に好ましくは１５～３０分間後である。
　第２の画像は、後期像とも言い、第１の撮影より後の時間に前記対象を撮影して取得する。第１の撮影より後の時間は、放射性医薬品の種類に応じて適宜設定することができる。例えば、１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰを投与する心筋脂肪酸代謝シンチグラフィにおいては、好ましくは第１の撮影の１～６時間後、より好ましくは２～５時間後、更に好ましくは３～４時間後である。
（関心領域（ＲＯＩ）の設定）
　第１の画像及び第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域（ＲＯＩ）を設定する。
　関心領域は任意の数の３次元情報保持分画を含むように設定することが出来る。関心領域は、公知の方法で、例えばＳＰＥＣＴ装置の解析ソフトウェアで設定することができる。
　第１のＳＰＥＣＴ撮影から第２のＳＰＥＣＴ撮影までの時間経過により、放射性医薬品の放射能は小さくなる。そのため、第２のＳＰＥＣＴ撮影で取得するカウント値は、その後、減衰補正をした値に補正するのが好ましい。減衰補正は、使用する放射性医薬品、及び、第１のＳＰＥＣＴ撮影と第２のＳＰＥＣＴ撮影の間隔時間に基づいて行うことができる。
＜工程（２）＞
　次いで、工程（２）において、関心領域のそれぞれに含まれる、３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する。
　工程（２）により、第１の画像の関心領域及び第２の画像の関心領域のそれぞれにおいて、それぞれの３次元情報保持分画と関連付けられてカウント代表値が取得される。
＜工程（３）＞
　次いで、工程（３）において、下記式（Ｉ）により洗い出し率を算出する。
式（Ｉ）：
洗い出し率（ＷＲ）（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
　第１の画像の関心領域に含まれる３次元情報保持分画のカウント代表値及び第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値は、工程（２）で取得されたデータを使用する。
　本発明の画像処理方法により、放射性医薬品が不均一に分布する場合であっても、より正確に洗い出し率を算出することが可能となる。本発明が効果を奏する機序について、以下に説明する。
　以下、本発明と従来方法の方法を、図１～３により比較する。図１～３は、関心領域（ＲＯＩ）における放射性医薬品の分布を模式的に示す。図中、黒丸は放射性医薬品の存在を示す。また、図中「Ｅａｒｌｙ」は第１の画像に対応する早期像、「Ｄｅｌａｙｅｄ」は第２の画像に対応する後期像をそれぞれ示す。なお、図１～３の（ａ）と（ｂ）は、同じ関心領域を表す。
　図１～３のそれぞれにおいて、（ａ）は本発明の場合を示す。式（Ｉ）により洗い出し率を算出する本発明では、関心領域に含まれるすべてのカウント代表値を加算するため、３次元情報保持分画の境界は図中に示されていない。以下本明細書において、本発明の式（Ｉ）による洗い出し率の算出方法を、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法ともいう。
　従来方法においては、下記式（II）により洗い出し率を計算した。
式（II）：
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式中、ｎは３次元情報保持分画の数を表す整数、ｘｉは第１の画像のｉ番目の３次元情報保持分画のカウント代表値、ｙｉは第２の画像のｉ番目の３次元情報保持分画のカウント代表値である。
　図１～３のそれぞれにおいて、（ｂ）は従来方法の場合を示す。式（II）により洗い出し率を算出する従来方法では、３次元情報保持分画ごとに計算を行うため、図中では関心領域が４つの３次元情報保持分画から構成されていることを示す。以下本明細書において、従来の式（II）による洗い出し率の算出方法を、Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法ともいう。
　図１（ａ）では、早期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が８であり、後期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が４である。この場合、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法では式（Ｉ）により、ＷＲ＝５０％と算出される。
　図１（ｂ）は、関心領域が４つの３次元情報保持分画から構成されている。早期像中、左上分画、右上分画、左下分画及び右下分画のそれぞれに含まれるが黒丸２ずつである。後期像中、左上分画、右上分画、左下分画及び右下分画のそれぞれに含まれる黒丸が１ずつである。この場合、Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法では式（II）により、ＷＲ＝５０％と算出される。
　図２は、放射性医薬品が不均一に分布している場合を示す。
　図２（ａ）では、早期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が８であり、後期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が４である。この場合、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法では式（Ｉ）により、ＷＲ＝５０％と算出される。
　図２（ｂ）では、早期像中、左上分画に含まれる黒丸の数が５、右上分画に含まれる黒丸の数が１、左下分画に含まれる黒丸の数が１、及び右下分画に含まれる黒丸の数が１である。後期像中、左上分画に含まれる黒丸の数が１、右上分画に含まれる黒丸の数が１、左下分画に含まれる黒丸の数が１、及び右下分画に含まれる黒丸の数が１である。この場合、Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法では式（II）により、ＷＲ＝２０％と算出される。
　図３は、放射性医薬品が不均一に分布している別の場合を示す。
　図３（ａ）では、早期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が８であり、後期像中、関心領域に含まれる黒丸の総和が４である。この場合、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法では式（Ｉ）により、ＷＲ＝５０％と算出される。
　図３（ｂ）では、早期像中、左上分画に含まれる黒丸の数が５、右上分画に含まれる黒丸の数が１、左下分画に含まれる黒丸の数が１、及び右下分画に含まれる黒丸の数が１である。後期像中、左上分画に含まれる黒丸の数が４、右上分画に含まれる黒丸の数が０、左下分画に含まれる黒丸の数が０、及び右下分画に含まれる黒丸の数が０である。この場合、Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法では式（II）により、ＷＲ８０％と算出される。
　図２及び図３で示すように、従来方法のＡｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法では、放射性医薬品が不均一に分布している場合に洗い出し率が正確に算出できないおそれがある。
［画像処理装置］
　本発明の画像処理装置は、データ取得部及びデータ処理部を備える画像処理装置であって、
　データ取得部は、放射性医薬品を投与した対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）することにより得られるデータの取得部であり、
　データ処理部は、
（０）データ取得部が得たＳＰＥＣＴ撮影したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する手段、
（１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域（ＲＯＩ）を設定する手段、
（２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画のそれぞれを特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する手段、及び
（３）下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する手段
式（Ｉ）：
洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
を備える、画像処理装置である。
　本発明の画像処理装置は、好ましくは、ＳＰＥＣＴシステムの一部である又はＳＰＥＣＴ撮影装置と組み合わせることができるデータ及び画像処理装置の一部として備えることができる装置であって、本発明の画像処理方法による洗い出し率の算出を実施できるように構成されている。好ましい態様は、前記画像処理方法と同様である。
（データ取得部）
　ＳＰＥＣＴシステム又はＳＰＥＣＴ撮影装置は、例えば複数のガンマ線検出器を備え、ガンマ線検出器が対象の周囲を回転し、複数方向から放射性医薬品から放出されるガンマ線を検出できるように構成されている。
　ＳＰＥＣＴシステムの一部として備えられた又はＳＰＥＣＴ撮影装置に連結されたデータ取得部は、検出したガンマ線の位置情報、強度情報等のデータを収取する手段、及び取得したデータをデータ処理部に送信する手段を備える。
（データ処理部）
　データ処理部は、（０）データ取得部が得たＳＰＥＣＴ撮影したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する手段、（１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域（ＲＯＩ）を設定する手段、（２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する手段、及び（３）上記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する手段を備える。
　これらの各手段は、例えば、コンピュータに実行させるためのプログラムによって、例えば、ＳＰＥＣＴシステムのワークステーションにより実行される。プログラムは、例えば、コンピュータ読取り可能媒体に記録されている。
　その他、データ処理装置はキーボード、マウス、タッチパネル等の入力手段；ディスプレイ、プリンタ等の出力装置を備えることができる。
［プログラム］
　本発明のプログラムは、上記画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　以下、実施例により本発明をより詳細に説明する。
（患者）
　下記の患者を対象に、千葉大学倫理委員会の承認を受けて、検査を行った。
　心血管疾患を有さない健常者（Ｎｏｒｍａｌ）（ｎ＝１１）
　ＣＤ３６欠損症患者（ｎ＝６）
　中性脂肪蓄積心筋血管症患者（ＴＧＣＶ）（ｎ＝１４）
　陳旧性心筋梗塞（ＯＭＩ）を伴うＴＧＣＶ患者（ＴＧＣＶ　ｗｉｔｈ　ＯＭＩ）（ｎ＝１７）
　広範囲のＯＭＩを伴う非ＴＧＣＶ患者（ｎｏｎ－ＴＧＣＶ　ｗｉｔｈ　ＯＭＩ）（ｎ＝１０）
　なお、ＣＤ３６欠損症患者は、１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰ等の脂肪酸取り込みに関するＣＤ３６遺伝子の機能を喪失する遺伝子変異を有し、早期像における１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰ取り込み低下が生じる。
（心筋脂肪酸代謝シンチグラフィ）
　日本心臓核医学会の推奨するプロトコールに従い、１２時間以上の絶食後、安静時に１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰ（カルディオダイン；日本メジフィジックス株式会社製）１１１ＭＢｑを静脈内投与した。
　２０分後に早期像（図中、Ｅａｒｌｙ）を、２１０分後に後期像（図中、Ｄｅｌａｙｅｄ）をそれぞれ取得した。ＳＰＥＣＴ装置として、拡張低エネルギー汎用コリメータを装備したＧＥ　Ｉｎｆｉｎｉａ　Ｈａｗｋｅｙｅ　４（ＧＥヘルスケア・ジャパン社製）を使用した。
　後期像において、係数１／０．５（間隔時間／１３．２）により減衰補正を行った。なお、「間隔時間」は、早期像と後期像の撮影の間隔時間である。
　撮影条件を以下に示す。
　６４×６４マトリクス
　１８０°ｓｔｅｐ　ａｎｄ　ｓｈｏｏｔ　ｍｏｄｅ
　サンプリング角　６°
　６０秒／ｖｉｅｗ
　ピクセルサイズ：５．８９ｍｍ
　スライス幅：５．８９ｍｍ
　１２３Ｉのエネルギーウィンドウは、１５９ｋｅＶ±１０％（ｍａｉｎ）と１３０ｋｅＶ±１０％（ｓｕｂ）に設定した。
　画像の再構成は、ｒａｍｐフィルターを用いてフィルター補正逆投影法により行った。１０次Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈフィルター（カットオフ周波数０．４ｃｙｃｌｅ／ｃｍ）を用いて散乱補正を行った。
（洗出し率（ＷＲ）の算出）
　心筋ＳＰＥＣＴ解析ソフトウェアとして、Ｈｅａｒｔ　Ｒｉｓｋ　Ｖｉｅｗ－Ｓ（ＨＲＶ－Ｓ、日本メジフィジックス株式会社製）を使用した。
　洗出し率を、下記に示すＴｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法及びＡｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法により算出した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式中、ｎは３次元情報保持分画の数を表す整数、ｘｉは早期像を構成するｉ番目の３次元情報保持分画のカウント代表値、ｙｉは後期像を構成するｉ番目の３次元情報保持分画のカウント代表値である。
（結果）
　結果図４に結果を示す。また、各群の代表的な極座標配置画像を図５に示す。
　健常者、ＣＤ３６欠損症患者、中性脂肪蓄積心筋血管症患者、及びＯＭＩを伴うＴＧＣＶ患者では、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法及びＡｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法により算出された洗い出し率に有意な差はなかった。
　しかし、ＯＭＩを伴う非ＴＧＣＶ患者ではＡｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法により算出された洗い出し率が、Ｔｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法により算出されたものと比べ、異常に低い値であった。
　Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｍｅａｎ法においてＯＭＩを伴う非ＴＧＣＶ患者で測定された低値の洗い出し率は、ＴＧＣＶの診断基準を下回る場合もあり、診断するにあたり他の所見によりＴＧＣＶを除外する必要がある。
　一方で、本発明のＴｏｔａｌ　ｃｏｕｎｔ法では、ＯＭＩを伴う非ＴＧＣＶ患者においても正確に洗い出し率を算出することができるので、ＷＲ値のみで非ＴＧＣＶと診断できる。

Claims (10)

  1. 　放射性医薬品を投与した対象の関心領域（ＲＯＩ）における前記医薬品の洗い出し率（ＷＲ）（％）を算出するための画像処理方法であって、
    　対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する方法とともに用いる、下記工程を順番に行う画像処理方法。
    （１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域を設定する工程、
    （２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する工程、及び
    (３)下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する工程
    式（Ｉ）：
    洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
  2. 　前記画像が、３次元情報保持分画を極座標配置により表示された画像である、請求項１に記載の画像処理方法。
  3. 　前記３次元情報が、フィルター補正逆投影法（ＦＢＰ法）又は期待値最大化法（ＯＳＥＭ法）により作成される、請求項１に記載の画像処理方法。
  4. 　関心領域を心臓に設定する、請求項１に記載の画像処理方法。
  5. 　放射性医薬品が、放射性タリウム、放射性テクネチウム及び放射性ヨウ素よりなる群から選択される１種以上の放射性核種を含む、請求項１に記載の画像処理方法。
  6. 　対象が、心臓の１２３Ｉ－ＢＭＩＰＰの取込が低下している患者であって、中性脂肪蓄積心筋血管症（ＴＧＣＶ）に罹患している又は罹患していると疑われる対象である、請求項１に記載の画像処理方法。
  7. 　前記心臓の１２３Ｉ-ＢＭＩＰＰの取込が低下している要因が陳旧性心筋梗塞（ＯＭＩ）である、請求項６に記載の画像処理方法。
  8. 　中性脂肪蓄積心筋血管症（ＴＧＣＶ）の診断に用いるための洗い出し率（％）が提供される、請求項１に記載の画像処理方法。
  9. 　データ取得部及びデータ処理部を備える画像処理装置であって、
    　データ取得部は、放射性医薬品を投与した対象を単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ撮影）することにより得られるデータの取得部であり、
    　データ処理部は、
    （０）データ取得部が得たＳＰＥＣＴ撮影したデータを再構成して３次元情報に変換した後、得られた３次元情報を任意の数の３次元情報保持分画に分けて、各々の分画のカウント代表値を定めたのち、各分画のカウント代表値を視覚的に比較できるように変換して画像を作成する手段、
    （１）放射性医薬品を投与した対象を撮影したデータに基づいて作成された第１の画像、及び、前記第１の画像より後の時間に前記対象を撮影したデータに基づいて作成された第２の画像のそれぞれにおいて、関心領域（ＲＯＩ）を設定する手段、
    （２）前記関心領域のそれぞれに含まれる前記３次元情報保持分画を特定し、関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値を取得する手段、及び
    （３）下記式（Ｉ）により洗い出し率（％）を算出する手段
    式（Ｉ）：
    洗い出し率（％）＝｛（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）－（第２の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）｝／（第１の画像の関心領域に含まれるすべての３次元情報保持分画のカウント代表値の総和）×１００
    を備える、画像処理装置。
  10. 　請求項１に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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