血流量推定装置、方法及びコンピュータプログラム
【課題】Ｈ２１５Ｏとは異なる薬剤を用いて撮影したＲＩ画像データからＨ２１５Ｏを用いて測定した測定結果を推定する。
【解決手段】Ｈ２１５Ｏを用いて測定した、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を記憶する記憶部１３と、複数の第１の被験者及び第２の被験者の所定部位のＲＩ画像を記憶する記憶部１１と、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する代表値を算出する算出部３５と、複数の第１の被験者の血流量を示す測定値及び代表値を用いて、第２の被験者の代表値から第２の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を推定するための関数を導出する変換関数導出部４１と、導出された関数及び第２の被験者の代表値を用いて、第２の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を推定する推定部４５と、を備える。
【解決手段】Ｈ２１５Ｏを用いて測定した、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を記憶する記憶部１３と、複数の第１の被験者及び第２の被験者の所定部位のＲＩ画像を記憶する記憶部１１と、各ＲＩ画像をそれぞれ代表する代表値を算出する算出部３５と、複数の第１の被験者の血流量を示す測定値及び代表値を用いて、第２の被験者の代表値から第２の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を推定するための関数を導出する変換関数導出部４１と、導出された関数及び第２の被験者の代表値を用いて、第２の被験者の所定部位の血流量を示す測定値を推定する推定部４５と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を被験者に投与することなく、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した所定部位の血流量を推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脳などの所定部位の血流量を定量するために、１２３Ｉ−ＩＭＰなどのＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）を含む薬剤を用いて測定を行うマイクロスフェア法が知られている（例えば、非特許文献１）。そして、このマイクロスフェア法を採血せずに行う手法が出願人によって提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、１２３Ｉ−ＩＭＰよりも高精度で所定部位の血流量を定量するために、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）によって測定する手法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１８５４９９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「ＳＰＥＣＴ機能画像 −定量化の基礎と臨床−」８６−９３ページ、１９９８年４月６日第１刷発行、編集者：西村恒彦、発行所：株式会社メジカルビュー社、発売所：株式会社グロービュー社
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を用いる手法は、血流値を高精度に定量することができる反面、１５Ｏの半減期が２分と非常に短いため、検査を行う直前に検査を行う施設内で１５Ｏを作り出さなければならない。そのため、この方法を導入するためには、各施設が１５Ｏを作り出すための装置を保有していなければならないので、必然的に大病院等の一部の限られた施設以外には導入が進んでいないのが現状である。
【０００７】
一方、１２３Ｉ−ＩＭＰ等の適度な半減期を有するＲＩを用いて検査を行う検査体制が整っている施設は多い。従って、適度な半減期を有するＲＩを用いた検査において収集できるＲＩ画像データから１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を用いて測定した測定結果を推測できれば、臨床における貢献は大きい。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、Ｈ２１５Ｏとは異なるＲＩ薬剤を用いて撮影したＲＩ画像データからＨ２１５Ｏを用いて測定した測定結果を推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの実施態様に従う血流量推定装置は、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出する手段と、前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える。
【００１０】
好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の肺のＲＩ画像を含み、前記複数の第２のＲＩ画像には、前記第２の被験者の肺のＲＩ画像を含んでもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記ＲＩ薬剤は１２３Ｉ−ＩＭＰであってもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記所定部位は脳であってもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記複数の第１の被験者及び前記第２の被験者の肺のＲＩ画像の代表値は、各被験者のＲＩ薬剤の体内循環量の推定値であってもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれてもよい。そして、前記血流量推定装置は、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。
【図２】撮影プロトコール及び対応する画像データを示す図である。
【図３】表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。
【図４】表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。
【図５】タイムアクティビティカーブの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態に係る血流量推定システムについて、図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。
【００１８】
血流量推定システムは、血流量推定装置１と、撮影装置２とを含む。そして、血流量推定装置１が、撮影装置２で撮影された画像データを処理して、非採血で脳などの所定部位の血流量を推定する。
【００１９】
撮影装置２は、例えば、ガンマカメラ型のＳＰＥＣＴ画像撮影装置である。撮影装置２では、ＲＩを含む薬剤（例えば１２３Ｉ−ＩＭＰ）が投与された被験者の２次元画像（プラナ画像）、及び３次元画像（ＳＰＥＣＴ画像）を撮影することができる。
【００２０】
血流量推定装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する血流量推定装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００２１】
血流量推定装置１は、撮影装置２で撮影した画像データを記憶する画像データ記憶部１１と、測定血流値記憶部１３と、ＲＯＩ決定部２１と、ΔＬ算出部２３と、ＲＯＩ決定部３１と、代表値算出部３５と、変換関数導出部４１と、関数補正処理部４３と、脳血流推定部４５とを備える。
【００２２】
画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者の画像データと第２グループの被験者の画像データとが記憶されている。一方、測定血流値記憶部１３には、第１グループの被験者のＨ２１５Ｏを用いて測定された脳血流量（ＣＢＦ：Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）の測定値Ｆ１が保存されている。
【００２３】
血流量推定装置１は、画像データ記憶部１１に記憶されている第１グループの被験者の画像データと、測定血流値記憶部１３に記憶されている第１グループの被験者の脳血流値Ｆ１を用いて、画像データから算出された代表値と脳血流値Ｆ１との間の変換関数Ｆｋを導出する。つまり、第１グループの被験者の画像データは、変換関数Ｆｋの導出に用いられる。一方、導出された変換関数Ｆｋと画像データ記憶部１１に記憶されている第２グループの被験者の画像データとを用いて、第２グループの被験者の、Ｈ２１５Ｏを用いた測定値である脳血流量の測定値Ｆ２を推定する。つまり、本実施形態の血流量推定装置１は、第２グループの被験者について、Ｈ２１５Ｏを用いて測定される脳血流値を実測することなく、画像データのみからこれを推定することができる。以下、これらの処理を詳細に説明する。
【００２４】
画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者及び第２グループの被験者にＲＩ薬剤を投与した後、以下に説明する撮影プロトコールに従って撮影することによって得た各被験者の画像データが記憶される。本実施形態では、例えば、肺ダイナミック画像１１１と、脳スタティック画像１１３、１１５、１１６と、ＳＰＥＣＴ画像１１７とが画像データ記憶部１１に記憶される。
【００２５】
図２は、撮影プロトコール及び対応する画像データを示す。
【００２６】
撮影プロトコールとは、薬剤を投与した時刻を基準とし、この時刻からの経過時間ごとの撮影箇所及び撮影方法を規定するものである。
【００２７】
本実施形態の撮影プロトコールは、まず、ＲＩを含む薬剤投与から所定の計測時間（例えば３分間）の間、被験者の体内における放射能の分布状態を把握するためのＲＩ情報を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（１）及び（２）に相当する。
（１）薬剤投与からの１分間（０分００秒から１分００秒）は、撮影装置２が肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１秒である。これにより、６０枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。
（２）薬剤投与から１分００秒から３分００秒までの間も、肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１０秒である。これにより、１２枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。
【００２８】
次に、所定の測定時刻（例えば、薬剤投与から５分後）における、測定対象の所定部位の２次元画像を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（３）に相当する。
（３）薬剤投与から４分３０秒から５分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１３が得られる。
【００２９】
次に、測定対象部位の３次元画像を撮影する。ここで、ＳＰＥＣＴ収集をして３次元画像を得るためには２０分程度の時間を要するので、体内の薬剤の分布が安定している時間帯に撮影することが好ましい（図２の（５）に相当）。なお、このＳＰＥＣＴ画像の撮影の前後には、２次元画像の撮影（図２の（４）（６）に相当）が行われる。
（４）薬剤投与から１２分３０秒から１３分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１５が得られる。
（５）薬剤投与から１５分００秒から３５分００秒までの間は、脳を３次元的にＳＰＥＣＴ収集する。撮影装置２は、このＳＰＥＣＴ収集したデータに基づいてＳＰＥＣＴ画像１１７を合成する。ＳＰＥＣＴ画像１１７は３次元画像であるから、ＳＰＥＣＴ画像のデータはボクセル値により構成されている。このＳＰＥＣＴ画像１１７は標準脳に正規化されている。
（６）薬剤投与から３６分３０秒から３７分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１６が得られる。
【００３０】
改めて図１を参照すると、測定血流値記憶部１３は、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した、複数の第１グループの被験者（第１の被験者）の脳血流量を示す測定値Ｆ１を記憶する。
【００３１】
ＲＯＩ決定部２１は、肺ダイナミック画像１１１における肺領域のＲＯＩを定める。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、以下に示すような手法で肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩを決定する。
【００３２】
図３は、表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す。
【００３３】
例えば、ＲＯＩ決定部２１は、同図に示すように、肺ダイナミック画像１１１のうちの一枚を表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて肺領域を囲むと、ＲＯＩ決定部２１は、この囲まれた領域を肺のＲＯＩ１５１として決定する。ＲＯＩ決定部２１は、ＲＯＩ１５１を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて肺ダイナミック画像１１１のＲＯＩ１５１を決定する。
【００３４】
ＲＯＩ決定部３１は、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、以下に示すような手法で脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。
【００３５】
図４は、表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す。
【００３６】
例えば、ＲＯＩ決定部３１は、同図に示すように、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のいずれかを表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて脳領域を囲むと、ＲＯＩ決定部３１は、この囲まれた領域を脳のＲＯＩ１５３として決定する。スタティック画像ごとにＲＯＩを指定してもよいし、同一被験者の画像については、一つのスタティック画像で囲ったＲＯＩを他のスタティック画像に適用してもよい。ＲＯＩ決定部３１は、ＲＯＩ１５３を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のＲＯＩ１５３を決定する。
【００３７】
ΔＬ算出部２３は、肺から流出し、体内を循環している薬剤量（薬剤体内循環量）ΔＬを算出する。
【００３８】
ΔＬ算出部２３は、全肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩ１５１内の全画素の画素値（カウント値）に基づいて、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。例えば、ΔＬ算出部２３は、各肺ダイナミック画像１１１のそれぞれについて、肺ＲＯＩ１５１内の全画素の画素値の総和を算出する。これを、横軸を薬剤投与からの経過時間、縦軸を各ダイナミック画像１１１における肺ＲＯＩ１５１内画素の画素値の総和としてグラフ化したタイムアクティビティカーブを生成する。
【００３９】
図５にタイムアクティビティカーブの例を示す。本実施形態では、薬剤投与から３分間の肺ダイナミック画像１１１を取得したので、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブが得られる。
【００４０】
ΔＬ算出部２３は、図５に示すような、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）に基づいて、所定の時刻までの間に肺から流出した薬剤量を推定する。例えば、所定の時刻を薬剤投与から５分とすると、まず、ΔＬ算出部２３は、肺ＲＯＩ内画素値の合計が最大（Ｌｐｅａｋ）となる時刻（Ｔｐｅａｋ）以降のタイムアクティビティカーブを指数関数で近似し、薬剤投与から３分以降の画素値の総和を予測する。そして、Ｌｐｅａｋと、この近似した指数関数に基づいて算出した５分後の画素値の総和（Ｌ５）との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。また所定の時刻を薬剤投与から３分とすると、ΔＬ算出部２３は、上述の指数関数近似をせずに、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）のみに基づいてΔＬを算出する。つまり、ΔＬ算出部２３は、実測したＬｐｅａｋと、３分後の画素値の総和との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出しても良い。
【００４１】
代表値算出部３５は、ＲＯＩ内の画素の画素値（カウント値）及びＳＰＥＣＴ画像１１７内のボクセルのボクセル値（カウント値）に基づいて、各スタティック画像１１３，１１５，１１６の代表値Ｃｂ１〜Ｃｂ３と、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４とを算出する。例えば、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１３のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ１とする。同様に、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１５のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ２とし、脳スタティック画像１１６のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ３とする。ここで、各スタティック画像の代表値Ｃｂ１、Ｃｂ２、Ｃｂ３は、必ずしも画素値の総和でなくてもよく、例えば画素値の平均値でも良い。
【００４２】
また、代表値算出部３５は、正規化されたＳＰＥＣＴ画像１１７の脳領域のボクセル値の総和を算出して、代表値Ｃｂ４としてもよいし、脳領域のボクセル値の平均値を代表値Ｃｂ４としても良い。ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４の算出方法は必ずしもこれに限定されず、これ以外の方法で定めても良い。例えば、脳領域を複数のセグメントに分割し、セグメント別に、ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎ（ｎはセグメント数）を算出する。さらに代表値算出部３５は、算出されたセグメント別ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎの平均値を算出し、これを代表値Ｃｂ４としてもよい。
【００４３】
変換関数導出部４１は、第１グループの複数の被験者の脳血流値Ｆ１（測定値）及び同じ第１グループの複数の被験者の代表値（複数の第１の代表値）を用いて、変換関数Ｆｋを導出する。変換関数Ｆｋは、多元１次式で定義される。以下に変換関数Ｆｋを例示する。
【００４４】
例えば、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得する。変換関数導出部４１は、ΔＬ算出部２３によって算出された同じ被験者のΔＬ、及び代表値算出部３５によって算出されたＣｂ１〜Ｃｂ４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とΔＬ、Ｃｂ１〜Ｃｂ４との間の関数を以下の式（１）に示す変換関数Ｆｋ１で近似する。
【数１】
【００４５】
例えば、変換関数導出部４１は、式（１）において、同一被験者の値をＦｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ４、ｘ１＝ΔＬ、ｘ２＝Ｃｂ１、ｘ３＝Ｃｂ２、ｘ４＝Ｃｂ３、に代入して求めた複数の４元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ａ〜ｅを算出する。ここで、Ｆｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４は含まれない。
【００４６】
あるいは、変換関数導出部４１は、代表値としてΔＬを用いない変換関数Ｆｋ２を導出してもよい。すなわち、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得し、代表値算出部３５によって算出されたＣｂ１〜Ｃｂ４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とＣｂ１〜Ｃｂ４との間の関数を以下の式（２）で近似する。
【数２】
【００４７】
変換関数導出部４１は、式（２）において、同一被験者の値をＦｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ４、ｘ２＝Ｃｂ１、ｘ３＝Ｃｂ２、ｘ４＝Ｃｂ３、に代入して求めた複数の３元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ｂ〜ｅを算出するようにしてもよい。式（２）においても、Ｆｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４は含まれないことは、式（１）と同様である。
【００４８】
関数補正処理部４３は、変換関数導出部４１によって導出された変換関数Ｆｋを補正する。例えば、１２３Ｉ−ＩＭＰの特性を考慮してａ〜ｅの一部または全部を補正する。関数補正処理部４３による変換関数Ｆｋの補正は行わなくてもよい。
【００４９】
脳血流推定部４５は、脳の血流量ＣＢＦの測定値Ｆ２を推定する。変換関数Ｆｋを用いることにより、第２グループの被験者の代表値（複数の第２の代表値）からその被験者の脳血流量の測定値Ｆ２（測定値）を推定することができる。
【００５０】
ここでは、変換関数Ｆｋ１について説明する。変換関数Ｆｋ１のａ〜ｅは既に定まっているので、Ｆ２は以下の式（３）により推定することができる。
【数３】
【００５１】
なお、変換関数Ｆｋ２を用いた場合も同様に、Ｆ２を推定することができる。
【００５２】
このように脳血流推定部４５は、変換関数Ｆｋと第２グループの被験者の代表値とからその被験者の脳血流の測定値Ｆ２を推定することができる。すなわち、この変換関数Ｆｋを利用することにより、画像データのみからＨ２１５Ｏを用いて測定された脳血流値を推定することができる。
【００５３】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１ 血流量推定装置
２ 撮影装置
１１ 画像データ記憶部
１３ 測定血流値記憶部
２１ ＲＯＩ決定部
２３ ΔＬ算出部
３１ ＲＯＩ決定部
３５ 代表値算出部
４１ 変換関数導出部
４３ 関数補正処理部
４５ 脳血流推定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を被験者に投与することなく、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した所定部位の血流量を推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脳などの所定部位の血流量を定量するために、１２３Ｉ−ＩＭＰなどのＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）を含む薬剤を用いて測定を行うマイクロスフェア法が知られている（例えば、非特許文献１）。そして、このマイクロスフェア法を採血せずに行う手法が出願人によって提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、１２３Ｉ−ＩＭＰよりも高精度で所定部位の血流量を定量するために、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）によって測定する手法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１８５４９９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「ＳＰＥＣＴ機能画像 −定量化の基礎と臨床−」８６−９３ページ、１９９８年４月６日第１刷発行、編集者：西村恒彦、発行所：株式会社メジカルビュー社、発売所：株式会社グロービュー社
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を用いる手法は、血流値を高精度に定量することができる反面、１５Ｏの半減期が２分と非常に短いため、検査を行う直前に検査を行う施設内で１５Ｏを作り出さなければならない。そのため、この方法を導入するためには、各施設が１５Ｏを作り出すための装置を保有していなければならないので、必然的に大病院等の一部の限られた施設以外には導入が進んでいないのが現状である。
【０００７】
一方、１２３Ｉ−ＩＭＰ等の適度な半減期を有するＲＩを用いて検査を行う検査体制が整っている施設は多い。従って、適度な半減期を有するＲＩを用いた検査において収集できるＲＩ画像データから１５Ｏで識別した水（Ｈ２１５Ｏ）を用いて測定した測定結果を推測できれば、臨床における貢献は大きい。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、Ｈ２１５Ｏとは異なるＲＩ薬剤を用いて撮影したＲＩ画像データからＨ２１５Ｏを用いて測定した測定結果を推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの実施態様に従う血流量推定装置は、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出する手段と、前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える。
【００１０】
好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の肺のＲＩ画像を含み、前記複数の第２のＲＩ画像には、前記第２の被験者の肺のＲＩ画像を含んでもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記ＲＩ薬剤は１２３Ｉ−ＩＭＰであってもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記所定部位は脳であってもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記複数の第１の被験者及び前記第２の被験者の肺のＲＩ画像の代表値は、各被験者のＲＩ薬剤の体内循環量の推定値であってもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれてもよい。そして、前記血流量推定装置は、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。
【図２】撮影プロトコール及び対応する画像データを示す図である。
【図３】表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。
【図４】表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す図である。
【図５】タイムアクティビティカーブの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態に係る血流量推定システムについて、図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る血流量推定システムの構成図である。
【００１８】
血流量推定システムは、血流量推定装置１と、撮影装置２とを含む。そして、血流量推定装置１が、撮影装置２で撮影された画像データを処理して、非採血で脳などの所定部位の血流量を推定する。
【００１９】
撮影装置２は、例えば、ガンマカメラ型のＳＰＥＣＴ画像撮影装置である。撮影装置２では、ＲＩを含む薬剤（例えば１２３Ｉ−ＩＭＰ）が投与された被験者の２次元画像（プラナ画像）、及び３次元画像（ＳＰＥＣＴ画像）を撮影することができる。
【００２０】
血流量推定装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する血流量推定装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００２１】
血流量推定装置１は、撮影装置２で撮影した画像データを記憶する画像データ記憶部１１と、測定血流値記憶部１３と、ＲＯＩ決定部２１と、ΔＬ算出部２３と、ＲＯＩ決定部３１と、代表値算出部３５と、変換関数導出部４１と、関数補正処理部４３と、脳血流推定部４５とを備える。
【００２２】
画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者の画像データと第２グループの被験者の画像データとが記憶されている。一方、測定血流値記憶部１３には、第１グループの被験者のＨ２１５Ｏを用いて測定された脳血流量（ＣＢＦ：Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）の測定値Ｆ１が保存されている。
【００２３】
血流量推定装置１は、画像データ記憶部１１に記憶されている第１グループの被験者の画像データと、測定血流値記憶部１３に記憶されている第１グループの被験者の脳血流値Ｆ１を用いて、画像データから算出された代表値と脳血流値Ｆ１との間の変換関数Ｆｋを導出する。つまり、第１グループの被験者の画像データは、変換関数Ｆｋの導出に用いられる。一方、導出された変換関数Ｆｋと画像データ記憶部１１に記憶されている第２グループの被験者の画像データとを用いて、第２グループの被験者の、Ｈ２１５Ｏを用いた測定値である脳血流量の測定値Ｆ２を推定する。つまり、本実施形態の血流量推定装置１は、第２グループの被験者について、Ｈ２１５Ｏを用いて測定される脳血流値を実測することなく、画像データのみからこれを推定することができる。以下、これらの処理を詳細に説明する。
【００２４】
画像データ記憶部１１には、第１グループの被験者及び第２グループの被験者にＲＩ薬剤を投与した後、以下に説明する撮影プロトコールに従って撮影することによって得た各被験者の画像データが記憶される。本実施形態では、例えば、肺ダイナミック画像１１１と、脳スタティック画像１１３、１１５、１１６と、ＳＰＥＣＴ画像１１７とが画像データ記憶部１１に記憶される。
【００２５】
図２は、撮影プロトコール及び対応する画像データを示す。
【００２６】
撮影プロトコールとは、薬剤を投与した時刻を基準とし、この時刻からの経過時間ごとの撮影箇所及び撮影方法を規定するものである。
【００２７】
本実施形態の撮影プロトコールは、まず、ＲＩを含む薬剤投与から所定の計測時間（例えば３分間）の間、被験者の体内における放射能の分布状態を把握するためのＲＩ情報を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（１）及び（２）に相当する。
（１）薬剤投与からの１分間（０分００秒から１分００秒）は、撮影装置２が肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１秒である。これにより、６０枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。
（２）薬剤投与から１分００秒から３分００秒までの間も、肺のプラナ画像をダイナミック収集する。このときの各画像の収集時間は１０秒である。これにより、１２枚の肺ダイナミック画像１１１が得られる。
【００２８】
次に、所定の測定時刻（例えば、薬剤投与から５分後）における、測定対象の所定部位の２次元画像を取得する。すなわち、このプロセスが、例えば図２の（３）に相当する。
（３）薬剤投与から４分３０秒から５分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１３が得られる。
【００２９】
次に、測定対象部位の３次元画像を撮影する。ここで、ＳＰＥＣＴ収集をして３次元画像を得るためには２０分程度の時間を要するので、体内の薬剤の分布が安定している時間帯に撮影することが好ましい（図２の（５）に相当）。なお、このＳＰＥＣＴ画像の撮影の前後には、２次元画像の撮影（図２の（４）（６）に相当）が行われる。
（４）薬剤投与から１２分３０秒から１３分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１５が得られる。
（５）薬剤投与から１５分００秒から３５分００秒までの間は、脳を３次元的にＳＰＥＣＴ収集する。撮影装置２は、このＳＰＥＣＴ収集したデータに基づいてＳＰＥＣＴ画像１１７を合成する。ＳＰＥＣＴ画像１１７は３次元画像であるから、ＳＰＥＣＴ画像のデータはボクセル値により構成されている。このＳＰＥＣＴ画像１１７は標準脳に正規化されている。
（６）薬剤投与から３６分３０秒から３７分３０秒までの間は、脳のプラナ画像をスタティック収集する。これにより、脳スタティック画像１１６が得られる。
【００３０】
改めて図１を参照すると、測定血流値記憶部１３は、Ｈ２１５Ｏを用いて測定した、複数の第１グループの被験者（第１の被験者）の脳血流量を示す測定値Ｆ１を記憶する。
【００３１】
ＲＯＩ決定部２１は、肺ダイナミック画像１１１における肺領域のＲＯＩを定める。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、以下に示すような手法で肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩを決定する。
【００３２】
図３は、表示装置４に表示される肺のＲＯＩ入力画面の例を示す。
【００３３】
例えば、ＲＯＩ決定部２１は、同図に示すように、肺ダイナミック画像１１１のうちの一枚を表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて肺領域を囲むと、ＲＯＩ決定部２１は、この囲まれた領域を肺のＲＯＩ１５１として決定する。ＲＯＩ決定部２１は、ＲＯＩ１５１を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部２１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて肺ダイナミック画像１１１のＲＯＩ１５１を決定する。
【００３４】
ＲＯＩ決定部３１は、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、以下に示すような手法で脳スタティック画像１１３，１１５、１１６における脳のＲＯＩを決定する。
【００３５】
図４は、表示装置４に表示される脳のＲＯＩ入力画面の例を示す。
【００３６】
例えば、ＲＯＩ決定部３１は、同図に示すように、脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のいずれかを表示装置４に表示させる。そして、ユーザが入力装置３を用いて脳領域を囲むと、ＲＯＩ決定部３１は、この囲まれた領域を脳のＲＯＩ１５３として決定する。スタティック画像ごとにＲＯＩを指定してもよいし、同一被験者の画像については、一つのスタティック画像で囲ったＲＯＩを他のスタティック画像に適用してもよい。ＲＯＩ決定部３１は、ＲＯＩ１５３を自動的に決定しても良い。例えば、ＲＯＩ決定部３１は、予めＲＯＩのテンプレートデータを保持していて、このテンプレートデータを用いて脳スタティック画像１１３，１１５、１１６のＲＯＩ１５３を決定する。
【００３７】
ΔＬ算出部２３は、肺から流出し、体内を循環している薬剤量（薬剤体内循環量）ΔＬを算出する。
【００３８】
ΔＬ算出部２３は、全肺ダイナミック画像１１１における肺のＲＯＩ１５１内の全画素の画素値（カウント値）に基づいて、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。例えば、ΔＬ算出部２３は、各肺ダイナミック画像１１１のそれぞれについて、肺ＲＯＩ１５１内の全画素の画素値の総和を算出する。これを、横軸を薬剤投与からの経過時間、縦軸を各ダイナミック画像１１１における肺ＲＯＩ１５１内画素の画素値の総和としてグラフ化したタイムアクティビティカーブを生成する。
【００３９】
図５にタイムアクティビティカーブの例を示す。本実施形態では、薬剤投与から３分間の肺ダイナミック画像１１１を取得したので、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブが得られる。
【００４０】
ΔＬ算出部２３は、図５に示すような、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）に基づいて、所定の時刻までの間に肺から流出した薬剤量を推定する。例えば、所定の時刻を薬剤投与から５分とすると、まず、ΔＬ算出部２３は、肺ＲＯＩ内画素値の合計が最大（Ｌｐｅａｋ）となる時刻（Ｔｐｅａｋ）以降のタイムアクティビティカーブを指数関数で近似し、薬剤投与から３分以降の画素値の総和を予測する。そして、Ｌｐｅａｋと、この近似した指数関数に基づいて算出した５分後の画素値の総和（Ｌ５）との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出する。また所定の時刻を薬剤投与から３分とすると、ΔＬ算出部２３は、上述の指数関数近似をせずに、薬剤投与から３分間のタイムアクティビティカーブ（実線）のみに基づいてΔＬを算出する。つまり、ΔＬ算出部２３は、実測したＬｐｅａｋと、３分後の画素値の総和との差を求めることにより、薬剤体内循環量ΔＬを算出しても良い。
【００４１】
代表値算出部３５は、ＲＯＩ内の画素の画素値（カウント値）及びＳＰＥＣＴ画像１１７内のボクセルのボクセル値（カウント値）に基づいて、各スタティック画像１１３，１１５，１１６の代表値Ｃｂ１〜Ｃｂ３と、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４とを算出する。例えば、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１３のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ１とする。同様に、代表値算出部３５は、脳スタティック画像１１５のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ２とし、脳スタティック画像１１６のＲＯＩ１５３内の画素の画素値の総和を算出して、代表値Ｃｂ３とする。ここで、各スタティック画像の代表値Ｃｂ１、Ｃｂ２、Ｃｂ３は、必ずしも画素値の総和でなくてもよく、例えば画素値の平均値でも良い。
【００４２】
また、代表値算出部３５は、正規化されたＳＰＥＣＴ画像１１７の脳領域のボクセル値の総和を算出して、代表値Ｃｂ４としてもよいし、脳領域のボクセル値の平均値を代表値Ｃｂ４としても良い。ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４の算出方法は必ずしもこれに限定されず、これ以外の方法で定めても良い。例えば、脳領域を複数のセグメントに分割し、セグメント別に、ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎ（ｎはセグメント数）を算出する。さらに代表値算出部３５は、算出されたセグメント別ボクセル値の総和Ｔ１〜Ｔｎの平均値を算出し、これを代表値Ｃｂ４としてもよい。
【００４３】
変換関数導出部４１は、第１グループの複数の被験者の脳血流値Ｆ１（測定値）及び同じ第１グループの複数の被験者の代表値（複数の第１の代表値）を用いて、変換関数Ｆｋを導出する。変換関数Ｆｋは、多元１次式で定義される。以下に変換関数Ｆｋを例示する。
【００４４】
例えば、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得する。変換関数導出部４１は、ΔＬ算出部２３によって算出された同じ被験者のΔＬ、及び代表値算出部３５によって算出されたＣｂ１〜Ｃｂ４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とΔＬ、Ｃｂ１〜Ｃｂ４との間の関数を以下の式（１）に示す変換関数Ｆｋ１で近似する。
【数１】
【００４５】
例えば、変換関数導出部４１は、式（１）において、同一被験者の値をＦｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ４、ｘ１＝ΔＬ、ｘ２＝Ｃｂ１、ｘ３＝Ｃｂ２、ｘ４＝Ｃｂ３、に代入して求めた複数の４元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ａ〜ｅを算出する。ここで、Ｆｋ１＝Ｆ１／Ｃｂ４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４は含まれない。
【００４６】
あるいは、変換関数導出部４１は、代表値としてΔＬを用いない変換関数Ｆｋ２を導出してもよい。すなわち、脳血流値Ｆ１を測定血流値記憶部１３から取得し、代表値算出部３５によって算出されたＣｂ１〜Ｃｂ４を取得する。そして、変換関数導出部４１は、脳血流値Ｆ１とＣｂ１〜Ｃｂ４との間の関数を以下の式（２）で近似する。
【数２】
【００４７】
変換関数導出部４１は、式（２）において、同一被験者の値をＦｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ４、ｘ２＝Ｃｂ１、ｘ３＝Ｃｂ２、ｘ４＝Ｃｂ３、に代入して求めた複数の３元１次式を、第１グループの各被験者について生成し、これらを用いて重回帰分析を行い、ｂ〜ｅを算出するようにしてもよい。式（２）においても、Ｆｋ２＝Ｆ１／Ｃｂ４と定義しているので、重回帰分析を行うときの説明変数に、ＳＰＥＣＴ画像１１７の代表値Ｃｂ４は含まれないことは、式（１）と同様である。
【００４８】
関数補正処理部４３は、変換関数導出部４１によって導出された変換関数Ｆｋを補正する。例えば、１２３Ｉ−ＩＭＰの特性を考慮してａ〜ｅの一部または全部を補正する。関数補正処理部４３による変換関数Ｆｋの補正は行わなくてもよい。
【００４９】
脳血流推定部４５は、脳の血流量ＣＢＦの測定値Ｆ２を推定する。変換関数Ｆｋを用いることにより、第２グループの被験者の代表値（複数の第２の代表値）からその被験者の脳血流量の測定値Ｆ２（測定値）を推定することができる。
【００５０】
ここでは、変換関数Ｆｋ１について説明する。変換関数Ｆｋ１のａ〜ｅは既に定まっているので、Ｆ２は以下の式（３）により推定することができる。
【数３】
【００５１】
なお、変換関数Ｆｋ２を用いた場合も同様に、Ｆ２を推定することができる。
【００５２】
このように脳血流推定部４５は、変換関数Ｆｋと第２グループの被験者の代表値とからその被験者の脳血流の測定値Ｆ２を推定することができる。すなわち、この変換関数Ｆｋを利用することにより、画像データのみからＨ２１５Ｏを用いて測定された脳血流値を推定することができる。
【００５３】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１ 血流量推定装置
２ 撮影装置
１１ 画像データ記憶部
１３ 測定血流値記憶部
２１ ＲＯＩ決定部
２３ ΔＬ算出部
３１ ＲＯＩ決定部
３５ 代表値算出部
４１ 変換関数導出部
４３ 関数補正処理部
４５ 脳血流推定部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｈ２１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出する手段と、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える血流量推定装置。
【請求項２】
前記複数の第１のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の肺のＲＩ画像を含み、
前記複数の第２のＲＩ画像には、前記第２の被験者の肺のＲＩ画像を含む、請求項１記載の血流量推定装置。
【請求項３】
前記ＲＩ薬剤は１２３Ｉ−ＩＭＰである、請求項１または２に記載の血流量推定装置。
【請求項４】
前記所定部位は脳である、請求項１〜３のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項５】
前記複数の第１の被験者及び前記第２の被験者の肺のＲＩ画像の代表値は、各被験者のＲＩ薬剤の体内循環量の推定値である、請求項２〜４のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項６】
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれ、
前記血流量推定装置は、
前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、
各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、
各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値である、請求項１〜５のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項７】
１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像と、を記憶した記憶手段を有するコンピュータが実行する方法であって、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出するステップと、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出するステップと、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出するステップと、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定するステップと、を行う血流量の推定方法。
【請求項８】
１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像と、を記憶した記憶手段を有するコンピュータのためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータが実行すると、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出するステップと、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出するステップと、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出するステップと、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定するステップと、が行われるコンピュータプログラム。
【請求項１】
Ｈ２１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値を記憶する手段と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像を記憶する手段と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像を記憶する手段と、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出する手段と、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出する手段と、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出する手段と、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定する手段と、を備える血流量推定装置。
【請求項２】
前記複数の第１のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の肺のＲＩ画像を含み、
前記複数の第２のＲＩ画像には、前記第２の被験者の肺のＲＩ画像を含む、請求項１記載の血流量推定装置。
【請求項３】
前記ＲＩ薬剤は１２３Ｉ−ＩＭＰである、請求項１または２に記載の血流量推定装置。
【請求項４】
前記所定部位は脳である、請求項１〜３のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項５】
前記複数の第１の被験者及び前記第２の被験者の肺のＲＩ画像の代表値は、各被験者のＲＩ薬剤の体内循環量の推定値である、請求項２〜４のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項６】
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる前記所定部位のＲＩ画像には、前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像及び脳のＳＰＥＣＴ画像が含まれ、
前記血流量推定装置は、
前記複数の第１の被験者の脳のプラナ画像において脳領域を選択する手段をさらに備え、
各脳のプラナ画像の代表値は、それぞれのプラナ画像において選択された脳領域のカウント値に基づいて定まる値であり、
各脳のＳＰＥＣＴ画像の代表値は、それぞれのＳＰＥＣＴ画像の脳領域のカウント値に基づいて定まる値である、請求項１〜５のいずれかに記載の血流量推定装置。
【請求項７】
１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像と、を記憶した記憶手段を有するコンピュータが実行する方法であって、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出するステップと、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出するステップと、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出するステップと、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定するステップと、を行う血流量の推定方法。
【請求項８】
１５Ｏを用いて測定した測定値であって、複数の第１の被験者の所定部位の血流量を示す、前記測定値と、
前記複数の第１の被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第１のＲＩ画像と、
第２の被験者に前記ＲＩ薬剤を投与して前記所定部位を撮影した、複数の第２のＲＩ画像と、を記憶した記憶手段を有するコンピュータのためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータが実行すると、
前記複数の第１のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第１の代表値を算出するステップと、
前記複数の第２のＲＩ画像に含まれる各ＲＩ画像をそれぞれ代表する複数の第２の代表値を算出するステップと、
前記複数の第１の被験者の前記測定値及び前記複数の第１の代表値を用いて、前記複数の第２の代表値から前記第２の被験者の前記測定値を推定するための関数を導出するステップと、
前記導出された関数及び前記複数の第２の代表値を用いて、前記第２の被験者の前記測定値を推定するステップと、が行われるコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１２−１２７８１４（Ｐ２０１２−１２７８１４Ａ）
【公開日】平成２４年７月５日（２０１２．７．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２７９７０５（Ｐ２０１０−２７９７０５）
【出願日】平成２２年１２月１５日（２０１０．１２．１５）
【出願人】（０００１４９８３７）富士フイルムＲＩファーマ株式会社 (54)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月５日（２０１２．７．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１２月１５日（２０１０．１２．１５）
【出願人】（０００１４９８３７）富士フイルムＲＩファーマ株式会社 (54)
【Ｆターム（参考）】
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