診断支援システム、方法及びコンピュータプログラム
【課題】関心領域単位で被験者と比較対象者の３次元撮像データとを比較して、診断を支援する。
【解決手段】被験者、及び複数の健常者の脳を撮像した３次元の撮像データを記憶する記憶部１１，１３と、脳における、疾患別に予め定められているＶＯＩデータを記憶する記憶部１７と、記憶部１３，１７を参照して、複数の健常者データ１３１のそれぞれにおけるＶＯＩを代表する第一の代表値を、健常者データ１３１ごとに特定する健常者ＶＯＩ処理部１９と、記憶部１１，１７を参照して、被験者の標準脳データ１１３におけるＶＯＩを代表する第二の代表値を特定する被験者ＶＯＩ処理部２１と、健常者データ１３１ごとの複数の第一の代表値に基づいて、第二の代表値を評価するＺ値算出部２３とを備える。
【解決手段】被験者、及び複数の健常者の脳を撮像した３次元の撮像データを記憶する記憶部１１，１３と、脳における、疾患別に予め定められているＶＯＩデータを記憶する記憶部１７と、記憶部１３，１７を参照して、複数の健常者データ１３１のそれぞれにおけるＶＯＩを代表する第一の代表値を、健常者データ１３１ごとに特定する健常者ＶＯＩ処理部１９と、記憶部１１，１７を参照して、被験者の標準脳データ１１３におけるＶＯＩを代表する第二の代表値を特定する被験者ＶＯＩ処理部２１と、健常者データ１３１ごとの複数の第一の代表値に基づいて、第二の代表値を評価するＺ値算出部２３とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して、所定の疾患であるか否かの診断を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して診断を支援する技術が、例えば特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２０４６４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとをボクセル単位で比較し、特異領域の広がりを抽出している。つまり、ＶＯＩなどの関心領域が設定されているときでも、ボクセル単位で比較を行っているので、特異領域についてより詳細な検討が可能となる。
【０００５】
一方で、ある疾患に対してＶＯＩを設定して分析している場合、ＶＯＩ全体がその疾患と何らかの関連を有する領域と考えることもできる。従って、ＶＯＩ内の一部のボクセルのみに注目するのではなく、ＶＯＩを全体として一つの領域と捉えて解析を行うことで、疾患の診断支援に役立つ可能性もある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、関心領域単位で被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとを比較して、診断を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施態様に従う診断支援システムは、被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、前記比較対象者の撮像データごとの複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える。
【０００８】
好適な実施形態では、前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記複数の第一の代表値を特定し、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定するようにしてもよい。
【０００９】
好適な実施形態では、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の第一の代表値とし、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値としてもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の第一の代表値及び前記第二の代表値を特定してもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出するものであってもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムの構成図である。
【図２】被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】ＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。
【図４】あるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。
【図５】判定処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムについて図面を用いて説明する。本実施形態に係る画像診断支援システムは、複数の健常者と被験者の脳のＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を対比して、被験者の疾患の診断の支援を行うものである。
【００１５】
図１に、本実施形態にかかる画像診断支援システム１の全体構成図を示す。
【００１６】
本実施形態に係る画像診断支援システム１は、画像診断支援システム本体１０と、画像診断支援システム本体１０に接続された入力装置２と、表示装置３とを備える。画像診断支援システム本体１０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、以下に説明する画像診断支援システム本体１０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。
【００１７】
画像診断支援システム本体１０には、診断の対象となる被験者のデータ（被験者データ）を記憶する被験者データ記憶部１１と、あらかじめ収集しておいた健常者のデータ（健常者データ）を記憶する健常者データ記憶部１３と、被験者の個人脳データの前処理を行う前処理部１５と、脳における疾患別に予め定められている関心領域を示すＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを記憶したＶＯＩデータ記憶部１７と、ＶＯＩデータに基づいて、被験者データを処理する被験者ＶＯＩ処理部１９と、ＶＯＩデータに基づいて、健常者データを処理する健常者ＶＯＩ処理部２１と、Ｚ値を算出するＺ値算出部２３と、算出されたＺ値を記憶するＺ値データ記憶部２５と、Ｚ値に基づいて疾患判定を行う疾患判定部２７と、被験者データとＺ値とに基づいて、被験者画像を表示装置３に表示させる表示制御部２９と、を備える。
【００１８】
被験者データ記憶部１１は、被験者データとして、被験者の個人脳データ１１１と、被験者の標準脳データ１１３とを記憶する。個人脳データ１１１は、ＳＰＥＣＴ撮像装置５で撮像した被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。標準脳データ１１３は、個人脳データ１１１を前処理部１５で処理した後の被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。個人脳データ１１１及び標準脳データ１１３は、いずれも複数のボクセルからなるデータである。
【００１９】
前処理部１５は、被験者の個人脳データ１１１を所定の標準脳の形状に変換する解剖学的標準化処理を行って、標準脳データ１１３を生成する。前処理部１５は、さらに、標準脳データ１１３のボクセル値の平滑化処理を行っても良いし、ボクセル値の正規化処理を行っても良い。つまり、標準脳データ１１３のボクセル値には、平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。
【００２０】
健常者データ記憶部１３には、健常者データとして、予め収集しておいた多数の健常者の脳の３次元のＳＰＥＣＴデータである健常者の標準脳データ（以下、健常者データと称する）１３１が記憶されている。つまり、健常者データ１３１は、解剖学的標準化処理が施された標準脳形状になっている。さらに、上述のボクセル値の平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。
【００２１】
図２は、被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。
【００２２】
被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１は、同じデータ構造を有している。つまり、標準脳形状の頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の画像データからなる。各画像データに含まれるボクセル値は、各画像の画素値と対応する。
【００２３】
再び図１を参照すると、ＶＯＩデータ記憶部１７は、疾患別重症度（病期、進行度）別に予め設定されているＶＯＩを示すＶＯＩデータが記憶されている。つまり、ＶＯＩデータ記憶部１７には、疾患別重症度別のＶＯＩを示すＶＯＩデータ１７０が複数格納されている。ここで、ＶＯＩは、脳のＳＰＥＣＴ画像において、各疾患の診断を行う際に着目すべき３次元領域である。つまり、疾患別重症度別のＶＯＩは、それぞれの疾患重症度別で血流量の変化が生じる領域である。従って、ＶＯＩは、疾患別、さらには疾患の病期重症度別に、それぞれ異なる領域が設定される。一つのＶＯＩデータに複数のＶＯＩが設定されていてもよい。脳の疾患例としては、アルツハイマー型認知症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺、マシャド・ジョセフ病、オリーブ橋小脳萎縮症などが挙げられる。ターゲット領域は、例えば、ＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡなど所定の診断基準や各種検査に基づいて定められる。例えば、疾患群（ある疾患の多数の患者データ）と健常者群（多数の健常者データ）とを群間比較して、検定統計量（ｔ検定etc）によってその閾値を決めることによって作成することができる。
【００２４】
図３は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されているＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。すなわち、各ＶＯＩデータ１７０は、それぞれ、「アルツハイマー重度１」「アルツハイマー重度２」・・・などと、疾患別病期重症度別に設定されている。各ＶＯＩデータ１７０は、同図に示すように、ＶＯＩとなるボクセルには「１」、それ以外の領域のボクセルには「０」がセットされている。
【００２５】
改めて図１を参照すると、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者データ記憶部１１及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、被験者の標準脳データ１１３におけるＶＯＩを代表するＶＯＩ値を特定する。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３とＶＯＩデータ１７０とを対比して、ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値に基づいてＶＯＩ値を特定する。このＶＯＩ値は、ＶＯＩを代表する値であって、例えば、各ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値の平均値でも良いし、あるいは、最も出現頻度が高い値でもよい。被験者ＶＯＩ処理部１９は、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を特定する。
【００２６】
図４は、頭部のあるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。例えば、同図に示すように、ある疾患に対するＶＯＩとして、互いに異なる複数の個別ＶＯＩ２００，２０１が設定されることがある。つまり、複数の個別ＶＯＩにより、一つのＶＯＩが形成されることがある。各個別ＶＯＩ２００，２０１は、例えば、側頭と後部帯状回など、脳の異なるセグメントにそれぞれ設定されていても良い。この例では、個別ＶＯＩ２００を構成するボクセル数が１０、個別ＶＯＩ２０１を構成するボクセル数が１００とする。さらに、個別ＶＯＩ２００内の平均ボクセル値が５０（カウント）、個別ＶＯＩ２０１内の平均ボクセル値が６０（カウント）とする。
【００２７】
このとき、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１をあわせた全ボクセル（すなわち１１０ボクセル）の平均値を算出して、その平均値をＶＯＩ値としても良い。例えば、上記の例の場合、以下の式によりＶＯＩ値は５９．１となる。
（１０＊５０＋１００＊６０）／１１０＝５９．１。
【００２８】
また、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３について、各個別ＶＯＩ２００，２０１ごとに、それぞれの個別ＶＯＩを代表する値（以下、個別代表値と称する）を特定し、個別代表値に基づいてＶＯＩ値を特定しても良い。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００及び個別ＶＯＩ２０１の大きさを考慮せずにそれぞれの個別代表値の平均値を算出して、これをＶＯＩ値としても良い。
【００２９】
例えば、上記の例の場合、各個別ＶＯＩの平均値を個別代表値とすれば、個別ＶＯＩ２００の個別代表値は５０、個別ＶＯＩ２０１の個別代表値は６０である。従って、個別代表値である５０と６０の平均をとれば、以下の式によりＶＯＩ値は５５となる。
（５０＋６０）／２＝５５
【００３０】
さらには、個別代表値からＶＯＩ値を算出する際、各個別代表値に個別ＶＯＩ２００、２０１の、予め定められている重要度に応じた重み付けを行ってもよい。
【００３１】
例えば、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１の重要度が２：１であるとき、以下に示すように個別ＶＯＩ２００の個別代表値に２倍の重み付けを行って、ＶＯＩ値は５３．３となる。
（５０＊２＋６０）／３＝５３．３
【００３２】
なお、個別ＶＯＩの重要度は、例えば、ＶＯＩデータ１７０を生成する際の検定統計量（例えばｔ値）に応じて定めても良い。
【００３３】
健常者ＶＯＩ処理部２１は、健常者データ記憶部１３及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、複数の健常者の健常者データ１３１のそれぞれにおけるＶＯＩを代表する、複数のＶＯＩ値を特定する。
【００３４】
例えば、健常者ＶＯＩ処理部２１は、上述した被験者ＶＯＩ処理部１９と同じ処理を行って、健常者データ１３１ごとに、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を算出する。被験者ＶＯＩ処理部１９の説明では、ＶＯＩ値の算出手法について複数言及したが、被験者ＶＯＩ処理部１９と健常者ＶＯＩ処理部２１が同じ手法を用いてそれぞれＶＯＩ値を算出するようにしても良い。
【００３５】
健常者ＶＯＩ処理部２１は、さらに、算出した複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値の平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する。
【００３６】
なお、上記の説明では、ボクセル値を用いてＶＯＩ値を算出しているが、他の値を用いてＶＯＩ値を算出しても良い。例えば、予め被験者の標準脳データ１１３について、複数の健常者データ１３１に基づいてボクセルごとにＺ値を算出しておき、このボクセルのＺ値を用いて、上記と同様の手順でＶＯＩ値を算出しても良い。
【００３７】
複数の健常者のＶＯＩ値に基づいて被験者のＶＯＩ値を評価する評価手段として、本実施形態では、Ｚ値算出部２３がＺ値を算出する。すなわち、Ｚ値算出部２３は、健常者ＶＯＩ処理部２１で算出された複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値、その平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを用いて、被験者ＶＯＩ処理部１９で算出された標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する。ここで算出されたＺ値は、Ｚ値データ記憶部２５に格納される。
【００３８】
なお、被験者のＶＯＩ値の評価手法としては、Ｚ値を算出する以外の手法を用いても良い。例えば、ｔ検定などを行って評価しても良い。
【００３９】
疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者がある疾患（以下、対象疾患という）である確からしさを判定する。例えば、疾患判定部２７は、予め定められた判定基準、例えば各ＶＯＩデータ１７０に対応する判定のための基準値を保持している。そして、疾患判定部２７は、対象疾患に対応するＶＯＩデータ１７０の基準値とＺ値算出部２３が算出したＺ値とを対比して、被験者が対象疾患である可能性を判定する。この判定結果は、医師が診断を行う際の診断支援情報として活用される。
【００４０】
表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている被験者データに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる。表示制御部２９は、このときに、Ｚ値データ記憶部２５に記憶されている同じ被験者のＺ値を参照して、そのＺ値に応じた表示態様（例えばＺ値の大きさに応じて着色するなど）でＳＰＥＣＴ画像を表示させてもよい。また、表示制御部２９は、個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像及び標準脳データ１１３に基づくＳＰＥＣＴ画像のいずれを表示させてもよい。個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像にＺ値に応じた表示態様を重ねるときは、個人脳形状へ逆変換したＺ値を用いても良い。表示制御部２９は、表示装置３に疾患判定部２７の判定結果をあわせて表示させても良い。
【００４１】
次に、図５に示すフローチャートに従って、本システムで被験者が対象疾患であるか否かの確からしさを判定する際の処理手順を説明する。
【００４２】
まず、本システムは、ＳＰＥＣＴ撮像装置５から、被験者の脳を撮像したＳＰＥＣＴデータである個人脳データ１１１を取得し、被験者データ記憶部１１に格納する（Ｓ１１）。
【００４３】
つぎに、前処理部１５が被験者データ記憶部１１に記憶されている個人脳データ１１１に対する前処理を行って、標準脳データ１１３を生成する（Ｓ１３）。
【００４４】
被験者ＶＯＩ処理部１９は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されている、対象疾患に対応する一つのＶＯＩデータ１７０と、ステップＳ１３で生成した標準脳データ１１３とに基づいて、上述の処理を行ってＶＯＩ値を算出する（Ｓ１５）。
【００４５】
健常者データ記憶部１３には、予め複数の健常者の健常者データ１３１が格納されている。そこで、健常者ＶＯＩ処理部２１は、ステップＳ１５で用いたＶＯＩデータ１７０と複数の健常者データ１３１とに基づいて上述の処理を行い、健常者データ１３１ごとのＶＯＩ値、それらの平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する（Ｓ１７）。
【００４６】
なお、ステップＳ１５とステップＳ１７はいずれを先に行っても良い。
【００４７】
Ｚ値算出部２３は、ステップＳ１５及びＳ１７の処理結果に基づいて、標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する（Ｓ１９）。
【００４８】
疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者が対象疾患である確からしさを判定する（Ｓ２１）。
【００４９】
表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている標準脳データ１１３とＺ値データとに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる（Ｓ２３）。
【００５０】
これにより、ＶＯＩ単位で被験者の３次元ＳＰＥＣＴデータと健常者の３次元ＳＰＥＣＴデータとを比較して、対象疾患であるか否かの診断を支援することができる。
【００５１】
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。
【００５２】
例えば、健常者は、特定のグループに属する比較対象者の一例であり、健常者以外にも、例えば特定の疾患の患者など、共通の傾向を有するグループに属する者のデータを用いても良い。例えば、比較対象者として初期のアルツハイマー患者の患者データを用いた場合、被験者データから初期のアルツハイマー患者に対して特徴的な領域が抽出される。さらには、比較対象者をある疾患（例えばアルツハイマー型認知症）の患者とし、別の疾患（例えば鬱病）を対象疾患とすれば、二つの疾患を併発している被験者とそうでない被験者とを鑑別することもできる。
【００５３】
また、上述の実施形態では、画像診断支援システムが脳のＳＰＥＣＴデータを解析する場合を例に説明したが、本発明はこれらのデータを扱うものに限定されない。例えば、脳以外の器官のデータを解析することもできるし、ＳＰＥＣＴ以外のモダリティーの撮像データ、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、超音波などの撮像データを解析することもできる。
【符号の説明】
【００５４】
１ 画像診断支援システム
２ 入力装置
３ 表示装置
５ ＳＰＥＣＴ撮像装置
１０ 画像診断支援システム本体
１１ 被験者データ記憶部
１３ 健常者データ記憶部
１５ 前処理部
１７ ＶＯＩデータ記憶部
１９ 被験者ＶＯＩ処理部
２１ 健常者ＶＯＩ処理部
２３ Ｚ値算出部
２５ Ｚ値データ記憶部
２７ 疾患判定部
２９ 表示制御部
１１１ 個人脳データ
１１３ 標準脳データ
１３１ 健常者データ
１７０ ＶＯＩデータ
２００，２０１ 個別ＶＯＩ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して、所定の疾患であるか否かの診断を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して診断を支援する技術が、例えば特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２０４６４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとをボクセル単位で比較し、特異領域の広がりを抽出している。つまり、ＶＯＩなどの関心領域が設定されているときでも、ボクセル単位で比較を行っているので、特異領域についてより詳細な検討が可能となる。
【０００５】
一方で、ある疾患に対してＶＯＩを設定して分析している場合、ＶＯＩ全体がその疾患と何らかの関連を有する領域と考えることもできる。従って、ＶＯＩ内の一部のボクセルのみに注目するのではなく、ＶＯＩを全体として一つの領域と捉えて解析を行うことで、疾患の診断支援に役立つ可能性もある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、関心領域単位で被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとを比較して、診断を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施態様に従う診断支援システムは、被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、前記比較対象者の撮像データごとの複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える。
【０００８】
好適な実施形態では、前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記複数の第一の代表値を特定し、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定するようにしてもよい。
【０００９】
好適な実施形態では、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の第一の代表値とし、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値としてもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の第一の代表値及び前記第二の代表値を特定してもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出するものであってもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムの構成図である。
【図２】被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】ＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。
【図４】あるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。
【図５】判定処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムについて図面を用いて説明する。本実施形態に係る画像診断支援システムは、複数の健常者と被験者の脳のＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を対比して、被験者の疾患の診断の支援を行うものである。
【００１５】
図１に、本実施形態にかかる画像診断支援システム１の全体構成図を示す。
【００１６】
本実施形態に係る画像診断支援システム１は、画像診断支援システム本体１０と、画像診断支援システム本体１０に接続された入力装置２と、表示装置３とを備える。画像診断支援システム本体１０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、以下に説明する画像診断支援システム本体１０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。
【００１７】
画像診断支援システム本体１０には、診断の対象となる被験者のデータ（被験者データ）を記憶する被験者データ記憶部１１と、あらかじめ収集しておいた健常者のデータ（健常者データ）を記憶する健常者データ記憶部１３と、被験者の個人脳データの前処理を行う前処理部１５と、脳における疾患別に予め定められている関心領域を示すＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを記憶したＶＯＩデータ記憶部１７と、ＶＯＩデータに基づいて、被験者データを処理する被験者ＶＯＩ処理部１９と、ＶＯＩデータに基づいて、健常者データを処理する健常者ＶＯＩ処理部２１と、Ｚ値を算出するＺ値算出部２３と、算出されたＺ値を記憶するＺ値データ記憶部２５と、Ｚ値に基づいて疾患判定を行う疾患判定部２７と、被験者データとＺ値とに基づいて、被験者画像を表示装置３に表示させる表示制御部２９と、を備える。
【００１８】
被験者データ記憶部１１は、被験者データとして、被験者の個人脳データ１１１と、被験者の標準脳データ１１３とを記憶する。個人脳データ１１１は、ＳＰＥＣＴ撮像装置５で撮像した被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。標準脳データ１１３は、個人脳データ１１１を前処理部１５で処理した後の被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。個人脳データ１１１及び標準脳データ１１３は、いずれも複数のボクセルからなるデータである。
【００１９】
前処理部１５は、被験者の個人脳データ１１１を所定の標準脳の形状に変換する解剖学的標準化処理を行って、標準脳データ１１３を生成する。前処理部１５は、さらに、標準脳データ１１３のボクセル値の平滑化処理を行っても良いし、ボクセル値の正規化処理を行っても良い。つまり、標準脳データ１１３のボクセル値には、平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。
【００２０】
健常者データ記憶部１３には、健常者データとして、予め収集しておいた多数の健常者の脳の３次元のＳＰＥＣＴデータである健常者の標準脳データ（以下、健常者データと称する）１３１が記憶されている。つまり、健常者データ１３１は、解剖学的標準化処理が施された標準脳形状になっている。さらに、上述のボクセル値の平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。
【００２１】
図２は、被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。
【００２２】
被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１は、同じデータ構造を有している。つまり、標準脳形状の頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の画像データからなる。各画像データに含まれるボクセル値は、各画像の画素値と対応する。
【００２３】
再び図１を参照すると、ＶＯＩデータ記憶部１７は、疾患別重症度（病期、進行度）別に予め設定されているＶＯＩを示すＶＯＩデータが記憶されている。つまり、ＶＯＩデータ記憶部１７には、疾患別重症度別のＶＯＩを示すＶＯＩデータ１７０が複数格納されている。ここで、ＶＯＩは、脳のＳＰＥＣＴ画像において、各疾患の診断を行う際に着目すべき３次元領域である。つまり、疾患別重症度別のＶＯＩは、それぞれの疾患重症度別で血流量の変化が生じる領域である。従って、ＶＯＩは、疾患別、さらには疾患の病期重症度別に、それぞれ異なる領域が設定される。一つのＶＯＩデータに複数のＶＯＩが設定されていてもよい。脳の疾患例としては、アルツハイマー型認知症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺、マシャド・ジョセフ病、オリーブ橋小脳萎縮症などが挙げられる。ターゲット領域は、例えば、ＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡなど所定の診断基準や各種検査に基づいて定められる。例えば、疾患群（ある疾患の多数の患者データ）と健常者群（多数の健常者データ）とを群間比較して、検定統計量（ｔ検定etc）によってその閾値を決めることによって作成することができる。
【００２４】
図３は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されているＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。すなわち、各ＶＯＩデータ１７０は、それぞれ、「アルツハイマー重度１」「アルツハイマー重度２」・・・などと、疾患別病期重症度別に設定されている。各ＶＯＩデータ１７０は、同図に示すように、ＶＯＩとなるボクセルには「１」、それ以外の領域のボクセルには「０」がセットされている。
【００２５】
改めて図１を参照すると、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者データ記憶部１１及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、被験者の標準脳データ１１３におけるＶＯＩを代表するＶＯＩ値を特定する。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３とＶＯＩデータ１７０とを対比して、ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値に基づいてＶＯＩ値を特定する。このＶＯＩ値は、ＶＯＩを代表する値であって、例えば、各ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値の平均値でも良いし、あるいは、最も出現頻度が高い値でもよい。被験者ＶＯＩ処理部１９は、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を特定する。
【００２６】
図４は、頭部のあるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。例えば、同図に示すように、ある疾患に対するＶＯＩとして、互いに異なる複数の個別ＶＯＩ２００，２０１が設定されることがある。つまり、複数の個別ＶＯＩにより、一つのＶＯＩが形成されることがある。各個別ＶＯＩ２００，２０１は、例えば、側頭と後部帯状回など、脳の異なるセグメントにそれぞれ設定されていても良い。この例では、個別ＶＯＩ２００を構成するボクセル数が１０、個別ＶＯＩ２０１を構成するボクセル数が１００とする。さらに、個別ＶＯＩ２００内の平均ボクセル値が５０（カウント）、個別ＶＯＩ２０１内の平均ボクセル値が６０（カウント）とする。
【００２７】
このとき、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１をあわせた全ボクセル（すなわち１１０ボクセル）の平均値を算出して、その平均値をＶＯＩ値としても良い。例えば、上記の例の場合、以下の式によりＶＯＩ値は５９．１となる。
（１０＊５０＋１００＊６０）／１１０＝５９．１。
【００２８】
また、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３について、各個別ＶＯＩ２００，２０１ごとに、それぞれの個別ＶＯＩを代表する値（以下、個別代表値と称する）を特定し、個別代表値に基づいてＶＯＩ値を特定しても良い。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００及び個別ＶＯＩ２０１の大きさを考慮せずにそれぞれの個別代表値の平均値を算出して、これをＶＯＩ値としても良い。
【００２９】
例えば、上記の例の場合、各個別ＶＯＩの平均値を個別代表値とすれば、個別ＶＯＩ２００の個別代表値は５０、個別ＶＯＩ２０１の個別代表値は６０である。従って、個別代表値である５０と６０の平均をとれば、以下の式によりＶＯＩ値は５５となる。
（５０＋６０）／２＝５５
【００３０】
さらには、個別代表値からＶＯＩ値を算出する際、各個別代表値に個別ＶＯＩ２００、２０１の、予め定められている重要度に応じた重み付けを行ってもよい。
【００３１】
例えば、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１の重要度が２：１であるとき、以下に示すように個別ＶＯＩ２００の個別代表値に２倍の重み付けを行って、ＶＯＩ値は５３．３となる。
（５０＊２＋６０）／３＝５３．３
【００３２】
なお、個別ＶＯＩの重要度は、例えば、ＶＯＩデータ１７０を生成する際の検定統計量（例えばｔ値）に応じて定めても良い。
【００３３】
健常者ＶＯＩ処理部２１は、健常者データ記憶部１３及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、複数の健常者の健常者データ１３１のそれぞれにおけるＶＯＩを代表する、複数のＶＯＩ値を特定する。
【００３４】
例えば、健常者ＶＯＩ処理部２１は、上述した被験者ＶＯＩ処理部１９と同じ処理を行って、健常者データ１３１ごとに、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を算出する。被験者ＶＯＩ処理部１９の説明では、ＶＯＩ値の算出手法について複数言及したが、被験者ＶＯＩ処理部１９と健常者ＶＯＩ処理部２１が同じ手法を用いてそれぞれＶＯＩ値を算出するようにしても良い。
【００３５】
健常者ＶＯＩ処理部２１は、さらに、算出した複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値の平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する。
【００３６】
なお、上記の説明では、ボクセル値を用いてＶＯＩ値を算出しているが、他の値を用いてＶＯＩ値を算出しても良い。例えば、予め被験者の標準脳データ１１３について、複数の健常者データ１３１に基づいてボクセルごとにＺ値を算出しておき、このボクセルのＺ値を用いて、上記と同様の手順でＶＯＩ値を算出しても良い。
【００３７】
複数の健常者のＶＯＩ値に基づいて被験者のＶＯＩ値を評価する評価手段として、本実施形態では、Ｚ値算出部２３がＺ値を算出する。すなわち、Ｚ値算出部２３は、健常者ＶＯＩ処理部２１で算出された複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値、その平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを用いて、被験者ＶＯＩ処理部１９で算出された標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する。ここで算出されたＺ値は、Ｚ値データ記憶部２５に格納される。
【００３８】
なお、被験者のＶＯＩ値の評価手法としては、Ｚ値を算出する以外の手法を用いても良い。例えば、ｔ検定などを行って評価しても良い。
【００３９】
疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者がある疾患（以下、対象疾患という）である確からしさを判定する。例えば、疾患判定部２７は、予め定められた判定基準、例えば各ＶＯＩデータ１７０に対応する判定のための基準値を保持している。そして、疾患判定部２７は、対象疾患に対応するＶＯＩデータ１７０の基準値とＺ値算出部２３が算出したＺ値とを対比して、被験者が対象疾患である可能性を判定する。この判定結果は、医師が診断を行う際の診断支援情報として活用される。
【００４０】
表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている被験者データに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる。表示制御部２９は、このときに、Ｚ値データ記憶部２５に記憶されている同じ被験者のＺ値を参照して、そのＺ値に応じた表示態様（例えばＺ値の大きさに応じて着色するなど）でＳＰＥＣＴ画像を表示させてもよい。また、表示制御部２９は、個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像及び標準脳データ１１３に基づくＳＰＥＣＴ画像のいずれを表示させてもよい。個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像にＺ値に応じた表示態様を重ねるときは、個人脳形状へ逆変換したＺ値を用いても良い。表示制御部２９は、表示装置３に疾患判定部２７の判定結果をあわせて表示させても良い。
【００４１】
次に、図５に示すフローチャートに従って、本システムで被験者が対象疾患であるか否かの確からしさを判定する際の処理手順を説明する。
【００４２】
まず、本システムは、ＳＰＥＣＴ撮像装置５から、被験者の脳を撮像したＳＰＥＣＴデータである個人脳データ１１１を取得し、被験者データ記憶部１１に格納する（Ｓ１１）。
【００４３】
つぎに、前処理部１５が被験者データ記憶部１１に記憶されている個人脳データ１１１に対する前処理を行って、標準脳データ１１３を生成する（Ｓ１３）。
【００４４】
被験者ＶＯＩ処理部１９は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されている、対象疾患に対応する一つのＶＯＩデータ１７０と、ステップＳ１３で生成した標準脳データ１１３とに基づいて、上述の処理を行ってＶＯＩ値を算出する（Ｓ１５）。
【００４５】
健常者データ記憶部１３には、予め複数の健常者の健常者データ１３１が格納されている。そこで、健常者ＶＯＩ処理部２１は、ステップＳ１５で用いたＶＯＩデータ１７０と複数の健常者データ１３１とに基づいて上述の処理を行い、健常者データ１３１ごとのＶＯＩ値、それらの平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する（Ｓ１７）。
【００４６】
なお、ステップＳ１５とステップＳ１７はいずれを先に行っても良い。
【００４７】
Ｚ値算出部２３は、ステップＳ１５及びＳ１７の処理結果に基づいて、標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する（Ｓ１９）。
【００４８】
疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者が対象疾患である確からしさを判定する（Ｓ２１）。
【００４９】
表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている標準脳データ１１３とＺ値データとに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる（Ｓ２３）。
【００５０】
これにより、ＶＯＩ単位で被験者の３次元ＳＰＥＣＴデータと健常者の３次元ＳＰＥＣＴデータとを比較して、対象疾患であるか否かの診断を支援することができる。
【００５１】
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。
【００５２】
例えば、健常者は、特定のグループに属する比較対象者の一例であり、健常者以外にも、例えば特定の疾患の患者など、共通の傾向を有するグループに属する者のデータを用いても良い。例えば、比較対象者として初期のアルツハイマー患者の患者データを用いた場合、被験者データから初期のアルツハイマー患者に対して特徴的な領域が抽出される。さらには、比較対象者をある疾患（例えばアルツハイマー型認知症）の患者とし、別の疾患（例えば鬱病）を対象疾患とすれば、二つの疾患を併発している被験者とそうでない被験者とを鑑別することもできる。
【００５３】
また、上述の実施形態では、画像診断支援システムが脳のＳＰＥＣＴデータを解析する場合を例に説明したが、本発明はこれらのデータを扱うものに限定されない。例えば、脳以外の器官のデータを解析することもできるし、ＳＰＥＣＴ以外のモダリティーの撮像データ、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、超音波などの撮像データを解析することもできる。
【符号の説明】
【００５４】
１ 画像診断支援システム
２ 入力装置
３ 表示装置
５ ＳＰＥＣＴ撮像装置
１０ 画像診断支援システム本体
１１ 被験者データ記憶部
１３ 健常者データ記憶部
１５ 前処理部
１７ ＶＯＩデータ記憶部
１９ 被験者ＶＯＩ処理部
２１ 健常者ＶＯＩ処理部
２３ Ｚ値算出部
２５ Ｚ値データ記憶部
２７ 疾患判定部
２９ 表示制御部
１１１ 個人脳データ
１１３ 標準脳データ
１３１ 健常者データ
１７０ ＶＯＩデータ
２００，２０１ 個別ＶＯＩ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、
前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、
前記第一の特定手段により前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える診断支援システム。
【請求項２】
前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、
前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとに前記第一の代表値を特定し、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定する、請求項１記載の診断支援システム。
【請求項３】
前記第一の特定手段は、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値とし、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値とする、請求項２記載の診断支援システム。
【請求項４】
前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値及び前記第二の代表値を特定する、請求項２記載の診断支援システム。
【請求項５】
前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出する、請求項１〜４のいずれに記載の診断支援システム。
【請求項６】
前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画像診断支援システム。
【請求項７】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムが、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を行う診断支援方法。
【請求項８】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムのためのコンピュータプログラムであって、
前記診断支援システムに、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、
前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、
前記第一の特定手段により前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える診断支援システム。
【請求項２】
前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、
前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとに前記第一の代表値を特定し、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定する、請求項１記載の診断支援システム。
【請求項３】
前記第一の特定手段は、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値とし、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値とする、請求項２記載の診断支援システム。
【請求項４】
前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値及び前記第二の代表値を特定する、請求項２記載の診断支援システム。
【請求項５】
前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出する、請求項１〜４のいずれに記載の診断支援システム。
【請求項６】
前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画像診断支援システム。
【請求項７】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムが、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を行う診断支援方法。
【請求項８】
被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムのためのコンピュータプログラムであって、
前記診断支援システムに、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を実行させるための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２０１１−１１５２７０（Ｐ２０１１−１１５２７０Ａ）
【公開日】平成２３年６月１６日（２０１１．６．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２７３６０６（Ｐ２００９−２７３６０６）
【出願日】平成２１年１２月１日（２００９．１２．１）
【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２３年６月１６日（２０１１．６．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月１日（２００９．１２．１）
【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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