【課題】患者自体の潅流画像データを用いてＣＢＦ係数を求めることにより、患者毎に正確なＣＢＦの定量値を取得する方法を提供する。
【解決手段】当該患者の脳潅流画像から入力動脈血濃度関数Ｃaif（ｔ）および脳全体の造影剤濃度の平均Ｃave（ｔ）を求める第１ステップと、前記求めたＣaif（ｔ）およびＣave（ｔ）を用いてデコンボリューションを行って脳全体平均の残留関数Ｒave（ｔ）を求める第２ステップと、前記求めたＲave（ｔ）を用いて脳全体平均の造影剤の平均組織通過時間ＭＴＴaveを求める第３ステップと、前記求めたＣaif（ｔ）およびＣave（ｔ）を用いて脳全体平均の脳血液量ＣＢＶaveを求める第４ステップと、前記求めたＣＢＶaveをＭＴＴaveで除算することにより当該患者の全脳平均の脳血流量係数ＣＢＦaveを求める第５ステップとを備え、この脳血流量係数ＣＢＦaveを用いて脳組織の脳血流量を定量化したＣＢＦマップを作成する。 （もっと読む）

画像中の病変の位置を特定し、特定された病変ががん性である可能性が高いのか、良性である可能性が高いのか、不確かであるのかを評価する方法であって、画像が複数のピクセルを含み、各ピクセルが０≦Ｉ＜２^N（Ｎは整数＞１である）の範囲の特定の輝度Ｉを有するものである方法が提供される。方法は、病変内で一つ以上の境界標ピクセルを画定すること、可能な輝度値のセット中の各輝度値に関して、病変を含む境界標ピクセルの周囲のクラスタを成長させること、及びセット中の各輝度レベルに関して、その輝度レベルにおけるクラスタを含む最小ポリゴンであるような対象領域を構築することを含む。方法はさらに、各輝度レベルにおける最小ポリゴンの特徴値を計算すること、セット中の輝度レベルの範囲で対象領域の面積又は体積の変化に特徴的である数値を決定すること、及び対象領域の面積又は体積の変化に特徴的である数値に応答して、又は身体領域内の複数の病変を示すピクセルのしきい値及び位置に基づいて、病変ががん性である可能性が高いのか、良性である可能性が高いのか、不確かであるのかを判定することを含む。
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【課題】患者の脳の画像に基づいて、脳内出血／くも膜下出血の度合いを算出する脳内出血／くも膜下出血診断支援システムを提供する。
【解決手段】脳内出血／くも膜下出血診断支援システムは、患者の脳の画像を取得する画像取得装置１と、脳の画像から大脳領域を求める大脳領域検出部２１と、大脳領域における凸包と脳領域の差分を求めることにより脳のしわの領域及び脳の不均一な領域を検出するしわ領域検出部２２と、しわの領域及び脳の不均一な領域から血管領域を取り除く血管除去部２３と、血管領域の取り除かれたしわの領域及び脳の不均一な領域の輝度に基づいて、出血の度合いを算出する危険度算出部２４とを備える。 （もっと読む）

診断イメージング装置（10）は確率論的モデルに基づいて被検体の診断画像の区分化を行う。複数の断層画像の束（22）が、各々の束が遅れずに置換されるようにして生成される。断層画像の束から器官形状の複数解が複数の形状サンプル（26）の形態で計算される。画像を仮定した下での形状の条件付き分布を記述するベイズモデルに従ってサンプル群（24）が生成され、サンプル群の各々について、少なくとも１つの機能パラメータ（32）が導出される。各パラメータについて確率値（30）が導出され、表示（36、38）される。

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