JP2006158791A - Analysis program of cranial capacity and local brain structure, recording medium and analysis method of cranial capacity and local brain structure - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラム等に関し、特に、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに基づき、頭蓋内または脳の解剖学的な部位毎に関心領域を自動的に設定すると共に、当該関心領域の容積を自動的に測定する処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラム等に関する。 The present invention relates to a brain image data processing program for causing a computer to execute brain image data processing, and more particularly to intracranial or brain anatomy based on brain image data of a subject's brain measured by computer tomography. The present invention relates to a brain image data processing program or the like for automatically setting a region of interest for each scientific site and causing a computer to execute processing for automatically measuring the volume of the region of interest.
近年、医学の進歩と共に画像診断はめざましく進歩している。患者等に大きな負担をかけずに、身体内の様子を画像として捕らえ正確な診断を行なうためのコンピュータ画像診断手法、例えば、磁気共鳴画像法または核磁気共鳴診断装置（magnetic resonance imaging : ＭＲＩ）、Ｘ線断層写真撮影法またはＸ線断層写真撮影機（computer tomography : ＣＴ）、超音波診断法または超音波診断機、および放射線診断法または放射線診断機は、現在の医療の現場において必須のものとなっている（非特許文献１参照）。上述のコンピュータ画像診断法を用いた画像診断は、患者の病気の早期診断、治療法の選択、治療効果の予測および判定などの機能情報を提供するものとして広く用いられている。特に、ＭＲＩによる画像（ＭＲＩ画像）およびＣＴによる画像（ＣＴ画像）は脳の形態を表した解剖学的画像であるため、一般的に分解能は高く、脳内の位置的情報が明確な画像である。 In recent years, diagnostic imaging has advanced remarkably with the advance of medicine. Computer image diagnostic techniques for capturing the state of the body as an image and making an accurate diagnosis without imposing a heavy burden on the patient, such as magnetic resonance imaging or magnetic resonance imaging (MRI), X-ray tomography or X-ray tomography (CT), ultrasonography or ultrasonography, and radiography or radiography are essential in current medical settings. (See Non-Patent Document 1). Image diagnosis using the above-described computer image diagnosis method is widely used as providing functional information such as early diagnosis of a disease of a patient, selection of a treatment method, prediction and determination of a treatment effect, and the like. In particular, since an image by MRI (MRI image) and an image by CT (CT image) are anatomical images representing the morphology of the brain, they are generally images with high resolution and clear positional information in the brain. is there.
人間の脳の容積を生きた状態のまま調べることは神経科学、医学、医療の上で重要である。上述のＭＲＩを用いることにより、生きた状態で人間の脳の形態を画像として描出できる。医療の現場ではこのＭＲＩ画像を使って、アルツハイマー病（Alzheimer’s disease : ＡＤ。非特許文献２参照）のような疾患のために萎縮をきたした脳と正常者の脳とを鑑別し診断している。 Examining the human brain volume in a living state is important in neuroscience, medicine, and medicine. By using the above-described MRI, the form of the human brain can be depicted as an image in a living state. In the medical field, this MRI image is used to distinguish and diagnose a brain that has atrophy due to a disease such as Alzheimer's disease (AD; see Non-Patent Document 2) and a normal person's brain. .
上述のように、ＭＲＩ画像を使って脳の鑑別および診断を行う場合、脳の萎縮の度合いを定量評価するためには脳の容積測定が必要となる。具体的には、脳の部位に関心領域を設定し、この関心領域が設定された部分の容積を測定することになる。従来、脳の部位における関心領域の設定と、当該関心領域が設定された部分の脳の容積の測定とは手動に頼っており、経験と多大な時間とを要していた。手動によらず、全脳または大脳、小脳のレベルで自動的に関心領域を設定し容積を測定する方法は、従来から考案されていた。しかし、従来の方法では、正確性に乏しいだけではなく、脳のさらに細かい局所の部分、例えば側頭葉（temporal lobe）への関心領域の設定および容積の測定、またはさらに細かい海馬または海馬旁回（parahippocampal grrus）等のような脳の構造物への関心領域の設定および容積の測定は行なうことができなかった。近年、ある程度の手動操作を介して半自動的に海馬への関心領域の設定および容積の測定を行なう方法が考案されているが、依然としてその操作は煩雑であるため、臨床の現場では実用化されていないという問題があった。 As described above, when performing brain discrimination and diagnosis using MRI images, brain volume measurement is required to quantitatively evaluate the degree of brain atrophy. Specifically, a region of interest is set in the brain region, and the volume of the portion where the region of interest is set is measured. Conventionally, the setting of the region of interest in the brain region and the measurement of the volume of the brain of the portion where the region of interest is set depend on the manual operation, which requires experience and a great deal of time. Conventionally, a method of automatically setting a region of interest and measuring a volume at the level of the whole brain, cerebrum, or cerebellum has been devised. However, conventional methods are not only inaccurate, but also set the area of interest and measure the volume in a finer local area of the brain, such as the temporal lobe, or a finer hippocampus or hippocampus Regions of interest and volume measurements for brain structures such as (parahippocampal grrus) could not be performed. In recent years, methods for semi-automatically setting the region of interest and measuring the volume of the hippocampus through some manual operation have been devised, but these operations are still complicated and have been put to practical use in clinical settings. There was no problem.
そこで、本発明の目的は、上記問題を解決するためになされたものであり、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良く関心領域を設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and not only at the level of the whole brain, the cerebrum, or the cerebellum but also automatically and accurately for each finer anatomical part of the brain. An object of the present invention is to provide a brain image data processing program or the like that can set a region of interest and can be used practically in a clinical field.
本発明の第２の目的は、上述のように設定された関心領域の容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することにある。 The second object of the present invention is to process brain image data that can automatically and accurately measure the volume of the region of interest set as described above, and can be practically used in a clinical field. It is to provide programs.
この発明の脳画像データ処理プログラムは、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理プログラムであって、コンピュータに、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための脳画像データ処理プログラムである。 The brain image data processing program of the present invention is a brain image data processing program for causing a computer to execute processing of brain image data. The brain image data processing program of the subject measured by computer tomography is used in the computer. Pre-processing step that performs predetermined pre-processing, acquires brain image data of at least gray matter and records it in the brain image data recording unit after separation, and sets the region of interest in the brain image data of the standard brain and records the region of interest Region-of-interest setting step for recording in the region, brain image data of the standard brain recorded in the region-of-interest recording unit, brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit Transforming the region of interest into the brain image data of the subject's brain by transforming based on the brain image data of the gray matter portion in the brain of A brain image data processing program for executing the ROI conversion step of recording the region of interest recording unit.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing program according to the present invention, the preprocessing step includes the brain image data of the brain of the subject measured by the computer tomography method and recorded in the first brain image data recording unit in the first format. A format conversion step of converting to a second format and recording in the second brain image data recording unit; and a head portion of the brain image data of the subject's brain recorded in the second brain image data recording unit in the format conversion step. An extraction step for identifying and extracting brain image data of the subject's brain within a predetermined range from the identified top, and an anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step An image superposition step for superimposing the image to the vicinity of the front commissure-rear commissure line in the brain image data of the standard brain; A separation step of separating at least gray matter brain image data from the brain image data of the subject's brain that has undergone image superposition in the image superposition step and recording it in the post-separation brain image data recording unit. it can.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えるこができる。 Here, in the brain image data processing program of the present invention, predetermined smoothing is performed on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit prior to the region of interest conversion step. And a smoothing step of recording in the post-separation brain image data recording unit.
ここで、この発明の記載の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。 Here, in the brain image data processing program according to the present invention, the computed tomography in the preprocessing step is magnetic resonance imaging, and the subject's brain recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step And a volume calculating step of calculating a volume of the region of interest based on the region of interest converted into the brain image data.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing program of the present invention, the brain image data acquired in the preprocessing step and recorded in the post-separation brain image data recording unit are the brain image data and white matter of the separated gray matter portions, respectively. A region of brain image data and a brain image data of the cerebrospinal fluid portion, wherein the region of interest setting step sets an intracranial region of interest within the cranium in the brain image data of the standard brain, and the brain image of the standard brain Data is recorded in the region-of-interest recording unit, and the region-of-interest converting step includes the brain image data of the standard brain in which the region of interest within the skull recorded in the region-of-interest recording unit is set. By transforming based on the image data and the brain image data of the gray matter portion in the brain of the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit, The intracranial region of interest is converted and recorded in the region of interest recording unit, and the volume calculation step uses the brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit to store the region of interest in the region of interest recording unit. The intracranial identification brain image that creates the intracranial identification brain image data for identifying the intracranial region of interest from the brain image data of the subject's brain converted from the recorded intracranial region of interest and records it in the identification brain image data recording unit A data creation step; a brain image data of the gray matter portion and a brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit; and an intracranial discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit Based on the above, all gray matter and all white matter discriminating brain image data is created and recorded in the discriminating brain image data recording unit. All gray matter based on the step, the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit, and the brain image data of the white matter portion recorded in the separated brain image data recording unit A whole gray matter identification brain image data creating step for creating a whole gray matter identification brain image data for identifying the image and recording it in the identification brain image data recording unit; Calculating a volume of the intracranial region of interest by multiplying a total number of voxel values in the intracranial region of interest identified by the intracranial discriminating brain image data recorded in the data recording unit; and the discriminating brain image data Based on the whole gray matter / whole white matter identification brain image data recorded in the recording section, the gray matter brain image data and the white matter brain image data recorded in the separated brain image data recording section. The total gray matter and the whole white matter region are obtained by calculating the total voxel value in the whole gray matter and the whole white matter region and calculating the volume of the whole gray matter and the whole white matter region by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. In the total gray matter area identified by the volume calculation step and the whole gray matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, the gray matter part recorded in the post-separation brain image data recording unit A total gray matter region volume calculating step for calculating a total gray matter region volume by calculating a total value of voxel values in the voxels corresponding to the brain image data and multiplying the total value by a predetermined numerical value; Subtracting the total value obtained in the total gray matter region volume calculation step from the total voxel value in the total gray matter region and the total white matter region obtained in the quality / total white matter region volume calculation step. By obtains the total voxel value in the region of Zenshiroshitsu can comprise a total white matter area volume calculation step of calculating the volume of the region of 該全 white matter by multiplying a predetermined value to said total voxel value.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。 Here, in the brain image data processing program according to the present invention, the total gray matter / total white matter region volume calculating step includes a contour portion of the whole gray matter / total white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording portion. In the post-separation brain image data recording unit, the larger voxel value of the voxel values of the voxel corresponding to the brain image data of the gray matter portion and the brain image data of the white matter portion is used. In the whole white matter identification brain image data, the voxel value 1 is used to obtain the total voxel value in the whole gray matter and the whole white matter region, and the total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value to The volume of the whole white matter region can be calculated.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。 Here, in the brain image data processing program of the present invention, the region-of-interest setting step sets an intracranial region of interest within the entire skull within the brain image data of the standard brain, A portion of the local region of interest within the cranium is set and brain image data of each standard brain is recorded in the region of interest recording unit, and the region of interest converting step is performed in the intracranial region recorded in the region of interest recording unit. The brain image data of the standard brain in which the region of interest is set are converted into the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the brain image data of the gray matter portion in the subject brain recorded in the post-separation brain image data recording unit. By transforming based on this, the intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region of interest recording unit, and the local region of interest recorded in the region of interest recording unit is The determined brain image data of the standard brain is transformed based on the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit. By converting the local region of interest into the brain image data of the subject's brain and recording it in the region of interest recording unit, the volume calculating step calculates the volume of the local region of interest when calculating the volume of the local region of interest. Whole gray matter and whole white matter areas identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data created in the quality / whole white matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit and the region of interest In the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the brain of the subject whose local region of interest recorded in the region of interest recording unit is converted in the conversion step, the post-separation brain image Based on the brain image data of the gray matter portion and the brain image data of the white matter portion recorded in the data recording unit, a total voxel value of gray matter and white matter in the local region of interest is obtained, and a predetermined numerical value is obtained as the total voxel value. Is calculated in the local gray matter / white matter volume calculating step for calculating the gray matter and white matter volume in the local region of interest by multiplying and the whole gray matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit The whole gray matter region identified by the whole gray matter identification brain image data and the local region of interest recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step are indicated by brain image data of the subject's brain converted. In the voxel corresponding to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit. A local gray matter volume calculating step for calculating a gray matter volume in the local region of interest by multiplying the total value by a predetermined numerical value, and a local gray matter / white matter volume calculating step. A total voxel value in the white matter region of the local region of interest is obtained by subtracting the total value obtained in the local gray matter volume calculating step from the gray matter and white matter total voxel values in the obtained local region of interest; And a local white matter region volume calculating step of calculating a white matter volume in the local region of interest by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。 Here, in the brain image data processing program according to the present invention, the local gray matter / white matter volume calculating step includes all the gray matter / white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit. In the common region of the gray matter and the whole white matter region and the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the region of interest recording unit, Using the voxel value of the voxel corresponding to the brain image data of the gray matter portion and the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit, Then, by using the voxel value 1, the total voxels in the gray matter and white matter regions in the local region of interest are obtained, and the total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value. Gray matter and white matter volume can be calculated at more said local region of interest.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing program of the present invention, the intracranial identification brain image data creation step includes the gray matter brain image data and the white matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit. A brain image data adding step for adding the brain image data of the cerebrospinal fluid portion, a brain image data smoothing step for applying a predetermined smoothing to the brain image data added in the brain image data adding step, and the brain Brain image data binarization step for binarizing the brain image data smoothed in the image data smoothing step based on a predetermined threshold value, and the brain binarized in the brain image data binarization step The intracranial region of interest is identified by taking the logical product of the image data and the brain image data of the brain of the subject whose intracranial region of interest has been converted in the region of interest conversion step. Intracranial create identification brain image data may comprise a intracranial logical step of recording the identification brain image data recording unit that.
ここで、この発明の脳画像データ処理プログラムにおいて、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing program of the present invention, the whole gray matter / whole white matter identification brain image data creation step includes a predetermined step with respect to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit. A gray matter partial brain image data binarization step for binarization based on a threshold value, and a white matter for binarization based on a predetermined threshold value for the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit The brain image data binarized in the partial brain image data binarization step, the gray matter partial brain image data binarization step, and the white matter partial brain image data binarization step are binarized. The gray matter / white matter partial brain image data logical sum step for obtaining a logical sum with the white matter portion brain image data and the gray matter / white matter partial brain image data logical sum step are obtained. An embedding step for embedding a predetermined portion with a single value for the obtained brain image data, brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step, and intracranial identification recorded in the identification brain image data recording unit By taking the logical product with the brain image data, the whole gray matter and the whole white matter identification brain image data for identifying the whole gray matter and the whole white matter are created and recorded in the discrimination brain image data recording unit. A white matter logical product step, wherein the whole gray matter discrimination brain image data creation step is configured to add one value to a predetermined portion of the brain matter data of the white matter portion binarized in the white matter partial brain image data binarization step. A white matter partial embedding step for performing an embedding operation in step (b), and the white matter partial embedding from the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit. A whole gray matter difference step of creating whole gray matter identification brain image data and recording it in the discrimination brain image data recording unit by subtracting the brain image data of the white matter portion subjected to the embedding operation in step Can do.
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかまたは複数の脳画像データ処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。 The recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium on which any one or a plurality of brain image data processing programs of the present invention are recorded.
この発明の脳画像データ処理方法は、脳画像データの処理をコンピュータに実行させるための脳画像データ処理方法であって、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする。 The brain image data processing method according to the present invention is a brain image data processing method for causing a computer to execute brain image data processing. The brain image data processing method of the subject's brain measured by a computer tomography method A pre-processing step that performs processing, acquires brain image data of at least the gray matter portion, and records it in the brain image data recording unit after separation, and sets a region of interest in the brain image data of the standard brain and stores it in the region of interest recording unit A region-of-interest setting step for recording, and brain image data of the standard brain recorded in the region-of-interest recording unit, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit The region of interest is transformed into the brain image data of the subject's brain by being deformed based on the brain image data of the gray matter portion in the brain and recorded in the region of interest recording unit Characterized in that a region of interest conversion step.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップは、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing method according to the present invention, the pre-processing step includes the brain image data of the subject's brain measured by the computer tomography method and recorded in the first brain image data recording unit in the first format. A format conversion step of converting to a second format and recording in the second brain image data recording unit; and a head portion of the brain image data of the subject's brain recorded in the second brain image data recording unit in the format conversion step. An extraction step for identifying and extracting brain image data of the subject's brain within a predetermined range from the identified top, and an anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step An image superimposing step for performing image superimposition in the vicinity of the front commissure-rear commissure line in the brain image data of the standard brain; A separation step of separating the brain image data of at least the gray matter portion from the brain image data of the subject's brain that has undergone the image superposition in the image superposition step, and recording the separated brain image data in a post-separation brain image data recording unit. .
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記関心領域変換ステップに先立ち、前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データに所定の平滑化を施して該分離後脳画像データ記録部に記録する平滑化ステップをさらに備えることができる。 Here, in the brain image data processing method of the present invention, prior to the region of interest conversion step, predetermined smoothing is performed on the brain image data of the gray matter portion in the brain of the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit. And a smoothing step of recording in the post-separation brain image data recording unit.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。 Here, in the brain image data processing method of the present invention, the computed tomography in the preprocessing step is magnetic resonance imaging, and the brain of the subject's brain recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step The method may further include a volume calculation step of calculating a volume of the region of interest based on the region of interest converted into the image data.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、前記容積算出ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing method according to the present invention, the brain image data acquired in the preprocessing step and recorded in the post-separation brain image data recording unit are the brain image data and white matter of the separated gray matter portions, respectively. A brain image data of a portion and brain image data of a cerebrospinal fluid portion, wherein the region of interest setting step sets an intracranial region of interest within the skull in the brain image data of the standard brain, and another standard brain A part of the region of interest within the skull is set in the brain image data of the brain, and the brain image data of each standard brain is recorded in the region of interest recording unit, and the region of interest converting step is performed in the region of interest recording unit The brain image data of the standard brain in which the intracranial region of interest is set is recorded as the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the gray matter portion in the brain of the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit By transforming based on the brain image data, the intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region of interest recording unit, and the local interest recorded in the region of interest recording unit Based on the brain image data of the gray matter part in the standard brain and the brain image data of the gray matter part in the brain of the subject recorded in the post-separation brain image data recording unit. By transforming, the local region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region of interest recording unit, and the volume calculation step is recorded in the post-separation brain image data recording unit By using the brain image data, intracranial identification brain image data for identifying the intracranial region of interest from the brain image data of the subject's brain converted from the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit. An intracranial identification brain image data creation step that is recorded in the identification brain image data recording unit, and the gray image portion brain image data and the white matter portion brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit, Based on the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, the whole gray matter and the whole white matter identification brain image data for creating the whole gray matter and the whole white matter are created and the identification brain image data recording is performed. All-white matter / whole white matter identification brain image data creation step to be recorded in the recording section, all gray matter / whole white matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording section, and recorded in the separated brain image data recording section A whole gray matter identifying brain image data creating step for creating whole gray matter identifying brain image data for identifying the whole gray matter and recording it in the identifying brain image data recording unit based on the brain image data of the white matter portion When calculating the volume of the intracranial region of interest, the total voxel value in the intracranial region of interest identified by the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit is multiplied by a predetermined numerical value. A step of calculating the volume of the region of interest within the skull; and the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit and the gray matter part recorded in the post-separation brain image data recording unit Based on the brain image data and the brain image data of the white matter portion, a total voxel value in the whole gray matter and the whole white matter region is obtained, and the total gray matter and the whole white matter region are obtained by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. In the whole gray matter region identified by the whole gray matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit A total value of voxel values in the voxels corresponding to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit is obtained, and the total gray matter region is multiplied by a predetermined numerical value. The total gray matter region volume calculating step for calculating the volume, and the total gray matter region volume calculating step from the total voxel values in the total gray matter and the total white matter region determined in the total gray matter / total white matter region volume calculating step. A total white matter region volume calculation step of calculating a total voxel value in a total white matter region by subtracting the determined total value and calculating a volume of the total white matter region by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value Can be provided.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することができる。 Here, in the brain image data processing method according to the present invention, the total gray matter / total white matter region volume calculating step includes: In the post-separation brain image data recording unit, the larger voxel value of the voxel values of the voxels corresponding to the brain image data of the gray matter portion and the brain image data of the white matter portion is used. -Using the voxel value 1 inside the whole white matter identification brain image data, the total voxels in the whole gray matter and the whole white matter region are obtained, and the total gray matter and the whole white matter are obtained by multiplying the total voxel value by a predetermined value. The volume of the white matter region can be calculated.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、局所内関心領域の容積を算出する場合、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えることができる。 Here, in the brain image data processing method of the present invention, when calculating the volume of the region of local interest, it is created in the whole gray matter / white matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit. The whole gray matter and the whole white matter region identified by the whole gray matter / whole white matter identification brain image data and the region of the subject's brain in which the local region of interest recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step is converted. Based on the gray matter portion brain image data and the white matter portion brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit in the common region with the local region of interest indicated by the brain image data, A locality for calculating gray matter volume and white matter volume in the local region of interest by obtaining a gray matter and a white matter total voxel value and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value The white matter / white matter volume calculation step, the whole gray matter identification brain image data created in the whole gray matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit, Recorded in the post-separation brain image data recording unit in the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step A local gray matter volume calculator that calculates a total volume of voxel values in voxels corresponding to the brain image data of the gray matter portion that has been determined, and calculates the volume of gray matter in the local region of interest by multiplying the total value by a predetermined value And the total voxel values of gray matter and white matter in the local region of interest determined in the local gray matter / white matter volume calculating step, By subtracting the total value obtained in the white matter volume calculating step, the total voxel value in the white matter region of the local region of interest is obtained, and the white matter volume in the local region of interest is obtained by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. And a local white matter region volume calculating step.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記局所灰白質・白質容積算出ステップは、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することができる。 Here, in the brain image data processing method according to the present invention, the local gray matter / white matter volume calculating step includes the whole gray matter / white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit. In the common region of the gray matter and the whole white matter region and the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the region of interest recording unit, Using the voxel value of the voxel corresponding to the brain image data of the gray matter portion and the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit, Then, by using the voxel value 1, the total voxel value in the gray matter and the white matter region in the local region of interest is obtained, and the total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value. Gray matter and white matter volume can be calculated at said local region of interest.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記頭蓋内識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing method of the present invention, the intracranial identification brain image data creation step includes the gray matter brain image data and the white matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit. A brain image data adding step for adding the brain image data of the cerebrospinal fluid portion, a brain image data smoothing step for performing a predetermined smoothing on the brain image data added in the brain image data adding step, and the brain Brain image data binarization step for binarizing the brain image data smoothed in the image data smoothing step based on a predetermined threshold value, and the brain binarized in the brain image data binarization step A head for identifying an intracranial region of interest by performing a logical product of the image data and the brain image data of the subject's brain whose intracranial region of interest has been converted in the region of interest conversion step. It can create an internal identification brain image data and a intracranial logical step of recording the identification brain image data recording unit.
ここで、この発明の脳画像データ処理方法において、前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えることができる。 Here, in the brain image data processing method of the present invention, the whole gray matter / whole white matter identification brain image data creation step includes a predetermined step with respect to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit. A gray matter partial brain image data binarization step for binarization based on a threshold value, and a white matter for binarization based on a predetermined threshold value for the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit The brain image data binarized in the partial brain image data binarization step, the gray matter partial brain image data binarization step, and the white matter partial brain image data binarization step are binarized. The gray matter / white matter partial brain image data logical sum step for obtaining a logical sum with the brain image data of the white matter portion and the gray matter / white matter partial brain image data logical sum step are obtained. An embedding step for embedding a predetermined portion with one value for brain image data, brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step, and an intracranial identification brain image recorded in the identification brain image data recording unit The whole gray matter / whole white matter logic which creates the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data for identifying the whole gray matter and the whole white matter by taking the logical product with the data and records it in the discrimination brain image data recording unit And the step of creating all gray matter discrimination brain image data includes embedding a predetermined portion with a single value in the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step. The white matter partial embedding step is performed from the white matter partial embedding step for performing the operation and the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit A whole gray matter difference step of creating whole gray matter identification brain image data and recording it in the discrimination brain image data recording unit by subtracting the brain image data of the white matter portion subjected to the embedding operation in it can.
本発明の脳画像データ処理プログラム等によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する。次に、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定し、当該関心領域が設定された標準脳の脳画像データを関心領域記録部に記録する。関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ関心領域を変換して関心領域記録部に被験者の脳の脳画像データとして記録する。以上のように、本発明の脳画像データ処理プログラム等によれば、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望の関心領域を設定することができる。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができるという効果がある。 According to the brain image data processing program or the like of the present invention, first, predetermined preprocessing is performed on brain image data of a subject's brain measured by a computer tomography method, and brain image data of at least gray matter is acquired and separated. Record in the hindbrain image data recording unit. Next, a region of interest is set in the brain image data of the standard brain, and the brain image data of the standard brain in which the region of interest is set is recorded in the region of interest recording unit. The brain image data of the standard brain recorded in the region of interest recording part is converted into the brain image data of the gray matter part in the standard brain and the brain image data of the gray matter part in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording part. Based on the transformation, the region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded as brain image data of the subject's brain in the region of interest recording unit. As described above, according to the brain image data processing program or the like of the present invention, desired ROIs are set in advance on the brain image data of the standard brain, and the brain image data of the standard brain in which the ROIs are set is used as the subject. Can be transformed into brain image data of the brain. As a result, a desired region of interest can be set on the brain image data of the subject's brain with high accuracy regardless of the surgeon's experience. As a result, ROIs can be set automatically and accurately not only for the whole brain, cerebrum, and cerebellum but also for each finer anatomical part of the brain, and practically used in clinical settings. There is an effect that can be.
以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本発明の各実施例において適宜使用するデータの全体像を示す。各データについての詳細は後述するが、説明の便宜上、まず最初に使用するデータの関連を述べる。図１において、符号１はコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３を第１のフォーマットで記録する第１脳画像データ記録部、２は被験者の脳の脳画像データ３を所定のフォーマットへ変換した結果の被験者の脳の脳画像データ３ＡＮ（「ＡＮ」は後述する「Ａｎａｌｙｚｅ」の頭２文字）を記録する第２脳画像データ記録部である。被験者の脳の脳画像データ３ＡＮからは灰白質（gray matter : ＧＭ）部分の脳画像データ３ＧＭ、白質（white matter : ＷＭ）部分の脳画像データ３ＷＭ、脳脊髄液（cerebrospinal fluid : ＣＳＦ）部分の脳画像データ３ＣＳＦが各々分離されて取り出され、分離後脳画像データ記録部５に記録される。本発明の各実施例において、処理の対象となる脳の領域は関心領域記録部６に記録される。図１に示されるように、関心領域記録部６は頭蓋内関心領域側６ｉｃ（「ｉｃ」は頭蓋内（intra cranial）の頭文字）と局所関心領域側６ＶＯＩとを有しており、頭蓋内関心領域側６ｉｃでは頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃと当該標準脳の脳画像データ７ｉｃに対して後述する変形処理が施された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとが記録されている。局所関心領域側６ＶＯＩでも同様に、局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ＶＯＩと当該標準脳の脳画像データ７ＶＯＩに対して後述する変形処理が施された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩとが記録されている。関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ等と分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等とを用いることにより、頭蓋内を識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃ、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬ（「ＡＬＬ」は「全」の意味）および全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭが得られ、識別脳画像データ記録部８に記録される。識別脳画像データ記録部８に記録された識別脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データとを用いることにより、頭蓋内等のボクセル値を求めることができ、当該ボクセル値から所望の関心領域の容積を求めることができる。本明細書において、各記録部はデータベースであってもよく、単なるフォルダであってもよい。各画像データは所望の形式で記録されたファイル等とすることができる。 FIG. 1 shows an overview of data used as appropriate in each embodiment of the present invention. Details of each data will be described later, but for the convenience of explanation, first, the relation of data to be used will be described. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a first brain image data recording unit for recording brain image data 3 of a subject's brain measured by a computer tomography method in a first format, and 2 denotes brain image data 3 of the subject's brain. This is a second brain image data recording unit that records the brain image data 3AN of the subject's brain as a result of conversion into a predetermined format (“AN” is the first two letters of “Analyze” described later). From the brain image data 3AN of the subject's brain, the brain image data 3GM of the gray matter (GM) part, the brain image data 3WM of the white matter (WM) part, the cerebrospinal fluid (CSF) part The brain image data 3CSF is separated and extracted, and is recorded in the brain image data recording unit 5 after separation. In each embodiment of the present invention, the region of the brain to be processed is recorded in the region of interest recording unit 6. As shown in FIG. 1, the region-of-interest recording unit 6 has an intracranial region of interest 6 ic (“ic” is an acronym for intra cranial) and a local region of interest 6 VOI. On the region of interest side 6ic, the brain image data 7ic of the standard brain in which the intracranial region of interest is set and the brain image data 3ic of the subject's brain that has been subjected to a deformation process described later on the brain image data 7ic of the standard brain are provided. It is recorded. Similarly, in the local region of interest 6VOI, the brain image data 7VOI of the standard brain in which the local region of interest is set and the brain image data of the subject's brain that has been subjected to deformation processing described later on the brain image data 7VOI of the standard brain 3 VOI is recorded. By using the brain image data 3ic of the subject's brain recorded in the region-of-interest recording unit 6 and the brain image data 3GM of the gray matter portion recorded in the brain image data recording unit 5 after separation, the inside of the skull is identified. Intracranial identifying brain image data 9ic, all gray matter and all white matter identifying brain image data 9ALL ("ALL" means "all") and all gray matter identifying all gray matter Identification brain image data 9GM is obtained and recorded in the identification brain image data recording unit 8. By using the identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit 8 and the brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit 5, a voxel value in the skull or the like can be obtained, The volume of the desired region of interest can be determined from the voxel values. In the present specification, each recording unit may be a database or a simple folder. Each image data can be a file recorded in a desired format.
以下、図１に示された各記録部および各データを参照しつつ、実施例１について各図面を参照して説明する。図２は、本発明の実施例１における脳画像データ処理プログラムまたは方法の全体の流れをフローチャートで示す。図２に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する（前処理ステップ。ステップＳ１０）。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像および放射線診断法を用いて測定された脳画像等を用いることもできる。例えば、核医学の臨床の場において利用されている脳画像である、患者体内に放射性同位元素（ラジオアイソトープ、radioisotope : ＲＩ）を導入し、そこから発せられるγ線を利用する単光子放出コンピュータ断層撮影（single photon emission computed tomography : ＳＰＥＣＴ）によるＳＰＥＣＴ画像または陽電子放出断層撮影（positron emission tomography : ＰＥＴ）によるＰＥＴ画像等を用いてもよい。ＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、薬剤または検査薬等の注射前後における血流等の機能を表した機能画像である。 The first embodiment will be described below with reference to the drawings while referring to the recording units and data shown in FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the entire flow of the brain image data processing program or method according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, first, the brain image data 3 of the subject's brain measured by computer tomography is subjected to predetermined preprocessing, and brain image data of at least the gray matter portion is acquired to obtain a separated brain image. It records in the data recording part 5 (pre-processing step, step S10). Here, an MRI image that is an anatomical image is suitable as a brain image measured by a computed tomography method, but a brain image measured using a CT image and a radiation diagnostic method can also be used. For example, a single-photon emission computed tomography that uses a radioisotope (RI), which is a brain image used in nuclear medicine clinical settings, and then uses γ-rays emitted from it. A SPECT image by single photon emission computed tomography (SPECT), a PET image by positron emission tomography (PET), or the like may be used. The SPECT image and the PET image are functional images representing functions such as blood flow before and after injection of a drug or a test drug.
次に、標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定し、当該関心領域が設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃを関心領域記録部６に記録する（関心領域設定ステップ。ステップＳ１２）。関心領域は脳画像データのスライスに平面的に設定され(region of interest : ＲＯＩ)、複数スライスのＲＯＩｓが集まって立体的な３ＤＲＯＩ（volume of interest : ＶＯＩ）が設定される。具体例については後述する。以下では、特に区別する場合を除き、関心領域は「ＲＯＩｓ」と呼ぶ。 Next, a region of interest is set in the brain image data of the standard brain, and the brain image data 7ic of the standard brain in which the region of interest is set is recorded in the region of interest recording unit 6 (region of interest setting step, step S12). The region of interest is planarly set to a slice of brain image data (region of interest: ROI), and a three-dimensional 3D ROI (volume of interest: VOI) is set by collecting ROIs of a plurality of slices. Specific examples will be described later. In the following, the region of interest is referred to as “ROIs” unless otherwise distinguished.
関心領域記録部６に記録された標準脳の脳画像データ７ｉｃおよび／または７ＶＯＩを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃおよび／または３ＶＯＩとして記録する（関心領域変換ステップ。ステップＳ１４）。 The brain image data 7ic and / or 7VOI of the standard brain recorded in the region of interest recording unit 6 is recorded in the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the gray matter in the subject's brain recorded in the brain image data recording unit 5 after separation. By transforming based on the brain image data 3GM of the portion, ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain and recorded as the brain image data 3ic and / or 3VOI of the subject's brain in the region of interest recording unit 6 ( Region of interest conversion step (step S14).
標準脳では頭蓋内全体の形態および海馬等の局所的部位の脳内位置情報がスライス毎に標準的に定まっているため、例えば海馬等の局所的部位にＲＯＩｓを設定することも術者の経験等によらず精度良く行なうことができる。そこで本発明の脳画像データ処理プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。通常の解剖学的正規化では被験者の脳の脳画像データを標準脳の脳画像データへ合わせるように変形（正規化）するが、本発明の脳画像データ処理プログラム等では逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。機能画像であるＳＰＥＣＴ画像およびＰＥＴ画像は、解剖学的画像であるＭＲＩ画像と比べて全体的にぼやけた状態の画像であるため、脳内の位置的情報に乏しい。このため、ＳＰＥＣＴ画像上にＲＯＩｓを設定するには経験を要するものとされている。本発明の脳画像データ処理プログラム等を用いることにより、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像へ変形することができる。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者のＳＰＥＣＴ脳画像またはＰＥＴ脳画像上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。 In the standard brain, the entire intracranial morphology and the intracerebral positional information of the local region such as the hippocampus are standardized for each slice, so it is also possible for the operator to set ROIs in the local region such as the hippocampus. This can be performed with high accuracy regardless of the above. Therefore, in the brain image data processing program or the like of the present invention, desired ROIs are set in advance on the brain image data of the standard brain, and the brain image data of the standard brain in which the ROIs are set is used as the brain image data of the subject's brain. Transforms into As a result, it is possible to set desired ROIs on the brain image data of the subject's brain with high accuracy regardless of the operator's experience or the like. In normal anatomical normalization, the brain image data of the subject's brain is transformed (normalized) to match the brain image data of the standard brain, but in contrast, in the brain image data processing program of the present invention, ROIs are set. The standard brain image data is transformed into the brain image data of the subject's brain. Since the SPECT image and the PET image, which are functional images, are images that are totally blurred as compared with the MRI image, which is an anatomical image, the positional information in the brain is poor. For this reason, experience is required to set ROIs on a SPECT image. By using the brain image data processing program or the like of the present invention, desired ROIs are set in advance on the brain image data of the standard brain, and the brain image data of the standard brain in which the ROIs are set is used as the SPECT brain image of the subject. Alternatively, it can be transformed into a PET brain image. As a result, it is possible to set desired ROIs on the SPECT brain image or PET brain image of the subject with high accuracy regardless of the operator's experience or the like.
以下、本発明の脳画像データ処理プログラム等における各部の機能を説明する。図３は、本発明の実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）の詳細な処理をフローチャートで示す。図３に示されるように、まず、コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部１に記録された被験者の脳の脳画像データ３を第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部２に記録する（フォーマット変換ステップ。ステップＳ２０）。ここで、第１のフォーマットとしては例えばＡＣＲ−ＮＥＭＡ（American College of Radiology − National Electrical Manufactures Association）標準化委員会で制定された、医用画像ネットワーク転送のための統一規格であるＤＩＣＯＭ（Digital imaging and communication in medicine）フォーマットとすることができる。勿論、医療機メーカ毎のフォーマットであってもよい。 The function of each part in the brain image data processing program of the present invention will be described below. FIG. 3 is a flowchart showing detailed processing of the preprocessing step (step S10) in the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, first, brain image data 3 of the subject's brain, which is measured by the computer tomography method and recorded in the first brain image data recording unit 1 in the first format, is converted into the second format. Is recorded in the second brain image data recording unit 2 (format conversion step, step S20). Here, as the first format, for example, DICOM (Digital imaging and communication in) which is a unified standard for medical image network transfer established by the ACR-NEMA (American College of Radiology-National Electrical Manufactures Association) standardization committee. medicine) format. Of course, the format for each medical device manufacturer may be used.
図４は、ＤＩＣＯＭフォーマット形式２０を示す。図４に示されるように、各レコード１等は、２バイトのグループ（Ｇｒｏｕｐ）番号２１、２バイトのエレメント（Ｅｌｅｌｍｅｎｔ）番号２２、２バイトのデータタイプ２３、２バイトのデータ長２４、データ長２４で定義されたサイズのデータ２５から構成されている。図４の例に示されているように、グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ００２８、０ｘ００１０）の場合、データタイプ２３はＲｏｗｓ、つまりｙ軸方向のマトリックスサイズを示す。グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ００２８、０ｘ００１１）の場合、データタイプ２３はＣｏｌｕｍｎｓ、つまりｘ軸方向のマトリックスサイズを示す。グループ番号２１とエレメント番号２２との組が（０ｘ７ＦＥ０、０ｘ００１０）の場合、データタイプ２３はＰｉｘｅｌ Ｄａｔａ、つまり画像データを示す。画像データの構造は後述するアナライズ・フォーマット（第２のフォーマット）と同じである。 FIG. 4 shows the DICOM format 20. As shown in FIG. 4, each record 1 or the like includes a 2-byte group number 21, a 2-byte element number 22, a 2-byte data type 23, a 2-byte data length 24, and a data length. 24 is composed of data 25 having a size defined by 24. As shown in the example of FIG. 4, when the set of the group number 21 and the element number 22 is (0x0028, 0x0010), the data type 23 indicates Rows, that is, the matrix size in the y-axis direction. When the group of the group number 21 and the element number 22 is (0x0028, 0x0011), the data type 23 indicates Columns, that is, the matrix size in the x-axis direction. When the set of the group number 21 and the element number 22 is (0x7FE0, 0x0010), the data type 23 indicates Pixel Data, that is, image data. The structure of the image data is the same as the analyze format (second format) described later.
次に、第２のフォーマットについて説明する。第２のフォーマットとしてはアナライズ（Ａｎａｌｙｚｅ）・フォーマットを用いることができる。図５はアナライズ・フォーマットを説明するための３次元空間３０を示す。図５に示されるような方向のｘ軸、ｙ軸およびｚ軸で構成される３次元空間３０に、対象３１が存在しているものとする。 Next, the second format will be described. An Analyze format can be used as the second format. FIG. 5 shows a three-dimensional space 30 for explaining the analysis format. Assume that a target 31 exists in a three-dimensional space 30 composed of an x-axis, a y-axis, and a z-axis in the direction as shown in FIG.
図６はアナライズ・フォーマットを定義するプログラム４０を例示する。プログラム４０はｃ言語により記述されているが、他のプログラミング言語で記述してもよいことは勿論である。図６に示されるように、プログラム４０は画像データファイル（＊．ｉｍｇ）４１とヘッダーファイル（＊．ｈｄｒ）４２とを定義しており、図６に示される各軸の定義は定義部４３に記述され、データ型ｄａｔａはプログラム部４４により記述されている。 FIG. 6 illustrates a program 40 that defines an analyze format. Although the program 40 is described in the c language, it is needless to say that the program 40 may be described in another programming language. As shown in FIG. 6, the program 40 defines an image data file (* .img) 41 and a header file (* .hdr) 42, and the definition of each axis shown in FIG. The data type “data” is described by the program unit 44.
図７は画像データファイル４１の構成を示す。図７に示されるように、ｘ軸方向のデータ４３ｘは図７上、左から右へ記録されている。これらｘ軸方向のデータ４３ｘが図７上、上から下へ矢印のように繋がってｙ軸方向のデータ４３ｙ、すなわち１スライス分のデータを構成する。これら１スライス分のデータ４３ｙが図７上、上から下へ記録されてｚ軸方向のデータ４３ｚ、すなわち全スライス分のデータを構成する。 FIG. 7 shows the structure of the image data file 41. As shown in FIG. 7, the data 43x in the x-axis direction is recorded from left to right in FIG. These x-axis direction data 43x are connected as shown by arrows from top to bottom in FIG. 7 to form y-axis direction data 43y, that is, data for one slice. The data 43y for one slice is recorded from the top to the bottom in FIG. 7, and constitutes data 43z in the z-axis direction, that is, data for all slices.
図８はヘッダーファイル４２の構成を示す。図８に示されるように、ヘッダーファイル４２のデータアドレスの第０バイトからの２バイトはヘッダーファイル４２のサイズ４５を記録し、第４２バイトからの６バイトは画像データのマトリックスサイズ４６をｘ軸方向のマトリックスサイズ、ｙ軸方向のマトリックスサイズ、ｚ軸方向のマトリックスサイズの順に各々２バイトずつ記録し、第７０バイトからの２バイトは画像データの型４７を記録し、第７８バイトからの６バイトは画像データのピクセルサイズ４８をｘ軸方向のピクセルサイズ、ｙ軸方向のピクセルサイズ、ｚ軸方向のピクセルサイズの順に各々２バイトずつ記録し、第３４７バイトからの２バイトはファイルの終わり（ＥＯＦ）４９を記録している。以上のように、ヘッダーファイル４２は３４８バイトで構成されている。図９は、アナライズ・フォーマットへ変換された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式的表示５１を示す。模式的表示５１において、左上は被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの冠状断面像（coronal）、右上は矢状断面像（sagittal）、左下は横断面像（axial）を示す。 FIG. 8 shows the structure of the header file 42. As shown in FIG. 8, 2 bytes from the 0th byte of the data address of the header file 42 record the size 45 of the header file 42, and 6 bytes from the 42nd byte indicate the matrix size 46 of the image data on the x-axis. 2 bytes each are recorded in the order of the matrix size in the direction, the matrix size in the y-axis direction, and the matrix size in the z-axis direction. The 2 bytes from the 70th byte record the type 47 of the image data, and 6 bytes from the 78th byte. The byte records the pixel size 48 of the image data in the order of the pixel size in the x-axis direction, the pixel size in the y-axis direction, and the pixel size in the z-axis direction, and 2 bytes from the 347th byte are the end of the file ( EOF) 49 is recorded. As described above, the header file 42 is composed of 348 bytes. FIG. 9 shows a schematic display 51 of the brain image data 3AN of the subject's brain converted into the analyze format. In the schematic display 51, the upper left shows a coronal section image (coronal) of the brain image data 3AN of the subject's brain, the upper right shows a sagittal section image (sagittal), and the lower left shows a transverse section image (axial).
次に、フォーマット変換ステップ（ステップＳ２０）で第２脳画像データ記録部２に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＡＮについて頭頂部を同定し、同定された頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出するスライス・カッティングを行なう（抽出ステップ。ステップＳ２２）。一般的に頭頂部から約１８ｃｍ以上のデータは頸部のデータであるため、所定の範囲としては、頭頂部から約１８ｃｍ程度が好適である。図１０は、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮに対しスライス・カッティングを行なう処理を模式的表示５１および５２により示す。スライス・カッティングを行なった結果を模式的に示す模式的表示５２においても模式的表示５１と同様に、左上は冠状断面像、右上は矢状断面像、左下は横断面像を示す。 Next, the head of the brain is identified for the brain image data 3AN of the subject's brain recorded in the second brain image data recording unit 2 in the format conversion step (step S20), and the subjects within a predetermined range from the identified top of the head. Slice cutting for extracting brain image data of the brain is performed (extraction step, step S22). In general, since data of about 18 cm or more from the top of the head is data of the neck, the predetermined range is preferably about 18 cm from the top of the head. FIG. 10 schematically shows processes 51 and 52 for slicing and cutting the brain image data 3AN of the subject's brain. Similarly to the schematic display 51, the schematic display 52 schematically showing the result of slicing and cutting shows a coronal cross-sectional image at the upper left, a sagittal cross-sectional image at the upper right, and a horizontal cross-sectional image at the lower left.
一般に撮像時に被験者の頭部を長時間にわたり完全に固定することは困難であり、被験者の頭部が傾くこともある。このため、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連（anterior comissure − posterior comissure : ＡＣ−ＰＣ）ラインを標準脳の脳画像データにおけるＡＣ−ＰＣラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせ（レジストレーション：registration）を行う（画像重ね合わせステップ。ステップＳ２４）。 In general, it is difficult to completely fix a subject's head for a long time during imaging, and the subject's head may tilt. For this reason, the anterior comissure-posterior comissure (AC-PC) line in the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step (step S22) is used as the AC-PC line in the brain image data of the standard brain. Image registration (registration) to be adjusted to the vicinity of (image registration step, step S24).
図１１は、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データに対し、ＭＮＩ座標系の標準脳を基準としてレジストレーションを行なう処理を模式的表示５２、５３および５４により示す。ＭＮＩ（Montreal Neurological Institute）座標系の標準脳を示す模式的表示５３と画像重ね合わせを行なった結果を模式的に示す模式的表示５４とにおいても模式的表示５１と同様に、左上は冠状断面像、右上は矢状断面像、左下は横断面像を示す。 FIG. 11 schematically shows processing for registering the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step (step S22) using the standard brain of the MNI coordinate system as a reference by using the schematic displays 52, 53, and 54. Similarly to the schematic display 51 in the schematic display 53 showing the standard brain of the MNI (Montreal Neurological Institute) coordinate system and the schematic display 54 schematically showing the result of image superposition, the upper left is a coronal cross-sectional image. The upper right shows a sagittal section image, and the lower left shows a transverse section image.
画像重ね合わせ（レジストレーション）とはある空間から別の空間への変換のことである。本実施例１では、抽出ステップ（ステップＳ２２）で抽出された被験者の脳の脳画像データを、ＭＮＩ座標系の標準脳（MNI atlas）を基準としてＳＰＭ（Statistical parametric mapping）９９の解剖学的正規化によって線形変換のみの剛体変換を行なうことにより、被験者の脳のＡＣ−ＰＣラインを上記標準脳のＡＣ−ＰＣラインに合わせる。ＭＮＩ座標系の標準脳としては、Brain Web: Simulated Brain Database (http://www.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/ 以下、Brain Web)でダウンロードできるDigital Phantomに半値幅（Full Width Half Maximum : ＦＷＨＭ）６ｍｍのガウシアン・スムージング（Gaussian smoothing）を行ったものを使用する。ガウシアン・スムージングは１つのピクセルの値を求めるのに際し、当該ピクセルの付近に分布する値を大きく遠い所を小さくするように重みを付けて加重平均するスムージングの１つであり、具体的にはガウシアン・フィルタを用いる。ＳＰＭ９９はフリーソフトウェアであり、最新バージョンのＳＰＭ２を用いてもよい。あるいは、３Ｄ−ＳＳＰ（three-dimensional stereotactic surface projections）を用いることもできる。線形変換（平行移動、回転）のみの剛体変換を行なうのは被験者の脳の脳画像データを変形させないためである。ＡＣ−ＰＣラインに合わせる処理を行った脳画像データ（模式的表示５４）は、１８２×２１８×１８２のマトリックスサイズおよびボクセルサイズ１ｍｍ×１ｍｍ×１ｍｍとして記録する。 Image superposition (registration) is a conversion from one space to another. In the first embodiment, the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step (step S22) is converted into the anatomical normal of SPM (Statistical parametric mapping) 99 with reference to the standard brain (MNI atlas) of the MNI coordinate system. The AC-PC line of the subject's brain is matched with the AC-PC line of the standard brain by performing rigid body transformation only by linear transformation by conversion. The standard brain of the MNI coordinate system is the Full Width Half Maximum in the Digital Phantom that can be downloaded from Brain Web: Simulated Brain Database (http://www.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/). : FWHM) Use 6 mm Gaussian smoothing. Gaussian smoothing is one type of smoothing that weights and averages the values distributed in the vicinity of a pixel by weighting the values distributed in the vicinity of the pixel so as to reduce the distant location.・ Use filters. SPM99 is free software, and the latest version of SPM2 may be used. Alternatively, 3D-SSP (three-dimensional stereotactic surface projections) can be used. The reason for performing rigid body transformation only by linear transformation (parallel movement, rotation) is to prevent the brain image data of the subject's brain from being deformed. Brain image data (schematic display 54) that has been processed to match the AC-PC line is recorded as a matrix size of 182 × 218 × 182 and a voxel size of 1 mm × 1 mm × 1 mm.
図１２は、画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）における線形変換のみの剛体変換で用いられる６つのパラメータについて示す。図１２において、被験者の脳６０はＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸で示される３次元空間にある。この被験者の脳６０の画像のレジストレーションを行なうために、Ｘ方向の平行移動ｄｘ、Ｙ方向の平行移動ｄｙ、Ｚ方向の平行移動ｄｚの３方向のベクトルに加えて、Ｘ軸の周りの回転ｄθｘ、Ｙ軸の周りの回転ｄθｙ、Ｚ軸の周りの回転ｄθｚという３つの回転成分を有する６つのパラメータを用いる。６つのパラメータを用いて回転／平行移動を行なった結果と、模式的表示５３で示されるガウシアン・スムージングを行なったＭＮＩ座標系の標準脳との差分がとられ、当該差分が評価される。評価の結果、所定の収束条件を満たしていると判定された場合は模式的表示５４で示されるようなＡＣ−ＰＣラインが合った脳画像データを得ることができ、レジストレーションは終了する。一方、収束条件を満たしていると判定されなかった場合は６つのパラメータの更新を行なって回転／平行移動を繰返す。上述の評価および所定の収束条件としては、差分の平均二乗和が所望の小さい値以下となるような評価等を用いることができる。 FIG. 12 shows six parameters used in the rigid transformation using only linear transformation in the image superimposing step (step S24). In FIG. 12, the brain 60 of the subject is in a three-dimensional space indicated by the X axis, the Y axis, and the Z axis. In order to register the image of the brain 60 of the subject, in addition to a vector in three directions of a translation dx in the X direction, a translation dy in the Y direction, and a translation dz in the Z direction, rotation around the X axis Six parameters having three rotation components, dθx, rotation dθy around the Y axis, and rotation dθz around the Z axis, are used. The difference between the result of the rotation / translation using the six parameters and the standard brain of the MNI coordinate system subjected to Gaussian smoothing shown by the schematic display 53 is taken, and the difference is evaluated. As a result of the evaluation, if it is determined that the predetermined convergence condition is satisfied, brain image data with an AC-PC line as shown by the schematic display 54 can be obtained, and the registration ends. On the other hand, if it is not determined that the convergence condition is satisfied, the six parameters are updated and the rotation / translation is repeated. As the above evaluation and the predetermined convergence condition, it is possible to use an evaluation or the like such that the mean square sum of the differences is not more than a desired small value.
画像重ね合わせステップ（ステップＳ２４）で画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データ（模式的表現５４）から、少なくとも灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを分離して分離後脳画像データ記録部５に記録する（分離ステップ。ステップＳ２６）。ＳＰＭ９９のセグメンテーション（segmentation）アルゴリズムは、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮを灰白質部分、白質部分および脳脊髄液部分に分離することができる。図１３（Ａ）はＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムにより分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを示し、図１３（Ｂ）は同アルゴリズムにより分離された白質部分の脳画像データ３ＷＭを示す。分離された脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦについての図面は省略する。灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等はいずれもボクセル値が０．０から１．０の値を有する画像である。例えば、図１３（Ａ）に示される灰白質部分の脳画像データ３ＧＭにおいて、完全に灰白質部分で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。同様にして、図１３（Ｂ）に示される白質部分の脳画像データ３ＷＭにおいて、完全に白質部分で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。一方、灰白質部分と白質部分との境界におけるボクセルのボクセル値は、各々が占める割合に応じて定まる。例えば灰白質部分が５６％であり白質部分が４４％のボクセルでは、灰白質部分のボクセル値が０．５６となり白質部分のボクセル値が０．４４となる。本実施例１における分離ステップ（ステップＳ２６）ではＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムを使用することにより、少なくとも灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを分離することができる。他のソフトウェア、例えば３Ｄ−ＳＳＰを用いることもできる。後述する実施例２等では他の部分の脳画像データを用いるが、本実施例１では他の部分の脳画像データは特に用いなくて済む。 At least the gray matter brain image data 3GM is separated from the brain image data (schematic representation 54) of the subject's brain that has been subjected to image superposition in the image superposition step (step S24), and the post-separation brain image data is recorded. Record in part 5 (separation step, step S26). The segmentation algorithm of SPM99 can separate the brain image data 3AN of the subject's brain into a gray matter portion, a white matter portion, and a cerebrospinal fluid portion. FIG. 13A shows the brain image data 3GM of the gray matter portion separated by the SPM99 segmentation algorithm, and FIG. 13B shows the brain image data 3WM of the white matter portion separated by the algorithm. The drawing about the brain image data 3CSF of the separated cerebrospinal fluid portion is omitted. The gray matter brain image data 3GM and the like are all images having a voxel value of 0.0 to 1.0. For example, in the brain image data 3GM of the gray matter portion shown in FIG. 13A, the voxel value of the voxel completely filled with the gray matter portion is 1.0. Similarly, in the brain image data 3WM of the white matter portion shown in FIG. 13B, the voxel value of the voxel completely filled with the white matter portion is 1.0. On the other hand, the voxel value of the voxel at the boundary between the gray matter portion and the white matter portion is determined according to the ratio of each voxel. For example, in a voxel having a gray matter portion of 56% and a white matter portion of 44%, the voxel value of the gray matter portion is 0.56 and the voxel value of the white matter portion is 0.44. In the separation step (step S26) in the first embodiment, at least brain image data 3GM of the gray matter portion can be separated by using the segmentation algorithm of SPM99. Other software such as 3D-SSP can also be used. The brain image data of the other part is used in Example 2 and the like described later, but the brain image data of the other part is not particularly used in Example 1.
上述した関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）で標準脳の脳画像データ内に設定されるＲＯＩｓは、標準脳内の部位毎に予めその座標を定義しておき、定義ファイル等に記録しておくことができる。本発明の脳画像データ処理プログラムは、術者が指定した部位の名前、例えば海馬等に基づき自動的に定義ファイル等から当該部位に対応する座標を読取り、指定した部位にＲＯＩｓを設定することができる。勿論、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。両者の組合せとして、術者に部位を名前で指定させると共に、術者に手動でマウス等により任意の領域にＲＯＩｓを設定させることもできる。一度設定させた任意の領域のＲＯＩｓは適当な名称を付けて定義ファイル等に記録させておくこともできる。図１４（Ａ）は海馬の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７０により示す。図１４（Ａ）において、頭頂部から下方向へ、左上のスライスＳＬ１から右上のスライスＳＬ５、続いて左下のスライスＳＬ６から右下のスライスＳＬ９へと順に示されており、符号Ｈｒは右脳の海馬領域に設定されたＲＯＩ、Ｈｌは左脳の海馬領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ａ）に示されるように、右脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｒ）および左脳に設定されたＲＯＩ（Ｈｌ）はスライスＳＬ３からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって海馬領域のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｂ）は脳幹（brainstem）の部位に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７１により示す。図１４（Ｂ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ９が示されており、符号Ｂｓは脳幹に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｂ）に示されるように、脳幹に設定されたＲＯＩ（Ｂｓ）はスライスＳＬ２からＳＬ８まで表示され、これら複数のＲＯＩが集まって脳幹のＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。図１４（Ｃ）は任意の領域に局所ＲＯＩｓを設定した例を横断面像７２により示す。図１４（Ｃ）においても図１４（Ａ）と同様の順で頭頂部から下方向へスライスＳＬ１ないしＳＬ８が示されており、符号Ａｒは右脳の任意の領域に設定されたＲＯＩ、Ａｌは左脳の任意の領域に設定されたＲＯＩである。図１４（Ｃ）に示されるように、ＲＯＩ（Ａｒ）はスライスＳＬ２からＳＬ５まで表示され、一方、ＲＯＩ（Ａｌ）はスライスＳＬ４からＳＬ７まで表示されており、これら複数のＲＯＩが集まって任意の領域におけるＲＯＩｓ（ＶＯＩ）が設定される。 ROIs set in the brain image data of the standard brain in the region-of-interest setting step (step S12) described above are defined in advance for each part in the standard brain and recorded in a definition file or the like. Can do. The brain image data processing program of the present invention can automatically read the coordinates corresponding to the part from the definition file or the like based on the name of the part designated by the operator, for example, the hippocampus, and set the ROIs in the designated part. it can. Of course, the operator can manually set ROIs in an arbitrary region with a mouse or the like. As a combination of both, the operator can designate a site by name, and the operator can manually set ROIs in an arbitrary region with a mouse or the like. Once set, ROIs in an arbitrary region can be recorded in a definition file or the like with an appropriate name. FIG. 14A shows an example in which local ROIs are set in the hippocampal region as a cross-sectional image 70. In FIG. 14 (A), from the top of the head downward, the upper left slice SL1 is shown in order to the upper right slice SL5, followed by the lower left slice SL6 to the lower right slice SL9. ROI and Hl set in the region are ROIs set in the hippocampus region of the left brain. As shown in FIG. 14A, the ROI (Hr) set for the right brain and the ROI (Hl) set for the left brain are displayed from slices SL3 to SL8, and these ROIs are gathered to gather ROIs in the hippocampus region. (VOI) is set. FIG. 14B shows a cross-sectional image 71 of an example in which local ROIs are set in a brain stem region. In FIG. 14B, slices SL1 to SL9 are shown downward from the top of the head in the same order as in FIG. 14A, and the symbol Bs is the ROI set in the brain stem. As shown in FIG. 14B, the ROI (Bs) set in the brainstem is displayed from slices SL2 to SL8, and the plurality of ROIs are gathered to set the brainstem ROIs (VOI). FIG. 14C shows an example in which local ROIs are set in an arbitrary region by a cross-sectional image 72. In FIG. 14C, slices SL1 to SL8 are shown downward from the top of the head in the same order as in FIG. 14A. Symbol Ar is ROI set in an arbitrary region of the right brain, and Al is the left brain. ROI set in an arbitrary area. As shown in FIG. 14 (C), ROI (Ar) is displayed from slices SL2 to SL5, while ROI (Al) is displayed from slices SL4 to SL7. ROIs (VOI) in the area are set.
上述した関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）における分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭは、上述のようにＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズム等を使用して分離された脳画像データである。図１５は、本発明の実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す。図１５で図１と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図１５において、符号８０はBrain WebでダウンロードできるＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データである。図１５に示されるように、標準脳の脳画像データ７ＶＯＩおよび／または７ｉｃを、ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ８０と被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換し、関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび／または３ｉｃとして記録する。上記変形はＳＰＭ９９の解剖学的正規化アルゴリズムを用いて行なうことができる。この場合、テンプレートとしては被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭを使用する。すなわち、被験者の脳を標準脳に見立てて、ＲＯＩｓが設定された標準脳を被験者の脳へ合わせる変形を行なう。局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃは、ボクセル値が０の場合は０、０より大きい場合は１とした２値化画像データとする。 The brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 in the region-of-interest conversion step (step S14) described above is obtained by using the segmentation algorithm of SPM99 as described above. It is the separated brain image data. FIG. 15 shows the processing of the region of interest conversion step (step S14) in the first embodiment of the present invention. In FIG. 15, portions denoted by the same reference numerals as those in FIG. In FIG. 15, reference numeral 80 is brain image data of the gray matter portion of the standard brain of the MNI coordinate system that can be downloaded by Brain Web. As shown in FIG. 15, the brain image data 7VOI and / or 7ic of the standard brain, the brain image data 80 of the gray matter portion of the standard brain of the MNI coordinate system, and the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain, The ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain, and are recorded in the region-of-interest recording unit 6 as the brain image data 3VOI and / or 3ic of the subject's brain. The above deformation can be performed using the anatomical normalization algorithm of SPM99. In this case, the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain is used as a template. That is, the subject's brain is regarded as the standard brain, and the standard brain in which ROIs are set is deformed to match the subject's brain. The brain image data 3VOI of the subject's brain to which the local ROIs are converted and the brain image data 3ic of the subject's brain to which the intracranial ROIs are converted are 0 when the voxel value is 0, and 1 when the voxel value is greater than 0 2 It is set as the valued image data.
関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）における分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭをそのまま使用する替わりに、所定の平滑化を施した灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を使用することができる。この場合、所定の平滑化を施した灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’が脳画像データ３ＧＭの替わりに分離後脳画像データ記録部５に記録される。図１６は、被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施して灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’とする処理を示す。所定の平滑化としては、ＦＷＨＭが８ｍｍのガウシアン・スムージングを用いることができる。図１７は、所定の平滑化を施した被験者の脳の灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ’を用いた場合の関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）の処理を示す。図１７で図１５と同じ符号を付した箇所は同じ要素を示すため説明は省略する。図１７に示されるように、標準脳の脳画像データ７ＶＯＩおよび／または７ｉｃを、ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ８０と被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施した脳画像データ３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換し、関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩおよび／または３ｉｃとして記録する。上記変形はＳＰＭ９９の解剖学的正規化アルゴリズムを用いて行なうことができる。この場合、テンプレートとしては被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭに所定の平滑化を施した脳画像データ３ＧＭ’を使用する。 Instead of using the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 in the region of interest conversion step (step S14), the gray matter portion subjected to predetermined smoothing is used. The brain image data 3GM ′ can be used. In this case, the brain image data 3GM ′ of the gray matter portion subjected to predetermined smoothing is recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 instead of the brain image data 3GM. FIG. 16 shows a process in which the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain is subjected to predetermined smoothing to obtain brain image data 3GM ′ of the gray matter portion. As the predetermined smoothing, Gaussian smoothing with an FWHM of 8 mm can be used. FIG. 17 shows the processing of the region of interest conversion step (step S14) when the brain image data 3GM ′ of the gray matter portion of the subject's brain subjected to predetermined smoothing is used. In FIG. 17, portions denoted by the same reference numerals as those in FIG. As shown in FIG. 17, the brain image data 7VOI and / or 7ic of the standard brain is converted into the brain image data 80 of the gray matter portion of the standard brain in the MNI coordinate system and the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain. The ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain by transforming based on the brain image data 3GM ′ subjected to the predetermined smoothing, and the brain image data 3VOI of the subject's brain is stored in the region of interest recording unit 6 and / or Or record as 3 ic. The above deformation can be performed using the anatomical normalization algorithm of SPM99. In this case, brain image data 3GM ′ obtained by performing predetermined smoothing on the brain image data 3GM of the gray matter portion in the subject's brain is used as a template.
以上説明したように、本発明の実施例１によれば、まずコンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データ３に所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部５に記録する。ここで、コンピュータ断層撮像法により測定された脳画像としては解剖学的画像であるＭＲＩ画像が好適であるが、ＣＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、ＰＥＴ画像等を用いることもできる。次に、標準脳の脳画像データ内にＲＯＩｓを設定し、当該ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃを関心領域記録部６に記録する。関心領域記録部６に記録された標準脳の脳画像データ７ｉｃおよび／または７ＶＯＩを標準脳における灰白質部分の脳画像データと分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭとに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃおよび／または３ＶＯＩとして記録する。以上のように、本発明の脳画像データ処理プログラム等では、予め所望のＲＯＩｓを標準脳の脳画像データ上に設定しておき、このＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形する。この結果、術者の経験等によらず精度良く被験者の脳の脳画像データ上に所望のＲＯＩｓを設定することができる。すなわち、本発明の脳画像データ処理プログラム等では通常の解剖学的正規化とは逆に、ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データを被験者の脳の脳画像データへ変形している。この結果、全脳または大脳、小脳のレベルだけでなく、脳のさらに細かい解剖学的な部位毎に自動的に且つ精度良くＲＯＩｓを設定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。 As described above, according to the first embodiment of the present invention, the brain image data 3 of the subject's brain measured by computer tomography is first subjected to predetermined preprocessing, and at least brain image data of the gray matter portion is obtained. Obtained and recorded in the separated brain image data recording unit 5. Here, an MRI image that is an anatomical image is suitable as the brain image measured by the computed tomography, but a CT image, a SPECT image, a PET image, or the like can also be used. Next, ROIs are set in the brain image data of the standard brain, and the brain image data 7 ic of the standard brain in which the ROIs is set is recorded in the region of interest recording unit 6. The brain image data 7ic and / or 7VOI of the standard brain recorded in the region-of-interest recording unit 6 is recorded in the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the gray matter in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 By transforming based on the partial brain image data 3GM, ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region-of-interest recording unit 6 as brain image data 3ic and / or 3VOI of the subject's brain. As described above, in the brain image data processing program or the like of the present invention, desired ROIs are set in advance on the brain image data of the standard brain, and the brain image data of the standard brain on which the ROIs are set is stored in the subject's brain. Transforms into brain image data. As a result, it is possible to accurately set desired ROIs on the brain image data of the subject's brain regardless of the operator's experience. That is, in the brain image data processing program of the present invention, the brain image data of the standard brain set with ROIs is transformed into the brain image data of the subject's brain, contrary to normal anatomical normalization. As a result, ROIs can be set automatically and accurately not only for the whole brain, cerebrum, and cerebellum but also for each finer anatomical part of the brain, and practically used in clinical settings. A brain image data processing program or the like that can be provided can be provided.
本実施例２では、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、当該ＲＯＩｓの容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。従って、本実施例２におけるコンピュータ断層撮像法はＭＲＩを用いる。 In the second embodiment, by using the feature of the MRI image as an anatomical image representing the morphology of the brain, it is recorded in the region of interest recording unit 6 in the region of interest conversion step (step S12) in the first embodiment. A volume calculation step of calculating the volume of the ROIs based on the ROIs converted into the brain image data 3ic of the subject's brain can be further provided. Therefore, the computed tomography in the second embodiment uses MRI.
容積算出ステップをさらに備えることに伴い、実施例１における前処理ステップ（ステップＳ１０）、関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）および関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）は以下のように変更する。前処理ステップ（ステップＳ１０）で取得され分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭと脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦとを含むものとする。実施例１で説明したように、ＳＰＭ９９のセグメンテーションアルゴリズムは、被験者の脳の脳画像データ３ＡＮを灰白質部分、白質部分および脳脊髄液部分に分離することができる。実施例１ではこの内、灰白質部分の脳画像データのみを使用したが、実施例２では３つ共使用する。関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）では、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内ＲＯＩｓを設定して標準脳の脳画像データ（７ｉｃ）を関心領域記録部６に記録しておく。関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）では、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとして記録する。 Along with the volume calculation step, the preprocessing step (step S10), the region of interest setting step (step S12), and the region of interest conversion step (step S14) in the first embodiment are changed as follows. The brain image data acquired in the preprocessing step (step S10) and recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 are the gray matter portion brain image data 3GM, the white matter portion brain image data 3WM, and the cerebrospinal cord, respectively. The brain image data 3CSF of the liquid part is included. As described in the first embodiment, the SPM99 segmentation algorithm can separate the brain image data 3AN of the subject's brain into a gray matter portion, a white matter portion, and a cerebrospinal fluid portion. In the first embodiment, only the brain image data of the gray matter portion is used, but in the second embodiment, three are used together. In the region of interest setting step (step S12), the intracranial ROIs of the entire intracranial region are set in the brain image data of the standard brain, and the brain image data (7ic) of the standard brain is recorded in the region of interest recording unit 6. In the region of interest conversion step (step S14), the brain image data 7ic of the standard brain set with the intracranial ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 is converted into the brain image data 80 of the gray matter portion in the standard brain of the MNI coordinate system. By transforming based on the brain image data 3GM or 3GM ′ of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the brain image data recording unit 5 after separation, the ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain The region of interest recording unit 6 records the brain image data 3ic of the subject's brain.
実施例２では頭蓋内ＲＯＩｓの容積の算出について説明する。まず、容積算出ステップの全体の流れについて説明し、次に、各処理について詳説する。図１８は、本発明の実施例２における容積算出ステップの全体の流れをフローチャートで示す。図１８に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された脳画像データ３ＧＭ等を用いることにより、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃから頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４０）。 In the second embodiment, calculation of the volume of intracranial ROIs will be described. First, the overall flow of the volume calculation step will be described, and then each process will be described in detail. FIG. 18 is a flowchart showing the overall flow of the volume calculation step in the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 18, first, by using the brain image data 3GM or the like recorded in the post-separation brain image data recording unit 5, the intracranial ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 are converted. Intracranial identification brain image data 9ic for identifying intracranial ROIs is generated from the brain brain image data 3ic and recorded in the identification brain image data recording unit 8 (intracranial identification brain image data generation step, step S40).
次に、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭと、識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとに基づき、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４２）。 Next, the gray matter brain image data 3GM and the white matter brain image data 3WM recorded in the separated brain image data recording unit 5 and the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit 8 are recorded. Based on 9 ic, all gray matter and all white matter discriminating brain image data 9ALL for identifying all gray matter and all white matter is created and recorded in the discriminating brain image data recording unit 8 (all gray matter and all white matter discriminating brain image data Creating step, step S42).
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬと分離後脳画像データ記録部５に記録された白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質識別脳画像データ作成ステップ。ステップＳ４４）。 Based on the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data 9ALL recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 and the brain image data 3WM of the white matter portion recorded in the separated brain image data recording unit 5, The whole gray matter identification brain image data 9GM to be identified is created and recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 (total gray matter discrimination brain image data creation step, step S44).
頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出するか否かを判断する（ステップＳ４６）。上述のように、実施例２では頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出するためステップＳ４８へ進む。そうでない場合は頁外接合子Ａで示される処理（実施例３。図２５参照）へ進む。ステップＳ４８では、識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃにより識別される頭蓋内ＲＯＩｓにおける総ボクセル値に所定の数値を乗じて当該頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出する。所定の数値としては、１／１０００が好適である。実施例１で説明したように、灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ等はボクセル値が０．０から１．０の値を有する画像であり、完全に灰白質部分等で埋まっているボクセルのボクセル値は１．０となる。従って、完全に灰白質部分等で埋まっているボクセルの総ボクセル値は、総ボクセル数と実数か整数かは別として一致する。但し、実際には総ボクセル値は部分的に灰白質部分等で埋まっているボクセルのボクセル値も含むため、総ボクセル数とは一致しない。しかし、部分的に（例えば、ボクセル値＝０．６）灰白質部分等で埋まっているボクセルのカウント方法を埋まっている割合（例えば、０．６）でカウントするようにすれば、総ボクセル値は総ボクセル数と一致する。本明細書等における総ボクセル値は上述のようにカウントされた総ボクセル数（実数）と言い換えてもよい。 It is determined whether to calculate the volume of the intracranial ROIs (step S46). As described above, in Example 2, the process proceeds to step S48 in order to calculate the volume of the intracranial ROIs. Otherwise, the process proceeds to the process indicated by the out-of-page connector A (Example 3, see FIG. 25). In step S48, the volume of the intracranial ROIs is calculated by multiplying the total voxel value in the intracranial ROIs identified by the intracranial identification brain image data 9ic recorded in the identification brain image data recording unit 8 by a predetermined numerical value. As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable. As explained in the first embodiment, the brain image data 3GM of the gray matter portion is an image having a voxel value of 0.0 to 1.0, and the voxel of the voxel completely filled with the gray matter portion or the like. The value is 1.0. Accordingly, the total voxel value of voxels completely filled with gray matter or the like matches whether the total number of voxels is a real number or an integer. However, since the total voxel value actually includes the voxel value of the voxel partially filled with the gray matter portion or the like, it does not match the total number of voxels. However, if the counting method of the voxels partially filled (for example, voxel value = 0.6) is filled with the gray matter portion or the like is counted at the filled ratio (for example, 0.6), the total voxel value Corresponds to the total number of voxels. The total voxel value in this specification and the like may be paraphrased as the total number of voxels (real number) counted as described above.
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬと分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値を求め、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより全灰白質および全白質の領域の容積を算出する（全灰白質・全白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５０）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。 Whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data 9ALL recorded in the discrimination brain image data recording unit 8, brain image data 3GM of the gray matter portion and brain image data of the white matter portion recorded in the separated brain image data recording unit 5 Based on 3WM, the total voxel value in the whole gray matter and the whole white matter region is obtained, and the total voxel value is multiplied by a predetermined value to calculate the volume of the whole gray matter and the whole white matter region (total gray matter Total white matter region volume calculating step (step S50). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable.
識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質識別脳画像データ９ＧＭにより識別される全灰白質の領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭの対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、当該合計値に所定の数値を乗ずることにより全灰白質の領域の容積を算出する（全灰白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５２）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。 Brain image data 3GM of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 in the whole gray matter region identified by the whole gray matter identification brain image data 9GM recorded in the identification brain image data recording unit 8 The total value of the voxel values in the corresponding voxels is obtained, and the total gray matter area volume is calculated by multiplying the total value by a predetermined numerical value (total gray matter area volume calculating step, step S52). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable.
全灰白質・全白質領域容積算出ステップ（ステップ５０）で求められた全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値から全灰白質領域容積算出ステップ（ステップ５２）で求められた上記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより全白質の領域の容積を算出する（全白質領域容積算出ステップ。ステップＳ５４）。所定の数値としては、１／１０００が好適である。 Total gray matter / total white matter region volume calculation step (step 50) and the total value obtained in the total gray matter region volume calculation step (step 52) from the total voxel values in the total gray matter and the total white matter region. By subtracting, the total voxel value in the total white matter region is obtained, and the volume of the total white matter region is calculated by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value (total white matter region volume calculating step, step S54). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable.
次に、各処理の詳細について説明する。図１９は頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２０は頭蓋内識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４０）の処理を脳画像データにより示す。図１９および図２０に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭと脳脊髄液部分の脳画像データ３ＣＳＦとを加算する（脳画像データ加算ステップ。ステップＳ６０）。 Next, details of each process will be described. FIG. 19 is a flowchart showing the detailed flow of the intracranial identification brain image data creation step (step S40), and FIG. 20 shows the process of the intracranial identification brain image data creation step (step S40) using brain image data. 19 and 20, first, the gray matter portion brain image data 3GM, the white matter portion brain image data 3WM, and the cerebrospinal fluid portion brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 3CSF is added (brain image data addition step, step S60).
次に、脳画像データ加算ステップ（ステップＳ６０）で加算された脳画像データに所定の平滑化を施す（脳画像データ平滑化ステップ。ステップＳ６２）。所定の平滑化としては、ＦＷＨＭが６ｍｍのガウシアン・スムージングを用いることができる。 Next, the brain image data added in the brain image data addition step (step S60) is subjected to predetermined smoothing (brain image data smoothing step, step S62). As the predetermined smoothing, Gaussian smoothing with a FWHM of 6 mm can be used.
続いて、脳画像データ平滑化ステップ（ステップＳ６２）で平滑化が施された脳画像データについて、所定の閾値に基づき２値化を行なう（脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ６４）。所定の閾値としては、例えば、上記平滑化が施された脳画像データ中のボクセル値の最大値の４０％を用いることができ、当該脳画像データ中のボクセル値が最大値の４０％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の４０％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。 Subsequently, the brain image data smoothed in the brain image data smoothing step (step S62) is binarized based on a predetermined threshold (brain image data binarization step, step S64). As the predetermined threshold, for example, 40% of the maximum value of the voxel value in the smoothed brain image data can be used, and the voxel value in the brain image data is 40% or more of the maximum value. A binary image can be obtained by setting 1 in some cases and 0 otherwise. The threshold value of 40% of the maximum value is optional and can be changed depending on the image quality of the MRI image at each facility.
脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データと関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で頭蓋内ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとの論理積（ＡＮＤ）をとることにより、頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（頭蓋内論理積ステップ。ステップＳ６６）。頭蓋内ＲＯＩｓを識別する頭蓋内識別脳画像データとしては脳画像データ３ｉｃを用いても理論的には十分であるが、実際には脳画像データ３ｉｃにノイズがのることがある。そこで、脳画像データ３ｉｃと脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データとの論理積をとることにより、ノイズを除去した精度の良い頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを得ることができる。 Logical product of the brain image data binarized in the brain image data binarization step (step S64) and the brain image data 3ic of the subject's brain whose intracranial ROIs are converted in the region of interest conversion step (step S14) ( AND), intracranial identification brain image data 9ic for identifying intracranial ROIs is created and recorded in the identification brain image data recording unit 8 (intracranial logical product step, step S66). Although it is theoretically sufficient to use the brain image data 3ic as the intracranial identification brain image data for identifying the intracranial ROIs, in practice, noise may occur in the brain image data 3ic. Therefore, by taking the logical product of the brain image data 3ic and the brain image data binarized in the brain image data binarization step (step S64), the accurate intracranial identification brain image data 9ic from which noise is removed is obtained. Can be obtained.
図２１は全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２２は全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）の処理を脳画像データにより示す。図２１および図２２に示されるように、まず、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭについて所定の閾値に基づき２値化を行なう（灰白質部分脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ７０）。所定の閾値としては、例えば、上記灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ中のボクセル値の最大値の６５％を用いることができ、灰白質部分の脳画像データ３ＧＭ中のボクセル値が最大値の６５％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の６５％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。 FIG. 21 is a flowchart showing the detailed flow of the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data creation step (step S42), and FIG. 22 shows the processing of the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data creation step (step S42). Shown by brain image data. As shown in FIGS. 21 and 22, first, binarization is performed on the gray matter brain image data 3GM recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 based on a predetermined threshold (gray matter partial brain image). Data binarization step (step S70). As the predetermined threshold, for example, 65% of the maximum value of the voxel value in the brain image data 3GM of the gray matter portion can be used, and the voxel value in the brain image data 3GM of the gray matter portion has a maximum value of 65%. A binary image can be obtained by setting 1 if it is% or more, and 0 otherwise. The threshold value of 65% of the maximum value is optional and can be changed depending on the image quality of the MRI image at each facility.
同様にして、分離後脳画像データ記録部５に記録された白質部分の脳画像データ３ＷＭについて所定の閾値に基づき２値化を行なう（白質部分脳画像データ２値化ステップ。ステップＳ７２）。所定の閾値としては、例えば、上記白質部分の脳画像データ３ＷＭ中のボクセル値の最大値の３５％を用いることができ、白質部分の脳画像データ３ＷＭ中のボクセル値が最大値の３５％以上である場合は１、そうでない場合は０として２値化画像を得ることができる。最大値の３５％という閾値はオプションであって、各施設におけるＭＲＩ画像の画質により変更可能であることは勿論である。 Similarly, the white matter brain image data 3WM recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 is binarized based on a predetermined threshold (white matter partial brain image data binarization step, step S72). As the predetermined threshold, for example, 35% of the maximum value of the voxel value in the brain image data 3WM of the white matter portion can be used, and the voxel value in the brain image data 3WM of the white matter portion is 35% or more of the maximum value. A binary image can be obtained by setting 1 if it is and 0 otherwise. The threshold value of 35% of the maximum value is an option, and can be changed according to the image quality of the MRI image at each facility.
続いて、灰白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７０）で２値化された灰白質部分の脳画像データと白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７２）で２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める（灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップ。ステップＳ７４）。 Subsequently, the gray matter brain image data binarized in the gray matter partial brain image data binarization step (step S70) and the binarized in the white matter partial brain image data binarization step (step S72). A logical sum with the brain image data of the white matter portion is obtained (gray matter / white matter partial brain image data logical sum step, step S74).
灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップ（ステップＳ７４）で論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す（埋め込みステップ。ステップＳ７６）。所定の部分とは、上記論理和が求められた脳画像データの内部において、所謂虫食い状態のようになっている小さな隙間の部分のことである。 An operation of embedding a predetermined portion with one value is performed on the brain image data for which the logical sum is obtained in the gray matter / white matter partial brain image data logical sum step (step S74) (embedding step, step S76). The predetermined portion is a portion of a small gap that looks like a so-called worm-eaten state inside the brain image data for which the logical sum is obtained.
埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと識別脳画像データ記録部８に記録された頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとることにより、全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質・全白質論理積ステップ。ステップＳ７８）。全灰白質および全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データとしては、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された上記脳画像データを用いても理論的には十分である。しかし、実際には上記脳画像データにはノイズがのることがある。そこで、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとることにより、ノイズを除去した全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを得ることができる。 By calculating the logical product of the brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step (step S74) and the intracranial identification brain image data 9ic recorded in the identification brain image data recording unit 8, total gray matter and total white matter are obtained. Is generated and recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 (all gray matter / all white matter logical product step, step S78). It is theoretically sufficient to use the brain image data subjected to the embedding operation (step S74) as the whole gray matter / white matter discrimination brain image data for identifying all gray matter and all white matter. . However, in practice, there may be noise in the brain image data. Therefore, by taking the logical product of the brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step (step S74) and the intracranial identification brain image data 9ic, the entire gray matter / white matter discrimination brain image data 9ALL from which noise has been removed is obtained. Can be obtained.
図２３は全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の詳細な流れをフローチャートで示し、図２４は全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）の処理を脳画像データにより示す。図２３および図２４に示されるように、まず、白質部分脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ７２）で２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す（白質部分埋め込みステップ。ステップＳ８０）。所定の部分とは、上記２値化された白質部分の脳画像データの内部において、所謂虫食い状態のようになっている小さな隙間の部分のことである。これらの部分は白質部分と考えられるが、０値となっているためである。 FIG. 23 is a flowchart showing the detailed flow of the whole gray matter identification brain image data creation step (step S44), and FIG. 24 shows the processing of the whole gray matter discrimination brain image data creation step (step S44) using brain image data. As shown in FIG. 23 and FIG. 24, first, for the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step (step S72), an operation of embedding a predetermined portion with one value is performed. (Step for embedding white matter part. Step S80). The predetermined portion is a small gap portion in a so-called worm-eaten state inside the binarized white matter brain image data. These portions are considered to be white matter portions because they are zero values.
続いて、識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬから、白質部分埋め込みステップ（ステップＳ８０）で埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成して識別脳画像データ記録部８に記録する（全灰白質差分ステップ。ステップＳ８２）。以上により、全灰白質部分を識別する全灰白質識別脳画像データ９ＧＭを作成することができる。 Subsequently, the brain image data of the white matter portion subjected to the operation of embedding in the white matter portion embedding step (step S80) is subtracted from the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data 9ALL recorded in the discrimination brain image data recording unit 8. By doing so, the whole gray matter identification brain image data 9GM is created and recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 (total gray matter difference step, step S82). As described above, the whole gray matter identification brain image data 9GM for identifying the whole gray matter portion can be created.
次に、全灰白質・全白質領域容積算出ステップ（ステップＳ５０）の詳細について説明する。識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬの輪郭部（図２２参照。脳画像の縁の白い部分）では分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、一方、全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬの内部（図２２参照。脳画像の内部の灰色部分）ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質および全白質の領域における総ボクセル値を求める。当該総ボクセル値に所定の数値（上述のように、好適には１／１０００）を乗ずることにより全灰白質および全白質の領域の容積を算出する。 Next, details of the all gray matter / total white matter region volume calculating step (step S50) will be described. In the outline portion (see FIG. 22, white portion of the edge of the brain image) of the whole gray matter / white matter discrimination brain image data 9ALL recorded in the discrimination brain image data recording portion 8, it is recorded in the post-separation brain image data recording portion 5. The larger voxel value of the corresponding voxels of the gray matter portion brain image data 3GM and the white matter portion brain image data 3WM is used, while the whole gray matter / whole white matter distinguishing brain image data 9ALL By using the voxel value 1 inside (see FIG. 22, the gray portion inside the brain image), the total voxel values in the whole gray matter and the whole white matter region are obtained. The total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value (preferably 1/1000 as described above) to calculate the volume of the whole gray matter and the whole white matter region.
以上説明したように、本発明の実施例２によれば、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ｉｃ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出する容積算出ステップをさらに備えることができる。容積算出ステップでは、頭蓋内容積だけではなく、全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。実施例２では、頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを求める際に、脳画像データ３ｉｃと脳画像データ２値化ステップ（ステップＳ６４）で２値化された脳画像データとの論理積をとっているため、ノイズを除去した精度の良い頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃを得ることができる。全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬ等を求める際に、埋め込みステップ（ステップＳ７４）で埋め込む操作を施された脳画像データと頭蓋内識別脳画像データ９ｉｃとの論理積をとっているため、ノイズを除去した全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬを得ることができる。以上により、設定された頭蓋内ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。 As described above, according to the second embodiment of the present invention, the region of interest conversion step (step S12) in the first embodiment is performed by using the features of the MRI image as the anatomical image representing the brain form. The volume calculation step of calculating the volume of the intracranial ROIs based on the ROIs converted into the brain image data 3ic of the subject's brain recorded in the region-of-interest recording unit 6 can be further provided. In the volume calculation step, not only the intracranial volume but also the total gray matter volume and the total white matter volume can be obtained. In the second embodiment, when obtaining the intracranial identification brain image data 9ic, the logical product of the brain image data 3ic and the brain image data binarized in the brain image data binarization step (step S64) is taken. Therefore, accurate intracranial identification brain image data 9ic from which noise has been removed can be obtained. When obtaining the whole gray matter / whole white matter identification brain image data 9ALL and the like, the logical product of the brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step (step S74) and the intracranial identification brain image data 9ic is taken. Further, it is possible to obtain all gray matter / whole substance discrimination brain image data 9ALL from which noise is removed. As described above, it is possible to provide a brain image data processing program or the like that can automatically and accurately measure the volume of the set intracranial ROIs and that can be practically used in clinical practice.
実施例３では、局所内ＲＯＩｓの容積の算出について説明する。基本的には実施例２と同様であり、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、当該ＲＯＩｓの容積を算出する。 In the third embodiment, calculation of the volume of the local ROIs will be described. This is basically the same as in the second embodiment, and the region of interest is recorded in the region of interest conversion step (step S12) in the first embodiment by using the features of the MRI image as an anatomical image representing the brain form. Based on the ROIs converted into the brain image data 3VOI of the subject's brain recorded in the unit 6, the volume of the ROIs is calculated.
局所内ＲＯＩｓの容積の算出に伴い、実施例２における関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）および関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）は以下のように変更する。関心領域設定ステップ（ステップＳ１２）では、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内ＲＯＩｓを設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所ＲＯＩｓを設定して各々の標準脳の脳画像データ（７ｉｃおよび７ＶＯＩ）を関心領域記録部６に記録しておく。関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）では、関心領域記録部６に記録された頭蓋内ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ｉｃをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ｉｃとして記録する。さらに、関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが設定された標準脳の脳画像データ７ＶＯＩをＭＮＩ座標系の標準脳における灰白質部分の脳画像データ８０と分離後脳画像データ記録部５に記録された被験者の脳における灰白質部分の脳画像データ３ＧＭまたは３ＧＭ’とに基づき変形することにより、被験者の脳の脳画像データ内へ当該ＲＯＩｓを変換して関心領域記録部６に被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩとして記録する。 With the calculation of the volume of the local ROIs, the region-of-interest setting step (step S12) and the region-of-interest conversion step (step S14) in the second embodiment are changed as follows. In the region of interest setting step (step S12), the entire intracranial ROIs are set in the brain image data of the standard brain, and a part of the local ROIs in the skull is set in the brain image data of another standard brain. Then, the brain image data (7ic and 7VOI) of each standard brain is recorded in the region of interest recording unit 6. In the region of interest conversion step (step S14), the brain image data 7ic of the standard brain set with the intracranial ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 is converted into the brain image data 80 of the gray matter portion in the standard brain of the MNI coordinate system. By transforming based on the brain image data 3GM or 3GM ′ of the gray matter portion in the subject's brain recorded in the brain image data recording unit 5 after separation, the ROIs are converted into the brain image data of the subject's brain The region of interest recording unit 6 records the brain image data 3ic of the subject's brain. Further, the brain image data 7VOI of the standard brain set with the local ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 is transferred to the brain image data 80 of the gray matter portion in the standard brain of the MNI coordinate system and the brain image data recording unit 5 after separation. The ROIs are transformed into the brain image data of the subject's brain by transforming based on the recorded gray matter brain image data 3GM or 3GM ′ in the subject's brain, and the region of interest's brain 6 Brain image data of 3 VOI.
実施例２の処理フローチャート（図１８参照）のステップＳ４６において、頭蓋内ＲＯＩｓの容積を算出しないと判断された場合、すなわち局所ＲＯＩｓの容積を算出する場合、頁外接合子Ａで示される処理へ進む。図２５は、本発明の実施例３における局所ＲＯＩｓの容積を算出する処理の流れをフローチャートで示す。図２５の頁外接合子Ａからのフローチャートに示されるように、まず上述の全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４２）で作成され識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬにより識別される全灰白質および全白質の領域と、関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭおよび白質部分の脳画像データ３ＷＭとに基づき、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の総ボクセル値を求める。次に、当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の容積を算出する（局所灰白質・白質容積算出ステップ。ステップＳ９０）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。 When it is determined in step S46 of the processing flowchart of the second embodiment (see FIG. 18) that the volume of the intracranial ROIs is not calculated, that is, when the volume of the local ROIs is calculated, the process proceeds to the process indicated by the out-of-page connector A. . FIG. 25 is a flowchart showing the flow of processing for calculating the volume of local ROIs according to the third embodiment of the present invention. As shown in the flowchart from the out-of-page connector A in FIG. 25, first, all the gray matter / white matter discrimination brain image data creation step (step S42) described above and recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 are recorded. The gray matter and whole white matter regions identified by the gray matter / whole white matter identification brain image data 9ALL and the local ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 in the region of interest conversion step (step S14) are converted. Based on the gray matter brain image data 3GM and the white matter brain image data 3WM recorded in the post-separation brain image data recording unit 5 in the common area with the local ROIs indicated by the brain brain image data 3VOI, Find the total voxel value of gray matter and white matter in ROIs. Next, the gray matter and white matter volumes in the local ROIs are calculated by multiplying the total voxel value by a predetermined value (local gray matter / white matter volume calculating step, step S90). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable. As shown in FIG. 14 (A) or FIG. 14 (C), when there is a left-right distinction in the local ROIs, values are calculated separately on the left and right.
続いて、全灰白質識別脳画像データ作成ステップ（ステップＳ４４）で作成され識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質識別脳画像データ９ＧＭにより識別される全灰白質の領域と、関心領域変換ステップ（ステップＳ１４）で関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭの対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求める。当該合計値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける灰白質の容積を算出する（局所灰白質容積算出ステップ。ステップＳ９２）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。 Subsequently, the region of the whole gray matter identified by the whole gray matter discrimination brain image data 9GM created in the all gray matter discrimination brain image data creation step (step S44) and recorded in the discrimination brain image data recording unit 8; The post-separation brain image data recording unit 5 in the common region with the local ROIs indicated by the brain image data 3VOI of the subject's brain converted from the local ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 in the region conversion step (step S14). The total value of the voxel values in the corresponding voxels of the gray matter portion brain image data 3GM recorded in (1) is obtained. The gray matter volume in the local ROIs is calculated by multiplying the total value by a predetermined numerical value (local gray matter volume calculating step, step S92). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable. As shown in FIG. 14 (A) or FIG. 14 (C), when there is a left-right distinction in the local ROIs, values are calculated separately on the left and right.
局所灰白質・白質容積算出ステップ（ステップＳ９０）で求められた局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の総ボクセル値から、局所灰白質容積算出ステップ（ステップ９２）で求められた上記合計値を減じることにより、局所ＲＯＩｓの白質の領域における総ボクセル値を求める。当該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより局所ＲＯＩｓにおける白質の容積を算出する（局所白質領域容積算出ステップ。ステップＳ９４）。所定の数値としては１／１０００が好適である。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。 By subtracting the total value obtained in the local gray matter volume calculating step (step 92) from the total voxel value of the gray matter and white matter in the local ROIs obtained in the local gray matter / white matter volume calculating step (step S90). The total voxel value in the white matter region of the local ROIs is obtained. By multiplying the total voxel value by a predetermined value, the volume of white matter in the local ROIs is calculated (local white matter region volume calculating step, step S94). As the predetermined numerical value, 1/1000 is preferable. As shown in FIG. 14 (A) or FIG. 14 (C), when there is a left-right distinction in the local ROIs, values are calculated separately on the left and right.
次に、上述の局所灰白質・白質容積算出ステップ（ステップＳ９０）の詳細について説明する。まず、識別脳画像データ記録部８に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データ９ＡＬＬにより識別される全灰白質および全白質の領域と、関心領域記録部６に記録された局所ＲＯＩｓが変換された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩにより示される局所ＲＯＩｓとの共通領域において、共通領域の輪郭部（図２２参照。脳画像の縁の白い部分）では分離後脳画像データ記録部５に記録された灰白質部分の脳画像データ３ＧＭと白質部分の脳画像データ３ＷＭとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、一方、共通領域の内部（図２２参照。脳画像の内部の灰色の部分）ではボクセル値１を用いることにより、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の領域における総ボクセルを求める。当該総ボクセル値に所定の数値（好適には１／１０００）を乗ずることにより、局所ＲＯＩｓにおける灰白質および白質の容積を算出することができる。図１４（Ａ）または図１４（Ｃ）に示されるように、局所ＲＯＩｓに左右の区別がある場合は、左右別々に値を算出する。 Next, the details of the above-mentioned local gray matter / white matter volume calculating step (step S90) will be described. First, the whole gray matter and the whole white matter region identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data 9ALL recorded in the discrimination brain image data recording unit 8 and the local ROIs recorded in the region of interest recording unit 6 are In the common area with the local ROIs indicated by the converted brain image data 3VOI of the subject's brain, the outline of the common area (see FIG. 22; the white part of the edge of the brain image) is stored in the post-separation brain image data recording unit 5 Among the voxel values of the voxels corresponding to the recorded gray matter portion brain image data 3GM and white matter portion brain image data 3WM, the larger voxel value is used, while the inside of the common region (see FIG. 22). In the gray portion of the image), the voxel value 1 is used to obtain the gray matter in the local ROIs and the total voxels in the white matter region. By multiplying the total voxel value by a predetermined value (preferably 1/1000), the gray matter and white matter volume in the local ROIs can be calculated. As shown in FIG. 14 (A) or FIG. 14 (C), when there is a left-right distinction in the local ROIs, values are calculated separately on the left and right.
以上説明したように、本発明の実施例３によれば、基本的には実施例２と同様に、脳の形態を表した解剖学的画像としてのＭＲＩ画像の特徴を利用することにより、実施例１における関心領域変換ステップ（ステップＳ１２）で関心領域記録部６に記録された被験者の脳の脳画像データ３ＶＯＩ内に変換されたＲＯＩｓに基づき、局所ＲＯＩｓの容積を算出することができる。局所ＲＯＩｓ全体の容積だけではなく、局所ＲＯＩｓの全灰白質容積と全白質容積とを求めることができる。以上により、任意の領域に設定された局所ＲＯＩｓの容積を自動的に且つ精度良く測定することができ、且つ臨床の現場で実用的に使用することができる脳画像データ処理プログラム等を提供することができる。 As described above, according to the third embodiment of the present invention, basically, as in the second embodiment, the feature of the MRI image as an anatomical image representing the morphology of the brain is used. Based on the ROIs converted into the brain image data 3VOI of the subject's brain recorded in the region-of-interest recording unit 6 in the region-of-interest conversion step (step S12) in Example 1, the volume of the local ROIs can be calculated. Not only the volume of the entire local ROIs, but also the total gray matter volume and the total white matter volume of the local ROIs can be determined. As described above, it is possible to provide a brain image data processing program or the like that can automatically and accurately measure the volume of local ROIs set in an arbitrary region and can be practically used in a clinical field. Can do.
次に、本発明の脳画像データ処理プログラム等を検証するために行なわれた実験について説明する。 Next, an experiment conducted to verify the brain image data processing program of the present invention will be described.
方法および対象．
対象はアルツハイマー病患者１５名、正常高齢者１５名で３次元脳ＭＲＩを施行し、得られたデータから頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を手動ならびに本発明の脳画像データ処理プログラム（以下、「本法」と言う。）で測定し、両者間の相関係数を求めた。
Methods and subjects.
The subjects were 15 Alzheimer's disease patients and 15 normal elderly patients, and 3D brain MRI was performed. , Referred to as “this method”), and the correlation coefficient between them was determined.
結果．
本法と手動測定との間の相関係数ｒは 頭蓋内容積ｒ＝０．９１０、全脳体積ｒ＝０．９０２、海馬体積ｒ＝０．９１８と良好な結果を得た。
result.
The correlation coefficient r between this method and manual measurement was as follows: intracranial volume r = 0.910, whole brain volume r = 0.902, hippocampal volume r = 0.918.
結論．
本法は短時間且つ全自動で頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を測定することができ、臨床での使用も有用であると考えられる。
Conclusion.
This method can measure the intracranial volume, total brain volume, and hippocampal volume in a short time and fully automatically, and is considered useful for clinical use.
具体的な対象．
アルツハイマー病患者１５名（平均年齢６３．４±６．９歳、男：女＝４：１１）および年齢をマッチした正常ボランティア１５名（平均年齢６１．３±５．９歳、男：女＝ ４：１１）である。
Specific target.
15 Alzheimer's disease patients (average age 63.4 ± 6.9 years, male: female = 4: 11) and 15 age-matched normal volunteers (average age 61.3 ± 5.9 years, male: female = 4:11).
具体的な方法．
ＭＲＩ撮像法として、１．５テスラのＭＲＩ装置を使用して頭部ＭＲＩを施行した。軸位断のＴ２強調画像および冠状断３Ｄ−ＳＰＧＲ像（ＴＲ １４ミリ秒、ＴＥ ３ミリ秒、フリップ角２０度、マトリックスサイズ２５６×２５６、ピクセルサイズ０．８６×０．８６ｍｍ、スライス厚１．５ｍｍ×１２４スライス）を撮像した。
Specific method.
As MRI imaging, head MRI was performed using a 1.5 Tesla MRI apparatus. Axis T2-weighted image and coronal 3D-SPGR image (TR 14 ms, TE 3 ms, flip angle 20 degrees, matrix size 256 × 256, pixel size 0.86 × 0.86 mm, slice thickness 1. 5 mm × 124 slices) were imaged.
解析．
冠状断３Ｄ−ＳＰＧＲ像はアナライズ（ａｎａｌｙｚｅ）・フォーマットに変換された後、ピクセルサイズ１．０ｍｍ×１．０ｍｍ、スライス厚１．０ｍｍの軸位断に再構成された。頭蓋内容積は手動で各スライス毎に硬膜および脳脊髄液との境界を同定し切り出した。全脳容積は切り出した画像上で脳脊髄液の信号値の平均×０．８の信号値を閾値として脳脊髄腔を除外して得られた容積を全脳容積とした。海馬体積はJackらの方法（Jack CR Jr, Twomey CK, Zinsmeister AR, Sharbrough FW, Petersen RC, Cascino GD: Anterior temporal lobes and hippocampal formations: Normative volumetric measurements from MR images in young adults. Radiology 1989; 172: 549-554.）により手動およびセグメンテーション法を使用して算出した。
analysis.
The coronal section 3D-SPGR image was converted to an analyze format and then reconstructed into an axial section with a pixel size of 1.0 mm × 1.0 mm and a slice thickness of 1.0 mm. The intracranial volume was manually cut out by identifying the boundary with the dura mater and cerebrospinal fluid for each slice. For the total brain volume, the volume obtained by excluding the cerebrospinal cavity using the average value of cerebrospinal fluid signal value × 0.8 as a threshold value on the cut out image was defined as the total brain volume. Hippocampal volume is determined by the method of Jack et al. (Jack CR Jr, Twomey CK, Zinsmeister AR, Sharbrough FW, Petersen RC, Cascino GD: Anterior temporal lobes and hippocampal formations: Normative volumetric measurements from MR images in young adults. Radiology 1989; 172: 549 -554.) Using manual and segmentation methods.
本法および手動で得られた３０名の頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積の相関係数を求め、定量性を検証した。また、本法および手動で求めたアルツハイマー病群、正常群との頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積間で有意差の有無をｔ検定を用いて検証した。 Correlation coefficients of the intracranial volume, total brain volume, and hippocampal volume of 30 persons obtained by this method and manually were obtained to verify the quantitativeness. Moreover, the presence or absence of a significant difference between the intracranial volume, the whole brain volume, and the hippocampal volume of the Alzheimer's disease group and the normal group obtained by this method and manually was verified using a t-test.
Jackらの方法について補足する。海馬の境界はアンモン角、海馬白板、歯状回、海馬台を含むようにトレースする。この中でピクセル値が大脳灰白質の最高値と脳脊髄液の最高値の半分の値から大脳灰白質の最高値の間をとるピクセル数を数え、ピクセルサイズとスライス厚を掛け海馬の体積を算出した。 I supplement Jack's method. The hippocampus border is traced to include Ammon horn, hippocampal white board, dentate gyrus, and hippocampus. In this, count the number of pixels where the pixel value is between the maximum value of cerebral gray matter and half the maximum value of cerebrospinal fluid to the maximum value of cerebral gray matter, and multiply the pixel size and slice thickness to calculate the volume of the hippocampus. Calculated.
結果．
手動で頭蓋内容積、全脳容積、海馬体積を求めるのに１例につき約４時間を要した。本法では約１０分で測定できた。
result.
It took about 4 hours per case to manually calculate the intracranial volume, total brain volume, and hippocampal volume. In this method, measurement was possible in about 10 minutes.
本法と手動測定との間の相関係数ｒは、頭蓋内容積ｒ＝０．９１０、全脳体積ｒ＝０．９０２、海馬体積ｒ＝０．９１８であった。各方法で得られたアルツハイマー病群、正常群の頭蓋内容積を図２６に示す。図２６において、ＴＩＶは頭蓋内容積、Whole brainは全脳体積、Hippocampiは海馬体積、ＡＤはアルツハイマー病患者、ＮＣは正常ボランティア、Manualは手動測定、ＡＭＳＩＳは本法による測定を示す。数値の単位はｃｃまたはｍｌである。図２７ないし図２９は、各々ＴＩＶ（頭蓋内容積）、Hippocampi（海馬体積）、Whole brain（全脳体積）についての本法と手動測定との相関を示す。図２７ないし図２９において、縦軸は本法（ＡＭＳＩＳ）、横軸は手動測定（manual）であり、単位は両軸ともｃｃまたはｍｌである。 The correlation coefficient r between this method and manual measurement was intracranial volume r = 0.910, whole brain volume r = 0.902, hippocampal volume r = 0.918. FIG. 26 shows the intracranial volumes of the Alzheimer's disease group and normal group obtained by each method. In FIG. 26, TIV is the intracranial volume, Whole brain is the whole brain volume, Hippocampi is the hippocampal volume, AD is an Alzheimer's disease patient, NC is a normal volunteer, Manual is a manual measurement, and AMSIS is a measurement by this method. The unit of the numerical value is cc or ml. 27 to 29 show the correlation between this method and manual measurement for TIV (intracranial volume), Hippocampi (hippocampal volume), and whole brain (whole brain volume), respectively. 27 to 29, the vertical axis represents this method (AMSIS), the horizontal axis represents manual measurement (manual), and the unit is cc or ml for both axes.
考察．
ＳＰＭの解剖学的標準化法は形、大きさの違う個々人の脳を標準脳に合わせ込む方法である。標準脳上に予め設定されたＲＯＩテンプレートを個々人の脳に合わせ込むことにより体積を測定するということで、本法はＳＰＭの解剖学的標準化法を逆手に利用した、発想の転換ともいえる。
Discussion.
The anatomical standardization method of SPM is a method in which individual brains of different shapes and sizes are combined with the standard brain. Since the volume is measured by fitting a ROI template set in advance on the standard brain to each person's brain, this method can be said to be a change of mind using the anatomical standardization method of SPM.
本法のような全自動体積測定法は手動の場合のような測定者によるばらつきがなく、測定者の経験によらず常に同じ結果がでるという特徴を有している。また手動測定では頭蓋内容積、全脳体積、海馬体積を測定するのに１例につき約４時間必要であったものが、わずか１０分でできるようになった。また本法は海馬のような小さな構造物も頭蓋内容積、全脳体積と同程度の精度で測定できるため実際の臨床診断に応用できるという大きな期待がもてる。 The fully automatic volume measurement method like this method has the characteristics that there is no variation by the measurer as in the case of manual operation, and the same result is always obtained regardless of the experience of the measurer. In manual measurement, it took about 4 hours per case to measure the intracranial volume, the whole brain volume, and the hippocampal volume, but it can be done in only 10 minutes. In addition, since this method can measure small structures such as the hippocampus with the same accuracy as the intracranial volume and the whole brain volume, it can be applied to actual clinical diagnosis.
本法はＳＰＭ９９の解剖学的標準化法とセグメンテーション法を使用しており、その解剖学的標準化とセグメンテーションの精度はＳＰＭに依っており、これからもＳＰＭの改善によりさらに精度が高まるものと予想される。またセグメンテーションに限ってはLemieuxらの方法（Lemieux L, Hammers A, Mackinnon T, Liu RS. Automatic segmentation of the brain and intracranial cerebrospinal fluid in T1-weighted volume MRI scans of the head, and its application to serial cerebral and intracranial volumetry. Magn Reson Med. 2003;49:872-84.）を採用するというバリエーションも可能である。 This method uses the anatomical standardization method and segmentation method of SPM99, and the accuracy of the anatomical standardization and segmentation depends on SPM. It is expected that the accuracy will be further improved by improving SPM in the future. . For segmentation only, the method of Lemieux et al. (Lemieux L, Hammers A, Mackinnon T, Liu RS. Automatic segmentation of the brain and intracranial cerebrospinal fluid in T1-weighted volume MRI scans of the head, and its application to serial cerebral and Intracranial volumetry. Magn Reson Med. 2003; 49: 872-84.) is also possible.
本実験例では、全脳体積、海馬体積を求めたが、脳のテンプレートさえ予め作成しておけば灰白質、白質、脳脊髄腔・脳室、その他の構造物を分離して体積測定することも可能である。 In this experimental example, the total brain volume and hippocampal volume were obtained, but as long as the brain template was prepared in advance, the gray matter, white matter, cerebrospinal cavity / ventricle, and other structures could be separated and measured. Is also possible.
アルツハイマー病で病期の早い段階で海馬を含む内側側頭葉の萎縮がみられるが、これを体積測定することによりどの程度萎縮しているかを客観的に知ることができ、正常者の体積と比較することにより早期診断をすることができる。本法は約１０分で体積測定が可能であることより日常診療のルーチンとして実施できる。 In the early stage of Alzheimer's disease, atrophy of the medial temporal lobe including the hippocampus is seen, but by measuring this volume it is possible to objectively know how much it is atrophy, and the volume of the normal person An early diagnosis can be made by comparison. Since this method can measure the volume in about 10 minutes, it can be implemented as a routine of daily medical care.
本法を予め各社ＭＲＩ装置の操作コンピュータにインストールしておけば、ＭＲＩの撮像が終了後１０分で目的とする部位の体積を算出することが可能である。 If this method is installed in advance in the operation computer of each company's MRI apparatus, the volume of the target region can be calculated 10 minutes after the MRI imaging is completed.
また本法は、ＭＲＩとＳＰＥＣＴ・ＰＥＴ画像とを重ね合わせることにより、ＳＰＥＣＴ・ＰＥＴが持つ血流・代謝量を局所的に測定することが可能となり、本法は多方面において多大な拡張性を有している。 In addition, this method makes it possible to locally measure the blood flow and metabolic rate of SPECT / PET by superimposing MRI and SPECT / PET images. This method has great expandability in many fields. Have.
図３０は、本発明のコンピュータ・プログラム（脳画像データ処理プログラム）を実行するコンピュータの内部回路９０を示すブロック図である。図３０に示されるように、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、画像制御部９６、コントローラ９８、入力制御部１００および外部インタフェース（Interface : Ｉ／Ｆ）部１０１はバス１０２に接続されている。図３０において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ９２、ディスク９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体（脱着可能な記録媒体を含む）に記録されている。ディスク９７ａまたはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体には、上述した第１脳画像データ記録部１、第２脳画像データ記録部２、分離後脳画像データ記録部５、関心領域記録部６および識別脳画像データ記録部８等が記録されている。 FIG. 30 is a block diagram showing an internal circuit 90 of a computer that executes the computer program (brain image data processing program) of the present invention. As shown in FIG. 30, the CPU 91, ROM 92, RAM 93, image control unit 96, controller 98, input control unit 100 and external interface (Interface: I / F) unit 101 are connected to a bus 102. In FIG. 30, the above-described computer program of the present invention is recorded on a recording medium (including a removable recording medium) such as a ROM 92, a disk 97a, or a CD-ROM 97n. The recording medium such as the disk 97a or the CD-ROM 97n includes the first brain image data recording unit 1, the second brain image data recording unit 2, the post-separation brain image data recording unit 5, the region of interest recording unit 6, and the discriminating brain. An image data recording unit 8 and the like are recorded.
本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ９２からバス１０２を介し、またはディスク９７ａ若しくはＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体からコントローラ９８を経由してバス１０２を介しＲＡＭ９３へロードされる。画像制御部９６は脳画像データをＶＲＡＭ９５へ送出し、表示部９４はＶＲＡＭ９５から送出された脳画像データに基づいて脳画像を表示するディスプレイ等の表示装置である。ＶＲＡＭ９５は表示部９４の一画面分のデータ容量に相当する容量を有している画像メモリである。入力操作部９９はコンピュータに入力を行うためのマウス、テンキー等の入力装置であり、入力制御部１００は入力操作部９９と接続され入力制御等を行う。外部Ｉ／Ｆ部１０１は、例えばインターネット等の外部の通信網（不図示）と接続する際のインタフェース機能を有している。 The computer program of the present invention is loaded into the RAM 93 from the ROM 92 via the bus 102 or from a recording medium such as the disk 97a or CD-ROM 97n via the controller 98 via the bus 102. The image control unit 96 sends brain image data to the VRAM 95, and the display unit 94 is a display device such as a display that displays a brain image based on the brain image data sent from the VRAM 95. The VRAM 95 is an image memory having a capacity corresponding to the data capacity of one screen of the display unit 94. The input operation unit 99 is an input device such as a mouse or a numeric keypad for inputting to the computer. The input control unit 100 is connected to the input operation unit 99 and performs input control and the like. The external I / F unit 101 has an interface function when connecting to an external communication network (not shown) such as the Internet.
上述のようにＣＰＵ９１が本発明のコンピュータ・プログラムを実行することにより、本発明の目的を達成することができる。当該コンピュータ・プログラムは上述のようにＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ９１に供給することができ、当該コンピュータ・プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ９７ｎ等の記録媒体も同様に本発明を構成することになる。当該コンピュータ・プログラムを記録した記録媒体としては上述された記録媒体の他に、例えばメモリ・カード、メモリ・スティック、ＤＶＤ、光ディスク、ＦＤ等を用いることができる。 As described above, the CPU 91 executes the computer program of the present invention to achieve the object of the present invention. The computer program can be supplied to the computer CPU 91 in the form of a recording medium such as a CD-ROM 97n as described above, and a recording medium such as a CD-ROM 97n on which the computer program is recorded also constitutes the present invention. It will be. As a recording medium on which the computer program is recorded, for example, a memory card, a memory stick, a DVD, an optical disk, an FD, or the like can be used in addition to the recording medium described above.
本発明の活用例として、特に海馬のような脳の小さな構造物に対する実際の臨床診断に適用することができる。短時間（約１０分）で体積測定が可能であるため、日常診療のルーチンに適用することができる。本発明の脳画像データ処理プログラムによりＲＯＩｓが設定されたＭＲＩとＳＰＥＣＴまたはＰＥＴ画像とを重ね合わせることにより、ＳＰＥＣＴ・ＰＥＴが持つ血流・代謝量を局所的に測定することが可能となるため、多方面に適用することができる。 As an application example of the present invention, it can be applied to an actual clinical diagnosis for a small brain structure such as the hippocampus. Since volume measurement is possible in a short time (about 10 minutes), it can be applied to routines of daily medical care. By superimposing the MRI for which ROIs are set by the brain image data processing program of the present invention and the SPECT or PET image, it becomes possible to locally measure the blood flow / metabolic amount of SPECT / PET, It can be applied in many ways.
１ 第１脳画像データ記録部、 ２ 第２脳画像データ記録部、 ３、３ＡＮ、３ｉｃ、３ＶＯＩ 被験者の脳の脳画像データ、 ３ＧＭ、３ＧＭ’ 灰白質部分の脳画像データ、 ３ＷＭ 白質部分の脳画像データ、 ３ＣＳＦ 脳脊髄液部分の脳画像データ、 ５ 分離後脳画像データ記録部、 ６、６ｉｃ、６ＶＯＩ 関心領域記録部、 ７ｉｃ、７ＶＯＩ 標準脳の脳画像データ、 ８ 識別脳画像データ記録部、 ９ｉｃ 頭蓋内識別脳画像データ、 ９ＡＬＬ 全灰白質・白質識別脳画像データ、 ９ＧＭ 全灰白質識別脳画像データ、 ２０ ＤＩＣＯＭフォーマット形式、 ２１ グループ番号、 ２２ エレメント番号、 ２３ データタイプ、 ２４ データ長、 ２５ データ、 ３０ ３次元空間、 ３１ 対象、 ４０ プログラム、 ４１ 画像データファイル、 ４２ ヘッダーファイル、 ４３ 定義部、 ４４ プログラム部、 ４３ｘ ｘ軸方向のデータ、 ４３ｙ ｙ軸方向のデータ、 ４３ｚ ｚ軸方向のデータ、 ４５ ヘッダーファイル４２のサイズ、 ４６ 画像データのマトリックスサイズ、 ４７ 画像データの型、 ４８ 画像データのピクセルサイズ、 ４９ ファイルの終わり（ＥＯＦ）、 ５１、５２、５３、５４ 被験者の脳の脳画像データ３ＡＮの模式的表示、 ６０ 被験者の脳、 ７０、７１、７２ 横断面像、 ８０ ＭＮＩ座標系の標準脳の灰白質部分の脳画像データ、 ９０ 内部回路、 ９１ ＣＰＵ、 ９２ ＲＯＭ、 ９３ ＲＡＭ、 ９５ ＶＲＡＭ、 ９６ 画像制御部、 ９７ａ ディスク、 ９７ｎ ＣＤ−ＲＯＭ、 ９８ コントローラ、 ９９ 入力操作部、 １００ 入力制御部、 １０１ 外部Ｉ／Ｆ部、 １０２ バス。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 1st brain image data recording part, 2 2nd brain image data recording part, 3, 3AN, 3ic, 3VOI Brain image data of a test subject's brain, 3GM, 3GM 'Gray matter part brain image data, 3WM White matter part brain Image data, 3CSF brain image data of cerebrospinal fluid portion, 5 post-separation brain image data recording unit, 6, 6ic, 6VOI region of interest recording unit, 7ic, 7VOI brain image data of standard brain, 8 identification brain image data recording unit, 9ic intracranial identification brain image data, 9ALL all gray matter / white matter identification brain image data, 9GM all gray matter identification brain image data, 20 DICOM format, 21 group number, 22 element number, 23 data type, 24 data length, 25 Data, 30 3D space, 31 object, 40 program, 41 image data file, 42 header File, 43 definition part, 44 program part, 43x x-axis direction data, 43y y-axis direction data, 43z z-axis direction data, 45 header file 42 size, 46 image data matrix size, 47 image data type , 48 pixel size of image data, 49 end of file (EOF), 51, 52, 53, 54 schematic representation of brain image data 3AN of subject's brain, 60 subject's brain, 70, 71, 72 cross-sectional image, Brain image data of gray matter portion of standard brain of 80 MNI coordinate system, 90 internal circuit, 91 CPU, 92 ROM, 93 RAM, 95 VRAM, 96 image control unit, 97a disk, 97n CD-ROM, 98 controller, 99 inputs Operation unit, 100 input control unit, 101 external I / F unit, 102 bus.
Claims (21)
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップ、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップ、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップを実行させるための脳画像データ処理プログラム。 A brain image data processing program for causing a computer to execute brain image data processing.
A preprocessing step of performing predetermined preprocessing on brain image data of a subject's brain measured by a computer tomography method, acquiring brain image data of at least a gray matter portion, and recording the brain image data in a post-separation brain image data recording unit;
A region-of-interest setting step in which a region of interest is set in the brain image data of the standard brain and recorded in the region-of-interest recording unit;
The brain image data of the standard brain recorded in the region of interest recording unit is the brain image data of the gray matter part in the standard brain and the brain image of the gray matter part in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit. A brain image data processing program for executing a region-of-interest conversion step of converting the region of interest into brain image data of the subject's brain and recording it in the region-of-interest recording unit by transforming based on the data.
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to claim 1, wherein the preprocessing step includes:
A format in which brain image data of a subject's brain measured by a computer tomography method and recorded in a first brain image data recording unit in a first format is converted into a second format and recorded in a second brain image data recording unit A conversion step;
The top of the brain image of the subject's brain recorded in the second brain image data recording unit in the format conversion step is identified, and the brain image data of the subject's brain within a predetermined range is extracted from the identified top An extraction step to
An image superposition step for performing image superposition for matching the anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step to the vicinity of the anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the standard brain;
A separation step of separating at least gray matter brain image data from the brain image data of the subject's brain that has undergone image superposition in the image superposition step and recording the separated brain image data in a post-separation brain image data recording unit. A brain image data processing program characterized by the above.
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 In the brain image data processing program according to any one of claims 1 to 3,
The computed tomography in the preprocessing step is magnetic resonance imaging,
A volume calculation step of calculating a volume of the region of interest based on the region of interest converted in the brain image data of the subject's brain recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step; Characteristic brain image data processing program.
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to claim 4,
The brain image data acquired in the pre-processing step and recorded in the post-separation brain image data recording unit are the brain image data of the gray matter portion, the brain image data of the white matter portion, and the brain image of the cerebrospinal fluid portion, respectively. Data and
The region-of-interest setting step sets an intracranial region of interest in the entire skull within the brain image data of the standard brain, records the brain image data of the standard brain in the region of interest recording unit,
In the region of interest conversion step, the brain image data of the standard brain in which the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit The intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and is recorded in the region of interest recording unit by being deformed based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in And
The volume calculating step includes
By using the brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit, the intracranial region of interest is obtained from the brain image data of the subject's brain converted from the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit. Intracranial identification brain image data creating step of creating intracranial identification brain image data to be identified and recording the identification brain image data recording unit;
Based on the gray matter brain image data and white matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit, and the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, A gray matter / whole white matter identification brain image data creating step for creating a whole gray matter / whole white matter identification brain image data for identifying gray matter and whole white matter and recording it in the identification brain image data recording unit;
Based on the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording section and the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording section, the total gray matter is identified. Creating a whole gray matter identification brain image data and recording it in the identification brain image data recording unit;
When calculating the volume of the region of interest within the skull,
Multiplying the total voxel value in the intracranial region of interest identified by the intracranial identification brain image data recorded in the discriminating brain image data recording unit by calculating a volume of the intracranial region of interest;
Whole gray matter / whole white matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, gray matter portion brain image data and white matter portion brain image data recorded in the separated brain image data recording unit Based on the total gray matter and the total white matter region, a total voxel value in the whole gray matter and the total white matter region is obtained, and the total gray matter and the total white matter region are calculated by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. A volume calculating step;
Corresponding to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit in the whole gray matter region identified by the whole gray matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit A total gray matter region volume calculating step of calculating a total value of voxel values in the voxels to be calculated and calculating a volume of the total gray matter region by multiplying the total value by a predetermined numerical value;
By subtracting the total value determined in the total gray matter region volume calculation step from the total voxel value in the total gray matter and total white matter region determined in the total gray matter / total white matter region volume calculation step, total white matter And a total white matter region volume calculating step of calculating a total white matter region volume by calculating a total voxel value in the region and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. program.
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to claim 5, wherein the total gray matter / total white matter region volume calculating step includes:
In the outline portion of the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit, the brain image data of the gray matter portion and the brain image of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit Using the larger voxel value of the voxel values corresponding to the data, and using the voxel value 1 in the whole gray matter / whole white matter identification brain image data, the whole gray matter and the whole white matter region A brain image data processing program characterized by calculating a total voxel value in and calculating the total gray matter and the volume of the whole white matter region by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value.
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to claim 5 or 6,
In the region-of-interest setting step, an entire intracranial region of interest within the skull is set in the brain image data of the standard brain, and a local region of interest within the skull is set in another brain image data of the standard brain. Record the brain image data of each standard brain in the region of interest recording unit,
In the region of interest conversion step, the brain image data of the standard brain in which the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit The intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and is recorded in the region of interest recording unit by being deformed based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in In addition, the brain image data of the standard brain in which the local region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit By transforming based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain, the local region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region of interest recording unit,
The volume calculating step calculates the volume of the local region of interest,
Whole gray matter and whole white matter regions identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data created in the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit; In the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step, the post-separation brain image data recording unit Based on the recorded gray matter portion brain image data and white matter portion brain image data, a total voxel value of gray matter and white matter in the local region of interest is obtained, and the total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value. A local gray matter / white matter volume calculating step for calculating gray matter and white matter volume in the local region of interest;
A region of total gray matter identified by the whole gray matter identification brain image data created in the whole gray matter identification brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit, and the region of interest in the region of interest conversion step The brain image of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit in the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the recording unit Determining a total value of voxel values in the voxel corresponding to the data, and calculating a gray matter volume in the local region of interest by multiplying the total value by a predetermined numerical value; and
By subtracting the total value determined in the local gray matter volume calculation step from the total gray matter and white matter voxel values in the local interest region determined in the local gray matter / white matter volume calculation step, And a local white matter region volume calculating step of calculating a white matter volume in the local region of interest by calculating a total voxel value in the white matter region and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. Image data processing program.
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to claim 7, wherein the local gray matter / white matter volume calculating step includes:
The whole gray matter and the whole white matter region identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discriminating brain image data recording unit and the local region of interest recorded in the region of interest recording unit are converted. In the common area with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain, the brain image data of the gray matter portion and the brain of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording portion in the outline portion of the common region The voxel value of the voxel corresponding to the image data is used, and the voxel value 1 is used inside the common region, thereby obtaining the total voxels in the gray matter and white matter regions in the local region of interest. And calculating gray matter volume and white matter volume in the local region of interest by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. Lamb.
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to any one of claims 5 to 8, wherein the intracranial identification brain image data creation step includes:
A brain image data addition step of adding the brain image data of the gray matter portion, the brain image data of the white matter portion and the brain image data of the cerebrospinal fluid portion recorded in the post-separation brain image data recording unit;
A brain image data smoothing step for applying a predetermined smoothing to the brain image data added in the brain image data adding step;
A brain image data binarization step for binarizing the brain image data smoothed in the brain image data smoothing step based on a predetermined threshold;
By calculating the logical product of the brain image data binarized in the brain image data binarizing step and the brain image data of the subject's brain whose intracranial region of interest has been converted in the region of interest conversion step, A brain image data processing program comprising: an intracranial logical product step of creating intracranial identification brain image data for identifying a region of interest and recording it in the identification brain image data recording unit.
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理プログラム。 The brain image data processing program according to any one of claims 5 to 9,
The whole gray matter / whole white matter identification brain image data creation step includes:
A gray matter partial brain image data binarization step for binarizing the gray matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit based on a predetermined threshold;
A white matter partial brain image data binarization step for binarizing the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit based on a predetermined threshold;
Logic between the gray matter brain image data binarized in the gray matter partial brain image data binarization step and the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step Gray matter / white matter partial brain image data logical sum step for sum,
An embedding step of performing an operation of embedding a predetermined portion with one value for the brain image data obtained by the logical sum in the gray matter / white matter partial brain image data logical step,
By taking the logical product of the brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step and the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, all gray matter and all white matter are identified. A gray matter / whole white matter discrimination brain image data is created and recorded in the discrimination brain image data recording unit, and a gray matter / whole white matter AND step,
The whole gray matter identification brain image data creation step includes:
A white matter partial embedding step of performing an operation of embedding a predetermined portion with one value for the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step;
By subtracting the white matter portion brain image data subjected to the embedding operation in the white matter portion embedding step from the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit, A brain image data processing program comprising: a whole gray matter difference step for creating identification brain image data and recording it in the identification brain image data recording unit.
コンピュータ断層撮像法により測定された被験者の脳の脳画像データに所定の前処理を施し、少なくとも灰白質部分の脳画像データを取得して分離後脳画像データ記録部に記録する前処理ステップと、
標準脳の脳画像データ内に関心領域を設定して関心領域記録部に記録する関心領域設定ステップと、
前記関心領域記録部に記録された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該関心領域を変換して該関心領域記録部に記録する関心領域変換ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 A brain image data processing method for causing a computer to execute brain image data processing,
A pre-processing step of performing a predetermined pre-processing on the brain image data of the subject's brain measured by a computer tomography method, acquiring brain image data of at least a gray matter portion, and recording the brain image data in a post-separation brain image data recording unit;
A region of interest setting step of setting a region of interest in the brain image data of the standard brain and recording it in the region of interest recording unit,
The brain image data of the standard brain recorded in the region of interest recording unit is the brain image data of the gray matter part in the standard brain and the brain image of the gray matter part in the subject's brain recorded in the post-separation brain image data recording unit. A region-of-interest conversion step of converting the region of interest into brain image data of the subject's brain by being transformed based on the data and recording the region of interest in the region-of-interest recording unit Processing method.
コンピュータ断層撮像法により測定され第１のフォーマットで第１脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データを第２のフォーマットへ変換して第２脳画像データ記録部に記録するフォーマット変換ステップと、
前記フォーマット変換ステップで第２脳画像データ記録部に記録された被験者の脳の脳画像データについて頭頂部を同定し、同定された該頭頂部から所定の範囲の被験者の脳の脳画像データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された被験者の脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインを標準脳の脳画像データにおける前交連−後交連ラインの近傍へ合わせる画像重ね合わせを行う画像重ね合わせステップと、
前記画像重ね合わせステップで画像重ね合わせが行なわれた被験者の脳の脳画像データから少なくとも灰白質部分の脳画像データを分離して分離後脳画像データ記録部に記録する分離ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 13. The brain image data processing method according to claim 12, wherein the preprocessing step includes:
A format in which brain image data of a subject's brain measured by a computer tomography method and recorded in a first brain image data recording unit in a first format is converted into a second format and recorded in a second brain image data recording unit A conversion step;
The top of the brain image of the subject's brain recorded in the second brain image data recording unit in the format conversion step is identified, and the brain image data of the subject's brain within a predetermined range is extracted from the identified top An extraction step to
An image superposition step for performing image superposition for matching the anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the subject's brain extracted in the extraction step to the vicinity of the anterior commissure-posterior commissure line in the brain image data of the standard brain;
A separation step of separating at least gray matter brain image data from the brain image data of the subject's brain that has undergone image superposition in the image superposition step and recording the separated brain image data in a post-separation brain image data recording unit. A brain image data processing method characterized by the above.
前記前処理ステップにおけるコンピュータ断層撮像法は磁気共鳴画像法であり、
前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された被験者の脳の脳画像データ内に変換された前記関心領域に基づき、該関心領域の容積を算出する容積算出ステップをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to any one of claims 12 to 14,
The computed tomography in the preprocessing step is magnetic resonance imaging,
A volume calculation step of calculating a volume of the region of interest based on the region of interest converted in the brain image data of the subject's brain recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step; A characteristic brain image data processing method.
前記前処理ステップで取得され前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データは、各々分離された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを含み、
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定して標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された脳画像データを用いることにより、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データから頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内識別脳画像データ作成ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データと、前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質を識別する全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質識別脳画像データ作成ステップと、
頭蓋内関心領域の容積を算出する場合、
前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データにより識別される頭蓋内関心領域における総ボクセル値に所定の数値を乗じて該頭蓋内関心領域の容積を算出するステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出する全灰白質・全白質領域容積算出ステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質の領域の容積を算出する全灰白質領域容積算出ステップと、
前記全灰白質・全白質領域容積算出ステップで求められた全灰白質及び全白質の領域における総ボクセル値から前記全灰白質領域容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、全白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全白質の領域の容積を算出する全白質領域容積算出ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to claim 15,
The brain image data acquired in the pre-processing step and recorded in the post-separation brain image data recording unit are the brain image data of the gray matter portion, the brain image data of the white matter portion, and the brain image of the cerebrospinal fluid portion, respectively. Data and
The region-of-interest setting step sets an intracranial region of interest in the entire skull within the brain image data of the standard brain, records the brain image data of the standard brain in the region of interest recording unit,
In the region of interest conversion step, the brain image data of the standard brain in which the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit The intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and is recorded in the region of interest recording unit by being deformed based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in And
The volume calculating step includes
By using the brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit, the intracranial region of interest is obtained from the brain image data of the subject's brain converted from the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit. Intracranial identification brain image data creating step of creating intracranial identification brain image data to be identified and recording the identification brain image data recording unit;
Based on the gray matter brain image data and white matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit, and the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, A gray matter / whole white matter identification brain image data creating step for creating a whole gray matter / whole white matter identification brain image data for identifying gray matter and whole white matter and recording it in the identification brain image data recording unit;
Based on the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording section and the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording section, the total gray matter is identified. Creating a whole gray matter identification brain image data and recording it in the identification brain image data recording unit;
When calculating the volume of the region of interest within the skull,
Multiplying the total voxel value in the intracranial region of interest identified by the intracranial identification brain image data recorded in the discriminating brain image data recording unit by calculating a volume of the intracranial region of interest;
Whole gray matter / whole white matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, gray matter portion brain image data and white matter portion brain image data recorded in the separated brain image data recording unit Based on the total gray matter and the total white matter region, a total voxel value in the whole gray matter and the total white matter region is obtained, and the total gray matter and the total white matter region are calculated by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. A volume calculating step;
Corresponding to the brain image data of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit in the whole gray matter region identified by the whole gray matter identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit A total gray matter region volume calculating step of calculating a total value of voxel values in the voxels to be calculated and calculating a volume of the total gray matter region by multiplying the total value by a predetermined numerical value;
By subtracting the total value determined in the total gray matter region volume calculation step from the total voxel value in the total gray matter and total white matter region determined in the total gray matter / total white matter region volume calculation step, total white matter And a total white matter region volume calculating step of calculating a total white matter region volume by calculating a total voxel value in the region and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. Method.
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データの輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該全灰白質・全白質識別脳画像データの内部ではボクセル値１を用いることにより、全灰白質及び全白質の領域における総ボクセルを求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該全灰白質及び全白質の領域の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to claim 16, wherein the total gray matter / total white matter region volume calculating step includes:
In the outline portion of the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit, the brain image data of the gray matter portion and the brain image of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit Using the larger voxel value of the voxel values corresponding to the data, and using the voxel value 1 in the whole gray matter / whole white matter identification brain image data, the whole gray matter and the whole white matter region A brain image data processing method comprising: calculating the total gray matter and the volume of the whole white matter region by calculating a total voxel value in (1) and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value.
前記関心領域設定ステップは、標準脳の脳画像データ内に頭蓋内全体の頭蓋内関心領域を設定すると共に、別の標準脳の脳画像データ内に頭蓋内の一部の局所関心領域を設定して各々の標準脳の脳画像データを前記関心領域記録部に記録し、
前記関心領域変換ステップは、前記関心領域記録部に記録された頭蓋内関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該頭蓋内関心領域を変換して該関心領域記録部に記録すると共に、前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が設定された標準脳の脳画像データを標準脳における灰白質部分の脳画像データと前記分離後脳画像データ記録部に記録された前記被験者の脳における灰白質部分の脳画像データとに基づき変形することにより、該被験者の脳の脳画像データ内へ該局所関心領域を変換して該関心領域記録部に記録し、
前記容積算出ステップは、局所内関心領域の容積を算出する場合、
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データ及び白質部分の脳画像データとに基づき、該局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出する局所灰白質・白質容積算出ステップと、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップで作成され前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質識別脳画像データにより識別される全灰白質の領域と前記関心領域変換ステップで前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと対応するボクセルにおけるボクセル値の合計値を求め、該合計値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質の容積を算出する局所灰白質容積算出ステップと、
前記局所灰白質・白質容積算出ステップで求められた局所関心領域における灰白質及び白質の総ボクセル値から、前記局所灰白質容積算出ステップで求められた前記合計値を減じることにより、局所関心領域の白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における白質の容積を算出する局所白質領域容積算出ステップとをさらに備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to claim 16 or 17,
In the region-of-interest setting step, an entire intracranial region of interest within the skull is set in the brain image data of the standard brain, and a local region of interest within the skull is set in another brain image data of the standard brain. Record the brain image data of each standard brain in the region of interest recording unit,
In the region of interest conversion step, the brain image data of the standard brain in which the intracranial region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit The intracranial region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and is recorded in the region of interest recording unit by being deformed based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain recorded in In addition, the brain image data of the standard brain in which the local region of interest recorded in the region of interest recording unit is set, the brain image data of the gray matter portion in the standard brain and the post-separated brain image data recording unit By transforming based on the brain image data of the gray matter portion in the subject's brain, the local region of interest is converted into the brain image data of the subject's brain and recorded in the region of interest recording unit,
The volume calculating step calculates the volume of the local region of interest,
Whole gray matter and whole white matter regions identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data created in the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit; In the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the region of interest recording unit in the region of interest conversion step, the post-separation brain image data recording unit Based on the recorded gray matter portion brain image data and white matter portion brain image data, a total voxel value of gray matter and white matter in the local region of interest is obtained, and the total voxel value is multiplied by a predetermined numerical value. A local gray matter / white matter volume calculating step for calculating gray matter and white matter volume in the local region of interest;
A region of total gray matter identified by the whole gray matter identification brain image data created in the whole gray matter identification brain image data creation step and recorded in the discrimination brain image data recording unit, and the region of interest in the region of interest conversion step The brain image of the gray matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit in the common region with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain converted from the local region of interest recorded in the recording unit Determining a total value of voxel values in the voxel corresponding to the data, and calculating a gray matter volume in the local region of interest by multiplying the total value by a predetermined numerical value; and
By subtracting the total value determined in the local gray matter volume calculation step from the total gray matter and white matter voxel values in the local interest region determined in the local gray matter / white matter volume calculation step, And a local white matter region volume calculating step of calculating a white matter volume in the local region of interest by calculating a total voxel value in the white matter region and multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. Image data processing method.
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データにより識別される全灰白質及び全白質の領域と前記関心領域記録部に記録された局所関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データにより示される局所関心領域との共通領域において、該共通領域の輪郭部では前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データとの対応するボクセルのボクセル値の中で大きい方のボクセル値を用い、該共通領域の内部ではボクセル値１を用いることにより、該局所関心領域における灰白質及び白質の領域における総ボクセル値を求め、該総ボクセル値に所定の数値を乗ずることにより該局所関心領域における灰白質及び白質の容積を算出することを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to claim 18, wherein the local gray matter / white matter volume calculating step includes:
The whole gray matter and the whole white matter region identified by the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discriminating brain image data recording unit and the local region of interest recorded in the region of interest recording unit are converted. In the common area with the local region of interest indicated by the brain image data of the subject's brain, the brain image data of the gray matter portion and the brain of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording portion in the outline portion of the common region By using the larger voxel value of the voxel values of the corresponding voxel with the image data and using the voxel value 1 inside the common region, the total voxel value in the gray matter and white matter regions in the local region of interest And calculating gray matter volume and white matter volume in the local region of interest by multiplying the total voxel value by a predetermined numerical value. .
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データと白質部分の脳画像データと脳脊髄液部分の脳画像データとを加算する脳画像データ加算ステップと、
前記脳画像データ加算ステップで加算された脳画像データに所定の平滑化を施す脳画像データ平滑化ステップと、
前記脳画像データ平滑化ステップで平滑化が施された脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう脳画像データ２値化ステップと、
前記脳画像データ２値化ステップで２値化された脳画像データと前記関心領域変換ステップで頭蓋内関心領域が変換された被験者の脳の脳画像データとの論理積をとることにより、頭蓋内関心領域を識別する頭蓋内識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する頭蓋内論理積ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。 The brain image data processing method according to any one of claims 16 to 19, wherein the intracranial identification brain image data creation step includes:
A brain image data addition step of adding the brain image data of the gray matter portion, the brain image data of the white matter portion and the brain image data of the cerebrospinal fluid portion recorded in the post-separation brain image data recording unit;
A brain image data smoothing step for applying a predetermined smoothing to the brain image data added in the brain image data adding step;
A brain image data binarization step for binarizing the brain image data smoothed in the brain image data smoothing step based on a predetermined threshold;
By calculating the logical product of the brain image data binarized in the brain image data binarizing step and the brain image data of the subject's brain whose intracranial region of interest has been converted in the region of interest conversion step, A brain image data processing method comprising: an intracranial logical product step of creating intracranial identification brain image data for identifying a region of interest and recording it in the identification brain image data recording unit.
前記全灰白質・全白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された灰白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう灰白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記分離後脳画像データ記録部に記録された白質部分の脳画像データについて所定の閾値に基づき２値化を行なう白質部分脳画像データ２値化ステップと、
前記灰白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された灰白質部分の脳画像データと前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データとの論理和を求める灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップと、
前記灰白質・白質部分脳画像データ論理和ステップで論理和が求められた脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す埋め込みステップと、
前記埋め込みステップで埋め込む操作を施された脳画像データと前記識別脳画像データ記録部に記録された頭蓋内識別脳画像データとの論理積をとることにより、全灰白質及び全白質を識別する全灰白質・全白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質・全白質論理積ステップとを備え、
前記全灰白質識別脳画像データ作成ステップは、
前記白質部分脳画像データ２値化ステップで２値化された白質部分の脳画像データについて、所定の部分を１値で埋め込む操作を施す白質部分埋め込みステップと、
前記識別脳画像データ記録部に記録された全灰白質・全白質識別脳画像データから、前記白質部分埋め込みステップで埋め込む操作が施された白質部分の脳画像データを差分することにより、全灰白質識別脳画像データを作成して前記識別脳画像データ記録部に記録する全灰白質差分ステップとを備えたことを特徴とする脳画像データ処理方法。
The brain image data processing method according to any one of claims 16 to 20,
The whole gray matter / whole white matter identification brain image data creation step includes:
A gray matter partial brain image data binarization step for binarizing the gray matter brain image data recorded in the post-separation brain image data recording unit based on a predetermined threshold;
A white matter partial brain image data binarization step for binarizing the brain image data of the white matter portion recorded in the post-separation brain image data recording unit based on a predetermined threshold;
Logic between the gray matter brain image data binarized in the gray matter partial brain image data binarization step and the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step Gray matter / white matter partial brain image data logical sum step for sum,
An embedding step of performing an operation of embedding a predetermined portion with one value for the brain image data obtained by the logical sum in the gray matter / white matter partial brain image data logical step,
By taking the logical product of the brain image data subjected to the embedding operation in the embedding step and the intracranial identification brain image data recorded in the identification brain image data recording unit, all gray matter and all white matter are identified. A gray matter / whole white matter discrimination brain image data is created and recorded in the discrimination brain image data recording unit, and a gray matter / whole white matter AND step,
The whole gray matter identification brain image data creation step includes:
A white matter partial embedding step of performing an operation of embedding a predetermined portion with one value for the white matter brain image data binarized in the white matter partial brain image data binarization step;
By subtracting the white matter portion brain image data subjected to the embedding operation in the white matter portion embedding step from the whole gray matter / whole white matter discrimination brain image data recorded in the discrimination brain image data recording unit, A brain image data processing method comprising: a whole gray matter difference step of creating identification brain image data and recording the identification brain image data in the identification brain image data recording unit.
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009247534A (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-29 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | Image processing apparatus, magnetic resonance imaging apparatus, and image processing method |
| JP2010172511A (en) * | 2009-01-29 | 2010-08-12 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Apparatus and method for displaying organic surface image |
| CN101896942A (en) * | 2007-12-14 | 2010-11-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | Image analysis of brain image data |
| JP2011030911A (en) * | 2009-08-05 | 2011-02-17 | Dainippon Printing Co Ltd | Cnr measuring device, method, and computer program |
| WO2012090992A1 (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-05 | 株式会社日立製作所 | Radiation image pick-up device, and image processing method |
| GB2491027A (en) * | 2012-05-16 | 2012-11-21 | Global Advanced Vision Ltd | A method and system for determining a condition of a brain |
| JP2013061196A (en) * | 2011-09-12 | 2013-04-04 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Program, recording medium, and method for imaging receptor binding potential |
| JP2014000455A (en) * | 2007-11-20 | 2014-01-09 | Olea Medical Sas | Method for processing large number of series of biological images acquired from patient and recording medium |
| WO2014181879A1 (en) * | 2013-05-10 | 2014-11-13 | 株式会社東芝 | Image processing device and magnetic resonance imaging device |
| JP2015091308A (en) * | 2013-09-30 | 2015-05-14 | 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 | Information processor and computer program |
| JP2018520710A (en) * | 2015-04-30 | 2018-08-02 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | Brain tissue classification |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2517767C1 (en) * | 2013-03-22 | 2014-05-27 | Владимир Владимирович Щедренок | Method for assessing intracranial anatomical reserve in cerebral dislocation |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10137211A (en) * | 1996-11-14 | 1998-05-26 | Toshiba Corp | Magnetic resonance imaging system |
| JP2003199715A (en) * | 2001-08-31 | 2003-07-15 | Daiichi Radioisotope Labs Ltd | Method of processing image-related data |
| JP2005237441A (en) * | 2004-02-24 | 2005-09-08 | Kokuritsu Seishin Shinkei Center | Method and apparatus for supporting diagnosis of encephalopathy |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE69532916D1 (en) * | 1994-01-28 | 2004-05-27 | Schneider Medical Technologies | METHOD AND DEVICE FOR IMAGING |
-
2004
- 2004-12-09 JP JP2004357343A patent/JP4721693B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10137211A (en) * | 1996-11-14 | 1998-05-26 | Toshiba Corp | Magnetic resonance imaging system |
| JP2003199715A (en) * | 2001-08-31 | 2003-07-15 | Daiichi Radioisotope Labs Ltd | Method of processing image-related data |
| JP2005237441A (en) * | 2004-02-24 | 2005-09-08 | Kokuritsu Seishin Shinkei Center | Method and apparatus for supporting diagnosis of encephalopathy |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014000455A (en) * | 2007-11-20 | 2014-01-09 | Olea Medical Sas | Method for processing large number of series of biological images acquired from patient and recording medium |
| CN101896942A (en) * | 2007-12-14 | 2010-11-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | Image analysis of brain image data |
| JP2011505949A (en) * | 2007-12-14 | 2011-03-03 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Image analysis of brain image data |
| JP2009247534A (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-29 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | Image processing apparatus, magnetic resonance imaging apparatus, and image processing method |
| JP2010172511A (en) * | 2009-01-29 | 2010-08-12 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Apparatus and method for displaying organic surface image |
| JP2011030911A (en) * | 2009-08-05 | 2011-02-17 | Dainippon Printing Co Ltd | Cnr measuring device, method, and computer program |
| JP2012137460A (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-19 | Hitachi Ltd | Radiation imaging apparatus and image processing method |
| WO2012090992A1 (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-05 | 株式会社日立製作所 | Radiation image pick-up device, and image processing method |
| JP2013061196A (en) * | 2011-09-12 | 2013-04-04 | Fujifilm Ri Pharma Co Ltd | Program, recording medium, and method for imaging receptor binding potential |
| GB2491027A (en) * | 2012-05-16 | 2012-11-21 | Global Advanced Vision Ltd | A method and system for determining a condition of a brain |
| WO2014181879A1 (en) * | 2013-05-10 | 2014-11-13 | 株式会社東芝 | Image processing device and magnetic resonance imaging device |
| JP2014217698A (en) * | 2013-05-10 | 2014-11-20 | 株式会社東芝 | Image processor and magnetic resonance imaging device |
| US9974464B2 (en) | 2013-05-10 | 2018-05-22 | Toshiba Medical Systems Corporation | Image processing apparatus and magnetic resonance imaging apparatus |
| JP2015091308A (en) * | 2013-09-30 | 2015-05-14 | 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 | Information processor and computer program |
| JP2018520710A (en) * | 2015-04-30 | 2018-08-02 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | Brain tissue classification |
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| Publication number | Publication date |
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