JP2011115270A - Diagnosis support system, method and computer program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To support a diagnosis by comparing three-dimensional imaging data of a subject with those of a comparison subject per unit of a region of interest. <P>SOLUTION: This diagnosis system includes: storage sections 11 and 13 storing three-dimensional imaging data acquired by capturing the brains of a subject and a plurality of healthy subjects; a storage section 17 storing VOI data in the brains, predetermined according to diseases; a healthy subjects' VOI processing section 19 referring to the storage sections 13 and 17 to specify first representative values representing VOIs in each of the plurality of healthy subject data 131 for every healthy subject data 131; a subject's VOI processing section 21 referring to the storage sections 11 and 17 to specify a second representative value representing the VOI in the standard brain data 113 of the subject; and a Z value calculation section 23 evaluating the second representative value on the basis of the plurality of first representative values for every healthy subject data 131. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して、所定の疾患であるか否かの診断を支援する技術に関する。   The present invention relates to a technology that supports diagnosis of whether or not a subject has a predetermined disease by comparing three-dimensional imaging data of a subject with three-dimensional imaging data of a comparison subject such as a healthy person.

従来、被験者の３次元撮像データと健常者などの比較対象者の３次元撮像データとを比較して診断を支援する技術が、例えば特許文献１に記載されている。   Conventionally, for example, Patent Document 1 describes a technique for assisting diagnosis by comparing three-dimensional imaging data of a subject with three-dimensional imaging data of a comparison subject such as a healthy person.

特開２００６−２０４６４１号公報JP 2006-204641 A

特許文献１の技術では、被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとをボクセル単位で比較し、特異領域の広がりを抽出している。つまり、ＶＯＩなどの関心領域が設定されているときでも、ボクセル単位で比較を行っているので、特異領域についてより詳細な検討が可能となる。   In the technique of Patent Literature 1, the three-dimensional imaging data of the subject and the three-dimensional imaging data of the comparison target are compared in units of voxels, and the spread of the unique region is extracted. That is, even when a region of interest such as a VOI is set, since the comparison is performed in units of voxels, a more detailed study on the singular region is possible.

一方で、ある疾患に対してＶＯＩを設定して分析している場合、ＶＯＩ全体がその疾患と何らかの関連を有する領域と考えることもできる。従って、ＶＯＩ内の一部のボクセルのみに注目するのではなく、ＶＯＩを全体として一つの領域と捉えて解析を行うことで、疾患の診断支援に役立つ可能性もある。   On the other hand, when a VOI is set and analyzed for a certain disease, the entire VOI can be considered as an area having some relationship with the disease. Therefore, not only focusing on a part of the voxels in the VOI, but analyzing the VOI as a whole region may help diagnosis of the disease.

そこで、本発明の目的は、関心領域単位で被験者の３次元撮像データと比較対象者の３次元撮像データとを比較して、診断を支援することである。   Accordingly, an object of the present invention is to support diagnosis by comparing the three-dimensional imaging data of the subject with the three-dimensional imaging data of the comparison target for each region of interest.

本発明の一つの実施態様に従う診断支援システムは、被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、前記比較対象者の撮像データごとの複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える。   A diagnosis support system according to an embodiment of the present invention includes an imaging data storage unit that stores three-dimensional imaging data obtained by imaging a predetermined organ of a subject and a plurality of comparison subjects belonging to a specific group; A region-of-interest storage means for storing region-of-interest data indicating a region of interest predetermined for each disease, the imaging data storage means and the region-of-interest storage means, and the imaging data of the plurality of comparison subjects Referring to the first specifying means for specifying the first representative value representing the region of interest in each of the imaging data of the person to be compared, the imaging data storage means and the region of interest storage means, the subject A second specifying means for specifying a second representative value representative of the region of interest in the imaging data, and a plurality of first values for each imaging data of the comparison subject Based on Table value, and a evaluation means for evaluating the second representative value.

好適な実施形態では、前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記複数の第一の代表値を特定し、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定するようにしてもよい。   In a preferred embodiment, the region of interest includes a first individual region of interest and a second individual region of interest, and the first specifying unit is configured to obtain imaging data of the plurality of comparison subjects, respectively. A representative value of the first individual region of interest and a representative value of the second individual region of interest are respectively identified, and based on the representative value of the first individual region of interest and the representative value of the second individual region of interest Identifying the plurality of first representative values for each of the plurality of comparison subject imaging data, and the second specifying means, for the imaging data of the subject, the representative value of the first individual region of interest and A representative value of the second individual region of interest is specified, and the second representative value is specified based on the representative value of the first individual region of interest and the representative value of the second individual region of interest. It may be.

好適な実施形態では、前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の第一の代表値とし、前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値としてもよい。   In a preferred embodiment, the first specifying means includes an average of a representative value of the first individual region of interest and a representative value of the second individual region of interest for each of the plurality of comparison subject imaging data. A value is set as the plurality of first representative values, and the second specifying means includes, for the imaging data of the subject, a representative value of the first individual region of interest and a representative value of the second individual region of interest. The average value may be the second representative value.

好適な実施形態では、前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の第一の代表値及び前記第二の代表値を特定してもよい。   In a preferred embodiment, the first specifying unit and the second specifying unit perform weighting according to importance of the first individual region of interest and the second individual region of interest, respectively, and The first representative value and the second representative value may be specified.

好適な実施形態では、前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出するものであってもよい。   In a preferred embodiment, the evaluation means may calculate a Z value of the second representative value.

好適な実施形態では、前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であってもよい。   In a preferred embodiment, the tomographic image may be a SPECT (Single Photo Emission Computed Tomography) image.

本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムの構成図である。It is a block diagram of the diagnostic imaging support system which concerns on one Embodiment of this invention. 被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of a test subject's personal brain data 111, the standard brain data 113, and the healthy subject data 131. FIG. ＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the VOI data. あるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of distribution of VOI in a certain XY cross section. 判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a determination process.

以下、本発明の一実施形態に係る画像診断支援システムについて図面を用いて説明する。本実施形態に係る画像診断支援システムは、複数の健常者と被験者の脳のＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を対比して、被験者の疾患の診断の支援を行うものである。   Hereinafter, an image diagnosis support system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The diagnostic imaging support system according to the present embodiment supports diagnosis of a subject's disease by comparing SPECT (Single Photo Emission Computed Tomography) images of the brains of a plurality of healthy subjects and the subject.

図１に、本実施形態にかかる画像診断支援システム１の全体構成図を示す。   FIG. 1 shows an overall configuration diagram of an image diagnosis support system 1 according to the present embodiment.

本実施形態に係る画像診断支援システム１は、画像診断支援システム本体１０と、画像診断支援システム本体１０に接続された入力装置２と、表示装置３とを備える。画像診断支援システム本体１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像診断支援システム本体１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。   An image diagnosis support system 1 according to the present embodiment includes an image diagnosis support system main body 10, an input device 2 connected to the image diagnosis support system main body 10, and a display device 3. The diagnostic imaging support system main body 10 is configured by, for example, a general-purpose computer system, and individual components or functions in the diagnostic imaging support system main body 10 described below are realized by, for example, executing a computer program. .

画像診断支援システム本体１０には、診断の対象となる被験者のデータ（被験者データ）を記憶する被験者データ記憶部１１と、あらかじめ収集しておいた健常者のデータ（健常者データ）を記憶する健常者データ記憶部１３と、被験者の個人脳データの前処理を行う前処理部１５と、脳における疾患別に予め定められている関心領域を示すＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを記憶したＶＯＩデータ記憶部１７と、ＶＯＩデータに基づいて、被験者データを処理する被験者ＶＯＩ処理部１９と、ＶＯＩデータに基づいて、健常者データを処理する健常者ＶＯＩ処理部２１と、Ｚ値を算出するＺ値算出部２３と、算出されたＺ値を記憶するＺ値データ記憶部２５と、Ｚ値に基づいて疾患判定を行う疾患判定部２７と、被験者データとＺ値とに基づいて、被験者画像を表示装置３に表示させる表示制御部２９と、を備える。   The image diagnosis support system main body 10 stores a subject data storage unit 11 that stores data of a subject to be diagnosed (subject data), and a healthy data that stores previously collected healthy person data (healthy person data). Person data storage unit 13, pre-processing unit 15 for pre-processing the subject's personal brain data, and VOI data storage unit storing VOI (Volume of Interest) data indicating a region of interest predetermined for each disease in the brain 17, a subject VOI processing unit 19 that processes subject data based on VOI data, a healthy person VOI processing unit 21 that processes healthy person data based on VOI data, and a Z value calculation unit that calculates a Z value 23, a Z value data storage unit 25 for storing the calculated Z value, a disease determination unit 27 for determining a disease based on the Z value, and a test And a display control unit 29 for displaying the subject image on the display device 3 based on the person data and the Z value.

被験者データ記憶部１１は、被験者データとして、被験者の個人脳データ１１１と、被験者の標準脳データ１１３とを記憶する。個人脳データ１１１は、ＳＰＥＣＴ撮像装置５で撮像した被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。標準脳データ１１３は、個人脳データ１１１を前処理部１５で処理した後の被験者の３次元のＳＰＥＣＴデータである。個人脳データ１１１及び標準脳データ１１３は、いずれも複数のボクセルからなるデータである。   The subject data storage unit 11 stores the subject's personal brain data 111 and the subject's standard brain data 113 as subject data. The personal brain data 111 is three-dimensional SPECT data of the subject imaged by the SPECT imaging device 5. The standard brain data 113 is three-dimensional SPECT data of the subject after the personal brain data 111 is processed by the preprocessing unit 15. Each of the personal brain data 111 and the standard brain data 113 is data composed of a plurality of voxels.

前処理部１５は、被験者の個人脳データ１１１を所定の標準脳の形状に変換する解剖学的標準化処理を行って、標準脳データ１１３を生成する。前処理部１５は、さらに、標準脳データ１１３のボクセル値の平滑化処理を行っても良いし、ボクセル値の正規化処理を行っても良い。つまり、標準脳データ１１３のボクセル値には、平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。   The preprocessing unit 15 performs anatomical standardization processing for converting the subject's personal brain data 111 into a predetermined standard brain shape, and generates standard brain data 113. The preprocessing unit 15 may further perform a smoothing process on the voxel values of the standard brain data 113 or may perform a normalization process on the voxel values. That is, the voxel value of the standard brain data 113 may be subjected to at least one of smoothing processing and normalization processing.

健常者データ記憶部１３には、健常者データとして、予め収集しておいた多数の健常者の脳の３次元のＳＰＥＣＴデータである健常者の標準脳データ（以下、健常者データと称する）１３１が記憶されている。つまり、健常者データ１３１は、解剖学的標準化処理が施された標準脳形状になっている。さらに、上述のボクセル値の平滑化処理及び正規化処理の少なくともいずれか一方が施されていても良い。   In the healthy person data storage unit 13, normal brain data (hereinafter, referred to as healthy person data) 131 that is three-dimensional SPECT data of a number of healthy person's brains collected in advance as healthy person data. Is remembered. That is, the healthy person data 131 has a standard brain shape that has been subjected to an anatomical standardization process. Furthermore, at least one of the above-described voxel value smoothing processing and normalization processing may be performed.

図２は、被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１のデータ構造の一例を示す図である。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the data structure of the subject's personal brain data 111, standard brain data 113, and healthy person data 131.

被験者の個人脳データ１１１、標準脳データ１１３及び健常者データ１３１は、同じデータ構造を有している。つまり、標準脳形状の頭部の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の画像データからなる。各画像データに含まれるボクセル値は、各画像の画素値と対応する。   The individual brain data 111, the standard brain data 113, and the healthy person data 131 of the subject have the same data structure. That is, when the left and right direction of a standard brain-shaped head is the X axis, the front and rear direction is the Y axis, and the vertical direction is the Z axis, the image data includes N pieces of XY cross-sectional image data in the Z axis direction. The voxel value included in each image data corresponds to the pixel value of each image.

再び図１を参照すると、ＶＯＩデータ記憶部１７は、疾患別重症度（病期、進行度）別に予め設定されているＶＯＩを示すＶＯＩデータが記憶されている。つまり、ＶＯＩデータ記憶部１７には、疾患別重症度別のＶＯＩを示すＶＯＩデータ１７０が複数格納されている。ここで、ＶＯＩは、脳のＳＰＥＣＴ画像において、各疾患の診断を行う際に着目すべき３次元領域である。つまり、疾患別重症度別のＶＯＩは、それぞれの疾患重症度別で血流量の変化が生じる領域である。従って、ＶＯＩは、疾患別、さらには疾患の病期重症度別に、それぞれ異なる領域が設定される。一つのＶＯＩデータに複数のＶＯＩが設定されていてもよい。脳の疾患例としては、アルツハイマー型認知症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺、マシャド・ジョセフ病、オリーブ橋小脳萎縮症などが挙げられる。ターゲット領域は、例えば、ＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡなど所定の診断基準や各種検査に基づいて定められる。例えば、疾患群（ある疾患の多数の患者データ）と健常者群（多数の健常者データ）とを群間比較して、検定統計量（ｔ検定etc）によってその閾値を決めることによって作成することができる。   Referring to FIG. 1 again, the VOI data storage unit 17 stores VOI data indicating VOI set in advance for each disease severity (stage and progression). That is, the VOI data storage unit 17 stores a plurality of VOI data 170 indicating VOIs classified by disease severity. Here, the VOI is a three-dimensional region to be noted when diagnosing each disease in the brain SPECT image. That is, the VOI for each disease severity is a region where the blood flow changes depending on the disease severity. Therefore, different regions are set for each VOI for each disease and for each disease severity. A plurality of VOIs may be set for one VOI data. Examples of brain diseases include Alzheimer's dementia, Parkinson's disease, progressive supranuclear palsy, Machado-Joseph disease, and Olive Bridge cerebellar atrophy. The target area is determined based on predetermined diagnostic criteria such as NINCDS-ADRDA and various examinations. For example, a disease group (a large number of patient data of a certain disease) and a healthy group (a large number of healthy data) are compared between groups, and the threshold is determined by a test statistic (t-test etc). Can do.

図３は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されているＶＯＩデータ１７０の一例を示す図である。すなわち、各ＶＯＩデータ１７０は、それぞれ、「アルツハイマー重度１」「アルツハイマー重度２」・・・などと、疾患別病期重症度別に設定されている。各ＶＯＩデータ１７０は、同図に示すように、ＶＯＩとなるボクセルには「１」、それ以外の領域のボクセルには「０」がセットされている。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the VOI data 170 stored in the VOI data storage unit 17. That is, each VOI data 170 is set according to disease stage severity by “Alzheimer severity 1”, “Alzheimer severity 2”, etc., respectively. In each VOI data 170, as shown in the figure, “1” is set in the voxel serving as the VOI, and “0” is set in the voxels in the other areas.

改めて図１を参照すると、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者データ記憶部１１及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、被験者の標準脳データ１１３におけるＶＯＩを代表するＶＯＩ値を特定する。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３とＶＯＩデータ１７０とを対比して、ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値に基づいてＶＯＩ値を特定する。このＶＯＩ値は、ＶＯＩを代表する値であって、例えば、各ＶＯＩ内のボクセルのボクセル値の平均値でも良いし、あるいは、最も出現頻度が高い値でもよい。被験者ＶＯＩ処理部１９は、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を特定する。   Referring again to FIG. 1, the subject VOI processing unit 19 refers to the subject data storage unit 11 and the VOI data storage unit 17 and specifies a VOI value representing the VOI in the standard brain data 113 of the subject. For example, the subject VOI processing unit 19 compares the standard brain data 113 of the subject with the VOI data 170, and specifies the VOI value based on the voxel value of the voxel in the VOI. The VOI value is a value representative of the VOI, and may be an average value of voxel values of voxels in each VOI, or may be a value having the highest appearance frequency. The subject VOI processing unit 19 specifies one VOI value for one VOI data 170.

図４は、頭部のあるＸ―Ｙ断面におけるＶＯＩの分布の一例を示す図である。例えば、同図に示すように、ある疾患に対するＶＯＩとして、互いに異なる複数の個別ＶＯＩ２００，２０１が設定されることがある。つまり、複数の個別ＶＯＩにより、一つのＶＯＩが形成されることがある。各個別ＶＯＩ２００，２０１は、例えば、側頭と後部帯状回など、脳の異なるセグメントにそれぞれ設定されていても良い。この例では、個別ＶＯＩ２００を構成するボクセル数が１０、個別ＶＯＩ２０１を構成するボクセル数が１００とする。さらに、個別ＶＯＩ２００内の平均ボクセル値が５０（カウント）、個別ＶＯＩ２０１内の平均ボクセル値が６０（カウント）とする。   FIG. 4 is a diagram showing an example of the distribution of VOIs in the XY cross section with the head. For example, as shown in the figure, a plurality of different individual VOIs 200 and 201 may be set as VOIs for a certain disease. That is, one VOI may be formed by a plurality of individual VOIs. Each individual VOI 200, 201 may be set in a different segment of the brain, such as temporal and posterior zonal gyrus, for example. In this example, the number of voxels constituting the individual VOI 200 is 10 and the number of voxels constituting the individual VOI 201 is 100. Furthermore, it is assumed that the average voxel value in the individual VOI 200 is 50 (count) and the average voxel value in the individual VOI 201 is 60 (count).

このとき、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１をあわせた全ボクセル（すなわち１１０ボクセル）の平均値を算出して、その平均値をＶＯＩ値としても良い。例えば、上記の例の場合、以下の式によりＶＯＩ値は５９．１となる。
（１０＊５０＋１００＊６０）／１１０＝５９．１。 At this time, the subject VOI processing unit 19 may calculate an average value of all voxels (that is, 110 voxels) including the individual VOI 200 and the individual VOI 201, and may use the average value as the VOI value. For example, in the above example, the VOI value is 59.1 according to the following formula.
(10 * 50 + 100 * 60) /110=59.1.

また、被験者ＶＯＩ処理部１９は、被験者の標準脳データ１１３について、各個別ＶＯＩ２００，２０１ごとに、それぞれの個別ＶＯＩを代表する値（以下、個別代表値と称する）を特定し、個別代表値に基づいてＶＯＩ値を特定しても良い。例えば、被験者ＶＯＩ処理部１９は、個別ＶＯＩ２００及び個別ＶＯＩ２０１の大きさを考慮せずにそれぞれの個別代表値の平均値を算出して、これをＶＯＩ値としても良い。   Further, the subject VOI processing unit 19 specifies a value representing the individual VOI (hereinafter, referred to as an individual representative value) for each individual VOI 200, 201 in the standard brain data 113 of the subject, and sets the individual representative value as the individual representative value. The VOI value may be specified based on the value. For example, the subject VOI processing unit 19 may calculate the average value of the individual representative values without considering the sizes of the individual VOI 200 and the individual VOI 201, and use this as the VOI value.

例えば、上記の例の場合、各個別ＶＯＩの平均値を個別代表値とすれば、個別ＶＯＩ２００の個別代表値は５０、個別ＶＯＩ２０１の個別代表値は６０である。従って、個別代表値である５０と６０の平均をとれば、以下の式によりＶＯＩ値は５５となる。
（５０＋６０）／２＝５５ For example, in the above example, if the average value of each individual VOI is an individual representative value, the individual representative value of the individual VOI 200 is 50, and the individual representative value of the individual VOI 201 is 60. Therefore, taking the average of the individual representative values 50 and 60, the VOI value is 55 according to the following equation.
(50 + 60) / 2 = 55

さらには、個別代表値からＶＯＩ値を算出する際、各個別代表値に個別ＶＯＩ２００、２０１の、予め定められている重要度に応じた重み付けを行ってもよい。   Furthermore, when calculating the VOI value from the individual representative value, each individual representative value may be weighted according to the predetermined importance of the individual VOIs 200 and 201.

例えば、個別ＶＯＩ２００と個別ＶＯＩ２０１の重要度が２：１であるとき、以下に示すように個別ＶＯＩ２００の個別代表値に２倍の重み付けを行って、ＶＯＩ値は５３．３となる。
（５０＊２＋６０）／３＝５３．３ For example, when the importance of the individual VOI 200 and the individual VOI 201 is 2: 1, the individual representative value of the individual VOI 200 is weighted twice as shown below, and the VOI value becomes 53.3.
(50 * 2 + 60) /3=53.3

なお、個別ＶＯＩの重要度は、例えば、ＶＯＩデータ１７０を生成する際の検定統計量（例えばｔ値）に応じて定めても良い。   Note that the importance of the individual VOI may be determined according to, for example, a test statistic (for example, t value) when the VOI data 170 is generated.

健常者ＶＯＩ処理部２１は、健常者データ記憶部１３及びＶＯＩデータ記憶部１７を参照して、複数の健常者の健常者データ１３１のそれぞれにおけるＶＯＩを代表する、複数のＶＯＩ値を特定する。   The healthy person VOI processing unit 21 refers to the healthy person data storage unit 13 and the VOI data storage unit 17 and specifies a plurality of VOI values that represent the VOI in each of the healthy person data 131 of the plurality of healthy persons.

例えば、健常者ＶＯＩ処理部２１は、上述した被験者ＶＯＩ処理部１９と同じ処理を行って、健常者データ１３１ごとに、一つのＶＯＩデータ１７０に対して一つのＶＯＩ値を算出する。被験者ＶＯＩ処理部１９の説明では、ＶＯＩ値の算出手法について複数言及したが、被験者ＶＯＩ処理部１９と健常者ＶＯＩ処理部２１が同じ手法を用いてそれぞれＶＯＩ値を算出するようにしても良い。   For example, the healthy person VOI processing unit 21 performs the same process as the subject VOI processing unit 19 described above, and calculates one VOI value for one VOI data 170 for each healthy person data 131. In the description of the subject VOI processing unit 19, a plurality of methods for calculating the VOI value are mentioned. However, the subject VOI processing unit 19 and the healthy person VOI processing unit 21 may calculate the VOI value using the same method.

健常者ＶＯＩ処理部２１は、さらに、算出した複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値の平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する。   The healthy person VOI processing unit 21 further calculates an average value M and a standard deviation SD of the calculated VOI values of the plurality of healthy person data 131.

なお、上記の説明では、ボクセル値を用いてＶＯＩ値を算出しているが、他の値を用いてＶＯＩ値を算出しても良い。例えば、予め被験者の標準脳データ１１３について、複数の健常者データ１３１に基づいてボクセルごとにＺ値を算出しておき、このボクセルのＺ値を用いて、上記と同様の手順でＶＯＩ値を算出しても良い。   In the above description, the VOI value is calculated using the voxel value, but the VOI value may be calculated using another value. For example, with respect to the standard brain data 113 of the subject, a Z value is calculated for each voxel based on a plurality of healthy person data 131, and the VOI value is calculated in the same procedure as described above using the Z value of the voxel. You may do it.

複数の健常者のＶＯＩ値に基づいて被験者のＶＯＩ値を評価する評価手段として、本実施形態では、Ｚ値算出部２３がＺ値を算出する。すなわち、Ｚ値算出部２３は、健常者ＶＯＩ処理部２１で算出された複数の健常者データ１３１のＶＯＩ値、その平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを用いて、被験者ＶＯＩ処理部１９で算出された標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する。ここで算出されたＺ値は、Ｚ値データ記憶部２５に格納される。   In the present embodiment, the Z value calculation unit 23 calculates the Z value as an evaluation means for evaluating the VOI value of the subject based on the VOI values of a plurality of healthy persons. That is, the Z value calculation unit 23 is calculated by the subject VOI processing unit 19 using the VOI values of the plurality of healthy person data 131 calculated by the healthy person VOI processing unit 21, the average value M, and the standard deviation SD. The Z value of the VOI value of the standard brain data 113 is calculated. The Z value calculated here is stored in the Z value data storage unit 25.

なお、被験者のＶＯＩ値の評価手法としては、Ｚ値を算出する以外の手法を用いても良い。例えば、ｔ検定などを行って評価しても良い。   In addition, as a method for evaluating the VOI value of the subject, a method other than calculating the Z value may be used. For example, evaluation may be performed by performing a t-test or the like.

疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者がある疾患（以下、対象疾患という）である確からしさを判定する。例えば、疾患判定部２７は、予め定められた判定基準、例えば各ＶＯＩデータ１７０に対応する判定のための基準値を保持している。そして、疾患判定部２７は、対象疾患に対応するＶＯＩデータ１７０の基準値とＺ値算出部２３が算出したＺ値とを対比して、被験者が対象疾患である可能性を判定する。この判定結果は、医師が診断を行う際の診断支援情報として活用される。   The disease determination unit 27 determines the probability that the subject is a certain disease (hereinafter referred to as a target disease) based on the Z value calculated by the Z value calculation unit 23. For example, the disease determination unit 27 holds a predetermined determination criterion, for example, a reference value for determination corresponding to each VOI data 170. Then, the disease determination unit 27 compares the reference value of the VOI data 170 corresponding to the target disease with the Z value calculated by the Z value calculation unit 23 to determine the possibility that the subject has the target disease. This determination result is utilized as diagnosis support information when a doctor makes a diagnosis.

表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている被験者データに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる。表示制御部２９は、このときに、Ｚ値データ記憶部２５に記憶されている同じ被験者のＺ値を参照して、そのＺ値に応じた表示態様（例えばＺ値の大きさに応じて着色するなど）でＳＰＥＣＴ画像を表示させてもよい。また、表示制御部２９は、個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像及び標準脳データ１１３に基づくＳＰＥＣＴ画像のいずれを表示させてもよい。個人脳データ１１１に基づくＳＰＥＣＴ画像にＺ値に応じた表示態様を重ねるときは、個人脳形状へ逆変換したＺ値を用いても良い。表示制御部２９は、表示装置３に疾患判定部２７の判定結果をあわせて表示させても良い。   The display control unit 29 displays the subject's SPECT image on the display device 3 based on the subject data stored in the subject data storage unit 11. At this time, the display control unit 29 refers to the Z value of the same subject stored in the Z value data storage unit 25, and displays the display according to the Z value (for example, colored according to the magnitude of the Z value). The SPECT image may be displayed. The display control unit 29 may display either a SPECT image based on the personal brain data 111 or a SPECT image based on the standard brain data 113. When a display mode corresponding to the Z value is superimposed on the SPECT image based on the personal brain data 111, the Z value reversely converted into the personal brain shape may be used. The display control unit 29 may display the determination result of the disease determination unit 27 on the display device 3 together.

次に、図５に示すフローチャートに従って、本システムで被験者が対象疾患であるか否かの確からしさを判定する際の処理手順を説明する。   Next, according to the flowchart shown in FIG. 5, a processing procedure for determining the probability of whether or not the subject has the target disease in this system will be described.

まず、本システムは、ＳＰＥＣＴ撮像装置５から、被験者の脳を撮像したＳＰＥＣＴデータである個人脳データ１１１を取得し、被験者データ記憶部１１に格納する（Ｓ１１）。   First, the present system acquires the personal brain data 111 which is SPECT data obtained by imaging the subject's brain from the SPECT imaging device 5, and stores it in the subject data storage unit 11 (S11).

つぎに、前処理部１５が被験者データ記憶部１１に記憶されている個人脳データ１１１に対する前処理を行って、標準脳データ１１３を生成する（Ｓ１３）。   Next, the preprocessing unit 15 performs preprocessing on the personal brain data 111 stored in the subject data storage unit 11 to generate standard brain data 113 (S13).

被験者ＶＯＩ処理部１９は、ＶＯＩデータ記憶部１７に記憶されている、対象疾患に対応する一つのＶＯＩデータ１７０と、ステップＳ１３で生成した標準脳データ１１３とに基づいて、上述の処理を行ってＶＯＩ値を算出する（Ｓ１５）。   The subject VOI processing unit 19 performs the above-described processing based on the one VOI data 170 corresponding to the target disease stored in the VOI data storage unit 17 and the standard brain data 113 generated in step S13. A VOI value is calculated (S15).

健常者データ記憶部１３には、予め複数の健常者の健常者データ１３１が格納されている。そこで、健常者ＶＯＩ処理部２１は、ステップＳ１５で用いたＶＯＩデータ１７０と複数の健常者データ１３１とに基づいて上述の処理を行い、健常者データ１３１ごとのＶＯＩ値、それらの平均値Ｍ及び標準偏差ＳＤを算出する（Ｓ１７）。   The healthy person data storage unit 13 stores healthy person data 131 of a plurality of healthy persons in advance. Therefore, the healthy person VOI processing unit 21 performs the above-described processing based on the VOI data 170 used in step S15 and the plurality of healthy person data 131, and the VOI value for each healthy person data 131, the average value M thereof, and A standard deviation SD is calculated (S17).

なお、ステップＳ１５とステップＳ１７はいずれを先に行っても良い。   Note that either step S15 or step S17 may be performed first.

Ｚ値算出部２３は、ステップＳ１５及びＳ１７の処理結果に基づいて、標準脳データ１１３のＶＯＩ値のＺ値を算出する（Ｓ１９）。   The Z value calculation unit 23 calculates the Z value of the VOI value of the standard brain data 113 based on the processing results of steps S15 and S17 (S19).

疾患判定部２７は、Ｚ値算出部２３が算出したＺ値に基づいて、被験者が対象疾患である確からしさを判定する（Ｓ２１）。   The disease determination unit 27 determines the probability that the subject is the target disease based on the Z value calculated by the Z value calculation unit 23 (S21).

表示制御部２９は、被験者データ記憶部１１に記憶されている標準脳データ１１３とＺ値データとに基づいて、被験者のＳＰＥＣＴ画像を表示装置３へ表示させる（Ｓ２３）。   The display control unit 29 displays the SPECT image of the subject on the display device 3 based on the standard brain data 113 and the Z value data stored in the subject data storage unit 11 (S23).

これにより、ＶＯＩ単位で被験者の３次元ＳＰＥＣＴデータと健常者の３次元ＳＰＥＣＴデータとを比較して、対象疾患であるか否かの診断を支援することができる。   Thereby, the 3D SPECT data of the subject and the 3D SPECT data of the healthy person can be compared for each VOI, and the diagnosis of whether or not the target disease is present can be supported.

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。   The above-described embodiments of the present invention are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention only to those embodiments. Those skilled in the art can implement the present invention in various other modes without departing from the gist of the present invention.

例えば、健常者は、特定のグループに属する比較対象者の一例であり、健常者以外にも、例えば特定の疾患の患者など、共通の傾向を有するグループに属する者のデータを用いても良い。例えば、比較対象者として初期のアルツハイマー患者の患者データを用いた場合、被験者データから初期のアルツハイマー患者に対して特徴的な領域が抽出される。さらには、比較対象者をある疾患（例えばアルツハイマー型認知症）の患者とし、別の疾患（例えば鬱病）を対象疾患とすれば、二つの疾患を併発している被験者とそうでない被験者とを鑑別することもできる。   For example, a healthy person is an example of a comparison subject belonging to a specific group, and data of persons belonging to a group having a common tendency, such as a patient with a specific disease, may be used in addition to the healthy person. For example, when patient data of an initial Alzheimer patient is used as a comparison subject, a characteristic region for the initial Alzheimer patient is extracted from the subject data. Furthermore, if the comparison target is a patient with a certain disease (for example, Alzheimer's dementia) and another disease (for example, depression) is the target disease, a subject who has two diseases is distinguished from a subject who does not. You can also

また、上述の実施形態では、画像診断支援システムが脳のＳＰＥＣＴデータを解析する場合を例に説明したが、本発明はこれらのデータを扱うものに限定されない。例えば、脳以外の器官のデータを解析することもできるし、ＳＰＥＣＴ以外のモダリティーの撮像データ、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、超音波などの撮像データを解析することもできる。   In the above-described embodiment, the case where the image diagnosis support system analyzes the SPECT data of the brain has been described as an example. However, the present invention is not limited to the one that handles these data. For example, data of organs other than the brain can be analyzed, imaging data of modalities other than SPECT, such as MRI (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT (Computed Tomography), PET (Positron Emission Tomography), ultrasound, etc. It is also possible to analyze the imaging data.

１ 画像診断支援システム
２ 入力装置
３ 表示装置
５ ＳＰＥＣＴ撮像装置
１０ 画像診断支援システム本体
１１ 被験者データ記憶部
１３ 健常者データ記憶部
１５ 前処理部
１７ ＶＯＩデータ記憶部
１９ 被験者ＶＯＩ処理部
２１ 健常者ＶＯＩ処理部
２３ Ｚ値算出部
２５ Ｚ値データ記憶部
２７ 疾患判定部
２９ 表示制御部
１１１ 個人脳データ
１１３ 標準脳データ
１３１ 健常者データ
１７０ ＶＯＩデータ
２００，２０１ 個別ＶＯＩ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image diagnosis assistance system 2 Input device 3 Display apparatus 5 SPECT imaging device 10 Image diagnosis assistance system main body 11 Subject data storage part 13 Healthy person data storage part 15 Preprocessing part 17 VOI data storage part 19 Subject VOI processing part 21 Healthy person VOI Processing unit 23 Z value calculation unit 25 Z value data storage unit 27 Disease determination unit 29 Display control unit 111 Personal brain data 113 Standard brain data 131 Healthy person data 170 VOI data 200, 201 Individual VOI

Claims (8)

被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、
前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定する第一の特定手段と、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定する第二の特定手段と、
前記第一の特定手段により前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価する評価手段と、を備える診断支援システム。 Imaging data storage means for storing three-dimensional imaging data obtained by imaging a predetermined organ of a subject and a plurality of comparison subjects belonging to a specific group;
Region-of-interest storage means for storing region-of-interest data indicating a region of interest predetermined for each disease in the organ;
Referring to the imaging data storage unit and the region-of-interest storage unit, a first representative value that represents the region of interest in each of the plurality of comparison subject imaging data is identified for each comparison subject imaging data. A first identification means to
Referring to the imaging data storage means and the region of interest storage means, a second specifying means for specifying a second representative value representing the region of interest in the imaging data of the subject;
A diagnostic support system comprising: evaluation means for evaluating the second representative value based on a plurality of first representative values specified for each of the comparison target person's imaging data by the first specifying means. 前記関心領域は、第一の個別関心領域と第二の個別関心領域とを有し、
前記第一の特定手段は、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記複数の比較対象者の撮像データごとに前記第一の代表値を特定し、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値をそれぞれ特定し、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値に基づいて、前記第二の代表値を特定する、請求項１記載の診断支援システム。 The region of interest has a first individual region of interest and a second individual region of interest;
The first specifying means specifies a representative value of the first individual region of interest and a representative value of the second individual region of interest for each of the imaging data of the plurality of comparison subjects, Based on the representative value of the individual region of interest and the representative value of the second individual region of interest, the first representative value is specified for each imaging data of the plurality of comparison subjects,
The second specifying means specifies a representative value of the first individual region of interest and a representative value of the second individual region of interest for the imaging data of the subject, and represents the representative of the first individual region of interest. The diagnosis support system according to claim 1, wherein the second representative value is specified based on a value and a representative value of the second individual region of interest. 前記第一の特定手段は、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値とし、
前記第二の特定手段は、前記被験者の撮像データについて、前記第一の個別関心領域の代表値及び前記第二の個別関心領域の代表値の平均値を前記第二の代表値とする、請求項２記載の診断支援システム。 The first specifying means calculates the average value of the representative value of the first individual region of interest and the representative value of the second individual region of interest as the first representative for each imaging data of the plurality of comparison subjects. Value and
The second specifying means uses the average value of the representative value of the first individual region of interest and the representative value of the second individual region of interest for the imaging data of the subject as the second representative value. Item 3. The diagnosis support system according to Item 2. 前記第一の特定手段及び第二の特定手段は、それぞれ、前記第一の個別関心領域及び前記第二の個別関心領域の重要度に応じた重み付けを行って、前記複数の比較対象者の撮像データごとの前記第一の代表値及び前記第二の代表値を特定する、請求項２記載の診断支援システム。   The first specifying unit and the second specifying unit respectively perform weighting according to the importance of the first individual region of interest and the second individual region of interest, and image the plurality of comparison subjects. The diagnosis support system according to claim 2, wherein the first representative value and the second representative value for each data are specified. 前記評価手段は前記第二の代表値のＺ値を算出する、請求項１〜４のいずれに記載の診断支援システム。   The diagnosis support system according to claim 1, wherein the evaluation unit calculates a Z value of the second representative value. 前記断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画像診断支援システム。   The diagnostic imaging support system according to claim 1, wherein the tomographic image is a SPECT (Single Photo Emission Computed Tomography) image. 被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムが、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を行う診断支援方法。 Imaging data storage means for storing three-dimensional imaging data obtained by imaging a predetermined organ of a subject and a plurality of comparison subjects belonging to a specific group, and an interest indicating a region of interest predetermined for each disease in the organ A region of interest storage means for storing region data, and a diagnosis support system comprising:
Referring to the imaging data storage unit and the region-of-interest storage unit, a first representative value that represents the region of interest in each of the plurality of comparison subject imaging data is identified for each comparison subject imaging data. And steps to
Identifying a second representative value representing the region of interest in the imaging data of the subject with reference to the imaging data storage unit and the region of interest storage unit;
A method of evaluating the second representative value based on a plurality of first representative values specified for each of the comparison subject's imaging data. 被験者、及び特定のグループに属する複数の比較対象者の所定の器官を撮像した３次元の撮像データを記憶する撮像データ記憶手段と、前記器官における、疾患別に予め定められている関心領域を示す関心領域データを記憶する関心領域記憶手段と、を備えた診断支援システムのためのコンピュータプログラムであって、
前記診断支援システムに、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記複数の比較対象者の撮像データのそれぞれにおける前記関心領域を代表する第一の代表値を、比較対象者の撮像データごとに特定するステップと、
前記撮像データ記憶手段及び前記関心領域記憶手段を参照して、前記被験者の撮像データにおける前記関心領域を代表する第二の代表値を特定するステップと、
前記比較対象者の撮像データごとに特定された複数の第一の代表値に基づいて、前記第二の代表値を評価するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。 Imaging data storage means for storing three-dimensional imaging data obtained by imaging a predetermined organ of a subject and a plurality of comparison subjects belonging to a specific group, and an interest indicating a region of interest predetermined for each disease in the organ A region of interest storage means for storing region data, and a computer program for a diagnosis support system comprising:
In the diagnosis support system,
Referring to the imaging data storage unit and the region-of-interest storage unit, a first representative value that represents the region of interest in each of the plurality of comparison subject imaging data is identified for each comparison subject imaging data. And steps to
Identifying a second representative value representing the region of interest in the imaging data of the subject with reference to the imaging data storage unit and the region of interest storage unit;
And a step of evaluating the second representative value based on a plurality of first representative values specified for each of the comparison subject's imaging data.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016187452A (en) * 2015-03-30 2016-11-04 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 Image diagnosis support device, method, and computer program
KR101764503B1 (en) * 2015-12-15 2017-08-02 한국 한의학 연구원 Apparatus and method for providing classifying of mibyou using measured index of fractal dimension
JP6180006B1 (en) * 2016-11-10 2017-08-16 学校法人東邦大学 Brain image analysis method, brain image analysis apparatus, and program

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008026144A (en) * 2006-07-21 2008-02-07 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd Image diagnosis support system and method
WO2008093057A1 (en) * 2007-01-30 2008-08-07 Ge Healthcare Limited Tools for aiding in the diagnosis of neurodegenerative diseases

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008026144A (en) * 2006-07-21 2008-02-07 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd Image diagnosis support system and method
WO2008093057A1 (en) * 2007-01-30 2008-08-07 Ge Healthcare Limited Tools for aiding in the diagnosis of neurodegenerative diseases

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016187452A (en) * 2015-03-30 2016-11-04 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 Image diagnosis support device, method, and computer program
KR101764503B1 (en) * 2015-12-15 2017-08-02 한국 한의학 연구원 Apparatus and method for providing classifying of mibyou using measured index of fractal dimension
JP6180006B1 (en) * 2016-11-10 2017-08-16 学校法人東邦大学 Brain image analysis method, brain image analysis apparatus, and program

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