JP6196624B2

JP6196624B2 - 可変深さ定位表面投影

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Publication number: JP6196624B2
Application number: JP2014533429A
Authority: JP
Inventors: リリア，ヨハン・アクセル; サーフジェル，ニルス・レナート; ルンキヴィスト，ロジャー
Original assignee: GE Healthcare Ltd
Current assignee: GE Healthcare Ltd
Priority date: 2011-09-30
Filing date: 2012-09-28
Publication date: 2017-09-13
Anticipated expiration: 2032-09-28
Also published as: EP2761592A1; CN103946892B; AU2012315669B2; ES2660389T3; CA2850185C; JP2014532177A; EP2761592B1; US9177417B2; AU2012315669A1; US20140226898A1; WO2013049684A1; CA2850185A1; CN103946892A

Description

本発明は、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）又は単光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像解析の分野に関する。より具体的には、本発明は、白質取込みの抽出を最小にするための、可変深さの定位表面投影の実装に関する。

３次元定位表面投影（３ＤＳＳＰ）は、皮質活動を抽出し、皮質活動を脳表面にマッピングする証明された方法である。フルオロデオキシグルコース（ＦＤＧ）は、放射性同位元素［１８Ｆ］で標識されたＰＥＴイメージング化合物である。脳イメージングのために、ＦＤＧは、グルコース消費の脳代謝率をイメージングするために使用される。３ＤＳＳＰは、例えば、ＰＥＴ脳イメージングにおいてＦＤＧ（ＰＥＴＦＤＧ）を使用して、アルツハイマー病に関連する画像パターンを検出するための有効な方法であることが示されている。３ＤＳＳＰは、同様に、他のＰＥＴ及びＳＰＥＣＴトレーサ、例えばＣｅｒｅｔｅｃを使用するＳＰＥＣＴによる脳灌流研究のために使用されてきた。３ＤＳＳＰ法は、標準空間内の脳モデル上に多数の表面点を定義する。各表面点は法線ベクトルに関連する。図１を参照すると、患者のＰＥＴ又はＳＰＥＣＴスキャンを解析するとき、スキャンは、最初に、標準空間に対して空間的に正規化される。その後、各皮質表面点について、図２Ａ及び図２Ｂに示すように、データが、ある深さまで脳に入るように法線ベクトルの反対方向に沿ってサンプリングされる。脳に入るレイに沿う最大ボクセルの値は、その後、元の表面点にマッピングされる。オリジナルの３ＤＳＳＰ法は、固定深さを各表面ボクセルから脳内に延在させる。（Ｍｉｎｏｓｈｉｍａｅｔａｌ．，ＡｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｐｐｒｏａｃｈｉｎＡｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓｄｉｓｅａｓｅｕｓｉｎｇｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｔｅｒｅｏｔａｃｔｉｃｓｕｒｆａｃｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｏｆｆｌｕｏｒｉｎｅ−１８−ＦＤＧＰＥＴ．ＪＮｕｃｌＭｅｄ．１９９５Ｊｕｌ；３６（７）：１２３８−４８）。

フルテメタモール（Flutemetamol）は、脳内のアミロイド斑に結合し、したがって灰白質内へのアミロイドの堆積を示す、別のＰＥＴイメージング化合物である。ＦＤＧ及びフルテメタモールは共に、アルツハイマー病に関連する皮質領域内の変化を示す。しかし、ＰＥＴＦＤＧは、灰白質内で最高の取込みを示すが、［１８Ｆ］フルテメタモールは、灰白質内と白質内の両方で高い取込みを示しうる。アミロイドの［１８Ｆ］フルテメタモールイメージングでは、アミロイドが存在する場合、灰白質内でかなりの取込みが存在することになり、一方、アミロイドが存在しない場合、取込みは非常に少ないかまたまったくないことになる。しかし、［１８Ｆ］フルテメタモールはまた、アミロイド陽性スキャンとアミロイド陰性スキャンの両方について白質内でのかなりの非特異的な取込みを受ける。このことは、アミロイドが全くないか又はほとんどない画像、すなわち陰性スキャンにおいてＳＳＰを使用すると、標準的な方法が、高強度白質領域をピックアップすることになるというリスクが存在することを意味する。

従来技術の３ＤＳＳＰ法は、全ての表面ボクセルから脳内に同じ深さに延在させてきた。解析のためにこうした単一深さを使用すると、方法は、したがって、意図しないで白質内に延在する可能性があり、［１８Ｆ］フルテメタモールのようなイメージング剤の高い取込みを示すことになる。ＳＳＰが両方の化合物をイメージングするための魅力的な方法であるため、したがって、灰白質内での取込みを観察するためにアミロイドイメージング剤用の３ＤＳＳＰを使用することができるが、同時に、白質からやってくる信号に混合するリスクを最小にする方法及びシステムについての必要性が当技術分野で存在する。その理由は、両方の組織が高い取込みを示す場合があるからである。

米国特許第２００９／２９２５５１号

従来技術の必要性を考慮すると、本発明は、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の定位表面投影の方法を提供し、方法は、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像を空間的に正規化する段階であって、脳の表面上の各ボクセルが標準空間に位置合わせされる、正規化する段階と、
（ｂ）空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の各表面ボクセルについて３ＤＳＳＰを計算する段階とを含み、計算する段階は、各表面からかつ表面に垂直に皮質内に延在するラインに沿って最大強度を計算し、それにより、各ラインが、各表面ボクセルについて個々に計算される所定の最大深さまで延在することをさらに含む。強度プロファイルから、最大強度などの特徴が計算されうるが、ある閾値に対する最大勾配、距離などのような他の特性もまた計算されうる。

空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像は、その後、正常データベースと比較されることができ、その後、異なる方法で提示及び／又は視覚化されることができる。

本発明はまた、本発明の方法を実施するための実行可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明の画像処理パイプラインを示す図である。各ベクトルの深さが同じ固定長を有する従来技術の３ＤＳＳＰの原理を示す図である。（左半球上の）表面を通る法線ベクトルを示す全脳領域の画像である。本発明の例示的な実施形態による可変表面投影深さを示す図である。３ＤＳＳＰ解析の結果を可視化するための異なる方法を示す図である。ａ）固定深さ及びｂ）可変深さを使用する３ＤＳＳＰからの結果を持つアミロイド陰性被検者を示す図である。ａ）固定深さ及びｂ）可変深さを使用する３ＤＳＳＰからの結果を持つアミロイド陽性被検者を示す図である。本発明のＰＥＴシステムを示す図である。

本発明は、ＰＥＴ及びＳＰＥＣＴ画像の解析を対象とする。明確にするために、用語「ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ」は、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴが論じられること、及び、用語ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴが使用され続けられうるが、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴに対する特定の参照を意図する任意の例又は解釈が、全てのさらなる解釈のためにそれぞれ維持されることになることに留意するために使用されるであろう。

本発明は、アミロイド陽性スキャンとアミロイド陰性スキャンをよりよく区別するために、［１８Ｆ］フルテメタモールなどのアミロイドイメージング剤を使用して灰白質から計算される特性を視覚化する方法を実装するために使用することができる、ハードウェア及びソフトウェアを含むＳＳＰ法を提供する。さらに、本発明は、本発明の方法を実装するためのコンピュータプログラムを提供する。さらに、本発明は、本発明の方法を実装するためのシステムを提供する。ユーザは、その後、被検者のＳＳＰ値を正常データベースと比較することができる。さらに、本発明は、ＭＲ画像を必要としないが、ＭＲ画像を使用することができる。なおさらに、本発明が、白質取込みが、抽出され、表面上にマッピングされるという可能性を最小にするか又はなくすことが所望される。

本発明の一方法は、（ａ）患者のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴスキャンの段階と、任意選択でＭＲスキャンの空間的正規化の段階と、（ｂ）ＳＳＰ計算の段階と、（ｃ）正常データベースの比較の段階と、（ｄ）３Ｄでのデータ提示の段階とを含む。

望ましいことには、脳の表面上の各ボクセルは、標準空間に位置合わせされ、各表面を通りかつ表面に垂直なラインに沿う最大強度又は他の特性が計算される。表面で始まるラインは、表面に垂直なベクトルの逆方向に、すなわち脳内に向かう。各ボクセルから脳に入る距離は、各表面ボクセルについて個々に計算される予め定義された最大深さに制限される。表面と最大深さとの間で、表面に垂直なベクトルの逆方向へのラインに沿う等間隔な点のデータのサンプリングによって強度プロファイルが抽出される。最大強度などのこの強度プロファイルから計算される特性は、その後、脳の表面モデル上にマッピングされるか又はさらなる計算のために使用される。本発明が強度プロファイルから計算することを企図する他の特性は、予め定義された強度閾値に対する最大勾配又は最大深さを含む。
表面ボクセル及び表面に垂直なベクトルを見出すこと
脳の外側及び内側表面上に位置するボクセルは、標準空間内の脳マスクを使用して予め決定される。脳マスクは、左半球と右半球に分割され、全部で３つの領域、すなわち、全脳領域、左半球領域、及び右半球領域を与える。３つの領域の全ての表面ボクセルのボクセル座標が、決定され記憶される。

全脳、左半球、及び右半球に対応する３つの領域は、その後、ガウシアン３Ｄフィルタを適用することによって平滑化される。３ＤＳＳＰについて行われ、また、図２に示される、領域の表面に垂直なベクトルは、式１による平滑化された領域のボクセル強度を使用して表面ボクセルの全ての座標について計算されうる。ここで、Ｓ_ijkは、画像行列ロケーションｘ＝ｉ、ｙ＝ｊ、及びｚ＝ｋにおけるボクセル強度であり、同じ位置の表面に垂直なベクトルは、ｎ_ijk＝（ｄｘ_ijk，ｄｙ_ijk，ｄｚ_ijk）として定義される。

強度プロファイルを計算すること
表面座標及び表面法線を得て、各表面ボクセルについて、データは、表面から始めて、予め定義された深さに向かう、表面に垂直なベクトルの逆方向に沿って、予め定義されたステップ長を使用して最近傍又は３重線形補間を使用してサンプリングされる。各表面ボクセルについて、強度プロファイル（すなわち、強度値のアレイ）が計算される。この強度プロファイルから、最大強度などの種々の特徴が計算される。計算される特徴は、可視化のために使用されるか又はさらなる計算のために記憶される。
可変深さ
表面に垂直な予め定義された最大深さベクトルは、望ましくは各表面ボクセルについて個々に計算される。これについての根本的理由は、皮質の厚さが脳にわたって変動することである。その理由は、皮質のできる限り多くを、しかし、アミロイドが存在するか否かによらず、［１８Ｆ］フルテメタモールの高い取込みが存在することになる白質に入ることなく、サンプリングすることが重要であるからである。可変深さは、異なる方法で計算されうる。すなわち、以下の方法では、可変深さは、アミロイド陰性健康対照群の平均として計算されるＰＥＴ標準取込み率比（ＳＵＶＲ）平均画像を使用して計算される。ＳＵＶＲ画像は、参照領域内の値によってスキャンの各ボクセルを分割することによって得られる。［１８Ｆ］フルテメタモールについてまた他のアミロイドイメージングトレーサについて、小脳皮質が、通常、参照領域として使用されるが、ポンなどの他の領域もまた使用されうる。

望ましくは、閾値は、ガイダンスのために確率的灰白質及び白質マスクを使用する灰白質及び白質の境界に閾値が対応するように、目視検査によって選択される。ＳＵＶＲ平均画像の最大強度値の４５％の閾値が、灰白質と白質とを弁別するための有用な値であることがわかったが、他の値が、本発明によって使用されることが企図される。

その後、望ましくは、表面で始めて、脳内部に向かって延在する各表面ボクセルについて、各法線ベクトルに沿うデータがサンプリングされた。データが、各ベクトルに沿って、０．１ｍｍ間隔などの固定ステップ長に沿ってサンプリングされうることを本発明は企図する。本発明は、望ましくは、各ベクトルについて、表面に対する最大深さ又は距離と表面に対する最小深さ又は距離の両方を使用する。表面に対する最大距離ｄ_maxは１２ｍｍにセットされうるが、他の値が使用されうることを本発明は企図する。表面に対する最小距離ｄ_minは６ｍｍにセットされうるが、他の値が使用されうることを本発明は企図する。各表面ボクセルについての個々のＳＳＰ最大深さは、以下の基準を使用して決定された。すなわち、
１）表面で始めて、閾値より大きい値がサンプリングされるか又はｄ_maxに達するまで、表面に垂直なベクトルの逆方向のラインに沿ってサンプリングを継続する。

ａ）閾値より大きい値が見出される場合、この値が見出された場所の深さを、現在の表面ボクセルについてのＳＳＰ最大深さとして使用する。

ｂ）閾値より大きい値が見出されない場合、ｄ_maxを、現在の表面ボクセルについてのＳＳＰ最大深さとして使用する。

ｃ）閾値より大きい値が見出され、かつ、その深さが最小深さより小さい場合、その表面ボクセルについてのＳＳＰ最大深さを最小深さｄ_minにセットする。

ＳＳＰについての最小深さの使用は、皮質の萎縮又は空間的正規化における考えられるエラーの補償を可能にする。これは、最大強度ＳＳＰ値を計算するとき、サンプリングが、表面で始まり、脳内で、この例では６ｍｍと１２ｍｍとの間の深さに達することになることを意味する。

図３では、ＳＳＰについての可変深さが示される。白い外側輪郭は脳マスクを表示し、内側輪郭１０及び２０は、表面投影のための最大深さを表示する。内側輪郭がどこで２つの異なる部分に分割されるかに留意されたい。内側部分１０は１２ｍｍの固定深さを示し、一方、外側部分２０は、６ｍｍの最小深さと１２ｍｍの最大深さとの間の範囲にある可変深さを示す。表示されるＰＥＴ画像は、アミロイド陰性健康対照群のＳＵＶＲ平均画像である。

先の説明では、ＳＳＰ最大深さは、ＰＥＴＳＵＶＲ値に関する閾値を使用して決定された。しかし、表面ボクセルについてのＳＳＰ最大深さが、灰白質、白質、ＣＳＦのセグメント化スキャンの皮質の厚さの計算によって又はいくつかのセグメント化スキャンの平均でＭＲＩからの情報に基づいて提示されうることが理解される。さらに、先に概説した段階が全てについて１回行われるだけであること、及び、個々のＳＳＰ最大深さがリストに記憶されることが留意されるべきである。

被検者の年齢に応じて最大深さを調整するために補正係数が使用されうることがさらに企図される。例えば、年齢に関して、皮質の厚さが、正常な老化過程で薄くなり、そのため、被検者が最大深さを減少させる可能性があり、そのため、最大深さが年齢と共に小さくなることが知られている。制限ではなく例証として、年齢について最大深さを再調整するために、最大深さが年齢補正係数によって乗算されることが企図される。
正常データベース
ＳＳＰについて正常データベースを作成するために、正常マテリアルからの位置合わせ済みＳＵＶＲ平均画像を使用することができる。正常データベース内の各被検者について、表面に垂直なベクトルの逆方向のレイに沿う、強度最大（ＳＳＰ_Imax）などの強度プロファイルからのいくつかの特徴の１つが、表面から始めて、予め計算された個々の深さに向かって、各表面ボクセルについて計算される。全ての健康画像についての各表面ボクセルについてＳＳＰ_Imaxを得て、各ボクセルについて平均及び標準偏差、Ｍａｘｒｅｆ_mean及びＭａｘｒｅｆ_sdがそれぞれ計算される。これらは、その後、ＳＳＰについての正常データベースとして記憶される。
患者解析
望ましくは、患者ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像のＳＵＶＲ画像が、ＳＳＰ解析及び可視化のために使用される。各表面ボクセルについて、表面から始めて、表面に垂直なベクトルの逆方向のラインに従って、値が、予め計算された個々の最大深さまで、あるステップ長でサンプリングされる。ステップ長は、望ましくは、０．１ｍｍ又は０．５ｍｍなど、ベクトルの全てについて固定距離である。ラインに沿う最大値ＭａｘＰａｔが計算される。ＭａｘＰａｔ値を３Ｄ表面に直接投影することはＳＳＰＳＵＶＲビューを与える。各表面ボクセルについてのＭａｘＰａｔは、その後、対応するボクセルについての平均Ｍａｘｒｅｆ_mean及び標準偏差Ｍａｘｒｅｆ_sdを有する正常データベースと比較される。Ｚスコアは、式２に従って各ボクセルについて計算される。

Ｚスコアは、単一の患者が群と比較されるときの平均からの標準偏差の倍数を表す。Ｚスコアは、その後、３Ｄ表面に投影され、ＳＳＰＺスコアビューを与える。上記は、最大強度についてのＺスコア計算を示すが、予め定義された強度閾値に対する勾配又は最大深さなどの強度プロファイルから計算される他の特徴が正常データベースに記憶され、患者解析で使用されるうることも本発明によって企図される。
３Ｄ可視化
全脳、左半球、及び右半球の平滑化されたマスクを使用して、三角形分割された３Ｄメッシュが、例えばマーチングキューブアルゴリズムを使用してマスクのそれぞれについて作成されうる。３Ｄメッシュ表面は、記憶され、ＳＳＰ３Ｄ可視化のために使用される。
ＭＲ可視化
患者のＭＲが存在する場合、患者のＭＲは、患者のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像と共に標準空間に変換される。標準空間内で患者のＭＲを得て、その強度が３Ｄ表面上に投影されうる。３Ｄ表面が、テンプレート空間内の脳の表面上にあるように作成されるため、ＭＲ強度値が、３Ｄ表面メッシュの点に対応するボクセルから取得される場合、それほど多くの脳の解剖学的情報が示されない。より多くの解剖学的詳細を受取るために、ある深さからのＭＲ強度が表面に投影される。

標準空間内で定義された３Ｄ表面メッシュの各点について、表面に垂直なベクトルの逆方向の方向に、表面から所定の距離に位置する座標が計算される。この座標について、ＭＲ強度値が、３重線形補間を使用して計算され、３Ｄメッシュ上の対応する点にマッピングされる。

ＭＲ画像の大きなセットの目視検査は、６ｍｍの深さがＭＲ強度投影のための所定の深さに適することを示した。その理由は、その深さが、ＭＲ画像の詳細な解剖学的情報を与えると共に、考えられる位置合わせエラー及び萎縮を補償するのに十分に深いからであえる。その患者についてＭＲが提供されない場合、Ｔ１加重テンプレートをＭＲ可視化のために使用することができる。
ＰＥＴ−ＭＲ可視化
本発明は、図４ａ及び図４ｂに示すように、ＰＥＴ情報及びＭＲ情報がＭＲのみからＰＥＴのみの範囲にわたって混合されうる３ＤＳＳＰの融合ビューで使用することができる。同様に、ＳＳＰについての閾値は、図４ｃ及び図４ｄに示すように、閾値より小さいＳＳＰ値がＭＲだけを表示するような方法でセットされうる。図４は、アミロイド陽性［１８Ｆ］フルテメタモール画像の３ＤＳＳＰ最大強度結果を示す。図４ａは、不透明度が５０％にセットされたＰＥＴ値を示し、患者固有のＭＲ情報を表す。図４ｂは、ＰＥＴ値だけを示す。図４ｃは、ある閾値がセットされたＰＥＴ値を示し、それにより、ＰＥＴ値が閾値より小さいエリアでＭＲ情報が見える。図４ｄは、不透明度及び閾値がセットされたＰＥＴ値を示す。同じタイプの可視化が、他の強度プロファイル特性についてまたＺスコアについて作成されうることを本発明は企図する。

強度プロファイルから、最大強度などの特徴が計算されうるが、ある閾値に対する最大勾配、距離などのような他の特性もまた計算されうる。これらの他の特徴又は特性は、最大強度を補足し、健康な患者と疾病のある患者との間のよりよい分離を達成するのに役立ちうる。

ここで図７を参照すると、本発明の方法は、本発明のＰＥＴシステム２００によって実施されることが企図される。システム２００は、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴスキャンを実施するためのスキャナ２１０、スキャン画像、例えば患者画像を受信するためのコンピュータ２２０、及び、本発明の方法で使用される、正常データベースなどの画像を含むデータベースを提供するためのデータベース２３０を含む。コンピュータ２２０は、通常、ディスプレイ２２２、キーボード２２４ａ及びマウス２２４ｂなどの入力デバイス２２４、並びにプロセッサ２２６を含む。プロセッサ２２６は、通常、データベース２３０及びスキャナ２１０からの患者画像を使用して本発明の方法を実施するためのソフトウェアを含む。さらに、プロセッサ２２６は、スキャナ２１０からの画像を使用して本発明のＳＳＰ法を実施するための実行可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことが企図される。非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、本発明のＳＳＰ法を実施するためのまた望ましくはその結果を示す画像を表示するための命令を含むコンピュータ可読プログラムコードを含む。スキャナ２１０とコンピュータ２２０とデータベース２３０との間の接続は、有線、無線、又はその任意の組合せなどの、当技術分野で知られている任意の手段によることが企図される。

そのため、本発明は、本発明のＳＳＰ法を実装するための陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システム２００をさらに提供する。ＰＥＴシステムは、記憶デバイス２３０、被検者の脳からの陽電子放出を検出するための検出器２１０を含み、検出器２１０は、陽電子放出を表す信号又は画像を生成し、信号又は画像は記憶デバイス２３０に記憶される。ＰＥＴシステム２００は、画像プロセッサ２２６をさらに含み、画像プロセッサ２２６は、ａ）記憶デバイス２３０に記憶された信号に基づいて、被検者の脳の表面を表す表面ボクセルを含むＰＥＴ画像データセットを生成し、ｂ）ＰＥＴ画像データセットを記憶デバイス２３０に記憶し、ｃ）ＰＥＴ画像データセットを空間的に正規化し、表面ボクセルは脳についての標準空間に位置合わせされ、ｄ）表面ボクセルからかつ脳の表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算し、それにより、各ラインが、所定の最大深さまで延在することによって、表面ボクセルについて定位表面投影（ＳＳＰ）データセットを計算するようにプログラムされ、画像プロセッサ２２６は、所定の最大深さを、各表面ボクセルについて個々に計算し、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される。望ましくは、ＰＥＴシステム２００はＳＳＰデータセットに基づいて脳の画像を表示するためのディスプレイ２２２をさらに備える。

本発明は、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の定位表面投影（ＳＳＰ）を計算するコンピュータ実装方法をさらに提供する。方法は、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ検出器によって生成された被検者の脳のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを受信する段階と、
（ｂ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットをメモリに記憶する段階と、
（ｃ）脳の表面上の各ボクセルを、脳についての標準空間に位置合わせするようにプログラムされる画像プロセッサによって、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを空間的に正規化する段階と、
（ｄ）画像プロセッサによって、空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットの表面ボクセルについてＳＳＰデータセットを計算する段階とを含み、計算する段階は、各表面ボクセルからかつ表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算し、それにより、各ラインが、所定の最大深さまで延在することを含み、所定の最大深さは、各表面ボクセルについて画像プロセッサによって個々に計算され、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される。

本発明は、定位表面投影（ＳＳＰ）画像を生成するための命令を含むコンピュータ可読プログラムコードを含む非一時的記憶媒体をさらに提供し、コンピュータ可読プログラムコードの実行は、プロセッサに、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ検出器によって生成された被検者の脳のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを受信する段階と、
（ｂ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットをメモリに記憶する段階と、
（ｃ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを空間的に正規化する段階であって、プロセッサは、脳の表面上の各ボクセルを、脳についての標準空間に位置合わせするようにプログラムされる、正規化する段階と、
（ｄ）空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットの表面ボクセルについてＳＳＰデータセットを計算する段階を実行させ、計算する段階は、各表面ボクセルからかつ表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算し、それにより、各ラインが、所定の最大深さまで延在することを含み、所定の最大深さは、各表面ボクセルについてプロセッサによって個々に計算され、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される。
結果
以下は、健康組織、図５とアルツハイマー病、図６の両方についての、可変最大深さと比較して固定最大深さを使用するＳＳＰの実装を示す代表的な図である。

図５は、アミロイド陰性被検者を示す。列「ａ」は、１２ｍｍの固定最大深さを使用するＳＳＰを表示する。列「ａ」の上部画像はＳＳＰだけを示す上面ビューであり、中央画像は患者ＭＲと融合したＳＳＰを示す上面ビューであり、一方、下部画像はＳＳＰだけを示す左面ビューである。列「ｂ」は、１２ｍｍの最大深さを有する可変深さを使用するＳＳＰを表示する。列「ｂ」の上部画像はＳＳＰだけを示す上面ビューであり、中央画像は患者ＭＲと融合したＳＳＰを示す上面ビューであり、一方、下部画像はＳＳＰだけを示す左面ビューである。列「ｃ」は、ＰＥＴデータとＭＲデータの両方を表示し、ＰＥＴとＭＲが共に融合したトランスアキシャルスライス（上部画像）、コロナルスライス（中央画像）、及びサジタルスライス（下部画像）である。図５は、元々、カラー画像として準備されたため、その白黒コピーでは一部の詳細が失われる。ＰＥＴ及びＭＲ画像は、データによれば、皮質領域における取込みを示さない。列ａのＳＳＰマップは、固定深さのプローブを使用して検出される白質における取込みのせいで、より多くの高取込みエリアを示す。中央画像は、可変深さ解析が白質からの読取りをよりよく回避できるため、白質取込みによるずっと少ない活動を示す。列ｃの画像は、この被検者が、白質エリアだけにおいて高取込みを有することを示す。

図６は、アミロイド陽性被検者を示す。列「ａ」は、１２ｍｍの固定最大深さを使用するＳＳＰを表示する。列「ａ」の上部画像はＳＳＰだけを示す上面ビューであり、中央画像は患者ＭＲと融合したＳＳＰを示す上面ビューであり、一方、下部画像はＳＳＰだけを示す左面ビューである。列「ｂ」は、１２ｍｍの最大深さを有する可変深さを使用するＳＳＰを表示する。列「ｂ」の上部画像はＳＳＰだけを示す上面ビューであり、中央画像は患者ＭＲと融合したＳＳＰを示す上面ビューであり、一方、下部画像はＳＳＰだけを示す左面ビューである。列「ｃ」は、ＰＥＴデータとＭＲデータの結合したものを表示し、ＰＥＴとＭＲが共に融合したトランスアキシャルスライス（上部画像）、コロナルスライス（中央画像）、及びサジタルスライス（下部画像）である。

図６は、元々、カラー画像として準備されたため、その白黒コピーでは一部の詳細が失われる。列ｃのＰＥＴ及びＭＲ画像は、データによれば、皮質領域における高取込みエリアを示す。列ａの固定深さＳＳＰは、固定深さのプローブを使用して検出される皮質灰白質における取込みのせいで、高取込みエリアを示す。列ｂの画像は、可変深さのプローブを使用して同様の活動を示し、したがって、本発明のアプローチを検証する。

図５の画像と図６の画像を比較すると、図５ａ及び図６ａは１２ｍｍの固定最大深さを使用するＳＳＰを表示する。図５ｂ及び図６ｂは、最大深さが１２ｍｍにセットされる可変深さを使用するＳＳＰを示す。図５ｃ及び図６ｃは、患者のＭＲ画像上に重ね合わされた患者のＳＵＶＲ画像の直交ビューである。

１２ｍｍの固定最大深さによる健康組織スキャンを示す図５ａでは、高ＳＵＶＲ値の一部は、脳回に相関付けられ、白質がピックアップされることを示し、一方、相関は、図５ｂにおいてずっと小さく、可変最大深さによる同じスキャンを示す。

図５ｃによれば、白質に比べて、灰白質においてかなり少ない取込みが存在する。図５ｂにおけるこのまたほんの少数のホットスポットは、より多くのまたより大きなホットスポットを有する固定深さＳＳＰと比較して、白質取込みのわずかの量だけが、可変深さＳＳＰを使用して抽出されることを示す。

図６ｃでは、患者ＳＵＶＲ画像が患者ＭＲ画像と融合される。図６ｃでは、灰白質においてかなりの取込みを有する皮質エリアが存在することが見られ、それは、図６ａと図６ｂの両方にも反映される。

本発明はまた、本発明の方法を実施するための実行可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記億媒体を提供する。本発明の方法は、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴ画像を取得及び／又は解析するためのシステム上にロードするための又はロードされたコンピュータプログラムコードとして提供されることができる。

本発明の特定の実施形態が示され述べられたが、本発明の教示から逸脱することなく、変更及び修正を行うことができることが当業者に明らかである。例えば、本発明がＰＥＴ画像データを使用して立証された場合、本発明は、ＳＰＥＣＴ画像解析に同様に適用可能であることが企図される。先の説明及び添付図面で挙げる事柄は、制限ではなく、例証として提供される。本発明の実際の範囲は、従来技術に基づく適切な全体像を考慮すると、添付特許請求の範囲において規定されることを意図される。

２００ＰＥＴシステム
２１０スキャナ
２２０コンピュータ
２２２ディスプレイ
２２４入力デバイス
２２４ａキーボード
２２４ｂマウス
２２６プロセッサ
２３０データベース

Claims

ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の定位表面投影（ＳＳＰ）の方法であって、当該方法が、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像を空間的に正規化する段階であって、脳の表面上の各ボクセルを標準空間に位置合わせする、段階と、
（ｂ）空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の各表面ボクセルについてＳＳＰを計算する段階と
を含んでおり、計算する段階が、各表面ボクセルから表面に垂直に組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算することをさらに含んでおり、各ラインが、各表面ボクセルについて個々に計算される所定の最大深さまで延在する、方法。
（ｃ）空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像を正常データベースと比較する段階と、
（ｄ）データを３Ｄで提示する段階と
をさらに含む、請求項１記載の方法。
空間的に正規化する段階が、ＭＲスキャンと共にＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像を空間的に正規化することをさらに含む、請求項１記載の方法。
各表面ボクセルについての所定の最大深さは、年齢補正係数の乗算によって年齢について調整される、請求項１記載の方法。
脳の外側表面及び内側表面上に位置するボクセルは、標準空間内の脳マスクを使用して予め決定される、請求項１記載の方法。
脳マスクを左半球と右半球に分割して、全脳領域、左半球領域及び右半球領域を定義し、３つの領域の全ての表面ボクセルのボクセル座標を決定して記憶する、請求項５記載の方法。
脳マスクを左半球と右半球に分割して、全脳領域、左半球領域及び右半球領域を定義し、ガウシアン３Ｄフィルタを適用することによって、全脳、左半球及び右半球に対応する３つの領域を平滑化する段階をさらに含む、請求項５記載の方法。
下記の式１による平滑化された領域のボクセル強度を使用して表面ボクセルの全ての座標について領域の表面に垂直なベクトルを計算する、請求項７記載の方法。
式中、Ｓ_ijkは、画像行列位置ｘ＝ｉ、ｙ＝ｊ及びｚ＝ｋにおけるボクセル強度であり、同じ位置の表面に垂直なベクトルは、ｎ_ijk＝（ｄｘ_ijk，ｄｙ_ijk，ｄｚ_ijk）として定義される。
表面から始めて、表面に垂直なベクトルの逆方向に、脳内の所定の深さに向かうラインに沿って、所定のステップ長を使用した最近傍又は３重線形補間を使用してデータをサンプリングし、ラインに沿う強度値のアレイとして定義される強度プロファイルを計算して記憶する、請求項８記載の方法。
各表面ボクセルについて、強度プロファイルから最大強度が計算される、請求項９記載の方法。
各表面ボクセルについて、強度プロファイルから最大勾配が計算される、請求項９記載の方法。
各表面ボクセルについて、強度プロファイルから所定の強度閾値に対する最大深さが計算される、請求項９記載の方法。
各表面ボクセルについて表面に垂直なベクトルの所定の最大深さが個々に計算される、請求項９記載の方法。
確率的灰白質及び白質マスクを使用することによって決定される灰白質と白質の境界に対応するようにアミロイド陰性平均画像に関する閾値が選択される、請求項９記載の方法。
各ベクトルについて固定ステップ長に沿ってデータがサンプリングされる、請求項９記載の方法。
当該方法が、各ベクトルの対応する表面ボクセルからの各ベクトルについての最大深さを割当てる段階をさらに含んでおり、割当てる段階が、
各ベクトルについて最大深さ限界及び最小深さ限界を決定し、
閾値より大きい値をサンプリングするか又は最大深さ限界に達するまで各ベクトルに沿ってサンプリングすることをさらに含んでいて、
ａ）閾値より大きい値が見出される場合、値が見出された場所の深さが、対応する表面ボクセルからのベクトルについての最大深さとして割当てられ、
ｂ）閾値より大きい値が見出されない場合、最大深さ限界が、対応する表面ボクセルからのベクトルについての最大深さとして割当てられ、
ｃ）閾値より大きい値が見出され、かつ、その深さが最小深さ限界より小さい場合、対応する表面ボクセルからのベクトルについての最大深さとして最小深さ限界を割当てる、請求項１４記載の方法。
正常データベースと比較する段階が、
健康な組織サンプル画像の各表面ボクセルから垂直に組織内に入って予め計算された最大深さまで延在するラインに沿って値をサンプリングし、
サンプリングステップで各ラインについて特徴値を計算し、計算される特徴値が、所定の強度閾値に対する、最大値、勾配及び最大深さの値の１つ以上であり、
各表面ボクセルについての計算する段階からの特徴値を、特徴の平均値及び標準偏差を有する正常データベースの対応する表面ボクセルと比較し、
下記の式２によって、各ボクセルについてＺスコアを計算するステップをさらに含む、請求項２記載の方法。
式中、Ｚスコアは、単一の患者が群と比較したときの平均からの標準偏差の倍数を表し、ＭａｘＰａｔはラインに沿う最大値であり、Ｍａｘｒｅｆ_mean及びＭａｘｒｅｆ_sdは対応するボクセルについての正常データベースの平均及び標準偏差である。
請求項１乃至請求項１７のいずれか１項記載の方法を実施するための実行可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システムであって、当該陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システムが、
記憶デバイスと、
被検者の脳からの陽電子放出を検出するための検出器であって、陽電子放出を表す信号を生成し、信号を記憶デバイスに記憶する、検出器と、
画像プロセッサと
を備えており、画像プロセッサが、
記憶デバイスに記憶された信号に基づいて、被検者の脳の表面を表す表面ボクセルを含むＰＥＴ画像データセットを生成し、
ＰＥＴ画像データセットを記憶デバイスに記憶し、
表面ボクセルを脳についての標準空間に位置合するように、ＰＥＴ画像データセットを空間的に正規化し、
各ラインが所定の最大深さまで延在するように表面ボクセルから脳の表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算することによって、表面ボクセルについて定位表面投影（ＳＳＰ）データセットを計算する
ようにプログラムされており、画像プロセッサが、所定の最大深さを各表面ボクセルについて個々に計算し、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システム。
ＳＳＰデータセットに基づいて脳の画像を表示するためのディスプレイをさらに備える、請求項１９記載の陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システム。
ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像の定位表面投影（ＳＳＰ）を計算するコンピュータ実装方法であって、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ検出器によって生成された被検者の脳のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを受信する段階と、
（ｂ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットをメモリに記憶する段階と、
（ｃ）脳の表面上の各ボクセルを、脳についての標準空間に位置合わせするようにプログラムされる画像プロセッサによって、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを空間的に正規化する段階と、
（ｄ）画像プロセッサによって、空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットの表面ボクセルについてＳＳＰデータセットを計算する段階と
を含んでおり、計算する段階が、各ボクセルから表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算することを含んでおり、各ラインが、所定の最大深さまで延在し、所定の最大深さが、画像プロセッサによって各表面ボクセルについて個々に計算され、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される、コンピュータ実装方法。
定位表面投影（ＳＳＰ）画像を生成するための命令を含むコンピュータ可読プログラムコードを含む非一時的記憶媒体であって、コンピュータ可読プログラムコードの実行は、プロセッサに、
（ａ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ検出器によって生成された被検者の脳のＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを受信する段階と、
（ｂ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットをメモリに記憶する段階と、
（ｃ）ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットを空間的に正規化する段階であって、プロセッサが、脳の表面上の各ボクセルを、脳についての標準空間に位置合わせするようにプログラムされている、段階と、
（ｄ）空間的に正規化されたＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ画像データセットの表面ボクセルについてＳＳＰデータセットを計算する段階と
を実行させ、計算する段階が、各ボクセルから表面に垂直に脳組織内に延在するラインに沿って最大強度を計算することを含んでおり、各ラインが、所定の最大深さまで延在し、所定の最大深さが、プロセッサによって各表面ボクセルについて個々に計算され、それにより、脳白質からの少なくとも一部の陽電子放出が、ＳＳＰデータセットから削除される、非一時的記憶媒体。