阶段判定支援系统的制作方法

阶段判定支援系统的制作方法
【专利摘要】本发明的实施方式的阶段判定支援系统包括存储单元、第1判定单元、第2判定单元、计算单元以及显示单元。所述存储单元存储被检测体的多种功能图像以及形态图像。所述第1判定单元基于在所述各功能图像以及所述形态图像中的至少所述各功能图像，判定针对所述疾病的多种分析指标各自的程度。所述第2判定单元根据基于所述第1判定单元的各个判定结果以及规定的阶段判定规则，针对每个所述分析指标，判定与该判定结果相符的阶段。所述计算单元根据基于所述第2判定单元的各个判定结果，针对每个所述阶段，计算表示所述疾病与该阶段相符的可能性的值。所述计算单元针对每个所述阶段显示所计算出的所述值。
【专利说明】阶段判定支援系统
【技术领域】
本发明的实施方式涉及阶段判定支援系统。
【背景技术】
近年来，通过观察各种功能图像，能够进行心脏或脑等的疾病的判定。例如，在对急性期脑梗塞、短暂性脑缺血发作、慢性期头颈部血管收缩等脑缺血疾病进行诊断的情况下，根据作为通过各种医用图像诊断装置所获得的二维或者三维图像的灌流(Perfusion)图像，评价脑循环代谢量。
作为脑循环代谢量的具体的分析指标，存在脑血流量CBF [ml/100g/min]、脑血液量CBV [ml/100g]、脑氧摄取率OEF [%]以及脑氧代谢量CMR02 [ml/100g/min]等种类。在此，CBF 是 Cerebral Blood Flow (脑血流量)的简称，CBV 是 Cerebral Blood Volume (脑血容积)的简称。OEF是Cerebral Oxygen Extraction Fraction (脑氧摄取分数)的简称，CMR02 是 Cerebral Metabolic Rate of Oxygen (脑氧代谢率)的简称。
医师通常通过在多个功能图像上观察缺血部位处的这些分析指标的大小，综合地判断脑循环代谢的重症度，并确定治疗方针。
各分析指标中的、脑血流量CBF以及脑血液量CBV的大小是在灌流图像上观察。此外，从 X 射线 CT (computed tomography:计算机断层摄影)装置、MRI (magnetic resonanceimaging:磁共振成像)装置、SPECT (single photon emission CT:单光子发射计算机断层摄影)装置或者PET (po sitron emission tomography:正电子发射断层摄影)装置等获得灌流图像。
另外，特别地，各分析指标中的脑氧摄取率OEF以及脑氧代谢量CMR02的大小在从PET装置获得的PET图像上观察。
在对各分析指标的大小观察后，作为构成医师判断脑循环代谢的重症度的基准的一个指标，存在被称作能量(Powers)的阶段分类的代表性的重症度判定的看法。能量的阶段分类是通过上述的各种分析指标的大小的组合将重症度的阶段分成三个阶段的指标。具体而言，关于该指标，根据上述的四个分析指标(08?、08￥、(^、01?02)的大小，如图11所示，将脑循环代谢的重症度分类表示成阶段1、I1、III。一般而言，阶段III被视作由于梗塞(脑细胞坏死)而无法治疗的状态。阶段II相当于被称作缺血性半影(可逆性组织障碍)的状态，并被视作通过基于治疗的血流恢复能够正常化的状态。缺血性半影区域的残留比例对于治疗方针的确定非常重要。
通过图12对具体的阶段分类的方法进行说明。在图12所示的例子中，由于患侧(发生脑缺血的一侧)的脑血流量CBF减少，脑血液量CBV增加，脑氧摄取率OEF增加，脑氧代谢量CMR02减少，因此相对于阶段III，被视作脑细胞坏死状态。
现有技术文献
非专利文献
非专利文献 I:Powers, et al.Strokel985, 16:361-376
【发明内容】

本发明所要解决的问题
然而，在以上那样的阶段分类的方法中，关于四个分析指标的大小的组合相当于哪个阶段，如果不仔细考虑，则无法判定，因此，判定有可能耗费时间，或者发生误判定。
另外，在实际的临床中，由于有可能发生与哪个阶段都不相符的组合，因此，在这样的情况下，将苦于给出怎样的诊断结果是适当的。
另外，在没有得到所有的功能图像的情况下，或者相反在针对一个分析指标得到从不同的医用图像诊断装置获得的多个功能图像的情况下，倾向于针对过多或不足的信息主观地进行判定，导致有可能无法给出适当的诊断结果。
本发明的目的是提供能够根据所获得的功能图像来显示疾病与各阶段相符的可能性、并且可以支援基于用户的阶段判定的阶段判定支援系统。
用于解决问题的技术手段
本发明的实施方式的阶段判定支援系统包括存储单元、第I判定单元、第2判定单元以及计算单元。 所述存储单元存储被检测体的多种功能图像。
所述第I判定单元基于在所述各功能图像以及形态图像中的至少所述各功能图像，来判定针对疾病的所述多种分析指标各自的程度。
所述第2判定单元根据基于所述第I判定单元的各个判定结果以及规定的阶段判定规贝U，针对每个所述分析指标，判定与该判定结果相符的阶段。
所述计算单元根据基于所述第2判定单元的各个判定结果，针对每个所述阶段，计算所述疾病与该阶段相符的“表示可能性的值”。
【专利附图】

【附图说明】
图1是表示第I实施方式所涉及的阶段判定支援系统及其外围结构的示意图。
图2是用于说明该实施方式中的动作的流程图。
图3是表示该实施方式中将脑分割了的区段(segment)的一个例子的示意图。
图4是用于说明一般的缺血性半影和中心部梗塞区域的示意图。
图5是用于说明该实施方式中的阶段分类上的相符范围的确定的示意图。
图6是用于说明该实施方式中的阶段可能性的计算方法的示意图。
图7是用于说明该实施方式中的阶段可能性的另一种计算方法的示意图。
图8是用于说明第2实施方式中的动作的流程图。
图9是表示该实施方式中各阶段的可能性高的区域的显示图像的一个例子的示意图。
图1OA是表示用不同颜色显示该实施方式中阶段I的可能性高的区域的图像的一个例子的示意图。
图1OB是表示用不同颜色显示该实施方式中阶段II的可能性高的区域的图像的一个例子的示意图。
图1OC是表示用不同颜色显示该实施方式中阶段III的可能性高的区域的图像的一个例子的示意图。图11是表示一般的能量的阶段分类的示意图。
图12是表示一般的内颈动脉狭窄症中的脑循环代谢量的一个例子的图。
图13是表示用于说明根据基于形态图像的分析指标来确定阶段分类上的相符范围的示意图。
图14是用于说明根据基于形态图像的分析指标来确定阶段分类上的相符范围的示意图。
图15是表不使用了 CTA的形态图像的一个例子的不意图。
【具体实施方式】
以下，使用附图对各实施方式所涉及的阶段判定支援系统进行说明。以下的阶段判定支援系统可以分别通过硬件结构、或者硬件资源和软件的组合结构的任一者来实施。作为组合结构的软件，使用预先从网络或者存储介质安装到计算机中的、用于使该计算机实现阶段判定支援系统的各功能的阶段判定支援程序。
<第I实施方式>
图1是表示第I实施方式涉及的阶段判定支援系统及其外围结构的示意图。阶段判定支援系统是用于支援对被检测体的疾病相符于表示重症度的多个阶段中的、哪个阶段的判定的系统。阶段判定支援 系统例如由医用图像工作台10、输入装置(例如，键盘或者鼠标等)14以及监视装置15构成。在医用图像工作台10的内部具有硬盘11、计算机12以及网络I / F (例如，Ethernet (注册商标)Card等)13。此外，阶段判定支援系统中的“系统”的用语也可以更换措词为“装置”，输入装置14以及监视装置15中的“装置”的用语也可以更换措词为“部”。另外，阶段判定支援系统也可以实现为与从各装置20~50经由网络来收集功能图像Ilg的图像服务器装置连接，并能够从该图像服务器装置读出功能图像Ilg的客户端装置。
硬盘11中保存有阶段判定支援用软件(阶段判定支援程序)Hs、被检测体(患者)的多种功能图像Ilg以及形态图像。计算机12包括主存储器12m以及处理器12p。
处理器12p将硬盘11内的阶段判定支援用软件11s、和各功能图像Ilg以及形态图像中的至少各功能图像读出到主存储器(存储单元)12m，并执行阶段判定支援用软件Ils的处理。
处理器12p通过网络I / F13经由网络从X射线CT装置20、MRI装置30、SPECT装置40以及PET装置50等获得各功能图像Ilg以及形态图像，并将各功能图像Ilg以及形态图像保存在硬盘11中。
但是，处理器12P也可以将各功能图像Ilg以及形态图像发送至主存储器12m，而不保存在硬盘11中，并执行从硬盘11读出的阶段判定支援用软件Hs，从而对主存储器12m内的各功能图像Ilg (以及形态图像)进行解析。
此外，阶段判定支援用软件Ils由处理器12p执行，并包括用于使计算机12实现第I判定功能、第2判定功能、计算功能以及显示功能的阶段判定支援程序。即，阶段判定支援用软件Ils以及处理器12p构成第I判定单元、第2判定单元以及计算单元。阶段判定支援用软件11s、处理器12p以及监视装置15构成显示单元。此外，监视装置15有时被配置在远离医用工作台10的场所。在该情况下，也可以省略阶段判定支援程序的显示功能。在此，第I判定功能是根据在主存储器12m内的各功能图像Ilg以及形态图像中的至少各功能图像Hg，对针对疾病的多种分析指标各自的程度进行判定的功能。例如，第I判定功能根据各功能图像Hg，通过与针对被检测体的被视作正常的区域的多种分析指标的各个指标进行比较，来判定将针对疾病的多种分析指标各自的程度。作为疾病，例如，脑缺血疾病可以适用。作为多种分析指标，在基于各功能图像的情况下，例如，可以适用脑血液量CBV、脑血流量CBF、脑氧摄取率OEF以及脑氧代谢量CMR02。
但是，不需要所有的分析指标都基于各功能图像，例如，所有的分析指标中的若干分析指标也可以基于形态图像。这一点在以下的各实施方式中也是同样的。作为基于形态图像的分析指标，例如，可以使用早期CT征象(Early CT Sign)或者CTA (CT Angiography:CT血管造影)。
关于早期CT征象，例如，如图13所示，在CT值比基准值B高的情况下，相符于阶段II以及III，在CT值为基准值B以下的情况下，相符于阶段I。
但是，即使关于早期CT征象，也可以以阶段1、I1、III这三个阶段来进行判定。
如果进行补充，则关于早期CT征象存在以下三种判定基准。
(O白质/灰质的边界不清楚化；
(2)脑沟的消失；
(3)堵塞动脉的高吸收区域。
在此，能够使用单纯的CT的阈值进行判定的基准仅被估计为(3)。
在使用(3)的基准的情况下，如果设为是否是高吸收区域这样的二选一，则在是高吸收的情况下，与阶段1、I1、III全体相符。
在该情况下，在图13的例子中，即使设为是阶段I还是阶段I1、III这样的二选一，也使用CT值的大小的程度来区别，但也可以以阶段1、I1、III这三个阶段来进行判定。
例如，在使用早期CT征象的情况下，可以与其他的功能图像的判定相同地，将与相对侧的大小的比较结果(大、小、相同程度)作为纵轴来进行判定。由此，即使在使用CT值的绝对值进行判定困难的情况下，也可以以1、I1、III这三个阶段来进行阶段的判定。
在CTA中，例如，如图14及图15所示，在支配区域16内的血管被造影的情况17下，相符于阶段I，在支配区域16内的血管没有被造影的情况18下，相符于阶段II以及III。例如，针对每个关心区域ROI来判定支配区域16内的血管是否被造影。此外，在没有被造影的情况下，由于支配区域16内的血管自身不可见，因此无法确定。因此，与该情况同样地，需要与相对侧进行比较。在与直到与相对侧的ROI最接近的血管的距离相比，直到与疾病侧的ROI最接近的血管的距离更远的情况下，判断为原来所支配的血管没有被造影，成为高阶段的判定。在该情况下，将从ROI至造影血管的最短距离的与相对侧的大小的比较结果(大、小、相同程度)作为纵轴，根据距离差的大小，能够以1、I1、III这三个阶段来进行阶段判定。此外，在与相对侧相比从ROI至造影血管的距离更小或者相同程度的情况下，与阶段1、I1、III均不相符。
另外，作为第I判定功能，例如，也可以设为将以下的(a)、(b)、(c)或者(d)作为判定对象区域来执行程度的判定的功能。此外，在本实施方式中，以将(a)作为判定对象区域的情况作为例子举 出并进行叙述。
Ca)使用者在各功能图像Ilg上设定的关心区域R0I。(b)通过与各功能图像Ilg所表示的正常区域之间的像素值的比较而判定为异常的区域。
(c)将各功能图像Ilg所表示的整个组织分割成多个区段而得到的区域。
Cd)各功能图像Ilg上的各像素单位。
另外，作为第I判定功能，也可以设为通过在各功能图像Ilg中该判定对象区域(上述(a)、(b)、( c )或者(d))与被视作正常的区域之间的像素值的比较来执行程度的判定的功能。在此，作为被视作正常的区域，例如，也可以设为与判定对象区域处于左右对称的关系的相对侧区域，或者，也可以设为(难以梗塞、且陷入缺血的可能性低)的小脑的一部分区域。
另外，在进一步使计算机12实现阶段判定支援程序执行各功能图像Ilg的位置对准的位置对准功能的情况下，第I判定功能也可以设为根据已执行了该位置对准的各功能图像Hg来执行程度的判定的功能。
第2判定功能是根据基于第I判定功能的各个判定结果以及规定的阶段判定规则并针对每个分析指标来判定相符于该判定结果的阶段的功能。作为阶段判定规则，例如，可以适用根据脑血液量CBV、脑血流量CBF、脑氧摄取率OEF以及脑氧代谢量CMR02来执行针对脑缺血疾病的能量的阶段分类的判定规则。
计算功能是根据基于第2判定功能的各个判定结果并针对每个阶段来计算表示疾病相符于该阶段的可能性的值的功能。作为该计算功能，例如，也可以设为针对每个阶段来通过对基于第2判定功能的各个判定结果进行权重累加而计算表示可能性的值的功能。
显示功能是针对每个阶段将该计算出的值显示在监视装置15上的功能。显示功能例如也可以是根据该计算出的值通过监视装置15执行数值显示、图形显示或者比色刻度尺显示的功能。
接下来，使用图2的流程图对以上那样构成的阶段判定支援系统的动作进行说明。此外，阶段判定支援系统的医用图像工作台10设为通过由使用者对输入装置14的操作、处理器12p将硬盘11内的阶段判定支援用软件Ils读出到主存储器12m中并执行的装置。另外，在本实施方式中，以使用各功能图像Ilg以及形态图像中的各功能图像Ilg的情况为例进行叙述。
在步骤STl中，在医用图像工作台10中，通过由使用者对输入装置14的操作，处理器12p将负责使用者所指定的脑循环代谢量的各分析指标的各功能图像Ilg从硬盘11读出到主存储器12m。进而，处理器12p将各功能图像Ilg发送至监视装置15，监视装置15显示各功能图像Hg。
接下来，处理器12p根据解剖上的形态来执行各功能图像Ilg的位置对准。作为位置对准的方法，可以使用作为与公知的代表性的标准脑之间的位置对准法的3D — SSP(stereotactic surface projection:立体定向表面投影)法或者 SPM (statisticalparametric mapping:统计参数图)法等。
3D - SSP法例如被记载在文献[I ]中。
[0001] S Minoshima, RA Koeppe, KA Frey, et al., “Anatomic standardization: Linearscaling and nonlinear warping of functional brain images，，，J Nucl Med, 35
(9),1528-1537, (1994).SPM法例如被记载在文献[2]以及[3]中。
[0002]KJ Friston, J Ashburner, CD Frith, et al., “Spatial registration andnormalization of images，，，Human Brain Mapping, 2, 165-189, (1995).[0003]J Ashburner, and KJ Friston,“Nonlinear spatial normalization using basisfunctions”，Hum Brain Mapp, 7 (4),254-266, (1999).负责一个分析指标的功能图像Iig可以是一个，也可以是多个，也可以是0个。具体而言，作为负责脑血流量CBF以及脑血液量CBV的功能图像llg，主要使用从X射线CT装置
20、MRI装置30、SPECT装置40或者PET装置50获得的灌流图像。另外，作为负责脑氧摄取率OEF以及脑氧代谢量CMR02的功能图像llg，使用PET图像。另外，从图11中可知，由于脑氧代谢量CMR02的减少被视作与脑细胞坏死同等的状态，因此，也可以代替功能图像llg，而将MRI的弥散加权图像DWI (Diffusion Weighted Image)的高信号值代用为分析指标。
此外，如果是通过同一医用图像诊断装置20~50使用在一次摄像中获得的数据进行解析所得到的多个功能图像Ilg的彼此的话，则不会发生错位，因此不需要这种位置对准处理。
在步骤ST2中，处理器12p将使用者所指定的所有的功能图像Ilg显示在监视装置15的画面上。处理器12p通过由使用者对输入装置14的操作，在所显示的任意的功能图像Ilg上的、与相对侧相比为低信号或者高信号而被认为是缺血状态的区域中设定关心区域ROI (Region of Interest)。
此外，关心区域ROI的形状也可以为椭圆等，也可以为任意形状。另外，处理器12p也可以通过内部处理对信号值的左右差别大的区域进行检测，并在该区域上自动地设定关心区域R0I。或者，也可以如在图3中示出的一个例子那样，预先将整个脑(或者仅脑的外周侧区域)分割成多个细小的区段L1、L2、-RU R2...，在功能图像Ilg上，在与多个区段L1、L2、…、R1、R2、…分别相对应的多个区域上设定多个关心区域ROI。此外，各区段L1、L2、…、R1、R2…被左右对称地分割，从将关心区域ROI左右对称地设定的观点出发，是优选的。
另外，根据由使用者对输入装置14的操作，也能够设定多个关心区域R0I。在使用者所设定的多个关心区域ROI重叠的情况下，将较大的关心区域ROI设为将较小的关心区域ROI的区域去除而得到的区域。如图4所示，这假定了想要分别对脑缺血区域rl中的中心部梗塞(脑细胞坏死)区域(ischemic core:缺血中心)r2及除此以外的缺血性半影区域(ischemic penumbra:缺血半暗带)r3这样的各区域r2、r3进行阶段判定的情况。
在步骤ST3中，处理器12p将与设定在患侧(脑的缺血侧)的关心区域ROI相对应的关心区域ROI左右对称 地设定在健侧(脑的正常侧)，针对各功能图像Ilg比较左右的关心区域ROI的平均值。处理器12p判定与健侧相比较患侧的关心区域ROI平均值是更大、还是更小、还是相同程度的程度。关于大、小、相同程度的判定的阈值，按照与健侧之比为120%以上则判定为大、小于70%则判定为小、大于等于70%但小于120%则判定为相同程度来进行判定。另外，也可以考虑两侧陷入缺血的情况。由于在两侧处于缺血状态的情况下也能够判定，因此也可以不进行左右比较，而在陷入缺血的可能性低的小脑等上设定正常区域的关心区域R0I，并进行正常区域的关心区域ROI与缺血区域之间的比较。在步骤ST4中，处理器12p针对各功能图像llg，根据基于与健侧之间的比较的判定结果(大、小、相同程度)以及能量的阶段分类上的阶段判定规则，针对每个分析指标，判定与该判定结果相符的阶段。例如，在图5所示的情况下，由于脑血液量CBV被判定为大，因此判定为与阶段Ι、Π、ΙΙΙ的所有阶段相符，由此该范围被确定为阶段I~III。由于脑血流量CBF被判定为小，因此判定为与阶段I1、III相符，由此该范围被确定为阶段II~III。由于脑氧摄取率OEF被判定为大，因此判定为与阶段I1、III相符，由此该范围被确定为阶段II~III。由于脑氧代谢量CMR02被判定为相同程度，因此判定为与阶段Ι、Π相符，由此该范围被确定为阶段I~II。
在步骤ST5中，处理器12ρ通过由使用者对输入装置14的操作，预先设定各分析指标的权重系数。每个分析指标的权重系数被设定为与使用者的所认为的重要度相对应的比例。每个分析指标的权重系数的总和在本例中设为1，但不限于此，例如，也可以为100 (预先以百分率进行加权累加的情况)。
处理器12ρ针对每个阶段，根据各分析指标是相符还是不相符的判定结果，设定I或者O，将对这些各设定值(I或者O)附加权重系数(0.3、0.3、0.1或者0.3)而累加得到的加权累加值求解作为表示各阶段的可能性的值。例如，在图6所示的情况下，阶段I的加权累加值被计算为0.3X1 + 0.3X0 + 0.1X0 + 0.3X1 =0.6，如果乘以100用百分率表示，则表示可能性的值为60%。对阶段ΙΙ、ΙΙΙ也进行相同的计算，分别为100170^此外，在不进行这样的加权累加的情况下，将所有的权重系数设定为I即可。
在此，关于不存在对象的功能图像Ilg的分析指标，可以将各阶段I~III的可能性设为0，也可以设为任一阶段I~III的可能性都均等而计算为I / 3。另外，当关于一个分析指标而存在从不同的医用图像诊断装置中获得的多个功能图像Hg的情况下，单纯地累加多个结果即可。如此 ，通过累加多个功能图像Ilg的结果，获得如下效果:该分析指标的阶段可能性的切实度的可靠性增加。
在步骤ST6中，处理器12p针对每个阶段将所计算出的值显示在监视装置15上。作为显示方法，如图6所示，可以与能量的阶段分类图一起使用数值进行显示，也可以使用条形图、扇面图或者比色刻度尺图像等其他的表现方法进行显示。
如上所述，根据本实施方式，通过以下结构，即根据各功能图像Ilg来判定分析指标各自的程度，根据各个判定结果以及规定的阶段判定规则，针对每个分析指标判定与该判定结果相符的阶段，根据各个判定结果，针对每个阶段计算并显示表示相应的可能性的值这样的结构，能够根据所获得的功能图像Ilg来显示疾病与各阶段相符的可能性，并且能够支援由使用者进行的阶段判定。
另外，根据上述内容，由于一眼就能知道哪个阶段的可能性是何种程度，因此使用者不需要观看图像并在头脑中思考来进行判定，从而能够立即客观地判定阶段分类，由此误判定也不会发生。另外，在分析指标的组合与哪个阶段都不相符的情况下，使用者客观地观看各阶段的可能性的高低，从而能够判定阶段分类。另外，在获得多个医用图像摄影装置的功能图像Ilg的情况下，由于表不可能性的值的可罪性提闻，因此能够进一步提闻判定的精度。
此外，本实施方式也可以如图7所示的那样进行变形。在图7所示的例子的情况下，在步骤ST4中不通过与健侧之间的比率来判定大、小、相同程度的程度，而将与健侧之间的比率本身直接用于阶段判定。例如，使用者预先设定比率的最大值(例如，+ 100%)和最小值(例如，一 100%)。处理器12p根据将比率的最大值或者最小值作为限界值来表示与健侧之间的比率的值、以及表示各分析指标的与阶段相符的该比率的值的范围，对各分析指标，进行阶段判定。
在图7所示的例子中，在脑血液量CBV中，表示与阶段I相符的比率的值的范围为0%~+ 74%，表示与阶段I1、III相符的比率的值的范围为+ 75%。
在脑血流量CBF中，表示与阶段I相符的比率的值的范围为0%，表示与阶段II相符的比率的值的范围为一 1%~一 50%，表示与阶段III相符的比率的值的范围为一 51%~一100%。
在脑氧摄取率OEF中，表示与阶段I相符的比率的值的范围为O %，表示与阶段II相符的比率的值的范围为+ 1%~+99%，表示与阶段III相符的比率的值的范围为+ 100%。
在脑氧代谢量CMR02中，表示与阶段1、II相符的比率的值的范围为0%，表示与阶段III相符的比率的值的范围为一1%~一100%。
因此，在图7所示的例子的情况下，关于脑血液量CBV，由于表示与健侧之间的比率的值为+ 70 %，因此被判定为与O %~+ 74 %的范围相符的阶段I。关于脑血流量CBF、脑氧摄取率OEF以及脑氧代谢量CMR02，也使用相同的方法，分别判定为阶段I1、阶段II以及阶段1、II。表示各阶 段的可能性的值的计算方法以及显示方法与步骤ST5~ST6中所记载的方法相同。
<第2实施方式> 接下来，使用图1对第2实施方式涉及的阶段判定支援系统进行说明。此外，关于与上述的部分相同的部分，省略对其的详细说明，在此，主要对不同的部分进行叙述。
第2实施方式是第I实施方式的变形例，与使用关心区域ROI的第I实施方式不同，它是将各功能图像Ilg上的各像素单位作为对象来执行上述的第I判定功能、第2判定功能、计算功能以及显示功能的方式。
SP，第I判定功能在上述的第I判定功能中，将各功能图像Ilg上的各像素单位作为对象，来执行程度的判定。
第2判定功能在上述的第2判定功能中，将各像素单位作为对象，来执行阶段的判定。
关于计算功能，在上述的计算功能中，将各像素单位作为对象，针对每个阶段，对值进行计算。
显示功能为如下功能:在上述的显示功能中，以表示与将各像素单位作为对象而针对每个阶段所计算出的该值中的最高的值相符的阶段的方式，执行用不同颜色进行显示。
其他的构成与第I实施方式相同。
接下来，关于以上那样构成的阶段判定支援系统的动作，使用图8的流程图进行说明。
首先，从开始时至步骤STl的各功能图像Ilg的位置对准的动作与第I实施方式同样地被执行。另外，步骤STl结束后，不进行上述的步骤ST2 (关心区域ROI的设定)。
在步骤ST3 a中，处理器12p针对左右对称的所有的像素的每个像素，进行与上述的步骤ST3相当的处理(基于针对各功能图像Ilg的与健侧之间的比较的程度的判定)。
在步骤ST4 a中，处理器12p针对左右对称的所有的像素的每个像素，进行与上述的步骤ST4相当的处理(基于程度的判定结果的阶段判定)。在步骤ST5a中，处理器12p针对左右对称的所有的像素的每个像素，进行与上述的步骤ST5相当的处理(基于阶段的判定结果的、表示各阶段的可能性的加权累加值的计算)。
在步骤ST6a中，处理器12p针对每个像素，判定哪个阶段的表示可能性的值是最高的值，对判定结果为相同的值的像素进行区域分割(聚集)成三个集合区域。
在步骤ST6b中，处理器12p通过监视装置15对表示可能性最高的阶段的区域分割结果使用不同颜色进行显示。例如，设处理器12p在步骤ST6a中获得黄土色区域(阶段II)以及蓝色区域(阶段I)如图9所示地依次包围中央的红色区域(阶段III)的周围的形状的区域分割结果。在步骤ST6b中，处理器12p制作将该区域分割结果作为各阶段的可能性高的区域而重叠在 功能图像Ilg上的图像，并通过监视装置15显示该图像。
作为步骤ST6b的显示方法的变形例，存在显示通过如下方式而得到图像的方法:通过比色刻度尺等方法，将针对每个阶段的左右对称的所有的像素的表示可能性的值用不同颜色显示在任意的功能图像Ilg上。在图10A、图1OB以及图1OC所示的例子中，在阶段I的功能图像Ilg上，显示有用蓝色(0%)、黄色(50%)、茶色(70%)以及红色(100%)来以不同颜色显示各像素所得到的图像。同样地，在阶段II的功能图像Ilg上，显示有用蓝色(0%)、黄色(50%)、茶色(70%)以及紫色(90%)来以不同颜色显示各像素所得到的图像。另外，在阶段III的功能图像Ilg上，显示有用绿色(30%)、黄色(50%)、红色(100%)以及紫色(90%)来以不同颜色显示各像素所得到的图像。此外，用不同颜色显示的图像为了用黑白二色图来表示，在各色的边界上描绘虚线，但在实际中没有虚线，如彩虹色那样，颜色以具有不清楚的边界的方式发生变化。另外，如图10A、图1OB以及图1OC所示，可以同时表示三个阶段的比色刻度尺图像，也可以切换地表示各阶段的比色刻度尺图像。
如上所述，根据本实施方式，通过代替关心区域ROI将各功能图像IIg上的各像素单位作为对象来执行阶段判定的构成，从而除了第I实施方式的效果以外，能够以比上述的关心区域ROI更细小的像素单位来显示表示各阶段的可能性的值。
根据以上所说明的至少一个实施方式，通过以下构成，即基于在各功能图像Ilg以及形态图像中的至少各功能图像Hg，判定分析指标各自的程度，基于各自的判定结果以及规定的阶段判定规则，针对每个分析指标判定与该判定结果相符的阶段，基于各个判定结果，针对每个阶段计算并显示表示相符的可能性的值这样的构成，由此能够表示疾病与各阶段相符的可能性，并且能够支援由使用者进行的阶段判定。
此外，对本发明的若干实施方式进行了说明，但这些实施方式作为示例给出，并不意图限定本发明的范围。这些新的实施方式能够以其他的各种各样的方式实施，能够在不脱离本发明的主旨的范围内进行各种省略、替换、变更。这些实施方式及其变形被包含在本发明的范围和主旨内，并且被包含在与权利要求书所记载的发明及其等效的范围内。
【权利要求】
1.一种阶段判定支援系统，其特征在于，包括: 存储单元，存储被检测体的多种功能图像； 第I判定单元，基于在所述各功能图像以及形态图像中的至少所述各功能图像，判定针对疾病的多种分析指标各自的程度； 第2判定单元，根据基于所述第I判定单元的各个判定结果以及规定的阶段判定规则，针对每个所述分析指标，判定与该判定结果相符的阶段；以及 计算单元，根据基于所述第2判定单元的各个判定结果，针对每个所述阶段，计算所述疾病与该阶段相符的“表示可能性的值”。
2.如权利要求1所述的阶段判定支援系统，其特征在于，所述疾病是脑缺血疾病。
3.如权利要求2所 述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述多种分析指标是脑血液量、脑血流量、脑氧摄取率以及脑氧代谢量， 所述阶段判定规则是用于根据所述脑血液量、所述脑血流量、所述脑氧摄取率以及所述脑氧代谢量来执行针对所述脑缺血疾病的能量的阶段分类的判定规则。
4.如权利要求1至3中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述计算单元通过针对每个所述阶段，对基于所述第2判定单元的各个判定结果进行加权累加，从而对所述值进行计算。
5.如权利要求1至4中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述第I判定单元将使用者在所述各功能图像上所设定的关心区域、通过与所述各功能图像所表示的正常区域之间的像素值的比较而被判定为异常的区域、将所述各功能图像所表示的整个组织分割成多个区段得到的区域、或者所述各功能图像上的各像素单位，作为判定对象区域，来执行所述程度的判定。
6.如权利要求1至4中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述第I判定单元通过在所述各功能图像中进行判定对象区域与所述被视作正常的区域之间的像素值的比较，执行所述程度的判定。
7.如权利要求1至6中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述被视作正常的区域是在所述各功能图像中与判定对象区域处于左右对称的关系的相对侧区域。
8.如权利要求1至6中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述被视作正常的区域是小脑的一部分区域。
9.如权利要求1至8中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于，还包括: 执行所述各功能图像的位置对准的位置对准单元， 所述第I判定单元根据执行了所述位置对准的各功能图像，执行所述程度的判定。
10.如权利要求1至9中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于，还包括: 针对每个所述阶段显示计算出的所述值的显示单元， 所述显示单元根据计算出的所述值，执行数值显示、图形显示或者比色刻度尺显示。
11.如权利要求1至4中任一项所述的阶段判定支援系统，其特征在于， 所述第I判定单元将所述各功能图像上的各像素单位作为对象，来执行所述程度的判定， 所述第2判定单元将所述各像素单位作为对象，来执行所述阶段的判定，所述计 算单元将所述各像素单位作为对象，针对每个所述阶段，对所述值进行计算，所述显示单元以表示与将所述各像素单位作为对象而针对每个所述阶段所计算出的所述值中的最高的值相符的阶段的方式，执行用不同颜色的显示。
【文档编号】A61B5/055GK103957778SQ201380003269
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2013年11月27日 优先权日:2012年11月27日
【发明者】川崎友宽, 池田佳弘, 大汤重治, 篠田健辅 申请人:株式会社东芝, 东芝医疗系统株式会社