(57)【要約】【課題】医用画像の画質を向上させることである。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、生成部とを備える。取得部は、ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得する。生成部は、画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得部により取得された前記医用画像を入力することで、前記取得部により取得された前記医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する。【選択図】図３
2020121032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得する取得部と、
画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得部により取得された前記医用画像を入力することで、前記取得部により取得された前記医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する生成部と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記モデルに入力される画像は、前記ＲＦコイルにおける前記磁気共鳴信号の受信感度分布を用いて輝度補正された医用画像である、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記医用画像から、高周波成分を抽出した高周波成分画像と、低周波成分を抽出した低周波成分画像とを生成し、
前記低周波成分画像を前記モデルに対して入力することで、前記低周波成分画像から前記不均一性の影響を低減した第２の補正画像を生成し、
前記第２の補正画像と、前記高周波成分画像とに基づいて、前記取得部により取得された前記医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成するを生成する、
請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記高周波磁場が不均一である場合に生成された第１医用画像に対して、前記高周波磁場が均一である場合に生成された第２医用画像の低周波成分の前記低周波成分画像が対応付けられた情報に基づいて、前記モデルを学習する学習部を更に備える、
請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて医用画像を生成する第１生成部と、
画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記第１生成部により生成された前記医用画像を入力することで、前記第１生成部により生成された前記医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する第２生成部と、
を備える磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
コンピュータが、
ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得し、
画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得した医用画像を入力することで、前記取得した医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する、
医用画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得する処理と、
画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得した医用画像を入力することで、前記取得した医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する処理と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
３テスラ以上の高磁場を発生させる磁石を用いたＭＲＩ装置では、高いＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）を得ることができるが、被検体を励起するのに用いられる高周波磁場（ＲＦ磁場）は、高磁場化に伴って、むらが生じやすくなり、画質に影響する場合がある。高周波磁場の送信むらは被検体の体格に応じても変化するため、対処する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１７６５５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、医用画像の画質を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、生成部とを備える。取得部は、ＲＦ（Radio Frequency）コイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得する。生成部は、画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得部により取得された前記医用画像を入力することで、前記取得部により取得された前記医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態に係る医用画像処理装置２００を含む医用画像処理システム１の構成の一例を示す図。
【図２】実施形態に係るＭＲＩ装置１００の一例を示す図。
【図３】実施形態に係る医用画像処理装置２００の一例を示す図。
【図４】教師情報２３４の一例を示す図。
【図５】実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０のランタイム時の一連の処理の流れを示すフローチャート。
【図６】実施形態に係るランタイム時の補正モデルＭＤＬの構成の一例を示す図。
【図７】実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０のトレーニング時の一連の処理の流れを示すフローチャート。
【図８】実施形態に係るトレーニング時の補正モデルＭＤＬの構成の一例を示す図。
【図９】実施形態に係るＭＲＩ装置１００の他の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理方法、およびプログラムの実施形態について詳細に説明する。
【０００８】
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置２００を含む医用画像処理システム１の構成の一例を示す図である。例えば、図１に示すように、医用画像処理システム１は、ＭＲＩ装置１００と、医用画像処理装置２００とを備える。ＭＲＩ装置１００および医用画像処理装置２００は、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。
【０００９】
ＭＲＩ装置１００は、例えば、被検体（例えば人体）に磁場を与えて生じる核磁気共鳴現象によって得られるＭＲ（Magnetic Resonance）信号から医用画像の一つであるＭＲ画像を生成する装置である。
【００１０】
医用画像処理装置２００は、一つまたは複数のプロセッサにより実現される。例えば、医用画像処理装置２００は、クラウドコンピューティングシステムに含まれるコンピュータであってもよいし、他の機器に依存せずに単独で動作するコンピュータ（スタンドアローンのコンピュータ）であってもよい。
【００１１】
［ＭＲＩ装置の構成例］
図２は、実施形態に係るＭＲＩ装置１００の一例を示す図である。図２に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０２と、傾斜磁場電源１０３と、寝台１０４と、寝台制御回路１０５と、一以上の送信コイル１０６と、送信回路１０７と、一以上の受信コイル１０８と、受信回路１０９と、シーケンス制御回路１１０と、コンソール装置１２０とを備える。送信コイル１０６および受信コイル１０８は、「ＲＦコイル」とも呼ばれる。
【００１２】
静磁場磁石１０１は、中空の略円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生させる。静磁場磁石１０１は、例えば、永久磁石や超伝導磁石などである。傾斜磁場コイル１０２は、中空の略円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０２は、互いに直交するｘ，ｙ，ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成される。ｚ軸方向は、寝台１０４の天板１０４ａの長手方向を表し、ｘ軸方向は、ｚ軸方向に直交し、ＭＲＩ装置１００が設置される部屋の床面に対して平行である軸方向を表し、ｙ軸方向は、床面に対して垂直方向である軸方向を表している。各軸方向に対応した３つのコイルは、傾斜磁場電源１０３から個別に電流を受けて、ｘ，ｙ，ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生させる。なお、ｚ軸方向は、静磁場と同方向とする。
【００１３】
傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２に電流を供給する。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するｘ，ｙ，ｚの各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ、及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号の周波数を変化させるために利用される。
【００１４】
寝台１０４は、被検体ＯＢが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御回路１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体ＯＢが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御回路１０５は、コンソール装置１２０による制御のもと、寝台１０４を駆動して天板１０４ａを長手方向及び上下方向へ移動する。
【００１５】
送信コイル１０６は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置される。送信コイル１０６は、例えば、静磁場磁石１０１を含む架台の中に収容された全身用コイル（Whole Body Coil）である。送信コイル１０６は、送信回路１０７から電流の供給を受けて、被検体ＯＢ内部の原子核スピンを励起するための高周波磁場を発生させる。
【００１６】
送信回路１０７は、対象とする原子核の種類及び磁場の強度で決まるラーモア周波数に対応する電流を送信コイル１０６に供給し、送信コイル１０６から高周波磁場を発生させる。また、送信回路１０７は、送信コイル１０６の複数の給電点に供給する電流を独立に制御して、高周波磁場の空間的な不均一を補正してよい。このような磁場を空間的に均一化させることは、Ｂ１シミング（ＲＦシミング）と呼ばれる。Ｂ１シミングでは、各送信コイル１０６から発生させる高周波磁場の振幅や位相などを調整することで、被検体ＯＢに作用させる磁場を空間的に均一化させる。以下、送信コイルから発生させる高周波磁場を「送信ＲＦ」と称する。
【００１７】
受信コイル１０８は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置される。受信コイル１０８は、送信ＲＦの影響によって被検体ＯＢから発せられる磁気共鳴信号を受信する。磁気共鳴信号には、例えば、信号強度成分と位相成分が含まれる。受信コイル１０８は、磁気共鳴信号を受信すると、受信した磁気共鳴信号を受信回路１０９へ出力する。受信コイル１０８は、少なくとも２つ以上のコイルエレメントがアレイ状に配置されたフェーズドアレイコイルによって実現されてよい。なお、受信コイル１０８は、フェーズドアレイコイルに限られず、送信と受信とを兼ね備えた一つのＲＦコイルによって実現されてもよい。
【００１８】
受信回路１０９は、受信コイル１０８から出力される磁気共鳴信号に基づいて磁気共鳴データを生成する。具体的には、受信回路１０９は、受信コイル１０８から出力されるアナログ信号の磁気共鳴信号をアナログ・デジタル変換することによって、デジタル信号である磁気共鳴データを生成する。受信回路１０９は、生成した磁気共鳴データをシーケンス制御回路１１０へ送信する。また、受信回路１０９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０２等を備える架台装置側に備えられていてもよい。受信コイル１０８の各コイルエレメントから出力される磁気共鳴信号は、適宜分配合成されることで受信回路１０９に出力される。
【００１９】
シーケンス制御回路１１０は、コンソール装置１２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動することによって、被検体ＯＢを撮像（スキャン）する。シーケンス情報は、撮像処理を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電流の強さや電流を供給するタイミング、送信回路１０７が送信コイル１０６から発生させる送信ＲＦの振幅や送信ＲＦの位相、受信回路１０９が磁気共鳴信号を検出するタイミング等が定義された情報が含まれる。
【００２０】
なお、シーケンス制御回路１１０は、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動して被検体ＯＢを撮像し、受信回路１０９から磁気共鳴データを受信すると、受信した磁気共鳴データをコンソール装置１２０へ転送する。
【００２１】
コンソール装置１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体を制御したり、磁気共鳴データを収集したりする。例えば、コンソール装置１２０は、通信インターフェース１２２と、入力インターフェース１２４と、ディスプレイ１２６と、処理回路１３０と、メモリ（ストレージ）１５０とを備える。
【００２２】
通信インターフェース１２２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などの通信インターフェースを含む。通信インターフェース１２２は、ネットワークＮＷを介して医用画像処理装置２００と通信し、医用画像処理装置２００から情報を受信する。通信インターフェース１２２は、受信した情報を処理回路１３０に出力する。また、通信インターフェース１２２は、処理回路１３０による制御を受けて、ネットワークＮＷを介して接続された他の装置に情報を送信してもよい。
【００２３】
入力インターフェース１２４は、操作者から各種の入力操作を受け付けるインターフェースである。入力インターフェース１２４は、入力操作を受け付けると、その受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１３０に出力する。例えば、入力インターフェース１２４は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネルなどにより実現される。また、入力インターフェース１２４は、例えば、マイクなどの音声入力を受け付けるユーザインターフェースによって実現されてもよい。入力インターフェース１２４がタッチパネルである場合、後述するディスプレイ１２６は入力インターフェース１２４と一体として形成されてよい。
【００２４】
ディスプレイ１２６は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１２６は、処理回路１３０によって生成された画像を表示したり、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）などを表示したりする。例えば、ディスプレイ１２６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどである。
【００２５】
処理回路１３０は、例えば、取得機能１３２と、生成機能１３４と、通信制御機能１３６と、表示制御機能１３８とを実行する。処理回路１３０は、例えば、コンピュータに備えられるハードウェアプロセッサが記憶装置（記憶回路）であるメモリ１５０に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。
【００２６】
処理回路１３０の各機能を実現するハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイスなどの回路（circuitry）を意味する。プログラマブル論理デバイスは、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device;ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device;ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array;ＦＰＧＡ）などである。メモリ１５０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで上記の各機能を実現する。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。
【００２７】
メモリ１５０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどによって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置といったネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ１５０を実現する非一過性の記憶媒体には、ＲＯＭ（Read Only Memory）やレジスタなどの記憶媒体が含まれてもよい。
【００２８】
取得機能１３２は、シーケンス制御回路１１０から磁気共鳴データを取得する。磁気共鳴データは、上述したように、核磁気共鳴現象によって被検体ＯＢ内において発生した電磁波の信号（磁気共鳴信号）をアナログ・デジタル変換することで得られるデータである。なお、上述した傾斜磁場により付与された位相エンコード量や周波数エンコード量に従って配列させたデータは、ｋ空間データとも称される。ｋ空間とは、磁気共鳴信号が１次元の波形として受信コイル１０８により繰り返し収集される際に、その１次元の波形が収集される周波数空間を表している。
【００２９】
生成機能１３４は、取得機能１３２によって取得されたｋ空間データに対してフーリエ変換（例えば、逆フーリエ変換）などの処理を含む再構成処理を行うことで、ｋ空間データから再構成されたＭＲ画像を生成する。生成機能１３４は、「第１生成部」の一例である。これらの医用画像は、二次元画像であってもよいし、三次元画像であってもよい。
【００３０】
通信制御機能１３６は、生成機能１３４がＭＲ画像を再構成により生成すると、通信インターフェース１２２を介して、医用画像処理装置２００に再構成されたＭＲ画像を送信する。また、通信制御機能１３６は、通信インターフェース１２２を介して医用画像処理装置２００から各種情報を受信してよい。
【００３１】
表示制御機能１３８は、生成機能１３４によって生成されたＭＲ画像を、ディスプレイ１２６に表示させる。また、表示制御機能１３８は、通信インターフェース１２２が医用画像処理装置２００からＭＲ画像などの医用画像を受信した場合、通信インターフェース１２２によって受信された医用画像をディスプレイ１２６に表示させてもよい。
【００３２】
［医用画像処理装置の構成例］
図３は、実施形態に係る医用画像処理装置２００の一例を示す図である。図３に示すように、医用画像処理装置２００は、例えば、通信インターフェース２０２と、入力インターフェース２０４と、ディスプレイ２０６と、処理回路２１０と、メモリ２３０とを備える。
【００３３】
通信インターフェース２０２は、例えば、ＮＩＣなどの通信インターフェースを含む。例えば、通信インターフェース２０２は、ネットワークＮＷを介してＭＲＩ装置１００と通信し、ＭＲＩ装置１００から、再構成されたＭＲ画像などを受信する。通信インターフェース２０２は、受信した医用画像を処理回路２１０に出力する。また、通信インターフェース２０２は、処理回路２１０による制御を受けて、ネットワークＮＷを介して接続されたＭＲＩ装置１００やその他の装置に情報を送信してもよい。他の装置とは、例えば、医師などの画像の読影者が利用可能な端末装置であってよい。
【００３４】
入力インターフェース２０４は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２１０に出力する。例えば、入力インターフェース２０４は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネルなどにより実現される。また、入力インターフェース２０４は、例えば、マイクなどの音声入力を受け付けるユーザインターフェースによって実現されてもよい。入力インターフェース２０４がタッチパネルである場合、後述するディスプレイ２０６は入力インターフェース２０４と一体として形成されてよい。
【００３５】
ディスプレイ２０６は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ２０６は、処理回路２１０によって生成された画像を表示したり、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩなどを表示したりする。例えば、ディスプレイ２０６は、ＬＣＤや、ＣＲＴディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどである。
【００３６】
処理回路２１０は、例えば、取得機能２１２と、補正機能２１４と、出力制御機能２１６と、学習機能２１８とを実行する。取得機能２１２は、「取得部」の一例であり、補正機能２１４は、「生成部」または「第２生成部」の一例であり、学習機能２１８は、「学習部」の一例である。
【００３７】
処理回路２１０は、例えば、コンピュータに備えられるハードウェアプロセッサが記憶装置（記憶回路）であるメモリ２３０に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。
【００３８】
処理回路２１０の各機能を実現するハードウェアプロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、特定用途向け集積回路、プログラマブル論理デバイスなどの回路（circuitry）を意味する。メモリ２３０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで上記の各機能を実現する。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。
【００３９】
メモリ２３０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどによって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳや外部ストレージサーバ装置といったネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ２３０には、ＲＯＭやレジスタなどの非一過性の記憶媒体が含まれてもよい。メモリ２３０には、例えば、補正モデル情報２３２や教師情報２３４、感度マップ２３６などが格納される。
【００４０】
補正モデル情報２３２は、後述する補正モデルＭＤＬを定義した情報（プログラムまたはデータ構造）である。補正モデルＭＤＬは、入力された画像に対して、送信した高周波磁場の不均一性の影響を低減した画像を出力するように学習されたモデルである。以下、送信した高周波磁場の不均一性を「Ｔｘむら」、Ｔｘむらを低減した画像を「補正画像」と称することにする。
【００４１】
感度マップとは、受信コイル１０８の感度不均一性を表す、感度の空間分布のデータである。
【００４２】
補正モデルＭＤＬは、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などのＤＮＮ（Deep Neural Network(s)）によって実現されてよい。
【００４３】
補正モデルＭＤＬがＤＮＮによって実現される場合、補正モデル情報２３２には、例えば、補正モデルＭＤＬに含まれる各ＤＮＮを構成する入力層、一以上の隠れ層（中間層）、出力層の其々に含まれるニューロン（ユニットあるいはノード）が互いにどのように結合されるのかという結合情報や、結合されたニューロン間で入出力されるデータに付与される結合係数がいくつであるのかという重み情報などが含まれる。結合情報は、例えば、各層に含まれるニューロン数や、各ニューロンの結合先のニューロンの種類を指定する情報、各ニューロンを実現する活性化関数、隠れ層のニューロン間に設けられたゲートなどの情報を含む。ニューロンを実現する活性化関数は、例えば、入力符号に応じて動作を切り替える関数（ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）関数やＥＬＵ（Exponential Linear Units）関数、クリッピング関数）であってもよいし、シグモイド関数や、ステップ関数、ハイパポリックタンジェント関数であってもよいし、恒等関数であってもよい。ゲートは、例えば、活性化関数によって返される値（例えば１または０）に応じて、ニューロン間で伝達されるデータを選択的に通過させたり、重み付けたりする。結合係数は、活性化関数のパラメータであり、例えば、ニューラルネットワークの隠れ層において、ある層のニューロンから、より深い層のニューロンにデータが出力される際に、出力データに対して付与される重みを含む。また、結合係数は、各層の固有のバイアス成分などを含んでもよい。
【００４４】
教師情報２３４は、上述した補正モデルＭＤＬを教師あり学習するために利用される情報である。図４は、教師情報２３４の一例を示す図である。図示のように、教師情報２３４は、補正モデルＭＤＬに入力する学習画像に対して、補正モデルＭＤＬが出力すべきお手本となる教師画像が教師ラベルとして対応付けられた情報である。学習画像は、送信ＲＦが被検体ＯＢ内において空間的に均一でないときに生成された医用画像であり、例えば、Ｔｘむらが含まれる医用画像である。教師画像は、送信ＲＦが被検体ＯＢ内において空間的に均一に照射される条件で生成された医用画像であり、例えば、Ｔｘむらが含まれていない医用画像、または学習画像に比してＴｘむらが少ない医用画像である。教師画像とする医用画像は、例えば、磁場強度が１．０テスラ程度の低磁場ＭＲＩシステムにおいて取得された医用画像や、ＭＰ２ＲＡＧＥ（Magnetization Prepared 2 Rapid Acquisition Gradient Echoes）シーケンスを利用して得られる医用画像である。
【００４５】
Ｒｘむらとは、全身用コイルによって実現される送信コイル１０６に送信ＲＦを送信させたときに、被検体ＯＢ内で発生した磁気共鳴信号を、フェーズドアレイコイルによって実現される受信コイル１０８に受信させたときに得られる感度マップ（以下、受信感度マップと称する）上の画素値のむらである。
【００４６】
感度マップ２３６は、Ｒｘむらの空間的な分布を示す感度マップである。感度マップ２３６は、フェーズドアレイコイルによって実現される受信コイル１０８に磁気共鳴信号を受信させたときに得られた受信感度マップを、全身用コイルによって実現される送信コイル１０６に磁気共鳴信号を受信させたときに得られた送信感度マップで除算することで生成される。送信感度マップで除算する目的は、受信感度マップからＴｘむらの影響を排除するためである。感度マップ２３６は、「受信感度分布」の一例である。
【００４７】
図３の説明に戻り、取得機能２１２は、通信インターフェース２０２を介して、ＭＲＩ装置１００から医用画像、すなわちＭＲ画像を取得する。
【００４８】
補正機能２１４は、補正モデル情報２３２が示す補正モデルＭＤＬを利用して、取得機能２１２によって取得されたＭＲ画像から、送信コイル１０６に起因したＴｘむらと、受信コイル１０８に起因したＲｘむらとを除去する。例えば、補正モデルＭＤＬは、プロセッサが補正モデルＭＤＬを実行することによって、補正機能２１４の一部として実現されてよい。
【００４９】
出力制御機能２２０は、通信インターフェース２０２を制御して、補正機能２１４によってＴｘむらおよびＲｘむらが除去された補正画像をＭＲＩ装置１００に送信する。また、出力制御機能２２０は、補正機能２１４によってＴｘむらおよびＲｘむらが除去された補正画像をディスプレイ２０６に表示させてもよい。
【００５０】
学習機能２２２は、補正モデルＭＤＬに対して、教師情報２３４に含まれる学習画像を入力し、その補正モデルＭＤＬによって出力された画像が、補正モデルＭＤＬに入力した学習画像に対して予め教師ラベルとして対応付けられた教師画像に近づくように補正モデルＭＤＬを学習する。
【００５１】
例えば、補正モデルＭＤＬがニューラルネットワークである場合、学習機能２２２は、補正モデルＭＤＬによって出力された画像と、教師画像との差分（例えば、画素ごとの画素値の差分）が小さくなるように、補正モデルＭＤＬのパラメータを、ＳＧＤ(Stochastic Gradient Descent）、Momentum ＳＧＤ、AdaGrad、RMSprop、AdaDelta、Ａｄａｍ(Adaptive moment estimation)などの確率的勾配降下法を利用して学習する。
【００５２】
［ランタイム時の医用画像処理装置の処理フロー］
以下、実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０の一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図５は、実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０のランタイム時の一連の処理の流れを示すフローチャートである。ランタイムとは、十分に学習された補正モデルＭＤＬを利用して処理を実行することである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。なお、医用画像処理装置２００の処理回路２１０を実現するプロセッサが、複数の独立した回路を組み合わせて構成される場合、すなわち、医用画像処理装置２００の処理回路２１０が複数のプロセッサによって実現される場合、本フローチャートの処理の一部または全部は、複数のプロセッサによって並列処理されてよい。
【００５３】
まず、補正機能２１４は、取得機能２１２が通信インターフェース２０２を介してＭＲＩ装置１００から医用画像を取得するまで待機し（ステップＳ１００）、取得機能２１２が通信インターフェース２０２を介してＭＲＩ装置１００から医用画像を取得すると、その医用画像を、十分に学習された補正モデルＭＤＬに入力する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
次に、補正機能２１４は、医用画像を入力した補正モデルＭＤＬに、その入力した医用画像からＴｘむらおよびＲｘむらを低減させた補正画像を出力させる（ステップＳ１０４）。
【００５５】
次に、出力制御機能２１６は、通信インターフェース２０２を介して、補正モデルＭＤＬによって出力された補正画像を、ＭＲＩ装置１００に送信する（ステップＳ１０６）。これを受けて、ＭＲＩ装置１００の処理回路１３０の表示制御機能１３８は、医用画像処理装置２００から受信した補正画像を、ディスプレイ１２６に表示させる。なお、出力制御機能２１６は、補正モデルＭＤＬによって出力された補正画像を、ＭＲＩ装置１００に送信するのに代えて、あるいは加えて、ディスプレイ２０６に表示させてもよい。
【００５６】
以下、ランタイム時の補正モデルＭＤＬによる画像の補正処理について、補正モデルＭＤＬの構成図を用いて説明する。図６は、実施形態に係るランタイム時の補正モデルＭＤＬの構成の一例を示す図である。図示の例のように、実施形態に係るランタイム時の補正モデルＭＤＬは、第１レイヤ３１０と、第２レイヤ３２０と、第３レイヤ３３０と、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）３４０とを含んでよい。
【００５７】
第１レイヤ３１０は、感度マップ２３６を用いて、入力された医用画像ＩＭＧ＿ＩＮの輝度を補正する。これによって、入力された医用画像ＩＭＧ＿ＩＮに含まれるＲｘむらが低減される。第１レイヤ３１０は、輝度補正を行った医用画像ＩＭＧ＿ＩＮ、すなわち、Ｒｘむらを低減させた医用画像ＩＭＧ＿ＩＮを、第２レイヤ３２０および第３レイヤ３３０に出力する。
【００５８】
第２レイヤ３２０は、第１レイヤ３１０から入力された医用画像ＩＭＧ＿ＩＮを平滑化し、高周波成分を取り除いた医用画像（以下、低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａと称する）を生成する。例えば、第２レイヤ３２０は、ＬＰＦ（Low-Pass Filter）であってよい。ＬＰＦである第２レイヤ３２０は、例えば、医用画像ＩＭＧ＿ＩＮに対して、フィルタまたはカーネルと呼ばれる線形変換行列を、ある決められたストライド量でスライドさせながら積和演算を繰り返す。線形変換行列は、重み係数（フィルタ係数）がすべての要素で同じ値に正規化された箱型フィルタであってもよいし（Averaging）、ある着目画素との距離に応じて重み係数を変えるガウシアンフィルタであってもよいし（Gaussian Filtering）、中央値フィルタやバイラテラルフィルタなどの他のフィルタであってもよい。また、第２レイヤ３２０は、医用画像ＩＭＧ＿ＩＮに対して、Erosionや、Dilation、Opening、Closing、Gradientなどの種々の処理を含むモルフォロジー処理を行い、医用画像ＩＭＧ＿ＩＮを平滑化してもよい。
【００５９】
第２レイヤ３２０は、低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａを生成すると、生成した低周波成分画像ＩＭＧ＿ＡをＣＮＮ３４０に出力する。低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａは、「低周波成分画像」の一例である。
【００６０】
第３レイヤ３３０は、第１レイヤ３１０から入力された医用画像ＩＭＧ＿ＩＮを鮮鋭化し、低周波成分を取り除いた医用画像（以下、高周波成分画像ＩＭＧ＿Ｂと称する）を生成する。例えば、第３レイヤ３３０は、ＨＰＦ（High-Pass Filter）であってよい。ＨＰＦである第３レイヤ３３０は、例えば、第１レイヤ３１０から入力された医用画像ＩＭＧ＿ＩＮから、第２レイヤ３２０により生成された低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａを差し引いた差分画像を高周波成分画像ＩＭＧ＿Ｂとして出力する。高周波成分画像ＩＭＧ＿Ｂは、「高周波成分画像」の一例である。
【００６１】
ＣＮＮ３４０は、例えば、入力層３４２と、複数の畳み込み層３４４と、複数のアクティベーション層３４６と、出力層３４８とが含まれる。
【００６２】
入力層３４２には、第２レイヤ３２０から低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａが入力される。例えば、低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａを、各画素に対応した要素をもつ行列とした場合、入力層３４２は、低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａに対応した行列に対して適時バイアス成分を加えるなどして、後段の畳み込み層３４４に出力する。
【００６３】
畳み込み層３４４は、入力された行列に対して、フィルタまたはカーネルと呼ばれる線形変換行列を、ある決められたストライド量でスライドさせながら積和演算を繰り返し、入力された行列から、線形変換行列との積和が要素値として対応付けられた複数の要素を含む行列を生成する。この際、畳み込み層３４４は、入力された行列の周囲に任意の値の要素を補間するパディング（例えばゼロパティング）を行って、畳み込み層３４４に入力された行列を、入力層３４２に入力される低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａの行列と行数および列数が同じ行列に変換してよい。そして、畳み込み層３４４は、生成した行列をアクティベーション層３４６に出力する。
【００６４】
アクティベーション層３４６は、畳み込み層３４４から入力された行列の各要素に対して活性化関数の計算処理を行い、その計算処理を行った行列を、後段のレイヤに出力する。アクティベーション層３４６の活性化関数は、例えば、ＲｅＬＵ関数であってよい。
【００６５】
出力層３４８は、前段の畳み込み層３４４およびアクティベーション層３４６によって処理された行列を出力する。
【００６６】
このように、畳み込み層３４４およびアクティベーション層３４６が多層に構成されたＣＮＮ３４０に低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａを入力することで、低周波成分画像ＩＭＧ＿ＡからＴｘむらを除去または低減した低周波成分画像（以下、補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃と称する）を生成することができる。補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃は、「第２の補正画像」の一例である。
【００６７】
補正機能２１４は、ＣＮＮ３４０の出力層３４８により出力された行列を、補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃として取得する。そして、補正機能２１４は、第３レイヤ３３０によって出力された高周波成分画像ＩＭＧ＿Ｂと、ＣＮＮ３４０によって出力された補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃とを足し合わせることで、補正モデルＭＤＬに入力した医用画像ＩＭＧ＿ＩＮからＴｘむらおよびＲｘむらを除去または低減した補正画像ＩＭＧ＿ＧＥＮを生成する。補正画像ＩＭＧ＿ＧＥＮは、「補正画像」の一例である。
【００６８】
［トレーニング時の医用画像処理装置の処理フロー］
以下、実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０の一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図７は、実施形態に係る医用画像処理装置２００側の処理回路２１０のトレーニング時の一連の処理の流れを示すフローチャートである。トレーニングとは、補正モデルＭＤＬを学習することである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。なお、医用画像処理装置２００の処理回路２１０を実現するプロセッサが、複数の独立した回路を組み合わせて構成される場合、すなわち、医用画像処理装置２００の処理回路２１０が複数のプロセッサによって実現される場合、本フローチャートの処理の一部または全部は、複数のプロセッサによって並列処理されてよい。
【００６９】
まず、学習機能２１８は、教師情報２３４に含まれる複数の学習画像ＩＭＧ＿ＬＲの中から一つの学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを選択し、選択した学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを補正モデルＭＤＬに入力する（ステップＳ２００）。学習画像ＩＭＧ＿ＬＲは、「第１医用画像」の一例である。
【００７０】
次に、学習機能２１８は、学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを入力した補正モデルＭＤＬのＣＮＮ３４０によって出力された補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃と、学習画像ＩＭＧ＿ＬＲに教師ラベルとして対応付けられた教師画像ＩＭＧ＿ＴＲを平滑化した画像（以下、低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃と称する）との差分を導出する（ステップＳ２０２）。教師画像ＩＭＧ＿ＴＲは、「第２医用画像」の一例である。
【００７１】
次に、学習機能２１８は、補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃と、低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃との差分が小さくなるように、畳み込み層３４４の線形変換行列の要素値や、アクティベーション層３４６の活性化関数の係数やバイアス成分といった種々のパラメータを、確率的勾配降下法などを利用した学習によって決定する（ステップＳ２０４）。
【００７２】
次に、学習機能２１８は、教師情報２３４に含まれる全ての学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを選択して補正モデルＭＤＬを学習したか否かを判定し、全ての学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを選択して補正モデルＭＤＬを学習していないと判定した場合、Ｓ２００の処理に戻り、前回選択した学習画像ＩＭＧ＿ＬＲと異なる学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを選択する。
【００７３】
学習機能２１８は、全ての学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを選択して補正モデルＭＤＬを学習したと判定した場合、本フローチャートの処理を終了する。
【００７４】
図８は、実施形態に係るトレーニング時の補正モデルＭＤＬの構成の一例を示す図である。図示の例のように、トレーニング時において、補正モデルＭＤＬは、上述した第１レイヤ３１０、第２レイヤ３２０、第３レイヤ３３０、およびＣＮＮ３４０に加えて、第４レイヤ３６０と、第５レイヤ３７０とを含む。
【００７５】
トレーニング時において、第１レイヤ３１０は、感度マップ２３６を用いて、入力された学習画像ＩＭＧ＿ＬＲの輝度を補正する。
【００７６】
第２レイヤ３２０は、第１レイヤ３１０により輝度補正された学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを平滑化し、低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａを生成する。
【００７７】
第３レイヤ３３０は、第１レイヤ３１０により輝度補正された学習画像ＩＭＧ＿ＬＲを鮮鋭化し、高周波成分画像ＩＭＧ＿Ｂを生成する。
【００７８】
ＣＮＮ３４０は、第２レイヤ３２０により生成された低周波成分画像ＩＭＧ＿ＡからＴｘむらを除去または低減して、補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃を生成する。
【００７９】
第４レイヤ３６０には、学習画像ＩＭＧ＿ＬＲに対応付けられた教師画像ＩＭＧ＿ＴＲが入力される。第４レイヤ３６０は、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲが入力されると、感度マップ２３６を用いて、入力された教師画像ＩＭＧ＿ＴＲの輝度を補正する。
【００８０】
第５レイヤ３７０は、第４レイヤ３６０により輝度補正された教師画像ＩＭＧ＿ＴＲを平滑化し、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲから高周波成分を取り除いた低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃を生成する。例えば、第５レイヤ３７０は、第２レイヤ３２０と同様に、ＬＰＦであってよい。
【００８１】
学習機能２１８は、第５レイヤ３７０によって生成された低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃と、ＣＮＮ３４０によって生成された補正低周波成分画像ＩＭＧ＿Ａ＃との差分を求め、その差分が小さくなるように、確率的勾配降下法に基づく誤差逆伝搬法などを利用して、ＣＮＮ３４０のパラメータを学習する。
【００８２】
以上説明した実施形態によれば、医用画像処理装置２００の処理回路２１０が、送信コイル１０６から被検体ＯＢに向けて送信ＲＦを送信することで生成された医用画像を取得する。処理回路２１０は、画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性によって生じる画像むらを除去または低減した補正画像を出力するように学習された補正モデルＭＤＬに対して、取得した医用画像を入力することで、取得した医用画像から画像むらを除去または低減した補正画像を生成する。これによって、医用画像の画質を向上させることができる。
【００８３】
また、上述した実施形態によれば、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲから高周波成分を取り除いた低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃を利用することで、ＭＲＩ装置１００の分解能などに依存せず高精度に補正モデルＭＤＬを学習することができる。また、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲから高周波成分を取り除いた低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃を利用することで、教師画像とする医用画像と、ＣＮＮ３４０に入力する学習画像ＩＭＧ＿ＬＲとが互いに異なる被検体ＯＢをスキャンして得られた医用画像であっても、補正モデルＭＤＬを高精度に学習することができる。
【００８４】
一般的に、被検体ＯＢが異なる場合、スキャン対象が同じ部位であっても、その部位の構造には個体差がある。従って、医用画像に含まれ得るむらも個体差に応じて変動することになるため、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲと、補正モデルＭＤＬに入力する学習画像ＩＭＧ＿ＬＲとは、被検体ＯＢが同一であり、部位も同一であることが好ましい。しかしながら、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲと、補正モデルＭＤＬに入力する学習画像ＩＭＧ＿ＬＲとの双方を同一の被検体ＯＢから得る場合、多くの教師画像ＩＭＧ＿ＴＲを用意するためには同じ被検体ＯＢを何度もスキャンすることになり、被検体ＯＢの負担が増しやすい。また、補正モデルＭＤＬの学習に同一の被検体ＯＢの医用画像を利用するため、補正モデルＭＤＬの汎化性が低下しやすい。
【００８５】
これに対して、本実施形態では、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲと、ＣＮＮ３４０に入力する学習画像ＩＭＧ＿ＬＲとが互いに異なる被検体ＯＢをスキャンして得られた医用画像であっても、双方の画像に対して平滑化処理を行って、エッジなどの細部の構造物に関する高周波成分を取り除くため、被検体ＯＢの個体差を考慮せずに、補正モデルＭＤＬを高精度に学習することができるとともに、補正モデルＭＤＬの汎化性を向上させることができる。
【００８６】
（実施形態の変形例）
以下、実施形態の変形例について説明する。上述した実施形態では、ＭＲＩ装置１００と医用画像処理装置２００とが互いに異なる装置であるものとして説明したがこれに限られない。例えば、医用画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００のコンソール装置１２０の一機能によって実現されてもよい。すなわち、医用画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００のコンソール装置１２０によって仮想的に実現される仮想マシンであってもよい。
【００８７】
図９は、実施形態に係るＭＲＩ装置１００の他の例を示す図である。図９に示すように、コンソール装置１２０の処理回路１３０は、上述した取得機能１３２と、生成機能１３４と、通信制御機能１３６と、表示制御機能１３８に加えて、補正機能２１４と、学習機能２１８とを実行してよい。
【００８８】
また、コンソール装置１２０のメモリ１５０には、補正モデル情報２３２と、教師情報２３４と、感度マップ２３６とが格納されてよい。
【００８９】
このような構成によって、ＭＲＩ装置１００単体で、医用画像の画質を向上させることができる。
【００９０】
また、上述した実施形態では、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲから高周波成分を取り除いた低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃に基づいて補正モデルＭＤＬを学習するものとして説明したがこれに限られない。例えば、学習機能２１８は、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲから高周波成分を取り除いた低周波成分教師画像ＩＭＧ＿ＴＲ＃に加えて、シーケンスパラメータや、医用画像に含まれるむらの程度を示す統計値、Ｂ１マップなどに基づいて、補正モデルＭＤＬを学習してもよい。
【００９１】
シーケンスパラメータは、例えば、本スキャンにおけるシーケンスの種類、送信コイル１０６の種類、送信ＲＦの較正値、Ｂ１シミングにおける送信ＲＦの位相や振幅などの調整値といった、送信ＲＦに依存性があるパラメータである。
【００９２】
むらの程度を示す統計値は、例えば、標準偏差、ＲＭＳ値、ＰＰ値などを含む。
【００９３】
Ｂ１マップは、例えば、送信ＲＦのフリップアングルをα度（例えば４５度）にしたシーケンスで得られた磁気共鳴信号の信号強度に基づく感度マップと、送信ＲＦのフリップアングルを２α度（例えば９０度）にしたシーケンスで得られた磁気共鳴信号の信号強度に基づく感度マップとを、ある理論式に代入することで得られる。
【００９４】
このように、教師画像ＩＭＧ＿ＴＲに加えて、シーケンスパラメータやむらの程度を示す統計値、Ｂ１マップなどを用いて補正モデルＭＤＬを学習することで、低周波成分画像に含まれ得るＴｘむらを精度よく取り除くことができる。特に、Ｂ１マップを用いて補正モデルＭＤＬを学習した場合、ランタイム時に、入力画像ＩＭＧ＿ＩＮ上で、局所的に信号強度が小さい或いは大きい領域が存在した場合に、その領域が病変による輝度の変化なのか、それともＴｘむらによる輝度の変化なのかを補正モデルＭＤＬに識別させることができる。
【００９５】
例えば、学習機能２１８は、ある領域に関して、Ｂ１マップ上で、Ｂ１値が基準値（例えば１．０）よりも大幅に大きく、入力画像ＩＭＧ＿ＩＮ上で輝度が高い場合、或いは、Ｂ１マップ上で、Ｂ１値が基準値よりも大幅に小さく、入力画像ＩＭＧ＿ＩＮ上で輝度が小さい場合、その領域はむらが生じた領域であると識別するように補正モデルＭＤＬを学習する。
【００９６】
一方、学習機能２１８は、ある領域に関して、Ｂ１マップ上で、Ｂ１値が基準値をほぼ同じ値であり、入力画像ＩＭＧ＿ＩＮ上で輝度が高いまたは低い場合、その領域は、病変が存在する領域であると識別するように補正モデルＭＤＬを学習する。このようにＢ１マップを用いて補正モデルＭＤＬを学習することで、輝度が他の領域と比べて異なる局所的な領域を、適切にＴｘむらとして輝度補正することができるため、病変が存在する蓋然性の高い領域については、Ｔｘむらとして取り除かずにそのまま画像上に残すことができる。
【００９７】
上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを格納するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
ＲＦコイルにより送信された高周波磁場により被検体を励起して得られる磁気共鳴信号に基づいて得られる医用画像を取得し、
画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性の影響を低減した補正画像を出力するように学習されたモデルに対して、前記取得した医用画像を入力することで、前記取得した医用画像から前記不均一性の影響を低減した補正画像を生成する、
ように構成されている医用画像処理装置。
【００９８】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、医用画像処理装置２００の処理回路２１０が、送信コイル１０６から被検体ＯＢに向けて送信ＲＦを送信することで生成された医用画像を取得し、、画像が入力されると、入力された画像から、高周波磁場の不均一性によって生じる画像むらを除去または低減した補正画像を出力するように学習された補正モデルＭＤＬに対して、取得した医用画像を入力することで、取得した医用画像から画像むらを除去または低減した補正画像を生成するため、医用画像の画質を向上させることができる。
【００９９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１００】
１…医用画像処理システム、１００…ＭＲＩ装置、１０１…静磁場磁石、１０２…傾斜磁場コイル、１０４…寝台、１０５…寝台制御回路、１０６…送信コイル、１０７…送信回路、１０８…受信コイル、１０９…受信回路、１１０…シーケンス制御回路、１２０…コンソール装置、２００…医用画像処理装置、２０２…通信インターフェース、２０４…入力インターフェース、２０６…ディスプレイ、２１０…処理回路、２１２…取得機能、２１４…補正機能、２１６…出力制御機能、２１８…学習機能、２３０…メモリ
【図１】
2020121032.tif 000003
【図２】
2020121032.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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