(57)【要約】【課題】ＭＲ検査において、高速且つ高精度に撮像断面位置を自動設定することができる技術を提供する。【解決手段】ＭＲＩ装置の撮像部は、脊椎を含む被検体の位置決め画像の撮像と、脊椎を含み、脊椎の長手方向に沿った断面を撮像する第一撮像と、脊椎を横断する方向の断面を撮像する第二撮像とを実行する。自動断面位置設定部は、スカウト画像又は第一撮像ステップで取得した、脊椎を含む画像を用いて、脊椎の特定組織を検出し、検出した脊椎の特定組織と脊椎モデルとのマッチング処理を行い、マッチングにより特定された脊椎の特定組織位置に基づき、第二撮像の撮像断面位置を算出し、自動設定する。【選択図】図６
2020005889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の所望の撮像断面を選択し、前記撮像断面から発生する核磁気共鳴信号を取得する撮像部と、前記撮像部が取得した核磁気共鳴信号を処理する信号処理部と、前記撮像部及び前記信号処理部を制御する制御部と、前記撮像断面の位置を自動設定する撮像断面位置設定部とを備え、
前記撮像断面位置設定部は、前記撮像部が予め取得した画像を用いて、特定組織を抽出する組織抽出部と、前記組織抽出部が抽出した特定組織に対し、前記特定組織のテンプレートを用いてマッチング処理を行うマッチング部と、前記マッチング処理によって特定された前記特定組織を含む断面位置を算出する断面算出部とを備えたことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記組織検出部は、前記特性組織の学習データにより学習した機械学習アルゴリズムを用いて、前記特定組織の抽出を行うことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項３】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記マッチング部は、前記特定組織のテンプレートを一定の制約のもとで変形させながらマッチング処理を行うことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記撮像部は、前記撮像断面の位置を決定するための位置決め撮像と、互いに交差する第一の断面及び第二の断面を含む複数の断面について本撮像を行い、
前記撮像断面位置設定部は、前記位置決め撮像又は前記本撮像で取得した前記第一の断面の画像を用い、前記第二の断面の撮像断面位置を設定することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記第一の断面はサジタル面であり、前記第二の断面はアキシャル面であることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記撮像断面位置設定部は、前記位置決め撮像で取得した画像の解剖学的特徴を抽出し、正中面を検出する正中面検出部をさらに備え、前記第一の断面の画像として、前記正中面検出部が検出した位置の画像を再構成して用いることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項７】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記撮像断面位置設定部は、前記断面算出部が算出した断面位置の信頼性を判定する判定部をさらに備え、前記判定部が、信頼性が低いと判定したときに、断面位置の設定に用いた装置座標軸を通る断面（軸断面）の位置を撮像断面位置として設定することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記撮像断面位置設定部が設定した断面位置を、推奨撮像断面位置として表示部に表示させる表示制御部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項９】
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記撮像断面位置設定部は、前記断面算出部が算出した断面位置を、本撮像で取得した画像を用いて補正する断面位置補正部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
撮像部と撮像位置を自動位置決めする自動撮像位置設定部とを備えた磁気共鳴イメージング装置の動作を制御する方法であって、
前記撮像部の撮像が、
脊椎を含む被検体の位置決め画像を撮像するステップと、
前記脊椎を含み、前記脊椎の長手方向に沿った第一断面を撮像する第一撮像ステップと、
前記脊椎を横断する方向の第二断面を撮像する第二撮像ステップと、を行い、
前記自動撮像位置設定部が、
前記第二撮像ステップで撮像する断面の位置を自動設定する自動位置決めステップを行うよう制御し、
前記自動位置決めステップは、前記位置決め画像又は前記第一撮像ステップで取得した、前記脊椎を含む画像を用いて、前記脊椎の特定組織を検出する組織検出ステップと、
前記組織検出ステップで検出した前記脊椎の特定組織の位置と脊椎モデルとのマッチング処理を行うマッチングステップと、
前記マッチングステップにおいて、前記脊椎モデルとのマッチングにより特定された前記特定組織の位置に基づき、前記第二断面の位置を算出する断面算出ステップと、を含むことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置の制御方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の制御方法であって、
前記自動位置決めステップは、前記位置決め画像を用いて、正中面画像を作成するステップをさらに含み、前記正中面画像を用いて前記第二断面の位置を設定することを特徴とする撮像方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の制御方法であって、
前記組織検出ステップから前記断面算出ステップまでを、前記位置決め画像の撮像後、前記第一撮像ステップの実行中に行うことを特徴とする制御方法。
【請求項１３】
計算機に、
磁気共鳴イメージング装置が撮像したサジタル面、アキシャル面及びコロナル面の位置決め画像を受け付けるステップ、
前記アキシャル面及びコロナル面の位置きめ画像のすくなくとも一つを用いて、アキシャル面の撮像断面位置を決定するためのサジタル面の画像を決定するステップ、及び
決定したサジタル面の画像を用いて、アキシャル面の撮像断面位置を決定するステップ、を実行させるプログラムであって、
前記アキシャル面の撮像断面位置を決定するステップは、
前記決定したサジタル面の画像から特定組織を抽出するステップと、
抽出した特定組織について、前記特定組織の変形モデルを用いてマッチング処理を行うステップと、
マッチング処理結果を用いて前記アキシャル面の撮像断面位置を算出するステップと、を含むことを特徴とする撮像断面自動設定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ装置という）を用いた検査において、被検体の撮像断面を自動的に決定する機能を有するＭＲＩ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、ＭＲ検査では検査部位の位置を確認するためのスカウト画像を撮像後、操作者が、スカウト画像が表示された画面上で、検査部位の撮像断面を設定する。スカウト画像としては、例えば、サジタル（ＳＡＧ）面、コロナル（ＣＯＲ）面及びアキシャル（ＡＸ）面の３軸断面の２次元画像が取得される。検査部位が脊椎や椎間板の場合、脊椎は前後方向（Ａｎｔｅｒｉｏｒ−Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ）方向に湾曲し、左右方向についても被検体の体軸方向（頭−足方向：ＨＦ方向）と画像の上下方向とが必ずしも一致しないため、それぞれ複数の３軸面を用いて所望の撮像断面を特定する必要があり、撮像断面の位置の決定に時間がかかる。特に、ＭＲ検査では、予め決められたプロトコルに従って、一つの検査部位についても複数種類の撮像、例えばＴ２強調画像の撮像とＴ１強調画像の撮像を複数の軸断面について行うため、撮像毎に撮像断面の位置を決定することは撮像時間の延長につながり好ましくない。
【０００３】
この問題に対し、検査部位の解剖学的特徴を用いて自動的に撮像断面位置を設定する技術（以下、自動位置決め技術）が提案されている（例えば、特許文献１）。この自動位置決め技術では、画像から自動的に判別可能な検査部位の解剖学的特徴を用いて、スカウト画像から検査部位を含む断面位置を設定する。具体的には、スカウト画像上で、位置決めの目印となる解剖学的特徴（脊椎であれば椎間板の特徴）を画像認識技術で自動抽出し、抽出した解剖学的特徴を含む断面を特定する。画像認識の手法には、物体抽出法やテンプレートマッチング法などの手法が用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１２１５９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した自動位置決め技術で用いられる物体抽出手法は、計算速度が速いという利点があるが、精度が低いため、検出漏れや過剰検出に対する処理が必須となる。一方、テンプレートマッチング法は脊椎であれば脊椎の全体形状でのマッチングを行うことで検出漏れを防ぐことができるが、最適位置へのマッチング処理の計算の過程で局所解に陥りやすく、精度が不安定である。
【０００６】
特に検査部位が脊椎である場合、病変によって脊椎構造が変化しているケースが多く、精度よく椎間板等を抽出して撮像位置を設定することが困難である。また脊椎形状は個体差が大きいため、固定形状のテンプレートは使用できない。基準のテンプレートを検査対象毎に変形させて用いるとすると、変形のための調整パラメータが増えるため計算時間が長くなり、さらに局所解に陥りやすくなる。
【０００７】
そこで本発明は、ＭＲ検査において、高速且つ高精度に撮像位置（撮像断面位置）を設定することができる技術を提供することを課題とする。特に脊椎を対象とする撮像において、脊椎を横断する断面を精度よく自動設定する技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明は位置決め用画像において特定の組織を検出し、検出した組織に対しマッチング処理を実行する。
すなわち、本発明のＭＲＩ装置は、被検体の所望の撮像断面を選択し、前記撮像断面から発生する核磁気共鳴信号を取得する撮像部と、前記撮像部が取得した核磁気共鳴信号を処理する信号処理部と、前記撮像部及び前記信号処理部を制御する制御部と、前記撮像断面の位置を自動設定する撮像断面位置設定部とを備え、前記撮像断面位置設定部は、前記撮像部が予め取得した画像を用いて、特定組織を抽出する組織抽出部と、前記組織抽出部が抽出した特定組織に対し、前記特定組織のテンプレート（モデル）を用いてマッチング処理を行うマッチング部と、前記マッチング処理によって特定された前記特定組織を含む断面位置を算出する断面算出部と、を備える。
【０００９】
また本発明のＭＲＩ装置の制御方法は、撮像部の撮像が、脊椎を含む被検体の位置決め画像を撮像するステップと、前記脊椎を含み、前記脊椎の長手方向に沿った第一断面を撮像する第一撮像ステップと、前記脊椎を横断する方向の第二断面を撮像する第二撮像ステップと、を行うよう制御し、自動撮像位置設定部が、前記第二撮像ステップで撮像する断面の位置を自動設定する自動位置決めステップを行うよう制御する。ここで自動位置決めステップは、前記位置決め画像又は前記第一撮像ステップで取得した、前記脊椎を含む画像を用いて、前記脊椎の特定組織を検出する組織検出ステップと、前記組織検出ステップで検出した前記脊椎の特定組織の位置と脊椎モデルとのマッチング処理を行うマッチングステップと、前記マッチングステップにおいて、前記脊椎モデルとのマッチングにより特定された前記特定組織の位置に基づき、前記第二断面の位置を算出する断面算出ステップと、を含む。
【００１０】
さらに本発明の撮像断面自動設定用プログラムは、計算機に、次のステップを実行させる。
磁気共鳴イメージング装置が撮像したサジタル面、アキシャル面及びコロナル面の位置決め画像を受け付けるステップ、前記アキシャル面及びコロナル面の位置決め画像の少なくとも一つを用いて、アキシャル面の撮像断面位置を決定するためのサジタル面の画像を決定するステップ、及び、決定したサジタル面の画像を用いて、アキシャル面の撮像断面位置を決定するステップ。
前記アキシャル面の撮像断面位置を決定するステップは、前記決定したサジタル面の画像から特定組織を抽出するステップと、
抽出した特定組織について、前記特定組織の変形モデルを用いてマッチング処理を行うステップと、マッチング処理結果を用いて前記アキシャル面の撮像断面位置を算出するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、予め特定の組織を検出しておき、検出した組織についてマッチング処理を実行することで、マッチング処理に要する時間を大幅に削減することができる。また限定した数の調整パラメータを用いてマッチング処理を行えるため、局所解に陥るおそれがなく、精度よく所望の撮像断面を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明が適用されるＭＲＩ装置の全体構成を示す図
【図２】ＭＲＩ装置の一実施形態の全体構成を示す図
【図３】ＭＲＩ装置を用いた脊椎ＭＲ検査プロトコルの一例を示す図
【図４】従来の撮像位置決定法の概要を示す図
【図５】第一実施形態における自動断面位置設定部の機能ブロック図
【図６】第一実施形態における自動位置決めの手順を示すフロー図
【図７】第一実施形態の自動位置決めに用いるアダブースト法の概要を示す図
【図８】第一実施形態によるマッチング処理を説明する図
【図９】マッチング処理に用いるモデルの一例を示す図
【図１０】マッチング処理手順を示すフロー図
【図１１】自動位置決めにより決定された撮像断面位置の表示例を示す図
【図１２】第一実施形態におけるＳＡＧ面の自動位置決めに用いるＡＸ画像とＣＯＲ画像を示す図
【図１３】第二実施形態における自動断面位置設定部の機能ブロック図
【図１４】第二実施形態における自動位置決めの手順を示すフロー図
【図１５】第二実施形態の左右対称性の判断において、処理対象画像の前処理に用いるフィルタの例を示す図で、（ａ）はガウシアンフィルタ、（ｂ）は２階微分フィルタを示す。
【図１６】図１５のフィルタ処理を適用前後のＣＯＲ面スカウト画像を示す図で、（ａ）は適用前、（ｂ）は適用後を示す。
【図１７】第三実施形態における自動断面位置設定部の機能ブロック図
【図１８】第三実施形態による自動位置決め結果の判定手順を示すフロー図
【図１９】第四実施形態における自動断面位置設定部の機能ブロック図
【図２０】第四実施形態における自動位置決めの手順を示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
まず本発明の種々の実施形態に共通するＭＲＩ装置の構成とそれを用いた撮像方法の実施形態を、図１〜図３を参照して説明する。
＜装置の構成＞
【００１４】
図１は本実施形態のＭＲＩ装置１００の撮像部１を詳細に示す全体構成図、図２は信号処理部２及び制御部３の詳細を示す機能ブロック図である。図示するように、ＭＲＩ装置１００は、大きく分けて、核磁気共鳴信号を取得する撮像部１と、撮像部１が取得した核磁気共鳴信号を用いて画像を作成するなどの処理を行う信号処理部２と、撮像部１及び信号処理部２の動作を制御する制御部３とを備える。ＭＲＩ装置１００は、さらに信号処理部２での処理結果を表示する表示部４と、同処理結果を保持する記憶装置（メモリ）６と、ユーザからの指示を受け付ける入力部５と、を備える。
【００１５】
撮像部１の構成は、一般的なＭＲＩ装置と同様であり、被検体９が置かれる空間（検査空間）に均一な静磁場を発生するマグネット１１と、傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１３１及び傾斜磁場コイル１３１を駆動する傾斜磁場電源１３２と、被検体（生体）９に高周波磁場パルス（以下、ＲＦパルス）を照射するＲＦコイル１２１及びＲＦコイル１２１を駆動する高周波磁場発生器１２２と、被検体９から発生するエコー信号（核磁気共鳴信号）を検出するＲＦプローブ１４１及びＲＦプローブ１４１で検出したエコー信号を受信する受信器１４２と、マグネット１１の発生する静磁場空間内で被検体９を載置する寝台（テーブル）１５と、を備える。
【００１６】
なお、静磁場均一度を調節する必要があるときには、シムコイル１４３と、シムコイル１４３を駆動するシム電源１４４をさらに備える場合もある。シムコイル１４３は、複数のチャネルからなり、シム電源１４４から供給される電流によりにより静磁場不均一を補正する付加的な磁場を発生する。
【００１７】
信号処理部２は、受信器１４２が受信したエコー信号を処理し、画像再構成などの演算を行う。このため、信号処理部２は、図２に示すように、画像を作成する画像作成部２１、撮像断面位置を算出しユーザに提示する撮像断面位置設定部（以下、単に断面位置設定部という）２３、画像作成部２１が作成した画像や断面位置設定部２３が算出した断面位置などを補正する補正部２５を備える。
【００１８】
制御部３は、これら撮像部１及び信号処理部２等の動作の制御を行う。このため、制御部３は、図２に示すように、シーケンス制御部３１、表示制御部３３、ユーザからの条件設定や指令などを受け付ける受付部３５などの機能部を備える。シーケンス制御部３１は、所定のパルスシーケンスに従って、傾斜磁場電源１３２と高周波磁場発生器１２２とに命令を送り、それぞれ傾斜磁場および高周波磁場を発生させるとともに、検波の基準とする核磁気共鳴周波数を受信器１４２にセットするなど撮像部１による撮像に必要な制御を行う。表示制御部３３は、信号処理部２が作成した画像や記憶装置６に格納されたデータ等を含む表示画像を表示部４に表示させる制御や表示画面の制御を行う。受付部３５は、入力部５を介して入力されるユーザからの条件設定や指令などを受け付ける。
【００１９】
図２に示す実施形態では、信号処理部２及び制御部３の機能を計算機１１０により実現する。但し、信号処理部２及び制御部３の機能の一部を計算機１０以外のハードウェア、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｂｒａｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などで、実現してもよい。
【００２０】
計算機１１０は、信号処理部２及び制御部３の機能のほか、表示部４および入力部５などのユーザインタフェースを制御し、ユーザに処理結果を提示する、ユーザからの入力を受け付けるといったユーザインタフェース処理を行う。記憶装置６には、計算機１１０における処理に必要な各種のデータが保持される。記憶装置６には、さらに、信号処理２による処理結果や、必要に応じて、検波された信号自体、撮像条件等を記憶させてもよい。
【００２１】
ＭＲＩ装置１００による撮像は、シーケンサ制御部３１の制御のもとで、ＲＦコイル１２１を通じてＲＦパルスを被検体９に印加するとともに、傾斜磁場コイル１３１により、スライス選択や位相エンコードなどの位置情報をエコー信号に与えるための傾斜磁場パルスを印加することにより行われる。ＲＦパルスの印加によって被検体９から発生した信号は、ＲＦプローブ１４１で受波され、受信器１４２により検波された信号は信号処理部２（計算機１１０）に送られ、ここで画像再構成などの信号処理が行われる。
【００２２】
このような撮像において、パルスシーケンスに設定する高周波磁場、傾斜磁場のタイミングや強度を制御することにより、撮像対象の被検体の任意の撮像断面を撮像することができる。一般に撮像対象の被検体における撮像断面の位置を決定し、パルスシーケンスに反映することにより、所望の撮像断面を撮像する。撮像断面位置は、ユーザインタフェースを介してユーザが設定することができるが、本実施形態のＭＲＩ装置１００では、撮像断面位置を自動で設定する機能（自動位置決め機能）が備られている。図２に示す例では、位置決め機能を実現する断面位置設定部２３が信号処理部２の機能の一部である場合を示したが、断面位置設定部２３の機能は、信号処理部２とは別の画像処理装置、或いは独立した計算機で実現することも可能である。
【００２３】
自動断面位置設定部２３の詳細な説明に先立って、自動位置決めが適用される、脊椎のＭＲ検査の流れと撮像断面の設定について、図３及び図４を参照して説明する。図３は、脊椎のＭＲ検査を行うプロトコル（検査手順を決めたもの）の一例である。図４は、撮像断面の設定の手順を示す図である。
【００２４】
図３に示す例では、まず、撮像位置を決めるための位置決め画像（以下、スカウト画像という）の撮像を行う（Ｓ１）。スカウト画像は、高速に撮像できる比較的低空間分解能の画像であり、被検体の検査部位を含む広い領域について、通常３軸の断面、体軸に直交するアキシャル面（ＡＸ面）、体軸に平行であって被検体の背中側と腹部側とを切断するコロナル面（ＣＯＲ面）、及び体軸に平行であって被検体の左右を切断するサジタル面（ＳＡＧ面）、の画像を得る。これら断面の画像は２Ｄ画像であるが、複数のスライスの２Ｄ画像を取得する場合もある。スカウト画像は、その後の本撮像において、被検体における撮像断面位置を決定するために使用される。
【００２５】
スカウト画像の撮像（Ｓ１）に続いて、キャリブレーション用画像を取得する（Ｓ２）。キャリブレーション用撮像は、ＲＦプローブ１４１の感度補正に用いるデータを得るための撮像であり、３Ｄ画像である。
【００２６】
これらステップＳ１及びＳ２は、診断のための撮像（本撮像）に入る前の準備としての撮像であり、その後、本撮像が行われる（Ｓ３）。本撮像は、図３に示す例では、Ｔ１強調画像とＴ２強調画像の撮像を、ＳＡＧ面及びＡＸ面についてそれぞれ行う（Ｓ３−１〜Ｓ３−４）。ここで本撮像におけるＳＡＧ面及びＡＸ面のそれぞれの位置を決定する必要があり、自動断面位置設定部２３による自動位置決め処理が実行される。
【００２７】
次に、検査部位が脊椎や椎間板である場合を例に、検査部位の解剖学的特徴を用いた撮像位置決定の概要について図４を参照して説明する。ここでは３軸断面のスカウト画像から二つの撮像断面（ＳＡＧ面及びＡＸ面）の位置を決定する場合を説明する。
【００２８】
まずＳＡＧ面の位置を決定する場合、３断面のスカウト画像４００のうち、ＡＸ面スカウト画像（以下、ＡＸ画像という）とＣＯＲ面スカウト画像（以下、ＣＯＲ画像という）とを用い、検査部位の解剖学的特徴（脊椎であれば例えば脊髄神経）に基づき脊椎のほぼ中央を通るＳＡＧ面４０１を決定する（Ｓ４１）。次に決定したＳＡＧ面のスカウト画像（以下、ＳＡＧ画像と言う）を用い、解剖学的特徴（例えば椎間板、椎体、椎弓など）に基づきＡＸ面の撮像位置を決定する（Ｓ４２）。なお、ＡＸ面を決定するＳＡＧ面のスカウト画像は、解剖学的特徴である脊髄神経が画像の座標軸と平行であれば、図中、一点鎖線の四角形内に示すように、複数のスライスのＳＡＧ画像の中から、脊髄神経が含まれるＳＡＧ画像をＡＸ面の位置を決定するためのＳＡＧ画像とする。しかしスカウト画像において、必ずしも脊椎はＣＯＲ画像の座標軸に平行とは限らないので、その場合には、複数のスライスのＳＡＧ画像を用いて、補間処理により脊髄神経が含まれるＳＡＧ画像を切り出し、ＡＸ面の位置を設定するためのＳＡＧ画像としてもよいし、脊髄神経が最も多く含まれるスライスの画像を位置設定用のＳＡＧ画像としてもよい。
【００２９】
以上の手順により、本撮像におけるＳＡＧ面及びＡＸ面の撮像位置が決定される。
【００３０】
ここで、ＡＸ面の撮像位置を設定する際に使用する解剖学的特徴が例えば椎間板である場合、正常な脊椎であれば、検査部位に含まれる椎間板ごとにＡＸ面を設定することができるが、椎間板に損傷があるなどその特徴だけでは位置を特定できない場合もありえる。また位置決定に用いるスカウト像が脊椎の一部を含む画像である場合には、何番目の椎間板であるか即ち脊椎の位置を正確に把握することが困難である。
【００３１】
本実施形態のＭＲＩ装置は、上述したような撮像方法を実行する際に、所定の組織抽出法とマッチング手法とを組み合わせることによって、少ない計算量で、即ち高速に、且つ高精度に自動的な撮像位置の設定（自動位置決め）を実現することが特徴である。以下、具体的な手法の実施形態を説明する。
【００３２】
＜第一実施形態＞
本実施形態では、スカウト画像を用いて、解剖学的特徴を利用した特定組織の組織抽出を行い、抽出した特定組織について、特定組織のテンプレート（モデルともいう）を用いたマッチング処理を行い、特定組織の位置を特定し、撮像位置を算出する。
【００３３】
まず本実施形態の自動断面位置設定部２３の機能の概略を、図５のブロック図を用いて説明する。図５に示すように、自動断面位置設定部２３は、条件受付部２３０、組織検出部２３１、マッチング部２３３、断面算出部２３５を備える。条件受付部２３０は、ユーザインタフェースを介してユーザが入力した条件や制御部３に設定されている自動位置決め処理に必要な条件を受け取る。例えば、図３に示すような、どの部位についてどのような撮像を行うかを定めた検査プロトコルの情報が条件受付部２３０を介して、自動断面位置設定部２３の各部に与えられる。
【００３４】
組織検出部２３１は、組織の解剖学的特徴を用いて物体抽出法により、特定組織（例えば、椎間板や椎体）を検出する。物体抽出法には、種々の手法（アルゴリズム）が知られているが、本実施形態では、特性組織の学習データによって学習された機械学習アルゴリズムを用いて、特定組織の抽出を行い、その位置を検出する。マッチング部２３３は、検出した特定組織について、特定組織のモデルを用いてマッチング処理を行う。モデルは特定組織の標準形状モデルを用いてもよいが、本実施形態では、特定の制約下で変形可能なモデル（変形モデル）を用いる。
【００３５】
次に自動断面位置設定部２３による自動位置決めの手順を説明する。自動位置決めの前提として、３軸断面のスカウト像（図４：４００）を取得し、記憶装置６に格納しているものとし、ＳＡＧ面のスカウト像から本撮像のＡＸ面の位置（１ないし複数の断面の位置）を自動的に設定する場合を例に説明する。図６に処理の概略を示す。
【００３６】
［Ｓ６１：画像の読み出し］
まず記憶装置６から脊椎が含まれるＳＡＧ画像を読み出す。複数のスライスの画像がある場合は、ＣＯＲ画像から簡単な特徴抽出法により脊椎が含まれるＳＡＧ画像を選択する。或いは、複数の画像を用いた補間処理により脊椎が含まれるＳＡＧ画像を作成してもよい。
【００３７】
［Ｓ６２：組織検出］
次に組織検出部２３１は、例えば機械学習による物体抽出法を用いて、特定組織例えば椎間板を検索する。機械学習による物体抽出法には、公知の機械学習アルゴリズムを採用することができる。ここでは物体抽出法の一つであるアダプティブブースティング法（以下、アダブースト法という）で組織抽出を行う場合を説明する。
【００３８】
アダブースト法では、図７に示すように、まず使用する弱識別器の数Ｎを設定し、入力データｘと予め正解と不正解の分かっている出力データｙを用いて、各識別器ｈｉ（ｘ）（ｉは１、２、・・・Ｎ、以下同じ）にて正解／不正解の識別を行い、その結果を組み合わせたときに、最も精度よく分離することができる弱識別器の重みαｉを算出する。このように学習された弱識別器を用意した後、入力データｘの特徴量から、各弱識別器ｈｉ（ｘ）にて正解か否かを判定し、最終的な判別を弱識別器の重み付け多数決によって決定する。
【００３９】
実際に脊椎を含むＳＡＧ画像を用いて、弱識別器の重みを学習にて取得した実施例を説明する。この実施例では、ここで学習データとして、椎間板のみを抜き出した正解データと、椎間板を除去した不正解データを作成した。この際、学習データ数を増やすために、元画像を−１０、−５、０、５、１０度で回転し、回転後の画像ごとに正解データ及び不正解データを作成した。また弱識別器が処理する画像特徴量（即ち入力データ）としては、ＬＢＰ（ｌｏｃａｌ  ｂｉｎａｒｙ  ｐａｔｔｅｒｎｓ）を用いた。ＬＢＰは、画像を分割し、分割画像内で３×３の領域を二値化し、二値化データを順番に並べたものを十進数に変換し、それ（十進数）を分割した画像全域に適用して十進数のヒストグラムとしたものである。なお特徴量にはＬＢＰの他、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅ，ＨＯＧなど公知の特徴量があり、いずれも適用可能であるが、ＬＢＰ特徴量は、感度ムラによるコントラスト変化に対しロバストであり（頑健性が高く）且つ計算時間も短いため好適である。組織検出部２３１は、このようなアダブースト法により得られる出力データｙから、検知した椎間板に関する検出情報を出力する。検出情報には、ＳＡＧ画像上の位置、大きさ、椎間板間の距離のいずれかが含まれる。
【００４０】
［Ｓ６３：マッチング処理］
マッチング部２３３は、組織検出部２３が検出した特定組織（椎間板）の検出情報をもとに、マッチング部２３３が組織モデルを用いてマッチングを行う。
マッチングには、アピアランスベースの手法、特徴ベースの手法など種々の手法とそのアルゴリズムが開発されており、対象とする組織の形状や特徴に応じて任意の手法を選択することができる。本実施形態では、特徴ベースのマッチング手法の一つであるＡｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌ（ＡＳＭ法）によるマッチング処理（以下、ＡＳＭ法という）を採用する。すなわち特定組織のモデルを一定の制約（統計的な制約）のもとで変形させた変形モデルを用いたマッチング処理を行う。
【００４１】
ＡＳＭは、複数のサンプル画像群から統計処理にて作成され、標準モデル形状と、個体差の範囲でモデル形状を変形させるパラメータと、で構成される。ＡＳＭ法は、特徴として変形用パラメータを含んでいるモデルを用いるので、固定形状モデルを用いる場合と比較して、マッチング精度が高い一方で、変形範囲がサンプル間の個体差の範囲に限定されるため、マッチングされた形状は実際の形状から大きく逸脱しないという利点がある。
【００４２】
マッチング処理は、検出した椎間板の位置に基づいた、モデルとのマッチングを行う初期位置の決定、マッチング範囲の決定、及び、モデルの変形を含む。以下、脊椎モデル（サンプル画像）を用いて、実際にＡＳＭ法を適用した実施例を説明する。
【００４３】
＜初期位置の決定＞
まず、複数（例えば、１００例）のサンプル画像において、所定の特徴に相当する複数の位置の座標を取得する。具体的には、図８に示す１番から２１番の目印点の座標を取得する。次に、第二椎体と第三椎体との間に対応する６番目と７番目の目印点を結ぶ線の中心が原点となるように目印点座標を平行移動した後、６番目と７番目の目印点間の距離で各目印座標を割り算することで大きさを規格化する。
【００４４】
＜モデルの変形＞
次に、１枚目のサンプル画像の目印点を基準として、他のサンプルの目印点を位置合わせする。具体的には、目印点の総数をＮとすると、式（１）で示す評価関数Ｅが最小となる拡大縮小係数ｓと回転角θにて、ｋ（ｋは２からＮまでの整数）枚目のサンプル画像の目印の座標（ｘｋ，ｎ,ｙｋ，ｎ）の回転および拡大縮小処理を行う。
【００４５】
【数１】
2020005889.tif 000003
【００４６】
次に、上述の拡大縮小処理によって得られた目印について、サンプル間の平均値を算出する。平均値は、目印の座標を式（２）のベクトルｘで表すと、式（３）で算出することができる。
【００４７】
【数２】
2020005889.tif 000004
【数３】
2020005889.tif 000005
【００４８】
式（３）において、Ｍはサンプルの数（本実施例では１００）であり、得られるサンプル間平均値はモデルの標準形状を表している。
【００４９】
次に、この標準形状を変形させる変形パラメータを算出する。そのため、まずサンプル間平均値と各サンプル目印の差ｄｘｋを求め、分散共分散行列Ｓを次式（４）で計算する。
【００５０】
【数４】
2020005889.tif 000006
この行列Ｓの固有ベクトルをＰとすると、ＡＳＭは式（５）で表すことができる。
【数５】
2020005889.tif 000007
【００５１】
固有ベクトルＰは、モデルの標準形状を変形させるパラメータであり、個体差間の変化傾向を表す。ｂは個体差のばらつきに応じて設定される係数である。一般に、固有値λｎが大きいほど、対応する固有ベクトルＰｎの方向への個体差のばらつきが大きくなる。これより、例えば、係数ｂは、式（６）の範囲で設定する。
【数６】
2020005889.tif 000008
【００５２】
図９に、本実施例により作成したＡＳＭの標準形状（ａ）と、標準形状を係数ｂにて変形させたモデル形状（ｂ）を２次元プロットした図を示す。
【００５３】
＜マッチング処理＞
次に上述した標準形状と変形パラメータで決まるＡＳＭを用いたマッチング処理の流れを、図１０を参照して説明する。
前提として、アダブースト法により検知した椎間板の位置と大きさをそれぞれ（ｘｄｉ，ｙｄｉ），ｗｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎｄ）とする。ここで、ｉが小さいほど頭頂側に近い椎間板となるように並び替えられている。ＡＳＭの標準形状（式（３））は、対象画像の脊椎とサイズを同等にする。対象画像の脊椎のサイズは、検出された椎間板の大きさの平均値を積算することで算出する。ここで算出した標準形状の座標（図８に示す１番目から２１番目の目印の座標）を（ｘｄｊ，ｙｄｊ）（ｊ＝１，・・・，２１）とする。
【００５４】
まず、対象画像（本実施形態ではＳＡＧ画像）において、高さの基準となる脳底部の位置を抽出する（Ｓ６３１）。具体的には、背中側上部のエッジを抽出し、エッジ点に近く画素値の低い点を起点として領域拡張法にて頭蓋骨領域を抽出する。抽出した領域の最も下肢側の点ｙ０を脳底部の位置とする。
【００５５】
次に、第二椎体と第三椎体の間の椎間板を抽出する（Ｓ６３２）。第二椎体−第三椎体間の椎間板は、アダブースト法にて最も頭頂側で検出された椎間板（ｘｄ１，ｙｄ１）であること期待されるが、椎間板の検出に失敗している場合も想定されるので、ここでは、第二−第三椎体間の椎間板が解剖学的に脳底部より下に位置するという原則を利用し、画素値に基づく簡易的方法にて椎間板を再探索する。即ち、次式（７）より座標（縦軸に沿った位置の座標）ｙ１，ｙ２を求める。
【００５６】
【数７】
2020005889.tif 000009
【００５７】
次にアダブースト法にて検出した椎間板位置（ｘｄｉ，ｙｄｉ）を二次関数にてフィッティングし、ｙ１−ｙ２間の二次曲線上の画素値を抽出する。ＳＡＧ画像上では椎間板の輝度が高く、椎体の輝度が低いことから、最大画素値×０．８を閾値として連続して閾値を超える領域を抽出し、得られた領域の中心位置を第二椎体−第三椎体間の椎間板の中心位置（ｘｄ０，ｙｄ０）に設定する。ここで、閾値を超える領域が複数存在する場合は、ｙ１に近い領域の中心位置を第二椎体−第三椎体間の椎間板の位置（ｘｄ０，ｙｄ０）に設定する。ｙ１は、第二椎体−第三椎体間の椎間板が存在し得る上限値であり、標準形状モデルにおける脳低部から第二椎体−第三椎体間の椎間板までの距離を参考距離とし、対象画像の脳底位置から参考距離の四分の１の位置と定義している。また、ｙ２はアダブースト法で抽出された椎間板の中で頭頂側に近い二つの椎間板の中心値であり、ｙ１、ｙ２の間には少なくとも最も頭頂側で探索された椎間板が一つ含まれる。すなわち、検出もれが無い場合は（ｘｄ０，ｙｄ０）＝（ｘｄ１，ｙｄ１）が第二椎体−第三椎体間の椎間板となり、検出漏れ時は（ｘｄ１，ｙｄ１）より上部の点が第二椎体−第三椎体間の椎間板位置として抽出される。
【００５８】
次に、マッチング位置の候補位置を算出する（Ｓ６３３）。このため、まず、第二椎体−第三椎体間の椎間板位置（ｘｄ０，ｙｄ０）を始点として、アダブースト法で検出された椎間板の中心位置を頭頂側から順番に結んだ直線上の画素値をプロットする。ここで、標準モデルの椎間板間の長さをＬｋ（ｋ＝１，・・・，７）とし、プロットされた画像値においてＬｋ間隔で抽出した画素値をＳＩ（Ｌｋ）とする。モデルの大きさを調整する係数をａとし、画素値ＳＩ（ａ・Ｌｋ）の合計値が最大となるａｏｐｔを求める。次に、画素値ＳＩ（ａｏｐｔ・Ｌｋ）の座標（ｘｄｋ’，ｙｄｋ’）を取得し、マッチング処理における椎間板部の候補位置とする。また、Ｓ３１で抽出した脳底部領域のエッジを抽出し、最も下肢側点を（ｘｂ２，ｙｂ２）とし、（ｘｂ２，ｙｂ２）から脳底部領域の主成分方向に式（８）で表される距離ｄだけ進んだ点に最も近いエッジ点を（ｘｂ１，ｙｂ１）とする。（ｘｂ１，ｙｂ１）と（ｘｂ２，ｙｂ２）をマッチング処理における脳底部の候補位置とする。
【００５９】
【数８】
2020005889.tif 000010
【００６０】
上述のマッチング位置の候補位置を用いて、モデルを変形させてマッチング処理を行う（Ｓ６３４）。このため、式（９）及び（１０）により標準形状モデルの椎間板部と候補位置の差分値（ｄｘｂｋ，ｄｙｂｋ）及び標準形状モデルの脳底部と候補位置との差分値（ｄｘｄｋ，ｄｙｄｋ）を算出し、式（１１）で表される標準形状モデルと候補位置の差分ベクトルｄｖを求める。
【００６１】
【数９】
2020005889.tif 000011
【数１０】
2020005889.tif 000012
【数１１】
2020005889.tif 000013
【００６２】
ここで３番目〜５番目の目印点に対応する点はマッチングに影響しないため、差分を０とする。モデルでは椎間板を両端の点で表現しているため、式（９）で計算した差分値は両端の点それぞれに適用している。式（５）より、マッチング処理における変形パラメータｂは次式（１２）で表される。
【００６３】
【数１２】
2020005889.tif 000014
変形パラメータｂが決まれば、式（５）を用いることでマッチング後のモデルの座標を計算することできる。
以上の処理（Ｓ６３１〜Ｓ６３４）により、図６に示すステップＳ６３が完了し、対象画像（ＳＡＧ画像）における椎間板の位置が特定される。
【００６４】
［Ｓ６４：断面位置の算出］
断面算出部２３５は、マッチング処理（Ｓ３、図１０：Ｓ６３１〜Ｓ６３４）によって算出されたＳＡＧ画像における椎間板の位置を用いて、各椎間板を通るＡＸ断面を算出する。具体的には、椎間板を両端の点を通る直線を含み、ＳＡＧ画像に直交する断面を決定する。
【００６５】
［Ｓ６５：推奨断面位置の表示］
断面位置設定部２３が、上述のステップＳ６１〜Ｓ６４で決定した断面は、表示装置４の表示画面に表示される。表示例を図１１に示す。この表示画面は、撮像条件等を設定するＵＩが表示された画面で、表示エリアに撮像シーケンスパラメータ設定部１１１、本撮像開始の指令を受け付ける撮像開始受付部１１２、推奨撮像断面提示部１１３が設けられており、自動断面位置設定部２３が決定した断面は推奨撮像断面提示部１１３に表示される。図ではＳＡＧ、ＡＸ及びＣＯＲの３軸断面図の上に撮像断面位置を示すマーク（ここでは、点線で示す四角形）を重畳した画像が提示されている。ユーザはこの表示により推奨撮像断面位置を確認の上、撮像開始受付部１１２を介して、制御部３に本撮像開始の指令を送る。図１１では示していないが、例えば、マークを移動・回転可能にしたり、削除・追加したりする機能を持つＧＵＩを追加し、推奨撮像断面にユーザによる変更を受付けてもよい。
【００６６】
本実施形態によれば、位置決め画像（スカウト画像）を用いて、まず脊椎の特定組織の解剖学的特徴を用いた組織抽出を行い、特定組織の座標を算出した後、特定組織の位置とモデルとのマッチング処理を行い、脊椎における抽出組織の位置の確定と組織抽出において生じうる誤認識を是正することで、比較的短時間で精度の高い組織位置の算出を行うことができる。これにより算出した位置を用いて、検査対象である組織を含む断面を精度よく決定することができる。
【００６７】
なお本実施形態では、脳底部を基準としてマッチング処理を行う例を説明したが、仙椎側を基準にしたり、脊椎近傍に存在する脊椎以外の組織とそれに対応する位置の椎間板を基準にするなど、適宜基準とする組織は任意である。例えば、検査部位との関係で適切な基準を含むモデルを複数用意しておき、条件受付部２３０により検査部位を受け付け、受け付けた検査部位に応じて適切なモデルを自動的に選択するようにしてもよい。
【００６８】
＜第一実施形態の変形例＞
第一実施形態では、スカウト画像を用いて撮像位置を設定したが、本実施形態では、本撮像において複数種の撮像を連続して実行する際に、先行する撮像で取得した画像を用いてその後の撮像における撮像位置を設定してもよい。
【００６９】
例えば、図３に示す検査プロトコルに従って撮像を行う場合、本撮像において１番目と２番目に実行されるＳＡＧ面（第一の断面）の撮像（Ｓ３−１、Ｓ３−２）は、ＣＯＲ面及びＡＸ面のスカウト画像を用いてＳＡＧ面の撮像位置を決定し、３番目と４番目に実行されるＡＸ面（第二の断面）の撮像（Ｓ３−３、Ｓ３−４）は、本撮像で取得したＳＡＧ面の画像を用いて撮像位置を決定する。撮像位置の決定手法は、第一実施形態と同様であり、図６に示す手順（ステップＳ６１〜Ｓ６４）に従って、組織抽出及びマッチング処理を行い、ＡＸ面の撮像位置を決定する。
【００７０】
本変形例によれば、ＳＡＧ面の撮像後にＡＸ面の撮像位置を決定するため、第一実施形態に比べ、撮像位置決定に要する時間分、検査時間が長くなるが、スカウト画像よりも高解像度の画像を用いるので、組織抽出において、より正確に解剖学的特徴（椎間板等）を抽出することができ、その後のマッチング処理の精度、ひいては撮像位置決定の精度を高めることができる。
またＳＡＧ面について２種の撮像（Ｓ３−１、Ｓ３−２）を行う場合には、最初の撮像Ｓ３−１で取得した画像を用いて、次の撮像Ｓ３−２と並行してＡＸ面の断面位置の算出を行うことで検査時間を延長することなく、検査を行うことができる。
【００７１】
＜第二実施形態＞
第一実施形態及びその変形例では、位置決め用のＳＡＧ画像或いは本撮像で得たＳＡＧ面（第一断面）の画像を用いて、組織検出及びマッチング処理を行い、ＡＸ面（第二断面）の撮像位置を決定する場合を説明したが、本実施形態のＭＲＩ装置は、位置決め用のＡＸ画像及びＣＯＲ画像を用いて、ＡＸ面の撮像位置の決定に用いるＳＡＧ面の画像を再構成する。即ち、撮像断面位置設定部２３は、位置決め撮像で取得した画像の解剖学的特徴を抽出し、正中面を検出する正中面検出部２３７をさらに備え、第二の断面の撮像位置設定に用いる第一の断面の画像として、正中面検出部２３７が検出した正中面の位置の画像を再構成して用いる。
【００７２】
正中面検出部２３７の処理対象画像となる、頸椎、胸椎、腰椎それぞれの部位におけるＣＯＲ画像（上側の図）とＡＸ画像（下側の図）を図１２に示す。理想的には、ＳＡＧ面は脊髄神経の中心を通り、人体に対し左右対称となる位置であることが好ましいが、図示するように、ＣＯＲ画像及びＡＸ画像において、脊椎の向きは必ずしも画像の座標軸に平行ではない。そこで、本実施形態のＳＡＧ画像の自動断面位置設定では、椎体および脊髄神経の近傍の解剖構造が左右対称構造となることに着目し、関心領域内の左右対称性の指標が最大となる平面を抽出する。
【００７３】
具体的には、各部位ともに、ＣＯＲ面スカウト画像においては脊髄神経に沿った傾きにＳＡＧ面を設定し、ＡＸ面スカウト画像においては脊髄神経と棘突起を通過する傾きにＳＡＧ面を設定する。
【００７４】
本実施形態の自動断面位置設定部２３の構成を図１３に示す。図１３において、図５と同じ要素は同じ符号で示し、重複する説明は省略する。本実施形態の断面位置設定部２３は、組織検出部２３１、マッチング処理部２３３、及び撮像断面算出部２３５に加え、正中面検出部（解剖学的特徴構造抽出部）２３７を備えることが特徴である。本実施形態でも、組織検出及びマッチング処理の手法は第一実施形態と同様であるので、以下、正中面検出部２３７の機能を中心に、正中面画像を算出する手法の実施例を説明する。
【００７５】
まず、正中面画像の算出は、図１４に示すように、関心領域を設定し、関心領域の画素値を用いて、左右対称の指標を設定するステップ（Ｓ１４１〜Ｓ１４２）、及び左右対称性指標を用いて、ＳＡＧ面撮像位置を抽出するステップ（Ｓ１４３〜Ｓ１４５）、正中面画像を再構成するステップＳ１４６からなる。
以下、各ステップの詳細を説明する。
【００７６】
［Ｓ１４１〜Ｓ１４２］
まず所定の点を基準として、所定の大きさの関心領域を設定する（Ｓ１４１）。関心領域を設定するための基準点と関心領域の大きさは、検査部位に応じて予め決められており、例えばテーブルとして記憶装置６（図１参照）に格納されている。頸椎、胸椎、腰椎それぞれのスカウト画像を処理する際の関心領域の範囲を示すテーブルの一例を表１に示す。表１において、ｗ（ｍｍ）は所定の点Ｓを基準する左右方向の幅、ｈ１（ｍｍ）は点Ｓから上端までの長さ、ｈ２（ｍｍ）は下端までの長さである。またｆｏｖはスカウト画像の撮像視野である。
【００７７】
【表１】
2020005889.tif 000015
【００７８】
ついで表１に示す値に設定した関心領域から、所定の範囲の局所画像を抽出する。抽出した局所画像に対し、左右対称性指標を算出する（Ｓ１４２）。ここで局所画像の範囲を横２Ｎピクセル、縦Ｍピクセルとし、局所画像の座標（ｉ，ｊ）における画素値をＩ［ｉ，ｊ］とすると、左右対称性指標Ｅｓｙｍは式（１３）で計算することができる。
【００７９】
【数１３】
2020005889.tif 000016
式中、Ｉｍ［ｊ］は局所画像のｊ行における画素値の平均値であり、式（１４）で表される。
【数１４】
2020005889.tif 000017
【００８０】
こうして算出される左右対称性指標Ｅｓｙｍは、局所画像の行ごとに計算した正規化相互相関（ＺＮＣＣ：ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ  ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｃｒｏｓｓ−ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）の平均値である。Ｅｓｙｍは、値が１に近いほど中心線に対する左右領域の対称性が高いことを示す。
【００８１】
［Ｓ１４３〜Ｓ１４５］
左右対称性指標Ｅｓｙｍを用いて、ＳＡＧ面の撮像位置（正中面の位置）を抽出する。このため、まず、ＡＸ面およびＣＯＲ面のスカウト画像それぞれにおいて左右対称線を探索する（Ｓ１４３）。具体的には、スカウト画像の撮像中心（ｘ０，ｙ０，ｚ０）をＲＯＩ基準点Ｓとし、左右方向±所定範囲（例えば、±３０ｍｍ）にて、１ピクセル間隔でＥｓｙｍを計算し，Ｅｓｙｍが最大となるＲＯＩの左右方向の位置を探索する。次に、所定角度範囲（例えば、±１０度）にて１度間隔でＲＯＩを回転させてＥｓｙｍを計算し、Ｅｓｙｍが最大となる対称線の角度を探索する。
【００８２】
次に、ＡＸ面およびＣＯＲ面のスカウト画像の左右対称線を通る平面を計算し、これを初期値として、最急降下法にてＣＯＲ面およびＡＸ面の左右対称性指標Ｅｓｙｍが最大となる平面の左右方向の位置ｘ０’および角度（ＡＸ面上の交線の角度θ、ＣＯＲ面上の交線の角度φ）を計算する（Ｓ１４４）。
【００８３】
最後に、ＳＡＧ面撮像位置として、中心位置Ｏと平面の傾きを指定する列ベクトルｒ、行ベクトルｃを次式（１５）にて算出する（Ｓ１４５）。
【００８４】
【数１５】
2020005889.tif 000018
【００８５】
［ステップＳ１４６］
次いで、ステップＳ１４５で算出したＳＡＧ面の撮像位置を用いて、複数あるＳＡＧ面のスカウト像から算出した撮像位置の画像を切り出し、ＡＸ面の撮像位置の設定に用いる。ＡＸ面の撮像位置の算出は、図６で示したように第一実施形態で説明した手法（組織検出法及びマッチング処理）により行うことができる。
【００８６】
本実施形態によれば、左右対称性指標を用いて正中面の位置を検出し、この正中面の位置の再構成ＳＡＧ画像を用いることにより、ＡＸ面の撮像位置算出の精度を向上することができる。また正中面の検出によって特定される正中面の位置は、本撮像におけるＳＡＧ面の撮像断面位置として設定することも可能であり、スカウト画像のみで精度よくＳＡＧ面及びＡＸ面の本撮像を実行できる。また正中面の位置の画像を再構成する代わりに、位置決め撮像において、まずＡＸ面とＣＯＲ面の２断面の撮像を行った後、ＳＡＧ面の撮像位置の算出を行い、算出された位置でＳＡＧ面のスカウト画像を取得してもよい。
【００８７】
＜第二実施形態の変形例＞
第二実施形態のＳＡＧ面撮像位置の算出方法の実施例では、関心領域について左右対称性指標が最大となる位置を算出したが、ＣＯＲ面における左右非対称性の影響を抑制するために、ＣＯＲ面のスカウト画像に前処理を実施してもよい（図１４中、点線で示すステップ：Ｓ１４０）。前処理には、図１５に示すような、ガウシアンフィルタ（ａ）および頭−足方向（ＨＦ方向）の２階微分フィルタを用いることができる。
【００８８】
このような前処理を行うことで、脊椎の椎間板構造を周囲の組織と比較し、より強調することができる。図１６に、フィルタ処理適用前後のＣＯＲ面スカウト画像を示す。図１６（ａ）はフィルタ適用前のＣＯＲ面のスカウト画像、（ｂ）はガウシアンフィルタ適用後に２階微分フィルタを適用した画像である。図１６に三角のマークで示すように、ＨＦ方向に２階微分されたＣＯＲ画像では、心臓および大動脈の構造が消失しているが、太矢印で示すように脊椎の椎間板構造は周囲の組織と比較し、より強調されている。
【００８９】
このように２階微分が適用された画像を用いて左右対称性指標を算出する（図１４：Ｓ１４２）。この場合、大部分の領域において組織構造の情報が失われているため、背景ノイズにて左右対称性指標が演算されることになる。そこで、２階微分の画像において、画素値Ｉ［ｉ，ｊ］が高い部分がより高い比重となる重みｗｊを用いて、式（１６）にて左右対称性指標Ｅｓｙｍを計算する。
【００９０】
【数１６】
2020005889.tif 000019
ここで、重みｗｊはＩｍ［ｊ］の最大値Ｉｍ．ｍａｘと最小値Ｉｍ．ｍｉｎを用いて、式（１７）にて計算する。
【数１７】
2020005889.tif 000020
【００９１】
式（１６）により算出した左右対称性指標Ｅｓｙｍを用いて、図１４のステップＳ１４３〜Ｓ１４６で、正中面を検出し、正中面の画像を再構成することは第二実施形態と同様である。本変形例によれば、正中面検出に用いる画像において解剖学的特徴を強調する前処理を行い、算出した左右対称性指標を用いることにより、その後のステップＳ１４３〜Ｓ１４５におけるＳＡＧ面の撮像位置の算出精度を向上することができる。
【００９２】
＜第三実施形態＞
本実施形態は、ＳＡＧ面の撮像位置の探索に失敗した場合や脊椎の湾曲等で位置決めが困難となる場合を検知し、対処する手法を提供する。具体的には、第一実施形態或いは第二実施形態で算出したＳＡＧ面の撮像位置について、その信頼性を判定する手段を設け、判定の結果、信頼性が無いと判定された場合は、例えば、軸断面を撮像位置として設定する。
【００９３】
本実施形態における断面位置設定部２３の構成を図１７に示す。図１７において、第二実施形態の断面位置設定部２３の構成を示す図１３と同じ要素は同じ符号で示す。図１７に示すように、本実施形態では、断面位置設定部２３の機能として判定部２３８が追加される。なお本実施形態を第一実施形態に適用する場合には、正中面検出部は省略することができる。判定部２３８以外の機能は、第一実施形態或いは第二実施形態は断面位置設定部２３と同様であるため、以下、判定部２３８の機能を中心に説明する。
【００９４】
信頼性の判定手順の一実施例を、図１８を用いて、説明する。
まずＳＡＧ面撮像位置の算出時において、ＣＯＲ面およびＡＸ面のスカウト画像から計算された左右対称性指標のうち最大値をＥｓｙｍ．ｍａｘとし、最大値となるＳＡＧ面撮像位置の左右方向の座標をｘｃａｌとする（Ｓ１８１）。
【００９５】
一方、ＣＯＲ面のスカウト画像において左右対称性指標を計算したＲＯＩをＨＦ方向に５つに分割する（Ｓ１８２）。次に、分割した領域ごとに左右方向±３０ｍｍの範囲にて１ピクセル間隔でＥｓｙｍを計算し、Ｅｓｙｍが最大となる左右方向の座標ｘｄｉｖ．ｉ（ｉ＝１，・・・，５）を算出する（Ｓ１８３）。ここで算出される座標ｘｄｉｖ．ｉは，分割領域それぞれにおける椎体の左右方向の位置とほぼ等しくなると考えられる。
【００９６】
次に、ｘｃａｌとｘｄｉｖ．ｉの差分の平均値ｖ１と標準偏差ｖ２を求め、左右対称性指標の最大値の値と、平均値ｖ１及び標準偏差ｖ２を用いて、算出したＳＡＧ面撮像位置の信頼性を判断する（Ｓ１８４）。具体的には、Ｅｓｙｍ．ｍａｘが所定の閾値以下であるか（条件１）、ｖ１及びｖ２が所定の閾値（Ｅｓｙｍ．ｍａｘの閾値とは異なる）以上か（条件２）を判定し、条件１及び条件２のいずれかに該当する場合、計算結果の信頼性が無いと判定し（Ｓ１８５）、軸断位置を出力する（Ｓ１８６）。
例えば、閾値は、下記のとおりである。
条件１：Ｅｓｙｍ．ｍａｘ≦０．０２５
条件２：｜ｖ１｜≧１０且つｖ２≧１５
【００９７】
上記条件のいずれにも一致しない場合は、計算結果の信頼性があると判定し（Ｓ１８５）、計算したＳＡＧ面本撮像位置を出力する（Ｓ１８７）。
【００９８】
本実施形態によれば、ＳＡＧ面撮像位置の探索に失敗した場合や脊椎の湾曲等で位置決めが困難となる場合に、自動位置決め結果の信頼性を判定することにより、不適切な位置での撮像やそれに伴う撮像のやり直しのリスクを回避することができる。
【００９９】
＜第四実施形態＞
第一実施形態及び第二実施形態では、スカウト画像を用いて本撮像の断面位置を設定したが、本実施形態は、本撮像の画像を用いて、設定した撮像断面位置を補正する手段を設けたことが特徴である。例えば、設定された第二の断面の撮像断面位置を、本撮像で取得した第一の断面の画像を用いて補正する。
【０１００】
本実施形態の自動断面位置設定部の構成を図１９に示す。図１９において、図１３と同じ要素は同じ符号で示し、重複する説明は省略する。本実施形態の断面位置設定部２３は、組織検出部２３１、マッチング処理部２３３、撮像断面算出部２３５、正中面検出部２３７に加え、断面位置補正部２３９を備える。本実施形態でも、組織検出及びマッチング処理の手法は第一実施形態と同様である。また正中面検出部２３７による正中面検出の手法は第二実施形態と同様である。但し、スカウト像を再構成することなく自動位置決めに用いた場合には、正中面検出部２３７の機能を省略することも可能である。
【０１０１】
以下、本実施形態における断面位置設定の手順を、図２０のフローを用いて説明する。
【０１０２】
まず位置決め撮像で取得した３軸断面のスカウト画像を取り込む（Ｓ２０１）。位置決め用撮像におけるＳＡＧ面の断面位置は、第三実施形態やその変形例で説明した手法で、ＡＸ面画像及びＣＯＲ面画像から正中面画像を特定して決定してもよい。
【０１０３】
次いで本撮像の撮像断面位置（ＳＡＧ面及びＡＸ面）を決定する（Ｓ２０２）。ＡＸ面の撮像断面位置は、ＳＡＧ面のスカウト画像、或いはＡＸ面画像及びＣＯＲ面画像から算出した正中面の位置を用いて再構成したＳＡＧ画像を用いて、第一実施形態で説明した手法、即ち組織抽出及びマッチング処理を行い、算出することができる。この間に、本撮像を開始し、Ｓ２０２で決定したＳＡＧ面の撮像位置にて撮像を行い、ＳＡＧ面の画像を取得する。
【０１０４】
断面位置補正部２３９は、本撮像において取得したＳＡＧ面の本撮像画像を、画像作成部２１（図２）から受け取り（Ｓ２０３）、Ｓ２０２で決定したＡＸ面の撮像断面位置の補正を行う（Ｓ２０４）。具体的には、ＳＡＧ面の本撮像画像から特定組織（椎間板）の解剖学的特徴を抽出し、ＡＸ面の撮像断面位置の設定に用いたＳＡＧ画像について算出した特定組織（椎間板）の位置と対比する。対比は、同じ抽出範囲（マッチング処理を行った範囲）で算出した椎間板位置どうしを順に対比し、その位置の座標の差分を取る。そして、ある椎間板について差分が所定の閾値を越える場合には、その椎間板の位置から特定したＡＸ面を、本撮像画像の位置から特定しなおすことで補正する。或いは椎間板間距離を対比し、椎間板間距離の差が所定の閾値を越える場合には、スカウト画像において椎間板の検出が失敗したと判断し、その椎間板距離となる２つの椎間板から特定したＡＸ面を、本撮像画像の位置から特定しなおし補正する。
【０１０５】
補正後のＡＸ面を表示部４に推奨撮像断面として表示させる（Ｓ２０５）。すでに本撮像に先立ってＡＸ面の推奨撮像断面が表示されている場合には、表示された推奨撮像断面を補正後の推奨撮像断面に更新する。
【０１０６】
上述した補正は、本撮像画像からの特徴抽出と画像間対比とで実現できるため、計算時間が短い。従って、第一実施形態の変形例のように、本撮像画像を用いて自動位置決めをする場合に比べ、速やかにＡＸ面の自動設定を行うことができる。これにより、連続して一連の本撮像を行う場合にも、ＳＡＧ面の撮像後のＡＸ面の撮像を大きな遅延なく実行することができる。特に図３に示すような、２種のＳＡＧ面の撮像と２種のＡＸ面の撮像を行う検査プロトコルでは、２番目のＳＡＧ面の撮像の間に、本実施形態による撮像断面位置の補正を行うことにより、２番目のＳＡＧ面の撮像後、直ちに補正されたＡＸ面位置での撮像を行うことができる。
【０１０７】
以上、本発明の実施の形態を説明したが各実施形態に共通する特徴は、次の通りである。
【０１０８】
被検体の所望の撮像断面を選択し、前記撮像断面から発生する核磁気共鳴信号を取得する撮像部と、前記撮像部が取得した核磁気共鳴信号を処理する信号処理部と、前記撮像部及び前記信号処理部を制御する制御部と、前記撮像断面の位置を自動設定する撮像断面位置設定部とを備え、前記撮像断面位置設定部は、前記撮像部が予め取得した画像を用いて、特定組織を抽出する組織抽出部と、前記組織抽出部が抽出した特定組織に対し、前記特定組織のモデル（テンプレート）を用いてマッチング処理を行うマッチング部と、前記マッチング処理によって特定された前記特定組織を含む断面位置を算出する断面算出部とを備えたＭＲＩ装置であること。
【０１０９】
ＭＲＩ装置の制御部が次の制御を行うこと。
即ち、前記撮像部の撮像が、脊椎を含む被検体の位置決め画像を撮像するステップと、前記脊椎を含み、前記脊椎の長手方向に沿った第一断面を撮像する第一撮像ステップと、前記脊椎を横断する方向の第二断面を撮像する第二撮像ステップと、を行い、前記自動撮像位置設定部が、前記第二撮像ステップで撮像する断面の位置を自動設定する自動位置決めステップを行い、前記自動位置決めステップは、前記位置決め画像又は前記第一撮像ステップで取得した、前記脊椎を含む画像を用いて、前記脊椎の特定組織を検出する組織検出ステップと、前記組織検出ステップで検出した前記脊椎の特定組織の位置と脊椎モデルとのマッチング処理を行うマッチングステップと、前記マッチングステップにおいて、前記脊椎モデルとのマッチングにより特定された前記特定組織の位置に基づき、前記第二断面の位置を算出する断面算出ステップと、を含む。
【０１１０】
以上説明したように、本発明は、ＭＲＩにおける撮像断面の位置の自動設定において、組織抽出と抽出した組織を用いたマッチングを組み合わせることが特徴であり、この特徴を実現する手段は、実施形態で例示した計算機や信号処理部のソフトウェアやハードウェアに限定されるものではなく、処理の一部をＭＲＩ装置から独立した計算機やクラウド上のソフトウェア等で実現することも可能である。また実施形態で例示した要素のうち、一部の要素を除いたり、或いは実施形態で例示していない公知の要素を追加したりすることも本発明に包含される。
【符号の説明】
【０１１１】
１・・・撮像部、２・・・信号処理部、３・・・制御部、４・・・表示部、５・・・入力部、６・・・記憶部、１１・・・静磁場発生用マグネット、１２１・・・ＲＦコイル、１３１・・・傾斜磁場コイル、１４１・・・ＲＦプローブ、１５・・・ベッド、２１・・・画像作成部、３１・・・シーケンス制御部、３３・・・表示制御部、２３・・・自動断面位置設定部、２３１・・・組織検出部、２３３・・・マッチング部、２３５・・・断面算出部、２３７・・・正中面検出部、２３８・・・判定部、２３９・・・正中面検出部。
【図１】
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【図２】
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【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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