(57)【要約】      （修正有）【課題】ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅を自動で設定する血流動態解析装置、およびその血流動態解析装置を有する磁気共鳴イメージング装置を提供する。【解決手段】フレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]の重心Ｇを算出し、重心Ｇに対して放射状に延在するように、１６本のラインＬ１〜Ｌ１６を作成する。その後、ラインＬ１〜Ｌ１６と、スライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせ、ラインＬ１〜Ｌ１６に重なる画素の画素値の平均値に基づいて、健側の部分に存在するラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を選択する。選択されたラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる画素の画素値の平均値を算出し、ウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを算出する。【選択図】図８
2010158370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤が注入された被検体から取得された複数のフレーム画像のデータを用いて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析装置であって、
前記フレーム画像のデータに基づいて、前記造影剤又は前記血流の動態に関する特徴量を表すマップを作成するマップ作成手段と、
前記マップの中から、前記被検体の健側の部分を検出する健側検出手段と、
前記マップの中の前記健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、前記マップを表示するときの表示条件を決定する表示条件決定手段と、
を有する血流動態解析装置。
【請求項２】
前記健側検出手段は、
前記マップに複数のラインを設定するライン設定手段と、
前記マップに設定された複数のラインの中から、前記被検体の健側の部分に存在するラインを選択するライン選択手段と、
を有する請求項１に記載の血流動態解析装置。
【請求項３】
前記ライン設定手段は、
前記フレーム画像に対して前記複数のラインを作成するライン作成部と、
前記マップと、前記ライン作成部によって作成された前記複数のラインとを重ね合わせる第１の重ね合わせ部と、
を有する請求項２に記載の血流動態解析装置。
【請求項４】
前記ライン設定手段は、
前記複数のフレーム画像の中から一つのフレーム画像を選択するフレーム画像選択部を有する、請求項３に記載の血流動態解析装置。
【請求項５】
前記ライン作成部は、前記フレーム画像選択部が選択したフレーム画像に対して前記複数のラインを作成する、請求項４に記載の血流動態解析装置。
【請求項６】
前記ライン設定手段は、
前記フレーム画像選択部が選択したフレーム画像の重心を算出する重心算出部を有する、請求項５に記載の血流動態解析装置。
【請求項７】
前記ライン作成部は、前記フレーム画像選択部が選択したフレーム画像に対して、前記重心から放射状に延在する前記複数のラインを作成する、請求項６に記載の血流動態解析装置。
【請求項８】
前記ライン設定手段は、
複数のマップの中から、前記複数のラインが設定されるマップを選択するマップ選択部を有する、請求項７に記載の血流動態解析装置。
【請求項９】
前記フレーム画像選択部は、複数のスライスのうちの第１のスライスから取得されたフレーム画像を選択し、
前記マップ選択部は、前記複数のマップの中から、前記第１のスライスに対して作成された第１のマップを選択する、請求項８に記載の血流動態解析装置。
【請求項１０】
前記ライン選択手段は、
前記マップに対して設定されたラインごとに、前記ラインに重なる画素の画素値を算出し、算出した画素値に基づいて、前記複数のラインの中から、前記被検体の健側の部分に存在するラインを選択する、請求項２〜９のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置。
【請求項１１】
前記ライン選択手段は、
前記マップに設定されたラインごとに、前記ラインに重なる画素を決定する画素決定部と、
前記ラインごとに、前記ラインに重なる画素の画素値の平均値を算出する平均値算出部と、
前記平均値算出部が算出した画素値の平均値を補正する平均値補正部と、
補正された前記平均値の最小値を検出する最小値検出部と、
検出された前記最小値に基づいて、前記複数のラインの中から、健側の部分に存在するラインを決定するライン決定部と、
を有する請求項１０に記載の血流動態解析装置。
【請求項１２】
前記健側検出手段は、
前記ライン決定部により決定されたラインと、前記第１のマップとは異なる別のマップとを重ね合わせる第２の重ね合わせ部を有する請求項１１に記載の血流動態解析装置。
【請求項１３】
前記表示条件決定手段は、
前記健側の部分に存在するラインに重なる画素を決定する健側画素決定部と、
前記健側の部分に存在するラインに重なる画素の画素値の平均値を算出する健側平均値算出部と、
前記健側平均値が算出した平均値に基づいて、前記マップを表示するときの表示条件を算出する表示条件算出部と、
を有する請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置。
【請求項１４】
前記健側検出手段は、
前記マップを複数の領域に分割する分割手段と、
前記複数の領域の中から、前記被検体の健側の部分に存在する領域を選択する領域選択手段と、
を有する請求項１に記載の血流動態解析装置。
【請求項１５】
前記マップ作成手段は複数のマップを作成する請求項１〜１４のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置。
【請求項１６】
前記表示条件算出手段は、
前記マップごとに前記表示条件を算出する、請求項１４に記載の血流動態解析装置。
【請求項１７】
前記表示条件は、ウィンドウレベルおよび／又はウィンドウ幅である、請求項１〜１６のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置。
【請求項１８】
前記特徴量は、脳血液量、脳血流量、平均通過時間、ボーラス到達時間、および／又はピーク濃度到達時間である、請求項１〜１７のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置。
【請求項１９】
請求項１〜１８のうちのいずれか一項に記載の血流動態解析装置を有する磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２０】
造影剤が注入された被検体から取得された複数のフレーム画像のデータを用いて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析装置を、
前記フレーム画像のデータに基づいて、前記造影剤又は前記血流の動態に関する特徴量を表すマップを作成するマップ作成手段と、
前記マップの中から、前記被検体の健側の部分を検出する健側検出手段と、
前記マップの中の前記健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、前記マップを表示するときの表示条件を決定する表示条件決定手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の血流動態を解析する血流動態解析装置、その血流動態解析装置を有する磁気共鳴イメージング装置、および被検体の血流動態を解析するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲ画像を用いて被検体の頭部に病変が発症しているか否かの診断をするためには、ＭＲ画像の中で、頭部の中の病変部分と健側部分（病変などの異常の存在しない部分）とが視覚的に区別できなければならない。病変部分と健側部分とが視覚的に区別できるようにＭＲ画像を表示するためには、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅を最適な値に設定する必要がある。そこで、オペレータがウィンドウレベルおよびウィンドウ幅を調整することができる方法が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2000-163561号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の方法では、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅を手動で設定するため、病変部を診断に適した灌流画像を表示するのに時間が掛かるという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑み、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅を自動で設定する血流動態解析装置、およびその血流動態解析装置を有する磁気共鳴イメージング装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の問題を解決する本発明の血流動態解析装置は、
造影剤が注入された被検体から取得された複数のフレーム画像のデータを用いて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析装置であって、
前記フレーム画像のデータに基づいて、前記造影剤又は前記血流の動態に関する特徴量を表すマップを作成するマップ作成手段と、
前記マップの中から、前記被検体の健側の部分を検出する健側検出手段と、
前記マップの中の前記健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、前記マップを表示するときの表示条件を決定する表示条件決定手段と、
を有している。
また、本発明のプログラムは、
造影剤が注入された被検体から取得された複数のフレーム画像のデータを用いて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析装置を、
前記フレーム画像のデータに基づいて、前記造影剤又は前記血流の動態に関する特徴量を表すマップを作成するマップ作成手段と、
前記マップの中から、前記被検体の健側の部分を検出する健側検出手段と、
前記マップの中の前記健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、前記マップを表示するときの表示条件を決定する表示条件決定手段と、
として機能させる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、特徴量を表すマップに重ねられた複数のラインの中から、健側の部分に存在するラインを検出し、検出したラインと重なる画素の画素値の平均値に基づいて、マップの表示条件を決定している。したがって、被検体の撮像範囲に病変が存在する場合、健側の部分と病変の部分とを異なる階調で表示することができ、オペレータは病変の部分を容易に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【図２】ＭＲＩ装置１の処理フローを示す図である。
【図３】被検体９に設定されたスライスの一例である。
【図４】スライスＳ１〜Ｓｎから得られるフレーム画像を示す概念図である。
【図５】スライスＳ１〜Ｓｎごとに作成された５個のマップを説明する図である。
【図６】選択されたフレーム画像の概略図である。
【図７】算出された重心Ｇの位置を示す図である。
【図８】複数のラインが作成されたフレーム画像[Ｓｋ，ｔkg]を示す図である。
【図９】ラインＬ１〜Ｌ１６とスライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせた様子を示す図である。
【図１０】ラインＬ１と、ＭＴＴマップとを概略的に示す図である。
【図１１】ラインＬ２と、ＭＴＴマップとを概略的に示す図である。
【図１２】ラインＬ１〜Ｌ１６に重なると決定された画素を、ラインごとに示す表である。
【図１３】ラインごとに算出された画素値の平均値を示す表である。
【図１４】ラインごとに算出された画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６のグラフを示す図である。
【図１５】頭部の中の脳の断面を概略的に示す図である。
【図１６】補正後の平均値Ｖ１’〜Ｖ１６’の一例を示す図である。
【図１７】ＭＴＴマップと、健側に存在しているラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６とを示す図である。
【図１８】ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が、スライスＳ１〜Ｓｋの各マップに重ね合わされた様子を示す図である。
【図１９】スライスＳｋのＭＴＴマップにおける健側平均値Ｕを算出する説明図である。
【図２０】全てのスライスＳ１〜Ｓｎのマップに対して算出された健側平均値Ｕを示す表である。
【図２１】スライスＳｋの５個のマップの表示画像の一例を示す図である。
【図２２】本発明の第２の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１００の概略図である。
【図２３】ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。
【図２４】ラインＬ１〜Ｌ１６とスライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせた様子を示す図である。
【図２５】ＭＴＴマップの領域Ｒ１およびＲ２を概略的に示す図である。
【図２６】領域ごとに算出された画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６のグラフを示す図である。
【図２７】補正後の平均値Ｗ１’〜Ｗ１６’の一例を示す図である。
【図２８】ＭＴＴマップと、健側に存在している領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６とを示す図である。
【図２９】スライスＳ１〜Ｓｋの各マップに領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定された様子を示す図である。
【図３０】スライスＳｋのＭＴＴマップにおける健側平均値Ｕを算出する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための最良の形態を詳細に説明する。
【００１０】
（１）第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【００１１】
磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic
Resonance Imaging）装置と呼ぶ）１は、コイルアセンブリ２と、テーブル３と、受信コイル４と、造影剤注入装置５と、制御装置６と、入力装置７と、表示装置８とを有している。
【００１２】
コイルアセンブリ２は、被検体９が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、送信コイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。
【００１３】
テーブル３は、クレードル３１を有している。クレードル３１は、ｚ方向および−ｚ方向に移動するように構成されている。クレードル３１がｚ方向に移動することによって、被検体９がボア２１に搬送される。クレードル３１が−ｚ方向に移動することによって、ボア２１に搬送された被検体９は、ボア２１から搬出される。
【００１４】
造影剤注入装置５は、被検体９に造影剤を注入する。
【００１５】
受信コイル４は、被検体９の頭部９ａに取り付けられている。受信コイル４が受信したＭＲ（Magnetic Resonance）信号は、制御装置６に伝送される。
【００１６】
制御装置６は、コイル制御手段６１、マップ作成手段６２、健側検出手段６０１、および表示条件決定手段６０５を有している。
【００１７】
コイル制御手段６１は、オペレータ１０によって入力装置７から入力された撮影命令に応答して、被検体９を撮影するためのパルスシーケンスが実行されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。
【００１８】
マップ作成手段６２は、フレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]のデータ（図４（ａ）参照）に基づいて、スライスＳ１〜Ｓｎごとに、造影剤又は血流の動態に関する特徴量を算出し、特徴量を表すマップを作成する。マップ作成手段６２は、マップを作成するためのプログラムを制御装置６にインストールすることによって実現されている。ただし、プログラムを用いずに、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００１９】
健側検出手段６０１は、マップ作成手段６２が作成したマップの中から、被検体９の健側の部分を検出する。健側検出手段６０１は、健側の部分を検出するために、ライン設定手段６０２、ライン選択手段６０３、および第２の重ね合わせ部６０４を有している。
【００２０】
ライン設定手段６０２は、マップ作成手段６２が作成したマップに対して、被検体９の健側の部分を検出するための複数のラインを設定する。ライン設定手段６０２は、マップに複数のラインを設定するために、フレーム画像選択部６３、重心算出部６４、ライン作成部６５、マップ選択部６６、および第１の重ね合わせ部６７を有している。
【００２１】
フレーム画像選択部６３は、フレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]の中から、一つのフレーム画像を選択する。
【００２２】
重心算出部６４は、フレーム画像選択部６３が選択したフレーム画像の重心を算出する。
【００２３】
ライン作成部６５は、重心が算出されたフレーム画像に対して、被検体９の健側の部分を検出するための複数のラインを作成する。
【００２４】
マップ選択部６６は、マップ作成手段６２が作成したマップの中から、複数のラインが設定されるマップを選択する。
【００２５】
第１の重ね合わせ部６７は、マップ選択部６６によって選択されたマップと、ライン作成部６５によって作成された複数のラインとを重ね合わせる。
【００２６】
ライン設定手段６０２は、上記のように構成されたフレーム画像選択部６３〜第１の重ね合わせ部６７を有している。
【００２７】
また、健側検出手段６０１は、ライン設定手段６０２の他に、ライン選択手段６０３も有している。
【００２８】
ライン選択手段６０３は、ライン設定手段６０２によってマップに設定された複数のラインの中から、被検体９の健側の部分に存在するラインを選択する。ライン選択手段６０３は、ラインを選択するために、画素決定部６８〜ライン決定部７２を有している。
【００２９】
画素決定部６８は、ライン設定手段６０２によってマップに設定されたラインごとに、ラインに重なる画素を決定する。
【００３０】
平均値算出部６９は、ラインごとに、ラインに重なる画素の画素値の平均値を算出する。
【００３１】
平均値補正部７０は、平均値算出部６９が算出した画素値の平均値を補正する。
【００３２】
最小値検出部７１は、平均値補正部７０によって補正された平均値の最小値を検出する。
【００３３】
ライン決定部７２は、最小値検出部７１によって検出された最小値に基づいて、複数のラインの中から、健側の部分に存在するラインを決定する。
【００３４】
ライン選択手段６０３は、上記のように構成された画素決定部６８〜ライン決定部７２を有している。
【００３５】
第２の重ね合わせ部６０４は、ライン決定部７２により決定されたラインと、マップ選択部６６によって選択されたマップとは異なる別のマップとを重ね合わせる。
【００３６】
尚、健側検出手段６０１は、ライン設定手段６０２、ライン選択手段６０３、および第２の重ね合わせ部６０４の動作を実行するためのプログラムを制御装置６にインストールすることによって実現されている。ただし、プログラムを用いずに、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００３７】
表示条件決定手段６０５は、マップの中の健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、マップを表示するときの表示条件を決定する。表示条件決定手段６０５は、健側画素決定部７４、健側平均値算出部７５、および表示条件算出部７６を有している。
【００３８】
健側画素決定部７４は、マップが有する複数の画素のうちの健側の部分に存在するラインに重なる画素を決定する。
【００３９】
健側平均値算出部７５は、健側の部分に存在するラインに重なる画素の画素値の平均値を算出する。
【００４０】
表示条件算出部７６は、健側平均値算出部７５が算出した平均値を式（２）および（３）に代入して、ウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを算出する。
【００４１】
尚、表示条件決定手段６０５は、健側画素決定部７４、健側平均値算出部７５、および表示条件算出部７６の動作を実行するためのプログラムを制御装置６にインストールすることによって実現されている。ただし、プログラムを用いずに、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００４２】
入力装置７は、オペレータ１０の操作に応じて、種々の命令を制御装置６に入力する。
【００４３】
表示装置８は、表示条件算出部７６が算出したウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷに従って、マップを表示する。
【００４４】
ＭＲＩ装置１は上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１の動作について説明する。
【００４５】
図２は、ＭＲＩ装置１の処理フローを示す図である。
【００４６】
ステップＳ１では、被検体９の頭部９ａの造影撮影が行われる。オペレータ１０は、入力装置７（図１参照）を操作して、被検体９にスライスを設定する。
【００４７】
図３は、被検体９に設定されたスライスの一例である。
【００４８】
被検体９には、ｎ枚のスライスＳ１〜Ｓｎが設定されている。スライスの枚数は、例えば、ｎ＝１２である。スライスの枚数は、必要に応じて、任意の枚数を設定することができる。
【００４９】
オペレータ１０は、スライスＳ１〜Ｓｎを設定した後、造影剤注入装置５から被検体９に造影剤を注入するとともに、ＭＲＩ装置１のコイル制御手段６１（図１参照）に、被検体９を撮影する撮影命令を伝送する。コイル制御手段６１は、撮影命令に応答して、被検体９の頭部９ａを撮影するためのパルスシーケンスが実行されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。
【００５０】
第１の実施形態では、マルチスライススキャンにより、各スライスからｍ枚のフレーム画像を得るためのパルスシーケンスが実行される。したがって、１枚のスライスにつき、ｍ枚のフレーム画像が得られる。例えば、フレーム画像の枚数ｍ＝８５枚である。パルスシーケンスを実行することにより、スライスＳ１〜Ｓｎからフレーム画像のデータが収集される。
【００５１】
図４は、スライスＳ１〜Ｓｎから得られるフレーム画像を示す概念図である。
【００５２】
図４（ａ）は、被検体９の頭部９ａに設定されたｎ枚のスライスＳ１〜Ｓｎから収集されるフレーム画像を、収集順序に従って時系列に並べて示した概略図、図４（ｂ）は、図４（ａ）のフレーム画像を、スライスＳ１〜Ｓｎごとに分類した様子を示す概略図、図４（ｃ）は、スライスＳｋから収集されたフレーム画像の概略図である。
【００５３】
被検体９の頭部９ａに設定されたスライスＳ１〜Ｓｎ（図３参照）からフレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]が取得される（図４（ａ）参照）。図４（ａ）において、フレーム画像を表す記号[  ，  ]の左側の文字は、フレーム画像が取得されたスライスを表し、右側の文字はフレーム画像が取得された時刻を表す。
【００５４】
図４（ｂ）は、図４（ａ）の時系列に並ぶフレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]を、スライスＳ１〜Ｓｎごとに分類した様子を示している。スライスＳ１〜ＳｎのうちのスライスＳｋのフレーム画像と、図４（ａ）のフレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]との対応関係が、矢印を用いて示されている。
【００５５】
図４（ｃ）には、スライスＳｋの断面と、スライスＳｋから取得されたｍ枚のフレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]が示されている。スライスＳｋの断面は、α×β個の区域Ｚ１、Ｚ２、・・・Ｚｚに分割されている。また、各フレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]は、α×β個の画素Ｐ１、Ｐ２、・・・Ｐｚを有している。各フレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]の画素Ｐ１、Ｐ２、・・・Ｐｚは、各時刻ｔk1〜ｔkm（時間間隔Δｔ）におけるスライスＳｋの区域Ｚ１、Ｚ２、・・・Ｚｚを撮影したものである。
【００５６】
尚、図４では、スライスＳｋで得られるフレーム画像のみが示されているが、他のスライスでも、スライスＳｋと同様に、ｍ枚のフレーム画像が得られる。
【００５７】
ステップＳ１を実行した後、ステップＳ２に進む。
【００５８】
ステップＳ２では、マップ作成手段６２（図１参照）が、先ず、フレーム画像[Ｓ１，ｔ11]〜[Ｓｎ，ｔnm]のデータ（図４（ａ）参照）に基づいて、スライスＳ１〜Ｓｎの区域Ｚ１〜Ｚｚごとに、造影剤又は血流の動態に関する特徴量を算出する。第１の実施形態では、以下の５個の特徴量を算出する。
（１）脳血液量ＣＢＶ（Cerebral
Blood Volume）
（２）脳血流量ＣＢＦ（Cerebral
Blood Flow）
（３）平均通過時間ＭＴＴ（Mean
Transit Time）
（４）ボーラス到達時間ＢＡＴ（Bolus
Arrival Time）
（５）ピーク濃度到達時間ＴＴＰ（Time To Peak）
【００５９】
これらの特徴量は、血流動態解析の分野ではよく知られた特徴量であり、公知の方法を用いて算出することができる。したがって、上記の特徴量の具体的な算出手順については省略する。特徴量を算出した後、ステップＳ３に進む。
【００６０】
ステップＳ３では、マップ作成手段６２（図１参照）が、スライスＳ１〜Ｓｎごとに、上記の５個の特徴量を表すマップを作成する。
【００６１】
図５は、スライスＳ１〜Ｓｎごとに作成された５個のマップを説明する図である。
【００６２】
図５（ａ）は、スライスＳ１〜Ｓｎごとに作成された５個のマップを概略的に示す図である。
【００６３】
マップ作成手段６２は、スライスＳ１〜Ｓｎごとに、５個のマップ（ＣＢＶマップ、ＣＢＦマップ、ＭＴＴマップ、ＢＡＴマップ、ＴＴＰマップ）を作成する。各マップは、以下の特徴量を表している。
ＣＢＶマップ：脳血液量ＣＢＶ
ＣＢＦマップ：脳血流量ＣＢＦ
ＭＴＴマップ：平均通過時間ＭＴＴ
ＢＡＴマップ：ボーラス到達時間ＢＡＴ
ＴＴＰマップ：ピーク濃度到達時間ＴＴＰ
【００６４】
図５（ｂ）は、スライスＳｋについての５個のマップを概略的に示す図である。
ＣＢＶマップの各画素の画素値は、スライスＳｋの中の各区域Ｚにおける脳血液量ＣＢＶを表している。例えば、ＣＢＶマップの画素Ｐａの画素値は、スライスＳｋの中の区域Ｚａ（図４（ｃ）参照）における脳血液量ＣＢＶを表しており、画素Ｐｂの画素値は、スライスＳｋの中の区域Ｚｂ（図４（ｃ）参照）における脳血液量ＣＢＶを表している。図５（ｂ）では、ＣＢＶマップの各画素の画素値の大きさの違いが、画素の濃淡で示されている。脳血液量ＣＢＶが大きければ大きいほど、画素の色は白に近くなり、脳血液量ＣＢＶが小さければ小さいほど、画素の色は黒に近くなる。
【００６５】
上記では、ＣＢＶマップについて説明されているが、他のマップについても、ＣＢＶマップと同様に説明できる。
【００６６】
尚、図５（ｂ）には、スライスＳｋについての５個のマップが示されているが、他のスライスについても、スライスＳｋと同様に、５個のマップが作成される。このように、スライスＳ１〜Ｓｎごとに５個のマップを作成した後、ステップＳ４に進む。
【００６７】
ステップＳ４では、フレーム画像選択部６３（図１参照）が、スライスＳ１〜ＳｎのうちのスライスＳｋから取得されたフレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]（図４（ｃ）参照）の中から、一枚のフレーム画像を選択する。
【００６８】
図６は、選択されたフレーム画像の概略図である。
【００６９】
第１の実施形態では、スライスＳｋから取得されたフレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]の中から、時刻ｔｇにおけるフレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]（図４（ｂ）参照）を選択している。しかし、フレーム画像[Ｓｋ，ｔk1]〜[Ｓｋ，ｔkm]の中の別の時刻におけるフレーム画像を選択してもよいし、スライスＳｋ以外の他のスライスから取得されたフレーム画像を選択してもよい。フレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]を選択した後、ステップＳ５に進む。
【００７０】
ステップＳ５では、重心算出部６４（図１参照）が、フレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]の重心を算出する。
【００７１】
図７は、算出された重心Ｇの位置を示す図である。
【００７２】
重心Ｇの算出方法は、フレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]を２値化することにより算出する方法など、公知の重心算出方法を使用することができる。重心Ｇを算出した後、ステップＳ６に進む。
【００７３】
ステップＳ６では、ライン作成部６５（図１参照）が、フレーム画像[Ｓｋ，ｔkg]の重心Ｇから延在する複数のラインを作成する。
【００７４】
図８は、複数のラインが作成されたフレーム画像[Ｓｋ，ｔkg]を示す図である。
【００７５】
第１の実施形態では、重心Ｇに対して放射状に延在するように、１６本のラインＬ１〜Ｌ１６が作成される。これらのラインＬ１〜Ｌ１６は、後述するステップＳ１３において、各マップに示される頭部断面の中から健側（病変などの疾患が見られない部分）を検出するために使用されるラインである。隣り合うライン間の角度θは、θ＝２２．５°である。ラインＬ１〜Ｌ１６を作成した後、ステップＳ７に進む。
【００７６】
ステップＳ７では、マップ選択部６６（図１参照）が、ステップＳ３で作成されたマップの中から、頭部の健側を検出するためのマップを選択する。ステップＳ３で作成されたどのマップも、頭部の健側を検出するためのマップの候補になり得る。しかし、頭部の健側を検出するために使用される１６本のラインＬ１〜Ｌ１６が、スライスＳｋのフレーム画像[Ｓｋ，ｔkｇ]に対して作成されているので（図８参照）、頭部の健側を検出するためのマップは、スライスＳｋの５個のマップ（図５（ｂ）参照）の中から選択されることが好ましい。そこで、マップ選択部６６は、スライスＳｋの５個のマップの中から、一つのマップを選択する。第１の実施形態では、マップ選択部６６は、ＭＴＴマップを選択する。マップを選択した後、ステップＳ８に進む。
【００７７】
ステップＳ８では、第１の重ね合わせ部６７（図１参照）が、ラインＬ１〜Ｌ１６と、スライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせる。
【００７８】
図９は、ラインＬ１〜Ｌ１６とスライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせた様子を示す図である。
【００７９】
ラインＬ１〜Ｌ１６とスライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせた後、ステップＳ９に進む。
【００８０】
ステップＳ９では、画素決定部６８（図１参照）が、ラインＬ１〜Ｌ１６ごとに、ＭＴＴマップが有する複数の画素の中から、ラインに重なる画素を決定する。以下に、どのようにして、ラインに重なる画素を決定しているかについて説明する。
【００８１】
先ず、画素決定部６８は、ＭＴＴマップに示されている頭部の内側の範囲から、ラインＬ１に重なる画素を決定する（図１０参照）。
【００８２】
図１０は、ラインＬ１と、ＭＴＴマップとを概略的に示す図である。
【００８３】
図１０のＭＴＴマップには、被検体９の頭部９ａの輪郭ＯＬのみが示されている。また、図１０には、ＭＴＴマップの全ての画素が示されているわけではなく、ラインＬ１の近傍に存在する一部の画素のみが四角形で示されている。尚、画素の大きさは、実際はもっと小さいが、図１０では、説明の便宜上、画素を大きく示してある。
【００８４】
画素決定部６８は、先ず、ラインＬ１が横切る画素を抽出する。第１の実施形態では、ラインＬ１は画素Ｐ１、Ｐ２、・・・Ｐａを横切っているので、画素Ｐ１〜Ｐａが抽出される。画素Ｐ１〜Ｐａを抽出した後、ラインＬ１の各画素Ｐ１〜Ｐａにおける各線分Ｃ１〜Ｃａの長さを算出する。尚、画素Ｐａについては、頭部９ａの内側と外側に跨って存在している。この場合は、画素Ｐａ内において頭部９ａを横切る部分のみが、線分Ｃａの長さと規定される。このようにして、各線分Ｃ１〜Ｃａの長さを算出した後、算出された線分Ｃ１〜Ｃａの長さが、所定のしきい値Ｌth以上の長さであるか否かを判断する。しきい値Ｌthは、例えば式（１）で表される。
Ｌth＝（1/2）Ｅ      ・・・（１）
ただし、Ｅは、画素の一辺の長さである。
【００８５】
第１の実施形態では、画素Ｐ１〜Ｐａのうち、線分の長さがしきい値Lth以上になる画素のみを、ラインＬ１に重なる画素と決定する。第１の実施形態では、線分Ｃ１〜Ｃａの長さは、全てしきい値Ｌthよりも大きいとする。したがって、画素決定部６８は、ラインＬ１が横切る全ての画素Ｐ１〜Ｐａを、ラインＬ１に重なる画素と決定する。
【００８６】
次に、画素決定部６８は、ＭＴＴマップに示されている頭部９ａの内側の範囲から、ラインＬ２に重なる画素を決定する。
【００８７】
図１１は、ラインＬ２と、ＭＴＴマップとを概略的に示す図である。
【００８８】
図１１には、ＭＴＴが有する全ての画素が示されているわけではなく、ラインＬ２の近傍に存在する一部の画素のみが示されている。
【００８９】
画素決定部６８は、ラインＬ２が横切る画素を抽出する。第１の実施形態では、ラインＬ２は画素Ｐ１〜Ｐｘを横切っている。したがって、画素Ｐ１〜Ｐｘが抽出される。画素Ｐ１〜Ｐｘを抽出した後、ラインＬ２の各画素Ｐ１〜Ｐｘにおける各線分Ｄ１〜Ｄｘの長さを算出する。尚、画素Ｐｘについては、頭部９ａの内側と外側に跨って存在しているので、画素Ｐｘ内において頭部９ａを横切る部分のみが、線分Ｄｘの長さと規定される。このようにして、各線分Ｄ１〜Ｄｘの長さを算出した後、算出された線分Ｄ１〜Ｄｘの長さが、所定のしきい値Ｌth（式（１）参照）以上の長さであるか否かを判断し、線分の長さがしきい値Lth以上になる画素のみを、ラインＬ２に重なる画素と決定する。例えば、画素Ｐ１における線分Ｄ１の長さは、しきい値Ｌthよりも大きいので、画素Ｐ１は、ラインＬ２に重なる画素と決定される。しかし、画素Ｐｓにおける線分Ｄｓの長さは、しきい値Ｌthよりも小さいので、画素Ｐｓは、ラインＬ２に重なる画素ではないと決定される。他の画素についても、ラインＬ２に重なる画素であるか否かを決定する。
【００９０】
以下同様に、他のラインＬ３〜Ｌ１６についても、各ラインに重なる画素を決定する。
【００９１】
図１２は、ラインＬ１〜Ｌ１６に重なると決定された画素を、ラインごとに示す表である。
【００９２】
図１２には、３つの項目「ライン」、「画素」、および「画素の数」が示されている。項目「ライン」は、ラインＬ１〜Ｌ１６を表している。項目「画素」は、各ラインに重なると決定された画素を表している。項目「画素の数」は、各ラインに重なると決定された画素の数である。
【００９３】
図１２に示すように、画素決定部６８によって、各ラインＬ１〜Ｌ１６に重なる画素が決定される。各ラインＬ１〜Ｌ１６に重なる画素を決定した後、ステップＳ１０に進む。
【００９４】
ステップＳ１０では、平均値算出部６９（図１参照）が、ラインＬ１〜Ｌ１６ごとに、ラインに重なる画素の画素値の平均値を算出する。
【００９５】
図１３は、ラインごとに算出された画素値の平均値を示す表である。
【００９６】
図１３には、４の項目「ライン」、「画素」、「画素の数」、および「画素値の平均値」が示されている。項目「ライン」、「画素」、および「画素の数」は、図１２と同じであるので説明は省略する。
【００９７】
項目「画素値の平均値」は、ラインごとに算出された画素値の平均値を表している。例えば、図１３に示すように、ラインＬ１では、Ｎ１個の画素Ｐ１〜ＰａがラインＬ１に重なると決定されている。したがって、第１の平均値算出部６９は、Ｎ１個の画素Ｐ１〜Ｐａの画素値の平均値Ｖ１を算出する。以下同様に、他のラインＬ２〜Ｌ１６についても、画素値の平均値Ｖ２〜Ｖ１６を算出する。
【００９８】
図１４は、ラインごとに算出された画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６のグラフを示す図である。
【００９９】
グラフの横軸はラインを表しており、縦軸は画素値の平均値を表している。図１４を参照すると、平均値Ｖ１〜Ｖ１６の値は、ラインごとに異なっていることがわかる。平均値Ｖ１〜Ｖ１６の値は、後述するステップＳ１３において、ラインＬ１〜Ｌ１６（図９参照）の中から、被検体の頭部の健側に存在しているラインを決定するために使用される値である。平均値Ｖ１〜Ｖ１６の値を用いることによって、ラインＬ１〜Ｌ１６の中から、被検体の頭部の健側に存在しているラインを決定することができる。以下に、この理由について、図１５を参照しながら説明する。
【０１００】
図１５は、頭部の中の脳の断面を概略的に示す図である。
【０１０１】
図１５には、病変部分ＰＡＴが破線で示されている。病変部分ＰＡＴにおいて、例えば動脈硬化などが発生していると、病変部分ＰＡＴ内の血管ＢＶ１が狭小化し、血管ＢＶ１の径が狭くなってしまうことがある。血管ＢＶ１の径が狭くなると、血流は遅くなる傾向がある。したがって、病変部分ＰＡＴでは、造影剤が通過するのに必要な時間が長くなり、この結果、平均通過時間ＭＴＴの値が大きくなる傾向がある。
【０１０２】
一方、病変が発生していない健側の部分では、血管ＢＶ２の径を狭める原因になる動脈硬化などは発生していないので、病変部分ＰＡＴよりも血流が速くなる傾向がある。したがって、健側の部分では、造影剤が通過するのに必要な時間も短く、この結果、平均通過時間ＭＴＴの値が小さくなる傾向がある。第１の実施形態では、病変部分と健側部分において、平均通過時間ＭＴＴの値に違いが現れる点に着目している。ＭＴＴマップの画素値が大きいことは、平均通過時間ＭＴＴの値が大きいことを意味し、一方、ＭＴＴマップの画素値が小さいことは、平均通過時間ＭＴＴの値が小さいことを意味しているので、健側部を検出するためには、画素値の平均値が小さい（すなわち、平均通過時間ＭＴＴの値が小さい）ラインを探し出せばよい。画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６の最小値は、図１４に示すように、平均値Ｖ１５である。したがって、ラインＬ１５は、健側に存在するラインであると決定することができる。ただし、画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６には、ある程度の誤差を含んでいることも考えられる。そこで、第１の実施形態では、健側に存在するラインを決定する前に、画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６を補正する。画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６を補正するために、ステップＳ１０からステップＳ１１に進む。
【０１０３】
ステップＳ１１では、平均値補正部７０（図１参照）が、画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６を補正する。
【０１０４】
図１６は、補正後の平均値Ｖ１’〜Ｖ１６’の一例を示す図である。
【０１０５】
第１の実施形態では、画素値の平均値Ｖ１〜Ｖ１６を、５点移動平均法によって補正し、補正後の平均値Ｖ１’〜Ｖ１６’を得る。例えば、画素値の平均値Ｖ１に対しては、平均値Ｖ１と、平均値Ｖ１の前後の平均値を２個づつ（平均値Ｖ１５およびＶ１６と、平均値Ｖ２およびＶ３）とを使って移動平均を算出している。同様に、画素値の平均値Ｖ１５に対しては、平均値Ｖ１５と、平均値Ｖ１５の前後の平均値を２個づつ（平均値Ｖ１３およびＶ１４と、平均値Ｖ１６およびＶ１）とを使って移動平均を算出している。尚、移動平均法以外の別の方法で補正してもよい。このようにして、全ての平均値Ｖ１〜Ｖ１６を補正した後、ステップＳ１２に進む。
【０１０６】
ステップＳ１２では、最小値検出部７１（図１参照）が、補正後の平均値Ｖ１’〜Ｖ１６’の中から、最小値を検出する。第１の実施形態では、最小値は、Ｖ１５’であるので、最小値検出部７１は、平均値Ｖ１５’を検出する。平均値Ｖ１５’を検出した後、ステップＳ１３に進む。
【０１０７】
ステップＳ１３では、ライン決定部７２（図１参照）が、ステップＳ１２で検出された補正後の平均値Ｖ１５’に基づいて、ラインＬ１〜Ｌ１６の中から、健側の部分に存在するラインを決定する。補正後の平均値の最小値Ｖ１５’は、ラインＬ１５の平均値Ｖ１５を補正することにより得られているので、ラインＬ１５が健側に存在するラインであると決定される。ただし、最小値Ｖ１５’は、ラインＬ１５の画素値の平均値Ｖ１５だけでなく、ラインＬ１、Ｌ１３、Ｌ１４、およびＬ１６の画素値の平均値Ｖ１、Ｖ１３、Ｖ１４、およびＶ１６を用いて計算された値である。したがって、ラインＬ１５だけでなく、ラインＬ１、Ｌ１３、Ｌ１４、およびＬ１６も、健側に存在しているラインであると考えられる。そこで、第１の実施形態では、ライン決定部７２は、ラインＬ１５だけでなく、ラインＬ１、Ｌ１３、Ｌ１４、およびＬ１６も、健側に存在しているラインと決定する。
【０１０８】
図１７は、ＭＴＴマップ（図９参照）と、健側に存在しているラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６とを示す図である。
【０１０９】
ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６は、ＭＴＴマップの左上に位置している。したがって、頭部の少なくとも左上側は、健側部分であることがわかる。健側に存在しているラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を決定した後、ステップＳ１４に進む。
【０１１０】
ステップＳ１４では、第２の重ね合わせ部６０４（図１参照）が、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を、スライスＳｋのＭＴＴマップ以外の他のマップにも重ね合わせ、更に、スライスＳｋの以外の他の各スライスの５個のマップにも重ね合わせる。
【０１１１】
図１８は、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が、スライスＳ１〜Ｓｋの各マップに重ね合わされた様子を示す図である。
【０１１２】
図１８（ａ）には、スライスＳ１〜Ｓｎごとに、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が重ねられた５個のマップが概略的に示されている。図１８（ｂ）は、スライスＳ１〜ＳｋのうちのスライスＳｋの５個のマップが示されている。
【０１１３】
ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が重ねられることによって、全てのスライスについて、マップごとに、健側部分を検出することができる。図１８（ｂ）を参照すると、スライスＳｋのどのマップであっても、頭部の左前方の範囲に、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が重なっていることがわかる。図１８（ｂ）には、スライスＳｋの５個のマップについて、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を重ねた様子が示されているが、他の各スライスの５個のマップについても、頭部の左前方の範囲に、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６が重なっていることがわかる。
【０１１４】
図１８に示すように、全てのマップにラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を重ねた後、ステップＳ１５に進む。
【０１１５】
ステップＳ１５では、健側画素決定部７４（図１参照）が、スライスＳ１〜Ｓｋの全てのマップに対して、健側部分に存在するラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる画素を決定する。この画素の決定方法は、図１０および図１１を参照しながら説明した方法と同じであるので（ステップＳ９）、説明は省略する。画素を決定した後、ステップＳ１６に進む。
【０１１６】
ステップＳ１６では、健側平均値算出部７５（図１参照）が、マップごとに、健側部分に存在する画素の画素値の平均値（以下、「健側平均値」と呼ぶ）Ｕを算出する。この健側平均値Ｕは、以下のようにして算出する。
【０１１７】
ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６は、図１６を参照しながら説明したように、健側の部分に存在するラインであるので、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる画素は、健側の部分に存在する画素となる。したがって、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる画素の平均値が、健側部分に存在する画素の画素値の平均値Ｕと考えることができる。そこで、第１の実施形態では、健側平均値算出部７５は、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる画素の平均値を、健側平均値Ｕとして算出する。例えば、スライスＳｋのＭＴＴマップに対しては、以下のようにして、健側平均値Ｕが算出される。
【０１１８】
図１９は、スライスＳｋのＭＴＴマップにおける健側平均値Ｕを算出する説明図である。
【０１１９】
図１９には、ラインＬ１、およびラインＬ１３〜Ｌ１６に重なると決定された画素が斜線で示されている。健側平均値算出部７５は、斜線で示された全ての画素の画素値の平均値Ｕを算出する。したがって、健側平均値算出部７５は、１本のラインに重なる画素（例えば、ラインＬ１５に重なる画素Ｐ１〜Ｐｏ）の画素値の平均値を算出しているのではなく、ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６に重なる全ての画素の画素値の平均値を算出する。ラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６は、健側の部分に存在するラインであると考えられるので、斜線で示された全ての画素の画素値の平均値Ｕを算出することにより、健側平均値Ｕがわかる。
【０１２０】
上記では、スライスＳｋのＭＴＴマップの健側平均値Ｕについて説明されているが、スライスＳｋの他のマップの健側平均値Ｕや、他のスライスの各マップの健側平均値Ｕについても、同様である。以上のようにして、全てのスライスＳ１〜Ｓｎのマップに対して、健側平均値Ｕが算出される。
【０１２１】
図２０は、全てのスライスＳ１〜Ｓｎのマップに対して算出された健側平均値Ｕを示す表である。
【０１２２】
図２０から、各スライスの５個のマップに対して、健側平均値Ｕが算出されていることがわかる。健側平均値Ｕを算出した後、ステップＳ１７に進む。
【０１２３】
ステップＳ１７では、表示条件算出部７６が、各スライスＳ１〜Ｓｎの５個のマップに対して、算出された健側平均値Ｕに基づいて、ウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを算出する。ＷＬおよびＷＷは、以下の式を用いて算出される。
ＷＬ＝Ｕ×ｋ１      ・・・（２）
ＷＷ＝Ｕ×ｋ２      ・・・（３）
ただし、ｋ１およびｋ２：定数
【０１２４】
式（２）および（３）の健側平均値Ｕは、図２０に示されているので、各スライスＳ１〜Ｓｎの各マップごとに算出された健側平均値Ｕを、式（２）および（３）に代入することにより、各スライスごとに、各マップのＷＬおよびＷＷを算出することができる。ＷＬおよびＷＷを算出した後、ステップＳ１８に進む。
【０１２５】
ステップＳ１８では、オペレータ１０が入力装置７を操作して、スライスの画像を表示する命令を、制御装置６に入力する。この命令が入力されると、表示制御装置は、オペレータが入力した命令に従って、スライスの画像を表示する。次に、表示画像の一例として、スライスＳｋの５個のマップの表示画像を示す。
【０１２６】
図２１は、スライスＳｋの５個のマップの表示画像の一例を示す図である。
【０１２７】
図２０より、各マップにおいて、右脳側の階調分布と左脳の階調分布とを比較すると、破線で囲った部分が病変の可能性の高いことがわかる。
【０１２８】
第１の実施形態では、特徴量を表すマップに重ねられた複数のラインの中から、健側の部分に存在するラインを検出し、検出したラインに重なる画素の画素値の平均値に基づいて、各マップのウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを決定している。したがって、被検体の撮像範囲に病変部分が存在する場合、健側部分と病変部分とが異なる階調で表示される。このため、オペレータがＷＬおよびＷＷを調整しなくても、健側と患側とを異なる階調で表した画像が自動的に表示されるので、オペレータは短時間で疾患部分を容易に特定することができる。
【０１２９】
尚、ＷＬおよびＷＷの値は、それぞれ定数ｋ１およびｋ２の値に依存する（式（２）および（３）参照）。通常、ｋ１＝１、ｋ２＝２の値を採用することができる。しかし、ｋ１およびｋ２は、例えば、マップごとに異なる値を採用してもよい。
【０１３０】
第１の実施形態では、ステップＳ６において、１６本のラインＬ１〜Ｌ１６を作成している。しかし、健側の部分を検出することができるのであれば、作成するラインの本数は、１６本でなくてもよく、例えば３２本でもよい。
【０１３１】
第１の実施形態では、重心を算出し（ステップＳ５）、算出した重心に基づいてラインを作成している。しかし、重心を算出せずにラインを作成してもよい。
【０１３２】
第１の実施形態では、画素がラインに重なるか否かを判断するためのしきい値Lthを、式（１）によって定義している。しかし、式（１）とは異なる別の式を用いてしきい値Ｌthを定義してもよい。また、第１の実施形態では、ラインの線分の長さがしきい値Lth（式（１）参照）よりも大きくなる画素のみを、ラインに重なる画素と決定している。しかし、ラインの線分の長さに関わらず、ラインが横切っていれば、ラインに重なる画素であると決定してもよい。ラインに重なる画素を決定する方法は、様々な方法があるので、上記の方法とは別の方法によって決定してもよい。
【０１３３】
第１の実施形態では、画素の平均値を算出し（ステップＳ１０参照）、算出した画素の平均値に基づいて、ラインを決定している（ステップＳ１３参照）。しかし、画素の画素値に基づいてラインを決定するのであれば、画素の平均値を算出する代わりに、例えば、画素の加算値を算出し、加算値に基づいてラインを決定してもよい。また、必要であれば、画素値に重付けをし、重み付けされた画素値に基づいてラインを決定してもよい。ラインを決定する方法は、様々な方法があるので、上記の方法とは別の方法によって決定してもよい。
【０１３４】
第１の実施形態では、フレーム画像にラインを作成し（ステップＳ６）、作成したラインをマップに重ね合わせることによって（ステップＳ８）、マップにラインを設定している。しかし、マップに直にラインを作成してもよい。
【０１３５】
また、第１実施形態では、健側検出手段６０１は、健側の部分を検出するために、ライン設定手段６０２、ライン選択手段６０３、および第２の重ね合わせ部６０４を有している。しかし、健側の部分を検出することができるのであれば、健側検出手段６０１を、別の構成要素を用いて構成してもよい。
【０１３６】
更に、第１実施形態では、表示条件決定手段６０５は、マップを表示するときの表示条件を決定するために、健側画素決定部７４、健側平均値算出部７５、および表示条件算出部７６を有している。しかし、マップを表示するときの表示条件を決定することができるのであれば、表示条件決定手段６０５を、別の構成要素を用いて構成してもよい。
【０１３７】
（２）第２の実施形態
第２の実施形態の説明に当たっては、第１の実施形態との相違点を主に説明する。
【０１３８】
図２２は、本発明の第２の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１００の概略図である。
【０１３９】
制御装置６は、コイル制御手段６１、マップ作成手段６２、健側検出手段６０１、および表示条件決定手段６０５を有している。
【０１４０】
コイル制御手段６１およびマップ作成手段６２は、第１の実施形態と同じである。
【０１４１】
健側検出手段６０１は、マップ作成手段６２が作成したマップの中から、前記被検体の健側の部分を検出する。健側検出手段６０１は、健側の部分を検出するために、マップ分割手段７０２、領域選択手段７０３、および第２の領域設定部７０４を有している。
【０１４２】
マップ分割手段７０２は、マップ作成手段６２が作成したマップを複数の領域に分割する。マップ分割手段７０２は、フレーム画像選択部６３〜第１の領域設定部７７を有している。フレーム画像選択部６３、重心算出部６４、ライン作成部６５、およびマップ選択部６６は、第１の実施形態と同じである。第１の領域設定部７７は、マップ選択部６６によって選択されたマップに、複数の領域を設定する。
【０１４３】
領域選択手段７０３は、マップ分割手段７０２によってマップに規定された複数の領域の中から、被検体９の健側の部分に存在する領域を選択する。領域選択手段７０３は、画素決定部６８〜領域決定部８２を有している。
【０１４４】
画素決定部６８は、マップに設定された各領域に含まれる画素を決定する。
【０１４５】
平均値算出部６９は、各領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出する。
【０１４６】
平均値補正部７０は、平均値算出部６９が算出した画素値の平均値を補正する。
【０１４７】
最小値検出部７１は、平均値補正部７０によって補正された平均値の最小値を検出する。
【０１４８】
領域決定部８２は、最小値検出部７１によって検出された最小値に基づいて、複数の領域の中から、健側の部分に存在する領域を決定する。
【０１４９】
第２の領域設定部７０４は、マップ選択部６６によって選択されたマップ以外の別のマップに対して、健側の部分に存在する領域を設定する。
【０１５０】
表示条件決定手段６０５は、マップの中の健側の部分に存在する画素の画素値に基づいて、マップを表示するときの表示条件を決定する。表示条件決定手段６０５は、健側画素決定部７４〜表示条件算出部７６を有している。
【０１５１】
健側画素決定部７４は、健側の部分に存在する領域に含まれる画素を決定する。
【０１５２】
健側平均値算出部７５は、健側の部分に存在する領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出する。
【０１５３】
表示条件算出部７６は、ウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを算出する。
【０１５４】
図２３は、ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。
【０１５５】
ステップＳ１〜ステップＳ７は、第１の実施形態と同様であるので、説明は省略する。ステップＳ７において、マップを選択した後、ステップＳ８に進む。
【０１５６】
ステップＳ８では、第１の領域設定部７７（図２２参照）が、ラインＬ１〜Ｌ１６と、スライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせる。
【０１５７】
図２４は、ラインＬ１〜Ｌ１６とスライスＳｋのＭＴＴマップとを重ね合わせた様子を示す図である。
【０１５８】
ラインＬ１〜Ｌ１６によって、ＭＴＴマップは、隣接するラインに挟まれた１６個の領域Ｒ１〜Ｒ１６に分割される。ＭＴＴマップを１６個の領域Ｒ１〜Ｒ１６に分割した後、ステップＳ９に進む。
【０１５９】
ステップＳ９では、画素決定部６８（図２２参照）が、ＭＴＴマップが有する複数の画素の中から、各領域Ｒ１〜Ｒ１６に含まれる画素を決定する。以下に、どのようにして、領域Ｒ１〜Ｒ１６に含まれる画素を決定しているかについて説明する。
【０１６０】
図２５は、ＭＴＴマップの領域Ｒ１およびＲ２を概略的に示す図である。
【０１６１】
図２５のＭＴＴマップには、被検体９の頭部９ａの輪郭ＯＬのみが示されている。また、図２５には、ＭＴＴマップの全ての画素が示されているわけではなく、領域Ｒ１の近傍に存在する一部の画素のみが四角形で示されている。尚、画素の大きさは、実際はもっと小さいが、図２５では、説明の便宜上、画素を大きく示してある。
【０１６２】
画素決定部６８は、ラインＬ１とＬ２とに挟まれている画素と、ラインＬ１およびＬ２が横切る画素を、領域Ｒ１に含まれる画素と決定する。図２５では、領域Ｒ１に含まれると決定された画素を、斜線で示してある。領域Ｒ２についても、領域Ｒ１と同様のやり方で画素を決定する。尚、領域Ｒ２では、ラインＬ２とＬ３とに挟まれている画素と、ラインＬ２およびＬ３が横切る画素が、領域Ｒ２に含まれる画素と決定される。したがって、ラインＬ２が横切る画素は、領域Ｒ１に含まれる画素であるとともに、領域Ｒ２に含まれる画素でもある。上記の説明では、領域Ｒ１およびＲ２に含まれる画素ついて説明したが、他の領域Ｒ３〜Ｒ１６に含まれる画素についても、同様に説明される。
【０１６３】
尚、ラインＬ２が横切る画素（例えば画素Ｐｑ）については、領域Ｒ１に含まれる画素でもあり、領域Ｒ２に含まれる画素でもあると決定されている。しかし、画素Ｐｑは、図２５に示すように、ラインＬ２によって、第１の画素部分ｑ１と、第２の画素部分ｑ２とに分割されている。第１の画素部分ｑ１と第２の画素部分ｑ２とを比較すると、第２の画素部分ｑ２の方が、第１の画素部分ｑ１よりも面積が大きい。したがって、画素Ｐｑは、領域Ｒ１に含まれる画素ではなく、領域Ｒ２に含まれる画素であると決定してもよい。画素がどの領域に含まれるかを決定する方法は、様々な方法があるので、上記の方法とは別の方法によって決定してもよい。領域Ｒ１〜Ｒ１６に含まれる画素が決定された後、ステップＳ１０に進む。
【０１６４】
ステップＳ１０では、平均値算出部６９（図２２参照）が、領域Ｒ１〜Ｒｎごとに、各領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出する。
【０１６５】
図２６は、領域ごとに算出された画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６のグラフを示す図である。
【０１６６】
グラフの横軸は領域を表しており、縦軸は画素値の平均値を表している。図２６を参照すると、平均値Ｗ１〜Ｗ１６の値は、領域ごとに異なっていることがわかる。平均値Ｗ１〜Ｗ１６の値は、後述するステップＳ１３において、領域Ｒ１〜Ｒ１６（図２４参照）の中から、被検体の頭部の健側に存在している領域を決定するために使用される値である。第１の実施形態において説明したように、ＭＴＴマップの画素値が大きいことは、平均通過時間ＭＴＴの値が大きいことを意味し、一方、ＭＴＴマップの画素値が小さいことは、平均通過時間ＭＴＴの値が小さいことを意味している。したがって、画素値の平均値が小さい（すなわち、平均通過時間ＭＴＴの値が小さい）領域を探し出せば、健側部を検出することができる。
【０１６７】
ただし、画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６には、ある程度の誤差を含んでいることも考えられるので、第１の実施形態と同様に、画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６を補正する。このため、ステップＳ１０からステップＳ１１に進む。
【０１６８】
ステップＳ１１では、平均値補正部７０（図２２参照）が、画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６を補正する。
【０１６９】
図２７は、補正後の平均値Ｗ１’〜Ｗ１６’の一例を示す図である。
【０１７０】
第２の実施形態では、画素値の平均値Ｗ１〜Ｗ１６を、５点移動平均法によって補正し、補正後の平均値Ｗ１’〜Ｗ１６’を得る。例えば、画素値の平均値Ｗ１に対しては、平均値Ｗ１と、平均値Ｗ１の前後の平均値を２個づつ（平均値Ｗ１５およびＷ１６と、平均値Ｗ２およびＷ３）とを使って移動平均を算出している。同様に、画素値の平均値Ｗ１５に対しては、平均値Ｗ１５と、平均値Ｗ１５の前後の平均値を２個づつ（平均値Ｗ１３およびＷ１４と、平均値Ｗ１６およびＷ１）とを使って移動平均を算出している。このようにして、全ての平均値Ｗ１〜Ｗ１６を５点移動平均法により補正した後、ステップＳ１２に進む。
【０１７１】
ステップＳ１２では、最小値検出部７１（図２２参照）が、補正後の平均値Ｗ１’〜Ｗ１６’の中から、最小値を検出する。第２の実施形態では、最小値は、Ｗ１５’であるので、最小値検出部７１は、平均値Ｗ１５’を検出する。平均値Ｗ１５’を検出した後、ステップＳ１３に進む。
【０１７２】
ステップＳ１３では、領域決定部８２（図２２参照）が、ステップＳ１２で検出された補正後の平均値Ｗ１５’に基づいて、領域Ｒ１〜Ｒ１６の中から、健側の部分に存在する領域を決定する。補正後の平均値の最小値Ｗ１５’は、領域Ｒ１５の平均値Ｗ１５を補正することにより得られているので、領域Ｒ１５が健側に存在するラインであると決定される。ただし、最小値Ｗ１５’は、領域Ｒ１５の画素値の平均値Ｗ１５だけでなく、領域Ｒ１、Ｒ１３、Ｒ１４、およびＲ１６の画素値の平均値Ｗ１、Ｗ１３、Ｗ１４、およびＷ１６を用いて計算された値である。したがって、領域Ｒ１５だけでなく、領域Ｒ１、Ｒ１３、Ｒ１４、およびＲ１６も、健側に存在している領域であると考えられる。そこで、第２の実施形態では、領域決定部８２は、領域Ｒ１５だけでなく、領域Ｒ１、Ｒ１３、Ｒ１４、およびＲ１６も、健側に存在している領域と決定する。
【０１７３】
図２８は、ＭＴＴマップ（図２４参照）と、健側に存在している領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６とを示す図である。
【０１７４】
領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６は、ＭＴＴマップの左上側に位置している。したがって、頭部の少なくとも左上側は、健側部分であることがわかる。健側に存在している領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６を決定した後、ステップＳ１４に進む。
【０１７５】
ステップＳ１４では、第２の領域設定部７０４（図２２参照）が、スライスＳｋのＭＴＴマップ以外の他のマップにも、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６を設定し、更に、スライスＳｋの以外の他の各スライスの５個のマップにも、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６を設定する。
【０１７６】
図２９は、スライスＳ１〜Ｓｋの各マップに領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定された様子を示す図である。
【０１７７】
図２９（ａ）には、スライスＳ１〜Ｓｎごとに、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定された５個のマップが概略的に示されている。図２９（ｂ）は、スライスＳ１〜ＳｋのうちのスライスＳｋの５個のマップが示されている。
【０１７８】
図２９（ｂ）を参照すると、スライスＳｋのどのマップであっても、頭部の左前方の範囲に、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定されていることがわかる。図２９（ｂ）には、スライスＳｋの５個のマップについて、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定された様子が示されているが、他の各スライスの５個のマップについても、頭部の左前方の範囲に、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定される。
【０１７９】
図２９に示すように、全てのマップに領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６が設定された後、ステップＳ１５に進む。
【０１８０】
ステップＳ１５では、健側画素決定部７４（図２２参照）が、スライスＳ１〜Ｓｋの全てのマップに対して、健側部分に存在する領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６に含まれる画素を決定する。この画素の決定方法は、図２５を参照しながら説明した方法と同じであるので（ステップＳ９）、説明は省略する。画素を決定した後、ステップＳ１６に進む。
【０１８１】
ステップＳ１６では、健側平均値算出部７５（図２２参照）が、マップごとに、健側部分に存在する画素の画素値の平均値（以下、「健側平均値」と呼ぶ）Ｕを算出する。この健側平均値Ｕは、以下のようにして算出する。
【０１８２】
領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６は、図２７を参照しながら説明したように、健側の部分に存在する領域であるので、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６に含まれる画素は、健側の部分に存在する画素となる。したがって、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６に含まれる画素の平均値が、健側部分に存在する画素の画素値の平均値と考えることができる。そこで、第２の実施形態では、健側平均値算出部７５は、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６に含まれる画素の平均値を、健側平均値Ｕとして算出する。例えば、スライスＳｋのＭＴＴマップに対しては、以下のようにして、健側平均値Ｕが算出される。
【０１８３】
図３０は、スライスＳｋのＭＴＴマップにおける健側平均値Ｕを算出する説明図である。
【０１８４】
図３０には、領域Ｒ１および領域Ｒ１３〜Ｒ１６に含まれると決定された画素が斜線で示されている。健側平均値算出部７５は、斜線で示された全ての画素の画素値の平均値Ｕを算出する。したがって、健側平均値算出部７５は、１つの領域に含まれる画素（例えば、領域Ｒ１５に含まれる画素）の画素値の平均値を算出しているのではなく、領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６に含まれる全ての画素の画素値の平均値を算出する。領域Ｒ１およびＲ１３〜Ｒ１６は、健側の部分に存在する領域であると考えられるので、斜線で示された全ての画素の画素値の平均値Ｕを算出することにより、健側平均値Ｕがわかる。
【０１８５】
上記では、スライスＳｋのＭＴＴマップの健側平均値Ｕについて説明されているが、スライスＳｋの他のマップの健側平均値Ｕや、他のスライスの各マップの健側平均値Ｕについても、同様である。以上のようにして、全てのスライスＳ１〜Ｓｎのマップに対して、健側平均値Ｕが算出される。健側平均値Ｕを算出した後、ＷＬおよびＷＷを算出し（ステップＳ１７）、マップが表示される（ステップＳ１８）。
【０１８６】
第２の実施形態では、健側の部分に存在する領域を検出し、検出した領域に含まれる画素の画素値の平均値に基づいて、各マップのウィンドウレベルＷＬおよびウィンドウ幅ＷＷを決定している。したがって、被検体の撮像範囲に病変部分が存在する場合、健側部分と病変部分とが異なる階調で表示される。このため、オペレータがＷＬおよびＷＷを調整しなくても、健側と患側とを異なる階調で表した画像が自動的に表示されるので、オペレータは短時間で疾患部分を容易に特定することができる。
【０１８７】
尚、第１および第２の実施形態では、健側平均値Ｕを含む式（２）および（３）を用いてＷＬおよびＷＷを算出しているが（ステップＳ１７参照）。式（２）および（３）とは異なる別の式を用いてＷＬおよびＷＷを算出してもよい。例えば、健側平均値Ｕの代わりに、画素の加算値を用いた式によってＷＬおよびＷＷを算出してもよい。
【０１８８】
また、第１および第２の実施形態では、健側の部分に存在するラインＬ１およびＬ１３〜Ｌ１６を決定するために、ＭＴＴマップを使用している（図１７、図２８参照）。しかし、他のマップ（ＣＢＶマップ、ＣＢＦマップ、ＢＡＴマップ、ＴＴＰマップなど）を用いてもよい。
【符号の説明】
【０１８９】
１  ＭＲＩ装置
２  コイルアセンブリ
３  テーブル
４  受信コイル
５  造影剤注入装置
６  制御装置
７  入力装置
８  表示装置
９  被検体
２１  ボア
２２  超伝導コイル
２３  勾配コイル
２４  送信コイル
３１  クレードル
６１  コイル制御手段
６２  マップ作成手段
６３  フレーム画像選択部
６４  重心算出部
６５  ライン作成部
６６  マップ選択部
６７  第１の重ね合わせ部
６８  画素決定部
６９  平均値算出部
７０  平均値補正部
７１  最小値検出部
７２  ライン決定部
７３  第２の重ね合わせ部
７４  健側画素決定部
７５  健側平均値算出部
７６  表示条件算出部
６０１  健側検出手段
６０２  ライン設定手段
６０３  ライン選択手段
６０４  表示条件決定手段
【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１６】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図３０】
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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１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２１】
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【図２４】
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【図２８】
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【図２９】
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