(57)【要約】      （修正有）【課題】オペレータの作業負担が軽減され、更に、良好な呼吸信号が収集されるように、ナビゲータ領域を設定する。【解決手段】コロナル画像データの微分画像データに対して検索領域Ｒｓを設定する。検索領域Ｒｓを設定したら、検索領域Ｒｓの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する。次に、候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む。そして、機械学習のアルゴリズムであるAdaboostを用いて作成された識別器に基づいて、絞り込まれたピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。【選択図】図２２
2014108164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
を有する検出装置。
【請求項２】
前記識別器は、
AdaBoostで教師データを学習させることにより作成されている、請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記識別器は、
サポートベクターマシンで教師データを学習させることにより作成されている、請求項１に記載の検出装置。
【請求項４】
前記ピクセル特定手段は、
前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置する可能性の高い候補ピクセルを絞り込み、絞り込まれた候補ピクセルの中から、前記識別器を用いて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項１〜３のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項５】
前記特定されたピクセルに基づいて前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定手段、
を有する請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項６】
前記ピクセル抽出手段は、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る複数の第１の断面の画像データに基づいて、前記第１の断面ごとに前記複数の候補ピクセルを抽出し、
前記ピクセル特定手段は、
前記第１の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの集合を特定し、
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記第１の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項５に記載の検出装置。
【請求項７】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
選択されたピクセルの集合に、ピクセルの切れ目があるか否かを判断し、前記ピクセルの切れ目がある場合、前記ピクセルの切れ目を繋ぎ、前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項６に記載の検出装置。
【請求項８】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に対してフィッティング処理を行い、フィッティング処理された後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項７に記載の検出装置。
【請求項９】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記フィッティング処理された後のピクセルの集合の中で、最も上に位置するピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項８に記載の検出装置。
【請求項１０】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記最も上に位置するピクセルが複数存在する場合は、複数のピクセルのうちのいずれか一つのピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項９に記載の検出装置。
【請求項１１】
前記第１の断面の画像データは微分画像データである、請求項１〜１０のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１２】
前記ピクセル抽出手段は、
前記微分画像データを用いて、前記境界を横切るライン上のピクセルの微分値のプロファイルを求め、前記プロファイルに基づいて、前記候補ピクセルを抽出する、請求項１１に記載の検出装置。
【請求項１３】
前記ピクセル特定手段は、
前記ライン上において２つ以上の候補ピクセルが抽出された場合、前記ライン上の各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記２つ以上の候補ピクセルの中から、前記境界に位置する可能性が高いピクセルを絞り込む、請求項１２に記載の検出装置。
【請求項１４】
前記ピクセル特定手段は、
前記候補ピクセルに対して第１の領域と第２の領域とを設定し、前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値とに基づいて、前記境界に位置する可能性が高いピクセルを絞り込む、請求項１３に記載の検出装置。
【請求項１５】
前記ピクセル特定手段は、
前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値とに基づいて、前記境界に位置する可能性が高いピクセルを絞り込む、請求項１４に記載の検出装置。
【請求項１６】
前記ピクセル特定手段は、
前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値とに基づいて、前記境界に位置する可能性が高いピクセルを絞り込む、請求項１４に記載の検出装置。
【請求項１７】
前記ピクセル抽出手段は、
前記境界を含む検索領域を求め、前記検索領域の中から前記候補ピクセルを抽出する、請求項１〜１６のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１８】
前記検索領域を求める場合、前記第１の断面と交差する第２の断面の画像データが用いられる、請求項１７に記載の検出装置。
【請求項１９】
前記第１の断面はコロナル面である、請求項１〜１８のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項２０】
前記第１の断面はコロナル面であり、前記第２の断面はアキシャル面である、請求項１８に記載の検出装置。
【請求項２１】
前記画像データは、脂肪が除去された画像データである、請求項１〜２０のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項２２】
前記第１の部位は肺、前記第２の部位は肝臓である、請求項１〜２１のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項２３】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する磁気共鳴装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
を有する磁気共鳴装置。
【請求項２４】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出方法であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定ステップと、
を有する検出方法。
【請求項２５】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定処理と、
を計算機に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】
本発明は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出装置、その検出装置を適用した磁気共鳴装置、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出方法、および被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体の呼吸により体動する部位を撮影する方法として、被検体の呼吸信号を取得するためのナビゲータシーケンスを用いた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２０１１−１９３８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ナビゲータシーケンスを用いて被検体の呼吸信号を取得する場合、ナビゲータエコーを収集するためのナビゲータ領域を設定する必要がある。ナビゲータ領域は、例えば、肺と肝臓との境界に設定される。肝臓は被検体の呼吸によって動くので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することによって、被検体の呼吸信号を収集することができる。ナビゲータ領域を設定する方法の一例としては、事前に画像データを取得しておき、オペレータがその画像データを見ながら、肺と肝臓との境界を探し出し、ナビゲータ領域を設定する方法がある。しかし、この方法では、オペレータ自身が肺と肝臓との境界を探し出さなければならず、オペレータにとっては煩雑な作業となる。そこで、肺と肝臓との境界を自動的に検出する技術の開発が試みられているが、境界の検出精度を向上させることは難しいという問題がある。したがって、境界の検出精度を向上させることができる技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の観点は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
を有する検出装置である。
【０００６】
本発明の第２の観点は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する磁気共鳴装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
を有する磁気共鳴装置である。
【０００７】
本発明の第３の観点は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出方法であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定ステップと、
を有する検出方法である。
【０００８】
本発明の第４の観点は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出する検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、前記複数の候補ピクセルの中から前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
機械学習のアルゴリズムを用いて作成された識別器を用いて、複数の候補ピクセルの中から境界に位置するピクセルを特定するので、境界の位置の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
【図２】第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。
【図３】撮影部位を概略的に示す図である。
【図４】第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
【図５】ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
【図６】ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
【図７】被検体の肝臓のＡＰ方向の範囲を決定するときの説明図である。
【図８】被検体の体内領域の中で、肝臓の上端が位置する可能性が高いＲＬ方向の範囲を決定するときの説明図である。
【図９】肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０に含まれているコロナル画像データを示す図である。
【図１０】画像データＤＣｉ〜ＤＣｋそれぞれについて作成された投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋを概略的に示す図である。
【図１１】投影プロファイルＦｉに現れる段差の位置を検出する方法の説明図である。
【図１２】投影プロファイルＦｊに対して、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を概略的に示す図である。
【図１３】バイナリテンプレートＢＴにより検出された投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋの段差の位置ｂｉ〜ｂｋを概略的に示す図である。
【図１４】肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を概略的に示す図である。
【図１５】微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋを概略的に示す図である。
【図１６】コロナル面ＣＯｊの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法の説明図である。
【図１７】抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む方法の一例の説明図である。
【図１８】候補ピクセルｘａ〜ｘｅそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、３つの条件１〜３を満たすか否かを判断するときの説明図である。
【図１９】検索領域Ｒｓの中から絞り込まれた候補ピクセルを概略的に示す図である。
【図２０】肝臓の境界に位置しているピクセルを識別する方法の一例の説明図である。
【図２１】本形態で使用される識別器の説明図である。
【図２２】コロナル面ＣＯｊの検索領域Ｒｓ内において特定されたピクセルを概略的に示す図である。
【図２３】コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに特定されたピクセルの集合Setｉ〜Setｋを概略的に示す図である。
【図２４】ピクセルの集合Setｉ〜Setｋの中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択するときの説明図である。
【図２５】前処理の説明図である。
【図２６】動的計画法の処理を行う前のピクセルの集合Setｊと、動的計画法の処理を実行した後のピクセルの集合Setｊ′を概略的に示す図である。
【図２７】フィッティング処理の説明図である。
【図２８】最もＳ方向側に位置するピクセルを検出するときの説明図である。
【図２９】ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を概略的に示す図である。
【図３０】第２の形態においてピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する方法の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【００１２】
（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
【００１３】
マグネット２は、被検体１１が収容されるボア２１を有している。また、マグネット２は、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、ＲＦコイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場を印加し、勾配コイル２３は勾配磁場を印加し、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１４】
テーブル３は、被検体１１を支持するクレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１１はボア２１に搬送される。
受信コイル４は、被検体１１に取り付けられており、被検体１１からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１５】
ＭＲ装置１００は、更に、送信器５、勾配磁場電源６、受信器７、制御部８、操作部９、および表示部１０などを有している。
送信器５はＲＦコイル２４に電流を供給し、勾配磁場電源６は勾配コイル２３に電流を供給する。
受信器７は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。
【００１６】
制御部８は、表示部１０に必要な情報を伝送したり、受信器７から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。制御部８は、画像データ作成手段８１〜ナビゲータ領域決定手段８８などを有している。
【００１７】
画像データ作成手段８１は、被検体１１の撮影部位の画像データを作成する。
脂肪除去手段８２は、画像データ作成手段８１が作成した画像データから、脂肪を除去する。
ＡＰ範囲決定手段８３は、被検体１１の肝臓のＡＰ方向の範囲を決定する。
ＲＬ範囲決定手段８４は、肝臓の上端が位置する可能性の高いＲＬ方向の範囲を決定する。
ＳＩ範囲決定手段８５は、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を決定する。
ピクセル抽出手段８６は、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。
ピクセル特定手段８７は、ピクセル絞込み手段８７ａと、識別手段８７ｂとを有している。ピクセル絞込み手段８７ａは、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む。識別手段８７ｂは、識別器を用いて、絞り込まれたピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。
ナビゲータ領域決定手段８８は、特定されたピクセルに基づいて、ナビゲータ領域の位置を決定する。
【００１８】
制御部８は、画像データ作成手段８１〜ナビゲータ領域決定手段８８を構成する一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。尚、制御部８は検出装置に相当する。
【００１９】
操作部９は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部８に入力する。表示部１０は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。
【００２０】
図２は第１の形態で実行されるスキャンを示す図、図３は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、ローカライザスキャンＬＳと本スキャンＭＳなどが実行される。
【００２１】
ローカライザスキャンＬＳは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図３参照）を設定するために実行されるスキャンである。ナビゲータ領域Ｒｎａｖは、被検体の呼吸信号を収集するために設定される領域である。本スキャンＭＳは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖから呼吸信号を収集するとともに、肝臓を含む部位の画像データを収集する。以下に、ローカライザスキャンＬＳおよび本スキャンＭＳを実行するときのフローについて説明する。
【００２２】
図４は、第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳ（図２参照）を実行する。
【００２３】
図５および図６は、ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
ローカライザスキャンＬＳでは、肝臓を含む撮影部位を横切る複数のコロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎのスキャン（図５参照）と、肝臓を含む撮影部位を横切る複数のアキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍのスキャン（図６参照）が実行される。画像データ作成手段８１（図１参照）は、ローカライザスキャンＬＳにより収集されたデータに基づいて、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎの画像データＤＣ１〜ＤＣｎと、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍの画像データＤＡ１〜ＤＡｍを作成する。以下では、コロナル面の画像データを「コロナル画像データ」と呼び、アキシャル面の画像データを「アキシャル画像データ」と呼ぶ。コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎおよびアキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍを作成した後、ステップＳＴ２に進む。
【００２４】
ステップＳＴ２では、脂肪除去手段８２（図１参照）が、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎおよびアキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍから脂肪を除去する。脂肪は高信号であるので、脂肪を除去するための閾値を事前に設定しておき、ピクセル値が閾値よりも大きいピクセルを検出することにより、脂肪を除去することができる。脂肪を除去した後、ステップＳＴ３に進む。
【００２５】
ステップＳＴ３では、ＡＰ範囲決定手段８３（図１参照）が、アキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍ（図６参照）に基づいて、被検体の肝臓のＡＰ方向の範囲を決定する。
【００２６】
図７は、被検体の肝臓のＡＰ方向の範囲を決定するときの説明図である。
ＡＰ範囲決定手段８３は、先ず、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍごとに、被検体の体内領域のＡＰ方向の範囲Ｔ１〜Ｔｍを求める。被検体の体外領域は低信号であるが、被検体の体内領域は高信号となるので、信号値の違いから、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍごとに、被検体の体内領域のＡＰ方向の範囲Ｔ１〜Ｔｍを求めることができる。
【００２７】
次に、ＡＰ範囲決定手段８３は、これらの範囲Ｔ１〜Ｔｍに基づいて、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０を決定する。被検体の体内領域に対する肝臓のＡＰ方向の位置は大よそ決まっているので、範囲Ｔ１〜Ｔｍの情報から、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０を決定することができる。この決定方法の一例としては、例えば、範囲Ｔ１〜Ｔｍの中から一つの範囲Ｔｊを選択し、範囲Ｔｊの中央部分を、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０として決定する方法がある。肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０を決定した後、ステップＳＴ４に進む。
【００２８】
ステップＳＴ４では、ＲＬ範囲決定手段８４（図１参照）が、アキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍ（図６参照）に基づいて、被検体の体内領域の中から、肝臓の上端が位置する可能性の高いＲＬ方向の範囲を決定する。
【００２９】
図８は、被検体の体内領域の中で、肝臓の上端が位置する可能性が高いＲＬ方向の範囲を決定するときの説明図である。
【００３０】
ＲＬ範囲決定手段８４は、先ず、各アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍにおける被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ１〜Ｗｍを求める。被検体の体外領域は低信号であるが、被検体の体内領域は高信号となるので、信号値の違いから、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍごとに、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ１〜Ｗｍを求めることができる。ＲＬ範囲決定手段８４は、これらの範囲Ｗ１〜Ｗｍに基づいて、肝臓の上端が位置する可能性が高いＲＬ方向の範囲ＷＲＬを決定する。一般的に、肝臓の上端は被検体の右半身側に位置しているので、範囲Ｗ１〜Ｗｍの情報から、肝臓の上端が位置する可能性が高いＲＬ方向の範囲ＷＲＬを求めることができる。肝臓の上端が位置する可能性が高いＲＬ方向の範囲ＷＲＬを決定した後、ステップＳＴ５に進む。
【００３１】
ステップＳＴ５では、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎの中で、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０に含まれているコロナル画像データを選択する。図９に、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０に含まれているコロナル画像データを示す。本形態では、コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋが、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０に含まれているとする。肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０に含まれているコロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋを選択した後、ステップＳＴ６に進む。
【００３２】
ステップＳＴ６では、ＳＩ範囲決定手段８５（図１参照）が、ステップＳＴ５で選択されたコロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋごとに、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を決定する。この範囲は、以下のようにして決定する。
【００３３】
ＳＩ範囲決定手段８５は、先ず、コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋについて、ピクセル値をＲＬ方向に加算することにより得られる投影プロファイルを作成する。図１０に、画像データＤＣｉ〜ＤＣｋそれぞれについて作成された投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋを概略的に示す。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、肺と肝臓とを横切るコロナル画像データの投影プロファイルを作成すると、肺側で加算値が小さくなり、肝臓側で加算値が大きくなる。このような加算値の違いにより、投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋには、ＳＩ方向に加算値の段差が現れる。したがって、投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋに現れる段差の位置を検出することにより、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を求めることが可能となる。次に、投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。尚、どの投影プロファイルであっても、段差の位置の検出方法は同じであるので、以下では、投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋのうちの投影プロファイルＦｊを取り上げ、投影プロファイルＦｊに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。
【００３４】
図１１は、投影プロファイルＦｊに現れる段差の位置を検出する方法の説明図である。
本形態では、バイナリテンプレートＢＴを使用して、投影プロファイルＦｊの段差を検出する。バイナリテンプレートＢＴは、値「１」と値「０」とによる信号値の段差Δｓを有するテンプレートである。投影プロファイルＦｊの段差を検出する場合、バイナリテンプレートＢＴを、投影プロファイルＦｊの肺側から肝臓側に向かって少しずつ移動させ、バイナリテンプレートＢＴを移動させるたびに、バイナリテンプレートＢＴと投影プロファイルＦｉとの相関を算出する。バイナリテンプレートＢＴは段差Δｓを有しているので、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を特定することにより、投影プロファイルＦｊに現れる段差の位置を検出することができる。図１２に、投影プロファイルＦｊに対して、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を概略的に示す。図１２では、バイナリテンプレートＢＴが位置ｂｊに到達したときに、投影プロファイルＦｊとバイナリテンプレートＢＴとの相関が最大になっている。したがって、コロナル画像データＤＣｊにおける肝臓の上端は、ＳＩ方向に関しては、位置ｂｊの周辺に存在していることがわかる。
【００３５】
尚、図１１および図１２では、投影プロファイルＦｊの段差の位置を検出する方法について説明したが、その他の投影プロファイルについても、バイナリテンプレートＢＴとの相関を算出し、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を特定することにより、段差の位置を検出することができる。図１３に、バイナリテンプレートＢＴにより検出された投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋの段差の位置ｂｉ〜ｂｋを概略的に示す。各投影プロファイルＦｉ〜Ｆｋの段差の位置ｂｉ〜ｂｋを検出した後、検出された段差の位置ｂｉ〜ｂｋを基準にして、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を決定する（図１４参照）。
【００３６】
図１４は、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲を概略的に示す図である。
ＳＩ範囲決定手段８５は、検出された段差の位置ｂｉ〜ｂｋを基準として、肺側に幅ｗ１の範囲を規定し、肝臓側に幅ｗ２の範囲を規定する。このようにしてコロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋごとに規定された範囲が、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲ＷＳＩ＿ｉ〜ＷＳＩ＿ｋとして決定される。幅ｗ１およびｗ２は、被検体を撮影する前に予め設定された値であり、例えば数ｃｍとすることができる。コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋごとに、肺と肝臓との境界が位置する可能性の高いＳＩ方向の範囲ＷＳＩ＿ｉ〜ＷＳＩ＿ｋを決定した後、ステップＳＴ７に進む。
【００３７】
ステップＳＴ７では、コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋを微分し、微分画像データを作成する。図１５に微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋを概略的に示す。尚、微分値には正の値と負の値が存在しているが、図１５では、説明の便宜上、微分値を絶対値で表した場合の微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋを示してある。
【００３８】
コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋでは、肝臓のピクセルのピクセル値と、肺のピクセルのピクセル値との差が大きい。したがって、コロナル画像データＤＣｉ〜ＤＣｋを微分すると、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。これに対し、肝臓の内側のピクセルの微分値や、肺の内側のピクセルの微分値は小さくなる。したがって、微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋを作成することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを強調して描出することができる。図１５の微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋでは、白の部分は微分値が大きく、黒の部分は微分値が小さいことを示している。コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋの微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋを作成した後、ステップＳＴ８に進む。
【００３９】
ステップＳＴ８では、ピクセル抽出手段８６（図１参照）が、微分画像データＤＩｉ〜ＤＩｋに基づいて、コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する。以下に、肺の上端に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。尚、この抽出方法は、どのコロナル面でも同じであるので、以下では、コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋのうちのコロナル面ＣＯｊを取り上げ、コロナル面ＣＯｊから、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。
【００４０】
図１６は、コロナル面ＣＯｊの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法の説明図である。
ピクセル抽出手段８６は、先ず、微分画像データＤＩｊ上に、ピクセルの検索が行われる領域（以下、「検索領域」と呼ぶ）Ｒｓを設定する。検索領域Ｒｓは、ステップＳＴ４で求めたＲＬ方向の範囲ＷＲＬと（図８参照）ステップＳＴ６で求めたＳＩ方向の範囲ＷＳＩ＿ｊとの重なる領域として設定される。
【００４１】
次に、ピクセル抽出手段８６は、微分画像データＤＩｊ上に、検索領域Ｒｓを横切るＳＩ方向のラインＬを考え、ラインＬ上のピクセルの微分値のプロファイルを求める。図１６では、ＲＬ方向の座標値Ｐ＝ＰｃのラインＬ上の微分値のプロファイルが示されている。尚、実際には、微分値には、正の値と負の値が存在するが、図１６では、説明の便宜上、正の微分値のみを考えることにする。
【００４２】
先に説明したように、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。したがって、プロファイルの検索領域Ｒｓ内に現れるピークを検出することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。図１６では、微分値のプロファイルに、５つのピークａ〜ｅが現れている。したがって、ピークａ〜ｅに対応するピクセルｘａ〜ｘｅが、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補（以下、「候補ピクセル」と呼ぶことがある）となる。
【００４３】
上記の説明では、座標値Ｐ＝ＰｃのラインＬ上において候補ピクセルを抽出する方法について説明したが、ラインＬがＰｃ以外の座標値であっても、同様の方法で候補ピクセルを抽出することができる。したがって、ラインＬのＲＬ方向の座標値Ｐを検索領域Ｒｓの中で変更し、各座標値ＰのラインＬ上における微分値のプロファイルを求め、各プロファイルごとにピークを検出することにより、検索領域Ｒｓの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。
【００４４】
また、図１６では、コロナル面ＣＯｊから候補ピクセルを抽出する場合について説明されているが、他のコロナル面から候補ピクセルを抽出する場合も同じ方法で抽出することができる。したがって、各コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。候補ピクセルを抽出した後、ステップＳＴ９に進む。
【００４５】
ステップＳＴ９では、ピクセル特定手段８７（図１参照）が、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。以下に、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの特定方法について説明する。ステップＳＴ９は、２つのステップＳＴ９１およびＳＴ９２を有しているので、以下に、順に説明する。
【００４６】
ステップＳＴ９１では、ピクセル絞込み手段８７ａ（図１参照）が、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む。例えば、図１６を参照すると、座標値Ｐ＝ＰｃのラインＬ上において、５つの候補ピクセルｘａ〜ｘｅが抽出されている。候補ピクセルｘａ〜ｘｅのうち、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルは、候補ピクセルｘｄであり、残りの候補ピクセルｘａ、ｘｂ、ｘｃ、およびｘｅは、肺と肝臓との境界には位置していない。そこで、本形態では、抽出された候補ピクセルｘａ〜ｘｅの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む。以下に、ピクセルを絞り込む方法について説明する。
【００４７】
図１７は、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む方法の一例の説明図である。
先ず、コロナル画像データＤＣの中に、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを考える。ここでは、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを、符号「ｘ」で示してある。
【００４８】
次に、ピクセルｘに対して、肺側に領域Ｖを設定し、肝臓側に領域Ｗを設定する。領域ＶおよびＷの大きさは、ｎ×ｍのピクセルサイズである。図１７では、５×５のピクセルサイズの例が示されている。そして、領域Ｖに含まれるピクセルのピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗに含まれるピクセルのピクセル値の平均値Ｍ２とを求める。
【００４９】
一般的に、肺の領域のピクセルは、ピクセル値が小さくなり、一方、肝臓の領域のピクセルは、ピクセル値が大きくなる傾向がある。したがって、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２とを比較すると、以下の関係が成り立つと考えられる。
Ｍ１＜Ｍ２  ・・・（１）
【００５０】
また、領域Ｖは肺側に位置している。肺に含まれているピクセルのピクセル値は小さくなる傾向があるので、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値Ｍ１は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
ｐ＜Ｍ１＜ｑ  ・・・（２）
ここで、ｐ：平均値Ｍ１として許容することが可能な値の下限値
ｑ：平均値Ｍ１として許容することが可能な値の上限値
【００５１】
下限値ｐおよび上限値ｑは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肺のピクセル値を参考にして決定される値である。
【００５２】
更に、領域Ｗは肝臓側に位置している。肝臓に含まれているピクセルのピクセル値は大きくなる傾向があるので、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値Ｍ２は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
ｒ＜Ｍ２＜ｓ  ・・・（３）
ここで、ｒ：平均値Ｍ２として許容することが可能な値の下限値
ｓ：平均値Ｍ２として許容することが可能な値の上限値
【００５３】
下限値ｒおよび上限値ｓは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肝臓のピクセル値を参考にして決定される値である。
【００５４】
つまり、ピクセルｘが肺と肝臓との境界に位置している場合、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２は、以下の条件１〜３を満たすと考えられる。
（条件１）Ｍ１＜Ｍ２
（条件２）ｐ＜Ｍ１＜ｑ
（条件３）ｒ＜Ｍ２＜ｓ
【００５５】
したがって、３つの条件１〜３を全て満たすピクセルを探し出すことができれば、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込むことができる。そこで、本形態では、候補ピクセルｘａ〜ｘｅそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、３つの条件１〜３を満たすか否かを判断する（図１８参照）。
【００５６】
図１８は、候補ピクセルｘａ〜ｘｅそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、３つの条件１〜３を満たすか否かを判断するときの説明図である。尚、この判断方法はどの候補ピクセルでも同じであるので、図１８では、候補ピクセルｘａ〜ｘｅのうち、代表して２つの候補ピクセルｘａおよびｘｄを取り上げて説明する。
【００５７】
ピクセル絞込み手段８７ａは、先ず、コロナル画像データＤＣｉ上で候補ピクセルｘａおよびｘｄの位置を検出する。そして、候補ピクセルｘａおよびｘｄそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２を算出する。
【００５８】
候補ピクセルｘｄに対して領域ＶおよびＷを設定した場合（拡大図（ａ）参照）、領域Ｖは肺側に位置しており、領域Ｗは肝臓側に位置している。したがって、候補ピクセルｘｄの場合、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２は、条件１〜３を全て満たすと考えられる。
【００５９】
しかし、候補ピクセルｘａに対して領域ＶおよびＷを設定した場合（拡大図（ｂ）参照）、領域Ｖだけでなく領域Ｗも肺側に位置しているので、条件３を満たさないと考えられる。
【００６０】
したがって、３つの条件１〜３を満たす候補ピクセルを特定することにより、抽出された候補ピクセルｘａ〜ｘｅの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込むことができる。ここでは、候補ピクセルｘａ〜ｘｅのうち、候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、ｘｄが上記の３つの条件１〜３を満たしたとする。したがって、候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、ｘｄが、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルとして選択される。
【００６１】
上記の説明では、座標値Ｐ＝ＰｃのラインＬ上で抽出された候補ピクセルｘａ〜ｘｅの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む方法について記載されている。しかし、Ｐｃ以外の座標値のラインＬ上で２つ以上の候補ピクセルが抽出されている場合も、同様の方法で、肝臓の境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込むことができる。したがって、検索領域Ｒｓの全ての候補ピクセルから、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込むことができる。図１９に、検索領域Ｒｓの中から絞り込まれた候補ピクセルを概略的に示す。図１９では、絞り込まれた候補ピクセルを「○」で示してある。
ピクセルを絞り込んだ後、ステップＳＴ９２に進む。
【００６２】
ステップＳＴ９２では、識別手段８７ｂ（図１参照）が、絞り込まれた候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。例えば、図１９を参照すると、座標値Ｐ＝Ｐｃのライン上では、３つの候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、ｘｄに絞り込まれている。しかし、候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、ｘｄのうち、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルは、候補ピクセルｘｄであり、候補ピクセルｘｂおよびｘｃは肺と肝臓との境界には位置していない。したがって、肺と肝臓との境界に位置していないピクセルも、候補ピクセルとして絞り込まれていることがわかる。そこで、絞り込まれた候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、ｘｄのうち、どのピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているのかを識別する必要がある。以下に、この識別方法について説明する。
【００６３】
図２０は、肝臓の境界に位置しているピクセルを識別する方法の一例の説明図である。
先ず、候補ピクセルｘｂを中心として、ウインドウＷを設定する。ウインドウＷの大きさは、ｎ×ｍのピクセルサイズ（例えば、１９×１９のピクセルサイズ）である。そして、識別器を用いて、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する。以下に、本形態で使用される識別器について説明する。
【００６４】
図２１は、本形態で使用される識別器の説明図である。
識別器Ｃｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、被検体を撮影する前に予め準備されている。本形態では、識別器Ｃｉは、機械学習のアルゴリズムであるAdaBoostを用いて作成されている。具体的には、教師データ（例えば、実際の人間の肺と肝臓とを横切る断面の画像データ）を用意し、AdaBoostで教師データを学習させることにより、肺と肝臓との境界を検出するのに適した識別器Ｃｉを作成している。
【００６５】
識別器Ｃｉは、ウインドウＷの中の領域Ｒｉのピクセル値が所定の条件を満たしているか否かを判断する。具体的には、領域Ｒｉの中に２つのサブ領域ａｉおよびｂｉを考え、サブ領域ａｉのピクセル値とサブ領域ｂｉのピクセル値が、以下の式（４）を満たしているか否かを判断する。そして、識別器Ｃｉは、判断結果に応じた出力値ＯＵＴｉを出力する。本形態では、式（４）を満たす場合、出力値ＯＵＴｉ＝１を出力し、式（４）を満たさない場合、出力値ＯＵＴｉ＝０を出力する。
ＶＡｉ−ＶＢｉ＞ＴＨｉ  ・・・（４）
ここで、ＶＡｉ：サブ領域ａｉ内の各ピクセルの平均値
ＶＢｉ：サブ領域ｂｉ内の各ピクセルの平均値
ＴＨｉ：AdaBoostにより求められる領域Ｒｉの閾値
【００６６】
例えば、ｉ＝１の識別器Ｃ１は、式（４）のｉをｉ＝１と設定し、領域Ｒ１内のサブ領域ａ１のピクセル値とサブ領域ｂ１のピクセル値が、式（４）を満たしているか否かを判断する。そして、識別器Ｃ１は、式（４）を満たす場合ＯＵＴ１＝１を出力し、式（４）を満たさない場合ＯＵＴ１＝０を出力する。
【００６７】
以下同様に、ｉ＝２〜ｎの識別器Ｃ２〜Ｃｎは、式（４）のｉをｉ＝２〜ｎと設定し、式（４）を満たしているか否かを判断する。そして、識別器Ｃ２〜Ｃｎは、式（４）を満たす場合ＯＵＴｉ＝１を出力し、式（４）を満たさない場合ＯＵＴｉ＝０を出力する。
【００６８】
次に、識別手段８７ｂは、識別器Ｃ１〜Ｃｎの出力値ＯＵＴ１〜ＯＵＴｎ（「１」又は「０」）のうち半分以上の出力値が「１」を出力したか否かを判断する。出力値ＯＵＴ１〜ＯＵＴｎのうち半分以上の出力値が「１」の場合、識別手段８７ｂは、ピクセルが肺と肝臓との境界に位置していることを表す判定結果trueを出力する。一方、出力値ＯＵＴ１〜ＯＵＴｎのうち半分以上の出力値が「１」でない場合、識別手段８７ｂは、ピクセルが肺と肝臓との境界に位置していないことを表す判定結果falseを出力する。図２１では、ピクセルｘｂに関する判定結果（true or false）について示されているが、他のピクセルｘｃおよびｘｄについてもウインドウＷを設定し、識別器Ｃ１〜Ｃｎを用いて判定結果（true or false）を求める。したがって、ピクセルｘｂ、ｘｃ、およびｘｄの各々について、ピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判定することができる。ここでは、ピクセルｘｂおよびｘｃの判定結果はfalseであるが、ピクセルｘｄの判定結果はtrueであるとする。したがって、ピクセルｘｄが肺と肝臓との境界に位置していると判断することができる。
【００６９】
AdaBoostで作成される識別器Ｃ１〜Ｃｎは、個別にみると弱い識別器である。しかし、これらの識別器Ｃ１〜Ｃｎを組み合わせて使用することにより、高い識別能力を得ることができる。したがって、上記の識別器Ｃ１〜Ｃｎを用いることにより、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルの検出精度を高めることができる。
【００７０】
図２０および図２１では、座標値Ｐ＝ＰｃのラインＬ上で絞り込まれた候補ピクセルｘｂ、ｘｃ、およびｘｄの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルｘｄを識別する方法について説明されている。しかし、Ｐｃ以外の座標値のラインＬ上で絞り込まれた候補ピクセルについても、同様の方法で、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを識別することができる。したがって、検索領域Ｒｓの候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図２２に、コロナル面ＣＯｊの検索領域Ｒｓ内において特定されたピクセルを概略的に示す。図２２では、特定されたピクセルの集合を、符号「Setｊ」で示してある。尚、特定されたピクセルの中には、肝臓と肺との境界に位置しないピクセルＮも存在するので、ピクセルＮを、肺と肝臓との境界に位置するピクセルから除外する必要がある。ピクセルＮを、肺と肝臓との境界に位置するピクセルから除外する方法としては、微分画像データにおけるピクセルＮの微分値を使用する方法がある。一般的には、肺と肝臓との境界に位置しないピクセルの微分値の絶対値は、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値の絶対値よりも小さくなる傾向がある。したがって、ピクセルの微分値の絶対値が大きいか小さいかを判断するための閾値を用意しておき、ピクセルＮの微分値の絶対値が閾値より小さいか否かを判断することにより、ピクセルＮが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断することができる。
【００７１】
上記の説明では、コロナル面ＣＯｊにおいて肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合について説明されているが、他のコロナル面において肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合も、同じ方法で特定することができる。したがって、コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図２３に、コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに特定されたピクセルの集合Setｉ〜Setｋを概略的に示す。肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定した後、ステップＳＴ１０に進む。
【００７２】
ステップＳＴ１０では、ナビゲータ領域決定手段８８（図１参照）が、ナビゲータ領域の位置を決定する。以下に、ステップＳＴ１０の各ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０４について説明する。
【００７３】
ステップＳＴ１０１では、ナビゲータ領域決定手段８８は、コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋにおけるピクセルの集合Setｉ〜Setｋ（図２３参照）の中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択する（図２４参照）。
【００７４】
図２４は、ピクセルの集合Setｉ〜Setｋの中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択するときの説明図である。図２４では、説明の便宜上、ピクセルの集合Setｉ〜Setｋのうち、代表して、ピクセルの集合Setｉ、Setｊ、およびSetｋのみが示されている。
【００７５】
本形態では、ピクセルの集合Setｉ〜Setｋの中で、最もＳ側に位置するピクセルの集合を、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合として選択する。図２４を参照すると、ピクセルの集合Setｉ〜Setｋの中で、最もＳ側に位置するピクセルの集合は、Setｊである。したがって、ナビゲータ領域決定手段８８は、ピクセルの集合Setｉ〜Setｋの中から、コロナル面ＣＯｊにおけるピクセルの集合Setｊを選択する。ピクセルの集合Setｊを選択した後、ステップＳＴ１０２に進む。
【００７６】
ステップＳＴ１０２では、ナビゲータ領域決定手段８８は、選択したピクセルの集合Setｊに対して前処理を行う（図２５参照）。
【００７７】
図２５は、前処理の説明図である。
肺と肝臓との境界は連続的に繋がっている。したがって、図２５（ａ）に示すように、ピクセルの集合Setｊは、理想的には連続的に繋がっているはずである。しかし、実際には、理想的なピクセルの集合Setｊが得られない場合がある。その例が、図２５（ｂ）に示してある。図２５（ｂ）では、座標値Ｐ＝Ｐｔ、Ｐｕ、Ｐｖにおいてピクセルの切れ目が存在しており、また、座標値Ｐ＝Ｐｇにおいて２つのピクセルｘｇ１およびｘｇ２が肺と肝臓との境界に位置するピクセルとして特定されている。
【００７８】
そこで、ナビゲータ領域決定手段８８は、ピクセルの集合Setｊを連続的に繋げるための処理を行う。ピクセルの集合Setｊを繋ぐ方法としては、例えば動的計画法を用いることができる。動的計画法では、先ず、最もＲ側に位置するピクセルｘ１を始点とし、最もＬ側に位置するピクセルｘｚを終点として、始点と終点とを繋ぐ複数の経路を考える。そして、各径路ごとに、ピクセルの微分値の逆数の加算値を計算し、この加算値が最小になるときの径路を特定し、特定された径路上のピクセルを、切れ目を繋ぐピクセルとして用いる。図２６に、動的計画法の処理を行う前のピクセルの集合Setｊと、動的計画法の処理を実行した後のピクセルの集合Setｊ′を概略的に示す。このように、動的計画法を用いることにより、ピクセルを繋ぐことができる。ピクセルを繋いだ後、ステップＳＴ１０３に進む。
【００７９】
ステップＳＴ１０３では、ナビゲータ領域決定手段８８が、ピクセルの集合Setｊ′に対して、フィッティング処理を行う（図２７参照）。
【００８０】
図２７は、フィッティング処理の説明図である。
図２７（ａ）は、フィッティング処理前のピクセルの集合Setｊ′を示し、図２７（ｂ）は、フィッティング処理後のピクセルの集合Setｊ″を示す図である。
【００８１】
フィッティング処理を行うことにより、ピクセルの集合Setｊ′に、肺と肝臓との境界には本来は見られないような不自然な屈曲部ｃがあっても、修正することができる。フィッティングとしては、例えば、多項式フィッティング（例えば、２次式フィッティング）を用いることができる。フィッティング処理を実行した後、ステップＳＴ１０４に進む。
【００８２】
ステップＳＴ１０４では、フィッティング処理後のピクセルの集合Setｊ″の中から、最もＳ方向側に位置するピクセルを検出する（図２８参照）。
【００８３】
図２８は、最もＳ方向側に位置するピクセルを検出するときの説明図である。
図２８では、最もＳ方向側に位置するピクセルの座標値Ｑは、Ｑ＝ｑ１である。尚、座標値ｑ１のピクセルは、複数個存在している。この場合、複数のピクセルの中から、いずれか一つのピクセルを検出する。本形態では、座標値ｑ１のピクセルの中から最もＲ側に位置するピクセルｘｆを検出する。このようにして検出されたピクセルｘｆの位置が、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置として決定される。図２９に、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を概略的に示す。ピクセルｘｆのＲＬ方向の座標値ＰはＰ＝Ｐｆであり、ＳＩ方向の座標値ＱはＱ＝ｑ１である。また、ピクセルｘｆはコロナル面ＣＯｊに含まれているので、コロナル面ＣＯｊのＡＰ方向の座標値が、ピクセルｘｆのＡＰ方向の座標値となる。したがって、ピクセルｘｆの３方向（ＲＬ方向、ＳＩ方向、およびＡＰ方向）の座標値が求められているので、ピクセルｘｆの位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定することができる。また、最もＲ側に位置するピクセルｘａの位置を、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置とすることにより、ナビゲータ領域Ｒｎａｖを心臓から離すことができるので、心拍動による呼吸信号の劣化を低減することもできる。ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定した後、ステップＳＴ１１に進む。
【００８４】
ステップＳＴ１１では、本スキャンを実行する。本スキャンでは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖから呼吸信号を収集するためのナビゲータシーケンスと、肝臓を含む部位の画像データを収集するためのイメージングシーケンスが実行される。本スキャンが終了したら、フローを終了する。
【００８５】
本形態では、肺と肝臓とを横切るコロナル面の画像データ（コロナル画像データ）に基づいて、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。次に、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性が高い候補ピクセルを絞り込む。そして、絞り込まれた候補ピクセルの中から、Adaboostにより作成された識別器Ｃ１〜Ｃｎを用いて、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定している。識別器Ｃ１〜Ｃｎを組み合わせて使用することにより、高い識別能力を得ることができるので、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの検出精度を高めることができる。また、各コロナル面ＣＯｉ〜ＣＯｋごとに特定されたピクセルの集合Setｉ〜Setｋに基づいてナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定するので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することができ、良好な呼吸信号を取得することが可能となる。更に、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。
【００８６】
本形態では、候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高いピクセルを絞り込む場合、領域Ｖのピクセルのピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗのピクセルのピクセル値の平均値Ｍ２とを用いている（図１７および図１８参照）。しかし、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを絞り込むことができるのであれば、ピクセル値の平均値とは別の特徴量を用いてもよい。例えば、領域Ｖのピクセルのピクセル値の中央値（メジアン）と、領域Ｗのピクセルのピクセル値の中央値（メジアン）とを用いてもよい。
【００８７】
本形態では、候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置する可能性の高い候補ピクセルを絞り込み、絞り込まれた候補ピクセルに対して識別器を適用し、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定している。しかし、候補ピクセルを絞り込む処理を行わずに、全ての候補ピクセルに対して識別器を適用し、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定してもよい。
【００８８】
本形態では、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する例について説明されているが、本発明は、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する場合に限定されることはなく、別の境界にナビゲータ領域を設定する場合にも適用することができる。
【００８９】
本形態では、ローカライザスキャンＬＳにおいて、ｎ枚のコロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎの画像データを取得しているが、肝臓と肺とを横切る１枚のコロナル面の画像データのみを取得してもよい。ただし、より最適な位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖを位置決めするためには、ローカライザスキャンＬＳにおいて、複数枚のコロナル面の画像データを取得することが望ましい。
【００９０】
本形態では、識別器Ｃｉは、式（４）を用いて、ピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断している。しかし、式（４）とは別の式を用いて、ピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断してもよい。
【００９１】
本形態では、ローカライザスキャンＬＳにおいて、ｍ枚のアキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍの画像データを取得している。しかし、肝臓を横切る１枚のアキシャル面の画像データのみを取得し、肝臓のＡＰ方向の範囲Ｔ０や（図７参照）、肝臓の上端が位置する可能性の高いＲＬ方向の範囲ＷＲＬ（図８参照）を求めてもよい。
【００９２】
本形態では、コロナル画像データに基づいて、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定しているが、コロナル面とは別の面（例えば、コロナル面に対して斜めに交差するオブリーク面）の画像データに基づいてナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定してもよい。
【００９３】
本形態では、ステップＳＴ２で脂肪を除去した後に、ステップＳＴ３に進んでいるが、ステップＳＴ２の脂肪除去を行わずに、ステップＳＴ３に進んでもよい。
【００９４】
（２）第２の形態
以下、第２の形態について、図４に示すフローを参照しながら、説明する。尚、第２の形態のＭＲ装置のハードウェア構成は、第１の形態と同じである。
【００９５】
ステップＳＴ１〜ステップＳＴ８およびステップＳＴ９１は第１の形態と同じであるので、説明は省略する。ステップＳＴ９１において、候補ピクセルを絞り込んだ後（図１９参照）、ステップＳＴ９２に進む。
【００９６】
ステップＳＴ９２では、絞り込んだ候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。以下に、特定方法について説明する。
【００９７】
先ず、図２０に示すように、候補ピクセルｘｂを中心として、ウインドウＷを設定する。ウインドウＷの大きさは、ｎ×ｍのピクセルサイズ（例えば、１９×１９のピクセルサイズ）である。ウインドウＷを設定する点は、第１の形態と同じである。ウインドウＷを設定した後、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する（図３０参照）。
【００９８】
図３０は、第２の形態においてピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する方法の説明図である。
識別手段８７ｂ（図１参照）は、識別器Ｃを用いて、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する。識別器Ｃは、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断するために、式ｙを用いている。式ｙは、ウインドウＷ内の各ピクセルのピクセル値ｘ１１〜ｘｍｎを変数として含んでいる。また、式ｙは、係数Ｆ１〜Ｆｚも含んでいる。この係数Ｆ１〜Ｆｚは、機械学習のアルゴリズムであるサポートベクターマシン（Support Vector Machine）を用いて事前に決定されている。この係数Ｆ１〜Ｆｚは、例えば以下の手順で決定することができる。
【００９９】
先ず、教師データを用意する。教師データは、例えば、実際の人間の肺と肝臓とを横切る断面の画像データである。そして、教師データを２種類のデータ（肺と肝臓との境界に位置するピクセルのデータと、肺と肝臓との境界に位置しないピクセルのデータ）に分離するための超平面を求める。このとき、超平面が最大のマージンを持つように係数Ｆ１〜Ｆｚの値が求められる。
【０１００】
識別器Ｃは、このようにして求められた係数Ｆ１〜Ｆｚを含む式ｙを用いて、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断する。具体的には、識別器Ｃは、式ｙに、ウインドウＷの各ピクセルのピクセル値ｘ１１〜ｘｍｎを代入する。ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置している場合、ｙ＝１になるが、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置していない場合、ｙ＝０となる。したがって、ｙの値から、ピクセルｘｂが肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断することができる。図３０では、ピクセルｘｂについて説明されている。しかし、他のピクセルｘｃ、ｘｄについても、ピクセルｘｃ、ｘｄを中心としたウインドウＷを設定し、ウインドウＷ内のピクセルのピクセル値を式ｙに代入することにより、肺と肝臓との境界に位置しているか否かを判断することができる。ここでは、ピクセルｘｂおよびｘｃはｙ＝０であるが、ピクセルｘｄはｙ＝１となる。したがって、ピクセルｘｄが肺と肝臓との境界に位置していると判断することができる。
【０１０１】
このようにして、検索領域Ｒｓの候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定したら、ステップＳＴ１０およびＳＴ１１に進み、フローを終了する。
【０１０２】
第２の形態では、サポートベクターマシンにより式ｙの係数Ｆ１〜Ｆｚを求めている。係数Ｆ１〜Ｆｚは、超平面が最大のマージンを持つように決定されているので、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの検出精度を高めることができる。
【０１０３】
尚、第１の形態では、機械学習のアルゴリズムとしてAdaBoostが用いられており、第２の形態では、機械学習のアルゴリズムとしてサポートベクターマシンが使用されている。しかし、機械学習のアルゴリズムは、これらに限定されることはなく、例えば、ニューラルネットワークを用いてもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
２  マグネット
３  テーブル
３ａ  クレードル
４  受信コイル
５  送信器
６  勾配磁場電源
７  受信器
８  制御部
９  操作部
１０  表示部
１１  被検体
２１  ボア
２２  超伝導コイル
２３  勾配コイル
２４  ＲＦコイル
８１  画像データ作成手段
８２  脂肪除去手段
８３  ＡＰ範囲決定手段
８４  ＲＬ範囲決定手段
８５  ＳＩ範囲決定手段
８６  ピクセル抽出手段
８７  ピクセル特定手段
８７ａ  ピクセル絞込み手段
８７ｂ  識別手段
８８  ナビゲータ領域決定手段
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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