(57)【要約】      （修正有）【課題】境界の検出精度を向上させることができる境界検出装置を提供する。【解決手段】各スライスの画像データに対して、領域拡張法を用いた２値化処理と、閾値処理を用いた２値化処理とを実行し、２種類の２値化画像データを求める。次に、２値化画像データの論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値化画像データの論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを求め、面積Ａと面積Ｂとの面積比Ｒを求める。そして、各スライスと面積比Ｒとの関係を表すグラフから、面積比Ｒが急峻に変化する位置を検出し、肺と肝臓との境界の位置を求める。【選択図】図１３
2014147480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置。
【請求項２】
前記第１の２値画像データの特徴量は、前記第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積であり、
前記第２の２値画像データの特徴量は、前記第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積である、請求項１に記載の境界検出装置。
【請求項３】
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積と、前記第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積とを求め、これらの面積の比に基づいて、前記境界を検出する、請求項２に記載の境界検出装置。
【請求項４】
第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置。
【請求項５】
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量は、前記第１の削除処理後の第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積であり、
前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量は、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積である、請求項４に記載の境界検出装置。
【請求項６】
前記検出手段は、
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積とを求め、これらの面積の比に基づいて、前記境界を検出する、請求項５に記載の境界検出装置。
【請求項７】
前記第１の削除処理は複数回実行される、請求項４〜６のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置。
【請求項８】
前記第１の削除処理は、縮小処理、領域拡張処理、および拡大処理を含む、請求項７に記載の境界検出装置。
【請求項９】
前記第２の削除処理は複数回実行される、請求項４〜８のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置。
【請求項１０】
前記第２の削除処理は、縮小処理、領域拡張処理、および拡大処理を含む、請求項９に記載の境界検出装置。
【請求項１１】
前記第１の２値化手段は、領域拡張法を用いた２値化であり、
前記第２の２値化手段は、閾値処理を用いた２値化である、請求項１〜１０のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置。
【請求項１２】
前記第１の部位は肝臓であり、前記第２の部位は肺である、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置。
【請求項１３】
請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置を有する医用装置。
【請求項１４】
第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
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、第１の部位と第２の部位との境界を検出する境界検出装置、この境界検出装置が適用された医用装置、および第１の部位と第２の部位との境界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、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置である。
【０００６】
本発明の第２の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置である。
【０００７】
本発明の第３の観点は、本発明の第１又は第２の観点の境界検出装置を有する医用装置である。
【０００８】
本発明の第４の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
【０００９】
本発明の第５の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
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】
【００１０】
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとを用いることにより、第１の部位と第２の部位との境界の位置を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【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】撮影部位を概略的に示す図である。
【図３】第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。
【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】選択されたスライスＳＬ１の画像データＤ１を概略的に示す図である。
【図７】シード領域Ｒｓｅｅｄの一例を示す図である。
【図８】領域拡張法でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＡ１を概略的に示す図である。
【図９】通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す図である。
【図１０】ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
【図１１】スライスＳＬｉの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
【図１２】スライスＳＬｊの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
【図１３】スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｒのグラフである。
【図１４】第２の形態におけるＭＲ装置の動作フローを示す図である。
【図１５】腕部のデータが削除された２値画像データＤＣ１を概略的に示す図である。
【図１６】ステップＳＴ２２０の具体的な一例を示す図である。
【図１７】通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す図である。
【図１８】腕部が削除された２値画像データＤＤ１を概略的に示す図である。
【図１９】ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
【図２０】スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｔのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
（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。
【００１４】
マグネット２は、被検体１０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、勾配コイル、およびＲＦコイルなどが内蔵されている。
【００１５】
テーブル３は、被検体１０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１０はボア２１に搬送される。
【００１６】
受信コイル４は、被検体１０の胴部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１０からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１７】
ＭＲ装置１００は、更に、送信器５、勾配磁場電源６、制御部７、操作部８、および表示部９などを有している。
【００１８】
送信器５はＲＦコイルに電流を供給し、勾配磁場電源６は勾配コイルに電流を供給する。
【００１９】
制御部７は、表示部９に必要な情報を伝送したり、受信コイル４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７は、画像データ作成手段７１〜検出手段７４などを有している。
画像データ作成手段７１は、撮影部位の画像データを作成する。
第１の２値化手段７２は、領域拡張法を用いて画像データを２値化する。
第２の２値化手段７３は、閾値処理を用いて画像データを２値化する。
検出手段７４は、肺と肝臓との境界の位置を検出する。
【００２０】
制御部７は、画像データ作成手段７１〜検出手段７４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７は、境界検出装置の一例に相当する。
【００２１】
操作部８は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部７に入力する。表示部９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。
【００２２】
図２は撮影部位を概略的に示す図、図３は第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。
第１の形態では、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。
【００２３】
ローカライザスキャンＬＳは、スライスやナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定するときに使用される画像データを取得するためのスキャンである。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から肝臓の上端の位置情報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。
【００２４】
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３参照）を実行する。
【００２５】
図５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スライスＳＬ１〜ＳＬｍのスキャンが実行される。第１の形態では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍはアキシャルである。画像データ作成手段７１（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、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍを作成する。スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍを作成した後、ステップＳＴ２に進む。
【００２６】
ステップＳＴ２では、第１の２値化手段７２および第２の２値化手段７３（図１参照）が、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍの各々に対して２値化処理を実行する。ステップＳＴ２は、ステップＳＴ２１〜２４を有している。以下、各ステップについて説明する。
【００２７】
ステップＳＴ２１では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍの中から、２値化処理する画像データを選択する。ここでは、肺を横切るスライスＳＬ１の画像データＤ１が選択されたとする。図６に、選択されたスライスＳＬ１の画像データＤ１を概略的に示す。画像データＤ１には、被検体の胴部だけでなく、左腕部および右腕部も描出されている。スライスＳＬ１の画像データＤ１を選択した後、ステップＳＴ２２に進む。
【００２８】
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、領域拡張法を用いて、スライスＳＬ１の２値化を実行する。
【００２９】
第１の２値化手段７２は、先ず、画像データＤ１の中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定する。図７にシード領域Ｒｓｅｅｄの一例を示す。シード領域Ｒｓｅｅｄを背景領域に設定する方法としては、クレードル３ａの位置情報を用いる方法がある。クレードル３ａは被検体の体外に位置しているので、クレードル３ａの位置にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定することにより、シード領域Ｒｓｅｅｄを確実に背景領域（体外領域）に設定することができる。尚、オペレータが画像データＤ１を参考にして、シード領域Ｒｓｅｅｄを手動で設定してもよい。
【００３０】
シード領域Ｒｓｅｅｄを設定した後、第１の２値化手段７２は、画像データＤ１の信号値に基づいて、被検体の体外と体内とを区別するときに使用する信号値の閾値ｖを求める。
【００３１】
被検体の体外の空間には、クレードル３ａや、ボア内の空気などが存在しているが、クレードル３ａの信号値や空気の信号値は、被検体の体内組織の信号値よりも十分に小さい値になる。このように、体外と体内組織との間には信号値に大きな差があるので、スライスＳＬ１の画像データＤ１の信号値に基づいて、被検体の体外と体内とを区別するための信号値の閾値ｖを求めることが可能となる。閾値ｖを求める方法の一例としては、シード領域Ｒｓｅｅｄ内の信号値を用いる方法がある。シード領域Ｒｓｅｅｄは被検体の体外に設定されているので、シード領域Ｒｓｅｅｄの信号値は、被検体の体内の信号値よりも十分に小さい値（ノイズ）を有している。したがって、シード領域Ｒｓｅｅｄの信号値を用いることにより、被検体の体外と体内とを区別するための信号値の閾値ｖを求めることができる。
【００３２】
次に、第１の２値化手段７２は、ピクセルの信号値と閾値ｖとを比較しながら、閾値ｖより小さい信号値を有するピクセルの領域を拡張し、スライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化する。図８に、領域拡張法でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＡ１を概略的に示す。被検体の体外における大部分のピクセルの信号値は閾値ｖよりも小さいが、被検体の体表面における大部分のピクセルの信号値は閾値ｖよりも大きい。したがって、ピクセルの領域は、被検体の体外領域の全体に渡って拡張されるが、被検体の体内領域の内側には拡張されないので、背景領域（被検体の体外）と被検体の体内とを区別することができる。図８では、拡張された領域内のピクセルが論理値０（黒）で表され、他の領域内のピクセルが論理値１（白）で表されている。
【００３３】
領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。尚、被検体の体内には論理値１が割り当てられるので、肺にも論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬ１の２値画像データＤＡ１を得た後、ステップＳＴ２３に進む。
【００３４】
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬ１の画像データＤ１の２値化を実行する。具体的には、スライスＳＬ１の画像データＤ１の中で、ピクセルの信号値が閾値ＴＨより小さい領域に論理値０を割り当て、一方、ピクセルの信号値が閾値ＴＨより大きい領域に論理値１を割り当てることにより、スライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化する。図９に、通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す。閾値ＴＨは、例えば、ステップＳＴ２２の領域拡張法を用いた２値化を実行するときに求めた閾値ｖを使用することができる。
【００３５】
先に説明したように、体内組織と空気との間には信号値に大きな差があり、体内組織の信号値は大きくなるが、空気の信号値は小さくなる。したがって、体内組織に位置するピクセルの大部分は閾値ＴＨよりも大きい信号値を有するが、空気で占められる空間に位置するピクセルの大部分は閾値ＴＨよりも小さい信号値を有する。このような信号値の差異が生じているので、通常の閾値処理により得られた２値画像データＤＢ１は、被検体の体内組織の大部分に論理値１が割り当てられるが、背景領域（被検体の体外）や肺の内側（空気が含まれている空間）の大部分に論理値０が割り当てられる。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。
【００３６】
図１０は、ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
ステップＳＴ２４では、検出手段７４（図１参照）が、２値画像データＤＡ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。
【００３７】
図１０に示すように、領域拡張法を用いた２値化を実行した場合、肺に論理値１を割り当てることができる。一方、閾値処理を用いた２値化を実行した場合、被検体の体内組織は論理値１が割り当てられるが、肺の内側は論理値０が割り当てられる。したがって、２つの２値画像データＤＡ１およびＤＢ１を比較すると、２値画像データＤＢ１の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡ１の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａよりも小さくなる。したがって、スライスＳＬ１における面積比Ｒは、１よりもかなり小さい値になる。
【００３８】
このようにして、ステップＳＴ２が実行される。尚、図６〜図１０では、スライスＳＬ１の画像データＤ１に対してステップＳＴ２を実行した例について説明されているが、他のスライスＳＬ２〜ＳＬｍの各々の画像データに対しても、スライスＳＬ１の画像データＤ１と同様に、ステップＳＴ２を実行する。図１１および図１２に、他のスライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行する例を示す。以下、図１１および図１２について順に説明する。
【００３９】
図１１は、スライスＳＬｉの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
先ず、ステップＳＴ２１において、スライスＳＬｉの画像データＤｉを選択する。スライスＳＬｉは、肺と肝臓との境界付近に位置しており、肺と肝臓との両方の臓器を横切っている。スライスＳＬｉの画像データＤｉを選択した後、ステップＳＴ２２に進む。
【００４０】
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、画像データＤｉの中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定し、領域拡張法を用いて２値化を実行する。したがって、スライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉが得られる。領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。被検体の体内は論理値１で表されるので、肺にも肝臓にも論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉを得た後、ステップＳＴ２３に進む。
【００４１】
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬｉの画像データＤｉの２値化を実行する。これにより、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉが得られる。通常の閾値処理により得られたスライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉは、背景領域（被検体の体外）や肺の内側（空気が含まれている空間）の大部分に論理値０が割り当てられるが、肝臓の大部分には論理値１が割り当てられる。したがって、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉは、スライスＳＬ１の２値画像データＤＢ１（図１０参照）と比較すると、論理値１が割り当てられている領域の面積が広くなる。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。
【００４２】
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＡｉの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢｉの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。
【００４３】
２値画像データＤＡｉおよびＤＢｉを比較すると、２値画像データＤＢｉの論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡｉの論理値１が割り当てられている領域の面積Ａよりも小さくなる。したがって、スライスＳＬｉにおける面積比Ｒは、１よりも小さい値になる。
【００４４】
このようにして、スライスＳＬｉの画像データに対してステップＳＴ２が実行される。次に、スライスＳＬｊの画像データに対してステップＳＴ２を実行する場合について説明する。
【００４５】
図１２は、スライスＳＬｊの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
先ず、ステップＳＴ２１において、スライスＳＬｊの画像データＤｊを選択する。スライスＳＬｊは、肺を横切っておらず、肝臓を横切っている。スライスＳＬｊの画像データＤｊを選択した後、ステップＳＴ２２に進む。
【００４６】
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、画像データＤｊの中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定し、領域拡張法を用いて２値化を実行する。したがって、スライスＳＬｊの２値画像データＤＡｊが得られる。領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。被検体の体内は論理値１で表されるので、肝臓には論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬｊの２値画像データＤＡｊを得た後、ステップＳＴ２３に進む。
【００４７】
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬｊの画像データＤｊの２値化を実行する。これにより、スライスＳＬｊの２値画像データＤＢｊが得られる。スライスＳＬｊは肺を横切っておらず、肝臓を横切っているので、２値画像データＤＢｊは、被検体の体内の大部分の領域に、論理値１が割り当てられている。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。
【００４８】
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＡｊの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢｊの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。
【００４９】
２値画像データＤＡｊおよびＤＢｊを比較すると、２値画像データＤＢｊの論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡｊの論理値１が割り当てられている領域の面積Ａとほぼ同じである。したがって、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒは、１に近い値になる。
このように、各スライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行した後、ステップＳＴ３に進む。
【００５０】
ステップＳＴ３では、検出手段７４が、ステップＳＴ２で求められたスライスＳＬ１〜ＳＬｍの面積比Ｒに基づいて、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を求める。
【００５１】
図１３は、スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｒのグラフである。
グラフの横軸はスライスＳＬ１〜ＳＬｍを表しており、グラフの縦軸は面積比Ｒを表している。以下では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの面積比Ｒのうち、代表して、３つのスライスＳＬ１、ＳＬｉ、およびＳＬｊの面積比Ｒについて説明する。尚、説明の便宜上、肺を横切るスライスＳＬ１の面積比Ｒと、肝臓を横切るスライスＳＬｊの面積比Ｒを先に説明し、最後に、肝臓と肺との境界を横切るスライスＳＬｉの面積比Ｒについて説明する。
【００５２】
（１）肺を横切るスライスＳＬ１の面積比Ｒについて
スライスＳＬ１では、２値画像データＤＡ１の肺の領域には論理値１が割り当てられるが、２値画像データＤＢ１の肺の領域には論理値０が割り当てられる。したがって、２値画像データＤＢ１の論理値１の面積Ｂは、２値画像データＤＡ１の論理値１の面積Ａよりもかなり小さくので、スライスＳＬ１における面積比Ｒは１よりもかなり小さい値になる。
【００５３】
（２）肝臓を横切るスライスＳＬｊの面積比Ｒについて
スライスＳＬｊでは、２値画像データＤＡｊの肝臓の領域には論理値１が割り当てられ、２値画像データＤＢｊの肝臓の領域にも論理値１が割り当てられる。したがって、２値画像データＤＢｊの論理値１の面積Ｂは、２値画像データＤＡｊの論理値１の面積Ａにほぼ等しいので、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒは１に近い値になる。
【００５４】
（３）肝臓と肺との境界を横切るスライスＳＬｉの面積比Ｒについて
スライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉでは、肝臓の領域に論理値１が割り当てられ、肺の領域にも論理値１が割り当てられる。一方、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉでは、肝臓の領域には論理値１が割り当てられるが、肺の領域には論理値０が割り当てられる。したがって、スライスＳＬｉにおける面積比Ｒは、スライスＳＬ１における面積比Ｒよりも大きいが、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒよりも小さくなる。
【００５５】
このような面積比Ｒの違いが生じるので、面積比Ｒが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出することができる。第１の形態では、スライスＳＬｉの位置が、肝臓と肺との境界のＳＩ方向の位置として検出される。境界のＳＩ方向の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。
【００５６】
ステップＳＴ４では、肝臓と肺との境界のＡＰ方向の位置とＲＬ方向の位置とを検出する。これらの位置は、例えば、コロナル断面の画像データに基づいて検出することができる。肝臓と肺との境界のＳＩ方向、ＡＰ方向、ＲＬ方向の位置の交点が、肝臓と肺との境界の位置として求められる。肝臓と肺との境界の位置を求めた後、ステップＳＴ５に進む。
【００５７】
ステップＳＴ５では、肝臓と肺との境界の位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図２参照）を設定する。ナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定した後、ステップＳＴ６に進む。ステップＳＴ６では、ナビゲータ領域から肝臓の上端の位置情報を収集するためのナビゲータシーケンスを実行しながら、肝臓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を行う。画像データを収集したら、フローを終了する。
【００５８】
第１の形態では、領域拡張法による２値化と、閾値処理による２値化とを実行し、面積比Ｒを求めている。領域拡張法による２値化では、どのスライスであっても、体内の領域は論理値１が割り当てられるので、肺にも肝臓にも論理値１が割り当てられる。一方、閾値処理による２値化では、肝臓には論理値１が割り当てられるが、肺には論理値０が割り当てられるので、スライスが、肺を横切るか、肺と肝臓との境界付近を横切るか、肝臓を横切るかによって、論理値１が割り当てられる領域の面積が異なる。したがって、スライスの面積比Ｒは、肺と肝臓との境界の位置で急激に変化するので、面積比Ｒが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界の位置を検出することができる。
【００５９】
（２）第２の形態
第２の形態のＭＲ装置は、第１の形態のＭＲ装置と比較すると、検出手段７４の処理が異なるが、その他の構成は第１の形態のＭＲ装置と同じである。したがって、第２の形態の説明にあたっては、主に、検出手段７４の処理を詳細に説明する。
【００６０】
図１４は、第２の形態におけるＭＲ装置の動作フローを示す図である。
ステップＳＴ１〜ＳＴ２２は第１の形態と同じであるので説明は省略する。
【００６１】
ステップＳＴ２２により、２値画像データＤＡ１（図８参照）が得られる。尚、２値画像データＤＡ１には、被検体の胴部だけでなく、左腕部および右腕部も描出されている。第２の形態では、左腕部および右腕部を削除する処理をする。この処理を実行するために、ステップＳＴ２２０に進む。
【００６２】
ステップＳＴ２２０では、検出手段７４が、２値画像データＤＡ１から、腕部を削除する処理を実行する（図１５参照）。
【００６３】
図１５は、腕部のデータが削除された２値画像データＤＣ１を概略的に示す図である。
ステップＳＴ２２０では、２値画像データＤＡ１から、左腕部と右腕部とを削除するための画像処理を実行する。これにより、腕部が削除された２値画像データＤＣ１を得ることができる。図１６に、ステップＳＴ２２０の具体的な一例を示す。図１６では、ステップＳＴ２２０は、ステップＳＴ２２１（縮小処理）、ステップＳＴ２２２（領域拡張処理）、およびステップＳＴ２２３（拡大処理）を有している。以下に、ステップＳＴ２２１、ＳＴ２２２、およびＳＴ２２３について順に説明する。
【００６４】
ステップＳＴ２２１では、検出手段７４は、２値画像データＤＡ１に対して縮小処理を実行する。ここでは、注目画素に対して例えば９×９のピクセル領域を設定し、縮小処理を実行する。図１６には、縮小処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｅ」で示してある。縮小処理を実行した後、ステップＳＴ２２２に進む。
【００６５】
ステップＳＴ２２２では、検出手段７４は、縮小処理後の２値画像データＤＡ１ｅの胴部にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定し、領域拡張処理を実行する。シード領域Ｒｓｅｅｄを被検体の胴部に設定する方法としては、縮小処理後の２値画像データＤＡ１ｅのＲＬ方向の中心線ＣＬを用いる方法がある。この中心線ＣＬは、被検体の胴部を横切るので、中心線ＣＬ上にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定することにより、シード領域Ｒｓｅｅｄを被検体の胴部に設定することができる。
【００６６】
次に、検出手段７４は、シード領域Ｒｓｅｅｄを基準にして、論理値１の領域を拡張する処理を実行する。左腕部および右腕部は胴部から分離しているので、論理値１の領域は、左腕部および右腕部までは拡張されず、左腕部および右腕部には論理値０が割り当てられる。したがって、領域拡張処理を実行することにより、左腕部および右腕部を削除することができる。図１６には、領域拡張処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｒ」で示してある。領域拡張処理を実行した後、ステップＳＴ２２３に進む。
【００６７】
ステップＳＴ２２３では、検出手段７４は、領域拡張処理後の２値画像データＤＡ１ｒに対して拡大処理を実行する。拡大処理を実行することにより、胴部を元の大きさに戻すことができる。図１６には、拡大処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｄ」で示してある。拡大処理後の２値画像データＤＡ１ｄが、図１５に示す腕部が削除された２値画像データＤＣ１として使用される。
【００６８】
尚、図１６では、ステップＳＴ２２０を１回実行することにより腕部を削除している。しかし、ステップＳＴ２２０を１回実行しても腕部を削除しきれない場合は、ステップＳＴ２２０を複数回実行してもよい。ステップＳＴ２２０が実行されるたびに腕部の面積は小さくなるので、１回のステップＳＴ２２０では腕部を削除しきれなくても、ステップＳＴ２２０を複数回実行することにより、腕部を削除することができる。また、図１６では、縮小処理、領域拡張処理、拡大処理を実行することにより腕部を削除しているが、別の処理方法により、腕部を削除してもよい。図１５に示す腕部が削除された２値画像データＤＣ１を得た後、ステップＳＴ２３に進む。
【００６９】
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬ１の画像データＤ１の２値化を実行する。この２値化は、第１の形態のステップＳＴ２３で実行される２値化と同じである。図１７に、通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す。２値画像データＤＢ１を得た後、ステップＳＴ２３０に進む。
【００７０】
ステップＳＴ２３０では、検出手段７４が、２値画像データＤＢ１に対して、左腕部と右腕部とを削除するための画像処理を実行する。ステップＳＴ２３０で実行される画像処理は、図１６に示す画像処理（縮小処理、領域拡張処理、拡大処理）と同じである。２値画像データＤＢ１は肺に論理値０が割り当てられているので、縮小処理、領域拡張処理、拡大処理を実行すると、腕部が削除されるだけでなく、胴部の領域が狭くなる。図１８に、腕部が削除された２値画像データＤＤ１を概略的に示す。腕部を削除した後、ステップＳＴ２４に進む（図１９参照）。
【００７１】
図１９は、ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＣ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＤ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｔ＝Ｂ／Ａを計算する。
【００７２】
図１９に示すように、面積Ｂは面積Ａよりもかなり小さいので、面積比Ｔは、１よりもかなり小さい値になることがわかる。
【００７３】
また、ステップＳＴ２４では、２値画像データＤＣ１に基づいて、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬと、胴部のＡＰ方向の範囲ＷＡＰを求める。２値画像データＤＣ１では、被検体の胴部は論理値１で表されているので、論理値１の領域のＲＬ方向の範囲が、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬであり、論理値１の領域のＡＰ方向の範囲が、被検体の胴部のＡＰ方向の範囲ＷＡＰとなる。また、２値画像データＤＣ１は腕部が削除されているので、被検体の胴部にのみ論理値１が割り当てられる。したがって、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬから、被検体の腕部を確実に除外することができるので、範囲ＷＲＬを求めるときの誤差を十分に小さくすることができる。
【００７４】
このようにして、ステップＳＴ２が実行される。尚、図１５〜図１９では、スライスＳＬ１の画像データＤ１に対してステップＳＴ２を実行した例について説明されている。しかし、他のスライスＳＬ２〜ＳＬｍの各々の画像データに対しても、スライスＳＬ１の画像データＤ１と同様に、ステップＳＴ２を実行し、面積比Ｔと、範囲ＷＲＬおよびＷＡＰとを求める。各スライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行した後、ステップＳＴ３に進む。
【００７５】
ステップＳＴ３では、検出手段７４が、ステップＳＴ２で求められたスライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｔに基づいて、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出する。
【００７６】
図２０は、スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｔのグラフである。
面積比Ｔのグラフは、面積比Ｒのグラフ（図１３参照）と同様の傾向を有する。したがって、面積比Ｔが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出することができる。第２の形態では、スライスＳＬｉの位置が、肝臓と肺との境界のＳＩ方向の位置として検出される。境界のＳＩ方向の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。
【００７７】
ステップＳＴ４では、肝臓と肺との境界のＡＰ方向の位置とＲＬ方向の位置とを検出する。これらの位置は、例えば、コロナル断面の画像データに基づいて検出することができる。肝臓と肺との境界のＳＩ方向、ＡＰ方向、ＲＬ方向の位置の交点が、肝臓と肺との境界の位置として求められる。尚、肝臓と肺との境界のＡＰ方向およびＲＬ方向の位置を求める場合は、それぞれ、ステップＳＴ２４で求めた範囲ＷＡＰおよびＷＲＬが制約条件として使用される。範囲ＷＡＰおよびＷＲＬを制約条件として使用することにより、肝臓と肺との境界のＡＰ方向およびＲＬ方向の位置が、被検体の体外に設定されることを確実に防止することができる。肝臓と肺との境界の位置を求めた後、ステップＳＴ５に進む。
【００７８】
ステップＳＴ５では、肝臓と肺との境界の位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図２参照）を設定する。ナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定した後、ステップＳＴ６に進む。ステップＳＴ６では、ナビゲータ領域から肝臓の上端の位置情報を収集するためのナビゲータシーケンスを実行しながら、肝臓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を行う。画像データを収集したら、フローを終了する。
【００７９】
第２の形態では、腕部が削除された２値画像データを用いて面積比Ｔを求めている。面積比Ｔは、肺と肝臓との境界の位置で急激に変化するので、面積比Ｔが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界の位置を検出することができる。
【００８０】
第２の形態は、２値画像データから腕部を削除する処理を実行している。したがって、被検体の胴部のみが描出された２値画像データを得ることができるので、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬとＡＰ方向の範囲ＷＡＰとを十分な精度で求めることができる。また、第２の形態では、これらの範囲ＷＲＬおよび範囲ＷＡＰを肺と肝臓との境界の位置を検出するときの制約条件として使用することができるので、肺と肝臓との境界が体外に設定されることを確実に防止することができる。
【００８１】
第２の形態では、腕部が削除された２値画像データを用いて面積比Ｔを求めている。面積比Ｔは、肝臓側では１に近い値になり、肺側では０に近い値になる。したがって、肝臓側の面積比と肺側の面積比との差が、第１の形態の場合（図１３参照）よりも大きくなるので、肺と肝臓との境界の検出精度を更に向上させることが可能となる。
【００８２】
第１および第２の形態では、ローカライザスキャンＬＳにおけるスライスＳＬ１〜ＳＬｍはアキシャルである（図５参照）。しかし、本発明は、第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出することができるのであれば、スライスはアキシャルに限定されることはなく、例えば、サジタル、コロナル、オブリークであってもよい。
【００８３】
第１および第２の形態では、ステップＳＴ２２で領域拡張法を用いた２値化を実行し、ステップＳＴ２３では閾値処理を用いた２値化を実行している。しかし、第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出することができるのであれば、領域拡張法や閾値処理の２値化に限定されることはなく、他の手法を用いた２値化であってもよい。
【００８４】
第１および第２の形態では、２値画像データの特徴量として、論理値１の面積を求めている。しかし、論理値１の面積の代わりに論理値０の面積を求め、論理値０の面積の比を用いて、肝臓と肺との境界の位置を検出してもよい。
【００８５】
第１および第２の形態では、論理値１の面積比Ｒ（面積比Ｔ）＝Ｂ／Ａを用いて肝臓と肺との境界の位置を検出している。しかし、面積比として、Ｂ／Ａの代わりに、Ａ／Ｂを用いてもよい。また、Ｂ／ＡあるいはＡ／Ｂに一定の係数Ｋを乗算し、Ｋ（Ｂ／Ａ）あるいはＫ（Ａ／Ｂ）を用いて境界を検出してもよい。
【００８６】
第１および第２の形態では、肝臓と肺との境界の位置を検出している。しかし、本発明は、肝臓と肺との境界の位置の検出に限定されることはなく、他の臓器や器官の境界の位置を検出するのにも適用することができる。
【００８７】
第１および第２の形態では、ＭＲ装置の例について説明されているが、本発明は、ＭＲ装置以外の医用装置（例えば、ＣＴ装置）にも適用することができる。
【符号の説明】
【００８８】
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  制御部
８  操作部
９  表示部
１０  被検体
２１  ボア
７１  画像データ作成手段
７２  第１の２値化手段
７３  第２の２値化手段
７４  検出手段
１００  ＭＲ装置
【図１】
2014147480.tif 000003
【図２】
2014147480.tif 000004
【図３】
2014147480.tif 000005
【図４】
2014147480.tif 000006
【図５】
2014147480.tif 000007
【図６】
2014147480.tif 000008
【図７】
2014147480.tif 000009
【図８】
2014147480.tif 000010
【図９】
2014147480.tif 000011
【図１０】
2014147480.tif 000012
【図１１】
2014147480.tif 000013
【図１２】
2014147480.tif 000014
【図１３】
2014147480.tif 000015
【図１４】
2014147480.tif 000016
【図１５】
2014147480.tif 000017
【図１６】
2014147480.tif 000018
【図１７】
2014147480.tif 000019
【図１８】
2014147480.tif 000020
【図１９】
2014147480.tif 000021
【図２０】
2014147480.tif 000022