(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成する方法に於いて、
複数の予め設定されたパルス・シーケンスで生成される複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を基に、組織ボックスセルの空間位置と対比識別のデータを、変動される強度を有する絵素の形式で与え、
類似の組織を示す各々画像に於いて対象となる選択された領域を識別し、
各々画像に対して対象となる各々領域内部の絵素の平均信号強度をプロットで描くものであり、
異なる単色のカラーを画像の各々に、信号強度と、複数の画像から形成された合成画像の希望された最終的なカラー描写に基づいて指定し、
各々画像に指定された単色のカラーをもつ複数の灰色色調画像を、変動する色相と彩度と強度の絵素を有する単一の合成画像に、最初の灰色色調画像の強度と半自然状態の解剖学的外観を有する合成画像を形成する指定された単色のカラーに基づいて組み合わせるステップを備えている、前記の方法。
【請求項２】
複数の灰色色調画像の単色のカラー画像を、単色のカラーを各々画像に於いて変動される彩度と強度を有する絵素を形成する其の各々画像に対して重ね合わせることに依って生成することを更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
単色カラーの指定が、各々画像に対する指定が単色のカラーを各々画像に対して示すために、主な赤と緑と青のカラーの係数値を生成することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
異なる単色を各々全体の画像に加えることに依って、スピン反響画像の単色の画像を生成することを更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
T1−重み設定された画像を生成して縦方向の緩和率特性を得て、なおかつ、殆ど等しい係数の赤と緑と青を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
T2−重み設定された画像を生成して横方向の緩和率特性を得て、なおかつ、赤と青に関して最大係数の緑を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
陽子密度重み設定された画像を生成して陽子密度と流速と方向特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
勾配反響画像を生成して流れ特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
T2−重み設定された画像を生成して横方向の緩和率特性を得て、なおかつ、赤と青に関して最大係数の緑を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
陽子密度重み設定された画像を生成して陽子密度と流速と方向特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
勾配反響画像を生成して流れ特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
最終的なカラーの外観を、対象となる選択された領域の期待された理想的なカラーに基づいて決定し、なおかつ、各々画像に依って生成された対象となる主な領域を決定し、同じことを理想的なカラーと関連付けることを更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
対象となる主な領域を有する画像を、理想的なカラー合成表現のために選択された原色の大きな係数値に指定することを更に含んでいる、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成する方法に於いて、
複数の予め設定されたパルス・シーケンスで生成される複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を基に、組織ボックスセルの空間位置と対比識別のデータを、変動される強度を有する絵素の形式で与え、
類似の組織を示す各々画像に於いて対象となる選択された領域を識別し、
各々画像に対して対象となる各々領域内部の絵素の平均信号強度を決定し、
異なる単色のカラーを画像の各々に、信号強度と、複数の画像から形成された合成画像の希望された最終的なカラー描写に基づいて指定し、
そこに指定された単色のカラーをもつ複数の単色の画像を、希望されたカラーの解剖学的外観を有する合成画像を形成する変動する色相と彩度と強度の絵素を有する単一の合成画像に組み合わせるステップを備えている、前記の方法。
【請求項１５】
単色カラーの指定は、各々画像に対する指定が異なる単色のカラーを各々画像に対して示すために、主な赤と緑と青のカラーの係数値を生成することを含んでいる、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
最終的なカラーの外観を、対象となる選択された領域の期待された理想的なカラーに基づいて決定し、なおかつ、各々画像に依って生成された対象となる主な領域を決定し、同じことを理想的なカラーと関連付けることを更に含んでいる、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
対象となる主な領域を有する画像を、理想的なカラー合成表現のために選択された原色の大きな係数値に指定することを更に含んでいる、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成する装置に於いて、
複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を複数の予め設定されたパルス・シーケンスで得て、組織ボックセスの空間位置と対比識別のデータを、変動される強度を有する絵素の形式で与えるための画像作成手段（12）を搭載していて、
複数の灰色色調画像を受信するために、各々画像に対して対象となる選択された領域の平均信号強度を識別するために、異なる単色のカラーを前記の画像の各々に強度とパルス・シーケンスに基づいて関連付けるために、単色のカラーと各々画像を組み合わせて半自然状態の解剖学的観点を有する単一の合成画像を生成するためのプロセッサー手段（16）を特徴にする、前記の装置。
【請求項１９】
灰色色調と色付けられた合成画像のグラフィック図解を表示するための表示手段（18）を含んでいることを更に特徴にする、請求項18に記載の装置。
【請求項２０】
平均信号強度に基づいて各々独自の画像に対する赤と緑と青のカラー指定とパルス・シーケンスの組み合わせを識別する複数のカラー係数値テーブルを記憶するための記憶手段（17）を含んでいる前記のプロセッサー手段（16）を更に特徴にする、請求項19に記載の装置。
【請求項２１】
複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成された単一のカラー合成画像を分析する方法に於いて、
合成画像に於いて対象となる領域を識別し、
対象となる選択された領域の赤と緑と青の比例するカラーの関与を識別し、
各々画像に依って与えられた対象となる領域のカラー合成画像と平均信号強度の生成のために各々独自の画像に最初に指定されていたカラー係数値を分析し、
対象となる分析される領域に関連する潜在する解剖学的、生理学的、または病理学的な特長を、合成を生成していた画像と各々カラーの関与から比例する影響に基づいてリストするステップを含んでいる、前記の方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
発明は、複数の多重パラメーター画像とカラー・コード化された画像の２次的な組み合わせを、半自然状態の外観を有する最終的な合成画像にカラー・コード化するための方法と装置に関する。特に、発明は、解剖学的、生理学的、病理学的な特長の半自然状態のカラー表現を示すためにカラー合成画像を生成することを意図されている。
発明の背景
磁気共振画像（MRI）は、解剖学的、生理学的、病理学的な特徴に関して拡大された映像のための新しい手法を単一の診断用画像作成形態を用いて提供する、急激に発展している技術である。この技術は、体内の組織と体液の陽子が、強磁界に置かれる時に、無線周波（RF）信号を吸収し次に放出する原理に基づいている。それは、２次元MR画像を搭載する絵素として最終的に表示される、特殊な組織の空間位置と対比識別のためのデータを提供する、３次元組織ボックセルから放出されたRF信号を検出する。各々個々の絵素の強度は、ボックセル内部の組織の幾つかの生物物理学的特性から決まる。これらの特性には、縦方向の緩和率（T1）と横方向緩和率（T2）と陽子密度と流速と流れ方向がある。特殊な組織の対比パターンを強調するために、異なる画像入手パラメーターまたはパルス・シーケンスが、種々のタイプの“重み設定された”画像を描くために用いられる。異なるパルス・シーケンスの選択は、T1−重み設定、T2−重み設定、または陽子密度重み設定された、スピン反響画像の生成を可能にする。更に、勾配反響パルス・シーケンスまたは“高速走査”を用いると、更に独自の組織対比パターンを備えた画像を得ることができる。各々のタイプの画像に於いて、個々の組織は、それ自体の固有の生物物理学的特性に基づいて異なる状態で現れる。
異なるタイプのMR画像に於ける個々の組織の強度特性は画像作成のために選択されたパルス・シーケンス・パラメーターに依存するので、様々な人が、灰色色調とカラー・ディスプレイの両方の方法を組織特性のために、パターン認識または多重スペクトルMR画像セットを使用する或いは多重スペクトル分析技術に基づいて開発を試みてきた。カラー陰極線（CRT）システムとカラー・ラスター・グラフィックの場合、加法混色のプロセスは、カラーのスペクトルを赤と緑と青の可視光線領域の重ね合わせから生成する。加法混色方式は、カラー合成を多重スペクトル画像セットから生成するために、アメリカ航空宇宙局（NASA）LANDSAT衛星画像システムに於いて用いられてきた。このシステムの場合、多重帯域赤外線画像は、３つの原色の各々に再び描かれ次に互いに重ね合わされて、空間に配置された絵素の加色RGBの組み合わせに基づいたスペクトル図を有する単一画像を形成する。それらの多重帯域の特長から、このサンプル・タイプの画像処理方式は、RGB合成をMRIの異なるタイプのセットから生成するために用いられてきた。長所として、コンピュータ生成画像を更に現実的に描写できる可能性、確認者が異なるタイプのデータの存在を画像から解明できる拡大された機能が考えられ、なおかつ、カラー画像は種々の色相や色彩や輝度を表示できるので、更に多量の情報を確認者に伝えることができる。
Vannierなどは、コンピュータ生成カラー・ディスプレイを、多重スペクトル磁気共振画像分析（Crit.Rev.Biomed.Eng.,15:117−144,1987）に論述されているように、区分けされた画像を異なる体内組織と体液の拡大された識別から生成して示している。Vannierは、赤または緑または青（RGB）を２つまたは３つのチャンネルに割り当てて合成を生成し、カラー合成を生成している。このタイプのシステムに存在する問題は、或る画像を赤に、別の画像を緑に、第３の画像を青に任意に単純に直接割り当てると、３色のチャンネルを限定することになり、半自然状態の組織の出現を可能にする希望された可視特性を普通は示さないことにある。更に、Keenigなどは、MR画像に於ける組織特性化のためのパターン認識（診療情報計器、1:184−187,1986）で、組織分類のためのパターン認識領域を検討している。Keenigなどは、情報をコンピュータ処理されたMRパラメーターから得た特長ベクトルから定めた絵素に依って、４つのタイプの組織に分類していた。これらのパラメーターは、灰色値と近くの関係と構造に依って表される。使用された画像入手パラメーターまたはパルス・シーケンスは、脳MR画像に対して非標準または非ルーチン・プロトコルであった。Koenigの方法では、特長ベクトルと異なる機能を掛け合わせて絵素を決定空間に描くので、絵素のような分類は推定要因の最大構成要素に対する決定から行われる。言い換えれば、これは、分類者の能力を優先的に訓練することに依って最高度の確率分類を行う、高度の対比となる灰色色調マスクをつくる統計的分類図になる。このような分類方法は、重要であり且つ可能性を秘めているが、分類者を訓練するための基準と“コンピュータ診断”に固有する問題と付随する物理的な非許容性のために一般的に医学的に不可能と思われる。それは組織タイプを厳しい数学的手法を用いて区分けするので、MRIに共通して現れる平均容量または連続勾配強度の分類ミスが生じる恐れがある。Kammanなどは、MR画像の一体化多重特長カラー・ディスプレイ（Magn.Reson.Med.,9:240−253,1989）に於いて、計算されたT1とT2の緩和時間だけでなく対象となる特定の組織の陽子密度に基づくカラー・ディスプレイ方法を提案していた。同時にT1とT2の両方の緩和時間を示すカラー画像はR,G,Bの原色を混合して生成されていた。しかしカラー・スケールがカラー“コード”を解明するために要求され、なおかつ、この方法は、標準的で定常的なMRI診断評価に相応して調査されると考えられる同じ視覚形式（計算された画像）にならない、画像から構成された３つのチャンネルとT1とT2に限定される。
Mayo,Jr.,の名前で1987年９月１日に発行されたアメリカ特許No.4,690,150に、単色画像から得た上塗りカラー画像を生成する方法が説明されている。この方法は、画像を走査するステップ、すなわち、MRI、画像をメモリに記憶し、その後に、分割回路と平均値回路を用いて画像を濾過するステップを含んでいる。分割された画像は、背景情報と共に赤と緑と青の出力をもつ各々に関連する幾つかのROMに送られる。ROMは、赤と緑と青の値を定めるルックアップ・テーブルを搭載している、その後、RGBの出力信号は、CRTモニターに表示するためにデジタル／アナログ・コンバーターに送られる。この特許は、第２画像処理が第１画像の対応する絵素値に相応する絵素値の関係から変調される、２つのチャンネルに限定される疑似カラー構成要素主要写像を生成する。生成された疑似カラー画像は、異なるパラメーターに伝わる２つの画像を生成する。
Mayo,Jr.,の名前で1988年12月６日に発行された第２の特許No.4,789,831は彼の前述の方法と類似の方法を説明しているが、そこでは、第１画像は強度画像として用いられるが、第２画像は第１画像を染色するために用いられている。この色相は第１画像からの第２画像の偏差の状態と度合いから決定される。この方法も、２つの画像（T1とT2）に限定される。また、半自然状態のカラー指定を生成せず、なおかつ、視覚的に紛らわしいカラー画像を生成すると思われる。
Linstromの名前で1991年３月５日に発行されたアメリカ特許No.4,998,165は、単色信号を診断画像のカラーに選別して変更する方法を開示している。この方法は、単色画像のビデオ信号を受信し、同期信号を其こから抽出して、同じ信号をアナログ／デジタル・コンバーターに各々絵素のデジタル化のために送る機能を含んでいる。信号は、その後に、各々が赤と緑と青に関していて、各々が異なるルックアップ・テーブルを単色画像の大きさに基づいて搭載する、３つのメモリに送られる。ルックアップ・テーブルは、値を絵素の各々に、それがビデオ信号に於いて低い或いは中間または高い大きさ、すなわち強度であるかどうかに基づいて指定する。RGBの出力は、デジタル／アナログ・コンバーターに、その後にモニターに送られる。Linstromの特許はカラーを単一の無色または灰色色調画像に加える基本的に疑似カラー方法なので、単一の画像絵素の強度値がカラーに指定される。この方法は、単一のパラメーター形態に主として応用されると思われる。それは従って単一のチャンネルまたは画像に限定される。
前述のカラー・ディスプレイ方法は種々の組織と体液の違いを拡大する画像を描くが、生成された画像の大半は、確認者に依る其れらの解明を促すために用いられる特殊な凡例または複雑な演算をしばしば要求する、不自然なカラーの組み合わせとなる。更に、多くの方法は疑似カラーまたは任意に指定された偽りのカラー合成を生成する。疑似カラーは、単一のパラメーター画像に加えられ、なおかつ、絵素値の範囲を用いて適用するカラーに基づいて、不自然な境界または最初の画像に存在しない輪郭を生成する。偽りのカラーの場合、R,G,Bが画像に各々指定される時に、次に示す結果になると推定される。
空間的に対応する絵素が高い強度を全ての画像に備えている場合に合成絵素は白になり、１つの絵素が高い場合に赤、第２のものが中間強度の場合にで緑に、第３のものが霞んでいる場合に青、偽りのカラー合成はオレンジに、以降も同様になる。合成カラーは、構成要素の単色ピクセルの色相と彩度と強度（カラー）を最終的なボックセルに直線的に組み合わせた結果に単純に左右される。
疑似画像に付随する問題は、多重パルス・シーケンスMRを用いると、或る画像に属する絵素値範囲の違いが、その“重み設定”のための空間情報だけしか伝えないことにある。絵素の強度をカラー・ルックアップ・テーブル指定のためのアドレスとして用いると、表示される単一のパラメーター画像を、絵素強度範囲の分割の或る一定の数を示す明確に指示された領域として生成する。これはサーモグラフィーのような単一のパラメーターの表示に適している。しかし、これは、人為的な輪郭をもつ視覚的に紛らわしい空間画像を描く。更に、カラー・コード化テーブルとの照合にサーモグラフィーの解明が要求される。これらの理由から、疑似カラー方法は、半自然状態で視覚的に安定または直観的に透明なカラー画像を生成しない。人為的に類別された輪郭は、滑らかな灰色色調転移であったとしても、偽りで間違いやすい空間情報を導く。これは診断用レントゲン撮影に於いて非常に困る問題を生じる。
そのうえ、伝えられることを意図された情報は、多重パラメーター・セットのチャンネルまたは画像の各々に於いて対応する絵素の相対強度になる。このポイントは、多重スペクトル分析とパターン認識と他の統計的分類手法として従来の技術でも十分に評価されている。これらは多重パラメーター・データにとって重要で適切な応用例である。しかし、同じ人為的な輪郭の導入と、異質分野の強度に対する主観と、他の計器類のバラツキは、特殊な組織と体液を示す主題図を作成する厳しい定量的統計分類アプローチにとって非常に重大な問題を示すことになる。
カラー画像ディスプレイの長所として、無色または単色表現と対照的に、更に現実的な外観、拡大された情報処理機能、確認者が関連データと非関連データを識別して解明できる強化された機能を備えていることが指摘される。更に、灰色色調画像の各々表示ポイントは強度を其の唯一の変数として備えているが、カラー画像の各々表示ポイントは、３つの可変属性、すなわち、色相と彩度と強度を備えているので、これは大きな情報容量をディスプレイ内部にもつことを可能にする。
発明の要約
発明は、単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像セットから生成するための方法と装置である。そこで、それは、複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を複数の予め設定されたパルス・シーケンスで得て組織ボックセルの空間位置と対比識別のデータを変動される強度を有する絵素の形式で与え、組織や体液などを表す各々画像に於いて対象となる選択された領域を識別し、各々組織ボックセルに従って各々画像に対して対象となる各々領域内部の絵素の平均信号強度をプロットで描き、異なる単色のカラーを画像の各々に、信号強度と、複数の画像から形成された合成画像の希望された最終的なカラー描写に基づいて指定し、複数の灰色色調画像の多色のカラー画像を、単色のカラーと各々画像に於いて変動される彩度と強度を有する絵素を形成する其の各々画像を組み合わせることに依って生成するステップを含んでいる。従って、複数の単色の画像を、変動する色相と彩度と強度の絵素を有する単一の合成画像に、最初の灰色色調画像の強度と指定された単色のカラーに基づいて組み合わせると、半自然状態の解剖学的外観を有する合成画像を形成することになる。
発明は次に示す長所を提供する。すなわち、最初の画像の肉眼で認識できる様式は広く用いられている診断評価に対して調査されるものと同じになる。また、単色画像の空間情報を統計的しきい値または修正に依って変更または調整するような規定はない。また、画像に対する色相指定は、用いられるパルス・シーケンスと図示される生物物理学的パラメーターが与えられると、多重パラメーターの希望された半自然状態のカラー描写を生成する、既知の係数テーブルとの対話または省略に依って決定される。また、個々の画像強度の直線的な組み合わせと、合成色相を生成する色相の組み合わせが単純に理解される。また、最終的な加法混色は、画像が指定されたカラーだけでなく構成要素の灰色色調画像内部の種々の組織の強度レベルに相応して容易に定められる。また、灰色色調画像T1とT2などの組織対比パターンは、RGBカラーの組み合わせの基本的な知識に基づいて直観的に解明できる種々のカラー指定に変換される。
図面の説明
本発明の他の長所は、添付の図面を用いて検討される時に次に示す詳細な説明を参照すると明確に理解されと同時に容易に明らかになると思われる。
図１は、本発明の装置の略図である。
図２は、多重チャンネル合成画像を形成するコンピュータの更に特殊な略図である。
図３は、本発明の方法の一般的なフローチャートである。
図４は、本発明のコンピュータのソフトウェアのフローチャートである。
図5a〜ｄは、女性骨盤の４つの灰色色調画像を示す。
図６は、図5a〜ｄの各々画像の対象として選択された領域の平均強度のプロット図を示す。
図７は、４つの画像のためのカラー係数テーブルである。
図8a〜ｄは、図5a〜ｄの画像と図７のテーブルから得た単色画像を示す。
図9a〜ｄは、図8a〜ｄの単色画像の合成画像である。
図10a〜ｄは、脳の灰色色調画像である。
図11は、図10a〜ｄの各々画像を対象として選択された領域の平均強度のプロット図である。
図12は、図11に基づく画像のカラー係数テーブルである。
図13は、図10a〜ｄから生成された単色画像の冠状の脳の合成である。
図14a〜ｂは、脳の灰色色調画像の第２のセットである。
図15a〜ｂは、図14a〜ｂの単色画像である。
図16a〜ｂは、図15a〜ｂの合成画像である。
図17a〜ｃは、脳の横方向の灰色色調画像である。
図18は、図17a〜ｃの合成画像である。
好まれる実施例の説明
単一のカラー・コード化合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像セットから生成するための装置が図１〜２の10に一般的に図示されている。本発明は解剖学的、生理学的、病理学的な特長の多重パラメーター磁気共振画像に関して特に説明されることに理解されるべきである。しかし、発明は、当業者が理解できる他のタイプの画像にも応用できると考えられる。
装置10は、複数の灰色色調または無色の画像を指定されたパルス・シーケンスで生成するための画像作成手段12を備えている。複数の空間に配置されている画像またはチャンネルは、従来技術で広く知られている異なるパルス・シーケンスを用いて入手される。入手された代表的な画像は、T1−重み設定された画像と２−重み設定された画像と陽子密度重み設定された（PD）画像を得るために、前述のパルス・シーケンスを活用する２次元スピン反響画像になる。更に、流れに反応する、２次元または３次元の勾配反響（GRE）画像も、特殊なパルス・シーケンス・パラメーターから得られた。画像セットを得る画像作成手段12は、1.5−tesla（Ｔ）General Electric Signa画像作成器と0.35−,1.0−,1.5−T Siemens Magnatom画像作成器を搭載していて、共に円形に分極されたヘッド・コイルを活用し且つ256x256の入手マトリクスを備えている。個々の部分は、５または8mmの厚みと隣接するスライスを備えていて、そこでは50％ギャップから入手されている。しかし、任意の適切な画像作成器が、使用され且つ大きな入手マトリクスを有することができることも理解されるべきである。
装置10は、灰色色調画像のデータを画像作成器12から磁気テープに転送するための転送手段14も備えている。データの転送は、光学的ディスクのように、従来技術で広く知られている他の方法からも達成できることに理解されるべきである。データをテープから使用可能な電気信号に転送するためのテープ読取器（図示されていない）も含まれている。
装置10は、灰色色調画像のデータをテープまたは電気信号から受信するために、なおかつ、同じことを処理するためのプロセッサー手段16も備えている。プロセッサー手段16はDeigital Equipment CorporationのDEC microVAX  IIタイプから好都合に構成されるコンピュータに一般的になる。コンピュータ16に用いられるソフトウェアはResearch Systems,Incの対話式デジタル言語タイプから普通は使用できる。ソフトウェアは、カラーを灰色色調画像に直線的に加え、なおかつ、図４のフローチャートに従って、互いに加えることなどに依って幾つかの最初の画像に基づいて合成画像を形成できる。ソフトウェアはコンピュータ16のメモリ17に記憶されている。
装置10は最終的な合成画像と任意の構成要素画像を示すための出力手段18も備えている。特に、出力手段18はElectric,LtdのElectrohome ECM1301−X VGAモニターになる。それは８ビット・グラフィック・モニターである。しかし、後に説明されるように、拡大されたビット・モニターを使用することも発明の範囲に属する。
図２は、合成画像を形成する際のコンピュータ16とメモリ17の更に特殊な構造を示している。異なる画像（T1、T2、スピン反響、勾配反響）は、別のファイル22,24,26のメモリ17に記憶されている。各々ファイル22,24,26は、後に説明されるように、R,G,Bチャンネルの役割を其こに指定するために、其こに指定されたカラー係数テーブル32,34,36を備えている。図２で、“C"はＲ、Ｇ、またはＢ出力チャンネルに対する特定の画像の関与を定める係数値を指示している。任意の数の画像が、この状態で、すなわち、２、３、または４つに組み合わされることに理解されるべきである。
単色画像42,44,46はカラー係数に基づいて形成されて記憶され、その後に、絵素の値が加えられて、絵素位置と色彩と強度に相応してメモリに記憶される合成画像50を形成する。係数テーブル32,34,36は、単色を画像に加える、すなわち、重ね合わせて、画像メモリ42,44,46に記憶される。合成画像の絵素は、RGB出力チャンネル52,54,56に、アナログ・コンバーター（図示されていない）の標準デジタルを介してモニター18に表示するために送られる。カラー出力を制御するためにRGBチャンネルを使用することは、従来技術に於いて周知のことであり、背景に於いても論述されている。
装置10は、図３のフローチャートに図示される方法を実現するために用いられる。特殊なパルス・シーケンスは、要求される診断評価に適した好まれるプロトコルを与えるようにして選択される。MR画像は、画像作成器12を用いて、これらのパルス・シーケンスで得られる。一般的に、得た画像セットはスピン反響と勾配反響画像を含んでいる。その後で、この灰色色調画像のデータは、磁気テープを経由してコンピュータ16に其の処理のために転送される。
組み合わされる各々灰色色調画像内部の或る組織に対して、対象となるオペレーター選択領域内部の絵素の平均信号強度は、組織対比状態の定性的な確認を支援する定量的データを与えるために、ソフトウェアに依って一般的に計算される。対象となる組織領域は、種々の解剖学的で且つ検査される病理学的観点から選択されて、空間に配置され同時に分析される画像セットに於いて対象となる同じ領域内部で対応する絵素のために、中間絵素信号強度と其れらの標準偏差を計算する。コンピュータ16は、対象となる選択された領域に於いてマウス駆動カーソルを作動することに依り、組織のオペレーター選択に基づいて、この動作を実行する。実際の絵素強度値は１〜255の強度スケールに正規化されるので、最小強度値（データmin）は０になり、最大強度値（データmax）は255になる。この正規化は、次に示す関係式を用いて行われる。
0003549527.tif 000002
正規化出力値は、画像マトリクスの各々実際の絵素強度値またはデータに相応して計算される。対象となる選択領域内部の全ての絵素の実際の信号強度と正規化出力値の中間と標準偏差が報告される。
各々画像またはチャンネルに於いて対象となる各々領域に対して正規化された絵素値（０〜255）の定量的な測定結果が度数分布図にプロットで描かれている。これは、手書き、または前述のソフトウェアのような適切なソフトウェアに依って描かれる。１例として、女性の骨盤に対して選択されたT1−重み設定された画像の場合、脂肪部の中間絵素値（MPV）はMPV＝67、卵巣濾胞体液ではMPV＝21、筋肉ではMPV＝26、腸骨動脈ではMPV＝25になる。同じ解剖後のスライスのT2−重み設定された画像の場合、脂肪部でMPV＝56になるが、陽子密度重み設定された画像の場合、脂肪部でMPV＝70などのようになる。図６は、パルス・シーケンスごとの他の絵素値を描いている。この情報に基づいて、カラー指定が決定される。対象となる他の度数分布図と領域は、発明に関連する例で定められる。
この定量的データの調査に基づいて、各々画像またはチャンネルに描かれた主な特長または特性の決定が行われる。しばしば、これは、特定の“重み設定”が用いられる、高い絵素値を示す特長として識別される。前述の例の場合、濾胞体液はT2−重み設定された陽子密度画像に於いて相互優性を示し、なおかつ、脂肪部はT1と陽子密度重み設定された画像に於いて相互優性を示す。筋肉は、T1とT2−重み設定された画像と比較される時に、陽子密度画像に於いて少し優性を示す。
得られた正規化定量的データから、画像カラー指定は、特殊な組織と体液の希望されたカラーが、標準の赤（Ｒ）と緑（Ｇ）と青（Ｂ）のコンピュータ生成されたカラーの組み合わせに基づいて且つ構成要素画像の特性的な組織強度パターンに基づいて、最終合成に於いて視覚的に最適化できるように明確に選択できる。カラー関与に関する幅広い知識に左右される。例えば次に示すRGBの組み合わせ（R,G,B）は次に示す結果となる。すなわち、（100,100,0）＝黄色；（100,0,100）＝深紅色、（0,100,100）＝青緑色、（100,100,100）＝白、（0,0,0）＝黒色。
異なる単色は従って画像の全体の各々に指定される。指定は下記に基づいている。すなわち、対象となる各々領域に適した絵素値の信号強度または定量的な特長と、各々チャンネルに依って伝えられる情報と、対象となるこれらの領域の希望されたカラー合成解明の妥当な検討である。
言い換えれば、単色は、希望された多色出力が予測通りの結果になるように、経験に基づいて各々画像に指定されなければならない。女性の骨盤の例の場合、卵巣濾胞体液が合成画像に於いて黄緑として理想的に描かれている場合、筋肉は褐色系の赤色として、脂肪部は青いピンク系の黄色として図示されるので、T1チャンネルは完全に鮮明でない黄色（Ｒ＝0,G＝200,B＝０）の単色の指定に適している。T2チャンネルには緑（Ｒ＝0,G＝200,B＝０）、陽子密度チャンネルには黄（Ｒ＝50,G＝50,B＝０）が指定される。勾配反響チャンネルには赤（Ｒ＝120,G＝50,B＝０）が指定される。これらの係数値の数値は女性骨盤の例の合成を生成するために用いられる画像の各々に対するRGBの関与を示している。濾胞体液の定量的な特長は、T1:T2:陽子密度:FISP＝21:56:70:20のMPV比率（図７と図8a〜8d）から構成されることを思い出すこと。そこで、濾胞体液108の合成カラーは（21）ｘ（Ｒ＝90,G＝90,B＝85）＋（56）ｘ（Ｇ＝200）＋（70）ｘ（Ｒ＝50,G＝50）＝（Ｒ＝18,G＝19,B＝17）＋（Ｇ＝112）＋（Ｒ＝35,G＝35）＋（Ｒ＝24）＝（Ｒ＝59,G＝168,B＝17）になる。濾胞体液の合成画像は従って黄緑（Ｒ＋Ｇ）として描かれる。青の影響（Ｂ＝17）は無視できるが、非常に僅かであるが色彩を完全に鮮明しない。
例の場合、濾胞体液108はT2と陽子密度の両方の画像上で“明るい”が、T1画像上で“暗い”ので、３つの単色画像の組み合わせは、黄緑色を与え、これと類似の体液を合成画像に於いて識別する。脂肪部は陽子密度画像でMPV＝76、T1画像でMPV＝67、T2画像でMPV＝15なので、最終的なカラー合成はピンク系の黄色になる。筋肉102は陽子密度画像で“明るく”て、T2画像で“暗く”て、T1画像で中間なので、レンガ色が直線的な組み合わせから生じる。同じ組織タイプの内部の組織の勾配は同じ基体比率のRGBを保つので、影が連続して現れ且つ同様に視覚的に認識されるカラーを保つ。例えば、図9bの脂肪部100を参照すること。対象となる重要な領域の半自然状態の表現を得るために、係数に依る或る実験が必要になる。
カラー係数を各々画像に指定すると単色画像が効果的に生成する。その後に、単色画像が組み合わされて、カラー・コード化された合成画像を形成する。最終的な合成画像は、コンピュータ12のソフトウェアを活用して組み合わされて生成される。ソフトウェアは、２つ以上の空間に配置されたMR画像を単一の合成画像に組み合わせることを可能にする。合成画像は、解剖学的組織に適した半自然状態のカラー構成を生成する。
一般的には、人は特殊な可視色を或る組織と体液に関連付ける。従って、最終的な合成画像は、そのように期待され識別できて自然なカラーを合成して生成するように意図されている。病理学的な条件は、既知の可視色と輪郭からの変位に依り容易に識別できる。特に、次に示すカラーは、下記の特殊な組織を識別するために最終的な合成に要望できるものとして識別された。すなわち、レンガ赤色＝筋肉、緑黄色＝CSF、ピンク系黄色＝脂肪部、明るい赤色＝流れている血液、空気＝黒色、脳の外皮＝肌色、脳の白質＝肌の変形、卵巣濾胞＝緑色、漿液嚢腫の状態＝緑色、出血嚢腫＝レンガ赤色、などである。
多重チャンネル合成方法の場合、プラスまたはマイナスの整数が、３つの原色R,G,Bに指定されると思われる。指定された係数値のゼロは、そのカラーから其の特定の画像に対して関与しないことを示す。マイナスの係数値は、選択されたカラーを除外するように設計されている。個々のR,G,B出力チャンネルまたは画像は、各々画像に指定された係数値に基づいて入力画像から作成されていた。これらの３つのチャンネルは組み合わされて単一の合成を形成していた。合成画像をこの方法で生成するために、３ビット（８つの強度レベル）が各々ＲとＧ出力に指定され、２ビット（４つの強度レベル）が８ビットカラー画像のＢ出力に指定されていた。この方法は24ビット出力画像からも適用され、そこでは、８ビットは各々、次に説明されるように、R,G,Bチャンネルに指定されていた。空間に配置された絵素の種々の強度レベルに基づいて、２つまたは３つの原色の更なる組み合わせは、最初の灰色色調画像の各々に存在する情報の全ての合成を備えた単一の画像になる、すなわち、各々絵素の強度は変更されない。モニター18に表示される画像は、1/8と1/15秒の露出時間と3.5のＦセッティングを用い、マクロ・ズーム・レンズを使用して、ASA200カラー・スライドまたはプリント・フィルム上で撮影され、そこでは、画像が、後に説明されるように、カラー・レーザー・コピーされ且つ図のように示されていた。
特に、発明は、女性骨盤と脳のMR画像作成に応用されていて、なおかつ、図面を参照しながら詳細に説明される発明の事例を提供する。
MRIは卓越した柔軟性のある組織画像作成能力を備えているので、それは、女性骨盤の状態を透視できる優れた医療機器になる。対象となる組織領域に基づいて、中間絵素強度値、すなわち、空間に配置された画像に適用される場合の種々のカラーが計算されるので、組織対比パターンは最終的な合成画像に於いて最適になると思われる。特殊な組織と体液に関して拡大された視野を有する女性骨盤において半自然状態で現れるカラー画像を生成できる。
下記のパルス・シーケンスを用いて入手されたスピン反響画像に於いて、T1−重み設定された画像は600/15と600/20の反復時間と反響時間（TR/TE）値をもち、T2−重み設定された画像は2000/60,2500/80,2500/90,2600/90,2700/70のTR/TE値をもち、陽子密度重み設定された画像は2000/30,2500/20,2500/28,2600/22,2700/28のTR/TE値をもっていた。勾配反響画像は、次に示すパルス・シーケンス・パラメーター（TR/TE/フリップ角度）すなわち120/10/70゜、200/11/10゜、200/1/50゜を含んでいた。これらの灰色色調画像から形成された２つのチャンネルと多重チャンネルの両方の合成は、前述の方法と装置10を使用していた。図5a〜ｄは灰色色調画像を示している。図5aはT1−重み設定された画像（600/20）であり、図5bはT2−重み設定された画像（2600/90）であり、図5cは陽子密度重み設定された画像（2600/22）であり、図5dは勾配反響画像（120/10/70゜）であり、それらは1.5T画像作成器を用いて得られた。
合成が更なるカラーの組み合わせを用いて形成される時に、１つの画像に全ての赤が指定され且つ他の画像に全ての緑が指定されると、対比状態が似ている組織は、それらの各々信号強度が高いか中間または低いかに基づいて、種々の強度の黄色として現れる。１つの画像上で特に強く且つ他の画像上で特に低い強度を示す組織は、強い強度の組織を有する画像に指定されたカラーに基づいて、赤または緑の何れかで現れる。画像の各々に対して正規化された組織強度特性のプロットが図６に図示されている。
本発明は、４つの画像の全てを搭載する合成画像、すなわち、スピン反響と勾配反響の画像を生成するために用いられる。図７はこの合成画像のためのカラー係数テーブルを示すので、対象となる組織領域は半自然状態のカラーの外観を備えている。図8a〜ｄは、最初の図5a〜ｄにカラー係数テーブルが加えられた、灰色色調画像の単色画像を示している。図9aの画像は、軸方向のT1〜T2と陽子密度重み設定された画像を図8a〜ｄの軸方向血管撮影勾配反響画像と組み合わせて作成された４チャンネルRGB合成である。構成要素画像に於ける其の強度特性（T2−重み設定された画像上で明るく、他の画像上で中間から暗い）に基づいて、展開する濾胞108はこの合成で緑色にされる。脂肪部100と筋肉102と骨髄104に対して半自然状態で理想的になると期待されるカラーと、腸骨道管106と子宮筋層110と空気111の内部の異なる流速が生成された。脂肪部100は青いピンク系の黄色になり、筋肉102はレンガ赤色になり、腸骨道管106は明るい赤色になり、卵巣濾胞108は黄緑色になり、子宮筋層110は緑系のカラーになる。女性骨盤の上部の図が、同じパラメーターと指定を用いて図9bに図示されている。脂肪100の強度勾配は同じ組織として視覚的に認識されることに注意すべきである。膀胱の尿は、水溶液の生物物理学的特性を示唆するT1画像に於いて低い強度に空間的に対応してT2に於ける高い強度を示す緑色になる。
２チャンネル画像も、各々がRGBチャンネルの１つだけに全体的に指定されていた、２つの画像を組み合わせて生成され。T2と陽子密度重み設定された画像のカラー合成は、陽子密度重み設定された画像を完全にＲ出力（Ｒ＝200,B＝0,R＝０）に、T2−重み設定された画像を完全にＧ出力（Ｒ＝200,B＝0,R＝０）に指定して作成されていた。濾胞体液はT2−重み設定された画像と陽子密度重み設定された画像の両方の上で明るかったので、最終的な加えられたカラーは黄色だった。比較的低い強度をT2−重み設定された画像上にもち且つ陽子密度重み設定された画像上で少し明るかった筋肉は、レンガ色だった。更に、脂肪部は陽子密度重み設定された画像上で比較的明るく且つT2−重み設定された画像上で少し暗かったので、僅かにオレンジの色調がこの組織に与えられていた。T2−重み設定された画像と陽子密度重み設定された画像の両方の子宮筋層の強度（少し大きい強度）は、この構造の領域に合成画像の褐色系の色相を与えていた。全体的に、この合成は、両方の最初の灰色色調画像の組み合わされた強度特性を示す類別された半自然状態の色調を与えていた。
同じ画像の第２の合成は、Ｒ出力に指定された図5dの勾配反響画像と、Ｇ出力に指定された図5bのT2−重み設定された画像を組み合わせて生成された。勾配反響画像の組織対比状態をみると、種々の組織間の違いが、前述の陽子−密度−T2合成と比較される時に、この合成に於いて拡大されていると観察されたが、これに対して、脂肪部と筋肉と子宮筋層の半自然状態のカラーの状態は保持されていた。そのうえ、勾配反響画像に於いて流れている血液の強度信号は、明るい赤色の血管撮影効果を腸骨静脈内部で生成していた。
更なる陽子−密度−T2合成は、陽子密度重み設定された画像をＲ出力に、T2−重み設定された画像をＧ出力に指定して生成された。この合成は、子宮の帯状の解剖学的構造を半自然状態で現れる画像の前後に示していた。そのうえ、この合成では、水溶液（脳脊髄液（CSF）と尿）が緑色で現れるが、更に粘液性の子宮顎管と子宮の状態が黄色で現れた。
血管のMRIは通常の大脳のMRI研究結果と関連していない。血管の異常に付随する実質変動を検出するために、光学的診断評価は、スピン反響と血管撮影勾配反響MRの両方の画像の比較を要求する。血液が明るい赤で現れる合成画像が生成されるが、数多くの定常組織は自然状態に近いカラーをしている。
カラーの拡大と其の精度の向上を可能にする24ビット・カラー・グラフィックを活用する装置も開発されてきた。この方法は同じであるが、グラフィックの絵素あたりのビット数だけ拡大されている。このシステムは、前述と同様の状態で、脳の画像作成に応用されている。
スピン反響画像は次に示すパルス・シーケンスを用いて得られた。すなわち、T1−重み設定された画像は600と20msecの反復時間（TR）と反響時間（TE）をもち、T2−重み設定された画像は2600と90msecのTRとTE値をもち、陽子密度重み設定された画像は2600と22msecのTRとTE値をもつ。そのうえ、次に示すパルス・シーケンス（TR/TE）をもつ２次元入手高速画像作成定常すりこぎ運動（FISP）勾配反響画像も得られた。すなわち、120msecのTRと、10msecのTEと、70゜のフリップ角度である。個々のスライスは５または6mmの厚みであり、近くのスライスは25、40、または50％ギャップだった。横方向の血管撮影段階対比画像は、23msec、13msec、20゜のTR/TE/フリップ角度をもつ、３次元入手FISPプロトコルを使用していた。スラブは32mmの厚みで1mmの区画に分割されていた。全ての画像が256x256入手マトリクスを有していた。入手された灰色色調画像が図10a〜ｄに図示されている。図10aはT1−重み設定された画像であり、図10bはT2−重み設定された画像であり、図10cは陽子密度重み設定された画像であり、図10dは勾配反響画像である。
次に示す画像入手、選択された画像セットは、コンピュータ16に送られた。24ビット実施例の場合、用いられたコンピュータ12は、Truevisinの24ビットATVIstaビデオグラフィック・アダプター・カードを有するIBM 386 PCコンパチブルである。画像分析の研究と処理ルーチンは、コンピュータ16に於いて、Media Cyberneticsソフトウェアの汎用のイメージ・プロカラー画像処理システム・バージョン2.0を用いて実行された。カラー画像は、三菱電機の高分解能三菱ダイアモンド・スキャンVGAモニターに表示された。
分析されたMR内部の或る組織に対して、対象となるオペレーター選択領域内部の正規化された絵素の中間信号強度は、ソフトウェア・プログラムを用いて計算された。これらの組織強度値は定量的なデータを与え、それに基づいてオペレーターは特殊画像カラーの指定を経験的に選択していた。４つの画像（図10a〜10d）に対して、度数分布図のプロットが図11に図示されている。
各々画像に対して、空間に配置された絵素のRGB組み合わせの特殊カラー指定は、度数分布図と組織に対して希望された合成カラーに基づいて決定された。自然状態に近い合成カラーを得るために、種々のカラー指定の実験が行われた。図13の合成を生成するために用いられた係数値が図12に描かれている。
カラー値が選択されると、構成要素画像は単一の24ビットカラー画像（８ビットが各々赤と緑と青のチャンネル上でカラー・コード化された）に16,700,000以上可能なカラーのパレットを用いて結合された。合成画像の組織境界を明確にするために、3x3の中心が鋭くないマスク・フィルターが各々RGBチャンネルに施された。ガンマ補正も画像を明るくするために調整された。このレポートに記載するために、1/15秒の露出時間と3.5のＦセッティングを用いてASA200カラー・スライドまたはプリント・フィルム上で撮影され、なおかつ、画像のカラー・レーザー・コピーも作成された。図13は図の画像の４チャンネル合成を示している。
２チャンネル合成は、赤（Ｒ＝100,G＝0,B＝０）が指定された血管撮影ハイ・フリップ角度勾配反響画像（図10d）を、緑（Ｒ＝0,G＝100,R＝０）が指定された空間に配置されT2−重み設定された画像（図10c）を結合して生成された。カラー割合値は、図11に図示される正規化値の組織強度パターンに基づいて選択された。流れている血液は勾配反響画像上で明るく且つT2−重み設定された画像上で暗かったので、それは合成では明るい赤色になっていた。自然状態に近いカラー指定は、赤の画像上に中間強度を且つ緑の画像上に低い強度をもつ、筋肉に対しても観察された（レンガ系の赤）。白質は両方の画像上で灰質に相応して特に低い強度だったので、中間の褐色がこの組織タイプに対して生成され、なおかつ、明るい褐色が灰質に対して生成されていた。それほど自然状態のカラーを示さない他の組織は、緑に色付いていた（緑画像上で明るく、赤画像上で暗い）横方向の心室と、少しオレンジ系の色相（赤画像上で少し明るい）をしている脂肪部に於いて脳脊髄の体液（CSF）を含んでいる。
図16a〜ｂの場合、更に自然に近い状態で現れる合成を生成するために、血管撮影ハイ・フリップ角度勾配反響画像（図14）は、GRE（Ｒ＝100,G＝0,B＝０）とT1（Ｒ＝30,G＝100,B＝50）のカラー割合値を用いて、T1−重み設定された画像（図14）と結合された。単色画像が図15a〜ｂに図示されている。これらの値の選択は図11の正規化値の組織強度パターンに基づいていた。この合成（図16a、図16bに拡大されている）の場合、血管は明るい赤で現れている。何故ならば、それらは、赤が指定されていた、勾配反響画像で明るく、T1−重み設定された画像上で暗かったからである。更に、ほぼ自然状態のカラーは、筋肉（レンガ系の赤）と脂肪部（白）と脳（肌色）に対しても観察できた。灰色色調画像の両方のタイプのCSFの小さい信号のために、心室システムは暗く現れている
図18の合成は、陽子密度とT2−重み設定された画像（各々図17aと17b）と５つの対応する段階対比血管撮影除去画像（混成合成として図17cに現れている）を、PD（Ｒ＝80,G＝20,B＝０）とT2（Ｒ＝0,G＝0,B＝０）とPC（Ｒ＝30,G＝0,B＝０）のカラー割合値を用いて組み合わせて生成された。これらの値の選択は、図11のように正規化値の組織強度パターンに基づいていた。この合成では、陽子密度重み設定されT2−重み設定された画像から実現できる灰質と白質の間の際だった違いは、段階対比除外画像から入手できる血管信号の追加に依って保持される。流れている血液は段階対比除去画像上で明るく且つ画像上で暗かったので、この組織は明るい赤に色付けられている。元々赤に色付けられていた、陽子密度重み設定された画像の筋肉の中間強度は、この組織に対して、自然状態に近いレンガ系の赤のカラー指定を生成する結果になった。それらはT2−重み設定された画像上で最も明るかったので、CSFだけでなく眼球孔の房水とガラス体液は緑で現れている。構成要素画像に於ける其れらの強度に基づいて、脂肪部はオレンジ系の黄色（陽子密度画像上で明るく、T2画像上で中間）に、白質は中間褐色（両方の画像上で中間強度）に、灰質は明るい褐色（両方の画像上で少し高い強度）に色付けられている。
前述の方法は、スピン反響と血管撮影勾配反響の両方の画像の組み合わされた組織対比情報を単一の24ビットカラー画像として表す本来の試みを示していて、そこでは、生成された更なるカラー指定は、構成要素画像の各々に於ける個々の組織と体液の強度パターンを正確に表している。ここで示されたカラー合成は、２次元入手流れ反応勾配反響画像から、および３次元段階対比MR血管撮影（MRA）を用いて得られた勾配反響画像から生成された。段階対比MRAを用いると、流れ信号を追加しても合成のカラー状態に対するスピン反響の関与を大幅に変えない、画像を生成できる。この特長は、異なるT1とT2強度特性を保持する合成画像のカラー状態を維持するうえで重要である。段階対比画像は、流れている血管の信号だけ明るかった除外画像だったので、更なる画像処理技術は定常組織の信号を除外するうえで必要とされなかった。この特性にもかかわらず、段階対比除外画像に於ける増加された雑音の存在は合成の画像品質に僅かの低下を導いただけだった。
表示用のカラー・パレットに関しては、ここに示された後者の合成は８ビット・システムに対する改善を示している。この表示カラーの向上は、各々RGBチャンネルに使用可能なビット数の大幅な増加に依るものである。使用可能なカラーの数は２のｎ乗に等しいので（ここでｎは使用可能なビット数）、８ビット・グラフィックだけが最大で256のカラーを表示できる。８ビット・グラフィックを用いて、ルックアップ・テーブル（カラー地図）は、同じカラーの値を、僅かに異なる合成の色相と彩度と強度値を実際にもつ絵素に指定する。フル・カラー（24ビット）グラフィックは、カラー表示パレットを16,700,000以上のカラーで構成できるようにするので、合成絵素のカラー指定は、非常に滑らかな勾配をもち、なおかつ、組織の絵素強度値を正確に表すことになる。
MRAのような非侵入性血管勾配反響画像作成技術の実現に依り、MRIを用いて脳血管病状の特長を効果的に見極める機能と、診断用解明に必要なデータ量が、共に強化された。ここで説明された24ビットカラー合成方法を用いると、この瞬間的に増加するデータ量の評価を、多量に空間に配置された灰色色調画像を、構成要素の灰色色調画像の独自の絵素強度特性に基づいてカラー・コード化された組織指定を有する単一の画像に結合することに依って進めることができる。カラーから与えられたデータ表示の長所のために、MRの解明精度は、標準化された磁気共振カラー画像を、通常の灰色色調画像セットの補助機能として用いることに依って向上すると思われる。しかし、このような推測は、次に示す特殊なケースの研究応用と適正に体系化された可能性のある医療的な試みだけから支持または反論できる。このような研究から、診断用MRIに於ける24ビットカラー合成の医療的な活用性と潜在する役割を更に十分に特長付けることができる。
いま、MR画像の診断解明は、対比状態の組織特有パターンを評価するために、同じ解剖学的条件の画像の前後の比較を要求している。同じ条件の画像の幾つかのタイプに現れる種々の組織対比情報を単一のカラー画像に組み合わせると、MR画像の更に瞬時の正確な診断解明を促すと考えられる。更に、カラー表示から可能になる特殊組織の明確性の向上のために、特にカラー合成方法を用いて自然状態で現れる画像の関係に於いて、通常の灰色色調画像を用いると見失われる恐れがある微妙な症状を検出するので、性能を高める可能性を秘めている。これらのカラー表示方法から入手できる可能性を秘めた増加された組織の明確性は、MR画像解明の精度を向上すると考えられる。半自然状態のカラーのMR合成画像は、教育用と訓練用にも活用できることは明らかである。
MRIは、周知の技術のコンピュータ・グラフィック方法を用いて対話形式で回転され操作され分析され調査されることができる、３次元画像として再構成できる複数の連続するスライスを与える。本発明は、合成多重パルス・シーケンス入手スライスの予め区分けされた半自然状態のカラー描写を生成する手段である。
MRカラー合成連続スライスの３次元再構成は、グラフィック3Dモデルの解剖状態を半自然状態のカラーで与える。診断、手術計画、放射線療法の目標と監視は、このようなモデルの研究と対話式操作から利益を得ると思われる。このような用途の価値は、解剖学の教育と訓練の場に於いて高くなると予想される。
用いられた合成生成方法の独特の長所は、合成が生成される過程の単純性にある。これらの合成に於いて、最終的な加法混色指定は構成要素灰色色調画像の内部の種々の組織の強度レベルだけでなく、これらの画像が指定されたカラー（係数値）に依って容易に設定できる。カラー合成に於いて、灰色色調のT1とT2組織対比パターンは、RGBカラーの組み合わせに関する基本的な知識に基づいて直観的に解明できる、種々のカラー指定に変換される。この特性のために、カラー合成方法は、通常のパルス・シーケンスを用いて得られたMR画像に容易に応用できる。
発明は、合成画像を其れらの絵素の特長に基づいて分類する方法も含んでいる。方法は、適切なソフトウェアを用いてコンピュータ16で実施されるか、または手計算に依って決定されると考えられる。分類のために、合成画像上で対象となる領域の特定の絵素が識別される。絵素の合成カラーはRGBチャンネルの各々のカラー関与比率を識別するために分析され、且つ各々画像の平均強度値も特定のカラーを生成するために分析される。イメージ・プロカラー（Media Cybernetics）のように、広く用いられているソフトウェアはRGB関与の自動分析を可能にする。例えば、純粋で明るい黄色の絵素は、緑と赤の等しい関与を任意の青の関与なしに示すと思われる。これらの比率に基づいて、合成を形成する最初の単色画像の各々の比例する影響を考慮しなければならない、また、この情報はカラー係数テーブルから知られる。これは、カラー係数テーブルを生成する際に決定される其の逆の計算に単純になる。例えば、緑と赤は、青が何も実施していなかった、等しい関与を与える前述の黄色の絵素の場合、合成がＧ＝100と指定されたT1−重み設定された画像とＲ＝100と指定されたT2−重み設定された画像から構成していたと決定された時に、類似の強度を最初の灰色色調画像に有していたT1とT2の組織がこの絵素に関与したと決定される。平均強度値をプロットで示す度数分布図は、この特性をT1とT2の両方にもつことができる組織が濾胞だったことを示す。代表的な分類が、例と図に図示されるように、各々パルス・シーケンスと合成カラーに対して与えられている。
発明は図解を参照して説明されてきた。また、用いられた用語は、制限するより、むしろ説明する言葉の性格になることを意図されている。
明らかに、本発明の数多くの修正と変更は前述の考案を鑑みて可能である。従って、参照数字は単純に便宜上のものであり且つ任意の状態で限定するものでない添付の請求の範囲内で、発明は、特に説明された以外の別の方式で実施されると思われる。
【図１】
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【図２】
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【図５Ａ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図１０Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１２】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１５Ｂ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１８】
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