(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心室を含めて、心臓を含む患者の部位を非侵襲的に検査して、時間的にずれた状態で該部位の第1及び第２画像（１）、（２）を発生する非侵襲的検査手段（Ａ，Ｂ）と；
第1及び第２画像を減算処理して、実質的に静止状態にある組織を表す第1及び第２画像のボクセルのボクセル値が相殺し、そして第1及び第２画像を発生する間に運動する組織を表すボクセルのボクセル値が相殺しない差分画像を生成し、これによって非相殺ボクセル値の表面を心臓の心室周囲の表面にそって形成する減算手段（２４）と；
心室画像のどのボクセルが心室の周囲境界を表すかを判定する手段（４２）と；
心室境界によって囲まれたボクセルの値の発生数を求めるヒストグラム発生手段（５２）と；
この発生数に従って、各ボクセル値が血液組織に対応する確率を求める手段と；
心室境界によって囲まれたボクセルをカウントすると共に、求めた確率に従ってカウントした各ボクセルに重みを付けて、心室容積に比例する合計を求めるカウント手段（Ｄ）と；
を具備してなることを特徴とする心室容積測定装置。
【請求項２】
さらに、カウントされたボクセル数が心室容積に比例するように心室形成面内のボクセル数をカウントするカウント手段、及び心室容積を表示する表示手段（１０４）を更に含む請求項１に記載の装置。
【請求項３】
さらに、心室面内の各ボクセル値が血液を画定する確率を示す信頼度値を定める確率決定手段、及びカウントされたボクセルそれぞれに信頼度値に従って重みを付ける重み付け手段を更に含む請求項１に記載の装置。
【請求項４】
さらに、心室境界外部のボクセル値を肺組織を示すボクセル値と比較する手段（４０）、ボクセル値が肺組織を示す外部ボクセルを減算処理する手段（５０）、各外部ボクセルの発生数を決定する手段、及び残りの外部ボクセルが非肺、非血液組織に対応する確率を上記発生数に従って決定する手段を更に含む請求項１に記載の装置。
【請求項５】
心室境界を決定する手段がずれた時間間隔で発生した第１及び第２画像を減算処理して、心室境界を示す差分画像を作る手段を更に含む請求項４に記載の装置。
【請求項６】
上記手段（３４）がずれた時間間隔で発生した容積画像を減算処理する減算処理手段（２４）を更に含む請求項１に記載の装置。
【請求項７】
上記範囲決定手段が各範囲にあるボクセル値の分布を血液および非血液組織分布曲線（６８，７６）に適合する手段（６６，７４）を更に含む請求項１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
本発明は医療測定技術に関する。特に、本発明は磁気共鳴画像データから患者心臓の心室容積を測定することに関するので、以下、これを中心にして本発明を説明する
【０００２】
【発明の背景】
従来、心室容積を測定するさいには、まづ心臓を含む患者身体の矩形部分の容積の画像を得る。通常、容積の画像には、心臓周期に整合する複数の平行な平面、即ちスライス画像が含まれているが、各スライスは同心臓相で、あるいはその付近で取られる。熟練したＸ線技師等が各スライスを検査し、心室境界部にマークを付ける。このマークにより、心室容積を簡単に計算できる。例えば、境界内にある容積のボクセル数、あるいは境界内の各スライス数を数えればよい。そして、ボクセルの寸法、あるいはボクセルの寸法及びスライス間隔から容積は簡単に計算できる。しかし、この方法は非常に時間がかかるだけでなく、得られる結果について再現できない問題がある。心室境界部の決定にさいしては、Ｘ線技師等の間に個人差が生じる傾向がある。
【０００３】
人の手を借りずに心室容積を測定するために各種の自動的な方法が提案されている。血液や組織はグレー・スケール、即ち強度が異なっているので、この差を利用すれば、境界部を決定できる。磁気共鳴画像の境界部は高周波数成分に特徴がある。あらゆる周波数にノイズ、運動やその他のアーチファクトがあるが、最も重要なのは高周波数成分にある。ノイズがあると、境界面が不確実になる。ある一つの方法では、アルゴリズムに従う等高線法（ｃｏｎｔｏｕｒｆｏｌｌｏｗｉｎｇ  ａｒｇｏｒｉｔｈｍ）を画像に応用して、各スライスにおける心室境界部の第１近似を得る。境界部両側の濃度プロフィールを調べ、上記等高線法を再度適用する。安定な閾値が得られるまで、これを反復する。この反復法は時間がかかる上に演算コストが高いだけでなく、心室以外の周囲組織が関与してくるため、精度にかける。
【０００４】
この方法には別な欠点がある。即ち、心臓／血液境界面を通る強度プロフィールがＳ字形で、ボクセルに存在する最適境界部の勾配が最大になる。また、強度プロフィールがＳ字形を取らない場合、心臓容積の評価に誤差がでる。
【０００５】
第２の方法では、閾値を使用して容積画像から２値画像を生成する。即ち、各ボクセルの強度、換言すればグレー・スケールを調べ、閾値と比較する。この比較に基づき、各ピクセル又はボクセルを血液、心室内部領域、あるいは非血液として分類する。通常、閾値を確定するには、まづ推測が必要である。適当な結果が得られるまで、２値画像形成を繰り返す過程でこの推測を反復調整する。この方法も同様に時間がかかり、演算がめんどうである。
【０００６】
さらに別な方法では、容積内部の予想される組織クラスにたいして事前（先験）確率を使用して、まづ画像をセグメント化する。即ち、心室境界部を決定する。これら確率は初期画像に従い更新すると共に、この更新確率でセグメント化を繰り返す。そしてこれをセグメント化が定常状態に達するまで、反復する。この場合、練習用セットを作り、そして初期確率を決定するために、セグメント化をかなり手動で行う必要がある。加えて、結果に基づき判定基準、即ち、確率を変更すると、不正確さが持続する傾向がある。
【０００７】
さらに別な方法では、そのグレー・スケールレベル、勾配及び位置に基づき各ボクセルを分類する。知識処理に関するデンプスター・シェイファー理論を適用して、相対分類をより確実にするためには、ボクセル分類を反復更新する。この方法も、同様に、先験的な情報が必要であり、過剰な演算が必要である。加えて、反復更新は先行する反復更新に基づくので、誤差が複合化する。
【０００８】
本発明は上記問題を解決する、新規な、改良測定方法を提供するものである。
【０００９】
即ち、本発明の第１態様によれば、心室容積を測定するさいに、心臓を含む患者の部位を非侵襲的に検査して、時間的にずれた状態で該部位の第１及び第２画像を発生し、第１及び第２画像を減算処理して、実質的に静止状態にある組織を表す第１及び第２画像のボクセルのボクセル値が相殺し、そして第１及び第２画像を発生する間に運動する組織を表すボクセルのボクセル値が相殺しない差分画像を生成し、これによって非相殺ボクセル値の表面を心臓の心室周囲の表面にそって形成することからなる心室容積の測定方法が提供される。
【００１０】
本発明の第２態様によれば、少なくとも１つの心室を含む患者の部位を非侵襲的に検査して、心室画像のボクセルの値を発生し、心室画像のどのボクセルが心室の周辺境界を表すかを判定し、心室境界を定めるボクセルのうちのボクセルの少なくとも１部について、各内部ボクセル値毎に発生数を求め、各内部ボクセルの発生数に従って、各ボクセル値が血液組織に対応する確率を求め、内部ボクセルをカウントし、そして求めた確率に従ってカウントした各ボクセルに重みを付けて、心室容積に比例する合計を求めることからなる心室容積の測定方法が提供される。
【００１１】
本発明の第３態様によれば、心臓を含む患者の部位を非侵襲的に検査して、時間的にずれた状態で該部位の第１及び第２画像を発生する非侵襲的検査手段（Ａ、Ｂ）、及び第１及び第２画像を減算処理して、実質的に静止状態にある組織を表す第１及び第２画像のボクセルのボクセル値が相殺し、そして第１及び第２画像を発生する間に運動する組織を表すボクセルのボクセル値が相殺しない差分画像を生成し、これによって非相殺ボクセル値の表面を心臓の心室周囲の表面にそって形成する減算処理手段からなる心室容積の分析装置が提供される。
【００１２】
本発明の第４態様によれば、少なくとも１つの心室を含む患者の部位を非侵襲的に検査して、心室画像のボクセルの値を発生する非侵襲的検査手段、心室画像のどのボクセルが心室の周辺境界を表すかを判定する手段、心室境界によって囲まれたボクセルの値の発生数を求めるヒストグラム発生手段、この発生数に従って、各ボクセル値が血液組織に対応する確率を求める手段、心室境界により囲まれたボクセルをカウントするカウント手段、及び求めた確率に従ってカウントした各ボクセルに重みを付けて、心室容積に比例する合計を求める重み付け手段からなる心室容積測定装置が提供される。
【００１３】
本発明の第５態様によれば、患者の心臓を含む患者部位の容積画像を発生する非侵襲的検査手段、心臓を囲む副領域を求める手段、ボクセルの値の範囲を決定して、容積画像のひとつを血液に対応させ、そしてボクセル値の範囲を非血液組織に対応させる手段、及び血液に対応するボクセル値範囲にある値をもつ連続ボクセルをカウントして、心室容積を表すボクセル値を求める手段からなる心室容積の測定装置が提供される。
【００１４】
本発明によれば、セグメント化を迅速かつ簡単ではあるが、正確に行えるので有利である。
【００１５】
精度が高くなることも本発明の利点である。ボクセルを血液・非血液として分類する前に肺や不確実な境界部を排除できると、生成する画像誤差の大きな原因を排除することができる。
【００１６】
本発明によれば、また、ノイズの多い画像でも正確な結果が得られるで有利である。個々のボクセル特性に対抗するものとして、ヒストグラムに基づきボクセル分類決定を行うと、全体の信頼性が高くなる。
【００１７】
さらに、処理速度が速く、また複雑でないことも有利である。即ち、反復データ分析が必要ない。練習用セットや先験的常法や知識ベースの入力についても同様である。
【００１８】
以下、本発明方法及び装置の一実施例を添付図面にそくして説明する。
図１、図２は本発明を説明するブロック図である。
図３は一例としての血液・非血液組織確率曲線図である。
【００１９】
図１、図２（これら２つの図で本発明全体を示すものである）について説明すると、磁気共鳴画像装置Ａにより患者の所定部位を検査し、その容積画像を発生する。心臓及びその周囲領域の容積画像は、容積が複数の平行スライスによって定義される黒色の血液映像シーケンスである。運動検出手段Ｂによって心室の位置を定める。セグメント化手段Ｃにより、血液強度範囲の画像のボクセル及び非血液組織強度範囲のボクセルの強度範囲をパラメトリックに決定する。領域拡大手段（ｒｅｇｉｏｎ  ｇｒｏｗｉｎｇ  ｍｅａｎｓ）Ｄにより、画像の血液容量の強度をもつ隣接画像ボクセルをカウントする。
【００２０】
磁気共鳴データ取り込み手段Ａは今までと同じ磁気共鳴スキャナーを備えている。磁気共鳴スキャナーは適当なコイルと支持電子要素からなり、画像形成場を介して実質的に均一な主磁場を発生する。無線周波数コイル及び支持電子要素が無線周波数パルスを選択的に検査部位に導入し、所定のバイポールの共鳴を誘導するとともに、誘導共鳴を処理する。勾配場コイル及び支持電子要素により、検査部位間に勾配場パルスを加えて、励起共鳴場に位相及び周波数エンコーディングを起こすとともに、スライス又は容積を形成する。
【００２１】
磁気共鳴エコーやその他の診断上のデータを集め、再生手段１２によりこれらデータを容積画像に再生し、適当な容積画像メモリ１４に記憶する。再生手段１２は一連の二次元スライスを再生し、容積を形成する。あるいは、三次元再生アルゴリズムを使用してもよい。好ましい黒色の血液映像シーケンスの場合、血液組織は一方の強度端に現れ、通常は、モノクロモニターに黒で表示される。非血液組織は画像上では他方の強度端近くに現れ、一般に白で表示される。黒色の血液映像法を使用して、複数のプレーンを発生し、これらを心臓周期の同じ点で集めるのが好ましい。一時的に高い解像力を得るには、心臓ゲーティングを使用すればよい。即ち、患者の心臓周期をモニターし、心臓周期のＲ波やその他の特性部の後に、ＭＲＩ操作を所定の時間開始すればよい。一定の間隔（例えば、１０−２５ｍｓｅｃ）で（最高６４の）測定値が得られる。この好ましい黒色の血液映像シーケンスの場合、４０の画像で代表的な１０００ｍｓｅｃ．のＲ−Ｒ間隔の８０％をカバーできる。場合によっては、ＣＴその他のデータ取り込み手段も利用することができる。
【００２２】
運動検出手段Ｂによって、２つの一時的に隣接する画像を発生する。即ち、黒色の血液映像シーケンスを使用して、同一の空間容積を発生するが、極めて短い間隔でオフセットする。Ｒ波の後に第２のＭＲＩをトリガーするが、この時間は、第１画像が発生するＲ波の後の時間よりも僅かに長い（かあるいは短い）。運動手段Ｂは第１の一時的な画像を記憶する第１メモリ手段２０及び第２の一時的な画像を記憶する第２の一時的なメモリ手段２２を備えている。好ましくは、第１及び第２のメモリ手段は大容量ＲＡＭかディスクメモリ部分である。減算手段２４によって、一時的な差分画像を発生する２つの画像の対応するボクセルを減算処理する。一時的に時間のずれた状態で得た第１及び第２の画像を時間的には極めて短い間に取られるので、運動領域を除けば、本質的に同じである。いうまでもなく、この運動は主に心臓運動である。従って、差分画像は本質的にはブランクである。但し、心室周囲には暗い線があり、この線の幅は第１及び第２画像間の心臓運動の時間量に対応する。絶対値手段２６により、差分画像の各ボクセルの絶対値を比較するが、この比較対象は所定の閾値であり、この閾値は差分心室運動表面又は帯域線と漂走差（ｓｔｒａｙ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ）との差になるように選択する。小さい値はゼロに設定し、そして他方の値は１に設定する。場合によっては、別にアルゴリズムを組み込んで、心室を囲むボクセルの隣接面から離れたボクセルを捨てるようにしてもよい。差分画像の絶対値は差分画像メモリ手段２８に記憶する。
【００２３】
一時的な差分画像の質量中心は、正常なヒトの心臓の短軸側において左心室と右心室との間の境界上かその近くにある。差分画像の第２中心モーメントはちょうど心臓を取り込むためにはどの程度大きな副画像が必要なのかに直接関係する。質量中心手段３０によって、一時的な差分画像からの質量中心、即ち幾何学的中心を求める。第２モーメント手段３２により、差分画像の第２モーメントを計算する。編集手段３４により、第１の一時的な画像メモリ手段２０からスライス毎に元の容積画像を編集して、実質的にちょうど心臓にあう横断面が正方形の副画像を発生する。即ち、この副画像は差分画像の質量中心にセンタリングするが、この画像の辺の長さは心臓の最も大きい横断面の根に等しい。場合によっては、中心及び画像の大きさに関する情報を使用して、ＭＲＩシーケンスをリフォーマッティングして、検査部位を副画像域に制限することができる。
【００２４】
好ましい実施例では、セグメント化手段Ｃにより３種類の組織、即ち血液、肺及びその他の非血液組織をセグメント化する。即ち、同定する。確率を決定する前に、肺編集手段４０によって、メモリ手段２０の元の容積画像のボクセルを検査して、肺部位を決定する。ヒストグラムを演算する前に、肺領域のすべてのボクセルを演算から排除する。肺部位は全画像にわたってバックグランド・ボクセルを集める領域拡大により決定する。最大の領域は患者の左及び右側にあり、そして次に大きな領域は肺を含むキャビティーである。境界検出手段４２によって、副画像モメリ手段３６の所定副画像の境界領域に対応する境界ボクセルを検出する。境界画像は副画像にソーベル・オペレータ（ｓｏｂｅｌ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）を通し、結果を閾値化して演算する。得られたヒストグラムは血液及び組織のみに関する一次情報を含むことになる。これは強力な２項フレーバーを与えるとともに、ヒストグラムをクラスター化して、血液及び組織の確率を決定する
【００２５】
副画像ヒストグラム手段４４によって、血液領域、そして非血液、非肺及び非境界領域のボクセルについてヒストグラム、即ち強度対ボクセル数を発生する。詳しくは、副画像ヒストグラム手段４６により副画像メモリ３６に記憶した副画像の各ボクセルに対応する強度を決定する。そして、境界ボクセル減算手段４８により、境界検出手段４２によって求められた境界ボクセルからコントリビューションを減じる。即ち、削除する。このようにして、一部血液を含み、そして一部非血液を含むボクセルを考えられる確率の基礎となる部分から排除する。同様に、肺ボクセル減算手段５０により、肺部位同定手段４０が肺組織と同定したボクセルのコントリビューションを減じる。即ち、削除する。そして、バイモーダル・ヒストグラムメモリ手段５２により、ボクセル強度対血液及び非血液、非肺、及び非境界ボクセルの発生数であるヒストグラムを記憶する。
【００２６】
続いて図１、２及び図３について説明を続けると、このヒストグラムは２つのピークをもつ曲線を与えるが、一方のピーク６０は平均血液組織強度に対応し、そして他方のピーク６２の中心は平均非血液（非肺、非境界）組織強度の周囲にある。ボクセルの低い、即ち黒い強度クラスターは非血液組織を表し、そして高い、即ち明るい強度クラスターは非血液組織を表す。第１ピーク検出手段６４はピークの一つ、例えば血液クラスターを表す。第１曲線適合手段６６は平滑な曲線をヒストグラムの血液ピークに適合させるものである。そして、好適な実施例では、曲線適合手段６６は血液ピークを第１ガウス曲線に適合させるものである。ヒストグラムに最も頻繁に現れる強度レベルを平均ガウス分布の初期推定値として使用する。振幅の初期推定値発生数及び分散値の初期推定値の発生数は両方向のピーク付近の振幅を追跡することによって推定する。ｅ倍、即ちネピア対数の基数、の振幅低下はこの分散値をマークする。これら平均値及び分散値の初期推定値を非線形最小二乗適合法に代入して、血液ピークを最もよく表すガウス曲線を推定する。減算手段７０によって、血液ピーク付近にあるバイモーダル・ヒストグラムから血液組織ガウス曲線を減じる。第２ピーク検出手段７２によって非血液クラスターピークを検出する。第２曲線適合手段７４によって、第２ガウス曲線７６を非血液組織ピークに適合する。
【００２７】
いうまでもなく、他の曲線適合法も使用することができる。ヒストグラムに適合する曲線の他の適当な例には次のものがある。
（１）  ｌｏｇｎｏｒｍａｌ  １／ｘ・ｅ−ｌｎ２ｘ／２
（２）  Ｍａｘｗｅｌｌ  ｘ２ｅｘ２／２
（３）  Ｅｒｌａｎｇ  ｘｒｅ−ｘ
（４）  Ｃａｕｃｈｙ  １／（１＋ｘ２）
（５）  Ｎｏｒｍａｌ  ｅ−ｘ／２
（６）  Ｂｅｔａ  ｘｂ（１−ｘ）ｃ等である。
最も適合する血液ヒストグラム曲線を血液組織曲線メモリ８０に記憶し、そして最も適合する組織ヒストグラムを非血液組織ヒストグラムメモリ８２に記憶する。もっとも適合血液及び組織曲線は各ボクセルが血液又は組織を表す確率を表す。即ち、ボクセルの強度と血液曲線又は組織曲線のピークとの間の偏差量がボクセルがそれぞれ血液かまたは組織を表す確率を示す。最も適合する曲線６８、７６は好ましくは容積画像の単一スライスに基づき決定する。このようにして決定された確率曲線は容積の他のスライスについても有効である。
【００２８】
分類手段８４により、それぞれ利用できるボクセル強度と確率曲線６８、７６を比較し、ボクセルを血液組織かまたは非血液組織のいずれかとして、そして分類が可能かまたは確実かとして分類する。即ち、ガウス曲線それぞれの頂点を等しく１、即ち確率１００％に設定する。各強度について、それが血液組織かまたは非血液組織を表す確率は確率曲線によって示される。所与の曲線が非血液曲線よりも血液曲線にある確率が高い場合、それは血液組織として分類される。また、所与の強度が血液曲線よりも非血液曲線にある確率が高い場合、それは非血液組織として分類される。
【００２９】
領域拡大手段Ｄは、副画像の各ボクセルの分類を決定するハイ・コントラスト、即ち血液画像生成手段９０を備えている。詳しくは、これは各ボクセルの強度について分類手段８４と連動して、ボクセルが血液組織か非血液組織のいずれかを表すかを決定する。強度が非血液組織を表す場合には、ゼロの値を該ボクセルに割り当てる。強度が血液組織として分類される場合には、血液画像生成手段９０が確率分布曲線メモリ手段８０と連動して、対応する強度が血液として分類される信頼度を決定する。同様に、最も適合する曲線の頂点は１、即ち１００％信頼度と分類される。ピークから曲線よりもさらに低い値は対応して信頼度が低い。好ましい実施例では、血液を表すと決定された各ボクセルには対応する信頼度、即ち確率が与えられる。あるいは、血液組織を表すと決定された各ボクセルには２進値１が与えられ、そして非血液組織と決定されたボクセルにはゼロの値が与えられる。さらに、非血液組織を表すと決定されたボクセルにはその信頼性水準の逆元が与えられる。即ち、ボクセルは非血液組織を表さず、血液組織を表すという確率が与えられる。
【００３０】
ハイ・コントラスト、即ち血液画像はハイ・コントラスト画像メモリ手段９２に記憶する。
【００３１】
領域拡大手段Ｄは、手段３０及び３２によって決定される質量中心及び第２モーメントから左か右の心室内にあることが知られているボクセルで開始する。ステッピング手段９４が、左心室及び右心室のいずれかにあることが知られているボクセルのボクセル値を読み出す。このステッピング手段はこのボクセルから、一般には同心円を描いてこのボクセルから外側に移動し、それぞれゼロではない、隣接ボクセルの信頼度を読み取る。また、ステッピング手段は外側にステップ移動し続けるが、その方向は血液ボクセルがある方向である。また、その移動は血液を表す強度をもつすべての隣接ボクセルが読み出されるか、カウントされるまでである。血液組織として分類される非隣接ボクセルは心室内部以外の血管を表し、読み出されることはない。好ましくは、容積画像のスライスはシリアル処理する。また、ステッピング手段は質量中心に基づき第１ステッピングの初期点を決定するものである。このスライスの心室容積が決定されたなら、このスライスの質量中心が正確に決定できる。好ましくは、このステッピング手段は各スライスの質量中心を計算し、そしてこのように計算した質量中心を次の隣接スライスの開始点として使用する手段を備えている。
【００３２】
合計手段９６により、ハイ・コントラストメモリ９２からステッピング手段９４が読み出した隣接血液ボクセル値を合計する。この信頼度の合計を乗算手段９８によっえ各ボクセルの容積に乗算する。この積が心室の容積を示す。これは心室容積メモリ手段１００に記憶する。次に、ステッピング手段９４が、一般には他の心室にセンタリンされる質量中心から予想されるボクセルまでステップ移動する。そしてこれが繰り返される。
【００３３】
好適な実施例についてさらに詳しく説明すると、心室容積メモリ手段１００は左心室容積メモリ手段１００ｌと右心室容積メモリ手段１００ｒを備えている。容積表示手段１０２は記憶されている心室容積を表示に適するフォーマットに変換する。図示の実施例では、表示手段１０２が数字を適当なフォーマットに変換して、ビデオモニター１０４に表示するようになっている。スライス選択手段１０６があるので、オペレータがハイ・コントラストメモリ手段９２に記憶された画像のスライスを一つ以上を選択できる。あるいは副画像メモリ手段３６をビデオモニター１０４に表示できる。
【００３４】
左及び右心室があらゆるスライスに、そしてあらゆる心臓相に明瞭な副領域として現れることはない。従って、心室が現れるスライスでは、ステッピング手段が、隣接血液ボクセルから隣接血液ボクセルに移動する間に、両心室をステップして通ることになる。そして、再生手段１２によって再生されたデータの高周波数成分により、各心室と心臓組織との間の境界を示す境界面が同定される。好適な実施例では、境界操作ルーチン１１０がソーベル境界検出手段を使用して、境界にそって存在する点を決定する。この分析に基づいて境界操作手段のが各心室の境界を定める。そして、ステッピング手段がハイ・コントラストメモリ手段９２にアクセスしようとしている各ボクセルのアドレスを比較して、これが境界操作ルーチン１１０によって決定された境界パラメータの内部にあるのか、その間にあるのかを決定する。
【００３５】
比較手段１１２により、各スライスのボクセルを合計した後、左及び右心室の容積を比較する。各スライスの左及び右心室の相対容積を比較し、そして各心室の容積を先行のスライス又は隣接スライスと比較することによって、ステッピング手段が２つの心室の間をステップしたかどうかを簡単に知ることがきる。比較手段が心室が合計されたことを確認したなら、比較手段により、ステッピング手段９４を上記ルーチン１１０にアクセスして、これが心室境界を横断したかをどうかを知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を説明するブロック図である。
【図２】本発明を説明するブロック図である。
【図３】一例としての血液及び非血液組織確率曲線図である。
【符号の説明】
Ａ、Ｂ  非侵襲的手段
Ｄ  カウント手段
２４  減算処理手段
５２  ヒストグラム発生手段
９０  確率決定手段
９６  カウント手段
【図１】
0003593616.tif 000002
【図２】
0003593616.tif 000003
【図３】
0003593616.tif 000004