(57)【要約】  ３次元空間の任意の面を撮影断面として設定可能な医用画像撮影装置において、検査時間を延長すること無く撮影断面を自動的に算出するとともにＭＰＲにおいて自動的に切り出し断面を算出可能な技術を提供する。  手動で撮影断面を設定する場合と同様の二次元スカウト撮影を行い、得られたスカウト画像を処理し、推奨撮影断面を算出する。処理のアルゴリズムおよび処理に用いる各種画像処理手法は、予め撮影対象部位および検査の種類毎に保持される。
2010150783.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元空間の任意の面を撮影可能な医用画像撮影装置であって、
互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群と、他方のスライス面である第二のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群とを取得する画像取得手段と、
二次元画像から、予め定められた解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出手段と、
撮影断面として推奨する推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出手段と、
撮影対象部位に応じて、前記推奨撮影断面を算出するために必要な推奨撮影断面算出情報を保持する推奨撮影断面算出情報記憶手段と、を備え、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の画像群から第一の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第二の画像群から第二の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報を用いて前記推奨撮影断面を算出すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項２】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、
スライス面を決定するスライス面決定手段と、
再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段と、
画像上の解剖学的な特徴点の位置を特定する特徴点決定手段と、をさらに備え、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造および前記第二の解剖学的特徴構造を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って第三のスライス面を決定し、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記特徴点決定手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像上で前記推奨撮影断面が含むべき複数の解剖学的な特徴点の位置を特定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、第三のスライス面に交差し、前記複数の解剖学的特徴点を含む面を前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項３】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって
前記推奨撮影断面算出手段は、スライス面を決定するスライス面決定手段をさらに備え、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造および前記第二の解剖学的特徴構造を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って第三のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第三のスライス面を前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項４】
請求項３記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段をさらに備え、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報のいずれか一方と、前記第三の解剖学的特徴構造の情報とを用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項５】
請求項３記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段をさらに備え、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第一の画像群から第四の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第三の解剖学的特徴構造の情報および前記第四の解剖学的特徴構造の情報を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項６】
請求項５記載の医用画像撮影装置であって、
前記画像生成手段は、前記第二の画像群から前記第五のスライス面の二次元画像を第五の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第五の画像から第五の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第三の画像から第六の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第五の解剖学的特徴構造の情報および前記第六の解剖学的特徴構造の情報を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第六のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第六のスライス面を第三の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項７】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出情報記憶手段は、前記解剖学的特徴構造の情報の抽出に用いる画像認識処理の種別を記憶し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報記憶手段に記憶される画像認識処理により、前記解剖学的特徴構造の情報を抽出すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項８】
請求項２記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出情報記憶手段は、前記撮影断面が含むべき複数の解剖学的な特徴点に対応する複数の座標点で構成されるテンプレートモデルを記憶し、
前記特徴点決定手段は、前記第三の画像上で、前記テンプレートモデルをフィッティングすることにより、前記複数の解剖学的特徴点の位置を特定すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項９】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段が算出した前記推奨撮影断面を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された推奨撮影断面を変更するための補正量の入力を受け付ける入力手段と、
前記入力手段を介して補正量を受け付けた場合、前記推奨撮影断面を、前記受け付けた補正量で補正し、補正後の断面を撮影断面と決定する撮影断面決定手段と、をさらに備えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１０】
請求項９記載の医用画像撮影装置であって、
撮影対象部位に対応付けて前記入力手段を介して受け付けた補正量を記憶する補正量記憶手段をさらに備え、
前記推奨撮影断面算出手段は、
前記補正量記憶手段に撮影を行う対象の撮影部位に対応付けて前記補正量が記憶されている場合、前記表示手段に表示する前に、前記算出した推奨撮影断面を前記補正量で補正すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１１】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の画像群の取得後に前記第二の画像群を取得し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報の抽出を、前記第二の画像群の取得の前に終えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１２】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の画像群の取得後に前記第二の画像群を取得し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報の抽出を、前記第二の画像群を取得するシーケンスの開始前に終え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報に基づき、第二の画像群を取得する位置を調整すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１３】
請求項３項記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段と、
前記推奨撮影断面算出手段が算出した推奨撮影断面から撮影断面を決定する撮影断面決定手段と、
前記撮影断面決定手段が決定した撮影断面の診断用画像を取得する本撮影を行う本撮影制御手段と、をさらに備え、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記診断用画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報のいずれか一方と、前記第三の解剖学的特徴構造の情報とを用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面と決定すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１４】
請求項１１記載の医用画像撮影装置であって、
撮影対象部位に対応づけて、前記第一のスライス面、前記第二のスライス面をそれぞれ特定する情報を保持するスカウト撮影情報保持手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、撮影対象部位に応じて前記スカウト撮影情報保持手段に保持されている情報に従って、前記画像取得手段を制御すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１５】
請求項１１記載の医用画像撮影装置であって、
前記撮影断面決定手段が決定した撮影断面の適否を判別する適否判別手段と、
前記適否判別手段で否と判別された場合、前記推奨撮影断面に基づき、前記画像取得手段が二次元画像を取得するスライス面を決定し、当該画像取得手段に当該スライス面の画像を取得させる再スカウト撮影指示手段と、をさらに備えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング装置等の医用画像撮影装置を用いた検査における撮影断面の位置決め技術および診断画像切り出し技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
３次元空間上で所望の位置および傾きの断面を撮影し、診断に用いる医用画像診断装置がある。中でも、磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置は、主にプロトンの核磁気共鳴現象を利用した医用画像診断装置であり、静磁場に置かれた被検体に高周波磁場を印加して核磁化を励起し、計測した磁気共鳴信号を画像化する。ＭＲＩ装置は、撮影部位に制限が無く、非侵襲に任意の断面の撮影が可能である。【０００３】
ＭＲＩ装置では、一般に、撮影する断面（撮影断面）を特定するスライス傾斜磁場を印加すると同時に、撮影断面内の磁化を励起させる励起パルスを与え、励起された磁化が発生する核磁気共鳴（エコー）信号を得る。磁化に位置情報を与えるため、励起からエコー信号を得るまでの間に、撮影断面内で互いに垂直な方向の位相エンコード傾斜磁場とリードアウト傾斜磁場とを印加する。【０００４】
ＭＲＩ装置のような任意の断面の撮影が可能な医用画像診断装置では、撮影する断面を予め設定しなければならない。このため、検査では、撮影断面を設定するスカウト画像を取得するスカウト撮影を、診断用画像を取得する本撮影の前に行う。【０００５】
撮影断面は、撮影部位や対象とする疾患によって概ね決められているため、スカウト画像上で操作者がユーザインタフェースを介してマニュアル操作で行っている。ところが、検査は、異なる撮影断面の撮影を組み合わせて行ったり、定期的に同じ撮影断面での撮影を繰り返したりすることがある。異なる撮影断面の撮影を行う場合は、その度に操作者が設定する必要がある。また、同じ撮影断面の撮影を繰り返す場合、マニュアル操作では、毎回同じ撮影断面を設定することは難しい。いずれにしても、撮影断面の設定は撮影のたびに同じ作業を繰り返す必要があり、単純で煩雑な作業の一つに挙げられている。【０００６】
このような撮影断面決定の作業の操作性を向上するため、例えば、視覚的に位置決め操作しやすい工夫を行うもの（例えば、特許文献１参照）、画像認識により自動的に位置決めを行うもの（例えば、非特許文献１および２参照）などが提案されている。自動化による効果としては、操作性の向上だけでなく，フォローアップ検査時の撮影断面の再現性向上が期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０５−２６９１１３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】『Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｏｆ  ＭＲＩ  ｎｅｕｒｏ  ｓｃａｎｓ』（Ｙｏｕｎｇ  Ｓ，  Ｂｙｓｔｒｏｖ  Ｄ，  Ｎｅｔｓｃｈ  Ｔ，  Ｂｅｒｇｍａｎｓ  Ｒ，  ｖａｎ  Ｍｕｉｓｗｉｎｋｅｌ  Ａ，  Ｖｉｓｓｅｒ  Ｆ，  Ｓｐｒｉｎｇｏｒｕｍ  Ｒ，  Ｇｉｅｓｅｋｅ  Ｊ著、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ：  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｒｅｉｎｈａｒｄｔ  ＪＭ，  ｅｄ．  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＳＰＩＥ  Ｖｏｌ．  ６１４４，  ２００６
【非特許文献２】『Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｓｃａｎ  Ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｂｒａｉｎ  ＭＲＩ』（Ｉｔｔｉ  Ｌ，  Ｃｈａｎｇ  Ｌ，  Ｅｒｎｓｔ  Ｔ著、Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ４５；４８６−４９４，  ２００１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載の手法は、操作者のマニュアル操作による部分がまだ残っているため、依然として再現性の低さと煩雑さは残る。また、非特許文献１および２に記載の手法では、スカウト画像として３次元のボリュームデータを計測する必要があるためスカウト撮影にかかる時間が従来よりも長くなる。さらに、スカウト撮影後に撮影断面を算出して決定するため、さらに自動化のための処理時間が必要となる。このため、全体としての検査時間が延長するだけでなく、自動化のための処理による待ち時間が操作者にストレスを与え、操作者の要求に十分に応えていない。【００１０】
一方、近年、パラレルイメージングなどの高速撮影技術の向上に伴い、高速に３次元画像を取得する３次元撮影が行われている。３次元撮影では撮影範囲として３次元空間を設定すればよいため、断面を設定する２次元撮影に比べて容易である。しかし、撮影終了後に得られた３次元ボリュームデータから診断したい２次元画像を切り出す必要がある。この処理はＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｌａｎａｒ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）と呼ばれ、２次元画像を簡単かつ高速に抽出可能な画像処理システムが求められている。【００１１】
本発明は、上記の問題を鑑みたもので、上記ＭＲＩ装置のような３次元空間の任意の面を撮影断面として設定可能な医用画像撮影装置において、従来の検査の流れを変えることなく、また、検査時間を延長すること無く、撮影断面を自動的に算出するとともにＭＰＲにおいて自動的に切り出し断面を算出可能な技術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】
【００１２】
本発明は、手動で撮影断面を設定する場合と同様の二次元スカウト撮影を行い、得られたスカウト画像を処理し、推奨撮影断面を算出する。処理のアルゴリズムおよび処理に用いる各種画像処理手法は、予め撮影対象部位および検査の種類毎に保持される。【００１３】
具体的には、３次元空間の任意の面を撮影可能な医用画像撮影装置であって、互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群と、他方のスライス面である第二のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群とを取得する画像取得手段と、二次元画像から、予め定められた解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出手段と、撮影断面として推奨する推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出手段と、撮影対象部位に応じて、前記推奨撮影断面を算出するために必要な推奨撮影断面算出情報を保持する推奨撮影断面算出情報記憶手段と、を備え、前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の画像群から第一の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第二の画像群から第二の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、前記推奨撮影断面算出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報を用いて前記推奨撮影断面を算出することを特徴とする医用画像撮影装置を提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、上記ＭＲＩ装置のような３次元空間の任意の面を撮影断面として設定可能な医用画像撮影装置において、従来の検査の流れを変えることなく、また、検査時間を延長すること無く撮影断面を自動的に算出するとともにＭＰＲにおいて自動的に切り出し断面を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第一の実施形態のＭＲＩ装置の典型的な構成を示すブロック図である。
【図２】第一の実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は第一の実施形態のスカウト画像の一例を示す図である。
【図４】第一の実施形態の推奨撮影断面算出処理のフローである。
【図５】（ａ）は、第一の実施形態のコロナル正中線算出処理を説明するための図であり、（ｂ）は、第一の実施形態のアキシャル画像決定処理を説明するための図である。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は、第一の実施形態のアキシャル正中線算出処理を説明するための図である。
【図７】（ａ）〜（ｃ）は、第一の実施形態の正中面決定処理を説明するための図である。
【図８】（ａ）〜（ｃ）は、第一の実施形態のテンプレートモデルの作成手順を説明するための図である。
【図９】（ａ）、（ｂ）は、第一の実施形態のテンプレートモデルのフィッティングを説明するための図である。
【図１０】（ａ）、（ｂ）は、第一の実施形態のテンプレートモデルから推奨撮影断面算出手法を説明するための図である。
【図１１】第一の実施形態の計測準備処理を説明するための図である。
【図１２】（ａ）、（ｂ）は、第一の実施形態の計測準備処理を説明するための図である。
【図１３】（ａ）、（ｂ）は、第一の実施形態の計測準備処理を説明するための図である。
【図１４】第二の実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図１５】第三の実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜＜第一の実施形態＞＞
以下、本発明を適用する第一の実施形態について説明する。本発明の実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
まず、本実施形態の磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置について説明する。本実施形態のＭＲＩ装置１００は、上述のように、静磁場に置かれた被検体１０３に高周波磁場を印加して、被検体１０３内の核磁化を励起し、発生する核磁気共鳴信号（エコー信号）を計測する。このとき、傾斜磁場を印加して計測する磁気共鳴信号に位置情報を与え、画像化（撮影）する。図１は、これを実現する、本実施形態のＭＲＩ装置１００の典型的な構成を示すブロック図である。本実施形態のＭＲＩ装置１００は、静磁場を発生するマグネット１０１と、傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１０２と、被検体（生体）１０３に高周波磁場パルス（以下、ＲＦパルス）を照射するＲＦコイル１０７と、被検体１０３から発生するエコー信号を検出するＲＦプローブ１０８と、マグネット１０１の発生する静磁場空間内で被検体（例えば、生体）１０３を載置する寝台（テーブル）１１５と、を備える。
【００１８】
さらに、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、傾斜磁場コイル１０２を駆動する傾斜磁場電源１０５と、ＲＦコイル１０７を駆動する高周波磁場発生器１０６と、ＲＦプローブ１０８で検出したエコー信号を受信する受信器１０９と、傾斜磁場電源１０５と高周波磁場発生器１０６とに命令を送り、それぞれ傾斜磁場および高周波磁場を発生させるとともに、検波の基準とする核磁気共鳴周波数を受信器１０９にセットするシーケンサ１０４と、検波された信号に対して信号処理を施す計算機１１０と、計算機１１０での処理結果を表示する表示装置１１１と、同処理結果を保持する記憶装置１１２と、操作者からの指示を受け付ける入力装置１１６と、を備える。
【００１９】
以上の構成を有するＭＲＩ装置１００では、シーケンサ１０４の制御により、ＲＦパルスがＲＦコイル１０７を通じて被検体１０３に印加されるとともに、スライス選択や位相エンコードなどの位置情報をエコー信号に与えるための傾斜磁場パルスが傾斜磁場コイル１０２によって印加される。また、被検体１０３から発生した信号はＲＦプローブ１０８によって受波され、検波された信号は計算機１１０に送られ、ここで画像再構成などの信号処理が行われる。なお、記憶装置１１２には、信号処理の結果だけでなく、必要に応じて、検波された信号自体、撮影条件等を記憶させてもよい。
【００２０】
また、ＭＲＩ装置１００は、静磁場均一度を調節する必要があるときには、シムコイル１１３と、シムコイル１１３を駆動するシム電源１１４をさらに備えてもよい。シムコイル１１３は、複数のチャネルからなり、シム電源１１４から供給される電流によりにより静磁場不均一を補正する付加的な磁場を発生する。静磁場均一度調整時にシムコイル１１３を構成する各チャネルに流す電流は、シーケンサ１０４により制御される。
【００２１】
なお、シーケンサ１０４は、上述のようにＭＲＩ装置１００を構成する各部の動作を制御し、計測を実行させるもので、予めプログラムされたタイミング、強度で各部が動作するように制御を行う。上記プログラムのうち、特に、高周波磁場、傾斜磁場、信号受信のタイミングや強度を記述したものはパルスシーケンスと呼ばれる。計測は、パルスシーケンスとこれを制御するために必要な撮影パラメータとに従って行われる。パルスシーケンスは、予め作成され、記憶装置１１２に保持され、撮影パラメータは、操作者からユーザインタフェースを介して入力される。
【００２２】
また、計算機１１０は、受信した信号を処理する信号処理だけでなく、ＭＲＩ装置１００全体の動作の制御等を行う。さらに、本実施形態の計算機１１０は、記憶装置１１２とともに情報処理装置を構成し、撮影断面設定用の画像（スカウト画像）から、推奨する撮影断面（推奨撮影断面）を算出する。
【００２３】
これを実現する、本実施形態の計算機１１０と記憶装置１１２とにより構成される情報処理装置の機能ブロック図を図２に示す。本図に示すように、本実施形態の情報処理装置は、制御部２００と記憶部３００とを備える。制御部２００は、ユーザインタフェース（ＵＩ）制御部２１０と、信号処理部２２０と、計測制御部２３０と、撮影断面決定部２４０と、を備える。また、記憶部３００は、制御部２００が実現する各種処理に必要な情報を記憶するもので、撮影情報記憶部３１０と、最適スカウト撮影情報記憶部３２０と、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０とを備える。
【００２４】
撮影情報記憶部３１０には、ＭＲＩ装置１００により検査を実行するために必要な各種の情報、例えば、プロトコルが登録される。一般に、ＭＲＩ装置１００による検査では、スカウト画像を取得するスカウト撮影、静磁場不均一の調整やコイル感度補正のための準備撮影、決定された撮影断面の診断用の画像を取得する本撮影が順次実行される。各撮影は１以上の計測で構成され、各計測は、パルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って行われる。プロトコルは、各検査における、撮影順、各撮影内での計測順、計測種別を規定したもので、検査の実行に先立ち、操作者により作成され、記憶される。プロトコルは、例えば、頭部、腰椎、膝、肩といった検査部位や対象とする疾患に応じて作成され、各撮影で実行するパルスシーケンスとその撮影パラメータを含む。
【００２５】
また、撮影情報記憶部３１０には、プロトコル生成に用いるパルスシーケンスや、操作者から入力される撮影パラメータ等が登録される。登録されるパルスシーケンスには、例えば、ＦＳＥ（Ｆａｓｔ  Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ）、ＧｒＥ（ＧｒａｄｉｅｎｔＥｃｈｏ）、ＥＰＩ（Ｅｃｈｏ  Ｐｌａｎａｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、などがあり、撮影パラメータには、ＴＲ（繰り返し時間）、ＴＥ（エコー時間）、ＦＯＶ(撮影視野)、スライス厚、スライス枚数、複数の断面を撮影する場合は、その撮影順序などがある。
【００２６】
なお、プロトコルは、検査毎に操作者がユーザインタフェースを介して作成し、撮影情報記憶部３１０に登録するよう構成してもよいし、予め、検査部位および／または疾患毎に作成され、撮影情報記憶部３１０に保存されていてもよい。この場合は、操作者が、検査毎に保存されているプロトコルの中から抽出し、決定する。なお、検査部位毎に最適なプロトコルを対応付けて撮影情報記憶部３１０に保存し、操作者が撮影パラメータの設定時に検査部位を指定した際、当該検査部位に対応づけて記憶されているプロトコルが、最適なプロトコルの初期値として抽出されるよう構成してもよい。
【００２７】
最適スカウト撮影情報記憶部３２０には、検査部位毎の、また、検査部位毎に複数種の撮影断面の異なる検査種別がある場合は、検査部位および検査種別毎の、最適なスカウト撮影の手順を規定した最適スカウト撮影情報が登録される。具体的には、スカウト撮影で使用するパルスシーケンス、撮影パラメータ、撮影する断面、複数の断面を撮影する場合は、その撮影順が、登録される。なお、最適スカウト撮影は、操作者によってプロトコル作成時に選択および設定ができる。あるいは、上記の最適なプロトコルの初期値に含まれるよう構成してもよい。
【００２８】
推奨撮影断面算出情報記憶部３３０には、スカウト画像から推奨撮影断面を算出するために用いる情報が登録される。例えば、検査部位に応じて、スカウト画像から推奨撮影断面を生成するために実行するアルゴリズムが登録される。また、アルゴリズム内で実行される画像処理の種類、推奨撮影断面算出に用いる解剖学的な特徴構造等、検査部位に応じた解剖学的な特徴構造と推奨撮影断面との位置関係等が登録される。なお、解剖学的な特徴構造と推奨撮影断面との位置関係は、操作者が設定できる構成でもよい。
【００２９】
なお、複数の推奨撮影断面の設定が可能な部位の場合、目印の名称（ＯＭライン、椎間板ライン等）、検査種別（ルーチン検査、てんかん検査等）ごとに解剖学的な特徴構造と推奨撮影断面との位置関係を撮影断面リストとして保持し、プロトコル作成時に操作者が、本撮影のパルスシーケンスごとに選択可能なように構成してもよい。これにより、操作者の選択に応じた撮影断面の設定が可能となる。なお、撮影断面リストからの選択時に、撮影断面と、解剖学的目印位置との関係を操作者が目視で確認できるよう、表示装置１１１に表示させるグラフィカルインタフェース（ＧＩ）を備えるよう構成してもよい。さらに、このＧＩ上で位置の調整入力を受け付けるよう構成してもよい。
【００３０】
解剖学的特徴構造は、例えば、検査部位が頭部であれば、正中線、頭部輪郭、脳輪郭、脳梁、橋、脳幹、下垂体、斜台、腰椎であれば脊髄神経の傾き、椎間板の位置、膝であれば、大腿骨内側顆、大腿骨外側顆、大腿骨、頸骨の位置、大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結んだ線、大腿骨と頸骨と間の関節面、肩であれば、棘上筋、骨頭、肩甲骨、肩峰、鎖骨の位置、棘上筋に平行な線、上腕骨に沿ったライン、骨頭と肩甲骨間の関節面の接線、骨頭と肩甲骨間を結ぶラインなどである。これらの解剖学的特徴構造は、検査部位に応じて予め定められ、登録される。
【００３１】
ＵＩ制御部２１０は、入力装置１１６および表示装置１１１などのユーザインタフェースを制御し、操作者に処理結果を提示する、操作者からの入力を受け付ける、といったユーザインタフェース処理を行う。
【００３２】
信号処理部２２０は、ＭＲＩ装置１００で取得したエコー信号を処理し、画像を再構成する。また、エコー信号を処理し、中心周波数やＲＦ照射強度等の撮影に必要な制御値を算出し、装置にシーケンサ１０４に送信する。
【００３３】
計測制御部２３０は、操作者によって作成され、撮影情報記憶部３１０に登録されたプロトコルに従って、実行するパルスシーケンス、用いる撮影パラメータを読み出し、シーケンサ１０４に命令を与え、計測を実行する。
【００３４】
撮影断面決定部２４０は、スカウト画像に基づき、本撮影での撮影断面を決定する。また、本実施形態の撮影断面決定部２４０は、スカウト画像から推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出部２４１を備える。また、推奨撮影断面算出部２４１は、二次元画像上で予め定められた解剖学的特徴構造を抽出する解剖学的特徴構造抽出部２４２と、２つの二次元画像上それぞれの解剖学的特徴構造を用い、新たなスライス面を決定するスライス面決定部２４３と、を備える。
【００３５】
推奨撮影断面算出部２４１は、最適スカウト撮影情報に従って実行されたスカウト撮影で得たスカウト画像から、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録されるアルゴリズムに従って、推奨撮影断面を算出する。
【００３６】
解剖学的特徴構造抽出部２４２は、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に記憶されたアルゴリズムに従って、スカウト画像などの二次元画像から推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に記憶された画像処理により、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に記憶された解剖学的特徴構造を抽出する。
【００３７】
スライス面決定部２４３は、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に記憶されたアルゴリズムに従って、２つの互いに交差する２つのスライス面に平行な画像群から抽出した解剖学的特徴構造を用い、これらのスライス面いずれにも交差する新たなスライス面を決定する。
【００３８】
なお、計算機１１０は、ＣＰＵとメモリとを備え、計算機１１０が実現する制御部２００の各機能は、ＣＰＵが記憶装置１１２に格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより実現される。また、記憶部３００は、記憶装置１１２上に実現される。なお、各機能の全てまたはその一部は、ＭＲＩ装置１００とは独立して設けられる汎用の情報処理装置であって、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な情報処理装置により実現されていてもよい。同様に、記憶部３００の全てまたはその一部は、ＭＲＩ装置１００とは独立して設けられ、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な外部記憶装置により実現されてもよい。
【００３９】
以下、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録されるアルゴリズムに従って推奨撮影断面算出部２４１により実行される推奨撮影断面算出処理を、具体例を用いて説明する。ここでは、頭部のルーチン検査の場合を例にあげて説明する。
【００４０】
頭部のルーチン検査では、本撮影は、Ｔ１強調画像、Ｔ２強調画像、ＦＬＡＩＲ画像、拡散強調画像を取得するとする。撮影断面は、正中面に垂直で、ＯＭラインに平行な傾きを持ち、全脳を覆う領域に設定される。ＯＭラインとは、正中面の画像上の鼻根部と橋端下部とを結ぶラインであり、正中面に近い平面上の画像であるほど認識しやすいラインである。このため、撮影断面は、正中面画像上で決定する。
【００４１】
従って、最適スカウト撮影情報記憶部３２０には、頭部のルーチン検査の最適スカウト撮影情報として、正中面を決定し、正中面画像を得ることができるものが登録される。例えば、Ｔ１強調のＧｒＥ（グラディエントエコー）系のパルスシーケンスを使用し、コロナル面、アキシャル面、サジタル面の順番で各面に平行な複数のスライスの撮影を行うよう登録される。ここでのスライス枚数は限定されないが、以下、５枚のスライスの撮影を行う場合を例にあげて説明する。図３に、このパルスシーケンス使用して取得したスカウト画像の一例を示す。図３（ａ）がコロナル面に平行なスライスの画像（コロナル画像）３０１で、図３（ｂ）がアキシャル面に平行なスライスの画像（アキシャル画像）３０２で、図３（ｃ）がサジタル面に平行なスライスの画像（サジタル画像）３０３である。このとき用いた撮影パラメータは、ＴＲ／ＴＥ＝３０／１．５、ＦＯＶ＝２７０、ＦＡ＝４５、画素数１２８×１２８、スライス厚１０ｍｍである。それぞれの画像の左下には、座標軸３０４を示す。なお、以下、本明細書では、体軸方向をｚ軸方向、被検体１０３が水平にテーブル１１５上に載置されるものとし、ｚ軸に垂直な２方向のうち、水平面に平行な方向をｘ軸方向、水平面に垂直な方向をｙ軸方向とする。
【００４２】
また、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０には、コロナル画像およびアキシャル画像から正中面を決定し、サジタル画像から正中面の画像を生成し、その正中面の画像上で推奨撮影断面を算出するアルゴリズムが登録される。そして、正中線および正中面画像上の頭部輪郭、脳輪郭、脳梁、橋、脳幹、下垂体、斜台が解剖学的特徴構造として登録され、画像処理としては、各スカウト画像から正中線を抽出するもの、正中面の画像上で推奨撮影断面を特定するものが登録される。
【００４３】
頭部ルーチン検査における、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録されたアルゴリズムに従って推奨撮影断面算出部２４１により実行される推奨撮影断面算出処理の流れを、図４に示す。解剖学的特徴構造抽出部２４２は、コロナル画像上で正中線の傾きを計算する（ステップＳ４０１）。次に、推奨撮影断面算出部２４１は、コロナル画像上で、画像処理に適するアキシャル画像の位置を決定する（ステップＳ４０２）。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、ステップＳ４０２で決定された位置のアキシャル画像上で、正中線の位置を計算する（ステップＳ４０３）。そして、スライス面決定部２４３は、ステップＳ４０１で得た正中線の傾きと、ステップＳ４０２で得た正中線とから正中面を決定する（ステップＳ４０４）。
【００４４】
次に、推奨撮影断面算出部２４１は、サジタル画像を参照し、ステップＳ４０４で得た正中面の妥当性を解析し（ステップＳ４０５）、妥当であると判別した場合（ステップＳ４０６）、サジタル画像から正中面画像を作成する（ステップＳ４０７）。そして、推奨撮影断面算出部２４１は、正中面画像上で、推奨撮影断面を特定し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。一方、ステップＳ４０６において、妥当でないと判別した場合は、ステップＳ４０７以降の処理を行わず、処理を終了する。
【００４５】
次に、推奨撮影断面算出処理における、各画像処理の詳細について説明する。これらの画像処理の手法は、予め推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録される。まず、ステップＳ４０１における、解剖学的特徴構造抽出部２４２によるコロナル画像上で正中線の傾きを計算する処理（以下、コロナル正中線算出処理）について説明する。図５（ａ）は、本実施形態のコロナル正中線算出処理を説明するための図である。
【００４６】
コロナル正中線算出処理では、正中線の大まかな傾きを算出する。まず、取得した５枚のコロナル画像を全て加算し、加算画像５０１を作成する。そして、閾値により二値化処理を行い、加算画像５０１上で、頭部領域５０２とバックグラウンド領域５０３とを分離する。ここで、閾値には、例えば、加算画像上の全画素の画素値の平均値等を用いる。閾値以上の値を有する画素領域を頭部領域５０２、閾値未満の値を有する領域をバックグラウンド領域５０３とする。
【００４７】
そして、頭部領域５０２内のピクセル座標を抽出し、この座標値をプロットし（５０４）、一次関数で最小二乗フィッティングを行う。このフィッティングで得られた一次関数の傾き５０５を、コロナル画像上における正中線の大まかな傾きとする。これは、コロナル面において、頭部形状がほぼ左右対称である性質を利用した手法であり、画像のコントラストに左右されない。
【００４８】
ただし、コロナル正中線算出処理はこれに限られない。画像処理の各種の手法を用いることができる。例えば、画素値、画素の微分値の組み合わせによる評価関数を作成し、正中線を算出し、傾きを決定してもよい。
【００４９】
次に、図５（ｂ）を用い、ステップＳ４０２の、推奨撮影断面算出部２４１による、画像処理に適するアキシャル画像の位置を決定する処理（アキシャル画像決定処理）を説明する。ここでは、図５（ａ）で作成した加算画像５０１を用いる。
【００５０】
まず、加算画像５０１の、ｘ軸への一次元投影像５１１およびｚ軸への一次元投影像５２１を作成する。そして、ｘ軸への一次元投影像５１１から、頭部を決定し、その両端のｘ座標とその間の幅５１２とを決定する。ｘ座標と幅５１２とは、閾値処理により算出する。すなわち、一次元投影像５１１においてその画素値が閾値５１３以上の範囲の画素群を頭部の幅５１２と判別する。閾値５１３には、加算画像５０１上の全画素の画素値の平均値等、予め定められた手法で決定される値を用いる。
【００５１】
ｚ軸への一次元投影像５２１については、その逆数の微分値５２２を計算し、その最大値となる点を求め、頭頂点５３１のｚ座標を決定する。そして、頭頂点５３１のｘ座標は、頭部の両端のｘ座標の中点とする。この加算画像５０１上で、頭頂点５３１から、上記コロナル正中線算出処理で決定した正中線の傾きに沿って幅５１２だけ離れた点５３２の座標を算出する。頭頂点５３１と点５３２との間の、所定の範囲内のスライス面のアキシャル画像を、画像処理に適するアキシャル画像として選択する。所定の範囲としては、例えば、頭頂点５３１と点５３２との距離（頭部幅５１２）をＬとすると、頭頂点５３１から、Ｌ/４の位置と３Ｌ/４の位置との範囲５３３内で撮影されるアキシャル画像を１枚以上選択する。アキシャル画像の選択においては、撮影パラメータとして先に登録されている、５枚のアキシャル画像を取得するアキシャル面に平行なスライス面の各スライス位置５３４を用いる。
【００５２】
次に、ステップＳ４０３における、解剖学的特徴構造抽出部２４２による、アキシャル画像上で正中線の位置を計算する処理（アキシャル正中線算出処理）について、説明する。図６（ａ）〜（ｃ）は、アキシャル正中線算出処理を説明するための図である。図６（ａ）に示すように、アキシャル画像選択処理において、選択されたアキシャル画像において、上記コロナル正中線算出処理と同様の手法で、閾値により二値化処理を行い、頭部領域とバックグラウンド領域とを分離する。さらに、頭部領域とされた領域を、その画素値の大きさに応じて２つ以上のグループに分ける。グループごとに画素値として一定の値を割り振った階調調整画像６０１をグループ数作成する。階調調整画像６０１を生成する処理により、血管や脂肪の領域といった大きな画素値を平滑化できる。その後、階調調整画像６０１をそれぞれ加算し、加算画像６０２を作成する。
【００５３】
次に、加算画像６０２において、その画像の重心６０３を計算する。重心６０３は、一般的に用いられている画像処理の手法で算出する。例えば、画素値で重みをつけて算出する、加算画像６０２において頭部領域として抽出した領域の画素値は一様として座標のみで計算する、といった手法を用いる。
【００５４】
次に、加算画像６０２のｘ軸への一次元投影像６０４を作成し、アキシャル画像選択処理と同様に閾値を用い、頭部の幅６０５、および両端のｘ座標を決定する。
【００５５】
次に、図６（ｂ）に示すように、加算画像６０２を、重心６０３を中心に、予め定めた基準ラインの両側−９０度から＋９０度の範囲で予め定めた刻みで回転させ、基準ラインとの成す角度６０６毎にｘ軸への一次元投影像６０４を作成する。基準ラインは例えばｙ軸とする。各投影像６０４において、先に決定した頭部の両端のｘ座標の中心を中心として、頭部の幅６０５の１／２の幅６０７の範囲で、輝度が最小の値となる点６０８のｘ座標およびその点の輝度を抽出する。そして、抽出した輝度を、その投影像６０４の角度６０６に対応づけてプロット６０９する。
【００５６】
プロット６０９の結果から、各投影像６０４の中で、点６０８の輝度が最小となるものの角度６０６を特定する。それを、アキシャル画像における正中線の傾きα６１０とする。そのときの一次元投影像６０４上の、輝度が最小となる点６０８のｘ座標Ｘｍｉｎと、重心の座標（Ｘ０，Ｙ０）とを用い、以下の式（１）に従って、正中面が通過する点Ｐ６１１の座標（ＸＰ，ＹＰ）をそれぞれ算出する。
ＸＰ＝Ｘ０−（Ｘｍｉｎ−Ｘ０）×Ｃｏｓα
ＹＰ＝Ｙ０−（Ｘｍｉｎ−Ｘ０）×Ｓｉｎα        （１）
点Ｐ６１１を通り、傾きが角度α６１０である直線を、アキシャル画像における正中線６１２とする。
【００５７】
以上のアキシャル正中線算出処理は、アキシャル画像上の正中線に対応する領域の画素の画素値（以後、簡単に正中線の画素値と呼ぶ。他も同様）が回りの脳実質の画素値に対して低いことを利用した手法である。逆に、正中線の画素値が脳実質の画素値より高くなる場合は、一次元投影像において、輝度の高い値を算出する処理を行う。
【００５８】
また、上記アキシャル正中線算出処理では、画素値の大きさを評価関数として用いている。しかし、これに限られない。例えば、一次元投影像６０４を微分したエッジ情報を用いるよう構成してもよい。また、一次元投影像６０４の標準偏差の情報を用いてもよい。さらに、これらを複合して処理を行ってもよい。これらを複合することにより、より正確な正中線抽出が可能となる。
【００５９】
アキシャル画像が脳低部に近い画像の場合は、正中線抽出に異なる手法を用いてもよい。すなわち、図６（ｃ）に示すように、重心を通るｘ軸に平行な線を用い、アキシャル画像を前壁側の領域６２１と後壁側の領域６２２とに分ける。次に、前壁側の領域６２１の画素値の総和を算出し、重心を中心として画像を、予め定めた基準ラインの両側−９０度から＋９０度の範囲で予め定めた刻みで回転させ、回転刻み毎に画素値の総和を算出する。計算した総和が最小になる回転角を正中線の傾きとし、重心を正中面の通る点とする。この手法は、脳低に近いアキシャル画像では、鼻腔領域の画素値が低く、眼球および小脳領域の画素値が高いことを利用している。また、脳低に近いアキシャル画像では、頭部の傾きに依存せずに正中面がほぼ重心を通ることも利用している。なお、アキシャル画像が脳低部に近い画像であるか否かは、アキシャル画像の位置で判断できる。例えば、選択されたアキシャル画像が頭頂側から数えて三枚目以下である場合は、脳低部に近いと判断できる。
【００６０】
なお、ここでは、処理の一例を示しており、正中線の位置を抽出する方法はこの限りではない。他の方法としては、画素値や画素の微分値の組み合わせによる評価関数を作成することで正中線を算出する方法などがある。
【００６１】
次に、ステップＳ４０４における、スライス面決定部２４３による、コロナル画像上の正中線の傾きと、アキシャル画像上の正中線の位置とから、正中面を決定する正中面決定処理について説明する。図７（ａ）〜（ｃ）は、この正中面決定処理を説明するための図である。
【００６２】
図７（ａ）に示すように、コロナル正中線算出処理で決定したコロナル画像５０１上の正中線の傾き５０５と、アキシャル正中線算出処理で決定したアキシャル画像６０２上の正中線６１２とにより、正中面の初期位置を決定する。すなわち、コロナル画像５０１上の正中線の傾き５０５とアキシャル画像６０２上の正中線６１２との両方を満たす面を正中面の初期位置（初期正中面）とする。そして、図７（ｂ）および図７（ｃ）に示すように、初期正中面と、スカウト撮影で取得した５枚のコロナル画像５０１ａ、５０１ｂ、５０１ｃ、５０１ｄ、５０１ｅおよび５枚のアキシャル画像６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃ、６０１ｄ、６０１ｅそれぞれの交線７０１を求める。
【００６３】
次に、交線７０１上の画素値を評価関数とし、評価関数が最小となるよう、初期正中面の傾きや位置を変更し、調整する。そして、評価関数が最小となる傾きおよび位置を有する面を正中面とする。なお、調整には、例えば、最小二乗法などを用いる。また、評価関数に、画素値の１階微分、２階微分などを組み合わせてもよい。これにより、抽出精度を向上させることができる。さらに、評価の精度を向上させるため、交線７０１は、ほぼ脳領域のみにおける交線であることが望ましい。なお、脳領域は、例えば、コロナル画像においては、頭頂点５３１と点５３２の間、アキシャル画像では、重心を中心に、直径が頭部の幅６０５である円の範囲とする。また、コロナル画像およびアキシャル画像を、それぞれ画素値の平均値を閾値として二値化処理し、信号領域とバックグラウンド領域とに分け、信号領域を脳領域としてもよい。
【００６４】
次に、上記ステップＳ４０７における、推奨撮影断面算出部２４１によるサジタル画像から正中面画像を作成する、正中面画像作成処理について説明する。まず、スカウト撮影で得られた５枚のサジタル画像の画素値を用い、ステップＳ４０４において決定された正中面の、各画素値を補間により求める。この際、５枚のサジタル画像の位置は、撮影パラメータにおいて、スカウト撮影時のサジタル面に平行な５枚のスライスのスライス位置として設定されたものを用いる。
【００６５】
なお、５枚のサジタル画像の中で、その頭部領域が正中面に７０％以上含まれている画像があれば、その画像のスライス位置を正中面とするよう構成してもよい。このように構成することにより、処理時間を短縮することができる。
【００６６】
次に、上記ステップＳ４０８における、推奨撮影断面算出部２４１により作成した正中面画像上で、推奨撮影断面を特定する断面特定処理について説明する。ここでは、正中面画像上の解剖学的特徴点の位置を自動認識し、予め定められた解剖学的特徴点の位置と、撮影断面との関係の情報に従って、撮影断面を決定する。
【００６７】
まず、正中面画像上の解剖学的特徴点を自動認識する手法について説明する。自動認識は、固体毎の形状の違いに対応して変形可能なテンプレートモデルを用い、フィッティング処理により行う。使用するテンプレートモデルは、複数の点で構成され、各点は、正中面画像上の解剖学的特徴点に対応する。このテンプレートモデルを正中面画像にフィッティングし、テンプレートモデルを構成する各点の位置を算出し、正中面画像上の解剖学的特徴点の位置を抽出する。
【００６８】
まず、使用するテンプレートモデル８００の作成手順を図８（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。まず、複数の被検体の正中面画像８１０を取得する。これらの正中面画像８１０において、頭部輪郭、脳梁、大脳下縁、下垂体、斜台、橋、延髄、小脳下縁等の境界など、複数の解剖学的特徴点（目印点）８０１の座標を抽出する。ここでの被検体は、健常者であることが好ましく、また、被検体の数は、抽出する目印点８０１の数に比例することが好ましい。抽出した各被検体の目印点８０１の分布の大きさや傾きは、回転、スケーリング、平行移動により標準化する。標準化した目印点８０１の位置に関し、複数の被検体間での平均値を算出し、これを図８（ｂ）に示すように、標準モデル８２０とする。
【００６９】
次に、各被検体および標準モデル８２０の全目印点８０１の座標を一次元ベクトル化し、分散共分散行列を作成後、行列の固有値および固有ベクトルを算出する。ここで算出される固有ベクトルは、被検体の目印点８０１の分布において個体差が見られる方向を示すベクトルとなる。固有ベクトルをＰｉ（ｉ＝１，…，Ｎ。Ｎは分散共分散行列のマトリックス数に依存）、標準モデル８２０の一次元ベクトルをＸＶＣと表すと、個体差の変化傾向をパラメータ化したテンプレートモデルの一次元ベクトルＸは以下の式（２）で表される。
【数１】
2010150783.tif 000003
ここで、ｂは変化の大きさを決めるパラメータである。このように、この標準モデル８２０は、ｂの値を調整することにより、形状の個体差に対応できる。図８（ｃ）に示すように、テンプレートモデル８００は、ｂの値を調節し、標準モデル８２０の形状を変化させて得る。
【００７０】
なお、ｂの値は任意に設定できる。例えば、固有値をλｉとしたとき、ｂの範囲を以下の式（３）で表される範囲に設定してもよい。
−３√λｉ＜ｂｉ＜３√λｉ      （３）
このように、ｂの値に制限を設けることにより、標準モデル８２０を変形させてテンプレートモデル８００を作成する際、初期形状から大きく逸脱することを防止できる。また、固有値が大きい固有ベクトルほど個体差が大きい傾向を示すため、固有値の大きな固有ベクトルのみ標準モデル８２０に組み込むよう構成しても良い。このように構成することにより、計算時間を短縮できる。
【００７１】
また、使用するテンプレートモデル８００は、個体差を無視した固定形状のテンプレートモデルを用いてもよい。これにより、大まかな位置を高速に計算できる。
【００７２】
なお、テンプレートモデル８００は、予め推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録される標準モデル８２０を用い、操作者が作成する。また、予め作成し、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に保存しておいてもよい。テンプレートモデル８００は、人種、性別、年齢等毎に作成し、保持してもよい。これにより、より精度の高い特徴抽出が可能となる。テンプレートモデル８００を複数用意する場合は、被検体の情報として検査時に登録する情報のいずれかと対応付けて管理し、検査時に自動的に設定するよう構成してもよいし、使用するテンプレートモデル８００を操作者が選択可能なインタフェースを設けてもよい。使用するテンプレートモデル８００は、いつでも自由に入れ替え可能であるよう構成してもよい。
【００７３】
次に、上記テンプレートモデル８００によるフィッティング行う際の初期配置について、図９（ａ）、（ｂ）を参照して説明する。まず、図９（ａ）に示すように、正中面画像９０１の重心９０２を計算する。次に、ｚ軸への一次元投影像９０３を作成し、得られた一次投影像９０３において頭部の長さ９０４を計算する。重心９０２を中心に頭部の長さ９０４で定まる範囲において、閾値処理により前壁側の輪郭座標９０５を抽出する。抽出した輪郭座標９０５を一次関数９０６で最少二乗フィッティングする。次に、得られた一次関数９０６に重心９０２より垂線を下ろし、垂線との交点９０７を中心に頭部の長さ９０４で定まる範囲において、閾値処理により再び前壁側の輪郭座標９０８を抽出する。さらに、抽出した輪郭座標９０８を再び一次関数９１０で最少二乗フィッティングし、その傾き９１１を求める。なお、一次関数９１０の傾き９１１は、閾値処理で頭部領域の座標を抽出し、一次関数でフィッティングする方法などで求めてもよい。次に、ｙ軸への一次元投影像９１２を作成し、閾値処理にて頭部の幅９１３を算出する。図９（ｂ）に示すように、テンプレートモデル８００を正中面画像上に初期位置９２０に配置するときは、このようにして得られた重心９０２、傾き９１０、頭部の幅９０４に基づき、正中面画像上の同じ目印点８０１に近い位置で配置させるようにする。
【００７４】
次に、上記初期位置９２０に配置されたテンプレートモデル８００を、正中面画像にフィッティングする手法について説明する。フィッティングは、テンプレートモデル８００の各構成点である目印点８０１が、正中面画像上の対応する組織の解剖学的特徴点に収束するよう、初期位置９２０からその位置を少しずつ更新する。具体的には、それぞれの目印点８０１について、当該目印点８０１が移動すべき更新点を検索し、最小二乗法によりテンプレートモデル８００全体を変形させる処理を繰り返し行う。更新点は、検索方向の直線上の画素値を評価関数として、評価関数の特異点の検索により決定する。検査方向や検索する幅は特徴点を有する組織に応じて設定する。頭部の場合、フィッティングは、まず、頭部輪郭上の点について、更新点の検索および回転、スケーリング、平行移動によりテンプレートモデル変形の処理を繰り返し、その後、テンプレートモデル８００上の全ての点について、更新点の検索および回転、スケーリング、平行移動によるモデル変形の処理を繰り返す。最後に、テンプレートモデル８００上の全ての点において、固体差を示すパラメータによる変形も加え、モデル変形の処理を繰り返す。
【００７５】
これらの処理により、テンプレートモデル８００の各目印点８０１は、図１０（ａ）に示すように、処理を実行している正中面画像９０１上に対応する解剖学的特徴点に収束する。そして、このときのテンプレートモデル８００の各目印点８０１の座標が、撮影断面を決定するために必要な、解剖学的特徴点の座標となる。このようにして、正中面画像上の解剖学的特徴点を自動認識する。その後、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録される解剖学的な特徴構造と推奨撮影断面との位置関係に従って、推奨撮影断面を決定するために必要な解剖学的特徴点を抽出し、推奨撮影断面を決定する。例えば、頭部では、鼻根部、橋、頭部輪郭、脳輪郭、脳梁、脳幹を決定する点などが解剖学的特徴構造として登録され、鼻根部と橋端下部とを結ぶＯＭライン１００２の傾きが推奨撮影断面の傾き、全脳の範囲１００３が推奨撮影断面の範囲と登録される。これに基づき、図１０（ｂ）に示すように、正中面画像上におけるフィッティング後のテンプレートモデル８００の各目印点８０１の位置より推奨撮影断面の傾き１００４と範囲１００５とを決定する。
【００７６】
なお、図１０では上下方向の撮影範囲のみを示したが、前後方向の撮影範囲に関しても同様に位置情報を取得できる。また、ＯＭラインに平行な面を推奨撮影断面の傾きとして決定しているが、これに限られない。例えば、頭部検査では、正中面画像上の前交連を結ぶＡＣ−ＰＣライン、脳幹に平行なラインなどが推奨撮影断面の傾きとして登録されていてもよい。
【００７７】
以上が、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録されるアルゴリズムに従って推奨撮影断面算出部２４１により実行される推奨撮影断面算出処理である。次に、この推奨撮影断面算出処理を組み込んだ、本実施形態のスカウト撮影開始操作から、本撮影開始操作までの計測準備処理の流れを、具体例を用いて説明する。先の推奨撮影断面算出処理と同様、頭部のルーチン検査の場合を例にあげて説明する。図１１から図１３は、本実施形態の計測準備処理を説明するための図であり、図１１は、スカウト撮影の、図１２および図１３は、それ以降の処理の流れを説明するための図である。ここでは、操作者の動作、計算機１１０における処理、シーケンサ１０４の動作に分けて説明する。なお、頭部ルーチン検査のプロトコルは以下のとおりである。スカウト撮影を行い、その後、シミングと感度マップ補正のためのデータを取得するパルスシーケンスで構成される準備撮影を行う。そして、スカウト撮影の結果により決定された撮影断面で本撮影を行う。
【００７８】
操作者がスカウト撮影開始の指示を入力装置１１６を介して行う（ステップＳ１１０１）と、計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が操作者からの指示を受け付ける。そして、計測制御部２３０が、最適スカウト撮影情報記憶部３２０に記憶されている最適スカウト撮影情報のパルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って、シーケンサ１０４に指令を出力する（ステップＳ１２０１）。シーケンサ１０４は、計算機１１０からの指示に従って、各部を動作させ、スカウト撮影を開始し（ステップＳ１３０１）コロナル面、アキシャル面、サジタル面の順番で、順次計測を行い、それぞれ得られたエコー信号を順に計算機１１０に送信する（ステップＳ１３０２、Ｓ１３０３、Ｓ１３０４）。
【００７９】
計算機１１０では、コロナル面の計測によるエコー信号を受け取ると、信号処理部２２０が、画像を再構成し、コロナル画像を得る（ステップＳ１２０２）。そして、得られたコロナル画像上で、推奨撮影断面算出部２４１は、正中線の傾きを計算する（ステップＳ１２０３）。また、推奨撮影断面算出部２４１は、コロナル画像上で、画像処理に適するアキシャル画像の位置を決定する（ステップＳ１２０４）。なお、本実施形態の推奨撮影断面算出部２４１は、計測制御部２３０によるアキシャル面の計測が完了する前に、ステップＳ１２０４までの処理を行う。
【００８０】
次に、計算機１１０では、アキシャル面の計測によるエコー信号を受け取ると、信号処理部２２０が、画像を再構成し、アキシャル画像を得る（ステップＳ１２０５）。そして、推奨撮影断面算出部２４１は、得られたアキシャル画像の中の、ステップＳ１２０４で決定した位置にあるアキシャル画像上で正中線を特定する（ステップＳ１２０６）。そして、推奨撮影断面算出部２４１は、ステップＳ１２０４で算出したコロナル画像上の正中線の傾きと、ステップＳ１２０６で算出したアキシャル画像上の正中線の位置とから、正中面を特定する（ステップＳ１２０７）。なお、本実施形態の推奨撮影断面算出部２４１は、計測制御部２３０によるサジタル面の計測が完了する前に、ステップＳ１２０７までの処理を行う。
【００８１】
計算機１１０では、サジタル面の計測によるエコー信号を受け取ると、信号処理部２２０が、画像を再構成し、サジタル画像を得る（ステップＳ１２０８）。ここで、ＵＩ制御部２１０は、再構成されたスカウト画像（コロナル画像、アキシャル画像、サジタル画像）とともに、スカウト撮影を再度行うか否かの指示を受け付ける表示を、表示装置１１１に表示させる（ステップＳ１２０９）。操作者は、表示装置１１１に表示されたスカウト画像を確認し（ステップＳ１１０２）、スカウト画像の取り直しの有無を指示する（ステップＳ１１０３）。一方、計算機１１０では、推奨撮影断面算出部２４１が、サジタル画像を参照しながら、ステップＳ１２０７で得た正中面の妥当性を解析し、判別する（ステップＳ１２１０）。取り直しの有無の指示は、例えば、ＵＩ制御部２１０が、表示装置１１１上に取り直しおよび処理続行の指示を受け付ける操作ボタンをスカウト画像とともに表示させ、その選択等によって受け付ける。
【００８２】
ここで、ステップＳ１２１０における、正中面の妥当性は、ステップＳ１２０８において再構成したサジタル画像から、正中面画像が作成可能であるか否か、ステップＳ１２０７で特定された正中面が解剖学的に妥当か否かにより決定する。正中面画像が作成可能であり、かつ、解剖学的に妥当である場合、正中面は妥当であると判別する。なお、作成可能であるか否かは、例えば、ステップＳ１２０７で特定された正中面が、ステップＳ１２０８で取得した５枚のサジタル画像の撮影範囲に含まれる割合で判別する。すなわち、計算により得た割合が、所定以上（例えば、７５％以上）である場合、作成可能と判別し、それ以外は否と判別する。また、解剖学的に妥当であるか否かは、正中面位置が、コロナル画像およびアキシャル画像から決定される頭部中心から大きく外れた位置（例えば、頭部中心から正中面までの距離がコロナル画像から算出される頭部の幅の１／４以上）にあるか否かで判別する。すなわち、大きく外れた位置に該当する場合、妥当でないと判別する。
【００８３】
次に、ステップＳ１１０３で、スカウト撮影の取り直しは無し、すなわち、そのまま計測準備処理を進める指示を受け付けた場合の処理を、図１２（ａ）および（ｂ）を用いて説明する。図１２（ａ）は、さらに、ステップＳ１２１０で、正中面が妥当であると判別された場合の処理の流れである。
【００８４】
本図に示すように、ステップＳ１１０３でスカウト撮影の取り直しは無しとの指示を受け付け、かつ、ステップＳ１２１０で正中面が妥当であると判別された場合、計算機１１０では、推奨撮影断面算出部２４１が、サジタル画像から、正中面の位置の画像（正中面画像）を生成し（ステップＳ１２２２）、生成した画像上で推奨撮影断面を算出する（ステップＳ１２２３）。その間、操作者は、準備撮影開始の指示を行う（ステップＳ１１２１）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が操作者からの指示を受け付け、計測制御部２３０が、準備撮影用として予め保持されているパルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って、シーケンサ１０４に指令を出力する（ステップＳ１２２１）。シーケンサ１０４は、計算機１１０からの指示に従って、各部を動作させ、準備撮影を行う（ステップＳ１３２１）。なお、ここでは、順撮影開始後、計算機１１０がステップＳ１２２２およびＳ１２２３の処理を行うよう記載しているが、計算機１１０では、ステップＳ１２２２およびＳ１２２３の処理を、操作者の準備撮影開始の指示を待たずに進める。
【００８５】
操作者が本撮影の撮影断面設定画面を開く操作を行うと（ステップＳ１１２２）、計算機１１０では、ステップＳ１２２３で算出した推奨撮影断面を特定する情報、例えば、位置、傾き、本撮影で設定されている撮影パラメータ（スライス枚数、スライス厚、ＦＯＶ等）に基づく推奨撮影断面範囲、スカウト画像等をＵＩ制御部２１０が表示装置１１０に表示させる（ステップＳ１２２４）。操作者は、必要に応じて、表示された推奨撮影断面を調整する入力を行う（ステップＳ１１２３）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が調整の入力を受け付け、撮影断面決定部２４０が受け付けた調整量に従って、撮影断面位置を調整し、本撮影の最終的な撮影断面を決定する（ステップＳ１２２５）。このとき、本撮影の撮影断面に関連する撮影パラメータを決定した撮影断面に従って更新する構成でもよい。操作者から本撮影開始の指示を（ステップＳ１１２４）受け付けると、計算機１１０では、本撮影用として予め保持されているパルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って、計測制御部２３０がシーケンサに指令を出し（ステップＳ１２２６）、シーケンサ１０４は、計算機１１０からの指示に従って、各部を動作させ、本撮影を行う（ステップＳ１３２２）。
【００８６】
なお、ステップＳ１２２５で操作者からの調整の入力を受け付けた場合、計算機１１０では、撮影断面決定部２４０が調整後の撮影断面を推奨撮影断面として表示装置１１１に表示させ、再度、調整の入力を受け付けるよう構成してもよい。この場合、操作者から本撮影開始の指示を受け付けるまで、調整の入力が可能なように表示装置１１１に調整後の撮影断面を推奨撮影断面として表示することを繰り返す。
【００８７】
次に、ステップＳ１１０３でスカウト撮影の取り直しは無しとの指示を受け付け、かつ、ステップＳ１２１０で妥当でないと判別された場合の処理を、図１２（ｂ）を用いて説明する。計算機１１０では、推奨撮影断面算出処理をそこで終了する。一方、操作者は、準備撮影開始の指示を行う（ステップＳ１１３１）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が操作者からの指示を受け付け、計測制御部２３０が、準備撮影用として予め保持されているパルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って、シーケンサ１０４に指令を出力する（ステップＳ１２３１）。シーケンサ１０４は、計算機１１０からの指示に従って、各部を動作させ、準備撮影を行う（ステップＳ１３３１）。
【００８８】
操作者が本撮影の撮影断面設定画面を開く操作を行うと（ステップＳ１１３２）、計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が、従来同様、スカウト画像と設定された撮影パラメータ（スライス枚数、スライス厚、ＦＯＶ等）を元に決定される推奨撮影断面位置を軸断で表示装置１１０に表示させる（ステップＳ１２３２）。操作者は、表示された軸断上で撮影断面の入力を行う（ステップＳ１１３３）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が調整の入力を受け付け、撮影断面決定部２４０が受け付けた入力に従って、撮影断面を決定し、本撮影の撮影断面に関連する撮影パラメータを決定した撮影断面に従って更新する（ステップＳ１２３３）。ここでも、上記図１２（ａ）の場合と同様、何度でも調整の入力が可能なよう構成してもよい。操作者が本撮影開始の指示を行うと（ステップＳ１１３４）、計算機１１０では、本撮影用として予め保持されているパルスシーケンスおよび撮影パラメータに従って、計測制御部２３０がシーケンサに指令を出し（ステップＳ１２３４）、シーケンサ１０４は、計算機１１０からの指示に従って、各部を動作させ、本撮影を行う（ステップＳ１３３２）。
【００８９】
次に、ステップＳ１１０３において、スカウト撮影を取り直す旨の指示を受け付けた場合の処理を図１３を用いて説明する。図１３（ａ）は、さらに、ステップＳ１２１０の解析において、正中面が解剖学的に妥当であると判別された場合の計測準備処理の流れを説明するための図である。このとき、計算機１１０では、推奨撮影断面算出部２４１が、ステップＳ１２０７で特定した正中面を取得可能なスカウト撮影用の各断面を推奨スカウト撮影断面として算出する（ステップＳ１２４１）。そして、操作者がスカウト撮影断面設定画面を開く操作を行うと(ステップＳ１１４２）、計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０がそれを受け付け、表示装置１１１にスカウト画像と算出した推奨スカウト撮影断面を特定する情報を表示する（ステップＳ１２４２）。ここで、操作者がスカウト撮影設定画面を開く操作は必ずしも行う必要はなく、撮り直す旨の指示を受けた際に、自動でスカウト撮影設定画面に切り替え、スカウト画像と推奨スカウト撮影位置を表示させる構成でもよい。操作者は、表示された推奨スカウト撮影断面を調整する入力を行う（ステップＳ１１４１）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が、調整の入力を受け付け、撮影断面決定部２４０が、受け付けた調整量に従って、推奨スカウト撮影断面を調整し、最終的なスカウト撮影断面を決定する（ステップＳ１２４３）。このとき、撮影断面に関連する撮影パラメータを決定した撮影断面に従って更新する構成でもよい。なお、ここでも、上記図１２（ａ）の場合と同様、何度でも調整の入力が可能なよう構成してもよい。その後、それぞれ、ステップＳ１１０１、Ｓ１２０１、Ｓ１３０１以降の処理を繰り返す。
【００９０】
次に、ステップＳ１１０３において、スカウト撮影を取り直す旨の指示を受け付け、さらに、ステップＳ１２１０の解析において、正中面が解剖学的に妥当でないと判別された場合の計測準備処理の流れを図１３（ｂ）に従って説明する。このとき、操作者がスカウト撮影断面設定画面を開く操作を行うと（ステップＳ１１５１）、計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０がそれを受け、表示装置１１１に３軸直交断面を表示する（ステップＳ１２５１）。操作者は、スカウト撮影断面を決定するため、表示された３軸直交断面を調整する入力を行う（ステップＳ１１５２）。計算機１１０では、ＵＩ制御部２１０が、調整の入力を受け付け、撮影断面決定部２４０が、受け付けた調整量に従って、スカウト撮影断面を決定する（ステップＳ１２５２）。ここで、撮影断面に関連する撮影パラメータを決定した撮影断面に従って更新する構成でもよい。なお、ここでも、上記図１２（ａ）の場合と同様、何度でも調整の入力が可能なよう構成してもよい。その後、それぞれ、ステップＳ１１０１、Ｓ１２０１、Ｓ１３０１以降の処理を繰り返す。
【００９１】
以上が、頭部ルーチン検査の場合の、スカウト撮影開始操作から本撮影開始操作までの処理の流れである。
【００９２】
すなわち、頭部ルーチン検査では、計測制御部２３０と信号処理部２２０とは、互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面をコロナル面とし、このコロナル面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群と、他方のスライス面である第二のスライス面をアキシャル面として、このアキシャル面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群とを取得する。また、第一のスライス面および第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面をサジタル面とし、このサジタル面に並行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群を取得する。
【００９３】
そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第一の画像群から、第一の解剖学的特徴構造として正中線の傾きを、第二の画像群から正中線を決定する。そして、スライス面決定部２４３は、解剖学的特徴構造抽出部２４２が決定した正中線の傾きおよび正中線から、第三のスライス面として正中面を決定する。
【００９４】
推奨撮影断面算出部２４１は、第四の画像群から決定した正中面の二次元画像を第三の画像として生成する。そして、推奨撮影断面が含むべき複数の解剖学的特徴点から構成されるテンプレートモデル８００を用い、第三の画像上でこれらの解剖学的特徴点の位置を特定し、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に予め登録される解剖学的な特徴構造と推奨撮影断面との位置関係に基づき、推奨撮影断面を決定する。
【００９５】
以上説明したように、本実施形態によれば、スカウト撮影に平行して画像処理を実行し、推奨撮影断面を算出する。また、実行するスカウト撮影は、撮影断面をスカウト画像から手動で設定する場合と同様のものである。従って、従来の検査の流れを変更することなく、また、新たな処理を追加することによる処理時間の延長無しに、操作者に推奨撮影断面を提示することができる。このため、自動的に推奨撮影断面を得るにあたり、作業性が悪化することがない。
【００９６】
また、スカウト撮影の取り直しを行う場合であっても、図１３（ａ）に示すように、より適切なスカウト撮影断面を設定後に取り直しを行うため、効率的にスカウト撮影の取り直しを行うことができる。さらに、上記図１２（ｂ）および図１３（ｂ）のように、推奨撮影断面または推奨スカウト撮影断面を算出しない場合であっても、処理時間の延長がなく、従来の手順と同じであるため、検査効率が悪化することはない。
【００９７】
なお、上記実施形態では、頭部のように、一般に、スカウト画像を取得する直交する３つのスライス面とは大きく異なるオブリーク面を撮影断面に設定する場合の推奨撮影断面算出処理を例にあげて説明した。ここで、撮影断面が、スカウト画像を取得する３つのスライス面のいずれかに略合致する面となる場合の、推奨撮影断面算出処理を、具体例をあげて説明する。ここでも、推奨撮影断面算出処理は、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に登録されるアルゴリズム、画像処理、解剖学的特徴構造に従って推奨撮影断面算出部２４１が実行する。以下、それぞれ説明する。
【００９８】
まず、腰椎検査の場合について説明する。腰椎検査では、サジタル面（腰椎サジタル面）のＴ１強調画像およびＴ２強調画像と、椎間板ラインのＴ１強調画像およびＴ２強調画像とを取得する。すなわち、撮影断面は、腰椎サジタル面と、椎間板ラインを含む面（椎間板ライン面）の２つである。腰椎検査サジタル面は、脊髄神経に平行なスライス面とし、椎間板ライン面は、第１から第５腰椎それぞれの下に位置する各椎間板の傾きに合わせた面とする。従って、腰椎検査サジタル面は、腰椎位置および脊髄神経の傾きにより決定される。また、椎間板ライン面は、椎間板の位置および脊髄神経の傾きにより決定される。
【００９９】
従って、最適スカウト撮影情報記憶部３２０には、腰椎検査の最適スカウト撮影情報として、例えば、プロトン強調のＧｒＥ系パルスシーケンスを用い、アキシャル面、コロナル面、サジタル面の順に、各面に平行な複数のスライス（例えば、５スライス）の撮影を行うよう登録される。また、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０には、撮影断面処理では、アキシャル画像上で腰椎位置を決定し、コロナル画像上で脊髄神経の傾きを決定し、これらから、腰椎サジタル面を決定するアルゴリズムと画像処理と解剖学的特徴構造、および、腰椎検査サジタル面画像上で撮影対象の椎間板の位置を決定し、先にコロナル画像上で決定した脊髄神経の傾きを用い、椎間板ライン面を決定するアルゴリズムと画像処理と解剖学的特徴構造が、登録される。
【０１００】
以下、腰椎検査における推奨撮影断面算出部２４１による推奨撮影断面算出処理の詳細について説明する。
【０１０１】
まず、スカウト撮影の最初に取得するアキシャル画像において、画像の重心の計算などにより腰椎位置、すなわち、脊髄神経の位置を決定する。次に、コロナル画像から画素値の評価関数を用いて脊髄神経の傾きを求める。そして、アキシャル画像で求めた脊髄神経の位置を通り、コロナル画像で求めた脊髄神経の傾きを有する面を、腰椎サジタル面の推奨撮影断面とする。なお、ここまでの処理を、本撮影前までに完了させる。
【０１０２】
次に、スカウト撮影で得たサジタル画像から、腰椎検査サジタル面の画像を補間等により作成する。なお、腰椎検査サジタル面の画像は、本撮影により取得したものを用いてもよい。そして、腰椎検査サジタル面画像上でエッジ強調や画素値の評価関数に基づき椎間板の位置を特定する。求めた椎間板の位置を通り、脊髄神経の傾きに直交する面を、椎間板ライン面の推奨撮影断面とする。
【０１０３】
次に、膝検査の場合について説明する。膝検査では、コロナル面（膝コロナル面）のＴ２＊強調画像、Ｔ１強調画像と、サジタル面（膝サジタル面）のＴ２＊強調画像、Ｔ１強調画像と、前十字靭帯の診断面のＴ２強調画像とを取得する。すなわち、撮影断面は、膝コロナル面と、膝サジタル面と、前十字靭帯の診断面と、の３面である。
【０１０４】
最適スカウト撮影情報記憶部３２０には、膝検査の最適スカウト撮影情報として、ＧｒＥ系パルスシーケンスを用い、アキシャル面、サジタル面、コロナル面の順番で、それぞれ、複数のスライス（例えば、５スライス）の撮影を行うよう登録される。
【０１０５】
以下、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に膝に対応づけて登録されるアルゴリズムおよび画像処理に従って、推奨撮影断面算出部２４１により実行される、膝検査における推奨撮影断面算出処理の詳細について説明する。
【０１０６】
まず、スカウト撮影の最初に取得するアキシャル画像において、大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結ぶ線を特定する。次に、サジタル画像において、大腿骨と脛骨の関節面の接線に垂直なラインを特定する。そして、大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結ぶ線に平行で、かつ、大腿骨と脛骨の関節面の接線に垂直な平面を膝コロナル面の推奨撮影断面とする。なお、推奨撮影断面の決定にあたっては、頭部ルーチン検査における正中面決定処理と同様の手法等を用いる。これは、以下においても同様である。
【０１０７】
次に、スカウト撮影で得たアキシャル画像から大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結ぶ線に垂直な線を特定する。また、スカウト撮影で得たコロナル画像から、膝コロナル面の画像（膝コロナル画像）を補間等により作成する。なお、膝コロナル画像は、本撮影により取得したものを用いてもよい。そして、膝コロナル面画像上で大腿骨と脛骨の関節面の接線を特定する。そして、大腿骨と脛骨の関節面の接線に垂直で、かつ、大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結ぶ線に垂直な平面を、膝サジタル面の推奨撮影断面とする。
【０１０８】
次に、スカウト撮影で得たサジタル画像から、膝サジタル面の画像（膝サジタル画像）を補間等により作成する。なお、膝サジタル画像は、本撮影により取得したものを用いてもよい。膝サジタル画像から前十字靭帯が描写されている画像を選択し、膝サジタル画像上の前十字靭帯に沿ったラインを特定する。次に、膝コロナル画像から前十字靭帯が描写されている画像を選択し、膝コロナル画像上の前十字靭帯に沿ったラインを特定する。そして、膝サジタル画像上の前十字靭帯に平行で、かつ、膝コロナル画像上の前十字靭帯に平行な平面を、前十字靭帯の診断面の推奨撮影断面とする。
【０１０９】
次に、肩検査の場合について説明する。肩検査では、コロナル面（肩コロナル面）のＴ１強調画像、Ｔ２強調画像と、サジタル面（肩サジタル面）のＴ１強調画像、Ｔ２強調画像と、アキシャル面（肩アキシャル面）のＴ１強調画像、Ｔ２強調画像とを取得する。すなわち、肩検査の撮影断面は、肩コロナル面と肩サジタル面と肩アキシャル面の３面である。
【０１１０】
最適スカウト撮影情報記憶部３２０には、肩検査の最適スカウト撮影情報として、ＧｒＥ系パルスシーケンスを用い、アキシャル面、サジタル面、コロナル面の順番で、それぞれ複数のスライス（例えば、５スライス）の撮影を行うよう登録される。
【０１１１】
以下、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に肩に対応づけて登録されるアルゴリズムおよび画像処理に従って、推奨撮影断面算出部２４１により実行される、肩検査における推奨撮影断面算出処理の詳細について説明する。
【０１１２】
まず、スカウト撮影の最初に取得するアキシャル画像から、棘上筋が描写されている画像を選択し、当該画像上で棘上筋に平行な線を特定する。次に、スカウト撮影で得たサジタル画像上で上腕骨に沿ったラインを特定する。そして、棘上筋に平行で、かつ、上腕骨に平行な平面を、肩コロナル面の推奨撮影断面とする。
【０１１３】
次に、スカウト撮影で得たアキシャル画像から骨頭と肩甲骨とが描写されている画像を選択し、当該画像上で関節面の接線に垂直な線を特定する。また、スカウト撮影で得たコロナル画像から、肩コロナル面の画像（肩コロナル画像）を補間等により作成する。なお、肩コロナル画像は、本撮影により取得したものを用いてもよい。そして、肩コロナル画像上で骨頭と肩甲骨とを結ぶラインに垂直なラインを特定する。そして、骨頭と肩甲骨とを結ぶ線に垂直で、かつ、骨頭と肩甲骨の関節面の接線に垂直な平面を、肩サジタル面の推奨撮影断面とする。
【０１１４】
次に、スカウト撮影で得たサジタル画像から、肩サジタル面の画像（肩サジタル画像）を補間等により作成する。なお、肩サジタル画像は、本撮影により取得したものを用いてもよい。そして、肩サジタル画像上で上腕骨に沿ったラインに垂直な直線を特定する。次に、肩コロナル画像上で肩峰と鎖骨とを結ぶ直線を特定する。そして、上腕骨に垂直で、かつ、肩峰と鎖骨とを結ぶ直線に平行で、かつ、関節面の接線に平行な平面を、肩アキシャル面の推奨撮影断面とする。
【０１１５】
以上説明した各部位の推奨撮影断面算出処理を組み込んだ、検査全体の流れは上記頭部ルーチン検査の場合と同様である。なお、これらの検査部位において、正中面に相当する面は、腰椎の場合、腰椎サジタル面、膝の場合、膝コロナル面、肩の場合、肩コロナル面である。従って、ステップＳ１２１０では、これらの面の妥当性を解析し、判別する。
【０１１６】
すなわち、腰椎検査の場合、計測制御部２３０と信号処理部２２０とは、第一のスライス面をアキシャル面とし、第二のスライス面をコロナル面とし、第四のスライス面をサジタル面とし、これらに平行な１枚以上の二次元画像群を、それぞれ、第一の画像群、第二の画像群、第四の画像群として取得する。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第一の解剖学的特徴構造としてアキシャル画像上の脊髄神経の位置、第二の解剖学的特徴構造としてコロナル画像上の脊髄神経の傾きを、それぞれ、抽出する。スライス面決定部２４３は、脊髄神経の位置を通り脊髄神経の傾きを有する面を、腰椎サジタル面、すなわち、第三のスライス面と決定する。推奨撮影断面算出部２４１は、第三の画像群である第三のスライス面の画像を補間により作成する。解剖学的特徴構造抽出部２４２は、腰椎サジタル面上で椎間板の位置を第三の解剖学的特徴構造として抽出する。そして、スライス面決定部２４３は、第一の解剖学的特徴構造または第一の解剖学的特徴構造と、第三の解剖的特徴構造とから、第五のスライス面を決定し、推奨撮影断面算出部２４１は、第五のスライス面を推奨撮影断面とする。
【０１１７】
また、膝検査の場合、計測制御部２３０と信号処理部２２０とは、第一のスライス面をアキシャル面とし、第二のスライス面をサジタル面とし、第四のスライス面をコロナル面とし、これらに平行な１枚以上の二次元画像群を、それぞれ、第一の画像群、第二の画像群、第四の画像群として取得する。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第一の解剖学的特徴構造としてアキシャル画像上の大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結んだ線を、第二の解剖学的特徴構造としてサジタル画像上の大腿骨と脛骨の間接面の接線の垂線を、第四の解剖学的特徴構造としてアキシャル画像上の大腿骨内側顆と大腿骨外側顆とを結んだ線の垂線を、それぞれ、抽出する。スライス面決定部２４３は、第一の解剖学的特徴構造と第二の解剖学的特徴構造とにより特定される膝コロナル面を第三のスライス面と決定する。なお、推奨撮影断面算出部２４１は、第三のスライス面の画像として第三の画像を補間等により作成する。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第三の画像上で大腿骨と脛骨の間接面の接線を第三の解剖学的特徴構造として特定する。
【０１１８】
さらに、スライス面決定部２４３は、第三の解剖学的特徴構造と第四の解剖学的構造とにより特定される膝サジタル面を第五のスライス面と決定し、推奨撮影断面算出部２４１は、第五のスライス面の画像を第五の画像として補間等により作成する。解剖学的特徴構造抽出部２４２は、膝サジタル画像上の前十字靱帯に沿ったラインを第五の解剖学的特徴構造として抽出し、膝コロナル画像上で前十字靱帯に沿ったラインを第六の解剖学的特徴構造として抽出する。スライス面決定部２４３は、第五の解剖学的特徴構造に平行で、かつ、第六の解剖学的特徴構造に平行な平面を第六のスライス面と決定し、推奨撮影断面算出部２４１は、第六のスライス面を推奨撮影断面とする。
【０１１９】
肩検査の場合、計測制御部２３０と信号処理部２２０とは、第一のスライス面をアキシャル面とし、第二のスライス面をサジタル面とし、第四のスライス面をコロナル面とし、これらに平行な１枚以上の二次元画像群を、それぞれ、第一の画像群、第二の画像群、第四の画像群として取得する。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第一の解剖学的特徴構造としてアキシャル画像上の棘上筋に平行な線を、第二の解剖学的特徴構造としてサジタル画像上の上腕骨に沿ったラインを、第四の解剖学的特徴構造としてアキシャル画像上の関節面の接線に垂直な線を、それぞれ、抽出する。スライス面決定部２４３は、第一の解剖学的特徴構造と第二の解剖学的特徴構造とにより特定される肩コロナル面を第三のスライス面と決定する。なお、推奨撮影断面算出部２４１は、第三のスライス面の画像として第三の画像を補間等により作成する。そして、解剖学的特徴構造抽出部２４２は、第三の画像上で骨頭と肩甲骨とを結ぶラインに垂直なラインを第三の解剖学的特徴構造として特定する。
【０１２０】
さらに、スライス面決定部２４３は、第三の解剖学的特徴構造と第四の解剖学的構造とにより特定される肩サジタル面を第五のスライス面と決定し、推奨撮影断面算出部２４１は、第五のスライス面の画像を第五の画像として補間等により作成する。解剖学的特徴構造抽出部２４２は、肩サジタル画像上の上腕骨に沿ったラインに垂直な直線を第五の解剖学的特徴構造として抽出し、肩コロナル画像上で肩峰と鎖骨とを結ぶ直線を第六の解剖学的特徴構造として抽出する。スライス面決定部２４３は、第五の解剖学的特徴構造に平行で、かつ、第六の解剖学的特徴構造に平行な平面を第六のスライス面と決定し、推奨撮影断面算出部２４１は、第六のスライス面を推奨撮影断面とする。
【０１２１】
なお、本実施形態の頭部ルーチン検査では、頭部における組織間のコントラストが明瞭となるＴ１強調画像を取得するパルスシーケンスによりスカウト画像を取得する場合を例にあげて説明しているが、用いるパルスシーケンスはこれに限られない。例えば、Ｔ２強調画像を取得するパルスシーケンスを用いてもよい。ただし、この場合、画像の画素値のパターンが本実施形態とは異なるため、画像処理における評価関数を調節する必要がある。
【０１２２】
また、本実施形態では、スカウト撮影と並行して推奨撮影断面算出部２４１による推奨撮影断面算出処理を行う場合を例にあげて説明しているが、これに限られない。例えば、全スカウト撮影終了後に推奨撮影断面算出処理を行うよう構成してもよい。
【０１２３】
また、スライス面毎に、次のスライス面の撮影前に、当該スライス面の画像に対する推奨撮影断面算出処理を行い、その結果を次のスライス面の撮影に反映するよう構成してもよい。この場合、例えば、被検体１０３の体位を認識し、次の面の計測の位置を調整する機能を備える。頭部ルーチン検査の例では、コロナル面の計測後、得られた再構成画像から、上記範囲にアキシャル画像が収まるようにアキシャル撮影のｚ軸方向のスライス位置を調整し、アキシャル面の計測を行う。さらに、サジタル面の計測は、コロナル画像、アキシャル画像から計算された正中面の位置を含むようにスライス位置を調整後、行う。このように構成することにより、頭部が傾いてセッティングされた場合であっても、スカウト撮影を撮り直す必要がない。
【０１２４】
さらに、スカウト撮影の前に、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれのゼロ位相エンコードの核磁気共鳴信号を取得し、被検体１０３の大まかな位置および、大きさを特定後、スカウト撮影の位置を決定するよう構成してもよい。
【０１２５】
また、本実施形態では、全スカウト撮影終了後、操作者に、処理を続行するか、または、スカウト撮影を再度実行するか選択させる場合を例にあげて説明した。しかし、これに限られない。推奨撮影断面算出部２４１は、選択を受け付ける構成を省略し、そのまま処理を進め、推奨撮影断面を算出し、例えば、頭部ルーチン検査であれば、正中面の解析結果が妥当でない場合は、推奨撮影断面とともに精度に信頼性がないことを伝えるメッセージを表示するよう構成してもよい。あるいは、正中面の解析結果が妥当である場合は処理を進め、妥当でない場合は、スカウト撮影を再度行うよう推奨するメッセージを表示装置１１１に表示し、処理を終えるよう構成してもよい。さらに、正中面の解析結果が妥当でない場合、推奨撮影断面算出部２４１が正中面を作成可能な位置を算出し、この位置で自動的にスカウト撮影を再度行うよう構成してもよい。さらに、正中面位置の解析時に、推奨撮影断面算出部２４１が正中面が大きく傾いていると判断した場合、この時点でスカウト撮影の再実行を推奨するメッセージを表示するよう構成してもよい。これらの構成によれば、操作者が画像を確認しなくとも、スカウト画像の善し悪しを判断可能であるため、検査効率が向上する。
【０１２６】
また、本実施形態では、本撮影の前に操作者が撮影断面設定画面を開く操作を行い、表示される推奨撮影断面上で操作者からの調整の入力を受け付ける場合を例にあげて説明した。しかし、これに限られない。撮影断面決定部２４０は、推奨撮影断面が妥当である場合は、そのまま推奨撮影断面を撮影断面と決定し、本撮影を実行するよう構成してもよい。例えば、頭部ルーチン検査の場合、正中面が妥当と解析された場合、位置決め設定の入力を受け付ける画面を表示させることなく、本撮影開始の指示を待つ。妥当でないと解析された場合のみ、本撮影開始の指示受け付けの前に、位置決め設定用の入力を受け付ける画面を表示するか、または、上述のように精度が低いこと、あるいは、スカウト撮影再実行を推奨するメッセージを表示する。さらに、推奨撮影断面上で調整の入力を受け付ける機能の使用の有無を選択可能なよう構成してもよい。このように構成することで、算出した正中面が妥当である場合、操作者の処理量および検査全体の処理時間が低減する。
【０１２７】
また、本実施形態では、推奨撮影断面の算出まで自動的に行う場合を例にあげて説明しているが、これに限られない。例えば、撮影断面の設定は、操作者が行うよう構成してもよい。この場合、例えば、頭部ルーチン検査であれば、推奨撮影断面算出部２４１は、正中面画像の作成まで行う。そして、操作者が本撮影前に位置決め設定用の画面を開く操作をした場合、撮影断面決定部２４０は、正中面画像を表示させ、操作者からの入力を受け付ける。操作者は、推奨撮影断面算出部２４１が算出した正中面画像上で、撮影断面を設定する。このとき、算出した正中面画像とともに、取得したスカウト画像（コロナル画像、アキシャル画像、サジタル画像）を表示装置１１１に表示するよう構成してもよい。このように構成することにより、操作者が手動で撮影断面を設定する場合の操作性が向上する。また、頭部が傾いてセッティングされていた場合に、従来は複数枚にまたがって取得された正中面画像が一枚の画像で確認可能となり、位置決め作業が容易にとなる。
【０１２８】
また、本実施形態では、推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に撮影断面リストを予め保持する場合を例にあげて説明しているが、これに限られない。操作者が新たな撮影断面リスト項目を追加可能な機能を有してもよい。例えば、操作者が表示装置１１１および入力装置１１６を介して、目印となる解剖学的特徴構造の位置が既知の画像上で撮影断面を設定する。そして、その関係を任意の名称で撮影断面リストに登録する。設定時には、過去に撮影したスカウト画像や現在の患者を撮影したスカウト画像、あるいは標準的なヒトのスカウト画像等を用いる。いずれの画像を用いる場合でも，解剖学的特徴構造を手動または画像処理にて自動で抽出する。使用するインタフェースとして、専用のインタフェースを持つよう構成してもよいし、撮影断面決定用のインタフェースを用いるよう構成してもよい。この場合、入力した情報を撮影断面リストに保存する機能を追加する。また、過去に行った検査で設定した撮影断面を撮影断面リストに保存するよう構成してもよい。
【０１２９】
また、撮影断面リストは、検査毎に操作者が登録するよう構成してもよい。まず、本撮影のパルスシーケンスの撮影パラメータ設定時に、設定されたパラメータ（スライス枚数、スライス厚、ＦＯＶ等）をもとに撮影断面を軸断で表示する。このとき、解剖学的特徴構造の位置が既知のスカウト画像を一緒に表示する。画像は過去の撮影等で取得したスカウト画像でもよいし、標準的なヒトのスカウト画像でもよい。次に、操作者は一緒に表示された画像の解剖学的特徴構造を目印に手動で撮影断面を設定する。このとき、計算機１１０は手動設定した位置を本撮影の撮影断面とし、自動認識する解剖学的特徴構造の位置との位置関係を保存する。以上の動作は、操作者が従来の検査感覚で撮影断面位置を設定できるため、事前準備の煩雑さを感じることがない。また、特別なユーザインタフェースが必要でない。さらに、検査の過程で撮影断面位置設定を含めたプロトコルの変更が可能となる。
【０１３０】
＜＜第二の実施形態＞＞
次に、本発明を適用する第二の実施形態について説明する。本実施形態のＭＲＩ装置は基本的に第一の実施形態と同様の構成を有する。ただし、本実施形態では、推奨撮影断面または推奨スカウト撮影断面を表示させた後に操作者から受け付けた調整量を学習データとして記憶し、その後の処理に反映する機能を有する。以下、第一の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【０１３１】
図１４は、本実施形態の計算機１１０Ａと記憶装置１１２Ａとにより構成される情報処理装置の機能ブロック図である。本実施形態の情報処理装置は、第一の実施形態と同様の構成に加え、それぞれ、制御部２００Ａの撮影断面決定部２４０が学習機能部２４４を、記憶部３００Ｂが学習データ記憶部３４０を備える。また、推奨撮影断面算出部２４１の代わりに推奨撮影断面算出部２４１Ａを備える。
【０１３２】
本実施形態においても、計算機１１０Ａは、ＣＰＵとメモリとを備え、計算機１１０Ａが実現する制御部２００Ａの各機能は、ＣＰＵが記憶装置１１２Ａに格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより実現される。また、記憶部３００Ａは記憶装置１１２Ａ上に実現される。各機能の全てまたはその一部は、ＭＲＩ装置１００とは独立して設けられる汎用の情報処理装置であって、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な情報処理装置により実現されていてもよい。同様に、記憶部３００Ａの全てまたはその一部は、ＭＲＩ装置１００とは独立して設けられ、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な外部記憶装置により実現されてもよい。
【０１３３】
学習機能部２４４は、上記ステップＳ１２２５、Ｓ１２４３において、推奨撮影断面算出部２４１Ａにより算出された推奨撮影断面および推奨スカウト撮影断面に操作者が加えた調整量を抽出し、学習データ記憶部３４０に学習データとして保持する。このとき、撮影対象部位に対応づけて学習データを登録する。
【０１３４】
学習データ記憶部２４０に登録される学習データは、操作者が推奨撮影断面に対して加えた角度および位置の調整量である。学習機能部２４４は、調整がなされる毎に調整量を収集し、撮影対象部位に対応づけて学習データ記憶部３４０に登録されている学習データを最新のものに更新する。
【０１３５】
なお、学習データとして、複数検査にわたって変更を加えた量（調整量）の平均値を登録するよう構成してもよい。また、複数検査にわたって収集された調整量の中の頻度の高い値のみで算出された平均値を登録するよう構成してもよい。頻度の高い値のみで算出された平均値を登録することにより、例外的に位置調整をした検査の調整量を学習しないようにすることができる。これにより、通常の検査における補正値としての精度を高めることができる。さらに、調整量に閾値を設け、閾値内の値のみで算出した平均値を登録するよう構成してもよい。また、被験者の年齢，性別，検査部位の大きさ，セッティングの向き，解剖学的構造の特徴量などで学習データをクラスタリングし、同じクラスタ内で調整値の平均値を算出し、登録するよう構成してもよい。このように構成することにより、例えば、個体差に応じた補正値を学習データとして得ることができる。
【０１３６】
推奨撮影断面算出部２４１Ａは、登録された学習データを次回の算出時の補正値とする。すなわち、上記検査準備処理において、ステップＳ１２２３、ステップＳ１２４１でそれぞれ推奨撮影断面および推奨スカウト撮影断面を算出後、学習データ記憶部３４０を参照し、撮影対象部位について学習データが登録されている場合、当該学習データを用いて算出結果を補正し、補正後の断面をそれぞれ、推奨撮影断面および推奨スカウト撮影断面とする。
【０１３７】
以上説明したように、本実施形態によれば、第一の実施形態と同様の効果に加え、さらに高い精度で推奨撮影断面を得ることができる。例えば、施設毎、操作者毎に、設定する撮影断面が異なる場合、それぞれに合わせた撮影断面を自動的に出力できる。
【０１３８】
なお、調整量を学習するか否かを操作者に選択させるインタフェースを設けるよう構成してもよい。学習機能部２４４は、操作者が調整を学習することを選択した場合のみ、上記処理を行う。さらに、学習データを推奨撮影断面および推奨スカウト撮影断面に反映させるか否かを操作者が選択可能なように構成してもよい。推奨撮影断面算出部２４１は、操作者が学習データを反映させることを選択した場合のみ、上記処理を行う。なお、選択は、計測毎、撮影毎、検査毎のいずれで可能なよう構成してもよい。
【０１３９】
また、推奨撮影断面または推奨スカウト撮影断面からの調整量だけでなく、例えば、頭部ルーチン検査であれば、最終的なテンプレートモデルの形状やテンプレートモデルの初期配置、対象とする被検体なども学習データとして保存するよう構成してもよい。
【０１４０】
さらに、パルスシーケンスおよび撮影パラメータが同じ本撮影を異なるプロトコルで規定される検査で行う場合、操作者の操作傾向である学習データを共有するか否かを選択可能なよう構成してもよい。このように構成することによって、異なるプロトコル間で同じ本撮影を行う場合、学習機能の適用を操作者の好みにあわせることができる。
【０１４１】
また、学習機能部２４４は、推奨撮影断面位置の設定に用いることもできる。上記第一の実施形態で説明したように、初期設定として軸断で表示された撮影断面について操作者が加えた変更を記憶し、次回からの処理に反映させる。この場合、操作者は予め推奨撮影断面位置の設定もしなくとも良い利点がある。
【０１４２】
＜＜第三の実施形態＞＞
次に、本発明を適用する第三の実施形態を説明する。本実施形態のＭＲＩ装置は、基本的に上記各実施形態のいずれかと同様の構成を有する。ただし、本実施形態では、第一の実施形態および第二の実施形態の推奨撮影断面算出部をＭＰＲ処理に用いる。以下、上記各実施形態のいずれかと異なる構成に主眼をおいて、本実施形態を説明する。
【０１４３】
図１５は、本実施形態の計算機１１０Ｂと記憶装置１１２Ｂとにより構成される情報処理装置の機能ブロック図である。本実施形態の情報処理装置は、基本的に上記各実施形態の情報処理装置のいずれかと同様であるが、上記各実施形態の情報処理装置の構成に加え、制御部２００Ｂに、ＭＰＲ処理部２６０を備える。なお、学習機能部２４４および学習データ３４０は備えなくてもよい。
【０１４４】
ＭＰＲ処理部２６０は、ＭＰＲ処理用のインタフェース画面（ＭＰＲＩＦ画面）を生成し、ＵＩ制御部２１０を介して表示装置１１１に表示させる。ＭＰＲＩＦ画面には、撮影した３次元データの表示領域と、操作者からの入力を受け付ける指定受付領域とを備える。ここでは、操作者から、診断したい断面（切出断面）を特定する情報と、ＦＯＶ、スライス枚数、スライス厚さ、スライス間隔などの切出断面を特定するパラメータ（断面パラメータ）と、の指定を受け付ける。
【０１４５】
なお、切出断面を特定する情報は、例えば、頭部の場合、ＯＭラインに平行な面、ＡＰ−ＡＣラインに平行な面などの情報である。また、断面パラメータの指定は、例えば、リストから選択する、表示領域に表示された画像上で操作者が手動で設定する、などいずれの方式であってもよい。リストから選択する方式の場合、グラフィカルなインタフェースによる視覚的なサポートがあってもよい。また、過去に切り出し切出断面を表示し、単に同意の有無を受け付けるインタフェースを有するよう構成してもよい。この場合、同意しない意思を受け付けた場合のみ、断面パラメータの指定を受け付ける画面に移行する。本構成にすることで、過去に設定した切出断面と同じ断面を容易に指定できる。
【０１４６】
ＭＰＲ処理部２６０は、操作者からＭＰＲ処理開始の指示を受け付けると、まず、３次元データから、少なくとも２面の、互いに交差する面の画像を作成する。例えば、頭部の場合、コロナル面に平行な画像、アキシャル面に平行な画像、サジタル面に平行な画像を作成する。推奨撮影断面算出部２４１は、作成された各画像に対し、上記各実施系形態と同様の手順で同様の処理を行い、推奨撮影断面として、切出断面を算出する。そして、ＭＰＲ処理部２６０は、算出された切出断面の画像を、３次元データから生成し、ＵＩ制御部２１０は、生成された画像を表示装置に表示する。
【０１４７】
なお、本実施形態では、例えば、頭部の場合、正中面の位置が解剖学的に妥当でない位置と判別された場合、エラーメッセージを表示するよう構成する。この場合、例えば、切出断面を算出せずに、直交三軸断面を表示し、操作者に手動で切出断面を設定させる。
【０１４８】
また、本実施形態においても、処理のアルゴリズム、画像処理の種類、切出断面と解剖学的特徴構造との位置関係などの情報は、予め推奨撮影断面算出情報記憶部３３０に格納される。
【０１４９】
また、ＭＰＲ処理部２６０が、各断面の画像を、最適スカウト撮影情報記憶部３２０に記憶されている、スカウト撮影と同様の順に行うよう構成し、必要な画像の生成が終わると、推奨撮影断面算出部２４１は、ＭＰＲ処理部２６０による画像の生成処理と並行して推奨撮影断面作成処理を行うよう構成してもよい。
【０１５０】
以上説明したように、本実施形態によれば、３次元データから、短時間で容易に所望の診断画像を生成することができる。
【０１５１】
以上説明したように、上記各実施形態によれば、撮影断面を設定するにあたり、手動で設定する場合と同じ二次元スカウト撮影と同時に画像処理を実行し、推奨撮影断面を算出し、提示するため，従来の検査の流れを変更することなく、また、推奨撮影断面算出処理による時間の延長を発生させることなく、撮影断面の位置決めの操作性を向上させることができる。さらに、推奨撮影断面を算出する処理は、ＭＰＲにおいて切出断面を自動で算出する処理にも応用でき、後処理における検査効率も向上する。
【０１５２】
なお、上記各実施形態では、ＭＲＩ装置に本発明を適用する場合を例にあげて説明しているが、装置はこれに限られない。上記各実施形態にかかる推奨撮影断面算出部は、３次元空間の任意の面を撮影断面として設定可能な各種の医用画像撮影装置、画像撮影装置の推奨撮影断面算出に用いることができる。
【符号の説明】
【０１５３】
１００：ＭＲＩ装置、１０１：マグネット、１０２：傾斜磁場コイル、１０３：被検体（生体）、１０４：シーケンサ、１０５：傾斜磁場電源、１０６：高周波磁場発生器、１０７：ＲＦコイル、１０８：ＲＦプローブ、１０９：受信器、１１０：計算機、１１１：表示装置、１１２：記憶装置、１１３：シムコイル、１１４：シム電源、１１５：寝台（テーブル）、１１６：入力装置、２００：制御部、２００Ａ：制御部、２００Ｂ：制御部、２１０：ＵＩ制御部、２２０：信号処理部、２３０：計測制御部、２４０：撮影断面決定部、２４１：推奨撮影断面算出部、２４１Ａ：推奨撮影断面算出部、２４２：解剖学的特徴構造抽出部、２４３：スライス面決定部、２４４：学習機能部、２６０：ＭＰＲ処理部、３００：記憶部、３００Ａ：記憶部、３０１：コロナル画像、３０２：アキシャル画像、３０３：サジタル画像、３０４：座標軸、３１０：撮影情報記憶部、３２０：最適スカウト撮影情報記憶部、３３０：推奨撮影断面情報記憶部、３４０：学習データ記憶部、５０１：加算画像、５０２：頭部領域、５０３：バックグラウンド領域、５０４：プロット、５０５：一次関数の傾き、５１１：ｘ軸への一次元投影像、５１２：頭部の幅、５１３：閾値、５２１：ｚ軸への一次元投影像、５２２：逆数の微分値、５３１：頭頂点、５３２：点、５３３：範囲、５３４：スライス位置、６０１：階調調整画像、６０２：加算画像、６０３：重心、６０４：ｘ軸への一次元投影像、６０５：頭部の幅、６０６：角度、６０７：１／２の幅、６０８：輝度最小点、６０９：プロット、６１０：傾きα、６１１：正中面通過点Ｐ、６１２：正中線、６２１：前壁側の領域、６２２：後壁側の領域、８００：テンプレートモデル、８０１：交線、８０１：目印点、８１０：正中面画像、８２０：標準モデル、９０１：正中面画像、９０２：重心、９０３：ｚ軸への一次元投影像、９０４：頭部の長さ、９０５：輪郭座標、９０６：一次関数、９０７：垂線との交点、９０８：輪郭座標、９１０：一次関数、９１１：一次関数の傾き、９１３：頭部の幅、９２０：初期位置、１００２：ＯＭライン、１００３：全脳の範囲、１００４：推奨撮影断面の傾き、１００５：推奨撮影断面の範囲
【図１】
2010150783.tif 000004
【図２】
2010150783.tif 000005
【図３】
2010150783.tif 000006
【図４】
2010150783.tif 000007
【図５】
2010150783.tif 000008
【図６】
2010150783.tif 000009
【図７】
2010150783.tif 000010
【図８】
2010150783.tif 000011
【図９】
2010150783.tif 000012
【図１０】
2010150783.tif 000013
【図１１】
2010150783.tif 000014
【図１２】
2010150783.tif 000015
【図１３】
2010150783.tif 000016
【図１４】
2010150783.tif 000017
【図１５】
2010150783.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成23年11月15日(2011.11.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元空間の任意の面を撮影可能な医用画像撮影装置であって、
互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群と、他方のスライス面である第二のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群とを取得する画像取得手段と、
二次元画像から、予め定められた解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出手段と、
撮影断面として推奨する推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出手段と、
撮影対象部位に応じて、前記推奨撮影断面を算出するために必要な推奨撮影断面算出情報を保持する推奨撮影断面算出情報記憶手段と、を備え、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の画像群から第一の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第二の画像群から第二の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報を用いて前記推奨撮影断面を算出すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項２】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、
スライス面を決定するスライス面決定手段と、
再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段と、
画像上の解剖学的な特徴点の位置を特定する特徴点決定手段と、をさらに備え、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造および前記第二の解剖学的特徴構造を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って第三のスライス面を決定し、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記特徴点決定手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像上で前記推奨撮影断面が含むべき複数の解剖学的な特徴点の位置を特定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、第三のスライス面に交差し、前記複数の解剖学的特徴点を含む面を前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項３】
請求項１記載の医用画像撮影装置であって
前記推奨撮影断面算出手段は、スライス面を決定するスライス面決定手段をさらに備え、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造および前記第二の解剖学的特徴構造を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って第三のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第三のスライス面を前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項４】
請求項３記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段をさらに備え、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報のいずれか一方と、前記第三の解剖学的特徴構造の情報とを用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項５】
請求項３記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段は、再構成画像から前記スライス面決定手段が決定したスライス面の二次元画像を生成する画像生成手段をさらに備え、
前記画像取得手段は、前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群をさらに取得し、
前記画像生成手段は、前記第四の画像群から、前記第三のスライス面の二次元画像を第三の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第三の画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第一の画像群から第四の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第三の解剖学的特徴構造の情報および前記第四の解剖学的特徴構造の情報を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項６】
請求項５記載の医用画像撮影装置であって、
前記画像生成手段は、前記第二の画像群から前記第五のスライス面の二次元画像を第五の画像として生成し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記第五の画像から第五の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第三の画像から第六の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第五の解剖学的特徴構造の情報および前記第六の解剖学的特徴構造の情報を用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第六のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第六のスライス面を第三の前記推奨撮影断面とすること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項７】
請求項１から６いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出情報記憶手段は、前記解剖学的特徴構造の情報の抽出に用いる画像処理の種別を記憶し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報記憶手段に記憶される画像処理により、前記解剖学的特徴構造の情報を抽出すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項８】
請求項２記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出情報記憶手段は、前記撮影断面が含むべき複数の解剖学的な特徴点に対応する複数の座標点で構成されるテンプレートモデルを記憶し、
前記特徴点決定手段は、前記第三の画像上で、前記テンプレートモデルをフィッティングすることにより、前記複数の解剖学的特徴点の位置を特定すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項９】
請求項１から８いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
前記推奨撮影断面算出手段が算出した前記推奨撮影断面を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された推奨撮影断面を変更するための調整量の入力を受け付ける入力手段と、
前記入力手段を介して調整量を受け付けた場合、前記推奨撮影断面を、前記受け付けた調整量で調整し、調整後の断面を撮影断面と決定する撮影断面決定手段と、をさらに備えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１０】
請求項９記載の医用画像撮影装置であって、
撮影対象部位に対応付けて前記入力手段を介して受け付けた調整量を記憶する学習データ記憶手段をさらに備え、
前記推奨撮影断面算出手段は、
前記学習データ記憶手段に撮影を行う対象の撮影部位に対応付けて前記調整量が記憶されている場合、前記表示手段に表示する前に、前記算出した推奨撮影断面を前記調整量で調整すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１１】
請求項１から１０いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の画像群の取得後に前記第二の画像群を取得し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報の抽出を、前記第二の画像群の取得の前に終えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１２】
請求項１から１０いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の画像群の取得後に前記第二の画像群を取得し、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報の抽出を、前記第二の画像群を取得するシーケンスの開始前に終え、
前記スカウト撮影制御手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報に基づき、第二の画像群を取得する位置を調整すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１３】
請求項３項記載の医用画像撮影装置であって、
予め定められたシーケンスに従って、前記画像取得手段による前記二次元画像の取得を制御するスカウト撮影制御手段と、
前記推奨撮影断面算出手段が算出した推奨撮影断面から撮影断面を決定する撮影断面決定手段と、
前記撮影断面決定手段が決定した撮影断面の診断用画像を取得する本撮影を行う本撮影制御手段と、をさらに備え、
前記解剖学的特徴構造抽出手段は、前記推奨撮影断面算出情報に従い、前記診断用画像から第三の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、
前記スライス面決定手段は、前記第一の解剖学的特徴構造の情報および前記第二の解剖学的特徴構造の情報のいずれか一方と、前記第三の解剖学的特徴構造の情報とを用い、前記推奨撮影断面算出情報に従って、第五のスライス面を決定し、
前記推奨撮影断面算出手段は、前記第五のスライス面を第二の前記推奨撮影断面と決定すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１４】
請求項１１から１３いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
撮影対象部位に対応づけて、前記第一のスライス面、前記第二のスライス面をそれぞれ特定する情報を保持するスカウト撮影情報保持手段をさらに備え、
前記スカウト撮影制御手段は、撮影対象部位に応じて前記スカウト撮影情報保持手段に保持されている情報に従って、前記画像取得手段を制御すること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１５】
請求項１１から１４いずれか１項記載の医用画像撮影装置であって、
前記撮影断面決定手段が決定した撮影断面の適否を判別する適否判別手段と、
前記適否判別手段で否と判別された場合、前記推奨撮影断面に基づき、前記画像取得手段が二次元画像を取得するスライス面を決定し、当該画像取得手段に当該スライス面の画像を取得させる再スカウト撮影指示手段と、をさらに備えること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１６】
請求項１から１５記載の医用画像撮影装置であって、
当該医用画像撮影装置は、静磁場におかれた被検体に高周波磁場を印加して核磁化を励起し、計測した核磁気共鳴信号を画像化する磁気共鳴イメージング装置であること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１７】
請求項１６記載の医用画像撮影装置であって、
３次元ボリュームデータを取得する３次元撮影制御手段をさらに備え、
前記第一の画像群および前記第二の画像群は、前記３次元撮影制御手段で取得した３次元ボリュームデータから、切り出した断面の画像であること
を特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項１８】
３次元空間の任意の面を撮影可能な医用画像撮影装置において、当該医用画像撮影装置が取得した画像であって、互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群と、他方のスライス面である第二のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群とから、撮影断面として推奨する推奨撮影断面を算出する画像処理装置であって、
撮影対象部位に応じて、前記推奨撮影断面を算出するために必要な推奨撮影断面算出情報を保持する推奨撮影断面算出情報記憶手段と
前記推奨撮影断面情報に従って、前記第一の画像群から第一の解剖学的特徴構造の情報を抽出するとともに、前記第二の画像群から第二の解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出手段と、
前記第一の解剖学的特徴構造の情報と前記第二の解剖学的特徴構造の情報とを用い、前記推奨撮影断面情報に従って、前記推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出手段と、を備えること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
３次元空間の任意の面を撮影可能ないよう画像撮影装置が備えるコンピュータを、
取得した信号から再構成された二次元画像から、予め定められた解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出手段と、
前記解剖学的特徴構造抽出手段が抽出した解剖学的特徴構造から、撮影断面として推奨する推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出手段と、
撮影対象部位に応じて予め保持される、前記推奨撮影断面を算出するために必要な推奨撮影断面算出情報に従って、前記解剖学的特徴構造抽出手段および前記推奨撮影断面算出手段を制御する制御手段と、して
機能させるためのプログラム。
【請求項２０】
３次元空間の任意の面を撮影可能な医用画像撮影装置において、前記撮影断面として推奨する推奨撮影断面算出方法であって、
互いに交差する２つのスライス面の内の一方のスライス面である第一のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第一の画像群を再構成するとともに、前記第一の画像群の再構成後に他方のスライス面ある第二のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第二の画像群を再構成する画像再構成ステップと、
前記画像再構成ステップにおいて、前記第一の画像群の再構成を終えると、当該第一の画像群から第一の解剖学的特徴構造の情報を抽出し、前記第二の画像群の再構成を終えると、当該第二の画像群から第二の解剖学的特徴構造の情報を抽出する解剖学的特徴構造抽出ステップと、
前記第一の解剖学的特徴構造の情報と前記第二の解剖学的特徴構造の情報とから、前記推奨撮影断面を算出する推奨撮影断面算出ステップと、を備えること
を特徴とする推奨撮影断面算出方法。
【請求項２１】
請求項２０記載の推奨撮影断面算出方法であって、
前記画像再構成ステップは、前記第二の画像群の再構成後に前記第一のスライス面および前記第二のスライス面の双方に交差する第四のスライス面に平行な１枚以上の二次元画像からなる第四の画像群を再構成するステップを備え、
前記推奨撮影断面算出ステップは、
前記第一の解剖学的特徴構造の情報と前記第二の解剖学的特徴構造の情報とから第三のスライス面を決定する第三のスライス決定ステップと、
前記第三のスライス面の二次元画像を、前記第四の画像群から第五の画像として生成する画像生成ステップと、
前記第五の画像上で前記撮影断面が含むべき複数の解剖学的な特徴点の位置を特定する特徴点特定ステップと、
前記第三のスライス面に交差し、前記複数の解剖学的特徴点を含む面を前記撮影断面として決定する決定ステップと、を備えること
を特徴とする推奨撮影断面算出方法。
【国際調査報告】
2010150783.tif 000019
2010150783.tif 000020
2010150783.tif 000021
2010150783.tif 000022