(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る複数の第１の断面の画像データに基づいて、前記第１の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
前記ピクセル抽出手段により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第１の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定手段と、
前記第１の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定手段と、
を有する磁気共鳴装置。
【請求項２】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
選択されたピクセルの集合に、ピクセルの切れ目があるか否かを判断し、前記ピクセルの切れ目がある場合、前記ピクセルの切れ目を繋ぎ、前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項１に記載の磁気共鳴装置。
【請求項３】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に対してフィッティング処理を行い、フィッティング処理された後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項２に記載の磁気共鳴装置。
【請求項４】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記フィッティング処理された後のピクセルの集合の中で、最も上に位置するピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項３に記載の磁気共鳴装置。
【請求項５】
前記ナビゲータ領域決定手段は、
前記最も上に位置するピクセルが複数存在する場合は、複数のピクセルのうちのいずれか一つのピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項４に記載の磁気共鳴装置。
【請求項６】
前記ピクセル抽出手段は、
前記第１の断面の画像データの微分画像データを作成し、前記微分画像データに基づいて、前記候補ピクセルを抽出する、請求項１〜５のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
【請求項７】
前記ピクセル抽出手段は、
前記微分画像データを用いて、前記境界を横切るライン上のピクセルの微分値のプロファイルを求め、前記プロファイルに基づいて、前記候補ピクセルを抽出する、請求項６に記載の磁気共鳴装置。
【請求項８】
前記ピクセル特定手段は、
前記ライン上において２つ以上の候補ピクセルが抽出された場合、前記ライン上の各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記２つ以上の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項７に記載の磁気共鳴装置。
【請求項９】
前記ピクセル特定手段は、
前記候補ピクセルに対して第１の領域と第２の領域とを設定し、前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項８に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１０】
前記ピクセル特定手段は、
前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項９に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１１】
前記ピクセル特定手段は、
前記第１の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値と、前記第２の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項９に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１２】
前記第１の断面の画像データに基づいて、前記境界を含む境界領域を決定する境界領域決定手段を有し、
前記ピクセル抽出手段は、
前記境界領域の中から前記候補ピクセルを抽出する、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１３】
前記境界領域決定手段は、
前記第１の断面の画像データの投影プロファイルを作成し、前記投影プロファイルに現れる段差の位置に基づいて、前記境界領域を決定する、請求項１２に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１４】
前記第１の断面と交差する第２の断面の画像データに基づいて、前記被検体の体内領域の所定方向の範囲を特定する範囲特定手段を有し、
前記ピクセル抽出手段は、
前記境界領域から候補ピクセルを抽出するときの範囲を、前記体内領域の所定方向の範囲に限定する、請求項１２又は１３に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１５】
前記所定方向はＲＬ方向である、請求項１４に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１６】
前記第１の断面はコロナル面である、請求項１〜１５のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１７】
前記第１の断面はコロナル面であり、前記第２の断面はアキシャル面である、請求項１４又は１５に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１８】
前記画像データは、脂肪が除去された画像データである、請求項１〜１７のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
【請求項１９】
前記第１の部位は肺を含み、前記第２の部位は肝臓を含む、請求項１〜１８のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
【請求項２０】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定するナビゲータ領域設定方法であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る複数の第１の断面の画像データに基づいて、前記第１の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
前記ピクセル抽出ステップにより抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第１の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定ステップと、
前記第１の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定ステップと、
を有するナビゲータ領域設定方法。
【請求項２１】
被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置のプログラムであって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る複数の第１の断面の画像データに基づいて、前記第１の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
前記ピクセル抽出処理により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第１の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定処理と、
前記第１の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲータ領域を設定し被検体を撮影する磁気共鳴装置、ナビゲータ領域を設定するためのナビゲータ領域設定方法、およびナビゲータ領域を設定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、オペレータが手動でナビゲータ領域を設定する必要があり、オペレータにとっては煩雑な作業となる。また、経験の浅いオペレータでは、最適な位置にナビゲータ領域を設定することが難しい場合もあり、この場合、呼吸信号が劣化してしまうという問題がある。
【０００５】
したがって、オペレータの作業負担が軽減され、更に、良好な呼吸信号が収集されるように、ナビゲータ領域を設定することが要求されている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
前記ピクセル抽出手段により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定手段と、を有する磁気共鳴装置である。
【０００７】
本発明の第２の態様は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定するナビゲータ領域設定方法であって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
前記ピクセル抽出ステップにより抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定ステップと、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定ステップと、を有するナビゲータ領域設定方法である。
【０００８】
本発明の第３の態様は、被検体の第１の部位と第２の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置のプログラムであって、
前記第１の部位と前記第２の部位とを横切る第１の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
前記ピクセル抽出処理により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定処理と、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定処理と、を計算機に実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
第１の部位と第２の部位との境界に位置するピクセルの候補を抽出し、抽出された候補ピクセルの中から、境界に位置するピクセルを特定する。そして、特定されたピクセルに基づいて、ナビゲータ領域の位置を決定している。したがって、境界の位置にナビゲータ領域を設定することができるので、良好な呼吸信号を取得することが可能となる。また、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
【図２】第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。
【図３】撮影部位を概略的に示す図である。
【図４】第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
【図５】ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
【図６】投影プロファイルＦ１〜Ｆｎを概略的に示す図である。
【図７】投影プロファイルＦｉに現れる段差の位置を検出する方法の説明図である。
【図８】投影プロファイルＦｉに対して、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を概略的に示すである。
【図９】バイナリテンプレートＢＴにより検出された投影プロファイルＦ１〜Ｆｎの段差の位置ｂ１〜ｂｎを概略的に示す図である。
【図１０】境界領域を概略的に示す図である。
【図１１】微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎを概略的に示す図である。
【図１２】コロナル面ＣＯｉの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法の説明図である。
【図１３】肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを特定する方法の一例の説明図である。
【図１４】候補ピクセルｘａおよびｘｂそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定したときに得られた平均値Ｍ１およびＭ２を示す図である。
【図１５】コロナル面ＣＯｉの境界領域Ｒｉの中から特定されたピクセルを概略的に示す図である。
【図１６】コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに特定されたピクセルの集合Set１〜Setｎを概略的に示す図である。
【図１７】ピクセルの集合Set１〜Setｎの中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択するときの説明図である。
【図１８】ピクセルの集合Setｉの一例を概略的に示す図である。
【図１９】ピクセルの切れ目を繋ぐ前のピクセルの集合Setｉと、ピクセルの切れ目を繋いだ後のピクセルの集合Setｉ′を概略的に示す図である。
【図２０】フィッティング処理の説明図である。
【図２１】最もＳ方向側に位置するピクセルを検出するときの説明図である。
【図２２】ピクセルｘａと、ナビゲータ領域Ｒｎａｖとを概略的に示す図である。
【図２３】第２の形態におけるＭＲ装置の概略図である。
【図２４】第２の形態におけるＭＲ装置２００の動作フローを示す図である。
【図２５】アキシャル面をスキャンするときの説明図である。
【図２６】被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定するときの説明図である。
【図２７】境界領域Ｒｉから候補ピクセルを抽出するときの様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【００１２】
（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
【００１３】
マグネット２は、被検体１２が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、送信コイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場を印加し、勾配コイル２３は勾配磁場を印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１４】
テーブル３は、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１２はボア２１に搬送される。
【００１５】
受信コイル４は、被検体１２の腹部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１２からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１６】
ＭＲ装置１００は、更に、シーケンサ５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、制御部９、操作部１０、および表示部１１などを有している。
【００１７】
シーケンサ５は、制御部９の制御を受けて、パルスシーケンスの情報を送信器６および勾配磁場電源７に送る。
【００１８】
送信器６は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、ＲＦコイル２４に電流を供給する。
【００１９】
勾配磁場電源７は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３に電流を供給する。
受信器８は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。
【００２０】
制御部９は、シーケンサ５および表示部１１に必要な情報を伝送したり、受信器８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９は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。制御部９は、画像データ作成手段９１〜ナビゲータ領域決定手段９６などを有している。
【００２１】
画像データ作成手段９１は、被検体の撮影部位の画像データを作成する。
脂肪除去手段９２は、画像データ作成手段９１が作成した画像データから、脂肪を除去する。
境界領域決定手段９３は、肺と肝臓との境界を含む領域を決定する。
ピクセル抽出手段９４は、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。
ピクセル特定手段９５は、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。
ナビゲータ領域決定手段９６は、特定されたピクセルに基づいて、ナビゲータ領域の位置を決定する。
【００２２】
制御部９は、画像データ作成手段９１〜ナビゲータ領域決定手段９６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。
【００２３】
操作部１０は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部９に入力する。表示部１１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。
【００２４】
図２は第１の形態で実行されるスキャンを示す図、図３は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、ローカライザスキャンＬＳと本スキャンＭＳなどが実行される。
【００２５】
ローカライザスキャンＬＳは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図３参照）を設定するために実行されるスキャンである。ナビゲータ領域Ｒｎａｖは、被検体の呼吸信号を収集するために設定される領域である。本スキャンＭＳは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖから呼吸信号を収集するとともに、肝臓を含む部位の画像データを収集する。以下に、ローカライザスキャンＬＳおよび本スキャンＭＳを実行するときのフローについて説明する。
【００２６】
図４は、第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳ（図２参照）を実行する。
【００２７】
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コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎをスキャンする。画像データ作成手段９１（図１参照）は、ローカライザスキャンＬＳにより収集されたデータに基づいて、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎの画像データＤＣ１〜ＤＣｎを作成する。以下では、コロナル面の画像データを「コロナル画像データ」と呼ぶ。コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎを作成した後、ステップＳＴ２に進む。
【００２８】
ステップＳＴ２では、脂肪除去手段９２（図１参照）が、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎから脂肪を除去する。脂肪は高信号であるので、脂肪を除去するための閾値を事前に設定しておき、ピクセル値が閾値よりも大きいピクセルを検出することにより、脂肪を除去することができる。脂肪を除去した後、ステップＳＴ３に進む。
【００２９】
ステップＳＴ３では、境界領域決定手段９３（図１参照）が、脂肪が除去された画像データＤＣ１〜ＤＣｎに基づいて、肺と肝臓との境界領域を決定する。この境界領域は、以下のようにして決定する。
【００３０】
境界領域決定手段９３は、先ず、脂肪が除去されたコロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎについて、ピクセル値をＲＬ方向に加算することにより得られる投影プロファイルを作成する。図６に、脂肪が除去された各画像データＤＣ１〜ＤＣｎそれぞれについて作成された投影プロファイルＦ１〜Ｆｎを概略的に示す。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、肺と肝臓とを横切るコロナル画像データの投影プロファイルを作成すると、肺側で加算値が小さくなり、肝臓側で加算値が大きくなる。このような加算値の違いにより、肝臓と肺との境界部分では加算値の段差が現れる。したがって、投影プロファイルＦ１〜Ｆｎに現れる段差の位置を検出することにより、肝臓と肺との境界領域を特定することが可能となる。次に、投影プロファイルＦ１〜Ｆｎに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。尚、どの投影プロファイルであっても、段差の位置の検出方法は同じであるので、以下では、投影プロファイルＦ１〜Ｆｎのうちの投影プロファイルＦｉを取り上げ、投影プロファイルＦｉに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。
【００３１】
図７は、投影プロファイルＦｉに現れる段差の位置を検出する方法の説明図である。
本形態では、バイナリテンプレートＢＴを使用して、投影プロファイルＦｉの段差を検出する。バイナリテンプレートＢＴは、値「１」と値「０」とによる信号値の段差Δｓを有するテンプレートである。投影プロファイルＦｉの段差を検出する場合、バイナリテンプレートＢＴを、投影プロファイルＦｉの肺側から肝臓側に向かって少しずつ移動させ、バイナリテンプレートＢＴを移動させるたびに、バイナリテンプレートＢＴと投影プロファイルＦｉとの相関を算出する。バイナリテンプレートＢＴは段差Δｓを有しているので、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を特定することにより、投影プロファイルＦｉに現れる段差の位置を検出することができる。図８に、投影プロファイルＦｉに対して、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を概略的に示す。図８では、バイナリテンプレートＢＴが位置ｂｉに到達したときに、投影プロファイルＦｉとバイナリテンプレートＢＴとの相関が最大になっている。したがって、コロナル画像データＤＣｉにおける肺と肝臓との境界は、ＳＩ方向に関しては、位置ｂｉの周辺に存在していることがわかる。
【００３２】
尚、図７および図８では、投影プロファイルＦｉの段差の位置を検出する方法について説明したが、その他の投影プロファイルについても、バイナリテンプレートＢＴとの相関を算出し、相関が最大となるときのバイナリテンプレートＢＴの位置を特定することにより、段差の位置を検出することができる。図９に、バイナリテンプレートＢＴにより検出された投影プロファイルＦ１〜Ｆｎの段差の位置ｂ１〜ｂｎを概略的に示す。各投影プロファイルＦ１〜Ｆｎの段差の位置ｂ１〜ｂｎを検出した後、検出された段差の位置ｂ１〜ｂｎを基準にして、肺と肝臓との境界領域を決定する（図１０参照）。
【００３３】
図１０は、境界領域を概略的に示す図である。
境界領域決定手段９３は、検出された段差の位置ｂ１〜ｂｎを基準として、肺側に幅ｗ１の範囲を規定し、肝臓側に幅ｗ２の範囲を規定する。このようにして規定された領域が、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎにおける肺と肝臓との境界領域Ｒ１〜Ｒｎとして決定される。幅ｗ１およびｗ２は、被検体を撮影する前に予め設定された値であり、例えば数ｃｍとすることができる。コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに、肺と肝臓との境界領域Ｒ１〜Ｒｎを決定した後、ステップＳＴ４に進む。
【００３４】
ステップＳＴ４では、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎを微分し、微分画像データを作成する。図１１に微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎを概略的に示す。
【００３５】
コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎでは、肝臓のピクセルのピクセル値と、肺のピクセルのピクセル値との差が大きい。したがって、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎを微分すると、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。これに対し、肝臓の内側のピクセルの微分値や、肺の内側のピクセルの微分値は小さくなる。したがって、微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎを作成することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを強調して描出することができる。図１１の微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎでは、白の部分は微分値が大きく、黒の部分は微分値が小さいことを示している。コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎの微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎを作成した後、ステップＳＴ５に進む。
【００３６】
ステップＳＴ５では、ピクセル抽出手段９４（図１参照）が、微分画像データＤＩ１〜ＤＩｎに基づいて、各コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する。以下に、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。尚、この抽出方法は、どのコロナル面でも同じであるので、以下では、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎのうちのコロナル面ＣＯｉを取り上げ、コロナル面ＣＯｉから、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。
【００３７】
図１２は、コロナル面ＣＯｉの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法の説明図である。
【００３８】
先ず、微分画像データＤＩｉ上に、ＳＩ方向に延在するラインＬを考え、ラインＬ上のピクセルの微分値のプロファイルを求める。図１２では、ＲＬ方向の座標値Ｐ＝ＰｉのラインＬ上のプロファイルが示されている。
【００３９】
先に説明したように、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。したがって、プロファイルの境界領域Ｒｉ内に現れるピークを検出することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。図１２では、微分値のプロファイルに、２つのピークａおよびｂが現れている。したがって、ピークａおよびｂに対応するピクセルｘａおよびｘｂが、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補（以下、「候補ピクセル」と呼ぶことがある）となる。
【００４０】
上記の説明では、座標値Ｐ＝ＰｉのラインＬ上において候補ピクセルを抽出する方法について説明したが、ラインＬがＰｉ以外の座標値であっても、同様の方法で候補ピクセルを抽出することができる。したがって、ラインＬのＲＬ方向の座標値ＰをＰ０〜Ｐｚの間で変更し、ＲＬ方向の各座標値ごとに、微分値のプロファイルを考え、各プロファイルごとにピークを検出することにより、コロナル面ＣＯｉの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。
【００４１】
また、図１２では、コロナル面ＣＯｉから候補ピクセルを抽出する場合について説明されているが、他のコロナル面から候補ピクセルを抽出する場合も同じ方法で抽出することができる。したがって、各コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。候補ピクセルを抽出した後、ステップＳＴ６に進む。
【００４２】
ステップＳＴ６では、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。例えば、図１２を参照すると、座標値Ｐ＝Ｐｉのライン上において、２つの候補ピクセルｘａおよびｘｂが抽出されている。候補ピクセルｘａおよびｘｂのうち、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルは、候補ピクセルｘａであり、候補ピクセルｘｂは、肺と肝臓との境界には位置していない。したがって、肺と肝臓との境界に位置していないピクセルも、候補ピクセルとして抽出されていることがわかる。そこで、抽出された候補ピクセルｘａおよびｘｂのうち、どちらのピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているのかを特定する必要がある。以下に、この特定方法について説明する。
【００４３】
図１３は、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを特定する方法の一例の説明図である。
先ず、肺と肝臓とを横切るコロナル画像データＤＣの中に、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを考える。ここでは、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを、符号「ｘ」で示してある。
【００４４】
次に、ピクセルｘに対して、肺側に領域Ｖを設定し、肝臓側に領域Ｗを設定する。領域ＶおよびＷの大きさは、ｎ×ｍのピクセルサイズである。図１３では、５×５のピクセルサイズの例が示されている。そして、領域Ｖに含まれるピクセルのピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗに含まれるピクセルのピクセル値の平均値Ｍ２とを求める。
【００４５】
一般的に、肺の領域のピクセルは、ピクセル値が小さくなり、一方、肝臓の領域のピクセルは、ピクセル値が大きくなる傾向がある。したがって、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２とを比較すると、以下の関係が成り立つと考えられる。
Ｍ１＜Ｍ２  ・・・（１）
【００４６】
また、領域Ｖは肺側に位置している。肺に含まれているピクセルのピクセル値は小さくなる傾向があるので、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値Ｍ１は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
ｐ＜Ｍ１＜ｑ  ・・・（２）
ここで、ｐ：平均値Ｍ１として許容することが可能な値の下限値
ｑ：平均値Ｍ１として許容することが可能な値の上限値
【００４７】
下限値ｐおよび上限値ｑは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肺のピクセル値を参考にして決定される値である。
【００４８】
更に、領域Ｗは肝臓側に位置している。肝臓に含まれているピクセルのピクセル値は大きくなる傾向があるので、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値Ｍ２は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
ｒ＜Ｍ２＜ｓ  ・・・（３）
ここで、ｒ：平均値Ｍ２として許容することが可能な値の下限値
ｓ：平均値Ｍ２として許容することが可能な値の上限値
【００４９】
下限値ｒおよび上限値ｓは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肝臓のピクセル値を参考にして決定される値である。
【００５０】
つまり、ピクセルｘが肺と肝臓との境界に位置している場合、領域Ｖにおけるピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗにおけるピクセル値の平均値Ｍ２は、以下の条件１〜３を満たすと考えられる。
（条件１）Ｍ１＜Ｍ２
（条件２）ｐ＜Ｍ１＜ｑ
（条件３）ｒ＜Ｍ２＜ｓ
【００５１】
したがって、３つの条件１〜３を全て満たすピクセルを探し出すことができれば、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。そこで、本形態では、ステップＳＴ５で抽出された候補ピクセルｘａおよびｘｂの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合、候補ピクセルｘａおよびｘｂそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２を算出する（図１４参照）。
【００５２】
図１４は、候補ピクセルｘａおよびｘｂそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定したときに得られた平均値Ｍ１およびＭ２を示す図である。
【００５３】
ピクセル特定手段９５（図１参照）は、先ず、コロナル画像データＤＣｉ上で候補ピクセルｘａおよびｘｂの位置を検出する。そして、候補ピクセルｘａおよびｘｂそれぞれについて領域ＶおよびＷを設定し、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２を算出する。
【００５４】
候補ピクセルｘａに対して領域ＶおよびＷを設定した場合（拡大図（ａ）参照）、領域Ｖは肺側に位置しており、領域Ｗは肝臓側に位置している。したがって、候補ピクセルｘａの場合、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２は、条件１〜３を全て満たすと考えられる。
【００５５】
しかし、候補ピクセルｘｂに対して領域ＶおよびＷを設定した場合（拡大図（ｂ）参照）、領域Ｖだけでなく領域Ｗも肺側に位置しているので、条件３を満たさないと考えられる。
【００５６】
したがって、候補ピクセルｘａおよびｘｂのうち、３つの条件１〜３を満たすのは候補ピクセルｘａであることがわかる。このようにして、肺と肝臓との境界に位置するピクセルｘａを特定することができる。
【００５７】
上記の説明では、座標値Ｐ＝ＰｉのラインＬ上で抽出された候補ピクセルｘａおよびｘｂに対して、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する方法について説明したが、Ｐｉ以外の座標値のラインＬ上で２つ以上の候補ピクセルが抽出されている場合も、同様の方法で、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。したがって、ＲＬ方向の座標値ＰをＰ０〜ＰＺの範囲内で変更し、或る座標値で２つ以上の候補ピクセルが抽出されている場合は、各候補ピクセルに対して２つの領域ＶおよびＷを設定し、ピクセル値の平均値Ｍ１およびＭ２が条件１〜３を満たすか否かを判断することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。このようにして、コロナル面ＣＯｉの境界領域Ｒｉの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図１５に、コロナル面ＣＯｉの境界領域Ｒｉの中から特定されたピクセルを概略的に示す。肺と肝臓との境界は曲線状であるので、特定されたピクセルは曲線状に並んでいる。図１５では、特定されたピクセルの集合を、符号「Setｉ」で示してある。
【００５８】
上記の説明では、コロナル面ＣＯｉにおいて肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合について説明されているが、他のコロナル面において肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合も、同じ方法で特定することができる。したがって、各コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図１６に、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに特定されたピクセルの集合Set１〜Setｎを概略的に示す。肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定した後、ステップＳＴ７に進む。
【００５９】
ステップＳＴ７では、ナビゲータ領域決定手段９６（図１参照）が、ナビゲータ領域の位置を決定する。以下に、ステップＳＴ７の各ステップＳＴ７１〜ＳＴ７５について説明する。
【００６０】
ステップＳＴ７１では、ナビゲータ領域決定手段９６は、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎにおけるピクセルの集合Set１〜Setｎ（図１６参照）の中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択する（図１７参照）。
【００６１】
図１７は、ピクセルの集合Set１〜Setｎの中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択するときの説明図である。図１７では、説明の便宜上、ピクセルの集合Set１〜Setｎのうち、代表して、ピクセルの集合Set１、Setｉ、Setｊ、およびSetｎのみが示されている。
【００６２】
本形態では、ピクセルの集合Set１〜Setｎの中で、最もＳ側に位置するピクセルの集合を、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合として選択する。図１７を参照すると、ピクセルの集合Set１〜Setｎの中で、最もＳ側に位置するピクセルの集合は、Setｉである。したがって、ナビゲータ領域決定手段９６は、ピクセルの集合Set１〜Setｎの中から、コロナル面ＣＯｉにおけるピクセルの集合Setｉを選択する。ピクセルの集合Setｉを選択した後、ステップＳＴ７２に進む。
【００６３】
ステップＳＴ７２では、ナビゲータ領域決定手段９６は、選択したピクセルの集合Setｉに、ピクセルの切れ目があるか否かを判断する（図１８参照）。
【００６４】
図１８は、ピクセルの集合Setｉの一例を概略的に示す図である。
肺と肝臓との境界は連続的に繋がっているので、理想的には、肺と肝臓との境界に位置するピクセルは、図１８（ａ）に示すように、連続的に繋がっているはずである。しかし、場合によっては、ＲＬ方向の或る座標値において、条件１〜３を満たすピクセルが一つも存在しない場合がある。この例が、図１８（ｂ）に示されている。図１８（ｂ）は、座標値Ｐ＝Ｐｔ、Ｐｕ、Ｐｖにおいて、条件１〜３を満たすピクセルが存在しなかった場合が示されている。この場合、ピクセルの集合Setｉの中に切れ目が存在する。
【００６５】
そこで、本形態では、ピクセルに切れ目があるか否かを判断し、切れ目がない場合はステップＳＴ７４に進むが、切れ目がある場合はステップＳＴ７３に進む。図１８（ａ）の場合は切れ目がないのでステップＳＴ７４に進み、図１８（ｂ）の場合は切れ目があるのでステップＳＴ７３に進む。
【００６６】
ステップＳＴ７３では、ナビゲータ領域決定手段９６が、ピクセルの切れ目をつなぐ。ピクセルの切れ目を繋ぐ方法としては、例えば動的計画法を用いることができる。動的計画法を用いて切れ目を繋ぐ場合、先ず、最もＲ側に位置するピクセルｘ１を始点とし、最もＬ側に位置するピクセルｘｚを終点として、始点と終点とを繋ぐ複数の経路を考える。そして、各径路ごとに、ピクセルの微分値の逆数の加算値を計算し、この加算値が最小になるときの径路を特定し、特定された径路上のピクセルを、切れ目を繋ぐピクセルとして用いる。図１９に、ピクセルの切れ目を繋ぐ前のピクセルの集合Setｉと、ピクセルの切れ目を繋いだ後のピクセルの集合Setｉ′を概略的に示す。ピクセルの切れ目を繋いだ後、ステップＳＴ７４に進む。
【００６７】
ステップＳＴ７４では、ナビゲータ領域決定手段９６が、ピクセルの集合Setｉ′に対して、フィッティング処理を行う（図２０参照）。
【００６８】
図２０は、フィッティング処理の説明図である。
図２０（ａ）は、フィッティング処理前のピクセルの集合Setｉ′を示し、図２０（ｂ）は、フィッティング処理後のピクセルの集合Setｉ″を示す図である。
【００６９】
フィッティング処理を行うことにより、ピクセルの集合Setｉ′に、肺と肝臓との境界には本来は見られないような不自然な屈曲部ｃがあっても、修正することができる。フィッティングとしては、例えば、多項式フィッティング（例えば、２次式フィッティング）を用いることができる。
【００７０】
尚、ステップＳＴ７２において、切れ目がないと判断された場合（図１８（ａ）の場合）、ステップＳＴ７３をスキップしてステップＳＴ７４に進む。この場合、ピクセルの集合Setｉに対してフィッティング処理が実行される。フィッティング処理を実行した後、ステップＳＴ７５に進む。
【００７１】
ステップＳＴ７５では、フィッティング処理後のピクセルの集合Setｉ″の中から、最もＳ方向側に位置するピクセルを検出する（図２１参照）。
【００７２】
図２１は、最もＳ方向側に位置するピクセルを検出するときの説明図である。
図２１では、最もＳ方向側に位置するピクセルの座標値Ｑは、Ｑ＝ｑ１である。尚、座標値ｑ１のピクセルは、複数個存在している。この場合、複数のピクセルの中から、いずれか一つのピクセルを検出する。本形態では、座標値ｑ１のピクセルの中から最もＲ側に位置するピクセルｘａを検出する。このようにして検出されたピクセルｘａの位置が、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置として決定される。図２２に、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を概略的に示す。ピクセルｘａのＲＬ方向の座標値ＰはＰ＝Ｐｉであり、ＳＩ方向の座標値ＱはＱ＝ｑ１である。また、ピクセルｘａはコロナル面ＣＯｉに含まれているので、コロナル面ＣＯｉのＡＰ方向の座標値が、ピクセルｘａのＡＰ方向の座標値となる。したがって、ピクセルｘａの３方向（ＲＬ方向、ＳＩ方向、およびＡＰ方向）の座標値が求められているので、ピクセルｘａの位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定することができる。また、最もＲ側に位置するピクセルｘａの位置を、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置とすることにより、ナビゲータ領域Ｒｎａｖを心臓から離すことができるので、心拍動による呼吸信号の劣化を低減することもできる。ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定した後、ステップＳＴ８に進む。
【００７３】
ステップＳＴ８では、本スキャンを実行する。本スキャンでは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖから呼吸信号を収集するためのナビゲータシーケンスと、肝臓を含む部位の画像データを収集するためのイメージングシーケンスが実行される。本スキャンが終了したら、フローを終了する。
【００７４】
本形態では、肺と肝臓とを横切るコロナル面の画像データ（コロナル画像データ）に基づいて、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。そして、候補ピクセルの周囲のピクセルのピクセル値に基づいて、抽出した複数の候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定している。したがって、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。また、各コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎごとに特定されたピクセルの集合Set１〜Setｎに基づいてナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定するので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することができ、良好な呼吸信号を取得することが可能となる。更に、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。
【００７５】
本形態では、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合、領域Ｖのピクセルのピクセル値の平均値Ｍ１と、領域Ｗのピクセルのピクセル値の平均値Ｍ２とを用いている（図１３および図１４参照）。しかし、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができるのであれば、ピクセル値の平均値とは別の特徴量を用いてもよい。例えば、領域Ｖのピクセルのピクセル値の中央値（メジアン）と、領域Ｗのピクセルのピクセル値の中央値（メジアン）とを用いてもよい。
【００７６】
本形態では、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する例について説明されているが、本発明は、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する場合に限定されることはなく、別の境界にナビゲータ領域を設定する場合にも適用することができる。
【００７７】
本形態では、ローカライザスキャンＬＳにおいて、ｎ枚のコロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎの画像データを取得しているが、１枚のコロナル面の画像データのみを取得してもよい。この場合、ステップＳＴ７１を省略することができるので、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を設定するときのフローを簡素化することができる。ただし、より最適な位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖを位置決めするためには、ローカライザスキャンＬＳにおいて、複数枚のコロナル面の画像データを取得することが望ましい。
【００７８】
本形態では、コロナル画像データに基づいて、ナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定しているが、コロナル面とは別の面（例えば、コロナル面に対して斜めに交差するオブリーク面）の画像データに基づいてナビゲータ領域Ｒｎａｖの位置を決定してもよい。
【００７９】
本形態では、ステップＳＴ２で脂肪を除去した後に、ステップＳＴ３に進んでいるが、ステップＳＴ２の脂肪除去を行わずに、ステップＳＴ３に進んでもよい。
【００８０】
（２）第２の形態
図２３は、第２の形態におけるＭＲ装置の概略図である。
第２の形態のＭＲ装置２００では、制御部９に、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定する範囲特定手段９７が備えられている。尚、その他の構成は、第１の形態と同じである。
【００８１】
図２４は、第２の形態におけるＭＲ装置２００の動作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を実行する。
第１の形態では、ローカライザスキャンＬＳを行う場合、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎのスキャンのみを行ったが（図５参照）、第２の形態では、コロナル面ＣＯ１〜ＣＯｎのスキャンだけでなく、アキシャル面のスキャンも実行する（図２５参照）。
【００８２】
図２５は、アキシャル面をスキャンするときの説明図である。
画像データ作成手段９１（図２３参照）は、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍのスキャンにより収集されたデータに基づいて、アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍの画像データＤＡ１〜ＤＡｍを作成する。尚、以下では、アキシャル面の画像データを「アキシャル画像データ」と呼ぶ。
【００８３】
第２の形態では、ローカライザスキャンＬＳにより、コロナル画像データＤＣ１〜ＤＣｎだけでなく、アキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍも得られる。ローカライザスキャンを実行した後、ステップＳＴ２に進む。ステップＳＴ２〜ＳＴ４は、第１の形態と同じであるので説明は省略する。
【００８４】
尚、第２の形態では、ステップＳＴ２〜ＳＴ４だけでなく、ステップＳＴ２０も実行される。
【００８５】
ステップＳＴ２０では、範囲特定手段９７（図２３参照）が、アキシャル画像データＤＡ１〜ＤＡｍに基づいて、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定する。
【００８６】
図２６は、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定するときの説明図である。
【００８７】
範囲特定手段９７は、先ず、各アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍにおける被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ１〜Ｗｍを求める。被検体の体外領域は低信号であるが、被検体の体内領域は高信号となるので、信号値の違いから、各アキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍごとに、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ１〜Ｗｍを求めることができる。範囲特定手段９８は、これらの範囲Ｗ１〜ＷｍのＲＬ方向の長さの平均値を算出し、この平均値で定まる範囲を、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲ＷＲＬとする。このようにして、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲ＷＲＬが特定される。
【００８８】
ステップＳＴ２〜ＳＴ４およびステップＳＴ２０が実行されたら、ステップＳＴ５に進む。
ステップＳＴ５では、第１の形態と同様に、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。図２７に、コロナル面ＣＯｉの境界領域Ｒｉから候補ピクセルを抽出するときの様子を示す。候補ピクセルを抽出する方法は、第１の形態と同様である。ただし、第２の形態では、境界領域Ｒｉから候補ピクセルを抽出するときの範囲を、ステップＳＴ２０で特定した被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲ＷＲＬに限定する。このように、候補ピクセルを抽出する範囲を限定することにより、被検体の体外領域から候補ピクセルを抽出してしまうことが防止できる。また、体外領域では候補ピクセルを抽出する処理を行わなくて済むので、抽出処理を短時間で行うこともできる。候補ピクセルを抽出した後、ステップＳＴ６に進む。
【００８９】
ステップＳＴ６では、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。候補ピクセルは、体内領域のＲＬ方向の範囲ＷＲＬから抽出されているので、ピクセルを特定する処理も、範囲ＷＲＬ内だけで行えばよい。したがって、ピクセルを特定する処理も短時間で行うことができる。ピクセルを特定した後、ステップＳＴ７に進む。
【００９０】
ステップＳＴ７〜ＳＴ８は第１の形態と同じであるので、説明は省略する。
第２の形態でも、第１の形態と同様に、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することができるので良好な呼吸信号を取得することができ、また、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。更に、第２の形態では、被検体の体外領域から候補ピクセルを抽出してしまうことを防止することができ、また、候補ピクセルを抽出する処理に掛かる時間や、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する処理に掛かる時間も短縮することができる。
【００９１】
尚、第２の形態では、ローカライザスキャンＬＳにおいて、ｍ枚のアキシャル面ＡＸ１〜ＡＸｍの画像データを取得しているが、１枚のアキシャル面の画像データのみを取得し、体内領域のＲＬ方向の範囲ＷＲＬを求めてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
２  マグネット
３  テーブル
３ａ  クレードル
４  受信コイル
５  シーケンサ
６  送信器
７  勾配磁場電源
８  受信器
９  制御部
１０  操作部
１１  表示部
１２  被検体
２１  ボア
２２  超伝導コイル
２３  勾配コイル
２４  送信コイル
９１  画像データ作成手段
９２  脂肪除去手段
９３  境界領域決定手段
９４  ピクセル抽出手段
９５  ピクセル特定手段
９６  ナビゲータ領域決定手段
【図１】
0005922465.tif 000002
【図２】
0005922465.tif 000003
【図３】
0005922465.tif 000004
【図４】
0005922465.tif 000005
【図５】
0005922465.tif 000006
【図６】
0005922465.tif 000007
【図７】
0005922465.tif 000008
【図８】
0005922465.tif 000009
【図９】
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【図１０】
0005922465.tif 000011
【図１１】
0005922465.tif 000012
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
0005922465.tif 000016
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
0005922465.tif 000020
【図２０】
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【図２１】
0005922465.tif 000022
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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