(57)【要約】【課題】サブピクセル精度での画像計測を可能とする画像処理方法等を提供する。【解決手段】ＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理方法は、少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定ステップと、設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得ステップと、取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出ステップと、を有している。【選択図】図３
2011067559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理方法であって、
少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定ステップと、
前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得ステップと、
前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出する、
ことを特徴とする請求項１の画像処理方法。 
【請求項３】
前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する、
ことを特徴とする請求項１の画像処理方法。
【請求項４】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなる画素領域を特定する特定ステップと、
前記各画素に対して、前記第１算出ステップを用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出ステップと、
前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出ステップと、
を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項の画像処理方法。
【請求項５】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定ステップと、
前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出ステップまたは前記第２算出ステップを用いて、当該画素体積空間における前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出ステップと、
前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出ステップと、
を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項の画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定ステップと、
前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得ステップと、
前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出ステップと、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項７】
前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出する、
ことを特徴とする請求項６の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する、
ことを特徴とする請求項６の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなる画素領域を特定する特定ステップと、
前記各画素に対して、前記第１算出ステップを用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出ステップと、
前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出ステップと、
を実行させることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項の画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定ステップと、
前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出ステップまたは前記第２算出ステップを用いて、当該画素体積空間おける前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出ステップと、
前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出ステップと、
を実行させることを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項の画像処理プログラム。
【請求項１１】
ＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理装置であって、
少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定手段と、
前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得手段と、
前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１算出手段は、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出する、
ことを特徴とする請求項１１の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第１算出手段は、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する、
ことを特徴とする請求項１１の画像処理装置。
【請求項１４】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなる画素領域を特定する特定手段と、
前記各画素に対して、前記第１算出手段を用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出手段と、
前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項の画像処理装置。
【請求項１５】
前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定手段と、
前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出手段または前記第２算出手段を用いて、当該画素体積空間における前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出手段と、
前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１項の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴画像化(Magnetic Resonance Imaging，ＭＲＩ)装置から得られるＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ＭＲＩ装置から得られた信号を画像として処理する画像処理方法が種々提案されており、医療診断等に広く用いられている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８３６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像計測における限界長さは１ピクセルが示す長さであるため、計測精度を高めるには撮像機器の空間分解能を向上させる必要がある。高空間分解能を向上させて計測精度を高めることは可能であるが、ＭＲＩ装置のような医療機器は非常に高価であるため、既存の機器を改良する場合であっても、大きなコストが必要である。また、特定の性能を向上させたとしても、他の性能が犠牲となって画像診断の正確性に影響を及ぼすことがあった。そのため、医療機器の改良に対しては、メーカー側も慎重にならざるを得なかった。
【０００５】
このような背景から、ＭＲＩ装置から得られるＭＲ信号から生成された強度画像に関わる物理的性質を利用して画像処理を行うことにより、サブピクセル精度の画像計測が可能となると本発明者は考えた。
【０００６】
本発明の目的は、サブピクセル精度の画像計測を可能とする強度画像に対する画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、ＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理方法であって、少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定ステップと、前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得ステップと、前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出ステップと、を有することを特徴としている。
【０００８】
また、請求項２に係る発明は、請求項１の画像処理方法であって、前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出することを特徴としている。
【０００９】
また、請求項３に係る発明は、請求項１の画像処理方法であって、前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出することを特徴としている。
【００１０】
また、請求項４に係る発明は、請求項１〜３のいずれか１項の画像処理方法であって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなる画素領域を特定する特定ステップと、前記各画素に対して、前記第１算出ステップを用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出ステップと、前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出ステップと、を有することを特徴としている。
【００１１】
また、請求項５に係る発明は、請求項１〜４のいずれか１項の画像処理方法であって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定ステップと、前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出ステップまたは前記第２算出ステップを用いて、当該画素体積空間における前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出ステップと、前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出ステップと、を有することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項６に係る発明は、コンピュータに処理を実行させるプログラムであって、当該コンピュータに、少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定ステップと、前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得ステップと、前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出ステップと、を実行させることを特徴としている。
【００１３】
また、請求項７に係る発明は、請求項６の画像処理プログラムであって、前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出することを特徴としている。
【００１４】
また、請求項８に係る発明は、請求項６の画像処理プログラムであって、前記第１算出ステップは、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出することを特徴としている。
【００１５】
また、請求項９に係る発明は、請求項６〜８のいずれか１項の画像処理プログラムであって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなる画素領域を特定する特定ステップと、前記各画素に対して、前記第１算出ステップを用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出ステップと、前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出ステップと、を実行させることを特徴としている。
【００１６】
また、請求項１０に係る発明は、請求項６〜９のいずれか１項の画像処理プログラムであって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定ステップと、前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出ステップまたは前記第２算出ステップを用いて、当該画素体積空間における前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出ステップと、前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出ステップと、を実行させることを特徴としている。
【００１７】
また、請求項１１に係る発明は、ＭＲ信号から生成される強度画像に対する画像処理装置であって、少なくともＮ個のエコータイムを設定する設定手段と、前記設定した各エコータイムで撮像した強度画像の画素の強度値をそれぞれ取得する取得手段と、前記取得した少なくともＮ個の強度値と、計測対象の組織の含有率（λ）を含むＮ個のパラメータを有する理論予測式とを用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第１算出手段と、を有することを特徴としている。
【００１８】
また、請求項１２に係る発明は、請求項１１の画像処理装置であって、前記第１算出手段は、前記取得した少なくともＮ個の強度値を前記理論予測式に代入した連立方程式を用いて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を代数的に算出することを特徴としている。
【００１９】
また、請求項１３に係る発明は、請求項１１の画像処理装置であって、前記第１算出手段は、前記取得した少なくともＮ個の強度値を、前記理論予測式にフィットさせて、前記画素における前記組織の含有率（λ）を算出することを特徴としている。
【００２０】
また、請求項１４に係る発明は、請求項１１〜１３のいずれか１項の画像処理装置であって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＭ個の画素からなるの画素領域を特定する特定手段と、前記各画素に対して、前記第１算出手段を用いて、当該画素における前記組織の含有率（λj）（１≦j≦Ｍ）を算出する第２算出手段と、前記各画素における前記組織の存在（λj）を用いて、前記Ｍ個の画素における前記組織の含有率（λ）を算出する第３算出手段と、を有することを特徴としている。
【００２１】
また、請求項１５に係る発明は、請求項１１〜１４のいずれか１項の画像処理装置であって、前記強度画像から計測対象の組織が含まれるＬ個の画素体積空間を決定する決定手段と、前記Ｌ個の画素体積空間のそれぞれに対して、前記第１算出手段または前記第２算出手段を用いて、当該画素体積空間における前記組織の含有率（λt）（１≦t≦Ｌ）を算出する第４算出手段と、前記各強度画像における前記組織の含有率（λt）を用いて、前記Ｌ個の画素体積空間の体積中における前記組織の含有率（λ）を算出する第５算出手段と、を有することを特徴としている。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、サブピクセル精度の画像計測が可能となるので、ピクセルサイズ以下の構造物の大きさ（含有率）を高精度に計測することができる。また、ピクセルサイズよりも大きな物体の大きさ（例えば、血管の直径）についても、サブピクセル精度で計測することができる。また、本発明は、既存のＭＲＩ装置から取得したＭＲ信号に基づいて処理を行うことが可能であるので、導入コストを大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ＭＲＩシステムの全体構成を示す図である。
【図２】計測対象の組織とピクセルサイズとの関係を示す説明図である。
【図３】画像処理方法のフローチャートである。
【図４】計測対象の組織とピクセルサイズとの関係を示す説明図である。
【図５】画像処理方法のフローチャートである。
【図６】画像処理方法のフローチャートである。
【図７】実験結果を示す説明図である。
【図８】実験結果を示す説明図である。
【図９】実験結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
［本発明の概要］
ＭＲＩ装置から得られるＭＲ信号のピクセル（ボクセル）ごとの信号強度は、そのピクセル（ボクセル）に含まれる組織の水素原子密度に依存する。そのため、１つのピクセル（ボクセル）内に異なる水素密度を有する２種類以上の物質（構造物）が混在する場合には、その混合割合によって信号強度が決定されることが知られている。
【００２５】
本発明は、この技術的性質を利用して、ＭＲ信号から生成される強度画像（または、その強度画像を構成する各ピクセルの強度値）を処理することにより、画像計測を行うものである。これにより、サブピクセル精度の画像計測が可能となり、１つのピクセルに含まれる複数の組織の存在割合を高精度に決定することができる。また、複数のピクセルで規定された領域内に存在する構造物の存在量を、サブピクセル精度で計測することができる。すなわち、本発明は、ピクセルサイズが計測精度の限界と考えられていた従来の常識を覆す画期的な発明である。
【００２６】
［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について、図面を参照しつつ具体的に説明する。
【００２７】
［ＭＲＩシステムの全体構成］
まず、本実施形態を適用したＭＲＩシステムについて説明する。図１に示すように、ＭＲＩシステム１は、ＭＲＩ装置１０と信号処理部２０とから構成されている。
【００２８】
［ＭＲＩ装置１０］
ＭＲＩ装置１０は、静磁場コイル部１１、傾斜磁場コイル部１２，ＲＦ（Radio Frequency）コイル部１３を備えている。これらは、例えば、概ね円筒状の形状となっており、それぞれの中心軸（不図示）が互いに同軸となるように配置されている。また、その中心軸を含む面内に、被検体１６を支持する寝台部１５が設けられている。寝台部１５は、ＭＲＩ装置１０のボア１４（内部空間）に設置されている。寝台部１５上の被検体１６は、不図示の搬送手段による寝台部１５の移動により、ボア１４への搬入，搬出が行われる。なお、静磁場コイル部１１，傾斜磁場コイル部１２，ＲＦコイル部１３の各構成は公知であり、また、本発明の理解には関係がない部分であるので、詳細な説明を省略する。
【００２９】
［信号処理部２０］
信号処理部２０は、静磁場電源２１，傾斜磁場電源２２，送信部２３，受信部２４，シークエンス制御部２５，情報処理部３０から構成されている。
静磁場電源２１，傾斜磁場電源２２，送信部２３は、それぞれ、静磁場コイル部１１，傾斜磁場コイル部１２，ＲＦコイル部１３に信号を送信することにより、それぞれの要素を駆動する。受信部２４は、ＲＦコイル部１３で受けたＭＲ信号を検波し、複素データ（生データ）を生成する。なお、静磁場電源２１，傾斜磁場電源２２，送信部２３，受信部２４の各構成は公知であり、また、本発明の理解には関係がない部分であるので、詳細な説明を省略する。
シークエンス制御部２５は、後述の情報処理部３０からのパルスシークエンスに基いて、傾斜磁場電源２２，送信部２３，受信部２４を制御するための制御信号を出力する。また、受信部２４から取得した複素データを、情報処理部３０に出力する。
【００３０】
本実施形態では、パルスシークエンスとして、パーシャルボリューム効果によるＴＥ（エコータイム）ごとの変化を引き起こすことができるものであれば種々のものを用いることができる。つまり、グラジエントエコー系のパルスシークエンスであればどのようなものでもよい。例えば、ＳＳＦＰ（Steady State Free Precession）を用いて作成された画像など、様々なシークエンスによって作成される様々なコントラストを持つ画像に対して、本実施形態の適用が可能であると考えられる。すなわち、本実施形態の技術は、多方面のＭＲ診療画像への適応が可能であると考えられる。
【００３１】
なお、スピンエコー系のシークエンスについては、位相効果を打ち消してしまう恐れがあるために好ましくないとも考えられる。しかしながら、将来的に位相効果を持たせることができるような付随的パルスを挿入したスピンエコー系シークエンスなどが実現可能となれば、スピンエコー系のシークエンスを用いた場合であっても、本実施形態の適用が可能である。
【００３２】
すなわち、本実施形態では、あらゆる位相（差）を作り出すことが可能なパルスシークエンスを用いることが可能である。
【００３３】
情報処理部３０は、制御部３１，入力部３２，表示部３３，記憶部３４とから構成されている。制御部３１は、情報処理部３０全体を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、内部メモリなどから構成される。制御部３１は、ＣＰＵの内部メモリまたは記憶部３４に記憶されているプログラム（画像処理プログラム）を読み出して実行することによって、設定手段，取得手段，第１算出手段，特定手段，第２算出手段，第３算出手段，決定手段，第４算出手段，第５算出手段等を有する画像処理装置として機能する。
【００３４】
入力部３２は、例えば、ユーザからの情報をデジタルデータとして情報処理部３０内部に取り込む装置であり、例えば、キーボード，マウス，スキャナ等によって構成される。表示部３３は、制御部３１により処理された結果や、撮像条件などのデータ入力用のダイアログ等を表示するものであり、例えば、ＬＣＤによって構成される。記憶部３４は、ＭＲＩ装置１０及び信号処理部２０を制御するための種々のプログラム（例えば、制御部３１が実行する画像処理方法のための画像処理プログラム）が記憶されている。
【００３５】
本実施形態は、ＭＲＩ装置１０から異なるＴＥ（エコータイム）を設定して得られたＭＲ信号に基づく複数の強度画像を取得し、この強度画像のピクセルの強度値の時間的推移を利用して、当該ピクセルに含まれる計測対象の組織の含有率を求めるものである。本実施形態では、ピクセルに含まれる計測対象の組織の含有率λを算出することができる。例えば、図２に示すように、計測対象の組織の２次元平面上での形状が円であることが既知の場合、算出したλに基いて、計測対象の組織の直径を算出することが可能となる。なお、本実施形態で用いるピクセルの画素値は、例えば１２ビット（４０９６階調）である。
【００３６】
［本実施形態の原理］
次に、本実施形態の原理について説明する。なお、以下の説明では、計測対象の組織の２次元平面上での含有率λを算出するものとする。面積ξpの領域（１ピクセルが示す領域）に均質な組織Ａ及び組織Ｂが存在し、当該領域中の組織Ｂの面積をσとする。このとき、組織Ｂは、λ≡（σ／ξp）の割合でこの領域（ピクセル）に含まれることになる（０≦λ≦１）。
【００３７】
ここで、対象とする一つのピクセル内に含まれる、
２種類の組織Ａ，Ｂのそれぞれ水素原子密度をρA，ρB，
組織Ａ，Ｂのそれぞれの撮像中の信号減衰の目安を表す時間（Ｔ*2）をＴ*2A，Ｔ*2B，
組織Ａ，Ｂのそれぞれの位相値を、θA，θB，
組織Ｂの含有率をλ，
としたとき、
ＲＦパルスを組織Ａ，Ｂに印加してからの時間ｔでの複素データＳ（ｔ）は、
【００３８】
【数１】
2011067559.tif 000003
【００３９】
と表現することができる。（なお、「数１」において、ｊ2＝−１である。）
【００４０】
ここで、「数１」の各パラメータの技術的性質について説明する。
ρA，ρBの値が大きくなるほど（すなわち、密度が高くなるほど）、Ｓ（ｔ）の値は大きくなる傾向にある。
Ｔ*2A及びＴ*2Bの値が小さいほど、時間経過による信号減衰量が大きい。そのため、Ｔ*2A及びＴ*2Bの値が小さいほど、時間の経過とともに検出することが困難となる。
θA，θBは、理論的にはＴＥに比例する（すなわち、時間やＴＥの一次関数である）と考えられており、かつ、組織の磁気に対する応答（磁化率）に関係している。このため、組織が異なれば位相値が変わるため、本実施形態では、この差異を位相上のパーシャルボリューム効果としてとらえて、含有率λを算出する。組織の差異は磁化率の違いとして大きく反映されると考えられており、従来のＴ*2を用いる方法と比較して、より効果的に組織の差異を認識することが可能となる。
【００４１】
また、「数１」は、２種類の組織が１つのピクセルに存在していることを仮定した式であるため、含有率を示すパラメータの数は１つである。３種類以上の組織がピクセルに存在している場合には、各組織の含有率を示すパラメータの数は、「ピクセルに含まれる種類の数‐１」となる。
【００４２】
「数１」には複数のパラメータが存在するので、原理的にはパラメータの数だけデータを集め、それらに基づいて連立方程式を解けば、解としてλを得ることは可能である。しかしながら、「数１」の各パラメータに対して非線形であるので、その解を得ることは困難であると考えられる。そこで、本実施形態では、以下のような方法で解λを求める。
【００４３】
「数１」において、複素データＳ（ｔ）の絶対値の二乗の値|Ｓ(ｔ)|2（以下、二乗強度値という。）は、
【００４４】
【数２】
2011067559.tif 000004
【００４５】
となる。
【００４６】
なお、「数２」では、
【００４７】
【数３】
2011067559.tif 000005
【００４８】
【数４】
2011067559.tif 000006
【００４９】
としている。
【００５０】
「数２」が示すとおり、組織間の位相差のみが強度値に影響していることになるので、パラメータの数は６つとなる。
すなわち、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2は、「Ｔ*2A」，「λ」，「ρA」，「ρB」，「ΔＴ*2」，「θ」の６つのパラメータを有する式として表現される。
ここで、ΔＴ*2は、組織ＡとＢとの間の信号減衰速度の差に関係する値である（「数３」参照）。θは相対位相と呼ばれる値であり、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2の変化に影響を与える値である。上述したとおり位相値がＴＥに依存しているので、この相対位相もＴＥに依存する。なお、相対位相は組織の磁気に対する応答（磁化率）の差の関数と考えることもできる。
【００５１】
本実施形態では、複数の異なる時間「ｔ」における二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2を取得し、その値と理論予測式（例えば、上述した「数２」や後述の「数８」）とを用いて、上記各パラメータの値を取得することができる。また、上記各パラメータは、理論予測式を用いて連立方程式を立てて代数的に算出してもよく、また、理論予測式にフィットさせて算出してもよい。
【００５２】
「数２」に基いて連立方程式を立てて代数的に算出する場合、「数２」では６つのパラメータがあるので、少なくとも６つの時刻における二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2が必要となる。なお、代数計算を省略し、「数２」の理論予測式にフィットさせて算出する場合には、必ずしも６つの二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2が必要ではない。
【００５３】
また、組織間の信号減衰の目安を表す時間（Ｔ*2）に大きな差異がないと仮定すれば、
【００５４】
【数５】
2011067559.tif 000007
【００５５】
とみなすことができる。
また、組織Ａ及び組織Ｂを生体組織とし、水素原子密度（水分子密度）に大きな差異がないと仮定すれば、
【００５６】
【数６】
2011067559.tif 000008
【００５７】
とみなすことができる。このような仮定が成り立つ場合には、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2は、
【００５８】
【数７】
2011067559.tif 000009
【００５９】
と表現することができる。したがって、生体組織（脳実質中に含まれる血管や、肝臓の中に含まれる脂肪など、組織の中に別の組織が入っている場合など）を計測対象とする場合には、「数７」に示すように、パラメータの数は４つとなる。
すなわち、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2は、「Ｔ*2A」，「λ」，「ρ０」，「θ」の４つパラメータを有する式として表現される。すなわち、この場合では、４つの異なる時刻で取得した強度値|Ｓ(ｔ)|2を取得することにより、各パラメータを取得することができる。
【００６０】
ただし、このようにパラメータの数を減らして連立方程式を立てた場合であっても、取得したデータ自身が大きな誤差を有する可能性があるため、連立方程式を解くのではなく、取得したデータを理論予測式でフィットすることにより、含有率λを算出してもよい。
すなわち、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2を、
【００６１】
【数８】
2011067559.tif 000010
【００６２】
と変形し、この「数８」を理論予測式として「λ」を含む４つのパラメータを算出することができる。なお、ｋは比例定数であり、θがＴＥの一次関数であることを利用している。また、含有率（λ）は、サブピクセル精度で算出することができる。
【００６３】
この場合、「数８」に基いて連立方程式を立てて代数的に算出する場合、「数８」では４つのパラメータがあるので、少なくとも４つの時刻における二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2が必要となる。なお、代数計算を省略し、「数８」の理論予測式にフィットさせて算出する場合には、必ずしも４つの二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2が必要ではない。
【００６４】
［制御部３１が実行する画像処理方法］
次に、制御部３１が実行する画像処理方法について、図３のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００６５】
まず、ステップＳ１０において、制御部３１は、撮像処理を実行する。この撮像処理では、異なるＴＥを用いて撮像された複数の画像（複素データ）が撮像される。具体的には、グラジエントエコー法等により、デュアルエコーシークエンスまたはマルチエコーシークエンスを用いて、４つの画像（複素データ）が撮像される。なお、撮像された画像（複素データ）は、ＴＥと対応付けられて記憶部３４に記憶される。このステップＳ１０で撮像される画像（複素データ）の数（ＴＥの数）は、用いる理論予測式や算出方法によって異なる。例えば、「数２」を用いて代数的に算出する場合は、ＴＥの数は少なくとも６となり、「数８」を用いて代数的に算出する場合は、ＴＥの数は少なくとも４となる。なお、予測理論式にフィットさせて算出する場合には、代数的に算出する場合よりも少なくてもよい。
【００６６】
ステップＳ１１において、制御部３１は、複素データを記憶部３４から取得する。
ステップＳ１２において、制御部３１は、ステップＳ１１で取得した複素データに対応するＴＥを記憶部３４から取得する。
【００６７】
ステップＳ１３において、制御部３１は、取得した複素データに基いて、強度画像（各画素が強度値として表現されている画像）を生成する。なお、複素データから強度画像を生成する処理自体は公知であるので、詳細な説明を省略する。
ステップＳ１４において、制御部３１は、含有率を計測するピクセルを特定し、そのピクセルの強度値を記憶部３４に記憶する。なお、含有率を計測するピクセルは、例えば、ユーザからの入力指示に基いて特定することができるが、自動的に特定するように構成してもよい。
【００６８】
ステップＳ１５において、制御部３１は、所定数（ステップＳ１０のＴＥの数）のデータ（二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2）を取得したか否かを判断する。所定数のデータを取得していないと判断した場合は（ステップＳ１５：ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ１１に移行させ、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。一方、所定数のデータを取得したと判断した場合は（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、制御部３１は、処理をステップＳ１６に移行させる。
【００６９】
ステップＳ１６において、制御部３１は、取得したデータと理論予測式（「数２」や「数８」で示した式）を用いて、含有率λを算出する。ここでは、代数的に算出してもよく、理論予測式にフィットさせて算出してもよい。
ステップＳ１７において、制御部３１は、算出したλを、表示部３３及び／または記憶部３４に出力する。なお、算出したλを外部機器等に出力するように構成してもよい。
【００７０】
以上説明したとおり、本実施形態では、ＭＲＩ装置１０から得られるＭＲ信号から生成される強度画像に関わる物理的性質を利用して、ピクセル中の組織の含有率λをサブピクセル精度で求めることができる。しかも、既存のＭＲＩ装置１０を用いて本実施形態に係るＭＲＩシステム１を構築することができるので、導入コストを大幅に削減することができる。また、生体組織の物理的性質を利用して、パラメータの数を減らして画像処理を行う場合には、計算機の負荷を低減させることができ、その結果、情報処理部３０の計算コストを低減させることができる。
このように、本実施形態によれば、ピクセルサイズが計測精度の限界と考えられていた従来の常識を覆す画期的な画像処理方法，画像処理プログラム，画像処理装置を、機械的改変を行うことなく安価に提供することができる。
【００７１】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態では、計測対象の組織が、複数のピクセルにわたって存在する場合であっても計測対象の組織の含有率を算出することができるものである。
【００７２】
上述した実施形態では、１つのピクセルに組織が完全に含まれていることを仮定したものであったが、実際の血管などの組織では、血管の直径がピクセルサイズ以下であっても２以上のピクセルにまたがって存在する場合がありうる（図４参照）。このような場合は、取得した二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2を単純に「数２」や「数８」の理論予測式を用いたとしても含有率λを算出することができない。
【００７３】
そこで、本実施形態では、計測対象の組織が確実に含まれていると考えられる関心領域（Region Of Interest: ＲＯＩ，画素領域ともいう)のピクセル集合を抽出し、このピクセル集合の面積ＳRに含まれる組織Ｂ（面積σ）の含有率λを算出するものである。
【００７４】
ＲＯＩに含まれるピクセル数がＭであるとき、j番目（０≦ｊ≦Ｍ）のピクセル（面積Ｓｐ）に含まれる組織Ｂ（面積σｊ）の含有率λｊは、「数２」や「数８」を利用して求めることができる。そして、ピクセル集合に含まれる組織Ｂの含有率λは、
【００７５】
【数９】
2011067559.tif 000011
【００７６】
として算出することができる。すなわち、算出したＮ個のλｊの平均値が、含有率λとなる。なお、平均化せずに、λｊの総和を算出する場合には、その総和は「１ピクセルの大きさと比較して何倍の面積を持つか」を表すことになり、含有率と同じ意味合いを有する量となる。
【００７７】
［制御部３１が実行する画像処理方法］
次に、制御部３１が実行する画像処理方法について、図５のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の各ステップのうち、上述した第１実施形態と同じ処理については説明を簡略化する。
【００７８】
まず、ステップＳ３０において、制御部３１は、撮像処理を実行する。この撮像処理では、異なるＴＥを用いて撮像された複数の画像（複素データ）が撮像される。なお、撮像された画像（複素データ）は、ＴＥと対応付けられて記憶部３４に記憶される。このステップＳ３０で撮像される画像（複素データ）の数（ＴＥの数）は、用いる理論予測式や算出方法によって異なる。
【００７９】
ステップＳ３１において、制御部３１は、複素データを記憶部３４から取得する。
ステップＳ３２において、制御部３１は、ステップＳ３１で取得した複素データに対応するＴＥを記憶部３４から取得する。
ステップＳ３３において、制御部３１は、取得した複素データに基いて、強度画像を生成する。
【００８０】
ステップＳ３４において、制御部３１は、特定されたＲＯＩ内のピクセルを特定しそのピクセルの強度値を記憶部３４に記憶する。なお、ＲＯＩは、ユーザからの入力指示に基いて特定することができるが、自動的に特定するように構成してもよい。
ステップＳ３５において、制御部３１は、ＲＯＩ内の全てのピクセルの強度値を取得したか否かを判断する。取得していない強度値があると判断した場合は（ステップＳ３５：ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ３４に移行させ、ステップＳ３４の処理を繰り返す。一方、全てのピクセルの強度値を取得したと判断した場合は（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、制御部３１は、処理をステップＳ３６に移行させる。
【００８１】
ステップＳ３６において、制御部３１は、所定数（ステップＳ３０のＴＥの数）のデータを取得したか否かを判断する。所定数のデータを取得していないと判断すると（ステップＳ３６：ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ３１に移行させ、ステップＳ３１からの処理を繰り返す。一方、所定数のデータを取得したと判断すると（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、制御部３１は、処理をステップＳ３７に移行させる。
【００８２】
ステップＳ３７において、制御部３１は、ＲＯＩ内に含まれるピクセルごとに、取得したデータと予測理論式（「数２」や「数８」で示した式）を用いて、含有率λｊを算出する。ここでは、代数的に算出してもよく、理論予測式にフィットさせて算出してもよい。
ステップＳ３８において、制御部３１は、「数９」を用いて、含有率λを算出する。
ステップＳ３９において、制御部３１は、算出したλを、表示部３３及び／または記憶部３４に出力する。なお、算出したλを外部機器等に出力するように構成してもよい。
【００８３】
以上説明したとおり、本実施形態では、計測対象の組織が複数のピクセルにまたがって存在する場合であっても、当該組織の含有率を算出することができる。また、本実施形態によれば、ＲＯＩ内に存在する計測対象の組織の含有率を算出することができるので、従来の手法では撮像することができなかったピクセルサイズに依存する空間分解能以下の細かな毛細血管などの組織の密度を測定できる。これにより、病態を表す新しい診断画像情報を提供することができる。
【００８４】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態について説明する。上述した第１及び第２実施形態は、面積中における計測対象の組織の含有率を算出するものであったが、上述した処理を連続したスライス面（画像）に応用することにより、体積内に存在する組織の含有率を算出することができる。
【００８５】
連続するスライス面によって定義される体積をＶ，当該体積に含まれる目的とする各画素体積空間における組織の含有率をλｔ，画素体積空間の数をＬとすると、体積Ｖ中の組織の含有率λは、
【００８６】
【数１０】
2011067559.tif 000012
【００８７】
と表現することができる。なお、各画素体積空間における組織の含有率を第１実施形態によって算出する場合には、λｔは「数２」または「数８」を用いて算出することができる。また、各画素体積空間における組織の含有率を第２実施形態によって算出する場合には、λｔは「数９」を用いて算出することができる。
【００８８】
［制御部３１が実行する画像処理方法］
次に、制御部３１が実行する画像処理方法について、図６のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の各ステップのうち、上述した第１実施形態または第２実施形態と同じ処理については説明を簡略化する。
【００８９】
まず、制御部３１は、ステップＳ５１において、撮像処理を実行する。この撮像処理では、異なるＴＥを用いて撮像された複数の画像（複素データ）が撮像される。なお、撮像された画像（複素データ）は、ＴＥと対応付けられて記憶部３４に記憶される。このステップＳ５１で撮像される画像（複素データ）の数（ＴＥの数）は、用いる理論予測式や算出方法によって異なる。なお、このステップＳ５１では、連続するスライス面の複素データが取得される。
【００９０】
ステップＳ５２において、制御部３１は、複素データを記憶部３４から取得する。
ステップＳ５３において、制御部３１は、ステップＳ５２で取得した複素データに対応するＴＥを記憶部３４から取得する。
ステップＳ５４において、制御部３１は、取得した複素データに基いて、強度画像を生成する。
【００９１】
ステップＳ５５において、制御部３１は、特定されたＲＯＩ内のピクセルを特定しそのピクセルの強度値を記憶部３４に記憶する。なお、ＲＯＩは、ユーザからの入力指示に基いて特定することができるが、自動的に特定するように構成してもよい。
ステップＳ５６において、制御部３１は、ＲＯＩ内の全てのピクセルの強度値を取得したか否かを判断する。取得していない強度値があると判断した場合は（ステップＳ５６：ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ５５に移行させ、ステップＳ５７の処理を繰り返す。一方、全てのピクセルの強度値を取得したと判断した場合は（ステップＳ５６：ＹＥＳ）、制御部３１は、処理をステップＳ５７に移行させる。
【００９２】
ステップＳ５７において、制御部３１は、所定数（ステップＳ５１のＴＥの数）のデータを取得したか否かを判断する。所定数のデータを取得していないと判断すると（ステップＳ５７：ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ５２に移行させ、ステップＳ５２からの処理を繰り返す。一方、所定数のデータを取得したと判断すると（ステップＳ５７：ＹＥＳ）、制御部３１は、処理をステップＳ５８に移行させる。
【００９３】
ステップＳ５８において、制御部３１は、目的とする画素体積空間ごとに組織の含有率λｔを算出する。
ステップＳ５９において、制御部３１は、「数１０」を用いて、含有率λを算出する。
ステップＳ６０において、制御部３１は、算出したλを、表示部３３及び／または記憶部３４に出力する。なお、算出したλを外部機器等に出力するように構成してもよい。
【００９４】
以上説明したとおり、本実施形態では、体積内に存在する組織の含有率を算出することができる。
【００９５】
［実験結果］
次に、本発明の実験結果の一例として、上述した第２実施形態の実験結果について以下に説明する。実験環境は以下のとおりである。
（１）３．０ＴＭＲＩ装置：Achieva 3.0T(Philips)
（２）ゼラチン製ファントム（２０％濃度）
（３）8ch SENSE HEAD COIL
（４）４０９６階調
【００９６】
この実験では、既知の直径をもつ模擬血管を含むゼラチンファントムを、模擬血管の軸方向が静磁場方向に平行になるように配置し、ごく近い複数のＴＥで、ＴＲ（Repetition Time，信号を得るために必要なＲＦ波を印加する間隔）はそれぞれのＴＥに対して最短のＴＲを用いて、かつそれ以外は全く同じ条件で撮像する。撮像した画像上で各模擬血管を中心に正方形のＲＯＩを設定する。ＲＯＩ内の画像信号のＴＥによる変化を計測し、理論予想より各ピクセルのλを算出する。ＲＯＩ全体のλとピクセルサイズから模擬血管径を決定し、模擬血管の直径真値と比較、検討する。
【００９７】
図７は、５１２ｘ５１２マトリクスに、９つのピクセルで構成する正方のＲＯＩ内に血管（模擬血管外径：約０．７ｍｍ）が入るようにＲＯＩを手動で設定して得られたデータ（６つのＴＥで得られたデータ）を示している。図中、「Signal」は、二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2を示している。
【００９８】
図８は、ピクセルごとに、図７で取得した二乗強度値|Ｓ(ｔ)|2のうち４つの値を、「数８」で示した理論予測式にフィットさせて算出した各パラメータを示している。同図では、真値と実測値を比較するとその誤差は３．７％であり、本発明によれば非常に高精度な血管径測定が可能であることを示している。すなわち、この実験結果により、本発明によって得られる含有率λは非常に高精度に測定されていることが証明された。
【００９９】
図９は、ピクセル数及び血管外径のパラメータを変化させて同様に行った各実験結果を示している。同図においても、本発明によれば非常に高精度な血管径測定が可能であることを示している（なお、図８に示した結果（マトリクス：５１２ｘ５１２，血管径真値：0.674mm）と図９に示した結果とが異なっているが、この違いは異なる実験のデータのためである）。
【０１００】
このように、ピクセルサイズよりも直径が小さく、パーシャルボリューム効果の影響で既存の方法では正確に計測できないような模擬血管径についても、ほぼ全ての場合において誤差10％以下の高い精度で計測が可能である。本発明は、特別な装置を必要とせず、空間分解能に依存せずに高い精度で血管径を計測できる有用な画像計測法である。また、本発明は、ＲＯＩ内の血管が複数本あっても計算可能であり、ＲＯＩ内に血管が密集している部位の血管面積測定などにも応用することができる。
【０１０１】
以上説明したとおり、本発明によれば、強度画像の技術的特徴を利用して、サブピクセル精度の画像計測が可能となる。これにより、癌などの組織内に含まれる血管の密度を決定することが可能になると考えられる。癌などの場合、増殖に必要な栄養血管を大量に伸ばすため、この量を観測することで、悪性度を判断する一つの画像診断の目安になることが期待できる。現在の悪性度の判断は、腫瘍マーカーや経過観察などで時間をかけて行うために、時間的にも患者に負担をかけることがある。
本発明によれば、１度の撮像のみでその判断が可能になる革新的な画像診断方法を提供することができる。また、このような画像診断は、今後の検診業務の拡大と併せ、確実な需要があると考えられる。
【０１０２】
このように、本発明は、さまざまな医療への応用が可能である。また、本発明は、医療以外でＭＲＩ装置が用いられている分野でも、非破壊検査で正確な構造物の大きさを判別可能にすることなど、広くＭＲＩ装置を用いる分野に利用可能である。
【０１０３】
さらに、本発明は、既存のＭＲＩ装置の改良を必要とせず、ソフトウェアによる処理であるため、ＭＲＩ装置の開発会社のみならず、画像処理ソフトウェアを開発する会社にも需要が見込まれる。
【０１０４】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることはいうまでもない。
【０１０５】
また、上述した各フローチャートは単なる一例であり、該各フローチャートの処理と同等の結果を得ることができるものであれば、他のフローチャートによって処理を実現してもよい。また、画像処理プログラムを記録した記録媒体等としても本発明は実現可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  ＭＲＩシステム
１０  ＭＲＩ装置
２０  信号処理部
２６  情報処理部
３１  制御部
【図１】
2011067559.tif 000013
【図２】
2011067559.tif 000014
【図３】
2011067559.tif 000015
【図４】
2011067559.tif 000016
【図５】
2011067559.tif 000017
【図６】
2011067559.tif 000018
【図７】
2011067559.tif 000019
【図８】
2011067559.tif 000020
【図９】
2011067559.tif 000021