(57)【要約】      （修正有）【課題】血管の位置を容易に特定する。【解決手段】画像ＣＩｋを作成し、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の絶対値｜ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）｜の時間方向の最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求める。その後、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）が閾値ｃ_limitより小さいか否かを判断する。最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）が閾値ｃ_limitより小さい場合は、静止組織の磁気共鳴信号又はノイズを表していると判断し、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）が閾値ｃ_limit以上の場合は、血管の磁気共鳴信号の可能性が高いと判断する。【選択図】図５
2011156078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スピンの流速に応じたスピンの位相シフトを発生させるためのパルシーケンスを実行することにより、被検体から磁気共鳴信号を収集し、前記磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血管の位置を求める磁気共鳴イメージング装置であって、
前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、前記スピンの流速の時間変化とに基づいて、血管の位置を特定する血管位置特定手段、
を有する磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
前記血管位置特定手段は、
前記被検体の所定の断面の各位置における前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、前記各位置における前記スピンの流速の時間変化とに基づいて、血管の位置を特定する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項３】
前記血管位置特定手段は、
前記信号強度と前記流速とに依存したデータに基づいて、血管の位置を特定する、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
前記被検体の所定の断面の各位置ごとに、前記データの時間変化を表すデータ系列を求め、前記データ系列に基づいて血管の位置を特定する、請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
前記血管位置特定手段は、
前記所定の断面の各位置ごとに、前記データ系列のデータの絶対値の時間方向の最大値を求め、前記最大値に基づいて、血管の位置を特定する、請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
前記血管位置特定手段は、
前記所定の断面の中の互いに隣接する位置における前記データ系列の相関に基づいて、血管の位置を特定する、請求項４又は５に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項７】
前記血管位置特定手段は、
前記所定の断面の中の互いに隣接する位置における前記データ系列の平均値又は標準偏差を求め、前記平均値又は標準偏差に基づいて、前記血管の位置を特定する、請求項４〜６のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
前記血管位置特定手段は、
前記データ系列ごとに、前記データの時間方向の差分を求め、前記差分に基づいて、アーチファクトを除去する、請求項４〜７のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項９】
前記血管位置特定手段は、
前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化に基づいて、ノイズを除去する、請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
前記血管位置特定手段は、
前記流速の時間変化に基づいて、抽出した血管が動脈か静脈かを決定する、請求項１〜９のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１１】
前記データを有する画像を作成する画像作成手段を有する、請求項２〜１０のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１２】
前記画像作成手段は、
前記磁気共鳴信号の信号強度を表す強度画像、前記流速を表す流速画像、および前記信号強度と前記流速とに依存したデータを表す画像のうちの少なくとも２つの画像に基づいて、血管の位置を特定する、請求項１０に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１３】
前記磁気共鳴信号は、位相コントラスト法を用いて収集されている、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１４】
スピンの流速に応じたスピンの位相シフトを発生させるためのパルシーケンスを実行することにより、被検体から磁気共鳴信号を収集し、前記磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血管の位置を求める磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、前記スピンの流速の時間変化とに基づいて、血管の位置を特定する血管位置特定処理、
を実行す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、被検体の血管の位置を求めるための磁気共鳴イメージング装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
血流速に依存したパルスシーケンスを実行する際、事前に血流速を測定することがある。血流速を測定する方法として、血流速を測定するためのスキャンを行い、得られた磁気共鳴画像から、オペレータが血管を見つけ出し、この血管を関心領域ＲＯＩ（Region
Of Interest）として囲む方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2005-305151号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば、血管が細い場合、関心領域ＲＯＩを設定する作業は煩雑になるという問題がある。したがって、この問題を解決することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
スピンの流速に応じたスピンの位相シフトを発生させるためのパルシーケンスを実行することにより、被検体から磁気共鳴信号を収集し、前記磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血管の位置を求める磁気共鳴イメージング装置であって、
前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、前記スピンの流速の時間変化とに基づいて、血管の位置を特定する血管位置特定手段、
を有する磁気共鳴イメージング装置。
【０００６】
スピンの流速に応じたスピンの位相シフトを発生させるためのパルシーケンスを実行することにより、被検体から磁気共鳴信号を収集し、前記磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血管の位置を求める磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
前記磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、前記スピンの流速の時間変化とに基づいて、血管の位置を特定する血管位置特定処理、を実行するためのプログラム。
【発明の効果】
【０００７】
磁気共鳴信号の信号強度の時間変化と、流速の時間変化とによって、血管の位置を容易に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１を示す図である。
【図２】ＭＲＩ装置１の処理フローを示す図である。
【図３】被検体１３のスライスＳＬの位置、および位相コントラスト法により得られたシネ画像を示す図である。
【図４】最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求めるときの説明図である。
【図５】スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに式（２）が成り立つのか又は式（３）が成り立つのかを表した２値画像の一例を示す図である。
【図６】抽出された血管の領域を概略的に示す図である。
【図７】互いに隣接するピクセルについて、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関が高いか否かを判断する方法の一例の説明図である。
【図８】第３の実施形態におけるフローを示す図である。
【図９】第３の実施形態におけるフローの説明図である。
【図１０】第４の実施形態における処理フローを示す図である。
【図１１】第４の実施形態における処理フローの説明図である。
【図１２】第４の実施形態における処理フローの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、発明の実施するための形態について説明するが、発明を実施するための形態は、以下の形態に限定されることはない。
【００１０】
（１）第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１を示す図である。
磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging））装置１は、磁場発生装置２と、テーブル３と、クレードル４と、受信コイル５などを有している。
【００１１】
磁場発生装置２は、被検体１３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Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は、周波数エンコード方向、位相エンコード方向、およびスライス選択方向に勾配磁場を印加する。また、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、本実施形態では、超伝導コイル２２が用いられているが、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１２】
クレードル４は、テーブル３からボア２１に移動できるように構成されている。クレードル４によって、被検体１３はボア２１に搬送される。
【００１３】
受信コイル５は、被検体１３の脚部１３ａに取り付けられている。受信コイル５は、被検体１３から発生する磁気共鳴信号を受信する。
【００１４】
ＭＲＩ装置１は、更に、シーケンサ６、送信器７、勾配磁場電源８、受信器９、中央処理装置１０、入力装置１１、および表示装置１２を有している。
【００１５】
シーケンサ６は、中央処理装置１０の制御を受けて、パルスシーケンスのＲＦパルスの情報（中心周波数、バンド幅など）を送信器７に送り、勾配磁場の情報（勾配磁場の強度など）を勾配磁場電源８に送る。
【００１６】
送信器７は、シーケンサ６から送られた情報に基づいて、送信コイル２４を駆動する駆動信号を出力する。
【００１７】
勾配磁場電源８は、シーケンサ６から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３を駆動する駆動信号を出力する。
【００１８】
受信器９は、受信コイル５で受信された磁気共鳴信号に対して、デジタル変換などの信号処理を施し、中央処理装置１０に出力する。
【００１９】
中央処理装置１０は、シーケンサ６および表示装置１２に必要な情報を伝送したり、受信器９から受け取った信号に基づいて画像を再構成するなど、ＭＲＩ装置１の各種の動作を実現するように、ＭＲＩ装置１の各部の動作を制御する。中央処理装置１０は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。また、中央処理装置１０は、画像作成手段１０１および血管位置特定手段１０２を有している。画像作成手段１０１は、後述する画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）を作成する。血管位置特定手段１０２は、画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）に基づいて、血管位置を特定する。尚、中央処理装置１０は、所定のプログラムを実行することにより、画像作成手段１０１および血管位置特定手段１０２として機能する。
【００２０】
入力装置１１は、オペレータ１４の操作に応答して種々の命令を中央処理装置１０に入力する。表示装置１２は種々の情報を表示する。
【００２１】
ＭＲＩ装置１は、上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１の処理フローについて説明する。
【００２２】
図２は、ＭＲＩ装置１の処理フローを示す図である。図２の説明に当たっては、必要に応じて、図３〜図６を参照しながら説明する。尚、以下の説明では、被検体１３の脚部１３ａの血管の位置を求める例について説明するが、本発明は、被検体１３の腹部の血管など、被検体１３の任意の部位の血管の位置を求める場合に適用することが可能である。
【００２３】
ステップＳ１では、先ず、オペレータ１４が、被検体１３の脚部１３ａにスライスＳＬを設定する（図３（ａ）参照）。尚、図３（ａ）では、１枚のスライスＳＬのみが設定されているが、複数枚のスライスを設定してもよい。
【００２４】
スライスＳＬを設定した後、位相コントラスト法を用いたパルスシーケンスを実行することにより、スライスＳＬから磁気共鳴信号を収集し、磁気共鳴信号の信号強度とスピンの流速とに依存するシネ画像を作成する。位相コントラスト法では、スピンの流速に応じて、スピンの位相シフトの大きさを変えることができる。したがって、位相コントラスト法で磁気共鳴信号を収集することによって、スピンの流速の情報を得ることができる。第１の実施形態では、パルスシーケンスの傾斜磁場の極性を変えて２回の撮像を行い、複素データｆ１およびｆ２を収集し、画像作成手段１０１（図１参照）が、これらの複素データｆ１およびｆ２に基づいて、磁気共鳴信号の信号強度とスピンの流速とに依存するシネ画像を作成する（図３（ｂ）参照）。
【００２５】
図３（ｂ）は、磁気共鳴信号の信号強度とスピンの流速とに依存するシネ画像を概略的に示す図である。
【００２６】
画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）は、例えば、複素データｆ１とｆ２とを差分することにより得ることができる。画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）の各ピクセルの位置および時刻は（ｘ，ｙ，ｔ）で表され、各ピクセルが表すデータは、ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）で表されている。本実施形態では、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）は、以下の式（１）で規定される。
ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）
＝ａ（ｘ，ｙ，ｔ）＊sin（π＊ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）/ＶＥＮＣ/２）・・・（１）
ここで、ａ（ｘ，ｙ，ｔ）：各ピクセルの位置および時刻（ｘ，ｙ，ｔ）における信号強度
ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）：各ピクセルの位置および時刻（ｘ，ｙ，ｔ）におけるスピンの流速
ＶＥＮＣ：速度エンコードの勾配量
【００２７】
図３（ｂ）には、代表して、ｘ＝ｘｉおよびｙ＝ｙｊにおけるピクセルのデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ１）、ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ２）、・・・ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｍ）が示されている。画像ＣＩ１〜ＣＩｍを作成した後、ステップＳ２に進む。
【００２８】
ステップＳ２では、先ず、血管位置特定手段１０２（図１参照）が、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の絶対値|ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）|を算出し、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに、絶対値|ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）|の時間方向の最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求める（図４参照）。
【００２９】
図４は、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求めるときの説明図である。
図４（ａ）は、画像ＣＩ１〜ＣＩｍを示す図である。
【００３０】
例えば、スライスＳＬの断面の位置（ｘｉ，ｙｊ）における最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求める場合、血管位置特定手段１０２は、位置（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）を用いる（図４（ｂ）参照）。
【００３１】
図４（ｂ）は、位置（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）が時系列的に並べられたデータ系列Ｃijを示す図である。
【００３２】
血管位置特定手段１０２は、データ系列Ｃijのデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）に対して、絶対値｜ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）｜を求め、絶対値｜ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）｜の時間方向の最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）を求める。図４（ｂ）では、時点ｔαにおけるデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔα）の絶対値｜ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔα）｜が、時間方向の最大値となる。したがって、最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）は、以下の式（２）で表される。
ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）＝｜ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔα）｜・・・（２）
【００３３】
したがって、式（２）によって、位置（ｘｉ，ｙｊ）における絶対値|ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）|の時間方向の最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）を算出することができる。
【００３４】
上記の説明では、スライスＳＬの断面の位置（ｘｉ，ｙｊ）における最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）を算出する手順について示されている。しかし、スライスＳＬの断面の他の位置（ｘ，ｙ）においても、同様の手順で、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求めることができる。例えば、スライスＳＬの断面の位置（ｘｐ，ｙｑ）（図４（ａ）参照）における最大値ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）は、位置（ｘｐ，ｙｑ）におけるデータｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔ）が時系列的に並べられたデータ系列Ｃpq（図４（ｃ）参照）から算出することができる。血管位置特定手段１０２は、データ系列Ｃpqのデータｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔ）に対して、絶対値｜ｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔ）｜を求め、絶対値｜ｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔ）｜の時間方向の最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）を求める。図４（ｃ）のデータ系列Ｃpqでは、時点ｔβにおけるデータｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔβ）の絶対値｜ｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔβ）｜が、時間方向の最大値となる。したがって、最大値ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）は、以下の式（３）で表される。
ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）＝｜ｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔβ）｜・・・（３）
【００３５】
したがって、式（３）によって、位置（ｘｐ，ｙｑ）における絶対値|ｃ（ｘｐ，ｙｑ，ｔ）|の時間方向の最大値ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）を算出することができる。
【００３６】
上記の手順で、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の絶対値|ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）|の時間方向の最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を求めた後、ステップＳ３に進む。
【００３７】
ステップＳ３では、血管位置特定手段１０２が、ステップＳ２で求めた最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）が閾値ｃ_limitより小さいか否かを判断する。一般的に、血管の磁気共鳴信号の場合、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）は大きくなる傾向があるが、静止組織の磁気共鳴信号や、被検体１３の体外の信号（ノイズ）の場合、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）は小さくなる傾向がある。したがって、以下の式（４）が成り立つ場合、静止組織の磁気共鳴信号又はノイズを表していると判断することができる。一方、式（５）が成り立つ場合、血管の磁気共鳴信号の可能性が高いと判断することができる。
ｃ_max（ｘ，ｙ）＜ｃ_limit  ・・・（４）
ｃ_max（ｘ，ｙ）≧ｃ_limit  ・・・（５）
尚、ｃ_limitは、繰り返し計算などで最適化することができる。
【００３８】
例えば、スライスＳＬの断面の位置（ｘｉ，ｙｊ）では、図４（ｂ）に示すように、最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）は、閾値ｃ_limitよりも大きい。したがって、スライスＳＬの断面の位置（ｘｉ，ｙｊ）では、式（５）が成り立つので、血管の可能性が高いと考えられる。
【００３９】
一方、スライスＳＬの断面の位置（ｘｐ，ｙｑ）では、図４（ｃ）に示すように、最大値ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）は、閾値ｃ_limitよりも小さい。したがって、スライスＳＬの断面の位置（ｘｐ，ｙｑ）では、式（４）が成り立つので、静止組織又はノイズの可能性が高い（つまり、血管の可能性が低い）と考えられる。
【００４０】
同様に、スライスＳＬの断面の他の位置（ｘ，ｙ）についても、式（４）又は式（５）が成り立つかについて判断する（図５参照）。
【００４１】
図５は、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに式（４）が成り立つのか又は式（５）が成り立つのかを表した２値画像の一例を示す図である。
【００４２】
図５（ａ）は、スライスＳＬの断面を示す図、図５（ｂ）は、図５（ａ）に示すスライスＳＬの一部の領域Ｒ内の各位置において、式（４）が成り立つのか又は式（５）が成り立つのかを表した２値画像が示されている。
【００４３】
図５（ｂ）において、斜線で示されたピクセルは、スライスＳＬの領域Ｒの中で、式（４）が成り立つ位置（つまり、静止組織又は体外の可能性が高い位置）を示している。例えば、位置（ｘｐ，ｙｑ）では、データ系列Ｃpqに基づいて算出された最大値ｃ_max（ｘｐ，ｙｑ）は、式（４）が成り立つので、ピクセルＰ（ｘｐ，ｙｑ）は、静止組織又は体外の可能性が高い位置を表している。
【００４４】
一方、白抜きのピクセルは、スライスＳＬの領域Ｒの中で、式（５）が成り立つ位置（ｘ，ｙ）（つまり、血管の可能性が高い位置）を示している。例えば、位置（ｘｉ，ｙｊ）では、データ系列Ｃijに基づいて算出された最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）は、式（５）を満たすので、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）は、血管の可能性が高い位置を表している。
【００４５】
したがって、式（４）が成り立つか否かを判断することによって、血管の可能性の高いピクセル（白抜きのピクセル）を特定することができる。図５では、説明の便宜上、スライスＳＬの一部の領域Ｒについて、血管の可能性の高いピクセル（白抜きのピクセル）が示されているが、実際には、スライスＳＬの全領域に渡って、血管の可能性の高いピクセルが特定される。ステップＳ３を実行した後、ステップＳ４に進む。
【００４６】
ステップＳ４では、血管位置特定手段１０２（図１参照）が、血管の可能性の高いピクセル（図５に示す白抜きのピクセル）の中から、互いに隣接するピクセルを結合し、血管の領域を抽出する（図６参照）。
【００４７】
図６は、抽出された血管の領域を概略的に示す図である。
隣接するピクセルを結合することによって、血管の領域Ｒ１およびＲ２を抽出することができる。
【００４８】
尚、図６において、ピクセルＰ（ｘｒ，ｙｓ）は白抜きのピクセルであるので、ステップＳ３において血管の可能性が高いと判断されたピクセルである。しかし、ピクセルＰ（ｘｒ，ｙｓ）は、静止組織のピクセル又は体外のピクセル（図６に斜線で示されたピクセル）で囲まれている。このように、血管の可能性が高いと判断されたピクセルであっても、静止組織のピクセル又は体外のピクセルで囲まれている場合は、血管の可能性が低いと考えられるので、血管ではないと判断する。
上記のようにして、フローが終了する。
【００４９】
一般的に、血管の磁気共鳴信号の場合、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）は大きくなる傾向があるが、静止組織の磁気共鳴信号や、被検体１３の体外の信号（ノイズ）の場合、最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）は小さくなる傾向がある。したがって、信号強度と流速とに依存する画像ＣＩｋから、スライスＳＬの各位置（ｘ，ｙ）ごとに最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）を算出することにより、血管の領域を抽出することができる。
【００５０】
第１の実施形態では、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の絶対値｜ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）｜の時間方向の最大値ｃ_max（ｘ，ｙ）に基づいて、血管の位置を特定している。しかし、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）が負の値にならないような場合は、絶対値｜ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）｜を求める必要がないので、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の最大値に基づいて、血管の位置を特定してもよい。更に、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）を重み付けし、重み付けられたデータｃ（ｘ，ｙ，ｔ）に基づいて、血管の位置を特定してもよい。
【００５１】
尚、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）は、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）と流速ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）とに依存したデータである（式（１）参照）。したがって、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）を求めずに、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）と、流速ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）とを求め、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間変化と、流速ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間変化とを解析することによって血管の位置を特定してもよい。
【００５２】
（２）第２の実施形態
第２の実施形態については、図２に示すフローを参照しながら説明する。尚、第２の実施形態において、ステップＳ１〜Ｓ３は、第１の実施形態と同じであるので、ステップＳ１〜Ｓ３の説明は省略し、ステップＳ４についてのみ説明する。
【００５３】
第２の実施形態のステップＳ４では、血管位置特定手段１０２（図１参照）が、ステップＳ３で血管の可能性が高いと判断されたピクセル（図５に示す白抜きのピクセル）の中から、互いに隣接するピクセルについて、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関が高いか否かを判断する。
【００５４】
図７は、互いに隣接するピクセルについて、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関が高いか否かを判断する方法の一例の説明図である。
【００５５】
例えば、隣接するピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）およびＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）について、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関を求める場合は、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータ系列Ｃijと、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）におけるデータ系列Ｃi,j-1との相関係数ＣＯＲを算出すればよい。一般的に、血管のピクセルは、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関係数ＣＯＲが大きくなる傾向があるので、相関係数ＣＯＲが大きい場合（例えば、ＣＯＲ＞０．８）は、血管のピクセルと考えられる。一方、相関係数ＣＯＲが小さい場合（例えば、ＣＯＲ≦０．８）は、血管のピクセルの可能性が低いと考えられる。したがって、ステップＳ３において、血管ではないピクセルが、血管の可能性が高いピクセルであると誤って判断されても、ステップＳ４において、相関係数ＣＯＲを算出することによって、血管のピクセルから除外することができる。第２の実施形態では、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の相関が高いと判断された場合、隣接するピクセルを結合し、血管の領域を抽出する。したがって、血管の領域をより高精度に抽出することが可能となる。
【００５６】
尚、静脈は、動脈よりも流速が遅いため、静脈の流速によっては、静脈のピクセルであるにも関わらず、相関係数ＣＯＲの値が小さくなり、血管のピクセルではないと判断されることがある。例えば、血管の領域Ｒ１が静脈の領域である場合、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）は、血管のピクセルであると判断されたが、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）は、血管のピクセルではないと判断されることがある。このような誤判断を回避する方法として、例えば、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータ系列Ｃijの平均値Ｍ１および標準偏差σ１と、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）におけるデータ系列Ｃi,j-1の平均値Ｍ２および標準偏差σ２とを求め、Ｆ検定およびＴ検定を行うことが考えられる。一般的に、静脈のピクセルどうしを比較すると、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）のデータ系列の平均値はほぼ同じ値になり、更に、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）のデータ系列の平均値もほぼ同じ値になる傾向があることが分かっているので、Ｆ検定およびＴ検定が通る場合は、静脈のピクセルであると判断することができる。したがって、相関係数ＣＯＲの値から判断した場合、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）は血管のピクセルから除外されたとしても、Ｆ検定およびＴ検定が通る場合は、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ−１）も静脈のピクセルであると判断することができるので、血管の領域をより高精度に抽出することが可能となる。
【００５７】
（３）第３の実施形態
第３の実施形態については、図８に示すフローを参照しながら説明する。
【００５８】
図８は、第３の実施形態におけるフローを示す図である。
ステップＳ１およびＳ２は、第１の実施形態と同じであるので、ステップＳ１およびＳ２の説明は省略する。ステップＳ２が終了した後、ステップＳ２１に進む。
【００５９】
ステップＳ２１では、血管位置特定手段１０２（図１参照）が、アーチファクトの可能性が高いピクセルを除去する。尚、以下の説明では、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）について、アーチファクトの可能性の高いか否かを判断する例について説明するが、他のピクセルについても、同様の方法でアーチファクトであるか否かを判断することができる。
【００６０】
先ず、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータ系列Ｃij（例えば、図４（ｂ）参照）について、データｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）を時間方向に差分する（図９参照）。
【００６１】
図９（ａ）は、ピクセルＰ（ｘｉ，ｙｊ）におけるデータ系列Ｃijを概略的に示す図、図９（ｂ）は、データ系列Ｃijのデータｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）を時間方向に差分することにより得られた差分データ系列Ｄijを概略的に示す図である。
【００６２】
差分データ系列Ｄijの時点ｔｎ（ｎ＝１〜ｍ−１）におけるデータ（以下、「差分データ」と呼ぶ）ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）は、データｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ＋１）およびｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）を用いて、以下の式（６）で表される。
ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）
＝ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ＋１）−ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）  ・・・（６）
【００６３】
したがって、式（６）より、例えば、時点ｔｋにおける差分データｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｋ）は、以下の式（６′）で表される。
ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｋ）
＝ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｋ＋１）−ｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｋ）  ・・・（６′）
【００６４】
差分データｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）を求めた後、差分データｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）の絶対値｜ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｎ）｜の時間方向の最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）を求める。図９（ｂ）では、時点ｔαにおける差分データの絶対値｜ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔα）｜が、時間方向の最大値となる。したがって、最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）は、以下の式（７）で表される。
ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）＝｜ｄ（ｘｉ，ｙｊ，ｔα）｜・・・（７）
【００６５】
次に、差分データ系列Ｄijにおける最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）と、データ系列Ｃijにおける最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）とを比較する。一般的に、血流の場合、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）は、時間方向に滑らかに緩やかに変化する。したがって、血管のピクセルでは、差分データ系列Ｄijにおける最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）は、データ系列Ｃijにおける最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）よりも、必ず小さい値になる。一方、アーチファクトなどの異常信号では、必ず小さい値になるとは限らない。したがって、以下の式（８）が成り立つ場合、アーチファクトの磁気共鳴信号を表していると判断することができ、一方、式（９）が成り立つ場合、血管の磁気共鳴信号の可能性が高いと判断することができる。
ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）＞const１＊ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）・・・（８）
ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）≦const１＊ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）・・・（９）
尚、const１は、経験値である。
【００６６】
したがって、式（８）が成り立つか否かを判断することにより、アーチファクトを除去することができるので、血管の抽出をより高精度に行うことができる。アーチファクトを除去した後、ステップＳ３およびＳ４に進み、血管の領域を抽出する。
【００６７】
尚、上記の説明では、差分データ系列Ｄijにおける最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）と、データ系列Ｃijにおける最大値ｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）との比較結果に基づいて、アーチファクトを除去している。しかし、差分データ系列Ｄijの標準偏差ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）と、データ系列Ｃijの標準偏差ｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）とを求め、これらの標準偏差ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）およびｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）の比較結果に基づいてアーチファクトを除去してもよい。血流の場合、データｃ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ）は、時間方向に滑らかに緩やかに変化するので、血管のピクセルでは、差分データ系列Ｄijの標準偏差ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）は、データ系列Ｃijの標準偏差ｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）よりも、必ず小さい値になる。一方、アーチファクトなどの異常信号では、必ず小さい値になるとは限らない。したがって、以下の式（１０）が成り立つ場合、アーチファクトの磁気共鳴信号を表していると判断することができ、一方、式（１１）が成り立つ場合、血管の磁気共鳴信号の可能性が高いと判断することができる。
ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）＞const２＊ｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）・・・（１０）
ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）≦const２＊ｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）・・・（１１）
尚、const２は、経験値である。
【００６８】
したがって、標準偏差を比較することによっても、アーチファクトを除去することができるので、血管の抽出をより高精度に行うことができる。
【００６９】
また、最大値ｄ_max（ｘｉ，ｙｊ）とｃ_max（ｘｉ，ｙｊ）との比較結果と、標準偏差ｄ_std（ｘｉ，ｙｊ）とｃ_std（ｘｉ，ｙｊ）との比較結果の両方を考慮してアーチファクトを除去してもよい。
【００７０】
（４）  第４の実施形態
図１０は、第４の実施形態における処理フローを示す図である。尚、図１０のフローの説明に当たっては、必要に応じて、図１１および図１２を参照しながら説明する。
【００７１】
ステップＳ１では、先ず、スライスＳＬを設定する（図１１（ａ）参照）。スライスＳＬを設定した後、位相コントラスト法を用いたパルスシーケンスを実行してスライスＳＬから磁気共鳴信号を収集し、磁気共鳴信号の信号強度を表すシネ画像と、磁気共鳴信号の信号強度とスピンの流速とに依存するシネ画像とを作成する。位相コントラスト法では、スピンの流速に応じて、スピンの位相シフトの大きさを変えることができる。したがって、位相コントラスト法で磁気共鳴信号を収集することによって、スピンの流速の情報を得ることができる。第４の実施形態では、パルスシーケンスの傾斜磁場の極性を変えて２回の撮像を行い、複素データｆ１およびｆ２を収集し、画像作成手段１０１（図１参照）が、これらの複素データｆ１およびｆ２に基づいて、磁気共鳴信号の信号強度とスピンの流速とに依存するシネ画像を作成する。図１１（ｂ）は、信号強度を表す強度画像ＡＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）を示しており、図１１（ｃ）は、信号強度と流速とに依存した画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）を示している。強度画像ＡＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）は、例えば、複素データの絶対値｜ｆ１｜（＝｜ｆ２｜）として得ることができる。画像ＣＩｋ（ｋ＝１〜ｍ）は、例えば、複素データｆ１とｆ２とを差分することにより得ることができる。
【００７２】
強度画像ＡＩ１〜ＡＩｍの各ピクセルの位置および時刻は（ｘ，ｙ，ｔ）で表され、各ピクセルが表す信号強度は、ａ（ｘ，ｙ，ｔ）で表されている。図１１（ｂ）には、代表して、ｘ＝ｘｉおよびｙ＝ｙｊにおけるピクセルの信号強度ａ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ１）、ａ（ｘｉ，ｙｊ，ｔ２）、・・・ａ（ｘｉ，ｙｊ，ｔｍ）が示されている。尚、信号強度と流速とに依存した画像ＣＩ１〜ＣＩｍは、第１の実施形態と同様であるので、説明は省略する。
【００７３】
強度画像ＡＩ１〜ＡＩｍ、および信号強度と流速とに依存した画像ＣＩ１〜ＣＩｍを作成した後、ステップＳ１１に進む。
【００７４】
ステップＳ１１では、強度画像ＡＩ１〜ＡＩｍを用いて、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）を算出する。
【００７５】
図１２は、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）を算出するときの説明図である。
【００７６】
図１２（ａ）は、強度画像ＡＩ１〜ＡＩｍのシネ画像を示す図である。
例えば、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）における信号強度ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘｔ，ｙｕ）を算出する場合は、強度画像ＡＩ１〜ＡＩｍから、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）における信号強度ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔ１）〜ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔｍ）を取り出せばよい（図１２（ｂ）参照）。
【００７７】
図１２（ｂ）は、信号強度ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔ１）〜ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔｍ）の時間変化を表す強度データ系列Ａtuが示されている。この強度データ系列Ａtuを求めることにより、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）における信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘｔ，ｙｕ）を算出することができる。
【００７８】
上記の説明では、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）における信号強度ａ（ｘｔ，ｙｕ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘｔ，ｙｕ）を算出する手順について示されている。しかし、スライスＳＬの断面の他の位置（ｘ，ｙ）における信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の最大値についても同様の手順で求められる。例えば、図１２（ｃ）には、スライスＳＬの断面の位置（ｘｖ，ｙｗ）（図１２（ａ）参照）における信号強度ａ（ｘｖ，ｙｗ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘｖ，ｙｗ）が示されている。最大値ａ_max（ｘｖ，ｙｗ）は、スライスＳＬの断面の位置（ｘｖ，ｙｗ）における信号強度ａ（ｘｖ，ｙｗ，ｔ１）〜ａ（ｘｖ，ｙｗ，ｔｍ）の強度データ系列Ａvwから求めることができる。
【００７９】
上記の手順で、スライスＳＬの断面の位置（ｘ，ｙ）ごとに、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）を求めた後、ステップＳ１２に進む。
【００８０】
ステップＳ１２では、ステップＳ１１で求めた信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）が閾値ａ_limitより小さいか否かを判断する。一般的に、被検体の体内では、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）は大きくなる傾向があるが、被検体１３の体外では、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）は小さくなる傾向がある。したがって、以下の式（１２）が成り立つ場合、ノイズの可能性が高いと判断することができる。一方、式（１３）が成り立つ場合、ノイズ以外の信号（被検体１３の体内の磁気共鳴信号）の可能性が高いと判断することができる。
ａ_max（ｘ，ｙ）＜ａ_limit  ・・・（１２）
ａ_max（ｘ，ｙ）≧ａ_limit  ・・・（１３）
尚、ａ_limitは、繰り返し計算などで最適化することができる。
【００８１】
例えば、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）では、図１２（ｂ）に示すように、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘｔ，ｙｕ）は、閾値ａ_limitよりも大きい。したがって、スライスＳＬの断面の位置（ｘｔ，ｙｕ）では、式（１３）が成り立つので、ノイズ以外の信号（被検体１３の体内の磁気共鳴信号）の可能性が高いと考えられる。
【００８２】
一方、スライスＳＬの断面の位置（ｘｖ，ｙｗ）では、図１２（ｃ）に示すように、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘｖ，ｙｗ）は、閾値ａ_limitよりも小さい。したがって、スライスＳＬの断面の位置（ｘｖ，ｙｗ）では、式（１２）が成り立つので、ノイズ（被検体の体外の磁気共鳴信号）の可能性が高いと考えられる。
【００８３】
同様に、スライスＳＬの断面の他の位置（ｘ，ｙ）についても、式（１２）又は式（１３）が成り立つかについて判断する。したがって、スライスＳＬの断面の全体に渡って、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）が閾値ａ_limit以上であるか否かを判断することにより、効率よくノイズを除去することができる。ステップＳ１２が終了した後、ステップＳ２に進む。
ステップＳ２〜ステップＳ４は、第１の実施形態と同様であるので説明は省略する。
【００８４】
第４の実施形態では、ステップＳ１２において、スライスＳＬの断面の全体に渡って、信号強度の時間方向の最大値ａ_max（ｘ，ｙ）が閾値ａ_limit以上であるか否かを判断している。したがって、ステップＳ４においてピクセルを結合する前に、効率よくノイズを除去することができ、血管の領域をより高精度に抽出することが可能となる。
【００８５】
第４の実施形態では、信号強度と流速とに依存した画像ＣＩｋに加えて、強度画像ＡＩｋを作成する例について説明されている。しかし、強度画像ＡＩｋに加えて（又は強度画像ＡＩｋの代わりに）、スピンの流速を表す流速画像を作成してもよい。静脈は、動脈よりも流速が遅いので、流速画像を作成することによって、抽出した血管の領域が、静脈の血管であるのか、動脈の血管であるのかを知ることができる。
【００８６】
尚、上記の第１〜第４の実施形態では、式（１）で表されるデータｃ（ｘ，ｙ，ｔ）が使用されている。しかし、流速ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）と信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）とに依存しているのであれば、データｃ（ｘ，ｙ，ｔ）とは別のデータを用いてもよい。例えば、信号強度ａ（ｘ，ｙ，ｔ）と流速ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）との掛け算により得られるデータｐ（ｘ，ｙ，ｔ）であってもよい。この場合、データｐ（ｘ，ｙ，ｔ）は、以下の式（１４）で表される。
ｐ（ｘ，ｙ，ｔ）＝ａ（ｘ，ｙ，ｔ）＊ｖ（ｘ，ｙ，ｔ）・・・（１４）
【００８７】
式（１）の代わりに、式（１４）で規定されるデータｐ（ｘ，ｙ，ｔ）を用いても、血管の位置を特定することができる。
【符号の説明】
【００８８】
１  ＭＲＩ装置
２  磁場発生装置
３  テーブル
４  クレードル
５  受信コイル
６  シーケンサ
７  送信器
８  勾配磁場電源
９  受信器
１０  中央処理装置
１１  入力装置
１２  表示装置
１３  被検体
１４  オペレータ
２１  ボア
２２  超伝導コイル
２３  勾配コイル
２４  送信コイル
１０１  画像作成手段
１０２  血管位置特定手段
【図１】
2011156078.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2011156078.tif 000011
【図１０】
2011156078.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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