(57)【要約】  ＮＭＲ像における識別を可能にする方法及び手段であって、（コントラスト後の動的画像等の）対象の連続画像の画素値における誘起された変化を記録する画像の時系列の一つであり、画像への寄与は特定の組織（例えば、脂肪）の画像対象内の存在から生ずるものを提供する。この識別は、時系列を形成する複数の独立した画像から得られた動的データ（例えば、コントラスト剤の取得に起因した画素値の変化）を用いて実行される。
2007515203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の連続画像の画素値の誘起された変化を記録する独立の画像データセットの時系列を処理する方法であって、各データセットは複数の画像データアイテムを備え、各データアイテムは、対象がその中に配置するところの共通参照フレームによって画像対象の画像画素の位置を表すものである方法において：
（ａ）複数の前記独立画像データセットのそれぞれから、同じ固定された画像画素の位置に配置した画像画素を表す画像データアイテムを選択し、これによって、同じ前記画像画素位置での画像画素を表す画像データアイテムだけを含む時間領域画像データセットを作成する段階と；
（ｂ）時間領域画像データセットの画像データアイテムの画素値の全ての前記の誘起された変化の目安に従って、その画像データアイテムが画像対象内の特定された組織の存在に関連するかどうかを決定する段階と；
を含む方法。
【請求項２】
段階（ｂ）の後に、さらに段階（ｃ）を含み、この段階（ｃ）は、特定された組織が対象の画像内に含まれることが望まれていない種類であるならば、画像対象内の特定された組織の存在に関連するものとして段階（ｂ）において識別された後に、対象の画像の生成における使用に適していないとして時間領域画像データセットの画像データアイテムを識別する段階である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記目安は、時間領域画像データセット内の画像データアイテムに関連する画素強度の値の分散に従って決定される請求項１又は２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
時間領域画像データセットの画像データアイテムは、目安が所定のしきい値を越えていれば、画像対象内の特定された組織の存在と関連するものとして決定される請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
段階（ｂ）は、
時間領域画像ベクトルを生成する段階であって、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは時間領域画像ベクトルの独立したベクトル成分を表すものである段階と；
時間領域画像ベクトルの特性に従って目安を決定する段階と；を含む請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記目安は、時間領域画像ベクトルは特定ベクトルと異なる程度によって決定される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
時間領域画像ベクトルのベクトル空間における識別ベクトルに対する、時間領域画像ベクトルによって決まる角度（α）を決定する段階と；
該角度（α）を目安として用いる段階と；を含む請求項５又は６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記角度（α）がしきい角度値（α０）以下であれば、前記所定のしきい値を越えている請求項７に記載の方法。
【請求項９】
複数の画像データアイテムについて段階（ａ）を繰り返して、対応する複数の時間領域画像データセットを生成する段階と；
所定の時間領域画像ベクトルの独立のベクトル成分を表す所定の時間領域画像データセットの各画像データアイテムを有する対応する複数の時間領域画像ベクトルを形成する段階と；
時間領域画像ベクトルのベクトル空間において識別ベクトルに対する、前記時間領域画像ベクトルのそれぞれによって決まる角度を決定する段階と；
前記時間領域画像ベクトルの全ての前記角度の値の分散から、実質的に前記特定された組織の画像対象内における存在だけから生ずる前記角度分布の一部を決定する段階であって、前記時間領域画像ベクトルによって決まる前記角度が前記角度分布の前記一部内に入るならば、前記予め決められたしきい値が越えているとする段階と；を含む請求項７又は８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記しきい角度値（α０）が、実質的に角度分布の他の一部から前記特定された組織の画像対象内の存在だけから生ずる角度分布の一部を決定する角度値である請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
角度分布は角度の値の自然対数の分布であり、実質的に前記特定された組織の画像対象内の存在だけから生ずる前記角度分布の前記一部は、前記角度分布の一部に非常によく一致させる分布パラメータを有する正規分布に従って決定される請求項９又は１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
時間領域画像ベクトルの第２主成分を決定する段階と；
前記第２主成分の値を前記目安として用いる段階と；を含む請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
第２主成分の値がゼロより大きいならば、前記予め決められたしきい値は越えられている請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
（ｄ）対象の画像の生成において使用するのに適していないものとして識別された前記の複数の独立な画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値をゼロで置き換える段階をさらに含む請求項２から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
全主成分ベクトルと、これに対応する主成分値であって、最大の主成分値と予め決めた大きさを越えない主成分値を除く主成分値とを用いる主成分分解によって、時間領域ベクトルを表す段階と；
対象の画像の生成の際に用いるものと識別された前記の独立した画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素を、前記主成分分解に従って決定した値によって置き換える段階と；を請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
段階（ａ）から段階（ｃ）を、独立した画像データセットの前記時系列のそれぞれの各画素について繰り返す請求項２から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法に従って処理した独立の画像データセットの前記時系列に備わる画像データから画像を形成する段階を含む請求項１から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
対象の連続的な画像の画素値の誘起された変化を記録する独立の画像データセットの時系列を処理する画像処理手段であって、各データセットは複数の画像データアイテムを備え、各データアイテムが共通参照フレームであってその中に対象が配置する共通参照フレームに従って画像対象の画像画素の位置を表す画像処理手段において：
（ａ）同じ固定画像画素位置に配置する画像画素を表す画像データアイテムを、複数の前記の独立な画像データセットのそれぞれから選択し、これによって同じ前記画像画素位置において画像画素を表す画像データアイテムだけを含む時間領域画像データセットを生成する段階と；
（ｂ）時間領域画像データセットの画像データアイテムの画素値の全ての前記誘起された変化の目安に従って、画像データアイテムが画像対象内の特定された組織の存在に関連するか否かを決定する決定手段と；を含む画像処理手段。
【請求項１９】
時間領域画像データセットの画像データアイテムを識別するように構成された識別手段であって、前記データアイテムが前記決定手段（ｂ）によって画像対象内の特定された組織の存在に関連するものとして識別されるならば、及び、特定された組織が対象の画像内に含まれることを望まない種類であるならば、対象の画像の生成の際の使用に対して不適切であると識別する識別手段を含む請求項１８に記載の画像処理手段。
【請求項２０】
前記目安は、時間領域画像データセット内の画像データアイテムに関連する画素強度の値の分散の目安に従って決定される請求項１８又は１９のいずれかに記載の画像処理手段。
【請求項２１】
時間領域画像データセットの画像データアイテムは、目安が予め決められたしきい値を越えるならば、画像対象内の特定された組織の存在に関連するものとして決定される請求項１８から２０のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項２２】
前記決定手段が、
時間領域画像ベクトルを形成するように構成されたベクトル手段であって、時間領域画像データセットの各画像データアイテムが時間領域画像ベクトルの独立したベクトル成分を表すベクトル手段と；
時間領域画像ベクトルの特性に従って目安を決定するように構成された目安決定手段と；を含む請求項１８から２１のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項２３】
時間領域画像ベクトルが識別ベクトルと異なる程度に従って、目安が決定される請求項２２に記載の画像処理手段。
【請求項２４】
時間領域画像ベクトルのベクトル空間における識別ベクトルに対する、時間領域画像ベクトルによって決まる角度（α）を決定する角度決定手段を含み；
前記決定手段が該角度（α）を予め決められた目安として用いるように構成されている；請求項２２又は２３のいずれかに記載の画像処理手段。
【請求項２５】
前記角度（α）がしきい角度値（α０）以下であれば、前記予め決められたしきい値を越えている請求項２４に記載の画像処理手段。
【請求項２６】
前記選択手段が、複数の画像データアイテムについて対応する複数の前記時間領域画像データセットを生成するように構成され；
前記ベクトル手段が、所定の時間領域画像ベクトルの独立したベクトル成分を表す所定の時間領域画像データセットの各画像データアイテムを有する対応する複数の時間領域画像ベクトルを生成するように構成され；
前記角度決定手段は、時間領域画像ベクトルのベクトル空間において識別ベクトルに対する、前記時間領域画像ベクトルのそれぞれによってその範囲が決まる角度を決定するように構成され；
前記決定手段は、実質的に画像対象内の特定された組織の存在だけから生ずる前記角度分布の一部を、前記時間領域ベクトルの全ての前記角度の値の分布から決定するように構成され、前記時間領域画像ベクトルによってその範囲が決まる前記角度が前記角度分布の前記一部内に入るならば、前記予め決められたしきい値は越えられている、請求項１８に記載の画像処理手段。
【請求項２７】
前記しきい角度値（α０）は、実質的に角度分布の他の一部から前記の特定された組織だけから生ずる角度分布の一部と一線を画する角度値である請求項２６に記載の画像処理手段。
【請求項２８】
角度分布は角度の値の自然対数の分布であり、前記決定手段は、前記角度分布の一部の極めてよく一致させる分布パラメータを有する正規分布に従って前記の特定された組織だけから生ずる前記角度分布の前記一部を決定するように構成されている請求項２６又は２７のいずれかに記載の画像処理手段。
【請求項２９】
時間領域ベクトルの第２主成分を決定するように構成された主成分手段を；含み、
前記決定手段手段が前記第２主成分の値を前記目安として用いるように構成されている、請求項２２に記載の画像処理手段。
【請求項３０】
予め決められたしきい値は第２主成分がゼロより大きいならば、越えられている請求項２９に記載の画像処理手段。
【請求項３１】
（ｄ）対象の画像の生成の際の使用に適していないものとして識別された前記の複数の前記の独立した画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を、ゼロの値によって置き換えるように構成されたデータ修正手段；を含む請求項１８から３０のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項３２】
前記主成分手段は、全主成分ベクトルと、対応する主成分値であって、最大の主成分値と予め決められた大きさを越えない主成分値を除く主成分値とを用いて主成分分解によって時間領域画像ベクトルを表すように構成され；
画像処理手段は、対象の画像の生成の際の使用に適しているものとして識別された前記の複数の前記の独立した画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を、ゼロの値によって置き換えるように構成されたデータ修正手段を含む請求項１８から３１のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項３３】
独立の画像データセットの前記時系列のそれぞれの各画素を処理するように構成された請求項１８から３２のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項３４】
請求項１８から３３のいずれか一項の前記画像処理手段によって処理された独立の画像データセットの前記時系列で備えられた画像データから画像を形成する画像形成手段を含む請求項１８から３３のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項３５】
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を実施するようにプログラムされたコンピュータ手段を備えた請求項１８から３４のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【請求項３６】
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を実施するようにプログラムされたコンピュータ手段。
【請求項３７】
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を実施するようにプログラムされたコンピュータ手段を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項３８】
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を実施するコンピュータプログラム。
【請求項３９】
特定された組織が脂肪である請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
特定された組織が脂肪である請求項１８から３５のいずれか一項に記載の画像処理手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法及びその手段に関するものであり、特に、限定するものではないが、核磁気共鳴画像データの処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
動的ＭＲイメージングのような動的イメージングは、時系列の画像データセット（ここで、各データセットは連続する一連の瞬間のうちの一瞬において２次元若しくは３次元で完全に対象（主体）の画像を表し得るもの）の獲得を含む。動的イメージングは大抵、制御された電荷誘起の影響によって誘起された静的な対象の特性の内的な変化を記録するためのものである。この例としてはコントラストエンハンスされた医学ＭＲイメージングがあり、これは、“造影剤”が、この造影剤が位置する対象の内的部分の画像コントラスト／ブライトネスの増大として検出し得る静的対象（例えば、人）に導入されるというものである。
【０００３】
対象のイメージされたボリューム内の選択された固定点又は静的領域における経時的な画像特性（例えば、画像コントラスト／ブライトネス）の変化の分析は、イメージされたボリューム内の選択された固定点／領域の特性の評価を行うことができる。  
【０００４】
例えば、胸の動的イメージングにおける画像分析手順は通常、造影剤を含む対象の画像内の病巣の位置の局在化を含む。本発明の画像分析手順に従うと、造影剤を含む対象の画像（ポストコントラスト画像）内の各画素の画素値は、それから、造影剤の対象への導入前にとられた同じ対象の画像（ポストコントラスト画像）内の同じ画像点に位置する対応する画素の画素値を引く。これによりできるのが、理想的には対象上の造影剤の効果だけを含む“サブトラクション画像”である。
【０００５】
多くの状況において、画像主体（例えば、胸のような体の領域）は、ポストコントラスト画像内の関連画像特徴（例えば、病巣形状特徴（フィーチャー））をわかりにくく（あいまいに）する対象の材料以外の高含有率の材料（例えば、脂肪）を含む。これは特に、胸部スキャン画像においてそうである。サブトラクション画像を生成する技術は、脂肪（及び、造影剤の使用が意図されていない他の材料）から生ずる画像への寄与又はこの画像の一部を除去することを目的としており、他方、これは、関心の対象以外の材料（特に脂肪）造影剤の存在によって多少エンハンスされるという事実に起因しては決して達成し得ない。従って、サブトラクション画像でさえ、所望でない画像コントラストエンハンスメントから生ずる上述で論じたあいまい効果を被るおそれがある。
【０００６】
画像内の病巣形状、及び、造影剤取り込みに起因したエンハンスメントの分析は診断に対して有用である。病巣形状の分析は、腫瘍の範囲が検査中の画像内に適切にセグメント化されている場合には信頼性高く考慮し得る。この問題に対する“伝統的な”アプローチは、（例えば、放射線科医による）サブトラクション画像内の腫瘍範囲のマニュアルのセグメント化である。たとえ形状あいまい組織がエンハンスされなくても、プレコントラスト及び／又はポストコントラスト画像データに存在するノイズのために、サブトラクション手法を用いてそれを排除することはできない。結果として、そう生成された腫瘍のアウトラインのコンター（外形）が必ずしも十分に画定されない。
【０００７】
さらに、問題の腫瘍がサブトラクション画像上で明瞭には見えない異質構造を有するならば、腫瘍画像のアウトラインの画像コンターを単にセグメント化するだけで満足である／十分であるわけではない。結果として、コントラストエンハンスメントのパターンがサブトラクション画像上で必ずしも明瞭に見えるわけではない。さらに、サブトラクション画像だけでは必ずしも、腫瘍と他のエンハンスする組織例えば、血管との間の識別することはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、従来技術の上述の欠点の少なくともいくつかを克服することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は概して、画像すなわち、対象（例えば、ポストコントラスト動的画像）の連続画像の画素値における誘起された変化を記録する連続画像の時系列の一つにおいて、特定の材料／組織（例えば、非エンハンス及び／又は低エンハンス材料例えば、脂肪）内の存在に起因する画像への寄与を特定し得る方法及び／又は手段を提案するものである。この特定は、時系列を形成する独立の複数の画像から得られる動的データ（例えば、造影剤の取り込み（吸収）に起因した画素値の変化）から生じた統計的な測定を用いて行われることを提案する。
【００１０】
対象におけるコントラストエンハンスメントの進行を記録する時系列の画像の場合には、これは、ある点若しくは画素位置での対象のコントラストエンハンスメントを記録する画素強度データに含まれる情報からの個々の画像画素（又は３Ｄ画像にける“ボクセル”）の点においてなされるのが好ましい。従って、統計的測定は、個々の画像画素の位置での画素強度の経時的な変化に由来するのが好ましい（すなわち、“取り込み曲線”は所定のイメージされた点での造影剤取り込みに起因した経時的なコントラストエンハンスメントを表す）。
【００１１】
所定の画素の画素強度は、主に画素によって示される対象内の位置での意図的な誘起効果（例えば、コントラストエンハンスメント剤の存在）の応答として、及び／又は、画像ノイズに起因して、経時的に変化する。異なる材料／組織のタイプによってコントラストエンハンス剤の存在に異なるように応答するものであり、本発明は、組織に特有であることがわかる誘起画像画素値変化の統計的な測定を用いて、対象の画像内の異なる材料を特定する際のこの事実を利用する方法及び手段を提供する。
【００１２】
本発明は対象の画像内の脂肪及び／又は脂肪組織を特定するのに特に適しており、また、この明細書中に記載した統計的な測定がこのような組織の存在を特に特定するのによく適していることがわかるだろう。
【００１３】
本発明は核磁気共鳴画像データの処理に限定されず、他の手段を介して獲得し、また、いかなる対象において獲得した画像データの処理にも適用できる。
【００１４】
従って、本発明は、第１の態様では、対象の連続する画像の画素値の誘起された変化を記録する独立の画像データセットの時系列を処理する方法であって、ここで、各セットは複数の画像データアイテムを備え、各画像データアイテムは対象が位置する範囲内の共通の基準フレームに従って画像対象の画素の位置を示すものであるものであって、以下の段階：
（ａ）複数の独立の画像データセットのそれぞれから、同じ固定の画像画素位置に配置した画像画素を選択し、これによって、好適には同じ前記位置での画像画素を示す画像データアイテムだけを含む時間領域画像データセットを生成する段階と；
（ｂ）時間領域画像データセットの画像データアイテムの画素値（の好適には全て）の間の前記の誘起された変化若しくは差の（例えば、予め決められた）基準（メジャー）に従って、画像データアイテムが画像対象内の特定の材料（好適には組織例えば、脂肪）の存在に関連するかどうかを決定する段階、を含む方法を提供する。
【００１５】
さらに、段落（ｂ）の後に、時間領域画像データセットの画像データアイテムを特定し又は分類する段階が続き、この特定又は分類は、画像データアイテムが段落（ｂ）で特定されるならば、対象の画像の生成における使用に適しておらず、また、特定された材料又は組織が対象の画像内に含むことが望まれていない種類であるならば、画像主体内の特定された材料又は組織（例えば、脂肪）の存在に関連するものとして行われるものである。さもなければ、問題の画像データアイテムは、対象の画像生成における使用に適しているものとして特定／分類されてもよい。
【００１６】
従って、時間領域画像データセットは、専ら画像の時系列において複数の連続画像のそれぞれの共通基準フレーム内の同じ位置を示す画像画素に関する情報を含む。時間領域画像データセット内のデータアイテムのそれぞれ及び全てが、画像データアイテムが特定の材料／組織（例えば、メジャーを決定する際に）に一致するかどうかを決定する際に用いられるのが非常に好ましい。例えば、メジャーは、他のこのような画素値と比較して、時間領域画像データセットにおける各画素値間の差のメジャー、又は、この差に敏感であってもよい。この結果、メジャーは、時間領域画像データセットを形成する画素値の一般的な分散に対して敏感であり、画像画素値が集合的にどう同じか／異なるかのメジャーを提供できる。
【００１７】
この動的時間領域画像データセットに含まされる情報を分析することによって、一つだけの画像データセットから導き出すことができない、時系列内の複数の独立の画像データセットのうちのいかなる一つについての情報−すなわち、それにおける画素値が画像対象内の特定の材料又は組織（例えば、脂肪又は脂肪組織）から得られるかどうかを導き出すことができる。
【００１８】
誘起される効果のメジャーは、時系列の独立な各画像内の同じ位置での画素の強度値の時間発展の分析から、その発展が主に特定の材料又は組織（例えば、脂肪）に起因して生じたかどうかを判定することを可能とする多くのメジャーのうちのいずれの一つであってもよい。当業者に明らかであるこのようなメジャーは本発明に従って用いてもよい。しかしながら、ここに記載したメジャーは、以下に論ずるような脂肪及び脂肪組織の存在を特定するのに特に適していることがわかる。
【００１９】
画像の画素位置は、その画素値の変化への誘因に反応（応答）しない（敏感でない）又は弱くしか反応しないところでは、画像化された主体を意図的な変化誘因作用又は意図的な変化誘因剤に曝すとき、その位置での画素値は時系列内の画像のそれぞれにおいて同じ（又は、類似）でありえる。逆に、位置がその画素値の変化へのこのような誘因に強く反応するならば、その位置での画素値は時系列内で経時的に大きく変化しそうである。
【００２０】
従って、メジャーは時間領域画像データアイテムに関連した画素強度値の間の分散のメジャー又は、その間の差に従って定義されるのが好ましい。時間領域画像データセット内に現れる全画素値を考慮するときにこのような画素強度における小さな程度の差だけが存在するならば、これは結局、画素強度値の小さな分散になり、さらに、観察された分散は変化への誘因に反応しないか又は弱くしか反応しない画像化主体内の組織／材料（例えば、脂肪）を表す画素値に起因することを示唆するものである。時間領域画像データセットの画像データアイテムは、対象の画像の生成における使用に適していないものとして分類され、特定されてもよい。逆に、大きな分散値は、観察された分散値は変化への誘因に強く反応する材料に起因するものである。時間領域画像のこれらの画像データアイテムは主体の画像の生成での使用に適しているものとして分類されてもよい。
【００２１】
時間領域画像の画像データアイテムは、メジャーが所定のしきい値を越えるならば、特定材料の画像対象内における存在に関係するものとして決定されるのが好ましい。所定のしきい値は時間画像データセット内の画像データアイテムに関係する画素強度値における分散のメジャーの値であるのが好ましい。
【００２２】
例えば、（例えば、分散の）メジャーは、時間領域画像データセットの画像データアイテムによって表された画素値は同等とは異なる範囲（すなわち、それらの全てが同じ値を共有しない範囲）に従って決定されてもよい。この範囲では、（例えば、分散の）メジャーは、時間領域画像ベクトルが同じベクトル空間における識別（アイデンティティ）ベクトルとは異なる程度に従って決定されてもよい。時間領域画像ベクトルの各ベクトル成分は時間領域画像データセットの独自の画像データアイテムによって表されるのが好ましい。ベクトル成分のアレイは時系列に配置される。アイデンティティベクトルの全成分は同じ値（好適には、値１）を共有する。
【００２３】
差の程度（と従って、メジャー例えば、分散のメジャー）は、アイデンティティベクトルに対する時間領域画像ベクトルによって張られた角度であってもよい。実際、分散のメジャーは、ベクトル空間における時間領域ベクトルのいかなる適した特性に従って決定されてもよい。問題の特性は概してベクトルの特性であるのが好ましい（例えば、上述のように互いに対する角度）。
【００２４】
例えば、第１の態様では本願発明の方法の段階（ｂ）は：
時間領域画像ベクトルを形成する段階であって、ここで、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは時間領域画像ベクトルの独立なベクトル成分（例えば、ベクトルを形成するために時系列に並んだベクトル成分の列（アレイ））を表すところの段階と；時間領域画像ベクトルの特性に従ってメジャーを決定する段階と、を含んでもよい。
【００２５】
第２の主成分の値（すなわち、主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）の２番目に大きな固有値に関連する主成分）は、時間領域画像データセット内の画像データアイテムに関係する画素強度値における信頼できる分散のメジャーを提供する。所定のしきい値は時間領域画像ベクトルの第２の主成分の所定の値であるのが好ましい。第２の主成分の値がゼロより大きいならば、所定のしきい値は越えられているのが好ましい。
【００２６】
例えば、段階（ｂ）は：
時間領域画像ベクトルを形成する段階であって、ここで、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは時間領域画像ベクトルの（例えば、…を形成するための時系列に並んだベクトル成分の列の）独立なベクトル成分を表すところの段階と；
時間領域画像ベクトルの第２の主成分を決定する段階と；
メジャーとしての第２の主成分の値を利用する段階と；を含んでもよい。ここで論じた所定のしきい値はメジャーの所定の値であるのが好ましい。
【００２７】
段階（ｂ）が角度（α）の計算を含むところ、角度（α）がしきい角度値（α０）より小さいならば、所定のしきい値が越えられていると見なされてもよい。しきい値（α０）はユーザーによって任意に設定されてもよいが、データセットの時系列に現れる画像画素の複数の位置（好適にはその全部）に結びついた時間領域画像ベクトルの角度値（α）の分布に従って好適に決定されてもよい。
【００２８】
この方法は：
複数の画像データアイテムについて段階（ａ）を繰り返して、対応する複数の時間領域画像データセットを生成する段階と；
所定の時間領域画像データセット（例えば、を形成する時系列で配置したベクトル成分の列）の独立のベクトル成分を表す所定の時間領域画像データセットの各画像データアイテムを備えた対応する複数の時間領域画像ベクトルを形成する段階と；
例えば、時間領域画像ベクトルのベクトル空間における識別ベクトルに対する各時間領域画像ベクトルによって定まる角度を決定する段階と；
全時間領域ベクトルの（好適には角度の自然対数の値の）角度の値の分布から、主に、支配的に又は実質的に画像対象内の特定の材料の存在だけから生ずる角度分布の一部を決定する段階と；を含んでもよい。時間領域画像ベクトルによってその範囲が決まる角度が、時間領域画像ベクトルが特定された組織／材料（例えば、脂肪）から生ずる角度分布の一部内に入るか、又は、その一部に寄与するならば、所定のしきい値は越えられていると見なされてもよい。
【００２９】
好ましくは、しきい角度値（α０）は、主に、支配的に又は実質的に画像対象内の特定の組織／材料だけから生ずる角度分布の一部を、角度分布の他の一部と一線を画する（境界を画定する）角度である。例えば、主に、支配的に又は実質的に特定の組織／材料だけから生ずる角度分布の一部は、角度分布の一部に非常に密接に対応させる分布パラメータを有する正規分布に従って決定してもよい。境界画定は図的に／視覚的に実施されてもよく、又は、例えば、当業者が容易に想到するように例えば周知のＲＯＣ法（“Receiver Operating Characteristics”：フィンク（D. J. Fink）及びクリスチャンセン（D. Christiansen）、Electronic Engineer's Handbook、マグロウヒル（McGraw-Hill）第３版（1989年）、第25章、119頁−120頁）を用いて分析的にかつ自動的に実施されてもよい。
【００３０】
画像データを処理する方法は、第１の観点において、好ましくは、以下の段階すなわち、：
（ｄ）対象の画像の生成における使用のために適切でないとして認定された、複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値をゼロに置き換える段階、を含む。このように、時系列の独立の画像データセットを処理して、このデータセットから組織／材料に特有の画素を除去して、たとえ、処理された画像が画像形成における使用のために適切であるとしても、これらの画像だけは不変にしておく。
【００３１】
さらに、画像データからのノイズの除去は、画像形成における使用のために適切であると認定された時間領域画像ベクトルを主値分解によって分解し、主にランダムな理由から生ずると認定された主成分を分解されたベクトルから除去することによって達成される。
【００３２】
例えば、この方法は、全ての主成分ベクトルとこれに対応する主成分値であって所定の大きさを越えない主成分値を除く主成分値とを用いて、時間領域画像ベクトルをその主成分分解によって表す段階と；対象の画像の生成における使用のために適切であるとして認定された、複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を主成分分解によって決定した値に置き換える段階と、を含んでもよい。
【００３３】
しかしながら、時間領域画像ベクトルの第１の（最大の）主成分は一般に時系列の全画像に共通な画像データに一致することがわかった。従って、時系列がプレコントラスト（コントラスト前）画像で始まるコントラストエンハンスメントを記録する場合に、時系列の各時間領域画像ベクトルの第１主成分はおおよそ、時系列内の第１のセットであるところの、プレコントラスト画像データセット内に含まれる情報を表す。時間領域画像ベクトルからこの情報の引くことは、全時間領域画像ベクトル（例えば、取り込み曲線）に共通な情報を除去することによって異なる時間領域画像ベクトル（例えば、取り込み曲線）間の差を最大にすることになる。“引くこと”は、第１主成分を除いて（すなわち、削除して）主成分を用いたベクトルの再構築に係るものと理解されるものである。
【００３４】
この方法は、全ての主成分ベクトルとこれに対応する主成分値であって所定の大きさを越えない主成分値を除く主成分値；及び／又はその最大主成分値とを用いて、時間領域画像ベクトルをその主成分分解によって表す段階と；対象の画像の生成における使用のために適切であると認定された、複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を主成分分解によって決定した値に置き換える段階と、を含んでもよい。
【００３５】
好ましくは、画像データを処理する方法は、第１の観点において、独立の画像データセットの時系列内に表された各画素位置における画素の点で、段階（ａ）及び段階（ｂ）、又は、段階（ａ）〜段階（ｃ）を含む（上述の好適な／代替の特徴のいずれかを含む）。好ましくは、全画像画素は上述のように処理される。もちろん、本発明は、（上述の好適な／代替の特徴のいずれかを含む）第１の観点で本発明によって処理された独立の画像データセットの時系列に備えられた画像データから画像を形成する方法を提供し得る。
【００３６】
本発明は第１の態様で本発明を実施するように配置され、又はそれに適するように手段を備えてもよいことは理解されたい。従って、本発明はこのような手段を包含することを理解されたい。
【００３７】
例えば、第２の態様では、本発明は、対象の連続する画像の画素値の誘起された変化を記録する独立した画像データセットの時系列を処理するための画像処理手段を提供するものであり、ここで、各セットは複数の画像データアイテムを備え、各データアイテムは、対象がそれの中に位置するところの共通の参照フレームに従って画像対象の画像画素の位置を表すものであり、前記画像処理手段は：
（ａ）複数の独立した各画像データセットから、同じ固定した画像画素位置に位置する画像データを表す画像画素を選択して、好適には同じ前記固定画像画素位置での画像画素を表す画像データアイテムだけを含む時間領域画像データセットを生成する選択手段と；
（ｂ）時間領域画像データセットの画像データアイテムの好適には全ての画素値の間の前記誘起された変化のメジャー（測定、大きさ）に従って、その画像データアイテムが画像対象内の特定の組織／材料の存在に関連するか否かを決定する決定手段と；を含む。
【００３８】
装置は：
（ｃ）時間領域画像データセットの画像データアイテムが画像対象内の特定材料の存在に関連するものとして前記決定手段によって判定されるならば、かつ、その特定材料が対象の画像内に含まれるように望まれていない種類（タイプ）であるならば、時間領域画像データセットの画像データアイテムを対象の画像の生成における使用に適していないものとして識別し又は分類するように構成された識別手段を、含んでもよい。あるいは、識別手段が、問題の画像データアイテムを対象の画像生成において使用するのに適したものとして識別するように構成されたものでもよい。
【００３９】
決定手段は、時間領域画像の画像データアイテムが、そのメジャーが所定のしきい値を越えているならば、特定された材料に関連すると決定するように構成されているのが好ましい。所定のしきい値は、時間領域画像データセット内の画像データアイテムが関連する画素強度の値の分散のメジャーの所定の値であるのが好ましい。
【００４０】
この点では、例えば、分散のメジャーは、同じベクトル空間における識別ベクトルが時間領域画像ベクトルと異なる程度によって決定されてもよい。ここで、時間領域画像ベクトルの各ベクトル成分は時間領域画像データセット（例えば、ベクトルのアレイは時系列で配置されている）の唯一の画像データによって表され、識別ベクトルの全ベクトル成分は同じ値を共有する。差（及び分散の大きさ）の程度は識別ベクトルに対する時間領域画像ベクトルに対する角度であってもよい。
【００４１】
決定手段は：
時間領域画像ベクトルを形成するベクトル手段であって、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは時間領域画像ベクトルの独立のベクトル成分（例えば、ベクトルを形成するように時系列で配置されたベクトル成分のアレイ）を表すところのベクトル手段と；
例えば時間領域画像ベクトルのベクトル空間における、識別ベクトルに対する時間領域画像ベクトルによってその範囲が決まる角度（α）を決定する角度決定手段と、を含んでもよい。
【００４２】
決定手段は角度をメジャーとして利用するように構成されているのが好ましく、所定のしきい値は所定のメジャーの所定の値であるのが好ましい。
【００４３】
代替として、又は、加えて、決定手段は：
時間領域画像ベクトルを形成するベクトル手段であって、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは時間領域画像ベクトルの独立のベクトル成分（例えば、時系列で配置されたベクトル成分のアレイ）を表すところのベクトル手段と；
時間領域画像ベクトルの第２主成分を決定する主成分手段と；を含み、
決定手段は第２主成分の値をメジャーとして用いるように構成されている。
所定のしきい値はメジャーの所定の値であるのが好ましい。第２の主成分の値はゼロより大きいならば、所定のしきい値は越えられているのが好ましい。
【００４４】
決定手段で角度（α）を用いるときは、角度（α）がしきい角度（α０）より小さいならば、所定のしきい値は越えられていると見なされてもよい。
【００４５】
選択手段は、複数の画像データアイテムに関して対応する時間領域画像データセットを生成するように構成されているのが好ましい；
ベクトル手段は、所定の時間領域画像データセット（例えば、時系列で配置されたベクトル成分のアレイ）の独立のベクトル成分を表す所定の時間領域画像データセットの各画像データアイテムを有する対応する複数の時間領域画像ベクトルを形成するように構成されているのが好ましい。
【００４６】
角度決定手段は、時間領域画像ベクトルのベクトル空間において識別ベクトルに対して各時間領域画像ベクトルによって決まる角度で決定するように構成されているのが好ましく、決定手段は、画像対象内で特定された材料の存在だけから支配的に、主に、又は実質的に生ずる角度分布の一部を、時間領域ベクトルの全ての角度の値（好ましくは、角度の自然対数の値）の分布から決定するように構成されているのが好ましい。所定のしきい値は、時間領域画像ベクトルが特定された材料から生ずる角度分布の一部内に入るならば、越えられているものと見なされてもよい。
【００４７】
しきい角度値（α０）は、特定された材料だけから実質的に生ずる角度分布の一部を角度分布の他の一部から一線を画する角度値であるのが好ましい。
【００４８】
決定手段は、角度分布の一部に非常に密接に対応させる分布パラメータを有する、実質的に特定の組織／材料だけから生ずる角度分布の一部を正規分布に従って決定するように構成されてもよい。
【００４９】
本発明の画像処理手段は、第２の態様では：
（ｄ）対象の画像の生成において用いるのに適切でないものとして識別手段（ｃ）にいよって識別された複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値をゼロに置き換えるように構成されたデータ修正手段を含むのが好ましい。
【００５０】
主成分手段は、全主成分ベクトルと、その対応する主成分値であって最大の主成分値と所定の大きさを越えない主成分値とを除いたものとを用いて、主成分の分解によって時間領域画像ベクトルを表すように構成されているのが好ましい。
【００５１】
画像処理手段はさらに、対象の画像の生成において用いるのに適切であるものとして識別された複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を、主成分分解によって決定された値に置き換えるように構成されたデータ修正手段を含むのが好ましい。
【００５２】
本発明の画像処理手段は第２の態様では、独立の画像データセットの時系列のそれぞれの各画素を処理するように構成されているのが好ましい。
【００５３】
画像処理手段は、（前述の好適の／代替の特徴のいずれかを含む）第２の態様での本発明による画像処理手段によって処理された独立の画像データセットの時系列に含まれる画像データから画像を形成する画像形成手段を含むのが好ましい。
【００５４】
本発明は、（前述の好適の／代替の特徴のいずれかを含む）第１の態様での本発明による方法を実施するようにプログラムされたコンピュータ手段を備えてもよい。本発明は、（前述の好適の／代替の特徴のいずれかを含む）第１の態様での本発明による方法を実施するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を備えてもよい。本発明は、（前述の好適の／代替の特徴のいずれかを含む）第１の態様での本発明による方法を実施するコンピュータプログラムを備えてもよい。  本発明は、（前述の好適の／代替の特徴のいずれかを含む）第１の態様での本発明により生成された画像を提供してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
本発明について、添付図面を参照した以下の非限定的な例を用いて説明する。
【００５６】
以下に、本発明について、高脂肪含有量を含む対象におけるコントラストエンハンスメントを記録する動的画像データセットの処理によって説明する。本発明はＮＭＲ画像内の脂肪又は脂肪組織を識別（同定）する方法及び手段としての応用について説明する。
【００５７】
Ｍ個の画像データセットの時系列であって、それぞれのデータセットが画像造影増強（コントラストエンハンスメント）剤の使用直前及び使用直後の対象の磁気共鳴イメージングによって得た画像データ要素を含み、３次元（すなわち、ボリューム画像）のイメージされた対象を示すものを考えてみよう。各ボリューム画像は、格子寸法Ｎｘ，Ｎｙ，Ｎｚ（それぞれ、一フレームにおける行及び列の数、スタックの長さ）を有する２次元画像フレームのスタックとして表され、画像画素の全数（又は、ボリューム画像についての“ボクセル（体素）”）はＮ＝Ｎｘ×Ｎｙ×Ｎｚである。
【００５８】
【数１】
2007515203.tif 000003
を、シーケンス内のＭ個の独立の画像データセットのそれぞれに共通の固定画像点“ｉ”で単一のボクセルの（造影増強剤ベクトル、すなわち、単一のボクセルの取り込み曲線のベクトル表示を表す）時間領域画像データセットとしよう。時間領域画像データセットをＭ次元ユークリッド空間におけるベクトルで表し、ここで、時間領域画像データセットの各画像データアイテムは、時間領域画像ベクトル
【数２】
2007515203.tif 000004
を形成するために前記時系列に配置したベクトル成分のアレイの独立なベクトル成分を示す。
【００５９】
脂肪のような非エンハンスメント組織及び低エンハンスメント組織とかなりの程度にエンハンス（増強）している組織とを区別してもよい。
【００６０】
各取り込みベクトルは特定種類の組織に対応するあるクラス（分類）に属すると仮定しよう。同じクラスの時間領域画像ベクトル（取り込みベクトル）の対応するある時間点の画像画素値における分散／差異はランダムノイズだけに起因する。以下が成り立つ。
【数３】
2007515203.tif 000005
ここで、Ａｋは、時間領域画像ベクトルが定義されるユークリッド空間におけるｋ番目のクラスターを作りあげる取り込みベクトルのセットである。量μｋ，ｊは、ｋ番目のクラスターに属する取り込みベクトルのｊ番目の値（ある時間の点）の期待値であり、量σは、簡単にいうと全動的画像について同じであると仮定される（但し、この仮定は不可欠ではない）ランダムノイズの標準偏差である。
【００６１】
以下のモデルにおいて我々の分類をもとにしよう。個々の時間領域画像ベクトル（取り込みベクトル）
【数４】
2007515203.tif 000006
の成分（ｙｉ，ｊ）の値の分散は２つの因子によってモデル化され得る：
（１）誘起され、意図的効果によって一致したクラスターの期待値の分散を増大する造影増強と、
（２）ランダムノイズ。
【００６２】
低増強組織を表すクラスターについては、取り込み曲線のある時間点の間の差はほとんどノイズに起因しており、期待値μｋ，ｊ．．．μｋ，ｍの分散は小さい。
【００６３】
当然ではあるが、非増強及び低増強組織については、分散がかなり造影増強している組織において観察されるものより小さい。というのは、組織は意図的又は大きな造影増強効果にさらされないからであり、又は、このような効果があっても、比較的小さいからである。
【００６４】
増強効果のメジャーを確立するために、μｋ，ｊ．．．μｋ，ｍの分散のメジャーを見つけてもよい。これは、時間領域画像ベクトル
【数５】
2007515203.tif 000007
を用いて行われてもよく、単位（又は、“識別”）ベクトル
【数６】
2007515203.tif 000008
は以下の通りである。
【００６５】
取り込み曲線をＭ次元ユークリッド空間のベクトル（上述のような）と考えると、期待値μｋ，ｊ．．．μｋ，ｍの分散が小さいほど、クラスターのベクトルΛｋは単位ベクトルにより近くなるだろう。時間領域画像ベクトルのベクトル空間において単位ベクトルに対して所定の時間領域画像ベクトルによって決められた角度（α）は、そのベクトル内に存在する分散の程度の目安として決定され、利用される。この目安は増強効果とランダムノイズの両方を反映している。ノイズの効果が考慮されるべきである。しきい値α０を見つけるべきである。取り込みベクトルがα＞α０を有すれば、取り込みベクトルは大きな増強を表す。統計的には、これは、ベクトルが非もしくは低応答材料（例えば、脂肪）より大きな増強を有する組織を表すという仮定をテストするのと同等である。後で、統計の分散を分析するしきい値の決定の仕方を説明する。
【００６６】
αの値が小さいと仮定する：
【数７】
2007515203.tif 000009
ここで、
【数８】
2007515203.tif 000010
は時間領域ベクトル（取り込みベクトル）の時間点の平均である。
【００６７】
角度（α）は、画像ボリュームの全画像画素点の全時間領域ベクトルに関して決定され、これによって対応する複数のこのような角度を生成する。αの値がほぼ対数正規分布であることが数学的に直接証明され得る。各クラスターΛｋはそれぞれの分布を有し、全ボリュームに関しては混合された分布を有する。
【００６８】
実質的に特定の低増強組織（例えば、脂肪）の画像対象内の存在だけから生ずる角度分布の一部を、前記時間領域ベクトルの全ての角度の値の分布から決定してもよい。一旦、この特定部分が決定されると、特定の材料から生ずる所定の時間領域画像ベクトル（取り込みベクトル）の画像データアイテムの画素値への寄与は、その時間領域画像ベクトルによって決まる角度αが角度分布の特定の一部内にはいるならば、所定値を越えると決定してもよい。
【００６９】
図１は、動的胸部ＭＲ測定についてのｌｎ（α）の値の分布の例（実線）を示す。これは混合された分布であることが理解できる。αの小さな値に対応するクラスター（近似正規分布（ガウシアン）曲線−点線で示した）を識別（特定）できる。識別されたクラスターは、αについての単位ベクトルに近い、すなわち、小さな増強効果を有する。統計的に最大で均一な部分を表す。このクラスターは画像化された対象内の（少なくとも）脂肪のような造影剤にあまり大きく反応しない組織を表す。一般に、このクラスターは造影剤に対して大きく反応せず、造影剤が向かった組織でない組織を表す。ここからは、論述を簡単にするために、“脂肪のクラスター”のような識別されたクラスターについて記載する。
【００７０】
正規分布曲線（図１の点線）を脂肪クラスターにフィッティングすると、角度分布全体（図２の点線の曲線）を、脂肪を示す正規部分（図２の実線曲線）と図２の右側の点線曲線として示した残りの部分とに分解し得る。残りの部分は画像化された対象における増強した組織に対応する混合分布である。大きく増強する組織は脂肪よりもはるかに異質であり、従って、小数の重なりクラスター内に入る。分解された分布を用いると、例えば、ＲＯＣ法を用いて正規（脂肪）密度（ポピュレーション）と残りの密度との間を区別する最適しきい値α０を見出すことができる［“Receiver Operating Characteristics”：フィンク（D. J. Fink）及びクリスチャンセン（D. Christiansen）、Electronic Engineer's Handbook、マグロウヒル（McGraw-Hill）第３版（1989年）、第25章、119頁−120頁］。
【００７１】
代替として、いかなる有益な情報の損失のおそれなく、脂肪組織だけを区別する低めのしきい値を選択してもよい。図２において、しきい値がｌｎ（α）〜−２．８に一致するものが容易にわかる。脂肪によって生じた画像効果の抑制は、α＜α０（すなわち、置き換え：Ｙｉ→（０，．．．０））の角度の値を有する独立の画像データセット（以下で示す行列Ｄ）の時系列の時間領域ベクトル（取り込みベクトル）Ｙｉ＝（ｙｉ,ｌ，．．．ｙｉ,Ｍ）をゼロベクトルで置き換えることによって行われる。
【００７２】
代替として、又は、加えて、しきい値は以下の主成分分析（ＰＣＡ）を介して時間領域画像ベクトルの分解を介して決定され、適用されてもよい。
【００７３】
Ｄを動的画像行列とし、以下のように、これの行を各独立の画像画素位置“ｉ”についての独立の時間領域画像ベクトル（取り込みベクトル）Ｙｉ＝（ｙｉ,ｌ，．．．ｙｉ,Ｍ）とし、列を時系列のＭ個の独立のデータセットの逐次の完全な量から形成されるとしよう。
【数９】
2007515203.tif 000011
【００７４】
Ｐｊ＝（ｐｌ，．．．，ｐＭ）を、ｊ番目の主成分（ＰＣ）ベクトル及びＰにおけるｉ番目のカラムであるとしよう。
【００７５】
【数１０】
2007515203.tif 000012
で表される値は、ｉ番目の時間領域画像ベクトル（取り込みベクトル）のｊ番目の主成分の値である。
【００７６】
Ｐにおける主成分ベクトルのオーダーは、λ１＞λ２＞．．．＞λＭのように、対応する固有値（λｋ）のオーダーに依存する。
【００７７】
第２主成分は統計的な目安（α）に関連すること、これらの２個の量が強い負の相関を有することはわかっている。これらの２個の量の相関の回帰の分析によって、第２の主成分の値Ｚ２,ｉ＝０がしきい値α０の値を近似することを立証された。Ｚ２,ｉ＞０ならば、ベクトルＹｉは“脂肪クラスター”に属することがわかる；さもなければ、Ｙｉは非常にエンハンスされた組織を表す。（言い換えると、上述の“脂肪クラスター”は第２の主成分の正の範囲内に入る）。実際、第２主成分はαと等価なエンハンスメントの統計的な目安である。原理的には、Ｚ２,ｉ＝０を（第２主成分の）しきい値としての使用の代替を用いることは理解されたい。図３は上述のＰＣＡアプローチを用いて“脂肪”及び“非脂肪”として分類される密度についてのｌｎ（α）の分散を示す。結果は図２で示した上述の低めのしきい値法と非常によく一致することがわかる（全分布及びガウシアン分布も比較のために示している−規格化されていない）。
【００７８】
上述の角度分布法（α統計）を用いるならば、バックグランドノイズ（すなわち、画像化された対象のまわりの空のバックグランドのノイズ）は最適なしきい値を邪魔するかもしれないので、除去するのが好ましいことは留意されたい。
【００７９】
図４は、分布から（図４の実線）のバックグランドノイズを除去していない図１の分布の際の効果を示している（このような除去は図４で点線で再現されているような、図１の分布において生じている）。しかしながら、図４からは、バックグランドノイズは主に大きくエンハンスしている組織に重なっていることがわかる。ＰＣＡアプローチはバックグランドノイズに対するロバストである。
【００８０】
本発明は、以下のように、組織特定の造影増強の評価を可能とするものでもよい。
【００８１】
以下の線型モデルを用いて、時間領域ベクトル（取り込みベクトルデータ）を示す。
【数１１】
2007515203.tif 000013
【００８２】
数式（２）の第１項は基準（ベースライン）項である。第２項は、ベクトル（Ｂｉｂ＋Ｈｉｈｋ）はｋ番目クラスターの重心ベクトルと同一線上にあるように、クラスターΛｋの特定の効果を示す。ここで、μｋ＝（μｋ,ｌ ，．．．，μｋ,２）は重心ベクトルであり、その成分は期待値である。最後の項εｉは残渣（残り）ベクトル である。ベクトルｂ及びｈｋは単位ベクトルである。全てのｉ，ｋについてｂ⊥ｈｋ⊥εｉである。残渣項はランダムノイズだけを含むことはモデルの定義から直接導かれる。実際、ランダムノイズはＹｉ−μｋとして定義される。上述の議論に従うとεｉ⊥μｋであり、 従って、μｋに直交するランダムノイズの成分だけを含む。ノイズの補ベクトル（すなわち、と同一線上にあるもの）は、時間画像ベクトルの第１及び第２主成分（最大及び次の最大）を横切って拡がっている（すなわち、以下の式（３）の最初の２つの項））。
【００８３】
存在する減算イメージング法は、Ｙｉ,１１としてベースライン項を定義する。ここで、Ｙｉ,１は取り込みベクトルＹｉの第１のプレコントラスト点であり、１は識別ベクトルである。このような存在法は、造影効果を単にＹｉ−Ｙｉ,１１として評価し、これによって、ノイズを画像データ“内”の残す。
【００８４】
式（２）とＹの以下のＰＣＡ分解とを比較する：
【数１２】
2007515203.tif 000014
【００８５】
ＰＣＡ分解は、特定の項のそれぞれの意味が不明であるところのデータの一般的な線形モデルである。しかしながら、式（２）と式（３）とを同値と仮定することによって、以下を仮定してもよい：
（１）  式（３）の級数の第１主成分すなわち、量Ｚｌ,ｉｐ１は“ベースライン”項；
（２）  数個の中間の成分は特定の造影効果を表す。
（３）  残りの主成分はＹのＰＣＡ表示から捨てられたノイズを表す。
【００８６】
当業者に明らかなものような適当な方法は、第ｊ番目（ｊ＞ｍ）の主成分はノイズを含むとみなされ得て、“安全に”放棄され得る値であるカットオフ数ｍ＜Ｍについて最も適切な値を決定するように利用されてもよい。
【００８７】
（かなり増強している組織から生ずる）特定の組織効果は以下の式を用いて評価し得る。
【数１３】
2007515203.tif 000015
【００８８】
実際に、これは式（２）のベースライン項と残渣項の減算である。時間領域画像ベクトルからのこの情報の減算は、それらのベクトル及びこれら内の情報が実質的に組織増強ポストコントラストに特定された効果だけを表すように画像ベクトルのおいて余剰（冗長）情報の最小化につながる。
【００８９】
従って、画像処理の方法は、全ての主成分ベクトルとこれに対応する主成分値であって所定の大きさを越えない主成分値及び／又はその最大主成分値を除く主成分値とを用いて、その主成分分解によって時間領域画像ベクトルを表す段階と；対象の画像の生成における使用のために適切であるとして識別された、複数の独立の画像データセットのそれぞれの各画像データアイテムの画素値を主成分分解によって決定された値に置き換える段階と、を含んでもよい。
【００９０】
本発明は、好適な実施形態において、造影増強剤が導入された画像化対象における造影増強の進展を記録する（２Ｄか３Ｄのいずれか）独立の画像データセットの時系列を処理する方法を提供する。この方法は以下のいくつか又は全ての段階を含む：
１．独立画像データセットの時系列内の各画素についての時間領域ベクトルのＰＣＡ分解する段階と；その後、
２．上述のような画像化された対象内（例えば、脂肪の）ランダム（及び低増強）効果によって画像ノイズを抑制する段階と；
３．式（４）に従って各時間領域画像ベクトルを表すことによって特定の増強効果を評価する（さらに、任意で、ノイズカットオフ項数ｍの評価後にＰＣＡ級数の最後の数項を除去してデータのノイズの低下をし得る）段階と；を含む。
【００９１】
本発明は、本発明の画像処理法を実施するために、又は、その実施に適した手段を備えてもよいことは理解されたい。従って、本発明はこのような手段を包含することは理解されたい。
【００９２】
画像処理は、本発明による画像処理手段によって処理された画像データからの画像を形成する画像形成手段を含むのが好ましい適切な画像処理手段（例えば、コンピュータワークステーション）において実施してもよい。
【００９３】
本発明は、処理方法を実施するコンピュータプログラムを含む（例えば、コンピュータによって読込可能なコンピュータプログラムを携行する／格納するコンピュータディスク等の手段）コンピュータプログラム製品を備えてもよい。本発明は、本発明による方法を実施するコンピュータプログラムを備えてもよい。
【００９４】
図５（ａ）は、提案されたアプローチを用いて得られたポストコントラスト画像の時系列を示す。各画像におけるバックグランドグレーカラーは除去された脂肪組織の概要を示す。時系列の左側の最初の画像は第１の注入後の画像である。画像の残りは、左から右までの取得時間に従って並んでいる。公知の画像減算法に従って生成され、図５（ａ）で使用されたものと同じデータのシーケンスを用いて生成された同じ対象の画像を、図５（ｂ）で比較のために示した。例として用いたデータセットの時系列は７つの画像ボリュームからなる：すなわち、Ｇｄ−ＤＴＰＡの投与後に実施された２つのプレコントラスト画像、及び、５つのポストコントラスト画像である。時間分解能は９０秒だった。データセットは、１．５Ｔジーメンススキャナーで、３Ｄ Ｔ１重みを付けた高速スポイルドグラディエントエコーシーケンス（T1-weighted fast spoiled gradient echo sequence）を用いて取得した。
【００９５】
病巣内の粒状と、図５（ｂ）の対応する減算後画像上で見えていない図５（ａ）で示したコントラストダイナミクスによる組織間の差とがわかるだろう。病巣の構造の理解のために、これらの特徴と解剖学的に同定可能な組織のうちのいくつかとの比較を用いる。図５（ｃ）は、図５（ａ）に示した処理されたポストコントラスト画像の時系列の拡大された第１の画像を示す。（白矢印で指し示した）病巣の頂部の暗い領域は後に、欠陥であることと識別（と同定）された。中心の暗領域（黒い矢印）は緻密な領域（形状は直交ディスプレイを用いて評価された）であり、従って、ほとんどは周囲の組織より後に増強された腫瘍の一部である。
【００９６】
図６（ａ）及び（ｂ）は、本発明によって処理された画像（図６（ａ））と、データセットの単純な減算によって生成された画像（図６（ｄ））の他の例を示す。図６（ａ）では、病巣の中間において暗領域を見ることができる。この非均一性は、図６（ｂ）の対応する減算画像上では見られない。この方法は２４個の研究を用いて最初に評価された。全ての場合において、アプローチは従来の減算画像法よりももっと情報を多く提供する。造影増強画像における脂肪の病的効果の抑制は分析すべきデータの量を低減する。これによって、迅速でかつ信頼性高く病巣の場所特定を可能として、腫瘍の輪郭が明確に画定される。この方法は、個々の取り込み曲線の分析だけから得られるデータの高速の視覚的でかつ信頼性の高い分析の能力を提供する。組織の動的コントラスト特性の差の視覚化は腫瘍と血管との間の区別、及び、粒状度の特定の方法を提供する。
【００９７】
病巣の周りの脂肪組織の完全な除去によって、腫瘍の輪郭が明瞭に特定され、腫瘍範囲及び抽出特徴をセグメント化する直接的な方法が提供される。
【００９８】
本発明の他の例について記載する。
【００９９】
画像における効果的な脂肪抑制は胸部の動的な造影増強されたＭＲＩのために非常に重要である。現在のアプローチは、減算、脂肪飽和若しくは水励起による。選択的な方法又は励起は、挑戦を提供することになることが多い高電界均一性を要する。脂肪組織があう程度増強するので、減算画像化は完全に脂肪を除去するわけではない。また、減算は得られた差画像のノイズを増大し、結果として腫瘍の外形が常に十分に画定されるわけではない。
【０１００】
本発明の以下の例は、多変数統計分析、及び、個々のボクセル（又は画素）ダイナミック造影剤取り込み（取得）曲線のモデリングに基づいて、“脂肪抑制”法を提供する。すなわち、以下の例の方法は、画像データセットから脂肪組織に属する取り込み曲線を識別して、除去することを可能とする方法を提供する。また、この方法は、病巣についての増強している組織と改善されたコントラストとの間の最大化されたコントラストを有するダイナミックなデータを新しい４Ｄデータセット（時間次元と３つの空間次元）に変換する。本方法は、Ｔ１重み付けダイナミック研究における病巣の境界若しくは外形の識別、不均一性、及び、造影増強の空間パターンの視覚化の能力を証明するものである。
【０１０１】
本方法は、Ｔ１重み付け高速スポイルドグラディエントエコーシーケンスを用いて１．５テスラスキャナーで取得された１６Ｇｄ−ＤＴＰＡダイナミック研究に応用した。全ての場合に、その結果と対応する減算した脂肪飽和画像とを比較して解剖学的に正しい脂肪抑制をを観察した。
【０１０２】
本方法は、高空間及び時間分解能と脂肪抑制とを結合したダイナミック画像を生成する方法を提供する。本方法は磁場の非均一性と組織の不均一性に対して強い。
【０１０３】
ダイナミックコントラスト増強ＭＲＩ（ＤＣＥ−ＭＲＩ）は乳癌の診断に有効なツールである。診断は、他のものの中の、病巣の形状とコントラスト増強の時空間パターンとを含む多くの特徴に依存する。形状の分析は、病巣の拡がりが適当にセグメント化されるならば、信頼できる。
【０１０４】
特定の線形変換を取りこみベクトルに適用すると、ここに記載の現在のアプローチは異なるコントラスト増強ダイナミクスを有する組織間のコントラストを改善する。これは、病巣における粒状性を検出し、病巣と機能組織とを区別する方法を提供する。アプローチは無制限の次元の特徴で操作する。
【０１０５】
ダイナミックデータセットは、取り込みベクトルのセットとして考慮され得て、
【数１４】
2007515203.tif 000016
それぞれは、Ｍ個の連続取得されたボリューム（すなわち、ｉ番目のボクセルの強度取得曲線）の時系列を介して指数ｉ＝１，．．．，Ｎで示される特定の空間位置でボクセルの信号強度の時間発展を表し、（  ）Ｔは転置演算子を示す（ベクトルは行ベクトルとして考えられる。）。
【０１０６】
各取り込みベクトルを、多変数正規分布を処理するこのようなベクトルのクラスター又は群に属する。同じクラスターのメンバーは、生理学的に同じ取り込み曲線の形を有し、クラスターを有する観察された差はランダムノイズだけによるものである。同じ取り込み曲線の異なる時点でのホワイトノイズの値が相関しておらず、均一に分布していると仮定すると、クラスター内の散乱は等方的であると仮定される。組織の不均一性と磁場の非均一性の効果のために、各組織は多くのこのようなクラスターによって表示される。これらの効果は空間的な位置特定乗数によって脂肪内の信号に影響すると仮定しよう。脂肪組織を表すクラスターの平均ベクトルは同一直線上にあるだろう：
【数１５】
2007515203.tif 000017
【０１０７】
Ｈｋは乗数因子であり、μＦは脂肪クラスターの平均ベクトル（以下では、は脂肪の規格化署名（シグニチャー）ベクトルと称する）
【数１６】
2007515203.tif 000018
によって共有され、方向を示す単位長さベクトルに規格化されており、以下の線形変換は脂肪クラスターの平均ベクトルがゼロベクトルに並んで、新しい特徴空間を形成する：
【数１７】
2007515203.tif 000019
ここで、（μＦ、ｕｉ）は内積を示し、Ｅは識別（特定）行列である。式（６）に期待値演算子を適用し、式（５）に従ってμｋに代入すると、対応する取り込みベクトルｕｉが脂肪を表すクラスターの一つに属するならば、特徴ベクトルの期待値はゼロベクトルであることを示すことができる。以下では、ベクトルｕｉをオリジナル取り込みベクトルと呼び、はνｉを残渣取り込みベクトルと呼ぶ。
【０１０８】
式（６）によって定義された変換は、脂肪の規格化されたシグニチャー（サイン、識別特性）ベクトルによって画定された軸上への投影の各オリジナル取り込みベクトルからの減算としてジオメトリカルには解釈できる。これによって、変換行列
【数１８】
2007515203.tif 000020
は特異行列であり、その次元（と従って、新しい特徴空間の次元）はＭ−１である。上述の議論に従うと、脂肪の残渣取り込みベクトルは、ゼロ平均ベクトルと等方散乱とを有する単一クラスターを有する。非脂肪組織の残渣取り込みベクトルは脂肪と比較して造影剤取り込みダイナミクスの差を立証し、多変数分布のかなりの非ガウシアン混合を明白に有している。
【０１０９】
脂肪組織と非脂肪組織の特徴ベクトルを区別するために、主成分分析（ＰＣＡ）を応用してもよい。ＰＣＡは、各軸における投影を連続的に最大にする残渣取り込みベクトルの空間における新しい直交基底を探索する。脂肪の残渣取り込みベクトルはゼロ平均ベクトルと等方性散乱を有する通常分布を有するので、投影の全変数に対する寄与は等方的であり、どの軸にとっても脂肪の残渣ベクトルの投影はゼロ平均を有する通常分布を有する。探索は、脂肪以外の組織の残渣取り込みベクトルの可変によって駆動される。第１の（すなわち、最重要）主成分はデータにおいて最大の可変を示し、従って、脂肪組織と非脂肪組織との間の差に最大に関連する。
【０１１０】
第１主成分の固有画像（すなわち、ボクセル／画素が対応された残渣取り込みベクトルの第１主成分の値である画像）は、脂肪組織と他の組織との間の造影増強の効果の差を視覚化し、この画像の脂肪組織をゼロ平均を有するランダムノイズとして示す。
【０１１１】
図７で示したようなモデル通常分布のフィッティングによって、第１主成分の値の分布を脂肪組織のクラスターをモデルするガウシアンフラクションと残りの非ガウシアンフラクションとに分解する。受信者動作特性（ＲＯＣ）分析を適用すると、フラクションを区別する最適しきい値が見つけられる。最後に、このしきい値を用いると、脂肪組織のマスクが形成され、マスキング操作を実行することによって画像から脂肪組織の除去について使用される。
【０１１２】
ベクトルνｉを非脂肪組織を表すものとして分類され、さもければ、ゼロであったならば、マスクは、第ｉ番目のボクセルを値１によって置き換えるところの、オリジナル画像と同じ格子画像のバイナリ画像である。従って、上述のマスキングの操作は画像とマスクのボクセル状の積である。最適しきい値は、しきい値を相互作用的に調整しながら、固有画像におけるカットオフが重要な詳細でないことを同時に観察しながら、見つけられ得る。
【０１１３】
図７は、残渣取り込みベクトル（データは後述の例の一つから）の第１主成分の値のヒストグラムである。特徴空間における脂肪クラスターをモデル化しているガウス曲線は、ガウス曲線の平均及び標準偏差や混合におけるガウスフラクションの重みを変えながらフィットされる。
【０１１４】
脂肪のかん流は他の組織よりもあるかに遅く、典型的な動的測定は、平衡前長く停止する分散層の始まりだけを示す。これらの条件では、脂肪の増強はほぼ線形であると考えられ、μFはポスト増強剤投与の線形関数として近似される：
【数１９】
2007515203.tif 000021
ここで、ｒは造影剤による脂肪の信号の相対的な増強速度（増強率）であり、ｔｊは増強剤投与後から測定された第ｊ番目のボリュームの取得時間であり、Ａはベクトルを単位長さに規格化する定数である。以下の反復手順を用いて増強率ｒを評価する。ｒの値をｒ＝０から始めて増加させると、式（６）で定義された変換が形成され、次いで残渣取り込みベクトルのＰＣＡが続く。ガウスモデルは上述のようにフィットされる。最終的には、パラメータの受け入れられた値は、ゼロに最も近い重心を有するガウス曲線になるものになる。
【０１１５】
ＰＣＡは、多変数ガウス分布の混合を分離する軸を見つけるためのよいツールとして知られている。式（６）によって定義された変換を実行する前に取り込みベクトルに応用されたＰＣＡは軸μFの概略を示す。
【０１１６】
取り込みベクトルの主成分（すなわち、最重要な成分）はμFに非常に近く、図８のおおよその評価として用いることできる。残りの主成分のうちの最重要なもの（この場合は第２の）は、判別分析用の軸として用いてもよい。この主成分ベクトルは、識別ベクトル（等しい値のベクトル）を有する最小角を処理するものとして特定される。
【０１１７】
本方法は、重要でない主成分を捨てて、主成分値から取り込みベクトルを再構築することによってノイズ低減のためのＰＣＡベースアプローチと結合することができる。
【０１１８】
図８は、脂肪の規格化されたシグニチャーベクトルを評価する３つの異なる評価方法の結果を示している：実線−線形モデル；点線−オリジナルベクトルの主成分ベクトル；破線−脂肪組織内で選択されたＲＯＩの平均取り込み曲線（ＲＯＩサイズ−１００個のボクセル）。この最後の方法は生のままであり、比較目的だけのために示したものである。
【０１１９】
本発明は、乳癌の一般的なリスクで患者の１６個のダイナミックな研究に応用した。各研究は、種々のモデル（主にシーメンス社の“マグネトム”とＧＥ社の“シグマ”）の１．５ＴスキャナーにおいてＴＥ＝１０−１４ｍｓ、ＴＲ＝４．２−５ｍｓ、及びフリップ角度 −３５°で３Ｄ Ｔ１重み高速スポイルドグラディエントエコー（ＦＬＡＳＨ）シーケンスを用いて得られた２つのプレコントラストデータセットと少なくとも４つのポストコントラストデータセットとからなる。造影剤は静脈内注射によってＧＤ−ＤＴＰＡ投与された。時間分解能は多くの場合９０秒だった。画像スタック面方向は、行列サイズ２５６×１２８ボクセルであり、これに対応して空間分解能１．３３×１．３３ｍｍのコロナ型（冠状）だった。スライスの数は６４から６０であり、スライス厚は２．５ｍｍだった。研究プロトコルの一部として、３Ｄ Ｔ１重み付き脂肪飽和画像は、より空間分解能が高い０．６６×０．８９ｍｍ（行列サイズ５１２×３８４）の同様なシーケンス（時系列）を用いて取得した。
【０１２０】
データは動きについて以前にチェックし、バックグランドは取り込みベクトルの長さについてしきい値を適用してセグメント化した。それぞれの場合について、脂肪組織のマスクを論述したように計算した。本方法の正確さを確認するために、マスクを減算画像に適用し、結果をオリジナル（すなわち、マスクされてない）減算画像に応用した。いかなる場合においても、解剖学的に正しい脂肪抑制が観察された。脂肪の規格化されたシグニチャーベクトルは、オリジナル取り込みベクトルの反復アルゴリズムとＰＣＡの両方を用いて計算された。いずれの場合においても、同様なマスク画像を得た。式（７）のパラメータｒの値は０．１−０．１５の範囲だった。
【０１２１】
最後に、計算されたマスクを残渣取り込みベクトルのデータセットに適用した。生成された画像は減算された画像と比較した増強している病巣についてコントラストを改善することがわかった。ここでは、我々は２つの例を提示する。
【０１２２】
図９（ａ）から図９（ｆ）と、図１０（ａ）から図１０（ｄ）は、浸潤性の癌（グレードＩＩの小葉癌と非特定型（腺管）癌の混合）を有する患者の研究結果を示す。この研究のデータを用いた例は前に示した（図７及び図８）。
【０１２３】
図９（ａ）は、脂肪マスクを適用し、ＰＣＡを用いてノイズ低減した後の造影剤投与後４５０秒で取得されたデータセットの減算画像を示す；図９（ｂ）は、オリジナル減算画像を示す；図９（ｃ）は（ａ）及び（ｂ）の差画像を示す。さらなる比較のために、図を示す：図９（ｄ）は、脂肪飽和の高解像画像（空間解像度０．６６×０，８９×２．５ｍｍ）を示す；図９（ｅ）は特徴ベクトルの第１主成分の固有値を示す；図９（ｆ）は脂肪組織の計算されたバイナリマスクを示す。
【０１２４】
病巣は図９（ａ）で矢印で示す。
【０１２５】
図１０（ａ）から図１０（ｄ）では、式（７）による変換及び脂肪ビットマスキング後のポストコントラスト画像の時系列（図１０（ａ）（ｂ））、及びこれに対応する減算画像の時系列（図１０（ｃ）（ｄ））を示す。投与後時間を画像に印字した。病巣は全画像でボックスで示した。時系列で比較すると、解剖学的に正しい脂肪抑制がわかる。画像が符号付きの値を含むので、図１０（ａ）（ｂ）のバックグランドは変わり、バックグランドグレーカラーは抑制された（すなわち、マスクされた）脂肪の外形を示すゼロの値に対応する。対応づけられた減算画像上で見られるものよりもよく病巣の粒状を見ることができる。（白色矢印によって指摘された）病巣の頂部の暗い領域は血管であると特定された。（黒色矢印の）中心の暗い領域は小さな領域（形状は直交ディスプレイを用いて査定された）であり、従って、ほとんどは周縁部よりも後で造影される腫瘍の一部である。これは、図１０（ａ）と図１０（ｂ）を比較して見てとれる。
【０１２６】
図１１（ａ）から図１１（ｃ）は、侵襲性腺管癌を有する患者（グレードＩＩ）の他の研究を示す。前述の例と比較すると、この例はより密な柔組織を示し、従って、重要である。両研究結果はいずれもシーメンス社のマグネトムスキャナーを用いて得た。
【０１２７】
図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は処理された画像の時系列を示す。病巣は左側の乳房にある（矢印で示す）。画像を比較すると、リング状の増強が明らかに証明されている。図１１（ｃ）は、さらなる比較のために提供するものであり、脂肪飽和を有する高解像Ｔ１重み付き画像で得られた。
【０１２８】
動的データセットからの脂肪組織の除去は分析されるデータ量を大きく低減するものであり、データセットの提案された線形変換によって機能性組織及び病巣組織についての造影（コントラスト）を改善する。これは、病巣の位置決めをより高速により信頼性高く行うことになり、腫瘍の外形は明瞭に画定される。組織の動的な造影特性の差を視覚化することによって、造影増強の時空間的なパターンの分析、病巣の粒状性の識別、病巣とそれに接する健康な組織（例えば、血管）との区別を可能とする。この場合は、病巣が脂肪組織に囲まれるとき、脂肪の完全な除去によって腫瘍の外形を明瞭に識別し、脂肪の拡がり及び特徴の抽出をセグメント化する直接的な手法を提供する。
【０１２９】
本方法は、組織の異質性及び磁場の非均一性に強い分類ツールを提供する。また、本方法は特徴空間の次元の低減を必要としない（他に存在するクラスタリングアプローチは３Ｄ特徴空間で作動する）。
【０１３０】
本方法について、乳房のＭＲイメージングによって説明してきた。しかしながら、当業者には明らかなように、他のタイプの動的なＭＲ研究に適用できる。上述の実施形態の変更、変形も当業者に明らかであり、本発明の範囲内に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】時間領域画像ベクトルの画像空間における識別ベクトルに対する画像時系列の画像画素位置のそれぞれに時間領域画像ベクトルによって決まる角度の値の自然対数の分布を示す図である。
【図２】図１で図示した分布の正規分布に極めてよく一致する正規成分への分解を示す図であり、残りの成分が図１の垂直成分と分布との間の差である。
【図３】図で示した分布の、ゼロに等しいしきい値を有する第２の主成分の値を用いて区別された２つの部分（“脂肪”及び“非脂肪”への分解を示す図である。
【図４】分布からバックグランドノイズを除去しない図１の分布における効果（図１の分布で生じたこのような除去）を示す図である。
【図５ａ】本発明によって処理されたポストコントラスト（コントラスト後）画像のシーケンスを示す図である（コントラスト後の時間は左から右から進んでいる）。
【図５ｂ】公知の方法のポストコントラスト減算画像のシーケンスを示す図である。
【図５ｃ】図５（ａ）で示したシーケンスの第１の拡大画像を示す図である。
【図６ａ】本発明によって処理された画像を示す図である。
【図６ｂ】公知の方法のポストコントラスト減算画像のシーケンスを示す図である。
【図７】第１の主成分のヒストグラムを示す図である。
【図８】規格化取り込み曲線、取り込みベクトルの第１の主成分の時間発展、及び、線形取り込みモデルを示す図である。
【図９】（ａ）〜（ｆ）は異なる画像処理を行った対象画像と比較画像を示す図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は異なる画像処理を行った対象画像と比較画像を示す図である。
【図１１】（ａ）〜（ｃ）は処理後の画像と高解像度比較画像のシーケンスを示す図である。
【図１】
2007515203.tif 000022
【図２】
2007515203.tif 000023
【図３】
2007515203.tif 000024
【図４】
2007515203.tif 000025
【図５（ａ）】
2007515203.tif 000026
【図５（ｂ）】
2007515203.tif 000027
【図５（ｃ）】
2007515203.tif 000028
【図６（ａ）】
2007515203.tif 000029
【図６（ｂ）】
2007515203.tif 000030
【図７】
2007515203.tif 000031
【図８】
2007515203.tif 000032
【図９（ａ）】
2007515203.tif 000033
【図９（ｂ）】
2007515203.tif 000034
【図９（ｃ）】
2007515203.tif 000035
【図９（ｄ）】
2007515203.tif 000036
【図９（ｅ）】
2007515203.tif 000037
【図９（ｆ）】
2007515203.tif 000038
【図１０（ａ）】
2007515203.tif 000039
【図１０（ｂ）】
2007515203.tif 000040
【図１０（ｃ）】
2007515203.tif 000041
【図１０（ｄ）】
2007515203.tif 000042
【図１１（ａ）】
2007515203.tif 000043
【図１１（ｂ）】
2007515203.tif 000044
【図１１（ｃ）】
2007515203.tif 000045
【国際調査報告】
2007515203.tif 000046
2007515203.tif 000047