(57)【要約】【課題】ＭＲＩ画像に対して打ち切りアーチファクトを効果的に除去する。【解決手段】核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去し、アーチファクト除去画像を生成する画像アーチファクト除去方法であって、核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をし、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する第１のノイズ除去ステップと、前記第１のノイズ除去ステップで生成された前記複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する第１の変換ステップと、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、前記アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成するアーチファクト除去画像生成ステップと、含む。【選択図】図４
2015104668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去し、アーチファクト除去画像を生成する画像アーチファクト除去方法であって、
核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をし、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する第１のノイズ除去ステップと、
前記第１のノイズ除去ステップで生成された前記複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する第１の変換ステップと、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、前記アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成するアーチファクト除去画像生成ステップと、
を含むことを特徴とする画像アーチファクト除去方法。
【請求項２】
前記アーチファクト除去画像生成ステップは、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対して前記第２のノイズ除去処理をした後に、又はノイズ除去処理をしないで、更に、
前記第２のノイズ除去処理をした振幅画像、又はノイズ除去処理をしていない振幅画像に対して、エッジ強調処理をするエッジ強調ステップと、
前記エッジ強調処理済の振幅画像に基づいて、重畳データとして磁気共鳴信号空間におけるデータを生成する第２の変換ステップと、
前記重畳データを前記複素画像データに重畳し、磁気共鳴信号空間における重畳済データを生成する重畳ステップと、
前記重畳済データに基づいて、前記アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する第３の変換ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項３】
前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理又はライスノイズ除去処理をし、
前記アーチファクト除去画像生成ステップでは、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理若しくはガウスノイズ除去処理をするか、又はノイズ除去処理をしないことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項４】
前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に、ライス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理をすることを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項５】
前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像の信号対雑音比が所定の信号対雑音比よりも大きい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してガウスノイズ除去処理をすることを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項６】
前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像におけるノイズ強度が所定の強度よりも小さい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してノイズ除去処理をしないことを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項７】
前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に、ライス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理をすることを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項８】
前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像の信号対雑音比が所定の信号対雑音比よりも大きい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してガウスノイズ除去処理をすることを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項９】
前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、
前記第１の変換ステップで生成された振幅画像におけるノイズ強度が所定の強度よりも小さい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してノイズ除去処理をしないことを特徴とする請求項３に記載の画像アーチファクト除去方法。
【請求項１０】
核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去し、アーチファクト除去画像を生成するアーチファクト除去装置であって、
核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をし、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する第１のノイズ除去ユニットと、
前記第１のノイズ除去ユニットにより生成された前記複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する第１の変換ユニットと、
前記第１の変換ユニットにより生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、前記アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成するアーチファクト除去画像生成ユニットと、
を備えることを特徴とするアーチファクト除去装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像アーチファクト除去方法及び画像アーチファクト除去装置に関し、特に、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去する画像アーチファクト除去方法及び画像アーチファクト除去装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）技術は、生体の内部構造のイメージングに用いる技術としてますます広く利用されるようになってきた。核磁気共鳴画像法技術の利用において、生成される核磁気共鳴画像の質に対する要望が高くなっており、核磁気共鳴画像においてアーチファクトを除去することが必要になっている。
【０００３】
打ち切りアーチファクトは、核磁気共鳴画像におけるアーチファクトの１つである。空間解像度が低い画像において比較的顕著であり、明暗が互い違いになった複数本の弧線として表れる。ＭＲＩでは、磁気共鳴信号空間（原始データ空間）をｋ空間、すなわちフーリエ変換空間という。ｋ空間サンプリングで得られた信号がフーリエ変換された後にモジュロ演算することで、振幅画像、すなわちＭＲ画像が得られる。サンプリング帯域幅が限りなく広いことが理想的であるが、実際には実現が難しい。有限の帯域幅で信号をサンプリングすると、帯域幅外の部分のデータの喪失、特に高周波情報の喪失が必然的に信号の再構成に誤差をもたらすことになり、画像上に打ち切りアーチファクトが現れる。打ち切りアーチファクトは主に３つの点で問題となる。すなわち、（１）画像の質を下げ、さらには分析できなくなる。（２）病巣を覆い隠して診断の見落としを招く。（３）偽所見によって誤診を招く。打ち切りアーチファクトを効果的に減少又は消去することは、核磁気共鳴画像の質にとって非常に重要であり、臨床診断等においてＭＲＩ技術がより効果的に利用されるようにすることができる。
【０００４】
ＭＲＩ画像の打ち切りアーチファクト除去問題については、特許文献１及び同時期に開示された非特許文献１がデータ外挿法の採用を提示している。外挿法では、（１）ガウス分布を有するノイズを除去する改良シグマ（modified-Sigma）フィルターを用いてＭＲ画像をノイズ除去し、（２）ノイズ除去済の画像がエッジ強調された後にｋ空間にフーリエ変換し、（３）変換済のｋ空間の高周波データを原始のｋ空間データに重畳し、（４）（３）におけるデータをフーリエ逆変換した後にモジュロ演算し、打ち切りアーチファクト除去画像を得る。
【０００５】
しかしながら、上述したデータ外挿法の過程には、次のような問題がある。
【０００６】
まず、ＭＲＩ装置から取得した原始データ（実数部すなわち実部、及び虚数部すなわち虚部が含まれる）をそのままフーリエ変換した後にモジュロ演算し、ＭＲ画像を得る。しかし、装置のスキャン中には原始データの実部と虚部とにそれぞれノイズ（例えば、ガウスノイズ）が発生する。したがって、ノイズ除去をしていない原始データにはノイズが含まれており、その後の処理に直接に影響を及ぼす。
【０００７】
また、原始データの実部と虚部とにはそれぞれガウスノイズが含まれているが、フーリエ変換をした後にモジュロ演算して得られたＭＲ画像に含まれるノイズは、ガウスノイズではなく、ライスノイズである。信号対雑音比が低い画像では、ライスノイズは信号に関連する偏差を取り入れることによって、画像のコントラストを低減し得る。したがって、特許文献１又は非特許文献１のように、ガウスノイズの除去方法を用いて、ライスノイズを有するＭＲ画像からノイズ除去しても、効果的にノイズ除去をすることはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第５００１４２９号明細書
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Data extrapolation for truncation artifact removal、R.T.Constable及びR.M.Henkelman著、1991年。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したように、従来では、核磁気共鳴画像の打ち切りアーチファクトの除去過程において、それぞれの段階の信号のノイズ除去には種々の問題があり、高周波ノイズを効果的に除去しながら必要な高周波成分を加えて打ち切りアーチファクトを除去するということができない。これは、従来技術におけるデータ外挿法の効果に直接に影響を及ぼし、その結果、核磁気共鳴画像の質に影響を及ぼすことになる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
従来技術における上記課題に対して、本発明は、ＭＲＩ画像に対して打ち切りアーチファクトを効果的に除去することができる画像アーチファクト除去方法及び画像アーチファクト除去装置を提供することを目的とする。
【００１２】
従来技術における上記課題を解決するために、本発明は、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去し、アーチファクト除去画像を生成する画像アーチファクト除去方法を提供する。この方法は、核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をし、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する第１のノイズ除去ステップと、前記第１のノイズ除去ステップで生成された前記複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する第１の変換ステップと、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、前記アーチファクト除去画像として、アーチファクト除去済の振幅画像を生成するアーチファクト除去画像生成ステップとを含む。
【００１３】
該画像アーチファクト除去方法によると、核磁気共鳴スキャンによって得られたそれぞれの段階の信号に対してそれぞれ適宜ノイズ除去処理をすることによって、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを効果的に除去して、核磁気共鳴画像の質を向上させることができる。
【００１４】
該画像アーチファクト除去方法において、前記アーチファクト除去画像生成ステップは、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対して前記第２のノイズ除去処理をした後に、又はノイズ除去処理をしないで、更に、前記第２のノイズ除去処理をした振幅画像、又はノイズ除去処理をしていない振幅画像に対して、エッジ強調処理をするエッジ強調ステップと、前記エッジ強調処理済の振幅画像に基づいて、重畳データとして磁気共鳴信号空間におけるデータを生成する第２の変換ステップと、前記重畳データを前記複素画像データに重畳し、磁気共鳴信号空間における重畳済データを生成する重畳ステップと、前記重畳済データに基づいて、前記アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する第３の変換ステップとを含むようにしてもよい。
【００１５】
これによって、このように、それぞれの段階の信号に対してそれぞれ適宜ノイズ除去処理をした後、得られた画像をエッジ強調するとともに、高周波データとして磁気共鳴信号空間において原始データに重畳して、高周波ノイズを効果的に除去しながら必要な高周波成分を原始データに加えて打ち切りアーチファクを除去することができるので、打ち切りアーチファクトが効果的に除去されエッジがより鮮明な核磁気共鳴画像を生成することができる。
【００１６】
該画像アーチファクト除去方法において、前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理又はライスノイズ除去処理をし、前記アーチファクト除去画像生成ステップでは、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理若しくはガウスノイズ除去処理をするか、又はノイズ除去処理をしないようにしてもよい。
【００１７】
ここで、核磁気共鳴スキャンによって得られたそれぞれの段階の信号に対してそれぞれ行うノイズ除去処理として（ノイズ除去処理を行わない場合を含めて）、具体例としていくつかの代表的な例を示した。上記それぞれの段階の信号に対して以上のいくつかの代表的な例のうちの１つをそれぞれ適用することによって、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを効果的に除去して、核磁気共鳴画像の質を向上させることができる。
【００１８】
該画像アーチファクト除去方法において、前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に、ライス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理をするようにしてもよい。
【００１９】
該画像アーチファクト除去方法において、前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像の信号対雑音比が所定の信号対雑音比よりも大きい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してガウスノイズ除去処理をするようにしてもよい。
【００２０】
該画像アーチファクト除去方法において、前記核磁気共鳴スキャンによって、前記実部画像データ及び虚部画像データに、ガウス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記第１のノイズ除去ステップにおいて、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれガウスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像におけるノイズ強度が所定の強度よりも小さい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してノイズ除去処理をしないようにしてもよい。
【００２１】
該画像アーチファクト除去方法において、前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に、ライス分布を有するノイズが含まれる場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してライスノイズ除去処理をするようにしてもよい。
【００２２】
該画像アーチファクト除去方法において、前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像の信号対雑音比が所定の信号対雑音比よりも大きい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第２のノイズ除去処理として、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してガウスノイズ除去処理をするようにしてもよい。
【００２３】
該画像アーチファクト除去方法において、前記第１のノイズ除去ステップでは、前記第１のノイズ除去処理として、前記実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれライスノイズ除去処理をし、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像におけるノイズ強度が所定の強度よりも小さい場合には、前記アーチファクト除去画像生成ステップにおいて、前記第１の変換ステップで生成された振幅画像に対してノイズ除去処理をしないようにしてもよい。
【００２４】
これによって、核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データの状況に応じて適宜ノイズ除去処理をするとともに、生成された振幅画像の状況に応じて適宜ノイズ除去処理をするか、又はノイズ除去処理をしないことによって、具体的な処理対象にとって最も合理的な処理を選択することができ、高周波ノイズを効果的に除去しながら必要な高周波成分を原始データに加えて打ち切りアーチファクトを除去することができ、画像アーチファクトの除去過程における演算量を可能な限り減らすことができる。
【００２５】
本発明は、上述した画像アーチファクト除去方法に限定されるものではない。例えば、上述した画像アーチファクト除去方法の各技術的解決手段における各ステップは、ソフトウェア機能モジュール又はハードウェア構造によって実行することができ、したがって、本発明は、上記ソフトウェア機能モジュール又は上記ハードウェア構造を有する装置としても実現することができる。また、本発明の画像アーチファクト除去方法の上述した各技術的解決手段は、互いに組み合わせてもよく、しかも、これらの技術的解決手段及びその組合せも、本発明の画像アーチファクト除去装置に適用することができることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明を活用したＭＲＩ医療機器の全体的な模式図である。
【図２】従来の画像アーチファクト除去装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法のフローチャートである。
【図５】ガウスフィルターの代表的な例であるＮＬＭフィルターを示した模式図である。
【図６Ａ】本発明の実施形態によって生成されたアーチファクト除去画像と、従来技術によって生成されたアーチファクト除去画像とを比較した説明図である。
【図６Ｂ】本発明の実施形態によって生成されたアーチファクト除去画像と、従来技術によって生成されたアーチファクト除去画像とを比較した説明図である。
【図６Ｃ】本発明の実施形態によって生成されたアーチファクト除去画像と、従来技術によって生成されたアーチファクト除去画像とを比較した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面、具体的な実施形態、及び実施例を参照しながら本発明を更に詳細に説明する。なお、図中、同一部分又は該当する部分には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００２８】
まず、本発明に係る画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法を活用したＭＲＩ医療機器の全体的な構成を説明する。ここで、本発明に係る画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法をＭＲＩ医療機器に適用することを例として説明するが、本発明に係る画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法は、ＭＲＩ医療機器への適用に限定されるものではなく、他の分野の核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトの除去にも適用することができる。
【００２９】
図１は、本発明を活用したＭＲＩ医療機器の全体的な模式図である。図１に示すように、一般的なＭＲＩシステムは、主磁性体と、勾配ユニット（勾配コイル、勾配駆動、勾配制御）と、ＲＦユニット（ＲＦコイル、パルスプログラム、受信チャネル、送信チャネル）と、コンピューターシステム及び分光器（コンピューター、メモリー、表示及び操作）と、他の補助設備（シールド、寝台）とを備える。本発明は、コンピューターシステム及び分光器を改良しており、図１の点線枠内の「画像再構成」のように示されている。例えば主磁性体、勾配ユニット、ＲＦユニット及び他の補助設備のような他の部分には、従来技術を利用することができ、ここでは説明を省略する。
【００３０】
次に、本発明に係る画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法を詳細に説明する。本発明をより良く理解するために、まず、従来の画像アーチファクト除去処理を簡単に説明する。図２は、従来の画像アーチファクト除去装置の構成ブロック図である。図２に示すように、従来の画像アーチファクト除去装置１００では、まず、ＭＲＩ装置によって核磁気共鳴スキャンをして得られた原始データを入力する。続いて、第１のフーリエ逆変換ユニット１０１が原始データをフーリエ逆変換した後にモジュロ演算し、振幅画像、すなわちＭＲ画像を得る。続いて、ガウスノイズ除去ユニット１０２がＭＲ画像からガウスノイズ除去する。続いて、エッジ強調ユニット１０３がガウスノイズ除去済のＭＲ画像をエッジ強調する。続いて、フーリエ変換ユニット１０４がエッジ強調済のＭＲ画像をフーリエ変換する。続いて、重畳ユニット１０５が、原始データをそのまま、フーリエ変換ユニット１０４の出力データである高周波データに加える。最後に、第２のフーリエ逆変換ユニット１０６が重畳ユニット１０５のデータをフーリエ逆変換した後にモジュロ演算し、最終的なＭＲ画像、すなわちアーチファクト除去画像を得る。
【００３１】
従来技術における核磁気共鳴画像の打ち切りアーチファクトに対する画像アーチファクト除去処理では、ガウスノイズ除去ユニット１０２においてのみＭＲ画像からのガウスノイズ除去が行われる。このように、原始データからノイズ除去しないだけでなく、それぞれの段階のデータ毎にそれぞれのノイズ特性に応じてそれぞれのノイズ除去方法を選択してもいない。従来の画像アーチファクト除去処理の上述した課題に対して、本発明で提供される画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法は、ＭＲＩ画像に対して打ち切りアーチファクト除去処理を効果的に行うことができる。
【００３２】
以下、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置及び画像アーチファクト除去方法を具体的に説明する。図３は、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置の構成ブロック図である。図３に示すように、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置１は、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを除去してアーチファクト除去画像を生成するのに用いられ、汎用のコンピューターが画像アーチファクト除去プログラムを実行することによって実現してもよく、専用のハードウェア構造に基づいて実現してもよい。画像アーチファクト除去装置１が専用のハードウェア構造によって実現される場合には、例えば、ＦＰＧＡ技術による専用の集積回路によって実現されてもよい。
【００３３】
図３に示すように、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置１は、第１のノイズ除去ユニット１１と、第１の変換ユニット１２と、アーチファクト除去画像生成ユニット１８とを備える。第１のノイズ除去ユニット１１は、核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データ（すなわち、ＭＲＩ装置でスキャンして得られた原始データ）に対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をして、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する。第１の変換ユニット１２は、第１のノイズ除去ユニット１１によって生成された複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する。アーチファクト除去画像生成ユニット１８は、第１の変換ユニット１２によって生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後に、又はノイズ除去処理をしないで、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する。
【００３４】
なお、アーチファクト除去画像生成ユニット１８の一例として、第２のノイズ除去ユニット１３と、エッジ強調ユニット１４と、第２の変換ユニット１５と、重畳ユニット１６と、第３の変換ユニット１７とを備えていてもよい。第２のノイズ除去ユニット１３は、第１の変換ユニット１２によって生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をするか、又はノイズ除去処理をしない。エッジ強調ユニット１４は、第２のノイズ除去処理をした振幅画像、又はノイズ除去処理をしていない振幅画像に対して、エッジ強調処理をする。第２の変換ユニット１５は、エッジ強調処理済の振幅画像に基づいて、重畳データとして磁気共鳴信号空間におけるデータを生成する。重畳ユニット１６は、重畳データを複素画像データに重畳して、磁気共鳴信号空間における重畳済データを生成する。最後に、第３の変換ユニット１７は、重畳済データに基づいて、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する。当然ながら、アーチファクト除去画像生成ユニット１８はこれに限定されるものではなく、第１の変換ユニット１２により生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成すればよく、実情に応じて上記各ユニットを省略してもよい。
【００３５】
続いて、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置１に利用される画像アーチファクト除去方法を説明するとともに、画像アーチファクト除去装置１の各構成部材を更に具体的に説明する。図４は、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法のフローチャートである。図４に示すように、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法には、第１のノイズ除去ステップＳ１と、第１の変換ステップＳ２と、アーチファクト除去画像生成ステップＳ８とが含まれる。
【００３６】
第１のノイズ除去ステップＳ１において、第１のノイズ除去ユニット１１は、核磁気共鳴スキャンによって得られた磁気共鳴信号空間における実部画像データ及び虚部画像データに対してそれぞれ第１のノイズ除去処理をして、磁気共鳴信号空間における複素画像データを生成する。例えば、ＭＲＩ装置でスキャンして得られた、実部画像データ及び虚部画像データを含む原始データを入力して、受信した原始データにおける実部及び虚部をそれぞれノイズ除去する。ＭＲＩ装置のスキャン中には、例えば、設備の振動、センサーの固定、患者の動き等によって、原始データの実部及び虚部にそれぞれノイズが生じ得る。このノイズは、一般に平均ゼロのガウス確率密度分布、すなわちガウス分布を有する。したがって、ノイズの分布については、ガウスノイズ除去フィルターを用いて、原始データの実部及び虚部に対してそれぞれガウスノイズ除去処理をすることが考えられる。なお、ガウスノイズ除去フィルターとは、ガウス分布を有するノイズを除去することができるフィルターであり、いずれのノイズ除去フィルターであってもよい。例えば、空間フィルターのガウス平滑化フィルター、異方性フィルター、バイラテラルフィルター等を用いるか、又は変換フィルターのフーリエウィナーフィルター、離散ウェーブレット変換フィルター等、及び最近提示されたＢＭ３Ｄ（block-matching and 3D filtering、ブロックマッチング及び３次元フィルタリング）フィルター、ベイズ最小二乗ガウススケール混合ウェーブレットフィルター、非局所平均（Non Local Means）フィルター等を用いる。
【００３７】
あるいは、核磁気共鳴スキャンによって得られた原始データの具体的状況に応じて、非ガウスノイズを除去するためのノイズ除去フィルターを用いてノイズ除去処理をしてもよい。例えば、ライスノイズ除去フィルターを用いてライスノイズ除去処理をすることが考えられる。なお、ライスノイズ除去フィルターとは、例えば不偏非局所平均（Unbiased non-local means）フィルター等のライス分布を有するノイズを除去することができるフィルターである。
【００３８】
第１の変換ステップＳ２において、第１の変換ユニット１２は、第１のノイズ除去ステップＳ１で生成された前記複素画像データに基づいて、振幅画像を生成する。例えば、第１のノイズ除去ステップＳ１で出力されたデータをフーリエ逆変換した後にモジュロ演算し、振幅画像を得る。
【００３９】
アーチファクト除去画像生成ステップＳ８において、アーチファクト除去画像生成ユニット１８は、第１の変換ステップＳ２で生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する。なお、アーチファクト除去画像生成ステップＳ８の一例として、第２のノイズ除去ステップＳ３と、エッジ強調ステップＳ４と、第２の変換ステップＳ５と、重畳ステップＳ６と、第３の変換ステップＳ７とが含まれてもよい。当然ながら、アーチファクト除去画像生成ステップＳ８はこれに限定されるものではなく、上記振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をした後、又はノイズ除去処理をしないで、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成すればよく、実情に応じて上記各ステップを省略してもよい。
【００４０】
第２のノイズ除去ステップＳ３において、第２のノイズ除去ユニット１３は、第１の変換ステップＳ２で生成された振幅画像に対して第２のノイズ除去処理をする。ここで、フーリエ逆変換をした後では、振幅画像におけるノイズはガウス分布を示すのではなく、ライス分布を示す。すなわち、画像の信号対雑音比が高い（５よりも大きい）場合には、ノイズ分布はガウス分布に近似するが、画像の信号対雑音比が低い（５よりも小さい）場合には、ノイズ分布はレイリー分布に近似する。このことから分かるように、信号対雑音比が低い画像では、ノイズは、画像信号の不規則な変動をもたらすだけでなく、信号の変化にともなって変化する偏差を取り入れて、画像のコントラストを低下させる。したがって、ノイズの分布については、例えば不偏非局所平均フィルター等の上記ライスノイズ除去フィルターを用いることが考えられる。
【００４１】
なお、第１の変換ステップＳ２で生成された振幅画像の信号対雑音比が所定の信号対雑音比（例えば５）よりも大きい場合には、ガウスノイズ除去フィルターを用いて上記振幅画像に対してガウスノイズ除去処理をすることも考えられる。なぜなら、画像の信号対雑音比が高い（５よりも大きい）場合には、ノイズ分布がガウス分布に近似するからである。ガウスノイズ除去フィルターには、上述した空間フィルターのガウス平滑化フィルター、異方性フィルター、バイラテラルフィルター等を用いるか、又は変換フィルターのフーリエウィナーフィルター、離散ウェーブレット変換フィルター等、及び最近提示されたＢＭ３Ｄフィルター、ベイズ最小二乗ガウススケール混合ウェーブレットフィルター、非局所平均フィルター等を用いる。
【００４２】
あるいは、第１の変換ステップＳ２で生成された振幅画像においてノイズ強度が所定の強度よりも小さい場合には、第２のノイズ除去ステップＳ３においてノイズ除去をしなくても、核磁気共鳴画像における打ち切りアーチファクトを十分に除去することができると考えられ、第２のノイズ除去ステップＳ３において、上記振幅画像に対してノイズ除去処理をしなくてもよい。ここで、例えば、第１のノイズ除去ステップＳ１のノイズ除去処理によってノイズが十分に除去された場合が想定される。
【００４３】
エッジ強調ステップＳ４では、エッジ強調ユニット１４は、第２のノイズ除去ステップＳ３において第２のノイズ除去処理をした振幅画像、又はノイズ除去処理をしていない振幅画像に対して、エッジ強調処理をする。例えば、フィルター及び簡単なパワー法を比較及び選択して画像のエッジ強調に用いてもよい。
【００４４】
第２の変換ステップＳ５では、第２の変換ユニット１５は、エッジ強調処理済の振幅画像に基づいて、重畳データとして磁気共鳴信号空間におけるデータを生成する。例えば、エッジ強調済の振幅画像をフーリエ変換して、磁気共鳴信号空間、すなわちｋ空間におけるデータを生成する。ここで典型的には、このデータには高周波データが含まれる。
【００４５】
重畳ステップＳ６では、重畳ユニット１６は、重畳データを複素画像データに重畳して、磁気共鳴信号空間における重畳済データを生成する。これは、打ち切りアーチファクトの発生がデータ誤りによるものではなく、データ不足によるものだからである。したがって、ここで、第１のノイズ除去処理をした原始データをそのまま、単に高周波データを含む重畳データに加えて、新しいｋ空間データを生成する。
【００４６】
第３の変換ステップＳ７では、第３の変換ユニット１７は、重畳済データに基づいて、アーチファクト除去画像としてアーチファクト除去済の振幅画像を生成する。例えば、上述したように生成された新しいｋ空間データをフーリエ逆変換してモジュロ演算し、最終的に出力する振幅画像を得る。
【００４７】
本発明の実施形態の画像アーチファクト除去装置１及びその画像アーチファクト除去方法によると、高周波ノイズを効果的に除去しながら必要な高周波成分を原始データに加えて打ち切りアーチファクトを除去することができ、したがって、打ち切りアーチファクトが効果的に除去されエッジがより鮮明な核磁気共鳴画像を生成することができる。
【００４８】
次に、本発明の実施形態に係る２つのフィルターの代表的な例、すなわち、ガウスノイズ除去フィルターである非局所平均（ＮＬＭ）フィルター、及びライスノイズ除去フィルターである不偏非局所平均（ＵＮＬＭ）フィルターを具体的に説明する。ここで、下記の実施例は本発明をより良く理解するのに用いるにすぎず、本発明を限定するものではない。
【００４９】
ガウスノイズ除去フィルターの代表的な例であるＮＬＭフィルターは、画像の冗長性を利用して画像をノイズ除去する。冗長性とは、画像における小さい基準モジュール毎にこれに似た多くのモジュールを見つけることができることを意味する。図５は、ガウスフィルターの代表的な例であるＮＬＭフィルターの模式図である。図５に示すように、モジュールｊ１の重みが最も大きく、これはモジュールｊ１が基準モジュール自体だからである。次に大きいのがモジュールｊ２の重みであり、これはモジュールｊ２が基準モジュールに類似しているからである。モジュールｊ３、モジュールｊ４の重みは小さく、これはそれらが基準モジュールにあまり類似していないからである。ノイズ画像Ｉにおいて、フィルタリング後の画素ｉ（モジュールｊ１の中心画素）は、下記式（１）によって示すことができる。
【００５０】
【数１】
2015104668.tif 000003
【００５１】
ガウス重み付きユークリッド距離
【００５２】
【数２】
2015104668.tif 000004
【００５３】
を用いてモジュールの近似性を計算する。したがって、重みＷ（ｉ，ｊ）は、下記式（２）のように示すことができる。
【００５４】
【数３】
2015104668.tif 000005
【００５５】
ライスノイズ除去フィルターの代表的な例はＵＮＬＭフィルターである。ライスノイズは、信号の変化に伴って変化する偏差を取り入れることによって、画像のコントラストが低減する。しかし、ＭＲＩ振幅画像の二乗をフィルタリングすると、ノイズ偏差が信号の変化に伴って変化しなくなり、簡単に除去することができる。この偏差は２σ２に等しい。ＵＮＬＭの計算式は下記式（３）のとおりである。
【００５６】
【数４】
2015104668.tif 000006
【００５７】
式中、μは、背景の振幅二乗の図の平均値である。
【００５８】
次に、具体的に画像を参照しながら本発明の実施形態の効果を説明する。図６Ａ〜図６Ｃは、本発明の実施形態により生成されたアーチファクト除去画像と、従来技術により生成されたアーチファクト除去画像とを比較した説明図である。このうち、図６Ａは、本発明の実施形態と従来技術とを比較するために用いた原始画像であり、図６Ｂは、図６Ａに示す原始画像に対して従来の画像アーチファクト除去方法を用いて得られたアーチファクト除去画像であり、図６Ｃは、図６Ａに示す原始画像に対して本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法を用いて得られたアーチファクト除去画像である。図６Ｂに示すように、従来の画像アーチファクト除去方法を用いて得られたアーチファクト除去画像では、中央の明るい色の領域の両端には、明暗が互い違いになった縞模様（打ち切りアーチファクト）が明らかに見られる。これに対して、図６Ｃに示すように、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法を用いて得られたアーチファクト除去画像では、中央の明るい色の領域の両端には、明らかな打ち切りアーチファクトが見られない。このことから分かるように、本発明の実施形態の画像アーチファクト除去方法は、画像における打ち切りアーチファクトをより効果的に除去することができる。
【００５９】
以上、図面を参照しながら本発明の具体的な実施形態及び実施例を説明した。なお、上記で説明した具体的な実施形態及び実施例は、本発明の具体例にすぎず、本発明を理解するのに用いられるものであって、本発明の範囲を限定するものではない。当業者は、本発明の技術的思想に基づいて、具体的な実施形態及び実施例に対して種々の変形、組合せ、及び要素の合理的な省略を行うことができ、これにより得られる形態も本発明の範囲に含まれる。
【００６０】
例えば、本発明の上記実施形態のアーチファクト画像除去装置及びアーチファクト画像除去方法においては、第１のノイズ除去処理の例として、単独のノイズ除去フィルターを用いてノイズ除去を１回実行する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、第１のノイズ除去処理において、種類の異なる複数のフィルターを用いてノイズ除去をしてもよい。また、第２のノイズ除去処理の例として、単独のノイズ除去フィルターを用いてノイズ除去を１回実行する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、第２のノイズ除去処理において、種類の異なる複数のフィルターを用いてノイズ除去をしてもよい。
【図１】
2015104668.tif 000007
【図２】
2015104668.tif 000008
【図３】
2015104668.tif 000009
【図４】
2015104668.tif 000010
【図５】
2015104668.tif 000011
【図６Ａ】
2015104668.tif 000012
【図６Ｂ】
2015104668.tif 000013
【図６Ｃ】
2015104668.tif 000014