(57)【要約】【課題】神経繊維画像のみの抽出を、自動で高速に行える繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システムを実現する。【解決手段】ディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報から、拡散テンソル行列を算出し（ステップＳ６０３）、この拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを行列の対角化により求め（ステップＳ６０４）、この固有値から拡散係数の異方性の指標であるＦＡ値を算出し（ステップＳ６０５）、このＦＡ値から神経繊維領域を抽出し（ステップＳ６０６）、さらに神経繊維の進行方向である最大固有ベクトルの方向から、領域拡張手段２５０を用いて、神経繊維領域から順次神経繊維画素を抽出する（ステップＳ６０７）こととしているので、短時間で、しかも個人差もなく神経繊維画像情報の抽出を行うことを実現させる。【選択図】　　　図７
2004081657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージングパルスシーケンスを実行して被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得し、
前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出し、
前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出し、
前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記撮像部位から異方性領域を抽出し、
前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、
前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の前記固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、
前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用い、繊維状画像を順次抽出すること、
を特徴とする繊維状画像抽出方法。
【請求項２】
被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を記憶する記憶手段と、
前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出するテンソル行列算出手段と、
前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出する行列対角化手段と、
前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出する指標算出手段と、
前記指標値に基づいて、前記撮像部位から高い異方性領域を抽出する閾値手段と、
を備える画像処理装置であって、
前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、
前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の前記固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、
前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出する領域拡張手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記指標値は、前記固有値から算出されるフラクショナルアニソトロピー値であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記閾値手段は、前記フラクショナルアニソトロピー値が閾値を越える画素領域を抽出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記テンソル行列算出手段は、最小二乗法を用いて最適化されることを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記領域拡張手段は、マスク領域の中心画素と周辺画素とのつながりを示す結合指数を、前記ベクトル情報から前記周辺画素ごとに算出し、前記結合指数が閾値を越えない前記周辺画素を新たな中心画素とする新たなマスク領域を設定し、順次領域拡張が行われることを特徴とする請求項２ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記結合指数は、前記中心画素および前記周辺画素の前記ベクトル情報の内積から算出される方向余弦の角度であることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
静磁場を形成し、勾配磁場を形成し、ＲＦ信号を送信あるいは受信し、前記勾配磁場および前記ＲＦ信号を制御して、被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得する磁気共鳴撮像装置と、
前記磁気共鳴撮像装置の前記ディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を転送する転送手段と、
前記転送手段により転送されたディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報に画像処理を行う画像処理装置と、
を備える磁気共鳴撮像システムであって、
前記画像処理装置は、前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出するテンソル行列算出手段と、前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出する行列対角化手段と、前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出する指標算出手段と、前記指標値に基づいて、前記撮像部位から異方性領域を抽出する閾値手段と、前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出する領域拡張手段と、
を備えることを特徴とする磁気共鳴撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ディフュージョンテンソル（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ　ｔｅｎｓｏｒ）画像情報を用いて、撮像部位から抽出される繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、磁気共鳴撮像装置の分野においては、従来の被検体の形態的な画像情報に加えて、被検体の機能を画像化したファンクショナル（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）画像が臨床的に用いられつつある。このファンクショナル画像の中で、拡散強調画像は、組織内の拡散係数をディフュージョンテンソル画像から算出し、画像化する方法である。また、この拡散係数の異方性は、脳あるいは脊髄の白質神経繊維においては、繊維の走行方向を示していることが知られている（阿部修等：ＭＲＩ：拡散画像；画像診断、Ｖｏｌ１９、Ｎｏ．１０、１９９９参照）。
【０００３】
そこで、この拡散係数の異方性の大小から、神経繊維が存在する領域を選択し、さらにこの選択領域から、神経繊維の走行方向を示す神経繊維画像を抽出することが行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術によれば、神経繊維画像のみの抽出には、多大な時間と専門的な知識とが必要である。すなわち、神経繊維画像を選択領域から抽出する作業は、医者が手作業により、解剖学的知識に基づいて、画素ごとに取捨選択を行う必要がある。
【０００５】
特に、医者が手作業で、神経繊維画像のみの抽出を行う際には、解剖学的知識に依存する個人差が生じると共に、多量の画像情報を取捨選択するのに多大な時間を要し、この長時間の作業に起因する人為的な間違いが生じる要因となっている。
【０００６】
これらのことから、神経繊維画像のみの抽出を、自動で高速に行える繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システムをいかに実現するかが重要となる。
【０００７】
この発明は、上述した従来技術による課題を解決するためになされたものであり、神経繊維画像のみの抽出を、自動で高速に行える繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる繊維状画像抽出方法は、イメージングパルスシーケンスを実行して被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得し、前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出し、前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出し、前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出し、前記指標値に基づいて、前記撮像部位から異方性領域を抽出し、前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の前記固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用い、繊維状画像を順次抽出することを特徴とする。
【０００９】
この第１の観点による発明によれば、イメージングパルスシーケンスを実行して被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得し、このディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出し、この拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出し、この固有値から画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出し、この指標値に基づいて、撮像部位から異方性領域を抽出し、この異方性領域内の指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、画素ごとの固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、始点画素から、最大固有ベクトルのベクトル情報を用い、繊維状画像を順次抽出することとしているので、神経繊維の進行方向を示す最大固有ベクトルを算出し、このベクトルの方向に沿った神経繊維画素を順次，自動で抽出することができる。
【００１０】
また、第２の観点の発明にかかる画像処理装置は、被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を記憶する記憶手段と、前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出するテンソル行列算出手段と、前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出する行列対角化手段と、前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出する指標算出手段と、前記指標値に基づいて、前記撮像部位から高い異方性領域を抽出する閾値手段と、を備える画像処理装置であって、前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の前記固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出する領域拡張手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
この第２の観点の発明によれば、領域拡張手段を用いて、異方性領域内の指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、画素ごとの固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、始点画素から、最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出することとしているので、神経繊維の進行方向を示す最大固有ベクトルを算出し、その方向の画素を領域拡張手段により抽出して行くことにより、神経繊維画像を自動抽出することができる。
【００１２】
また、第３の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記指標値として、前記固有値から算出されるフラクショナルアニソトロピー値を用いることを特徴とする。
【００１３】
この第３の観点の発明によれば、指標値として、固有値から算出されるフラクショナルアニソトロピー値を用いることとしているので、拡散係数の異方性を定量的に評価することができる。
【００１４】
また、第４の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記閾値手段により、前記フラクショナルアニソトロピー値が閾値を越える画素領域を抽出することを特徴とする。
【００１５】
この第４の観点の発明によれば、閾値手段は、フラクショナルアニソトロピー値が閾値を越える画素領域を抽出することとしているので、異方性が高い神経繊維領域を、フラクショナルアニソトロピー値により抽出することができる。
【００１６】
また、第５の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記テンソル行列算出手段が、最小二乗法を用いて最適化されることを特徴とする。
この第５の観点の発明によれば、テンソル行列算出手段は、最小二乗法を用いて最適化されることとしているので、確度の高い拡散テンソル行列を求めることができる。
【００１７】
また、第６の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記領域拡張手段が、マスク領域の中心画素と周辺画素とのつながりを示す結合指数を、前記ベクトル情報から前記周辺画素ごとに算出し、前記結合指数が閾値を越えない前記周辺画素を新たな中心画素とする新たなマスク領域を設定し、順次領域拡張を行うことを特徴とする。
【００１８】
この第６の観点の発明によれば、領域拡張手段が、マスク領域の中心画素と周辺画素とのつながりを示す結合指数を、ベクトル情報から周辺画素ごとに算出し、この結合指数が閾値を越えない周辺画素を新たな中心画素とする新たなマスク領域を設定し、順次領域拡張を行うこととしているので、中心画素の神経繊維と同一の神経繊維からなる周辺画素を選択し、領域拡張を用いて、神経繊維全体を抽出することができる。
【００１９】
また、第７の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記結合指数に、前記中心画素および前記周辺画素の前記ベクトル情報の内積から算出される方向余弦の角度を用いることを特徴とする。
【００２０】
この第７の観点の発明によれば、結合指数に、中心画素および周辺画素のベクトル情報の内積から算出される方向余弦の角度を用いることとしているので、最大固有ベクトルの向きが概ね同一の画素を、結合指数から選択することができる。
【００２１】
また、第８の観点の発明にかかる磁気共鳴撮像システムは、静磁場を形成し、勾配磁場を形成し、ＲＦ信号を送信あるいは受信し、前記勾配磁場および前記ＲＦ信号を制御して、被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得する磁気共鳴撮像装置と、前記磁気共鳴撮像装置の前記ディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を転送する転送手段と、前記転送手段により転送されたディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報に画像処理を行う画像処理装置と、を備える磁気共鳴撮像システムであって、前記画像処理装置は、前記ディフュージョンテンソル画像情報および前記Ｔ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出するテンソル行列算出手段と、前記拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出する行列対角化手段と、前記固有値から前記画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出する指標算出手段と、前記指標値に基づいて、前記撮像部位から異方性領域を抽出する閾値手段と、前記異方性領域内の前記指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、前記画素ごとの前記固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、前記始点画素から、前記最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出する領域拡張手段と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
この第８の観点の発明によれば、画像処理装置は、テンソル行列算出手段により、ディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出し、行列対角化手段により、この拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出し、指標算出手段により、この固有値から画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出し、この指標値に基づいて、閾値手段により、撮像部位から異方性領域を抽出し、領域拡張手段により、この異方性領域内の指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、画素ごとの固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、始点画素から、最大固有ベクトルのベクトル情報を用いて、繊維状画像を抽出することとしているので、神経繊維の進行方向を示す最大固有ベクトルを算出し、その方向の画素を領域拡張手段により抽出して行くことにより、神経繊維画像を自動抽出することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２４】
まず、本実施の形態にかかる磁気共鳴撮像システムの全体構成について説明する。図１に磁気共鳴撮像システムのブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。同図に示すように、本システムはマグネット（ｍａｇｎｅｔ）部１００、キャビネット（ｃａｂｉｎｅｔ）部２０、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）部３０、画像処理装置４０からなる。
【００２５】
マグネット部１００は、主磁場コイル（ｃｏｉｌ）部１０２、勾配コイル部１０６およびＲＦ（ｒａｄｉｏ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル部１０８を有する。これら各コイル部は概ね円筒形の形状を有し、互いに同軸的に配置されている。また、マグネット部１００の概ね円柱状の撮像空間（ボア：ｂｏｒｅ）の中心部には、クレードル（ｃｒａｄｌｅ）１２０上に横臥状態で撮像される被検体１が配置される。
【００２６】
主磁場コイル部１０２は、マグネット部１００の内部空間に静磁場を形成する。静磁場の方向は概ね同軸的に配置された円筒状コイルの軸方向に平行である。すなわち、いわゆる水平磁場を形成する。主磁場コイル部１０２は、例えば超伝導コイルを用いて構成される。なお、超伝導コイルに限らず常伝導コイル等を用いて構成してもよい。
【００２７】
勾配コイル部１０６は、図示しない互いに独立な３系統の勾配コイル、すなわち、ｘ、ｙ、ｚ座標軸方向の静磁場強度に線形勾配を持たせるための３つの勾配コイルからなる。ここで、スライス（ｓｌｉｃｅ）軸、位相エンコード（ｅｎｃｏｄｅ）軸および周波数エンコード軸は、撮像断面を決定する、互いに直交する座標軸で相互間の垂直性を保ったままｘ、ｙ、ｚ座標軸に関して任意の傾きを持たせることも可能である。
【００２８】
スライス軸方向の勾配磁場をスライス勾配磁場、位相エンコード軸方向の勾配磁場を位相エンコード勾配磁場、周波数エンコード軸方向の勾配磁場を周波数エンコード勾配磁場ともいう。以下、勾配磁場を単に勾配ともいう。
【００２９】
ＲＦコイル部１０８は、静磁場空間に、被検体１の体内のスピン（ｓｐｉｎ）を励起するための高周波磁場を形成する。以下、高周波磁場を形成することをＲＦ励起信号の送信ともいう。また、ＲＦ励起信号をＲＦパルス（ｐｕｌｓｅ）ともいう。ＲＦコイル部１０８は、ＲＦ励起信号の送信と共に、励起されたスピンが生じる電磁波すなわち磁気共鳴信号を受信する。
【００３０】
ＲＦコイル部１０８は、送信用のコイルおよび受信用のコイルを有する。送信用のコイルおよび受信用のコイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００３１】
キャビネット部２０は、スキャンコントローラ（ｓｃａｎ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）部１６０、勾配駆動部１３０、ＲＦ駆動部１４０、データ（ｄａｔａ）収集部１５０、データ処理部１５５、記憶部１６６からなる。
【００３２】
スキャンコントローラ部１６０は、勾配駆動部１３０、ＲＦ駆動部１４０、データ収集部１５０、データ処理部１５５を、制御する。
勾配駆動部１３０には、勾配コイル部１０６が接続されている。勾配駆動部１３０は、勾配コイル部１０６に駆動信号を与えて勾配磁場を発生させる。勾配駆動部１３０は、勾配コイル部１０６における３系統の勾配コイルに対応して、図示しない３系統の駆動回路を有する。
【００３３】
ＲＦ駆動部１４０には、ＲＦコイル部１０８が接続されている。ＲＦ駆動部１４０は、ＲＦコイル部１０８に駆動信号を与えてＲＦパルスを送信し、被検体１の体内のスピンを励起する。
【００３４】
また、データ収集部１５０も、ＲＦコイル部１０８に接続されている。データ収集部１５０は、ＲＦコイル部１０８が受信した受信信号をサンプリング（ｓａｍｐｌｉｎｇ）によって取り込み、それをディジタルデータ（ｄｉｇｉｔａｌ　ｄａｔａ）として収集する。データ収集部１５０の出力側は、記憶部１６６に接続され、これらディジタルデータは、記憶部１６６に、生データとして、蓄積、保存される。
【００３５】
スキャンコントローラ部１６０は、例えばコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等を用いて構成される。スキャンコントローラ部１６０は、図示しないメモリ（ｍｅｍｏｒｙ）を有する。メモリはスキャンコントローラ部１６０用の制御プログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）であるパルスシーケンス（ｐｕｌｓｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ）および各種のデータを記憶している。スキャンコントローラ部１６０の機能は、コンピュータがメモリに記憶されたパルスシーケンスを実行することにより実現される。
【００３６】
記憶部１６６には、ディジタル化された受信信号が、生データとして蓄積されており、この受信信号は、撮像の終了とともに、データ処理部１５５に転送され画像再構成が行われる。データ処理部１５５は、コンピュータ等を用いて構成され、データ収集部１５０が収集した磁気共鳴信号である、Ｋ空間上の生データを２次元フーリエ変換により画像再構成を行い、画像データを生成する。そして、この画像データを記憶部１６６に転送し、保存する。
【００３７】
操作コンソール部３０の制御部１７０は、キャビネット部２０のスキャンコントローラ部１６０およびデータ処理部１５５の上位にあって、これらを制御する。また、これらにお動作は、制御部１７０が記憶部１７６に記憶されたプログラムを実行することによりを実現される。
【００３８】
操作コンソール部３０は、制御部１７０、記憶部１７６、表示部１８０および操作部１９０からなる。記憶部１７６は、キャビネット部２０の記憶部１６６と、図示しない通信手段により接続され、記憶部１６６の画像データを取得する。表示部１８０は、グラフィックディスプレー（ｇｒａｐｈｉｃ　ｄｉｓｐｌａｙ）等で構成される。操作部１９０はポインティングデバイス（ｐｏｉｎｔｉｎｇｄｅｖｉｃｅ）を備えたキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）等で構成される。
【００３９】
表示部１８０は、記憶部１７６の画像データおよび各種の情報を表示する。操作部１９０は、オペレータ（ｏｐｅｒａｔｏｒ）によって操作され、各種の指令や情報等を制御部１７０に入力する。オペレータは、表示部１８０および操作部１９０を通じてインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。
【００４０】
画像処理装置４０は、記憶部１７７、画像処理部１７１、表示部１８１および操作部１９１を含んでいる。記憶部１７７は、操作コンソール部３０の記憶部１７６と、図示しない通信手段により接続され、記憶部１７６の画像データを取得する。画像処理部１７１は、記憶部１７７の画像データに画像処理を施し、表示部１８１に表示する。表示部１８１は、グラフィックディスプレー等で構成される。操作部１９１はポインティングデバイスを備えたキーボード等で構成される。
【００４１】
表示部１８１は、記憶部１７７の画像データ、画像処理データおよび各種の情報を表示する。操作部１９１は、オペレータによって操作され、各種の指令や情報等を画像処理部１７１に入力する。オペレータは、表示部１８１および操作部１９１を通じてインタラクティブに本装置を操作する。
【００４２】
ここで、画像処理装置４０の機能ブロック図および動作を説明する前に、エコープラナー（ｅｃｈｏ　ｐｌａｎａｒ）法を用いたディフュージョンテンソル画像の取得について、図２および３を用いて説明する。まず、ディフュージョンテンソル画像は、被検体１中に存在する水プロトン（ｐｒｏｔｏｎ）の拡散係数の分布を算出する基となるデータの画像情報である。ここで、被検体１中の拡散係数は、同一画素位置でも方向により異なる値を有し、行列を用いたテンソル（Ｔｅｎｓｏｒ）量により記述される。
【００４３】
オペレータは、操作部１９０から、被検体１の撮像面および撮像のスライス枚数を設定する。図２（Ａ）は、被検体１の頭部をＮ枚のチルト（ｔｉｌｔ）されたアキシャル（ａｘｉａｌ）撮像面にてスライスする例をサジタル（ｓａｇｉｔｔａｌ）断面から示した図である。このスライス面およびスライス枚数は、撮像する神経繊維領域の範囲および神経繊維の向きを考慮して決定される。
【００４４】
その後、運動検出勾配磁場（以下、ＭＰＧ勾配：ｍｏｔｉｏｎ　ｐｒｏｂｉｎｇ　ｇｒａｄｉｅｎｔ　と称する）が付加されたスピンエコーを用いたエコープラナー法を用いて、スライスごとの画像情報を取得する。このエコープラナー法のパルスシーケンスの例を図２（Ｂ）に示した。図２（Ｂ）は、横軸は共通の時間軸を有し、互いに独立するスライス軸、位相エンコード軸および周波数エンコード軸の３軸方向の動作を示すタイムチャート（ｔｉｍｅ　ｃｈａｒｔ）である。
【００４５】
図２（Ｂ）のＲＦパルスは、９０度パルスにより、スライス勾配で指定された被検体１の目的とするスライス面の励起を行い、さらに１８０度パルスにより励起プロトンの位相反転を行い、スピンエコーを取り出す。
【００４６】
また、位相エンコード勾配は、位相エンコード軸方向の励起プロトンに位相変化を加え、この位相変化に対応する周波数成分情報を取り出す。また、周波数エンコード勾配は、読み出し勾配とも呼ばれ、周波数エンコード軸方向に勾配を加え、この勾配の印可中に観測されるスピンエコーの周波数成分から、被検体１内部の位置が特定される。なお、図２（Ａ）に示した様な、被検体１の体軸方向と角度をなすスライス面が選択される際には、位相エンコード勾配、周波数エンコード勾配およびスライス勾配は、ｘ、ｙ、ｚ座標軸方向と一致せず、相互間の垂直性を保ったまま、ベクトルの座標変換と同様の変換により、ｘ、ｙ、ｚ座標軸に分配される。
【００４７】
また、図２（Ｂ）のＭＰＧ勾配は、１８０度パルスを挟んで対称位置に配設された、同一の大きさおよび時間間隔を有する勾配である。ＭＰＧ勾配は、図２（Ｂ）では、スライス軸、位相エンコード軸および周波数エンコード軸とは別の軸に示されているが、実際のスキャンでは、スライス軸、位相エンコード軸および周波数エンコード軸の少なくとも１つに大きさを変化させて付加される。これにより、拡散係数に寄与する、規則性を持たないランダム（ｒａｎｄｏｍ）な動きをする水プロトンのエコー信号は、位相の拡散により減少する。さらに、ＭＰＧ勾配の大きさおよび付加される軸方向を変化させることにより拡散係数の異方性情報も取得される。
【００４８】
ここで、ｘ座標軸方向に印可されるＭＰＧ勾配の大きさをｂｘ、ｙ座標軸方向に印可されるＭＰＧ勾配の大きさをｂｙ、ｚ座標軸方向に印可されるＭＰＧ勾配の大きさをｂｚとする。この勾配は、スライス軸、位相エンコード軸、周波数エンコード軸、あるいはｘ、ｙ、ｚ座標軸の同一時間軸上に配設される。そして、各ｘ、ｙ、ｚ座標軸のＭＰＧ勾配の大きさの組み合わせ（ｂｘ、ｂｙ、ｂｚ）ごとに、Ｎ枚からなるスライス面の生データが取得される。
【００４９】
図３に、異なるＭＰＧ勾配のｍ個の組み合わせの撮像から取得されるディフュージョンテンソル画像情報２００の例を模式的に示した。ＭＰＧ勾配の組み合わせごとに、図２（Ｂ）のパルスシーケンスで取得された、スライス面数であるＮ枚の生データを、データ処理部１５５で画像再構成した画像データである。なお、後述する拡散テンソル行列を算出するために、ｍ＞６である必要がある。また、異なるＭＰＧ勾配の組み合わせは、添字ｍにより示した。
【００５０】
つづいて、画像処理装置４０の機能構成について説明する。図４は、画像処理装置４０の機能ブロック図を示した図である。画像処理装置４０は、画像情報であるディフュージョンテンソル画像情報２００、Ｔ２強調画像情報２０２、演算手段であるテンソル行列算出手段２１０、行列対角化手段２２０、指標算出手段２３０、領域設定手段である閾値手段２４０、領域拡張手段２５０、および表示手段であるボリュームレンダリング（ｖｏｌｕｍｅ　ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）手段２６０等からなる。
【００５１】
ディフュージョンテンソル画像情報２００は、キャビネット部２０の記憶部１６６から、操作コンソール部３０の記憶部１７６に転送され、さらに画像処理装置４０の記憶部１７７に転送される。このディフュージョンテンソル画像情報２００は、図３に示した様に、ＭＰＧ勾配の大きさの組み合わせの数、例えばｍ個からなる組み合わせごとの、スライス枚数、例えばＮ枚の、画像データから構成される。
【００５２】
Ｔ２強調画像情報２０２は、ディフュージョンテンソル画像情報２００のＭＰＧ勾配の大きさが、すべての座標軸で零となる場合に、図２（Ｂ）のパルスシーケンスを用いて取得される画像データである。ディフュージョンテンソル画像情報２００と同様に、キャビネット部２０の記憶部１６６から、画像処理装置４０の記憶部１７７に転送される。
【００５３】
テンソル行列算出手段２１０は、ディフュージョンテンソル画像情報２００およびＴ２強調画像情報２０２から画素ごとの拡散テンソルを求める演算である。各座標軸ごとのＭＰＧ勾配の組み合わせ（ｂｘ、ｂｙ、ｂｚ）と、画素値Ｓと，拡散テンソルＤαβ（α、β∈ｘ、ｙ、ｚ）の間には、
【００５４】
【数１】
2004081657.tif 000003
【００５５】
の関係がある。ここで、Ｓ０は、Ｔ２強調画像の画素値である。また、ｂは、ｂ値とよばれ、
ｂ＝γ２δ２（Δ―δ／３）
で定義される。ここで、γは、磁気回転比、δおよびΔは、図２（Ｂ）に示したＭＰＧ勾配の幅および間隔である。
【００５６】
拡散テンソルＤαβ（α、β∈ｘ、ｙ、ｚ）は、式（１）を用いて求められるが、テンソルの性質から独立要素は６つに限られるので、ＭＰＧ勾配を変化させた組み合わせ（ｂｘ、ｂｙ、ｂｚ）のディフュージョンテンソル画像情報２００は、最低６つ必要となる。また、それ以上のＭＰＧ勾配の組み合わせを用いた場合には、最小二乗法を用いて、拡散テンソルＤαβ（α、β∈ｘ、ｙ、ｚ）の値を高精度化する。
【００５７】
行列対角化手段２２０は、行列で表現される拡散テンソルＤαβを対角化し、固有ベクトル（ｖｅｃｔｏｒ）、固有値を求める演算である。図５にこの演算を例示した。ここで、拡散テンソルＤαβは、３行３列の行列であるので、３つの固有ベクトルと３つの固有値λｉ（ｉ＝１，２，３）有する。この演算は、通常の行列の対角化により行われ，３つの固有ベクトルを要素として含む正則行列Ｑを求める（斉藤正彦著、線形代数入門、東京大学出版会、第５章参照）。
【００５８】
指標算出手段２３０は、拡散テンソルＤαβの固有値から、拡散テンソルの異方性の大きさを示す指標値を算出する。この指標としては、例えばフラクショナルアニソトロピー（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ　ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ：以下ＦＡ値と称する）が用いられる。ＦＡ値は、
【００５９】
【数２】
2004081657.tif 000004
【００６０】
で定義される。ここで、λｉは、拡散テンソルの３つの固有値の内の１つを現す。また、Ｉは、
Ｉ＝λ１＋λ２＋λ３
で定義される。ＦＡ値によれば、３つの固有値λｉが大きく異なれば、大きな値となり、３つの固有値λｉが等しくなれば、零となる。すなわち、ＦＡ値が大きい場合は、異方性が大きく、ＦＡ値が小さい場合には、異方性が小さい。
【００６１】
閾値手段２４０は、操作部１９１から設定された閾値を用いて、画像データの中から、閾値を越える画素値の領域を抽出する手段である。この抽出領域は、記憶部１７７に保存され、画像処理等が施される。
【００６２】
領域拡張手段２５０は、画素ごとに有するパラメータ値、本実施の形態では最大固有ベクトルの向き、に基づいて、３×３×３画素の立方体状のマスク（ｍａｓｋ）領域を設定し、この中心画素の周辺に位置する画素領域の中から、中心画素の最大固有ベクトルの向きに所定範囲内で近似する画素を選択する。その後、選択された画素を新たな中心画素とするマスク領域を設定し、この周辺画素に対して同様の操作を繰り返し、中心画素の抽出を順次行う。ここで、新たな中心画素の抽出では、既に抽出された中心画素は排除されるので、順次抽出領域は拡張される。
【００６３】
図６に、平面上の画素に対して行われる領域拡張手段２５０の例を示した。図６（Ａ）には、３×３画素の正方形状のマスク領域と、この中心画素Ｐおよびその周辺画素の最大固有ベクトルが図示されている。なお、平面上の場合には、１つ中心画素に対して、８個の周辺画素が存在する。また、実際に行われる、立方体状のマスク領域を用いた領域拡張手段２５０の場合には、１つの中心画素に対して、２６個の周辺画素が存在する。
【００６４】
ここで、中止画素Ｐの最大固有ベクトルの向きと、所定範囲内で近似する新たな中心画素Ｐ′が選択される。そして、中心画素Ｐ′を中心にした新たなマスク領域が設定される（図６（Ｂ））。その後、図６（Ｃ）では、新たなマスク領域の周辺画素の中から、所定範囲内で近似する新たな中心画素Ｐ″が選択される。この様にして、中心画素Ｐ，Ｐ′、Ｐ″が順次抽出される。また、立方体状のマスク領域を用いる３次元的な領域拡張手段２５０でも全く同様である。
【００６５】
ボリュームレンダリング手段２６０は、抽出された立体的な繊維状の画像情報を、表示部１８１に平面的な画像として表示する際に、陰影処理、補間処理等の手法により、立体感を持たせ、オペレータの理解を助け、より見易くするものである。
【００６６】
つづいて、繊維状画像の抽出を行う画像処理装置４０の動作について図７を用いて説明する。まず、画像処理装置４０は、操作コンソール部３０から、Ｔ２強調画像情報２０２およびこの画像のディフュージョンテンソル画像情報２００を取得する（ステップＳ６０１および６０２）。図９（Ａ）は、図２（Ａ）に示した頭部スライス面のＴ２強調画像の表示画面の一例である。特に、神経繊維が、主として表示画面と平行して走査する脳梁部分および表示画面と垂直方向に走査する錐体路部分が描出されている。
【００６７】
そして、これらの画像情報から、テンソル行列算出手段２１０を用いて、画素ごとの拡散テンソル行列を算出する（ステップＳ６０３）。この拡散テンソル行列は、３行３列の行列からなり、各要素は、方向により異なる拡散係数の成分を現している。
【００６８】
その後、画素ごとに、拡散テンソル行列を、行列対角化手段２２０を用いて対角化し、その過程で、固有値、固有ベクトルを算出する（ステップＳ６０４）。この固有値、固有ベクトルの物理的意味を、図８に示す。すなわち、図８に示す神経繊維内の点においては、神経繊維の進行方向と、これと垂直をなす方向とで水分子の拡散係数が異なり、任意方向の拡散係数は、進行方向およびこれと垂直をなす拡散係数の線形結合により求めることができる。
【００６９】
この様な物理系においては、拡散テンソル行列は、対角化が可能であり、固有ベクトルの向きは、神経繊維の進行方向あるいはこれと垂直をなす方向を示している。また、神経繊維の進行方向の拡散係数Ｄ‖が、これと垂直をなす方向の拡散係数Ｄ⊥よりも大きくなることが知られている（前記阿部修等：ＭＲＩ：拡散画像；画像診断、Ｖｏｌ１９、Ｎｏ．１０、１９９９参照）。このことから、拡散係数である固有値が最大となる固有ベクトルの向きは、神経繊維の進行方向を指し示している。
【００７０】
なお、神経繊維が存在しない均一組織では、拡散係数は、すべての方向で等しいものとなり、固有値は、すべて等しくなる。
図７に戻り、ステップＳ６０４で求めた固有値から、指標算出手段２３０を用いて、ＦＡ値を算出する（ステップＳ６０５）。神経繊維が存在する領域では、拡散係数である固有値は大きく異なり、他方、神経繊維が存在しない均一な領域では、固有値は等しくなる。ここで、ＦＡ値は、前述した様に、固有値の異方性を示す指標である。この指標を用いることにより、神経繊維が存在する領域では、ＦＡ値は大きくなり、神経繊維が存在しない領域では、ＦＡ値は小さくなるので、神経繊維が存在する領域を識別することができる。
【００７１】
その後、ステップＳ６０５で算出された画素ごとのＦＡ値から、閾値手段２４０を用いて、神経繊維領域の抽出を行う（ステップＳ６０６）。ここでは、神経繊維領域において、ＦＡ値が高くなることを用いて、ＦＡ値に閾値を設け、この閾値を基準として、この基準を超える領域の抽出を行う。ここで、ＦＡ値の閾値としては、例えば０．６が設定され、ＦＡ値≧０．６の領域が抽出される。図９（Ｂ）に、図９（Ａ）のＴ２強調画像から、神経繊維領域である脳梁および錐体路が、ＦＡ値をもとに抽出された様子を模式的に示した。なお、図では分かり易くするため平面的な抽出を示したが、本実施の形態では、ディフュージョンテンソル画像情報２００の撮像部位全体から、立体的な神経繊維領域が抽出される。
【００７２】
その後、ステップＳ６０６で抽出された神経繊維領域の中から、異方性の高い画素を始点として、領域拡張手段２５０を用いて、神経繊維の抽出を行う（ステップＳ６０７）。ここで、異方性の高い始点画素を、例えばＦＡ値≧０．８の領域からオペレータが選択する。そして、領域拡張手段２５０を用いる際に、中心画素を基点として周辺画素を選択するパラメータとしては、中心画素と周辺画素との結合指数（コネクティビティ：ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙとも称される）が用いられる。この結合指数には、中心画素と周辺画素の最大固有ベクトルのなす方向余弦の角度が用いられる。
【００７３】
この中心画素と周辺画素の最大固有ベクトルのなす角度は、中心画素と周辺画素の最大固有ベクトルの内積から求められる。中心画素の最大固有ベクトルをν、周辺画素の最大固有ベクトルをν′とすると、中心画素と周辺画素の最大固有ベクトルのなす角度θは、内積と
ν・ν′＝｜ν｜｜ν′｜ｃｏｓθ
の関係式から求められる。なお、ステップＳ６０４で算出される固有ベクトルが規格化されている場合には、｜ν｜＝｜ν′｜＝１となるので、ベクトルνおよびν′の内積は、ベクトルνおよびν′の方向余弦ｃｏｓθとなる。そして、この角度θに閾値を設け、閾値以下の周辺画素、すなわち最大固有ベクトルが概ね同じ方向を有する周辺画素を新たな中心画素とする。これにより、神経繊維の進行方向の画素の抽出を、順次行う。ここで、この角度θの閾値としては、例えばν・ν′≧０．９９６、すなわちθ≦５．１３度が経験上設定される。
【００７４】
図９（Ｃ）に、図９（Ｂ）の神経繊維領域から抽出された２次元的な神経繊維画像の例を模式的に示した。図９（Ｂ）に示された神経繊維領域である錐体路および脳梁は、錐体路では概ね表示画面に垂直方向に神経繊維が走行し、脳梁では概ね表示画面に沿って神経繊維が走行している。このため、主として、脳梁部分の神経繊維が、表示画面上の領域拡張手段２５０により抽出される。
【００７５】
その後、ステップＳ６０７で抽出した３次元的な神経繊維画像情報を、ボリュームレンダリング手段２６０を用いて、平面上に投影するボリュームレンダリングを行う（ステップＳ６０８）。これにより、表示部１８１のＣＲＴ画面に表示する際に、オペレータにとって見易く、しかも神経繊維の構造が理解しやすいものとなる。そして、この結果を、表示部１８１に表示して（ステップＳ６０９）、本処理を終了する。
【００７６】
上述してきたように、本実施の形態では、ディフュージョンテンソル画像情報２００およびＴ２強調画像情報２０２から、拡散テンソル行列を算出し、この拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを行列の対角化により求め、この固有値から拡散係数の異方性の指標であるＦＡ値を算出し、このＦＡ値から神経繊維領域を抽出し、さらに神経繊維の進行方向である最大固有ベクトルの方向から、領域拡張手段２５０を用いて、神経繊維領域から順次神経繊維画素を抽出することとしているので、短時間で、しかも個人差もなく神経繊維画像情報の抽出を行うことができる。
【００７７】
また、本実施の形態では、操作コンソール部３０から取得したＴ２強調画像情報２０２およびこの画像のディフュージョンテンソル画像情報２００に対して、拡散テンソル行列の算出を行ったが、フィルター（ｆｉｌｔｅｒ）処理によるスムージング（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）をこれら画像情報に施した後に拡散テンソル行列の算出を行うこともできる。
【００７８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、イメージングパルスシーケンスを実行して被検体の同一撮像部位のディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報を取得し、このディフュージョンテンソル画像情報およびＴ２強調画像情報から画素ごとの拡散テンソル行列を算出し、この拡散テンソル行列の固有値および固有ベクトルを算出し、この固有値から画素位置における拡散係数の異方性の指標値を算出し、この指標値に基づいて、撮像部位から異方性領域を抽出し、この異方性領域内の指標値が閾値を越える領域に始点画素を選定し、画素ごとの固有ベクトルの中から、最大の固有値を有する最大固有ベクトルを選択し、始点画素から、最大固有ベクトルのベクトル情報を用い、繊維状画像を順次抽出することとしているので、神経繊維の進行方向を示す最大固有ベクトルを算出し、このベクトルの方向に沿った神経繊維画素を順次，自動で抽出することができ、ひいては、神経繊維画素の抽出に係る時間を大幅に削減し、さらに、抽出における個人差をなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】磁気共鳴撮像システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態の撮像部位およびパルスシーケンスを示す図である。
【図３】実施の形態のディフュージョンテンソル画像情報を示す図である。
【図４】実施の形態の画像処理装置の機能ブロック図である。
【図５】拡散テンソル行列の対角化を示す図である。
【図６】領域拡張手段の動作を示す図である。
【図７】実施の形態の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】神経繊維内の拡散係数の大きさおよび向きを示す図である。
【図９】神経繊維画像の抽出を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１　被検体
２０　キャビネット部
３０　操作コンソール部
４０　画像処理装置
１００　マグネット部
１０２　主磁場コイル部
１０６　勾配コイル部
１０８　ＲＦコイル部
１２０　クレードル
１３０　勾配駆動部
１４０　ＲＦ駆動部
１５０　データ収集部
１５５　データ処理部
１６０　スキャンコントローラ部
１７０　制御部
１７１　画像処理部
１６６，１７６、１７７　記憶部
１８０、１８１　表示部
１９０、１９１　操作部
２００　ディフュージョンテンソル画像情報
２０２　Ｔ２強調画像情報
２１０　テンソル行列算出手段
２２０　行列対角化手段
２３０　指標算出手段
２４０　閾値手段
２５０　領域拡張手段
２６０　ボリュームレンダリング手段
【図１】
2004081657.tif 000005
【図２】
2004081657.tif 000006
【図３】
2004081657.tif 000007
【図４】
2004081657.tif 000008
【図５】
2004081657.tif 000009
【図６】
2004081657.tif 000010
【図７】
2004081657.tif 000011
【図８】
2004081657.tif 000012
【図９】
2004081657.tif 000013