(57)【要約】【課題】たとえば、造影剤を静注した造影剤濃度を示すＭＲ信号を用いて灌流画像（Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｉｍａｇｅ  ）を再構成する時に使用する動脈入力関数（ＡＩＦ）の有効な期間を正確に検出する。【解決手段】ＡＩＦを平滑処理し（Ｓ３）、平滑処理されたＡＩＦの最大値を求め（Ｓ５）、求めた最大値から造影剤の実質的な存在の開始を求めるための第１しきい値、造影剤の実質的な存在の終了を求めるための第２しきい値を算出し（Ｓ６、Ｓ８）、平滑処理されたＡＩＦと第１のしきい値を比較して造影剤の実質的な存在の開始を決定し、平滑処理されたＡＩＦと第２のしきい値を比較して造影剤の実質的な存在の終了を決定する（Ｓ６、Ｓ８）。【選択図】      図５
2004344244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤を静注した造影剤濃度を示す造影剤濃度信号を連続的に入力し、
画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の前記連続的に入力された造影剤濃度信号を前記連続的に入力された時間経過に従って平滑処理し、
前記平滑処理された造影剤濃度信号の最大値を求め、
前記求めた造影剤濃度信号の最大値を参照して、前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の開始を求めるための第１しきい値、および、前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の終了を求めるための第２しきい値を算出し、
前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第１のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の開始を決定し、前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第２のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の終了を決定する
画像信号処理方法。
【請求項２】
前記決定した造影剤の実質的な存在の開始と終了の間の前記造影剤濃度信号を用いて画像を再構成する、
請求項１記載の画像信号処理方法。
【請求項３】
前記連続的に入力された造影剤濃度信号は、造影剤を静注した後、ＭＲＩ装置において検出されたＭＲ信号であり、
前記複数ピクセル分の造影剤濃度信号は、動脈入力関数（ＡＩＦ）を示す信号である、
請求項１記載の画像信号処理方法。
【請求項４】
前記画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の前記連続的に入力されたた造影剤濃度信号の平滑処理を下記式に基づいて行う、
請求項３記載の画像信号処理方法。
【数１】
2004344244.tif 000004
【請求項５】
前記第１のしきい値は、Ｈｍａｘ／ｐ１（ただし、Ｈｍａｘは最大値であり、ｐ１は第１しいき値パラメータである）で規定される、
請求項１〜４いずれか記載の画像信号処理方法。
【請求項６】
前記第２のしきい値は、Ｈｍａｘ／ｐ３（ただし、Ｈｍａｘは最大値であり、ｐ３は第２しいき値パラメータである）で規定される、
請求項５記載の画像信号処理方法。
【請求項７】
前記連続的に入力された造影剤濃度信号は、造影剤を静注した後、ＣＴ装置において検出されたＸＧ断層撮像信号である、
請求項１記載の画像信号処理方法。
【請求項８】
造影剤を静注した造影剤濃度を示す造影剤濃度信号を連続的に入力する手段と、
前記連続的に入力された画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の造影剤濃度信号を前記連続的に入力された時間経過に従って平滑処理する手段と、
前記平滑処理された造影剤濃度信号の最大値を求める手段と、
前記求めた造影剤濃度信号の最大値を参照して前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の開始を求めるための第１しきい値、および、前記入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の終了を求めるための第２しきい値を算出する手段と、
前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第１のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の開始を決定し、前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第２のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の終了を決定する手段と
を有する、画像信号処理装置。
【請求項９】
前記決定した造影剤の実質的な存在の開始と終了の間の前記造影剤濃度信号を用いて画像を再構成する手段を有する、
請求項８記載の画像信号処理装置。
【請求項１０】
前記連続的に入力された造影剤濃度信号は、造影剤を静注した後、ＭＲＩ装置において検出されたＭＲ信号であり、
前記複数ピクセル分の造影剤濃度信号は、動脈入力関数（ＡＩＦ）を示す信号である、
請求項８記載の画像信号処理装置。
【請求項１１】
前記連続的に入力された画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の造影剤濃度信号の平滑処理を下記式に基づいて行う、
請求項１０記載の画像信号処理装置。
【数２】
2004344244.tif 000005
【請求項１２】
前記第１のしきい値は、Ｈｍａｘ／ｐ１（ただし、Ｈｍａｘは最大値であり、ｐ１は第１しいき値パラメータである）で規定される、
請求項８〜１１いずれか記載の画像信号処理装置。
【請求項１３】
前記第２のしきい値は、Ｈｍａｘ／ｐ３（ただし、Ｈｍａｘは最大値であり、ｐ３は第２しいき値パラメータである）で規定される、
請求項１１記載の画像信号処理装置。
【請求項１４】
前記連続的に入力された造影剤濃度信号は、造影剤を静注した後、ＣＴ装置において検出されたＸＧ断層撮像信号である、
請求項８記載の画像信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像信号処理方法およびそれを用いた画像信号処理装置に関する。
本発明は特に、磁気共鳴（ＭＲ：Ｍａｇｎｅｔ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ）現象を用いて検出したＭＲ信号を用いて画像を構成する磁気共鳴画像処理（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、Ｘ線断層撮像信号を画像処理するＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置などの診断用画像信号処理装置および診断用画像信号処理方法に関する。
特定的には、本発明は、たとえば、ＭＲＩ装置において、血管に造影剤を注入したときに得られる造影剤を示す信号の強度変化を利用して画像を構成する灌流画像処理（Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ）における前処理として、動脈入力関数（Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｉｎｐｕｔ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＡＩＦ）  の第１パス（第１波）期間を正確に、かつ、自動的に検出する画像信号処理方法と、そのような画像信号処理方法を適用したＭＲＩ装置に関する。同様に、本発明は、造影剤を血管に注入したときに得られるＸ線断層撮像信号に含まれる造影剤の存在を示す情報を利用して画像処理を行う前処理として第１パス期間を正確に、かつ、自動的に検出する画像信号処理方法と、そのような画像信号処理方法を適用したＣＴ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲＩ装置において、ＭＲ信号を用いて灌流画像（Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｉｍａｇｅ  ）を生成する方法としては、（１）造影剤注入による信号の強度変化を利用する方法、（２）外部からパルスを印加してそれにより標識されたスピンの流れを観測する方法、（３）オキシヘモグロビン（ｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ  ）とオキシヘモグロビンの変化による内因的な信号強度変化を利用する方法（ＢＯＬＤ法）などが知られている。
そのなかで、本発明は特に、造影剤注入による信号の強度変化を利用する方法に関する。
【０００３】
造影剤を経静脈的に注入し（静注し）、動脈内の血液のＴ１短縮効果によるコントラストを画像化する造影ＭＲＡ（またはＭＲ−コントラスト灌流画像処理（Ｃｏｎｔｒａｓｔ−Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｉｍａｇｉｎｇ）  方法）が知られている。
造影ＭＲＡは、造影剤に用いるガドリニウム（Ｇｄ）の濃度に依存するＴ１短縮効果により通常の血管造影に近い画像が得られる。したがって、造影ＭＲＡにより脳血流（Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  ：ＣＢＦ）を画像化することができ、全脳の灌流画像も得られるようになっており、そのような灌流画像を用いて脳の各部についての各種の診断が行われている。
ＭＲ−コントラスト灌流画像信号処理方法はまた、被検体への被爆はなく、検査時間が短いという利点があり、定量化手法として注目されつつある。
【０００４】
他方、ＭＲ−コントラスト灌流画像信号処理方法は、ＭＲ−コントラスト灌流画像の精度が十分でないなど定量化手法を確立するには克服すべき多々の課題に遭遇している。
【０００５】
【非特許文献１】
Ｋａｔｒｉｎ  Ａ．Ｒｅｍｐｐ，Ｅｔｃ：Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒｅｇｉｏｎａｌ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ  ａｎｄＶｏｌｕｍｅ  ｗｉｔｈ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＭＲ  Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  Ｖｏｌ，１９３，Ｎｏ、３．１９９４，ｐｐ２８７−３０４
【非特許文献２】
青木茂樹：ＭＲＩ潅流画像．画像診断，Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ１０，１９９９
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ＭＲ−コントラスト灌流画像信号処理方法の課題の１つとして、定量化手法について述べる。
定量化手法として逆畳み込み演算法（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）による定量化解析方法は有効な手法と考えられている。しかしながら、ＭＲ−灌流画像の定量解析において、動脈入力関数（ＡＩＦ）の確定は定量解析の結果に大きく影響を与える。換言すれば、灌流画像処理に基づいた定量解析においては、動脈入力関数（ＡＩＦ）の精度が脳血流（ＣＢＦ）の定量値に大きく影響を与える。
【０００７】
図１は造影剤を静注したとき、脳の動脈に造影剤の存在を示すＭＲ信号を複数ピクセル分集めた動脈入力関数（ＡＩＦ）（または造影剤濃度）が、時間の経過によってどのように変化するかを示す、造影剤濃度・時間変化グラフ（または造影剤濃度曲線グラフ、または、組織濃度曲線グラフ）である。横軸は時間経過を示し、縦軸は動脈入力関数（ＡＩＦ）（造影剤濃度）を示す。
造影剤を静注した時点ｔ＝０から、所定時間が経過すると、造影剤が一回、第１パスとして、脳の動脈を抜けていき、その後、僅か残った造影剤が静脈と心臓を通して、再び、第２パスとして脳の動脈に入っていく。この第２波の微量の造影剤が画像信号上にノイズとなる。
【０００８】
灌流画像を用いた定量解析においては通常、各ピクセルについて、または、複数のピクセルについての第１パス期間の動脈入力関数（ＡＩＦ）を用いて組織濃度を考慮する。したがって、灌流画像処理に基づいた定量解析を正確に行うためには、ノイズとしての第２パス期間のＡＩＦを排除して、第１パス期間のＡＩＦを正確に検出する必要がある。換言すれば、組織濃度曲線（造影剤濃度曲線）における、第１パス（第１波信号）期間と、第２パス（第２波信号）期間とを分割（識別）して、第２パス期間のＡＩＦの影響を排除すると定量解析結果の精度が向上することが知られている。
【０００９】
第１パス期間の識別方法として現在行われている方法は、図１に図解のごとく、各ピクセルごと、または複数のピクセルについての動脈入力関数（ＡＩＦ）を組織濃度曲線（造影剤濃度曲線）として表示装置に表示し、ＭＲＩ装置を使用する医師、技師など（以下、オペレータという）が、表示された組織濃度曲線を観察して目視で判断して第１パス期間を決定する方法である。
しかしながら、このような方法は、第１パス期間の開始位置と終了位置の判定にオペレータの個人差、訓練度合い（または習熟度）などに起因するばらつきが回避できず、第１パス期間の判定がばらつくという問題に遭遇している。特に、第１パス期間と第２パス期間とが接近していると、その識別が困難になる。
加えて、ＭＲ信号には各種の高周波ノイズが重畳されていて波形が乱れており、造影剤が実質的に存在しないレベルの判定、造影剤濃度が最大値となる位置の判定などにおいてオペレータによる識別が困難な場合もある。
【００１０】
上述した各ＭＲ信号に重畳するノイズの影響を排除する方法として、ＭＲ信号を脳全体について平均化してノイズを相殺した脳全体の平均組織濃度カーブを求め、平均組織濃度カーブからオペレータが上記同様、手動で第１パス期間を決めることも試みられている。しかしながら、このような手法は下記に述べる問題を惹起させる。
図２に例示したように、実際は、曲線ＣＶ１に例示した動脈内血液の流速は、曲線ＣＶ２に例示した静脈内血液の流速、曲線ＣＶ３に例示した筋肉組織（ｔｉｓｓｕｅ）  内血液の流速などの他の組織より速い。つまり、動脈入力関数（ＡＩＦ）にの第１パスは静脈、筋肉組織など他の組織の第１パスよりかなり早く到来する。そのため、動脈を流れる造影剤の第２パス期間も他の組織の第２パス期間より早く到来する。したがって、静脈または筋肉組織の第１パス期間を用いて定量解析を行うと、ＡＩＦの第２パス期間も第１パス期間に含まれる。その結果、定量解析の結果に大きな悪影響を及ぼす。
【００１１】
図３は、動脈、静脈、筋肉組織など脳全体の平均組織濃度曲線ＣＶＡＶと、動脈入力関数（ＡＩＦ）の曲線ＣＶＡＩＦ  を示すグラフである。
脳全体の平均組織濃度曲線ＣＶＡＶを用いて動脈入力関数（ＡＩＦ）について第１パス期間を決定した場合、決定した第１パス期間は、ＡＩＦの第１パス期間の決定に適さない。
このように全脳平均はＡＩＦの第１パス期間の決定には適していず、それを用いると、人為的原因で定量化の値に誤差を生じてしまうことが回避できない。
【００１２】
上述したノイズに起因する問題を克服する方法として、コンピュータなどを用いた信号処理が考えられる。しかしながら、ＭＲ信号には各種のノイズが重畳しており、コンピュータによる信号処理に際しても、各種のノイズに対応可能な解決手段が求められている。種々のノイズの形態については実施の形態において例示する。
【００１３】
以上、主として、ＭＲＩ装置における脳部分の動脈入力関数（ＡＩＦ）についての灌流画像処理について述べたが、他の被検部位についても上記同様の問題に遭遇する。
【００１４】
ＭＲＩ装置における第１パス期間の識別を例示して述べたが、上述した問題は、ＭＲＩ装置に限らず、たとえば、造影剤を注入して脳部分、その他の被検部位をＣＴ装置を用いてＣＴスキャンする場合についても同様である。
もちろん、ＭＲＩ装置、ＣＴ装置以外の造影剤の静注による画像再構成を行う、他の診断装置における画像前処理においても同様の問題に遭遇する。
【００１５】
本発明の目的は、造影剤を注入してその状態を検出した画像を生成する時、第２パス（第２波）期間の信号が時間期間においてノイズ成分となる場合、または、各信号にノイズが重畳されている場合でも、正確に、かつ、自動的に、画像の各ピクセルごと、または、複数のピクセルなど診断の対象となる微小単位期間ごとに、１パス目の造影剤の実質的な存在の開始から終了まで（第１パス期間）を識別（決定）できる、画像信号処理方法と画像信号処理装置を提供することにある。
【００１６】
本発明の他の目的は、上記のごとく正確に第１パス期間を識別し、それを用いた信号を用いて画像処理して再構成した画像結果を用いて定量解析の精度を向上させることにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の観点によれば、（ａ）造影剤を静注した造影剤濃度を示す造影剤濃度信号を連続的に入力し、（ｂ）前記連続的に入力された画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の造影剤濃度信号を前記連続的に入力された時間経過に従って平滑処理し、（ｃ）前記平滑処理された造影剤濃度信号の最大値を求め、（ｄ）前記求めた造影剤濃度信号の最大値を参照して、前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の開始を求めるための第１しきい値、および、前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の終了を求めるための第２しきい値を算出し、（ｅ）前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第１のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の開始を決定し、前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第２のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の終了を決定する、画像信号処理方法が提供される。
【００１８】
本発明の第２の観点によれば、造影剤を静注した造影剤濃度を示す造影剤濃度信号を連続的に入力する手段と、前記連続的に入力された画像再構成するときの１ピクセル分または複数ピクセル分の造影剤濃度信号を前記連続的に入力された時間経過に従って平滑処理する手段と、前記平滑処理された造影剤濃度信号の最大値を求める手段と、前記求めた造影剤濃度信号の最大値を参照して前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の開始を求めるための第１しきい値、および、前記連続的に入力した造影剤濃度信号に含まれる造影剤の実質的な存在の終了を求めるための第２しきい値を算出する手段と、前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第１のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の開始を決定し、前記平滑処理された造影剤濃度信号と前記第２のしきい値を比較して前記造影剤の実質的な存在の終了を決定する手段とを有する、画像信号処理装置が提供される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明の画像信号処理装置および画像信号処理方法の１例として、ＭＲＩ装置およびこのＭＲＩ装置における信号処理方法について述べる。
【００２０】
図４は本発明の第１実施の形態としてのＭＲＩ装置の構成図である。
図４に図解したＭＲＩ装置は、マグネットシステム１００と、データ収集部１５０と、ＲＦコイル駆動部１４０と、勾配コイル駆動部１３０と、制御部１６０と、データ処理部１７０と、表示部１８０と、操作部１９０とを有する。
【００２１】
マグネットシステム１００は、主磁場コイル部１０２と、勾配コイル部１０６と、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル部１０８とを有しており、電磁波および磁気に対する遮蔽を施したスキャンルームに設置されている。
主磁場コイル部１０２と、勾配コイル部１０６と、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル部１０８は概ね円筒状の形状に構成されており、マグネットシステム１００の内部空間（ボア）に被検体である人体３００が、クレードル５００に載置されて、図示しない搬送手段によってクレードル５００とともに被検部位に応じて、搬入、排出可能に移動される。
【００２２】
主磁場コイル部１０２は、マグネットシステム１００のボアに静磁場を形成する。静磁場の方向は被検体である人体３００の体軸方向に概ね平行していて、水平磁場を形成している。
本実施の形態においては、主磁場コイル部１０２は、たとえば、超伝導磁石などの永久磁石で構成した例を示している。したがって、主磁場コイル部１０２の駆動部は設けられていない。
【００２３】
勾配コイル駆動部１３０は、制御部１６０の制御のもとで、勾配コイル部１０６を駆動して、マグネットシステム１００に形成された静磁場強度に勾配（傾斜）を持たせる。勾配コイル部１０６によって発生する勾配磁場としては、スライス勾配磁場、リードアウト勾配磁場、フェーズコンコード勾配磁場の３種があり、勾配コイル部１０６は、これら３種の勾配磁場を発生させる３種の勾配コイルを有する。
【００２４】
ＲＦコイル部１０８は送信コイルと受信コイルとを有する。送信コイルと受信コイルはそれぞれ専用のコイルを２つ設けてもよいし、両者を共用して１つのコイルを設けるだけでもよい。ＲＦコイル駆動部１４０は、データ処理部１７０の制御のもとで、ＲＦコイル部１０８の送信コイルを駆動して（励起して）、マグネットシステム１００の静磁場空間に被検体である人体３００内のスピンを励起するための高周波磁場を形成する。ＲＦコイル部１０８の受信コイルが励起されたスピンが発生する電磁波である磁気共鳴（ＭＲ）信号を検出する。
【００２５】
データ収集部１５０は、制御部１６０の制御のもとで、ＲＦコイル部１０８の受信コイルで検出したＭＲ信号を入力して（収集して）データ処理部１７０に出力する。
【００２６】
データ処理部１７０はコンピュータを有しており、コンピュータのメモリに記憶されている各種のプログラムに従って、ＭＲＩ処理に関する各種の動作を遂行する。データ処理部１７０は、たとえば、データ収集部１５０で収集したＭＲ信号をデータ処理部１７０内の２次元フーリエ空間のデータ空間が規定されているメモリに保存し、そのメモリに保存したＭＲ信号を用いて、たとえば、最大輝度投影法（ＭＩＰ）などによる灌流画像処理を含む各種の信号処理を行う。
以下、本明細書において、データ処理部１７０は灌流画像処理に関する処理についてのみ述べる。
データ処理部１７０において処理して得られた再構成画像が表示部１８０に表示される。
【００２７】
制御部１６０は、データ処理部１７０と協働して、勾配コイル駆動部１３０、ＲＦコイル駆動部１４０、データ収集部１５０を制御し、被検体である人体３００の被検部位の撮像のための制御を行う。
【００２８】
操作部１９０は、ＭＲＩ装置を使用する医師、技師など（以下、オペレータ）が所望の動作処理を指示するために使用する。操作部１９０において指示された内容を、データ処理部１７０と制御部１６０とが協働して処理する。
【００２９】
ＭＲＩ装置の概略動作
ＭＲＩ装置を操作するオペレータが、操作部１９０から希望するＭＲＩ操作を指示する。
データ処理部１７０は操作部１９０の指示に応じて制御部１６０とともに、勾配コイル駆動部１３０を介して、主磁場コイル部１０２によって発生されている静磁場内に、スライス勾配磁場、リードアウト勾配磁場、フェーズコンコード勾配磁場などを発生させる。また、データ処理部１７０は操作部１９０の指示に応じて制御部１６０とともに、ＲＦコイル駆動部１４０を介して送信コイルを励起してマグネットシステム１００の静磁場空間に被検体である人体３００内のスピンを励起するための高周波磁場を形成する。
データ処理部１７０および制御部１６０は被検体である人体３００の被検部位に応じて図示しない搬送手段を駆動してクレードル５００をマグネットシステム１００のボア内に移動させる。
【００３０】
たとえば、医師が被検体である人体３００にＭＲ造影剤、たとえば、ガドリニウム（Ｇｄ）化合物の造影剤を経静脈的に注入（静注）する。ＧｄはＭＲ画像には直接には写らないが、組織中の水素の陽子（プロトン）の緩和を促進することになり、その存在が間接的にＭＲ画像として写ることになる。したがって、造影剤を注入した後に検出されたＭＲ信号は、間接的に、造影剤の位置と濃度を示している。通常、１０ピクセル以下の隣接する非常に小さなＲＯＴについてのＭＲ信号は動脈入力関数（ＡＩＦ）を示す。
【００３１】
ＲＦコイル部１０８の受信コイルは、励起されたスピンが発生する電磁波であるＭＲ信号を連続して検出する。
データ収集部１５０は、ＲＦコイル部１０８の受信コイルで連続的に検出したＭＲ信号を、たとえば、１〜２秒周期（ＴＲ＝１〜２秒）で連続的に入力し、データ処理部１７０に連続的に出力する。
データ処理部１７０は、上述したように、データ処理部１７０を構成するコンピュータのメモリに記憶されているＭＲＩ処理に関する各種のプログラムを動作させて、データ収集部１５０で収集したＭＲ信号をデータ処理部１７０内の２次元フーリエ空間のデータ空間が規定されているメモリに保存し、そのメモリに保存したＭＲ信号を用いて、たとえば、最大輝度投影法（ＭＩＰ）などの手法で灌流画像処理を行うなど、各種の信号処理を行う。データ処理部１７０は灌流画像を表示部１８０に表示する。
【００３２】
本実施の形態において、基本的には、再構成画像１ピクセルについての造影剤濃度の第１パス期間を決定するものとする。
ただし、実用的には、動脈入力関数（ＡＩＦ）を用いるから、以下、本実施の形態においては、データ処理部１７０に連続的に入力されたＭＲ信号について、たとえば、通常、１０ピクセル以下の隣接するピクセルについての非常に小さなＲＯＩについてＡＩＦを計算して、データ処理部１７０のメモリに記憶し、求めたＡＩＦについて第１パス期間を決定する。
【００３３】
第１例の処理方法
以下、データ処理部１７０において行われる灌流画像処理の前処理として、動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間の決定に関する処理内容について述べる。
図５は、データ処理部１７０で行われる、データ収集部１５０で連続的に収集し、データ処理部１７０に連続的に入力されたＭＲ信号についての画像前処理、すなわち、動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間を識別（決定）する第１例としての処理を示すフローチャートである。
【００３４】
ステップ１：ＭＲ信号の入力
データ処理部１７０は、データ収集部１５０で、所定の周期、たとえば、ＴＲ＝１〜２秒周期で、連続的に収集し、データ処理部１７０に連続的に出力された造影剤濃度を示すＭＲ信号を入力して、データ処理部１７０内のメモリに記憶する。
【００３５】
ステップ２：ＡＩＦの算出
データ処理部１７０のメモリに連続的に記憶されたＭＲ信号について、たとえば、１０ピクセル以下の隣接するピクセルについての非常に小さなＲＯＩについて動脈入力関数（ＡＩＦ）を計算して、データ処理部１７０のメモリに再度記憶する。
【００３６】
なお、データ処理部１７０は、データ収集部１５０から連続的にＭＲ信号を入力してデータ処理部１７０内のメモリに記憶するとき、上述した動脈入力関数（ＡＩＦ）の演算を行って、データ処理部１７０のメモリに記憶しておいてもよい。すなわち、ステップ１の処理とステップ２との処理を連続して１ステップとして行うこともできる。
【００３７】
ステップ３：ＡＩＦの平滑処理
データ処理部１７０は、求めた動脈入力関数（ＡＩＦ）について、式１、２を適用して移動平均処理を行い、ＡＩＦの平滑処理を行う。
【００３８】
【数３】
2004344244.tif 000003
【００３９】
式１は、ｉ≧ｎにおいて、ｉ番目の動脈入力関数（ＡＩＦ）、Ｈ（ｉ＋ｊ）について、ｉ番目の前後−ｎ、＋ｎ個（ｊ）についての移動平均Ｈ（ｉ）’を求めることを意味している。
式２は、ｉ＜ｎにおいて、ｉ番目の動脈入力関数（ＡＩＦ）、Ｈ（ｉ＋ｊ）について、１〜ｎ個（ｊ）についての移動平均Ｈ（ｉ）’を求めることを意味している。
【００４０】
本実施の形態は、ＴＲ＝１〜２秒であり、ｎは、たとえば、４である。すなわち、１〜２秒周期で検出したＭＲ信号に基づく動脈入力関数（ＡＩＦ）について、４個ごとに移動平均処理を行う。
もちろん、ｎ＝４は例示であり、ノイズの重畳状態、ＭＲ信号検出周期などに応じてｎを決定することができる。
【００４１】
ステップ４：傾き計算
データ処理部１７０は、平滑処理した動脈入力関数（ＡＩＦ）の各点を微分して傾きＧ（ｉ）を求める。傾きＧ（ｉ）を求める意味は、後述する平滑処理したＡＩＦの最大値Ｈｍａｘおよび最小値Ｈｍｉｎを見いだすためである。
すなわち、傾きＧ（ｉ）＝０は極大値か極小値であるから、造影剤濃度が増加していく方向にそって最初にＧ（ｉ）＝０となる点を見いだせば、そこが平滑処理したＡＩＦの最大値Ｈｍａｘである。次に、最大値Ｈｍａｘから造影剤濃度が減少していく方向にそってＧ（ｉ）＝０となる点を見いだせば、そこが平滑処理したＡＩＦの最小値Ｈｍｉｎである。
【００４２】
ステップ５：最大値を探索
データ処理部１７０は、平滑処理した動脈入力関数（ＡＩＦ）を微分して求めた傾き（微分値）Ｇ（ｉ）が０となる最初の位置のＡＩＦを最大値Ｈｍａｘとして見つけ出す。
【００４３】
ステップ６：第１しきい値計算、第１パス期間の開始点の決定
データ処理部１７０は、検出した最大値Ｈｍａｘから第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１を求める。次いでデータ処理部１７０は、第１しきい値Ｈｍａｘ／ｐ１より大きい、ステップ３において平滑処理された動脈入力関数（ＡＩＦ）でこのＡＩＦの始点に一番近い位置を、実質的に造影剤が検出されたＡＩＦの第１パス期間の開始点と決定する。
本実施の形態においては、第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１を固定した絶対値ではなく、検出した最大値Ｈｍａｘを基準として求めた第１しきい値Ｈｍａｘ／ｐ１を参照して開始点を決定しているので、造影剤濃度の状況に則して最適な開始点を決定できるという利点がある。
【００４４】
第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１を規定する第１しいき値パラメータｐ１は、第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１が、被検部位において予想される最大値Ｈｍａｘの、たとえば、２５％の値とする（ｐ１＝４のとき）。
第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１が大きければ、第１パス期間の開始点を検出する信頼性が高いが、開始点の検出が遅れる。逆に、第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１が小さいと、第１パス期間の開始点を検出する信頼性が低くなるが、開始点が遅れずに検出できる。このような事情を考慮して経験的に、しいき値パラメータｐ１を決定することができる。
また、第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１は被検部位に応じて決定することができる。
さらに、第１のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ１は動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線のプロファイル（形状）に応じて決定することができる。
【００４５】
ステップ７：最小値を探索
データ処理部１７０は、ステップ４において平滑処理した動脈入力関数（ＡＩＦ）を微分して求めた傾きＧ（ｉ）＝０から最小値Ｈｍｉｎを求める。
上記検出した最大値Ｈｍａｘから造影剤濃度が減少していく方向にそって、Ｇ（ｉ）＝０となる点を最初の位置として見いだせば、そこがＡＩＦの最小値Ｈｍｉｎである。
【００４６】
ステップ８：第２しきい値計算、第１パス期間の終了点の決定
データ処理部１７０は、算出した最小値Ｈｍｉｎから第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２を求める。
データ処理部１７０は次いで、ステップ３において平滑処理した動脈入力関数（ＡＩＦ）が正で（ＡＩＦ≧０）、最大値Ｈｍａｘから造影剤濃度が減少していく方向に沿って最初に現れる、第２しきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２より小さい平滑処理されたＡＩＦの位置（点）をＡＩＦの第１パス期間の終了点と決定する。
本実施の形態においては、第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２を固定した絶対値ではなく、検出した最小値Ｈｍｉｎを基準として終了点を決定しているので、造影剤濃度の状況に則して終了点を決定できるという利点がある。
【００４７】
第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２を規定する第２しいき値パラメータｐ２は、第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２が、被検部位において予想される最大値Ｈｍａｘの、たとえば、２５％の値とする（ｐ２＝４の時）。
第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２が大きければ、第１パス期間の終了点を検出する信頼性が高いが、終了点の検出が早まり、第１パス期間が狭くなる。逆に、第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２が小さいと、第１パス期間の終了点を検出する信頼性が低くなるが、終了点の検出が早まることはない。このような事情を考慮して、経験的に、しいき値パラメータｐ２を決定することができる。
また、第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２は被検部位に応じて決定することができる。
さらに、第２のしきい値Ｈｍｉｎ／ｐ２は動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線の状況に応じて決定することができる。
【００４８】
ステップ９：結果保存
データ処理部１７０は、上述した方法で求めた動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間の開始点、終了点、最大値、最小値、および、開始点と終了点との間のＡＩＦを保存する。
保存したこれらデータは、特にＡＩＦは、データ処理部１７０における灌流画像処理などに使用される。
【００４９】
上述した処理において、ステップ５の後ステップ７の処理を行い、時間的な順序の制約がないステップ６と８とを同じ処理工程において行うこともできる。
【００５０】
第２例の処理方法
図６はデータ処理部１７０で行われる、動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間を識別（決定）する第２例としての処理を示すフローチャートである。
図５を参照して述べた処理と、図６に図解した処理との相違は、図６に図解したステップ８Ａにおける、第２しきい値と、終了点の検出方法が異なるだけである。以下、その相違点を中心に述べる。
【００５１】
ステップ８Ａ：第２しきい値計算、第１パス期間の終了点の決定
データ処理部１７０は、算出した最大値Ｈｍａｘから第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３を求める。すなわち、図５のステップ８においては、第２のしきい値として最小値Ｈｍｉｎを用いたが、第２例においては最大値Ｈｍａｘを用いる。
さらに、データ処理部１７０は、最大値Ｈｍａｘから造影剤濃度が減少していく方向に沿って最初に現れる、上記第２しきい値Ｈｍａｘ／ｐ３より小さい平滑処理された動脈入力関数（ＡＩＦ）の位置（点）で、しかも、ステップ７において検出した最小値Ｈｍｉｎの位置より前の位置をＡＩＦの第１パス期間の終了点と決定する。
【００５２】
第２例のステップ８Ａの処理を、図５を参照して述べた第１例のステップ８の処理と比較すると、第２のしきい値は振幅が大きく、正確に検出できる最大値Ｈｍａｘを用いるので、しきい値判定の信頼性が高くなるという利点がある。
もちろん、最小値Ｈｍｉｎの位置より前の位置を動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間の終了点としているので、さらに第１パス期間の終了点の検出の信頼性は高い。
【００５３】
第２例においても、第２のしきい値を固定した絶対値ではなく、検出した最大値Ｈｍａｘを基準として終了点を決定しているので、造影剤濃度の状況に則して終了点を決定できるという利点がある。
【００５４】
第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３を規定する第２しきい値パラメータｐ３は、第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３が、被検部位において予想される最大値Ｈｍａｘの、たとえば、２５％の値とする（ｐ３＝４の時）。
第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３が大きければ、第１パス期間の終了点を検出する信頼性が高いが、終了点の検出が早まり、第１パス期間が狭くなる。逆に、第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３が小さいと終了点の検出が早まることはない。もちろん、最小値Ｈｍｉｎより前を終了点として検出しているので、終了点の検出の信頼性が低下することはない。このような事情を考慮して、経験的に、しきい値パラメータｐ３を決定することができる。
また、第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３は被検部位に応じて決定することができる。
さらに、第２のしきい値Ｈｍａｘ／ｐ３は動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線の状況に応じて決定することができる。
【００５５】
図６を参照して上述した処理においても、ステップ５の後ステップ７の処理を行い、時間的な順序の制約がないステップ６と８Ａとを同じ処理工程において行うこともできる。
【００５６】
処理内容の総合的な説明
図６に図解したステップ８Ａにおける処理の場合を例示して上述した処理の全体内容を述べる。
ＭＲ−コントラスト灌流画像処理においては、造影剤が静注されると、ＭＲ信号で示される造影剤濃度を示す信号（動脈入力関数（ＡＩＦ））の強度が急激に変化する。したがって、図１、図３に例示したように、造影剤濃度曲線（または動脈入力関数曲線）で示すＡＩＦの傾きが大きくなる。逆に、造影剤が血管または組織から出て行くと、ＡＩＦの信号強度が弱くなる。理想的な状態は元の画像強度に戻る（図１を参照）。しかし、造影剤が僅かに残りながら、一回、静脈を抜けて、再び動脈に入ってくる。これがノイズとなる第２パスを引き起こす。
ＡＩＦの画像強度が大きく変化する部分は、ＡＩＦの傾きは大きく変化する。したがって、本実施の形態においては、基本的に、造影剤濃度曲線におけるＡＩＦの各点について微分してその傾きを求め、その値を評価の指標として第１パス期間を検出する。
しかしながら、ＡＩＦは、非常に小さなＲＯＩ（通常、１０以下のピクセルの場合が多い）を使って算出されているためノイズの影響を大きく受け、ＡＩＦの微分値だけで第１パス期間を判定すると誤判断を招く。
【００５７】
以下、図７（Ａ）、図８、図１０に図解した例示的な動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線を参照して具体的に述べる。
各ＭＲ信号には各種のノイズが重畳されている。複数のＭＲ信号から計算した動脈入力関数（ＡＩＦ）は部分的にノイズが除去されているが、非常に小さなＲＯＩについて計算して求めたＡＩＦであるので、図７（Ａ）、図８、図１０に例示したように、ノイズの影響は依然として残っている。
【００５８】
図７（Ａ）に図解したグラフは、図１または図３に図解した動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間と第２パス期間とが比較的離れているが、ＭＲ信号に高周波ノイズが重畳されている状態を示す。破線ＣＶ１１で示した曲線がノイズの影響を受けない動脈入力関数（ＡＩＦ）を示し、実線ＣＶ１２で示した曲線がノイズが重畳された動脈入力関数（ＡＩＦ）を示す。
このようなランダムな高周波ノイズは、ステップ３における式１、２に示した移動平均処理によってキャンセルされて、図７（Ｂ）に実線ＣＶ１３で示したように、破線ＣＶ１１で示したノイズの影響を受けない動脈入力関数（ＡＩＦ）と同等のＡＩＦが得られる。
図７（Ｂ）に実線ＣＶ１３で示した平滑処理したＡＩＦについて微分して傾きを算出すれば、ステップ５においてａ１点を最大値Ｈｍａｘとして検出でき、ステップ６において第１しきい値Ｈｍａｘ／ｐ１からａ２点を第１パス期間の開始点と検出でき、ステップ７においてａ３から最小値Ｈｍｉｎを検出でき、ステップ８において第２しきい値Ｈｍａｘ／ｐ３からａ４点を第１パス期間の終了点と検出できる。
【００５９】
以上により、単に高周波ノイズが重畳した場合は問題なく、正確に第１パス期間を検出できることが理解されよう。したがって、単なる高周波ノイズが重畳した場合は問題ないとして、その他のノイズが発生した場合について述べる。
【００６０】
図８の実線で示した曲線ＣＶ２１は最大値の近傍に２つの極大値ｂ１、ｂ２を含む動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線である。ＡＩＦは非常に小さなＲＯＩ（通常、１０以下のピクセルの場合が多い）を使って算出されているため、ノイズの影響を大きく受けて、曲線ＣＶ２１に例示したＡＩＦが得られる場合もある。この曲線の傾きだけを見ると、ｂ１部分が最大値を示すピーク点として検出されれば、ｂ２部分で微分値が逆転するので、ｂ２点が第１パス期間の終点として検出される。
このようなノイズの影響による誤決定を回避するため、ステップ４におけるＡＩＦを微分してＡＩＦの傾きを求める前に、ステップ３において、ＡＩＦの平滑処理を行う。その結果を破線で示した曲線ＣＶ２２として示す。曲線ＣＶ２２においては、２つの極大値ｂ１、ｂ２の間に新たな１つの極大値ｂ３が内挿され、全体のＡＩＦも平滑になっている。しかしながら、元のＡＩＦが失われたわけではない。したがって、図８に例示したように、第１しきい値Ｈｍａｘ／ｐ１および第２しきい値Ｈｍａｘ／ｐ３を用いて、第１パス期間を正確に決定できる。
【００６１】
図９は図８を参照して述べた前処理をした後、画像再構成した脳頭部の脳血流（ＣＢＦ）についての灌流画像の例を示す。図解の限界により正確な図解ではないが、斜線部分が赤で表示されたＣＢＦを示す。図８の曲線ＣＶ２１のような動脈入力関数（ＡＩＦ）でも、ＣＢＦが鮮明に画像化されている。
図９に図解したＣＢＦをプロトン放射断層画像（Ｐｒｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＰＥＴ）  によるＣＢＦと比較すると、ＰＥＴによるＣＢＦと非常に高い相関を持つことが分かった。
【００６２】
図１０の実線で示した曲線ＣＶ３１は、ノイズにより動脈入力関数（ＡＩＦ）の立ち上がり部分が瞬間的に０以下に低下しているＡＩＦの造影剤濃度曲線である。このようなノイズは、ステップ３におけるＡＩＦの平滑処理により、破線で示した曲線ＣＶ３２のごとく修正される。ステップ４以降の処理によって、上記同様、正確に第１パス期間を検出することができる。
【００６３】
他の応用例
本発明の画像信号処理方法は、動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線だけでなく、他の特定期間の検出にも適用できる。
また本発明の画像信号処理方法は、ＡＩＦだけではなく、筋肉組織など他の造影剤濃度曲線にも応用できる。
【００６４】
また上述した実施の形態においては、動脈入力関数（ＡＩＦ）について述べたが、本発明の画像信号処理方法は、基本的に１ピクセルごとの信号についても適用できる。すなわち、本発明の画像信号処理方法によれば、ピクセルごとに（Ｐｉｘｅｌ  ｂｙ  Ｐｉｘｅｌで）第１パス期間を正確に検出できる。
【００６５】
さらに本発明は、ＭＲＩ装置に限らず、造影剤を用いたＣＴ−灌流画像処理における前処理として、第１パス期間の検出に適用でき、ＣＴ−灌流画像処理においても、上述したＭＲ−灌流画像処理におけると同様の問題、すなわち、第１パス期間の決定の不正確さ、および、それに起因する脳血流（ＣＢＦ）マップの精度の不足を改善することができる。
【００６６】
【発明の効果】
本発明によれば、ＭＲコントラスト灌流画像信号処理方法、ＣＴコントラスト灌流画像信号処理方法などに用いる原検出信号が各種のノイズの影響を受けている場合でも、平滑処理によりノイズの影響を排除して、さらに、適切なしきい値を設定し、正確に、かつ、自動的に、第１パス期間を検出できる。
さらに本発明によれば、このように前処理して正確に検出した第１パス期間の信号を用いることにより、灌流画像の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は造影剤濃度・時間変化グラフである。
【図２】図２は動脈内血液の流速、静脈内血液の流速、筋肉組織内血液の流速を図解したグラフである。
【図３】図３は動脈、静脈、筋肉組織など脳全体の平均組織濃度曲線ＣＶＡＶと、動脈入力関数（ＡＩＦ）の曲線ＣＶＡＩＦ  を示すグラフである。
【図４】図４は本発明の第１実施の形態としてのＭＲＩ装置の構成図である。
【図５】図５は図４に図解したデータ処理部で行われる動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間を検出する第１例としての処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は図４に図解したデータ処理部で行われる動脈入力関数（ＡＩＦ）の第１パス期間を検出する第２例としての処理を示すフローチャートである。
【図７】図７（Ａ）はＭＲ信号に高周波ノイズが重畳したときの動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線を示すグラフであり、図７（Ｂ）は本発明の平滑処理したＡＩＦの造影剤濃度曲線を示すグラフである。
【図８】図８は最大値の近傍に２つの極大値ｂ１、ｂ２を含む動脈入力関数（ＡＩＦ）の造影剤濃度曲線である。
【図９】図９は図８の動脈入力関数（ＡＩＦ）を処理して得られた第１パス期間の信号を用いて生成した脳血流（ＣＢＦ）を示す画像を概略的に図解した図である。
【図１０】図１０は動脈入力関数（ＡＩＦ）の立ち上がり部分にノイズによる瞬間的な低下が見られるＡＩＦとその平滑処理結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１００・・マグネットシステム
１０２・・主磁場コイル部
１０６・・勾配コイル部
１０８・・ＲＦコイル部
１３０・・勾配コイル駆動部  １４０・・ＲＦコイル駆動部
１５０・・データ収集部      １６０・・制御部
１７０・・データ処理部      １８０・・表示部
１９０・・操作部
３００・・被検体            ５００・・クレードル
【図１】
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【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】
2004344244.tif 000012
【図８】
2004344244.tif 000013
【図９】
2004344244.tif 000014
【図１０】
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