(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対してフィルタ処理を施すフィルタ処理装置であって、
原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比を求める配列サイズ比取得手段と、
前記サイズ比に基づいて整数比Ｉを求める整数比取得手段と、
（Ｉ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、
再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、
フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のフィルタ処理装置において、
原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比が１.７以下の場合、
前記フィルタ処理実行手段は、元の拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行することを特徴とするフィルタ処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のフィルタ処理装置において、
原データ配列および拡大データ配列が２次元配列である場合、
原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘおよびｙ方向についてのサイズ比Ｒｙを求める配列サイズ比取得手段と、
原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘおよびｙ方向についてのサイズ比Ｒｙに近い整数比ＩｘとＩｙとを求める整数比取得手段と、
拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、
再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、
フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載のフィルタ処理装置において、
原データ配列および拡大データ配列が３次元配列である場合、
原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙおよびｚ方向についてのサイズ比Ｒｚを求める配列サイズ比取得手段と、
原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙおよびｚ方向についてのサイズ比Ｒｚに近い整数比ＩｘとＩｙとＩｚとを求める整数比取得手段と、
拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列し次にｚ方向の（Ｉｚ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、
再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、
フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のフィルタ処理装置を具備したことを特徴とするＭＲＩ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、フィルタ処理方法、フィルタ処理装置、ＭＲＩ装置およびソフトウエアに関し、更に詳しくは、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対して良好なフィルタ処理を施すことが出来るフィルタ処理方法、フィルタ処理装置、ＭＲＩ装置およびソフトウエアに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲＩ装置では、撮像時には例えば１２８×１２８，２５６×２５６などの所望のマトリクスサイズを選択できる。一方、撮像した画像を保存する場合は、管理や処理の簡単化の都合から、例えば２５６×２５６や５１２×５１２の固定のマトリクスサイズに統一している。このため、撮像時のマトリクスサイズが保存用のマトリクスサイズより小さい場合は、補間処理を行って、原データの間に補間データを加えている。
【０００３】
図２２は、撮像時のマトリクスサイズのデータ配列の概念図である。
黒丸が原データを表す。このデータ配列を一般的に原データ配列と呼ぶこととする。
【０００４】
図２３は、原データの間に補間データを加えて保存用にマトリクスサイズを拡大したデータ配列の概念図である。
白丸が補間データを表す。このデータ配列を一般的に拡大データ配列と呼ぶこととする。
【０００５】
従来、拡大データ配列に対してフィルタ処理を施す場合、拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、図２４に示すようなフィルタ処理した拡大データ配列を得ていた。
黒四角がフィルタ処理後の原データを表し、白四角がフィルタ処理後の補間データを表す。
なお、フィルタ処理は、例えば平滑化処理やエッジ強調処理や分散値化処理などである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
図２５〜図２８を参照して従来技術の問題点を説明する。なお、説明の簡単化のため、データ配列が１次元配列であり、フィルタ処理が平滑化処理であるとして説明する。
図２５に示すように、原データ配列では、奇数位置のデータが値Ｌをとり、偶数位置のデータが値Ｈをとるものとする。
図２６に示すように、隣接する原データの中間位置にそれらの平均値を持つ補間データを付加したものを拡大データ配列とする。
図２７は、図２６の拡大データ配列に対して、平滑化対象データの片側のみに隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データに０.５の重みを掛けて加算した値をとり、平滑化対象データの両側に隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データにそれぞれ０.２５の重みを掛けて加算した値をとる平滑化処理を行った結果の拡大データ配列である。
【０００７】
ところが、原データ配列に対して同じ平滑化処理を施すと、図２８に示すようになる。
【０００８】
図２７と図２８とを比較すれば判るように、拡大データ配列に対してフィルタ処理を施した場合は、良好な処理結果が得られていない。
このように、拡大データ配列に対する従来のフィルタ処理では、良好な処理結果が得られない問題点があった。
そこで、本発明の目的は、拡大データ配列に対して良好なフィルタ処理を施すことが出来るフィルタ処理方法、フィルタ処理装置、ＭＲＩ装置およびソフトウエアを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対するフィルタ処理方法であって、原データ配列中の原データおよび補間データがそれぞれ分かれてまとまるようにデータを再配列し、その再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、そのフィルタ処理した拡大データ配列のデータを元の位置に復元することを特徴とするフィルタ処理方法を提供する。
従来のフィルタ処理では、均等に入り交じって位置している原データと補間データとにフィルタ処理が実行されているため、補間データの副作用により、良好なフィルタ処理結果が得られなくなっていると考えられる。
これに対して、上記第１の観点によるフィルタ処理方法では、原データと補間データがそれぞれ別個にまとまって集まって位置するようにデータを再配列し、これに対してフィルタ処理を実行する。すると、原データと補間データとが入り交じっていないため、フィルタ処理結果は良好になる。そして、フィルタ処理後、データを元の位置に戻すため、良好なフィルタ処理を施した拡大データ配列が得られることとなる。
【００１０】
第２の観点では、本発明は、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対するフィルタ処理方法であって、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比Ｒに近い整数値をＩとするとき、（Ｉ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、その再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、そのフィルタ処理した拡大データ配列のデータを元の位置に復元することを特徴とするフィルタ処理方法を提供する。
従来のフィルタ処理では、均等に入り交じって位置している原データと補間データとにフィルタ処理が実行されているため、補間データの副作用により、良好なフィルタ処理結果が得られなくなっていると考えられる。
これに対して、上記第２の観点によるフィルタ処理方法では、原データと補間データがそれぞれ別個にまとまって集まって位置する確率が高くなるようにデータを再配列し、これに対してフィルタ処理を実行する。すると、原データと補間データとが入り交じっていないため、フィルタ処理結果は良好になる。そして、フィルタ処理後、データを元の位置に戻すため、良好なフィルタ処理を施した拡大データ配列が得られることとなる。
【００１１】
第３の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理方法において、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比が１.７以下ならデータの再配列を行わないことを特徴とするフィルタ処理方法を提供する。
本発明の発明者の知見によれば、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比が１.７以下では、従来のフィルタ処理方法との格別の差は得られなかった。
そこで、上記第３の観点のフィルタ処理方法では、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比が１.７以下では、データの再配列を行わず、再配列や復元の処理負担を回避する。
【００１２】
第４の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理方法において、原データ配列および拡大データ配列が２次元配列であり、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘおよびｙ方向についてのサイズ比Ｒｙに近い整数比ＩｘとＩｙとを求め、拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列するか又はｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列するか又はｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、その再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、そのフィルタ処理した拡大データ配列のデータを元の位置に復元することを特徴とするフィルタ処理方法を提供する。
上記第４の観点のフィルタ処理方法では、拡大データ配列が２次元配列である場合に良好なフィルタ処理を施した拡大データ配列が得られる。すなわち、画像データに対して良好なフィルタ処理を施すことが出来る。
【００１３】
第５の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理方法において、原データ配列および拡大データ配列が３次元配列であり、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙおよびｚ方向についてのサイズ比Ｒｚおよびに近い整数比ＩｘとＩｙとＩｚとを求め、拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、次に拡大データ配列のｚ方向の（Ｉｚ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し、その再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、そのフィルタ処理した拡大データ配列のデータを元の位置に復元することを特徴とするフィルタ処理方法を提供する。
上記第５の観点のフィルタ処理方法では、拡大データ配列が３次元配列である場合に良好なフィルタ処理を施した拡大データ配列が得られる。すなわち、ボリュームデータに対して良好なフィルタ処理を施すことが出来る。
【００１４】
第６の観点では、本発明は、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対するフィルタ処理装置であって、原データ配列中の原データおよび補間データがそれぞれ分かれてまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置を提供する。
上記第６の観点によるフィルタ処理装置では、上記第１の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００１５】
第７の観点では、本発明は、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対してフィルタ処理を施すフィルタ処理装置であって、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比を求める配列サイズ比取得手段と、前記サイズ比に基づいて整数比Ｉを求める整数比取得手段と、（Ｉ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置を提供する。
上記第７の観点によるフィルタ処理装置では、上記第２の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００１６】
第８の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理装置において、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比が１.７以下の場合、前記フィルタ処理実行手段は、元の拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行することを特徴とするフィルタ処理装置を提供する。
上記第８の観点によるフィルタ処理装置では、上記第２の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００１７】
第９の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理装置において、原データ配列および拡大データ配列が２次元配列である場合、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘおよびｙ方向についてのサイズ比Ｒｙを求める配列サイズ比取得手段と、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙに近い整数比ＩｘとＩｙとを求める整数比取得手段と、拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置を提供する。
上記第９の観点によるフィルタ処理装置では、上記第４の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００１８】
第１０の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理装置において、原データ配列および拡大データ配列が３次元配列である場合、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙおよびｚ方向についてのサイズ比Ｒｚを求める配列サイズ比取得手段と、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向についてのサイズ比Ｒｘ、ｙ方向についてのサイズ比Ｒｙおよびｚ方向についてのサイズ比Ｒｚに近い整数比ＩｘとＩｙとＩｚとを求める整数比取得手段と、拡大データ配列のｘ方向の（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列し次にｙ方向の（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列し次にｚ方向の（Ｉｚ−１）個飛びに位置するデータ毎にそれぞれまとまるようにデータを再配列するデータ再配列手段と、再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するフィルタ処理実行手段と、フィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すデータ配列復元手段とを具備したことを特徴とするフィルタ処理装置を提供する。
上記第１０の観点によるフィルタ処理装置では、上記第５の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００１９】
第１１の観点では、本発明は、上記構成のフィルタ処理装置を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、ＭＲ画像データおよびＭＲボリュームデータに対して良好なフィルタ処理を施すことが出来る。
【００２０】
第１２の観点では、本発明は、原データ配列の原データの間に補間データを加えてデータ数を拡大した拡大データ配列に対してフィルタ処理を施すためのソフトウエアであって、原データ配列に対する拡大データ配列のサイズ比Ｒに近い整数値Ｉを求めるステップと、（Ｉ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータを再配列するステップと、その再配列した拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行するステップと、そのフィルタ処理した拡大データ配列のデータの配列を元に戻すステップとを含むことを特徴とするソフトウエアを提供する。
上記第１２の観点によるソフトウエアでは、上記第２の観点のフィルタ処理方法を好適に実施できる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施形態により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２２】
−第１の実施形態−
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置を示すブロック図である。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１は、内部に被検体を挿入するための空間部分（ボア）を有し、この空間部分を取りまくようにして、被検体に一定の静磁場を印加する静磁場コイル１ｐと、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の勾配磁場（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の組み合わせによりスライス勾配軸，リード勾配軸，位相エンコード勾配軸が形成される）を発生するための勾配磁場コイル１ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを与える送信コイル１ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を検出する受信コイル１ｒとが配置されている。前記静磁場コイル１ｐ，勾配磁場コイル１ｇ，送信コイル１ｔおよび受信コイル１ｒは、それぞれ静磁場電源２，勾配磁場駆動回路３，ＲＦ電力増幅器４および前置増幅器５に接続されている。
【００２３】
シーケンス記憶回路６は、計算機７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて勾配磁場駆動回路３を操作し、前記マグネットアセンブリ１の勾配磁場コイル１ｇから勾配磁場を発生させると共に、ゲート変調回路８を操作し、ＲＦ発振回路９の搬送波出力信号を所定タイミング・所定包絡線形状のパルス状信号に変調し、それをＲＦパルスとしてＲＦ電力増幅器４に加え、ＲＦ電力増幅器４でパワー増幅した後、前記マグネットアセンブリ１の送信コイル１ｔに印加し、所望の撮像面を選択励起する。
【００２４】
前置増幅器５は、マグネットアセンブリ１の受信コイル１ｒで検出された被検体からのＮＭＲ信号を増幅し、位相検波器１０に入力する。位相検波器１０は、ＲＦ発振回路９の搬送波出力信号を参照信号とし、前置増幅器５からのＮＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器１１に与える。Ａ／Ｄ変換器１１は、位相検波後のアナログ信号をデジタルデータに変換して、計算機７に入力する。
【００２５】
計算機７は、Ａ／Ｄ変換器１１からデジタルデータを読み込み、画像再構成演算を行って例えばマトリクスサイズ２５６×２５６のＭＲ画像の原データ配列を生成する。また、計算機７は、原データ配列に対して補間処理を施し、例えばマトリクスサイズ５１２×５１２のＭＲ画像の拡大データ配列に統一して記憶装置１３に記憶する。また、計算機７は、拡大データ配列に対してフィルタ処理を施す。さらに、計算機７は、操作コンソール１２から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
表示装置１４は、前記フィルタ処理を施したＭＲ画像などを表示する。
【００２６】
図２および図３は、上記ＭＲＩ装置１００による第１の実施形態に係るフィルタ処理のフローチャートである。
なお、図４に示すマトリクスサイズ１５×１５の拡大データ配列を想定して説明する。この拡大データ配列の元になった原データ配列はマトリクスサイズ８×８とする。また、図４で黒丸は原データを表し、白丸は補間データを表す。
【００２７】
ステップＰ１では、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向サイズ比Ｒｘおよびｙ方向サイズ比Ｒｙを求める。図４の例では、Ｒｘ＝１.８７５、Ｒｙ＝１.８７５である。
ステップＰ２では、ｘ方向サイズ比Ｒｘ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｘ＞１.７ならステップＰ３へ進み、Ｒｘ≦１.７ならステップＰ５へ進む。図４の例では、Ｒｘ＝１.８７５なので、ステップＰ３へ進む。
ステップＰ３では、ｘ方向サイズ比Ｒｘに近い整数値Ｉｘを求める。図４の例では、Ｒｘ＝１.８７５なので、四捨五入して、Ｉｘ＝２を得る。
ステップＰ４では、ｘ方向に（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるように拡大データ配列のデータを再配列する。図４の例では、ｘ方向に１個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータをｘ方向に再配列し、図５の拡大データ配列を得る。
【００２８】
ステップＰ５では、ｙ方向サイズ比Ｒｙ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｙ＞１.７ならステップＰ６へ進み、Ｒｙ≦１.７ならステップＰ１１へ進む。図４の例では、Ｒｙ＝１.８７５なので、ステップＰ６へ進む。
ステップＰ６では、ｙ方向サイズ比Ｒｙに近い整数値Ｉｙを求める。図４の例では、Ｒｙ＝１.８７５なので、四捨五入して、Ｉｙ＝２を得る。
ステップＰ７では、ｙ方向に（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるように拡大データ配列のデータを再配列する。図５の例では、ｙ方向に１個飛びに位置するデータ毎にまとまるようにデータをｙ方向に再配列し、図６の拡大データ配列を得る。
【００２９】
ステップＰ１１では、拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行する。図４の例では、図６の拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行し、図７の拡大データ配列を得る。図７で黒四角はフィルタ処理後の原データを表し、白四角はフィルタ処理後の補間データを表す。
【００３０】
図３のステップＰ２３では、ｙ方向サイズ比Ｒｙ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｙ＞１.７ならステップＰ２４へ進み、Ｒｙ≦１.７ならステップＰ２５へ進む。図４の例では、Ｒｙ＝１.８７５なので、ステップＰ２４へ進む。
ステップＰ２４では、ｙ方向に再配列したデータを元に戻す。図７の例では、図８に示すようにｙ方向の位置を復元する。
【００３１】
ステップＰ２５では、ｘ方向サイズ比Ｒｘ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｘ＞１.７ならステップＰ２６へ進み、Ｒｘ≦１.７なら処理を終了する。
ステップＰ２６では、ｘ方向に再配列したデータを元に戻す。図８の例では、図９に示すようにｘ方向の位置を復元する。そして、処理を終了する。
【００３２】
図１０〜図１３を参照して本発明の原理を説明する。なお、説明の簡単化のため、データ配列が１次元配列であり、フィルタ処理が平滑化処理であるとして説明する。
図１０に示すように、拡大データ配列では、黒丸の原データが交互に値Ｌと値Ｈをとり、隣接する原データの中間位置にそれらの平均値を持つ白丸の補間データが付加されている。この例では、サイズ比Ｒ＝１.８７５である。
図１１は、図１０の拡大データ配列のデータを再配列した拡大データ配列である。Ｉ＝２であり、１つ飛びのデータすなわち奇数番データと偶数番データとがそれぞれ別個にまとまるように再配列している。
図１２は、図１１の拡大データ配列に対して、平滑化対象データの片側のみに隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データに０.５の重みを掛けて加算した値をとり、平滑化対象データの両側に隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データにそれぞれ０.２５の重みを掛けて加算した値をとる平滑化処理を行った結果の拡大データ配列である。
図１３は、データを元の位置に復元した拡大データ配列すなわち本発明のフィルタ処理を施した結果の拡大データ配列である。
【００３３】
本発明に係る図１３と従来に係る図２３とを比較すれば、本発明の方が従来よりも良好にフィルタ処理を施せることが理解されよう。
【００３４】
図１４〜図１７を参照して本発明の原理を更に説明する。なお、説明の簡単化のため、データ配列が１次元配列であり、フィルタ処理が平滑化処理であるとして説明する。
図１４に示すように、拡大データ配列では、黒丸の原データが交互に値Ｌと値Ｈをとり、隣接する原データの間に白丸と白長円の２個の補間データが付加されている。この例では、サイズ比Ｒ＝２.７５である。
図１５は、図１４の拡大データ配列のデータを再配列した拡大データ配列である。Ｉ＝３であり、２つ飛びのデータがそれぞれ別個にまとまるように再配列している。
図１６は、図１５の拡大データ配列に対して、平滑化対象データの片側のみに隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データに０.５の重みを掛けて加算した値をとり、平滑化対象データの両側に隣接データがある場合は、平滑化対象データに０.５の重みを掛け且つ隣接データにそれぞれ０.２５の重みを掛けて加算した値をとる平滑化処理を行った結果の拡大データ配列である。
図１６は、データを元の位置に復元した拡大データ配列すなわち本発明のフィルタ処理を施した結果の拡大データ配列である。
【００３５】
図１４〜図１７からサイズ比Ｒが２.５〜３.４の場合でも良好にフィルタ処理を施せることが理解されよう。それ以上のサイズ比Ｒの場合も同様である。
【００３６】
上記ＭＲＩ装置１００によれば、補間データを加えてマトリクスサイズを拡大したＭＲ画像に対しても良好にフィルタ処理を施すことができ、画質を改善することが出来る。
【００３７】
−第２の実施形態−
図１８および図１９は、上記ＭＲＩ装置１００による第２の実施形態に係るフィルタ処理のフローチャートである。
ステップＰ１では、原データ配列に対する拡大データ配列のｘ方向サイズ比Ｒｘ、ｙ方向サイズ比Ｒｙおよびｚ方向サイズ比Ｒｚを求める。
ステップＰ２では、ｘ方向サイズ比Ｒｘ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｘ＞１.７ならステップＰ３へ進み、Ｒｘ≦１.７ならステップＰ５へ進む。
ステップＰ３では、ｘ方向サイズ比Ｒｘに近い整数値Ｉｘを求める。
ステップＰ４では、ｘ方向に（Ｉｘ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるように拡大データ配列のデータを再配列する。
【００３８】
ステップＰ５では、ｙ方向サイズ比Ｒｙ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｙ＞１.７ならステップＰ６へ進み、Ｒｙ≦１.７ならステップＰ８へ進む。
ステップＰ６では、ｙ方向サイズ比Ｒｙに近い整数値Ｉｙを求める。
ステップＰ７では、ｙ方向に（Ｉｙ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるように拡大データ配列のデータを再配列する。
【００３９】
ステップＰ８では、ｚ方向サイズ比Ｒｚ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｚ＞１.７ならステップＰ９へ進み、Ｒｚ≦１.７ならステップＰ１１へ進む。
ステップＰ９では、ｚ方向サイズ比Ｒｚに近い整数値Ｉｚを求める。
ステップＰ１０では、ｚ方向に（Ｉｚ−１）個飛びに位置するデータ毎にまとまるように拡大データ配列のデータを再配列する。
【００４０】
例えば、図２０の３次元配列の拡大データ配列に対して前記ステップＰ４、Ｐ７、Ｐ１０を実行すると、図２１に示すように原データ（黒丸）と補間データ（白丸）とがそれぞれ分かれてまとまるように再配列された拡大データ配列となる。
【００４１】
ステップＰ１１では、拡大データ配列に対してフィルタ処理を実行する。
【００４２】
図１９のステップＰ２１では、ｚ方向サイズ比Ｒｚ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｚ＞１.７ならステップＰ２２へ進み、Ｒｚ≦１.７ならステップＰ２３へ進む。
ステップＰ２３では、ｙ方向サイズ比Ｒｙ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｙ＞１.７ならステップＰ２４へ進み、Ｒｙ≦１.７ならステップＰ２５へ進む。
ステップＰ２４では、ｙ方向に再配列したデータを元に戻す。
【００４３】
ステップＰ２５では、ｘ方向サイズ比Ｒｘ≦１.７か否かをチェックし、Ｒｘ＞１.７ならステップＰ２６へ進み、Ｒｘ≦１.７なら処理を終了する。
ステップＰ２６では、ｘ方向に再配列したデータを元に戻す。そして、処理を終了する。
【００４４】
以上のように、拡大データ配列が３次元配列である場合にも本発明を適用できる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明のフィルタ処理方法、フィルタ処理装置、ＭＲＩ装置およびソフトウエアによれば、補間データを加えて配列サイズを拡大した拡大データ配列に対しても良好にフィルタ処理を施すことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態にかかるフィルタ処理のフローチャートである。
【図３】図２の続きのフローチャートである。
【図４】２次元の拡大データ配列の例示図である。
【図５】ｘ方向に再配列した拡大データ配列の例示図である。
【図６】ｙ方向に再配列した拡大データ配列の例示図である。
【図７】再配列した拡大データ配列にフィルタ処理を実行した後の拡大データ配列の例示図である。
【図８】ｙ方向のデータの位置を復元したフィルタ処理後の拡大データ配列の例示図である。
【図９】ｘ方向のデータの位置を復元したフィルタ処理後の拡大データ配列の例示図である。
【図１０】原データ間に１個の補間データを付加した拡大データ配列の例示図である。
【図１１】再配列した図１０の拡大データ配列の例示図である。
【図１２】図１１の拡大データ配列に平滑化処理を実行して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図１３】図１２のデータの位置を復元して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図１４】原データ間に２個の補間データを付加した拡大データ配列の例示図である。
【図１５】再配列した図１４の拡大データ配列の例示図である。
【図１６】図１５の拡大データ配列に平滑化処理を実行して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図１７】図１６のデータの位置を復元して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置のブロック図である。
【図１９】本発明の第２の実施形態にかかるフィルタ処理のフローチャートである。
【図２０】３次元配列の拡大データ配列を示す模式図である。
【図２１】再配列した３次元配列の拡大データ配列を示す模式図である。
【図２２】２次元の原データ配列の例示図である。
【図２３】図２２の原データ間に１個の補間データを付加した拡大データ配列の例示図である。
【図２４】図２３の拡大データ配列にフィルタ処理を実行して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図２５】１次元の原データ配列の例示図である。
【図２６】図２５の原データ間に１個の補間データを付加した拡大データ配列の例示図である。
【図２７】図２６の拡大データ配列にフィルタ処理を実行して得られた拡大データ配列の例示図である。
【図２８】図２５の原データ配列にフィルタ処理を実行して得られた原データ配列の例示図である。
【符号の説明】
７              計算機
１３            記憶装置
１００          ＭＲＩ装置
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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