(57)【要約】【課題】関節に関する評価値を精度良く算出することができる画像処理装置及び関節に関する評価値を精度良く算出することができる磁気共鳴イメージング装置を提供すること。【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、取得部と、解析部とを備える。取得部は、磁気共鳴イメージングにより収集された被検体の関節を含む３次元データを取得する。解析部は、３次元データを３次元空間内で解析して、被検体の関節に関する評価値を算出する。【選択図】図１
2017221273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴イメージングにより収集された被検体の関節を含む３次元データを取得する取得部と、
前記３次元データを３次元空間内で解析して、前記被検体の関節に関する評価値を算出する解析部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記解析部は、前記３次元データを３次元空間内で解析することにより、関心対象領域の体積を算出し、当該体積を用いて、前記評価値を算出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記解析部は、前記体積と、前記被検体内において前記関心対象領域と対称性を有する領域の体積との比較により、前記評価値を算出する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記解析部は、前記体積と、臨床により得られた前記関心対象領域の体積との比較により、前記評価値を算出する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記解析部は、前記３次元データを３次元空間内で解析することにより、３次元空間における輝度と頻度との関係を表すヒストグラムを生成し、当該３次元空間におけるヒストグラムを用いて、前記評価値を算出する、
請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、水脂肪分離法により収集された３次元の脂肪画像データを取得し、
前記解析部は、前記３次元の脂肪画像データを解析することにより、前記評価値として脂肪変性割合を算出する、
請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、３次元の形態画像データを取得し、
前記解析部は、前記３次元の形態画像データを解析することにより、前記評価値として筋萎縮度を算出する、
請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記解析部は、前記評価値を用いて、前記関節に関する評価の判定を行う、
請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、コントラストの異なる複数の３次元データを取得し、
前記解析部は、前記複数の３次元データを解析することにより、複数の評価値を算出し、当該複数の評価値を用いて、前記評価の判定を行う、
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
被検体の関節を含む関心対象領域に関する３次元データを収集する収集部と、
前記３次元データを３次元空間内で解析して、前記被検体の関節に関する評価値を算出する解析部と、
を備える、磁気共鳴イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像診断装置により生成された各種の医用画像が用いられて、関節についての診断が医師により行われている。例えば、医師は、断裂した肩の腱板を再建する手術を行う前に、断裂した腱板が含まれる医用画像（断裂した腱板が描出された医用画像）を確認して、手術後の予後を予測する診断を行う。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】佐志隆士  他、「肩関節のMRI  第二版」、メジカルビュー社、p79  コラム
【非特許文献２】岩噌弘志  他、「MRIを用いた肩腱板断面積測定における至適撮影方法の検討」、Vol.29、263-267
【非特許文献３】高宮城あずさ  他、「腱板断裂症例の脂肪変性の程度とJOA  scoreの改善度との関連性：〜MRIからみた脂肪変性評価を用いた検討〜」、第48回日本理学療法学術大会（名古屋）
【非特許文献４】▲鶴▼田大作  他、「肩腱板断裂患者における臨床像、MRI所見、および病理組織像の関係」、山形医学2014
【非特許文献５】Gerber  C  et  al.、”Correlation  of  atrophy  and  fatty  infiltration  on  strength  and  integrity  of  rotator  cuff  repairs:  a  study  in  thirteen  patients”、J  Shoulder  Joint  Surg、2007;  16:  p.1973-1982
【非特許文献６】Goutallier  D  et  al.、”Influence  of  cuff  muscle  fatty  degeneration  on  anatomic  and  functional  outcomes  after  simple  suture  of  full-thickness  tears”、J  Shoulder  Elbow  Surg、2003;  12:  p.550-554
【非特許文献７】村成幸  他、「腱板広範囲断裂に対する一時修復の可否は術前予測可能か？」、肩関節、1999年、23巻、p.391-395
【非特許文献８】堀克弘  他、「腱板完全断裂における断裂筋の脂肪変性の頻度−CT画像による観察−」、肩関節、2003年、27巻、p.455-458
【非特許文献９】和田政浩  他、「肩腱板断裂後の棘上筋筋腹のMRI評価」、肩関節、2001年、25巻、p.231-234
【非特許文献１０】野崎太希  他、「Dixon法を用いたMRIによる棘上筋脂肪変性(浸潤)の定量評価」、肩関節、2013年、37巻、p.455-459
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、関節に関する評価値を精度良く算出することができる画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る画像処理装置は、取得部と、解析部とを備える。取得部は、磁気共鳴イメージングにより収集された被検体の関節を含む３次元データを取得する。解析部は、３次元データを３次元空間内で解析して、被検体の関節に関する評価値を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】図２は、計測ＲＯＩの設定方法の一例について説明するための図である。
【図３Ａ】図３Ａは、相対的な割合を評価値として算出する場合の技術的意義の一例について説明するための模式図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、相対的な割合を評価値として算出する場合の技術的意義の一例について説明するための模式図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置によって行われる解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る解析機能が実行する処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る画像処理装置によって行われる解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、添付図面を参照して、画像処理装置及び磁気共鳴イメージング（Magnetic  Resonance  Imaging：ＭＲＩ）装置の各実施形態及び各変形例を詳細に説明する。なお、各実施形態及び各変形例は、適宜組み合わせることができる。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介して、画像診断装置の一例であるＭＲＩ装置１００と、画像保管装置２００とに接続される。なお、画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介して、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置や、超音波診断装置、ＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography)装置等の他の画像診断装置にさらに接続されてもよい。
【０００９】
ＭＲＩ装置１００は、磁気共鳴現象を利用して被検体の画像データを収集する。すなわち、ＭＲＩ装置１００は、磁気共鳴イメージングにより、被検体の画像データを収集する。具体例を挙げて説明すると、ＭＲＩ装置１００は、操作者によって設定された撮像条件に基づいて各種撮像シーケンスを実行することで、被検体から磁気共鳴データを収集する。そして、ＭＲＩ装置１００は、収集した磁気共鳴データに対してフーリエ変換処理等の画像処理を施すことで、２次元又は３次元の画像データを生成する。例えば、ＭＲＩ装置１００は、肩の腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ２Ｗ（T2  Weighted）画像、肩の腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ１画像などの形態画像の３次元の画像データを生成する。また、ＭＲＩ装置１００は、水脂肪分離法により磁気共鳴データを収集し、収集した磁気共鳴データから、肩の腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元の脂肪画像データを生成する。
【００１０】
画像保管装置２００は、各種画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置２００は、ネットワーク５０を介してＭＲＩ装置１００から画像データを取得し、取得した画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。例えば、画像保管装置２００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。
【００１１】
画像処理装置３００は、各種画像診断装置によって収集された画像データを処理する。例えば、画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介してＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から画像データを取得し、装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。また、画像処理装置３００は、取得した画像データに対して各種画像処理を行い、画像処理を行う前又は画像処理を行った後の画像データをディスプレイ等に出力する。
【００１２】
例えば、図１に示すように、画像処理装置３００は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路３１０と、記憶回路３２０と、入力回路３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。
【００１３】
Ｉ／Ｆ回路３１０は、画像処理装置３００と、ネットワーク５０を介して接続された他の装置との間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network  Interface  Controller）等によって実現される。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される画像データを所定の通信プロトコルに準拠した形式に変換し、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００に送信する。また、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から受信した画像データを処理回路３５０に出力する。
【００１４】
記憶回路３２０は、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。例えば、記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から送られる命令に応じて、入力された画像データを記憶し、又は、記憶している画像データを処理回路３５０に出力する。
【００１５】
また、記憶回路３２０は、体積データベース３２０ａと、ＪＯＡスコアデータベース３２０Ｂとを記憶する。体積データベース３２０ａには、実験や研究などの臨床により得られた萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値が予め登録されている。また、ＪＯＡスコアデータベース３２０Ｂには、後述する筋萎縮度及び脂肪変性割合ごとに、筋萎縮度及び脂肪変性割合の組み合わせに対応するＪＯＡスコアが予め登録されている。
【００１６】
入力回路３３０は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。例えば、入力回路３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。例えば、入力回路３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。
【００１７】
ディスプレイ３４０は、各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。例えば、ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続されており、処理回路３５０から出力される画像データに基づいて、各種の形式で画像を表示する。
【００１８】
処理回路３５０は、入力回路３３０から出力される入力操作に応じて、画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。例えば、処理回路３５０は、Ｉ／Ｆ回路３１０から出力される画像データを記憶回路３２０に入力する。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０から出力される画像データをディスプレイ３４０に出力する。
【００１９】
このような構成のもと、本実施形態に係る画像処理装置３００は、例えば、医師によって操作され、断裂した肩の腱板を再建する出術（肩腱板断裂再建手術）が行われる前に、再建の可否の診断や術後の予後の診断に用いられる。
【００２０】
ところで、断裂した腱板の診断法として、長らく関節造影が行われていたが、近年、ＭＲＩによる断裂の大きさ、局在、形態の評価も可能となった。
【００２１】
肩腱板断裂再建手術を行う前に、残存する棘上筋、棘下筋、腱で十分な強度を持って骨頭を覆うことができるか否か、及び、関節可動域を十分保てるか否かが医師により事前に予測される。そして、その予測結果に基づいて、腱板の再建の可否が医師により判断される。ここで、再建の可否は、年齢、発症からの期間、全身の柔軟性、筋力、断裂サイズなどから総合的に評価する必要があり、その一つの指標として治療成績評価基準（ＪＯＡスコア）が存在する。
【００２２】
ここで、ＭＲＩ装置が、ＪＯＡスコアを求める際に用いられる評価値として、腱板が断裂したことにより棘上筋が萎縮した度合いを示す筋萎縮度を算出する場合について説明する。この場合には、ＭＲＩ装置は、例えば、断裂した腱板に接続された棘上筋の太さと、断裂していない正常な腱板に接続された棘上筋の太さとの比を、筋萎縮度として算出する。ここで、ＭＲＩ装置が棘上筋の太さを算出する際に、医師は、肩を含む２次元の画像上の棘上筋の筋腹の最大径と考えられる箇所に、棘上筋の太さを計測するための計測ＲＯＩを設定する。図２は、計測ＲＯＩの設定方法の一例について説明するための図である。図２の例に示すように、例えば、医師は、２次元の画像２０上において、棘上筋の筋腹の最大径と考えられる箇所に計測ＲＯＩ２２を設定する。なお、画像２０において、領域２１は、腱板の断裂箇所である。
【００２３】
しかしながら、医師の任意性のため、例えば、医師によっては、棘上筋の最大径ではない箇所に計測ＲＯＩを設定してしまう場合がある。この場合には、ＭＲＩ装置は、最大径以外の長さを棘上筋の太さとして計測するため、棘上筋の太さが最大径よりも小さくなり、精度良く棘上筋の太さを算出することができない。この結果、算出される筋萎縮度が示す棘上筋の萎縮の度合いが大きくなり、棘上筋の萎縮について過大評価されてしまう結果、精度良く再建の可否を判定することができないという問題が発生する。特に、腱板が断裂した場合には、停止部を失ったことにより、この腱板に接続された棘上筋が引っ張られて、筋腹の最大径の位置が本来の位置からずれてしまうため、医師にとって筋腹の最大径の位置を特定するのは容易ではない。また、肩を含む３次元の領域のどの断面を、評価値を算出する際に用いる至適な２次元の画像の断面としたら良いかを決定することが医師にとって困難であるという問題もある。
【００２４】
そこで、本実施形態に係る画像処理装置３００では、評価値を算出するための至適断面の決定という困難な作業を医師に行わせずに、関節に関する評価値を精度良く算出することができるように構成されている。
【００２５】
具体例を挙げて説明すると、処理回路３５０は、取得機能３５１と、解析機能３５２とを有する。なお、取得機能３５１は、特許請求の範囲における取得部の一例である。また、解析機能３５２は、特許請求の範囲における解析部の一例である。
【００２６】
取得機能３５１は、磁気共鳴イメージングにより収集された被検体の関節を含む３次元データを取得する。具体的には、取得機能３５１は、ネットワーク５０を介して、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元画像データを取得する。また、取得機能３５１は、取得した３次元画像データを記憶回路３２０に記憶させる。
【００２７】
ここで、取得機能３５１により取得される３次元画像データには、３Ｄシーケンスで収集されたデータ、及び、２Ｄシーケンスで収集されたマルチスライスデータの双方のデータが含まれ得る。
【００２８】
解析機能３５２は、３次元データを３次元空間内で解析して、被検体の関節に関する評価値を算出する。例えば、解析機能３５２は、記憶回路３２０に記憶された３次元画像データを取得する。そして、解析機能３５２は、取得した３次元画像データを３次元のまま解析して、断裂した腱板と接続されている棘上筋の３次元の領域の体積、断裂した腱板と接続されている棘上筋において脂肪への変性が生じた３次元の領域の体積を算出する。そして、解析機能３５２は、断裂した腱板と接続されている棘上筋の３次元の領域の体積と、断裂していない正常な腱板と接続されている棘上筋の３次元の領域の体積との比を、筋萎縮度として算出する。また、解析機能３５２は、断裂した腱板と接続されている棘上筋の３次元の領域の体積と、脂肪への変性が生じた３次元の領域の体積との比を、脂肪変性割合として算出する。なお、筋萎縮度及び脂肪変性割合は、被検体の関節に関する評価値の一例である。すなわち、解析機能３５２は、医師に計測ＲＯＩを設定させることなく、評価値を算出する。このように、第１の実施形態に係る解析機能３５２は、医師の任意性によらずに、評価値を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、精度よく評価値を算出することができる。
【００２９】
ここで、第１の実施形態に係る解析機能３５２は、３次元画像データから、組織の長さなどの絶対的な数値を評価値として算出するのではなく、相対的な割合を評価値として算出する。この技術的意義について説明する。図３Ａ及び図３Ｂは、相対的な割合を評価値として算出する場合の技術的意義の一例について説明するための模式図である。図３Ａには、被検体の体位が、棘上筋が伸びずに棘上筋の径が比較的細くならない体位である場合の棘上筋３０の形態の一例を示す模式図が示されている。また、図３Ｂには、被検体の体位が、棘上筋が伸びて棘上筋の径が比較的細くなるような体位である場合の棘上筋３０の形態の一例を示す模式図が示されている。
【００３０】
また、図３Ａ及び図３Ｂには、脂肪に変性した領域３０ａが示されている。図３Ａ及び図３Ｂの例に示すように、棘上筋３０が同一の棘上筋であるにも関わらず、被検体の体位によって、棘上筋３０の大きさが異なる場合がある。同様に、図３Ａ及び図３Ｂの例に示すように、領域３０ａが脂肪に変性した同一の領域であるにも関わらず、被検体の体位によって、領域３０ａの大きさが異なる場合がある。ここで、単純に、領域３０ａの大きさを、評価値として算出した場合には、上述したように、被検体の体位によって大きさが変わるため、評価値を一意に算出することができない。したがって、この場合には、精度よく評価値を算出することが困難である。
【００３１】
ここで、図３Ａ及び図３Ｂの例に示すように、被検体の体位が変わっても、棘上筋３０と脂肪に変性した領域３０ａとは、略同じ割合で変形すると考えられる。そのため、被検体の体位が変わっても、棘上筋３０の体積と領域３０ａの体積との比は、略一定であると考えられる。そこで、本実施形態に係る解析機能３５２は、上述したように、断裂した腱板と接続されている棘上筋の３次元の領域の体積と、脂肪への変性が生じた３次元の領域の体積との比を、脂肪変性割合として算出する。すなわち、解析機能３５２は、被検体の体位による評価値への影響を抑制し、被検体の体位によらない評価値を一意に算出することができる。したがって、本実施形態によれば、精度良く評価値を算出することができる。
【００３２】
また、本実施形態に係る解析機能３５２は、上述したように、断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元画像データを用いて、評価値を算出する。したがって、本実施形態によれば、評価値を算出するための至適断面の決定という困難な作業を医師に行わせずに、評価値を算出することができる。したがって、本実施形態によれば、診断における医師による労力を軽減することができる。
【００３３】
以上、処理回路３５０が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３２０に記憶される。処理回路３５０は、各プログラムを記憶回路３２０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３５０は、図１に示した各処理機能を有することとなる。
【００３４】
また、図１では、単一の処理回路３５０によって、取得機能３５１及び解析機能３５２の各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路３５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００３５】
図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置によって行われる解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００３６】
例えば、図４に示すように、画像処理装置３００では、取得機能３５１は、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から、被検体の肩の関節を含む３次元画像データを取得する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５１に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。なお、本実施形態では、取得機能３５１が、３次元画像データとして、３Ｄシーケンスで収集された３次元のＴ２Ｗ画像データであって、腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元のＴ２Ｗ画像データを取得した場合について説明する。この３次元のＴ２Ｗ画像データには、棘上筋全体が含まれていることから、棘上筋の最大筋腹面が含まれる。また、３次元のＴ２Ｗ画像データに含まれる棘上筋は、断裂した腱板に接続されているため、腱板が断裂する前と比べて、動きが少なくなり、萎縮している可能性がある。
【００３７】
続いて、解析機能３５２は、３次元のＴ２Ｗ画像データに対して閾値処理を施して、脂肪に変性した領域（脂肪への変性が生じた領域：脂肪変性領域）と、脂肪に変性していない、萎縮している可能性がある棘上筋の組織の領域（萎縮筋組織領域）とを抽出するセグメンテーション処理を行う（ステップＳ１０２）。このセグメンテーション処理では、空間的に連続している閾値以上の輝度を有する領域が脂肪変性領域として抽出され、空間的に連続している閾値未満の輝度を有する領域が萎縮筋組織領域として抽出される。なお、脂肪変性領域は、例えば、高信号の線状像が示す領域である。また、脂肪変性領域及び萎縮筋組織領域は、特許請求の範囲に記載された関心対象領域の一例である。
【００３８】
続いて、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で抽出した脂肪変性領域の体積を算出する（ステップＳ１０３）。続いて、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で抽出した萎縮筋組織領域の体積を算出する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
続いて、解析機能３５２は、ステップＳ１０３で算出した脂肪変性領域の体積と、ステップＳ１０４で算出した萎縮筋組織領域の体積との比である脂肪変性割合を算出する（ステップＳ１０５）。すなわち、解析機能３５２は、ステップＳ１０３で算出した脂肪変性領域の体積と、ステップＳ１０４で算出した萎縮筋組織領域の体積との比較により、脂肪変性割合を算出する。例えば、解析機能３５２は、脂肪変性領域の体積を萎縮筋組織領域の体積で除した値を脂肪変性割合として算出する。かかる脂肪変性割合は、萎縮筋組織領域の体積に対する脂肪変性領域の体積の割合を示す。
【００４０】
続いて、解析機能３５２は、臨床により得られた萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値を体積データベース３２０ａから取得し、ステップＳ１０４で算出した萎縮筋組織領域の体積と、取得した棘上筋の体積の平均値との比である筋萎縮度を算出する（ステップＳ１０６）。すなわち、解析機能３５２は、ステップＳ１０４で算出した萎縮筋組織領域の体積と、取得した棘上筋の体積の平均値との比較により、筋萎縮度を算出する。例えば、解析機能３５２は、萎縮筋組織領域の体積を、萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値で除した値を筋萎縮度として算出する。かかる筋萎縮度は、萎縮筋組織領域の体積に対する萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値の割合を示す。
【００４１】
続いて、解析機能３５２は、ステップＳ１０５で算出した脂肪変性割合、及び、ステップＳ１０６で算出した筋萎縮度の組み合わせに対応するＪＯＡスコアを、ＪＯＡスコアデータベース３２０Ｂから取得し、取得したＪＯＡスコアを用いて再建の可否を判定し（ステップＳ１０７）、解析方法の処理を終了する。例えば、ステップＳ１０７では、解析機能３５２は、ＪＯＡスコアが所定値以上である場合には、手術において腱板の再建が可能であると判定する。また、ステップＳ１０７では、解析機能３５２は、ＪＯＡスコアが所定値未満である場合には、手術において腱板の再建が可能でないと判定する。このようにして、ステップＳ１０７では、解析機能３５２は、評価値を用いて、腱板の再建の可否という所定の評価の判定を行う。そして、ステップＳ１０７では、解析機能３５２は、判定結果をディスプレイ３４０に表示させる。これにより、ユーザである医師は、判定結果を手術前に把握することができる。上述したステップＳ１０２〜ステップＳ１０７は、例えば、処理回路３５０が解析機能３５２に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
【００４２】
以上、第１の実施形態に係る画像処理装置３００について説明した。上述したように、第１の実施形態に係る画像処理装置３００によれば、関節に関する評価値を精度良く算出することができる。
【００４３】
（第１の実施形態の第１の変形例）
上述した第１の実施形態では、画像処理装置３００が、ステップＳ１０１で、３Ｄシーケンスで収集された３次元のＴ２Ｗ画像データを取得し、ステップＳ１０２で、３次元のＴ２Ｗ画像データに対して閾値処理を施して、脂肪変性領域と、萎縮筋組織領域とを抽出し、ステップＳ１０３で脂肪変性領域の体積を算出し、ステップＳ１０４で萎縮筋組織領域の体積を算出する場合について説明した。しかしながら、画像処理装置３００は、他の方法で、脂肪変性領域の体積、及び、萎縮筋組織領域の体積を算出してもよい。そこで、このような実施形態を、第１の実施形態の第１の変形例として説明する。
【００４４】
第１の変形例に係る画像処理装置３００の取得機能３５１は、ステップＳ１０１で、３次元画像データとして、２Ｄシーケンスで収集されたマルチスライスデータを取得する。
【００４５】
そして、第１の変形例に係る画像処理装置３００の解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、ステップＳ１０１で取得したマルチスライスデータを構成する複数のスライス画像データのそれぞれについて、横軸を画素（ピクセル）が有する輝度、縦軸を同一の輝度を有する画素の個数を示す頻度とするヒストグラムを生成する。
【００４６】
図５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る解析機能が実行する処理の一例を説明するための図である。図５の例に示すように、第１の変形例に係る解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、複数（Ｎ枚）のスライス画像データそれぞれについて、ヒストグラムを生成する。すなわち、解析機能３５２は、Ｎ個のヒストグラムを生成する。
【００４７】
そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、複数のスライス画像データそれぞれについて生成したヒストグラムから、３次元空間における輝度と頻度との関係を表すヒストグラムを生成する。例えば、図５の例に示すように、輝度ごとに、Ｎ個のヒストグラムにおける頻度の合計を算出し、輝度ごとに、頻度の合計が表されたヒストグラムを、３次元空間におけるヒストグラム５１として生成する。
【００４８】
そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、３次元空間における輝度と頻度との関係を表すヒストグラムが示す輝度分布における脂肪変性領域に対応するピークと、萎縮筋組織領域に対応するピークとを特定する。例えば、図５の例に示すように、解析機能３５２は、輝度分布における脂肪変性領域に対応するピーク５２と、萎縮筋組織領域に対応するピーク５３とを特定する。
【００４９】
そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、３次元空間におけるヒストグラムが示す輝度分布において、特定した脂肪変性領域に対応するピークを含む所定の範囲に対して、正規分布曲線を当てはめて、脂肪変性領域に対応する正規分布曲線を得る。同様に、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、３次元空間におけるヒストグラムが示す輝度分布において、特定した萎縮筋組織領域に対応するピークを含む所定の範囲に対して、正規分布曲線を当てはめて、萎縮筋組織領域に対応する正規分布曲線を得る。例えば、図５の例に示すように、解析機能３５２は、ピーク５２を含む所定の範囲に対して、正規分布曲線を当てはめて、脂肪変性領域に対応する正規分布曲線５４を得る。また、図５の例に示すように、解析機能３５２は、ピーク５３を含む所定の範囲に対して、正規分布曲線を当てはめて、萎縮筋組織領域に対応する正規分布曲線５５を得る。
【００５０】
そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０３で、脂肪変性領域に対応する正規分布曲線における頻度の最大値をｆｍａｘ１とした場合に、この正規分布曲線において頻度がｆｍａｘ１／２となるときの最小の輝度ｘ１及び最大の輝度ｘ２を特定する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０３で、輝度がｘ１以上ｘ２以下の範囲（すなわち、半値全幅に対応する範囲）における各輝度に対応する頻度の合計を、脂肪変性領域に対応する頻度として算出する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０３で、脂肪変性領域に対応する頻度と、１つの頻度に対応する所定の体積の値とを乗じて、脂肪変性領域に対応する体積を算出する。
【００５１】
また、解析機能３５２は、ステップＳ１０４で、萎縮筋組織領域に対応する正規分布曲線における頻度の最大値をｆｍａｘ２とした場合に、正規分布曲線において頻度がｆｍａｘ２／２となるときの最小の輝度ｘ３及び最大の輝度ｘ４を特定する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０４で、輝度がｘ３以上ｘ４以下の範囲（すなわち、半値全幅に対応する範囲）における各輝度に対応する頻度の合計を、萎縮筋組織領域に対応する頻度として算出する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０４で、萎縮筋組織領域に対応する頻度と、１つの頻度に対応する所定の体積の値とを乗じて、萎縮筋組織領域に対応する体積を算出する。ステップＳ１０５以降の各処理は、第１の実施形態と同様である。すなわち、第１の変形例に係る解析機能３５２は、３次元空間におけるヒストグラムを用いて、評価値を算出する。
【００５２】
なお、第１の変形例において、取得機能３５１は、ステップＳ１０１で、３Ｄシーケンスで収集された３次元画像データを取得してもよい。そして、この場合には、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、３次元画像データのスライスエンコードごとにヒストグラムを生成してもよい。そして、解析機能３５２は、上述した処理と同様の処理を行って、３次元空間におけるヒストグラムを生成し、３次元空間におけるヒストグラムを用いて評価値を算出してもよい。
【００５３】
また、第１の変形例において、解析機能３５２は、上述した閾値処理に用いられる閾値を更新してもよい。例えば、第１の変形例において、解析機能３５２は、ステップＳ１０２で得た脂肪変性領域に対応する正規分布曲線と、ステップＳ１０２で得た萎縮筋組織領域に対応する正規分布曲線との交差する点に対応する輝度を、閾値処理に用いられる閾値としてもよい。すなわち、２つの正規分布曲線により、閾値処理に用いられる閾値が更新される。そして、第１の変形例に係る解析機能３５２は、上述した第１の実施形態と同様に、ステップＳ１０１で取得した３次元画像データに対して、閾値処理を施して、空間的に連続している閾値以上の輝度を有する領域を脂肪変性領域とし、空間的に連続している閾値未満の輝度を有する領域を萎縮筋組織領域として抽出するセグメンテーション処理を行ってもよい。
【００５４】
（第１の実施形態の第２の変形例）
また、第１の実施形態では、画像処理装置３００が、ステップＳ１０６で筋萎縮度を算出する際に、体積データベース３２０ａから取得した棘上筋の体積の平均値を用いる場合について説明した。しかしながら、画像処理装置３００は、筋萎縮度を算出する際に、筋萎縮度を算出する対象の被検体の断裂していない腱板に接続された棘上筋の体積を算出し、算出した棘上筋の体積を、体積データベース３２０ａから取得した棘上筋の体積の平均値の代わりに用いても良い。そこで、このような実施形態を、第１の実施形態の第２の変形例として説明する。
【００５５】
第２の変形例に係る画像処理装置３００の取得機能３５１は、ステップＳ１０１で、第１の実施形態と同様に、腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元のＴ２Ｗ画像データを取得する。これに加えて、第２の変形例に係る取得機能３５１は、ステップＳ１０１で、同一の被検体の断裂していない腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元のＴ２Ｗ画像データを取得する。ここで、被検体内において、断裂した腱板と、断裂していない腱板とは対象性を有する。例えば、右肩の腱板と左肩の腱板とは、人間である被検体内において、左右対称に位置している。そのため、右肩の腱板が断裂し、左肩の腱板が断裂していない場合、及び、左肩の腱板が断裂し、右肩の腱板が断裂していない場合には、被検体内において、断裂した腱板と、断裂していない腱板とは対象性を有する。
【００５６】
そして、第２の変形例に係る画像処理装置３００の解析機能３５２は、ステップＳ１０２で、第１の実施形態と同様の処理を行うことに加えて、断裂していない腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元のＴ２Ｗ画像データに対して閾値処理を施して、棘上筋の領域を抽出する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０４で、第１の実施形態と同様の処理を行うことに加えて、ステップＳ１０２で抽出した断裂していない腱板に接続された棘上筋の領域の体積を算出する。そして、解析機能３５２は、ステップＳ１０６で、萎縮筋組織領域の体積と、ステップＳ１０４で算出した断裂していない腱板に接続された棘上筋の領域の体積との比較により、筋萎縮度を算出する。例えば、解析機能３５２は、ステップＳ１０６で、萎縮筋組織領域の体積を、ステップＳ１０４で算出した断裂していない腱板に接続された棘上筋の領域の体積で除した値を筋萎縮度として算出する。
【００５７】
第２の変形例によれば、同一の被検体における、断裂している腱板に接続された棘上筋の体積と、断裂していない腱板に接続された棘上筋の体積とを用いて筋萎縮度を算出するので、精度良く筋萎縮度を算出することができる。
【００５８】
（第１の実施形態に係る第３の変形例）
上述した第１の実施形態、第１の変形例及び第２の変形例では、画像処理装置３００が、ステップＳ１０１で３次元のＴ２Ｗ画像データを取得し、ステップＳ１０２以降で、３次元のＴ２Ｗ画像データを用いて、評価値を算出する場合について説明した。しかしながら、画像処理装置３００は、３次元のＴ２Ｗ画像データ以外の種類の３次元の画像データを用いて、同様の処理を行って、評価値を算出してもよい。そこで、このような実施形態を、第１の実施形態の第３の変形例として説明する。
【００５９】
例えば、第３の変形例に係る画像処理装置３００の取得機能３５１が、ステップＳ１０１で、３次元のＴ１画像データを取得し、解析機能３５２が、３次元のＴ１画像データを用いて、評価値を算出してもよい。また、取得機能３５１が、ステップＳ１０１で、３次元の脂肪画像データを取得し、解析機能３５２が、３次元の脂肪画像データを用いて、評価値を算出してもよい。
【００６０】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、取得機能３５１が、ステップＳ１０１で、１種類の３次元画像データ（例えば、Ｔ２Ｗ画像データ）を取得する場合について説明した。しかしながら、画像処理装置３００は、コントラストの異なる複数の種類の３次元画像データを取得してもよい。そして、画像処理装置３００は、複数の種類の３次元データを解析することにより、複数の評価値を算出してもよい。そこで、このような実施形態を第２の実施形態として説明する。
【００６１】
図６は、第２の実施形態に係る画像処理装置によって行われる解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６２】
例えば、図６に示すように、第２の実施形態に係る画像処理装置３００では、取得機能３５１は、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から、コントラストの異なる複数の３次元画像データを取得する（ステップＳ２０１）。このステップＳ２０１は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５１に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。なお、本実施形態では、取得機能３５１が、ステップＳ２０１で、３次元の形態画像の画像データとして、腱板が断裂した被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元のＴ１画像データを取得した場合について説明するが、３次元のＴ２Ｗ画像データを取得してもよい。更に、第２の実施形態に係る取得機能３５１は、ステップＳ２０１で、３次元の脂肪画像データも取得する。
【００６３】
続いて、解析機能３５２は、３次元のＴ１画像データに対して閾値処理を施して、萎縮筋組織領域を抽出するセグメンテーション処理を行うとともに、３次元の脂肪画像データに対して閾値処理を施して、脂肪変性領域と、萎縮筋組織領域とを抽出するセグメンテーション処理を行う（ステップＳ２０２）。以下の説明では、３次元のＴ１画像データから抽出された萎縮筋組織領域と、３次元の脂肪画像データから抽出された萎縮筋組織領域とを区別するために、３次元のＴ１画像データから抽出された萎縮筋組織領域を「萎縮筋組織領域Ａ」と表記し、３次元の脂肪画像データから抽出された萎縮筋組織領域を「萎縮筋組織領域Ｂ」と表記する。
【００６４】
続いて、解析機能３５２は、ステップＳ２０２で抽出した脂肪変性領域の体積を算出する（ステップＳ２０３）。続いて、解析機能３５２は、ステップＳ２０２で抽出した萎縮筋組織領域Ａの体積及び萎縮筋組織領域Ｂの体積を算出する（ステップＳ２０４）。
【００６５】
続いて、解析機能３５２は、ステップＳ２０３で算出した脂肪変性領域の体積と、ステップＳ２０４で算出した萎縮筋組織領域Ｂの体積との比である脂肪変性割合を算出する（ステップＳ２０５）。すなわち、解析機能３５２は、ステップＳ２０３で算出した脂肪変性領域の体積と、ステップＳ２０４で算出した萎縮筋組織領域Ｂの体積との比較により、脂肪変性割合を算出する。例えば、解析機能３５２は、脂肪変性領域の体積を萎縮筋組織領域Ｂの体積で除した値を脂肪変性割合として算出する。
【００６６】
続いて、解析機能３５２は、萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値を体積データベース３２０ａから取得し、ステップＳ２０４で算出した萎縮筋組織領域Ａの体積と、取得した棘上筋の体積の平均値との比である筋萎縮度を算出する（ステップＳ２０６）。すなわち、解析機能３５２は、萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値を体積データベース３２０ａから取得し、ステップＳ２０４で算出した萎縮筋組織領域Ａの体積と、取得した棘上筋の体積の平均値との比較により、筋萎縮度を算出する。例えば、解析機能３５２は、萎縮筋組織領域Ａの体積を、萎縮をしていない棘上筋の体積の平均値で除した値を筋萎縮度として算出する。
【００６７】
続いて、解析機能３５２は、第１の実施形態におけるステップＳ１０７での処理と同様の処理を行う。すなわち、解析機能３５２は、ステップＳ２０５で算出した脂肪変性割合、及び、ステップＳ２０６で算出した筋萎縮度に対応するＪＯＡスコアを、ＪＯＡスコアデータベース３２０Ｂから取得し、取得したＪＯＡスコアを用いて再建の可否を判定し（ステップＳ２０７）、解析処理を終了する。上述したステップＳ２０２〜ステップＳ２０７は、例えば、処理回路３５０が第２の実施形態に係る解析機能３５２に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
【００６８】
第２の実施形態に係る画像処理装置３００によれば、第１の実施形態と同様に、関節に関する評価値を精度良く算出することができる。
【００６９】
（第３の実施形態）
また、第１の実施形態、第２の実施形態、及び、第１〜第３の変形例では、画像処理装置の実施形態を説明したが、本願が開示する解析処理方法の実施形態はこれに限られない。例えば、本願が開示する解析処理方法は、ＭＲＩ装置で実施することも可能である。以下では、第３の実施形態として、ＭＲＩ装置の実施形態を説明する。
【００７０】
図７は、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。例えば、図７に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、送信コイル４、送信回路５、受信コイル６、受信回路７、寝台８、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１、及び、処理回路１２〜１５を備える。
【００７１】
静磁場磁石１は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、内周側に形成される撮像空間に一様な静磁場を発生させる。例えば、静磁場磁石１は、永久磁石や超伝導磁石等によって実現される。
【００７２】
傾斜磁場コイル２は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、静磁場磁石１の内周側に配置される。傾斜磁場コイル２は、互いに直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を発生させる３つのコイルを有する。ここで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸は、ＭＲＩ装置１００に固有の装置座標系を構成する。例えば、ｘ軸の方向は、鉛直方向に設定され、ｙ軸の方向は、水平方向に設定される。また、ｚ軸の方向は、静磁場磁石１によって発生する静磁場の磁束の方向と同じに設定される。
【００７３】
傾斜磁場電源３は、傾斜磁場コイル２が有する３つのコイルそれぞれに個別に電流を供給することで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を撮像空間に発生させる。ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を適宜に発生させることによって、互いに直交するリードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った傾斜磁場を発生させることができる。ここで、リードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った軸は、撮像の対象となるスライス領域又はボリューム領域を規定するための論理座標系を構成する。なお、以下では、リードアウト方向に沿った傾斜磁場をリードアウト傾斜磁場と呼び、位相エンコード方向に沿った傾斜磁場を位相エンコード傾斜磁場と呼び、スライス方向に沿った傾斜磁場をスライス傾斜磁場と呼ぶ。
【００７４】
各傾斜磁場は、静磁場磁石１によって発生する静磁場に重畳され、磁気共鳴（Magnetic  Resonance：ＭＲ）信号に空間的な位置情報を付与するために用いられる。具体的には、リードアウト傾斜磁場は、リードアウト方向の位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させることで、ＭＲ信号にリードアウト方向に沿った位置情報を付与する。また、位相エンコード傾斜磁場は、位相エンコード方向に沿ってＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号に位相エンコード方向の位置情報を付与する。また、スライス傾斜磁場は、撮像領域がスライス領域の場合には、スライス領域の方向、厚さ、枚数を決めるために用いられ、撮像領域がボリューム領域である場合には、スライス方向の位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号にスライス方向に沿った位置情報を付与する。
【００７５】
送信コイル４は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、傾斜磁場コイル２の内側に配置される。送信コイル４は、送信回路５から出力されるＲＦ（Radio  Frequency）パルスを撮像空間に印加する。
【００７６】
送信回路５は、ラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル４に出力する。例えば、送信回路５は、発振回路、位相選択回路、周波数変換回路、振幅変調回路、及び、ＲＦ増幅回路を有する。発振回路は、静磁場中に置かれた対象原子核に固有の共鳴周波数のＲＦパルスを発生する。位相選択回路は、発振回路から出力されるＲＦパルスの位相を選択する。周波数変換回路は、位相選択回路から出力されるＲＦパルスの周波数を変換する。振幅変調回路は、周波数変換回路から出力されるＲＦパルスの振幅を例えばｓｉｎｃ関数に従って変調する。ＲＦ増幅回路は、振幅変調回路から出力されるＲＦパルスを増幅して送信コイル４に出力する。
【００７７】
受信コイル６は、撮像空間に置かれた被検体Ｓに装着され、送信コイル４によって印加されるＲＦ磁場の影響で被検体Ｓから放射されるＭＲ信号を受信する。また、受信コイル６は、受信したＭＲ信号を受信回路７へ出力する。例えば、受信コイル６には、撮像対象の部位ごとに専用のコイルが用いられる。ここでいう専用のコイルは、例えば、頭部用の受信コイル、脊椎用の受信コイル、腹部用の受信コイル等である。
【００７８】
受信回路７は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。例えば、受信回路７は、選択回路、前段増幅回路、位相検波回路、及び、アナログデジタル変換回路を有する。選択回路は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号を選択的に入力する。前段増幅回路は、選択回路から出力されるＭＲ信号を増幅する。位相検波回路は、前段増幅器から出力されるＭＲ信号の位相を検波する。アナログデジタル変換回路は、位相検波器から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換することでＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。
【００７９】
なお、ここでは、送信コイル４がＲＦパルスを印加し、受信コイル６がＭＲ信号を受信する場合の例を説明するが、送信コイル及び受信コイルの形態はこれに限られない。例えば、送信コイル４が、ＭＲ信号を受信する受信機能をさらに有してもよい。また、受信コイル６が、ＲＦ磁場を印加する送信機能をさらに有していてもよい。送信コイル４が受信機能を有している場合は、受信回路７は、送信コイル４によって受信されたＭＲ信号からもＭＲ信号データを生成する。また、受信コイル６が送信機能を有している場合は、送信回路５は、受信コイル６にもＲＦパルスを出力する。
【００８０】
寝台８は、被検体Ｓが載置される天板８ａを備え、被検体Ｓの撮像が行われる際に、静磁場磁石１及び傾斜磁場コイル２の内側に形成される撮像空間へ天板８ａを挿入する。例えば、寝台８は、長手方向が静磁場磁石１の中心軸と平行になるように設置される。
【００８１】
入力回路９は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。例えば、入力回路９は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。入力回路９は、処理回路１５に接続されており、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１５へ出力する。
【００８２】
ディスプレイ１０は、各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ１０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。ディスプレイ１０は、処理回路１５に接続されており、処理回路１５から送られる各種情報及び各種画像のデータを表示用の電気信号に変換して出力する。
【００８３】
記憶回路１１は、各種データを記憶する。例えば、記憶回路１１は、ＭＲ信号データや画像データを被検体Ｓごとに記憶する。例えば、記憶回路１１は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子やハードディスク、光ディスク等によって実現される。また、記憶回路１１は、体積データベース１１ａ及びＪＯＡスコアデータベース１１ｂを記憶する。体積データベース１１ａは、上述した第１の実施形態、第２の実施形態又は各変形例で説明した体積データベース３２０ａと同様の機能を有する。また、ＪＯＡスコアデータベース１１ｂは、上述した第１の実施形態、第２の実施形態又は各変形例で説明したＪＯＡスコアデータベース３２０ｂと同様の機能を有する。
【００８４】
処理回路１２は、寝台制御機能１３Ａを有する。例えば、処理回路１２は、プロセッサによって実現される。寝台制御機能１３Ａは、寝台８に接続されており、制御用の電気信号を寝台８へ出力することで、寝台８の動作を制御する。例えば、寝台制御機能１３Ａは、入力回路９を介して、天板８ａを長手方向、上下方向又は左右方向へ移動させる指示を操作者から受け付け、受け付けた指示に従って天板８ａを移動するように、寝台８が有する天板８ａの駆動機構を動作させる。
【００８５】
処理回路１３は、実行機能１３ａを有する。例えば、処理回路１３は、プロセッサによって実現される。実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行する。具体的には、実行機能１３ａは、処理回路１５から出力されるシーケンス実行データに基づいて傾斜磁場電源３、送信回路５及び受信回路７を駆動することで、各種パルスシーケンスを実行する。
【００８６】
ここで、シーケンス実行データは、ＭＲ信号データを収集するための手順を示すパルスシーケンスを定義した情報である。具体的には、シーケンス実行データは、傾斜磁場電源３が傾斜磁場コイル２に電流を供給するタイミング及び供給される電流の強さ、送信回路５が送信コイル４に供給するＲＦパルス電流の強さや供給タイミング、受信回路７がＭＲ信号を検出する検出タイミング等を定義した情報である。
【００８７】
また、実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行した結果として、受信回路７からＭＲ信号データを受信し、受信したＭＲ信号データを記憶回路１１に格納する。なお、実行機能１３ａによって受信されたＭＲ信号データの集合は、前述したリードアウト傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場、及びスライス傾斜磁場によって付与された位置情報に応じて２次元又は３次元に配列されることで、ｋ空間を構成するデータとして記憶回路１１に格納される。
【００８８】
処理回路１４は、画像生成機能１４ａを有する。例えば、処理回路１４は、プロセッサによって実現される。画像生成機能１４ａは、記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データに基づいて画像を生成する。具体的には、画像生成機能１４ａは、実行機能１３ａによって記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データを読み出し、読み出したＭＲ信号データに後処理すなわちフーリエ変換等の再構成処理を施すことで画像を生成する。また、画像生成機能１４ａは、生成した画像の画像データを記憶回路１１に格納する。本実施形態では、画像生成機能１４ａは、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ２Ｗ画像や、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ１画像などの形態画像の３次元の画像データを生成する。また、画像生成機能１４ａは、水脂肪分離法のパルスシーケンスを実行されることで収集されたＭＲ信号データから、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元の脂肪画像データを生成する。
【００８９】
すなわち、本実施形態では、実行機能１３ａ及び画像生成機能１４ａにより、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ２Ｗ画像や、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含むＴ１画像などの形態画像の３次元の画像データが収集される。また、実行機能１３ａ及び画像生成機能１４ａにより、被検体の肩の関節及び断裂した腱板に接続された棘上筋全体を含む３次元の脂肪画像データが収集される。実行機能１３ａ及び画像生成機能１４ａは、特許請求の範囲に記載された収集部の一例である。
【００９０】
処理回路１５は、ＭＲＩ装置１００が有する各構成要素を制御することで、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。例えば、処理回路１５は、プロセッサによって実現される。例えば、処理回路１５は、入力回路９を介して操作者からパルスシーケンスに関する各種のパラメータの入力を受け付け、受け付けたパラメータに基づいてシーケンス実行データを生成する。そして、処理回路１５は、生成したシーケンス実行データを処理回路１３に送信することで、各種のパルスシーケンスを実行する。また、例えば、処理回路１５は、操作者から要求された画像の画像データを記憶回路１１から読み出し、読み出した画像をディスプレイ１０に出力する。
【００９１】
以上、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００の構成例について説明した。このような構成のもと、ＭＲＩ装置１００は、評価値を算出するための至適断面の決定という困難な作業を医師に行わせずに、評価値を精度良く算出することができるように構成されている。
【００９２】
具体的には、処理回路１５が、解析機能１５ａを有する。
【００９３】
解析機能１５ａは、上述した第１の実施形態、第２の実施形態又は各変形例で説明した解析機能３５２と同様の機能を有する。ただし、第１の実施形態における取得機能３５１がＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から３次元の画像データを取得したのに対し、本実施形態に係る解析機能１５ａは、記憶回路１１から３次元の画像データを取得する。
【００９４】
また、本実施形態では、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１が、上述した第１の実施形態又は各変形例で説明した入力回路３３０、ディスプレイ３４０、記憶回路３２０が有する機能をさらに有する。
【００９５】
以上、処理回路１５が有する処理機能である解析機能１５ａについて説明した。ここで、例えば、上述した解析機能１５ａは、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１１に記憶される。処理回路１５は、解析機能１５ａに対応するプログラムを記憶回路１１から読み出し、読み出したプログラムを実行することで、プログラムに対応する解析機能１５ａを実現する。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路１５は、図７に示した解析機能１５ａを有することとなる。
【００９６】
処理回路１５が有する解析機能１５ａは、複数の処理回路に適宜に分散されて実現されてもよい。
【００９７】
このような構成により、第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、評価値を算出するための至適断面の決定という困難な作業を医師に行わせずに、評価値を精度良く算出することができる。
【００９８】
また、上述した各実施形態において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ(Graphics  Processing  Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
【００９９】
以上説明した少なくとも１つの実施形態又は少なくとも１つの変形例によれば、関節に関する評価値を精度良く算出することができる。
【０１００】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０１】
３００  画像処理装置
３５０  処理回路
３５１  取得機能
３５２  解析機能
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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