(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求め、各組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から各画素ｑの造影剤の影響の消失時刻を求め、造影剤の影響の消失時刻より後のＭＲ−ＰＷＩ画像は当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのに用いないことを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項２】
（１）造影剤を用いると共にＧＲＥ系のＥＰＩ法により撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る。
（２）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める。
（３）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻の最も早い時刻を開始時刻taとする。また、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻を終了時刻teqとする。ここで、t1≦ta＜teq≦tnである。
（４）各画素ｑについてＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の組織濃度ΔＲ２＊q(ta)〜ΔＲ２＊q(teq)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る。
（５）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の動脈にとった関心領域中の画素ｇの平均値を基にして各画素ｑについての動脈濃度Ｃaifq(ta)〜Ｃaifq(teq)を求め、係数行列［Ａq］を求める。係数行列［Ａq］は（teq−ta＋１）次正方行列である。
（６）係数行列［Ａq］をＳＶＤ法で［Ａq］＝［Ｕq］・［Ｓq］・［Ｖq］Ｔに分解する。行列［Ｕq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｕq］Ｔ・［Ｕq］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓq］は（teq−ta＋１）次対角行列であり、対角要素S1≧S2≧…≧Seq-a+1≧０であり、S1，S2，…，Seq-a+1は係数行列［Ａq］の特異値（［Ａq］Ｔ・［Ａq］の固有値の正平方根）である。行列［Ｖq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｖq］Ｔ・［Ｖq］＝［Ｖq］・［Ｖq］Ｔ＝［Ｉ］である。
（７）逆行列［Ｓq］−１＝dias（S1−１，S2−１，…，Seq-a+1−１）を求める。ただし、dias（）は対角行列を表し、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜eq-a+1）。
（８）逆行列［Ａq］−１を算出する。すなわち、［Ａq］−１＝［Ｖq］・［Ｓq］−１・［Ｕq］Ｔである。
（９）係数行列［Ａq］の対角要素S1，S2，…，Seq-a+1の平均値Saveqと最大値Smaxqを求め、さらに補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqを算出する。
（10）画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］を算出する。すなわち、［Ｒｑ］＝Ｐq・［Ａq］−１・［ΔＲ２＊q］
（11）画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する。すなわち、Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmax
以上の（１）〜（11）のステップを含むことを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項３】
請求項２に記載のＣＢＦ定量解析方法において、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎにより各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項４】
請求項３に記載のＣＢＦ定量解析方法において、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqにより各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項５】
請求項４に記載のＣＢＦ定量解析方法において、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像の少なくとも一つを作成することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項６】
造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求める手段と、各組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から造影剤の影響の消失時刻を求める手段と、造影剤の影響の消失時刻に基づいてＭＲ−ＰＷＩ画像を選択する手段と、選択したＭＲ−ＰＷＩ画像を基に当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する手段とを具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【請求項７】
（１）造影剤を用いると共にＧＲＥ系のＥＰＩ法により撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る手段。
（２）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める手段。
（３）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻の最も早い時刻を開始時刻taとし、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻を終了時刻teqとする手段。ここで、t1≦ta＜teq≦tnである。
（４）各画素ｑについてＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の組織濃度ΔＲ２＊q(ta)〜ΔＲ２＊q(teq)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る手段。
（５）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の動脈にとった関心領域中の画素ｇの平均値を基にして各画素ｑについての動脈濃度Ｃaifq(ta)〜Ｃaifq(teq)を求め、係数行列［Ａq］を求める手段。係数行列［Ａq］は（teq−ta＋１）次正方行列である。
（６）係数行列［Ａq］をＳＶＤ法で［Ａq］＝［Ｕq］・［Ｓq］・［Ｖq］Ｔに分解する手段。行列［Ｕq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｕq］Ｔ・［Ｕq］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓq］は（teq−ta＋１）次対角行列であり、対角要素S1≧S2≧…≧Seq-a+1≧０であり、S1，S2，…，Seq-a+1は係数行列［Ａq］の特異値（［Ａq］Ｔ・［Ａq］の固有値の正平方根）である。行列［Ｖq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｖq］Ｔ・［Ｖq］＝［Ｖq］・［Ｖq］Ｔ＝［Ｉ］である。
（７）逆行列［Ｓq］−１＝dias（S1−１，S2−１，…，Seq-a+1−１）を求める手段。ただし、dias（）は対角行列を表し、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜eq-a+1）。
（８）逆行列［Ａq］−１＝［Ｖq］・［Ｓq］−１・［Ｕq］Ｔを算出する手段。
（９）係数行列［Ａq］の対角要素S1，S2，…，Seq-a+1の平均値Saveqと最大値Smaxqを求め、さらに補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqを算出する手段。
（10）画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］＝Ｐq・［Ａq］−１・［ΔＲ２＊q］を算出する手段。
（11）Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、画素ｑの脳血流量ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmaxを算出する手段。
以上の（１）〜（11）の手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【請求項８】
請求項７に記載のＣＢＦ定量解析装置において、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎにより各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【請求項９】
請求項８に記載のＣＢＦ定量解析装置において、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqにより各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のＣＢＦ定量解析装置において、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像の少なくとも一つを作成する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項５のいずれかに記載のＣＢＦ定量解析方法において、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの操作者が設定したスキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値からベースライン値Ｓｏを求め、エコー時間をＴＥとしＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)として仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝を求め、Pre-ΔＲ２＊q(t)が急上昇する前の平坦領域を新スキップ領域とし、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるか又は新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求め、組織濃度ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓoq｝を求めることを特徴とするＣＢＦ定量解析方法。
【請求項１２】
請求項６から請求項１０のいずれかに記載のＣＢＦ定量解析装置において、前記各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める手段は、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるか又は新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求め、エコー時間をＴＥとしＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)として仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝を求め、Pre-ΔＲ２＊q(t)が急上昇する前の平坦領域を新スキップ領域とし、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるか又は新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求め、その新ベースライン値Ｓoqを用いて組織濃度ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓoq｝を求めることを特徴とするＣＢＦ定量解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＣＢＦ（Cerebral Blood Flow：脳血流量）定量解析方法および装置に関し、更に詳しくは、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を防ぐことが出来るＣＢＦ定量解析方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ（Magnetic Resonance - Perfusion Weighted Imaging）画像からＣＢＦ定量値を求めるＣＢＦ定量解析方法が知られている（非特許文献１〜５参照。）。
【０００３】
図１５は、従来のＣＢＦ定量解析方法の処理手順を示すフロー図である。
ステップＪ１では、造影剤を用いると共にＧＲＥ（GRadient Echo）系のＥＰＩ（Echo Planar Imaging）法のパルスシーケンスにより撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ（Magnetic Resonance - Perfusion Weighted Imaging）画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る。ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)は、例えば１.４秒間隔（Δｔ＝１.４）で連続撮影した８５フレーム（ｎ＝８５）の画像である。
【０００４】
ステップＪ２では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)に平滑処理を施し、ノイズ成分を抑制する。
【０００５】
ステップＪ３では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての信号値より組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める。図１６に、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を概念的に示す。
なお、関数名に添字ｑを付けた場合、ある画素ｑについての当該関数の値を意味するものとする。
【０００６】
ステップＪ５では、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る。図１７に、組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を示す。
【０００７】
ステップＪ６では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の動脈中に選んだ数点の画素についての信号値の平均値を基にして動脈濃度Ｃaif(t1)〜Ｃaif(tn)を求め、動脈入力関数ＡＩＦ（Arterial Input Function）の係数行列［Ａ］を得る。図１８に、動脈濃度Ｃaif(t1)〜Ｃaif(tn)を概念的に示す。また、図１９に、係数行列［Ａ］を示す。係数行列［Ａ］は、ｎ次正方行列である。
【０００８】
ステップＪ７では、係数行列［Ａ］をＳＶＤ（Singular Value Decomposition）法により特異値分解する。すなわち、［Ａ］＝［Ｕ］・［Ｓ］・［Ｖ］Ｔに分解する。行列［Ｕ］はｎ次正方行列であり、［Ｕ］Ｔ・［Ｕ］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓ］はｎ次対角行列であり、対角要素S1，S2，…，Snは係数行列［Ａ］の特異値（［Ａ］Ｔ・［Ａ］の固有値の正平方根）であり、S1≧S2≧…≧Sn≧０である。図２０に、行列［Ｓ］を示す。転置行列［Ｖ］Ｔはｎ次正方行列であり、［Ｖ］Ｔ・［Ｖ］＝［Ｖ］・［Ｖ］Ｔ＝［Ｉ］である。
【０００９】
ステップＪ９では、各画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］を算出する。すなわち、［Ｒｑ］＝［Ａ］−１・［ΔＲ２＊q］である。逆行列［Ａ］−１は、［Ａ］−１＝［Ｖ］・［Ｓ］−１・［Ｕ］Ｔである。逆行列［Ｓ］−１は、対角要素S1−１，S2−１，…，Sn−１）を持つｎ次対角行列である。ただし、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜ｎ）。
【００１０】
ステップＪ１０では、各画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する。すなわち、Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmaxである。
なお、補正パラメータＫは、例えば太い血管の赤血球容積率をＨLVとし、細い血管の赤血球容積率をＨSVとし、脳密度をρとするとき、Ｋ＝（１−ＨLV）／｛（１−ＨSV）・ρ｝である。
【００１１】
ステップＪ１１では、各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出する。すなわち、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎである。
さらに、各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出する。すなわち、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqである。
【００１２】
ステップＪ１２では、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像を作成し、描画する。
【００１３】
図２１は、従来の組織濃度算出処理手順を示すフロー図である。
ステップＶ１では、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素（例えば全脳の画素）の平均信号強度Ｓav(t)を得る。図２２に、平均信号強度Ｓav(t)を例示する。
ステップＶ２では、平均信号強度Ｓav(t)の造影剤が入る前と思われる領域を操作者がスキップ領域Ｋとして設定する。図２２に、スキップ領域Ｋを例示する。
ステップＶ３では、スキップ領域Ｋに含まれる平均信号強度Ｓav(t)の平均値をベースライン値Ｓｏとする。図２２に、ベースライン値Ｓｏを例示する。
ステップＶ７’では、エコー時間をＴＥとし、ＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)とするとき、次式により画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を求める。
ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝
図２３に、画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を例示する。この画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を概念的に表した図が、図１６である。
【００１４】
【非特許文献１】
Katrin A. Remmp, Etc：Quantification of Regional Cerebral Blood Flow and Volume with Dynamic Susceptibility Contrast-enhanced MR Imaging：Radiology, Vol.193:637-641
【非特許文献２】
Leif Ostergaard, Etc：High Resolution Measurement of Cerebral Blood Flow using Intravascuar Tracer Bolus Passage. Part 1：Mathematical Approach and Statistical Analysis：MRM, Vol.36:715-725
【非特許文献３】
Leif Ostergaard, Etc：High Resolution Measurement of Cerebral Blood Flow using Intravascuar Tracer Bolus Passage. Part 2：Experimental Comparison and Preliminary Resulus：MRM, Vol.36:725-736
【非特許文献４】
椎野顯彦, Etc：Dynamic susceptibility contrast 法によるＣＢＦ定量化−ＡＩＦ補正法：日本磁気共鳴医学会雑誌  Vol.31:134
【非特許文献５】
宮地利明：ＤＳＣ−ＭＲＩによる脳血流動態の測定：日本放射線技術学会雑誌第５８巻  第１号  第５８頁〜第６６頁
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＣＢＦ定量解析方法では、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を生じる問題点があった。
そこで、本発明の目的は、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を防ぐことが出来るＣＢＦ定量解析方法および装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求め、各組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から各画素ｑの造影剤の影響の消失時刻を求め、造影剤の影響の消失時刻より後のＭＲ−ＰＷＩ画像は当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのに用いないことを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
造影剤の影響が現われる期間は、部位によって異なる。つまり、造影剤の影響が現われる期間は、全ての画素で同一ではない。しかし、従来のＣＢＦ定量解析方法では、どの画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのにも、全てのＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を基にして求めた組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)および動脈濃度Ｃaif(t1)〜Ｃaif(tn)を用いていた。このため、余分の期間の信号の影響が入り、ＣＢＦ定量値が不正確になっていた。
そこで、上記第１の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求めた後、組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から各画素ｑの造影剤の影響の消失時刻を求め、造影剤の影響の消失時刻より後のＭＲ−ＰＷＩ画像は当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのに用いないこととした。これにより、余分の期間の信号の影響が入らず、ＣＢＦ定量値が正確になり、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を防ぐことが出来る。
【００１７】
第２の観点では、本発明は、
（１）造影剤を用いると共にＧＲＥ系のＥＰＩ法により撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る。
（２）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める。
（３）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻の最も早い時刻を開始時刻taとする。また、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻を終了時刻teqとする。ここで、t1≦ta＜teq≦tnである。
（４）各画素ｑについてＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の組織濃度ΔＲ２＊q(ta)〜ΔＲ２＊q(teq)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る。
（５）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の動脈にとった関心領域中の画素ｇの平均値を基にして各画素ｑについての動脈濃度Ｃaifq(ta)〜Ｃaifq(teq)を求め、係数行列［Ａq］を求める。係数行列［Ａq］は（teq−ta＋１）次正方行列である。
（６）係数行列［Ａq］をＳＶＤ法で［Ａq］＝［Ｕq］・［Ｓq］・［Ｖq］Ｔに分解する。行列［Ｕq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｕq］Ｔ・［Ｕq］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓq］は（teq−ta＋１）次対角行列であり、対角要素S1≧S2≧…≧Seq-a+1≧０であり、S1，S2，…，Seq-a+1は係数行列［Ａq］の特異値（［Ａq］Ｔ・［Ａq］の固有値の正平方根）である。行列［Ｖq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｖq］Ｔ・［Ｖq］＝［Ｖq］・［Ｖq］Ｔ＝［Ｉ］である。
（７）逆行列［Ｓq］−１＝dias（S1−１，S2−１，…，Seq-a+1−１）を求める。ただし、dias（）は対角行列を表し、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜eq-a+1）。
（８）逆行列［Ａq］−１を算出する。すなわち、［Ａq］−１＝［Ｖq］・［Ｓq］−１・［Ｕq］Ｔである。
（９）係数行列［Ａq］の対角要素S1，S2，…，Seq-a+1の平均値Saveqと最大値Smaxqを求め、さらに補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqを算出する。
（10）画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］を算出する。すなわち、［Ｒｑ］＝Ｐq・［Ａq］−１・［ΔＲ２＊q］である。
（11）画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する。すなわち、Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmaxである。
以上の（１）〜（11）のステップを含むことを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
【００１８】
造影剤の影響が現われる期間は、部位によって異なる。つまり、造影剤の影響が現われる期間は、全ての画素で同一ではない。しかし、従来のＣＢＦ定量解析方法では、どの画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのにも、全てのＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を基にして求めた組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)および動脈濃度Ｃaif(t1)〜Ｃaif(tn)を用いていた。このため、余分の期間の信号の影響が入り、ＣＢＦ定量値が不正確になっていた。
そこで、上記第２の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求めた後、組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から各画素ｑの造影剤の影響の出現時刻ｔaqと造影剤の影響の消失時刻ｔeqを求め、全画素で最も早い出現時刻を開始時刻taとし、消失時刻ｔeqを終了時刻ｔeqとし、開始時刻taから終了時刻ｔeqの間のＭＲ−ＰＷＩ画像を用いて当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出することとした。これにより、余分の期間の信号の影響が入らず、ＣＢＦ定量値が正確になる。
【００１９】
さらに、上記第２の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、補正パラメータＰqを用いるため、次の作用がある。
（１）画像のコントラストが急激に変化している組織（灰白質や血管など）では、補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqが小さくなるので、ＣＢＦの過大評価を抑えることが出来る。
（２）画像のコントラストがあまり変化しない組織（白質や脳室や病変組織など）では、補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqが大きくなるので、ＣＢＦの過小評価を抑えることが出来る。
（３）補正パラメータＰqは画素ｑごとに異なるため、画素間における組織の差を補うことが出来る。
【００２０】
第３の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析方法において、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎにより各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
上記第３の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、各画素ｑの動脈濃度Ｃaifq(t)から脳血液量ＣＢＶqを算出することが出来る。
【００２１】
第４の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析方法において、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqにより各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
上記第４の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqおよび脳血流量ＣＢＦqから平均通過時間ＭＴＴqを算出することが出来る。
【００２２】
第５の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析方法において、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像の少なくとも一つを作成することを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
上記第５の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、部位による脳血流量ＣＢＦ、平均通過時間ＭＴＴ、脳血液量ＣＢＶの差異を容易に視認することが出来る。
【００２３】
第６の観点では、本発明は、造影剤を用いて撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像を基に各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊qを求める手段と、各組織濃度ΔＲ２＊qの時間変化から造影剤の影響の消失時刻を求める手段と、造影剤の影響の消失時刻に基づいてＭＲ−ＰＷＩ画像を選択する手段と、選択したＭＲ−ＰＷＩ画像を基に当該画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する手段とを具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第６の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第１の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００２４】
第７の観点では、本発明は、
（１）造影剤を用いると共にＧＲＥ系のＥＰＩ法により撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る手段。
（２）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める手段。
（３）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻の最も早い時刻を開始時刻taとし、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻を終了時刻teqとする手段。ここで、t1≦ta＜teq≦tnである。
（４）各画素ｑについてＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の組織濃度ΔＲ２＊q(ta)〜ΔＲ２＊q(teq)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る手段。
（５）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)の動脈にとった関心領域中の画素ｇの平均値を基にして各画素ｑについての動脈濃度Ｃaifq(ta)〜Ｃaifq(teq)を求め、係数行列［Ａq］を求める手段。係数行列［Ａq］は（teq−ta＋１）次正方行列である。
（６）係数行列［Ａq］をＳＶＤ法で［Ａq］＝［Ｕq］・［Ｓq］・［Ｖq］Ｔに分解する手段。行列［Ｕq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｕq］Ｔ・［Ｕq］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓq］は（teq−ta＋１）次対角行列であり、対角要素S1≧S2≧…≧Seq-a+1≧０であり、S1，S2，…，Seq-a+1は係数行列［Ａq］の特異値（［Ａq］Ｔ・［Ａq］の固有値の正平方根）である。行列［Ｖq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｖq］Ｔ・［Ｖq］＝［Ｖq］・［Ｖq］Ｔ＝［Ｉ］である。
（７）逆行列［Ｓq］−１＝dias（S1−１，S2−１，…，Seq-a+1−１）を求める手段。ただし、dias（）は対角行列を表し、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜eq-a+1）。
（８）逆行列［Ａq］−１＝［Ｖq］・［Ｓq］−１・［Ｕq］Ｔを算出する手段。
（９）係数行列［Ａq］の対角要素S1，S2，…，Seq-a+1の平均値Saveqと最大値Smaxqを求め、さらに補正パラメータＰq＝Saveq／Smaxqを算出する手段。
（10）画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］＝Ｐq・［Ａq］−１・［ΔＲ２＊q］を算出する手段。
（11）Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、画素ｑの脳血流量ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmaxを算出する手段。
以上の（１）〜（11）の手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第７の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第２の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００２５】
第８の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析装置において、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎにより各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第８の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第３の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００２６】
第９の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析装置において、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqにより各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第９の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第４の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００２７】
第１０の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析装置において、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像の少なくとも一つを作成する手段を具備したことを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第１０の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第５の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００２８】
第１１の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析方法において、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの操作者が設定したスキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値からベースライン値Ｓｏを求め、エコー時間をＴＥとしＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)として仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝を求め、Pre-ΔＲ２＊q(t)が急上昇する前の平坦領域を新スキップ領域とし、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるか又は新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求め、組織濃度ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓoq｝を求めることを特徴とするＣＢＦ定量解析方法を提供する。
従来は、画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を求めるのに用いるベースライン値Ｓｏとして、操作者が設定したスキップ領域Ｋでの平均信号強度を採用していた。
しかし、異なる組織（動脈，白質，灰白質または静脈）に造影剤が入るタイミングはそれぞれ異なるため、一律に操作者が設定したスキップ領域Ｋでの平均信号強度をベースライン値Ｓｏとすると、異なる組織に造影剤が入るタイミングの異なりにより定量解析に誤差を生じる。また、操作者によりスキップ領域Ｋの設定にバラツキがあるため、これによっても定量解析に誤差を生じる。
そこで、上記第１１の観点によるＣＢＦ定量解析方法では、操作者が設定したスキップ領域Ｋでの平均信号強度をベースライン値Ｓｏとして従来と同様の処理で画素ｑの仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)を求め、次に画素ｑの仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)から当該画素ｑに最適の新スキップ領域Ｋqを求め、その新スキップ領域Ｋqでの平均信号強度を新ベースライン値Ｓoqとし、その新ベースライン値Ｓoqを用いて画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を求めるようにした。
これにより、画素ｑごとに最適化した新ベースライン値Ｓoqを用いるため、異なる組織に造影剤が入るタイミングの異なりにより定量解析に誤差を生じることを回避できる。また、新スキップ領域Ｋqには操作者による設定のバラツキが入らないから、この点でも定量解析に誤差を生じることを回避できる。
なお、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるのが好ましいが、簡易的には新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求めてもよい。
【００２９】
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＣＢＦ定量解析装置において、前記各画素ｑについて組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める手段は、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの操作者が設定したスキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値からベースライン値Ｓｏを求め、エコー時間をＴＥとしＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)として仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝を求め、Pre-ΔＲ２＊q(t)が急上昇する前の平坦領域を新スキップ領域とし、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域に含まれる信号値から新ベースライン値Ｓoqを求めるか又は新スキップ領域に含まれるＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素の平均値から新ベースライン値Ｓoqを求め、その新ベースライン値Ｓoqを用いて組織濃度ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓoq｝を求めることを特徴とするＣＢＦ定量解析装置を提供する。
上記第１２の観点によるＣＢＦ定量解析装置では、上記第１１の観点によるＣＢＦ定量解析方法を好適に実施できる。
【００３０】
【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。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態にかかる医用画像診断装置を示すブロック図である。
この医用画像診断装置１００は、被検体ＫをスキャンしてＭＲ−ＰＷＩ画像を撮影するＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置１と、そのＭＲＩ装置１からＭＲ−ＰＷＩ画像を受け取ってＣＢＦ定量解析処理などを行うコンピュータ２と、ＣＲＴのような表示装置３と、キーボードやマウスのような操作装置４と、ハードディスクのような記憶装置５とを具備している。
【００３２】
図２は、本発明にかかるＣＢＦ定量解析方法の処理手順を示すフロー図である。
ステップＷ１では、造影剤を用いると共にＧＲＥ系のＥＰＩ法のパルスシーケンスにより撮影した組織のＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)を得る。ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)は、例えば１.４秒間隔（Δｔ＝１.４）で連続撮影した８５フレーム（ｎ＝８５）の画像である。
【００３３】
ステップＷ２では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)に平滑処理を施し、ノイズ成分を抑制する。
【００３４】
ステップＷ３では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の各画素ｑについての信号値より組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を求める。図３に、組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)を概念的に示す。
【００３５】
ステップＷ４では、各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻taqのうちで最も早い時刻を開始時刻taとする。また、各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻を終了時刻teqとする。ここで、t1≦ta＜teq≦tnである。
なお、各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークの立上り時刻taqを各画素ｑごとの開始時刻としてもよいが、ピークの立上り時刻taqにはほとんど差がないので、処理の簡単化のため、開始時刻taを各画素共通とする。これに対して、各画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t1)〜ΔＲ２＊q(tn)のピークが終わった時刻には差があるため、終了時刻は各画素共通とせず、各画素ｑごとの終了時刻teqとする。
【００３６】
ステップＷ５では、組織濃度ΔＲ２＊q(ta)〜ΔＲ２＊q(teq)より組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を得る。図４に、組織濃度行列［ΔＲ２＊q］を示す。
【００３７】
ステップＷ６では、ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)の動脈中に操作者が選んだ数点（＝関心領域）の画素であってＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(ta)〜Ｇ(teq)についての信号値の平均値を基にして動脈濃度Ｃaif(ta)〜Ｃaif(teq)を求め、動脈入力関数ＡＩＦ（Arterial Input Function）の係数行列［Ａq］を得る。図５に、動脈濃度Ｃaif(t1)〜Ｃaif(tn)を概念的に示す。また、図６に、係数行列［Ａq］を示す。係数行列［Ａq］は、（teq−ta＋１）次正方行列である。
【００３８】
ステップＷ７では、係数行列［Ａq］をＳＶＤ（Singular Value Decomposition）法により特異値分解する。すなわち、［Ａq］＝［Ｕq］・［Ｓq］・［Ｖq］Ｔに分解する。行列［Ｕq］は（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｕq］Ｔ・［Ｕq］＝［Ｉ］（ｎ次単位行列）である。また、行列［Ｓq］は（teq−ta＋１）次対角行列であり、対角要素S1，S2，…，Seq-a+1は係数行列［Ａq］の特異値（［Ａq］Ｔ・［Ａq］の固有値の正平方根）であり、S1≧S2≧…≧Seq-a+1≧０である。図７に、行列［Ｓq］を示す。転置行列［Ｖq］Ｔは（teq−ta＋１）次正方行列であり、［Ｖq］Ｔ・［Ｖq］＝［Ｖq］・［Ｖq］Ｔ＝［Ｉ］である。
【００３９】
ステップＷ８では、係数行列［Ａq］の対角要素S1，S2，…，Seq-a+1の平均値Saveqと最大値Smaxqを求め、さらに補正パラメータＰqを算出する。Ｐq＝Saveq／Smaxqである。
【００４０】
ステップＷ９では、各画素ｑのレスポンス関数行列［Ｒｑ］を算出する。すなわち、［Ｒｑ］＝Ｐq・［Ａq］−１・［ΔＲ２＊q］である。逆行列［Ａq］−１は、［Ａq］−１＝［Ｖq］・［Ｓq］−１・［Ｕq］Ｔである。逆行列［Ｓq］−１は、対角要素S1−１，S2−１，…，Seq-a+1−１）を持つ（teq−ta＋１）次対角行列である。ただし、Si＝０のとき、Si−１＝０とする（ｉ＝１〜eq-a+1）。
【００４１】
ステップＷ１０では、各画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出する。すなわち、Ｋを補正パラメータ、Ｒqmaxをレスポンス関数行列［Ｒｑ］の要素の最大値とするとき、ＣＢＦq＝Ｋ・Ｒqmaxである。
なお、補正パラメータＫは、例えば太い血管の赤血球容積率をＨLVとし、細い血管の赤血球容積率をＨSVとし、脳密度をρとするとき、Ｋ＝（１−ＨLV）／｛（１−ＨSV）・ρ｝である。
【００４２】
ステップＷ１１では、各画素ｑの脳血液量ＣＢＶqを算出する。すなわち、ＣＢＶq＝∫ｔ１ｔｎＧq(ti)ｄｔ／∫ｔ１ｔｎＣaifq(ti)ｄｔ、ｉ＝１，２，…，ｎである。
さらに、各画素ｑの平均通過時間ＭＴＴqを算出する。すなわち、ＭＴＴq＝ＣＢＶq／ＣＢＦqである。
【００４３】
ステップＷ１２では、ＣＢＦマップ画像、ＭＴＴマップ画像、ＣＢＶマップ画像を作成し、表示装置３に表示する。
【００４４】
図８は、医用画像診断装置１００によって求めた健常組織および病変組織の平均ＣＢＦ値、平均ＭＴＴ値、平均ＣＢＶ値を例示する図表である。
健常組織に比べて病変組織では血液が流れにくくなっているが、これは平均ＣＢＦ値の低下と平均ＭＴＴ値の増加とから明確に読みとることが出来る。
【００４５】
図９は、図２に示す本発明にかかるＣＢＦ定量解析方法と図１０に示す従来のＣＢＦ定量解析方法とによって求めたＲＯＩ１〜ＲＯＩ５の平均ＣＢＦ値を比較した図表である。
従来例で平均ＣＢＦ値が高いＲＯＩ１〜ＲＯＩ３では、実施例では平均ＣＢＦ値が低くなっており、過大評価を防ぐことが出来た。また、従来例で平均ＣＢＦ値が低いＲＯＩ４，ＲＯＩ５では、実施例では平均ＣＢＦ値が高くなっており、過小評価を防ぐことが出来た。
【００４６】
図１０は、本発明にかかる組織濃度算出処理手順を示すフロー図である。
ステップＶ１では、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像内の複数画素（例えば全脳の画素）の平均信号強度Ｓav(t)を得る。図１１に、平均信号強度Ｓav(t)を例示する。
ステップＶ２では、図１１に示すように、平均信号強度Ｓav(t)の造影剤が入る前と思われる領域を操作者がスキップ領域Ｋとして設定する。
ステップＶ３では、図１１に示すように、スキップ領域Ｋに含まれる平均信号強度Ｓav(t)の平均値をベースライン値Ｓｏとする。図１１に、ベースライン値Ｓｏを例示する。
ステップＶ４では、エコー時間をＴＥとし、ＭＲ−ＰＷＩ画像内のある画素ｑの値をｇq(t)とするとき、次式により画素ｑの仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)を求める。
Pre-ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓｏ｝
図１２に、画素ｑの仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)を例示する。
【００４７】
ステップＶ５では、図１２に示すように、画素ｑの仮組織濃度Pre-ΔＲ２＊q(t)が急上昇する前の平坦領域を画素ｑの新スキップ領域Ｋqとする。
ステップＶ６では、図１３に示すように、組織のＭＲ−ＰＷＩ画像のうちの画素ｑの新スキップ領域Ｋqに含まれる信号値Ｓq(t)の平均値を新ベースライン値Ｓoqとするか又は画素ｑの新スキップ領域Ｋqに含まれる平均信号強度Ｓav(t)の平均値を画素ｑの新ベースライン値Ｓoqとする。
ステップＶ７では、次式により画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を求める。
ΔＲ２＊q(t)＝−（１／ＴＥ）・ln｛ｇq(t)／Ｓoq｝
図１４に、画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を例示する。この画素ｑの組織濃度ΔＲ２＊q(t)を概念的に表した図が、図３である。
【００４８】
−他の実施形態−
（１）ＭＲ−ＰＷＩ画像Ｇ(t1)〜Ｇ(tn)に対する平滑処理を省略してもよい。
（２）組織濃度ΔＲ２＊ を求める際に何らかの補正処理を加えてもよい。
（３）本明細書で採用したＣＢＦ等の計算方法は Ostergaard の研究グループが提案したものであるが、これに限定されず、例えば Remmp の研究グループが提案した計算方法に対しても本発明を適用しうる。
【００４９】
【発明の効果】
本発明のＣＢＦ定量解析方法および装置によれば、ある画素ｑの脳血流量ＣＢＦqを算出するのに、当該画素ｑにおける造影剤の影響が消失する時刻より後のＭＲ−ＰＷＩ画像は用いないから、余分の期間の信号の影響が入らず、ＣＢＦ定量値が正確になり、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を防ぐことが出来る。
【００５０】
さらに、画素ｑごとに異なる補正パラメータＰqを用いるから、画素間の組織の差を補うことが出来る。よって、ＣＢＦ定量値が正確になり、ＣＢＦ定量値の過大評価および過小評価を防ぐことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる医用画像診断装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかるＣＢＦ定量解析処理の手順を示すフロー図である。
【図３】組織濃度の時間変化を示す概念図である。
【図４】組織濃度行列の例示図である。
【図５】血管濃度の時間変化を示す概念図である。
【図６】係数行列の例示図である。
【図７】特異値を対角要素とする行列の例示図である。
【図８】本発明により求めた健常組織と病変組織の平均ＣＢＦ値等を示す例示図である。
【図９】本発明により求めた平均ＣＢＦ値と従来方法により求めた平均ＣＢＦ値を比較した図表である。
【図１０】本発明の一実施形態にかかる組織濃度算出処理の手順を示すフロー図である。
【図１１】平均信号強度の時間変化、スキップ領域およびベースライン値を示す概念図である。
【図１２】仮組織濃度の時間変化を示す概念図である。
【図１３】平均信号強度の時間変化、新スキップ領域および新ベースライン値を示す概念図である。
【図１４】組織濃度の時間変化を示す概念図である。
【図１５】従来のＣＢＦ定量解析処理の手順を示すフロー図である。
【図１６】組織濃度の時間変化を示す概念図である。
【図１７】従来の組織濃度行列の例示図である。
【図１８】血管濃度の時間変化を示す概念図である。
【図１９】従来の係数行列の例示図である。
【図２０】特異値を対角要素とする行列の例示図である。
【図２１】従来の組織濃度算出処理の手順を示すフロー図である。
【図２２】平均信号強度の時間変化、スキップ領域およびベースライン値を示す概念図である。
【図２３】組織濃度の時間変化を示す概念図である。
【符号の説明】
１              ＭＲＩ装置
２              コンピュータ
１００          医用画像診断装置
【図１】
0004041012.tif 000002
【図２】
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【図３】
0004041012.tif 000004
【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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