(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続して撮影された複数枚の画像を取得する取得手段と、
前記取得された複数枚の画像の画素毎の信号の時間的変化を時間方向にフーリエ変換することにより、前記画素毎の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、
所定の時間的変化を有する複数の信号をそれぞれ時間方向にフーリエ変換することにより得られた周波数スペクトルを、複数のテンプレートとして設定するテンプレート設定手段と、
前記周波数スペクトル算出手段で算出された前記画素毎の周波数スペクトルと、前記テンプレート設定手段で設定されたテンプレートとを比較し、前記画素毎の周波数スペクトルとテンプレートとの相関が一定値以上である画素を境界候補点として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された画素と他の画素とを識別可能に表示した画像を表示させる表示手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段で抽出された画素と他の画素とを識別可能に表示した識別画像を作成する識別画像作成手段と、
前記識別画像作成手段で作成された識別画像と、前記複数枚の画像とが重ね合わされた表示画像を作成する表示画像作成手段と、を備え、
前記表示手段は、前記表示画像作成手段で作成された前記表示画像を表示することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記複数のテンプレートのうちの１種類のテンプレートとの相関が一定値以上である周波数スペクトルを有する画素を所定の時間における境界候補点として抽出する処理を、前記複数のテンプレートの全てに対して行うことにより、時間毎の境界候補点を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段で抽出された境界候補点と円関数又は楕円関数との相関をとり、相関の高い境界候補点を連結することで境界線を取得する境界線取得手段を備え、
前記識別画像作成手段は、前記抽出手段で抽出された画素及び前記境界線と、他の画素とを識別可能に表示した識別画像を作成することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置に係り、特に心臓シネ画像や時間分解血管造影画像において特徴領域抽出を行う医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲＩ装置は、被検体、特に人体の組織を構成する原子核スピンが発生するＮＭＲ信号を計測し、その頭部、腹部、四肢等の形態や機能を２次元的に或いは３次元的に画像化する装置である。撮影においては、ＮＭＲ信号には、傾斜磁場によって異なる位相エンコ−ド、周波数エンコードが付与される。計測されたＮＭＲ信号が２次元フーリエ変換又は３次元フーリエ変換されることにより、画像が再構成される。
【０００３】
ＭＲＩ装置による心臓撮影や血管造影においては、被検体の動き・時間変化等の情報を得るために、同じ部位を高速で連続して撮影することによって時系列画像が取得される。
【０００４】
心臓撮影の場合には、パルスシ−ケンスをＥＣＧ（心電図）に同期させ、１心拍（Ｒ−Ｒ間隔）を複数の時相（フェ−ズ）に分割して時系列画像を撮影する。このように、１心拍間を複数の時相に分割して、心臓の動きのサイクルを捉える撮影法を一般に「心臓シネ撮影」と呼ぶ。
【０００５】
一方、血管造影の場合には、ガドリニウム（Ｇｄ)等の造影剤の静脈注入と並行して、高速撮影を連続的に行い、血管造影の様子を時系列画像として撮影する。血管造影に用いられる代表的な撮影法として、時間分解血管造影法（ＴＲＣＥ−ＭＲＡ、Ｔｉｍｅ−Ｒｅｓｏｌｖｅｄ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎｏｎｃｅ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ)が挙げられる。
【０００６】
このように取得した心臓シネ画像や時間分解血管造影画像は、連続的に表示することで動画像となり、撮影対象の運動、機能等を評価することができる。例えば、心機能解析の場合には、各心時相（フェ−ズ）での心壁位置をトレースして、心筋の厚みや動きから心機能パラメ−タを算出することができる。血管造影の場合は、血管腫や動静脈奇形等の描出を行うことができる。
【０００７】
時系列画像に対して、フィルタ処理やノイズ低減、特徴領域抽出等を行う方法としては、時系列画像の各画像を空間的に処理する方法と、時間方向にフーリエ変換したフーリエデータに対して処理を行う方法とがある。ここでフーリエデータとは、時系列画像の各ピクセルでの輝度変化を時間方向に抽出し、時間方向にフーリエ変換したときに得られる周波数スペクトルと位相のことである。
【０００８】
フーリエデータに対して処理を行う例として、特許文献１には、脳機能計測（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ＭＲＩ、ｆＭＲＩ）において、被検体への刺激の印加とそれに対応する脳の活性との間の時間的なミスマッチを、フーリエデータの位相差から検出し活性化部位の抽出精度を向上させるものが提案されている。
【０００９】
また、特許文献２、３には、フーリエデータのうち高周波スペクトルをフィルタリングすることにより、高周波ノイズ成分を除去して時系列画像の信号雑音比（Ｓ／Ｎ）を向上する方法が提案されている。
【特許文献１】特開平１１−２３５３２３号公報
【特許文献２】特開平７−２３９２６号公報
【特許文献３】特開平５−３０５０６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１では、ｆＭＲＩの分野において、時間方向にフーリエ変換して得られたフーリエデータを用いて領域を抽出する方法が提案されているが、ｆＭＲＩと同様に時系列画像を用いる心臓シネ画像やＴＲＣＥ−ＭＲＡの分野においては、フーリエデータに対して処理を行う方法は実現されていない。
【００１１】
また、特許文献1の方法は脳の活性化領域の抽出方法であるため、抽出の対象となる輝度変化は数パーセント程度であるが、心臓シネ画像やＴＲＣＥ−ＭＲＡの場合には輝度変化が数十パーセントと大きいため、特許文献１に記載の方法を心臓シネ画像やＴＲＣＥ−ＭＲＡに応用する場合には、特許文献１に記載の方法とは異なる新たな領域抽出法が必要である。
【００１２】
特許文献２、３では、周波数フィルタを設けることにより、画像ノイズの適切な除去による画質の改善は可能であるが、臓器の境界部、血管領域等の特徴領域抽出を行うものではない。
【００１３】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、時系列画像から所望の領域、輪郭等を自動で決定することにより、操作者の負担を軽減し、かつ臓器等の機能解析の定量性・再現性を向上することができる医用画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の医用画像処理装置は、連続して撮影された複数枚の画像を取得する取得手段と、前記取得された複数枚の画像の画素毎の信号の時間的変化を時間方向にフーリエ変換することにより、前記画素毎の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、所定の時間的変化を有する複数の信号をそれぞれ時間方向にフーリエ変換することにより得られた周波数スペクトルを、複数のテンプレートとして設定するテンプレート設定手段と、前記周波数スペクトル算出手段で算出された前記画素毎の周波数スペクトルと、前記テンプレート設定手段で設定されたテンプレートとを比較し、前記画素毎の周波数スペクトルとテンプレートとの相関が一定値以上である画素を境界候補点として抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された画素と他の画素とを識別可能に表示した画像を表示させる表示手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１５】
請求項１に記載の医用画像処理装置によれば、連続して撮影された複数枚の画像（時系列画像）の各画素を時間方向にフーリエ変換して得られた周波数スペクトルと、所定の時間的変化を有する信号をフーリエ変換することにより得られた周波数スペクトル（テンプレート）とを比較し、画素毎に得られた周波数スペクトルとテンプレートとの相関が一定値以上である画素を抽出する。そして、抽出された画像とその他の画像とを識別可能に表示した画像を表示させる。これにより、時系列画像の信号変化が所定の時間的変化をする画素と、その他の画素とを容易に識別できる。また、各画素毎に時間軸方向にフーリエ変換を行うことで、各画素の時間的変化を１個の周波数スペクトルで表すことができるため、計算量を少なくすることができる。
【００１６】
請求項２に記載の医用画像処理装置は、請求項１に記載の撮像装置において、前記抽出手段で抽出された画素と他の画素とを識別可能に表示した識別画像を作成する識別画像作成手段と、前記識別画像作成手段で作成された識別画像と、前記複数枚の画像とが重ね合わされた表示画像を作成する表示画像作成手段と、を備え、前記表示手段は、前記表示画像作成手段で作成された前記表示画像を表示することを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載の医用画像処理装置によれば、抽出手段で抽出された画素と他の画素とを識別可能に表示した識別画像を作成し、識別画像と時系列画像とを重ね合わせた表示画像を作成し、表示画像を表示手段に表示させる。これにより、時系列画像の信号変化が所定の時間的変化をする画素と、その他の画素とを容易に識別できる。
【００１８】
請求項３に記載の医用画像処理装置は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、前記抽出手段は、前記複数のテンプレートのうちの１種類のテンプレートとの相関が一定値以上である周波数スペクトルを有する画素を所定の時間における境界候補点として抽出する処理を、前記複数のテンプレートの全てに対して行うことにより、時間毎の境界候補点を抽出することを特徴としている。
【００１９】
請求項３に記載の医用画像処理装置によれば、設定された複数のテンプレートのうち、所定のテンプレートとの相関が一定値以上である周波数スペクトルを有する画素を所定の時間における境界候補点として抽出する。この処理を設定された全てのテンプレートに対して行うことで、時間別の境界候補点を抽出する。これにより、所望の領域、輪郭等の変化を時系列画像から自動的に抽出することができる。また、信号変化の開始が同じであって信号変化の継続時間が異なる場合には周波数スペクトルが変化する、すなわち信号変化の開始が同じであって信号変化の継続時間が長い場合には周波数スペクトルの周波数０における振幅が大きくなりかつ周波数幅が短くなることを用いて、信号変化の開始時間が同じ、かつ信号変化の継続時間が異なる複数の所望の信号変化に対応する複数のテンプレートを設定し、テンプレートと等しい周波数スペクトルを有する画素、すなわちテンプレートの基となる信号と、信号変化の開始が同じであって、信号変化の継続時間が異なる画素を抽出することができる。
【００２０】
請求項４に記載の医用画像処理装置は、請求項１〜３のいずれかに記載の医用画像処理装置において、前記抽出手段で抽出された境界候補点と円関数又は楕円関数との相関をとり、相関の高い境界候補点を連結することで境界線を取得する境界線取得手段を備え、前記識別画像作成手段は、前記抽出手段で抽出された画素及び前記境界線と、他の画素とを識別可能に表示した識別画像を作成することを特徴としている。
【００２１】
請求項４に記載の医用画像処理装置によれば、抽出手段で抽出された画素と円関数又は楕円関数との相関をとり、相関の高い画素間を連結することで境界線を取得する。そして、その境界線及び抽出された画素とその他の画像とを識別可能に表示させる。これにより、抽出された画素に含まれる、円関数又は楕円関数で近似可能な心筋境界（心内壁、心外壁）を自動的に抽出することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、時系列画像から所望の領域、輪郭等を自動で決定することにより、操作者の負担を軽減し、かつ臓器等の機能解析の定量性・再現性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２４】
＜第１の実施の形態＞
第１の実施の形態は、医用画像装置の一つである磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）によって撮影された心臓シネ画像において、時系列画像中の心筋輪郭抽出を行うものである。
【００２５】
図１は、本発明を適用した磁気共鳴撮影装置（以下、ＭＲＩ装置という）１の外観図である。ＭＲＩ装置１は、主として、静磁場を発生する磁石１０１、被検体１０２を載せるベッド１０３、高周波磁場（以下、ＲＦという）を被検体１０２に照射しエコー信号を検出するＲＦコイル（高周波磁場の送信とＭＲ信号の受信を兼ねる）１０４、それぞれＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向のいずれかの方向にスライス選択、位相エンコード、周波数エンコードのいずれかの傾斜磁場を発生させるための傾斜磁場コイル１０５、１０６、１０７と、ＲＦコイル１０４に電源を供給するためのＲＦ電源１０８と、各傾斜磁場コイル１０５、１０６、１０７に電流を供給するための傾斜磁場電源１０９、１１０、１１１と、ＲＦ電源１０８、シンセサイザ１１２、変調装置１１３、増幅器１１４、受信器１１５などの周辺装置に命令を送信しＭＲＩ装置の動作を制御するシーケンサ１１６と、撮影条件などのデータを格納する記憶媒体１１７と、受信器１１５から入力されたエコー信号と記憶媒体１１７内のデータを参照して画像再構成を行う計算機１１８と、計算機１１８で行った画像再構成結果を表示するディスプレイ１１９と、で構成される。
【００２６】
なお、図１においては、簡便化のためにＲＦコイルを送受信兼用として図示したが、送信用コイルと受信用コイルのそれぞれを搭載した装置が一般的である。また、受信コイルに関しては、複数の受信コイルを並列化して使用する場合もある。
【００２７】
図１に示したＭＲＩ装置１を用いて被検体１０２の撮影を行う場合の、動作手順について説明する。
【００２８】
操作者により指定された撮影条件に従い、シーケンサ１１６は、所定のパルスシーケンスに則り、傾斜磁場電源１０９、１１０、１１１に命令を送信し、傾斜磁場コイル１０５、１０６、１０７により各方向の傾斜磁場を発生させる。これと同時に、シーケンサ１１６は、シンセサイザ１１２、変調装置１１３に命令を送信してＲＦ波形を生成し、ＲＦ電源１０８により増幅されたＲＦパルスをＲＦコイル１０４より発生し、被検体１０２に照射する。
【００２９】
被検体１０２から発生したエコー信号は、ＲＦコイル１０４により受信された後、増幅器１１４で増幅され、受信器１１５でＡ／Ｄ変換と検波とが行われる。検波の基準とする中心周波数は、事前に計測した値を記憶媒体１１７に保持されているので、シーケンサ１１６により読み出し、受信器１１５にセットする。検波されたエコー信号は、計算機１１８に送られて画像再構成処理が行われる。画像再構成等の結果はディスプレイ１１９に表示される。
【００３０】
次に、ＭＲＩ装置１によって取得された時系列画像の各画素を時間方向にフーリエ変換することにより得られた各画素での周波数スペクトル（振幅スペクトル及び位相スペクトル）と、信号変化との関係について説明する。
【００３１】
図２は、信号変化の開始と継続時間とが異なる４個（図２（１）〜（４））の信号変化に対してフーリエ変換を行った結果を示すグラフである。なお、これら４個の信号変化を示すグラフ中において、（ａ）は信号強度の時間変化を示すグラフであり、縦軸は信号強度を示し、横軸は時刻ｔを示す。また（ｂ）は、（ａ）をフーリエ変換して周波数スペクトルを導出し、その振幅スペクトルをグラフ表示したものであり、縦軸は振幅、横軸は周波数である。また（ｃ）は、（ａ）をフーリエ変換して周波数スペクトルを導出し、その位相スペクトルをグラフ表示したものであり、縦軸は位相、横軸は周波数である。
【００３２】
図２（１）と図２（２）は信号変化の開始時刻が同じであり、図２（２）は図２（１）に対して信号変化の継続期間が長いものである。また、図２（３）と図２（４）は信号変化の開始時刻が同じであり、図２（４）は図２（３）に対して信号変化の継続期間が長いものである。これにより、信号変化の開始時刻が同じであり、かつ信号変化の継続時間が長い場合には、周波数スペクトルにおいて周波数０付近の振幅が大きくなることがわかる。また、周波数０における振幅の半分を閾値として、閾値以上の値を有する周波数幅（バンド幅ΔＢ）を比較すると、信号変化の継続時間が長いほどバンド幅ΔＢが狭くなることがわかる。
【００３３】
図２（１）と図２（３）は信号変化の継続期間が同じであり、図２（３）は図２（１）に対して信号変化の開始が遅い場合である。また、図２（２）と図２（４）は信号変化の継続期間が同じであり、図２（４）は図２（２）に対して信号変化の開始が遅い場合である。これにより、信号変化の継続期間が同じであり、かつ信号変化の開始が遅れた場合には、ｉ番目とｉ＋１番目の周波数成分の位相の差分Δθが大きくなることが分かる。
【００３４】
次に、心臓シネ画像（時系列画像）の心筋輪郭抽出を行う処理の流れを説明する。
【００３５】
ＭＲＩ装置による心臓シネ撮影とは、心臓の壁運動や駆出率等の心機能を測定するために行われる撮影法で、ＳＳＦＰ（Ｓｔｅａｄｙ−Ｓｔａｔｅ  Ｆｒｅｅ  Ｐｒｅｃｅｓｓｉｏｎ、定常自由歳差運動）シーケンスを用いて撮影されることが多い。この心臓シネ撮影で得られた画像を心臓シネ画像といい、２次元画像か３次元画像かは問わない。ＳＳＦＰシーケンスにより得られた画像は、組織のＴ２＊／Ｔ１に依存したコントラストを持つため、心内腔の血液は高信号で抽出され、心筋は心内腔より低信号で描出される。そこで、心臓シネ画像において心筋の輪郭抽出を行う場合は、まずコントラストの明瞭な心内腔と心筋の境界（心内壁）を抽出し、次に心外壁を抽出する。以下、心臓が収縮する場合の時系列画像が取得された場合を例に説明する。
【００３６】
図３は時系列画像中の時刻ｔ０、ｔ１における時系列画像の一部と信号強度との関係を示したものである。上記のように、心内腔（血液）の信号強度は高信号、心筋（筋肉）の信号強度は中信号（高信号と低信号との間）、空気（例えば肺）の信号強度は低信号で描出される。従って、図３（ｂ）に示すように、時系列画像において、常に心内腔領域である場所（点Ａ）は常に高信号であり、初期は心内腔領域でありその後心筋領域となる場所（点Ｂ）は高信号から中信号へと変化し、初期は心内腔領域でありその後心筋領域を通過し空気領域となる場所（点Ｃ）は高信号から中信号、低信号へと変化し、初期は心筋領域でありその後空気領域となる場所（点Ｄ）は中信号から低信号へと変化し、常に空気領域である場所（点Ｅ）は常に低信号である。
【００３７】
これにより、信号の時間的変化のない点Ａ、点Ｅでの信号変化を時間方向にフーリエ変換すると、同様の周波数スペクトルが得られる。また、信号の時間的変化が異なる点Ｂ、点Ｃ、点Ｄでの信号変化を時間方向にフーリエ変換すると、それぞれ異なる周波数スペクトルが得られる。
【００３８】
図４は、時系列画像中の心筋輪郭抽出を行う処理の流れを示すフローチャートである。計算機１１８は、このフローチャートに従って動作する。以下の処理は、計算機１１８によって被検体１０２の時系列画像が取得された後で開始される。
【００３９】
まず、取得した時系列画像の各画素の輝度を時間方向にフーリエ変換することによって、周波数スペクトル、すなわち振幅スペクトルと位相スペクトルとが算出される（ステップＳ１０）。なお、時間方向にフーリエ変換することで得られる周波数スペクトルは、各画素の輝度変化に対応する。ステップＳ１０の処理は、時系列画像を構成する全ての画素に対して行われる。
【００４０】
次に、所望の輝度変化をテンプレート関数ｇ（ｔ）として設定し（ステップＳ１１）、これを時間方向にフーリエ変換することにより、周波数スペクトル（振幅スペクトルと位相スペクトル）が算出され、算出された振幅スペクトルをテンプレートとして定義する（ステップＳ１２、図５参照）。なお、本実施例では振幅スペクトルのみを使用し、位相スペクトルは使用しない。
【００４１】
テンプレート関数ｇ（ｔ）は、所定の時刻で信号が低くなる関数であり、図５（ｂ）に示すように、時間ｔｓ＋Δｔ（Δｔは正負で設定可能）において信号が低くなる関数をテンプレート関数として設定する。本実施例では、Δｔ、すなわち信号強度が変化する時間の異なる複数のテンプレート関数が設定される。
【００４２】
図３（ｂ）点Ｂ、点Ｄにおける信号変化のように矩形波形状の信号変化を抽出するために必要なテンプレート数は、時系列画像を構成するフレーム数以下である。例えば、２０枚の画像で時系列画像が構成されている場合は、Δｔが異なる２０個以下のテンプレート関数が設定できる。また、図３（ｂ）点Ｃにおける信号変化のように信号強度が高信号から中信号、低信号へと変化する場合には、ＮＣ２通りのテンプレートにより信号変化が抽出できる。
【００４３】
また、簡便な方法としては、テンプレートを時系列画像のフレーム数以下に設定して、矩形波形状の信号変化のみを抽出する。このテンプレートにより信号変化を抽出できなかった座標の信号変化については、心筋の動きの連続性を保持するように、周囲の座標点からの補間により求めてもよい。
【００４４】
なお、画像コントラスト、すなわち高信号、中信号、低信号の信号強度はＳＳＦＰシーケンスの撮影パラメータ（繰り返し時間ＴＲ，エコー時間ＴＥ、フリップ角ＦＡ等）から理論的に計算できるため、テンプレート関数を自動的に決定することができる。
【００４５】
時系列画像から胸郭、他の臓器等の静止成分を除去するためにハイパスフィルタ（低周波フィルタ）が適用されることにより、心臓領域（境界候補点）が抽出される（ステップＳ１３）。前記ハイパスフィルタのバンド幅は、心拍数［Ｈｚ］よりも充分に狭くなるように、すなわちテンプレート関数において信号強度が弱くなる時刻が心拍数の半周期よりも充分に短くなるように設定される。このフィルタ処理によって振幅スペクトルが消去された画素は、以後の処理から除外される。これにより、心筋以外の領域を誤って抽出することを防ぎ、同時に後続する処理の負荷（計算量）を軽減することができる。なお、本実施の形態では、低周波フィルタを適用することにより心臓領域を抽出しているが、高周波ノイズ成分を同時に除去するために、バンドパスフィルタ（帯域通過フィルタ）を適用しても良い。
【００４６】
次に、ステップＳ１０で算出された振幅スペクトルと、ステップＳ１１で算出されたテンプレートとを比較することにより、抽出した心臓領域から各時相毎の心壁候補点が抽出される（ステップ１４）。
【００４７】
すなわち、ステップＳ１０で得られた各画素の振幅スペクトルと、ステップＳ１１で設定された所定の時刻で信号が低くなるテンプレート関数を基にステップＳ１２で求められたテンプレートとを比較し、境界候補点に含まれる画素であって、その画素の振幅スペクトルとテンプレートとの相関が一定値以上である画素が、所定の時相における心壁候補点として抽出される。上記処理をステップＳ１１で設定された全てのテンプレートに対して行うことにより、各時相毎の心壁候補点が抽出される。
【００４８】
例えば、図６に示すように境界候補点の各画素での振幅スペクトルと、時刻ｔ０において信号が低くなるテンプレート関数から算出されたテンプレートとを比較し、その振幅スペクトルとテンプレートとが一致する画素が時刻ｔ０において信号が低くなる画素、すなわち時刻ｔ０における心壁候補点として抽出される。時刻ｔ１、ｔ２において信号が低くなるテンプレート関数に対してもそれぞれ同様の処理を行うことで、時刻ｔ１、ｔ２における心壁候補点がそれぞれ抽出される。これにより、時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２の各時相における心壁候補点が抽出される。
【００４９】
ステップＳ１３で得られた各時相における心壁候補点から、心壁（左心内壁、右心内壁及び心外壁）の位置（画素）が決定される（ステップＳ１５）。心壁候補点は心筋境界のコントラストを用いて決定しているため、心内壁、心外壁、心内壁と同様の高信号を呈する心外膜脂肪等が含まれる。そのため、心壁候補点から心内壁と心外壁とを分ける必要がある。
【００５０】
まず、左心内壁及び心外壁の決定方法について図７を用いて説明する。
【００５１】
ステップＳ１３で得られた各時相における心壁候補点には、左右心室の心内壁と脂肪のある心外壁が同時に抽出されている。このため、単純に心壁候補点を接続するだけでは心内壁の位置を決定できない。そこで、心臓短軸断像（体軸とほぼ垂直な方向での心臓の断像）では左心室が円形状に見えることを利用して、ステップＳ１３で得られた各時相における心壁候補点と円関数との相関が大きい画素が各時相における左心内壁として抽出される（ステップＳ７０１）。例えば、ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ、撮像領域）の中心を基準点とし、半径を徐々に拡大しながらその円と一致する心壁候補点の数量を数える。そして、最も多い数量の心壁候補点が含まれる円をその時相での円関数と決定し、その円関数と一致する心壁候補点が左心内壁候補点として抽出される。これにより、各時相における心壁候補点において、円関数との相関の大きい画素が抽出される。なお、基準点は、上記のようにＦＯＶの中心を自動的に設定してもよいし、心内腔の中心と予測される点をポインティングデバイス１７等で操作者が設定することで円関数の中心を決めるようにしてもよい。また、上記の左心内壁抽出方法では、ＦＯＶの中心を基準点とし、半径を徐々に拡大しながら円関数を求めているが、これに限らず、複数の円関数をあらかじめ設定しておき、その中から最も相関の高い円関数を選択するようにしてもよい。また、１時相間での変化は問題となる大きさではないため、１時相前の円関数を参照してもよい。
【００５２】
なお、ステップＳ７０１で左心内壁候補点として抽出されなかった心壁候補点は保存しておき，以降の処理で用いる。
【００５３】
そして、ステップＳ７０１で抽出された各時相における左心内壁候補点を接続し，スムージング処理を行うことで左心内壁が決定される（ステップＳ７０２）。
【００５４】
各時相における左心内壁が決定されたら、ステップＳ１３で得られた各時相における心壁候補点と楕円関数との相関の大きい画素が心外壁候補点として抽出される（ステップＳ７０３）。このとき、ステップＳ７０１で左心内壁候補点から外れた心壁候補点を参照して、心筋と心外膜脂肪との境界位置の情報を取り入れることで精度が向上する。なお、楕円関数の決定方法としては、ステップＳ７０１と同様に、ＦＯＶの中心又は心内腔の中心と予測される点を基準点として、縦軸及び横軸を徐々に拡大しながらその楕円と一致する心壁候補点の数量を数え、一致する心壁候補点の数量が最も多い楕円をその時相での楕円関数と決定するようにしてもよいし、複数の楕円関数をあらかじめ設定しておき、その中から最も相関の高い楕円関数を選択するようにしてもよい。また、１時相間での変化は問題となる大きさではないため、１時相前の楕円関数を参照してもよい。
【００５５】
このように抽出された各画素を接続、スムージングすることにより、心外壁が決定される（ステップＳ７０４）。
【００５６】
そして、ステップＳ７０２で決定された左心内壁とステップＳ７０４で決定された心外壁とが交差又は接触するかが判断される（ステップＳ７０５）。
【００５７】
心内壁と心外壁は心筋の内外に位置するため、互いに交差、接触することはない。そのため、ステップＳ７０５において左心内壁と心外壁とが交差又は接触すると判断された場合には、交差又は接触している境界点とそれに隣接する接続線とが消去され（ステップＳ７０６）、再度ステップＳ７０４における心外壁の決定処理が行われる。
【００５８】
なお、ステップＳ７０５において左心内壁と心外壁とが交差又は接触しないと判断された場合には、処理が終了される。
【００５９】
次に、右心内壁の決定方法について図８を用いて説明する。
【００６０】
ステップＳ１４で抽出された各時相毎の心壁候補点において、左心内壁及び心外壁として決定された画素が除去され、残された画素が右心内壁候補点として抽出される（ステップＳ８０１）。
【００６１】
ステップＳ８０１で抽出された右心内壁候補点を接続、スムージングすることで右心内壁が決定される（ステップＳ８０２）。
【００６２】
そして、ステップＳ７０２で決定された左心内壁と、ステップＳ８０２で決定された右心内壁とが交差又は接触するかが判断される（ステップＳ８０３）。
【００６３】
ステップＳ８０３において左心内壁と右心内壁とが交差又は接触すると判断された場合には、交差又は接触している境界点と隣接する接続線が消去されて（ステップＳ８０４）、再度ステップＳ８０２における右心内壁の決定処理が行われる。
【００６４】
ステップＳ８０３において左心内壁と右心内壁とが交差又は接触しないと判断された場合には、ステップＳ８０５へ進む。
【００６５】
次に、ステップＳ７０４で決定された心外壁と、ステップＳ８０２で決定された右心内壁とが交差又は接触するかが判断される（ステップＳ８０５）。
【００６６】
ステップＳ８０３において心外壁と右心内壁とが交差又は接触すると判断された場合には、交差又は接触している境界点と隣接する接続線が消去されて（ステップＳ８０６）、再度ステップＳ８０２における右心内壁の決定処理が行われる。
【００６７】
ステップＳ８０５において心外壁と右心内壁とが交差又は接触しないと判断された場合には、処理が終了される。
【００６８】
これにより、各時相における心筋境界（心壁）を自動的に抽出することができる。また、心筋境界（心壁）を円関数又は楕円関数で近似することで、心筋境界（心壁）をより正確に決定することができる。
【００６９】
なお、上記の左心内壁及び心外壁の決定方法においては、心臓短軸断像を用いているが、これに限らず心臓長軸画像（体軸とほぼ平行な方向での心臓の断像）を用いてもよい。この場合には、左心室が楕円形状に見えるため、上記の左心内壁決定方法時に円関数を用いた代わりに楕円関数を用いればよい。
【００７０】
心壁位置が決定されたら、ステップＳ１５で決定された心壁と、時系列画像とが重ね合わされた識別画像が作成され（ステップＳ１６）、ディスプレイ１１９に表示される（ステップＳ１７）。この場合、心壁が強調表示（表示色を変更する、色線で囲む等）されることにより、心壁とその他の部分とを視覚的に分離することができる。そのため、識別画像を被検体の機能解析等に活用することができる。なお、この場合に心筋の位置を心機能解析処理に入力する処理を行っても良い。これにより、被検体の機能解析等への活用がより容易となる。
【００７１】
本実施の形態によれば、信号の時間的変化をフーリエ変換して得られた周波数スペクトル、特に振幅スペクトルを用いることにより、時系列画像において信号が所定の時間的変化をする画素と、その他の画素とを容易に識別することができる。また、フーリエ変換を行った後でハイパスフィルタをかけることにより、心臓領域などの所望の領域以外の領域を消去できるため、計算量を少なくすることができる。
【００７２】
また、本実施の形態によれば、複数のテンプレートと等しい周波数スペクトルを有する画素を抽出することにより、心壁等の所望の領域、輪郭等の変化を時系列画像から自動的に抽出することができる。
【００７３】
なお、本実施の形態では、時系列画像をフーリエ変換して得られた振幅スペクトルと複数のテンプレートとが一致する画素を心壁候補点として抽出しているが、あらかじめ設定された１種類のテンプレート関数をフーリエ変換して取得された周波数スペクトルをテンプレートと設定して、時系列画像の所定の画素の信号の時間的変化をフーリエ変換して得られた周波数スペクトルに所定の係数をかけることで規格化された周波数スペクトルと、テンプレートとが一致する場合には、その画素を心壁候補点として抽出するようにしてもよい。
【００７４】
以下、振幅スペクトルを規格化する場合について説明する。図９に示すように、横軸方向の係数として、振幅スペクトルの周波数幅Ｂ１、Ｂ２がテンプレートの周波数幅Ｂと一致するような係数Ｂ／Ｂ１、Ｂ／Ｂ２を設定し、縦軸方向の係数として、周波数スペクトルの振幅幅Ａ１、Ａ２がテンプレートの振幅幅Ａと一致するような係数Ａ／Ａ１、Ａ／Ａ２を設定し、時系列画像をフーリエ変換して得られた振幅スペクトルにこれらの係数をかけることで、時系列画像をフーリエ変換して得られた振幅スペクトルを規格化する。そして、規格化された振幅スペクトルとテンプレートとを比較し、規格化された振幅スペクトルとテンプレートとが一致した振幅スペクトルを有する画素が心壁候補点と設定される。また、心壁候補点と設定された画素であって、規格化するときに用いた係数が等しい画素が、信号が同じ時間的変化を有する、すなわち所定の時相における心壁候補点として抽出される。
【００７５】
＜第２の実施の形態＞
上記第１の実施の形態のＭＲＩ装置１では、ＭＲＩ装置１により撮影された心臓シネ画像において、時系列画像中の心筋輪郭抽出を行うものであるが、ＭＲＩ装置１によって撮影された画像の領域又は輪郭を抽出する方法は、これに限定されるものではない。
【００７６】
本実施の形態のＭＲＩ装置１は、ＴＲＣＥ−ＭＲＡで血管造影された時系列画像から動脈と静脈との分離、血管腫や動静脈奇形等（病変部位）の描出等を行うものである。なお、図中、第１の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
【００７７】
ＴＲＣＥ−ＭＲＡとは、Ｇｄ等の造影剤の静脈注入と並行して高速撮影を連続的に行い、血管造影の様子を時系列画像として撮影するものである。このように取得した時系列画像は、注入された造影剤が撮影部位に到達するまでの時相と、撮影部位の動脈に到達する時相と、撮影部位の静脈に到達する時相とに分かれており、図１０に示すように、動脈と静脈とで造影剤が到達する時間に差が生じる、すなわち、動脈に造影剤が到達した後に静脈に造影剤が到達する。ＴＲＣＥ−ＭＲＡに本発明を適用した場合には、この動静脈の輝度変化の違いを利用して、動画像中の動脈と静脈とを分離することができる。
【００７８】
図１１は、時系列画像中の動脈と静脈を分離し、病変部位の抽出を行う処理の流れを示すフローチャートである。計算機１１８は、このフローチャートに従って動作する。以下の処理は、計算機１１８によって被検体１０２の時系列画像が取得された後で開始される。
【００７９】
まず、取得した時系列画像の各画素の輝度を時間方向にフーリエ変換することによって、周波数スペクトル、すなわち振幅スペクトルと位相スペクトルとが算出される（ステップＳ２０）。なお、時間方向にフーリエ変換することで得られる周波数スペクトルは、各画素の輝度変化に対応する。ステップＳ２０の処理は、時系列画像を構成する全ての画素に対して行われる。
【００８０】
時系列画像から造影剤による輝度変化のない領域を除去するためにハイパスフィルタ（低周波フィルタ）を適用することにより、動脈領域及び静脈領域が抽出される（ステップＳ２１）。このフィルタ処理によって周波数スペクトルが消去された画素は、以後の処理から除外される。これにより、造影剤による輝度変化がない領域を消去し、同時に後続する処理の負荷（計算量）を軽減することができる。
【００８１】
次に、あらかじめ設定されている動脈の輝度変化ａ（ｔ）、静脈の輝度変化ｖ（ｔ）をそれぞれテンプレート関数と設定し、テンプレート関数を時間方向にフーリエ変換することによって得られた周波数スペクトルのうち、振幅スペクトルをそれぞれテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）と設定し、テンプレート関数を時間方向にフーリエ変換することによって得られた位相スペクトルをそれぞれテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとする（ステップＳ２２）。
【００８２】
時系列画像の各画素の輝度を時間方向にフーリエ変換して得られる周波数スペクトルは、信号変化が同じであれば、信号変化の開始にΔｔのオフセットがある場合においても、振幅スペクトルは同じとなる。
【００８３】
それに対し、時系列画像の各画素の輝度を時間方向にフーリエ変換して得られる位相スペクトルは、信号変化が同じであっても、信号変化の開始にΔｔのオフセットがある場合には、２πｎΔｔだけ傾きが大きくなる。この位相スペクトル差の傾きは、位相スペクトル差をｎについて１次関数でフィッティングすることにより求められる。この位相スペクトル差の傾きを位相スペクトル差Δφとおく（Δφ＝２πΔｔ）。よって、図１０に示すような動脈の輝度変化ａ（ｔ）と静脈の輝度変化ｖ（ｔ）との間の時間差（輝度のピークの時間、信号変化の開始等）がΔtの場合には、動脈のテンプレート位相スペクトルφＡと静脈のテンプレート位相スペクトルφＶとの位相スペクトル差はΔφとなる。
【００８４】
以上より、本実施例においては、テンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）は同じと考えるが、テンプレート位相スペクトルφＡ、φＶは異なり、動脈のテンプレート位相スペクトルφＡと静脈のテンプレート位相スペクトルφＶとはΔφの位相スペクトル差がある。
【００８５】
動脈の輝度変化ａ（ｔ）と静脈の輝度変化ｖ（ｔ）との輝度のピークの時間差Δtは、撮影する部位によって異なる。これは、造影剤によってはじめに動脈が造影された後で静脈が造影される間に、一度身体の末端を通過するためであり、時間差Δtは身体の末端に近づくほど小さくなる。位相スペクトル差ΔφはΔｔ ＝Δφ/ ２πの関係式であらわされ、位相スペクトル差Δφと時間のオフセットΔｔとは１対１で対応するため、撮影する部位に応じたテンプレート関数（動脈の輝度変化ａ（ｔ）、静脈の輝度変化ｖ（ｔ））をあらかじめ設定しておく必要がある。
【００８６】
なお、テンプレート関数の設定は、抽出精度を上げるために、ユーザーが時系列画像内の任意位置で動脈と静脈を点または領域でそれぞれ指定し，その位置での輝度変化をテンプレート関数と設定することもできる。また、撮影時に連続的に取得されるエコー信号の信号強度から動脈及び静脈の輝度変化を決定し、これを基にしてテンプレート関数を設定することもできる。
【００８７】
ステップＳ２２でテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）とテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとが設定されたら、ステップＳ２０で算出された振幅スペクトルとステップＳ２２で算出されたテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）との間、及びステップＳ２０で算出された位相スペクトルとステップＳ２２で算出されたテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとの間でそれぞれ相関を算出し（ステップＳ２３）、ステップＳ２０で算出された振幅スペクトルとテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）とが等しく、かつステップＳ２０で算出された位相スペクトルとテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとの相関が大きい領域がそれぞれ動脈領域及び静脈領域として抽出される（ステップＳ２４）。
【００８８】
振幅スペクトル及び位相スペクトルとテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）及びテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとが共に一致している画素は、テンプレート関数ａ（ｔ）、ｖ（ｔ）と同一の輝度変化をしていると判断できる。また、振幅スペクトルはテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）と一致するが、位相スペクトルはテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶと異なる画素は、輝度変化の形状はテンプレートと同一であるが、時間方向にオフセットされている（時間に遅れがある）とみなす。
【００８９】
なお、ステップＳ２０で算出された位相スペクトルとテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとの相関が大きい領域を抽出する方法としては、位相スペクトルとテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとが一致する場合と、位相スペクトルとテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとの差が所定の値以下である場合とを抽出する。ここで、位相スペクトル差Δφとして許容できる誤差は、Δｔに対して許容できる誤差（例えば動画像の１フレーム分以下）と同等である。つまり、フレームの総数をＮフレームとすると、位相スペクトル差Δφとして許容できる誤差のオーダーは１／Ｎ程度となる。例えば、２０フレームの動画像の場合には、誤差のオーダーは約５％（＝１／２０）となり、位相スペクトル差Δφが５％以下である場合を位相スペクトルとテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶとの差が所定の値以下である場合として、抽出を行えばよい。
【００９０】
ステップＳ２４で抽出された各時相毎の動脈領域及び静脈領域と、時系列画像とが重ね合わされた識別画像が作成され（ステップＳ２５）、ディスプレイ１５に表示される（ステップＳ２６）。この場合、動脈領域及び静脈領域が強調表示（視覚的に分離できるような色線（動脈は赤色，静脈は青色等）で囲む等）されることにより、動脈領域及び静脈領域とその他の部分とが視覚的に分離される。また、識別画像において強調表示された動脈領域及び静脈領域を観察することにより、血管腫や動静脈奇形等の病変が容易に発見可能となる。また、識別画像において強調表示された動脈領域及び静脈領域の輪郭と、識別画像において強調表示された動脈領域及び静脈領域の輪郭を用いて作成された正常な動脈領域及び静脈領域の輪郭とを比較し、自動的に血管腫や動静脈奇形等の病変が描出されるようにしてもよい。これにより、被検体の機能解析等への活用がより容易となる。
【００９１】
本実施の形態によれば、信号変化の開始が遅れた場合には位相の差分が大きくなることを用いて、画素毎の振幅スペクトルとテンプレートとが一致し、かつ画素毎の位相スペクトルと位相スペクトルテンプレートとの差が所定の値以下である画素、すなわちテンプレート及び位相スペクトルテンプレートの基となる信号と信号変化の開始が異なり、かつ信号変化の継続時間が同じである画素を自動的に抽出することができる。
【００９２】
なお、本実施の形態では、注入された造影剤が撮影部位に到達するまでの時相と、撮影部位の動脈に到達する時相と、撮影部位の静脈に到達する時相とに分けたため、動脈の輝度変化ａ（ｔ）及び静脈の輝度変化ｖ（ｔ）を１個ずつ設定したが、造影剤の流れにあわせて時相を細かく分け、各時相別の動脈の輝度変化ａ（ｔ）及び静脈の輝度変化ｖ（ｔ）をそれぞれ複数用意してもよい。この場合には、テンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）及びテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶが複数設定されるため、各時相別のテンプレート振幅スペクトルＡ（ω）、Ｖ（ω）及びテンプレート位相スペクトルφＡ、φＶ毎にそれぞれ上記処理が行われる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明が適用されたＭＲＩ装置の第１の実施の形態の全体構成を示す概略図である。
【図２】所定の信号を時間方向にフーリエ変換した場合に得られる振幅スペクトルと位相スペクトルとを示す説明図である。
【図３】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の心臓の動きと時系列画像の信号との関係を説明する説明図である。
【図４】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態のテンプレート関数とスペクトルとの関係を説明する説明図である。
【図６】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の時相毎の心壁候補点を抽出する方法を説明する説明図である。
【図７】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の左心内壁と心外壁とを決定する方法を説明する説明図である。
【図８】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の右心内壁を決定する方法を説明する説明図である。
【図９】上記ＭＲＩ装置の第１の実施の形態の周波数スペクトルを規格化する方法を説明する説明図である。
【図１０】本発明が適用されたＭＲＩ装置の第２の実施の形態の信号と位相スペクトルとの関係を説明する説明図である。
【図１１】上記ＭＲＩ装置の第２の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９４】
１：ＭＲＩ装置、１０１：静磁場発生磁石、１０２：被検体、１０３：ベッド、１０４：高周波磁場コイル、１０５：Ｘ方向傾斜磁場コイル、１０６：Ｙ方向傾斜磁場コイル、１０７：Ｚ方向傾斜磁場コイル、１０８：高周波磁場電源、１０９：Ｘ方向傾斜磁場コイル、１１０：Ｙ方向傾斜磁場コイル、１１１：Ｚ方向傾斜磁場コイル、１１２：シンセサイザ、１１３：変調装置、１１４：増幅器、１１５：受信器、１１６：シーケンサ、１１７：記憶媒体、１１８：計算機、１１９：ディスプレイ
【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】
0004972477.tif 000006
【図６】
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【図７】
0004972477.tif 000008
【図８】
0004972477.tif 000009
【図９】
0004972477.tif 000010
【図１０】
0004972477.tif 000011
【図１１】
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