"MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に開始側関心領域と終了側関心領域または開始側関心体積領域と終了側関心体積領域を設定し、前記開始側関心領域または開始側関心体積領域内に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点から拡散テンソル解析を行って線維を追跡し、追跡した各線維が前記終了側関心領域または終了側関心体積領域と交差するかを判定し、交差すると判定した線維だけを所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示することを特徴とする線維描出方法。請求項1に記載の線維描出方法において、交差すると判定した線維に関する拡散テンソルの第1固有値をλ1とし、FA値をFAとし、線維の全長をLとするとき、交差すると判定した線維すべてについての総和である、M_Value=Σλ1FA/Lを算出し、表示することを特徴とする線維描出方法。MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求め、その主軸ベクトルの方向を追跡方向ベクトルとし、追跡方向ベクトルに沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って拡散テンソル情報を求め、その拡散テンソル情報および少なくとも1つ前の追跡方向ベクトルから追跡方向ベクトルを求めることを繰り返して線維を追跡し、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し、表示する線維描出方法であって、ある隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とすることを特徴とする線維描出方法。MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に開始側関心領域と終了側関心領域または開始側関心体積領域と終了側関心体積領域を設定する手段と、前記開始側関心領域または開始側関心体積領域内に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点から拡散テンソル解析を行って線維を追跡する手段と、追跡した各線維が前記終了側関心領域または終了側関心体積領域を通過するか否かを判定する手段と、通過すると判定した線維だけを所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置。請求項4に記載の線維描出装置において、通過すると判定した線維に関する拡散テンソルの第1固有値をλ1とし、FA値をFAとし、線維の全長をLとするとき、交差すると判定した線維すべてについての総和である、M_Value=Σλ1FA/Lを算出し表示する手段を具備したことを特徴とする線維描出装置。MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求めその主軸ベクトルの方向を追跡方向ベクトルとする手段と、追跡方向ベクトルに沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って拡散テンソル情報を求めその拡散テンソル情報および少なくとも1つ前の追跡方向ベクトルから追跡方向ベクトルを求めることを繰り返して線維を追跡する手段と、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示する手段とを具備し、たことを特徴とする線維描出装置。ある隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とすることを特徴とする線維描出装置。図21のステップP3で規則的に発生した格子点を追跡開始点とした場合、図26に示すように、観察方向が格子点の並ぶ方向と平行になった場合に、観察方向に並ぶ追跡開始点を通る神経繊維が重なって見えるために線維密度が急に下がったように見え、不自然な印象を与える問題点がある。そこで、本発明の第1の目的は、特定の観察方向で線維密度が急に下がったように見えることを防止できるようにした線維描出方法を提供することにある。図21のステップP9における閾値を小さくした場合、FA値が相当低い部分すなわち線維追跡の信頼性が相当低い部分まで描出される。しかし、線維追跡の信頼性が相当低い部分も信頼性が高い部分と同じ表示態様で描出されるため、区別がつかず、正確な診断の支障になる問題点がある。一方、図21のステップP9における閾値を大きくした場合、脳白質線維の末端部に至る前に線維追跡が打ち切られるため、線維を十分に描出できなくなる問題点がある。そこで、本発明の第2の目的は、線維追跡の信頼性の高低を反映した表示態様で線維を描出できるようにした線維描出方法を提供することにある。従来は、追跡した線維の表示に拡散テンソルの固有値が反映されていなかったため、描出された線維を見ても拡散テンソルの固有値の変化を視認できない問題点がある。そこで、本発明の第3の目的は、拡散テンソルの固有値の変化を反映した表示態様で線維を描出できるようにした線維描出方法を提供することにある。図27に示すように、神経線維交差部Cでは、接続方向が異なる神経線維が交差している。しかし、従来は、選択した隣接点における主軸ベクトルの方向だけを用いて追跡していたため、神経線維交差部で交差している線維を区別できず、図28に示すように、追跡方向を誤る問題点がある。そこで、本発明の第4の目的は、接続方向が異なる神経線維が交差している部分でも方向を誤らずに追跡できるようにした線維描出方法を提供することにある。脳白質変性疾患の診断などでは、2つの部位間の神経線維の接続が破壊されているか否かを知ることが有益な情報となる。そこで、本発明の第5の目的は、操作者が指定した2つの部位間の神経線維の接続状態を視認できるようにした線維描出方法を提供することにある。第1の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に関心領域または関心体積領域を設定し、前記関心領域または関心体積領域内に規則的な格子点を設定し、次いで2次元的または3次元的に格子点をランダム移動した点を追跡開始点とし、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求め、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求めることを繰り返して線維を追跡し、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第1の観点による線維描出方法では、重なって並ぶ追跡開始点の数が、どの観察方向でも同程度になる。よって、特定の観察方向で線維密度が急に下がったように見えることを防止できる。なお、関心領域または関心体積領域の全体で見ると、追跡開始点が一様な密度となり、粗密を生じることはない。第2の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散異方性値を求め、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散異方性値を求めることを繰り返して線維を追跡し、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し、各追跡開始点および各隣接点での拡散異方性値を反映した不透明度で表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第2の観点による線維描出方法では、描出する線維の透明度を拡散異方性値に応じて変化させる。よって、描出された線維の透明度から線維追跡の信頼性の高低を視認できる。第3の観点では、本発明は、上記構成の線維描出方法において、拡散異方性値としてFA値を用いることを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第3の観点による線維描出方法では、拡散異方性に応じて0から1の間の値をとるFA値により、描出する線維の透明度を変化させることが出来る。第4の観点では、本発明は、上記構成の線維描出方法において、ある隣接点での不透明度をXn1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点でのFA値をFAnとし、不透明度をXnとするとき、Xn1=FAnXnとすることを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第4の観点による線維描出方法では、追跡開始点から末端部へ透明度を次第に高くすると共に末端部で透明度を急に高くすることが出来る。第5の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散テンソルの固有値を求め、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散テンソルの固有値を求めることを繰り返して線維を追跡し、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し、各追跡開始点および各隣接点での拡散テンソルの固有値を反映した表示色で表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第5の観点による線維描出方法では、描出する線維の表示色を拡散テンソルの固有値に応じて変化させる。よって、描出された線維の表示色の変化拡散テンソルの固有値の変化を視認できる。第6の観点では、本発明は、上記構成の線維描出方法において、拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とするとき、表示色R,G,Bを、R:G:B=1:λ2/λ1:λ3/λ1とすることを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第6の観点による線維描出方法では、表示色が白に近いほど拡散が等方的であり、表示色が赤に近いほど拡散が異方的であることが判る。第7の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求め、その主軸ベクトルの方向を追跡方向ベクトルとし、追跡方向ベクトルに沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って拡散テンソル情報を求め、その拡散テンソル情報および少なくとも1つ前の追跡方向ベクトルから追跡方向ベクトルを求めることを繰り返して線維を追跡し、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し、表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第7の観点による線維描出方法では、ある隣接点の拡散テンソル情報および少なくとも1つ前の追跡方向ベクトルから新たな追跡方向ベクトルを求めるため、接続方向が異なる神経線維が交差している部分でも、それまでの接続方向に基づいて、接続方向が異なる神経線維を区別でき、方向を誤らずに各神経線維を追跡することが出来る。第8の観点では、本発明は、上記構成の線維描出方法において、ある隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とすることを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第8の観点による線維描出方法では、1つ前の追跡方向ベクトルdiと、ある隣接点での拡散テンソルの固有値λ1,λ2,λ3と、固有ベクトルe1,e2,e3とから、追跡方向ベクトルdi1を求めることが出来る。第9の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に開始側関心領域と終了側関心領域または開始側関心体積領域と終了側関心体積領域を設定し、前記開始側関心領域または開始側関心体積領域内に追跡開始点を設定し、3次元画像データ中の各追跡開始点から拡散テンソル解析を行って線維を追跡し、追跡した各線維が前記終了側関心領域または終了側関心体積領域を通過するか否かを判定し、通過すると判定した線維だけを所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第9の観点による線維描出方法では、2つの部位を通る神経線維だけを描出するため、2つの部位間の神経線維の接続状態を視認できる。第10の観点では、本発明は、上記構成の線維描出方法において、通過すると判定した線維に関する拡散テンソルの第1固有値をλ1とし、FA値をFAとし、線維の全長をLとするとき、通過すると判定した線維すべてについての総和である、M_Value=Σλ1FA/Lを算出し、表示することを特徴とする線維描出方法を提供する。上記第10の観点による線維描出方法では、2つの部位を神経線維が接続する強さの指標としてM_Valueを使うことで、定量評価が可能となる。第11の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に関心領域または関心体積領域を設定する手段と、前記関心領域または関心体積領域内に規則的な格子点を設定する手段と、2次元的または3次元的に格子点をランダム移動した点を追跡開始点とする手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求める手段と、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求めることを繰り返して線維を追跡する手段と、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第11の観点による線維描出装置では、上記第1の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第12の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散異方性値を求める手段と、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散異方性値を求めることを繰り返して線維を追跡する手段と、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し各追跡開始点および各隣接点での拡散異方性値を反映した不透明度で表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第12の観点による線維描出装置では、上記第2の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第13の観点では、本発明は、上記構成の線維描出装置において、拡散異方性値としてFA値を用いることを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第13の観点による線維描出装置では、上記第3の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第14の観点では、本発明は、上記構成の線維描出装置において、ある隣接点での不透明度をXn1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点でのFA値をFAnとし、不透明度をXnとするとき、Xn1=FAnXnとすることを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第14の観点による線維描出装置では、上記第4の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第15の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散テンソルの固有値を求める手段と、主軸ベクトルの方向に沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向および拡散テンソルの固有値を求めることを繰り返して線維を追跡する手段と、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し各追跡開始点および各隣接点での拡散テンソルの固有値を反映した表示色で表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第15の観点による線維描出装置では、上記第5の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第16の観点では、本発明は、請求項15上記構成の線維描出装置において、拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とするとき、表示色R,G,Bを、R:G:B=1:λ2/λ1:λ3/λ1とすることを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第16の観点による線維描出装置では、上記第6の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第17の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向を求めその主軸ベクトルの方向を追跡方向ベクトルとする手段と、追跡方向ベクトルに沿った隣接点を選択しその隣接点で拡散テンソル解析を行って拡散テンソル情報を求めその拡散テンソル情報および少なくとも1つ前の追跡方向ベクトルから追跡方向ベクトルを求めることを繰り返して線維を追跡する手段と、追跡した各線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第17の観点による線維描出装置では、上記第7の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第18の観点では、本発明は、上記構成の線維描出装置において、ある隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とすることを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第18の観点による線維描出装置では、上記第8の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第19の観点では、本発明は、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中に開始側関心領域と終了側関心領域または開始側関心体積領域と終了側関心体積領域を設定する手段と、前記開始側関心領域または開始側関心体積領域内に追跡開始点を設定する手段と、3次元画像データ中の各追跡開始点から拡散テンソル解析を行って線維を追跡する手段と、追跡した各線維が前記終了側関心領域または終了側関心体積領域を通過するか否かを判定する手段と、通過すると判定した線維だけを所望の観察方向から見た如き画像を生成し表示する手段とを具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第19の観点による線維描出装置では、上記第9の観点による線維描出方法を好適に実施できる。第20の観点では、本発明は、上記構成の線維描出装置において、通過すると判定した線維に関する拡散テンソルの第1固有値をλ1とし、FA値をFAとし、線維の全長をLとするとき、交差すると判定した線維すべてについての総和である、M_Value=Σλ1FA/Lを算出し表示する手段を具備したことを特徴とする線維描出装置を提供する。上記第20の観点による線維描出装置では、上記第10の観点による線維描出方法を好適に実施できる。本発明の線維描出方法および線維描出装置によれば、次の効果が得られる。1観察方向を変えても、重なって並ぶ追跡開始点の数が同程度になる。このため、特定の観察方向で線維密度が急に下がったように見えることを防止できる。なお、関心領域または関心体積領域の全体で見ると、追跡開始点が一様な密度となり、粗密を生じることはない。2描出された線維の透明度が低い部分は線維追跡の信頼性が高く、透明度が高い部分は線維追跡の信頼性が低いことが判る。そこで、線維追跡の信頼性が相当低い部分まで描出しても、線維追跡の信頼性が相当低い部分と信頼性が高い部分とを区別でき、正確な診断を行うのに支障を生じなくなる。3描出された線維の表示色により、拡散が等方的であるか異方的であるかを視認できる。4接続方向が異なる神経線維が交差している部分でも、それまでの接続方向に基づいて、接続方向が異なる神経線維を区別でき、方向を誤らずに各神経線維を追跡できる。52つの部位を通る神経線維だけを描出できるため、2つの部位間の神経線維の接続状態を視認できる。62つの部位を神経線維が接続する強さの定量評価が可能となる。以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。-第1の実施形態-図1は、本発明の一実施形態にかかる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ボア空間部分を有し、このボアを取りまくようにして、勾配磁場を形成する勾配コイル勾配コイルはX軸,Y軸,Z軸の各コイルを備えており、これらの組み合わせによりスライス軸,ワープ軸,リード軸が決まる1Gと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのRFパルスを印加する送信コイル1Tと、被検体からのNMR信号を検出する受信コイル1Rと、静磁場を形成する静磁場電源2および静磁場コイル1Cとを具備して構成されている。なお、静磁場電源2および静磁場コイル1C超伝導磁石の代わりに、永久磁石を用いてもよい。勾配コイル1Gは、勾配コイル駆動回路3に接続されている。さらに、送信コイル1Tは、RF電力増幅器4に接続されている。また、受信コイル1Rは、前置増幅器5に接続されている。シーケンス記憶回路8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、勾配コイル駆動回路3を操作し、勾配コイル1Gにより勾配磁場を形成させると共に、ゲート変調回路9を操作し、RF発振回路10からの高周波出力信号を所定タイミング所定包絡線のパルス状信号に変調し、それを励起パルスとして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、マグネットアセンブリ1の送信コイル1Tに印加し、RFパルスを送信する。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12に入力する。位相検波器12は、RF発振回路10の出力を参照信号とし、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信号のMRデータに変換して、計算機7に入力する。計算機7は、A/D変換器11からMRデータを読み込み、画像再構成演算を行ってMR画像を生成する。また、計算機7は、操作卓13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。また、計算機7は、図2を参照して後述する線維描出処理を行う。表示装置6は、MR画像や後述する線維画像を表示する。図2は、MRI装置100による線維描出処理を示すフロー図である。ステップP1では、MRI装置100にて拡散テンソル法または他の撮像方法T1強調、T2強調などにより収集した3次元画像データからアキシャル面またはオブリーク面のMR画像を生成し表示する。ステップP2では、図4に示すように、表示されたMR画像G1上で2次元の関心領域R1または3次元の関心体積領域を操作者が設定する。ステップP3では、図5に示すように、関心領域R1または関心体積領域内において、規則的な格子点g1,g2,g3,...を発生させる。ステップP4では、図6に示すように、2次元的または3次元的に、格子点g1,g2,g3,...をランダム移動した点を追跡開始点S1,S2,S3,...とする。ここで、ランダム移動のための乱数としては、例えばガウス分布や一様分布などの分布関数を使用すればよい。また、移動範囲は、格子点g1,g2,g3,...の間隔の範囲にほとんどが入る程度とすればよい。ステップP5では、追跡開始点の一つを選択する。ステップP6では、MRI装置100にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中の選択した追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向とFA値と固有値eigenvalueとを求める。ステップP7では、主軸ベクトルの方向に沿った単位距離の位置が3次元画像データ空間内部であればその位置を隣接点としてステップP8へ進み、3次元画像データ空間外部であればステップP11へ進む。ステップP8では、3次元画像データの補間等により隣接点でのデータを作成し拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向とFA値と固有値とを求める。ステップP9では、FA値が閾値以上なら線維追跡が脳白質線維の末端部に至っていないので線維追跡を続けるためステップP7に戻り、FA値が閾値より小さいなら脳白質線維の末端部に至ったので線維追跡を終了するためステップP11へ進む。このように、3次元画像データがなくなるか又は線維追跡が脳白質線維の末端部に至るまでステップP7~P9を繰り返し、例えば、図7に示すように、追跡開始点S1から隣接点N1,N2,N3,...と線維を追跡してゆく。その際、接続性の判定は、ベクトルの内積などを利用する。ステップP11では、追跡開始点から最後の隣接点までを一つの脳白質線維として保存する。ステップP12では、まだステップP5で選択していない追跡開始点が残っていればステップP5に戻り、残っていなければ図3のステップP14に進む。図3のステップP14では、例えば、図8に示すように、保存していた脳白質線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成する。ステップP15では、追跡開始点での不透明度をXoとする。また、ある隣接点での不透明度をXn1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点でのFA値をFAnとし、不透明度をXnとするとき、Xn1=FAnXnとする。ステップP16では、拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とするとき、表示色R,G,Bを、R:G:B=1:λ2/λ1:λ3/λ1とする。ステップP17では、不透明度Xと表示色R,G,Bとを用いて、線維の画像を表示する。第1の実施形態のMRI装置100によれば、次の効果が得られる。1図8および図9に示すように、観察方向を変えても、重なって並ぶ追跡開始点の数が同程度になる。このため、特定の観察方向で線維密度が急に下がったように見えることを防止できる。なお、関心領域または関心体積領域の全体で見ると、追跡開始点が一様な密度となり、粗密を生じることはない。2描出された線維の透明度が低い部分は線維追跡の信頼性が高く、透明度が高い部分は線維追跡の信頼性が低いことが判る。そこで、図2のステップP9における閾値を小さくして線維追跡の信頼性が相当低い部分まで描出しても、線維追跡の信頼性が相当低い部分と信頼性が高い部分とを区別でき、正確な診断を行うのに支障を生じなくなる。3描出された線維の表示色が白に近いほど拡散が等方的であり、表示色が赤に近いほど拡散が異方的であることが判る。なお、次のように変形してもよい。1拡散異方性を反映する他の指標例えば、固有値比λ2/λ1,λ3/λ1、relativeanisotropy、volumeratioを基に不透明度Xを算出してもよい。2R:G:B=λ1/λ1λ2λ3:λ2/λ1λ2λ3:λ3/λ1λ2λ3として表示色R,G,Bを決めてもよい。-第2の実施形態-図10は、第2の実施形態のMRI装置による線維描出処理を示すフロー図である。ステップQ1では、MRI装置にて拡散テンソル法または他の撮像方法T1強調、T2強調などにより収集した3次元画像データからアキシャル面またはオブリーク面のMR画像を生成し表示する。ステップQ2では、図4に示すように、表示されたMR画像G1上で2次元の関心領域R1または3次元の関心体積領域を操作者が設定する。ステップQ3では、図5に示すように、関心領域R1または関心体積領域内において、規則的な格子点g1,g2,g3,...を発生させる。ステップQ4では、図6に示すように、2次元的または3次元的に、格子点g1,g2,g3,...をランダム移動した点を追跡開始点S1,S2,S3,...とする。ここで、ランダム移動のための乱数としては、例えばガウス分布や一様分布などの分布関数を使用すればよい。そして、図11のステップQ5へ進む。図11のステップQ5では、追跡開始点の一つを選択する。ステップQ6では、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中の選択した追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向とFA値と固有値とを求め、主軸ベクトルを追跡方向ベクトルとする。ステップQ7では、追跡方向ベクトルの方向に沿った単位距離の位置に対応する3次元画像データがあればそれを隣接点としてステップQ8へ進み、主軸ベクトルの方向に沿った単位距離の位置に対応する3次元画像データがなければステップQ11へ進む。ステップQ8では、3次元画像データの補間等により隣接点でのデータを作成し拡散テンソル解析を行って固有ベクトルとFA値と固有値とを求める。ステップQ9では、FA値が閾値以上なら線維追跡が脳白質線維の末端部に至っていないので線維追跡を続けるためステップQ10へ進み、FA値が閾値より小さいなら脳白質線維の末端部に至ったので線維追跡を終了するためステップQ11へ進む。ステップQ10では、隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とする。図13は、追跡方向ベクトルdi1を示す概念図である。そして、ステップQ7に戻る。このように、3次元画像データがなくなるか又は線維追跡が脳白質線維の末端部に至るまでステップQ7~Q10を繰り返し、例えば、図7に示すように、追跡開始点S1から隣接点N1,N2,N3,...と線維を追跡してゆく。その際、接続性の判定は、ベクトルの内積などを利用する。ステップQ11では、追跡開始点から最後の隣接点までを一つの脳白質線維として保存する。ステップQ12では、まだステップQ5で選択していない追跡開始点が残っていればステップQ5に戻り、残っていなければ図12のステップQ14に進む。図12のステップQ14では、例えば、図8に示すように、保存していた脳白質線維を所望の観察方向から見た如き画像を生成する。ステップQ15では、追跡開始点での不透明度をXoとする。また、ある隣接点での不透明度をXn1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点でのFA値をFAnとし、不透明度をXnとするとき、Xn1=FAnXnとする。ステップQ16では、拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とするとき、表示色R,G,Bを、R:G:B=1:λ2/λ1:λ3/λ1とする。ステップQ17では、不透明度Xと表示色R,G,Bとを用いて、線維の画像を表示する。第2の実施形態のMRI装置によれば、第1の実施形態の効果に加えて、次の効果が得られる。4図14に示すように、1つ前の追跡方向ベクトルdiとdjとが異なれば、隣接点Ni1とNj1とが一致または近接していても、追跡方向ベクトルdi1とdj1とが異なることになる。よって、図15に示すように、接続方向が異なる神経線維が交差している神経線維交差部Cでも、それまでの接続方向に基づいて、接続方向が異なる神経線維を区別でき、方向を誤らずに各神経線維を追跡することが出来る。なお、追跡方向ベクトルを決定するのに、適当な数Nを与えて、N個前までの追跡方向ベクトルの平均ベクトルを使用してもよい。-第3の実施形態-図16は、第3の実施形態のMRI装置による線維描出処理を示すフロー図である。ステップQ1では、MRI装置にて拡散テンソル法または他の撮像方法T1強調、T2強調などにより収集した3次元画像データからアキシャル面またはオブリーク面のMR画像を生成し表示する。ステップQ2’では、図19に示すように、表示されたMR画像G1上で2次元の開始側関心領域R1または3次元の開始側関心体積領域および2次元の終了側関心領域R2または3次元の終了側関心体積領域を操作者が設定する。ステップQ3では、図5に示すように、開始側関心領域R1または関心体積領域内において、規則的な格子点g1,g2,g3,...を発生させる。ステップQ4では、図6に示すように、2次元的または3次元的に、格子点g1,g2,g3,...をランダム移動した点を追跡開始点S1,S2,S3,...とする。ここで、ランダム移動のための乱数としては、例えばガウス分布や一様分布などの分布関数を使用すればよい。そして、図17のステップQ5へ進む。図17のステップQ5では、追跡開始点の一つを選択する。ステップQ6では、MRI装置にて拡散テンソル法により収集した3次元画像データ中の選択した追跡開始点で拡散テンソル解析を行って主軸ベクトルの方向とFA値と固有値とを求め、主軸ベクトルを追跡方向ベクトルとする。ステップQ7では、追跡方向ベクトルの方向に沿った単位距離の位置が3次元画像データ空間内部であればその位置を隣接点としてステップQ8へ進み、3次元画像データ空間外部であればステップQ11へ進む。ステップQ8では、3次元画像データの補間等により隣接点でのデータを作成し拡散テンソル解析を行って固有ベクトルとFA値と固有値とを求める。ステップQ9では、FA値が閾値以上なら線維追跡が脳白質線維の末端部に至っていないので線維追跡を続けるためステップQ10へ進み、FA値が閾値より小さいなら脳白質線維の末端部に至ったので線維追跡を終了するためステップQ11へ進む。ステップQ10では、隣接点での拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とし、固有ベクトルをe1,e2,e3とし、追跡方向ベクトルをdi1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点での追跡方向ベクトルをdiとするとき、di1={λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3}/|λ1e1die1λ2e2die2λ3e3die3|とする。図13は、追跡方向ベクトルdi1を示す概念図である。そして、ステップQ7に戻る。このように、3次元画像データがなくなるか又は線維追跡が脳白質線維の末端部に至るまでステップQ7~Q10を繰り返し、例えば、図7に示すように、追跡開始点S1から隣接点N1,N2,N3,...と線維を追跡してゆく。その際、接続性の判定は、ベクトルの内積などを利用する。ステップQ11では、追跡開始点から最後の隣接点までを一つの脳白質線維として保存する。ステップQ12では、まだステップQ5で選択していない追跡開始点が残っていればステップQ5に戻り、残っていなければ図18のステップQ13へ進む。図18のステップQ13では、求めた線維と終了側関心領域R2または終了側関心体積領域とに交点があるか否か判定し、交点がある線維だけを選択する。ステップQ14’では、例えば、図20に示すように、選択した脳白質線維fだけを所望の観察方向から見た如き画像を生成する。ステップQ15では、追跡開始点での不透明度をXoとする。また、ある隣接点での不透明度をXn1とし、1つ前の隣接点または追跡開始点でのFA値をFAnとし、不透明度をXnとするとき、Xn1=FAnXnとする。ステップQ16では、拡散テンソルの固有値をλ1,λ2,λ3とするとき、表示色R,G,Bを、R:G:B=1:λ2/λ1:λ3/λ1とする。ステップQ17では、不透明度Xと表示色R,G,Bとを用いて、選択した線維の画像を表示する。ステップQ18では、選択した線維に関する拡散テンソルの第1固有値をλ1とし、FA値をFAとし、線維の全長をLとするとき、選択した線維すべてについての総和である、M_Value=Σλ1FA/Lを算出し、表示する。第3の実施形態のMRI装置によれば、第2の実施形態の効果に加えて、次の効果が得られる。52つの部位を通る神経線維fだけを描出するため、2つの部位間の神経線維fの接続状態を視認できる。62つの部位を神経線維が接続する強さの指標としてM_Valueを使うことで、定量評価が可能となる。なお、選択した線維数でM_Valueを割って平均M_Valueを表示してもよい。また、M_Valueに応じて線維の表示輝度や表示色を変化させて表示してもよい。"