スライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス設定方法、およびプログラム
【課題】被検体ごとに最適な位置にスライスを決定することが可能なスライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス決定方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】基準軸ＶとＷとの原点Ｏを中心として、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角Φ＝Φ１だけ回転させる。線分αβを回転角Φ１だけ回転させることによって、点αおよびβは、それぞれ点α’およびβ’に移動する。次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ１だけ平行移動させることによって、基準スライスＳｒを設定する。基準スライスＳｒを設定した後、基準スライスＳｒに基づいて、残りのスライスの位置を設定することによって、スライスＳ１〜Ｓｎを設定する。
【解決手段】基準軸ＶとＷとの原点Ｏを中心として、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角Φ＝Φ１だけ回転させる。線分αβを回転角Φ１だけ回転させることによって、点αおよびβは、それぞれ点α’およびβ’に移動する。次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ１だけ平行移動させることによって、基準スライスＳｒを設定する。基準スライスＳｒを設定した後、基準スライスＳｒに基づいて、残りのスライスの位置を設定することによって、スライスＳ１〜Ｓｎを設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体にスライスを設定するスライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス設定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング装置で被検体の頭部を撮影する場合、被検体の頭部にスライスを設定する必要がある。近年、スライスを短時間で設定できるようにするため、スライスを自動的に設定する方法が提案されている（非特許文献１参照）。また、スライスを自動的に設定する方法として、標準脳に予めスライスを設定しておき、被検体の画像データから抽出した脳を標準脳にマッチングさせ、標準脳に設定されたスライスを、抽出した脳に逆変換する方法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Itti L, Chang L, Mangin JF, Darcourt J andErnst T, Robust multimodality registration for brain mapping, Human Brain Map,vol.5, pp3-17, 1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
脳は、被検体によって様々な形状を有している。したがって、標準脳に設定されたスライスを、抽出した脳に逆変換する場合、或る被検体の脳に対してはスライスを所望の位置に設定することができるが、別の被検体の脳に対しては、スライスが所望の位置から大きくずれてしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑み、スライスを所望の位置から大きくずれないように設定することが可能なスライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス決定方法、およびプログラム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】
【０００６】
上記の問題を解決する本発明のスライス決定装置は、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定手段と、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定手段と、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定手段と、
を有している。
また、本発明のスライス決定方法は、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定ステップと、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定ステップと、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定ステップと、
を有している。
また、本発明のプログラムは、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定処理と、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定処理と、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、被検体に設定された複数の特徴点に基づいて基準軸を決定し、この基準軸に基づいて、複数のスライスを設定している。したがって、スライスを所望の位置から大きくずれないように設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【図２】ＭＲＩ装置１の動作フローの一例を示す図である。
【図３】再構成された被検体の頭部の三次元画像ＤＶを概略的に示す図である。
【図４】頭部８ａの正中面におけるサジタル画像である。
【図５】脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭が強調された画像を示す一例である。
【図６】３つの輪郭モデルを概略的に示す図である。
【図７】輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄに対してアフィン変換する前の様子と、アフィン変換した後の様子を示す図である。
【図８】アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する前の様子と、変形した後の様子を示す図である。
【図９】脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴのモデル化と、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰのモデル化とを行った後の様子を示す図である。
【図１０】サジタル画像（図３参照）と３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３との位置関係を示す図である。
【図１１】設定された基準軸の一例を示す図である。
【図１２】基準スライスＳｒの設定方法の説明図である。
【図１３】設定されたスライスの一例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態において設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を示す図である。
【図１５】設定された基準軸の一例を示す図である。
【図１６】基準スライスＳｒ’の設定方法の説明図である。
【図１７】設定されたスライスの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について説明するが、本発明は、以下の実施形態に限定されることはない。
【００１０】
（１）第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【００１１】
磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic
Resonance Imaging）装置と呼ぶ）１は、コイルアセンブリ２と、テーブル３と、受信コイル４と、制御装置５と、入力装置６と、表示装置７とを有している。
【００１２】
コイルアセンブリ２は、被検体８が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、送信コイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。
【００１３】
テーブル３は、クレードル３１を有している。クレードル３１は、ｚ方向および−ｚ方向に移動するように構成されている。クレードル３１がｚ方向に移動することによって、被検体８がボア２１に搬送される。クレードル３１が−ｚ方向に移動することによって、ボア２１に搬送された被検体８は、ボア２１から搬出される。
【００１４】
受信コイル４は、被検体８の頭部８ａに取り付けられている。受信コイル４が受信したＭＲ（Magnetic Resonance）信号は、制御装置５に伝送される。
【００１５】
制御装置５は、コイル制御手段５１〜スライス設定手段５９を有している。
【００１６】
コイル制御手段５１は、パルスシーケンスが実行されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。
【００１７】
再構成手段５２は、受信コイル４が受信したＭＲ（Magnetic
Resonance）信号に基づいて、画像を再構成する。
【００１８】
正中面決定手段５３は、再構成された画像に基づいて、正中面を決定する。
【００１９】
輪郭強調手段５４は、画像再構成手段５２によって再構成された画像の中の所定の部位の輪郭を強調する。
【００２０】
モデル化手段５５は、記憶部に記憶された輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３（図６参照）に基づいて、所定の部位の輪郭をモデル化する。
【００２１】
記憶部５６は、輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３と、回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１の値（図１２参照）を記憶している。記憶部５６は、例えば、ハードディスクやリームーバブルディスクである。
【００２２】
特徴点設定手段５７は、モデル化された所定の部位の輪郭に特徴点を設定する。
【００２３】
基準軸設定手段５８は、特徴点設定手段５７が設定した特徴点に基づいて基準軸を決定する。
【００２４】
スライス設定手段５９は、基準軸設定手段５８が設定した基準軸に基づいて、スライスを設定する。
【００２５】
尚、コイル制御手段５１〜スライス設定手段５９は、各手段を実行するためのプログラムを制御装置５にインストールすることにより実現されている。ただし、プログラムを用いずに、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００２６】
入力装置６は、オペレータ９の操作に応じて、種々の命令を制御装置５に入力する。
【００２７】
表示装置７は、種々の情報を表示する。
【００２８】
ＭＲＩ装置１は、上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１の動作について説明する。
【００２９】
図２は、ＭＲＩ装置１の動作フローの一例を示す図である。
【００３０】
ステップＳ１において、オペレータ９は入力装置６を操作して、制御装置５に撮影命令を入力する。制御装置５のコイル制御手段５１（図１参照）は、撮影命令に応答して、被検体８の頭部８ａが撮影されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。受信コイル４は、被検体８からのＭＲ信号を受信する。受信コイル４が受信したＭＲ信号は、制御装置５の再構成手段５２に伝送され、被検体８の頭部８ａの画像が再構成される。
【００３１】
図３は、再構成された被検体の頭部の三次元画像ＤＶを概略的に示す図である。
【００３２】
三次元画像ＤＶには、脳８ｂ、脳梁８ｄ、脳幹８ｅ、および小脳８ｆなどのデータが含まれている。画像再構成した後、ステップＳ２に進む。
【００３３】
ステップＳ２では、正中面決定手段５３が、三次元画像ＤＶに対して、正中面を決定する。第１の実施形態では、脳８ｂの大脳縦裂８ｃを通るサジタル断面を、正中面と規定している。したがって、正中面決定手段５３は、正中面を決定するために、三次元画像ＤＶの中から、大脳縦裂８ｃを検出する。以下に、大脳縦裂８ｃを検出方法について簡単に説明する。
【００３４】
大脳縦裂８ｃは脳の左脳と右脳との間の溝の部分であり、脳８ｂをＭＲＩ装置１で撮影した場合、大脳縦裂８ｃにおけるＭＲ信号の強度と、左脳および右脳の組織（白質、灰質など）におけるＭＲ信号の強度が異なる。第１の実施形態では、このＭＲ信号の強度の違いに着目して、大脳縦裂８ｃを検出している。例えば、Ｔ１強調で脳を撮影すると、脳の各部位の信号強度の中で、大脳縦裂８ｃの信号強度が最小となる。したがって、脳の中で、信号強度の小さくなる場所を探し出すことができれば、大脳縦裂８ｃを検出することができるので、正中面を決定することができる。
【００３５】
図４は、頭部８ａの正中面におけるサジタル画像である。
【００３６】
正中面における断面には、脳８ｂ、脳梁８ｄ、および脳幹８ｅなどが含まれている。正中面を決定した後、ステップＳ３に進む。
【００３７】
ステップＳ３では、輪郭強調手段５４（図１参照）が、図４に示すサジタル画像の脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭を強調する処理を実行する。
【００３８】
図５は、脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭が強調された画像を示す一例である。
【００３９】
第１の実施形態では、後述するステップＳ４において、脳梁８ｄの輪郭の一部と、脳幹８ｅの輪郭の一部をモデル化する処理が行われるので（図７〜図９参照）、その前処理として、ステップＳ３では、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃと、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓを強調する処理が行われる。第１の実施形態では、サジタル画像（図３参照）の微分画像Ｉｄを作成することによって、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃと、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓとを強調している（図５参照）。微分画像Ｉｄでは、ＭＲ信号の信号値が急激に変化する部分が強調して描出される。脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは、信号値が急激に変化するので、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは強調して描出される。図５では、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは、白く描出されており、強調されていることが分かる。輪郭を強調した後、ステップＳ４に進む。
【００４０】
ステップＳ４では、モデル化手段５５が、Ｍ１このモデル化は、３つの輪郭モデルを用いて行われる。以下に、これらの３つの輪郭モデルについて説明する。
【００４１】
図６は、３つの輪郭モデルを概略的に示す図である。
【００４２】
図６（ａ）は、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦをモデル化するための輪郭モデルＭ１であり、図６（ｂ）は、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴをモデル化するための輪郭モデルＭ２である。図６（ｃ）は、脳幹ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰをモデル化するための輪郭モデルＭ３である。３つの輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３は、点と曲線とによって表されたモデルである。輪郭モデルＭ１は、５つの点Ｐ１１〜Ｐ１５と、４つの曲線Ｌ１１〜Ｌ１４とによって表されており、輪郭モデルＭ２は、５つの点Ｐ２１〜Ｐ２５と、４つの曲線Ｌ２１〜Ｌ２４とによって表されている。また、輪郭モデルＭ３は、５つの点Ｐ３１〜Ｐ３５と、４つの曲線Ｌ３１〜Ｌ３４とによって表されている。輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３は、記憶部５５に記憶されている。
【００４３】
以下に、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦ、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴ、および脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰをモデル化する手順について説明する。
【００４４】
モデル化手段５５（図１参照）は、記憶部５５から、輪郭モデルＭ１を読み出し、輪郭モデルＭ１を、微分画像Ｉｄにおける脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置決めするためのアフィン変換を行う。
【００４５】
図７（ａ）は、輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄに対してアフィン変換する前の様子を示す図、図７（ｂ）は、輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄにアフィン変換した後の様子を示す図である。
【００４６】
尚、図７（ａ）および（ｂ）では、微分画像Ｉｄの脳梁８ｄは、説明の便宜上、線図で示されている。
【００４７】
モデル化手段５５は、アフィン変換によって、輪郭モデルＭ１を、微分画像Ｉｄにおける脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置合わせする。図７（ａ）および（ｂ）を比較すると、アフィン変換によって、輪郭モデルＭ１が、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置合わせされていることが分かる。
【００４８】
ただし、脳梁８ｄの形状は個人差があるので、輪郭モデルＭ１をアフィン変換しただけでは、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦを十分な精度でモデル化できないことがある。そこで、第１の実施形態では、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する。この変形を行うために、モデル化手段５５は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する。
【００４９】
図８（ａ）は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する前の様子を示す図、図８（ｂ）は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形した後の様子を示す図である。
【００５０】
図８から、変形処理によって、輪郭モデルＭ１が、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して精度よくフィッティングしていることが分かる。
上記のようにして、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦがモデル化される。
【００５１】
以下、同様にして、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴと、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰについても、モデル化を行う。
【００５２】
図９は、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴのモデル化と、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰのモデル化とを行った後の様子を示す図である。
【００５３】
脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴは、輪郭モデルＭ２を用いてモデル化され、一方、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰは、輪郭モデルＭ３を用いてモデル化される。
このようにして、モデル化を行った後、ステップＳ５に進む。
【００５４】
ステップＳ５では、特徴点設定手段５７（図１参照）が、モデル化された脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦと、尾端部Ｂの輪郭ＯＴと、脳幹８ｅの輪郭ＯＰに、特徴点を設定する。第１の実施形態では、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦについては、輪郭モデルＭ１の点Ｐ１２が特徴点として設定され、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴについては、輪郭モデルＭ２の点Ｐ２３が特徴点として設定される（図９参照）。脳幹８ｅの輪郭ＯＰについては、点Ｐ３３が特徴点として設定される。
【００５５】
図１０は、サジタル画像（図３参照）と３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３との位置関係を示す図である。
【００５６】
３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を設定した後、ステップＳ６に進む。
【００５７】
ステップＳ６では、基準軸設定手段５８（図１参照）が、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて、基準軸を設定する。
【００５８】
図１１は、設定された基準軸の一例を示す図である。
【００５９】
第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて、互いに直交する２本の基準軸ＶおよびＷを設定する。基準軸ＶおよびＷは、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３の回帰直線である。基準軸ＶおよびＷを設定した後、ステップＳ７に進む。
【００６０】
ステップＳ７では、スライス設定手段５９が、被検体の頭部に設定される複数のスライスＳ１〜Ｓｎのうち、スライスＳ１〜Ｓｎの基準となる基準スライスＳｒを設定する（後述する図１３参照）。第１の実施形態では、基準スライスＳｒは、脳梁８ｄの前側の湾曲部分ｃ１と、脳梁８ｄの尾端部Ｂと脳幹８ｅとに挟まれる領域ｃ２とを通過するように設定される。以下に、基準スライスＳｒの設定方法について説明する。
【００６１】
図１２は、基準スライスＳｒの設定方法の説明図である。
【００６２】
図１２（ａ）は、基準スライスＳｒが設定されるまでの手順を説明する図である。
【００６３】
第１の実施形態では、図１２（ａ）に示すように、基準軸ＶとＷとの原点Ｏを中心として、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角Φ＝φ１だけ回転させる。線分αβを回転角φ１だけ回転させることによって、線分αβは、線分α’β’に移動する。
【００６４】
次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ１だけ平行移動させる。
【００６５】
図１２（ｂ）は、オフセット量Ｔ＝ｔ１の説明図である。
【００６６】
オフセット量Ｔ＝ｔ１は、図１２（ｂ）に示すように、線分α’β’を、基準軸Ｖに沿ってｖ１だけ平行移動させるとともに、基準軸Ｗに沿ってｗ１だけ平行移動させるための移動量を表している。
【００６７】
線分α’β’をオフセット量Ｔ＝ｔ１だけ移動させることによって、点α’およびβ’は、それぞれ点α’’およびβ’’に移動する（図１２（ａ）参照）。第１の実施形態では、線分α’’β’’が、基準スライスＳｒとして設定される。
【００６８】
尚、上記の回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１は、記憶部５６（図１参照）に予め記憶されている。スライス設定手段５９は、記憶部５６に記憶された回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１に従って、線分αβを線分α’’β’’に移動させることにより、基準スライスＳｒを設定している。回転角φ１およびオフセット量ｔ１は、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するように決定された値である。回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する方法としては、例えば、以下に示す方法（１）および（２）が考えられる。
【００６９】
（１）標準的な形状の脳を有するボランティアの脳データを用いて、回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する。具体的には、標準的な形状の脳に対して線分αβを設定し、線分αβを線分α’’β’’に変換する場合に、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するのに必要な回転角Φおよびオフセット量Ｔを計算する。この計算値を、回転角φ１およびオフセット量ｔ１として採用することが考えられる。
（２）複数人のボランティアの脳データを用いて、回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する。具体的には、各ボランティアの脳に対して線分αβを設定し、線分αβを線分α’’β’’に変換する場合に、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するのに必要な回転角Φおよびオフセット量Ｔをボランティアごとに計算する。そして、ボランティアごとに計算された回転角Φおよびオフセット量Ｔについて、回転角Φの平均値とオフセット量Ｔの平均値を計算し、この平均値を、回転角φ１およびオフセット量ｔ１として採用することが考えられる。
【００７０】
上記のようにして、基準スライスＳｒが設定された後、ステップＳ８に進む。
【００７１】
ステップＳ８では、スライス設定手段５９（図１参照）が、基準スライスＳｒに基づいて、残りのスライスを設定する。
【００７２】
図１３は、設定されたスライスの一例を示す図である。
【００７３】
第１の実施形態では、基準スライスＳｒに基づいて、等間隔に並ぶｎ枚のスライスＳ１〜Ｓｎを設定する。
【００７４】
スライスＳ１〜Ｓｎが設定されたら、ステップＳ９に進み、設定されたスライスＳ１〜Ｓｎに基づいて、被検体８が撮影される。
【００７５】
第１の実施形態では、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて基準軸ＶおよびＷを決定し、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角φ１およびオフセット量ｔ１に従って移動させ、スライスＳ１〜Ｓｎを設定している。したがって、スライスＳ１〜Ｓｎは、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を基準にして決定される。特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３の相対的な位置関係は、どの被検体の脳であってもそれほど大きな違いはない。したがって、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を基準にしてスライスＳ１〜Ｓｎを設定することによって、どの被検体に対しても、スライスＳ１〜Ｓｎを所望の位置から大きくずれないように設定することができる。
【００７６】
尚、第１の実施形態では、線分αβを回転角φ１だけ回転し、更に、オフセット量ｔ１だけ平行移動することによって、基準スライスＳｒを決定しているが、線分αβを、回転、平行移動させる以外の方法で基準スライスＳｒを決定してもよい。
【００７７】
また、第１の実施形態では、微分画像Ｉｄに基づいて、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃの一部をモデル化している。しかし、微分画像Ｉｄに脳梁８ｄの確率アトラスを乗算することによって、微分画像Ｉｄから脳梁８ｄだけを抽出し、抽出された脳梁８ｄに基づいて、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃの一部をモデル化してもよい。微分画像Ｉｄに対して脳梁８ｄの確率アトラスを乗算することによって、脳梁８ｄ以外の部位は除外できるので、輪郭モデルＭ１およびＭ２を脳梁８ｄの輪郭に容易に位置合わせすることができ、脳梁８ｄの輪郭を更に高精度にモデル化することができる。同様の理由から、脳幹８ｅの輪郭の一部をモデル化する場合にも、微分画像Ｉｄに脳幹８ｅの確率アトラスを乗算することによって、微分画像Ｉｄから脳幹８ｅだけを抽出し、抽出された脳幹８ｅに基づいて、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓの一部をモデル化してもよい。
【００７８】
（２）第２の実施形態
第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいてスライスＳ１〜Ｓｎを設定しているが、別の特徴点を用いてスライスを設定してもよい。第２の実施形態では、第１の実施形態とは別の特徴点を用いてスライスを設定する方法について、図１４〜図１７とともに図２を参照しながら説明する。
【００７９】
図１４〜図１７は、第２の実施形態におけるスライスの設定方法の説明図である。
【００８０】
図１４は、第２の実施形態において設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を示す図である。
【００８１】
第２の実施形態では、ステップＳ５（図２参照）において、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１が設定される。特徴点Ｐ１２およびＰ２３は、第１の実施形態における特徴点Ｐ１２およびＰ２３と同じであるが、特徴点Ｑ１は、第１の実施形態とは異なり、小脳８ｆに定められている。これらの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を設定した後、ステップＳ６に進む。
【００８２】
ステップＳ６では、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて、基準軸を設定する。
【００８３】
図１５は、設定された基準軸の一例を示す図である。
【００８４】
第２の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて、互いに直交する２本の基準軸Ｖ’およびＷ’を設定する。基準軸Ｖ’およびＷ’は、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１の回帰直線である。図１５と図１１とを比較すると、第１の実施形態と第２の実施形態とでは、基準軸が異なる位置に設定されていることが分かる。基準軸Ｖ’およびＷ’を設定した後、ステップＳ７に進む。
【００８５】
ステップＳ７では、被検体８の頭部８ａに設定される複数のスライスＳ１’〜Ｓｎ’（図１７参照）のうち、スライスＳ１’〜Ｓｎ’の基準となる基準スライスＳｒ’を設定する。第２の実施形態では、基準スライスＳｒ’は、脳梁８ｄの前方の湾曲部分ｃ１と、小脳８ｆの中央部分ｃ３とを通過するように設定される。以下に、基準スライスＳｒ’の設定方法について説明する。
【００８６】
図１６は、基準スライスＳｒ’の設定方法の説明図である。
【００８７】
図１６（ａ）は、基準スライスＳｒ’が設定されるまでの手順を説明する図である。
【００８８】
第２の実施形態では、図１６（ａ）に示すように、基準軸Ｖ’とＷ’との原点Ｏを中心として、基準軸Ｗ’上の線分αβを回転角Φ＝φ２だけ回転させる。線分αβを回転角φ２だけ回転させることによって、線分αβは、線分α’β’に移動する。
【００８９】
次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ２だけ平行移動させる。
【００９０】
図１６（ｂ）は、オフセット量Ｔ＝ｔ２の説明図である。
【００９１】
オフセット量Ｔ＝ｔ２は、図１６（ｂ）に示すように、線分α’β’を、基準軸Ｖ’に沿ってｖ２だけ平行移動させるとともに、基準軸Ｗ’に沿ってｗ２だけ平行移動させるための移動量を表している。
【００９２】
線分α’β’をオフセット量Ｔ＝ｔ２だけ移動させることによって、点α’およびβ’は、それぞれ点α’’およびβ’’に移動する（図１６（ａ）参照）。第２の実施形態では、線分α’’β’’が、基準スライスＳｒ’として設定される。
【００９３】
尚、上記の回転角Φ＝φ２およびオフセット量Ｔ＝ｔ２は、第１の実施形態と同様に、解剖学的に標準的な脳構造を有するボランティアの脳データや、複数人のボランティアの脳データを用いて決定された値である。
【００９４】
上記のようにして、基準スライスＳｒ’が設定された後、ステップＳ８に進み、基準スライスＳｒ’に基づいて、残りのスライスを設定する。
【００９５】
図１７は、設定されたスライスの一例を示す図である。
【００９６】
第２の実施形態では、基準スライスＳｒ’に基づいて、等間隔に並ぶｎ枚のスライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定する。図１７と図１３とを比較すると、スライスの設定位置が異なっていることが分かる。
【００９７】
スライスＳ１’〜Ｓｎ’が設定されたら、ステップＳ９に進み、設定されたスライスＳ１’〜Ｓｎ’に基づいて、被検体８が撮影される。
【００９８】
第２の実施形態では、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて基準軸ＶおよびＷを決定し、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角φ２およびオフセット量ｔ２に従って移動させ、スライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定している。したがって、スライスＳ１’〜Ｓｎ’は、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を基準にして決定される。特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１の相対的な位置関係は、どの被検体の脳であってもそれほど大きな違いはない。したがって、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を基準にしてスライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定することによって、どの被検体に対しても、スライスＳ１’〜Ｓｎ’を所望の位置から大きくずれないように設定することができる。
【００９９】
尚、第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて基準スライスＳｒが設定され、第２の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて基準スライスＳｒ’が設定されている。しかし、撮影条件に応じて、基準スライスＳｒ又はＳｒ’を選択的に設定できるようにしてもよい。
【０１００】
第１および第２の実施形態では、３つの特徴点に基づいて基準軸を設定しているが、２つの特徴点に基づいて基準軸を設定したり、４つ以上の特徴点に基づいて基準軸を設定してもよい。
【０１０１】
第１および第２の実施形態では、基準軸は、３つの特徴点の回帰直線であるが、基準軸は、必ずしも回帰直線である必要はない。
【符号の説明】
【０１０２】
１ ＭＲＩ装置
２ コイルアセンブリ
３ テーブル
４ 受信コイル
５ 制御装置
６ 入力装置
７ 表示装置
８ 被検体
８ａ 頭部
８ｂ 脳
８ｃ 大脳縦裂
８ｄ 脳梁
８ｅ 脳幹
８ｆ 小脳
９ オペレータ
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
３１ クレードル
５１ コイル制御手段
５２ 再構成手段
５３ 正中面決定手段
５４ 輪郭強調手段
５５ モデル化手段
５６ 記憶部
５７ 特徴点設定手段
５８ 基準軸設定手段
５９ スライス設定手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体にスライスを設定するスライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス設定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング装置で被検体の頭部を撮影する場合、被検体の頭部にスライスを設定する必要がある。近年、スライスを短時間で設定できるようにするため、スライスを自動的に設定する方法が提案されている（非特許文献１参照）。また、スライスを自動的に設定する方法として、標準脳に予めスライスを設定しておき、被検体の画像データから抽出した脳を標準脳にマッチングさせ、標準脳に設定されたスライスを、抽出した脳に逆変換する方法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Itti L, Chang L, Mangin JF, Darcourt J andErnst T, Robust multimodality registration for brain mapping, Human Brain Map,vol.5, pp3-17, 1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
脳は、被検体によって様々な形状を有している。したがって、標準脳に設定されたスライスを、抽出した脳に逆変換する場合、或る被検体の脳に対してはスライスを所望の位置に設定することができるが、別の被検体の脳に対しては、スライスが所望の位置から大きくずれてしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑み、スライスを所望の位置から大きくずれないように設定することが可能なスライス決定装置、磁気共鳴イメージング装置、スライス決定方法、およびプログラム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】
【０００６】
上記の問題を解決する本発明のスライス決定装置は、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定手段と、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定手段と、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定手段と、
を有している。
また、本発明のスライス決定方法は、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定ステップと、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定ステップと、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定ステップと、
を有している。
また、本発明のプログラムは、
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定処理と、
上記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定処理と、
上記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、被検体に設定された複数の特徴点に基づいて基準軸を決定し、この基準軸に基づいて、複数のスライスを設定している。したがって、スライスを所望の位置から大きくずれないように設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【図２】ＭＲＩ装置１の動作フローの一例を示す図である。
【図３】再構成された被検体の頭部の三次元画像ＤＶを概略的に示す図である。
【図４】頭部８ａの正中面におけるサジタル画像である。
【図５】脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭が強調された画像を示す一例である。
【図６】３つの輪郭モデルを概略的に示す図である。
【図７】輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄに対してアフィン変換する前の様子と、アフィン変換した後の様子を示す図である。
【図８】アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する前の様子と、変形した後の様子を示す図である。
【図９】脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴのモデル化と、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰのモデル化とを行った後の様子を示す図である。
【図１０】サジタル画像（図３参照）と３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３との位置関係を示す図である。
【図１１】設定された基準軸の一例を示す図である。
【図１２】基準スライスＳｒの設定方法の説明図である。
【図１３】設定されたスライスの一例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態において設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を示す図である。
【図１５】設定された基準軸の一例を示す図である。
【図１６】基準スライスＳｒ’の設定方法の説明図である。
【図１７】設定されたスライスの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について説明するが、本発明は、以下の実施形態に限定されることはない。
【００１０】
（１）第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態の磁気共鳴イメージング装置１の概略図である。
【００１１】
磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic
Resonance Imaging）装置と呼ぶ）１は、コイルアセンブリ２と、テーブル３と、受信コイル４と、制御装置５と、入力装置６と、表示装置７とを有している。
【００１２】
コイルアセンブリ２は、被検体８が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、送信コイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。
【００１３】
テーブル３は、クレードル３１を有している。クレードル３１は、ｚ方向および−ｚ方向に移動するように構成されている。クレードル３１がｚ方向に移動することによって、被検体８がボア２１に搬送される。クレードル３１が−ｚ方向に移動することによって、ボア２１に搬送された被検体８は、ボア２１から搬出される。
【００１４】
受信コイル４は、被検体８の頭部８ａに取り付けられている。受信コイル４が受信したＭＲ（Magnetic Resonance）信号は、制御装置５に伝送される。
【００１５】
制御装置５は、コイル制御手段５１〜スライス設定手段５９を有している。
【００１６】
コイル制御手段５１は、パルスシーケンスが実行されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。
【００１７】
再構成手段５２は、受信コイル４が受信したＭＲ（Magnetic
Resonance）信号に基づいて、画像を再構成する。
【００１８】
正中面決定手段５３は、再構成された画像に基づいて、正中面を決定する。
【００１９】
輪郭強調手段５４は、画像再構成手段５２によって再構成された画像の中の所定の部位の輪郭を強調する。
【００２０】
モデル化手段５５は、記憶部に記憶された輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３（図６参照）に基づいて、所定の部位の輪郭をモデル化する。
【００２１】
記憶部５６は、輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３と、回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１の値（図１２参照）を記憶している。記憶部５６は、例えば、ハードディスクやリームーバブルディスクである。
【００２２】
特徴点設定手段５７は、モデル化された所定の部位の輪郭に特徴点を設定する。
【００２３】
基準軸設定手段５８は、特徴点設定手段５７が設定した特徴点に基づいて基準軸を決定する。
【００２４】
スライス設定手段５９は、基準軸設定手段５８が設定した基準軸に基づいて、スライスを設定する。
【００２５】
尚、コイル制御手段５１〜スライス設定手段５９は、各手段を実行するためのプログラムを制御装置５にインストールすることにより実現されている。ただし、プログラムを用いずに、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００２６】
入力装置６は、オペレータ９の操作に応じて、種々の命令を制御装置５に入力する。
【００２７】
表示装置７は、種々の情報を表示する。
【００２８】
ＭＲＩ装置１は、上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１の動作について説明する。
【００２９】
図２は、ＭＲＩ装置１の動作フローの一例を示す図である。
【００３０】
ステップＳ１において、オペレータ９は入力装置６を操作して、制御装置５に撮影命令を入力する。制御装置５のコイル制御手段５１（図１参照）は、撮影命令に応答して、被検体８の頭部８ａが撮影されるように、勾配コイル２３および送信コイル２４を制御する。受信コイル４は、被検体８からのＭＲ信号を受信する。受信コイル４が受信したＭＲ信号は、制御装置５の再構成手段５２に伝送され、被検体８の頭部８ａの画像が再構成される。
【００３１】
図３は、再構成された被検体の頭部の三次元画像ＤＶを概略的に示す図である。
【００３２】
三次元画像ＤＶには、脳８ｂ、脳梁８ｄ、脳幹８ｅ、および小脳８ｆなどのデータが含まれている。画像再構成した後、ステップＳ２に進む。
【００３３】
ステップＳ２では、正中面決定手段５３が、三次元画像ＤＶに対して、正中面を決定する。第１の実施形態では、脳８ｂの大脳縦裂８ｃを通るサジタル断面を、正中面と規定している。したがって、正中面決定手段５３は、正中面を決定するために、三次元画像ＤＶの中から、大脳縦裂８ｃを検出する。以下に、大脳縦裂８ｃを検出方法について簡単に説明する。
【００３４】
大脳縦裂８ｃは脳の左脳と右脳との間の溝の部分であり、脳８ｂをＭＲＩ装置１で撮影した場合、大脳縦裂８ｃにおけるＭＲ信号の強度と、左脳および右脳の組織（白質、灰質など）におけるＭＲ信号の強度が異なる。第１の実施形態では、このＭＲ信号の強度の違いに着目して、大脳縦裂８ｃを検出している。例えば、Ｔ１強調で脳を撮影すると、脳の各部位の信号強度の中で、大脳縦裂８ｃの信号強度が最小となる。したがって、脳の中で、信号強度の小さくなる場所を探し出すことができれば、大脳縦裂８ｃを検出することができるので、正中面を決定することができる。
【００３５】
図４は、頭部８ａの正中面におけるサジタル画像である。
【００３６】
正中面における断面には、脳８ｂ、脳梁８ｄ、および脳幹８ｅなどが含まれている。正中面を決定した後、ステップＳ３に進む。
【００３７】
ステップＳ３では、輪郭強調手段５４（図１参照）が、図４に示すサジタル画像の脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭を強調する処理を実行する。
【００３８】
図５は、脳梁８ｄおよび脳幹８ｅの輪郭が強調された画像を示す一例である。
【００３９】
第１の実施形態では、後述するステップＳ４において、脳梁８ｄの輪郭の一部と、脳幹８ｅの輪郭の一部をモデル化する処理が行われるので（図７〜図９参照）、その前処理として、ステップＳ３では、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃと、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓを強調する処理が行われる。第１の実施形態では、サジタル画像（図３参照）の微分画像Ｉｄを作成することによって、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃと、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓとを強調している（図５参照）。微分画像Ｉｄでは、ＭＲ信号の信号値が急激に変化する部分が強調して描出される。脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは、信号値が急激に変化するので、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは強調して描出される。図５では、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃおよび脳幹８ｅの輪郭Ｌｓは、白く描出されており、強調されていることが分かる。輪郭を強調した後、ステップＳ４に進む。
【００４０】
ステップＳ４では、モデル化手段５５が、Ｍ１このモデル化は、３つの輪郭モデルを用いて行われる。以下に、これらの３つの輪郭モデルについて説明する。
【００４１】
図６は、３つの輪郭モデルを概略的に示す図である。
【００４２】
図６（ａ）は、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦをモデル化するための輪郭モデルＭ１であり、図６（ｂ）は、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴをモデル化するための輪郭モデルＭ２である。図６（ｃ）は、脳幹ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰをモデル化するための輪郭モデルＭ３である。３つの輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３は、点と曲線とによって表されたモデルである。輪郭モデルＭ１は、５つの点Ｐ１１〜Ｐ１５と、４つの曲線Ｌ１１〜Ｌ１４とによって表されており、輪郭モデルＭ２は、５つの点Ｐ２１〜Ｐ２５と、４つの曲線Ｌ２１〜Ｌ２４とによって表されている。また、輪郭モデルＭ３は、５つの点Ｐ３１〜Ｐ３５と、４つの曲線Ｌ３１〜Ｌ３４とによって表されている。輪郭モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３は、記憶部５５に記憶されている。
【００４３】
以下に、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦ、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴ、および脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰをモデル化する手順について説明する。
【００４４】
モデル化手段５５（図１参照）は、記憶部５５から、輪郭モデルＭ１を読み出し、輪郭モデルＭ１を、微分画像Ｉｄにおける脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置決めするためのアフィン変換を行う。
【００４５】
図７（ａ）は、輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄに対してアフィン変換する前の様子を示す図、図７（ｂ）は、輪郭モデルＭ１を微分画像Ｉｄの脳梁８ｄにアフィン変換した後の様子を示す図である。
【００４６】
尚、図７（ａ）および（ｂ）では、微分画像Ｉｄの脳梁８ｄは、説明の便宜上、線図で示されている。
【００４７】
モデル化手段５５は、アフィン変換によって、輪郭モデルＭ１を、微分画像Ｉｄにおける脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置合わせする。図７（ａ）および（ｂ）を比較すると、アフィン変換によって、輪郭モデルＭ１が、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して位置合わせされていることが分かる。
【００４８】
ただし、脳梁８ｄの形状は個人差があるので、輪郭モデルＭ１をアフィン変換しただけでは、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦを十分な精度でモデル化できないことがある。そこで、第１の実施形態では、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する。この変形を行うために、モデル化手段５５は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する。
【００４９】
図８（ａ）は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形する前の様子を示す図、図８（ｂ）は、アフィン変換した後の輪郭モデルＭ１を、脳梁８ｄの前端部Ｆに基づいて変形した後の様子を示す図である。
【００５０】
図８から、変形処理によって、輪郭モデルＭ１が、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦに対して精度よくフィッティングしていることが分かる。
上記のようにして、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦがモデル化される。
【００５１】
以下、同様にして、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴと、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰについても、モデル化を行う。
【００５２】
図９は、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴのモデル化と、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰのモデル化とを行った後の様子を示す図である。
【００５３】
脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴは、輪郭モデルＭ２を用いてモデル化され、一方、脳幹８ｅの上部Ｕの輪郭ＯＰは、輪郭モデルＭ３を用いてモデル化される。
このようにして、モデル化を行った後、ステップＳ５に進む。
【００５４】
ステップＳ５では、特徴点設定手段５７（図１参照）が、モデル化された脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦと、尾端部Ｂの輪郭ＯＴと、脳幹８ｅの輪郭ＯＰに、特徴点を設定する。第１の実施形態では、脳梁８ｄの前端部Ｆの輪郭ＯＦについては、輪郭モデルＭ１の点Ｐ１２が特徴点として設定され、脳梁８ｄの尾端部Ｂの輪郭ＯＴについては、輪郭モデルＭ２の点Ｐ２３が特徴点として設定される（図９参照）。脳幹８ｅの輪郭ＯＰについては、点Ｐ３３が特徴点として設定される。
【００５５】
図１０は、サジタル画像（図３参照）と３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３との位置関係を示す図である。
【００５６】
３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を設定した後、ステップＳ６に進む。
【００５７】
ステップＳ６では、基準軸設定手段５８（図１参照）が、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて、基準軸を設定する。
【００５８】
図１１は、設定された基準軸の一例を示す図である。
【００５９】
第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて、互いに直交する２本の基準軸ＶおよびＷを設定する。基準軸ＶおよびＷは、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３の回帰直線である。基準軸ＶおよびＷを設定した後、ステップＳ７に進む。
【００６０】
ステップＳ７では、スライス設定手段５９が、被検体の頭部に設定される複数のスライスＳ１〜Ｓｎのうち、スライスＳ１〜Ｓｎの基準となる基準スライスＳｒを設定する（後述する図１３参照）。第１の実施形態では、基準スライスＳｒは、脳梁８ｄの前側の湾曲部分ｃ１と、脳梁８ｄの尾端部Ｂと脳幹８ｅとに挟まれる領域ｃ２とを通過するように設定される。以下に、基準スライスＳｒの設定方法について説明する。
【００６１】
図１２は、基準スライスＳｒの設定方法の説明図である。
【００６２】
図１２（ａ）は、基準スライスＳｒが設定されるまでの手順を説明する図である。
【００６３】
第１の実施形態では、図１２（ａ）に示すように、基準軸ＶとＷとの原点Ｏを中心として、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角Φ＝φ１だけ回転させる。線分αβを回転角φ１だけ回転させることによって、線分αβは、線分α’β’に移動する。
【００６４】
次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ１だけ平行移動させる。
【００６５】
図１２（ｂ）は、オフセット量Ｔ＝ｔ１の説明図である。
【００６６】
オフセット量Ｔ＝ｔ１は、図１２（ｂ）に示すように、線分α’β’を、基準軸Ｖに沿ってｖ１だけ平行移動させるとともに、基準軸Ｗに沿ってｗ１だけ平行移動させるための移動量を表している。
【００６７】
線分α’β’をオフセット量Ｔ＝ｔ１だけ移動させることによって、点α’およびβ’は、それぞれ点α’’およびβ’’に移動する（図１２（ａ）参照）。第１の実施形態では、線分α’’β’’が、基準スライスＳｒとして設定される。
【００６８】
尚、上記の回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１は、記憶部５６（図１参照）に予め記憶されている。スライス設定手段５９は、記憶部５６に記憶された回転角Φ＝φ１およびオフセット量Ｔ＝ｔ１に従って、線分αβを線分α’’β’’に移動させることにより、基準スライスＳｒを設定している。回転角φ１およびオフセット量ｔ１は、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するように決定された値である。回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する方法としては、例えば、以下に示す方法（１）および（２）が考えられる。
【００６９】
（１）標準的な形状の脳を有するボランティアの脳データを用いて、回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する。具体的には、標準的な形状の脳に対して線分αβを設定し、線分αβを線分α’’β’’に変換する場合に、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するのに必要な回転角Φおよびオフセット量Ｔを計算する。この計算値を、回転角φ１およびオフセット量ｔ１として採用することが考えられる。
（２）複数人のボランティアの脳データを用いて、回転角φ１およびオフセット量ｔ１の値を決定する。具体的には、各ボランティアの脳に対して線分αβを設定し、線分αβを線分α’’β’’に変換する場合に、線分α’’β’’が湾曲部分ｃ１と領域ｃ２とを通過するのに必要な回転角Φおよびオフセット量Ｔをボランティアごとに計算する。そして、ボランティアごとに計算された回転角Φおよびオフセット量Ｔについて、回転角Φの平均値とオフセット量Ｔの平均値を計算し、この平均値を、回転角φ１およびオフセット量ｔ１として採用することが考えられる。
【００７０】
上記のようにして、基準スライスＳｒが設定された後、ステップＳ８に進む。
【００７１】
ステップＳ８では、スライス設定手段５９（図１参照）が、基準スライスＳｒに基づいて、残りのスライスを設定する。
【００７２】
図１３は、設定されたスライスの一例を示す図である。
【００７３】
第１の実施形態では、基準スライスＳｒに基づいて、等間隔に並ぶｎ枚のスライスＳ１〜Ｓｎを設定する。
【００７４】
スライスＳ１〜Ｓｎが設定されたら、ステップＳ９に進み、設定されたスライスＳ１〜Ｓｎに基づいて、被検体８が撮影される。
【００７５】
第１の実施形態では、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて基準軸ＶおよびＷを決定し、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角φ１およびオフセット量ｔ１に従って移動させ、スライスＳ１〜Ｓｎを設定している。したがって、スライスＳ１〜Ｓｎは、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を基準にして決定される。特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３の相対的な位置関係は、どの被検体の脳であってもそれほど大きな違いはない。したがって、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３を基準にしてスライスＳ１〜Ｓｎを設定することによって、どの被検体に対しても、スライスＳ１〜Ｓｎを所望の位置から大きくずれないように設定することができる。
【００７６】
尚、第１の実施形態では、線分αβを回転角φ１だけ回転し、更に、オフセット量ｔ１だけ平行移動することによって、基準スライスＳｒを決定しているが、線分αβを、回転、平行移動させる以外の方法で基準スライスＳｒを決定してもよい。
【００７７】
また、第１の実施形態では、微分画像Ｉｄに基づいて、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃの一部をモデル化している。しかし、微分画像Ｉｄに脳梁８ｄの確率アトラスを乗算することによって、微分画像Ｉｄから脳梁８ｄだけを抽出し、抽出された脳梁８ｄに基づいて、脳梁８ｄの輪郭Ｌｃの一部をモデル化してもよい。微分画像Ｉｄに対して脳梁８ｄの確率アトラスを乗算することによって、脳梁８ｄ以外の部位は除外できるので、輪郭モデルＭ１およびＭ２を脳梁８ｄの輪郭に容易に位置合わせすることができ、脳梁８ｄの輪郭を更に高精度にモデル化することができる。同様の理由から、脳幹８ｅの輪郭の一部をモデル化する場合にも、微分画像Ｉｄに脳幹８ｅの確率アトラスを乗算することによって、微分画像Ｉｄから脳幹８ｅだけを抽出し、抽出された脳幹８ｅに基づいて、脳幹８ｅの輪郭Ｌｓの一部をモデル化してもよい。
【００７８】
（２）第２の実施形態
第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいてスライスＳ１〜Ｓｎを設定しているが、別の特徴点を用いてスライスを設定してもよい。第２の実施形態では、第１の実施形態とは別の特徴点を用いてスライスを設定する方法について、図１４〜図１７とともに図２を参照しながら説明する。
【００７９】
図１４〜図１７は、第２の実施形態におけるスライスの設定方法の説明図である。
【００８０】
図１４は、第２の実施形態において設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を示す図である。
【００８１】
第２の実施形態では、ステップＳ５（図２参照）において、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１が設定される。特徴点Ｐ１２およびＰ２３は、第１の実施形態における特徴点Ｐ１２およびＰ２３と同じであるが、特徴点Ｑ１は、第１の実施形態とは異なり、小脳８ｆに定められている。これらの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を設定した後、ステップＳ６に進む。
【００８２】
ステップＳ６では、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて、基準軸を設定する。
【００８３】
図１５は、設定された基準軸の一例を示す図である。
【００８４】
第２の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて、互いに直交する２本の基準軸Ｖ’およびＷ’を設定する。基準軸Ｖ’およびＷ’は、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１の回帰直線である。図１５と図１１とを比較すると、第１の実施形態と第２の実施形態とでは、基準軸が異なる位置に設定されていることが分かる。基準軸Ｖ’およびＷ’を設定した後、ステップＳ７に進む。
【００８５】
ステップＳ７では、被検体８の頭部８ａに設定される複数のスライスＳ１’〜Ｓｎ’（図１７参照）のうち、スライスＳ１’〜Ｓｎ’の基準となる基準スライスＳｒ’を設定する。第２の実施形態では、基準スライスＳｒ’は、脳梁８ｄの前方の湾曲部分ｃ１と、小脳８ｆの中央部分ｃ３とを通過するように設定される。以下に、基準スライスＳｒ’の設定方法について説明する。
【００８６】
図１６は、基準スライスＳｒ’の設定方法の説明図である。
【００８７】
図１６（ａ）は、基準スライスＳｒ’が設定されるまでの手順を説明する図である。
【００８８】
第２の実施形態では、図１６（ａ）に示すように、基準軸Ｖ’とＷ’との原点Ｏを中心として、基準軸Ｗ’上の線分αβを回転角Φ＝φ２だけ回転させる。線分αβを回転角φ２だけ回転させることによって、線分αβは、線分α’β’に移動する。
【００８９】
次に、線分α’β’を、オフセット量Ｔ＝ｔ２だけ平行移動させる。
【００９０】
図１６（ｂ）は、オフセット量Ｔ＝ｔ２の説明図である。
【００９１】
オフセット量Ｔ＝ｔ２は、図１６（ｂ）に示すように、線分α’β’を、基準軸Ｖ’に沿ってｖ２だけ平行移動させるとともに、基準軸Ｗ’に沿ってｗ２だけ平行移動させるための移動量を表している。
【００９２】
線分α’β’をオフセット量Ｔ＝ｔ２だけ移動させることによって、点α’およびβ’は、それぞれ点α’’およびβ’’に移動する（図１６（ａ）参照）。第２の実施形態では、線分α’’β’’が、基準スライスＳｒ’として設定される。
【００９３】
尚、上記の回転角Φ＝φ２およびオフセット量Ｔ＝ｔ２は、第１の実施形態と同様に、解剖学的に標準的な脳構造を有するボランティアの脳データや、複数人のボランティアの脳データを用いて決定された値である。
【００９４】
上記のようにして、基準スライスＳｒ’が設定された後、ステップＳ８に進み、基準スライスＳｒ’に基づいて、残りのスライスを設定する。
【００９５】
図１７は、設定されたスライスの一例を示す図である。
【００９６】
第２の実施形態では、基準スライスＳｒ’に基づいて、等間隔に並ぶｎ枚のスライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定する。図１７と図１３とを比較すると、スライスの設定位置が異なっていることが分かる。
【００９７】
スライスＳ１’〜Ｓｎ’が設定されたら、ステップＳ９に進み、設定されたスライスＳ１’〜Ｓｎ’に基づいて、被検体８が撮影される。
【００９８】
第２の実施形態では、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて基準軸ＶおよびＷを決定し、基準軸Ｖ上の線分αβを回転角φ２およびオフセット量ｔ２に従って移動させ、スライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定している。したがって、スライスＳ１’〜Ｓｎ’は、被検体８の脳８ｂに設定された特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を基準にして決定される。特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１の相対的な位置関係は、どの被検体の脳であってもそれほど大きな違いはない。したがって、特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１を基準にしてスライスＳ１’〜Ｓｎ’を設定することによって、どの被検体に対しても、スライスＳ１’〜Ｓｎ’を所望の位置から大きくずれないように設定することができる。
【００９９】
尚、第１の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＰ３３に基づいて基準スライスＳｒが設定され、第２の実施形態では、３つの特徴点Ｐ１２、Ｐ２３、およびＱ１に基づいて基準スライスＳｒ’が設定されている。しかし、撮影条件に応じて、基準スライスＳｒ又はＳｒ’を選択的に設定できるようにしてもよい。
【０１００】
第１および第２の実施形態では、３つの特徴点に基づいて基準軸を設定しているが、２つの特徴点に基づいて基準軸を設定したり、４つ以上の特徴点に基づいて基準軸を設定してもよい。
【０１０１】
第１および第２の実施形態では、基準軸は、３つの特徴点の回帰直線であるが、基準軸は、必ずしも回帰直線である必要はない。
【符号の説明】
【０１０２】
１ ＭＲＩ装置
２ コイルアセンブリ
３ テーブル
４ 受信コイル
５ 制御装置
６ 入力装置
７ 表示装置
８ 被検体
８ａ 頭部
８ｂ 脳
８ｃ 大脳縦裂
８ｄ 脳梁
８ｅ 脳幹
８ｆ 小脳
９ オペレータ
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
３１ クレードル
５１ コイル制御手段
５２ 再構成手段
５３ 正中面決定手段
５４ 輪郭強調手段
５５ モデル化手段
５６ 記憶部
５７ 特徴点設定手段
５８ 基準軸設定手段
５９ スライス設定手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定手段と、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定手段と、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定手段と、
を有する、スライス決定装置。
【請求項２】
前記スライス設定手段は、
前記基準軸に基づいて、前記複数のスライスのうちの基準スライスを設定し、前記基準スライスに基づいて、残りのスライスを設定する、請求項１に記載のスライス決定装置。
【請求項３】
前記スライス設定手段は、
前記基準軸上の線分を所定の回転角だけ回転させ、前記所定の回転角だけ回転した前記線分を所定の移動距離だけ移動させることによって、前記基準スライスを設定する、請求項１に記載のスライス決定装置。
【請求項４】
前記回転角の値および前記移動距離の値を記憶する記憶部を有する、請求項３に記載のスライス決定装置。
【請求項５】
前記基準軸決定手段は、
前記複数の特徴点に基づいて、第１の基準軸と第２の基準軸とを決定し、
前記スライス設定手段は、
前記第１の基準軸の回転角と、前記第１の基準軸の移動距離とを設定することによって、前記基準スライスを設定する、請求項２〜４のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置。
【請求項６】
前記基準軸は、前記複数の特徴点に基づいて計算された回帰直線である、請求項１〜５のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置。
【請求項７】
請求項１〜６のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置を有する磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定ステップと、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定ステップと、
を有する、スライス決定方法。
【請求項９】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定処理と、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定処理と、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
【請求項１】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定手段と、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定手段と、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定手段と、
を有する、スライス決定装置。
【請求項２】
前記スライス設定手段は、
前記基準軸に基づいて、前記複数のスライスのうちの基準スライスを設定し、前記基準スライスに基づいて、残りのスライスを設定する、請求項１に記載のスライス決定装置。
【請求項３】
前記スライス設定手段は、
前記基準軸上の線分を所定の回転角だけ回転させ、前記所定の回転角だけ回転した前記線分を所定の移動距離だけ移動させることによって、前記基準スライスを設定する、請求項１に記載のスライス決定装置。
【請求項４】
前記回転角の値および前記移動距離の値を記憶する記憶部を有する、請求項３に記載のスライス決定装置。
【請求項５】
前記基準軸決定手段は、
前記複数の特徴点に基づいて、第１の基準軸と第２の基準軸とを決定し、
前記スライス設定手段は、
前記第１の基準軸の回転角と、前記第１の基準軸の移動距離とを設定することによって、前記基準スライスを設定する、請求項２〜４のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置。
【請求項６】
前記基準軸は、前記複数の特徴点に基づいて計算された回帰直線である、請求項１〜５のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置。
【請求項７】
請求項１〜６のうちのいずれか一項に記載のスライス決定装置を有する磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定ステップと、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定ステップと、
を有する、スライス決定方法。
【請求項９】
被検体に複数の特徴点を設定する特徴点設定処理と、
前記複数の特徴点に基づいて基準軸を決定する基準軸決定処理と、
前記基準軸に基づいて、複数のスライスを設定するスライス設定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図６】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図６】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１０−２６４１４８（Ｐ２０１０−２６４１４８Ａ）
【公開日】平成２２年１１月２５日（２０１０．１１．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１１９３９６（Ｐ２００９−１１９３９６）
【出願日】平成２１年５月１８日（２００９．５．１８）
【出願人】（３０００１９２３８）ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー (1,125)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月２５日（２０１０．１１．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年５月１８日（２００９．５．１８）
【出願人】（３０００１９２３８）ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー (1,125)
【Ｆターム（参考）】
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