画像データ処理装置、磁気共鳴装置、画像データ処理方法、およびプログラム
【課題】撮影したい部位の特徴点の検出精度を向上させる。
【解決手段】コロナル投影データの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定し、平均値ｍｌ、標準偏差σｌ、平均値ｍｎ、および標準偏差σｎを算出する。そして、各ピクセルの信号値と、隣接するピクセルの信号値の差とに基づいて、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点を決定する。候補点を決定したら、候補点の中から、ＳＩ方向の位置座標が最下点となる候補点を選択する。
【解決手段】コロナル投影データの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定し、平均値ｍｌ、標準偏差σｌ、平均値ｍｎ、および標準偏差σｎを算出する。そして、各ピクセルの信号値と、隣接するピクセルの信号値の差とに基づいて、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点を決定する。候補点を決定したら、候補点の中から、ＳＩ方向の位置座標が最下点となる候補点を選択する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影部位の特徴点を検出するための画像データ処理装置、磁気共鳴装置、画像データ処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴装置で被検体を撮影する場合、一般的には、オペレータが手動で撮影部位にスライス位置を設定している。しかし、スライス位置を手動で設定するのは、オペレータに負担が掛かるなどの問題がある。そこで、スライス位置を自動で設定する技術が開示されている。例えば、椎間板のスライス位置を自動で設定する技術が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−０５１２４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
また、近年、脳や肝臓などの部位についても、スライス位置を自動で設定する技術が研究されている。例えば、肝臓のスライス位置を自動で設定する方法の一つとして、スライス位置決め用の画像データを収集し、収集した画像データから肝臓の特徴点（例えば、肝臓の上端および下端）を検出し、検出した肝臓の特徴点に基づいて、肝臓のスライス位置を設定する方法がある。しかし、患者の肝臓が変形している場合や、脂肪が十分に抑制されていない場合などは、肝臓の特徴点の検出精度が悪くなるという問題がある。したがって、撮影したい部位の特徴点の検出精度を向上させることが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成手段と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出手段と、を有する画像データ処理装置である。
本発明の第２の態様は、上記の画像データ処理装置を有する磁気共鳴装置である。
本発明の第３の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成ステップと、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出ステップと、を有する画像データ処理方法である。
本発明の第４の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成処理と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出処理と、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】
【０００６】
隣接するピクセルの信号値の差を利用することによって、特徴点の所定方向の位置の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
【図２】本形態で実行されるスキャンを示す図である。
【図３】撮影部位を概略的に示す図である。
【図４】本形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
【図５】ステップＳＴ１〜ＳＴ３の説明図である。
【図６】ステップＳＴ４およびＳＴ５の説明図である。
【図７】ステップＳＴ６およびＳＴ７の説明図である。
【図８】テンプレートデータＴＤの作成方法の一例の説明図である。
【図９】ステップＳＴ９における平均値ｍｎおよび標準偏差σｎの算出方法の説明図である。
【図１０】肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれているピクセルＰｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇに含まれているピクセルＰｌｕｎｇと、腸の投影領域Ｒｉｎｔに含まれているピクセルＰｉｎｔの拡大図である。
【図１１】ｙｓおよびｙｒｉの説明図である。
【図１２】候補点の決定方法の一例の説明図である。
【図１３】カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥの算出方法の説明図である。
【図１４】カーネルＫを２つに分けた場合の例である。
【図１５】各ラインごとに検出された肝臓の下端側のエッジＶｉ＋１〜Ｖｎを示す図である。
【図１６】選択された候補点Ｖｋを示す図である。
【図１７】ステップＳＴ６で検出された肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗ（図７（ｆ）参照）と、ステップＳＴ１１で検出された肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｗとを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【０００９】
図１は、本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
【００１０】
マグネット２は、被検体１２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。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１１】
テーブル３は、クレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１２はボア２１に搬送される。
【００１２】
受信コイル４は、被検体１２の腹部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１２からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１３】
ＭＲ装置１００は、更に、シーケンサ５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、中央処理装置９、操作部１０、および表示部１１などを有している。
【００１４】
シーケンサ５は、中央処理装置９の制御を受けて、パルスシーケンスの情報を送信器６および勾配磁場電源７に送る。
【００１５】
送信器６は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、ＲＦコイル２４を駆動する駆動信号を出力する。
【００１６】
勾配磁場電源７は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３を駆動する駆動信号を出力する。
【００１７】
受信器８は、受信コイル４で受信された磁気共鳴信号を信号処理し、中央処理装置９に出力する。
【００１８】
中央処理装置９は、シーケンサ５および表示部１１に必要な情報を伝送したり、受信器８から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。中央処理装置９は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。中央処理装置９は、画像データ作成手段９１〜検出手段９５などを有している。
【００１９】
画像データ作成手段９１は、被検体の肝臓を含む撮影部位の画像データを作成する。
投影データ作成手段９２は、画像データ作成手段９１により作成された画像データの投影データを作成する。
投影プロファイル作成手段９３は、投影データ作成手段９２により作成された投影データの投影プロファイルを作成する。
範囲決定手段９４は、投影プロファイルに基づいて、被検体の内側の範囲を決定する。
【００２０】
検出手段９５は、肝臓の特徴点（上端および下端）のＳＩ方向の位置を検出する。検出手段９５は、関心領域設定手段９５Ａ、算出手段９５Ｂ、候補点決定手段９５Ｃ、および候補点選択手段９５Ｄなどを有している。
【００２１】
関心領域設定手段９５Ａは、コロナル投影データＤＣの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定する（図７参照）。
【００２２】
算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値に基づいて、平均値ｍｌ、標準偏差σｌ、平均値ｍｎ、標準偏差σｎを算出する（ステップＳＴ８およびＳＴ９参照）。
【００２３】
候補点決定手段９５Ｃは、肝臓の特徴点のＳＩ方向の位置を検出するための候補点を決定する。
【００２４】
候補点選択手段９５Ｄは、候補点決定手段９５Ｃが決定した候補点の中から、一つの候補点を選択する。
【００２５】
中央処理装置９は、画像データ作成手段９１〜検出手段９５の一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。中央処理装置９は、画像データ処理装置に相当する。
【００２６】
操作部１０は、オペレータにより操作され、種々の情報を中央処理装置９に入力する。表示部１１は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。
【００２７】
図２は本形態で実行されるスキャンを示す図、図３は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、スカウトスキャンと本スキャンが実行される。
【００２８】
スカウトスキャンは、肝臓を含む撮影部位の画像データを取得するためのスキャンである。スカウトスキャンによって取得された画像データは、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗと、肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋとを検出するために使用される。本形態では、スカウトスキャンは、肝臓を高信号で取得することができるようなスキャンであり、例えば、Ｔ１系のシーケンスを用いたスキャンである。
【００２９】
本スキャンは、肝臓の上端および下端のＳＩ方向の位置ｚｗおよびｚｋに基づいて肝臓の画像データを取得するためのスキャンである。
【００３０】
図４は、本形態において被検体を撮影するときのフローを示す図、図５〜図１７は、図４に示すフローの各ステップを説明するときに使用される図である。
【００３１】
ステップＳＴ１では、スカウトスキャン（図２参照）を実行する。画像データ作成手段９１（図１参照）は、スカウトスキャンにより収集された磁気共鳴信号に基づいて、撮影部位の画像データＶＤを作成する。図５（ａ）に、スカウトスキャンにより取得された画像データＶＤを概略的に示す。スカウトスキャンを実行した後、ステップＳＴ２に進む。
【００３２】
ステップＳＴ２では、投影データ作成手段９２（図１参照）が、図５（ｂ）に示すように、ステップＳＴ１で取得された画像データＶＤの右半分のデータＶＤｒのサジタル投影データＤＳを作成する。サジタル投影データＤＳを作成した後、ステップＳＴ３に進む。
【００３３】
ステップＳＴ３では、投影プロファイル作成手段９３（図１参照）が、図５（ｃ）に示すように、ステップＳＴ２で作成されたサジタル投影データＤＳをＳＩ方向に投影し、投影プロファイルＰＰを作成する。投影プロファイルＰＰを作成した後、ステップＳＴ４に進む。
【００３４】
ステップＳＴ４では、範囲決定手段９４（図１参照）が、投影プロファイルＰＰに基づいて、被検体の内側の範囲を決定する。被検体の内側の信号値は、被検体の外側（体外領域）の信号値よりも高くなるので、投影プロファイルＰＰの値が大きくなる範囲が、被検体の内側の範囲Ｒと考えられる。したがって、図６（ｄ）に示すように、投影プロファイルＰＰに対して、被検体の内側の範囲Ｒを決定するための基準ラインＦを算出し、基準ラインＦと投影プロファイルＰＰとの交点を検出することによって、被検体の内側の範囲Ｒの両端の位置Ｔｈ１およびＴｈ２を求めることができる。基準ラインＦの算出方法としては、例えば、以下の式を用いることができる。
Ｆ＝Noise＋ｋ＊σ ・・・（１）
ここで、Noise：投影プロファイルＰＰの体外領域から抽出されたデータの平均値
σ：体外領域から抽出されたデータの標準偏差
ｋ：係数
ｋは、例えば、ｋ＝３とすることができる。
【００３５】
範囲決定手段９４は、Noiseの値を求めるために、投影プロファイルＰＰの端部の範囲Ｒｏｕｔからデータを抽出する。この範囲Ｒｏｕｔは、投影プロファイルＰＰの中心から十分に離れているので、この範囲Ｒｏｕｔからデータを抽出することによって、体外領域のデータのみが抽出される。したがって、抽出するデータの中に、体内領域のデータが含まれないようにすることができる。範囲決定手段９４は、体外領域からデータを抽出した後、Noiseおよびσを求めて基準ラインＦを算出し、被検体の内側の範囲Ｒの両端の位置Ｔｈ１およびＴｈ２を求める。したがって、被検体の内側の範囲Ｒを決定することができる。被検体の内側の範囲Ｒを決定したら、ステップＳＴ５に進む。
【００３６】
ステップＳＴ５では、投影データ作成手段９２が、図６（ｅ）に示すように、画像データＶＤの中から、ステップＳＴ４で求められた位置Ｔｈ１とＴｈ２との間のデータＶＤｍを取り出し、このデータＶＤｍのコロナル投影データＤＣを作成する。肝臓は高信号であるので、コロナル投影データＤＣにおいて肝臓が投影された投影領域Ｒは、他の投影領域よりも、白く強調される。したがって、コロナル投影データＤＣを作成することによって、肝臓の大まかな範囲を知ることができる。コロナル投影データＤＣを作成した後、ステップＳＴ６に進む。
【００３７】
ステップＳＴ６では、検出手段９５（図１参照）は、コロナル投影データＤＣの中から、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗを表す特徴点を検出する。図７（ｆ）に、検出した特徴点Ｐｗを示す。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、信号強度が急激に低下する位置を検出することによって、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗを表す特徴点Ｐｗを検出することができる。特徴点Ｐｗを検出した後、ステップＳＴ７に進む。
【００３８】
ステップＳＴ７では、関心領域設定手段９５Ａ（図１参照）が、コロナル投影データＤＣの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定する。
【００３９】
図７（ｇ）は、設定された関心領域ＲＯＩを示す図である。
本形態では、肝臓のテンプレートデータＴＤを用いて関心領域ＲＯＩを設定する。テンプレートデータＴＤは、被検体を撮影する前に事前に作成されている。以下に、テンプレートデータＴＤの作成方法の一例について説明する。
【００４０】
図８は、テンプレートデータＴＤの作成方法の一例の説明図である。
先ず、ステップＳＴ１〜ＳＴ５と同様の手順で、複数の被検体ＳＵＢ１〜ＳＵＢｎの各々のコロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを作成する（図８（ａ１）〜（ａｎ））。
【００４１】
コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを作成したら、コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎの各々に対して、投影された肝臓の輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎを特定する（図８（ｂ１）〜（ｂｎ））。この特定は、テンプレートデータＴＤを作成する者が、コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを参考にして手作業で行う。肝臓の輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎを特定したら、これらの輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎのデータを抽出する。そして、被検体ＳＵＢ１〜ＳＵＢｎごとに得られた輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎのデータを平均し（図８（ｃ））、この平均データをスケールダウンする。スケールダウンされた平均データを、テンプレートデータＴＤとする（図８（ｄ））。本形態では、平均データを０．５倍にスケールダウンしたものを、テンプレートデータＴＤとしている。テンプレートデータＴＤは、肝臓の上端のＳＩ方向の位置を表す特徴点Ｐｆを有している。
【００４２】
関心領域設定手段９５Ａは、テンプレートデータＴＤの特徴点Ｐｆが、ステップＳＴ６で検出した特徴点Ｐｗに重なるように、テンプレートデータＴＤを位置決めする。テンプレートデータＴＤを作成するときに使用された平均データ（図８（ｃ）参照）は０．５倍にスケールダウンされているので、テンプレートデータＴＤの面積は、コロナル投影データＤＣにおける肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの面積よりも、十分に小さくなる。したがって、コロナル投影データＤＣの特徴点ＰｗにテンプレートデータＴＤの特徴点Ｐｆを重ねることによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの内側にテンプレートデータＴＤを位置決めすることができる。尚、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの内側に、テンプレートデータＴＤを位置決めすることができるのであれば、平均データのスケールダウンの値は、０．５倍に限定されることはない。このようにして位置決めされたテンプレートＴＤで囲まれた領域が、関心領域ＲＯＩとなる。関心領域ＲＯＩを設定したら、ステップＳＴ８に進む。
【００４３】
ステップＳＴ８では、算出手段９５Ｂ（図１参照）は、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値の平均値ｍｌと、標準偏差σｌとを算出する。平均値ｍｌおよび標準偏差σｌを算出したら、ステップＳＴ９に進む。
【００４４】
ステップＳＴ９では、算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値を用いて、以下の値を算出する。
（１）関心領域ＲＯＩの中の隣接するピクセルの信号値の差の平均値ｍｎ
（２）関心領域ＲＯＩの中の隣接するピクセルの信号値の差の標準偏差σｎ
【００４５】
図９は、ステップＳＴ９における平均値ｍｎおよび標準偏差σｎの算出方法の説明図である。
【００４６】
算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中から、３×３個のピクセルを抽出する。図９の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）には、抽出された３×３個のピクセルの例が示されている。例えば、図９の（ａ）では、中心にピクセルＰ１が位置し、ピクセルＰ１には８個のピクセルＰ１１〜Ｐ１８が隣接している。算出手段９５Ｂは、図９の（ａ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰ１と、隣接ピクセルＰ１１〜Ｐ１８との信号値の差Δｙ１１〜Δｙ１８を算出する（式（１ａ）〜（１ｈ）参照）。
Δｙ１１＝ｙ１−ｙ１１ ・・・（１ａ）
Δｙ１２＝ｙ１−ｙ１２ ・・・（１ｂ）
Δｙ１３＝ｙ１−ｙ１３ ・・・（１ｃ）
Δｙ１４＝ｙ１−ｙ１４ ・・・（１ｄ）
Δｙ１５＝ｙ１−ｙ１５ ・・・（１ｅ）
Δｙ１６＝ｙ１−ｙ１６ ・・・（１ｆ）
Δｙ１７＝ｙ１−ｙ１７ ・・・（１ｇ）
Δｙ１８＝ｙ１−ｙ１８ ・・・（１ｈ）
ここで、
ｙ１：中心のピクセルＰ１の信号値
ｙ１１〜ｙ１８：ピクセルＰ１に隣接するピクセルＰ１１〜Ｐ１８の信号値
【００４７】
算出手段９５Ｂは、信号値の差Δｙ１１〜Δｙ１８を算出したら、関心領域ＲＯＩの中で、抽出する３×３個のピクセルの位置をずらし、ピクセルの信号値の差を算出する。例えば、図９の（ｂ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰｋと、隣接ピクセルＰｋ１〜Ｐｋ８との信号値の差Δｙｋ１〜Δｙｋ８を算出する（式（２ａ）〜（２ｈ）参照）。
Δｙｋ１＝ｙｋ−ｙｋ１ ・・・（２ａ）
Δｙｋ２＝ｙｋ−ｙｋ２ ・・・（２ｂ）
Δｙｋ３＝ｙｋ−ｙｋ３ ・・・（２ｃ）
Δｙｋ４＝ｙｋ−ｙｋ４ ・・・（２ｄ）
Δｙｋ５＝ｙｋ−ｙｋ５ ・・・（２ｅ）
Δｙｋ６＝ｙｋ−ｙｋ６ ・・・（２ｆ）
Δｙｋ７＝ｙｋ−ｙｋ７ ・・・（２ｇ）
Δｙｋ８＝ｙｋ−ｙｋ８ ・・・（２ｈ）
ここで、
ｙｋ：中心のピクセルＰｋの信号値
ｙｋ１〜ｙｋ８：ピクセルＰｋに隣接するピクセルＰｋ１〜Ｐｋ８の信号値
【００４８】
また、図９の（ｃ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰｚと、隣接ピクセルＰｚ１〜Ｐｚ８との信号値の差Δｙｚ１〜Δｙｚ８を算出する（式（３ａ）〜（３ｈ）参照）。
Δｙｚ１＝ｙｚ−ｙｚ１ ・・・（３ａ）
Δｙｚ２＝ｙｚ−ｙｚ２ ・・・（３ｂ）
Δｙｚ３＝ｙｚ−ｙｚ３ ・・・（３ｃ）
Δｙｚ４＝ｙｚ−ｙｚ４ ・・・（３ｄ）
Δｙｚ５＝ｙｚ−ｙｚ５ ・・・（３ｅ）
Δｙｚ６＝ｙｚ−ｙｚ６ ・・・（３ｆ）
Δｙｚ７＝ｙｚ−ｙｚ７ ・・・（３ｇ）
Δｙｚ８＝ｙｚ−ｙｚ８ ・・・（３ｈ）
ここで、
ｙｚ：中心のピクセルＰｚの信号値
ｙｚ１〜ｙｚ８：ピクセルＰｚに隣接するピクセルＰｚ１〜Ｐｚ８の信号値
【００４９】
このように、関心領域ＲＯＩの中で、抽出する３×３個のピクセルの位置をずらしながら、信号値の差を算出する。算出手段９５Ｂは、信号値の差を算出した後、これらの信号値の差の平均値ｍｎと、標準偏差σｎとを算出する。平均値ｍｎと、標準偏差σｎとを算出したら、ステップＳＴ１０に進む。
【００５０】
ステップＳＴ１０では、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を検出するための候補点を決定する。以下に、候補点の決定方法について説明する。
【００５１】
本形態では、候補点を決定するにあたって、コロナル投影データＤＣの各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を算出している。この確率は、以下の式で表される。
【数１】
【００５２】
本形態では、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率は、事後確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ｜Ｙ＝ｙ）で表される。事後確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ｜Ｙ＝ｙ）は、ベイズの定理に基づいて、尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）および事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）から求めることができる。尚、Ｘ、Ｙは、確率変数であり、Ｘ＝ｘｌはＸが肝臓である場合を表しており、Ｙ＝ｙはピクセルが信号値ｙをとる場合を表している。以下に、尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）および事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）について、順に説明する。
【００５３】
尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）は、コロナル投影データＤＣの各ピクセルの信号値に基づいて、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を算出するための確率モデルである。肝臓の信号分布としてガウス分布を仮定している。尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）は、以下の式で表される。
【数２】
【００５４】
式（５）に含まれている「ｍｌ」および「σｌ」は、それぞれ、ステップＳＴ８で算出した平均値ｍｌおよび標準偏差σｌである。また「ｙ」は、コロナル投影データＤＣの各ピクセルの信号値である。
【００５５】
図１０には、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれているピクセルＰｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇに含まれているピクセルＰｌｕｎｇと、腸の投影領域Ｒｉｎｔに含まれているピクセルＰｉｎｔの拡大図が示されている。肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの信号値ｙは、肺の投影領域ＲｌｕｎｇのピクセルＰｌｕｎｇの信号値ｙよりも十分に大きいので、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの尤度は大きい値になるが、肺の投影領域ＲｌｕｎｇのピクセルＰｌｕｎｇの尤度は小さい値になる。したがって、ピクセルの信号値ｙに基づいて尤度を算出することによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇとの区別をすることができる。
【００５６】
ただし、肝臓の下端の周囲には、肝臓に近い信号値を持つ臓器がある。例えば、腸の信号値は、肝臓の信号値に近い値となる。したがって、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの尤度は、腸の投影領域ＲｉｎｔのピクセルＰｉｎｔの尤度に近い値となるので、尤度だけでは、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと腸の投影領域Ｒｉｎｔとの区別をすることが難しい。そこで、本形態では、尤度だけでなく、尤度とは別の確率モデルとして、事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）も考慮している。事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）は、以下の式で表される。
【数３】
【００５７】
式（６）の指数Ａは、式（７）で表される。指数Ａには、Ｕ（ｓ，ｒｉ）が含まれている。式（８）に示すように、Ｕ（ｓ，ｒｉ）は、ｙｓ−ｙｒｉの値に応じて、１又は０の値を取る。以下に、ｙｓおよびｙｒｉについて説明する。
【００５８】
図１１は、ｙｓおよびｙｒｉの説明図である。
ｙｓおよびｙｒｉの説明にあたっては、コロナル投影データＤＣの中の任意の位置に３×３個のピクセルを考える。図１１（ａ）には、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖ内における３×３個のピクセルを具体的に示しており、図１１（ｂ）には、腸の投影領域Ｒｉｎｔ内における３×３個のピクセルを具体的に示してある。
【００５９】
ｙｓは、３×３個のピクセルの中心に位置するピクセルの信号値である。例えば、図１１（ａ）では、ピクセルＰｌｉｖが中心のピクセルであるので、ピクセルＰｌｉｖの信号値がｙｓである。図１１（ｂ）では、ピクセルＰｉｎｔが中心のピクセルであるので、ピクセルＰｉｎｔの信号値がｙｓである。
【００６０】
ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）は、中心のピクセルに隣接するピクセルの信号値である。例えば、図１１（ａ）では、ピクセルＰｌｉｖに８個のピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８が隣接しているので、これらの隣接ピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８の信号値が、ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）となる。図１１（ｂ）では、ピクセルＰｉｎｔに８個のピクセルＰｉｎｔ１〜Ｐｉｎｔ８が隣接しているので、これらの隣接ピクセルＰｉｎｔ１〜Ｐｉｎｔ８の信号値が、ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）となる。
【００６１】
したがって、ｙｓ−ｙｒｉは、３×３個のピクセルにおいて、中心のピクセルの信号値と、中心のピクセルに隣接する隣接ピクセルの信号値との差である。
【００６２】
信号値の差ｙｓ−ｙｒｉが、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たす場合、Ｕ（ｓ，ｒｉ）＝１であるが、一方、ｙｓ−ｙｒｉが、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たさない場合、Ｕ（ｓ，ｒｉ）＝０となる。ｙｌｏｗｅｒおよびｙｕｐｐｅｒは、ステップＳＴ９で算出した平均値ｍｎおよび標準偏差σｎを用いて表される値である（式（９）参照）。ｙｌｏｗｅｒは、｜ｙｓ−ｙｒｉ｜の下限値を示しており、ｙｕｐｐｅｒは、｜ｙｓ−ｙｒｉ｜の上限値を示している。
【００６３】
本形態では、ｉ＝１〜８の値を取るので、Ｕ（ｓ，ｒｉ）については、Ｕ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）を算出する。もし、全てのＵ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「１」の場合、式（７）より、指数Ａ＝８βとなる。しかし、Ｕ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）の中に、「０」の値が含まれている場合、指数Ａは、８βよりも小さくなる。例えば、Ｕ（ｓ，ｒ１）＝０で、残りのＵ（ｓ，ｒ２）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「１」の場合、指数Ａ＝７βとなる。更に、全てのＵ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「０」の場合、指数Ａ＝０となる。つまり、指数Ａが８βに近いほど、事前確率は大きくなり、指数Ａが０に近いほど、事前確率は小さくなる。例えば、肝臓と腸とを比較すると、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖでは、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉは小さいので、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たすことが多い。しかし、腸の投影領域Ｒｉｎｔでは、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉが大きくなる傾向があるので、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たさない場合が多い。したがって、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖは、事前確率が大きくなるが、腸の投影領域ＲｉｎｔのピクセルＰｉｎｔは、事前確率が小さくなるので、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉに基づいて事前確率を算出することによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと、腸の投影領域Ｒｉｎｔとを区別することができる。
【００６４】
式（４）で表される事後確率は、尤度と事前確率との積に比例している。尤度はピクセルの信号値ｙに基づいて算出され（式（５）、図１０参照）、事前確率はピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉに基づいて算出されるので（式（６）〜（９）、図１１参照）、ピクセルの信号値ｙと、ピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉによって、各ピクセルの事後確率を算出することができる。例えば、ピクセルＰｌｉｖの事後確率を算出する場合は、ピクセルＰｌｉｖの信号値ｙを式（５）に代入し、更に、ピクセルＰｌｉｖとピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８との信号値の差ｙｓ−ｙｒｉを式（８）に代入すればよい。このように、事後確率は、ピクセルの信号値ｙだけでなく、ピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉも用いて算出されるので、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を高い精度で計算することができる。
【００６５】
本形態では、各ピクセルの事後確率の値に基づいて、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点を決定している。次に、候補点の決定方法の一例について、具体的に説明する。
【００６６】
図１２は、候補点の決定方法の一例の説明図である。
本形態では、ＳＩ方向に延在する複数のラインＬ１〜Ｌｎについて、各ラインごとに、領域エネルギーＥを計算する。図１２では、ラインＬ１〜Ｌｎの領域エネルギーＥのうち、代表して、ラインＬｋの領域エネルギーＥが示されている。領域エネルギーＥは、上記の事後確率を用いて算出される。以下に、ラインＬｋの領域エネルギーＥの算出方法について説明する。
【００６７】
候補点決定手段９５Ｃ（図１参照）は、先ず、ラインＬｋをＳＩ方向に移動するカーネルＫを設定する。カーネルＫは、ｎ×ｍ個のピクセルを囲む領域であり、例えば、ｎ＝ｍ＝４である。そして、カーネルＫをラインＬｋ上において、位置ｘ１からｘｑまで１ピクセルずつ移動させながら、各移動位置ごとに領域エネルギーＥを算出する。例えば、カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥは、以下のようにして求める。
【００６８】
図１３は、カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥの算出方法の説明図である。
【００６９】
候補点決定手段９５Ｃは、カーネルＫに含まれている１６個のピクセルＰ１〜Ｐ１６の各々の事後確率（式（４）〜（９）参照）を算出する。例えば、ピクセルＰ１の事後確率を算出する場合、図１３（ａ）に示すように、ピクセルＰ１と、ピクセルＰ１に隣接する隣接ピクセル（Ｐ１７、Ｐ１８、Ｐ１９、Ｐ２０、Ｐ２、Ｐ２１、Ｐ５、Ｐ６）とを考える。そして、以下に示す信号値と、信号値の差とを用いる。
（ａ）ピクセルＰ１の信号値ｙｓ
（ｂ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１７との信号値の差ｙｓ−ｙｒ１
（ｃ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１８との信号値の差ｙｓ−ｙｒ２
（ｄ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１９との信号値の差ｙｓ−ｙｒ３
（ｅ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２０との信号値の差ｙｓ−ｙｒ４
（ｆ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ５
（ｇ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２１との信号値の差ｙｓ−ｙｒ６
（ｈ）ピクセルＰ１とピクセルＰ５ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ７
（ｉ）ピクセルＰ１とピクセルＰ６ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ８
【００７０】
ピクセルＰ１の信号値ｙｓを式（５）に代入すると、尤度が算出される。また、信号値の差ｙｓ−ｙｒ１〜ｙｓ−ｙｒ８を式（８）に代入すると、事前確率が算出される。したがって、ピクセルＰ１の事後確率ｋ１が算出される。以下同様に、その他のピクセルＰ２〜Ｐ１６についても、事後確率ｋ２〜ｋ１６を算出する。図１３（ｂ）に、カーネルＫに含まれる１６個のピクセルＰ１〜Ｐ１６の各々の事後確率ｋ１〜ｋ１６を示す。そして、事後確率の和Ｓを求め（図１３（ｃ）参照）、−ｌｏｇＳを求める。ｌｏｇを取る理由は、計算の際の桁落ちを下げるためである。このようにして求めた−ｌｏｇＳが、位置ｘ１における領域エネルギーＥとなる。
【００７１】
以下同様に、ラインＬｋにおいて、カーネルＫを１ピクセルづつ移動させながら、各移動位置ごとに、カーネルＫ内の各ピクセルの事後確率を算出し、事後確率の和Ｓを求め、Ｅ＝−ｌｏｇＳを算出する。このようにして、ラインＬｋ上の領域エネルギーＥが算出される。領域エネルギーＥは、事後確率の和Ｓに対して、−ｌｏｇを取っているので、和Ｓが大きくなるほど、領域エネルギーＥの値は小さくなる。したがって、領域エネルギーＥの値が小さいほど、カーネルＫが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに存在する確率は高いことを意味している。逆に、領域エネルギーＥの値が大きいほど、カーネルＫが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに存在する確率は小さいことを意味している。したがって、エネルギーＥがラインＬｋ上でどのように変化しているのかを検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを認識することができる。ラインＬｋ上の領域エネルギーＥを参照すると、肝臓の投影領域ＲｌｉｖにおけるエネルギーＥは小さいが、腸の投影領域ＲｉｎｔにおけるエネルギーＥは大きくなっていることがわかる。したがって、肝臓の下端側では、急激なエネルギーＥの変化があるので、このエネルギーＥの変化を検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを検出することができる。
【００７２】
尚、ラインＬｋ上の領域エネルギーＥの変化を検出するために、カーネルを２つに分けてもよい。
【００７３】
図１４は、カーネルＫを２つに分けた場合の例である。
図１４では、カーネルＫに含まれるピクセルが、４×８個の場合について示されている。カーネルＫを第１の領域Ｒｉｎと第２の領域Ｒｏｕｔとの２つに分け、各領域ＲｉｎおよびＲｏｕｔごとに、領域エネルギーＥｉｎおよびＥｏｕｔを算出し、領域エネルギーの差ΔＥ＝Ｅｉｎ−Ｅｏｕｔを算出する。図１４の下に、ラインＬｋ上における領域エネルギーの差ΔＥのグラフを示す。上記のように、肝臓の投影領域ＲｌｉｖにおけるエネルギーＥは小さいが、腸の投影領域ＲｉｎｔにおけるエネルギーＥは大きいので、カーネルＫの中心が肝臓の下端の境界に位置したときのΔＥは、下向きのピークとなる。したがって、この下向きのピークを検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを検出することができる。
【００７４】
尚、図１３および図１４では、ラインＬｋにおける肝臓の下端側のエッジＶｋを検出する場合について説明したが、その他のラインについても、カーネルＫを移動させながら、領域エネルギーＥを算出する。したがって、ラインＬ１〜Ｌｎの各々について、肝臓の下端側のエッジが検出される（図１５参照）。
【００７５】
図１５は、各ラインごとに検出された肝臓の下端側のエッジＶｋ−１〜Ｖｎを示す図である。
【００７６】
これらのエッジＶｋ−１〜Ｖｎが、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎとなる。尚、肝臓を横切らないライン（例えばラインＬ１）上には、肝臓の下端は存在しないので、肝臓を横切らないライン上で検出されたエッジについては、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点からは除外する。肝臓は信号値が大きいので、ＲＬ方向の信号値の変化を調べることによって、肝臓のＲＬ方向の大よその位置を検出することができる。したがって、肝臓を横切らないラインと、肝臓を横切るラインとを区別することができるので、肝臓を横切らないライン上で検出されたエッジは、候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎから除外することができる。
候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎを決定したら、ステップＳＴ１１に進む。
【００７７】
ステップＳＴ１１では、候補点選択手段９５Ｄ（図１参照）が、候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎの中から、ＳＩ方向の位置座標が最下点となる候補点を選択する。図１６に、選択された候補点Ｖｋを示す。この候補点Ｖｋを選択することによって、被検体の肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋが検出される。図１７に、ステップＳＴ６で検出された肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗ（図７（ｆ）参照）と、ステップＳＴ１１で検出された肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｗとを示す。肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋを検出したら、ステップＳＴ１２に進む。
【００７８】
ステップＳＴ１２では、検出された肝臓の上端および下端のＳＩ方向の位置ｚｗおよびｚｋに基づいて、肝臓の全体が含まれるようにスキャン領域を設定する。そして、設定されたスキャン領域の画像データを取得するための本スキャンを実行し、フローを終了する。
【００７９】
一般的に、腸は、肝臓と同様に、信号値が大きいので、尤度だけでは、肝臓と腸とを区別することが難しく、肝臓の下端の位置の検出精度が悪くなるという問題がある。そこで、本形態では、信号値の差も考慮して、各ピクセルの事後確率を求めている。肝臓は、信号値の差は小さいが高いが、腸は、肝臓と比較すると、信号値の差が大きくなる傾向がある。したがって、信号値の差を利用して確率を求めることによって、腸と肝臓との区別をすることができるので、肝臓の下端のＳＩ方向の位置の検出精度を向上させることができる。
【００８０】
尚、本形態では、尤度および事前確率に基づいて、領域エネルギーＥを算出している。しかし、尤度および事前確率とは別の確率モデルを用いて領域エネルギーＥを算出してもよい。
【００８１】
また、ステップＳＴ２では、画像データＶＤの右半分のデータＶＤｒをサジタル投影している（図５（ｂ）参照）。しかし、ステップＳＴ４において、肝臓のＡＰ方向の範囲を十分な精度で求めることができるのであれば、画像データＶＤの右半分よりも広い範囲のデータをサジタル投影してもよいし、逆に、画像データＶＤの右半分よりも狭い範囲のデータをサジタル投影してもよい。
【００８２】
ステップＳＴ５では、画像データＶＤの閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間のデータＶＤｍをコロナル投影している（図６（ｅ）参照）。しかし、肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋを十分な精度で検出することができるのであれば、閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間よりも広い範囲のデータをサジタル投影してもよいし、逆に、閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間よりも狭い範囲のデータをサジタル投影してもよい。
【００８３】
また、本形態では、各ピクセルに隣接する隣接ピクセルとして、８個の隣接ピクセルを考えている（例えば、図９、図１１、図１３参照）。しかし、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を十分な精度で検出することができるのであれば、８個より少ない個数（例えば４個）の隣接ピクセルのみを考えてもよい。
【００８４】
更に、本形態では、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を検出している。しかし、本発明は、肝臓の下端の検出に限定されることはなく、肝臓とは別の臓器の特徴点の検出にも適用することができる。更に、検出する位置も、ＳＩ方向の位置に限定されることはなく、ＳＩ方向とは別の方向（例えば、ＲＬ方向、ＡＰ方向）の位置の検出にも適用することができる。
【符号の説明】
【００８５】
２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ シーケンサ
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 中央処理装置
１０ 操作部
１１ 表示部
１２ 被検体
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
９５ 検出手段
９５Ａ 関心領域設定手段
９５Ｂ 算出手段
９５Ｃ 候補点決定手段
９５Ｄ 候補点選択手段
１００ ＭＲ装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影部位の特徴点を検出するための画像データ処理装置、磁気共鳴装置、画像データ処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴装置で被検体を撮影する場合、一般的には、オペレータが手動で撮影部位にスライス位置を設定している。しかし、スライス位置を手動で設定するのは、オペレータに負担が掛かるなどの問題がある。そこで、スライス位置を自動で設定する技術が開示されている。例えば、椎間板のスライス位置を自動で設定する技術が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−０５１２４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
また、近年、脳や肝臓などの部位についても、スライス位置を自動で設定する技術が研究されている。例えば、肝臓のスライス位置を自動で設定する方法の一つとして、スライス位置決め用の画像データを収集し、収集した画像データから肝臓の特徴点（例えば、肝臓の上端および下端）を検出し、検出した肝臓の特徴点に基づいて、肝臓のスライス位置を設定する方法がある。しかし、患者の肝臓が変形している場合や、脂肪が十分に抑制されていない場合などは、肝臓の特徴点の検出精度が悪くなるという問題がある。したがって、撮影したい部位の特徴点の検出精度を向上させることが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成手段と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出手段と、を有する画像データ処理装置である。
本発明の第２の態様は、上記の画像データ処理装置を有する磁気共鳴装置である。
本発明の第３の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成ステップと、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出ステップと、を有する画像データ処理方法である。
本発明の第４の態様は、被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成処理と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出処理と、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】
【０００６】
隣接するピクセルの信号値の差を利用することによって、特徴点の所定方向の位置の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
【図２】本形態で実行されるスキャンを示す図である。
【図３】撮影部位を概略的に示す図である。
【図４】本形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
【図５】ステップＳＴ１〜ＳＴ３の説明図である。
【図６】ステップＳＴ４およびＳＴ５の説明図である。
【図７】ステップＳＴ６およびＳＴ７の説明図である。
【図８】テンプレートデータＴＤの作成方法の一例の説明図である。
【図９】ステップＳＴ９における平均値ｍｎおよび標準偏差σｎの算出方法の説明図である。
【図１０】肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれているピクセルＰｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇに含まれているピクセルＰｌｕｎｇと、腸の投影領域Ｒｉｎｔに含まれているピクセルＰｉｎｔの拡大図である。
【図１１】ｙｓおよびｙｒｉの説明図である。
【図１２】候補点の決定方法の一例の説明図である。
【図１３】カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥの算出方法の説明図である。
【図１４】カーネルＫを２つに分けた場合の例である。
【図１５】各ラインごとに検出された肝臓の下端側のエッジＶｉ＋１〜Ｖｎを示す図である。
【図１６】選択された候補点Ｖｋを示す図である。
【図１７】ステップＳＴ６で検出された肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗ（図７（ｆ）参照）と、ステップＳＴ１１で検出された肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｗとを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【０００９】
図１は、本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
【００１０】
マグネット２は、被検体１２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。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１１】
テーブル３は、クレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１２はボア２１に搬送される。
【００１２】
受信コイル４は、被検体１２の腹部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１２からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１３】
ＭＲ装置１００は、更に、シーケンサ５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、中央処理装置９、操作部１０、および表示部１１などを有している。
【００１４】
シーケンサ５は、中央処理装置９の制御を受けて、パルスシーケンスの情報を送信器６および勾配磁場電源７に送る。
【００１５】
送信器６は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、ＲＦコイル２４を駆動する駆動信号を出力する。
【００１６】
勾配磁場電源７は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３を駆動する駆動信号を出力する。
【００１７】
受信器８は、受信コイル４で受信された磁気共鳴信号を信号処理し、中央処理装置９に出力する。
【００１８】
中央処理装置９は、シーケンサ５および表示部１１に必要な情報を伝送したり、受信器８から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。中央処理装置９は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。中央処理装置９は、画像データ作成手段９１〜検出手段９５などを有している。
【００１９】
画像データ作成手段９１は、被検体の肝臓を含む撮影部位の画像データを作成する。
投影データ作成手段９２は、画像データ作成手段９１により作成された画像データの投影データを作成する。
投影プロファイル作成手段９３は、投影データ作成手段９２により作成された投影データの投影プロファイルを作成する。
範囲決定手段９４は、投影プロファイルに基づいて、被検体の内側の範囲を決定する。
【００２０】
検出手段９５は、肝臓の特徴点（上端および下端）のＳＩ方向の位置を検出する。検出手段９５は、関心領域設定手段９５Ａ、算出手段９５Ｂ、候補点決定手段９５Ｃ、および候補点選択手段９５Ｄなどを有している。
【００２１】
関心領域設定手段９５Ａは、コロナル投影データＤＣの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定する（図７参照）。
【００２２】
算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値に基づいて、平均値ｍｌ、標準偏差σｌ、平均値ｍｎ、標準偏差σｎを算出する（ステップＳＴ８およびＳＴ９参照）。
【００２３】
候補点決定手段９５Ｃは、肝臓の特徴点のＳＩ方向の位置を検出するための候補点を決定する。
【００２４】
候補点選択手段９５Ｄは、候補点決定手段９５Ｃが決定した候補点の中から、一つの候補点を選択する。
【００２５】
中央処理装置９は、画像データ作成手段９１〜検出手段９５の一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。中央処理装置９は、画像データ処理装置に相当する。
【００２６】
操作部１０は、オペレータにより操作され、種々の情報を中央処理装置９に入力する。表示部１１は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。
【００２７】
図２は本形態で実行されるスキャンを示す図、図３は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、スカウトスキャンと本スキャンが実行される。
【００２８】
スカウトスキャンは、肝臓を含む撮影部位の画像データを取得するためのスキャンである。スカウトスキャンによって取得された画像データは、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗと、肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋとを検出するために使用される。本形態では、スカウトスキャンは、肝臓を高信号で取得することができるようなスキャンであり、例えば、Ｔ１系のシーケンスを用いたスキャンである。
【００２９】
本スキャンは、肝臓の上端および下端のＳＩ方向の位置ｚｗおよびｚｋに基づいて肝臓の画像データを取得するためのスキャンである。
【００３０】
図４は、本形態において被検体を撮影するときのフローを示す図、図５〜図１７は、図４に示すフローの各ステップを説明するときに使用される図である。
【００３１】
ステップＳＴ１では、スカウトスキャン（図２参照）を実行する。画像データ作成手段９１（図１参照）は、スカウトスキャンにより収集された磁気共鳴信号に基づいて、撮影部位の画像データＶＤを作成する。図５（ａ）に、スカウトスキャンにより取得された画像データＶＤを概略的に示す。スカウトスキャンを実行した後、ステップＳＴ２に進む。
【００３２】
ステップＳＴ２では、投影データ作成手段９２（図１参照）が、図５（ｂ）に示すように、ステップＳＴ１で取得された画像データＶＤの右半分のデータＶＤｒのサジタル投影データＤＳを作成する。サジタル投影データＤＳを作成した後、ステップＳＴ３に進む。
【００３３】
ステップＳＴ３では、投影プロファイル作成手段９３（図１参照）が、図５（ｃ）に示すように、ステップＳＴ２で作成されたサジタル投影データＤＳをＳＩ方向に投影し、投影プロファイルＰＰを作成する。投影プロファイルＰＰを作成した後、ステップＳＴ４に進む。
【００３４】
ステップＳＴ４では、範囲決定手段９４（図１参照）が、投影プロファイルＰＰに基づいて、被検体の内側の範囲を決定する。被検体の内側の信号値は、被検体の外側（体外領域）の信号値よりも高くなるので、投影プロファイルＰＰの値が大きくなる範囲が、被検体の内側の範囲Ｒと考えられる。したがって、図６（ｄ）に示すように、投影プロファイルＰＰに対して、被検体の内側の範囲Ｒを決定するための基準ラインＦを算出し、基準ラインＦと投影プロファイルＰＰとの交点を検出することによって、被検体の内側の範囲Ｒの両端の位置Ｔｈ１およびＴｈ２を求めることができる。基準ラインＦの算出方法としては、例えば、以下の式を用いることができる。
Ｆ＝Noise＋ｋ＊σ ・・・（１）
ここで、Noise：投影プロファイルＰＰの体外領域から抽出されたデータの平均値
σ：体外領域から抽出されたデータの標準偏差
ｋ：係数
ｋは、例えば、ｋ＝３とすることができる。
【００３５】
範囲決定手段９４は、Noiseの値を求めるために、投影プロファイルＰＰの端部の範囲Ｒｏｕｔからデータを抽出する。この範囲Ｒｏｕｔは、投影プロファイルＰＰの中心から十分に離れているので、この範囲Ｒｏｕｔからデータを抽出することによって、体外領域のデータのみが抽出される。したがって、抽出するデータの中に、体内領域のデータが含まれないようにすることができる。範囲決定手段９４は、体外領域からデータを抽出した後、Noiseおよびσを求めて基準ラインＦを算出し、被検体の内側の範囲Ｒの両端の位置Ｔｈ１およびＴｈ２を求める。したがって、被検体の内側の範囲Ｒを決定することができる。被検体の内側の範囲Ｒを決定したら、ステップＳＴ５に進む。
【００３６】
ステップＳＴ５では、投影データ作成手段９２が、図６（ｅ）に示すように、画像データＶＤの中から、ステップＳＴ４で求められた位置Ｔｈ１とＴｈ２との間のデータＶＤｍを取り出し、このデータＶＤｍのコロナル投影データＤＣを作成する。肝臓は高信号であるので、コロナル投影データＤＣにおいて肝臓が投影された投影領域Ｒは、他の投影領域よりも、白く強調される。したがって、コロナル投影データＤＣを作成することによって、肝臓の大まかな範囲を知ることができる。コロナル投影データＤＣを作成した後、ステップＳＴ６に進む。
【００３７】
ステップＳＴ６では、検出手段９５（図１参照）は、コロナル投影データＤＣの中から、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗを表す特徴点を検出する。図７（ｆ）に、検出した特徴点Ｐｗを示す。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、信号強度が急激に低下する位置を検出することによって、肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗを表す特徴点Ｐｗを検出することができる。特徴点Ｐｗを検出した後、ステップＳＴ７に進む。
【００３８】
ステップＳＴ７では、関心領域設定手段９５Ａ（図１参照）が、コロナル投影データＤＣの肝臓が投影された領域の内側に関心領域ＲＯＩを設定する。
【００３９】
図７（ｇ）は、設定された関心領域ＲＯＩを示す図である。
本形態では、肝臓のテンプレートデータＴＤを用いて関心領域ＲＯＩを設定する。テンプレートデータＴＤは、被検体を撮影する前に事前に作成されている。以下に、テンプレートデータＴＤの作成方法の一例について説明する。
【００４０】
図８は、テンプレートデータＴＤの作成方法の一例の説明図である。
先ず、ステップＳＴ１〜ＳＴ５と同様の手順で、複数の被検体ＳＵＢ１〜ＳＵＢｎの各々のコロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを作成する（図８（ａ１）〜（ａｎ））。
【００４１】
コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを作成したら、コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎの各々に対して、投影された肝臓の輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎを特定する（図８（ｂ１）〜（ｂｎ））。この特定は、テンプレートデータＴＤを作成する者が、コロナル投影データＤＣ１〜ＤＣｎを参考にして手作業で行う。肝臓の輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎを特定したら、これらの輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎのデータを抽出する。そして、被検体ＳＵＢ１〜ＳＵＢｎごとに得られた輪郭ＯＬ１〜ＯＬｎのデータを平均し（図８（ｃ））、この平均データをスケールダウンする。スケールダウンされた平均データを、テンプレートデータＴＤとする（図８（ｄ））。本形態では、平均データを０．５倍にスケールダウンしたものを、テンプレートデータＴＤとしている。テンプレートデータＴＤは、肝臓の上端のＳＩ方向の位置を表す特徴点Ｐｆを有している。
【００４２】
関心領域設定手段９５Ａは、テンプレートデータＴＤの特徴点Ｐｆが、ステップＳＴ６で検出した特徴点Ｐｗに重なるように、テンプレートデータＴＤを位置決めする。テンプレートデータＴＤを作成するときに使用された平均データ（図８（ｃ）参照）は０．５倍にスケールダウンされているので、テンプレートデータＴＤの面積は、コロナル投影データＤＣにおける肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの面積よりも、十分に小さくなる。したがって、コロナル投影データＤＣの特徴点ＰｗにテンプレートデータＴＤの特徴点Ｐｆを重ねることによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの内側にテンプレートデータＴＤを位置決めすることができる。尚、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖの内側に、テンプレートデータＴＤを位置決めすることができるのであれば、平均データのスケールダウンの値は、０．５倍に限定されることはない。このようにして位置決めされたテンプレートＴＤで囲まれた領域が、関心領域ＲＯＩとなる。関心領域ＲＯＩを設定したら、ステップＳＴ８に進む。
【００４３】
ステップＳＴ８では、算出手段９５Ｂ（図１参照）は、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値の平均値ｍｌと、標準偏差σｌとを算出する。平均値ｍｌおよび標準偏差σｌを算出したら、ステップＳＴ９に進む。
【００４４】
ステップＳＴ９では、算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中のピクセルの信号値を用いて、以下の値を算出する。
（１）関心領域ＲＯＩの中の隣接するピクセルの信号値の差の平均値ｍｎ
（２）関心領域ＲＯＩの中の隣接するピクセルの信号値の差の標準偏差σｎ
【００４５】
図９は、ステップＳＴ９における平均値ｍｎおよび標準偏差σｎの算出方法の説明図である。
【００４６】
算出手段９５Ｂは、関心領域ＲＯＩの中から、３×３個のピクセルを抽出する。図９の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）には、抽出された３×３個のピクセルの例が示されている。例えば、図９の（ａ）では、中心にピクセルＰ１が位置し、ピクセルＰ１には８個のピクセルＰ１１〜Ｐ１８が隣接している。算出手段９５Ｂは、図９の（ａ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰ１と、隣接ピクセルＰ１１〜Ｐ１８との信号値の差Δｙ１１〜Δｙ１８を算出する（式（１ａ）〜（１ｈ）参照）。
Δｙ１１＝ｙ１−ｙ１１ ・・・（１ａ）
Δｙ１２＝ｙ１−ｙ１２ ・・・（１ｂ）
Δｙ１３＝ｙ１−ｙ１３ ・・・（１ｃ）
Δｙ１４＝ｙ１−ｙ１４ ・・・（１ｄ）
Δｙ１５＝ｙ１−ｙ１５ ・・・（１ｅ）
Δｙ１６＝ｙ１−ｙ１６ ・・・（１ｆ）
Δｙ１７＝ｙ１−ｙ１７ ・・・（１ｇ）
Δｙ１８＝ｙ１−ｙ１８ ・・・（１ｈ）
ここで、
ｙ１：中心のピクセルＰ１の信号値
ｙ１１〜ｙ１８：ピクセルＰ１に隣接するピクセルＰ１１〜Ｐ１８の信号値
【００４７】
算出手段９５Ｂは、信号値の差Δｙ１１〜Δｙ１８を算出したら、関心領域ＲＯＩの中で、抽出する３×３個のピクセルの位置をずらし、ピクセルの信号値の差を算出する。例えば、図９の（ｂ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰｋと、隣接ピクセルＰｋ１〜Ｐｋ８との信号値の差Δｙｋ１〜Δｙｋ８を算出する（式（２ａ）〜（２ｈ）参照）。
Δｙｋ１＝ｙｋ−ｙｋ１ ・・・（２ａ）
Δｙｋ２＝ｙｋ−ｙｋ２ ・・・（２ｂ）
Δｙｋ３＝ｙｋ−ｙｋ３ ・・・（２ｃ）
Δｙｋ４＝ｙｋ−ｙｋ４ ・・・（２ｄ）
Δｙｋ５＝ｙｋ−ｙｋ５ ・・・（２ｅ）
Δｙｋ６＝ｙｋ−ｙｋ６ ・・・（２ｆ）
Δｙｋ７＝ｙｋ−ｙｋ７ ・・・（２ｇ）
Δｙｋ８＝ｙｋ−ｙｋ８ ・・・（２ｈ）
ここで、
ｙｋ：中心のピクセルＰｋの信号値
ｙｋ１〜ｙｋ８：ピクセルＰｋに隣接するピクセルＰｋ１〜Ｐｋ８の信号値
【００４８】
また、図９の（ｃ）に示す３×３個のピクセルを抽出した場合、中心のピクセルＰｚと、隣接ピクセルＰｚ１〜Ｐｚ８との信号値の差Δｙｚ１〜Δｙｚ８を算出する（式（３ａ）〜（３ｈ）参照）。
Δｙｚ１＝ｙｚ−ｙｚ１ ・・・（３ａ）
Δｙｚ２＝ｙｚ−ｙｚ２ ・・・（３ｂ）
Δｙｚ３＝ｙｚ−ｙｚ３ ・・・（３ｃ）
Δｙｚ４＝ｙｚ−ｙｚ４ ・・・（３ｄ）
Δｙｚ５＝ｙｚ−ｙｚ５ ・・・（３ｅ）
Δｙｚ６＝ｙｚ−ｙｚ６ ・・・（３ｆ）
Δｙｚ７＝ｙｚ−ｙｚ７ ・・・（３ｇ）
Δｙｚ８＝ｙｚ−ｙｚ８ ・・・（３ｈ）
ここで、
ｙｚ：中心のピクセルＰｚの信号値
ｙｚ１〜ｙｚ８：ピクセルＰｚに隣接するピクセルＰｚ１〜Ｐｚ８の信号値
【００４９】
このように、関心領域ＲＯＩの中で、抽出する３×３個のピクセルの位置をずらしながら、信号値の差を算出する。算出手段９５Ｂは、信号値の差を算出した後、これらの信号値の差の平均値ｍｎと、標準偏差σｎとを算出する。平均値ｍｎと、標準偏差σｎとを算出したら、ステップＳＴ１０に進む。
【００５０】
ステップＳＴ１０では、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を検出するための候補点を決定する。以下に、候補点の決定方法について説明する。
【００５１】
本形態では、候補点を決定するにあたって、コロナル投影データＤＣの各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を算出している。この確率は、以下の式で表される。
【数１】
【００５２】
本形態では、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率は、事後確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ｜Ｙ＝ｙ）で表される。事後確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ｜Ｙ＝ｙ）は、ベイズの定理に基づいて、尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）および事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）から求めることができる。尚、Ｘ、Ｙは、確率変数であり、Ｘ＝ｘｌはＸが肝臓である場合を表しており、Ｙ＝ｙはピクセルが信号値ｙをとる場合を表している。以下に、尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）および事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）について、順に説明する。
【００５３】
尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）は、コロナル投影データＤＣの各ピクセルの信号値に基づいて、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を算出するための確率モデルである。肝臓の信号分布としてガウス分布を仮定している。尤度ｐ（Ｙ＝ｙ｜Ｘ＝ｘｌ）は、以下の式で表される。
【数２】
【００５４】
式（５）に含まれている「ｍｌ」および「σｌ」は、それぞれ、ステップＳＴ８で算出した平均値ｍｌおよび標準偏差σｌである。また「ｙ」は、コロナル投影データＤＣの各ピクセルの信号値である。
【００５５】
図１０には、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれているピクセルＰｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇに含まれているピクセルＰｌｕｎｇと、腸の投影領域Ｒｉｎｔに含まれているピクセルＰｉｎｔの拡大図が示されている。肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの信号値ｙは、肺の投影領域ＲｌｕｎｇのピクセルＰｌｕｎｇの信号値ｙよりも十分に大きいので、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの尤度は大きい値になるが、肺の投影領域ＲｌｕｎｇのピクセルＰｌｕｎｇの尤度は小さい値になる。したがって、ピクセルの信号値ｙに基づいて尤度を算出することによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと、肺の投影領域Ｒｌｕｎｇとの区別をすることができる。
【００５６】
ただし、肝臓の下端の周囲には、肝臓に近い信号値を持つ臓器がある。例えば、腸の信号値は、肝臓の信号値に近い値となる。したがって、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖの尤度は、腸の投影領域ＲｉｎｔのピクセルＰｉｎｔの尤度に近い値となるので、尤度だけでは、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと腸の投影領域Ｒｉｎｔとの区別をすることが難しい。そこで、本形態では、尤度だけでなく、尤度とは別の確率モデルとして、事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）も考慮している。事前確率ｐ（Ｘ＝ｘｌ）は、以下の式で表される。
【数３】
【００５７】
式（６）の指数Ａは、式（７）で表される。指数Ａには、Ｕ（ｓ，ｒｉ）が含まれている。式（８）に示すように、Ｕ（ｓ，ｒｉ）は、ｙｓ−ｙｒｉの値に応じて、１又は０の値を取る。以下に、ｙｓおよびｙｒｉについて説明する。
【００５８】
図１１は、ｙｓおよびｙｒｉの説明図である。
ｙｓおよびｙｒｉの説明にあたっては、コロナル投影データＤＣの中の任意の位置に３×３個のピクセルを考える。図１１（ａ）には、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖ内における３×３個のピクセルを具体的に示しており、図１１（ｂ）には、腸の投影領域Ｒｉｎｔ内における３×３個のピクセルを具体的に示してある。
【００５９】
ｙｓは、３×３個のピクセルの中心に位置するピクセルの信号値である。例えば、図１１（ａ）では、ピクセルＰｌｉｖが中心のピクセルであるので、ピクセルＰｌｉｖの信号値がｙｓである。図１１（ｂ）では、ピクセルＰｉｎｔが中心のピクセルであるので、ピクセルＰｉｎｔの信号値がｙｓである。
【００６０】
ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）は、中心のピクセルに隣接するピクセルの信号値である。例えば、図１１（ａ）では、ピクセルＰｌｉｖに８個のピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８が隣接しているので、これらの隣接ピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８の信号値が、ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）となる。図１１（ｂ）では、ピクセルＰｉｎｔに８個のピクセルＰｉｎｔ１〜Ｐｉｎｔ８が隣接しているので、これらの隣接ピクセルＰｉｎｔ１〜Ｐｉｎｔ８の信号値が、ｙｒｉ（ｉ＝１〜８）となる。
【００６１】
したがって、ｙｓ−ｙｒｉは、３×３個のピクセルにおいて、中心のピクセルの信号値と、中心のピクセルに隣接する隣接ピクセルの信号値との差である。
【００６２】
信号値の差ｙｓ−ｙｒｉが、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たす場合、Ｕ（ｓ，ｒｉ）＝１であるが、一方、ｙｓ−ｙｒｉが、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たさない場合、Ｕ（ｓ，ｒｉ）＝０となる。ｙｌｏｗｅｒおよびｙｕｐｐｅｒは、ステップＳＴ９で算出した平均値ｍｎおよび標準偏差σｎを用いて表される値である（式（９）参照）。ｙｌｏｗｅｒは、｜ｙｓ−ｙｒｉ｜の下限値を示しており、ｙｕｐｐｅｒは、｜ｙｓ−ｙｒｉ｜の上限値を示している。
【００６３】
本形態では、ｉ＝１〜８の値を取るので、Ｕ（ｓ，ｒｉ）については、Ｕ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）を算出する。もし、全てのＵ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「１」の場合、式（７）より、指数Ａ＝８βとなる。しかし、Ｕ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）の中に、「０」の値が含まれている場合、指数Ａは、８βよりも小さくなる。例えば、Ｕ（ｓ，ｒ１）＝０で、残りのＵ（ｓ，ｒ２）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「１」の場合、指数Ａ＝７βとなる。更に、全てのＵ（ｓ，ｒ１）〜Ｕ（ｓ，ｒ８）が「０」の場合、指数Ａ＝０となる。つまり、指数Ａが８βに近いほど、事前確率は大きくなり、指数Ａが０に近いほど、事前確率は小さくなる。例えば、肝臓と腸とを比較すると、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖでは、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉは小さいので、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たすことが多い。しかし、腸の投影領域Ｒｉｎｔでは、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉが大きくなる傾向があるので、ｙｌｏｗｅｒ≦｜ｙｓ−ｙｒｉ｜≦ｙｕｐｐｅｒを満たさない場合が多い。したがって、肝臓の投影領域ＲｌｉｖのピクセルＰｌｉｖは、事前確率が大きくなるが、腸の投影領域ＲｉｎｔのピクセルＰｉｎｔは、事前確率が小さくなるので、信号値の差ｙｓ−ｙｒｉに基づいて事前確率を算出することによって、肝臓の投影領域Ｒｌｉｖと、腸の投影領域Ｒｉｎｔとを区別することができる。
【００６４】
式（４）で表される事後確率は、尤度と事前確率との積に比例している。尤度はピクセルの信号値ｙに基づいて算出され（式（５）、図１０参照）、事前確率はピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉに基づいて算出されるので（式（６）〜（９）、図１１参照）、ピクセルの信号値ｙと、ピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉによって、各ピクセルの事後確率を算出することができる。例えば、ピクセルＰｌｉｖの事後確率を算出する場合は、ピクセルＰｌｉｖの信号値ｙを式（５）に代入し、更に、ピクセルＰｌｉｖとピクセルＰｌｉｖ１〜Ｐｌｉｖ８との信号値の差ｙｓ−ｙｒｉを式（８）に代入すればよい。このように、事後確率は、ピクセルの信号値ｙだけでなく、ピクセルの信号値の差ｙｓ−ｙｒｉも用いて算出されるので、各ピクセルが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに含まれている確率を高い精度で計算することができる。
【００６５】
本形態では、各ピクセルの事後確率の値に基づいて、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点を決定している。次に、候補点の決定方法の一例について、具体的に説明する。
【００６６】
図１２は、候補点の決定方法の一例の説明図である。
本形態では、ＳＩ方向に延在する複数のラインＬ１〜Ｌｎについて、各ラインごとに、領域エネルギーＥを計算する。図１２では、ラインＬ１〜Ｌｎの領域エネルギーＥのうち、代表して、ラインＬｋの領域エネルギーＥが示されている。領域エネルギーＥは、上記の事後確率を用いて算出される。以下に、ラインＬｋの領域エネルギーＥの算出方法について説明する。
【００６７】
候補点決定手段９５Ｃ（図１参照）は、先ず、ラインＬｋをＳＩ方向に移動するカーネルＫを設定する。カーネルＫは、ｎ×ｍ個のピクセルを囲む領域であり、例えば、ｎ＝ｍ＝４である。そして、カーネルＫをラインＬｋ上において、位置ｘ１からｘｑまで１ピクセルずつ移動させながら、各移動位置ごとに領域エネルギーＥを算出する。例えば、カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥは、以下のようにして求める。
【００６８】
図１３は、カーネルＫが位置ｘ１に存在しているときの領域エネルギーＥの算出方法の説明図である。
【００６９】
候補点決定手段９５Ｃは、カーネルＫに含まれている１６個のピクセルＰ１〜Ｐ１６の各々の事後確率（式（４）〜（９）参照）を算出する。例えば、ピクセルＰ１の事後確率を算出する場合、図１３（ａ）に示すように、ピクセルＰ１と、ピクセルＰ１に隣接する隣接ピクセル（Ｐ１７、Ｐ１８、Ｐ１９、Ｐ２０、Ｐ２、Ｐ２１、Ｐ５、Ｐ６）とを考える。そして、以下に示す信号値と、信号値の差とを用いる。
（ａ）ピクセルＰ１の信号値ｙｓ
（ｂ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１７との信号値の差ｙｓ−ｙｒ１
（ｃ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１８との信号値の差ｙｓ−ｙｒ２
（ｄ）ピクセルＰ１とピクセルＰ１９との信号値の差ｙｓ−ｙｒ３
（ｅ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２０との信号値の差ｙｓ−ｙｒ４
（ｆ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ５
（ｇ）ピクセルＰ１とピクセルＰ２１との信号値の差ｙｓ−ｙｒ６
（ｈ）ピクセルＰ１とピクセルＰ５ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ７
（ｉ）ピクセルＰ１とピクセルＰ６ との信号値の差ｙｓ−ｙｒ８
【００７０】
ピクセルＰ１の信号値ｙｓを式（５）に代入すると、尤度が算出される。また、信号値の差ｙｓ−ｙｒ１〜ｙｓ−ｙｒ８を式（８）に代入すると、事前確率が算出される。したがって、ピクセルＰ１の事後確率ｋ１が算出される。以下同様に、その他のピクセルＰ２〜Ｐ１６についても、事後確率ｋ２〜ｋ１６を算出する。図１３（ｂ）に、カーネルＫに含まれる１６個のピクセルＰ１〜Ｐ１６の各々の事後確率ｋ１〜ｋ１６を示す。そして、事後確率の和Ｓを求め（図１３（ｃ）参照）、−ｌｏｇＳを求める。ｌｏｇを取る理由は、計算の際の桁落ちを下げるためである。このようにして求めた−ｌｏｇＳが、位置ｘ１における領域エネルギーＥとなる。
【００７１】
以下同様に、ラインＬｋにおいて、カーネルＫを１ピクセルづつ移動させながら、各移動位置ごとに、カーネルＫ内の各ピクセルの事後確率を算出し、事後確率の和Ｓを求め、Ｅ＝−ｌｏｇＳを算出する。このようにして、ラインＬｋ上の領域エネルギーＥが算出される。領域エネルギーＥは、事後確率の和Ｓに対して、−ｌｏｇを取っているので、和Ｓが大きくなるほど、領域エネルギーＥの値は小さくなる。したがって、領域エネルギーＥの値が小さいほど、カーネルＫが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに存在する確率は高いことを意味している。逆に、領域エネルギーＥの値が大きいほど、カーネルＫが肝臓の投影領域Ｒｌｉｖに存在する確率は小さいことを意味している。したがって、エネルギーＥがラインＬｋ上でどのように変化しているのかを検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを認識することができる。ラインＬｋ上の領域エネルギーＥを参照すると、肝臓の投影領域ＲｌｉｖにおけるエネルギーＥは小さいが、腸の投影領域ＲｉｎｔにおけるエネルギーＥは大きくなっていることがわかる。したがって、肝臓の下端側では、急激なエネルギーＥの変化があるので、このエネルギーＥの変化を検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを検出することができる。
【００７２】
尚、ラインＬｋ上の領域エネルギーＥの変化を検出するために、カーネルを２つに分けてもよい。
【００７３】
図１４は、カーネルＫを２つに分けた場合の例である。
図１４では、カーネルＫに含まれるピクセルが、４×８個の場合について示されている。カーネルＫを第１の領域Ｒｉｎと第２の領域Ｒｏｕｔとの２つに分け、各領域ＲｉｎおよびＲｏｕｔごとに、領域エネルギーＥｉｎおよびＥｏｕｔを算出し、領域エネルギーの差ΔＥ＝Ｅｉｎ−Ｅｏｕｔを算出する。図１４の下に、ラインＬｋ上における領域エネルギーの差ΔＥのグラフを示す。上記のように、肝臓の投影領域ＲｌｉｖにおけるエネルギーＥは小さいが、腸の投影領域ＲｉｎｔにおけるエネルギーＥは大きいので、カーネルＫの中心が肝臓の下端の境界に位置したときのΔＥは、下向きのピークとなる。したがって、この下向きのピークを検出することによって、肝臓の下端側のエッジＶｋを検出することができる。
【００７４】
尚、図１３および図１４では、ラインＬｋにおける肝臓の下端側のエッジＶｋを検出する場合について説明したが、その他のラインについても、カーネルＫを移動させながら、領域エネルギーＥを算出する。したがって、ラインＬ１〜Ｌｎの各々について、肝臓の下端側のエッジが検出される（図１５参照）。
【００７５】
図１５は、各ラインごとに検出された肝臓の下端側のエッジＶｋ−１〜Ｖｎを示す図である。
【００７６】
これらのエッジＶｋ−１〜Ｖｎが、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎとなる。尚、肝臓を横切らないライン（例えばラインＬ１）上には、肝臓の下端は存在しないので、肝臓を横切らないライン上で検出されたエッジについては、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を表す候補点からは除外する。肝臓は信号値が大きいので、ＲＬ方向の信号値の変化を調べることによって、肝臓のＲＬ方向の大よその位置を検出することができる。したがって、肝臓を横切らないラインと、肝臓を横切るラインとを区別することができるので、肝臓を横切らないライン上で検出されたエッジは、候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎから除外することができる。
候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎを決定したら、ステップＳＴ１１に進む。
【００７７】
ステップＳＴ１１では、候補点選択手段９５Ｄ（図１参照）が、候補点Ｖｋ−１〜Ｖｎの中から、ＳＩ方向の位置座標が最下点となる候補点を選択する。図１６に、選択された候補点Ｖｋを示す。この候補点Ｖｋを選択することによって、被検体の肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋが検出される。図１７に、ステップＳＴ６で検出された肝臓の上端のＳＩ方向の位置ｚｗ（図７（ｆ）参照）と、ステップＳＴ１１で検出された肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｗとを示す。肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋを検出したら、ステップＳＴ１２に進む。
【００７８】
ステップＳＴ１２では、検出された肝臓の上端および下端のＳＩ方向の位置ｚｗおよびｚｋに基づいて、肝臓の全体が含まれるようにスキャン領域を設定する。そして、設定されたスキャン領域の画像データを取得するための本スキャンを実行し、フローを終了する。
【００７９】
一般的に、腸は、肝臓と同様に、信号値が大きいので、尤度だけでは、肝臓と腸とを区別することが難しく、肝臓の下端の位置の検出精度が悪くなるという問題がある。そこで、本形態では、信号値の差も考慮して、各ピクセルの事後確率を求めている。肝臓は、信号値の差は小さいが高いが、腸は、肝臓と比較すると、信号値の差が大きくなる傾向がある。したがって、信号値の差を利用して確率を求めることによって、腸と肝臓との区別をすることができるので、肝臓の下端のＳＩ方向の位置の検出精度を向上させることができる。
【００８０】
尚、本形態では、尤度および事前確率に基づいて、領域エネルギーＥを算出している。しかし、尤度および事前確率とは別の確率モデルを用いて領域エネルギーＥを算出してもよい。
【００８１】
また、ステップＳＴ２では、画像データＶＤの右半分のデータＶＤｒをサジタル投影している（図５（ｂ）参照）。しかし、ステップＳＴ４において、肝臓のＡＰ方向の範囲を十分な精度で求めることができるのであれば、画像データＶＤの右半分よりも広い範囲のデータをサジタル投影してもよいし、逆に、画像データＶＤの右半分よりも狭い範囲のデータをサジタル投影してもよい。
【００８２】
ステップＳＴ５では、画像データＶＤの閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間のデータＶＤｍをコロナル投影している（図６（ｅ）参照）。しかし、肝臓の下端のＳＩ方向の位置ｚｋを十分な精度で検出することができるのであれば、閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間よりも広い範囲のデータをサジタル投影してもよいし、逆に、閾値Ｔｈ１とＴｈ２との間よりも狭い範囲のデータをサジタル投影してもよい。
【００８３】
また、本形態では、各ピクセルに隣接する隣接ピクセルとして、８個の隣接ピクセルを考えている（例えば、図９、図１１、図１３参照）。しかし、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を十分な精度で検出することができるのであれば、８個より少ない個数（例えば４個）の隣接ピクセルのみを考えてもよい。
【００８４】
更に、本形態では、肝臓の下端のＳＩ方向の位置を検出している。しかし、本発明は、肝臓の下端の検出に限定されることはなく、肝臓とは別の臓器の特徴点の検出にも適用することができる。更に、検出する位置も、ＳＩ方向の位置に限定されることはなく、ＳＩ方向とは別の方向（例えば、ＲＬ方向、ＡＰ方向）の位置の検出にも適用することができる。
【符号の説明】
【００８５】
２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ シーケンサ
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 中央処理装置
１０ 操作部
１１ 表示部
１２ 被検体
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
９５ 検出手段
９５Ａ 関心領域設定手段
９５Ｂ 算出手段
９５Ｃ 候補点決定手段
９５Ｄ 候補点選択手段
１００ ＭＲ装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成手段と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出手段と、を有する画像データ処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、
前記信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出するための候補点を決定する候補点決定手段を有する、請求項１に記載の画像データ処理装置。
【請求項３】
前記候補点決定手段は、前記投影データにカーネルを設定し、
前記信号値の差は、
前記カーネルに含まれているピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差である、請求項２に記載の画像データ処理装置。
【請求項４】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルに含まれているピクセルの信号値と、前記信号値の差とに基づいて、前記候補点を決定する、請求項３に記載の画像データ処理装置。
【請求項５】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルのピクセルの信号値と、前記信号値の差とに基づいて、前記カーネルの領域エネルギーを算出する、請求項４に記載の画像データ処理装置。
【請求項６】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルを移動させ、前記カーネルの各移動位置において、前記カーネルの領域エネルギーを算出する、請求項５に記載の画像データ処理装置。
【請求項７】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルのピクセルの信号値を変数とする第１の確率モデルと、前記信号値の差を変数とする第２の確率モデルとに基づいて、前記領域エネルギーを算出する、請求項６に記載の画像データ処理装置。
【請求項８】
前記検出手段は、
前記投影データにおいて前記所定の部位が投影された投影領域に、関心領域を設定する関心領域設定手段を有し、
前記第１の確率モデルは、前記関心領域に含まれるピクセルの信号値に基づいて決定され、
前記第２の確率モデルは、前記関心領域に含まれるピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて決定される、請求項７に記載の画像データ処理装置。
【請求項９】
前記関心領域設定手段は、
前記所定の部位の輪郭の標準的な形状を表すテンプレートデータを用いて、前記関心領域を設定する、請求項８に記載の画像データ処理装置。
【請求項１０】
前記テンプレートデータは、
複数の被検体のデータを用いて作成された前記輪郭のデータを、スケールダウンすることによって得られる、請求項９に記載の画像データ処理装置。
【請求項１１】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルを第１の領域と第２の領域に分け、前記第１の領域の領域エネルギーと、前記第２の領域の領域エネルギーとの差を算出し、領域エネルギーの差に基づいて、前記候補点を決定する、請求項６〜１０のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、
前記候補点決定手段が決定した候補点の中から、一つの候補点を選択する候補点選択手段を有する、請求項２〜１１のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１３】
前記所定の部位は肝臓であり、前記特徴点は肝臓の下端である、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１４】
前記所定方向はＳＩ方向である、請求項１〜１３のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１５】
請求項１〜１４のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置を有する磁気共鳴装置。
【請求項１６】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成ステップと、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出ステップと、を有する画像データ処理方法。
【請求項１７】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成処理と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出処理と、を計算機に実行させるためのプログラム。
【請求項１】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成手段と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出手段と、を有する画像データ処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、
前記信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出するための候補点を決定する候補点決定手段を有する、請求項１に記載の画像データ処理装置。
【請求項３】
前記候補点決定手段は、前記投影データにカーネルを設定し、
前記信号値の差は、
前記カーネルに含まれているピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差である、請求項２に記載の画像データ処理装置。
【請求項４】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルに含まれているピクセルの信号値と、前記信号値の差とに基づいて、前記候補点を決定する、請求項３に記載の画像データ処理装置。
【請求項５】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルのピクセルの信号値と、前記信号値の差とに基づいて、前記カーネルの領域エネルギーを算出する、請求項４に記載の画像データ処理装置。
【請求項６】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルを移動させ、前記カーネルの各移動位置において、前記カーネルの領域エネルギーを算出する、請求項５に記載の画像データ処理装置。
【請求項７】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルのピクセルの信号値を変数とする第１の確率モデルと、前記信号値の差を変数とする第２の確率モデルとに基づいて、前記領域エネルギーを算出する、請求項６に記載の画像データ処理装置。
【請求項８】
前記検出手段は、
前記投影データにおいて前記所定の部位が投影された投影領域に、関心領域を設定する関心領域設定手段を有し、
前記第１の確率モデルは、前記関心領域に含まれるピクセルの信号値に基づいて決定され、
前記第２の確率モデルは、前記関心領域に含まれるピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて決定される、請求項７に記載の画像データ処理装置。
【請求項９】
前記関心領域設定手段は、
前記所定の部位の輪郭の標準的な形状を表すテンプレートデータを用いて、前記関心領域を設定する、請求項８に記載の画像データ処理装置。
【請求項１０】
前記テンプレートデータは、
複数の被検体のデータを用いて作成された前記輪郭のデータを、スケールダウンすることによって得られる、請求項９に記載の画像データ処理装置。
【請求項１１】
前記候補点決定手段は、
前記カーネルを第１の領域と第２の領域に分け、前記第１の領域の領域エネルギーと、前記第２の領域の領域エネルギーとの差を算出し、領域エネルギーの差に基づいて、前記候補点を決定する、請求項６〜１０のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、
前記候補点決定手段が決定した候補点の中から、一つの候補点を選択する候補点選択手段を有する、請求項２〜１１のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１３】
前記所定の部位は肝臓であり、前記特徴点は肝臓の下端である、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１４】
前記所定方向はＳＩ方向である、請求項１〜１３のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置。
【請求項１５】
請求項１〜１４のうちのいずれか一項に記載の画像データ処理装置を有する磁気共鳴装置。
【請求項１６】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成ステップと、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出ステップと、を有する画像データ処理方法。
【請求項１７】
被検体の所定の部位を含む撮影部位の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記画像データの投影データを作成する投影データ作成処理と、
前記投影データのピクセルと、前記ピクセルに隣接する隣接ピクセルとの信号値の差に基づいて、前記特徴点の所定方向の位置を検出する検出処理と、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４】
【図５】
【図６】
【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４】
【図５】
【図６】
【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２０１３−７０８２３（Ｐ２０１３−７０８２３Ａ）
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１１６９８（Ｐ２０１１−２１１６９８）
【出願日】平成２３年９月２８日（２０１１．９．２８）
【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２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２８日（２０１１．９．２８）
【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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