【課題】 空間分解能の劣化なくＳＮ比を向上できるスペクトロスコピックイメージングが可能な磁気共鳴測定装置を提供する。
【解決手段】 磁気共鳴測定装置がスペクトロスコピックイメージング用エッジ保存フィルタの処理手段を有し、該処理手段は、スペクトロスコピックイメージングデータの各ボクセルにおいて、空間的な近傍におけるスペクトルの類似性を計算するステップと、前記スペクトルの類似性に応じたスペクトル的な重みを計算するステップと、前記スペクトル的な重みに応じて近傍のスペクトルを合成する重み付け平滑化処理を行うステップとからなる。 （もっと読む）

【課題】 患者を撮影して得られた画像の形状を変化させることなく、その患者の画像上における関心領域を特定することが可能な医療用画像処理装置を提供する。
【解決手段】 診断対象とする患者の画像である診断対象画像（ａ）を、形状が標準的である標準テンプレート（ｂ）に合わせるための空間的変換規則を求め、関心のある領域を示す関心領域画像（ｃ）に対して、前記空間的変換規則の逆変換である空間的逆変換規則により空間的逆変換を行って補正関心領域画像（ｄ）を得た後、診断対象画像に、補正関心領域画像を重ね合わせて重畳画像（ｅ）を得る。 （もっと読む）

【課題】既存のＲＦコイルアセンブリを組み合わせてフェーズドアレイコイルと同等の使い方ができるようにする。
【解決手段】被検体の近傍に配置された複数のＲＦコイル素子から同時的に収集した被検体の複数のＭＲデータ（ｋ空間データ）に基づいてＭＲ画像を生成するこのＭＲＩ装置は、ＲＦコイル素子毎の複数のＭＲデータに基づいて複数のリアル画像又はイマジナリ画像のいずれか一方の画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，…を個別に生成し、この複数の画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，…からリアル画像又はイマジナリ画像のいずれか一方の合成画像ＣＰｃを、重み関数をＷ１，Ｗ２，Ｗ３，…としてＣＰｃ＝Ｗ１・Ｐ１＋Ｗ２・Ｐ２＋Ｗ３・Ｐ３，…（ただし、重み関数をＷ１，Ｗ２，Ｗ３，…は略、Ｗ１：Ｗ２：Ｗ３：…＝Ｐ１を平滑化した値の絶対値：Ｐ２を平滑化した値の絶対値：Ｐ３を平滑化した値の絶対値：…の比に設定）の関係を使って合成するように構成したものである。 （もっと読む）

【課題】画質のよい術中画像を提供する。
【解決手段】手術器具３０の位置情報および姿勢情報を位置検出装置４０で検出する。その位置情報及び姿勢情報を、術中のリアルタイム画像を撮影する医用画像撮影装置１０及び画像処理装置２０に出力する。医用画像撮影装置１０は、一条法に対応した術中画像を撮影し、画像処理装置２０に出力する。画像処理装置は、術前画像と術中画像との相互情報量に基づいて臓器変形、スパイクノイズ及びホワイトノイズの除去を行い、ノイズ除去後の術中画像を生成する。この術中画像で術前の３次元ボリュームデータの一部を更新し、最新の画像を含む術前３次元ボリュームデータを作成する。 （もっと読む）

立体３次元画像データを３次元表面データに変換する方法は、まず、表面変換の前に、立体画像の主表面に付着した無関係のボクセルと、主画像の周囲の無関係のボクセルとを除去する（２１０）ことにより、立体画像の表面を平滑化する。立体画像が表面画像に変換されると、方法は、周囲のトポグラフィに関して考慮した場合に不適当に見える、あらゆる著しく急な山型の構造を除去する（８４０）ことにより、表面をクリーニングする。表面画像をレンダリングするために必要なデータの量は、周囲のトポグラフィの平面閾値内にある表面小面を除去する（１３０）ことによって低減される。トポグラフィはまた、局所エリアにおいて中間レベルに向かうように圧縮される。方法はさらに、この時閾値限界内にある可能性のあるさらなる表面小面を低減するように繰り返してもよい（１４０）。
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【課題】パラレル核磁気共鳴撮影方法を動きのある画像にも適用可能とし、画質の劣化がなく診断に有効な画像を高速で提供する。
【解決手段】空間的に一部分をオーバーラップしかつ互いに区分された検出感度領域を有する複数の受信コイルを用いたMRI装置において、高周波パルスによる横磁化発生に続き、エコー信号を連続して計測する。連続して計測したエコー信号の一部を用いて、各受信コイルの感度分布を計算し、計算した感度分布と連続計測したエコー信号とを用いて画像を再構成する。 （もっと読む）

【課題】腫瘤陰影を対象とした異常陰影候補検出時の偽陽性数を抑制し検出精度を向上させるとともに、異常陰影候補検出時の処理時間の短縮を図り、更に、医師が経時での病変部（腫瘤）の進行状況（治癒動向）を早期に把握可能なシステムを提供する。
【解決手段】本発明に係る画像処理装置によれば、記憶部２５の検出結果記憶部２５１に、入力された医用画像と同一の患者の患者情報と対応付けて記憶されている、前回の異常陰影候補検出時に検出対象とした腫瘤陰影の大きさを示す情報及びその異常陰影候補検出結果に基づいて、新たに入力された医用画像に適用する第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを設定し、設定された第１の平滑化フィルタ及び第２の平滑化フィルタを用いて、入力された医用画像から異常陰影候補の検出対象領域を抽出し、医用画像における抽出された検出対象領域に対し、異常陰影候補の検出を行う。 （もっと読む）

【課題】複数の計測量の経時変化からなる時系列多値画像を解析し、組織判別を支援する解析方法およびシステムを提供する。
【解決手段】複数の画像を標準化するための統一マップを設定するステップと、時系列多値画像を統一マップに基づき変形するステップと、変形された時系列多値画像の各画素において、各画素に関連する複数時点での計測量からなるベクトルに距離を設定するステップと、この距離により画素をクラスタリングするステップを有する解析方法により、類似領域を抽出する。 （もっと読む）

検体の一部位の動きを表す信号強度データが記録され表示手段上にプロットされる、検体の当該部位のモーションアーチファクトを補正する方法。この方法は、動いている部位の縁部を囲む関心領域(ROI)を選択するステップと、選択されたROIの平均信号強度を表すデータポイントを特定時点で計算かつプロットするステップと、プロットされたデータポイントの平均を表す平滑化曲線を生成するステップとを含む。この方法は、差異曲線を生成するために、プロットされたデータポイントと平滑化曲線との差違を特定時点で測定するステップと、差異曲線で臨界点群を検出するステップと、その後の処理のための等時間間隔の曲線を形成するために、前記検出された臨界点群を補間するステップとをさらに含む。
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【課題】時間的に変化する３次元画像からなる４次元画像またはＮ（≧４）種の独立なパラメータを基底とするＮ次元画像に対して、４次元連続領域またはＮ次元連続領域を検出する。また、４次元空間フィルタまたはＮ次元空間フィルタを重畳し、画質を変換する。
【解決手段】４次元画像を４次元走査する際またはＮ次元画像をＮ次元走査する際に、走査中の注目画素を中心に３次元空間または「Ｎ−１」次元空間での連続性を見ると同時に時間軸またはＮ次元軸での連続性を見て、連続している４次元領域またはＮ次元領域には同一のラベル番号を付ける。また、走査中の注目画素の値および近傍局所領域の値との関係で定まる処理に基づいて注目画素の値を変換する。
【効果】４次元ラベリングまたはＮ次元ラベリングが実現できる。また、所望の画質変換を実現できる。 （もっと読む）

【課題】画像内の不均一性の補正を改善する。
【解決手段】画像化装置によって検査対象から撮影された画像内の不均一性の補正方法において、補正すべき画像を撮影し、補正すべき画像から補正画像を算出し、補正すべき画像と補正画像との乗算によって正規化された画像を作成するために、撮影された画像を補正画像を用いて補正し、補正画像を算出する際に、撮像された検査対象の付近において限界値よりも低い信号強さを有する画素を識別し、これらの画素に、それぞれの近隣の画素の信号強さにそれぞれ依存する信号強さを割り当てる。 （もっと読む）

ユーザに表示するためにボリュームデータのＭＰＲ画像をレンダリングする装置および方法。ボリュームデータを記憶するシステムメモリに接続されたＣＰＵと、コンピュータバスに接続されたＧＰＵメモリを持つＧＰＵを備えるシステムを有する。ＣＰＵは、後の表示に必要なＭＰＲ画像を予測し、予測ＭＰＲ画像のレンダリングに必要なボリュームデータを有するボクセルのブロックを特定する。ＣＰＵは、さらにシステムメモリからこれらのブロックを取り出してＧＰＵメモリに転送するためにキューをする。キューからＧＰＵメモリへのブロックの転送は、予測ＭＰＲ画像が表示に必要となる前に、キューされたブロックのいくつかがＧＰＵメモリに転送されるように、スケジューラによって制御される。ＧＰＵは、ＧＰＵメモリからブロックを取り出し、表示に必要となる予測ＭＰＲ画像の中への組み立てに対応する画像部分をレンダリングする。
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【課題】ボクセルによって規定される筒状構造に沿って組織種別を解析する。
【解決手段】筒形状の関心領域（ＲＯＩ）（４２０、４２５）は筒状構造の事前決定の（３０５）中心線に沿って：ＲＯＩ（４２０、４２５）の最遠端を規定するために中心線に沿って少なくとも１つの点が規定されること（３１０）；ＲＯＩ（４２０、４２５）に対応する直径が規定（３１５）されかつ／または計算（３２０）されること；ＲＯＩ（４２０、４２５）の最遠端間の中心線に沿って隣接する単位ボリュームが適用されること（３２５）；単位ボリュームの合併によって第１のボリュームが計算されること（３２５）；並びに筒状構造の中間部を包含した第１のボリュームのコネクト部分としてＲＯＩ（４２０、４２５）の最終ボリュームが規定されること（３３５）、に従って構築される。次いでこの最終ボリュームが、その内部に存在する組織種別に関して解析を受ける。 （もっと読む）

【課題】二値化画像の部分的な出っ張り領域を、曲線状に切断することができる画像処理技術を提供することを目的とする。
【解決手段】画像処理装置は、断層像を閾値処理して得られた二値化画像からその一部の部分領域を切断する切断手段を備えた画像処理装置において、前記二値化画像の輪郭線上に、少なくとも一つの画素点を含む第一点列と、該第一点列から所定画素数隔てて少なくとも二つの画素点を含む第二点列とを前記輪郭線上に沿って順次移動させる点列設定手段と、この点列設定手段によって設定される第一及び第二点列の位置情報に基づいて、それらの第一及び第二点列を結ぶ曲線を算出する曲線算出手段と、この曲線算出手段によって算出された曲線及び前記輪郭線により囲まれた複数の部分領域を前記切断手段により切断する手段と、を備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】時間軸上の全ボリュームデータの芯線の点列データを自動抽出できる医用画像処理方法、プログラム、装置を提供する。
【解決手段】時間軸方向に複数有するボリュームデータ群を保存して、そこから第１時刻と第２時刻におけるボリュームデータを取り出し、被検体の管状構造物の第１時刻における芯線点列データを保存し、それに基づき、第１時刻の芯線点列データの各芯点について、この芯線の接線方向の直交断面における管状構造物の断面像データ及び第２時刻のボリュームデータに基づき直交断面と同一の断面における管状構造物の断面像データを求め、管状構造物の第１時刻と第２時刻における断面像データの相関が最大となるベクトルを算出し、算出されたベクトルにより第１時刻の芯線点列データの各点を第２時刻における芯線点列データ対応する点とし、すべての点について移動ベクトルを求めることにより第２時刻における芯線点列データを得る。 （もっと読む）

時系列における第１および第２の画像間の動き補正のための方法は、それぞれ低減された解像度の第１および第２の画像を与えるために縮小処理において第１および第２の画像を処理するステップと；それぞれ低減された解像度の第１および第２の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを含むそれぞれ第１および第２の特徴マップを、それぞれ低減された解像度の第１および第２の画像から誘導するステップと；変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって第１および第２の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと；上記変位フィールドによって第２の画像をワープするステップと、を含む。
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【課題】ボクセル・データからボリューム・レンダリングを行なって３次元画像を表示するときに、高周波成分を中心とする画像ノイズを確実に除去又は低減させるとともに観察上、重要な部位の情報は確実に確保し、その一方で、クリッピング処理に拠らずかつリアルタイム性を上げる。
【解決手段】ボリューム・レンダリングの投影面からの視線に基づいて当該投影面上の複数のピクセルそれぞれから伸びる光線を設定したときに当該光線上に位置するボクセル・データの１次元データを指定する（ステップＳ１−Ｓ４）。この１次元データのボクセル値の空間的な変化が大きくなるほど大きい絶対値を示す変化情報を演算し（ステップＳ５−Ｓ６）、この変化情報に応じて重み付け係数を演算し（ステップＳ７）、ボクセル・データと当該ボクセル・データの平滑化画像のデータとを重み付け係数を用いて相互に重み付け加算する（ステップＳ８−Ｓ１０）。 （もっと読む）

ＣＴおよびＭＲにおける３Ｄストラクチャをセグメンテーションするための方法が提供される。この方法は滑らかさの制約を用いた平均移動解析による３Ｄレイプロパゲーションに基づいている。レイプロパゲーションは計算効率のよさから発展面をガイドするために使用されかつ形状事前分布がロバストな収束のために組み入れられる。この方法は次のステップを含んでいる：３Ｄ像データを受信すること（３０２）；３Ｄ像データをディスプレイ装置上にビジュアル化すること（３０４）；前記ストラクチャ中にシードを置くことによって前記３Ｄ像データに１つのストラクチャを選択すること（３０６）；該シードから複数の放射を初期化して１つの面が形成されるようにすること（３０８）；該放射のそれぞれの速度関数を求めること（３１０，３１２）；該放射のそれぞれの速度関数に基づいて該複数の放射を伝搬することによって前記面を発展させること（３１６）；該複数の放射を前記ストラクチャの境界に収束すること（３１８）；かつ該複数の放射のすべてが前記ストラクチャの境界に収束したとき、該ストラクチャをセグメンテーションすること（３２０）。
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