JP4248822B2 - 線維描出方法および線維描出装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、線維描出方法およびＭＲＩ（Ｍagnetic Ｒesonance Imaging）装置に関し、さらに詳しくは、拡散テンソルイメージング（diffusion tensor imaging）によって得た脳白質線維を好適に描出する方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図２１は、従来の線維描出方法を示すフロー図である。
ステップＰ１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（axial）面またはオブリーク（oblique）面のＭＲ画像を生成し表示する。
ステップＰ２では、図２２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２３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、規則的な格子点を発生させ、それらを追跡開始点Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…とする。
【０００３】
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すなわち第１固有ベクトル（eigenvector）の方向を求める。
【０００４】
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がなければステップ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およびＦＡ（Fractional Anisotropy）値を求める。
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２４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。
【０００５】
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、残っていなければステップＰ１４’に進む。
ステップＰ１４’では、例えば、図２５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し表示する。
【０００６】
拡散テンソルと神経線維の走行方向についての説明は、例えば「Microstructural and Physiological Features of Tissues Elucidated by Quantitative-Diffusion-Tensor MRI：PETER J. BASSER AND CARLO PIERPAOLI：JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE Series B 111, 209-219(1996)」や「Ｄiffusion Ａnisotropy −脳白質線維群の２Ｄ and ３Ｄ Images−：京都府立医科大学放射線医学教室 紀ノ定 保臣：第３０回ＭＲ画像研究会、平成１０年９月４日（札幌）」に記載されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
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ｄｉ＋１を求めることが出来る。
【００２０】
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。
【００２１】
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＝Σλ１・ＦＡ／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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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＝Σλ１・ＦＡ／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。
【００３２】
【発明の実施の形態】
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。
【００３３】
−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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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、relative anisotropy、volume ratio）を基に不透明度Ｘを算出してもよい。
（２）Ｒ：Ｇ：Ｂ＝λ１／（λ１＋λ２＋λ３）：λ２／（λ１＋λ２＋λ３）：λ３／（λ１＋λ２＋λ３）として表示色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を決めてもよい。
【００４８】
−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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
とする。
図１３は、追跡方向ベクトルｄｉ＋１を示す概念図である。
そして、ステップＱ７に戻る。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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Ｎｉ＋１とＮｊ＋１とが一致または近接していても、追跡方向ベクトルｄｉ＋１とｄｊ＋１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。
【００５９】
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。
【００６０】
−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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
とする。
図１３は、追跡方向ベクトルｄｉ＋１を示す概念図である。
そして、ステップＱ７に戻る。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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＝Σλ１・ＦＡ／Ｌ
を算出し、表示する。
【００７１】
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。
（５）２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。
（６）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。
【００７２】
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。
【００７３】
【発明の効果】
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。
（５）２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。
（６）２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。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図３】図２の続きのフロー図である。
【図４】関心領域を設定する画面の例示図である。
【図５】規則的に並ぶ格子点の例示図である。
【図６】不規則に位置をずらせた追跡開始点の例示図である。
【図７】線維追跡状態を示す概念図である。
【図８】求めた線維を所望の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図９】求めた線維を別の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図１０】第２の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図１１】図１０の続きのフロー図である。
【図１２】図１１の続きのフロー図である。
【図１３】追跡方向ベクトルを示す概念図である。
【図１４】線維が交差する場合でも追跡方向を誤らないことを示す概念図である。
【図１５】神経線維交差部でも追跡方向を誤らないことを示す説明図である。
【図１６】第３の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図１７】図１６の続きのフロー図である。
【図１８】図１７の続きのフロー図である。
【図１９】開始側関心領域および終了側関心領域を設定する画面の例示図である。
【図２０】開始側関心領域と終了側関心領域を接続する線維だけを表示する画面の例示図である。
【図２１】従来の線維描出処理を示すフロー図である。
【図２２】関心領域を設定する画面の例示図である。
【図２３】規則的に並ぶ追跡開始点の例示図である。
【図２４】線維追跡状態を示す概念図である。
【図２５】求めた線維を所望の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図２６】求めた線維を別の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図２７】神経線維交差部で線維が交差することを示す概念図である。
【図２８】神経線維交差部でも追跡方向を誤ることを示す説明図である。
【符号の説明】
１００ ＭＲＩ装置
１ マグネットアセンブリ
６ 表示装置
７ 計算機
１３ 操作卓
【発明の属する技術分野】
本発明は、線維描出方法およびＭＲＩ（Ｍagnetic Ｒesonance Imaging）装置に関し、さらに詳しくは、拡散テンソルイメージング（diffusion tensor imaging）によって得た脳白質線維を好適に描出する方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図２１は、従来の線維描出方法を示すフロー図である。
ステップＰ１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（axial）面またはオブリーク（oblique）面のＭＲ画像を生成し表示する。
ステップＰ２では、図２２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２３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、規則的な格子点を発生させ、それらを追跡開始点Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…とする。
【０００３】
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すなわち第１固有ベクトル（eigenvector）の方向を求める。
【０００４】
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がなければステップ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およびＦＡ（Fractional Anisotropy）値を求める。
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２４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。
【０００５】
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、残っていなければステップＰ１４’に進む。
ステップＰ１４’では、例えば、図２５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し表示する。
【０００６】
拡散テンソルと神経線維の走行方向についての説明は、例えば「Microstructural and Physiological Features of Tissues Elucidated by Quantitative-Diffusion-Tensor MRI：PETER J. BASSER AND CARLO PIERPAOLI：JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE Series B 111, 209-219(1996)」や「Ｄiffusion Ａnisotropy −脳白質線維群の２Ｄ and ３Ｄ Images−：京都府立医科大学放射線医学教室 紀ノ定 保臣：第３０回ＭＲ画像研究会、平成１０年９月４日（札幌）」に記載されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
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ｄｉ＋１を求めることが出来る。
【００２０】
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。
【００２１】
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＝Σλ１・ＦＡ／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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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＝Σλ１・ＦＡ／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。
【００３２】
【発明の実施の形態】
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。
【００３３】
−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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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、relative anisotropy、volume ratio）を基に不透明度Ｘを算出してもよい。
（２）Ｒ：Ｇ：Ｂ＝λ１／（λ１＋λ２＋λ３）：λ２／（λ１＋λ２＋λ３）：λ３／（λ１＋λ２＋λ３）として表示色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を決めてもよい。
【００４８】
−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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
とする。
図１３は、追跡方向ベクトルｄｉ＋１を示す概念図である。
そして、ステップＱ７に戻る。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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Ｎｉ＋１とＮｊ＋１とが一致または近接していても、追跡方向ベクトルｄｉ＋１とｄｊ＋１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。
【００５９】
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。
【００６０】
−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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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ｄｉ＋１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、
ｄｉ＋１＝｛λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｝／｜λ１（ｅ１・ｄｉ）ｅ１＋λ２（ｅ２・ｄｉ）ｅ２＋λ３（ｅ３・ｄｉ）ｅ３｜
とする。
図１３は、追跡方向ベクトルｄｉ＋１を示す概念図である。
そして、ステップＱ７に戻る。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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Ｘｎ＋１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、
Ｘｎ＋１＝ＦＡｎ・Ｘｎ
とする。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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＝Σλ１・ＦＡ／Ｌ
を算出し、表示する。
【００７１】
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。
（５）２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。
（６）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。
【００７２】
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。
【００７３】
【発明の効果】
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。
（５）２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。
（６）２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。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図３】図２の続きのフロー図である。
【図４】関心領域を設定する画面の例示図である。
【図５】規則的に並ぶ格子点の例示図である。
【図６】不規則に位置をずらせた追跡開始点の例示図である。
【図７】線維追跡状態を示す概念図である。
【図８】求めた線維を所望の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図９】求めた線維を別の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図１０】第２の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図１１】図１０の続きのフロー図である。
【図１２】図１１の続きのフロー図である。
【図１３】追跡方向ベクトルを示す概念図である。
【図１４】線維が交差する場合でも追跡方向を誤らないことを示す概念図である。
【図１５】神経線維交差部でも追跡方向を誤らないことを示す説明図である。
【図１６】第３の実施形態に係る線維描出処理を示すフロー図である。
【図１７】図１６の続きのフロー図である。
【図１８】図１７の続きのフロー図である。
【図１９】開始側関心領域および終了側関心領域を設定する画面の例示図である。
【図２０】開始側関心領域と終了側関心領域を接続する線維だけを表示する画面の例示図である。
【図２１】従来の線維描出処理を示すフロー図である。
【図２２】関心領域を設定する画面の例示図である。
【図２３】規則的に並ぶ追跡開始点の例示図である。
【図２４】線維追跡状態を示す概念図である。
【図２５】求めた線維を所望の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図２６】求めた線維を別の観察方向から見た如き画像の例示図である。
【図２７】神経線維交差部で線維が交差することを示す概念図である。
【図２８】神経線維交差部でも追跡方向を誤ることを示す説明図である。
【符号の説明】
１００ ＭＲＩ装置
１ マグネットアセンブリ
６ 表示装置
７ 計算機
１３ 操作卓
Claims (4)
- 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、
ガウス分布の関数又は一様分布の関数を用いてランダム移動のための乱数を得て、２次元的または３次元的に格子点を前記乱数によりランダム移動させ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。 - 請求項１に記載の線維描出方法において、
前記設定されたそれぞれの格子点からの前記ランダム移動は、格子点の間隔の範囲にほとんどが収ま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、
ガウス分布の関数又は一様分布の関数を用いてランダム移動のための乱数を得て、２次元的または３次元的に格子点を前記乱数によりランダム移動させ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。 - 請求項３に記載の線維描出装置において、
前記設定されたそれぞれの格子点からの前記ランダム移動は、格子点の間隔の範囲にほとんどが収まることを特徴とする線維描出装置。
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