JP2010104614A - 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援する。
【解決手段】ＭＲＩ装置の制御部３０が、検査対象の被検体の心筋が撮像されたＣｉｎｅ画像を入力し、さらに、検査対象の被検体の心筋のTagging Cine画像を入力し、入力したＣｉｎｅ画像から心内膜領域および心外膜領域を抽出する。その後、心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域をTagging Cine画像上に配置する。そして、心筋領域内にあるＴａｇ点を時相ごとに検出し、検出したＴａｇ点を時相間で同一のＴａｇ点ごとにそれぞれ関連付け、関連付けた各Ｔａｇ点の変位量に基づいて心筋ストレイン解析を行う。
【選択図】 図２

Description

この発明は、画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システムに関し、特に、心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援することができる画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システムに関する。

従来、心筋の壁運動（心壁運動）を解析するための方法として、心筋のＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）検査やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置を用いたTagging撮像（例えば、特許文献１または２参照）、超音波診断装置を用いたＴＤＩ（Tissue Doppler Imaging）、Speckle Tracking（例えば、特許文献３参照）等があった。

特開平７−１７８０６８号公報 特表２００４−５１２８８３号公報 特開２００３−２５０８０４号公報

しかしながら、ＳＰＥＣＴ検査やＰＥＴ検査では、心壁運動を解析することは可能であるが、画像の空間分解能が低いため、心筋のどの箇所が梗塞しているかを特定することや、冠動脈との相対的な位置関係を把握することが困難であった。また、超音波診断装置を用いたＴＤＩやSpeckle Trackingなどの壁運動解析手法では、Doppler法による角度依存性や、心筋部位を自動的に抽出できないという課題や、心臓全体・冠動脈の形状を同時に表示できない等の課題があった。なお、低周波を用いた場合には、心臓全体の画像は得られるが、画質が劣化するという課題がある。

これらの課題を解決する方法として、例えば、磁気共鳴イメージング装置を用いたTagging撮影があるが、このTagging撮影では、心筋領域内のＴａｇ点を自動的に抽出することができず、その結果、心筋以外の部位の影響を除去したうえで心壁運動を解析することは困難であった。

この発明は、上述した従来技術による課題を解決するためになされたものであり、心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援することができる画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、画像処理装置が、時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段とを備えたことを特徴とする。

また、請求項９記載の本発明は、磁気共鳴イメージング装置が、時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段とを備えたことを特徴とする。

また、請求項１０記載の本発明は、画像診断装置によって撮像された画像を画像表示クライアントに表示させる画像管理システムであって、前記画像診断装置によって時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、前記画像診断装置によって空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段と、前記画像診断装置によって撮像された画像および前記解析手段による解析結果を前記画像表示クライアントに転送する転送手段とを備えたことを特徴とする。

請求項１、９または１０記載の本発明によれば、心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例で用いる用語を説明した後に、実施例１〜５を説明する。

最初に、以下で説明する実施例で用いる用語について説明する。ここでは、磁気共鳴イメージング装置によって得られる各種の画像について説明する。

まず、「Black Blood画像」とは、Black Blood法を用いて撮像されることで取得された画像である。ここで、Black Blood法とは、血液の輝度値を低くする撮像法である。血管内や血流が豊富な組織は輝度値が低くなり、黒く描出される。このため、心臓が撮像された「Black Blood画像」の場合、心臓の内腔の輝度値が低くなる結果、内腔は黒く描出される。言い換えると、Black Blood法は、心内膜を描出することに有効な手法である。

また、「遅延造影画像」とは、遅延造影法を用いて撮像されることで取得された画像である。ここで、遅延造影法とは、正常組織に比較して病変組織（例えば、心筋梗塞部位など）からの排出が遅れるという造影剤の性質を利用し、組織の内部や周辺に造影剤を注入してから所定の時間が経過した後に撮像することで、正常組織と病変組織との輝度比を高める撮像法である。このため、心臓が撮像された「遅延造影画像」の場合、正常な心筋の輝度値が低くなる結果、心筋の大半部分は黒く描出される。言い換えると、遅延造影法は、心内膜および心外膜を描出することに有効な手法である。

また、「Tagging画像」とは、Tagging法を用いた撮像によって得られる画像である。ここで、Tagging法とは、撮像スライス内の磁化を空間的に変調させるための選択的励起パルスを被検体に印加することによって、空間上の位置を示す低信号のＴａｇ（タグ：標識）を心筋に付加した画像を生成する撮像法である。例えば、Tagging法には、格子状にＴａｇを付加するＳＰＡＭＭ（Spatial Modulation Of Magnetization）法などがある。

また、「Ｃｉｎｅ画像」とは、撮像部位を時系列的に撮像することによって得られる画像である。さらに、以下で説明する実施例では、Tagging法で撮像されたＣｉｎｅ画像を「Tagging Cine画像」と呼ぶ。

次に、実施例１を説明する。本実施例１では、本発明を磁気共鳴イメージング装置に適用した場合について説明する。なお、以下では、磁気共鳴イメージング装置を「ＭＲＩ装置」と呼ぶ。また、本実施例１で用いるＭＲＩ装置は、近年、実用化が進んでいる３Ｔ−ＭＲＩ装置など、より高い磁場を発生させることが可能なものを用いるのが望ましい。

まず、図１を用いて、本実施例１に係るＭＲＩ装置の全体構成について説明する。図１は、本実施例１に係るＭＲＩ装置１００の全体構成を示す図である。図１に示すように、このＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、寝台４、寝台制御部５、送信ＲＦコイル６、送信部７、受信ＲＦコイル８、受信部９、シーケンス制御部１０および計算機システム２０を備える。

静磁場磁石１は、中空の円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生する。この静磁場磁石１としては、例えば永久磁石、超伝導磁石等が使用される。

傾斜磁場コイル２は、中空の円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１の内側に配置される。この傾斜磁場コイル２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、後述する傾斜磁場電源３から個別に電流供給を受けて、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生させる。なお、Ｚ軸方向は、静磁場と同方向とする。傾斜磁場電源３は、傾斜磁場コイル２に電流を供給する装置である。

ここで、傾斜磁場コイル２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅおよびリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応している。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号の周波数を変化させるために利用される。

寝台４は、被検体Ｐが載置される天板４ａを備えた装置であり、後述する寝台制御部５による制御のもと、被検体Ｐが載置された状態で、天板４ａを傾斜磁場コイル２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、この寝台４は、長手方向が静磁場磁石１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御部５は、制御部３０による制御のもと、寝台４を制御する装置であり、寝台４を駆動して、天板４ａを長手方向および上下方向へ移動する。

送信ＲＦコイル６は、傾斜磁場コイル２の内側に配置されたコイルであり、送信部７から高周波パルスの供給を受けて高周波磁場を発生する。送信部７は、ラーモア周波数に対応する高周波パルスを送信ＲＦコイル６に送信する装置である。

受信ＲＦコイル８は、傾斜磁場コイル２の内側に配置されたコイルであり、上記の高周波磁場の影響によって被検体Ｐから放射される磁気共鳴信号を受信する。この受信ＲＦコイル８は、磁気共鳴信号を受信すると、その磁気共鳴信号を受信部９へ出力する。

受信部９は、受信ＲＦコイル８から出力される磁気共鳴信号に基づいてｋ空間データを生成する。具体的には、この受信部９は、受信ＲＦコイル８から出力される磁気共鳴信号をデジタル変換することによってｋ空間データを生成する。このｋ空間データには、前述したスライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅおよびリードアウト用傾斜磁場Ｇｒによって、ＰＥ方向、ＲＯ方向、ＳＥ方向の空間周波数の情報が対応付けられている。そして、ｋ空間データを生成すると、受信部９は、そのｋ空間データをシーケンス制御部１０へ送信する。

シーケンス制御部１０は、計算機システム２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源３、送信部７および受信部９を駆動することによって、被検体Ｐのスキャンを行う。ここで、シーケンス情報とは、傾斜磁場電源３が傾斜磁場コイル２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信部７がＲＦコイル６に送信するＲＦ信号の強さやＲＦ信号を送信するタイミング、受信部９が磁気共鳴信号を検出するタイミングなど、スキャンを行うための手順を定義した情報である。

なお、シーケンス制御部１０は、傾斜磁場電源３、送信部７および受信部９を駆動して被検体Ｐをスキャンした結果、受信部９からｋ空間データが送信されると、そのｋ空間データを計算機システム２０へ転送する。

計算機システム２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行う。この計算機システム２０は、特に、インタフェース部２１、画像再構成部２２、記憶部２３、入力部２４、表示部２５および制御部３０を有している。

インタフェース部２１は、シーケンス制御部１０との間で授受される各種信号の入出力を制御する。例えば、このインタフェース部２１は、シーケンス制御部１０に対してシーケンス情報を送信し、シーケンス制御部１０からｋ空間データを受信する。ｋ空間データを受信すると、インタフェース部２１は、各ｋ空間データを被検体Ｐごとに記憶部２３に格納する。

画像再構成部２２は、記憶部２３によって記憶されたｋ空間データに対して、後処理、すなわちフーリエ変換等の再構成処理を施すことによって、被検体Ｐ内における所望核スピンのスペクトラムデータあるいは画像データを生成する。

記憶部２３は、インタフェース部２１によって受信されたｋ空間データと、画像再構成部２２によって生成された画像データなどを、被検体Ｐごとに記憶する。この記憶部２３には、Black Blood法や遅延造影法、Tagging法などの各種撮像方法によって撮像された画像が記憶される。

入力部２４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。この入力部２４としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスを適宜に利用可能である。

表示部２５は、制御部３０による制御のもと、スペクトラムデータあるいは画像データ等の各種の情報を表示する。この表示部２５としては、液晶表示器などの表示デバイスを利用可能である。

制御部３０は、図示していないＣＰＵやメモリ等を有し、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、この制御部３０は、入力部２４を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１０に送信することによってスキャンを制御したり、スキャンの結果としてシーケンス制御部１０から送られるｋ空間データに基づいて行われる画像の再構成を制御したりする。

以上、本実施例１に係るＭＲＩ装置１００の全体構成について説明した。そして、このような構成のもと、本実施例１では、制御部３０が、心臓のＣｉｎｅ画像から心筋領域を自動的に生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行うようにしている。ここで、「心筋ストレイン解析」とは、心臓の心壁運動を解析する手法の一つであり、心筋の収縮や拡張、ねじれが正常か否かを調べるものである。心筋は、血流が良好に供給されていない場合には、正常に収縮および拡張することができなくなり、その結果、体内に血流を送り出す機能が正しく働かなくなる。心筋ストレイン解析を行うことで、このような心筋の異常を発見することができる。

以下、本実施例１に係る制御部３０について詳細に説明する。まず、図２を用いて、本実施例に係る制御部３０の構成について説明する。図２は、本実施例１に係る制御部３０の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、制御部３０は、特に、心筋領域抽出部３１、心筋解析部３２および画像出力部３３を有する。

心筋領域抽出部３１は、心臓のＣｉｎｅ画像から心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する。具体的には、この心筋領域抽出部３１は、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａ、画像中心検出部３１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅおよび心筋領域生成部３１ｆを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

心筋解析部３２は、心筋領域抽出部３１によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行う。具体的には、この心筋解析部３２は、Tagging画像入力部３２ａ、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

画像出力部３３は、心筋解析部３２によって行われた心筋ストレイン解析の解析結果を出力する。具体的には、この画像出力部３３は、表示画像入力部３３ａ、画像・解析結果合成部３３ｂ、幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

次に、主に図３を用いて、本実施例１に係る制御部３０が有する各部の処理手順について説明する。図３は、本実施例１に係る制御部３０が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。

図３に示すように、制御部３０では、まず、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａが、検査対象の被検体の心臓短軸断面が撮像されたＣｉｎｅ画像を記憶部２３から読み込む（ステップＳ３１）。例えば、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａは、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像、または、遅延撮像法で撮像されたＣｉｎｅ画像を読み込む。

続いて、画像中心検出部３１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅ、心筋領域生成部３１ｆが、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像から心内膜領域および心外膜領域を抽出する（ステップＳ３２）。

ここで、図４および図５を用いて、ステップＳ３２の処理について詳細に説明する。なお、ここでは、このステップＳ３２の処理を「心筋領域抽出処理」と呼ぶ。図４は、本実施例１に係る心筋領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図５は、本実施例１に係る心筋領域抽出処理の処理イメージを示す図である。この図５は、遅延撮像法で撮像されたＣｉｎｅ画像を示している。

図４に示すように、本実施例１に係る心筋領域抽出処理では、まず、画像中心検出部３１ｂが、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像に含まれる時相ごとの画像それぞれについて、図５の（２）に示すように、画像の中心点を決定する。このとき、画像中心検出部３１ｂは、例えば、心臓短軸断面が基本的に心内腔を画像中心にして撮像されることを利用して、各画像の中心点を決定する（ステップＳ４１）。

続いて、放射状中心線設定部３１ｃが、各時相の画像について、図５の（３）に示すように、画像中心検出部３１ｂによって決定された画像中心点から画像内に放射状に複数の線分（以下、「放射状中心線」と呼ぶ）を配置する（ステップＳ４２）。

続いて、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄが、各時相の画像について、図５の（４）に示すように、放射状中心線設定部３１ｃによって配置された各放射状中心線上の輝度値カーブ（プロファイル計測）を生成する（ステップＳ４３）。

続いて、信号値勾配検出部３１ｅが、各時相の画像について、図５の（５）に示すように、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄによって生成された各輝度値カーブ上で信号値の勾配が大きい点を中心点から検索し、特定する（ステップＳ４４）。

続いて、心筋領域生成部３１ｆが、各時相の画像について、図５の（６）参照に示すように、信号値勾配検出部３１ｅによって特定された各点を結ぶことによって心内膜領域および心外膜領域を生成する（ステップＳ４５）。

例えば、図５の（４）に示す輝度値カーブでは、放射状中心線の左側を正、右側を負としている。そして、図５の（５）に示すように、遅延造影法で撮像されたＣｉｎｅ画像を用いる場合には、信号値が正から負に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を結んで得られる領域が心内膜領域となる。逆に、信号値が負から正に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を結んで得られる領域が心外膜領域となる。

なお、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像を用いる場合には、図５の例とは逆に、信号値が正から負に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を結んで得られる領域が心外膜領域となり、負から正に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を結んで得られる領域が心内膜領域となる。

図３の説明にもどって、ステップＳ３１およびＳ３２の処理が行われる一方で、Tagging画像入力部３２ａが、検査対象の被検体の心臓短軸断面が撮像されたTagging Cine画像を記憶部２３から読み込む（ステップＳ３３）。なお、ここで読み込まれるTagging Cine画像には、格子状にＴａｇ点が付加されていることとする。また、ここで読み込まれるTagging Cine画像は、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａによって読み込まれたＣｉｎｅ画像と同一の検査内で撮像された画像であることが望ましい。それにより、画像の詳細な位置合わせ処理が不要になる。

そして、ステップＳ３１〜Ｓ３３の処理によって心内膜領域および心外膜領域が抽出され、かつ、Tagging Cine画像が読み込まれると（ステップＳ３４，Ｙｅｓ）、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅが、心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ３５）。

ここで、図６、図７、図８−１〜８−３および図９−１〜９−４を用いて、ステップＳ３５の処理を詳細に説明する。なお、ここでは、このステップＳ３５の処理を「心筋ストレイン解析処理」と呼ぶ。図６は、本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図７は、本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理の処理イメージを示す図である。また、図８−１〜８−３は、本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理で用いられる評価指標の例を示す図である。

図７に示すように、本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理では、まず、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂが、心筋領域生成部３１ｆによって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成する。具体的には、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂは、心内膜領域の境界と心外膜の境界との間に挟まれた領域を心筋領域として生成する。そして、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂは、生成した心筋領域をTagging画像入力部３２ａによって読み込まれたTagging Cine画像上に同一の時相ごとに配置する（ステップＳ６１）。これにより、各Tagging画像上で心筋領域が特定される。

続いて、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃが、心筋領域の内部のみを対象として、Ｔａｇ点を検出する。具体的には、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃは、各時相のTagging画像から心筋領域内の信号値と位置情報をもとにＴａｇ点を検出する（ステップＳ６２）。

続いて、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄが、時相ごとのＴａｇ点の相対的な位置関係に基づいて、同一のＴａｇ点ごとに時相間でＴａｇ点を関連付ける。具体的には、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄは、まず、Ｔａｇ点が格子状に配置されていることを利用して各Ｔａｇ点のＴａｇ座標を決定する（ステップＳ６３）。

そして、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄは、異なる時相のＣｉｎｅ画像間のＴａｇ点を同一のＴａｇ点ごとに関連付ける（図７の（１）および（２）参照）。具体的には、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄは、Ｔａｇ点間の相対的な位置関係に基づいて、時相間で同一のＴａｇ点を検索し、検索したＴａｇ点を関連付ける（ステップＳ６４）。この処理の目的は、時系列的に心筋内の同一部位を関連付け、その変位量を算出することである（図７の（３）参照）。

その後、心筋ストレイン解析部３２ｅが、時系列的なＴａｇの変化量を示すＴａｇ点の変位量を利用して心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ６５）。具体的には、心筋ストレイン解析部３２ｅは、心筋ストレイン解析の指標として、例えば、図８−１に示すように、３方向の心筋ストレイン（Radial Strain、Circumferential Strain、Longitudinal Strain）を算出する。

例えば、Radial Strain［％］は、図８−２に示すように、拡張末期における壁厚方向に並ぶ任意の２点間の距離Ｌ_０に対する、収縮末期における同じ２点間の壁厚方向の距離Ｌ_ｒの割合を算出することによって求められる（図８−２の式（１）参照）。３次元でRadial Strain［％］を求める場合には、拡張末期における任意の２点間の距離Ｌ_０に対する、収縮末期における同じ２点間の相対距離Ｌの割合を算出することによって求められる（図８−２の式（２）参照）。

または、心筋ストレイン解析部３２ｅは、例えば、図８−３に示すように、心筋のねじれ角やねじれ率を算出する。心筋のねじれ角（Twist）は、例えば図８−３の左図に示すような心筋における任意の２つの断面間で、ねじれによって生じた回転角の差θを求めることによって算出される。また、ねじれ率（Torsion）は、心筋における任意の２つの断面間の距離Ｌでねじれ角を規格化した値であり、Torsion＝θ／Ｌで算出される。ここで、例えば図８−３の右図に示すように、２つの断面間で回転角の差θが同じであったとしても、距離Ｌ_１とＬ_２が異なっていれば、ねじれ率の物理的な意味は異なる。

図３の説明にもどって、ステップＳ３５の心筋ストレイン解析が実施された後に、表示画像入力部３３ａ、画像・解析結果合成部３３ｂ、幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅが、心臓の形態を表す画像と心筋ストレイン解析結果とを合成表示する（ステップＳ３６）。

具体的には、まず、表示画像入力部３３ａが、検査対象の被検体の心臓の形態を表す画像（以下、「形態画像」と呼ぶ）を記憶部２３から読み込む。例えば、表示画像入力部３３ａは、２次元画像、３次元画像、ＭＰＲ断面画像、３次元画像上にＭＰＲ断面を表示した画像などを形態画像として読み込む。ここで読み込まれる形態画像は、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａによって読み込まれるＣｉｎｅ画像、および、Tagging画像入力部３２ａによって入力されるTagging画像と同一の検査内で撮像された画像であることが望ましい。それにより、前述したように、画像の詳細な位置合わせ処理が不要になる。

続いて、画像・解析結果合成部３３ｂが、表示画像入力部３３ａによって読み込まれた形態画像と心筋ストレイン解析部３２ｅにより得られた心筋ストレイン解析結果とを合成する。その後、幾何条件設定部３３ｃが、操作者もしくはプリセットによる視点位置や回転設定などの幾何条件を入力し、表示条件設定部３３ｄが、カラー・オパシティ設定などの表示条件を入力する。

そして、画像表示制御部３３ｅが、幾何条件設定部３３ｃによって入力された幾何条件および表示条件設定部３３ｄによって入力された表示条件にしたがって、画像・解析結果合成部３３ｂによって合成された形態画像および心筋ストレイン解析結果を表示部２５に表示させる。ここで、画像表示制御部３３ｅは、公知の心臓・冠動脈自動抽出技術や心筋梗塞部位自動抽出技術などを用いることによって、各種の方法で形態画像および心筋ストレイン解析結果を表示することが可能である。

図９−１〜９−４は、本実施例１に係る画像表示制御部３３ｅによる形態画像および解析結果の表示例を示す図である。図９−１は、心筋ストレイン解析によって算出された値の大きさに応じて色が変化するように、心筋の任意の断面を色付けして表示する場合を示している。また、図９−２は、心筋ストレイン解析結果をグラフで表示する場合を示している。また、図９―３は、心筋ストレイン解析によって算出された値の大きさに応じて色が変化するように、心臓の３次元画像上で任意の部位を色付けして表示する場合を示している。

また、図９−４は、ストレイン異常心筋と他部位との相対的な位置関係を強調表示するとともに、同じ画像上で、心筋ストレイン解析によって算出された値の大きさに応じて色が変化するように任意の部位を色付けして表示する場合を示している。例えば、図９−４に示すように、心筋ストレイン解析結果に基づいて心筋梗塞の部位を検出したうえで、あらかじめ設定されている解剖学的な情報に基づいて、検出した部位に血液を供給している冠動脈を特定し、それぞれの相対的な位置関係を示すことが可能である。

上述してきたように、本実施例１では、Ｃｉｎｅ画像入力部３１ａが、検査対象の被検体の心筋が撮像されたＣｉｎｅ画像を入力し、Tagging画像入力部３２ａが、検査対象の被検体の心筋のTagging Cine画像を入力する。そして、画像中心検出部３１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅ、心筋領域生成部３１ｆが、入力されたＣｉｎｅ画像から心内膜領域および心外膜領域を抽出する。その後、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂが、心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域をTagging Cine画像上に配置し、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃが、心筋領域内にあるＴａｇ点を時相ごとに検出する。そして、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄが、検出されたＴａｇ点を時相間で同一のＴａｇ点ごとにそれぞれ関連付け、心筋ストレイン解析部３２ｅが、関連付けられた各Ｔａｇ点の変位量に基づいて心筋ストレイン解析を行う。したがって、本実施例１によれば、心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援することができる。

また、本実施例１では、表示画像入力部３３ａが、検査対象の被検体の心臓の形態画像を入力する。その後、画像・解析結果合成部３３ｂが、入力された形態画像と心筋ストレイン解析部３２ｅにより得られた心筋ストレイン解析結果とを合成する。そして、画像表示制御部３３ｅが、幾何条件設定部３３ｃによって入力された幾何条件および表示条件設定部３３ｄによって入力された表示条件にしたがって、画像・解析結果合成部３３ｂによって合成された形態画像および心筋ストレイン解析結果を表示部２５に表示させる。したがって、本実施例１によれば、心筋の異常個所の特定や他の部位との関連性の検討に有用な情報を提供することで、効率よく心筋に関する診断や治療を行うことが可能になる。

ところで、実施例１では、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像、または、遅延撮像法で撮像されたＣｉｎｅ画像のいずれか一方から心内膜領域および心外膜領域を抽出する場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限られるわけではなく、各領域をそれぞれの別の種類の画像から抽出してもよい。

前述したように、Black Blood法で心臓を撮像した場合には、心臓の内腔が黒く描出されるので、心内膜が明瞭に描出される。一方、遅延造影法で心臓を撮像した場合には、心筋が黒く描出されるので、心外膜が明瞭に描出される。

そこで、例えば、Black Blood法で撮像された画像から心内膜領域を抽出し、遅延造影法で撮像された画像から心外膜領域を抽出する場合を実施例２として説明する。なお、本実施例２におけるＭＲＩ装置は、基本的には、図１に示したものと同様の構成を有し、制御部によって行われる処理が異なるのみであるので、ここでは、本実施例２における制御部について詳細に説明する。

まず、図１０を用いて、本実施例２に係る心筋領域抽出の概念を説明する。図１０は、本実施例２に係る心筋領域抽出の概念を説明するための図である。図１０に示すように、本実施例２では、制御部が、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像、および、遅延造影法で撮像されたＣｉｎｅ画像を入力する（図１０の（１）および（２）参照）。

そして、本実施例２では、制御部は、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像から心内膜領域を抽出し、遅延造影法で撮像されたＣｉｎｅ画像から心外膜を抽出した後に（図１０の（３）および（４）参照）、抽出した心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出する（図１０の（５）参照）。

このように、本実施例２では、制御部が、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像から抽出された心内膜領域と、遅延造影法で撮像されたＣｉｎｅ画像から抽出された心外膜領域とを用いることによって、より正確に心筋領域を抽出することが可能になる。

次に、図１１を用いて、本実施例２に係る制御部の構成について説明する。図１１は、本実施例２に係る制御部４０の機能構成を示すブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。

図１１に示すように、制御部４０は、特に、心内膜領域抽出部４１、心外膜領域抽出部４４、心筋解析部４２および画像出力部３３を有する。すなわち、本実施例２では、図２に示した構成と比べて、心内膜領域抽出部４１、心外膜領域抽出部４４および心筋解析部４２が異なっている。

心内膜領域抽出部４１は、Black Blood法で撮像された心臓のＣｉｎｅ画像から心内膜領域を抽出する。具体的には、この心内膜領域抽出部４１は、Black Blood画像入力部４１ａ、画像中心検出部４１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅおよび心内膜領域生成部４１ｆを有する。これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

心外膜領域抽出部４４は、遅延造影法で撮像された心臓のＣｉｎｅ画像から心外膜領域を抽出する。具体的には、この心外膜領域抽出部４４は、遅延造影画像入力部４４ａ、画像中心検出部４４ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部４４ｅおよび心外膜領域生成部４４ｆを有する。これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

心筋解析部４２は、心内膜領域抽出部４１によって抽出された心内膜領域および心外膜領域抽出部４４によって抽出された心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行う。具体的には、この心筋解析部４２は、Tagging画像入力部３２ａ、Tagging画像・心筋領域合成部４２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

次に、主に図１２を用いて、本実施例２に係る制御部４０が有する各部の処理手順について説明する。図１２は、本実施例２に係る制御部４０が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。

図１２に示すように、制御部４０では、まず、Black Blood画像入力部４１ａが、Black Blood法を用いて検査対象の被検体の心臓短軸断面が撮像されたＣｉｎｅ画像を記憶部２３から読み込む（ステップＳ１２１）。

続いて、画像中心検出部４１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅ、心内膜領域生成部４１ｆが、Black Blood画像入力部４１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像から心内膜領域を抽出する（ステップＳ１２２）。

ここで、図１３を用いて、ステップＳ１２２の処理について詳細に説明する。なお、ここでは、このステップＳ１２２の処理を心内膜領域抽出処理と呼ぶ。図１３は、本実施例２に係る心内膜領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。

図１３に示すように、本実施例２に係る心内膜領域抽出処理では、まず、画像中心検出部４１ｂが、Black Blood画像入力部４１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像に含まれる時相ごとの画像それぞれについて、図５の（２）に示したように、画像の中心点を決定する。このとき、画像中心検出部４１ｂは、例えば、心臓短軸断面が基本的に心内腔を画像中心にして撮像されることを利用して各画像の中心点を決定する（ステップＳ１３１）。

続いて、放射状中心線設定部３１ｃが、各時相のBlack Blood画像について、図５の（３）に示したように、画像中心検出部４１ｂによって決定された画像中心点から画像内に放射状に複数の放射状中心線を配置する（ステップＳ１３２）。

続いて、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄが、各時相のBlack Blood画像について、図５の（４）に示したように、放射状中心線設定部３１ｃによって配置された各放射状中心線上の輝度値カーブ（プロファイル計測）を生成する（ステップＳ１３３）。

続いて、信号値勾配検出部４１ｅが、各時相のBlack Blood画像について、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄによって生成された各輝度値カーブ上で信号値の正勾配が大きい点、すなわち、信号値が負から正に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を中心点から検索し、特定する（ステップＳ１３４）。

続いて、心内膜領域生成部４１ｆが、各時相のBlack Blood画像について、信号値勾配検出部４１ｅによって特定された各点を結ぶことによって心内膜を生成する（ステップＳ１３５）。

図１２の説明にもどって、ステップＳ１２１およびＳ１２２の処理が行われる一方で、遅延造影画像入力部４４ａが、遅延造影法を用いて検査対象の被検体の心臓短軸断面が撮像されたＣｉｎｅ画像を記憶部２３から読み込む（ステップＳ１２３）。なお、ここで読み込まれるＣｉｎｅ画像は、Black Blood画像入力部４１ａによって読み込まれたＣｉｎｅ画像と同一の検査内で撮像された画像であることが望ましい。それにより、画像の詳細な位置合わせ処理が不要になる。

続いて、画像中心検出部４４ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部４４ｅ、心内膜領域生成部４１ｆが、遅延造影画像入力部４４ａによって入力されたＣｉｎｅ画像から心外膜領域を抽出する（ステップＳ１２４）。

ここで、図１４を用いて、ステップＳ１２４の処理について詳細に説明する。なお、ここでは、このステップＳ１２４の処理を心外膜抽出処理と呼ぶ。図１４は、本実施例２に係る心外膜領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。

図１４に示すように、本実施例２に係る心外膜抽出処理では、まず、画像中心検出部４４ｂが、遅延造影画像入力部４４ａによって入力されたＣｉｎｅ画像に含まれる時相ごとの画像それぞれについて画像の中心点を決定する。このとき、画像中心検出部４４ｂは、例えば、心臓短軸断面が基本的に心内腔を画像中心にして撮像されることを利用して、各画像の中心点を決定する（ステップＳ１４１）。

続いて、放射状中心線設定部３１ｃが、各時相の遅延造影画像について、画像中心検出部４４ｂによって決定された画像中心点から画像内に放射状に複数の放射状中心線を配置する（ステップＳ１４２）。

続いて、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄが、各時相の遅延造影画像について、放射状中心線設定部３１ｃによって配置された各放射状中心線上の輝度値カーブ（プロファイル計測）を生成する（ステップＳ１４３）。

続いて、信号値勾配検出部４４ｅが、各時相の遅延造影画像について、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄによって生成された各輝度値カーブ上で信号値の負勾配が大きい点、すなわち、信号値が正から負に変化する点のうち最も変化の勾配が大きくなる点を中心点から検索し、特定する（ステップＳ１４４）。

続いて、心外膜領域生成部４４ｆが、各時相の遅延造影画像について、信号値勾配検出部４４ｅによって特定された各点を結ぶことによって心外膜領域を生成する（ステップＳ１４５）。

図１２の説明にもどって、ステップＳ１２１〜Ｓ１２４の処理が行われる一方で、Tagging画像入力部３２ａが、検査対象の被検体の心臓のTagging Cine画像を記憶部２３から読み込む（ステップＳ１２５）。なお、ここで読み込まれるTagging Cine画像は、Black Blood画像入力部４１ａおよび遅延造影画像入力部４４ａによって読み込まれたＣｉｎｅ画像と同一の検査内で撮像された画像であることが望ましい。それにより、前述したように、画像の詳細な位置合わせ処理が不要になる。

そして、ステップＳ１２１〜Ｓ１２５の処理によって心内膜領域および心外膜領域が抽出され、かつ、Tagging Cine画像が読み込まれると（ステップＳ１２６，Ｙｅｓ）、Tagging画像・心筋領域合成部４２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅが、心内膜領域生成部４１ｆによって生成された心内膜領域および、心外膜領域生成部４４ｆによって生成された心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ１２７）。なお、このステップＳ１２７の処理は、図３に示したステップＳ３５の処理と同様であるため、ここでは説明を省略する。

そして、心筋ストレイン解析が実施された後に、表示画像入力部３３ａ、画像・解析結果合成部３３ｂ、幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅが、心臓の形態を表す画像と心筋ストレイン解析結果とを合成表示する（ステップＳ１２８）。なお、このステップＳ１２８の処理は、図３に示したステップＳ３６の処理と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

上述してきたように、本実施例２では、Black Blood画像入力部４１ａが、Black Blood法で撮像された心筋のＣｉｎｅ画像を入力し、遅延造影画像入力部４４ａが、遅延造影法で撮像された心筋のＣｉｎｅ画像をそれぞれ入力する。そして、心内膜領域抽出部４１の画像中心検出部４１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅおよび心内膜領域生成部４１ｆが、Black Blood画像入力部４１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像（Black Blood画像）から心内膜領域を抽出し、心外膜領域抽出部４４の画像中心検出部４４ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部４４ｅおよび心外膜領域生成部４４ｆが、遅延造影画像入力部４４ａによって入力されたＣｉｎｅ画像（遅延造影画像）から心外膜領域を抽出する。したがって、本実施例２によれば、より正確に心筋領域を抽出することができ、心壁運動の解析をより精度よく行なうことが可能になる。

ところで、実施例２では、心内膜領域を抽出するためのＣｉｎｅ画像（Black Blood画像）と、心外膜領域を抽出するためのＣｉｎｅ画像（遅延造影画像）とが、同一の検査内で撮像された画像であることが望ましいとし、それにより、画像の詳細な位置合わせ処理を不要にする場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限られるわけではなく、それぞれの画像の位置合せを行うようにしてもよい。

そこで、以下では、心内膜領域を抽出するためのＣｉｎｅ画像（Black Blood画像）と、心外膜領域を抽出するためのＣｉｎｅ画像（遅延造影画像）との位置合せを行う場合を実施例３として説明する。なお、本実施例３におけるＭＲＩ装置は、基本的には、図１に示したものと同様の構成を有し、制御部によって行われる処理が異なるのみであるので、ここでは、本実施例３における制御部について詳細に説明する。

まず、図１５を用いて、本実施例３に係る制御部の構成について説明する。図１５は、本実施例３に係る制御部５０の機能構成を示すブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図２および図１１に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。

図１５に示すように、制御部５０は、特に、心内膜領域抽出部４１、心外膜領域抽出部４４、心筋解析部５２および画像出力部３３を有する。すなわち、本実施例３では、図２および図１１に示した構成と比べて、心筋解析部５２が異なっている。

心筋解析部５２は、心内膜領域抽出部４１によって抽出された心内膜領域および心外膜領域抽出部４４によって抽出された心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行う。具体的には、この心筋解析部５２は、Tagging画像入力部３２ａ、画像位置合せ部５２ｆ、Tagging画像・心筋領域合成部５２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

次に、主に図１６を用いて、本実施例３に係る制御部５０が有する各部の処理手順について説明する。図１６は、本実施例３に係る制御部５０が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１６において、ステップＳ１６１〜Ｓ１６５の処理は、図１２に示したステップＳ１２１〜Ｓ１２５の処理と同様であるので、ここでは説明を省略する。

そして、図１６に示すように、制御部５０では、ステップＳ１６１〜Ｓ１６５の処理によって心内膜領域および心外膜領域が抽出され、かつ、Tagging Cine画像が読み込まれると（ステップＳ１６６，Ｙｅｓ）、画像位置合せ部５２ｆが、心内膜領域生成部４１ｆによって生成された心内膜と、心外膜領域生成部４４ｆによって生成された心外膜の位置合わせを行う（ステップＳ１６７）。

具体的には、画像位置合せ部５２ｆが、時相ごとに、心内膜領域生成部４１ｆによって生成された心内膜領域の中心点の位置と、心外膜領域生成部４４ｆによって抽出された心外膜領域の中心点の位置とを特定し、特定したそれぞれの中心点の位置を合わせることによって、Black Blood画像と遅延造影画像の位置を合わせる。

なお、ここでは、心内膜領域および心外膜領域の中心点の位置を利用して位置合わせを行う場合について説明したが、心内膜領域および心外膜領域の中心点を利用せずに、各画像のピクセル値やピクセル値の勾配を利用する一般的な位置合わせの手法を用いて位置合せを行ってもよい。この手法としては、例えば、各画像からＭＩ（Mutual Information）値を抽出して位置を合わせるＭＩ法などがある。

その後、Tagging画像・心筋領域合成部５２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅが、画像位置合わせ部５２ｆによって位置合わせが行われた心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ１６８）。なお、このステップＳ１６８の処理は、図３に示したステップＳ３５の処理と同様であるため、ここでは説明を省略する。

そして、心筋ストレイン解析が実施された後に、表示画像入力部３３ａ、画像・解析結果合成部３３ｂ、幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅが、心臓の形態を表す画像と心筋ストレイン解析結果とを合成表示する（ステップＳ１６９）。なお、このステップＳ１６９の処理は、図３に示したステップＳ３６の処理と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

上述してきたように、本実施例３では、画像位置合せ部５２ｆが、Black Blood画像入力部４１ａによって入力されたＣｉｎｅ画像（Black Blood画像）と、遅延造影画像入力部４４ａによって入力されたＣｉｎｅ画像（遅延造影画像）との位置合わせを行う。そして、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃが、画像位置合せ部５２ｆ位置合せが行われた画像から抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成するので、検査中に被検体が動くことによってBlack Blood画像と遅延造影画像の位置との間で位置的なずれが生じていた場合でも、精度よく心筋に関する診断や治療を行うことが可能になる。

ところで、実施例１では、Tagging Cine画像においてＴａｇ点が格子状に配置されていることを利用し、Ｔａｇ点間の相対的な位置関係に基づいて時相間でＴａｇ点を関連付ける場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限られるわけではなく、他の方法を用いてＴａｇ点の関連付けを行うようにしてもよい。

そこで、以下では、画像のパターンマッチング技術を利用して、Ｔａｇ点の関連付けを行う場合を実施例４として説明する。なお、本実施例４におけるＭＲＩ装置は、基本的には、図１に示したものと同様の構成を有し、制御部によって行われる処理が異なるのみであるので、ここでは、本実施例４における制御部について詳細に説明する。

まず、図１７を用いて、本実施例４に係る制御部の構成について説明する。図１７は、本実施例４に係る制御部６０の機能構成を示すブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。

図１７に示すように、制御部６０は、特に、心筋領域抽出部３１、心筋解析部６２および画像出力部３３を有する。すなわち、本実施例３では、図２に示した構成と比べて、心筋解析部６２が異なっている。

心筋解析部６２は、心筋領域抽出部３１によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行う。具体的には、この心筋解析部６２は、Tagging画像入力部３２ａ、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、Template画像生成部６２ｇ、時相間Template画像追跡部６２ｈおよび心筋ストレイン解析部３２ｅを有する。なお、これら各部が行う処理の詳細については、後に詳細に説明する。

次に、主に図１８を用いて、本実施例４に係る制御部６０が有する各部の処理手順について説明する。図１８は、本実施例４に係る制御部６０が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１８において、ステップＳ１８１〜Ｓ１８３の処理は、図３に示したステップＳ３１〜Ｓ３３の処理と同様であるので、ここでは説明を省略する。

そして、図１８に示すように、制御部６０では、ステップＳ１８１〜Ｓ１８３の処理によって心内膜領域および心外膜領域が抽出され、かつ、Tagging Cine画像が読み込まれると（ステップＳ１８４，Ｙｅｓ）、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、Template画像生成部６２ｇ、時相間Template画像追跡部６２ｈおよび心筋ストレイン解析部３２ｅが、心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ１８５）。

ここで、図１９および図２０を用いて、ステップＳ１８５の処理を詳細に説明する。なお、ここでは、このステップＳ１８５の処理を「心筋ストレイン解析処理」と呼ぶ。図１９は、本実施例４に係る心筋ストレイン解析処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図２０は、本実施例４に係る心筋ストレイン解析処理の処理イメージを示す図である。

図１９に示すように、本実施例４に係る心筋ストレイン解析処理では、まず、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂが、心筋領域生成部３１ｆによって生成された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成する。具体的には、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂは、心内膜領域の境界と心外膜領域の境界との間に挟まれた領域を心筋領域として生成する。そして、Tagging画像・心筋領域合成部３２ｂは、生成した心筋領域をTagging画像入力部３２ａによって読み込まれたTagging Cine画像上に同一の時相ごとに配置する（ステップＳ１９１）。これにより、各Tagging画像上で心筋領域が特定される。

続いて、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃが、図２０の（１）に示すように、心筋領域の内部のみを対象として、Ｔａｇ点を検出する。具体的には、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃは、各時相のTagging画像から心筋領域内の信号値と位置情報をもとにＴａｇ点を検出する（ステップＳ１９２）。そして、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃは、Ｔａｇ点が格子状に配置されていることを利用して各Ｔａｇ点のＴａｇ座標を決定する（ステップＳ１９３）。

続いて、Template画像生成部６２ｇが、図２０の（２）に示すように、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃによって時相ごとに検出されたＴａｇ点のうち、初期時相におけるＴａｇ点について、Ｔａｇ点およびＴａｇ点周辺の所定の大きさの領域を表すTemplate画像（テンプレート画像）を生成する（ステップＳ１９４）。

さらに、時相間Template画像追跡部６２ｈが、図２０の（３）に示すように、Template画像生成部６２ｇによって生成されたTemplate画像の領域とパターンが類似する部位を他の時相から検出することによって、同一のＴａｇ点ごとにＴａｇ点を関連付ける（ステップＳ１９５）。この処理の目的は、時系列的に心筋内の同一部位を関連付け、その変位量を算出することである。

その後、心筋ストレイン解析部３２ｅが、時系列的なＴａｇの変化量を示す同一部位の変位量を利用して心筋ストレイン解析を実施する（ステップＳ１９６）。このステップＳ１９６の処理は、図６に示したステップＳ６５の処理と同様であるので、ここでは説明を省略する。

図１８の説明にもどって、ステップＳ１８５の心筋ストレイン解析が実施された後に、表示画像入力部３３ａ、画像・解析結果合成部３３ｂ、幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅが、心臓の形態を表す画像と心筋ストレイン解析結果とを合成表示する（ステップＳ１８６）。

上述してきたように、本実施例４では、Template画像生成部６２ｇが、初期時相におけるＴａｇ点について、Ｔａｇ点およびＴａｇ点周辺の所定の大きさの領域を表すTemplate画像を生成する。そして、時相間Template画像追跡部６２ｈが、Template画像生成部６２ｇによって生成されたTemplate画像の領域とパターンが類似する部位を他の時相から検出することによって、同一のＴａｇ点ごとにＴａｇ点を関連付ける。

一般的に、Ｔａｇ点は低信号で表されるため、画像上に低信号の領域が多く存在する場合には、低信号の領域でＴａｇ点の検出精度が低くなるため、Ｔａｇ点間の相対的な位置関係に基づいて時相間でＴａｇ点の関連付けを行うことが困難になる。しかし、本実施例４によれば、パターンマッチングを利用してＴａｇ点の関連付けが行われるので、画像上に低信号の領域が多く存在する場合であっても、Ｔａｇ点が精度よく関連付けられ、正確に心筋ストレイン解析を行うことができる。

なお、上記実施例では、Ｔａｇ点間の相対的な位置関係に基づいて時相間でＴａｇ点を関連付ける場合と、画像パターンマッチング技術を利用してＴａｇ点を関連付ける場合とをそれぞれ別の実施例として説明したが、それぞれの方法を同時に用いるようにしてもよい。例えば、まずは位置関係に基づいてＴａｇ点の関連付けを試み、Ｔａｇ点の検出精度が低くなる領域では、画像パターンマッチング技術を用いるようにする。これにより、高い精度でＴａｇ点を関連付けることが可能になり、より正確に心筋ストレイン解析を行うことができるようになる。

ところで、実施例１〜４では、本発明をＭＲＩ装置に適用した場合について説明したが、本発明はこれに限られるわけではない。例えば、ネットワークを介して接続された各種サーバとクライアントを有する画像管理システムにも同様に適用することができる。そこで、以下では、本発明を画像管理システムに適用した場合を実施例５として説明する。

まず、図２１を用いて、本実施例５に係る画像管理システムの全体構成について説明する。図２１は、本実施例５に係る画像管理システム２００の全体構成を示す図である。図２１に示すように、画像管理システム２００は、ネットワークを介して接続されたＭＲＩ装置２１０、前処理サーバ２２０、画像保管サーバ２３０、アプリケーションサーバ２４０、画像表示クライアント２５０を有する。

ＭＲＩ装置２１０は、磁気共鳴現象を利用して被検体内を画像化する画像診断装置である。前処理サーバ２２０は、ＭＲＩ装置２１０によって撮像された画像に対して各種の前処理を施す。画像保管サーバ２３０は、前処理サーバ２２０によって前処理が施された画像を保管する。アプリケーションサーバ２４０は、画像保管サーバ２３０と画像表示クライアント２５０との間でやり取りされる情報を中継する。画像表示クライアント２５０は、画像保管サーバ２２０によって保管された画像を表示する。

このような構成のもと、本実施例５に係る画像管理システム２００では、ＭＲＩ装置２１０によって撮像された心臓のＣｉｎｅ画像から心筋領域を生成し、生成した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行うまでを自動的に実行する。そして、画像表示クライアント２５０が、画像表示用のアプリケーションを起動する際に、心筋ストレイン解析の解析結果を自動的に表示する。

次に、図２２を用いて、本実施例５に係る画像管理システム２００が有する各装置の構成について説明する。図２２は、本実施例５に係る画像管理システム２００が有する各装置の構成を示す機能ブロック図である。この図２２は、図２１に示したＭＲＩ装置２１０、前処理サーバ２２０、画像保管サーバ２３０および画像表示クライアント２５０の構成をそれぞれ示している。なお、ここでは、アプリケーションサーバ２４０については説明を省略する。

まず、ＭＲＩ装置２１０について説明する。図２２に示すように、ＭＲＩ装置２１０は、特に、撮像条件入力部２１０ａ、画像撮像部２１０ｂ、画像再構成部２１０ｃ、画像保存部２１０ｄおよび画像転送部２１０ｅを有する。

撮像条件入力部２１０ａは、操作者によって入力される各種の撮像条件を受け付ける。画像撮像部２１０ｂは、撮像条件入力部２１０ａによって受け付けられた撮像条件に基づいて被検体にＲＦパルスおよび傾斜磁場を印加し、それによって被検体から発せられる磁気共鳴信号を収集する。

画像再構成部２１０ｃは、画像撮像部２１０ｂによって収集された磁気共鳴信号に基づいて画像を再構成する。画像保存部２１０ｄは、画像再構成部２１０ｃによって再構成された画像を保存する。画像転送部２１０ｅは、画像保存部２１０ｄに保存された画像を付帯情報とともに前処理サーバ２２０に転送する。

次に、前処理サーバ２２０について説明する。図２２に示すように、前処理サーバ２２０は、特に、画像受信部２２１、心筋領域抽出部２２２、心筋解析部２２３および画像・解析結果転送部２２４を有する。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、図２に示した各部との対応を示すこととしてその詳細な説明を省略する。

画像受信部２２１は、ＭＲＩ装置２１０から転送された画像を受信する。

心筋領域抽出部２２２は、心臓のＣｉｎｅ画像から心内膜領域および心外膜領域を抽出する。具体的には、この心筋領域抽出部２２２は、Ｃｉｎｅ画像入力部２２２ａ、画像中心検出部２２２ｂ、放射状中心線設定部２２２ｃ、放射状輝度値カーブ生成部２２２ｄ、信号値勾配検出部２２２ｅおよび心筋領域生成部２２２ｆを有する。

Ｃｉｎｅ画像入力部２２２ａは、画像受信部２２１を介して、検査対象の被検体の心臓短軸断面が撮像されたＣｉｎｅ画像をＭＲＩ装置２１０から入力する。例えば、Ｃｉｎｅ画像入力部２２２ａは、Black Blood法で撮像されたＣｉｎｅ画像、または、遅延撮像法で撮像されたＣｉｎｅ画像を入力する。

画像中心検出部２２２ｂ、放射状中心線設定部２２２ｃ、放射状輝度値カーブ生成部２２２ｄ、信号値勾配検出部２２２ｅおよび心筋領域生成部２２２ｆは、それぞれ、図２に示した画像中心検出部３１ｂ、放射状中心線設定部３１ｃ、放射状輝度値カーブ生成部３１ｄ、信号値勾配検出部３１ｅおよび心筋領域生成部３１ｆと同様の機能を有する。

心筋解析部２２３は、心筋領域抽出部２２２によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域とTagging画像とを用いて心筋ストレイン解析を行う。具体的には、この心筋解析部２２３は、Tagging画像入力部２２３ａ、Tagging画像・心筋領域合成部２２３ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部２２３ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部２２３ｄおよび心筋ストレイン解析部２２３ｅを有する。

Tagging画像入力部２２３ａは、画像受信部２２１を介して、検査対象の被検体の心臓のTagging Cine画像をＭＲＩ装置２１０から入力する。

Tagging画像・心筋領域合成部２２３ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部２２３ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部２２３ｄおよび心筋ストレイン解析部２２３ｅは、それぞれ、図２に示したTagging画像・心筋領域合成部３２ｂ、心筋内Ｔａｇ点検出部３２ｃ、時相間Ｔａｇ点追跡部３２ｄおよび心筋ストレイン解析部３２ｅと同様の機能を有する。

画像・解析結果転送部２２４は、心筋解析部２２３によって行われた心筋ストレイン解析の解析結果を画像と関連付けて画像保管サーバ２３０に転送する。

次に、画像保管サーバ２３０について説明する。図２２に示すように、画像保管サーバ２３０は、特に、画像・解析結果受信部２３０ａ、画像・解析結果保存部２３０ｂおよび画像・解析結果転送部２３０ｃを有する。

画像・解析結果受信部２３０ａは、前処理サーバ２２０から転送された解析結果および画像を受信する。画像・解析結果保存部２３０ｂは、画像・解析結果受信部２３０ａによって受信された解析結果および画像を保存する。画像・解析結果転送部２３０ｃは、画像・解析結果保存部２３０ｂに保存された解析結果および画像を画像表示クライアント２５０に転送する。

次に、画像表示クライアント２５０について説明する。図２２に示すように、画像表示クライアント２５０は、特に、画像・解析結果受信部２５０ａ、画像・解析結果合成部２５０ｂ、幾何条件設定部２５０ｃ、表示条件設定部２５０ｄおよび画像表示制御部２５０ｅを有する。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、図２に示した各部との対応を示すこととしてその詳細な説明を省略する。

画像・解析結果受信部２５０ａは、画像保管サーバ２３０から転送された解析結果および画像を受信する。

画像・解析結果合成部２５０ｂは、画像・解析結果受信部２５０ａを介して、検査対象の被検体の心臓の形態画像および心筋ストレイン解析結果を画像保管サーバ２３０から受け付け、受け付けた形態画像および心筋ストレイン解析結果を合成する。

幾何条件設定部２５０ｃ、表示条件設定部２５０ｄおよび画像表示制御部２５０ｅは、ぞれぞれ、図２に示した幾何条件設定部３３ｃ、表示条件設定部３３ｄおよび画像表示制御部３３ｅと同様の機能を有する。

次に、図２３を用いて、本実施例５に係る画像管理システム２００の処理手順について説明する。図２３は、本実施例５に係る画像管理システム２００の処理手順を示すフローチャートである。図２３に示すように、本実施例５に係る画像管理システム２００では、まず、ＭＲＩ装置２１０において、画像撮像部２１０ｂが、Ｃｉｎｅ画像（Black Blood画像や遅延造影画像）や、心筋ストレイン解析結果と同時に表示するための心臓の形態画像を撮像する（ステップＳ２３１）。これらの画像は、同一検査で撮像される。

また、画像撮像部２１０ｂは、心筋ストレイン解析を実施するためのTagging Cine画像を撮影する（ステップＳ２３２）。

そして、画像撮像部２１０ｂによって上記の各画像が撮像されると（ステップＳ２３３，Ｙｅｓ）、画像保存部２１０ｄが、撮像された画像をいったん保存し、画像転送部２１０ｅが、それらの画像を付帯情報とともに前処理サーバ２２０に転送する（ステップＳ２３４）。

続いて、前処理サーバ２２０において、心筋領域抽出部２２２および心筋解析部２２３が、転送された画像および付帯情報をもとに心筋ストレイン解析を実施する。この処理は、図３に示したステップＳ３１〜Ｓ３５の処理手順、または、図１２に示したステップＳ１２１〜Ｓ１２７の処理手順と同様に実行される。

そして、心筋ストレイン解析が実行された後に、画像・解析結果転送部２２４が、心筋領域抽出部２２２および心筋解析部２２３によって行われた心筋ストレイン解析の解析結果を画像と関連付けて画像保管サーバ２３０に転送する（ステップＳ２３５）。

続いて、画像保管サーバ２３０において、画像・解析結果保存部２３０ｂが、転送された心筋ストレイン解析結果と画像とを関連付けて保存する（ステップＳ２３６）。

その後、画像表示クライアント２５０において、操作者によって画像表示用のアプリケーションが起動されると（ステップＳ２３７，Ｙｅｓ）、画像・解析結果受信部２５０ａが、操作者から要求された表示画像および表示画像に関連付けられている心筋ストレイン解析結果を取得する。そして、画像・解析結果合成部２５０ｂ、幾何条件設定部２５０ｃ、表示条件設定部２５０ｄおよび画像表示制御部２５０ｅが、画像と心筋ストレイン解析結果とを合成して表示する（ステップ２３８）。

上述してきたように、本実施例５では、前処理サーバ２２０が、検査対象の被検体の心筋が撮像されたＣｉｎｅ画像、および、検査対象の被検体の心筋が撮像されたTagging Cine画像を入力する。その後、前処理サーバ２２０が、入力したＣｉｎｅ画像から心内膜領域および心外膜領域を抽出し、抽出した心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域をTagging Cine画像上に配置したうえで、その心筋領域内にあるＴａｇ点を時相ごとに検出する。そして、前処理サーバ２２０が、検出したＴａｇ点を時相間で同一のＴａｇ点ごとにそれぞれ関連付け、関連付けた各Ｔａｇ点の変位量に基づいて心筋ストレイン解析を実施する。したがって、本実施例５によれば、心壁運動の解析を自動的に行うことで心筋に関する診断や治療を支援することができる。また、診断作業開始時から心筋ストレイン解析を開始するのではなく、画像撮影後に自動的に解析処理が実行されるため、待ち時間が少なく、ワークフローのスループットを向上させることができる。

また、本実施例５では、画像表示クライアント２５０が、操作者から被検体の心臓の画像を表示するよう要求された場合に、要求された画像および当該画像に関する心筋ストレイン解析の解析結果を画像保管サーバ２３０から入力し、入力した画像および解析結果を合成して表示部に表示させる。したがって、本実施例５によれば、操作者が容易な操作で画像と解析結果とを同時に確認することができ、効率よく心筋に関する診断や治療を行うことが可能になる。

また、上記実施例において図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、実施例５で説明した前処理サーバ２２０、画像保管サーバ２３０およびアプリケーションサーバ２４０の機能を一台のサーバに統合して実装してもよいし、二台以上のサーバに分散して実装してもよい。

また、例えば、操作者が用いるクライアントには必要最小限の処理を実行させ、大部分の処理をサーバに実行させるシンクライアント（Thin Client）の形態で構築された画像管理システムに本発明を適用することもできる。

その場合には、表示クライアントが、画像の表示を要求する操作を操作者から受け付けた場合に、要求された画像を取得するための操作イベントをアプリケーションサーバに送信する。表示クライアントから送信された操作イベントを受信すると、アプリケーションサーバは、検査対象の被検体の心臓の形態画像および心筋ストレイン解析結果を画像保管サーバから取得し、取得した形態画像および心筋ストレイン解析結果を合成する。

続いて、アプリケーションサーバ２４０は、合成した形態画像および心筋ストレイン解析結果を含めた情報を表示クライアント２５０に表示させる表示結果情報として生成し、生成した表示結果情報を表示クライアントへ返送する。そして、表示クライアント２５０が、アプリケーションサーバから返送された表示結果情報を表示部に表示させる。

以上のように、実施例１〜５によれば、従来は困難であった、ＭＲＩ装置で撮像された画像を用いた心筋ストレイン解析を自動的に実施することが可能になり、時間的空間的な壁運動異常を自動的に検出できる。また、ＭＲＩ装置によって撮像された他の画像から得られる心臓全体の形状や冠動脈形状、心筋梗塞部位と共に、壁運動解析結果を表示することで、虚血性心疾患の診断を総合的に実施できる。特に、超音波装置と比較すると、肺の空気や骨などによって制限される撮像方向の制約がなく、また心筋以外の心臓部位を３次元的に表示できる。将来的には、現在研究段階である３次元のTagging技術への応用も期待することができる。

以上のように、本発明に係る画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システムは、心筋の動態を観察して治療方法の立案を行う場合に有用であり、特に、心壁運動評価や虚血性疾患の診断などに適している。

本実施例１に係るＭＲＩ装置の全体構成を示す図である。 本実施例１に係る制御部の機能構成を示すブロック図である。 本実施例１に係る制御部が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例１に係る心筋領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例１に係る心筋領域抽出処理の処理イメージを示す図である。 本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理の処理イメージを示す図である。 本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理で用いられる評価指標の例を示す図（１）である。 本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理で用いられる評価指標の例を示す図（２）である。 本実施例１に係る心筋ストレイン解析処理で用いられる評価指標の例を示す図（３）である。 本実施例１に係る画像表示制御部による形態画像および解析結果の表示例を示す図（１）である。 本実施例１に係る画像表示制御部による形態画像および解析結果の表示例を示す図（２）である。 本実施例１に係る画像表示制御部による形態画像および解析結果の表示例を示す図（３）である。 本実施例１に係る画像表示制御部による形態画像および解析結果の表示例を示す図（４）である。 本実施例２に係る心筋領域抽出の概念を説明するための図である。 本実施例２に係る制御部の機能構成を示すブロック図である。 本実施例２に係る制御部が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例２に係る心内膜領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例２に係る心外膜領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例３に係る制御部の機能構成を示すブロック図である。 本実施例３に係る制御部が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例４に係る制御部の機能構成を示すブロック図である。 本実施例４に係る制御部が有する各部の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例４に係る心筋ストレイン解析処理の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例４に係る心筋ストレイン解析処理の処理イメージを示す図である。 本実施例５に係る画像管理システムの全体構成を示す図である。 本実施例５に係る画像管理システムが有する各装置の構成を示す機能ブロック図である。 本実施例５に係る画像管理システムの処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ ＭＲＩ装置
１ 静磁場磁石
２ 傾斜磁場コイル
３ 傾斜磁場電源
４ 寝台
４ａ 天板
５ 寝台制御部
６ 送信ＲＦコイル
７ 送信部
８ 受信ＲＦコイル
９ 受信部
１０ シーケンス制御部
２０ 計算機システム
２１ インタフェース部
２２ 画像再構成部
２３ 記憶部
２４ 入力部
２５ 表示部
３０ 制御部
３１ 心筋領域抽出部
３１ａ Ｃｉｎｅ画像入力部
３１ｂ 画像中心検出部
３１ｃ 放射状中心線設定部
３１ｄ 放射状輝度値カーブ生成部
３１ｅ 信号値勾配検出部
３１ｆ 心筋領域生成部
３２ 心筋解析部
３２ａ Tagging画像入力部
３２ｂ Tagging画像・心筋領域合成部
３２ｃ 心筋内Ｔａｇ点検出部
３２ｄ 時相間Ｔａｇ点追跡部
３２ｅ 心筋ストレイン解析部
３３ 画像出力部
３３ａ 表示画像入力部
３３ｂ 画像・解析結果合成部
３３ｃ 幾何条件設定部
３３ｄ 表示条件設定部
３３ｅ 画像表示制御部

Claims (12)

1. 時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、
   空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、
   前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、
   前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、
   前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、
   前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記心臓の形態を表す第三の画像を入力する第三の画像入力手段と、
   前記第三の画像入力手段によって入力された第三の画像と前記解析手段による解析によって得られた解析結果とを合成する解析結果合成手段と、
   前記解析結果合成手段によって合成された解析結果および画像を表示部に表示させる画像表示制御手段と
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第一の画像入力手段は、前記第一の画像として、磁気共鳴イメージング装置を用いて血液の輝度値が低くなるように撮像を行うBlack Blood法で撮像された画像を入力することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第一の画像入力手段は、前記第一の画像として、磁気共鳴イメージング装置を用いて被検体に造影剤が注入されてから所定の時間が経過した後に撮像を行う遅延造影法で撮像された画像を入力することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記第一の画像入力手段は、前記第一の画像として、磁気共鳴イメージング装置を用いて血液の輝度値が低くなるように撮像を行うBlack Blood法で撮像された第四の画像、および、磁気共鳴イメージング装置を用いて被検体に造影剤が注入されてから所定の時間が経過した後に撮像を行う遅延造影法で撮像された第五の画像をそれぞれ入力し、
   前記心筋領域抽出手段は、前記第一の画像入力手段によって入力された前記第四の画像から前記心内膜領域を抽出し、前記第五の画像から前記心外膜領域を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
6. 前記第一の画像入力手段によって入力された第四の画像と第五の画像との位置合わせを行う画像位置合せ手段をさらに備え、
   前記標識検出手段は、前記画像位置合せ手段によって位置合せが行われた画像から抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに前記心筋領域を生成することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記標識関連付け手段は、時相ごとの標識間の相対的な位置関係に基づいて、同一標識ごとに標識を関連付けることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
8. 前記標識関連付け手段は、
   前記標識検出手段によって時相ごとに検出された標識のうち、初期時相における標識について、標識および標識周辺の所定の大きさの領域を表すテンプレート画像を生成するテンプレート画像生成手段と、
   前記テンプレート画像生成手段によって生成されたテンプレート画像の領域とパターンが類似する領域を時相ごとに検出することによって、同一標識ごとに標識を関連付けるパターンマッチング手段と
   を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像処理装置。
9. 時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、
   空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、
   前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、
   前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、
   前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、
   前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段と
   を備えたことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
10. 画像診断装置によって撮像された画像を画像表示クライアントに表示させる画像管理システムであって、
    前記画像診断装置によって時系列的に撮像された同一被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第一の画像として入力する第一の画像入力手段と、
    前記画像診断装置によって空間上の位置を示す標識を撮像部位に施したうえで当該撮像部位を撮像する撮像方法を用いて時系列的に撮像された前記被検体の心臓の複数の画像をそれぞれ第二の画像として入力する第二の画像入力手段と、
    前記第一の画像入力手段によって入力された第一の画像それぞれから心筋の心内膜を表す心内膜領域および心外膜を表す心外膜領域を抽出する心筋領域抽出手段と、
    前記心筋領域抽出手段によって抽出された心内膜領域および心外膜領域をもとに心筋領域を生成し、生成した心筋領域を前記第二の画像入力手段によって入力された第二の画像上に配置したうえで、当該心筋領域内にある標識を時相ごとに検出する標識検出手段と、
    前記標識検出手段によって検出された標識を時相間で同一標識ごとにそれぞれ関連付ける標識関連付け手段と、
    前記標識関連付け手段によって関連付けられた各標識の変化量に基づいて、前記心臓の心壁運動を解析する解析手段と、
    前記画像診断装置によって撮像された画像および前記解析手段による解析結果を前記画像表示クライアントに転送する転送手段と
    を備えたことを特徴とする画像管理システム。
11. 前記画像表示クライアントは、
    前記転送手段によって転送された画像および解析結果を合成する解析結果合成手段と、
    前記解析結果合成手段によって合成された画像および解析結果を表示部に表示させる表示制御手段と
    を備えたことを特徴とする請求項１０に記載の画像管理システム。
12. 前記画像診断装置によって撮像された画像および前記解析手段による解析結果を合成する解析結果合成手段と、
    前記解析結果合成手段によって合成された画像および解析結果を含めた情報を前記画像表示クライアントに表示させる表示結果情報として生成する表示結果情報生成手段と
    をさらに備え、
    前記転送手段は、前記表示結果情報生成手段によって生成された表示結果情報を前記画像表示クライアントに転送し、
    前記画像表示クライアントは、前記転送手段によって転送された表示結果情報を表示部に表示させる表示制御手段を備えたことを特徴とする請求項１０に記載の画像管理システム。

Images