JP2014064703A - 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】造影剤を用いずに腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することができる磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置を提供する。
【解決手段】磁気共鳴イメージング装置は、シーケンス制御部５０と、生成部と、鑑別部とを備える。シーケンス制御部５０は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行する。生成部は、シーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する。鑑別部は、複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置に関する。

従来、乳癌などの検査では、造影剤を用いずに胸部のＭＲ画像を撮像する非造影胸部磁気共鳴撮像（Non Contrast-Brest Magnetic Resonance Imaging：ＮＣ−ＢＭＲＩ）により、乳房に生じた腫瘍の鑑別が行われている。このＮＣ−ＢＭＲＩによる鑑別方法では、例えば、非造影で血流を描出することが可能なＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ（Time Spatial Labeling Inversion Pulse）法を用いて、ＢＢＴＩ（Black Blood Time to Inversion）を変えた複数の胸部のＭＲ画像が撮像される。そして、撮像された各ＭＲ画像をもとに、横軸をＢＢＴＩ、縦軸を信号強度としたパフュージョンカーブが作成され、このパフージョンカーブの傾きから腫瘍の良悪性の鑑別が行われる。

特開２０１０−２０１１５４号公報

本発明が解決しようとする課題は、造影剤を用いずに腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することができる磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置を提供することである。

実施形態に係る磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置は、シーケンス制御部と、生成部と、鑑別部とを備える。シーケンス制御部は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行する。生成部は、前記シーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する。鑑別部は、前記複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、前記乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。

図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置の全体構成を示す図である。 図２は、腫瘍の悪性化と血管新生とを説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置の詳細な構成を示すブロック図である。 図４は、第１の実施形態に係るタグ領域設定部による標識化領域の設定を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部による閾値の設定を説明するための図（１）である。 図６は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部による閾値の設定を説明するための図（２）である。 図７は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部による鑑別結果の表示例を示す図（１）である。 図８は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部による鑑別結果の表示例を示す図（２）である。 図９は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置による良悪性鑑別の流れを示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。

以下、図面を参照して、ＭＲＩ装置及び画像処理装置の実施形態を説明する。なお、以下に示す実施形態では、被検体の乳房に生じた腫瘍の良悪性を鑑別する場合について説明するが、本実施形態に係るＭＲＩ装置及び画像処理装置は、乳房以外の部位に生じる腫瘍の良悪性を鑑別する場合にも同様に適用することが可能である。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の全体構成を示す図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、架台部１０と、傾斜磁場電源２０と、送信部３０と、受信部４０と、シーケンス制御部５０と、寝台部６０と、寝台制御部７０と、計算機システム８０とを有する。

架台部１０は、被検体Ｐが挿入される開口部と、その開口部に挿入された被検体Ｐの体内を表すＭＲ信号を収集する収集手段とを有する。ここでいう収集手段は、静磁場中に置かれた被検体Ｐに高周波磁場を照射し、それにより被検体Ｐから発せられるＭＲ信号を収集する。架台部１０は、この収集手段として、静磁場磁石１１と、傾斜磁場コイル１２と、送信用ＲＦ（Radio Frequency）コイル１３と、受信用ＲＦコイル１４とを有する。

静磁場磁石１１は、中空の円筒形状に形成され、円筒内の空間に一様な静磁場を発生する。この静磁場磁石１１としては、例えば、永久磁石や超伝導磁石などが用いられる。

傾斜磁場コイル１２は、中空の円筒形状に形成され、静磁場磁石１１の内側に配置される。この傾斜磁場コイル１２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルを有する。各コイルは、それぞれ後述する傾斜磁場電源２０から電流供給を受けて、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、静磁場と同方向とされる。

また、傾斜磁場コイル１２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及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。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（ＭＲ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。

送信用ＲＦコイル１３は、傾斜磁場コイル１２の内側に配置され、後述する送信部３０から高周波パルスの供給を受けて高周波磁場を発生させる。

受信用ＲＦコイル１４は、傾斜磁場コイル１２の内側に配置され、送信用ＲＦコイル１３により発生した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。そして、受信用ＲＦコイル１４は、受信した磁気共鳴信号を受信部４０へ出力する。なお、第１の実施形態で使用される受信用ＲＦコイル１４は、乳房撮像用のコイルであり、天板６１に載置された被検体の胸部に装着される。ここで、受信用ＲＦコイル１４は、乳房撮像用のコイルとして天板６１に組み込まれたものが使用されてもよい。その場合は、診断時に、受信用ＲＦコイル１４の上に被検体Ｐが伏臥位で配置される。

傾斜磁場電源２０は、傾斜磁場コイル１２に電流を供給する。送信部３０は、ラーモア周波数に対応する高周波パルスを送信用ＲＦコイル１３に送信する。受信部４０は、受信用ＲＦコイル１４から出力されるＭＲ信号をデジタル化することによって磁気共鳴データを生成し、生成した磁気共鳴データをシーケンス制御部５０へ送信する。

シーケンス制御部５０は、計算機システム８０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２０、送信部３０及び受信部４０を駆動することによって、被検体Ｐのスキャンを行う。また、シーケンス制御部５０は、被検体Ｐのスキャンを行った結果、受信部４０から磁気共鳴データが送信されると、その磁気共鳴データを計算機システム８０へ転送する。

なお、ここでいうシーケンス情報とは、シーケンス制御部５０が傾斜磁場コイル１２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３０が送信用ＲＦコイル１３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４０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。

寝台部６０は、被検体Ｐが載置される天板６１を有し、その天板６１を被検体Ｐとともに架台部１０の開口部へ挿入する。この寝台部６０は、長手方向が静磁場磁石１１の中心軸と平行になるように設置される。

寝台制御部７０は、計算機システム８０による制御のもと、寝台部６０を駆動して天板６１を長手方向及び上下方向へ移動する。

計算機システム８０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装置であり、インタフェース部８１と、入力部８２と、表示部８３と、記憶部８４と、データ処理部８５と、制御部８６とを有する。

インタフェース部８１は、シーケンス制御部５０との間でやり取りされる各種信号の入出力を制御する。例えば、インタフェース部８１は、シーケンス制御部５０に対してシーケンス情報を送信し、シーケンス制御部５０から磁気共鳴データを受信する。また、インタフェース部８１は、磁気共鳴データを受信すると、受信した磁気共鳴データを被検体Ｐごとに記憶部８４に記憶させる。

入力部８２は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。例えば、入力部８２は、撮像条件の設定を操作者から受け付ける。この入力部８２としては、例えば、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が用いられる。

表示部８３は、操作者により参照される各種画像や、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。この表示部８３としては、例えば、液晶モニタやＣＲＴモニタなどの表示デバイスが用いられる。

記憶部８４は、シーケンス制御部５０から送信された磁気共鳴データや、後述するデータ処理部８５によって生成された画像データを被検体Ｐごとに記憶する。

データ処理部８５は、記憶部８４により記憶された磁気共鳴データに対して後処理すなわちフーリエ変換処理等の再構成処理を施すことによって、被検体Ｐ内を表す画像データを生成する。

制御部８６は、上述した機能部間での制御の移動や、機能部と記憶部との間のデータの受け渡しなどを行うことで、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。この制御部８６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びメモリを有し、これらを用いて各種プログラムを実行させることで、ＭＲＩ装置１００が有する各部を制御する。例えば、制御部８６は、操作者によって設定された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５０に送信することで各種の撮像を実行する。

以上、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の全体構成について説明した。このような構成のもと、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、造影剤を用いずに腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することが可能な鑑別方法を提供するものである。

従来、乳癌などの検査では、Ｘ線マンモグラフィ画像や超音波画像による診断に加えて、造影ＭＲＩを用いた診断が行われている。この造影ＭＲＩによる診断では、例えば、ダイナミック造影胸部ＭＲＩ（ＤＥ−ＢＭＲＩ：Dynamic Enhanced-Breast MRI）によって撮像された胸部（Breast）のＭＲ画像を用いて、腫瘍の鑑別が行われる。

具体的には、ＤＥ−ＢＭＲＩによる腫瘍の鑑別方法では、あらかじめ造影剤を注入した被検体をダイナミック撮像することで、胸部における時系列の造影ダイナミック（ＤＣＥ：Dynamic Contrast Enhancement）画像が撮像される。そして、撮像された各ＤＣＥ画像をもとに、造影剤による造影効果、すなわち造影剤による胸部の時間的な染まり具合の変化を表すパフュージョンカーブが作成され、そのパフュージョンカーブにおける造影剤の流入（Wash-in）部分及び流出（Wash-out）部分の時間変化を調べることによって、ＤＣＥ画像に描出された腫瘍の良悪性の鑑別が行われる。

一方、造影剤を用いずに腫瘍を鑑別する方法として、ＮＣ−ＢＭＲＩを用いた方法もある。このＮＣ−ＢＭＲＩによる鑑別方法では、例えば、非造影で血流を描出することが可能なＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法を用いて、ＢＢＴＩを変えた複数の胸部のＭＲ画像が撮像される。そして、撮像された各ＭＲ画像をもとに、横軸をＢＢＴＩ、縦軸を信号強度としたパフュージョンカーブが作成され、このパフージョンカーブの傾きから腫瘍の良悪性の鑑別が行われる。この方法では、腫瘍は悪性である場合に、良性である場合と比べてパフュージョンカーブの傾きが大きくなると想定されている。

このように、乳房における腫瘍の鑑別に関する従来技術には各種の方法があるが、それぞれ、以下のような課題がある。

例えば、ＤＥ−ＢＭＲＩでは、Ｇｄ（ガドリニウム）系の造影剤の投与が行われるが、近年、Ｇｄ系の造影剤と腎性全身性繊維症(ＮＳＦ：Nephrogenic Systemic Fibrosis)との間に関連性があることが指摘されている。また、Ｇｄ系の造影剤の投与は、ヘモクロマトーシス患者には禁忌である。

また、ＤＥ−ＢＭＲＩによる腫瘍の鑑別方法では、十分なコントラストで血流像が得られる最初の時相が造影剤を注入してから約６０秒以内の流入部分であるため、造影剤を注入してから約６０秒以内に造影剤による最初の染まり点を造影効果として取得しないと、十分なコントラストで血流像を得ることができない。このため、時間分解能に制約があるという課題がある。

また、ＮＣ−ＢＭＲＩによる腫瘍の鑑別方法では、前述したように、腫瘍は悪性である場合に、良性である場合と比べてパフュージョンカーブの傾きが大きくなると想定されている。この想定は、腫瘍が悪性である場合には、栄養血管からより早い速度で栄養されるという前提に基づくものであるが、この前提は、造影剤を用いた場合に成り立つものと考えられる。つまり、造影剤を用いた場合は、造影剤は、栄養血管からの物理的な流入によって腫瘍に取り込まれるだけでなく、癌細胞の貪食作用による細胞の取り込みによっても腫瘍に取り込まれるので、腫瘍が正常領域よりも早い速度で栄養されるという前提が成り立つ。しかし、腫瘍に入り込む栄養血管だけを観察するＮＣ−ＢＭＲＩでは、必ずしもこの前提は成り立たないと考えられる。このことから、ＮＣ−ＢＭＲＩによって得られる線形のパフュージョンカーブの傾きから腫瘍の良悪性を鑑別することは難しいと考えられる。

このような従来技術における課題に対し、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、新しい観点で、造影剤を用いない腫瘍の鑑別方法を提供するものである。具体的には、第１の実施形態に係る腫瘍の鑑別方法は、腫瘍が悪性化する際に、悪性度が上がるほど血管新生が盛んになるという事実に基づいている。

図２は、腫瘍の悪性化と血管新生とを説明するための図である。図２の（ａ）〜（ｆ）は、腫瘍と、栄養血管とを示しており、腫瘍の悪性化に伴って、栄養血管が徐々に新生される様子を示している。具体的には、図２の（ａ）は、腫瘍１が悪性化する前の状態を示しており、図２の（ｂ）は、腫瘍１が悪性化を始め、それに伴って栄養血管２から新たな栄養血管３が新生され始めた状態を示している。また、図２の（ｃ）は、癌細胞が増殖して腫瘍の悪性化が進み、腫瘍の周囲に多数の栄養血管３が新生された状態を示しており、図２の（ｄ）は、基の栄養血管２と新生された栄養血管３との分岐部分の様子を示している。また、図２の（ｅ）は、転移により新たな腫瘍４が発生した状態を示しており、図２の（ｆ）は、新たな腫瘍４の悪性化が進んで、その周囲に栄養血管５が新生された状態を示している。

図２の（ａ）〜（ｆ）に示すように、腫瘍は、悪性化を始めると徐々に血管が新生され、さらに、癌細胞が増殖する（悪性度が上がる）につれて、血管が発達した腫瘍となる。このように、腫瘍の悪性化には、必ず血管新生が伴う。したがって、腫瘍の良悪性は、腫瘍に栄養を供給する栄養血管の血流速度ではなく、栄養血管の本数に依存すると考えられる。

そこで、例えば、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行し、収集した磁気共鳴データに基づいて、時系列の複数の血流画像を生成する。そして、ＭＲＩ装置１００は、複数の血流画像のうち所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。

前述したように、腫瘍が悪性化すると、血管新生によって、腫瘍に栄養を供給する栄養血管の本数が増加する。このため、腫瘍の悪性度が高くなるほど、血流画像において、より多くの血液が腫瘍の周辺に描出されることになる。また、血管新生によって増加する複数の栄養血管は、太さや長さがそれぞれ異なると想定され、各血管における血流速度もそれぞれ異なると考えられる。このため、血管新生によって栄養血管が増加すると、時系列に撮像された複数の血流画像において、より多くの時点で腫瘍の周辺に血液が描出されることになる。つまり、腫瘍の悪性度が高いほど、時系列に撮像された血流画像において、より多くの血液が腫瘍の周辺に描出されるとともに、より多くの時点で腫瘍の周辺に血液が描出されることになる。

第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００によれば、時系列に生成された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像が評価されて、腫瘍の鑑別が行われるので、血管新生によって栄養血管の本数が増加しているか否かに基づいて、腫瘍の良悪性が鑑別されることになる。したがって、第１の実施形態によれば、造影、被曝又はバイオプシなどの侵襲なしに、被検体内の腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することができる。

以下、上述したＭＲＩ装置１００の構成について詳細に説明する。

図３は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の詳細な構成を示すブロック図である。なお、図３では、図１に示した各部のうち、シーケンス制御部５０及び計算機システム８０のみを示している。また、計算機システム８０については、記憶部８４、データ処理部８５及び制御部８６のみを示している。図３に示すように、記憶部８４は、磁気共鳴データ記憶部８４ａと、画像データ記憶部８４ｂとを有する。

磁気共鳴データ記憶部８４ａは、シーケンス制御部５０から送信された磁気共鳴データを記憶する。例えば、磁気共鳴データ記憶部８４ａは、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行することで収集される磁気共鳴データを記憶する。また、例えば、磁気共鳴データ記憶部８４ａは、後述するＴｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃによって設定されたＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスを実行することで収集される磁気共鳴データを記憶する。

画像データ記憶部８４ｂは、データ処理部８５によって生成される画像データを記憶する。例えば、画像データ記憶部８４ｂは、後述する解剖画像生成部８５ａによって生成される解剖画像や、後述する血流画像生成部８５ｂによって生成される血流画像などを記憶する。さらに、画像データ記憶部８４ｂは、他のモダリティによって撮像された画像も記憶する。例えば、Ｘ線マンモグラフィ装置によって撮像されたＸ線マンモグラフィ画像や、超音波診断装置によって撮像された超音波診断画像などを記憶する。

また、図３に示すように、制御部８６は、撮像条件設定部８６ａを有する。撮像条件設定部８６ａは、入力部８２を介して操作者から各種撮像パラメータの入力を受け付け、入力された撮像パラメータに基づいて撮像条件を設定する。そして、撮像条件設定部８６ａは、設定した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５０に送信することで、各種撮像法によるシーケンスを実行させる。

例えば、撮像条件設定部８６ａは、解剖画像を取得するためのシーケンスを設定する。また、例えば、撮像条件設定部８６ａは、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスとして、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスなどを設定する。具体的には、撮像条件設定部８６ａは、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂと、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃとを有する。

解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂは、解剖画像を取得するためのシーケンスを設定する。例えば、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂは、Ｔ１Ｗ（T1 Weighted）画像を取得するためのシーケンスや、Ｔ２Ｗ（T2 Weighted）画像を取得するためのシーケンスなどを設定する。

Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃは、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行することで取得される解剖画像を参照画像として、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法による撮像のシーケンスを設定する。具体的には、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃは、タグ領域設定部８６ｄと、ＢＢＴＩ設定部８６ｅとを有する。

Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法は、撮像領域に流入する血液を標識化（ラベリング又はタグ付けともいう）又は識別するためのスピンラベリングパルスと呼ばれる反転回復（ＩＲ：Inversion Recovery）パルスを、プレパルスとしてＦＢＩ（Fresh Blood Imaging）シーケンスやＳＳＦＰ（Steady State Free Precession）シーケンス等のイメージング用のシーケンスに先立って印加することで、画像のコントラストを制御する方法である。なお、血液のラベリングを行うためのスピンラベリングパルスは、ＡＳＬ（Arterial Spin Labeling）パルスと呼ばれる。Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法では、複数のＡＳＬパルスで構成されるＴｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスが印加される。

Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスは、ＥＣＧ信号のＲ波から一定の遅延時間が経過した後に印加され、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスが印加されたタイミングから反転時間に相当するＢＢＴＩが経過した後に、イメージング用のシーケンスにおけるＲＦ励起パルスが印加される。そして、ＲＦ励起パルスの印加から実効エコー時間が経過した後に、ｋ空間中心における磁気共鳴信号が収集される。このため、ＢＢＴＩ経過後に撮像領域に到達した血液のみの信号強度を強調又は抑制することができる。

また、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスは、領域非選択ＩＲパルス及び領域選択ＩＲパルスで構成される。例えば、領域非選択ＩＲパルスをオフにした状態で、撮像領域内に設定された標識化領域を領域選択ＩＲパルスによってラベリングすることで縦磁化を反転させると、ＢＢＴＩ経過後に、標識化領域に流入するラベリングされていない（つまり、縦磁化が反転していない）血液が到達した部分の信号強度が高くなる。このため、血液の移動方向や距離を把握することができる。すなわち、反転時間後に撮影領域に到達した血液のみの信号強度を選択的に強調又は抑制することができる。

タグ領域設定部８６ｄは、被検体の乳房が撮像された解剖画像を参照画像として、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスを印加する標識化領域を設定する。具体的には、タグ領域設定部８６ｄは、表示部８３に表示された解剖画像を参照画像として、その解剖画像上に領域を指定する操作を、入力部８２を介して操作者から受け付ける。そして、タグ領域設定部８６ｄは、解剖画像上で指定された領域を標識化領域として設定する。

図４は、第１の実施形態に係るタグ領域設定部８６ｄによる標識化領域の設定を示す図である。図４に示すように、例えば、タグ領域設定部８６ｄは、解剖画像６上で、腫瘍の領域である関心領域７と表皮８とを含むように標識化領域９を設定する。乳房を通る血管は表皮に近いところを走行しているので、このように関心領域と表皮とを含むように標識化領域を設定することで、関心領域近辺の新生血管も標識化領域９に含まれるようになる。

図３にもどって、ＢＢＴＩ設定部８６ｅは、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスにおけるＢＢＴＩを設定する。第１の実施形態では、ＢＢＴＩ設定部８６ｅは、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスをＢＢＴＩを変えながら複数回実行するために、ＢＢＴＩ設定部８６ｅは、複数の異なる値のＢＢＴＩを設定する。具体的には、ＢＢＴＩ設定部８６ｅは、入力部８２を介して、操作者から複数の異なるＢＢＴＩ値の入力を受け付ける。そして、ＢＢＴＩ設定部８６ｅは、入力された複数のＢＢＴＩ値を用いて、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法によるシーケンスで用いられる複数のＢＢＴＩを設定する。

シーケンス制御部５０は、撮像条件設定部８６ａによって設定された撮像条件に基づいて各種シーケンスを実行する。そして、シーケンス制御部５０は、実行した各種シーケンスによって収集された磁気共鳴データを磁気共鳴データ記憶部８４ａに格納する。

具体的には、シーケンス制御部５０は、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行する。例えば、シーケンス制御部５０は、Ｔ１Ｗ画像を取得するためのシーケンスや、Ｔ２Ｗ画像を取得するためのシーケンスを実行する。

また、シーケンス制御部５０は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行する。具体的には、シーケンス制御部５０は、ＢＢＴＩ設定部８６ｅによって設定された複数のＢＢＴＩを順次用いて、ＢＢＴＩを変えながら、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃによって設定されたＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスを複数回実行する。

また、図３に示すように、データ処理部８５は、解剖画像生成部８５ａと、血流画像生成部８５ｂと、腫瘍鑑別部８５ｃとを有する。

解剖画像生成部８５ａは、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行することで収集される磁気共鳴データに基づいて、解剖画像を生成する。具体的には、解剖画像生成部８５ａは、シーケンス制御部５０が、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行した後に、そのシーケンスによって収集された磁気共鳴データを磁気共鳴データ記憶部８４ａから読み出す。そして、解剖画像生成部８５ａは、読み出した磁気共鳴データに対して画像の種類ごとに定められた所定の画像処理を施すことで、解剖画像を生成する。例えば、解剖画像生成部８５ａは、解剖画像として、Ｔ１Ｗ画像やＴ２Ｗ画像などを生成する。そして、解剖画像生成部８５ａは、生成した解剖画像のデータを画像データ記憶部８４ｂに格納する。

血流画像生成部８５ｂは、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する。具体的には、血流画像生成部８５ｂは、シーケンス制御部５０が、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃによって設定されたＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスをＢＢＴＩを変えながら複数回実行した後に、各シーケンスによって収集された磁気共鳴データを磁気共鳴データ記憶部８４ａから読み出す。そして、血流画像生成部８５ｂは、読み出した磁気共鳴データに基づいて、ＢＢＴＩごとに血流画像を生成する。そして、血流画像生成部８５ｂは、生成した血流画像のデータを画像データ記憶部８４ｂに格納する。

腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像生成部８５ｂによって生成された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。具体的には、腫瘍鑑別部８５ｃは、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像の数を評価し、該当する血流画像の数が多いほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別する。なお、腫瘍鑑別部８５ｃによって用いられる所定の閾値は、例えば、操作者によって任意の値が設定される。または、腫瘍鑑別部８５ｃによって用いられる所定の閾値は、診断対象の乳房の反対側の乳房に関する血流画像に基づいて設定されてもよい。

図５及び６は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部８５ｃによる閾値の設定を説明するための図である。図５及び６において、横軸は、各血流画像のＢＢＴＩを示し、縦軸は、各血流画像の輝度値を示している。ここで、各血流画像の輝度値は、血流画像に描出された腫瘍の領域である関心領域内の画素位置における複数の輝度値の代表値とする。ここでいう代表値とは、例えば、平均値や中央値、最大値、最小値などである。また、図５及び６において、黒丸は、診断対象の乳房に関する血流画像の輝度値を示しており、白丸は、反対側の乳房に関する血流画像の輝度値を示している。

例えば、図５に示すように、腫瘍鑑別部８５ｃは、ＢＢＴＩごとに輝度値の閾値Ｔを設定する。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、診断対象の乳房に関する複数の血流画像ごとに、反対側の乳房に関する複数の血流画像のうちの対応する血流画像の輝度値に基づいて閾値を設定する。具体的には、腫瘍鑑別部８５ｃは、診断対象の乳房に関する血流画像について閾値を設定する場合に、まず、画像データ記憶部８４ｂを参照し、反対側の乳房に関する複数の血流画像のうち同じＢＢＴＩの血流画像を取得する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、取得した血流画像において、診断対象の乳房に関する血流画像における関心領域と同じ位置にある領域に含まれる輝度値の代表値を求める。その後、腫瘍鑑別部８５ｃは、求めた代表値を１〜Ｎ倍（Ｎは実数）した値を、診断対象の乳房に関する血流画像に用いる閾値として設定する。ここで、実数Ｎは、例えば、過去に撮像された乳房の血流画像を用いて、悪性と鑑別すべき腫瘍の輝度値と正常領域の輝度値との関係を統計的に推定し、推定した関係に応じて設定する。なお、図５に示す例は、Ｎ＝２とした場合を示している。

また、図６に示すように、腫瘍鑑別部８５ｃは、ＢＢＴＩごとに同じ閾値Ｔを設定してもよい。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、診断対象の乳房の反対側の乳房に関する複数の血流画像から輝度値の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて閾値を設定する。具体的には、腫瘍鑑別部８５ｃは、診断対象の乳房に関する血流画像について閾値を設定する場合に、まず、画像データ記憶部８４ｂを参照し、反対側の乳房に関する複数の血流画像を取得する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、取得した血流画像それぞれについて、診断対象の乳房に関する血流画像における関心領域と同じ位置にある領域に含まれる輝度値の代表値を求める。さらに、腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像ごとに求めた代表値の平均値を求める。その後、腫瘍鑑別部８５ｃは、求めた代表値を１〜Ｍ倍（Ｍは実数）した値を、診断対象の乳房に関する血流画像に用いる閾値として設定する。ここで、実数Ｎは、例えば、過去に撮像された乳房の血流画像を用いて、悪性と鑑別すべき腫瘍の輝度値と正常領域の輝度値との関係を統計的に推定し、推定した関係に応じて設定する。なお、図６に示す例は、Ｍ＝２とした場合を示している。

このように、診断対象の乳房の反対側の乳房に関する血流画像に基づいて、腫瘍鑑別部８５ｃによって用いられる所定の閾値を設定することで、被検体ごとに異なる閾値が設定されることになる。すなわち、このように閾値を設定することで、個々の被検体に応じて、適切な閾値を設定することができる。

こうして閾値を設定した後に、腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像生成部８５ｂによってＢＢＴＩごとに生成された複数の血流画像のうち、閾値以上の輝度値を含む血流画像を特定する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、特定した血流画像の数が多いほど、腫瘍の悪性度が高いと鑑別する。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、悪性度を判定するための複数の閾値を段階的に設定し、特定した血流画像の数と各閾値とを比較することで、悪性度を段階的に鑑別する。

具体的な例として、例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、悪性度を判定するための第１の閾値と、第１の閾値より小さい第２の閾値とを設定し、特定した血流画像の数が第１の閾値以上であった場合には、悪性度を「高」と判定する。また、腫瘍鑑別部８５ｃは、特定した血流画像の数が第１の閾値未満であり、かつ、第２の閾値以上であった場合には、悪性度を「中」と判定する。また、腫瘍鑑別部８５ｃは、特定した血流画像の数が第２の閾値未満であった場合には、悪性度を「低」と判定する。

そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、鑑別結果を表示部８３に表示させる。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像生成部８５ｂによってＢＢＴＩごとに生成された複数の乳房の血流画像を表示部８３に並べて出力するとともに、腫瘍の良悪性を鑑別した結果を表示部８３に出力する。

図７及び８は、第１の実施形態に係る腫瘍鑑別部８５ｃによる鑑別結果の表示例を示す図である。ここで、図７は、腫瘍の悪性度が高い場合の表示例であり、図８は、腫瘍の悪性度が低い場合の表示例である。なお、図７及び８において、白い矢印は、輝度値が所定の閾値以上である領域、すなわち腫瘍の領域を示している。

例えば、ＢＢＴＩが異なる５つの血流画像が用いられる場合に、前述した例の第１の閾値が「４」であり、第２の閾値が「２」と設定されていたとする。その場合には、例えば、図７に示すように、５つの血流画像のうち所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像が４つあったときには、腫瘍鑑別部８５ｃは、悪性度が「高」であると判定する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、「悪性度：高」という文字を各血流画像とともに表示部８３に表示させる。また、例えば、図８に示すように、５つの血流画像のうち所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像が１つあったときには、腫瘍鑑別部８５ｃは、悪性度が「低」であると判定する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、「悪性度：低」という文字を各血流画像とともに表示部８３に表示させる。

なお、図７及び８に示した表示例は一例であり、腫瘍鑑別部８５ｃによる表示例はこれに限られない。例えば、悪性度のレベルごとに異なる色を定義し、判定した悪性度に応じた色を腫瘍領域に重ねて表示させるようにしてもよい。また、例えば、図５及び６に示したように、横軸をＢＢＴＩとし、縦軸を輝度値として、各血流画像の輝度値をプロットした結果を表示部８３に表示させてもよい。

次に、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による良悪性鑑別の流れについて説明する。図９は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による良悪性鑑別の流れを示すフローチャートである。

図９に示すように、まず、ＭＲＩ装置１００は、診断対象の乳房の解剖画像を撮像する（ステップＳ１０１）。具体的には、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂが、診断対象の乳房の解剖画像を取得するためのシーケンスを設定する。その後、シーケンス制御部５０が、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行する。そして、解剖画像生成部８５ａが、解剖画像取得シーケンス設定部８６ｂによって設定されたシーケンスを実行することで収集される磁気共鳴データに基づいて、解剖画像を生成する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、撮像された解剖画像を表示する（ステップＳ１０２）。具体的には、制御部８６が、操作者からの表示要求に応じて、解剖画像生成部８５ａによって生成された乳房の解剖画像を画像データ記憶部８４ｂから読み出して、表示部８３に表示させる。例えば、制御部８６は、解剖画像としてＴ１Ｗ画像やＴ２Ｗ画像を表示部８３に表示させる。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、診断対象の乳房のＸ線マンモグラフィ画像や超音波診断画像を表示部８３に表示する（ステップＳ１０３）。具体的には、制御部８６が、操作者からの表示要求に応じて、診断対象の乳房が撮像されたＸ線マンモグラフィ画像や超音波診断画像を画像データ記憶部８４ｂから読み出して、解剖画像とともに表示部８３に表示させる。このとき、例えば、ＭＲＩ装置１００の操作者（例えば、医師など）は、Ｘ線マンモグラフィ画像や超音波診断画像で発見された腫瘍を参照して、解剖画像上で腫瘍を検出する。そして、操作者は、検出した腫瘍の形態や大きさを評価する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、解剖画像を参照画像として、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスの標識化領域を設定する（ステップＳ１０４）。具体的には、タグ領域設定部８６ｄが、表示部８３に表示された解剖画像を参照画像として、その解剖画像上に領域を指定する操作を操作者から受け付け、解剖画像上で指定された領域を標識化領域として設定する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、複数の異なるＢＢＴＩを設定する（ステップＳ１０５）。具体的には、ＢＢＴＩ設定部８６ｅが、操作者から複数の異なるＢＢＴＩ値の入力を受け付け、入力された複数のＢＢＴＩ値を用いて、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法によるシーケンスで用いられる複数のＢＢＴＩを設定する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法によりＢＢＴＩが異なる複数の血流画像を収集する（ステップＳ１０６）。具体的には、シーケンス制御部５０が、ＢＢＴＩ設定部８６ｅによって設定された複数のＢＢＴＩを順次用いて、ＢＢＴＩを変えながら、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰシーケンス設定部８６ｃによって設定されたＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスを複数回実行する。そして、血流画像生成部８５ｂが、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、ＢＢＴＩごとに血流画像を生成する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、複数の血流画像を用いて、腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する（ステップＳ１０７）。具体的には、腫瘍鑑別部８５ｃが、血流画像生成部８５ｂによって生成された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。このとき、腫瘍鑑別部８５ｃは、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像の数を評価し、該当する血流画像の数が多いほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別する。

続いて、ＭＲＩ装置１００は、鑑別結果を表示する（ステップＳ１０８）。具体的には、腫瘍鑑別部８５ｃが、腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別した結果を表示部８３に表示させる。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、ＢＢＴＩが異なる複数の血流画像とともに、腫瘍の悪性度のレベルを表示部８３に表示させる。

上述したように、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００よれば、被検体の乳房における血流を非造影で描出した時系列の複数の血流画像が収集され、収集された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍の良悪性が鑑別される。したがって、腫瘍の悪性化に伴う血管新生を考慮して腫瘍の良悪性を鑑別することができるようになり、造影、被曝又はバイオプシなどの侵襲なしに、被検体内の腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することが可能になる。

（第１の実施形態に係る第１の変形例）
なお、上述した第１の実施形態では、腫瘍鑑別部８５ｃが、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像の数を評価し、該当する血流画像の数が多いほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別する例について説明した。しかし、腫瘍を鑑別する方法はこれに限られない。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、所定の閾値以上の輝度値を有する画素が占める面積の各血流画像間におけるばらつきを評価し、当該面積のばらつきが大きいほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別してもよい。この場合の閾値も、例えば、操作者によって任意の値が設定されてもよいし、診断対象の乳房の反対側の乳房に関する血流画像に基づいて設定されてもよい。

この場合には、例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像生成部８５ｂによってＢＢＴＩごとに生成された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を特定する。また、腫瘍鑑別部８５ｃは、特定した各血流画像について、所定の閾値以上の輝度値が占める面積を求める。その後、腫瘍鑑別部８５ｃは、血流画像ごとに求めた面積を用いて、各血流画像間における面積の標準偏差を算出する。そして、腫瘍鑑別部８５ｃは、算出した標準偏差が大きいほど、腫瘍の悪性度が高いと鑑別する。例えば、腫瘍鑑別部８５ｃは、悪性度を判定するための複数の閾値を段階的に設定し、算出した標準偏差と各閾値とを比較することで、悪性度を段階的に鑑別する。

（第１の実施形態に係る第２の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスによりラベリングされた標識化領域に流入するラベリングされていない血液を描出するフローイン法により血流画像を生成する例について説明した。しかし、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法による血流画像の生成方法はこれに限られない。例えば、腫瘍を含む関心領域の外部において主要血管を含む標識化領域を設定することで、描出しようとする血液自体をラベリングするフローアウト法により血流画像を生成してもよい。フローアウト法の場合には、関心領域に流入するラベリングされた血液が、血流画像に描出される。

なお、フローイン法やフローアウト法の定義は上述したものに限られず、定義の仕方によっては、その逆の名称や他の名称で呼ばれてもよい。また、撮像領域や標識化領域の設定も、撮像目的などに応じて任意に変更することが可能である。また、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰパルスを印加する標識化領域の位置や、標識化領域の数は、任意に変更することができる。

また、標識化のためのパルスとして、ＩＲパルスの他にも、ＳＡＴ（SATuration）パルスやＳＰＡＭＭ（Spatial Modulation of Magnetization）パルス、ＤＡＮＴＥ（Delays Alternating with Nutations for Tailored Excitation）パルスなどが用いられてもよい。ＳＡＴパルスは、標識化領域の磁化ベクトルを９０°倒して縦磁化成分を飽和させるパルスである。また、ＳＰＡＭＭパルスやＤＡＮＴＥパルスは、傾斜磁場の調整によってストライプパターンやグリッドパターン、放射状パターンなどの所望のパターンで飽和された領域を形成するパルスである。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る画像処理装置２００の構成を示す図である。図１０に示すように、画像処理装置２００は、ネットワーク３００を介してＭＲＩ装置１００と接続されている。例えば、画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００が設置された撮影室とは別の場所に置かれ、読影医や診断医などによって用いられる。なお、画像処理装置２００は、各種医用画像を保管する画像保管サーバや、各種医用画像を表示するワークステーションなどであってもよい。

ＭＲＩ装置１００は、磁気共鳴現象を利用して被検体内を画像化する装置である。具体的には、ＭＲＩ装置１００は、操作者から各種撮像パラメータの入力を受け付け、入力された撮像パラメータに基づいて撮像条件を設定する。そして、ＭＲＩ装置１００は、設定した撮像条件に基づいて各種撮像法によるシーケンスを実行させる。例えば、ＭＲＩ装置１００は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを実行する。具体的な例として、例えば、ＭＲＩ装置１００は、第１の実施形態と同様に、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法による撮像のシーケンスを実行する。

また、ＭＲＩ装置１００は、各種シーケンスを実行することで収集される磁気共鳴データに基づいて、各種ＭＲ画像を生成する。例えば、ＭＲＩ装置１００は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する。具体的な例として、例えば、ＭＲＩ装置１００は、第１の実施形態と同様に、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスをＢＢＴＩを変えながら複数回実行した後に、収集された磁気共鳴データに基づいて、ＢＢＴＩごとに血流画像を生成する。

そして、ＭＲＩ装置１００は、各種ＭＲ画像を生成すると、生成したＭＲ画像をネットワーク３００を介して画像処理装置２００に送信する。例えば、ＭＲＩ装置１００は、画像取得部２１０は、画像処理装置２００に対して、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行して得られた時系列の複数の血流画像を送信する。具体的な例として、例えば、ＭＲＩ装置１００は、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスによって得られたＢＢＴＩが異なる複数の血流画像を画像処理装置２００に送信する。

画像処理装置２００は、各種医用画像を処理する装置である。例えば、画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００によって生成されたＭＲ画像を処理する。具体的には、画像処理装置２００は、画像取得部２１０と、入力部２２０と、表示部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０を有する。

画像取得部２１０は、各種医用画像を取得する。例えば、画像取得部２１０は、被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行して得られた時系列の複数の血流画像をＭＲＩ装置から取得する。具体的な例として、例えば、画像取得部２１０は、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法のシーケンスによって得られたＢＢＴＩが異なる複数の血流画像をＭＲＩ装置１００から取得する。なお、画像取得部２１０は、各種医用画像を取得すると、取得した医用画像を後述する画像データ記憶部２４１に格納する。

入力部２２０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８２としては、例えば、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、あるいはキーボード等の入力デバイスが用いられる。例えば、入力部２２０は、医用画像の表示を要求する操作を操作者から受け付ける。また、入力部２２０は、診断対象の乳房に関する血流画像に基づいて腫瘍の良悪性を鑑別することを要求する操作を操作者から受け付ける。

表示部２３０は、操作者により参照される各種画像や、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。この表示部８３としては、例えば、液晶モニタやＣＲＴモニタなどの表示デバイスが用いられる。

記憶部２４０は、画像処理装置２００によって処理される各種データを記憶する。具体的には、記憶部２４０は、画像データ記憶部２４１を有する。画像データ記憶部２４１は、画像取得部２１０によって取得された各種医用画像のデータを記憶する。例えば、画像データ記憶部２４１は、画像取得部２１０によってＭＲＩ装置１００から取得されたＭＲ画像を記憶する。具体的な例として、画像データ記憶部２４１は、ＭＲＩ装置１００から取得されたＢＢＴＩが異なる複数の血流画像を記憶する。

制御部２５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びメモリを有し、これらを用いて各種プログラムを実行させることで、画像処理装置２００の動作を制御する。具体的には、制御部２５０は、腫瘍鑑別部２５１を有する。

腫瘍鑑別部２５１は、画像取得部２１０によって取得された複数の血流画像のうち所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する。例えば、腫瘍鑑別部２５１は、第１の実施形態と同様に、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像の数を評価し、該当する血流画像の数が多いほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別する。また、例えば、腫瘍鑑別部２５１は、第１の実施形態に係る第１の変形例と同様に、所定の閾値以上の輝度値を有する画素が占める面積の各血流画像間におけるばらつきを評価し、当該面積のばらつきが大きいほど腫瘍の悪性度が高いと鑑別してもよい。

そして、腫瘍鑑別部２５１は、鑑別結果を表示部８３に表示させる。例えば、腫瘍鑑別部２５１は、第１の実施形態と同様に、画像取得部２１０によって取得されたＢＢＴＩが異なる複数の乳房の血流画像を表示部２３０に並べて出力するとともに、腫瘍の良悪性を鑑別した結果を表示部２３０に出力する。

上述したように、第２の実施形態に係る画像処理装置２００によれば、被検体の乳房における血流を非造影で描出した時系列の複数の血流画像が取得され、取得された複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、乳房に生じた腫瘍の良悪性が鑑別される。したがって、第１の実施形態と同様に、腫瘍の悪性化に伴う血管新生を考慮して腫瘍の良悪性を鑑別することができるようになり、造影、被曝又はバイオプシなどの侵襲なしに、被検体内の腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することが可能になる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、造影剤を用いずに腫瘍の良悪性を高精度に鑑別することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００ ＭＲＩ装置
５０ シーケンス制御部
８０ 計算機システム
８５ データ処理部
８５ｂ 血流画像生成部
８５ｃ 腫瘍鑑別部

Claims (9)

1. 被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行するシーケンス制御部と、
   前記シーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する生成部と、
   前記複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、前記乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する鑑別部と
   を備えたことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記鑑別部は、前記所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像の数を評価し、該当する血流画像の数が多いほど前記腫瘍の悪性度が高いと鑑別することを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記鑑別部は、前記所定の閾値以上の輝度値を有する画素が占める面積の各血流画像間におけるばらつきを評価し、当該面積のばらつきが大きいほど前記腫瘍の悪性度が高いと鑑別することを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記鑑別部は、診断対象の乳房に関する複数の血流画像ごとに、反対側の乳房に関する複数の血流画像のうちの対応する血流画像の輝度値に基づいて前記閾値を設定して、前記腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記鑑別部は、診断対象の乳房の反対側の乳房に関する複数の血流画像から輝度値の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて前記閾値を設定して、前記腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記シーケンス制御部は、前記乳房に設定された撮像領域に流入する血液を識別可能するための反転回復パルスを印加してから所定の反転時間が経過した後に前記磁気共鳴データの収集を開始するシーケンスを前記反転時間を変えながら複数回実行し、
   前記生成部は、前記反転時間ごとに前記血流画像を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記被検体の乳房が撮像された解剖画像を参照画像として、前記反転回復パルスを印加する標識化領域を設定する領域設定部をさらに備え、
   前記シーケンス制御部は、前記領域設定部によって設定された標識化領域に前記反転回復パルスを印加して、前記シーケンスを複数回実行することを特徴とする請求項６に記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 被検体の所定の部位における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行するシーケンス制御部と、
   前記シーケンスによって収集された磁気共鳴データに基づいて、時系列に複数の血流画像を生成する生成部と、
   前記複数の血流画像のうち、所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、前記部位に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する鑑別部と
   を備えたことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
9. 被検体の乳房における血流を非造影で描出するためのシーケンスを複数回実行して得られた時系列の複数の血流画像を取得する取得部と、
   前記複数の血流画像のうち所定の閾値以上の輝度値を含む血流画像を評価して、前記乳房に生じた腫瘍が良性であるか悪性であるかを鑑別する鑑別部と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。

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