JP2014217698A - 画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】流体の動態を評価するための情報を適切に提供することができる画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置を提供することである。【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、受付部と、抽出部と、導出部と、表示制御部とを備える。受付部は、観察対象を指定する情報の入力を受け付ける。抽出部は、流体が流れる領域に標識化パルスを印加して収集されたＭＲ（Magnetic Resonance）画像群に含まれるＭＲ画像それぞれから、前記流体の領域を抽出する。導出部は、前記ＭＲ画像それぞれから抽出された前記流体の領域群を、前記観察対象に対応付けられた解析手法で解析することで、前記流体の動態を表す指標を導出する。表示制御部は、前記指標を表示部に表示する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置に関する。

磁気共鳴イメージングは、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンをラーモア周波数（Larmor frequency）のＲＦ（Radio Frequency）パルスで磁気的に励起し、この励起に伴って発生するＭＲ（Magnetic Resonance）信号から画像を生成する撮像法である。この磁気共鳴イメージングの分野において、造影剤を用いずに血管画像を取得する手法として、非造影ＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）が知られている。

特開２００９−２８５２５号公報 特開２０１０−８８５１５号公報

本発明が解決しようとする課題は、流体の動態を評価するための情報を適切に提供することができる画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置を提供することである。

実施形態に係る画像処理装置は、受付部と、抽出部と、導出部と、表示制御部とを備える。受付部は、観察対象を指定する情報の入力を受け付ける。抽出部は、流体が流れる領域に標識化パルスを印加して収集されたＭＲ（Magnetic Resonance）画像群に含まれるＭＲ画像それぞれから、前記流体の領域を抽出する。導出部は、前記ＭＲ画像それぞれから抽出された前記流体の領域群を、前記観察対象に対応付けられた解析手法で解析することで、前記流体の動態を表す指標を導出する。表示制御部は、前記指標を表示部に表示する。

図１は、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成図。 図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置の機能ブロック図。 図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図。 図４Ａは、第１の実施形態におけるＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法の説明図。 図４Ｂは、第１の実施形態におけるＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法の説明図。 図５は、第１の実施形態におけるＭＲＩ装置の処理手順を示すフローチャート。 図６は、第１の実施形態における位置決め画像を表す図。 図７は、第１の実施形態における標識化領域の設定の説明図。 図８は、第１の実施形態における複数時相のＣＳＦ画像群の一例を表す図。 図９は、第１の実施形態に係る画像処理装置の入力情報と後段の処理との関係を示す図。 図１０は、第１の実施形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート。 図１１は、第１の実施形態における観察対象部位選択情報の入力受付の説明図。 図１２は、他の実施形態における観察対象部位選択情報の入力受付の説明図。 図１３は、他の実施形態における観察対象部位選択情報の入力受付の説明図。 図１４は、第１の実施形態における解析手法１による指標導出の説明図。 図１５は、第１の実施形態における解析手法２による指標導出の説明図。 図１６は、第１の実施形態における解析結果表示画面の説明図。 図１７は、第１の実施形態における解析結果表示画面の説明図。 図１８は、第１の実施形態における解析結果表示画面の説明図。 図１９は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２０は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２１は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２２は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２３は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２４は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２５は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２６は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２７は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２８は、第２の実施形態における目標点情報の入力の説明図。 図２９は、他の実施形態における目標点情報の入力を説明するための図。 図３０は、第２の実施形態における解析結果表示画面を説明するための図。 図３１は、他の実施形態における観察対象領域の指定方法の説明図。 図３２は、他の実施形態における観察対象領域の指定方法の説明図。 図３３は、他の実施形態における観察対象領域の指定方法の説明図。 図３４は、他の実施形態における撮像断面を示す図。

以下、図面を参照しながら、各実施形態に係る画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置（以下、適宜「ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置」）を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、各実施形態において説明する内容は、原則として、他の実施形態においても同様に適用することができる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理システム１０の構成図である。第１の実施形態に係る画像処理システム１０は、図１に示すように、ＭＲＩ装置１００と、画像処理装置２００と、画像保管装置３００とを備える。また、これらの装置は、院内ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワーク１により通信可能に接続される。

かかる構成の下、第１の実施形態において、ＭＲＩ装置１００は、被検体Ｐの脳脊髄液（以下、適宜「ＣＳＦ（Cerebrospinal Fluid）」）を撮像してＣＳＦ画像群を取得し、取得した画像データを、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の画像保管装置３００に格納する。一方、画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００や、画像保管装置３００から、あるいは記憶媒体経由でＣＳＦ画像群の画像データを取得し、取得した画像データを用いて、ＣＳＦの動態評価のための各種処理を行う。画像処理装置２００は、例えば、ワークステーション、ビューワ、電子カルテシステムの各種装置等のことである。

図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の機能ブロック図である。図２に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、静磁場電源１０２と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０４と、寝台１０５と、寝台制御部１０６と、送信コイル１０７と、送信部１０８と、受信コイル１０９と、受信部１１０と、シーケンス制御部１２０と、計算機１３０とを備える。なお、ＭＲＩ装置１００に、被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。また、図１に示す構成は一例に過ぎない。例えば、シーケンス制御部１２０及び計算機１３０内の各部は、適宜統合若しくは分離して構成されてもよい。

静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、超伝導磁石等であり、静磁場電源１０２から電流の供給を受けて励磁する。静磁場電源１０２は、静磁場磁石１０１に電流を供給する。なお、静磁場磁石１０１は、永久磁石でもよく、この場合、ＭＲＩ装置１００は、静磁場電源１０２を備えなくてもよい。また、静磁場電源１０２は、ＭＲＩ装置１００とは別に備えられてもよい。

傾斜磁場コイル１０３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１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０３は、互いに直交するＸ、Ｙ、及び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、傾斜磁場電源１０４から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、及びＺの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。傾斜磁場コイル１０３によって発生するＸ、Ｙ、及びＺの各軸の傾斜磁場は、例えば、スライスエンコード用傾斜磁場Ｇs、位相エンコード用傾斜磁場Ｇe、及び読み出し用傾斜磁場Ｇrである。傾斜磁場電源１０４は、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する。

寝台１０５は、被検体Ｐが載置される天板１０５ａを備え、寝台制御部１０６による制御の下、天板１０５ａを、被検体Ｐが載置された状態で、傾斜磁場コイル１０３の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０５は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御部１０６は、計算機１３０による制御の下、寝台１０５を駆動して天板１０５ａを長手方向及び上下方向へ移動する。

送信コイル１０７は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、送信部１０８からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。送信部１０８は、対象とする原子の種類及び磁場強度で定まるラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０７に供給する。

受信コイル１０９は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられるＭＲ信号を受信する。受信コイル１０９は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信部１１０へ出力する。

なお、上述した送信コイル１０７及び受信コイル１０９は一例に過ぎない。送信機能のみを備えたコイル、受信機能のみを備えたコイル、若しくは送受信機能を備えたコイルのうち、１つ若しくは複数を組み合わせることによって構成されればよい。

受信部１１０は、受信コイル１０９から出力されるＭＲ信号を検出し、検出したＭＲ信号に基づいてＭＲデータを生成する。具体的には、受信部１１０は、受信コイル１０９から出力されるＭＲ信号をデジタル変換することによってＭＲデータを生成する。また、受信部１１０は、生成したＭＲデータをシーケンス制御部１２０へ送信する。なお、受信部１１０は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０３等を備える架台装置側に備えられてもよい。

シーケンス制御部１２０は、計算機１３０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１０４、送信部１０８及び受信部１１０を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０４が傾斜磁場コイル１０３に供給する電流の強さや電流を供給するタイミング、送信部１０８が送信コイル１０７に供給するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信部１１０がＭＲ信号を検出するタイミング等が定義される。例えば、シーケンス制御部１２０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路である。

なお、シーケンス制御部１２０は、傾斜磁場電源１０４、送信部１０８及び受信部１１０を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信部１１０からＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを計算機１３０へ転送する。

計算機１３０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、画像の生成等を行う。計算機１３０は、インタフェース部１３１、記憶部１３２、制御部１３３、入力部１３４、表示部１３５、及び画像生成部１３６を備える。

インタフェース部１３１は、シーケンス情報をシーケンス制御部１２０へ送信し、シーケンス制御部１２０からＭＲデータを受信する。また、インタフェース部１３１は、ＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを記憶部１３２に格納する。記憶部１３２に格納されたＭＲデータは、制御部１３３によってｋ空間に配置される。この結果、記憶部１３２は、ｋ空間データを記憶する。

記憶部１３２は、インタフェース部１３１によって受信されたＭＲデータや、制御部１３３によってｋ空間に配置されたｋ空間データ、画像生成部１３６によって生成された画像データ等を記憶する。例えば、記憶部１３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。

入力部１３４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部１３４は、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス、キーボード等の入力デバイスである。表示部１３５は、制御部１３３による制御の下、撮像条件の入力を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、画像生成部１３６によって生成された画像等を表示する。表示部１３５は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。

制御部１３３は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行い、撮像や画像の生成、画像の表示等を制御する。また、制御部１３３は、図１に示すように、撮像条件設定部１３３ａを有する。撮像条件設定部１３３ａは、撮像条件の入力をＧＵＩ上で受け付け、受け付けた撮像条件に従ってシーケンス情報を生成する。また、撮像条件設定部１３３ａは、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１２０へ送信する。例えば、制御部１３３は、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路である。

画像生成部１３６は、ｋ空間データを記憶部１３２から読み出し、読み出したｋ空間データにフーリエ変換等の再構成処理を施すことで、画像を生成する。

図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置２００の機能ブロック図である。図３に示すように、画像処理装置２００は、通信部２１０と、入力部２１１と、表示部２１２と、記憶部２２０と、制御部２３０とを備える。

通信部２１０は、ＭＲＩ装置１００や画像保管装置３００との間で通信を行う。例えば、通信部２１０は、ＬＡＮカード等の通信インタフェースである。入力部２１１は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部２１１は、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス、キーボード等の入力デバイスである。表示部２１２は、観察対象（観察対象部位、観察対象領域等）の入力を受け付けるためのＧＵＩや、ＣＳＦの動態を表す情報（解析結果表示画面等）を表示する。表示部２１１は、例えば、液晶ディスプレイ、タッチパネル等の表示デバイスである。

記憶部２２０は、ＣＳＦ画像群記憶部２２１を備える。ＣＳＦ画像群記憶部２２１は、ＭＲＩ装置１００や画像保管装置３００、あるいは記憶媒体経由で取得されたＣＳＦ画像群の画像データを記憶する。ＣＳＦ画像群記憶部２２１によって記憶された画像データは、後述する制御部２３０による処理の対象となる。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。

制御部２３０は、観察対象入力受付部２３１と、ＣＳＦ領域抽出部２３２と、指標導出部２３３と、加工画像生成部２３４と、表示制御部２３５とを備える。制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路である。

ここで、第１の実施形態において、画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００によって取得されたＣＳＦ画像群を対象に各種処理を行い、ＣＳＦの動態を評価するための情報を操作者に提供する。具体的には、画像処理装置２００は、
●ＣＳＦ画像群を解析することでＣＳＦの動態を表す指標を導出する「指標導出」
●ＣＳＦ画像のうち観察対象領域に色を割り当てた加工画像を表示する「加工表示」
を行う。以下に詳述するが、画像処理装置２００は、「指標導出」において、例えば、ＣＳＦの速度情報を導出したり、解析結果として、ＣＳＦの変位を表すグラフを表示したりする。また、画像処理装置２００は、「加工表示」において、例えば、ＣＳＦ画像上で、観察対象として指定された一部のＣＳＦの領域を、赤く強調表示したりする。制御部１３０が備える各部は、この「指標導出」や「加工表示」のための処理を行うが、ここでは、その処理の概要を簡単に説明するにとどめ、処理の詳細は後述する。なお、以下の実施形態においては、画像処理装置２００が、「指標導出」及び「加工表示」の両方を行う例を説明するが、実施形態はこれに限られるものではなく、いずれか一方のみでもよい。

観察対象入力受付部２３１は、観察対象を指定する情報の入力を受け付ける。例えば、観察対象入力受付部２３１は、操作者のマウス操作やキーボード操作によって、観察対象部位（解剖学的な部位）を指定する情報の入力を受け付ける。ここで入力を受け付けた観察対象部位の指定情報は、例えば、「指標導出」において用いられる解析手法を特定するために用いられる。また、例えば、観察対象入力受付部２３１は、操作者のマウス操作やキーボード操作によって、観察対象領域を指定する情報の入力を受け付ける。ここで入力を受け付けた観察対象領域の指定情報は、例えば、「加工表示」において色を割り当てられるＣＳＦの領域の特定に用いられる。

ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれから、ＣＳＦの領域を抽出する。ＣＳＦ画像の中には、
●ＣＳＦが存在しない領域（以下、適宜「非ＣＳＦ領域」）
●ＣＳＦが存在する領域（以下、適宜「ＣＳＦ形態領域」）
が含まれる。また、ＣＳＦ形態領域の中には、後述するＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ（Spatial Labeling Inversion Pulse）法によって
●標識化されたＣＳＦの領域（以下、適宜「標識化ＣＳＦ領域」）
●標識化されていないＣＳＦの領域（以下、適宜「非標識化ＣＳＦ領域」）
が含まれる。ＣＳＦ領域抽出部２３２は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた観察対象領域の指定情報等に基づいて、ＣＳＦ画像それぞれから、ＣＳＦ形態領域や、標識化ＣＳＦ領域等を抽出する。

指標導出部２３３は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によってＣＳＦ画像それぞれから抽出されたＣＳＦの領域群（例えば、標識化ＣＳＦ領域群）を解析することで、ＣＳＦの動態を表す指標を導出する。このとき、指標導出部２３３は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた観察対象部位に対応付けられた解析手法で、解析を行う。

加工画像生成部２３４は、オリジナルのＣＳＦ画像を加工した加工画像を生成し、生成した加工画像を表示部２１２に表示する。例えば、加工画像生成部２３４は、加工画像として、オリジナルのＣＳＦ画像上で、観察対象領域として指定された領域の色を変更した画像を生成する。

表示制御部２３５は、解析結果表示画面を表示部２１２に表示する。例えば、表示制御部２３５は、加工画像生成部２３４によって生成された加工画像と、指標導出部２３３によって導出された指標に基づくグラフとを並べて表示部２１２に表示する。

図４Ａ及び４Ｂは、第１の実施形態におけるＴｉｍｅ−ＳＬＩＰ法を説明するための図である。図４Ａ及び４Ｂにおいて、横軸は時間である。Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法は、標識化パルスによって流体を標識化してから所定時間後にＭＲ信号を収集し、観察対象の流体の信号値を、相対的に高く、若しくは、相対的に低くすることで、流体を選択的に描出し、可視化する手法である。

Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ法では、例えば、反転回復パルス（以下、適宜「ＩＲ（Inversion Recovery）パルス」）が標識化パルスとして印加されることで、流体が標識化される。また、標識化パルスが印加されたタイミングからＴＩ（Inversion Time）経過後、ＭＲ信号の収集が開始される。このＭＲ信号の収集は、例えば、ＳＳＦＰ（Steady State Free Precession）法や、ＦＡＳＥ（Fast Asymmetric Spin Echo又はFast Advanced Spin Echo）法によって行われる。また、このＴＩは、撮像領域や標識化領域の設定位置、背景組織の縦磁化の緩和時間等に応じて、適切に設定される。

また、図４Ａ及び４Ｂに示すように、標識化パルスには、領域非選択ＩＲパルスＰ１と、領域選択ＩＲパルスＰ２とがあり、トリガ信号から所定時間経過後、両者は略同時に印加される。領域非選択ＩＲパルスＰ１は、領域を選択することなく印加されるＩＲパルスであり、領域選択ＩＲパルスＰ２は、標識化領域に印加されるＩＲパルスである。なお、領域非選択ＩＲパルスＰ１は省略されてもよい。また、図４Ａ及び４Ｂにおいては、トリガ信号として心電信号（ＥＣＧ（electro cardiogram）信号）を用いる例を示しているが、実施形態はこれに限られるものではない。トリガ信号は、呼吸信号、脈波信号（ＰＰＧ（Peripheral Pulse Gating）信号）等のその他の生体信号や、ＭＲＩ装置１００のクロック信号等の任意の信号を用いることができる。

撮像領域や標識化領域は、ＭＲ画像の撮像目的に応じて適宜設定されるが、ここでは、撮像領域内に標識化領域が設定される場合を想定して、領域非選択ＩＲパルスＰ１及び領域選択ＩＲパルスＰ２の両方が印加される（例１）と、領域選択ＩＲパルスＰ２のみが印加される（例２）とを説明する。

（例１）撮像領域内に標識化領域が設定され、領域非選択ＩＲパルスＰ１及び領域選択ＩＲパルスＰ２の両方が印加される場合を説明する。まず、領域非選択ＩＲパルスＰ１が印加されることで、撮像領域全体の縦磁化は反転して負値となり、その後徐々に回復する。続いて、領域選択ＩＲパルスＰ２が標識化領域に印加されると、標識化領域内の縦磁化のみが再び反転して正値となる。その後ＴＩ時間が経過し、例えば、背景組織の縦磁化の絶対値がゼロとなるヌルポイント付近で、ＭＲ信号の収集が行われたとする。この場合、標識化領域内を流れていた流体は標識化領域外に流出し、反対に、標識化領域外を流れていた流体は標識化領域内に流入する。標識化領域内を流れていた流体は、正値の縦磁化を有し、標識化領域外は縦磁化が概ね「ゼロ」であるので、両者の間に有意なコントラストが生じ、標識化領域外に流れ出た流体は、明るく描出される。また、標識化領域外を流れていた流体は、縦磁化が概ね「ゼロ」であり、標識化領域内は正値の縦磁化を有するので、両者の間に有意なコントラストが生じ、標識化領域内に流れ込む流体は、暗く描出される。

（例２）撮像領域内に標識化領域が設定され、領域選択ＩＲパルスＰ２のみが印加される場合を説明する。まず、領域選択ＩＲパルスＰ２が標識化領域に印加されることで、標識化領域内の縦磁化は反転して負値となり、その後徐々に回復する。ＴＩ時間が経過し、例えば、標識化領域内の縦磁化の絶対値がゼロとなるヌルポイント付近で、ＭＲ信号の収集が行われたとする。この場合、標識化領域内を流れていた流体は標識化領域外に流出し、反対に、標識化領域外を流れていた流体は標識化領域内に流入する。標識化領域内を流れていた流体は、縦磁化が概ね「ゼロ」であり、標識化領域外は正値の縦磁化を有するので、両者の間に有意なコントラストが生じ、標識化領域外に流れ出た流体は、暗く描出される。また、標識化領域外を流れていた流体は、正値の縦磁化を有し、標識化領域外内は縦磁化が概ね「ゼロ」であるので、両者の間に有意なコントラストが生じ、標識化領域内に流れ込む流体は、明るく描出される。

なお、実施形態は、上述した例に限られるものではなく、撮像目的等に応じて適宜変更されるものである。例えば、標識化パルスは、ＩＲパルスに限られず、ＳＡＴ（saturation）パルス、ＳＰＡＭＭ（Spatial Modulation Of Magnetization）パルス、ダンテ（ＤＡＮＴＥ）パルス等でもよい。また、撮像領域や標識化領域の設定位置も、任意に変更することができる。例えば、撮像領域外に標識化領域を設定してもよい。また、複数の標識化領域を設定してもよい。また、領域非選択ＩＲパルスＰ１や領域選択ＩＲパルスＰ２を複数回印加してもよい。

ところで、第１の実施形態において、シーケンス制御部１２０は、ＣＳＦの動態を評価する目的のために、複数時相のＣＳＦ画像群を撮像により取得する。この手法としては、以下の２つの手法が考えられる。なお、図４Ａ及び４Ｂに示すパルスシーケンスは、一例に過ぎず、ＴＩの間隔や、データ収集時間等、適宜変更することができる。

（第１の手法）図４Ａに示すように、シーケンス制御部１２０は、標識化パルスを印加後、「ＴＩ１」経過すると、撮像領域のＭＲ信号を「１スライス分（若しくは１スライスエンコード分）」収集する。シーケンス制御部１２０は、ＴＩを「ＴＩ１」、「ＴＩ２」、「ＴＩ３」、・・・と徐々に長くしながら、「１スライス分（若しくは１スライスエンコード分）」のＭＲ信号を収集する１ＴＲ（Repetition Time）を繰り返す。こうして、シーケンス制御部１２０は、複数時相分のＭＲ信号、即ち、時系列に並ぶ複数フレーム分のＣＳＦ画像群を取得する。なお、ＴＩの間隔を小刻みに多数設定することで、より細かな時間変化に対応するＣＳＦの動態を観察することが可能になる。

（第２の手法）図４Ｂに示すように、シーケンス制御部１２０は、標識化パルスを印加後、「１スライス分（若しくは１スライスエンコード分）」のデータ収集を連続的に複数回繰り返す。連続的に収集された各ＭＲ信号は、ＴＩが、「ＴＩ１」、「ＴＩ２」、「ＴＩ３」、・・・と徐々に長いものとなる。こうして、シーケンス制御部１２０は、１回の標識化パルスの印加後、複数時相分のＭＲ信号、即ち、時系列に並ぶ複数フレーム分のＣＳＦ画像群を取得する。なお、第２の手法においても、ＴＩの間隔を小刻みに多数設定することで、より細かな時間変化に対応するＣＳＦの動態を観察することが可能になる。

図５は、第１の実施形態におけるＭＲＩ装置１００の処理手順を示すフローチャートである。なお、典型的には、図５に示す処理の前に、操作者は、撮像条件入力用のＧＵＩ上で、複数時相のＣＳＦ画像群を得るための一連のプロトコル群（例えば、位置決め画像取得用のプロトコル、感度マップ撮像用のプロトコル、シミング撮像用のプロトコル、イメージングスキャン用のプロトコル等）を選択済みである。シーケンス制御部１２０は、選択された一連のプロトコル群に従って、図５に示す各種処理を実行する。

図５に示すように、シーケンス制御部１２０は、まず、位置決め画像の取得や、感度マップ撮像、シミング撮像等の各種準備スキャンを実行する（ステップＳ１０１）。続いて、撮像条件設定部１３３ａが、ステップＳ１０１で取得された位置決め画像を表示部１３５に表示し、操作者から、撮像条件の設定（例えば、撮像領域Ｒ１及び標識化領域Ｒ２の設定）を受け付ける（ステップＳ１０２）。

図６は、第１の実施形態における位置決め画像を表す図であり、図７は、第１の実施形態における標識化領域Ｒ２の設定を説明するための図である。例えば、撮像条件設定部１３３ａは、図６に示すように、位置決め画像として、脳を左右に分ける面（「矢状断面」若しくは「サジタル（Sagittal）面」等と称される）の画像をＧＵＩ上に表示し、ＧＵＩ上で、操作者から、撮像領域Ｒ１及び標識化領域Ｒ２の設定を受け付ける。

ここで、第１の実施形態においては、ＣＳＦの動態を評価することを目的としている。ＣＳＦの場合、血液のような心周期性がなく、データ収集のタイミング毎に流体の動態が大きく変化する。このような流体の動態を観察する臨床目的は様々であるが、流体の循環の有無や、一見閉鎖された腔内への流体の交通の有無、あるいは流体の部位別の速度等を精密に解析することで、例えば、水頭症（hydrocephalus）と非水頭症との判別を支援をすることができる。

図７に、脳の解剖学的な構造を示す。正常な脳においては、例えば、第三脳室と、第四脳室との間で、ＣＳＦが往復（to and fro）することが知られている。また、例えば、側脳室と、第三脳室との間でも、モンロー孔を介してＣＳＦの交通がある。また、例えば、第三脳室や第四脳室内では、ＣＳＦの流速が比較的速く、側脳室内では、比較的遅いといった、部位別の流速の違いが存在する。これに対し、水頭症の脳においては、例えば、側脳室と第三脳室との間でＣＳＦの交通が消失したり、部位別の流速に変化が現れる等、正常な脳とは異なる動態が観察される。

そこで、第１の実施形態において、撮像領域Ｒ１や標識化領域Ｒ２は、ＣＳＦの移動方向や拡散方向に沿ってＣＳＦを視認することができるように設定される。図６や７に示す例の場合、例えば、撮像領域Ｒ１は、側脳室、モンロー孔、第三脳室、中脳水道、第四脳室、及び中心管の全てを含むように設定され、標識化領域Ｒ２は、撮像領域Ｒ１内で、ＣＳＦが流れ出る開始点である第三脳室上に設定される。この結果、得られたＣＳＦ画像においては、中脳水道を介して第三脳室と第四脳室との間を往復するＣＳＦを視認することができる。

なお、撮像領域Ｒ１は、必ずしも、側脳室、モンロー孔、第三脳室、中脳水道、第四脳室、及び中心管の全てを含むように設定される必要はない。例えば、撮像領域Ｒ１は、側脳室のみ、第三脳室のみ、中脳水道のみ、第四脳室のみを含むように設定されてもよい。また、標識化領域Ｒ２も、必ずしも第三脳室上に設定される必要はない。例えば、標識化領域Ｒ２は、側脳室上や中脳水道上、第四脳室上に設定されてもよい。上述したように、撮像領域Ｒ１や標識化領域Ｒ２は、ＣＳＦの移動方向や拡散方向に沿ってＣＳＦを視認することができるように設定されればよく、脳内の特徴的な部位のうちどの部位を含むように撮像領域Ｒ１や標識化領域Ｒ２を設定するかは、撮像の目的等に応じて任意に変更することができる。

図５に戻り、こうして撮像条件の設定が完了すると、シーケンス制御部１２０は、イメージングスキャンを実行し、複数時相のＣＳＦ画像群に対応するＭＲ信号を取得する（ステップＳ１０３）。また、イメージングスキャンが実行され、ＭＲ信号が取得されると、画像生成部１３６は、取得されたＭＲ信号に基づき、複数時相のＣＳＦ画像群を生成する（ステップＳ１０４）。そして、ＭＲＩ装置１００は、複数時相のＣＳＦ画像群の画像データを画像保管装置３００へ送信し、格納する（ステップＳ１０５）。

図８は、第１の実施形態における複数時相のＣＳＦ画像群の一例を表す図である。図８において、フレーム１、フレーム２、フレーム３、・・・は、図４Ａ及び４Ｂに示されるように、異なるＴＩで取得されたＭＲ信号を再構成した、一連の複数時相のＣＳＦ画像群（一部の拡大図）である。図８に示すように、ＣＳＦ画像群は、時刻や撮像タイミング、フレーム番号に応じて時系列に並べられる。また、図８に示すＣＳＦ画像群においては、標識化領域Ｒ２にて標識化されたＣＳＦが、第三脳室から中脳水道へ、中脳水道から第四脳室へと流れ出る様子が観察される。

次に、画像処理装置２００による処理を説明する。画像処理装置２００は、ＭＲＩ装置１００によって取得された、複数時相のＣＳＦ画像群を処理の対象とする。そして、画像処理装置２００は、ＣＳＦ画像群を解析することで得られた指標を表示したり（「指標導出」）、ＣＳＦ画像群を画像処理することで得られた加工画像を表示したり（「加工表示」）することで、ＣＳＦの動態を評価するための情報を操作者に提供する。

ここで、「指標導出」において行われるＣＳＦ画像群の解析手法は、その解析がどのような評価目的で行われるのか、そして、その評価目的のために、ＣＳＦのどのような動態を解析すべきであるのか等に応じて、適宜選択されるべきである。なお、以下では、説明の便宜上、２つの解析手法を例に挙げて説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、以下では、解析手法２として、３つの位置に関して指標を導出する例を説明するが、このような手法も一例に過ぎず、例えば、３つの位置に限らず、２つの位置や４つの位置等、任意に変更することができる。

（解析手法１）解析手法１は、流体の領域内の１つの位置の変位を時間方向に追跡し、流体の動態を表す指標をこの１つの位置に関して導出する手法である。例えば、中脳水道におけるＣＳＦの交通の有無や流速を評価する目的で解析が行われるとする。この場合、画像処理装置２００は、例えば、ＣＳＦ画像それぞれから、第三脳室から第四脳室へと流れ出る標識化ＣＳＦ領域を抽出する。そして、画像処理装置２００は、抽出した標識化ＣＳＦ領域の先端の位置を特定し、流速を示す指標を、特定したこの１つの位置に関して導出する。

（解析手法２）解析手法２は、流体の領域内の複数の位置の変位を時間方向に追跡し、流体の動態を表す指標をこれら複数の位置それぞれに関して導出する手法である。例えば、橋前槽におけるＣＳＦの交通の有無や流速を評価する目的で解析が行われるとする。この場合、画像処理装置２００は、例えば、ＣＳＦ画像それぞれから、上下２方向に流れ出る標識化ＣＳＦ領域を抽出する。そして、画像処理装置２００は、抽出した標識化ＣＳＦ領域の両端の位置を特定し、流速を示す指標を、特定した両端及び中点の３つの位置に関して導出する。

このように、どのような目的で評価を行うかによって、画像処理装置２００における後段の処理（例えば、流速を示す指標を１つ導出する解析手法１で解析するのか、あるいは、３つ導出する解析手法２で解析するのか）が異なってくる。そこで、第１の実施形態に係る画像処理装置２００は、指標導出部２３３における解析手法を特定すべく、事前に、操作者から解析対象部位の入力を受け付ける。

図９は、第１の実施形態に係る画像処理装置２００の入力情報と後段の処理との関係を示す図である。例えば、第１の実施形態において、観察対象入力受付部２３１は、図９に示すように、操作者から「観察対象部位選択情報」（以下、適宜「部位選択情報」）の入力を受け付ける。例えば、観察対象入力受付部２３１は、ボタン選択や、ドロップダウンメニュー選択等の形態で、観察対象部位として「中脳水道」や「橋前槽」の指定を受け付ける。なお、ボタン選択や、ドロップダウンメニュー選択等の形態は、一例に過ぎない。

観察対象部位と解析手法との対応関係は、事前の対応付けにより既知である。例えば、指標導出部２３３は、観察対象部位として「中脳水道」が指定された場合には、解析手法１（指標数１）で解析を行い、観察対象部位として「橋前槽」が指定された場合には、解析手法２（指標数３）で解析を行うという対応関係を、事前の対応付けで保持している。

このため、指標導出部２３３は、操作者によって指定された観察対象部位に応じて解析手法を適切に選択し、選択した解析手法に応じた解析を行う。例えば、指標導出部２３３は、観察対象部位として「中脳水道」が指定された場合には、ＣＳＦ画像から抽出された標識化ＣＳＦ領域の先端の位置を特定し、流速を示す指標を、この先端の位置に関して導出する。また、例えば、指標導出部２３３は、観察対象部位として「橋前槽」が指定された場合には、ＣＳＦ画像から抽出された標識化ＣＳＦ領域の両端の位置を特定し、流速を示す指標を、この両端及び中点の位置それぞれに関して導出する。

なお、以下においては、指標導出部２３３は、操作者によって指定された観察対象部位に応じて解析手法を適切に選択し、選択した解析手法に応じた解析を行う例を説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、様々な解析手法による解析が事前に実施されていてもよい。この場合、例えば、表示制御部２３５が解析結果を出力する際に、操作者によって指定された観察対象部位を参照し、観察対象部位に応じた解析手法による解析結果を選択して、出力してもよい。

ところで、図９に示すように、「部位選択情報」は、解析手法の特定に用いられるのみならず、ＣＳＦ領域抽出部２３２による処理にも役立てることができる。また、第１の実施形態においては、観察対象入力受付部２３１が、操作者から更に「観察対象領域目標点情報」（以下、適宜「目標点情報」）の入力を受け付けるが、この目標点情報も、ＣＳＦ領域抽出部２３２による処理に役立てることができる。また、第１の実施形態において、画像処理装置２００は、ＣＳＦ画像群の画像データに付帯された付帯情報として、標識化領域Ｒ２の設定情報を受け付けるが、この標識化領域Ｒ２の設定情報も、ＣＳＦ領域抽出部２３２や、指標導出部２３３、加工画像生成部２３４による処理に役立てることができる。なお、標識化領域Ｒ２の設定情報が付帯情報として提供されない場合等には、例えば、標識化領域Ｒ２の緩和の度合いが小さいフレーム（例えば、ＴＩが最も小さいフレーム）のＣＳＦ画像を画像処理することで、標識化領域Ｒ２の設定情報を抽出してもよい。

「部位選択情報」、「目標点情報」、及び「標識化領域Ｒ２の設定情報」のうち、どの情報をどの処理にどのように役立てるかは、後段の処理を行う各部が、どのアルゴリズムによってどのような処理を行うかに応じて異なってくる。各情報が、後段の処理に役立つ場合もあれば、特に役立たない場合もある。また、各情報が、必須な場合もあれば、他の手法で代用できる場合もある。このため、例えば、操作者に、「部位選択情報」及び「目標点情報」の両方を入力させることが必ずしも必須というわけではなく、必要に応じて、必要な情報を入力させればよい。以下、各部による処理の説明において言及する、各情報と後段の処理との関係は、あくまで一例に過ぎない。

図１０は、第１の実施形態に係る画像処理装置２００の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０においては、画像処理装置２００が、ＭＲＩ装置１００や画像保管装置３００から、あるいは記憶媒体経由で、複数時相のＣＳＦ画像群の画像データを取得し、ＣＳＦ画像群記憶部２２１に格納済であることを前提とする。

まず、観察対象入力受付部２３１は、「部位選択情報」や「目標点情報」の入力を受け付けるためのＧＵＩを表示部２１２に表示し、操作者から、「部位選択情報」や「目標点情報」の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。

図１１は、第１の実施形態における位選択情報の入力受付を説明するための図である。観察対象入力受付部２３１は、例えば、図１１に示すように、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像と、「部位選択情報」の入力を受け付けるためのボタンＢ１とを含むＧＵＩを表示する。

観察対象入力受付部２３１は、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像として、典型的には、複数時相のフレーム群のうち、ＴＩが最も小さいフレームを用いる。ＴＩが小さいフレームであれば、撮像領域Ｒ１若しくは標識化領域Ｒ２における縦磁化が緩和していないため、撮像領域Ｒ１と標識化領域Ｒ２との間にはコントラスト差がある。すると、操作者は、標識化領域Ｒ２の位置を認識しながら「目標点情報」を入力することができる。図１１に示すフレームにも、コントラスト差によって、標識化領域Ｒ３が描出されている。

なお、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像は、ＴＩが最も小さいフレームに限られるものではない。観察対象入力受付部２３１は、複数時相のフレーム群の中から、撮像領域Ｒ１と標識化領域Ｒ２との間のコントラスト差が最も大きいフレームを特定し、特定したフレームを、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像として用いてもよい。

また、例えば、観察対象入力受付部２３１は、反対に、撮像領域Ｒ１若しくは標識化領域Ｒ２における縦磁化が緩和して、撮像領域Ｒ１と標識化領域Ｒ２との間のコントラスト差が小さくなったフレームを、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像として用いてもよい。例えば、観察対象入力受付部２３１は、複数時相のフレーム群のうち、ＴＩが最も大きいフレームを用いてもよい。この場合、観察対象入力受付部２３１は、「標識化領域Ｒ２の設定情報」を用いて、必要に応じて、ＣＳＦ画像上に、標識化領域Ｒ２の位置を表わしてもよい。

その他、例えば、観察対象入力受付部２３１は、ＣＳＦ画像群を時間方向に解析し、信号強度の分散や最大値、信号遷移といった特徴量を画素毎に計算し、何らかの加工が行われた加工画像を、「目標点情報」の入力を受け付けるためのＣＳＦ画像として用いてもよい。

また、観察対象入力受付部２３１は、「目標点情報」の入力を受け付けるために表示したＣＳＦ画像上で、「目標点情報」として、例えば、目標点を指し示す「＋」記号のマークＭ１の入力を受け付ける。そして、観察対象入力受付部２３１は、マークＭ１が入力された位置の座標情報を、ＣＳＦ領域抽出部２３２に通知する。

なお、図１１の例においては、ＣＳＦ画像上で、操作者から「＋」記号のマークＭ１の入力を受け付ける手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。マークＭ１として用いられる記号は、任意に変更することができる。また、例えば、観察対象入力受付部２３１は、機械学習アルゴリズムによって予め目標点となる座標情報の候補を複数準備し、準備した候補をＧＵＩ上に表示して、操作者に選択させてもよい。

また、観察対象入力受付部２３１は、「部位選択情報」の入力を受け付けるためのＧＵＩとして、解剖学的な部位名のリストの中からいずれかの部位名を選択させるボタンＢ１を表示する。例えば、観察対象入力受付部２３１は、『Ｍｏｎｒｏ』、『Ｐｒｅｐｏｎ』、『Ａｑｕｅｄｕｃｔ』、『Ｓｐｏｎｄｙｌｕｓ』、『Ｓｐｉｎｅ』のうち、いずれかの部位名を選択させるボタンＢ１を表示する。なお、『Ｍｏｎｒｏ』は「モンロー孔」に対応し、『Ｐｒｅｐｏｎ』は「橋前槽（Prepontine Cistern）」に対応し、『Ａｑｕｅｄｕｃｔ』は「中脳水道」に対応し、『Ｓｐｏｎｄｙｌｕｓ』や『Ｓｐｉｎｅ』は「脊椎」に対応する。例えば、操作者が、『Ａｑｕｅｄｕｃｔ』のボタンを押下すると、観察対象入力受付部２３１は、「部位選択情報」として「中脳水道」を受け付け、これを指標導出部２３３に通知する。

なお、図１１では、「部位選択情報」の入力を受け付けるためのＧＵＩとして、ボタンＢ１を表示する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。図１２及び１３は、他の実施形態における観察対象部位選択情報の入力受付を説明するための図である。例えば、観察対象入力受付部２３１は、図１２及び１３に示すように、ドロップダウンメニューの形態で「部位選択情報」の入力を受け付けるためのＧＵＩを提供してもよい。また、例えば、観察対象入力受付部２３１は、図１３に示すように、大分類を選択させた後に具体的な部位を選択させる、階層構造のドロップダウンメニューの形態で、ＧＵＩを提供してもよい。なお、『Observation site』は、「観察対象部位の種別」を意味する。また、黒色の三角印は、選択中の項目を意味する。更に、部位を選択させる形態でなく、観察対象入力受付部２３１は、操作者に直接部位名を入力させてもよい。

また、図１１では、「部位選択情報」及び「目標点情報」の両方の入力を受け付ける例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、「目標点情報」の入力は省略されてもよい。この場合、観察対象入力受付部２３１は、例えば、入力された「部位選択情報」を用いてＣＳＦ画像に対する画像処理を行うことで、ＣＳＦ画像から、該当する部位の形態を抽出する。そして、観察対象入力受付部２３１は、抽出した部位の形態に応じて、目標点となる座標情報を、機械学習アルゴリズムによって自動的に決定する。この場合の機械学習アルゴリズムとしては、例えば、弱識別器を多数組み合わせたブースティング方式や、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を利用するランダム木方式等がある。

図１０に戻り、続いて、ＣＳＦ領域抽出部２３２が、ＣＳＦ画像群記憶部２２１から、複数時相のＣＳＦ画像群を読み出し、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれから、まず、ＣＳＦ形態領域を抽出する（ステップＳ２０２）。このＣＳＦ形態領域は、標識化の有無に関係なく、単にＣＳＦが存在する領域のことである。そして、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域それぞれの中から、標識化ＣＳＦ領域を抽出する（ステップＳ２０３）。

ＣＳＦ領域抽出部２３２による２段階の抽出処理について、一例を説明する。ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれについて、ＣＳＦ形態領域を抽出する処理と、標識化ＣＳＦ領域を抽出する処理とを行う。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「標識化領域Ｒ２の設定情報」を用いて、ＣＳＦ画像内の画素毎に、この画素が、標識化領域Ｒ２内の画素であるのか、標識化領域Ｒ２外の画素であるのか、判定する。

また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化領域Ｒ２内と判定された画素について、ＣＳＦ画像群を複数時相に亘り解析し、複数時相における信号値の最大値を求める。

また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化領域Ｒ２外と判定された画素について、ＣＳＦ画像群を複数時相に亘り解析し、この画素の信号値が、時間経過とともにどのように遷移しているかを定量的に示す値を計算する。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、分散を計算する。分散が大きいということは、信号値が高・低を頻繁に繰り返す状況を意味し、標識化されたＣＳＦが行き来した領域である可能性が高いことを意味する。即ち、分散が大きければ大きいほどＣＳＦらしさが高い。

また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化領域Ｒ２外と判定された画素について、ＣＳＦ画像群を複数時相に亘り解析し、ＣＳＦであるか否かの一致度の度合いを示す一致度を、（１）式により計算する。

上述したように、例えば、標識化領域Ｒ２外で領域非選択ＩＲパルスＰ１の印加のみを受けたＣＳＦ（標識化されていないＣＳＦ）の縦磁化は、反転した負値となった後、徐々に回復するが、その回復の過程には、縦磁化の絶対値がゼロとなるヌルポイントがある。上記（１）式において、「ｐ」は、画素を示し、「ｆ」は、フレームを示す。また、フレームｆ_nは、縦磁化の絶対値が最も小さいフレームである。ここで、「ｔ_p（ｆ）」は、フレームｆ_nよりも時間方向で前のフレームについては、自フレームの信号値が１つの前のフレームの信号値よりも小さい場合に『１』となる。また、「ｔ_p（ｆ）」は、フレームｆ_nよりも時間方向で後のフレームについては、自フレームの信号値が１つの前のフレームの信号値よりも大きい場合に『１』となる。また、「ｔ_p（ｆ）」は、これらの条件を満たさない場合に『０』となる。各画素の一致度「Ｔ_p」は、「ｔ_p（ｆ）」を時間方向で積算した値であり、値が大きければ大きいほど、ＣＳＦらしさが高いことを示す。

そして、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、（２）式により、各画素のＣＳＦ尤度を計算する。

標識化領域Ｒ２内の画素の場合、「α_p＝１」になる。すると、（２）式右辺の第１項のみが、ＣＳＦ尤度の計算に反映される。一方、標識化領域Ｒ２外の画素の場合、「α_p＝０」になる。すると、（２）式右辺の第２項のみがＣＳＦ尤度の計算に反映される。第１項の「Ｓ_m,p」は、標識化領域Ｒ２内の画素について求められた、信号値の最大値である。また、第２項の「Ｓ_v,p」は、標識化領域Ｒ２外の画素について計算された、分散である。また、第２項の「Ｔ_p」は、標識化領域Ｒ２外の画素について計算された、一致度である。なお、分散と一致度との線形和の重み係数「β」は、適宜設定される。（２）式によって算出されたＣＳＦ尤度は、値が大きければ大きいほど、その画素のＣＳＦらしさが高いことを示す。

そして、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、（２）式で計算されたＣＳＦ尤度に対して、例えば、閾値処理を行うことで、ＣＳＦ画像から、ＣＳＦ形態領域を抽出する。

このとき、ＣＳＦ形態領域は、若干離れた位置に点在する可能性もある。そこで、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、特定したＣＳＦ形態領域に対して、更にリージョングローイング（ＲＧ（Region Growing））等の画像処理を行う。なお、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「目標点情報」として入力された位置を出発点としてリージョングローイングを行う等、「目標点情報」を役立てることができる（図９を参照）。

続いて、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域の中から標識化ＣＳＦ領域を抽出する。上述したように、ＣＳＦのヌルポイント付近の一定範囲では、標識化されたＣＳＦと、標識化されていないＣＳＦとの間に、有意なコントラスト差が生じるはずである。そこで、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域に対して、例えば、信号値の差に基づく閾値処理を行い、標識化ＣＳＦ領域と、非標識化ＣＳＦ領域とをセグメンテーションすることで、標識化ＣＳＦ領域を抽出する。また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域に対して、例えば、ｋ平均法や判別分析法によるクラスタリング処理を行い、標識化ＣＳＦ領域を抽出する。

なお、上述した２段階の抽出処理は、一例に過ぎない。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域の抽出にあたり、ＡＣＭ（Active Counter Model）や、ＡＳＭ（Active Shape Model）を用いてもよい。なお、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「目標点情報」として入力された位置を中心点としてこのＡＣＭやＡＳＭによる探索を行う等、「目標点情報」を役立てることができる（図９を参照）。

また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ形態領域の抽出アルゴリズムを選択するにあたり、「部位選択情報」を役立てることができる（図９を参照）。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「部位選択情報」によって指定された部位に対応するＡＣＭやＡＳＭのモデルを用いる。また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ画像からＣＳＦ形態領域の探索範囲を絞り込むために、テンプレートマッチングやパターン認識を行うにあたり、「部位選択情報」を役立てることができる（図９を参照）。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「部位選択情報」によって指定された部位に対応するテンプレートやパターンを用いて、テンプレートマッチングやパターン認識を行う。また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、「目標点情報」として入力された位置の近傍に範囲を絞り込んで、テンプレートマッチングやパターン認識を行う等、「目標点情報」を役立てることができる。このような絞り込みにより高速な処理を行うことが可能になり、また、指定された部位や、指定された目標点の近傍以外は処理の対象から除去できるので、高精度な識別が可能になる。

図１０に戻り、ステップＳ２０３において、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれから標識化ＣＳＦ領域が抽出されると、指標導出部２３３が、この標識化ＣＳＦ領域群を対象に解析を行うことで、ＣＳＦの動態を表す指標を導出する（ステップＳ２０４）。また、加工画像生成部２３４が、標識化ＣＳＦ領域や非標識化ＣＳＦ領域に色を割り当てた加工画像を生成する（ステップＳ２０４）。

まず、指標導出部２３３による処理を説明する。図９を用いて説明したように、指標導出部２３３は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた「部位選択情報」に応じて解析手法を適切に選択し、選択した解析手法に応じた解析を行う。

例えば、「部位選択情報」が「中脳水道」である場合、指標導出部２３３は、解析手法１（指標数１）を選択して、指標の導出を行う。また、例えば、「部位選択情報」が「橋前槽」である場合、指標導出部２３３は、解析手法２（指標数３）を選択して、指標の導出を行う。

図１４は、第１の実施形態における解析手法１による指標導出を説明するための図である。図１４では、ある時相のＣＳＦ画像の一部を拡大した図を示す。解析手法１（指標数１）を選択した場合、指標導出部２３３は、ＣＳＦ画像から抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、水平方向及び垂直方向において最小座標となる位置を「基準ＣＳＦ位置」として特定する。また、指標導出部２３３は、標識化ＣＳＦ領域のうち、「基準ＣＳＦ位置」からの距離が最大となる位置を「先端ＣＳＦ位置」として特定する。なお、例えば、指標導出部２３３は、この距離の軸を設定するにあたり、「標識化領域Ｒ２の設定情報」を役立てることができる（図９を参照）。例えば、指標導出部２３３は、標識化領域Ｒ２からの距離を、矩形の標識化領域Ｒ２から垂直に延びる垂線方向を軸として求めることができる。この際、指標導出部２３３は、標識化領域Ｒ２の向きを示す回転情報を用いる。

そして、指標導出部２３３は、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれについて、この「先端ＣＳＦ位置」の座標を求め、時間経過とともに変位する「先端ＣＳＦ位置」の座標を、ＣＳＦの動態を表す指標として出力する。また、指標導出部２３３は、フレームレートからフレーム間の時間を求め、単位時間あたりのＣＳＦの移動量から、フレーム間の速度や、回帰直線に基づき複数フレームにおける平均速度を求めることができる。このような指標が出力されれば、操作者は、中脳水道におけるＣＳＦの交通の有無や流速を適切に評価することができる。

図１５は、第１の実施形態における解析手法２による指標導出を説明するための図である。図１５では、ある時相のＣＳＦ画像の一部を拡大した図を示す。また、橋前槽の略中心に標識化領域Ｒ２が設定された場合を示す。解析手法２（指標数３）を選択した場合、指標導出部２３３は、ＣＳＦ画像から抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、水平方向及び垂直方向において最小座標となる位置を「上端ＣＳＦ位置」として特定する。また、指標導出部２３３は、ＣＳＦ画像から抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、水平方向及び垂直方向において最大座標となる位置を「下端ＣＳＦ位置」として特定する。また、指標導出部２３３は、「上端ＣＳＦ位置」と「下端ＣＳＦ位置」との間の「中点」を特定する。

そして、指標導出部２３３は、ＣＳＦ画像群に含まれるＣＳＦ画像それぞれについて、「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」の座標を求め、時間経過とともに変位するこれらのＣＳＦ位置の座標を、ＣＳＦの動態を表す指標として出力する。また、指標導出部２３３は、「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」それぞれについて、基準ＣＳＦ位置（例えば、１時相目のフレームにおける中点）からの移動量を求め、これをＣＳＦの動態を表す指標として出力する。このような指標が出力されれば、操作者は、橋前槽におけるＣＳＦの交通の有無や流速を適切に評価することができる。

なお、指標導出部２３３によって導出される指標は、上述した例に限られるものではない。例えば、指標導出部２３３は、ＣＳＦの動態を表す指標として、標識化ＣＳＦ領域の面積を用いてもよい。指標導出部２３３は、標識化ＣＳＦ領域の面積を、画素数若しくは平方メートル単位でフレーム毎に計算し、単位時間におけるＣＳＦ領域の広がりや、拡散の速度を導出してもよい。

その他、指標導出部２３３は、下記の指標を適宜用いることができる。（ａ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の全変動ノルム若しくは全変動ノルムの平均値、（ｂ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の時間方向分散、（ｃ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応する標識化ＣＳＦ領域の面積との関係を示す回帰直線の傾き、（ｄ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応する標識化ＣＳＦ領域の面積の全変動ノルム若しくは全変動ノルムの平均値、（ｅ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応する標識化ＣＳＦ領域の面積の時間方向分散、（ｆ）複数のＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の移動量及び収集時刻で正規化した単位移動量

次に、加工画像生成部２３４による処理を説明する。例えば、加工画像生成部２３４は、オリジナルのＣＳＦ画像を直接加工して、標識化ＣＳＦ領域や非標識化ＣＳＦ領域に色を割り当てた加工画像を生成する。例えば、加工画像生成部２３４は、オリジナルのＣＳＦ画像がグレースケール画像であり、全ての画素のＲＧＢ値が「gray」である場合に、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域に対応する画素を「赤」で表示すべく、ＲＧＢ値を変更する。また、例えば、加工画像生成部２３４は、指標導出部２３３によって特定された「先端ＣＳＦ位置」に対応する画素を「緑」で表示すべく、ＲＧＢ値を変更する。

なお、上述した加工画像の生成例は、一例に過ぎない。例えば、加工画像生成部２３４は、オリジナルのＣＳＦ画像を直接加工するのではなく、色を割り当てた重畳画像を生成し、オリジナルのＣＳＦ画像に重畳画像を重畳することで、加工画像を生成してもよい。また、上述した例では、標識化ＣＳＦ領域に「赤」を割り当て、先端ＣＳＦ位置に「緑」を割り当てる例を説明したが、色を割り当てる観察対象領域や、割り当てる色は、任意に変更することができる。また、加工画像生成部２３４は、例えば、標識化領域Ｒ２の内外に応じて割り当てる色を変更する場合には、「標識化領域Ｒ２の設定情報」を役立てることができる（図９を参照）。

図１０に戻り、表示制御部２３５は、指標導出部２３３によって導出された指標や、加工画像生成部２３４によって生成された加工画像を用いて、解析結果表示画面を生成し、生成した解析結果表示画面を表示部２１２に表示する（ステップＳ２０５）。

ここで、第１の実施形態において、表示制御部２３５は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた「部位選択情報」から、解析手法を特定し、更に、特定した解析手法に応じた解析結果表示画面を提供する。なお、解析手法と、解析手法に応じた解析結果表示画面との対応関係は、事前の対応付けにより既知である。

例えば、表示制御部２３５は、指標導出部２３３によって導出された指標からグラフを作成する際に、解析手法に応じたグラフを作成する。例えば、「部位選択情報」から特定した解析手法が解析手法１の場合、表示制御部２３５は、例えば、「先端ＣＳＦ位置」の座標をプロットし、その回帰直線を描いたグラフを作成する。また、例えば、「部位選択情報」から特定した解析手法が解析手法２の場合、表示制御部２３５は、例えば、「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」の座標をそれぞれプロットし、それぞれの回帰直線を描いたグラフを作成する。

また、例えば、表示制御部２３５は、加工画像生成部２３４によって生成された加工画像を表示する際に、解析手法に応じた付加情報を重畳表示する。例えば、「部位選択情報」から特定した解析手法が解析手法１の場合、表示制御部２３５は、加工画像に対して「基準ＣＳＦ位置」及び「先端ＣＳＦ位置」を示す記号を重畳表示するとともに、「基準ＣＳＦ位置」と「先端ＣＳＦ位置」とを結ぶ矢印を重畳表示する。また、例えば、「部位選択情報」から特定した解析手法が解析手法２の場合、表示制御部２３５は、加工画像に対して「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」を示す記号を重畳表示するとともに、「上端ＣＳＦ位置」と「下端ＣＳＦ位置」とを結ぶ距離の長さを示すバーを、付加情報として並列表示する。

なお、第１の実施形態においては、グラフの作成や付加情報の重畳表示等を、表示制御部２３５が行う例を説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、指標導出部２３３が、解析手法に応じたグラフを作成するところまで行ってもよい。また、例えば、加工画像生成部２３４が、加工画像に、解析手法に応じた付加情報を重畳表示するところまで行ってもよい。この場合、表示制御部２３５は、単に、指標導出部２３３によって作成されたグラフと、加工画像生成部２３４によって作成された加工画像とを、解析結果表示画面として、並列表示すればよい。また、表示制御部２３５は、加工画像とグラフとの連動等、その他の表示制御を適宜行う。

図１６〜１８は、第１の実施形態における解析結果表示画面を説明するための図である。なお、図１６及び１７は、ＣＳＦ画像群が解析手法１で解析された場合に対応し、図１８は、ＣＳＦ画像群が解析手法２で解析された場合に対応する。

図１６を説明する。図１６は、解析結果表示画面Ｖ１を示す。解析結果表示画面Ｖ１には、例えば、加工画像Ｉ１と表示制御部２３５によって作成されたグラフＧ１とが、並列表示される。加工画像Ｉ１には、例えば、「赤」の色を割り当てられた標識化ＣＳＦ領域と、「緑」の色を割り当てられた先端ＣＳＦ位置とが描出される。この加工画像Ｉ１は、あたかも動画であるかのように、複数時相に亘って連続的に表示されてもよい。

グラフＧ１において、横軸は経過時間であり、縦軸はＣＳＦの位置である。表示制御部２３５は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた「部位選択情報」が、例えば「中脳水道」の場合、解析手法１によって解析されたことを特定する。そして、表示制御部２３５は、解析手法１に対応する表示制御として、指標導出部２３３によって導出されたフレーム毎の「先端ＣＳＦ位置」をプロットしたグラフＧ１を作成するとともに、その回帰直線（図１６において点線で示す）をグラフＧ１上に描き、回帰直線の傾きに相当する平均速度情報（velocity）を更に表示する。

操作者は、この解析結果表示画面Ｖ１を観察することで、フレーム毎の先端ＣＳＦ位置や、複数フレームの平均速度情報を容易に把握することができ、フレーム毎のＣＳＦの動態、及び、複数フレームの平均としてのＣＳＦの動態を適切に評価することができる。図１６の解析結果表示画面Ｖ１には、必ずしも一定の方向に移動し続けるのではなく、基準ＣＳＦ位置から離れる方向と基準ＣＳＦ位置に近付く方向とを行き来するように動きつつ、全体としては、時間の経過とともに徐々に基準ＣＳＦ位置から離れる方向に移動するＣＳＦの動態が、具体的な数値情報とともに表示されている。

図１７を説明する。図１７は、解析結果表示画面Ｖ２を示す。解析結果表示画面Ｖ２には、例えば、加工画像Ｉ２と表示制御部２３５によって作成されたグラフＧ２とが、並列表示される。表示制御部２３５は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた「部位選択情報」が、例えば「中脳水道」の場合、解析手法１によって解析されたことを特定する。そして、表示制御部２３５は、解析手法１に対応する表示制御として、図１７に示すように、「基準ＣＳＦ位置」（○印）と「先端ＣＳＦ位置」（×印）と示す記号を重畳表示するとともに、両者を結ぶ矢印を重畳表示する。表示制御部２３５は、加工画像を複数時相に亘って連続的に表示する場合には、次の時相の加工画像への切替に応じて、矢印を切り替えて表示してもよい。「中脳水道」や「モンロー孔」のように、ＣＳＦの１方向の流れを観察する場合に、このような表示態様が利用される。

また、表示制御部２３５は、指標導出部２３３によって導出されたフレーム毎の「先端ＣＳＦ位置」をプロットしたグラフＧ２を作成するとともに、その回帰直線（図１７において点線で示す）をグラフＧ２上に描き、回帰直線の傾きに相当する平均速度情報を更に表示する。また、図１７においては、加工画像Ｉ２の連続的な表示に同期させて、グラフＧ２上の対応フレームを明示するバー（ｂａｒ）が表示されている。

図１８を説明する。図１８は、解析結果表示画面Ｖ３を示す。解析結果表示画面Ｖ３には、例えば、加工画像Ｉ３と表示制御部２３５によって作成されたグラフＧ３とが、並列表示される。表示制御部２３５は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられた「部位選択情報」が、例えば「橋前槽」の場合、解析手法２によって解析されたことを特定する。そして、表示制御部２３５は、解析手法２に対応する表示制御として、図１８に示すような加工画像Ｉ３やグラフＧ３を並列表示する。「橋前槽」のように、ＣＳＦの上下に移動する流れを観察する場合に、このような表示態様が利用される。

例えば、表示制御部２３５は、加工画像Ｉ３に、標識化ＣＳＦ領域ｄの「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」を示す記号（＋印）を重畳表示する。また、例えば、表示制御部２３５は、「上端ＣＳＦ位置」と「下端ＣＳＦ位置」とを結ぶ距離の長さを示すバーｅを付加情報として並列表示する。

また、表示制御部２３５は、指標導出部２３３によって導出されたフレーム毎の「上端ＣＳＦ位置」、「下端ＣＳＦ位置」、及び「中点」をプロットしたグラフＧ３を作成するとともに、それぞれの回帰直線（図１８において点線で示す）をグラフＧ３上に描き、回帰直線の傾きに相当する平均速度情報を、それぞれのＣＳＦ位置について更に表示する。また、図１８においては、加工画像Ｉ３の連続的な表示に同期させて、グラフＧ３の対応フレームを明示するバー（ｂａｒ）が表示されている。

なお、表示制御部２３５は、観察対象入力受付部２３１による入力受付処理からの一連の処理を、図１６〜１８の解析結果表示画面と連続させて行ってもよい。即ち、表示制御部２３５は、解析前の段階では、例えば、図１６〜１８に示す解析結果表示画面において、加工画像の替わりに、「目標点情報」を入力させるためのＣＳＦ画像を表示し、また、グラフを表示しない。ここで、例えば、ドロップダウンメニュー選択の形態によって操作者が「部位選択情報」を入力し、更に「目標点情報」を入力すると、ＣＳＦ領域抽出部２３２、指標導出部２３３、及び加工画像生成部２３４による処理が開始される。そして、表示制御部２３５は、解析後の段階では、「目標点情報」を入力させるためのＣＳＦ画像を加工画像に入れ替え、また、解析手法に応じた付加情報を重畳表示し、更に、グラフを作成して並列表示する。

（第１の実施形態の効果）
上述してきたように、第１の実施形態によれば、ＣＳＦの動態を評価するための情報を適切に提供することができる。即ち、第１の実施形態において、画像処理装置２００は、操作者に対して、操作者が観察したいと望む、観察対象部位や観察対象領域の指定を受け付けるＧＵＩを提供する。また、画像処理装置２００は、このＧＵＩ上で操作者から観察対象部位や観察対象領域の指定を受け付けると、これらの指定情報を、後段の処理に活用する。例えば、画像処理装置２００は、操作者から指定された観察対象部位に応じた解析手法で解析を行い、適切な指標を導出する。また、例えば、画像処理装置２００は、操作者から指定された観察対象領域が強調表示されるように、加工画像を生成する。このように、画像処理装置２００は、操作者が所望する観察ポイントを判別し、解析手法や表示法を適応的に切り替える。この結果、操作者が意図する観察方法及び観察対象領域による、ＣＳＦのフロー解析や表示が可能になる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態においては、解析対象領域を示す目標点情報として、ＣＳＦ画像上で、「＋」記号のマークＭ１の入力を受け付ける手法を説明した。また、入力された目標点の座標情報は、後段のＣＳＦ領域抽出処理において、リージョングローイングの出発点、ＡＣＭやＡＳＭによる探索の中心点、テンプレートマッチングやパターン認識の探索範囲の絞り込みに役立てられていた。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。

例えば、目標点情報と標識化領域Ｒ２との位置関係に基づく意味や、目標点情報が移動操作された場合の意味、分岐する経路のうち１つの経路に対して目標点情報が入力された場合の意味を予め定めることで、後段の処理を行う各部は、付加的な情報を、目標点情報の入力から得ることができる。なお、以下では、加工画像生成部２３４が、目標点情報を活用する例を説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、目標点情報によって指定された解析対象領域を抽出するのに適した手法で、抽出処理を行うことができる。また、例えば、指標導出部２３３は、目標点情報によって指定された解析対象領域を対象に、指標を導出することができる。

図１９〜２８は、他の実施形態における目標点情報の入力を説明するための図である。なお、図１９〜２８においては、観察対象部位として橋前槽を例に挙げて図示しているが、実施形態はこれに限られるものではなく、他の観察対象部位においても同様に適用することができる。また、図１９〜２８において、（Ａ）は、観察対象領域の入力を説明するための図であり、（Ｂ）は、観察対象領域の入力に応じて加工画像生成部２３４によって生成される加工画像を例示する図である。（Ｂ）は、説明の便宜上、割り当てられた色の違いを、パターンの違いで表現している。

図１９の（Ａ）では、観察対象入力受付部２３１が、標識化領域Ｒ２の外側でマークＭ１の入力を受け付ける例を示す。例えば、標識化領域Ｒ２の外側で目標点情報が入力された場合には、目標点情報が入力された側から標識化領域Ｒ２に流れ込むＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出されたＣＳＦ形態領域のうち、標識化ＣＳＦ領域を除く領域であって、且つ標識化領域Ｒ２の上側から流れ込む領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図１９の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２０の（Ａ）では、観察対象入力受付部２３１が、標識化領域Ｒ２の内側でマークＭ１の入力を受け付ける例を示す。例えば、標識化領域Ｒ２の内側で目標点情報が入力された場合には、標識化領域Ｒ２から流れ出るＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２０の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２１の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の外側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の内側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の外側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の内側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の外側から内側に流れ込むＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出されたＣＳＦ形態領域のうち、標識化ＣＳＦ領域を除く領域であって、且つ標識化領域Ｒ２の上側から流れ込む領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図２１の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２２の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の内側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の外側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の内側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の外側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の内側から外側に流れ出すＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２２の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

次に、図２３及び２４では、標識化されたＣＳＦが、標識化領域Ｒ２から、上下２方向に流れ出る場合を想定する。

図２３の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の内側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の上側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の内側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の上側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の内側から上側に流れ出すＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２３の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、標識化領域Ｒ２の上側に流れ出す標識化ＣＳＦ領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図２３の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２４の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の内側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の下側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の内側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の下側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の内側から下側に流れ出すＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２４の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、標識化領域Ｒ２の下側に流れ出す標識化ＣＳＦ領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図２４の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

次に、図２５及び２６では、標識化されたＣＳＦが、上下２方向から標識化領域Ｒ２に流れ込む場合を想定する。

図２５の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の上側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の内側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の上側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の内側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の外側から内側に流れ込むＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出されたＣＳＦ形態領域のうち、標識化ＣＳＦ領域を除く領域であって、且つ標識化領域Ｒ２の上側から流れ込む領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図２５の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２６の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の下側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２の内側に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の下側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後標識化領域Ｒ２の内側に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の下側から内側に流れ込むＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出されたＣＳＦ形態領域のうち、標識化ＣＳＦ領域を除く領域であって、且つ標識化領域Ｒ２の下側から流れ込む領域を特定する。そして、加工画像生成部２３４は、図２６の（Ｂ）に示すように、特定した領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

次に、図２７及び２８では、標識化されたＣＳＦが、標識化領域Ｒ２から複数の方向に流れ出る場合を想定する。

図２７の（Ａ）では、観察対象入力受付部２３１が、標識化領域Ｒ２から分岐する流体経路のうち、右側の経路上でマークＭ１の入力を受け付ける例を示す。例えば、複数の流体経路のうちの１つで目標点情報が入力された場合には、標識化領域Ｒ２からその経路に対して流れ出るＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２７の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、右側の経路に流れ出たＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

図２８の（Ａ）では、標識化領域Ｒ２の内側で入力を受け付けたマークＭ１が、操作者による移動操作によって、標識化領域Ｒ２から分岐する流体経路のうち、右側の経路上に移動された例を示す。観察対象入力受付部２３１は、標識化領域Ｒ２の内側で一旦入力を受け付けたマークＭ１が、その後ある経路上に移動されたことを受け付ける。このような場合には、マークＭ１の移動の軌跡と同じように、標識化領域Ｒ２の内側からその経路に流れ出るＣＳＦの領域を、観察対象のＣＳＦ領域として特定することが、予め定められているとする。

例えば、観察対象入力受付部２３１によって受け付けられたこの入力情報は、加工画像生成部２３４に通知される。すると、加工画像生成部２３４は、図２８の（Ｂ）に示すように、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された標識化ＣＳＦ領域のうち、右側の経路に流れ出たＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

なお、観察対象入力受付部２３１は、ボタン選択の形態で同様の内容の指定情報の入力を受け付けてもよい。図２９は、他の実施形態における目標点情報の入力を説明するための図である。例えば、観察対象入力受付部２３１は、ＧＵＩとして、「ascend（上向き）」、「descend（下向き）」、「flow in（標識化領域Ｒ２への流れ込み）」、「flow out（標識化領域Ｒ２からの流れ出し）」等を選択させるボタンを表示することで、操作者からの入力を受け付けてもよい。なお、図３０は、第２の実施形態における解析結果表示画面を説明するための図である。解析結果表示画面Ｖ４上には、加工画像Ｉ４と、グラフＧ４とが並列表示されている。

（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。

（観察対象領域の指定方法）
観察対象領域の指定方法のバリエーションをいくつか説明する。図３１〜３３は、他の実施形態における観察対象領域の指定方法を説明するための図である。図３１に示すように、例えば、操作者は、標識化領域Ｒ２内に含まれる標識化ＣＳＦ領域を、観察対象領域として所望する場合がある。この場合、観察対象領域の指定は、省略することができる。ＣＳＦ領域抽出部２３２は、例えば、ＣＳＦ画像群に付帯された標識化領域Ｒ２の設定情報を用いて、ＣＳＦ画像の中から標識化領域Ｒ２を抽出する。次に、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化ＣＳＦ領域とその他の領域との間の信号値の差を用いて、標識化領域Ｒ２の中から標識化ＣＳＦ領域を抽出する。なお、その他の領域とは、標識化領域Ｒ２内に含まれるＣＳＦでない領域（例えば、脳実質領域）、中脳水道や第四脳室といった標識化されていない領域、あるいは、図示されていない脳実質領域等のことである。そして、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された、標識化領域Ｒ２内に含まれる標識化ＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

また、図３２に示すように、例えば、操作者は、標識化領域Ｒ２内に限らず標識化領域Ｒ２の外も含めて、標識化ＣＳＦ領域を、観察対象領域として所望する場合がある。この場合も、観察対象領域の指定は、省略することができる。ＣＳＦ領域抽出部２３２は、例えば、ＣＳＦ画像群に付帯された標識化領域Ｒ２の設定情報を用いて、ＣＳＦ画像の中から標識化領域Ｒ２を抽出する。次に、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化ＣＳＦ領域とその他の領域との間の信号値の差を用いて、標識化領域Ｒ２の中から標識化ＣＳＦ領域を抽出する。続いて、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、抽出した標識化ＣＳＦ領域の信号値の特徴量を求め、標識化領域Ｒ２の外の画素を対象に、標識化ＣＳＦ領域から求めた特徴量と類似する特徴量を有する画素を、観察対象領域として抽出する。そして、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された、標識化領域Ｒ２内外の標識化ＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

なお、指標導出部２３３は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によってこのように抽出された観察対象領域のうち、標識化領域Ｒ２からの距離が最も離れた位置を、先端ＣＳＦ位置として特定することができる。この場合、例えば、指標導出部２３３は、標識化領域Ｒ２からの距離を、矩形の標識化領域Ｒ２から垂直に延びる垂線方向を軸に求めることができる。この際、指標導出部２３３は、標識化領域Ｒ２の向きを示す回転情報を用いる。

また、図３３に示すように、例えば、操作者は、標識化領域Ｒ２内に含まれる標識化ＣＳＦ領域のうち、所定の部位内の標識化ＣＳＦ領域（例えば、第三脳室内の標識化ＣＳＦ領域）のみを、観察対象領域として所望する場合がある。この場合、図３３に示すように、観察対象入力受付部２３１は、ＣＳＦ画像内の所定の位置を指定するマークＭ１の入力を受け付けている。ＣＳＦ領域抽出部２３２は、例えば、ＣＳＦ画像群に付帯された標識化領域Ｒ２の設定情報を用いて、ＣＳＦ画像の中から標識化領域Ｒ２を抽出する。次に、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化ＣＳＦ領域とその他の領域との間の信号値の差を用いて、標識化領域Ｒ２の中から標識化ＣＳＦ領域を抽出する。そして、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、標識化領域Ｒ２の中から抽出された複数の標識化ＣＳＦ領域のうち、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられたマークＭ１を含む標識化ＣＳＦ領域を、観察対象領域として抽出する。そして、加工画像生成部２３４は、ＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された方の標識化ＣＳＦ領域が、例えば「赤」で表示されるように、加工画像を生成する。

あるいは、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ画像の中から抽出された標識化領域Ｒ２を、ｋ平均法や判別分析法によって解析した上で、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられたマークＭ１を含む領域を、観察対象領域として抽出してもよい。

あるいは、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、観察対象入力受付部２３１によって入力が受け付けられたマークＭ１に対応する画素について、信号強度の特徴量を求め、この特徴量と同一若しくは近い値を有する領域を、観察対象領域として抽出してもよい。

また、例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、入力部２１１を介して操作者によって手動で指定されることで、観察対象領域を抽出してもよい。例えば、ＣＳＦ領域抽出部２３２は、ＣＳＦ画像群を表示部２１２に表示し、各ＣＳＦ画像上で、操作者による手動で、観察対象領域の指定を受け付けてもよい。

このようにＣＳＦ領域抽出部２３２によって抽出された観察対象領域は、例えば、指標導出部２３３による処理や、加工画像生成部２３４による処理に用いられる。

（撮像断面）
上述した実施形態においては、ＭＲＩ装置１００が、ＣＳＦ画像として脳のサジタル面を撮像する場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。ＭＲＩ装置１００は、任意の撮像部位を対象に、任意の撮像断面を撮像することができ、この場合にも、画像処理装置２００は、上述した各種処理を同様に適用することができる。

図３４は、他の実施形態における撮像断面を示す図である。ＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦ画像として、例えば、図３４に示すように、被検体Ｐの額及び体軸の両方に平行な面（「冠状断面」若しくは「コロナル（coronal）面」等と称される）を撮像してもよい。図３４に示すコロナル面のＣＳＦ画像は、脳実質の他に、ＣＳＦが存在する脳内の特徴的な部位を含み、例えば、側脳室、モンロー孔、第三脳室を含む。また、図３４に示す例の場合、標識化領域Ｒ２は、例えば、ＣＳＦが流れ出る開始点である第三脳室上に設定される。

この結果、得られたＣＳＦ画像においては、第三脳室から側脳室に流れ出るＣＳＦを視認することができる。よって、ＭＲＩ装置１００は、上述した実施形態と同様、ＣＳＦ画像から標識化ＣＳＦ領域を抽出し、抽出した標識化ＣＳＦ領域においてＣＳＦ位置や面積等を特定し、ＣＳＦの動態を表す指標を算出することができる。言い換えると、ＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦの移動方向や拡散方向に沿ってＣＳＦを視認することができるように撮像断面を設定すればよい。

その他、ＭＲＩ装置１００は、例えば、脊椎や頸椎等を対象に、例えば、サジタル面、コロナル面、又は被検体の体軸に垂直な面（「体軸断面」若しくは「アキシャル（axial）面」等と称される）を撮像してもよい。この場合も同様に、ＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦの移動方向や拡散方向に沿ってＣＳＦを視認することができるように、撮像断面を設定すればよい。即ち、ＭＲＩ装置１００は、必ずしも、側脳室、モンロー孔、及び第三脳室の全てを含むように撮像断面を設定する必要はなく、例えば、側脳室のみを含むように撮像断面を設定してもよい。例えば、ＭＲＩ装置１００は、脊椎を撮像する場合に、ＣＳＦの移動方向や拡散方向に沿ってＣＳＦを視認できる適切な撮像断面、撮像領域、及び標識化領域を設定すればよい。

（その他）
また、上述した実施形態においては、画像処理システム１０の画像処理装置２００が、ＣＳＦの動態評価のための各種処理を行う構成を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００単体において、ＣＳＦ画像群の取得と、ＣＳＦの動態評価のための各種処理とが行われてもよい。この場合、画像処理装置２００が備えるものとして説明した各部（例えば、観察対象入力受付部２３１、ＣＳＦ領域抽出部２３２、指標導出部２３３、加工画像生成部２３４、表示制御部２３５）は、例えば、ＭＲＩ装置１００の計算機１３０に備えられればよい。

上述した実施形態においては、ＭＲＩ装置１００によって撮像されたＭＲ画像を用いる場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＸ線診断装置、超音波診断装置等、他の医用画像診断装置によって撮像された画像を用いる場合にも、上述した各種処理を同様に適用することができる。即ち、被検体内を流れる流体の画像群が他の医用画像診断装置によって撮像された場合にも、上述した各種処理を同様に適用することができる。

また、上述した実施形態においては、被検体内を流れる流体としてＣＳＦを例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、流体は、例えば、血液、膵液や、リンパ液等でもよい。

（プログラム）
また、上述した実施形態における処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機が、このプログラムを予め記憶し、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態に係るＭＲＩ装置１００による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ、又はこれらに類する記録媒体に記録される。コンピュータ又は組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータが、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態に係るＭＲＩ装置１００と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合、ネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。

また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（Operating System）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のミドルウェア等が、上述した実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。

更に、実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記録媒体も含まれる。また、上述した実施形態の処理を実現するプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。また、記録媒体は１つに限られず、複数の記録媒体から上述した実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、実施形態におけるコンピュータ又は組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、上述した実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。また、実施形態におけるコンピュータは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって上述した実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

以上述べた少なくとも一つの実施形態の画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置によれば、流体の動態を評価するための情報を適切に提供することができる。

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
１２０ シーケンス制御部
２００ 画像処理装置
２２１ ＣＳＦ画像群記憶部
２３１ 観察対象入力受付部
２３２ ＣＳＦ領域抽出部
２３３ 指標導出部
２３４ 加工画像生成部
２３５ 表示制御部

Claims (5)

1. 観察対象を指定する情報の入力を受け付ける受付部と、
   流体が流れる領域に標識化パルスを印加して収集されたＭＲ（Magnetic Resonance）画像群に含まれるＭＲ画像それぞれから、前記流体の領域を抽出する抽出部と、
   前記ＭＲ画像それぞれから抽出された前記流体の領域群を、前記観察対象に対応付けられた解析手法で解析することで、前記流体の動態を表す指標を導出する導出部と、
   前記指標を表示部に表示する表示制御部と
   を備える、画像処理装置。
2. 前記受付部は、観察対象を指定する情報として、解剖学的な部位の情報を受け付け、
   前記導出部は、前記流体の領域群を前記部位に対応付けられた解析手法で解析することで、前記指標を導出する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記受付部は、解剖学的な部位名の一覧を前記表示部に表示し、前記一覧に対する選択を受け付ける、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記解析手法には、前記流体の領域内の１つの位置の変位を時間方向に追跡し、前記流体の動態を表す指標を前記１つの位置に関して導出する第１解析手法と、前記流体の領域内の複数の位置の変位を時間方向に追跡し、前記流体の動態を表す指標を前記複数の位置それぞれに関して導出する第２解析手法とが含まれ、
   前記導出部は、前記観察対象に応じて、前記第１解析手法又は前記第２解析手法を選択し、前記指標を導出する、請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
5. 脳脊髄液が流れる領域に標識化パルスを印加するパルスシーケンスを実行することで、ＭＲ画像群を取得するシーケンス制御部と、
   観察対象を指定する情報の入力を受け付ける受付部と、
   前記ＭＲ画像群に含まれるＭＲ画像それぞれから、前記脳脊髄液の領域を抽出する抽出部と、
   前記ＭＲ画像それぞれから抽出された前記脳脊髄液の領域群を、前記観察対象に対応付けられた解析手法で解析することで、前記脳脊髄液の動態を表す指標を導出する導出部と、
   前記指標を表示部に表示する表示制御部と
   を備える、磁気共鳴イメージング装置。

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