以下、本実施形態のMRI装置100を図面を参照しながら説明する。
実施形態1
実施形態1に係るMRI装置100の構成について図8〜図12に基づいて説明する。本実施形態に係るMRI装置は、心臓の所望の撮像面の位置決めを行うときに用いる。
本実施形態に係るMRI装置100の構成について図8に基づいて説明する。図8は、MRI装置100の構成を示すブロック図である。
MRI装置100は、撮像部110、第1軸検出部121、第2軸検出部122、第1画像生成部131、第2撮像面算出部142、表示部150とを有する。
なお、このMRI装置100は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、撮像部110、第1軸検出部121、第2軸検出部122、第1画像生成部131、第2撮像面算出部142、表示部150は、上記のコンピュータに搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、MRI装置100は、上記のプログラムをコンピュータに予めインストールすることで実現してもよいし、CD−ROMなどの記憶媒体に記憶して、又はネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータに適宜インストールすることで実現してもよい。
撮像部110は、被検体1の対象臓器である心臓2を含んだ3次元の第1撮像データを撮像する。第1撮像データは、少なくとも1方向の分解能が他の2方向と異なった第1撮像面データが、互いに平行な重なった3次元の撮像データである。撮像した第1撮像データは第1軸検出部121、第1画像生成部131に入力される。
第1軸検出部121は、3次元の第1撮像データから、3次元で表現された第1軸を検出する。検出した第1軸は第1画像生成部131に入力される。
第1画像生成部131は、第1軸と直交し、かつ、第1撮像データの第1撮像面データとなす角度が所定の角度以下となる第1ベクトルを算出し、次に、第1軸及び第1ベクトルを通る面で再構成した2次元の画像データである第1画像データを第1撮像データから生成する。生成した第1画像データは第2軸検出部122、表示部150に入力される。
第2軸検出部122は、2次元の第1画像データから2次元で表現された第2軸を検出する。検出した第2軸は第2撮像面算出部142、表示部150に入力される。
第2撮像面算出部142は、第2軸を通り、かつ、被検体1の体軸方向と平行で第2軸を通る面に直交する面である第2撮像面を算出する。算出した第2撮像面は撮像部110に入力される。撮像部110は、この第2撮像面の位置に基づいて2次元の第2撮像データ(水平長軸像)を撮像する。
表示部150には、撮像部110において撮像された3次元の第1撮像データ、2次元の第2撮像データは、表示部150が入力され、これら撮像データを表示する。表示部150は、液晶表示装置やCRTなどのディスプレイである。
この構成とすることで、MRI装置100は、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、高精度に「水平長軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。
次に、MRI装置100の動作について図9に基づいて説明する。図9は、本実施形態に係るMRI装置100の動作を示すフローチャートである。
ステップs2−1では、撮像部110が、被検体1の心臓2を含み、少なくとも1方向の分解能が他の2方向と異なった2次元の第1撮像面データが、互いに平行に複数枚重なった3次元の第1撮像データを取得し、第1軸検出部121、表示部150へ出力する。
本実施形態では、図10(a)に示すように、MultiSlice法で撮像した心臓2を含む複数枚のAxial断面像i1(第1撮像面データ)からなる3次元の第1撮像データi1とする。このとき第1撮像データi1は各断面像で心電同期を行い心時相を合わせて撮像すると、より好適である。また、第1撮像データの第1撮像面データの撮像枚数及び撮像間隔は、被検体1の心臓の大きさ、心拍数、可能な息止め時間により定められ、撮像方向(本実施形態の場合は体軸方向)の分解能は極めて低いことに注意する。
但し、第1撮像データの撮像方法はこの方法に限定されない。例えばSaggital断面やCoronal断面をMultiSlice法により複数枚撮像したものでも良い。また、例えば、図10(b)に示すように、撮像面の分解能を低く撮像方向の分解能を高く複数枚撮像した第1撮像データi2や、図10(c)に示すように、3方向の分解能が全て異なるように撮像した第1撮像データi3でも良い。このように、心臓を含む範囲で少なくとも1方向の分解能が他の2方向の分解能と異なる撮像方法であれば良い。
ステップs2−2では、第1軸検出部121が、3次元の第1撮像データから3次元で表現された心臓に関する第1軸を検出し、第1画像生成部131へ出力する。本実施形態では、第1軸、及び、後から説明する詳しく第2軸を「長軸」とする。「長軸」とは、心臓の「僧帽弁」の中心と「心尖部」の位置の中点に位置する「左室中心」位置から「心尖部」までのベクトル情報である。なお、第1軸と第2軸の異なる点は、第1軸は、おおよそで求める仮の長軸であり、第2軸は、高精度で求めた長軸である。
例えば、第1軸検出部121は、「僧帽弁」の中心や「心尖部」の位置をテンプレートマッチングやエッジ検出を用いて検出し、これら位置を結ぶ軸を算出することで実現できる。また、例えば、第1軸を決めるパラメータを「左室中心」の位置(3パラメータ)と「心尖部」までの方向ベクトル(3パラメータ)の合計6パラメータで定義し、この6パラメータを探索空間としてパターン認識の技術を用いることで実現できる。非特許文献1と特許文献1では、第1撮像データの任意の1枚の画像上から第1軸を2次元で表現しているが、本実施形態では3次元で表現していることが異なる。
ステップs2−3では、第1画像生成部131が、第1軸と直交し、かつ、第1撮像データi1の撮像面(第1撮像面データ)となす角度が所定の角度以下となる第1ベクトルを算出し、次に、第1軸及び第1ベクトルを通る面における2次元の画像データである第1画像データを第1撮像データから生成し、第2軸検出部122と表示部150へ出力する。
本実施形態における第1画像データの生成方法について、図11を用いて説明する。図11に示す平行四辺形は第1撮像データi1である複数枚のAxial断面像(第1撮像面データ)を示し、撮像方向(体軸方向)をz軸、断面方向(体軸横断方向)上で直交する2ベクトルをx、y軸として空間座標を定義する。ここで、図11に示す第1軸の方向ベクトルv1を、
とする。但し、3次元空間中に軸を1つ決めただけでは3次元空間中の面の位置を一意に決めることはできず、第1軸の方向ベクトルv1ともう一つ異なる第1ベクトルu1を決める必要がある。
本実施形態の場合、第1画像データの分解能が最も高くなるときの第1ベクトルu1は、
で計算できる。この第1ベクトルu1は、第1軸(方向ベクトルv1)と直交するベクトルの中で第1撮像データi1の各面(第1撮像面データ)に最も沿う方向、すなわち、最小の角度となっている。なお、この角度が小さくなれば、分解能が高くなるため、最小の角度に限らず、所定の角度以下であれば所定の分解能以上となるので、所定の角度以下でもよい。
但し、この第1ベクトルu1の決め方は、この方法に限定されず、例えば、x、y、z軸の分解能をそれぞれdx、dy、dzとした場合、
で表されるように、第1ベクトルu1は、単位ベクトルで、第1軸の方向ベクトルv1と直交、かつ、第1ベクトルu1の分解能が所定の閾値th以下の条件を満たすベクトルとし、第1画像データを複数生成しても良い。
また、例えば、図10(b)に示す第1撮像面の各分解能を低く、撮像方向の分解能を高く複数枚撮像した第1撮像データi2の場合、第1画像データの分解能が最も高くなるときの第1ベクトルu1は、
で計算できる。但し、方向ベクトルv1と第1ベクトルu1が平行となる場合には、第1ベクトルu1は方向ベクトルv1と平行でない任意のベクトルとなる。
ステップs2−4では、第2軸検出部122が、2次元の第1画像データから2次元の第2軸を検出し、第2撮像面算出部142、表示部150へ出力する。
例えば、第2軸検出部122は、「僧帽弁」の中心や「心尖部」の位置をテンプレートマッチングやエッジ検出、パターン認識の技術を用いて検出し、これら位置を結ぶ軸を算出することで実現できる。第1軸検出部121は、撮像方向の分解能が低い第1撮像データi1を対象とするので、高精度に「長軸」を検出できない。しかし、本実施形態のように、まず、第1軸検出部121で3次元で表現された第1軸を検出し、おおよそのあたりをつけた後で、この第1軸を通り、かつ、分解能が高い第1画像データから第2軸を検出することで、より高精度に「長軸」を検出できる。すなわち、この第2軸が高精度な長軸となる。
ステップs2−5では、第2撮像面算出部142が、第2軸(長軸)を通り、かつ、体軸方向と平行で第2軸(長軸)を通る面に直交する面である第2撮像面を算出する。
このとき第2撮像面(すなわち、第2軸v2を通り、かつ、体軸方向と平行で第2軸v2を通る面に直交する面)は、
で計算される第2ベクトルu2と平行で、かつ、第2軸を通る面となる。ここで、×は外積計算である。
ステップs2−6では、撮像部110が、第2撮像面の位置で2次元の第2撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。図12に示す2次元の第2撮像データは「水平長軸像」と呼ばれる。なお、撮像部110は、この第2撮像データと合わせて、第2撮像データと平行な画像データを複数枚撮像してもよい。
表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第2撮像データを表示する。また、図11に示すように、第1画像データの検出した第2軸v2、「僧帽弁」の中心位置mv、「心尖部」位置caを重ねて表示してもよく、操作者が自動で設定した撮像面の位置決め精度を確認できるので、より好適である。
本実施形態によれば、3次元の第1撮像データから3次元で表現された第1軸(仮の長軸)を検出し、次に、この第1軸(仮の長軸)を通り、かつ、最も分解能が高くなる面で再構成された第1画像データから第2軸(高精度な長軸)を検出することで、心臓の長軸方向を高精度に検出できる。このことにより、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、「水平長軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、より効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
実施形態2
次に、実施形態2である、MRI装置100について図13〜図15に基づいて説明する。
本実施形態のMRI装置100では、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、高精度に心臓の「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。但し、本実施形態は「四腔長軸像」に限定されず、同様の構成で「二腔長軸像」、「三腔長軸像」の位置決め及び撮像もできる。
本実施形態のMRI装置100の構成について図13のブロック図に基づいて説明する。図12に示すように、本実施形態のMRI装置100は、実施形態1のMRI装置100から、第2撮像面算出部142が無くなり、第2画像生成部132、第3軸検出部123、第3撮像面算出部143が追加された構成である。なお、追加された第2画像生成部132、第3軸検出部123、第3撮像面算出部143以外の構成については、実施形態1と説明が重複するため、その説明は省略する。
第2画像生成部132は、第2軸に直交する面で、第1撮像データの画像データを再構成した2次元の第2画像データを生成する。生成した第2画像データは第3軸検出部123、表示部150に入力される。
第3軸検出部123は、2次元の第2画像データから2次元の第3軸を検出する。検出した第3軸は第3撮像面算出部143、表示部150に出力される。
第3撮像面算出部143は、第3軸と第2軸を通る面である第3撮像面を算出する。算出した第3撮像面は撮像部110に入力される。撮像部110は、この第3撮像面の位置で第3撮像データを撮像する。
次に、本実施形態に係るMRI装置100の動作について図14のフローチャートを用いて説明する。なお、図14のステップs2−1〜s2−4は、実施形態1と説明が重複するため、その説明は省略する。
ステップs2−7では、第2画像生成部132が、第2軸に直交する面で、第1撮像データの画像データを再構成した第2画像データを生成し、第3軸検出部123、表示部150へ出力する。
ステップs2−8では、第3軸検出部123が、第2画像データから第3軸を検出し、第3撮像面算出部143、表示部150へ出力する。
本実施形態において、撮像位置を決めるための撮像面が「四腔長軸像」の場合、第3軸は「短軸」であり、生成する第2画像データは「僧帽弁」寄りの位置を通り、第2軸と直交する面で第2画像データを生成すると、より好適である。但し、第2画像データの生成方法はこれに限らず、「僧帽弁」の中心と「心尖部」の中間位置である左室中心位置を通る面でも良いし、「僧帽弁」寄りの位置から左室中心位置を結ぶ線分上の複数位置を中心として、複数枚の第2画像データを生成しても良い。
また、第3軸検出部123は、2次元で表現される第3軸を次のように算出する。まず、2次元の第2画像データ上の「右心室の角」をテンプレートマッチング、エッジ検出、パターン認識の技術を用いて検出し、次に、この位置を通過し、第2軸(長軸)と直交する軸を、第3軸として算出する。
但し、第2画像データの生成方法及び第3軸検出方法はこれに限らず、例えば、位置決めしたい撮像面が「三腔長軸像」の場合は長軸上で左心房寄りの点を通る面で第2画像データを生成し、左室流出路を検出することで実現できる。
このように、位置決めしたい撮像面に対応する第3軸を検出するための解剖学的な画像特徴が含まれるように第2画像データを生成し、第2画像データからその解剖学的な特徴に基づいて第3軸が検出できる方法であれば良い。
ステップs2−9では、第3撮像面算出部143が、第2軸と第3軸を通る面である第3撮像面を算出し、撮像部110へ出力する。
ステップs2−10では、撮像部110が、第3撮像面の位置で第3撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。図15に示す2次元の第3撮像データは「四腔長軸像」と呼ばれる。表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第3撮像データを表示する。
また、図14に示すように、第2画像データと第2軸が交わる点v3や、検出した「右心室の角」の位置rv、第3軸v4を重ねて表示することは、操作者が自動で設定した撮像面の位置決め精度を確認できるので、より好適である。
本実施形態によれば、第2軸に直交する面で再構成した第2画像データを生成し、第2画像データから第3軸を検出する。このことにより、第1撮像データを撮像するだけで、「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、より効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
実施形態3
次に、実施形態3である、MRI装置100について図16〜図17に基づいて説明する。
本実施形態に係るMRI装置100は、第1撮像データを撮像するだけで、高精度に「左室短軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。
本実施形態に係るMRI装置100の構成を図16のブロック図を用いて説明する。
本実施形態のMRI装置100は、実施形態1のMRI装置100から、第2撮像面算出部142が無くなり、第4撮像面算出部144が追加された構成である。なお、図16において、追加された第4撮像面算出部144以外の構成については、実施形態1と説明が重複するため、その説明は省略する。
第4撮像面算出部144は、第2軸に直交する面である第4撮像面を算出する。算出した第4撮像面は撮像部110に入力される。
次に、本実施形態に係るMRI装置100の動作について図17のフローチャートを用いて説明する。なお、図17のステップs2−1〜s2−4は、実施形態1と説明が重複するため、その説明は省略する。
ステップs2−11では、第4撮像面算出部144が、第2軸に直交する面である第4撮像面を算出し、撮像部110へ出力する。例えば、この第4撮像面は、「左室中心」を通る面でも良いし、「僧帽弁」の中心位置を通る面でも良い。また、「僧帽弁」の中心位置から「心尖部」までを結ぶ線分上の複数位置を中心として、複数の第4撮像面を算出しても良い。
ステップs2−12では、撮像部110が、第4撮像面の位置で第4撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。この第4撮像データは「左室短軸像」と呼ばれる。表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第4撮像データを表示する。
本実施形態によれば、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、「左室短軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、より効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
実施形態4
次に、実施形態4であるMRI装置100について図18〜図19に基づいて説明する。
本実施形態に係るMRI装置100は、3次元の第1撮像データと2次元の第4撮像データから、高精度に「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。但し、本実施形態は「四腔長軸像」に限定されず、同様の構成で「二腔長軸像」、「三腔長軸像」の位置決め及び撮像も可能となる。
本実施形態に係るMRI装置100の構成を図18のブロック図を用いて説明する。
本実施形態のMRI装置100は、実施形態3のMRI装置100に、第4軸検出部124、第5撮像面算出部145が追加された構成である。なお、図18において、追加された第4軸検出部124、第5撮像面算出部145以外の構成については、実施形態3と説明が重複するため、その説明は省略する。
第4軸検出部124は、撮像部110により得られる2次元の第4撮像データから2次元で表現された第4軸(第2の短軸)を検出する。検出した第4軸は第5撮像面算出部145、表示部150に出力される。
第5撮像面算出部145は、第4軸と第2軸を通る面で第5撮像面を算出する。算出した第5撮像面は撮像部110に入力される。
次に、本実施形態に係るMRI装置100の動作について図19のフローチャートを用いて説明する。なお、図19のステップs2−1〜s2−4、s11、s12は、実施形態3と説明が重複するため、その説明は省略する。
ステップs2−13では、第4軸検出部124が、第4撮像データから第4軸を検出し、第5撮像面算出部145、表示部150へ出力する。本実施形態の場合、第4軸は「短軸」であり、第4軸検出部124は第4撮像データ上から「右心室」の角をテンプレートマッチング、エッジ検出、パターン認識の技術を用いて検出し、この位置を通過し、第2軸(長軸)と直交する軸を第4軸として算出する。
このように、撮像位置を決めるための撮像面に対応する第4軸を検出するための解剖学的な画像特徴が含まれるように撮像した第4撮像データから、その解剖学的な特徴に基づいて第4軸が検出できる方法であれば良い。
ステップs2−14では、第5撮像面算出部145が、第4軸と第2軸を通る面で第5撮像面を算出する。算出した第5撮像面は撮像部110に入力される。
ステップs2−15では、撮像部110が、第5撮像面の位置で2次元の第5撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。この第5撮像データは「四腔長軸像」と呼ばれる。表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第5撮像データを表示する。
また、実施形態3の図14と同様に、第4撮像データと第2軸が交わる点や、検出した右心室の角の位置、第4軸を重ねて表示することは、操作者が自動で設定した撮像面の位置決め精度を確認できるので、より好適である。
本実施形態によれば、第1撮像データと第4撮像データを撮像するだけで、「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
実施形態5
実施形態5に係るMRI装置100の構成について図20〜図24に基づいて説明する。本実施形態に係るMRI装置は、心臓の所望の撮像面の位置決めを行うときに用いる。
本実施形態に係るMRI装置100の構成について図20に基づいて説明する。図20は、MRI装置100の構成を示すブロック図である。
MRI装置100は、撮像部110、第1軸検出部121、第2軸検出部122、第1画像生成部131、第2撮像面算出部142、表示部150とを有する。
なお、このMRI装置100は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、撮像部110、第1軸検出部121、第2軸検出部122、第1画像生成部131、第2撮像面算出部142、表示部150は、上記のコンピュータに搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、MRI装置100は、上記のプログラムをコンピュータに予めインストールすることで実現してもよいし、CD−ROMなどの記憶媒体に記憶して、又はネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータに適宜インストールすることで実現してもよい。
撮像部110は、被検体1の対象臓器である心臓2を含んだ3次元の第1撮像データを撮像する。第1撮像データは、少なくとも1方向の分解能が他の2方向と異なった第1撮像面データが、互いに平行な重なった3次元の撮像データである。撮像した第1撮像データは第1軸検出部121、第1画像生成部131に入力される。
第1軸検出部121は、3次元の第1撮像データから、3次元で表現された第1軸を検出する。検出した第1軸は第1画像生成部131に入力される。
第1画像生成部131は、第1軸を通り、かつ、第1撮像データの第1撮像面データとなす角度が所定の角度以下となる第1ベクトルを算出し、次に、第1軸及び第1ベクトルを通る面で再構成した2次元の画像データである第1画像データを第1撮像データから生成する。生成した第1画像データは第2軸検出部122、表示部150に入力される。
第2軸検出部122は、2次元の第1画像データから2次元で表現された第2軸を検出する。検出した第2軸は第2撮像面算出部142、表示部150に入力される。
第2撮像面算出部142は、第2軸を通り、かつ、被検体1の体軸方向と平行で第2軸を通る面に直交する面である第2撮像面を算出する。算出した第2撮像面は撮像部110に入力される。撮像部110は、この第2撮像面の位置に基づいて2次元の第2撮像データ(水平長軸像)を撮像する。
表示部150には、撮像部110において撮像された3次元の第1撮像データ、2次元の第2撮像データは、表示部150が入力され、これら撮像データを表示する。表示部150は、液晶表示装置やCRTなどのディスプレイである。
この構成とすることで、MRI装置100は、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、高精度に「水平長軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。
次に、MRI装置100の動作について図21に基づいて説明する。図21は、本実施形態に係るMRI装置100の動作を示すフローチャートである。
ステップs2−1では、撮像部110が、被検体1の心臓2を含み、少なくとも1方向の分解能が他の2方向と異なった2次元の第1撮像面データが、互いに平行に複数枚重なった3次元の第1撮像データを取得し、第1軸検出部121、表示部150へ出力する。
本実施形態では、図22(a)に示すように、MultiSlice法で撮像した心臓2を含む複数枚のAxial断面像i1(第1撮像面データ)からなる3次元の第1撮像データi1とする。このとき第1撮像データi1は各断面像で心電同期を行い心時相を合わせて撮像すると、より好適である。また、第1撮像データの第1撮像面データの撮像枚数及び撮像間隔は、被検体1の心臓の大きさ、心拍数、可能な息止め時間により定められ、撮像方向(本実施形態の場合は体軸方向)の分解能は極めて低いことに注意する。
但し、第1撮像データの撮像方法はこの方法に限定されない。例えばSaggital断面やCoronal断面をMultiSlice法により複数枚撮像したものでも良い。また、例えば、図22(b)に示すように、撮像面の分解能を低く撮像方向の分解能を高く複数枚撮像した第1撮像データi2や、図22(c)に示すように、3方向の分解能が全て異なるように撮像した第1撮像データi3でも良い。このように、心臓を含む範囲で少なくとも1方向の分解能が他の2方向の分解能と異なる撮像方法であれば良い。
ステップs2−2では、第1軸検出部121が、3次元の第1撮像データから3次元で表現された心臓に関する第1軸を検出し、第1画像生成部131へ出力する。本実施形態では、第1軸、及び、後から説明する詳しく第2軸を「長軸」とする。「長軸」とは、心臓の「僧帽弁」の中心と「心尖部」の位置の中点に位置する「左室中心」位置から「心尖部」までのベクトル情報である。なお、第1軸と第2軸の異なる点は、第1軸は、おおよそで求める仮の長軸であり、第2軸は、高精度で求めた長軸である。
例えば、第1軸検出部121は、「僧帽弁」の中心や「心尖部」の位置をテンプレートマッチングやエッジ検出を用いて検出し、これら位置を結ぶ軸を算出することで実現できる。また、例えば、第1軸を決めるパラメータを「左室中心」の位置(3パラメータ)と「心尖部」までの方向ベクトル(3パラメータ)の合計6パラメータで定義し、この6パラメータを探索空間としてパターン認識の技術を用いることで実現できる。非特許文献1と特許文献1では、第1撮像データの任意の1枚の画像上から第1軸を2次元で表現しているが、本実施形態では3次元で表現していることが異なる。
ステップs2−3では、第1画像生成部131が、第1軸を通り、かつ、第1撮像データi1の撮像面(第1撮像面データ)となす角度が所定の角度以下となる第1ベクトルを算出し、次に、第1軸及び第1ベクトルを通る面における2次元の画像データである第1画像データを第1撮像データから生成し、第2軸検出部122と表示部150へ出力する。
本実施形態における第1画像データの生成方法について、図23を用いて説明する。図23に示す平行四辺形は第1撮像データi1である複数枚のAxial断面像(第1撮像面データ)を示し、撮像方向(体軸方向)をz軸、断面方向(体軸横断方向)上で直交する2ベクトルをx、y軸として空間座標を定義する。ここで、図23に示す第1軸の方向ベクトルv1を、
とする。但し、3次元空間中に軸を1つ決めただけでは3次元空間中の面の位置を一意に決めることはできず、第1軸の方向ベクトルv1ともう一つ異なる第1ベクトルu1を決める必要がある。
本実施形態の場合、第1画像データの分解能が最も高くなるときの第1ベクトルu1は、
で計算できる。この第1ベクトルu1は、第1軸(方向ベクトルv1)を通るベクトルの中で第1撮像データi1の各面(第1撮像面データ)に最も沿う方向、すなわち、最小の角度となっている。なお、この角度が小さくなれば、分解能が高くなるため、最小の角度に限らず、所定の角度以下であれば所定の分解能以上となるので、所定の角度以下でもよい。
但し、この第1ベクトルu1の決め方は、この方法に限定されず、例えば、x、y、z軸の分解能をそれぞれdx、dy、dzとした場合、
で表されるように、第1ベクトルu1は、単位ベクトルで、第1軸の方向ベクトルv1を通り、かつ、第1ベクトルu1の分解能が所定の閾値th以下の条件を満たすベクトルとし、第1画像データを複数生成しても良い。
また、例えば、図22(b)に示す第1撮像面の各分解能を低く、撮像方向の分解能を高く複数枚撮像した第1撮像データi2の場合、第1画像データの分解能が最も高くなるときの第1ベクトルu1は、
で計算できる。但し、方向ベクトルv1と第1ベクトルu1が平行となる場合には、第1ベクトルu1は方向ベクトルv1と平行でない任意のベクトルとなる。
ステップs2−4では、第2軸検出部122が、2次元の第1画像データから2次元の第2軸を検出し、第2撮像面算出部142、表示部150へ出力する。
例えば、第2軸検出部122は、「僧帽弁」の中心や「心尖部」の位置をテンプレートマッチングやエッジ検出、パターン認識の技術を用いて検出し、これら位置を結ぶ軸を算出することで実現できる。第1軸検出部121は、撮像方向の分解能が低い第1撮像データi1を対象とするので、高精度に「長軸」を検出できない。しかし、本実施形態のように、まず、第1軸検出部121で3次元で表現された第1軸を検出し、おおよそのあたりをつけた後で、この第1軸を通り、かつ、分解能が高い第1画像データから第2軸を検出することで、より高精度に「長軸」を検出できる。すなわち、この第2軸が高精度な長軸となる。
ステップs2−5では、第2撮像面算出部142が、第2軸(長軸)を通り、かつ、体軸方向と平行で第2軸(長軸)を通る面に直交する面である第2撮像面を算出する。
このとき第2撮像面(すなわち、第2軸v2を通り、かつ、体軸方向と平行で第2軸v2を通る面に直交する面)は、
で計算される第2ベクトルu2と平行で、かつ、第2軸を通る面となる。ここで、×は外積計算である。
ステップs2−6では、撮像部110が、第2撮像面の位置で2次元の第2撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。図24に示す2次元の第2撮像データは「水平長軸像」と呼ばれる。なお、撮像部110は、この第2撮像データと合わせて、第2撮像データと平行な画像データを複数枚撮像してもよい。
表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第2撮像データを表示する。また、図23に示すように、第1画像データの検出した第2軸v2、「僧帽弁」の中心位置mv、「心尖部」位置caを重ねて表示してもよく、操作者が自動で設定した撮像面の位置決め精度を確認できるので、より好適である。
本実施形態によれば、3次元の第1撮像データから3次元で表現された第1軸(仮の長軸)を検出し、次に、この第1軸(仮の長軸)を通り、かつ、最も分解能が高くなる面で再構成された第1画像データから第2軸(高精度な長軸)を検出することで、心臓の長軸方向を高精度に検出できる。このことにより、3次元の第1撮像データを撮像するだけで、「水平長軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、より効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
実施形態6
次に、実施形態6であるMRI装置100について図25〜図26に基づいて説明する。
本実施形態に係るMRI装置100は、3次元の第1撮像データと2次元の第4撮像データから、高精度に「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となる。但し、本実施形態は「四腔長軸像」に限定されず、同様の構成で「二腔長軸像」、「三腔長軸像」の位置決め及び撮像も可能となる。
本実施形態に係るMRI装置100の構成を図25のブロック図を用いて説明する。
本実施形態のMRI装置100は、撮像部110、第1軸検出部121、第1画像生成部131、第4撮像面算出部144、第5撮像面算出部145、表示部150とを有する。すなわち、実施形態3のMRI装置100に、第5撮像面算出部145が追加された構成である。なお、図25において、追加された第5撮像面算出部145以外の構成については、実施形態3と説明が重複するため、その説明は省略する。
第5撮像面算出部145は、第4軸と第2軸を通る面で第5撮像面を算出する。撮像部110により得られる2次元の第4撮像データから2次元で表現された第4軸(第2の短軸)を検出し、検出した第4軸を用いて第5撮像面を算出する。算出された第5撮像面は撮像部110に入力される。
次に、本実施形態に係るMRI装置100の動作について図26のフローチャートを用いて説明する。なお、図26のステップs2−1〜s2−4、s11、s12は、実施形態3と説明が重複するため、その説明は省略する。なお、ステップs2−2において、第1画像生成部131が第1画像データを生成した後に、第2軸検出部が第2軸を検出しておく。
ステップs2−12では、第4撮像面算出部144が第4撮像面を算出した後に、第4撮像データから第4軸を検出する。本実施形態の場合、第4軸は「短軸」であり、第4軸検出部は第4撮像データ上から「右心室」の角をテンプレートマッチング、エッジ検出、パターン認識の技術を用いて検出し、この位置を通過し、第2軸(長軸)と直交する軸を第4軸として検出する。
このように、撮像位置を決めるための撮像面に対応する第4軸を検出するための解剖学的な画像特徴が含まれるように撮像した第4撮像データから、その解剖学的な特徴に基づいて第4軸が検出できる方法であれば良い。
ステップs2−14では、第5撮像面算出部145が、第4軸と第2軸を通る面で第5撮像面を算出する。算出した第5撮像面は撮像部110に入力される。
ステップs2−15では、撮像部110が、第5撮像面の位置で2次元の第5撮像データを撮像し、表示部150へ出力する。この第5撮像データは「四腔長軸像」と呼ばれる。表示部150では、撮像した3次元の第1撮像データ、2次元の第5撮像データを表示する。
また、実施形態3の図14と同様に、第4撮像データと第2軸が交わる点や、検出した右心室の角の位置、第4軸を重ねて表示することは、操作者が自動で設定した撮像面の位置決め精度を確認できるので、より好適である。
本実施形態によれば、第1撮像データと第4撮像データを撮像するだけで、「四腔長軸像」の位置決め及び撮像が可能となり、効率的に心臓の所望の撮像面の位置決めを行うことができる。
変更例
上記各実施形態では、第1撮像データはMultiSlice法で撮像した心臓を含む複数のAxial断面としたが、例えば、WholeHeartMRCAなどの3次元再構成による撮像方法を体軸など1方向の解像度を低くすることで、1回の息止め時間内に撮像できるようにしたものでも良い。
また、上記各実施形態では、第3軸検出部123と第4軸検出部124で検出する軸は1つとしたが、これに限定されず、2以上の第3軸、又は。第4軸を検出し、同時に複数の所望の断面位置の設定を行っても良い。
上記では本発明の一実施形態を説明したが、この実施形態は、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。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の主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ともに、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。