JP2017209329A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 画像診断装置であって、
   画像に変換された観測データのノイズを低減するノイズ低減部と、
   前記ノイズ低減部で得られたノイズ低減データに対し、人間の視覚特性を利用した補正処理を行う画像補正部とを備えた
   ことを特徴とする画像診断装置。
2. 請求項１に記載の画像診断装置であって、
   前記画像補正部は、
   前記観測データ、前記ノイズ低減データ、並びに前記ノイズ低減データ中の大局的輝度成分を用いて補正度を算出する補正度算出部を含む
   ことを特徴とする画像診断装置。
3. 請求項２に記載の画像診断装置であって、
   前記画像補正部は、
   前記観測データ、前記ノイズ低減データ中の局所的変動成分、並びに前記補正度を用いて補正を行う補正処理部を更に含む
   ことを特徴とする画像診断装置。
4. 請求項２に記載の画像診断装置であって、
   前記補正度算出部は、
   複数の評価指標に基づき複数の前記補正度を算出する
   ことを特徴とする画像診断装置。
5. 請求項３に記載の画像診断装置であって、
   前記補正処理部は、
   複数の前記補正度を積算し補正処理を行う
   ことを特徴とする画像診断装置。
6. 請求項３に記載の画像診断装置であって、
   前記ノイズ低減部において、前記観測データのスパース性を利用してノイズを低減することを特徴とする画像診断装置。
7. 請求項１記載の画像診断装置であって、
   前記観測データは核磁気共鳴イメージング（以下、MRIと称す）装置で得られたデータである
   ことを特徴とする画像診断装置。
8. 画像診断装置であって、
   画像に変換された観測データのノイズを低減するノイズ低減部と、
   前記ノイズ低減部で得られたノイズ低減データから大局的輝度成分と局所的変動成分を分離する分離部と、
   前記観測データ、前記ノイズ低減データ、前記大局的輝度成分を用いて補正度を算出する補正度算出部と、
   前記観測データ、前記局所的変動成分、並びに前記補正度を用いて補正を行う補正処理部と、
   前記観測データ取得時のパラメータを用いて、前記ノイズ低減部、前記補正度算出部、及び前記補正処理部を制御する補正制御部と、を備える
   ことを特徴とする画像診断装置。
9. 請求項８に記載の画像診断装置であって、
   前記補正度算出部は、
   複数の評価指標に基づき複数の前記補正度を算出する
   ことを特徴とする画像診断装置。
10. 請求項８に記載の画像診断装置であって、
    前記補正処理部は、
    複数の前記補正度を積算し補正処理を行う
    ことを特徴とする画像診断装置。
11. 請求項８に記載の画像診断装置であって、
    前記ノイズ低減部において、前記観測データのスパース性を利用してノイズを低減する
    ことを特徴とする画像診断装置。
12. 請求項８記載の画像診断装置であって、
    前記観測データはMRI装置で得られたデータである
    ことを特徴とする画像診断装置。
13. 請求項１２に記載の画像診断装置であって、
    前記補正制御部で用いるパラメータとして、前記MRI装置で複数回撮像して加算する加算回数を利用する
    ことを特徴とする画像診断装置。
14. 画像診断装置の画像取得手法であって、
    取得された観測データからノイズを低減するノイズ低減処理と、
    前記ノイズ低減処理で得られたノイズ低減データから、大局的輝度成分と局所的変動成分を分離する分離処理と、
    前記観測データ、前記ノイズ低減データ、および前記大局的輝度成分を用いて補正度を算出する補正度算出処理と、
    前記観測データ、前記局所的変動成分、および前記補正度を用いて補正処理を行う
    ことを特徴とする画像取得手法。
15. 請求項１４に記載の画像取得手法であって、
    前記観測データ取得時のパラメータを用いて、前記ノイズ低減処理、前記補正度算出処理、前記補正処理を制御する制御処理を更に含む
    ことを特徴とする、画像取得手法。