JP2020103365A - 磁気共鳴イメージング装置および医用複素数画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ノイズを低減可能な画像を生成すること。【解決手段】実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、フィルタ部と、デノイズ位相画像生成部と、疑似強度画像生成部と、を有する。フィルタ部は、被検体に対して収集された磁気共鳴データに基づいて生成された第１複素数画像における第１実部画像と第１虚部画像とに対して加重平均フィルタをそれぞれ適用することにより、第２実部画像と第２虚部画像とを有する第２複素数画像を生成する。デノイズ位相画像生成部は、前記第２実部画像と前記第２虚部画像とに基づいて、前記加重平均フィルタによりデノイズされたデノイズ位相画像を生成する。疑似強度画像生成部は、前記デノイズ位相画像と前記第１実部画像と前記第１虚部画像とに基づいて、前記第１複素数画像の絶対値に関する疑似強度画像を生成する。【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および医用複素数画像処理装置に関する。

磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：以下、ＭＲＩと呼ぶ）装置は、複素数画像における実部画像ＲｅＩと虚部画像ＩｍＩとに対する非線形変換（極座標変換ともいう）｛（ＲｅＩ）^２＋（ＩｍＩ）^２｝^１／２により、複素数画像からグレイスケール画像（強度画像、または絶対値画像ともいう）を生成する。このとき、複素数画像からグレイスケール画像への極座標変換すなわち二乗和と平方根とによりノイズの性質が変わる。すなわち、複素数画像においてガウス分布に従う加法性のノイズであるガウス雑音が、極座標変換により、グレイスケール画像においてレイリー分布に従うノイズに変換される。ガウス分布とレイリー分布との相違は、ガウス分布の確率密度分布関数の平均が０であることに対し、レイリー分布の確率密度分布関数の平均は０でないこと、すなわちレイリー分布を示す確率密度分布関数には、マイナスの値が現れないことにある。このため、グレイスケール画像において、平均がゼロでないノイズのバイアスが重畳されることになる。このため、グレイスケール画像において、不自然に白みを帯びた霞がかかったような状態となること（以下、黒浮きと呼ぶ）が発生することになる。

黒浮きの原因は、上述のように、複素数画像からグレイスケール画像を生成する際に用いられる非線形変換にある。すなわち、加えてノイズが原因で本来負の値となるべき画素値が非線形変換により正の値に歪むため、ノイズ量に比例する黒浮きが生じる。これらのことから、グレイスケール画像に対するデノイズのために、グレイスケール画像に平滑化フィルタを適用したとしても、ノイズの平均がプラスであるレイリー分布のバイアスがグレイスケール画像に重畳されているため、黒浮きを解消できない問題がある。

黒浮きを抑制するために、以下のような手法がある。まず、複素数画像から非線形変換により生成されたグレイスケール画像における注目画素を含む局所領域に含まれる複数の画素値による分散（または標準偏差）のヒストグラムの最頻値から、当該グレイスケール画像のノイズ量が推定される。次いで、グレイスケール画像における局所領域ごとの分散がノイズ量から決まる閾値より小さい場合、局所領域に対応する注目画素の画素値に１より小さい係数を乗じて、グレイスケール画像における黒浮きを抑制する。

上記手法では、グレイスケール画像において画素値の変化が平坦となる部分（平坦部）の標準偏差からノイズ量を推定することで黒浮きを補償する。そもそも、複素数画像において、エッジおよび体組織内のテクスチャとノイズとを弁別するためにテクスチャの標準偏差を用いてノイズ量を推定する場合、ノイズ量の推定精度を向上させるためには、ある程度広い領域が必要となる。しかしながら、複素数画像における画素値の平坦部が少ないとノイズ量の推定精度が低下することがある。このため、グレイスケール画像においてノイズ量が過大に推定されれば、グレイスケール画像の明部の画素値が低下し、ノイズ量が過小に評価されれば黒浮きは消えないことがある。

特許第４１４９１２６号公報 特開２０１７−２０９３２９号公報 国際公開第２０１２／０９８９５５号 特開平６−２２９２８号公報

目的は、ノイズを低減可能な画像を生成することである。

実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、フィルタ部と、デノイズ位相画像生成部と、疑似強度画像生成部とを有する。
前記フィルタ部は、被検体に対して収集された磁気共鳴信号に基づいて生成された第１複素数画像における第１実部画像と第１虚部画像とに対して加重平均フィルタをそれぞれ適用することにより、第２実部画像と第２虚部画像とを有する第２複素数画像を生成する。
前記デノイズ位相画像生成部は、前記第２実部画像と前記第２虚部画像とに基づいて、前記加重平均フィルタによりデノイズされたデノイズ位相画像を生成する。
前記疑似強度画像生成部は、前記デノイズ位相画像と前記第１実部画像と前記第１虚部画像とに基づいて、前記第１複素数画像の絶対値に関する疑似強度画像を生成する。

図１は、本実施形態における磁気共鳴イメージング装置の構成の一例を示す図である。 図２は、本実施形態において、黒浮き低減処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、本実施形態において、黒浮き低減処理に関する疑似強度画像の生成手順の一例を示す概要図である。 図４は、本実施形態において、ゼロパディングを有するｋ空間の一例を示す図である。 図５は、本実施形態において、ｋ空間の中心領域に対するフーリエ変換後の画像と、ｋ空間全域に亘るフーリエ変換後の画像との一例を示す図である。 図６は、本実施形態において、疑似強度画像における位置（ｘ、ｙ）の画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）の計算の概要を模式的に示す図である。 図７は、本実施形態において、複数枚の疑似強度画像を加算する加算処理の概要の一例を示す図である。 図８は、本黒浮き低減処理が実行されていない画像と、本実施形態における黒浮き低減処理が実行されたデノイズ強度画像との一例を示す図である。 図９は、本実施形態の応用例において、黒浮き低減処理の後に実行される後処理の一例を示す概要図である。

以下、図面を参照しながら、磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置と呼ぶ）の実施形態について説明する。以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

（実施形態）
図１を用いて、本実施形態におけるＭＲＩ装置１００の全体構成について説明する。図１は、本実施形態におけるＭＲＩ装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０５と、寝台１０７と、寝台制御回路１０９と、送信回路（送信部）１１１と、送信コイル１１３と、受信コイル１１５と、受信回路（受信部）１１７と、シーケンス制御回路（シーケンス制御部）１１９と、インターフェース（入力部）１２１と、ディスプレイ（表示部）１２３と、記憶装置（記憶部、メモリ）１２５と、処理回路（処理部）１２７とを有する。なお、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と傾斜磁場コイル１０３との間において中空の円筒形状のシムコイルを有していてもよい。

静磁場磁石１０１は、中空の略円筒形状に形成された磁石である。なお、静磁場磁石１０１は、略円筒形状に限らず、開放型の形状で構成されてもよい。静磁場磁石１０１は、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１としては、例えば、超伝導磁石等が使用される。

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る。傾斜磁場コイル１０３は、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、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る。Ｚ軸方向は、静磁場の方向と同方向であるとする。また、Ｙ軸方向は、鉛直方向とし、Ｘ軸方向は、Ｚ軸及びＹ軸に垂直な方向とする。傾斜磁場コイル１０３における３つのコイルは、傾斜磁場電源１０５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。

ここで、傾斜磁場コイル１０３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、位相エンコード用傾斜磁場および周波数エンコード用傾斜磁場（リードアウト傾斜磁場ともいう）にそれぞれ対応している。スライス選択用傾斜磁場は、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は、空間的位置に応じて磁気共鳴（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ：以下、ＭＲと呼ぶ）信号の位相を変化させるために利用される。周波数エンコード用傾斜磁場は、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。

傾斜磁場電源１０５は、シーケンス制御回路１１９の制御により、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する電源装置である。

寝台１０７は、被検体Ｐが載置される天板１０７１を備えた装置である。寝台１０７は、寝台制御回路１０９による制御のもと、被検体Ｐが載置された天板１０７１を、ボア１０８内へ挿入する。寝台１０７は、例えば、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように、本ＭＲＩ装置１００が設置された検査室内に設置される。

寝台制御回路１０９は、寝台１０７を制御する回路である。寝台制御回路１０９は、インターフェース１２１を介した操作者の指示により寝台１０７を駆動することで、天板１０７１を長手方向および上下方向へ、場合によっては、左右方向へ移動させる。寝台制御回路１０９は、インターフェース１２１とディスプレイ１２３と記憶装置１２５と処理回路１２７とを搭載したコンソール装置や寝台１０７などに搭載される。

送信回路１１１は、例えば、静磁場磁石１０１と傾斜磁場コイル１０３と送信コイル１１３とを搭載したガントリに搭載される。なお、送信回路１１１は、ガントリに搭載されることに限定されず、例えば、コンソール装置や寝台１０７などに搭載されてもよい。送信回路１１１は、シーケンス制御回路１１９の制御により、磁気共鳴周波数（ラーモア周波数とも称される）に変調された高周波パルス（ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）パルス）を、送信コイル１１３に供給する。磁気共鳴周波数は、磁気共鳴対象の原子に応じた磁気回転比と静磁場の磁束密度とに応じてあらかじめ設定される。静磁場の磁束密度が１．５Ｔである場合、磁気共鳴周波数は、およそ６４ＭＨｚである。また、静磁場の磁束密度が３Ｔである場合、磁気共鳴周波数は、およそ１２８ＭＨｚである。

送信コイル１１３は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置されたＲＦコイルである。送信コイル１１３は、送信回路１１１からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。送信コイル１１３は、静磁場中に配置された被検体Ｐに対して高周波磁場を照射する。送信コイル１１３は、例えば、複数のコイルエレメントを有する全身用コイル（Ｗｈｏｌｅ Ｂｏｄｙ ｃｏｉｌ：ＷＢコイル）である。ＷＢコイル１１３は、送受信コイルとして使用されてもよい。また、送信コイル１１３は、１つのコイルにより形成されるＷＢコイル１１３であってもよい。以下、送信コイル１１３は、送受信可能なＷＢコイル１１３として説明する。

受信コイル１１５は、ボア１０８において、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置されたＲＦコイルである。受信コイル１１５は、被検体Ｐに対して高周波磁場を照射する撮像（ＭＲ撮像）により、被検体Ｐから放射されるＭＲ信号を受信する。受信コイル１１５は、受信されたＭＲ信号を受信回路１１７へ出力する。受信コイル１１５は、例えば、１以上、典型的には複数のコイルエレメント（以下、受信コイルエレメントと呼ぶ）を有するコイルアレイで構成されてもよい。

なお、図１においてＷＢコイル１１３と受信コイル１１５とは別個に記載されているが、受信コイル１１５は、ＷＢコイル１１３における高周波磁場の送信機能を有する送受信コイルとして実施されてもよい。送受信コイルは、被検体Ｐの撮像対象に応じて、天板１０７１に設置される。送受信コイルは、例えば、頭部コイル装置のような局所的な送受信ＲＦコイルである。

受信回路１１７は、シーケンス制御回路１１９の制御により、受信コイル１１５から出力されたＭＲ信号に基づいて、デジタルのＭＲ信号（以下、ＭＲデータと呼ぶ）を生成する。ＭＲデータは、複素数で表されたデジタルのＭＲ信号に相当する。具体的には、受信回路１１７は、受信コイル１１５から出力されたＭＲ信号を、不図示の受信アンプを介して増幅する。受信回路１１７は、増幅されたＭＲ信号に対して各種信号処理を施した後、各種信号処理が施されたデータに対してアナログ/デジタル（Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ ｔｏ Ｄｉｇｉｔａｌ））変換を実行する。これにより、受信回路１１７は、ＭＲデータを生成する。受信回路１１７は、生成されたＭＲデータを、シーケンス制御回路１１９に出力する。

シーケンス制御回路１１９は、処理回路１２７から出力されたシーケンスに従って、傾斜磁場電源１０５、送信回路１１１、および受信回路１１７等を制御し、被検体Ｐに対する撮像を実行する。シーケンスは、傾斜磁場電源１０５により傾斜磁場コイル１０３に供給される電流の大きさ、傾斜磁場電源１０５により電流が傾斜磁場コイル１０３に供給されるタイミング、送信回路１１１によりＷＢコイル１１３に供給されるＲＦパルスの大きさや時間幅、送信回路１１１によりＷＢコイル１１３にＲＦパルスが供給されるタイミング、受信コイル１１５によりＭＲ信号が受信されるタイミング等が、検査やシーケンスの種別等に応じて規定されている。

インターフェース１２１は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける回路を有する。インターフェース１２１は、例えば、マウス等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に関する回路を有する。なお、インターフェース１２１が有する回路は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品に関する回路に限定されない。例えば、インターフェース１２１は、本ＭＲＩ装置１００とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、受け取った電気信号を種々の回路へ出力するような電気信号の処理回路を有していてもよい。また、インターフェース１２１は、処理回路１２７による制御の下で、ネットワーク等を介してまたは直接的に接続された外部記憶装置、各種モダリティ、放射線部門情報管理システムなどから各種データを取得してもよい。

ディスプレイ１２３は、処理回路１２７におけるシステム制御機能１２７０による制御のもとで、デノイズ強度画像生成機能１２７９により生成されたデノイズ強度画像、撮像および画像処理に関する各種情報などを表示する。ディスプレイ１２３は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ、プラズマ（Ｐｌａｓｍａ）ディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイ、モニタ等の表示デバイスに相当する。

記憶装置１２５は、ｋ空間に充填されたＭＲデータ、複素数画像生成機能１２７１により生成された複素数画像のデータ、ＭＲ画像としてのデノイズ強度画像のデータ等を記憶する。記憶装置１２５は、各種撮像シーケンス、撮像シーケンスを規定する複数の撮像パラメータを含む撮像条件等を記憶する。記憶装置１２５は、複素数画像生成機能１２７１において用いられる各種再構成手法に関するプログラムを記憶する。

記憶装置１２５は、処理回路１２７において実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。記憶装置１２５は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクドライブ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）、ソリッドステートドライブ（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等である。また、記憶装置１２５は、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。

処理回路１２７は、ハードウェア資源として図示していないプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ等のメモリ等を有し、本ＭＲＩ装置１００を統括的に制御する。処理回路１２７は、システム制御機能１２７０、複素数画像生成機能１２７１、フィルタ機能１２７３、デノイズ位相画像生成機能１２７５、疑似強度画像生成機能１２７７、デノイズ強度画像生成機能１２７９を有する。システム制御機能１２７０、複素数画像生成機能１２７１、フィルタ機能１２７３、デノイズ位相画像生成機能１２７５、疑似強度画像生成機能１２７７、デノイズ強度画像生成機能１２７９にて行われる機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶装置１２５に記憶されている。処理回路１２７は、これら機能に対応するプログラムを記憶装置１２５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読みだした状態の処理回路１２７は、図１の処理回路１２７内に示された複数の機能等を有することになる。

なお、図１においては単一の処理回路１２７にてこれら各種機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１２７を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。換言すると、上述のそれぞれの機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。なお、処理回路１２７が有するシステム制御機能１２７０、複素数画像生成機能１２７１、フィルタ機能１２７３、デノイズ位相画像生成機能１２７５、疑似強度画像生成機能１２７７、デノイズ強度画像生成機能１２７９は、それぞれシステム制御部、複素数画像生成部、フィルタ部、デノイズ位相画像生成部、疑似強度画像生成部、デノイズ強度画像生成部の一例である。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、或いはプログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。

プロセッサは、記憶装置１２５に保存されたプログラムを読み出し実行することで各種機能を実現する。なお、記憶装置１２５にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、寝台制御回路１０９、送信回路１１１、受信回路１１７、シーケンス制御回路１１９等も同様に、上記プロセッサなどの電子回路により構成されてもよい。

処理回路１２７は、システム制御機能１２７０により、ＭＲＩ装置１００を統括的に制御する。具体的には、処理回路１２７は、記憶装置１２５に記憶されているシステム制御プログラムを読み出してメモリ上に展開し、展開されたシステム制御プログラムに従って本ＭＲＩ装置１００の各種回路等を制御する。例えば、処理回路１２７は、システム制御機能１２７０により、インターフェース１２１を介して操作者から入力された撮像条件に基づいて、撮像シーケンスを記憶装置１２５から読み出す。なお、処理回路１２７は、撮像条件に基づいて、撮像シーケンスを生成してもよい。処理回路１２７は、撮像シーケンスをシーケンス制御回路１１９に送信し、被検体Ｐに対する撮像を制御する。

処理回路１２７は、複素数画像生成機能１２７１により、被検体Ｐに対して収集されたＭＲデータに基づいて、第１複素数画像を生成する。具体的には、処理回路１２７は、リードアウト傾斜磁場の強度に従って、ｋ空間のリードアウト方向に沿ってＭＲデータを充填する。処理回路１２７は、ｋ空間に充填されたＭＲデータに対してフーリエ変換（複素フーリエ変換）を行うことにより、第１複素数画像を生成する。第１複素数画像は、第１実部画像と第２虚部画像とを有する。処理回路１２７は、第１複素数画像を記憶装置１２５に記憶させる。

処理回路１２７において実行されるフィルタ機能１２７３、デノイズ位相画像生成機能１２７５、疑似強度画像生成機能１２７７、デノイズ強度画像生成機能１２７９に関する処理内容については、黒浮きを低減する処理（以下、黒浮き低減処理と呼ぶ）において、説明する。黒浮きとは、ＭＲデータにもとづいて生成された絶対値画像の全域において、不自然に白みを帯びて浮き上がって見える状態である。以上が本実施形態に係るＭＲＩ装置１００の全体構成についての説明である。以下、黒浮き低減処理の内容について説明する。

図２は、黒浮き低減処理の手順の一例を示すフローチャートである。図３は、黒浮き低減処理に関するデノイズ強度画像の生成手順の一例を示す概要図である。

（黒浮き低減処理）
本黒浮き低減処理の実行に先立って、処理回路１２７は、複素数画像生成機能１２７１により、複素数で表されたＭＲデータＭＲＤに対して複素フーリエ変換ＣＦＴを実行することで、第１複素数画像ＣＩ１を再構成する。すなわち、処理回路１２７は、上記再構成により、ＭＲデータＭＲＤに基づいて、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とにより構成される第１複素数画像ＣＩ１を生成する。なお、第１複素数画像ＣＩ１は、予め生成されて記憶装置１２５に記憶されてもよい。このとき、黒浮き低減処理の実行に先立って、処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、記憶装置１２５から第１複素数画像ＣＩ１を読み出す。

（ステップＳａ１）
処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、第１複素数画像ＣＩ１における第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに対して加重平均フィルタＷＡＦをそれぞれ独立に適用することにより、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とを有する第２複素数画像ＣＩ２を生成する。加重平均フィルタＷＡＦは、デノイズの効果を有する簡単な計算による線形のフィルタである。例えば、加重平均フィルタＷＡＦは、低域通過フィルタ（以下、ＬＰＦ（Ｌｏｗ Ｐａｓ Ｆｉｌｔｅｒ）と呼ぶ）やガウスフィルタなどである。

具体的には、処理回路１２７は、第１実部画像ＲｅＩ１に対して加重平均フィルタＷＡＦを作用させることで、第２実部画像ＲｅＩ２を生成する。処理回路１２７は、第１虚部画像ＩｍＩ１に対して当該加重平均フィルタＷＡＦを作用させることで、第２虚部画像ＩｍＩ２を生成する。上記処理により、処理回路１２７は、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とを有する第２複素数画像ＣＩ２を生成する。

第１実部画像ＲｅＩ１における位置（ｘ、ｙ）の画素値をａ（ｘ、ｙ）とし、第１虚部画像ＩｍＩ１における位置（ｘ、ｙ）の画素値をｂ（ｘ、ｙ）とすると、第１複素数画像ＣＩ１における位置（ｘ、ｙ）の画素値ＣＩ１（ｘ、ｙ）は、虚数ｊを用いて以下の式（１）で表される。

加重平均フィルタＷＡＦの（カーネル）サイズをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）とし、重みをｗ_ｍｎとすると、処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、第１実部画像ＲｅＩ１に加重平均フィルタＷＡＦを適用する以下の式（２）の計算を実行することで、第２実部画像ＲｅＩ２における位置（ｘ、ｙ）の画素値ａ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）を生成する。

加えて、処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、第１虚部画像ＩｍＩ１に加重平均フィルタＷＡＦを適用する以下の式（３）の計算を実行することで、第２虚部画像ＩｍＩ２における位置（ｘ、ｙ）の画素値ｂ_ｌｐｆ（ｘ，ｙ）を生成する。

式（２）および式（３）により、第２複素数画像ＣＩ２における画素値ＣＩ２_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）は、虚数ｊを用いて以下の式（４）で表される。

なお、処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間におけるゼロパディングに関する領域とＭＲデータが配置される領域とに応じて、加重平均フィルタＷＡＦのサイズ（ＬＰＦのカーネルサイズ、ＬＰＦのタップ幅ともいう）を、適宜調整してもよい。例えば、第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間において、当該ｋ空間の中心領域に対してＭＲデータの収集が実行されることにより当該ｋ空間の中心を含む中心領域にＭＲデータが配置され、当該ｋ空間において中心領域を除く周辺領域にゼロが配置された場合、処理回路１２７は、中心領域に対する当該ｋ空間の面積比に応じて、加重平均フィルタＷＡＦのサイズを決定する。すなわち、処理回路１２７は、第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間において、ゼロパディングが占める領域の割合に応じて、加重平均フィルタＷＡＦのサイズを決定する。以下、加重平均フィルタＷＡＦのサイズの決定（調整）に関して、図４および図５を用いて具体的に説明する。

図４は、ゼロパディングを有するｋ空間の一例を示す図である。図４に示すように、中心領域ＣＲにはＭＲデータが配置される。また、周辺領域ＳＲには、ゼロが配置される。以下、説明を具体的にするために、中心領域ＣＲおよび第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間ＫＳＰは、正方形であるものとする。

図５は、ｋ空間ＫＳＰの中心領域ＣＲに対するフーリエ変換後の画像（以下、実測画像と呼ぶ）ＭＩと、ｋ空間全域（中心領域ＣＲと周辺領域ＳＲとの加算領域）に亘るフーリエ変換後の画像（以下、パディング画像と呼ぶ）ＺＩとの一例を示す図である。図５に示すように、加重平均フィルタＷＡＦのサイズは、デフォルトとして、実測画像ＭＩに対して３×３画素分の大きさＤＳとして設定されているものとする。このとき、式（２）および式（３）におけるｍ、ｎはともに３となる。なお、加重平均フィルタＷＡＦのサイズすなわちＬＰＦに関する畳み込みフィルタの設定は、注目画素を中心とした十字の５画素であってもよい。また、加重平均フィルタＷＡＦの注目画素に対する重みは、０乃至周囲の画素より小さい絶対値を持つ値としてもよい。図５における黒丸は、実測画像ＭＩにおける複数の画素（実測画素と呼ぶ）と、複数の実測画素にそれぞれ対応するパディング画像ＺＩにおける複数の画素とを示している。図５に示すように、パディング画像ＺＩは、実測画像ＭＩを拡大した画像となる。

パディング画像ＺＩにおいて、加重平均フィルタＷＡＦを実測画像ＭＩに適用した結果と同様な効果を得るためには、図５に示すように、加重平均フィルタＷＡＦのサイズＤＳを変更する必要がある。加重平均フィルタの拡大率は、中心領域ＣＲに対する第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間ＫＳＰの比に相当する。このため、処理回路１２７は、フィルタ機能１２７３により、例えば、中心領域ＣＲに対するｋ空間ＫＳＰの比を、加重平均フィルタＷＡＦのサイズＤＳに乗ずることで、パディング画像ＺＩに適用される加重平均フィルタＷＡＦのサイズＣＤＳを決定する。すなわち、処理回路１２７は、ｋ空間におけるゼロパディングの情報に基づいて、上記処理手順により、加重平均フィルタのサイズを決定する。換言すれば、処理回路１２７は、拡大率に応じて、加重平均フィルタのサイズを変更（調整）する。次いで、処理回路１２７は、決定されたサイズＣＤＳを有する加重平均フィルタＷＡＦを、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに対して適用することで、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とを生成する。

（ステップＳａ２）
処理回路１２７は、デノイズ位相画像生成機能１２７５により、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とに基づいて、加重平均フィルタＷＡＦによりデノイズされたデノイズ位相画像ＤＰＩを生成する。処理回路１２７は、デノイズ位相画像ＤＰＩを記憶装置１２５に記憶させる。ＭＲ画像において、被検体Ｐにおける体組織において位相値の局所的な変化は小さい（ゆるやかに変化）ため、すなわち第１複素数画像ＣＩ１において対組織での位相値は均質であるため、デノイズ位相画像ＤＰＩの位相値θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）は、第１複素数画像ＣＩ１における真の位相値に近くなる。換言すれば、加重平均フィルタＷＡＦによる位相値への影響は、デノイズに限定される。

具体的には、処理回路１２７は、第２実部画像ＲｅＩ２に対する第２虚部画像ＩｍＩ２の比に対して逆正接（アークタンジェント：ｔａｎ^−１）を計算することにより、デノイズ位相画像ＤＰＩを生成する。より詳細には、処理回路１２７は、以下の式（５）の計算を実行することで、デノイズ位相画像ＤＰＩにおける位置（ｘ、ｙ）の位相値θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）を生成する。

（ステップＳａ３）
処理回路１２７は、疑似強度画像生成機能１２７７により、デノイズ位相画像ＤＰＩと第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに基づいて、第１複素数画像ＣＩ１の絶対値に関するグレイスケールの疑似強度画像ＧＳＩを生成する。処理回路１２７は、疑似強度画像ＧＳＩを記憶装置１２５に記憶させる。

具体的には、処理回路１２７は、疑似強度画像生成機能１２７７により、同一位置（ｘ、ｙ）において、第１実部画像ＲｅＩ１の画素値ａ（ｘ、ｙ）とデノイズ位相画像ＤＰＩにおける位相値θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）の余弦ｃｏｓ（θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ））との積と、第１虚部画像ＩｍＩ１の画素値ｂ（ｘ、ｙ）とデノイズ位相画像ＤＰＩにおける位相値θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）の正弦ｓｉｎ（θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ））との積とを加算することにより、疑似強度画像ＧＳＩを生成する。

図６は、疑似強度画像ＧＳＩにおける位置（ｘ、ｙ）の画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）の計算の概要を模式的に示す図である。図６において、θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）は、説明を具体的にするために、第１複素数画像ＣＩ１において位置（ｘ、ｙ）の位相値θ（ｘ、ｙ）＝ｔａｎ^−１（ｂ（ｘ、ｙ）／ａ（ｘ、ｙ））より小さいものとする。図６に示すように、処理回路１２７は、以下の式（６）の計算を実行することで、疑似強度画像ＧＳＩにおける位置（ｘ、ｙ）の画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）を生成する。すなわち、処理回路１２７は、第２複素数画像ＣＩ２の画素値と第１複素数画像ＣＩ１に関する位相値θ（ｘ、ｙ）とを用いずに、疑似強度画像ＧＳＩを生成する。

式（６）に示すように、疑似強度画像ＧＳＩにおける画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）は、第１実部画像ＲｅＩ１における画素値ａ（ｘ、ｙ）と、第１虚部画像ＩｍＩ１における画素値ｂ（ｘ、ｙ）とに対する線形変換となっている。すなわち、式（６）に示すように、疑似強度画像ＧＳＩにおける画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）の計算において平方根は表れてこない。また、式（６）から明らかなように、疑似強度画像ＧＳＩにおける画素値ｒ_ｇｓ（ｘ、ｙ）の計算に用いられる位相値は、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに対してそれぞれ独立に加重平均フィルタＷＡＦが適用された第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とを用いた式（５）により生成されているため、疑似強度画像ＧＳＩは、一般的な強度画像とは異なる画像となる。また、式（６）に示すように、疑似強度画像ＧＳＩの生成において、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とが用いられているため、加重平均フィルタＷＡＦのよる、疑似強度画像ＧＳＩでのテクスチャへの影響はそれほど出ない。すなわち、疑似強度画像ＧＳＩは、加重平均フィルタＷＡＦにより正確な位相値を有し、ガウス分布のノイズを有する強度画像に相当する。

これらのことから、疑似強度画像ＧＳＩにおけるノイズの分布は、第１複素数画像ＣＩ１におけるノイズの分布と同じ分布形状に従う。すなわち、第１複素数画像ＣＩ１におけるノイズがホワイトガウスノイズなどのガウス分布に従う場合、本ステップにより生成された疑似強度画像ＧＳＩは、式（６）に示すようにガウスノイズの線形和により、ガウス分布に従う加法性のノイズ（ガウス雑音ともいう）を有する。

（ステップＳａ４）
処理回路１２７は、デノイズ強度画像生成機能１２７９により、疑似強度画像ＧＳＩに対してノイズ低減処理ＤＮＰを実行することにより、デノイズ強度画像ＩＩを生成する。例えば、第１複素数画像ＣＩ１にノイズがガウス分布に従う場合、ノイズ低減処理ＤＮＰとして、ガウス分布のノイズをデノイズ可能なあらゆる局所的な平滑化フィルタ（例えば、注目画素の周囲の画素値を加算して平均化するフィルタ、すなわち注目画素の近傍画素に含まれる複数の画素値の線形和）が適用可能である。このとき、デノイズ強度画像ＩＩにおいてノイズの平均は０に近づくことになる。

好適には、処理回路１２７は、デノイズ強度画像生成機能１２７９により、ノイズ低減処理ＤＮＰとして、学習済みモデルを用いる。なお、処理回路１２７は、加算疑似強度画像に対してノイズ低減処理ＤＮＰを実行することにより、デノイズ強度画像ＩＩを生成してもよい。

当該学習済みモデルは、記憶装置１２５に記憶される。なお、記憶装置１２５に学習済みモデルなどのプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内に当該プログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。すなわち、学習済みモデル自体は、処理回路１２７におけるＡＳＩＣ、或いはプログラマブル論理デバイスにプリセットされてもよい。換言すれば、学習済みモデルは、ＡＳＩＣ、或いはプログラマブル論理デバイスで作りこまれていてもよい。この場合、処理回路１２７は、回路内に組み込まれた学習済みモデルを読み出し実行することで、デノイズ強度画像生成機能１２７９を実現する。

学習済みモデルは、学習用データを用いて予め学習された機械学習モデルである。本実施形態における学習済みモデルは、例えば、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態における学習済みモデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよいが、説明を具体的にするために多層のネットワークモデルであるものとする。

多層のネットワークモデルを用いた学習済みモデルは、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。ＤＮＮの一例として、畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）が、学習済みモデルとして用いられてもよい。ＤＮＮは、疑似強度画像ＧＳＩを入力する入力層と、デノイズ強度画像ＩＩを出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層とを有する。当該学習済みモデルは、例えば、人工知能ソフトウエアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。

学習済みモデルは、デノイズ強度画像生成機能１２７９により、疑似強度画像ＧＳＩの入力を受け付ける。学習済みモデルは、疑似強度画像ＧＳＩを入力として、当該疑似強度画像ＧＳＩにおけるノイズが低減されたデノイズ強度画像ＩＩを出力する。すなわち、学習済みモデルは、疑似強度画像ＧＳＩを入力として、ノイズが低減されたデノイズ強度画像ＩＩを出力できるように各パラメータが学習された多層のネットワークモデルである。換言すれば、学習済みモデルは、疑似強度画像ＧＳＩに基づいて、当該疑似強度画像ＧＳＩにおけるノイズを低減したデノイズ強度画像ＩＩを出力するように機能づけられている。

なお、被検体Ｐに対する複数回の磁気共鳴撮像により複数枚の疑似強度画像が生成された場合、処理回路１２７は、デノイズ強度画像生成機能１２７９により、ノイズ低減処理ＤＮＰとして複数枚の疑似強度画像を加算すること（以下、加算処理と呼ぶ）で、デノイズ強度画像を生成してもよい。なお、加算処理の代わりに加算平均を行う処理が実行されてもよい。図７は、加算処理の概要の一例を示す図である。図７に示すように、処理回路１２７は、複数枚の疑似強度画像（ＧＳＩ_１、・・・、ＧＳＩ_ｑ（ｑは２以上の自然数））に対して加算処理ＡＰを実行することで、デノイズ強度画像ＧＳＩＡを生成する。このとき、デノイズ強度画像ＧＳＩＡにおけるＳ／Ｎ（信号対雑音比）は、複数枚の疑似強度画像各々のＳ／Ｎに比べて向上する。なお、処理回路１２７は、複数枚の疑似強度画像の加算の代わりに加算平均など、Ｓ／Ｎを向上させる各種処理を、複数枚の疑似強度画像に対して実行してもよい。

処理回路１２７は、システム制御機能１２７０により、生成されたデノイズ強度画像ＩＩを、ディスプレイ１２３および記憶装置１２５に出力する。ディスプレイ１２３は、生成されたデノイズ強度画像ＩＩを表示する。

以上に述べた構成および黒浮き低減処理によれば、以下に示す効果を得ることができる。
本実施形態におけるＭＲＩ装置１００によれば、被検体Ｐに対して収集された磁気共鳴データＭＲＤに基づいて生成された第１複素数画像ＣＩ１における第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに対して加重平均フィルタＷＡＦをそれぞれ適用することにより、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とを有する第２複素数画像ＣＩ２を生成し、第２実部画像ＲｅＩ２と第２虚部画像ＩｍＩ２とに基づいて、加重平均フィルタＷＡＦによりデノイズされたデノイズ位相画像ＤＰＩを生成し、デノイズ位相画像ＤＰＩと第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに基づいて、第１複素数画像ＣＩ１の絶対値に関する疑似強度画像ＧＳＩを生成することができる。

また、本ＭＲＩ装置１００によれば、デノイズ位相画像における位相値の余弦と第１実部画像の画素値との積と、位相値の正弦と第１虚部画像の画素値との積との和を計算することにより、疑似強度画像を生成することができる。

加えて、本実施形態に関する本ＭＲＩ装置１００によれば、ノイズ量の推定を行うことなく、疑似強度画像ＧＳＩに対して様々なノイズ低減処理ＤＮＰを実行することにより、デノイズ強度画像ＩＩを生成することができる。

また、本実施形態に関する本ＭＲＩ装置１００によれば、第１複素数画像ＣＩ１に関するｋ空間において、ｋ空間の中心領域ＣＲに磁気共鳴データが配置され、ｋ空間のうち中心領域ＣＲを除く周辺領域ＳＲにゼロが配置された場合、すなわちｋ空間においてゼロパディングが実施された場合、中心領域ＣＲに対する当該ｋ空間の面積比に応じて、加重平均フィルタＷＡＦのサイズを決定し、決定されたサイズを有する加重平均フィルタＷＡＦを、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とに対して適用することができる。

また、本実施形態に関する本ＭＲＩ装置１００によれば、複数枚の疑似強度画像（ＧＳＩ_１、・・・、ＧＳＩ_ｑ）を加算することにより、デノイズ強度画像ＧＳＩＡを生成することができる。このとき、励起回数（ＮＥＸ：Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ＥＸｃｉｔａｔｉｏｎ）の増加に応じてデノイズ強度画像ＩＩのＳ／Ｎを向上させることができるため、例えば、ＥＰＩのシーケンスを用いた拡散強調画像をデノイズ強度画像ＩＩとして生成する際に有効である。

これらにより、本実施形態に関する本ＭＲＩ装置１００によれば、疑似強度画像ＧＳＩは、ガウス分布に従うノイズを有することができる。

これらのことから、本ＭＲＩ装置１００によれば、第１複素数画像ＣＩ１の真の位相値に近接し、かつＳ／Ｎの良い位相値θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）を有するデノイズ位相画像ＤＰＩを、簡便なデノイズである加重平均フィルタＷＡＦを用いて生成し、当該デノイズ位相画像ＤＰＩと第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とを用いて、第１実部画像ＲｅＩ１と第１虚部画像ＩｍＩ１とにおける画素値に対して極座標変換である非線形変換を用いることなく、信号（画素値）が歪むことのない線形変換で、ノイズ低減処理ＤＮＰを実行しやすい疑似強度画像ＧＳＩを生成することができる。

すなわち、第１複素数画像ＣＩ１に対する非線形変換により絶対値画像が生成される場合、例えば、第１複素数画像ＣＩ１におけるノイズを示すガウス分布はレイリー分布に変換されるが、本黒浮き低減処理によれば、疑似強度画像ＧＳＩにおいて、第１複素数画像ＣＩ１におけるノイズの分布と同様な分布が維持される。これにより、本黒浮き低減処理におけるノイズ低減処理において、ガウス分布のノイズをデノイズ可能なあらゆる平滑化フィルタまたはＤＮＮを疑似強度画像ＧＳＩに適用することができ、黒浮きを精度よく低減すること、すなわちデノイズ強度画像ＩＩにおける暗くて淡いテクスチャを精度よく低減して表示することができる。

これらのことから、本ＭＲＩ装置１００によれば、第１複素数画像ＣＩ１における画素値の平坦部の領域が小さい部位に対して磁気共鳴撮像を行った場合であっても、生成された疑似強度画像ＧＳＩに対してノイズ低減処理ＤＮＰを適用することで、ノイズとしての黒浮きを精度よく低減させたデノイズ強度画像ＩＩを生成することができる。特に、本ＭＲＩ装置１００によれば、レイリー分布によって強度画像に重畳されるバイアス（ノイズ）は標準偏差に比例するため、Ｓ／Ｎが低くなる各種高速シーケンスを用いて磁気共鳴撮像を実行する場合、黒浮きに対するデノイズをより向上させることができる。

加えて、本黒浮き低減処理によれば、ノイズ低減処理ＤＮＰを複素数画像に対してではなく、グレイスケールとしての疑似強度画像ＧＳＩで行っているため、高速なＭＲデータの収集が求められる中で、計算コストを削減することができ、処理効率を向上させることができる。

図８は、本実施形態における効果の一例を示す図である。図８における画像ＢＦは、本黒浮き低減処理が実行されていない画像の一例を示している。また、図８における画像ＮＢＦは、本黒浮き低減処理が実行されたデノイズ強度画像ＩＩの一例を示している。画像ＢＦとデノイズ強度画像ＩＩとの比較から明らかなように、デノイズ強度画像ＩＩにおいて、黒浮きが本黒浮き低減処理により精度よく低減される。

以上のことから、黒浮き低減処理が施されたデノイズ強度画像ＩＩをディスプレイ１２３に表示させることで黒浮きを精度よく低減させたデノイズ強度画像ＩＩを操作者に提供することができ、被検体Ｐに対する診断効率を向上させることができる。

（応用例）
本応用例は、黒浮き低減処理の後に実行される後処理について説明する。図９は、本応用例において実行される後処理の一例を示す概要図である。

図９に示すように、処理回路１２７は、複素数画像生成機能１２７１により、デノイズ強度画像ＩＩとデノイズ位相画像ＤＰＩとに基づいて、デノイズ強度画像ＩＩの画素値を複素数の絶対値として有し、かつデノイズ位相画像ＤＰＩにおける画素値を偏角として有する第３複素数画像ＣＩ３を生成する。すなわち、処理回路１２７は、極座標形式のデノイズ強度画像ＩＩとデノイズ位相画像ＤＰＩとを、直交座標形式の第３実部画像ＲｅＩ３と第３虚部画像ＩｍＩ３とに変換することにより、第３複素数画像ＣＩ３を生成する。換言すれば、第３複素数画像ＣＩ３は、ノイズが低減されたデノイズ位相画像ＤＰＩと、黒浮きが低減されたデノイズ強度画像ＩＩとを用いて生成される。

具体的には、処理回路１２７は、複素数画像生成機能１２７１により、デノイズ強度画像ＩＩとデノイズ位相画像ＤＰＩとを用いた以下の式（７）により、デノイズされた複素数画像として、第３複素数画像ＣＩ３(ｘ、ｙ)を再生成する。

式（７）において、ａ_ｄｎ（ｘ、ｙ）は、第３実部画像ＲｅＩ３における位置（ｘ、ｙ）の画素値、ｂ_ｄｎ（ｘ、ｙ）は第３虚部画像ＩｍＩ３における位置（ｘ、ｙ）の画素値である。また、ｒ_ｄｎ（ｘ、ｙ）は、デノイズ強度画像ＩＩにおける位置（ｘ、ｙ）の画素値、θ_ｌｐｆ（ｘ、ｙ）は、デノイズ位相画像ＤＰＩにおける位置（ｘ、ｙ）の位相値である。

処理回路１２７は、不図示の画像処理機能により、黒浮きを精度よく低減させた第３複素数画像ＣＩ３を用いて、複素数画像を前提として用いた後処理を実行する。後処理は、例えば、水と脂肪とを分離する処理などである。処理回路１２７は、当該後処理により、黒浮きが精度よく低減された状態での各種ＭＲ画像（例えば、水画像、脂肪画像などであって、以下、黒浮き低減ＭＲ画像と呼ぶ）を生成する。処理回路１２７は、システム制御機能１２７０により、生成された黒浮き低減ＭＲ画像をディスプレイ１２３と記憶装置１２５とに出力する。ディスプレイ１２３は、黒浮き低減ＭＲ画像を表示する。

以上に述べた構成および黒浮き低減処理によれば、以下に示す効果を得ることができる。
本応用例におけるＭＲＩ装置１００によれば、デノイズ強度画像ＩＩとデノイズ位相画像ＤＰＩとに基づいて、デノイズ強度画像ＩＩの画素値を複素数の絶対値として有し、かつデノイズ位相画像ＤＰＩにおける画素値を偏角として有する第３複素数画像ＣＩ３を生成することができる。

これにより、本応用例におけるＭＲＩ装置１００によれば、黒浮きを精度よく低減させた第３複素数画像ＣＩ３を用いて、ノイズが低減されている黒浮き低減ＭＲ画像を生成してディスプレイ１２３に表示することができる。これにより、本応用例におけるＭＲＩ装置１００によれば、黒浮き低減ＭＲ画像を操作者に提供することができ、被検体Ｐに対する診断効率を向上させることができる。

本実施形態および本応用例等の変形例として、本ＭＲＩ装置１００の技術的思想を医用複素数画像処理装置で実現する場合には、医用複素数画像処理装置は、例えば、図１における点線の枠２００内の構成を有する。このとき、医用複素数画像処理装置２００における記憶装置１２５は、第１複素数画像ＣＩ１を記憶する。処理回路１２７は、黒浮き低減処理におけるステップＳａ１の処理に先立って、記憶装置１２５から第１複素数画像ＣＩ１を読み出す。次いで、処理回路１２７は、ステップＳａ１乃至ステップＳａ４の処理を実行する。医用複素数画像処理装置２００における効果は、上述の効果と同様なため、説明は省略する。

また、本実施形態および本応用例等の変形例として、本ＭＲＩ装置１００の技術的思想をクラウド等で実現する場合には、インタネット上のサーバーは、例えば図１における記憶装置１２５および処理回路１２７を有するものとなる。このとき、複素数画像生成機能１２７１、フィルタ機能１２７３、デノイズ位相画像生成機能１２７５、疑似強度画像生成機能１２７７、デノイズ強度画像生成機能１２７９等は、当該機能を実行する画像処理プログラムをサーバーの処理回路１２７にインストールし、これらをメモリ上で展開することによって実現される。例えば、サーバーは、黒浮き低減処理を含む画像生成処理等を実行することができる。

また、本実施形態および応用例等の変形例として、本ＭＲＩ装置１００に関する技術的思想は、黒浮き低減処理に関するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどの各種可搬型記憶媒体に格納して頒布することも可能である。

以上説明した実施形態および応用例等によれば、ノイズを低減可能な画像を生成することができる。

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
１０１…静磁場磁石
１０３…傾斜磁場コイル
１０５…傾斜磁場電源
１０７…寝台
１０８…ボア
１０９…寝台制御回路
１１１…送信回路
１１３…送信コイル、ＷＢコイル
１１５…受信コイル
１１７…受信回路
１１９…シーケンス制御回路
１２１…インターフェース
１２３…ディスプレイ
１２５…記憶装置
１２７…処理回路
２００…医用複素数画像処理装置
１２７０…システム制御機能
１２７１…複素数画像生成機能
１２７３…フィルタ機能
１２７５…デノイズ位相画像生成機能
１２７７…疑似強度画像生成機能
１２７９…デノイズ強度画像生成機能
ＡＰ…加算処理
ＢＦ…黒浮き低減処理が実行されていない画像
ＣＤＳ…パディング画像に適用される加重平均フィルタのサイズ
ＣＩ１…第１複素数画像
ＣＩ２…第２複素数画像
ＣＩ３…第３複素数画像
ＣＲ…中心領域
ＤＮＰ…ノイズ低減処理
ＤＰＩ…デノイズ位相画像
ＤＳ…加重平均フィルタのサイズ
ＦＴ…フーリエ変換
ＧＳＩ…疑似強度画像
ＧＳＩＡ、ＩＩ…デノイズ強度画像
ＩｍＩ１…第１虚部画像
ＩｍＩ２…第２虚部画像
ＩｍＩ３…第３虚部画像
ＫＳＰ…ｋ空間
ＭＩ…実測画像
ＭＲＤ…ＭＲデータ
ＲｅＩ１…第１実部画像
ＲｅＩ２…第２実部画像
ＲｅＩ３…第３実部画像
ＳＲ…周辺領域
ＷＡＦ…加重平均フィルタ
ＺＩ…パディング画像

Claims (8)

1. 被検体に対して収集された磁気共鳴データに基づいて生成された第１複素数画像における第１実部画像と第１虚部画像とに対して加重平均フィルタをそれぞれ適用することにより、第２実部画像と第２虚部画像とを有する第２複素数画像を生成するフィルタ部と、
   前記第２実部画像と前記第２虚部画像とに基づいて、前記加重平均フィルタによりデノイズされたデノイズ位相画像を生成するデノイズ位相画像生成部と、
   前記デノイズ位相画像と前記第１実部画像と前記第１虚部画像とにおける同一位置の画素値に基づいて、前記第１複素数画像の絶対値に関する疑似強度画像を生成する疑似強度画像生成部と、
   を具備する磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記疑似強度画像生成部は、前記デノイズ位相画像における位相値の余弦と前記第１実部画像の画素値との積と、前記位相値の正弦と前記第１虚部画像の画素値との積との和を計算することにより、前記疑似強度画像を生成する、
   請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記疑似強度画像に対してノイズ低減処理を実行することにより、デノイズ強度画像を生成するデノイズ強度画像生成部をさらに具備する、
   請求項１または２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記デノイズ強度画像と前記デノイズ位相画像とに基づいて、前記デノイズ強度画像の画素値を複素数の絶対値として有し、かつ前記デノイズ位相画像における画素値を偏角として有する第３複素数画像を生成する複素数画像生成部をさらに具備する、
   請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記デノイズ強度画像生成部は、複数枚の前記疑似強度画像を加算することにより、前記デノイズ強度画像を生成する、
   請求項３または４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記フィルタ部は、
   前記第１複素数画像に関するｋ空間において、前記ｋ空間の中心領域に前記磁気共鳴データが配置され、前記ｋ空間のうち前記中心領域を除く周辺領域にゼロが配置された場合、前記中心領域に対する前記ｋ空間の面積比に応じて、前記加重平均フィルタのサイズを決定し、
   前記決定されたサイズを有する前記加重平均フィルタを、前記第１実部画像と前記第１虚部画像とに対して適用する、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記疑似強度画像は、ガウス分布に従うノイズを有する、
   請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 被検体に対して収集された磁気共鳴信号に基づいて生成された第１複素数画像における第１実部画像と第１虚部画像とに対して加重平均フィルタをそれぞれ適用することにより、第２実部画像と第２虚部画像とを有する第２複素数画像を生成するフィルタ部と、
   前記第２実部画像と前記第２虚部画像とに基づいて、前記加重平均フィルタによりデノイズされたデノイズ位相画像を生成するデノイズ位相画像生成部と、
   前記デノイズ位相画像と前記第１実部画像と前記第１虚部画像とに基づいて、前記第１複素数画像の絶対値に関する疑似強度画像を生成する疑似強度画像生成部と、
   を具備する医用複素数画像処理装置。