JP4090671B2 - 画像処理方法、画像処理装置および画像撮影装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および装置、記録媒体並びに画像撮影装置に関し、特に、画像のノイズ（ｎｏｉｓｅ）の分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
磁気共鳴撮影（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置では、マグネットシステム（ｍａｇｎｅｔ ｓｙｓｔｅｍ）の内部空間、すなわち、静磁場を形成した空間に撮影対象を搬入し、勾配磁場および高周波磁場を印加して対象内に磁気共鳴信号を発生させ、その受信信号に基づいて断層像を生成（再構成）する。
【０００３】
断層像の細部構造をよりよく観察できるようにするために、画像のノイズ（ｎｏｉｓｅ）を除去するフィルタリング（ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）が行われる。フィルタリングはローパスフィルタリング（ｌｏｗ−ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を基本とするが、それだけでは画像の鮮鋭度（シャープネス：ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）が低下するので、シャープネスを確保するための処理を付加したフィルタリングが採用される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
シャープネス確保処理を付加したフィルタリングでは、ノイズが偶然に形成したに過ぎないテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）を強調し、解剖学的に意味のない構造（偽構造）を作り出すという副作用があるので、ノイズだけの部分をシャープネス確保処理の対象から外すために、画像の局所ごとに、ノイズだけが存在するのか真の構造も存在するのかを判別することが必要になる。
【０００５】
ノイズと真の構造とを区別するには、画像に含まれるノイズの分散を予め知り、局所の画素値の分散がノイズの分散に対して有意差が無ければノイズであるとし、そうでなければ構造であると判定することが考えられるが、ノイズと画像信号が混在している画像からノイズだけを正確に分離することはできず、したがってその分散を知ることができなかった。
【０００６】
そこで、本発明の課題は、画像ノイズの分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置を実現することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
（１）上記の課題を解決するための１つの観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、前記残差平方和のヒストグラムを求め、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求める、ことを特徴とする画像処理方法である。
【０００８】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【０００９】
（２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、前記残差平方和のヒストグラムを求め、前記ヒストグラムを関数にフィッティングし、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求める、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００１０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００１１】
（３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１２】
（４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１３】
（５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
【００１４】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１５】
（６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１）ないし（５）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１６】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１）ないし（３）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１７】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１）ないし（３）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１８】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１）ないし（８）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１９】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００２１】
（１１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００２２】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００２３】
（１２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２４】
（１３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２５】
（１４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
【００２６】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２７】
（１５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１０）ないし（１４）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００２８】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１０）ないし（１２）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００２９】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１０）ないし（１２）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００３０】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１０）ないし（１７）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００３１】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算機能と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算機能と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算機能と、をコンピュータに実現させるプログラムをコンピュータにより読み取り可能なように記録したことを特徴とする記録媒体である。
【００３２】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００３３】
（２０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算機能と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算機能と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング機能と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算機能と、をコンピュータに実現させるプログラムをコンピュータにより読み取り可能なように記録したことを特徴とする記録媒体である。
【００３４】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００３５】
（２１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、ガウス分布関数にフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３６】
（２２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、レイリー分布関数にフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３７】
（２３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
【００３８】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３９】
（２４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１９）ないし（２３）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４０】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４１】
（２５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１９）ないし（２１）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４２】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４３】
（２６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１９）ないし（２１）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４４】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４５】
（２７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１９）ないし（２６）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４６】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４７】
（２８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、対象から収集した信号に基づいて画像を生成する画像撮影装置であって、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像撮影装置である。
【００４８】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００４９】
（２９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、対象から収集した信号に基づいて画像を生成する画像撮影装置であって、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像撮影装置である。
【００５０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００５１】
（３０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５２】
（３１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５３】
（３２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
【００５４】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５５】
（３３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（２８）ないし（３２）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５６】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（２８）ないし（３０）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５７】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（２８）ないし（３０）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５８】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記信号は磁気共鳴信号である、ことを特徴とする（２８）ないし（３５）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５９】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
【００６０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は実施の形態に限定されるものではない。図１に画像撮影装置のブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。本装置は本発明の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。本装置の動作によって、本発明の方法に関する実施の形態の一例が示される。
【００６１】
図１に示すように、本装置はマグネットシステム１００を有する。マグネットシステム１００は主磁場コイル（ｃｏｉｌ）部１０２、勾配コイル部１０６およびＲＦ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル部１０８を有する。これら各コイル部は概ね円筒状の形状を有し、互いに同軸的に配置されている。マグネットシステム１００の概ね円柱状の内部空間（ボア：ｂｏｒｅ）に、撮影する対象３００がクレードル（ｃｒａｄｌｅ）５００に搭載されて図示しない搬送手段により搬入および搬出される。
【００６２】
主磁場コイル部１０２はマグネットシステム１００の内部空間に静磁場を形成する。静磁場の方向は概ね対象３００の体軸の方向に平行である。すなわちいわゆる水平磁場を形成する。主磁場コイル部１０２は例えば超伝導コイルを用いて構成される。なお、超伝導コイルに限らず常伝導コイル等を用いて構成しても良いのはもちろんである。
【００６３】
勾配コイル部１０６は静磁場強度に勾配を持たせるための勾配磁場を生じる。発生する勾配磁場は、スライス（ｓｌｉｃｅ）勾配磁場、リードアウト（ｒｅａｄ ｏｕｔ）勾配磁場およびフェーズエンコード（ｐｈａｓｅ ｅｎｃｏｄｅ）勾配磁場の３種であり、これら３種類の勾配磁場に対応して勾配コイル部１０６は図示しない３系統の勾配コイルを有する。
【００６４】
ＲＦコイル部１０８は静磁場空間に対象３００の体内のスピンを励起するための高周波磁場を形成する。以下、高周波磁場を形成することをＲＦ励起信号の送信という。ＲＦコイル部１０８は、また、励起されたスピンが生じる電磁波すなわち磁気共鳴信号を受信する。
【００６５】
ＲＦコイル部１０８は図示しない送信用のコイルおよび受信用のコイルを有する。送信用のコイルおよび受信用のコイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００６６】
勾配コイル部１０６には勾配駆動部１３０が接続されている。勾配駆動部１３０は勾配コイル部１０６に駆動信号を与えて勾配磁場を発生させる。勾配駆動部１３０は、勾配コイル部１０６における３系統の勾配コイルに対応して、図示しない３系統の駆動回路を有する。
【００６７】
ＲＦコイル部１０８にはＲＦ駆動部１４０が接続されている。ＲＦ駆動部１４０はＲＦコイル部１０８に駆動信号を与えてＲＦ励起信号を送信し、対象３００の体内のスピンを励起する。
【００６８】
ＲＦコイル部１０８にはデータ収集部１５０が接続されている。データ収集部１５０はＲＦコイル部１０８が受信した受信信号を取り込み、それをビューデータ（ｖｉｅｗ ｄａｔａ）として収集する。
【００６９】
勾配駆動部１３０、ＲＦ駆動部１４０およびデータ収集部１５０には制御部１６０が接続されている。制御部１６０は、勾配駆動部１３０ないしデータ収集部１５０をそれぞれ制御して撮影を遂行する。
【００７０】
データ収集部１５０の出力側はデータ処理部１７０に接続されている。データ処理部１７０は、例えばコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等を用いて構成される。データ処理部１７０は図示しないメモリ（ｍｅｍｏｒｙ）を有する。メモリはデータ処理部１７０用のプログラムおよび各種のデータを記憶している。本装置の機能は、データ処理部１７０がメモリに記憶されたプログラムを実行することによりを実現される。
【００７１】
データ処理部１７０は、データ収集部１５０から取り込んだデータをメモリに記憶する。メモリ内にはデータ空間が形成される。データ空間は２次元フ−リエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）空間を構成する。２次元フ−リエ空間をｋスペース（ｋ−ｓｐａｃｅ）ともいう。データ処理部１７０は、これら２次元フ−リエ空間のデータを２次元逆フ−リエ変換して対象３００の画像を生成（再構成）する。
【００７２】
２次元逆フ−リエ変換により再構成した画像の画素値は複素数となる。複素数の絶対値を用いて絶対値画像を構成する。複素数の実数部（リアルパート：ｒｅａｌ ｐａｒｔ）を用いて実数部画像を構成することができる。複素数の虚数部（イマジナリパート：ｉｍａｇｉｎａｒｙ ｐａｒｔ）を用いて虚数部画像を構成することができる。実数部および虚数部はいずれも正負の値をとることができる。これらの画像を正負画像ともいう。
【００７３】
データ処理部１７０は再構成した画像についてノイズの分散を求めるための画像処理を行う機能を有する。データ処理部１７０の画像処理機能については後にあらためて説明する。
【００７４】
データ処理部１７０は、本発明における画像処理装置の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。本装置の動作によって、本発明の方法に関する実施の形態の一例が示される。
【００７５】
データ処理部１７０は制御部１６０に接続されている。データ処理部１７０は制御部１６０の上位にあってそれを統括する。データ処理部１７０には表示部１８０および操作部１９０が接続されている。表示部１８０は、グラフィックディスプレー（ｇｒａｐｈｉｃ ｄｉｓｐｌａｙ）等で構成される。操作部１９０はポインティングデバイス（ｐｏｉｎｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）を備えたキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）等で構成される。
【００７６】
表示部１８０は、データ処理部１７０から出力される再構成画像および各種の情報を表示する。操作部１９０は、操作者によって操作され、各種の指令や情報等をデータ処理部１７０に入力する。操作者は表示部１８０および操作部１９０を通じてインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。
【００７７】
図２に、他の方式の画像撮影装置のブロック図を示す。本装置は本発明の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。
【００７８】
図２に示す装置は、図１に示した装置とは方式を異にするマグネットシステム１００’を有する。マグネットシステム１００’以外は図１に示した装置と同様な構成になっており、同様な部分に同一の符号を付して説明を省略する。
【００７９】
マグネットシステム１００’は主磁場マグネット部１０２’、勾配コイル部１０６’およびＲＦコイル部１０８’を有する。これら主磁場マグネット部１０２’および各コイル部は、いずれも空間を挟んで互いに対向する１対のものからなる。また、いずれも概ね円盤状の形状を有し中心軸を共有して配置されている。マグネットシステム１００’の内部空間（ボア）に、対象３００がクレードル５００に搭載されて図示しない搬送手段により搬入および搬出される。
【００８０】
主磁場マグネット部１０２’はマグネットシステム１００’の内部空間に静磁場を形成する。静磁場の方向は概ね対象３００の体軸方向と直交する。すなわちいわゆる垂直磁場を形成する。主磁場マグネット部１０２’は例えば永久磁石等を用いて構成される。なお、永久磁石に限らず超伝導電磁石あるいは常伝導電磁石等を用いて構成しても良いのはもちろんである。
【００８１】
勾配コイル部１０６’は静磁場強度に勾配を持たせるための勾配磁場を生じる。発生する勾配磁場は、スライス勾配磁場、リードアウト勾配磁場およびフェーズエンコード勾配磁場の３種であり、これら３種類の勾配磁場に対応して勾配コイル部１０６’は図示しない３系統の勾配コイルを有する。
【００８２】
ＲＦコイル部１０８’は静磁場空間に対象３００の体内のスピンを励起するためのＲＦ励起信号を送信する。ＲＦコイル部１０８’は、また、励起されたスピンが生じる磁気共鳴信号を受信する。ＲＦコイル部１０８’は図示しない送信用のコイルおよび受信用のコイルを有する。送信用のコイルおよび受信用のコイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００８３】
図３に、磁気共鳴撮影に用いるパルスシーケンス（ｐｕｌｓｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）の一例を示す。このパルスシーケンスは、グラディエントエコー（ＧＲＥ：Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｅｃｈｏ）法のパルスシーケンスである。
【００８４】
すなわち、（１）はＧＲＥ法におけるＲＦ励起用のα°パルスのシーケンスであり、（２）、（３）、（４）および（５）は、同じくそれぞれ、スライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、フェーズエンコード勾配ＧｐおよびグラディエントエコーＭＲのシーケンスである。なお、α°パルスは中心信号で代表する。パルスシーケンスは時間軸ｔに沿って左から右に進行する。
【００８５】
同図に示すように、α°パルスによりスピンのα°励起が行われる。フリップアングル（ｆｌｉｐ ａｎｇｌｅ）α°は９０°以下である。このときスライス勾配Ｇｓが印加され所定のスライスについての選択励起が行われる。
【００８６】
α°励起後、フェーズエンコード勾配Ｇｐによりスピンのフェーズエンコードが行われる。次に、リードアウト勾配Ｇｒにより先ずスピンをディフェーズ（ｄｅｐｈａｓｅ）し、次いでスピンをリフェーズ（ｒｅｐｈａｓｅ）して、グラディエントエコーＭＲを発生させる。グラディエントエコーＭＲの信号強度は、α°励起からエコータイム（ｅｃｈｏ ｔｉｍｅ）ＴＥ後の時点で最大となる。グラディエントエコーＭＲはデータ収集部１５０によりビューデータとして収集される。
【００８７】
このようなパルスシーケンスが周期ＴＲ（ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）で６４〜５１２回繰り返される。繰り返しのたびにフェーズエンコード勾配Ｇｐを変更し、毎回異なるフェーズエンコードを行う。これによって、ｋスペースを埋める６４〜５１２ビューのビューデータが得られる。
【００８８】
磁気共鳴撮影用パルスシーケンスの他の例を図４に示す。このパルスシーケンスは、スピンエコー（ＳＥ：Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法のパルスシーケンスである。
【００８９】
すなわち、（１）はＳＥ法におけるＲＦ励起用の９０°パルスおよび１８０°パルスのシーケンスであり、（２）、（３）、（４）および（５）は、同じくそれぞれ、スライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、フェーズエンコード勾配ＧｐおよびスピンエコーＭＲのシーケンスである。なお、９０°パルスおよび１８０°パルスはそれぞれ中心信号で代表する。パルスシーケンスは時間軸ｔに沿って左から右に進行する。
【００９０】
同図に示すように、９０°パルスによりスピンの９０°励起が行われる。このときスライス勾配Ｇｓが印加され所定のスライスについての選択励起が行われる。９０°励起から所定の時間後に、１８０°パルスによる１８０°励起すなわちスピン反転が行われる。このときもスライス勾配Ｇｓが印加され、同じスライスについての選択的反転が行われる。
【００９１】
９０°励起とスピン反転の間の期間に、リードアウト勾配Ｇｒおよびフェーズエンコード勾配Ｇｐが印加される。リードアウト勾配Ｇｒによりスピンのディフェーズが行われる。フェーズエンコード勾配Ｇｐによりスピンのフェーズエンコードが行われる。
【００９２】
スピン反転後、リードアウト勾配ＧｒでスピンをリフェーズしてスピンエコーＭＲを発生させる。スピンエコーＭＲの信号強度は、９０°励起からＴＥ後の時点で最大となる。スピンエコーＭＲはデータ収集部１５０によりビューデータとして収集される。このようなパルスシーケンスが周期ＴＲで６４〜５１２回繰り返される。繰り返しのたびにフェーズエンコード勾配Ｇｐを変更し、毎回異なるフェーズエンコードを行う。これによって、ｋスペースを埋める６４〜５１２ビューのビューデータが得られる。
【００９３】
なお、撮影に用いるパルスシーケンスはＧＲＥ法またはＳＥ法に限るものではなく、例えば、ＦＳＥ（Ｆａｓｔ Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法、ファーストリカバリＦＳＥ（Ｆａｓｔ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ Ｆａｓｔ Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法、エコープラナー・イメージング（ＥＰＩ：Ｅｃｈｏ Ｐｌａｎａｒ Ｉｍａｇｉｎｇ）等、他の適宜の技法のものであって良い。
【００９４】
データ処理部１７０は、ｋスペースのビューデータを２次元逆フ−リエ変換して対象３００の断層像を再構成する。再構成した画像はメモリに記憶し、また、表示部１８０で表示する。
【００９５】
磁気共鳴撮影した画像は局所的には構造が一様となることが多いという特質を有する。構造が一様な局所領域にノイズが存在する場合、画素値の分布は、領域の画素値の平均値を中心とするガウス（Ｇａｕｓｓ）分布となり、その標準偏差σがノイズの分散を表す。このような性質に着目し、次のような画像処理によって画像のノイズの分散を求める。
【００９６】
図５に、データ処理部１７０による画像処理動作のフローチャート（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）を示す。同図に示すように、ステップ（ｓｔｅｐ）５０２で、画像における局所領域を指定する。局所領域とは、次のステップでの計算に用いる画素値が属する領域である。最初の領域としては、例えば画像の中央における局所領域が指定される。
【００９７】
局所領域としてＮｘＮの画素マトリクス（ｍａｔｒｉｘ）が採用される。Ｎは例えば９である。なお、マトリクスサイズ（ｍａｔｒｉｘ ｓｉｚｅ）これに限るものではなく、適宜のマトリクスサイズとして良い。また、ＮｘＮの画素マトリクスに限るものではなく、画素を中心とする適宜の領域として良い。以下、局所領域を単に領域ともいう。
【００９８】
次に、ステップ５０４で、領域に属する画素値の残差平方和Ｓを求める。すなわち、
【００９９】
【数１】
【０１００】
ここで、
Ｐｉは画素値、
【０１０１】
【数２】
【０１０２】
は、Ｐｉを中心とするＮｘＮ領域の画素値の平均値である。また、ｋは例えば８１である。
次に、ステップ５０６で、全ての局所領域について以上の処理を済ませたか否かを判定し、未済の場合はステップ５０８で局所領域を変更する。これによって例えば隣のＮｘＮの領域が新たな局所領域となる。
【０１０３】
この新たな局所領域について、ステップ５０４の処理を行い、画素値の残差平方和を求める。以下同様にして、画像における全ての局所領域について画素値の残差平方和を求める。
【０１０４】
ステップ５０２〜５０８の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明における残差平方和計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５０２〜５０８の処理は、本発明における残差平方和計算機能の実施の形態の一例である。
【０１０５】
上記のようにして求めた残差平方和は、
【０１０６】
【数３】
【０１０７】
分布となり、その平均値は、
【０１０８】
【数４】
【０１０９】
となる。ｋが大きい場合は、
【０１１０】
【数５】
【０１１１】
分布はガウス分布に近づき、そのピークの位置が、ほぼ
【０１１２】
【数６】
【０１１３】
となる。
次に、ステップ５１０で、残差平方和Ｓのヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）を形成する。ステップ５１０の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明におけるヒストグラム計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１０の処理は、本発明におけるヒストグラム計算機能の実施の形態の一例である。
【０１１４】
図６に、画像が絶対値画像である場合の、残差平方和Ｓのヒストグラムを概念的に示す。同図に示すように、ヒストグラムは３つの分布曲線ａ，ｂ，ｃからなる。
【０１１５】
分布曲線ａはガウス分布曲線であり、一様構造部分におけるノイズによるものである。分布曲線ｂはレイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布曲線であり、ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）のうち対象３００が存在しない部分、すなわち、バックグラウンド（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）におけるノイズによるものである。絶対値画像であることにより、バックグラウンドのノイズによるものはガウス分布ではなくレイリー分布となる。分布曲線ｃは対象の微細構造によるもので、前二者とは異なり不特定な分布を示す。
【０１１６】
このようなヒストグラムについて、ステップ５１２で、ピーク位置検出を行う。これによって、ガウス分布曲線ａについてはピーク位置ｓ１が検出され、レイリー分布曲線ｂについてはピーク位置ｓ２が検出される。
【０１１７】
ヒストグラムは実際は離散的（ディスクリート：ｄｉｓｃｒｅｔｅ）な値をとるのでピーク検出に先立って、ステップ５１２で、関数フィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）を行うのが、ピーク位置を精度良く求める点で好ましい。フィッティングに用いる関数としては、例えば、ガウス分布関数およびレイリー分布関数をそれぞれ用いるが、それに限るものではなく、他の適宜の関数であって良い。
【０１１８】
フィッティングを行うデータ処理部１７０は、本発明におけるフィッティング手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１２の処理は、本発明におけるフィッティング機能の実施の形態の一例である。
【０１１９】
次に、ステップ５１４で、ノイズの分散を算出する。ノイズの分散の算出はピーク位置ｓ１またはｓ２に基づいて行われる。
ｓ１，ｓ２とσの間にはそれぞれ、
【０１２０】
【数７】
【０１２１】
【数８】
【０１２２】
の関係があるので、これら関係からσの値を求める。（２），（３）式のどちらから求めてもσの値は同じになる。求めたσの値はメモリに記憶して、別途画像のフィルタリングを行う際に利用する。
【０１２３】
分布曲線ｃの状態によってはガウス分布曲線ａのピーク位置ｓ１が精度良く検出できない場合がある。その場合はレイリー分布曲線ｂのピーク位置ｓ２に基づいてσの値を求める。また、バックグラウンド部分の面積の比率が大きい画像では、レイリー分布曲線ｂの方がノイズの分散を精度良く求めるのに適する。
【０１２４】
ステップ５１２，５１４の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明におけるノイズ分散計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１２，５１４の処理は、本発明におけるノイズ分散計算機能の実施の形態の一例である。
【０１２５】
以上は、絶対値画像の場合であるが、処理対象の画像が正負画像、すなわち、実数部画像または虚数部画像である場合は、バックグラウンド部分におけるノイズは０を中心とする正負の値をとる。
【０１２６】
このため、ステップ５１０で形成したヒストグラムは、例えば図７に示すようになり、レイリー分布を持たないのとなる。そのような場合は、ステップ５１４では、ガウス分布曲線ａのピーク位置ｓ１に基づいてノイズの分散を求める。
【０１２７】
以上のようにして求めたノイズの分散は、対象画像の局所的な構造に応じてフィルタリング方法を適宜に切り換えるための判定基準として用いることができる。
【０１２８】
すなわち、注目画素を含む局所領域における画素値の分散がノイズの分散に対して有意差がない場合は、その局所領域の画像は格別な構造を持たず、画素値の分散はノイズによるものである可能性が高い。そのような場合は、例えば、その領域の画素値をローパスフィルタリングすることにより注目画素の画素値を確定する。
【０１２９】
これに対して、注目画素を含む局所領域における画素値の分散がノイズの分散に対して有意差がある場合は、その局所領域の画像はエッジ等の特定の構造を持ち、画素値の分散は画像の構造によるものである可能性が高い。そのような場合は、例えば、その領域の画素値についてシャープネス確保処理付フィルタリングを行うことにより注目画素の画素値を確定する。
【０１３０】
図８に、ノイズの分散を基準値としてフィルタリングの切換を行う場合のフロー図を示す。同図に示すように、ステップ８０２で、画像中の注目画素を指定する。最初の注目画素は例えば画像の中央部の画素とする。
【０１３１】
次に、ステップ８０４で注目画素を含む局所領域の画素値の分散を計算する。注目画素を含む局所領域は、図９に示すように、注目画素ｉを中心とする例えば５ｘ５のマトリクスとする。
【０１３２】
次に、ステップ８０６で、画素値の分散がノイズの分散より大きいか否かを判定する。
画素値の分散がノイズの分散より大きいときは、ステップ８０８で、シャープネス確保処理付フィルタリングを行い、その結果を注目画素の画素値とする。画素値の分散がノイズの分散より大きくないときは、ステップ８１０で、ローパスフィルタリングを行い、その結果を注目画素の画素値とする。
【０１３３】
次に、ステップ８１２で全ての注目画素について上記の処理を済ませたか否かを判定し、未済の場合は、ステップ８１４で、注目画素を例えば隣の画素に変更してステップ８０４以降の処理を行う。以下、同様の処理を繰り返し、全ての注目画素の画素値を確定する。そして、ステップ７１６で、確定した画素値で画像を形成する。
【０１３４】
以上のような機能をコンピュータに実現させるプログラムが、記録媒体に、コンピュータで読み取り可能なように記録される。記録媒体としては、例えば、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体およびその他の方式の適宜の記録媒体が用いられる。記録媒体は半導体記憶媒体であっても良い。本書では記憶媒体は記録媒体と同義である。
【０１３５】
以上、画像処理を磁気共鳴撮影装置のデータ処理部で行う例で説明したが、画像処理は、例えばＥＷＳ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）やＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等、磁気共鳴撮影装置とは別体のデータ処理装置で行うようにしても良いのはもちろんである。
【０１３６】
また、画像撮影装置が磁気共鳴撮影装置である例で説明したが、それに限るものではなく、例えばＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、Ｘ線撮影装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ガンマカメラ（γ ｃａｍｅｒａ）等、他の方式の画像撮影装置であって良い。
【０１３７】
また、医用画像を処理する例で説明したが、処理対象は医用画像に限るものではなく、例えば光学器械で撮影したディジタル画像等、多様な画像のノイズ分散の計算に一般的に適用することができる。
【０１３８】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、画像ノイズの分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の一例の装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の一例の装置のブロック図である。
【図３】図１または図２に示した装置が実行するパルスシーケンスの一例を示す図である。
【図４】図１または図２に示した装置が実行するパルスシーケンスの一例を示す図である。
【図５】図１または図２に示した装置が行う画像処理のフローチャートである。
【図６】ヒストグラムの概念図である。
【図７】ヒストグラムの概念図である。
【図８】図１または図２に示した装置が行う画像処理のフローチャートである。
【図９】注目画素と局所領域の関係を示す図である。
【符号の説明】
１００，１００’ マグネットシステム
１０２ 主磁場コイル部
１０２’ 主磁場マグネット部
１０６，１０６’ 勾配コイル部
１０８，１０８’ ＲＦコイル部
１３０ 勾配駆動部
１４０ ＲＦ駆動部
１５０ データ収集部
１６０ 制御部
１７０ データ処理部
１８０ 表示部
１９０ 操作部
３００ 対象
５００ クレードル
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および装置、記録媒体並びに画像撮影装置に関し、特に、画像のノイズ（ｎｏｉｓｅ）の分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
磁気共鳴撮影（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置では、マグネットシステム（ｍａｇｎｅｔ ｓｙｓｔｅｍ）の内部空間、すなわち、静磁場を形成した空間に撮影対象を搬入し、勾配磁場および高周波磁場を印加して対象内に磁気共鳴信号を発生させ、その受信信号に基づいて断層像を生成（再構成）する。
【０００３】
断層像の細部構造をよりよく観察できるようにするために、画像のノイズ（ｎｏｉｓｅ）を除去するフィルタリング（ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）が行われる。フィルタリングはローパスフィルタリング（ｌｏｗ−ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を基本とするが、それだけでは画像の鮮鋭度（シャープネス：ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）が低下するので、シャープネスを確保するための処理を付加したフィルタリングが採用される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
シャープネス確保処理を付加したフィルタリングでは、ノイズが偶然に形成したに過ぎないテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）を強調し、解剖学的に意味のない構造（偽構造）を作り出すという副作用があるので、ノイズだけの部分をシャープネス確保処理の対象から外すために、画像の局所ごとに、ノイズだけが存在するのか真の構造も存在するのかを判別することが必要になる。
【０００５】
ノイズと真の構造とを区別するには、画像に含まれるノイズの分散を予め知り、局所の画素値の分散がノイズの分散に対して有意差が無ければノイズであるとし、そうでなければ構造であると判定することが考えられるが、ノイズと画像信号が混在している画像からノイズだけを正確に分離することはできず、したがってその分散を知ることができなかった。
【０００６】
そこで、本発明の課題は、画像ノイズの分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置を実現することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
（１）上記の課題を解決するための１つの観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、前記残差平方和のヒストグラムを求め、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求める、ことを特徴とする画像処理方法である。
【０００８】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【０００９】
（２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、前記残差平方和のヒストグラムを求め、前記ヒストグラムを関数にフィッティングし、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求める、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００１０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００１１】
（３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１２】
（４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１３】
（５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理方法である。
【００１４】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００１５】
（６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１）ないし（５）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１６】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１）ないし（３）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１７】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１）ないし（３）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１８】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１）ないし（８）のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法である。
【００１９】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００２１】
（１１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００２２】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００２３】
（１２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２４】
（１３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２５】
（１４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（１１）に記載の画像処理装置である。
【００２６】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００２７】
（１５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１０）ないし（１４）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００２８】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１０）ないし（１２）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００２９】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１０）ないし（１２）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００３０】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１０）ないし（１７）のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置である。
【００３１】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
（１９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算機能と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算機能と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算機能と、をコンピュータに実現させるプログラムをコンピュータにより読み取り可能なように記録したことを特徴とする記録媒体である。
【００３２】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００３３】
（２０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算機能と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算機能と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング機能と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算機能と、をコンピュータに実現させるプログラムをコンピュータにより読み取り可能なように記録したことを特徴とする記録媒体である。
【００３４】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００３５】
（２１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、ガウス分布関数にフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３６】
（２２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、レイリー分布関数にフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３７】
（２３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２０）に記載の記録媒体である。
【００３８】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングする機能を、コンピュータに実現させるので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００３９】
（２４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（１９）ないし（２３）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４０】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４１】
（２５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（１９）ないし（２１）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４２】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４３】
（２６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（１９）ないし（２１）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４４】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４５】
（２７）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする（１９）ないし（２６）のうちのいずれか１つに記載の記録媒体である。
【００４６】
この観点での発明では、記録媒体に記録したプログラムが、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求める機能を、コンピュータに実現させることができる。
【００４７】
（２８）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、対象から収集した信号に基づいて画像を生成する画像撮影装置であって、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像撮影装置である。
【００４８】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムのピークを与える残差平方和に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を正しく求めることができる。
【００４９】
（２９）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、対象から収集した信号に基づいて画像を生成する画像撮影装置であって、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、を具備することを特徴とする画像撮影装置である。
【００５０】
この観点での発明では、画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、そのヒストグラムを関数にフィッティングし、その関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるので、画像ノイズの分散を一層正しく求めることができる。
【００５１】
（３０）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
この観点での発明では、ガウス分布関数にフィッティングするので、画像の実質部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５２】
（３１）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
この観点での発明では、レイリー分布関数にフィッティングするので、画像のバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５３】
（３２）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする（２９）に記載の画像撮影装置である。
【００５４】
この観点での発明では、ガウス分布関数およびレイリー分布関数にそれぞれフィッティングするので、画像の実質部およびバックグラウンド部における画像ノイズについて、関数のピークを与える変数を正しく求めることができる。
【００５５】
（３３）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする（２８）ないし（３２）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５６】
この観点での発明では、複素数の絶対値を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３４）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする（２８）ないし（３０）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５７】
この観点での発明では、複素数の実数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３５）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする（２８）ないし（３０）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５８】
この観点での発明では、複素数の虚数部を画素値とする画像についてノイズの分散を求めることができる。
（３６）上記の課題を解決するための他の観点での発明は、前記信号は磁気共鳴信号である、ことを特徴とする（２８）ないし（３５）のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置である。
【００５９】
この観点での発明では、磁気共鳴を利用して撮影した画像についてノイズの分散を求めることができる。
【００６０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は実施の形態に限定されるものではない。図１に画像撮影装置のブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。本装置は本発明の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。本装置の動作によって、本発明の方法に関する実施の形態の一例が示される。
【００６１】
図１に示すように、本装置はマグネットシステム１００を有する。マグネットシステム１００は主磁場コイル（ｃｏｉｌ）部１０２、勾配コイル部１０６およびＲＦ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル部１０８を有する。これら各コイル部は概ね円筒状の形状を有し、互いに同軸的に配置されている。マグネットシステム１００の概ね円柱状の内部空間（ボア：ｂｏｒｅ）に、撮影する対象３００がクレードル（ｃｒａｄｌｅ）５００に搭載されて図示しない搬送手段により搬入および搬出される。
【００６２】
主磁場コイル部１０２はマグネットシステム１００の内部空間に静磁場を形成する。静磁場の方向は概ね対象３００の体軸の方向に平行である。すなわちいわゆる水平磁場を形成する。主磁場コイル部１０２は例えば超伝導コイルを用いて構成される。なお、超伝導コイルに限らず常伝導コイル等を用いて構成しても良いのはもちろんである。
【００６３】
勾配コイル部１０６は静磁場強度に勾配を持たせるための勾配磁場を生じる。発生する勾配磁場は、スライス（ｓｌｉｃｅ）勾配磁場、リードアウト（ｒｅａｄ ｏｕｔ）勾配磁場およびフェーズエンコード（ｐｈａｓｅ ｅｎｃｏｄｅ）勾配磁場の３種であり、これら３種類の勾配磁場に対応して勾配コイル部１０６は図示しない３系統の勾配コイルを有する。
【００６４】
ＲＦコイル部１０８は静磁場空間に対象３００の体内のスピンを励起するための高周波磁場を形成する。以下、高周波磁場を形成することをＲＦ励起信号の送信という。ＲＦコイル部１０８は、また、励起されたスピンが生じる電磁波すなわち磁気共鳴信号を受信する。
【００６５】
ＲＦコイル部１０８は図示しない送信用のコイルおよび受信用のコイルを有する。送信用のコイルおよび受信用のコイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００６６】
勾配コイル部１０６には勾配駆動部１３０が接続されている。勾配駆動部１３０は勾配コイル部１０６に駆動信号を与えて勾配磁場を発生させる。勾配駆動部１３０は、勾配コイル部１０６における３系統の勾配コイルに対応して、図示しない３系統の駆動回路を有する。
【００６７】
ＲＦコイル部１０８にはＲＦ駆動部１４０が接続されている。ＲＦ駆動部１４０はＲＦコイル部１０８に駆動信号を与えてＲＦ励起信号を送信し、対象３００の体内のスピンを励起する。
【００６８】
ＲＦコイル部１０８にはデータ収集部１５０が接続されている。データ収集部１５０はＲＦコイル部１０８が受信した受信信号を取り込み、それをビューデータ（ｖｉｅｗ ｄａｔａ）として収集する。
【００６９】
勾配駆動部１３０、ＲＦ駆動部１４０およびデータ収集部１５０には制御部１６０が接続されている。制御部１６０は、勾配駆動部１３０ないしデータ収集部１５０をそれぞれ制御して撮影を遂行する。
【００７０】
データ収集部１５０の出力側はデータ処理部１７０に接続されている。データ処理部１７０は、例えばコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等を用いて構成される。データ処理部１７０は図示しないメモリ（ｍｅｍｏｒｙ）を有する。メモリはデータ処理部１７０用のプログラムおよび各種のデータを記憶している。本装置の機能は、データ処理部１７０がメモリに記憶されたプログラムを実行することによりを実現される。
【００７１】
データ処理部１７０は、データ収集部１５０から取り込んだデータをメモリに記憶する。メモリ内にはデータ空間が形成される。データ空間は２次元フ−リエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）空間を構成する。２次元フ−リエ空間をｋスペース（ｋ−ｓｐａｃｅ）ともいう。データ処理部１７０は、これら２次元フ−リエ空間のデータを２次元逆フ−リエ変換して対象３００の画像を生成（再構成）する。
【００７２】
２次元逆フ−リエ変換により再構成した画像の画素値は複素数となる。複素数の絶対値を用いて絶対値画像を構成する。複素数の実数部（リアルパート：ｒｅａｌ ｐａｒｔ）を用いて実数部画像を構成することができる。複素数の虚数部（イマジナリパート：ｉｍａｇｉｎａｒｙ ｐａｒｔ）を用いて虚数部画像を構成することができる。実数部および虚数部はいずれも正負の値をとることができる。これらの画像を正負画像ともいう。
【００７３】
データ処理部１７０は再構成した画像についてノイズの分散を求めるための画像処理を行う機能を有する。データ処理部１７０の画像処理機能については後にあらためて説明する。
【００７４】
データ処理部１７０は、本発明における画像処理装置の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。本装置の動作によって、本発明の方法に関する実施の形態の一例が示される。
【００７５】
データ処理部１７０は制御部１６０に接続されている。データ処理部１７０は制御部１６０の上位にあってそれを統括する。データ処理部１７０には表示部１８０および操作部１９０が接続されている。表示部１８０は、グラフィックディスプレー（ｇｒａｐｈｉｃ ｄｉｓｐｌａｙ）等で構成される。操作部１９０はポインティングデバイス（ｐｏｉｎｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）を備えたキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）等で構成される。
【００７６】
表示部１８０は、データ処理部１７０から出力される再構成画像および各種の情報を表示する。操作部１９０は、操作者によって操作され、各種の指令や情報等をデータ処理部１７０に入力する。操作者は表示部１８０および操作部１９０を通じてインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。
【００７７】
図２に、他の方式の画像撮影装置のブロック図を示す。本装置は本発明の実施の形態の一例である。本装置の構成によって、本発明の装置に関する実施の形態の一例が示される。
【００７８】
図２に示す装置は、図１に示した装置とは方式を異にするマグネットシステム１００’を有する。マグネットシステム１００’以外は図１に示した装置と同様な構成になっており、同様な部分に同一の符号を付して説明を省略する。
【００７９】
マグネットシステム１００’は主磁場マグネット部１０２’、勾配コイル部１０６’およびＲＦコイル部１０８’を有する。これら主磁場マグネット部１０２’および各コイル部は、いずれも空間を挟んで互いに対向する１対のものからなる。また、いずれも概ね円盤状の形状を有し中心軸を共有して配置されている。マグネットシステム１００’の内部空間（ボア）に、対象３００がクレードル５００に搭載されて図示しない搬送手段により搬入および搬出される。
【００８０】
主磁場マグネット部１０２’はマグネットシステム１００’の内部空間に静磁場を形成する。静磁場の方向は概ね対象３００の体軸方向と直交する。すなわちいわゆる垂直磁場を形成する。主磁場マグネット部１０２’は例えば永久磁石等を用いて構成される。なお、永久磁石に限らず超伝導電磁石あるいは常伝導電磁石等を用いて構成しても良いのはもちろんである。
【００８１】
勾配コイル部１０６’は静磁場強度に勾配を持たせるための勾配磁場を生じる。発生する勾配磁場は、スライス勾配磁場、リードアウト勾配磁場およびフェーズエンコード勾配磁場の３種であり、これら３種類の勾配磁場に対応して勾配コイル部１０６’は図示しない３系統の勾配コイルを有する。
【００８２】
ＲＦコイル部１０８’は静磁場空間に対象３００の体内のスピンを励起するためのＲＦ励起信号を送信する。ＲＦコイル部１０８’は、また、励起されたスピンが生じる磁気共鳴信号を受信する。ＲＦコイル部１０８’は図示しない送信用のコイルおよび受信用のコイルを有する。送信用のコイルおよび受信用のコイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００８３】
図３に、磁気共鳴撮影に用いるパルスシーケンス（ｐｕｌｓｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）の一例を示す。このパルスシーケンスは、グラディエントエコー（ＧＲＥ：Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｅｃｈｏ）法のパルスシーケンスである。
【００８４】
すなわち、（１）はＧＲＥ法におけるＲＦ励起用のα°パルスのシーケンスであり、（２）、（３）、（４）および（５）は、同じくそれぞれ、スライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、フェーズエンコード勾配ＧｐおよびグラディエントエコーＭＲのシーケンスである。なお、α°パルスは中心信号で代表する。パルスシーケンスは時間軸ｔに沿って左から右に進行する。
【００８５】
同図に示すように、α°パルスによりスピンのα°励起が行われる。フリップアングル（ｆｌｉｐ ａｎｇｌｅ）α°は９０°以下である。このときスライス勾配Ｇｓが印加され所定のスライスについての選択励起が行われる。
【００８６】
α°励起後、フェーズエンコード勾配Ｇｐによりスピンのフェーズエンコードが行われる。次に、リードアウト勾配Ｇｒにより先ずスピンをディフェーズ（ｄｅｐｈａｓｅ）し、次いでスピンをリフェーズ（ｒｅｐｈａｓｅ）して、グラディエントエコーＭＲを発生させる。グラディエントエコーＭＲの信号強度は、α°励起からエコータイム（ｅｃｈｏ ｔｉｍｅ）ＴＥ後の時点で最大となる。グラディエントエコーＭＲはデータ収集部１５０によりビューデータとして収集される。
【００８７】
このようなパルスシーケンスが周期ＴＲ（ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）で６４〜５１２回繰り返される。繰り返しのたびにフェーズエンコード勾配Ｇｐを変更し、毎回異なるフェーズエンコードを行う。これによって、ｋスペースを埋める６４〜５１２ビューのビューデータが得られる。
【００８８】
磁気共鳴撮影用パルスシーケンスの他の例を図４に示す。このパルスシーケンスは、スピンエコー（ＳＥ：Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法のパルスシーケンスである。
【００８９】
すなわち、（１）はＳＥ法におけるＲＦ励起用の９０°パルスおよび１８０°パルスのシーケンスであり、（２）、（３）、（４）および（５）は、同じくそれぞれ、スライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、フェーズエンコード勾配ＧｐおよびスピンエコーＭＲのシーケンスである。なお、９０°パルスおよび１８０°パルスはそれぞれ中心信号で代表する。パルスシーケンスは時間軸ｔに沿って左から右に進行する。
【００９０】
同図に示すように、９０°パルスによりスピンの９０°励起が行われる。このときスライス勾配Ｇｓが印加され所定のスライスについての選択励起が行われる。９０°励起から所定の時間後に、１８０°パルスによる１８０°励起すなわちスピン反転が行われる。このときもスライス勾配Ｇｓが印加され、同じスライスについての選択的反転が行われる。
【００９１】
９０°励起とスピン反転の間の期間に、リードアウト勾配Ｇｒおよびフェーズエンコード勾配Ｇｐが印加される。リードアウト勾配Ｇｒによりスピンのディフェーズが行われる。フェーズエンコード勾配Ｇｐによりスピンのフェーズエンコードが行われる。
【００９２】
スピン反転後、リードアウト勾配ＧｒでスピンをリフェーズしてスピンエコーＭＲを発生させる。スピンエコーＭＲの信号強度は、９０°励起からＴＥ後の時点で最大となる。スピンエコーＭＲはデータ収集部１５０によりビューデータとして収集される。このようなパルスシーケンスが周期ＴＲで６４〜５１２回繰り返される。繰り返しのたびにフェーズエンコード勾配Ｇｐを変更し、毎回異なるフェーズエンコードを行う。これによって、ｋスペースを埋める６４〜５１２ビューのビューデータが得られる。
【００９３】
なお、撮影に用いるパルスシーケンスはＧＲＥ法またはＳＥ法に限るものではなく、例えば、ＦＳＥ（Ｆａｓｔ Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法、ファーストリカバリＦＳＥ（Ｆａｓｔ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ Ｆａｓｔ Ｓｐｉｎ Ｅｃｈｏ）法、エコープラナー・イメージング（ＥＰＩ：Ｅｃｈｏ Ｐｌａｎａｒ Ｉｍａｇｉｎｇ）等、他の適宜の技法のものであって良い。
【００９４】
データ処理部１７０は、ｋスペースのビューデータを２次元逆フ−リエ変換して対象３００の断層像を再構成する。再構成した画像はメモリに記憶し、また、表示部１８０で表示する。
【００９５】
磁気共鳴撮影した画像は局所的には構造が一様となることが多いという特質を有する。構造が一様な局所領域にノイズが存在する場合、画素値の分布は、領域の画素値の平均値を中心とするガウス（Ｇａｕｓｓ）分布となり、その標準偏差σがノイズの分散を表す。このような性質に着目し、次のような画像処理によって画像のノイズの分散を求める。
【００９６】
図５に、データ処理部１７０による画像処理動作のフローチャート（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）を示す。同図に示すように、ステップ（ｓｔｅｐ）５０２で、画像における局所領域を指定する。局所領域とは、次のステップでの計算に用いる画素値が属する領域である。最初の領域としては、例えば画像の中央における局所領域が指定される。
【００９７】
局所領域としてＮｘＮの画素マトリクス（ｍａｔｒｉｘ）が採用される。Ｎは例えば９である。なお、マトリクスサイズ（ｍａｔｒｉｘ ｓｉｚｅ）これに限るものではなく、適宜のマトリクスサイズとして良い。また、ＮｘＮの画素マトリクスに限るものではなく、画素を中心とする適宜の領域として良い。以下、局所領域を単に領域ともいう。
【００９８】
次に、ステップ５０４で、領域に属する画素値の残差平方和Ｓを求める。すなわち、
【００９９】
【数１】
ここで、
Ｐｉは画素値、
【０１０１】
【数２】
は、Ｐｉを中心とするＮｘＮ領域の画素値の平均値である。また、ｋは例えば８１である。
次に、ステップ５０６で、全ての局所領域について以上の処理を済ませたか否かを判定し、未済の場合はステップ５０８で局所領域を変更する。これによって例えば隣のＮｘＮの領域が新たな局所領域となる。
【０１０３】
この新たな局所領域について、ステップ５０４の処理を行い、画素値の残差平方和を求める。以下同様にして、画像における全ての局所領域について画素値の残差平方和を求める。
【０１０４】
ステップ５０２〜５０８の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明における残差平方和計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５０２〜５０８の処理は、本発明における残差平方和計算機能の実施の形態の一例である。
【０１０５】
上記のようにして求めた残差平方和は、
【０１０６】
【数３】
分布となり、その平均値は、
【０１０８】
【数４】
となる。ｋが大きい場合は、
【０１１０】
【数５】
分布はガウス分布に近づき、そのピークの位置が、ほぼ
【０１１２】
【数６】
となる。
次に、ステップ５１０で、残差平方和Ｓのヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）を形成する。ステップ５１０の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明におけるヒストグラム計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１０の処理は、本発明におけるヒストグラム計算機能の実施の形態の一例である。
【０１１４】
図６に、画像が絶対値画像である場合の、残差平方和Ｓのヒストグラムを概念的に示す。同図に示すように、ヒストグラムは３つの分布曲線ａ，ｂ，ｃからなる。
【０１１５】
分布曲線ａはガウス分布曲線であり、一様構造部分におけるノイズによるものである。分布曲線ｂはレイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布曲線であり、ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）のうち対象３００が存在しない部分、すなわち、バックグラウンド（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）におけるノイズによるものである。絶対値画像であることにより、バックグラウンドのノイズによるものはガウス分布ではなくレイリー分布となる。分布曲線ｃは対象の微細構造によるもので、前二者とは異なり不特定な分布を示す。
【０１１６】
このようなヒストグラムについて、ステップ５１２で、ピーク位置検出を行う。これによって、ガウス分布曲線ａについてはピーク位置ｓ１が検出され、レイリー分布曲線ｂについてはピーク位置ｓ２が検出される。
【０１１７】
ヒストグラムは実際は離散的（ディスクリート：ｄｉｓｃｒｅｔｅ）な値をとるのでピーク検出に先立って、ステップ５１２で、関数フィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）を行うのが、ピーク位置を精度良く求める点で好ましい。フィッティングに用いる関数としては、例えば、ガウス分布関数およびレイリー分布関数をそれぞれ用いるが、それに限るものではなく、他の適宜の関数であって良い。
【０１１８】
フィッティングを行うデータ処理部１７０は、本発明におけるフィッティング手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１２の処理は、本発明におけるフィッティング機能の実施の形態の一例である。
【０１１９】
次に、ステップ５１４で、ノイズの分散を算出する。ノイズの分散の算出はピーク位置ｓ１またはｓ２に基づいて行われる。
ｓ１，ｓ２とσの間にはそれぞれ、
【０１２０】
【数７】
【数８】
の関係があるので、これら関係からσの値を求める。（２），（３）式のどちらから求めてもσの値は同じになる。求めたσの値はメモリに記憶して、別途画像のフィルタリングを行う際に利用する。
【０１２３】
分布曲線ｃの状態によってはガウス分布曲線ａのピーク位置ｓ１が精度良く検出できない場合がある。その場合はレイリー分布曲線ｂのピーク位置ｓ２に基づいてσの値を求める。また、バックグラウンド部分の面積の比率が大きい画像では、レイリー分布曲線ｂの方がノイズの分散を精度良く求めるのに適する。
【０１２４】
ステップ５１２，５１４の処理を行うデータ処理部１７０は、本発明におけるノイズ分散計算手段の実施の形態の一例である。また、ステップ５１２，５１４の処理は、本発明におけるノイズ分散計算機能の実施の形態の一例である。
【０１２５】
以上は、絶対値画像の場合であるが、処理対象の画像が正負画像、すなわち、実数部画像または虚数部画像である場合は、バックグラウンド部分におけるノイズは０を中心とする正負の値をとる。
【０１２６】
このため、ステップ５１０で形成したヒストグラムは、例えば図７に示すようになり、レイリー分布を持たないのとなる。そのような場合は、ステップ５１４では、ガウス分布曲線ａのピーク位置ｓ１に基づいてノイズの分散を求める。
【０１２７】
以上のようにして求めたノイズの分散は、対象画像の局所的な構造に応じてフィルタリング方法を適宜に切り換えるための判定基準として用いることができる。
【０１２８】
すなわち、注目画素を含む局所領域における画素値の分散がノイズの分散に対して有意差がない場合は、その局所領域の画像は格別な構造を持たず、画素値の分散はノイズによるものである可能性が高い。そのような場合は、例えば、その領域の画素値をローパスフィルタリングすることにより注目画素の画素値を確定する。
【０１２９】
これに対して、注目画素を含む局所領域における画素値の分散がノイズの分散に対して有意差がある場合は、その局所領域の画像はエッジ等の特定の構造を持ち、画素値の分散は画像の構造によるものである可能性が高い。そのような場合は、例えば、その領域の画素値についてシャープネス確保処理付フィルタリングを行うことにより注目画素の画素値を確定する。
【０１３０】
図８に、ノイズの分散を基準値としてフィルタリングの切換を行う場合のフロー図を示す。同図に示すように、ステップ８０２で、画像中の注目画素を指定する。最初の注目画素は例えば画像の中央部の画素とする。
【０１３１】
次に、ステップ８０４で注目画素を含む局所領域の画素値の分散を計算する。注目画素を含む局所領域は、図９に示すように、注目画素ｉを中心とする例えば５ｘ５のマトリクスとする。
【０１３２】
次に、ステップ８０６で、画素値の分散がノイズの分散より大きいか否かを判定する。
画素値の分散がノイズの分散より大きいときは、ステップ８０８で、シャープネス確保処理付フィルタリングを行い、その結果を注目画素の画素値とする。画素値の分散がノイズの分散より大きくないときは、ステップ８１０で、ローパスフィルタリングを行い、その結果を注目画素の画素値とする。
【０１３３】
次に、ステップ８１２で全ての注目画素について上記の処理を済ませたか否かを判定し、未済の場合は、ステップ８１４で、注目画素を例えば隣の画素に変更してステップ８０４以降の処理を行う。以下、同様の処理を繰り返し、全ての注目画素の画素値を確定する。そして、ステップ７１６で、確定した画素値で画像を形成する。
【０１３４】
以上のような機能をコンピュータに実現させるプログラムが、記録媒体に、コンピュータで読み取り可能なように記録される。記録媒体としては、例えば、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体およびその他の方式の適宜の記録媒体が用いられる。記録媒体は半導体記憶媒体であっても良い。本書では記憶媒体は記録媒体と同義である。
【０１３５】
以上、画像処理を磁気共鳴撮影装置のデータ処理部で行う例で説明したが、画像処理は、例えばＥＷＳ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）やＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等、磁気共鳴撮影装置とは別体のデータ処理装置で行うようにしても良いのはもちろんである。
【０１３６】
また、画像撮影装置が磁気共鳴撮影装置である例で説明したが、それに限るものではなく、例えばＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、Ｘ線撮影装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ガンマカメラ（γ ｃａｍｅｒａ）等、他の方式の画像撮影装置であって良い。
【０１３７】
また、医用画像を処理する例で説明したが、処理対象は医用画像に限るものではなく、例えば光学器械で撮影したディジタル画像等、多様な画像のノイズ分散の計算に一般的に適用することができる。
【０１３８】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、画像ノイズの分散を求める画像処理方法および装置、そのような画像処理機能をコンピュータに実現させるプログラムを記録した媒体、並びに、そのような画像処理装置を備えた画像撮影装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の一例の装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の一例の装置のブロック図である。
【図３】図１または図２に示した装置が実行するパルスシーケンスの一例を示す図である。
【図４】図１または図２に示した装置が実行するパルスシーケンスの一例を示す図である。
【図５】図１または図２に示した装置が行う画像処理のフローチャートである。
【図６】ヒストグラムの概念図である。
【図７】ヒストグラムの概念図である。
【図８】図１または図２に示した装置が行う画像処理のフローチャートである。
【図９】注目画素と局所領域の関係を示す図である。
【符号の説明】
１００，１００’ マグネットシステム
１０２ 主磁場コイル部
１０２’ 主磁場マグネット部
１０６，１０６’ 勾配コイル部
１０８，１０８’ ＲＦコイル部
１３０ 勾配駆動部
１４０ ＲＦ駆動部
１５０ データ収集部
１６０ 制御部
１７０ データ処理部
１８０ 表示部
１９０ 操作部
３００ 対象
５００ クレードル
Claims (24)
- 画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求め、
前記残差平方和のヒストグラムを求め、
前記ヒストグラムを関数にフィッティングし、
前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求め、
注目画素を含む前記局所領域の画素値の分散が求めたノイズの分散より大きくないときはローパスフィルタリングを行う、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法。
- 前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
- 前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
- 前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする請求項１ないし請求項７のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法。
- 画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、
前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、
前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、
前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、
注目画素を含む前記局所領域の画素値の分散が、前記ノイズ分散計算手段が求めたノイズの分散より大きくないときは、ローパスフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
- 前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
- 前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
- 前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする請求項９ないし請求項１２のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
- 前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の画像処理装置。
- 前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の画像処理装置。
- 前記画像は磁気共鳴を利用して撮影した画像である、ことを特徴とする請求項９ないし請求項１５のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
- 対象から収集した信号に基づいて画像を生成する画像撮影装置であって、
画像の全体にわたって設定した複数の局所領域ごとに画素値の残差平方和を求める残差平方和計算手段と、
前記残差平方和のヒストグラムを求めるヒストグラム計算手段と、
前記ヒストグラムを関数にフィッティングするフィッティング手段と、
前記フィッティングした関数のピーク値を与える変数に基づいてノイズの分散を求めるノイズ分散計算手段と、
注目画素を含む前記局所領域の画素値の分散が、前記ノイズ分散計算手段が求めたノイズの分散より大きくないときは、ローパスフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
を具備することを特徴とする画像撮影装置。 - 前記関数はガウス分布関数である、ことを特徴とする請求項１７に記載の画像撮影装置。
- 前記関数はレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項１７に記載の画像撮影装置。
- 前記関数はガウス分布関数およびレイリー分布関数である、ことを特徴とする請求項１７に記載の画像撮影装置。
- 前記画像の画素値は複素数の絶対値である、ことを特徴とする請求項１７または請求項２０に記載の画像撮影装置。
- 前記画像の画素値は複素数の実数部である、ことを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の画像撮影装置。
- 前記画像の画素値は複素数の虚数部である、ことを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の画像撮影装置。
- 前記信号は磁気共鳴信号である、ことを特徴とする請求項１７ないし請求項２３のうちのいずれか１つに記載の画像撮影装置。
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