JP4622715B2 - 画像データ解析方法およびシステム - Google Patents
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Description
また、画像重み付け手段が、変形された複数の計測量の時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに、時間軸を定義域に複数の計測量を値域とする関数を計算するステップとを有することを特徴とする。また、画像表示手段が、画素のクラスリング結果を表示するステップを有することを特徴とする。
先ず、ステップ11について説明する。統一マップB(x、y、z)とは、解析する上で空間的な基準を表すものである。x、y、zを空間的な座標を表し、B(x、y、z)は各座標についてある物理量をマップしている関数である。このような統一マップは、複数計測のデータを空間的に統一的に扱うためのものである。例えば、それぞれ異なった空間的な歪がデータに含まれるような計測方法を使用する場合や、異なる患者から標準的な傾向を導き出したい場合に、このような統一マップは必要である。また、このような統一マップの設定は、脳の標準マップのように明示的に示す場合もあれば、一連の計測の内、測定位置を決めるための画像を使用するなど、必ずしも明示的に示さない場合もある。
なお、画素を(x、y、z)で表しているが、2次元空間の(x、y)であっても構わない。
ステップ15では、ステップ14で設定した(m、tm)の重み付けを用いて時系列多値画像S(m、tm、x、y、z)に 重み付け処理を行い、これを時系列多値画像W(m、tm、x、y、z)とする。もちろん、ステップ14で重み付けが行われない場合には、このステップは必要ない。
なお、本例は典型的な画面表示を示すもので、このような配置や構成でなくてもよいことは言うまでもない。
実施例1と異なるステップ74から説明する。それまでのステップは実施例1、特に図1と同等である。ステップ74では、先ず各画素(x、y、z)について関数F(m、t)で計測値をフィッティングする。最も単純な場合、関数Fとして、各計測値と計測時点を始点とする階段関数を用いる。ただし、最後の計測の終了時間は、例えば、計測時点の間隔の平均値とするか、計測時点が等間隔であれば、その間隔を用いる。また、関数Fとして、各計測値と計測時点を結ぶ折線グラフで指定される関数としてもよい。また、あるパラメータで規定される関数Fを用いても構わない。例えば、ある計測量に関して、ある時定数で減衰するモデルが適用されると考えられる場合には、計測値を減衰関数でパラメータフィッティングし、その減衰関数をF(m、t)とする。このフィッティングは各計測量mについて独立な場合もあるし、複数の計測量に基づいて行われる場合もある。この選択は適用するモデルに依存する。
図9に、本計測プロトコルを示す。上段のグラフは、横軸に時間[分]をとり、計測の流れを示している。計測開始から、まず位置決めなどの計測準備を行い、SE画像を計測する。次に、30分後からADC計測と、SI計測を交互に3回繰り返す。下にADC計測の撮像シーケンスと、SI計測の撮像シーケンスを示す。シーケンスは横軸に時間、縦軸に各RFやスライス傾斜磁場Gs、リードアウト傾斜磁場Gr、エンコード傾斜磁場Geの強度を表している。ここで、ADC計測は、真ん中のGs、Gr、Geに階段状に示した拡散傾斜磁場を変更しながら複数のDWI計測を行う。ADC画像は、複数のDWI画像から指数関数フィッティングを行って計算される。また、SI計測は、Geの階段状のエンコード傾斜磁場を変更しながら繰り返しデータを計測する。
ステップ102は、複数の計測量の画像から一つの計測量の画像を演算処理するステップ69に相当する。
Claims (8)
- 複数の計測量の時系列画像を解析する画像データ解析方法において、
画像抽出手段が、複数の計測量の時系列画像を抽出するステップと、
画像距離設定手段が、前記複数の計測量の時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに得られる複数時点での計測量からなるベクトルに距離を設定するステップと、
クラスタリング手段が、前記設定した距離により、前記画素をクラスタリングするステップとからなることを特徴とする画像データ解析方法。 - 複数の計測量の時系列画像を解析する画像データ解析方法において、
画像抽出手段が、複数の計測量の時系列画像と、前記複数の画像を標準化するための統一マップを抽出するステップと、
画像変形手段が、前記時系列画像を前記統一マップに基づき変形するステップと、
画像距離設定手段が、前記変形された複数の計測量の時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに得られる複数時点での計測量からなるベクトルに距離を設定するステップと、
クラスタリング手段が、前記設定した距離により、前記画素をクラスタリングするステップとからなることを特徴とする画像データ解析方法。 - 請求項1に記載の画像データ解析方法において、画像重み付け手段が、前記変形された複数の計測量の時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに、時間軸を定義域に複数の計測量を値域とする関数を計算するステップとを有することを特徴とする画像データ解析方法。
- 請求項1乃至3いずれかに記載の画像データ解析方法において、画像表示手段が、前記画素のクラスリング結果を表示するステップを有することを特徴とする画像データ解析方法。
- 請求項1乃至4いずれかに記載の画像データ解析方法において、フィルタ手段が、前記時系列画像を空間的に平滑化又は時間方向の移動平均の演算のいずれか1つ以上をおこなうことを特徴とする画像データ解析方法。
- 時系列画像を解析する画像データ解析システムであって、
複数の計測量の時系列画像と、前記複数の画像を標準化するための統一マップとを抽出する画像抽出手段と、
前記時系列画像を前記統一マップに基づき変形する画像変形手段と、
前記変形された時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに得られる複数時点での計測量からなるベクトルに距離を設定する画像距離設定手段と、
前記設定された距離により、前記画素をクラスタリングするクラスタリング手段とを有することを特徴とする画像データ解析システム。 - 請求項6に記載の画像データ解析システムにおいて、前記変形された複数の計測量の時系列画像の各画素において、各画素を固定したときに、時間軸を定義域に複数の計測量を値域とする関数を計算する画像重み付け手段を有することを特徴とする画像データ解析システム。
- 請求項6又は7に記載の画像データ解析システムにおいて、前記画素のクラスリング結果を表示する画像表示手段を有することを特徴とする画像データ解析システム。
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