JP5585824B2 - 磁気共鳴イメージング装置、作動方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置、血流動態解析方法、およびプログラムに関する。

造影ＭＲ灌流画像処理において、動脈入力関数を求める方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開2006-130141号公報

動脈入力関数は、灌流画像処理において、脳血流量（Cerebral Blood Flow）ＣＢＦや、脳血液量（Cerebral Blood Volume）ＣＢＶなどの定量性を向上させるために使用される重要な関数である。したがって、動脈入力関数を求める場合、動脈入力関数を求めるのに適した動脈を特定することが重要となる。動脈を特定する方法として、医師や技師が手動で特定する方法があるが、医師や技師の手間を省くという観点から、動脈を自動で検出する方法が提案されている。動脈を自動で検出する方法として、例えば、造影剤到達時間や信号強度変化の大きさなどを基準にして動脈を検出する方法があるが、従来の方法では、動脈入力関数を求めるのに適していない血管（例えば、静脈や、病変部の動脈）が誤抽出されることがある。誤抽出された血管に基づいて得られた動脈入力関数を使用して脳血流量ＣＢＦや脳血液量ＣＢＶを算出すると、定量性が低下するという問題がある。したがって、動脈入力関数を求めるのに適した動脈を検出できることが望まれている。

第１の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する磁気共鳴イメージング装置である。

第２の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する、磁気共鳴イメージング装置である。

第３の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析方法であって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップを有する血流動態解析方法である。

第４の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する血流動態解析方法であって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップを有する血流動態解析方法である。

第５の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理、を計算機に実行させるプログラムである。

第６の観点の発明は、造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定し、前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理、を計算機に実行させるプログラムである。

病変部候補領域又は静脈洞候補領域を除外するので、動脈入力関数を求めるのにより適した動脈を検出することができる。

本発明の第１の形態の磁気共鳴イメージング装置１００の概略図である。 ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。 設定されたスライスの一例である。 強度画像の動態画像の説明図である。 スライスＳＬｇにおける信号強度の時間変化を示す図である。 各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに得られる各位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルを概略的に示す図である。 動脈候補領域の説明図である。 病変部候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。 ＴＴＰ画像の説明図である。 ピーク時間ＴＴＰの平均値ＴＴＰmeanを算出するときの説明図である。 ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータを平滑化するときの説明図である。 平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′をピーク時間平均値ＴＴＰmeanで減算するときの説明図である。 ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの概略図である。 病変部候補領域の説明図である。 動脈候補領域Ｒａと病変部候補領域Ｒｐとの位置関係を概略的に示す図である。 絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａを示す図である。 検出された動脈の位置を概略的に示す図である。 動脈入力関数Ｆａを算出するときの説明図である。 第２の形態のＭＲＩ装置２００の概略図である。 病変部候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。 ＴＴＰ画像およびＢＡＴ画像の概略図である。 差分を求めるときの説明図である。 差分画像Ｃ１〜Ｃｎのデータを平滑化するときの説明図である。 第３の形態のＭＲＩ装置３００の概略図である。 ＭＲＩ装置３００の処理フローを示す図である。 静脈洞候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。 重心位置を示す図である。 静脈洞候補領域を示す図である。 動脈候補領域Ｒａと静脈洞候補領域Ｒｖとの位置関係を概略的に示す図である。 絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａを示す図である。

以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を詳細に説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。

（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴イメージング装置１００の概略図である。

磁気共鳴イメージング装置（以下、「ＭＲＩ装置」と呼ぶ。ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）１００は、磁場発生装置２と、テーブル３と、クレードル４と、造影剤注入装置５と、受信コイル６などを有している。

磁場発生装置２は、被検体１４が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、送信コイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は勾配磁場を印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。

クレードル４は、テーブル３からボア２１に移動できるように構成されている。クレードル４によって、被検体１４はボア２１に搬送される。

造影剤注入装置５は、被検体１４に造影剤を注入する。
受信コイル６は、被検体１４の頭部１４ａに取り付けられている。受信コイル５は、頭部１４ａからの磁気共鳴信号を受信する。

ＭＲＩ装置１００は、更に、シーケンサ７、送信器８、勾配磁場電源９、受信器１０、中央処理装置１１、入力装置１２、および表示装置１３を有している。

シーケンサ７は、中央処理装置１１の制御を受けて、パルスシーケンスを実行するための情報を送信器８および勾配磁場電源９に送る。具体的には、シーケンサ７は、中央処理装置１１の制御を受けて、ＲＦパルスの情報（中心周波数、バンド幅など）を送信器８に送り、勾配磁場の情報（勾配磁場の強度など）を勾配磁場電源９に送る。

送信器８は、シーケンサ７から送られた情報に基づいて、ＲＦコイル２４を駆動する駆動信号を出力する。

勾配磁場電源９は、シーケンサ７から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３を駆動する駆動信号を出力する。

受信器１０は、受信コイル６で受信された磁気共鳴信号を信号処理し、中央処理装置１１に伝送する。

中央処理装置１１は、シーケンサ７および表示装置１３に必要な情報を伝送したり、受信器１０から受け取った信号に基づいて画像を再構成するなど、ＭＲＩ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲＩ装置１００の各部の動作を制御する。中央処理装置１１は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。中央処理装置１１は、強度画像作成手段１１１〜動脈入力関数算出手段１１７を有している。

強度画像作成手段１１１は、磁気共鳴信号の信号強度を表す強度画像を作成する。
被検体１４から収集した磁気共鳴信号の信号強度を表す強度画像を作成する。

信号強度変化プロファイル作成手段１１２は、信号強度の時間変化を表す信号強度変化プロファイルを作成する。

動脈候補領域決定手段１１３は、信号強度変化プロファイル作成手段１１２により作成された信号強度変化プロファイルに基づいて、動脈が存在する候補となる動脈候補領域を決定する。

病変部候補領域特定手段１１４は、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する。病変部候補領域特定手段１１４は、灌流パラメータ画像作成手段１１４ａ〜決定手段１１４ｅを有している。

灌流パラメータ画像作成手段１１４ａは、信号強度変化プロファイルに基づいて、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータを作成する（後述する図９参照）。

平均値算出手段１１４ｂが、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎの各ピクセルが表すピーク時間ＴＴＰの平均値ＴＴＰmeanを算出する（後述する図１０参照）。

平滑化手段１１４ｃが、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータを平滑化する（後述する図１１参照）。

差分手段１１４ｄは、平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′の各ピクセルが表すピーク時間から、ピーク時間ＴＴＰの平均値ＴＴＰmeanを減算する（後述する図１２参照）。

決定手段１１４ｅは、減算後の平滑化画像Ａ１’’〜Ａｎ’’ （後述する図１２参照）に基づいて、病変部の候補となる病変部候補領域を決定する。

絞込み手段１１５は、動脈候補領域Ｒａの範囲を絞り込む。
動脈検出手段１１６は、絞込み手段１１５により絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａ（後述する図１６参照）の中から、動脈を検出する。

動脈入力関数算出手段１１７は、動脈検出手段１１６により動脈の位置として検出された各座標における信号強度プロファイルに基づいて、動脈入力関数Ｆａ（後述する図１８参照）を算出する。

中央処理装置１１は、強度画像作成手段１１１〜動脈入力関数算出手段１１７の一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。

入力装置１２は、オペレータ１５の操作に応じて、種々の命令を中央処理装置１１に入力する。表示装置１３は種々の情報を表示する。

ＭＲＩ装置１００は、上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１００の動作について説明する。

図２は、ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。
ステップＳＴ１では、造影剤を用いて、被検体１４の頭部１４ａの撮影が行われる。オペレータ１５は、撮影の前に、被検体１４の撮影領域（頭部１４ａ）にスライスを設定する。

図３は、設定されたスライスの一例である。
第１の形態では、スライスＳＬ１〜ＳＬｎが設定されている。各スライスは、オペレータ１５がスライス位置、スライス枚数、およびスライス厚などの情報を入力することによって設定される。スライスＳＬ１〜ＳＬｎの枚数は、例えば、１２枚である。

スライスＳＬ１〜ＳＬｎを設定した後、被検体１４に造影剤を注入し、スキャンを実行する。第１の形態では、ＰＷＩ（Perfusion Weighted Imaging）のＭＲＩ画像を得るためのスキャン（例えば、ＥＰＩ（Echo Planar Imaging）のスキャン）が実行される。このスキャンにより収集された磁気共鳴信号は、受信器１０によってＡ／Ｄ（Analog/Digital）変換などの処理が行われ、中央処理装置１１に伝送される。

中央処理装置１１では、強度画像作成手段１１１（図１参照）が、受信器１０から受け取った信号に基づいて、磁気共鳴信号の信号強度を表す強度画像の動態画像を作成する（図４参照）。

図４は、強度画像の動態画像の説明図である。
図４（ａ）は、被検体１４の頭部１４ａに設定されたｎ枚のスライスＳＬ１〜ＳＬｎを示す図、図４（ｂ）は、スライスＳＬ１〜ＳＬｎにおける強度画像を、収集順序に従って時系列に並べて示す図である。

第１の形態では、各スライスごとに、ｍ枚の強度画像が得られるので、全部でｎ×ｍ枚の強度画像が得られる。図４（ｂ）では、スライスＳＬｇの一部の強度画像について、符号ＣＩ_１、ＣＩ_α、ＣＩ_ｍで示されている。

図４（ｃ）は、スライスＳＬ１〜ＳＬｎのうちのスライスＳｇにおけるｍ枚の強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍを示す図である。

強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍは時間軸ｔの方向に並んでおり、強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍの各ピクセルの位置は、ｘ軸およびｙ軸で表される。また、強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍの各ピクセルが表す信号強度は、「Ｄ_ｋ（ｘ，ｙ）」（ただし、ｋ＝１〜ｍ）で表されている。図４（ｃ）には、代表して、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１）、（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）、および（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）における信号強度（例えば、Ｄ_１（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１））が示されている。

信号強度変化プロファイル作成手段１１２（図１参照）は、強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍに基づいて、スライスＳＬｇの各位置（ｘ，ｙ）ごとに、信号強度の時間変化を表す信号強度変化プロファイルを作成する（図５参照）。

図５は、スライスＳＬｇにおける信号強度の時間変化を示す図である。
図５の上側には、スライスＳＬｇにおけるｍ枚の強度画像ＣＩ_１〜ＣＩ_ｍが示されており、図５の下側には、信号強度の時間変化を表す信号強度変化プロファイルの一例が概略的に示されている。

図５では、代表して、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）、（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）、および（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１）における信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）、Ｓｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）、およびＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１）が概略的に示されている。信号強度変化プロファイルの横軸は、時間ｔであり、縦軸は、信号強度を表している。尚、信号強度変化プロファイル作成手段１１２は、スライスＳＬｇの他の位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルも作成し、更に、スライスＳＬｇ以外の他のスライスについても、各位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルを作成する。したがって、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、各位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルが得られる（図６参照）。

図６は、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに得られる各位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルを概略的に示す図である。

図６では、説明の便宜上、以下の５つの信号強度変化プロファイルのみが示されている。
（１）スライスＳＬ１の位置（ｘ_１，ｙ_１）の信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_１，ｙ_１）
（２）スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）
（３）スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）
（４）スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ−１）
（５）スライスＳＬｎの位置（ｘ_ｚ，ｙ_ｚ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｚ，ｙ_ｚ）

しかし、信号強度変化プロファイル作成手段１１２は、実際には、スライスＳ１〜Ｓｎの各位置（ｘ，ｙ）の信号強度変化プロファイルを求める。信号強度変化プロファイルを求めた後、ステップＳＴ２に進む。

ステップＳＴ２では、動脈候補領域決定手段（図１参照）１１３が、ステップＳＴ１で作成された信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_１，ｙ_１）〜Ｓｇ（ｘ_ｚ，ｙ_ｚ）に基づいて、動脈が存在する候補となる動脈候補領域を決定する（図７参照）。

図７は、動脈候補領域の説明図である。
図７の上側には、スライスＳＬ１〜ＳＬｎが示されており、図７の下側には、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）と、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｐ，ｙ_ｑ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｐ，ｙ_ｑ）が示されている。

動脈では、造影剤の影響によって、ある時刻において信号強度が急激に低下する。したがって、各信号強度変化プロファイルごとに、信号強度が急激に低下したか否かを判断することによって、動脈が存在する候補となる動脈候補領域Ｒａを決定することができる（図７には、動脈候補領域Ｒａの範囲はドットで示されている）。信号強度が急激に低下したか否かを判断する方法としては、各信号強度変化プロファイルの信号強度の最小値Ｓminを、信号強度のしきい値Ｓthと比較する方法が考えられる。例えば、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）を参照すると、信号強度の最小値Ｓminは、しきい値Ｓthよりも小さい。したがって、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）は、信号強度が急激に小さくなっていると考えることができるので、動脈における信号強度の時間変化を表している可能性が高いと考えられる。一方、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｐ，ｙ_ｑ）を参照すると、信号強度の最小値Ｓminは、しきい値Ｓthよりも大きいので、動脈以外の組織における信号強度の時間変化を表している可能性が高いと考えられる。したがって、信号強度変化プロファイルごとに、信号強度の最小値Ｓminがしきい値Ｓthよりも小さくなるか否かを判断することによって、動脈候補領域を決定することができる。しきい値Ｓthの決定方法としては、各信号強度変化プロファイルについて信号強度の最小値Ｓminを求め、求めた信号強度の最小値Ｓminの平均値Ｍを、しきい値Ｓthとする方法や、平均値Ｍに係数α（例えば、α＝１．２）を乗じた値α・Ｍを、しきい値Ｓthとする方法などが考えられる。

尚、被検体１４の外側には動脈は存在しないので、動脈候補領域Ｒａを決定する場合には、被検体１４の外側を事前に動脈候補領域Ｒａから除外しておいてもよい。また、上記の説明では、造影剤の影響によって、ある時刻において信号強度が急激に低下するプロファイルが示されている。しかし、測定法によっては、逆に、信号強度が急激に上昇するプロファイルになることがある。この場合は、信号強度の最大値Ｓmaxを求め、しきい値と比較すればよい。
動脈候補領域Ｒａを決定した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、病変部候補領域特定手段１１４（図１参照）が、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する。以下に、病変部候補領域を特定するときに実行されるフローについて説明する。

図８は、病変部候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。
ステップＳＴ３１では、灌流パラメータ画像作成手段１１４ａ（図１参照）が、ステップＳＴ１において作成された信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_１，ｙ_１）〜Ｓｎ（ｘ_ｚ，ｙ_ｚ）（図６参照）に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成する。第１の形態では、灌流パラメータとして、ピーク時間ＴＴＰを求める。ピーク時間ＴＴＰの一例が、図７に示されている。ピーク時間ＴＴＰは、信号強度がピーク値（ここでは、最小値）になるときの時間を表す灌流パラメータである。灌流パラメータ画像作成手段１１４ａは、各信号強度変化プロファイルについて、ピーク時間ＴＴＰを求める。信号強度変化プロファイルは、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎの各座標ごとに作成されているので、ピーク時間ＴＴＰは、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎの各座標ごとに求められる。したがって、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、ピーク時間ＴＴＰを表す画像（以下、「ＴＴＰ画像」と呼ぶ）のデータが得られる（図９参照）。

図９は、ＴＴＰ画像の説明図である。
図９（ａ）はスライスＳＬ１〜ＳＬｎを概略的に示す図、図９（ｂ）はＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎを概略的に示す図、図９（ｃ）は、実際のＴＴＰ画像の一例を示す図である。ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎを求めた後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、平均値算出手段１１４ｂ（図１参照）が、ピーク時間ＴＴＰの平均値ＴＴＰmeanを算出する。ピーク時間ＴＴＰの平均値（以下、「ピーク時間平均値」と呼ぶ）ＴＴＰmeanを算出する場合、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎの各画像ごとに、ピーク時間平均値ＴＴＰmeanを算出してもよいし（図１０（ａ）参照）、全てのＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎに対して、ただ１つのピーク時間平均値ＴＴＰmeanを算出してもよい（図１０（ｂ）参照）。ここでは、図１０（ｂ）に示すように、全てのＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎに対して、ただ１つのピーク時間平均値ＴＴＰmeanを算出するとする。ピーク時間平均値ＴＴＰmeanを算出した後、ステップＳＴ３３に進む。

ステップＳＴ３３では、平滑化手段１１４ｃ（図１参照）が、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータを平滑化する（図１１参照）。

図１１は、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータを平滑化するときの説明図である。
平滑化は、例えば、移動平均法を使用することができる。図１１の下側には、実際の平滑化されたＴＴＰ画像の一例が示されている。平滑化されたＴＴＰ画像（以下、「平滑化画像」と呼ぶ）Ａ１′〜Ａｎ′を求めた後、ステップＳＴ３４に進む。

ステップＳＴ３４では、差分手段１１４ｄ（図１参照）が、平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′の各ピクセルが表すピーク時間から、ステップＳＴ３２で算出されたピーク時間平均値ＴＴＰmeanを減算する（図１２参照）。

図１２は、平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′をピーク時間平均値ＴＴＰmeanで減算するときの説明図である。

平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′の各ピクセルが表すピーク時間から、ピーク時間平均値ＴＴＰmeanを減算することにより、減算後の平滑化画像Ａ１’’〜Ａｎ’’が得られる。減算後の平滑化画像Ａ１’’〜Ａｎ’’の各々の座標（ｘ，ｙ）におけるピクセル値を、ＳＵＢ（ｘ，ｙ）とすると、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）は、以下の式（１）で表される。
ＳＵＢ（ｘ，ｙ）＝ＴＴＰ′（ｘ，ｙ）−ＴＴＰmean ・・・（１）
ただし、ＴＴＰ′（ｘ，ｙ）：平滑化画像Ａ１′〜Ａｎ′の座標（ｘ，ｙ）に
おけるピクセル値
ＴＴＰmean：ピーク時間平均値

したがって、例えば、減算後の平滑化画像Ａｇ’’の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）におけるピクセル値ＳＵＢ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）は、平滑化画像Ａｇ′の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）におけるピクセル値ＴＴＰ′（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）を用いて、以下の式（２）で表される。
ＳＵＢ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）＝ＴＴＰ′（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）−ＴＴＰmean ・・・（２）

式（２）は、減算後の平滑化画像Ａｇ’’の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）におけるピクセル値ＳＵＢ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）を表しているが、他のピクセル値についても、式（１）によって
算出される。ＳＵＢ（ｘ，ｙ）の値を算出した後、ステップＳＴ３５に進む。

ステップＳＴ３５では、決定手段１１４ｅ（図１参照）が、減算後の平滑化画像Ａ１’’〜Ａｎ’’に基づいて、病変部の候補となる病変部候補領域を決定する。以下に、病変部候補領域の決定方法について説明する。

決定手段１１４ｅは、先ず、減算後の平滑化画像Ａ１’’〜Ａｎ’’の各ピクセルのピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）を用いて、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを求める（図１３参照）。

図１３は、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの概略図である。
ヒストグラムの横軸は、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）であり、縦軸は、同じピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）を有するピクセルの個数Ｎである。

一般的に、病変部では、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）が大きい値になる傾向がある。したがって、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）が大きい値であるか否かを判断するしきい値Ｐthを求めることによって、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｐth以上の値になる領域を、病変部候補領域として決定することができる（図１４参照）。

図１４は、病変部候補領域の説明図である。
図１４（ａ）は、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに決定された病変部候補領域Ｒｐ（斜線の領域）を示す概略図、図１４（ｂ）は、実際に決定された病変部候補領域Ｒｐの一例を示す図である。

ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｐth以上の値になる領域を特定することにより、病変部候補領域Ｒｐを決定することができる。

尚、図１３に示すしきい値Ｐthが小さすぎると、病変部候補領域Ｒｐの中に含まれる健常部の割合が大きくなりすぎてしまい、一方、しきい値Ｐthが大きすぎると、実際は病変部にも関わらず、病変部候補領域Ｒｐから除外される可能性が大きくなる。したがって、できるだけ実際の病変部のみが病変部候補領域Ｒｐとして決定されるように、しきい値Ｐthを設定する必要がある。このようにしきい値Ｐthを設定する方法としては、例えば、以下の式に従って、しきい値Ｐthを設定する方法がある。
Ｐth＝Peak＋Δｔ ・・・（３）
ここで、Peak：ピクセルの個数Ｎがピーク値になるときのピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）
Δｐ：過去のデータ等を参考にして事前に決定された値

式（３）のPeakは、ヒストグラムから求めることができる値であり、Δｐは、過去のデータ等を参考にして事前に決定された値である。したがって、式（３）から、しきい値Ｐthを算出することができる。式（３）を用いることによって、できるだけ実際の病変部のみが病変部候補領域Ｒｐとして決定されるように、しきい値Ｐthを設定することができる。

上記のようにして、動脈候補領域Ｒａおよび病変部候補領域Ｒｐを求めることができる。図１５に、動脈候補領域Ｒａと病変部候補領域Ｒｐとの位置関係を概略的に示す。病変部候補領域Ｒｐを決定した後、ステップＳＴ４に進む。

ステップＳＴ４では、絞込み手段１１５（図１参照）が、動脈候補領域Ｒａの範囲を絞り込む。一般的に、病変部に含まれる動脈の信号強度変化プロファイルは、後述する動脈入力関数を求めるのには適していないので、動脈候補領域Ｒａのうち、病変部候補領域Ｒｐに重なる部分Ｒover（図１５参照）は、動脈候補領域Ｒａから除外することが望ましい。そこで、絞込み手段１１５は、病変部候補領域Ｒｐに重なる部分Ｒoverを、動脈候補領域Ｒａから除外する。これによって、動脈候補領域Ｒａの範囲を絞り込むことができる（図１６参照）。

図１６は、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａを示す図である。
図１６の上側には、スライスＳＬ１〜ＳＬｎが示されており、図１６の下側には、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）と、スライスＳＬｇの位置（ｘ_ｒ，ｙ_ｓ）の信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｒ，ｙ_ｓ）が示されている。

動脈候補領域Ｒａから、病変部候補領域Ｒｐに重なる部分Ｒoverを除外することによって、病変部に含まれる恐れがある動脈を、動脈候補領域Ｒａから除外することができる。図１６には、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａの範囲はドットで示されている。動脈候補領域Ｒａから、病変部候補領域Ｒｐに重なる部分Ｒoverを除外した後、ステップＳＴ５に進む。

ステップＳＴ５では、動脈検出手段１１６（図１参照）が、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａ（図１６参照）の中から、動脈を検出する。動脈の場合、信号強度プロファイルの信号強度の最小値Ｓminが小さくなる傾向があるので、信号強度のしきい値Ｓth1を決めておき、信号強度の最小値Ｓminがしきい値Ｓth1より小さいか否かを判断することによって、動脈を検出することができる。例えば、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）を参照すると、信号強度の最小値Ｓminは、しきい値Ｓth1よりも小さい。したがって、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）は、動脈における信号強度の時間変化を表して可能性が高いと考えられる。一方、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｒ，ｙ_ｓ）を参照すると、信号強度の最小値Ｓminは、しきい値Ｓth1よりも大きい。したがって、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｒ，ｙ_ｓ）は、信号強度変化プロファイルＳｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）よりも、動脈における信号強度の時間変化を表している可能性は低いと考えられる。したがって、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａに含まれる信号強度変化プロファイルごとに、信号強度の最小値Ｓminがしきい値Ｓth1よりも小さくなるか否かを判断することによって、動脈を検出することができる。尚、しきい値Ｓth1の決定方法としては、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａに含まれる信号強度変化プロファイルの信号強度の最小値Ｓminを求め、求めた信号強度の最小値Ｓminの平均値Ｍを、しきい値Ｓth1とする方法や、平均値Ｍに係数α（例えば、α＝１．２）を乗じた値α・Ｍを、しきい値Ｓth1とする方法などが考えられる。

図１７は、検出された動脈の位置を概略的に示す図である。
図１７には、動脈として検出された位置を黒丸で示してある。図１７では、スライスＳＬ１では、座標（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）のみが動脈の位置として検出されており、スライスＳＬｇでは、座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）〜（ｘ_ｉ＋１，ｙ_ｊ−１）が動脈の位置として検出されており、スライスＳＬｎでは、座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）のみが動脈の位置として検出されている。また、図１７には、動脈として検出された位置における信号強度プロファイルのうち、３つの信号強度プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）、Ｓｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）、およびＳｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）のみが示されている。
動脈の位置を検出した後、ステップＳＴ６に進む。

ステップＳＴ６では、動脈入力関数算出手段１１７（図１参照）が、ステップＳＴ５において動脈の位置として検出された各座標における信号強度プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）に基づいて、動脈入力関数Ｆａを算出する（図１８参照）。

図１８は、動脈入力関数Ｆａを算出するときの説明図である。
図１８には、ステップＳＴ５において動脈の位置として検出された各座標における信号強度プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）が上から順に並べて示されており、一番下には、信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）に基づいて求められた動脈入力関数Ｆａが示されている。ただし、説明の便宜上、信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）については、信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）、Ｓｇ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）、およびＳｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）のみが示されている。

動脈入力関数Ｆａの信号強度ＤＸ_ｋ（ｋ＝１〜ｍ）は、ステップＳＴ５において動脈の位置として検出された各座標における信号強度プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）の各々の信号強度Ｄ_ｋ（ｘ，ｙ）の平均値として求められる。例えば、動脈入力関数Ｆａの信号強度ＤＸ_１は、信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）の信号強度Ｄ_１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｄ_１（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）の平均値として求められる。また、動脈入力関数Ｆａの信号強度ＤＸ_αは、信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）の信号強度Ｄ_α（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｄ_α（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）の平均値として求められる。

上記のようにして、動脈入力関数Ｆａが算出される。尚、動脈入力関数Ｆａの算出方法は、図１８に示す方法に限定されることはなく、例えば、信号強度プロファイルＳ１（ｘ_ｔ，ｙ_ｕ）〜Ｓｎ（ｘ_ｖ，ｙ_ｗ）のうちのいずれかの信号強度プロファイルを、動脈入力関数Ｆａとしてもよい。また、上記の説明では、ｎ枚のスライスＳＬ１〜ＳＬｎに対して一つの動脈入力関数Ｆａのみを算出しているが、例えば、各スライスごとに動脈入力関数Ｆａを算出してもよい。動脈入力関数Ｆａを算出した後、動脈入力関数Ｆａを用いて、ＣＢＦ（Cerebral Blood Flow）画像、ＣＢＶ（Cerebral Blood Volume）画像、ＭＴＴ（Mean Transit Time）画像などの灌流パラメータ画像を作成し、フローを終了する。

第１の形態では、病変部の候補となる病変部候補領域Ｒｐを求め、動脈候補領域Ｒａと病変部候補領域Ｒｐとの重なる部分Ｒoverは、動脈候補領域Ｒａから除外している。したがって、推定誤差の小さい動脈入力関数Ｆａを求めることができ、ＣＢＦ画像、ＣＢＶ画像、ＭＴＴ画像など、動脈入力関数Ｆａに基づいて作成される灌流パラメータ画像の信頼性を高めることができる。

尚、第１の形態では、灌流パラメータとして、ピーク時間ＴＴＰを求めている。しかし、ピーク時間ＴＴＰとは別の灌流パラメータを求めてもよい。

また、第１の形態では、ステップＳＴ３３（図８参照）において、ＴＴＰ画像を平滑化している。しかし、病変部候補領域Ｒｐを決定することができるのであれば、必ずしもＴＴＰ画像を平滑化する必要はない。

（２）第２の形態
図１９は、第２の形態のＭＲＩ装置２００の概略図である。

第２の形態のＭＲＩ装置２００は、第１の形態のＭＲＩ装置１００の病変部候補領域特定手段１１４とは異なる病変部候補領域特定手段２１４を有しているが、その他の構成は、第１の形態と同じである。したがって、第２の形態の説明に当たっては、病変部候補特定手段２１４について主に説明する。

病変部候補領域特定手段２１４は、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する。病変部候補領域特定手段２１４は、灌流パラメータ画像作成手段２１４ａ〜決定手段２１４ｄを有している。

灌流パラメータ画像作成手段２１４ａは、信号強度変化プロファイルに基づいて、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータ、およびＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎのデータを作成する（後述する図２１参照）。

差分手段２１４ｂは、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータと、ＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎのデータとの差分を求める（後述する図２２参照）。

平滑化手段２１４ｃは、差分画像Ｃ１〜Ｃｎのデータを平滑化する（後述する図２３参照）。

決定手段２１４ｄが、平滑化差分画像Ｃ１′〜Ｃｎ′（後述する図２３参照）に基づいて、病変部候補領域を決定する。

次に、ＭＲＩ装置２００の処理フローについて、図２を参照しながら説明する。
ステップＳＴ１およびＳＴ２は、第１の形態と同じであるので、説明は省略する。ステップＳＴ２において動脈候補領域を決定した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、病変部候補領域特定手段２１４（図１９参照）が、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する。以下に、病変部候補領域を特定するときに実行されるフローについて説明する。

図２０は、病変部候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。
ステップＳＴ３１では、灌流パラメータ画像作成手段２１４ａ（図１９参照）が、ステップＳＴ１において作成された信号強度変化プロファイルＳ１（ｘ_１，ｙ_１）〜Ｓｎ（ｘ_ｚ，ｙ_ｚ）（図６参照）に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成する。第２の形態では、灌流パラメータとして、ピーク時間ＴＴＰの他に、到達時間ＢＡＴも求める。到達時間ＢＡＴの一例が図７に示されている。到達時間ＢＡＴは、造影剤が到達した時間を表す灌流パラメータである。灌流パラメータ画像作成手段２１４ａは、各信号強度変化プロファイルについて、ピーク時間ＴＴＰおよび到達時間ＢＡＴを求める。到達時間ＢＡＴを求める方法としては、信号強度プロファイルに基づいて、造影剤が到達する前の信号強度を表すベースラインを求め、信号強度がベースラインよりも所定の値だけ下がったときの時間を、到達時間ＢＡＴとして決定する方法などが考えられられる。ただし、図７に示す信号強度プロファイルＳｇ（ｘ_ｐ，ｙ_ｑ）のように、信号強度の最小値Ｓminが、しきい値Ｓthよりも大きい場合は、造影剤が到達する前の信号強度を表すベースラインの誤差が大きくなりやすい。したがって、ベースラインの誤差が大きくなりやすい場合は、ピーク時間ＴＴＰよりも所定の時間Δｔｃだけ前の時間を到達時間ＢＡＴとするように予め決めておけばよい。

ピーク時間ＴＴＰおよび到達時間ＢＡＴは、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎの各座標ごとに求められる。したがって、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、ピーク時間ＴＴＰを表すＴＴＰ画像のデータと、到達時間ＢＡＴを表すＢＡＴ画像のデータとが得られる（図２１参照）。

図２１は、ＴＴＰ画像およびＢＡＴ画像の概略図である。
図２１（ａ）はスライスＳＬ１〜ＳＬｎを概略的に示す図、図２１（ｂ）はＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎを概略的に示す図、図２１（ｃ）は、ＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎを概略的に示す図である。ＴＴＰ画像Ａ１〜ＡｎおよびＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎを求めた後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、差分手段（図１９参照）２１４ｂが、ＴＴＰ画像Ａ１〜Ａｎのデータと、ＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎのデータとの差分を求める（図２２参照）。

図２２は、差分を求めるときの説明図である。
ＴＴＰ画像Ａ１〜ＡｎとＢＡＴ画像Ｂ１〜Ｂｎとの差分を求めることにより、差分画像Ｃ１〜Ｃｎが得られる。差分画像Ｃ１〜Ｃｎを求めた後、ステップＳＴ３３に進む。

ステップＳＴ３３では、平滑化手段２１４ｃ（図１９参照）が、差分画像Ｃ１〜Ｃｎのデータを平滑化する（図２３参照）。

図２３は、差分画像Ｃ１〜Ｃｎのデータを平滑化するときの説明図である。
平滑化は、例えば、移動平均法を使用することができる。平滑化された差分画像（以下、「平滑化差分画像」と呼ぶ）Ｃ１′〜Ｃｎ′を求めた後、ステップＳＴ３４に進む。

ステップＳＴ３４では、決定手段２１４ｄ（図１９参照）が、平滑化差分画像Ｃ１′〜Ｃｎ′に基づいて、病変部候補領域を決定する。一般的に、病変部では、平滑化差分画像Ｃ１′〜Ｃｎ′のピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）が大きくなる傾向がある。したがって、例えば、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）のしきい値Ｐthを決めておき、ピクセル値ＳＵＢ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｐth以上になる領域を求めることによって、病変部候補領域を決定することができる。病変部候補領域は、例えば、図１４に示す領域Ｒｐとして決定することができる。

病変候補領域Ｒｐを決定した後、ステップＳＴ４（図２参照）に進む。ステップＳＴ４〜ＳＴ６は、第１の形態と同様であるので、説明は省略する。

第２の形態では、２つの灌流パラメータ（ピーク時間ＴＴＰおよび到達時間ＢＡＴ）に基づいて、病変部候補領域Ｒｐを求めている。このように、病変部候補領域Ｒｐは、複数の灌流パラメータに基づいて決定してもよい。第２の形態でも、第１の形態と同様に、動脈候補領域Ｒａと病変部候補領域Ｒｐとの重なる部分Ｒoverは、動脈候補領域Ｒａから除外されるので、推定誤差の小さい動脈入力関数Ｆａを求めることができ、ＣＢＦ画像、ＣＢＶ画像、ＭＴＴ画像など、動脈入力関数Ｆａに基づいて作成される灌流パラメータ画像の信頼性を高めることができる。

（３）第３の形態
図２４は、第３の形態のＭＲＩ装置３００の概略図である。

第３の形態のＭＲＩ装置３００は、病変部候補領域特定手段の代わりに、静脈洞候補領域特定手段３１４を有しているが、その他の構成は、第１の形態と同じである。したがって、第３の形態の説明に当たっては、静脈洞候補特定手段３１４について主に説明する。

静脈洞候補特定手段３１４は、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する。静脈洞候補特定手段３１４は、重心位置決定手段３１４ａおよび静脈洞候補領域決定手段３１４ｂを有している。

重心位置決定手段３１４ａは、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、重心位置を決定する（後述する図２７参照）。

静脈洞候補領域決定手段３１４ｂは、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞が存在する領域を、静脈洞候補領域として決定する（後述する図２８参照）。

次に、ＭＲＩ装置３００の処理フローについて説明する。
図２５は、ＭＲＩ装置３００の処理フローを示す図である。

ステップＳＴ１およびＳＴ２は、第１の形態と同じであるので、説明は省略する。ステップＳＴ２において動脈候補領域Ｒａ（図７参照）を決定した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、静脈洞候補領域特定手段３１４（図２４参照）が、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する。以下に、静脈洞候補領域を特定するときに実行されるフローについて説明する。

図２６は、静脈洞候補領域を特定するときに実行されるフローを示す図である。
ステップＳＴ３１では、重心位置決定手段３１４ａ（図１参照）が、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎごとに、重心位置を決定する（図２７参照）。

図２７は、重心位置を示す図である。
図２７（ａ）は、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎにおける重心位置Ｇを概略的に示す図、図２７（ｂ）は、実際に決定された重心位置Ｇの一例を示す図である。

重心位置Ｇは、例えば、強度画像に基づいて決定することができる。重心位置Ｇを特定した後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、静脈洞候補領域決定手段３１４ｂ（図２４参照）が、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞が存在する領域を、静脈洞候補領域として決定する。一般的に、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞は、後頭部側の領域に位置しているので、静脈洞候補領域決定手段３１４ｂは、重心位置を基準にして、後頭部側の領域を、静脈洞候補領域として決定する（図２８参照）。

図２８は、静脈洞候補領域を示す図である。
図２８（ａ）は、各スライスＳＬ１〜ＳＬｎにおける静脈洞候補領域Ｒｖを概略的に示す図、図２８（ｂ）は、実際に決定された静脈洞候補領域Ｒｖの一例を示す図である。

図２８は、静脈洞候補領域Ｒｖの頂角θは、例えば、θ＝１２０°とすることができる。上記のようにして、動脈候補領域Ｒａおよび静脈洞候補領域Ｒｖを求めることができる。図２９に、動脈候補領域Ｒａと静脈洞候補領域Ｒｖとの位置関係を概略的に示す。静脈洞候補領域Ｒｖを決定したら、ステップＳＴ４（図２５参照）に進む。

ステップＳＴ４では、絞込み手段１１５（図２４参照）が、動脈候補領域Ｒａの範囲を絞り込む。ステップＳＴ３２で決定された静脈洞候補領域Ｒｖには、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞が存在している可能性が高いので、動脈候補領域Ｒａのうち、静脈洞候補領域Ｒｖに重なる部分Ｒover（図２９参照）は、動脈候補領域Ｒａから除外することが望ましい。そこで、絞込み手段１１５は、静脈洞候補領域Ｒｖに重なる部分Ｒoverを、動脈候補領域Ｒａから除外する。これによって、動脈候補領域Ｒａの範囲を絞り込むことができる（図３０参照）。

図３０は、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａを示す図である。
動脈候補領域Ｒａから、病変部候補領域Ｒｐに重なる部分Ｒoverを除外することによって、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞を、動脈候補領域Ｒａから除外することができる。図３０には、絞り込まれた後の動脈候補領域Ｒａの範囲はドットで示されている。動脈候補領域Ｒａから、静脈洞候補領域Ｒｖに重なる部分Ｒoverを除外した後、ステップＳＴ５に進む。

ステップＳＴ５およびＳＴ６は、第１の形態と同じであるので、説明は省略する。
第３の形態では、動脈と紛らわしい信号強度変化プロファイルを示す静脈洞を含む可能性が高い静脈洞候補領域Ｒｖを求め、動脈候補領域Ｒａと静脈洞候補領域Ｒｖとの重なる部分Ｒoverは、動脈候補領域Ｒａから除外している。したがって、推定誤差の小さい動脈入力関数Ｆａを求めることができ、ＣＢＦ画像、ＣＢＶ画像、ＭＴＴ画像など、動脈入力関数Ｆａに基づいて作成される灌流パラメータ画像の信頼性を高めることができる。

尚、第３の形態では、ステップＳＴ３３（図２０参照）において、差分画像を平滑化している。しかし、静脈洞候補領域Ｒｖを決定することができるのであれば、必ずしも差分画像を平滑化する必要はない。

また、第１および第２の形態では、病変部候補領域Ｒｐを求め、第３の形態では、静脈洞候補領域Ｒｖを求めている。しかし、病変部候補領域Ｒｐと静脈洞候補領域Ｒｖとの両方の領域を求めてもよい。動脈候補領域Ｒａから、病変部候補領域Ｒｐと静脈洞候補領域Ｒｖとの両方の領域を除外することによって、動脈候補領域Ｒａを更に絞り込むことができ、推定誤差のより小さい動脈入力関数Ｆａを算出することができる。

２ 磁場発生装置
３ テーブル
４ クレードル
５ 造影剤注入装置
６ 受信コイル
７ シーケンサ
８ 送信器
９ 勾配磁場電源
１０ 受信器
１１ 中央処理装置
１２ 入力装置
１３ 表示装置
１４ 被検体
１５ オペレータ
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
１００、２００、３００ ＭＲＩ装置
１１１ 強度画像作成手段
１１２ 信号強度変化プロファイル作成手段
１１３ 動脈候補領域決定手段
１１４ 病変部候補領域特定手段
１１４ａ 灌流パラメータ画像作成手段
１１４ｂ 平均値算出手段
１１４ｃ 平滑化手段
１１４ｄ 差分手段
１１４ｅ 決定手段
１１５ 絞込み手段
１１６ 動脈検出手段
１１７ 動脈入力関数算出手段

Claims (15)

1. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する病変部候補領域特定手段と、
   
   前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する動脈検出手段と
   を有し、
   前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間であり、
   前記病変部候補領域特定手段は、
   前記ピーク時間の平均値を求める平均値算出手段と、
   前記ピーク時間を表す画像データを平滑化する平滑化手段と、
   平滑化された前記画像データと、前記ピーク時間の平均値との差分を求める差分手段と、
   前記差分に基づいて、前記病変部候補領域を決定する決定手段と、
   を有する磁気共鳴イメージング装置。
2. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する病変部候補領域特定手段と、
   
   前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する動脈検出手段と
   を有し、
   前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間と前記撮影領域に造影剤が到達する到達時間であり、
   
   前記病変部候補領域特定手段は、
   前記ピーク時間を表す画像データと、前記到達時間を表す画像データとの差分を求める差分手段と、
   前記差分を表す画像データを平滑化する平滑化手段と、
   平滑化された前記画像データに基づいて、前記病変部候補領域を決定する決定手段と
   を有する磁気共鳴イメージング装置。
3. 磁気共鳴信号の信号強度を表す強度画像を作成する強度画像作成手段と、
   前記強度画像に基づいて、信号強度の時間変化を表す信号強度変化プロファイルを作成する信号強度変化プロファイル作成手段と、
   
   をさらに有する、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. 前記信号強度変化プロファイルに基づいて、前記撮影領域の中から、動脈が存在する候補となる動脈候補領域を決定する動脈候補領域決定手段と、
   
   前記動脈候補領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈が存在する領域を絞り込む絞込み手段と
   をさらに有し、
   前記動脈検出手段は、前記絞込み手段により絞り込まれた領域の中から、動脈を検出する、
   請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記動脈検出手段により動脈の位置として検出された各座標における信号強度プロファイルに基づいて動脈入力関数を算出する動脈入力関数算出手段を有する、請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
   
6. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する病変部候補領域特定手段と、
   
   前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する静脈洞候補領域特定手段と、
   前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域および前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する動脈検出手段と
   
   を有し、
   前記静脈洞候補領域特定手段は、
   撮影断面の重心位置を決定する重心位置決定手段と、
   前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定する静脈洞候補領域決定手段と、
   を有する磁気共鳴イメージング装置。
7. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する静脈洞候補領域特定手段と、
   
   前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する動脈検出手段と
   を有し、
   前記静脈洞候補領域特定手段は、強度画像に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定するものであり、
   
   撮影断面の重心位置を決定する重心位置決定手段と、
   前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定する静脈洞候補領域決定手段と、
   を有する磁気共鳴イメージング装置。
8. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する装置の作動方法であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定するステップと、
   
   前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップと
   を有し、
   前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間であり、
   前記病変部候補領域を特定するステップは、
   前記ピーク時間の平均値を求めるステップと、
   前記ピーク時間を表す画像データを平滑化するステップと、
   平滑化された前記画像データと、前記ピーク時間の平均値との差分を求めるステップと、
   前記差分に基づいて、前記病変部候補領域を決定するステップと、
   を有する作動方法。
9. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する装置の作動方法であって、
   
   前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定するステップと、
   
   前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップと
   を有し、
   前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間と前記撮影領域に造影剤が到達する到達時間であり、
   
   前記病変部候補領域を特定するステップは、
   前記ピーク時間を表す画像データと、前記到達時間を表す画像データとの差分を求めるステップと、
   前記差分を表す画像データを平滑化するステップと、
   平滑化された前記画像データに基づいて、前記病変部候補領域を決定するステップと
   を有する作動方法。
10. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する装置の作動方法であって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定するステップと、
    
    前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定するステップと、
    前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域および前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップと
    
    を有し、
    前記静脈洞候補領域を特定するステップは、
    撮影断面の重心位置を決定するステップと、
    前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定するステップと、
    を有する作動方法。
11. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記被検体の血流の動態を解析する装置の作動方法であって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定するステップと、
    
    前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出するステップと
    を有し、
    前記静脈洞候補領域を特定するステップは、強度画像に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定するものであり、
    
    撮影断面の重心位置を決定するステップと、
    前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定するステップと
    を有する作動方法。
12. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する処理と、
    
    前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理と
    を計算機に実行させるプログラムであり、
    前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間であり、
    前記病変部候補領域を特定する処理は、
    前記ピーク時間の平均値を求める処理と、
    前記ピーク時間を表す画像データを平滑化する処理と、
    平滑化された前記画像データと、前記ピーク時間の平均値との差分を求める処理と、
    前記差分に基づいて、前記病変部候補領域を決定する処理と
    を含むプログラム。
13. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、灌流パラメータの画像データを作成し、前記灌流パラメータの画像データに基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する処理と、
    
    前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理と
    を計算機に実行させるプログラムであり、
    前記灌流パラメータは、造影剤の濃度がピークになるときのピーク時間と前記撮影領域に造影剤が到達する到達時間であり、
    
    前記病変部候補領域を特定する処理は、
    前記ピーク時間を表す画像データと、前記到達時間を表す画像データとの差分を求める処理と、
    前記差分を表す画像データを平滑化する処理と、
    平滑化された前記画像データに基づいて、前記病変部候補領域を決定する処理と
    を含むプログラム。
14. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、病変部の候補となる病変部候補領域を特定する処理と、
    
    前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する処理と、
    前記撮影領域のうち、前記病変部候補領域および前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理と
    
    を計算機に実行させるプログラムであり、
    前記静脈洞候補領域を特定する処理は、
    撮影断面の重心位置を決定する処理と、
    前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定する処理と
    を含むプログラム。
15. 造影剤が注入された被検体の撮影領域から収集した磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の画像を得る磁気共鳴イメージング装置のプログラムであって、
    
    前記磁気共鳴信号に基づいて、前記撮影領域の中から、静脈洞の候補となる静脈洞候補領域を特定する処理と、
    前記撮影領域のうち、前記静脈洞候補領域を除く領域の中から、動脈を検出する処理と
    を計算機に実行させるプログラムであり、
    撮影断面の重心位置を決定する処理と、
    前記重心位置に基づいて、前記静脈洞候補領域を決定する処理と
    を含むプログラム。