JP5660807B2 - 磁気共鳴イメージング装置、スライス位置設定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、被検体の所定の部位の画像データに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定する磁気共鳴イメージング装置、スライス位置設定方法、およびプログラムに関する。

磁気共鳴装置で被検体を撮影する場合、一般的に、スライス位置を設定するための位置決め用画像を取得する（例えば、特許文献１参照）。

特開2008-148901号公報

特許文献１では、オペレータは、位置決め用画像を参考にして、撮影部位のスライス位置を決定する。しかし、近年、オペレータのワークフローの改善などの観点から、スライス位置を自動で設定することが望まれている。

第１の観点の発明は、被検体の所定の部位の画像データに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定する磁気共鳴イメージング装置であって、
前記画像データの複数のピクセルの中から、前記所定の部位のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルを決定する決定手段と、
前記開始ピクセルから前記所定の部位のエッジの追跡を開始し、前記所定の部位のエッジの所定点に位置する所定のピクセルを検出する検出手段と、
前記開始ピクセルの位置と、前記所定のピクセルの位置とに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定手段と、
を有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、被検体の所定の部位の画像データに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定方法であって、
前記画像データの複数のピクセルの中から、前記所定の部位のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルを決定するピクセル決定ステップと、
前記開始ピクセルから前記所定の部位のエッジの追跡を開始し、前記所定の部位のエッジの所定点に位置する所定のピクセルを検出するピクセル検出ステップと、
前記開始ピクセルの位置と、前記所定のピクセルの位置とに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定ステップと、
を有するスライス位置設定方法である。

第３の観点の発明は、被検体の所定の部位の画像データに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定するためのプログラムであって、
前記画像データの複数のピクセルの中から、前記所定の部位のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルを決定するピクセル決定処理と、
前記開始ピクセルから前記所定の部位のエッジの追跡を開始し、前記所定の部位のエッジの所定点に位置する所定のピクセルを検出するピクセル検出処理と、
前記開始ピクセルの位置と、前記所定のピクセルの位置とに基づいて、前記所定の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。

所定の部位のスライス位置を自動で設定することができる。

本発明の一実施形態の磁気共鳴イメージング装置の概略図である。 撮影部位を概略的に示す図である。 被検体１３を撮影するときに実行されるスキャンの説明図である。 ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。 撮影部位の３Ｄスカウト画像を示す図である。 しきい値処理の説明図である。 ２Ｄコロナル投影画像Ｉcoを示す一例である。 ２Ｄコロナル投影画像Ｉcoの微分画像ＩＤcoの一例を示す図である。 ステップＳ６のフローの一例を示す図である。 開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）の位置を示す図である。 開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）と下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）との間の肝臓のエッジを概略的に示した図である。 信号強度による存在確率ｐ（ｓ）と、ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）とを示すグラフである。 エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。 エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）に隣接する候補ピクセルを示す図である。 エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。 エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）に隣接する候補ピクセルを示す図である。 エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。 スライスＳを示す図である。 信号強度プロファイルを用いてエッジピクセルを求めるときの説明図である。

以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。

図１は、本発明の一実施形態の磁気共鳴イメージング装置の概略図である。
磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging））装置１００は、磁場発生装置２、テーブル３、クレードル４、受信コイル５などを有している。

磁場発生装置２は、被検体１３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、勾配磁場を印加する。また、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１３はボア２１に搬送される。

受信コイル５は、被検体１３の胸部から腹部に渡って取り付けられており、磁気共鳴信号を受信する。

ＭＲＩ装置１００は、更に、シーケンサ６、送信器７、勾配磁場電源８、受信器９、中央処理装置１０、入力装置１１、および表示装置１２を有している。

シーケンサ６は、中央処理装置１０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７および勾配磁場電源８に送る。具体的には、シーケンサ６は、中央処理装置１０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７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８に送る。

送信器７は、シーケンサ６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８は、シーケンサ６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９は、受信コイル５で受信された磁気共鳴信号を信号処理し、中央処理装置１０に伝送する。

中央処理装置１０は、シーケンサ６および表示装置１２に必要な情報を伝送したり、受信器９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１０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１０は、三次元画像データ算出手段１０１〜スライス位置設定手段１０８を有している。

三次元画像データ算出手段１０１は、３Ｄスキャンにより収集された磁気共鳴信号に基づいて、三次元画像のデータを求める。

フィルタ処理手段１０２は、三次元画像データ算出手段１０１により得られた三次元画像のデータに対して、ノイズを除去するためのフィルタ処理を実行する。

しきい値処理手段１０３は、フィルタ処理が実行された三次元画像のデータに対して、所定のしきい値よりも大きい信号値を有する組織を除去するためのしきい値処理を実行する。

投影手段１０４は、しきい値処理が実行された三次元画像のデータを、所定の投影面に投影する。

エッジ強調手段１０５は、投影手段１０４により得られた二次元投影画像データに基づいて、肝臓のエッジが強調されたエッジ強調画像のデータを求める。

決定手段１０６は、エッジ強調画像データの複数のピクセルの中から、肝臓のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルを決定する。

検出手段１０７は、開始ピクセルから肝臓のエッジの追跡を開始し、肝臓のエッジの下端に位置するピクセルを検出する。検出手段１０７は、選択手段１０７ａ、Δｐ算出手段１０７ｂ、および判断手段１０７ｃを有している。

選択手段１０７ａは、複数の候補ピクセルを含む候補ピクセル群の中から、肝臓のエッジに存在する可能性が最も高い候補ピクセルを、肝臓のエッジに存在するエッジピクセルとして選択する。

Δｐ算出手段１０７ｂは、存在確率の差Δｐを算出する。
判断手段１０７ｃは、存在確率の差Δｐに基づいて、エッジピクセルが、肝臓の下端に位置するピクセルであるか否かを判断する。

スライス位置設定手段１０８は、決定手段１０６により決定された開始ピクセルの位置と、検出手段１０７により検出されたエッジピクセルの位置とに基づいて、スライス位置を設定する。

中央処理装置１０は、三次元画像データ算出手段１０１〜スライス位置設定手段１０８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１１は、オペレータ１４の操作に応じて、種々の命令を中央処理装置１０に入力する。表示装置１２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、被検体１３を撮影するときに実行されるスキャンについて説明する。

図２は、撮影部位を概略的に示す図、図３は、被検体１３を撮影するときに実行されるスキャンの説明図である。

本実施形態では、被検体１３の肝臓１３ａが撮影される（図２参照）。肝臓１３ａを撮影するために、図３に示すように、スカウトスキャンおよび本スキャンが実行される。

スカウトスキャンは、スライス位置を設定するために使用されるスカウト画像（後述する図５参照）のデータを収集するためのスキャンである。本実施形態では、スカウトスキャンは、３Ｄ（Dimension）イメージングのためのパルスシーケンスを用いて被検体１３をスキャンする３Ｄスキャンである。スカウトスキャンの後、本スキャンが実行される。
本スキャンは、肝臓１３ａの画像データを収集するためのスキャンである。

次に、ＭＲＩ装置１００の処理フローについて説明する。
図４は、ＭＲＩ装置１００の処理フローを示す図である。

ステップＳ１では、スライス位置を設定するときに使用されるスカウト画像を得るためのスカウトスキャンが実行される。スカウトスキャンは、３Ｄ（Dimension）イメージングのためのパルスシーケンスによって被検体１３をスキャンする３Ｄスキャンである。したがって、スカウトスキャンを実行することにより、肝臓１３ａを含む撮影部位から、三次元のスカウト画像（以下、「３Ｄスカウト画像」と呼ぶ。）を作成するための磁気共鳴信号を収集することができる。磁気共鳴信号は、受信コイル５（図１参照）で受信され、受信器９に送信される。受信器９は、受信コイル５から伝送された信号に対して、デジタル処理を含む所定の信号処理を行い、中央処理装置１０に出力する。中央処理装置１０では、三次元画像データ算出手段１０１が、受信器９から得られた信号に基づいて、撮影部位の３Ｄスカウト画像のデータを求める（図５参照）。

図５（ａ）は、肝臓１３ａを含む撮影部位の３Ｄスカウト画像ＢＳを概略的に示す図、図５（ｂ）は、３Ｄスカウト画像ＢＳの所定のコロナル断面における画像の一例を示す図である。

図５に示す記号Ｒ−Ｌ、Ｓ−Ｉ、およびＡ−Ｐは、それぞれ、ＲＬ方向（左右方向）、ＳＩ方向（上下方向）、およびＡＰ方向（前後方向）を表している。３Ｄスカウト画像ＢＳのデータを求めた後、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２では、フィルタ処理手段１０２（図１参照）が、３Ｄスカウト画像ＢＳのデータに対して、フィルタ処理を行い、ノイズを除去する。フィルタ処理には、例えば、３Ｄメジアンフィルタなどを使用することができる。フィルタ処理を実行した後、ステップＳ３に進む。

ステップＳ３では、しきい値処理手段１０３（図１参照）が、フィルタ処理された３Ｄスカウト画像ＢＳのデータに対して、肝臓よりも信号値の大きい組織を除去するためのしきい値処理を実行する。

図６は、しきい値処理の説明図である。
図６（ａ）は、しきい値処理により得られた３Ｄスカウト画像ＢＳ′を概略的に示す図、図６（ｂ）は、３Ｄスカウト画像ＢＳ′の所定のコロナル断面における画像の一例を示す図である。

図６（ｂ）では、しきい値処理により除去された組織が黒色で示されている。しきい値処理により、肝臓よりも信号値の大きい組織（例えば、小腸）を除去することができる。尚、肝臓よりも信号値の大きい組織を除去するときに使用されるしきい値は、デフォルト値として予め記憶しておいてもよいし、スカウト画像ＢＳの信号値に基づいて計算してもよい。しきい値処理を実行した後、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、投影手段１０４（図１参照）が、しきい値処理により得られた３Ｄスカウト画像ＢＳ′（図６参照）をコロナル面に投影し、コロナル面に投影された２次元の投影画像（以下、「２Ｄコロナル投影画像」と呼ぶ）のデータを作成する（図７参照）。

図７は、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoを示す一例である。
本実施形態では、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoは、３Ｄスカウト画像ＢＳ′のボクセルの積分値をコロナル面に投影することにより作成されている。２Ｄコロナル投影画像Ｉcoのデータを作成した後、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５は、エッジ強調手段１０５（図１参照）が、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoのデータに基づいて、肝臓のエッジが強調されたエッジ強調画像のデータを求める。本実施形態では、エッジ強調画像として、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoの微分画像を作成する（図８参照）。

図８は、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoの微分画像ＩＤcoの一例を示す図である。
微分画像ＩＤcoは、ソーベルフィルタ（Sobel filter）などを用いることにより得ることができる。微分画像ＩＤcoにより、肝臓のエッジを強調することができる。微分画像ＩＤcoを求めた後、ステップＳ６に進む。

ステップＳ６では、肝臓のエッジを追跡する処理を実行する。以下に、ステップＳ６の処理について具体的に説明する。

図９は、ステップＳ６のフローの一例を示す図である。
ステップＳ６１では、決定手段１０６（図１参照）が、肝臓のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルを決定する（図１０参照）。

図１０は、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）の位置を示す図である。
本実施形態では、肝臓のエッジの上端に位置するピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）を、肝臓のエッジを追跡するときの開始点となる開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）とする。決定手段１０６は、例えば、ＡＳＭ（Active Shape Model）などの形状モデルを用いて、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）を決定する。

尚、図１０には、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）の他に、肝臓のエッジの下端に位置する下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）も示されている。本実施形態では、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）から肝臓のエッジの追跡を開始し、下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）が検出されるまで肝臓のエッジを追跡する。以下に、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）を起点にして下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）を検出する手順について説明する。
開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）を決定した後、ステップＳ６２に進む。

ステップＳ６２では、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）に隣接する複数のピクセルを、肝臓のエッジに位置する可能性が高い候補ピクセルを含む候補ピクセル群として特定し、各候補ピクセルについて、肝臓のエッジに存在する存在確率を算出する（図１１参照）。

図１１は、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）と下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）との間の肝臓のエッジを概略的に示した図である。

図１１では、候補ピクセルが、他のピクセルよりも太い線で示されている。本実施形態では、３つのピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）、およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）が候補ピクセルとなっているが、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）に隣接する他のピクセル（例えば、ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ）や、Ａ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ））も、候補ピクセルに加えてもよい。選択手段１０７ａ（図１参照）は、３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）、およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）の各々について、肝臓のエッジに存在する存在確率を求める。本実施形態では、存在確率は、以下の式（１）を用いて求められる。
ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）＝ｐ（ｓ）×ｐ（ｘ，ｙ） ・・・（１）
ただし、ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）：ピクセルが肝臓のエッジに存在する存在確率
ｐ（ｓ）：信号強度による存在確率
ｐ（ｘ，ｙ）：ピクセルの位置による存在確率

式（１）より、ピクセルが肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）は、２つの存在確率ｐ（ｓ）およびｐ（ｘ，ｙ）の積で規定される。次に、信号強度による存在確率ｐ（ｓ）と、ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）について、図１２を参照しながら説明する。

（Ａ）信号強度による存在確率ｐ（ｓ）について
図１２（ａ）は、信号強度による存在確率ｐ（ｓ）のグラフを示す図である。
存在確率ｐ（ｓ）は、ピクセルの信号強度ｓの値に対して、ピクセルが肝臓のエッジに存在している確率を表している。グラフの横軸は、ピクセルの信号強度ｓを表し、縦軸は、信号強度による存在確率ｐ（ｓ）を表している。例えば、候補ピクセルの信号強度ｓが、ｓ＝ｓ１の場合、存在確率ｐ（ｓ）＝ｐ１となる。選択手段１０７ａは、図１２（ａ）に示されているグラフのデータを有している。尚、図１２（ａ）に示されているグラフのデータは、複数の被検体から得られた肝臓のデータに基づいて事前に作成されたものである。

（Ｂ）ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）について
図１２（ｂ）は、ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）のグラフを示す図である。
存在確率ｐ（ｘ，ｙ）は、ピクセルのｙ座標の値に対して、ピクセルが肝臓のエッジに存在している確率を表している。グラフの横軸は、ピクセルのｙ座標の値を表し、縦軸は、ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）を表している。尚、本実施形態では、存在確率ｐ（ｘ，ｙ）は、ピクセルのｘ座標の値には依存せず、ｙ座標の値にのみ依存するとする。したがって、ｙ＝ｙ_ｕ−１の候補ピクセルは、ｘ座標の値に関わらず、存在確率ｐ（ｘ，ｙ）＝ｐ２となる。選択手段１０７ａは、図１２（ｂ）に示されているグラフのデータを有している。図１２（ｂ）に示されているグラフのデータは、複数の被検体から得られた肝臓のデータに基づいて事前に作成されたものである。

図１２より、候補ピクセルが肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）は、候補ピクセルの信号強度およびｙ座標の値によって計算できることがわかる。例えば、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）は、以下のようにして求めることができる。

先ず、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の信号強度ｓを考える。候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の信号強度ｓは、微分画像ＩＤco（図８参照）のデータから求めることができる。候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の信号強度ｓが、ｓ＝ｓ１であるとすると、図１２（ａ）より、信号強度による存在確率ｐ（ｓ）＝ｐ１となる。また、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）のｙ座標の値は、ｙ＝ｙ_ｕ−１であるので、図１２（ｂ）より、ピクセルの位置による存在確率ｐ（ｘ，ｙ）＝ｐ２となる。したがって、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１，ｓ_１）は、式（１）において、ｐ（ｓ）＝ｐ１を代入し、更に、ｐ（ｘ，ｙ）＝ｐ２を代入することによって、求めることができる（式（２）参照）。
ｐ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１，ｓ_１）＝ｐ１×ｐ２ ・・・（２）

式（２）は、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１，ｓ_１）を表しているが、他の候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）についても、同様の方法で求めることができる。３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）、およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）の各々について、肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）を算出した後、ステップＳ６３に進む。

ステップＳ６３では、選択手段１０７ａが、ステップＳ６２で存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）が求められた３つの候補ピクセルのうち、存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）の最も高いピクセルを、肝臓のエッジに位置するエッジピクセルとして選択する（図１３参照）。

図１３は、エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。
ここでは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の存在確率ｐ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１，ｓ_１）が最も大きいとする。したがって、選択手段１０７ａは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）を、肝臓のエッジに位置するエッジピクセルとして選択する。図１３では、エッジピクセルとして選択された候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が斜線で示されている。エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）を選択した後、ステップＳ６４に進む。

ステップＳ６４では、Δｐ算出手段１０７ｂ（図１参照）が、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）と、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）との差Δｐを算出する。Δｐを算出した後、ステップＳ６５に進む。

ステップＳ６５では、判断手段１０７ｃ（図１参照）が、ステップＳ６４で求められた存在確率の差Δｐに基づいて、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が、肝臓のエッジの下端に位置するピクセルであるか否かを判断する。一般的に、エッジピクセルの位置が肝臓の上端側に近い場合、Δｐは大きくなる傾向があるが、一方、エッジピクセルの位置が肝臓の下端側に近い場合、Δｐは小さくなる傾向がある。したがって、Δｐの値が大きいか小さいかを調べることによって、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）が肝臓のエッジの下端に位置しているか否かを判断することが可能となる。そこで、本実施形態では、Δｐの値が大きいか小さいかを判断する基準となるしきい値Δｐthを予め決めておき、存在確率の差Δｐが、しきい値Δｐthより大きい場合、エッジピクセルは肝臓の下端に位置していないと判断し、存在確率の差Δｐが、しきい値Δｐthより小さい場合、エッジピクセルは肝臓の下端に位置していると判断する。

ここでは、存在確率の差Δｐはしきい値Δｐthよりも大きいとする。したがって、判断手段１０７ｃは、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）は肝臓の下端に位置していないと判断し、ステップＳ６６に進む。

ステップＳ６６では、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）に隣接する複数のピクセルを、肝臓のエッジに位置する可能性が高い新たな候補ピクセルを含む候補ピクセル群として特定し、各候補ピクセルについて、肝臓のエッジに存在する存在確率を求める（図１４参照）。

図１４は、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）に隣接する候補ピクセルを示す図である。

図１４には、候補ピクセルが、他のピクセルよりも太い線で示されている。本実施形態では、３つのピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）、Ａ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−２）、およびＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−２）が候補ピクセルとなっているが、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）に隣接する他のピクセル（例えば、ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−１）や、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１））も、候補ピクセルに加えてもよい。選択手段１０７ａは、３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）、Ａ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−２）、およびＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−２）の各々について、肝臓のエッジに存在する存在確率を求める。存在確率は、上記の式（１）により求められる。３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）、Ａ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−２）、およびＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−２）の各々について、肝臓のエッジに存在する存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）を算出した後、ステップＳ６７に進む。

ステップＳ６７では、選択手段１０７ａが、ステップＳ６６で存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）が求められた３つの候補ピクセルのうち、存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）の最も高い候補ピクセルを、次のエッジピクセルとして選択する（図１５参照）。

図１５は、エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。
ここでは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）が最も大きいとする。したがって、選択手段１０７ａは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）を、肝臓のエッジに位置するエッジピクセルとして選択する。図１５では、次のエッジピクセルとして選択された候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）が斜線で示されている。エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）を選択した後、ステップＳ６８に進む。

ステップＳ６８では、Δｐ算出手段１０７ｂが、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）と、一つ前のエッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）との差Δｐを算出する。Δｐを算出した後、ステップＳ６５に戻る。

ステップＳ６５では、判断手段１０７ｃが、ステップＳ６８で求められた存在確率の差Δｐに基づいて、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）が、肝臓のエッジの下端に位置するピクセルであるか否かを判断する。上述したように、エッジピクセルの位置が肝臓の上端側に近い場合、Δｐは大きくなる傾向があるが、一方、エッジピクセルの位置が肝臓の下端側に近い場合、Δｐは小さくなる傾向がある。したがって、Δｐの値が大きいか小さいかを判断する基準となるしきい値Δｐthを予め決めておき、存在確率の差Δｐが、しきい値Δｐth以下か否かを判断することによって、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）が肝臓の下端に位置しているか否かの判断をすることができる。

ここでは、存在確率の差Δｐはしきい値Δｐthよりも大きいとする。したがって、判断手段１０７ｃは、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）は肝臓の下端に位置していないと判断し、ステップＳ６６に進む。

ステップＳ６６では、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）に隣接する複数のピクセルを、肝臓のエッジに位置する可能性が高い新たな候補ピクセルを含む候補ピクセル群として特定し、各候補ピクセルについて、肝臓のエッジに存在する存在確率を求める（図１６参照）。

図１６は、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）に隣接する候補ピクセルを示す図である。

図１６には、候補ピクセルが、他のピクセルよりも太い線で示されている。図１６では、３つのピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）、Ａ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−３）、およびＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−３）が候補ピクセルとなっているが、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）に隣接する他のピクセル（例えば、ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−２）や、Ａ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−２））も、候補ピクセルに加えてもよい。選択手段１０７ａは、３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）、Ａ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−３）、およびＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−３）の各々について、肝臓のエッジに存在する存在確率を求める。存在確率は、上記の式（１）により求められる。３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）、Ａ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−３）、およびＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−３）の各々について存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）を算出した後、ステップＳ６７に進む。

ステップＳ６７では、選択手段１０７ａが、ステップＳ６６で存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）が求められた３つの候補ピクセルのうち、存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）の最も高いピクセルを、次のエッジピクセルとして選択する（図１７参照）。

図１７は、エッジピクセルとして選択された候補ピクセルを示す図である。
ここでは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）が最も大きいとする。したがって、選択手段１０７ａは、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）を、肝臓のエッジに位置するエッジピクセルとして選択する。図１７では、次のエッジピクセルとして選択された候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）が斜線で示されている。エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）を選択した後、ステップＳ６８に進む。

ステップＳ６８では、Δｐ算出手段１０７ｂが、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）と、一つ前のエッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）の存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）との差Δｐを算出する。Δｐを算出した後、ステップＳ６５に戻る。

ステップＳ６５では、判断手段１０７ｃが、ステップＳ６８で求められた存在確率の差Δｐに基づいて、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）が、肝臓のエッジの下端に位置するピクセルであるか否かを判断する。この判断は、一つ前のエッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−２，ｙ_ｕ−２）と同様に、存在確率の差Δｐが、しきい値Δｐth以下か否かによって行われる。

ここでは、存在確率の差Δｐはしきい値Δｐthよりも大きいとする。したがって、判断手段１０７ｃは、エッジピクセルＡ（ｘ_ｕ−３，ｙ_ｕ−３）は肝臓の下端に位置していないと判断し、ステップＳ６６に進む。

以下、同様に、新たに求めた次のエッジピクセルが肝臓の下端に位置すると判断されるまで、ステップＳ６５〜Ｓ６８を繰返し実行し、ステップＳ６５において、エッジピクセルが肝臓の下端に位置する下端ピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）と判断されたら、図９に示すフローを終了し、ステップＳ７（図４参照）に進む。

ステップＳ７では、スライス位置設定手段１０８（図１参照）が、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）の位置と、肝臓の下端に位置するピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）の位置とに基づいて、肝臓のスライス位置を設定する（図１８参照）。

図１８は、スライスＳを示す図である。
スライスＳの位置は、開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）と、肝臓の下端に位置するピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）との間の領域を覆うように決定される。このようにして、アキシャル断面のスライスＳを設定することができる。スライスＳを設定した後、ステップＳ８に進み、本スキャンを実行し、図４に示すフローを終了する。

本実施形態では、肝臓の上端に、肝臓のエッジを追跡するための開始点となる開始ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ）を決定した後、肝臓の下端に位置するピクセルＡ（ｘ_ｅ，ｙ_ｅ）に到達するまで、肝臓のエッジを追跡している。一般的に、肝臓の下端は先細りの形状になっているので、ＡＳＭ（Active
shaping model）の方法を用いて肝臓の下端を検出することは困難であるが、本実施形態のように肝臓のエッジを追跡することによって、肝臓の下端を検出することが可能となる。したがって、肝臓の上端の位置と下端の位置とが分かるので、肝臓の全体を覆うようにスライス位置を自動で設定することができる。

尚、本実施形態では、存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）の値に基づいて、候補ピクセルの中からエッジピクセルを選択している。しかし、存在確率ｐ（ｘ，ｙ，ｓ）の代わりに、信号強度プロファイルを用いてエッジピクセルを選択してもよい（図１９参照）。

図１９は、信号強度プロファイルを用いてエッジピクセルを選択するときの説明図である。図１９には、３つの候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）、およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）の中から、エッジピクセルを選択するときの例が示されている。

信号強度プロファイルＱ１、Ｑ２、およびＱ３は、それぞれ、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）、Ａ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）、およびＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）を横切るラインＬ１、Ｌ２、およびＬ３における微分画像の信号強度プロファイルを概略的に示している。

微分画像の場合、肝臓のエッジにおいて信号強度が最大になる。したがって、候補ピクセルが肝臓のエッジに位置している場合、信号強度プロファイルは、候補ピクセルの位置において信号強度が最大となる。一方、候補ピクセルの位置が肝臓のエッジからずれている場合、信号強度プロファイルの最大値は、候補ピクセルの位置からずれる。図１９を参照すると、信号強度プロファイルＱ１は、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ−１，ｙ_ｕ−１）の位置において信号強度が最大になる。しかし、信号強度プロファイルＱ２の最大値は、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ−１）の位置からずれており、信号強度プロファイルＱ３の最大値も、候補ピクセルＡ（ｘ_ｕ＋１，ｙ_ｕ−１）の位置からずれている。したがって、選択手段１０７ａが、信号強度プロファイルを作成し、作成した信号強度プロファイルを比較することによって、どの候補ピクセルがエッジピクセルであるかを判断することができる。このように、存在確率の代わりに、信号強度プロファイルを用いて、エッジピクセルを決定してもよい。

尚、本実施形態では、肝臓のエッジを追跡し、肝臓のスライス位置を設定している。しかし、本発明は、肝臓以外の別の部位のエッジを追跡し、別の部位のスライス位置を設定してもよい。

本実施形態では、ステップＳ１において、３Ｄスキャンのスカウトスキャンが実行されている。しかし、３Ｄスキャンの代わりに、２Ｄスキャンを実行し、スカウト画像を作成してもよい。

本実施形態では、ステップＳ４において、２Ｄコロナル投影画像を作成している。しかし、コロナル面とは別の投影面（例えば、サジタル面）に投影された投影画像を作成してもよい。

本実施形態では、肝臓のエッジが強調されたエッジ強調画像のデータを求めるために、２Ｄコロナル投影画像Ｉcoの微分画像ＩＤcoを作成している（ステップＳ５）。しかし、肝臓のエッジを強調することができるのであれば、微分画像とは別の画像を求めてもよい。

本実施形態では、式（１）を用いて、候補ピクセルが肝臓のエッジに存在する存在確率を求めている。しかし、式（１）とは別の式で規定される存在確率を用いてもよい。

１００、２００ ＭＲＩ装置
２ 磁場発生装置
３ テーブル
４ クレードル
５ 受信コイル
６ 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 表示装置
１３ 被検体
１４ 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
１０１ 三次元画像データ算出手段
１０２ フィルタ処理手段
１０３ しきい値処理手段
１０４ 投影手段
１０５ エッジ強調手段
１０６ 決定手段
１０７ 検出手段
１０８ スライス位置設定手段

Claims (9)

1. 被検体の第１の部位の画像データに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定する磁気共鳴イメージング装置であって、
   前記画像データの複数のピクセルの中から、前記第１の部位のエッジの第１の部分に位置する第１のピクセルを決定する決定手段と、
   前記第１のピクセルから前記第１の部位のエッジの追跡を開始し、前記エッジの第２の部分に位置する第２のピクセルを検出する検出手段と、
   前記第１のピクセルの位置と、前記第２のピクセルの位置とに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定手段と、
   を有し、
   前記検出手段は、
   複数のピクセルを含む第１のピクセル群の中から、前記第１の部位のエッジに存在する第３のピクセルを選択する選択手段であって、前記第１のピクセル群に含まれる各ピクセルに対して、前記第１の部位のエッジに存在する存在確率を求め、前記存在確率の最も高いピクセルを、前記第３のピクセルとして選択する選択手段と、
   前記第３のピクセルが、前記第２のピクセルであるか否かを判断する判断手段と、
   を有する磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記選択手段は、
   前記第３のピクセルが前記第２のピクセルではない場合、複数のピクセルを含む第２のピクセル群の中から、前記第１の部位のエッジに存在する第４のピクセルを選択し、
   前記判断手段は、
   前記第４のピクセルが前記第２のピクセルであるか否かを判断する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記選択手段は、
   前記第２のピクセル群に含まれる各ピクセルに対して、前記第１の部位のエッジに存在する存在確率を求め、前記存在確率の最も高いピクセルを、前記第４のピクセルとして選択する、請求項２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記検出手段は、
   前記第３のピクセルの存在確率と前記第４のピクセルの存在確率との差を算出する手段を有し、
   前記判断手段は、
   前記差に基づいて、前記第４のピクセルが前記第２のピクセルであるか否かを判断する、請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記選択手段は、
   前記第１のピクセル群に含まれるピクセルを横切るプロファイルを作成し、前記プロファイルに基づいて、前記第１のピクセル群の中から、前記第３のピクセルを選択する、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記プロファイルは、微分画像を用いて作成される、請求項５に記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記第１の部位は、肝臓であり、
   前記第１の部分は、肝臓のエッジの上端であり、
   前記第２の部分は、肝臓のエッジの下端である、請求項１〜６のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 被検体の第１の部位の画像データに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定方法であって、
   前記画像データの複数のピクセルの中から、前記第１の部位のエッジの第１の部分に位置する第１のピクセルを決定する決定ステップと、
   前記第１のピクセルから前記第１の部位のエッジの追跡を開始し、前記エッジの第２の部分に位置する第２のピクセルを検出する検出ステップと、
   前記第１のピクセルの位置と、前記第２のピクセルの位置とに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定ステップと、
   を有し、
   前記検出ステップは、
   複数のピクセルを含む第１のピクセル群の中から、前記第１の部位のエッジに存在する第３のピクセルを選択する選択ステップであって、前記第１のピクセル群に含まれる各ピクセルに対して、前記第１の部位のエッジに存在する存在確率を求め、前記存在確率の最も高いピクセルを、前記第３のピクセルとして選択する選択ステップと、
   前記第３のピクセルが、前記第２のピクセルであるか否かを判断する判断ステップと、
   を有するスライス位置設定方法。
9. 被検体の第１の部位の画像データに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定するためのプログラムであって、
   前記画像データの複数のピクセルの中から、前記第１の部位のエッジの第１の部分に位置する第１のピクセルを決定する決定処理と、
   前記第１のピクセルから前記第１の部位のエッジの追跡を開始し、前記エッジの第２の部分に位置する第２のピクセルを検出する検出処理と、
   前記第１のピクセルの位置と、前記第２のピクセルの位置とに基づいて、前記第１の部位のスライス位置を設定するスライス位置設定処理と、
   を計算機に実行させるためのプログラムであり、
   前記検出処理は、
   複数のピクセルを含む第１のピクセル群の中から、前記第１の部位のエッジに存在する第３のピクセルを選択する選択処理であって、前記第１のピクセル群に含まれる各ピクセルに対して、前記第１の部位のエッジに存在する存在確率を求め、前記存在確率の最も高いピクセルを、前記第３のピクセルとして選択する選択処理と、
   前記第３のピクセルが、前記第２のピクセルであるか否かを判断する判断処理と、
   を有する、プログラム。