JP5922465B2 - Magnetic resonance apparatus, navigator area setting method, and program - Google Patents
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- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Description
本発明は、ナビゲータ領域を設定し被検体を撮影する磁気共鳴装置、ナビゲータ領域を設定するためのナビゲータ領域設定方法、およびナビゲータ領域を設定するためのプログラムに関する。 The present invention relates to a magnetic resonance apparatus that sets a navigator area and images a subject, a navigator area setting method for setting the navigator area, and a program for setting the navigator area.
被検体の呼吸により体動する部位を撮影する方法として、被検体の呼吸信号を取得するためのナビゲータシーケンスを用いた方法が知られている(特許文献1参照)。 A method using a navigator sequence for acquiring a respiratory signal of a subject is known as a method for imaging a region that moves due to breathing of the subject (see Patent Document 1).
ナビゲータシーケンスを用いて被検体の呼吸信号を取得する場合、ナビゲータエコーを収集するためのナビゲータ領域を設定する必要がある。ナビゲータ領域は、例えば、肺と肝臓との境界に設定される。肝臓は被検体の呼吸によって動くので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することによって、被検体の呼吸信号を収集することができる。ナビゲータ領域を設定する方法の一例としては、事前に画像データを取得しておき、オペレータがその画像データを見ながら、肺と肝臓との境界を探し出し、ナビゲータ領域を設定する方法がある。しかし、この方法では、オペレータが手動でナビゲータ領域を設定する必要があり、オペレータにとっては煩雑な作業となる。また、経験の浅いオペレータでは、最適な位置にナビゲータ領域を設定することが難しい場合もあり、この場合、呼吸信号が劣化してしまうという問題がある。 When acquiring a respiratory signal of a subject using a navigator sequence, it is necessary to set a navigator area for collecting navigator echoes. The navigator area is set at the boundary between the lung and the liver, for example. Since the liver moves due to the breathing of the subject, the respiratory signal of the subject can be collected by setting a navigator region at the boundary between the lung and the liver. As an example of a method for setting the navigator area, there is a method in which image data is acquired in advance, an operator searches for the boundary between the lung and the liver while looking at the image data, and sets the navigator area. However, this method requires the operator to manually set the navigator area, which is complicated for the operator. In addition, it may be difficult for an inexperienced operator to set the navigator region at an optimal position, and in this case, there is a problem that the respiratory signal is deteriorated.
したがって、オペレータの作業負担が軽減され、更に、良好な呼吸信号が収集されるように、ナビゲータ領域を設定することが要求されている。 Therefore, it is required to set the navigator area so that the work burden on the operator is reduced and a good breathing signal is collected.
本発明の第1の態様は、被検体の第1の部位と第2の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置であって、
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る第1の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
前記ピクセル抽出手段により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定手段と、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定手段と、を有する磁気共鳴装置である。
A first aspect of the present invention is a magnetic resonance apparatus that sets a navigator region for collecting respiratory signals of the subject at the boundary between the first part and the second part of the subject,
Pixel extraction means for extracting a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary based on image data of a first cross section crossing the first part and the second part;
Pixel specifying means for specifying a pixel located at the boundary from among the plurality of candidate pixels based on pixel values of pixels located around each candidate pixel extracted by the pixel extracting means;
And a navigator area determining means for determining a position of the navigator area based on the identified pixel.
本発明の第2の態様は、被検体の第1の部位と第2の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定するナビゲータ領域設定方法であって、
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る第1の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
前記ピクセル抽出ステップにより抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定ステップと、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定ステップと、を有するナビゲータ領域設定方法である。
A second aspect of the present invention is a navigator region setting method for setting a navigator region for collecting respiratory signals of the subject at the boundary between the first portion and the second portion of the subject,
A pixel extraction step of extracting a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary based on image data of a first cross section crossing the first part and the second part;
A pixel specifying step of specifying a pixel located at the boundary from the plurality of candidate pixels based on a pixel value of a pixel located around each candidate pixel extracted by the pixel extracting step;
And a navigator area determining step for determining a position of the navigator area based on the identified pixel.
本発明の第3の態様は、被検体の第1の部位と第2の部位との境界に、前記被検体の呼吸信号を収集するためのナビゲータ領域を設定する磁気共鳴装置のプログラムであって、
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る第1の断面の画像データに基づいて、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
前記ピクセル抽出処理により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定するピクセル特定処理と、
前記特定されたピクセルに基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定処理と、を計算機に実行させるためのプログラムである。
According to a third aspect of the present invention, there is provided a magnetic resonance apparatus program for setting a navigator region for collecting respiratory signals of the subject at a boundary between the first part and the second part of the subject. ,
A pixel extraction process that extracts a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary based on image data of a first cross section that crosses the first part and the second part;
A pixel specifying process for specifying a pixel located at the boundary from the plurality of candidate pixels based on a pixel value of a pixel located around each candidate pixel extracted by the pixel extracting process;
A program for causing a computer to execute navigator area determination processing for determining a position of the navigator area based on the specified pixel.
第1の部位と第2の部位との境界に位置するピクセルの候補を抽出し、抽出された候補ピクセルの中から、境界に位置するピクセルを特定する。そして、特定されたピクセルに基づいて、ナビゲータ領域の位置を決定している。したがって、境界の位置にナビゲータ領域を設定することができるので、良好な呼吸信号を取得することが可能となる。また、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。 Pixel candidates located at the boundary between the first part and the second part are extracted, and the pixel located at the boundary is identified from the extracted candidate pixels. Then, the position of the navigator area is determined based on the specified pixel. Therefore, since the navigator area can be set at the boundary position, it is possible to acquire a good respiration signal. Further, since the operator does not have to search for the position of the navigator area, the operator's work load can be reduced.
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。 Hereinafter, although the form for inventing is demonstrated, this invention is not limited to the following forms.
(1)第1の形態
図1は、本発明の第1の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置(以下、「MR装置」と呼ぶ。MR:Magnetic Resonance)100は、マグネット2、テーブル3、受信コイル4などを有している。
(1) First Embodiment FIG. 1 is a schematic view of a magnetic resonance apparatus according to a first embodiment of the present invention.
A magnetic resonance apparatus (hereinafter referred to as “MR apparatus”, MR: Magnetic Resonance) 100 includes a magnet 2, a table 3, a receiving coil 4, and the like.
マグネット2は、被検体12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。 The magnet 2 has a bore 21 in which the subject 12 is accommodated, a superconducting coil 22, a gradient coil 23, and a transmission coil 24. The superconducting coil 22 applies a static magnetic field, the gradient coil 23 applies a gradient magnetic field, and the transmission coil 24 transmits an RF pulse. In place of the superconducting coil 22, a permanent magnet may be used.
テーブル3は、クレードル3aを有している。クレードル3aは、ボア21内に移動できるように構成されている。クレードル3aによって、被検体12はボア21に搬送される。 The table 3 has a cradle 3a. The cradle 3a is configured to be able to move into the bore 21. The subject 12 is transported to the bore 21 by the cradle 3a.
受信コイル4は、被検体12の腹部に取り付けられている。受信コイル4は、被検体12からの磁気共鳴信号を受信する。 The reception coil 4 is attached to the abdomen of the subject 12. The receiving coil 4 receives a magnetic resonance signal from the subject 12.
MR装置100は、更に、シーケンサ5、送信器6、勾配磁場電源7、受信器8、制御部9、操作部10、および表示部11などを有している。 The MR apparatus 100 further includes a sequencer 5, a transmitter 6, a gradient magnetic field power supply 7, a receiver 8, a control unit 9, an operation unit 10, a display unit 11, and the like.
シーケンサ5は、制御部9の制御を受けて、パルスシーケンスの情報を送信器6および勾配磁場電源7に送る。 Under the control of the control unit 9, the sequencer 5 sends pulse sequence information to the transmitter 6 and the gradient magnetic field power supply 7.
送信器6は、シーケンサ5から送られた情報に基づいて、RFコイル24に電流を供給する。 The transmitter 6 supplies a current to the RF coil 24 based on the information sent from the sequencer 5.
勾配磁場電源7は、シーケンサ5から送られた情報に基づいて、勾配コイル23に電流を供給する。
受信器8は、受信コイル4から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。
The gradient magnetic field power supply 7 supplies a current to the gradient coil 23 based on the information sent from the sequencer 5.
The receiver 8 performs signal processing such as detection on the signal received from the receiving coil 4.
制御部9は、シーケンサ5および表示部11に必要な情報を伝送したり、受信器8から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、MR装置100の各種の動作を実現するように、MR装置100の各部の動作を制御する。制御部9は、例えばコンピュータ(computer)によって構成される。制御部9は、画像データ作成手段91〜ナビゲータ領域決定手段96などを有している。 The control unit 9 transmits necessary information to the sequencer 5 and the display unit 11 and reconstructs an image based on data received from the receiver 8 so as to realize various operations of the MR apparatus 100. The operation of each part of the MR apparatus 100 is controlled. The control unit 9 is configured by, for example, a computer. The control unit 9 includes image data creation means 91 to navigator area determination means 96 and the like.
画像データ作成手段91は、被検体の撮影部位の画像データを作成する。
脂肪除去手段92は、画像データ作成手段91が作成した画像データから、脂肪を除去する。
境界領域決定手段93は、肺と肝臓との境界を含む領域を決定する。
ピクセル抽出手段94は、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。
ピクセル特定手段95は、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。
ナビゲータ領域決定手段96は、特定されたピクセルに基づいて、ナビゲータ領域の位置を決定する。
The image data creation unit 91 creates image data of the imaging region of the subject.
The fat removing unit 92 removes fat from the image data created by the image data creating unit 91.
The boundary area determining means 93 determines an area including the boundary between the lung and the liver.
The pixel extraction unit 94 extracts candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary between the lung and the liver.
The pixel specifying means 95 specifies a pixel located at the boundary between the lung and the liver from the extracted candidate pixels.
The navigator area determination unit 96 determines the position of the navigator area based on the specified pixel.
制御部9は、画像データ作成手段91〜ナビゲータ領域決定手段96を構成する一例であり、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。 The control unit 9 is an example that constitutes the image data creation unit 91 to the navigator region determination unit 96, and functions as these units by executing a predetermined program.
操作部10は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部9に入力する。表示部11は種々の情報を表示する。
MR装置100は、上記のように構成されている。
The operation unit 10 is operated by an operator and inputs various information to the control unit 9. The display unit 11 displays various information.
The MR apparatus 100 is configured as described above.
図2は第1の形態で実行されるスキャンを示す図、図3は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、ローカライザスキャンLSと本スキャンMSなどが実行される。
FIG. 2 is a diagram showing a scan executed in the first form, and FIG. 3 is a diagram schematically showing an imaging region.
In this embodiment, a localizer scan LS and a main scan MS are executed.
ローカライザスキャンLSは、ナビゲータ領域Rnav(図3参照)を設定するために実行されるスキャンである。ナビゲータ領域Rnavは、被検体の呼吸信号を収集するために設定される領域である。本スキャンMSは、ナビゲータ領域Rnavから呼吸信号を収集するとともに、肝臓を含む部位の画像データを収集する。以下に、ローカライザスキャンLSおよび本スキャンMSを実行するときのフローについて説明する。 The localizer scan LS is a scan executed to set the navigator region R nav (see FIG. 3). The navigator area R nav is an area that is set for collecting respiratory signals of the subject. The main scan MS collects respiratory signals from the navigator region R nav and also collects image data of a part including the liver. The flow when executing the localizer scan LS and the main scan MS will be described below.
図4は、第1の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
ステップST1では、ローカライザスキャンLS(図2参照)を実行する。
FIG. 4 is a diagram showing a flow when the subject is imaged in the first embodiment.
In step ST1, a localizer scan LS (see FIG. 2) is executed.
図5は、ローカライザスキャンLSの説明図である。
ローカライザスキャンLSでは、肝臓を含む撮影部位を横切る複数のコロナル面CO1〜COnをスキャンする。画像データ作成手段91(図1参照)は、ローカライザスキャンLSにより収集されたデータに基づいて、コロナル面CO1〜COnの画像データDC1〜DCnを作成する。以下では、コロナル面の画像データを「コロナル画像データ」と呼ぶ。コロナル画像データDC1〜DCnを作成した後、ステップST2に進む。
FIG. 5 is an explanatory diagram of the localizer scan LS.
In the localizer scan LS, a plurality of coronal planes CO 1 to CO n that traverse the imaging region including the liver are scanned. Image data generating means 91 (see FIG. 1), based on the data collected by the localizer scan LS, creates image data DC 1 to DC n of coronal plane CO 1 to CO n. Hereinafter, the image data of the coronal plane is referred to as “coronal image data”. After creating a coronal image data DC 1 to DC n, the process proceeds to step ST2.
ステップST2では、脂肪除去手段92(図1参照)が、コロナル画像データDC1〜DCnから脂肪を除去する。脂肪は高信号であるので、脂肪を除去するための閾値を事前に設定しておき、ピクセル値が閾値よりも大きいピクセルを検出することにより、脂肪を除去することができる。脂肪を除去した後、ステップST3に進む。 In step ST2, the fat removing unit 92 (see FIG. 1) removes fat from the coronal image data DC 1 to DC n . Since fat is a high signal, it is possible to remove fat by setting a threshold value for removing fat in advance and detecting pixels having pixel values larger than the threshold value. After removing the fat, the process proceeds to step ST3.
ステップST3では、境界領域決定手段93(図1参照)が、脂肪が除去された画像データDC1〜DCnに基づいて、肺と肝臓との境界領域を決定する。この境界領域は、以下のようにして決定する。 In step ST3, the boundary region determining means 93 (see FIG. 1) determines the boundary region between the lung and the liver based on the image data DC 1 to DC n from which fat has been removed. This boundary region is determined as follows.
境界領域決定手段93は、先ず、脂肪が除去されたコロナル画像データDC1〜DCnについて、ピクセル値をRL方向に加算することにより得られる投影プロファイルを作成する。図6に、脂肪が除去された各画像データDC1〜DCnそれぞれについて作成された投影プロファイルF1〜Fnを概略的に示す。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、肺と肝臓とを横切るコロナル画像データの投影プロファイルを作成すると、肺側で加算値が小さくなり、肝臓側で加算値が大きくなる。このような加算値の違いにより、肝臓と肺との境界部分では加算値の段差が現れる。したがって、投影プロファイルF1〜Fnに現れる段差の位置を検出することにより、肝臓と肺との境界領域を特定することが可能となる。次に、投影プロファイルF1〜Fnに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。尚、どの投影プロファイルであっても、段差の位置の検出方法は同じであるので、以下では、投影プロファイルF1〜Fnのうちの投影プロファイルFiを取り上げ、投影プロファイルFiに現れる段差の位置を検出する方法について説明する。 The boundary region determination unit 93 first creates a projection profile obtained by adding pixel values in the RL direction for the coronal image data DC 1 to DC n from which fat has been removed. FIG. 6 schematically shows projection profiles F 1 to F n created for the respective image data DC 1 to DC n from which fat has been removed. Since the liver has a high signal but the lung has a low signal, when a projection profile of coronal image data that crosses the lung and the liver is created, the addition value decreases on the lung side and the addition value increases on the liver side. Due to such a difference in the added value, a step of the added value appears at the boundary between the liver and the lung. Therefore, it is possible to specify the boundary region between the liver and the lung by detecting the position of the step appearing in the projection profiles F 1 to F n . Next, a method for detecting the position of the step appearing in the projection profiles F 1 to F n will be described. In any projection profile, the method of detecting the position of the step is the same, so in the following, the projection profile F i out of the projection profiles F 1 to F n will be taken up and the step appearing in the projection profile F i will be described. A method for detecting the position will be described.
図7は、投影プロファイルFiに現れる段差の位置を検出する方法の説明図である。
本形態では、バイナリテンプレートBTを使用して、投影プロファイルFiの段差を検出する。バイナリテンプレートBTは、値「1」と値「0」とによる信号値の段差Δsを有するテンプレートである。投影プロファイルFiの段差を検出する場合、バイナリテンプレートBTを、投影プロファイルFiの肺側から肝臓側に向かって少しずつ移動させ、バイナリテンプレートBTを移動させるたびに、バイナリテンプレートBTと投影プロファイルFiとの相関を算出する。バイナリテンプレートBTは段差Δsを有しているので、相関が最大となるときのバイナリテンプレートBTの位置を特定することにより、投影プロファイルFiに現れる段差の位置を検出することができる。図8に、投影プロファイルFiに対して、相関が最大となるときのバイナリテンプレートBTの位置を概略的に示す。図8では、バイナリテンプレートBTが位置biに到達したときに、投影プロファイルFiとバイナリテンプレートBTとの相関が最大になっている。したがって、コロナル画像データDCiにおける肺と肝臓との境界は、SI方向に関しては、位置biの周辺に存在していることがわかる。
FIG. 7 is an explanatory diagram of a method for detecting the position of the step appearing in the projection profile F i .
In the present embodiment, the step of the projection profile F i is detected using the binary template BT. The binary template BT is a template having a signal value step Δs with a value “1” and a value “0”. When detecting the stepped projection profile F i, the binary template BT, moved gradually toward the liver side from the lungs side of the projection profiles F i, each time moving the binary template BT, binary template BT and projection profile F Calculate the correlation with i . Since the binary template BT has a step Δs, the position of the step appearing in the projection profile F i can be detected by specifying the position of the binary template BT when the correlation is maximum. FIG. 8 schematically shows the position of the binary template BT when the correlation is maximum with respect to the projection profile F i . In FIG. 8, when the binary template BT reaches the position b i , the correlation between the projection profile F i and the binary template BT is maximized. Therefore, it can be seen that the boundary between the lung and the liver in the coronal image data DC i exists around the position b i in the SI direction.
尚、図7および図8では、投影プロファイルFiの段差の位置を検出する方法について説明したが、その他の投影プロファイルについても、バイナリテンプレートBTとの相関を算出し、相関が最大となるときのバイナリテンプレートBTの位置を特定することにより、段差の位置を検出することができる。図9に、バイナリテンプレートBTにより検出された投影プロファイルF1〜Fnの段差の位置b1〜bnを概略的に示す。各投影プロファイルF1〜Fnの段差の位置b1〜bnを検出した後、検出された段差の位置b1〜bnを基準にして、肺と肝臓との境界領域を決定する(図10参照)。 7 and 8, the method for detecting the position of the step of the projection profile F i has been described. For other projection profiles, the correlation with the binary template BT is calculated, and the correlation is maximized. The position of the step can be detected by specifying the position of the binary template BT. Figure 9 shows the position b 1 ~b n stepped projection profile F 1 to F n, which is detected by the binary template BT schematically. After detecting the position b 1 ~b n stepped each projection profile F 1 to F n, based on the position b 1 ~b n of the detected level difference to determine the boundary region between the lung and liver (Fig. 10).
図10は、境界領域を概略的に示す図である。
境界領域決定手段93は、検出された段差の位置b1〜bnを基準として、肺側に幅w1の範囲を規定し、肝臓側に幅w2の範囲を規定する。このようにして規定された領域が、コロナル画像データDC1〜DCnにおける肺と肝臓との境界領域R1〜Rnとして決定される。幅w1およびw2は、被検体を撮影する前に予め設定された値であり、例えば数cmとすることができる。コロナル面CO1〜COnごとに、肺と肝臓との境界領域R1〜Rnを決定した後、ステップST4に進む。
FIG. 10 is a diagram schematically showing the boundary region.
The boundary region determination unit 93 defines the range of the width w1 on the lung side and the range of the width w2 on the liver side with reference to the detected step positions b 1 to b n . The regions thus defined are determined as the boundary regions R 1 to R n between the lung and the liver in the coronal image data DC 1 to DC n . The widths w1 and w2 are values set in advance before imaging the subject, and can be set to several centimeters, for example. After determining the boundary areas R 1 to R n between the lung and the liver for each of the coronal planes CO 1 to CO n , the process proceeds to step ST4.
ステップST4では、コロナル画像データDC1〜DCnを微分し、微分画像データを作成する。図11に微分画像データDI1〜DInを概略的に示す。 In step ST4, differentiating the coronal image data DC 1 to DC n, to create the differentiated image data. FIG. 11 schematically shows the differential image data DI 1 to DI n .
コロナル画像データDC1〜DCnでは、肝臓のピクセルのピクセル値と、肺のピクセルのピクセル値との差が大きい。したがって、コロナル画像データDC1〜DCnを微分すると、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。これに対し、肝臓の内側のピクセルの微分値や、肺の内側のピクセルの微分値は小さくなる。したがって、微分画像データDI1〜DInを作成することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを強調して描出することができる。図11の微分画像データDI1〜DInでは、白の部分は微分値が大きく、黒の部分は微分値が小さいことを示している。コロナル面CO1〜COnの微分画像データDI1〜DInを作成した後、ステップST5に進む。 In coronal image data DC 1 to DC n, the pixel values of the liver of a pixel, a large difference between the pixel values of the lungs of a pixel. Therefore, if the coronal image data DC 1 to DC n are differentiated, the differential value of the pixel located at the boundary between the lung and the liver becomes large. On the other hand, the differential value of the pixel inside the liver and the differential value of the pixel inside the lung are small. Therefore, by creating the differential image data DI 1 to DI n , the pixels located at the boundary between the lung and the liver can be emphasized and drawn. In the differential image data DI 1 to DI n in FIG. 11, the white portion indicates that the differential value is large, and the black portion indicates that the differential value is small. After the differential image data DI 1 to DI n of the coronal planes CO 1 to CO n are created, the process proceeds to step ST5.
ステップST5では、ピクセル抽出手段94(図1参照)が、微分画像データDI1〜DInに基づいて、各コロナル面CO1〜COnごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する。以下に、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。尚、この抽出方法は、どのコロナル面でも同じであるので、以下では、コロナル面CO1〜COnのうちのコロナル面COiを取り上げ、コロナル面COiから、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法について説明する。 In step ST5, the pixel extraction unit 94 (see FIG. 1), based on the differentiated image data DI 1 -DI n, each coronal plane CO 1 to CO n, the pixel located on the boundary between the lung and liver candidate To extract. Hereinafter, a method for extracting candidate pixels located at the boundary between the lung and the liver will be described. Since this extraction method is the same for all coronal planes, in the following, the coronal plane CO i of the coronal planes CO 1 to CO n will be picked up and positioned at the boundary between the lung and liver from the coronal plane CO i. A method for extracting candidate pixels to be described will be described.
図12は、コロナル面COiの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出する方法の説明図である。 FIG. 12 is an explanatory diagram of a method of extracting candidate pixels located at the boundary between the lung and the liver from the coronal plane CO i .
先ず、微分画像データDIi上に、SI方向に延在するラインLを考え、ラインL上のピクセルの微分値のプロファイルを求める。図12では、RL方向の座標値P=PiのラインL上のプロファイルが示されている。 First, a line L extending in the SI direction is considered on the differential image data DI i and a profile of differential values of pixels on the line L is obtained. FIG. 12 shows a profile on the line L with the coordinate value P = P i in the RL direction.
先に説明したように、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの微分値は大きくなる。したがって、プロファイルの境界領域Ri内に現れるピークを検出することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。図12では、微分値のプロファイルに、2つのピークaおよびbが現れている。したがって、ピークaおよびbに対応するピクセルxaおよびxbが、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補(以下、「候補ピクセル」と呼ぶことがある)となる。 As described above, the differential value of the pixel located at the boundary between the lung and the liver increases. Accordingly, by detecting a peak appearing in the boundary region R i of the profile, it is possible to extract candidate pixels located at the boundary between the lung and the liver. In FIG. 12, two peaks a and b appear in the profile of the differential value. Thus, the pixel x a and x b corresponding to the peaks a and b are the pixel located at the border between the lung and liver candidate becomes (hereinafter sometimes referred to as a "candidate pixel").
上記の説明では、座標値P=PiのラインL上において候補ピクセルを抽出する方法について説明したが、ラインLがPi以外の座標値であっても、同様の方法で候補ピクセルを抽出することができる。したがって、ラインLのRL方向の座標値PをP0〜Pzの間で変更し、RL方向の各座標値ごとに、微分値のプロファイルを考え、各プロファイルごとにピークを検出することにより、コロナル面COiの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。 In the above description, the method for extracting candidate pixels on the line L having the coordinate value P = P i has been described. However, even if the line L has a coordinate value other than P i , the candidate pixel is extracted by the same method. be able to. Accordingly, the coordinate value P of RL direction of the line L is changed between P 0 to P z, for each coordinate value of the RL direction, considering the profile of the differential value, by detecting the peak for each profile, Pixel candidates located at the boundary between the lung and the liver can be extracted from the coronal plane CO i .
また、図12では、コロナル面COiから候補ピクセルを抽出する場合について説明されているが、他のコロナル面から候補ピクセルを抽出する場合も同じ方法で抽出することができる。したがって、各コロナル面CO1〜COnごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補を抽出することができる。候補ピクセルを抽出した後、ステップST6に進む。 Further, FIG. 12 illustrates the case where candidate pixels are extracted from the coronal plane CO i, but the same method can be used to extract candidate pixels from other coronal planes. Therefore, for each coronal plane CO 1 to CO n , pixel candidates located at the boundary between the lung and the liver can be extracted. After extracting the candidate pixels, the process proceeds to step ST6.
ステップST6では、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。例えば、図12を参照すると、座標値P=Piのライン上において、2つの候補ピクセルxaおよびxbが抽出されている。候補ピクセルxaおよびxbのうち、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルは、候補ピクセルxaであり、候補ピクセルxbは、肺と肝臓との境界には位置していない。したがって、肺と肝臓との境界に位置していないピクセルも、候補ピクセルとして抽出されていることがわかる。そこで、抽出された候補ピクセルxaおよびxbのうち、どちらのピクセルが肺と肝臓との境界に位置しているのかを特定する必要がある。以下に、この特定方法について説明する。 In step ST6, a pixel located at the boundary between the lung and the liver is identified from the extracted candidate pixels. For example, referring to FIG. 12, on the line of the coordinate value P = P i, 2 one candidate pixel x a and x b are extracted. Among the candidate pixel x a and x b, the pixels located at the boundary between the lungs and the liver is a candidate pixels x a, candidate pixels x b is the boundary between the lungs and the liver are not located. Therefore, it can be seen that pixels that are not located at the boundary between the lung and the liver are also extracted as candidate pixels. Therefore, among the candidate pixel x a and x b extracted, which pixels need to identify whether located on the boundary between the lungs and the liver. Below, this specific method is demonstrated.
図13は、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを特定する方法の一例の説明図である。
先ず、肺と肝臓とを横切るコロナル画像データDCの中に、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを考える。ここでは、肺と肝臓との境界に位置しているピクセルを、符号「x」で示してある。
FIG. 13 is an explanatory diagram of an example of a method for specifying a pixel located at the boundary between the lung and the liver.
First, a pixel located at the boundary between the lung and the liver is considered in the coronal image data DC crossing the lung and the liver. Here, a pixel located at the boundary between the lung and the liver is indicated by a symbol “x”.
次に、ピクセルxに対して、肺側に領域Vを設定し、肝臓側に領域Wを設定する。領域VおよびWの大きさは、n×mのピクセルサイズである。図13では、5×5のピクセルサイズの例が示されている。そして、領域Vに含まれるピクセルのピクセル値の平均値M1と、領域Wに含まれるピクセルのピクセル値の平均値M2とを求める。 Next, for the pixel x, the region V is set on the lung side, and the region W is set on the liver side. The sizes of the regions V and W are n × m pixel sizes. In FIG. 13, an example of a pixel size of 5 × 5 is shown. Then, an average value M1 of pixel values of pixels included in the region V and an average value M2 of pixel values of pixels included in the region W are obtained.
一般的に、肺の領域のピクセルは、ピクセル値が小さくなり、一方、肝臓の領域のピクセルは、ピクセル値が大きくなる傾向がある。したがって、領域Vにおけるピクセル値の平均値M1と、領域Wにおけるピクセル値の平均値M2とを比較すると、以下の関係が成り立つと考えられる。
M1<M2 ・・・(1)
In general, pixels in the lung region tend to have lower pixel values, while pixels in the liver region tend to have higher pixel values. Therefore, when the average value M1 of the pixel values in the region V is compared with the average value M2 of the pixel values in the region W, it is considered that the following relationship is established.
M1 <M2 (1)
また、領域Vは肺側に位置している。肺に含まれているピクセルのピクセル値は小さくなる傾向があるので、領域Vにおけるピクセル値の平均値M1が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値M1は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
p<M1<q ・・・(2)
ここで、p:平均値M1として許容することが可能な値の下限値
q:平均値M1として許容することが可能な値の上限値
The region V is located on the lung side. Since the pixel values of the pixels included in the lung tend to be small, the possible values of the average value M1 of the pixel values in the region V can be narrowed down to some extent. Specifically, it is considered that the average value M1 of the pixel values is likely to be included in the range represented by the following expression.
p <M1 <q (2)
Here, p: the lower limit value that can be allowed as the average value M1
q: Upper limit value that can be allowed as the average value M1
下限値pおよび上限値qは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肺のピクセル値を参考にして決定される値である。 The lower limit value p and the upper limit value q are values determined with reference to, for example, lung pixel values of image data obtained by actually scanning a plurality of persons.
更に、領域Wは肝臓側に位置している。肝臓に含まれているピクセルのピクセル値は大きくなる傾向があるので、領域Wにおけるピクセル値の平均値M2が取り得る値はある程度絞り込むことができる。具体的には、ピクセル値の平均値M2は、以下の式で表される範囲に含まれる可能性が高いと考えられる。
r<M2<s ・・・(3)
ここで、r:平均値M2として許容することが可能な値の下限値
s:平均値M2として許容することが可能な値の上限値
Furthermore, the region W is located on the liver side. Since the pixel values of the pixels included in the liver tend to increase, the values that the average value M2 of the pixel values in the region W can take can be narrowed down to some extent. Specifically, it is considered that the average value M2 of pixel values is likely to be included in the range represented by the following expression.
r <M2 <s (3)
Here, r: lower limit value that can be allowed as average value M2
s: Upper limit value that can be allowed as average value M2
下限値rおよび上限値sは、例えば、複数の人間を実際にスキャンして取得された画像データの肝臓のピクセル値を参考にして決定される値である。 The lower limit value r and the upper limit value s are values determined with reference to, for example, the liver pixel values of image data obtained by actually scanning a plurality of persons.
つまり、ピクセルxが肺と肝臓との境界に位置している場合、領域Vにおけるピクセル値の平均値M1と、領域Wにおけるピクセル値の平均値M2は、以下の条件1〜3を満たすと考えられる。
(条件1)M1<M2
(条件2)p<M1<q
(条件3)r<M2<s
That is, when the pixel x is located at the boundary between the lung and the liver, the average value M1 of the pixel values in the region V and the average value M2 of the pixel values in the region W are considered to satisfy the following conditions 1-3. It is done.
(Condition 1) M1 <M2
(Condition 2) p <M1 <q
(Condition 3) r <M2 <s
したがって、3つの条件1〜3を全て満たすピクセルを探し出すことができれば、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。そこで、本形態では、ステップST5で抽出された候補ピクセルxaおよびxbの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合、候補ピクセルxaおよびxbそれぞれについて領域VおよびWを設定し、ピクセル値の平均値M1およびM2を算出する(図14参照)。 Therefore, if a pixel satisfying all the three conditions 1 to 3 can be found, a pixel located at the boundary between the lung and the liver can be specified. Therefore, in the present embodiment, from among the candidate pixel x a and x b extracted in step ST5, when specifying the pixel located at the boundary between the lungs and the liver, and the region V for each candidate pixel x a and x b W is set, and average values M1 and M2 of the pixel values are calculated (see FIG. 14).
図14は、候補ピクセルxaおよびxbそれぞれについて領域VおよびWを設定したときに得られた平均値M1およびM2を示す図である。 Figure 14 is a diagram showing an average value M1 and M2 obtained when setting the candidate pixels x a and x b regions V and W each.
ピクセル特定手段95(図1参照)は、先ず、コロナル画像データDCi上で候補ピクセルxaおよびxbの位置を検出する。そして、候補ピクセルxaおよびxbそれぞれについて領域VおよびWを設定し、ピクセル値の平均値M1およびM2を算出する。 Pixel specifying means 95 (see FIG. 1) first detects the position of the candidate pixel x a and x b on coronal image data DC i. Then, set the region V and W for each candidate pixel x a and x b, calculates the average value M1 and M2 of the pixel values.
候補ピクセルxaに対して領域VおよびWを設定した場合(拡大図(a)参照)、領域Vは肺側に位置しており、領域Wは肝臓側に位置している。したがって、候補ピクセルxaの場合、ピクセル値の平均値M1およびM2は、条件1〜3を全て満たすと考えられる。 If you set the region V and W to the candidate pixel x a (see enlarged view (a)), region V is located in the lung side, region W is located in the liver side. Thus, if the candidate pixels x a, the average value M1 and M2 of the pixel values is considered to satisfy all the conditions 1 to 3.
しかし、候補ピクセルxbに対して領域VおよびWを設定した場合(拡大図(b)参照)、領域Vだけでなく領域Wも肺側に位置しているので、条件3を満たさないと考えられる。 However, when the regions V and W are set for the candidate pixel xb (see the enlarged view (b)), not only the region V but also the region W is located on the lung side, so it is considered that the condition 3 is not satisfied. It is done.
したがって、候補ピクセルxaおよびxbのうち、3つの条件1〜3を満たすのは候補ピクセルxaであることがわかる。このようにして、肺と肝臓との境界に位置するピクセルxaを特定することができる。 Therefore, among the candidate pixel x a and x b, it can be seen that meet the three conditions 1 to 3 are candidate pixels x a. In this way, it is possible to identify the pixel x a at the boundary between the lungs and the liver.
上記の説明では、座標値P=PiのラインL上で抽出された候補ピクセルxaおよびxbに対して、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する方法について説明したが、Pi以外の座標値のラインL上で2つ以上の候補ピクセルが抽出されている場合も、同様の方法で、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。したがって、RL方向の座標値PをP0〜PZの範囲内で変更し、或る座標値で2つ以上の候補ピクセルが抽出されている場合は、各候補ピクセルに対して2つの領域VおよびWを設定し、ピクセル値の平均値M1およびM2が条件1〜3を満たすか否かを判断することにより、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。このようにして、コロナル面COiの境界領域Riの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図15に、コロナル面COiの境界領域Riの中から特定されたピクセルを概略的に示す。肺と肝臓との境界は曲線状であるので、特定されたピクセルは曲線状に並んでいる。図15では、特定されたピクセルの集合を、符号「Seti」で示してある。 In the above description, the method of specifying the pixel located at the boundary between the lung and the liver with respect to the candidate pixels x a and x b extracted on the line L with the coordinate value P = P i has been described. Even when two or more candidate pixels are extracted on the line L of coordinate values other than i , a pixel located at the boundary between the lung and the liver can be specified by the same method. Therefore, when the coordinate value P in the RL direction is changed within the range of P 0 to P Z and two or more candidate pixels are extracted with a certain coordinate value, two regions V are assigned to each candidate pixel. And W are set, and by determining whether or not the average values M1 and M2 of the pixel values satisfy the conditions 1 to 3, it is possible to specify the pixel located at the boundary between the lung and the liver. In this manner, pixels located at the boundary between the lung and the liver can be identified from the boundary region R i of the coronal plane CO i . FIG. 15 schematically shows pixels identified from the boundary region R i of the coronal plane CO i . Since the boundary between the lung and the liver is curved, the specified pixels are arranged in a curved line. In FIG. 15, the specified set of pixels is indicated by a symbol “Seti”.
上記の説明では、コロナル面COiにおいて肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合について説明されているが、他のコロナル面において肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合も、同じ方法で特定することができる。したがって、各コロナル面CO1〜COnごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。図16に、コロナル面CO1〜COnごとに特定されたピクセルの集合Set1〜Setnを概略的に示す。肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定した後、ステップST7に進む。 In the above description, the case where the pixel located at the boundary between the lung and the liver is specified in the coronal plane CO i is described. However, the case where the pixel located at the boundary between the lung and the liver is specified in another coronal plane. Can also be identified in the same way. Therefore, it is possible to specify a pixel located at the boundary between the lung and the liver for each coronal plane CO 1 to CO n . Figure 16 schematically illustrates a set Set1~Setn of pixels that have been identified for each coronal plane CO 1 to CO n. After identifying the pixel located at the boundary between the lung and liver, the process proceeds to step ST7.
ステップST7では、ナビゲータ領域決定手段96(図1参照)が、ナビゲータ領域の位置を決定する。以下に、ステップST7の各ステップST71〜ST75について説明する。 In step ST7, the navigator area determining means 96 (see FIG. 1) determines the position of the navigator area. Hereinafter, steps ST71 to ST75 of step ST7 will be described.
ステップST71では、ナビゲータ領域決定手段96は、コロナル面CO1〜COnにおけるピクセルの集合Set1〜Setn(図16参照)の中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択する(図17参照)。 In step ST71, the navigator area determining means 96, from the set of pixels Set1~Setn (see FIG. 16) in the coronal plane CO 1 to CO n, a set of pixels used when determining the position of the navigator area Select (see FIG. 17).
図17は、ピクセルの集合Set1〜Setnの中から、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合を選択するときの説明図である。図17では、説明の便宜上、ピクセルの集合Set1〜Setnのうち、代表して、ピクセルの集合Set1、Seti、Setj、およびSetnのみが示されている。 FIG. 17 is an explanatory diagram when selecting a set of pixels to be used when determining the position of the navigator area from the set of pixels Set1 to Setn. In FIG. 17, for convenience of explanation, only the pixel sets Set1, Seti, Setj, and Setn are shown as representatives among the pixel sets Set1 to Setn.
本形態では、ピクセルの集合Set1〜Setnの中で、最もS側に位置するピクセルの集合を、ナビゲータ領域の位置を決定するときに使用されるピクセルの集合として選択する。図17を参照すると、ピクセルの集合Set1〜Setnの中で、最もS側に位置するピクセルの集合は、Setiである。したがって、ナビゲータ領域決定手段96は、ピクセルの集合Set1〜Setnの中から、コロナル面COiにおけるピクセルの集合Setiを選択する。ピクセルの集合Setiを選択した後、ステップST72に進む。 In the present embodiment, the set of pixels located closest to the S side among the set of pixels Set1 to Setn is selected as the set of pixels used when determining the position of the navigator area. Referring to FIG. 17, among the pixel sets Set1 to Setn, the set of pixels located closest to the S side is Seti. Therefore, the navigator area determination unit 96 selects the pixel set Seti on the coronal plane CO i from the pixel sets Set1 to Setn. After selecting the pixel set Seti, the process proceeds to step ST72.
ステップST72では、ナビゲータ領域決定手段96は、選択したピクセルの集合Setiに、ピクセルの切れ目があるか否かを判断する(図18参照)。 In step ST72, the navigator area determination means 96 determines whether or not there is a pixel break in the selected pixel set Seti (see FIG. 18).
図18は、ピクセルの集合Setiの一例を概略的に示す図である。
肺と肝臓との境界は連続的に繋がっているので、理想的には、肺と肝臓との境界に位置するピクセルは、図18(a)に示すように、連続的に繋がっているはずである。しかし、場合によっては、RL方向の或る座標値において、条件1〜3を満たすピクセルが一つも存在しない場合がある。この例が、図18(b)に示されている。図18(b)は、座標値P=Pt、Pu、Pvにおいて、条件1〜3を満たすピクセルが存在しなかった場合が示されている。この場合、ピクセルの集合Setiの中に切れ目が存在する。
FIG. 18 is a diagram schematically illustrating an example of a set of pixels Seti.
Since the boundary between the lung and the liver is continuously connected, ideally, the pixels located at the boundary between the lung and the liver should be continuously connected as shown in FIG. is there. However, depending on the case, there may be no pixel that satisfies the conditions 1 to 3 at a certain coordinate value in the RL direction. An example of this is shown in FIG. FIG. 18B shows a case where there are no pixels that satisfy the conditions 1 to 3 in the coordinate values P = P t , P u , and P v . In this case, there is a break in the pixel set Seti.
そこで、本形態では、ピクセルに切れ目があるか否かを判断し、切れ目がない場合はステップST74に進むが、切れ目がある場合はステップST73に進む。図18(a)の場合は切れ目がないのでステップST74に進み、図18(b)の場合は切れ目があるのでステップST73に進む。 Therefore, in this embodiment, it is determined whether or not there is a break in the pixel. If there is no break, the process proceeds to step ST74, but if there is a break, the process proceeds to step ST73. In the case of FIG. 18A, since there is no break, the process proceeds to step ST74, and in the case of FIG. 18B, there is a break, the process proceeds to step ST73.
ステップST73では、ナビゲータ領域決定手段96が、ピクセルの切れ目をつなぐ。ピクセルの切れ目を繋ぐ方法としては、例えば動的計画法を用いることができる。動的計画法を用いて切れ目を繋ぐ場合、先ず、最もR側に位置するピクセルx1を始点とし、最もL側に位置するピクセルxzを終点として、始点と終点とを繋ぐ複数の経路を考える。そして、各径路ごとに、ピクセルの微分値の逆数の加算値を計算し、この加算値が最小になるときの径路を特定し、特定された径路上のピクセルを、切れ目を繋ぐピクセルとして用いる。図19に、ピクセルの切れ目を繋ぐ前のピクセルの集合Setiと、ピクセルの切れ目を繋いだ後のピクセルの集合Seti′を概略的に示す。ピクセルの切れ目を繋いだ後、ステップST74に進む。 In step ST73, the navigator area determining means 96 connects pixel breaks. As a method of connecting pixel breaks, for example, dynamic programming can be used. When connecting cuts using dynamic programming, first, a plurality of paths connecting the start point and the end point are set with the pixel x 1 positioned closest to the R side as the start point and the pixel x z positioned closest to the L side as the end point. Think. Then, for each path, an addition value of the reciprocal of the differential value of the pixel is calculated, a path when the addition value is minimized is specified, and a pixel on the specified path is used as a pixel connecting the breaks. FIG. 19 schematically shows a pixel set Seti before connecting pixel breaks and a pixel set Seti ′ after connecting pixel breaks. After connecting the pixel breaks, the process proceeds to step ST74.
ステップST74では、ナビゲータ領域決定手段96が、ピクセルの集合Seti′に対して、フィッティング処理を行う(図20参照)。 In step ST74, the navigator area determination means 96 performs a fitting process on the pixel set Seti ′ (see FIG. 20).
図20は、フィッティング処理の説明図である。
図20(a)は、フィッティング処理前のピクセルの集合Seti′を示し、図20(b)は、フィッティング処理後のピクセルの集合Seti″を示す図である。
FIG. 20 is an explanatory diagram of the fitting process.
FIG. 20A shows a set of pixels Seti ′ before the fitting process, and FIG. 20B shows a set of pixels Seti ″ after the fitting process.
フィッティング処理を行うことにより、ピクセルの集合Seti′に、肺と肝臓との境界には本来は見られないような不自然な屈曲部cがあっても、修正することができる。フィッティングとしては、例えば、多項式フィッティング(例えば、2次式フィッティング)を用いることができる。 By performing the fitting process, it is possible to correct even if the pixel set Seti ′ has an unnatural bent portion c that is not originally seen at the boundary between the lung and the liver. As the fitting, for example, polynomial fitting (for example, quadratic fitting) can be used.
尚、ステップST72において、切れ目がないと判断された場合(図18(a)の場合)、ステップST73をスキップしてステップST74に進む。この場合、ピクセルの集合Setiに対してフィッティング処理が実行される。フィッティング処理を実行した後、ステップST75に進む。 If it is determined in step ST72 that there is no break (in the case of FIG. 18A), step ST73 is skipped and the process proceeds to step ST74. In this case, the fitting process is performed on the pixel set Seti. After performing the fitting process, the process proceeds to step ST75.
ステップST75では、フィッティング処理後のピクセルの集合Seti″の中から、最もS方向側に位置するピクセルを検出する(図21参照)。 In step ST75, the pixel located closest to the S direction is detected from the pixel set Seti ″ after the fitting process (see FIG. 21).
図21は、最もS方向側に位置するピクセルを検出するときの説明図である。
図21では、最もS方向側に位置するピクセルの座標値Qは、Q=q1である。尚、座標値q1のピクセルは、複数個存在している。この場合、複数のピクセルの中から、いずれか一つのピクセルを検出する。本形態では、座標値q1のピクセルの中から最もR側に位置するピクセルxaを検出する。このようにして検出されたピクセルxaの位置が、ナビゲータ領域Rnavの位置として決定される。図22に、ナビゲータ領域Rnavの位置を概略的に示す。ピクセルxaのRL方向の座標値PはP=Piであり、SI方向の座標値QはQ=q1である。また、ピクセルxaはコロナル面COiに含まれているので、コロナル面COiのAP方向の座標値が、ピクセルxaのAP方向の座標値となる。したがって、ピクセルxaの3方向(RL方向、SI方向、およびAP方向)の座標値が求められているので、ピクセルxaの位置にナビゲータ領域Rnavを設定することができる。また、最もR側に位置するピクセルxaの位置を、ナビゲータ領域Rnavの位置とすることにより、ナビゲータ領域Rnavを心臓から離すことができるので、心拍動による呼吸信号の劣化を低減することもできる。ナビゲータ領域Rnavの位置を決定した後、ステップST8に進む。
FIG. 21 is an explanatory diagram when detecting the pixel located closest to the S direction.
In Figure 21, the coordinate value Q for the pixel located at most S direction, a Q = q 1. Incidentally, the pixel coordinate values q 1 are a plurality exist. In this case, any one pixel is detected from the plurality of pixels. In this embodiment, to detect a pixel x a located closest to the R side from the pixel coordinate values q 1. In this way, the position of the detected pixel x a is determined as the position of the navigator region R nav. FIG. 22 schematically shows the position of the navigator region R nav . Coordinate value P in the RL direction pixel x a is P = P i, the coordinate values Q of the SI direction is Q = q 1. Further, the pixel x a so contained in the coronal plane CO i, the coordinate values of the AP direction of coronal plane CO i becomes the AP direction of the coordinate value of the pixel x a. Therefore, three directions of a pixel x a (RL direction, SI direction, and AP direction) since the coordinate values of are required, it is possible to set the navigator region R nav to the position of the pixel x a. Moreover, most positions of pixels x a which is located in the R-side, by the position of the navigator region R nav, since the navigator region R nav can be separated from the heart, reducing the degradation of the respiration signal by heartbeat You can also. After the position of the navigator area R nav is determined, the process proceeds to step ST8.
ステップST8では、本スキャンを実行する。本スキャンでは、ナビゲータ領域Rnavから呼吸信号を収集するためのナビゲータシーケンスと、肝臓を含む部位の画像データを収集するためのイメージングシーケンスが実行される。本スキャンが終了したら、フローを終了する。 In step ST8, a main scan is executed. In the main scan, a navigator sequence for collecting a respiratory signal from the navigator region R nav and an imaging sequence for collecting image data of a region including the liver are executed. When the main scan ends, the flow ends.
本形態では、肺と肝臓とを横切るコロナル面の画像データ(コロナル画像データ)に基づいて、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。そして、候補ピクセルの周囲のピクセルのピクセル値に基づいて、抽出した複数の候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定している。したがって、コロナル面CO1〜COnごとに、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができる。また、各コロナル面CO1〜COnごとに特定されたピクセルの集合Set1〜Setnに基づいてナビゲータ領域Rnavの位置を決定するので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することができ、良好な呼吸信号を取得することが可能となる。更に、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。 In this embodiment, candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary between the lung and the liver are extracted based on image data (coronal image data) on a coronal plane that crosses the lung and the liver. Then, based on the pixel values of pixels around the candidate pixel, a pixel located at the boundary between the lung and the liver is identified from among the extracted candidate pixels. Therefore, it is possible to specify a pixel located at the boundary between the lung and the liver for each of the coronal planes CO 1 to CO n . Further, since determining the position of the navigator area R nav based on a set Set1~Setn of pixels identified for each coronal plane CO 1 to CO n, it is possible to set the navigator area at the boundary between the lungs and the liver It is possible to obtain a good respiratory signal. Furthermore, since the operator does not have to search for the position of the navigator area, the operator's workload can be reduced.
本形態では、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する場合、領域Vのピクセルのピクセル値の平均値M1と、領域Wのピクセルのピクセル値の平均値M2とを用いている(図13および図14参照)。しかし、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定することができるのであれば、ピクセル値の平均値とは別の特徴量を用いてもよい。例えば、領域Vのピクセルのピクセル値の中央値(メジアン)と、領域Wのピクセルのピクセル値の中央値(メジアン)とを用いてもよい。 In this embodiment, when a pixel located at the boundary between the lung and the liver is specified, an average value M1 of pixel values of the pixels in the region V and an average value M2 of pixel values of the pixels in the region W are used (see FIG. 13 and FIG. 14). However, if a pixel located at the boundary between the lung and the liver can be specified, a feature amount different from the average value of the pixel values may be used. For example, the median value (median) of the pixel values of the pixels in the region V and the median value (median) of the pixel values of the pixels in the region W may be used.
本形態では、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する例について説明されているが、本発明は、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定する場合に限定されることはなく、別の境界にナビゲータ領域を設定する場合にも適用することができる。 In this embodiment, an example in which a navigator area is set at the boundary between the lung and the liver is described. However, the present invention is not limited to the case where the navigator area is set at the boundary between the lung and the liver. The present invention can also be applied to the case where a navigator area is set at the boundary.
本形態では、ローカライザスキャンLSにおいて、n枚のコロナル面CO1〜COnの画像データを取得しているが、1枚のコロナル面の画像データのみを取得してもよい。この場合、ステップST71を省略することができるので、ナビゲータ領域Rnavの位置を設定するときのフローを簡素化することができる。ただし、より最適な位置にナビゲータ領域Rnavを位置決めするためには、ローカライザスキャンLSにおいて、複数枚のコロナル面の画像データを取得することが望ましい。 In this embodiment, the image data of n coronal planes CO 1 to CO n is acquired in the localizer scan LS, but only the image data of one coronal plane may be acquired. In this case, since step ST71 can be omitted, the flow when setting the position of the navigator region R nav can be simplified. However, in order to position the navigator region R nav at a more optimal position, it is desirable to acquire image data of a plurality of coronal surfaces in the localizer scan LS.
本形態では、コロナル画像データに基づいて、ナビゲータ領域Rnavの位置を決定しているが、コロナル面とは別の面(例えば、コロナル面に対して斜めに交差するオブリーク面)の画像データに基づいてナビゲータ領域Rnavの位置を決定してもよい。 In this embodiment, the position of the navigator region R nav is determined based on the coronal image data. However, the image data of a surface different from the coronal surface (for example, an oblique surface that obliquely intersects the coronal surface) is used. Based on this, the position of the navigator region R nav may be determined.
本形態では、ステップST2で脂肪を除去した後に、ステップST3に進んでいるが、ステップST2の脂肪除去を行わずに、ステップST3に進んでもよい。 In this embodiment, after removing the fat in step ST2, the process proceeds to step ST3. However, the process may proceed to step ST3 without performing the fat removal in step ST2.
(2)第2の形態
図23は、第2の形態におけるMR装置の概略図である。
第2の形態のMR装置200では、制御部9に、被検体の体内領域のRL方向の範囲を特定する範囲特定手段97が備えられている。尚、その他の構成は、第1の形態と同じである。
(2) Second Embodiment FIG. 23 is a schematic diagram of an MR apparatus in the second embodiment.
In the MR apparatus 200 of the second embodiment, the control unit 9 is provided with range specifying means 97 for specifying the range in the RL direction of the in-vivo region of the subject. Other configurations are the same as those of the first embodiment.
図24は、第2の形態におけるMR装置200の動作フローを示す図である。
ステップST1では、ローカライザスキャンLSを実行する。
第1の形態では、ローカライザスキャンLSを行う場合、コロナル面CO1〜COnのスキャンのみを行ったが(図5参照)、第2の形態では、コロナル面CO1〜COnのスキャンだけでなく、アキシャル面のスキャンも実行する(図25参照)。
FIG. 24 is a diagram showing an operation flow of the MR apparatus 200 in the second embodiment.
In step ST1, a localizer scan LS is executed.
In the first embodiment, when the localizer scan LS is performed, only the scan of the coronal planes CO 1 to CO n is performed (see FIG. 5). In the second embodiment, only the scan of the coronal planes CO 1 to CO n is performed. In addition, scanning of the axial plane is also executed (see FIG. 25).
図25は、アキシャル面をスキャンするときの説明図である。
画像データ作成手段91(図23参照)は、アキシャル面AX1〜AXmのスキャンにより収集されたデータに基づいて、アキシャル面AX1〜AXmの画像データDA1〜DAmを作成する。尚、以下では、アキシャル面の画像データを「アキシャル画像データ」と呼ぶ。
FIG. 25 is an explanatory diagram when scanning the axial plane.
Image data generating means 91 (see FIG. 23), based on the data collected by the scan axial planes AX 1 ~AX m, creates image data DA 1 to DA m axial planes AX 1 ~AX m. Hereinafter, the image data on the axial plane is referred to as “axial image data”.
第2の形態では、ローカライザスキャンLSにより、コロナル画像データDC1〜DCnだけでなく、アキシャル画像データDA1〜DAmも得られる。ローカライザスキャンを実行した後、ステップST2に進む。ステップST2〜ST4は、第1の形態と同じであるので説明は省略する。 In the second embodiment, not only the coronal image data DC 1 to DC n but also the axial image data DA 1 to DA m are obtained by the localizer scan LS. After performing the localizer scan, the process proceeds to step ST2. Steps ST2 to ST4 are the same as those in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
尚、第2の形態では、ステップST2〜ST4だけでなく、ステップST20も実行される。 In the second embodiment, not only steps ST2 to ST4 but also step ST20 is executed.
ステップST20では、範囲特定手段97(図23参照)が、アキシャル画像データDA1〜DAmに基づいて、被検体の体内領域のRL方向の範囲を特定する。 In step ST20, the range specifying unit 97 (see FIG. 23) specifies the range in the RL direction of the in-vivo region of the subject based on the axial image data DA 1 to DA m .
図26は、被検体の体内領域のRL方向の範囲を特定するときの説明図である。 FIG. 26 is an explanatory diagram when the range in the RL direction of the in-vivo region of the subject is specified.
範囲特定手段97は、先ず、各アキシャル面AX1〜AXmにおける被検体の体内領域のRL方向の範囲W1〜Wmを求める。被検体の体外領域は低信号であるが、被検体の体内領域は高信号となるので、信号値の違いから、各アキシャル面AX1〜AXmごとに、被検体の体内領域のRL方向の範囲W1〜Wmを求めることができる。範囲特定手段98は、これらの範囲W1〜WmのRL方向の長さの平均値を算出し、この平均値で定まる範囲を、被検体の体内領域のRL方向の範囲WRLとする。このようにして、被検体の体内領域のRL方向の範囲WRLが特定される。 Range specifying means 97, first, determine the range W 1 to W-m of RL direction in the body area of the subject at each axial face AX 1 ~AX m. The extracorporeal region of the subject has a low signal, but the in vivo region of the subject has a high signal. Therefore, due to the difference in signal value, the RL direction of the in vivo region of the subject is determined for each axial plane AX 1 to AX m . it can be determined from the scope W 1 to W-m. The range specifying unit 98 calculates the average value of the lengths in the RL direction of these ranges W 1 to W m and sets the range determined by this average value as the range W RL in the RL direction of the in-vivo region of the subject. In this way, the range W RL and RL direction in the body region of the subject is identified.
ステップST2〜ST4およびステップST20が実行されたら、ステップST5に進む。
ステップST5では、第1の形態と同様に、肺と肝臓との境界に位置するピクセルの候補となる候補ピクセルを抽出する。図27に、コロナル面COiの境界領域Riから候補ピクセルを抽出するときの様子を示す。候補ピクセルを抽出する方法は、第1の形態と同様である。ただし、第2の形態では、境界領域Riから候補ピクセルを抽出するときの範囲を、ステップST20で特定した被検体の体内領域のRL方向の範囲WRLに限定する。このように、候補ピクセルを抽出する範囲を限定することにより、被検体の体外領域から候補ピクセルを抽出してしまうことが防止できる。また、体外領域では候補ピクセルを抽出する処理を行わなくて済むので、抽出処理を短時間で行うこともできる。候補ピクセルを抽出した後、ステップST6に進む。
When Steps ST2 to ST4 and Step ST20 are executed, the process proceeds to Step ST5.
In step ST5, as in the first embodiment, candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary between the lung and the liver are extracted. FIG. 27 shows a state where candidate pixels are extracted from the boundary region R i of the coronal plane CO i . The method for extracting candidate pixels is the same as in the first embodiment. However, in the second mode, the range when extracting candidate pixels from the boundary region R i is limited to the range W RL in the RL direction of the in-vivo region of the subject specified in step ST20. Thus, by limiting the range in which candidate pixels are extracted, it is possible to prevent candidate pixels from being extracted from the extracorporeal region of the subject. In addition, since it is not necessary to perform a process for extracting candidate pixels in the extracorporeal region, the extraction process can be performed in a short time. After extracting the candidate pixels, the process proceeds to step ST6.
ステップST6では、抽出された候補ピクセルの中から、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する。候補ピクセルは、体内領域のRL方向の範囲WRLから抽出されているので、ピクセルを特定する処理も、範囲WRL内だけで行えばよい。したがって、ピクセルを特定する処理も短時間で行うことができる。ピクセルを特定した後、ステップST7に進む。 In step ST6, a pixel located at the boundary between the lung and the liver is identified from the extracted candidate pixels. Candidate pixels, because it is extracted from a range W RL and RL direction in the body region, also a process of specifying the pixel may be carried out only within the range W RL. Therefore, the process of specifying pixels can be performed in a short time. After specifying the pixel, the process proceeds to step ST7.
ステップST7〜ST8は第1の形態と同じであるので、説明は省略する。
第2の形態でも、第1の形態と同様に、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することができるので良好な呼吸信号を取得することができ、また、オペレータはナビゲータ領域の位置を探し出す必要がないので、オペレータの作業負担を軽減することもできる。更に、第2の形態では、被検体の体外領域から候補ピクセルを抽出してしまうことを防止することができ、また、候補ピクセルを抽出する処理に掛かる時間や、肺と肝臓との境界に位置するピクセルを特定する処理に掛かる時間も短縮することができる。
Since steps ST7 to ST8 are the same as those in the first embodiment, the description thereof is omitted.
In the second embodiment, as in the first embodiment, a navigator area can be set at the boundary between the lung and the liver, so that a good breathing signal can be obtained, and the operator can change the position of the navigator area. Since there is no need to find out, the operator's work load can be reduced. Furthermore, in the second embodiment, it is possible to prevent candidate pixels from being extracted from the extracorporeal region of the subject, and it is possible to prevent the candidate pixels from being extracted, or to locate the boundary between the lung and the liver. It is also possible to shorten the time required for the process of specifying the pixel to be performed.
尚、第2の形態では、ローカライザスキャンLSにおいて、m枚のアキシャル面AX1〜AXmの画像データを取得しているが、1枚のアキシャル面の画像データのみを取得し、体内領域のRL方向の範囲WRLを求めてもよい。 In the second embodiment, the image data of m axial surfaces AX 1 to AX m are acquired in the localizer scan LS, but only the image data of one axial surface is acquired, and the RL in the body region is acquired. The direction range WRL may be obtained.
2 マグネット
3 テーブル
3a クレードル
4 受信コイル
5 シーケンサ
6 送信器
7 勾配磁場電源
8 受信器
9 制御部
10 操作部
11 表示部
12 被検体
21 ボア
22 超伝導コイル
23 勾配コイル
24 送信コイル
91 画像データ作成手段
92 脂肪除去手段
93 境界領域決定手段
94 ピクセル抽出手段
95 ピクセル特定手段
96 ナビゲータ領域決定手段
2 Magnet 3 Table 3a Cradle 4 Receiving coil 5 Sequencer 6 Transmitter 7 Gradient magnetic field power supply 8 Receiver 9 Control unit 10 Operation unit 11 Display unit 12 Subject 21 Bore 22 Superconducting coil 23 Gradient coil 24 Transmitting coil 91 Image data creation means 92 Fat removal means 93 Boundary area determining means 94 Pixel extracting means 95 Pixel specifying means 96 Navigator area determining means
Claims (21)
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る複数の第1の断面の画像データに基づいて、前記第1の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出手段と、
前記ピクセル抽出手段により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第1の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定手段と、
前記第1の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定手段と、
を有する磁気共鳴装置。 A magnetic resonance apparatus for setting a navigator region for collecting respiratory signals of the subject at a boundary between the first part and the second part of the subject,
Based on image data of a plurality of first cross sections crossing the first part and the second part, a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary are determined for each of the first cross sections. Pixel extracting means for extracting;
Based on the pixel values of the pixels located around each candidate pixel extracted by the pixel extracting means, a set of pixels located at the boundary is selected from the plurality of candidate pixels for each of the first cross sections. Pixel identification means to identify;
From the set of pixels identified for each of the first cross-sections, select a set of pixels used to determine the position of the navigator region, and based on the selected set of pixels , position of the navigator region Navigator area determining means for determining
A magnetic resonance apparatus.
選択されたピクセルの集合に、ピクセルの切れ目があるか否かを判断し、前記ピクセルの切れ目がある場合、前記ピクセルの切れ目を繋ぎ、前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項1に記載の磁気共鳴装置。 The navigator area determining means includes
Determine whether there is a pixel break in the selected set of pixels, and if there is a break in the pixel, connect the pixel break and based on the set of pixels after the pixel break is connected Te, it determines the position of the navigator area, the magnetic resonance apparatus according to claim 1.
前記ピクセルの切れ目が繋がれた後のピクセルの集合に対してフィッティング処理を行い、フィッティング処理された後のピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定する、請求項2に記載の磁気共鳴装置。 The navigator area determining means includes
The magnetic field according to claim 2 , wherein a fitting process is performed on a set of pixels after the pixel breaks are connected, and a position of the navigator region is determined based on the set of pixels after the fitting process. Resonator.
前記フィッティング処理された後のピクセルの集合の中で、最も上に位置するピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項3に記載の磁気共鳴装置。 The navigator area determining means includes
The magnetic resonance apparatus according to claim 3 , wherein a topmost pixel in the set of pixels after the fitting process is determined as a position of the navigator region.
前記最も上に位置するピクセルが複数存在する場合は、複数のピクセルのうちのいずれか一つのピクセルを、前記ナビゲータ領域の位置として決定する、請求項4に記載の磁気共鳴装置。 The navigator area determining means includes
5. The magnetic resonance apparatus according to claim 4 , wherein when there are a plurality of the uppermost pixels, one of the plurality of pixels is determined as a position of the navigator region.
前記第1の断面の画像データの微分画像データを作成し、前記微分画像データに基づいて、前記候補ピクセルを抽出する、請求項1〜5のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。 The pixel extracting means includes
The first creates a differential image data of the image data of the cross section, on the basis of the differential image data, for extracting the candidate pixel, a magnetic resonance device according to any one of claims 1-5.
前記微分画像データを用いて、前記境界を横切るライン上のピクセルの微分値のプロファイルを求め、前記プロファイルに基づいて、前記候補ピクセルを抽出する、請求項6に記載の磁気共鳴装置。 The pixel extracting means includes
The magnetic resonance apparatus according to claim 6 , wherein a profile of a differential value of a pixel on a line crossing the boundary is obtained using the differential image data, and the candidate pixel is extracted based on the profile.
前記ライン上において2つ以上の候補ピクセルが抽出された場合、前記ライン上の各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記2つ以上の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項7に記載の磁気共鳴装置。 The pixel specifying means includes
When two or more candidate pixels are extracted on the line, the boundary is selected from the two or more candidate pixels based on the pixel values of pixels located around each candidate pixel on the line. The magnetic resonance apparatus according to claim 7 , wherein the pixel is located.
前記候補ピクセルに対して第1の領域と第2の領域とを設定し、前記第1の領域に含まれるピクセルのピクセル値と、前記第2の領域に含まれるピクセルのピクセル値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項8に記載の磁気共鳴装置。 The pixel specifying means includes
A first area and a second area are set for the candidate pixel, and based on a pixel value of a pixel included in the first area and a pixel value of a pixel included in the second area The magnetic resonance apparatus according to claim 8 , wherein a pixel located at the boundary is specified.
前記第1の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値と、前記第2の領域に含まれるピクセルのピクセル値の平均値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項9に記載の磁気共鳴装置。 The pixel specifying means includes
The average value of the pixel values of pixels included in the first region, based on the average value of pixel values of pixels included in the second region, identifying a pixel located at the boundary, according to claim 9 The magnetic resonance apparatus described in 1.
前記第1の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値と、前記第2の領域に含まれるピクセルのピクセル値の中央値とに基づいて、前記境界に位置するピクセルを特定する、請求項9に記載の磁気共鳴装置。 The pixel specifying means includes
And median of the pixel values of pixels included in the first region, based on the median of the pixel values of pixels included in the second region, identifying a pixel located at the boundary, according to claim 9 The magnetic resonance apparatus described in 1.
前記ピクセル抽出手段は、
前記境界領域の中から前記候補ピクセルを抽出する、請求項1〜11のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。 A boundary region determining means for determining a boundary region including the boundary based on the image data of the first cross section;
The pixel extracting means includes
Extracting the candidate pixel from the boundary area, the magnetic resonance apparatus according to any one of claims 1 to 11.
前記第1の断面の画像データの投影プロファイルを作成し、前記投影プロファイルに現れる段差の位置に基づいて、前記境界領域を決定する、請求項12に記載の磁気共鳴装置。 The boundary region determining means includes
The magnetic resonance apparatus according to claim 12 , wherein a projection profile of the image data of the first cross section is created, and the boundary region is determined based on a position of a step appearing in the projection profile.
前記ピクセル抽出手段は、
前記境界領域から候補ピクセルを抽出するときの範囲を、前記体内領域の所定方向の範囲に限定する、請求項12又は13に記載の磁気共鳴装置。 Based on image data of a second cross section that intersects the first cross section, a range specifying unit that specifies a range in a predetermined direction of the in-vivo region of the subject,
The pixel extracting means includes
The magnetic resonance apparatus according to claim 12 or 13 , wherein a range when extracting candidate pixels from the boundary region is limited to a range in a predetermined direction of the in-vivo region.
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る複数の第1の断面の画像データに基づいて、前記第1の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出ステップと、
前記ピクセル抽出ステップにより抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第1の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定ステップと、
前記第1の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定ステップと、
を有するナビゲータ領域設定方法。 A navigator area setting method for setting a navigator area for collecting respiratory signals of the subject at a boundary between a first part and a second part of the subject,
Based on image data of a plurality of first cross sections crossing the first part and the second part, a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary are determined for each of the first cross sections. A pixel extraction step to extract;
Based on the pixel values of the pixels located around each candidate pixel extracted by the pixel extraction step, a set of pixels located at the boundary is selected from the plurality of candidate pixels for each first cross section. A pixel identification step to identify;
From the set of pixels identified for each of the first cross-sections, select a set of pixels used to determine the position of the navigator region, and based on the selected set of pixels , position of the navigator region Navigator area determination step for determining
A navigator area setting method.
前記第1の部位と前記第2の部位とを横切る複数の第1の断面の画像データに基づいて、前記第1の断面ごとに、前記境界に位置するピクセルの候補となる複数の候補ピクセルを抽出するピクセル抽出処理と、
前記ピクセル抽出処理により抽出された各候補ピクセルの周囲に位置するピクセルのピクセル値に基づいて、前記第1の断面ごとに、前記複数の候補ピクセルの中から、前記境界に位置するピクセルの集合を特定するピクセル特定処理と、
前記第1の断面ごとに特定されたピクセルの集合から、前記ナビゲータ領域の位置を決定するために使用されるピクセルの集合を選択し、選択されたピクセルの集合に基づいて、前記ナビゲータ領域の位置を決定するナビゲータ領域決定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。 A program for a magnetic resonance apparatus that sets a navigator region for collecting respiratory signals of a subject at a boundary between a first part and a second part of the subject,
Based on image data of a plurality of first cross sections crossing the first part and the second part, a plurality of candidate pixels that are candidates for pixels located at the boundary are determined for each of the first cross sections. Pixel extraction processing to extract,
Based on pixel values of pixels located around each candidate pixel extracted by the pixel extraction process, a set of pixels located at the boundary is selected from the plurality of candidate pixels for each of the first cross sections. Pixel identification processing to identify,
From the set of pixels identified for each of the first cross-sections, select a set of pixels used to determine the position of the navigator region, and based on the selected set of pixels , position of the navigator region Navigator area determination processing for determining
A program to make a computer execute.
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