JP6261871B2 - 画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置に関する。

磁気共鳴イメージングは、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンをラーモア周波数（Larmor frequency）のＲＦ（Radio Frequency）パルスで磁気的に励起し、この励起に伴って発生するＮＭＲ（Nuclear Magnetic Resonance）信号から画像を再構成する撮像法である。

従来、この磁気共鳴イメージングの分野において、被検体内を流れる体液（以下、適宜「流体」）である血液の画像を得る手法として、ＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）が知られている。また、ＭＲＡのうち造影剤を使用しない手法は、非造影ＭＲＡなどと称される。非造影ＭＲＡにおいては、例えば、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ（Spatial Labeling Inversion Pulse）法と呼ばれる、インバージョンリカバリー（ＩＲ（Inversion Recovery））パルスを流体に印加することによりラベリング（標識化）を行い、一定時間後にＭＲ画像を撮像する方法が知られている。

特開２００９−２８５２５号公報 特開２０１０−８８５１５号公報

本発明が解決しようとする課題は、被検体内の流体の動態を適切に評価することができる画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置を提供することである。

実施形態に係る画像処理装置は、特定部と、導出部とを備える。前記特定部は、流体が流れる標識化領域に標識化パルスを印加して収集された、相互に関連する複数の画像のうち、それぞれの前記画像内の前記流体の領域を特定する。前記導出部は、特定された前記流体の領域に基づき、前記流体の動態を示す指標を導出する。前記導出部は、前記画像の中で、前記流体が流れる解剖学的形態に対応する形態領域を特定した後に、該形態領域内を通る直線若しくは曲線を用いて、前記指標を導出する。

図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図。 図２は、第１の実施形態に係る制御部を示すブロック図。 図３は、第１の実施形態におけるパルスシーケンスを示す図。 図４Ａは、第１の実施形態におけるパルスシーケンスを示す図。 図４Ｂは、第１の実施形態におけるパルスシーケンスを示す図。 図５は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャート。 図６は、第１の実施形態において、脳内の特徴的な部位の解剖学的な位置を示す図。 図７は、第１の実施形態における撮像領域及び標識化領域を示す図。 図８は、第１の実施形態におけるＣＳＦ画像列の一例を示す図。 図９Ａは、第１の実施形態における指標の導出を示す図。 図９Ｂは、第１の実施形態における指標の導出を示す図。 図１０Ａは、第１の実施形態における表示例を示す図。 図１０Ｂは、第１の実施形態における表示例を示す図。 図１０Ｃは、第１の実施形態における表示例を示す図。 図１１は、第１の実施形態における他の表示例を示す図。 図１２は、第２の実施形態に係る制御部を示すブロック図。 図１３は、第２の実施形態における形態領域の一例を示す図。 図１４は、第２の実施形態における処理手順を示すフローチャート。 図１５Ａは、第２の実施形態における指標の導出を示す図。 図１５Ｂは、第２の実施形態における指標の導出を示す図。 図１６は、他の実施形態における撮像断面を示す図。 図１７は、他の実施形態におけるＣＳＦ画像を示す図。 図１８Ａは、他の実施形態における基準位置を示す図。 図１８Ｂは、他の実施形態における基準位置を示す図。 図１９Ａは、他の実施形態における指標の導出を示す図。 図１９Ｂは、他の実施形態における表示例を示す図。 図２０は、他の実施形態における表示例を示す図。 図２１は、他の実施形態における表示例を示す図。 図２２は、他の実施形態における表示例を示す図。 図２３は、他の実施形態における表示例を示す図。 図２４は、他の実施形態における修正及び削除を示す図。 図２５は、ある実施形態における形態領域特定部を示すブロック図。 図２６は、ＣＳＦの信号強度の遷移の特性を説明するための図。 図２７は、標識化領域内で標識化されたＣＳＦを示す図。 図２８は、形態領域特定部によって特定された形態領域を示す図。 図２９は、他の実施形態における表示例を示す図。 図３０は、撮像タイミングの範囲設定を説明するための図。 図３１は、他の実施形態におけるデータ収集部の構成を示す図。 図３２は、撮像タイミングの範囲設定を受け付けるＧＵＩを説明するための図。

以下、図面を参照しながら、各実施形態に係る画像処理装置、画像表示装置、磁気共鳴イメージング装置（以下、適宜「ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置」）、及び方法を詳細に説明する。また、以下の実施形態においては、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、適宜説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１、傾斜磁場コイル１０２、傾斜磁場電源１０３、寝台１０４、寝台制御部１０５、送信ＲＦコイル１０６、送信部１０７、受信ＲＦコイル１０８、受信部１０９、シーケンス制御部１１０、及び計算機システム１２０を備える。なお、ＭＲＩ装置１００に被検体Ｐは含まれない。

静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、永久磁石、超伝導磁石などである。傾斜磁場コイル１０２は、中空の円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０３から個別に電流を受けて、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生させる。なお、Ｚ軸方向は、静磁場と同方向とする。

傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２に電流を供給する。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ、及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じてＮＭＲ信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＮＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。

寝台１０４は、被検体Ｐが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御部１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体Ｐが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御部１０５は、計算機システム１２０による制御のもと、寝台１０４を駆動して天板１０４ａを長手方向及び上下方向へ移動する。

送信ＲＦコイル１０６は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、送信部１０７からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。送信部１０７は、ラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信ＲＦコイル１０６に供給する。

受信ＲＦコイル１０８は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられるＮＭＲ信号を受信する。受信ＲＦコイル１０８は、ＮＭＲ信号を受信すると、受信したＮＭＲ信号を受信部１０９へ出力する。

受信部１０９は、受信ＲＦコイル１０８から出力されるＮＭＲ信号に基づいてｋ空間データを生成する。具体的には、受信部１０９は、受信ＲＦコイル１０８から出力されるＮＭＲ信号をデジタル変換することによってｋ空間データを生成する。ｋ空間データには、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ、及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒによって、ＰＥ（Phase Encode）方向、ＲＯ（Read Out）方向、ＳＥ（Slice Encode）方向の空間周波数の情報が対応付けられている。また、受信部１０９は、生成したｋ空間データをシーケンス制御部１１０へ送信する。なお、受信部１０９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０２などを備える架台装置側に備えられていてもよい。

シーケンス制御部１１０は、計算機システム１２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０３、送信部１０７及び受信部１０９を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信部１０７が送信ＲＦコイル１０６に送信するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信部１０９がＮＭＲ信号を検出するタイミングなどが定義される。

なお、シーケンス制御部１１０は、傾斜磁場電源１０３、送信部１０７及び受信部１０９を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信部１０９からｋ空間データを受信すると、受信したｋ空間データを計算機システム１２０へ転送する。

計算機システム１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行い、インタフェース部１２１、画像再構成部１２２、記憶部１２３、入力部１２４、表示部１２５、及び制御部１２６を有する。

インタフェース部１２１は、シーケンス情報をシーケンス制御部１１０へ送信し、シーケンス制御部１１０からｋ空間データを受信する。また、インタフェース部１２１は、ｋ空間データを受信すると、受信したｋ空間データを記憶部１２３に格納する。

画像再構成部１２２は、記憶部１２３によって記憶されたｋ空間データに対して、フーリエ変換処理などの再構成処理を施すことによって、スペクトラムデータや画像データを生成する。記憶部１２３は、インタフェース部１２１によって受信されたｋ空間データや、画像再構成部１２２によって生成された画像データなどを記憶する。例えば、記憶部１２３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどである。入力部１２４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部１２４は、例えば、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチなどの選択デバイス、あるいはキーボードなどの入力デバイスである。表示部１２５は、制御部１２６による制御のもと、スペクトラムデータや画像データなどの各種の情報を表示する。表示部１２５は、例えば、液晶表示器などの表示デバイスである。

制御部１２６は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、制御部１２６は、入力部１２４を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１１０に送信することによって撮像を制御する。また、制御部１２６は、撮像の結果としてシーケンス制御部１１０から送られるｋ空間データに基づいて行われる画像の再構成を制御したり、表示部１２５による表示を制御したりする。例えば、制御部１２６は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。

ここで、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、流体が流れる標識化領域に標識化パルスを印加して時系列に沿った複数時相の画像を収集し、収集した画像それぞれを解析することで、流体の動態を示す指標を導出する。また、第１の実施形態においては、流体として、脳脊髄液（以下、適宜「ＣＳＦ（Cerebrospinal Fluid）」）を想定する。かかる処理は、制御部１２６が備える各部を中心に実現される。例えば、図１に示すように、制御部１２６は、データ収集部１２６ａと、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂと、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃと、指標導出部１２６ｄと、表示制御部１２６ｅとを備える。

図２は、第１の実施形態に係る制御部１２６を示すブロック図である。データ収集部１２６ａは、複数時相のＣＳＦ画像を収集する。例えば、データ収集部１２６ａは、シーケンス制御部１１０などを制御し、ＣＳＦが流れる標識化領域に標識化パルスを印加して、複数時相のｋ空間データを収集する。また、データ収集部１２６ａは、収集したｋ空間データをＣＳＦ画像生成部１２６ｂへ送る。

ここで、データ収集部１２６ａは、例えば、Ｔｉｍｅ−ＳＬＩＰ（Spatial Labeling Inversion Pulse）法（以下、適宜「ｔ−ＳＬＩＰ法」と称する）を用いて造影剤を使用せずに複数時相のＣＳＦ画像を収集する。

図３、４Ａ、及び４Ｂは、第１の実施形態におけるパルスシーケンスを示す図である。なお、図３、４Ａ、及び４Ｂにおいて、横軸は時間である。ｔ−ＳＬＩＰ法は、撮像領域に流出又は流入する流体を、この撮像領域とは独立の標識化領域で標識化し、撮像領域に流出又は流入する流体の信号値を高く又は低くすることで、流体を選択的に描出する、すなわち流体を可視化する手法である。

図３に示すように、ｔ−ＳＬＩＰ法においては、例えば、反転回復パルス（以下、適宜「ＩＲ（Inversion Recovery）パルス」）が標識化パルスとして印加されることで、標識化領域を流れる流体が標識化される。また、標識化パルスが印加されたタイミングからＴＩ（Traveling Time）時間経過後にデータ（「echo」）が収集される。このＴＩ時間は、標識化領域の設定位置や、流体を描出しようとしている撮像領域の設定位置、背景部分における縦磁化の緩和時間などの撮像条件に応じて、適切に設定される。また、図３に示すように、標識化パルスには、領域非選択ＩＲパルスＰ１と、領域選択ＩＲパルスＰ２とがあり、両者は略同時に印加される。但し、領域非選択ＩＲパルスＰ１は、印加の有無を選択することができる。また、領域選択ＩＲパルスＰ２の印加領域となる標識化領域は、撮像領域とは独立に任意に設定することができる。なお、複数の標識化パルスが印加されるように撮像条件を設定してもよい。

ここで、ｔ−ＳＬＩＰ法によるイメージングには、ｆｌｏｗ−ｉｎ法とｆｌｏｗ−ｏｕｔ法とがある。ｆｌｏｗ−ｉｎ法は、領域選択ＩＲパルスを撮像領域に印加して撮像領域における縦磁化を反転させ、撮像領域の外部から撮像領域に流入する標識化されていない流体を描出する手法である。一方、ｆｌｏｗ−ｏｕｔ法は、領域非選択ＩＲパルスを撮像領域に印加して縦磁化を反転させるとともに標識化領域に領域選択ＩＲパルスを印加して標識化領域内における流体の縦磁化を正値に反転させ、標識化領域から撮像領域に流出する標識化された流体を選択的に描出する手法である。例えば、ｆｌｏｗ−ｉｎ法では、標識化領域が撮像領域に設定され、ｆｌｏｗ−ｏｕｔ法では、標識化領域が撮像領域内に設定される。なお、ｆｌｏｗ−ｉｎ法及びｆｌｏｗ−ｏｕｔ法の定義は上述に限られるものではなく、定義の仕方によっては、その逆の名称や他の名称で呼ばれてもよい。また、撮像領域や標識化領域の設定も、撮像目的などに応じて任意に変更することが可能である。

このため、流体が撮像領域に流入した後にデータの収集が開始されるようにデータ収集タイミングを決定することができる。また、領域非選択ＩＲパルスによって背景部分の縦磁化を反転させた場合には、縦緩和によって背景部分の縦磁化の絶対値がゼロ付近となるタイミングでデータの収集が開始されるようにデータ収集タイミングを決定してもよい。

なお、図３、４Ａ、及び４Ｂにおいて、イメージングデータの収集用のシーケンスとしては、ＳＳＦＰ（Steady State Free Precession）シーケンスや、ＦＡＳＥ（Fast Asymmetric Spin Echo又はFast Advanced Spin Echo）シーケンスなどの任意のシーケンスが使用できる。

また、流体を識別するための標識化は、標識化パルスを標識化領域又は撮像領域に印加することにより行うことができる。標識化パルスとして利用可能なパルスとしては、ＩＲパルス、ＳＡＴ（saturation）パルス、ＳＰＡＭＭ（Spatial Modulation Of Magnetization）パルス、及び、ダンテ（ＤＡＮＴＥ）パルスが知られている。

領域選択的なＳＡＴパルスは、選択されたスラブ領域の磁化ベクトルを９０°倒して縦磁化を飽和させるパルスである。また、単一のみならず複数のＳＡＴパルスが印加されるように、撮像条件を設定することもできる。複数のＳＡＴパルスを印加する場合には、複数の選択スラブ領域を放射状やストライプ状のパターンに設定することができる。

ＳＰＡＭＭパルスは、Rest grid pulseとも呼ばれ、元々心臓の動きをモニタリングするために開発されたものである。ＳＰＡＭＭパルスは、領域非選択的に印加されるパルスであり、傾斜磁場の調整により、ストライプパターン、グリッドパターン（格子状のパターン）、放射状のパターンなどの所望のパターンで飽和された領域を形成することができる。そして、飽和パターンが位置マーカとして機能するため、ＳＰＡＭＭパルスの印加を伴うイメージングによって、体液の流れを示す画像を得ることができる。

ダンテパルスも、ストライプパターンやグリッドパターンや放射状のパターンなどの所望のパターンで飽和された領域を形成するラベリングパルスである。ＳＰＡＭＭパルス及びダンテパルスは、同時刻に印加される複数のＳＡＴパルスと等価のパルスである。

更に、単一または複数のＩＲパルス又はＳＡＴパルスと、ＳＰＡＭＭパルス又はダンテパルスとを組合せて標識化パルスとして印加されるように撮像条件を設定することもできる。

また、ＩＲパルス、ＳＡＴパルス、ＳＰＡＭＭパルス、及びダンテパルスなどの標識化パルスの印加タイミングを、トリガ信号に基づいて決定する場合、トリガ信号としては、例えば、ＥＣＧ（electro cardiogram）信号、呼吸センサによる同期信号（呼吸同期）、脈波同期(ＰＰＧ（Peripheral Pulse Gating）信号などの生体信号や、クロック信号などの任意の信号を用いることができる。ＥＣＧ信号やＰＰＧ信号を用いる場合には、ＥＣＧユニットやＰＰＧ信号検出ユニットがＭＲＩ装置１００に接続される。

第１の実施形態に係るデータ収集部１２６ａは、ＣＳＦの動態を評価する目的のために複数時相のデータを収集するが、その手法として、例えば、以下の２つの手法を実行することができる。まず、第１の手法において、データ収集部１２６ａは、図４Ａに示すように、標識化領域に標識化パルスを印加し、所定の時間（ＴＩ時間）経過後、撮像領域のデータを「１時相分」収集する。また、データ収集部１２６ａは、図４Ａに示すように、ＴＩ時間を「ＴＩ１」、「ＴＩ２」、「ＴＩ３」、・・・と変更しながら、それぞれ「１時相分」のデータを収集する。こうして、データ収集部１２６ａは、複数時相のデータ、すなわち、各時刻に対応する複数フレーム分のデータを収集することができる。なお、ＴＩ時間を小刻みに多数設定することで、より細かな時間変化に対応するＣＳＦの動態を観察することができる。

また、第２の手法において、データ収集部１２６ａは、図４Ｂに示すように、標識化領域に標識化パルスを印加した後、連続的に複数回に亘るデータ収集（例えば、データ収集１、データ収集２、データ収集３、・・・）を繰り返す。複数回に亘り時間的に連続して収集された各データは、ＴＩ時間が、「ＴＩ１１」、「ＴＩ１２」、「ＴＩ１３」、・・・と異なる。こうして、データ収集部１２６ａは、１回の標識化パルスの印加後、複数時相のデータ、すなわち、各時刻に対応する複数フレーム分のデータを収集することができる。なお、第２の手法においても、ＴＩ時間を小刻みに多数設定することで、より細かな時間変化に対応するＣＳＦの動態を観察することができる。

図２に戻り、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂは、複数時相のＣＳＦ画像を生成する。例えば、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂは、画像再構成部１２２などを制御し、データ収集部１２６ａから送られたｋ空間データを用いて画像再構成を行い、複数時相のＣＳＦ画像を生成する。また、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂは、生成した複数時相のＣＳＦ画像を、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃ及び表示制御部１２６ｅそれぞれへ送る。

ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、複数時相のＣＳＦ画像それぞれの中で、ＣＳＦが存在する領域（以下、適宜「ＣＳＦ領域」）を特定する。例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂから送られた複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析し、ＣＳＦ領域を特定する。また、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、複数時相のＣＳＦ画像とＣＳＦ領域情報とを指標導出部１２６ｄへ送る。なお、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃによる処理の詳細は後述する。

指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域それぞれに基づき、ＣＳＦの動態を示す指標を導出する。例えば、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃから送られた複数時相のＣＳＦ画像とＣＳＦ領域情報とを用いて、ＣＳＦ領域それぞれの中で所定の特徴量（例えば、ＣＳＦの位置やＣＳＦ領域の面積など）を特定し、特定した特徴量の変動軌跡を複数時相のＣＳＦ画像に亘って追跡することで、所定時間毎のＣＳＦの位置やＣＳＦ領域の面積、複数時相に亘る平均としてのＣＳＦの速度情報などの指標を導出する。また、指標導出部１２６ｄは、導出した指標を表示制御部１２６ｅへ送る。なお、指標導出部１２６ｄによる処理の詳細は後述する。

表示制御部１２６ｅは、指標導出部１２６ｄによって導出された指標を表示部１２５に表示する。例えば、表示制御部１２６ｅは、時系列に沿って導出された所定時間毎のＣＳＦの位置を、時系列に沿って表示部１２５に表示する。なお、表示制御部１２６ｅによる処理の詳細は後述する。

次に、図５は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。なお、上述したように、第１の実施形態において、処理対象の部位は、脳内に存在するＣＳＦである。図６は、第１の実施形態において、脳内の特徴的な部位の解剖学的な位置を示す図である。図６においては、脳を左右に分ける面（「矢状断面」若しくは「サジタル（Sagittal）面」などと称される）で撮像した画像（以下、適宜「サジタル画像」）を示す。図６に示すサジタル画像は、側脳室６０１、モンロー孔６０２、第三脳室６０３、中脳水道６０４、第四脳室６０５、中心管６０６を含む。

図５に示すように、ＭＲＩ装置１００において、まず、制御部１２６が、入力部１２４を介して操作者からｔ−ＳＬＩＰ法による撮像の撮像条件を受け付ける（ステップＳ５０１）。

図７は、第１の実施形態における撮像領域及び標識化領域を示す図である。図７に示すように、第１の実施形態において、撮像領域は、ＣＳＦの移動方向や拡散方法に沿って、ＣＳＦを視認できるように設定される。図７に示すサジタル画像の場合、典型的には、第三脳室６０３から中脳水道６０４、中脳水道６０４から第四脳室６０５へと流れ出るＣＳＦなどが視認される。また、第１の実施形態において、標識化領域７０１は、撮像領域内に設定される。例えば、図７に示すように、標識化領域７０１は、撮像領域内でＣＳＦが流れ出る開始点に位置付けられる第三脳室６０３上に設定される。また、撮像領域は、必ずしも、側脳室６０１、モンロー孔６０２、第三脳室６０３、中脳水道６０４、第四脳室６０５、及び中心管６０６の全てを含むように設定される必要はない。例えば、撮像領域は、側脳室６０１や、中脳水道６０４のみを含むように設定されてもよい。上述したように、撮像領域は、ＣＳＦの移動方向や拡散方法に沿ってＣＳＦを視認可能に設定されればよく、脳内の特徴的な部位のうちどの部位を含むように撮像領域を設定するかは、撮像の目的などに応じて任意に変更可能である。なお、標識化領域７０１以外から標識化領域７０１にＣＳＦが流れる様子が視認される場合もある。

図５に戻り、操作者によって撮像開始が指示されると、データ収集部１２６ａが、ｔ−ＳＬＩＰ法によるパルスシーケンスのシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１１０に送信することによって、ＮＭＲ信号に基づくｋ空間データを収集する（ステップＳ５０２）。そして、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂが、ステップＳ５０１において収集されたｋ空間データに対して離散２次元フーリエ変換などの再構成処理を施すことによって、複数時相のＣＳＦ画像から構成されるＣＳＦ画像列を生成する（ステップＳ５０３）。

図８は、第１の実施形態におけるＣＳＦ画像列の一例を示す図である。図８において、フレーム８０１、フレーム８０２、フレーム８０３、・・・は、図４Ａ及び４Ｂに示されるように、異なるＴＩ時間でデータ収集を行ったｋ空間データを再構成した一連のＣＳＦ画像列である。図８に示すように、ＣＳＦ画像列は、時刻や撮像タイミング、フレーム番号に応じて並べられる。また、図８に示すＣＳＦ画像列においては、標識化領域７０１にて標識化されたＣＳＦ領域２５０及びＣＳＦ領域２５０ａが、第三脳室６０３から中脳水道６０４、中脳水道６０４から第四脳室６０５へと流れ出る様子が観察される。

図５に戻り、続いて、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃが、ステップＳ５０３において生成された複数時相のＣＳＦ画像それぞれの中で、ＣＳＦ領域を特定する（ステップＳ５０４）。

例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ｋ平均法や判別分析法による解析を行うことで、ＣＳＦ画像それぞれの中でＣＳＦ領域２５０を特定する。例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、この解析において、標識化されて流れ出たＣＳＦ領域２５０とその他の領域との画像信号の強度差を利用する。なお、その他の領域とは、例えば、中脳水道６０４、第四脳室６０５といった標識化されていない領域や、図示されてない脳実質領域のことである。

その他、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、入力部１２４を介して操作者によって手動で指定されることでＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂによって生成されたＣＳＦ画像列を表示部１２５に表示し、各ＣＳＦ画像列上で、操作者による手動で、ＣＳＦ領域２５０の指定を受け付けてもよい。

また、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、時間経過に伴う画像信号強度の遷移、分散、平均値によるクラスタリングを用いた解析を行うことで、ＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。標識化領域であるか否か、ＣＳＦが存在するか否かに応じて、時間経過に伴う画像信号強度の遷移が異なるため、この特性を利用すると効果的である。また、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＡＣＭ（Active Counter Model）、ＡＳＭ（Active Shape Model）を用いた解析を行うことで、ＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。この場合、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＣＳＦ領域２５０が概ね矩形であるという形状情報を利用する。また、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＣＳＦが通過するであろうと推測される生物学的な構造の知識を用いた解析を行うことで、ＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。この場合、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、第三脳室６０３の下方に第四脳室６０５があり、両者の間を中脳水道６０４が結んでいるといった生物学的な構造の知識を利用する。また、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、他の断面画像や、マルチスライス撮像で収集された断面画像などを用いて、３Ｄの解析を行うことで、ＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。また、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、上述した複数の手法を組み合わせてＣＳＦ領域２５０を特定してもよい。

そして、指標導出部１２６ｄが、ステップＳ５０４において特定されたＣＳＦ領域２５０それぞれに基づき、ＣＳＦの動態を示す指標を導出する（ステップＳ５０５）。

図９Ａ及び９Ｂは、第１の実施形態における指標の導出を示す図である。図９Ａは、図８で示されるフレーム８０２の一部を拡大したものを示す。まず、指標導出部１２６ｄは、フレーム８０２内のＣＳＦ領域２５０のうち、水平方向及び垂直方向に最少となる位置を基準位置９０１ａとし、次に、基準位置９０１ａからの距離が最も大きいＣＳＦ領域２５０内の位置９０１ｂを、ＣＳＦ位置として特定する。すなわち、この場合、ＣＳＦの動態を示す指標として用いられるＣＳＦ位置は、ＣＳＦ領域の対向する端部からの距離である。なお、指標導出部１２６ｄは、基準位置９０１ａからの距離として、市街地距離やユークリッド距離など、任意の距離尺度を用いてもよく、また、任意の直線（例えば、中脳水道に沿う直線）に射影した方向成分を用いてもよい。また、ＣＳＦ位置は、基準位置からの距離が大きい画素の位置に限られず、例えば、ＣＳＦ領域内の重心の画素の位置でもよい。

また、図９Ｂは、図８で示されるフレーム８０３の一部を拡大したものを示す。フレーム８０３の場合、ＣＳＦ領域は、ＣＳＦ領域２５０とＣＳＦ領域２５０ａとに示されるように、不連続に存在する。かかる場合、例えば、指標導出部１２６ｄは、基準位置９０２ａと連続するＣＳＦ領域２５０のうち、基準位置９０２ａからの距離が最も大きいＣＳＦ領域２５０内の位置を、特徴量であるＣＳＦの位置（以下、適宜「ＣＳＦ位置」）として特定する。この場合、図９Ｂにおいて９０２ｂで示される位置が、ＣＳＦ位置として特定される。また、例えば、指標導出部１２６ｄは、基準位置９０２ａと連続しないＣＳＦ領域２５０ａのうち、基準位置９０２ａからの距離が最も大きいＣＳＦ領域２５０ａ内の位置をＣＳＦ位置として特定してもよい。この場合、図９Ｂにおいて９０２ｃで示される位置が、ＣＳＦ位置として特定される。なお、後者の場合、例えば、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域２５０とＣＳＦ領域２５０ａとが一定の連続の関係にあるか否かを、閾値を用いて判定し、一定の連続の関係にあると判定したことを条件として、ＣＳＦ領域２５０ａ内の位置をＣＳＦ位置として特定してもよい。

また、第１の実施形態において、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦの動態を示す指標として、更に、複数フレームの平均としての速度情報を導出する。例えば、指標導出部１２６ｄは、フレーム（時刻に相当する）をＸ軸、ＣＳＦ位置をＹ軸にプロットした際に、以下の（１）式で示される回帰直線を計算する。なお、指標導出部１２６ｄは、全フレーム又は一部のフレームで回帰直線を計算すればよい。

（１）式において、Ｘはフレーム番号（時刻）、Ｙは時刻Ｘに対応するＣＳＦ位置の距離、ａは回帰直線の傾き、ｂはオフセットである。ａは、フレーム当たりのＣＳＦ位置の移動量であるので、フレーム間の時間（フレームレート）を用いてフレームを時刻に変換することにより、単位時間におけるＣＳＦ移動量、つまり複数フレームの平均としての速度が計算される。

また、例えば、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦの動態を示す指標として、ＣＳＦ領域の面積を用いてもよい。指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域の面積を、画素数若しくは平方メートル単位で、フレーム毎に計算する。ＣＳＦ位置と同様に、(１)式のＸをフレーム番号（時刻）、ＹをＣＳＦ領域の面積として、回帰直線の傾きａを計算することにより、単位時間におけるＣＳＦ領域の広がりや拡散の速度、つまり複数フレームの平均としてのＣＳＦ領域の広がりや拡散の速度が計算される。

また、例えば、指標導出部１２６ｄは、（１）式に示される回帰直線の傾きａの他、以下に示す（ａ）〜（ｆ）のいずれかの統計量を、ＣＳＦの動態を示す指標として用いてもよい。特に、（ａ）に示す単位時間の全変動ノルムは、（１）式に示される回帰直線の傾きａと同様、複数フレームの平均としての速度に相当するため、有用である。
（ａ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の全変動ノルム若しくは全変動ノルムの平均値
（ｂ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の時間方向分散
（ｃ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ領域の面積との関係を示す回帰直線の傾き
（ｄ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ領域の面積の全変動ノルム若しくは全変動ノルムの平均値
（ｅ）ＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ領域の面積の時間方向分散
（ｆ）複数のＣＳＦ画像の収集時刻に対応するＣＳＦ位置の移動量及び収集時刻で正規化した単位移動量

図５に戻り、そして、表示制御部１２６ｅが、ステップＳ５０５において指標導出部１２６ｄから導出された指標を表示部１２５に表示する（ステップＳ５０６）。

図１０Ａ〜Ｃは、第１の実施形態における表示例を示す図である。第１の実施形態に係る表示制御部１２６ｅは、指標導出部１２６ｄによって導出された指標を表示部１２５に表示するように制御する。例えば、表示制御部１２６ｅは、図１０Ａ〜Ｃに示すように、時間の経過とともに推移するＣＳＦの位置やＣＳＦ領域の面積の変化量を所定の時間毎に示すプロット図１００１を表示部１２５に表示する。

例えば、図１０Ａにおいて、Ｘ軸はフレーム番号（「Frame No.」）であり、Ｙ軸はＣＳＦの位置（「CSF position」）である。表示制御部１２６ｅは、フレーム毎のＣＳＦの位置をプロットするとともに（図１０Ａにおいて黒色菱形）、上記（１）式に示される回帰直線１００２、及び、回帰直線の傾きａに相当する速度情報１００３を表示する。かかる表示を観察する観察者は、フレーム毎のＣＳＦ位置や、複数フレームの平均としての速度情報を容易に把握することができ、フレーム毎のＣＳＦの動態、及び、複数フレームの平均としてのＣＳＦの動態を適切に評価することができる。すなわち、ＣＳＦ位置とは、上述したように、例えば、基準位置からの距離が最も大きいＣＳＦ領域内の位置である。図１０Ａには、必ずしも一定の方向に移動し続けるのではなく、基準位置から離れる方向と基準位置に近付く方向とを行き来するように動きつつ、全体としては、時間の経過とともに徐々に基準位置から離れる方向に移動するＣＳＦの動態が、具体的な数値情報とともに表示されている。

また、例えば、図１０Ｂに示すように、Ｘ軸は、例えば、最初のフレームが収集された時点を起点とする時刻でもよい。また、Ｘ軸は、例えば、ＴＩ時間（例えば、ＩＲパルスの印加から励起パルスの印加までの時間）を起点とする経過時間でもよい。また、例えば、図１０Ｃに示すように、Ｙ軸は、ＣＳＦ領域の面積でもよい。表示制御部１２６ｅは、所定の時間毎のＣＳＦ領域の面積をプロットするとともに（図１０Ｃにおいて黒色菱形）、上記（１）式に示される回帰直線１００２、及び、回帰直線の傾きａに相当する速度情報１００３を表示する。かかる表示を観察する観察者は、時間毎のＣＳＦ領域の面積や、複数フレームの平均としてのＣＳＦ領域の拡散速度情報を容易に把握することができ、フレーム毎のＣＳＦの動態、及び、複数フレームの平均としてのＣＳＦの動態を適切に評価することができる。すなわち、図１０Ｃには、必ずしも拡散し続けるのではなく、拡散したり収縮したりを繰り返しつつ、全体としては、時間の経過とともに徐々に拡散するＣＳＦの動態が、具体的な数値情報とともに表示されている。

なお、時間毎のＣＳＦの動態や複数フレームの平均としてのＣＳＦの動態を表示する手法は、上述した手法に限られるものではない。例えば、表示制御部１２６ｅは、プロット図１００１、回帰直線１００２、及び速度情報１００３のうち、少なくとも１つを表示すればよい。また、Ｘ軸やＹ軸も適宜選択や組合せが可能である。

図１１は、第１の実施形態における他の表示例を示す図である。第１の実施形態に係る表示制御部１２６ｅは、指標導出部１２６ｄによって導出された指標を表示するとともに、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂによって生成された複数時相のＣＳＦ画像のうち少なくとも１つのＣＳＦ画像を表示部１２５に更に表示し、そのＣＳＦ画像上に、ＣＳＦ位置やＣＳＦ領域を重畳表示してもよい。例えば、表示制御部１２６ｅは、図１１に示すように、ＣＳＦ位置２５４やＣＳＦ領域２５３が重畳表示された重畳画像１１０１と、プロット図１０１０とを並べて表示部１２５に表示する。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、図１１に示すように、基準位置からＣＳＦ位置２５４への距離を可視化するため、バー１１０２を表示する。

ここで、例えば、表示制御部１２６ｅは、複数時相のＣＳＦ画像に対応する複数時相の重畳画像１１０１を、所定の時間間隔に従って動画表示すればよい。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、重畳画像１１０１を動画表示する場合に、プロット図１０１０のプロット１００１を、重畳画像１１０１が切り換えられるタイミングと同期するように、更新しながら表示すればよい。例えば、プロット図１０１０において、時間経過に伴って徐々にプロット数が増えていってもよい。なお、表示制御部１２６ｅは、重畳画像１１０１を動画表示する場合に、プロット図１０１０のプロット１００１全てを初めから表示してもよい。

また、例えば、表示制御部１２６ｅは、複数時相のＣＳＦ画像のうち、ある時相のＣＳＦ画像を選択し、選択した時相のＣＳＦ画像に対応する重畳画像１１０１を、静止画表示してもよい。例えば、表示制御部１２６ｅは、複数時相のＣＳＦ画像のうち、先頭時相のフレームや最終時相のフレームを選択して静止画表示すればよい。例えば、先頭時相のフレームを選択した場合、重畳画像１１０１上には、標識化されたばかりの標識化領域７０１が視認可能に表示される。このため、観察者は、標識化領域７０１とＣＳＦとの関係を認識することが可能である。また、例えば、最終時相のフレームを選択した場合、標識化領域７０１の縦磁化は回復するため、重畳画像１１０１上で標識化領域７０１は殆ど視認できない。このため、観察者は、標識化領域７０１が表示されないＣＳＦ画像を観察することができ、例えば診断画像としては好ましい場合がある。なお、例えば、表示制御部１２６ｅは、別途撮像された他のＣＳＦ画像を表示してもよい。

また、例えば、表示制御部１２６ｅは、重畳画像１１０１を静止画表示する場合には、重畳画像１１０１上にフレーム毎のＣＳＦ位置２５４を表示したり、各フレームにおいて特定されたＣＳＦ位置２５４の軌跡を表示したりしてもよい。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、更に、ＣＳＦ位置２５４やＣＳＦ領域２５３が重畳されていないＣＳＦ画像そのものを動画表示又は静止画表示してもよい。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、必ずしも、重畳画像１１０１とプロット図１０１０とを並べて同時に表示する必要はなく、いずれか一方を表示してもよい。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、重畳画像１１０１、ＣＳＦ画像、プロット図１０１０の表示を切り替えてもよい。

また、例えば、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域２５３やＣＳＦ位置２５４の表示態様を変化させてもよい。例えば、ＣＳＦ位置２５４やＣＳＦ領域２５３が重畳されていないＣＳＦ画像そのものがグレースケール画像であり、全ての画素位置のＲＧＢ値が「gray」であるとする。この場合、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域２５３を「赤」で表示させるために、ＣＳＦ領域２５３に相当する画素位置のＲＧＢ値を、以下の（２）式で定義する。（２）式において、Ｒmaxは、「赤」を示すＲ値の最大値（典型的には255）であり、rateはグレースケールの画像列に対するカラー成分の透過率を示す。

また、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ位置２５４を「緑」で表示させるために、ＣＳＦ位置２５４に相当する画素位置のＲＧＢ値を、以下の（３）式で定義する。（３）式において、Ｒmaxは、「赤」を示すＧ値の最大値（典型的には255）である。

これにより、重畳画像１１０１上で、ＣＳＦ領域２５３が「赤」、ＣＳＦ位置２５４が「緑」で表されるとともに、画素位置の信号強度に応じて輝度値が変化するので、操作者は、フレーム毎のＣＳＦ位置２５４の変化を容易に把握することができるようになる。なお、ここでは、表示制御部１２６ｅが、ＣＳＦ領域２５３を「赤」、ＣＳＦ位置２５４を「緑」で表す場合について説明したが、例えば他の色で表してもよいし、カラーではなくグレースケールで表してもよい。また、バー１１０２も、距離の大きさに応じて着色されてもよい。

上述してきたように、第１の実施形態においては、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃが、標識化された領域から流れ出る流体の信号を検出して画像を再構成するｔ−ＳＬＩＰ法によって得られた複数の画像それぞれについてＣＳＦ領域を特定する。また、指標導出部１２６ｄが、ＣＳＦ位置やＣＳＦ領域の面積を用いて、ＣＳＦの動態を示す指標を導出する。そして、表示制御部１２６ｄが、導出された指標を表示部１２５に表示する。したがって、第１の実施形態によれば、フレーム間、単位時間といった局所的な流体の変化や、速度情報を取得することができる。すなわち、被検体内の流体の動態を適切に評価することができる。

臨床的に換言すれば、動きが停止している流体の場合には停止していることを確実に判定できる。また、流体がどのように動くかを可視化することができる。例えば、流体をＣＳＦとすると、水頭症（hydrocephalus）は、部位によりＣＳＦの動きが速くなったり、遅くなったりと速度の変化が生じる。従って、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００によれば、水頭症と非水頭症との判別支援が可能である。

ＣＳＦなどの流体には、心周期のような周期性がなく、データ収集タイミングごとに流体の流れが大きく変化する。流体の動態を観測する目的は様々であるが、例えば、流体の循環の有無、一見閉鎖された腔内への流体の交通があるか否かなどを精密に調べる場合がある。その場合には、最大流速や平均流速などの速度値がどの程度か、また、ある部分の流体がある時間内にどこまで到達しているかが重要である。この点、第１の実施形態によれば、上述したように、流速変化に周期性がない流体であっても、その流体の動態を適切に評価することが可能になる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態を説明する。第２の実施形態においては、まず、ＣＳＦが流れる解剖学的形態に対応する形態領域を撮像領域内で特定した後に、ＣＳＦ領域を特定する点が第１の実施形態と異なる。なお、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、以下に特に言及する点を除き、概ね第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００と同様の構成を有するので、説明を適宜省略することとする。

図１２は、第２の実施形態に係る制御部１２６を示すブロック図である。図１２に示すように、第２の実施形態に係る制御部１２６は、形態領域特定部１２６ｆを更に有する。また、これに伴い、指標導出部１２６ｄも、第１の実施形態とは異なる手法で指標を導出する。

形態領域特定部１２６ｆは、ＣＳＦが流れる解剖学的形態に対応する形態領域を撮像領域内で特定する。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂから送られた複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析し、形態領域を特定する。また、形態領域特定部１２６ｆは、複数時相のＣＳＦ画像と形態領域情報とをＣＳＦ領域特定部１２６ｃへ送る。例えば、形態領域は、典型的には、中脳水道領域、第三脳室領域・第四脳室領域、橋前槽領域といった、ＣＳＦが存在する領域である。

図１３は、第２の実施形態における形態領域の一例を示す図である。図１３は、脳のサジタル画像を示す。第２の実施形態において、形態領域特定部１２６ｆは、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃによる特定の処理と同様の手法によって、形態領域よりも更に大きい大領域１３０１を撮像領域１３００内で特定した後に、特定した大領域１３０１内で形態領域１２５０を特定する。なお、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃで採用する手法と、形態領域特定部１２６ｆで採用する手法とが異なってもよい。

例えば、形態領域特定部１２６ｆは、入力部１２４を介して操作者によって手動で指定されることで大領域１３０１を特定してもよい。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂによって生成されたＣＳＦ画像列を表示部１２５に表示し、各ＣＳＦ画像列上で、操作者による手動で、大領域１３０１の指定を受け付けてもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ｋ平均法や判別分析法による解析を行うことで、撮像領域１３００の中で大領域１３０１を特定する。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、時間経過に伴う画像信号強度の遷移、分散、平均値によるクラスタリングを用いた解析を行うことで、大領域１３０１を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ＡＣＭ、ＡＳＭを用いた解析を行うことで、大領域１３０１を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、生物学的な構造の知識を用いた解析を行うことで、大領域１３０１を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、他の断面画像や、マルチスライス撮像で収集された断面画像などを用いて、３Ｄの解析を行うことで、大領域１３０１を特定してもよい。また、形態領域特定部１２６ｆは、上述した複数の手法を組み合わせて大領域１３０１を特定してもよい。

なお、形態領域特定部１２６ｆは、全てフレームにおいて大領域１３０１を特定する必要はなく、一部のフレームにおいてのみ特定してもよい。また、形態領域特定部１２６ｆは、フレーム全領域（撮像領域１３００全領域）を大領域１３０１としてもよい。すなわち、形態領域特定部１２６ｆは、大領域１３０１を特定する処理を省略することも可能である。

続いて、形態領域特定部１２６ｆは、特定した大領域１３０１内で形態領域１２５０を特定する。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、入力部１２４を介して操作者によって手動で指定されることで形態領域１２５０を特定してもよい。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂによって生成されたＣＳＦ画像列を表示部１２５に表示し、各ＣＳＦ画像列上で、操作者による手動で、形態領域１２５０の指定を受け付けてもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ｋ平均法や判別分析法による解析を行うことで、大領域１３０１の中で形態領域１２５０を特定する。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、時間経過に伴う画像信号強度の遷移、分散、平均値によるクラスタリングを用いた解析を行うことで、形態領域１２５０を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、ＡＣＭ、ＡＳＭを用いた解析を行うことで、形態領域１２５０を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、生物学的な構造の知識を用いた解析を行うことで、形態領域１２５０を特定してもよい。また、例えば、形態領域特定部１２６ｆは、他の断面画像や、マルチスライス撮像で収集された断面画像などを用いて、３Ｄの解析を行うことで、形態領域１２５０を特定してもよい。また、形態領域特定部１２６ｆは、上述した複数の手法を組み合わせて形態領域１２５０を特定してもよい。

なお、図１３に示される大領域１３０３は、標識化された標識化領域１３０５を含むが、形態領域特定部１２６ｆは、形態領域１２５０として、標識化領域１３０５を除外した領域を特定してもよい。また、形態領域特定部１２６ｆが、標識化パルスを印加した後に収集されたＣＳＦ画像を用いて大領域１３０１や形態領域１２５０を特定する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、位置決め用の画像として収集されたサジタル画像を用いて大領域１３０１や形態領域１２５０を特定し、その特定の結果を、標識化パルスを印加した後に収集されたＣＳＦ画像に流用してもよい。なお、この場合には、位置決め用の画像とＣＳＦ画像との間で位置合わせを行うことが好ましい。

ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、形態領域特定部１２６ｆから送られた複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析してＣＳＦ領域を特定する場合に、形態領域までその解析範囲を絞り込んでから、形態領域内でＣＳＦ領域を特定する。

指標導出部１２６ｄは、第１の実施形態と同様、ＣＳＦ領域それぞれに基づき、ＣＳＦの動態を示す指標を導出するが、第１の実施形態と異なり、形態領域内を通る直線若しくは曲線を用いて指標を導出する。

次に、図１４は、第２の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。なお、以下では、図５を用いて説明した第１の実施形態における処理手順と異なる箇所を中心に説明する。具体的には、図１４におけるステップＳ１４０１からＳ１４０３については、図５におけるステップＳ５０１からＳ５０３と同一の処理であるため説明を省略する。

さて、図１４に示すように、ステップＳ１４０３に続き、形態領域特定部１２６ｆが、撮像領域１３００内で形態領域１２５０を特定する（ステップＳ１４０４）。

なお、形態領域特定部１２６ｆによる処理は、全てのフレームに対して適用する必要はなく、一部のフレームに適用し、結果をその他のフレームにコピーするなどして適用してもよい。例えば、形態領域特定部１２６ｆは、最終時相のフレームに対してのみ形態領域特定処理を適用して形態領域１２５０を特定し、その他のフレームについては、最終時相のフレームを用いて特定された形態領域１２５０の位置をコピーしてもよい。この場合、全てのフレームに対して形態領域特定部１２６ｆの処理を適用することなく、後段の処理を適用できる。また、複数のフレームに対し、同一画素位置で時間方向にＭＩＰ（Maximum/Minimum Intensity Projection）処理やフィルタリング処理を適用することで１枚の合成画像を作成し、この合成画像に対して形態領域特定部１２６ｆによる処理を適用してもよい。

その後、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃが、形態領域１２５０内でＣＳＦ領域を特定する（ステップＳ１４０５）。なお、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃによるＣＳＦ領域の特定処理は、形態領域１２５０内で特定されることを除いて第１の実施形態と同一であるので、説明を省略する。

そして、指標導出部１２６ｄが、ステップＳ１４０５において特定されたＣＳＦ領域それぞれに基づき、ＣＳＦの動態を示す指標を導出する（ステップＳ１４０６）。第２の実施形態においては、形態領域１２５０が特定されているので、例えば、指標導出部１２６ｄは、形態領域１２５０の上端位置を基準位置としてＣＳＦ位置の距離を導出してもよい。すなわち、この場合、ＣＳＦの動態を示す指標として用いられるＣＳＦ位置は、形態領域１２５０の上端位置からの距離である。

また、第１の実施形態において、指標導出部１２６ｄは、市街地距離やユークリッド距離などの距離尺度を用いて基準位置９０１ａからの距離を計算したが、実施形態はこれに限られるものではない。第２の実施形態に係る指標導出部１２６ｄは、形態領域１２５０を利用して、距離を計算するための基準線を求め、この基準線に沿って距離を計算する。

図１５Ａ及び１５Ｂは、第２の実施形態における指標の導出を示す図である。また、図１５Ａは、第２の実施形態における距離の計算手法の一例を示す。図１５Ａは、脳のサジタル面で撮像した場合の撮像例を示しており、基準線１５０５は、形態領域１２５０の中心を通過するように設定される。例えば、指標導出部１２６ｄは、まず、形態領域１２５０を通過する直線１５０２を等間隔に配置する。この直線１５０２は、典型的には水平線や垂直線であるが、各直線１５０２が平行であれば、いずれの角度であってもよい。図１５Ａにおいては、直線１５０２は水平線の例を示している。次に、指標導出部１２６ｄは、直線１５０２と形態領域１２５０との交差点１５０３のペア（例えば、１５０３ａ及び１５０３ｂ）をそれぞれ求める。次に、指標導出部１２６ｄは、交差点１５０３のペアの中点１５０４をペア毎にそれぞれ求める（例えば、１５０４ａ、１５０４ｂ、・・・）。最後に、指標導出部１２６ｄは、ペア毎の中点１５０４を直線で接続することで、基準線１５０５を設定する。上記中点１５０４が３点以上存在する場合には、指標導出部１２６ｄは、スプライン曲線など、任意の点補間方式を利用して基準線１５０５を設定してもよい。なお、基準線の求め方は上述した手法に限られるものではなく、指標導出部１２６ｄは、他の技術を用いて基準線を求めてもよい。

次に、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域１５０６に属する画素位置１５０８から、基準線１５０５へ垂線１５０７を引き、基準線１５０５と垂線１５０７との交点１５０９を求める。次に、指標導出部１２６ｄは、基準線１５０５上であって基準点１５００と交点１５０９との間の距離を計算することで、基準線１５０５に沿った距離を導出する。そして、指標導出部１２６ｄは、ＣＳＦ領域１５０６内の画素位置１５０８のうち、距離が最も大きい画素位置をＣＳＦ位置として特定する。

また、指標導出部１２６ｄは、形態領域１２５０の長さを用いて、ＣＳＦ領域１５０６の長さとの比を、指標として導出してもよい。例えば、指標導出部１２６ｄは、図１５Ｂに示すように、形態領域１２５０の上端から下端までの長さ１５１０を基準とし、ＣＳＦ領域１５０６の上端から下端までの長さ１５１１との比を、以下の（４）式を用いて計算する。なお、ＣＳＦ位置比の変化量を示す指標は、第１の実施形態における「ＣＳＦ位置」を「ＣＳＦ位置比」と置き換えればよいので、説明を省略する。
（ＣＳＦ位置比）［％］＝（ＣＳＦ領域の長さ）／（形態領域の長さ）・・・（４）

また、指標導出部１２６ｄは、フレーム毎のＣＳＦ位置を特定するのではなく、ＣＳＦ領域の面積を特定してもよい。指標導出部１２６ｄは、以下の（５）式を用いて、ＣＳＦ領域の面積比を計算する。なお、ＣＳＦ面積比の変化量を示す指標は、第１の実施形態における「ＣＳＦ面積」を「ＣＳＦ面積比」と置き換えればよいので、説明を省略する。
（ＣＳＦ領域面積比）［％］＝（ＣＳＦ領域の面積）／（形態領域の面積）・・・（５）

そして、表示制御部１２６ｅが、ステップＳ１４０６において指標導出部１２６ｄから導出された指標を表示部１２５に表示する（ステップＳ１４０７）。表示制御部１２６ｅの動作は、第１の実施形態の表示制御部１２６ｅと同様の動作であるが、ＣＳＦ画像列に対し、ＣＳＦ領域２５０に加えて、形態領域１２５０を特定色で重畳表示することで、形態領域１２５０とＣＳＦの変化とを同時に観察することができる。

上述してきたように、第２の実施形態においては、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃが、標識化された領域から流れ出る流体の信号を検出して画像を再構成するｔ−ＳＬＩＰ法によって得られた複数の画像それぞれについてまず注目領域を特定し、更に注目領域内のＣＳＦ領域を特定する。また、指標導出部１２６ｄが、ＣＳＦ位置やＣＳＦ領域の面積を用いて、ＣＳＦの動態を示す指標を導出する。そして、表示制御部１２６ｅが、導出された指標を表示部１２５に表示する。したがって、第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様、フレーム間、単位時間といった局所的な流体の変化や、速度情報を取得することができる。すなわち、被検体内の流体の動態を適切に評価することができる。また、第２の実施形態によれば、まず注目領域を特定してからＣＳＦ領域を特定するので、効率的な処理が可能である。

（他の実施形態）
実施形態は、上述した第１の実施形態及び第２の実施形態に限られるものではない。

［撮像断面について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ＭＲＩ装置１００が、被検体の脳のサジタル面を撮像断面としてサジタル画像（例えば、図６など）を撮像する場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。ＭＲＩ装置１００は、任意の撮像部位を対象に任意の撮像断面を撮像し、上述した構成及び処理を適用することができる。

図１６は、他の実施形態における撮像断面を示す図である。図１６においては、被検体の額及び体軸の両方に平行な面（「冠状断面」若しくは「コロナル（coronal）面」などと称される）を示す。図１６に示すコロナル面は、脳実質１６００の他に、ＣＳＦが存在する脳内の特徴的な部位の解剖学的な位置を示しており、側脳室１６０１、モンロー孔１６０２、第三脳室１６０３を含む。

図１７は、他の実施形態におけるＣＳＦ画像を示す図である。図１７に示すコロナル画像は、図１６に示すコロナル面を撮像領域として設定し、撮像領域内に標識化領域１７０１を設定した上で、ｔ−ＳＬＩＰ法による撮像によって収集されたＣＳＦ画像である。図１７に示すように、このＣＳＦ画像においては、第三脳室１６０３から側脳室１６０２に流れ出るＣＳＦ領域１７０２が視認される。よって、ＭＲＩ装置１００は、サジタル画像と同様、ＣＳＦ画像の中でＣＳＦ領域１７０２を特定し、特定したＣＳＦ領域１７０２に基づき、ＣＳＦ位置やＣＳＦ領域の面積などを特定し、ＣＳＦの動態を示す指標を算出することができる。言い換えると、ＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦの移動若しくは拡散の方向に沿ってＣＳＦを視認できるように、撮像断面を設定すればよい。

その他、ＭＲＩ装置１００は、例えば、脊椎や頸椎などを対象に、例えば、サジタル面、コロナル面、又は被検体の体軸に垂直な断面（「体軸断面」若しくは「アキシャル（axial）面」などと称される）を撮像してもよい。この場合も同様、ＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦの移動若しくは拡散の方向に沿ってＣＳＦを視認できるように、撮像断面を設定すればよい。すなわち、ＭＲＩ装置１００は、必ずしも、側脳室１６０１、モンロー孔１６０２、及び第三脳室１６０３の全てを含むように撮像断面を設定する必要はなく、例えば、側脳室１６０１のみを含むように撮像断面を設定してもよい。例えば、ＭＲＩ装置１００は、脊椎を撮像する場合に、ＣＳＦの移動若しくは拡散の方向に沿ってＣＳＦを視認できる適切な撮像断面と撮像領域とを設定すればよい。

［基準位置について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ＣＳＦの動態を示す指標としてＣＳＦ位置を導出した。また、このＣＳＦ位置は、第１の実施形態及び第２の実施形態において、ＣＳＦ領域や形態領域の上端位置を基準位置とした場合の距離であった。もっとも、基準位置は上述した実施形態に限られるものではない。例えば、標識化領域の位置情報を取得できる場合には、指標導出部１２６ｄは、標識化領域内の所定位置を基準位置としてもよい。なお、標識化領域の位置情報は、撮像計画段階において設定される情報であるので、例えば、指標導出部１２６ｄは、撮像条件を記憶する記憶部１２３からこの情報を取得することができる。

図１８Ａ及び１８Ｂは、他の実施形態における基準位置を示す図である。図１８Ａは、サジタル面が撮像された画像上の基準位置を示し、図１８Ｂは、コロナル面が撮像された画像上の基準位置を示す。なお、図１８Ａ及び１８Ｂにおいて、各画像は、それぞれ適宜拡大されたものである（特に、図１８Ａ）。

図１８Ａにおいて、形態領域１８０２の上方に標識化領域１８００が設定されている。ここで、一般に、ＣＳＦなどの流体は、標識化領域から形態領域内に流出する、若しくは形態領域から標識化領域内に流入する傾向がある。このため、指標導出部１２６ｄは、例えば、図１８Ａに示すように、標識化領域１８００と形態領域１８０２との境界位置を、基準位置１８０１とすることが好ましい。また、図１８Ｂにおいては、形態領域１８０２の下方に標識化領域１８００が設定されている。このため、指標導出部１２６ｄは、例えば、図１８Ｂに示すように、標識化領域１８００と形態領域１８０２との境界位置を、基準位置１８０１とすることが好ましい。例えば第１の実施形態のように、ＣＳＦ領域の上端位置を基準位置とした場合、ＣＳＦ領域全体の移動に伴い、基準位置である上端位置そのものも移動することがある。これに対し、標識化領域１８００と形態領域１８０２との境界位置を基準位置１８０１とすることで、より正確に距離を求めることが可能となり、その結果、指標の正確さも向上する。なお、基準位置は、標識化領域と形態領域との境界線上に位置付けられる画素のうち、例えば、中央に位置する画素や、重心に位置する画素であることが好ましい。また、第２の実施形態において、距離の計算手法を、図１５を用いて説明したが、この計算手法は、標識化領域と形態領域との境界位置を基準位置とする場合にも、同様に適用することができる。

［ＣＳＦ領域・形態領域の特定について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ＣＳＦ領域や形態領域を、ＣＳＦ画像に対する各種解析などによって特定したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、標識化領域の位置情報を取得できる場合には、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、ＣＳＦ領域や形態領域の特定に、この位置情報を活用してもよい。なお、標識化領域の位置情報は、撮像計画段階において設定される情報であるので、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、撮像条件を記憶する記憶部１２３からこの情報を取得することができる。

撮像領域は、標識化領域と、非標識化領域（ＣＳＦ領域、形態領域、その他の領域）とを含む領域であるといえる。ここで、例えば、標識化領域は、標識化パルスの印加によって全体的にその縦磁化が反転（若しくは飽和）されるので、この標識化領域内の信号強度は、組織に応じて多少の差はあるものの、ある一定範囲の値を示すと考えられる。そこで、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、標識化領域の位置情報を用いて、ＣＳＦ画像内で標識化領域内の平均信号強度を予め計算する。そして、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、非標識化領域内で、この平均信号強度からある閾値内の値を示す画素を、標識化領域から非標識化領域へと流れ出たＣＳＦ領域として特定すればよい。なお、「閾値」は、例えば、縦磁化の回復を考慮して設定される。

また、例えば、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、標識化領域のみならず、非標識化領域に含まれる、ＣＳＦ領域、形態領域、及びその他の領域内の信号強度がそれぞれ異なることを利用して、信号強度に基づいたセグメンテーション法（例えば、ｋ平均法や判別分析法）を適用し、これらの領域をそれぞれ特定してもよい。

［標識化領域の上下に流れ出る流体の指標について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、標識化領域に対して一方向に流体が流れ出る場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。標識化領域に対して複数方向に流体が流れ出る場合にも、流体の動態を示す指標を導出することができる。

図１９Ａは、他の実施形態における指標の導出を示す図である。図１９Ａにおいては、脳のサジタル面を撮像領域として収集されたＣＳＦ画像を示す。このＣＳＦ画像においては、橋前槽領域１９０２の略中心に標識化領域１９０１が設定されており、標識化領域１９０１に対して上下方向に、ＣＳＦ領域１９０３ａ及び１９０３ｂが流れ出ている。この場合、指標導出部１２６ｄは、例えば、図１９Ａに示すように、標識化領域１９０１と形態領域１９０２との境界位置を、基準位置１９０４ａ及び１９０４ｂとする。そして、指標導出部１２６ｄは、標識化領域１９０１の上方向に位置するＣＳＦ領域１９０３ａ内の位置であって、基準位置１９０４ａからの距離が最も大きいＣＳＦ領域１９０３ａ内の位置１９０５ａを、ＣＳＦ位置として特定すればよい。また、指標導出部１２６ｄは、標識化領域１９０１の下方向に位置するＣＳＦ領域１９０３ｂ内の位置であって、基準位置１９０４ｂからの距離が最も大きいＣＳＦ領域１９０３ｂ内の位置１９０５ｂを、ＣＳＦ位置として特定すればよい。そして、指標導出部１２６ｄは、２つのＣＳＦ位置それぞれから回帰直線を計算し、その回帰直線の傾きから、複数フレームの平均としての速度情報を、標識化領域１９０１に対して上下２方向についてそれぞれ計算すればよい。なお、いずれか一方の回帰直線の傾きを、複数フレームの平均としての速度情報としてもよいし、２つの速度情報のうちの最大値、あるいは、２つの速度情報の平均値を、複数フレームの平均としての速度情報としてもよい。

図１９Ｂは、他の実施形態における表示例を示す図である。例えば、表示制御部１２６ｅは、図１９Ｂに示すように、プロット図１９０６上において、標識化領域１９０１に対して下方向に位置するＣＳＦ位置のプロット線１９０７ａを表示するとともに、標識化領域１９０１に対して上方向に位置するＣＳＦ位置のプロット線１９０７ｂを表示する。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、図１９Ｂに示すように、それぞれの回帰直線１９０８ａ及び１９０８ｂを表示する。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、回帰直線の傾きから求められた速度情報を更に表示してもよい。すなわち、表示制御部１２６ｅは、プロット図、回帰直線、及び速度情報のうち、少なくとも１つを表示すればよい。また、Ｘ軸やＹ軸も適宜選択や組合せが可能である。

［ノイズ除去などの画像処理について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態において、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃなどに入力されるＣＳＦ画像列には、それぞれ、ガウシアンフィルタに代表されるノイズ除去や、バイラテラルフィルタに代表される信号保存型のノイズ除去、エッジ強調など、いずれの画像処理が適用されていてもよい。また、処理によって、ノイズ除去の有無やノイズ除去の強度を、任意に変更することも可能である。例えば、第２の実施形態において、形態領域特定部１２６ｆによる処理ではノイズ除去を適用し、続くＣＳＦ領域特定部１２６ｃによる処理ではノイズ除去を適用しない、といった対応も可能である。

また、上述した第１の実施形態及び第２の実施形態において、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃなどに入力されるＣＳＦ画像列は、位置合わせ処理（「レジストレーション処理」などとも称される）を適用した画像でもよい。また、位置合わせ処理として、平行移動、回転、ズームを補正する処理、画素単位に位置合わせを行うワーピング処理（「ＦＦＤ（Free Form Deformation）」などとも称される）など、いずれの位置合わせ処理を適用してもよい。

［色の割り当てについて］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ＣＳＦ領域や形態領域などを特定の色で着色してＣＳＦ画像列に重畳したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域内の画素の信号強度の大きさに応じて、ＣＳＦ領域の表示態様を変化させてもよい。例えば、ＣＳＦ画像生成部１２６ｂから送られたＣＳＦ画像列がグレースケール画像である場合、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域内の画素の信号強度が大きい場合には「赤」になり、小さい場合には「青」になるように、画素毎に色を選択してＣＳＦ領域を着色してもよい。また、例えば、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域内の画素の信号強度の最大値及び最小値を求め、最大値の画素に「赤」を割り当て、最小値の画素に「青」を割り当て、中間の信号強度に対応する画素は、「赤」から「青」へ滑らかに遷移させた対応色に従うように、画素毎に色を選択してＣＳＦ領域を着色してもよい。上記対応色は、予めテーブル化（カラーパレット）しておくことで、全ての信号強度に対して任意の色で着色することが可能となる。

［複数種類の表示例・複数の撮像領域の表示例について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ある１種類のＣＳＦ画像を解析することで導出された指標や、その１種類のＣＳＦ画像などを表示部１２５に表示する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、例えば、術前・術後など、複数種類のＣＳＦ画像であって複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析して指標を導出し、導出した指標やその複数種類のＣＳＦ画像などを表示部１２５に表示してもよい。

図２０は、他の実施形態における表示例を示す図である。例えば、他の実施形態に係る表示制御部１２６ｅは、図２０に示すように、例えば術前に収集された複数時相のＣＳＦ画像列に対応する重畳画像２００１と、例えば術後に収集された複数時相のＣＳＦ画像列に対応する重畳画像２００２とを表示する。また、表示制御部１２６ｅは、それぞれに対応するプロット線２００４及びプロット線２００５、また、それぞれに対応する回帰直線を、同一のウインドウ２００３内に表示する。このように、複数種類のＣＳＦ画像、及び対応する指標を同時に表示することにより、比較が容易となる。なお、重畳画像２００１、重畳画像２００２、ウインドウ２００３は、必ずしも同時に表示される必要はなく、いずれか１つ及び２つが同時に表示されてもよい。

なお、重畳画像の表示の有無や、重畳画像を動画表示若しくは静止画表示するか否か、また、重畳画像上でＣＳＦ領域やＣＳＦ位置を着色するか否かは、第１の実施形態及び第２の実施形態と同様、任意に選択することが可能である。

また、図２０において、同一の部位が表示される場合、表示制御部１２６ｅは、標識化領域や距離を計算するための基準線を用いて、各ＣＳＦ画像列の正規化や位置合わせを行ってもよい。例えば、基準線が直線でない場合であって、且つ、複数種類のＣＳＦ画像列に描出された部位の形状が一致していない場合、表示制御部１２６ｅは、各ＣＳＦ画像列において、基準線を直線に射影、マッピングするなどし、各ＣＳＦ画像列を各直線に合わせて変形してもよい。この場合、中脳水道など、直線でない部位が、画像変形により直線となるため、可視性が向上する。

続いて、上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、被検体内の「ある撮像領域」について収集された複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析して、流体の動態を示す指標を導出し、導出した指標やＣＳＦ画像などを表示する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、データ収集部１２６ａは、ＣＳＦの動態を評価するために、同一被検体内の「複数の撮像領域」について複数時相のＣＳＦ画像を収集してもよい。すなわち、例えば、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、脳のサジタル面を撮像領域として複数時相のＣＳＦ画像を収集し、これを対象とする解析を行って指標を導出した。これに対し、例えば、ＭＲＩ装置１００は、脳のサジタル面、脳のコロナル面、脳のアキシャル面など、同一被検体の「複数の撮像領域」について複数時相のＣＳＦ画像を収集し、これを対象とする解析を行って指標を導出してもよい。

図２１は、他の実施形態における表示例を示す図である。例えば、他の実施形態に係る表示制御部１２６ｅは、図２１に示すように、サジタル面のＣＳＦ画像列に対応する重畳画像２１０１と、コロナル面のＣＳＦ画像列に対応する重畳画像２１０２と、アキシャル面のＣＳＦ画像列に対応する重畳画像２１０３（図示を省略）とを並べて表示する。また、表示制御部１２６ｅは、それぞれに対応するウインドウ２１０４、ウインドウ２１０５、及びウインドウ２１０６を表示する。なお、例えば、表示制御部１２６ｅは、ウインドウ２１０４内に、プロット線１００１や回帰直線１００２、速度情報１０１３を適宜表示すればよい。このように、同一被検体の異なる撮像領域に対応するＣＳＦ画像や指標を同時に表示することにより、ＣＳＦの動態を俯瞰することが可能となる。

なお、重畳画像の表示の有無や、重畳画像を動画表示若しくは静止画表示するか否か、また、重畳画像上でＣＳＦ領域やＣＳＦ位置を着色するか否かは、第１の実施形態及び第２の実施形態と同様、任意に選択することが可能である。また、表示制御部１２６ｅは、重畳画像とウインドウとを全て同時に表示する必要はなく、いずれかを表示してもよい。また、図２１の例に限られず、ＭＲＩ装置１００は、臨床的に意味のある他の組合せで複数の撮像領域についてＣＳＦ画像を収集し、これを対象とする解析を行って各撮像領域の指標を導出し、導出した各撮像領域の指標それぞれを表示してもよい。例えば、ＭＲＩ装置１００は、脳のサジタル面、脳のコロナル面、脊椎のサジタル面などの組合せでＣＳＦ画像を収集してもよい。

［ＣＳＦ領域内の複数点の指標化について］
上述した第１の実施形態及び第２の実施形態においては、ＣＳＦ領域内のうち、ある１点（例えば、基準位置からの距離が最も大きい下端点）の位置をＣＳＦ位置として、その変動軌跡を解析により追跡する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。ＣＳＦ領域内の複数点をＣＳＦ位置として、複数時相のＣＳＦ画像に亘って各点の変動軌跡を解析により追跡してもよい。

図２２は、他の実施形態における表示例を示す図である。なお、図２２は、表示例であるが、以下では、説明の便宜上、指標導出部１２６ｄによる処理の説明にも用いることとする。指標導出部１２６ｄは、例えば、図２２に示すように、ＣＳＦ領域２２０５を代表する上端点２２０１ａと、下端点２２０１ｃと、その中点２２０１ｂとを、ＣＳＦ位置として特定する。そして、指標導出部１２６ｄは、複数時相のＣＳＦ画像それぞれを解析し、上端点２２０１ａ、中点２２０１ｂ、及び下端点２２０１ｃそれぞれについて、所定の基準位置（例えば、１時相目のフレームにおける中点２２０１ｂ）からの距離を特定し、指標を導出する。なお、特定の手法や距離の計算手法などは、上述した第１の実施形態又は第２の実施形態と同様である。また、ＣＳＦ位置として選択される複数点は、必ずしも上端点、中点、及び下端点の３点が必要となるわけではない。例えば、２点や４点など、数は任意であり、また、位置も、上端点、中点、下端点に限らず、任意の位置を選択することができる。また、指標導出部１２６ｄは、指標のひとつとして、上端点から下端点までの距離（ＣＳＦ領域の範囲）を導出してもよい。

そして、表示制御部１２６ｅは、指標導出部１２６ｄによって導出された、上端点２２０１ａ、中点２２０１ｂ、及び下端点２２０１ｃそれぞれについての指標を表示するとともに、これらのＣＳＦ位置やＣＳＦ領域が重畳表示されたＣＳＦ画像を表示部１２５に表示する。例えば、表示制御部１２６ｅは、図２２に示すように、上端点２２０１ａ、中点２２０１ｂ、及び下端点２２０１ｃや、ＣＳＦ領域２２０５が重畳表示された重畳画像と、プロット図２２０６とを並べて表示部１２５に表示する。

ここで、表示制御部１２６ｅは、重畳画像上で、上端点２２０１ａ、中点２２０１ｂ、及び下端点２２０１ｃを、例えば、記号（＋）を使用して表示する。また、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ領域２２０５の上端点と下端点とを結ぶバー２２０４を表示する。また、表示制御部１２６ｅは、プロット図２２０６上に、上端点２２０１ａに対応するプロット線及び回帰曲線２２０２ａ、中点２２０１ｂに対応するプロット線及び回帰曲線２２０２ｂ、下端点２２０１ｃに対応するプロット線及び回帰曲線２２０２ｃを、それぞれ表示する。また、図２２に示すように、表示制御部１２６ｅは、プロット図２２０６上で、現在表示しているフレームのフレーム番号や時刻を示す線２２０３を更に表示する。なお、第１の実施形態及び第２の実施形態と同様、Ｘ軸は、フレーム番号のほか、例えば、最初のフレームが収集された時点を起点とする時刻や、ＴＩ時間を起点とする経過時間でもよい。また、Ｙ軸は、ＣＳＦ位置の他、ＣＳＦ領域の面積でもよい。

なお、図２２を用いて説明した表示例は一例に過ぎず、表示制御部１２６ｅは、運用の形態などに応じて、表示する情報を適宜選択すればよい。例えば、ＣＳＦ位置を示す記号は、任意のものでよい。また、上述したように、ＣＳＦ位置は、典型的にはＣＳＦ領域の端点や中点に配置されるが、必ずしもこれに限られるものではなく、任意の位置に配置されてもよい。また、ＣＳＦ位置は、中点のみ、上端点のみなど、複数のＣＳＦ位置を任意の数や方法で表示されてもよい。

［他の表示例について］
図２３は、他の実施形態における表示例を示す図である。例えば、表示制御部１２６ｅは、重畳画像を表示部１２５に表示する場合に、図２３に示すように、基準位置２３０３からＣＳＦ位置２３０１を結ぶ矢印２３０２を表示してもよい。この場合、例えば、表示制御部１２６ｅは、重畳画像を動画表示し、次の時相のＣＳＦ画像への切り替えに応じて、矢印２３０２を切り替えて表示してもよい。

また、他の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、ＣＳＦ領域の特定結果や、導出された指標に応じて、撮像のやり直しを行うように制御してもよい。ＣＳＦ領域の特定が正常に行われない場合や、速度情報などの指標が定められた範囲を超える場合などには、ＭＲＩ装置１００は、表示部１２５にその旨を表示して、操作者に撮像のやり直しやタイミングをずらした撮像を促すことが可能である。

また、図２４は、他の実施形態における修正及び削除を示す図である。図２４には、３つの表示例が示されている。上段の表示例においては、ＣＳＦ画像上に、あるフレームのＣＳＦ位置２４０２ａが「＋」記号で重畳表示され、また、プロット図上に、対応するプロット点２４０３ａ（バーで表示）が示されている。ここで、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ位置２４０２ａやプロット点２４０３ａの指定を、マウスなどの任意の手法により操作者から受け付けることで、表示対象とするＣＳＦ位置の修正や、ＣＳＦ位置の削除を受け付けてもよい。中段の表示例は、ＣＳＦ位置２４０２ａを新しいＣＳＦ位置２４０２ｂに修正した例を示す。この場合、表示制御部１２６ｅは、プロット点２４０３ａを、新しいＣＳＦ位置２４０２ｂに対応するよう修正してもよい。また、その反対に、例えば、表示制御部１２６ｅは、プロット点２４０３ａをプロット点２４０３ｂに変更する指示を受け付ける。この場合、表示制御部１２６ｅは、この変更に対応するように、ＣＳＦ位置２４０２ａをＣＳＦ位置２４０２ｂに変更してもよい。

また、下段の表示例は、ＣＳＦ位置２４０２ａを削除する例を示す。例えば、表示制御部１２６ｅは、ＣＳＦ画像上でＣＳＦ位置２４０２ａの削除を受け付けると、これに対応するプロット点２４０３ａも同様に削除してもよい。すなわち、図２４に示す２４０３ｃの位置のプロット点が削除される。

［信号遷移を用いた形態領域の特定］
上述した第２の実施形態においては、まず、形態領域を特定した後に、特定した形態領域内で、更に「標識化された」ＣＳＦのＣＳＦ領域を特定する例を説明した。以下では、この２段階の処理の一例として、まず、標識化の有無に関係なく単にＣＳＦが存在するＣＳＦ領域を特定し、その後、この特定した領域内で、「標識化された」ＣＳＦのＣＳＦ領域を特定する例を詳細に説明する。

図２５は、ある実施形態における形態領域特定部１２６ｆを示すブロック図である。図２５に示すように、形態領域特定部１２６ｆは、画素位置判定部１２６ｇと、信号最大値計算部１２６ｈと、信号分散計算部１２６ｉと、信号遷移一致度計算部１２６ｊと、ＣＳＦ尤度計算部１２６ｋと、ＣＳＦ形態領域特定部１２６ｌとを有する。

画素位置判定部１２６ｇは、複数時相のＣＳＦ画像を受け付け、画素毎に、この画素が、標識化領域内であるのか、又は標識化領域外であるのか、その画素位置を判定する。標識化領域の位置情報は、撮像計画段階において設定される情報である。そこで、例えば、画素位置判定部１２６ｇは、撮像条件を記憶する記憶部１２３から標識化領域の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、各画素の画素位置を判定する。

信号最大値計算部１２６ｈは、画素位置判定部１２６ｇによって標識化領域内の画素であると判定された画素について、ＣＳＦ画像を複数時相に亘って解析し、複数時相の中における信号強度の最大値を求める。

信号分散計算部１２６ｉは、画素位置判定部１２６ｇによって標識化領域外の画素であると判定された画素について、ＣＳＦ画像を複数の時相に亘って解析し、時間方向における信号強度の遷移態様を表わす定量的な値（信号強度が時間経過とともにどのように遷移しているかを定量的に示す値）を計算する。例えば、信号分散計算部１２６ｉは、分散を計算する。分散が大きいということは、例えば、信号強度が高・低を頻繁に繰り返す状況を意味する。そこで、ここでは、標識化されたＣＳＦが行き来した領域である可能性が高いと考え、分散が大きければ大きいほど、ＣＳＦらしさが高いと考える。

信号遷移一致度計算部１２６ｊは、画素位置判定部１２６ｇによって標識化領域外の画素であると判定された画素について、ＣＳＦ画像を複数時相に亘って解析し、ＣＳＦであるか否かの一致の度合いを示す一致度を計算する。ここで、信号遷移一致度計算部１２６ｊは、例えば、次の（６）式を用いて、一致度を計算する。

この（６）式は、「標識化されていない」ＣＳＦの信号強度が、時間経過とともにどのように遷移するかという特性に着目し、画素毎にＣＳＦらしさを求める式である。

図２６は、ＣＳＦの信号強度の遷移の特性を説明するための図である。図３を用いて説明したように、ｔ−ＳＬＩＰ法において、典型的には、領域非選択ＩＲパルス、及び、領域選択ＩＲパルスの両者が略同時に印加される。図２６では、ＩＲパルスが略同時に印加されたときの信号強度の遷移を、画素毎に示している。ここで、標識化領域内で２つのＩＲパルス両方を印加されたＣＳＦ（「標識化されたＣＳＦ」）は、領域非選択ＩＲパルスの印加で縦磁化成分を一旦反転させた後に、領域選択ＩＲパルスの印加で再び縦磁化成分を反転させるので、図２６に示すように、信号強度はやや高い値を維持しながら遷移する。一方、標識化領域外で領域非選択ＩＲパルスのみを印加されたＣＳＦ（「標識化されていないＣＳＦ」）は、領域非選択ＩＲパルスの印加で縦磁化成分を一旦反転させた後に、徐々にその縦磁化成分を回復する。この場合、絶対値である信号強度は、図２６に示すように、回復過程において概ね単調に下降し、ＣＳＦのＴ１値であり、縦磁化成分が「０」になるヌルポイント（null point）に到達した後、再び、概ね単調に上昇する。なお、フレーム「ｆ_n」は、縦磁化成分（絶対値）が最も小さいフレームである。

一方、（６）式を説明すると、「ｐ」は、画素を示し、「ｆ」は、フレームを示す。ここで、「ｔ_p（ｆ）」は、フレームｆ_nよりも時間方向で前のフレームについては、自フレームの信号強度が１つの前のフレームの信号強度よりも小さい場合に、『１』となる。図２６で示した単調な下降に対応する。また、「ｔ_p（ｆ）」は、ヌルポイントにあたるフレームｆ_nよりも時間方向で後のフレームについては、自フレームの信号強度が１つの前のフレームの信号強度よりも大きい場合に、『１』となる。図２６で示した単調な上昇に対応する。また、「ｔ_p（ｆ）」は、これらの条件を満たさない場合に、『０』となる。

各画素の一致度「Ｔ_p」は、この「ｔ_p（ｆ）」を時間方向で積算した値であり、値が大きければ大きいほど、ＣＳＦらしさが高いことを示す。

また、一致度の他の導出方法としてＣＳＦの信号遷移のモデルとの差で表現しても良い。例えば、信号遷移一致度計算部１２６ｊは、次の（７）式や（８）式を用いて一致度を計算する。

ここで、「Ｏｆ」は、フレームｆにおけるＣＳＦの信号遷移のモデルであり、「ｔｐ」は、絶対値誤差（（７）式）や二乗誤差（（８）式）を用いて計算したその誤差である。

ＣＳＦ尤度計算部１２６ｋは、信号最大値計算部１２６ｈ、信号分散計算部１２６ｉ、及び信号遷移一致度計算部１２６ｊで得られた各値を用いて、画素毎にＣＳＦ尤度を求める。

ここで、ＣＳＦ尤度計算部１２６ｋは、例えば、次の（９）式を用いて、ＣＳＦ尤度を計算する。

（９）式を説明すると、「α_p」や「１−α_p」の係数は、画素位置判定部１２６ｇの判定結果が反映されるものである。すなわち、画素位置判定部１２６ｇによって標識化領域内の画素であると判定された場合、「α_p＝１」になり、（９）式右辺の第１項のみがＣＳＦ尤度の計算に反映される。一方、画素位置判定部１２６ｇによって標識化領域外の画素であると判定された場合、「α_p＝０」になり、（９）式右辺の第２項のみがＣＳＦ尤度の計算に反映される。

また、第１項の「Ｓ_m,p」は、信号最大値計算部１２６ｈによって計算された信号強度の最大値である。また、第２項の「Ｓ_v,p」は、信号分散計算部１２６ｉによって計算された分散である。また、第２項の「Ｔ_p」は、信号遷移一致度計算部１２６ｊによって計算された一致度である。なお、分散と一致度との線形和の重み係数「β」は、適宜設定される。

（９）式によって算出されたＣＳＦ尤度は、値が大きければ大きいほど、その画素のＣＳＦらしさが高いことを示す。

ＣＳＦ形態領域特定部１２６ｌは、ＣＳＦ尤度計算部１２６ｋによって計算されたＣＳＦ尤度に対して、例えば閾値処理を行うことで、ＣＳＦ領域を特定する。このとき、ＣＳＦ領域は、若干離れた位置に点在する可能性もある。そこで、ＣＳＦ形態領域特定部１２６ｌは、特定したＣＳＦ領域に対して更にリージョングローイング等の画像処理を行う。こうしてＣＳＦ形態領域特定部１２６ｌによって特定されたＣＳＦ領域は、標識化の有無に関係なく、単にＣＳＦが存在するＣＳＦ領域である。

ここで、図２７は、標識化領域内で標識化されたＣＳＦを示す図である。図２７においては、説明の便宜上、標識化されて信号強度が高いＣＳＦを、パターンの重畳表示で示す。また、図２８は、形態領域特定部１２６ｆによって特定された形態領域を示す図（マップ）である。図２８に示す形態領域には、「標識化された」ＣＳＦ領域と「標識化されていない」ＣＳＦ領域とが含まれるが、形態領域として特定された段階では、この両者の区別はなされていない。

この後、例えば、上述した実施形態において説明したＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、このように特定されたＣＳＦ領域の中から、「標識化された」ＣＳＦのＣＳＦ領域を特定する。

例えば、図２６からも分かるように、少なくともＣＳＦのヌルポイント付近の一定範囲では、「標識化された」ＣＳＦと、「標識化されていない」ＣＳＦとの間に、信号強度の有意な差（コントラスト）が生じている。そこで、ＣＳＦ領域特定部１２６ｃは、形態領域として特定されたＣＳＦ領域に対して、例えば、信号強度の差に基づく閾値処理を行い、「標識化された」ＣＳＦのＣＳＦ領域と、「標識化されていない」ＣＳＦのＣＳＦ領域とをセグメンテーションする。

なお、上述した（６）式〜（９）式の計算式は、適宜変更することができる。例えば、標識化領域内の画素についても、その分散をＣＳＦらしさの判定に取り込むように、（９）式を変更してもよい。

また、（９）式には、空間的な構造物判定を行い、判定に取り込むように、（９）式を変更してもよい。構造物判定の例としてエッジ強度がある。エッジ強度が大きいところは体内構造物の境界と考えられるためＣＳＦらしさは小さいことを示す。また、エッジ強度が小さいところは体内構造物の内部であると考えられるためＣＳＦらしさは大きいことを示す。また、ＡＣＭ（Active Counter Model）、ＡＳＭ（Active Shape Model）を用いても良い。

また、信号強度の最大値や分散、一致度を計算する画素は予め平滑化処理やエッジ強調処理が施されていてもよい。

なお、形態領域特定部１２６ｆに含まれる各部が１画素毎に処理を行う例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。形態領域特定部１２６ｆに含まれる一部又は全ての部は、複数画素を含む画像領域毎に処理を行ってもよい。

［標識化領域内のＣＳＦ／背景組織の分離表示］
上述したように、標識化領域内の画素については、ＣＳＦ画像を複数時相に亘って解析し、複数時相の中における信号強度の最大値を計算することで、対象の画素が、ＣＳＦであるのか、ＣＳＦ以外の背景組織であるのかを分離することができる。

そこで、指標導出部１２６ｄは、この標識化領域内のＣＳＦについても、指標導出の対象とすることができる。また、表示制御部１２６ｅも、ＣＳＦ画像上にＣＳＦ位置やＣＳＦ領域を重畳表示する場合に、標識化領域内のＣＳＦ領域についても、標識化領域外のＣＳＦ領域とともに、重畳表示することができる。

図２９は、他の実施形態における表示例を示す図である。表示制御部１２６ｅは、例えば、図１１に示した表示例においてＣＳＦ画像を表示する場合に、図２９に示すように、標識化領域内であって標識化されたＣＳＦと、標識化領域外であって標識化されたＣＳＦとに、１つの色を割り当てて、例えば、これらを１つの連続したＣＳＦ領域として、重畳表示する。

なお、重畳するＣＳＦ領域に１つの色を割り当てる例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、例えば、標識化領域の内外に応じて異なる色を割り当ててもよい。

［撮像タイミングの範囲設定］
図３０は、撮像タイミングの範囲設定を説明するための図である。図２６を用いて説明したように、「標識化された」ＣＳＦと、「標識化されていない」ＣＳＦとの信号強度の差は、ＣＳＦのヌルポイント付近で最も大きくなる。そこで、例えば、データ収集部１２６ａは、図３０に示すように、ＣＳＦのヌルポイントを基準にし、撮像タイミングをヌルポイント付近の一定範囲（図３０において、白抜き矢印３００１で示す範囲）に限定してもよい。

図３１は、他の実施形態におけるデータ収集部１２６ａの構成を示す図である。データ収集部１２６ａは、撮像タイミング設定部１２６ｌを更に備える。撮像タイミング設定部１２６ｌは、操作者から、撮像タイミングの範囲設定を受け付けるためのＧＵＩを表示部１２５に表示し、撮像タイミングの範囲設定を受け付ける。すると、データ収集部１２６ａは、撮像タイミング設定部１２６ｌによって設定を受け付けた撮像タイミングの範囲で、データ収集を行う。なお、このＧＵＩは、典型的には、通常の撮像計画段階にて表示部１２５に表示される。

図３２は、撮像タイミングの範囲設定を受け付けるＧＵＩを説明するための図である。

例えば、撮像タイミング設定部１２６ｌは、撮像対象の流体の種別（『fluid』）と、ＢＢＴＩ（Black-Blood Time to Inversion）時間の増加分（『BBTI increment』）と、ＢＢＴＩ時間として設定する範囲（『range』）とを受け付けるＧＵＩを表示する。ここで、ＢＢＴＩ時間とは、ＩＲパルスを印加してからデータ収集が開始されるまでの時間である。また、ＢＢＴＩ時間の増加分とは、例えば、図４Ａや図４Ｂで説明した、『ＴＩ１』と『ＴＩ２』との間の差分である。また、ＢＢＴＩ時間として設定される範囲とは、複数時相のＣＳＦ画像を収集する場合に、最初の時相のＢＢＴＩ時間から、最後の時相のＢＢＴＩ時間までの範囲のことである。

例えば、撮像タイミング設定部１２６ｌは、撮像計画段階において選択された流体の種別に応じて、ＧＵＩ上で、ＢＢＴＩ時間として設定可能な範囲の下限値と上限値とを変更する。例えば、撮像対象の流体として『ＣＳＦ』が選択された場合には、撮像タイミング設定部１２６ｌは、『ＣＳＦ』のＴ１値（ヌルポイントまでのＴＩ時間）に応じた下限値と上限値とを、ＧＵＩ上に表示し、その範囲を超える設定については受け付けないようにする。例えば、ＣＳＦのＴ１値が『３０００ｍｓｅｃ』であるとすると、撮像タイミング設定部１２６ｌは、図３２に示すように、下限値『２５００』、上限値『３５００』等を表示し、この範囲内でのみ、設定を受け付ける。

また、例えば、撮像対象の流体として『血液』が選択された場合には、撮像タイミング設定部１２６ｌは、『血液』のＴ１値（例えば、『１２００』）に応じた下限値と上限値とをＧＵＩ上に表示し、その範囲を超える設定については受け付けないようにする。一般に、ＣＳＦのＴ１値は長く、血液のＴ１値は短い。

なお、上述では、下限値と上限値とを超える設定については受け付けないようにする手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、下限値と上限値とを超える設定については、警告を表示してもよい。

また、ここでは、「標識化された」ＣＳＦと、「標識化されていない」ＣＳＦとの信号強度の差に着目して、撮像タイミングをＣＳＦのヌルポイント付近の一定範囲に限定する手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。

例えば、第１の実施形態においては、形態領域を特定する段階を踏まずに、ダイレクトに、標識化されたＣＳＦが存在するＣＳＦ領域を特定する例を説明した。このような場合には、標識化されたＣＳＦ領域と、その他の背景組織との信号強度に、有意な差が生じることが望ましいとも考えられる。

そこで、例えば、撮像タイミング設定部１２６ｌは、ＣＳＦのヌルポイントに替えて、背景組織のヌルポイントを基準に、背景組織のヌルポイント付近の一定範囲に、撮像タイミングの範囲を限定してもよい。ここで、背景組織とは、例えば、中脳水道や、第四脳室等である。

［その他］
上述した実施形態においては、ＭＲＩ装置１００によって撮像された画像を用いる場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＸ線診断装置、超音波診断装置など、他の医用画像診断装置によって撮像された画像を用いる場合にも、上述した各種処理を同様に適用することができる。すなわち、被検体内を流れる流体の画像であって相互に関連する複数の画像が他の医用画像診断装置によって撮像された場合にも、上述した各種処理を同様に適用することができる。

また、上述した実施形態においては、医用画像診断装置であるＭＲＩ装置１００が各種処理を実行する場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００に替わり、画像処理装置や画像表示装置が上述した各種処理を実行してもよい。ここで、画像処理装置や画像表示装置とは、例えば、ワークステーション、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の画像保管装置（画像サーバ）やビューワ、電子カルテシステムの各種装置などである。この場合、例えば、画像処理装置や画像表示装置は、ＭＲＩ装置１００によって収集された複数の画像を、ＭＲＩ装置１００から、若しくは、画像サーバからネットワーク経由で受信することで、あるいは、記録媒体を介して操作者から入力されることなどで、受け付ける。そして、画像処理装置や画像表示装置は、この複数の画像を対象として、上述した各種処理を実行すればよい。なお、上述した実施形態においては、重畳画像やプロット図などを表示部１２５に表示する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、指標を導出した後、表示することなく処理を終了してもよい。この場合、例えば、画像処理装置によって導出された指標は、他の装置によって利用される。

また、上述した実施形態においては、被検体内を流れる流体としてＣＳＦを例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限られるものではなく、流体は、例えば、血液、膵液やリンパ液などでもよい。

また、上述した実施形態における処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態に係るＭＲＩ装置１００による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータ又は組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態に係るＭＲＩ装置１００と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。

また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークなどのＭＷ（ミドルウェア）などが、上述した実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。

更に、実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネットなどにより伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記録媒体も含まれる。また、上記各実施形態の処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から上述した実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、実施形態におけるコンピュータ又は組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、上述した実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコンなどの１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステムなどの何れの構成であってもよい。また、実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコンなども含み、プログラムによって上述した実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

また、上述した実施形態は、適宜組み合わせて実施することができる。例えば、表示制御部１２６ｅが表示部１２５に表示する内容は、運用の形態に応じて、各実施形態にて説明した内容を、適宜組み合わせることができる。

以上述べた少なくとも一つの実施形態の画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置によれば、被検体内の流体の動態を適切に評価することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００ ＭＲＩ装置
１２６ 制御部
１２６ａ データ収集部
１２６ｂ ＣＳＦ画像生成部
１２６ｃ ＣＳＦ領域特定部
１２６ｄ 指標導出部
１２６ｅ 表示制御部

Claims (18)

1. 流体が流れる標識化領域に標識化パルスを印加して収集された、相互に関連する複数の画像のうち、それぞれの前記画像内の前記流体の領域を特定する特定部と、
   特定された前記流体の領域に基づき、前記流体の動態を示す指標を導出する導出部と
   を備え、
   前記流体の領域には、前記標識化パルスによって標識化された流体と、前記標識化パルスによって標識化されていない流体とが含まれ、
   前記導出部は、前記画像の中で、前記流体が流れる解剖学的形態に対応する形態領域を特定した後に、該形態領域内を通る直線若しくは曲線を用いて、前記指標を導出する、画像処理装置。
2. 前記特定部は、特定された前記流体の領域内の、前記標識化された流体の領域を更に特定する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記特定部は、時系列に沿って収集された複数時相の画像のうち、それぞれの前記画像内の前記流体の領域を特定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記特定部は、前記画像における信号強度の時間変化に応じて前記流体の領域を特定する、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記導出部は、特定された流体の領域の特徴量を特定し、特定した複数時相分の特徴量に基づいて、前記流体の動態を示す指標を導出する、請求項３又は４に記載の画像処理装置。
6. 前記導出部は、特定された流体の領域内の複数の位置を特定し、特定した複数の位置の複数時相分の特徴量に基づいて、前記流体の動態を示す指標を位置毎に導出する、請求項３〜５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
7. 時系列に沿って導出された前記指標を、時系列に沿って表示部に表示するように制御する表示制御部を更に備える、請求項３〜６のいずれか一つに記載の画像処理装置。
8. 前記表示制御部は、前記複数時相の画像のうち少なくとも１つの時相の画像を前記表示部に更に表示し、前記表示部に表示する画像上に、前記指標の導出に用いられた特徴量を重畳表示する、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記表示制御部は、前記特徴量を、前記画像上に所定の記号で重畳表示する、請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記表示制御部は、前記特徴量を、前記画像上で所定の色に着色して重畳表示することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
11. 前記特定部は、前記流体の移動方向及び拡散方向のうち少なくとも一方に沿って該流体を視認可能な断面画像それぞれの中で、前記流体の領域を特定する、請求項１〜１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
12. 前記特定部は、撮像領域内に設定された標識化領域に標識化パルスを印加して収集された画像の中で、前記流体の領域を特定する、請求項１〜１１のいずれか一つに記載の画像処理装置。
13. 前記導出部は、前記標識化領域の位置情報に基づいて、前記指標を導出する、請求項１〜１２のいずれか一つに記載の画像処理装置。
14. 前記導出部は、
    前記画像内に特定される基準位置からの距離が大きい画素の位置、
    前記基準位置から直線若しくは曲線に沿って算出される距離が大きい画素の位置、
    又は、前記領域内の重心の画素の位置
    を用いて前記指標を導出する、請求項１〜１３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
15. ＣＳＦ（Cerebrospinal Fluid）が流れる標識化領域を撮像領域内に設定し、該標識化領域に標識化パルスを印加することで、時系列に沿って複数時相の画像を収集する収集部と、
    前記複数時相の画像のうち、それぞれの前記画像内の前記ＣＳＦの領域を特定する特定部と、
    特定された前記ＣＳＦの領域に基づき、前記ＣＳＦの動態を示す指標を導出する導出部とを備え、
    前記収集部は、前記ＣＳＦの縦磁化成分がゼロになる時間を基準にして、前記画像を収集する撮像タイミングの範囲を限定する、磁気共鳴イメージング装置。
16. 前記ＣＳＦの領域には、前記標識化パルスによって標識化されたＣＳＦと、前記標識化パルスによって標識化されていないＣＳＦとが含まれる、請求項１５に記載の磁気共鳴イメージング装置。
17. 前記導出部は、特定された前記ＣＳＦの領域の特徴量を特定し、特定した複数時相分の特徴量に基づいて、前記ＣＳＦの動態を示す指標を導出する、請求項１５又は１６に記載の磁気共鳴イメージング装置。
18. 前記導出部は、特定された前記ＣＳＦの領域内の複数の位置を特定し、特定した複数の位置の複数時相分の特徴量に基づいて、前記ＣＳＦの動態を示す指標を位置毎に導出する、請求項１５〜１７のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。