JP6815136B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、画像処理装置に関する。
従来、磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置によって被検体から収集されたデータを用いて、撮像後に任意のコントラストの画像を計算によって生成する技術が知られている。例えば、Synthetic MRIと呼ばれる技術や、MR fingerprintingと呼ばれる技術等が知られている。このような技術では、例えば、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid：ＣＳＦ）等のように水成分の多い組織の信号値が抑制されたＦＬＡＩＲ（Fluid Attenuated Inversion Recovery）画像のように、特定の組織の信号値が抑制された画像を生成することも可能である。
S J Riederer、S A Suddarth、S A Bobman、J N Lee、H Z Wang、and J R MacFall．Automated MR Imaging Synthesis：Feasibility Studies．Radiology，153 203-206，1984． Dan Ma、Vikas Gulani、Nicole Seiberlich、Kecheng Liu、Jeffrey L．Sunshine、Jeffrey L．Duerk and Mark A．Griswold．Magnetic resonance fingerprinting．Nature、495 187-192、2013．
本発明が解決しようとする課題は、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができる画像処理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、第１生成部と、第２生成部とを備える。第１生成部は、組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られたデータを用いて、第１計算画像と、前記第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像とを計算によって生成する。第２生成部は、前記第１計算画像から前記第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する。
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る第１生成機能によるＴ２強調画像の生成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る第２生成機能による差分画像の生成の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置によって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。 図５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る第１生成機能によるＦＬＡＩＲ画像の生成の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態の第１の変形例に係る第２生成機能による差分画像の生成の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。
以下、図面を参照しながら、実施形態に係る画像処理装置について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介して、ＭＲＩ装置１００と、画像保管装置２００とに接続される。
ＭＲＩ装置１００は、磁気共鳴現象を利用して被検体の画像データを収集する。具体的には、ＭＲＩ装置１００は、操作者によって設定された撮像条件に基づいて各種撮像シーケンスを実行することで、被検体から磁気共鳴データを収集する。そして、ＭＲＩ装置１００は、収集した磁気共鳴データに対してフーリエ変換処理等の画像処理を施すことで、二次元又は三次元の画像データを生成する。
画像保管装置２００は、ＭＲＩ装置１００によって収集された画像データを保管する。具体的には、画像保管装置２００は、ネットワーク４００を介してＭＲＩ装置１００から画像データを取得し、取得した画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。例えば、画像保管装置２００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。
画像処理装置３００は、ＭＲＩ装置１００によって収集された画像データを処理する。具体的には、画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介してＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から画像データを取得し、装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。また、画像処理装置３００は、取得した画像データに対して各種画像処理を行い、画像処理を行う前又は画像処理を行った後の画像データをディスプレイ等に表示する。例えば、画像処理装置３００は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
例えば、図１に示すように、画像処理装置３００は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路３１０と、記憶回路３２０と、入力回路３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを備える。
Ｉ／Ｆ回路３１０は、ネットワーク４００を介して接続された他の装置と画像処理装置３００との間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。具体的には、Ｉ／Ｆ回路３１０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される画像データを所定の通信プロトコルに準拠した形式に変換し、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００に送信する。また、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から受信した画像データを処理回路３５０に出力する。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。
記憶回路３２０は、各種データを記憶する。具体的には、記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から送られる命令に応じて、入力された画像データを
記憶し、又は、記憶している画像データを処理回路３５０に出力する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。
入力回路３３０は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力回路３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。例えば、入力回路３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
ディスプレイ３４０は、各種情報及び各種画像を表示する。具体的には、ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される画像データに基づいて、各種の形式で画像を表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
処理回路３５０は、入力回路３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、画像処理装置３００が備える各構成要素を制御する。具体的には、処理回路３５０は、Ｉ／Ｆ回路３１０から出力される画像データを記憶回路３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０から読み出した画像データをディスプレイ３４０に表示する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。
このような構成のもと、本実施形態に係る画像処理装置３００は、ＭＲＩ装置１００によって被検体から収集されたデータを用いて、撮像後に任意のコントラストの画像を計算によって生成する機能を有する。
具体的には、画像処理装置３００は、ＭＲＩ装置１００によってＴＩ（Inversion Time）やＴＥ（Echo Time）を変えながら収集されたデータを用いて、Ｔ１値やＴ２値、ＰＤ（Proton Density）値等の組織定量値をシミュレーションによって導出し、導出された組織定量値に基づいて、任意のＴＩ、ＴＥ、ＴＲ（Repetition Time）のパラメータによるコントラストの画像を生成する機能を有する。
例えば、このように、撮像後に任意のコントラストの画像を計算によって生成する技術として、Synthetic MRIと呼ばれる技術や、MR fingerprintingと呼ばれる技術等が知られている。Synthetic MRIでは、ＭＲＩ画像の信号値の理論式を用いたシミュレーションやカーブフィッティングによって、組織定量値が導出される。また、MR fingerprintingでは、データベースとの比較及び推定によるシミュレーションによって、組織定量値が導出される。
このような技術では、計算によって、例えば、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid：ＣＳＦ）等のように水成分の多い組織の信号値が抑制されたＦＬＡＩＲ（Fluid Attenuated
Inversion Recovery）画像のように、特定の組織の信号値が抑制された画像を生成することも可能である。
しかしながら、上述した技術では、シミュレーションによって組織定量値が導出されるため、生成された画像において、抑制対象の組織の信号値が十分に抑制されないことがあり得る。
このようなことから、本実施形態に係る画像処理装置３００は、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができるように構成されている。
なお、本実施形態では、計算によって生成された頭部のＴ２強調画像を用いて、ＣＳＦ
の信号値が抑制された画像を生成する場合の例を説明する。
具体的には、処理回路３５０が、取得機能３５１と、第１生成機能３５２と、第２生成機能３５３とを有する。ここで、第１生成機能３５２は、特許請求の範囲における第１生成部の一例である。また、第２生成機能３５３は、特許請求の範囲における第２生成部の一例である。
取得機能３５１は、組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られた計算画像用のデータをＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から取得する。
具体的には、取得機能３５１は、例えば、ＴＩやＴＥのように、画像のコントラストに影響を与える撮像パラメータを変えながら収集された被検体の画像データ又は磁気共鳴信号（Magnetic Resonance：ＭＲ）データをＭＲＩ装置１００から取得する。
第１生成機能３５２は、組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られたデータを用いて、第１計算画像と、第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像とを計算によって生成する。
具体的には、第１生成機能３５２は、取得機能３５１によって取得されたデータを用いて、Ｔ１値やＴ２値、ＰＤ値等の組織定量値をシミュレーションによって導出し、導出された組織定量値に基づいて、任意のＴＩ、ＴＥ、ＴＲのパラメータによるコントラストの画像を生成する機能を有する。例えば、第１生成機能３５２は、Synthetic MRIやMR fingerprinting等の手法によって、第１計算画像及び第２計算画像を生成する。
本実施形態では、第１生成機能３５２は、第１計算画像及び第２計算画像として、計算によってＴ２強調画像を生成する。具体的には、第１生成機能３５２は、取得機能３５１によって取得されたデータを用いて、画素ごとにシミュレーションによってＴ２値を導出し、導出されたＴ２値に基づいて、Ｔ２強調画像を生成する。
このとき、第１生成機能３５２は、第１計算画像として、ＴＥをＴＥ１とした場合のＴ２強調画像を生成し、第２計算画像として、ＴＥをＴＥ１より長いＴＥ２とした場合のＴ２強調画像を生成する。ここで、ＴＥ１は、第１計算画像のコントラストを調整するＴＥの値であり、ＴＥ２は、第２計算画像のコントラストを調整するＴＥの値である。例えば、第１生成機能３５２は、第１計算画像として、ＴＥ１＝１００［ｍｓ］とした場合のＴ２強調画像を生成し、第２計算画像として、ＴＥ２＝２００［ｍｓ］とした場合のＴ２強調画像を生成する。
ここで、例えば、ＴＥ１及びＴＥ２には、予め設定された既定値が用いられる。例えば、ＴＥ１及びＴＥ２は、規定値を設定するための画面を介して操作者によって入力され、規定値設定ファイル等の形式で記憶回路３２０等に記憶される。この場合に、第１生成機能３５２は、記憶回路３２０等に記憶された設定ファイルを参照して、第１計算画像及び第２計算画像を生成する。
図２は、第１の実施形態に係る第１生成機能３５２によるＴ２強調画像の生成の一例を示す図である。第１生成機能３５２によって行われるシミュレーションでは、例えば、図２の（ａ）に示すように、複数のＴＲそれぞれについてＴ２強調画像の信号値が導出される。また、第１生成機能３５２によって行われるシミュレーションでは、例えば、図２の（ｂ）に示すように、複数のＴＥそれぞれについてＴ２強調画像の信号値が導出される。なお、図２の（ｂ）に示す例は、ＴＲ＝８０００［ｍｓ］とした場合の例を示している。
ここで、図２に示す例では、脳の白質（White Matter：ＷＭ）、灰白質（Gray Matter：ＧＭ）、ＣＳＦ、及び、Ｔ２ ｌｅｓｉｏｎの信号値を示している。例えば、図２の（ｂ）に示すように、Ｔ２強調画像に含まれる各組織の信号値は、各組織のＴ２値に応じて、ＴＥ値が大きくなるにつれて減少する。具体的には、各組織の信号値は、Ｔ２値が長い組織ほど、ＴＥ値が大きくなるにつれて緩やかに減少する。そのため、ＴＥ値が大きくなるほど、Ｔ２値が短い組織の信号値とＴ２値が長い組織の信号値との差が大きくなる。
例えば、図２の（ｂ）に示すように、本実施形態において抑制対象であるＣＳＦは、ＷＭ、ＧＭ、Ｔ２ ｌｅｓｉｏｎ等の他の組織と比べて、Ｔ２値が長いため、ＴＥ値が大きくなるにつれて信号値が緩やかに減少する。したがって、第１計算画像と第２計算画像との間で、ＣＳＦの信号値の減衰度合いとＣＳＦ以外の組織の信号値の減衰度合いとを比べた場合に、ＣＳＦ以外の組織の信号値の方がＣＳＦの信号値よりも大きく減衰することになる。
第２生成機能３５３は、第１計算画像から第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する。
具体的には、第２生成機能３５３は、第１生成機能３５２によって生成された第１計算画像及び第２計算画像を用いて、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する。このとき、第２生成機能３５３は、第１計算画像と第２計算画像との間で抑制対象の組織の信号値が同一となるように第２計算画像の信号値に重み付けを行い、重み付けが行われた後の第２計算画像を第１計算画像から差し引くことで、差分画像を生成する。
例えば、第２生成機能３５３は、以下に示す式（１）により、差分画像を生成する。
Ｓ＝Ｔ２Ｗ（ＴＥ１）−Ｔ２Ｗ（ＴＥ２）＊ｅｘｐ（（ＴＥ２−ＴＥ１）／Ｔ２ｒｅｆ） ・・・（１）
式（１）において、Ｓは、差分画像における各画素の信号値を示している。また、Ｔ２Ｗ（ＴＥ１）は、ＴＥをＴＥ１とした場合のＴ２強調画像、すなわち第１計算画像を示しており、Ｔ２Ｗ（ＴＥ２）は、ＴＥをＴＥ２とした場合のＴ２強調画像、すなわち第２計算画像を示している。また、Ｔ２ｒｅｆは、重み付けを調整する係数となるＴ２値である。
ここで、例えば、Ｔ２ｒｅｆには、予め設定された既定値が用いられる。例えば、Ｔ２ｒｅｆには、脳室等で計測された値や、文献値等が用いられる。例えば、Ｔ２ｒｅｆは、規定値を設定するための画面を介して操作者によって入力され、規定値設定ファイル等の形式で記憶回路３２０等に記憶される。この場合に、第２生成機能３５３は、記憶回路３２０等に記憶された設定ファイルを参照して、差分画像を生成する。
具体的には、Ｔ２ｒｅｆは、重み付けが行われた後の第２計算画像における抑制対象の組織の信号値が第１計算画像における抑制対象の組織の信号値と一致するような値に設定される。このようにＴ２ｒｅｆを設定することによって、重み付けが行われた後の第２計算画像を第１計算画像から差し引くことで、抑制対象の組織の信号値がゼロに抑制された差分画像を生成することができる。
例えば、本実施形態では、Ｔ２ｒｅｆが、重み付けが行われた後の第２計算画像におけるＣＳＦの信号値が第１計算画像における抑制対象の組織の信号値と一致するような値に
設定される。これにより、第１計算画像から第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、抑制対象であるＣＳＦの信号値がゼロになった差分画像が生成される。
ここで、本実施形態では、ＣＳＦ以外の組織の信号値についてもＣＳＦの信号値と同様に重み付けが行われるため、差分画像を生成した場合に、ＣＳＦ以外の組織についても信号値が抑制されることになる。具体的には、本実施形態では、Ｔ２値がＣＳＦに近い組織ほど、信号値が抑制されることになる。例えば、Ｔ２ ｌｅｓｉｏｎが、ＧＭよりも強く抑制されることになる。
しかし、前述したように、第１計算画像と第２計算画像との間では、ＣＳＦ以外の組織の信号値の方がＣＳＦの信号値よりも大きく減衰するため、ＣＳＦ以外の組織の信号値については、ＣＳＦの信号値と比べて抑制の影響が小さくなる。そのため、ＣＳＦ以外の組織については、Ｔ２強調画像のコントラストが維持された差分画像が得られる。なお、ＴＥ２が長くなると、第２計算画像において、ＣＳＦ以外の組織の信号値がよりゼロに近くなるので、差分画像におけるＴ２強調画像のコントラストは、ＴＥ１とＴＥ２との間隔が延びるにつれて、より強くなる。
図３は、第１の実施形態に係る第２生成機能３５３による差分画像の生成の一例を示す図である。ここで、図３の左側の図は、計算によって生成されたＴ２強調画像である第１計算画像３１の概略を示している。また、図３の中央の図は、計算によって生成されたＴ２強調画像であり、重み付けが行われた後の第２計算画像３２の概略を示している。また、図３の右側の図は、第１計算画像３１から重み付けが行われた後の第２計算画像３２を差し引くことで生成された差分画像３３の概略を示している。なお、図３に示す第１計算画像３１、第２計算画像３２及び差分画像３３は、脳を含む頭部のアキシャル像である。
例えば、図３に示すように、第１計算画像３１では、脳室内のＣＳＦ３１ａが、脳におけるＣＳＦ以外の組織に比べて高い信号値で描出される。また、第２計算画像３２では、ＣＳＦ３２ａが、重み付けによって、第１計算画像におけるＣＳＦ３１ａと同じ信号値で描出され、かつ、ＣＳＦ３１ａ以外の組織が第１計算画像より低い信号値で描出される。そして、これらの第１計算画像３１及び第２計算画像３２を用いて生成された差分画像３３は、ＣＳＦ３３ａの信号値がゼロに抑制され、かつ、ＣＳＦ以外の組織についてはＴ２強調画像のコントラストが維持された画像となる。
以上、処理回路３５０が有する各機能について説明したが、これらの処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３２０に記憶される。処理回路３５０は、各プログラムを記憶回路３２０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３５０は、図１に示した各処理機能を有することとなる。
なお、図１では、上述した各処理機能が単一の処理回路３５０によって実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路３５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置３００によって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。例えば、図４に示すように、本実施形態に係る画像処理装置３００では、まず、取得機能３５１が、組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られた計算画像用のデータをＭＲＩ装置１００から取得する（ステ
ップＳ１０１）。
続いて、第１生成機能３５２が、組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られたデータを用いて、第１計算画像を生成する（ステップＳ１０２）。また、第１生成機能３５２は、第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像を計算によって生成する（ステップＳ１０３）。
続いて、第２生成機能３５３が、第１計算画像と第２計算画像との間で抑制対象の組織の信号値が同一となるように第２計算画像の信号値に重み付けを行う（ステップＳ１０４）。そして、第２生成機能３５３が、重み付けが行われた後の第２計算画像を第１計算画像から差し引くことで、差分画像を生成する（ステップＳ１０５）。なお、生成された差分画像は、例えば、操作者からの要求に応じて、ディスプレイ３４０に表示される。
ここで、ステップＳ１０１は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５１に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０２〜Ｓ１０３は、例えば、処理回路３５０が第１生成機能３５２に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０４〜Ｓ１０５は、例えば、処理回路３５０が第２生成機能３５３に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
なお、図４において、第１生成機能３５２が第１計算画像を生成する処理（ステップＳ１０２）と、第２計算画像を生成する処理（ステップＳ１０３）とは、実行順序が逆になってもよい。
上述したように、第１の実施形態では、ＴＥをＴＥ１とした場合のＴ２強調画像である第１計算画像から、ＴＥをＴＥ１より長いＴＥ２とした場合のＴ２強調画像である第２計算画像を差し引くことで、ＣＳＦの信号値はゼロに抑制され、かつ、ＣＳＦ以外の組織についてはＴ２強調画像のコントラストが維持された画像が得られる。これにより、第１の実施形態によれば、計算によって生成されたＴ２強調画像から、実際に撮像されたＦＬＡＩＲ画像に近い画像を得ることができる。したがって、第１の実施形態によれば、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができる。
なお、上述した第１の実施形態は、画像処理装置３００が有する機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、第１の実施形態に係る変形例について説明する。なお、以下に示す変形例では、第１の実施形態と異なる点を中心に説明することとし、第１の実施形態と共通する点については詳細な説明を省略する。
（第１の実施形態の第１の変形例）
まず、上述した第１の実施形態では、計算によって生成されたＴ２強調画像を用いて差分画像を生成する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、計算によって生成されたＦＬＡＩＲ画像を用いて差分画像を生成してもよい。以下では、このような例を第１の変形例として説明する。
本変形例では、第１生成機能３５２は、第１計算画像及び第２計算画像として、計算によってＦＬＡＩＲ画像を生成する。
具体的には、第１生成機能３５２は、取得機能３５１によって取得されたデータを用いて、画素ごとにシミュレーションによってＴ２値を導出し、導出されたＴ２値に基づいて
、ＦＬＡＩＲ画像を生成する。このとき、第１生成機能３５２は、第１計算画像として、ＴＥをＴＥ１とした場合のＦＬＡＩＲ画像を生成し、第２計算画像として、ＴＥをＴＥ１より長いＴＥ２とした場合のＦＬＡＩＲ画像を生成する。例えば、第１生成機能３５２は、第１計算画像として、ＴＥ１＝１００［ｍｓ］とした場合のＦＬＡＩＲ画像を生成し、第２計算画像として、ＴＥ２＝２００［ｍｓ］とした場合のＦＬＡＩＲ画像を生成する。
図５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る第１生成機能３５２によるＦＬＡＩＲ画像の生成の一例を示す図である。第１生成機能３５２によって行われるシミュレーションでは、複数のＴＲそれぞれについてＦＬＡＩＲ画像の信号値が導出される。また、第１生成機能３５２によって行われるシミュレーションでは、例えば、図５の（ａ）に示すように、複数のＴＩそれぞれについてＦＬＡＩＲ画像の信号値が導出される。また、第１生成機能３５２によって行われるシミュレーションでは、例えば、図５の（ｂ）に示すように、複数のＴＥそれぞれについてＦＬＡＩＲ画像の信号値が導出される。なお、図５の（ｂ）に示す例は、ＴＲ＝８０００［ｍｓ］、ＴＩ＝２４００［ｍｓ］とした場合の例を示している。
ここで、図５に示す例では、図２に示した例と同様に、脳の白質（White Matter：ＷＭ）、灰白質（Gray Matter：ＧＭ）、ＣＳＦ、及び、Ｔ２ ｌｅｓｉｏｎの信号値を示している。例えば、図２の（ｂ）に示すように、ＦＬＡＩＲ画像の場合も、Ｔ２強調画像と同様に、各組織の信号値は、各組織のＴ２値に応じて、ＴＥ値が大きくなるにつれて減少する。しかし、ＦＬＡＩＲ画像の場合では、Ｔ２強調画像の場合と比べて、ＣＳＦの信号値が全体的に抑制されて導出される。
そして、本変形例では、第２生成機能３５３は、以下に示す式（２）により、差分画像を生成する。
Ｓ＝ＦＬＡＩＲ（ＴＥ１）−ＦＬＡＩＲ（ＴＥ２）＊ｅｘｐ（（ＴＥ２−ＴＥ１）／Ｔ２ｒｅｆ） ・・・（２）
式（２）において、Ｓは、差分画像における各画素の信号値を示している。また、ＦＬＡＩＲ（ＴＥ１）は、ＴＥをＴＥ１とした場合のＦＬＡＩＲ画像、すなわち第１計算画像を示しており、ＦＬＡＩＲ（ＴＥ２）は、ＴＥをＴＥ２とした場合のＦＬＡＩＲ画像、すなわち第２計算画像を示している。また、Ｔ２ｒｅｆは、重み付けを調整する係数となるＴ２値である。
本変形例でも、例えば、Ｔ２ｒｅｆが、重み付けが行われた後の第２計算画像におけるＣＳＦの信号値が第１計算画像における抑制対象の組織の信号値と一致するような値に設定される。これにより、第１計算画像から第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、抑制対象であるＣＳＦの信号値がゼロになった差分画像が生成される。
ここで、本変形例でも、ＣＳＦ以外の組織の信号値についてもＣＳＦの信号値と同様に重み付けが行われるため、差分画像を生成した場合に、ＣＳＦ以外の組織についても信号値が抑制されることになる。具体的には、本変形例では、ＴＥをＴＥ１とした場合とＴＥをＴＥ２とした場合とで信号値の変化が小さい組織ほど、信号値が抑制されることになる。例えば、Ｔ２ ｌｅｓｉｏｎが、ＧＭと同じ程度に抑制されることになる。
しかし、Ｔ２強調画像と同様に、ＦＬＡＩＲ画像でも、第１計算画像と第２計算画像との間では、ＣＳＦ以外の組織の信号値の方がＣＳＦの信号値よりも大きく減衰するため、ＣＳＦ以外の組織の信号値については、ＣＳＦの信号値と比べて抑制の影響が小さくなる
。そのため、本変形例でも、ＣＳＦ以外の組織については、Ｔ２強調画像のコントラストが維持された差分画像が得られる。なお、本変形例でも、ＴＥ２が長くなると、第２計算画像において、ＣＳＦ以外の組織の信号値がよりゼロに近くなるので、差分画像におけるＴ２強調画像のコントラストは、ＴＥ１とＴＥ２との間隔が延びるにつれて、より強くなる。
図６は、第１の実施形態の第１の変形例に係る第２生成機能３５３による差分画像の生成の一例を示す図である。ここで、図６の左側の図は、計算によって生成されたＦＬＡＩＲ画像である第１計算画像６１の概略を示している。また、図６の中央の図は、計算によって生成されたＦＬＡＩＲ画像であり、重み付けが行われた後の第２計算画像６２の概略を示している。また、図６の右側の図は、第１計算画像６１から重み付けが行われた後の第２計算画像６２を差し引くことで生成された差分画像６３の概略を示している。なお、図６に示す第１計算画像６１、第２計算画像６２、及び差分画像６３は、脳を含む頭部のアキシャル像である。
例えば、図６に示すように、第１計算画像６１では、脳室内のＣＳＦ６１ａが、抑制された信号値で描出される。また、第２計算画像６２では、ＣＳＦ６２ａが、重み付けによって、第１計算画像におけるＣＳＦ６１ａと同じ信号値で描出される。そして、これらの第１計算画像６１及び第２計算画像６２を用いて生成された差分画像６３は、ＣＳＦ６３ａの信号値がゼロに抑制され、かつ、ＣＳＦ以外の組織についてはＴ２強調画像のコントラストが維持された画像となる。
このように、第１の変形例では、ＴＥをＴＥ１とした場合のＦＬＡＩＲ画像である第１計算画像から、ＴＥをＴＥ１より長いＴＥ２とした場合のＦＬＡＩＲ画像である第２計算画像を差し引くことで、ＣＳＦ以外の組織はＴ２強調画像のコントラストが維持され、かつ、ＣＳＦの信号値はゼロに抑制された画像が得られる。このように第１計算画像及び第２計算画像としてＦＬＡＩＲ画像が用いられる場合には、差分画像が生成される前に、既にＣＳＦの信号値が抑制された画像が用いられることになる。しかし、前述したように、シミュレーションによって組織定量値を導出する場合には、生成された画像において、ＣＳＦの信号値が十分に抑制されないことがあり得る。第１の変形例によれば、そのような場合でも、ＣＳＦの信号値がゼロに抑制された画像が得られるので、実際に撮像されたＦＬＡＩＲ画像に近い画像を得ることができる。
（第１の実施形態の第２の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、第２計算画像の信号値に重み付けを行う場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、抑制対象の組織について信号値の抑制に高い精度が求められないような場合には、第２計算画像に重み付けを行わずに、差分画像が生成されてもよい。以下では、このような例を第２の変形例として説明する。
本変形例では、第１生成機能３５２は、上述した第１の変形例と同様に、第１計算画像及び第２計算画像として、計算によってＦＬＡＩＲ画像を生成する。
そして、本変形例では、第２生成機能３５３は、以下に示す式（３）により、差分画像を生成する。
Ｓ＝ＦＬＡＩＲ（ＴＥ１）−ＦＬＡＩＲ（ＴＥ２） ・・・（３）
式（３）において、Ｓは、差分画像における各画素の信号値を示している。また、ＦＬＡＩＲ（ＴＥ１）は、ＴＥをＴＥ１とした場合のＦＬＡＩＲ画像、すなわち第１計算画像を示しており、ＦＬＡＩＲ（ＴＥ２）は、ＴＥをＴＥ２とした場合のＦＬＡＩＲ画像、す
なわち第２計算画像を示している。
このように第１計算画像及び第２計算画像としてＦＬＡＩＲ画像が用いられる場合には、差分画像が生成される前に、既にＣＳＦの信号値がある程度は抑制されていることになる。そのため、第２計算画像の信号値に重み付けを行わなくとも、ＣＳＦの信号値が十分に抑制された差分画像が得られる。
このように、第２の変形例では、ＴＥをＴＥ１とした場合のＦＬＡＩＲ画像である第１計算画像から、ＴＥをＴＥ１より長いＴＥ２とした場合のＦＬＡＩＲ画像である第２計算画像を差し引くことで、ＣＳＦの信号値が抑制され、かつ、ＣＳＦ以外の組織についてはＴ２強調画像のコントラストが維持された画像が得られる。
（第１の実施形態の第３の変形例）
また、上述した第１の実施形態及び変形例では、第１生成機能３５２によって用いられるＴＥ１及びＴＥ２のＴＥ値、及び、第２生成機能３５３によって用いられるＴ２ｒｅｆの値として、予め設定された既定値が用いられる場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、計算で用いられるパラメータ及び重み付けで用いられるパラメータ値を入力する操作を操作者から受け付けることで、各パラメータを設定又は変更できるようにしてもよい。以下では、このような場合を第３の変形例として説明する。
本変形例では、第１生成機能３５２は、計算で用いられるパラメータ値を入力する操作を操作者から受け付け、入力されたパラメータ値に応じて、第１計算画像及び第２計算画像を生成する。ここで、例えば、計算で用いられるパラメータ値は、第１計算画像及び第２計算画像のコントラストを調整するＴＥの値である。具体的には、ここでいうパラメータ値は、ＴＥ１及びＴＥ２である。
図７は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。例えば、図７に示すように、第１生成機能３５２は、操作者からの要求に応じて、数値を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）である第１テキストボックス７１及び第２テキストボックス７２を含むユーザインターフェース７０をディスプレイ３４０に表示する。第１テキストボックス７１は、ＴＥ１の値を入力するためのテキストボックスであり、第２テキストボックス７２は、ＴＥ２の値を入力するためのテキストボックスである。そして、第１生成機能３５２は、操作者によって第１テキストボックス７１を用いて入力されたＴＥ１を用いて第１計算画像を生成し、操作者によって第２テキストボックス７２を用いて入力されたＴＥ２を用いて第２計算画像を生成する。
図８は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。例えば、図８に示すように、第１生成機能３５２は、数値を指定又は調整するためのＧＵＩである第１スライダー８１及び第２スライダー８２を含むユーザインターフェース８０をディスプレイ３４０に表示してもよい。第１スライダー８１は、ＴＥ１の値を指定又は調整するためのスライダーであり、第２スライダー８２は、ＴＥ２の値を指定又は調整するためのスライダーである。そして、第１生成機能３５２は、操作者によって第１スライダー８１を用いて指定又は調整されたＴＥ１を用いて第１計算画像を生成し、操作者によって第２スライダー８２を用いて指定又は調整されたＴＥ２を用いて第２計算画像を生成する。
また、本変形例では、第２生成機能３５３は、第２計算画像の重み付けで用いられるパラメータ値を入力する操作を操作者から受け付け、入力されたパラメータ値に応じて、差分画像を生成する。ここで、例えば、第２計算画像の重み付けで用いられるパラメータ値は、重み付けを調整する係数となるＴ２値である。具体的には、ここでいうパラメータ値
は、式（１）又は式（２）で示したＴ２ｒｅｆである。
図９は、第１の実施形態の第３の変形例に係るユーザインターフェースの一例を示す図である。例えば、図９に示すように、第２生成機能３５３は、操作者からの要求に応じて、Ｔ２値が各画素に保持されたＴ２マップ画像を表示するための第１領域９１と、Ｔ２ｒｅｆの値を表示するための第２領域９２とを含んだユーザインターフェース９０をディスプレイ３４０に表示する。
例えば、第２生成機能３５３は、操作者からの要求に応じて、第１計算画像及び第２計算画像のもとになったデータと同じデータから生成されたＴ２マップ画像を第１領域９１に表示する。そして、第２生成機能３５３は、当該Ｔ２マップ画像上で関心領域９３を指定する操作を操作者から受け付ける。ここで、例えば、関心領域９３は、円形のグラフィックで表される。なお、関心領域９３を表すグラフィックの形状は円形に限られず、例えば、矩形であってもよい。
そして、操作者によって関心領域９３が指定されると、第２生成機能３５３は、Ｔ２マップ画像における関心領域９３に含まれる画素値に基づいて、Ｔ２ｒｅｆを設定する。例えば、第２生成機能３５３は、関心領域９３に含まれる画素値の平均値を算出し、算出した平均値をＴ２ｒｅｆとして設定する。ここで、第２生成機能３５３は、算出した画素値の平均値を第２領域９２に表示する。そして、第２生成機能３５３は、設定したＴ２ｒｅｆを用いて、式（１）又は式（２）により、差分画像を生成する。
このように、第３の変形例では、Ｔ２マップ画像上で関心領域を設定するユーザインターフェースを用いることによって、自動的に、関心領域が指定された部分の画素値がゼロになるような重み付けで差分画像が生成されることになる。したがって、簡便な操作で、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができる。
なお、例えば、第２生成機能３５３は、図７に示した例と同様のテキストボックスや、図８に示した例と同様のスライダー等のＧＵＩを表示することによって、Ｔ２ｒｅｆを示す数値を入力する操作を操作者から受け付けてもよい。
（第１の実施形態の第４の変形例）
また、上述した第１の実施形態及び変形例では、ＣＳＦの信号値が抑制された画像を生成する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、ＣＳＦ以外の特定の組織の信号値が抑制された画像が生成されてもよい。以下では、このような例を第４の変形例として説明する。
具体的には、第４の変形例では、Ｔ２ｒｅｆが、重み付けが行われた後の第２計算画像におけるＣＳＦ以外の特定の組織の信号値が第１計算画像における当該特定の組織の信号値と一致するような値に設定される。これにより、本変形例では、第２生成機能３５３が、第１計算画像から第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、ＣＳＦ以外の特定の組織の信号値がゼロになった差分画像を生成することになる。
（第２の実施形態）
また、上述した第１の実施形態では、画像処理装置の実施形態について説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本願が開示する技術は、ＭＲＩ装置で実施することも可能である。以下では、第２の実施形態として、ＭＲＩ装置の実施形態を説明する。
図１０は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の構成例を示す図である。例えば、図１０に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場
電源３、送信コイル４、送信回路５、受信コイル６、受信回路７、寝台８、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１、及び、処理回路１２〜１５を備える。
静磁場磁石１は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、内周側に形成される撮像空間に一様な静磁場を発生させる。例えば、静磁場磁石１は、永久磁石や超伝導磁石等によって実現される。
傾斜磁場コイル２は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、静磁場磁石１の内周側に配置される。傾斜磁場コイル２は、互いに直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を発生させる３つのコイルを有する。ここで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸は、ＭＲＩ装置１００に固有の装置座標系を構成する。例えば、ｘ軸の方向は、鉛直方向に設定され、ｙ軸の方向は、水平方向に設定される。また、ｚ軸の方向は、静磁場磁石１によって発生する静磁場の磁束の方向と同じに設定される。
傾斜磁場電源３は、傾斜磁場コイル２が有する３つのコイルそれぞれに個別に電流を供給することで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を撮像空間に発生させる。ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を適宜に発生させることによって、互いに直交するリードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った傾斜磁場を発生させることができる。ここで、リードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った軸は、撮像の対象となるスライス領域又はボリューム領域を規定するための論理座標系を構成する。なお、以下では、リードアウト方向に沿った傾斜磁場をリードアウト傾斜磁場と呼び、位相エンコード方向に沿った傾斜磁場を位相エンコード傾斜磁場と呼び、スライス方向に沿った傾斜磁場をスライス傾斜磁場と呼ぶ。
ここで、各傾斜磁場は、静磁場磁石１によって発生する静磁場に重畳され、磁気共鳴信号（Magnetic Resonance：ＭＲ）に空間的な位置情報を付与するために用いられる。具体的には、リードアウト傾斜磁場は、リードアウト方向の位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させることで、ＭＲ信号にリードアウト方向に沿った位置情報を付与する。また、位相エンコード傾斜磁場は、位相エンコード方向に沿ってＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号に位相エンコード方向の位置情報を付与する。また、スライス傾斜磁場は、撮像領域がスライス領域の場合には、スライス領域の方向、厚さ、枚数を決めるために用いられ、撮像領域がボリューム領域である場合には、スライス方向の位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号にスライス方向に沿った位置情報を付与する。
送信コイル４は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、傾斜磁場コイル２の内側に配置される。送信コイル４は、送信回路５から出力されるＲＦ（Radio Frequency）パルスを撮像空間に印加する。
送信回路５は、ラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル４に出力する。例えば、送信回路５は、発振回路、位相選択回路、周波数変換回路、振幅変調回路、及び、ＲＦ増幅回路を有する。発振回路は、静磁場中に置かれた対象原子核に固有の共鳴周波数のＲＦパルスを発生する。位相選択回路は、発振回路から出力されるＲＦパルスの位相を選択する。周波数変換回路は、位相選択回路から出力されるＲＦパルスの周波数を変換する。振幅変調回路は、周波数変換回路から出力されるＲＦパルスの振幅を例えばｓｉｎｃ関数に従って変調する。ＲＦ増幅回路は、振幅変調回路から出力されるＲＦパルスを増幅して送信コイル４に出力する。
受信回路７は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。例えば、受信回路７は、選択回
路、前段増幅回路、位相検波回路、及び、アナログデジタル変換回路を有する。選択回路は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号を選択的に入力する。前段増幅回路は、選択回路から出力されるＭＲ信号を増幅する。位相検波回路は、前段増幅回路から出力されるＭＲ信号の位相を検波する。アナログデジタル変換回路は、位相検波回路から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換することでＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。
なお、ここでは、送信コイル４がＲＦパルスを印加し、受信コイル６がＭＲ信号を受信する場合の例を説明するが、送信コイル４及び受信コイル６の形態はこれに限られない。例えば、送信コイル４が、ＭＲ信号を受信する受信機能をさらに有してもよい。また、受信コイル６が、ＲＦ磁場を印加する送信機能をさらに有していてもよい。送信コイル４が受信機能を有している場合は、受信回路７は、送信コイル４によって受信されたＭＲ信号からもＭＲ信号データを生成する。また、受信コイル６が送信機能を有している場合は、送信回路５は、受信コイル６にもＲＦパルスを出力する。
寝台８は、被検体Ｓが載置される天板８ａを備え、被検体Ｓの撮像が行われる際に、静磁場磁石１及び傾斜磁場コイル２の内側に形成される撮像空間へ天板８ａを挿入する。例えば、寝台８は、長手方向が静磁場磁石１の中心軸と平行になるように設置される。
入力回路９は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力回路９は、処理回路１５に接続されており、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１５へ出力する。例えば、入力回路９は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
ディスプレイ１０は、各種情報及び各種画像を表示する。具体的には、ディスプレイ１０は、処理回路１５に接続されており、処理回路１５から送られる各種情報及び各種画像のデータを表示用の電気信号に変換して出力する。例えば、ディスプレイ１０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
記憶回路１１は、各種データを記憶する。具体的には、記憶回路１１は、ＭＲ信号データや画像データを被検体Ｓごとに記憶する。例えば、記憶回路１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子やハードディスク、光ディスク等によって実現される。
処理回路１２は、寝台制御機能１２ａを有する。具体的には、寝台制御機能１２ａは、寝台８に接続され、制御用の電気信号を寝台８へ出力することで、寝台８の動作を制御する。例えば、寝台制御機能１２ａは、入力回路９を介して、天板８ａを長手方向、上下方向又は左右方向へ移動させる指示を操作者から受け付け、受け付けた指示に従って天板８ａを移動するように、寝台８が有する天板８ａの駆動機構を動作させる。例えば、処理回路１２は、プロセッサによって実現される。
処理回路１３は、実行機能１３ａを有する。具体的には、実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行する。具体的には、実行機能１３ａは、処理回路１５から出力されるシーケンス実行データに基づいて傾斜磁場電源３、送信回路５及び受信回路７を駆動することで、各種パルスシーケンスを実行する。例えば、処理回路１３は、プロセッサによって実現される。
ここで、シーケンス実行データは、ＭＲ信号データを収集するための手順を示すパルスシーケンスを定義した情報である。具体的には、シーケンス実行データは、傾斜磁場電源３が傾斜磁場コイル２に電流を供給するタイミング及び供給される電流の強さ、送信回路
５が送信コイル４に供給するＲＦパルス電流の強さや供給タイミング、受信回路７がＭＲ信号を検出する検出タイミング等を定義した情報である。
また、実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行した結果として、受信回路７からＭＲ信号データを受信し、受信したＭＲ信号データを記憶回路１１に格納する。なお、実行機能１３ａによって受信されたＭＲ信号データの集合は、前述したリードアウト傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場、及びスライス傾斜磁場によって付与された位置情報に応じて２次元又は３次元に配列されることで、ｋ空間を構成するデータとして記憶回路１１に格納される。
処理回路１４は、データ処理機能１４ａを有する。例えば、処理回路１４は、プロセッサによって実現される。データ処理機能１４ａは、記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データに基づいて画像を生成する。具体的には、データ処理機能１４ａは、実行機能１３ａによって記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データを読み出し、読み出したＭＲ信号データに後処理すなわちフーリエ変換等の再構成処理を施すことで画像を生成する。また、データ処理機能１４ａは、生成した画像の画像データを記憶回路１１に格納する。
処理回路１５は、ＭＲＩ装置１００が有する各構成要素を制御することで、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。例えば、処理回路１５は、プロセッサによって実現される。例えば、処理回路１５は、入力回路９を介して操作者からパルスシーケンスに関する各種のパラメータの入力を受け付け、受け付けたパラメータに基づいてシーケンス実行データを生成する。そして、処理回路１５は、生成したシーケンス実行データを処理回路１３に送信することで、各種のパルスシーケンスを実行する。また、例えば、処理回路１５は、操作者から要求された画像の画像データを記憶回路１１から読み出し、読み出した画像をディスプレイ１０に出力する。
このような構成のもと、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、被検体Ｓから収集されたデータを用いて、撮像後に任意のコントラストの画像を計算によって生成する機能を有する。そして、ＭＲＩ装置１００は、第１の実施形態で説明した画像処理装置３００と同様に、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができるように構成されている。
具体的には、処理回路１５が、取得機能１５ａと、第１生成機能１５ｂと、第２生成機能１５ｃとを有する。
取得機能１５ａは、上述した第１の実施形態又は変形例で説明した取得機能３５１と同様の機能を有する。ただし、上述した第１の実施形態では、取得機能３５１が、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から計算画像用のデータを取得したのに対し、本実施形態では、取得機能１５ａは、記憶回路１１から計算画像用のデータを取得する。
第１生成機能１５ｂは、上述した第１の実施形態又は変形例で説明した第１生成機能３５２と同様の機能を有する。
第２生成機能１５ｃは、上述した第１の実施形態又は変形例で説明した第２生成機能３５３と同様の機能を有する。
また、本実施形態では、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１が、上述した第１の実施形態で説明した入力回路３３０、ディスプレイ３４０、記憶回路３２０が有する機能をさらに有する。
以上、処理回路１５が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１１に記憶される。処理回路１５は、各プログラムを記憶回路１１から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５は、図１０に示した各処理機能を有することとなる。
なお、図１０では、上述した各処理機能が単一の処理回路１５によって実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路１５は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
このような構成により、第２の実施形態によれば、上述した第１の実施形態及び変形例と同様に、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができる。
なお、上述した説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、抑制対象の組織がより適切に抑制された画像を計算画像から生成することができる。
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。
３００ 画像処理装置
３５０ 処理回路
３５２ 第１生成機能
３５３ 第２生成機能

Claims (11)

  1. 組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られた同じデータを用いて、第１計算画像と、前記第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像とをシミュレーションによって生成する第１生成部と、
    前記第１計算画像と前記第２計算画像との間で前記抑制対象の組織の信号値を略同一にした後に、前記第１計算画像と前記第２計算画像との差分画像を生成することで、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する第２生成部と
    を備える、画像処理装置。
  2. 前記第１生成部は、前記第１計算画像及び前記第２計算画像として、前記シミュレーションによってＴ２強調画像を生成する、
    請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記第１生成部は、前記第１計算画像及び前記第２計算画像として、前記シミュレーションによってＦＬＡＩＲ（Fluid Attenuated Inversion Recovery）画像を生成する、
    請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られたデータを用いて、第１計算画像と、前記第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像とを計算によって生成する第１生成部と、
    前記第１計算画像から前記第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する第２生成部と
    を備え、
    前記第１生成部は、前記第１計算画像及び前記第２計算画像として、前記計算によってＦＬＡＩＲ（Fluid Attenuated Inversion Recovery）画像を生成する、
    画像処理装置。
  5. 前記第２生成部は、前記第１計算画像と前記第２計算画像との間で前記抑制対象の組織の信号値が同一となるように前記第２計算画像の信号値に重み付けを行い、前記重み付けが行われた後の第２計算画像を前記第１計算画像から差し引くことで、前記差分画像を生成する、
    請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  6. 組織定量値の導出に用いられる磁気共鳴信号を収集する撮像によって得られたデータを用いて、第１計算画像と、前記第１計算画像に比べて抑制対象の組織以外の組織の信号値が低い第２計算画像とを計算によって生成する第１生成部と、
    前記第１計算画像から前記第２計算画像を差し引いた差分画像を生成することで、緩和時間が長い組織の信号値が抑制された画像を生成する第２生成部と
    を備え、
    前記第２生成部は、前記第１計算画像と前記第２計算画像との間で前記抑制対象の組織の信号値が同一となるように前記第２計算画像の信号値に重み付けを行い、前記重み付けが行われた後の第２計算画像を前記第１計算画像から差し引くことで、前記差分画像を生成する、
    画像処理装置。
  7. 前記第１生成部は、前記シミュレーションで用いられるパラメータ値を入力する操作を操作者から受け付け、入力されたパラメータ値に応じて、前記第１計算画像及び前記第２計算画像を生成する、
    請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  8. 前記シミュレーションで用いられるパラメータ値は、前記第１計算画像及び前記第２計算画像のコントラストを調整するＴＥの値である、
    請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 前記第２生成部は、前記重み付けで用いられるパラメータ値を入力する操作を操作者から受け付け、入力されたパラメータ値に応じて、前記差分画像を生成する、
    請求項５又は６に記載の画像処理装置。
  10. 前記重み付けで用いられるパラメータ値は、重み付けを調整する係数となるＴ２値である、
    請求項９に記載の画像処理装置。
  11. 前記第２生成部は、Ｔ２値が各画素に保持されたＴ２マップ画像をディスプレイに表示し、当該Ｔ２マップ画像上で関心領域を指定する操作を前記操作者から受け付け、当該関心領域に含まれる画素値に基づいて前記パラメータ値を設定する、
    請求項９又は１０に記載の画像処理装置。
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