JP7115889B2 - 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents

医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7115889B2
JP7115889B2 JP2018073257A JP2018073257A JP7115889B2 JP 7115889 B2 JP7115889 B2 JP 7115889B2 JP 2018073257 A JP2018073257 A JP 2018073257A JP 2018073257 A JP2018073257 A JP 2018073257A JP 7115889 B2 JP7115889 B2 JP 7115889B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
images
correct
diagnosis support
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018073257A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019180637A (ja
Inventor
知樹 雨宮
陽 谷口
俊 横沢
久晃 越智
Original Assignee
富士フイルムヘルスケア株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士フイルムヘルスケア株式会社 filed Critical 富士フイルムヘルスケア株式会社
Priority to JP2018073257A priority Critical patent/JP7115889B2/ja
Priority to US16/361,839 priority patent/US11430574B2/en
Publication of JP2019180637A publication Critical patent/JP2019180637A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7115889B2 publication Critical patent/JP7115889B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/50—NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5602—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by filtering or weighting based on different relaxation times within the sample, e.g. T1 weighting using an inversion pulse
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5607—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reducing the NMR signal of a particular spin species, e.g. of a chemical species for fat suppression, or of a moving spin species for black-blood imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/546—Interface between the MR system and the user, e.g. for controlling the operation of the MR system or for the design of pulse sequences
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30016—Brain

Description

本発明は、医用画像取得装置によって得られる計測データを用いた医用画像診断支援技術に関する。
磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging、以下、ＭＲＩ）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、および、超音波診断装置等の、人体の解剖学的な断面像等を非侵襲で得る医用画像取得装置がある。これらの装置では、取得した計測データに演算を施して得られた画像を、診断画像として装置に付属の表示装置、または、装置から独立した表示装置に表示する。
例えば、ＭＲＩ装置は、主にプロトンの核磁気共鳴現象を利用した医用画像診断支援装置である。ＭＲＩ装置は、非侵襲に被検体の任意の断面の撮像が可能であり、形態情報の他、血流や代謝機能などの生体機能に関する情報が取得可能である。ＭＲＩ装置では、一般に、生体組織の核磁気共鳴に関わる物性値、例えば縦緩和時間（Ｔ１）、横緩和時間（Ｔ２）、プロトン密度（ＰＤ）などの相対的な違いを強調させた強調画像を取得する。強調度合いや対象の物性値は、選択するパルスシーケンスや撮像パラメータによって変更することができる。具体的には、強調画像には、Ｔ１を強調したＴ１強調画像、Ｔ２を強調したＴ２強調画像、静磁場不均一の影響を受けた見かけの横緩和時間Ｔ２＊を強調したＴ２＊強調画像などがある。また、反転回復（Inversion Recovery、以下ＩＲ）法と呼ばれるシーケンスを用いて水の信号を抑制したFluid Attenuated IR（ＦＬＡＩＲ）画像などもある。
また、特定のパルスシーケンスにより得られた画像を用いて、被検体（生体組織）の物性値を、計算により定量的に算出することもできる。例えば、縦緩和時間Ｔ１は、ＩＲ法のパルスシーケンスを用いて、反転時間ＴＩを変えて複数回撮像することで求めることができる。Ｔ１以外にも、ＭＲ装置では、Ｔ２，Ｔ２＊、拡散係数、流速、磁化率、弾性率、造影剤濃度など様々な物性値や定量値を画素値とする定量画像を得ることができる。これらの定量画像は、マップとも呼ばれる。
また、ＣＴ装置では、ＣＴ値、超音波診断装置では、反射率や流速を可視化した定量画像が得られる。
これらの強調画像や定量画像は、それぞれ生体組織の強調度合いや画素値が示す物理量が異なるため、診断においては複数種類の画像を撮像し、総合的に診断することが一般的である。
複数種類の画像を個別に撮像するには時間がかかるため、撮像した画像から、別の種類の画像を計算により得る手法が提案されている。例えば、特許文献１では、ＰＤ、Ｔ１、Ｔ２の定量画像（マップ）を取得し、ＰＤ、Ｔ１、Ｔ２等の値を理論式を用いて計算により合成することにより、各種強調画像を生成し、さらにユーザの操作により、強調度合を所望する度合に調節する手法が提案されている。また、特許文献２では、ＰＤ、Ｔ１、Ｔ２等の定量値から理論式やシミュレーションで算出した数式を用いてＴ１強調画像や白質存在確率マップ等の画像等を生成する手法が提案されている。さらに、特許文献２には、数式に用いられている関数の種類（例えば、指数関数、対数関数、シグモイド関数等）をユーザによって選択可能にする構成も開示されている。
米国特許第８８７４１８９号明細書 特許第６２５０７９５号
特許文献１および２の技術では、定量画像から別の種類の定量画像や強調画像を合成する際には、画素値の関係性を表す理論式や、シミュレーションで求めた数式が用いられる。このため、既知の理論式がなかったり、シミュレーションでも数式が求められない、すなわち、定量値との関係性が不明の別の種類の定量値の定量画像や強調画像を算出することは、特許文献１および２の技術ではできない。
また、特許文献２の技術では、合成で得られた特定の特性の強調画像（例えばＴ１強調画像）の強調度合をユーザの所望する強調度合に近づけるために、合成に用いるパラメータをユーザが手動で調整したり、理論式や数式の関数を異なる関数に変更したりすることはできるが、定量値との関係性が不明の別の種類の定量値の定量画像や強調画像に合成画像を近づけるようなパラメータや関数を手動で見つけることは一般にできないか、可能であっても非常に手間がかかるという問題がある。
例えば、スピンエコー系シーケンスで求められるＰＤ，Ｔ１，Ｔ２のマップから、理論式を用いてＴ２＊強調画像を合成することはできない。また、グラジエントエコー系シーケンスで得られるＰＤ，Ｔ１，Ｔ２＊マップから、理論式を用いてＴ２強調画像を合成することはできない。
本発明の目的は、上記事情に鑑みてなされたもので、定量画像や強調画像と、それとは別の種類の定量画像や強調画像との関係を表す理論式や数式が既知ではない場合でも、定量画像や強調画像から、別の種類の定量画像や強調画像を生成することにある。
本発明の医用画像診断支援装置は、２以上の学習用画像と１以上の正解画像を受け付ける学習用画像受付部と、２以上の学習用画像の対応する画素の画素値を合成パラメータ値を用いて合成した場合に、合成後の画素値が正解画像の対応する画素の画素値に近づく合成パラメータ値を求める合成パラメータ決定部と、第１被検体について生成された画像であって、２以上の学習用画像と同じ種類の画像を検査対象画像として受け付ける検査対象画像受付部と、２以上の前記検査対象画像の対応する画素の画素値を合成パラメータ決定部が求めた合成パラメータ値を用いて合成することにより、ユーザが所望する合成画像を生成する画像合成実行部とを有する。２以上の学習用画像は、第１被検体、または、第１被検体とは異なる第２被検体について生成された２種類以上の画像である。１以上の正解画像は、第２被検体、または、第１被検体および第２被検体とは異なる第３被検体について生成された画像であって、学習用画像とは種類の異なる画像であり、かつ、合成画像と同じ種類の画像である。
本発明によれば、２以上の学習用画像と正解画像とを用いて合成パラメータ値を決定することにより、関係性が既知でない定量画像と定量画像、定量画像と強調画像、ならびに、強調画像と強調画像の関係であっても、定量画像や強調画像の画素値から、別の定量画像や別の強調画像を生成することができる。
第１の実施形態のＭＲＩ装置の全体構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の医用画像診断支援部のブロック図である。 第１の実施形態の医用画像診断支援部の動作を示すフローチャートである。 （ａ）学習用画像を示す説明図、（ｂ）正解画像を示す説明図、（ｃ）学習用画像または検査対象画像の画素値と、合成画像の画素値ｆｃとの関係を示す説明図、（ｄ）検査対象画像を示す説明図、（ｅ）画像合成実行部が生成する合成画像を示す説明図、である。 第１の実施形態において、学習用画像と正解画像の受付画面の一例を示す説明図である。 第１の実施形態において、検査対象画像の受付画面の一例を示す説明図である。 第２の実施形態の医用画像診断支援部のブロック図である。 第２の実施形態の医用画像診断支援部の動作を示すフローチャートである。 （ａ）第１の正解画像と第２の正解画像を示す説明図、（ｂ）第２の実施形態の画像合成実行部が生成する合成画像を示す説明図、である。 第３の実施形態の医用画像診断支援部のブロック図である。 第３の実施形態の医用画像診断支援部の動作を示すフローチャートである。
本発明の実施形態について図面を用いて説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。本発明の実施形態を説明するための全図において、特に断らない限り、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
発明者らは、定量画像や強調画像と、別の種類の定量画像や強調画像との関係を表す理論式や数式によって既知ではない場合でも、２以上の定量画像や強調画像を適切な合成パラメータ値を用いて合成することにより、別の種類の定量画像や強調画像を合成できることに着目し、本実施形態を成すに至った。
＜＜第１の実施形態＞＞
以下、本発明を適用する第１の実施形態の医用画像診断支援装置について説明する。
第１の実施形態の医用画像診断支援装置は、ＭＲＩ装置内の計算機内に医用画像診断支援部２００として組み込まれている場合を例に説明する。
＜ＭＲＩ装置の全体構成＞
図１に、本実施形態のＭＲＩ装置１００の典型的な構成を示す。図示するように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場を発生するマグネット１０１と、傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１０２と、被検体（例えば、生体）１０３に高周波磁場パルスを照射するＲＦコイル１０７と、被検体１０３から発生するエコー信号を検出するＲＦプローブ１０８と、マグネット１０１の発生する静磁場空間内で被検体１０３を載置する寝台（テーブル）１１５と、を備える。
さらに、ＭＲＩ装置１００は、傾斜磁場コイル１０２を駆動する傾斜磁場電源１０５と、ＲＦコイル１０７を駆動する高周波磁場発生器１０６と、ＲＦプローブ１０８で検出したエコー信号を検波する受信器１０９と、シーケンサ１０４とを有する。シーケンサ１０４は、傾斜磁場電源１０５と高周波磁場発生器１０６とに命令を送り、それぞれ傾斜磁場および高周波磁場を発生させるとともに、検波の基準とする核磁気共鳴周波数を受信器１０９にセットする。上述したＭＲＩ装置１００の各部を総括して計測部という。
ＭＲＩ装置１００は、これらに加えて、計算機１１０と、計算機１１０での処理結果を表示する表示装置１１１と、同処理結果を保持する記憶装置１１２と、ユーザからの指示を受け付ける入力装置１１６と、を備える。記憶装置１１２には、計算機１１０における処理に必要な各種のデータが保持される。
計算機１１０は、撮像部１２１と医用画像診断支援部２００の機能を少なくとも備えている。計算機１１０は、ＣＰＵとメモリとを有し、メモリに予め格納されたプログラムをＣＰＵが読み込んで実行することにより、撮像部１２１と医用画像診断支援部２００等の機能をソフトウエアにより実現する構成である。ただし、本実施形態の計算機１１０は、ソフトウエアによりその機能を実現されるものに限られず、機能のすべてまたは一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のようなカスタムＩＣやＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）のようなプログラマブルＩＣ等のハードウエアにより実現する構成にすることも可能である。
また、ＭＲＩ装置１００は、静磁場均一度を調節する必要があるときには、シムコイル１１３と、シムコイル１１３を駆動するシム電源１１４をさらに備えてもよい。シムコイル１１３は、複数のチャネルからなり、シム電源１１４から供給される電流により静磁場不均一を補正する付加的な磁場を発生する。静磁場均一度調整時にシムコイル１１３を構成する各チャネルに流す電流は、シーケンサ１０４により制御される。
以上の構成を有するＭＲＩ装置１００で、被検体の所望の撮像領域（撮像断面）について撮像を行う場合、計算機１１０の撮像部１２１は、予め設定されたプログラムに従って計測部の各部が動作するようシーケンサ１０４に指示を出力し、ＭＲＩ装置１００を構成する各部の動作を制御する。シーケンサ１０４が、傾斜磁場電源１０５と高周波磁場発生器１０６とに命令を送ることにより、計算機１１０から指示されたタイミング及び強度で、ＲＦパルスがＲＦコイル１０７を通じて被検体１０３に印加されるとともに、傾斜磁場パルスが傾斜磁場コイル１０２によって印加される。傾斜磁場は、スライス選択や位相エンコード方向やリードアウト方向の位置情報をエコー信号に与えるために印加されるものであり、直交する３軸方向の傾斜磁場パルスが適宜組み合わせて用いられる。
被検体の組織中の核磁化が発生するＮＭＲ信号（エコー信号）は、ＲＦプローブ１０８によって受波され、受信器１０９によって検波（計測）される。ＮＭＲ信号は、所定のサンプリング時間でサンプリングされることでディジタルデータとして計測され、ｋ空間と呼ばれる計測空間に配置される。ＮＭＲ信号の計測は、ｋ空間が充填されるまで繰り返し行われる。計測された信号は、計算機１１０に送られる。計算機１１０は、ｋ空間に充填された信号を逆フーリエ変換処理することにより画像再構成を行う。なお、記憶装置１１２には、生成された画像や、必要に応じて、検波された信号自体、撮像条件等が記憶される。
計算機１１０の撮像部１２１が実行する上記プログラムのうち、特に、高周波磁場、傾斜磁場印加のタイミングや強度、および信号受信のタイミングを記述したものはパルスシーケンスと呼ばれる。撮像は、パルスシーケンスと、これを制御するために必要な撮像パラメータとに従って行われる。パルスシーケンスに設定する高周波磁場、傾斜磁場のタイミングや強度を制御することにより、被検体の任意の撮像断面を撮像できる。パルスシーケンスは、予め作成され、記憶装置１１２に保持され、撮像パラメータは、ユーザから入力装置１１６を介して入力される。計算機１１０は、入力装置１１６および表示装置１１１などのユーザインターフェースを制御し、撮像パラメータ等の入力をユーザから受け付けるとともに、表示装置１１１に生成した画像を表示させる。
パルスシーケンスは、目的に応じて種々のものが知られている。例えば、グラジエントエコー（ＧｒＥ）タイプの高速撮像法は、そのパルスシーケンスの繰り返し時間（以下、ＴＲ）ごとに位相エンコード傾斜磁場を順次変化させ、１枚の断層像、または複数枚の断層像の三次元画像を得るために必要な数のＮＭＲ信号を計測していく方法である。撮像パラメータは、繰り返し時間ＴＲ、エコー時間ＴＥ、ＲＦパルスの強度を決定するフリップ角ＦＡ、ＲＦパルスの照射位相増分値θなどがあり、撮像したい画像に応じて設定可能である。
パルスシーケンスあるいは撮像パラメータを、強調して撮像したい定量値（物性値や被検体の特性を示す値）に応じて設定することにより、物性値の強調度合いが異なる各種の強調画像、例えば、Ｔ１強調画像、Ｔ２強調画像、Fluid Attenuated inversion recovery（以下、ＦＬＡＩＲ）画像、磁化率強調画像、拡散強調画像等を撮像することができる。物性値は、Ｔ１（縦緩和時間）、縦緩和度、Ｔ２（横緩和時間）、ＰＤ（プロトン密度）、Ｔ２＊（静磁場不均一の影響を受けた見かけの横緩和時間）、横緩和度、拡散係数、流速、磁化率、弾性率、拡散係数、および、造影剤濃度、等であり、撮像パラメータを変更しながら複数回強調画像の撮像を繰り返し、得られた信号を処理することにより、画像の各画素の位置における被検体組織の複数の定量値（物性値等）を算出することができる。これにより、定量値（物性値等）を画素値とした定量画像、即ちＴ１を画素値としたＴ１画像やＴ２を画素値としたＴ２画像等を生成することも可能である。
＜医用画像診断支援部２００の構成＞
以上の構成に加え、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、強調画像や定量画像から、別の種類の強調画像や定量画像を合成する医用画像診断支援部２００を計算機１１０内に備えている。
本実施形態の医用画像診断支援部２００は、図２に示すように、学習用画像受付部２１０と、合成パラメータ決定部２２０と、検査対象画像受付部２３０と、画像合成実行部２４０と、を備えている。
＜医用画像診断支援部２００の動作＞
以下、本実施形態の医用画像診断支援部２００の動作の概要を図３のフローおよび図４を用いて説明する。
本実施形態の医用画像診断支援部の動作は、検査対象である第１被検体１０３について得た検査対象画像４３０を合成処理する前に、合成に用いる合成パラメータ値を決定しておくための検査前処理Ｓ３１０と、検査対象画像４３０に対して合成処理を行う合成実行処理Ｓ３２０に分けられる。
まず、検査前処理Ｓ３１０において、学習用画像受付部２１０は、図４（ａ）、（ｂ）に示すように、２以上の学習用画像４１０と１以上の正解画像４２０を受け付ける（ステップＳ３１１）。２以上の学習用画像４１０は、検査対象である第１被検体１０３、または、第１被検体１０３とは異なる第２被検体について生成された２種類以上の画像である。正解画像４２０は、第２被検体について生成された画像、または、第１被検体１０３および第２被検体とは異なる第３被検体について生成された画像であって、学習用画像４１０とは種類の異なる画像である。しかも、正解画像４２０は、この後の合成実行処理Ｓ３２０で第１被検体について生成する合成画像４４０と同じ種類の画像である。
次に、合成パラメータ決定部２２０は、受け付けた学習用画像と正解画像とを用いて合成パラメータ値を決定する（ステップＳ３１２）。すなわち、合成パラメータ決定部２２０は、２以上の学習用画像４１０の対応する画素の画素値を合成パラメータ値を用いて所定の合成方法により合成した場合に、合成後の画素値が、正解画像４２０の対応する画素の画素値に近づく合成パラメータ値を求める
次に、合成実行処理Ｓ３２０において、検査対象画像受付部２３０は、第１被検体について生成された画像であって、２以上の学習用画像４１０と同じ種類の画像を、図４（ｄ）のように検査対象画像４３０として受け付ける（ステップＳ３２１）。
次に、画像合成実行部２４０は、ステップＳ３２１で受け付けた検査対象画像４３０を、合成パラメータ決定部２２０が決定した合成パラメータ値を用いてステップ３１２で用いた合成方法と同様の合成方法により合成し、合成画像４４０を生成し出力する（ステップＳ３２２）。
このように、本実施形態の医用画像診断支援部２００によれば、学習用画像４１０と正解画像４２０に基づいて求めた適切な合成パラメータ値を用いて、２以上の検査対象画像（定量画像や強調画像）４３０を合成することにより、理論式等の関係性が既知ではない種類の定量画像や強調画像である合成画像４４０を生成することができる。
なお、上述の２以上の学習用画像４１０、正解画像４２０、および、２以上の検査対象画像４３０は、本実施形態のＭＲＩ装置本体または別のＭＲＩ装置で撮像した画像や、磁気共鳴のシミュレーションにより生成した画像や、撮像した画像およびシミュレーションにより生成した画像のいずれかを用いて計算により生成した画像や、撮像した画像およびシミュレーションにより生成した画像から求められた定量値の画像のいずれかを用いることができる。
２以上の学習用画像４１０としては、検査対象である第１被検体１０３または第２被検体の特性を示す定量値を画素値とする複数種類の定量画像および特性を強調した複数種類の強調画像のちの２種類以上の画像を用いることができる。１以上の正解画像４２０は、第２被検体の画像、または、第１被検体１０３および前記第２被検体のいずれとも異なる第３被検体について生成された画像であって、学習用画像４１０とは種類の異なる定量画像または特性を強調した強調画像を用いることができる。このように、本実施形態では、検査対象である第１被検体１０３以外の被検体の正解画像４２０を用いて、合成パラメータ値を算出する。
例えば、学習用画像４１０および正解画像４２０としては、プロトン密度（ＰＤ）、縦緩和時間（Ｔ１）、縦緩和度、横緩和時間（Ｔ２）、静磁場不均一の影響を受けた見かけの横緩和時間（Ｔ２＊）、横緩和度、拡散係数、流速、磁化率、弾性率、拡散係数、および、造影剤濃度、のうちのいずれかの特性の定量値の定量画像や、上述のいずれかの特性を強調した強調画像、または、水の信号を抑制したFluid Attenuated IR（ＦＬＡＩＲ）画像を用いることができる。
具体的な組み合わせとして、学習用画像４１０として、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２＊を画素値とするＴ２＊画像との組み合わせを用い、正解画像４２０は、Ｔ２を画素値としたＴ２画像、または、Ｔ２を強調したＴ２強調画像を用いることができる。また、学習用画像４１０として、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２を画素値とするＴ２画像との組み合わせを用い、正解画像４２０として、Ｔ２＊を画素値としたＴ２＊画像、または、Ｔ２＊を強調したＴ２＊強調画像を用いることができる。また、学習用画像４１０は、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２＊を画素値とするＴ２＊画像との組み合わせを用い、正解画像４２０は、ＦＬＡＩＲ画像を用いることができる。
また、２以上の学習用画像４１０として、グラジエントエコー系シーケンスを用いて取得した信号から生成した強調画像または強調画像から算出される定量画像を用い、正解画像４２０として、スピンエコー系シーケンスを用いて取得した信号から算出したＴ２画像を用いることができる。
第１被検体１０３、第２被検体、および、第３被検体は、それぞれヒトおよびファントムのいずれであってもよい。
また、学習用画像４１０と正解画像４２０は、同一の被検体の同じ位置、または、異なる被検体の対応する位置について撮像または生成された画像であることが望ましいが、学習用画像４１０と前記正解画像のいずれか一方を位置合わせ処理することにより調整された、同じ位置または対応する位置の画像であってもよい。これにより、学習用画像と正解画像の撮像が容易になるという利点がある。
以下、医用画像診断支援部２００の各部の処理動作についてさらに詳しく説明する。
まず、学習用画像受付部２１０は、例えば、図５のような学習用画像受付画面を表示装置１１１に表示させ、入力装置１１６を介して、学習用画像４１０の種類と具体的な画像の指定と、正解用画像４２０の種類と具体的な画像の指定をユーザから受け付ける（ステップＳ３１１）。図５の学習用画像受付画面は、学習用画像４１０の種類として、Ｔ１定量画像（マップ）、Ｔ１強調画像、Ｔ２マップ、Ｔ２＊マップ、Ｔ２＊強調画像、および、ＰＤマップのうち任意の２つが選択可能な構成であり、正解画像４２０の種類として、Ｔ２マップ、Ｔ２強調画像、Ｔ２＊強調画像、および、ＦＬＡＩＲ画像のうち任意の一つが選択可能な構成である。選択された種類の画像として以下の工程で用いる具体的な画像は、それぞれ記憶装置１１２に格納されている画像をユーザが指定する。ここでは、図５のように学習用画像４１０として、ユーザがＴ１マップ４１１とＴ２＊マップ４１２とを選択し、正解画像４２０として、Ｔ２強調画像を選択している例を示している。ここで、学習用画像４１０と正解画像４２０は、検査対象とする第１被検体とは異なる第２被検体、例えば健常ボランティアをＭＲＩ装置の撮像部により撮像した強調画像および強調画像に基づいて演算により算出した定量値画像を用いる。
つぎに、合成パラメータ決定部２２０は、Ｔ１値とＴ２＊値を変数とする多項式を用いて画素の合成を行うための、合成パラメータ値を求める（ステップＳ３１２）。すなわち、合成パラメータ決定部２２０は、Ｔ１マップ４１１と、Ｔ２マップ４２２の対応する画素の画素値Ｔ１値、Ｔ２値を、以下の式（１）で表される多項式を用いて合成する際のパラメータＡを求める。
Figure 0007115889000001
 式（１）において、ｆｃは合成後の画素値、Ｔ１、Ｔ２＊はその画素におけるＴ１値、Ｔ２＊値、Ｄは多項式の次数、ｉ、ｊは多項式の各項におけるＴ１とＴ２＊の次数を表す。
また、式（１）において、Ａは多項式の各項の係数ａｉｊをまとめたベクトルであり、以下の式（２）で表される。本実施形態では、多項式のベクトルＡが合成パラメータ値となる。
Figure 0007115889000002
次に、合成パラメータ決定部２２０は、以下の式（３）であらわされる最小二乗問題を解くことで合成パラメータ値であるベクトルＡを求める。
Figure 0007115889000003
 式（３）において、Ｍは、学習用画像４１１，４１２にそれぞれ含まれる全画素数、Ｔ１ｍ、Ｔ２＊ｍは、それぞれｍ番目の画素におけるＴ１値とＴ２値、Ｉｗｍは、ｍ番目の画素における正解画像の画素値を表す。
すなわち、合成パラメータ決定部２２０は、式（３）の右辺の合成後の画素値ｆｃと、対応する正解画像４２０の画素値との差が小さくなるように、合成パラメータ値であるベクトルＡを決定する。言い換えるならば、合成後の画素値ｆｃが正解画像４２０の対応する画素の画素値に近づくように合成パラメータ値であるベクトルＡを決定する。
このようにして合成パラメータ決定部２２０が求めた合成パラメータ値（ベクトルＡ）を式（１）に代入すると、図４（ｃ）に示すように、Ｔ１値と、Ｔ２＊値から、Ｔ２強調画像の画素値を決定（推定）する関数となる。
次に、検査対象画像受付部２３０は、図６に示したような検査対象画像受付用画面を表示装置１１１に表示させ、入力装置１１６を介してユーザから、検査対象画像４３０を受け付ける（ステップＳ３２１）。検査対象画像４３０として受け付ける画像は、学習用画像受付部２１０が受け付けた学習用画像と同じ種類の画像、すなわちＴ１マップ４３１と、Ｔ２＊マップ４３２である。ここで、検査対象画像４３０は、学習用画像４１０とは異なり、検査の対象とする第１被検体を撮像して得たものである。また、検査対象画像受付部２３０は、検査対象用画像４３０を合成して得られる合成画像が、複数種類ある場合には、所望の合成画像の種類の選択、すなわち、合成に用いる合成パラメータ値の選択も受け付ける。ここでは、Ｔ１マップ４３１と、Ｔ２＊マップ４３２から、Ｔ２強調画像またはＦＬＡＩＲ画像を生成可能であるが、ステップＳ３１２で正解画像としてＴ２強調画像を用いて合成パラメータ値を生成しているので、合成画像の種類としてＴ２強調画像が生成されるように、合成パラメータ値を選択する。
次に、画像合成実行部２４０は、受け付けたＴ１マップ４３１およびＴ２マップ４３２と、合成パラメータ決定部２２０が決定した合成パラメータ値（ベクトルＡ）と、合成パラメータ決定部２２０が合成に用いた式（１）を用いて画像合成を実行する。すなわち、画像合成実行部２４０は、検査対象画像４３０のＴ１マップ４３１およびＴ２マップ４３２の対応する画素の画素値を、式（１）により合成して合成後の画素値ｆｃを求めることにより、図４（ｅ）に示す合成画像４４０を生成する。
先に述べたように、合成パラメータ値は、合成パラメータ決定部２２０において、Ｔ１マップとＴ２＊マップから得られる合成画像４４０とＴ２強調画像の対応する画素値の差を小さくするように決定されている。したがって、合成画像４４０は、正解画像４２０と同じ種類の画像、すなわちＴ２画像となる。
次に、画像合成実行部２４０は、合成画像４４０を、例えば表示装置１１１に表示するとともに、記憶装置１１２に保存する。あるいはＭＲＩ装置１００とは別の独立した表示装置、記憶装置、画像処理装置などに送信する、などの形で出力する。また、医用画像診断支援部２００とは別の画像処理プログラム等により、合成画像４４０をさらに画像処理して、得られた画像を表示装置１１１などに表示するように構成することも可能である。
以上述べてきたように、本実施形態の医用画像診断支援装置（ＭＲＩ装置）は、入力される画像と合成したい画像の画素値の関係が既知でない場合であっても、簡易な操作でユーザが所望する種類の合成画像を得ることができる。
特に、強調画像を正解画像とする場合、従来広く撮像により取得されてきた強調画像と同じ強調度合いの画像を、合成によって得られるため、検査時間を従来に比べ短縮できるという利点がある。また、定量画像を正解画像とする場合、一般に撮像および演算に時間がかかる定量画像を、合成により短時間に得られるため、他の種類の定量画像とほぼ同時に得ることができ、検査時間を延長することなく定量画像が得られる利点がある。
特に、グラジエントエコー系のシーケンスを用いて得られるＴ１マップとＴ２＊マップなどの定量画像や、Ｔ１強調画像、Ｔ２＊強調画像などの強調画像を学習用画像とし、スピンエコー系のシーケンスを用いて得られるＴ２マップを得る場合には、合成したＴ２マップからさらに別の強調画像を公知の手法を用いて合成可能であるため、検査時間短縮の効果が大きくなる利点がある。
グラジエントエコー系のシーケンスとして様々なシーケンスを用いることができるが、ＲＦ－Ｓｐｏｉｌｅｄ ｓｔｅａｄｙ ｓｔａｔｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｅｃｈｏ （ＲＳＳＧ）シーケンスを用いて、フリップ角、ＲＦ位相増分値、ＴＲ、ＴＥの組み合わせの異なる複数の撮像条件で画像を撮像し、得られた強調画像、または、強調画像から計算されるＰＤ、Ｔ１、Ｔ２＊画像を学習用画像として用いるのが好適である。ＲＳＳＧシーケンスは３次元画像を高速に取得できるため、医用画像診断支援部２００がＴ２画像を取得できるように構成することで、従来ＲＳＳＧシーケンスで可能であった３次元のＰＤ、Ｔ１、Ｔ２＊マップに加えて３次元のＴ２マップを同時に取得できるようになる利点がある。
＜変形例１＞
なお、合成パラメータ値を決定する検査前処理Ｓ３１０は、図３のフローのように、検査対象画像の合成実行処理Ｓ３２０のたびに行うほかに、ＭＲＩ装置１００を出荷前や、ＭＲＩ装置の出荷後に臨床サイトに設置された後であって、検査の対象となる被検体１０３を撮像するより前に行ってもよい。
すなわち、合成パラメータ値を決定する検査前処理Ｓ３１０は、検査対象画像４３０の種類と正解画像４２０の種類の組み合わせが同じであれば、合成実行処理Ｓ３２０を行うよりも前に一度行って合成パラメータ値（ベクトルＡ）を求めておけばよい。よって、医用画像診断支援部２００を備えるＭＲＩ装置１００を出荷前等に、学習用画像受付部２１０が受け付け可能な検査対象画像４３０の種類と正解画像４２０の種類の組み合わせごとに、予め合成パラメータ値を求めて、記憶装置１１２に格納しておくことができる。合成実行処理Ｓ３２０において、検査対象画像受付部２３０が検査対象画像を受け付ける際に、例えば図６の受け付け画面のように、予め求めた置いた合成パラメータ値の中から、今回合成しようとしている検査対象画像と合成画像の種類の組み合わせに対応する合成パラメータ値を選択すればよい。
＜変形例２＞
ここで、学習用画像４１０、正解画像４２０をシミュレーションにより生成する例について説明する。シミュレーションとしては、例えば、Ｔ１、Ｔ２、プロトン密度などの定量値の組み合わせから、シミュレーションにより強調画像の信号値を計算する公知の手法を用いることができる。生体組織の一般的なＴ１値、Ｔ２値、プロトン密度、などを並べてそれぞれＴ１マップ、Ｔ２マップ、プロトン密度画像などを得て、画素ごとにＴ１値、Ｔ２値、プロトン密度からシミュレーションにより強調画像の画素値（輝度）を求めて強調画像を作る。Ｔ１マップとＴ２マップを学習用画像４１０として用い、シミュレーションにより得られた強調画像を正解画像４２０として用いることができる。
＜変形例３＞
なお、学習用画像４１０、正解画像４２０、および検査対象画像４３０は、二次元画像に限らず、一次元画像、三次元画像、などのデータ形式でも良い。また、学習用画像と正解画像の組は、一つに限らず、複数あってもよい。その場合、すべての組の画素に通し番号をつけてｍとすることで、式（３）によって合成パラメータ値を決定することができる。例えば複数の被検体それぞれで取得した複数の組の学習用画像と正解画像を用いることで、合成パラメータ決定における被検体依存性を低減することができる。
＜変形例４＞
なお、合成手段２１０は、画素値の多項式を用いて合成画像の画素値を求める場合を例に説明したが、多項式に限らず、様々な変換関数を同様に使用することができる。例えば、多項式、逆数、指数関数、対数関数、シグモイド関数、三角関数、絶対値、ステップ関数、または、それらの組み合わせを用いることができる。それぞれの関数のパラメータが合成パラメータ値となる。正解画像の画素値の範囲や分布によって、多項式を用いる場合に比べ、合成画像と正解画像の差を小さくすることができる利点がある。
なお、学習用画像受付部２１０は、学習用画像４１０として、３以上の種類の強調画像または定量画像を受け付けるように構成することも可能である。その場合、合成に用いる関数は3以上の画像の対応する画素の画素値を入力とする多項式などの関数となり，関数のパラメータが合成パラメータ値となる。また，検査対象画像受付部２３０は，検査対象についての，学習用画像４１０と同じ3以上の種類の検査対象画像４３０を受け付ける。検査対象について，2種類の時よりも多くの画像を用いて合成画像を得るため，画質が向上する利点がある。
＜変形例５＞
上述した説明では、合成パラメータ決定部２２０は、学習用画像４１０の画素値を数式を用いて合成した場合の合成画素値と正解画像４２０の画素値との差が小さくなるように、最小二乗法を用いて合成パラメータ値を決定したが、差を小さくするための合成パラメータ値の決定方法には様々な方法がある。例えば、合成パラメータの値の大きさについて制約項の付いた最小二乗法や、合成画像と正解画像の画素値の相関係数を最大化する方法など、いずれも採用することができる。その他、学習用画像を合成した画像を正解画像に近づける合成パラメータ決定方法として、一般に機械学習やディープラーニングと呼ばれる公知の手法も採用できる。
＜＜第２の実施形態＞＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、第１の実施形態の医用画像診断支援装置と基本的に同様の構成を有するが、第１の実施形態とは異なり、出力される合成画像を、２以上の検査対象画像の画素値以外の所定の撮像パラメータ（調整用パラメータ）で調整する機能を有する。これにより、２以上の検査対象画像から所望の調整用パラメータ値の合成画像を生成することができる。
第２の実施形態の医用画像診断支援部２００は、第１の実施形態と同様の構成であるので、異なる構成および動作について図７、図８、図９を用いて以下説明する。
＜第２の実施形態の医用画像診断支援部２００の構成＞
医用画像診断支援部２００は、第１の実施形態の構成に加えて、図７のように、合成画像を調整する調整パラメータ値を受け付ける調整パラメータ受付部５１０をさらに備えている。調整パラメータ値は、正解画像と同じ種類の定量画像または強調画像を撮像または生成する際に影響を及ぼす所定の撮像パラメータの値である。所定の撮像パラメータの一例としては、エコー時間（ＴＥ）、繰り返し時間、反転時間、拡散時間、および、フリップ角のうちのいずれかを挙げることができる。
学習用画像受付部２１０は、２以上の学習用画像と正解画像を受け付けるが、第２の実施形態では、正解画像として、図９（ａ）のように、同じ種類の定量画像または強調画像であって、上記所定の撮像パラメータ（ここではＴＥ）の値が異なる条件で撮像または生成された２以上の画像７１０、７２０（例えば、ＴＥ＝３０ｍｓ、１００ｍｓ）を受け付ける。
合成パラメータ決定部２２０は、学習用画像受付部２１０が受け付けた２以上の学習用画像（図４の画像４１０，４１１）の対応する画素の画素値を、撮像パラメータ（ＴＥ）の値（ＴＥ＝３０ｍｓ、１００ｍｓ）を用いて合成した場合に、合成後の画素値が、図９（ａ）の２以上の正解画像７１０、７２０の対応する画素の画素値にそれぞれ近づく合成パラメータ値を求める。具体的には、合成パラメータ決定部２２０は、２以上の学習用画像４１０，４１１の対応する画素の画素値を、この２以上の学習用画像４１０，４１１の画素値と撮像パラメータ（ＴＥ）の値とを変数とする所定の数式（例えば、後述する式（４））を用いて合成した場合に、合成後の画素値が、２以上の正解画像７１０，７２０の対応する画素の画素値にそれぞれ近づく合成パラメータ値を求める。
画像合成実行部２４０は、検査対象画像受付部２３０が受け付けた２以上の検査対象画像（図４（ｄ）の画像４３１，４３２）の対応する画素の画素値を、合成パラメータ決定部２２０が求めた合成パラメータ値と、調整パラメータ受付部５１０の受け付けた撮像パラメータ値（例えばＴＥ＝８０ｍｓ）と、上述の所定の数式を用いて合成することにより、合成画像７３０を生成する。
これにより、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた撮像パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）の条件で、正解画像７１０，７２０と同じ種類の定量画像または強調画像である合成画像７３０を、撮像することなく検査対象画像から生成できる。
＜第２の実施形態の医用画像診断支援部２００の動作＞
図８を用いて、第２の実施形態の医用画像診断支援部２００の動作を具体的に説明する。
まず、学習用画像受付部２１０は、学習用画像４１０として、Ｔ１マップ４１１とＴ２＊マップ４１２を受け付ける。さらに、学習用画像受付部２１０は、学習用画像４１０とは異なる所定の種類の定量画像や強調画像（ここでは、Ｔ２強調画像）であって、第１の調整パラメータ値（撮像パラメータ値）（ＴＥ１＝３０ｍｓ）である第１の正解画像７１０と、第１の調整パラメータ値とは異なる第２の調整パラメータ値（ＴＥ２＝１００ｍｓ）である第２の正解画像７２０とを受け付ける（ステップＳ３１１）。
なお、正解画像と調整パラメータ値を対応付ける方法としては、例えば第１と第２の調整パラメータ値をあらかじめ定めておき、その値にあわせた正解画像を受け付けるように医用画像診断支援部２００を構成してもよいし、第１と第２の正解画像７１０，７２０を撮像した条件などに合わせて、ユーザがユーザインターフェースを介して第１の調整パラメータ値と第２の調整パラメータ値を入力するように構成してもよい。
合成パラメータ決定部２２０は、下式（４）～（６）を用いて、学習用画像４１１，４１２を合成パラメータ値を用いて合成することにより得られる合成画像について、ＴＥが第１の値ＴＥ１（ここでは３０ｍｓ）のときに第１の正解画像７１０との差が小さくなり、ＴＥが第２の値ＴＥ２（ここでは１００ｍｓ）のときに第２の正解画像７２０との差が小さくなるように合成パラメータ値（ベクトルＡ）を決定する（ステップＳ３１２）。
Figure 0007115889000004
Figure 0007115889000005
Figure 0007115889000006
なお、式（４）において、ｆｃは合成後の画素値、Ｔ１、Ｔ２＊は、学習用画像４１１，４１２の対応する画素値、Ｄは多項式の次数、ｉ、ｊ、ｋは多項式の各項におけるＴ１、Ｔ２＊、ＴＥの次数をそれぞれ表す。式（５）において、Ａは多項式の各項の係数ａｉｊｋをまとめたベクトルである。式（６）において、Ｍは、画像に含まれる全画素数、Ｎは、調整パラメータ値の数（ここではＮ＝２）、Ｔ１ｍ、Ｔ２＊ｍは、それぞれｍ番目の画素におけるＴ１値とＴ２値、Ｉｗｎｍは、ｍ番目の画素における正解画像の画素値を表す。
次に、検査対象画像受付部２４０は、第１の実施形態と同様に検査対象画像４３０（４３１、４３２）を受け付ける（ステップＳ３２１）。
次に、調整パラメータ受付部５１０は、入力装置１１６を介して、画像合成で使用する調整パラメータ値（ここでは、ＴＥ＝８０ｍｓ）を受け付ける（ステップＳ６１０）。調整パラメータ受付部５１０が、調整パラメータ値を受け付ける方法としては、例えば、ユーザがキーボードを用いて数値を入力する方法や、調整パラメータ受付部５１０が表示装置１１１に表示させた選択肢から、ユーザがマウスを用いて一つを選択するなどの方法を用いることができる。
次に、画像合成実行部２４０は、受け付けた検査対象画像４３０であるＴ１マップ４３１およびＴ２マップ４３２の画素値と、合成パラメータ決定部２２０が決定した合成パラメータ値（ベクトルＡ）と、ステップＳ６１０で受け付けた調整パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）と、上述の式（４）、（５）を用いて、検査対象画像４３０の画素ごとに合成後の画素値が計算され、図９（ｂ）に示す合成画像７３０が生成される。
これにより、第１の調整パラメータ値（ＴＥ＝３０ｍｓ）と第２の調整パラメータ値（ＴＥ＝１００ｍｓ）と、ユーザから受け付けた調整パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）の値に応じて、ユーザから受け付けた調整パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）で撮像したＴ２強調画像に近い強調度合いの画像を生成することができる。これにより、ユーザが好みの強調度合いに調整した合成画像を得ることができる。
なお、本実施形態の第１の正解画像７１０と第２の正解画像７２０は、ＴＥ以外の撮像パラメータ（調整パラメータ）が異なる画像であってもよい。例えば、反転時間ＴＩの異なるＦＬＡＩＲ画像を第１および第２の正解画像７１０，７２０として用い、調整パラメータ受付部５１０はユーザが所望するＴＩの値を受け付け、受け付けたＴＩを用いて画像合成実行部２４０が合成画像を生成することも可能である。
また、第二の実施形態は、ＭＲＩ装置で撮像または生成した画像に限られず、任意の医用画像を正解画像７１０、７２０として用いて、対応する調整パラメータ値をそれぞれ例えば０と１などの所定の値とし、調整パラメータ受付部が０から１までの間の任意の値を受け付け、受け付けた任意の値を用いて、画像合成実行部２４０が合成画像を生成することも可能である。これにより、任意の二つの正解画像の中間的な強調度合いの画像を得ることができる。
なお、本実施形態の学習用画像受付部２１０は、第１の正解画像と第２の正解画像を受け付けたが、三個以上の調整パラメータ値に対応した三個以上の正解画像を受け付けるように構成することも可能である。正解画像と対応する調整パラメータ値が増えるため、調整パラメータと強調度合いの関係が正確になるという利点がある。
なお、第２の実施形態において、学習用画像と正解画像としては、第１の実施形態と同様に、様々な医用画像を用いることができるが、学習用画像がＧｒＥ系シーケンスを用いて撮像された強調画像またはＧｒＥ系シーケンスを用いて計測された定量画像であり、正解画像がＳＥ系シーケンスを用いて撮像された強調画像であることが好適である。ＳＥ系シーケンスに比べ一般に撮像時間の短いＧｒＥ系シーケンスで撮像を行い、ＳＥ系シーケンスで得られる画像を合成により得られるため、検査時間が大きく短縮できる。
＜＜第３の実施形態＞＞
次に、本発明の第３の実施形態について図１０、図１１を用いて説明する。第３の実施形態は、第２の実施形態の医用画像診断支援部と基本的に同様の構成を有するが、以下の点において第２の実施形態とは異なる。
すなわち、合成パラメータ決定部２２０は、２以上の学習用画像４１１、４１２の対応する画素の合成後の画素値を、第１の正解画像７１０の画素値に近づける第１の合成パラメータ値と、第２の正解画像７２０の画素値に近づける第２の合成パラメータ値とを求める。
また、画像合成実行部２４０は、図８のように、検査対象画像合成用パラメータ決定部８１０を備えている。検査対象画像合成用パラメータ決定部８１０は、第１の合成パラメータ値と第２の合成パラメータ値を、第１の撮像パラメータ値および第２の撮像パラメータ値のそれぞれと、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた撮像パラメータ値との比により重み付けした後合成することにより、第３の合成パラメータ値を生成する。画像合成実行部２４０は、第３の合成パラメータ値を用いて、２以上の検査対象画像４３１，４３２の対応する画素の画素値を合成し、合成画像を生成する
以下、第３の実施形態の医用画像診断支援部２００の各部の動作を具体的に説明する。なお、第２の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
学習用画像受付部２１０は、第２の実施形態と同様、Ｔ１マップ４１１とＴ２マップ４１２とを学習用画像４１０として受け付ける。次に、第１の調整パラメータ値（例えばＴＥ＝３０ｍｓ）の第１の正解画像７１０と、第２の調整パラメータ値（ＴＥ＝１００ｍｓ）の第２の正解画像７２０を受け付ける（ステップＳ３１１）。
次に、本実施形態の合成パラメータ決定部２２０は、第１の実施形態で説明した合成パラメータ決定部２２０と同様に、学習用画像４１１，４１２の対応する画素の合成後の画素値と、第１の正解画像７１０の対応する画素の画素値との差が小さくなるように、上述の式（３）を用いて第１の合成パラメータ値Ａ（Ａ１とする）を求める（ステップＳ９１１）。同様に、学習用画像４１１，４１２の対応する画素の合成後の画素値と第２の正解画像７２０の対応する画素の画素値との差が小さくなるように、式（３）を用いて第２の合成パラメータ値Ａ（Ａ２とする）を求める（ステップＳ９１２）。
次に、検査対象画像受付部２３０は、第２の実施形態と同様に、検査対象画像４３１，４３２を受け付ける（ステップＳ３２１）。
次に、調整パラメータ受付部５１０が、入力装置１１６を介して、画像合成で使用する調整パラメータ値（ここでは、ＴＥ＝８０ｍｓ）を受け付ける（ステップＳ６１０）。
検査対象画像用パラメータ決定部８１０は、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた調整パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）に応じた合成結果を得るための第３の合成パラメータ値を算出する（ステップＳ９２１）。具体的には、検査対象画像用パラメータ決定部８１０は、調整パラメータ値と、第１および第２の正解画像７１０と７２０にそれぞれ対応した第１と第２の調整パラメータ値（ここではＴＥ１＝３０ｍｓ、ＴＥ２＝１００ｍｓ）と、第１の合成パラメータ値Ａ１と第２の合成パラメータ値Ａ２とから、以下の式（７）を用いて第３の合成パラメータ値を算出する。
Figure 0007115889000007
式（７）において、ｐは、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた調整パラメータ値ＴＥと、第１と第２の調整パラメータ値のＴＥ１とＴＥ２に応じて決まる値で、以下の式（８）で表される。
Figure 0007115889000008
式（８）のｐを用いることにより、式（７）の合成パラメータ値Ａ３は、合成パラメータ値Ａ１と合成パラメータ値Ａ２を、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた調整パラメータ値ＴＥと、第１と第２の調整パラメータ値のＴＥ１とＴＥ２の値に応じて線形補間した値となる。
次に、画像合成実行部２４０は、ステップＳ３２１で受け付けた検査対象画像４３１、４３２の画素値と、ステップＳ９２１で決定した第３の合成パラメータ値と、式（１）とを用いて合成画像の画素値を求めることにより合成画像を生成する。
これにより、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた調整パラメータ値（ＴＥ＝８０ｍｓ）によりユーザが設定した強調度合いの合成画像を得ることができる。
第３の実施形態では、第２の実施形態とは異なり、調整パラメータ受付部５１０が受け付けた調整パラメータ値を合成パラメータ決定部２２０および画像合成実行部２４０では処理せず、検査対象画像合成パラメータ決定部８１０においてのみ用いる。これにより、画像合成の計算時間が短縮できるという利点がある。
１００：ＭＲＩ装置、１０１：マグネット、１０２：傾斜磁場コイル、１０３：被検体、１０４：シーケンサ、１０５：傾斜磁場電源、１０６：高周波磁場発生器、１０７：ＲＦコイル、１０８：ＲＦプローブ、１０９：受信器、１１０：計算機、１１１：表示装置、１１２：記憶装置、１１３：シムコイル、１１４：シム電源、１１５：寝台、１１６：入力装置、２１０：学習用画像受付部、２２０：合成パラメータ決定部、２３０：検査対象画像受付部、２４０：画像合成実行部、４１０：学習用画像、４１１：Ｔ１マップ、４１２：Ｔ２＊マップ、４２０：Ｔ２強調画像、４３０：検査対象画像、４３１：Ｔ１マップ、４３２：Ｔ２＊マップ、４４０：合成画像、５１０：調整パラメータ受付部、８１０：検査対象合成用パラメータ決定部。

Claims (14)

  1. ２以上の学習用画像と１以上の正解画像を受け付ける学習用画像受付部と、
    前記２以上の学習用画像の対応する画素の画素値を合成パラメータ値を用いて合成した場合に、合成後の画素値が前記正解画像の対応する画素の画素値に近づく前記合成パラメータ値を求める合成パラメータ決定部と、
    第１被検体について生成された画像であって、前記２以上の学習用画像と同じ種類の画像を検査対象画像として受け付ける検査対象画像受付部と、
    ２以上の前記検査対象画像の対応する画素の画素値を前記合成パラメータ決定部が求めた前記合成パラメータ値を用いて合成することにより、ユーザが所望する合成画像を生成する画像合成実行部と
    前記合成画像を調整する調整パラメータ値として、所定の撮像パラメータの値を受け付ける調整パラメータ受付部と
    を有し、
    前記２以上の学習用画像は、前記第１被検体、または、前記第１被検体とは異なる第２被検体について生成された２種類以上の画像であり、
    前記１以上の正解画像は、前記第２被検体、または、前記第１被検体および前記第２被検体とは異なる第３被検体について生成された画像であって、前記学習用画像とは種類の異なる画像であり、かつ、ユーザが所望する前記合成画像と同じ種類の画像であり、
    前記学習用画像受付部は、前記正解画像として、前記撮像パラメータの値が異なる条件で撮像または生成された２以上の画像を受け付け、
    前記合成パラメータ決定部は、前記２以上の学習用画像の対応する画素の画素値を、前記撮像パラメータの値を用いて合成した場合に、合成後の画素値が、前記２以上の正解画像の対応する画素の画素値にそれぞれ近づく前記合成パラメータ値を求め、
    前記画像合成実行部は、２以上の前記検査対象画像の対応する画素の画素値を前記合成パラメータ値と、前記調整パラメータ受付部の受け付けた撮像パラメータ値とを用いて合成することにより前記合成画像を生成する
    ことを特徴とする医用画像診断支援装置。
  2. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、
    前記２以上の学習用画像は、前記第１被検体または前記第２被検体の特性を示す定量値を画素値とする複数種類の定量画像および前記特性を強調した複数種類の強調画像のうちの２種類以上の画像であり、
    前記２以上の正解画像は、前記学習用画像とは種類の異なる定量画像または特性を強調した強調画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  3. 請求項２に記載の医用画像診断支援装置であって、前記２以上の学習用画像、前記２以上の正解画像、および、前記２以上の検査対象画像は、磁気共鳴イメージング装置で撮像した画像、磁気共鳴イメージングのシミュレーションにより生成した画像、前記撮像した画像および前記シミュレーションにより生成した画像のいずれかを用いて計算により生成した画像、および、前記撮像した画像および前記シミュレーションにより生成した画像から求められた定量値の画像のいずれかであることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  4. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、前記学習用画像および前記正解画像は、プロトン密度（ＰＤ）、縦緩和時間（Ｔ１）、縦緩和度、横緩和時間（Ｔ２）、静磁場不均一の影響を受けた見かけの横緩和時間（Ｔ２＊）、横緩和度、拡散係数、流速、磁化率、弾性率、拡散係数、および、造影剤濃度、のうちのいずれかの特性の定量値の定量画像または前記いずれかの特性を強調した強調画像、または、水の信号を抑制したFluid Attenuated IR（ＦＬＡＩＲ）画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  5. 請求項４に記載の医用画像診断支援装置であって、前記学習用画像は、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２＊を画素値とするＴ２＊画像であり、前記正解画像は、Ｔ２を画素値としたＴ２画像、または、Ｔ２を強調したＴ２強調画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  6. 請求項４に記載の医用画像診断支援装置であって、前記学習用画像は、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２を画素値とするＴ２画像であり、前記正解画像は、Ｔ２＊を画素値としたＴ２＊画像、または、Ｔ２＊を強調したＴ２＊強調画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  7. 請求項４に記載の医用画像診断支援装置であって、前記学習用画像は、Ｔ１を画素値とするＴ１画像と、Ｔ２＊を画素値とするＴ２＊画像であり、前記正解画像は、ＦＬＡＩＲ画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  8. 請求項３に記載の医用画像診断支援装置であって、前記学習用画像が、グラジエントエコー系シーケンスを用いて取得した信号から生成した強調画像または前記強調画像から算出される定量画像であり、前記正解画像が、スピンエコー系シーケンスを用いて取得した信号から算出したＴ２画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  9. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、
    前記合成パラメータ決定部は、前記２以上の学習用画像の対応する画素の画素値を、当該２以上の学習用画像の画素値と前記撮像パラメータの値とを変数とする所定の数式を用いて合成した場合に、合成後の画素値が、前記２以上の正解画像の対応する画素の画素値にそれぞれ近づく前記合成パラメータ値を求め、
    前記画像合成実行部は、２以上の前記検査対象画像の対応する画素の画素値を前記合成パラメータ値と、前記調整パラメータ受付部の受け付けた撮像パラメータ値とを用いて前記所定の数式により合成することにより前記合成画像を生成することを特徴とする医用画像診断支援装置。
  10. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、
    前記学習用画像受付部は、前記正解画像として、前記撮像パラメータの値が第１の撮像パラメータ値で撮像または生成された第１の正解画像と、第２の撮像パラメータ値で撮像または生成された第２の正解画像とを受け付け、
    前記合成パラメータ決定部は、前記合成パラメータ値として、前記２以上の学習用画像の対応する画素の合成後の画素値を前記第１の正解画像の画素値に近づける第１の合成パラメータ値と、前記合成後の画素値を前記第２の正解画像の画素値に近づける第２の合成パラメータ値とを求め、
    前記画像合成実行部は、前記第１の合成パラメータ値と第２の合成パラメータ値を、前記第１の撮像パラメータ値および第２の撮像パラメータ値のそれぞれと前記調整パラメータ受付部が受け付けた撮像パラメータ値との比により重み付けした後合成することにより、第３の合成パラメータ値を生成し、前記第３の合成パラメータ値を用いて前記２以上の前記検査対象画像の対応する画素の画素値を合成し、合成画像を生成することを特徴とする医用画像診断支援装置。
  11. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、前記所定の撮像パラメータは、エコー時間（ＴＥ）、繰り返し時間、反転時間、拡散時間、および、フリップ角のうちのいずれかであることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  12. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、
    前記合成パラメータ決定部および前記画像合成実行部は、多項式、逆数、指数関数、対数関数、シグモイド関数、三角関数、絶対値、ステップ関数、または、それらの組み合わせを用いた変換処理により前記画素値を合成し、
    前記合成パラメータ値は、前記変換処理のパラメータ値であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  13. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置であって、
    前記学習用画像と前記正解画像は、同一の被検体の同じ位置、または、異なる被検体の対応する位置について撮像または生成された画像であるか、または前記学習用画像と前記正解画像のいずれか一方を位置合わせ処理することにより調整された、同じ位置または対応する位置の画像であることを特徴とする医用画像診断支援装置。
  14. 請求項１に記載の医用画像診断支援装置を備えた磁気共鳴イメージング装置。
JP2018073257A 2018-04-05 2018-04-05 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置 Active JP7115889B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018073257A JP7115889B2 (ja) 2018-04-05 2018-04-05 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置
US16/361,839 US11430574B2 (en) 2018-04-05 2019-03-22 Medical image diagnosis support device and magnetic resonance imaging apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018073257A JP7115889B2 (ja) 2018-04-05 2018-04-05 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019180637A JP2019180637A (ja) 2019-10-24
JP7115889B2 true JP7115889B2 (ja) 2022-08-09

Family

ID=68097381

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018073257A Active JP7115889B2 (ja) 2018-04-05 2018-04-05 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11430574B2 (ja)
JP (1) JP7115889B2 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7407618B2 (ja) * 2020-02-25 2024-01-04 謙一 井上 情報処理システム
JP7479959B2 (ja) 2020-06-25 2024-05-09 富士フイルムヘルスケア株式会社 画像処理装置、医用撮像装置および画像処理プログラム
CN114155225B (zh) * 2021-12-07 2023-06-06 浙江大学 一种定量测量脑白质髓鞘内外水分子交换速率的方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008082341A1 (en) 2007-01-02 2008-07-10 Synthetic Mr Ab A method of visualizing mr images
US8355556B2 (en) * 2009-11-16 2013-01-15 University Health Network Method of synthetic image generation for magnetic resonance imaging
US10169866B2 (en) 2014-04-22 2019-01-01 Hitachi, Ltd. Medical image processing and diagnostic image generation device for predetermined types of diagnostic information

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Agisilaos Chartsias, et al.，Multimodal MR Synthesis via Modality-Invariant Latent Representation，IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING，2018年03月，VOL. 37, NO. 3，pp.803-814

Also Published As

Publication number Publication date
US11430574B2 (en) 2022-08-30
US20190311806A1 (en) 2019-10-10
JP2019180637A (ja) 2019-10-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11147466B2 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance image processing method
US7821266B2 (en) Method and device for optimization of imaging parameters
EP1830198A2 (en) Data correction apparatus, data correction method, magnetic resonance imaging apparatus and x-ray apparatus
JP6250795B2 (ja) 医用画像診断支援装置、磁気共鳴イメージング装置および医用画像診断支援方法
US20100127704A1 (en) Method of Visualizing Segmented MR Images
JP6679467B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置および酸素摂取率算出方法
CN107072586B (zh) 磁共振成像装置
US20100277172A1 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and susceptibility-emphasized imaging method
JP7115889B2 (ja) 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置
JP6568760B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置、および、画像処理装置
CN113096061B (zh) 图像诊断辅助装置、医用图像取得装置以及计算机可读记录介质
JP7332338B2 (ja) 画像診断支援装置、画像診断支援プログラム、および、医用画像取得装置
Kathiravan et al. A review of magnetic resonance imaging techniques
WO2020214725A1 (en) System and method for free-breathing quantitative multiparametric mri
WO2019087543A1 (ja) 磁気共鳴イメージング装置、撮像パラメータセット生成用演算装置及び撮像パラメータセット生成プログラム
JP6843706B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置及び拡散強調画像の補正方法
JP6506422B2 (ja) 医用画像診断支援装置、および、磁気共鳴イメージング装置
CN116888489A (zh) 分析医学图像的方法
US10444316B2 (en) Reduction of eddy currents during flow encoded magnetic resonance imaging
CN114098696A (zh) 磁共振成像装置、图像处理装置以及图像处理方法
JP6487554B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置
US11467238B2 (en) Method for uniform reconstruction of multi-channel surface-coil magnetic resonance data without use of a reference scan
US20240090791A1 (en) Anatomy Masking for MRI
US20210407048A1 (en) Image processing apparatus, medical imaging apparatus, and image processing program
JP2023069917A (ja) 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210127

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20211013

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211222

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220118

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220314

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220719

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220728

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7115889

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150