JPH06259559A

JPH06259559A - 画像解析方法

Info

Publication number: JPH06259559A
Application number: JP5311145A
Authority: JP
Inventors: Yi-Hsuan Kao; カオイーハスアン; James A Sorenson; エイ．ソレンソンジエームズ; Mark M Bahn; エム．バーンマーク
Original assignee: Wisconsin Alumni Research Foundation
Current assignee: Wisconsin Alumni Research Foundation
Priority date: 1993-03-02
Filing date: 1993-11-17
Publication date: 1994-09-16
Also published as: IL107197A; IL107197A0; EP0614153B1; US5361763A; DE69325889T2; DE69325889D1; EP0614153A2; EP0614153A3

Abstract

(57)【要約】【目的】各タイプの組織の大きさを正確に求めること
が可能である。【構成】異なる組織タイプ間でそれぞれコントラスト
が異なる２種の画像Ｓ₁，Ｓ₂を患者から得て、２種の画
像Ｓ₁，Ｓ₂の２次元特徴空間ヒストグラムを作り、特徴
空間ヒストグラム上において、一対の組織タイプＡ，Ｂ
について、それぞれ中心点を決定する。特徴空間におい
て、一方の軸が２つの中心点Ａ，Ｂを通るようなカーテ
シアン座標系を定め、ベクトル分解を用いて、特徴空間
の各画像要素データを一方の軸上の点に射影する。次い
で、一方の軸の上記点から各中心点Ａ，Ｂまでの距離に
基づいて画像要素内の各組織タイプの部分量を決定す
る。原画像の各要素について、部分量を求めて、一対の
組織画像を形成する。組織画像の各要素をこのように処
理して、患者の画像において、所定の組織タイプの量を
測定することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理に関し、特
に、磁気共鳴，コンピュータ断層撮影，陽子線断層撮影
によって得られるような医療用画像に対して、その特徴
を強調する(enhance)ための処理に関する。

【０００２】

【従来の技術】磁気モーメントを持つ原子の核は、磁場
の中に置かれると磁場の方向に整列しようとする。しか
しながら、この際、核は、磁場の強さと特定の核種の性
質（核の磁気回転定数γ）に依存する特性角周波数（ラ
ーモア周波数）でこの磁場方向の周りを歳差運動する。
この現象を示す核を、以後、“スピン”と呼ぶ。

【０００３】人体組織のような物が一様な磁場（極性場
Ｂ₀）を受けると、組織内の個々のスピンの磁気モーメ
ントは、この極性場と整列しようとするが、この極性場
の周りを各々の特性ラーモア周波数で無秩序に歳差運動
する。極性場の方向には、正味の磁気モーメントＭｚが
生じるが、縦横の面（ｘ−ｙ面）内における無秩序な方
位の磁気成分は、互いに打ち消し合う。しかしながら、
組織が、ラーモア周波数に近い周波数をもつｘ−ｙ面内
の磁場（励起場Ｂ₁）を受けると、正味の整列モーメン
トＭｚは、ｘ−ｙ面に向けて回転し，すなわち“傾
き"、ｘ−ｙ面内において、ラーモア周波数で回転，す
なわちスピンする正味の横磁気モーメントＭｔが生じ
る。この現象の実用的な価値は、励起場Ｂ₁を印加した
後、励起されたスピンによって放出される信号にある。
この核磁気共鳴（ＮＭＲ）現象は、種々の測定シーケン
スにおいて利用される。

【０００４】ＮＭＲを利用して画像を作成する際、被測
定物の特定の位置からＮＭＲ信号を得る技術が用いられ
る。典型的には、画像化されるべき領域（関心のある領
域）を、使用される特定の局所化方法に応じて変わる一
連のＮＭＲ測定サイクルで走査する。その結果、ＮＭＲ
信号の組を受信すると、これをデジタル化して処理し、
良く知られた再構成技術を用いて画像を再構成する。こ
のような走査を行なうためには、もちろん、被測定物の
特定の位置からＮＭＲ信号を引き出す必要がある。被測
定物の特定の位置からのＮＭＲ信号の引き出しは、極性
場Ｂ₀と同じ方向を持ち、かつ、ｘ，ｙ，ｚ軸のそれぞ
れに沿ってある勾配を持っている磁場（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇ
ｚ）を用いることによって行なうことができる。すなわ
ち、これらの勾配の強さを各ＮＭＲサイクルごとに制御
することによって、スピン励起の空間的な分布を制御す
ることができ、その結果得られるＮＭＲ信号の位置を識
別することができる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ＮＭＲは、医療診断の
ための画像を得るのに非常に有用な方式であり、脳を画
像化し、腫瘍を検出してその位置を決定したりするのに
用いられる。また、ＮＭＲ画像から腫瘍の大きさを決定
できるようにすることが望ましい。しかしながら、ＮＭ
Ｒ画像の各体積要素（voxel）の全てが、完全に腫瘍で
あることも、完全に正常な組織であることもなく、ま
た、腫瘍の縁部や腫瘍の内部でさえ、異なるタイプの組
織が様々の割合で混在して形成されているので、腫瘍の
大きさを決めることは難かしい。従って、各タイプの組
織の体積(大きさ)を正確に評価するために、個々の体積
要素における各タイプの組織の割合を決める方法が開発
されることが望ましい。

【０００６】本発明では、対象物の第１および第２の登
録画像を得る。ここで、第１および第２の登録画像は、
画像中の特徴が互いに異なるコントラストを有し、ま
た、各画像は、画像要素の２次元配列によって形成され
ている。一対の登録画像を得るのに、例えば、デュアル
エコー磁気共鳴画像方式を用いることができる。

【０００７】本発明の目的は、得られた画像において異
なる特徴を区分することの可能な方法を提供することに
ある。この目的のために、第１および第２の画像の画像
要素の強度レベルの２次元特徴空間ヒストグラムを生成
する。特徴空間ヒストグラムにおいて、画像の第１およ
び第２の特徴に対応する第１および第２の中心点の位置
を決める。

【０００８】特徴空間ヒストグラムにおいて、原点が第
１の中心点にあり、１つの座標軸が第２の中心点を通る
カーテシアン座標系を画定する。１つの画像の各画像要
素について、特徴空間ヒストグラムにおける画像要素の
位置を定めるベクトルを、１つの座標軸に沿った成分ベ
クトルに分解する。結果として得られる成分ベクトルを
用いて、画像要素において第１および第２の特徴の部分
量（fractional quantities）を決定する。例えば、医
療用画像システムでは、１つの画像要素における２つの
異なるタイプの組織の部分量（fractional amounts）を
この仕方で決定することができる。

【０００９】本発明の他の目的は、獲得した画像から区
分された特徴と、獲得した画像の要素の各特徴の部分量
（fractional quantities）に関する情報とを含む別の
画像を生成することにある。実際には、この別の画像
は、獲得した画像から区分された各特徴について生成さ
れる。第１の特徴画像は、その要素の値を、第１の画像
の対応する要素の第１の特徴の部分量に設定して形成さ
れる。第２の特徴画像は、第２の特徴の部分量を用いて
同様の仕方で形成される。

【００１０】さらに、本発明の目的は、各画像要素にお
ける１つの特徴の部分量を用いて、その特徴の物理的パ
ラメータを測定する技術を提供することにある。各特徴
画像を用いて、その特徴画像の要素から対応する特徴の
物理的パラメータの測定結果を得ることができる。例え
ば、各画像要素によって表現されるスペースの量を知
り、このスペースの量と特徴画像の１つの各部分量とを
各画像要素ごとに乗算することによって、１つの特徴の
スペースが測定される。この一連の乗算結果を総和し
て、その特徴の全体のスペース測定結果が得られる。ま
た、特徴画像は、関連した特徴が強調された画像として
表示することができる。

【００１１】本発明のさらに他の目的は、患者の腫瘍の
体積(大きさ)を無侵襲（non-invasive）に測定可能な技
術を提供することにある。この用途では、各画像要素
は、画像化されるべき患者の部分内の１つの体積を描写
し、この体積が前述したスペースの量となっている。か
くして、部分量データを用い、患者からいくつかの画像
スライスを取り、各画像内の腫瘍の量を決定し、全ての
画像について、これらの量を総和することによって、腫
瘍の全体の体積を測定することができる。

【００１２】本発明の上述した目的あるいは他の目的，
利点は以下の説明から明らかになる。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の画像解析方法は、(ａ) 各々が二次元配列
の画像要素からなる対象物のＸ(Ｘ：複数)個の画像を獲
得し、(ｂ) 第１および第２の画像の画像要素の強度レ
ベルのＸ次元特徴空間ヒストグラムを生成し、(ｃ) 複
数の画像の第１の特徴に対応する第１の中心点を特徴空
間ヒストグラムにおいて決定し、(ｄ) 複数の画像の第
２の特徴に対応する第２の中心点を特徴空間ヒストグラ
ムにおいて決定し、(ｅ) １つの軸が第１および第２の
中心点を通るカーテシアン座標系を特徴空間ヒストグラ
ム内に定め、(ｆ) 所定の画像要素と関連した特徴空間
ヒストグラムの位置を画定するベクトルを、前記軸に沿
った成分ベクトルに分解し、(ｇ) 所定の画像要素の第
１の特徴の部分量を前記成分ベクトルから決定し、(ｈ)
第１の特徴画像の１つの要素の値を第１の特徴の部分
量に設定し、(ｉ) 前記１つの画像内の複数の画像要素
について、上記(ｆ)乃至(ｈ)の処理を繰り返し、(ｊ)
第１の特徴画像の要素から第１の特徴の物理的パラメー
タの測定値を導き出すことを特徴としている。

【００１４】また、上記第１の特徴画像の各要素は、対
象物のスペースの量に対応しており、さらに、スペース
の量にステップ(ｇ)で決定された第１の特徴の各部分量
をそれぞれ別個に乗算して、複数の部分測定値を生成
し、複数の部分測定値の総和をとって、第１の特徴につ
いての全体のスペース測定値を得ることを特徴としてい
る。

【００１５】また、ベクトル分解を行なう前記ステップ
は、前記１つの軸の両側の所定の閾値範囲内にある画像
要素についてのベクトルのみを分解することを特徴とし
ている。

【００１６】また、Ｘ個の画像を獲得する前記ステップ
は、人体からの画像情報を反映する電磁放射を検出し、
検出した放射からＸ個の画像を形成することを特徴とし
ている。

【００１７】また、上記第１の特徴画像の各要素は、ス
ペースの量に対応しており、第１の特徴の物理的パラメ
ータの測定値を導き出す前記ステップは、スペースの量
に第１の特徴画像の各要素についての第１の特徴の部分
量を乗算して複数の要素特徴の体積を生成し、複数の要
素特徴の体積の全ての総和をとって、第１の特徴につい
ての全体の体積測定値を得ることを特徴としている。

【００１８】また、本発明は、さらに、(ｋ) 所定の画
像要素について、所定の画像要素の第２の特徴の部分量
を成分ベクトルから決定し、(ｌ) 第２の特徴イメージ
内の要素の値を第２の特徴の部分量に設定し、(ｍ) 第
１の画像の複数の画像要素についてステップ(ｋ)乃至
(ｌ)を繰り返すことを特徴としている。

【００１９】また、上記ベクトル解析方法を磁気共鳴画
像システムに適用する場合、Ｘ個の画像を獲得する前記
ステップは、電磁放射を対象物内の関心のある核のラー
モア周波数の電波信号として送り、電磁放射から対象物
内の核からのエコー信号を検出することを特徴としてい
る。

【００２０】また、上記画像解析方法をコンピュータ断
層撮影画像システムに適用する場合、Ｘ個の画像を獲得
する前記ステップは、Ｘ線ビームを対象物に向けて送
り、患者を透過したＸ線を検出して、１組のＸ線減衰値
をつくることを特徴としている。

【００２１】

【作用】本発明では、例えば患者から２種の画像Ｓ₁，
Ｓ₂を得る。この２種の画像Ｓ₁，Ｓ₂は、異なる組織タ
イプ間でそれぞれコントラストが異なったものとなって
いる。２種の画像Ｓ₁，Ｓ₂の２次元特徴空間ヒストグラ
ムを作り、特徴空間ヒストグラム上において、一対の組
織タイプＡ，Ｂについて、それぞれ中心点を決定する。
特徴空間において、一方の軸が２つの中心点Ａ，Ｂを通
るようなカーテシアン座標系を定め、ベクトル分解を用
いて、特徴空間の各画像要素データを一方の軸上の点に
射影する。次いで、一方の軸の上記点から各中心点Ａ，
Ｂまでの距離に基づいて画像要素内の各組織タイプの部
分量を決定する。原画像の各要素について、部分量を求
めて、一対の組織画像を形成する。組織画像の各要素を
このように処理して、患者の画像において、所定の組織
タイプの量を測定することができる。

【００２２】

【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面を参照して
説明する。

【００２３】先ず、図１および図２は、好適なＮＭＲシ
ステムの主要な要素を示すブロック図である。このＮＭ
Ｒシステムの全体の動作は、メインコンピュータ１０１
(例えば、データゼネラル(Data General)社製ＭＶ７８
００)を含むホストコンピュータシステム１００の制御
の下に行われる。コンピュータは、これと関連してイン
ターフェイス１０２を有しており、該インターフェイス
１０２を介して複数のコンピュータ周辺機器および他の
ＮＭＲシステム要素が接続されている。コンピュータ周
辺機器の中には磁気テープ駆動装置１０４があり、磁気
テープ駆動装置１０４は、患者データと画像を記録する
ために、メインコンピュータの管理下で使用される。ま
た、処理された患者データは、画像ディスク記憶装置１
１０に格納される。画像プロセッサ１０８の機能は、例
えば、拡大，画像比較，グレースケール調整，リアルア
イムデータ表示のような、互いに影響しあう画像表示処
理を行なうことである。コンピュータシステムには、デ
ィスクデータ記憶システム１１２を利用して生データ
(すなわち、画像構成前のデータ)を記憶するための手段
が設けられている。また、オペレータコンソール１１６
は、インターフェイス１０２を介してコンピュータに接
続されており、患者の検査に関するデータ，並びに、走
査の較正，開始，終了のようなＮＭＲシステムの適切な
操作に必要な追加データを入力する手段をオペレータに
提供する。オペレータコンソールは、また、ディスクや
磁気テープに記録された画像を表示するためのＣＲＴモ
ニタを有している。

【００２４】コンピュータシステム１００は、システム
コントロール部１１８と勾配増幅器システム１２８とに
よってＮＭＲシステム全体の制御を行なう。コンピュー
タ１００は、当業者によく知られた仕方で、リンク１０
３を介してシステムコントロール部１１８と通信を行な
う。システムコントロール１１８部には、パルス制御モ
ジュール（ＰＣＭ）１２０，アレイプロセッサ１０６，
ラジオ周波数(ＲＦ)トランシーバ１２２，状態制御モジ
ュール（ＳＣＭ）１２４，各要素に電源を供給するため
の電源部１２６などのいくつかのサブシステムが設けら
れている。ＰＣＭ１２０は、メインコンピュータ１０１
によって与えられた制御信号を用いて、勾配コイルへの
励起を制御する例えばデジタル波形のデジタルタイミン
グ制御信号を発生するとともに、ＲＦ励起パルスを変調
するためにトランシーバ１２２において利用されるＲＦ
包絡波形を発生する。

【００２５】勾配波形は、基本的にＧx増幅器１３０，
Ｇy増幅器１３２，Ｇz増幅器１３４を備えた勾配増幅器
システム１２８に与えられる。各増幅器１３０，１３
２，１３４は、マグネットアセンブリ１４６の一部であ
る勾配コイルアセンブリ１３６内の対応する勾配コイル
を励起するのに用いられる。電源が供給されると、勾配
コイルは、磁場勾配Ｇx，Ｇy，Ｇzをメイン極性磁場と
同じ方向に発生する。ここで、これらの勾配は、カーテ
シアン座標系の相互に直交したｘ−，ｙ−，ｚ−軸方向
に向けられている。すなわち、ｚ方向における総合磁場
をＢzとすると、メインマグネット(図示せず)によって
発生した磁場Ｂ₀がｚ方向に向いているならば、Ｇx＝∂
Ｂz／∂ｘ，Ｇy＝∂Ｂz／∂ｙ，Ｇz＝∂Ｂz／∂ｚであ
り、任意の点(ｘ，ｙ，ｚ)における磁場は、Ｂ（ｘ，
ｙ，ｚ）＝Ｂ₀＋ＧxＸ＋ＧyＹ＋ＧzＺで与えられる。

【００２６】勾配磁場は、空間的情報を患者の検査領域
から放射するＮＭＲ信号にエンコードするために、トラ
ンシ−バ１２２，ＲＦパワー増幅器１２３，ＲＦコイル
１３８によって発生されるラジオ周波数パルスと組み合
せて利用される。パルス制御モジュール１２０によって
提供される波形および制御信号は、ＲＦキャリアを変調
しモード制御を行なうために、トランシ−バサブシステ
ム１２２によって利用される。送信モードにおいて、ト
ランシ−バ１２２は、制御信号に従って変調されたラジ
オ周波数波形をＲＦパワー増幅器１２３に与え、次い
で、ＲＦパワー増幅器１２３は、メインマグネットアセ
ンブリ１４６内に配置されているＲＦコイル１３８を付
勢する。患者の体内で励起された核によって放射される
ＮＭＲ信号は、上記と同じＲＦコイルによって検出され
るか、あるいは、送信用に用いられる上記ＲＦコイルと
は異なるＲＦコイルによって検出されて、プリアンプ１
３９により増幅される。

【００２７】ＮＭＲ信号は、トランシーバ１２２の受信
部において、増幅され，復調され，フィルタ処理され，
デジタル化される。処理されたＮＭＲ信号は、一方向性
リンク１０５を介してアレイプロセッサ１０６に送られ
る。

【００２８】ＰＣＭ１２０とＳＣＭ１２４とは、独立し
たサブシステムであって、両者は、いずれもメインコン
ピュータ１０１や患者位置決め用システム１５２などの
周辺システムと通信し、シリアル通信リンク１０３によ
って互いに通信する。ＰＣＭ１２０とＳＣＭ１２４は、
各々、メインコンピュータ１０１からのコマンドを処理
するための１６ビットマイクロプロセッサ（例えば、イ
ンテル 80286）によって構成されている。ＳＣＭ１２４
には、患者検査台位置と、移動可能な患者アライメント
(位置合わせ)用扇形光ビ−ム(図示せず)の位置とに関す
る情報を得るための手段が設けられている。この情報
は、画像の表示，再構成パラメータを修正するためにメ
インコンピュータ１０１によって使用される。ＳＣＭ１
２４は、また、患者の移動，位置合わせ用システムの作
動のような機能を起動する。

【００２９】勾配コイルアセンブリ１３６とＲＦ送信／
受信コイル１３８は、極性磁場を作り出すのに使用され
る磁石の孔内に取り付けられている。この磁石は、患者
アライメント(位置合わせ)システム１４８を含むメイン
マグネットアセンブリの一部を形成している。シム（sh
im）電源１４０は、メインマグネットと協働して極性磁
場の非一様性を補正するのに用いられるシム（shim）コ
イルを付勢するのに利用される。抵抗性（resistive）
磁石の場合、メインマグネット電源１４２は、磁石にエ
ネルギーを連続して供給するのに利用される。超伝導磁
石の場合、メインマグネット電源１４２は、磁石によっ
て作り出される極性場を適当な作動強さにするのに用い
られ、次いで、磁石から切り離される。永久磁石の場合
には、電源１４２は必要でない。患者アライメントシス
テム１４８は、患者検査台移動システム１５０および患
者位置決め用システム１５２と協働して、作動する。外
部からの干渉を最小限に抑えるため、メインマグネット
アセンブリ，勾配コイルアセンブリ，ＲＦ送信／受信コ
イル，患者操作装置などのＮＭＲシステムの構成要素
は、ＲＦ遮蔽された室１４４内に置かれている。

【００３０】特に、図２および図３を参照すると、トラ
ンシーバ１２２は、パワー増幅器１２３を介してコイル
１３８ＡにＲＦ励起場Ｂ₁を作り出す要素と、その結果
コイル１３８Ｂに誘導されたＮＭＲ信号を受信する要素
とを含んでいる。ＲＦ励起場の基本周波数，すなわちキ
ャリアの周波数は、メインコンピュータ１０１からの１
組のデジタル信号ＣＦを通信リンク１０３を介して受け
取る周波数シンセサイザ２００の制御の下に作り出され
る。これらのデジタル信号は、出力２０１で作り出され
るＲＦキャリア信号の周波数および位相を指示する。Ｒ
Ｆキャリアのコマンドは、変調器２０２に加えられ、変
調器２０２において、ＲＦキャリアのコマンドは、ＰＣ
Ｍ１２０からリンク１０３を介して受け取られる信号Ｒ
(ｔ)に応じて変調される。信号Ｒ(ｔ)は、包絡線を画定
する。すなわち、発生されるべきＲＦ励起パルスの帯域
幅を画定する。信号Ｒ(ｔ)は、ＰＣＭ１２０において所
望の包絡線を表わす一連のデジタル値をパルス波形索引
テ−ブルから順次に読み出すことによって、作り出され
る。索引テ−ブルに記憶されているこれらのデジタル値
は、ＲＦ励起パルスが生成される時に、１ＭＨｚのクロ
ック信号によって読み出され、また、これらのデジタル
値はコンピュータ１００によって変更することができ、
任意所望のＲＦパルス包絡線を作り出すことが可能にな
っている。

【００３１】ライン２０５から出力されるＲＦ励起パル
スの大きさは、メインコンピュータ１０１から通信リン
ク１０３を介してデジタル信号ＴＡを受け取る伝達減衰
回路２０６によって減衰される。減衰されたＲＦ励起パ
ルスは、ＲＦ送信コイル１３８Ａを駆動するパワー増幅
器１２３に加わる。トランシーバ１２２のこの部分につ
いては、１９９０年８月２８日発行の米国特許第４，９
５２，８７７号にさらに詳細に説明されている。

【００３２】図２，図３をさらに参照すると、被測定物
によって作り出されたＮＭＲ信号は受信コイル１３８Ｂ
によって検出され、プリアンプ１３９を介してレシ−バ
２０７に加えられる。レシ−バ２０７は、ＮＭＲ信号を
増幅し、このＮＭＲ信号は、ＰＣＭ１２０からリンク１
０３を介して受け取られるデジタル減衰信号ＲＡによっ
て決められた量だけ減衰される。レシ−バ２０７は、ま
た、現在行われている特定のデ−タ取得によって要求さ
れる時間間隔にわたってだけＮＭＲ信号が得られるよう
に、ＰＣＭ１２０からのライン２１１を介した信号によ
ってオン，オフされる。

【００３３】受信されたＮＭＲ信号は、ラーモア周波数
あるいはラ−モア周波数の付近にあり、好適な実施例に
おいて、約６３．８６ＭＨｚである。この高周波信号
は、復調器２０８において、先ず、ＮＭＲ信号をライン
２０１上のキャリア信号と混合し、次いで、その結果得
られた差信号をライン２０４上の２．５ＭＨｚの参照信
号と混合するという２つの処理工程で復調される。その
結果、ライン２１２上に復調されたＮＭＲ信号は、１８
７．５ｋＨｚを中心周波数として１２５ｋＨｚの帯域幅
を有している。復調されたＮＭＲ信号は、アナログ−デ
ジタル（Ａ／Ｄ）変換器２０９に入力し、Ａ／Ｄ変換器
２０９では、アナログ信号を２５０ｋＨｚのレートでサ
ンプリングしてデジタル化する。Ａ／Ｄ変換器２０９の
出力は、デジタル直角成分検出器２１０に加わり、デジ
タル直角成分検出器２１０では、受信されたデジタル信
号に対応する１６ビットの同相成分（Ｉ）値と１６ビッ
トの直角成分（Ｑ）値とを作り出す。受信されたＮＭＲ
信号について上記のようにデジタル化されたＩ値および
Ｑ値は、バス１０５を介してアレイプロセッサ１０６に
出力され、アレイプロセッサ１０６において、デジタル
化されたＩ値およびＱ値は、主に画像を再構成するため
に用いられる。

【００３４】受信されたＮＭＲ信号に含まれている位相
情報を保存するために、送信部の変調器２０２と受信部
の復調器２０８とは、両方とも共通の信号で作動され
る。より詳しくは、周波数シンセサイザ２００の出力２
０１におけるキャリア信号と参照周波数発生器２０３の
出力２０４における２．５ＭＨｚの参照信号とを、変調
と復調の両方の処理に用いる。かくして、位相整合性が
維持され、復調された受信ＮＭＲ信号における位相変化
は、励起されたスピンによって生じた位相変化を正確に
指示する。２．５ＭＨｚの参照信号は、５ＭＨｚ，１０
ＭＨｚ，６０ＭＨｚの参照信号とともに、１０ＭＨｚの
共通のクロック信号から、参照周波数発生器２０３によ
って作り出される。ここで、５ＭＨｚ，１０ＭＨｚ，６
０ＭＨｚの参照信号は、出力２０１上のキャリア信号を
作り出すために周波数シンセサイザ２００により用いら
れる。さらに詳細なレシ−バの説明は、米国特許第４，
９９２，７３６号においてなされている。

【００３５】図１，図２のＮＭＲシステムは、一連のパ
ルスシーケンスを行なって、一対の画像を再構成するの
に充分なＮＭＲデータを収集する。一対の画像は、例え
ば図３に示すような患者の頭部からとった１つのスライ
ス２４０を、２つの異なる形式に表現したものである。
図１，図２のＮＭＲシステムのメインコンピュータ１０
１により実行される既存のプログラムに従って、走査が
なされる。このプログラムは、本発明の順次の処理に対
して、一連のパルスシーケンスを行なってＮＭＲデータ
を得るようにＮＭＲシステムを制御する。本発明の好適
な実施例は、図５のパルスシーケンスを行なうことによ
ってなされる。時刻Ｔ₀において、送信機１２２内で９
０゜ＲＦパルスが発生すると、該パルスは、ＲＦ増幅器
１２３を介して送信／受信コイル１３８に加わる。ま
た、従来なされているように、勾配コイルアセンブリ１
３６には、増幅器システム１２８を介して適当な勾配信
号が加わる。例えば、Ｚスライス選択パルスによって、
所定の走査についてどのスライス２４０を選択するかが
決まり、各スライスを走査するのにどのスライス２４０
に変更するかが決まる。また、走査中、Ｙ位相エンコー
ド勾配パルスを２５６個の離散値に順次歩進して各スラ
イス２４０について２５６個の別々の観測結果（view
s）を獲得する。

【００３６】９０゜パルスの直ぐ後に、１８０゜ＲＦ信
号パルスを送信／受信コイル１３８に加える。このパル
スはＮＭＲ信号に第１のエコー信号Ｅ₁を誘導する。こ
のエコーパルスＥ₁は、送信／受信コイル１３８によっ
て検出され、プリアンプ１３９を介してトランシーバ１
２２に加わり、トランシーバ１２２では、エコーパルス
Ｅ₁をデジタル的にサンプリングする。エコーパルスＥ₁
のデジタルサンプルは、コンピュータシステム１００の
生データディスク１１２内の第１のＫ空間アレイに格納
される。エコー信号Ｅ₁に続いて、第２の１８０゜ＲＦ
パルスを送信／受信コイル１３８に加える。これによっ
て、ＮＭＲ信号に第２のエコーパルスＥ₂が生成され
る。このエコーパルスＥ₂は、前述したように送信機１
２２によってデジタル化され、得られたデジタル値は、
生データディスク１１２内の第２のＫ空間アレイに格納
される。このパルスシーケンスを多数回（すなわち、２
５６回）繰り返して、エコー信号データＥ₁，Ｅ₂を収容
する２つのＫ空間アレイについて全てのデータ値を得
る。

【００３７】画像プロセッサ１０８は、在来のフーリエ
解析あるいはバックプロジェクション(back projectio
n)技術を使用して、第１および第２の２つのエコー(デ
ュアルエコー)Ｋ空間アレイから、別々の画像Ｓ₁，Ｓ₂
をそれぞれ構成する。第１の画像Ｓ₁は、密度で重み付
けられており、第２画像Ｓ₂は、指数的減衰定数Ｔ2によ
って重み付けられている。この２つの画像は同じパルス
シーケンス中に獲得されるので、これらの画像要素は、
解剖学的特徴が各画像中の同一の位置にあるように完全
な登録がなされる。しかしながら、画像の重み付けが異
なっていることにより、解剖学的特徴は、２つの画像間
で光強度が異なったものとなっている。２つの画像
Ｓ₁，Ｓ₂の各々は、体積要素（voxels）の２次元配列に
よって表わされており、２つの画像は互いに関連させて
登録されているので、各画像において対応した位置にあ
る体積要素は、患者内の同じ体積部分を２通りに描写し
たものである。各体積要素について検出された信号は、
患者の対応する体積部分内の各タイプの組織によって生
成された信号の線形和である。

【００３８】図６(ａ)には、画像Ｓ₁の一例が示されて
おり、図６(ａ)の画像Ｓ₁は、患者の頭部の１つのスラ
イスを描写している。ここで、楕円２１０が頭蓋骨の輪
郭を表し、領域２１１が腫瘍の中に見出されるような１
つのタイプの組織を表し、頭蓋骨内の残りの領域２１２
が正常な組織を表わしている。密度で重み付けされた画
像Ｓ₁において、領域２１１の腫瘍組織と領域２１２の
正常な脳組織との間に明瞭なコントラストが存在してい
る。図６(ｂ)は、対応する画像Ｓ₂の一例を示す図であ
る。図６(ｂ)では、信号パラメータの重み付けが異なる
ため、領域２１１’と領域２１２’との間のコントラス
トが少なくなっている。画像Ｓ₁，Ｓ₂の両方は、オペレ
ータがコンソール１１６により調べたり、本発明により
更に処理を行なったりするために、メインコンピュータ
１００の画像ディスク１１０に格納される。この状態
で、２つの画像Ｓ₁，Ｓ₂を、腫瘍を明瞭にするためにさ
らに処理することができ、その処理結果を腫瘍の体積
(大きさ)を計算するのに用いることができる。

【００３９】この処理の第１の段階は、２つの画像
Ｓ₁，Ｓ₂における信号強度の２次元ヒストグラム，すな
わち特徴空間を生成することである。図７には、この特
徴空間が示されており、特徴空間は２軸グラフであっ
て、１つの軸が画像Ｓ₁の体積要素の光強度を表わし、
それに直交した軸が画像Ｓ₂の体積要素の光強度を表わ
している。特徴空間ヒストグラムは、コンピュータシス
テム１００が２次元配列の格納位置を形成することによ
って作られ、２次元アレイの各次元における格納位置の
個数は、純粋な黒レベルと白レベルとの間の有限個数の
階調に対応している。各格納位置内の数値は、格納位置
に対応する一対の強度値(光強度値)をもつ画像Ｓ₁，Ｓ₂
の体積要素の個数の計数値を表わしている。例えば、画
像Ｓ₂に最大光強度値をもち、画像Ｓ₁に最低光強度値を
もつ体積要素は、Ｓ₂軸の最上部のメモリー位置におい
て計数される。画像Ｓ₁，Ｓ₂の両方で中間の光強度値を
もつ体積要素は、特徴空間配列の中央の格納位置におい
て計数される。特徴空間配列は、ＣＰＵ１００が、画像
Ｓ₁，Ｓ₂内の各体積要素（voxel）を順次に調べ、それ
らの２つの画像の光強度を用いて対応する特徴空間要素
を見出すことにより生成する。この特徴空間要素のメモ
リー位置の内容は、このメモリー位置における強度(光
強度)関係を有している画像Ｓ₁，Ｓ₂内の体積要素の個
数の計数値となるようにインクリメントされる。

【００４０】図７には、体積要素の計数値が格納された
特徴空間配列内の各格納位置の２次元プロットが示され
ている。図７の例では、中心点Ａ，Ｂをもつ２つの集団
(クラスタ)が形成されている。すなわち、中心点Ａの周
りに集団となっている１つのタイプの組織Ａ（腫瘍組
織）を表わす体積要素群と、中心点Ｂの周りに集団とな
っている他のタイプの組織Ｂ（正常組織）を表す体積要
素群との２つの集団が形成されている。ＣＰＵ１０１
は、中心位置決めルーチンを実行して、“犬用の骨”の
形のヒストグラム分布の両端のところに、各集団の中心
点を見出す。理想的な場合には、体積要素は１つのタイ
プの組織のみからなっており、この場合には、この体積
要素は、一方の中心点のところに正確に存在する。しか
しながら、腫瘍は、一般には、体積要素の境界と一致す
る縁部をもっておらず、腫瘍の周辺の体積要素は、一部
が正常組織で、他の一部が腫瘍組織として形成されてい
る場合が多い。また、同様な混合形態は、腫瘍の生物学
的多様性によって生じることもある。このような部分的
に異なる組織をもつ体積要素は、理想的には、中心点
Ａ，Ｂ間の線上の正常組織と腫瘍組織との割合に対応し
た位置に現れる。例えば、腫瘍組織よりも正常組織の量
が多い体積要素は、中心点Ｂに近い線上にある一方で、
腫瘍組織の割合(比率)が大きい体積要素は中心点Ａに近
い線上にある。２つの中心点からのユークリッド距離は
これらの割合(比率)に対応する。２つのタイプの組織の
混合体を含む体積要素は、Ｔ＝ｆ_AＡ＋ｆ_BＢ上の点Ｔに
マップされる。ここで、ｆ_A，ｆ_Bは、それぞれ組織Ａ，
Ｂによって占められる体積要素の部分量，すなわち、部
分体積である。また、この式は、画像が２つのタイプの
組織からなっており、ｆ_A＋ｆ_B＝１であることを仮定し
ている。体積要素の光強度レベルは、腫瘍組織と正常組
織との割合に対応しているので、各タイプの組織の部分
体積を、特徴空間での各中心点に対する体積要素の位置
から決定することができる。

【００４１】しかしながら、画像Ｓ₁，Ｓ₂における強度
(光強度)信号は、理想的ではなく、電気的ノイズ，像
（artifacts）の動き，組織の不均一性に起因する他の
像（artifacts）によって影響される。特徴空間におい
て、各タイプの組織の混合体に対応する信号の強度は、
ノイズと像（artifacts）を記述するガウス分布のよう
な２次元関数でコンボルーションがとられた(convolve
d)ものとなっている。ノイズが存在する場合、正常組
織，腫瘍組織についての信号の強度は、それぞれ点Ａ，
Ｂを中心とする分布となり、２つの組織の線形結合の信
号の強さもまた２つの中心点の間の線Ａ−Ｂを中心とす
る分布になる。ノイズは、ガウス分布をしており、原画
像の各々で同じ標準偏差σをもっていると考えられる。
例えば、２つの異なるパルスシーケンスで獲得された２
組の画像データにおいて受信機の増幅率が異なることに
よって、２つの画像Ｓ₁，Ｓ₂についての標準偏差とノイ
ズ分布が同じでないときは、標準偏差が同じになるよう
にその強度を正規化することができる。実際の画像にお
いて、背景ノイズのサンプル平均やサンプル分散からσ
を見積ることができる。この場合、画像Ｓ₁の領域２１
４内の画素値は、空気からの信号を表し、σの値を決定
するノイズ信号として使用することができる。組織Ａ，
Ｂ間のノイズ対コントラスト比（ＣＮＲ）は、ＣＮＲ＝
（ＡＢ）／σで与えられる。ここで、ＡＢは中心点Ａ，
Ｂ間の距離である。

【００４２】この結果、真の信号強度関係Ｔをもつ体積
要素が点Ｓで観測される場合がある。２つの異なるタイ
プの組織の寄与を示す部分量を各体積要素に割り当てる
のに、ベクトル分解技術を用いる。ベクトル分解を行な
うために、ＣＰＵ１０１は、平行移動と回転とがなされ
た座標系を用いて、中心点Ａ，Ｂの関係と観測された信
号の強度Ｓとを解析する。図７を参照すると、この回転
αβカーテシァン座標系は、特徴空間内で中心点Ａに原
点をもち、ＡからＢに向かって正の方向をもつα軸と、
これに垂直な方向のβ軸とを有している。従って、中心
点Ａは原点，すなわち、点（０，０）にあり、中心点Ｂ
は座標（ＡＢ，０）にあり、点Ｓは座標（Ｓ_α，Ｓ_β）
にある。αβ座標系を画定するのに、ＣＰＵ１０１は中
心点Ａ，Ｂを通る直線の方程式を導く。この直線がα軸
となる。また、中心点Ａを通ってα軸に垂直な直線の方
程式からβ軸に対する方程式を導く。

【００４３】各軸に沿ってベクトルＡＳを２つの直交す
るベクトルＳ_α，Ｓ_βに分解することができる。ここ
で、Ｓ_βは雑音成分を表わしており、Ｓ_αが線ＡＢ上に
観測された体積要素Ｓの位置となる。Ｓ_αから部分量ｆ
_A，ｆ_Bが、ｆ_A＝１−Ｓ_α／ＡＢ，ｆ_B＝Ｓ_α／ＡＢとし
て求まる。この際、ベクトルＳ_αは、体積要素の真の位
置Ｔには達しておらず、点Ｓのα軸上への射影された点
Ｓ’までであることに注意すべきである。また、α軸に
沿って中心点Ａ，Ｂ間の範囲を越えている点について
は、計算された部分量が０以下になるか、あるいは、１
よりも大きくなることに注意すべきである。しかしなが
ら、ノイズは、ガウス分布をしているので、これらの誤
差は、反対の仕方で影響を受けた他の値によって平均化
され、取り除かれるであろう。

【００４４】従って、２つのタイプの組織のみをもつ画
像においては、特徴空間の各要素は、α軸上の射影点に
ベクトル分解される。２つのタイプの組織の部分量は、
射影された点とそれぞれの中心点との間のユークリッド
距離から導かれる。しかしながら、このような２つの組
織だけからなる理想的な場合は一般には存在しない。実
際には、画像Ｓ₁，Ｓ₂内には、１つまたはそれ以上の他
のタイプの組織が存在する。従って、特徴空間配列を生
成すると、体積要素の強度(光強度)の他の集団ができ
る。例えば、図７に示す特徴空間において、第３のタイ
プの組織が中心点Ｃの周りに集団となることもある。中
心点Ｃの周りに集団となっている特徴空間要素は、実際
には、第３の組織タイプを表わしているが、ここまでの
（初期的な）ベクトル分解では、中心点Ｃの周りに集団
となっている特徴空間要素は、α軸上に分解されて、タ
イプＡ，Ｂの組織の部分量として計算されてしまう。

【００４５】特徴空間要素を他の組織タイプから除外す
るために、確率しきい値境界を、線Ａ−Ｂの両側に生成
する。なお、ここで、組織タイプＡ，Ｂとしてもっとも
な全ての点が、その境界内にあるものとする。すなわ
ち、組織タイプＡ，Ｂとしてもっともな全ての点が、点
Ａと点Ｂの間の線の±ｎσの範囲内にあるとする。な
お、ｎは、例えば、４の値をもつ。図８には、この確率
しきい値境界２２５が示されている。かくして、点Ａと
点Ｂとの間で、α軸から±ｎσのしきい値範囲の内にあ
る特徴空間要素は、それらの部分量を計算するために分
解される。同様に、点Ａ，Ｂを越えた半径ｎσ内にある
特徴空間要素もまた、その部分量が計算できるように分
解される。これに対し、確率しきい値境界２２５の外側
にある特徴空間要素，例えば、中心点Ｃの周りにある要
素は、これらが他のタイプの組織を表わしているものと
して、除外される。

【００４６】ベクトル分解の処理は、画像内の各体積要
素に対してなされる。所定の体積要素（Ｓ）に対して
は、ＣＰＵ１０１により、その特徴空間内のその位置を
決定しベクトルＡＳを分解して、成分ベクトルＳ_αを画
定する。Ｓ_αの端における射影点Ｓ’は、その点の中心
点Ａ，Ｂに対する相対的な位置に基づいて、組織Ａの部
分量と組織Ｂの部分量とに分解される。しきい値±ｎσ
の外側の点は計算から除外される。

【００４７】これらの部分量から２つの画像，すなわ
ち、図９（ａ)，（ｂ)にそれぞれ示されているような組
織Ａの画像と組織Ｂの画像の２つの画像が生成される。
組織Ａの画像における各体積要素は、画像Ｓ₁，Ｓ₂内の
対応した位置の体積要素について上記のように計算され
た組織Ａの部分量に対応する値をもっている。かくし
て、体積要素内においてタイプＡの組織の割合が０．６
０である場合、組織Ａの画像における体積要素の明るさ
は、最大値の６０％となる。従って、組織画像Ａにおけ
る明点は、オペレータコンソール１１６に表示される
時、原画像におけるタイプＡの組織を示す。同様に、組
織Ｂの画像における各体積要素も、画像Ｓ₁，Ｓ₂内の対
応した位置の体積要素について計算された組織Ｂの割合
に対応する部分量の値を持っている。組織Ｂの表示画像
は、原画像におけるタイプＢの組織を示す明点を有して
いる。組織Ｂの画像における各体積要素の相対的な明る
さは、その体積要素におけるタイプＢの組織の部分量に
比例している。かくして、組織Ａと組織Ｂの画像は、原
画像の体積要素内に各タイプの組織がどのくらい含まれ
ているかのマップとなる。図９（ａ)および図９（ｂ)の
２つの組織の画像は、コンピュータ１００の画像ディス
ク１１０に格納され、これをオペレータコンソール１１
６のＣＲＴモニター上に表示することができる。

【００４８】上述した説明においては、各体積要素の特
徴空間における位置を線Ａ−Ｂ上の位置に分解するのに
ベクトル数学を用いたが、これのかわりに、部分量を計
算するのにマトリックス数学を使用することもできる。
従って、ここで“ベクトル分解”の用語が用いられると
き、“ベクトル分解”の用語は、ベクトル数学，マトリ
ックス数学のいずれの技術をも広く指すものとする。

【００４９】２つの組織の画像に格納された部分量は、
タイプＡの組織で構成されている腫瘍の体積を計算する
のに特に有用である。１つの画像スライスは、所定の厚
さをもっているので、ＮＭＲシステムによって作り出さ
れる画像において、各体積要素は、画像化される対象，
例えば、患者の頭部内の既知の体積Ｖを表わしている。
従って、この例において、タイプＡの組織が１００％で
ある体積要素は、体積Ｖの腫瘍組織を表わしている。こ
れに対応して、０．５０の部分量をもつタイプＡの組織
の体積要素は、（１／２）Ｖの体積の腫瘍組織を表して
いる。図９（ａ)，（ｂ)の組織画像における体積要素強
度と組織体積との関係は、その画像内の所定のタイプの
組織，例えば、腫瘍組織の体積をコンピュータ１００で
計算するのに用いられる。この体積計算は、スライスご
とに行なわれる。

【００５０】腫瘍の体積を計算するのに、ＣＰＵ１０１
は画像ディスク１１０に格納されたタイプＡの組織画像
データをアクセスして、その画像の各体積要素の部分量
を順次に読み込む。上述したように、組織画像における
体積要素の部分量は、その体積要素によって表される体
積内のそのタイプの組織の量に対応している。かくし
て、ＣＰＵ１０１がタイプＡの腫瘍組織画像の体積要素
を読み込むごとに、その体積要素の部分量と体積要素の
体積Ｖとの乗算がなされる。この積を、組織Ａの画像の
体積要素の全てに対して総和した結果が患者からとった
スライス内の腫瘍体積の測定値となる。１つのスライス
に対する体積計算は次式によってなされる。

【００５１】

【数１】

【００５２】ここで、Ｆiは体積要素の部分量であり、
ｍは組織画像において体積Ｖをもつ体積要素の個数であ
る。腫瘍体積の測定値は、タイプＡの画像とともにメイ
ンオペレータコンソール１１６のモニター上に表示する
ことができる。

【００５３】計算された腫瘍体積は、図４の１つのスラ
イス２４０についての画像における腫瘍組織の量を表わ
している。上述したように、複数のスライスは、関心の
ある所望の領域，例えば、患者の頭部からとられる。各
スライス画像に対して上記の処理を繰り返し、獲得した
スライスの組について腫瘍体積の組を作り出す。これら
のスライスの腫瘍体積を総和して、腫瘍の全体の体積の
測定結果を得る。

【００５４】上述した画像処理によって、その画像にお
ける２つの組織タイプの相対的な体積を表すデータが導
き出された。前述のように、タイプＣのような他のタイ
プの組織は、しきい値境界２２５によって処理から除外
された。本発明の他の実施例では、３つの組織タイプの
体積を画像Ｓ₁，Ｓ₂から決定することができる。この決
定は、３つの組織タイプの部分的な体積を加算すると、
これが各体積要素における全組織の１００％になるとい
う仮定を前提としている。関心のある画像領域内の体積
要素中に第４のタイプの組織が他のタイプのものと混ざ
っている場合には、個々の部分的体積を分解できない。
しかしながら、脳の外側にある脂肪の場合のように、関
心のある領域の外側に第４のタイプの組織がある場合に
は、問題を生じない。

【００５５】図１０に示すように、理想的にノイズの無
い画像において組織の全ての体積要素は、特徴空間にお
いて３角形ＡＢＣ内にある。しかしながら、実際には、
ノイズによって、画像Ｓ₁，Ｓ₂のいくつかの体積要素
は、３角形の外側の点にマップされる。従って、前述し
た２組織モデルと同様に、確率しきい値境界２３０を３
つの組織の集団の中心点Ａ，Ｂ，Ｃの周りに設定する。
この境界は、３角形ＡＢＣの外側からｎσの距離にあ
る。このような境界を設定することによって、点Ｄの辺
りに集団となっている特徴空間要素をもつ第４のタイプ
の組織を排除することができる。

【００５６】各体積要素における３つの組織タイプＡ，
Ｂ，Ｃのそれぞれの相対的な割合(比率)を決めるため
に、２段階のベクトル分解処理を用いる。先ず、境界２
３０内の特徴空間にマップされている各体積要素を、２
つの集団中心が存在するα軸上に分解する。例えば、図
１１(ａ)に示すように、前述した２組織モデルにおいて
なされたと同様に、原点を点Ａとして座標系αβを設定
し、ベクトルをα軸上に分解し、確率しきい値を設定す
る。このベクトル分解から組織タイプの相対的な部分量
に基づいて、２つの組織画像Ａ’，Ｂ’を作り出す。

【００５７】次いで、図１１(ｂ)に示すように、点Ａ，
点Ｃがφ軸上にあり、点Ａを通ってφ軸に垂直にθ軸が
延びる第２の座標系φθを設定する。境界２３０内にマ
ップされる各体積要素に対するベクトルを、φ軸上に分
解する。この結果得られるベクトルＳ_φは、所定の体積
要素内の組織タイプＡ，Ｃの部分量を画定する。このよ
うに、ベクトル分解を画像Ｓ₁，Ｓ₂における各体積要素
に対して行ない、その部分量を、画像ディスク１１０に
格納されている他の一対の組織の画像Ａ”，Ｃ”上にマ
ップする。

【００５８】４つの組織画像Ａ’，Ｂ’，Ａ”，Ｃ”の
所定の体積要素に対する部分量値を比較し、算術処理し
て、３つの組織タイプＡ，Ｂ，Ｃの各々に対する部分量
を導くことができる。４つの画像が全て登録されている
状態では、２組の組織画像が存在し、１つの組は画像
Ａ’，Ｂ’をもち、他の組は画像Ａ”，Ｃ”からなって
いる。従って、組織画像Ａ’，Ｂ’において所定の体積
要素に対する組織タイプＡ，Ｂの部分量は、ｆ_A'＋ｆ_B'
＝１によって定められ、組織画像Ａ”，Ｃ”において
は、組織タイプＡ，Ｂの部分量は、ｆ_A"＋ｆ_C"＝１によ
って与えられる。

【００５９】所定の体積要素におけるタイプＡの組織の
部分量ＦAは、ｆ_A'とｆ_A"の値の平均をとることによっ
て導出される。この平均値から、所定の体積要素におけ
る他の２つの組織タイプＢ，Ｃの結合された部分量Ｆ
B，ＦCは、次式によって定められる。

【００６０】

【数２】ＦB＋ＦC＝（１−ＦA）

【００６１】この関係から、組織タイプＢ，Ｃに対する
部分量ＦB，ＦCは、次式に従って計算される。

【００６２】

【数３】ＦB＝｛ｆ_B'／（ｆ_B'＋ｆ_C"）｝（１−ＦA）ＦC＝｛ｆ_C"／（ｆ_B'＋ｆ_C"）｝（１−ＦA）

【００６３】これらの式を解いて、画像の各体積要素ご
とに、３つの組織部分量ＦA，ＦB，ＦCを得る。結果と
して得られた部分量は、３つの別々の最終組織画像Ａ，
Ｂ，Ｃに蓄積され、各組織画像Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれ
は、患者の画像化されたスライスにおけるそのタイプの
組織の量を示している。

【００６４】２組織モデルの場合と同様に、体積要素の
体積と組織の部分量を用いて、画像の各体積要素におけ
る各タイプの組織の体積を計算することができる。次
に、各組織タイプの体積要素の体積を別々に総和して、
スライスにおける所定の組織タイプの体積を導き出す。
この処理を各スライス画像ごとに繰り返し行ない、次い
で、得られた全てのスライスに対する体積を総和して、
特定のタイプの組織の全体の体積を計算することができ
る。

【００６５】本発明は、特に、磁気共鳴画像システムに
おいて適用されるが、図１２，図１３に示されるコンピ
ュータ断層撮影（ＣＴ）画像システム３１０によって得
られる画像を処理するのにも使用することができる。こ
のシステムは、“第３世代”ＣＴスキャナーに共通して
いるガントリー（gantry）３１２を有している。ＣＴス
キャナーは、患者３１５を透過して検出器アレイ３１６
へ扇状Ｘ線ビーム３１４を投影する方向に向けられたＸ
線源３１３を有している。検出器アレイ３１６は、画像
化対象である患者３１５を透過したＸ線からの投影画像
を検出する多数の検出器要素３１８によって構成されて
いる。ガントリー３１２とこれに設けられている要素
は、患者内に位置決めされている回転中心３１９を中心
として回転する。

【００６６】ＣＴシステム３１０の制御機構３２０は、
ガントリーに関連した制御モジュール３２１を有し、該
制御モジュール３２１は、Ｘ線源３１３に電力とタイミ
ング信号を与えるＸ線コントローラ３２２と、ガントリ
ー３１２の回転速度と位置を制御するガントリーモータ
コントローラ３２３と、検出器要素３１８からの投影デ
ータをサンプリングして一連のＸ線減衰値を生成するデ
ータ獲得システム(ＤＡＳ)３２４とを有している。デー
タ獲得システム３２４は、検出器要素３１８の各々から
の信号をフィルター処理し、増幅し、デジタル化し、あ
るいは、調整したりする。ＤＡＳ３２４からの出力デー
タは既存の画像再構成装置３２５に加わり、画像再構成
装置３２５では、従来知られている方法に従って、ＤＡ
Ｓ３２４からのデジタル化された投影データサンプルを
使用して高速に画像再構成を行なう。画像再構成装置３
２５には、例えば、スターテクノロジー社製のアレイプ
ロセッサを用いることができる。

【００６７】Ｘ線コントローラ３２２およびガントリー
モータコントローラ３２３は、例えばデータゼネラル社
（Data General）製の汎用ミニコンピュータ Eclipse
ＭＶ／７８００Ｃのようなコンピュータ３２６に接続さ
れる。コンピュータ３２６は、バス３２８を介してＤＡ
Ｓ３２４にデータ処理信号，制御信号を与える。コンピ
ュータ３２６は、オペレータコンソール３３０を介して
コマンドと走査パラメータとを受け取る。なお、オペレ
ータコンソール３３０は、オペレータが、走査用のパラ
メータを入力したり、コンピュータからの再構成画像や
他の情報を観察したりするためのＣＲＴディスプレイと
キーボードとを有している。また、大容量記憶デバイス
３２９には、ＣＴ画像システム用の操作プログラムが格
納されたり、オペレータが後で参照するための画像デー
タが格納される。

【００６８】画像の獲得中、患者を横切るＸ線ビーム３
１４の角度がコンスタントに変化するように、Ｘ線源３
１３および検出器アレイ３１６を、ガントリー３１２上
において画像化平面内で患者３１５の周りに回転させ
る。所定の角度における検出器アレイからのＸ線減衰測
定結果の１グループを“観測結果（view）”と称し、患
者の１回の“走査”は、Ｘ線源と検出器が１回転する
間、様々な角度方位で得られる１組の観測結果（view
s）からなっている。ガントリー３１２は、測定がなさ
れているときに停止していても良いし、移動し続けても
良く、その走査データから得られる画像は、患者３１５
から取られた２次元スライスに対応している。

【００６９】典型的なＣＴシステムは、軸モードでも螺
旋走査モードでも作動する。軸モードでは、画像化対象
である患者３１５を、各走査の期間中、静止状態にし、
ガントリー３１２を１回転させ、１回の走査を行なっ
て、患者から１つのスライスを得る。心臓周期の様々な
ステージ(stage)で心臓に生じるような時間変化を観察
するために、このガントリーをさらに回転させて、同じ
スライスで画像データを得ることもできる。螺旋走査モ
ードでは、患者３１５が画像平面を横切る間、ガントリ
ー３１２を、Ｘ線源３１３と検出器アレイ３１６ととも
に、連続的に回転させる。このモードではテーブルモー
タコントローラ３３４によって、患者が横たわっている
テーブル３３６をガントリー３１２を横切って移動させ
る。ガントリーが回転するごとに、すなわち走査がなさ
れるごとに、患者の他の画像スライスについての投影デ
ータが獲得され、これによって、１回の操作で３次元の
データを獲得することができる。

【００７０】結果として得られた投影データは、回転す
る検出器アレイ３１６からＤＡＳ３２４を介して画像再
構成装置３２５に送られ、画像再構成装置３２５では、
投影データから画像を生成する。画像を再構成をするた
めの一般的な方法は、この分野において、filtered bac
k-projection 技術と呼ばれている。この処理では、１
回の走査からの減衰測定値を”ＣＴ数”や”Hounsfield
units”と呼ばれる整数に変換し、この整数を用いて、
ＣＲＴディスプレイ３３２上の対応する画素の明るさを
制御する。画像再構成装置３２５によって作り出される
画像は大容量記憶ユニット３２９に格納される。

【００７１】本発明の目的のために、ＣＴシステム３１
０は、患者からの同じスライスについて２つの異なる画
像を生成する。２つの画像は、スライス画像中の２つの
タイプの組織間のコントラストを変えるためのコントラ
スト要因が患者に注入される前と後とで作られる。この
一対のＣＴ画像は、ＮＭＲ画像システムによって生成さ
れた図６(ａ)，(ｂ)の画像Ｓ₁，Ｓ₂に対応する。ＣＴシ
ステム３１０において、コンピュータ３２６は、上述し
たＮＭＲ画像と同様の仕方で、一対のＣＴ画像を処理す
るようにプログラムされている。特に、コンピュータ３
２６は、一対のＣＴ画像について特徴空間ヒストグラム
を生成し、この特徴空間から関心のある組織タイプのそ
れぞれについて組織画像を別々に生成する。次いで、こ
の組織画像を解析して、腫瘍組織のような所定タイプの
組織の体積を決定する。

【００７２】また、ＮＭＲシステムからの画像とＣＴシ
ステムからの画像との２つの画像が互いに登録されてい
る場合には、本発明を用いて、ＮＭＲシステムからの第
１の画像Ｓ₁と、ＣＴシステムによって作り出された第
２の画像Ｓ₂とを処理することもできる。陽子線断層撮
影（ＰＥＴ）のような他の医療用の画像システムを用い
て、区分処理において使用される画像の一方または、両
方を作り出すこともできる。

【００７３】ここでは、医療画像を異なるタイプの組織
にを区分する処理について述べたが、広範な種々の画像
装置によって作り出される画像における特徴を同定した
り、分離したりするなどのように、本発明を医療以外の
画像を処理するのに用いることもできる。例えば、本発
明を工業用の非破壊検査にも用いることができる。

【００７４】以上、本発明の好適な実施例を説明した
が、各実施例は例示に過ぎず、本発明はこれらの実施例
に限定されるべきものではない

【００７５】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、異なる組織タイプ間でそれぞれコントラストが異な
る２種の画像Ｓ₁，Ｓ₂を患者から得て、２種の画像
Ｓ₁，Ｓ₂の２次元特徴空間ヒストグラムを作り、この特
徴空間ヒストグラム上において、一対の組織タイプＡ，
Ｂについて、それぞれ中心点を決定し、特徴空間におい
て、一方の軸が２つの中心点Ａ，Ｂを通るようなカーテ
シアン座標系を定め、ベクトル分解を用いて、特徴空間
の各画像要素データを一方の軸上の点に射影し、次い
で、一方の軸の上記点から各中心点Ａ，Ｂまでの距離に
基づいて画像要素内の各組織タイプの部分量を決定し、
原画像の各要素について部分量を求めて一対の組織画像
を形成することにより、患者の画像において、所定の組
織タイプの量を正確にかつ信頼性良く測定することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るＮＭＲシステムの一実施例のブロ
ック図である。

【図２】本発明に係るＮＭＲシステムの一実施例のブロ
ック図である。

【図３】図１のＮＭＲシステムにおけるトランシーバの
ブロック図である。

【図４】患者から複数のＮＭＲデータを獲得する一例を
説明するための図である。

【図５】デュアルエコーデータを獲得するのに用いられ
るＮＭＲパルスシーケンスを示す図である。

【図６】(ａ)，(ｂ)はデュアルエコーデータから生成さ
れた２つの画像の一例を示す図である。

【図７】図６(ａ)，(ｂ)の２つの画像の体積要素強度値
についての特徴空間を示す図である。

【図８】体積要素ごとに組織タイプの部分量を割り出す
のに用いられる直交座標系を説明するための図である。

【図９】(ａ)，(ｂ)は本発明によって決定された部分量
により作成された一対の組織画像を示す図である。

【図１０】本発明の他の実施例における特徴空間を示す
図である。

【図１１】(ａ)，(ｂ)は図１０の特徴空間において体積
要素ごとに組織タイプの部分量を割り出すのに用いられ
る直交座標系を説明するための図である。

【図１２】本発明を適用可能なコンピュータ断層撮影シ
ステムの一例を示す図である。

【図１３】本発明を適用可能なコンピュータ断層撮影シ
ステムの一例を示す図である。

【符号の説明】

１００コンピュータシステム１０１ＣＰＵ１０２インターフェイス１０４磁気テープ駆動装置１０６アレイプロセッサ１０８画像プロセッサ１１０画像ディスク１１２生データディスク１１６オペレータコンソール１１８システムコントロール部１２０パルス制御モジュール１２２トランシーバ１２３ＲＦ増幅器１２４状態制御モジュール１２６電源部１２８勾配増幅器システム１３０Ｇ_X増幅器１３２Ｇ_Y増幅器１３４Ｇ_Z増幅器１３６勾配コイルアセンブリ１３８ＲＦ送信／受信コイル１４０シム電源１４２メインマグネット電源１４６メインマグネットアセンブ
リ１４８アライメントシステム２００周波数シンセサイザ２０２変調器２０３参照周波数発生器２０６伝達減衰器２０７レシーバ２０８復調器２０９Ａ／Ｄ変調器２１０デジタル直角成分検出器２４０スライス３１０ＣＴシステム３１２ガントリー３１３Ｘ線源３１４Ｘ線ビーム３１５患者３１６検出器アレイ３２０制御機構３２１制御モジュール３２２Ｘ線コントローラ３２３ガントリーモータコントロ
ーラ３２４ＤＡＳ３２５画像再構成装置３２６コンピュータ３２９大容量記憶デバイス３３０オペレータコンソールＥ₁，Ｅ₂ エコーＳ₁，Ｓ₂ 光強度

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ジエームズエイ．ソレンソンアメリカ合衆国 53714 ウイスコンシンマデイソンシヤデイウツドウエイ 525 (72)発明者マークエム．バーンアメリカ合衆国 53705 ウイスコンシンマデイソンメサベルデコート 10

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象物の登録画像を解析する画像解析方
法において、 (ａ) 各々が二次元配列の画像要素からなる対象物のＸ
(Ｘ：複数)個の画像を獲得し、 (ｂ) 第１および第２の画像の画像要素の強度レベルの
Ｘ次元特徴空間ヒストグラムを生成し、 (ｃ) 複数の画像の第１の特徴に対応する第１の中心点
を特徴空間ヒストグラムにおいて決定し、 (ｄ) 複数の画像の第２の特徴に対応する第２の中心点
を特徴空間ヒストグラムにおいて決定し、 (ｅ) １つの軸が第１および第２の中心点を通るカーテ
シアン座標系を特徴空間ヒストグラム内に定め、 (ｆ) 所定の画像要素と関連した特徴空間ヒストグラム
の位置を画定するベクトルを、前記軸に沿った成分ベク
トルに分解し、 (ｇ) 所定の画像要素の第１の特徴の部分量を前記成分
ベクトルから決定し、 (ｈ) 第１の特徴画像の１つの要素の値を第１の特徴の
部分量に設定し、 (ｉ) 前記１つの画像内の複数の画像要素について、上
記(ｆ)乃至(ｈ)の処理を繰り返し、 (ｊ) 第１の特徴画像の要素から第１の特徴の物理的パ
ラメータの測定値を導き出すことを特徴とする画像解析
方法。
【請求項２】請求項１記載の画像解析方法において、
第１の特徴画像の各要素は、対象物のスペースの量に対
応しており、さらに、スペースの量にステップ(ｇ)で決定された第１の特徴の
各部分量をそれぞれ別個に乗算して、複数の部分測定値
を生成し、複数の部分測定値の総和をとって、第１の特徴について
の全体のスペース測定値を得ることを特徴とする画像解
析方法。
【請求項３】請求項１記載の画像解析方法において、
ベクトル分解を行なう前記ステップは、前記１つの軸の
両側の所定の閾値範囲内にある画像要素についてのベク
トルのみを分解することを特徴とする画像解析方法。
【請求項４】請求項１記載の画像解析方法において、
Ｘ個の画像を獲得する前記ステップは、人体からの画像
情報を反映する電磁放射を検出し、検出した放射からＸ
個の画像を形成することを特徴とする画像解析方法。
【請求項５】請求項１記載のベクトル解析方法におい
て、第１の特徴画像の各要素は、スペースの量に対応し
ており、第１の特徴の物理的パラメータの測定値を導き
出す前記ステップは、スペースの量に第１の特徴画像の各要素についての第１
の特徴の部分量を乗算して複数の要素特徴の体積を生成
し、複数の要素特徴の体積の全ての総和をとって、第１の特
徴についての全体の体積測定値を得ることを特徴とする
画像解析方法。
【請求項６】請求項１記載のベクトル解析方法におい
て、さらに、 (ｋ) 所定の画像要素について、所定の画像要素の第２
の特徴の部分量を成分ベクトルから決定し、 (ｌ) 第２の特徴イメージ内の要素の値を第２の特徴の
部分量に設定し、 (ｍ) 第１の画像の複数の画像要素についてステップ
(ｋ)乃至(ｌ)を繰り返すことを特徴とする画像解析方
法。
【請求項７】請求項１記載のベクトル解析方法を磁気
共鳴画像システムに適用する場合、Ｘ個の画像を獲得す
る前記ステップは、電磁放射を対象物内の関心のある核のラーモア周波数の
電波信号として送り、電磁放射から対象物内の核からの
エコー信号を検出することを特徴とする画像解析方法。
【請求項８】請求項４記載の画像解析方法をコンピュ
ータ断層撮影画像システムに適用する場合、Ｘ個の画像
を獲得する前記ステップは、Ｘ線ビームを対象物に向けて送り、患者を透過したＸ線を検出して、１組のＸ線減衰値をつ
くることを特徴とする画像解析方法。