JPH07505805A - 磁気共振画像作成カラー合成 - Google Patents

磁気共振画像作成カラー合成

Info

Publication number
JPH07505805A
JPH07505805A JP5518631A JP51863193A JPH07505805A JP H07505805 A JPH07505805 A JP H07505805A JP 5518631 A JP5518631 A JP 5518631A JP 51863193 A JP51863193 A JP 51863193A JP H07505805 A JPH07505805 A JP H07505805A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
color
images
composite
green
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.)
Granted
Application number
JP5518631A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3549527B2 (ja
Inventor
ブラウン　ヒュー　ケイ
Original Assignee
ユニヴァーシティ オブ サウス フロリダ
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 ユニヴァーシティ オブ サウス フロリダ filed Critical ユニヴァーシティ オブ サウス フロリダ
Publication of JPH07505805A publication Critical patent/JPH07505805A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3549527B2 publication Critical patent/JP3549527B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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
    • 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
    • G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Developing Agents For Electrophotography (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 技１己１１ 発明は、複数の多重パラメーター画像とカラー・コード化された画像の２次的な 組み合わせを、半自然状態の外観を有する最終的な合成画像にカラー・コード化 するための方法と装置に関する。特に、発明は、解剖学的、生理学的、病理学的 な特長の半自然状態のカラー表現を示すためにカラー合成画像を生成することを 意図されている。
発匪良五１ 磁気共振画像（ＭＲ１）は、解剖学的、生理学的、病理学的な特徴に関して拡大 された映像のための新しい手法を単一の診断用画像作成形態を用いて提供する、 急激に発展している技術である。この技術は、体内の組織と体液の陽子が、強磁 界に置かれる時に、無線周波（ＲＦＩ信号を吸収し次に放出する原理に基づいて いる。
それは、２次元ＭＲ画像を搭載する絵素として最終的に表示される、特殊な組織 の空間位置と対比識別のためのデータを提供する、３次元組織ポックセルから放 出されたＲＦ倍信号検出する。各々個々の絵素の強度は、ポックセル内部の組織 の幾つかの生物物理学的特性から決まる。これらの特性には、縦方向の緩和率（ Ｔ１）と横方向緩和率（Ｔ２）と陽子密度と流速と流れ方向がある。特殊な組織 の対比パターンを強調するために、異なる画像入手パラメーターまたはパルス・ ／−ケンスが、種々のタイプの“重み設定された”画像を描くために用いられる 。異なるパルス・シーケンスの選択は、Ｔ１−重み設定、Ｔ２−重み設定、また は陽子密度止み設定された、スピン反響画像の生成を可能にする。更に、勾配反 響パルス・シーケンスまたは“高速走査”を用いると、更に独自の組織対比パタ ーンを備えた画像を得ることができる。各々のタイプの画像に於いて、個々の組 織は、それ自体の固有の生物物理学的特性に基づいて異なる状態で現れる。
異なるタイプのＭＲ自画像於ける個々の組織の強度特性は画像作成のために選択 されたパルス・シーケンス・パラメーターに依存するので、様々な人が、灰色色 調とカラー・ディスプレイの両方の方法を組ｍ特性のために、パターン認識また は多重スペクトルＭＲ画像セットを使用する或いは多重スペクトル分析技術に基 づいて開発を試みてきた。カラー陰極線（ＣＲＴ）　／ステムとカラー・ラスタ ー・グラフィックの場合、加法混色のブリセスは、カラーのスペクトルを赤と緑 と青の可視光線領域の重ね合わせから生成する。加法混色方式は、カラー合成を 多重スペクトル画像セットから生成するために、アメリカ航空宇宙局（ＮＡＳＡ ）　ＬＡＮＤＳＡＴ衛星画像／ステムに於いて用いられてきた。このシステムの 場合、多重帯域赤外線画像は、３つの原色の各々に再び描かれ次に互いに重ね合 わされて、空間に配置された絵素の加色ＲＧＢの組み合わせに基づいたスペクト ル図を有する単一画像を形成する。それらの多重帯域の特長から、このサンプル ・タイプの画像処理方式は、ＲＧＢ合成をＭＲＩの異なるタイプのセットから生 成するために用いられてきた。長所として、フッピユータ生成画像を更に現実的 に描写できる可能性、確認者が異なるタイプのデータの存在を画像から解明でき る拡大された機能が考えられ、なおかつ、カラー画像は種々の色相や色彩や輝度 を表示できるので、更に多量の情報を確認者に伝えることができる。
Ｖａｎｎｉｅｒなどは、コンピュータ生成カラー・ディスプレイを、多重スペク トル磁気共振画像分析（Ｃｒｔｔ、Ｒｅｖ、Ｂｉｏｍｅｄ、Ｅｎｇ、、１５：ｌ ｌ７−１４４゜１９８７）に論述されているように、区分けされた画像を異なる 体内組織と体液の拡大された識別から生成して示している。Ｖａｎｎｉｅｒは、 赤または緑または青［ＲＧＢｌを２つまたは３つのチャンネルに割り当てて合成 を生成し、カラー合成を生成している。このタイプのシステムに存在する問題は 、成る画像を赤に、別の画像を緑に、第３の画像を青に任意に単純に直接割り当 てると、３色のチャンネルを限定することになり、半自然状態の組織の出現を可 能にする希望された可視特性を普通は示さないことにある。更に、ＫｅｅｎｉＧ ＋などは、）ＡＲ画像に於ける組織特性化のためのパターン認識（診療情報計器 、Ｉ＋ｌ８４−１８７．１９８６）で、組織分類のためのパターン認識領域を検 討している。Ｋｅｅ旧９などは、情報をコンビニ−タ処理されたＭＲパラメータ ーから得た特長ベクトルから定めた絵素に依って、４つのタイプの組織に分類し ていた。これらのパラメーターは、灰色値と近くの関係と構造に依って表される 。使用された画像人手パラメーターまたはパルス・シーケンスは、脳ＭＲ画像に 対して非標準または非ルーチン・プロトコルであった。にｏｅｎｉｇの方法では 、特長ベクトルと異なる機能を掛は合わせて絵素を決定空間に描くので、絵素の ような分類は推定要因の最大構成要素１こ対する決定から行われる。貫い換えれ ば、これは、分類者の能力を優先的１：１１１ｍ１すること（こ依って最高度の 確率分類を行う、高度の対比となる灰色色調マスクをつくる統二十的分類図にな る。このような分類方法は、重要であり且つ可能性を秘めて０るが、分類者を訓 練するための基準と“コノピユータ診断”に固有する問題とイ１随する物理的な 非許容性のために一般的に医学的に不可能と思われる。それ１課組織タイプを厳 しい数学的手法を用いて区分けするので、ＭＲＩに共通して現れる平均容量また は連続勾配強度の分類ミスが生じる恐れがある。Ｋａｍｍａｎなとは、ＭＲ自画 像一体化多重特長カラー・ディスプレイ（Ｍａａｎ、Ｒｅ５ｏｎ、Ｍｅｄ、。
９：２４０−２５３．１９８９）に於いて、ｇｉｇされたＴ１とＴ２の緩和時間 だけでなく対象となる特定のｉｎｍの陽子′ｆ、度に基づくカラー・ディスプレ イ方法を提案してζまた。同時にＴ１とＴ２の両方の緩和時間を示すカラー画像 はＲ，Ｇ、　Ｂの原色を混合して生成されていた。しかしカラー・スケールがカ ラー“コードを解明するために要求され、なおかつ、この方法は、標準的で定常 的なＭＲＩ診断評価（こ相応して調査されると考えられる同じ視覚形式（計算さ れた画像）にならな（１、画像力）ら構成された３つのチャ／ネルとＴ１とＴ２ に限定される。
Ｍａｙｏ、Ｊｒ、、の名前で１９８７年９月１日に発行されたアメＩ」ブＪ特許 Ｎｏ、　４．６９０．　Ｉ　５０に、単色画像から得た上塗りカラー画像を生成 する方法力；説明されている。この方法は、画像を走査するステ、ブ、すなわち 、ＭＲＩ、画像をメモリに！２憶し、その後に、分割回路と平均値回路を用いて 画像を濾過するステップを含んでいる。分割された画像は、背景情報と共に赤と 緑と青の出力をもつ各々に関連する幾つかのＲＯＭに送られる。ＲＯＭは、赤と 緑と青の値を定めるル・ツクアップ・テーブルを１ｂ載している、その後、ＲＧ Ｂの出力信号は、ＣＲＴモニターに表示するためにデジタル／アナログ・コ／ツ イータ−に送られる。この特許（ｉ、第２画像処理が第１画像の対応する絵素値 に相応する絵素値の関係力）ら変調される、２つのチャンネルに限定される疑似 カラー構成要素主要写像を生成する。生成された疑似カラー画像は、異なるパラ メーターに伝わる２つの画像を生成する。
Ｍａｙｏ、　Ｊｒ、、　の名前で１９８８年１２月６日に発行された第２の特許 Ｎｏ、　４．７８９．８３１は彼の前述の方法と類似の方法を説明しているが、 そこで番ヨ、第１画像は強度画像として用いられるが、第２画像は第１画像を染 色するため１こ用いられている。この色相は第１画像からの第２画像の偏差の状 態と度合０から決定される。この方法も、２つの画像（Ｔ、とＴ２）に限定され る。また、半自然状態のカラー指定を生成せず、なおかつ、視覚的に紛られしい カラー画像を生成すると思われる。
Ｌｉｎｓｔｒｏｍの名前で１９９１年３月５日に発行されたアメリカ特許Ｎｏ、 　４．９９８．　Ｉ　６５は、単色信号を診断画像のカラーに選別して変更する 方法を開示している。この方法は、単色画像のビデオ信号を受信し、同期信号を 其こから抽出して、同じ信号をアナログ／デジタル・コンツイータ−に各々絵素 のデジタル化のために送る機能を含んでいる。信号は、その後に、各々が赤と緑 と青に関していて、各々が異なるルノクア・ノブ・テーブルを単色画像の大きさ に基づいて搭載する、３つのメモリに送られる。ル・ツクアップ・テーブルは、 値を絵素の各々に、それがビデオ信号に於いて低い或いは中間または高い大きさ 、すなわち強度であるかどうかに基づいて指定する。ＲＧＢの出力は、デジタル ／アナログ・コンバーターに、その後にモニターに送られる。Ｌｉｎｓｔｒｏｍ の特許はカラーを単一の無色または灰色色調画像に加える基本的に疑似カラ一方 法なので、単一の画像絵素の強度値がカラーに１旨定される。この方法は、単一 のノ（ラメ−ター形態に主として応用されると思われる。それは従って単一のチ ャンネルまたは画像に限定される。
前述のカラー・ディスプレイ方法は種々の組織と体液の違いを拡大する画像を描 くが、生成された画像の大半は、確認者に依る其れらの解明を促すために用（１ られる特殊な凡例または複雑な演算をしばしば要求する、不自然なカラーの組み 合わせとなる。更に、多くの方法は疑似カラーまたは任意に指定された偽りのカ ラー合成を生成する。疑似カラーは、単一の７ｃラメ−ター画像に加えられ、な おかつ、絵素値の範囲を用いて適用するカラーに基づいて、不自然な境界または 最初の画像に存在しない輪郭を生成する。偽りのカラーの場合、Ｒ，Ｇ、　Ｂが 画像に各々指定される時に、次に示す結果になると推定される。
空間的に対応する絵素が高い強度を全ての画像に備えている場合に合成絵素は白 になり、１つの絵素が高い場合に赤、第２のものが中間強度の場合にで緑に、第 ３のものが霞んでいる場合に青、偽りのカラー合成はオレンジに、以降も同様に なる。合成カラーは、構成要素の単色ビクセルの色相と彩度と強度（カラー）を 最終的なポックセルに直線的に組み合わせた結果に単純に左右される。
疑似画像に付随する問題は、多重パルス・／−ケンスＭＲを用いると、成る画像 に属する絵素値範囲の違いが、その“重み設定”のための空間情報だけしか伝え ないことにある。絵素の強度をカラー・ルックアップ・テーブル指定のためのア ドレスとして用いると、表示される単一のパラメーター画像を、絵素強度範囲の 分割の成る一定の数を示す明確に指示された領域として生成する。これはサーモ グラフィーのような単一のパラメーターの表示に適している。しかし、これは、 人為的な輪郭をもつ視覚的に紛られしい空間画像を描く。更に、カラー・コード 化テーブルとの照合にサーモグラフィーの解明が要求される。これらの理由から 、疑似カラ一方法は、半自然状態で視覚的に安定または直観的に透明なカラー画 像を生成しない。人為的に類別された輪郭は、滑らかな灰色色調転移であったと しても、偽りで間違いやすい空間情報を導く。これは診断用し７トゲ／撮影に於 いて非常に困る問題を生じる。
そのうえ、伝えられることを意図された情報は、多重パラメーター・七ノドのチ ャンネルまたは画像の各々に於いて対応する絵素の相対強度になる。このポイン トは、多重スペクトル分析とパターン認識と池の統計的分類手法として従来の技 術でも十分に評価されている。これらは多重パラメーター・データにとって重要 で適切な応用例である。しかし、同じ人為的な輪郭の導入と、異質分野の強度に 対する主観と、池の計器類のバラツキは、特殊な組織と体液を示す主題図を作成 する厳しい定量的統計分類アプローチにとって非常に重大な問題を示すごとにな る。
カラー画像ディスプレイの長所として、無色または単色表現と対照的に、更に現 実的な外観、拡大された情報処理機能、確認者が関連データと非関連データを識 別して解明できる強化された機能を備えていることが指摘される。更に、灰色色 調画像の各々表示ポイントは強度を其の唯一の変数として備えているが、カラー 画像の各々表示ポイントは、３つの可変属性、すなわち、色相と彩度と強度を備 えているので、これは大きな情報容量をディスプレイ内部にもつことを可能にす る。
発刃廊と１約− 発明は、単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像セットか ら生成するための方法と装置である。そこで、それは、複数の空間に配置された 灰色色調の磁気共振画像を複数の子め設定されたパルス・シーケンスで得て組織 ポックセルの空間装置と対比識別のデータを変動される強度を有する絵素の形式 で与え、組織や体液などを表す各々画像に於いて対象となる選択された領域を識 別し、各々組織ポックセルに従って各々画像に対して対象となる各々領域内部の 絵素の平均信号強度をプロットで描き、異なる単色のカラーを画像の各々に、信 号強度と、複数の画像から形成された合成画像の希望された最終的なカラー描写 に基づいて指定し、複数の灰色色調画像の多色のカラー画像を、単色のカラーと 各々画像に於いて変動される彩度と強度を有する絵素を形成する其の各々画像を 組み合わせることに依って生成するステップを含んでいる。従って、複数の単色 の画像を、変動する色相と彩度と強度の絵素を有する単一の合成画像に、最初の 灰色色調画像の強度と指定された単色のカラーに基づいて組み合わせると、半自 然状態の解剖学的外観を有する合成画像を形成することになる。
発明は次に示す長所を提供する。すなわち、最初の画像の肉眼で認識できる様式 は広く用いられている診断評価に対して調査されるものと同じになる。また、単 色画像の空間情報を統計的しきい値または修正に依って変更または調整するよう な規定はない。また、画像に対する色相指定は、用いられるパルス・シーケンス と図示される生物物理学的パラメーターが与えられると、多重パラメーターの希 望された半自然状態のカラー描写を生成する、既知の係数テーブルとの対話また は省略に依って決定される。また、個々の画像強度の直線的な組み合わせと、合 成色相を生成する色相の組み合わせが単純に理解される。また、最終的な加法混 色は、画像が指定されたカラーだけでなく構成要素の灰色色調画像内部の種々の 組織の強度レベルに相応して容易に定められる。また、灰色色調画像Ｔ、とＴ２ などの組織対比パターンは、ＲＧＢカラーの組み合わせの基本的な知識に基づい て直観的に解明できる種々のカラー指定に変換される。
図」廊と止朋一 本発明の他の長所は、添付の図面を用いて検討される時に次に示す詳細な説明を 参照すると明確に理解されと同時に容易に明らかになると思われる。
図１は、本発明の装置の略図である。
図２は、多重チャンネル合成画像を形成するコンビコータの更１こ特殊な略図で ある。
図３は、本発明の方法の一般的なフローチャートである。
図４は、本発明のコンピュータのソフトウェアのフローチャートである。
図５ａ−ｄは、女性骨盤の４つの灰色色調画像を示す。
図６は、図５　ａ　＝　ｄの各々画像の対象として選択された領域の平均強度の プロット図を示す。
図７は、４つの画像のためのカラー係数テーブルである。
図８　ａ　−ｄは、図５　ａ　−ｄの画像と図７のテーブルから得た単色画像を 示す。
図９　ａ　−ｄは、図８ａ−ｄの単色画像の合成画像である。
図１０ａ〜ｄは、脳の灰色色調画像である。
図１１は、図１０　ａ　−ｄの各々画像を対象として選択された領域の平均強度 のプロット図である。
図１２は、図１１に基づく画像のカラー係数テーブルである。
図１３は、図１０ａ＝ｄから生成された単色画像の冠状の脳の合成である。
図１４ａ＝ｂは、脳の灰色色調画像の第２のセ・ノドである。
図＋５ａ−ｂは、図＋４ａ−ｂの単色画像である。
図１６ａ＝ｂは、図１５ａ−ｂの合成画像である。
図１７ａ−ｃは、脳の横方向の灰色色調画像である。
図１８は、図１７ａ−ｃの合成画像である。
！　号　ロ 単一のカラー・コード化合成画像を複数の多ｉｆ”ラメ−ター磁気共振画像セッ トから生成するための装置が図１〜２の１０に一般的に図示されて（する。本発 明１よ解剖学的、生理学的、病理学的な特長の多Ｍｔ＜ラメ−ター磁気共振画像 １こ関して特に説明されることに理解されるべきである。しかし、発明は、当業 者力９理解できる他のタイプの画像にも応用できると考えられる。
装置ｉ！ｏｏは、複数の灰色色調または無色の画像を指定されたノクルス・シー ケンスで生成するための画像作成手段１２を備えている。複数の空間に配置され て℃）る画像またはチャンネルは、従来技術で広く知られている異なるノくルス ・シーケンスを用いて人手される。入手された代表的な画像は、Ｔ１−重み設定 された画像とτ２−重み設定された画像と陽子密度重み設定された（ｐｏ）画像 を得るために、前述のパルス・シーケンスを活用する２次元スピン反響画像にな る。更に、流れに反応する、２次元または３次元の勾配反響（ＧＲＥ）画像も、 特殊なｌ＜ルス・シーケンス・パラメーターから得られた。画像セットを得る画 像作成手段１２は、１５−ｔｅｓｌａ　（Ｔ）　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｅｌｅｃｔｒ ｉｃ　５ｉａｎａ画像作成器と０．３５−、　１．０−。
１、５−ＴＳｉｅｍｅｎｓＭａｇｎａｔｏｍ画像作成器を搭載していて、共に円 形に分極されたへ、ド・コイルを活用し且つ２５６　ｘ　２５６の入手マトリク スを備えている。個々の部分は、５または８ｍｍの厚みと隣接するスライスを備 えていて、そこでは５０〜ギヤ、ブから人手されている。しかし、任意の適切な 画像作成器が、使用され且つ大きな入手マトリクスを有することができることも 理解されるべきである。
装置１０は、灰色色調画像のデータを画像作成１ｉｉ１１２から磁気テープに転 送するための転送手段１４も備えている。データの転送は、光学的ディスクのよ うに、従来技術で広く知られている他の方法からも達成できることに理解される べきである。データをテープから使用可能な電気信号に転送するためのテープ読 取器（図示されていない）も含まれている。
装置１０は、灰色色調画像のデータをテープまたは電気信号から受信するために 、なおかつ、同じことを処理するためのプロセッサ一手段１６も備えている。プ ロセッサ一手段１６はＤｅｇｉｔａｌ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｃｏｒｐｏｒａｔ ｉｏｎのＤＥＣｍ１ｃｒ。
ＶＡＸ　ＩＩ　タイプから好都合に構成されるコンピュータに一般的になる。コ ンピュータ１６に用いられるソフトウェアはＲｅｓｅａｒｃｈＳｙｓｔｅｍｓ、 　Ｉｎｃの対話式デジタル言語タイプから普通は使用できる。ソフトウェアは、 カラーを灰色色調画像に直線的に加え、なおかつ、図４のフローチャートに従っ て、互いに加えることなどに依って幾つかの最初の画像に基づいて合成画像を形 成できる。ソフトウェアはコンピュータ１６のメモリ１７１こ３己憶されている 。
装置１０は最終的な合成画像と任意の構成要素画像を示すための出力手段１８も 備えている。特に、出力手段１８はＥｌｅｃｔｒｉｃ、Ｌｔｄ　のＥｌｅｃｔｒ ｏｈｏｍｅ　ＥＣＭ＋３０１−Ｘ　ＶＧＡモニターになる。それは８ビ１ト・グ ラフィック・モニターである。しかし、後に説明されるように、拡大されたビッ ト・モニターを使用することも発明の１囲に属する。
図２は、合成画像を形成する際のコンピュータ１６とメモ１月７の更に特殊な構 造を示しでいる。異なる画像（Ｔ、、Ｔ２、スピン反響、勾配反響）は、別のフ ァイル２２．２４．２６のメモリ１７に記憶されている。各々ファイル２２．２ ４．２６は、後に説明されるように、Ｒ，Ｇ、　Ｂチャンネルの割合を其こに指 定するために、其こに指定されたカラー係数テーブル３２．　３４．　３６を備 えている。図２で、“じはＲ，Ｇ、またはＢ出力チャンネルに対する特定の画像 の関与を定める係数値を指示している。任意の数のｊｐ＋ｊ像が、この状態で、 すなわち、２．３、または４つに組み合わされることに理解されるべきである。
単色画像４２．４４．４６はカラー係数に基づいて形成されて記憶され、その後 に、絵素の値が加えられ°Ｃ１絵素位置と色彩と強度に相応してメモリに記憶さ れる合成画像５０を形成する。係数テーブル３２．　３４．　３６は、単色を画 像に加える、すなわち、重ね合わせて、画像メモリ４２゜４４．４６に記憶され る。合成画像の絵素は、ＲＧＢ出力チャ／ネル５２．　５４．　５６に、アナロ グ・コンバーター（図示されていない）の標準デジタルを介してモニター１８に 表示するために送られる。カラー出力を制御するためにＲＧＢチャンネルを使用 することは、従来技術に於いて周知のことであり、背景に於いても論述されてい る。
装ＷＩｌｏは、図３のフローチャートに図示される方法を実現するために用いら れる。特殊なパルス・ノーケンスは、要求される診断評価に適した好まれるプロ トフルを与えるようにして選択される。ＭＲ両画像、画像作成１ｉｉｉ＋２を用 いて、これらのパルス・／−ケンスで得られる。一般的に、得た画像セットはス ピン反響と勾配反響画像を含んでいる。その後で、この灰色色調画像のデータは 、磁気テープを経由してコンビ５−夕１６に其の処理のために転送される。
組み合わされる各々灰色色調画像内部の成る組織に対して、対象となるオペレー ター選択領域内部の絵素の平均信号強度は、組織対比状態の定性的な確認を支援 する定量的データを与えるために、ソフトウェアに依って一般的に計算される。
対象となる組織領域は、種々の解剖学的で且つ検査される病理学的観点がら選択 されて、空間に配置され同時に分析される画像セットに於いて対象となる同じ領 域内部で対応する絵素のために、中間絵素信号強度と其れらの［偏差を計算する 。フッピユータ１６は、対象となる選択された領域に於いてマウス駆動カーソル を作動することに依り、組織のオペレーター選択に基づいて、この動作を実行す る。実際の絵素強度値は１〜２５５の強度スケールに正規化されるので、最小強 度値（データ、１Ｉｌ）はＯになり、最大強度値（データ、。）は２５５になる 。この正規化は、次に示す関係式を用いて行われる。
データ　−データ 出力−２５６× データ、　−データｓｉｎ 正規化出力値は、画像マトリクスの各々実際の絵素強度値またはデータに相応し て計算される。対象となる選択領域内部の全ての絵素の実際の信号強度と正規化 出力値の中間と標準偏差が報告される。
各々画像またはチャンネルに於いて対象となる各々領域に対して正規化された絵 素値（０〜２５５）の定量的な測定結果が度数分布図にプロットで描かれている 。
これは、手書き、または前述のソフトウェアのような適切なソフトウェアに依っ て描かれる。１例として、女性の骨盤に対して選択されたＴ１−重み設定された 画像の場合、脂肪部の中間絵素仏（ＭＰＶ）は　ＭＰＶ＝６７、卵巣濾胞体液で はＭＰＶ＝２１、筋肉ではＭＰＶ＝２６、腸骨動脈ではＭＰＶ＝２５になる。同 じ解剖後のスライスのＴ２−重み設定された画像の場合、脂肪部でＭＰＶ＝５６ になるが、陽子密度重み設定された画像の場合、脂肪部でＭＰＶ＝７０などのよ うになる。図６は、パルス・／−ケンスごとの他の絵素値を描いている。この情 報に基づいて、カラー指定が決定される。対象となる他の度数分布図と領域は、 発明に関連する例で定められる。
この定量的データの調査に基づいて、各々画像またはチャンネルに描かれた主な 特長または特性の決定が行われる。しばしば、これは、特定の“重み設定”が用 いられる、高い絵素値を示す特長として識別される。前述の例の場合、濾胞体液 はＴ２−重み設定された陽子密度画像に於いて相互優性を示し、なおかっ、脂肪 部は工１と陽子密度重み設定された画像に於いて相互優性を示す。筋肉は、Ｔ１ とＴ２−重み設定された画像と比較される時に、陽子密度画像に於いて少し優性 を示得られた正規化定量的データから、画像カラー指定は、特殊な組織と体液の 希望されたカラーが、標準の赤（Ｒ１と緑（Ｇ）と青ｆＢ）のコンピュータ生成 されたカラーの組み合わせに基づいて且つ構成要素画像の特性的な組織強度パタ ーンに基づいて、最終合成に於いて視覚的に最適化できるように明確に選択でき る。カラー関与に関する幅広い知識に左右される。例えば次に示すＲＧＢの組み 合わせ（Ｒ，Ｇ、Ｂｉハ次に示す結果となる。すなわち、（ｔｏｏ、ｔｏｏ、０ １　＝　黄色−（Ｔｏｏ、　０．１００１　＝深紅色、（０，１００，１００１ ：青緑色、（１００，ｔｏｏ、　＋００）；自、（０，０，０１＝黒色。
異なる単色は従って画像の全体の各々に指定される。指定は下記に基づいている 。ｔなわち、対象となる各々領域に適した絵素値の信号強度または定量的な特長 と、各々チャンネルに依って伝えられる情報と、対象となるこれらの領域の希望 されたカラー合成解明の妥当な検討である。
言い換えれば、単色は、希望された多色出力が予測通りの結果になるように、経 験に基づいて６々画像に指定されなければならない。女性の骨盤の例の場合、卵 巣濾胞体液が合成画像に於いて黄緑として理想的に描かれている場合、筋肉は褐 色系の赤色として、脂肪部は青いピンク系の黄色として図示されるので、Ｔ１チ ャ／ネルは完全に鮮明でない黄色（Ｒ＝Ｏ，Ｇ＝２００．８＝Ｏ１の単色の指定 に適している。Ｔ２チャ／ネルには緑（Ｒ＝Ｏ，Ｇ＝２００．８＝Ｏ）　、陽子 密度チャンネルには黄（Ｒ−５０，０−５０，８＝Ｏ）が指定される。勾配反響 チャンネルには赤（Ｒ＝＋２０゜０＝５０．８＝Ｏ）が指定される。これらの係 数値の数値は女性骨盤の例の合成を生成するために用いられる画像の名々に対す るＲＧＢの関与を示している。濾胞体液の定量的な特長は、Ｔ１・Ｔ２：陽子、 Ｃ度：　ＦＩＳＰ　＝　２１：　５６：　７０：　２０のＭＰＶ比１（（図７と 図８ａ〜８ｄ）から構成されることを思い出すこと。そこで、濾胞体液１０８の 合成カラーは　Ｔ２１）　ｘ　（Ｒ：９０．　Ｇ：９０．８＝８５１　＋　（５ ６）　ｘ　（Ｇ＝２００）　＋ｆ７０１　ｘ　（Ｒ：５０．　Ｇ＝５０１　＝　 （Ｒ＝Ｉ８．　Ｇ＝Ｉ９．　Ｂ＝Ｉ７１　＋　（Ｇ二１Ｉ２１　＋　（Ｒ＝３５ ゜Ｇ＝３５＋　＋　（Ｒ＝２４１　＝　（Ｒ＝５９．　Ｇ＝＋６８．８＝＋７） になる。濾胞体液の合成画像は従って黄緑（Ｒ＋Ｇｌとして描かれる。青の影響 （Ｂ＝　＋　７１は無視できるが、非常に価かであるか色彩を完全に鮮明しない 。
例の場合、濾胞体ｉ［１０８はＴ２と陽子密度の両方の画像上で“明るい”が、 １１画像上で“暗い”ので、３つの単色画像の組み合わせは、黄緑色を与え、こ れと類似の体液を合成画像に於いて識別する。脂肪部は陽子密度画像でＭＰＶ＝ ７６、Ｔ１画像でＭＰＶ＝６７．１２画像でＭＰＶ：１５なので、最終的なカラ ー合成はピンク系の黄色になる。筋肉＋０２は陽子密度画像で“明るく”で、１ ２画像で“暗Ｃて、１０画像で中間なので、レンガ色が直線的な組み合わせから 生じる。同じ組織タイプの内部の組織の勾配は同じ基本比率のＲＧＢを保つので 、影が連続して現れ且つ同様に視覚的に認識されるカラーを保つ。例えば、図９ ｂの脂肪部１００を参照すること。
対象となる重要な領域の半自然状態の表現を得るために、係数に依る成る実験が 必要になる。
カラー係数を各々画像に指定すると単色画像が効果的に生成する。その後に、単 色画像が組み合わされて、カラー・コード化された合成画像を形成する。最終的 な合成画像は、フッピユータ１２のソフトウェアを活用して組み合わされて生成 される。ソフトウェアは、２つ以上の空間に配置されたＭＲ両画像単一の合成画 像に組み合わせることを可能にする。合成画像は、解剖学的組織に適した半自然 状態のカラー構成を生成する。
一般的に、人は特殊な可視色を成る組織と体液に関連付ける。従って、最終的な 合成画像は、そのように期待され識別できて自然なカラーを合成して生成するよ うに意図されている。病理学的な条件は、既知の可視色と輪郭からの変位に依り 容易に識別できる。特に、次に示すカラーは、下記の特殊な組織を識別するため に最終的な合成に要望できるものとして識別された。すなわち、レンガｌ：筋肉 、緑黄色＝　ＣＳＦ、ピンク系黄色＝脂肪部、明るい赤色：流れている血液、空 気＝黒色、脳の外皮二肌色、脳の白質＝肌の変形、卵巣濾胞＝緑色、漿液嚢腫の 状態＝緑色、出血１１Ｍ＝レンガ赤色、などである。
多重チャンネル合成方法の場合、プラスまたはマイナスの整数が、３つの原色Ｒ ，Ｇ、　Ｂに指定されると思われる。指定された係数値のゼロは、そのカラーか ら其の特定の画像に対して関与しないことを示す。マイナスの係数値は、選択さ れたカラーを除外するように設工１されている。個々のＲ，Ｇ、　Ｂ出力チャン ネルまたは画像は、各々画像に指定された係数値に基づいて入力画像から作成さ れていた。、これらの３つのチャンネルは組み合わされて単一の合成を形成して いた。
合成画像をこの方法で生成するために、３ビツト（８つの強度レベル）が各々Ｒ とＧ出力に指定され、２ビツト（４つの強度レベル）が８ビツトカラー画像のＢ 出力に指定されていた。この方法は２４とット出カ画像からも適用され、そこで は、８ビツトは各々、次に説明されるように、Ｒ，Ｇ、　Ｂチャンネルに指定さ れていた。空間に配置された絵素の種々の強度レベルに基づいて、２つまたは３ つの原色の更なる組み合わせは、最初の灰色色調画像の各々に存在する情報の全 ての合成を備えた単一の画像になる、すなわち、各々絵素の強度は変更されない 。
モニター１８に表示される画像は、１７８と１７１５秒の露出時間と３．５０Ｆ セツテイングを用い、マクロ・ズーム・レンズを使用して、ＡＳＡ　２００カラ ー・スライドまたはプリント・フィルム上で撮影され、そこでは、画像が、後に 説明されるように、カラー・レーザー・コピーされ且つ図のように示されていた 。
特に、発明は、女性骨盤と脳のＭＲ画像作成に応用されていて、なおかっ、図面 をｌｉ［しながら詳細に説明される発明の事例を提供する。
ＭＲＩは卓越した柔軟性のある組織画像作成能力を備えているので、それは、女 性骨盤の状態を透視できる優れた医療機器になる。対象となる組織領域に基づい て、中間絵素強度値、すなわち、空間に配置された画像に適用される場合の種々 のカラーが計算されるので、組織対比パターンは最終的な合成画像に於いて最適 になると思われる。特殊な組織と体液に関して拡大された視野を有する女性骨盤 に於いて半自然状態で現れるカラー画像を生成できる。
下記のパルス・／−ケンスを用いて入手されたスピン反響画像に於いて、Ｔ、− 重み設定された画像は６００／　＋　５と６００／２０の反復時間と反響時間ｆ ＴＲ／ＴＥｌ値をもち、Ｔ２−ＩＴ［み設定された画像は　２０００／６０．　 ２５００／８０．　２５００／９０゜２６００／９０．　２７００／７０　）Ｔ Ｒ／ＴＥ　値をもち、陽子密度重み設定された画像は２０００／３０．２５００ ／２０．２５００／２８．２６００／２２．２７００／２８のＴＲ／ＴＥ値をも っていた。勾配反響画像は、次に示すパルス・／−ケンス・パラメーター（ＴＲ ／ＴＥ／　７　’）　ノブ角度）　ｔすｈチ１２０／１０／７０’、２００／＋ ＋／１０’、　２００／ｌ１５０°を含んでいた。これらの灰色色調画像がら形 成された２つのチャンネルと多重チャ／ネルの両方の合成は、前述の方法と装置 ｉｏを使用していた。図５　ａ　−ｄは灰色色調画像を示している。図５ａはＴ １−重み設定された画像（６００／２０１であり、図５ｂはＴ２−重み設定され た画像ｆ２６００／９０１であり、図５０は陽子密度重み設定された画像ｆ２６ ００／２２１であり、図５ｄは勾配反響画像（１２０／１０／７０’ｌ”Ｉｃ’ あり、それらは１．５子画像作成器を用いて得られた。
合成が更なるカラーの組み合わせを用いて形成される時に、１つの画像に全ての 赤が指定され且つ他の画像に全ての緑が指定されると、対比状態が似ている組織 は、それらの各々信号強度が高いか中間または低いかに基づいて、種々の強度の 黄色として現れる。１つの画像上で特に強く且つ他の画像上で特に低い強度を示 す組織は、強い強度の組織を有する画像に指定されたカラーに基づいて、赤また は緑の何れかで現れる。画像の各々に対して正規化された組織強度特性のプロッ トが図６に図示されている。
本発明は、４つの画像の全てを搭載する合成画像、すなわぢ、スピン反響と勾配 反響の画像を生成するために用いられる。図７はこの合成画像のためのカラー係 数テーブルを示すので、対象となる組織領域は半自然状管のカラーの外観を備え ている。図８　ａ　＝　ｄは、最初の図５　ａ　−ｄにカラー係数テーブルが加 えられた、灰色色調画像の単色画像を示している。図９ａの画像は、軸方向のＴ 、−Ｔ２と陽子密度重み設定された画像を図８　ａ　−ｄの軸方向血管撮影勾配 反響画像と組み合わせて作成された４チャンネルＲＧ８合成である。構成要素画 像に於ける其の強度特性（Ｔ２−重み設定された画像上で明るく、他の画像上で 中間から暗い）に基づいて、展開する濾胞１０８はこの合成で緑色にされる。脂 肪部１ｏｏと筋肉＋０２と骨髄＋０４に対して半目然状態で理想的になると期待 されるカラーと、腸骨道管＋０６と子宮筋層１１０と空気１１１の内部の異なる 流速が生成された。脂肪部１ｏｏは青いピンク系の黄色になり、筋肉１０２はレ ンガ赤色になり、腸骨道管＋０６は明るい赤色になり、卵巣濾胞１０８は黄緑色 になり、子宮筋層１１０は縁糸のカラーになる。女性骨盤の上部の図が、同じパ ラメーターとｔｉ定を用いて図９ｂに図示されている。脂肪部１０ｏの強度勾配 は同じ組織として視覚的に認識されることに注意すべきである。膀胱の尿は、水 溶液の生物物理学的特性を示唆するＴ１画像に於いて低い強度に空間的に対応し てＴ２に於ける高い強度を示す緑色になる。
２チャンネル画像も、各々がＲＧＢチャ／ネルの１つだけに全体的に指定されて いた、２つの画像を組み合わせて生成され。Ｔ２と陽子密度重み設定された画像 のカラー合成は、陽子密度重み設定された画像を完全にＲ出力（Ｒ＝２００．　 ８＝Ｏ１Ｒ＝Ｏ）ニ、Ｔ、−ＩＴｆみ設定された画像を完全にＧ出力（Ｒ＝２０ ０．　ｓ＝ｏ、　Ｒ：Ｏｌ　１．−指定して作成されていた。濾胞体液はＴ２− 重み設定された画像と陽子密度重み設定された画像の両方の上で明るかったので 、最終的な加えられたカラーは黄色だった。比較的低い強度を王、−重み設定さ れた画像上にもち且つ陽子密度重み設定された画像上で少し明るかった筋肉は、 レンガ色だった。更に、脂肪部は陽子密度重み設定された画像上で比較的明るく 且つＴ２−重み設定された画像上で少し暗かったので、僅かにオレンジの色調が この組繊に与えられていた。Ｔ２−重み設定された画像と陽子密度重み設定され た画像の両方の子宮筋層の強度（少し大きい強度）は、この構造の領域に合成画 像の褐色系の色相を与えていた。全体的に、この合成は、両方の最初の灰色色調 画像の組み合わされた強度特性を示す類別された半自然状態の色調を与えていた 。
同じ画像の第２の合成は、Ｒ出力に指定された図５ｄの勾配反響画像と、Ｇ出力 に指定された図５ｂの７２−１１１み設定された画像を組み合わせて生成された 。勾配反響画像の組織対比状態をみると、種々の組織間の違いが、前述の陽子− 富度一丁２合成と比較される時に、この合成に於いて拡大されていると観察され たが、これに対して、脂肪部と筋肉と子宮筋層の半自然状態のカラーの状態は保 持されていた。そのうえ、勾配反響画像に於いて流れている血液の強度信号は、 明るい赤色の血管撮影効果を腸骨静脈内部で生成していた。
更なる陽子−密度−Ｔ２合成は、陽子密度重み設定された画像をＲ出力に、Ｔ２ −重み設定された画像を６出力に指定して生成された。この合成は、子宮の帯状 の解３１学的構造を半自然状態で現れる画像の前後に示していた。そのうえ、こ の合成では、水溶液（脳を髄液（ＣＳＦ）と尿）が緑色で現れるが、更に粘液性 の子宮顎骨と子宮の状態が黄色で現れた。
血管のＭＲＩは通常の大脳のＭＲＩ研究結果と関連ｌ、ていない。血管の異常に 付随する実質変動を検出するために、光学的診断評価は、スピン反響と血管撮影 勾配反響ＭＲの両方の画像の比較を要求する。血液が明るい赤で現れる合成画像 が生成サレるが、数多くの定常組織は自然状聾に近いカラーをしている。
カラーノ拡大と其の精度の向上を可能にする２４ビツト・カラー・グラフィック を活用する装置も開発されてきた。この方法は同じであるが、グラフィ、りの絵 素あたりのビット数だけ拡大されている。この／ステムは、前述と同様の状態で 、脳の画像作成に応用されている。
スピン反響画像は次に示すパルス・ノーケンスを用いて得られた。すなわち、Ｔ １−重み設定された画像は６００と２０　ｍ５ｅｃの反復時間（ＴＲＩと反響時 間（ＴＥ）をもち、Ｔ２−重み設定された画像は２６００と９０　ｍ５ｅｃのＴ ＲとＴＥ値をもち、陽子密度重み設定された画像は２６００と２２　ｍ５ｅｃの ＴＲとＴＥ値をもつ。そのうえ、次に示すパルス・ノーケンスｆＴＲ／ＴＥＩを もつ２次元入手高速画像作成定常すりこぎ運動（ＦＩＳＰ）勾配反響画像も得ら れた。すなわち、１２０　ｍ５ｅｃのＴＲと、１０　ｍ５ｅｃのＴＥと、７０′ のフリップ角度である。個々のスライスは５または６ｍｍの厚みであり、近くの スライスは２５．４０、または５０Ｓ１ギヤツプだった。
横方向の血管撮影段階対比画像は、２３　ｍ５ｅｃ、１３　ｍ５ｅｃ、　２０’ 　のＴＲ／ＴＥ／フリップ角度をもつ、３次元人手ＦＩＳＰプロトコルを使用し ていた。スラブは３２ｍｍの厚みでＩｍｍの区画に分割されていた。全ての画像 が２５６　ｘ　２５６人手マトリクスを有していた。人手された灰色色調画像が 図１０ａ＝ｄに図示されている。
図１０ａはＴ、−重み設定された画像であり、図１０ｂはＴ２−重み設定された 画像であり、図１０ｃは陽子密度重み設定された画像であり、図１０ｄは勾配反 響画像である。
次に示す画像人手、選択された画像セ／トは、コンピュータ１６に送られた。
２４ビット実施例の場合、用いられたコンピュータ１２は、Ｔｒｕｅｖｉｓｉｎ の２４ピノ）　ＡＴＶＩｓｔａビデオグラフィック・アダプター・カードを有す るＩＢＭ　３８６　ＰＣコノバチプルである。画像分析の研究と処理ルーチンは 、コンピュータ１６に於いて、Ｍｅｄｉａ　Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓノフトウェ アの汎用イメージ・プロカラー画像処理システム・バージョン２．０を用いて実 行された。カラー画像は、三菱電機の高分解能三菱ダイアモンド・スキャンＶＧ Ａモニターに表示された。
分析されたＭＲ内部の成る組織に対して、対象となるオペレーター選択領域内部 の正規化された絵素の中間信号強度は、ソフトウェア・プログラムを用いて計算 された。これらの組織強度値は定量的なデータを与え、それに基づいてオペレー ターは特殊画像カラーの指定を経験的に選択していた。４つの画像（図１０ａ〜 ｌ０ｄ）に対して、度数分布図のプロットが図１１に図示されている。
各々画像に対して、空間に配置された絵素のＲＧＢ組み合わせの特殊カラー指定 は、度数分布図と組織に対して希望された合成カラーに基づいて決定された。自 然状態に近い合成カラーを得るために、種々のカラー指定の実験が行われた。図 １３の合成を生成するために用いられた係数値が図１２に描かれている。
カラー値が選択されると、構成要素画像は単一の２４ビツト力ラー画像（８ビツ トが各々赤と緑と青のチャンネル上でカラー・コード化された）に１６．７００ ．０００以上可能なカラーのパレットを用いて結合された。合成画像の組織境界 を明確にするために、３ｘ３の中心が鋭くないマスク・フィルターが各々ＲＧＢ チ丁ンキンネルされた。ガノマ補正も画像を明るくするために調整された。
このレポートに記載するために、１／１５秒の露出時間と３．５のＦセツティン グを用いてＡＳＡ　２００カラー・スライドまたはプリント・フィルム上で撮影 され、なおかつ、画像のカラー・レーザー・コピーも作成された。図１３は図の 画像の４チャンネル合成を示している。
２チャンネル合成は、赤（Ｒ＝１００．　Ｇ＝Ｏ，Ｂ＝Ｏ１が指定された血管撮 影ハイ・フリップ角度勾配反響画像（図１０ｄ）を、緑（Ｒ＝ｏ、　Ｇ−１００ ，Ｒ＝Ｏ１が指定された空間に配置されＴ２−ｆｆｉみ設定された画像（図１０ ｃ）を結合して生成された。カラー割合値は、図１１に図示される正規化値の組 織強度パターンに基づいて選択された。流れている血液は勾配反響画像上で明る （且っＴ２−ｆｆｉみ設定された画像上で暗かったので、それは合成では明るい 赤色になっていた。自然状態に近いカラー指定は、赤の画像上に中間強度を且つ 緑の画像上に低い強度をもつ、筋肉にχＪしても観察された（レンガ系の赤）。
白質は両方の画像上で灰質に相応して特に低い強度だったので、中間の褐色がこ の組織タイプに対して生成され、なおかつ、明るい褐色が灰質に対して生成され ていた。それほど自然状態のカラーを示さない他の組織は、緑に色付いていた（ 録画像上で明るく、赤画像上で暗い）横方向の心室と、少しオレンジ系の色相（ 赤画像上で少し明るい）をしている脂肪部に於いて脳を髄の体液［Ｃ３Ｆｌを含 んでいる。
図１６ａ−ｂの場合、更に自然に過い状態で現れる合成を生成するために、血管 撮影ハイ・フリップ角度勾配反響画像（図１４）は、ＧＲＥ　（Ｒ＝ｌＯＯ，Ｇ ＝Ｏ，Ｂ＝０）とＴ、　（Ｒ＝３０．　Ｇ＝１００．　Ｂ＝５０１　ノカラー割 合値を用いて、Ｔ１−重み設定された画像（図１４）と結合された。単色画像が 図１５ａ〜ｂに図示されている。これらの値の選択は図１１の正規化値の組織強 度パターンに基づいていた。この合成（図１６ａ１図＋６ｂに拡大されている） の場合、血管は明るい赤で現れている。何故ならば、それらは、赤が指定されて いた、勾配反響画像で明るり、Ｔ１−重み設定された画像上で暗かったからであ る。更に、はぼ自然状態のカラーは、筋肉（レンガ系の赤）と脂肪部（白）と脳 （肌色）に対しても観察できた。灰色色調画像の両方のタイプのＣＳＦの小さい 信号のために、心室システムは暗く現れている図１８の合成は、陽子密度とＴ２ −重み設定された画像（各々図１７ａと１７ｂ）と５つの対応する段階対比血管 撮影除去画像（混成合成として図１７ｃに現れている）を、ρＤ　（Ｒ＝８０． 　Ｇ＝２０．８＝ＱｌとＴ、　（Ｒ＝Ｑ、　Ｇ＝Ｏ，Ｂ＝０１とＰＣ（Ｒ＝３０ ゜Ｇ＝Ｏ，Ｂ＝Ｏ）のカラー割合値を用いて組み合わせて生成された。これらの 値の選択は、図１１のように正規化値の組織強度パターンに基づいていた。この 合成では、陽子密度重み設定されτ２−重み設定された画像から実現できる灰質 と白質の間の際だった違いは、段階対比除外画像から入手できる血管信号の追加 に依って保持される。流れている血液は段階対比除去画像上で明る（且つ画像上 で暗かったので、この組織は明るい赤に色付けられている。元々赤に色付けられ ていた、陽子密度重み設定された画像の筋肉の中間強度は、この組織に対して、 自然状態に近いレンガ系の赤のカラー割合値を生成する結果になった。それらは Ｔ２−重み設定された画像上で最も明るかったので、Ｃ５Ｆだけでな（眼球孔の 房水とガラス体液は緑で現れている。構成要素画像に於ける其れらの強度に基づ いて、脂肪部はオレンジ系の黄色（陽子密度画像上で明るく、１２画像上で中間 ）に、白質は中間褐色（両方の画像上で中間強度）に、灰質は明るい褐色（両方 の画像上で少し高い強度）に色付けられている。
前述の方法は、スピン反響と血管撮影勾配反響の両方の画像の組み合わされた組 織対比情報を単一の２４ビツト力ラー画像として表す本来の試みを示していて、 そこでは、生成された更なるカラー指定は、構成要素画像の各々に於ける個々の 組織と体液の強度パターンを正確に表している。ここで示されたカラー合成は、 ２次元入手流れ反応勾配反響画像から、および３次元段階対比ＭＲ血管撮影（Ｍ ＲＡＩを用いて得られた勾配反響画像から生成された。段階対比ＭＲＡを用いる と、流れ信号を追加しても合成のカラー状態に対するスピン反響の関与を大幅に 変えない、画像を生成できる。この特長は、異なるＴ１と１２強度特性を保持す る合成画像のカラー状態を維持するうえで重要である。段階対比画像は、流れて いる血管の信号だけ明るかった除外画像だったので、更なる画像処理技術は定常 組織の信号を除外するうえで必要とされなかった。この特性にもかかわらず、段 階対比除外画像に於ける増加された雑音の存在は合成の画像品質に僅かの低下を 導いただけだった。
表示用のカラー・パレットに関しては、ここに示された後者の合成は８ビツト・ ／ステムに対する改善を示している。この表示カラーの向上は、各々ＲＧＢチャ ンネルに使用可能なビット数の大幅な増加に依るものである。使用可能なカラー の数は２のｎ乗に等しいので（ここでｎは使用可能なビット数）、８ビｌト・グ ラフィックだけが最大で２５６のカラーを表示できる。８ビ、ト・グラフィック を用いて、ルックアップ・テーブル（カラー地図）は、同じカラーの値を、僅か に異なる合成の色相と彩度と強度値を実際にもつ絵素に指定する。フル・カラー （２４ビツト）グラフィックは、カラー表示パレットを１６．７００．０００以 上のカラーで構成できるようにするので、合成絵素のカラーｌ旨定は、非常に滑 らかな勾配をもち、なおかつ、組織の絵素強度値を正確に表すことになる。
ＭＲＡのような非侵入性血管勾配反響画像作成技術の実現に依り、ＭＲＩを用い て脳血管病状の特長を効果的に見極める機能と、診断用解明に必要なデータ量が 、共に強化された。ここで説明された２４ビツト力ラー合成方法を用いると、こ の瞬間的に増加するデータ鳳の評価を、多重に空間に配置された灰色色調画像を 、構成要素の灰色色調画像の袖口の絵素強度特性に基づいてカラー・コード化さ れた組織を旨定をずｆするｔＢ−の画像に結合することに依って進めることがで きる。カラーから与えられたデータ表示の長所のために、ＭＲの解明精度は、標 準化された磁気共振カラー画像を、通常の灰色色調画像セットの補助機能として 用いることに依って向上すると思われる。しかし、このような推測は、次に示す 特殊なケースの研究応用と適正に体系化された可能性のある医療的な試みだけか ら支持または反論できる。このような研究から、診断用ＭＲＩに於ける２４ビツ ト力ラー合成の医療的な活用性と潜在する役割を更に十分に特長付けることがで きる。
いま、ＭＲ両画像診断解明は、対比状態の組織特有パターンを評価するために、 同じ解剖学的条件の画像の前後の比較を要求している。同じ条件の画像の幾つか のタイプに現れる種々の組織対比情報を単一のカラー画像に組み合わせると、Ｍ Ｒ両画像更に瞬時の正確な診断解明を促すと考えられる。更に、カラー表示から 可能になる特殊組織の明確性の向上のために、特にカラー合成方法を用いて自然 状態で現れる画像の関係に於いて、通常の灰色色調画像を用いると見失われる恐 れがある微妙な症状を検出するので、性能を高める可能性を秘めている。これら のカラー表示方法から入手できる可能性を秘めた増加された組織の明確性は、Ｍ Ｒ画像解明の精度を向上すると考えられる。半自然状態のカラーのＭＲ合成画像 は、教育用と訓練用にも活用できることは明らかである。
ＭＲＩは、周知の技術のコンピュータ・グラフィツタ方法を用いて対話形式で回 転され操作され分析され調査されることができる、３次元画像として再構成でき る複数の連続するスライスを与える。本発明は、合成多重パルス・７−ケンス入 手スライスの予め区分けされた半自然状態のカラー描写を生成する手段である。
μＲカラー合成連続スライスの３次元再構成は、グラフィック３０モデルの解剖 状態を半自然状態のカラーで与える。診断、手術計画、放射線療法の目標と監視 は、このようなモデルの研究と対話式操作から利益を得ると思われる。このよう な用途の価値は、解剖学の教育と訓練の場に於いて高くなると予想される。
用いられた合成生成方法の独特の長所は、合成が生成される過程の単純性にある 。これらの合成に於いて、最終的な加法混色指定は構成要素灰色色調画像の内部 の種々の組織の強度レベルだけでな（、これらの画像が指定されたカラー（係数 値）に依って容易に設定できる。カラー合成に於いて、灰色色調のＴ、とＴ２組 組織強度パターン、ＲＧＢカラーの組み合わせに関する基本的な知識に基づいて 直観的に解明できる、種々のカラー指定に変換される。この特性のために、カラ ー合成方法は、通常のパルス・シーケンスを用いて得られたＭＲ両画像容易に応 用できる。
発明は、合成画像を其れらの絵素の特長に基づいて分類する方法も含んでいる。
方法は、適切なソフトウェアを用いてコ／ビニータ１６で実施されるか、または 手計算に依って決定されると考えられる。分類のために、合成画像上で対象とな る領域の特定の絵素が識別される。絵素の合成カラーはＲＧＢチャンネルの各々 のカラー関与比率を識別するために分析され、且つ各々画像の平均強度値も特定 のカラーを生成するために分析される。イメージ・プロカラー（ＭｅｄｉａＣｙ ｂｅｒｎｅｔ　１ｃａ）のように、広く用いられているソフトウェアはＲＧＢ関 与の自動分析を可能にする。例えば、純粋で明るい黄色の絵素は、緑と赤の等し い関与を任意の青の関与なしに示すと思われる。これらの比率に基づいて、合成 を形成する最初の単色画像の各々の比例する影響を考慮しなければならない、ま た、この情報はカラー係数テーブルから知られる。これは、カラー係数テーブル を生成する際に決定される其の逆の計算に単純になる。例えば、緑と赤は、青が 何も実施していなかった、等しい関与を与える前述の黄色の絵素の場合、合成が Ｇ＝１００と指定されたＴ、−！！み設定された画像とＲ＝　＋　００と指定さ れた１２−重み設定された画像から構成していたと決定された時に、類似の強度 を最初の灰色色調画像に有していたＴ、とＴ２の組織がこの絵素に関与したと決 定される。平均強度値をプロットで示す度数分布図は、この特性を工、とＴ２の 両方にもつことができる組織が濾胞だったことを示す。代表的な分類が、例と図 に図示されるように、各々パルス・シーケンスと合成カラーに対して与えられて いる。
発明は図解を参照して説明されてきた。また、用いられた用語は、制限するより 、むしろ説明する言葉の性格になることを意図されている。
明らかに、本発明の数多くの修正と変更は前述の考案を鑑みて可能である。
従って、参照数字は単純に便宜上のものであり且つ任意の状態で限定するもので ない添付の請求の輯囲内で、発明は、特に説明された以外の別の方式で実施され ると思われる。
浄ｇ！（内容に変更なし） ニア ｉｇ−Ｉ １ｇ−２ 浄書（内容に変更なし） しｍ 浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変更なしン 選択された組織のための平均絵素信号強度のプロット浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変更なし） Ｆｉｇ−１６Ｂ フロントページの続き （５１）　ｉｎｔ、　Ｃ１，６識別記号　庁内整理番号Ｇ　Ｏ６Ｔ　１１００ ９２８７−５Ｌ ８２０３−２Ｇ Ｉ ＧＯ６Ｆ　１５／６２　３９０　８ ＧＯＩＲ３３／２２

Claims (21)

    【特許請求の範囲】
  1. １．単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成する 方法に於いて、 複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を複数の予め設定されたパルス ・シーケンスで得て、組織ボックセルの空間位置と対比識別のデータを、変動さ れる強度を有する絵素の形式で与え、類似の組織を示す各々画像に於いて対象と なろ選択された領域を識別し、各々画像に対して対象となる各々領域内部の絵素 の平均信号強度をプロットで描くことを特徴にし、 異なる単色のカラーを画像の各々に、信号強度と、複数の画像から形成された合 成画像の希望された最終的なカラー描写に基づいて指定し、各々画像に指定され た単色のカラーをもつ複数の灰色色調画像を、変動する色相と彩度と強度の絵素 を有する単一の合成画像に、最初の灰色色調画像の強度と半自然状態の解剖学的 外観を有する合成画像を形成する指定された単色のカラーに基づいて組み合わせ るステップを備えている、前記の方法。
  2. ２．複数の灰色色調画像の単色のカラー画像を、単色のカラーを各々画像に於い て変動される彩度と強度を有する絵素を形成する其の各々画像に対して重ね合わ せることに依って生成することを更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
  3. ３．単色カラーの指定が、各々画像に対する指定が単色のカラーを各々画像に対 して示すために、主な赤と緑と青のカラーの係数値を生成することを含んでいる 、請求項１に記載の方法。
  4. ４．異なろ単色を各々全体の画像に加えることに依って、スピン反響画像の単色 の画像を生成することを更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
  5. ５．Ｔ１−重み設定された画像を生成して縦方向の緩和率特性を得て、なおかつ 、殆ど等しい係数の赤と緑と青を有する単色のカラーを指定することを更に含ん でいる、請求項４に記載の方法。
  6. ６．Ｔ２−重み設定された画像を生成して横方向の緩和率特性を得て、なおかつ 、赤と青に関して最大係数の緑を有する単色のカラーを指定することを更に含ん でいる、請求項４に記載の方法。
  7. ７．陽子密度重み設定された画像を生成して陽子密度と流速と方向特性を得て、 なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定することを 更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
  8. ８．勾配反響画像を生成して流れ特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大係 数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項４に記載 の方法。
  9. ９．Ｔ２−重み設定された画像を生成して横方向の緩和率特性を得て、なおかつ 、赤と青に関して最大係数の緑を有する単色のカラーを指定することを更に含ん でいる、請求項５に記載の方法。
  10. １０．陽子密度重み設定された画像を生成して陽子密度と流速と方向特性を得て 、なおかつ、緑と青に関して最大係数の赤を有する単色のカラーを指定すること を更に含んでいる、請求項９に記載の方法。
  11. １１．勾配反響画像を生成して流れ特性を得て、なおかつ、緑と青に関して最大 係数の赤を有する単色のカラーを指定することを更に含んでいる、請求項１０に 記載の方法。
  12. １２．最終的なカラーの外観を、対象となる選択された領域の期待された理想的 なカラーに基づいて決定し、なおかつ、各々画像に依って生成された対象となる 主な領域を決定し、同じことを理想的なカラーと関連付けることを更に含んでい る、請求項１に記載の方法。
  13. １３．対象となる主な領域を有する画像を、理想的なカラー合成表現のために選 択された原色の大きな係数値に指定することを更に含んでいる、請求項１２に記 載の方法。
  14. １４．単一のカラー合成画像を複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成す る方法に於いて、 複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を複数の予め設定されたパルス ・シーケンスで得て、組織ボックセルの空間位置と対比識別のデータを、変動さ れる強度を有する絵素の形式で与え、類似の組織を示す各々画像に於いて対象と なる選択された領域を識別し、各々画像に対して対象となる各々領域内部の絵素 の平均信号強度を決定し、異なる単色のカラーを画像の各々に、信号強度と、複 数の画像から形成された合成画像の希望された最終的なカラー描写に基づいて指 定し、そこに指定された単包のカラーをもつ複数の単色の画像を、希望されたカ ラーの解剖学的外観を有する合成画像を形成する変動する免相と彩度と強度の絵 素を有する単一の合成画像に組み合わせるステップを備えている、前記の方法。
  15. １５．単色カラーの指定は、各々画像に対する指定が異なる単色のカラーを各々 画像に対して示すために、主な赤と緑と青のカラーの係数値を生成することを含 んでいる、請求項１４に記載の方法。
  16. １６．最終的なカラーの外顴を、対象となる選択された領域の期待された理想的 なカラーに基づいて決定し、なおかつ、各々画像に依って生成された対象となる 主な領域を決定し、同じことを理想的なカラーと関連付けることを更に含んでい る、請求項１５に記載の方法。
  17. １７．対象となる主な領域を有すろ画像を、理想的なカラー合成表現のために選 択された原色の大きな係数値に指定することを更に含んでいる、請求項１６に記 載の方法。
  18. １８．単一のカラー合成画像を複数の多重パラメークー磁気共振画像から生成す る装置に於いて、 複数の空間に配置された灰色色調の磁気共振画像を複数の予め設定されたパルス ・シーケンスで得て、組織ボックセルの空間位置と対比識別のデータを、変動さ れる強度を有する絵素の形式で与えるための画像作成手段（１２）を搭載してい て、複数の灰色色調画像を受信するために、各々画像に対して対象となる選択さ れた領域の平均信号強度を識別するために、異なる単色のカラーを前記の画像の 各々に強度とパルス・シーケンスに基づいて関連付けるために、単色のカラーと 各々画像を組み合わせて半自然状態の解剖学的外観を有する単一の合成画像を生 成するためのプロセッサー手段（１６）を特徴にする、前記の装置。
  19. １９．灰色色調と色付けられた合成画像のグラフィック図解を表示するための表 示手段（１８）を含んでいることを更に特徴にする、請求項１８に記載の装置。
  20. ２０．平均信号強度に基づいて各々独自の画像に対する赤と緑と青のカラー指定 とパルス・シーケンスの組み合わせを識別する複数のカラー係数値テーブルを記 憶するための記憶手段（１７）を含んでいる前記のプロセッサー手段（１６）を 更に特徴にする、請求項１９に記載の装置。
  21. ２１．複数の多重パラメーター磁気共振画像から生成された単一のカラー合成画 像を分析する方法に於いて、 合成画像に於いて対象となる領域を識別し、対象となる選択された領域の赤と緑 と青の比例するカラーの関与を識別し、各々画像に依って与えられた対象となる 領域のカラー合成画像と平均信号強度の生成のために各々独自の画像に最初に指 定されていたカラー係数値を分析し、対象となる分析される領域に関連する潜在 する解剖学的、生理学的、または病理学的な特長を、合成を生成していた画像と 各々カラーの関与から比例する影響に基づいてリストするステップを含んでいる 、前記の方法。
JP51863193A 1992-04-21 1993-04-16 磁気共振画像作成カラー合成 Expired - Fee Related JP3549527B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US07/871,406 US5332968A (en) 1992-04-21 1992-04-21 Magnetic resonance imaging color composites
US871,406 1992-04-21
PCT/US1993/003600 WO1993021543A1 (en) 1992-04-21 1993-04-16 Magnetic resonance imaging color composites

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH07505805A true JPH07505805A (ja) 1995-06-29
JP3549527B2 JP3549527B2 (ja) 2004-08-04

Family

ID=25357379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP51863193A Expired - Fee Related JP3549527B2 (ja) 1992-04-21 1993-04-16 磁気共振画像作成カラー合成

Country Status (8)

Country Link
US (2) US5332968A (ja)
EP (1) EP0637387B1 (ja)
JP (1) JP3549527B2 (ja)
AT (1) ATE159821T1 (ja)
CA (1) CA2133988C (ja)
DE (1) DE69314948T2 (ja)
MX (1) MX9302328A (ja)
WO (1) WO1993021543A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012081278A (ja) * 2010-10-13 2012-04-26 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置、磁気共鳴イメージング方法及び画像表示装置
JP2014054565A (ja) * 2009-09-30 2014-03-27 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置、および、表示処理システム
WO2014168033A1 (ja) * 2013-04-08 2014-10-16 国立大学法人京都大学 磁気共鳴イメージング装置

Families Citing this family (94)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IT1250094B (it) * 1991-09-12 1995-03-30 Consiglio Nazionale Ricerche Metodo di visualizzazione a colori composti di immagini quantitative di parametri tissutali, in risonanzna magnetica nucleare.
US6415048B1 (en) * 1993-10-12 2002-07-02 Schneider Medical Technologies, Inc. Compositional analysis system
US6016137A (en) * 1995-01-30 2000-01-18 International Business Machines Corporation Method and apparatus for producing a semi-transparent cursor on a data processing display
JPH08285799A (ja) * 1995-04-11 1996-11-01 Jeol Ltd 面分析装置
US7110587B1 (en) * 1995-05-31 2006-09-19 Ge Medical Systems Israel Ltd. Registration of nuclear medicine images
US6151404A (en) 1995-06-01 2000-11-21 Medical Media Systems Anatomical visualization system
JP3355596B2 (ja) * 1995-06-06 2002-12-09 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション グラフィックス装置および表示方法
US5854620A (en) * 1995-06-23 1998-12-29 Cirrus Logic, Inc. Method and apparatus for converting monochrome pixel data to color pixel data
IL119283A0 (en) * 1996-09-19 1996-12-05 Elscint Ltd Adaptive filtering
US5883984A (en) * 1996-10-03 1999-03-16 Silicon Integrated Systems Corp. Method and apparatus for contrast enhancement of color images
US5900732A (en) * 1996-11-04 1999-05-04 Mayo Foundation For Medical Education And Research Automatic windowing method for MR images
US5860921A (en) * 1997-04-11 1999-01-19 Trustees Of The University Of Pennyslvania Method for measuring the reversible contribution to the transverse relaxation rate in magnetic resonance imaging
US6115485A (en) * 1997-10-06 2000-09-05 General Electric Company Introducing reduced data set information into a primary image data set
DE19861430B4 (de) * 1997-10-06 2008-05-15 General Electric Co. Verfahren und System zur Wiedergabe verbesserter Bilddaten
US6765570B1 (en) 1998-07-21 2004-07-20 Magic Earth, Inc. System and method for analyzing and imaging three-dimensional volume data sets using a three-dimensional sampling probe
US6738499B1 (en) 1998-11-13 2004-05-18 Arch Development Corporation System for detection of malignancy in pulmonary nodules
DE69924645T2 (de) * 1998-11-13 2006-03-02 Cellomics, Inc. Verfahren und system zum effizienten gewinnen und speichern von experimentellen daten
WO2000030021A1 (en) * 1998-11-13 2000-05-25 Arch Development Corporation System for detection of malignancy in pulmonary nodules
US6535623B1 (en) * 1999-04-15 2003-03-18 Allen Robert Tannenbaum Curvature based system for the segmentation and analysis of cardiac magnetic resonance images
JP2001148776A (ja) * 1999-11-18 2001-05-29 Canon Inc 画像処理装置及び方法及び記憶媒体
US6584216B1 (en) * 1999-11-23 2003-06-24 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Method for standardizing the MR image intensity scale
WO2001082593A1 (en) * 2000-04-24 2001-11-01 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Apparatus and method for color image fusion
US7006085B1 (en) * 2000-10-30 2006-02-28 Magic Earth, Inc. System and method for analyzing and imaging three-dimensional volume data sets
JP4164225B2 (ja) * 2000-11-07 2008-10-15 理想科学工業株式会社 画像形成システム、画像形成装置、及び画像形成プログラム
US7125335B2 (en) * 2000-12-08 2006-10-24 Igt Casino gambling system with biometric access control
US6690820B2 (en) * 2001-01-31 2004-02-10 Magic Earth, Inc. System and method for analyzing and imaging and enhanced three-dimensional volume data set using one or more attributes
WO2002061463A1 (en) * 2001-01-31 2002-08-08 Magic Earth, Inc. System and method for analyzing and imaging an enhanced three-dimensional volume data set using one or more attributes
US6694046B2 (en) 2001-03-28 2004-02-17 Arch Development Corporation Automated computerized scheme for distinction between benign and malignant solitary pulmonary nodules on chest images
US6813373B1 (en) * 2001-04-03 2004-11-02 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Image segmentation of embedded shapes using constrained morphing
US6804384B2 (en) * 2001-06-12 2004-10-12 Mclean Hospital Corporation Color magnetic resonance imaging
GB0122049D0 (en) * 2001-09-12 2001-10-31 Nycomed Imaging As Method
US7155043B2 (en) * 2001-11-21 2006-12-26 Confirma, Incorporated User interface having analysis status indicators
US6956373B1 (en) * 2002-01-02 2005-10-18 Hugh Keith Brown Opposed orthogonal fusion system and method for generating color segmented MRI voxel matrices
US7136516B2 (en) * 2002-01-25 2006-11-14 General Electric Company Method and system for segmenting magnetic resonance images
US20030165263A1 (en) * 2002-02-19 2003-09-04 Hamer Michael J. Histological assessment
DE10224756B4 (de) * 2002-06-04 2009-07-30 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung einer kombinierten Parameterkarte
US20040208385A1 (en) * 2003-04-18 2004-10-21 Medispectra, Inc. Methods and apparatus for visually enhancing images
US7893957B2 (en) * 2002-08-28 2011-02-22 Visual Intelligence, LP Retinal array compound camera system
US8994822B2 (en) 2002-08-28 2015-03-31 Visual Intelligence Lp Infrastructure mapping system and method
US8483960B2 (en) * 2002-09-20 2013-07-09 Visual Intelligence, LP Self-calibrated, remote imaging and data processing system
US6928194B2 (en) * 2002-09-19 2005-08-09 M7 Visual Intelligence, Lp System for mosaicing digital ortho-images
USRE49105E1 (en) 2002-09-20 2022-06-14 Vi Technologies, Llc Self-calibrated, remote imaging and data processing system
US7727153B2 (en) * 2003-04-07 2010-06-01 Sonosite, Inc. Ultrasonic blood vessel measurement apparatus and method
JP2005152114A (ja) * 2003-11-21 2005-06-16 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc Ｍｒｉ方法およびｍｒｉ装置
JP4242796B2 (ja) * 2004-03-12 2009-03-25 パナソニック株式会社 画像認識方法及び画像認識装置
WO2006023354A1 (en) * 2004-08-18 2006-03-02 Virtualscopics, Llc Use of multiple pulse sequences for 3d discrimination of sub-structures of the knee
US9924887B2 (en) * 2004-08-30 2018-03-27 Toshiba Medical Systems Corporation Medical image display apparatus
US7532214B2 (en) * 2005-05-25 2009-05-12 Spectra Ab Automated medical image visualization using volume rendering with local histograms
US7689265B2 (en) * 2005-10-19 2010-03-30 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for the joint evaluation of multi phase MR marrow images
US8041129B2 (en) * 2006-05-16 2011-10-18 Sectra Ab Image data set compression based on viewing parameters for storing medical image data from multidimensional data sets, related systems, methods and computer products
US20080004520A1 (en) * 2006-06-15 2008-01-03 Theriault Richard H System for and method of diagnostic coding using medical image data
JP2008006191A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Fujifilm Corp 画像処理装置
JP4464373B2 (ja) * 2006-07-12 2010-05-19 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー Ｍｒｉ装置
JP5015568B2 (ja) * 2006-12-12 2012-08-29 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 位相変化融合画像表示方法および装置
US7830381B2 (en) * 2006-12-21 2010-11-09 Sectra Ab Systems for visualizing images using explicit quality prioritization of a feature(s) in multidimensional image data sets, related methods and computer products
US7906964B2 (en) * 2007-01-29 2011-03-15 New York University Method and system for determining acquisition parameters associated with magnetic resonance imaging for a particular measurement time
US7818042B2 (en) * 2007-08-20 2010-10-19 Mastercolors LLC Method and apparatus for uniquely identifying tissue pathology
EP2201525B1 (en) * 2007-10-15 2013-06-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Visualization of temporal data
US20090143668A1 (en) * 2007-12-04 2009-06-04 Harms Steven E Enhancement of mri image contrast by combining pre- and post-contrast raw and phase spoiled image data
US8289329B2 (en) * 2008-04-25 2012-10-16 Marcel Warntjes Visualization of quantitative MRI data by quantitative tissue plot
KR20090120159A (ko) * 2008-05-19 2009-11-24 삼성전자주식회사 영상합성장치 및 영상합성방법
JP5591493B2 (ja) * 2008-07-17 2014-09-17 株式会社東芝 磁気共鳴イメージング装置
US20110237929A1 (en) * 2008-09-05 2011-09-29 Zhengrong Liang Bladder wall thickness mapping for tumor detection
US8469401B2 (en) 2009-02-23 2013-06-25 Amsafe, Inc. Seat harness pretensioner
TWI381321B (zh) * 2009-04-30 2013-01-01 Ind Tech Res Inst 重組多張影像與辨識方法以及影像擷取與辨識系統
US9047674B2 (en) * 2009-11-03 2015-06-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Structured grids and graph traversal for image processing
US9720062B2 (en) * 2010-03-03 2017-08-01 Brain Research Institute Foundation Pty Ltd. Image processing system
TW201137787A (en) * 2010-04-27 2011-11-01 Chin Yueh Co Ltd System for enhancing comparative and colorized medical images
US8542875B2 (en) * 2010-09-17 2013-09-24 Honeywell International Inc. Image processing based on visual attention and reduced search based generated regions of interest
US9720065B2 (en) 2010-10-06 2017-08-01 Aspect Magnet Technologies Ltd. Method for providing high resolution, high contrast fused MRI images
US9167988B2 (en) * 2010-10-13 2015-10-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging apparatus and method for color-coding tissue based on T1 values
USRE47604E1 (en) * 2010-10-13 2019-09-17 Toshiba Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging apparatus and method for color-coding tissue based on T1 values
KR101783259B1 (ko) * 2010-12-31 2017-10-10 삼성디스플레이 주식회사 데이터 보상 방법 및 이를 수행하는 데이터 보상 장치 및 상기 데이터 보상 장치를 포함하는 표시 장치
US9230308B2 (en) * 2011-06-30 2016-01-05 Weyerhaeuser Nr Company Method and apparatus for removing artifacts from aerial images
CN104169945B (zh) * 2012-01-11 2017-08-08 电子慕泽雷帕里公司 对图像中的对象的两级分类
US20130322713A1 (en) * 2012-05-29 2013-12-05 Isis Innovation Ltd. Color map design method for assessment of the deviation from established normal population statistics and its application to quantitative medical images
US20130322712A1 (en) * 2012-06-05 2013-12-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for Comparing Medical Images
US9022483B2 (en) 2012-06-07 2015-05-05 Shield Restraint Systems, Inc. Seatbelt buckle tongue assembly
EP2958453A4 (en) 2013-02-19 2016-07-27 Amsafe Inc BUCKET ASSEMBLIES WITH LIFTING CLOSURES AND ASSOCIATED METHODS AND SYSTEMS
US9277788B2 (en) 2013-02-19 2016-03-08 Amsafe, Inc. Dual release buckle assemblies and associated systems and methods
KR101604812B1 (ko) 2014-01-15 2016-03-18 삼성전자주식회사 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법
EP3096688A1 (en) * 2014-01-24 2016-11-30 Koninklijke Philips N.V. System and method for three-dimensional quantitative evaluation of uterine fibroids
US10089729B2 (en) * 2014-04-23 2018-10-02 Toshiba Medical Systems Corporation Merging magnetic resonance (MR) magnitude and phase images
WO2015173817A2 (en) 2014-05-13 2015-11-19 Aspect Imaging Ltd. Protective and immobilizing sleeves with sensors, and methods for reducing the effect of object movement during MRI scanning
US9775410B2 (en) 2014-12-16 2017-10-03 Shield Restraint Systems, Inc. Web adjusters for use with restraint systems and associated methods of use and manufacture
AU2016331301A1 (en) 2015-10-02 2018-04-12 Shield Restraint Systems, Inc. Load indicators for personal restraint systems and associated systems and methods
US10604259B2 (en) 2016-01-20 2020-03-31 Amsafe, Inc. Occupant restraint systems having extending restraints, and associated systems and methods
US9814282B2 (en) 2016-02-02 2017-11-14 Shield Restraint Systems, Inc. Harsh environment buckle assemblies and associated systems and methods
AU2018219223A1 (en) 2017-02-07 2019-08-29 Shield Restraint Systems, Inc. Web adjuster
JP6979151B2 (ja) * 2017-05-26 2021-12-08 富士フイルムヘルスケア株式会社 磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴画像処理方法
EP3346450A1 (en) * 2017-10-09 2018-07-11 Siemens Healthcare GmbH Method for visualising a medical image data set, system for visualising a medical image data set, computer program product and computer-readable medium
EP3776055A1 (en) 2018-04-12 2021-02-17 Life Technologies Corporation Apparatuses, systems and methods for generating color video with a monochrome sensor
WO2020252784A1 (zh) * 2019-06-21 2020-12-24 西门子股份公司 电力负荷数据的预测方法、装置及存储介质
DE102019132514B3 (de) * 2019-11-29 2021-02-04 Carl Zeiss Meditec Ag Optisches Beobachtungsgerät sowie Verfahren und Datenverarbeitungssystem zum Ermitteln von Informationen zum Unterscheiden zwischen Gewebeflüssigkeitszellen und Gewebezellen

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4694250A (en) * 1985-02-27 1987-09-15 Yokogawa Electric Corporation Nuclear magnetic resonance imaging device
JPS628193A (ja) * 1985-07-04 1987-01-16 インタ−ナショナル　ビジネス　マシ−ンズ　コ−ポレ−ション カラー画像表示装置
US4789831A (en) * 1985-08-20 1988-12-06 North American Philips Corporation Producing pseudocolor magnetic resonance images
JP2696211B2 (ja) * 1987-04-20 1998-01-14 株式会社日立製作所 濃淡画像からのパターン認識方法及び装置
DE3854753T2 (de) * 1987-08-03 1996-08-08 American Film Tech Einrichtung und Verfahren zur Farbbildverbesserung.
US4998165A (en) * 1989-03-17 1991-03-05 Picker International, Inc. Software invisible selective monochrome to color signal converter for medical diagnostic imaging
IT1250094B (it) * 1991-09-12 1995-03-30 Consiglio Nazionale Ricerche Metodo di visualizzazione a colori composti di immagini quantitative di parametri tissutali, in risonanzna magnetica nucleare.

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014054565A (ja) * 2009-09-30 2014-03-27 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置、および、表示処理システム
JP2012081278A (ja) * 2010-10-13 2012-04-26 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置、磁気共鳴イメージング方法及び画像表示装置
WO2014168033A1 (ja) * 2013-04-08 2014-10-16 国立大学法人京都大学 磁気共鳴イメージング装置
JP2014217743A (ja) * 2013-04-08 2014-11-20 国立大学法人京都大学 磁気共鳴イメージング装置
US10274558B2 (en) 2013-04-08 2019-04-30 Kyoto University Magnetic resonance imaging apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
EP0637387B1 (en) 1997-10-29
JP3549527B2 (ja) 2004-08-04
EP0637387A4 (en) 1995-06-07
WO1993021543A1 (en) 1993-10-28
DE69314948D1 (de) 1997-12-04
DE69314948T2 (de) 1998-06-04
US5410250A (en) 1995-04-25
MX9302328A (es) 1994-03-31
CA2133988A1 (en) 1993-10-28
US5332968A (en) 1994-07-26
CA2133988C (en) 2001-11-06
ATE159821T1 (de) 1997-11-15
EP0637387A1 (en) 1995-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH07505805A (ja) 磁気共振画像作成カラー合成
US6956373B1 (en) Opposed orthogonal fusion system and method for generating color segmented MRI voxel matrices
Cline et al. 3D reconstruction of the brain from magnetic resonance images using a connectivity algorithm
Cline et al. 3D surface rendered MR images of the brain and its vasculature
JP4980723B2 (ja) 画像生成方法及び画像生成装置
US20090096807A1 (en) Systems and methods for image colorization
EP0213666A1 (en) Method and apparatus for displaying a single parameter image
EP0649117A2 (en) Method for providing medical images
US6580936B2 (en) Coloring method and apparatus for multichannel MRI imaging process
Pizer et al. Color display in ultrasonography
US7818042B2 (en) Method and apparatus for uniquely identifying tissue pathology
CN102419867A (zh) 一种图像的润色方法
JP4285037B2 (ja) 肌のシミュレーション画像の形成方法
Kundel Visual cues in the interpretation of medical images
Silverstein et al. Automatic perceptual color map generation for realistic volume visualization
Brown et al. Generation of color composites for enhanced tissue differentiation in magnetic resonance imaging of the brain
US11580626B1 (en) Computer apparatus and methods for generating color composite images from multi-echo chemical shift-encoded MRI
JP2594896B2 (ja) 画像彩色方法
Brown et al. Composite and classified color display in MR imaging of the female pelvis
Levin et al. Musculoskeletal tumors: improved depiction with linear combinations of MR images.
Kumar et al. Automatic Colour Transfer Function Generation and 3D Reconstruction of DICOM Images
Wu et al. Color image fidelity assessor
Kamman et al. Multiple-Feature Color Display For MR Images
Brown et al. Tomographic abdominal anatomy with magnetic resonance color composites
Cagnoni et al. Computer-Assisted Integration and Display of Diagnostic Features in MR Spin Echo Multi Echo Sequences

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040213

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: 20040330

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20040421

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080430

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090430

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100430

Year of fee payment: 6

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100430

Year of fee payment: 6

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110430

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120430

Year of fee payment: 8

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees