JPWO2013147013A1 - Ｍｒ画像からのｐｅｔ吸収補正画像生成方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
ＭＲ画像からＰＥＴ吸収補正画像を生成する際に、ＭＲＩで撮像したＭＲ画像を、画素値により領域分割し、放射線の線減弱係数が均一とみなせる領域の放射線吸収補正値は既存の放射線吸収補正テーブルを参照し、放射線の減弱係数が異なる複数の組織を含む領域の放射線吸収補正値は標準画像を参照して求める。これにより、ＭＲ画像で画素値が同等であるが放射線の減弱係数が異なる組織を区別することが可能で、個人差や、占拠性病変（癌、膿瘍など）や臓器欠損などの病変部にも対応できるＰＥＴ吸収補正画像を生成する。
Description
本発明は、ＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法及びコンピュータプログラムに係り、特に、ＭＲ画像からＰＥＴ吸収補正画像を生成する際に、高精度なＰＥＴ吸収補正画像が作成可能な、ＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法、及び、この方法を実行させるためのコンピュータプログラムに関する。
近年、Ｘ線ＣＴ（computed tomography)やＭＲＩ（magnetic resonance imaging）などの低侵襲で人体内部を観察できる検査装置が広く普及し、医療診断に大きく貢献をしている。これらの装置は主に生体の組織構造を断層像やボリュームデータとして可視化した形態画像を提供する。これに対し、ＰＥＴ（positron emission tomography）やＳＰＥＣＴ（single photon emission CT）に代表される核医学イメージングは、ブドウ糖消費量、局所血流量、酸素消費量、神経伝達物質の受容体分布などの生理学的機能情報を定量的に可視化した機能画像を提供する装置であり、近年の癌、痴呆症、動脈硬化性疾患などの疾病の増加とともに、研究や臨床での普及が進んでいる。さらに、ＰＥＴは生体分子の挙動を画像化する分子イメージング研究を推進する有力な手法として注目されている。
近年、ＰＥＴとＸ線ＣＴが同時に撮影可能なＰＥＴ／ＣＴが開発され、臨床の場に普及している。これにより、生体機能と体内組織を照らし合わせた診断が可能となった。例えば、ＰＥＴによる癌の診断では、腫瘍部分のみが高信号で出力されるため、腫瘍がどの臓器にあるかがわかりにくい場合がある。そこで、臓器の形態を見ることに優れたＸ線ＣＴとの重ね合わせが役立つ。
最近では、Ｘ線ＣＴと組み合わせるのではなく、ＭＲＩと組み合わせて診断するＰＥＴ／ＭＲＩが注目されている。ＭＲＩは高い空間分解能で生体をみることができるのみならず、Ｘ線ＣＴより軟部組織のコントラストに優れていること、血行動態のイメージングやＭＲ分光法による代謝産物濃度測定といった機能画像を取得できるといった特長を有する。また、ＰＥＴ／ＭＲＩはＰＥＴ／ＣＴで課題とされている被曝を回避できるなど、多くの利点があるため実現に多くの期待が寄せられている（非特許文献１参照）。
ＰＥＴ装置は放射性薬剤から放出される消滅放射線が検出器に到達することから情報を得ている。ＰＥＴ画像再構成の際、１８０度方向に放出される消滅放射線検出データを使用するが、この消滅放射線は体の様々な組織を通って検出器に到達するまでの間に吸収を受ける。そのため、被検体の深部では大きく定量性が乱れてしまう。定量的な薬剤分布を得るためには消滅放射線の吸収を補正する必要がある。従来のＰＥＴ画像再構成における吸収補正に必要な放射線吸収画像(μマップ)の作成は、ＰＥＴのデータ収集とは別の図１に例示するような、被検体１０の周りに線源１２を回転させながら検出器１４で検出する透過計測（トランスミッションスキャンと称する）に基づいて行われている（特許文献１〜３参照）。また、ＰＥＴ／ＣＴでの減弱補正は、上記のトランスミッションスキャンを行うことなく、Ｘ線ＣＴ画像からμマップに変換することが日常的に行われている。
一方、ＭＲＩは組織のプロトン（水素原子核）から得られる信号を収集するため、直接的に各組織の放射線吸収率を得ることができず、現在のＰＥＴ／ＭＲＩの設計概念には、Ｘ線ＣＴと同様の透過線源は含まれていないため、トランスミッションスキャンに代わるμマップの作成法が必要となる。
そこで、これまでにＭＲ画像を使用したμマップの作成法として、図２に例示する如く、ＭＲ画像ｍを組織毎、例えば高信号領域（軟組織）、中信号領域（水）、低信号領域（空気・骨）に領域分割し、組織固有のμ値を代入してμマップを作成する領域分割法（非特許文献２、３、４参照）と、図３に例示する如く、標準画像（標準ＭＲ画像ｍｓや標準μマップμｓ）を患者のＭＲ画像ｍに合うようにアフィン変換等を用いて変形する標準画像参照法（非特許文献５、６参照）が提案されている。
Bernd Pichler, Bernhard Scholkopf and Thomas Beyer Matthias Hofmann, "Towards quantitative PET/MRI: a review of MR-based attenuation correction techniques," EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING, vol. 36(Supplement 1), pp. 93-104, Mar. 2009.
E. RotaKops, P. Qin, M. Mueller-Veggian, and H. Herzog, "Attenuation Correction of PET Scanning Based on MR Images," Nucl. Sci. Symp. & Med. Imag. Conference, 10-11 2006.
E. Rota Kops and H. Herzog, "Towards an MRI based attenuation correction for brain MR-PET," 2007 BrainPET Conference, May 2007.
H. Zaidi, M.-L. Montandon, and D. O. Slosman, "Magnetic resonance imaging-guided attenuation and scatter corrections in threedimensional brain positron emission tomography," Med. Phys., vol. 30, pp. 937-948, 2003.
Marie-Louise Montandon and Habib Zaidi, "Atlas-guided non-uniform attenuation correction in cerebral 3D PET imaging," Neuroimage, vol. 25, no. 1, pp. 278-286, Mar. 2005.
Marie-Louise Montandon and Habib Zaidi, "Quantitative analysis of template-based attenuation compensation in 3D brain PET," Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 31, pp. 28-38, Jan. 2007.
しかしながら、前者の領域分割法は、図２中に例示した如く、μ値が大きく異なる組織(例の場合では骨と空気)が、ＭＲ画像では共に低信号であるため区別できないという問題点がある。また、軟組織と同等のμ値を持つ血液 も空気や骨と区別できないことがある。
一方後者の標準画像参照法は、図３中に例示した如く、個人差や、占拠性病変（癌、膿瘍など）や臓器欠損などの病変部には対応できないという問題点を有していた。
本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされたもので、μ値が大きく異なる組織を区別することが可能で、個人差や、占拠性病変（癌、膿瘍など）や臓器欠損などの病変部にも対応できるＰＥＴ吸収補正画像を生成することを課題とする。
本発明は、ＭＲ画像からＰＥＴ吸収補正画像を生成する際に、ＭＲＩで撮像したＭＲ画像を、画素値により領域分割し、放射線の線減弱係数が均一とみなせる領域の放射線吸収補正値は既存の放射線吸収補正値テーブルを参照して求め、放射線の線減弱係数が異なる複数の組織を含む領域の放射線吸収補正値は標準画像を参照して求めることにより前記課題を解決したものである。
ここで、前記標準画像を参照する際に、標準画像を被検者のＭＲ画像に合わせて変形することができる。
又、前記標準画像の参照を、体組織全体の画像又は体組織の一部の組織の画像により行うことができる。
又、前記標準画像を、ＰＥＴ吸収補正画像又はＣＴ画像又はＵＴＥ画像とすることができる。ここでＵＴＥ画像とは、超短エコー時間(Ultra short TE)で撮像したMRI画像をもとに作成可能な、骨が高信号値を呈する画像である。
又、前記ＭＲ画像と標準画像の分解能を合わせることができる。
又、前記放射線吸収補正値テーブルと標準画像の少なくともいずれか一方は、被験者の個人情報(ＤＮＡ、年齢、性別、身長、体重、出身地、居住地、病歴)をもとに改変できる。
又、前記放射線吸収補正値テーブルと標準画像の少なくともいずれか一方は、被験者本人の放射線吸収補正値あるいはＰＥＴ吸収補正画像又はＣＴ画像又はＵＴＥ画像を繰り返し使うこともできる。
本発明は、又、コンピュータに、前記いずれかに記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラムを提供するものである。
本発明によれば、ＭＲ画像の画素値を参照して放射線吸収補正値
（μ値とも称する）の違いを区別できる領域（例えば高信号領域である軟組織と中信号領域である水）には領域分割法により組織固有のμ値を代入し、ＭＲ画像の画素値では区別できない領域(例えば骨と空気を含む低信号領域)には標準画像参照法により標準画像を参照してμ値を求めるようにしたので、ＭＲ画像の画素値では区別できない領域に正確なμ値を割り当てながら、個人差や脳の欠損部分などの病変部にも対応することが可能となる。
（μ値とも称する）の違いを区別できる領域（例えば高信号領域である軟組織と中信号領域である水）には領域分割法により組織固有のμ値を代入し、ＭＲ画像の画素値では区別できない領域(例えば骨と空気を含む低信号領域)には標準画像参照法により標準画像を参照してμ値を求めるようにしたので、ＭＲ画像の画素値では区別できない領域に正確なμ値を割り当てながら、個人差や脳の欠損部分などの病変部にも対応することが可能となる。
以下図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
本発明の第１実施形態は、図４に示す様な手順で実施される。
即ち、まずステップＳ１００で、従来の領域分割法と同様にＭＲ画像ｍを取得する。
次いで、ステップＳ１１０で、ＭＲ画像の画素値に基づいて、図５に例示する如く、例えば軟組織に対応する高信号領域、水に対応する中信号領域、空気と骨に対応する低信号領域に分割する。
次いで、ステップＳ１２０で、各信号領域について、それが線減弱係数の異なる複数の組織を含む領域であるか否かを判定する。判定結果が否であり、例えば軟組織に対応する高信号領域、又は、水に対応する中信号領域であると判定されるときには、高信号領域に軟組織の線減弱係数（例えばμ＝０．０９５）、中信号領域に水の線減弱係数（例えばμ＝０．０９７）を割り当てる。
一方、ステップＳ２００で、図３に示した従来の標準画像参照法と同様に、標準ＭＲ画像ｍｓと標準線減弱画像μｓのデータベース２０を用いて、ステップＳ１００で取得したＭＲ画像ｍの位置合わせを行うためのｍ＝Ｆ{ｍｓ｝となる変換Ｆ｛｝を求める。
次いでステップＳ２１０で、同様に標準線減弱画像の形状変換μ＝Ｆ{μｓ｝を行う。
ステップＳ１２０の判定結果が正であり、線減弱係数の異なる複数の組織を含む領域、例えば空気と骨の区別ができない低信号領域であると判断されるときは、ステップＳ３００に進み、ステップＳ２１０で形状変換した標準線減弱画像μｓの画素値を低信号領域に割り当てることにより、空気と骨に異なる線減弱係数を割り当てる。
なお、第１実施形態で取得されるＭＲ画像と線減弱画像は分解能に差があるため、そのまま合成したのでは見にくくなる恐れがある。そこで、このような問題点を解決した第２実施形態を図６に示す。
本実施形態では、第１実施形態と同様の処理の過程で、ステップＳ１４０において、分解能の高いＭＲ画像に対して、ぼかしを加えて、線減弱画像と同程度の分解能となるようにしている。ステップＳ１４０のぼかしは、ステップＳ１３０の直後、かつ最終的な標準画像のμ値当てはめ前であれば利用可能である。
本実施形態によれば、ステップＳ１３０の結果（線減弱画像）と標準画像（ＭＲ画像）の分解能が統一されるので、正確な画像を表示することが出来る。しかし、もともとのＭＲ画像と線減弱画像の分解能の差が大きい場合、ぼかしを強く施すことになり、図６の模式図に示すように、骨領域の周辺において、線源弱係数が低下してしまうことがある。
なお、ぼかしを加える方法は、第２実施形態に限定されず、図７に示す第３実施形態のように、終了の直前のステップＳ１５０において、ぼかしを加えることもできる。
本実施形態によれば、ＰＥＴ検出器の分解能に合わせることができるので、実際の線減弱係数の計測に近づけることができる。又、ぼかしを入れなければ、工数削減で計算コストを低下できる。
次に、他の方法で分解能の差を吸収した本発明の第４実施形態を図８に示す。
本実施形態は、図６に示した第２実施形態と同様の処理において、ステップＳ１２０の判定結果が正であるときに、ステップＳ２９０で低信号領域について領域を膨張してからステップＳ３００で、形状変換した標準線減弱画像の画素値を割り当てるようにしたものである。
本実施形態によれば、骨領域周辺の線源弱係数の低下を抑制することができ、線減弱画像とＭＲ画像を更に滑らかに繋ぐことができる。
本実施形態においても、第３実施形態と同様に、終了直前にぼかしを加えることができる。
次に、更に他の方法で分解能の差を吸収した本発明の第５実施形態を図９に示す。
本実施形態は、図６に示した第２実施形態と同様の処理において、ステップＳ１４０でぼかす前後に、ステップＳ２８０、Ｓ３００により形状変換した標準線減弱画像の画素値を割り当てるようにしたものである。
本実施形態によれば、骨の線源弱係数（画像の高さＨ）を保持しつつ、骨領域周辺の線源弱係数の低下をさらに抑制できる可能性がある。
第２実施形態から第５実施形態にかけての方法による効果は、もともとのＭＲ画像と線減弱画像の分解能の差の程度にも依存するため、ステップＳ１４０のぼかしの量や、第４実施形態のＳ２９０の領域膨張処理の量を、調整する必要がある。
次に、更に他の方法で分解能の差を吸収した本発明の第６実施形態を図１０に示す。
本実施形態は、図９に示した第５実施形態と同様の処理において、ぼかし処理Ｓ１４０の後に割り当てる際に、図８に示した第４実施形態と同様の領域膨張処理Ｓ２９０を行うようにしたものである。第６実施形態の方法は、第２実施形態から第５実施形態の方法に比べて、安定的にＭＲ画像と線減弱画像の分解能の差を補正できる方法である。
ＭＲＩ画像、真のμマップ、第４〜第６実施形態による処理結果を図１１に比較して示す。
なお、前記実施形態においては、いずれも、ＭＲ画像と標準線減弱画像の位置合わせを行ってから線減弱画像の形状変換を行っていたが、先に骨を抽出して、その部分について形状変換を行うようにした本発明の第７実施形態を図１２に示す。
本実施形態においては、まずステップＳ４００で、標準ＭＲ画像ｍｓと標準線減弱画像μｓのデータベース２０から骨の部分μｓｂを抽出しておく。
次いで、第１実施形態と同様のステップＳ２００において、ＭＲ画像の位置合わせを行うため、ｍ＝Ｆ｛ｍｓ｝となる変換Ｆ｛｝を求める。
次いでステップＳ４２０で、ステップＳ４００で抽出した骨の部分について、線源弱画像の形状を変換して、ステップＳ１３０で求められた線減弱係数と合成する。
本実施形態においては、先に骨の部分を抽出し、骨の部分についてのみ形状変換を行っているので、ステップＳ１２０の判定が不要になり、且つ、高精度である。
なお、前記実施形態においては、いずれも標準線減弱画像のμｓのデータベース２０を用いていたが、図１３に示す第８実施形態のように、代わりに標準ＣＴ画像ｃｓのデータベース３０を用いることも可能である。
本実施形態においては、第１実施形態と同様のステップＳ２００において、ステップＳ１００で取得したＭＲ画像ｍとの位置合わせを行うため、ｍ＝Ｆ｛ｍｓ｝となる変換Ｆ｛｝を求める。
次いでステップＳ５２０で、同様に標準ＣＴ画像の形状変換ｃ＝Ｆ｛ｃｓ｝を求める。
次いでステップＳ５３０で、ＣＴ画像ｃｓから線減弱画像μへの変換を求める。
そして、ステップＳ１２０の判定結果が正である場合には、例えば低信号領域について、ステップＳ３００で形状変換した標準線減弱画像の画素値を割り当てる。
本実施形態によれば、ＭＲ画像と分解能の差が小さいＣＴ画像を用いて、線減弱係数を割り当てることができるが、ＣＴ画像であっても標準画像においては平均化処理による分解能低下を受けるため、同じく、第３〜第６実施形態のような分解能の差を吸収する処理が有効である。
次に、同じくＣＴ画像を用いた本発明の第９実施形態を図１４に示す。
本実施形態は、図１３に示した第８実施形態と同様の処理手順において、ステップＳ１２０で線減弱係数の異なる複数の組織を含むとされた領域について、ステップＳ５４０で、形状変換したＣＴ画像の画素値を参照し、ステップＳ５５０で、複数の組織を含んだ部分のみＣＴ画像の領域分割を行った後、ステップ１３０で放射線に対する組織の線減弱係数の割り当てを行う。
具体的には、図１５に示す第１０実施形態の如く、ステップＳ５４０終了後、ステップＳ５６０に進み、ＣＴ画像で高信号か否かを判定する。判定結果が正であり、骨の領域と判断されたときにはステップＳ５７０に進み、骨の線減弱係数を割り当てる。
一方、ステップＳ５６０の判定結果が否であり、空気の領域であると判定されたときには、ステップＳ５８０に進み、空気の線減弱係数を割り当てる。
本実施形態においては、図１６に例示する如く、ＣＴ画像で骨と空気を識別しているので、高精度の割り当てが可能である。
次に、同じくＣＴ画像を用いて骨を抽出するようにした本発明の第１１実施形態を図１７に示す。
本実施形態は、図１２に示した第７実施形態と同様の処理において、標準ＭＲ画像ｍｓと標準ＣＴ画像ｃｓのデータベース３０からステップＳ６００で骨ｃｓｂを抽出し、次いでステップＳ６１０で骨の線減弱係数μｓｂを割り当て、次いでステップＳ２００で、ＭＲ画像の位置合わせを行い、ステップＳ４２０で標準線減弱画像の形状変換を行う様にしたものである。
なお、変換Ｆ｛｝の推定が完全ではなく、多少の隙間や重なりが生じた場合には、必要に応じてステップＳ６４０により、拡大縮小処理や最近傍内挿によって、補正する処理を行なうこともできる。
擬似副鼻腔炎の被検者の画像に対して従来法と本発明法により処理した結果を図１８に比較して示す。
本発明法によれば、領域分割法、標準画像参照法よりも優れた相関が得られていることが明らかである。
図１９に、図１４に示した第９実施形態において、標準ＣＴ画像の代わりに標準線減弱画像を用いた第１２実施形態を示す。データベースとして、標準ＭＲ画像と標準線減弱画像のデータベース３０が用いられ、ステップＳ５２２，Ｓ５４２、Ｓ５５２において、標準ＣＴ画像の代わりに標準線減弱画像が用いられている点が、第９実施形態と異なる。他の点は、第９実施形態と同じであるので、説明は省略する。
次に、標準線減弱画像又は標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像を用いた実施形態について説明する。
図２０は、図１３に示した第８実施形態において、標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像を用いた第１３実施形態を示すものである。データベースとして、標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース４０が用いられ、ステップＳ５２４、Ｓ５３４で、標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像が用いられている点が、第８実施形態と異なる。他の点は、第８実施形態と同じであるので、説明は省略する。
図２１は、図１４に示した第９実施形態において、標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像を用いた第１４実施形態を示すものである。データベースとして、標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース４０が用いられ、ステップＳ５２４、Ｓ５４４、Ｓ５５４で、標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像が用いられている点が、第９実施形態と異なる。他の点は、第９実施形態と同じであるので、説明は省略する。
図２２は、図１７に示した第１１実施形態において、標準ＣＴ画像の代わりに標準ＵＴＥ画像を用いた第１５実施形態を示すものである。データベースとして、標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース４０が用いられている点が、第１１実施形態と異なる。他の点は、第１１実施形態と同じであるので、説明は省略する。
更に、図２３に示す第１６実施形態や、図２４に示す第１７実施形態の如く、標準画像や線減弱係数を、被験者の個人情報（ＤＮＡ、年齢、性別、身長、体重、出身地、居住地、病歴等）に基づいてカスタマイズして、精度を更に向上することもできる。図２３、２４において、Ｓ７００は、個人情報を取得するステップ、Ｓ７１０は、個人情報を反映した線減弱係数を生成するステップ、Ｓ７２９は、個人情報を反映した標準ＭＲ画像及び標準線減弱画像を生成するステップである。他の点は、図４に示した第１実施形態と同様であるので、説明は省略する。
なお、標準ＭＲ画像とともに用いられる標準画像は線源弱画像に限定されず、データベースに従って次のように書き換えることで他の形態でも適用可能であり、標準ＭＲ画像と標準ＣＴ画像のデータベース３０のときは、Ｓ２１０のところを図１３のＳ５２０およびＳ５３０に置換し、標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース４０のときは、Ｓ２１０のところを図２０のＳ５２４およびＳ５３４に置換すればよい。
又、前記放射線吸収補正値テーブルと標準画像の少なくともいずれか一方は、被験者本人の放射線吸収補正値あるいは線源弱画像又はＣＴ画像又はＵＴＥ画像を繰り返し使うこともできる。
なお、前記実施形態においては、本発明が脳画像に適用されていたが、本発明の適用対象はこれに限定されず、領域分割数も高信号領域、中信号領域、低信号領域の３に限定されない。
本発明は、ＰＥＴとＭＲＩを組合せたＰＥＴ／ＭＲＩに適用できる。
２０１２年３月２８日に出願された日本国出願番号２００７−０７４９０６の明細書、図面及び特許請求の範囲における開示は、その全体がこの明細書中に参照により援用されている。
１０…被検体
１２…線源
１４…検出器
２０…標準ＭＲ画像と標準線減弱画像のデータベース
３０…標準ＭＲ画像と標準ＣＴ画像のデータベース
４０…標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース
１２…線源
１４…検出器
２０…標準ＭＲ画像と標準線減弱画像のデータベース
３０…標準ＭＲ画像と標準ＣＴ画像のデータベース
４０…標準ＭＲ画像と標準ＵＴＥ画像のデータベース
Claims (8)
- ＭＲ画像からＰＥＴ吸収補正画像を生成する際に、
ＭＲＩで撮像したＭＲ画像を、画素値により領域分割し、放射線の線減弱係数が均一とみなせる領域の放射線吸収補正値は既存の放射線吸収補正値テーブルを参照し、放射線の線減弱係数が異なる複数の組織を含む領域の放射線吸収補正値は標準画像を参照して求めることを特徴とするＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。 - 前記標準画像を参照する際に、標準画像を被検者のＭＲ画像に合わせて変形することを特徴とする請求項１に記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- 前記標準画像の参照を、体組織全体の画像又は体組織の一部の画像により行うことを特徴とする請求項２に記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- 前記標準画像が、ＰＥＴ吸収補正画像又はＣＴ画像又はＵＴＥ画像であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- 前記ＭＲ画像と標準画像の分解能を合わせることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- 前記放射線吸収補正値テーブルと標準画像の少なくともいずれか一方を、被験者の個人情報をもとに改変することを特徴とする請求項１及至５のいずれかに記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- 前記放射線吸収補正値テーブルと標準画像の少なくともいずれか一方は、被験者本人の放射線吸収補正値あるいはＰＥＴ吸収補正画像又はＣＴ画像又はＵＴＥ画像を繰り返し使うことを特徴とする請求項１及至５のいずれかに記載のＭＲ画像からのＰＥＴ吸収補正画像生成方法。
- コンピュータに、請求項１乃至７のいずれかに記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
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