WO2017056996A1

WO2017056996A1 - 磁気共鳴イメージング装置、および、画像処理装置

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Publication number: WO2017056996A1
Application number: PCT/JP2016/077120
Authority: WO
Inventors: 良太佐藤; 亨白猪; 尾藤　良孝; 久晃越智
Original assignee: 株式会社日立製作所
Priority date: 2015-09-30
Filing date: 2016-09-14
Publication date: 2017-04-06
Also published as: JP6568760B2; JP2017064175A

Abstract

ＭＲＩ装置で取得した画像に基づいて算出した算出磁化率の算出精度を容易に把握できるようにする。静磁場中に置かれた被検体に高周波磁場パルスおよび傾斜磁場を印加して、被検体から核磁気共鳴信号を複素信号として検出する。複素信号から被検体画像（３１）を再構成する。被検体画像（３１）に基づいて被検体の組織の磁化率の分布（３２）を算出する。磁化率の算出精度を表す信頼度の分布（３３）を被検体画像に基づいて算出する。

Description

磁気共鳴イメージング装置、および、画像処理装置

　本発明は、磁気共鳴イメージング（以下、ＭＲＩと呼ぶ）技術に関する。特に、再構成後の画像の画像処理技術に関する。

　ＭＲＩ装置は、静磁場内に置かれた被検体に高周波磁場、傾斜磁場を印加し、核磁気共鳴により被検体から発生する信号（ＭＲＩ信号）を計測し、画像化する医用画像診断装置である。

　ＭＲＩ装置では、一般に、撮像断面を特定するスライス傾斜磁場を印加すると同時にその面内の磁化を励起させる励起パルス(高周波磁場パルス)を与え、これにより励起された磁化が収束する段階で発生する核磁気共鳴信号(エコー)を得る。このとき、磁化に三次元的な位置情報を与えるため、励起からエコーを得るまでの間に、スライス傾斜磁場と撮像断面において互いに垂直な方向の位相エンコード傾斜磁場とリードアウト傾斜磁場とを印加する。計測されたエコーは、ｋｘ、ｋｙ、ｋｚを軸とするｋ空間に配置され、逆フーリエ変換によって画像再構成が行われる。

　再構成された画像（複素画像）の各画素値は、絶対値と偏角(位相)とからなる複素数となる。絶対値を画素値とする濃淡画像(絶対値画像)は、プロトン（水素原子核）の密度や緩和時間（Ｔ_１、Ｔ_２）を反映した画像であり、組織構造の描出に優れる。一方、位相を画素値とする濃淡画像(位相画像)は、静磁場不均一や生体組織間の磁化率差などに起因した磁場変化を反映した画像である。

　近年、位相画像の位相値の分布が組織間の磁化率差を反映することを利用し、位相画像から生体内の磁化率差の分布を演算により推定する定量的磁化率マッピング（ＱＳＭ：Quantitatively Susceptibility Mapping）法が提案されており、さまざまな演算手法が開示されている（例えば、非特許文献１、非特許文献２）。

　生体組織の磁化率は、組織の鉄濃度や静脈の酸素摂取率に応じて変化することが知られている。肝臓や脳における磁化率差の分布を画像化し、組織の鉄濃度や静脈の酸素摂取率を推定することにより、鉄過剰症における治療のモニタリング、神経変性疾患の早期鑑別診断、脳虚血性疾患の診断などに役立つことが期待される。

Shmueli K他、 Magnetic susceptibility mapping of brain tissue in vivo using MRI phase data、Magnetic Resonance in Medicine、62巻、1510-1522頁(2009年) Liu T他、Morphology enabled dipole inversion (MEDI) from a single-angle acquisition: comparison with COSMOS in human brain imaging、Magnetic Resonance in Medicine、66巻、777-783頁(2011年)

　定量的磁化率マッピング（ＱＳＭ）法で算出した磁化率(算出磁化率ともよぶ）を画素値とする画像（以下、算出磁化率画像とよぶ）を表示した場合、操作者は、周囲の領域と磁化率が異なる領域（例えば鉄過剰領域）を視覚的に把握することができる。また、画像内に複数のＲＯＩ（Region of Interest：関心領域）を設定することができれば、各ＲＯＩ内の画素値（算出磁化率）の平均値等を求めて比較することにより、組織間の鉄濃度の差や酸素摂取率の差を相対値として把握することも可能になる。しかしながら、ＱＳＭにより算出される磁化率は、画像におけるノイズの量に対する信号強度の比（ＳＮＲ：Signal to noise ratio）が低い場合、算出精度が低下する。また、磁化率の算出精度は、撮影部位や撮影方法によっても変化する。たとえば、内部に空気がある肺、胃および腸などの領域はＳＮＲが低く、位相画像における位相値（画素値）のばらつき（誤差）が大きくなるため、磁化率の算出精度が低下する。

　しかしながら、操作者が算出磁化率画像を視認して、鉄沈着などによる組織の磁化率変化によって算出磁化率が変化しているのか、それともノイズに起因して見かけ上算出磁化率が変化しているのか、を判別することは困難である。そのため、たとえば操作者が組織間の鉄濃度の差を相対値として知るために、算出磁化率画像に複数のＲＯＩを設定する場合、算出磁化率が知りたい所望の組織および参照組織内の、それぞれ算出精度が高い領域にＲＯＩを設定することは容易ではない。また、算出精度が低下する肺、胃および腸や出血部等の部位を避けてＲＯＩを設定した場合であっても、ＲＯＩの外側の低ＳＮＲの領域から発生したストリークアーチファクトがＲＯＩ内の一部領域にまで到達することもあるため、部位のみで算出精度を判断することもできない。なお、ここでいうストリークアーチファクトとは、ＳＮＲの低い領域などから発生する磁化率画像特有の筋状のアーチファクトである。

　本発明の目的は、上記事情に鑑みてなされたもので、ＭＲＩ装置で取得した画像に基づいて算出した算出磁化率の算出精度を容易に把握できるようにすることにある。

　上記目的を達成するために、本発明では、静磁場中に置かれた被検体に高周波磁場パルスおよび傾斜磁場を印加して、被検体から核磁気共鳴信号を複素信号として検出する計測部と、複素信号から被検体画像を再構成する画像再構成部と、被検体画像に基づいて被検体の組織の磁化率の分布を算出する磁化率分布算出部と、磁化率の算出精度を表す信頼度の分布を被検体画像または前記磁化率分布に基づいて算出する信頼度分布算出部とを有する磁気共鳴イメージング装置を提供する。

　本発明によれば、操作者は、ＭＲＩ装置で取得した画像に基づいて算出した算出磁化率の算出精度を容易に把握できる。

第一の実施形態のＭＲＩ装置のブロック図。図１のＭＲＩ装置の計算部の機能ブロック図。第一の実施形態の表示装置に表示される画面の例を示す説明図。第一の実施形態の表示装置に表示される画面の例を示す説明図。（ａ）～（ｃ）第二の実施形態のＭＲＩ装置の外観の例を示す斜視図。第二の実施形態のＭＲＩ装置の計算部２０９の機能ブロック図。第二の実施形態にＭＲＩ装置の動作を示すフローチャート。第二の実施形態で実行するグラディエントエコー型パルスシーケンスの一例を説明するための説明図。（ａ）第二の実施形態で生成される複数の原画像の例を示す説明図、（ｂ）第二の実施形態のフィッティング処理を生成される画像の例を示す説明図。第二の実施形態における画像処理の操作を示すフローチャート。第二の実施形態における周波数画像算出処理のフローチャート。第二の実施形態における磁場画像算出処理のフローチャート。第二の実施形態における磁化率画像算出処理のフローチャート。第二の実施形態における信頼度画像算出処理のフローチャート。第二の実施形態における信頼度画像が表示された画面の例を示す説明図。第三の実施形態のＭＲＩ装置の計算部の機能ブロック図。第三の実施形態におけるＭＲＩ装置の動作を示すフローチャート。第四の実施形態における画像処理装置のブロック図。第四の実施形態における計算機の機能ブロック図。第四の実施形態における画像処理装置の動作を示すフローチャート。

　以下、本発明を適用する実施形態について、図面を参照し説明する。以下、本発明の実施形態を説明するための全図において、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。また、以下の記述により本発明が限定されるものではない。

　＜＜第一の実施形態＞＞
　第一の実施形態のＭＲＩ装置について、図１、図２等を用いて説明する。

　第一の実施形態の磁気共鳴イメージング装置は、図１に示すように、画像再構成静磁場中に置かれた被検体２０３に高周波磁場パルスおよび傾斜磁場を印加して、被検体から核磁気共鳴信号を複素信号として検出する計測部２００と、計算部２０９とを備えている。計算部２０９は、図２のように、画像再構成部４００と、磁化率分布算出部５３０と、信頼度分布算出部５４０とを備えている。画像再構成部４００は、計測部２００が検出した複素信号から被検体画像を再構成する。ここで、被検体画像とは、被検体を表す画像であればどのような画像であってもよく、たとえば複素画像や絶対値画像である。また、被検体画像は、画素値が複素数の複素画像であってもよい。磁化率分布算出部５３０は、被検体画像に基づいて被検体２０３の組織の磁化率の分布を算出する。信頼度分布算出部５４０は、磁化率の算出精度を表す信頼度の分布を被検体画像に基づいて算出する。

　よって、操作者は、磁化率分布算出部５３０の算出した磁化率（算出磁化率）の分布から、被検体２０３の組織の磁化率の分布を把握することができる。このとき、信頼度分布算出部５４０は、磁化率分布算出部５３０の算出した磁化率の算出精度を表す信頼度の分布を、被検体画像に基づいて算出しているため、操作者は、所望の組織についての算出磁化率が、信頼度の高いものであるかどうかを信頼度の分布から容易に把握することができる。操作者は、組織の信頼度の高い領域を選ぶことにより、算出精度の高い磁化率を取得することが可能になる。

　信頼度分布算出部５４０は、計測部２０９が検出した複素信号（ＭＲＩ信号）に混入しているノイズに起因する磁化率の算出精度の低下の度合いを、信頼度として、予め定めた演算により算出する。被検体画像が位相画像である場合、位相画像の画素値は、ＳＮＲが低い領域においてばらつきが大きくなる。よって、磁化率分布算出部５３０が、被検体画像に基づいて算出する磁化率も、上記ＳＮＲが低い領域においてばらつきが大きくなり、算出精度が低下する。

　よって、信頼度分布算出部５４０は、画像のＳＮＲが低く、位相のばらつきが大きい領域において、信頼度が低くなるように信頼度を算出する。信頼度の算出方法としては、例えば、被検体画像である複素画像から磁場画像を算出し、磁場画像から信頼度画像を算出する方法を用いることができる。磁場画像の生成方法としては、たとえば水脂肪分離処理により得られた周波数画像から算出する方法を用いることができる。

　信頼度分布算出部５４０による具体的な信頼度分布の算出方法としては複数の方法があるが、第１の方法としては、磁場画像の空間的なばらつきを求め、ばらつきが大きいほど、信頼度が低くなるように算出する方法を用いることができる。第２の方法としては、マルチエコー法により得られた複数の被検体画像を、水脂肪分離処理のための信号モデルにフィッティングする際の誤差を求め、誤差が大きいほど信頼度が低くなるように算出する方法を用いることも可能である。第３の方法としては、水脂肪分離処理により算出された推定画像から伝搬周波数誤差を算出し、算出した伝搬周波数誤差に応じた信頼度を算出する方法を用いることも可能である。第４の方法としては、被検体画像である複素画像の各画素の絶対値（絶対値画像）を求め、絶対値が小さい画素の信頼度が小さくなるように信頼度画像を算出する方法を用いることができる。第５の方法としては、磁化率画像からアーチファクトのある領域を検出し、検出したアーチファクトのある領域が他の領域に比べて小さい信頼度となるように信頼度画像を生成する方法を用いることも可能である。第６の方法としては、磁化率算出時の誤差を信頼度とする方法を用いることも可能である。

　磁化率画像および信頼度画像の具体的な算出方法については、第二の実施形態において明らかにする。

　磁化率分布算出部５３０は、磁化率分布として、被検体画像に対応して磁化率の分布を表す磁化率画像（以下、磁化率マップとも呼ぶ）を生成することが好ましい。同様に、信頼度分布算出部５４０は、磁化率画像に対応する、信頼度の分布を表す信頼度画像（以下、信頼度マップとも呼ぶ）３３を生成し、生成した信頼度画像３３を、図３のように被検体画像３１および磁化率画像３２のうち少なくとも一方とともに表示装置２１０に表示させることが望ましい。ここでの被検体画像とは、たとえば絶対値画像である。例えば、図３のように信頼度画像３３を、被検体画像３１および磁化率画像３２と並べて表示装置２１０に表示する。図３の信頼度画像は、画像の濃度により信頼度を表しており、白いほど信頼度が高い。

　操作者は、表示装置２１０に表示された磁化率画像３２および信頼度画像３３により、磁化率分布および信頼度分布を容易に把握することができる。また、被検体画像３１および磁化率画像３２のうち少なくとも一方とともに信頼度画像３３を表示装置２１０に表示することにより、信頼度画像３３と、被検体画像３１や磁化率画像３２との対応関係を操作者が容易に把握できる。よって、被検体画像３１や磁化率画像３２から、磁化率を取得したい組織の位置や範囲等を把握し、その範囲内で信頼度が高い領域を信頼度画像に基づいて選択することが可能になる。選択した信頼度の高い領域、すなわち磁化率の算出精度の高い領域に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、その関心領域の磁化率を、磁化率画像から読み出す等することができるため、操作者は信頼度の高い算出磁化率を取得することが可能になる。

　磁化率画像３２や信頼度画像３３の表示方法としては、図３のように並べて表示する方法に限られるものではない。例えば、信頼度画像の信頼度に応じて、磁化率画像の対応する画素の透明度や彩度を変化させた画像に変換することも可能である。具体的には、信頼度画像の信頼度が低い位置に対応している磁化率画像の画素の透過度が高くなるように画像変換することが可能であるし、信頼度画像の信頼度が低い位置に対応している磁化率分布の画素の彩度を低下させることも可能である。

　また、本実施形態のＭＲＩ装置は、磁化率分布（磁化率画像３２）または被検体画像３１において信頼度が予め定めた閾値以上の領域を、関心領域の設定可能領域として設定する関心領域設定部７００をさらに有する構成としてもよい。関心領域設定部７００は、関心領域設定可能領域３４を例えば図４のように磁化率画像３２、または被検体画像３１上に表示することも可能である。図４の例では、磁化率画像３２に重畳させて、信頼度が予め定めた閾値以上の関心領域設定可能領域３４以外の領域を黒く塗りつぶす画像を表示している。これにより、黒くぬりつぶされていない領域は、信頼度が予め定めた閾値以上の関心領域設定可能領域３４であることが認識でき、操作者は、この領域３４内に１以上の関心領域３５，３６を容易に設定することができる。また、ＭＲＩ装置は、操作者による１以上の関心領域３５，３６の位置決定の操作を受け付ける操作部（入力装置）２１２を備えていてもよい。これにより、操作者は、入力装置２１２を操作することにより、所望の位置に１以上の関心領域３５，３６を設定することができる。

　関心領域設定部７００は、入力装置２１２が受け付けた関心領域３５，３６の位置が、関心領域設定可能領域３４内である場合、受け付けた位置に関心領域３５，３６を設定する。そして、関心領域設定部７００は、関心領域３５，３６内の磁化率の値（画素値）に対して予め定めた演算処理を施す。例えば、磁化率の平均値や、磁化率分布の中央値等を求め、その関心領域の磁化率の代表値とする。関心領域３５，３６が複数である場合には、複数の関心領域の代表値の差をさらに演算により求めることができる。演算結果は、図４のように、関心領域３５，３６の位置と共に、表示装置２１０に表示する。演算結果とともに、関心領域の信頼度の値の平均等を図４の表に表示することもできる。なお、入力装置２１２が、操作者から受け付けた関心領域の位置が関心領域設定可能領域３４の外側である場合には、位置を変更するように操作者に促す表示を表示装置２１０に表示させる等する。

　また、関心領域設定部７００は、磁化率分布（磁化率画像）または被検体画像に予め定めておいた被検体の組織のモデルをフィッティングし、モデルに基づいた被検体２０３の組織の範囲を、関心領域設定可能領域３４とともに、表示装置２１０に表示させることも可能である。例えば、被検体画像の撮影部位が脳である場合、標準脳と呼ばれる標準的な脳画像を非剛体位置合わせ処理等することにより、被検体画像または磁化率分布画像にフィッティング（レジストレーション）することができる。これにより、被検体画像または磁化率分布画像上に、被検体組織の範囲を例えば重畳させて表示することができるため、操作者は、フィッティングされた組織のモデルを見ながら、所望の組織に関心領域を容易に設定することができる。ここで、もちろん、磁化率分布画像を標準脳にレジストレーションしてもよい。

　また、操作者が関心領域を設定するのではなく、関心領域設定部７００が、モデルに基づいた被検体の組織のうち、予め定めた組織の範囲内であって、関心領域設定可能領域３４内に、１以上の関心領域を設定する構成にすることも可能である。例えば、関心領域設定部７００は、入力装置２１２を介して操作者が関心領域を設定したい組織として、前頭葉と側頭葉とを受け付けた場合、標準脳でフィッティングした前頭葉と側頭葉の範囲内であって、関心領域設定可能領域３４内に、それぞれ関心領域を設定するように構成することができる。

　＜＜第二の実施形態＞＞
　本発明の第二の実施形態として、具体的なＭＲＩ装置について説明する。

　図５に、本実施形態のＭＲＩ装置の外観図の一例を示す。本実施形態のＭＲＩ装置の形状はどのようなものであってもよい。例えば、図５(ａ)のように、開放感を高めるために磁石を上下に分離したハンバーガー型(オープン型)の垂直磁場方式のＭＲＩ装置(垂直磁場ＭＲＩ装置)１００にすることができる。図５(ｂ)のように、ソレノイドコイルで静磁場を生成するトンネル型磁石を用いた水平磁場方式のＭＲＩ装置(水平磁場ＭＲＩ装置)１０１としてもよい。また、図５(ｃ)のように、図５(ｂ)と同じトンネル型磁石を用い、磁石の奥行を短くし且つ斜めに傾けることによって、開放感を高めた水平磁場方式のＭＲＩ装置１０２にしてもよい。図５（ａ）～（ｃ）のＭＲＩ装置の形態はそれぞれ一例であり、本発明のＭＲＩ装置の外観がこれらに限定されるものではない。

　以下、図５(ｂ)に示す水平磁場型のＭＲＩ装置１０１とする場合を例にあげて、さらに詳しい構成を図１、図６等を用いて説明する。また、以下、本実施形態では、ＭＲＩ装置１０１の静磁場方向をｚ方向、それに垂直な２方向のうち、測定対称の被検体を載置するベッド面に平行な方向をｘ方向、他方向をｙ方向とする座標系を用いる。また、以下静磁場を単に磁場とも呼ぶ。

　本実施形態のＭＲＩ装置１０１は、第１の実施形態と同様に、計測部２００と計算部２０９とを備えている。計測部２００は、図１のように、被検体２０３が配置される撮像空間に、被検体２０３の体軸に平行な方向に静磁場を発生するマグネット２０１と、撮像空間に傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル２０２と、被検体２０３に対して高周波磁場を照射する送信コイルおよび核磁気共鳴信号(ＭＲＩ信号、エコー)を検出する受信コイルを含むプローブ２０７とを備えている。さらに計測部２００は、傾斜磁場コイル２０２に接続された傾斜磁場電源２０５と、プローブ２０７の送信コイルに接続された高周波磁場発生器２０６と、プローブ２０７の受信コイルに接続された受信器２０８と、これらの動作タイミングを制御するシーケンサ２０４と、計算部２０９と、入力装置２１２と、表示装置２１０と、記憶装置２１１と、を備える。被検体(例えば、生体)２０３は寝台(テーブル)等に載置され、マグネット２０１が静磁場を発生する撮像空間内に配置される。本実施形態では、撮像対象を肝臓とする。そのため、被検体の腹部が静磁場空間内に配される。ただし、撮像対象は肝臓に限定されず、頭部や心臓など任意であることは云うまでも無い。

　シーケンサ２０４は、傾斜磁場電源２０５と高周波磁場発生器２０６とに命令を送り、それぞれ傾斜磁場コイル２０２およびプローブ２０７の送信コイルに所定の波形の電力を供給させ、所定の傾斜磁場および高周波磁場をそれぞれ発生させる。プローブ２０７の発生した高周波磁場が照射された被検体２０３からは、ＭＲＩ信号に信号が発生し、プローブ２０７の受信コイルによって受波される。受信コイルの出力は、受信器２０８によって検波される。検波の基準とする核磁気共鳴周波数(検波基準周波数ｆ_０)は、シーケンサ２０４によりセットされる。検波された信号は、計算部２０９に送られ、ここで画像再構成などの信号処理が行われる。その結果は、表示装置２１０に表示される。必要に応じて、記憶装置２１１に検波された信号や測定条件、信号処理後の画像情報などを記憶させてもよい。シーケンサ２０４は、予めプログラムされたタイミング、強度で各部が動作するように制御を行う。プログラムのうち、特に、高周波磁場、傾斜磁場、信号受信のタイミングや強度を記述したものはパルスシーケンスと呼ばれる。

　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おり、任意のパルスシーケンスを用いることができる。本実施形態のＭＲＩ装置１０１では、磁場強度の空間分布の不均一性に応じた信号が得られるＧｒＥ(Ｇｒａｄｉｅｎｔ　Ｅｃｈｏ)系のパルスシーケンスを用いる。ＧｒＥ系のパルスシーケンスには、例えば、ＲＳＳＧ(RF-spoiled-Steady-state Acquisition with Rewound Gradient-Echo)シーケンスがある。

　計算部２０９は、図６に示すように、計測制御部３００と、画像再構成部４００と、画像変換部５００と、表示処理部６００と、関心領域（ＲＯＩ）設定部７００と、ＲＯＩ内統計値算出部８００とを備えている。画像変換部５００は、周波数画像算出部５１０と、磁場画像算出部５２０と、磁化率分布算出部５３０と、信頼度分布算出部５４０を含む。これらのうち、画像再構成部４００と、磁化率分布算出部５３０と、信頼度分布算出部５４０と、関心領域（ＲＯＩ）設定部７００は、第１の実施形態の図２の各構成と同様のものである。なお、第２の実施形態では、画像処理により、磁化率分布として磁化率画像を、信頼度分布として信頼度画像を求めるため、以下、磁化率分布算出部５３０および信頼度分布算出部５４０をそれぞれ磁化率画像算出部５４０と呼ぶ。計算部２０９のこれらの各部の機能は、記憶装置２１１に格納されたプログラムを、計算部２０９のＣＰＵがメモリにロードして実行することによりソフトウエアで実現することも可能であるし、これらの各部の機能のすべてまたはその一部を、ＡＳＩＣのようなカスタムＩＣやＦＰＧＡ等のプログラマブルＩＣ等のハードウエアにより実現することも可能である。

　以下、本実施形態の計算部２０９の、計測制御部３００、画像再構成部４００、画像変換部５００、表示処理部６００、ＲＯＩ設定部７００、ＲＯＩ内統計値算出部８００による処理の詳細を、図７に示した撮像処理の処理フローに沿って説明する。

　操作者によって入力装置２１２を介して各種の計測パラメータが設定され、撮像開始の指示が入力されると、計測制御部３００は、予め定めた計測シーケンス９１０を実行し、計測を行う(ステップＳ１１０１)。図８は、計測シーケンス９１０のタイムチャートの一部を示す。この計測シーケンス９１０は、グラディエントエコー（ＧｒＥ）型のパルスシーケンスである。なお、計測シーケンス９１０において、ＲＦはＲＦパルスの、Ｇｓはスライス選択傾斜磁場の、Ｇｐは位相エンコード傾斜磁場の、Ｇｒは読み出し傾斜磁場の、それぞれ印加タイミングをそれぞれ示す。またエコーは、エコー（ＮＭＲ）信号の取得タイミングを示す。計測制御部３００は、図８のように予め定められたパルスシーケンスに従って、シーケンサ２０４に指示を行い、エコー（ＮＭＲ）信号を取得し、ｋ空間に配置する。シーケンサ２０４は、計測制御部３００の指示に従い、傾斜磁場電源２０５と高周波磁場発生器２０６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。そして、プローブ２０７の受信コイルによってエコーを受波させ、受信器２０８が検波を行うことにより、エコー信号を複素信号として受信する。具体的には、計測シーケンス９１０では、１回の繰り返し時間ＴＲ内に以下の手順で複数のエコー信号の計測を行う。ここでは、４つの異なるエコー時間においてエコー信号９３１～９３４を取得する場合を例示する。なお、最初のエコー時間をｔ１、その後のエコー時間の間隔（エコー間隔）をΔｔとする。

　すなわち、図８のパルスシーケンスでは、まず、ＲＦパルス９１１を被検体２０３に照射し、被検体２０３の水素原子核スピンを励起する。この際、被検体２０３の特定のスライス（撮像領域）を選択するために、例えばｚ方向にスライス選択傾斜磁場（Ｇｓ）９１２をＲＦパルス９１１と同時に印加する。続いてエコー信号に位相エンコードするために、例えばｙ方向の位相エンコード傾斜磁場（Ｇｐ）９１３を印加する。その後、最初のＲＦパルス９１１照射から時間ｔ１後に、例えばｘ方向の読み出し傾斜磁場（Ｇｒ）９２１を印加してエコー信号（第一エコー信号）９３１を計測する。更に、第一エコー信号９３１の計測から時間Δｔ後の時刻ｔ２に、極性の反転した読み出し傾斜磁場（Ｇｒ）９２２を印加してエコー信号（第二エコー信号）９３２を計測する。同様に、第二エコー信号９３２の計測から時間Δｔ後の時刻ｔ３に、極性の反転した読み出し傾斜磁場（Ｇｒ）９２３を印加してエコー信号（第三エコー信号）９３３を計測する。さらに、第三エコー信号９３３の計測から時間Δｔ後の時刻ｔ４に、極性の反転した読み出し傾斜磁場（Ｇｒ）９２４を印加してエコー信号（第四エコー信号）９３４を計測する。

　第一エコー信号９３１、第二エコー信号９３２、第三エコー信号９３３、第四エコー信号９３４を計測する際のエコー時間ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４の少なくとも一つは、水と脂肪の位相差が０にならない時刻となるように、エコー時間ｔ_１およびエコー間隔Δｔを設定する。なお、水と脂肪の周波数差をｆ_ｗｆとしたとき、水と脂肪が同位相になる時間をｔ_Ｉｎとすると、ｔ_Ｉｎはｍ／ｆ_ｗｆで求めることができる（なお、ｍは整数である）。よって、エコー時間ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４の少なくとも一つが、このｔ_Ｉｎを避けるように、エコー時間ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４、またはエコー時間ｔ_１およびエコー間隔Δｔを設定する。本実施形態では、エコー時間、エコー間隔、エコー取得回数は、予め設定しておくことも可能であるし、ユーザが入力装置２１２を介して設定するように構成することも可能である。

　計測制御部３００は、位相エンコード傾斜磁場９１３の強度を変化させながら、図８のパルスシーケンスを所定回数繰り返し実行させることにより、被検体１０１の予め定めた撮像領域へのＲＦパルス９１１の照射、および同領域からのエコー信号９３１、９３２、９３３、９３４の計測を繰り返す。繰り返し回数は、例えば１２８回、２５６回等である。これにより、当該撮像領域の画像再構成に必要な数のエコー信号を繰り返し取得する。繰り返し回数分の第一エコー信号９３１は、ステップ１１０２において１つの原画像（第一原画像）の再構成に用いられる。同様に、繰り返し回数分の第二エコー信号９３２、第三エコー信号９３３、第四エコー信号９３４により、それぞれ、第二原画像、第三原画像、第四原画像の再構成に用いられる。第一～第四原画像は、ステップ１１０３で説明する水画像および脂肪画像を算出するための演算用の原画像として記憶装置等に保存され、使用される。なお、異なるエコー時間の数、すなわち原画像の数は４つに限らず、任意である。また、ｋ空間において回転状にデータを取得するラジアルスキャンなど、ノンカーテシアン撮像方法を用いてもよい。

　ステップ１１０２について具体的に説明する。ステップ１１０１において計測を終えると、画像再構成部４００は、計測した各エコー時間ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４のエコー信号から画像（原画像Ｉ_１～Ｉ_４）を再構成する画像再構成処理を行う（ステップＳ１１０２）。すなわち、各エコー信号を、ｋ空間上に各々配置し、フーリエ変換することにより、各エコー時間ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４の原画像Ｉ_１（第一原画像）、原画像Ｉ_２（第二原画像）、原画像Ｉ_３（第三原画像）、原画像Ｉ_４（第四原画像）を図９（ａ）のようにそれぞれ算出する。各原画像Ｉ_１～Ｉ_４は各画素値が複素数となる複素画像である。

　画像変換部５００は、得られた複素画像（原画像Ｉ_１～Ｉ_４）に対して種々の画像変換処理を行って、複素画像（原画像Ｉ_１～Ｉ_４）を、図３の磁化率画像３２および信頼度画像３３に変換する(ステップＳ１１０３)。画像変換処理の詳細は後述する。

　表示処理部６００は、得られた磁化率画像３２と信頼度画像３３を濃淡画像として表示装置２１０に、例えば第１の実施形態で説明した図３や図４のように表示する(ステップＳ１１０４)。なお、磁化率画像３２だけを表示させてもよい。本実施形態の表示処理の詳細は後述する。

　ＲＯＩ設定部７００は、例えば第１の実施形態で説明した図４のように、磁化率画像３２、信頼度画像３２または被検体画像３１上で、信頼度画像に基づき１以上のＲＯＩ３５，３６を設定するＲＯＩ設定処理を行う（ステップＳ１１０５）。このＲＯＩ設定処理の詳細は後述する。

　ＲＯＩ内統計値算出部８００は、ＲＯＩ設定部７００が設定したＲＯＩ３５，３６内の組織の磁化率についての統計値を、画像変換部５００で得られた磁化率画像および信頼度画像の画素値を用いて予め定めた演算処理により算出する（ステップＳ１１０６）。ＲＯＩ内統計値算出処理の詳細は後述する。

　以下、上記ステップ１１０３の画像変換処理について、図１０を用いて詳しく説明する。図１０は、本実施形態の画像変換処理の処理フローである。図１０に示されるように、本実施形態における画像変換処理は、周波数画像算出部５１０による周波数画像算出処理（Ｓ１２０１）、磁場画像算出部５２０による磁場画像算出処理（Ｓ１２０２）、磁化率分布（画像）算出部５３０による磁化率画像算出処理（Ｓ１２０３）、信頼度分布（画像）算出部５４０による信頼度画像算出処理（Ｓ１２０４）の４ステップを含む。なお、磁化率画像を用いずに信頼度画像を算出する演算方法を用いる場合は、ステップＳ１２０３とステップＳ１２０４の処理順序を逆にすることも可能である。

　まず、周波数画像算出処理により周波数画像を算出する（ステップＳ１２０１）。周波数画像は、各画素の画素値が、その画素位置の組織の共鳴周波数の、プロトンの共鳴周波数からのオフセット周波数をあらわす画像である。オフセット周波数は、静磁場不均一などによって空間的に変化する。周波数画像算出部５１０は、水の信号強度、脂肪の信号強度、緩和速度Ｒ_２ ^＊（＝１／Ｔ_２ ^＊）、オフセット周波数分布を用いてあらわされる信号モデルに、計測により得られた原画像Ｉ_１～Ｉ_４の信号値をフィッティングする処理（水脂肪分離処理）により、周波数画像を算出する。水脂肪分離処理により、脂肪による周波数変化を除いたオフセット周波数を算出することができる。水脂肪分離処理は、肝臓などの組織内外に脂肪が存在する組織において正確なオフセット周波数を算出するために、とくに重要である。

　図１１のフローチャートを用いて、本実施形態の周波数画像算出処理について詳しく説明する。まず、エコー時間による信号値の変化を表す信号モデルを設定する（ステップＳ１３０１）。次に、フィッティング処理のための各種の初期値を設定する（ステップＳ１３０２）。そして、Ｎ_ｅ個（Ｎ_ｅは３以上の整数）の異なるエコー時間の原画像Ｉ_ｎの信号値（画素値）と初期値と信号モデルとを用いて、非線形最小二乗法により、原画像Ｉ_ｎの画素値を信号モデルにフィッティングさせるフィッティング処理を行う（ステップＳ１３０３）。これにより、周波数画像を算出する。以下、各ステップＳ１３０１～１３０３の処理の詳細について詳しく説明する。

　まず、ステップＳ１３０１の信号モデルの設定について説明する。本実施形態では、水の信号強度、脂肪の信号強度、オフセット周波数、見かけの緩和速度Ｒ_２ ^＊をフィッティング変数とする、信号モデルを設定する。信号モデルは、予め定めておいたものを用いることができる。ここでは、信号モデルとして、ｎ番目のエコー時間ｔ_ｎで得たエコー信号から再構成した画像Ｉ_ｎの、任意の画素における信号強度ｓ_ｎ（ｎ＝１、…、Ｎｅ）を表す式（１）信号モデルｓ’_ｎを用いる。

ここで、ｔ_ｎは、ｎ番目のエコー時間、Ψはオフセット周波数、ρ_ｗおよびρ_ｆは、水と脂肪の複素信号強度、Ｋ_ｎは、時刻ｔ_ｎにおける脂肪信号の位相変化量（複素数）、Ｒ_２ ^＊は、見かけの横磁化緩和速度を、それぞれ表す。Ｒ_２ ^＊は、水と脂肪で共通とする。なお、ステップＳ１３０１で用いることのできる信号モデルは、式（１）の形に限られるものではなく、他の信号モデルを用いることも可能である。たとえば、肝臓に比べて脂肪の少ない頭部を撮像した場合、水の信号強度、オフセット周波数、見掛けの緩和速度のみをフィッティング変数とする信号モデルを設定してもよい。

　なお、脂肪の信号強度は、その分子構造により、複数のスペクトルピークを持つことが知られている。したがって、Ｐ個（Ｐは１以上の整数）のピークを持つ脂肪信号を考えた場合、脂肪信号の位相変化量Ｋ_ｎは、以下の式（２）で表される。

ａ_ｐおよびｆ_ｐは、ｐ番目（ｐは、１≦ｐ≦Ｐを満たす整数）の脂肪ピークの相対信号強度および水との周波数差をそれぞれ表す。なお、ａ_ｐは、以下の式（３）の条件を満たす。

以下、本実施形態では、脂肪が６つのピークを持つ（Ｐ＝６）信号モデルを用いる。

　次に、ステップＳ１３０２における、初期値の設定方法について説明する。設定する初期値は、各画素の水の複素信号強度および脂肪の複素信号強度と、オフセット周波数分布と、見かけの横磁化緩和速度Ｒ_２ ^＊とである。

　水の複素信号強度ρ_ｗおよび脂肪の複素信号強度ρ_ｆの各画素の初期値は、実際に計測して得たＮ_ｅ枚の原画像Ｉ_ｎの信号値ｓ_ｎの絶対値｜ｓ_ｎ｜を求め、対応する位置の画素同士で絶対値｜ｓ_ｎ｜を比較した場合の最大値｜ｓ_ｎ｜_ｍａｘ（時間方向に最大値投影した値）を用いる。オフセット周波数分布の初期値は、全画素で０とする。見かけの横磁化緩和速度Ｒ_２ ^＊の初期値は、全画素で１とする。

　なお、水と脂肪の複素信号強度ρ_ｗおよびρ_ｆの各画素の初期値、オフセット周波数分布の初期値、見かけの横磁化緩和速度Ｒ_２ ^＊の初期値は必ずしも上記の値でなくてもよく、非線形最小二乗法による演算結果が発散または振動しない値であればよい。

　次に、ステップＳ１３０３における、フィッティング処理部３４３によるフィッティング処理について詳しく説明する。本実施形態では、フィッティングにより真値を推定する変数を、各画素の、水の信号強度をρ_ｗ、脂肪の信号強度をρ_ｆ、見かけの横磁化緩和速度をＲ_２ ^＊、オフセット周波数をΨとする。そして、各変数の推定値をそれぞれ、ρ_ｗ’、ρ_ｆ’、Ｒ_２ ^＊’、Ψ’とし、真値と推定値との差分をそれぞれ、Δρ_ｗ、Δρ_ｆ、ΔＲ_２ ^＊、ΔΨとする。

　そして、原画像Ｉ_ｎの画素値である信号値ｓ_ｎ、推定値ρ_ｗ’、ρ_ｆ’、Ｒ_２ ^＊’、Ψ’を式（１）の信号モデルに代入して得た推定信号をｓ’_ｎとすると、計測信号ｓ_ｎと推定信号ｓ’_ｎとの差分Δｓ_ｎは、行列表記により、以下の式（４）で表される。

　従って、ベクトルｘは、行列Ａの擬似逆行列を用いて、以下の式（５）により算出できる。

なお、ＡＨは、Ａの複素共役転置行列を表す。

　式（５）で算出した差分ベクトルｘの各要素であるΔρ_ｗ、Δρ_ｆ、ΔＲ_２ ^＊、ΔΨを、推定値ρ_ｗ’、ρ_ｆ’、Ｒ_２ ^＊’、Ψ’にそれぞれに加えて、推定信号ｓ’_ｎを再計算した後、再び式（５）を用いて差分ベクトルｘを算出する。この手順を繰り返すことにより、差分ベクトルｘを最小化し、推定値を真値へ近づけていく。差分ベクトルｘが予め定めておいた閾値以下となるまで、上記手順を繰り返す。

　これにより、最終的に得られた、各画素の水の信号強度ρ_ｗ’脂肪の信号強度ρ_ｆ’、見かけの横磁化緩和速度Ｒ_２ ^＊’、オフセット周波数Ψ’を、それぞれ画素値とすることにより、図９（ｂ）のように水画像、脂肪画像、Ｒ_２ ^＊画像、周波数画像をそれぞれ生成することができる。なお、非線形最小二乗法には、レーベンバーグ・マーカート法など任意の公知の方法を用いることもできる。

　次に、本実施形態では原画像Ｉ_ｎの画素値である信号値ｓ_ｎと、最終的な推定値から算出した推定信号ｓ’_ｎを用いて、式（６）よりフィッティングエラーεを算出する。

　得られたフィッティングエラーを画素値とするフィッティングエラー画像を生成することができる。

　フィッティングエラーは、式（６）に限らず、任意の方法により算出できる。また、フィッティングエラーの算出を省略することも可能である。

　なお、上述してきた周波数画像算出方法は、エコー時間の数（原画像Ｉ_ｎの数）Ｎｅが３以上の場合に適用できるが、本実施形態は、これに限られるものではない。エコー時間の数（原画像の数）が１つの場合であっても、原画像Ｉ_１の各画素値Ｉ_１（ｒ）とエコー時間ｔ_１を用いて以下の式（７）により周波数画像の各画素値Ψ’を算出することも可能である。

ここで、arg（ｃ）は、複素数ｃの偏角をあらわす。

　また、エコー時間の数（原画像Ｉ_ｎの数）が２つの場合は、第一原画像Ｉ_１および第二原画像Ｉ_２のそれぞれの画素値（Ｉ_１（ｒ）およびＩ_２（ｒ））とエコー時間（ｔ１およびｔ２）を用いて以下の式（８）により周波数画像を算出することが可能である。

　上述のようにステップＳ１２０１においていずれかの方法により算出した周波数画像Ψ’に対し、以下に述べる磁場画像算出処理を行い、磁場画像ψを算出する(ステップＳ１２０２)。

　ステップＳ１２０２の磁場画像算出処理では、図１２のフローチャートに示すように、磁場画像変換処理（Ｓ１３０４）、大域的磁場変化除去処理（Ｓ１３０５）、ノイズマスク処理（Ｓ１３０６）、を行う。

　まず、ステップＳ１３０４において、ステップＳ１２０１で求めた周波数画像から、磁場画像変換処理により磁場画像を生成する。磁場画像は、静磁場強度で規格化した相対的な磁場変化をあらわす画像である。磁場画像δ’（ｒ）は、周波数画像ψ’（ｒ）から以下の式（９）により生成できる。

ここで、γはプロトンの磁気回転比、Ｂ_０は静磁場強度である。

　次に、ステップＳ１３０５において、大域的な磁場変化を除去する大域的磁場変化除去処理を行う。ステップ１３０４において生成した磁場画像δ’は、撮像部位(例えば、頭部など)の形状等に依存して生じる静磁場不均一に起因する大域的な磁場変化と、組織間の磁化率変化に起因する局所的な磁場変化との和になっている。本実施形態では、磁場画像δ’を低次多項式でフィッティングすることにより大域的な磁場変化を抽出し、それを元画像から減算することにより、局所的な磁場変化に基づく磁場画像δを生成する。なお、大域的な磁場変化を除去する方法にはハイパスフィルターを実施するなど様々な公知の方法があり、こうした他の方法を用いてもよい。

　最後に、ステップ１３０６において、磁場画像の中でノイズ成分の領域(ノイズ領域)にノイズマスク処理を実施する。本実施形態のノイズマスク処理は、まず、ステップＳ１１０２で求めた原画像Ｉ_１の絶対値画像を生成し、絶対値画像からマスク画像を作成する。マスク画像は、予め定めた閾値を用い、絶対値画像における当該閾値より小さい値を持つ領域の画素値を０、それ以外の領域の画素値を１とすることにより生成する。そして、作成したマスク画像をステップＳ１３０５で生成した磁場画像δにかけあわせる。なお、閾値は、絶対値画像の全画素の画素値分布から判別分析法等の方法を用いて求めてもよい。

　なお、ステップＳ１３０６のノイズマスク処理法は上記方法に限定されるものではなく様々な方法を用いることができる。例えば、ノイズマスク処理に用いるマスク画像として、空気領域の画素値を０とする方法などがある。この場合、脳と空気との境界部分を検出し、検出結果をもとに空気領域を抽出する。

　なお、ステップＳ１３０４の磁場画像算出処理における上述した処理はあくまで一例であり、これに限られるものではない。また、上記ステップ１３０４～Ｓ１３０６の処理の順序を任意に入れ替えることも可能である。また、ノイズマスク処理（Ｓ１３０６）や大域的な磁場除去処理（Ｓ１３０５）を省略することも可能である。その場合、ノイズや磁場不均一を除去できないため、後述するステップＳ１４０１で算出される磁化率画像上にアーチファクトが発生する可能性もあるが、少ない処理回数と処理時間で磁化率画像を算出できるというメリットがある。

　また、折り返し補正処理を行ってもよい。複素画像のうち位相画像における一部の領域では、－πからπの範囲を超えた位相値が２ｎπずれることにより－πからπの範囲内に折り返される（ｎはある整数）。そのため、式（７）や式（８）を用いて位相画像から周波数を算出した場合に、この折り返しが周波数画像に生じている可能性がある。そのような場合、例えば領域拡大法などを用い、折り返しを補正することが可能である。

　また、本実施形態で述べた大域的磁場変化除去処理（Ｓ１３０５）と、のちに述べる磁化率画像算出処理（Ｓ１２０３）を同時に行う公知の方法を用いることも可能である。

　次に、磁場画像から磁化率画像を算出する(図１０のステップＳ１２０３)。
本実施形態の磁化率画像算出処理手順を、図１３の処理フローに従って説明する。まず、ステップ１２０２において算出した磁場画像と、これから算出する磁化率画像との関係式の誤差を示す誤差関数を設定する(ステップＳ１４０１)。そして、誤差関数を最小とする磁化率画像を算出する(ステップＳ１４０２)。

　誤差関数の設定には、以下の式（１０）で表わされる相対的な磁場変化δと磁化率分布χの関係式を用いる（ステップＳ１４０１）。

ここで、式（１０）において、δ（ｒ）は位置ｒにおける磁場変化、χ（ｒ’）は位置ｒ’における磁化率、αは静磁場方向とベクトルｒ’－ｒがなす角をあらわす。

　磁場画像内の全ての画素を対象とするため、式(１０)を行列式で表現すると、以下の式(１１)のように表わされる。

ここで、δは、全画素数Ｎｐの大きさを持つ磁場画像の列ベクトル、χは、磁化率画像候補の列ベクトルである。また、Ｃは、Ｎｐ×Ｎｐの大きさを持ち、χに対する畳み込み演算に相当する行列である。

　本実施形態の磁化率画像算出処理では、式(１１)に基づき、最小二乗法によって磁化率画像を求める。そのために、以下の式(１２)に示す誤差関数ｅ(χ)を用い、誤差関数ｅ(χ)を最小化する磁化率画像を求める（ステップＳ１４０２）。

　上記誤差関数ｅ(χ)に基づいて算出される誤差を、χの初期値を０ベクトルとし、共役勾配法を用いた繰り返し演算によって最小化する。繰り返し演算の終了条件は、繰り返し回数を基準とする。すなわち、繰り返し回数が、あらかじめ定めた任意の閾値をこえたときに繰り返し演算を終了する。繰り返し演算により算出された磁化率画像候補を磁化率画像とする。これにより、磁化率画像を生成することができる（ステップＳ１２０３）。なお、繰り返し演算の終了条件には任意の方法を用いることができる。また、誤差関数を最小化する方法には、最急降下法などの様々な方法を用いることも可能である。

　なお誤差関数は、式(１２)の形に限られるものではない。たとえば、任意の重みを用いた重みつき最小二乗法により誤差関数を設定してもよい。また、例えば、式(１２)に、Ｌ１ノルムやＬ２ノルムなどの正則化項、より一般的なＬｐノルム(ｐ≧０)などの正則化項などを加えるなど、様々な公知の関数形を用いることができる。

　また、磁場画像から磁化率画像を算出する方法として、上述の誤差関数を最小化させる方法ではなく、他の方法を用いてもよい。例えば、式(１０)の右辺のたたみこみ演算がフーリエ空間上で積算になることを利用して、まずフーリエ空間上における磁化率を求め、それを逆フーリエ変換することにより実空間上の磁化率画像を求めてもよい。

　また、固定された静磁場方向に対して撮像部位(例えば、頭部)の角度を様々に変えて複数回の計測を行い、得られた複数の磁場画像から一つの磁化率画像を算出してもよい。固定された静磁場方向に対して撮像部位(例えば、頭部)の角度を様々に変えることは、撮像組織(例えば、脳組織)の磁化率分布に対して印加する静磁場の方向を様々に変えることに等しい。従って、この計測により、異なる方向の静磁場が印加された時の複数の磁場画像を得ることができる。これらの複数の磁場画像から磁化率画像を算出することにより、一つの磁場画像から算出するよりも解の精度を高めることができる。磁化率画像の算出法には以上のような様々な公知の方法があり、それらの方法を用いることもできる。

　次に、信頼度画像算出部５４０は、磁化率画像の磁化率の信頼度を算出する（ステップＳ１２０４）。ここでいう信頼度は、エコー信号（複素信号）に混入しているノイズに起因する磁化率の算出精度の低下の度合いを表す値であり、算出精度が低いほど信頼度が低く、算出精度が高いほど信頼度が高い。

　ステップＳ１２０４では、磁場の空間的なばらつきに応じた信頼度画像を算出する。具体的には、まず任意の疑似的なエコー時間t’を用いて、以下の式（１３）により磁場δを疑似的な位相値φに変換する。これにより、位相値Φを画素値とする位相画像を生成する（ステップＳ１３０７）。

　式（１３）において、t’は１エコーであれば計測に用いた値をエコー時間とする。２エコーの場合はエコー間の時間差に相当する値をエコー時間としてもよい。なお、位相値に変換せず、磁場のまま計算してもよい。

　次に、ステップＳ１３０７で生成した位相画像から位相成分複素画像ｚを算出する（ステップＳ１３０８）。画素ｊの位相成分複素画像ｚ（ｊ）は、疑似的な位相画像φ（ｊ）より、以下の式（１４）より求められる。

　式（１４）において、iは虚数である。なお、位相成分複素画像を算出せず、位相や磁場のまま計算してもよい。

　次に、ステップＳ１３０９において、位相ばらつき画像ｖを生成する。画素ｊの位相ばらつき画像ｖ（ｊ）は、式（１５）により、画素ｊにおける周辺領域内の位相成分複素画像ｚ（ｋｊ）のばらつきを標準偏差を算出することによって求める。

　式（１５）において、ｋ_ｊは、画素ｊの周辺領域の画素を表す。ここでは、ばらつきを求める周辺領域を３×３×３の立方体とする。そのため、ｋ_ｊは１から２７までの値となる。ｓは、周辺領域の画素数を表す。本実施形態では、ｓ＝２７である。ｍ（ｊ）は画素ｊの周辺領域におけるｚの平均値である。すなわち、ｍ（ｊ）＝Σｋ_ｊ（ｚ（ｋ_ｊ））／ｓである。式（１５）で定義した場合は、画像によらず、ｖ（ｊ）の上限は１、下限は０となる。

　なお、位相成分複素画像ｚではなく、位相画像φや磁場画像δから位相ばらつき画像を求めることができる。また、周辺領域の大きさや形は任意である。たとえば、信頼度が小さい領域を広げたい場合は、周辺領域を大きくし、５×５×５の立方体と設定してもよい。また、位相ばらつき画像を求める方法は任意である。たとえば、標準偏差ではなく分散で定義してもよい。

　最後に、ステップＳ１３１０において、位相ばらつき画像ｖを信頼度画像に変換する。本実施形態では、位相ばらつきが小さい領域の信頼度は大きくし、位相ばらつきが大きい領域の信頼度は小さくするように、各画素ｊの信頼度Ｒ（ｊ）は、ｖ（ｊ）を用いて以下の式（１６）より求める。

　式（１６）の信頼度Ｒ（ｊ）とｖ（ｊ）の関係式は、これに限られるものではなく、任意の式を用いることができる。例えば、位相ばらつき画像ｖ（ｊ）と、その最大値ｖ_ｍａｘを用いて、信頼度Ｒ（ｊ）を以下の式（１７）より求めることができる。

　位相ばらつき画像の算出方法によっては、ｖ（ｊ）の上限値が画像によって変化するが、式（１７）を用いて信頼度を算出することにより、画像によらず信頼度Ｒ（ｊ）を１から０の値に設定できる。

　または、以下の式（１８）より信頼度Ｒ（ｊ）を求めてもよい。

　式（１８）を用いて信頼度を算出することにより、式（１６）や式（１７）を用いて信頼度を算出した場合に比べ、位相ばらつきの変化に対する信頼度の変化を大きくすることができる。

　第二の実施形態の方法により、第一の実施形態で第１の方法としてあげた、磁場画像の空間的なばらつきを求め、ばらつきが大きいほど信頼度が低くなるように信頼度画像を生成すことができる。本方法より求めた信頼度画像では、たとえば、肺や胃やその周辺領域のように内部に空気が存在するためＳＮＲが小さい領域の信頼度が低くなる。また、血管やその周辺領域では、血管と周辺組織の（流れや磁化差に起因する）周波数差に基づき磁場の空間的なばらつきが増加するため、信頼度が低くなる。そのため、本実施形態で算出した信頼度画像を用いることにより、ＳＮＲの低い領域や血管周辺を避けたＲＯＩ設定を行うことができる。また、本実施形態により算出した信頼度画像と磁化率画像を同時に表示することにより、ノイズに起因してみかけ上の磁化率変化が生じている領域を容易に検出できる。したがって、鉄過剰領域の視覚的評価に有用である。

　また、第一の実施形態の第２の方法としてあげた、複数の被検体画像を水脂肪分離処理のための信号モデルにフィッティングする際の誤差を求め、誤差が大きいほど信頼度が低くなるように算出する方法により、信頼度画像を生成することもできる。この方法は、具体的には、上述の式（６）により求めた、水脂肪分離処理における周波数算出時のフィッティングエラーεから、フィッティングエラーの大きい領域の信頼度は小さく、フィッティングエラーεの小さい領域の信頼度は大きくする信頼度設定し、信頼度画像を生成する。たとえば、画素ｊの信頼度Ｒ（ｊ）をフィッティングエラーε（ｊ）と、以下の式（１９）とにより算出する。

　この方法により、フィッティングエラーεに基づいて生成した信頼度画像を算出することができる。一般的に知られているように、水脂肪分離処理は、不適切な初期値設定などを原因として、水の領域を脂肪、脂肪の領域を水として間違えて算出してしまうことがある。その場合、式（３）であらわされる複数のピークをもつ脂肪信号を、１つのピークしかもたない信号としてフィッティングし、１つのピークしかもたない水の信号を複数のピークをもつ信号としてフィッティングしてしまうため、フィッティング誤差が大きくなる。また、水と脂肪を間違えて算出した領域では周波数を正しく算出することができず、その結果磁化率画像の算出精度も低下する。そのため、フィッティングエラーεにより算出した信頼度画像を用いることにより、水脂肪分離処理の失敗により磁化率の算出精度が低下した領域を容易に認識することができ、算出精度が低下した領域を避けて、ＲＯＩ設定を行うことができる。

　また、第一の実施形態で述べたように、第３の方法としては、水脂肪分離処理により算出された推定画像から伝搬周波数誤差を算出し、算出した伝搬周波数誤差に応じた信頼度を算出する方法を用いることも可能である。この方法は、周波数画像算出処理における水脂肪分離処理で得られた任意の推定画像と画像のノイズの大きさσ_０から周波数画像の伝搬誤差（ここでは伝搬周波数誤差とよぶ）を算出し、伝搬周波数誤差画像から信頼度を算出する。具体的には、推定画像として水画像・脂肪画像・Ｒ_２ ^＊画像を用いて伝搬周波数誤差を算出する。

　ノイズの大きさσ_０は、絶対値画像の空気領域に定めたＲＯＩ内の標準偏差により求める。水・脂肪・Ｒ_２ ^＊・ノイズ量σ_０と伝搬周波数誤差の関係式σ_ψ＝ｆ（ρ_ｗ、ρ_ｆ、Ｒ_２ ^＊、σ_０）は、水脂肪分離処理に用いた信号モデルおよび計測に用いたエコー時間ｔ_ｎに応じて、誤差伝搬法、モンテカルロシミュレーション、統計的手法などにより算出することができる。

　したがって、算出した関係式σ_ψ＝ｆ（ρ_ｗ、ρ_ｆ、Ｒ_２ ^＊、σ_０）を用いて、水脂肪分離処理により得られた水画像・脂肪画像・Ｒ_２ ^＊画像から伝搬周波数誤差画像を算出できる。そして、算出した伝搬周波数誤差σ_ψから以下の式（２０）により、画素ｊの信頼度Ｒ（ｊ）を算出できる。

　これにより、水・脂肪の信号強度やＲ_２ ^＊値に応じた信頼度画像を算出することができる。この第３の方法は、たとえば肝臓内に脂肪が不均一に分布している場合などに有用である。脂肪が不均一に分布している場合、脂肪の量に応じて周波数の算出精度が変化し、その結果磁化率の算出精度が変化することが想定される。脂肪の量に応じた信頼度を画像化することにより、磁化率の算出精度が低下した領域を容易に認識することができ、算出精度が低下した領域を避けて、ＲＯＩ設定を行うことができる。

　また、第４の方法としては、被検体画像である複素画像の各画素の絶対値（絶対値画像）を求め、絶対値が小さい画素の信頼度が小さくなるように信頼度画像を算出する方法を用いることもできる。例えば、複数のエコーの原画像を生成した場合、全エコーの絶対値画像の二乗和平方根を画素ごとに算出し、任意の値（例えば算出した二乗和平方根の全画素中の最大値）で除算することにより信頼度画像を算出できる。また、１エコーの絶対値画像の場合は、絶対値画像を任意の値（例えば全画素の最大値やノイズ領域に設定したＲＯＩ内の標準偏差）で規格化することにより、信頼度画像を算出できる。

　本方法は、少ない計算量およびメモリで信頼度を算出できるため、計算に使えるメモリ容量が限られている装置などで有用である。また、受信コイル感度や送信磁場の不均一性に起因した精度変化を反映した信頼度画像を算出できる。たとえば、受信コイルの感度は、コイル形状に応じて感度の大きさが場所ごとに変化するため、体内の全領域で一定とならず、その結果画像のＳＮＲが変化する。受信コイル感度や送信磁場の不均一性は、とくに体格の大きい被検体の腹部を計測する場合などに顕著である。本方法で算出した信頼度画像を用いることにより、コイル感度や送信磁場の不均一性に起因する磁化率画像の精度低下領域をさけてＲＯＩ設定を行うことができる。

　また、第５の方法としては、磁化率画像からアーチファクトのある領域を検出し、検出したアーチファクトのある領域が他の領域に比べて小さい信頼度となるように信頼度画像を生成する方法を用いることも可能である。ストリークアーチファクトは、公知の方法により検出できる。ストリークアーチファクトは、磁化率画像上において、磁場方向に対して特定の方向に筋状に発生する特徴がある。そのため、磁化率画像に対して、該当する方向の筋状コントラストに対してエッジ検出処理を実施することにより、検出することができる。そして、検出したストリークアーチファクト領域の信頼度を小さく、それ以外の領域の信頼度を大きくする信頼度画像を算出する。たとえば、ストリークアーチファクトの信頼度を０、それ以外の領域を１とした信頼度画像を算出する。

　本方法は、対象組織の周辺にＳＮＲの低い領域がある場合などに有効である。たとえば、脳において、黒質の周辺で出血部があった場合、出血領域から発生したストリークアーチファクトが黒質に生じてしまう可能性がある。その場合、黒質の平均磁化率を算出した場合、ストリークアーチファクトによる平均磁化率の精度低下が生じる。本方法により算出した信頼度画像を用いた重みづけ平均を算出することにより、ストリークアーチファクトによる平均磁化率の精度低下を防ぐことができる。

　また、第６の方法としては、伝搬磁化率誤差を信頼度とする方法を用いることも可能である。この方法は、対象組織内外の磁場の誤差から、シミュレーションや誤差伝搬法により対象組織の伝搬磁化率誤差を算出し、伝搬磁化率誤差から信頼度画像を算出する方法である。ある組織の磁化率は、組織内外の磁場情報から算出される。そのため、組織内の算出磁化率の誤差も、組織内外の磁場の誤差から伝搬される。したがって、伝搬磁化率誤差を用いることにより、組織内外の磁場の誤差を考慮した信頼度が算出できる。

　たとえば、ある静脈の磁化率伝搬誤差を算出したい場合、以下に示すように、静脈磁化率モデルを用いたシミュレーションにより算出する。静脈磁化率モデルは、三次元の格子状に対象静脈の直径・角度に応じた円柱をモデル化し、静脈内外の磁化率差を入力することで、設定できる。直径は、絶対値画像における対象静脈のピクセル数などからよみとる。静脈直径がピクセル数以下の場合は、近似的にピクセル径を静脈直径としてもよい。静脈の角度は、絶対値画像または位相画像に対してエッジ抽出処理などを行い、自動的に検出できる。なお、使用者が手動により角度を算出してもよい。また、直径や角度は固定値を用いてもよい。たとえば、直径１ｍｍ、角度は磁場方向に対して９０度としてもよい。静脈内外の磁化率差には、任意の定数を用いることができるが、たとえば０．４６ｐｐｍを用いる。三次元格子の大きさや解像度は任意であるが、たとえば大きさを１２８×１２８×１２８、解像度は、画像再構成部４００で算出した原画像と同じ解像度を用いる。

　以上により定めた静脈磁化率モデルから、式（１０）の関係式に基づき磁場を算出し、静脈内外のＳＮＲに応じたノイズを付加することで、モデル磁場画像を算出することができる。静脈内外のＳＮＲは、対象静脈の静脈内外の絶対値を、画像に加えられたノイズで除算することにより算出できる。ここで、画像に加えられたノイズは、絶対値画像において、空気領域などの画素値変動が少ない領域にＲＯＩを設定し、ＲＯＩ内の標準偏差を計算することで算出できる。算出したモデル磁場画像から、磁化率画像算出部５３０と同じ方法により磁化率画像を算出する。そして、算出した磁化率画像と静脈磁化率モデルの差分画像を算出し、静脈内に定めたＲＯＩにおける差分画像の画素値の標準偏差を算出し、算出した標準偏差の逆数を対象静脈の信頼度Ｒとする。

　本方法は、複数の静脈の磁化率から脳内の広い領域（たとえば右半球全体）の酸素摂取率を算出する際などに有用である。その際、複数の静脈の磁化率からそれぞれの酸素摂取率を算出し、それらを平均化することにより広い領域の平均酸素摂取率を算出する。しかし、静脈ごとに磁化率の算出精度は異なるため、単純な平均では、算出精度の低い静脈の影響により平均酸素摂取率の算出精度が低下してしまう。そこで、本方法により求めた信頼度を用いて、重みづけした平均酸素摂取率を算出することにより、重みづけしない場合に比べて算出精度が向上する。

　なお、本方法における対象組織は静脈に限らず、黒質などの深部灰白質組織や肝臓などを対象組織としてもよい。そのとき、たとえば黒質の場合は球でモデル化し、肝臓の場合は楕円球でモデル化することができる。

　上述してきた種々の方法で算出した信頼度画像は、所望の閾値により二値化してもよい。二値化した信頼度画像を表示することにより、操作者がＲＯＩ設定に用いる領域（関心領域設定設定可能領域）を容易に認識することができる。例えば、図４のように、二値化した信頼度画像を、磁化率画像と重畳して表示することにより、操作者はＲＯＩ３５，３６を設定可能な領域を容易に認識できる。

　また、複数の方法で算出した信頼度画像を組み合わせて、一つの信頼度画像を算出してもよい。たとえば、コイルの感度差によるＳＮＲ差が大きく、対象組織の近くに出血が存在する場合、不十分なコイル感度によるＳＮＲ低下領域やストリークアーチファクトを避けてＲＯＩ設定を行うために、絶対値画像に基づく信頼度画像Ｒ１と検出したストリークアーチファクトに基づく信頼度画像Ｒ２を組み合わせて、一つの信頼度画像Ｒを算出するのが有効である。信頼度画像Ｒは、信頼度画像Ｒ１とＲ２の単純な和や積でもよいし、どちらかの比重を大きくした和でもよい。

　また、信頼度画像は磁場画像の画像処理に用いることもできる。たとえば、撮像対象が肝臓の場合、磁場のばらつきに応じた信頼度画像を算出し、信頼度の低い領域の磁場画像を磁化率画像算出前にあらかじめマスクすることもできる。また、撮像対象が脳の場合、ストリークアーチファクトに応じた信頼度画像を算出し、ストリークアーチファクトの発生原因となっている領域の磁場画像をマスクすることもできる。このようにマスクした磁場画像を用いて磁化率画像を算出することにより、マスクしない磁場画像を用いた場合に比べて、ストリークアーチファクトの低減が期待できる。

　表示処理部６００は、得られた磁化率画像と信頼度画像を濃淡画像として表示装置２１０に表示する(ステップＳ１１０４)。例えば、第１の実施形態の図３のように磁化率画像３３と信頼度画像３２を並べて表示することが可能である。それにより、信頼度を視覚的に確認することができるため、鉄沈着による磁化率変化とノイズに起因した磁化率変化を視覚的にみわけることができる。したがって、磁化率画像を用いた鉄過剰領域の評価が容易になる。

　また、磁化率画像および信頼度画像は、最大値投影処理や最小値投影処理などの方法を用いて複数の空間的に連続する画像情報として統合させて表示してもよい。また、磁化率画像に画像処理を行い、磁化率画像と異なるコントラストの画像を作成し、表示装置２１０に表示させてもよい。例えば、磁化率画像から組織間の磁化率差を強調した強調マスクを作成し、それを絶対値画像にかけ合わせた磁化率差強調画像を表示してもよい。磁化率差強調画像は、磁化率差を強調する処理によって組織の磁化率の情報は失われるが、磁化率の高い組織とそれ以外の組織とのコントラストが増加する。このような磁化率差強調画像を生成することにより、磁化率の高い組織が明瞭に描出され、操作者は磁化率の高い組織を容易に認識できる。

　なお、表示処理部６００は、磁化率画像と信頼度画像を、一枚の画像として同時に表示することもできる。例えば、信頼度に応じて磁化率画像の透明度を変化させて表示することができる。この場合、例えば、信頼度が低いほど、磁化率画像の色を透明化して表示する。すなわち、磁化率画像の場所ごとの透明度を信頼度画像の画素値に応じて変化させて表示する。または、磁化率画像をカラー表示し、信頼度が低いほど、磁化率画像の色を白黒に近付けて表示する。すなわち、磁化率画像の場所ごとの鮮度を信頼度画像の画素値に応じて変化させて表示する。これらの表示方法により、鉄過剰領域の検出を正確に素早く行うことができる。

　また、表示処理部６００は、磁化率画像のみを表示し、ポップアップ表示により信頼度を表示してもよい。例えば、カーソルを合わせると、対象画素における信頼度と磁化率の二つの値を同時に表示する方法などが考えられる。なお、信頼度の値だけを表示させてもよいし、位相画像の画素値など信頼度以外の値も同時に表示させてもよい。

　また、表示処理部６００では磁化率画像のみを表示してもよい。その場合、信頼度画像は、ＲＯＩ設定部７００やＲＯＩ内統計値算出部８００で活用される。

　ＲＯＩ設定部７００は、信頼度画像を用いて、信頼度の高い領域にＲＯＩを設定する。例えば、腹部１０８０の肝臓１０２０内においてＲＯＩ内の平均信頼度が最も高い場所を自動的に算出し、ＲＯＩ１０７０を図１５のよう設定することができる。設定したＲＯＩ１０７０は、図１５のように信頼度画像１０１０上に表示する。図１５に示されるように、本実施形態により設定したＲＯＩ１０７０は、肺１０５０や胃１０６０およびその周辺のＳＮＲの低い領域や、血管１０３０、１０４０およびその周辺領域を避け、信頼度の高い領域に設定される。なお、算出したＲＯＩ１０７０は磁化率画像上に表示してもよい。このように信頼度画像を用いてＲＯＩ１０７０を設定することにより、ＲＯＩ１０７０内の信頼性の高い磁化率を用いて、例えば平均磁化率を算出することができる。また、ＲＯＩ設定の操作性の改善が期待できる。

　なお、ＲＯＩ１０７０の大きさは予め定めた大きさに設定することも可能であるし、操作者が大きさや形状を入力装置２１２を介して入力してもよい。また、ＲＯＩ１０７０の位置を自動的に設定せず、信頼度画像をみながら操作者が入力装置２１２を介して手動でＲＯＩ１０７０の位置を設定してもよい。

　ＲＯＩ内統計値算出部８００は、ＲＯＩ内の磁化率画像の画素値（磁化率）の例えば平均磁化率を算出する。このとき、磁化率を信頼度により重みづけした後、平均を求めてもよい。信頼度に応じた重みづけ平均を行うことにより、重みづけせずに平均を算出する場合に比べて、ＲＯＩ内の平均磁化率の算出精度が向上する。たとえば、ストリークアーチファクトがＲＯＩ内に存在する場合、ストリークアーチファクト領域の信頼度を低下させた信頼度画像で重みづけした重みづけ平均を算出する。それにより、ストリークアーチファクトによる平均磁化率の算出精度低下を低減することができる。なお、ＲＯＩ内統計値算出部８００では、ＲＯＩ内の平均に限らず、標準偏差、分散など任意の統計値を算出することができる。また、算出した平均磁化率から、あらかじめ定めた磁化率と鉄濃度の比例関係式を用いて、対象組織の鉄濃度を算出してもよい。

　なお、本実施形態では水平磁場ＭＲＩについて説明したが、垂直磁場ＭＲＩやその他の装置を用いても、同様の処理が適用でき、同様の効果が得られる。また、撮像断面も、横断面、冠状断面、矢状断面、オブリーク断面など任意の撮像断面で同様の処理が適用でき、同様の効果が得られる。

　また、本実施形態では、画像再構成部、画像変換部、表示処理部の各部の機能を、ＭＲＩ装置が備える計算部２０９内で実現する場合を例にあげて説明したが、これに限られない。これらの各部の少なくとも１つは、例えば、ＭＲＩ装置の計算部２０９とデータの送受信が可能なＭＲＩ装置とは独立した情報処理装置上に構築されていてもよい。

　＜＜第三の実施形態＞＞
　第二の実施形態では、一度の計測により、磁化率画像と信頼度画像を算出した。第三の実施形態では、対象組織の信頼度が所望の値を満たさない場合に再計測を行う。以下、第二の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。

　本実施形態のＭＲＩ装置は、基本的に第二の実施形態と同様の構成を有する。

　本実施形態の計算部２０９は、第一の実施形態と同じように、入力装置２１２を介して設定された（または、あらかじめ設定された）計測パラメータとパルスシーケンスに従いエコーの計測をシーケンサ２０４に指示し、エコーを計測する。得られたエコーをｋ空間に配置し、ｋ空間に配置されたエコーに対して演算を行い磁化率画像と信頼度画像を算出し、得られた画像を表示装置２１０に表示する。また、必要に応じて、画像上にＲＯＩを設定し、ＲＯＩ内の画素の統計値を算出する。本実施形態の計算部２０９は、第一の実施形態とは異なり、対象組織の信頼度が所望の値を満たさない場合に再計測を行う。

　計算部２０９は、第二の実施形態の構成に加えて、代表信頼度算出部１４００，判定部１５００，計測パラメータ再設定部１６００を備える。これらの各部の処理の詳細を、図１７の処理フローに沿って説明する。図１７のフローにおいて、第二の実施形態の図７のフローと同じ処理は、同じ符号を付して説明を省略する。

　図１７において、ステップＳ１１０１～Ｓ１１０３の処理は、第二の実施形態と同様に行う。本実施形態における代表信頼度算出部１４００は、画像変換処理Ｓ１１０３により算出した磁化率画像と信頼度画像を用いて、対象組織の信頼度を一つの値（代表信頼度）として算出する（Ｓ１５０４）。例えば、第二の実施形態のステップＳ１３０６において算出したマスク画像の画素値が１となる領域の平均信頼度を代表信頼度Ｒｍとして算出する。なお、代表信頼度の算出方法は任意である。たとえば、対象組織における全画素中の最大信頼度を代表信頼度としてもよい。

　次に、判定部１５００は、ステップＳ１５０４で算出した代表信頼度と任意の定数（ここでは信頼度閾値とよぶ）の大小関係を判定する（Ｓ１５０５）。本実施形態では、信頼度閾値ｒｍを０．５とする。代表信頼度Ｒｍが信頼度閾値ｒｍをこえた場合、適切な撮影条件での撮影が行われたとして、表示処理を行う（ステップＳ１５０８）。なお信頼度閾値は使用者が入力装置２１２を介して設定してもよい。

　判定部１５００において、代表信頼度Ｒｍが信頼度閾値ｒｍ以下であった場合、本実施形態において計測パラメータ再設定部１６００は、計測パラメータの再設定を行う（ステップＳ１５０６）。本実施形態では、計測パラメータ再設定部１６００は、ＮＳＡ（ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｓｉｇｎａｌｓ　ａｖｅｒａｇｅｄ）を前回計測時より増加した数（たとえば２倍）を再設定する。ＮＳＡとは、加算回数のことをあらわす。そして、計測パラメータ再設定部１６００は、再設定した計測パラメータおよび再計測を行うかどうかの確認画面を表示装置２１０を介して使用者に提示する。そして、再計測を行うと使用者が判断した場合、再設定した計測パラメータを用いて計測を行う（ステップＳ１５０１）。また、この時点で使用者があらたに再設定した計測パラメータを用いてもよい。

　一方、再計測を行わないと使用者が判断した場合は、第二の実施形態と同様に表示処理、ＲＯＩ設定処理、ＲＯＩ内統計値算出処理を行う（ステップＳ１１０４～１１０６）。

　なお、ステップＳ１５０６においては任意の計測パラメータを再設定できるように構成することができる。たとえば、ＳＮＲを高めるパラメータとして、前回の計測時より低下させた画素サイズ、増加させた繰り返し時間、低下させたエコー時間ｔｎなどを再設定してもよい。

　本実施形態は、通常行われる計測では十分な信頼度が得られない場合に有用である。たとえば肝臓の鉄濃度が大きい被検体の場合、磁化率効果により肝臓の信号減衰がはやく、鉄濃度が小さい被検体の場合に比べて肝臓領域のＳＮＲが小さい。そのような被検体を計測した場合、通常用いられる計測パラメータでは肝臓領域で十分な信頼度が得られないことが想定される。その場合、通常のＭＲＩ装置では診断に十分な信頼度が得られていないことに気づかず、信頼度の低い磁化率画像を算出してしまうおそれがある。本実施形態のＭＲＩ装置は、撮影中に信頼度の低下を検出し、信頼度を高める計測パラメータを提示する。それにより、使用者の操作性を低下させずに、どのような被検体に対しても十分な信頼度で計測を行うことができる。

　＜＜第四の実施形態＞＞
　第一から第三の実施形態では、ＭＲＩ装置において信頼度画像を算出したが、第四の実施形態では、ＭＲＩ装置とは独立に存在する画像処理装置において信頼度画像を算出する。

　図１８に本実施形態における画像処理装置２０００の構成を示す。画像処理装置は、計算機２１００と、表示装置２２００と、入力装置２３００とを備えている。計算機２１００は、デスクトップＰＣやワークステーションなどで構成する。

　本実施形態における計算機２１００は、図１９のように、入力装置２３００を介して１以上の原画像Ｉ_ｎを受け取り、内蔵するメモリに格納する画像入力部３０００を備えている。

　また、計算機２１００は、第二の実施形態の計算部２０９と同じように、画像変換部５００、表示処理部６００、ＲＯＩ設定部７００、ＲＯＩ内統計値算出部８００を備える。これらの各部の機能は、第二の実施形態と基本的に同様である。これらの構成により、原画像に基づいて磁化率画像および信頼度画像を算出し、得られた画像を表示装置２２００に表示する。原画像Ｉ_ｎは任意のＭＲＩ装置で撮影された画像である。なお、表示処理部６００、ＲＯＩ設定部７００、ＲＯＩ内統計値算出部８００は備えていなくてもよい。

　図２０は本実施形態における画像処理装置の処理フローである。図２０のフローにおいて、図７のフローと同じ処理については同じ符号を付し説明を省略する。まず、画像入力部３０００は、入力装置２３００を介してＭＲＩ装置で撮影された原画像Ｉｎを受け取り、内蔵するメモリに格納し、計算に必要な情報と画素値情報を取り出す（ステップＳ１６０１）。ＭＲＩ装置で撮影された原画像は、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格に基づいたファイル形式で入力される。本実施形態における画像入力部３０００は、入力されたファイルから、原画像の撮影時に用いられた磁場強度、エコー時間、ＦＯＶ（Field of view）などの画像変換処理に必要な情報と、原画像の画素値情報を取り出す。

　画像変換部５００は、第二の実施形態のステップＳ１１０３と同様に、入力された画像に基づき、磁化率画像および信頼度画像を生成する。画像変換部５００の画像処理の内容は画像入力部３０００に入力された画像に応じて変化する。たとえば、磁場画像が入力された場合、磁化率画像算出処理と信頼度画像算出処理のみを行う。また、計算機２１００は、算出した磁化率画像または信頼度画像の各画素値を任意の形式でＣＤなどの媒体に出力することもできる。図２０のステップＳ１１０４～Ｓ１１０６は、第二の実施形態と同様である。

　本実施形態により、ＭＲＩ装置とは独立に存在する画像処理装置を用いて処理を行うことができる。そのため、たとえばＭＲＩ装置の計算機より処理速度に優れた計算機を用いることで、ＭＲＩ装置を用いて処理する場合に比べて、より高速な処理を行うことができる。また本実施形態の画像処理フローは、外部のアプリケーション、たとえばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の機能の一つに組み込むことができる。ＰＡＣＳの画像位置合わせ機能や病変計測結果の保存機能と組み合わせることにより、たとえば過去の磁化率画像との位置合わせ、算出鉄濃度の経時的変化の管理などが可能になる。それにより、病状の進行度評価、治療効果のモニタリングなどを容易に行うことができる。また、外部のアプリケーションに蓄積されている別のモダリティの画像や患者の治療にかかわる情報とあわせて、統合的な分析を行うことも可能になる。

　１００：垂直磁場ＭＲＩ装置、１０１：水平磁場ＭＲＩ装置、１０２：ＭＲＩ装置、２０１：マグネット、２０２：傾斜磁場コイル、２０３：被検体、２０４：シーケンサ、２０５：傾斜磁場電源、２０６：高周波磁場発生器、２０７：プローブ、２０８：受信器、２０９：計算機、２１０：表示装置、２１１：記憶装置、２１２：入力装置、３００：計測部、４００：画像再構成部、５００：画像変換部、５１０：周波数画像算出部、５２０：磁場画像算出部、５３０：磁化率画像算出部、５４０：信頼度画像算出部、６００：表示処理部、７００：ＲＯＩ設定部、８００：ＲＯＩ内統計値算出部、９１０：ＧｒＥ型パルスシーケンス、９１１：ＲＦパルス、９１２：スライス選択傾斜磁場、９１３：位相エンコード傾斜磁場、９２１；読み出し傾斜磁場、９２２；読み出し傾斜磁場、９２３；読み出し傾斜磁場、９２４；読み出し傾斜磁場、９３１：第一エコー信号、９３２：第二エコー信号、９３３：第三エコー信号、９３４：第四エコー信号、１０１０：画像、１０２０：肝臓、１０３０：血管およびその周辺、１０４０：血管およびその周辺、１０５０：肺およびその周辺、１０６０：胃およびその周辺、１０７０：ＲＯＩ、１０８０：腹部、１４００：代表信頼度算出部、１５００：判定部、１６００：計測パラメータ再設定部、２０００：画像処理装置、２１００：計算機、３０００：画像入力部

Claims

　静磁場中に置かれた被検体に高周波磁場パルスおよび傾斜磁場を印加して、前記被検体から核磁気共鳴信号を複素信号として検出する計測部と、
　前記複素信号から被検体画像を再構成する画像再構成部と、
　前記被検体画像に基づいて前記被検体の組織の磁化率の分布を算出する磁化率分布算出部と、
　前記磁化率の算出精度に対応した信頼度の分布を前記被検体画像または前記磁化率分布に基づいて算出する信頼度分布算出部とを有することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記信頼度分布算出部は、前記信頼度として、前記計測部が検出した前記複素信号に混入しているノイズに起因する前記磁化率の算出精度の低下の度合いを予め定めた演算により算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記磁化率分布算出部は、前記被検体画像に対応する、前記磁化率の分布を表す磁化率画像を生成し、
　前記信頼度分布算出部は、前記磁化率画像に対応する、前記信頼度の分布を表す信頼度画像を生成し、前記被検体画像および前記磁化率画像のうち少なくとも一方とともに表示装置に表示させることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記磁化率分布または前記被検体画像において前記信頼度が予め定めた閾値以上の領域を、関心領域の設定可能領域として設定する関心領域設定部をさらに有することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、操作者による１以上の前記関心領域の位置決定の操作を受け付ける操作部を有し、
　前記関心領域設定部は、前記操作部が受け付けた前記関心領域の位置が、前記関心領域設定可能領域内である場合、１以上の前記関心領域内の前記磁化率の値に対して予め定めた演算処理を施すことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記関心領域設定部は、前記磁化率分布または前記被検体画像に予め定めておいた前記被検体の組織のモデルをフィッティングし、前記モデルに基づいた前記被検体の組織の範囲を、前記関心領域設定可能領域とともに、表示装置に表示させることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項６に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記関心領域設定部は、前記モデルに基づいた前記被検体の組織のうち、予め定めた組織の範囲内であって、前記関心領域設定可能領域内に、１以上の関心領域を設定することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項５に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記関心領域設定部は、１以上の前記関心領域内の前記磁化率の値に対して施した前記演算処理の結果を、１以上の前記関心領域の位置と共に、表示装置に表示させることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記磁化率分布算出部は、前記被検体画像として複素画像を用い、前記複素画像から磁場画像を算出する磁場画像算出部と、前記磁場画像から前記磁化率分布を算出する磁化率画像算出部とを備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項９に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記信頼度分布算出部は、前記磁場画像の空間的なばらつきを算出し、前記ばらつきに応じて信頼度を算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項９に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記磁場画像算出部は、水脂肪分離処理により得られた周波数画像から前記磁場画像を算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、前記信頼度画像算出部は、前記水脂肪分離処理のフィッティング誤差を求め、前記フィッティング誤差に応じて信頼度を算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
　前記信頼度画像算出部は、前記水脂肪分離処理により算出された推定画像から伝搬周波数誤差を算出し、算出した伝搬周波数誤差に応じて信頼度を算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
　前記信頼度分布算出部は、前記信頼度分布から予め定めた演算により代表信頼度を算出し、算出した前記代表信頼度と予め定めた閾値とを比較する判定する判定部と、前記代表信頼度が前記閾値より小さいと前記判定部が判定した場合、前記計測部に計測パラメータを再設定して、再計測を指示する計測パラメータ再設定部とを備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
　被検体画像の入力を受け付ける画像入力部と、
　前記被検体画像に基づいて被検体の組織の磁化率の分布を算出する磁化率分布算出部と、
　前記磁化率の算出精度に対応した信頼度の分布を前記被検体画像または前記磁化率分布に基づいて算出する信頼度分布算出部とを有することを特徴とする画像処理装置。