特開 2024-179355 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、プログラム及び医用画像処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024179355

(43)【公開日】2024-12-26

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理装置の作動方法、プログラム及び医用画像処理システム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20241219BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 380

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023098130

(22)【出願日】2023-06-14

(71)【出願人】

【識別番号】306037311

【氏名又は名称】富士フイルム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100083116

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 憲三

(74)【代理人】

【識別番号】100170069

【弁理士】

【氏名又は名称】大原 一樹

(74)【代理人】

【識別番号】100128635

【弁理士】

【氏名又は名称】松村 潔

(74)【代理人】

【識別番号】100140992

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 憲政

(74)【代理人】

【識別番号】100153822

【弁理士】

【氏名又は名称】増田 重之

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 敦郎

(72)【発明者】

【氏名】雨宮 知樹

(72)【発明者】

【氏名】金子 幸生

(72)【発明者】

【氏名】横沢 俊

(72)【発明者】

【氏名】白猪 亨

【テーマコード（参考）】

4C096

【Ｆターム（参考）】

4C096AB07

4C096AD07

4C096AD14

4C096DC05

4C096DE08

(57)【要約】

【課題】ユーザの好みに合わせたデノイズ処理が実現される、画像処理装置、画像処理装置の作動方法、プログラム及び医用画像処理システムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、ユーザ識別情報を取得し（１１０）、第１撮像条件を取得し（１１２）、第１撮像条件が適用される第１画像を取得し（１００）、第１デノイズ強度を適用して第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成し（１３０）、複数の第２撮像条件に対応する第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一又は近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し（１２０）、第１信号雑音比に基づくデノイズ強度を第１デノイズ強度として設定する（１２２）。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザ識別情報を取得し、
撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、
前記第１撮像条件が適用される前記撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、
前記第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、
前記第１デノイズ強度を適用して、前記第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成するプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、前記第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、
前記第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を前記第１デノイズ強度として設定する画像処理装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、
複数の前記第２信号雑音比に対して、複数の前記第２撮像条件のそれぞれが関連付けされ記憶される信号雑音比データベースを参照して、前記第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する前記第１信号雑音比を取得する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記プロセッサは、
前記第１デノイズ強度が変更された場合に、変更後の第２デノイズ強度に応じて、前記信号雑音比データベースを更新する請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記第１画像に対して、デノイズ強度が異なる複数回のデノイズ処理を実行して、複数の第３デノイズ画像を生成し、
複数の前記第３デノイズ画像のそれぞれから第３信号雑音比を導出し、
前記第１信号雑音比との差が最小となる前記第３信号雑音比が導出された前記第３デノイズ画像に適用される第３デノイズ強度を、前記第１デノイズ強度として設定する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、
前記第１画像から第４信号雑音比を算出し、
信号雑音比とデノイズ強度との関係を表す関数を用いて、第４信号雑音比に対応する第４デノイズ強度を、前記第１デノイズ強度として設定する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記プロセッサは、
前記第１デノイズ画像を表示装置へ表示させ、
前記第１デノイズ画像に対するデノイズ処理に適用される前記第１デノイズ強度の評価を表す選択肢を、前記表示装置へ表示させ、
前記選択肢の中から選択された前記第１デノイズ強度の評価を表す第１評価信号を取得し、
前記第１評価信号が表す前記第１デノイズ強度の評価を、前記第１デノイズ強度の設定へフィードバックする請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、
前記第１撮像条件と同一の第５撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第５撮像条件が適用され、過去に撮像され生成された過去画像に対して、前記第１デノイズ強度を適用してデノイズ処理が実施され、生成される第５デノイズ画像を表示装置へ表示させ、
前記第５デノイズ画像に対するデノイズ処理に適用される第５デノイズ強度の評価を表す第５評価信号を取得し、
前記第５評価信号が表す前記第５デノイズ強度の評価に応じて、前記第１デノイズ強度を維持するか又は変更するかを決定する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記過去画像は、正常な撮像対象を過去に撮像して生成された正常画像が適用される請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記過去画像は、前記第１撮像条件と同一の第６撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第６撮像条件が適用され、同一の撮像対象を過去に撮像して生成された同一撮像対象画像が適用され、
前記プロセッサは、
前記同一撮像対象画像に対してデノイズ処理が実行された第６デノイズ画像、及び同一撮像対象画像に対して実行されたデノイズ処理に適用された第６デノイズ強度を表示装置へ表示させる請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記プロセッサは、
前記第６デノイズ強度の評価を表す第６評価信号を取得し、
前記第６評価信号が表す前記第６デノイズ強度の評価に応じて、前記第１デノイズ強度を維持するか又は変更するかを決定する請求項９に記載の画像処理装置。

【請求項11】

プロセッサが具備されるコンピュータが適用される画像処理装置の作動方法であって、
前記プロセッサは、
ユーザ識別情報を取得し、
撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、
前記第１撮像条件が適用される前記撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、
前記第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、
前記第１デノイズ強度を適用して、前記第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成し、
前記第１デノイズ強度を設定する際に、
ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、前記第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、
前記第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を前記第１デノイズ強度として設定する画像処理装置の作動方法。

【請求項12】

コンピュータに、
ユーザ識別情報を取得する機能、
撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得する機能、
前記第１撮像条件が適用される前記撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得する機能、
前記第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定する機能、及び
前記第１デノイズ強度を適用して、前記第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成する機能を実現させるプログラムであって、
第１デノイズ強度を設定する機能は、
ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、前記第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、
前記第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を前記第１デノイズ強度として設定するプログラム。

【請求項13】

撮像装置を用いて被験者を撮像して生成される医用画像に対して規定の画像処理を施す画像処理装置を備える医用画像処理システムであって、
前記画像処理装置は、
ユーザ識別情報を取得し、
撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、
前記第１撮像条件が適用される前記撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、
前記第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、
前記第１デノイズ強度を適用して、前記第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成するプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、前記第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は前記第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、
前記第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を前記第１デノイズ強度として設定する医用画像処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は画像処理装置、画像処理装置の作動方法、プログラム及び医用画像処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ＭＲＩ装置を撮像装置として備える医用画像装置が記載される。同文献に記載の医用画像装置は、ノイズの大きさが画像の領域ごとに異なる場合に、相対的にノイズレベルが大きい領域に対して、相対的に強度が大きいデノイズフィルタが適用され、相対的にノイズレベルが小さい領域に対して、相対的に強度が小さいデノイズフィルタが適用される。なお、ＭＲＩは磁気共鳴イメージングの英語表記であるMagnetic Resonance Imagingの省略語である。

【0003】

また、特許文献１に記載の医用画像装置は、ユーザが選択した領域選択パターンと撮像条件との関係が記憶されている。これにより、過去に適用された撮像条件と同様の撮像条件が適用される場合に、過去に選択された領域選択パターンの選定が可能である。

【0004】

更に、特許文献１に記載の医用画像装置は、スライド位置ごとに領域選択パターンが対応付けされたスライドバーを備える。ユーザは、スライドバーをスライドさせながら表示装置へ表示される高画質画像を見てスライド位置を停止させ、所望の高画質画像が得られる領域選択パターンの選定が可能である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２２－６８６９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、従来技術に係る画像処理装置では、デノイズ強度の設定が撮像前に実施され、撮像が終了した後に生成される画像に対してデノイズ処理が適用される。デノイズが適用された画像をユーザが確認し、デノイズ強度を変更したい場合は、デノイズ強度の再設定が実施され、再撮像が実施される。実際の臨床現場では再撮像の実施は現実的ではない。

【0007】

また、画像処理装置のメーカが推奨するデノイズ強度は、医師及び技師等のユーザの好みと必ずしも一致するとは限らず、ユーザの好みに合わせたデノイズ強度の最適化が望まれる。

【0008】

本開示はこのような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの好みに合わせたデノイズ強度が適用されるデノイズ処理が実現される、画像処理装置、画像処理装置の作動方法、プログラム及び医用画像処理システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示の第１態様に係る画像処理装置は、ユーザ識別情報を取得し、撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、第１撮像条件が適用される撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、第１デノイズ強度を適用して、第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成するプロセッサを備え、プロセッサは、ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を第１デノイズ強度として設定する画像処理装置である。

【0010】

第１態様に係る画像処理装置によれば、ユーザごとの過去の複数の撮像において生成された複数の第２画像から導出される複数の第２信号雑音比であり、過去の撮影における第２撮像条件が関連付けされた複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比が第１信号雑音比として取得される。これにより、ユーザの好みの第１信号雑音比に応じた第１デノイズ強度が適用されるデノイズ処理が実現される。

【0011】

第２態様に係る画像処理装置は、第１態様の画像処理装置において、プロセッサは、複数の第２信号雑音比に対して、複数の第２撮像条件のそれぞれが関連付けされ記憶される信号雑音比データベースを参照して、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第１信号雑音比を取得してもよい。

【0012】

第３態様に係る画像処理装置は、第２態様の画像処理装置において、プロセッサは、
第１デノイズ強度が変更された場合に、変更後の第２デノイズ強度に応じて、信号雑音比データベースを更新してもよい。

【0013】

第４態様に係る画像処理装置は、第１態様から第３態様のいずれか一態様の画像処理装置において、プロセッサは、第１画像に対して、デノイズ強度が異なる複数回のデノイズ処理を実行して、複数の第３デノイズ画像を生成し、複数の第３デノイズ画像のそれぞれから第３信号雑音比を導出し、第１信号雑音比との差が最小となる第３信号雑音比が導出された第３デノイズ画像に適用される第３デノイズ強度を、第１デノイズ強度として設定してもよい。

【0014】

第５態様に係る画像処理装置は、第１態様から第３態様のいずれか一態様の画像処理装置において、プロセッサは、第１画像から第４信号雑音比を算出し、信号雑音比とデノイズ強度との関係を表す関数を用いて、第４信号雑音比に対応する第４デノイズ強度を、第１デノイズ強度として設定してもよい。

【0015】

第６態様に係る画像処理装置は、第１態様から第５態様のいずれか一態様の画像処理装置において、プロセッサは、第１デノイズ画像を表示装置へ表示させ、第１デノイズ画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度の評価を表す選択肢を、表示装置へ表示させ、選択肢の中から選択された第１デノイズ強度の評価を表す第１評価信号を取得し、第１評価信号が表す第１デノイズ強度の評価を、第１デノイズ強度の設定へフィードバックしてもよい。

【0016】

第７態様に係る画像処理装置は、第１態様から第６態様のいずれか一態様の画像処理装置において、プロセッサは、第１撮像条件と同一の第５撮像条件、又は第１撮像条件に近い第５撮像条件が適用され、過去に撮像され生成された過去画像に対して、第１デノイズ強度を適用してデノイズ処理が実施され、生成される第５デノイズ画像を表示装置へ表示させ、第５デノイズ画像に対するデノイズ処理に適用される第５デノイズ強度の評価を表す第５評価信号を取得し、第５評価信号が表す第５デノイズ強度の評価に応じて、第１デノイズ強度を維持するか又は変更するかを決定してもよい。

【0017】

第８態様に係る画像処理装置は、第７態様の画像処理装置において、過去画像は、正常な撮像対象を過去に撮像して生成された正常画像が適用されてもよい。

【0018】

第９態様に係る画像処理装置は、第７態様の画像処理装置において、過去画像は、第１撮像条件と同一の第６撮像条件、又は第１撮像条件に近い第６撮像条件が適用され、同一の撮像対象を過去に撮像して生成された同一撮像対象画像が適用され、プロセッサは、同一撮像対象画像に対してデノイズ処理が実行された第６デノイズ画像、及び同一撮像対象画像に対して実行されたデノイズ処理に適用された第６デノイズ強度を表示装置へ表示させてもよい。

【0019】

第１０態様に係る画像処理装置は、第９態様の画像処理装置において、プロセッサは、第６デノイズ強度の評価を表す第６評価信号を取得し、第６評価信号が表す第６デノイズ強度の評価に応じて、第１デノイズ強度を維持するか又は変更するかを決定してもよい。

【0020】

本開示の第１１態様に係る画像処理装置の作動方法は、プロセッサが具備されるコンピュータが適用される画像処理装置の作動方法であって、プロセッサは、ユーザ識別情報を取得し、撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、第１撮像条件が適用される撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、第１デノイズ強度を適用して、第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成し、第１デノイズ強度を設定する際に、ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を第１デノイズ強度として設定する画像処理装置の作動方法である。

【0021】

本開示の第１２態様に係るプログラムは、コンピュータに、ユーザ識別情報を取得する機能、撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得する機能、第１撮像条件が適用される撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得する機能、第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定する機能、及び第１デノイズ強度を適用して、第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成する機能を実現させるプログラムであって、第１デノイズ強度を設定する機能は、ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を第１デノイズ強度として設定するプログラムである。

【0022】

第１２態様に係るプログラムを記憶した有体物である非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体も本開示に含まれる。

【0023】

本開示の第１３態様に係る医用画像処理システムは、撮像装置を用いて被験者を撮像して生成される医用画像に対して規定の画像処理を施す画像処理装置を備える医用画像処理システムであって、画像処理装置は、ユーザ識別情報を取得し、撮像装置に対して適用される第１撮像条件を取得し、第１撮像条件が適用される撮像装置を用いて撮像され、生成される第１画像を取得し、第１画像に対するデノイズ処理に適用される第１デノイズ強度を設定し、第１デノイズ強度を適用して、第１画像に対してデノイズ処理を実行して第１デノイズ画像を生成するプロセッサを備え、プロセッサは、ユーザごとの、複数の第２撮像条件が適用された過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像のそれぞれから導出される複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比を第１信号雑音比として取得し、第１信号雑音比に基づき導出されるデノイズ強度を第１デノイズ強度として設定する医用画像処理システムである。
である。

【発明の効果】

【0024】

本開示によれば、ユーザごとの過去の複数回の撮像において生成された複数の第２画像から導出される複数の第２信号雑音比であり、過去の撮影における第２撮像条件が関連付けされた複数の第２信号雑音比の中から、第１撮像条件と同一の第２撮像条件、又は第１撮像条件に近い第２撮像条件に対応する第２信号雑音比が第１信号雑音比として取得される。これにより、ユーザの好みの第１信号雑音比に応じた第１デノイズ強度が適用されるデノイズ処理が実現される。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】図１は実施形態に係るＭＲＩ装置の全体構成図である。

【図2】図２は図１に示す計算機の電気的構成を示す機能ブロック図である。

【図3】図３は図２に示す計算機の電気的構成のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】図４は第１例に係るＳＮ比データベースの構築の手順を示すフローチャートである。

【図5】図５は第２例に係るＳＮ比データベースの構築の手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は実施形態に係る画像処理方法の手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は図２に示すデノイズ強度取得部の第１構成例を示す機能ブロック図である。

【図8】図８は関心領域の背景の説明図である。

【図9】図９は背景ノイズの画素値の説明図である。

【図10】図１０は図２に示すデノイズ強度取得部の第２構成例を示す機能ブロック図である。

【図11】図１１はＳＮ比が異なる数値ファントムに対して複数のデノイズ強度が適用され生成されるデノイズ画像のＳＮ比を算出した結果を示す表である。

【図12】図１２はデノイズ強度を表す関数の説明図である。

【図13】図１３は第１変形例に係る計算機の電気的構成を示す機能ブロック図である。

【図14】図１４はデノイズ強度のフィードバックに適用されるユーザインタフェースの例を示す説明図である。

【図15】図１５はデノイズ強度の自動調整前の確認画面の第１例を示す説明図である。

【図16】図１６は、デノイズ強度の自動調整前の確認画面の第２例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の構成要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、以下の実施形態において複数の構成要素が例示列挙される場合、複数の構成要素の少なくとも１つを含むと解釈し得る。

【0027】

［第１実施形態］
〔ＭＲＩ装置の構成例〕
図１は実施形態に係るＭＲＩ装置の全体構成図である。以下、本開示の１つの実施形態としＭＲＩ装置について説明するが、本開示の技術はＸ線ＣＴ装置及び陽電子放出断層撮影装置などのモダリティにも適用可能である。なお、ＣＴは、Computed Tomographyの省略語である。陽電子放出断層撮影装置は、英語表記であるPositron Emission Tomographyの省略語ＰＥＴと称され得る。

【0028】

図１に示すＭＲＩ装置１は、計測装置１０、計算機２０、出力装置３０、入力装置４０及び外部記憶装置５０を備える。計測装置１０は、静磁場コイル１１、傾斜磁場コイル１２及び傾斜磁場電源１５を備える。静磁場コイル１１は、被検体が置かれる空間に静磁場を発生させる。傾斜磁場コイル１２は、静磁場コイル１１が発生させる静磁場に対して磁場勾配を与える。傾斜磁場電源１５は、傾斜磁場コイル１２の駆動電源である。

【0029】

計測装置１０は、送信コイル１３、受信コイル１４、送信機１６及び受信機１７を備える。送信コイル１３は、被検体の計測領域に対して高周波磁場を発生させる。送信機１６は、送信コイル１３に対して励磁電流であるパルス電流を供給する。受信コイル１４は、被検体から生じる核磁気共鳴信号を受信する。受信機１７は、受信コイル１４を用いて受信した核磁気共鳴信号を計算機２０へ送信する。なお、核磁気共鳴信号はエコー信号と称され得る。

【0030】

ＭＲＩ装置１には、発生させる静磁場の方向に応じて、垂直磁場方式及び水平磁場方式がある。静磁場コイル１１は、磁場方式に応じて種々の形態が採用される。傾斜磁場コイル１２は、互いに直交する３軸方向のそれぞれに対して傾斜磁場を発生させる複数のコイルを備える。傾斜磁場コイル１２に具備される複数のコイルのそれぞれは、傾斜磁場電源１５を用いて駆動される。傾斜磁場の印加に起因して、被検体から生じる核磁気共鳴信号に対して位置情報が付加される。

【0031】

なお、図１には、送信コイル１３と受信コイル１４とが個別に具備される態様が例示されるが、送信コイル１３の機能及び受信コイル１４の機能を有する１つのコイルが具備される態様があり得る。

【0032】

計測装置１０は、シーケンス制御装置１８を備える。シーケンス制御装置１８は、傾斜磁場電源１５及び送信機１６の動作を制御して、傾斜磁場及び高周波磁場の発生タイミングを制御する。シーケンス制御装置１８は、受信機１７の動作を制御して、核磁気共鳴信号の受信タイミングを制御し、計測を実行する。シーケンス制御装置１８に対して適用される制御のタイムチャートは撮像シーケンスと称され、計測に応じて予め設定され、計算機２０へ具備される記憶装置等へ格納される。

【0033】

計算機２０は、ＣＵＰ等のプロセッサ、メモリ及び記憶装置などを備えるコンピュータが適用される。計算機２０は、シーケンス制御装置１８を介して計測装置１０の各部の動作を制御する制御装置として機能する。また、計算機２０は、受信機１７及びシーケンス制御装置１８を介して受信される核磁気共鳴信号に対する演算処理を実行し、予め定められる撮像領域の画像信号を取得する演算装置として機能する。計算機２０は、ＭＲＩ装置１を構成する装置であってもよいし、ＭＲＩ装置１とは独立する外部装置であってもよい。

【0034】

計算機２０は、出力装置３０、入力装置４０及び外部記憶装置５０がデータ通信自在に電気接続される。出力装置３０は、計算機２０を用いて実行される演算処理の結果を表示させるディスプレイが適用され得る。

【0035】

出力装置３０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ及びプロジェクタ等が適用され得る。出力装置３０は、これらの適宜の組み合わせでもよい。なお、有機ＥＬはOrganic Electro-Luminescenceの省略語を用いて、ＯＥＬと称され得る。

【0036】

入力装置４０は、計測及び演算処理等に適用される条件及びパラメータ等をオペレータが入力するインターフェースである。入力装置４０の例として、キーボード及びマウス等が挙げられる。タッチパネル方式のディスプレイを用いて、出力装置３０として機能する表示装置と入力装置とを一体構成としてもよい。オペレータは入力装置４０を用いて、計測されるエコー数、エコー時間及びエコー間隔等のパラメータを入力し得る。

【0037】

外部記憶装置５０は、計算機２０が実行する各種の演算処理に用いられるデータ、演算処理の結果として導出されるデータ、演算処理に適用される条件及び演算処理に適用されるパラメータ及び演算処理を実行するプログラム等が記憶される。外部記憶装置５０は、計算機２０の内部記憶装置の一部の機能を実現してもよいし、外部記憶装置５０の一部の機能を計算機２０の内部記憶装置が実現してもよい。

【0038】

計測装置１０を用いて取得される核磁気共鳴信号は、被検体からの信号に対してＭＲＩ装置１の特性及び撮像条件に起因するノイズが重畳される。核磁気共鳴信号に対して重畳されるノイズは、核磁気共鳴信号から生成される被検体の撮像画像の画質を劣化させる。計算機２０は、核磁気共鳴信号に対する信号処理として、核磁気共鳴信号に重畳されるノイズを低減させる処理であるノイズ低減処理を実行する機能が具備される。ノイズ低減処理は、デノイズ処理と称され得る。

【0039】

デノイズ処理は、ＣＮＮ等の学習済みの学習モデルが適用される。なお、ＣＮＮはConvolution Neural Networkの省略語である。外部記憶装置５０は、デノイズ処理に適用されるフィルタ強度を導出する際に用いられるＳＮ比データベースが記憶される。フィルタ強度はデノイズ強度と称され得る。

【0040】

ＳＮ比データベースは、医師及び技師等のユーザごとの画像の好みのＳＮ比が、被検体を撮像する際に適用される撮像条件に関連付けされ記憶される。ＳＮ比データベースは、撮像条件をインデックスとして画像の好みのＳＮ比の読み出しが可能である。

【0041】

なお、ＳＮ比は信号雑音比と称され得る。図１では、ＳＮ比データベースの図示は省略される。ＳＮ比データベースは、符号５２が付され図２に図示される。なお、図１に示す計測装置１０は撮像装置の一例であり、計算機２０は画像処理装置の一例であり、医用画像処理システムの構成要素の一例である。

【0042】

〔計算機の構成例〕
図２は図１に示す計算機の電気的構成を示す機能ブロック図である。計算機２０は、画像取得部１００を備える。画像取得部１００は、図１に示す受信機１７から送信される磁気共鳴信号が表す画像を取得する。なお、図２に示す実施形態に記載の画像取得部１００を用いて取得される画像は第１画像の一例である。

【0043】

計算機２０は、画像再構成部１０２を備える。画像再構成部１０２は、画像取得部１００を介して取得される画像に基づき再構成画像を生成する。画像に基づき生成される再構成画像の例として、２次元の断層画像が挙げられる。ここで、画像という用語は、画像を表す画像データという意味が含まれる。データという用語は、電気回路を信号という意味が含まれ得る。

【0044】

計算機２０は、規格化部１０４を備える。規格化部１０４は、規定の規格化定数を適用して、再構成画像を構成する各画素の画素値に対して規格化処理を実行する。規格化処理の詳細は後述する。

【0045】

計算機２０は、ユーザＩＤ取得部１１０を備える。ユーザＩＤ取得部１１０は、規格化された再構成画像に対してデノイズ処理を実施するユーザの識別に用いられるユーザＩＤを取得する。ユーザＩＤは、ユーザの氏名及びユーザごとの識別番号などのユーザを識別する情報が適用される。ユーザＩＤ取得部１１０は、バーコード及び２次元コード等を用いて表されたユーザＩＤが、読取装置を用いて読み取られる態様を採用し得る。なお、実施形態に記載のユーザＩＤはユーザ識別情報の一例である。ＩＤはIdentificationの省略語である。

【0046】

計算機２０は、撮像条件取得部１１２を備える。撮像条件取得部１１２は、被検体の撮像に対して適用される撮像条件を取得する。撮像とは、被検体に対して静磁場コイル１１等から電磁波が照射され、受信機１７を用いて核磁気共鳴信号が取得される計測装置１０の機能を表す。撮像条件の例として、撮像マトリクス数及びシーケンス等が挙げられる。なお、実施形態に記載の撮像条件取得部１１２を用いて取得される撮像条件は第１撮像条件の一例である。

【0047】

計算機２０は、ＳＮ比取得部１２０を備える。ＳＮ比取得部１２０は、ユーザごとに撮像条件が関連付けされるＳＮ比が記憶されるＳＮ比データベース５２から、撮像対象部位、ユーザＩＤ及び撮像条件に対応するＳＮ比を読み出す。ＳＮ比データベース５２から読み出されたＳＮ比は、撮像条件に応じたユーザごとの好みのＳＮ比として、演算処理に用いられる。なお、撮像対象部位は撮像対象の解剖構造と解釈し得る。

【0048】

すなわち、ＳＮ比データベース５２は、過去の複数回の撮像において生成されるＭＲ画像について測定されるＳＮ比が、ＭＲ画像に付帯する撮像部位及び撮像条件と関連付けされ、ユーザごとに記憶される。撮像部位及び撮像条件は、ＤＩＣＯＭ形式を適用し得る。なお、実施形態に記載の過去に撮像され、生成されるＭＲ画像は第２画像の一例であり、過去画像の撮像条件は第２撮像条件の一例である。

【0049】

ＳＮ比取得部１２０は、撮像対象部位、ユーザＩＤ及び撮像条件をインデックスとしてＳＮ比データベース５２を検索し、これらに応じたユーザごとの好みのＳＮ比を読み出す。なお、実施形態に記載のＳＮ比データベース５２は、信号雑音比データベースの一例である。実施形態に記載のＳＮ比データベース５２に記憶される複数のＳＮ比は、複数の第２信号雑音比の一例であり、ＳＮ比データベース５２から読み出されたＳＮ比ＳＮ０は、複数の第２信号雑音比の中から取得される第１信号雑音比の一例である。

【0050】

計算機２０は、デノイズ強度取得部１２２を備える。デノイズ強度取得部１２２は、ＳＮ比データベース５２から読み出されたＳＮ比ＳＮ０に基づき、デノイズ処理に適用されるデノイズ強度を取得する。デノイズ強度の取得の詳細は後述する。なお、実施形態に記載のデノイズ処理に適用されるデノイズ強度は第１デノイズ強度の一例である。

【0051】

規格化部１０４は、ＳＮ比取得部１２０から取得されるＳＮ比、及びデノイズ強度取得部１２２から取得されるデノイズ強度を用いて、再構成画像に対して規格化処理を実行する。

【0052】

計算機２０は、デノイズ処理部１３０を備える。デノイズ処理部１３０は、規格化された再構成画像に対してデノイズ処理を実行し、デノイズ画像を生成する。デノイズ画像は、ノイズが含まれる再構成画像からノイズの少なくとも一部が除去され、生成される。

【0053】

デノイズ処理部１３０は、学習済みの学習モデル１３２を備える。学習モデル１３２はＣＮＮが適用される。学習モデル１３２は、ノイズが含まれる画像が入力データとされ、ノイズが除去される画像が正解データとされる学習データを用いて、ノイズを含む画像が入力されるとノイズが除去される画像が出力されるように学習がされ、生成される。学習モデル１３２の生成は、計算機２０と独立したコンピュータを用いて実行されてもよいし、計算機２０に具備される学習モデル生成部を用いて実行されてもよい。計算機２０に対して学習モデル生成部が具備される場合、計算機２０は学習モデル１３２の再学習を実行し得る。なお、図２に示すデノイズ処理部１３０が適用されるデノイズ処理が施され、生成されるデノイズ画像は、第１デノイズ画像の一例である。

【0054】

計算機２０は、デノイズ画像出力部１４０を備える。デノイズ画像出力部１４０は、デノイズ処理部１３０を用いて生成されるデノイズ画像を出力装置３０に適用される信号形式に変換し、出力装置３０へ出力する。例えば、出力装置３０がディスプレイの場合、デノイズ画像出力部１４０は、デノイズ画像を映像信号へ変換し、出力装置３０へ出力する。

【0055】

図３は図２に示す計算機の電気的構成のハードウェア構成を示すブロック図である。計算機２０に適用されるコンピュータは、パーソナルコンピュータであってもよいし、ワークステーションであってもよい。コンピュータは仮想マシンであってもよい。計算機２０は、複数台のコンピュータを用いて構成されてもよい。

【0056】

計算機２０は、プロセッサ２０２、主記憶装置であるメモリ２０４、補助記憶装置であるストレージ２０６、入出力インターフェース２０８及びバス２１０を備える。プロセッサ２０２はＣＰＵが含まれる。プロセッサ２０２は、ＧＰＵが含まれてもよい。なお、ＣＰＵはCentral Processing Unitの省略語である。ＧＰＵはGraphics Processing Unitの省略語である。

【0057】

プロセッサ２０２は、バス２１０を介して、メモリ２０４、ストレージ２０６及び入出力インターフェース２０８と接続される。入力装置４０及び出力装置３０は、入出力インターフェース２０８を介して計算機２０と接続される。

【0058】

プロセッサ２０２は、メモリ２０４に記憶されたプログラムを実行し、各種の機能を実現させる。入出力インターフェース２０８は、ネットワークと接続可能な通信インターフェース、及び外部機器と接続可能な接続インターフェース等が含まれる。ネットワークの例として、医療施設内のローカルエリアネットワークが挙げられる。外部機器と接続可能な接続インターフェースとしては、例えば、ユニバーサルシリアルバス及びＨＤＭＩ等を適用し得る。なお、ユニバーサルシリアルバスは、Universal Serial Busの省略語を用いて、ＵＳＢと称され得る。ＨＤＭＩは、High-Definition Multimedia Interfaceの省略語である。ＵＳＢ及びＨＤＭＩは登録商標である。

【0059】

プロセッサ２０２は、入出力インターフェース２０８を介してＭＲＩ装置１の各種の外部装置との間で通信し、必要な情報の送受信を行う。なお、各種の外部装置の図示は省略される。

【0060】

出力装置３０は、ＭＲＩ装置１を用いて撮像される医用画像の他、各種の情報を表示するディスプレイを含み得る。出力装置３０は、入力装置４０からの入力を受け付ける場合のＧＵＩの一部として使用される。なお、出力装置３０は１つに限らず、複数のディスプレイを備えるマルチディスプレイの形態も可能である。ＧＵＩはGraphical User Interfaceの省略語である。

【0061】

［ＳＮ比データベースの構築］
図４は第１例に係るＳＮ比データベースの構築の手順を示すフローチャートである。図２に示すＳＮ比データベース５２の構築は、コンピュータが適用される情報処理装置が用いられ、以下の手順が適用される。第１例に係るＳＮ比データベースの構築の手順は、複数の被験者について、過去画像が準備される場合に適用される。ここでいう過去画像は、過去に撮像され生成されたＭＲＩ画像を意味する。

【0062】

第１情報入力工程Ｓ１０では、情報処理装置に対して、過去画像が入力される。第１情報入力工程Ｓ１０では、情報処理装置に対して、複数の過去画像のそれぞれについて、ユーザＩＤ及び撮像条件が入力される。

【0063】

過去画像選択工程Ｓ１２では、情報処理装置に対して、ユーザが好みのデノイズ処理が施された過去画像の選択情報が入力される。例えば、過去画像選択工程Ｓ１２では、既にデノイズ処理が施され過去画像の中から、１つ以上のユーザが好みのデノイズ処理が施された過去画像が選択されてもよい。過去画像選択工程Ｓ１２では、任意の１つの過去画像に対してデノイズ強度が異なるデノイズ処理が実施されて生成された複数の過去画像の中から、１つ以上のユーザが好みのデノイズ処理が施された過去画像が選択されてもよい。

【0064】

ＳＮ比算出工程Ｓ１４では、過去画像選択工程Ｓ１２において選択された過去画像のＳＮ比が算出される。ＳＮ比の計算の詳細は後述する。ＳＮ比の計算は公知の手法が適用されてもよい。

【0065】

ＳＮ比記憶工程Ｓ１６では、ＳＮ比算出工程Ｓ１４において算出されたＳＮ比に対して、撮像部位及び撮像条件が関連付けされ、ユーザごとに記憶される。このようにして、ＳＮ比データベース５２が構築され、図１に示す外部記憶装置５０へ記憶される。図４に示すＳＮ比データベース５２の構築の手順は、ＳＮ比データベース５２の更新の手順としても適用してもよい。

【0066】

図５は第２例に係るＳＮ比データベースの構築の手順を示すフローチャートである。第２例に係るＳＮ比データベースの構築の手順は、同一被験者について、デノイズ強度が異なる複数の過去画像が準備される場合に適用される。

【0067】

図５に示すＳＮ比データベースの構築の手順では、図４に示す第１情報入力工程Ｓ１０に代わり、第２情報入力工程Ｓ１１が実行される。第２情報入力工程Ｓ１１では、同一の被験者における複数の過去画像のそれぞれについて、撮像部位、ユーザＩＤ及び撮像条件が入力される。

【0068】

第２情報入力工程Ｓ１１の後に、過去画像選択工程Ｓ１２、ＳＮ比算出工程Ｓ１４及びＳＮ比記憶工程Ｓ１６が実行され、ＳＮ比データベース５２が構築される。過去画像選択工程Ｓ１２、ＳＮ比算出工程Ｓ１４及びＳＮ比記憶工程Ｓ１６の処理は、図４に示す第２例に係るＳＮ比データベースの構築の手順と同様であり、ここでの説明を省略する。

【0069】

［デノイズ処理の詳細な説明］
図６は実施形態に係る画像処理方法の手順を示すフローチャートである。実施形態に係るＭＲＩ装置１に対して適用される画像処理方法では、同一のユーザが過去に撮像したＭＲ画像のＳＮ比を参照して、デノイズ処理に適用されるデノイズ強度が自動設定される。なお、実施形態に係る画像処理方法は、画像処理装置の作動方法として把握される。

【0070】

第３情報入力工程Ｓ１００では、図２に示す画像取得部１００は、処理対象の画像を取得する。撮像部位の情報は処理対象の画像の取得の際に取得され得る。また、第３情報入力工程Ｓ１００では、ユーザＩＤ取得部１１０は、処理対象の画像を取得する撮像を行ったユーザのユーザＩＤを取得する。更に、第３情報入力工程Ｓ１００では、撮像条件取得部１１２は処理対象の画像を取得する撮像に適用された撮像条件を取得する。

【0071】

ＳＮ比取得工程Ｓ１０２では、ＳＮ比取得部１２０は、第３情報入力工程Ｓ１００において取得されたユーザＩＤ及び撮像条件をインデックスとして、ＳＮ比データベース５２を参照して、ＳＮ比データベース５２からユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０を取得する。ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０は第１信号雑音比の一例である。

【0072】

ユーザＩＤ及び撮像条件に応じたＳＮ比がＳＮ比データベース５２に記憶されていない場合は、同一のユーザにおいて撮像条件が近い過去画像のＳＮ比が取得されてもよい。近い撮像条件の例として、複数の構成要素の一部が一致する撮像条件、及び指標値の差が規定の範囲となる撮像条件などが挙げられる。すなわち、近い撮像条件とは、ＳＮ比の設定及びデノイズ強度の設定において、同一の撮像条件と同様の結果が得られる程度の差を有するものと把握し得る。

【0073】

デノイズ処理工程Ｓ１０４では、規格化部１０４は、ＳＮ比取得工程Ｓ１０２において取得されたＳＮ比ＳＮ０、及びＳＮ比ＳＮ０に対応するデノイズ強度を適用して、デノイズ処理の対象の画像に対して規格化処理を実施する。また、デノイズ処理工程Ｓ１０４では、デノイズ処理部１３０は学習モデル１３２を用いて、規格化処理がされた画像に対してデノイズ処理を実施する。図６に示すＡＩデノイズは、学習モデル１３２が用いられるデノイズ処理を表す。なお、ＡＩはArtificial Intelligenceの省略語である。

【0074】

デノイズ画像出力工程Ｓ１０６では、デノイズ画像出力部１４０はデノイズ処理が施されたデノイズ画像を出力装置３０の出力形式へ変換し、出力装置３０へ出力する。デノイズ画像出力工程Ｓ１０６において、デノイズ画像が出力されると、画像処理方法の手順は終了される。

【0075】

［デノイズ強度調整の具体例］
〔多段階型〕
図７は図２に示すデノイズ強度取得部の第１構成例を示す機能ブロック図である。デノイズ強度取得部１２２は、デノイズ画像生成部２１２、ＳＮ比算出部２１３、ＳＮ比比較部２１４及びデノイズ強度出力部２１５を備える。

【0076】

デノイズ画像生成部２１２は、図２に示す画像再構成部１０２を用いて生成される再構成画像Ｉｒに対して、互いに異なる複数のデノイズ強度を適用して、複数の仮のデノイズ画像を生成する。図７には、互いに異なる３種類のデノイズ強度Ｄ_a、デノイズ強度Ｄ_b及びデノイズ強度Ｄ_cが適用され、３種類の仮のデノイズ画像が生成される例が例示される。

【0077】

ＳＮ比算出部２１３は、デノイズ画像生成部２１２を用いて生成された複数のデノイズ画像のそれぞれのＳＮ比を計算する。図７には、デノイズ強度Ｄ_a、デノイズ強度Ｄ_b及びデノイズ強度Ｄ_cのそれぞれが適用されるデノイズ画像のＳＮ比として、ＳＮ_a、ＳＮ_b及びＳＮ_cが算出される例が例示される。

【0078】

ＳＮ比比較部２１４は、撮像条件に対応するユーザの好みのＳＮ比として取得されたＳＮ比ＳＮ０と、ＳＮ比算出部２１３を用いて算出されたＳＮ比ＳＮ_a、ＳＮ比ＳＮ_b及びＳＮ比ＳＮ_cが比較される。ＳＮ比ＳＮ_a、ＳＮ比ＳＮ_b及びＳＮ比ＳＮ_cのいずれかがＳＮ比ＳＮ０と同一の場合は、ＳＮ比ＳＮ０と同一のＳＮ比が比較結果とされる。

【0079】

ＳＮ比ＳＮ_a、ＳＮ比ＳＮ_b及びＳＮ比ＳＮ_cのいずれともＳＮ比ＳＮ０が一致しない場合は、ＳＮ比ＳＮ_a、ＳＮ比ＳＮ_b及びＳＮ比ＳＮ_cのうち、ＳＮ比ＳＮ０に最も近いＳＮ比が比較結果とされる。ＳＮ比ＳＮ０に最も近いＳＮ比は、ＳＮ比ＳＮ０との差の絶対値が最小となるＳＮ比が適用される。

【0080】

デノイズ強度出力部２１５は、ＳＮ比比較部２１４の比較結果とされたＳＮ比が算出された仮のデノイズ画像に適用されデノイズ強度が出力される。例えば、ＳＮ比ＳＮ_aがＳＮ比ＳＮ０と同一又はＳＮ比ＳＮ０に最も近い場合、デノイズ強度出力部２１５は、デノイズ強度Ｄ_aを出力する。

【0081】

〔ＳＮ比算出方法の具体例〕
ＳＮ比算出部２１３に適用されるＳＮ比算出方法の具体例について説明する。ＭＲ画像では、背景のノイズレベルがＭＲ画像全体のノイズレベルに比例するという特性を利用して、ＳＮ比が算出され得る。

【0082】

図８は関心領域の背景の説明図である。図８には、ＡＩデノイズが適用された再構成画像であるデノイズ画像Ｉｄにおける、関心領域Ｒｏｉ（Region of interest）及び背景Ｂｇ(Background)が図示される。図９は背景ノイズの画素値の説明図である。図９には、デノイズ画像Ｉｄの画素値のヒストグラムが図示される。デノイズ画像Ｉｄの画素値のヒストグラムを表すグラフの横軸は画素値を表し、縦軸は頻度を表す。

【0083】

図７に示すＳＮ比算出部２１３は、図８に示すデノイズ画像Ｉｄの関心領域Ｒｏｉを抽出し、関心領域Ｒｏｉの背景Ｂｇを抽出し、背景Ｂｇのノイズの画素値を推定する。関心領域Ｒｏｉの背景Ｂｇは、関心領域Ｒｏｉである臓器等の周囲を覆う空気の領域として把握される。図９に示す背景Ｂｇのノイズの画素値Ｎｖは、デノイズ画像Ｉｄの画素値のヒストグラムの頻度がピークとなる画素値が適用される。なお、ノイズの画素値Ｎｖはノイズの信号値として把握される。

【0084】

ＳＮ比算出部２１３は、ＳＮ比を計算する際の信号値Ｓｖとして、デノイズ画像Ｉｄにおいて０を超える画素値の中央値を算出する。信号値Ｓｖは、デノイズ画像Ｉｄにおいて０を超える画素値の平均値であってもよい。ＳＮ比算出部２１３は、デノイズ画像ＩｄのＳＮ比として、Ｓｖ／Ｎｖを算出する。

【0085】

なお、図７に示すデノイズ画像生成部２１２を用いて生成された複数の仮のデノイズ画像は、第３デノイズ画像の一例である。同図に示すＳＮ比ＳＮ_a、ＳＮ比ＳＮ_b及びＳＮ比ＳＮ_cは第３信号雑音比の一例であり、デノイズ強度出力部２１５から出力されるデノイズ強度Ｄ_aは、第３デノイズ強度の一例である。

【0086】

〔規格化処理におけるデノイズ強度の調整〕
デノイズ強度は、図２に示す規格化部１０４における規格化処理において調整される（特願２０２２－３４７７４）。規格化部１０４へ入力される入力画像をＩ₀とし、規格化部１０４から出力される出力画像をＩ_nとする。

【0087】

入力画像Ｉ₀における０を超える画素値の中央値をＭｉｎｐｕｔ（Ｉ₀）とし、背景ノイズの画素値をＮｖとすると、ＳＮ比ＳＮＲは、ＳＮＲ＝Ｍｉｎｐｕｔ（Ｉ₀）／Ｎｖと表される。

【0088】

デノイズ強度をＤとすると、規格化部１０４の出力画像Ｉ_nは、Ｉ_n＝｛１／Ｍｉｎｐｕｔ（Ｉ₀）｝×｛ａ×（ＳＮＲ／Ｄ）＋ｂ｝×Ｉ₀と表される。なお、ａ及びｂは、実験等を実施して導出される規定の定数である。

【0089】

例えば、デノイズ強度を弱、中及び強の３段階に調整する場合は、出力画像Ｉ_nにおけるデノイズ強度を決める係数として機能するデノイズ強度Ｄの値が、０．５、１．０及び１．５に設定される。

【0090】

〔無段階型〕
図１０は図２に示すデノイズ強度取得部の第２構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すデノイズ強度取得部１２２は、ＳＮ比算出部２２０及びデノイズ強度算出部２２２を備える。ＳＮ比算出部２２０は、図２に示す画像再構成部１０２を用いて生成される再構成画像ＩｒのＳＮ比ＳＮＩｒを算出する。

【0091】

デノイズ強度算出部２２２は、再構成画像ＩｒのＳＮ比ＳＮＩｒ及びユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０をパラメータとする関数ｆ（ＳＮＩｒ，ＳＮ０）として表されるデノイズ強度Ｄを算出する。デノイズ強度算出部２２２を用いて算出されたデノイズ強度Ｄは、規格化部１０４を用いて実施される再構成画像Ｉｒの規格化処理に適用される。

【0092】

規格化処理が施された再構成画像Ｉｒは、デノイズ処理部１３０において図２に示す学習モデル１３２を用いてデノイズ処理が実施され、デノイズ画像出力部１４０を用いて出力される。

【0093】

なお、図１０に示すＳＮ比算出部２２０を用いて出力されるＳＮ比ＳＮＩｒは、第４信号雑音比の一例である。また、同図に示すデノイズ強度Ｄは、第４デノイズ強度の一例である。

【0094】

〔デノイズ強度の計算の具体例〕
図１１はＳＮ比が異なる数値ファントムに対して複数のデノイズ強度が適用され生成されるデノイズ画像のＳＮ比を算出した結果を示す表である。図１１に示す表には、数値ファントムのＳＮ比の数がＭであり、デノイズ強度の数がＮの場合が例示される。Ｍ及びＮのそれぞれは、１以上の整数が適用される。

【0095】

図１１に示す数値ファントムのＳＮ比ＳＮ₁からＳＮ比ＳＮ_Mまでのそれぞれは、デノイズ処理の対象となる再構成画像ＩｒのＳＮ比とされる範囲の値が適用される。また、デノイズ強度Ｄ₁からデノイズ強度Ｄ_Nまでのそれぞれは、再構成画像Ｉｒに対するデノイズ処理に用いられる範囲の値が適用される。

【0096】

図１２はデノイズ強度を表す関数の説明図である。図１２では、数値ファントムのＳＮ比がＳＮ₁の場合でありデノイズ強度がＤ₁からＤ₅までの範囲について、デノイズ強度Ｄ＝Σ（ａ_i×ＳＮ_i）がグラフとして図示される。なお、ｉは１１からＭＮまでの添え字であり、ａ_iは予め規定される定数である。

【0097】

図１１に示すＳＮ比ＳＮ₁からＳＮ比ＳＮ_Mまでのそれぞれについて、図１２に示すデノイズ強度Ｄを表す関数が、予め記憶される。デノイズ強度Ｄを表す関数は、計算機２０に具備される記憶装置へ記憶されてもよいし、外部記憶装置５０等の外部装置へ記憶されてもよい。なお、同図に示すデノイズ強度Ｄを表す関数は、信号雑音比とデノイズ強度との関係を表す関数の一例である。

【0098】

図１０に示すデノイズ強度算出部２２２は、図１１に示すＳＮ比ＳＮ₁からＳＮ比ＳＮ_Mまでの中から、ＳＮ比算出部２２０を用いて算出される再構成画像ＩｒのＳＮ比ＳＮＩｒと同一、又はＳＮＩｒとの差の絶対値が最小となるＳＮ比を探索する。デノイズ強度算出部２２２は、探索結果として得られたＳＮ比に対応するデノイズ強度Ｄ＝Σ（ａ_i×ＳＮ_i）を算出する関数を用いて、ユーザが好みのＳＮ比ＳＮ０となるデノイズ強度Ｄの値を決定する。

【0099】

［実施形態の第１変形例］
図１３は第１変形例に係る計算機の電気的構成を示す機能ブロック図である。図１３に示す計算機２０Ａは、ＳＮ比データベース５２に記憶される、ＳＮデータベースを更新する機能を有する。すなわち、計算機２０Ａは、ＳＮデータベースを更新するデノイズ強度更新部１５０を備える。

【0100】

デノイズ強度更新部１５０は、入力装置４０を用いて入力されるデノイズ強度を更新することを表す入力信号を取得した場合に、ＳＮ比データベース５２に記憶されるユーザが好みのＳＮ比を更新する。

【0101】

図１４はデノイズ強度のフィードバックに適用されるユーザインタフェースの例を示す説明図である。図１４に示すビューワ画面３００は、図１３に示す出力装置３０であるディスプレイを用いて表示される。

【0102】

ビューワ画面３００は、デノイズ処理が施されたデノイズ画像Ｉｄである再構成画像Ｉｒが表示される画像表示領域３０２及びデノイズ強度の評価が表示される評価表示領域３０４を含んで構成される。図１４には、デノイズ強度の評価として、ちょうどよい、弱い及び強いが表示され、３種類の評価のそれぞれに対してチェックボックス３０６が表示される。

【0103】

ビューワ画面３００へ表示されるデノイズ画像Ｉｄを見たユーザは、入力装置４０を構成するマウスを用いて、評価表示領域３０４へ表示される複数のチェックボックス３０６のいずれかをチェックし得る。ユーザのチェックは、次回以降の撮像に対してフィードバックされる。

【0104】

次回以降の撮像において、フィードバックの結果に応じてデノイズ強度が変更され、かつ、変更後のデノイズ強度に対してちょうどよいが選択される場合、ＳＮ比データベース５２に記憶されるユーザの好みのＳＮ比が自動更新される。すなわち、デノイズ強度に対してちょうどよいと評価されたデノイズ画像のＳＮ比が、新たなユーザの好みのＳＮ比としてＳＮ比データベース５２へ記憶される。

【0105】

なお、実施形態に記載のデノイズ強度に対してちょうどよいと評価されたデノイズ画像は、第２デノイズ画像の一例であり。第２デノイズ画像に適用されたデノイズ強度は、第２デノイズ強度の一例である。図１４に示すビューワ画面３００を表示させる出力装置３０は表示装置の一例であり、同図に示すチェックボックス３０６は第１デノイズ強度の評価を表す選択肢の一例である。実施形態に記載の第１デノイズ強度の評価を表す信号は、第１評価信号の一例である。

【0106】

［実施形態の第２変形例］
第２変形例に係る計算機は、デノイズ強度の自動調整の際にデノイズ画像Ｉｄのプレビューを表示させる機能を有する。プレビューとしてされるデノイズ画像Ｉｄのデノイズ強度に問題がない場合は撮像が開始される。一方、デノイズ強度に問題がある場合は、ユーザがデノイズ強度を変更する。デノイズ強度が変更された場合は、ＳＮ比データベース５２に記憶されるユーザが好みのＳＮ比が自動更新される。

【0107】

図１５はデノイズ強度の自動調整前の確認画面の第１例を示す説明図である。第１例に係る確認画面３３０は、デノイズ画像Ｉｄのプレビューが表示される画像表示領域３３２、デノイズ強度の評価が入力されるデノイズ強度評価入力領域３３４、及びデノイズ強度評価入力を確定させる際にクリックされるオーケーボタン３３６を含んで構成される。デノイズ強度評価入力領域３３４は、５段階のデノイズ強度のいずれかが選択される際にチェックされる５つのチェックボックス３３８が含まれる。

【0108】

図１５に示すデノイズ画像Ｉｄは、任意の健常者を撮像して得られた過去のＭＲ画像であり、今回の撮像対象と同一部位のＭＲ画像に対して、今回の撮像の撮像条件と同一、又は近い撮像条件が適用された過去のＭＲ画像である。同図に示すデノイズ画像は、自動調整されたデノイズ強度が適用されるデノイズ処理が実施されている。

【0109】

画像表示領域３３２へ表示されるデノイズ画像Ｉｄのプレビューを見たユーザは、５つのチェックボックス３３８のいずれかをチェックし、更に、オーケーボタン３３６をクリックして、デノイズ強度を変更し得る。一方、デノイズ画像Ｉｄのプレビューのデノイズ強度に問題がない場合、ユーザはチェックがされているチェックボックス３３８を変更せずにオーケーボタン３３６をクリックし、自動設定されたデノイズ強度を維持し、撮像を開始させる。

【0110】

なお、図１５に示す確認画面３３０へ表示される過去のＭＲ画像は、第５デノイズ画像の一例であり、正常な撮像対象を過去に撮影して得られた正常画像の一例である。実施形態に記載の今回の撮像の撮像条件と同一、又は近い撮像条件は、第１撮像条件と同一の第５撮像条件、又は第１撮像条件に近い第５撮像条件の一例である。実施形態に記載のユーザがチェックを変更した際の評価信号は、第５評価信号の一例であり、ユーザがチェックを変更した場合のデノイズ強度は、第５デノイズ強度の一例である。

【0111】

図１６は、デノイズ強度の自動調整前の確認画面の第２例を示す説明図である。図１６に示す画像表示領域３３２は、撮像対象の被験者と同一の被験者について、過去に撮像され得られたＭＲ画像のうち、撮像条件が同一又は撮像条件が近いＭＲ画像に対してユーザの好みのＳＮ比に応じて自動調整されたデノイズ強度が適用されるデノイズ処理が実施されたデノイズ画像Ｉｄが表示される。

【0112】

デノイズ強度評価入力領域３３４には、画像表示領域３３２へ表示されるデノイズ画像Ｉｄに適用されるデノイズ強度にチェックが付され、表示される。ユーザは、画像表示領域３３２へ表示されるデノイズ画像Ｉｄを見て、デノイズ強度が適しているか否かを判断し得る。

【0113】

デノイズ強度が適しているとユーザが判断し、ユーザがオーケーボタン３３６をクリックする場合は、自動設定されたデノイズ強度が維持され、撮像が開始される。一方、デノイズ強度の変更が必要であるとユーザが判断し、チェックがされていないチェックボックスがチェックされる場合、チェックされたデノイズ強度が適用されるデノイズ画像Ｉｄが再表示される。

【0114】

再表示されたデノイズ画像Ｉｄに適用されるデノイズ強度が適切であると判断される場合は、撮像が開始され、かつ、ＳＮ比データベース５２に記憶されるユーザが好みのＳＮ比が自動更新される。

【0115】

なお、実施形態に記載の撮像対象の被験者と同一の被験者は、同一の撮像対象の一例である。図１６に示す過去に撮像され得られたＭＲ画像は、同一撮像対象画像の一例であり、過去に撮像され得られたＭＲ画像に対してデノイズ処理が実施されたデノイズ画像は、第６デノイズ画像の一例である。

【0116】

図１６に示す過去に撮像され生成されたＭＲ画像のデノイズ処理に適用されるデノイズ強度は、第６デノイズ強度の一例である。同図に示す過去に撮像され生成されたＭＲ画像に適用される撮像条件は、第１撮像条件と同一の第６撮像条件、又は第１撮像条件に近い第６撮像条件の一例である。実施形態に記載のユーザがチェックを変更した際の評価信号は、第６評価信号の一例である。

【0117】

［実施形態の作用効果］
実施形態に係るＭＲＩ装置１は、以下の作用効果を得ることが可能である。

【0118】

〔１〕
医師等のユーザごとに、過去に撮像され生成された再構成画像ＩｒのＳＮ比を参照して、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０が取得され、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０に応じて新たに撮像され得られた再構成画像Ｉｒに対するデノイズ処理に適用されるデノイズ強度Ｄが自動設定される。

【0119】

これにより、予め記憶されるユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０に応じたデノイズ強度Ｄが適用されるデノイズ処理が実施され、好ましいデノイズ画像Ｉｄが取得される。

【0120】

〔２〕
デノイズ強度Ｄが自動設定される場合に、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０が取得され、多段階のデノイズ強度から、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０と同一のＳＮ比を有するデノイズ画像Ｉｄに適用されたデノイズ強度Ｄ、又はユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０と近いＳＮ比を有するデノイズ画像Ｉｄに適用されたデノイズ強度Ｄが決定される。これにより、予め準備される複数のデノイズ強度Ｄの中から、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０に応じたデノイズ強度Ｄ適用されるデノイズ処理が実施され、好ましいデノイズ画像Ｉｄが取得される。

【0121】

〔３〕
デノイズ強度Ｄが自動設定される場合に、ユーザの好みのＳＮ比が取得され、ＳＮ比をパラメータするデノイズ強度を表す関数ｆ（ＳＮＩｒ，ＳＮ０）を適用して、ユーザの好みのＳＮ比ＳＮ０に応じたデノイズ強度Ｄが決定される。これにより、ＳＮ比をパラメータする関数ｆ（ＳＮＩｒ，ＳＮ０）を用いて表されるデノイズ強度Ｄの中から、ユーザの好みのＳＮ比に応じたデノイズ強度Ｄが適用されるデノイズ処理が実施され、好ましいデノイズ画像Ｉｄが取得される。

【0122】

〔４〕
出力装置３０として機能するディスプレイを用いて、デノイズ画像Ｉｄのプレビューを表示させる。プレビューが表示されるビューワ画面３００は、デノイズ画像Ｉｄのデノイズ強度Ｄに対する評価を入力するチェックボックス３０６を有する。

【0123】

これにより、デノイズ画像Ｉｄのプレビューを見たユーザは、チェックボックス３０６をクリックして、デノイズ画像Ｉｄのデノイズ強度Ｄに対する評価を入力することができる。

【0124】

〔５〕
デノイズ強度Ｄが変更されたデノイズ画像Ｉｄに対して、デノイズ強度がちょうとよいという評価が入力された場合は、ＳＮ比データベース５２に記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。これにより、デノイズ強度に対するユーザの評価に応じて、ＳＮ比データベース５２へ記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。

【0125】

〔６〕
撮像前の撮像条件の設定画面である確認画面３３０へ、過去に健常者を撮像して得られた同一部位の過去画像に対して自動設定されたデノイズ強度Ｄが適用されるデノイズ処理が施されたデノイズ画像Ｉｄ、及びデノイズ強度Ｄを表示させる。デノイズ強度Ｄに問題がない場合は、撮像が開始される。一方、デノイズ強度Ｄに問題がある場合は、デノイズ強度Ｄが変更される。デノイズ強度Ｄが変更された場合は、ＳＮ比データベース５２へ記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。

【0126】

これにより、デノイズ強度の事前の確認が可能である。また、デノイズ強度の変更に応じて、ＳＮ比データベース５２へ記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。

【0127】

〔７〕
撮像前の撮像条件の設定画面である確認画面３３０へ、撮像対象の被験者の過去画像のうち、今回の撮像条件と同一の撮像条件が適用される過去画像、又は今回の撮像条件に近い撮像条件が適用される過去画像のデノイズ画像Ｉｄ、及びデノイズ強度Ｄを表示させる。

【0128】

これにより、過去画像のデノイズ処理に適用されたデノイズ強度を確認することができ、今回の撮像に対して適用されるデノイズ強度Ｄの適否を、ユーザが判断し得る。

【0129】

〔８〕
確認画面３３０は、複数のデノイズ強度Ｄのそれぞれについて、チェックボックスが表示される。これにより、ユーザは入力装置４０を用いてチェックボックスをチェックして、デノイズ強度Ｄの変更指令を入力し得る。

【0130】

〔９〕
デノイズ強度Ｄが変更された場合は、ＳＮ比データベース５２へ記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。これにより、デノイズ強度の変更に応じて、ＳＮ比データベース５２へ記憶されるユーザの好みのＳＮ比が更新される。

【0131】

［各処理部のハードウェア構成について］
図２に示す計算機２０及び図１３に示す計算機２０Ａにおける画像取得部１００、画像再構成部１０２、規格化部１０４、ユーザＩＤ取得部１１０、撮像条件取得部１１２、ＳＮ比取得部１２０、デノイズ強度取得部１２２、デノイズ処理部１３０及びデノイズ画像出力部１４０などの各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、例えば、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。

【0132】

各種のプロセッサには、プログラムを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

【0133】

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサで構成されてもよい。例えば、１つの処理部は、複数のＦＰＧＡ、あるいは、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＧＰＵの組み合わせによって構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

【0134】

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

【0135】

［コンピュータを動作させるプログラムについて］
実施形態における計算機２０、及び実施形態の変形例における計算機２０Ａのそれぞれの処理機能の一部又は全部をコンピュータに実現させるプログラムを、光ディスク、磁気ディスク、もしくは、半導体メモリその他の有体物たる非一時的な情報記憶媒体であるコンピュータ可読媒体に記録し、この情報記憶媒体を通じてプログラムを提供することが可能である。

【0136】

またこのような有体物たる非一時的なコンピュータ可読媒体にプログラムを記憶させて提供する態様に代えて、インターネットなどの電気通信回線を利用してプログラム信号をダウンロードサービスとして提供することも可能である。

【0137】

更に、計算機２０等における処理機能の一部又は全部をクラウドコンピューティングによって実現してもよく、また、ＳａａＳ（Software as a Service）として提供することも可能である。

【0138】

本開示は上述した実施形態に限定されるものではなく、本開示の技術的思想の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。

【符号の説明】

【0139】

２０…計算機
３０…出力装置
５０…外部記憶装置
５２…ＳＮ比データベース
１００…画像取得部
１０２…画像再構成部
１０４…規格化部
１１０…ユーザＩＤ取得部
１１２…撮像条件取得部
１２０…ＳＮ比取得部
１２２…デノイズ強度取得部
１３０…デノイズ処理部
１３２…学習モデル
１４０…デノイズ画像出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】