特許 7321703 画像処理装置、及び、磁気共鳴イメージング装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-07-28

(45)【発行日】2023-08-07

(54)【発明の名称】画像処理装置、及び、磁気共鳴イメージング装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20230731BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 380

A61B5/055 382

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2018237359

(22)【出願日】2018-12-19

(65)【公開番号】P2020096763

(43)【公開日】2020-06-25

【審査請求日】2021-06-15

(73)【特許権者】

【識別番号】320011683

【氏名又は名称】富士フイルムヘルスケア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000888

【氏名又は名称】弁理士法人山王坂特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】横沢 俊

(72)【発明者】

【氏名】白猪 亨

(72)【発明者】

【氏名】越智 久晃

(72)【発明者】

【氏名】谷口 陽

【審査官】亀澤 智博

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２００９／０１６１９２８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－０１９９５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０５１５９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０５９５８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００７／０４３４６２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許第０９０９２６９１（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０５５

Ｇ０１Ｎ ２４／００ －２４／１４

Ｇ０１Ｒ ３３／２０ －３３／６４

Ｇ０６Ｔ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

３次元の空間情報を持つ物理量を画素値とし且つ当該物理量の３次元の空間情報がそれぞれ異なる複数の画像データを受け付ける受付部と、
前記複数の画像データそれぞれにおける３次元の空間情報の関係性を抽出する相互位置計算部と、
前記相互位置計算部が抽出した空間情報の関係性と複数の空間情報における物理量とを用いて、画素ごとに前記物理量の３次元分布を解析しテクスチャー指標を算出するテクスチャー解析部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記複数の画像データは、磁気共鳴撮像装置でＭＰＧパルスの印加軸を異ならせて撮像した拡散強調画像から作成した複数の画像データであることを特徴とする画像処理装置。

【請求項3】

請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記空間情報は、拡散強調撮像に用いるＭＰＧパルスの印加軸方向であることを特徴とする画像処理装置。

【請求項4】

請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記物理量は、見かけの拡散係数（ＡＤＣ）、尖度係数（Ｋ）、遅い拡散係数、及び、速い拡散係数を含む、一次元拡散信号強度モデルにおける拡散に関する係数のいずれかであることを特徴とする画像処理装置。

【請求項5】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記複数の画像データは、磁気共鳴撮像装置において静磁場方向に対し複数の異なる角度となる被検体位置で撮像した画像であることを特徴とする画像処理装置。

【請求項6】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記相互位置計算部は、前記空間情報を用いて、ドロネー三角形分割し、前記テクスチャー解析部は、前記空間関係性として、ドロネー三角形分割によって結ばれた位置の情報を用いることを特徴とする画像処理装置。

【請求項7】

請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記相互位置計算部は、前記空間情報として、前記ＭＰＧパルスの印加軸方向を表すベクトルを用い、前記空間関係性として、前記ベクトルの内積を算出することを特徴とする画像処理装置。

【請求項8】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記テクスチャー解析部は、前記画像データを構成する各ボクセルについて、前記空間関係性を用いて、各空間情報の近傍にある１ないし複数の近傍空間情報を選択し、選択された複数の空間情報の各物理量を、グレーレベル同時生起行列を用いて解析し、前記テクスチャー指標を算出することを特徴とする画像処理装置。

【請求項9】

請求項８に記載の画像処理装置であって、
前記テクスチャー解析部は、前記物理量を前記グレーレベル同時生起行列のマトリクスサイズに合わせて規格化することを特徴とする画像処理装置。

【請求項10】

請求項８に記載の画像処理装置であって、
前記テクスチャー指標は、均一性、局所差分度、コントラスト、乱雑度、局所相関のいずれか一つを含むことを特徴とする画像処理装置。

【請求項11】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記テクスチャー解析部がボクセル毎に算出したテクスチャー指標を画素値とする画像を生成する画像生成部をさらに備えたことを特徴とする画像処理装置。

【請求項12】

請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記受付部は、前記複数の画像データとして、磁気共鳴撮像装置でＭＰＧパルスの印加軸を異ならせて撮像した複数の拡散強調画像を受け付け、
前記拡散強調画像から、前記物理量を画素値とする画像データを作成する物理量計算部をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。

【請求項13】

磁気共鳴撮像装置を用いて、印加軸が異なる複数のＭＰＧパルスを用いて撮像した拡散強調画像または前記拡散強調画像から作成した複数の画像データを受け付ける受付部と、
前記複数のＭＰＧパルスの印加軸方向の互いの関係を、３次元の空間関係性として計算する相互位置計算部と、
前記画像の各ボクセルについて、前記３次元の空間的関係性に基づき、複数の印加軸方向のそれぞれと所定の関係にある１ないし複数の印加軸方向を選択し、選択された印加軸方向についての画素値を用いて、テクスチャー指標を算出し、当該テクスチャー指標をボクセルの画素値とするテクスチャー解析部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。

【請求項14】

印加軸の異なる複数のＭＰＧを用いて核磁気共鳴信号を計測する計測部と、
前記計測部が計測した核磁気共鳴信号を用いて画像を作成する画像再構成部と、
前記画像再構成部が作成した画像を処理する画像処理部と、
を備え、
前記画像処理部は、請求項１～１２のいずれか一項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、医用撮像装置で取得した画像を処理する技術に関し、特に、磁気共鳴イメージング装置で取得した画像の処理技術に関する。

【背景技術】

【0002】

磁気共鳴イメージング（以下、ＭＲＩと略す）装置は、静磁場内に置かれた被検体に対し高周波磁場（ＲＦ磁場）及び傾斜磁場を印加し、それによって被検体から発生する核磁気共鳴信号を取得し画像化する装置であり、ＲＦパルスや傾斜磁場パルスの印加の条件を異ならせることにより、核磁気共鳴信号を特徴付ける被検体組織や血流の物理量を強調した画像を得たり、さらには物理量を導出したりすることができる。このような物理量は、組織等の変性や血管内の病変を知る手がかりとして重要な情報である。

【0003】

例えば、ＭＲＩを用いた撮像手法の一つに拡散強調画像（ＤＷＩ： ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｉｍａｇｅ）がある。拡散強調画像は、生体組織に含まれる水分子の自己拡散を強調した画像である。急性期脳梗塞の発症直後の病変描出が可能であり、Ｔ１強調画像やＴ２強調画像とは異なるコントラスを示すことが知られている。一般には、ＭＰＧ （ｍｏｔｉｏｎ ｐｒｏｂｉｎｇ ｇｒａｄｉｅｎｔ）パルスと呼ばれる強い傾斜磁場を印加することにより、ランダム運動する核スピンの信号強度が低下するような撮像方法を用いる。信号強度の低下は、ＭＰＧの印加方向に拡散する核スピンによって引き起こされるため、ＭＰＧの印加方向を制御することで任意方向の拡散情報が取得可能となる。また、拡散強調度はＭＰＧの印加強度と時間に関するパラメータである拡散因子（ｂ値）にて調整可能であり、ｂ値が高いほど拡散強調度の高い画像を取得できる。さらに、拡散強調画像は解析により拡散係数等の拡散に関する指標を算出することができる。印加軸ごとに算出される拡散係数は見かけの拡散係数（ＡＤＣ：Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）と呼ばれる。また、正規分布の３次元楕円拡散モデルを仮定したＤＴＩ （ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｔｅｎｓｏｒ ｉｍａｇｉｎｇ）では、平均拡散係数（ＭＤ：Ｍｅａｎ Ｄｉｆｆｕｓｉｖｉｔｙ）や異方性比率 （ＦＡ：ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ）を算出することができる。

【0004】

ＭＤは、平均的な拡散の大きさを知る指標であり、拡散の方向性についての情報はない。これに対し、ＦＡは拡散分布の情報を含んでおり、異方性の強い組織構造である白質の神経走行路の構造を解析する手法として広く用いられている。一方で、神経線維が一様でないｋｉｓｓｉｎｇやｃｒｏｓｓｉｎｇ構造を持つ白質領域や拡散異方性の小さい灰白質等ではＦＡ値が低下するため、単純な拡散分布の情報しか持たないＦＡでは、その部分の構造を把握することが困難となる。

【0005】

この問題に対しては、多方向にＭＰＧを印加して取得したデータをファンク・ラドン変換し、方位分布関数（ＯＤＦ：Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ Ｄｉｓｔｒｕｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を求める手法（例えば非特許文献１）により、複数の線維が交叉するような構造にも対応可能な解析方法が提案されている。また、脳内の軸索・樹状突起の密度や方向のばらつき等の特異的な情報を推定するため、脳脊髄液成分、細胞内拡散、細胞外拡散の３つのコンパートメントから成る拡散モデルを仮定して解析する手法（例えば非特許文献２）などが提案されている。

【0006】

一方、画像処理技術を用いて、医用撮像装置で撮像した画像を処理し、診断に役立つ画像や情報を作成する手法も種々提案されている。例えば、特許文献１には、医用画像において病変と推定される領域を分割し、分割された各領域の特徴量を抽出する技術が開示されている。特徴量の抽出には、ヒストグラムやテクスチャー解析結果を特徴量ベクトルとして算出する。テクスチャー解析は、画像の空間パターンを数値化し画像分類やセグメンテーションを行う手法である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【文献】特開２０１６－７２７０号公報

【非特許文献】

【0008】

【文献】Ｍａｘｉｍｅ Ｄｅｓｃｏｔｅａｕｘ等、「Ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ， Ｆａｓｔ， ａｎｄ Ｒｏｂｕｓｔ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｑ－Ｂａｌｌ Ｉｍａｇｉｎｇ」、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ５８：４９７－５１０（２００７）

【文献】Ｈｕｉ Ｚｈａｎｇ等、「ＮＯＤＤＩ：Ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｉｎ ｖｉｖｏ ｎｅｕｒｉｔｅ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｎｓｉｔｙ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｒａｉｎ」、ＮｅｕｒｏＩｍａｇｅ ６１（２０１２）１０００－１０１６

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

非特許文献１に開示された方法によって提供される情報は、ボクセル毎に複雑なＯＤＦの形状が与えられるため、その領域の拡散の程度を一見して把握することが難しい。また、非特許文献２に開示された方法は、軸索・樹状突起の状態を把握することができるが、設定したモデルに適合しない領域については算出された値の解釈が困難であり、画像全体にわたって共通の解釈にて拡散の情報を分析することができない。

【0010】

一方、特許文献１に開示されるように、テクスチャー解析は、一般的に２次元画像に適用される手法であり、ＭＤ画像やＦＡ画像等の拡散指標を値とした画像に適用することができる。これによって、ＭＤやＦＡによって特徴づけられる組織の違いを明確にし、組織のセングメンテーションや正常組織と病変部位との分別に役立つ情報を提供することができる。しかし、計測データから拡散の指標を計算するＤＴＩや非特許文献１、２等と組み合わせた解析が必要となるため、それぞれの拡散の分析方法の課題は依然として解決されない。

【0011】

本発明は、ボクセル内において空間分布を有する物理量を画像化する場合について、画像のボクセル値として物理量の分布の特徴をわかりやすく提示することができる技術を提供することを課題とする。特に、拡散係数等の物理量の分布を診断しやすい形で提示することができる技術を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0012】

上記課題を解決するため、本発明は画素値に内在する空間情報のみを取り出し、複数の空間情報の互いの関係性（空間的関係性）を把握する。その後、この空間的関係性を用いて、ボクセル毎にテクスチャー解析の手法を適用して、テクスチャーの指標を算出し、この指標をボクセル値とする画像を作成する。こうして作成された画像は、ボクセル内における物理量の分布の仕方、例えば、均一度、乱雑度、局所相関などを端的に表す画像であり、診断支援画像として役立つ画像となる。

【0013】

即ち、本発明の画像処理装置は、物理量を画素値とし且つ前記物理量が空間情報を持つ複数の画像データを受け付ける受付部と、前記複数の画像データそれぞれにおける空間情報の関係性を抽出する相互位置計算部と、前記相互位置計算部が抽出した空間関係性を用いて、前記物理量の分布を解析しテクスチャー指標を算出するテクスチャー解析部と、を備える。本発明の画像処理装置は、さらに、前記テクスチャー解析部がボクセル毎に算出したテクスチャー指標を、画素値とする画像を生成する画像生成部を備えることができる。

【0014】

また本発明のＭＲＩ装置は、印加軸の異なる複数のＭＰＧを用いて核磁気共鳴信号を計測する計測部と、前記計測部が計測した核磁気共鳴信号を用いて画像を作成する画像再構成部と、前記画像再構成部が作成した画像を処理する画像処理部と、を備え、前記画像処理部は、上記の画像処理装置の機能を備える。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、モデルや近似を用いず、データに内包される物理量の空間的な分布を、テクスチャー指標として、さらにテクスチャー指標を表す画像として提示することができる。これにより物理量の空間分布が容易に把握できるようになり、対象とする組織の分別機能が向上するとともに、診断上有用な情報を提示することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】第一実施形態の画像処理装置の全体構成を示すブロック図。

【図2】（Ａ）は、第一実施形態の画像処理装置の処理の概要を示す図、（Ｂ）は従来の処理を示す図。

【図3】第二実施形態のＭＲＩ装置の全体構成を示すブロック図。

【図4】第二実施形態のＭＲＩ装置の計算機の機能ブロック図。

【図5】第二実施形態のＭＲＩ装置の動作を示すフロー図。

【図6】拡散強調撮像のパルスシーケンスの一例を示す図。

【図7】（Ａ）～（Ｃ）は、空間関係性の一例として、三角形表面メッシュを説明する図。

【図8】一般的なテクスチャー解析で用いるＧＬＣＭを説明する図。

【図9】第二実施形態のテクスチャー解析の処理手順を示す図。

【図10】第二実施形態のテクスチャー解析の処理手順を説明する図。

【図11】第二実施形態のテクスチャー解析の処理手順の詳細を示すフロー図。

【図12】（Ａ）～（Ｄ）は第二実施形態のテクスチャー解析を適用して作成した画像を示す図、（Ｅ）及び（Ｆ）は従来の手法で算出したＭＤ像及びＦＡ像を示す図。

【図13】拡散モデルのシミュレーション結果を示す図で、（Ａ）は、複数の拡散モデルのＦＡを示す図、（Ｂ）～（Ｅ）は（Ａ）と同じモデルについてテクスチャー指標を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0017】

＜第一実施形態＞
最初に、画像処理装置の実施形態を、図面を参照して説明する。
画像処理装置２００は、図１に示すように、撮像装置で取得した画像データを受け付ける画像受付部２１０と、画像受付部２１０が受け付けた画像データに対するデータ解析を行うデータ解析部２２０と、データ解析部２２０の解析結果である新たな計算画像を生成する画像生成部２３０とを有する。撮像装置は、例えば、ＭＲＩ装置であり、撮像条件、特に傾斜磁場の印加軸などの空間的な条件を異ならせて撮像して得た複数の画像データを取得する。画像処理装置２００は、さらに、各部の処理に必要な条件や指令を入力するための入力装置２５０や、処理途中或いは処理後のデータを表示したり、格納したりするための表示装置（不図示）や記憶装置２７０などを備えていてもよい

【0018】

データ解析部２２０は、画像受付部２１０が受け付けた空間的条件が異なる複数の画像データについて、空間的条件の関係性（相互位置）を抽出し、抽出した相互位置に基づき、画像データのボクセル値の分布状態を表す指標を算出する。このためデータ解析部２２０は、空間的条件の関係性、すなわち、各空間的条件の相互位置を計算する相互位置計算部２２１と、相互位置と画像データの各ボクセル値とを用いて、ボクセル値の分布状態を表す指標（テクスチャー指標）を計算する指標計算部２２３とを有する。

【0019】

例えば、空間条件が方向のようなベクトルで表されるものであれば、相互位置計算部２２１が抽出する相互位置は、各ベクトルの相対角度や、その基底ベクトルの球表面における座標の相対位置などである。指標計算部２２３は、相互位置計算部２２１が求めた相互位置から、各ベクトルについて、相互位置が所定の関係にある１ないし複数のベクトルを選択し、これらベクトルにおける各画素値（物理量）を用いてテクスチャー解析の特徴量を算出する。テクスチャーの特徴量は、解析の手法によって、種々のものが知られており、例えば、均一性（ＡＣＭ：Ａｎｇｕｌａｒ Ｓｅｃｏｎｄ Ｍｏｍｅｎｔ）、局所差分度（ＩＤＭ：Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｍｏｍｅｎｔ）。局所差分度（Ｃｏｎｔｒａｓｔ）、乱雑度（Ｅｎｔｒｏｐｙ）、局所的相関（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）などであり、各ボクセルにおける物理量の空間分布を示す指標（テクスチャー指標）である。従って、画像生成部２３０が、この指標を画素値とする画像を作成することで、空間分布の特徴を表す画像が得られる。

【0020】

画像生成部２３０が生成した画像は、画像処理装置２００が表示装置を備える場合には、表示装置に表示させてもよいし、画像データとして、撮像装置（ＭＲＩ装置）１００に送り、ここで必要に応じて、もとの画像データやそれを処理して得られる計算画像等とともに表示させてもよい。画像処理装置２００と撮像装置１００との画像データのやりとりは、インターネットや可搬媒体など公知のあらゆる転送手段を介して行うことができ、そのいずれを採用しても良い。

【0021】

また画像処理装置２００を構成する各部の機能は、ＣＰＵやＧＰＵ及びメモリを備えた計算機に予めプログラムされたソフトウェアをアップロードすることにより実現することができる。また一部の機能をＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードウェアで実現してもよい。また、撮像装置１００が取得したデータから画像を作成する画像処理部を備える場合には、画像処理部が上述した画像処理装置２００の機能を実現することも可能である。

【0022】

図２（Ａ）に、本実施形態の画像処理装置の処理の概要を示す。また比較例として、図２（Ｂ）に組織モデルを用いた従来法の処理の概要を示す。

【0023】

図２に示すように、本実施形態の手法でも従来法でも、まず空間的条件が異なる複数の計測値を入力する（Ｓ２１、Ｓ３１）。計測値は、撮像装置１００が計測した信号あるいはそれを再構成した画像データでもよいし、撮像装置１００において、さらに信号を所定の物理量に変換した画像データでもよい。前者の場合は、画像処理装置２００において、受け付けた画像データを処理することによって信号を空間的条件ごとに物理量に変換し、複数の画像データを作成する（Ｓ２２、Ｓ３２）。各画像データを構成する各ボクセルは、特定の空間的条件における物理量、例えば特定方向における物理量であり、その後の処理の目的は、複数の空間的条件における物理量を解析し、物理量の空間的な分布の指標、あるいはそれを画像化したものを提示することである（Ｓ２５、Ｓ３４）。従来法では、予め仮定した空間分布のモデルを用いて物理量と方向との関係式を設定し（Ｓ３３）、その関係式に近似することにより物理量の空間分布を表す指標を算出する。これに対し、本実施形態では、まず空間的条件のみで、その相互の空間的な関係性（相互位置）を算出する（Ｓ２３）。次に空間的関係性と各方向の物理量とを用いて、テクスチャー解析の手法を応用して、ボクセル毎に物理量の空間分布の特徴を表す指標、例えば、均一性、局所差分度、コントラスト、乱雑度、局所的相関などを算出する（Ｓ２４）。ボクセル毎に算出した指標を画像化することで、空間分布が均一であるか、乱雑であるか、局所的相関があるかなどを把握することができる。

【0024】

図２（Ｂ）に示すような予め定めた空間分布モデルを用いて指標を提示する従来の手法では、物理量と方向性との関係式が仮定する空間分布モデルに制限される。従って、対象とする組織構造と仮定するモデルの物理量の空間分布が一致しない場合は、提示される指標のもつ診断上の解釈が困難となる。例えば、物理量が楕円三次元分布に従うモデルを仮定している場合において、実際には二つの楕円三次元分布を組み合わせたような空間分布を物理量が有していた場合は、仮定モデルでは物理量の空間分布の特徴を正確に表現することができない。これに対して、本実施形態の画像処理装置によれば、モデルや近似を用いず、物理量の空間分布の特徴を求めるため、対象とする組織の如何に関わらず診断上有用な情報を提示することができる。

【0025】

＜第二実施形態＞
上述した第一実施形態を基本として、撮像装置１００がＭＲＩ装置であって、ＭＲＩ装置の画像処理部が画像処理部２００の機能を備える実施形態を説明する。

【0026】

最初に本実施形態が適用されるＭＲＩ装置の全体構成を説明する。
ＭＲＩ装置１００は、図３に示すように、計測部１０として、静磁場を発生する静磁場磁石１０１と、静磁場に磁場勾配を付与する傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１０２と、静磁場空間に配置された被検体１０３を構成する組織に含まれる原子の原子核スピン（以下、単にスピンという）に核磁気共鳴を起こさせる高周波磁場パルスを印加するＲＦ送信コイル１０７と、被検体１０３から発生する核磁気共鳴信号を受信するＲＦ受信コイル１０８と、被検体１０３を静磁場空間内に搬入するためのテーブル１１５とを備えている。計測部１０は、静磁場の均一性を向上するためのシムコイル１１３を備えていてもよい。

【0027】

傾斜磁場コイル１０２は、図では省略して一つのブロックで示しているが、互いに直交する３軸方向のコイルで構成され、各軸の傾斜磁場コイルは、それぞれ、個々の傾斜磁場電源１０５に接続されており、各傾斜磁場電源から供給する駆動電流を制御することにより、所望の方向（印加方向）、所望の大きさの傾斜磁場を発生することができる。シムコイル１１３は、シム電源１１４に接続されており、シム電流により所定の傾斜磁場を発生する。

【0028】

ＲＦ送信コイル１０７は、磁気共鳴周波数のＲＦ信号を発生する発信器や高周波増幅器などを備えた送信部１０６に接続され、所定の形状のＲＦパルスを発生する。ＲＦ受信コイル１０８は、高周波増幅器、直交検波回路、Ａ／Ｄ変換器などを備えた受信部１０９に接続され、受信した核磁気共鳴信号を受信部１０９に送る。

【0029】

ＭＲＩ装置１００は、上述した傾斜磁場電源１０５、送信部１０６、受信部１０６及びシム電源１１４の動作を所定のパルスシーケンスに従って制御するシーケンサ１０４と、装置全体の制御及び信号処理等を行う計算機１１０を備える。本実施形態では、パルスシーケンスとして後述する拡散強調撮像のパルスシーケンスを実行する。

【0030】

計算機１１０は、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサとメモリとを備え、さらに、外部装置として、ユーザが装置の制御や信号処理等に必要な指令や条件などを入力するための入力装置１１１、処理結果などを表示する表示装置１１６、及び制御に必要なデータやプロブラム、処理途中のデータなどを必要に応じて格納する記憶装置１１２などを備えている。

【0031】

計算機１１０は、予めプログラムされたソフトウェアをプロセッサにアップロードし実行することで、各種制御や画像処理のための演算を行う。計算機１１０が実行する機能は、具体的には、図４のブロック図に示すように、制御部３０（計測制御部３１、表示制御部３３）及び画像処理部２０、を含み、画像処理部２０は、画像再構成部２１、画像解析部２２及び画像生成部２３を含む。

【0032】

計測制御部３１は、入力装置１１１を介してユーザが設定した撮像シーケンス（パルスシーケンス）と撮像条件をシーケンサ１０４に送り、計測部の動作を制御する。

【0033】

画像再構成部２１は、受信部１０６が収集した核磁気共鳴信号に対し、フーリエ変換等の演算を行い、画像を再構成する。画像解析部２２は、再構成画像に対し解析を行い、新たな画像を作成する機能を持ち、再構成画像をもとに被検体組織の物理量を算出する物理量計算部２２７と、図１に示した画像処理装置２００の画像解析部２２０と同様の機能部、即ち、相互位置計算部２２１及び指標計算部２２３とを備える。物理量計算部２２７が算出する物理量は、拡散強調撮像の場合、みかけの拡散係数（ＡＤＣ）や拡散尖度係数（Ｋ）などの諸量を含む。これら画像処理部２０の具体的な処理については後述する。

【0034】

画像生成部２３は、指標計算部２２３が算出した指標を用いて、指標をボクセル値とする新たな画像を生成する。
表示制御部３３は、画像再構成部２１や物理量計算部２２７及び画像生成部２３が生成した画像を、被検体に関する情報などとともに所定の表示形態で表示装置１１６に表示させる制御を行う。

【0035】

次に、上述した構成を踏まえＭＲＩ装置１００の動作を説明する。ここでは拡散強調撮像を行う場合を例に、画像処理部２０の動作を中心に説明する。
動作の流れは、図５に示すように、撮像ステップＳ５１、画像再構成ステップＳ５２、物理量計算ステップＳ５３、相互位置計算ステップＳ５４、テクスチャー指標計算ステップＳ５５、画像生成ステップＳ５６からなる。以下、各ステップの詳細を説明する。

【0036】

［撮像ステップＳ５１］
シーケンサ１０４の制御のもと、計測部１０が拡散強調撮像に用いるパルスシーケンスを実行し、拡散強調画像を取得する。拡散強調パルスシーケンスの一例を図６に示す。図示するパルスシーケンスは、スピンエコー型のＥＰＩシーケンスで、まずスピンを励起するＲＦパルス６０２をスライス選択傾斜磁場６０１とともに印加し、ついでスピンを反転させるＲＦパルス６０５をスライス選択傾斜磁場６０４とともに印加する。励起ＲＦパルス６０２と反転ＲＦパルスとの間及び反転ＲＦパルスの印加後に、強度の大きい傾斜磁場パルス（ＭＰＧパルス）６０３，６０６を印加する。その後、位相エンコード傾斜磁場と読み出し傾斜磁場のディフェイズパルス６０７，６０８をそれぞれ印加した後、読み出し傾斜磁場パルス６１２の強度を反転させながら、また位相エンコード傾斜磁場パルス６１１をブリップ状に印加しながら、核磁気共鳴信号をエコー信号６１０として収集する。１回の励起で、１枚の画像に必要なエコー信号を全て収集してもよいし、複数回の励起に分けて収集してもよい。エコー信号は、収集時の位相エンコード傾斜磁場と読み出し傾斜磁場で決まるｋ空間データの位置に配置され、１枚の画像に対応する１つのｋ空間データが収集される。

【0037】

図６ではＭＰＧパルスを３軸（Ｇｚ、Ｇｙ、Ｇｘ）同時に印加しているが、印加する軸を異ならせて複数回のエコー信号を収集し、ＭＰＧパルスの条件が異なる複数のｋ空間データを収集する。ＭＰＧパルスの印加軸の数は、特に限定されないが、通常６～３０程度であり、また一つの印加軸について、ｂ値を２以上異ならせて撮像を実行してもよい。ｂ値（ｓ／ｍｍ^２）は、例えば５００、１０００、１５００、２０００，２５００などの値から選択する。ＭＰＧパルスを印加しない（ｂ値＝０）パルスシーケンスは各印加軸共通であり、１回実行すればよく、このパルスシーケンスの撮像により得られたｋ空間データの再構成画像を各印加軸の参照画像とする。

【0038】

［画像再構成ステップＳ５２及び物理量計算ステップＳ５３］
画像再構成部２１は、上記ステップＳ５１で収集した複数のｋ空間データに対し、フーリエ変換等の演算を行い、画像データを作成する（Ｓ５２）。即ち、画像データは、ＭＰＧパルスの印加軸および設定したｂ値ごとに異なる複数の画像データからなる。

【0039】

物理量計算部２２７は、複数の画像データを用いてみかけの拡散係数などの物理量を算出する（Ｓ５３）。
まずＮ個の印加軸があるとすると、ｎ（１～Ｎのいずれか）番目の印加軸の信号値Ｓ（n,b）は、次式（１）で与えられる。

【数1】

式（１）中、ｂはｂ値、Ｓ_０はＭＰＧパルスを印加しない参照画像の信号値、Ｄ_ｎ,appはみかけの拡散係数である。

【0040】

さらに物理量計算部２２７は、軸毎の拡散係数を用いて、従来法と同様に平均拡散係数ＭＤや拡散異方性ＦＡを算出してもよい。これらの算出は必須ではない。
ここで三次元回転楕円体の分布モデルを用いると、Ｄ_ｎは、拡散テンソルＤ_ｉ，ｊを用いて式（２）で表すことができ、それから式（３）を用いて平均拡散係数ＭＤを、式（４）を用いて拡散異方性ＦＡを算出することができる。

【0041】

【数2】

【数3】

式（３）中、λは拡散テンソルの固有値であり、添え字ｉは３軸方向のいずれかを意味する（以下、同じ）。

【数4】

【0042】

画像生成部２３は、物理量計算部２２７が算出した物理量を画素値とする画像データを生成する。物理量は、それ自体が例えば脳血流の拡散分布状態を表す情報であり、急性脳梗塞や白質病変の診断指標となる。例えば、白質の神経線維は管状構造であるため、その走行方向に沿って拡散が大きくなるので、異方性の高い部位は白質を強調することができる。しかし、異方性が小さくなるほど、分布形状は複雑化する傾向があり、異方性の指標では十分に拡散分布を指標化できない。次のステップＳ５４～Ｓ５５では、これらの物理量では指標化できない拡散分布をテクスチャー解析の特徴量で指標化する。

【0043】

［相互位置計算ステップＳ５４］
画像解析部２２が、上述のステップＳ５３で生成した物理量画像データ（例えば拡散係数画像）を受け取ると、画像解析の最初のステップとして、相互位置計算部２２１が、複数の印加軸の互いの相対位置（関係性）を計算し、データ化する。画像処理部２３が受ける取るＭＰＧパルスの印加軸の情報は、傾斜磁場パルスの各軸Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚの強度（Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ）として、たとえば（１，０，０）、（０，１，０）、（０，０，１）や（０．５２５，０，－０．８５１）、（－０．５２５，０，－０．８５１）、（０．８５１，０．５２５，０）などであり、それらの関係性は不明である。

【0044】

相互位置計算部２２１は、これら印加軸の情報を用いて、互いの距離や角度などの相対位置を算出する。相対位置の算出には、いくつか手法を取りえるが、ここでは相対位置の一例としてドロネー三角形分割を用いる手法を、図７を参照して説明する。

【0045】

まずＭＰＧ印加軸方向（拡散方向（ｅｘ，ｅｙ，ｅｚ））を規格化し、それぞれ大きさ１のベクトルとする。なおＭＰＧパルスの印加軸方向は、拡散係数という物理量と関連して定義すると拡散方向と言い換えることができるので、以下では拡散方向という。これによりＭＰＧパルス印加軸方向すなわち拡散方向は、図７（Ａ）に示すように、半径１の球の上にプロットすることができる。次に、規格化した拡散方向の座標からドロネー三角形分割条件に基づき三角形表面メッシュを作成する（図７（Ｂ））。ドロネー条件とは、各三角形の外接円が他の点を含まない、というものである。この三角形表面メッシュでは、一つの拡散方向に対し、近接する複数の拡散方向が三角形の一辺として連結された状態になる（図７（Ｃ））。

【0046】

［テクスチャー指標計算ステップＳ５５］
次にテクスチャー解析を応用した拡散情報の定量化を行う。テクスチャー解析の手法には、グレーレベル同時生起行列を用いる方法、濃度ヒストグラムを用いて特徴量を算出する方法、所定の相対的位置関係にある画素対の濃度値の差を用いてヒストグラムの特徴量と同様に特徴量を算出する方法（差分統計量を用いる方法）などがあるが、グレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ：ｇｒａｙ ｌｅｖｅｌ ｃｏｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）を応用した例を説明する。最初に参考として、従来のＧＬＣＭを用いたテクスチャー解析について、図８を用いて簡単に説明する。

【0047】

図８に示すような画像データ８００があるとする。図８左側に示す四角形内の小さい四角は画素（ボクセル）に対応し、その中の数字は画素値であり、画素値は１～５に規格化されている。図８右側に示すＧＬＣＭ８０１は、縦横が規格化された画素値に対応する行列（マトリックスサイズ：５×５）で、縦は画像データ８００の画素の左から右の関係、横は画像の右から左の関係を示している。画像データ８００の各画素のうち、画素値が１である画素に注目し、その右に隣接する画素の値が５となる組み合わせをカウントする。図中、点線で囲った組み合わせがその組み合わせに相当する。そのカウント数をＧＬＣＭ８０１の行が１、列が５の値とする。以下、同様にしてＧＬＣＭの行と列の関係にある全ての画素の組み合わせ（画素対）を見つけ出し、そのカウント数をＧＬＣＭの対応する行と列との値とし、ＧＬＣＭを完成させる。こうして得られた行列を用いて、テクスチャーの特徴量を算出する。

【0048】

本実施形態で採用するテクスチャー解析は、このＧＬＣＭの手法を応用したものであるが、医用画像などにも応用されている一般的なテクスチャー解析が２次元画像の特徴量を求めるものであるのに対し、ここでは物理量の空間分布の特徴量を算出する。つまり、対象とするデータは、撮像で得た画像データそのものではなく、それから計算によって求めた拡散分布等の物理量を表す物理量画像である。またＧＬＣＭが参照する画素の位置関係は、従来のテクスチャー解析のような画像データの二次元座標における画素の相対位置ではなく、相互位置計算部２２１が算出した三角形表面メッシュで結ばれた拡散方向の位置関係である。

【0049】

以下、物理量画像が、拡散係数画像である場合を例に、本実施形態のテクスチャー解析の具体的な手順を説明する。図９に手順を示すフロー、図１０に説明図を示す。

【0050】

まず各印加軸方向の拡散係数を規格化する（Ｓ９１）。具体的には、計測（算出）した拡散係数の最大値を１とする。次に、ＧＬＣＭのマトリックスサイズを決定する（Ｓ９２）。マトリックスサイズは、拡散係数を階調表現する際の階調数（例えばＭとする）に相当し、例えば、１０～５０程度とする。なおマトリックスサイズは、予め相互位置計算アルゴリズムを実行するプログラムで設定しておいてもよいし、ユーザが選択可能にしてもよい。また、ＧＬＣＭのマトリックスサイズによって、刻み幅が決まるため、拡散係数は規格化せずに固定値のまま計算することもできる。

【0051】

次に、図１０に示すように、三角形表面メッシュにおいて、一つの拡散方向の近傍にある１ないし複数の拡散方向を選択し（Ｓ９３）、それぞれＧＬＣＭを作成する（Ｓ９４）。図１０に示す例では、拡散方向ｐ０について、最も近傍にある拡散方向から６番目に近傍にある拡散方向まで複数（ここでは６個）の拡散方向ｎ１～ｎ６を選択している。なお三角形表面メッシュでは、拡散方向ｐ０の位置を頂点とする三角形（図では６つの三角形）が決まっているので、これら三角形の拡散方向ｐ０以外の頂点の位置にある拡散方向を選択してもよい。選択する近傍拡散方向の数が予め決まっている場合は、選択した近傍拡散方向から、距離（拡散方向ｐ０からの距離あるいはお互いの距離）を基準として所定数の近傍拡散方向を選択してもよい。

【0052】

ボクセル毎のＧＬＣＭ作成（Ｓ９４）の詳細を、図１１のフローを参照して説明する。処理は、画像を構成する複数（例えば２５６個、５１２個など）のボクセルのそれぞれについて、順次実行する。１つのボクセルの処理では、複数の印加軸方向のそれぞれについて、順次処理を実行する。

【0053】

まず、一つの拡散方向について、複数（ここでは６個）の近傍拡散方向を選択したならば（Ｓ９４１）、拡散方向ｐ０の画素の画素値との関係を表すＧＬＣＭ１～ＧＬＣＭ６を作成する（Ｓ９４２）。これらＧＬＣＭの縦軸及び横軸は、前述の通り、それぞれ拡散係数の階調に相当する。そして、例えばＧＬＣＭ１であれば、拡散方向ｐ０と拡散方向ｐ１の拡散係数画像の画素値（拡散係数の規格化した値：規格化画素値）を同じボクセルどうし（ｋ番目のボクセルどうし）で対比し、その組み合わせ（画素値の対）がＧＬＣＭ１のどの位置かを決定し、決定したＧＬＣＭ１位置のカウントとする。同じボクセルについて、拡散方向ｐ０と他の拡散方向ｐ２～ｐ６についても、同様の処理を行ってＧＬＣＭ２～６にカウウト数を入れる。

【0054】

以上の処理Ｓ９４１、Ｓ９４２を、拡散方向ｐ０を別の拡散方向に変えて繰り返し、拡散方向ｐ０と同様に６個の近傍拡散方向を選択し、同じボクセル（ｋ番目のボクセル）について、画素値対がＧＬＣＭの１～６のどの位置かを決定し、カウント値を入れる。最終的に全ての拡散方向ｐ０～ｐＮ（Ｎは印加軸の数）について、同様の処理を行い、カウント値を要素とするＧＬＣＭ１～６を完成する。
ついでこれらのＧＬＣＭを平均し（Ｓ９４３）、図１０の左側に示すように、平均ＧＬＣＭを作成する。これにより一つのボクセルについて平均ＧＬＣＭの作成が完了する。

【0055】

上述した処理Ｓ９４１～Ｓ９４３を、ボクセルを変えて、実行し、最終的にすべてのボクセルについて平均ＧＬＣＭを作成する（Ｓ９４４）。なお各ボクセルについての処理は、各方向の拡散係数画像を構成する全ボクセルについて行ってもよいが、例えば、対象領域が脳など特定の部位である場合には、閾値処理を行い、信号値が閾値以下の画素や背景となる画素の処理は省略してもよい。或いは拡散係数画像から対象領域のみを選択するマスクなどを施し、選択した領域の画素のみの処理としてもよい。

【0056】

最後に、平均ＧＬＣＭの行列ｐ（i,j）を用いて、ボクセル毎に特徴量を計算する（図９：Ｓ９５）。特徴量は、テクスチャー解析の特徴量として公知のものを求めることができる。具体的には、均一性（ＡＳＭ）、局所差分度（ＩＤＭ）、コントラスト（Ｃｏｎｔｒａｓｔ）、乱雑度（Ｅｎｔｒｏｐｙ）、局所相関（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）などであり、以下の式（５）～式（９）により算出することができる。これらの式において、ｉ，ｊは画素対（i,j）を構成する各画素の座標、ＭはＧＬＣＭのマトリックスサイズ）、ｐ（i,j）は平均ＧＬＣＭの行列を表す。

【0057】

【数5】

【数6】

【数7】

【数8】

【数9】

式（９）において、μはi, jの平均値、σはi,jの標準偏差である。

【0058】

以上の処理Ｓ９４、Ｓ９５により、画像解析部２２による解析と指標の算出（図５：Ｓ５５）が完了する。

【0059】

［画像生成ステップＳ５６］
画像生成部２３は、画像解析部２２が算出した特徴量（指標）を画素値とするテクスチャー画像を作成する。画像生成部２３が生成したテクスチャー画像は、表示制御部３３が表示画像データに変換し、他の付帯情報等とともに表示装置１１６に表示する。この際、ステップＳ５３において拡散係数画像やＦＡ画像が作成されている場合には、これら画像を並列で或いは選択的に表示することも可能である。

【0060】

こうして表示されるテクスチャー画像は、拡散分布の空間的な特徴、例えば拡散分布の均一性や乱雑度などを示す画像であるため、モデル化によっては描出することが困難な、拡散分布が複雑な部位についても、把握しやすい情報を提供することができる。

【0061】

［第一実施形態の効果］
本実施形態のテクスチャー解析を用いて、作成したＡＳＭ、ＩＤＭ、Ｅｎｔｒｏｐｙ、及びＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎの各定量画像を図１２（Ａ）～（Ｄ）に示す。これら画像は、２１つのＭＰＧ軸、１つのｂ値（１０００［ｓ／ｍｍ^２］）で撮像を行って得た拡散強調画像から作成したものである。参考として、同じ拡散強調画像から作成したＭＤ（平均拡散係数）画像とＦＡ画像を、図１２（Ｅ）、（Ｆ）に示す。ＭＤ画像では、拡散係数の平均を取っているので拡散の強弱のみがわかり、方向性の情報は得られない。またＦＡ画像では拡散方向が明確な白質は明確に描出されているが、矢印で示す複数の強拡散方向が交差する部分（交差繊維の領域）ではコントラストが下がり、明確な情報が得られない。これに対し、図１２（Ａ）～（Ｄ）の画像では、例えばＡＳＭ像とＩＤＭ像とを比較することで、或いは乱雑度の画像を観察することで、拡散分布が均一なのかバラバラなのか等の情報を得ることができ、また局所相関像から、ある領域の拡散と隣接する領域の拡散との間に相関があるのかなどの情報を得ることができる。

【0062】

図１３は、シミュレーションにより、本実施形態で算出される定量値画像の優位性を確認した結果を示す図である。シミュレーションでは、拡散分布が異なる種々の拡散モデルを作成し、その中から、平均拡散係数と拡散異方性がほぼ均一になる複数のモデルを選択した。図１３（Ａ）は、選択したモデルの拡散異方性を示すグラフで、横軸はモデルの番号である。これら複数の拡散モデルについて、２１軸の拡散方向を設定し、第一実施形態の手法で拡散方向の相対位置を用いたテクスチャー解析を行い、ＡＳＭ、ＩＤＭ、乱雑度、及び局所相関を算出した。図１３（Ｂ）～図１３（Ｅ）はその結果を示すグラフである。これらグラフにおいても横軸はモデル番号である。この結果からわかるように、ＦＡは、ほぼ同様の値を示す拡散モデルであっても、本実施形態のテクスチャー解析の手法を採用することで、それぞれ拡散分布の違いが明確な差となって現われることがわかる。

【0063】

以上、本発明の画像処理をＭＲＩ装置の画像処理部で実現する実施形態を説明したが、ＭＲＩ装置では拡散強調画像の撮像のみ、或いは撮像から物理量計算処理までを行い、それ以降の処理を、ＭＲＩ装置とは別の画像処理装置で実行してもよい。その場合、例えば画像生成部２３の機能や表示装置への表示は、画像処理装置と平行してＭＲＩ装置で実行するようにしてもよい。

【0064】

本実施形態によれば、従来のような所定の組織を想定したモデルを用いずに、ＭＰＧ軸即ち拡散方向の空間的な関係性を用いて、拡散画像の解析を行うことにより、組織によって拡散係数分布が一様ではなく、複雑な部分や組織についても、その複雑さを指標として示すことができ、従来のＦＡやＭＤでは得られない詳細な情報を得ることができる。またモデルや近似による制約を受けることなく、拡散計算の分布状況を把握する情報を提示できる。

【0065】

さらに本実施形態で採用した三角形表面メッシュは、一つの拡散方向と所定の空間的関係にある近傍拡散方向を一義的に決定することができ（例えば三角形表面メッシュでは、その拡散方向が頂点となる複数の三角形が定義されているので、それら三角形の他の頂点の拡散方向は一義的に決まる）、続くテクスチャー解析処理における拡散方向の選択を容易に行うことが可能となる。

【0066】

＜物理量データの変形例＞
第一実施形態では、画像処理部２０が処理対象とする物理量データが、各印加軸の拡散係数（ＡＤＣ）であったが、物理量データとして尖度係数やそれ以外のものを用いてもよい。

【0067】

例えば、ｂ値による信号の減衰を表す式（１）は、拡散がガウシアン分布であると仮定した数学モデルであるが、非ガウシアン分布を仮定すると、式（１０）で表すことができる。

【0068】

【数10】

式中、Ｋnは拡散分布の尖度を表す尖度係数である。１つのＭＰＧ印加軸について、ｂ値が異なる複数の条件で信号を取得することにより、式（１０）から、拡散係数Ｄnと尖度係数Knを算出することができる。こうして算出される尖度係数も拡散係数の場合と同様に、その空間分布をテクスチャー解析によって提示することができる。

【0069】

その他、信号の減衰を示す数学モデルには２つの拡散係数を考慮したものなどがある（たとえば、式（１１））。これら式で定義される速い拡散係数（Ｄ^＊）と遅い拡散係数（Ｄ）も、物理量データとして拡散係数と同様に処理することができ、その空間分布の指標を算出することができる。

【数11】

【0070】

＜相互位置計算の変形例＞
第一の実施形態では、相互位置計算部２２１が、ＭＰＧパルスの印加軸の空間的関係を表すデータとして、三角形表面メッシュを算出した場合を説明したが、空間的関係は三角形表面メッシュに限らず、それぞれの関係性をデータ化したものであればよく、印加軸間の角度の情報であってもよい。

【0071】

その場合の相互位置計算及び指標計算の各ステップ（Ｓ５４、Ｓ５５）は、次のように変更される。まず相互位置計算ステップＳ５４で、ＭＰＧ印加方向を大きさ１に規格化することは第一実施形態と同じである。次に各印加方向がなす角度を計算する。印加方向は、傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚの印加強度の組み合わせ（ａｘ、ｂｙ、ｃｚ）で決まり、例えば印加方向がＧｘ方向であればａ＝１、ｂ＝ｃ＝０であり（１，０，０）、印加方向がＧｙ方向であれば（０，１，０）、とベクトルで表現され、直交３軸に対し角度を有する場合には、（０．５２５，０，－０．８５１）、（－０．５２５，０，－０．８５１）、（０．８５１，０．５２５，０）などとベクトル表現される。これらベクトルの大きさを規格化した上で内積を取ることで角度を求めることができる。

【0072】

次に指標算出ステップＳ５５では、各印加方向（拡散方向）の近傍印加方向を選択する際に、角度の小さい順に複数の近傍印加方向を選択する。印加方向が決まったならば、印加方向毎にＧＬＣＭを作成し、平均化すること、平均ＧＬＣＭからテクスチャー解析の定量値を算出することは第一実施形態と同様である。

【0073】

＜テクスチャー解析の変形例＞
第一実施形態では、テクスチャー解析の手法として、グレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）を用いる手法を説明したが、同じ画素値が連続する長さをカウントし、その数を行列要素とするＧＬＳＺＭ（Ｇｒａｙ Ｌｅｖｅｌ Ｓｉｚｅ Ｚｏｎｅ Ｍａｔｒｉｘ）などの行列を用いてもよい。

【0074】

さらにテクスチャー解析の手法には、濃度ヒストグラムを用いて特徴量を算出する方法や、所定の相対的位置関係にある画素対の濃度値の差を用いてヒストグラムの特徴量と同様に特徴量を算出する方法（差分統計量を用いる方法）などがあり、これらを適用してもよい。一例として、差分統計量を用いる手法を適用した変形例を説明する。

【0075】

本変形例でも、相互位置計算部２２１が三角形表面メッシュ等で表されるＭＰＧ印加軸の相互位置を算出しておく。次に、指標計算部２２３は、第一実施形態と同様に、一つの拡散方向について複数の近傍拡散方向を選択し、それぞれについて、対応する画素の対（画素対）の画素値の差（濃度差）を算出し、その差の擬似的な確率Ｐ（ｌ）を算出する。この確率Ｐ（ｌ）を用いて、濃度ヒストグラムから平均値（ＭＥＮ）、分散（ＶＡＲ）、コントラスト（ＣＮＴ）、歪度（ＳＫＷ）、尖度（ＫＲＴ）などの特徴量を算出する式と同様の式を用いて、差分統計量に基づく特徴量を算出する。

【0076】

【数12】

【0077】

以上、第二実施形態とその変形例を説明したが、これら変形例は適宜組み合わせることが可能であり、そのような組み合わせも本実施形態の変形例に含まれる。

【0078】

＜第三実施形態＞
第二実施形態では、ＭＲＩ装置が取得する画像が拡散強調画像から算出したである場合を説明したが、本発明の画像処理装置或いはＭＲＩ装置の画像処理部が対象とする画像は拡散強調画像に限定されない。

【0079】

例えば、横緩和時間を画素値とするＴ２＊画像や、磁化率画像は、いずれも静磁場の方向との依存性があり空間分布を有すると考えられている。従って、静磁場に対する被検体の角度（例えば頭部の角度）を異ならせて撮像した複数の画像は、それぞれが空間条件の異なる物理量の画像となる。

【0080】

従って、第一や第二実施形態と同様に、複数の位置（ここでは静磁場に対する角度）について、その相対位置をデータ化しておき、近傍位置の画像間の画素対をテクスチャー解析の手法で解析することにより、Ｔ２＊や磁化率の空間分布の特徴を画像化することが可能である。

【0081】

以上、本発明の実施形態及びその変形例を説明したが、本発明の一つの特徴は、計測された物理量とそれに内在する空間情報とを、それらの関係式を前提としてモデル化して解析するのではなく、まず空間情報自体の関係性（相対位置）を算出し、その情報を利用して、所定の空間情報と紐付けられた物理量とをテクスチャー解析の手法を応用して解析することであり、この特徴を備える処理であれば、上記実施形態に限定されるものではない。また本発明の特徴は、二次元画像データにおける画素対の位置を用いたテクスチャー解析ではなく、三次元的な相対位置を用い、相対位置が所定の関係にある画素対について二次元ヒストグラムを作成するという新たな解析手法を用いるという点にもある。それにより、二次元座標では記述できないテンソルで表される物理量について、その空間分布状態を示す指標を提示することができる。

【符号の説明】

【0082】

１００：撮像装置（ＭＲＩ装置）、１０：計測部、２０：画像処理部、２１：画像再構成部、２２：画像解析部、２３：画像生成部、３０：制御部、３１：計測制御部、３３：表示制御部、１１０：計算機、１１１：入力装置、１１２：記憶装置、１１６：表示装置、２００：画像処理装置、２２０：画像解析部、２２１：相互位置計算部、２２３：空間指標計算部、２２７：定量値計算部

【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】