CN111223563B - 医用图像诊断装置以及医用图像诊断*** - Google Patents

医用图像诊断装置以及医用图像诊断*** Download PDF

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Abstract

一种医用图像诊断装置以及医用图像诊断***，有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。医用图像诊断装置具备摄像部、存储部、取得部及输出控制部。摄像部通过第1扫描对被检体摄像。存储部对于多个疾病样式，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的对应关系。取得部基于由第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值。输出控制部在基于第1指标值能够进行疾病样式的鉴别诊断时，将表示该疾病样式的信息输出至显示器，在基于第1指标值无法进行上述鉴别诊断时，基于对应关系及存在相符可能性的疾病样式，输出使摄像部通过与第1扫描不同的第2扫描对被检体摄像的摄像条件。

Description

医用图像诊断装置以及医用图像诊断***
技术领域
实施方式涉及医用图像诊断装置以及医用图像诊断***。
背景技术
以往，在医院等进行的鉴别诊断中，在通过医生的问诊等确定存在疑问的部位或者与诊断相关的部位之后，进行该部位的摄像，进而，在基于通过摄像得到的图像进行分析之后，给出诊断。并且，在仅凭借所摄像的部位无法给出诊断的情况下，研究对其他的部位进行摄像等的其他的摄像方法，进行再摄像。
发明内容
本发明要解决的课题在于有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
实施方式所涉及的医用图像诊断装置具备摄像部、存储部、取得部以及输出控制部。摄像部通过第1扫描对被检体进行摄像。存储部对于多个疾病样式(pattern)，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的对应关系。取得部基于通过上述第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值。输出控制部在基于上述第1指标值能够进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，将表示该疾病样式的信息输出至显示器，在基于上述第1指标值无法进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，基于上述对应关系以及上述存在相符可能性的疾病样式，输出用于使上述摄像部通过与上述第1扫描不同的第2扫描对上述被检体进行摄像的摄像条件。
发明效果
根据实施方式所涉及的医用图像诊断装置以及医用图像诊断***，能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
附图说明
图1是表示第1实施方式所涉及的MRI装置的构成的图。
图2是表示利用第1实施方式所涉及的MRI装置进行的处理的流程的流程图。
图3是表示通过第1实施方式所涉及的取得功能进行的脑的区域分割的一例的图。
图4是表示通过第1实施方式所涉及的取得功能进行的鉴别诊断的一例的图。
图5是表示第1实施方式的一变形例所涉及的MRI装置的构成的图。
图6是表示第2实施方式所涉及的医用图像诊断***的构成的图。
具体实施方式
以下，参照附图对医用图像诊断装置以及医用图像诊断***的实施方式进行详细说明。
(第1实施方式)
首先，作为第1实施方式，对将本申请所公开的医用图像诊断装置的构成应用于磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging：MRI)装置的情况下的例子进行说明。
图1是表示第1实施方式所涉及的MRI装置的构成例的图。
例如，如图1所示，本实施方式所涉及的MRI装置100具备静磁场磁铁1、倾斜磁场线圈(coil)2、倾斜磁场电源3、全身用线圈4、局部用线圈5、诊视床6、发送电路7、接收电路8、架台9、接口10、显示器11、存储电路12以及处理电路13～16。
静磁场磁铁1在配置被检体S的摄像空间产生静磁场。具体而言，静磁场磁铁1形成为中空的大致圆筒状(包括与中心轴正交的截面的形状为椭圆状的结构)，在配置于内周侧的摄像空间产生静磁场。例如，静磁场磁铁1具有形成为大致圆筒状的冷却容器、以及浸渍于填充到该冷却容器内的冷却材料(例如，液体氦等)的超导磁铁等的磁铁。另外，静磁场磁铁1例如也可以使用永久磁铁产生静磁场。
倾斜磁场线圈2在配置被检体S的摄像空间产生倾斜磁场。具体而言，倾斜磁场线圈2形成为中空的大致圆筒状(包括与中心轴正交的截面的形状为椭圆状的结构)，具有在径向上层叠的大致圆筒状的多个倾斜磁场线圈。此处，多个倾斜磁场线圈基于从倾斜磁场电源3供给的电流，在配置于内周侧的摄像空间产生沿着相互正交的X轴、Y轴以及Z轴的各轴方向的倾斜磁场。
更具体而言，倾斜磁场线圈2作为倾斜磁场线圈，具有产生沿着X轴方向的倾斜磁场线圈的X线圈、产生沿着Y轴方向的倾斜磁场线圈的Y线圈、以及产生沿着Z轴方向的倾斜磁场线圈的Z线圈。此处，X轴、Y轴以及Z轴构成MRI装置100中固有的装置坐标系。例如，X轴被设定为与倾斜磁场线圈2的中心轴正交的水平方向，Y轴被设定为与倾斜磁场线圈2的中心轴正交的铅垂方向。此外，Z轴被设定为沿着倾斜磁场线圈2的中心轴。
倾斜磁场电源3通过向倾斜磁场线圈2所具有的X线圈、Y线圈以及Z线圈分别单独地供给电流，由此在摄像空间产生沿着X轴、Y轴以及Z轴的各轴方向的倾斜磁场。具体而言，倾斜磁场电源3通过向X线圈、Y线圈以及Z线圈分别适当地供给电流，产生分别沿着相互正交的读出(readout)方向，相位编码(encode)方向以及切片(slice)方向的倾斜磁场。此处，沿着读出方向的轴、沿着相位编码方向的轴以及沿着切片方向的轴，构成用于规定作为摄像对象的切片区域或者体(volume)区域的逻辑坐标系。
并且，分别沿着读出方向、相位编码方向以及切片方向的倾斜磁场通过与由静磁场磁铁1产生的静磁场重叠，对从被检体S产生的MR信号赋予空间的位置信息。具体而言，读出方向的倾斜磁场根据读出方向的位置而使MR信号的频率变化，由此对MR信号赋予沿着读出方向的位置信息。此外，相位编码方向的倾斜磁场沿着相位编码方向使MR信号的相位变化，由此对MR信号赋予沿着相位编码方向的位置信息。此外，切片方向的倾斜磁场对MR信号赋予沿着切片方向的位置信息。例如，对于切片方向的倾斜磁场，在摄像区域为切片区域的情况下，用于确定切片区域的方向、厚度、片数，在摄像区域为体区域的情况下，用于根据切片方向的位置使MR信号的相位变化。
全身用线圈4是向配置被检体S的摄像空间施加RF(Radio Frequency：射频)磁场，并接收由于该RF磁场的影响而从被检体S产生的MR信号的RF线圈。具体而言，全身用线圈4形成为中空的大致圆筒状(包括与中心轴正交的截面的形状为椭圆状的结构)，基于从发送电路7供给的RF脉冲信号，向配置于内周侧的摄像空间施加RF磁场。此外，全身用线圈4接收由于RF磁场的影响而从被检体S产生的MR信号，并将接收到的MR信号向接收电路8输出。例如，全身用线圈4是鸟笼(birdcage)型的QD(quadrature：正交)线圈。
局部用线圈5是接收从被检体S产生的MR信号的RF线圈。具体而言，局部用线圈5是按照被检体S的每个部位准备的RF线圈，当进行被检体S的摄像时，配置于摄像对象的部位的附近。并且，局部用线圈5接收由于由全身用线圈4施加的RF磁场的影响而从被检体S产生的MR信号，并将接收到的MR信号向接收电路8输出。另外，局部用线圈5也可以还具有向被检体S施加RF磁场的发送线圈的功能。在该情况下，局部用线圈5与发送电路7连接，基于从发送电路7供给的RF脉冲信号，向被检体S施加RF磁场。例如，局部用线圈5是表面线圈(surfacecoil)、由多个表面线圈构成的阵列线圈(arraycoil)。
诊视床6具备载置被检体S的顶板6a，当进行被检体S的摄像时，使载置有被检体S的顶板6a在摄像空间移动。例如，诊视床6设置成顶板6a的长度方向与静磁场磁铁1的中心轴平行。
发送电路7向全身用线圈4输出与置于静磁场中的对象原子核所固有的共振频率(拉莫尔(Larmor)频率)对应的RF脉冲信号。具体而言，发送电路7具有脉冲产生器、RF产生器、调制器以及放大器。脉冲产生器生成RF脉冲信号的波形。RF产生器产生共振频率的RF信号。调制器通过利用由脉冲产生器产生的波形对由RF产生器产生的RF信号的振幅进行调制，生成RF脉冲信号。放大器对由调制器产生的RF脉冲信号进行放大并向全身用线圈4输出。
接收电路8基于由全身用线圈4或者局部用线圈5接收到的MR信号生成MR信号数据，并将所生成的MR信号数据向处理电路14输出。具体而言，接收电路8具有前置放大器(pre-amplifier)、检波器以及A/D(Analog/Digital：模拟/数字)转换器。前置放大器对从全身用线圈4或者局部用线圈5输出的MR信号进行放大。检波器对从由前置放大器放大后的MR信号减去共振频率的分量而得的模拟信号进行检波。A/D转换器通过将由检波器检波的模拟信号转换成数字信号而生成MR信号数据，并将所生成的MR信号数据向处理电路14输出。
架台9具有形成为大致圆筒状(包括与中心轴正交的截面的形状为椭圆状的结构)的中空的开口部(bore)9a，静磁场磁铁1支承倾斜磁场线圈2以及全身用线圈4。具体而言，架台9在静磁场磁铁1的内周侧配置倾斜磁场线圈2，在倾斜磁场线圈2的内周侧配置全身用线圈4，在全身用线圈4的内周侧配置开口部9a的状态下，分别支承静磁场磁铁1、倾斜磁场线圈2以及全身用线圈4。此处，架台9所具有的开口部9a内的空间为进行被检体S的摄像时配置被检体S的摄像空间。
另外，此处，对MRI装置100具有静磁场磁铁1、倾斜磁场线圈2以及全身用线圈4分别形成为大致圆筒状的所谓通道(tunnel)型的构成的情况下的例子进行说明，但实施方式并不限定于此。例如，MRI装置100也可以具有以隔着配置被检体S的摄像空间而对置的方式配置一对静磁场磁铁、一对倾斜磁场线圈以及一对RF线圈的所谓开放(open)型的构成。在该情况下，由一对静磁场磁铁、一对倾斜磁场线圈以及一对RF线圈夹着的空间相当于通道型的构成中的开口部。
接口10从操作者接受各种指示以及各种信息的输入操作。具体而言，接口10与处理电路16连接，将从操作者接受到的输入操作转换成电信号后向处理电路16输出。例如，接口10由用于进行摄像条件、关心区域(Region Of Interest：ROI)的设定等的跟踪球、开关按钮、鼠标、键盘、通过接触操作面来进行输入操作的触摸板、显示画面与触摸板一体化的触摸屏、使用了光学传感器的非接触输入电路以及声音输入电路等实现。另外，在本说明书中，接口10并不仅仅限定于具备鼠标、键盘等的物理操作部件。例如，从与装置分体设置的外部的输入设备接受与输入操作对应的电信号、并将该电信号输出至控制电路的电信号的处理电路也包含在接口10的例子中。
显示器11显示各种信息以及各种图像。具体而言，显示器11与处理电路16连接，将从处理电路16发送的各种信息以及各种图像的数据转换成显示用的电信号并输出。例如，显示器11由液晶监视器、CRT(Cathode Ray Tube)监视器、触摸面板等实现。
存储电路12存储各种数据。具体而言，存储电路12存储MR信号数据、图像数据。例如，存储电路12由RAM(Random Access Memory)，闪存器等的半导体存储元件、硬盘、光盘等实现。
处理电路13具有诊视床控制功能13a。诊视床控制功能13a通过向诊视床6输出控制用的电信号，对诊视床6的动作进行控制。例如，诊视床控制功能13a经由接口10从操作者接受使顶板6a向长度方向、上下方向或者左右方向移动的指示，使诊视床6所具有的顶板6a的移动机构动作以便按照接受到的指示使顶板6a移动。
处理电路14具有数据收集功能14a。数据收集功能14a通过执行各种脉冲序列，来收集被检体S的MR信号数据。具体而言，数据收集功能14a按照从处理电路16输出的序列执行数据，驱动倾斜磁场电源3、发送电路7以及接收电路8，由此执行脉冲序列。此处，序列执行数据是表示脉冲序列的数据，且是规定了倾斜磁场电源3向倾斜磁场线圈2供给电流的定时(timing)以及供给的电流的强度、发送电路7向全身用线圈4供给的RF脉冲信号的强度、供给定时、接收电路8检测MR信号的检测定时等的信息。并且，数据收集功能14a作为执行脉冲序列的结果，从接收电路8接收MR信号数据，并将接收到的MR信号数据存储于存储电路12。此处，由数据收集功能14a接收到的MR信号数据的集合根据由上述的读出倾斜磁场、相位编码倾斜磁场以及切片倾斜磁场赋予的位置信息二维或者三维地排列，由此作为构成k空间的数据存储于存储电路12。
处理电路15具有图像生成功能15a。图像生成功能15a基于存储于存储电路12的MR信号数据生成图像。具体而言，图像生成功能15a读出通过数据收集功能14a存储于存储电路12的MR信号数据，对读出的MR信号数据实施后处理、即傅里叶转换等的重构处理，由此生成图像。此外，图像生成功能15a将所生成的图像的图像数据存储于存储电路12。
处理电路16具有主控制功能16a。主控制功能16a对MRI装置100所具有的各构成要素进行控制，由此进行MRI装置100的整体控制。具体而言，主控制功能16a在显示器11显示用于从操作者接受各种指示以及各种信息的输入操作的GUI(Graphical User Interface：图形用户界面)。并且，主控制功能16a根据经由接口10接受到的输入操作，对MRI装置100所具有的各构成要素进行控制。例如，主控制功能16a经由接口10从操作者接受摄像条件的输入。并且，主控制功能16a基于接受到的摄像条件生成序列执行数据，并将该序列执行数据发送至处理电路14，由此执行各种脉冲序列。此外，例如，主控制功能16a根据来自操作者的要求，从存储电路12读出图像数据并输出至显示器11。
以上，对本实施方式所涉及的MRI装置100的整体构成进行了说明。基于这样的构成，本实施方式所涉及的MRI装置100通过适当地设定摄像条件，能够使用各种扫描对被检体S的各种区域进行摄像。并且，本实施方式所涉及的MRI装置100构成为，能够使用通过摄像而得到的各种图像进行各种疾病样式的鉴别诊断。
此处，一般情况下，在医院等进行的鉴别诊断中，在通过医生的问诊等确定存在疑问的部位或者与诊断相关的部位之后，进行该部位的摄像，进而，在基于通过摄像而得到的图像进行分析之后，给出诊断。并且，在仅凭借摄像的部位无法给出诊断的情况下，研究对其他的部位进行摄像等的其他的摄像方法，进行再摄像。
但是，通常，设置于医院等的MRI装置的台数有限，因此，也存在产生检查的预约等待的情况。在这种情况下，无法立即进行再摄像，因此，也可能会难以有效地进行鉴别诊断。
因此，本实施方式所涉及的MRI装置100构成为能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
具体而言，本实施方式所涉及的MRI装置100具有摄像部、存储部、取得部以及输出控制部。
在本实施方式中，摄像部由静磁场磁铁1、倾斜磁场线圈2、倾斜磁场电源3、全身用线圈4、局部用线圈5、诊视床6、发送电路7、接收电路8以及架台9实现。以下，将静磁场磁铁1、倾斜磁场线圈2、倾斜磁场电源3、全身用线圈4、局部用线圈5、诊视床6、发送电路7、接收电路8以及架台9统称为摄像部。此外，在本实施方式中，存储部由存储电路12实现。此外，在本实施方式中，取得部由处理电路16所具有的取得功能16b实现。此外，在本实施方式中，输出控制部由处理电路16所具有的输出控制功能16c实现。
摄像部通过第1扫描对被检体进行摄像。在本实施方式中，摄像部通过磁共振成像对被检体进行摄像。
存储电路12对于多个疾病样式，存储疾病样式、用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描、以及用于该疾病样式的鉴别诊断的多个区域的对应关系。此处，例如基于在过去进行的诊断、研究等中用于疾病样式的鉴别诊断的扫描以及区域的组合设定存储于存储电路12的对应关系。
取得功能16b基于通过第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值。此处，取得功能16b基于通过第1扫描得到的第1图像数据中包含的第1区域，取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值。例如，取得功能16b进行将第1图像数据中包含的脑的区域分割成多个区域的处理，根据该处理的结果取得上述第1指标值。
此外，取得功能16b基于通过第2扫描得到的第2图像数据，再次取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第2指标值。此处，第2扫描对能够进行与仅进行使用了通过第1扫描摄像的图像数据的分析的情况相比能够提高鉴别诊断的诊断精度的分析的图像数据进行摄像。例如，此处所说的诊断精度由灵敏度(罹患者中为阳性的比例)、特异度(罹患者中为阴性的比例)等表示。
输出控制功能16c在基于通过取得功能16b取得的第1指标值能够进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，将表示该疾病样式的信息输出至显示器11。
此外，在基于通过取得功能16b取得的第1指标值无法进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，输出控制功能16c基于存储于存储电路12的对应关系、以及通过取得功能16b取得的存在相符可能性的疾病样式，输出用于使摄像部通过与第1扫描不同的第2扫描对被检体进行摄像的摄像条件。此处，输出控制功能16c基于存储于存储电路12的对应关系、以及通过取得功能16b取得的存在相符可能性的疾病样式，确定与第1区域不同的第2区域，并输出用于使摄像部通过第2扫描对被检体的该第2区域进行摄像的摄像条件。此处，第2区域是能够进行与仅进行与第1区域相关的分析的情况相比能够提高鉴别诊断的诊断精度的分析的区域。此外，输出控制功能16c将第1图像数据、第2图像数据、以及表示存在相符可能性的疾病样式的信息输出至显示器11。此外，输出控制功能16c将第1图像数据以及第2图像数据作为在同一检查中得到的数据保存于存储电路12。
另外，输出控制功能16c在被检体被持续载置于诊视床6的状态下使摄像部进行第1扫描以及第2扫描。
以下，作为使用了本实施方式所涉及的MRI装置100的鉴别诊断的一例，对进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的情况下的例子进行说明。
对于阿尔茨海默氏病(Alzheimer)的鉴别诊断，例如已知通过使用MPRAGE(Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo：磁化准备快速梯度回波)图像计测海马的体积来进行，但也可以在此基础上，并用使用了扣带回后部的MRS(Magnetic ResonanceSpectroscopy：磁共振波谱)图像的分析，由此提高灵敏度以及特异度。
因此，例如，存储电路12作为上述的疾病样式、多个扫描以及多个区域的对应关系，存储阿尔茨海默氏病、MPRAGE扫描和MRS扫描、以及海马和扣带回后部的对应关系。在该情况下，MPRAGE扫描是上述的第1扫描的一例，MRS扫描是上述的第2扫描的一例。此外，海马是上述的第1区域的一例，扣带回后部是上述的第2区域的一例。
图2是表示由第1实施方式所涉及的MRI装置100进行的处理的流程的流程图。
例如，如图2所示，在进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的情况下，首先，摄像部通过MPRAGE扫描对被检体的头部整体的MPRAGE图像进行摄像(步骤S101)。
接着，取得功能16b将由摄像部摄像的MPRAGE图像中包含的脑的区域通过分割(Parcellation)处理分割成多个区域(步骤S102)。
图3是表示由第1实施方式所涉及的取得功能16b进行的脑的区域分割的一例的图。
例如，如图3所示，取得功能16b通过使用头部整体的MPRAGE图像进行分割处理，将MPRAGE图像中包含的脑的区域分割成基于解剖学构造及功能等划分的多个区域。例如，取得功能16b将脑的区域分割成海马、扁桃体、扣带回后部、海马旁回、内嗅皮质等的区域。
返回到图2，之后，取得功能16b基于MPRAGE图像计测海马的体积(步骤S103)。此外，取得功能16b基于表示正常脑中的海马的体积与年龄的关系的海马的正常曲线以及被检体的年龄，计算根据MPRAGE图像计测的海马的体积的Z分数(步骤S104)。在该情况下，海马的体积以及Z分数是上述的第1指标值的一例。
并且，取得功能16b基于计算出的海马的体积的Z分数，进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断(步骤S105)。
图4是表示通过第1实施方式所涉及的取得功能16b进行的鉴别诊断的一例的图。
此处，图4表示基于海马的正常曲线计算的Z分数的分布。具体而言，图4中实线所示的曲线表示海马的正常曲线(Z分数为0)，在正常曲线的上下用单点划线表示的多个曲线，从上起依次表示Z分数为2SD(standard deviation：标准差)、1SD、-1SD、-2SD的体积以及年龄。
例如，取得功能16b将Z分数为-2SD的附近的规定大小的范围设定为基准范围。并且，取得功能16b在基于MPRAGE图像计算出的Z分数小于基准范围的下限值的情况下，与正常脑相比在统计上视为海马萎缩，判别为是阿尔茨海默氏病。在该情况下，取得功能16b作为存在相符可能性的疾病样式，取得是阿尔茨海默氏病的情况。此外，取得功能16b在基于MPRAGE图像计算出的Z分数大于基准范围的上限值的情况下，判别为不是阿尔茨海默氏病。此外，取得功能16b在基于MPRAGE图像计算出的Z分数进入基准范围内的情况下，不进行是否是阿尔茨海默氏病的判别。
即，取得功能16b在基于MPRAGE图像计算出的Z分数在基准范围外的情况下，判定为能够进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断(是否是阿尔茨海默氏病的判别)。此外，取得功能16b在基于MPRAGE图像计算出的Z分数在基准范围内的情况下，设为无法进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断。例如，在图4所示的例子中，在体积V以及年龄A的情况下，Z分数为-2SD，因此，判定为无法进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断。
另外，此处所说的“能够进行鉴别诊断”未必限定于严格上能够进行鉴别诊断的情况，也可以是足以进行鉴别诊断的程度。同样地，“无法进行鉴别诊断”未必限定于严格上无法进行鉴别诊断的情况，也可以是不足以进行鉴别诊断的程度。
此外，判定是否能够进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的方法并不限定于上述的方法。例如，也可以使用同一被检体的过去的图像或者过去的计测结果，判定是否能够进行鉴别诊断。在该情况下，例如，取得功能16b从存储电路12读出同一被检体的过去的图像或者过去的计测结果，取得与同一被检体相关的过去的海马的体积。并且，取得功能16b对过去的海马的体积与现在的海马的体积进行比较，在没有体积的变化的情况下，判别为不是阿尔茨海默氏病，在体积的变化量为规定量以上的情况下，判别为是阿尔茨海默氏病。此外，取得功能16b在体积的变化小于该规定量的情况下，判定为无法进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断。
或者，例如也可以由医生等的操作者判定是否能够进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断。在该情况下，例如，取得功能16b在显示器11上显示MPRAGE图像、计测出的海马的体积、计算出的海马的体积的Z分数等的鉴别诊断所需的信息。并且，取得功能16b经由接口10从操作者接受是否能够进行鉴别诊断的判定结果的输入。
返回到图2，之后，输出控制功能16c在判定为能够进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的情况下(步骤S106，是)，将通过取得功能16b进行的鉴别诊断的结果输出至显示器11(步骤S111)。例如，输出控制功能16c作为鉴别诊断的结果，将MPRAGE图像、以及表示是阿尔茨海默氏病或者不是阿尔茨海默氏病的信息输出至显示器11。
此外，输出控制功能16c在判定为无法进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的情况下(步骤S106，否)，基于存储于存储电路12的对应关系，将用于使摄像部对扣带回后部的MRS图像进行摄像的MRS扫描的摄像条件输出至主控制功能16a(步骤S107)。此处，在向主控制功能16a输出的摄像条件中包含通过上述的分割处理得到的扣带回后部的位置信息。
接着，摄像部在主控制功能16a的控制下，基于从输出控制功能16c输出的MRS扫描的摄像条件，对扣带回后部的MRS图像进行摄像(步骤S108)。
之后，取得功能16b分析由摄像部摄像的MRS图像，计算扣带回后部的NAA/Cr(N-acetylaspartate/Creatine：N-乙酰天冬氨酸/肌酸)以及mI/Cr(myo-inositol/Creatine：肌醇/肌酸)的值(步骤S109)。在该情况下，NAA/Cr以及mI/Cr是上述的第2指标值的一例。
并且，取得功能16b基于计算出的扣带回后部的NAA/Cr以及mI/Cr的值，进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断(步骤S110)。例如，取得功能16b基于与过去计算出的同一被检体的扣带回后部的NAA/Cr以及mI/Cr的值进行比较的情况下的NAA/Cr以及mI/Cr的值的变化，进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断。
之后，输出控制功能16c将通过取得功能16b进行的鉴别诊断的结果输出至显示器11(步骤S111)。例如，输出控制功能16c作为鉴别诊断的结果，将MPRAGE图像、MRS图像、以及表示是阿尔茨海默氏病或者不是阿尔茨海默氏病的信息输出至显示器11。并且，输出控制功能16c将MPRAGE图像以及MRS图像作为在同一检查中得到的图像保存于存储电路12。
此处，在上述一系列的处理中，输出控制功能16c在被检体被持续载置于诊视床6的状态下，使摄像部进行MPRAGE扫描以及MRS扫描。由此，通过一次检查就能够进行仅凭借海马的体积的计测无法给出诊断的鉴别诊断。
另外，在上述的例子中，对基于扣带回后部的NAA/Cr以及mI/Cr的值的鉴别诊断不进行是否能够进行鉴别诊断的判定，但实施方式并不限定于此。例如，也可以与基于海马的体积的Z分数的鉴别诊断相同，对基于扣带回后部的NAA/Cr以及mI/Cr的值的鉴别诊断也进行是否能够进行鉴别诊断的判定。在该情况下，例如，存储电路12作为与阿尔茨海默氏病建立关联的扫描以及区域，除了存储MPRAGE扫描和MRS扫描、海马和扣带回后部之外，还存储能够进行能够进一步提高鉴别诊断的诊断精度的分析的扫描以及区域。并且，输出控制功能16c在判定为无法进行基于扣带回后部的NAA/Cr以及mI/Cr的值的鉴别诊断的情况下，基于存储于存储电路12的对应关系，使摄像部进一步进行追加的摄像，取得功能16b对通过摄像而得到的图像进行分析来进行鉴别诊断。这样，取得功能16b以及输出控制功能16c使摄像部在与阿尔茨海默氏病建立关联的多个扫描以及多个区域进行摄像，直到能够进行鉴别诊断为止。并且，取得功能16b在能够进行鉴别诊断的情况下，将鉴别诊断的结果输出至显示器11，在即便进行全部的扫描以及区域的摄像也无法进行鉴别诊断的情况下，将表示无法进行鉴别诊断的信息输出至显示器11，结束处理。
此外，在此，以第1扫描是MPRAGE扫描，第2扫描是MRS扫描，此外，第1区域是海马，第2区域是扣带回后部的情况为例进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，对于第2扫描，只要与使用了通过第1扫描得到的图像数据的分析相比提高鉴别诊断的诊断精度，便也可以将对T2强调图像进行摄像的扫描、对FLAIR(FLuid-Attenuated Inversion Recovery：液体衰减反转恢复)图像进行摄像的扫描等用作第2扫描。此外，对于第2区域，也并不限定于扣带回后部，也可以使用其他区域。此外，第1扫描与第2扫描、第1区域与第2区域未必互不相同。例如，可以将第1扫描与第2扫描设为相同种类的扫描，并将第1区域与第2区域设为不同的区域，也可以将第1扫描与第2扫描设为不同种类的扫描，并将第1区域与第2区域设为相同的区域。
此外，在此，以进行阿尔茨海默氏病的鉴别诊断的情况为例进行了说明，但实施方式并不限定于此。即，能够通过上述的MRI装置100进行鉴别诊断的疾病样式并不限定于阿尔茨海默氏病，能够通过相同的处理进行各种疾病样式的鉴别诊断。
另外，在图1所示的构成中，处理电路13～16例如由处理器实现。在该情况下，各处理电路所具有的处理功能例如以可由计算机执行的程序的形态存储于存储电路12。并且，各处理电路通过从存储电路12读出各程序并执行，实现与各程序对应的功能。换言之，读出了各程序的状态的各处理电路具有图1所示的各处理功能。此处，各处理电路也可以由多个处理器构成，通过各处理器执行程序来实现各处理功能。此外，各处理电路所具有的处理功能也可以通过相对于单一或者多个处理电路适当地分散或者整合来实现。此外，在此，对单一的存储电路12存储与各处理功能对应的程序进行了说明，但也可以构成为分散配置多个存储电路，处理电路从单独的存储电路读出对应的程序。
例如，通过处理电路16从存储电路12读出与取得功能16b对应的规定的程序并执行，实现图2所示的处理中的步骤S102～S105、S109以及S110的处理。此外，例如通过处理电路16从存储电路12读出与输出控制功能16c对应的规定的程序并执行，实现步骤S106、S107以及S111的处理。
如上所述，在第1实施方式中，在诊视床6上持续载置被检体的状态下，基于通过第1扫描得到的第1图像数据进行疾病样式的鉴别诊断，在无法进行鉴别诊断的情况下，进一步进行对能够提高鉴别诊断的诊断精度的第2图像数据进行摄像的第2扫描。由此，能够通过一次检查对鉴别诊断所需的全部的图像数据进行摄像。此外，能够自动地进行用于鉴别诊断的再摄像。因而，根据第1实施方式，能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
(第1实施方式的变形例)
另外，上述的第1实施方式也可以变更MRI装置100的构成或者处理的一部分并加以实施。因此，以下，对于第1实施方式所涉及的变形例，以与第1实施方式的不同点为中心进行说明。
例如，在上述的第1实施方式中，对基于过去进行的诊断、研究等中用于疾病样式的鉴别诊断的扫描以及区域的组合设定存储于存储电路12的对应关系的情况下的例子进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，也可以基于保存于VNA(Vendor NeutralArchive：供应商中立归档***)的文本数据(text data)、记录于EMR(Electronic MedicalRecord：电子病历)的追加诊断的信息，设定存储于存储电路12的对应关系。
图5是表示第1实施方式的一变形例所涉及的MRI装置的构成的图。
在该情况下，例如，如图5所示，MRI装置100的处理电路16还具有提取功能16d。
提取功能16d取得描述了疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描或者多个区域的关联的文档，借助文本分析而从该文档提取疾病样式与多个扫描、多个区域的对应关系并存储于存储电路12。此处，提取功能16d是提取部的一例。
例如，提取功能16d从经由网络与MRI装置100连接的VNA***或者电子病历***取得文本数据或者电子病历数据。此外，提取功能16d从所取得的文本数据或者电子病历数据通过基于自然语言处理的文本分析提取追加诊断的信息。此处所说的文本数据例如是论文等，提取一般作为众所周知的事实的海马的体积减少与阿尔茨海默氏病的关系具有相关性的追加诊断的信息。并且，提取功能16d基于所提取的追加诊断的信息，设定存储于存储电路12的对应关系。
此外，在上述的第1实施方式中，对直到能够进行鉴别诊断为止依次执行与疾病样式建立关联的多个扫描的情况下的例子进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，也可以对与疾病样式建立关联的各扫描设定优先度，在无法基于由第1扫描得到的图像数据进行鉴别诊断的情况下，基于优先度，从其他的多个扫描中选择接下来要进行的第2扫描。
在该情况下，存储电路12除了存储疾病样式与多个扫描、多个区域的对应关系之外，还存储各扫描的优先度。此处，针对每个扫描设定的优先度例如设定为表示将扫描、分析所花费的时间、诊断精度的上升率考虑在内的效果的程度。
然后，输出控制功能16c基于存储于存储电路12的优先度，选择第2扫描。例如，输出控制功能16c将表示作为第2扫描的候补的多个扫描的信息按照优先度从高到低的扫描顺序排列显示于显示器11。并且，输出控制功能16c经由接口10从操作者接受从所显示的多个扫描中选择作为第2扫描执行的扫描的操作。
此外，在上述的第1实施方式中，对将本申请所公开的医用图像诊断装置的构成应用于MRI装置的情况下的例子进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，本申请所公开的医用图像诊断装置的构成也可以应用于X射线CT装置、PET装置、X射线诊断装置等。在该情况下，构成为X射线CT装置、PET装置、X射线诊断装置等所具备的控制台(console)装置等的处理电路具有上述的取得功能16b、输出控制功能16c以及提取功能16d。
此外，在上述的第1实施方式中，说明了在MRI装置100中，输出控制功能16c在基于第1指标值无法进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，向主控制功能16a直接输出第2扫描的摄像条件，由此使摄像部进行第2扫描的情况下的例子，但实施方式并不限定于此。例如，在医院等中，在通过检查预约***管理医用图像诊断装置的摄像的情况下，也可以在检查***的队列中登记包含第2扫描的摄像条件的追加命令(追加的检查命令)。例如，此处所说的检查预约***是RIS(Radiology Information System：放射科信息***)等。
在该情况下，输出控制功能16c在基于第1指标值无法进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，将包含用于通过第2扫描对被检体进行摄像的摄像条件的追加命令登记于检查预约***。然后，输出控制功能16c在针对该追加命令而得到检查预约***的操作者(医生、技师等)的认可的情况下，使摄像部通过第2扫描对被检体进行摄像。
此时，例如，输出控制功能16c也可以取得基于第2扫描的摄像的成本(摄像时间，摄像所花费的费用，造影剂、X射线辐射的有无等)，在该成本满足规定的条件的情况下，将第2扫描的追加命令登记于检查预约***。
此外，在上述的第1实施方式中，说明了MRI装置100进行第1扫描以及第2扫描的情况下的例子，但实施方式并不限定于此。例如，也可以使其他的医用图像诊断装置进行第2扫描。此处，其他的医用图像诊断装置例如是X射线CT(Computed Tomography：计算机断层扫描)装置、PET(Positron Emission Tomography：正电子发射计算机断层显像)装置、X射线诊断装置等。
在该情况下，输出控制功能16c在基于通过取得功能16b取得的第1指标值无法进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，基于存储于存储电路12的对应关系、以及通过取得功能16b取得的存在相符可能性的疾病样式，将用于通过与第1扫描不同的第2扫描对被检体进行摄像的摄像条件发送至其他医用图像诊断装置。
此处，输出控制功能16c可以对其他医用图像诊断装置直接发送摄像条件，也可以在医院等中通过检查预约***管理医用图像诊断装置的摄像的情况下，通过在检查预约***的队列中登记包含摄像条件的追加命令，由此对其他医用图像诊断装置间接发送摄像条件。
并且，在该情况下，取得功能16b取得通过其他医用图像诊断装置摄像的图像数据，基于所取得的图像数据进行鉴别诊断。
(第2实施方式)
其次，作为第2实施方式，对本申请所公开的医用图像诊断***的一例进行说明。另外，在本实施方式中，对医用图像诊断装置为MRI装置的情况下的例子进行说明。
图6是表示第2实施方式所涉及的医用图像诊断***的构成的图。
例如，如图6所示，本实施方式所涉及的医用图像诊断***200包括MRI装置210以及医用信息处理装置220。例如，本实施方式所涉及的医用图像诊断***200设置于医院、诊所等的医疗机构，经由院内LAN(Local Area Network：局域网)等的网络230将MRI装置210与医用信息处理装置220以能够通信的方式连接。
MRI装置210利用磁共振现象收集被检体的图像数据。具体而言，除了取得功能16b、输出控制功能16c以及提取功能16d之外，具有与第1实施方式中说明的MRI装置100相同的构成。
医用信息处理装置220经由网络230从MRI装置210取得各种信息，使用所取得的信息进行各种信息处理。例如，医用信息处理装置220由服务器、工作站、个人计算机、平板(tablet)终端等的计算机设备实现。
具体而言，医用信息处理装置220具有网络(network：NW)接口221、存储电路222、输入接口223、显示器224以及处理电路225。
NW接口221与处理电路225连接，控制在医用信息处理装置220与MRI装置210之间进行的通信。具体而言，NW接口221从MRI装置210接收图像数据，并将接收到的信息输出至处理电路225。例如，NW接口221由网卡、网络适配器、NIC(Network Interface Controller：网络接口控制器)等实现。
存储电路222与处理电路225连接，存储各种数据。例如，存储电路222由RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、闪存器等的半导体存储元件、硬盘、光盘等实现。
输入接口223与处理电路225连接，从操作者接受各种指示以及信息的输入操作。具体而言，输入接口223将从操作者接受到的输入操作转换成电信号并输出至处理电路225。例如，输入接口223由跟踪球、开关按钮、鼠标、键盘、通过与操作面接触来进行输入操作的触摸板、显示画面与触摸板一体化的触摸屏、使用了光学传感器的非接触输入电路以及声音输入电路等实现。另外，在本说明书中，输入接口223并不仅仅限定于具备鼠标、键盘等物理的操作部件的装置。例如，从与装置分体设置的外部的输入设备接受与输入操作对应的电信号、并将该电信号向控制电路输出的电信号的处理电路也包含在输入接口223的例子中。
显示器224与处理电路225连接，显示各种信息以及图像。具体而言，显示器224将从处理电路225发送的信息以及图像的数据转换成显示用的电信号并输出。例如，显示器224由液晶监视器、CRT(Cathode Ray Tube)监视器、触摸面板等实现。
处理电路225根据经由输入接口223从操作者接受到的输入操作，对医用信息处理装置220的动作进行控制。例如，处理电路225由处理器实现。
以上，对本实施方式所涉及的医用图像诊断***200的构成进行了说明。根据这样的结构，本实施方式所涉及的医用图像诊断***200构成为能够使用由MRI装置100得到的各种图像，进行各种疾病样式的鉴别诊断。并且，本实施方式所涉及的医用图像诊断***200构成为与第1实施方式相同，能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
具体而言，医用信息处理装置220的存储电路222与第1实施方式中说明的存储电路12相同，对于多个疾病样式，存储疾病样式、用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描、以及用于该疾病样式的鉴别诊断的多个区域的对应关系。
此外，医用信息处理装置220的处理电路225具有取得功能225a以及输出控制功能225b。此处，取得功能225a是取得部的一例。此外，输出控制功能225b是输出控制部的一例。
取得功能225a进行与第1实施方式中说明的取得功能16b相同的处理。但是，在本实施方式中，取得功能225a经由NW接口221并通过网络230从MRI装置210取得MRI装置210通过进行第1扫描得到的第1图像数据以及MRI装置210通过进行第2扫描得到的第2图像数据。
输出控制功能225b进行与第1实施方式中说明的输出控制功能16c相同的处理。但是，在本实施方式中，输出控制功能225b在基于由取得功能225a取得的第1指标值无法进行疾病样式的鉴别诊断的情况下，将用于通过第2扫描对被检体进行摄像的摄像条件经由NW接口221并通过网络230发送至MRI装置210。
此处，输出控制功能225b可以对医用图像诊断装置直接发送摄像条件，也可以在医院等中通过检查预约***管理医用图像诊断装置的摄像的情况下，通过在检查预约***的队列中登记包含摄像条件的追加命令，由此对医用图像诊断装置间接发送摄像条件。
此外，在本实施方式中，输入接口223以及显示器224分别与第1实施方式中说明的接口10以及显示器11相同地使用。
另外，在图6所示的构成中，处理电路225例如由处理器实现。在该情况下，处理电路225所具有的处理功能例如以可由计算机执行的程序的形态存储于存储电路222。并且，处理电路225通过从存储电路222读出各程序并执行，实现与各程序对应的功能。换言之，读出了各程序的状态的处理电路225具有图6所示的各处理功能。此处，各处理电路可以由多个处理器构成，通过各处理器执行程序来实现各处理功能。此外，处理电路225所具有的处理功能可以相对于单一或者多个处理电路适当地分散或者整合而实现。此外，在此，对单一的存储电路222存储与各处理功能对应的程序进行了说明，但也可以构成为分散配置多个存储电路，处理电路从单独的存储电路读出对应的程序。
根据上述的构成，在第2实施方式中，也与第1实施方式相同，能够通过一次检查对鉴别诊断所需的全部的图像数据进行摄像。此外，能够自动地进行用于鉴别诊断的再摄像。因而，根据第2实施方式，能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
另外，在上述的第2实施方式中，对医用图像诊断装置为MRI装置210的情况下的例子进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，医用图像诊断***200中包含的医用图像诊断装置也可以为X射线CT装置、PET装置、X射线诊断装置等。
此外，在上述的第2实施方式中，处理电路225也可以还具有进行与第1实施方式的变形例中说明的提取功能16d相同的处理的提取功能。在该情况下，提取功能经由NW接口221并通过网络230从VNA***或者电子病历***取得文本数据或者电子病历数据。
另外，在上述的各实施方式的说明中使用的“处理器”这一词语例如意思是指CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)或者面向特定用途的集成电路(Application Specific Integrated Circuit：ASIC)、可编程逻辑器件(例如，简单可编程逻辑器件(Simple Programmable Logic Device：SPLD)、复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device：CPLD)、以及现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array：FPGA))等的电路。此处，也可以构成为代替在存储电路中保存程序，转而直接将程序编入处理器的电路内。在该情况下，处理器通过读出编入电路内的程序并执行该程序而实现功能。另外，本实施方式的各处理器并不限定于针对每个处理器构成为单一的电路的情况，也可以组合多个独立的电路而构成为1个处理器，实现上述功能。
此处，由处理器执行的程序被预先编入ROM(Read Only Memory)、存储电路等来提供。另外，该程序也可以以能够安装到这些装置的形式或者可执行的形式的文件的方式记录于CD(Compact Disk)-ROM、FD(Flexible Disk)、CD-R(Recordable)、DVD(DigitalVersatile Disk)等的可由计算机读取的存储介质来提供。此外，该程序也可以保存在与因特网等的网络连接的计算机上，通过经由网络下载来提供或者分发。例如，该程序由包含上述的各功能部的模块构成。作为实际的硬件，CPU从ROM等的存储介质读出程序并执行，由此将各模块下载到主存储装置上，生成到主存储装置上。
根据以上说明的至少一个实施方式，能够有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。
对本发明的几个实施方式进行了说明，但这些实施方式作为例子而示出，并不意图对发明的范围进行限定。这些实施方式能够以其他各种方式加以实施，在不脱离发明的主旨的范围内能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含于发明的范围及主旨中，并同样包含于技术方案所记载的发明和与其等同的范围中。

Claims (12)

1.一种医用图像诊断装置，具备：
摄像部，通过第1扫描对被检体进行摄像；
存储部，对于多个疾病样式，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的对应关系；
取得部，基于通过上述第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值；以及
输出控制部，在基于上述第1指标值能够进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，将表示该疾病样式的信息输出至显示器，在基于上述第1指标值无法进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，基于上述对应关系以及上述存在相符可能性的疾病样式，输出用于使上述摄像部通过与上述第1扫描不同的第2扫描对上述被检体进行摄像的摄像条件。
2.如权利要求1所述的医用图像诊断装置，其中，
上述取得部基于通过上述第2扫描得到的第2图像数据，再次取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第2指标值。
3.如权利要求2所述的医用图像诊断装置，其中，
上述输出控制部将上述第1图像数据以及上述第2图像数据作为在同一检查中得到的数据保存于上述存储部。
4.如权利要求1至3中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
上述摄像部包括载置上述被检体的诊视床，
上述输出控制部在上述被检体被持续载置于上述诊视床的状态下使上述摄像部进行上述第1扫描以及上述第2扫描。
5.如权利要求1至3中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
还具备提取部，该提取部取得记述了上述疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的关联的文档，从该文档中通过文本分析提取上述对应关系并将其存储于上述存储部。
6.如权利要求1至3中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
上述存储部除了存储上述对应关系之外，还存储各扫描的优先度，
上述输出控制部基于上述优先度选择上述第2扫描。
7.如权利要求2所述的医用图像诊断装置，其中，
上述输出控制部将上述第1图像数据、上述第2图像数据、以及表示上述存在相符可能性的疾病样式的信息输出至上述显示器。
8.如权利要求1至3中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
上述摄像部通过磁共振成像对上述被检体进行摄像。
9.如权利要求1至3中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
上述取得部进行将上述第1图像数据中包含的脑的区域分割成多个区域的处理，根据该处理的结果取得上述第1指标值。
10.一种医用图像诊断装置，具备：
摄像部，通过第1扫描对被检体进行摄像；
存储部，对于多个疾病样式，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个区域的对应关系；
取得部，基于通过上述第1扫描得到的第1图像数据中包含的第1区域，取得存在相符可能性的疾病样式；以及
输出控制部，基于上述对应关系以及上述存在相符可能性的疾病样式，确定与上述第1区域不同的第2区域，输出用于使上述摄像部通过第2扫描对上述被检体的该第2区域进行摄像的摄像条件，
上述取得部取得上述存在相符可能性的疾病样式的同时，还取得表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值，
上述输出控制部在基于上述第1指标值无法进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，进行上述第2区域的确定以及上述摄像条件的输出。
11.如权利要求1至3以及10中任一项所述的医用图像诊断装置，其中，
上述输出控制部在基于上述第1指标值无法进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，将包含用于通过上述第2扫描对上述被检体进行摄像的摄像条件的追加命令登记于检查预约***，在对于该追加命令得到上述检查预约***的操作者的认可的情况下，使上述摄像部通过上述第2扫描对上述被检体进行摄像。
12.一种医用图像诊断装置，具备：
摄像部，通过第1扫描对被检体进行摄像；
存储部，对于多个疾病样式，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的对应关系；
取得部，基于通过上述第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式、以及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值；以及
输出控制部，在基于上述第1指标值能够进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，将表示该疾病样式的信息输出至显示器，在基于上述第1指标值无法进行上述疾病样式的鉴别诊断的情况下，基于上述对应关系以及上述存在相符可能性的疾病样式，输出用于使其他医用图像诊断装置通过与上述第1扫描不同的第2扫描对上述被检体进行摄像的摄像条件。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021074275A (ja) * 2019-11-08 2021-05-20 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 撮像支援装置
CN111772655A (zh) * 2020-08-03 2020-10-16 上海联影医疗科技有限公司 医疗成像设备参数确定方法、成像方法及装置
JP7487047B2 (ja) * 2020-08-21 2024-05-20 富士フイルムヘルスケア株式会社 磁気共鳴イメージング装置、及び、その制御方法及びプログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014230587A (ja) * 2013-05-28 2014-12-11 株式会社東芝 超音波診断装置
CN108771546A (zh) * 2017-02-02 2018-11-09 佳能医疗***株式会社 医用图像处理装置、x射线ct装置及医用图像处理方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001273365A (ja) 2000-03-24 2001-10-05 Mitsubishi Electric Corp 連携医療支援方法及び連携医療支援システム
IL139655A0 (en) * 2000-11-14 2002-02-10 Hillman Yitzchak A method and a system for combining automated medical and psychiatric profiling from combined input images of brain scans with observed expert and automated interpreter using a neural network
AU2002328597A1 (en) * 2002-08-08 2004-02-25 Hiroshi Egawa Method for setting reservation for examination of patient in medical organization, reservation setting system, computer program, and recording medium
US20040077952A1 (en) 2002-10-21 2004-04-22 Rafter Patrick G. System and method for improved diagnostic image displays
US8190232B2 (en) 2007-10-04 2012-05-29 Siemens Aktiengesellschaft Automatic alignment of magnetic resonance imaging (MRI) brain scan by anatomic landmarks
US9198597B2 (en) 2008-05-22 2015-12-01 Christopher Duma Leading-edge cancer treatment
JP5243865B2 (ja) * 2008-07-07 2013-07-24 浜松ホトニクス株式会社 脳疾患診断システム
US8388529B2 (en) * 2008-07-08 2013-03-05 International Business Machines Corporation Differential diagnosis of neuropsychiatric conditions
US20140081659A1 (en) 2012-09-17 2014-03-20 Depuy Orthopaedics, Inc. Systems and methods for surgical and interventional planning, support, post-operative follow-up, and functional recovery tracking
WO2014169164A1 (en) * 2013-04-13 2014-10-16 The Trustees Of The University Of Pennsylvania System and method for medical image analysis and probabilistic diagnosis
JP6399487B2 (ja) 2013-09-30 2018-10-03 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 情報処理装置、情報処理装置が実行する方法及びコンピュータプログラム
JP6301120B2 (ja) 2013-11-28 2018-03-28 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴撮像装置およびそのプログラム
US20150208994A1 (en) * 2014-01-27 2015-07-30 Aspect Imaging Ltd. Ct/mri integrated system for the diagnosis of acute strokes and methods thereof
US10194829B2 (en) * 2015-07-07 2019-02-05 Q Bio, Inc. Fast scanning based on magnetic resonance history
JP7027046B2 (ja) 2016-05-09 2022-03-01 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像撮像装置及び方法
US10540764B2 (en) 2016-05-09 2020-01-21 Canon Medical Systems Corporation Medical image capturing apparatus and method
JP7098356B2 (ja) 2017-03-09 2022-07-11 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Ｃｔ画像の色の視覚化のためのシステムおよび方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014230587A (ja) * 2013-05-28 2014-12-11 株式会社東芝 超音波診断装置
CN108771546A (zh) * 2017-02-02 2018-11-09 佳能医疗***株式会社 医用图像处理装置、x射线ct装置及医用图像处理方法

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