JP5426370B2 - 磁気共鳴イメージング装置及び画像分類方法 - Google Patents

磁気共鳴イメージング装置及び画像分類方法 Download PDF

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Description

本発明は、被検体を複数の領域に分割して撮影することで、被検体の広範囲の領域を撮影することができる磁気共鳴イメージング装置に関する。
磁気共鳴イメージング装置(以下、MRI装置)には、被検体を複数の領域(以下、ステーション)に分割して撮影(以下、マルチステーション撮影)を行ない、各ステーション位置で撮影した画像(以下、ステーション画像)を画像種毎に合成して、被検体の広範囲の画像を作成する、マルチステーション撮影法を備えているものがある。
マルチステーション撮影法では、各ステーションで複数の画像種、例えばT1強調画像、T2強調画像、プロトン密度画像などの撮影を行なうことでステーション画像を取得し、これらのステーション画像を合成することで、画像種毎に被検体の広範囲の画像を作成する(例えば、非特許文献1)。
通常のMRI装置では、撮影部位を頭部等に限定して、複数の画像種の撮影を行っていた。そのため、画像枚数が一部位あたり10枚程度と少なく、操作者が画像の分類又は並べ替えを手動で行なうようにしても大きな負担とはならなかった。
しかしながら、複数のステーションで撮影を行うマルチステーション撮影法では画像枚数が多くなるため、操作者の負担を軽減するためには、MRI装置が画像の分類又は並べ替えを行うことが望ましい。例えば、T1強調像とT2強調像とを並列して表示する場合などでは、読み込む枚数が増加するため、必要なシリーズの選択、及び表示された画像の並び替えが煩雑になる。そこで、MRI装置が画像の分類又は並べ替えを行えば、操作者の負担を軽減できることになる。
特許文献1には、シーケンス別、ステーション別、或いは、スライス別に複数のステーション画像を、画面の上部が頭部画像に、画面の下部が脚部画像となるように、表示する例が記載されている。また、特許文献2には、画像に付随した種々の情報を利用し、画面表示のレイアウト変更を実現する技術が記載されている。
WO2006-134958号公報 特開2004-33381号公報 日本医放会誌 第61巻 第10号 21〜22頁、2001年
マルチステーション撮影法により撮影された複数の画像を一括して読み込み、読み込み結果を合成したり、それらの画像を用いて比較検討したりする際には、複数画像種、複数ステーションの画像の分類が必要であり、操作性向上の観点で画像の分類が重要な技術となる。
しかしながら、特許文献1には、複数のステーション画像を、単純にシーケンス別、ステーション別、或いは、スライス別に所定の表示順序で表示するためのユーザーインターフェースが開示されているのみであり、複数のステーション画像の分類を行うためのアルゴリズムについては考慮されていない。特許文献2は、指定されたインデックスを有する画像を特定位置に表示するものであり、撮影条件を参照して画像を分類する機能は有していない。また、画像種、或いはステーションの識別に関する処理についても記載されていない。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、マルチステーション撮影で取得された複数の画像を分類することができるMRI装置を提供することを目的とする。
前記課題を解決するために、本発明のMRI装置は、被検体の撮影領域を複数のステーションに分割し、ステーション毎に画像種の異なる複数の画像を取得する画像取得部と、複数の画像を画像種別に分類する分類処理部と、分類処理部による分類結果に基づいて、複数の画像を画像種別に所定の表示フォーマットで表示する表示制御部を備えたことを特徴とする。
また、前記課題を解決するために、本発明の画像分類方法は、MRI装置を用いた、複数のステーションに分割された被検体の撮影により、ステーション毎に取得された複数の画像を画像種別に分類し、その分類結果に基づいて、複数の画像を所定のフォーマットで表示することを特徴とする。
本発明によれば、マルチステーション撮影で取得された複数の画像を分類することで、画像の合成時や比較検討時の操作者の処理を簡便にし、操作性を向上させることができる。
本発明に係るMRI装置1の全体概観図。 全身MRIにおける撮影順序を説明する図。 全身MRIで撮影された画像が保存された状態を示す図。 全身MRIの第1の実施の形態の自動分類アルゴリズムの処理の流れを示すフローチャート。 全身MRIの画像種別表示の一例。 全身MRIの自動分類手順の最適化画面の一例。 全身MRIの第2の実施の形態の自動分類アルゴリズムの処理の流れを示すフローチャート。 全身MRIの自動分類機能の選択画面の一例。 従来のMRI装置において、画像種別表示を行う処理の流れを示すフローチャート。
符号の説明
1 MRI装置、11 自動分類手順最適化画面、12、13、14、15 処理の優先順位を指定する四角ボタンスイッチ、16 処理内容を選択する丸ボタンスイッチ、17 数値入力欄、18 画像表示方法選択画面、19、20 画像表示方法を指定する四角ボタンスイッチ、21 自動分類実行の選択画面、22 自動分類の実行を指定する四角ボタンスイッチ、101 静磁場発生磁石、102 被検体、103 ベッド、104 高周波磁場コイル、105 X方向傾斜磁場コイル、106 Y方向傾斜磁場コイル、107 Z方向傾斜磁場コイル、108 高周波磁場電源、109 X方向傾斜磁場コイル、110 Y方向傾斜磁場コイル、111 Z方向傾斜磁場コイル、112 シンセサイザ、113 変調装置、114 増幅器、115 受信器、116 シーケンサ、117 記憶媒体、118 計算機、119 ディスプレイ
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面に基づいて説明する。
図1は、本発明を適用したMRI装置1の外観図である。MRI装置1は、主として、静磁場を発生する磁石101、被検体102を載せるベッド103、高周波磁場(以下、RFという)を被検体102に照射しエコー信号を検出するRFコイル(高周波磁場の送信とMR信号の受信を兼ねる)104、それぞれX方向、Y方向、Z方向のいずれかの方向にスライス選択、位相エンコード、周波数エンコードのいずれかの傾斜磁場を発生させるための傾斜磁場コイル105、106、107と、RFコイル104に電源を供給するためのRF電源108と、各傾斜磁場コイル105、106、107に電流を供給するための傾斜磁場電源109、110、111と、RF電源108、シンセサイザ112、変調装置113、増幅器114、受信器115などの周辺装置に命令を送信しMRI装置の動作を制御するシーケンサ116と、撮影条件などのデータを格納する記憶媒体117と、受信器115から入力されたエコー信号と記憶媒体117内のデータを参照して画像再構成を行なったり、本発明の分類処理を行ったりする計算機118と、計算機118で行った画像再構成結果を表示するディスプレイ119と、で構成される。
なお、図1においては、簡便化のためにRFコイルを送受信兼用として図示したが、送信用コイルと受信用コイルのそれぞれを搭載した装置が一般的である。また、受信コイルに関しては、複数の受信コイルを並列化して使用する場合もある。
次に、図1に示したMRI装置1を用いて被検体102の撮影を行う場合の、動作手順について説明する。
操作者により指定された撮影条件に従い、シーケンサ116は、所定のパルスシーケンスに則り、傾斜磁場電源109、110、111に命令を送信し、傾斜磁場コイル105、106、107により各方向の傾斜磁場を発生させる。これと同時に、シーケンサ116は、シンセサイザ112、変調装置113に命令を送信してRF波形を生成し、RF電源108により増幅されたRFパルスをRFコイル104より発生し、被検体102に照射する。
被検体102から発生したエコー信号は、RFコイル104により受信された後、増幅器114で増幅され、受信器115でA/D変換と検波とが行われる。検波の基準とする中心周波数は、事前に計測した値を記憶媒体117に保持されているので、シーケンサ116により読み出し、受信器115にセットする。検波されたエコー信号は、計算機118に送られて画像再構成処理が行われる。画像再構成等の結果はディスプレイ119に表示される。
次に、図2を用いて、MRI装置1を用いてマルチステーション撮影法により被検体102の広範囲の領域を撮影する場合について説明する。
まず、胸部を関心領域としたステーション1でT1強調像、T2強調像、プロトン像を撮影する。ステーション1での撮影終了後、腹部を関心領域としたステーション2にベッド103を移動させて、ステーション2でT1強調像、T2強調像、プロトン像を撮影する。ステーション2での撮影終了後、同様の方法により下肢を関心領域とするステーション3で画像を撮影する。
全てのステーション位置でT1強調像、T2強調像、プロトン像の撮影が終了したら、下肢から胸部へと順に拡散強調像を取得する。一般的に、拡散強調像は静磁場不均一等に影響されやすい撮影であるため、T1強調像、T2強調像、プロトン像に比べて体軸方向のステーション幅を狭くする必要があり、その結果ステーション数が増加する。図2に示した例の撮影を行った場合には、T1強調像、T2強調像、プロトン像が3ステーション分であるのに対し、拡散強調像が4ステーション分存在する。
いずれのステーションにおいても、体動アーチファクトが画像に混入した場合など、取り直しが発生する場合がある。この場合には、同じステーション位置における同じ種類の画像が複数枚存在することになる。
なお、T1強調像、T2強調像、プロトン像、拡散強調像などの再構成画像から、計算画像を取得することも可能である。計算画像とは、MIP(Maximum Intensity projection)画像や差分画像など、複数の再構成画像を用いて演算処理を施し、その計算結果を画像化したものである。
このようにして取得された複数の画像は、図3に示すようなデータベースに登録される。図3は、図2を用いて説明した撮影において取得された画像と、画像を取得するための位置決め用の画像を4ステーション分取得した場合における、画像の内訳を示すデータベースの例である。ディスプレイに表示する画像の指定は、データベースを用いて指定することになる。ここで、シリーズ1〜4は位置決め用の画像であり、撮影面はAX面、SAG面、COR面である。また、シリーズ5〜13は、図2を用いて説明した撮影において、ステーション1〜3で取得されたプロトン強調像(FSE法,TR3000ms,TE36ms)、T2強調像(FSE法,TR5000ms,TE128ms)、T1強調像(SE法,TR450ms,TE8ms)である。
図2においては、撮影された拡散強調像からMIP画像が作成されている。MIP画像は、例えば、80スライスのAX画像を撮影し、その再構成画像をCOR面に投影することにより作成される。MIP画像の作成処理は、AX画像が撮影された直後に行われるため、図3に示すように、拡散強調像(2D-DWEPI)のAX像とMIPのCOR像が、交互にデータベース上に登録されている。すなわち、シリーズ14はステーション4における拡散強調像であり、シリーズ15はステーション4におけるMIP画像である。同様に、シリーズ16、17は、ステーション5における拡散強調像、MIP画像であり、シリーズ18、19は、ステーション6における拡散強調像、MIP画像であり、シリーズ20、21は、ステーション7における拡散強調像、MIP画像である。
次に、上記のように撮影された再構成画像や計算画像の分類と並べ替えについて説明する。
最初に、従来の分類と並べ替えの方法について図9を用いて説明する。従来は未分類の画像を操作者が手動で並び替えていた。まず、操作者が望む画像種(例えば、T1強調像)に該当する画像を、図3に示すような表を用いて選択して(ステップS1)、その画像種の画像を画面に表示させ(ステップS2)、それらの画像を所望の順番に(例えば、ステーション位置に従って)画面上に並べ替える(ステップ3)。これを、診断上必要な画像種が表示されるまで、繰り返し実施する(ステップS4)ことで、画像の分類と並べ替えを行っていた。
このように画像の分類と並べ替えを手動で行なう場合には、被検体の広範囲の領域の撮影を行うマルチステーション撮影法などの、撮影された画像の枚数が多い場合や、複数の画像種の画像を並列して表示する場合などでは、分類や並べ替えを行う画像枚数が多くなり、操作者の負担が重くなる。したがって、操作者の負担を軽減するためには、MRI装置が画像の分類又は並べ替えを自動的に行うことが望ましい。
以下、本発明に係る、マルチステーション撮影法により撮影された複数の画像の分類と、その分類結果を利用した複数の画像の並び替えについて説明する。最初に、再構成画像や計算画像の分類を実現するアルゴリズム(以下、自動分類アルゴリズム)について説明する。
自動分類アルゴリズムは、大別して三種類の識別を実施する。第一は、画像種の識別(ステップS1-1〜S1-6)であり、三種類の識別の中で、最も複雑な処理が必要となる。第二は、ステーション位置の識別(ステップS2-1〜S2-4)である。これらは、分類された画像を表示させる表示フォーマットにおける横軸、縦軸とそれぞれ対応している。第三は、撮影時間の識別(ステップS3-1)である。これは、何らかの理由、例えば撮影中に対象が移動した、或いはアーチファクトが混入した等により、同一画像種、同一ステーション位置で、画像を取り直した場合に対応している。
本発明の分類処理の特徴は、画像種の識別を数回に分けて行い、各回の画像種分類を終了した後にステーション位置の識別と撮影時間の識別を適用し、分類が不完全と判明した画像種についてのみ、詳細な画像種分類を適用することである。これは、過度に複雑な場合分けを適用すると、処理時間の増加を招き、撮影条件をステーション毎に変更した場合の冗長性が低下するためである。
＜自動分類アルゴリズムの第1の実施の形態＞
本発明における代表的な自動分類アルゴリズムを、図4に示すフローチャートに基づいて説明する。本発明では、操作者が指定した各ステーション画像が、本自動分類アルゴリズムの適用対象となる。したがって、図4に示したフローチャートにおけるSTARTは、自動分類の対象とするステーション画像を指定することに他ならない。
まず、操作者が指定した各ステーション画像が、再構成画像と計算画像とに分類される(ステップS1-1)。再構成画像とは、フーリエ変換とスムージングやエッジ強調などの画像フィルタを適用した画像であり、計算画像とは、MIP画像や差分画像など、複数の再構成画像を用いて演算処理を施し、その計算結果を画像化したものである。この分類においては、例えばDICOMのプライベートタグの値を参照する。計算画像のタグには、どのような処理が行われたかの記録が残されているので、これを用いて分類することができる。
次に、再構成画像と計算画像とに対して、撮影パラメータである反転時間TI(Inversion Time)の値を参照して、TI値がゼロ以外の画像とゼロの画像とが分類される(ステップS1-2)。以下、TI値がゼロ以外の再構成画像をIR画像、ゼロの再構成画像を非IR画像と表現する。なお、この分類以降における撮影パラメータの参照先は、全てDICOMタグの値である。そして、計算画像と再構成画像のそれぞれに対して、撮影パラメータであるスライス面を参照して、アキシャル面、サジタル面、コロナル面に分類され(ステップS1-3)、撮影パラメータである撮影法を参照した分類が行われる(ステップS1-4)。なお、撮影法としては、例えばSE(Spin Echo)法やEPI(Echo Planar Imaging)法などが知られている。
以上に説明した、ステップS1-1からステップS1-4の処理を画像種の識別処理の第一段階とする。上述したステップS1-1からステップS1-4の順序は、必ずしも前記記載の順序に限定されるものではない。ただし、上述した処理順序は、例えば以下の様な点を考慮して最適化している。
第1の点：計算画像は再構成画像を用いて作成されるため、撮影方法による分類を上段にした場合には、計算画像と再構成画像は分類されない。
第2の点：計算画像の種類は、再構成画像の種類より少ない。
ステップS1-4が終了した後で、分類されたそれぞれの画像種を対象にステーション位置を参照し、ステーション位置が同一である再構成画像、或いは計算画像の有無が確認される(ステップS2-1)。ステップS2-1において、ステーション位置が同一である再構成画像、或いは計算画像が存在しない画像種は、分類が完了したステーション画像と判断され、以後の分類処理から除外される(ステップS2-2)。
ここで、ステーション位置が同一である再構成画像や計算画像が存在した画像種に関して、以下の場合が予想される。
(1)同じ撮影方法を用いて、異なる画像種を取得した。
(2)画像にアーチファクトが混入したため、撮影をやり直した。
ここで、(1)の場合は画像種のより詳細な分類が必要であり、(2)の場合はどちらの画像を選択するか判断が必要である。両処理を比較した場合、画像種の分類を正確に行うことが重要であるため、(1)の処理を優先する。すなわち、ステップS2-2の次に、以下に示すような画像種の識別処理の第二段階を実行する。
ステップS2-1において同一ステーション位置が存在した画像種において、まず撮影パラメータTE(エコー時間)の値を参照し、予め定めた閾値との大小比較により、再構成画像及び計算画像が分類される(ステップS1-5)。ステップS1-5においてTEが閾値以下であった画像種において、撮影パラメータTR(繰り返し時間)の値を参照し、予め定めた閾値との大小比較により、再構成画像及び計算画像が分類される(ステップS1-6)。
以上で、前記(1)に相当する処理が終了される。ステップS1-5及びステップS1-6についても、ステップS1-1からステップS1-4と同様に、その処理順序は必ずしも記載された順序に限定されるものではない。ただし、上述した処理順序は、例えば以下の様な点を考慮して最適化している。
第3の点：画像種分類処理では、プロトン像、T1強調像、T2強調像の分類を想定しており、一般的に、これらの画像が同一の撮影方法で取得される例は少ないため、画像種分類処理はステップS1-1からステップS1-4の前半部の処理には含めない。
第4の点：上記三種類の画像のうち、T2強調像におけるTEの識別が最も容易であるため、T2強調像の識別を先行させる。
第5の点：胸部や腹部では同期撮影を行うケースがあり、従って、胸部や腹部と下肢とが異なるTRで取得される場合があるため、撮影パラメータTRの値を参照した処理は、画像種の分類としては最も後に実行する。
ステップS1-5とステップS1-6で分類された各画像種において、再度、ステーション位置を参照し、ステーション位置が同一である再構成画像、或いは計算画像の有無が確認される(ステップS2-3)。ステップS2-3において、ステーション位置が同一である再構成画像、或いは計算画像が存在しなかった画像種は、分類が完了したステーション画像と判断される(ステップS2-4)。一方、ステーション位置が同一である再構成画像、或いは計算画像が存在した画像種に関しては、前記(2)の判断に関わる処理を適用する。すなわち、ステーション位置が同一である画像種において、同一ステーション位置で撮影された複数の再構成画像及び計算画像に関して、その撮影時間を比較し、撮影時間が後である画像が、表示又は合成画像作成に使用される画像として選択される(ステップS3-1)。
これにより、自動分類処理が終了される。予め設定されている表示フォーマットにしたがって、自動分類された画像を表示させた結果を図5に示す。図5に示す表示法を、以下画像種別表示と呼ぶ。画像種別表示としては、図5に示すように、上下方向には頭頂から下肢の順に、左右方向にはT1強調、T2強調の種類別に表示する形態が有用である。
本実施の自動分類処理により、従来例である図9に示したフローチャートにおける最初の操作を行うのみで、図5に示すような画像表示が実現できる。また、様々な種類の画像が表示前に分類されるため、特許文献1に示されているように、画像種別表示(あるいは表示フォーマット)の横軸、縦軸を示す特徴量を設定することで、所望の画像種別表示をすぐに得ることができる。これにより、操作者が行うべき操作が減り、操作者の負担を軽減することができる。
なお、図4に示す処理は、ほぼ全ての状況において画像の自動分類が可能な全ての処理が含まれているため、常に全ての処理が必須という訳ではない。マルチステーション撮影法を用いて行う検査、適用する撮影法などを判断し、不要な処理の優先度を下げる、或いは処理を除外することも可能である。なお、前記優先度を下げるとは、処理を後半に行うことに他ならない。
以下、必要な処理のみを選択して処理を行わせる方法について説明する。
図6に自動分類手順の最適化画面の一例を示す。検査ごと、或いは実施施設(例えば病院)ごとの調整は、図6に示すような最適化画面で行われる。符号11は最適化画面のウィンドウであり、符号12〜15は処理の優先順位を指定する四角ボタンスイッチであり、符号17は撮影パラメータの入力ボックスである。
処理の選択は、四角ボタンスイッチ12、13、14、15を選択することで行われる。図6は、黒塗りの四角ボタンスイッチ12、14の処理は優先度が高く、ハッチングの四角ボタンスイッチ15は優先順位中程度であり、白色の四角ボタンスイッチ13は処理を行わない場合である。すなわち、計算画像と再構成画像の分類(四角ボタンスイッチ12)とスライス面の判断(四角ボタンスイッチ14)の処理が選択された場合である。
更に詳細な処理の選択である、四角ボタンスイッチ14で示されたスライス面の判断に関する処理は、丸ボタンスイッチ16により優先項目が指定されることで行われる。図6は、スライス面がCOR面である画像種を優先して分類される場合である。また、四角ボタンスイッチ15で示された撮影パラメータの閾値を指定する処理においては、入力ボックス17に入力された数値に従って分類される。
また、図6を用いて表示フォーマットの設定も可能である。図5に示す画像種別表示の基となる表示フォーマットの横軸は、画像種(第一の識別の結果を参照)であり、縦軸は、ステーション位置(第二の識別の結果を参照)である。一般的にはこの形態で設定されているが、図6で入力・設定された処理の結果を特徴量とすることで、表示フォーマットの縦軸、横軸を設定することができる。
＜自動分類アルゴリズムの第2の実施の形態＞
自動分類アルゴリズムの第1の実施の形態は、あらゆる種類の画像を一括分類するものであるが、自動分類アルゴリズムの第2の実施の形態は、被検体の下記の画像種の画像が撮影された場合において、画像を分類処理するものである。なお、以下の説明において、第1の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
(ａ)T1強調像：COR面をSE法でマルチスライス撮影(以下T1画像データ)
(ｂ)T2強調像：COR面をＦSE法でマルチスライス撮影(以下T2画像データ)
(ｃ)拡散強調像：AX面をEＰＩ法でマルチスライス撮影し、MIP処理を適用。その際、COR面に投影してCOR面のMIP画像を作成する。(以下MIP画像データ)
上記3つの画像種、すなわち、T1画像データ、T2画像データ、MIP画像データ、及び各画像データのステーション位置を分類する。これは、図6におけるボタンスイッチとして、計算画像と再構成画像の分類を制御するボタン12のみが選択された場合である。これにより、図4に示したフローチャートから、撮影パラメータTIを判断する処理(ステップS1-2)、スライス面を判断する処理(ステップS1-3)、撮影パラメータTE、TRを判断する処理(ステップS1-5とステップS1-6)が除外される。また、ステップS1-5とステップS1-6とが発生しないことから、後続するステップS2-3、ステップS2-4が不要になる。従って、この場合の画像種の分類処理は、図7に示すような流れになる。
以下、図7に示すフローチャートに基づいて、自動分類アルゴリズムの第2の実施の形態の処理の流れについて説明する。
まず、T1画像データとT2画像データとが再構成画像に分類され、MIP画像データが計算画像に分類される(ステップS1-1)。再構成画像として分類されたT1画像データ及びT2画像データは、撮影方法を判断するステップS1-4により、異なる2種類の画像種であることが認識される(ステップS1-4)。それと同様に、計算画像に分類されたMIP画像データは、撮影法を判断するステップS1-4において、1種類の画像種であることが認識される(ステップS1-4)。以上の様に、ステップS1-1〜ステップS1-4までにおいて、画像種が3種類であることが認識される。
3種類の画像種のそれぞれにおいて、ステーション位置を参照して、同一ステーションの位置の有無が判断される(ステップS2-1)。撮影対象の体動などの原因により、同一ステーションを複数回撮影することがない場合には、1つの画像種でステーション位置は重複しない。従って、そのような場合には、分類処理から除外される(ステップS2-2)。例えば、拡散強調像撮影時に撮影対象の体動により、特定ステーションの撮影を2回行った場合には、ステップS2-1により同一ステーション位置が存在すると判断される。ステップS2-2の分類処理の除外には該当しないために、同一ステーション位置の2つの画像データに関して撮影時間を比較し、撮影時間が後である画像データが、合成画像作成に使用する画像データとして選択される(ステップS3-1)。
以上、T1強調像、T2強調像、拡散強調像を取得した例を用いて説明した様に、本発明によれば、複数ステーションかつ複数の画像種の画像データを一括指定した場合にも、ステーション位置と画像種を分類でき、合成画像を作成する場合の操作性を向上することが可能になる。
上述した説明は、図7に示すボタンスイッチにより計算画像再構成の分類制御のみが選択された場合の分類処理の例である。ボタンスイッチにより全ての分類制御が選択された場合においても、分類結果は同じである。処理時間を短縮するために、図6のボタンスイッチを用いて、必要な処理のみが実行される様に処理を指定することが望ましい。
以上に述べたように、図4、図7で示した自動分類の処理手順、及び図6に示した自動分類手順最適化画面を用いることにより、マルチステーション撮影法による撮影終了から合成画像作成までに要する操作を簡便にすることが可能になる。また、複数種類の画像が一括入力された場合においても、自動的に画像の分類を行うため、操作者が画像を識別して画像種を選択する操作、或いはステーション位置に従って画像の順序を指定する操作が不要になり、画像の合成時や比較検討時の操作者の処理を簡便にし、操作性を向上させることができる。また、簡便かつ短時間に分類が可能なため、血栓や腫瘍の転移などのスクリーニング検査を容易に行うことができる。
なお、これまでの説明では、画像表示としてステーション別表示を、自動分類機能をデフォルトの機能として説明したが、本発明での分類機能は前記に限定されない。すなわち、図8(a)の選択画面により「画像種別に表示する」に高い優先順位が付けられた場合には、上下方向には頭頂から下肢の順に、左右方向には特定画像種のマルチスライス画像を表示するスライス別表示を選択可能とし、スライス別表示の条件下でも、本発明を適用しても良い。或いは、図8(b)の選択画面を用いて、自動分類機能の適用・非適用を選択可能にしても良い。自動分類機能が非適用の場合には、図8(a)の選択画面により表示フォーマットの設定が入力されると、自動分類処理を行い、画像種別表示を表示させるようにしてもよい。なお、図8の選択画面における操作方法は、図6に示すような自動分類手順の最適化画面での操作方法と同様である。

Claims (16)

  1. 撮影領域を複数のステーションに分割し、ステーション毎に画像種の異なる複数の画像を取得する画像取得部と、
    前記複数の画像を画像種別に分類する分類処理部と、
    前記分類処理部による分類結果に基づいて、前記複数の画像を画像種別に所定の表示フォーマットで表示する表示制御部と、
    を備え、
    前記分類処理部は、同一のステーション位置かつ同一の撮影パラメータで取得された撮影時間の異なる複数の画像の内から、撮影時間が後の画像を選択することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  2. 請求項1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記複数の画像を画像種別に分類するための前記撮影パラメータについての分類条件の入力を受け付ける入力部を備え、
    前記画像取得部は、ステーション毎に前記撮影パラメータを変えて前記画像種の異なる複数の画像を取得し、
    前記分類処理部は、前記分類条件に基づいて前記複数の画像を画像種別に分類することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  3. 請求項1又は2記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記分類処理部は、前記撮影パラメータ別に前記複数の画像を分類し、
    前記表示制御部は、前記撮影パラメータ別に前記複数の画像を表示することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  4. 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記分類処理部は、反転時間(TI)、スライス面、撮影法、エコー時間(TE)、及び繰り返し時間(TR)を含む撮影パラメータの内の少なくとも一つに基づいて前記複数の画像を分類することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  5. 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記分類処理部は、ステーション位置別に前記複数の画像を分類し、
    前記表示制御部は、ステーション位置別に前記複数の画像を表示することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  6. 請求項1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記分類処理部は、複数の観点で前記複数の画像を分類することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  7. 請求項6記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記複数の観点は、前記撮影パラメータの観点とステーション位置の観点を含むことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  8. 請求項1乃至7のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記画像取得部は、被検体を撮影して再構成画像を取得する再構成画像取得部と、複数の前記再構成画像を用いて計算画像を取得する計算画像取得部と、を有し、
    前記分類処理部は、前記複数の画像を、前記再構成画像と前記計算画像とに分類し、
    前記表示制御部は、前記再構成画像と前記計算画像とを分けて表示することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  9. 請求項2記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記入力部は、前記撮影パラメータの分類処理への適用・非適用の入力、前記分類条件としてのエコー時間(TE)と繰り返し時間(TR)の閾値の設定、及び、分類に反転時間(TI)を参照するか否かを設定することが可能であることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  10. 請求項7記載の磁気共鳴イメージング装置において、
    前記表示制御部は、前記所定の表示フォーマットに従って、同一の画像種かつステーション位置が異なる画像を、画面上方から下方に向かって頭頂の画像から下肢の画像の順に配置し、画面左右方向に画像種の異なる画像を配置することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
  11. 磁気共鳴イメージング装置を用いた複数のステーションに分割された被検体の撮影により、ステーション毎に取得された複数の画像を分類する画像分類方法であって、
    前記複数の画像を画像種別に分類する画像種分類ステップと、
    前記画像種分類ステップの分類結果に基づいて、前記複数の画像を所定のフォーマットで表示する表示ステップと、
    を有し、
    前記画像種分類ステップは、同一のステーション位置かつ同一の撮影パラメータで取得された撮影時間の異なる複数の画像の内から、撮影時間が後の画像を選択することを特徴とする画像分類方法。
  12. 請求項11記載の画像分類方法において、
    前記複数の画像を画像種別に分類するための前記撮影パラメータについての分類条件の入力を受け付ける入力ステップを備え、
    前記画像種分類ステップは、前記分類条件に基づいて前記複数の画像を画像種別に分類することを特徴とする画像分類方法。
  13. 請求項11又は12記載の画像分類方法において、
    前記画像種分類ステップは、前記画像種別に分類された複数の画像をステーション位置別に分類することを特徴とする画像分類方法。
  14. 請求項11乃至13のいずれか一項に記載の画像分類方法において、
    前記画像種分類ステップは、再構成画像と、複数の再構成画像を用いて作成された計算画像とに分類することを特徴とする画像分類方法。
  15. 請求項11乃至14のいずれか一項に記載の画像分類方法において、
    前記画像種分類ステップは、反転時間(TI)、スライス面、及び撮影法、エコー時間(TE)、及び繰り返し時間(TR)を含む撮影パラメータの内の少なくとも一つに基づいて前記複数の画像を分類することを特徴とする画像分類方法。
  16. 磁気共鳴イメージング装置を用いた複数のステーションに分割された被検体の撮影により、ステーション毎に撮影パラメータを変えて取得された複数の画像を分類する画像分類方法であって、
    前記複数の画像を画像種別に分類するための前記撮影パラメータについての分類条件の入力を受け付ける入力ステップと、
    前記分類条件に基づいて前記複数の画像を画像種別に分類する画像種分類ステップと、
    前記画像種分類ステップの分類結果に基づいて、前記複数の画像を所定のフォーマットで表示する表示ステップと、
    を備え、
    前記画像種分類ステップにおいて、同一ステーション位置に複数の画像が分類された場合は、前記同一ステーション位置の複数画像の内から撮影時間が後の画像を選択することを特徴とする画像分類方法。
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