JP5879217B2 - 検出装置、医用装置、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、所定の部位の位置を検出する検出装置、この検出装置を備えた医用装置、およびこの医用装置に適用されるプログラムに関する。

従来より、造影剤を用いて被検体を撮影する磁気共鳴イメージング装置が知られている（特許文献１）。

特開２００９−２６１９０４号公報

造影剤を用いて被検体を撮影する方法の一例として、オペレータが、画像データの中から血管の位置を見つけて、血管の位置に、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する方法がある。この方法では、トラッカー領域に所定量の造影剤が到達したときに、撮影が実行される。しかし、経験の浅いオペレータでは、血管の位置を見つけるのに長時間を要したり、血管とは別の場所にトラッカー領域を設定しまうことがある。したがって、血管を短時間で自動的に検出する手法の開発が望まれている。

本発明の第１の態様は、被検体の所定の部位を含む領域の画像データに基づいて前記所定の部位の位置を検出する検出装置であって、
前記画像データの中から、前記所定の部位の位置を検出するときに使用される基準位置を検出する第１の検出手段と、
前記基準位置を中心として、前記所定の部位の位置を検出するためのウィンドウを回転させ、前記ウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記ウィンドウの回転角を決定する決定手段と、
前記ウィンドウの回転角を、前記決定手段が決定した回転角に設定し、前記ウィンドウの中から、前記所定の部位の位置を検出する第２の検出手段と、を有する検出装置である。

本発明の第２の態様は、上記の検出装置を備えた医用装置である。

本発明の第３の態様は、被検体の所定の部位を含む領域の画像データに基づいて前記所定の部位の位置を検出するためのプログラムであって、
前記画像データの中から、前記所定の部位の位置を検出するときに使用される基準位置を検出する第１の検出処理と、
前記基準位置を中心として、前記所定の部位の位置を検出するためのウィンドウを回転させ、前記ウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記ウィンドウの回転角を決定する決定処理と、
前記ウィンドウの回転角を、前記決定処理手段が決定した回転角に設定し、前記ウィンドウの中から、前記所定の部位の位置を検出する第２の検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。

ウィンドウに所定の部位が含まれるときのウィンドウの回転角を決定した後で、ウィンドウの中から、所定の部位の位置を検出している。したがって、所定の部位を短時間で検出することができる。

本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。 第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。 撮影部位を概略的に示す図である。 第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。 ローカライザスキャンＬＳの説明図である。 体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを示す図である。 中心線Ｐ_ｉの補正方法の説明図である。 中心線Ｐ_ｉの補正方法の説明図である。 脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置を示す図である。 ウィンドウＷを示す図である。 血管の領域を検出するときの説明図である。 血管の領域を検出するときの説明図である。 血管の周辺の部分が血管の一部として検出された場合の一例を示す図である。 血管ＢＶの中心位置を示す図である。 アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍそれぞれについて検出された血管の中心位置を概略的に示す図である。 トラッカー領域Ｒ_ｔを概略的に示す図である。 第２の形態におけるＭＲ装置の概略図である。 第２の形態におけるＭＲ装置２００の動作フローを示す図である。 被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定するときの説明図である。 第３の形態におけるＭＲ装置の概略図である。 第３の形態におけるＭＲ装置３００の動作フローを示す図である。 コロナル面をスキャンするときの説明図である。 コロナル面ＣＯ_１〜ＣＯ_ｎごとに検出された肺と肝臓との境界ｂ_１〜ｂ_ｎを概略的に示す図である。 トラッカー領域Ｒ_ｔを示す図である。

以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
・ 第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。

マグネット２は、被検体１２が収容されるボア２１と、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、ＲＦコイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場を印加し、勾配コイル２３は勾配磁場を印加し、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。

テーブル３は、クレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１２はボア２１に搬送される。

受信コイル４は、被検体１２の腹部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１２からの磁気共鳴信号を受信する。

ＭＲ装置１００は、更に、造影剤注入装置５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、制御部９、操作部１０、および表示部１１などを有している。

造影剤注入装置５は、被検体に造影剤を注入する。
送信器６はＲＦコイル２４に電流を供給し、勾配磁場電源７は勾配コイル２３に電流を供給する。
受信器８は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。

制御部９は、表示部１１に必要な情報を伝送したり、受信器８から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。制御部９は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。制御部９は、画像データ作成手段９１〜トラッカー領域設定手段９７などを有している。

画像データ作成手段９１は、被検体の撮影部位の画像データを作成する。
中心線設定手段９２は、体躯の中心線を設定する。
補正手段９３は体躯の中心線を補正する。
ＣＳＦ検出手段９４は、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid）の位置を検出する。
決定手段９５はウィンドウＷ（図１０参照）の回転角θおよびウィンドウＷのサイズを決定する。ウィンドウＷについては後述する。
血管検出手段９６は、血管の位置を検出する。
トラッカー領域設定手段９７は、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する。

制御部９は、画像データ作成手段９１〜トラッカー領域設定手段９７を構成する一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。また、制御部９は検出装置に相当する。

操作部１０は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部９に入力する。表示部１１は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。

図２は第１の形態で実行されるスキャンを示す図、図３は撮影部位を概略的に示す図である。
本形態では、ローカライザスキャンＬＳと本スキャンＭＳなどが実行される。

ローカライザスキャンＬＳは、スライス位置やトラッカー領域Ｒ_ｔを設定するときに使用される画像データを取得するためのスキャンである。トラッカー領域Ｒ_ｔは造影剤を検出するための領域である。

本スキャンＭＳでは、被検体に造影剤が注入され、トラッカー領域Ｒ_ｔに所定量の造影剤が到達したときに、肝臓を含む部位の画像データを取得するためのスキャンが実行される。以下に、ローカライザスキャンＬＳおよび本スキャンＭＳを実行するときのフローについて説明する。

図４は、第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
ステップＳＴ１０では、ローカライザスキャンＬＳ（図２参照）を実行する。

図５は、ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
ローカライザスキャンＬＳでは、腹部を横切る複数のアキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍをスキャンする。画像データ作成手段９１（図１参照）は、ローカライザスキャンＬＳにより収集されたデータに基づいて、アキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍの画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍを作成する。以下では、アキシャル面の画像データを「アキシャル画像データ」と呼ぶ。本形態では、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍは、Ｔ２強調画像データであるが、別の画像データ（例えば、Ｔ１強調データ）であってもよい。アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍを作成した後、ステップＳＴ２０に進む。

ステップＳＴ２０では、各アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍから、脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出する。ステップＳＴ２０は、サブステップＳＴ２１〜２３から構成されているので、各サブステップＳＴ２１〜ＳＴ２３について順に説明する。

サブステップＳＴ２１では、中心線設定手段９２（図１参照）が、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍごとに、被検体の体躯のＲＬ方向の中心位置を表す中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを設定する。図６に、設定された体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを概略的に示す。体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍは、例えば、各アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍから被検体の体内領域と体外領域とをセグメンテーションし、体内領域の右端と左端との中間を通る線として求めることができる。脳脊髄液ＣＳＦは被検体の背骨に沿って流れているので、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを求めることにより、脳脊髄液ＣＳＦのＲＬ方向の大まかな位置を求めることができる。

ただし、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍが脳脊髄液ＣＳＦを横切っているとは限らない。そこで、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを補正する。この補正を行うために、サブステップＳＴ２２に進む。

サブステップＳＴ２２では、補正手段９３（図１参照）が、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍが脳脊髄液ＣＳＦを横切るように、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍを補正する。以下に、この補正方法について説明する。尚、補正方法は、どの中心線でも同じであるので、以下では、体躯の中心線Ｐ_１〜Ｐ_ｍのうちの中心線Ｐ_ｉを取り上げ、中心線Ｐ_ｉを補正する方法について説明する。

図７および図８は、中心線Ｐ_ｉの補正方法の説明図である。
補正手段９３は、先ず、体躯の中心線Ｐ_ｉ上に、背骨を含むような背骨領域を設定する。

図７（ａ）は、体躯の中心線Ｐ_ｉ上に設定された背骨領域Ｒ_ｉを示す図である。
体躯の中心線Ｐ_ｉは、背骨の内側の領域を横切るか、あるいは背骨の近傍の領域を横切ると考えられるので、体躯の中心線Ｐ_ｉを基準にすることにより、背骨領域Ｒ_ｉを設定することができる。ただし、背骨領域Ｒ_ｉの位置が被検体の腹部側（Ａ側）に寄りすぎると、背骨が領域Ｒ_ｉからはみ出てしまうので、背骨領域Ｒ_ｉの位置は被検体の背中側（Ｐ側）に設定する。アキシャル画像データＤＡ_ｉは、体内領域では信号値が大きくなるが、体外領域では信号値が小さくなるので、体躯の中心線Ｐ_ｉ上で、背中側（Ｐ側）から信号値を探索していき、信号値が急激に変化する位置を検出することにより、被検体の背中側の体表面Ｂの位置を検出することができる。したがって、被検体の背中側の体表面Ｂの位置から、腹部側（Ａ側）に数ｃｍ（例えば５ｃｍ）の範囲が含まれているように領域を設定することにより、背骨が含まれるように背骨領域Ｒ_ｉを設定することができる。尚、背骨領域Ｒ_ｉのＲＬ方向の幅は、標準的な背骨のＲＬ方向の幅を参考にして決定することができる。背骨領域Ｒ_ｉのＲＬ方向の幅は数ｃｍとすることができる。背骨領域Ｒ_ｉを設定したら、補正手段９３は、背骨領域Ｒ_ｉを抽出する。図７（ｂ）に、抽出された背骨領域Ｒ_ｉを示す。背骨領域Ｒ_ｉを抽出した後、背骨領域Ｒ_ｉをＲＬ方向に反転させる。図７（ｃ）に、背骨領域Ｒ_ｉをＲＬ方向に反転させることにより得られた反転領域Ｖ_ｉを概略的に示す。

次に、補正手段９３は、背骨領域Ｒ_ｉにおける体躯の中心線Ｐ_ｉと、反転領域Ｖ_ｉにおける体躯の中心線Ｐ_ｉが一致するように、背骨領域Ｒ_ｉと反転領域Ｖ_ｉとを重ねる。図８（ｄ）に、背骨領域Ｒ_ｉと反転領域Ｖ_ｉとを重ねたときの様子を示す。背骨領域Ｒ_ｉと反転領域Ｖ_ｉとを重ねた後、補正手段９３は、背骨領域Ｒ_ｉをＲＬ方向に移動させ、背骨領域Ｒ_ｉの背骨と反転領域Ｖ_ｉの背骨との位置ずれが最小になるように、位置合わせを行う。図８（ｅ）に、位置合わせした後の様子を示す。図８（ｅ）では、移動前の背骨領域Ｒ_ｉと体躯の中心線Ｐ_ｉとを破線で示してある。ここでは、背骨領域Ｒ_ｉをＲＬ方向にΔｘだけ移動させたときに、背骨領域Ｒ_ｉの背骨と反転領域Ｖ_ｉの背骨との位置ずれが最小になったとする。

背骨は左右対称の形状と見なすことができるので、背骨領域Ｒ_ｉの背骨と反転領域Ｖ_ｉの背骨との位置合わせを行った場合、移動前の体躯の中心線Ｐ_ｉ（破線）と移動後の体躯の中心線Ｐ_ｉ（実線）との中間の位置が、背骨をＲＬ方向に二分する位置となる。脳脊髄液ＣＳＦは、背骨をＲＬ方向に二分する位置を流れていると考えることができるので、体躯の中心線Ｐ_ｉを移動量Δｘの半分（Δｘ／２）だけＲＬ方向に補正することにより、脳脊髄液ＣＳＦを横切るようにすることができる。

このようにして、脳脊髄液ＳＣＦを横切るように、体躯の中心線Ｐ_ｉを補正することができる。補正後の体躯の中心線は、符号「Ｐ_ｉ′」で示してある。

補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′を求めることにより、脳脊髄液ＣＳＦのＲＬ方向の位置を検出することができる。しかし、補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′はＡＰ方向に平行な線であるので、補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′を求めても、脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置までは検出することができない。そこで、脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置を検出するために、サブステップＳＴ２３に進む。

サブステップＳＴ２３では、ＣＳＦ検出手段９４（図１参照）が、補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′上の信号値に基づいて、脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置を特定する。図９に、脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置を示す。本形態のように、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍがＴ２強調画像データの場合、脳脊髄液ＣＳＦは高信号で描出される。したがって、補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′上から高信号の位置を検出することにより、脳脊髄液ＣＳＦのＡＰ方向の位置を検出することができる。尚、検出方法の一例としては、補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′上にｎ×ｍのピクセルのウィンドウを設定し、ウィンドウを補正後の体躯の中心線Ｐ_ｉ′上で移動させ、各移動位置におけるウィンドウ内の信号値に基づいて、脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出する方法がある。ウィンドウ内の信号値に基づいて脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出する方法としては、機械学習の一手法であり顔認識技術などで使用されているAdaboostを脳脊髄液の検出に用いる方法や、脳脊髄液のテンプレートデータを用意しておき、このテンプレートデータと各移動位置におけるウィンドウのデータとの相関を求める方法などがある。

このようにして、アキシャル画像データＤＡ_ｉにおける脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出することができる。上記の説明では、アキシャル画像データＤＡ_ｉが取り上げられているが、他のアキシャル画像データについても、同様の手順で脳脊髄液ＣＳＦの位置が検出される。アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍごとに脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出した後、ステップＳＴ３０に進む。

ステップＳＴ３０では、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍごとに、背骨の近傍に位置する血管を検出する。ステップＳＴ３０は、サブステップＳＴ３１〜３３から構成されているので、各サブステップＳＴ３１〜ＳＴ３３について順に説明する。

尚、血管の検出方法は、どのアキシャル画像データでも同じであるので、以下では、アキシャル画像データＤＡ_ｉを取り上げて、血管の位置を検出する方法について説明する。

サブステップＳＴ３１では、脳脊髄液ＣＳＦの位置を基準にして、血管の位置を検出するために使用されるウィンドウの位置およびサイズを決定する。以下に、ウィンドウの位置およびサイズを決定する方法について、図１０を参照しながら説明する。

決定手段９５（図１参照）は、先ず、脳脊髄液ＣＳＦを基準にして、ｎ×ｍのピクセルのウィンドウＷを設定する（図１０（ａ）参照）。次に、決定手段９５は、脳脊髄液ＣＳＦを中心としてウィンドウＷを回転させ、更に、ウィンドウＷのサイズ（ｎの値、およびｍの値）変更する。そして、血管ＢＶの断面の全体がウィンドウＷの内側に含まれているときのウィンドウＷの回転角θおよびウィンドウＷのサイズ（ｎの値およびｍの値）を決定する。図１０（ｂ）に、血管ＢＶの断面の全体がウィンドウＷの内側に含まれるときのウィンドウＷの回転角θおよびウィンドウＷのサイズ（ｎの値およびｍの値）を示す。図１０（ｂ）では、回転角θ＝θ１、ｎ＝ｎ１、およびｍ＝ｍ１である。

血管ＢＶの断面の全体がウィンドウＷの内側に含まれているか否かを判断する方法としては、機械学習の一手法であるAdaboostを用いる方法や、血管のテンプレートデータを用意しておき、このテンプレートデータとウィンドウＷのデータとの相関を求める方法などがある。回転角θ＝θ１、ｎ＝ｎ１、およびｍ＝ｍ１を決定した後、サブステップＳＴ３２に進む。

サブステップＳＴ３２では、ウィンドウＷの内側の領域の中から、血管ＢＶの領域を検出する。
図１１および図１２は、血管の領域を検出するときの説明図である。
血管検出手段９６（図１参照）は、先ず、図１１に示すように、ウィンドウＷの回転角θをθ＝θ１に設定し、ウィンドウＷのサイズをｎ＝ｎ１およびｍ＝ｍ１に設定する。

次に、血管検出手段９６は、ウィンドウＷ内の血管ＢＶ側に、血管の領域を検出するための検出領域Ｒ_ｄを設定する。本形態では、脳脊髄液ＣＳＦはウィンドウＷの一端側に位置し、血管ＢＶはウィンドウＷの他端側に位置することがわかっている。したがって、ウィンドウＷの他端側に検出領域Ｒ_ｄを設定することにより、血管ＢＶを含むように検出領域Ｒ_ｄを設定することができる。本形態では、検出領域Ｒ_ｄは正方形であるが、血管ＢＶを含めることができるのであれば、検出領域Ｒ_ｄは正方形以外（例えば、長方形、楕円）であってもよい。検出領域Ｒ_ｄを設定した後、血管ＢＶの内側に、血管ＢＶの領域を検出するためのシードポイント（Seed Point）を設定する。

図１２は、血管ＢＶの領域を検出するためのシードポイントを設定するときの説明図である。
血管検出手段９６は、先ず、検出領域Ｒ_ｄのピクセルの信号値と頻度との関係を表すヒストグラム作成する。血管ＢＶは低信号であるので、検出領域Ｒ_ｄには、信号値が小さいピクセルが多数含まれている。したがって、ヒストグラムの低信号側に、頻度が大きくなる範囲Ａが現れる。上記のように血管ＢＶは低信号であるので、信号値が範囲Ａに含まれているピクセルは、血管ＢＶの内側に位置するピクセルの可能性が高いと考えられる。そこで、血管検出手段９６は、範囲Ａに含まれているピクセルの中から、いずれかのピクセルを選択し、選択されたピクセルを、シードポイントＳＰとする。

シードポイントＳＰを決定した後、シードポイントＳＰを基準にして範囲Ａに含まれるピクセルを対象に、Region Growing を行う。これにより、血管ＢＶの領域を検出することができる。尚、Region Growing によって血管の領域を検出する場合、血管の周辺の部分が血管の一部として検出されることがある。図１３に、血管の周辺の部分が血管の一部として検出された場合の一例を示す。図１３では、実際の血管ＢＶよりも広い範囲が血管ＢＶ′として検出されている。このような場合は、Active Contourなどの手法を使用して、実際の血管ＢＶの領域を検出すればよい。
血管の領域を検出した後、ステップＳＴ３３に進む。

ステップＳＴ３３では、血管検出手段９６が、検出された血管ＢＶの領域内から、血管ＢＶの中心位置を検出する。図１４に血管ＢＶの中心位置を示す。血管ＢＶの断面形状はほぼ円形と見なすことができるので、検出した血管ＢＶの領域の中から、中心に位置するピクセルを特定することにより、血管ＢＶの中心位置を検出することができる。

このようにして、アキシャル画像データＤＡ_ｉにおける血管の中心位置を検出することができる。上記の説明では、アキシャル画像データＤＡ_ｉが取り上げられているが、他のアキシャル画像データについても、同様の手順で血管の中心位置を検出することができる。図１５に、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍそれぞれについて検出された血管の中心位置を概略的に示す。血管の中心位置を検出した後、ステップＳＴ４０に進む。

ステップＳＴ４０では、トラッカー領域設定手段９７（図１参照）が、検出された血管の中心位置に基づいて、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する。図１６に、設定されたトラッカー領域Ｒ_ｔを概略的に示す。トラッカー領域Ｒ_ｔは、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍごとに検出された血管の中心位置を含むように設定される。トラッカー領域Ｒ_ｔを設定した後、ステップＳＴ５０に進む。

ステップＳＴ５０では、本スキャンＭＳ（図２参照）が実行される。本スキャンＭＳでは、被検体に造影剤が注入され、トラッカー領域Ｒ_ｔから造影剤を検出するためのシーケンスが繰り返し実行される。そして、トラッカー領域Ｒ_ｔに所定量の造影剤が注入したときに、肝臓の画像データを取得するためのスキャンが実行され、フローが終了する。

本形態では、血管ＢＶを検出する前に、脳脊髄液ＣＳＦを検出する。脳脊髄液ＣＳＦは高信号で描出されるので、脳脊髄液ＣＳＦは容易に検出することができる。次に、脳脊髄液ＣＳＦを中心にしてウィンドウＷの回転角とサイズを変更しながら、血管ＢＶがウィンドウＷに含まれるときのウィンドウＷの回転角θ＝θ１とウィンドウＷのサイズ（ｎ＝ｎ１、ｍ＝ｍ１）を決定する。そして、回転角θ１、ｎ＝ｎ１、およびｍ＝１に設定されたウィンドウＷ内から、血管の位置を検出している。したがって、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍの全体に渡ってウィンドウＷの位置をずらしながら血管の位置を検出する方法よりも、短時間で血管の位置を検出することができる。

尚、本形態では、ウィンドウＷの回転角θと、ウィンドウＷのサイズを変更している。しかし、ウィンドウＷのサイズは固定しておき、ウィンドウＷの回転角θのみを変更してもよい。

本形態では、脳脊髄液ＣＳＦの位置を基準にして血管ＢＶの位置を検出しているが、脳脊髄液ＣＳＦとは別の位置を基準にして、血管ＢＶの位置を検出してもよい。また、本形態では、血管ＢＶの位置を検出しているが、本発明は、血管ＢＶとは別の部位を検出する場合にも適用することができる。

本形態では、アキシャル画像データに基づいて、血管の位置を検出しているが、アキシャル面とは別の面（例えば、アキシャル面に対して斜めに交差するオブリーク面）の画像データに基づいて血管の位置を決定してもよい。

本形態では、ウィンドウＷは、脳脊髄液ＣＳＦを含んでいる。しかし、血管ＢＶの位置を検出することができるのであれば、脳脊髄液ＣＳＦはウィンドウＷから外れていてもよい。また、ウィンドウＷは矩形状であるが、別の形状（例えば、楕円形状）であってもよい。

（２）第２の形態
図１７は、第２の形態におけるＭＲ装置の概略図である。
第２の形態のＭＲ装置２００では、制御部９に、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定する範囲特定手段９８が備えられている。尚、その他の構成は、第１の形態と同じである。

図１８は、第２の形態におけるＭＲ装置２００の動作フローを示す図である。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳを実行する。ローカライザスキャンＬＳを実行することにより、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍ（図５参照）が得られる。ローカライザスキャンＬＳを実行した後、ステップＳＴ１１に進む。

ステップＳＴ１１では、範囲特定手段９８（図１７参照）が、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍに基づいて、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定する。

図１９は、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲を特定するときの説明図である。
範囲特定手段９８は、先ず、各アキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍにおける被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_１〜Ｗ_ｍを求める。被検体の体外領域は低信号であるが、被検体の体内領域は高信号となるので、信号値の違いから、アキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍごとに、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_１〜Ｗ_ｍを求めることができる。範囲特定手段９８は、これらの範囲Ｗ_１〜Ｗ_ｍのＲＬ方向の長さの平均値を算出し、この平均値で定まる範囲を、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_ＲＬとする。このようにして、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_ＲＬが特定される。尚、範囲Ｗ_１〜Ｗ_ｍのうちのいずれかの範囲を、被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_ＲＬとしてもよい。範囲Ｗ_ＲＬを特定した後、ステップＳＴ２０およびステップＳＴ３０を実行する。

ステップＳＴ２０では、第１の形態と同様に、脳脊髄液ＣＳＦの位置を検出する。ただし、第２の形態では、脳脊髄液ＣＳＦを検出する範囲を、ステップＳＴ１１で特定した被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_ＲＬに限定する。脳脊髄液ＣＳＦの検出範囲をＷ_ＲＬに限定することにより、脳脊髄液を体外領域から検出してしまうことを防止できる。

また、ステップＳＴ３０では、第１の形態と同様に、血管ＢＶの位置を検出する。ただし、第２の形態では、血管ＢＶを検出する範囲を、ステップＳＴ１１で特定した被検体の体内領域のＲＬ方向の範囲Ｗ_ＲＬに限定する。血管ＢＶの検出範囲をＷ_ＲＬに限定することにより、血管を体外領域から検出してしまうことを防止できる。
血管の位置を検出した後、ステップＳＴ４０および５０を実行し、フローを終了する。

第２の形態でも、第１の形態と同様に、短時間で血管の位置を検出することができる。また、脳脊髄液および血管を体外領域から検出してしまう危険性を十分に低減することができる。

（３）第３の形態
図２０は、第３の形態におけるＭＲ装置の概略図である。
第３の形態のＭＲ装置３００では、制御部９に、肝臓と肺との境界を検出するための境界検出手段９９が備えられている。尚、その他の構成は、第１の形態と同じである。

図２１は、第３の形態におけるＭＲ装置３００の動作フローを示す図である。
ステップＳＴ１０では、ローカライザスキャンＬＳを実行する。
第１の形態では、ローカライザスキャンＬＳを行う場合、アキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍのスキャンのみを行ったが（図５参照）、第３の形態では、アキシャル面ＡＸ_１〜ＡＸ_ｍのスキャンだけでなく、コロナル面のスキャンも実行する（図２２参照）。

図２２は、コロナル面をスキャンするときの説明図である。
画像データ作成手段９１（図２０参照）は、コロナル面ＣＯ_１〜ＣＯ_ｎのスキャンにより収集されたデータに基づいて、コロナル面ＣＯ_１〜ＣＯ_ｎの画像データＤＣ_１〜ＤＣ_ｎを作成する。尚、以下では、コロナル面の画像データを「コロナル画像データ」と呼ぶ。

第３の形態では、ローカライザスキャンＬＳにより、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍだけでなく、コロナル画像データＤＣ_１〜ＤＣ_ｎも得られる。ローカライザスキャンを実行した後、ステップＳＴ１２に進む。

ステップＳＴ１２では、境界検出手段９９（図１参照）が、コロナル画像データＤＣ_１〜ＤＣ_ｎに基づいて、肺と肝臓との境界を検出する。肝臓は高信号であるが、肺は低信号であるので、肺と肝臓との境界には信号値の段差が現れる。したがって、信号値の段差を検出することにより、肝臓と肺との境界を検出することができる。図２３に、コロナル面ＣＯ_１〜ＣＯ_ｎごとに検出された肺と肝臓との境界ｂ_１〜ｂ_ｎを概略的に示す。肺と肝臓との境界ｂ_１〜ｂ_ｎを検出した後、境界ｂ_１〜ｂ_ｎの中から、最もＳ側に位置する境界を求める。ここでは、境界ｂ_ｉが、最もＳ側に位置しているとする。したがって、境界検出手段９９は、境界ｂ_ｉを、被検体の肺と肝臓との境界と決定する。境界ｂ_ｉを決定した後、ステップＳＴ２０に進む。

ステップＳＴ２０〜ステップＳＴ３０は、第１の形態と同じであるので説明は省略する。ステップＳＴ３０において、アキシャル画像データＤＡ_１〜ＤＡ_ｍごとに血管の中心位置を検出した後、ステップＳＴ４０に進む。

ステップＳＴ４０では、トラッカー領域設定手段９７（図２０参照）が、ステップＳＴ１２で検出された肺と肝臓との境界ｂ_ｉよりもＩ側にトラッカー領域Ｒ_ｔを設定する。図２４に、設定されたトラッカー領域Ｒ_ｔを示す。トラッカー領域Ｒ_ｔを肺と肝臓との境界ｂ_ｉよりもＩ側に設定することにより、トラッカー領域Ｒ_ｔを肺側に設定することが防止できるので、造影剤が肝臓の近くに到達したかどうかを、より正確に判断することができる。

尚、第１〜第３の形態では、ＭＲ装置で取得されたＭＲ画像データから、血管などの部位を検出する場合について説明されているが、本発明は、ＭＲ画像データとは別の医用画像データ（例えば、ＣＴ装置により取得されたＣＴ画像データ）から血管などの部位を検出する場合にも適用することができる。

２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ シーケンサ
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 制御部
１０ 操作部
１１ 表示部
１２ 被検体
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ ＲＦコイル
９１ 画像データ作成手段
９２ 中心線設定手段
９３ 補正手段
９４ ＣＳＦ検出手段
９５ 決定手段
９６ 血管検出手段
９７ トラッカー領域設定手段
９８ 範囲特定手段
９９ 境界検出手段

Claims (17)

1. 被検体の所定の部位を含む領域の画像データに基づいて前記所定の部位の位置を検出する検出装置であって、
   前記画像データの中から、前記所定の部位の位置を検出するときに使用される基準位置を検出する第１の検出手段と、
   前記基準位置を中心として、前記所定の部位の位置を検出するための第１のウィンドウを回転させ、前記第１のウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記第１のウィンドウの回転角を決定するとともに、前記第１のウィンドウのサイズを変更し、前記第１のウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記第１のウィンドウのサイズを決定する決定手段と、
   前記第１のウィンドウの回転角を、前記決定手段が決定した回転角に設定するとともに、前記第１のウィンドウのサイズを、前記決定手段が決定したサイズに設定し、前記第１のウィンドウの中から、前記所定の部位の位置を検出する第２の検出手段と、
   を有する検出装置。
2. 前記第１のウィンドウはｎ×ｍのピクセルによって規定され、
   前記決定手段は、
   ｎの値およびｍの値のうちの少なくともいずれか一方の値を変更することにより、前記第１のウィンドウのサイズを変更する、請求項１に記載の検出装置。
3. 前記第２の検出手段は、
   前記第１のウィンドウ内に、前記所定の部位の領域を検出するための検出領域を設定し、前記検出領域のデータに基づいて、前記所定の部位の位置を検出する、請求項１又は２に記載の検出装置。
4. 前記第２の検出手段は、
   前記検出領域内に、前記所定の部位の領域を検出するためのシードポイントを設定し、前記シードポイントを基準にして検出された前記所定の部位の領域の中から、前記所定の部位の位置を検出する、請求項３に記載の検出装置。
5. 前記被検体の体躯の中心線を設定する中心線設定手段と、
   前記体躯の中心線が前記基準位置を横切るように前記体躯の中心線を補正する補正手段とを有し、
   前記第１の検出手段は、
   補正後の前記体躯の中心線上から前記基準位置を検出する、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
6. 前記第１の検出手段は、
   前記補正後の体躯の中心線上に第２のウィンドウを設定し、前記第２のウィンドウを前記補正後の体躯の中心線上で移動させ、各移動位置における前記第２のウィンドウ内の信号値に基づいて、前記基準位置を検出する、請求項５に記載の検出装置。
7. 前記補正手段は、
   前記体躯の中心線上に、前記基準位置を含む所定の領域を設定し、前記所定の領域のデータに基づいて、前記体躯の中心線を補正する、請求項５又は６に記載の検出装置。
8. 前記補正手段は、
   前記所定の領域と、前記所定の領域を反転することにより得られた反転領域との位置合わせを行い、位置合わせの結果に基づいて、前記体躯の中心線を補正する、請求項７に記載の検出装置。
9. 前記基準位置は脳脊髄液が流れる位置である、請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
10. 前記基準位置は脳脊髄液が流れる位置であり、
    前記所定の領域には、背骨が含まれている、請求項８に記載の検出装置。
11. 前記画像データに基づいて、前記被検体の体内領域の範囲を特定する範囲特定手段を有する、請求項１〜１０のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
12. 前記所定の部位には血管が含まれている、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
13. 造影剤を検出するためのトラッカー領域を前記血管に設定するトラッカー領域設定手段を有する、請求項１２に記載の検出装置。
14. 肺と肝臓との境界を検出する境界検出手段を有し、
    前記トラッカー領域設定手段は、
    前記境界よりも肝臓側に前記トラッカー領域を設定する、請求項１３に記載の検出装置。
15. 前記画像データはアキシャル画像データである、請求項１〜１４のうちのいずれか一項に記載の検出装置。
16. 請求項１〜１５のうちのいずれか一項に記載の検出装置を備えた医用装置。
17. 被検体の所定の部位を含む領域の画像データに基づいて前記所定の部位の位置を検出するためのプログラムであって、
    前記画像データの中から、前記所定の部位の位置を検出するときに使用される基準位置を検出する第１の検出処理と、
    前記基準位置を中心として、前記所定の部位の位置を検出するための第１のウィンドウを回転させ、前記第１のウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記第１のウィンドウの回転角を決定するとともに、前記第１のウィンドウのサイズを変更し、前記第１のウィンドウに前記所定の部位が含まれるときの前記第１のウィンドウのサイズを決定する決定処理と、
    前記第１のウィンドウの回転角を、前記決定処理が決定した回転角に設定するとともに、前記第１のウィンドウのサイズを、前記決定処理が決定したサイズに設定し、前記第１のウィンドウの中から、前記所定の部位の位置を検出する第２の検出処理と、
    を計算機に実行させるためのプログラム