JPH06319720A

JPH06319720A - 時系列画像データ処理方法

Info

Publication number: JPH06319720A
Application number: JP11019493A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Itagaki; 博幸板垣; Kenji Takiguchi; 賢治滝口; Yukari Onodera; 由香里小野寺; Tetsuhiko Takahashi; 哲彦高橋; Etsuji Yamamoto; 悦治山本
Original assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 1993-05-12
Filing date: 1993-05-12
Publication date: 1994-11-22

Abstract

(57)【要約】【目的】脳機能解析などを効率的に行う時系列画像デー
タ処理方法を提供する。【構成】被検体を撮影した時系列画像のうち少なくとも
一枚を表示し、時系列画像における被検体を構成する臓
器の形状又は被検体を刺激する外部刺激の種類に基づき
抽出した関心領域を指定し(ステップ１０３)、指定され
た領域の信号強度の値に処理を施し（ステップ１０４）
グラフで表示する(ステップ１０６)画像データ処理方
法。例えば、脳の大きさ，大脳縦裂，中心溝の形態及び
位置のいずれかを自動的に抽出し、参照画像データであ
る脳機能分布図と時系列画像の撮影時における外部刺激
の種類に基づき関心領域を自動的に指定する（ステップ
１０５）。【効果】関心領域の抽出や信号変化の検討などを効率的
に行うことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は核磁気共鳴装置（以下Ｍ
ＲＩ）等を用いて、被検体から時系列画像を取得し、取
得した時系列画像データから脳機能などの解析のための
データ処理を行う方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】核磁気共鳴を利用し脳機能を解析する技
術が開発されている。外部刺激に対する脳の活性化領域
やその程度を計測する場合は、光，音などの刺激を所定
期間被検者に加えつつ、数十から数百枚の時系列画像を
撮影する。脳機能の解析では、撮影画像を用いて関心領
域を指定し、その領域の信号変化を観察するのが一般的
である。この様に、被検体に与えた外部刺激と信号変化
の発生位置、及び信号変化の程度を観察するには、撮影
した大量の時系列画像データを詳細に検討する必要があ
る。

【０００３】脳機能解析を行った公知例として、マグネ
ティックレゾナンスインメディスン、２５巻，３
９０〜３９７頁，１９９２年（ Magnetic Resonance in
Medicine, 25，390−397(1992)）が挙げられる。こ
の例では、関心領域は、刺激を印加していない画像と刺
激印加中の画像から差分画像を作成し、信号強度が大き
く変化する箇所を関心領域として指定し、信号強度の時
間変化をグラフで表示している。また、信号の時間変化
を示すグラフは、関心領域中に含まれる９ピクセルの信
号強度の平均値を用いたグラフと、１ピクセルの信号強
度を用いたグラフがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】脳機能解析を効率的に
行うには、関心領域の指定を短時間で行う必要がある。
しかし、外部刺激による信号強度の変化は数％程度と微
小であり、ノイズの影響を受けやすい。このため、差分
画像を参照し関心領域を決定する際に、ノイズの影響で
信号変化が大きくなった領域を、誤って指定する場合が
あった。また、信号変化を厳密に解析するためには、ノ
イズによる信号強度の変動が小さいグラフを得る必要が
ある。活性化部位の信号量として、関心領域中にあるピ
クセルの信号強度の加算平均を用いる方法は、ノイズに
よる信号強度の変動を低減させる効果がある。しかし、
その一方で関心領域内で活性化部位が局在化している場
合、信号の増加量が小さくなる欠点があった。

【０００５】本発明の目的は、脳機能解析などを効率的
に行うことが可能な時系列画像データ処理方法を提供す
ることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の特徴は、脳機能
解析などを行う際、必須の処理手順である関心領域の抽
出を自動化する信号変化の検討に有用な画像データ処理
方法にある。即ち、本発明による時系列画像データ処理
法は、例えば、ＭＲＩにより撮影された画像を時系列画
像データとし、被検体を撮影した時系列画像のうち少な
くとも一枚を表示し、画像中の所定の領域を指定し指定
された領域の信号強度の値に処理を施しグラフで表示す
る画像データ処理方法において、時系列画像における関
心領域を、被検体を構成する臓器の形状又は被検体を刺
激する外部刺激の種類に基づいて自動的に抽出すること
に特徴がある。時系列画像における関心領域を自動的に
抽出する方法は、時系列画像における被検体の少なくと
も脳の大きさ，大脳縦裂，中心溝の形態及び位置のいず
れかを自動的に抽出して、参照画像データである脳機能
分布図と時系列画像の撮影時における外部刺激の種類に
基づく方法，時系列画像のピクセル毎に信号強度の時系
列変化における最大値と最小値とを求め、この最大値と
最小値の差（ΔＳ１）が所定の値以上もしくは一定範囲
内であるピクセルを関心領域とする方法，時系列画像か
ら基準とする基準画像を作成或いは選択し、最大値と最
小値の差（ΔＳ１）を基準画像の対応するピクセルの信
号強度で割った値が所定の値以上もしくは一定範囲内で
あるピクセルを関心領域とする方法，時系列画像の各ピ
クセル毎に、外部刺激を印加していない時系列データの
信号強度の平均値と、外部刺激を印加した際の時系列デ
ータの信号強度の平均値を求め、これら平均値の差（Δ
Ｓ２）の絶対値が所定の値以上もしくは一定範囲内であ
るピクセルを関心領域とする方法，時系列画像から基準
とする基準画像を作成、或いは、選択し、平均値の差
（ΔＳ２）の絶対値を基準画像の対応するピクセルの信
号強度で割った値が所定の値以上もしくは一定範囲内で
あるピクセルを関心領域とする方法，その他、実施例で
詳細に説明される方法がある。また本発明は、信号強度
の値に処理を施す信号強度の処理方法が選択可能である
ことにも特徴がある。

【０００７】

【作用】被検体への撮影時の外部刺激の種類と、画像デ
ータにおける脳の大きさや大脳縦裂，中心溝等の形態及
び位置から、関心領域を自動的に指定するので、差分画
像を作成し関心領域を選択する手順を省略することが可
能になる。また、信号強度の変化を示すグラフを作成す
る際、信号の処理法を選択可能にすることにより脳機能
の解析をより厳密に行うことが可能になり、効率的に脳
機能などの解析を行うことが可能となる。

【０００８】

【実施例】以下、本発明の実施例を図を参照して説明す
る。外部刺激として右手の指の運動を用いた脳機能イメ
ージングを行う例をとる。撮影された時系列画像データ
の処理のフローチャートを図１に、処理を行う画面の一
例を図２に示す。

【０００９】まず、関心領域を指定する際の手順に関し
て説明する。撮影対象である大脳皮質は、溝により前頭
葉，頭頂葉，後頭葉，側頭葉に分けられる。これらは、
身体の機能を司る部位に対応して更に細かく分類される
（以下、大脳皮質の部位と、その部位が司る分野を示す
ものを脳機能分布図と呼ぶ）。図３はその一例として、
運動野と感覚野を示している。

【００１０】図３から、右手の指の運動を行った際、活
性化が予想される運動野は、中心溝付近の前頭葉に存在
することが分かる。そこで本発明では、図１に示すよう
に、時系列画像における脳の長さと幅、及び、大脳縦裂
や中心溝などの形態を把握し（ステップ１０１）、時系
列画像の脳機能分布図を作成し（ステップ１０２）、先
に作成した脳機能分布図と外部刺激を考慮し、関心領域
の指定を行う（ステップ１０３）。

【００１１】まず、図２に示すように、時系列画像のう
ち少なくとも一枚を表示する（以下、この画像を撮影デ
ータとする）。脳の長さと幅は、脳と背景部分を分離す
ることで抽出が可能である。例えば、撮影データ１０の
信号強度の最大値を求め、その値の３％を閾値として用
いる。閾値以下のピクセルを背景部分とみなし、脳と背
景部分を分離することができる。大脳縦裂及び溝の位置
は、大脳皮質の領域内で、周囲と比較して信号強度の小
さい位置を選択する。この際、前述の手法と同様に、閾
値を設定し、閾値以下のピクセルを溝の位置と判断して
も良い。また、画像処理技術の分野で図形の形状解析を
行う際に用いられる特徴抽出の手法を利用してもよい。

【００１２】次に、撮影データ１０における脳の機能分
布図を作成する。脳の機能分布図の情報を有する参照デ
ータ２０を、あらかじめデータベースに入力しておき、
先に把握した撮影画像１０の長さと幅、及び大脳縦裂及
び溝の位置から、撮影データ１０の脳機能分布を求める
ことが可能である。撮影データ１０のコントラストが十
分でなく、溝の位置を把握できない場合は、撮影データ
１０の形状から大まかな機能分布を求めることが可能で
ある。参照データ２０が、２次元或いは３次元の画像デ
ータである場合、まず撮影画像１０と参照データ２０と
の形状の差を補正する。例えば、撮影データ１０と参照
データ２０の脳の長さが異なる場合は、参照データ２０
の脳を長さ方向に拡大或いは縮小し、撮影データ１０の
脳と同じ長さにする。

【００１３】次に補正を施した参照データの機能分布図
を撮影データに適用し、撮影した画像における脳の機能
分布図を作成することができる。この場合、参照データ
２０は、ＭＲＩで撮影された２次元或いは３次元頭部画
像を用いることが望ましい。また必要であれば、作成し
た撮影データ１０の脳の機能分布を画像化して、画面５
０上に表示してもよい。

【００１４】作成した機能分布図と外部刺激の種類か
ら、信号変化を観察する領域を指定する。外部刺激とし
て右手の指の運動を行った場合は、活性化する領域とし
て左脳運動野と左脳運動前野が考えられ、関心領域をこ
の二つの領域に決定する。ところで運動野に関しては、
運動野内における位置と全身の部位との対応関係が知ら
れており、左脳運動野の関心領域を更に限定することが
可能である。例えば、参照データ２０の大脳縦裂から指
の運動野までの距離を求め、撮影データ１０との形状の
差を補正し、撮影データ１０の指定の運動野を抽出する
ことができる。

【００１５】関心領域を指定する他の方法として、ピク
セルの信号強度を利用することができる。例えば、時系
列画像データの信号強度の最大値と最小値の差ΔＳ１を
各ピクセル毎に求め、この差がある閾値以上の値である
ピクセルを活性化領域とみなし、関心領域を抽出する。

【００１６】この方法は簡単な方法ではあるが、本来、
活性化しないはずの領域が抽出される可能性もある。そ
こで、外部刺激印加の有無による信号強度の差を求め、
この値がある閾値以上のピクセルを活性化領域とみなす
こともできる。この信号強度の差は、外部刺激を印加し
ていない時系列画像１枚と外部刺激を印加した時系列画
像１枚との差から求めてもよいし、それぞれ複数画像の
平均値求をめ、平均値の差ΔＳ２から求めてもよい。ま
た、時系列画像から基準画像を作成、或いは選択し、Δ
Ｓ１またはΔＳ２を、基準画像の対応するピクセルの信
号強度で割った値がある所定の値以上であるピクセルを
活性化領域として抽出しても良い。これら二つの方法を
併用しても良い。

【００１７】例えば、機能分布図を用いる方法で左脳運
動野を求め、指の運動野を抽出する際に外部刺激印加の
有無による信号変化を利用する。関心領域を決定した
後、必要であれば大脳縦裂に関し線対称の位置を対照領
域に指定する。対照領域の位置は右脳運動野内の指の運
動野と考えられる。活性化領域と対照領域の信号変化を
同時に観察し、脳の活性化の左右差を検討することが可
能になる。以上により信号変化を観察する領域を決定す
ることができる。関心領域の指定に関わる一連の処理
は、撮影画像及び外部刺激の入力を除き、特に指定の無
い場合は自動的に行われるものとする。

【００１８】次に領域の信号変化のグラフ表示に関して
説明する。まず、グラフ表示する信号強度の処理の指定
法について説明する。グラフ表示する信号強度の値は、
各ピクセルの信号強度の値を用いてもよいし、或いは、
ある基準画像と各時系列画像の信号強度の差分を用いて
もよい。

【００１９】また、関心領域が複数ピクセルからなる場
合、ピクセルの信号強度の平均値をグラフ表示に用いて
もよい。信号強度の平均値を用いることにより、ノイズ
による信号強度の変動は低減されるが、その一方で活性
化領域内の個々のピクセルの信号変化量が不明になる欠
点がある。この欠点を回避する方法として、図１に示す
ように、時系列画像ｎの信号強度の値を、時系列画像ｎ
の信号強度とその前後１枚或いは前後複数枚の信号強度
の平均値とする手法がある（ステップ１０４）。これに
より、空間分解能を低減すること無く信号変化を観察す
ることが可能になる。

【００２０】これらの処理の指定は、撮影データ１０と
同一の画面５０に表示されたメニュー画面３０で指定で
きるものとする。次にグラフの表示方法を指定する（ス
テップ１０６）。主として、複数ピクセルのグラフを同
一グラフ上に表示する際に使用する。この指定もメニュ
ー画面３０で指定できるものとする。尚、処理方法の指
定と表示方法の指定は、どちらを先にしてもよい。グラ
フ表示上の指定が終了次第、自動的に処理を実行し、結
果をグラフ表示する（ステップ１０８）。図２に示すよ
うに、グラフ４０も画面５０上に表示することが望まし
い。グラフに表示された信号変化を観察し（ステップ１
０９）、関心領域の位置や信号強度の処理方法、及び、
グラフ表示方法を変更する場合（ステップ１０７）も、
メニュー画面３０で指定する。ここで関心領域の位置の
変更を指定した場合は、関心領域の指定の自動化が解除
されるものとする。その後、マウスを用いて或いは画像
における領域の座標を数値で入力し、関心領域を再指定
する（ステップ１０５）。再指定後の手順は前述と同様
である。

【００２１】以上では、脳機能イメージングに本発明を
実施した例について説明したが、その他にも様々な実施
例が考えられる。例えば、ＭＲＩで、造影剤ガドリニウ
ム（以下、Ｇｄ−ＤＴＰＡ）を血管腫を有する肝臓に使
用し、その造影効果を診断に用いた報告がある。造影効
果を観察する方法として、撮影シーケンスを変更し複数
枚画像を撮像する方法と、同一の撮影シーケンスで信号
強度の経時変化を観察する方法があり、後者の場合Ｇｄ
−ＤＴＰＡの注入を外部刺激とし本発明を用いることが
できる。

【００２２】本発明で、信号強度が所定の値以上或いは
所定の範囲内であるピクセルを関心領域から抽出し、条
件を満たすピクセルの個数を求め、グラフ表示する処理
方法を用いる実施例として、例えば、一心拍中の心臓の
形状の変化の導出が考えられる。図４に示すように、心
電波形６１のＲ波６２を同期信号に利用し、Ｒ−Ｒ間隔
を複数の時相に分割し、各時相毎に画像を撮像する。即
ち、時相７０に１枚目の画像を撮影し、時相７１に２枚
目の画像を撮影する。これを各時相毎に行うことによ
り、一心拍分の心臓の時系列画像を得る。その後、所定
の範囲内の信号強度を有するピクセルを心筋として抽出
し、該当するピクセルの個数をグラフで表示することに
より、心筋の断面積或いは体積を求めることができる。
また、肝臓を切除した後の患者に対し、肝臓の再生の程
度をモニタする際に用いることもできる。即ち、肝臓と
して抽出されるピクセルの個数を術前から経時的に観察
することにより、肝臓の再生の程度を判断することが可
能である。

【００２３】

【発明の効果】本発明によれば効率的に脳機能などの解
析を行うことが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すフローチャート。

【図２】本発明の一実施例を行う画面を示した説明図。

【図３】脳機能分布図の一例を示す大脳半球上方向の説
明図。

【図４】本発明を心機能解析に用いた際の、時系列画像
撮影方法の一例を示す説明図。

【符号の説明】

１０…撮影データ、２０…参照データ、３０…信号処理
方法を指定するメニュー画面、４０…信号変化を示すグ
ラフ、５０…ディスプレイ画面。

フロントページの続き (72)発明者小野寺由香里東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者高橋哲彦東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者山本悦治東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地株式会社日立製作所中央研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検体を撮影した時系列画像のうち少なく
とも一枚を表示し、関心領域として指定された画像中の
所定の領域の信号強度の値に処理を施しグラフで表示す
る画像データ処理方法において、前記時系列画像におけ
る関心領域を、前記被検体を構成する臓器の形状又は前
記被検体を刺激する外部刺激の種類に基づいて自動的に
抽出することを特徴とする時系列画像データ処理方法。
【請求項２】請求項１において、前記被検体は脳であ
り、前記時系列画像における脳の大きさ，大脳縦裂，中
心溝の形態及び位置のいずれかを自動的に抽出し、参照
画像データである脳機能分布図と前記時系列画像の撮影
時における外部刺激の種類に基づき前記関心領域を自動
的に指定する時系列画像データ処理方法。
【請求項３】請求項２において、前記大脳縦裂に関して
線対称の部位を対照領域として指定する時系列画像デー
タ処理方法。
【請求項４】請求項１において、前記時系列画像のピク
セル毎に信号強度の時系列変化における最大値と最小値
とを求め、この最大値と最小値の差が所定の値以上もし
くは一定範囲内であるピクセルを関心領域に自動的に指
定する時系列画像データ処理方法。
【請求項５】請求項１において、前記時系列画像のピク
セル毎に信号強度の時系列変化における最大値と最小値
とを求め、最大値と最小値の差が所定の値以上もしくは
一定範囲内であるピクセルを表示した後、関心領域を指
定する時系列画像データ処理方法。
【請求項６】請求項１において、前記時系列画像から基
準とする基準画像を作成或いは選択し、前記時系列画像
のピクセル毎に信号強度の時系列変化における最大値と
最小値を求め、最大値と最小値の差を前記基準画像の対
応するピクセルの信号強度で割った値が所定の値以上も
しくは一定範囲内であるピクセルを関心領域に自動的に
指定する時系列画像データ処理方法。
【請求項７】請求項１において、前記時系列画像から基
準とする基準画像を作成或いは選択し、前記時系列画像
のピクセル毎に信号強度の時系列変化における最大値と
最小値を求め、この最大値と最小値の差を前記基準画像
の対応するピクセルの信号強度で割った値が所定の値以
上もしくは一定範囲内であるピクセルを表示した後、関
心領域を指定する時系列画像データ処理方法。
【請求項８】請求項１において、前記時系列画像の各ピ
クセル毎に、前記外部刺激を印加していない時系列デー
タの信号強度の平均値と、前記外部刺激を印加した際の
時系列データの信号強度の平均値を求め、これら平均値
の差の絶対値が所定の値以上もしくは一定範囲内である
ピクセルを関心領域に自動的に指定する時系列画像デー
タ処理方法。
【請求項９】請求項１において、前記時系列画像の各ピ
クセル毎に、前記外部刺激を印加していない時系列デー
タの信号強度の平均値と、前記外部刺激を印加した際の
時系列データの信号強度の平均値を求め、これら平均値
の差の絶対値が所定の値以上もしくは一定範囲内である
ピクセルを表示した後、関心領域を指定する時系列画像
データ処理方法。
【請求項１０】請求項１において、前記時系列画像から
基準とする基準画像を作成或いは選択し、前記時系列画
像の各ピクセル毎に、前記外部刺激を印加していない時
系列データの信号強度の平均値と、前記外部刺激を印加
した際の時系列データの信号強度の平均値を求め、これ
ら平均値の差の絶対値を前記基準画像の対応するピクセ
ルの信号強度で割った値が所定の値以上もしくは一定範
囲内であるピクセルを関心領域に自動的に指定する時系
列画像データ処理方法。
【請求項１１】請求項１において、前記時系列画像から
基準とする基準画像を作成或いは選択し、前記時系列画
像の各ピクセル毎に、前記外部刺激を印加していない時
系列データの信号強度の平均値と、前記外部刺激を印加
した際の時系列データの信号強度の平均値を求め、これ
ら平均値の差の絶対値を前記基準画像の対応するピクセ
ルの信号強度で割った値が所定の値以上もしくは一定範
囲内であるピクセルを表示した後、関心領域を指定する
時系列画像データ処理方法。
【請求項１２】請求項１において、前記信号強度の処理
方法が選択可能である時系列画像データ処理方法。
【請求項１３】請求項１において、前記グラフへの出力
形式が選択可能である時系列画像データ処理方法。
【請求項１４】請求項１において、前記指定された領域
の各ピクセルの前記信号強度の時間変化をグラフ化し、
撮影画像と同一画面に表示する時系列画像データ処理方
法。
【請求項１５】請求項１において、前記指定され領域内
のピクセルの前記信号強度の平均値の時間変化をグラフ
化し、撮影画像と同一画面に表示する時系列画像データ
処理方法。
【請求項１６】請求項１４または１５において、前記時
系列画像の信号強度の値を、この時系列画像の信号強度
とその前もしくは後の少なくとも１枚の前記時系列画像
の信号強度の平均値とし、前記グラフを撮影画像と同一
画面に表示する時系列画像データ処理方法。
【請求項１７】請求項１４，１５または１６において、
前記時系列画像の信号強度の値を、この時系列画像の信
号強度と任意の基準画像の信号強度との差とし、前記グ
ラフを撮影画像と同一画面に表示する時系列画像データ
処理方法。
【請求項１８】請求項１において、前記指定された領域
内のピクセルの信号強度が、所定の値以上であるピクセ
ルの個数を求めてグラフ化し、撮影画像と同一画面に表
示する時系列画像データ処理方法。
【請求項１９】請求項１において、前記指定された領域
内のピクセルの信号強度が、所定の値の範囲内であるピ
クセルの個数を求めてグラフ化し、撮影画像と同一画面
に表示する時系列画像データ処理方法。
【請求項２０】請求項２において、前記参照画像データ
は、核磁気共鳴装置で撮影した画像である時系列画像デ
ータ処理方法。
【請求項２１】請求項１ないし１８のいずれかにおい
て、前記時系列画像は、核磁気共鳴装置により撮影され
た画像である時系列画像データ処理方法。