磁共振成像装置及图像处理装置的制作方法

技术领域

本发明的实施方式涉及磁共振成像(imaging)装置及图像处理装置。

背景技术：

近年来，在脑神经科学的领域中，使用通过磁共振成像装置摄像的图像，对与脑功能定位区域和其区域间的连接相关进行解明得以发展。例如，提出有如下方法：按照每个脑功能定位区域对与图像的亮度值等规定参数(parameter)相关的与正常脑的不同进行解析，而判断有无疾病。

技术实现要素：

本发明要解决的课题为，提供能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援的磁共振成像装置及图像处理装置。

实施方式的磁共振成像装置具备显示控制部。显示控制部进行控制，使得显示表示与脑内的多个区域相关的区域间的连接关系的矩阵。此外，显示控制部进行控制，使得基于对上述多个区域的每个设定的关注度，将上述矩阵中沿着第一轴排列的多个区域缩限为一部分区域而显示。

发明的效果

根据实施方式的磁共振成像装置及图像处理装置，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

附图说明

图1是表示第一实施方式的MRI装置的构成例的图。

图2是用于对脑功能定位区域进行说明的图。

图3是用于对神经纤维束进行说明的图。

图4使用于对皮质区域的分层构造进行说明的图。

图5是表示将皮质区域的分层构造一般化的例子的图。

图6是表示将皮质区域及白质区域的分层构造一般化的例子的图。

图7是表示第一实施方式的AFM的一个例子图。

图8是表示第一实施方式的AFM的一个例子的图。

图9是表示第一实施方式的CFM的一个例子的图。

图10是表示第一实施方式的PFM的一个例子的图。

图11是表示第一实施方式的DSAM的一个例子的图。

图12是表示第一实施方式的DSAM的其他例子的图。

图13是表示第一实施方式的通过确定功能进行的探索开始位置的确定的一个例子的图。

图14是表示第一实施方式的通过确定功能进行的探索开始位置的确定的其他例子的图。

图15是表示第一实施方式的通过确定功能进行的矩阵的探索的一个例子的图。

图16是表示第一实施方式的通过确定功能进行的矩阵的探索的一个例子的图。

图17是表示第一实施方式的通过确定功能进行的矩阵的探索的一个例子的图。

图18是表示第一实施方式的通过确定功能进行的矩阵的探索的一个例子的图。

图19是表示第一实施方式的通过确定功能进行的矩阵的探索的一个例子的图。

图20是表示第一实施方式的通过显示控制功能进行的矩阵的显示的一个例子的图。

图21是表示第一实施方式的通过显示控制功能进行的矩阵的详细显示的一个例子的图。

图22是表示第一实施方式的通过显示控制功能进行的矩阵及图像的显示的一个例子的图。

图23是表示第一实施方式的通过显示控制功能显示的三维图像的一个例子的图。

图24是表示第一实施方式的通过MRI装置进行的处理的流程的流程图(flowchart)。

图25是表示第一实施方式的显示控制功能的矩阵的显示的其他例子的图。

图26是表示第一实施方式的显示控制功能的矩阵的显示的其他例子的图。

图27是表示第一实施方式的显示控制功能的矩阵的显示的其他例子的图。

图28是表示第一实施方式的通过显示控制功能进行的矩阵及图像的显示的其他例子的图。

图29是表示第二实施方式的MRI装置的构成例的图。

图30是表示第二实施方式的通过MRI装置进行的处理的流程的流程图。

图31是表示第三实施方式的图像处理装置的构成例的图。

图32是表示第四实施方式的图像处理装置的构成例的图。

具体实施方式

实施方式的磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging：MRI)装置具备处理电路。处理电路进行控制，使得显示表示与脑内的多个区域相关的区域间的连接关系的矩阵。此外，处理电路进行控制，使得根据对上述多个区域的各个设定的关注度，在上述矩阵中沿着第一轴排列的多个区域被缩限为一部分区域而显示。

(第一实施方式)

图1是表示第一实施方式的MRI装置100的构成例的图。例如，如图1所示，MRI装置100具备静磁场磁铁1、梯度磁场(也称为倾斜磁场)线圈(coil)2、梯度磁场电源3、发送线圈4、发送电路5、接收线圈6、接收电路7、诊视床8、输入电路9、显示器(display)10、存储电路11及处理电路12～15。

静磁场磁铁1形成为中空的大致圆筒形状(包括与圆筒的中心轴正交的截面成为椭圆状的形状)，在内周侧形成的摄像空间中产生均匀的静磁场。例如，静磁场磁铁1通过永久磁铁、超导磁铁等来实现。

梯度磁场线圈2形成为中空的大致圆筒形状(包括圆筒的与中心轴正交的截面成为椭圆状的形状)，配置在静磁场磁铁1的内周侧。梯度磁场线圈2具有产生分别沿着相互正交的x轴、y轴及z轴的梯度磁场的3个线圈。在此，x轴、y轴及z轴构成MRI装置100固有的装置坐标系。例如，x轴的方向被设定为铅垂方向，y轴的方向被设定为水平方向。此外，z轴的方向被设定为与由静磁场磁铁1产生的静磁场的磁通的方向相同。

梯度磁场电源3向梯度磁场线圈2所具有的3个线圈分别单独地供给电流，由此在摄像空间产生分别沿着x轴、y轴及z轴的梯度磁场。通过适当地产生分别沿着x轴、y轴及z轴的梯度磁场，由此能够产生分别沿着相互正交的读出(readout)方向、相位编码(encode)方向及切片(slice)方向的梯度磁场。在此，分别沿着读出方向、相位编码方向及切片方向的轴，构成用于规定成为摄像对象的切片区域或者体(volume)区域的逻辑坐标系。此外，在以下，将沿着读出方向的梯度磁场称为读出梯度磁场，将沿着相位编码方向的梯度磁场称为相位编码梯度磁场，将沿着切片方向的梯度磁场称为切片梯度磁场。

在此，各梯度磁场用于与由静磁场磁铁1产生的静磁场重叠，对磁共振(Magnetic Resonance：MR)信号赋予空间的位置信息。具体地说，读出梯度磁场通过根据读出方向的位置使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，相位编码梯度磁场通过沿着相位编码方向使MR信号的相位变化，由此对MR信号赋予相位编码方向的位置信息。此外，切片梯度磁场为，在摄像区域为切片区域的情况下，用于决定切片区域的方向、厚度、位置及个数，在摄像区域为体区域的情况下，通过根据切片方向的位置使MR信号的相位变化，由此对MR信号赋予沿着切片方向的位置信息。

发送线圈4形成为中空的大致圆筒形状(包括圆筒的与中心轴正交的截面成为椭圆状的形状)，配置在梯度磁场线圈2的内侧。发送线圈4对摄像空间施加从发送电路5输出的RF(射频，Radio Frequency)脉冲。

发送电路5向发送线圈4输出与拉莫尔(Larmor)频率对应的RF脉冲(pulse)。例如，发送电路5具有振荡电路、相位选择电路、频率转换电路、振幅调制电路及RF放大电路。振荡电路产生放置在静磁场中的对象原子核所固有的共振频率的RF脉冲。相位选择电路对从振荡电路输出的RF脉冲的相位进行选择。频率转换电路对从相位选择电路输出的RF脉冲的频率进行转换。振幅调制电路例如按照sinc函数对从频率转换电路输出的RF脉冲的振幅进行调制。RF放大电路将从振幅调制电路输出的RF脉冲进行放大而向发送线圈4输出。

接收线圈6是对从被检体S发出的MR信号进行接收的RF线圈。具体地说，接收线圈6安装于放置在摄像空间中的被检体S，对通过由发送线圈4施加的RF磁场的影响而从被检体S发出的MR信号进行接收。此外，接收线圈6将接收到的MR信号向接收电路7输出。例如，在接收线圈6，按照摄像对象的每个部位来使用专用的线圈。此处所述的专用的线圈，例如是头部用的接收线圈、颈部用的接收线圈、肩用的接收线圈、胸部用的接收线圈、腹部用的接收线圈、下肢用的接收线圈、以及脊椎用的接收线圈等。

接收电路7基于从接收线圈6输出的MR信号来生成MR信号数据，并将所生成的MR信号数据向处理电路13输出。例如，接收电路7具有选择电路、前级放大电路、相位检波电路及模拟数字(analog-digital)转换电路。选择电路选择地输入从接收线圈6输出的MR信号。前级放大电路将从选择电路输出的MR信号进行放大。相位检波电路对从前级放大电路输出的MR信号的相位进行检波。模拟数字转换电路通过将从相位检波电路输出的模拟信号转换为数字信号来生成MR信号数据，并将所生成的MR信号数据向处理电路13输出。

此外，在此，说明了发送线圈4施加RF脉冲、接收线圈6接收MR信号的情况的例子，但发送线圈及接收线圈的方式不限定于此。例如，发送线圈4也可以进一步具有接收MR信号的接收功能。此外，接收线圈6也可以进一步具有施加RF磁场的发送功能。在发送线圈4具有接收功能的情况下，接收电路7还根据由发送线圈4接收到的MR信号来生成MR信号数据。此外，在接收线圈6具有发送功能的情况下，发送电路5还向接收线圈6输出RF脉冲。

诊视床8具备载放被检体S的顶板8a，在进行被检体S的摄像时，将顶板8a向在静磁场磁铁1及梯度磁场线圈2的内侧形成的摄像空间插入。例如，诊视床8被设置为，长边方向与静磁场磁铁1的中心轴平行。

输入电路9从操作者受理各种指示及各种信息的输入操作。具体地说，输入电路9与处理电路15连接，将从操作者受理的输入操作转换为电信号而向处理电路15输出。例如，输入电路9通过轨迹球(trackball)、开关按钮(switch button)、鼠标(mouse)、键盘(keyboard)、触摸面板(touch panel)等来实现。

显示器10显示各种信息及各种图像。具体地说，显示器10与处理电路15连接，将从处理电路15输送的各种信息及各种图像的数据转换为显示用的电信号并输出。例如，显示器10通过液晶监视器(monitor)、CRT(Cathode Ray Tube)监视器、触摸面板等来实现。

存储电路11存储各种数据。具体地说，存储电路11按照每个被检体S来存储MR信号数据(data)、图像数据。例如，存储电路11通过RAM(Random Access Memory)、闪存(flash memory)等半导体存储器元件、硬盘(hard disk)、光盘等来实现。

处理电路12具有诊视床控制功能12a。具体地说，诊视床控制功能12a与诊视床8连接，向诊视床8输出控制用的电信号，由此对诊视床8的动作进行控制。例如，诊视床控制功能12a经由输入电路9，从操作者受理使顶板8a向长边方向、上下方向或者左右方向移动的指示，使诊视床8所具有的顶板8a的驱动机构动作以按照所受理的指示使顶板8a移动。例如，处理电路12通过处理器来实现。

处理电路13具有执行功能13a。具体地说，执行功能13a执行各种脉冲序列(pulse sequence)。具体地说，执行功能13a基于从处理电路15输出的序列执行数据，对梯度磁场电源3、发送电路5及接收电路7进行驱动，由此执行各种脉冲序列。例如，处理电路13通过处理器(processor)来实现。

在此，序列执行数据是对表示用于收集MR信号数据的顺序的脉冲序列进行了定义的信息。具体地说，序列执行数据，是对梯度磁场电源3向梯度磁场线圈2供给电流的定时(timing)及所供给的电流的强度、发送电路5向发送线圈4供给的RF脉冲电流的强度、供给定时、以及接收电路7检测MR信号的检测定时等进行了定义的信息。

此外，执行功能13a为，作为执行了各种脉冲序列的结果，从接收电路7接收MR信号数据，并将接收到的MR信号数据储存于存储电路11。此外，通过执行功能13a接收到的MR信号数据的集合，根据通过上述的读出梯度磁场、相位编码梯度磁场及切片梯度磁场赋予的位置信息而排列为二维或者三维，由此作为构成k空间的数据储存于存储电路11。

处理电路14具有图像生成功能14a。例如，处理电路14通过处理器来实现。图像生成功能14a基于存储电路11所储存的MR信号数据来生成图像。具体地说，图像生成功能14a读出通过执行功能13a而储存于存储电路11的MR信号数据，并对所读出的MR信号数据实施后处理即傅里叶(Fourier)转换等重构处理，由此生成图像。此外，图像生成功能14a将所生成的图像的图像数据储存于存储电路11。

处理电路15通过对MRI装置100所具有的各构成要素进行控制，来进行MRI装置100的整体控制。例如，处理电路15通过处理器来实现。例如，处理电路15经由输入电路9从操作者受理与脉冲序列相关的各种参数的输入，并基于所受理的参数来生成序列执行数据。然后，处理电路15将所生成的序列执行数据向处理电路13发送，由此执行各种脉冲序列。此外，例如，处理电路15从存储电路11读出操作者所请求的图像的图像数据，并将所读出的图像向显示器10输出。

以上，对本实施方式的MRI装置100的构成例进行了说明。在这样的构成的基础上，本实施方式的MRI装置100被使用于与脑内的多个区域相关的图像解析。

此外，此处所述的脑内的多个区域是按照某种意图将脑的区域进行了区分而得到的。例如，此处所述的脑内的多个区域，是在功能上或者解剖学上将脑的区域进行了区分而得到的。在以下，对作为脑内的多个区域、使用多个脑功能定位区域(也称为定位区域)的情况的例子进行说明，但实施方式并不限定于此。

近年，在脑神经科学的领域中，使用通过MRI装置摄像的图像，对与脑功能定位区域和其区域间的连接关系相关进行解明得以发展。例如，提出有如下方法：按照每个脑功能定位区域对与图像的亮度值等规定参数相关的与正常脑的不同进行解析，而判断有无疾病。

然而，这种方法的研究视点的要素较多，在临床应用的观点上不能够说在逻辑上容易理解。特别是，在符合诊断目的即确诊、筛查(screening)的向实际临床的应用这一点上，可以说并没有示出其框架。

因此，要求对于一般的脑神经放射线科或者内科医来说容易理解、使用了与对应于诊断目的的脑功能定位区域及其区域间的连接相关的信息的框架。

此外，在对于一般的脑神经放射线科或者内科医来说容易理解、使用了与对应于诊断目的的脑功能定位区域及其区域间的连接相关的信息的框架所涉及的结构中，要求容易理解地提示其诊断信息。

鉴于这样的情况，本实施方式的MRI装置100构成为，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

具体地说，在本实施方式中，存储电路11存储表示对与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵的信息。在此，在对由存储电路11存储的矩阵进行具体说明之前，对脑功能定位区域、神经纤维束及皮质区域的分层构造进行说明。

图2是用于说明脑功能定位区域的图。例如，如图2所示，脑的区域被区分为多个脑功能定位区域(图2所示的由虚线及实线区分的区域)。在此，在脑功能定位区域中包括皮质区域和白质区域。皮质区域是由神经细胞构成的皮质(也称为灰白质)的区域，以覆盖脑的表面的方式存在。此外，白质区域是包含神经纤维的白质(也称为皮质下)的区域，存在于脑的内部。在此，皮质区域的最小单位被称为脑回(Gyrus)。作为该脑回的集合，例如存在脑皮层(Cortex)等，并存在进一步细微地区分的额叶、枕叶、颞叶、顶叶等单位。

图3是用于说明神经纤维束的图。神经纤维束是神经纤维的集合。此外，图3表示与脑功能定位区域连结的颅内的神经纤维。在此，神经纤维(nerve)一般是指从神经细胞延伸的轴突(axon)的集合体即轴突束(bundle)。例如，如图3所示，在神经纤维中存在联络纤维(Association Fiber：AF)21、连合纤维(Commissural Fiber：CF)22、以及投射纤维(Projection Fiber：PF)23。联络纤维21是连结脑的相同半球中包含的脑功能定位区域之间的纤维，存在短联络纤维和长联络纤维。此外，连合纤维22是通过胼胝体(corpus callosum)而连结脑的左半球中包含的脑功能定位区域和右半球中包含的脑功能定位区域之间的纤维。此外，投射纤维23是连结皮质区域和白质区域之间的纤维，被分为从皮质区域朝向白质区域的离心性的投射纤维、以及从白质区域朝向皮质区域的向心性的投射纤维。在此，投射纤维23是连结脑功能定位区域和感觉器官(输入)或者运动器官(输出)的神经纤维。投射纤维23的一部分经由中继构造体即视丘(thalamus)、内囊(internal capsule)与感觉器官、运动器官连结。

这些神经纤维基本上在上述的视丘、内囊等那样的、白质区域内的一部分小构造体(小功能构造体)中通过。因此，在以下，将包括皮质区域、以及白质区域内的一部分的小构造体(小功能构造体)的区域在内的脑功能定位区域的最小单位，作为脑回来处理。

图4是用于说明皮质区域的分层构造的图。在一般情况下，皮质区域的最小单位即脑回在功能上或者解剖学上的观点分为多个分类。例如，如图4所示，在脑回的种类即苍白球、被壳、尾状核、黑质、黑质致密部、伏核、迈纳特(Meynert)基底核、阿蒙氏(Ammon)角、齿状回、海马傍回、内嗅区、扁桃体、扣带回中，苍白球和被壳被分类为豆状核，阿蒙氏角和齿状回被分类为海马。并且，苍白球～迈纳特基底核被分类为大脑基底核，阿蒙氏角～扣带回被分类为大脑边缘系统。如此，皮质区域通过将脑回的种类阶段性地分类的分层构造来表示。

图5是表示将皮质区域的分层构造一般化了的例子的图。在图5中，“g1”～“g20”分别表示脑回的种类。此外，“sub-region1”表示脑回的小分类，“region1”、“region2”、“region3”表示脑回的中分类。此外，“right hemisphere”、“left hemisphere”是脑回的大分类，“right hemisphere”表示脑的右半球，“left hemisphere”表示脑的左半球。

此外，在图5中表示将皮质区域的脑回按照分层构造进行了分类的情况的例子，但如上述那样，脑回不仅存在于皮质区域，还存在于白质区域内。因此，例如，也可以将皮质区域及白质区域双方的脑回按照分层构造进行分类。在该情况下，皮质区域及白质区域的脑回，例如基于由Talairach等(1988年)定义的分层构造来分类。Talairach的分层构造由脑半球、脑叶、脑回、组织、细胞类型这5个分层构成。在此，脑半球为最大的分类，并按照脑叶、脑回、组织、细胞类型(type)、子(sub)细胞类型的顺序，阶段性地成为较小的分类。

图6是表示将皮质区域及白质区域的分层构造一般化了的例子的图。例如，如图6所示，皮质区域及白质区域中包含的脑回的分层构造为，在脑半球层(hemisphere)、脑叶层(lobe)、脑回层(gyrus)、组织层(tissue)、细胞类型层(cell type)这5个分层上，增加了将细胞类型进一步细分化了的子细胞类型层(sub-cell type)而构成。

在图6中，“hemisphere1”表示脑半球层中包含的分类。此外，“lobe1”、“lobe2”表示脑叶层中包含的分类。此外，“gyrus1”、“gyrus2”、“gyrus3”表示脑回层中包含的分类。此外，“gray matter”、“white matter”是组织层中包含的分类。此外，“celltype1”、“celltype2”表示细胞类型层中包含的分类。此外，“g1”～“g14”分别表示脑回的种类。此外，如图6所示，由“g1”～“g14”表示的脑回的种类未必一定成为相同分层的分类。

在此，组织层中包含的分类“gray matter”表示皮质(灰白质)区域，“white matter”表示白质区域。即，在图6所示的分层构造中，包含皮质区域(灰白质：gray matter)及白质区域(white matter)双方。

此外，在此，说明了按照由Talairach等(1988年)定义的分层构造对脑回进行分类的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，脑回也可以基于由各种企业或者各种団体定义的各种脑图(atlas)来分类。上述的一般化了的分层构造，根据各种脑图中的脑回的分类的定义来进行细分化或者集成化，由此能够适当地进行变更。

在本实施方式中，存储电路11存储表示通过将上述的脑功能定位区域之间及脑功能定位区域与器官系统之间进行连接的神经纤维束按照不同功能来划分、从而作为应诊断的障碍区域(也可称为病症区域)对皮质区域和白质区域进行了划分的矩阵的信息。

具体地说，存储电路11对于上述3个种类的神经纤维束的每个种类，存储表示对皮质区域与白质区域之间的连接关系进行表示的矩阵的信息。即，存储电路11分别存储表示基于联络纤维的连接关系的矩阵、表示基于连合纤维的连接关系的矩阵、以及表示基于投射纤维的连接关系的矩阵。

此外，在以下，将表示基于联络纤维的连接关系的矩阵称为AFM(Association Fiber Matrix)。此外，将表示基于连合纤维的连接关系的矩阵称为CFM(Commissural Fiber Matrix)。此外，将表示基于投射纤维的连接关系的矩阵称为PFM(Projection Fiber Matrix)。

图7及8是表示第一实施方式的AFM的一个例子的图。如上所述，联络纤维是连结脑的相同半球中包含的皮质区域之间的纤维。因此，AFM被划分为与右半球相关的AFM及与左半球相关的AFM。图7表示与右半球相关的AFM的一个例子，图8表示与左半球相关的AFM的一个例子。此外，各AFM分别具有同样的构成，因此在此将与右半球相关的AFM作为例子进行说明。

例如，如图7所示，AFM为如下矩阵：分别沿着横轴及纵轴排列表示皮质区域的最小单位即脑回的单元(cell)“g1”～“g20”，并且，沿着各轴二维地排列表示包含将横轴的脑回与纵轴的脑回之间进行连接的神经纤维束在内的白质区域的单元。此外，在AFM中，在横轴及纵轴各自中，表示将脑回的种类阶段性地分类的分层构造的单元被配置在表示脑回的单元的外侧。

在此，在图7所示的AFM中，被赋予斜线花纹的单元，表示包含将处于横轴的对应位置的脑回与处于纵轴的对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。例如，在表示AFM的信息中，对包含将处于对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元赋予“1”，对包含未将处于对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元赋予“0”。此外，在图7中，被赋予格子花纹的单元，表示与分别分配到横轴及纵轴的同一脑回对应，作为不表示连接关系的无效的单元来处理。

例如，图7所示的单元31，表示包含将配置于横轴的单元“g3”所示的脑回与配置于纵轴的单元“g9”所示的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。换言之，单元31表示配置于横轴的单元“g3”所示的脑回与配置于纵轴的单元“g9”所示的脑回具有连接关系。同样，图7所示的单元32，表示包含将配置于横轴的单元“g3”所示的脑回与配置于纵轴的单元“g10”所示的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。换言之，单元32表示配置于横轴的单元“g3”所示的脑回与配置于纵轴的“g10”所示的脑回具有连接关系。即，在图7所示的例子中，配置于横轴的单元“g3”所示的脑回与配置于纵轴的单元“g9”所示的脑回及单元“g10”所示的脑回的双方连接。

根据这样的AFM，例如，通过将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”的任一个作为探索开始位置进行探索，由此能够对与作为探索开始位置的单元所示的脑回具有连接关系的白质区域及脑回进行检测。即，根据AFM，通过将多个脑回的单元中的一个作为探索开始位置进行探索，由此能够对在相同半球中包含的其他脑回中处于连接关系的脑回、以及包含连结这些脑回的神经纤维束的白质区域进行检测。

图9是表示第一实施方式的CFM的一个例子的图。如上所述，连合纤维是连结脑的左半球中包含的皮质区域与右半球中包含的皮质区域之间的纤维。因此，在CFM中，例如，向横轴分配左半球中包含的脑回，向纵轴分配右半球中包含的脑回。

例如，如图9所示，CFM为如下矩阵：沿着横轴排列表示左半球中包含的脑回的单元“g1”～“g20”，沿着纵轴排列表示右半球中包含的脑回的单元“g1”～“g20”，并且，将对包含将横轴的脑回与纵轴的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域进行表示的单元沿着各轴二维地排列。此外，在CFM中，在横轴及纵轴各自中，对将脑回的种类阶段性地分类的分层构造进行表示的单元配置在表示脑回的单元的外侧。

在此，在图9所示的CFM中，被赋予斜线花纹的单元，与上述的AFM中包含的单元同样，表示包含将处于横轴的对应位置的脑回与处于纵轴的对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。例如，在表示CFM的信息中，对包含将处于对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元赋予“1”，对包含未将处于对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元赋予“0”。

此外，在图7及8所示的AFM中，与分别向横轴及纵轴分配的同一脑回对应的单元，作为不表示连接关系的无效单元来处理。与此相对，在图9所示的CFM中，纵轴和横轴与左右的不同半球对应，因此与在AFM中成为无效的单元处于相同位置的单元也表示左右各自的半球中包含的相同种类的脑回的连接关系。

例如，图9所示的单元41表示包含将配置于横轴的单元“g4”所示的左半球的脑回与配置于纵轴的单元“g4”所示的右半球的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。换言之，单元41表示配置于横轴的单元“g4”所示的左半球的脑回与配置于纵轴的单元“g4”所示的右半球的脑回具有连接关系。同样，图9所示的单元42表示包含将配置于横轴的单元“g4”所示的左半球的脑回与配置于纵轴的单元“g11”所示的右半球的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域。换言之，单元42表示配置于横轴的单元“g4”所示的左半球的脑回与配置于纵轴的单元“g11”所示的右半球的脑回具有连接关系。即，在图9所示的例子中，配置于横轴的单元“g4”所示的左半球的脑回与配置于纵轴的单元“g4”所示的右半球的脑回及单元“g11”所示的右半球的脑回的双方连接。

根据这样的CFM，与AFM同样，例如，通过将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”的任一个作为探索开始位置进行探索，由此能够对与作为探索开始位置的单元所示的脑回具有连接关系的白质区域及脑回进行检测。即，根据CFM，通过将左右半球中的一个半球中包含的脑回的单元作为探索开始位置进行探索，由此能够对在另一个半球中包含的脑回中处于连接关系的脑回、以及包含连结这些脑回的神经纤维束的白质区域进行检测。

图10是表示第一实施方式的PFM的一个例子的图。如上所述，投射纤维是连结皮质区域与白质区域之间的纤维。因此，PFM被划分为与右半球相关的PFM及与左半球相关的PFM。图10的上段表示与右半球相关的PFM的一个例子，图10的下段表示与左半球相关的PFM的一个例子。此外，各PFM分别具有同样的构造，因此在此将与左半球相关的PFM作为例子进行说明。

例如，如图10所示，PFM为如下矩阵：沿着横轴排列表示皮质区域的最小单位即脑回的单元“g1”～“g20”，并且，将对包含对横轴的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域进行表示的单元沿着横轴排列。此外，此处所述的器官系统，例如是指运动器官、感觉器官系统等。即，PFM相当于与各脑回连结的各器官系统的表。较多的临床症状可以说是这些各器官的某种障碍，因此该PFM可以说对临床症状进行直接反映。此外，在PFM中，对将脑回的种类阶段性地分类的分层构造进行表示的单元，配置在表示脑回的单元的下侧。

此外，如上所述，投射纤维被分为从皮质区域朝向白质区域的离心性的投射纤维、以及从白质区域朝向皮质区域的向心性的投射纤维。因此，对于表示包含将横轴的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元，还赋予表示该神经纤维束是离心性还是向心性的信息。

此外，如上所述，投射纤维是将脑功能定位区域与感觉器官(输入)或者运动器官(输出)进行连结的神经纤维。因此，对于表示包括将横轴的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元，还赋予表示该神经纤维束所连接的器官系统的种类的信息。

在此，在图10所示的PFM中，被赋予斜线花纹的单元，表示包含将处于横轴的对应位置的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域。例如，在表示PFM的信息中，对于包含将处于对应位置的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元，在其神经纤维束为离心性的情况下赋予“+1”，在向心性的情况下赋予“-1”。此外，例如，在表示PFM的信息中，对于包含不将处于对应位置的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元赋予“0”。并且，对于将处于对应位置的脑回与器官系统之间进行连接的白质区域的单元，赋予表示器官系统的种类的标签。

例如，图10所示的单元51，表示包含将配置于横轴的单元“g4”所示的脑回与器官系统之间进行连接的神经纤维束的白质区域。换言之，单元51表示配置于横轴的单元“g4”所示的脑回与器官系统具有连接关系。

例如，图10所示的“sensor1”～“sensor8”分别表示感觉器官的种类，“muscle1”～“muscle6”分别表示运动器官的种类。此处所述的感觉器官的种类，例如是指目、耳、鼻、舌、皮肤等。此外，运动器官的种类，是指手的肌肉、脚的肌肉、面部的表情筋等。例如，在图10所示的例子中表示的情况为，在与右半球相关的PFM中，与单元“g6”对应的脑回与由“sensor1”表示的感觉器官连接，与“g8”对应的脑回与由“muscle1”表示的运动器官连接。此外，在图10所示的例子中表示的情况为，在与左半球相关的PFM中，与单元“g4”对应的脑回与由“sensor5”表示的感觉器官连接，与“g8”对应的脑回与由“muscle4”表示的运动器官连接。

根据这样的PFM，例如，通过将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”的任一个作为探索开始位置进行探索，由此能够对与作为探索开始位置的单元所示的脑回具有连接关系的白质区域及器官系统进行检测。即，根据PFM，通过将多个脑回的单元中的一个作为探索开始位置进行探索，由此能够对与该脑回处于连接关系的器官系统、以及包含将它们连结的神经纤维束的白质区域进行检测。并且，能够对检测出的白质区域中包含的神经纤维束是离心性还是向心性进行检测。

并且，在本实施方式中，存储电路11存储表示对多个脑功能定位区域分别设定了诊断目的、对应于疾病的关注度的矩阵的信息。此外，在以下，将这样的矩阵称为DSAM(Disease Specific Attention Matrix)。

具体地说，存储电路11按照每个诊断目的来存储表示DSAM的信息。此处所述的诊断目的，包含确诊及筛查。即，存储电路11存储表示确诊用的DSAM的信息及表示筛查用的DSAM的信息。

在此，存储电路11对于确诊用的DSAM，按照每种疾病来存储表示DSAM的信息。此处所述的疾病，例如为阿尔茨海默(Alzheimer)病、帕金森(Parkinson)病等。此外，存储电路11对于筛查用的DSAM，存储表示不限定于疾病的DSAM的信息。即，作为筛查用，要求不特定疾病，因此设定将多个疾病整合了的DSAM。如此，存储电路11按照确诊用和筛查用，存储表示不同内容的DSAM的信息。

图11是表示第一实施方式的DSAM的一个例子的图。例如，如图11所示，DSAM为如下矩阵：沿着横轴排列表示皮质区域的最小单位即脑回的单元“g1”～“g20”、以及表示神经纤维束的单元“f1”～“f8”，并且，将与横轴的各脑回及各神经纤维束相关的关注度的单元排列在各脑回及各神经纤维束的上侧。此外，在DSAM中，对将脑回的种类阶段性地分类了的分层构造进行表示的单元，配置在表示脑回的单元的外侧。

在此，例如，关注度中，按照根据疾患而成为频发部位的每个脑功能定位区域来设定频发程度。具体地说，在确诊用的DSAM中，按照每种疾患，对于根据各疾患而成为频发部位的脑功能定位区域，设定其频发程度来作为关注度。例如，关注度中，如以下那样，设定有反映了根据过去的文献信息等而得到的P值的排名(rank)值“0”～“4”。在该例子中，排名值越大，则意味着频发程度越高。即，排名值表示作为频发部位的异常候补区域的似然性(likelihood)。

排名值“0”：不关注

排名值“1”：0.050≦P值＜0.100：参考程度

排名值“2”：0.010≦P值＜0.050

排名值“3”：0.001≦P值＜0.010

排名值“4”：0.000≦P值＜0.001

此外，例如，作为关注度，也可以直接使用-log(P)。例如，如果P＝10^-4，则作为关注度，而设定-log(10^-4)＝4。

另一方面，在筛查用的DSAM中，对全部的脑回及神经纤维束的单元设定相同的关注度。例如，在筛查用的DSAM中，对全部的脑回及神经纤维束的单元设定排名值“3”来作为关注度。此外，在筛查用的DSAM中，也可以按照脑回及神经纤维束的每个单元对关注度进行加权。

此外，DSAM的构成不限定于图11所示的构成。例如，DSAM也可以与AFM同样地构成。

图12是表示第一实施方式的DSAM的其他例子的图。此外，图12所示的例子，示出了与左半球相关的DSAM，并对于配置于纵轴的单元省略图示。例如，如图12所示，DSAM也可以与AFM同样地构成。在该情况下，例如，如图12所示，对于表示包含将处于横轴的对应位置的脑回与处于纵轴的对应位置的脑回之间进行连接的神经纤维束的白质区域的单元(被赋予斜线花纹的单元)，设定有表示神经纤维束的“f1”～“f8”、以及与各神经纤维束相关的关注度。

以上，对由存储电路11存储的AFM、CFM、PFM及DSAM进行了说明。在此，对各矩阵设定的内容，例如，预先基于已知的文献、实验结果等来设定。然后，对各矩阵设定的内容，基于所积蓄的被检体的图像，定期地或者在任意的定时，取入基于脑科学领域的研究、临床例解析的进展的信息而更新。由此，能够使精度提高。

此外，在AFM、CFM、PFM及DSAM中，沿横轴及纵轴排列的脑回的数量，不限定于图7～12所示的数量，也可以根据脑功能定位区域的区分的定义来适当地变更。

此外，对AFM、CFM、PFM及DSAM设定的值，不一定限于上述的值。例如，在AFM、CFM及PFM中，对白质区域的单元赋予的值也可以在“0”～“1”之间阶段性地设定。在该情况下，对单元设定的值，例如根据作为图像的解析结果而得到的解析值来决定。

此外，例如，对DSAM设定的关注度，也可以基于P值以外的基准值来设定。即，对DSAM设定的关注度，也可以基于表示作为频发部位的异常候补区域的似然性的其他统计值来设定。

然后，在本实施方式中，处理电路15将被检体的MR图像分割为脑功能定位区域，对每个该区域的图像进行分析，对其值及DSAM进行参照，决定应关注的区域的优先度，并根据AFM、CFM及PFM确定相关的皮质及白质，由此进行图像分析及诊断判断。

返回图1的说明，在本实施方式中，处理电路15具有设定功能15a、解析功能15b、确定功能15c、探索功能15d、以及显示控制功能15e。此外，显示控制功能15e是权利要求书中的显示控制部的一个例子。

设定功能15a从操作者受理诊断目的及诊断对象的疾患。具体地说，设定功能15a经由输入电路9，从操作者受理对诊断目的及诊断对象的疾患进行指定的操作。此时，设定功能15a为，作为诊断目的，受理对确诊及筛查的任一方进行指定的操作。此外，设定功能15a在诊断目的为确诊的情况下，还受理对诊断对象的疾患进行指定的操作。

然后，当由操作者指定了诊断目的及疾患时，设定功能15a设定用于对预先根据诊断目的及疾患而决定的解析对象的图像进行收集的摄像条件。此外，设定功能15a基于所设定的摄像条件，生成用于对解析对象的图像进行收集的序列执行数据，并将所生成的序列执行数据向处理电路13发送。由此，通过处理电路13的执行功能13a，收集用于生成解析对象的图像的MR信号数据。此外，通过处理电路14的图像生成功能14a，基于所收集的MR信号数据来生成解析对象的图像。

此外，作为此处所述的解析对象的图像，例如，使用T1强调(T1Weighted)图像、T2强调(T2Weighted)图像、T2＊强调图像、FLAIR(Fluid Attenuation Inversion Recovery)图像等形态图像；磁化率强调图像、定量的磁化率映射(Quantitative Susceptibility Map：QSM)、扩散强调图像、DTI(DiffusionTensorImaging)图像、rs-fMRI(restingstatefunctionalMRI)图像、或者DTT(DiffusionTensorTractography)图像等功能图像。

例如，存储电路11预先按照诊断目的及诊断对象的每个种类，存储用于对解析所使用的图像进行收集的一个或者多个协议(protocol)。此处所述的协议，是指对成为收集对象的图像的基础的数据的收集所使用的脉冲序列的种类、该数据的收集所使用的各种摄像参数的值等进行定义的信息。并且，设定功能15a在由操作者指定了诊断目的及疾患的情况下，参照存储电路11，取得与所指定的诊断目的及疾患相对应的一个或者多个协议，基于所取得的协议，生成用于对解析所使用的图像进行收集的序列执行数据。由此，能够根据诊断目的及疾患，自动地设定用于对解析所使用的图像进行收集的摄像条件。

此外，此处所述的解析所使用的图像，除了上述的解析对象的图像以外，还包括在通过后述的解析功能15b进行将解析对象的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域的处理时所使用的形态及功能图像。例如，此处所述的形态图像，包括脑整体的MP-RAGE(Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo)图像等，功能图像包括脑整体的QBI(Q-Ball Imaging)图像等。此外，解析所使用的图像，包括通过后述的显示控制功能15e而显示为参照图像的图像。例如，此处所述的显示为参照图像的图像，包括脑整体的T2强调(T2Weighted)图像等。

解析功能15b将被检体的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域，并按照所分割的每个区域进行纹理(texture)分析。例如，解析功能15b为，对于像素的亮度值、DTI图像中的FA(Fractional Anisotropy)值、平均扩散率(Mean Diffusivity：MD)值、ADC(Apparent Diffusion Coefficient)值、定量的磁化率映射中的磁化率等参数，进行纹理分析。此处所述的纹理分析，例如，作为first order为亮度值的平均、分散等的基本统计解析，作为second order对不均匀性、特殊的图案(pattern)的程度进行解析，MP-RAGE图像、T2强调图像、FA图像、QSM等成为解析对象。此外，在基于QSM的MBs检索中，进行用于通过体素基础(voxel base)对区域内进行自动检测的解析。此外，解析功能15b按照所分割的每个区域对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行解析。

此时，解析功能15b也可以按照每个脑功能定位区域，对多个种类的参数进行纹理分析。此外，解析功能15b也可以按照每个脑功能定位区域进行体积计算。此外，解析功能15b也可以按照每个脑功能定位区域，针对多个种类的参数来对与正常脑的不同进行解析。

具体地说，解析功能15b当通过处理电路14的图像生成功能14a生成了解析对象的图像时，对所生成的图像进行解析。

首先，解析功能15b将解析对象的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域。此时，例如，解析功能15b使用作为解析图像之一而摄像的形态图像，进行脑功能定位区域的分区。例如，解析功能15b使把标准的脑区分为多个脑功能定位区域的模型(model)与形态图像相匹配地变形而进行对位，由此将形态图像中所描绘出的脑的区域分区(segmentation)为多个区域。作为此处所述的形态图像，例如，使用T1强调图像。并且，解析功能15b通过将在形态图像上分区的各脑功能定位区域还应用于其他解析对象的图像，由此将各图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域。

并且，解析功能15b按照皮质区域的每个最小单位即每个脑回进行纹理分析，并基于其解析结果，对每个脑回设定关注度。此时，例如，与DSAM同样，对于关注度设定反映了P值的排名值“0”～“4”。

并且，解析功能15b按照皮质区域的每个最小单位即每个脑回，对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行解析，并基于其解析结果，对每个脑回设定关注度。此时，例如，与DSAM同样，对于关注度设定反映了P值的排名值“0”～“4”。

确定功能15c基于与被检体的图像相关的解析结果、以及对脑内的多个区域分别设定的关注度，确定对与脑内的多个区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵的探索开始位置。

例如，确定功能15c基于与被检体的图像相关的解析结果、以及对多个脑功能定位区域分别设定的关注度，确定对与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵的探索开始位置。具体地说，确定功能15c使用对多个脑功能定位区域分别设定了诊断目的、对应于疾患的关注度的DSAM，确定AFM、CFM及PFM的探索开始位置。

在此，确定功能15c在通过设定功能15a受理的诊断目的为确诊的情况下，使用由存储电路11存储的表示确诊用的DSAM的信息中、表示与由操作者指定的疾患相对应的DSAM的信息。另一方面，确定功能15c在通过设定功能15a受理的诊断目的为筛查的情况下，使用由存储电路11存储的表示筛查用的DSAM的信息。

此外，确定功能15c使用通过解析功能15b进行的纹理分析的解析结果，确定探索开始位置。此外，确定功能15c进一步使用通过解析功能15b进行的、对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行了解析的解析结果，确定探索开始位置。在此，通过确定功能15c确定为探索开始位置的单元，表示成为病变候补的脑回或者神经纤维束。

图13是表示通过第一实施方式的确定功能15c进行的探索开始位置的确定的一个例子的图。例如，如图13所示，确定功能15c根据DSAM60、纹理分析的解析结果71、以及解析与正常脑的不同而得的解析结果72，从多个单元“g1”～“g20”及“f1”～“f8”中确定作为探索开始位置的脑回的单元及神经纤维束的单元。此外，在图13中，对于DSAM60，仅示出脑回的单元及关注度的单元。此外，在图13中示出了多个单元“g1”～“g20”所示的多个脑回73中、单元“g3”所示的脑回被选择为探索开始位置的情况的例子。

例如，确定功能15c将在DSAM60、解析结果71及解析结果72之中的至少一个中关注度为“2”以上的单元，确定为探索开始位置。例如，在图13所示的例子中，单元“g1”～“g5”、“g9”～“g11”、“g13”、“g15”、“g16”、“g18”及“g19”、单元“f1”～“f3”被确定为探索开始位置。在此，在使用筛查用的DSAM的情况下，在对全部脑回及神经纤维束的单元设定了相同的关注度时，全部脑回及神经纤维束的单元被确定为探索开始位置。

此外，在此，确定功能15c将关注度为“2”以上的脑回及神经纤维束的单元确定为探索开始位置，但关注度的阈值并不限定于此。例如，确定功能15c也可以将关注度大于“0”的脑回及神经纤维束的单元确定为探索开始位置。在此，例如，确定功能15c也可以根据来自操作者的指示来改变关注度的阈值。

此外，在此，说明了确定功能15c将在DSAM60、纹理分析的解析结果71及解析与正常脑的不同而得的解析结果72之中的至少一个中关注度为阈值以上的单元确定为探索开始位置的情况的例子，但实施方式并不限定于此。

例如，确定功能15c也可以为，按照每个脑回，计算对DSAM60、解析结果71及解析结果72设定的关注度的统计值，将计算出的统计值为规定的阈值以上的单元确定为探索开始位置。例如，确定功能15c为，作为统计值，对平均值、加法值、乘法值等进行计算。此外，例如，确定功能15c也可以为，进行对DSAM60、解析结果71及解析结果72各自的关注度以规定的比例附加权重的加权加法，由此将加权后的关注度的加法值计算为统计值。

此外，例如，确定功能15c也可以为，不使用DSAM60、解析结果71及解析结果72的全部来确定探索开始位置，而使用任1个或者2个来确定探索开始位置。在该情况下，例如，确定功能15c经由输入电路9，受理对DSAM60、纹理分析的解析结果71及解析与正常脑的不同而得的解析结果72中的任一个或者2个进行选择的操作，基于由操作者选择的结果的关注度，确定探索开始位置。

此外，例如，确定功能15c也可以为，不使用DSAM60、解析结果71及解析结果72来确定探索开始位置，而将与由操作者指定的脑回对应的单元确定为探索开始位置。

此外，例如，确定功能15c也可以为，根据与通过纹理分析及体积计算而得到的多个种类的参数相关的解析结果、以及解析与多个种类的参数相关的与正常脑的不同而得的解析结果，来确定探索开始位置。

图14是表示第一实施方式的通过确定功能15c进行的探索开始位置的确定的其他例子的图。例如，如图14所示，确定功能15c基于DSAM160、纹理分析及体积计算的解析结果171、以及解析与正常脑的不同而得的解析结果172，从多个单元“g1”～“g14”中确定成为探索开始位置的脑回的单元及神经纤维束的单元。此外，在图14中示出了DSAM160包含表示脑回的单元“g1”～“g14”的情况的例子。此外，在图14中示出了纹理分析及体积计算的解析结果171及解析与正常脑的不同而得的解析结果172分别包含与多个种类的参数(feature 1～feature n)相关的解析结果的情况的例子。

例如，确定功能15c对于解析结果171中包含的多个种类的参数，按照每个脑回计算关注度的平均值。然后，确定功能15c确定所计算出的关注度的平均值超过规定的阈值的脑回的单元。例如，在图13所示的例子中，在与单元“g4”的脑回相关的关注度的平均值超过阈值的情况下，确定功能15c将单元“g4”确定为探索开始位置的候补。

然后，确定功能15c参照DSAM160，对于确定为探索开始位置的候补的单元，判别根据解析结果171计算出的关注度的平均值是否为对DSAM160设定的关注度以上。在此，在根据解析结果171计算出的关注度的平均值为对DSAM160设定的关注度以上的情况下，确定功能15c将该单元确定为探索开始位置。另一方面，在根据解析结果171计算出的关注度的平均值低于对DSAM160设定的关注度的情况下，确定功能15c将该单元从探索开始位置的候补中排除。例如，在图13所示的例子中，对于单元“g4”，在根据解析结果171计算出的关注度的平均值为对DSAM160设定的关注度“4”以上的情况下，确定功能15c将单元“g4”确定为探索开始位置。

此外，例如，确定功能15c也可以为，在DSAM160的基础上，还使用解析与正常脑的不同而得的解析结果172，来确定探索开始位置。在该情况下，例如，确定功能15c对于解析结果172中包含的多个种类的参数，按照每个脑回来计算关注度的平均值。然后，确定功能15c对于确定为探索开始位置的候补的单元，在根据解析结果171计算出的关注度的平均值为对DSAM160设定的关注度以上、且为根据解析结果172计算出的关注度的平均值以上的情况下，将该单元确定为探索开始位置的候补。另一方面，在根据解析结果171计算出的关注度的平均值小于对DSAM160设定的关注度、或者小于根据解析结果172计算出的关注度的平均值的情况下，确定功能15c将该单元从探索开始位置的候补中排除。

然后，例如，如图13所示，确定功能15c生成对DSAM160中包含的多个单元进行列举的表173。然后，确定功能15c在所生成的表173中，对于确定为探索开始位置的单元设定标签“1”，对于未确定为探索开始位置的单元设定标签“0”。

此外，在此处说明的例子中，说明了确定功能15c对于多个种类的参数、按照每个脑回来计算关注度的平均值的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，确定功能15c对于多个种类的参数，按照每个脑回，可以计算关注度的加法值，也可以计算乘法值。此外，例如，确定功能15c也可以为，对于多个种类的参数，进行以规定的比例对各参数附加权重的加权加法，由此按照每个参数来计算被加权了的关注度的加法值。此外，在这些情况下，DSAM160也以同样的基准来设定关注度。

返回图1的说明，探索功能15d使用通过确定功能15c确定的探索开始位置对矩阵进行探索。具体地说，探索功能15d参照由存储电路11存储的表示AFM、CFM及PFM的信息，使用通过确定功能15c确定为探索开始位置的脑回及神经纤维束的单元对各矩阵进行探索。

图15～19是表示第一实施方式的通过确定功能15c进行的矩阵的探索的一个例子的图。此外，在此，说明通过探索功能15d将单元“g3”、单元“f2”及“f4”确定为探索开始位置的情况的例子。

例如，如图15所示，探索功能15d在AFM30中，将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”中、通过确定功能15c确定的单元“g3”作为探索开始位置进行探索。由此，例如，在图15所示的例子中，在脑的相同半球，作为与单元“g3”所示的脑回具有连接关系的白质区域及脑回，能够得到单元33及34所示的白质区域、以及单元“g9”及“g12”所示的脑回。

此外，例如，如图16所示，探索功能15d在CFM40中，将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”中、通过确定功能15c确定的单元“g3”作为探索开始位置进行探索。由此，例如，在图16所示的例子中，在脑的相反侧的半球，作为与单元“g3”所示的脑回具有连接关系的白质区域及脑回，能够得到单元43及44所示的白质区域、以及单元“g3”及“g9”所示的脑回。

此外，例如，如图17所示，探索功能15d在PFM50中，将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”中、通过确定功能15c确定的单元“g3”作为探索开始位置进行探索。由此，例如，在图17所示的例子中，作为与单元“g3”所示的脑回具有连接关系的白质区域及器官系统，能够得到单元52所示的白质区域及器官系统。例如，探索功能15d为，作为与单元“g3”所示的脑回具有连接关系的器官系统，对由“sensor2”所示的感觉器官进行检测。此时，通过参照赋予给单元52的信息，还能够检测所确定的白质区域中包含的神经纤维束是离心性还是向心性。

此外，例如，如图18的左侧所示，探索功能15d在AFM30中，将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”中、通过确定功能15c确定的单元“f2”作为探索开始位置进行探索。由此，例如，在图18所示的例子中，确定出对包含单元“f2”所示的神经纤维束的白质区域进行表示的单元33。然后，其结果，在脑的相同半球，作为通过单元“f2”所示的神经纤维束连接的脑回，能够得到配置于横轴的单元“g3”所示的脑回、以及配置于纵轴的单元“g9”所示的脑回。

同样，例如，如图18的右侧所示，探索功能15d在CFM40中，将沿着横轴排列的单元“g1”～“g20”中、通过确定功能15c确定的单元“f4”作为探索开始位置进行探索。由此，例如，在图18所示的例子中，确定出对包含单元“f4”所示的神经纤维束的白质区域进行表示的单元44。然后，其结果，作为通过单元“f4”所示的神经纤维束连接的脑回，能够得到配置于横轴的单元“g3”所示的左半球的脑回、以及配置于纵轴的单元“g9”所示的右半球的脑回。

此外，确定功能15c也可以为，使用各矩阵的探索结果来进一步对矩阵进行探索。例如，如图19所示，探索功能15d如图15所示那样对AFM30进行了探索，结果，作为与单元“g3”所示的脑回具有连接关系的脑回，得到了单元“g9”所示的脑回，之后，进一步将探索过的单元“g9”作为探索开始位置对PFM50进行探索。由此，例如，在图19所示的例子中，作为与单元“g9”所示的脑回具有连接关系的白质区域及器官系统，能够得到单元53所示的白质区域及器官系统。此时，通过参照赋予给单元53的信息，还能够检测所确定的白质区域中包含的神经纤维束是离心性的神经纤维束还是向心性的神经纤维束。

此外，在此，说明了通过探索功能15d将单元“g3”、单元“f2”及“f4”确定为探索开始位置的情况的例子，但是探索功能15d也可以对于通过确定功能15c确定的全部脑回及神经纤维束，将各脑回及各神经纤维束作为探索开始位置进行AFM、CFM及PFM的探索。

根据这样的构成，对于存在临床症状的患者、或者虽然无症状但是在病理学上表现出某种变化的患者候补，能够根据脑回的层级(level)对存在障碍的脑功能定位区域进行探索。

例如，将参照临床症状来提示病变候补的情况作为主要目的，能够进行“直接探索”和“间接探索”，该“直接探索”为，对与连结于与临床症状直接关联的感觉器官、运动器官的投射纤维相链接(link)的脑功能定位区域进行探索，该“间接探索”为，对与产生有病变的脑功能定位区域(Epi-center)连结的脆弱(vulnerable)的脑功能定位区域进行探索。

例举一个例子进行说明，例如，如图19所示，在通过确定功能15c将单元“g3”的脑回确定为病变候补的情况下，探索功能15d将单元“g3”作为探索开始位置对PFM50进行探索，由此能够确定出与单元“g3”的脑回连接的器官系统。如此，将对与确定为病变候补的脑回连接的器官系统进行探索称为“直接探索”。

另一方面，探索功能15d对AFM30进行探索，由此可知在单元“g3”的脑回连接有单元“g9”的脑回和单元“g12”的脑回。在此，例如，探索功能15d将单元“g9”作为探索开始位置对PFM50进行探索，由此能够确定出单元“g9”的脑回所连接的器官系统。如此，将对与确定为病变候补的脑回相连接的其他脑回所连接的器官系统进行探索称为“间接探索”。

此外，根据近年的研究，逐渐明确，在某个脑回产生了异常的情况下，与该脑回处于连接关系的其他脑回也产生异常。

对此，根据上述构成，例如，如图19所示的例子那样，即使在由于关注度较低而单元“g9”的脑回未被确定为病变候补的情况下，通过对单元“g3”的脑回进行间接探索，也能够确定与单元“g9”的脑回连接的器官系统。由此，在实际的患者中，只要确认了在从单元“g3”的脑回通过间接探索确定出的器官系统出现了临床症状，就能够推断出由于单元“g3”的脑回的影响而在单元“g9”的脑回也产生异常。由此，能够防止漏诊单元“g9”的脑回的异常。

返回图1的说明，显示控制功能15e进行控制，使得显示通过探索功能15d进行的矩阵的探索结果。

例如，显示控制功能15e将通过探索功能15d进行的矩阵的探索结果显示于显示器10。

在本实施方式中，显示控制功能15e进行控制，使得作为矩阵的探索结果，显示对与脑内的多个区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵。在此，显示控制功能15e进行控制，使得基于对脑内的多个区域分别设定的关注度，将矩阵中沿着第一轴排列的多个区域缩限为一部分区域而显示。

例如，显示控制功能15e为，作为矩阵的探索结果，将对与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵显示于显示器10。在此，显示控制功能15e基于对多个脑功能定位区域分别设定的关注度，将矩阵中沿着横轴排列的多个脑功能定位区域缩限为一部分脑功能定位区域而显示。

具体地说，显示控制功能15e使显示器10显示将表示一部分脑功能定位区域的信息沿着横轴排列、且将对与沿着横轴排列的一部分脑功能定位区域之间具有连接关系的脑功能定位区域进行表示的信息沿着纵轴排列的矩阵。

在本实施方式中，显示控制功能15e显示将在AFM、CFM或者PFM中沿着横轴排列的多个脑回及神经纤维束的单元中、通过确定功能15c确定为探索开始位置的脑回及神经纤维束的单元沿着横轴排列的矩阵。此时，显示控制功能15e将通过基于探索功能15d的探索而得到的白质区域及脑回的单元沿着纵轴排列。

即，显示控制功能15e分别沿着横轴及纵轴对AFM、CFM或者PFM的内容进行缩限而显示。此外，在此，说明了显示AFM的情况的例子，但是在显示CFM及PFM的情况下，也能够以同样的顺序显示将内容缩限了的矩阵。

图20是表示第一实施方式的通过显示控制功能15e进行的矩阵的显示的一个例子的图。此外，图20在左下表示DSAM的一个例子，在左上表示AFM的一个例子。此外，图20示出了通过确定功能15c将单元“g4”、“g8”～“g11”及“g16”～“g19”分别确定为探索开始位置的情况的例子。此外，图20示出了作为通过探索功能15d而得到了沿着纵轴的单元“g11”、“g13”、“g14”及“g16”～“g20”来作为探索结果的情况的例子。

在该情况下，显示控制功能15e例如如图20的右上所示，将沿着横轴排列单元“g4”、“g8”～“g11”及“g16”～“g19”、沿着纵轴排列单元“g11”、“g13”、“g14”及“g16”～“g20”、并配置了与这些分别对应的白质区域的单元的矩阵80显示于显示器10。

此外，此时，显示控制功能15e沿着横轴及纵轴，将表示脑功能定位区域的信息、以及对脑功能定位区域所属的功能上或者解剖学上的分类进行表示的信息分层地进行显示。

图21是表示第一实施方式的通过显示控制功能15e进行的矩阵的详细显示的一个例子的图。例如，如图21所示，显示控制功能15e在横轴及纵轴各自中，将表示将脑回的种类阶段性地分类的分层构造单元，显示于表示脑回的单元的外侧。例如，显示控制功能15e从与脑回的单元接近的一侧起，依次显示表示脑回的小分类的“sr1”的单元、表示脑回的中分类的“r1”、“region2”及“region3”的单元、以及表示脑回的大分类的“left hemisphere”的单元。

此时，显示控制功能15e也可以为，例如，如图21所示的“r1”、“sr1”那样，将表示分层构造的单元以略称显示。在此，“r1”是“region1”的略称的一个例子，“sr1”是“sub-regioin1”的略称的例子。此外，显示控制功能15e也可以根据来自操作者的指示来切换表示分层构造的信息的显示/非显示。

并且，显示控制功能15e根据对显示器10所显示的脑功能定位区域进行选择的操作，将所选择的脑功能定位区域的图像显示于显示器10。此时，显示控制功能15e将脑功能定位区域的图像放大而显示于显示器10。此外，显示控制功能15e将在矩阵80中沿着横轴排列的一部分脑功能定位区域的图像、以及与该一部分脑功能定位区域之间具有连接关系的脑功能定位区域的图像，并列显示于显示器10。

如此，通过对缩限了内容的矩阵进行显示，由此能够使关注度较高的脑功能定位区域更明了。例如，在阿尔茨海默病的情况下，通过显示缩限为对记忆功能、情绪功能进行表示的神经回路的AFM，能够将临床症状与脑功能定位区域容易地建立对应。

图22是表示第一实施方式的通过显示控制功能15e进行的矩阵及图像的显示的一个例子的图。例如，如图22所示，显示控制功能15e将缩限后的矩阵80显示于显示器10。此外，在图22中省略了图示，但在缩限后的矩阵80中，如图21所示，进一步附加地显示有对将脑回的种类阶段性地分类了的分层构造进行表示的单元。

在此，显示控制功能15e作为参照图像而显示脑整体的图像。例如，显示控制功能15e显示脑整体的MP-RAGE(Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo)图像91、脑整体的QBI(Q-Ball Imaging)图像92、以及脑整体的T2强调(T2Weighted)图像93。此外，作为参照图像而显示的图像不限定于MP-RAGE图像、QBI图像及T2W图像。例如，显示控制功能15e也可以将由操作者指定的图像显示为参照图像。

然后，显示控制功能15e经由输入电路9从操作者受理对矩阵80中包含的脑回的单元或者白质区域的单元进行选择的操作。然后，显示控制功能15e在矩阵80中配置于横轴的脑回的单元被选择的情况下，将所选择的脑回的图像放大显示。例如，如图22所示，显示控制功能15e在矩阵80中配置于横轴的单元“g8”被选择的情况下，将单元“g8”所示的脑回的MPR图像94放大显示。

并且，显示控制功能15e在对所选择的脑回的图像进行显示的同时，将与所选择的单元所示的脑回相连接的白质区域的图像放大显示。例如，如图22所示，显示控制功能15e在矩阵80中配置于横轴的单元“g8”被选择的情况下，对于与单元“g8”所示的脑回相连接的2个白质区域，显示其分别包含的神经纤维束的DTT图像95及96。

并且，显示控制功能15e在对所选择的脑回的图像进行显示的同时，将与所选择的脑回相连接的脑回的图像放大显示。例如，如图22所示，显示控制功能15e在矩阵80中配置于横轴的单元“g8”被选择的情况下，将与单元“g8”所示的脑回相连接的、单元“g13”所示的脑回的MPR图像97、以及单元“g14”所示的脑回的MPR图像98分别放大显示。

此外，在图22中示出了显示控制功能15e将脑整体的MP-RAGE图像91、脑整体的HARDI图像92、脑整体的T2W图像93、MPR图像94、DTT图像95及96、MPR图像97及98并列显示的情况的例子，但是图像的显示方法并不限定于此。例如，显示控制功能15e也可以根据来自操作者的指示来将各图像切换地显示。

此外，显示控制功能15e对于MPR图像94、97及98，可以显示正交的3截面即轴向(axial)截面、径向(sagittal)截面及冠状(coronal)截面中的预先决定的截面的图像，也可以显示由操作者指定的截面的图像。

并且，显示控制功能15e将表示多个脑功能定位区域的图像显示于显示器10，根据从该图像上显示的脑功能定位区域中选择特定的脑功能定位区域的操作，对矩阵80中排列的多个脑功能定位区域中的、所选择的脑功能定位区域进行强调显示。例如，显示控制功能15e在对所选择的脑回的图像进行显示的同时，显示对与所选择的脑回相连接的脑回的区域进行表示的三维图像99。

图23是表示第一实施方式的通过显示控制功能15e显示的三维图像的一个例子的图。例如，如图23所示，显示控制功能15e对通过体绘制(volume rendering)等生成的脑的三维图像99进行显示。然后，显示控制功能15e在三维图像99上，显示对与所选择的脑回“g8”相连接的脑回“g13”进行表示的区域99a、以及表示脑回“g14”的区域99b。此外，显示控制功能15e在三维图像99上，显示对与所选择的脑回“g8”相连接的白质区域中包含的神经纤维束进行表示的DTT图像99c。

在此，显示控制功能15e经由输入电路9，从操作者受理从三维图像99上所显示的脑回的区域中选择特定区域的操作。然后，显示控制功能15e为，在三维图像99上选择了脑回的区域的情况下，在矩阵80中对与所选择的区域对应的脑回的单元进行强调显示。

此外，显示控制功能15e经由输入电路9，从操作者受理从三维图像99上所显示的神经纤维束中选择确定的神经纤维束的操作。然后，显示控制功能15e在三维图像99上选择了神经纤维束的情况下，在矩阵80中对与所选择的神经纤维束对应的白质区域的单元进行强调显示。

以上，对处理电路15具有的各处理功能进行了说明。在此，例如，上述各处理功能以能够由计算机(computer)执行的程序(program)的形态存储于存储电路11。处理电路15从存储电路11读出各程序，并执行所读出的各程序，由此实现与各程序对应的处理功能。换言之，读出了各程序的状态下的处理电路15具有图1所示的各处理功能。

此外，在图1中，说明了通过单一的处理电路15来实现各处理功能的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，处理电路15也可以为，将多个独立的处理器组合而构成，通过各处理器执行各程序来实现各处理功能。此外，处理电路15具有的各处理功能，也可以适当地分散或者整合于单一或者多个处理电路而实现。

图24是表示第一实施方式的由MRI装置100进行的处理的流程的流程图。例如，如图24所示，在本实施方式的MRI装置100中，首先，设定功能15a从操作者受理诊断目的及诊断对象的疾患(步骤(step)S101)。此外，设定功能15a设定用于对预先根据诊断目的及疾患而决定的解析对象的图像进行收集的摄像条件(步骤S102)。

然后，执行功能13a及图像生成功能14a执行摄像(步骤S103)。具体地说，执行功能13a基于通过设定功能15a生成的序列执行数据，对用于生成解析对象的图像的MR信号数据进行收集。此外，图像生成功能14a基于所收集的MR信号数据来生成解析对象的图像。

接着，解析功能15b将通过图像生成功能14a生成的解析对象的图像显示于显示器10(步骤S104)。由此，能够使操作者确认所生成的图像作为解析对象是否存在问题。

在此，解析功能15b在经由输入电路9从操作者受理了不认同解析对象的图像的含义的输入的情况下(步骤S105，否)，对设定功能15a进行控制，以重新设定摄像条件。此时，例如，设定功能15a从操作者受理重新设定摄像条件的操作，并基于重新设定的摄像条件，使执行功能13a及图像生成功能14a重新执行摄像。然后，解析功能15b将所摄像的图像作为解析对象的图像重新显示于显示器10。

然后，解析功能15b在经由输入电路9从操作者受理了认同解析对象的图像的含义的输入的情况下(步骤S105，是)，进行解析对象的图像的图像解析。首先，解析功能15b将解析对象的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域(步骤S106)。然后，解析功能15b按照所分割的每个区域，进行纹理分析，并且，对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行解析(步骤S107)。

接着，确定功能15c确定矩阵的探索开始位置(步骤S108)。具体地说，确定功能15c使用DSAM来确定AFM、CFM及PFM的探索开始位置。此时，确定功能15c在从操作者受理的诊断目的为确诊的情况下，使用确诊用的DSAM来确定探索开始位置，在从操作者受理的诊断目的为筛查的情况下，使用筛查用的DSAM来确定探索开始位置。

接着，探索功能15d使用所确定的探索开始位置对矩阵进行探索(步骤S109)。具体地说，探索功能15d使用通过确定功能15c确定的探索开始位置，对AFM、CFM及PFM进行探索。

接着，显示控制功能15e对脑功能定位区域被缩限后的矩阵进行显示(步骤S110)。然后，显示控制功能15e在由操作者选择了矩阵的单元的情况下(步骤S111，是)，将与所选择的单元对应的图像显示于显示器10(步骤S112)。

如此，在本实施方式中，在将图像解析的结果作为起点，而从DSAM确定出异常候补区域的似然性的基础上，探索作为与该异常候补区域相关的异常候补区域的神经纤维束及脑回，并显示探索结果。

此外，上述各步骤中的步骤S101及S102例如通过处理电路15将与设定功能15a对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。此外，步骤S103例如通过处理电路13将与执行功能13a对应的规定的程序从存储电路11调出并执行、处理电路14将与图像生成功能14a对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。

此外，步骤S104～S107例如如下地实现：处理电路15将与解析功能15b对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。此外，步骤S108例如通过处理电路15将与确定功能15c对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。此外，步骤S109例如通过处理电路15将与探索功能15d对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。此外，步骤S110～S112例如通过处理电路15将与显示控制功能15e对应的规定的程序从存储电路11调出并执行而实现。

如上所述，根据第一实施方式，将脑功能定位区域间以及与器官系统之间的连接路径即神经纤维束按照不同功能进行划分，由此制作出作为应诊断的障碍区域而划分了皮质区域和白质区域的矩阵(AFM、CFM、PFM)。并且，制作出将以脑疾患单位对该疾患的病变的频发部位和其频发程度进行表示的值设定于皮质区域和白质区域各自的脑功能定位区域的矩阵(DSAM)。在此，制作出在确诊用和筛查用时为不同内容的DSAM。

然后，在根据诊断目的而设定了矩阵的基础上，被检体的图像中包含的脑的区域被分割为多个脑功能定位区域，对每个区域的图像进行解析。此外，参照通过解析而得到的解析值及DSAM，决定应关注的区域的优先度。此外，从AFM、CFM、PFM确定相关的脑回及白质区域，而进行图像分析及诊断判断。此外，蓄积对被检体进行摄像而得到的图像，根据与正常脑组织的对比来逐次更新与DSAM的频发部位相关的值，其精度提高。

由此，能够提供对于一般的脑神经放射线科或者内科医来说容易理解、使用了与诊断目的相对应的脑功能定位区域和与其区域间的连接相关的信息的框架。结果，能够提高一般的脑神经放射线科或者内科医的诊断能力，能够以脑功能定位区域的单位高效地检测异常部位。

此外，在第一实施方式中，提示了在按照不同功能划分的神经纤维束中作为应诊断的障碍区域而划分了皮质区域和白质区域的矩阵，此时，在DSAM中仅选择关注度较高的区域而显示。

由此，在与对于一般的脑神经放射线科或者内科医来说容易理解、使用了与诊断目的相对应的脑功能定位区域及与其区域间的连接相关的信息的框架相关的结构中，能够将其诊断信息容易理解地进行提示。结果，能够提高一般的脑神经放射线科或者内科医的诊断能力，能够以脑功能定位区域的单位对异常部位高效地进行探索及阅片。

在此，也能够想到，在以脑功能定位区域的单位进行图像解析的情况下，当将脑功能定位区域细分化时，图像解析需要时间。与此相对，第一实施方式的MRI装置100使用预先准备的对与脑功能定位区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵来显示解析结果，因此能够实时地提示解析结果。

此外，此处所述的实时是指实际的含义下的实时。即，此处所述的实时，意味着在从对图像进行摄像起到提示解析结果为止的时间非常短，例如在临床的场合中连续地进行患者的摄像的情况下，意味着被检者在摄像后处于检查室内的时间，并不一定意味着该时间为零。

根据以上所述，根据第一实施方式，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

此外，在上述第一实施方式中，显示缩限后的矩阵80的方法也能够适当地变更。例如，显示控制功能15e也可以在矩阵80上进一步显示与多个脑功能定位区域分别相关的图像的解析值。

图25～27是表示第一实施方式的显示控制功能15e的矩阵80的显示的其他例子的图。例如，如图25所示，显示控制功能15e对于通过由解析功能15b进行的图像分析而得到的解析值，根据解析值的大小来分配不同的颜色。然后，显示控制功能15e在显示矩阵80时，根据解析值对矩阵的要素即白质区域的单元及矩阵的轴要素即脑回的单元分别赋予颜色而进行显示。

此外，在该情况下，显示控制功能15e根据解析对象的图像的种类对矩阵80上所显示的解析值进行切换。例如，显示控制功能15e经由输入电路9从操作者受理对解析值的种类进行选择的操作。然后，显示控制功能15e基于与由操作者选择的解析值相对应的图像的解析结果，对矩阵80的显示进行切换。

此外，在此，设为根据解析值对白质区域的单元及脑回的单元赋予颜色而进行显示，但对解析值进行显示的方法并不限定于此。例如，可以通过根据解析值来改变浓度的灰度色标来显示各单元，也可以通过根据解析值而不同的花纹来显示各单元。

此外，例如，显示控制功能15e也可以在矩阵80上进一步显示从PFM得到的离心性或者向心性的信息。例如，如图26所示，显示控制功能15e在矩阵80的轴要素即脑回的单元附近，进一步显示用于显示离心性或者向心性的种类的单元81。然后，显示控制功能15e以不同颜色来显示处于与离心性的神经纤维束连接的脑回附近的单元81、以及处于与向心性的神经纤维束连接的脑回附近的单元81。或者，例如，如图27所示，显示控制功能15e也可以以不同颜色来显示与离心性的神经纤维束连接的脑回的单元的框、以及与向心性的神经纤维束连接的脑回的单元的框。

此外，在上述第一实施方式中，也可以进一步显示对从PFM得到的器官系统进行表示的信息。例如，显示控制功能15e与缩限后的矩阵80一起，在显示器10上显示对通过探索功能15d从PFM检测出的器官系统进行表示的信息。

图28是表示第一实施方式的通过显示控制功能15e进行的矩阵及图像的显示的其他例子的图。例如，如图28所示，显示控制功能15e除了在图22中所示的矩阵80及各图像之外，还在显示器10上显示对通过探索功能15d从PFM检测出的器官系统进行表示的信息191及192。此外，表示器官系统的信息191及192也可以仅显示任意一方。

例如，显示控制功能15e为，作为表示器官系统的信息191，如“sensor2”、“muscle5”那样，显示对感觉器官的种类、运动器官的种类进行表示的文本信息。此外，例如，显示控制功能15e为，作为表示器官系统的信息192，显示对被检体的体型进行表示的模型图像，并在该模型图像上能够识别地显示与通过探索功能15d检测出的器官系统相应的部分。例如，显示控制功能15e将表示该部分的位置的图表(graphic)193显示在模型图像上，或者使与该部分对应的模型图像上的部分194的显示方式(例如颜色、花纹等)与其他部分的显示方式不同。

(第二实施方式)

此外，在上述第一实施方式中，说明了显示控制功能15e作为AFM、CFM及PFM的探索结果、对脑功能定位区域被缩限后的矩阵进行显示的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，显示控制功能15e也可以基于预先根据规定的医疗信息而准备的DSAM，对脑功能定位区域被缩限后的矩阵进行显示。以下，将这样的情况的例子作为第二实施方式进行说明。

图29是表示第二实施方式的MRI装置150的构成例的图。例如，如图29所示，MRI装置150具备静磁场磁铁1、梯度磁场线圈2、梯度磁场电源3、发送线圈4、发送电路5、接收线圈6、接收电路7、诊视床8、输入电路9、显示器10、存储电路211、处理电路12～14及215。

此外，在本实施方式中，对于MRI装置150的构成，以与第一实施方式的MRI装置100的构成的不同点为中心进行说明，对于与图1所示的构成要素起到同样作用的构成要素赋予相同的符号，而省略详细的说明。

在这样的构成的基础上，本实施方式的MRI装置150被用于按照脑功能定位区域单位进行的脑的图像解析。

在本实施方式中，存储电路211与在第一实施方式中说明的存储电路11同样，存储表示对与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系进行表示的矩阵的信息。具体地说，存储电路211与在第一实施方式中说明的存储电路11同样，存储表示AFM、CFM、PFM及DSAM的信息。

此外，在本实施方式中，存储电路211存储表示在多个脑功能定位区域的各个中设定了与规定的医疗信息相对应的关注度的DSAM的信息。此外，此处所述的规定的医疗信息，例如是指神经症状、诊断目的、疾患等。此外，此处所述的神经症状，例如是指情绪、记忆等那样的脑的特定功能。

此外，例如，医疗信息也可以是脑的反馈回路。例如，在近年的研究中，对于阿尔茨海默病、帕金森病那样的疾患，研究可能产生障碍的脑功能定位区域的相关关系。这样的相关关系被称为脑的反馈回路。因此，也可以使用设定了与反馈回路相对应的关注度的DSAM。

即，本实施方式的MRI装置150不仅按照诊断目的来使用，还按照研究目的等来使用。

此外，在本实施方式中，处理电路215具有设定功能215a、解析功能215b及显示控制功能215e。此外，显示控制功能215e是权利要求书中的显示控制部的一个例子。

设定功能215a从操作者受理医疗信息。具体地说，设定功能215a经由输入电路9从操作者受理指定医疗信息的操作。例如，设定功能215a为，作为医疗信息，受理神经症状、诊断目的、疾患、反馈(feedback)回路的种类等。

然后，当由操作者指定了医疗信息时，设定功能215a设定用于对预先根据医疗信息决定的解析对象的图像进行收集的摄像条件。此外，设定功能215a基于所设定的摄像条件，生成用于对解析对象的图像进行收集的序列执行数据，并将所生成的序列执行数据向处理电路13发送。由此，通过处理电路13的执行功能13a，收集用于生成解析对象的图像的MR信号数据。此外，通过处理电路14的图像生成功能14a，基于所收集的MR信号数据来生成解析对象的图像。

解析功能215b将被检体的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域，并按照所分割的每个区域进行纹理分析。此外，解析功能215b按照所分割的每个区域对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行解析。此外，通过解析功能215b进行的处理，与在第一实施方式中说明的通过解析功能15b进行的处理同样，因此在此省略详细的说明。

显示控制功能215e基于对多个脑功能定位区域分别设定的关注度，将在矩阵中沿着横轴排列的多个脑功能定位区域缩限为一部分脑功能定位区域而显示。具体地说，显示控制功能215e将对一部分脑功能定位区域进行表示的信息沿着横轴排列、将对与沿着横轴排列的一部分脑功能定位区域之间具有连接关系的脑功能定位区域进行表示的信息沿着纵轴排列的矩阵显示于显示器10。

在本实施方式中，显示控制功能215e基于对DSAM设定的关注度，显示将多个脑功能定位区域缩限后的矩阵。具体地说，显示控制功能215e显示将在AFM、CFM或者PFM中沿着横轴排列的多个脑回及神经纤维束中的、在DSAM中关注度为“2”以上的脑回沿着横轴排列的矩阵。此时，显示控制功能215e将与在AFM、CFM或者PFM中沿着横轴排列的脑回连接的白质区域及脑回沿着纵轴排列。

由此，例如，如图20～22所示，显示缩限后的矩阵80。此外，在本实施例中，如图25～27所示，显示控制功能215e也可以进一步将与多个脑功能定位区域的各个相关的图像的解析值显示在矩阵80上。

图30是表示由第二实施方式的MRI装置150进行的处理的流程的流程图。例如，如图30所示，在本实施方式的MRI装置100中，首先，设定功能215a从操作者受理医疗信息(步骤S201)。此外，设定功能215a设定用于对预先根据医疗信息决定的解析对象的图像进行收集的摄像条件(步骤S202)。

然后，执行功能13a及图像生成功能14a执行摄像(步骤S203)。具体地说，执行功能13a基于通过设定功能15a生成的序列执行数据，对用于生成解析对象的图像的MR信号数据进行收集。此外，图像生成功能14a基于所收集的MR信号数据来生成解析对象的图像。

接着，解析功能215b将通过图像生成功能14a生成的解析对象的图像显示在显示器10上(步骤S204)。由此，能够使操作者确认所生成的图像作为解析对象是否没有问题。

在此，解析功能215b在经由输入电路9从操作者受理了不认可解析对象的图像的含义的输入的情况下(步骤S205，否)，以重新设定摄像条件的方式对设定功能215a进行控制。此时，例如，设定功能215a从操作者受理重新设定摄像条件的操作，并基于重新设定的摄像条件，使执行功能13a及图像生成功能14a重新执行摄像。然后，解析功能215b将所摄像的图像作为解析对象的图像重新显示于显示器10。

然后，解析功能215b在经由输入电路9从操作者受理了认可解析对象的图像的含义的输入的情况下(步骤S205，是)，进行解析对象的图像的图像解析。首先，解析功能215b将解析对象的图像中包含的脑的区域分割为多个脑功能定位区域(步骤S206)。然后，解析功能215b按照所分割的每个区域进行纹理分析，并且，对与规定的参数相关的与正常脑的不同进行解析(步骤S207)。

接着，显示控制功能215e基于对DSAM设定的关注度，显示将多个脑功能定位区域进行缩限了的矩阵(步骤S208)。然后，显示控制功能215e在由操作者选择了矩阵的单元的情况下(步骤S209，是)，将与所选择的单元对应的图像显示于显示器10(步骤S210)。

此外，在上述各步骤中，步骤S201及S202例如通过处理电路215将与设定功能215a对应的规定的程序从存储电路211调出并执行来实现。此外，步骤S203例如通过处理电路13将与执行功能13a对应的规定的程序从存储电路211调出并执行、处理电路14将与图像生成功能14a对应的规定的程序从存储电路211调出并执行来实现。

此外，步骤S204～S207例如通过处理电路215将与解析功能215b对应的规定的程序从存储电路211调出并执行来实现。此外，步骤S208～S210例如通过处理电路215将与显示控制功能215e对应的规定的程序从存储电路211调出并执行来实现。

如上述那样，在第二实施方式中，使用根据神经症状、诊断目的、疾患、反馈回路的种类等医疗信息而准备的DSAM，显示将脑功能定位区域进行缩限后的矩阵。

由此，不仅在诊断目的上、在研究目的等上，在将对于操作者来说容易理解且符合目的的脑功能定位区域及与该区域间的连接相关的信息加以使用的框架的相关结构中，也能够容易理解地提示其诊断信息。结果，能够以脑功能定位区域的单位对异常部位高效地进行探索及阅片。

由此，根据第二实施方式，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

此外，在上述第一及第二实施方式中，对MRI装置的实施方式进行了说明，但实施方式并不限定于此。例如，本申请公开的技术也能够应用于图像处理装置。以下，将使在第一实施方式中说明了的技术应用于图像处理装置的情况的例子作为第三实施方式进行说明，将使在第二实施方式中说明了的技术应用于图像处理装置的情况的例子作为第四实施方式进行说明。

(第三实施方式)

图31是表示第三实施方式的图像处理装置300的构成例的图。例如，如图31所示，本实施方式的图像处理装置300经由网络(network)400与MRI装置100、图像保管装置200连接。

MRI装置100利用磁共振现象来收集被检体的图像数据。具体地说，MRI装置100基于由操作者设定的摄像条件来执行各种摄像序列，由此从被检体收集磁共振数据。然后，MRI装置100对所收集的磁共振数据实施傅立叶转换处理等图像处理，由此生成二维或者三维的图像数据。

图像保管装置200保管由各种图像诊断装置收集的图像数据。具体地说，图像保管装置200经由网络400从MRI装置100取得图像数据，并使所取得的图像数据存储于设置在装置内或者装置外的存储电路。例如，图像保管装置200通过服务器(server)装置等的计算机设备来实现。

图像处理装置300对由各种图像诊断装置收集的图像数据进行处理。具体地说，图像处理装置300经由网络400从MRI装置100或者图像保管装置200取得图像数据，并使其存储于设置在装置内或者装置外的存储电路。此外，图像处理装置300对所取得的图像数据进行各种图像处理，并将进行图像处理之前或者进行了图像处理之后的图像数据显示于显示器等。例如，图像处理装置300通过工作站(workstation)等计算机设备来实现。

例如，如图31所示，图像处理装置300具有I/F(接口(interface))电路310、存储电路320、输入电路330、显示器340、以及处理电路350。

I/F电路310对在图像处理装置300与经由网络400连接的其他装置之间收发的各种数据的传送及通信进行控制。具体地说，I/F电路310与处理电路350连接，将从处理电路350输出的图像数据转换为基于规定的通信协议的形式，并向MRI装置100或者图像保管装置200发送。此外，I/F电路310将从MRI装置100或者图像保管装置200接收到的图像数据向处理电路350输出。例如，I/F电路310通过网卡(network card)、网络适配器(network adapter)、NIC(Network Interface Controller)等来实现。

存储电路320存储各种数据。具体地说，存储电路320与处理电路350连接，根据从处理电路350送出的命令，存储所输入的图像数据，或者将所存储的图像数据向处理电路350输出。例如，存储电路320通过RAM(Random Access Memory)、闪存等半导体存储器元件、硬盘、光盘等来实现。

输入电路330从操作者受理各种指示及各种信息的输入操作。具体地说，输入电路330与处理电路350连接，将从操作者受理的输入操作转换为电信号而向处理电路350输出。例如，输入电路330通过轨迹球、开关按钮、鼠标、键盘、触摸面板等来实现。

显示器340显示各种信息及各种图像。具体地说，显示器340与处理电路350连接，基于从处理电路350输出的图像数据，并以各种形式显示图像。例如，显示器340通过液晶监视器、CRT(Cathode Ray Tube)监视器、触摸面板等来实现。

处理电路350根据经由输入电路330从操作者受理的输入操作，对图像处理装置300所具有的各构成要素进行控制。具体地说，处理电路350使从I/F电路310输出的图像数据存储于存储电路320。此外，处理电路350使从存储电路320读出的图像数据显示于显示器340。例如，处理电路350通过处理器来实现。

在这样的构成的基础上，本实施方式的图像处理装置300例如用于以脑功能定位区域单位进行的脑的图像解析。

在本实施方式中，存储电路320与在第一实施方式中说明了的存储电路11同样，存储对表示与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系的矩阵进行表示的信息。具体地说，存储电路320与在第一实施方式中说明了的存储电路11同样，存储表示AFM、CFM、PFM及DSAM的信息。

此外，处理电路350具备设定功能351、解析功能352、确定功能353、探索功能354、以及显示控制功能355。此外，显示控制功能355是权利要求书中的显示控制部的一个例子。

设定功能351与在第一实施方式中说明了的设定功能15a同样，从操作者受理诊断目的及诊断对象的疾患。

解析功能352具有与在第一实施方式中说明了的解析功能15b同样的功能。但是，在第一实施方式中，解析功能15b使用通过图像生成功能14a生成的解析对象的图像来进行图像解析，与此相对，本实施例的解析功能352经由网络400从MRI装置100或者图像保管装置200取得解析对象的图像，而进行图像解析。

确定功能353具有与在第一实施方式中说明了的确定功能15c同样的功能。探索功能354具有与在第一实施方式中说明了的探索功能15d同样的功能。显示控制功能355具有与在第一实施方式中说明了的显示控制功能15e同样的功能。

此外，在本实施方式中，输入电路330、显示器340、存储电路320还具有在第一实施方式中说明了的输入电路9、显示器10、存储电路11所具有的功能。

以上，说明了处理电路350所具有的各处理功能。在此，例如，上述各处理功能以能够由计算机执行的程序的形态存储于存储电路320。处理电路350通过将各程序从存储电路320读出并执行所读出的各程序，由此实现与各程序对应的处理功能。换言之，读出了各程序的状态下的处理电路350具有图31所示的各处理功能。

此外，在图31中，说明了通过单一的处理电路350实现各处理功能的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，处理电路350也可以将多个独立的处理器组合而构成，通过各处理器执行各程序来实现各处理功能。此外，处理电路350所具有的各处理功能也可以适当地分散或者整合于单一或者多个处理电路来实现。

根据这样的构成，能够得到与第一实施方式同样的效果。由此，根据第三实施方式，与第一实施方式同样，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

(第四实施方式)

图32是表示第四实施方式的图像处理装置500的构成例的图。例如，如图32所示，本实施方式的图像处理装置500经由网络400与MRI装置100及图像保管装置200连接。此外，MRI装置100及图像保管装置200的构成与图31所示的构成相同，因此在此省略说明。

图像处理装置500对由各种图像诊断装置收集的图像数据进行处理。具体地说，图像处理装置500经由网络400从MRI装置100或者图像保管装置200取得图像数据，并使其存储于设置在装置内或者装置外的存储电路。此外，图像处理装置500对所取得的图像数据进行各种图像处理，并将进行图像处理之前或者进行了图像处理之后的图像数据显示于显示器等。例如，图像处理装置500通过工作站等计算机设备来实现。

例如，如图32所示，图像处理装置500具有I/F(接口)电路310、存储电路520、输入电路330、显示器340及处理电路550。

此外，在本实施方式中，关于图像处理装置500的构成，以与第三实施方式的图像处理装置300的构成的不同点为中心进行说明，对于与图31所示的构成要素起到同样的作用的构成要素赋予相同的符号，而省略详细的说明。

在这样的构成的基础上，本实施方式的图像处理装置500用于以脑功能定位区域单位进行的脑的图像解析。

在本实施方式中，存储电路520与在第二实施方式中说明了的存储电路211同样，存储对表示与多个脑功能定位区域相关的区域间的连接关系的矩阵进行表示的信息。具体地说，存储电路520与在第二实施方式中说明了的存储电路211同样，存储对AFM、CFM、PFM及DSAM进行表示的信息。

此外，处理电路550具备设定功能551、解析功能552、以及显示控制功能555。此外，显示控制功能555是权利要求书中的显示控制部的一个例子。

设定功能551与在第二实施方式中说明了的设定功能215a同样，从操作者受理医疗信息。

解析功能552具有与在第二实施方式中说明了的解析功能215b同样的功能。但是，在第二实施方式中，解析功能215b使用通过图像生成功能14a生成的解析对象的图像进行了图像解析，与此相对，本实施例的解析功能552经由网络400从MRI装置100或者图像保管装置200取得解析对象的图像，而进行图像解析。

显示控制功能555具有与在第二实施方式中说明的显示控制功能215e同样的功能。

以上，说明了处理电路550所具有的各处理功能。在此，例如，上述各处理功能，以能够由计算机执行的程序的形态存储于存储电路520。处理电路550通过将各程序从存储电路520读出并执行所读出的各程序，由此实现与各程序对应的处理功能。换言之，读出了各程序的状态下的处理电路550具有图32所示的各处理功能。

此外，在图32中，说明了通过单一的处理电路550来实现各处理功能的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，处理电路550也可以将多个独立的处理器组合而构成，并通过各处理器执行各程序来实现各处理功能。此外，处理电路550所具有的各处理功能也可以适当地分散或者整合于单一或者多个处理电路而实现。

根据这样的构成，能够得到与第二实施方式同样的效果。由此，根据第四实施方式，与第二实施方式同样，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

此外，在上述第三及第四实施方式中，说明了图像处理装置在自装置所具备的显示器上显示矩阵、图像的情况的例子，但实施方式并不限定于此。例如，图像处理装置也可以向经由网络400连接的图像显示装置输出矩阵、图像。

近年来，还存在如下情况：以使操作者所使用的客户端(client)装置执行所需最小限度的处理、使大部分处理由服务器装置执行的瘦客户端(Thin Client)的形态来构筑图像处理系统。例如，在这样的图像处理系统中，服务器装置也可以具有在第三或者第四实施方式中说明了的图像处理装置的功能，客户端装置也可以进行矩阵、图像的显示。

此外，在上述各实施方式中使用的“处理器”这个用语，例如，意味着CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)或者面向特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit：ASIC)、可编程逻辑器件(例如，单纯可编程逻辑器件(Simple Programmable Logic Device：SPLD)、复合可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device：CPLD)、以及场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array：FPGA))等电路。在此，也可以构成为，代替在存储电路中保存程序，而在处理器的电路内直接设置程序。在该情况下，处理器通过将设置在电路内的程序读出并执行来实现功能。此外，本实施方式的各处理器，并不局限于按照每个处理器构成为单一的电路的情况，也可以将多个独立的电路组合而构成为一个处理器，并实现其功能。

根据以上说明了的至少一个实施方式，能够对与脑内的多个区域相关的图像解析进行支援。

对本发明的几个实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为例子提示的，不意图限定发明的范围。这些实施方式能够以其他各种方式来实施，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、其应变包含于发明的范围、主旨，同样包含于权利要求书记载的发明及其等同的范围。