专利名称：：图像处理装置、图像处理方法、以及磁共振成像装置的制作方法
技术领域：
：实施方式涉及图像处理装置、图像处理方法、以及磁共振成像(imaging)装置。
背景技术：
：目前，在磁共振成像的图像处理领域，被知道有吉布斯(Gibbs)的环状伪影(ringingartifacts)。由于环状伪影是由于数据(data)的截断(truncation)而发生的，因此，也被称为截断伪影(truncationartifacts)等。现有技术文献专利文献专利文献I:美国专利第5001429号说明书专利文献2:美国专利第5285157号说明书专利文献3:美国专利第5345173号说明书专利文献4:美国专利第5602934号说明书
发明内容本发明要解决的问题在于，提供一种能够提高画质的图像处理装置、图像处理方法、以及磁共振成像装置。实施方式涉及的图像处理装置具备低通滤波器(filter)应用部、带通滤波器应用部、高通滤波器应用部、边缘掩膜(edgemask)生成部、合成部。上述低通滤波器应用部对于通过磁共振成像取得的、与原始(original)图像对应的k空间或者图像空间的数据，应用低通滤波器。上述带通滤波器应用部对于上述数据，应用带通滤波器。上述高通滤波器应用部对于上述数据，应用高通滤波器。上述边缘掩膜生成部根据应用了上述带通滤波器而得的数据，生成提取出上述原始图像内的对象物的边缘的边缘掩膜。上述合成部使用应用了上述高通滤波器而得的数据进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了上述掩膜处理的数据与应用了上述低通滤波器而得的数据进行合成处理。起到能够提高画质的效果。图I是实施方式涉及的MRI(MagneticResonanceImaging)系统(system)的高级(high-level)框(block)图。实施方式涉及的MRI系统通过取得MRI数据,并对于取得的MRI数据进行滤波处理，从而强调重建图像内的边缘(edge)以及细节，同时减少吉布斯的环状伪影。图2是实施方式涉及的滤波处理的概略图。图3是适合实施方式的计算机(computer)程序(program)代码(code)结构的概略图。在实施方式中，至少一个数据处理器(processor)处理存储于存储部的、至少一个数据阵列(dataarray)。符号说明8电极9被检体10台架11被检体台12静磁场B。磁铁14Gx、Gy、Gz倾斜磁场线圈组16RF线圈总成18成像体20系统构成要素22MRI系统控制部24显示部26键盘/鼠标28打印机30MRI序列控制部32Gx、Gy、Gz倾斜磁场线圈驱动器34RF发送部36发送/接收开关38MRI数据取得程序代码结构40RF接收部42MRI数据处理部(微处理器、1/0、存储部)44图像重建程序代码结构46MR图像存储部50程序/数据存储部(为了削减环状伪影以及噪音伪影的双方或一方，同时强调重建后的图像的边缘以及其他的细节，存储用于在k空间将取得的MRI数据进行滤波处理的程序代码结构)具体实施例方式以下，说明实施方式涉及的图像处理装置、图像处理方法、以及磁共振成像装置(以下，适当地称为“MRI系统”)。图I是表示实施方式涉及的MRI系统的高级框图。图I所示的MRI系统包含台架10(由概略截面示出)以及相互连接并发挥作用的各种的关联系统构成要素20。至少台架10通常被配置于屏蔽(shield)室(room)内。图I所示的一个MRI系统形状包含静磁场B。磁体12、Gx>Gy、以及Gz倾斜磁场线圈(coil)组(set)14、以及RF线圈总成(assembly)16的大致同轴圆筒状的配置。沿着该圆筒状的要素阵列的水平轴线，存在以实质上包围通过被检体台(table)11支承的被检体9的头部的方式示出的成像体(volume)18。MRI系统控制部22具备与显示部24、键盘(keyboard)/鼠标(mouse)26、以及打印机(printer)28相连接的输入/输出端口(port)。当然,显示部24也可以是如还具备控制输入那样的具有多样性的触摸屏(touchscreen)。MRI系统控制部22与MRI序列(sequence)控制部30接口(interface)连接。MRI序列控制部30控制Gx、Gy、以及Gz倾斜磁场线圈驱动器(driver)32和RF发送部34以及发送/接收开关(swich)36(在同一RF线圈被用于发送以及接收双方时)。对于本领域的人员而言不言而喻，通过在被检体的身体上粘贴一个以上的适合的电极8，能够对MRI序列控制部30输出心电图(ECG(electrocardiogram))信号以及末梢脉搏波同步信号的一方或者双方。为了使用将特定的数据取得序列参数(parameter)进行定义的操作者输入以及系统输入的一方或者双方生成MR图像，MRI序列控制部30也访问(access)用于执行MRI数据取得序列的最优的程序代码结构38。MRI系统的系统构成要素20为了能够制成用于向显示部24发送的处理完成图像数据，包含对数据处理部42供给输入的RF接收部40。MRI数据处理部42还构成为能够访·问(例如，为了存储由按照实施方式以及图像重建程序代码结构44的过程(process)而得到的MR图像数据以及中间结果数据的一方或者双方)图像重建程序代码结构44以及MR图像存储部46。另外，在图I中，示出MRI系统程序/数据存储部50的一般化的图。在该MRI系统程序/数据存储部50中，所存储的程序代码结构(例如，为了强调被重建的图像的边缘以及其他的细节，同时削减环状伪影以及其他的伪影的一方或者双方，为了在k空间将所取得的MRI数据进行滤波处理)，被存储于能够访问MRI系统的许多数据处理构成要素的计算机可读的存储介质中。对于本领域的技术人员而言不言而喻，也可以将MRI系统程序/数据存储部50分割成正常运转时即刻需要那样存储的程序代码结构的系统20的处理计算机中的各种计算机，且将至少一部分直接地连结(即，代替普通地存储于MRI系统控制部22，或直接地连结)。实际上，对于本领域的技术人员而言不言而喻，图I是将为了能够执行本说明书中后述的实施方式而增加了若干变更的一般的MRI系统非常高度地简化了的图。系统的构成要素能够分割成各种逻辑的集合的“方框(box)”，通常，包含多个数字信号处理器(DigitalSignalProcessor:DSP)、微(micro)处理器、面向特殊用途的处理电路(例如，高速A/D转换、高速傅里叶(Fourier)转换、阵列处理用等)。通常，如果发生各时钟周期(或者规定数的时钟(clock)周期(cycle))，则这些处理装置分别是物理数据处理电路从某个物理状态进入另一物理状态的时钟动作型的“状态机器(statemachine)”。在动作中，不但处理电路(例如，CPU(CentralProcessingUnit)、寄存器(register)、缓冲器(buffer)、计算单元(unit)等)的物理状态渐进地从某个时钟周期向另一时钟周期变化，被连结的数据存储介质(例如，磁性存储介质的位存储部)的物理状态也在那样的系统动作中从某个状态向另一状态变化。例如，MR成像重建过程结束时，物理性的存储介质的计算机可读的可访问的数据值的存储位置(例如，像素值的多位二进制表现)的阵列从几个事前的状态(例如，全部一律为“0”值或全部为“I”值)变为新的状态。在该新的状态下，那样的阵列(例如，像素(pixel)值)的物理位置的物理状态在最小值与最大值之间变动，表现现实世界的物理的现象及状况(例如，在摄像体空间内的被检体的组织)。对于本领域的技术人员来说不言而喻，如所存储的数据值那样的阵列表示且构成物理性构造。也就是说，上述阵列构成为，当依次被读入命令寄存器中并由系统构成要素20的一个以上的CPU执行时，产生动作状态的特定序列，并构成在MRI系统内移动的计算机控制程序代码的特定构造。下述的实施方式涉及的MRI系统提供一种进行MRI数据的取得以及处理的一方或者双方、和MR图像的生成以及显示的一方或者双方的改良后的方法。图2是实施方式涉及的滤波处理的概略图。以下的实施方式涉及的MRI系统在k空间(实际空间中的图像数据的傅里叶转换的空间)区域中，对于MRI数据阵列(array)应用滤波器，生成低通滤波(以下，适当地称为“低通(low-pass)滤波，，)处理完成的数据阵列、带通滤波(以下，适当地称为“带通(band-pass)滤波，，)处理完成的数据阵列、以及高通滤波(以下，适当地称为“高通(high-pass)滤波，，)处理完成的数据阵列。另外，MRI系统将带通滤波处理完成的k空间数据阵列进行傅里叶转换，在图像区域中取其绝对值，并进行阈值处理以及羽化(feathering)处理。另外，MRI系统根据实施了阈值处理以及羽化处理的数据阵列，生成具有�：�(fuzzy)的连续值的(“灰度(gray-scale)”)、边缘掩膜(edgemask)数据阵列。另一方面，MRI系统将高通滤波处理完成的k空间数据阵列进行傅里叶转换，并在图像区域中根据需要进行阈值处理，生成锐化掩膜数据阵列。并且，MRI系统将边缘掩膜数据阵列乘以锐化掩膜数据阵列，并将其相乘的结果与将低通滤波处理完成的k空间数据阵列进行傅里叶转换而取其绝对值的数据阵列相加。这样，实施方式涉及的MRI系统为了更好地表示潜在的解剖学组织，生成削减了吉布斯的环状伪影以及噪音伪影的滤波处理完成图像。这样，实施方式涉及的MRI系统例如具备低通滤波器应用部、带通滤波器应用部、高通滤波器应用部、边缘掩膜生成部、以及合成部。低通滤波器应用部对于通过磁共振成像取得的数据，即与原始图像对应的k空间或者图像空间的数据，应用低通滤波器。带通滤波器应用部对于该数据，应用带通滤波器。高通滤波器应用部对于该数据，应用高通滤波器。边缘掩膜生成部根据应用了带通滤波器的数据，生成提取了原始图像内的对象物的边缘的边缘掩膜。合成部使用应用了高通滤波器的数据进行基于边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了掩膜处理的数据与应用了低通滤波器的数据进行合成处理。另外，在以下的实施方式中，边缘掩膜生成部通过将应用了带通滤波器的k空间的数据进行傅里叶转换，并对于傅里叶转换后的图像空间的数据进行阈值处理以及羽化处理，从而生成边缘掩膜。另外，合成部将应用了高通滤波器的k空间的数据进行傅里叶转换，并在对于傅里叶转换后的图像空间的数据进行了阈值处理之后，进行基于边缘掩膜的掩膜处理。另外，在以下的实施方式中，低通滤波器应用部以及带通滤波器应用部使用调整为适合通过磁共振成像取得的数据的大小的低通滤波器以及带通滤波器。另一方面，高通滤波器应用部使用调整为适合比通过磁共振成像取得的数据大的、k空间的数据阵列容器的大小的高通滤波器。另外，以下的实施方式涉及的MRI系统还可以具备逆傅里叶转换部。逆傅里叶转换部在通过由多个要素线圈来收集k空间的数据，并分别将每个要素线圈的k空间的数据进行傅里叶转换，生成每个要素线圈的图像空间的数据，并合成所生成的每个要素线圈的图像空间的数据，从而生成原始图像时，将该原始图像的数据进行逆傅里叶转换来生成k空间的数据。此时，低通滤波器应用部、带通滤波器应用部、以及高通滤波器应用部对于通过逆傅里叶转换部生成的k空间的数据，分别应用低通滤波器、带通滤波器、以及高通滤波器。另外，这些各部例如被安装于MRI数据处理部42，并在MRI数据处理部42中执行。另夕卜，这些各部例如也可以安装于与MRI系统不同的其他的图像处理装置，在图像处理装置中执行。此时，所需的数据也可以在MRI系统中取得，通过操作者，或者经由网络(network)等，输入图像处理装置。k空间数据的截断导致吉布斯的环状伪影(以下，环状伪影)。特别地，当所取得的图像数据的矩阵(matrix)小时，环状伪影是在MR成像的执行中应该克服的最古老、且最困难的问题之一。在MR成像中，倾斜磁场下，空间性地测定出的值被转换成频率的测定值。当在所取得的MRI数据中，没有包含图像化对象的解剖学部分所示的所有的高空间频率信息时，在MR图像内发生环状伪影。采样窗的宽度决定与图像卷积的辛格函数的形状。该辛格函数的卷积引起吉布斯的环状伪影的近似强度的不连续性、或者图像特性的高对比度边缘。当编码(encoding)步骤(step)数少时(例如，彡196),受到取得时间或动态的对比度(contrast)、或者MRI取得序列上的制约的影响，特别地，环状伪影沿着相位编码(PE(PhaseEncoding))方向以及切片编码(SE(SliceEncoding))方向的一方或者双方而出现，令人不舒服。环状伪影沿着读出(R0(ReadOut))方向，根据一般较长的取得窗口(例如，256点以上)，变得更不引人注意，或者，实质上不会对取得时间产生坏的影响，变得不是问题。伪影根据相同的分辨率的幻像(phantom)以及被检体中的图像的直接比较，被在MRI产品中长年灵活应用的环状伪影降低算法处理的情况被观察并报告。但是，对于那样的以往的尝试，对于作为结果产生的图像质量与实施效率(例如，处理时间、复杂程度等)的双方或一方，还有改善的余地。一般所使用的k空间的低通滤波以及图像空间的加权平均使细微的图像细节不清晰，降低整体的边缘清晰度。另一方面，例如，使用十分精巧的Gegenbauer重建的、与通过“TV(TotalVariation)”限定数据外插法以及其他的外插法(CT(ComputedTomography))而普及的各向异性扩散类似的西格玛(Sigma)滤波)是复杂的，大多数情况下是重复的，具有变慢的倾向，并具有分段地产生具有一定的特性的漫画那样的产物的倾向。在MRI中，通常，由于对软组织的对比度期待细微的色调，那样的产物作为MRI无法被自然地看到。在以下的实施方式中，提出了以同时减少环状伪影以及噪音伪影，同时强调边缘为目的的、简单、迅速、且相当容易的方法。在该方法中，对k空间的原始(raw)数据(以下，适当地称为“未处理数据”)，分别乘以低通(以下，适当地称为“LP(low-pass)”)的窗函数(windowingfunction)、带通(以下,适当地称为“BP(band-pass)”)的窗函数、以及高通(以下，适当地称为“HP(high-pass)”)的窗函数。另外，在k空间的未处理数据中，包含通过二维逆傅里叶转换从图像区域生成的k空间数据。接着，通过乘以窗函数而得到的产物如图2所示，进行二维傅里叶转换，并在图像区域中结合。在k空间中所使用的窗函数优选进行最优化处理。具体而言，优选窗函数以比较低的分辨率来选择性地收集边缘，在阈值处理以及羽化之后，为了能够制成具有扩散性的扩散边缘掩膜而在中域中高域的空间频率的范围内仔细地控制。在此的目的在于，在HP拉普拉斯锐化掩膜的有效的边缘强调范围与边缘掩膜之间，实现适当且正确的一致。缓慢的图像区域卷积动作与坎尼边缘检测器所一般使用的边缘细化等大量的其他的缓慢的动作是(a)置换成等价的k空间动作，还是(b)回避。这是因为目的不是像素边缘的细化，而是该边缘周围的�：颉Ｈ窕谀ぞ筛�(在锐化掩膜内乘以每个像素)BP滤波器导出的边缘掩膜，向LP平滑图像进行逆相加。在图2中，示出基于具有适当地一致的低通、带通、以及高通的k空间窗函数的实施方式的算法。为了进行边缘部位提取而使用带通频率区域滤波器被认为是基于本实施方式的方法的重要的新功能。据了解，本实施方式在从低分辨率、中分辨率、以及高分辨率的MR图像中除去环状伪影以及噪音，同时强调边缘描写，改善细微部的视觉上的显著性时有效。整体的处理完成图像质量比根据文献所示的大量的更复杂的方法、以及若干市售的滤波器包(package)而得到的画质优异，同时实施方式涉及的比较单纯的算法(algorism)相当高速地动作。·如图2所示，图像空间区域的“输入图像'为了生成对应的输入图像k空间数据阵列Ktl，进行二维逆傅里叶转换即可。或者，当然，为了引出存储于MRI系统的最优的存储部(例如，能够访问图I的MRI数据处理部42的MR图像存储部46)的k空间的未处理的NXM图像数据阵列Kraw，输入图像数据阵列Ktl也可以与经由通过图I的系统执行的通常的MRI数据取得序列而直接取得相同。无论如何，为了回避不必要的复杂化，也以已经执行了所有的恢复部分傅里叶(或者“半(half)傅里叶(Fourier)”、“AFI”、其他)重建、以及平行(parallel)成像重建(例如、SENSE、GRAPPA、SPEEDER、其他)等全部未处理数据范围所需的所有的基本的数据处理步骤，NXM“未处理数据”阵列中已经包含有它们的产物为前提。不管根据哪一路径(route)，k空间输入图像复数数据阵列Ktl都能够包含在更大的(PXQ，其中，P>N以及Q>M)k空间数据阵列内所取得的k空间(NXM)未处理数据阵列Kmw。在该k空间数据阵列中，NXM未处理数据范围外的所有的要素的值都为零，(对于本领域的技术人员而言不言而喻)是被称为填零的MRI的常识。一般将所取得的未处理的k空间数据填零到“200%”以上，这意味着P彡2N以及Q彡2M。例如，具有小的NXM取得阵列尺寸的低分辨率图像大多经由填零处理或者其他的插补处理以更大的显示阵列尺寸PXQ来显示。那样的情况下，MRI系统所存储的那样的输入图像阵列尺寸已经是PXQ。如果根据NXM未处理数据阵列Kmw来得到更大的PXQ输入图像阵列Itl、或者更大的PXQ的k空间输入数据阵列Ktl而使用的所有的前处理步骤，如未处理k空间数据的直接填零的情况那样是线性的，则只有PXQ尺寸的k空间输入数据阵列Ktl的中央的NXM部位是零以外。另外，来自大多被最新的MRI扫描仪所使用的多个线圈要素的信号在k空间直接结合，由此，也存在使未处理的k空间数据尺寸不变化的案例。一般而言，多个要素信号在是非线性的过程(例如，一般的平方和(S0S(SumOfSquares))的组合)中，在个别地进行二维傅里叶转换之后，在图像空间内结合。即使当未处理的信号不是来自多个线圈要素的信号时，单纯的绝对值动作(或者包含值的固定化的图像阵列的水平化或者阈值化的过程)也是非线性的。在那样的非线性的状况下，向k空间的二维逆傅里叶转换之后，在原始的NXM未处理数据部位的外侧的输入k空间数据阵列Ktl中可能存在小的“漏出”，即，可能存在位于(各自的)未处理的NXM的k空间数据部位的外侧的小的、零以外的复数。总之，其相对于按照该LP滤波器以及BP滤波器的实施方式来应用k空间窗口化(windowing)(基于窗函数的每个像素的相乘)处理的、实际所取得的(NXM)未处理的k空间数据阵列Kmw的范围。并且，在本实施方式中，在k空间内的全部PXQ输入数据阵列Ktl中应用HP滤波器，但这是由于可能存在在原始的未处理数据NXM范围外由从前的非线性处理步骤生成的、有用的高空间频率构成要素。一般而言，在所取得的k空间未处理数据阵列Kmw中，N与在MRI数据取得序列之间于相位编码(PE(phaseencoded))方向所取得的相位编码增量的有效数相等。另一方面，M与在MRI数据取得扫描序列之间于读出(R0(readout))方向所取得的频率编码采样的有效数相等。如图2所示，这是首先通过低通，接着通过带通进行滤波处理的未处理的k空间区域(即，空间频率区域)的、该NXM阵列。高通滤波器涵盖全部k空间阵列K0而应用。如更详细地说明的那样，为了实质上符合(如所提及的那样，在已经进行了部分傅里叶以及并列成像的处理步骤之后，包含恢复后的数据范围)NXM数据值的原始的取得·的图像数据阵列，或者，针对HP滤波器，符合更大的输入数据阵列Ktl(通常希望是严格的，但即使不严格)，低通、带通、以及高通的滤波器窗口都调整为规定的大小。如图2(事实上作为三维形状)概略地图示的那样，滤波器窗函数符合应该进行滤波处理的原始的k空间区域或者输入数据阵列的范围一面。在被滤波处理的数据阵列中，存在“正方形”的阵列(即，N=M，或者P=Q)，接着，使滤波器核基本上符合正方形或者圆形的横截面(沿着图2的滤波器窗函数轴线相切的情况)。另一方面，N古M，或者P古Q的情况下，接着，低通滤波器基本上呈长方形的横截面，另一方面，带通以及高通的滤波器基本上呈椭圆形的横截面。特别应该注意的是，在实施方式中，k空间的带通滤波器核(kernel)相对于在全部方向有效地提取边缘，在现有技术的坎尼型边缘提取滤波过程中，一般使用在图像区域内两个正交的双方向性滤波核，之后，使该产物在图像区域内结合。如图2所示，所输入的原始的图像数据阵列Ktl分别使用低通滤波窗口(Wuj)、带通滤波窗口(Wbp)、以及高通滤波窗口(Whp)来进行高通、带通、以及低通的滤波处理。原始的图像数据Ktl内的NXM或者PXQ阵列的对应的要素为了生成以低通、带通、以及高通进行滤波处理后的PXQ的k空间数据阵列KwKbp、以及Kbp，分别对每个像素乘以滤波处理完成窗函数(即，图2所示的三维形状的“高度”)的对应的适当的加权系数。接着，在取得了傅里叶转换后的LP以及HP的滤波处理完成产物的绝对值(magnitudes)、与傅里叶转换后的HP的滤波处理完成产物的实部之后，这些滤波处理完成数据阵列分别以将这些滤波处理完成数据阵列反映于分别对应的PXQ数字图像区域阵列ImIf以及Ihp的方式，分别进行二维傅里叶转换(2DFT)。如图2所示，低通图像区域阵列Iuj表示原始的未处理图像Itl(其实际生成的情况下)或者其有效的对应物(在图像区域中不使用图像阵列I。，而使用所取得的未处理的图像数据Ktl的情况下)的平滑版本。带通滤波处理后的图像区域阵列Ibp表示所提取出的边缘，另一方面，高通滤波处理后的图像区域阵列‘表示锐化掩膜。该锐化掩膜通过在未处理边缘边界生成下冲以及过冲，来增大图像的知觉锐度，其结果起到增大边缘的知觉对比度的作用。对于本领域的技术人员而言不言而喻，傅里叶频率区域(即，k空间)的简单明了的相乘相当于实际的空间图像区域中的卷积。但是，另外，如所熟知的那样，卷积过程是复杂的，且执行较花费时间。另外，在图像区域中，有时难以得到k空间的实施方式所使用的相当于k空间窗函数的最优的图像区域的滤波卷积核。由于适当的图像区域卷积核的导出，一般将拉普拉斯(Laplacian)型锐化掩膜进行定义来使用，因此，对于高通滤波过程而言可以说更可能执行。但是，(由于需要处理速度的削减等多余的策略，很明显，尽管被认为不是优选的实施方式)至少逻辑上能够在图像区域执行所有的滤波功能。如图2所示，表示所提取出的边缘的图像区域阵列Ibp为了生成连续值的(“灰度”)PXQ边缘掩膜阵列Iem，而进行阈值化以及羽化的过程。接着，如图2的202所示，PXQ锐化掩膜(如果希望得到最优的成果，优选是软阈值化之后的)，对每个像素，乘以PXQ边缘掩膜阵列。接着，为了得到最终的PXQ图像区域阵列If，其相乘结果对每个像素，加上图2的204所示的PXQ低通平滑化图像阵列ILP。图3表示图2所示的实施方式所应用的计算机程序代码结构。在至少一个适当地构成的数据处理部(例如，图I所示的MRI数据处理部42)中使用该计算机程序代码结构。另外，该计算机程序代码结构使用存储于图I所示的MRI系统内的适当的存储部(例如，进行数据处理部42与通信的MR图像存储部46)的输入图像阵列I。以及输入数据阵列K。的双方或一方。在S300中，数据处理部开始吉布斯的环状伪影/噪音伪影的滤波器�？�。在S302中，数据处理部为了进行数据处理，进行是未处理数据(rawdata)的k空间数据阵列K。的生成以及受理的双方或者一方(例如，经由适当的操作接口)。在步骤S304中，如虚线所示，(例如，由于MRI系统数据取得处理的工作流程设计)当没有由取得数据提供数据处理用时，作为向滤波过程的输入，输入数据阵列Ktl为了生成适当的PXQ的k空间数据阵列Ktl,也可以将图像区域内的既存的未处理图像阵列Itl进行二维逆傅里叶转换(以及任意地填零)。另外，滤波处理的对象的输入数据阵列Ktl有时是通过MRI系统收集到的k空间数据本身，有时是根据图像数据进行逆傅里叶转换而生成的k空间数据。针对后者的情况进行说明，MRI系统有时具备具有多个要素线圈的阵列线圈，通过阵列线圈来收集数据。此时，通过由多个要素线圈来收集k空间的数据，并分别将每个要素线圈的k空间的数据进行傅里叶转换，生成每个要素线圈的图像空间的数据，并合成所生成的每个要素线圈的图像空间的数据，从而生成原始图像。此时，MRI系统也可以通过将原始图像(合成图像)进行逆傅里叶转换，来生成滤波处理的对象的输入数据阵列Ktl并缩短数据处理时间，或者也可以通过分别将每个要素线圈的图像数据进行逆傅里叶转换，来生成滤波处理的对象的输入数据阵列Ktl，并反映每个要素线圈的各图像数据的影响。另外，即使在将前者的通过MRI系统收集到的k空间数据本身作为滤波处理的对象的情况下，也可以对于合成各要素线圈的k空间数据的合成数据实施滤波处理，也可以对各要素线圈的各自的k空间数据实施滤波处理。在S306中，为了生成低通滤波处理完成的PXQ的k空间阵列KLP，数据处理部对于PXQ的k空间数据阵列Ktl，应用低通滤波器窗口化(windowing)(乘以窗函数Wj。窗函数Wuj涵盖PXQ的输入k空间数据的全部范围地进行了定义，但窗函数Wuj的零以外的范围优选严格地、或者实质上与NXM的有效窗口化子阵列一致。同样地，在S308中，为了生成带通滤波处理完成的PXQ的k空间阵列Kbp，数据处理部对于PXQ的k空间数据阵列Ktl,应用带通滤波器窗口化(乘以窗函数Wbp)。窗函数Wbp的零以外的范围严格地、或者实质上与NXM的有效窗口化子阵列一致。另外，在S310中，为了生成高通滤波处理完成的PXQ的k空间阵列Khp，数据处理部对于PXQ的k空间数据阵列Ktl，应用严格地、或者实质上一致的高通滤波器窗口化(乘以窗函数Whp)。当然，该滤波处理的顺序能够根据需要任意地变更。在S312中，数据处理部对滤波处理完成的k空间阵列，应用最优的二维傅里叶转换。另外，接着，数据处理部在图像区域中，为了生成滤波处理完成的图像区域PXQ阵列Iuj以及Ibp，取滤波处理完成的k空间阵列的绝对值(magnitudes)。另外，数据处理部为了生成滤波处理完成的图像区域PXQ阵列Ibp，从是复数的傅里叶转换的产物中取得实部。从而，其结果生成的图像区域阵列Iu=以及Ibp都被划定为正(所有的阵列要素值都在零以上)。对此，结果生成的图像区域阵列Ihp、软阈值处理前的HP锐化掩膜当然包含为零的平均值附近的正以及负的双方的值。接着，在S314中，数据处理部为了使边缘掩膜的“通过范围”增加到合适的水平，对于带通滤波处理完成的图像区域阵列Ibp进行适当的硬阈值处理，生成PXQ阈值边缘掩膜阵列IBPTH。此时，作为阈值，数据处理部使用根据未处理边缘掩膜Ibp的峰值以及平均值而自动地计算出的数值。在此，硬(hard)阈值处理称为以阈值为基准，将值全部降低的处理，例如，称为对于阈值以上的值将值变更为“阈值”、对于阈值以下的值将值变更为“零”这样的处理。例如，在步骤S314中，如果是阈值以上的值，则数据处理部进行将值变更为“阈值”的处理。另外，软(soft)阈值处理是硬阈值处理以外的阈值处理。在S316中，为了生成对应的PXQ的复数数据阵列Kbpth，数据处理部对于阈值边缘掩膜阵列Ibpth，应用向k空间的二维逆傅里叶转换。在S318中，为了生成PXQ的低通滤波处理完成k空间边缘掩膜的复数数据阵列Kem，数据处理部对于该Kbpth，针对每个像素乘以PXQ高斯低通滤波器窗函数Wtoussiant5在S320中，数据处理部通过对于k空间阵列Kem应用二维傅里叶转换返回到图像空间，并取其绝对值，从而取得PXQ的羽化�：枷袂虮咴笛谀ふ罅蠭EM。在S322中，为了得到软阈值化图像区域阵列Ihpst，根据需要，数据处理部能够采用对于PXQ的高通滤波处理完成图像阵列Ihp的简单的软阈值处理。非线性的软阈值处理通过使值向零的一方减少，从而只对小于非常小的阈值Tst的原点周围的数据产生影响。从而，根据软阈值处理，能够减少可能在锐化掩膜中发生的随机噪音以及吉布斯振铃。在S324中，数据处理部对于通过PXQ的带通滤波生成的边缘掩膜阵列Iem，乘以通过PXQ的软阈值处理高通滤波生成的锐化掩膜阵列Ihpst，接着，将该产物与通过PXQ的低通滤波生成的平滑图像区域阵列Iu=相加，来组成最终的图像IF。所有的计算都根据每个像素在图像区域内进行。在步骤326中，结束了该模块的滤波过程之后，进行向调用(calling)程序的处理器控制的返回(return)。不言而喻，与二维阵列相关地说明了实施方式，但三维图像也同样能够(例如，通过将三维体的相邻的切片连续地进行滤波处理)进行滤波处理。以下，说明包含基本的一维(ID)型与能够应用时的实用的二维(2D)型的、现在优选的、几个k空间的窗函数核。[Ia.低通(LP)窗函数基本的ID公式化]N=k空间取得数据大小(在2D中，为N以及M)n=k空间像素指数(从I到N)(在2D中，为nx以及ny)r、W、a、p:优选的(上位)值以及第2优选的值为如标记出的那样提供的参数[数学公式I]权利要求1.一种图像处理装置，其特征在于，具备低通滤波器应用部，对通过磁共振成像而取得的、与原始图像对应的k空间或者图像空间的数据应用低通滤波器；带通滤波器应用部，对上述数据应用带通滤波器；高通滤波器应用部，对上述数据应用高通滤波器；边缘掩膜生成部，根据应用了上述带通滤波器而得的数据，生成提取出上述原始图像内的对象物的边缘而得到的边缘掩膜；合成部，使用应用了上述高通滤波器而得的数据进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了上述掩膜处理的数据与应用了上述低通滤波器而得的数据来进行合成处理。2.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在于，上述边缘掩膜生成部通过将应用了上述带通滤波器而得的k空间的数据进行傅里叶转换，并对傅里叶转换后的图像空间的数据进行阈值处理以及羽化处理，从而生成上述边缘掩膜。3.根据权利要求I或2所述的图像处理装置，其特征在于，上述合成部将应用了上述高通滤波器而得的k空间的数据进行傅里叶转换，并对傅里叶转换后的图像空间的数据进行阈值处理，然后进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理。4.根据权利要求I3中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，上述低通滤波器应用部以及上述带通滤波器应用部使用被调整为适合通过磁共振成像取得的数据的大小的上述低通滤波器以及上述带通滤波器，上述高通滤波器应用部使用被调整为适合比通过上述磁共振成像所取得的数据大的k空间的数据阵列容器的大小的上述高通滤波器。5.根据权利要求I4中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置还具备逆傅里叶转换部，该逆傅里叶转换部在生成了上述原始图像时，通过由多个要素线圈来收集k空间的数据，分别将每个要素线圈的k空间的数据进行傅里叶转换来生成每个要素线圈的图像空间的数据，并合成所生成的每个要素线圈的图像空间的数据，从而将该原始图像的数据进行逆傅里叶转换来生成k空间的数据，上述低通滤波器应用部、上述带通滤波器应用部、以及上述高通滤波器应用部对通过上述逆傅里叶转换部生成的k空间的数据，分别应用低通滤波器、带通滤波器、以及高通滤波器。6.一种图像处理装置，其特征在于，具备低通滤波器应用部，对通过磁共振成像取得的、与原始图像对应的k空间的原始数据应用低通滤波器；带通滤波器应用部，对上述原始数据应用带通滤波器；高通滤波器应用部，对上述原始数据应用高通滤波器；边缘掩膜生成部，根据应用了上述带通滤波器而得的数据，生成提取出上述原始图像内的对象物的边缘而得到的边缘掩膜；合成部，使用应用了上述高通滤波器而得的数据进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了上述掩膜处理的数据与应用了上述低通滤波器而得的数据进行合成处理。7.一种图像处理方法，被图像处理装置执行，其特征在于，包含低通滤波器应用步骤，对通过磁共振成像取得的、与原始图像对应的k空间或者图像空间的数据应用低通滤波器；带通滤波器应用步骤，对上述数据应用带通滤波器；高通滤波器应用步骤，对上述数据应用高通滤波器；边缘掩膜生成步骤，根据应用了上述带通滤波器而得的数据，生成提取出上述原始图像内的对象物的边缘而得到的边缘掩膜；合成步骤，使用应用了上述高通滤波器而得的数据进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了上述掩膜处理的数据与应用了上述低通滤波器而得的数据进行合成处理。8.—种磁共振成像装置，其特征在于，具备低通滤波器应用部，对通过磁共振成像取得的、与原始图像对应的k空间或者图像空间的数据应用低通滤波器；带通滤波器应用部，对上述数据应用带通滤波器；高通滤波器应用部，对上述数据应用高通滤波器；边缘掩膜生成部，根据应用了上述带通滤波器而得的数据，生成提取出上述原始图像内的对象物的边缘而得到的边缘掩膜；合成部，使用应用了上述高通滤波器而得的数据进行基于上述边缘掩膜的掩膜处理，并使用进行了上述掩膜处理的数据与应用了上述低通滤波器而得的数据进行合成处理。全文摘要本发明提供一种能够提高画质的图像处理装置、图像处理方法、以及磁共振成像装置。实施方式涉及的图像处理装置具备低通滤波器应用部、带通滤波器应用部、高通滤波器应用部、边缘掩膜生成部、以及合成部。低通滤波器应用部对于与原始图像对应的数据应用低通滤波器。带通滤波器应用部对于该数据应用带通滤波器。高通滤波器应用部对于该数据应用高通滤波器。边缘掩膜生成部根据应用了带通滤波器而得的数据生成边缘掩膜。合成部使用应用了高通滤波器而得的数据进行掩膜处理，并使用进行了掩膜处理的数据与应用了低通滤波器而得的数据进行合成处理。文档编号G01R33/56GK102749601SQ201210118720公开日2012年10月24日申请日期2012年4月20日优先权日2011年4月22日发明者宫崎美津江,査乐平申请人:东芝医疗系统株式会社,株式会社东芝
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