(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ読み出し方向においてｋ空間データを収集し、前記データを複数の画像に変換するステップと、
前記各画像について対応するピクセルシフトマップを作成するステップと、
前記ピクセルシフトマップに基づいて対応する画像における幾何学的歪みを補正するステップと、
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップと
を含む磁気共鳴イメージングにおける歪み補正方法において、
画像の全てについて幾何学的歪みを補正した後、前記幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定するステップと、
前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップと
がさらに含まれることを特徴とする磁気共鳴イメージングにおける歪み補正方法。
【請求項２】
前記ピクセルシフトマップに基づいて対応する画像における幾何学的歪みを補正するステップは、
前記ピクセルシフトマップに基づいて前記対応する画像における全てのピクセルのシフト位置を計算するステップと、
前記シフト位置及び前記シフト位置におけるピクセル値に基づいて、前記幾何学的歪みを補正された画像のピクセル値を計算するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定するステップは、
前記幾何学的歪みを補正された画像のそれぞれについて、
前記ピクセルシフトマップに基づいて、一様なファントムにおけるピクセルのシフト及びオーバーラッピング度を表わす画像忠実度マップを計算するステップと、
前記画像忠実度マップのいくつかの領域におけるピクセル値がしきい値より大きい場合、前記幾何学的歪みを補正された画像に強歪み領域が存在するものと決定するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップは、
他の画像を探索して、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルが存在するか否かをチェックするステップと、
前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、前記強歪み領域におけるピクセル値を前記画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップと、
前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合して、前記強歪み領域におけるピクセル値を、結合した値で置き換えるステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップは、
画像領域において前記幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップは、
幾何学的歪みを補正された全ての画像をｋ空間に変換するステップと、
幾何学的歪みを補正された全ての画像に対応する前記ｋ空間データを結合するステップと、
前記結合されたｋ空間データを最終画像に変換するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数のデータ読出し方向においてｋ空間データを収集し、このデータを複数の画像に変換する収集ユニット（８０１、９０１）と、
各画像に対応するピクセルシフトマップを作成し、このピクセルシフトマップに基づいて全ての画像について幾何学的歪みを個別に補正する幾何学的歪み補正ユニット（８０２、９０２）と、
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合する画像結合ユニット（８０３、９０３）と、
前記幾何学的歪み補正ユニット（９０２）と前記画像結合ユニット（９０３）との間に配置され、幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定し、前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるために用いられる強歪み領域置換ユニット（９０４）と
を備える磁気共鳴イメージングにおける歪み補正装置。
【請求項８】
前記幾何学的歪み補正ユニット（８０２、９０２）は、
各画像毎に対応するピクセルシフトマップを作成するピクセルシフトマップ作成モジュール（８０２１、９０２１）と、
前記対応するピクセルシフトマップに基づいて前記画像における全てのピクセルのシフト位置を計算し、前記ピクセルシフト位置及び前記ピクセルシフト位置におけるピクセル値に基づいて、幾何学的歪みを補正された画像におけるピクセル値を計算する幾何学的歪み補正モジュール（８０２２、９０２２）と
を含むことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記強歪み領域置換ユニット（９０４）は、前記幾何学的歪みを補正された画像のそれぞれについて対応するピクセルシフトマップに基づいて、一様なファントムにおけるピクセルのシフト及びオーバーラッピング度を表わす画像忠実度マップを計算し、この画像忠実度マップのいくつかの領域におけるピクセル値がしきい値より大きい場合には、前記幾何学的歪みを補正された画像に強歪み領域が存在すると決定することを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記強歪み領域置換ユニット（９０４）が、他の画像を探索し、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルが存在するか否かをチェックし、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、前記強歪み領域におけるピクセル値を前記画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換え、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合し、前記強歪み領域におけるピクセル値を、結合された値で置き換えることを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項１１】
前記画像結合ユニット（８０３、９０３）は、画像領域において幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合することを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項１２】
前記画像結合ユニット（８０３、９０３）は、幾何学的歪みを補正された全ての画像をｋ空間に変換し、幾何学的歪みを補正された全ての画像に対応する複数のｋ空間データを結合して、結合されたｋ空間データを最終画像に変換することを特徴とする請求項７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）技術に関し、とりわけ、ＭＲＩにおける歪み補正方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまな要因の影響により、ＭＲＩプロセスには歪みが生じる。ＭＲＩにおいて通常見られる歪みは、その原因に基づいて主として磁場に関連した歪みと人体に関連した歪みに分類することが可能である。
【０００３】
磁場に関連した歪みは、主として不均一磁場、とりわけ一次磁場の不均一性によって誘発される幾何学的歪みに起因する。極めて不均一磁場が存在する場合、多くの信号が重なり合って、幾何学的歪みを生じる可能性がある。例えば移植金属装置及び金属器具が患者の体内に存在するといった、多くの要因によって磁場の不均一性が生じる可能性がある。
【０００４】
人体に関連した歪みには、主として、長時間にわたるＭＲＩ走査プロセス中に患者が我慢できなくなって、身体を動かすために発生する動き歪みが含まれる。とりわけ極めて幼いか落ち着きのない患者の間でモーションアーチファクトが顕著である。モーションアーチファクトが極めて重大な場合、画質が劣悪になり、診断に悪影響を及ぼすことになる。
【０００５】
現在のところ、周期的回転による重なり合う平行線の再構成改善（Periodically Rotated Overlapping ParallEl Lines Enhanced Reconstruction;ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ）技術が、動き補正に広く用いられており、ラジアルブレードによってスパイラルにデータが収集され、独自のｋ空間充填モードでｋ空間全体のデータ充填がガイドされる。この技術によれば、大部分の複雑で困難な状態におけるモーションアーチファクトが除去され、優れた質の画像を得ることが可能になる。ｋ空間は周波数空間とも呼ばれ、そのｘ座標及びｙ座標は、それぞれ、位相エンコーディング方向及び周波数エンコーディング方向における周波数変化を表わしている。
【０００６】
ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によれば、動き歪みを有効に補正することが可能であるが、磁場または比磁化の不均一性によって生じる幾何学的歪みを補正することはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、ＭＲＩにおける動き歪み及び幾何学的歪みを有効に補正することが可能であるＭＲＩにおける歪みの補正方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の他の課題は、ＭＲＩにおける歪み補正装置を提供することにある。
【課題を解決する手段】
【０００９】
前述の課題を解決するために、本発明によれば、複数のデータ読出し方向においてｋ空間データを収集し、このデータを複数の画像に変換するステップと、前記各画像について対応するピクセルシフトマップを作成するステップと、前記ピクセルシフトマップに基づいて対応する画像における幾何学的歪みを補正するステップと、幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップとを含む磁気共鳴イメージングにおける歪み補正方法において、画像の全てについて幾何学的歪みを補正した後、前記幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定するステップと、前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップとがさらに含まれる。
【００１０】
この場合、ピクセルシフトマップに基づいて対応する画像における幾何学的歪みを補正するステップは、ピクセルシフトマップに基づいて対応する画像における全てのピクセルのシフト位置を計算するステップと、シフト位置及びシフト位置におけるピクセル値に基づいて、幾何学的歪みを補正された画像のピクセル値を計算するステップとを含む。
【００１１】
前記方法には、さらに、画像の全てについて幾何学的歪みを補正した後、幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域（極度に歪んだつまり強く歪んだ領域）が存在するか否かを決定するステップと、前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップとが含まれる。
【００１２】
幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定するステップは、幾何学的歪みを補正された画像のそれぞれについて、ピクセルシフトマップに基づいて一様なファントムにおけるピクセルのシフト及びオーバーラッピング度（重なり度）を表わす画像忠実度マップを計算するステップと、前記画像忠実度マップのいくつかの領域におけるピクセル値がしきい値より大きい場合、前記幾何学的歪みを補正された画像に強歪み領域が存在するものと決定するステップとを含む。
【００１３】
前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップは、他の画像を探索して、前記強歪み領域に対応する領域に強く（極度に）歪んだピクセルが存在するか否かをチェックするステップと、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、強歪み領域におけるピクセル値をその画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるステップと、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合して、前記強歪み領域におけるピクセル値を、結合された値で置き換えるステップとを含む。
【００１４】
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップは、画像領域において幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップを含む。
【００１５】
幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合するステップは、幾何学的歪みを補正された全ての画像をｋ空間に変換するステップと、幾何学的歪みを補正された全ての画像に対応するｋ空間データを結合するステップと、結合されたｋ空間データを最終画像に変換するステップとを含む。
【００１６】
前述の課題を解決するために、本発明によれば、複数のデータ読出し方向におけるｋ空間デーを収集し、このデータを複数の画像に変換する収集ユニットと、各画像に対応するピクセルシフトマップを作成し、このピクセルシフトマップに基づいて全ての画像の幾何学的歪みを個別に補正する幾何学的歪み補正ユニットと、幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合する画像結合ユニットと、幾何学的歪み補正ユニットと画像結合ユニットとの間に配置され、幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定し、強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるために用いられる強歪み領域置換ユニットとを備える、磁気共鳴イメージングにおける歪み補正装置が提供される。
【００１７】
前記幾何学的歪み補正ユニットは、各画像毎に対応するピクセルシフトマップを作成するピクセルシフトマップ作成モジュールと、対応するピクセルシフトマップに基づいて画像内の全てのピクセルのシフト位置を計算し、ピクセルシフト位置及びピクセルシフト位置におけるピクセル値に基づいて、幾何学的歪みを補正された画像におけるピクセル値を計算する幾何学的歪み補正モジュールとを含む。
【００１８】
前記装置には、さらに、前記幾何学的歪み補正ユニットと画像結合ユニットの間に配置され、幾何学的歪みを補正された全ての画像に強歪み領域が存在するか否かを決定し、前記強歪み領域におけるピクセル値を他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換えるために用いられる強歪み領域置換ユニットも含まれる。
【００１９】
前記強歪み領域置換ユニットは、幾何学的歪みを補正された画像のそれぞれについて対応するピクセルシフトマップに基づいて、一様なファントムにおけるピクセルのシフト及びオーバーラッピング度（重なり度）を表わす画像忠実度マップを計算し、前記画像忠実度マップのいくつかの領域におけるピクセル値がしきい値より大きい場合には、前記幾何学的歪みを補正された画像に強歪み領域が存在すると決定する。
【００２０】
前記強歪み領域置換ユニットは、他の画像を探索し、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルが存在するか否かをチェックし、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、強歪み領域におけるピクセル値をその画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換え、前記強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合し、前記強歪み領域におけるピクセル値を、結合された値で置き換える。
【００２１】
前記画像結合ユニットは、画像領域において幾何学的歪みを補正された全ての画像を結合する。
【００２２】
前記画像結合ユニットは、幾何学的歪みを補正された全ての画像をｋ空間に変換し、幾何学的歪みを補正された全ての画像に対応する複数のｋ空間データを結合し、結合されたｋ空間データを最終画像に変換する。
【００２３】
本発明の前述の技術的解決法に示すように、ｋ空間データは、複数の読出し方向において収集されて、複数の画像に変換され、ピクセルシフトマップが作成され、複数の画像における幾何学的歪みがピクセルシフトマップに基づいてそれぞれ補正され、幾何学的歪みを補正された複数の画像が結合される。通常、データ読出し方向には動き歪みが存在するので、複数の読出し方向におけるｋ空間データの収集によって動き歪みが有効に補正される。さらに、ピクセルシフトマップに基づいて複数のデータ読出し方向で収集されたデータから変換された画像の幾何学的歪みを補正すると、結合されたデータから作成された最終画像の幾何学的歪みを低減することが可能になる。要するに、本発明の解決法によれば、ＭＲＩ画像の動き歪みだけではなく、ＭＲＩ画像の幾何学的歪みも補正される。
【発明を実施する最良の形態】
【００２４】
以下では、当業者が本発明の前述の及びその他の特徴及び利点を理解することができるように、図を参照して、本発明による望ましい実施形態について詳述する。図において同じ構成要素は同じ表示番号で表示されている。
【００２５】
本発明の目的、技術的解決法、及び、利点をより明瞭にまたより分かりやすくするため、以下では、図及び実施形態に関連して本発明のさらなる説明を行う。云うまでもないが、本明細書に記載の実施形態は、ただ単に本発明の説明を意図したものでしかなく、本発明の保護範囲を制限することを意図したものではない。
【００２６】
図１は、本発明に従ってＭＲＩにおける歪み補正方法のフローチャートである。図１に示すように、ステップＳ１０１では、複数のデータ読出し方向においてｋ空間データが収集され、複数の画像に変換される。ステップＳ１０２では、複数の画像に対応する複数のピクセルシフトマップがそれぞれ作成される。ステップＳ１０３では、複数の画像における幾何学的歪みが複数のピクセルシフトマップに基づいてそれぞれ補正される。ステップＳ１０４では、幾何学的歪みを補正された複数の画像が結合される。
【００２７】
本発明については、いくつかの実施形態を通じて詳細に後述される。
【００２８】
図２は、本発明による第１の実施形態に用いられるＭＲＩの歪み補正方法を示すフローチャートである。図２に示すように、ＭＲＩにおける歪みの補正は主として下記のステップを含む。
【００２９】
ステップＳ２０１では、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ（periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction）技術を用いて、ｋ空間データが収集され、それらのデータは画像化されるすなわち複数の画像に変換される。
【００３０】
ターボスピンエコー（Turbo Spin Echo:ＴＳＥ）シーケンスの場合、歪はデータ読出し（ＲＯ）方向にだけしか生じないので、イメージング（画像化）方法において１つのＲＯ方向が利用される場合、これらの重なり合う信号を回復するのは困難になる。本発明は、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ収集技術を用いて、複数のＲＯ方向におけるデータの収集を可能にする。
【００３１】
図３は、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術に用いられるエコー列（echo train）におけるＴＳＥベースのシーケンスの概略図である。図３に示すように、この実施形態の場合、伝統的な読出し勾配と位相エンコーディング勾配とを結合して、異なるブレード（blade）のデータの収集中に、実際のエンコーディング方向の回転を実現する。図４は、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術において用いられるｋ空間データの収集に関する概略図である。図４に示すように、Ｌの位相エンコーディング線が１つのデータ収集におけるｋ空間の中心において収集される。これらの線がブレードを形成し、その幅は、１つの収集に関する位相定数すなわちエコー列長である。ブレードの幅の値Ｌは自由に設定することが可能である。
【００３２】
ある１つのブレードのデータが走査され収集された後、ブレードは回転する。図５は、この実施形態によるＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術のデータ収集中におけるブレードの回転の概略図である。図５に示すように、初期ＲＯ方向は、ｘ座標と一致しており、ある１つのブレードのデータ収集後、伝統的な読出し勾配及び位相エンコーディング勾配を調整して、角度θの有効ＲＯ方向が別のブレードのデータを収集する新たな方向ａ（ｎ＋１）へ回転させられる。この場合、θは自由に設定することが可能である。通常、磁場の不均一性が増すほど、θの値が小さくなる。ＲＯ方向は、全てのブレードがほぼｋ空間全体をカバーするまで、すなわち、ｋ空間が埋まるまで同じように連続的に回転させられる。ｋ空間全体のサイズは所望の視野（ＦＯＶ）及び空間分解能によって決まる。
【００３３】
データ収集の終了後、全ブレードのデータが後処理のために複数の画像に変換される。
【００３４】
ステップＳ２０２において、複数のピクセルシフトマップＩΔxが作成される。
【００３５】
ピクセルシフトマップＩΔxは、磁場の不均一性によって生じる信号のシフト距離を表わしている。ピクセルシフトマップＩΔxは、磁場不均一性マップΔＢ（ｘ，ｙ）との逆線形関係を示す。例えば、グラジエントエコーシーケンス（ＧＲＥ）を利用して、異なるエコー時間（ＴＥ）を有する２つの画像間の位相差を計算すると、前記位相差は磁場不均一性マップΔＢ（ｘ，ｙ）を表わすことが可能になり、ピクセルシフトマップＩΔxは、式（１）に従って下記のように計算される。
【００３６】
【数１】
0005486811.tif 000002
【００３７】
この場合、ΔｘはＲＯ方向におけるピクセルのシフト長であり、ＮrcはＲＯ方向における画像マトリックスの大きさを表わし、ＧroはＲＯ勾配の範囲を表わし、ＬroはＲＯ方向におけるＦＯＶを表わしている。他の方法を利用して、ピクセルシフトマップの大きさを計算することも可能である。
【００３８】
ステップＳ２０３では、ピクセルシフトマップを利用して、幾何学的歪みが補正される。
【００３９】
図６は、磁場の不均一性によって生じるピクセル位置のシフト及び歪みの概略図である。図６に示すように、一次磁場がＲＯ方向において均一であれば、位置Ｘn+1と位置Ｘn+2との間の信号によって、フーリエ変換後の再構成画像におけるピクセルＰn+1が形成される。磁場の不均一性のため、Ｘn+1が位置Ｘn+1′にシフトし、位置Ｘn+2が位置Ｘn+2′にシフトする。従って、Ｐn+1における信号の一部が実際にはピクセルＰm+1にシフトし、Ｐn+1の他の信号はフーリエ変換後の再構成画像におけるピクセルＰm+2にシフトする。ここで、ピクセルシフトマップに基づいて位置Ｘn+1′及び位置Ｘn+2′を計算することが可能になる。
【００４０】
次に、ピクセルシフトマップを使用する歪み補正方法が導入される。ピクセルＰn+1を回復するため、まず、ピクセルシフトマップＩΔxに基づいてＸn+1′及びＸn+2′が計算され、次に、式（２）に従って下記の計算が行われる。
【００４１】
【数２】
0005486811.tif 000003
【００４２】
ここで、Ｐm+1及びＰm+2は、直接逆フーリエ変換後の画像におけるピクセルである。
【００４３】
全てのピクセルが同じようにして補正される。次の処理の前に、全てのブレードが補正される。
【００４４】
ステップＳ２０４では、全てのブレードのデータを結合して、最終画像が形成される。
【００４５】
特定の結合方法に関して、画像空間においてデータを直接結合して、最終画像を得ることが可能である。代替案として、ｋ空間内でデータを結合し、その後画像空間に変換して最終画像を得ることも可能である。ｋ空間内でデータを結合する場合、全ブレードのデータがｋ空間に変換され、これらのデータに再グリッド処理を施して直交座標系にすることによって、完全なｋ空間が形成され、さらに、逆フーリエ変換によって最終画像が得られる。
【００４６】
図７は、本発明による第２実施形態において用いられるＭＲＩの歪み補正方法のフローチャートである。この第２実施形態と第１実施形態との相違は、この実施形態のデータ後処理段階では、より優れた画質を得るために、強歪み領域の回復処理を追加して、幾何学的歪み補正の性能がさらに強化されるという点にある。図７に示すように、この実施形態の場合、歪み補正プロセスには主として下記のステップが含まれる。
【００４７】
ステップＳ７０１では、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術を用いて、ｋ空間データが収集され、それらのデータは画像化されるすなわち複数の画像に変換される。
【００４８】
ステップＳ７０２では、複数のピクセルシフトマップＩΔxが作成される。
【００４９】
ステップＳ７０３では、ピクセルシフトマップを利用して、複数の画像の幾何学的歪みが補正される。
【００５０】
前述のステップＳ７０１〜Ｓ７０３において用いられる処理方法は、第１実施形態のＳ２０１〜Ｓ２０３におけるものと同じかまたは同様である。
【００５１】
ステップＳ７０４では、各ブレードのデータにおける強歪み領域が決定される。
【００５２】
画像忠実度マップＩfがピクセルシフトマップＩΔxに基づいて計算される。この特定の方法は下記の通りに実施することが可能である。
【００５３】
第１に、同じ不均一度の磁場ＢΔの下で一様なファントム、すなわち、全ピクセルが同じ値を有するファントムが設定され、次に、全ブレードのＲＯ方向における歪み画像が計算されるものと仮定する。これらの歪み画像の間において、ピクセル値が増すほど、重なり合う信号が増大する。
【００５４】
第２に、これらオーバラップ画像源が計算され、これらの位置に歪んだピクセルの値が用いられて、全ブレードの忠実度マップが作成される。例えば、一様なファントムにおける３つのピクセルＰl＝１、Ｐl+1＝１、Ｐl+2＝１がシフトして、歪み画像におけるピクセルＰk＝３と重なり合い、次に、忠実度マップＩfにおけるその３つの位置に、歪み画像におけるＰkの値が設定されるものと仮定する。このようにして、全てのブレードについて一連の忠実度マップＩf1、Ｉf2、．．．を計算することが可能である。従って、画像忠実度マップは一様なファントムのピクセルシフト及びオーバラッピングを表わす。
【００５５】
第３に、しきい値が設定され、さまざまな忠実度マップにおけるしきい値より大きい値の領域がさまざまなブレードの強歪み領域（極度に歪んだつまり強く歪んだ領域）として表示される。
【００５６】
ステップＳ７０５では、各ブレードの強歪み領域が回復される。
【００５７】
各ブレード毎に、強歪み領域が存在する場合、強歪み領域のピクセルは、他のブレードの同じ領域における対応するピクセルによって置き換えられる。
【００５８】
特定の方法は次のように実施することが可能である。他のブレードの画像を探索して、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルが存在するか否かをチェックし、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、強歪み領域におけるピクセル値がその画像の対応する領域におけるピクセル値によって置き換えられ、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合し、強歪み領域のピクセル値が、結合された値によって置き換えられる。
【００５９】
ステップＳ７０６では、最終画像を得るために全ブレードのデータが組み合わせられる。このステップに用いられる処理ステップは、第１実施形態のステップＳ２０４におけるものと同じかまたは同様とすることが可能である。
【００６０】
本発明によれば、さらに、ＭＲＩにおける歪み補正方法に対応する装置が提供される。
【００６１】
図８には、本発明による第３実施形態に用いられるＭＲＩにおける歪み補正装置の構造が示されている。図８に示すように、前記装置は、収集ユニット８０１、幾何学的歪み補正ユニット８０２、及び、画像結合ユニット８０３を含んでいる。この場合、収集ユニット８０１は、複数のデータ読出し方向においてｋ空間データを収集して、そのデータを複数の画像に変換する。幾何学的歪み補正ユニット８０２は、複数の画像に対応する複数のピクセルシフトマップをそれぞれ作成して、複数のピクセルシフトマップに基づいた複数の画像中の幾何学的歪みをそれぞれ補正する。画像結合ユニット８０３は、幾何学的歪みを補正された複数の画像を結合する。
【００６２】
幾何学的歪み補正ユニット８０２は、ピクセルシフトマップ作成モジュール８０２１と幾何学的歪み補正モジュール８０２２を含む。この場合、ピクセルシフトマップ作成モジュール８０２１は、複数の画像に対応する複数のピクセルシフトマップをそれぞれ作成する。幾何学的歪み補正モジュール８０２２は、対応するピクセルシフトマップに基づいて複数の画像のそれぞれについて全てのピクセルのシフト位置を計算し、シフト位置及びシフト位置におけるピクセル値に基づいて、幾何学的歪みを補正された画像におけるピクセル値を計算する。
【００６３】
画像結合ユニット８０３は、画像領域において幾何学的歪みを補正された複数の画像を結合する。あるいはまた、画像結合ユニット８０３は、幾何学的歪みを補正された複数の画像をｋ空間に変換し、幾何学的歪みを補正された複数の画像に対応する複数のｋ空間データを結合し、さらに結合されたｋ空間データを最終画像に変換する。
【００６４】
図９には、本発明による第４実施形態に用いられるＭＲＩにおける歪み補正装置の構造が示されている。図９に示すように、前記装置は、収集ユニット９０１、幾何学的歪み補正ユニット９０２、画像結合ユニット９０３、及び、強歪み領域置換ユニット９０４を含む。この場合、収集ユニット９０１、幾何学的歪み補正ユニット９０２、及び、画像結合ユニット９０３は、それぞれ、収集ユニット８０１、幾何学的歪み補正ユニット８０２、及び、画像結合ユニット８０３と同じ機能を備えている。
【００６５】
幾何学的歪み補正ユニット９０２と画像結合ユニット９０３との間に配置された強歪み領域置換ユニット９０４は、幾何学的歪みを補正された複数の画像に強歪み領域が存在するか否かを決定し、強歪み領域におけるピクセル値を複数の画像からの他の画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換える。
【００６６】
強歪み領域置換ユニット９０４は、幾何学的歪みを補正された複数の画像のそれぞれについて対応するピクセルシフトマップに基づいて、一様なファントムにおけるピクセルのシフト及びオーバーラッピング度（重なり度）を表わす画像忠実度マップを計算し、画像忠実度マップのいくつかの領域におけるピクセル値がしきい値より大きい場合には、幾何学的歪みを補正された画像に強歪み領域が存在すると決定する。
【００６７】
具体的には、強歪み領域置換ユニット９０４は、他の画像の同じ領域を探索して、強く歪んだピクセルが存在するか否かをチェックし、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が１つだけ存在する場合には、強歪み領域におけるピクセル値をその画像の対応する領域におけるピクセル値で置き換え、強歪み領域に対応する領域に強く歪んだピクセルのない画像が複数存在する場合には、前記複数の画像における前記強歪み領域に対応する領域を結合して、前記強歪み領域におけるピクセル値を、結合されたピクセル値で置き換える。
【００６８】
前述の方法及び装置を利用して、動き補正と幾何学的歪み補正とを結合することが可能である。長時間にわたる走査プロセス中、患者が我慢できなくなって、身体を動かす可能性がある。ＰＲＯＰＥＬＬＥＲベースの技術では、この種の人為的影響を補正して、より優れた画質を得ることが可能である。というのは、単一ＲＯ勾配方向の技術的解決法の場合、歪み画像に極度の重なりがあると、回復される画像の忠実度が大幅に低下するが、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲベースの収集解決法の場合にはデータがさまざまなＲＯ方向から収集され、この場合、ＲＯ方向が異なれば異なる歪みモードが生じるため、１つのブレードにおける強く歪んだ位置が他のブレードに存在する可能性はなく、従って、全てのブレードから信号を選択し、全てのブレードを結合すると、より良好な回復画像が得られるからである。さらに、本発明による方法及び装置では、幾何学的歪みを生じる不均一磁場のような要因が存在する場合、さまざまなブレードの幾何学的歪みを補正することによって、画質がさらに改善される。本発明による方法では、相互干渉が生じないように、動き歪みは幾何学的歪みの補正とは別個に補正されるので、幾何学的歪み補正が動き歪み補正に影響を及ぼすことはない。
【００６９】
図１０には、異なるＲＯ方向によって生じる異なる重なりモードの概略図が示されている。図１０に示すように、陰影付き領域が関心領域であり、陰影付き領域について、ＲＯmの方向における磁場の変動がＲＯnの方向よりも大きいと仮定すると、ＲＯ方向がＲＯmの方向であって、その極性が適正に設定されていない場合、直接逆フーリエ変換後の再構成画像には極度の重なりが生じる。しかしながら、ＲＯnの方向ではこの種の重なりは生じない。従って、ＲＯmではなくブレードＲＯnを用いて、最初に陰影付き領域の情報を回復することが可能である。
【００７０】
下記は、本発明の利点を明らかにするために、ＭＡＴＬＡＢソフトウェアを利用したシミュレーション結果である。
【００７１】
図１１は、本発明のシミュレーションのフローチャートである。図１１に示すように、シミュレーションは下記のように実施される。
【００７２】
ステップＳ１１０１では、不均一磁場のファントム及び分布図が作成される。
【００７３】
図１２は、２５６×２５６の分解能で作成されたファントムの元の画像である。図１３には、歪みシミュレーションに用いられる不均一磁場の分布図が示されている。図１３に示す不均一磁場の分布図は、１単位が１ピクセルのシフトに対応することができるように正規化される。ピクセルシフトマップは、不均一磁場の分布図に基づいて計算することが可能である。
【００７４】
ステップＳ１１０２では、ＲＯの極性が決定され、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ収集プロセスがシミュレートされる。
【００７５】
シミュレーションに用いられる収集解決法は、９つのブレード、ブレード当たり６４のＰＥ線であり、ＲＯ勾配の方向における回転角のインクリメントはπ／９である。図１４には、ＴＳＥベースのシーケンスのシミュレートされた元のデータを直接逆フーリエ変換した後における全ブレードの歪み画像が示されている。
【００７６】
ステップ１１０３では、歪み補正に磁場マップが利用される。
【００７７】
図１５には、磁場マップを利用して歪み補正を終えた全ブレードの画像が示されている。
【００７８】
ステップ１１０４では、強歪み領域が回復される。
【００７９】
図１６には、忠実度マップに基づく全ブレードにおける強歪み領域の修復画像が示されている。
【００８０】
ステップ１１０５では、全ブレードのデータを結合して、最終画像が形成される。
【００８１】
図１７は、歪みのない元の画像、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集された補正画像、及び、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集された非補正画像の比較を示す概略図である。図１７では、左側の画像が歪みのない元の画像であり、中央の画像がＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集され幾何学的歪みを補正された画像であり、右側の画像がＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集され幾何学的歪みを補正されていない画像である。図１６に示すように、画像の質は、ＲＯＰＥＬＬＥＲ技術を用いた収集後に幾何学的歪みを補正すると、幾何学的歪みを補正されない画像に比べて大幅に向上する。これは、本発明による方法及び装置によれば、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集された画像における幾何学的歪みの問題が有効に改善されることを表わしている。従って、本発明による方法及び装置は、ＭＲＩにおける動き歪みを有効に補正することができるだけではなく、幾何学的歪みも有効に補正することが可能である。
【００８２】
注目に値するのは、本発明は、前述の実施形態に示すＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術に適用することができるだけではなく、複数のＲＯ方向においてデータを収集する別の技術に用いることも可能であるという点である。
【００８３】
上記説明は、ただ単に本発明による望ましい実施形態を示したものであって、本発明の保護範囲を制限しようとするものではない。本発明の精神及び原理から逸脱しないいかなる修正、同等の置換、及び、改良も本発明の保護範囲内に含まれるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明によるＭＲＩにおける歪み補正方法のフローチャート
【図２】本発明による第１実施形態においてＭＲＩにおける歪み補正方法のフローチャート
【図３】ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術において用いられるエコー列におけるＴＳＥベースのシーケンスの概略図
【図４】ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術におけるｋ空間データ収集の概略図
【図５】ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術におけるデータ収集中のブレード回転の概略図
【図６】不均一磁場によって生じるピクセル位置のシフト及び歪みに関する概略図
【図７】本発明による第２実施形態に用いられるＭＲＩにおける歪みの補正方法のフローチャート
【図８】本発明による第３実施形態に用いられるＭＲＩにおける歪み補正装置の構造を示す図
【図９】本発明による第４実施形態に用いられるＭＲＩにおける歪み補正装置の構造を例示した図
【図１０】異なるＲＯ方向によって生じる異なる重なりモードの概略図
【図１１】本発明のシミュレーションのフローチャート
【図１２】作成されたファントムの元の画像を示す図
【図１３】歪みシミュレーションに用いられる不均一磁場の分布を示す図
【図１４】ターボスピンエコーに基づくシーケンスのシミュレートされた元のデータに対する直接逆フーリエ変換の実施後における全ブレードの歪み画像を示す図
【図１５】磁場マップを用いて歪み補正を終えた全ブレードの画像を示す図
【図１６】忠実度マップに基づいて全ブレードにおける強歪み領域の修復画像を示す図
【図１７】歪みのない元の画像、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集され補正された画像、ＰＲＯＰＥＬＬＥＲ技術によって収集され補正されていない画像の略比較図
【符号の説明】
【００８５】
８０１  収集ユニット
８０２  幾何学的歪み補正ユニット
８０３  画像結合ユニット
９０１  収集ユニット
９０２  幾何学的歪み補正ユニット
９０３  画像結合ユニット
９０４  強歪み置換ユニット
８０２１  ピクセルシフトマップ作成モジュール
８０２２  幾何学的歪み補正モジュール
９０２１  ピクセルシフトマップ作成モジュール
９０２２  幾何学的歪み補正モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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