(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の関心領域について、血管が背景部に比べて高信号となる非造影の第１のＭＲＡ（magnetic resonance angiography）画像を得るためのパルスシーケンスでデータ収集を行う第１のスキャン及び前記血管が背景部よりも高信号となるような造影の第２のＭＲＡ画像を得るための前記第１のスキャンとは異なるパルスシーケンスで収集を行う第２のスキャンを実行するスキャン手段と、
前記第１のＭＲＡ画像と前記第２のＭＲＡ画像との合成により、前記血管の背景部に対するコントラストが前記第１および第２のＭＲＡ画像のそれぞれよりも高い第３のＭＲＡ画像を生成する生成手段とを具備したことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
前記第１のスキャンは、前記関心領域とは異なる位置にプリサチュレーションパルスを印加するＴＯＦ法のパルスシーケンスでデータ収集を行うものであって、前記第２のスキャンは、造影剤を用いてＴ１強調画像を得るためのパルスシーケンスでデータ収集を行うものであることを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の組織のうちの関心領域を際立たせて表す画像を生成する磁気共鳴イメージング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
動脈・静脈の磁気共鳴イメージング法、すなわちＭＲアンギオグラフィ（MR angiography：ＭＲＡ）としては、グラジエントエコー（gradient echo：ＧＲＥ）法を用いたタイム・オブ・フライト（time of fright：ＴＯＦ）法や、血管を低信号に描出する高速スピンエコー（Fast spin echo：ＦＳＥ）法を用いたブラックブラッド（black-blood：ＢＢ）法がある。最近では、静脈のsusceptibility効果を応用するＳＷＩ（susceptibility-weighted imaging）法がある。
【０００３】
非造影のＴＯＦ法は、ホワイトブラッド（white-blood：ＷＢ）法の代表例である。非造影のＴＯＦ法では、インフロー（in-flow）効果を利用するので、スラブの流入部に近い流速の速い動脈は血管が高信号になる。この非造影のＴＯＦ法では、乱流部は描出困難であり、また穿通枝などの末梢血管が描出されにくく、動脈主体に描出される。また常磁性造影剤を用いてＴ１Ｗ系のシーケンスで撮像した場合は、血管が高信号に描出されるのでＷＢ法となる。なお、血管が背景組織に比べて高信号になるＭＲＡ法を、ここでは広くＷＢ法と称している。
【０００４】
ＢＢ法は、血管が周囲組織に対し低信号になり、遅い血流も描出され、血管壁が正しく描出される。ＢＢ法では、ＴＯＦ法では描出することが困難な乱流部も描出することが可能である。ＢＢ法のシーケンスは、当初はＦＳＥ法を利用して開発されたが、画像処理の問題などのためかあまり普及していない。ＢＢ法では、動脈血および静脈血のいずれも低信号になるが、エコー時間（ＴＥ）を短かめにすることによって動脈を強調できる。また常磁性造影剤を用いてＴ２*Ｗ系のシーケンスで撮像した場合は、血管が低信号に描出されるのでＢＢ法となる。
【０００５】
ＢＢ法では、周囲組織が低信号となるので、血管のみを区別して抽出するのが困難で、例えば最小値投影（ｍｉｎＩＰ）では空気の除外が困難である。ＷＢ法での血管抽出は、最大値投影（ＭＩＰ）などでも比較的容易に行える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６５０１２７２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上のような従来のＭＲＡでは、ＷＢ法およびＢＢ法のいずれでも利点および欠点を有しており、用途に応じて適宜に使い分けられている。しかしながら、ＷＢ法およびＢＢ法のいずれでも、血管の様々な構造を分かり易く描出することは困難であった。
【０００８】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、血管等の関心組織の様々な構造を分かり易く示した画像を得ることができる磁気共鳴イメージング装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の態様による磁気共鳴イメージング装置は、被検体の関心領域について、血管が背景部に比べて高信号となる非造影の第１のＭＲＡ画像を得るためのパルスシーケンスでデータ収集を行う第１のスキャン及び前記血管が背景部よりも高信号となるような造影の第２のＭＲＡ画像を得るための前記第１のスキャンとは異なるパルスシーケンスで収集を行う第２のスキャンを実行するスキャン手段と、前記第１のＭＲＡ画像と前記第２のＭＲＡ画像との合成により、前記血管の背景部に対するコントラストが前記第１および第２のＭＲＡ画像のそれぞれよりも高い第３のＭＲＡ画像を生成する生成手段とを備えた。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態にかかる磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）１００の概略構成を示す図。
【図２】ハイブリッドＭＲＡを行う場合の図１中のＭＲＩ装置１００の動作手順を示したフローチャート。
【図３】ＴＯＦ法およびＦＳ−ＢＢ法でのデータ収集を2エコーで行う場合はのパルスシーケンスの一例を示す図。
【図４】リフェーズ／ディフェーズＧＲＥシーケンスによる血管内血液および静止部の信号強度のＴＥに対する変化を示す図。
【図５】血管径と信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)の関係を示した図。
【図６】図５に示した信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)から求まる差分値ΔＳを示す図。
【図７】ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像と従来のＴＯＦ法によるＭＲＡ画像のＭＩＰ画像とを並べて表した図。
【図８】スラブ位置に依存してスケーリング値を設定する具体例を示す図。
【図９】任意の１つのピクセルについてのスケーリング値を設定するための図１中のホスト計算機１６の処理手順を示すフローチャート。
【図１０】ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を示す図。
【図１１】図１中のホスト計算機１６が図９中のステップＳｂ４にて算出するスケーリング値α(k)と値ｋとの関係を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。
【００１３】
図１は本実施形態にかかる磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）１００の概略構成を示す図である。
【００１４】
このＭＲＩ装置１００は、被検体２００を載せる寝台部と、静磁場を発生させる静磁場発生部と、静磁場に位置情報を付加するための傾斜磁場発生部と、高周波信号を送受信する送受信部と、システム全体のコントロールおよび画像再構成を担う制御・演算部とを備えている。そしてＭＲＩ装置１００はこれらの各部の構成要素として、磁石１、静磁場電源２、シムコイル３、シムコイル電源４、天板５、傾斜磁場コイルユニット６、傾斜磁場電源７、ＲＦコイルユニット８、送信器９Ｔ、受信器９Ｒ、シーケンサ（シーケンスコントローラ）１０、演算ユニット１１、記憶ユニット１２、表示器１３、入力器１４、音声発生器１５およびホスト計算機１６を有する。またＭＲＩ装置１００には、被検体２００の心時相を表す信号としてのＥＣＧ信号を計測する心電計測部が接続されている。
【００１５】
静磁場発生部は、磁石１と静磁場電源２とを含む。磁石１としては、例えば超電導磁石や常電導磁石が利用可能である。静磁場電源２は、磁石１に電流を供給する。かくして静磁場発生部は、被検体２００が送り込まれる円筒状の空間（診断用空間）の中に静磁場Ｈ0を発生させる。この静磁場Ｈ0の磁場方向は、診断用空間の軸方向（Ｚ軸方向）にほぼ一致する。静磁場発生部には、さらにシムコイル３が設けられている。このシムコイル３は、ホスト計算機１６の制御下でのシムコイル電源４からの電流供給によって静磁場均一化のための補正磁場を発生する。
【００１６】
寝台部は、被検体２００を載せた天板５を、診断用空間に送り込んだり、診断用空間から抜き出したりする。
【００１７】
傾斜磁場発生部は、傾斜磁場コイルユニット６および傾斜磁場電源７を含む。傾斜磁場コイルユニット６は、磁石１の内側に配置される。傾斜磁場コイルユニット６は、互いに直交するＸ軸方向、Ｙ軸方向およびＺ軸方向のそれぞれの傾斜磁場を発生させるための３組のコイル６ｘ，６ｙ，６ｚを備える。傾斜磁場電源７は、シーケンサ１０の制御の下で、コイル６ｘ、コイル６ｙおよびコイル６ｚに傾斜磁場を発生させるためのパルス電流を供給する。傾斜磁場発生部は、傾斜磁場電源７からコイル６ｘ，６ｙ，６ｚに供給するパルス電流を制御することにより、物理軸である３軸（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸）方向のそれぞれの傾斜磁場を合成して、互いに直交するスライス方向傾斜磁場ＧS、位相エンコード方向傾斜磁場ＧE、および読出し方向（周波数エンコード方向）傾斜磁場ＧRから成る論理軸方向のそれぞれの傾斜磁場を任意に設定する。スライス方向、位相エンコード方向および読出し方向の各傾斜磁場ＧS、ＧE、ＧRは、静磁場Ｈ0に重畳される。
【００１８】
送受信部は、ＲＦコイルユニット８、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを含む。ＲＦコイルユニット８は、診断用空間にて被検体２００の近傍に配置される。送信器９Ｔおよび受信器９Ｒは、ＲＦコイルユニット８に接続さる。送信器９Ｔおよび受信器９Ｒは、シーケンサ１０の制御の下で動作する。送信器９Ｔは、核磁気共鳴（ＮＭＲ）を生じさせるためのラーモア周波数のＲＦ電流パルスをＲＦコイルユニット８に供給する。受信器９Ｒは、ＲＦコイルユニット８が受信したエコー信号などのＭＲ信号（高周波信号）を取り込み、これに前置増幅、中間周波変換、位相検波、低周波増幅、あるいはフィルタリングなどの各種の信号処理を施した後、Ａ／Ｄ変換してデジタルデータ（生データ）を生成する。
【００１９】
制御・演算部は、シーケンサ１０、演算ユニット１１、記憶ユニット１２、表示器１３、入力器１４、音声発生器１５およびホスト計算機１６を含む。
【００２０】
シーケンサ１０は、ＣＰＵおよびメモリを備えている。シーケンサ１０は、ホスト計算機１６から送られてきたパルスシーケンス情報をメモリに記憶する。シーケンサ１０のＣＰＵは、メモリに記憶したシーケンス情報にしたがって、傾斜磁場電源７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒの動作を制御するとともに、受信器９Ｒが出力した生データを一旦入力し、これを演算ユニット１１に転送する。ここで、シーケンス情報とは、一連のパルスシーケンスにしたがって傾斜磁場電源７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを動作させるために必要な全ての情報であり、例えばコイル６ｘ，６ｙ，６ｚに印加するパルス電流の強度、印加時間および印加タイミングなどに関する情報を含む。
【００２１】
演算ユニット１１は、受信器９Ｒが出力した生データを、シーケンサ１０を通して入力する。演算ユニット１１は、入力した生データを、内部メモリに設定したｋ空間（フーリエ空間または周波数空間とも呼ばれる）に配置し、このｋ空間に配置されたデータを２次元または３次元のフーリエ変換に付して実空間の画像データに再構成する。また演算ユニット１１は、画像に関するデータの合成処理や差分演算処理（重付け差分処理も含む）も必要に応じて実行可能である。この合成処理には、ピクセル毎にピクセル値を加算する処理や、最大値投影（ＭＩＰ）処理、最小値投影（ｍｉｎＩＰ）などが含まれる。また、上記合成処理の別の例として、フーリエ空間上で複数フレームの軸の整合をとった上で、これら複数フレームの生データを合成して１フレームの生データを得てもよい。なお、加算処理には、単純加算処理、加算平均処理、あるいは重み付け加算処理などが含まれる。
【００２２】
記憶ユニット１２は、再構成された画像データや、上述の合成処理や差分処理が施された画像データを記憶する。
【００２３】
表示器１３は、ユーザに提示するべき各種の画像をホスト計算機１６の制御の下に表示する。表示器１３としては、液晶表示器などの表示デバイスを利用可能である。
【００２４】
入力器１４は、操作者が希望する同期タイミング選択用のパラメータ情報、スキャン条件、パルスシーケンス、画像合成や差分の演算に関する情報などの各種の情報を入力する。入力器１４は、入力した情報をホスト計算機１６に送る。入力器１４としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスを適宜に備える。
【００２５】
音声発生器１５は、ホスト計算機１６から指令があったときに、息止め開始および息止め終了のメッセージを音声として発する。
【００２６】
ホスト計算機１６は、既存のＭＲＩ装置で実現されている各種の動作を実現するようにＭＲＩ装置１００の各部の動作を総括する。ホスト計算機１６は他に、後述するように、ハイブリッドＭＲＡの実行時にスケーリング係数を設定する機能を備える。
【００２７】
心電計測部は、ＥＣＧセンサ１７およびＥＣＧユニット１８を含む。ＥＣＧセンサ１７は、被検体２００の体表に付着されており、被検体２００のＥＣＧ信号を電気信号（以下、センサ信号と称する）として検出する。ＥＣＧユニット１８は、センサ信号にデジタル化処理を含む各種の処理を施した上で、ホスト計算機１６およびシーケンサ１０に出力する。この心電計測部としては、例えばベクトル心電計を用いることができる。この心電計測部によるセンサ信号は、被検体２００の心時相に同期したスキャンを実行するときにシーケンサ１０にて必要に応じて用いられる。
【００２８】
次に以上のように構成されたＭＲＩ装置１００の動作について説明する。なお、ＭＲＩ装置１００は、既存のＭＲＩ装置で実現されている各種の撮像を行うことが可能であるが、これについての説明は省略する。そしてここでは、ハイブリッドＭＲＡを得る場合の動作について説明することとする。
【００２９】
図２はハイブリッドＭＲＡを得る場合のＭＲＩ装置１００の動作手順を示したフローチャートである。
【００３０】
ステップＳａ１においてはシーケンサ１０が、傾斜磁場電源７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを制御して、ＷＢ法およびＢＢ法のそれぞれでのデータ収集を行う。このＷＢ法でのデータ収集とＢＢ法でのデータ収集とを個別のシーケンスにて行っても良いが、ここではマルチエコー法を用いて一連のシーケンス中にＷＢ法およびＢＢ法の双方のデータ収集を行う。このデータ収集は、撮像領域として設定されたスラブ内の複数のスライスについてそれぞれ行われる。
【００３１】
ＷＢ法およびＢＢ法として、具体的にどの手法を採用するかは任意であるが、ここではＷＢ法としてＴＯＦ法を、またＢＢ法としてＦＳ−ＢＢ（flow-sensitive BB）法を採用することとする。なお、ＦＳ−ＢＢは、関心領域の動脈及び静脈のフローによる信号低下を強調させるためのディフェーズ傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスでデータ収集を行う。
【００３２】
パルスシーケンスをＧＲＥとし、静磁場強度を1.5Ｔとした場合のＴＥは、ＴＯＦ法の場合は10未満となり、ＦＳ−ＢＢ法の場合は20となる。
【００３３】
図３はこのときのパルスシーケンスの一例を示す図である。図３に示される波形は上から順番に、撮像対象に印加する高周波のフリップパルス（flip pulse）およびエコー信号（Echo）、スライス方向の傾斜磁場波形（Ｇss）、位相エンコード方向の傾斜磁場波形（Ｇpe）、リードアウト方向の傾斜磁場波形（Ｇro）を示す。
【００３４】
ここで、ＴＯＦ法はリフェーズ（rephase）であるのに対して、ＦＳ−ＢＢ法はディフェーズ（dephase）である。
【００３５】
図４はリフェーズ／ディフェーズＧＲＥシーケンスによる血管内血液および静止部の信号強度のＴＥに対する変化を示す図である。
【００３６】
リフェーズにおいては、血液の信号は低下されることのないまま収集される。これとは逆にディフェーズにおいては、血液の信号は抑制されて収集される。このことから図３に示すように、リフェーズにより血液で生じる信号は、静止している組織で生じる信号よりも高信号となる。またディフェーズにより血液で生じる信号は、静止している組織で生じる信号よりも低信号となる。
【００３７】
ステップＳａ２においては演算ユニット１１が、上記のようにしてＴＯＦ法を用いて収集されたデータに基づいて、血管が背景よりも高信号に表される画像（以下、ＷＢ画像と称する）を再構成する。また演算ユニット１１は、上記のようにしてＦＳ−ＢＢ法を用いて収集されたデータに基づいて、血管が背景よりも低信号に表される画像（以下、ＢＢ画像と称する）を再構成する。
【００３８】
ステップＳａ３においては演算ユニット１１が、ＷＢ画像とＢＢ画像とのスケーリング差分を演算することによって、ハイブリッドＭＲＡ画像を生成する。すなわち、同一の位置に関するピクセル毎に、そのピクセルについてのＷＢ画像での信号値をＳ(WB)、ＢＢ画像での信号値をＳ(BB)とするとともに、スケーリング係数をαとおくと、次の(1)式によって差分値ΔＳを算出する。
【００３９】
ΔＳ＝Ｓ(WB)−α×Ｓ(BB)      …(1)
図５は血管径と信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)の関係を示した図である。
【００４０】
図５に示すように、ＷＢ画像での信号値Ｓ(WB)は、血管部分については背景部の信号値Ｓbase(WB)よりも高信号になっている。ＢＢ画像での信号値Ｓ(BB)は、血管部分については背景部の信号値Ｓbase(BB)よりも低信号になっている。なお、ＭＲ信号の収集時の条件の違いから、信号値Ｓbase(WB)と信号値Ｓbase(BB)とは、図５に示すように異なることが一般的である。また、コントラスト対ノイズ比（ＣＮＲ）は、主幹動脈のように血管径が大きい血管では、ＷＢ画像およびＢＢ画像で同程度に大きいが、末梢血管のように血管径が小さな血管では、ＷＢ画像では小さくなる。なお、Ｓbase(WB)およびＳbase(BB)は、ＷＢ画像およびＢＢ画像のおのおののローパス画像の信号強度で代用できる。
【００４１】
かくして差分値ΔＳは、図６に示すように血管部分における背景部の差分値ΔＳbaseに対するコントラストが、信号値Ｓ(WB)および信号値Ｓ(BB)のいずれよりも大きくなる。
【００４２】
なお、スケーリング値αは、α×Ｓbase(BB)がＳbase(WB)を上回ることがないように設定されれば、コントラストを増大する効果が得られる。従って、スケーリング値αは、上記の条件を満たす範囲で任意に設定が可能であり、例えばα＝０として、重み付けをしなくても良い。ただし、スケーリング値αは、背景部の差分値ΔＳbaseができるだけゼロに近くなるように設定することが、背景部を目立たなくしてハイブリッドＭＲＡ画像の画質をより向上するためには好ましい。
【００４３】
そして以上のハイブリッドＭＲＡ画像は、スラブ内の全スライスのそれぞれについて生成される。
【００４４】
ステップＳａ４においては演算ユニット１１が、複数のハイブリッドＭＲＡ画像についてのＭＩＰ処理を行って、ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像を生成する。ＭＩＰ処理の対象とするハイブリッドＭＲＡ画像は、全スライスのハイブリッドＭＲＡ画像の全部または一部としても良いし、断面変換により生成した複数のハイブリッドＭＲＡ画像としても良い。
【００４５】
ところで、ステップＳａ５においては演算ユニット１１が、ＷＢ画像に基づいてマスク画像を生成する。このマスク画像は、例えば脳内の血管を撮像している場合には、脳実質に相当する領域を表す画像とする。ＢＢ画像は脳実質とその周囲との信号差が小さいことなどのために脳実質の領域を抽出することが困難だが、ＷＢ画像では脳実質および血管が高信号になるので、閾値処理などの簡単な処理により脳実質および血管の領域を抽出できる。
【００４６】
ステップＳａ４でのＭＩＰ処理に際しては、マスク画像を参照して、脳実質に相当する領域のみを対象として行うようにしても良い。なお、ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像とともに、例えばＢＢ画像のｍｉｎＩＰ画像などのような別の画像を表示する場合、そのｍｉｎＩＰ処理に対してもマスク画像を参照して行うようにしても良い。
【００４７】
図７は上記のようにして生成されたハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像と従来のＴＯＦ法によるＭＲＡ画像のＭＩＰ画像（以下、ＴＯＦ_ＭＲＡ画像と称する）とを並べて表した図である。図７の上側がＴＯＦ_ＭＲＡ画像であり、下側がハイブリッドＭＲＡ画像である。ＴＯＦ_ＭＲＡ画像およびハイブリッドＭＲＡ画像ともに、左からアキシャル、コロナルおよびサジタル方向のＭＩＰ画像である。
【００４８】
なお、ＴＯＦ_ＭＲＡ画像は、ＴＲ＝50ms、ＴＥ＝6.8ms、ＦＡ＝20degとした3 axis 1st order GMNにより撮像されたものである。ハイブリッドＭＲＡは、ＴＥ＝26ms、ｂ値（b-factor）＝2sec/mm2として撮像されたＢＢ画像と上記のＴＯＦ_ＭＲＡ画像とから、α＝1として上記のようにして生成されたものである。
【００４９】
この図７から明らかなように、ハイブリッドＭＲＡ画像はＴＯＦ法によるＭＲＡ画像と同じＷＢ画像となるが、ハイブリッドＭＲＡ画像ではＴＯＦ法によるＭＲＡ画像よりも、血管、特に細い末梢血管が高コントラストで詳細に描出される。
【００５０】
さて、一般にＴＯＦ法では、血液の流入部では血管信号が大きいが、血液が末梢血管に移行するに従いＲＦで励起されつづける回数が増加するために信号が小さくなることが知られている。そこで、スラブの流入部に近いほうのスライスについて適用するスケーリング値αを、遠いほうのスライスについて適用するスケーリング値よりも小さく設定すれば、上記の性質を考慮した高品質のハイブリッドＭＲＡ画像を得られるようになる。
【００５１】
図８は上記のようにスラブ位置に依存してスケーリング値を設定する具体例を示す図である。
【００５２】
さてスケーリング値αとして最適な値は、ＷＢ画像とＢＢ画像との関係に基づいてピクセル毎に異なる。そこで、スケーリング値をピクセル毎に設定し、それをスケーリング差分に適用することが好ましい。
【００５３】
以下に、ピクセル毎のスケーリング値を設定する処理について説明する。
【００５４】
本実施形態では、血管の径やＷＢ画像とＢＢ画像の各信号強度のそのもの、あるいは周囲組織とのＣＮＲを測定して、その比較から適応的にスケーリング値を設定することとする。血管信号は比較的高周波成分が多いため、同一画像についてローパスフィルタ処理を施した画像とローパスフィルタ処理を施していない画像との同一ピクセル間の差分をとることにより抽出できる。あるいは血管信号は、ハイパスフィルタ処理により低周波な背景信号を低下させることにより抽出することができる。そしてこのようにして求まる差分値がＷＢ画像においては正方向、ＢＢ画像においては負方向に大きいほど血管である確率が大きい。ノイズ成分は一定なので、信号強度がそのままＣＮＲになる。
【００５５】
図９は任意の１つのピクセルについてのスケーリング値を設定するためのホスト計算機１６の処理手順を示すフローチャートである。
【００５６】
この処理は、図２におけるステップＳａ３にてスケーリング差分を演算するのに先立って、ステップＳａ２にて再構成されたＷＢ画像およびＢＢ画像に基づいて実行される。
【００５７】
ステップＳｂ１においてホスト計算機１６は、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれに対してハイパスフィルタ処理を施すことにより、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれから背景信号を低下させ、血管信号を抽出する。
【００５８】
ステップＳｂ２においてホスト計算機１６は、上記のようにＷＢ画像に対してハイパスフィルタ処理を施して得られた画像における画素値をＳｄ(WB)とするとともに、ＢＢ画像に対してハイパスフィルタ処理を施して得られた画像における画素値をＳｄ(BB)とした場合に、次の式(2)によってＣＮＲに相当する値ｋを算出する。
【００５９】
ｋ＝Ｓｄ(BB)／Ｓｄ(WB)      …(2)
次にステップＳｂ３においてホスト計算機１６は、信号値Ｓbase(BB)と信号値Ｓbase(WB)との比を、「Ｓbase(BB)／Ｓbase(WB)」として求める。
【００６０】
そしてステップＳｂ４においてホスト計算機１６は、ステップＳｂ２にて求めた値ｋに対応するスケーリング値α(k)を算出する。流れのある血管内部は、Ｓｄ(WB)＞0、Ｓｄ(BB)＜0なので、ｋ＜0となる。これに対して静止組織は、ｋ≧０となる確率が高い。すなわち、上記のように求まる値ｋは、血管に相当するピクセルにおいては符号が負となり、静止組織に相当するピクセルにおいては符号が正となる。従って、ｋ≧０であるならば、スケーリング値αは、Ｓbase(WB)−α×Ｓbase(BB)がゼロになる値、すなわちステップＳｂ３にて求めた値とすれば良い。ｋ＜０であるならば、ｋが負方向に大きくなるに従い、α (k)は正方向に大きくする。
【００６１】
ｋ＜０であるときのα(k)は、ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を考慮して、以下のように定める。
【００６２】
まず、２種類の原画像Ｓ１，Ｓ２の血管の周囲組織（base）Ｓ１base，Ｓ２baseに対するコントラストをＣ１，Ｃ２、ノイズＳＤをσn1，σn2、ＣＮＲをＣＮＲ１，ＣＮＲ２とした場合、重み付き差分画像ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２における血管のＣＮＲ，ＣＮＲ(ΔＳ)との関係を導出する。
【００６３】
問題の定義より、Ｃ１＝Ｓ１−Ｓ１base、Ｃ２＝Ｓ２−Ｓ２base、ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２である。
【００６４】
ΔＳ画像のコントラストは、原画像のコントラストを用いて次の(3)式のように表せる。
【００６５】
Ｃ(ΔＳ)＝ΔＳ−ΔＳbase＝｛Ｓ１−αＳ２｝−｛Ｓ１base−αＳ２base｝
＝｛Ｓ１−Ｓ１base｝−α｛Ｓ２−Ｓ２base｝＝Ｃ１−α×Ｃ２      … (3)
ΔＳ画像での血管の周囲組織に対するＣＮＲ，ＣＮＲ(ΔＳ)は、次の(4)式となる。
【数１】
0005526168.tif 000002
【００６６】
ここで、ΔＳ画像のＣＮＲが最大になる条件は、次の式(5)の場合である。
【００６７】
δ｛ＣＮＲ(ΔＳ)｝／δα＝(−Ｃ１×α×σn22−Ｃ２×σn12)／(σn12＋α2×σn22)3/2＝０      …(5)
この式(5)をみたす、α＝αoptを求めると、分母がゼロでない、すなわちノイズのない画像でなければ、次の(6)式のようになる。
【００６８】
αopt＝−(Ｃ２／σn22)／(Ｃ１／σn12)      …(6)
特に、σn1＝σn2＝σnの場合は、式(4)および式(6)は各々、次の式(4')および式(6')となる。
【数２】
0005526168.tif 000003
【００６９】
αopt＝−Ｃ２／Ｃ１      …(6')
被検体を同一のコイルで同一の受信ゲインで撮像した場合や、２エコーで撮像した場合には、ノイズＳＤは同じとみなせるので、上記の式(4')および式(6')が成り立つ。
【００７０】
以上まとめると、２種類の原画像の重みつき差分画像ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２における血管と周囲組織とのコントラストに関するCNRは、２種類の原画像の各々の血管と背景とのコントラストに関するＣＮＲの比の符号を反転した値に等しいときに最大となる。
【００７１】
例として画像Ｓ１をＷＢ画像、画像Ｓ２をＢＢ画像とし、かつＣＮＲ１＝10、ＣＮＲ２＝−10であるとするならば、α＝1、すなわち最大のＣＮＲを与えるのは単純差分Ｓ１−Ｓ２でよいことになり、その場合の差分画像のＣＮＲは、ＣＮＲ＝10−（10）／√２＝14.1となり、差分前の1.41倍に向上することになる。一方、血管がＷＢに描出されていても、差分する側の画像に血管がまったく描出されていない状態、すなわちＣＮＲ１＝10、ＣＮＲ２＝0ならば、α＝0、すなわち最大のＣＮＲを与えるのはＳ２を差分しないでＳ１をそのまま用いるのがよいことになる。
【００７２】
図１０はハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を示す図である。
【００７３】
図１０は、ＷＢ画像における血管のＣＮＲを10として、ＢＢ画像のコントラストＣ(BB)とＷＢ画像のコントラストＣ(WB)との比Ｃ(BB)／Ｃ(WB)が、0、−0.50、−0.75、−1.00、−1.25、−1.50、−1.75、−2.00のそれぞれである場合についてのハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係をそれぞれ示している。
【００７４】
この図１０からも、ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲを最大にするαoptは、次の式(7)となる。
【００７５】
αopt＝−Ｃ(BB)／Ｃ(WB)      …(7)
ただし、図１０から明らかなように、Ｃ(BB)／Ｃ(WB)＜−1ならば、α＞1にしておけばＣＮＲはあまり変化しない。
【００７６】
図１１はホスト計算機１６がステップＳｂ４にて算出するスケーリング値α(k)と値ｋとの関係を示した図である。
【００７７】
前述の論理どおりに実施するならば、ホスト計算機１６はスケーリング値α(k)を図１１に破線で示すような値として算出すれば良い。
【００７８】
しかし、実装的には、ｋ＝0近傍はノイズを考慮し滑らかに変化させるとともに、ｋ＜０の領域では自然な画像の形成のために、例えば図１１に実線で示すような値としてスケーリング値α(k)を算出すると良い。
【００７９】
なおαはピクセル毎の設定なので、スケーリング値の上限αmaxは特に設定不要であるが、ここではエラー処理としての適当な値を設定している。
【００８０】
なおｋ＞0であるピクセルについては、静止組織である確率が大きいので、スケーリング差分を行わずに、ハイブリッドＭＲＡ画像におけるノイズを低減すべくＷＢ画像またはＢＢ画像のローパスフィルタ画像におきかえても良いし、ゼロを埋めてもよい。
【００８１】
このようにしてピクセル毎のスケーリング値α(k)を適応的に設定すれば、血管が複雑に向きを変えているために流入部と細い血管とがスラブの両端部に必ずしも位置していなくとも、スケーリング値αを適正に設定して高品質なハイブリッドＭＲＡ画像を生成することが可能となる。
【００８２】
ところで、血管と背景とのコントラストに関するＣＮＲは、ハイブリッドＭＲＡ画像のほうがＷＢ画像またはＢＢ画像より大きくなければ、ハイブリッドＭＲＡ画像を生成することに意味がない。
【００８３】
血管の主幹部はＴＯＦによるＣＮＲが大きいが、末梢血管ではＴＯＦによるＣＮＲがゼロに近づくので、ＢＢ画像のスケーリングが大きいほうが良くなるので、末梢血管では、差分しないでＢＢ画像を単独で用いたほうが良いことがわかる。その場合、α＝1なら差分画像のＣＮＲは、1／√2＝0.71になるので、もしハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲがＷＢ画像またはＢＢ画像のＣＮＲの√2倍よりも大きければ、血管のＣＮＲはハイブリッドＭＲＡ画像のほうがＷＢ画像またはＢＢ画像より大きくなる。差分により背景の信号値がゼロになるようなスケーリングを行うことは、背景がゼロに近づき、血管信号との差が大きくなるのでＭＩＰ時に都合がよくなる。
【００８４】
2エコーGREの場合、背景の信号強度は、Ｓbase(WB)＞Ｓbase(BB)なので、背景をゼロにする設定の場合はα＞1になり、末梢血管に重みをおいたことになる。その場合でも差分画像ではＭＩＰで血管を空気に邪魔されずに十分に出す必要から、信号強度が背景＞空気＞0になるように、α≦Sbase(WB)／Sbase (BB)と、上限を与えるのが望ましい。
【００８５】
以上のように本実施形態では、血管が背景より高信号にでるＷＢ画像と血管が背景より低信号に描出されるＢＢ画像とを用いて、それぞれの画像に比べ血管をより高ＣＮＲで描出することが可能である。背景組織の信号低減は、ＭＩＰやｍｉｎｉＩＰでの細血管の描出においては特に重要である。
【００８６】
また本実施形態によれば、ＴＯＦ法に比べて乱流部、細血管、あるいは側副血行路の描出能が向上する。撮像時間は、ＴＯＦ法に比べて多少延長する（ＴＲに比例）程度である。そして、ＴＯＦ法に比べて本実施形態では、血管の背景組織に対するＣＮＲが増大するとともに、脂肪や背景組織は低減する。ＴＯＦ法で必要なＭＴＣパルスは、本実施形態では不要である。ＴＯＦ法に比べて本実施形態では、乱流部や穿通枝の描出能も向上する。
【００８７】
また本実施形態によればＦＳ−ＢＢ法に比べて、血管の背景組織に対するＣＮＲが増大するとともに、背景組織は低減する。
【００８８】
なお、造影剤を使用した場合でもＷＢ，ＢＢになる場合があり、血管など組織のＣＮＲの向上が可能である。例えば、常磁性造影剤なら、Ｔ１ＷでＷＢ、Ｔ２*ＷでＢＢになる。従って、非造影の場合と同様なＧＲＥ２エコーシーケンスで実現できる。
【００８９】
この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。
【００９０】
(a)  ハイブリッドＭＲＡ画像を生成するのに使用したＷＢ画像およびＢＢ画像とは別種の画像を撮影し、この画像をハイブリッドＭＲＡ画像に合成して表示した画像を生成しても良い。上記別種の画像としては、例えばＳＷＩ法により撮像された画像が有用である。すなわち、上記のように生成されたハイブリッドＭＲＡ画像は、ホワイトブラッド画像となり、かつ主として動脈が描出されることになるので、静脈を表すブラックブラッド画像であるＳＷＩ画像をハイブリッドＭＲＡ画像に合成（フュージョン）することで、動脈と静脈とを色分けして表した画像が得られる。なお、ハイブリッドＭＲＡ画像とＳＷＩ画像とにそれぞれ別々の色を割り当てて、カラー画像を生成することもできる。なお、ＳＷＩ法は、Ｔ２*強調画像を得るために必要なエコー時間が設定され、フローの位相分散をキャンセルするためのフローコンペンセイション傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスでデータ収集を行う。
【００９１】
また、この場合に、マルチエコー法により３エコーの収集を行うようにすれば、撮影時間の延長を小さく抑えることができる。例えば静磁場強度を1.5Ｔとした場合のＴＥは、ＴＯＦ法が10未満、ＦＳ−ＢＢ法が20、ＳＷＩ法が40とすれば良い。またＳＷＩに関しては、動脈を抑制するためにＧＭＮはリフェーズタイプとすることが望ましい。なお、前述した2エコーの例でＦＳ−ＢＢ法のＴＥを40ｍｓ程度とすれば動脈静脈も混在するが、2エコー間の演算による血管強調が可能である。
【００９２】
(b)  ＷＢ画像とＢＢ画像とにそれぞれ別の色を割り当てた上で、フュージョンすることによってハイブリッドＭＲＡ画像を生成することも可能である。すなわち、例えばＲＧＢ24（8×3）ビットを用い、ＷＢ画像およびＢＢ画像に、8ビットずつ赤および緑を割り当てて表示すれば、色を保存した状態で重なって表示される。こうすれば各々フローのスピードや酸素濃度の情報を反映した表示となり有効である。例えばＷＢ画像およびＢＢ画像の2画像でも、左右の片側に側副血行があれば流速の速い側の血管は赤が多くなり、遅れた側の血管は緑が多くなる。なお、さらに前述のようにＳＷＩ画像を含めるのであれば、これに例えば青を割り当てれば良い。これにより、静脈が青で表示される。
【００９３】
(c)  ＷＢ画像およびＢＢ画像は、造影剤を用いて得ることもできる。ＧＲＥでＴＥの異なるＴ１Ｗ、Ｔ２*Ｗの2エコーとすれば、1エコー目は造影剤のＴ１短縮効果によりＷＢとなり、2エコー目は磁化率効果によりＢＢとなる。
【００９４】
(d)  ＷＢ画像およびＢＢ画像,さらにはＳＷＩ画像を得るシーケンスタイプは、ＧＲＥに限らずＦＳＥ系やＥＰＩ（echo planar imaging）系、またはそれらの組み合わせを用いて交互に収集してもよい。
【００９５】
(e)  上述した実施例では、ＷＢ画像とＢＢ画像とに基づいてハイブリッドＭＲＡ画像（血流像）を生成することを説明したが、種類の異なる複数のＷＢ画像、或いは、種類の異なる複数のＢＢ画像に基づいてハイブリッドＭＲＡ画像（血流像）を生成しても良い。例えば、関心領域とは異なる位置にプリサチュレーションパルスを印加するＴＯＦ法のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成された非造影ＭＲＡ画像と、造影剤を用いて得られたＴ１強調画像とに基づいて、種類の異なる複数のＷＢ画像のハイブリッドＭＲＡ画像を生成しても良い。また関心領域の動脈及び静脈のフローによる信号低下を強調させるためのディフェーズ傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成されたＭＲＡ画像と、Ｔ２*強調画像を得るために必要なエコー時間が設定され、フローの位相分散をキャンセルするためのフローコンペンセイション傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成されたＭＲＡ画像とに基づいて、種類の異なる複数のＢＢ画像のハイブリッドＭＲＡ画像を生成しても良い。
【００９６】
ＷＢ画像どうしの場合、２つのＷＢ画像のコントラストＣ１，Ｃ２は、Ｃ１＞０、Ｃ２＞０となるから、式(6)および式(6')はそのまま適用できる。またＢＢ画像どうしの場合、２つのＢＢ画像のコントラストＣ１，Ｃ２は、Ｃ１＜０、Ｃ２＜０となるから、式(6)および式(6')はそのまま適用できる。
【００９７】
(f)  ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像に代えて、ボリュームレンダリングにより生成されたハイブリッドＭＲＡ３次元画像を生成しても良い。
【００９８】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１００…磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）、１…磁石、２…静磁場電源、３…シムコイル、４…シムコイル電源、５…天板、６ｘ，６ｙ，６ｚ…コイル、６…傾斜磁場コイルユニット、７…傾斜磁場電源、８…ＲＦコイルユニット、９Ｒ…受信器、９Ｔ…送信器、１０…シーケンサ、１１…演算ユニット、１２…記憶ユニット、１３…表示器、１４…入力器、１５…音声発生器、１６…ホスト計算機。
【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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