(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者内の動的ボリュームをスキャンするスキャナ；
前記スキャナから受け取った測定データを画像データに再構成する再構成手段；
前記画像データを分析し、前記動的ボリュームの向き及び位置に関連する直近のジオメトリと、前記動的ボリュームの向き及び位置に関連する新たなジオメトリとの間の変化に関するジオメトリ変化データを生成する予測的動き補正部であり、ジオメトリは、前記患者の前記動的ボリュームを記述する位置情報であり、該予測的動き補正部は、データフローレートに依存しないモデルを用いてジオメトリ更新を適用する、予測的動き補正部；及び
前記ジオメトリ変化データの関数として、連続するスキャン間における前記スキャナへの前記ジオメトリ更新を生成するホスト；
を含み、
前記ホストは、それぞれのスキャンに関するジオメトリの記録を、その画像データが収集されたスキャンにおいて使用されたジオメトリに従って前記動的ボリュームにインデックスを付することによって保存する、
予測的動き補正（ＰＭＣ）のためのシステム。
【請求項２】
前記予測的動き補正部は、画像解像度を低下させ、ボリューム整合プロトコルを実行し、変換マトリクスを計算し、且つ前記変化データを前記ホストに提供する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ホストは、前記ジオメトリ変化データを前記スキャナが読み取り可能なジオメトリ更新情報へと翻訳し、該ジオメトリ更新情報を前記スキャナのスキャンコントローラに提供する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記スキャンコントローラは、前記ジオメトリ更新情報に従って、後続の前記動的ボリュームのスキャンのスキャンジオメトリを調整する、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記ホストは、最初のスキャン中に前記スキャナによって使用される元のジオメトリを含む設定情報を、前記予測的動き補正部に提供する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記ホストは、患者の動きを、前記ジオメトリ変化データ、前記元のジオメトリ、及び前記動的ボリュームの直近のジオメトリの関数として計算する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記ホストは、患者の動きを、ジオメトリ変化の値と前記元のジオメトリとの和から前記動的ボリュームの前記直近のジオメトリを減じたものとして計算する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記ホストは、新たなジオメトリを、前記動的ボリュームの前記直近のジオメトリと計算された患者の動きとの和として計算する、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記スキャナは磁気共鳴撮像装置である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ホストは：
ジオメトリ更新を前記スキャナに提供するルーチン又は手段；
前記動的ボリュームをスキャンするルーチン又は手段；
前記動的ボリュームの測定データを画像データへと再構成するルーチン又は手段；
前記動的ボリュームの位置の変化を記述する変化データを生成するルーチン又は手段；
前記変化データの関数として患者の動きを計算するルーチン又は手段；
計算された患者の動きの関数としてジオメトリ更新を計算するルーチン又は手段；及び
一連のジオメトリ及びそれぞれのジオメトリを用いて収集された画像データに関する情報を保管するルーチン又は手段；
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムにおいて予測的動き補正を実行する方法であって：
当初のジオメトリをスキャナに提供する段階；
動的ボリュームをスキャンするスキャン段階；
前記当初のジオメトリにインデックス付けられた測定データを生成する生成段階；
前記測定データを再構成し、前記当初のジオメトリにインデックス付けられた画像データを生成する再構成段階；
予測的動き補正プロトコルを実行し、前記画像データから変化情報を計算する実行段階；
前記変化情報及び前記当初のジオメトリの関数として、患者の動きを計算する計算段階；
前記患者の動きの関数として新たなジオメトリを決定する決定段階；
後続のスキャンのために、前記新たなジオメトリを前記スキャナに提供する提供段階；及び
前記のスキャン段階、生成段階、再構成段階、実行段階、計算段階、決定段階、及び提供段階を、前記新たなジオメトリを用いて繰り返す反復段階；
を含む方法。
【請求項１２】
患者のスキャン中に予測的動き補正を実行する方法であって：
元のジオメトリをスキャナに提供する段階であり、ジオメトリは、前記患者の動的ボリュームを記述する位置情報である、段階；
前記動的ボリュームをスキャンするスキャン段階；
前記元のジオメトリにインデックス付けられた画像データを生成する生成段階；
前記画像データから変化情報を計算する予測的動き補正プロトコルを実行する実行段階であり、該予測的動き補正プロトコルは、データフローレートに依存しないモデルを用いてジオメトリ更新を適用する、実行段階；
前記変化情報及び前記元のジオメトリの関数として、患者の動きを計算する計算段階；
前記患者の動きの関数として新たなジオメトリを決定する決定段階；
後続のスキャンのために、前記新たなジオメトリを前記スキャナに提供する提供段階；
前記のスキャン段階、生成段階、実行段階、計算段階、決定段階、及び提供段階を、前記新たなジオメトリを用いて繰り返す反復段階；及び
それぞれのスキャンに関するジオメトリの記録を、その画像データが収集されたスキャンにおいて使用されたジオメトリに従って前記動的ボリュームにインデックスを付することによって保存する段階；
を含む方法。
【請求項１３】
予測的動き補正の処理時間を見積もる段階、及び見積もられた時間をスキャンの繰り返し時間（ＴＲ）と比較する段階、を更に含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
見積もられた予測的動き補正の処理時間が前記繰り返し時間以下である場合に、前記予測的動き補正プロトコルを高感度な整合状態に設定する段階、を更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記繰り返し時間が予測的動き補正の実際の処理時間より短いことの決定を受けて、前記予測的動き補正プロトコルの前記整合状態を動的に変更する段階、を更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
見積もられた予測的動き補正の処理時間が前記繰り返し時間より長い場合に、前記予測的動き補正プロトコルをロバストな整合状態に設定する段階、を更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記患者の動きを、前記変化データ、及び前記元のジオメトリと直近のジオメトリとの間の差の関数として計算する段階、を更に含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記変化データは、前記動的ボリュームの現在位置と、直前のスキャンにおける前記動的ボリュームの位置との差を記述する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記スキャナは磁気共鳴撮像装置である、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法を実行するようにプログラムされたプロセッサ又はコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項２１】
動的ボリュームをスキャンする手段に、当初のジオメトリを提供する手段であり、ジオメトリは、患者の前記動的ボリュームを記述する位置情報である、手段；
前記動的ボリュームをスキャンし、前記当初のジオメトリにインデックス付けられた測定データを生成する手段；
前記測定データを再構成し、前記当初のジオメトリにインデックス付けられた画像データを生成する手段；
予測的動き補正プロトコルを実行し、前記画像データから位置変化データを計算する手段であり、該予測的動き補正プロトコルは、データフローレートに依存しないモデルを用いてジオメトリ更新を適用する、計算する手段；
前記位置変化データ及び前記当初のジオメトリの関数として、患者の動きを計算する手段；
前記患者の動きの関数として、新たなジオメトリを決定する手段；
後続のスキャンのために、前記新たなジオメトリを前記スキャンする手段に提供する手段；
前記のスキャン、再構成、実行、計算、決定、及び提供の段階を、前記新たなジオメトリを用いて繰り返す手段；及び
それぞれのスキャンに関するジオメトリの記録を、その画像データが収集されたスキャンにおいて使用されたジオメトリに従って前記動的ボリュームにインデックスを付することによって保存する手段；
を含む予測的動き補正システム。
【請求項２２】
振動的な動き補正を防止する手段を更に含む請求項２１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は特に医用スキャンシステム等における誤差補正に適用される。しかしながら、認識されるように、ここに開示される技術は、その他の種類のスキャンシステム及び／又はその他の誤差補正システムにも適用され得る。
【背景技術】
【０００２】
後処理部としての遡及的（retrospective）動き補正は、画素の補間を行うボリューム整合（レジストレーション）を用いる。遡及的な補正は、画素の単純なシフト及び回転を必要とする平面内の変化（例えば、ｘ、ｙ並進運動）を補正するために使用される。しかしながら、遡及的な補正は、スライス間での補間を必要とする平面を通り抜けての動き（例えば、スライス方向又は軸方向の並進運動）を補正するときには十分でなく、有意な部分的ボリューミング（partial-voluming）作用及び回転劣化をもたらす。平面を通り抜けての動きで失われた画像情報は、補間を用いる遡及的な補正では完全に再現されることができない。
【０００３】
予測的収集補正として知られる一種の予測的動き補正がこれまでに用いられたことがある。しかしながら、画像再構成、ボリューム整合、ジオメトリ（幾何学配置）計算及びデータ転送という複数の処理が、最後のダイナミックスキャンによる収集の終了と次のダイナミックスキャンの開始との間の残り時間に完了されなければならない。専用の再構成プロセッサ及び最新のワークステーションを備えたシステムにおいて、これらの処理の総所要時間は秒オーダーになり得る。故に、このような従来システムにおいては、繰り返し時間（repetition  time；ＴＲ）は、必要な計算が完了され得るように十分に長くなければならない。ＴＲが短すぎ、次の収集が開始される前にスキャナがジオメトリ更新を受けられない場合、過大な補償と過小な補償とが交互に起こる望ましくない振動パターンが生じる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、繰り返し時間の制約に依存しない実時間オンザフライ（on-the-fly）動き補正を提供し、それによりスキャン品質の向上及び全スキャン時間の短縮を可能にし得るシステム及び方法が技術的に望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様に従って、予測的動き補正（ＰＭＣ）のためのシステムは、患者内の動的ボリュームをスキャンするスキャナ、及びスキャナから受け取った測定データを画像データに再構成する再構成手段を含む。当該システムは更に、画像データを分析し、動的ボリュームの向き及び位置に関連する直近のジオメトリと、動的ボリュームの向き及び位置に関連する新たなジオメトリとの間の変化に関するジオメトリ変化データを生成するＰＭＣ部、及びジオメトリ変化データの関数として、連続するスキャン間におけるスキャナへのジオメトリ更新を生成するホストを含む。
【０００６】
他の一態様に従って、患者のスキャン中に予測的動き補正を実行する方法は、元のジオメトリをスキャナに提供する段階、動的ボリュームをスキャンするスキャン段階、及び元のジオメトリにインデックス付けられた画像データを生成する生成段階を含む。当該方法は更に、画像データから変化情報を計算するＰＭＣプロトコルを実行する実行段階、変化情報及び元のジオメトリの関数として、患者の動きを計算する計算段階、及び患者の動きの関数として新たなジオメトリを決定する決定段階を含む。さらに、当該方法は、後続のスキャンのために、新たなジオメトリをスキャナに提供する提供段階、及び上記のスキャン段階、生成段階、実行段階、計算段階、決定段階、及び提供段階を、新たなジオメトリを用いて繰り返す反復段階を含む。
【発明の効果】
【０００７】
１つの効果は、予測的動き補正（ＰＭＣ）アルゴリズムはスキャンの繰り返し時間の制限によって制約されないことである。
【０００８】
別の１つの効果は、患者の動きが重複処理されないことを確実にし、望まれない振動的な補正パターンを抑制するブックキーピング機構にある。
【０００９】
以下の詳細な説明を読み、理解することにより、本発明の更なる効果が当業者に認識される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及びそれらの配置、並びに様々な工程及びそれらの編成の形態を取り得る。図面は、好適な態様を例示するためだけのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【００１１】
図１は、ここで開示される様々な実施形態に従った、スキャナ装置１２を用いて予測的動き補正（ＰＭＣ）を実行する磁気共鳴スキャンシステム１０を例示している。ＰＭＣ技術は、ダイナミックシリーズの収集中（例えば、スキャン中）の被検体の動きによる幾何学的配置（ジオメトリ）の変化を測定する。被検体の動きはスキャナにて実時間で補正され、画像シリーズにおけるボリュームアライメントが改善される。本発明は、故に、従来の動き補正技術を改善する。例えば、従来の手法は、次の収集の開始までに全ての処理が行われることを必要とするため、その有効性は長い繰り返し時間（ＴＲ）のスキャンに限定されていた。スキャナ１０は、補正が為されたときに絶えずオンザフライで当該スキャナが更新されることを可能にする機能を含んでいる。故に、ＰＭＣはパルスシーケンスの制約によって妨げられず、従来の動き補正手法に対して有利である。斯くして、比較的長いスキャン（例えば、１０分、３０分など）の間に患者が動くとき、スキャンのジオメトリを実時間で調整することが可能である。以下の段落にて、ＰＭＣアルゴリズムとともに用いられるスキャナの動作及び構造を説明する。
【００１２】
スキャナ１０はスキャナ筐体１２を含んでおり、筐体１２内には、患者又はその他の検査対象の少なくとも一部が、検査すべき心臓、脳若しくはその他の器官、又は解剖学的領域をスキャナ１０のスキャン領域１６内に位置付けて配置される。ここではボア型スキャナを参照して説明するが、認識されるように、スキャナはオープン型磁気スキャナ又はその他の種類の磁気共鳴スキャナであってもよい。スキャナ筐体１２内に配置された主磁石１８が主磁石コントローラ２０によって制御され、少なくともスキャン領域１６内に、静止（Ｂ０）磁場が発生される。主磁石１８は、典型的に、冷凍シュラウド２２によって囲まれた永続性の超伝導磁石であるが、常伝導磁石が用いられてもよい。一部の実施形態において、主磁石１８は、約０．２３テスラと約７テスラとの間の主磁場を発生する。しかしながら、この典型的な範囲を上回る、あるいは下回る強さの主磁場も意図される。筐体１２の内部又は表面に配置された磁場傾斜コイル２４と対応する傾斜コントローラ２６とを含む傾斜システムにより、少なくともスキャン領域１６内において、選定された磁場傾斜が主磁場に重ね合わされる。典型的に、磁場傾斜コイル２４は、例えばｘ傾斜、ｙ傾斜及びｚ傾斜である、３つの直交磁場を生成するためのコイル群を含む。
【００１３】
磁気共鳴スキャナ１０のボアと実質的に同軸に、概して円筒形の全身コイル２８が取り付けられている。全身コイル２８は、例えば、直交（quadrature）バードケージ型コイル、ＴＥＭ（transverse  electromagnetic）コイル等とし得る。加えて、あるいは代えて、例えば１つ又は複数の表面コイル、ＳＥＮＳＥコイルアレイ、トルソ（torso）コイル等の、１つ又は複数の局部的な無線周波数コイル（図示せず）が用いられ得る。図１の実施形態において、全身コイル２８は送信及び受信の双方の機能を果たす。すなわち、全身コイル２８は、被検体１４内に磁気共鳴を励起するように１つ以上の無線周波数送信器３０によって磁気共鳴周波数で活性化され、全身コイル２８はまた、上記励起に応答して被検体１４から発せられる磁気共鳴信号を受信するように１つ以上の無線周波数受信器３２に結合して使用される。全身コイル２８が送信及び受信の双方の機能を果たすことを可能にするため、好適な無線周波数スイッチング回路３４が設けられる。
【００１４】
ここでは別個のユニットとして図示したが、一部の実施形態において、無線周波数スイッチング回路又はその部分は、全身コイル、無線周波数送信器又は無線周波数受信器に一体化されてもよい。他の意図される実施形態においては、全身コイル２８は送信機能を果たし、１つ以上の局部的な無線周波数コイルが、生成された磁気共鳴信号を受信する。他の意図される実施形態においては、全身コイル２８は排除され、１つ以上の局部的な無線周波数コイルが送信及び受信の双方の機能を果たす。さらに、全身コイル２８を受信コイルとして使用し、１つ以上の局部的な無線周波数コイルを用いて磁気共鳴を励起することも意図される。
【００１５】
磁気共鳴スキャナ１０は、スキャナコントローラ３６の制御下で動作する。ユーザインターフェース３８は、放射線医又はその他のユーザが１つ以上の磁気共鳴シーケンスを選択すること、及びユーザが該シーケンスのパラメータを設定あるいは更新することを可能にする。スキャナ１０は、選択されたシーケンスに従って、スキャナコントローラ３６の制御下で、磁気共鳴を励起し且つ磁気共鳴データを生成するように動作する。磁気共鳴データはデータメモリ又はバッファ４０に格納される。データバッファ４０内に図示した、選択されたシーケンスを異なる値や更新されたパラメータを用いて再実行することに対応したデータセット１、データセット２、・・・のような、複数組のデータを生成するよう、シーケンスを繰り返して実行することができる。必要に応じて、リード線５２を有する患者モニタ５０、更なるモニタ、又はその他の付属機器が、磁気共鳴データの収集中に患者１４を監視する。例えば、モニタがＥＣＧ装置である場合、例えばおおよそ拡張期で、あるいはおおよそ収縮期でなど、おおよそ選択された心位相でデータが収集されることを確実にするよう、モニタは心臓のゲーティング情報を供給することができる。一部の実施形態において、飽和回復データ又は反転回復データの生成は、モニタ５０を用いて心臓ゲーティングされ、その結果、データは複数の心位相で収集され、各データセットが１つの選択心位相に帰する複数の飽和回復データセット又は反転回復データセットが得られる。
【００１６】
再構成プロセッサ６０は、収集された磁気共鳴データ又はその一部を再構成画像へと再構成する。図示した実施形態においては、シーケンスの繰り返し実行の各々は、例えば連続したシーケンス実行のそれぞれで異なる値のパラメータセットを用いて収集されたデータセット１及びデータセット２等の回復データセット群のような、別個の情報を含んだ磁気共鳴データセットを生成する。これらのデータセットは各々、再構成プロセッサ６０によって１つの再構成画像へと再構成され、例えば、それぞれのデータセットの再構成画像が生成され、これら再構成画像は画像メモリ又はバッファ６２に好ましく格納される。一例によれば、回復データは、動きにより誘起された変位若しくは変形、又はデータ収集中に発生する患者の動きによる画像アーチファクトの補正後に、この処理に含められる。
【００１７】
ＰＭＣ部６４は、スキャン中の患者の動きを補正する１つ以上の予測的動き補正アルゴリズムを用いて画像データを分析する。一実施形態によれば、ＰＭＣ部は、過大な補償と過小な補償との振動パターンを生じさせ得る冗長データを不具にしながら、患者位置情報を位置変化の関数として動的に更新する。例えば、ＰＭＣは再構成プロセッサ６０及び／又は画像バッファ６２からダイナミック画像を受信し、同一のジオメトリにインデックス付けされた複数の画像が、実質的に同一の変化データ（例えば、３次元位置の変化や回転位置の変化などを記述するデータ）を生じさせることを認識する。例えば、連続した画像群を比較することにより、２つの画像の特徴点の並進運動シフト、及び場合に応じて回転、を表す変化が容易に決定される。その後、この変化はスキャンコントローラ３６に与えられ、撮像中のボリューム及び画像スライス若しくは画像面が、患者の生体構造の選択部分に揃えてアライメントされ続けるよう、ＲＦコイル２８及び傾斜コイル２４によって印加される傾斜磁場のＲＦ周波数を調整する。ＰＭＣ部は、第１の変化が患者の動きを整合させ、スキャナにより使用された直近のジオメトリに対する変化が得られることを確保する。しかしながら、ＰＭＣ部は更に、その後の変化及びそれに関連する冗長データが患者の動きへの如何なる変化をも整合させないことを確保し、それにより、システムスキャナを振動的な補償パターンに入らないよう保護する。
【００１８】
図２は、スキャンされ且つＰＭＣを用いて補正されている動的ボリュームの位置を表す、３つのスキャン画像（１、２及び３）が描かれた画像８０を示している。図２に示した例においては、動的ボリュームはヒトの脳であるが、様々な実施形態に従って、その他の器官がスキャン且つ／或いは撮像されてもよい。時間的な画像シリーズの収集中の被検体の動きはボリューム間のズレを生じさせるが、このズレは、例えば機能（functional）磁気共鳴撮像（ｆＭＲＩ）の活性マッピング等のデータ分析を誤らせ得るものである。ここで開示されるＰＭＣアルゴリズムは、スキャン全体を通して、被検体の動きによるジオメトリ変化を継続的に測定する。故に、ＰＭＣは実行中のスキャンを実時間で調整するので、後続画像は収集時に正しく揃えられ、時間的なボリュームのアライメントが改善される。
【００１９】
一例によれば、画像＃１、＃２及び＃３は、ＴＲを３秒に等しくしたときのダイナミック画像シリーズを表している。ダイナミック＃１の後、被検体はうなずき（例えば、約９°）、ダイナミック＃２は正しくアライメントされなくなる。ＰＭＣアルゴリズムは動きを検出し、ダイナミック３及び後続のダイナミック群が正しくアライメントされるように調整する。
【００２０】
図３は、予測的動き補正技術と遡及的動き補正技術とのグラフによる比較を例示するものである。後処理部としての遡及的動き補正は、画素の補間を行うボリューム整合を用いる。従って、遡及的な補正は、画素の単純なシフト及び回転を必要とする平面内の変化（例えば、ｘ、ｙ並進運動）を補正することに適しているが、スライス間での補間を必要とする平面を通り抜けての変化（例えば、“スライス”方向の並進運動）を補正することには適しておらず、有意な部分的ボリューミング作用をもたらす。平面を通り抜けての動きの間に失われた画像情報は、補間を用いる遡及的な補正では完全に再現されることができない。故に、ＰＭＣの利点は、平面を通り抜けての動きを実時間で捕らえることができるため、画像スライスが実質的にそれらの元の位置及び向きで信頼性高く収集され、補間の必要性が軽減されることである。斯くして、収集されるスライス群は、画像ボリュームシリーズとのアライメントを継続的に維持し、如何なる再現不可能な画像情報の喪失も最小化される。
【００２１】
図３には、遡及的動き補正を用いて収集されたダイナミック調査結果（*）と、ＰＭＣを用いて収集されたダイナミック調査結果（Ｘ）との、残余の変化データのグラフによる比較９０が示されている。遡及的動き補正のダイナミックシリーズの変化データは、各ダイナミックに遡及的整合を適用して計算されている。ＰＭＣのダイナミックシリーズの残余の変化データは、ＰＭＣにより補正された画像群に後処理による整合（レジストレーション）を行って計算されている。周波数エンコード（ＦＥ）軸、位相エンコード（ＰＥ）軸及びスライス軸に関する回転（°単位）及び並進運動（ｍｍ単位）が、共通の軸に表されている。
【００２２】
遡及的動き補正のデータにおける回転及び並進運動の一様なドリフトは、スキャン全体と通しての被検体の無意識な動き（例えば、筋肉を緩めること等）のためである。遡及的手法を用いる場合の変化は、ほぼ全てのダイナミックに対して比較的大きい画素変換及び補間を必要とする。逆に、ＰＭＣ画像群は、ダイナミックシリーズ全体を通して被検体の動きを継続的に補正することにより、元のジオメトリの非常に近くに留まり、故に、非常に小さい残余の変化がもたらされる。斯くして、ＰＭＣ技術は最小の画素補間のみを必要としながら、高度なデータ完全性を維持する。
【００２３】
図４は、従来の予測的収集補正技術を用いるときに望まれずして生じる、ファントムのダイナミックシリーズ１００上の可能性ある振動パターンの一例を示している。ダイナミック番号（＃１−＃１２）が各画像の左下の隅に示されており、それに対応するジオメトリ（Ａ、Ｂ、Ｃ）が右上の隅に示されている。相異なるジオメトリ状態は、グリッドの見え方と各ファントム画像の中央の線の角度とによって識別することができる。ダイナミック＃１は元のジオメトリ状態Ａにある。ダイナミック＃１と＃２との間に動きが発生し、ジオメトリを状態Ｂに変化させている。この動きは、＃３の時点では補正されないため、＃３もまた状態Ｂにある。この動きは最終的に＃４にて補正され、状態Ａへと戻る。重複した変化により、＃５はジオメトリＣへと過大に補正されてしまい、単一の動きに起因して、この振動がパターンＡ−Ｂ−Ｂ−Ａ−Ｃ−Ｃ−で継続してしまう。
【００２４】
従来のシステム及び／又は方法を用いると、画像再構成、ボリューム整合、ジオメトリ計算及びデータ転送という複数の処理は、最後のダイナミックの収集終了と次のダイナミックの開始との間の残り時間内に完了する必要がある。専用の再構成手段及び最新のワークステーションを備えたシステムにおいて、これらの処理の総継続時間は秒オーダーになり得る。例えば、ある実演によれば、６４×６４マトリクス及び１６スライスのスキャンとし、且つＴＲを４秒とし、従来の予測的収集補正技術を用いると、収集時間は約１．８秒であり、約２．２秒が補正処理の完了のために残される。故に、このような従来システムにおいては、ＴＲは必要な計算が完了され得るように十分に長く設定される。ＴＲが短すぎ且つスキャナがジオメトリ更新を次の収集が開始されるまでに受け取らない場合、望ましくない振動パターンが生じる。
【００２５】
なおも図４を参照して、（計算のために約２００ｍｓのみが残る）２秒という短いＴＲのスキャンに予測的収集補正技術を用いるときの以下の成り行きを検討する。ダイナミック＃１の後に被検体の動きが発生する。故に、ダイナミック＃２は、ダイナミック＃１とは異なるジオメトリで取得されることになる。予測的収集補正技術は＃１と＃２との差異を検出することが可能であり、必要なジオメトリ更新（例えば、変換２→１）を計算することに取り組み始める。しかしながら、短いＴＲの場合、予測的収集補正技術は、ダイナミック＃３の収集が開始されるのに間に合うように計算を完了してスキャナを更新することができない。従って、ダイナミック＃３は、ダイナミック＃２と同一の“正しくない”ジオメトリで収集されることになる。ダイナミック＃３は、故に、ダイナミック＃２と同一の変化によって歪められることになる。予測的収集補正技術は、この異なるジオメトリを同様に検出し、スキャナの別個の更新（変換３→１）を計算する。故に、予測的収集補正技術が用いられるときにＴＲが短すぎると、単一の動きが、真なる最初の更新（２→１）と複製（３→１）という２つの更新を生じさせ得る。補正アルゴリズムが双方の更新を送信することを止めさせるために何も行わないと、画像シリーズは振動パターンに入ることになる。真なる変換（２→１）はダイナミック＃４の時間までに適用されることになり、ダイナミック＃４は元のダイナミック＃１のジオメトリに合わせられる。さらに、複製の変換（３→１）がなおも待ち受けており、ダイナミック＃５に適用されて、ダイナミック＃５を元のジオメトリを超えて“オーバー補正”されたものにし、人工的に誘起された動きとして現れる。このサイクルは、この人工的に誘起された動きに関して続けられることになり、全てが単一の動きから始まった、元の位置の周りでの継続的な振動が生じてしまう。
【００２６】
この望ましくない一連の成り行きを回避するには、一般的な予測的収集補正技術による収集の最小ＴＲは、アルゴリズムにその計算のための十分な時間を残すのに十分な期間を有する必要がある。この制約はＴＲを、最小限より約２秒長い値である比較的長い値に制限する。この延長時間は、より大きい画像マトリクス又はより多数のスライスが用いられる場合には、更に長くなり得る（例えば、約２−４秒）。この制限は、ＭＲ応用を様々に妨げる。例えば、この制限は、総スキャン時間をいたずらに長くし、ＴＲ関連画像コントラストを制限し、ダイナミックシリーズの時間分解能を制限し、時間的に相関性を有するｆＭＲＩの刺激（stimulus）との衝突をもたらし、また、予期し得ない状況及び／又はワークステーションや再構成手段の性能によって処理時間が当初の見積もりを超過した場合に、振動パターンを生じさせる。
【００２７】
対照的に、ここで開示されるＰＭＣアルゴリズムは、ＴＲ関連の制限を回避し、ユーザが自由にＴＲを調整することを可能にする。ＰＭＣは、データフローレートに依存しないモデルを用いてジオメトリ更新を適用する。更新は、データが再構成され処理される速度に無関係に、オンザフライでスキャナに与えられる。従って、ＰＭＣアルゴリズムが元のジオメトリの変化を計算している間にも、幾つかのダイナミックが支障なく収集される。故に、ＰＭＣは長いＴＲの状況及び短いＴＲの状況の双方で使用されることが可能であり、従来方法が有するタイミング関連の制限を排除する助けとなる。
【００２８】
図５は、ＰＭＣ技術を用いて短いＴＲ（例えば、約１秒）で収集されたダイナミックシリーズ１１０を例示している。このシリーズ内の画像群（＃１、２及び５）の各々は、撮像されている動的ボリュームの実際の向き１１２と期待される向き１１４とを示している。ダイナミック＃１の後に被検体の頭部が傾き（例えば、この例によれば約５°）、患者の頭部の実際の向きと期待される向きとの間にズレが生じる。次のスキャン群が実行されている間に、ＰＭＣアルゴリズムはこの動きを検出し、正確にアライメントすべきダイナミック＃５に間に合うように、オンザフライでスキャナに調整を送信する。
【００２９】
ＰＭＣの更なる特徴は、時間を節減し且つＴＲ関連の面倒な問題を更に軽減するための、整合処理に関する画像の“低解像度化”である。再構成から到来する高解像度画像（例えば、１２８×１２８、２５６×２５６、及びそれ以上）は、整合処理される前に、低解像度画像（例えば、６４×６４又はそれ未満に）に間引かれる。整合処理の所要時間は、マトリクスサイズに直接的に対応するので、総処理時間は短縮され、次のスキャンが開始される前にスキャナがジオメトリ更新を受け取る確率が高められる。さらに、ＰＭＣアルゴリズムは動的に調整可能な整合アルゴリズムを含む。例えば、ＰＭＣ部のデータ処理速度に基づいて、このアルゴリズムはダイナミックシリーズの途中で自己調整し、ＰＭＣアルゴリズムの性能を最適化することができる。
【００３０】
図６は、１つ以上の実施形態に従ったＰＭＣアルゴリズムのプログラムフロー図１２０を例示している。この図は、図１のユーザインターフェース３８であり得るホスト１２２、スキャナに動作可能に接続されたワークステーション、及びＰＭＣ部などを含んでいる。ホストはジオメトリ更新をスキャナ１２に提供し、スキャナ１２は測定データを再構成プロセッサ６０に提供する。そして、再構成プロセッサは画像データをＰＭＣ部６４に提供し、ＰＭＣ部６４はジオメトリ変化データをホストに提供する。また、ホストは設定データをＰＭＣ部に提供する。認識されるように、再構成プロセッサ６０及びＰＭＣ部６４、並びに如何なる付随のデータベース（図示せず）も、様々な実施形態に従って、ホストから分離されていてもよいし、ホストに一体化されていてもよい。一部の実施形態において、ＰＭＣ６４及び再構成プロセッサは、例えばここで開示される様々な機能を果たす一連のコンピュータ実行可能ルーチンとして、ホスト上で実行されるソフトウェア又はファームウェアとして実現される。
【００３１】
ＰＭＣプログラムは、スキャナ、再構成手段及びホストプログラムと接続されたワークステーション上でバックグラウンドアプリケーションとして実行される。スキャナは画像群を１度に１ダイナミックずつ収集し、測定データを再構成手段に送信する。再構成手段は実時間で画像を再構成し、データをＰＭＣに送信する。ＰＭＣは、整合時間を短縮するため、入力された完全な解像度の画像を低解像度（例えば、６４×６４又はそれ未満）の画像データへと間引く。整合時間はデータマトリクスサイズに対応するので、完全な解像度の画像ではなく低解像度化された画像を用いて作業することによって処理時間は短縮される。ＰＭＣは、剛体整合アルゴリズムを用いて、ベースボリューム（例えば、シリーズ内の最初のダイナミック）に対する現在の画像ボリュームのジオメトリ変化を計算する。各動的ボリュームの整合が完了すると、３つの回転と３つの並進運動とから成る６パラメータ剛体変換マトリクスが生成される。ホストプログラムは変化データを解釈し、それを認識可能なジオメトリへと変換し、スキャナに送信する。ホストプログラムは更に、各ダイナミックを収集するために使用されるジオメトリを追跡する。ホストプログラムはスキャナ用の更新のパッケージを作成する。このパッケージは次の機会にスキャナによって取り出される。後続のダイナミック群はスキャナにて、新たな変化が発生するまで、更新されたジオメトリを用いて収集される。斯くして、このプログラムフローはダイナミックシリーズの残りのスキャンに関してループを成し、スキャナは、次のダイナミックへの補正を該補正の準備が整い次第直ちに適用すべく、オンザフライで更新される。
【００３２】
図７は、ＰＭＣアルゴリズムを用いてジオメトリ更新を計算するための、データフローレートに依存しないモデルを例示している。この処理は、スキャナ１２によるダイナミックデータＩ（例えば、ｎ＝１，２，・・・として、Ｉ＝Ｎ＋ｎ）の収集で開始する。ダイナミックデータＩはインデックスを付され、再構成プロセッサ６０に提供される。この処理の特徴は、各スキャンを収集するために使用されるジオメトリの記録管理に関する。ダイナミックＮからの各到来画像セットにより、ＰＭＣ部６４は変化データを生成する。ホストプログラム１２２はＰＭＣから変化データを受領し、インデックスＩを有する次のダイナミックの収集に使用するための新たなジオメトリを生成する。次のスキャン前に更新が利用可能になる場合、新たなジオメトリ情報を使用することになる次のダイナミックのインデックスはＩ＝Ｎ＋１に決定される。しかしながら、ダイナミック群が飛び越される（スキップされる）短いＴＲの状況においては、Ｉ＝Ｎ＋ｎにおいてｎ＞１にされる。
【００３３】
新たなジオメトリは、ホストプログラムによって、該新たなジオメトリ（Ｎ）を生成するために使用した変化データを有する画像のインデックスとともに記録（例えば、データベース又はメモリ）内に保管される。このジオメトリ更新及びインデックスは、次の利用可能なスキャンにオンザフライで取り上げられるべく、スキャナに送信される。更新がスキャナによって取得されると、スキャナは、来るべきダイナミックＩに関する測定データに、インデックスＮを担持する補助データタグを付する。斯くして、現在の画像セットは、それを作り出すために使用されたジオメトリの記録を担持している。再構成手段は、ＰＭＣへと出力するダイナミックＩからの各画像にインデックスＮを付する。ＰＭＣはダイナミックＩの変化データを計算し、インデックスＮとともにホストプログラムに渡す。ホストプログラムは、直近のジオメトリと受け取った変化データとに基づいて、新たなジオメトリを計算する。インデックスＮを用いて、ホストプログラムは、その記録を評価し、現在の画像セットを収集するために使用された元のジオメトリを決定する。ホストプログラムは直近のジオメトリを、ダイナミックＩに関する変化データから得られた新たなジオメトリと比較し、これら２つのジオメトリ間の差異が、実際の患者の動きとすべく決定される。そして、この患者の動きは、新たなジオメトリを作り出すように現在のジオメトリに付加される。新たなジオメトリはスキャナに送信され、現在のジオメトリ及び元のジオメトリの記録が保管される。斯くして、データフローは反復的に続けられ、ジオメトリ更新はスキャナによって、準備が整ったときにオンザフライで適用される。次のダイナミック（例えば、インデックス≧Ｉ＋ｎを有する）は、画像Ｉから得られたジオメトリ情報を用いて更新されることが可能であり、またインデックスＩを担持することができる。
【００３４】
一例によれば、更新が次の収集に間に合うようにスキャナに到達しない場合（ｎ＞１）、複数のダイナミックが同一ジオメトリで収集されることになる。各ダイナミックは、該ダイナミックを収集したジオメトリを参照する同一のインデックスＮを担持する。そのようなダイナミック群（Ｉ＝Ｎ＋１、Ｎ＋２等）は、ＰＭＣによって処理されるとき、実質的に同一の変化データを生成する。従来システムにおいては、これら変化の各々が適用され、振動状態をもたらした。しかしながら、ここでのＰＭＣは元のジオメトリの記録を管理するので、最初の変化のみが患者の動きを整合させ、直近のジオメトリへの変更をもたらす。その後の変化は、実質的に同一の変化データを生成し、同一の元のジオメトリを用いて収集されているので、同一の新たなジオメトリを生成することになる。従って、後者の変化データを用いての計算は、ゼロの患者の動きを生成することになり、アルゴリズムは振動パターンに入らないよう保護される。
【００３５】
図８は、ＰＭＣ整合アルゴリズム状態を設定するための決定アルゴリズム１５０を例示している。このアルゴリズムは、段階１５２にて、ＴＲが見積もられたＰＭＣ処理時間より長いかを決定することを含んでいる。ＴＲが見積もられたＰＭＣの処理時間より長い場合、段階１５４にて、ＰＭＣは高感度整合アルゴリズム状態に設定される。この状態においては、例えば、並進及び／又は回転の精度や最大繰り返し数などに関する様々なパラメータが、所定の値又は範囲に設定され得る。図示した例によれば、並進の精度は約４０μｍに設定され、回転の精度は約０．０７°に設定され、また、約４０の最大繰り返し数が可能にされる。
【００３６】
ＴＲが実際のＰＭＣ処理時間より短い場合、１つ以上のダイナミックが飛び越され、段階１５６にて、ＰＭＣはより堅牢なパラメータ値が用いられるロバスト整合アルゴリズム状態に設定される。例えば、一例によれば、ロバスト状態のパラメータ値は、並進の精度を約１２０μｍに、回転の精度を約０．１５°に設定すること、及び約１０の最大繰り返し数を可能にすることを含んでいてもよい。加えて、あるいは代えて、ＰＭＣは、ＴＲが見積もられたＰＭＣ処理時間より長くないことの決定を受けて直接的に、ロバスト整合状態に設定されてもよい。認識されるように、以上のパラメータ値の例は、高感度状態とロバスト状態との関係及び／又は値を例示するために説明されたものであり、本発明はこれらの値に限定されるものではない。
【００３７】
ＰＭＣにおける整合アルゴリズムは、故に、所望の精度及び最大繰り返し数に関して調整可能である。高い精度及び大きい最大繰り返し数での整合は、小さい動きにも感度を有するが、より長い処理時間という犠牲を伴う。低い精度及び少ない繰り返しでの整合は、小さい動きにはあまり感度を有しないが、より大きい動きに対し概して堅牢性を有するとともに高速である。この理由により、ＰＭＣは上述の高感度及びロバストという２つの状態のうちの何れかで実行されることが可能である。高感度状態は、例えばｆＭＲＩ検査などにおいて、小さい無意識の動きを補償するように微調整することを可能にする。ロバスト状態は、バルク動作が大きいと予期される状況、及び／又はスピード／ＴＲが重要である状況に対処する助けとなる。整合パラメータの値はＰＭＣ設定の一部として、全スキャンの開始時に実行されるホストプログラムによって指定される。これらパラメータ値は、各状態に対して１つのグループとして調整され、また、システムレベルのパラメータを介してユーザによって修正されることが可能である。
【００３８】
状態の選択は、（例えば、再構成、整合、計算、及びデータ転送に関する）総所要処理時間の見積もり値の関数である。この見積もりに基づいて、ＴＲが次のスキャンが開始される前にＰＭＣアルゴリズムがその更新を支障なく生成し得るのに十分なだけ長いと考えられる場合、該アルゴリズムは高感度状態にて調整される。ＴＲが十分に長いと予期されない場合には、該アルゴリズムは、より短い所要時間内により堅牢なデータを提供するように調整される。
【００３９】
ＰＭＣアルゴリズムはまた、性能を更に最適化するための“安全弁”を含む。例えば、高感度状態にあるときに、不測の処理／再構成時間の延長により、ＴＲが実際の処理時間に対して十分に長いものでなくなりダイナミックが飛び越される場合、このアルゴリズムは、そのスキャン期間に関して、設定をロバスト状態にオンザフライで動的に調整することができる。
【００４０】
図９は、ＰＭＣを用いずに計算した場合１６０と、ＰＭＣを用いて計算した場合１６２との、相互相関活性（cross-correlation  activation）マップからの３つの連続した“スライス”の比較を例示している。ＰＭＣを有効にした場合のマップにおける活性領域１６４は、概して、より明るく且つ灰白質１６６の組織に一層と調和している。図示したように、ＰＭＣを用いて計算されたマップ１６２における活性領域１６４は、より多く且つよりロバストである。
【００４１】
ＰＭＣは、画像ボリュームアライメントが重要である動的スキャン用途に適用可能である。ＰＭＣの特に重要な用途は、神経学ＭＲ、特にｆＭＲＩである。遡及的動き補正と比較して優れた画像ボリュームアライメントを提供することにより、ｆＭＲＩの活性マップは、活性領域の特異度（specificity）及び統計的優位性に関して改善される。ＴＲ関連の制限を排除することにより、ここで開示されたＰＭＣシステム及び方法は、従来技術に対する戦略的優位性をもたらす。さらに、ＰＭＣは、より多様なｆＭＲＩパラダイム、時間分解能、及び収集マトリクスとともに用いられることができる。
【００４２】
図１０は、ここで開示された１つ以上の態様に従った、予測的動き補正（ＰＭＣ）技術を実行する方法１８０を例示している。段階１８２にて、インデックスＮを有するジオメトリ更新が、例えば磁気共鳴装置などのスキャナに提供される。スキャン手順がその開始時にある場合、“更新”はスキャンすべき動的ボリューム（例えば、器官又はその他の患者組織）に関する最初のジオメトリを有する。インデックスＮは、この方法の最初の繰り返しにてダイナミック画像又は画像セットを収集するために使用される、元のジオメトリを記述し、段階１８４にて、動的ボリュームのスキャン中にダイナミック画像データＩが生成される。段階１８６にて、ダイナミックデータＩは再構成され、画像群が生成される。段階１８８にて、インデックスＮを有するダイナミック画像Ｉ上でＰＭＣプロトコルが実行され、変化データが生成される。すなわち、ダイナミックＮから到来する各画像セットにより、ＰＭＣアルゴリズムが変化データを生成する。変化データは動的ボリュームの位置の、元のジオメトリＮに基づいて予期される位置からの変化を記述する。
【００４３】
段階１９０にて、ＰＭＣ情報及び変化データに基づいて、患者（又はボリューム）の動きが計算される。例えば、患者の動きは、変化［Ｉ］と元のジオメトリ［Ｎ］との和から直近のジオメトリを減じたものとして決定される。一実施形態によれば、ホストプログラムが、ＰＭＣアルゴリズムから変化データを受け取り、インデックスＩを有する次のダイナミックの収集に使用するための新たなジオメトリを生成する。次のスキャン前に更新を利用可能な場合、新たなジオメトリ情報を使用することになる次のダイナミックのインデックスは、Ｉ＝Ｎ＋１に決定される。しかしながら、ダイナミック群が飛び越される短いＴＲの状況においては、Ｉ＝Ｎ＋ｎにおいてｎ＞１にされる。最初の繰り返し中は、直近のジオメトリは元のジオメトリであるので、患者の動きは変化データ［Ｉ］によって表される位置変化に等しい。段階１９２にて、その後のスキャン期間用の新たなジオメトリが、計算された患者の動きの関数として決定される。例えば、スキャンされている動的ボリュームが患者の脳であり、且つ３０分のスキャンにおいてダイナミック画像の収集期間群の間に患者の頭部が５°回転する場合、新たなジオメトリは、後続のダイナミック（画像スキャン）が頭部の回転前のスキャンと同一の配置となることを確保するため、患者の頭部の回転と合わせるように回転される。故に、新たなジオメトリは、直近のジオメトリと患者の動きとの和として計算される。
【００４４】
段階１９４にて、患者位置の変化を反映するようにデータ記録が更新される。例えば、段階１９２にて計算された新たなジオメトリが、直近のジオメトリとして記録され、次のダイナミック画像データセットのインデックスとして付加すべく、スキャナに送信される。斯くして、動的ボリュームの各スキャンを収集することに使用されるジオメトリが記録され続ける。すなわち、新たなジオメトリの各々は、新たなジオメトリ（Ｎ）を生成するために使用した変化データを有する画像のインデックスとともに、記録（例えば、データベース又はメモリ）内に保管される。ジオメトリ更新及びインデックスは、次の利用可能なスキャンにオンザフライで取り上げられるべく、スキャナに送信される。更新がスキャナによって取得されると、スキャナは、来るべきダイナミックＩに関する測定データに、インデックスＮを担持する補助データタグを付する。斯くして、現在の画像セットは、それを作り出すために使用されたジオメトリの記録を担持している。ＰＭＣアルゴリズムへと出力するダイナミックＩからの各画像にインデックスＮが付される。
【００４５】
一実施形態に従って、この方法は、更なる繰り返しのために段階１８２へと戻り、ＰＭＣアルゴリズムは、ダイナミックＩの変化データを計算し、インデックスＮとともにホストプログラムに渡す。ホストプログラムは、直近のジオメトリと受け取った変化データとに基づいて、新たなジオメトリを計算する。インデックスＮを用いて、ホストプログラムは、その記録を評価し、現在の画像セットを収集するために使用された元のジオメトリを決定する。例えば、ホストプログラムは直近のジオメトリを、ダイナミックＩに関する変化データから得られた新たなジオメトリと比較し、これら２つのジオメトリ間の差異が、実際の患者の動きとすべく決定される。そして、この患者の動きは、更なる新たなジオメトリを作り出すように現在のジオメトリに付加される。この新たなジオメトリもやはりスキャナに送信され、現在のジオメトリ及び元のジオメトリの記録が保管される。斯くして、データフローは反復的に続けられ、ジオメトリ更新はスキャナによって、準備が整ったときにオンザフライで適用される。次のダイナミック（例えば、Ｉ＋ｎ以上のインデックスを有する）は、画像Ｉから得られたジオメトリ情報を用いて更新されることが可能であり、またインデックスＩを担持することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】ここで開示される様々な実施形態に従った、スキャナ装置を用いて予測的動き補正（ＰＭＣ）を実行する磁気共鳴スキャンシステムを例示する図である。
【図２】スキャンされ且つＰＭＣを用いて補正されている動的ボリュームの位置を表す、３つのスキャン画像（１、２及び３）が描かれた画像を示す図である。
【図３】予測的動き補正技術と遡及的動き補正技術とのグラフによる比較を例示する図である。
【図４】従来の予測的収集補正技術を用いるときに望まれずして生じる、ファントムのダイナミックシリーズ上の可能性ある振動パターンの一例を示す図である。
【図５】ＰＭＣ技術を用いてショートＴＲで収集されたダイナミックシリーズを例示する図である。
【図６】１つ以上の実施形態に従ったＰＭＣアルゴリズムのプログラムフローを例示する図である。
【図７】ＰＭＣアルゴリズムを用いて直近のジオメトリを計算するための、データフローレートに依存しないモデルを例示する図である。
【図８】ＰＭＣ整合アルゴリズム状態を設定するための決定アルゴリズムを例示する図である。
【図９】ＰＭＣを用いずに計算した場合と、ＰＭＣを用いて計算した場合との、相互相関活性マップからの３つの連続した“スライス”の比較を例示する図である。
【図１０】ここで開示された１つ以上の態様に従った、ＰＭＣ技術を実行する方法を例示する図である。
【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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