(57)【要約】      （修正有）【課題】実際の拡散強調画像データと推定された拡散強調画像データとの誤差をできるだけ小さくする推定方法を提供する。【解決手段】Ｔ２強調シーケンスＡ０により収集されたデータに基づいて、スライスのＴ２強調画像データＪ０を作成する。また、画像データ作成手段８１は、拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍにより収集されたデータに基づいて、ｂ＝ｂ１〜ｂｍで拡散強調された拡散強調画像データＪ１〜Ｊｍを作成する。そして、これらの画像データＪ０〜Ｊｍを用いて、ＩＶＩＭモデルのフィッティングを行い、画像データＪ０〜Ｊｍの信号値に最もよく当てはまるＩＶＩＭモデルのパラメータ値を求める。【選択図】図７
2014195532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
【請求項２】
ｂ値を設定する設定手段を有し、
前記推定手段は、
前記設定手段で設定されたｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
表示部と、
操作者によって操作され、ｂ値を表す信号を入力する操作部とを有し、
前記表示部は、
前記操作部から入力されたｂ値に対応した拡散強調画像データを表示する、請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記操作部は、ｂ値を変更するための信号を入力し、
前記表示部は、
前記操作部により入力された変更後のｂ値に対応した拡散強調画像データを表示する、請求項３に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定手段は、以下の式に基づいて信号値を推定する、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の推定装置。
【数２】
2014195532.tif 000004
【請求項６】
前記複数のシーケンスには、Ｔ２強調シーケンスが含まれている、請求項１〜５のうちのいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項７】
ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定手段と、
を有する磁気共鳴装置。
【請求項８】
ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
【請求項９】
ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定ステップと、
を有する推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの信号値を推定する推定装置、その推定装置が適用された磁気共鳴装置、その推定装置に適用されるプログラム、および画像データの信号値を推定する推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、拡散強調画像を取得する方法が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１５７６８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、任意のｂ値で拡散強調された拡散強調画像データを推定することが試みられている。この推定を行うためには、拡散による信号減衰をできるだけ正確に予測する必要がある。信号減衰のモデルとして、ＡＤＣ（Apparent Diffusion Coefficient）を算出するための単一指数関数モデル（ＡＤＣモデル）が知られている。しかし、ＡＤＣモデルで拡散強調画像データを作成すると、ｂ値の低い範囲において、実際の拡散強調画像データとの誤差が大きくなるという問題がある。
【０００５】
したがって、実際の拡散強調画像データと推定された拡散強調画像データとの誤差をできるだけ小さくすることが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の観点は、ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定手段と、
を有する推定装置である。
【０００７】
本発明の第２の観点は、ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定手段と、
を有する磁気共鳴装置である。
【０００８】
本発明の第３の観点は、ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
【０００９】
本発明の第４の観点は、ｂ値が異なる複数のシーケンスにより取得されたデータに基づいて、複数の画像データを作成する画像データ作成ステップと、
前記複数の画像データを用いて、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄと灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊と灌流の割合ＰＦとを含む信号モデルのフィッティングを行い、フィッティング後の信号モデルに基づいて、前記複数のシーケンスのｂ値とは異なるｂ値で拡散強調された画像データの信号値を推定する推定ステップと、
を有する推定方法である。
【発明の効果】
【００１０】
真の拡散の動きによる拡散係数Ｄ、灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊、および灌流の割合ＰＦを含む信号モデルを用いるので、実際の拡散強調画像データとの誤差が低減された画像データを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
【図２】撮影部位を概略的に示す図である。
【図３】本形態において実行されるシーケンスを概略的に示す図である。
【図４】本形態のＭＲ装置の動作フローを示す図である。
【図５】取り出された信号値を概略的に示す図である。
【図６】フィッティングの様子を概略的に示す図である。
【図７】仮想の拡散強調画像データのピクセルＰｉの信号値の計算方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【００１３】
図１は、本発明の一形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
【００１４】
マグネット２は、被検体１１が収容されるボア２１を有している。また、マグネット２は、超伝導コイル、勾配コイル、およびＲＦコイルなどが内蔵されている。
【００１５】
テーブル３は、被検体１１を支持するクレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１１はボア２１に搬送される。
【００１６】
受信コイル４は、被検体１１の胴部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１１からの磁気共鳴信号を受信する。
【００１７】
ＭＲ装置１００は、更に、送信器５、傾斜磁場電源６、受信器７、制御部８、操作部９、および表示部１０などを有している。
【００１８】
送信器５はＲＦコイルに電流を供給し、傾斜磁場電源６は勾配コイルに電流を供給する。
受信器７は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。
【００１９】
制御部８は、表示部１０に必要な情報を伝送したり、受信器７から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。制御部８は、画像データ作成手段８１〜設定手段８３などを有している。
画像データ作成手段８１は、Ｔ２強調画像データＪ０および拡散強調画像データＪ１〜Ｊｍ（例えば、後述する図３参照）を作成する。
推定手段８２は、仮想の拡散強調画像データの信号値を推定する。
設定手段８３は、ｂ値を設定する。
【００２０】
制御部８は、画像データ作成手段８１〜設定手段８３を構成する一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。尚、制御部８は、推定装置の一例に相当する。
【００２１】
操作部９は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部８に入力する。表示部１０は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。
【００２２】
図２は撮影部位を概略的に示す図、図３は本形態において実行されるシーケンスを概略的に示す図である。
本形態では、Ｔ２強調シーケンスＡ０と、ｍ個の拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍとが実行される。尚、撮影部位には一般的には複数のスライスが設定されるが、本形態では、説明の便宜上、撮影部位には１枚のスライスのみが設定されているとする。
【００２３】
Ｔ２強調シーケンスＡ０は、スライスＳＬのＴ２強調画像データＪ０を取得するためのシーケンスである。拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍは、スライスＳＬの拡散強調画像データＪ１〜Ｊｍを取得するためのシーケンスである。
【００２４】
拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍは、拡散強調された画像を得るために、ＭＰＧ（Motion Probing Gradient）が印加されている。本形態では、拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍは、それぞれ、ＭＰＧの強さを表すｂ値が、ｂ＝ｂ１〜ｂｍに設定されている。一方、Ｔ２強調シーケンスＡ０では、ＭＰＧは印加されていないので、ｂ＝０と見なすことができる。
【００２５】
以下に、シーケンスＡ０〜Ａｍを用いて被検体の画像データを取得するときのＭＲ装置の動作について説明する。
【００２６】
図４は、本形態のＭＲ装置の動作フローを示す図である。
ステップＳＴ１では、図３に示すシーケンスＡ０〜Ａｍが実行される。シーケンスＡ０〜Ａｍを実行した後、ステップＳＴ２に進む。
【００２７】
ステップＳＴ２では、画像データ作成手段８１（図１参照）が、シーケンスＡ０〜Ａｍにより収集されたデータに基づいて、スライスＳＬのＴ２強調画像データＪ０と、ｂ＝ｂ１〜ｂｍで拡散強調された拡散強調画像データＪ１〜Ｊｍとを作成する。これらの画像データＪ０〜Ｊｍを作成した後、ステップＳＴ３に進む。
【００２８】
ステップＳＴ３では、推定手段８２（図１参照）が、拡散強調画像の信号減衰を表す信号モデルを用いて、シーケンスＡ０〜Ａｍのｂ値（ｂ＝ｂ０〜ｂｍ）とは別のｂ値（ｂ＝ｂα）で拡散強調された仮想の拡散強調画像データの信号値を推定する。本形態では、拡散強調画像の信号減衰を表す信号モデルとしてＩＶＩＭ（Intra Voxel Incoherent Motion）モデルを用いる。ＩＶＩＭモデルでは、拡散強調画像の信号減衰が以下の式で表される。
【数１】
2014195532.tif 000003
【００２９】
以下に、ステップＳＴ３において、ＩＶＩＭモデルを用いて仮想の拡散強調画像データの信号値を推定する方法について説明する。尚、ステップＳＴ３は、ステップＳＴ３１〜ＳＴ３３を有しているので、各ステップについて順に説明する。
【００３０】
ステップＳＴ３１では、推定手段８２が、画像データＪ０〜Ｊｍの体内領域と体外領域とを区別する。体外領域のピクセルのピクセル値は、体内領域のピクセルのピクセル値よりも十分に小さいので、ピクセル値の違いから、体外領域と体内領域とを区別することができる。
【００３１】
次に、推定手段８２は、画像データＪ０〜Ｊｍの体内領域から、同一の位置におけるピクセルの信号値を取り出す。図５に、取り出された信号値を概略的に示す。以下では、画像データＪ０〜Ｊｍの同一の位置におけるピクセルとしてピクセルＰｉを考え、画像データＪ０〜ＪｍのピクセルＰｉの信号値Ｓｉ０〜Ｓｉｍを取り出した場合について考える。ピクセルＰｉの信号値Ｓｉ０〜Ｓｉｍを取り出した後、ステップＳＴ３２に進む。
【００３２】
ステップＳＴ３２では、推定手段８２が、信号値Ｓｉ０〜Ｓｉｍを用いて式（１）のフィッティングを行う。図６に、フィッティングの様子を概略的に示す。推定手段８２は、信号値Ｓｉ０〜Ｓｉｍを用いて式（１）のフィッティングを行い、信号値Ｓｉ０〜Ｓｉｍに最もよく当てはまる式（１）のＳ（ｂ＝０）、ＰＦ、Ｄ、Ｄ＊を算出する。Ｓ（ｂ＝０）、ＰＦ、Ｄ、Ｄ＊を算出した後、ステップＳＴ３３に進む。
【００３３】
ステップＳＴ３３では、設定手段８３（図１参照）が、推定する画像データのｂαの値を設定する（例えば、ｂα＝１００）。ｂαが設定されたら、推定手段８２は、Ｓ（ｂ＝０）、ＰＦ、Ｄ、Ｄ＊が算出された式（１）を用いて、ｂ＝ｂαの仮想の拡散強調画像データのピクセルＰｉの信号値を計算する。図７に、仮想の拡散強調画像データのピクセルＰｉの信号値の計算方法を示す。
【００３４】
推定手段８２は、式（１）のｂに、ｂ＝ｂαを代入する。Ｓ（ｂ＝０）、ＰＦ、Ｄ、Ｄ＊はステップＳＴ３２で算出されているので、式（１）のｂに、ｂ＝ｂαを代入することにより、ｂ＝ｂαにおける信号値Ｓ（ｂ＝ｂα）を計算することができる。このようにして計算されたＳ（ｂ＝ｂα）が、仮想の拡散強調画像データのピクセルＰｉの信号値として推定される。
【００３５】
図５〜図７には、仮想の拡散強調画像データのピクセルＰｉの信号値を推定する方法が示されているが、他のピクセルの信号値も、同様の方法で推定することができる。したがって、ｂ＝ｂαの拡散強調シーケンスを実行しなくても、ｂ＝ｂαで拡散強調された拡散強調画像データを推定することができる。
【００３６】
また、設定手段８３は、ｂαの値を変更することができるように構成されている。したがって、推定手段８２は、任意のｂαの値に応じた仮想の拡散強調画像データを推定することができる。仮想の拡散強調画像データを推定した後、ステップＳＴ４に進む。
【００３７】
ステップＳＴ４では、オペレータは、操作部９（図１参照）を操作し、ｂ値を表す入力信号を入力する。この信号が入力されると、表示部１０は、操作部９から入力されたｂ値に対応した拡散強調画像データを表示する。また、オペレータが操作部９を操作し、ｂ値を変更する入力信号を入力すると、表示部１０は、変更後のｂ値に対応した拡散強調画像データを表示する。したがって、オペレータは、各ｂ値に対応した拡散強調画像データを確認することができる。このようにしてフローを終了する。
【００３８】
本形態では、シーケンスＡ０〜Ａｍで使用されたｂ値（ｂ＝ｂ０〜ｂｍ）とは別のｂ値（ｂ＝ｂα）で拡散強調された仮想の拡散強調画像データが推定されている。したがって、オペレータは、シーケンスＡ０〜Ａｍにより得られた画像データＪ０〜Ｊｍだけでなく、仮想の拡散強調画像データも確認することができる。
【００３９】
尚、本形態では、Ｔ２強調シーケンスＡ０および拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍを実行し、これらのシーケンスＡ０〜Ａｍにより得られた画像データＪ０〜Ｊｍに基づいて、仮想の拡散強調画像データを推定している。しかし、Ｔ２強調シーケンスＡ０を実行せずに、拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍのみを実行し、拡散強調シーケンスＡ１〜Ａｍにより得られた拡散強調画像データＪ１〜Ｊｍに基づいて、仮想の拡散強調画像データを推定してもよい。
【００４０】
また、本形態では、ＩＶＩＭモデルを用いて拡散強調画像の信号減衰を予測している。拡散強調画像の信号減衰を予測するモデルとして、ＩＶＩＭモデルの他にＡＤＣモデルが知られている。しかし、ＡＤＣモデルでは、ｂ値が低い範囲において、灌流による信号減衰が考慮されていないので、ＡＤＣモデルを用いて拡散強調画像データを推定すると、ｂ値の低い範囲では、実際の拡散強調画像データとの誤差が大きくなる恐れがある。これに対し、本形態で用いたＩＶＩＭモデルは、灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊を含んでいるので、灌流による信号減衰が考慮されている。したがって、ＩＶＩＭモデルを用いると、ｂ値が低い範囲でも、実際の拡散強調画像データによく一致した拡散強調画像データを推定することができる。
【００４１】
更に、本形態では、ＩＶＩＭの信号モデルが使用されている。しかし、信号モデルが、真の拡散の動きによる拡散係数Ｄ、灌流の動きによる拡散係数Ｄ＊、および灌流の割合ＰＦを含んでいるのであれば、ＩＶＩＭモデルとは別の信号モデルを使用してもよい。
【符号の説明】
【００４２】
２  マグネット
３  テーブル
３ａ  クレードル
４  受信コイル
５  送信器
６  傾斜磁場電源
７  受信器
８  制御部
９  操作部
１０  表示部
１１  被検体
２１  ボア
８１  画像データ作成手段
８２  推定手段
８３  設定
１００  ＭＲ装置
【図１】
2014195532.tif 000005
【図２】
2014195532.tif 000006
【図３】
2014195532.tif 000007
【図４】
2014195532.tif 000008
【図５】
2014195532.tif 000009
【図６】
2014195532.tif 000010
【図７】
2014195532.tif 000011