(57)【要約】【課題】撮像時間を短縮することができる磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置を提供することである。【解決手段】実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、配置部と、感度導出部と、画像生成部とを備える。前記配置部は、撮像パラメータに基づき定まるｋ空間のフルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置に時系列データを配置する。前記感度導出部は、時間方向の変換を施すことで前記時系列データが変換後の係数値で表現される時空間上で、前記時系列データから感度分布を導出する。前記画像生成部は、前記時系列データ及び前記感度分布を用いて、前記時系列データの画像を生成する。【選択図】図１
2014069007.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像パラメータに基づき定まるｋ空間のフルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置に時系列データを配置する配置部と、
時間方向の変換を施すことで前記時系列データが変換後の係数値で表現される時空間上で、前記時系列データから感度分布を導出する感度導出部と、
前記時系列データ及び前記感度分布を用いて、前記時系列データの画像を生成する画像生成部と
を備え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】
前記配置部は、時間方向の空間と画像空間とを含む空間において、少なくともひとつの方向に関して、フルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置に時系列データを配置す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。
【請求項３】
前記感度導出部は、ｋ空間に配置された時系列データに対して時間方向の変換を施すことで、前記時系列データが変換後の係数値で表現された変換データを算出し、算出した変換データに基づいて、前記感度分布を導出することを特徴とする請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
前記感度導出部は、前記変換データを２値化することで、時間方向の感度の有無を示す２値化感度分布を導出し、導出した２値化感度分布において感度が存在しない画素の感度をゼロとすることで、前記感度分布を導出することを特徴とする請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
前記感度導出部は、前記変換データをＮ値化した後に、Ｎ値化後の変換データを、時間方向のパターンを利用して修正し、修正後の変換データを２値化することを特徴とする請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
前記感度導出部は、前記変換データに基づいて第１の感度分布を導出し、導出した第１の感度分布に対して、チャネル毎に得られる空間上の感度分布による補正を施すことで、第２の感度分布を導出し、
前記画像生成部は、前記時系列データ及び前記第２の感度分布を用いて、前記時系列データの画像を生成することを特徴とする請求項３〜５のいずれかひとつに記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項７】
前記感度導出部は、チャネル毎に得られる空間上の感度分布が時間方向に変動しないとして、前記補正を施すことを特徴とする請求項６に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
前記感度導出部は、前記サンプリング位置に配置された時系列データ、及び、前記フルサンプリング位置のうち時系列データが配置されていない位置の時系列データとして導出された時系列データを用いて、前記時空間上で、前記感度分布を導出することを特徴とする請求項１〜７のいずれかひとつに記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項９】
前記感度導出部は、前記時系列データが配置されていない位置の時系列データを、ゼロとして導出することを特徴とする請求項８に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
前記配置部は、ｋ空間の所定方向について、時系列で連続するフレームのサンプリング位置が変化するように、時系列データを配置することを特徴とする請求項１〜９のいずれかひとつに記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１１】
撮像パラメータに基づき定まるｋ空間のフルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置に時系列データを配置する配置部と、
時間方向の変換を施すことで前記時系列データが変換後の係数値で表現される時空間上で、前記時系列データから感度分布を導出する感度導出部と、
前記時系列データ及び前記感度分布を用いて、前記時系列データの画像を生成する画像生成部と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置）は、磁場中に配置された水素などの原子が、様々な周波数の電磁波のうち、原子及び磁場の種類に依存して決まる周波数の電磁波のみを選択的に吸収・放出するという性質を利用して、検体内部の原子分布を非破壊的に可視化する装置である。検体から放出された電磁波をコイルにより測定し、それをデジタル化することで得られた信号をｋ空間データと呼ぶ。
【０００３】
ｋ空間データは、例えば、１次元の撮像を繰り返すことで得られる２次元あるいは３次元のデータであって、検体内部の原子分布画像は、ｋ空間データに対して、フーリエ変換（以後、フーリエ変換といえばフーリエ逆変換も含むものとする）を施すことにより得られる。得られた原子分布画像をＭＲ（Magnetic  Resonance）画像と呼び、ｋ空間データからＭＲ画像を算出する過程を、再構成あるいは画像再構成、画像生成などと呼ぶ。ｋ空間データの中心部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の低周波成分、ｋ空間データの周辺部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の高周波成分に対応する。
【０００４】
ＭＲＩ装置では、１次元の撮像を繰り返し行うことで再構成に必要なｋ空間データを得るが、この撮像は一般に時間がかかることが知られている。さらに、検体の状態が時間とともに変化する場合には、再構成されたＭＲ画像の画質が劣化することも知られている。したがって、検体の状態が変化し且つデータ量の多い時系列データの撮像、例えば心臓の拍動の撮像では、この時間を短縮したいとの要求が強い。そこで、より高速な撮像を行うために、例えば、コイルの配置によって感度が異なることを利用して、ｋ空間データを複数のコイルで同時に間引き撮像し、得られた複数のｋ空間データから、アーティファクトを抑えつつＭＲ画像を再構成する、パラレルイメージング技術の研究開発が行われている。
【０００５】
時系列のｋ空間データを対象としたパラレルイメージング技術の１つとして、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴ（k-space  time  Broad-use  Linear  Acquisition  Speed-up  Technique）あるいはｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥ（sensitivity  encoding）と呼ばれる技術が知られている。コイルの数が間引いたサンプルの割合に対して少ない場合はｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴ、そうでない場合をｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶが、以後の説明では明示的に区別しない限り、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴも含めてｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。以後、主にコイルが複数の場合について説明するが、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴの特別な場合として、コイルの数が１つである場合も許容される。コイルが１つの場合でも便宜上、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】J. Tsao, P. Boesiger, K. P. Pruessmann, ``k-t BLAST and k-t SENSE: Dynamic MRI With High Frame Rate Exploiting Spatiotemporal Correlations,’’ Magnetic Resonance in Medicine 50:1031-1042 (2003).
【非特許文献２】D. Xu, K. F. King, Z. Liang, ``Improving k-t SENSE by Adaptive Regularization,’’ Magnetic Resonance in Medicine 57:918-930 (2007).
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第７３１９３２４号
【０００８】
【特許文献２】特開２００３−３２５４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、撮像時間を短縮することができる磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、配置部と、感度導出部と、画像生成部とを備える。前記配置部は、撮像パラメータに基づき定まるｋ空間のフルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置に時系列データを配置する。前記感度導出部は、時間方向の変換を施すことで前記時系列データが変換後の係数値で表現される時空間上で、前記時系列データから感度分布を導出する。前記画像生成部は、前記時系列データ及び前記感度分布を用いて、前記時系列データの画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図。
【図２】図２は、本実施形態において、ｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間を説明するための図。
【図３】図３は、本実施形態において、ｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間を説明するための図。
【図４】図４は、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにおける画像生成を説明するための図。
【図５】図５は、本実施形態に係る制御部を説明するための図。
【図６】図６は、本実施形態に係る処理手順を示すフローチャート。
【図７】図７は、本実施形態におけるサンプリング位置の一例を示す図。
【図８】図８は、本実施形態における欠落サンプルの導出を説明するための図。
【図９】図９は、本実施形態におけるＦＩＲ（Finite  Impulse  Response）フィルタの例を示す図。
【図１０】図１０は、本実施形態において２値化感度マップを導出する処理手順を示すフローチャート。
【図１１】図１１は、本実施形態における２値化感度マップの導出を説明するための図。
【図１２】図１２は、本実施形態における２値化感度マップの導出を説明するための図。
【図１３】図１３は、本実施形態における２値化感度マップの導出を説明するための図。
【図１４】図１４は、本実施形態の具体例に係る処理手順を示すフローチャート。
【図１５】図１５は、本実施形態の具体例における出力を示す図。
【図１６】図１６は、本実施形態の具体例における出力を示す図。
【図１７】図１７は、本実施形態の具体例における出力を示す図。
【図１８】図１８は、本実施形態の具体例における最終感度マップの導出を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置を詳細に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０２と、傾斜磁場電源１０３と、寝台１０４と、寝台制御部１０５と、送信コイル１０６と、送信部１０７と、受信コイルアレイ１０８と、受信部１０９と、シーケンス制御部１１０と、計算機システム１２０とを備える。なお、ＭＲＩ装置１００に被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。
【００１４】
静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、永久磁石、超伝導磁石などである。傾斜磁場コイル１０２は、中空の円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０３から個別に電流を受けて、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生させる。なお、Ｚ軸方向は、静磁場と同方向とする。
【００１５】
傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２に電流を供給する。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ、及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じてＮＭＲ信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＮＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。
【００１６】
寝台１０４は、被検体Ｐが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御部１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体Ｐが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御部１０５は、計算機システム１２０による制御のもと、寝台１０４を駆動して天板１０４ａを長手方向及び上下方向へ移動する。
【００１７】
送信コイル１０６は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、送信部１０７からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。送信部１０７は、対象とする原子の種類及び磁場の強度で決まるラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０６に供給する。
【００１８】
受信コイルアレイ１０８は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられるＮＭＲ信号を受信する。受信コイルアレイ１０８は、ＮＭＲ信号を受信すると、受信したＮＭＲ信号を受信部１０９へ出力する。なお、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８は、１以上、典型的には複数の受信コイルを有するコイルアレイである。
【００１９】
受信部１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＮＭＲ信号に基づいてＮＭＲデータを生成する。具体的には、受信部１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＮＭＲ信号をデジタル変換することによってＮＭＲデータを生成する。また、受信部１０９は、生成したＮＭＲデータをシーケンス制御部１１０へ送信する。なお、受信部１０９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０２などを備える架台装置側に備えられていてもよい。ここで、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８の各コイルエレメント（各受信コイル）から出力されるＮＭＲ信号は、適宜分配合成されることで、チャネルなどと呼ばれる単位で受信部１０９に出力される。このため、ＮＭＲデータは、受信部１０９以降の後段の処理においてチャネル毎に取り扱われる。コイルエレメントの総数とチャネルの総数との関係は、同一の場合もあれば、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が少ない場合、あるいは反対に、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が多い場合もある。以下において、「チャネル毎」のように表記する場合、その処理が、コイルエレメント毎に行われてもよいし、あるいは、コイルエレメントが分配合成されたチャネル毎に行われてもよいことを示す。なお、分配合成のタイミングは、上述したタイミングに限られるものではない。ＮＭＲ信号若しくはＮＭＲデータは、後述する制御部１２３による処理の前までに、チャネル単位に分配合成されればよい。
【００２０】
シーケンス制御部１１０は、計算機システム１２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０３、送信部１０７及び受信部１０９を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信部１０７が送信コイル１０６に送信するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信部１０９がＮＭＲ信号を検出するタイミングなどが定義される。
【００２１】
なお、シーケンス制御部１１０は、傾斜磁場電源１０３、送信部１０７及び受信部１０９を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信部１０９からＮＭＲデータ（本実施形態においては、時間軸に沿って時系列に収集された時系列データ）を受信すると、受信したＮＭＲデータを計算機システム１２０へ転送する。
【００２２】
計算機システム１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行い、インタフェース部１２１、記憶部１２２、制御部１２３、入力部１２４、及び表示部１２５を有する。
【００２３】
インタフェース部１２１は、シーケンス情報をシーケンス制御部１１０へ送信し、シーケンス制御部１１０からＮＭＲデータを受信する。また、インタフェース部１２１は、ＮＭＲデータを受信すると、受信したＮＭＲデータを記憶部１２２に格納する。記憶部１２２に格納されたＮＭＲデータは、後述する配置部１２３ａによってｋ空間に配置される。この結果、記憶部１２２は、複数チャネル分のｋ空間データを記憶する。
【００２４】
記憶部１２２は、インタフェース部１２１によって受信されたＮＭＲデータや、配置部１２３ａによってｋ空間に配置された時系列データ、後述する画像生成部１２３ｄによって生成された画像データなどを記憶する。例えば、記憶部１２２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどである。入力部１２４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部１２４は、例えば、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などの選択デバイス、あるいはキーボードなどの入力デバイスである。表示部１２５は、制御部１２３による制御のもと、スペクトラムデータや画像データなどの各種の情報を表示する。表示部１２５は、例えば、液晶表示器などの表示デバイスである。
【００２５】
制御部１２３は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、制御部１２３は、入力部１２４を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１１０に送信することによって撮像を制御する。また、制御部１２３は、撮像の結果としてシーケンス制御部１１０から送られるＮＭＲデータに基づいて行われる画像の生成を制御したり、表示部１２５による表示を制御したりする。例えば、制御部１２３は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００２６】
以下に説明するように、本実施形態においては、時空間上で感度分布（以下、感度マップ）を導出する。ここで、「時空間」とは、時間方向の変換を施すことで、時系列データが変換後の係数値で表現される空間のことである。ここで用いる変換は、可逆であるか、あるいは、近似的に可逆とみなせる変換であれば何でもよく、線形であっても、非線形であってもよい。例えば、変換としてフーリエ変換を用いた場合、時空間は、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにおいて展開処理（Ｕｎｆｏｌｄｉｎｇ処理）を行う空間であるｘ−ｆ空間となる。なお、変換はフーリエ変換に限定されず、例えばウエーブレット変換であってもよい。また、以下では、説明の便宜上、実空間である画像空間上の「空間感度値」と時空間上の「時空間感度値」とを必要に応じて区別して用いる。「空間感度値」は、チャネル毎に得られる現実の感度値である。一方、「時空間感度値」は、時空間上の仮想的な感度値である。また、以下では、説明の便宜上、画像空間上の「空間感度マップ」と時空間上の「時空間感度マップ」とを必要に応じて区別して用いる。「空間感度マップ」は、あるチャネルについて、各画素の現実の感度値（空間感度値）を集めたものである。一方、「時空間感度マップ」は、あるチャネルについて、各画素の時空間上の仮想的な感度値（時空間感度値）を集めたものである。また、以下では、説明の便宜上、必要に応じて、画像空間内における位置を「空間画素」と称し、時空間内における位置を「時空間画素」と称する。
【００２７】
未知の感度マップを導出する場合、信号が存在しない画素を予め特定することができれば、特定した画素の感度値を『ゼロ』とすることができ、性能を向上することができる。この点、時空間上の時空間感度マップは、時間方向の対象物の動きを反映する。そこで、本実施形態においては、時空間上において、対象物の動きの有無を区別することができる性質を利用して、動きが存在しない画素を予め特定し、特定した画素の感度値を『ゼロ』とする。例えば、ｘ−ｆ空間上において、対象物の動きが速い場合、その信号は周辺部に分布し、動きが遅い場合、その信号は中心部に分布するので、信号値により、動きの有無すなわち感度の有無を区別することができる。
【００２８】
なお、第１の実施形態に係る制御部１２３は、図１に示すように、配置部１２３ａと、データ導出部１２３ｂと、感度導出部１２３ｃと、画像生成部１２３ｄとを備える。各部の処理の詳細については、後述する。
【００２９】
（ｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間）
図２は、本実施形態において、ｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間を説明するための図である。本実施形態においては、後述するように、ｋ空間のフルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置にのみ時系列データを配置するが、ここではまずフルサンプリングを想定してｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間を説明する。
【００３０】
図２の（Ａ）は、ｋ−ｔ空間に配置された時系列データをあらわす。なお、（Ａ）においてはｋｘ軸が省略されている。図２の（Ｂ）は、ｋ−ｔ空間に配置された時系列データを、フレーム毎にフーリエ変換によって再構成することで得られた、再構成フレームをあらわす。図２の（Ｃ）は、時系列の再構成フレームを、時間方向も１つの軸と考えて線形変換することで得られた、ｘ−ｆ空間のスペクトルデータをあらわす。
【００３１】
ここで、ｘ−ｆ空間においては、時間方向が時間周波数に変換されている。動きが速い画素は時間周波数が高くなるため、ｘ−ｆ空間の周辺部に信号が分布する。動きが遅い画素は時間周波数が低くなるため、ｘ−ｆ空間の中心部に信号が分布する。（Ｂ）及び（Ｃ）においては、心臓Ｒ１（心臓Ｒ１´）及び胸壁Ｒ２（胸壁Ｒ２´）を模式的に示す。例えば、（Ｃ）は、動きの有る心臓Ｒ１´は、ｘ−ｆ空間の周辺部にまで信号が分布するのに対し、動きの無い胸壁Ｒ２´は、ｘ−ｆ空間の中心部にのみ信号が分布する様子を示す。なお、本実施形態においては、ｘ−ｆ空間を、「時間方向の変換を施すことで時系列データが変換後の係数値で表現される時空間」の一例として説明するが、実施形態はこれに限られるものではない。再構成フレームからの変換は、フーリエ変換に限られるものではない。
【００３２】
図３は、図２と同様、本実施形態において、ｋ−ｔ空間及びｘ−ｆ空間を説明するための図であるが、フルサンプリングではなく、一部のサンプリング位置にのみデータを配置する場合を想定する。すなわち、後述するように、本実施形態においては、時間方向の空間（以下、時間空間）と画像空間とが一体化された空間において、少なくともひとつの方向に関して、フルサンプリング位置のうち、一部のサンプリング位置にのみデータが配置される。どの方向についてデータが配置されない位置があるか（データが間引かれるか）は問わない。なお、画像空間は、２次元及び３次元の場合を含む。また、画像空間の方向には、例えば、位相エンコード方向や、それと直交する方向がある。例えば、図３の（Ａ）は、位相エンコード方向において１／４サンプリングでｋ−ｔ空間に配置された時系列データを示す。なお、１／４サンプリングとは、４サンプリング位置に対して３サンプリング位置を間引き、１サンプリング位置にのみデータを配置することを示す。この場合、図３の（Ｂ）に示すように、再構成フレームには、折り返しが現れる。また、図３の（Ｃ）に示すように、この折り返しは、ｘ−ｆ空間のスペクトルデータにも現れる。
【００３３】
図４は、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにおける画像生成を説明するための図である。上述したように、フルサンプリングではなく一部のサンプリング位置にのみデータを配置した場合、ｘ−ｆ空間のスペクトルデータには折り返しが現れてしまう。この折り返しをｘ−ｆ空間でｕｎｆｏｌｄして画像を生成するには、ｘ−ｆ空間上の感度マップが必要である。このため、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにおいては、図４に示すように、診断画像用のデータを収集する本撮像とは別にキャリブレーション用撮像を行い、チャネル毎に得られたキャリブレーションデータから、ｘ−ｆ空間上の感度マップを導出する。その後、本撮像にてチャネル毎に収集されたデータとｘ−ｆ空間上の感度マップとを用いて逆フーリエ変換が行われ、ｘ−ｆ空間で折り返しが展開されて、画像が生成される。
【００３４】
図５は、本実施形態に係る制御部１２３を説明するための図であり、各部間で流通するデータを示す。図６は、本実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。本実施形態においては、フルサンプリング位置に対して別途定められた基準で間引いてサンプリングする。時系列データが配置される位置を「サンプリング位置」と称し、時系列データが配置されない位置を「間引き位置」と称する。また、「サンプリング位置」は、特にことわらない限り、ｋ空間上に配置された格子状の位置（Cartesianグリッド）とする。
【００３５】
ステップＳ０１：まず、ｋ空間のフルサンプリング位置が与えられる。本実施形態において、ｋ空間のフルサンプリング位置は、例えば、ＦＯＶ（Field  Of  View）や撮像の解像度などの撮像パラメータに基づき定められ、時間空間の時間方向や、画像空間の位相エンコード方向、それと直交する方向の各方向について、必要に応じて定められる。また、図５に示すように、ｋ空間のフルサンプリング位置やサンプリング位置の情報は、後述する処理のために、配置部１２３ａ、データ導出部１２３ｂ、及び画像生成部１２３ｄにそれぞれ入力される。
【００３６】
ステップＳ０２：続いて、配置部１２３ａは、記憶部１２２に格納された時系列データをｋ空間のサンプリング位置に配置する。このとき、配置部１２３ａは、ステップＳ０１で与えられたフルサンプリング位置に対して、別途定められた基準による間引きを行う。なお、説明の便宜上、サンプリング位置に配置された時系列データを「既知サンプル」と称する。
【００３７】
ステップＳ０３：次に、データ導出部１２３ｂは、ステップＳ０１で与えられたフルサンプリング位置のうち、ステップＳ０２で既知サンプルが配置されていない間引き位置の時系列データを導出する。なお、説明の便宜上、間引かれて配置されなかった時系列データを「欠落サンプル」と称する。例えば、データ導出部１２３ｂは、配置部１２３ａによってサンプリング位置に配置された既知サンプルを用いて欠落サンプルを推定する、又は、欠落サンプルを『ゼロ』とする。なお、説明の便宜上、データ導出部１２３ｂによって導出された時系列データを「推定サンプル」と称する。
【００３８】
ステップＳ０４：続いて、感度導出部１２３ｃは、配置部１２３ａによってサンプリング位置に配置された既知サンプル、及び、データ導出部１２３ｂによって導出された推定サンプルを合わせた時系列データを用いて、ｘ−ｆ空間上で、チャネル毎の感度マップを導出する。
【００３９】
ステップＳ０５：そして、画像生成部１２３ｄは、配置部１２３ａによってサンプリング位置に配置された既知サンプル、及び、感度導出部１２３ｃによって導出された感度マップを用いて、時系列のＭＲ画像を生成する。例えば、画像生成部１２３ｄは、ステップＳ０２でｋ空間に配置された時系列データに対して、欠落サンプルを『ゼロ』とする。そして、画像生成部１２３ｄは、各チャネルの時系列データをフレーム毎にフーリエ変換し、更に時間方向に変換（例えば、フーリエ変換）することで、各チャネルのｘ−ｆ空間のスペクトルデータを得る。続いて、画像生成部１２３ｄは、同じくｘ−ｆ空間上で導出された各チャネルの感度マップを用いてこのスペクトルデータを展開し、展開によって得られたデータに、時間方向に、先に適用した変換（例えば、フーリエ変換）の逆変換を施すことで、ＭＲ画像を生成することができる。なお、画像生成部１２３ｄが、各チャネルの時系列データをフレーム毎にフーリエ変換した後に、時間方向に変換する２段階の手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、画像生成部１２３ｄは、時間方向に変換する１段階の処理（例えば、高速フーリエ変換）の中で、時系列データをフレーム毎にフーリエ変換する操作を含む演算を行えばよい。また、同様に、画像生成部１２３ｄは、欠落サンプルを『ゼロ』とする操作についても、時間方向に変換する１段階の処理（例えば、高速フーリエ変換）の中で、この操作に該当する演算を行えばよい。このように、ＭＲ画像を生成するための各ステップは、適宜、所定の処理に組み込まれた演算として実行されることができる。
【００４０】
このように、図６に示す処理手順を実行することで、時系列ＭＲ画像が生成される。各ステップの具体例については、後述する。
【００４１】
（配置部１２３ａによる配置）
配置部１２３ａによる配置について説明する。まず、本実施形態において、配置部１２３ａは、シーケンス制御部１１０によって撮像が行われ、記憶部１２２に格納された時系列データをｋ空間に配置する。本実施形態における配置は、以下に説明するように、フルサンプリング位置のうちの一部のサンプリング位置にのみ時系列データを配置する、「間引きサンプリング」であるが、シーケンス制御部１１０がどのように時系列データを収集したかを問わない。例えば、ある時刻で既知サンプルとされたデータの一部が、その時刻ではない別の時刻に収集した既知サンプルを利用して充填されたものであっても、本実施形態を適用することは可能である。例えば、第１の時刻では、ｋ空間の周辺部分については収集せずに中心部分のみ収集したとする。一方、第２の時刻では、この周辺部分について、収集したとする。この場合、配置部１２３ａは、第１の時刻の時系列データとして、第２の時刻で収集された周辺部分を流用して、ｋ空間に配置してもよい。
【００４２】
一般に、ＭＲＩによる高速撮像では、２次元あるいは３次元のｋ空間データを、周波数エンコード（Readout）方向及び位相エンコード（Phase  Encode）方向に分けて撮像する場合、周波数エンコード方向は間引かずに位相エンコード方向を間引いて撮像している。本実施形態において、時系列データを間引いてｋ空間に配置する配置パターンとしては、例えば、各時刻における位相エンコード方向のサンプリング位置が定められればよい。
【００４３】
図７は、本実施形態におけるサンプリング位置の一例を示す図である。図７において、黒丸が「サンプリング位置」を示し、白丸が「間引き位置」を示す。また、図７においては、１次元の周波数エンコード方向及び１次元の位相エンコード方向から成る２次元のｋ空間に配置される例を示す。縦軸下向きの方向が、１次元の位相エンコード方向であり、横軸右向きの方向が、１次元の時間方向である。図７では、位相エンコード方向の各サンプリング位置について、周波数エンコード方向については間引きをしないため、周波数エンコード方向は省略している。また、各時刻を比較した場合、時系列データは、直前の時刻から位相エンコード方向に１サンプル分だけずらした位置で、サンプリングされる。言い換えると、配置部１２３ａは、ｋ空間の所定方向（例えば、位相エンコード方向）について、時系列で連続するフレームのサンプリング位置が変化するように、時系列データをずらした位置で配置する。この結果、図７に示すように、時系列データは、時間方向について４サンプル毎に配置される。図７のように規則的にサンプリングした場合、各時刻のデータを時系列で並べた時系列データは、位相エンコード方向及び時間方向のいずれについても周期４のサンプリングを行った形になっている。
【００４４】
なお、この例では、１単位時刻毎に１サンプルずつサンプリング位置をずらしているが、例えば１／４サンプリングの場合、４単位時刻ごとに同一のサンプリング位置であるような別の位置からサンプリングしてもよい。例えば、説明の便宜上、位相エンコード方向の各位置を、『１』、『２』、『３』、『４』と名付けた場合、図７の例では、各時刻のサンプリング位置が、『１』、『２』、『３』、『４』、『１』、『２』、『３』、『４』のようにずれていく。これに対し、例えば、各時刻のサンプリング位置が、『４』、『３』、『２』、『１』、『４』、『３』、『２』、『１』とずれるように、あるいは、『１』、『３』、『２』、『４』、『１』、『３』、『２』、『４』とずれるように、適宜サンプリング位置を変更して、サンプリングしてもよい。このように、本実施形態においては、何らかの周期性を有するように、且つ、各時刻のサンプリングを周期単位でまとめた場合に画像空間の概ね全体が埋められるように（必ずしも画像空間の全体である必要はなく、例えば周辺部分にはゼロが埋められてもよい）、サンプリングされる。また、３次元のｋ空間に配置される場合も同様に、配置部１２３ａは、時系列データを間引きサンプリングにより配置することができる。３次元のｋ空間の場合の配置パターンとしては、例えば、周波数エンコード方向と直交する２次元の位相エンコード方向（便宜上、第１の方向を位相エンコード方向、それと直交する第２の方向をスライスエンコード方向と呼ぶ）のうち、１次元の位相エンコード方向は、全ての時刻において同一のサンプリング位置となるように、残りの１次元の位相エンコード方向は、図７と同様の配置パターンとなるように、サンプリング位置を定めればよい。なお、実施形態はこれに限られるものではなく、時間空間と画像空間とが一体化された空間において、少なくともひとつの方向に関して間引きサンプリングを行う場合であれば、どの方向を間引くかについては任意に変更可能である。例えば、配置部１２３ａは、周波数エンコード方向において、間引きサンプリングを行ってもよい。
【００４５】
（データ導出部１２３ｂによる欠落サンプルの導出）
データ導出部１２３ｂによる欠落サンプルの導出について説明する。本実施形態においては、データ導出部１２３ｂによって行われる欠落サンプルの導出を「ビューシェアリング」と称する。一般に、ビューシェアリングとは、欠落サンプルに近い既知サンプルを利用して、欠落サンプルの値を推定する技術であるが、本実施形態においては、欠落サンプルの値を全て『ゼロ』とする操作も含むものとする。
【００４６】
図８は、本実施形態における欠落サンプルの導出を説明するための図である。図８は、欠落サンプルの時刻に近い時刻に存在する２つの既知サンプルを利用して欠落サンプルの値を推定する例を示す。例えば、データ導出部１２３ｂは、２つの既知サンプルを用いて時間方向の補間（例えば、線形補間）を行うことによって欠落サンプルの値を推定する。なお、補間に用いる既知サンプルの数は、２つに限られず、任意の数で良い。例えば、４つの既知サンプルを用いて時間方向の線形補間を行う手法としては、バイキュービック補間、キュービックコンボリューション補間などと称される手法がある。
【００４７】
また、例えば、データ導出部１２３ｂは、最も近い既知サンプルをコピーして、欠落サンプルの値としてもよい。また、例えば、データ導出部１２３ｂは、時間方向ＦＩＲフィルタを適用して、欠落サンプルを導出してもよい。この場合、例えば、データ導出部１２３ｂは、欠落サンプルに『ゼロ』を設定し、また、既知サンプルの大きさを未知サンプル（欠落サンプル）に合わせてスケーリングする。例えば、データ導出部１２３ｂは、フルサンプリングに対して１／４の間引きサンプリングを行っている場合、各既知サンプルの値を４倍にスケーリングする。そして、データ導出部１２３ｂは、それらに対して、低域のゲインが高域のゲインと比べて大きい、時間方向ＦＩＲフィルタを適用する。図９は、本実施形態におけるＦＩＲフィルタの例を示す図である。図９において、周波数軸に記載された数値は、全体のサンプル数を１００とした場合の周波数値を示す。
【００４８】
なお、撮像速度のわずかな低下を許容するのであれば、例えば、データ導出部１２３ｂは、位相エンコード方向における特定の位置（例えば、ｋ空間の中心部付近の数ライン）のサンプル（以下、時間キャリブレーションサンプル）を全ての時刻で撮像してもよい。そして、データ導出部１２３ｂは、各欠落サンプルについて時間方向での補間を行うための補間係数を時間キャリブレーションサンプルから算出し、算出した補間係数を用いて、欠落サンプルを補間してもよい。
【００４９】
（感度導出部１２３ｃによる感度マップの補正）
感度導出部１２３ｃによる感度マップの補正について説明する。時空間（例えば、ｘ−ｆ空間）でパラレルイメージングを行うために、本実施形態においては、フーリエ変換により再構成された再構成フレームに対して、時間方向に変換を施す。なお、本実施形態においては、時間方向の変換として主にフーリエ変換を想定して説明するが、実施形態はこれに限定されるものではなく、時間方向の変換であれば、フーリエ変換でなくてもよい。
【００５０】
ＳＥＮＳＥや、ＳＭＡＳＨ（simultaneous  acquisition  of  spatial  harmonics）といったチャネルの感度を利用するパラレルイメージングでは、予めキャリブレーション用撮像を行うことで得られた再構成画像に基づいて、各チャネルの感度を画素毎に算出し、欠落サンプルをそのまま再構成した場合に生じる折り返し信号を、感度を利用して、除去する。各画素の感度は、例えば、ボディコイルと称されるコイルを基準とし、各チャネルで得られた値とボディコイルで得られた値との比として算出される。また、各画素の感度は、例えば、全てのチャネルで得られた値の大きさの２乗和の平方根を求め、例えばそれをボディコイルで得られた値とみなすことでも、求められる。
【００５１】
本実施形態は、チャネル毎の感度マップ（時空間感度マップ）の導出にあたり、図６のステップＳ０１〜Ｓ０３で、感度マップ導出用のｋ空間データを作成し、ステップＳ０４で、感度マップを導出した上で、ステップＳ０５で、感度マップを利用したパラレルイメージングを実行するという流れである。このため、ステップＳ０４における感度マップの導出手法は、例えば、既存のパラレルイメージングで用いられる感度マップの導出と同じ手法であってもよい。すなわち、以下に説明する本実施形態においては、既存のパラレルイメージングと同様の手法で仮の感度マップを導出した後、導出した感度マップに対して補正を施すことで、ＭＲ画像の生成に用いる最終感度マップを得る。しかしながら、本実施形態はこれに限られるものではなく、かかる補正を省略して、例えば、各チャネルで得られた値と、全てのチャネルで得られた値の大きさの２乗和の平方根との比を、感度マップとして用いてもよい。
【００５２】
なお、ステップＳ０４では、感度マップ（時空間感度マップ）の推定に既知サンプルだけでなく推定サンプルも用いる。推定サンプルは、例えば先に説明したビューシェアリングによって推定された値を持つため、大きな誤差を含むおそれがある。このため、既存のパラレルイメージングで用いられる感度マップの推定を適用すると、得られた感度値もまた、大きな誤差を含むおそれがある。
【００５３】
そこで、時空間感度マップの推定誤差を小さくする手法の１つとして、本実施形態に係る感度導出部１２３ｃは、まず仮の時空間感度マップを導出し、この仮の時空間感度マップを、別途導出した空間感度マップを用いて修正することで、最終感度マップを導出する。このとき、感度導出部１２３ｃは、空間感度値の時間変動を全く考慮しない。すなわち、空間感度値は時間方向に対して変動しないと仮定する。なお、時間方向に対して変動しないと仮定される空間感度値（空間感度マップ）を、以下では、説明の便宜上、「時間方向に依存しない空間感度値（空間感度マップ）」と称する場合がある。時空間でパラレルイメージングを行うために、本実施形態においては、フーリエ変換により再構成された再構成フレームに対して、時間方向に変換を施す。この変換は、例えば、「線形変換」であるが、この線形変換の性質として、２つ以上の数にそれぞれ同一の係数を掛けてから加減算することは、先に加減算を行ってから、その結果に対して先と同一の係数を掛けることと等しいという性質がある。空間感度値の時間変動を全く考慮しなければ、各時刻の再構成フレームにおける空間感度値は同一であるから、それらに時間方向の線形変換を施した後の時空間感度値は、各時刻における空間感度値と等しくなる。このため、感度導出部１２３ｃは、この性質を利用して、仮の時空間感度マップを修正する。すなわち、感度導出部１２３ｃは、時間方向に依存しない空間感度値を求め、この空間感度値で、適宜、仮の時空間感度マップの時空間感度値を修正する。
Ｌｔ（ｋＩ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ））＝ｋＬｔ（Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ））
Ｌｔ：時間方向の１次元線形変換
ｋ：時間非依存の空間感度値
Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）＝空間位置（ｘ，ｙ，ｚ）、時刻ｔの画素値
【００５４】
ここで、時間方向に依存しない空間感度マップの導出について説明すると、例えば、感度導出部１２３ｃは、先に導出された各チャネルの仮の時空間感度マップについて、別途定めた重み値を利用して、空間画素毎に、各時空間感度値の時間方向での重み付き平均を算出する。感度導出部１２３ｃによって導出された重み付き平均の値が、時間方向に依存しない空間感度値である。また、感度導出部１２３ｃは、注目するチャネルの、注目する空間画素について導出された空間感度値を、同じチャネルの、同じ空間画素が時間方向に変換された後の時空間感度値として、時空間感度マップの修正に利用する。なお、感度導出部１２３ｃは、算出した重み付き平均の値をそのまま対応する時空間感度値として置き換えるのではなく、例えば、別途定めた重み値を利用して、算出した重み付き平均の値と、仮の時空間感度マップの時空間感度値との重み付き和を求め、これを、修正後の時空間感度値としてもよい。
【００５５】
（感度導出部１２３ｃによる２値化感度マップの導出）
感度導出部１２３ｃによる２値化感度マップの導出について、具体例を３つ挙げて説明する。ＳＥＮＳＥでは、信号の無い画素の感度を『ゼロ（０）』とすることで性能を向上できる。しかし、ビューシェアリングで得られたデータにおいては、時間方向で高い周期を持つデータの信頼性は低くなる。したがって、ビューシェアリングで得られたデータに閾値処理を適用し、時空間感度値を『ゼロ』とすることは、感度を持つ位置の感度を『ゼロ』としてしまう可能性を持つ。時空間感度の推定精度を向上させるためには、『ゼロ』でない感度を持つ位置を推定することが好ましい。具体的には、例えば、感度が『ゼロ』であるか否かを示す２値化感度マップを後述する手法で導出した上で、感度が存在しない位置ではその感度を『ゼロ』とすればよい。
【００５６】
（感度導出部１２３ｃによる２値化感度マップの導出その１）
図１０は、本実施形態において２値化感度マップを導出する処理手順の１例を示すフローチャートである。また、図１１〜１３は、本実施形態における２値化感度マップの導出を説明するための図である。なお、後述するが、多値で量子化された感度マップを経由せずに２値化感度マップを直接推定してもよい。
【００５７】
ステップＳ１１：感度導出部１２３ｃは、各チャネルの時系列データをフレーム毎にフーリエ変換し、更に時間方向に変換（例えば、フーリエ変換）を施すことで、線形変換後の係数値（変換データ）を得る。なお、変換がフーリエ変換である場合には、時系列データに対して時空間のフーリエ変換を適用してもよい。すなわち、各チャネルの時系列データをフレーム毎にフーリエ変換した後に、時間方向に変換する２段階の手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、時間方向に変換する１段階の処理（例えば、高速フーリエ変換）の中で、時系列データをフレーム毎にフーリエ変換する操作を含む演算を行えばよい。
【００５８】
ステップＳ１２：続いて、感度導出部１２３ｃは、図１１に示すように、ステップＳ１１で得られた係数値を、Ｎ値で量子化する。なお、量子化は、必ずしも線形量子化でなくてもよいし、また２値化であってもよい。
【００５９】
ステップＳ１３：次に、感度導出部１２３ｃは、図１２に示すように、係数値の時間方向のパターンを利用して、量子化パターンを修正する。ステップＳ１３の１例としては、感度導出部１２３ｃは、修正前及び修正後の係数値パターンの組を登録したデータベースを用意しておき、修正前の係数値パターンが最も近いものをデータベースから探索した上で、修正後の係数値パターンを出力する方法がある。データベースは、人手によってチューニングすることも、機械学習によって予め生成しておくこともできる。機械学習で予め生成する場合には、例えば、フルサンプリングの学習データを用意しておき、学習データに対し、フルサンプリングのデータから生成した２値化感度と、間引き過程及びビューシェアリングを人工的にシミュレートして生成した２値化感度との組を、データ量を減らす必要があればクラスタリングした上で、データベースに保持しておく。
【００６０】
ステップＳ１４：次に、感度導出部１２３ｃは、出力されたＮ値のデータに閾値を適用して２値の感度を得る。なお、ステップＳ１４で用いる閾値が固定であるならば、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１３とステップＳ１４とをまとめて、単にステップＳ１３で２値化感度を出力してもよい。
【００６１】
（感度導出部１２３ｃによる２値化感度マップの導出その２）
Ｎ値化を経由せず、データベースを用いて直接２値化を行う場合、次に示す方法で２値化を行うこともできる。
【００６２】
ステップ１（直接２値化）：ステップＳ１１と同じ手順で変換後の係数値（変換データ）を得る。
【００６３】
ステップ２（直接２値化）：感度導出部１２３ｃは、ステップ１で得られた係数値を、２値で量子化する。
【００６４】
ステップ３（直接２値化）：感度導出部１２３ｃは、係数値の時間方向のパターンを利用して、量子化パターンを修正する。このステップは多値化を経由する場合のステップＳ１３と同様の流れになる。
【００６５】
（感度導出部１２３ｃによる２値化感度マップの導出その３）
Ｎ値化を経由せず、連続的な関数を用いて直接２値化を行う場合、次に示す方法で２値化を行うこともできる。
【００６６】
ステップ１（関数を利用した２値化）：ステップＳ１１と同じ手順で変換後の係数値（変換データ）を得る。
【００６７】
ステップ２（関数を利用した２値化）：感度導出部１２３ｃに、時間周波数を入力、信号強度減衰率を出力とした関数（テンプレート関数）を与える。この関数の形としては、例えば、時間周波数の低周波領域と比べ高周波領域が減衰する双曲線関数や指数関数を用いてもよいし、別途用意した学習用のフルサンプリングデータを用いて周波数毎の減衰率を算出し、それらを補間関数（例えば、スプライン関数）で曲線化した関数を用いてもよい。なお、テンプレート関数が出力する値は信号強度ではなく信号強度減衰率であり、信号強度は信号強度減衰率にパラメータ値を乗ずることで得られる。
【００６８】
ステップ３（関数を利用した２値化）：感度導出部１２３ｃは、各画素について、例えばステップ１で得られた変換データとの重みつき２乗誤差が小さくなるように、テンプレート関数のパラメータ値を定める。重みつき２乗誤差の重みは、例えば、低周波領域の重みが高周波領域と比べ大きくなるようにしてもよい。
【００６９】
ステップ４（関数を利用した２値化）：感度導出部１２３ｃは、各画素について、テンプレート関数の各周波数に対する出力値にパラメータ値を乗じて得られた信号強度に別途定めた閾値を適用することで、２値化感度とする。
【００７０】
図１３に、得られた２値化感度を用いて、感度の補正を行う場合に、感度がどのように変化するかを説明するための一例を示す。ここでいう感度の補正とは、仮の時空間感度マップを、別途導出した空間感度マップを用いて修正することで、最終感度マップを導出することをいう。また、図１３において「仮感度」とは、既存の感度を用いるパラレルイメージングと同一の手法で算出した感度を示し（後述する仮の時空間感度マップに相当）、「変換係数の２値化感度」は、先に述べた方法で得られた２値化感度である（後述する２値化感度マップに相当）。まず、感度補正処理の全体像を説明すると、例えば、感度導出部１２３ｃは、「仮の時空間感度マップを導出する第１のステップ」、「時間方向に依存しない空間感度値を導出する第２のステップ」、「第１のステップで導出した時空間感度値と第２のステップで導出した空間感度値との重み付け平均を求めることで、時空間感度値を修正する第３のステップ」、及び、「２値化感度マップの感度値が『ゼロ』である時空間画素の時空間感度値を『ゼロ』とする第４のステップ」を行う。なお、第３のステップ及び第４のステップは、仮の時空間感度マップと２値化感度マップ（マスク）とを時空間画素毎に対応付けて、マスク『１』に相当する時空間画素の時空間感度値を、空間感度値との重み付け平均を求めることで修正し、マスク『０』に相当する時空間画素の時空間感度値を、『ゼロ』とすることと、同義である。
【００７１】
例えば、感度導出部１２３ｃは、第１のステップとして、チャネル＃１に対する仮感度として、０．７、０．６、０．５、・・・を算出する。感度導出部１２３ｃは、第２のステップとして、時間方向に依存しない空間感度値（便宜上、時間固定感度と呼ぶ）を推定する。例えば、図１３では時間方向の直流成分における仮感度０．７であるから、時間固定感度を０．７とすることができる。感度導出部１２３ｃは、第３のステップとして、各時空間感度を、時間固定感度と各時空間感度との重み付き平均に修正（補正）する。例えば、双方の重みを１とするなら、チャネル＃１に対する補正後の感度は０．７０、０．６５、０．６０、・・・になる。感度導出部１２３ｃは、第４のステップとして、２値化感度マップの値が『ゼロ』である時空間位置の感度を『ゼロ』とする。チャネル＃２以降についても同様の処理を適用する。
【００７２】
（折り返し位置の信号レベルに基づく感度のマスキング）
信号の無い画素の感度を『ゼロ』とする別の手法として、折り返しによって重なり合う感度値のそれぞれについて、感度マップ上の折り返し位置にある感度値を全て抽出し、それらのうち絶対値が最大になる感度値ＭａｘＳを算出した上で、各感度値の絶対値をＭａｘＳで除した値（以下、感度減衰率と呼ぶ）が別途定めた閾値を下回る場合に、その感度値を『ゼロ』とする手法がある。
【００７３】
感度値は仮感度値であっても良いが、次の方法で学習データに基づく推定感度値を用いることも可能である。学習フェーズでは、学習用データの各空間位置について、時間方向の変換における予め定めた成分（たとえば、直流成分）の感度減衰率を算出し、その平均的な感度減衰率を求めておく。学習データ利用フェーズでは、まず入力データの各空間位置について、時間方向の変換における学習フェーズで定めた成分の感度値を抽出する。注目する空間位置に対する時空間感度値は、注目する空間位置で抽出された感度値に対して学習で得られた感度減衰率を乗ずることで算出する。時空間感度値が得られたら、感度マップ上の折り返し位置にある感度値を全て抽出し、その感度減衰率が別途定めた閾値を下回る時空間位置の感度値を『ゼロ』とする操作を適用すればよい。もちろん、これらの手法によって感度値を『ゼロ』とする操作を、先に述べた２値化感度を利用する方法と組み合わせてもよい。
【００７４】
（追加撮像データの利用）
本実施形態における手法を利用すると、本撮像データのみでも時空間の感度マップを生成することができる。したがって、例えば、キャリブレーション撮像を必要としないし、キャリブレーション撮像と本撮像とを同時に行うサンプリングパターンと比べても、少ない撮像データからのキャリブレーションが可能である。しかしながら、追加撮像を行うことを否定するものではない。例えば、再構成において知識との統合を行うための撮像を本撮像に含める方法が考えられる。例えば、正則化データのための撮像を追加し、それを利用した正則化を行う手法も利用できる。
【００７５】
あるいは、次のような手法も利用できる。ｋ空間の中心部について全てのフレームについて撮像した上で、ｋ−ｔ空間での再構成を行う前に、ｋ空間でのサンプル値が既知の時系列ベクトルを並べ、それらに対し主成分分析（ＰＣＡ（principal  component  analysis）を実行しておく。ｋ−ｔ空間での再構成を行う際には、時系列再構成データが固有値の大きいベクトルの加重和で表現できるという知識を導入し、例えばｋ−ｔ空間での再構成と知識を相互最適化することができる。
【００７６】
（局所処理）
本実施形態の装置を構成する場合、従来より知られる感度マップとは別に、２値化感度マップを保持することになる（但し、２値化感度マップに相当する値を生成し、即座に２値化感度マップの値がゼロとなる位置について感度マップ値をゼロとすれば、２値化感度マップを保持しなくてもすむ）。これらのマップは時空間全体に対して保持することも可能であるが、後述するステップＳ１０３〜Ｓ１１０の処理は個々のＵｎｆｏｌｄｉｎｇで利用する画素についてのみ同時に行えば十分である。例えば、１／４間引きサンプリングを行うのであれば、図３（Ｂ）及び図３（Ｃ）からもわかるように、各画素の折り返し信号の影響は４つの画素に対してのみあらわれるから、「４つの画素に対してＳ１０３〜Ｓ１１０を適用する」処理を、全画素を処理するまで繰り返せば、感度マップ及び２値化感度マップに必要なメモリは４画素の処理に必要な量ですみ、メモリ消費量を抑えられる。
【００７７】
（本実施形態の具体例）
図１４は、本実施形態の具体例に係る処理手順を示すフローチャートであり、図１５〜１７は、本実施形態の具体例における出力を示す図であり、図１８は、本実施形態の具体例における最終感度マップの導出を説明するための図である。なお、以下に説明する具体例は、一例に過ぎず、本実施形態は、以下に説明する具体例に限定されるものではない。また、図６に示した処理手順においては、Ｓ０１〜０３が『準備』の段階、Ｓ０４が『感度マップの導出』の段階、Ｓ０５が『ＭＲ画像の生成』の段階に相当した。図１４に示す処理手順においては、Ｓ１００〜１０２が『準備』の段階、Ｓ１０３〜１０９が『感度マップの導出』の段階、Ｓ１１０〜１１２が『ＭＲ画像の生成』に相当する。
【００７８】
（１）準備
ステップＳ１００：配置部１２３ａは、記憶部１２２に格納された時系列データを間引きサンプリングする。例えば、配置部１２３ａは、ｋ空間が２次元の場合、周波数エンコード方向は間引かずにフルサンプリング位置をサンプリング位置とし、位相エンコード方向については１／４をサンプリング位置とし、かつ、各時刻についてそのサンプリング位置を位相エンコード方向に１ずつずらす。例えば、配置部１２３ａは、時系列データを、図７に示すように、配置する。なお、図７においては図示を省略するが、配置部１２３ａは、例えば３チャネル分の時系列データをそれぞれ配置する。
【００７９】
ステップＳ１０１：続いて、データ導出部１２３ｂは、時系列データの欠落サンプルを導出する。例えば、データ導出部１２３ｂは、配置部１２３ａによってサンプリング位置に配置された既知サンプルを用いてビューシェアリングにより欠落サンプルを推定する。また、例えば、データ導出部１２３ｂは、欠落サンプルを単に『ゼロ』としてもよい。図１５〜１７に示す出力例においては、欠落サンプルを『ゼロ』としている。
【００８０】
（２）感度マップの導出
ステップＳ１０２：次に、感度導出部１２３ｃは、チャネル毎に、ステップＳ１００でサンプリング位置に配置された既知サンプル、及び、ステップＳ１０１で導出された推定サンプルを合わせた時系列データを用いて、空間方向についてフーリエ変換による再構成を行い、また、時間方向について変換（例えば、フーリエ変換）を行う。こうして、感度導出部１２３ｃは、例えば、図１５に示すように、３チャネル分の撮像データ（例えば、ｘ−ｆ空間のスペクトルデータ）を出力する。なお、時間方向の変換は、他の変換であってもよい。この場合、感度導出部１２３ｃは、ｘ−ｆ空間に限定されない時空間の変換データを出力する。また、変換は、直交変換でなくてもよい。
【００８１】
ステップＳ１０３：続いて、感度導出部１２３ｃは、合成データを生成する。例えば、感度導出部１２３ｃは、３チャネル分の撮像データのＲＳＯＳ（Root  Sum  Of  Squares）を算出することで、合成データを生成する。こうして、感度導出部１２３ｃは、例えば、図１５に示すように、合成データを出力する。各チャネルの撮像データに存在する信号は、必ずこの合成データに存在することが保証されている。なお、合成データの生成は、ＲＳＯＳに限定されるものではない。また、合成データは、ボディコイルで得られた値とみなされて「ボディコイル画像」と称される場合がある。また、合成データの代わりに、ボディコイル画像を用いてもよい。
【００８２】
ステップＳ１０４：次に、感度導出部１２３ｃは、感度の存在の有無を示す２値化感度マップを導出する。例えば、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０３で生成された合成データを２値化することで、２値化感度マップを導出する。こうして、感度導出部１２３ｃは、例えば、図１５に示すように、２値化感度マップを導出する。２値化感度マップにおいて「感度有り」と示される画素は、３チャネルのうちの少なくとも１チャネルに信号が存在する。なお、上述したように、感度マップは、２値に限られず多値であってもよいが、本具体例においては２値の場合を説明する。
【００８３】
ステップＳ１０５：続いて、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０５で生成された２値化感度マップに時間ローパスフィルタ（ＬＰＦ（Low  Pass  Filter））を適用し、信頼性が低いと考えられる時間方向の折り返し信号を除去する。時間ローパスフィルタの設計方法は、時間方向の変換に依存する。例えば、時間方向の変換がフーリエ変換であれば、ｘ−ｆ空間の中心部から離れた位置の信号を除去するフィルタになる。感度導出部１２３ｃは、例えば、図１５に示すように、中心部の略１／４を除く部分の信号を除去することで、時間方向の折り返し信号を除去する。
【００８４】
ステップＳ１０６：次に、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０５で折り返し信号を除去した２値化感度マップについて、時間方向の高域成分を推定することで、時間方向の修正を行う。例えば、感度導出部１２３ｃは、低域成分のパターンを利用して高域成分を推定する。また、例えば、感度導出部１２３ｃは、各画素について、各周波数成分の２値化感度値の合計（例えば、全フレームの合計、あるいは、注目する時刻周辺の一部フレームの合計等）を算出し、算出した合計の値が別途定めた閾値以上であれば高域成分を持つ（すなわち、動きを有する）、閾値未満であれば高域成分を持たないと仮定して、各画素における高域成分を推定してもよい。こうして、感度導出部１２３ｃは、例えば、図１５に示すように、時間方向で修正された２値化感度マップを得る。この２値化感度マップは、後述するステップＳ１０９において、マスクとして用いられる。
【００８５】
ステップＳ１０７：続いて、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０２で得られた各チャネルの撮像データ（ｘ−ｆ空間のスペクトルデータ）を、ステップＳ１０３で得られた合成データで除することにより、各チャネルの仮の時空間感度マップを導出する。導出された時空間感度マップは、低域に比較して高域の信頼性が低い感度マップとなる。本実施形態においては、説明の便宜上、この感度マップを「中間感度マップ」と称する。感度導出部１２３ｃは、例えば、図１６に示すように、中間感度マップを導出する。
【００８６】
ステップＳ１０８：そして、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０７で導出された仮の時空間感度マップ（中間感度マップ）に基づいて、時間方向に依存しない空間感度値の空間感度マップを導出する。
【００８７】
ステップＳ１０９：次に、感度導出部１２３ｃは、ステップＳ１０８で導出された空間感度マップと、マスク（２値化感度マップ）とを用いて、ステップＳ１０７で導出された時空間感度マップを修正することで、各チャネルの最終感度マップを導出する。感度導出部１２３ｃは、例えば、図１７に示すように、最終感度マップを導出する。
【００８８】
ここで、本具体例においては、値が得られない画素の時空間感度値については、「時空間感度値は空間感度値と等しい」若しくは「時空間感度値は別途定めた空間感度値の関数である」と仮定して時空間感度値を求める。空間感度値は、チャネル毎に得られる現実の感度値である。一方、時空間感度値は、時空間上の仮想的な感度値である。例えば、感度導出部１２３ｃは、チャネル＃１の中間感度マップとマスクとを時空間画素毎に対応付ける。チャネル＃１の中間感度マップのうち、マスクの『０』に相当する時空間画素は、時空間感度値が無いことを示すので、感度導出部１２３ｃは、この時空間画素の時空間感度値を『０』とする。一方、チャネル＃１の中間感度マップのうち、マスクの『１』に相当する時空間画素は、時空間感度値が有り且つ不明であることを示すので、感度導出部１２３ｃは、この時空間画素の時空間感度値を空間感度値から導出する。また、例えば、中間感度マップの中で信頼性が高い時空間感度値として、同じ中間感度マップの中心部の画素１画素の時空間感度値を利用する場合、感度導出部１２３ｃは、図１８に示すように、時空間感度値をそのまま適用する。一方、中間感度マップの中で信頼性が高い時空間感度値として、同じ中間感度マップの複数の画素の時空間感度値を利用する場合、感度導出部１２３ｃは、図１８に示すように、例えば、中間感度マップの中心部の複数の時空間感度値の平均値を算出し、算出した平均値を、対象となる周辺部の画素に適用する。
【００８９】
（３）ＭＲ画像の生成
ステップＳ１１０：続いて、画像生成部１２３ｄは、各チャネルの時系列データをフレーム毎にフーリエ変換し、更に時間方向に変換（例えば、フーリエ変換）することで、各チャネルのｘ−ｆ空間のスペクトルデータを得る。また、画像生成部１２３ｄは、同じくｘ−ｆ空間上で導出された各チャネルの感度マップを用いてこのスペクトルデータを展開する。
【００９０】
ステップＳ１１１：次に、画像生成部１２３ｄは、展開によって得られたデータに、時間方向に、先に適用した変換（例えば、フーリエ変換）の逆変換を施すことで、ＭＲ画像を生成する。
【００９１】
ステップＳ１１２：続いて、画像生成部１２３ｄは、得られた時系列のＭＲ画像を出力する。例えば、画像生成部１２３ｄは、ＭＲＩ装置１００内部のストレージ、ＭＲＩ装置１００と接続されたネットワークストレージ、あるいはＭＲＩ装置１００が備える表示部１２５に出力する。
【００９２】
なお、実施形態は、上述した処理手順に限られるものではない。例えば、図１４においては、ステップＳ１００からＳ１１２までがシーケンシャルに実行される例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、マスクの生成処理に関するステップＳ１０４〜Ｓ１０６は、図１４に示した他の処理手順とは独立して実行することができ、マスクを用いた処理であるステップＳ１０９までに実行されればよい。また、ステップＳ１０３で生成される合成データは、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６のマスク生成処理で用いられるデータであるとともに、ステップＳ１０７の仮の時空間感度マップ導出処理で用いられるデータでもある。よって、合成データは、これらの処理の実行前までに生成されればよい。このように、図１４に示した処理手順は、処理の順序に依存関係がある場合を除き、任意にその順序を変更したり、並行して実行することができる。
【００９３】
また、一般に、感度マップは、ホールボディコイル（Whole  Body  Coil）で得られた画像（以下、ＷＢＣ画像）と、各チャネルで得られた画像（以下、ＰＡＣ（Phased  Array  Coil）画像）との比（ＰＡＣ画像／ＷＢＣ画像）として求められる。そこで、本実施形態においても、例えば、得られた各チャネルの最終感度マップについて、ＷＢＣ画像で除算する補正処理や、各チャネルのＰＡＣ画像を、ＲＳＯＳ（Root  Sum  Of  Square：平方和）法等の合成処理を行い、ＷＢＣ画像と同様に除算する補正処理等を行ってもよい。ＷＢＣ画像で除算する場合、例えば、ＷＢＣ画像としては、本撮像に先行するプリスキャンで収集されたものを用いることができる。
【００９４】
上述したように、本実施形態によれば、撮像時間を短縮することができる。すなわち、本実施形態によれば、本撮像の撮像データから時空間上の感度マップを導出するので、キャリブレーション撮像を行うことが必ずしも必要ではなくなり、その分、撮像時間を短縮することができる。また、時空間上で感度マップを導出する手法であるので、その時刻に対応する感度マップでＭＲ画像を生成することができ、アーティファクトの発生を抑制し、画質を向上することができる。
【００９５】
なお、実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。
【００９６】
上述した実施形態においては、データ導出部１２３ｂが、欠落サンプルを補間した後、感度導出部１２３ｃが、欠落サンプルが補間された時系列データ（既知サンプル及び推定サンプルを合わせた時系列データ）に対してフーリエ変換及び線形変換を行って、感度マップを導出する例を説明した。言い換えると、欠落サンプルの補間ステップと、感度マップの導出ステップとが、別々のステップで行われる例を説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、高速フーリエ変換では、フーリエ変換を複数のフーリエ変換ステップに分解し、それらを順に実行するが、その最初のステップを欠落サンプルを使わずに補間操作を含む構成とすれば、欠落サンプルの補間という操作なしに算出することも可能である。この場合、図１及び図５に示した各部のうち、データ導出部１２３ｂは、感度導出部１２３ｃに含まれ、感度導出部１２３ｃは、例えば、フーリエ変換の計算の中で、欠落サンプルの補間操作を含む演算を行えばよい。
【００９７】
また、上述した実施形態においては、医用画像診断装置であるＭＲＩ装置１００が各種処理を実行する場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００に替わり、画像処理装置や、ＭＲＩ装置１００と画像処理装置とを含む画像処理システムが、上述した各種処理を実行してもよい。ここで、画像処理装置とは、例えば、ワークステーション、ＰＡＣＳ（Picture  Archiving  and  Communication  System）の画像保管装置（画像サーバ）やビューワ、電子カルテシステムの各種装置などである。この場合、例えば、画像処理装置は、ＭＲＩ装置１００によって収集されたｋ空間データを、ＭＲＩ装置１００から、若しくは、画像サーバからネットワーク経由で受信することで、あるいは、記録媒体を介して操作者から入力されることなどで、受け付けて、記憶部に記憶する。そして、画像処理装置は、記憶部に記憶したこのｋ空間データを対象として、上述した各種処理（例えば、配置部１２３ａ、感度導出部１２３ｃ、画像生成部１２３ｄによる処理）を実行すれば良い。
【００９８】
（プログラム）
上述した実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態のＭＲＩ装置や画像処理装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述した実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータ又は組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のＭＲＩ装置や画像処理装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
【００９９】
また、記憶媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が、上述した実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【０１００】
更に、記憶媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【０１０１】
また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から、上述した実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【０１０２】
なお、実施形態におけるコンピュータ又は組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上述した実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【０１０３】
また、実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０１０４】
以上述べた少なくとも一つの実施形態の磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置によれば、撮像時間を短縮することができる。
【０１０５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０６】
１００  ＭＲＩ装置
１２３  制御部
１２３ａ  配置部
１２３ｂ  データ導出部
１２３ｃ  感度導出部
１２３ｄ  画像生成部
【図１】
2014069007.tif 000003
【図５】
2014069007.tif 000004
【図６】
2014069007.tif 000005
【図７】
2014069007.tif 000006
【図８】
2014069007.tif 000007
【図９】
2014069007.tif 000008
【図１０】
2014069007.tif 000009
【図１１】
2014069007.tif 000010
【図１２】
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【図１３】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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【図１８】
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