(57)【要約】【課題】ＭＲ画像において、鮮明な脳の血流・血管画像を得る。【解決手段】ＭＲＩ装置１００は、画像処理ユニット１０とＭＲ信号検出ユニット１５とからなる。画像処理ユニット１０は、ＭＲ信号検出ユニット１５が検出したＭＲ信号の生データに対して、ローパス処理部１がローパスフィルタ処理および位相補正処理を施し、擬ハイパス処理部２が低周波数部分の信号強度を低減しつつハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換部３がホモダインフーリエ変換処理を施し、実数成分算出部４が実数成分を算出して画像を生成することによって、脳のＭＲ画像生成においては、低周波領域に存在する脳実部のコントラストを抑えて、中高周波領域に存在する血管部分のコントラストを高めた画像を生成する。【選択図】        図１
2006149565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ／Ｄ変換されたｋ空間のＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）信号からＭＲ画像を生成するＭＲ画像生成方法であって、
前記ｋ空間のｋの中心位置を含む第１の近傍領域においては信号強度を低下させる切れ込み部分を有し、前記第１の近傍領域以外の領域においては広義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施す擬ハイパスフィルタ処理工程と、
前記擬ハイパスフィルタ処理工程で窓処理されたＭＲ信号に対してフーリエ変換処理を施すフーリエ変換工程と、
を含むことを特徴とするＭＲ画像生成方法。
【請求項２】
前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記第１の近傍領域を内部に含む第２の近傍領域が設定され、前記第２の近傍領域外のマイナス側においては所定値０を取りかつ前記第２の近傍領域外のプラス側においては１より大なる所定値を取り、かつ、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域においては前記所定値０から前記１より大なる所定値まで狭義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施すものであることを特徴とする請求項１に記載のＭＲ画像生成方法。
【請求項３】
前記Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、前記ｋ空間の中心位置までｋの増加と共に増加し、かつ前記中心位置からｋの増加と共に減少する窓関数を用いて位相のずれの補正処理を施す位相補正処理工程を、さらに含み、
前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記位相補正処理工程で位相補正処理を施されたＭＲ信号に対して、窓処理を施すものであることを特徴とする請求項１または２に記載のＭＲ画像生成方法。
【請求項４】
前記フーリエ変換工程は、ホモダインフーリエ変換処理を施すものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のＭＲ画像生成方法。
【請求項５】
ゼロフィル処理を施すゼロフィル処理工程を、さらに含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のＭＲ画像生成方法。
【請求項６】
前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記第１の近傍領域の境界点における前記窓関数の平均変化率が、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域における最大変化率より小である窓関数を用いるものであることを特徴とする請求項２〜７のいずれか１つに記載のＭＲ画像生成方法。
【請求項７】
Ａ／Ｄ変換されたｋ空間のＭＲ信号からＭＲ画像を生成するＭＲＩ装置であって、
前記ｋ空間のｋの中心位置を含む第１の近傍領域においては信号強度を低下させる切れ込み部分を有し、前記第１の近傍領域以外の領域においては広義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施す擬ハイパスフィルタ処理手段と、
前記擬ハイパスフィルタ処理手段によって窓処理されたＭＲ信号に対してフーリエ変換処理を施すフーリエ変換手段と、
を備えたことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項８】
前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記第１の近傍領域を内部に含む第２の近傍領域が設定され、前記第２の近傍領域外のマイナス側においては所定値０を取りかつ前記第２の近傍領域外のプラス側においては１より大なる所定値を取り、かつ、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域においては前記所定値０から前記１より大なる所定値まで狭義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施すものであることを特徴とする請求項７に記載のＭＲＩ装置。
【請求項９】
前記Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、前記ｋ空間の中心位置までｋの増加と共に増加し、かつ前記中心位置からｋの増加と共に減少する窓関数を用いて位相のずれの補正処理を施す位相補正処理手段を、さらに含み、
前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記位相補正処理手段により位相補正処理が施されたＭＲ信号に対して、窓処理を施すものであることを特徴とする請求項７または８に記載のＭＲＩ装置。
【請求項１０】
前記フーリエ変換手段は、ホモダインフーリエ変換処理を施すものであることを特徴とする請求項７〜９のいずれか１つに記載のＭＲＩ装置。
【請求項１１】
ゼロフィル処理を施すゼロフィル処理手段を、さらに含むことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１つに記載のＭＲＩ装置。
【請求項１２】
前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記第１の近傍領域の境界点における前記窓関数の平均変化率が、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域における最大変化率より小である窓関数を用いるものであることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載のＭＲＩ装置。
【請求項１３】
請求項１〜６のいずれか１つに記載のＭＲ画像生成方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関し、さらに詳しくは、血管の描出力の向上に重点を置いたＭＲ画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）シーケンスによって得られたＭＲ画像は、通常ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）処理後の画像を、診断に使用している。一般に、ＴＯＦ  ＭＩＰ画像は、脳質部の信号やコントラストよりも、むしろ血管信号の描出能力が求められている。
【０００３】
例えば、ローパスウィンドウとハイパスウィンドウをそれぞれハーフエコーローデータに掛けてフーリエ変換を施して、実数画像を算出し、画像を求める技術が知られていた。一般に、ｇ（ｘ）を複素関数として、そのフーリエ変換をＧ（ｘ）とし、窓関数Ｗをハーフエコー生データにかけてフーリエ変換したものをｇＷとすると、
ｇＷ＝Ｆｏｕｒｉｅｒ（ＧＷ）＝｜ｇＷ｜ｅｘｐ（ｉφＷ）    （１）
である。
【０００４】
ここで、ハーフエコー生データが複素関数ｇ（ｘ）の場合、ローパス処理窓関数ＷＬをハーフエコー生データにかけてフーリエ変換したｇＬは、
ｇＬ＝Ｆｏｕｒｉｅｒ（ＧＷＬ）＝｜ｇＬ｜ｅｘｐ（ｉφＬ）    （２）
となる。
【０００５】
図９は、従来例によるハイパスフィルタ処理用の窓関数の一例を示す模式図である。図９に示す窓関数であるハイパスウィンドウＷＨをハーフエコーローデータに掛けると、
ｇＨ＝Ｆｏｕｒｉｅｒ（ＧＷＨ）＝｜ｇＨ｜ｅｘｐ（ｉφＨ）    （３）
【０００６】
（１）式、および（２）式から実数画像を求めると、
ｆ＝ｇＨ｜ｇＬ｜／ｇＬ                            （４）
となる。
【０００７】
しかしながら、このハーフ・フーリエ・ホモダイン（Ｈａｌｆ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｈｏｍｏｄｙｎｅ）再構成で求めた場合、特に低周波部分において強いコントラストを出現させる脳実部の画像が目立ち、中高周波部分においてコントラストが必要な脳血管部の画像が見えにくいという問題があった。脳内血管信号の描出力向上という要請に応えるために、更に他の技術が考えられていた。
【０００８】
図１０は、従来例によるｋ空間のローパスフィルタの一例を示す模式図である。従来の脳内血管信号の描出力向上という要請に応えるために、生データ（スキャン後のＲａｗ  Ｄａｔａ）に対して、図１０に示したように、ｋ空間の中心位置とその近傍域において１より小さい値を取ってＤＣ（直流）成分を低下させるフィルタ（図１０）をかけて、脳組織部分のＭＲ信号を抑制しつつ、脳内の血流部分のＭＲ信号を比較的軽度に抑制し、ＭＩＰ処理後の血管信号を相対的に上げることによって鮮明な血管画像を獲ようとする技術が考案されていた。同技術は、ゼロ・フィル（Ｚｅｒｏ  ｆｉｌｌ）再構成とＤＣ信号抑制技術を組み合わせたものであった（特許文献１）。
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−１２９８３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１の技術であっても、充分に鮮明な血管画像が得られなかったという問題があった。また、ハーフ・フーリエ・ホモダイン（Ｈａｌｆ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｈｏｍｏｄｙｎｅ）再構成で画像処理を施す場合、血管信号の損失によって、ＴＯＦ  ＭＩＰ画像において血管が細く見えてしまうという問題点があった。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、脳内の鮮明な血管画像を得ることができるＭＲ画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点では、本発明は、Ａ／Ｄ変換されたｋ空間のＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）信号からＭＲ画像を生成するＭＲ画像生成方法であって、前記ｋ空間のｋの中心位置を含む第１の近傍領域においては信号強度を低下させる切れ込み部分を有し、前記第１の近傍領域以外の領域においては広義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施す擬ハイパスフィルタ処理工程と、前記擬ハイパスフィルタ処理工程で窓処理されたＭＲ信号に対してフーリエ変換処理を施すフーリエ変換工程と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
上記第１の観点によるＭＲ画像生成方法では、Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号のｋ空間のｋの中心位置を含む第１の近傍領域においては信号強度を低下させる切れ込み部分を有し、第１の近傍領域以外の領域においては広義単調増加する窓関数を用いて、ＭＲ信号に対して擬ハイパスフィルタ処理を施し、上記の窓関数を用いて処理されたＭＲ信号に対してフーリエ変換処理を施す。この構成によって、ＭＲ信号の生データに対して、低周波数部分の信号強度を低減しつつハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換することによって、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成するので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００１４】
第２の観点では、本発明は、前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記第１の近傍領域を内部に含む第２の近傍領域が設定され、前記第２の近傍領域外のマイナス側においては所定値０を取りかつ前記第２の近傍領域外のプラス側においては１より大なる所定値を取り、かつ、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域においては前記所定値０から前記１より大なる所定値まで狭義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施すものであることを特徴とする。
【００１５】
上記第２の観点によるＭＲ画像生成方法では、擬ハイパスフィルタ処理においては、第１の近傍領域を内部に含む第２の近傍領域が設定され、第２の近傍領域外のマイナス側においては所定値０を取りかつ第２の近傍領域外のプラス側においては１より大なる所定値を取り、かつ、第１の近傍領域を含まない第２の近傍領域においては所定値０から１より大なる所定値まで狭義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施す。この構成によって、ＭＲ信号の生データに対して、低周波数部分の信号強度を低減しつつ、その領域の前後において強度を０から増加させて１より大なる所定強度を設定する擬ハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換することによって、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成するので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００１６】
第３の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、前記ｋ空間の中心位置までｋの増加と共に増加し、かつ前記中心位置からｋの増加と共に減少する窓関数を用いて位相のずれの補正処理を施す位相補正処理工程を、さらに含み、前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記位相補正処理工程で位相補正処理を施されたＭＲ信号に対して、窓処理を施すものであることを特徴とする。
【００１７】
上記第３の観点によるＭＲ画像生成方法では、Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、ｋ空間の中心位置までｋの増加と共に増加し、かつ中心位置からｋの増加と共に減少する窓関数を用いて位相のずれの補正処理を施して、位相補正処理を施されたＭＲ信号に対して、擬ハイパスフィルタ処理を施す。この構成によって、Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、ローパスフィルタ処理機能を実行して位相のずれの補正処理を施し、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成するので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、より正確に脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００１８】
第４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記フーリエ変換工程は、ホモダインフーリエ変換処理を施すものであることを特徴とする。
【００１９】
上記第４の観点によるＭＲ画像生成方法では、フーリエ変換処理は、ホモダインフーリエ変換処理である。この構成によって、上記の擬ハイパスフィルタ処理を施してホモダインフーリエ変換することによって、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成するので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００２０】
第５の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、ゼロフィル処理を施すゼロフィル処理工程を、さらに含むことを特徴とする。
【００２１】
上記第５の観点によるＭＲ画像生成方法では、Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対してゼロフィル処理を施す。この構成によって、ＭＲ信号の生データに対して、ゼロフィル処理を施し、低周波数部分の信号強度を低減しつつハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換することによって、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成するので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００２２】
上記第６では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記擬ハイパスフィルタ処理工程は、前記第１の近傍領域の境界点における前記窓関数の平均変化率が、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域における最大変化率より小である窓関数を用いるものであることを特徴とする。
【００２３】
上記第６の観点によるＭＲ画像生成方法では、擬ハイパスフィルタ処理において、第１の近傍領域の境界点間における窓関数の平均変化率が、第１の近傍領域以外の第２の近傍領域における最大変化率より小である窓関数を用いる。この構成によって、第１の近傍領域以外の第２の近傍領域に対応する画像において、リンギングの発生を低下させることができるので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、脳実部のコントラストを抑えて、血管部分や血流画像が鮮明なＭＲ画像を得ることができる。
【００２４】
第７の観点では、本発明は、ＭＲＩ装置であって、Ａ／Ｄ変換されたｋ空間のＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）信号からＭＲ画像を生成するＭＲＩ装置であって、前記ｋ空間のｋの中心位置を含む第１の近傍領域においては信号強度を低下させる切れ込み部分を有し、前記第１の近傍領域以外の領域においては広義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施す擬ハイパスフィルタ処理手段と、前記擬ハイパスフィルタ処理手段によって窓処理されたＭＲ信号に対してフーリエ変換処理を施すフーリエ変換手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２５】
上記第７の観点によるＭＲＩ装置では、前記第１の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２６】
第８の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記第１の近傍領域を内部に含む第２の近傍領域が設定され、前記第２の近傍領域外のマイナス側においては所定値０を取りかつ前記第２の近傍領域外のプラス側においては１より大なる所定値を取り、かつ、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域においては前記所定値０から前記１より大なる所定値まで狭義単調増加する窓関数を用いて、窓処理を施すものであることを特徴とする。
【００２７】
上記第８の観点によるＭＲＩ装置では、前記第２の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２８】
第９の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記Ａ／Ｄ変換されたＭＲ信号に対して、前記ｋ空間の中心位置までｋの増加と共に増加し、かつ前記中心位置からｋの増加と共に減少する窓関数を用いて位相のずれの補正処理を施す位相補正処理手段を、さらに含み、前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記位相補正処理手段により位相補正処理が施されたＭＲ信号に対して、窓処理を施すものであることを特徴とする。
【００２９】
上記第９の観点によるＭＲＩ装置では、前記第３の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００３０】
第１０の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記フーリエ変換手段は、ホモダインフーリエ変換処理を施すものであることを特徴とする。
【００３１】
上記第１０の観点によるＭＲＩ装置では、前記第４の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００３２】
第１１の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、ゼロフィル処理を施すゼロフィル処理手段を、さらに含むことを特徴とする。
【００３３】
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、前記第５の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００３４】
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記擬ハイパスフィルタ処理手段は、前記第１の近傍領域の境界点における前記窓関数の平均変化率が、前記第１の近傍領域を含まない前記第２の近傍領域における最大変化率より小である窓関数を用いるものであることを特徴とする。
【００３５】
上記第１２の観点によるＭＲＩ装置では、前記第６の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００３６】
第１３の観点では、本発明は、プログラムであって、請求項１〜６のいずれか１つに記載のＭＲ画像生成方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３７】
上記第１３の観点によるプログラムでは、上記第１〜６の観点のいずれか１つのＭＲ画像生成方法をコンピュータに実行させることができる。
【発明の効果】
【００３８】
本発明のＭＲ画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムによれば、ＭＲ信号に対して、低周波数部分の信号強度を低減しつつそれ以外の部分についてはハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換することによって、低周波部分の強度を抑制し中高周波部分を強調した画像を生成できるので、脳のＭＲ画像生成に適用した場合は、低周波領域に存在する脳実部のコントラストを抑えて、中高周波領域に存在する血管部のコントラストを高めることができ、鮮明な脳の血管・血流のＭＲ画像を生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるＭＲ画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００４０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１によるＭＲＩ装置の機能的ブロック図である。ＭＲＩ装置１００は、画像処理ユニット１０、およびＭＲ信号検出ユニット１５を備える。
【００４１】
画像処理ユニット１０は、ＭＲ信号検出ユニット１５によって検出されたＭＲ信号を受信して画像処理を施し、ＭＲ画像を生成する。画像処理ユニット１０が受信するＭＲ信号は、ＭＲ信号検出ユニット１５によって被検体から検出される。
【００４２】
図２は、ＭＲ信号検出ユニットのブロック図である。ＭＲ信号検出ユニット１５はマグネットアセンブリ２１を有する。マグネットアセンブリ２１は、勾配コイル２１Ｇ、送信コイル２１Ｔ、受信コイル２１Ｒ、静磁場電源２２、および静磁場コイル２１Ｃを有する。マグネットアセンブリ２１は内部に被検体の入る中空のボアを有し、このボアを取りまくように勾配コイル２１Ｇが配設されてＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の勾配磁場を形成する。
【００４３】
送信コイル２１Ｔは、被検体内の原子核のスピンを励起するＲＦパルスを印加する。受信コイル２１Ｒは、被検体からのＮＭＲ信号を検出する。静磁場電源２２と静磁場コイル２１Ｃとは、静磁場を形成する。勾配コイル２１Ｇは、勾配コイル駆動回路２３に接続されている。送信コイル２１Ｔは、ＲＦ電力増幅器２４に接続されている。受信コイル２１Ｒは、前置増幅器２５に接続されている。
【００４４】
ＭＲ信号検出ユニット１５が備えるシーケンス記憶回路２８は、記憶しているパルスシーケンスに従って勾配コイル駆動回路２３を駆動して勾配コイル２１Ｇに勾配磁場を形成させる。シーケンス記憶回路２８はまた、ゲート変調回路２９を駆動し、ＲＦ発振回路３０からの高周波出力信号を所定タイミング・所定包絡線のパルス状信号に変調し、励起パルスとしてＲＦ電力増幅器２４に加え、ＲＦ電力増幅器２４で増幅して送信コイル２１Ｔに印加して、ＲＦパルスを送信する。表示部２６は、画像処理の各ステップでの手順、状態、およびＭＲ画像を表示する。
【００４５】
前置増幅器２５は、受信コイル２１Ｒで検出された被検体からのＮＭＲ信号を増幅し、位相検波器３２に入力する。位相検波器３２は、ＲＦ発振回路３０の出力を参照信号として、前置増幅器２５からのＮＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器３１に送信する。Ａ／Ｄ変換器３１は、位相検波後のアナログ信号をデジタル信号のＭＲデータに変換して、画像処理ユニット１０に送信する。
【００４６】
画像処理ユニット１０は、デジタル信号化されたＭＲデータを受信してｋ空間でのデータに変換する。また、画像処理ユニット１０は、ＭＲ信号検出ユニット１５の各部の制御、例えば操作パネル３３から入力された情報を受信し、表示部２６に表示する制御を受け持つ。画像処理ユニット１０は、以下に説明する画像処理機能の外に、上述のようにＭＲ信号検知ユニット１５の各部を制御する。
【００４７】
画像処理ユニット１０は、ローパス処理部１、擬ハイパス処理部２，フーリエ変換部３、および実数成分算出部４を備える。画像処理ユニット１０は、ＭＲ信号検出ユニット１５が被検体から検出するＭＲ信号を受信する。ここで、ＭＲ信号として、周波数方向の信号について、先ず説明する。
【００４８】
画像処理ユニット１０におけるローパス処理部１は、受信したＭＲデータに対して、ｋ空間におけるｋの中央部において強度が最大となり、中央部から離れるに従って急激に減少する特性であるローパス処理を施して、位相補正処理を施す。擬ハイパス処理部２は，ローパス処理部１によって処理されたＭＲデータに対して、擬ハイパス処理を施す。ここで擬ハイパス処理とは、低周波部分を抑制しつつハイパスフィルタ処理を施す処理のことを言う。フーリエ変換部３は、擬ハイパス処理を施されたＭＲデータに対してフーリエ変換処理を施す。実数成分算出部４は、フーリエ変換部３によって変換処理を施されたＭＲデータの実数成分を算出する。画像処理ユニット１０によって生成されたＭＲ画像データは、ＭＲ信号検出ユニット１５の表示部２６に表示される。
【００４９】
図３は、実施の形態１によるＭＲ画像生成手順を説明するフローチャートである。図４は、ローパス処理部が使用する位相補正用の窓関数の一例を示す模式図である。図５は、擬ハイパス処理部が使用する擬ハイパス処理用の窓関数の一例を示す模式図である。ここで、図４および５において、横軸ｋは、実空間から周波数変換されたｋ空間のｋ座標を表す。ｋ軸の中央値はｋ＝１２８であり、周波数が０、即ちＤＣ（直流）成分である。縦軸は、ｋに対応する信号強度を表す。ここで、ｋは０から２５６までとする。
【００５０】
図４に示した窓関数において信号強度は、中央値であるｋ＝１２８で１を取り、中央値ｋ＝１２８から離れるに従って急激に減少し、一定値以上離れ領域においては強度が０となる。ｋ空間において、一般的に、低周波部分は信号強度あるいは画像コントラストを決定し、外側の高周波成分は画像の分解能の決定要因となる。図４の特性を有するフィルタは、周波数が０（ＤＣ成分、ｋ＝１２８）であるときに１をとり、中央から離れるに従って急激に減少あるいは０値を取ることによって、周波数の低いものだけを通過させるローパスフィルタとしての機能を実行し、ｋ＝１２８において最大値１を取ることによって中央値からの位相のずれを補正する。図５に示した窓関数は、ハイパスフィルタの中央値（図中Ｃで示したｋ＝１２８）の近傍領域において、切れ込みが入れられた特性を有している。図５中に示したように、目盛り０からＡまでは信号強度を０とし、Ａから中央値近傍のＢ（強度約１）までは急激に立ち上がり、Ｂから中央値までは急激に落ち込んで中央値Ｃでは信号強度が約０．５になる。Ｃから中央値近傍のＤ（強度約１）までは急激に立ち上がり、Ｄからは最初少しなだらかに増加して、また急激にＥ（強度約２）まで立ち上がって、ｋ＞Ｅにおいてはそのまま強度が２を取るように設定されている。
【００５１】
図１〜５を参照しながら、画像処理ユニットの機能とＭＲ画像生成手順を説明する。画像処理ユニット１０は、Ａ／Ｄ変換器３１からＭＲデータを読み込み、先ずローパス処理部１が、読み込んだＭＲデータに対して、図４に示すローパス処理用の窓関数を使用してローパスフィルタ処理を施し、ＭＲデータの位相のずれを補正する（ステップＳ１０１）。ここで、ローパスフィルタ処理用の窓関数は、図４に示したような一般的なローパスウィンドウを使用する。図４に示した窓関数はｋ空間上で表現され、横軸ｋの目盛りはここでは、０から２５６までとする。縦軸は信号強度であり、０から１までを取る。中央部の目盛り１２８は、周波数が０であり、図示するようにＤＣ成分の強度が最高値である１としている。
【００５２】
擬ハイパス処理部２は、図５に示すような擬ハイパスフィルタ処理用の窓関数を用いて擬ハイパスフィルタ処理を施す。この擬ハイパス処理部２の使用する窓関数は図示した形状から読み取れるように、ローパス処理部１でローパス処理を施されたＭＲデータに対して、領域｛ｋ｜ｋ＜Ｂ、ｏｒ  Ｄ＜ｋ｝においては従来技術において説明したように、ハイパスフィルタ処理機能を実行する。そして、低周波部、即ち領域｛ｋ｜Ｂ＜ｋ＜Ｄ｝においては、図から読み取れるように、強度をスパイク状に低減させる処理を施す。このようにして、擬バイパスフィルタ処理用の窓関数は、中央値近傍においては信号強度を落としつつ、それ以外の領域においてはハイパスフィルタとしての機能を実行する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
図５に示したように、擬ハイパスフィルタ処理用の窓関数は、ｋ空間の中央値（１２８）の近傍において“切れ込み部分”を有する。ここで中央値１２８は、ｋ空間において周波数０のＤＣ（直流）成分の値を示す。中央値１２８を中心としてその近傍において信号強度に“切れ込み”を持たせた特性とすることによって、ＭＲデータ（生データ）に対して、ＤＣ成分値を中心とする低周波成分を抑制する。
【００５４】
フーリエ変換部３は、擬ハイパス処理部２の上述した窓関数によって処理されたＭＲデータに対して、ホモダインフーリエ変換処理を施す（ステップＳ１０３）。実数成分算出部４は、フーリエ変換処理部によって変換処理されたＭＲデータから、実数成分を算出する（ステップＳ１０４）。実数成分は、複素数がＺ＝Ｚ１＋ｉＺ２（Ｚ１、Ｚ２は実数値）と表示される場合、実数部であるＺ１を抽出することによって得られる。即ち、
Ｚ１＝Ｒｅ｛Ｚ｝                        （５）
として抽出する。
【００５５】
ここで、ローパス処理部１の使用する窓関数は、低周波数部分を通すものであればどのような波形であっても良い。例えば、この窓関数は、ガウス関数を含む関数、あるいはｃｏｓ関数を含む関数、デルタ関数を含む関数など、低周波数部分を通すものであればどのような波形の関数であっても良い。この窓関数によって、ｋ空間の中央部の強度を最大にし、周辺部における強度を０にすることによって、ローパス処理機能を実行し、かつ位相のずれを修正する。
【００５６】
また、擬ハイパスフィルタ処理部が使用する窓関数の信号強度は、図５に示したように、０からＡ点までは０であり、Ａ点からＢ点までは増加しており、Ｂ点から周波数のＤＣ（直流）成分を示すＣ点（１２８）までは減少しており、Ｃ点（１２８）からＤ点までは増加し、Ｄ点からＥ点まではさらに増加し、Ｅ点から２５６は一定値２である。このような形状の波形であれば、どのような波形であっても良い。この場合、Ｅ点からは信号強度値として２を取っているが、特に２である必要はない。
【００５７】
ここで、領域Ａ＜ｋ＜Ｂ、およびＤ＜ｋにおける増加は、狭義の単調増加であることが望ましい。即ち、その増加の特性を表す関数が、上記の領域において任意のｘ１＜ｘ２に対して
ｆ（ｘ１）＜ｆ（ｘ２）    （６ａ）
となることである。
【００５８】
また、広義の単調増加とは、その増加の特性を表す関数が、任意のｘ１＜ｘ２に対して
ｆ（ｘ１）≦ｆ（ｘ２）    （６ｂ）
となることである。ちなみに、特性を表す関数が、領域Ｄ＜ｋにおけるように、上限値２を有して飽和するような場合、あるいは、一部の領域においてｋの変化に対して特性値が変動しない場合などは、広義の単調増加であるとして、特性を表現できる。
【００５９】
また、Ｂ点からＣ点を経由してＤ点に至る領域においては、通常のハイパスフィルタに対して“切れ込み”が入れられた波形であれば、この“切れ込み”はどのような波形であっても良く、例えば減少区間にフェルミ−ディラック関数を利用し、増加区間にガウス関数を利用した窓関数を用いてもよく、あるいは単純なｃｏｓ関数による波形を用いても良い。
【００６０】
また、Ｂ点、C点、およびＤ点に至る領域における“切れ込み”の傾斜は、適宜好適な傾斜を設定することができる。
【００６１】
また、Ｂ点とＤ点とを結んだ変化率を、Ａ点からＢ点までの領域における最大変化率、およびD点からE点までの領域における最大変化率のいずれより小さく設定することが望ましい。即ち、図５の線分ＢＤの傾きは、領域Ａ＜ｋ＜Ｂの接線の最大傾斜、および領域Ｄ＜ｋの接線の最大傾斜より小である。このように設定することによって、比較的低周波である領域Ｂ＜ｋ＜Ｄにおいて、ＭＲ画像におけるリンギングの発生などを抑制することができるからである。
【００６２】
なお、擬ハイパス処理部２による擬ハイパスフィルタ処理においては、図５に示したような、ハイパスフィルタに低周波部分のくびれを有する窓関数を使用して処理を施すこともできるが、この処理を２段階、例えば通常のハイパスフィルタ処理を施してさらに、切り込みを入れる処理を施すことによる複数の工程に分割することによって図５に示したと同様の擬ハイパスフィルタ処理を施す構成とすることもできる。
【００６３】
ここで、ハーフエコー生データが複素関数ｇ（ｘ）の場合、ローパス処理窓関数Ｌをハーフエコー生データにかけてフーリエ変換したｇＬは、
ｇＬ＝Ｆｏｕｒｉｅｒ（ＧＬ）＝｜ｇＬ｜ｅｘｐ（ｉφＬ）    （７）
と書ける。
【００６４】
今、擬ハイパスフィルタ処理用の窓関数を、ハイパスフィルタ処理用の窓関数Ｈに対して、低周波抑制用の窓関数Ｆを重ね合わせたものとして構成し、ハーフエコー生データにかけてフーリエ変換する。
【００６５】
ここで、図４に示したローパス処理用の窓関数Ｌ、および図６に示したハイパス処理用の窓関数Ｈは、
ａ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（ｘ−ｋ１）／Ｔ｝］          （８）
ｂ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（ｘ−ｋ２）／Ｔ｝］          （９）
として、
ローパス処理用の窓関数Ｌ＝ｂ−ａ                      （１０）
ハイパスフィルタ処理用の窓関数Ｈ＝２−ａ−ｂ          （１１）
と表現する。
【００６６】
また、擬ハイパスフィルタ処理用の窓関数としては、ハイパスフィルタ処理用の窓関数Ｈに対して、以下に示す低周波抑制用フィルタＦを重ね合わせたものを用いる。即ち、
ｃ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（ｘ−ｋ３）／Ｔ｝］          （１２）
ｂ＝１／［１＋ｅｘｐ｛（ｘ−ｋ４）／Ｔ｝］          （１３）
として、
低周波抑制用フィルタＦ＝−（ｄ−ｃ）                  （１４）
と表現したフィルタＦを重ね合わせた擬ハイパスフィルタＦ’を使用して、変換処理を施す。
擬ハイパスフィルタＦ’を使用すると、フーリエ変換されたものは、
ｇＦ’＝Ｆｏｕｒｉｅｒ（ＧＦ’）＝｜ｇＦ’｜ｅｘｐ（ｉφＦ’）    （１５）
となる。
【００６７】
こうして、図３に示したフローチャートで説明したように、ＭＲ画像信号に対して擬ハイパスフィルタ処理を施す。但し、ハイパスフィルタ処理用の窓関数Ｈを使用した後に続いて低周波抑制用のフィルタＦを別々に使用する方式であっても良い。
【００６８】
ここで、式（１１）に示したハイパスフィルタ処理用の窓関数Ｈは、窓（Ｗｉｎｄｏｗ）の中心付近は１．０という値を持つが、２−αａ−（２−α）ｂとして、α値を変更することによって低中周波数領域を強調することもできる。
【００６９】
以上、周波数方向のＭＲデータ処理について説明したが、位相方向についても上述の擬ハイパス処理を同様に施す。これによって、スライス断面における２次元のＭＲ画像を生成することができる。また、３次元のＭＲ画像精製にも拡張することができる。
【００７０】
実施の形態１によるＭＲＩ装置は、ＭＲ信号の生データに対して、ローパス処理部１が位相補正処理を施し、擬ハイパス処理部２が低周波数部分の信号強度を低減しつつハイパスフィルタ処理を施し、フーリエ変換部３がホモダインフーリエ変換を施し、実数成分算出部４が実数成分を算出して画像を生成することによって、低周波領域に存在する脳実部のコントラストを抑えて、中高周波領域に存在する血管部のコントラストを高めることができるので、鮮明な脳の血管・血流画像を得ることができる。
【００７１】
（実施の形態２）
図６は、本発明の実施の形態２によるＭＲＩ装置を示す機能的ブロック図である。実施の形態２によるＭＲＩ装置が実施の形態１によるＭＲ画像生成と異なる点について重点的に説明する。
【００７２】
実施の形態２によるＭＲＩ装置２００のＭＲ信号処理ユニット２０は、ゼロフィル処理部２０５を、さらに備える。また、実施の形態２のフーリエ変換部２０３は、実施の形態１においてフーリエ変換部３が施したホモダインフーリエ変換処理ではなく、通常のフーリエ変換処理を施す。また、画像処理ユニット２０は、実施の形態１において備えた実数成分算出部４を備えず、その代りに絶対値算出部２０６を備える。
【００７３】
図７は、実施の形態２によるＭＲ画像生成手順を説明するフローチャートである。図６および７を参照しながら、画像処理ユニット２０の各部の機能およびＭＲ画像生成手順について説明する。ゼロフィル処理部２０５は、ＭＲ信号検出ユニット１５から受信するＭＲデータに対して、ゼロフィル処理を施す（ステップＳ２０１）。
【００７４】
ローパス処理部１は、ゼロフィル処理部２０５によってゼロフィル処理を施されたＭＲデータに対して、図４に示したローパスフィルタ処理用の窓関数を用いてローパス処理を施し、位相のずれを補正する（ステップＳ２０２）。このローパスフィルタ処理については実施の形態１によるＭＲ画像生成手順と同様であるので説明を省略する。
【００７５】
擬ハイパス処理部２は、ローパス処理部１によってローパス処理を施されて位相補正されたＭＲデータに対して、図５に示した擬ハイパスフィルタ処理用の窓関数を用いてフィルタ処理を施す（ステップＳ２０３）。ここで、図５に示した窓関数は、実施の形態１において説明したと同様に、ハイパスフィルタとしての機能を実行し、かつ中央値がくびれた特性によってＤＣ（直流）成分を中心とする低周波領域の値を低減させる機能を実行する。
【００７６】
フーリエ変換部２０３は、擬ハイパス処理部２によって処理されたＭＲデータに対してフーリエ変換処理を施す（ステップＳ２０４）。絶対値算出部２０６は、フーリエ変換部２０３によってフーリエ変換処理を施されたＭＲデータに対して、その絶対値を算出する（ステップＳ２０５）。絶対値の算出は、複素数がＺ＝Ｚ１＋ｉＺ２（Ｚ１、Ｚ２は実数値）と表示される場合、絶対値は、
｜Ｚ｜＝｛（Ｚ１）2＋（Ｚ２）2｝1/2        （１６）
として算出する。
【００７７】
なお、実施の形態１によるＭＲ画像生成と同様に実施の形態２においても、図５で示された窓関数でフィルタ処理を施す代わりに、ハイパスフィルタ処理および低周波領域低減用のフィルタ処理を別々に施すことも可能である。
【００７８】
以上、周波数方向のＭＲデータ処理について説明したが、位相方向についても上述の擬ハイパス処理を同様に施す。これによって、スライス断面における２次元のＭＲ画像を生成することができる。また、３次元のＭＲ画像にも拡張することができる。
【００７９】
実施の形態２によるＭＲＩ装置は、ＭＲ信号の生データに対して、ゼロフィル処理部２０５がゼロフィル処理を施し、ローパス処理部１がローパスフィルタ処理および位相のずれを補正する位相補正処理を施し、擬ハイパス処理部２が低周波数部分の信号強度を低減しつつハイパスフィルタ処理機能を実行し、フーリエ変換部２０３がフーリエ変換処理を施し、絶対値算出部２０６が絶対値を算出して画像を生成することによって、低周波領域に存在する脳実部のコントラストを抑えて、中高周波領域に存在する血管部のコントラストを高めることができるので、鮮明な脳の血管・血流画像を得ることができる。
【００８０】
（実施の形態によるＭＲＩ装置のハードウェア構成）
図８は、実施の形態によるＭＲＩ装置のハードウェア構成図である。本実施の形態のＭＲＩ装置７００は、ＣＰＵ７０１などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７０２やＲＡＭ７０３などの記憶装置と、ＨＤＤ７０４、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、キーボード７１２、スキャナ７１３、入力インタフェース７０６などの入力部と、出力インタフェース７０５およびモニタ７１１等の表示部、通信装置７０６と、ＭＲ信号検出ユニット１５などの機械的動作を伴う機械的装置とを備えており、ＣＰＵ７０１を備えたコンピュータのハードウェア構成となっている。
【００８１】
ＣＰＵ７０１が上記記憶媒体からＭＲ画像生成プログラムを読み出して主記憶装置上にロードすることで、ＭＲＩ装置に、上述した各ステップ（工程）、各手段又は各部を実現させる。ＲＯＭ７０２には、ＭＲＩ装置のコンピュータに、上述した各ステップ（工程）、ローパス処理部、擬ハイパス処理部、フーリエ変換部、実数成分算出部、絶対値算出部、および制御部などの各部を実行させるＭＲ画像生成のプログラムが格納されている。
【００８２】
なお、ＭＲ画像生成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００８３】
また、ＭＲ画像生成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。または、ＭＲ画像生成プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供若しくは配布するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
以上のように、本発明にかかるＭＲ画像生成方法、ＭＲＩ装置、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムは、ＭＲ画像の生成技術に有用であり、特に医療用のＭＲ画像の生成技術に適している。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の実施の形態１によるＭＲＩ装置の機能的ブロック図である。
【図２】ＭＲ信号検出ユニットのブロック図である。
【図３】実施の形態１によるＭＲ画像生成手順を説明するフローチャートである。
【図４】ローパス処理部が使用する位相補正用の窓関数の一例を示す模式図である。
【図５】擬ハイパス処理部が使用する擬ハイパス処理用の窓関数の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の実施の形態２によるＭＲＩ装置を示す機能的ブロック図である。
【図７】実施の形態２によるＭＲ画像生成手順を説明するフローチャートである。
【図８】実施の形態によるＭＲＩ装置のハードウェア構成図である。
【図９】従来例によるハイパスフィルタ処理用の窓関数の一例を示す模式図である。
【図１０】従来例によるｋ空間のローパスフィルタの一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００８６】
１  ローパス処理部
２  擬ハイパス処理部
３、２０３  フーリエ変換部
４  実数成分算出部
２０５  ゼロフィル処理部
１０、２０  画像処理ユニット
１５  ＭＲ信号検出ユニット
２１  マグネットアセンブリ
【図１】
2006149565.tif 000003
【図２】
2006149565.tif 000004
【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】
2006149565.tif 000009
【図８】
2006149565.tif 000010
【図９】
2006149565.tif 000011
【図１０】
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