(57)【要約】いくつかの側面は、患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法を含む。患者が低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データおよび第二のMR画像データを取得し；前記第一および第二のMRデータを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一および第二の出力を得て；前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；前記第二の出力から、前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定する。
2019535424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法であって、当該方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMRデータを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；
前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む、
方法。
【請求項２】
前記第一の出力から患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別することは：
大脳鎌の前付着点の初期位置を識別すること；
大脳鎌の後付着点の初期位置を識別すること；および
透明中隔上の測定点の初期位置を識別することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記大脳鎌の前付着点、前記大脳鎌の後付着点および前記透明中隔上の測定点の識別された初期位置を使って正中線偏位の初期量を決定する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別することは：
大脳鎌の前付着点の更新された位置を識別すること；
大脳鎌の後付着点の更新された位置を識別すること；および
透明中隔上の測定点の更新された位置を識別することを含む、
請求項２記載の方法。
【請求項５】
正中線偏位における変化の度合いを決定することは、大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された初期位置および更新された位置を使って実行される、請求項４記載の方法。
【請求項６】
正中線偏位における変化の度合いを決定することは：
大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された初期位置を使って正中線偏位の初期量を決定し；
大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された更新された位置を使って正中線偏位の更新された量を決定し；
正中線偏位の決定された初期量および更新された量を使って正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記トレーニングされた統計的分類器は、多層ニューラルネットワークを含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記トレーニングされた統計的分類器は、畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記トレーニングされた統計的分類器は、全層畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングされた統計的分類器は、畳み込みニューラルネットワークおよびリカレントニューラルネットワークを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記リカレントニューラルネットワークは長短期記憶ニューラルネットワークを含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記第二のMR画像データが前記第一のMR画像データの１時間以内に取得される、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
MR画像データを取得することを繰り返して、MR画像データのフレームのシーケンスを得ることをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項１４】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、１時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、２時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、５時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像装置であって、当該低磁場MRI装置は：
少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；
患者が当該低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し、前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の前記部分についての第二のMR画像データを取得するよう前記複数の磁気コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有し、
前記少なくとも一つのコントローラはさらに：
前記第一および第二のMR画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力および第二の出力を得て；
前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；
前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；
前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを実行するよう構成される、
装置。
【請求項１８】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMRデータを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；
前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む、
媒体。
【請求項１９】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと；
前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムであって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMRデータを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；
前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む、
システム。
【請求項２０】
低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法であって、当該方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMR画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む、
方法。
【請求項２１】
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定することが：
前記異常を含む前記MR画像データにおける領域を同定することを含む、
請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定することが：
前記異常の第一の直径を示す一つまたは複数の第一の値を同定することを含む、
請求項２０記載の方法。
【請求項２３】
前記同定することがさらに、前記第一の直径と直交する前記異常の第二の直径を示す一つまたは複数の第二の値を同定することを含む、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することが：
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの値を使って前記異常の初期サイズを決定し；
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値を使って前記異常の更新されたサイズを決定し；
前記異常の決定された初期サイズおよび更新されたサイズを使って前記異常のサイズにおける変化を決定することを含む、
請求項２０記載の方法。
【請求項２５】
前記トレーニングされた統計的分類器は、多層ニューラルネットワークを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２６】
前記トレーニングされた統計的分類器は、畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２７】
前記トレーニングされた統計的分類器は、全層畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２８】
前記第二のMR画像データが前記第一のMR画像データの１時間以内に取得される、請求項２０記載の方法。
【請求項２９】
MR画像データを取得することを繰り返して、MR画像データのフレームのシーケンスを得ることをさらに含む、請求項２０記載の方法。
【請求項３０】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、１時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項２０記載の方法。
【請求項３１】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、２時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項３０記載の方法。
【請求項３２】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、５時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項３０記載の方法。
【請求項３３】
前記異常が出血を含む、請求項２０記載の方法。
【請求項３４】
前記異常が出血、病変、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤を含む、請求項２０記載の方法。
【請求項３５】
患者の脳における異常のサイズの変化を判別するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置であって、当該低磁場MRI装置は：
少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；
患者が前記低磁場磁気共鳴装置内に位置されたままである間に、患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し、前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得するよう前記複数の磁石コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有しており、
前記少なくとも一つのコントローラはさらに：
前記第一および第二のMR画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力および第二の出力を得て；
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の前記部分についての第二のMR画像データを取得し；
前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを実行するよう構成される、
装置。
【請求項３６】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMR画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む、
媒体。
【請求項３７】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと；
前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムであって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；
前記第一のMR画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；
前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；
前記第二のMR画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得て；
前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；
前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む、
システム。
【請求項３８】
低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法であって、当該方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；
整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む、
方法。
【請求項３９】
患者の前記部分の前記生物学的主題における前記少なくとも一つの変化に基づいて、少なくとも一つの取得パラメータを修正することをさらに含む、請求項３８記載の方法。
【請求項４０】
前記修正された少なくとも一つの取得パラメータを使って患者の前記部分の第三の磁気共鳴画像データを取得することをさらに含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４１】
前記少なくとも一つの取得パラメータが、前記第三の磁気共鳴画像データの分解能、信号対雑音比および視野のうちの少なくとも一つを変えるよう修正される、請求項４０記載の方法。
【請求項４２】
磁気共鳴画像データを取得することを繰り返して、磁気共鳴画像データのフレームのシーケンスを得ることをさらに含む、請求項３８記載の方法。
【請求項４３】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、１時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項４２記載の方法。
【請求項４４】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、２時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項４２記載の方法。
【請求項４５】
前記フレームのシーケンスが、患者が前記低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、５時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項４２記載の方法。
【請求項４６】
前記シーケンスのフレームのうち少なくとも二つのフレームを整列させ；
患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出するよう、整列された前記少なくとも二つのフレームを比較することをさらに含む、
請求項４２記載の方法。
【請求項４７】
前記少なくとも一つの変化が、前記シーケンスのフレームのうち前記少なくとも二つのフレームの間での生物学的主題の体積および／または量の変化を計算するために使われる、請求項４６記載の方法。
【請求項４８】
フレームの前記シーケンスにおける第一のフレームが患者の前記部分の第一の領域からの磁気共鳴画像データに対応し、フレームの前記シーケンスにおける第二のフレームが、前記第一の領域の部分領域からの磁気共鳴画像データに対応する、請求項４６記載の方法。
【請求項４９】
前記部分領域は、前記生物学的主題の変化がどこで検出されるかに基づいて選択される、請求項４８記載の方法。
【請求項５０】
患者の前記部分の生物学的主題の変化のレートを検出することをさらに含む、請求項４７記載の方法。
【請求項５１】
前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することが：
整列された第一の磁気共鳴画像データを、トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第一の出力を得て；
整列された第二の磁気共鳴画像データを、前記トレーニングされた統計的分類器に入力として提供して、対応する第二の出力を得ることを含む、
請求項３８記載の方法。
【請求項５２】
前記比較することがさらに：
前記第一の出力および前記第二の出力を使って出血のサイズの変化を決定することを含む、
請求項５１記載の方法。
【請求項５３】
前記比較することがさらに：
前記第一の出力および前記第二の出力を使って正中線偏位の変化の度合いを決定することを含む、
請求項５１記載の方法。
【請求項５４】
低磁場磁気共鳴撮像装置に関して位置される患者の生物学的主題における変化を検出するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像装置であって、当該装置は：
少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；
患者が当該低磁場磁気共鳴装置内に位置されたままである間に、患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得するよう前記複数の磁石コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有しており、
前記少なくとも一つのコントローラはさらに、前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出するよう構成される、
低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項５５】
前記少なくとも一つのコントローラが、患者の前記部分の前記生物学的主題における前記少なくとも一つの変化に基づいて、少なくとも一つの取得パラメータを修正するよう構成される、請求項５４記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項５６】
前記少なくとも一つのコントローラが、前記修正された少なくとも一つの取得パラメータを使って患者の前記部分の第三の磁気共鳴画像データを取得するよう構成される、請求項５４記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項５７】
前記少なくとも一つの取得パラメータが、前記第三の磁気共鳴画像データの分解能、信号対雑音比および視野のうちの少なくとも一つを変えるよう修正される、請求項５６記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項５８】
前記少なくとも一つのコントローラが、磁気共鳴画像データのフレームのシーケンスを得るよう磁気共鳴画像データを取得するよう構成される、請求項５４記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項５９】
前記フレームのシーケンスが、患者が当該低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、１時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項５８記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６０】
前記フレームのシーケンスが、患者が当該低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、２時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項５８記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６１】
前記フレームのシーケンスが、患者が当該低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、５時間より長い時間期間にわたって取得される、請求項５８記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６２】
前記少なくとも一つのコントローラが：
前記シーケンスのフレームのうち少なくとも二つのフレームを整列させ；
患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化をするよう、整列された前記少なくとも二つのフレームを比較するよう構成される、
請求項５８記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６３】
前記少なくとも一つの変化が、前記シーケンスのフレームのうち前記少なくとも二つのフレームの間での生物学的主題の体積および／または量の変化を計算するために使われる、請求項６２記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６４】
フレームの前記シーケンスにおける第一のフレームが患者の前記部分の第一の領域からの磁気共鳴画像データに対応し、フレームの前記シーケンスにおける第二のフレームが、前記第一の領域の部分領域からの磁気共鳴画像データに対応する、請求項６２記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６５】
前記部分領域は、前記生物学的主題の変化がどこで検出されるかに基づいて選択される、請求項６４記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６６】
前記少なくとも一つのコントローラが、患者の前記部分の生物学的主題の変化のレートを検出するよう構成される、請求項６２記載の低磁場磁気共鳴撮像装置。
【請求項６７】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；
整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む、
媒体。
【請求項６８】
少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと；
前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムであって、前記方法は：
患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：
患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；
前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；
整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む、
システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本願は、2016年11月22日に出願された「変化の検出方法および装置」と題する米国仮出願第62/425,569号の米国特許法第119条(e)のもとでの利益を主張する。同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【０００２】
磁気共鳴撮像（MRI）は、数多くの用途のための重要な撮像モダリティーであり、人体内部の画像を生成するために臨床および研究の場面において幅広く利用されている。MRIは磁気共鳴（MR）信号を検出することに基づく。磁気共鳴信号は、加えられた電磁場の結果として生じる状態変化に応答して原子によって放出される電磁波である。たとえば、核磁気共鳴（NMR）技法は、撮像されるオブジェクトにおける原子（たとえば人体の組織内の原子）の核スピンの再整列または緩和の際に励起された原子の核から放出されるMR信号を検出することに関わる。検出されたMR信号は処理されて画像を生成してもよい。該画像は、医療用途の文脈では、診断、治療および／または研究目的のために体内の内部構造および／または生体過程の調査を許容する。
【０００３】
MRIは、他のモダリティーの安全上の懸念なしに（たとえば被験体を電離放射線、たとえばX線にさらしたり体内に放射性物質を導入したりする必要なしに）比較的高い分解能およびコントラストをもつ非侵襲的な画像を生成できるため、生体撮像のための魅力的な撮像モダリティーを提供する。さらに、MRIは、他の撮像モダリティーが満足いくように撮像できない主題を撮像するために活用できる軟組織コントラストを提供するのに特に好適である。さらに、MR技法は、他の撮像モダリティーが取得できない構造および／または生体過程についての情報を捕捉することができる。しかしながら、通常のMRI技法にはいくつかの欠点がある。それは、所与の撮像用途について、相対的に高い設備費用、限られた可用性（たとえば臨床MRIスキャナへのアクセスを得ることの困難および費用）、画像取得プロセスの長さなどを含みうる。
【０００４】
臨床MRIにおける潮流は、スキャン時間、画像分解能および画像コントラストの一つまたは複数を改善するためにMRIスキャナの磁場強度を高めることであったが、それはMRI撮像の費用を押し上げる。大半の設置されているMRIスキャナは少なくとも1.5または3テスラ（T）で動作する。これはスキャナの主磁場B0の磁場強度をいう。臨床MRIスキャナについての大まかな推定費用はテスラ当たり百万ドルのオーダーである。これは、そのようなMRIスキャナを運用することに関わるかなりの運用、サービスおよびメンテナンス費用は考慮に入れてもいない。
【０００５】
さらに、通常の高磁場MRIシステムは典型的には、その中で対象（たとえば患者）が撮像される強い一様な静磁場（B0）を生成するために大きな超伝導磁石および付随する電子回路系を必要とする。超伝導磁石はさらに、導体を超伝導状態に保つために低温設備を必要とする。そのようなシステムのサイズは、磁気コンポーネント、電子回路系、熱管理システムおよび制御コンソール領域のために複数の部屋（MRIシステムの磁気コンポーネントを隔離するために特別に遮蔽された部屋を含む）を含む典型的なMRI設備ではかなりのものである。MRIシステムのサイズおよび費用は一般にその使用を、病院および学術研究センターのような、MRIシステムを購入して維持する十分なスペースおよびリソースをもつ施設に限定する。高磁場MRIシステムの高いコストおよび実質的なスペース要件は、MRIスキャナの限られた可用性につながる。よって、MRIスキャンが有益なのに上記の制限のために実際的でないまたは不可能である臨床状況がよくある。これについては下記でさらに論じる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
いくつかの実施形態は、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法に向けられる。本方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMRデータを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む。
【０００７】
いくつかの実施形態は、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像装置に向けられる。前記低磁場MRI装置は：少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；患者が当該低磁場磁気共鳴撮像装置内に位置されたままである間に、患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し、前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得するよう前記複数の磁気コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有し、前記少なくとも一つのコントローラはさらに：前記第一および第二のMR画像データを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力および第二の出力を得て；前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを実行するよう構成される。
【０００８】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体に向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMRデータを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む。
【０００９】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと、前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における正中線偏位の度合いの変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムに向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMRデータを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む。
【００１０】
いくつかの実施形態は、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法に向けられる。本方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMR画像データを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む。
【００１１】
いくつかの実施形態は、患者の脳における異常のサイズの変化を判別するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置に向けられる。本低磁場MRI装置は：少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；患者が前記低磁場磁気共鳴装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し、前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得するよう前記複数の磁石コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有する。前記少なくとも一つのコントローラはさらに：前記第一および第二のMR画像データを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力および第二の出力を得て；前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の前記部分についての第二のMR画像データを取得し；前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを実行するよう構成される。
【００１２】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体に向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMR画像データを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む。
【００１３】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと、前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の脳における異常のサイズの変化を判別する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムに向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の脳の第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；前記第一のMR画像データを入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第一の出力を得て；前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を同定し；前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の第二のMR画像データを取得し；前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；前記第二の出力を使って、患者の脳における前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を同定し；前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズの変化を決定することを含む。
【００１４】
いくつかの実施形態は、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法に向けられる。本方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む。
【００１５】
いくつかの実施形態は、低磁場磁気共鳴撮像装置に関して位置される患者の生物学的主題における変化を検出するよう構成された低磁場磁気共鳴撮像装置に向けられる。本装置は：少なくとも部分的にB0磁場を生成するよう構成されたB0磁石；磁気共鳴データを空間的にエンコードするよう構成された少なくとも一つの傾斜磁石；および磁気共鳴応答を誘発するよう構成された少なくとも一つの高周波コイルおよび動作させられたときに磁気共鳴画像データを取得するよう構成された検出磁気コンポーネントを含む複数の磁気コンポーネントと；患者が前記低磁場磁気共鳴装置内に位置されたままである間に：患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得するよう前記複数の磁石コンポーネントを動作させるよう構成された少なくとも一つのコントローラとを有する。前記少なくとも一つのコントローラはさらに、前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出するよう構成される。
【００１６】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに該少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体に向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む。
【００１７】
いくつかの実施形態は、少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサと、前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサによって実行されたときに前記少なくとも一つのコンピュータ・ハードウェア・プロセッサに、低磁場磁気共鳴撮像（MRI）装置内に位置される患者の生物学的主題における変化を検出する方法を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶している少なくとも一つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを有するシステムに向けられる。前記方法は：患者が前記低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：患者の一部分の第一の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データを取得した後に患者の前記部分の第二の磁気共鳴画像データを取得し；前記第一の磁気共鳴画像データおよび前記第二の磁気共鳴画像データを整列させ；整列された第一の磁気共鳴画像データおよび第二の磁気共鳴画像データを比較して、患者の前記部分の前記生物学的主題における少なくとも一つの変化を検出することを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
開示される技術のさまざまな側面および実施形態は以下の図面を参照して記述される。図面は必ずしも同縮尺で描かれてはいないことは理解しておくべきである。
【００１９】
【図１】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、低磁場MRIシステムの概略図である。
【００２０】
【図２Ａ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面磁石構成を示す図である。
【図２Ｂ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面磁石構成を示す図である。
【００２１】
【図２Ｃ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面電磁石構成を示す図である。
【図２Ｄ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面電磁石構成を示す図である。
【００２２】
【図２Ｅ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面永久磁石構成を示す図である。
【図２Ｆ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、B0磁石についての二平面永久磁石構成を示す図である。
【００２３】
【図３Ａ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、本稿に記載される変化検出技法と一緒に使うのに好適な、搬送可能な低磁場MRIシステムを示す図である。
【図３Ｂ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、本稿に記載される変化検出技法と一緒に使うのに好適な、搬送可能な低磁場MRIシステムを示す図である。
【００２４】
【図３Ｃ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、ポータブルMRIシステムのビューを示す図である。
【図３Ｄ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、ポータブルMRIシステムのビューを示す図である。
【００２５】
【図３Ｅ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、頭のスキャンを実行するポータブルMRIシステムを示す図である。
【００２６】
【図３Ｆ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、膝のスキャンを実行するポータブルMRIシステムを示す図である。
【００２７】
【図３Ｇ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、ポータブルMRIシステムのもう一つの図である。
【００２８】
【図４】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、変化検出を実行する方法を示す図である。
【００２９】
【図５】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、変化検出情報に基づいて取得パラメータを修正する方法を示す図である。
【００３０】
【図６】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、MR画像データを相互位置合わせする方法を示す図である。
【００３１】
【図７Ａ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、正中線偏位測定を示す図である。
【００３２】
【図７Ｂ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、もう一つの正中線偏位測定を示す図である。
【００３３】
【図８】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の正中線偏位の変化の度合いを決定する方法を示す図である。
【００３４】
【図９】Ａ〜Ｃは、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、正中線偏位測定を行なうための畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを示す図である。
【００３５】
【図１０】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、正中線偏位測定を行なうための全層畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを示す図である。
【００３６】
【図１１Ａ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズを決定するために使用されうる測定を示す図である。
【図１１Ｂ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズを決定するために使用されうる測定を示す図である。
【図１１Ｃ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズを決定するために使用されうる測定を示す図である。
【図１１Ｄ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズを決定するために使用されうる測定を示す図である。
【図１１Ｅ】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズを決定するために使用されうる測定を示す図である。
【００３７】
【図１２】Ａ〜Ｃは、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の出血のサイズの変化を決定するために使用されうる測定を示す図である。
【００３８】
【図１３】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の脳における異常（たとえば出血）のサイズの変化の度合いを決定する方法を示す図である。
【００３９】
【図１４】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の脳における異常（たとえば出血）のサイズを決定するために使用されうる測定を行なうための全層畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを示す図である。
【００４０】
【図１５】本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の脳における異常（たとえば出血）のサイズを決定するために使用されうる測定を行なうための畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを示す図である。
【００４１】
【図１６】本稿に記載される実施形態が実装されうる例示的なコンピュータ・システムの図である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
MRIスキャナ市場は、特に医療または臨床MRI用途については、圧倒的に高磁場システムが優勢である。上記で論じたように、医療撮像における一般的な潮流は、ますます大きな磁場強度をもつMRIスキャナを生産することであり、臨床MRIスキャナの大半は1.5Tまたは3Tで動作する。研究場面では7Tおよび9Tといった、より高い磁場強度が使われる。本稿での用法では、「高磁場」とは一般に、臨床場面において現在使われているMRIシステムを指し、より具体的には、1.5T以上の主磁場（すなわちB0磁場）で動作するMRIシステムを指す。ただし、0.5Tから1.5Tまでの間で動作する臨床システムもしばしば「高磁場」と特徴付けられる。約0.2Tから0.5Tまでの間の磁場強度は「中磁場」と特徴付けられ、高磁場領域での場の強さが増し続けるにつれて、0.5Tから1Tまでの間の範囲の磁場強度は中磁場と特徴付けられたこともある。対照的に、「低磁場」は一般に約0.2T以下のB0磁場で動作するMRIシステムを指す。ただし、0.2Tから約0.3Tまでの間のB0磁場をもつシステムは、高磁場領域のハイエンドにおける磁場強度の上昇の結果として、時に低磁場と特徴付けられてきた。低磁場領域内で、0.1T未満のB0磁場で動作する低磁場MRIシステムは、本稿では「超低磁場」（very  low-field）と称され、10mT未満のB0磁場で動作する低磁場MRIシステムは本稿では「極低磁場」（ultra-low  field）と称される。
【００４３】
上記で論じたように、通常のMRIシステムは特別な施設を必要とする。MRIシステムが動作するためには電磁遮蔽された部屋が必要とされ、部屋の床は構造的に強化される必要がある。高電力電子回路およびスキャン技師の制御エリアのためにさらなる余地が設けられる必要がある。サイトへの安全なアクセスも提供される必要がある。さらに、電子回路のための電力を提供するために専用の三相電気接続が設置される必要があり、電子回路は冷水供給によって冷却される。典型的には追加的なHVAC能力も提供される必要がある。これらのサイト要件はコスト高であるばかりでなく、MRIシステムが配備できる位置を著しく制限する。通常の臨床MRIスキャナは、運用および維持両方のためにかなりの専門知識を必要とする。これらの高度な訓練を受けた技師およびサービスエンジニアは、MRIシステムを運用することに、大きな継続的な運用コストを追加する。結果として、通常のMRIはしばしば禁止的なコストになり、アクセス可能性において厳しく制限され、MRIが、必要とされるときはいつでもどこでも幅広い範囲の臨床撮像解決策を与えることのできる広く利用可能な診断ツールとなることの妨げとなる。典型的には、患者は、前もって予定された時間と場所において限られた数の施設のうちの一つを訪れる必要があり、診断、手術、患者モニタリングなどに関して支援することにMRIが類のないほど有効な多くの医療用途においてMRIが使われることの妨げとなる。
【００４４】
上記で論じたように、高磁場MRIシステムは、そうしたシステムのサイズ、重量、電力消費および遮蔽要件を受け容れるために、特別に適応された施設を必要とする。たとえば、1.5T  MRIシステムは典型的には4〜10トンの間の重量であり、3T  MRIシステムは典型的には8〜20トンの間の重量である。さらに、高磁場MRIシステムは一般に、かなりの量の重く、高価な遮蔽を必要とする。多くの中磁場スキャナは、部分的には非常に大きな永久磁石および／またはヨークを使うため、一層重く、重量は10〜20トンの間である。商業的に利用可能な低磁場MRIシステム（たとえば0.2TのB0磁場で動作するもの）も典型的には、B0場を生成するために使われる強磁性材料の量の多さに、遮蔽における追加的な重量が相まって、10トン以上の範囲である。この重い設備を受け容れるために、部屋（これは典型的には30〜50平方メートルの最小サイズをもつ）は、強化された床（たとえばコンクリートの床）をもって構築される必要があり、電磁放射がMRIシステムの動作に干渉することを防ぐために特別に遮蔽される必要がある。このように、利用可能な臨床MRIシステムは可動でなく、病院または施設内の大きな専用スペースのかなりの費用を要するとともに、動作のためのスペースを準備するかなりのコストに加えて、システムを運用および維持する専門知識においてさらに追加的な継続的なコストを要する。
【００４５】
さらに、現在利用可能なMRIシステムは典型的には、大量の電力を消費する。たとえば、一般的な1.5Tおよび3T  MRIシステムは典型的には動作中に20〜40kWの電力を消費する。一方、利用可能な0.5Tおよび0.2Tシステムは、それぞれ専用の特化した電源を使って、一般に5〜20kWを消費する。特に断わりのない限り、電力消費は、関心対象の区間にわたって消費される平均電力として参照される。たとえば、上記で挙げた20〜40kWは、画像取得の過程において通常のMRIシステムによって消費される平均電力を示す。画像取得の過程は、この平均電力を有意に超えるピーク電力消費の比較的短い期間（たとえば、傾斜コイルおよび／またはRFコイルがパルス・シーケンスの比較的短い期間にわたってパルス駆動されるとき）を含みうる。ピークの（または大きな）電力消費の区間は典型的にはMRIシステム自身の電力蓄積要素（たとえばキャパシタ）により対処される。このように、平均電力消費は、一般にはそれがデバイスを動作させるために必要とされる電力接続の型を決めるので、より有意な数値である。上記で論じたように、利用可能な臨床MRIシステムは専用の電源をもつ必要があり、典型的には、MRIシステムのコンポーネントに電力を与えるためにグリッドへの専用の三相接続を要する。その際、三相電力をMRIによって利用される単相電力に変換するために追加的な電子回路が必要とされる。通常の臨床MRIシステムを配備することの多くの物理的な要件は、利用可能性の有意な問題を生み、MRIが利用されることのできる臨床用途を厳しく制約する。
【００４６】
よって、高磁場MRIの上記の多くの要件のため、多くの状況において設置は禁止的になり、その配備は大規模機関の病院または特別な施設に制限され、その使用は緊密にスケジュールされた予約に制約され、患者は前もってスケジュールされた時点において専用の施設を訪れる必要がある。このように、高磁場MRIの上記の多くの制約は、MRIが撮像モダリティーとして十全に利用されることの妨げとなる。上述した高磁場MRIの欠点にもかかわらず、高磁場でのSNRのかなりの向上の魅力のため、業界は臨床および医療MRI用途での使用のためにますます高い磁場強度に向かい続けており、これがMRIスキャナのコストおよび複雑さをさらに増し、その利用可能性をさらに制限し、汎用のおよび／または一般的に利用可能な撮像解決策としてのその使用の妨げとなる。
【００４７】
本発明者らは、病院および研究施設における大型MRI設備を超えた多様な環境におけるMRI技術の大規模な配備可能性を改善できる、品質が改善された、ポータブルなおよび／または低コストの低磁場MRIシステムを作り出すための技術を開発した。本発明者らは、そのような低磁場MRIシステムの（たとえば比較的低いコスト、可搬性などによる）アクセス可能性および利用可能性が、他の撮像モダリティーでは利用可能でなかったまたは実施可能でなかった撮像用途を可能にすることを認識するに至った。たとえば、全般的に可搬な低磁場MRIシステムは、患者のところに持ってきて、一連の画像を取得し、時間期間にわたって生じる変化を検出することにより、長い時間期間にわたって患者をモニタリングすることを容易にしうる。そのようなモニタリング手順は、高磁場MRIでは現実的ではない。特に、上記で論じたように、高磁場MRI設備は一般に特別な施設に位置しており、かなりのコストで高度なスケジューリングを要する。多くの患者（たとえば意識のない神経ICUの患者）は利用可能な施設に連れて行くことはできず、たとえ高磁場MRI設備が利用可能にされることができたとしても、数時間にわたる長時間のMRI解析のコストは禁止的に高価になるであろう。
【００４８】
さらに、CTスキャナは一般に、高磁場MRIシステムよりは利用可能かつアクセス可能であり、これらのシステムでも、長期間にわたって患者が受ける変化を検出またはモニタリングするための比較的長いモニタリング用途のために利用可能ではないことがある。さらに、長時間のCT検査は患者をかなりのX線放射の線量にさらす。これは大半ではないまでも多くの状況において受け容れられないことがある。最後に、CTは軟組織を区別する能力において限られており、医師にとって関心がありうる変化の型を検出することができないことがある。本発明者らは、低磁場MRIが、現在の撮像モダリティーにはできない状況においてモニタリング・タスクを実行することを容易にすることを認識するに至った。
【００４９】
本発明者らは、低磁場MRIシステムの可搬性、アクセス可能性および利用可能性が、既存の撮像モダリティーを使って利用可能でないモニタリング用途を許すことを認識するに至った。たとえば、低磁場MRIシステムは、関心対象の解剖構造の一部を連続的および／または定期的に撮像してその中での変化を検出するために使用されることができる。たとえば、神経集中治療室（NICU）において、患者が評価されている間または手順中に、患者はしばしばかなりの時間の長さにわたって全身麻酔をかけられる。特化した施設が必要になるため、通常の臨床MRIシステムは、これらおよび他の多くの状況のために利用可能ではない。さらに、医師は、患者のために計算機断層撮影（CT）装置への限られたアクセスを有するだけであることがある（たとえば一日に一回）。さらに、たとえそのようなシステムが利用可能であるときでも、たとえば意識がないまたは他の事情でMRI施設に搬送されることができない患者を撮像することは不便であり、時には不可能である。このように、通常のMRIは典型的にはモニタリング・ツールとしては使われない。
【００５０】
本発明者らは、低磁場MRIが、ある時間期間にわたって磁気共鳴（MR）画像データを取得し、生じる変化を検出することによって、患者をモニタリングするために使用できることを認識するに至った。たとえば、可搬な低磁場MRIシステムを患者のところに持ち込むことができ、患者がシステム内に位置されることができ、その間に患者の脳の一連の画像が取得される。取得された画像は整列されることができ、起こりつつある変化があればそれをモニタリングするために、画像間の相違が検出されることができる。画像取得は実質的に連続的に（たとえばある取得の実行後すぐに次の取得）、定期的に（たとえば取得と取得の間に規定された休止あり）または所与の取得スケジュールに従って周期的に実行されてもよい。結果として、医師は、関心対象の生理に関する時間的情報を取得しうる。たとえば、本稿に記載される技法は、脳における正中線偏位の度合いの変化を検出するために患者の脳をモニタリングするために使用されうる。もう一つの例として、本稿に記載される技法は、異常（たとえば脳内の出血）のサイズの変化を検出するために患者の脳をモニタリングするために使用されうる。
【００５１】
よって、本発明者らは、脳損傷、異常性などに関係した変化について患者の脳をモニタリングするための低磁場MRI技法を開発した。たとえば、本稿に記載される低磁場MRI技法は、患者についての正中線偏位の度合いに変化があるかどうかを判定するために使用されてもよい。正中線偏位（midline  shift）とは、外傷（たとえば発作、出血または他の負傷）に起因する、脳の正中線の、その正常な対称的な位置からの変位の量をいい、脳外傷の深刻さの臨床担当者にとっての重要な指標である。
【００５２】
いくつかの実施形態では、低磁場MRIモニタリング技法は、患者における正中線変位（もしあれば）の量を連続的にモニタリングし、時間を追って正中線偏位の度合いの変化を検出するために、機械学習技法と組み合わされてもよい。そのような実施形態では、低磁場MRIモニタリングは、患者の脳の画像のシーケンスを取得することを許容し、該画像のシーケンスから、脳の正中線の位置の対応するシーケンスおよび／または正中線の正常位置からの変位の対応するシーケンスを決定するために機械学習技法（たとえば畳み込みニューラルネットワークのような深層学習技法）が使用されうる。たとえば、いくつかの実施形態では、深層学習技法は、大脳鎌が患者の頭蓋の内板に付着している諸点の諸位置および透明中隔における測定点の位置を識別するために使われてもよい。これらの位置が、正中線偏位測定を得るために使用されてもよい。
【００５３】
しかしながら、いくつかの実施形態では正中線は大脳鎌の付着点の位置を検出することによって検出されるものの、正中線を検出する他の仕方があることを理解しておくべきである。たとえば、いくつかの実施形態では、正中線は（測定平面によって定義されるように）左右の脳および脳の上部および下部をセグメント分割することによって検出されてもよい。
【００５４】
いくつかの実施形態では、正中線偏位モニタリングは、患者が低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：（１）患者の脳の一部についての第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；（２）前記第一のMRデータを入力として、トレーニングされた統計的分類器（たとえば畳み込みニューラルネットワーク）に提供して、対応する第一の出力を得て；（３）前記第一の出力から、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別し；（４）前記第一のMR画像データを取得した後に（たとえば一時間以内に）患者の脳の前記部分についての第二のMR画像データを取得し；（５）前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；（６）前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別し；（７）前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの初期位置と前記少なくとも一つの目印の前記少なくとも一つの更新された位置とを使って前記正中線偏位における変化の度合いを決定することに関わる。
【００５５】
いくつかの実施形態では、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連付けられた前記少なくとも一つの目印は、大脳鎌の（患者の当該の内板への）前付着点（anterior  attachment  point）、大脳鎌の後付着点、透明中隔上の点を含んでいてもよい。他の実施形態では、前記少なくとも一つの目印は、脳の左右の側および／または脳の上下の部分のセグメント分割の結果を示していてもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態では、前記トレーニングされた統計的分類器の前記第一の出力から患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する少なくとも一つの目印の少なくとも一つの初期位置を識別することは：（１）大脳鎌の前付着点の初期位置を識別すること；（２）大脳鎌の後付着点の初期位置を識別すること；および（３）透明中隔上の測定点の初期位置を識別することを含む。前記トレーニングされた統計的分類器の前記第二の出力から、患者の脳の前記少なくとも一つの正中線構造に関連する前記少なくとも一つの目印の少なくとも一つの更新された位置を識別することは：（１）大脳鎌の前付着点の更新された位置を識別すること；（２）大脳鎌の後付着点の更新された位置を識別すること；および（３）透明中隔上の測定点の更新された位置を識別することを含む。すると、正中線偏位の変化の度合いは、大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された初期位置および更新された位置を使って実行されうる。
【００５７】
いくつかの実施形態では、前記正中線偏位における変化の度合いを決定することは、大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された初期位置を使って正中線偏位の初期量を決定し；大脳鎌の前付着点、大脳鎌の後付着点および透明中隔上の測定点の識別された更新された位置を使って正中線偏位の更新された量を決定し；正中線偏位の初期量および更新された量を使って正中線偏位における変化の度合いを決定することを含む。
【００５８】
いくつかの実施形態では、前記トレーニングされた統計的分類器は、多層ニューラルネットワークであってもよい。たとえば、多層ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（たとえば畳み込み層、プーリング層および全結合層をもつもの）または全層畳み込みニューラルネットワーク（たとえば全結合層のない畳み込みニューラルネットワーク）であってもよい。もう一つの例として、多層ニューラルネットワークは、畳み込みおよびリカレント（たとえば長短期記憶）ニューラルネットワークであってもよい。
【００５９】
本発明者らは、患者の脳における異常（たとえば出血、障害、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズに変化があるかどうかを判定するための低磁場MRI技法を開発した。いくつかの実施形態では、低磁場MRIモニタリング技法は、異常のサイズを連続的にモニタリングし、時間を追ってそのサイズの変化を検出するために、機械学習技法と組み合わされてもよい。そのような実施形態では、低磁場MRIモニタリングは、患者の脳の画像のシーケンスを取得することを許容し、該画像のシーケンスから、異常のサイズの対応するシーケンスを決定するために機械学習技法（たとえば畳み込みニューラルネットワークのような深層学習技法）が使用されうる。たとえば、本発明者らによって開発された深層学習技法は、MRI画像における異常をセグメント分割する、2Dまたは3Dバウンディング領域（たとえばボックス）の主軸を指定する点を識別する、異常の最大直径および該最大直径に直交する異常の最大直交直径を識別する、および／または異常のサイズを識別することを進めることにおける他の任意の処理を実行するために、使用されうる。
【００６０】
よって、いくつかの実施形態では、異常サイズ・モニタリングは、患者が低磁場MRI装置内に位置されたままである間に：（１）患者の脳の一部についての第一の磁気共鳴（MR）画像データを取得し；（２）前記第一のMRデータを入力として、トレーニングされた統計的分類器（たとえば多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、全層畳み込みニューラルネットワーク）に提供して、対応する第一の出力を得て；（３）前記第一の出力を使って、患者の脳における異常のサイズを示す少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの初期値を識別し；（４）前記第一のMR画像データを取得した後に患者の脳の前記部分についての第二のMR画像データを取得し；（５）前記第二のMR画像データを入力として、前記トレーニングされた統計的分類器に提供して、対応する第二の出力を得て；（５）前記第二の出力から、患者の脳における異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の少なくとも一つの更新された値を識別し；（６）前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値と前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値とを使って前記異常のサイズにおける変化を決定することに関わる。
【００６１】
いくつかの実施形態では、前記異常のサイズを示す前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値は、前記異常の周囲の領域を指定する複数の値（たとえば、バウンディング領域を指定する値、異常の周を指定する値など）を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの初期値は、異常の一つまたは複数の直径（たとえば図１１Ａに示されるような、直径１１０２および直径１１０２に直交する直径１１０４）を指定する値を含んでいてもよい。
【００６２】
いくつかの実施形態では、前記異常のサイズにおける変化を決定することは：（１）前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの値を使って異常の初期サイズを決定し；（２）前記少なくとも一つの特徴の前記少なくとも一つの更新された値を使って異常の更新されたサイズを決定し；（３）異常の決定された初期サイズおよび更新されたサイズを使って異常のサイズにおける変化を決定することに関わる。
【００６３】
下記は、低磁場MRIを含む低磁場磁気共鳴アプリケーションを使ってモニタリングを実行するための方法および装置に関係したさまざまな概念およびその実施形態の、より詳細な記述である。本稿に記載されるさまざまな側面が数多くの仕方の任意のもので実装されうることは理解しておくべきである。具体的実装の例は、単に例解目的で、本稿において与えられる。さらに、下記の実施形態において記述されるさまざまな側面は、単独でまたは任意の組み合わせにおいて使用されることができ、本稿に明示的に記載される組み合わせに限定されるものではない。
【００６４】
図１は、MRIシステム１００の例示的コンポーネントのブロック図である。図１の例示的な例では、MRIシステム１００は、ワークステーション１０４、コントローラ１０６、パルス・シーケンス記憶部１０８、電力管理システム１１０および磁気コンポーネント１２０を有する。システム１００は例示的であり、MRIシステムが、図１に示したコンポーネントに加えてまたはその代わりに、任意の好適な型の一つまたは複数の他のコンポーネントを有していてもよいことを理解しておくべきである。
【００６５】
図１に示されるように、磁気コンポーネント１２０はB0磁石１２２、シム・コイル１２４、RF送信および受信コイル１２６および傾斜コイル１２８を有する。B0磁石１２２は、少なくとも部分的に主磁場B0を生成するために使用されうる。B0磁石１２２は、主磁場（たとえば約0.2T以下の低磁場強度）を生成できる任意の好適な型の磁石であってもよく、一つまたは複数のB0コイル、補正コイルなどを含んでいてもよい。シム・コイル１２４は、磁石１２２によって生成されるB0場の均一性を改善するための磁場（単数または複数）を寄与するために使用されてもよい。傾斜コイル１２８は、傾斜場を提供するよう構成されてもよく、どこでMR信号が誘起されるかを局在化するために、たとえば、三つの実質的に直交する方向（X,Y,Z）における磁場内の勾配を生成するよう構成されてもよい。
【００６６】
RF送信および受信コイル１２６は、磁場B1を誘起するためのRFパルスを生成するために使われうる一つまたは複数の送信コイルを有していてもよい。該送信／受信コイル（単数または複数）は、被験体においてMR応答を励起するよう構成された任意の好適な型のRFパルスを生成し、結果として生じる、放出されるMR信号を検出するよう構成されてもよい。RF送信および受信コイル１２６は、一つまたは複数の送信コイルおよび一つまたは複数の受信コイルを含んでいてもよい。送信／受信コイルの構成は実装により変わり、送受信両方のための単一のコイル、送信および受信のための別個のコイル、送信および／または受信のための複数のコイルまたは単一チャネルもしくはパラレルMRIシステムを達成するための任意の組み合わせを含みうる。このように、送信／受信磁気コンポーネントは、MRIシステムの送信および受信コンポーネントのための上記さまざまな構成を一般に指して、しばしばTx/RxまたはTx/Rxコイルと称される。磁気系コンポーネント１２０のそれぞれは、いかなる好適な仕方で構築されてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、磁気系コンポーネント１２０の一つまたは複数は、上記で組み込まれた同時出願された出願に記載されるラミネート技法を使って製作されてもよい。
【００６７】
電力管理システム１１０は、低磁場MRIシステム１００の一つまたは複数のコンポーネントに動作電力を提供するための電子回路を含む。たとえば、電力管理システム１１０は一つまたは複数の電源、傾斜電力増幅器、送信コイル増幅器および／または低磁場MRIシステム１００のコンポーネントにエネルギーを与え動作させるために好適な動作電力を提供するために必要とされる他の任意の好適な電力電子回路を含みうる。
【００６８】
図１に示されるように、電力管理システム１１０は、電源１１２、増幅器１１４、送受切り換えスイッチ１１６および熱管理コンポーネント１１８を有する。電源１１２は、低磁場MRIシステム１００の磁気コンポーネント１２０に動作電力を提供するための電子回路を含む。たとえば、電源１１２は一つまたは複数のB0コイル（たとえばB0磁石１２２）に、低磁場MRIシステムのための主磁場を生成するよう動作電力を提供するための電子回路を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、電源１１２は単極の連続波（CW）電源であってもよいが、いかなる好適な電源が使われてもよい。RF送信コイルまたはRF受信コイルのどちらが動作させられるかを選択するために送受切り換えスイッチ１１６が使われてもよい。
【００６９】
増幅器（単数または複数）１１４は、一つまたは複数のRF受信コイル（たとえばコイル１２４）によって検出されるMR信号を増幅する一つまたは複数のRF受信（Rx）前置増幅器、一つまたは複数のRF送信コイル（たとえばコイル１２６）に電力を提供するよう構成された一つまたは複数のRF送信（Tx）増幅器、一つまたは複数の傾斜コイル（たとえば傾斜コイル１２８）に電力を提供するよう構成された一つまたは複数の傾斜電力増幅器および一つまたは複数のシム・コイル（たとえばシム・コイル１２４）に電力を提供するよう構成されたシム増幅器を含んでいてもよい。
【００７０】
熱管理コンポーネント１１８は、低磁場MRIシステム１００のコンポーネントのための冷却を提供し、低磁場MRIシステム１００の一つまたは複数のコンポーネントによって生成される熱エネルギーをそれらのコンポーネントから運び去ることを容易にすることによって冷却を行なうよう構成されてもよい。熱管理コンポーネント１１８は、限定なしに、水冷式または空冷式冷却を実行するためのコンポーネントを含んでいてもよく、かかるコンポーネントは、B0コイル、傾斜コイル、シム・コイルおよび／または送信／受信コイルを含むがそれに限られない、熱を生じるMRIコンポーネントと統合されてもよく、あるいは近接して配置されてもよい。熱管理コンポーネント１１８は、低磁場MRIシステム１００のコンポーネントから熱を運び去るための、空気および水を含むがそれに限られないいかなる好適な熱輸送媒体を含んでいてもよい。
【００７１】
図１に示されるように、低磁場MRIシステム１００は、電力管理システム１１０に命令を送り、これから情報を受け取る制御電子回路を有するコントローラ１０６（コンソールとも称される）を含んでいる。コントローラ１０６は一つまたは複数のパルス・シーケンスを実装するよう構成されてもよい。パルス・シーケンスは、磁気コンポーネント１２０を所望されるシーケンスで動作させるために電力管理システム１１０に送られる命令を決定するために使われる。たとえば、コントローラ１０６は、均衡定常状態自由歳差（bSSFP:  balance  steady-state  free  precession）パルス・シーケンス、低磁場グラジエントエコー・パルス・シーケンス、低磁場スピンエコー・パルス・シーケンス、低磁場反転回復パルス・シーケンス、動脈スピン・ラベリング、拡散強調撮像（DWI:  diffusion  weighted  imaging）パルス・シーケンスおよび／または他の任意の好適なパルス・シーケンスに従って磁気コンポーネント１２０を動作させるよう電力管理システム１１０を制御するよう構成されてもよい。コントローラ１０６は、ハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアとソフトウェアの任意の好適な組み合わせとして実装されうる。本稿で与えられる開示の側面はこれに関して限定されない。
【００７２】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０６は、一つまたは複数のパルス・シーケンスのそれぞれについての情報を記憶しているパルス・シーケンス貯蔵部１０８からパルス・シーケンスについての情報を得ることによって、パルス・シーケンスを実装するよう構成されてもよい。特定のパルス・シーケンスについてパルス・シーケンス貯蔵部１０８に記憶されている情報は、コントローラ１０６がその特定のパルス・シーケンスを実装できるようにするいかなる好適な情報であってもよい。たとえば、パルス・シーケンスについてパルス・シーケンス貯蔵部１０８に記憶されている情報は、そのパルス・シーケンスに従って磁気系コンポーネント１２０を動作させるための一つまたは複数のパラメータ（たとえば、RF送信および受信コイル１２６を動作させるためのパラメータ、傾斜コイル１２８を動作させるためのパラメータなど）、そのパルス・シーケンスに従って電力管理システム１１０を動作させるための一つまたは複数のパラメータ、コントローラ１０６によって実行されたときにコントローラ１０６がシステム１００を制御してそのパルス・シーケンスに従って動作するようにする命令を含む一つまたは複数のプログラムおよび／または他の任意の好適な情報を含んでいてもよい。パルス・シーケンス貯蔵部１０８に記憶されている情報は、一つまたは複数の非一時的な記憶媒体に記憶されていてもよい。
【００７３】
図１に示されるように、コントローラ１０６は、受信されたMRデータを処理するようプログラムされたコンピューティング装置１０４とも対話する。たとえば、コンピューティング装置１０４は、任意の好適な画像再構成プロセスを使って、受信されたMRデータを処理して一つまたは複数のMR画像を生成してもよい。コントローラ１０６は、一つまたは複数のパルス・シーケンスについての情報を、コンピューティング装置によるデータの該処理のために、コンピューティング装置１０４に提供してもよい。たとえば、コントローラ１０６は、一つまたは複数のパルス・シーケンスについての情報をコンピューティング装置１０４に提供してもよく、コンピューティング装置は少なくとも部分的には該提供された情報に基づいて画像再構成プロセスを実行してもよい。
【００７４】
コンピューティング装置１０４は、収集されたMRデータを処理して撮像される被験体の一つまたは複数の画像を生成しうるいかなる電子装置であってもよい。いくつかの実施形態では、コンピューティング装置１０４は、デスクトップ・コンピュータ、サーバー、ラックマウント・コンピュータまたは他の任意の好適な固定電子装置でMRデータを処理して撮像される被験体の一つまたは複数の画像を生成するよう構成されうるものといった固定電子装置であってもよい。あるいはまた、コンピューティング装置１０４は、スマートフォン、携帯情報端末、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータまたはMRデータを処理して撮像される被験体の一つまたは複数の画像を生成するよう構成されうる他の任意のポータブル装置といったポータブル装置であってもよい。いくつかの実施形態では、コンピューティング装置１０４は、いかなる好適な型の複数のコンピューティング装置を含んでいてもよい。諸側面はこれに関して限定されない。ユーザー１０２がワークステーション１０４と対話して、低磁場MRシステム１００の諸側面を制御したり（たとえば、特定のパルス・シーケンスに従って動作するようシステム１００をプログラムする、システム１００の一つまたは複数のパラメータを調整する、など）、および／または低磁場MRシステム１００によって得られた画像を閲覧したりしてもよい。いくつかの実施形態によれば、コンピューティング装置１０４およびコントローラ１０６は単一のコントローラをなしてもよく、他の実施形態では、コンピューティング装置１０４およびコントローラ１０６はそれぞれ一つまたは複数のコントローラを有する。コンピューティング装置１０４およびコントローラ１０６によって実行される機能が、一つまたは複数のコントローラの任意の組み合わせに任意の仕方で分配されうることを理解しておくべきである。諸側面はいかなる特定の実装やアーキテクチャーにも限定されない。
【００７５】
図２Ａおよび２Ｂは、本稿に記載される変化検出技法と一緒に使うのに好適な低磁場MRIシステムにおいて使用されうる二平面磁気構成を示している。図２Ａは、低磁場MRIのために好適なB0磁場の一部を少なくとも部分的に生成するよう構成された二平面磁石を概略的に示している。二平面磁石２００は、二つの外側コイル２１０ａおよび２１０ｂならびに二つの内側コイル２１２ａおよび２１２ｂを有する。これらのコイルに適切な電流が加えられるとき、矢印によって示される方向に磁場が生成されて、コイルの間に視野をもつB0場を生成する。これは、適切に設計され構築されれば、低磁場MRIのために好適でありうる。用語「コイル」は本稿では、磁場を生成するための電流を伝える少なくとも一つの「ターン」をもち、それにより電磁石を形成する任意の幾何構成の任意の導体または導体の組み合わせを指す。
【００７６】
図２Ａに示される二平面幾何が一般に、高い磁場強度で十分な均一性のB0磁場を得ることの困難のため、高磁場MRIについては不適であることを理解しておくべきである。高磁場MRIシステムは、高磁場MRIのための十分な均一性の高磁場強度を達成するために、典型的にはソレノイド幾何（および超伝導ワイヤ）を利用する。図２Ａに示される二平面B0磁石は概して開放的な幾何構成を提供し、閉所恐怖症を患い通常の高磁場ソレノイド・コイル幾何で撮像されることを拒むことがある患者と一緒に使うことを容易にする。さらに、二平面設計は、その開放的な設計および場合によっては低磁場強度および均一性要件で可能な概してより大きな視野の結果として、より大きな患者と一緒に使うことを容易にしうる。さらに、概して開放的な設計は、撮像される患者へのアクセスを容易にし、患者、たとえば意識のない、鎮静されたまたは麻酔された患者を視野内に位置決めする能力を改善しうる。これについてはのちにより詳細に論じる。図２Ａにおける二平面幾何は単に例であり、必要に応じてより多数またはより少数のコイルが配置されてもよい。諸側面はこの点で限定されない。
【００７７】
図２Ｂは、B0磁石またはその一部を製作するおよび／または低磁場MRIにおいて使うための一つまたは複数の他の磁気コンポーネントを製作するためにラミネート技法を使うハイブリッド二平面磁石を示している。たとえば、図２Ｂに示される例示的な二平面磁石２００’において、ラミネート・パネル２２０ａおよび２２０ｂが内側コイル２１２ａおよび２１２ｂを置換して、ハイブリッド磁石を生成する。ラミネート・パネル２２０ａおよび２２０ｂは任意の数のラミネート層を含んでいてもよく、ラミネート層の上には、低磁場MRIにおいて使われる磁場の生成を容易にするための一つまたは複数のB0コイル、傾斜コイル、補正コイルおよび／またはシム・コイルなどまたはその一部が製作されている。ラミネート技法を使う好適なハイブリッド磁石は、ここに参照によってその全体において組み込まれる2015年9月4日に出願された、「低磁場磁気共鳴撮像方法および装置」と題する米国特許出願第14/845652号（'652出願）に記載されている。他の実施形態では、ラミネート技法は、B0磁石をその全体において実装する（たとえばコイル２１０ａおよび２１０ｂを置換する）ために使用されることができる。
【００７８】
例示的なラミネート・パネル２２０ａおよび２２０ｂの上には、追加的または代替的に、受信されるMR信号の空間位置を周波数または位相の関数としてエンコードするための一つまたは複数のコイルまたはその一部が製作されていてもよい。いくつかの実施形態によれば、ラミネート・パネルは、低磁場MRIシステムにおいて動作させられるときに検出されたMR信号の空間エンコードを提供するのに好適な磁場を生成するまたは該磁場に寄与することのできる一つまたは複数の傾斜コイルまたは一つまたは複数の傾斜コイルの一部を形成するようパターン化された少なくとも一つの伝導層を有する。たとえば、ラミネート・パネル２２０ａおよび／またはラミネート・パネル２２０ｂは、第一（X）方向においてB0場を選択的に変化させてその方向における周波数エンコードを実行するよう構成された第一の傾斜コイル、第一方向と実質的に直交する第二（Y）方向においてB0場を選択的に変化させて位相エンコードを実行するよう構成された第二の傾斜コイル、および／または第一方向および第二方向と実質的に直交する第三（Z）方向においてB0場を選択的に変化させて体積撮像アプリケーションのためのスライス選択を可能にするよう構成された第三の傾斜コイルを有していてもよい。
【００７９】
例示的なラミネート・パネル２２０ａおよび２２０ｂは、追加的または代替的に、追加的な磁気コンポーネントを含んでいてもよい。追加的な磁気コンポーネントは、たとえばB0場の強度を増すおよび／または均一性を改善する、傾斜コイルの動作、撮像されるオブジェクトの負荷効果によって生成されるような有害な場の効果に対抗するまたは他の仕方で低磁場MRIシステムの磁気系を支援するためにシステムを支援する磁場を生成するよう構成された一つまたは複数のシム・コイルなどである。図２Ａおよび２Ｂに示される二平面磁石は、通常のコイル、ラミネート技法または両者の組み合わせを使って生産されてもよく、変化検出技法を実行するよう適応された低磁場MRIシステムのための磁気コンポーネントを提供するために使われてもよい。これについてはのちにより詳細に論じる。
【００８０】
本発明者らは、低磁場コンテキストが、高磁場領域では実現可能でなかったB0磁石設計を許容することを認識するに至った。たとえば少なくとも部分的には、より低い磁場強度のため、超伝導材料および対応する低温冷却システムをなくすことができる。部分的には低磁場強度のため、非超伝導材料（たとえば銅）を使って構築されたB0電磁石が低磁場領域では用いられてもよい。しかしながら、そのような電磁石はそれでも動作中、比較的大量の電力を消費することがありうる。たとえば、銅導体を使った電磁石を動作させて0.2T以上の磁場を生成することは、専用のまたは特化した電力接続（たとえば専用の三相電力接続）を必要とする。本発明者らは、幹線電気（すなわち標準的な壁のコンセントの電力）を使って動作させることのできるMRIシステムを開発した。それは、MRIシステムが標準的な壁のコンセント（たとえば米国では120V/20A接続）または一般的な大型機器用コンセント（たとえば220〜240V/30A）のような一般的な電力接続をもつ任意の位置で電力を与えられることを許容する。こうして、低電力MRIシステムは、ポータブル性および利用可能性を容易にし、MRIシステムが必要とされる位置で動作されることを許容する（たとえば、患者がMRIシステムのところに連れてこられるのではなく、MRIシステムが患者のところにもってこられることができる）。その例は下記でさらに詳細に論じる。さらに、標準的な壁の電力から動作することは、三相電力を単相電力に変換し、グリッドから直接提供される電力を平滑化するために従来必要とされていた電子回路をなくす。その代わり、壁のコンセントの電力は直接DCに変換されて、MRIシステムのコンポーネントに電力を与えるために分配される。
【００８１】
図２Ｃおよび２Ｄは、電磁石および強磁性ヨークを使って形成されるB0磁石を示している。具体的には、B0磁石２０００は部分的には、上側の電磁コイル２０１２ａおよび２０１２ｂおよびB0磁石２０００の下側の電磁コイル２０１４ａおよび２０１４ｂを有する、二平面幾何に配置された電磁石２０１０によって形成される。いくつかの実施形態によれば、電磁石２０１０を形成するコイルは、銅ワイヤまたは銅リボンまたは動作されるとき（たとえば導体巻き線を通じて電流が駆動されるとき）に磁場を生成するために好適な他の任意の伝導材料のいくつかのターンから形成されてもよい。図２Ｃおよび２Ｄに示される例示的な電磁石は二対のコイルを有するものの、電磁石は、任意の配位の任意の数のコイルを使って形成されうる。諸側面はこの点で限定されない。電磁石２０１０を形成する電磁コイルはたとえば、ファイバーグラス・リング２０１７のまわりに導体２０１３（たとえば銅リボン、ワイヤ、ペイントなど）を巻くことによって形成されてもよい。たとえば、導体２０１３は好適な絶縁された銅ワイヤであってもよく、あるいは代替的に、導体２０１３はコイルの複数の巻きを電気的に絶縁するための絶縁層（たとえばマイラー層）と一緒に巻かれた銅リボンであってもよい。コイル２０１４ａおよび２０１４ｂを直列に動作させるための電流を提供する電力接続を許容するよう、コネクタ２０１９が設けられてもよい。電磁石の上側の同様のコネクタ（図２Ｃおよび２Ｄでは見えない）がコイル２０１２ａおよび２０１２ｂを動作させるために設けられてもよい。
【００８２】
所望されるB0磁場を生成するまたは所望されるB0磁場に寄与するよう、電磁コイルはいかなる好適な材料から形成されてもよく、いかなる好適な寸法にされてもよいことを理解しておくべきである。諸側面はいかなる特定の型の電磁石と一緒に使うためにも限定されない。部分的に電磁石（たとえば電磁石２０１０）を形成するのに好適でありうる一つの限定しない例として、電磁コイルは、銅リボンおよびマイラー絶縁体を使って構築されて、155ターンで約23〜27インチ（たとえば約25インチ）の内側直径、約30〜35インチ（たとえば約32インチ）の外側直径をなしてもよい。しかしながら、所望される特性をもつ電磁コイルを構築するために異なる材料および／または異なる寸法が使われてもよい。諸側面はこの点で限定されない。上下のコイル（単数または複数）は、上側にある下部コイルと下側にある上部コイルとの間の約10〜15インチ（たとえば約12.5インチ）の距離を与えるよう位置決めされてもよい。たとえば磁場強度、視野などを含む所望される特性に依存して寸法は変わってくることを理解しておくべきである。
【００８３】
図２Ｃおよび２Ｄに示される例示的なB0磁石では、各コイル対２０１２および２０１４は、それぞれ熱管理コンポーネント２０３０ａおよび２０３０ｂによって分離されている。電磁コイルおよび傾斜コイル（図２Ｃおよび２Ｄには示さず）によって生成される熱を磁石から運び去り、MRI装置のための熱管理を提供するためである。具体的には、熱管理コンポーネント２０３０ａおよび２０３０ｂは、磁石から熱を運び去るよう冷却プレートを通じて冷媒が循環されることを許容する導路をもつ冷却プレートであってもよい。冷却プレート２０３０ａ、２０３０ｂは、B0磁石２０００によって生成されるB0磁場を乱す電磁場を生成できる、傾斜コイルを動作させることによって誘起される渦電流を減らすまたはなくすよう構築されうる。たとえば、熱管理コンポーネント２０３０ａおよび２０３０ｂは、2015年9月4日に出願された、「熱管理方法および装置」と題する米国出願第14/846,042号に記載される熱管理コンポーネントのいずれかと同じまたは同様であってもよい。同出願は参照によってここにその全体において組み込まれる。いくつかの実施形態によれば、下記でさらに詳細に論じるように、熱管理コンポーネントはなくされてもよい。
【００８４】
B0磁石２０００はさらに、電磁石に磁気的に結合されたヨーク２０２０を有する。ヨーク２０２０は、ヨーク２０２０がなければ失われてしまって上下の電磁コイルの間の関心領域における磁束密度に寄与しないであろう磁束を捕捉する。具体的には、ヨーク２０２０は、電磁石の上下の側のコイルをつなぐ「磁気回路」を形成して、コイル間の領域における磁束密度を増し、こうしてB0磁石の撮像領域（視野とも称される）内の磁場強度を増す。撮像領域または視野は、所与のB0磁石によって生成されるB0磁場が撮像のために好適である体積を定義する。より具体的には、撮像領域または視野は、B0磁場が所望される磁場強度で十分均一であり、高周波励起（たとえば好適な高周波パルス・シーケンス）の印加に応答してその中に位置されたオブジェクトによって、検出可能なMR信号が放出される領域に対応する。ヨーク２０２０は、フレーム２０２２およびプレート２０２４ａ、２０２４ｂを有し、これらはいかなる好適な強磁性材料（たとえば鉄、鋼など）を使って形成されてもよい。プレート２０２４ａ、２０２４ｂは、電磁石２０１０のコイル対によって生成された磁束を集め、それをフレーム２０２２に向ける。フレーム２０２２は磁束を反対側のコイル対に返し、それにより、コイルに与えられる同じ大きさの動作電流について、コイル対（たとえばコイル対２０１２ａ、２０１２ｂとコイル対２０１４ａ、２０１４ｂ）の間の撮像領域における磁束密度を多ければ二倍まで増す。こうして、ヨーク２０２０は、電力要求の対応する増大なしに、より高いB0磁場（より高いSNRにつながる）を生成するために使用されることができ、あるいはヨーク２０２０は、所与のB0磁場についてB0磁石２０００の電力要求を下げるために使われることができる。
【００８５】
いくつかの実施形態によれば、ヨーク２０２０の諸部分（すなわちフレーム２０２２および／またはプレート２０２４ａ、２０２４ｂ）のために使われる材料は、鋼、たとえば低炭素鋼、ケイ素鋼、コバルト鋼などである。いくつかの実施形態によれば、MRIシステムの傾斜コイル（図２Ｃ、２Ｄには示さず）はプレート２０２４ａ、２０２４ｂに比較的近接して配置され、プレートに渦電流を誘起する。緩和するために、プレート２０２４ａ、２０２４ｂおよび／またはフレーム２０２２は、ケイ素鋼で構築されてもよい。ケイ素鋼は一般に、たとえば低炭素鋼よりも、渦電流生成に対して、より耐性がある。ヨーク２０２０が、十分な透磁率をもついかなる強磁性材料を使って構築されてもよく、個々の部分（たとえばフレーム２０２２およびプレート２０２４ａ、２０２４ｂ）は同じまたは異なる強磁性材料で構築されてもよいことを理解しておくべきである。磁束密度を増す技法は、いかなる特定の型の材料または材料の組み合わせと一緒に使うためにも限定されない。さらに、ヨーク２０２０は、異なる幾何および配置を使って形成されることができることを理解しておくべきである。
【００８６】
ヨーク２０２０がいかなる好適な材料でできていてもよく、重量、コスト、磁気的属性などといった他の設計上の制約条件を満たしつつ所望される磁束密度捕捉を提供するような寸法にされてもよいことを理解しておくべきである。例として、ヨークのフレーム（たとえばフレーム２０２２）は、炭素が0.2%未満の低炭素鋼またはケイ素鋼で形成されてもよく、長い梁（単数または複数）は約38インチの長さ、約8インチの幅および約2インチの厚さ（深さ）を有していてもよく、短い梁（単数または複数）は約19インチの長さ、約8インチの幅および約2インチの厚さ（深さ）を有していてもよい。プレート（たとえばプレート２０２４ａおよび２０２４ｂ）は、炭素が0.2%未満の低炭素鋼またはケイ素鋼で形成されてもよく、約30〜35インチ（たとえば約32インチ）の直径を有していてもよい。しかしながら、上記で与えた寸法および材料は単に、電磁石によって生成される磁束を捕捉するために使用できるヨークの好適な実施形態の例である。
【００８７】
ヨーク２０２０の使用により達成される改善の例として、ヨーク２０２０なしで約20mTのB0磁場を生成するために電磁石２０１０を動作させることは、約5kWを消費する一方、ヨーク２０２０を用いて同じ20mTのB0磁場を生成することは約750Wの電力を消費する。ヨーク２０２０を用いて電磁石２０１０を動作させれば、約40mTのB0磁場が2kWの電力を使って生成でき、約50mTのB0磁場が約3kWの電力を使って生成できる。このように、ヨーク２２０の使用により電力要求が著しく低減されることができ、専用の三相電力接続なしにB0磁石の動作を許容する。たとえば、米国および北米の大半における幹線電力は120Vおよび60Hzで提供され、15または20アンペアの定格であり、それぞれ1800および2400Wより下で動作する装置のための利用を許す。多くの施設は30アンペアの定格で220〜240VACのコンセントをももち、7200Wまでで動作する装置がそのようなコンセントから電力を受けることを許す。いくつかの実施形態によれば、電磁石およびヨークを有するB0磁石（たとえばB0磁石２０００）を利用する低磁場MRIシステムは、下記でさらに詳細に論じるように、標準的な壁のコンセントを介して電力を受けるよう構成される。いくつかの実施形態によれば、電磁石およびヨークを有するB0磁石（たとえばB0磁石２０００）を利用する低磁場MRIシステムは、やはり下記でさらに詳細に論じるように、220〜240VACコンセントを介して電力を受けるよう構成される。
【００８８】
再び図２Ｃおよび２Ｄを参照するに、B0磁石２０１０はさらに、視野における（たとえばB0磁場が十分なMR信号生成のために好適である、電磁石の上下のコイルの間の領域における）均一性を改善するよう、生成されるB0磁場を増強するよう構成されたシム・リング２０４０ａ、２０４０ｂおよびシム・ディスク２０４２ａ、２０４２ｂを有する。これらは図２Ｄで最もよく見える。同図では下側のコイルは除去されている。具体的には、シム・リング２０４０およびシム・ディスク２０４２は、少なくともB0磁石の視野内で電磁石によって生成される磁場の一様性を増すような寸法および配置にされている。具体的には、シム・リング２０４０ａ、２０４０ｂの高さ、厚さおよび材料ならびにシム・ディスク２０４２ａ、２０４２ｂの直径、厚さおよび材料は、好適な均一性のB0磁場を達成するよう選択されうる。たとえば、シム・ディスクは約5〜6インチの直径および約0.3〜0.4インチの幅を与えられてもよい。シム・リングは、それぞれ約20〜22インチの高さおよび約2インチの幅をもつ複数の円弧セグメント（たとえば8個の円弧セグメント）から形成されて、約21〜22インチの間および約23〜24インチの間の内側直径をそれぞれ有するリングを形成してもよい。
【００８９】
B0磁石の重量は、MRIシステムの全体的な重量のかなりの部分であり、これがMRIシステムのポータブル性に影響する。ヨークおよびシミング・コンポーネントのために低炭素および／またはケイ素鋼を主として使う実施形態では、上記と同様の寸法にされた例示的なB0磁石２０００は約550キログラムの重量であることがある。いくつかの実施形態によれば、コバルト鋼（CoFe）がヨーク（および可能性としてはシム・コンポーネント）のための主要な材料として使われてもよく、B0磁石２０００の重量を約450キログラムにまで減らす可能性がある。しかしながら、CoFeは一般に、たとえば低炭素鋼よりも高価であり、システムのコストを押し上げる。よって、いくつかの実施形態では、CoFeの使用から生じるコストと重量との間のトレードオフを均衡させるため、選ばれたコンポーネントがCoFeを使って形成されてもよい。そのような例示的なB0磁石を使って、ポータブル、カート移動可能または他の仕方で搬送可能なMRIシステムが構築されうる。これは、たとえば、MRIシステムが所望される位置に搬送されること（これはMRIシステムを手で押すことおよび／または電動化された支援を含めることによる）を許容するよう、B0磁石を、キャスター、車輪または他の移動手段が取り付けられることのできる筐体、フレームまたは他のボディー内に統合することによる。結果として、MRIシステムは、必要とされる位置にもってこられることができ、臨床機器としてその利用可能性および使用を増し、以前には可能でなかったMRI用途を利用可能にする。
【００９０】
B0磁石２０００のようなB0磁石を用いる低磁場MRIシステムの全体的な電力消費に対する主要な寄与要因は、電磁石（たとえば電磁石２０１０）である。たとえば、いくつかの実施形態では、電磁石は全体的なMRIシステムの電力の80%以上を消費することがある。MRIシステムの電力要件を有意に下げるために、本発明者らは、B0電磁場を生成するおよび／またはB0電磁場に寄与するために永久磁石を利用するB0磁石を開発した。いくつかの実施形態によれば、B0電磁石は、B0電磁場の主要な源として永久磁石で置き換えられる。永久磁石とは、ひとたび磁化されたら自分自身の恒久的な磁場を維持する任意の物体または物質をいう。磁化されて永久磁石を作り出すことのできる物質は本稿では強磁性と称され、限定しない例として、鉄、ニッケル、コバルト、ネオジム（NdFeB）合金、サマリウムコバルト（SmCo）合金、アルニコ（AlNiCo）合金、ストロンチウムフェライト、バリウムフェライトなどを含む。永久磁石材料（たとえば磁化する場によって飽和に駆動された磁化可能な材料）は、駆動場が除去されるときにその磁場を保持する。特定の材料によって保持される磁化の量はその物質の残留磁気と称される。このように、ひとたび磁化されたら、永久磁石はその残留磁気に対応する磁場を生成し、磁場を生成するための電源の必要性をなくす。
【００９１】
図２Ｅは、いくつかの実施形態に基づく永久B0磁石を示している。特に、B0磁石２１００は、二平面幾何に配置された永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂと、永久磁石によって生成される電磁束を捕捉してその磁束を反対側の永久磁石に伝達して、永久磁石２１１０ａと２１１０ｂの間の磁束密度を増すヨーク２１２０とによって形成される。永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂのそれぞれは複数の同心永久磁石から形成される。具体的には、図２Ｅに見て取れるように、永久磁石２１１０ｂは複数の永久磁石２１１４ａの外側リング、複数の永久磁石２１１４ｂの中間リング、複数の永久磁石２１１４ｃの内側リングおよび中心の永久磁石ディスク２１１４ｄを有する。永久磁石２１１０ａは、永久磁石２１１０ｂと同じ一組の永久磁石要素を有していてもよい。
【００９２】
使用される永久磁石材料は、システムの設計要件に依存して選択されうる。たとえば、いくつかの実施形態によれば、永久磁石（またはその一部）は、ひとたび磁化されたら単位体積の材料当たり比較的高い磁場をもつ磁場を生成するNdFeBでできていてもよい。いくつかの実施形態によれば、永久磁石またはその一部を形成するためにSmCoが使われる。NdFeBのほうが高い磁場強度を生じる（かつ一般にはSmCoより安価である）が、SmCoのほうが熱ドリフトが少なく、よって温度ゆらぎがあるときに、より安定な磁場を提供する。他の型の永久磁石材料（単数または複数）が使われてもよい。諸側面はこの点で限定されない。一般に、利用される永久磁石材料の型（単数または複数）は少なくとも部分的には、所与のB0磁石実装の磁場強度、温度安定性、重量、コストおよび／または使いやすさの要件に依存する。
【００９３】
永久磁石リングは、永久磁石２１１０ａと２１１０ｂの間の中心領域（視野）において所望される強度の均一な場を生成するような大きさおよび配置にされる。図２Ｅに示される例示的実施形態では、各永久磁石リングは複数のセグメントを有し、各セグメントは複数のブロックを使って形成され、ブロックは、動径方向に積層され、周のまわりに互いに隣接して位置されてそれぞれのリングを形成する。本発明者らは、各永久磁石の（リングの接線方向の）幅を変えることによって、より少ない材料を使いつつ、有用なスペースの無駄の削減が達成されうることを認識するに至った。たとえば、有用な磁場を生成しないスタック間のスペースは、ブロックの幅を、たとえばブロックの動径方向位置の関数として変えることによって減らすことができる。それにより、フィットがより緊密になって無駄なスペースが減り、所与のスペースにおいて生成されることのできる磁場の大きさが最大化される。ブロックの寸法も、所望される強度および均一性の磁場の生成を容易にするために、任意の所望される仕方で変えられてもよい。これについてはのちにより詳細に論じる。
【００９４】
B0磁石２１００はさらに、永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂによって生成される磁束を捕捉し、その磁束をB0磁石の反対側に向け、永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂの間の磁束密度を高め、B0磁石の視野内の磁場強度を増すよう構成され、配置されたヨーク２１２０を有する。磁束を捕捉してそれを永久磁石２１１０ａと２１１０ｂの間の領域に向けることにより、所望される磁場強度を達成するために使用される永久磁石材料を少なくでき、こうしてB0磁石のサイズ、重量およびコストを低減できる。あるいはまた、所与の永久磁石について、磁場強度を増すことができ、こうして、使用される永久磁石材料の量を増やす必要なしにシステムのSNRを改善できる。例示的なB0磁石２１００について、ヨーク２１２０はフレーム２１２２およびプレート２１２４ａおよび２１２４ｂを有する。ヨーク２０２０との関連で上記したのと同様の仕方で、プレート２１２４ａおよび２１２４ｂは永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂによって生成される磁束を捕捉し、それをフレーム２１２２に向け、ヨークの磁気的な帰路を介して循環させ、B0磁石の視野内の磁束密度を増す。ヨーク２１２０は、ヨークのための所望される磁気的特性を提供するために任意の所望される強磁性材料、たとえば低炭素鋼、CoFeおよび／またはケイ素鋼などで構築されうる。いくつかの実施形態によれば、プレート２１２４ａおよび２１２４ｂ（および／またはフレーム２１２２またはその一部）は、傾斜コイルが渦電流を誘起するのが最も優勢でありうるエリアにおいて、ケイ素鋼などで構築されてもよい。
【００９５】
例示的なフレーム２１２２は、それぞれプレート２１２４ａおよび２１２４ｂに取り付けられたアーム２１２３ａおよび２１２３ｂと、永久磁石によって生成される磁束のための磁気的な帰路を提供するサポート２１２５ａおよび２１２５ｂとを有する。アームは一般に、永久磁石によって生成される磁束のための帰路のための十分な断面積を提供しつつ永久磁石を支持するために必要とされる材料の量を減らすよう設計される。アーム２１２３ａは、B0磁石によって生成されるB0磁場のための磁気的な帰路内に二つのサポートを有する。サポート２１２５ａおよび２１２５ｂは、間に形成されるギャップ２１２７をもって生産され、永久磁石によって生成される磁束のための十分な断面積を提供しつつ、ある程度の安定性をフレームに、および／または軽量性を構造に与える。たとえば、磁束の帰路のために必要とされる断面積は、二つのサポート構造の間に分割されることができ、こうして、フレームの構造的な健全性を増しつつ、十分な帰路を提供する。構造に追加的なサポートが追加されてもよいことを理解しておくべきである。本技法は、二つだけのサポートや任意の特定の数の複数のサポート構造と一緒に使うために限定されるものではない。
【００９６】
上記で論じたように、例示的な永久磁石２１１０ａおよび２１１０ｂは、中心に永久磁石ディスクがあって同心円状に配置された永久磁石材料の複数のリングを有する。各リングは、それぞれのリングをなす強磁性材料の複数のスタックを有していてもよく、各スタックは一つまたは複数のブロックを含んでいてもよく、ブロックは任意の数をもちうる（いくつかの実施形態におけるおよび／または一部のリングにおける単一のブロックを含む）。各リングを形成するブロックは、所望される磁場を生成するような寸法および配置にされてもよい。本発明者らは、ブロックは、コストを減らし、重量を減らしおよび／または生成される磁場の均一性を改善するためにいくつかの仕方で寸法決めされうることを認識するに至った。これについては、いくつかの実施形態に基づく、一緒になってB0磁石の永久磁石を形成する例示的なリングとの関連でさらに詳細に論じる。
【００９７】
図２Ｆは、いくつかの実施形態に基づくB0磁石２２００を示している。B0磁石２２００は図２Ｅに示されるB0磁石２１００と設計コンポーネントを共有してもよい。特に、B0磁石２２００は、二平面幾何に配置された永久磁石２２１０ａおよび２２１０ｂと、永久磁石によって生成される電磁束を捕捉してその磁束を反対側の永久磁石に伝達して、永久磁石２２１０ａと２２１０ｂの間の磁束密度を増すヨーク２２２０とによって形成される。永久磁石２２１０ａおよび２２１０ｂのそれぞれは複数の同心永久磁石から形成される。同心永久磁石は、複数の永久磁石２２１４ａの外側リング、複数の永久磁石２２１４ｂの中間リング、複数の永久磁石２２１４ｃの内側リングおよび中心の永久磁石ディスク２２１４ｄを有する永久磁石２２１０ｂによって示されている。永久磁石２２１０ａは、永久磁石２２１０ｂと同じ一組の永久磁石要素を有していてもよい。使用される永久磁石材料は、システムの設計要件に依存して選択されうる（たとえば所望される特性に依存してNdFeB、SmCoなど）。
【００９８】
永久磁石リングは、永久磁石２２１０ａと２２１０ｂの間の中心領域（視野）において所望される強度の均一な場を生成するような大きさおよび配置にされる。具体的には、図２Ｆに示される例示的実施形態では、各永久磁石リングは、下記でさらに詳細に論じるように所望されるB0磁場を生成するような大きさおよび位置にされた複数の円弧セグメントを有する。図２Ｅに示したヨーク２１２０と同様の仕方で、ヨーク２２２０は、永久磁石２２１０ａおよび２２１０ｂによって生成される磁束を捕捉し、その磁束をB0磁石の反対側に向け、永久磁石２２１０ａおよび２２１０ｂの間の磁束密度を高めるよう構成され、配置される。ヨーク２２２０はそれにより、より少ない永久磁石材料でB0磁石の視野内の磁場強度を高め、B0磁石のサイズ、重量およびコストを軽減する。ヨーク２２２０は、ヨーク２２２０との関連で上記したのと同様の仕方で永久磁石２２１０ａによって生成される磁束を捕捉してヨークの磁気的な帰路を介して循環させ、B0磁石の視野内の磁束密度を増す、フレーム２２２２ならびにプレート２２２４ａおよび２２２４ｂをも有している。ヨーク２２２０の構造は、たとえばB0磁石のコストおよび重量を軽減するために使用される材料の量を最小化しつつ、永久磁石によって生成される磁束を受け容れるために十分な材料を提供し、十分な安定性を提供するために上記したのと同様であってもよい。
【００９９】
永久B0磁石はひとたび磁化されたら自分自身の持続的な磁場を生じるので、磁場を生成するために永久B0磁石を動作させるために電力は必要とされない。結果として、MRIシステムの全体的な電力消費への有意な（しばしば優勢な）寄与成分をなくすことができ、幹線電気を使って（たとえば標準的な壁のコンセントまたは一般的な大型家庭電気機器コンセントを介して）電力を受けることのできるMRIシステムの開発を容易にする。上記で論じたように、本発明者らは、事実上任意の環境で配備されることができ、撮像手順を受ける患者のところに持っていくことのできる低電力でポータブルな低磁場MRIシステムを開発した。このようにして、緊急治療室、集中治療室、手術室および多数の他の位置における患者が、MRIが従来利用可能でなかった状況においてMRIの恩恵を受けることができる。
【０１００】
図３Ａ〜３Ｂは、いくつかの実施形態に基づく、本稿に記載される変化検出技法を実行することにおける使用に好適なポータブルなまたはカート移動可能な低磁場MRIシステム３００を示している。システム３００は、単一の全般的に搬送可能または変形可能な構造上に一緒に配置された磁気および電力コンポーネントならびに潜在的には他のコンポーネント（たとえば熱管理、コンソールなど）を含んでいてもよい。システム３００は、搬送および保管のために適応された構成および動作のために適応された構成という少なくとも二つの構成をもつよう設計されてもよい。図３Ａは、搬送および／または保管のために固定されたときのシステム３００を示し、図３Ｂは動作のために変形されたときのシステム３００を示している。システム３００は、システムをその搬送構成からその動作構成に変形させるときに、図３Ｂに示される矢印によって示されるように部分３９０Ｂの中にスライドされたり部分３９０Ｂから引き出されたりすることのできる部分３９０Ａを有する。部分３９０Ａは、電力電子回路、コンソール（これはタッチパネルディスプレイのようなインターフェース装置を有していてもよい）および熱管理を収容していてもよい。部分３９０Ａは、必要に応じてシステム３００を動作させるために使われる他のコンポーネントをも含んでいてもよい。
【０１０１】
部分３９０Ｂは、本稿で論じられる組み合わせの任意のものにおいて磁気コンポーネントが統合されているラミネート・パネルを含む低磁場MRIシステム３００の磁気コンポーネントを有する。MRIを実行するためにシステムを動作させるために適応された構成（図３Ｂに示されるような）に変形されるとき、部分３９０Ａおよび３９０Ｂの支持表面は、その上に患者が横たわることのできる表面を提供する。撮像されるべき患者の部分が低磁場MRI磁気コンポーネントの視野内になるよう患者を所定の位置にスライドさせるのを容易にするために、スライド可能なベッドまたは表面３８４が設けられてもよい。システム３００は、従来利用可能ではなかった状況で（たとえばNICUにおいて）MRI撮像へのアクセスを容易にする低磁場MRIシステムのポータブルなコンパクトな構成を提供する。
【０１０２】
図３Ａ〜３Ｂは、筐体３８６Ａと３８６Ｂの間に撮像領域を形成する二平面磁石を利用するコンバーチブルな低磁場MRIシステムの例を示している。筐体３８６Ａおよび３８６Ｂは、コンバーチブル・システム３００のための磁気コンポーネントを収容する。いくつかの実施形態によれば、磁気コンポーネントは、ラミネート技法のみを使って、伝統的な技法のみを使ってまたは両者の組み合わせを使って（たとえばハイブリッド技法を使って）生産され、製造され、配置されてもよい。コンバーチブルな低磁場MRIシステム３００は、該システムが患者のところに持ち込まれることを許容し、患者の目標解剖構造のモニタリングを容易にする。たとえば、コンバーチブルな低磁場MRIシステム３００は、NICUにいる患者のところに持ち込まれてもよく、意識のない患者はスライド可能なベッドの上に載せられて、システムの視野内に位置されてもよい。次いで、本稿に記載されるさまざまな変化検出技法のいずれかを使って、生起する変化を評価するために、患者は、長い時間期間にわたって（たとえば一時間または数時間にわたって）連続的、周期的および／または規則的なMRI画像を得ることによってモニタリングされうる。
【０１０３】
図３Ｃおよび３Ｄは、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、さまざまな変化検出技法を実装するために使用されうるもう一つのポータブルMRIシステム３８００のビューを示している。ポータブルMRIシステム３８００は、上側磁石３８１０ａおよび下側磁石３８１０ｂによって部分的に形成され、撮像領域内での磁束密度を増すためにそれらに結合されたヨーク３８２０を有するB0磁石３８１０を有する。B0磁石３８１０は、傾斜コイル３８１５（たとえばここに参照によってその全体において組み込まれる2015年9月4日に出願された、「低磁場磁気共鳴撮像方法および装置」と題する米国出願第14/845652号に記載される傾斜コイルの任意のもの）と一緒に磁石筐体３８１２に収容されてもよい。いくつかの実施形態によれば、B0磁石３８１０は電磁石を有する。いくつかの実施形態によれば、B0磁石３８１０は永久磁石を有する（たとえば、ここに参照によってその全体において組み込まれる、2017年6月30日に出願された、「低磁場磁気共鳴撮像方法および装置」と題する米国出願第15/640369号に記載されるいずれかの永久磁石）。
【０１０４】
ポータブルMRIシステム３８００はさらに、MRIシステムを動作させるために必要とされる電子系を収容するベース３８５０を有する。たとえば、ベース３８５０は、幹線電気を使って（たとえば標準的な壁のコンセントおよび／または大型機器用コンセントへの接続を介して）MRIシステムを動作させるよう構成された一つまたは複数の傾斜電力増幅器、オンシステム・コンピュータ、電力分配ユニット（PDU:  power  distribution  unit）、一つまたは複数の電源および他の任意の電力コンポーネントを含む電子系を収容してもよい。たとえば、ベース３８７０は、少なくとも部分的にポータブルMRIシステムが容易に利用可能な壁のコンセントから給電されることができるようにする、本稿に記載されるような低電力コンポーネントを収容してもよい。よって、ポータブルMRIシステム３８００は、患者のところにもってこられることができ、近傍の壁のコンセントにプラグを差し込まれることができる。
【０１０５】
ポータブルMRIシステム３８００はさらに、多様な構成において開閉され、位置決めされることのできる可動スライド３８６０を有する。スライド３８６０は電磁遮蔽３８６５を含み、これはいかなる好適な伝導性または磁性材料から作られることもでき、ポータブルMRIシステムの動作環境における電磁ノイズを減衰させて少なくともいくらかの電磁ノイズから撮像領域を遮蔽するための可動シールドを形成する。本稿での用法では、電磁遮蔽という用語は、関心のあるスペクトルにおいて電磁場を減衰させるよう構成され、関心のある空間、オブジェクトおよび／またはコンポーネントを遮蔽するように位置されたまたは配置された、伝導性または磁性の材料をいう。MRIシステムのコンテキストでは、電磁遮蔽はMRIシステムの電子コンポーネント（たとえば電力コンポーネント、ケーブルなど）を遮蔽するため、MRIシステムの撮像領域（たとえば視野）を遮蔽するためまたはその両方のために使われてもよい。
【０１０６】
電磁遮蔽から達成される減衰の度合いは、使用される材料の型、材料の厚さ、電磁遮蔽が望まれるもしくは要求される周波数スペクトル、電磁遮蔽の開口のサイズおよび形状（たとえば伝導性メッシュにおけるスペースのサイズ、遮蔽における遮蔽されない部分もしくはギャップのサイズなど）および／または入射電磁場に対する開口の配向を含むいくつかの因子に依存する。このように、電磁遮蔽は、一般に、少なくともいくらかの電磁放射を減衰させるはたらきをし、前記少なくともいくらかの電磁放射を減衰させることによって、少なくとも部分的に所与の空間、オブジェクトもしくはコンポーネントを遮蔽するよう位置された任意の伝導性または磁性バリアをいう。
【０１０７】
遮蔽（電磁場の減衰）が所望される周波数スペクトルは、遮蔽されるものに依存して異なりうることを理解しておくべきである。たとえば、ある種の電子コンポーネントのための電磁遮蔽は、MRIシステムの撮像領域についての電磁遮蔽とは異なる周波数を減衰させるよう構成されてもよい。撮像領域に関しては、関心のあるスペクトルは、MRIシステムが励起し、MR応答を検出する能力に影響する、害をなすおよび／または劣化させる周波数を含む。一般に、MRIシステムの撮像領域についての関心のあるスペクトルは、所与のB0磁場強度における名目動作周波数（すなわちラーモア周波数）のあたりの、受信システムが検出するよう構成されているまたは検出できる周波数に対応する。このスペクトルは本稿ではMRIシステムのための動作スペクトルと称される。このように、動作スペクトルについての遮蔽を提供する電磁遮蔽は、MRIシステムの撮像領域の少なくとも一部について、少なくとも前記動作スペクトル内の周波数を減衰させるよう構成されたまたは位置された伝導性または磁性の材料をいう。
【０１０８】
図３Ｃおよび３Ｄに示されるポータブルMRIシステム３８００において、可動シールドはこのように、種々の配置において遮蔽を提供するよう構成可能であり、該配置は、患者を受け容れるため、患者へのアクセスを提供するためおよび／または所与の撮像プロトコルに従って必要に応じて調整されることができる。たとえば、図３Ｅに示される撮像手順（たとえば脳スキャン）について、ひとたび患者が位置決めされたら、スライド３９６０はたとえばハンドル３８６２を使って閉じられることができ、患者の上部胴体を受け容れる開口部を除いて撮像領域のまわりに電磁遮蔽３９６５を提供する。図３Ｆに示される撮像手順（たとえば膝のスキャン）では、スライド３９６０は患者の脚を受け容れるよう両側に開口をもつよう配置されてもよい。よって、可動シールドは、遮蔽が撮像手順のために好適な配置に構成されることを許容し、撮像領域内で適切に患者を位置決めすることを容易にする。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、一つまたは複数のノイズ削減および／または補償技法を有するノイズ削減システムが実行されて、遮蔽３８６５によってブロックされなかったまたは十分に減衰されなかった電磁ノイズの少なくとも一部を抑制してもよい。具体的には、本発明者らは、MRIシステムが位置している動作環境における電磁ノイズを抑制する、回避するおよび／または拒否するよう構成されたノイズ削減システムを開発した。いくつかの実施形態によれば、これらのノイズ抑制技法は、スライドが配置されうるさまざまな遮蔽構成における動作を容易にするために、可動シールドとの関連で機能する。たとえば、スライド３９６０が図３Ｆに示されるように配置されるとき、電磁ノイズの増大したレベルは開口を通じて撮像領域にはいる可能性が高いであろう。結果として、ノイズ抑制コンポーネントは増大した電磁ノイズ・レベルを検出し、ノイズ抑制および／または回避応答をしかるべく適応させる。本稿に記載されるノイズ抑制および／または回避技法の動的な性質のため、ノイズ削減システムは、可動シールドの異なる配置から帰結するものを含め変化するノイズ条件に応答するよう構成される。このように、いくつかの実施形態に基づくノイズ削減システムは、MRIシステムの動作環境において電磁ノイズを抑制するために、実質的に遮蔽なしである構成（たとえば可動シールドなしの構成）も含め利用されうる遮蔽構成のいずれかにおける可動シールドと協調して動作するよう構成されてもよい。
【０１１０】
スライドがおかれる配置に関わりなく可動シールドが遮蔽を提供することを保証するために、電気ガスケットが、可動シールドの周に沿って連続的な遮蔽を提供するよう配置されてもよい。たとえば、図３Ｄに示されるように、電気ガスケット３９６７ａおよび３９６７ｂが、スライド３８６０と磁石筐体の間の界面に設けられてもよい。この界面に沿って連続的な遮蔽を提供することを維持するためである。いくつかの実施形態によれば、電気ガスケットは、スライド３８６０が撮像領域のあたりの所望される位置に移動される間および移動された後にシールド３８６５とグラウンドとの間に電気接続を維持するベリリウム・フィンガーまたはベリリウム銅フィンガーまたは同様のもの（たとえばアルミニウム・ガスケット）である。いくつかの実施形態によれば、電気ガスケット３８６７ｃが、図３Ｆに示されるように、スライド３８６０の間の界面において提供され、それによりスライドどうしが合わせられる配置においてスライドの間に連続的な遮蔽が提供される。よって、可動スライド３８６０は、ポータブルMRIシステムのための構成可能な遮蔽を提供できる。
【０１１１】
搬送を容易にするために、たとえばMRIシステム上またはMRIシステムからリモートに設けられるジョイスティックまたは他の制御機構のようなコントロールを使って、ポータブルMRIシステムが位置から位置へと駆動されることを許容するよう、電動化されたコンポーネント３８８０が設けられる。このようにして、ポータブルMRIシステム３８００は、患者のところに搬送されることができ、ベッドサイドまで操縦されることができ、図３Ｅおよび３Ｆに示されるように撮像を実行することができる。上記で論じたように、図３Ｅは、脳スキャンを実行するために患者のベッドサイドに搬送されたポータブルMRIシステム３９００を示している。図３Ｆは、患者の膝のスキャンを実行するために患者のベッドサイドに搬送されたポータブルMRIシステム３９００を示している。
【０１１２】
本稿に記載されるポータブルMRIシステムは、ポータブル電子装置、たとえばノートパッド、タブレット、スマートフォンなどから操作されてもよい。たとえば、タブレット・コンピュータ３８７５は、所望される撮像プロトコルを実行し、結果として得られる画像を見るためにポータブルMRIシステムを動作させるために使われてもよい。タブレット・コンピュータ３８７５は、データ共有、遠隔医療および／またはデータ・セットに基づく深層学習のために画像を転送するために、安全なクラウドに接続されてもよい。ここで参照によってその全体において組み込まれる2015年9月4日に出願された「低磁場磁気共鳴撮像システムのための自動構成」と題する米国出願第14/846158号に記載されるネットワーク接続性を利用する技法の任意のものが、本稿に記載されるポータブルMRIシステムとの関連で利用されてもよい。
【０１１３】
図３Ｇは、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づくポータブルMRIシステムのもう一つの例を示している。ポータブルMRIシステム４０００は、図３Ｃ〜３Ｆに示されるポータブルMRIシステムと多くの点で同様であってもよい。しかしながら、スライド４０６０は異なる仕方で構築され、遮蔽４０６５もである。その結果、製造するのがより容易で、より安価な電磁シールドが得られる。上記で論じたように、ノイズ削減システムが使われてもよい。遮蔽されていない部屋においておよび撮像領域についての装置レベルの電磁シールドなしまたは実質的になしを含めてシステム自身が備える撮像領域のあたりのさまざまな度合いの遮蔽を用いて、ポータブルMRIシステムの動作を許容するためである。
【０１１４】
図３Ｃ〜３Ｇに示される電磁シールドが例示的であり、MRIシステムのための遮蔽を提供することが本稿に記載される例示的な電磁遮蔽に限定されないことは理解しておくべきである。電磁遮蔽は、いかなる好適な材料を使っていかなる好適な仕方で実装されることもできる。たとえば、電磁遮蔽は、撮像領域を遮蔽するための可動な「カーテン」を提供できる伝導性メッシュ、ファブリックなどを使って形成されてもよい。電磁遮蔽は、撮像領域を電磁干渉から遮蔽するための固定、可動または構成可能なコンポーネントとしてMRIシステムに結合された一つまたは複数の伝導性ストラップ（たとえば伝導性材料の一つまたは複数のストリップ）を使って形成されてもよい。そのいくつかの例は下記でより詳細に記述される。電磁遮蔽は、ドア、スライドまたは筐体の任意の可動もしくは固定の部分において材料を埋め込むことによって提供されてもよい。電磁遮蔽は、固定または可動のコンポーネントとして配備されうる。諸側面はこの点で限定されない。
【０１１５】
図４は、いくつかの実施形態に基づく、患者における変化を検出するために低磁場MRIを使って患者をモニタリングする方法を示している。工程４１０では、低磁場MRI装置内に位置された患者の解剖構造の目標部分（たとえば脳の一部、膝の一部など）の第一のMR画像データが低磁場MRI装置によって取得される。低磁場装置内に患者を位置させるとは、患者の解剖構造の一部が低磁場MRI装置の視野内に位置されてMR画像データが取得できるよう、低磁場MRI装置の磁気コンポーネントに対して患者を配置することをいう。MR画像データという用語は本稿では、画像再構成前のMRデータ（たとえばk空間MRデータ）および何らかの仕方で処理されたMRデータ（たとえば三次元（3D）体積画像のような画像再構成後のMRデータ）を含むがそれに限られないMRデータ一般をいう。本稿に記載される位置合わせおよび変化検出技法はいずれも任意の領域（または領域の組み合わせ）で実行できるので、MR画像データという用語は、領域および／または画像再構成（または他の任意の処理）が実行済みかどうかを問わず取得されたMRデータを指すために使われる。例示的な応用として、患者の脳のMR画像データは、脳内の時間的な変化（たとえば、脳内の動脈瘤または出血に関する変化、腫瘍または他の組織異常における変化、化学組成における変化など）をモニタリングするために取得されてもよい。
【０１１６】
工程４２０では、第一のMR画像データに含まれる解剖構造の同じまたは実質的に同じ部分の、その後の（次の）MR画像データが取得される。該次のMR画像データは、第一のMR画像データの取得に続いてすぐ取得されてもよく、あるいは所望される期間の遅延後に（たとえば1、2、3、4、5、10、15、20分後などに）取得されてもよい。結果として、次のMR画像データは、何らかの有限の長さの時間が経過した後の前記解剖構造の前記部分を捕捉する。本発明者らは、低磁場MRIが比較的高速な画像取得を容易にし、MR画像データの時間的なシーケンスが比較的迅速に続けて取得されることを許容し、こうして医師にとって関心があるかもしれない変化を捕捉することを認識するに至った。低磁場MRIシステムのアクセス可能性、利用可能性および／または比較的低いコストは、長期間にわたって、患者をモニタリングするおよび／または他の仕方で観察して評価するために必要とされる任意の時間間隔で、MRデータが取得されることを可能にする。
【０１１７】
第一のMR画像データと同様に、次のMR画像データは、いかなる形であってもよい（たとえば3D体積画像、2D画像、k空間MRデータなど）。いくつかの実施形態によれば、次のMR画像データ（または取得される任意のその後の次のMR画像データ）は、第一のMR画像データを取得するために使われたのと同じ取得パラメータを使って得られる。たとえば、同じパルス・シーケンス、視野、SNRおよび分解能がMR信号を患者の同じ部分から取得するために使われてもよい。このようにして、MR画像データは、撮像されている解剖構造内に生じた変化を評価するために比較されうる。たとえば、後述するように、MR画像データは患者における正中線偏位の度合いの変化があるかどうかを判定するために使われてもよい。もう一つの例として、後述するように、MR画像データは、患者における異常（たとえば出血、障害、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズにおける変化があるかどうかを判定するために使われてもよい。他の実施形態では、図５との関連で下記でさらに詳細に論じるように次のMR画像データを取得するための取得戦略を変えるよう、一つまたは複数の取得パラメータが変更されてもよい。
【０１１８】
取得される第一の、次の、そして任意のその後のMR画像データはMR画像データのそれぞれの「フレーム」と称される。フレームのシーケンスが取得されてもよく、時間を追って取得されたフレームのシーケンスにおいて個々のフレームは位置合わせされてもよい。このように、フレームは、MR画像データが取得された特定の時刻を表わす取得されたMR画像データに対応する。フレームは、同じ量のMR画像データを含んでいるまたは同じ視野に対応する必要はないが、十分な特徴記述子が検出されることができるようフレームは十分な重なりを必要とする（たとえば、フレーム間で共通する十分な主題）。
【０１１９】
工程４３０では、第一のおよび次のMR画像データは互いに相互位置合わせまたは整列される。第一のMR画像データと次のMR画像データを、あるいは変化検出処理が望まれる取得されたMR画像データの任意の対を相互位置合わせするためにいかなる好適な技法が使われてもよい。最も単純な場合では、位置合わせは、患者がじっとしており、MR画像データを変換または変形しなくてもMR画像データは整列していると想定することによって実行されうる。しかしながら、そのような単純化された技法は患者の動き、呼吸から帰結する変化などを考慮に入れないので、これらの要因から帰結する画像間の観察される差を生物学的過程に帰することを避けるために、それらを他の仕方で補償する必要があることがある。患者の動き、呼吸などを考慮に入れるためにMR画像データを整列させるために使われる、より洗練された位置合わせ技法は、異なる時点に取得されたMR画像データに適応される変形モデルおよび／または相関技法を使うことを含むが、それに限られない。
【０１２０】
いくつかの実施形態によれば、取得されたMR画像データを相互位置合わせすることは、MR画像データを（たとえば最小二乗の意味で）最もよく整列させる変換を決定することに関わる。異なる時点に取得されたMR画像データ間の変換は、並進、回転、スケーリングまたは任意の好適な線形もしくは非線形変形を含みうる。諸側面はこの点で限定されない。変換は、任意の所望されるスケールで決定されうる。たとえば、変換は、MR画像データのいくつかの識別された部分領域（たとえば、いくつかのボクセルを含む体積）について決定されてもよく、あるいはMR画像データにおける各ボクセルについて決定されてもよい。変換は、任意の仕方で、たとえば第一のMR画像データのメッシュまたは座標系を次のMR画像データの座標系におよびその逆に変形する変形モデルを使って決定されうる。いかなる好適な位置合わせ技法が使われてもよい。諸側面はこの点で限定されない。いくつかの実施形態に基づく、異なる時点に取得されたMR画像データを相互位置合わせするための例示的なプロセスが、図６との関連で下記でさらに詳細に論じられる。
【０１２１】
工程４４０では、一つまたは複数の変化が相互位置合わせされたMR画像データにおいて検出される。たとえば、ひとたびMR画像データが相互位置合わせされたら、MR画像データ間の相違は撮像されている患者の解剖構造における変化（たとえば解像構造に対する形態学的変化または撮像された解剖構造の生物学的特性または生理に対する他の変化）に帰することがでいる。たとえば、動脈瘤のサイズの変化、出血の増大または減少、腫瘍または他の組織異常の進行または寛解、化学組成の変化または関心対象の他の生物学的もしくは生理学的変化である。変化の検出は、いかなる好適な仕方で実行されてもよい。たとえば、ひとたびMR画像データが相互位置合わせされたら、変化の検出は、振幅および位相情報（コヒーレントな変化検出）を使ってk空間で実行されてもよく、あるいは変化の検出は強度情報を使って画像領域で実行されることができる（非コヒーレントな変化検出）。一般論として、コヒーレントな変化検出のほうが敏感であり、サブボクセル・レベルで変化を明らかにしうる。しかしながら、非コヒーレントな変化検出は一般に感度がより低いものの、画像領域における変化検出は、相互位置合わせ誤差に対してより堅牢でありうる。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、変化検出は、MRフレームのシーケンスにおいて各MRフレームから特徴を導出し、それらの特徴を互いに比較することによって実行されうる。たとえば、いくつかの実施形態では、画像処理技法（たとえば本稿に記載される深層学習技法を含む）が、患者の脳を撮像することによって得られた二つ以上のMRフレームのシーケンスにおける各MRフレームに適用されて、二つ以上の正中線偏位測定のそれぞれのシーケンスを識別してもよい。次いで、正中線偏位測定のシーケンスは、モニタリングされている患者についての正中線偏位の度合いに変化があるかどうかを判定するために使用されうる。もう一つの例として、いくつかの実施形態では、画像処理技法（たとえば本稿に記載される深層学習技法）が、患者の脳を撮像することによって得られた二つ以上のMRフレームのシーケンスにおける各MRフレームに適用されて、患者の脳の異常（たとえば、出血、障害、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズの二つ以上の測定値のそれぞれのシーケンスを識別してもよい。次いで、サイズ測定値のシーケンスが、モニタリングされている患者の脳内の異常のサイズに変化があるかどうかを判定するために使われてもよい。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、変化検出を実行するために複数分解能技法が使われてもよい。たとえば、第一のMR画像データはベースラインの高分解能画像に対応してもよく、その後取得されたMR画像データは、高分解能のベースライン画像と相関していてもよい低分解能画像に対応してもよい。低分解能画像の取得は変化検出プロセスのフレームレートを高速化でき、より短期間でより多くのデータの取得を可能にする。低分解能画像のためにどのデータを取得するかを決定するために、いかなる好適な技法または基準が使われてもよい。低分解能画像のために取得すべき具体的なデータは、たとえば、ウェーブレット、選択的k空間サンプリング、ポリフェーズ・フィルタリング、キーフレーム・ベースの技法などを使って決定されてもよい。例として、短い時間区間にわたるk空間の疎なサンプリング（たとえばk空間の時間変化する選択的なサンプリング）は、よりよい時間分解能につながる。
【０１２４】
取得すべき特定のデータの選択は、MR画像データ・フレーム間の変化を検出することによって決定されてもよい。たとえば、変化が検出されるとき、検出された変化の位置を含む視野をもつ1Dまたは2D体積選択が、取得のために選択されてもよい。時間的な変化を実証している当該解剖構造の特定の部分を調査するためである。
【０１２５】
コヒーレントな変化検出を使うと、取得されたMRデータの各「フレーム」における位相および振幅の差が評価される。たとえば、MR画像データの相互位置合わせされたフレームが減算されて、MRデータに生起している変化を示す差情報を得てもよい。いくつかの実施形態によれば、フレーム中の各「ボクセル」に有限インパルス応答（FIR）フィルタが適用され、それが参照として使われてもよい。フィルタリングは、変化検出を実行する対象となるいくつかのフレームを考慮する「先読みフィルタ」を提供するために使われることもできる。たとえば、所望される数のフレームにわたる変化を解析するために、現在のフレーム、前のフレームおよび次のフレームが、スライディング窓を使って評価されてもよい。
【０１２６】
本発明者らは、MRデータの完全な3D体積を取得することがかなりの時間がかかりうることを認識するに至った。いくつかの実施形態では、変化検出は、取得すべき特定のデータ（たとえばk空間における特定のライン）を選択的に決定するために使われる。それにより、画像再構成のために使われるMRデータが、完全な3D体積を取得するために必要とされるよりも短い時間枠内に取得されることができる。たとえば、上記のスライディング窓手法を使って、まず初期の3D体積が取得されうる。次いで、その後の時点において、完全な3D体積を再取得するのではなく、変化している画像の部分に基づいて選択されたk空間内のラインの部分集合が取得されてもよく、前の3D体積が新たに取得されたデータを用いて更新されてもよい。
【０１２７】
いくつかの実施形態では、関心のある特定の特徴またはエリアが先験的に同定されてもよく、取得シーケンスは、同定された関心のある特徴またはエリアを強調するk空間のラインを取得するよう調整されてもよい。たとえば、取得シーケンスは、k空間の端部またはk空間の他の任意の好適な部分だけを取得することに集中してもよい。いくつかの実施形態では、同定された関心のあるエリアは解剖構造の一部であってもよい。たとえば、手術後の出血を解析するためには、解像構造全体についてデータを取得することは必要ないことがある。むしろ、モニタリングのために関心のある解剖構造に対応する空間の選択部分が、比較的短い時間期間内に複数回サンプリングされてもよく、医師が、そのより短い時間スケールにわたって関心のある解剖構造における変化を緊密にモニタリングできるようにし、取得間の高い時間的相関を提供する。
【０１２８】
非コヒーレントな変化検出を使うと、取得されたMRデータから再構成された3D画像におけるボクセルの強度が比較されて、時間を追って変化が生じる際に変化を評価してもよい。コヒーレントに（たとえばk空間で）または非コヒーレントに（たとえば3D画像において）評価された検出された変化は、いくつもある仕方のいずれで伝達されてもよい。たとえば、MR画像データにおける変化は、時間を追って生起している変化について医師に視覚的な指示を提供するために、表示される画像上で強調されてもよい。たとえば、変化を受けているボクセルがカラーでレンダリングされることができ、色が、生じた変化の度合いに従ってコーディングされてもよい。このようにして、医師は、有意な変化を受けている「ホットスポット」を迅速に見ることができる。代替的または追加的に、変化検出は、変化が起こっている領域を解析することによって実行されることができる。たとえば、ボクセル変化が起こった連続的な領域を位置特定するために、連結成分解析が実行されてもよい。すなわち、変化を受けた連結したボクセルの領域が（たとえばカラー、陰影などを使って）強調されるまたは異なる仕方で表示されて、対応する領域において変化が起こっていることを示す。取得されたMR画像において検出された変化は、他の仕方で伝えられてもよい。諸側面はこの点で限定されない。
【０１２９】
形状および体積解析も、関心のある解剖構造の所与の特徴が変化している（たとえば成長しているまたは収縮している、進行しているまたは退行している、または他の仕方で特徴における変化を特徴付ける）かどうかを評価するために実行されてもよい。たとえば、MR画像データを諸領域にセグメント分割し、セグメントの一つまたは複数の特性、たとえば形状、体積などを評価するために、画像処理技法が使われることができる。一つまたは複数のセグメント特性への変化は、ディスプレイを介してまたは他の仕方で医師に伝えられてもよい。たとえば、腫瘍のサイズが増大または減少しているかどうかを評価するために、腫瘍のサイズが画像のシーケンスを通じてモニタリングされてもよい。もう一つの例として、脳の出血が時間を追ってモニタリングされてもよく、ここでは、評価すべき重要な変化は出血の体積である。このように、取得されたMR画像データは、関心のある特徴（たとえば腫瘍、出血、失血など）をセグメント分割し、対応する特徴の体積を計算するよう処理されてもよい。
【０１３０】
セグメント分割された体積が、セグメント分割された体積についての関心のあるメトリックを特徴付けるために他の仕方で解析されることができることを理解しておくべきである。たとえば、2Dおよび／または3D形状記述子がセグメント分割された特徴に適用されて、体積、表面積、対称性、「テクスチャー」などを含むがそれに限られないセグメント分割された特徴のいくつもある側面または特性を特徴付けしてもよい。このようにして、変化検出は、取得されたMRデータにおいて捕捉された関心のある特徴に対して実行されて、それらの特徴が時間とともにどのように変化しているかを評価してもよい。セグメント分割された特徴において検出された変化は、当該特徴がどのように時間発展しているかを理解するために利用できるだけでなく、特定の特徴の特性が記憶されている情報と比較されて、非健全から健全を、異常から正常を区別することにおいて支援するおよび／または特定の条件の危険性を評価することができる。MRデータから得られた情報は、既存の情報と一緒に記憶されて、その後のデータ解析のために使用できる情報の貯蔵所を成長させてもよい。
【０１３１】
いくつかの実施形態によれば、呼吸または心拍などのような定期的または周期的な動きによって引き起こされるデータの変化を除去するための技法が使われてもよい。画像のどの部分が変化しておりどの部分が変化していないかを判別することにより、変化している画像の部分のみに取得を集中させ、変化していない画像の部分についてはデータを取得しないことが可能である。変化している画像の部分に関係したデータのみの、より小さな集合を取得することによって、取得時間が圧縮される。さらに、画像におけるいくつかの変化は、呼吸および心拍のような周期的なイベントによって引き起こされる。いくつかの実施形態では、周期的なイベントはその周期性に基づいてモデル化されて、変化検出プロセスが、画像のどの部分が変化しており取得のフォーカスであるべきかを決定するときに、周期イベントによって引き起こされる周期的な動きを無視できるようにする。
【０１３２】
いくつかの実施形態によれば、変化検出は、取得されたMR画像データのシーケンスにわたってMR画像データの変化のレートを検出することによって実行されてもよい。本稿での用法では、変化のレートとは、時間の任意の関数形をいう。変化のレートを検出することは、出血の重大さ、出血のサイズ、正中線変位の増大、病変の侵襲性などを示すなど、撮像されている主題に関する、より豊かなデータを提供できる。一例として、造影剤が投与されるとき、造影剤が身体によって取り込まれる自然で期待される仕方がある。造影剤の取り込みは、特定の関数形をもつ変化として記録される信号増大として検出される。造影剤がウォッシュアウトするおよび／または代謝される際に信号が変化する仕方も、時間を追ってある関数形をもつ検出可能な信号変化を生じさせる。時間を追った変化の関数形は、病変または他の異常の型、侵襲性または他の特性についての情報を提供でき、それは臨床上有用および／または決定的なデータを提供できる。もう一つの例として、卒中が起こった後に卒中患者がモニタリングされてもよく、期待と異なる、卒中病変の時間の経過における変化が、通常でない変化について人員に警報する、薬の有効性の指標を提供するまたは患者の状態に関する他の情報を提供するために使われてもよい。一般に、変化のレートを検出することは、撮像される主題の、より高次の解析を容易にできる。
【０１３３】
MRデータのより高速な取得を容易にし、低磁場MRIのためのより迅速な画像取得を可能にする技法が利用可能である。たとえば、圧縮センシング技法、疎な撮像アレイ技法およびMRフィンガープリンティングが、MR画像取得を高速化できる技法のいくつかの例である。さらに、いくつかの実施形態では、ドップラー技法が、短い時間期間にわたる複数の画像フレームを解析するために使われて、変化していない画像部分をフィルタ除去するために使用されうる速度を推定してもよい。
【０１３４】
取得されたMR画像データにおける変化の検出が完了すると、工程４２０は、さらなるMR画像データを取得するために繰り返されてもよい。反復はすぐにであってもよいし、あるいはその後のMR画像データを取得する前に所定の長さの時間待った後でもよい。その後取得されたMR画像データは、以前に取得された何らかのMR画像データと比較されて、何らかの所望される時間区間にわたって起こった変化を検出してもよい（たとえば工程４３０を繰り返すことによる）。このようにして、MR画像データのシーケンスが得られ、変化が検出されて伝えられることができ、モニタリング、観察および／または評価されている患者の解剖構造の部分において起こっている時間的な変化の理解を容易にする。任意の取得されたMR画像データが位置合わせされ、変化について解析されることができることを理解しておくべきである。たとえば、連続するMR画像データが比較されて、たとえば、比較的小さな時間スケールでの変化が検出されることができる。検出された変化は、関心のある解剖構造が連続的、定期的および／または周期的にモニタリングされることができるよう、医師に伝えられてもよい。
【０１３５】
さらに、取得されたMR画像データは記憶されていてもよく、医師は関心のある所望される点において変化検出が実行されることを要求できる。たとえば、医師は、直近の１時間以内に起こった変化を見ることに関心があることがあり、１時間前に取得されたMR画像データと現時点でのMR画像データとの間で変化検出が実行されることを指定してもよい。医師がどのMR画像データについて変化検出を実行させたいかを示すために、医師は、時間区間を指定してもよく、関心のある複数の時間を指定してもよく、あるいはタイムスタンプ付けされた画像のサムネイルを選択してもよい。このように、本稿に記載される技法は、進行中の変化をモニタリングするためおよび／またはMR画像データが取得された任意の時間区間にわたって生じた変化を評価するために使用されうる。上記の変化検出技法は、ある時間期間にわたる患者のモニタリング、評価および観察を可能にするために使われてもよく、こうして、従来のMRIおよび他のモダリティーを使うことができなかった仕方で、MRIをモニタリング・ツールとして利用できるようにする。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、取得されたMR画像データは、記憶されている高磁場MRIスキャンに対する変化を評価するために使われてもよい。よって、患者は、初期に高磁場MRIスキャンを使って撮像されてもよいが、その後のモニタリング（これは高磁場MRIを使っては現実的ではないであろう）は、本稿で例を与えている低磁場MRIシステムを使って実行されることになる。本稿に記載される変化検出技法は、低磁場MRIシステムによって取得されたMR画像データの集合の間の変化を検出することだけでなく、高磁場MRIによって（たとえば初期に）取得されたMR画像データと低磁場MRIシステムによって（たとえばその後）取得されたMR画像データとの間の変化を検出することにも適用できる。これは、高磁場MR画像データおよび低磁場MR画像データが取得される順序によらない。
【０１３７】
図５は、少なくとも部分的には変化検出に関してなされた観察に基づいて取得戦略を変更する方法を示している。本発明者らは、低磁場MRIシステムによって実装される取得戦略を動的に更新するよう、取得パラメータがオンザフライで修正されることを許容する複数取得コンソールを開発した。たとえば、取得プロセスへの動的な更新を達成するために、低磁場MRIシステムへのコマンドがコンソールからストリーミングされることができる。本発明者らは、動的に取得パラメータを更新するおよび／または取得戦略を変更する能力が、MRIのための新たなパラダイムを達成するために活用できることを認識するに至った。そのことは、MRIシステムが、患者をモニタリングし、取得されたMR画像データの観察に基づいて（たとえば変化検出情報に基づいて）取得戦略を適応させるために使われることを可能にする。
【０１３８】
図５に示される方法５００において、工程５１０〜５４０は、低磁場MRIシステムによって得られたMR画像データに関して変化検出情報を得るための図４に示した方法４００の工程４１０〜４４０と同様であってもよい。工程５５０では、変化検出の結果に基づいて、少なくとも一つの取得パラメータが更新、変更または他の仕方で修正されてもよい。変えられてもよい取得パラメータはいかなる点でも限定されず、視野、信号対雑音比（SNR）、分解能、パルス・シーケンス型などの任意のものまたは組み合わせを含みうる。変更されうる取得パラメータのいくつかの例は、下記でさらに詳細に述べる。
【０１３９】
いくつかの実施形態によれば、変化検出情報が、取得パラメータを更新するために、たとえば特定の領域から得られるMRデータのSNRを増すために使われてもよい。たとえば、相互位置合わせの特性（たとえば変換、変形モデルなどの性質）および／または特定の領域において観察された変化に基づいて、それらの領域におけるSNRを増すことが望ましいことがある。たとえば、存在する主題をよりよく評価するため、さらなる変化検出を改善するため、または他の仕方でモニタリングおよび／または観察されている解剖構造の部分に関する、より多くの情報を得るためである。同様に、取得パラメータは、モニタリング／観察されている解剖構造の部分の特定の領域について、より高分解能のMRデータを得るよう変更されてもよい。変化検出は、患者が動いたことまたは関心のある主題がもはや最適に視野に収まっていないことを明らかにすることがある。この情報が、その後の画像取得の視野を動的に変更するために利用されてもよい。
【０１４０】
いくつかの実施形態によれば、適用されるパルス・シーケンスの型が、取得されるMR画像データから得られる変化検出データにおいて観察されるものに基づいて変更されてもよい。特定の型の情報を捕捉することにおいて異なるパルス・シーケンスがよりよいことがあり、こうした相違が、観察された変化検出データに基づいて適切な探査を許容するために活用できる。少なくとも部分的には本発明者らによって開発されたシステムの動的な能力のため、関心のある情報を捕捉するMRデータを取得するために異なるパルス・シーケンスがインターリーブされる、交互にされるまたは他の仕方で利用されることができる。たとえば、MR画像データのいくつかのフレームを取得するために高速スピンエコー・シーケンスが使われていてもよく、変化検出の結果が、特定の変化を観察するために（たとえば異なるMRデータを得るため、特定の領域における、より高いSNRまたは分解能を許容するためなど）異なるパルス・シーケンス、たとえばbSSFPシーケンスへの変更の恩恵を示唆してもよい。このようにして、一つの型のシーケンスを使っては観察可能でないことがありうる変化を、使用されるパルス・シーケンスの型を変更することによって見ることができる。
【０１４１】
もう一つの例として、提供されるコントラストの型（たとえばT1、T2など）または捕捉される情報の型についてパルス・シーケンスが選ばれてもよく、MRデータを取得するために適切なパルス・シーケンスが利用されることができ、パルス・シーケンスはモニタリング・プロセスの間に動的に変更されることができる。使用されるパルス・シーケンスまたはパルス・シーケンスの組み合わせの選択は、得られる変化検出情報によって案内されることができる。たとえば、MRデータは、所与のパルス・シーケンスを使って捕捉されてもよく、得られた変化検出情報に基づいて（たとえば工程５４０を実行することによって得られた情報に基づいて）、磁気共鳴分光法（MRS:  magnetic  resonance  spectroscopy）を使ってある領域を探査するために、パルス・シーケンスが変更されてもよい。このようにして、MRデータにおいて観察された変化の結果として、モニタリングされている解剖構造の一部の化学組成の探査が開始されてもよい。
【０１４２】
取得パラメータは取得中の任意の時点において動的に変えられてもよいことを理解しておくべきである。すなわち、取得戦略を変更するために完全な取得が完了する必要はない。結果として、取得パラメータ（単数または複数）を更新することは、完全に動的な取得戦略を容易にするために、部分的な取得および／または部分的な画像再構成に基づいて実行されてもよい。取得パラメータの任意の一つまたは組み合わせを動的に更新できることは、MRIがモニタリングおよび探査ツールとして利用されることを許容する。一方、通常のMRIシステムはこのように使用されることはできない。
【０１４３】
いくつかのアプリケーション、たとえば拡散強調撮像（DWI）は、そのようなアプリケーションのために必要とされる、より高い傾斜磁場のため、かなりの量の電力を要求する。いくつかの実施形態では、DWI（または他の）シーケンスのための取得を、より少ない電力ですむ取得とインターリーブすることによって、電力節約が達成されうる。取得中に取得パラメータの動的な更新を許容することによって、所望される目標（たとえば低い電力消費、低下した加熱、傾斜コイルへの応力低減など）を達成するための取得シーケンスの任意の組み合わせおよびインターリーブが実現されうる。
【０１４４】
いくつかの実施形態では、比較的短い時間枠で展開する生物学的または生理的イベントが、本稿に記載される変化検出技法を使って調べられてもよい。たとえば、動脈スピン・ラベル付けのために、初期にフル・データ・セットが得られてもよく、その後の取得は該データを疎にサンプリングしてもよい。時間を追った血液の灌流が、モニタリングされる変化検出であってもよく、画像における変化が撮像される解剖構造の特定の領域への流入血液に対応する。
【０１４５】
上記のように、異なる時点において取得されたMR画像データの相互位置合わせが、変化検出プロセスに対する患者動きの影響を低減することによって、MRデータにおける変化の識別を可能にする。相互位置合わせは、変形の効果についてのモデルを用いて達成されうる。変形メッシュは、患者の微妙な動きからまたは生物学的な形態から生じうる、時間を追った形状および分布の変化を捕捉する。撮像される体積が動くまたは変形するにつれて諸フレームを横断して位置合わせを維持するために、変形された体積の新たな制約条件に基づいて、k空間取得戦略が更新されてもよい。たとえば、視野、SNR、分解能などに影響する取得パラメータが、変形された体積の新たな制約条件に基づいて更新されてもよい。
【０１４６】
図６は、いくつかの実施形態に基づく、MR画像データのフレームを相互位置合わせするための技法６００を示している。たとえば、位置合わせ技法６００は、二つの別個の時刻において取得された一対のフレームを整列させるために使われてもよい。工程６１０では、位置合わせされるフレームに現われるまたは共通している一つまたは複数の特徴記述子が検出される。特徴記述子（feature  descriptor）とは、信頼できる仕方で検出できる、フレーム間でMR画像に存在する任意の特徴でありうる。特徴は、エッジ、コーナー、うねなどといった局所的な特性を含んでいてもよく、および／または曲線、輪郭、形状、強度分布および／またはパターンなどといった領域特性を含んでいてもよい。フレーム間で信頼できる仕方で検出できる任意の特徴（feature）または特性（characteristic）が、フレーム記述子として使用されうる。諸側面はこの点で限定されない。特徴記述子を決定するためにいかなる好適な技法が使われてもよい。それは、SIFT、SURF、U-SURF、CenSurE、BRIEF、ORBおよびコーナー検出器技法、たとえばFAST、Harris、HessianおよびShi-Tomasiを含むがこれに限られない。
【０１４７】
フレーム間の特徴記述子が決定された後、プロセスは工程６２０に進み、それらのフレームを横断した関連付けられた部分領域が相関付けされる。部分領域間の相関計算は、任意の次元数（たとえば1D、2D、3D）で実行されうる。諸側面はこの点で限定されない。部分領域間の相関が決定された後、プロセスは工程６３０に進み、フレームからフレームへの歪められたまたは変形されたモデルが、異なるフレームにおける部分領域の間の相関に基づいて決定される。ひとたびフレーム間でモデルの変形が決定されたら、プロセスは工程６４０に進む。ここで、複数のフレームを横断してデータを相互位置合わせするために前記モデル変形が使われる。
【０１４８】
ひとたびデータが相互位置合わせされたら、相互位置合わせされたデータを使って変化検出メトリックが決定されてもよい。変化検出メトリックは、コヒーレントな変化、非コヒーレントな変化およびその他など、上記で論じたものを含むがそれに限られず、位置変化、速度、加速度または時間微分ベクトルを含む。セグメンテーションおよび幾何学的な形状記述子、たとえば表面積、体積、縮れ性、球面調和関数基底係数などを含む他のメトリックも相互位置合わせされたデータに基づいて決定されてもよく、任意的に、それらのメトリックは、上記で論じたようにオンザフライで将来の取得のための取得パラメータを更新するために使われてもよい。
【０１４９】
上記のように、本発明者らは、患者の脳における正中線偏位の度合いの変化があるかどうかを判定するよう患者をモニタリングするために低磁場MRIを使う技法を開発した。正中線偏位（midline  shift）とは、外傷（たとえば発作、出血または他の負傷）に起因する、脳の正中線の、その正常な対称的な位置からの変位（displacement）の量をいい、脳外傷の深刻さの臨床担当者にとっての重要な指標である。正中線偏位は、脳の、その正中線を過ぎる偏位として特徴付けられてもよい。偏位は通例、影響を受けた側（たとえば損傷のある側）から離れる方向である。
【０１５０】
いくつかの実施形態では、正中線偏位は、脳の正中線構造（たとえば透明中隔上の点）と正中線として指定される線との間の距離として測定されてもよい。正中線は、大脳鎌と同平面であってもよい。大脳鎌は、硬膜の髄膜層の三日月形のひだであり、人間の脳の大脳半球の間の縦方向の割れ目の中に垂直に降りている。正中線は、大脳鎌の、頭蓋の内板への前付着および後付着をつなぐ線として表現されてもよい。
【０１５１】
図７Ａに示される一例として、正中線７０２は、大脳鎌の前付着点７０６ａと後付着点７０６ｂをつなぐ線である。この例では、正中線偏位は、透明中隔における測定点７０６ｃと正中線７０２との間の距離として測定されてもよい。その距離は、端点７０６ｃおよび７０６ｄによって定義される、正中線７０２に直交する線７０４の長さである。
【０１５２】
図７Ｂに示されるもう一つの例として、正中線７１２は、大脳鎌の前付着点７１６ａと後付着点７１６ｂをつなぐ線である。この例では、正中線偏位は、透明中隔における測定点７１６ｃと正中線７０２との間の距離として測定されてもよい。その距離は、端点７１６ｃおよび７１６ｄによって定義される、正中線７１２に直交する線７１４の長さである。
【０１５３】
図８は、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の正中線偏位における変化の度合いを決定するための例示的なプロセス８００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、プロセス８００の全体は患者が低磁場MRI装置内にいる間に実行されてもよく、低磁場MRI装置はたとえば図３Ａ〜３Ｇに示される低磁場MRI装置のいずれかを含む本稿に記載される任意の好適な型のものであってもよい。
【０１５４】
プロセス８００は工程８０２で始まり、低磁場MRI装置が、患者の脳の目標部分の初期の磁気共鳴データを取得する。本稿で記載されるところでは、用語MR画像データは、本稿では、画像再構成前のMRデータ（たとえばk空間MRデータ）および何らかの仕方で処理されたMRデータ（たとえば三次元（3D）体積画像のような画像再構成後のMRデータ）を含むがそれに限られないMRデータ一般をいう。いくつかの実施形態では、初期MRデータは、それぞれの脳スライス（たとえば二つ、三つ、四つ、五つなどの近隣のスライス）の一つまたは複数の二次元画像を含んでいてもよい。複数のスライスが含まれるとき、スライスは近隣（neighboring）であってもよい。たとえば、初期MRデータは、二つの側脳室が顕著である一つまたは複数のそれぞれのスライスの一つまたは複数の2D画像を含んでいてもよい。
【０１５５】
次に、工程８０４において、初期MRデータが入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供される。対応する初期出力を得るためである。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器に提供される前に、初期MR画像データは前処理されてもよい。これはたとえば、再サンプリング、補間、アフィン変換によるおよび／または他の任意の好適な前処理技法を使うことによる。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。
【０１５６】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の出力は、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する一つまたは複数の目印の、初期MRデータにおける一つまたは複数の初期位置を示してもよい。この位置（単数または複数）は、プロセス８００の工程８０６において、トレーニングされた統計的分類器の出力から識別されてもよい。出力は、該位置を直接的または間接的に指定しうる。後者の場合、該位置は、トレーニングされた統計的分類器の出力に含まれる情報から導出されうる。
【０１５７】
たとえば、いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の出力は、前および後の大脳鎌付着点の位置と、透明中隔における測定点の位置とを示してもよい。初期MRデータが対応するスライスの2D画像を含むとき、トレーニングされた統計的分類器の出力は、2D画像内での目印（たとえば大脳鎌付着点および透明中隔における測定点）の位置を示してもよい。上記のように、大脳鎌付着点および透明中隔における測定点の位置が、正中線偏位測定を行なうために使われてもよい。
【０１５８】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、ニューラルネットワーク統計的分類器であってもよい。たとえば、トレーニング統計的分類器は、畳み込みニューラルネットワーク（たとえば図９Ａおよび９Ｂに示されるようなもの）、畳み込みニューラルネットワークおよびリカレントニューラルネットワーク、たとえば長短期記憶ネットワーク（たとえば図９Ａおよび９Ｃに示されるようなもの）、全層畳み込み層ニューラルネットワーク（たとえば図１０に示されるようなもの）および／または他の任意の好適な型のニューラルネットワークを含みうる。トレーニングされた統計的分類器は、ソフトウェアにおいて、ハードウェアにおいてまたはソフトウェアとハードウェアの任意の好適な組み合わせを使って実装されうる。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器を実装するために、Theano、Torch、Caffe、KerasおよびTensorFlowを含むがそれに限定されない一つまたは複数の機械学習ソフトウェア・ライブラリが使われてもよい。これらのライブラリは、統計的分類器（たとえばニューラルネットワーク）をトレーニングするためおよび／またはトレーニングされた統計的分類器を使うために使われてもよい。工程８０４および８０６で使われるトレーニングされた統計的分類器をトレーニングすることの諸側面は、のちにより詳細に記述される。トレーニングされた統計的分類器はニューラルネットワークに限定されず、他の任意の好適な型の統計的分類器（たとえばサポートベクターマシン、グラフィカルモデル、ベイジアン分類器、決定木分類器など）でありうることも理解しておくべきである。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。
【０１５９】
上記で論じたように、いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、畳み込みニューラルネットワークであってもよい。図９Ａおよび９Ｂは、そのような畳み込みニューラルネットワークの例示的な例を示している。図９Ａに示されるように、入力画像（この例では256×256の画像）が入力として畳み込みニューラルネットワークに与えられ、該畳み込みニューラルネットワークはたたみ込み層とプーリング層の交互の系列を通じて入力画像を処理する。この例では、畳み込みニューラルネットワークは、二つの畳み込み層を使って入力画像を処理して32個の256×256の特徴マップを取得する。次に、プーリング層（たとえばmaxプーリング層）の適用後、二つのさらなる畳み込み層が適用されて、64個の128×128の特徴マップを取得する。次に、二つのさらなる畳み込み層が適用されて、128個の64×64の特徴マップを取得する。次に、もう一つのプーリング層およびもう一つの畳み込み層の適用後、結果として得られる256個の32×32の特徴マップが、図９Ｂに示されるニューラルネットワークの部分への入力として提供される。この部分では、追加的な畳み込みの後、特徴マップは、少なくとも一つの全結合層を通じて処理されて、予測を生成する。予測は、いくつかの実施形態では、大脳鎌付着点（たとえば後および前の付着点および透明中隔上の測定点）の位置を示す。
【０１６０】
図９Ａおよび９Ｃは、いくつかの実施形態において、トレーニングされた統計的分類器として使用されうるニューラルネットワークのもう一つの例示的な例を示している。図９Ａおよび９Ｃのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク部分（上記で述べた図９Ａに示した）およびリカレントニューラルネットワーク部分（図９Ｃに示す）を有し、これが時間を追ってニューラルネットワークに入力として与えられる入力画像の間の時間的制約条件をモデル化するために使われてもよい。リカレントニューラルネットワーク部分は、長短期記憶（LSTM:  long  short-term  memory）ニューラルネットワークとして実装されてもよい。そのようなニューラルネットワーク・アーキテクチャーは、モニタリング・タスクの実行の間、低磁場MRI装置によって得られる一連の画像を処理するために使われてもよい。低磁場MRI装置によって得られる一連の画像は、CNN-LSTMニューラルネットワークへの入力として与えられてもよく、CNN-LSTMニューラルネットワーク内で、少なくとも一つの先に得られた画像から導出される特徴が、のちに得られる画像から得られる特徴と組み合わされて予測を生成してもよい。
【０１６１】
いくつかの実施形態では、図９Ａ〜９Ｃに示されるニューラルネットワークは、畳み込み層のためにストライド1とともにカーネル・サイズ3を使ってもよく、プーリング層のためにカーネル・サイズ2を使ってもよく、分散スケーリング初期化器（variance  scaling  initializer）を使ってもよい。
【０１６２】
いくつかの実施形態では、図９Ａ〜９Ｃに示されるニューラルネットワークは、一時に単一の画像（たとえば単一のスライス）を処理するために使われてもよい。他の実施形態では、図９Ａ〜９Ｃに示されるニューラルネットワークは、同時に複数のスライス（たとえば複数の近隣のスライス）を処理するために使われてもよい。このように、予測点位置（たとえば大脳鎌付着点および透明中隔上の測定点の位置）のために使われる特徴は、単一のスライスからまたは複数の近隣のスライスからの情報を使って計算されうる。
【０１６３】
いくつかの実施形態では、複数のスライスがニューラルネットワークによって処理されるとき、畳み込みは二次元（2D）または三次元（3D）の畳み込みでありうる。いくつかの実施形態では、処理は、スライス・ベースであってもよく、特徴は、各スライスについて、該スライスおよびその近隣のスライスの一つまたは複数からの（そのスライス自身のみからのまたはそのスライス自身およびその近傍スライスの一つまたは複数からの）情報を使って計算される。他の実施形態では、処理は完全に3Dの処理パイプラインであってもよく、複数のスライスについての特徴が、全スライスに存在するデータを使って、同時並行して計算される。
【０１６４】
いくつかの実施形態では、図９Ａ〜９Ｃに示されるように一つまたは複数の全結合出力層をもつ畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを使うのではなく、全層畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーが用いられてもよい。そのようなアーキテクチャーでは、出力は、入力と同じ次元をもつ単一チャネル出力である。この手法では、点位置（たとえば大脳鎌付着点）のマップが、諸点位置においてガウシアン・カーネル強度プロファイルを導入することによって、生成される。ニューラルネットワークは、平均二乗誤差損失を使ってこれらのプロファイルを回帰するようトレーニングされる。
【０１６５】
図１０は、いくつかの実施形態において使用されうる二つの異なる全層畳み込みニューラルネットワーク・アーキテクチャーを示している。処理経路（ａ）に関わる処理をもつ第一のアーキテクチャーは、三つの部分を含む：（１）交互の畳み込み層およびプーリング層の系列を有する出力圧縮部；（２）長短期記憶部（経路（ａ）によって示される）；および（３）交互の畳み込みおよび逆畳み込み（deconvolutional）層の系列を有する入力拡大部。この型のアーキテクチャーは、図９Ａおよび９Ｃのニューラルネットワーク・アーキテクチャーができるのと同様に、時間的制約条件をモデル化するために使われてもよい。処理経路（ｂ）に関わる処理をもつ第二のアーキテクチャーは、三つの部分を含む：（１）交互の畳み込み層およびプーリング層の系列を有する出力圧縮部；（２）畳み込みネットワーク部（経路（ｂ）によって示される）；および（３）交互の畳み込みおよび逆畳み込み（deconvolutional）層の系列および重心層を有する入力拡大部。重心層は、推定値を、各位置における回帰された諸位置推定値から計算された重心として計算する。
【０１６６】
いくつかの実施形態では、図１０に示されるニューラルネットワークは、ストライド1で畳み込み層のためのカーネル・サイズ3を使ってもよく、プーリング層のためのカーネル・サイズ2を使ってもよく、逆畳み込み層のためにストライド2でカーネル・サイズ6を使ってもよく、分散スケーリング初期化器（variance  scaling  initializer）を使ってもよい。いくつかの実施形態では、図１０に示されるニューラルネットワークの一つによって複数のスライスが処理されるとき、畳み込みは二次元（2D）または三次元（3D）の畳み込みでありうる。いくつかの実施形態では、処理は、スライス・ベースであってもよく、特徴は、各スライスについて、該スライスおよびその近隣のスライスの一つまたは複数からの情報を使って計算される。他の実施形態では、処理は完全に3Dの処理パイプラインであってもよく、複数のスライスについての特徴が、全スライスに存在するデータを使って、同時並行して計算される。
【０１６７】
図９Ａ〜９Ｃおよび図１０に示されるニューラルネットワーク・アーキテクチャーが例示的であり、これらのアーキテクチャーの変形が可能であることを理解しておくべきである。たとえば、一つまたは複数の他のニューラルネットワーク層（たとえば畳み込み層、逆畳み込み層、整流線形ユニット層、アップサンプリング層、連結層、パッド層など）が、図９Ａ〜９Ｃおよび図１０のニューラルネットワーク・アーキテクチャーのいずれかに、追加的な一つまたは複数の層としておよび／または示されているアーキテクチャーの一つまたは複数の層の部分の代わりに、導入されてもよい。もう一つの例として、一つまたは複数の層の次元は変えられてもよく、および／または一つまたは複数の畳み込み、プーリングおよび／または逆畳み込み層のためのカーネル・サイズが変えられてもよい。
【０１６８】
次に、プロセス８００は、工程８０８に進み、次のMR画像データが取得される。次のMR画像データは、初期MRデータが取得された後に取得される。このように、いくつかの実施形態では工程８０４および８０６は工程８０８が実行された後に実行されてもよいが、一般には工程８０８は工程８０２の後に実行される。次のMR画像データは、初期MR画像データの取得後すぐに取得されてもよく、あるいは所望される期間の遅延後に（たとえば1、2、3、4、5、10、15、20分以内、１時間以内、２時間以内などに）取得されてもよい。初期MR画像データと同様に、次のMR画像データはいかなる形であってもよい（たとえば3D体積画像、2D画像、k空間MRデータなど）。いくつかの実施形態では、初期MRデータおよび次のMR画像データは同じ型である。たとえば、初期MRデータおよび次のMRデータのそれぞれは、一つまたは複数のそれぞれの（たとえば近隣の）脳スライスの一つまたは複数の二次元画像を含んでいてもよい。たとえば、初期MRデータは第一の時刻において得られた近隣の諸スライスの複数の画像を含んでいてもよく、次のMRデータは第一の時刻より後の第二の時刻において得られた同じ近隣の諸スライスの複数の画像を含んでいてもよい。
【０１６９】
次に、プロセス８００は工程８１０に進み、前記次のMR画像データが入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供される。対応する次の出力を得るためである。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器に提供される前に、前記次のMR画像データは前処理されてもよい。これはたとえば、再サンプリング、補間、アフィン変換によるおよび／または他の任意の好適な前処理技法を使うことによる。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。次のMR画像データは、初期MRデータが前処理されたのと同じ仕方で前処理されてもよい。
【０１７０】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の次の出力は、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する一つまたは複数の目印の、次のMRデータにおける一つまたは複数の更新された位置を示してもよい。この位置（単数または複数）は、プロセス８００の工程８１２において、トレーニングされた統計的分類器の出力から識別されてもよい。出力は、該位置を直接的または間接的に指定しうる。後者の場合、該位置は、トレーニングされた統計的分類器の出力に含まれる情報から導出されうる。
【０１７１】
たとえば、いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の出力は、前および後の大脳鎌付着点の更新された位置と、透明中隔における測定点の更新された位置とを示してもよい。次のMRデータが対応するスライスの2D画像を含むとき、トレーニングされた統計的分類器の対応する出力は、2D画像内での目印（たとえば大脳鎌付着点および透明中隔における測定点）の更新された位置を示してもよい。上記のように、大脳鎌付着点および透明中隔における測定点の位置が、新たな／更新された正中線偏位測定を行なうために使われてもよい。
【０１７２】
次に、プロセス８００は工程８１４に進み、それぞれ工程８０６および８１２で得られた正中線構造に関連する目印の初期位置および更新された位置を使って、正中線偏位における変化の度合いが決定される。たとえば、いくつかの実施形態では、大脳鎌付着点および透明中隔における測定点の初期位置が、初期の正中線偏位量を決定（たとえば計算）するために使われてもよい。大脳鎌付着点および透明中隔における測定点の更新された位置が、更新された正中線偏位量を決定するために使われてもよい。初期および更新された正中線偏位量が、（たとえばそれらの差を評価することによって）初期MRデータと次のMRデータの取得の間の時間期間にわたる患者の正中線偏位における変化の度合いを決定するために使われてもよい。
【０１７３】
次に、プロセス８００は判断ブロック８１６に進み、正中線偏位における変化の度合いの新たな決定を実行するかどうかが決定される。この決定は、いかなる好適な仕方で実行されてもよい（たとえば、閾値回数の反復工程が実行されたかどうかを判定することによる、スケジュールに基づく、臨床担当者によって提供される手動入力に基づく、など）。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。正中線偏位における変化の度合いの新たな決定が実行されると決定されるとき、プロセス８００はブロック８０８に戻って、工程８０８〜８１４が再び繰り返される（新たに得られたMRデータが、最も最近得られた以前のMRデータと比較される）。他方、正中線偏位における変化の度合いの新たな決定が実行されないと決定されるときは、プロセス８００は完了する。
【０１７４】
プロセス８００は例示的であり、変形があることを理解しておくべきである。たとえば、いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、マルチタスク・モデルとしてトレーニングされてもよく、その出力は、患者の脳の少なくとも一つの正中線構造に関連する一つまたは複数の位置を同定するためだけでなく、脳室をセグメント分割するためにも使用されうる。本稿に記載されるところでは、正中線と比較するための測定点は透明中隔上にあり、よって、マルチタスク・モデルをトレーニングするために側脳室ラベルを使うことが有益である。そのようなモデルは透明中隔の位置をより正確に識別するからである。セグメント分割された側脳室の対称性または非対称性は、透明中隔の位置をより正確に識別する助けとなりうる。そのようなモデルは、トレーニング・データが、透明中隔上の測定点および大脳鎌付着点のラベルに加えて側脳室ラベルを含んでいれば、トレーニングされうる。
【０１７５】
トレーニングされた統計的分類器はいかなる好適な仕方でトレーニングされてもよい。トレーニングされた統計的分類器がニューラルネットワークである実施形態においては、ニューラルネットワークは、勾配降下、統計的勾配降下、逆伝搬および／または他の任意の好適な逐次反復的な最適化技法を含むがそれに限られないいかなる好適なニューラルネットワーク・トレーニング技法によってトレーニングされてもよい。ニューラルネットワークがリカレントニューラルネットワークを含む実施形態では、トレーニング技法は統計的勾配降下および時間を通じた逆伝搬を用いてもよい。
【０１７６】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、患者のラベル付けされたスキャンを含むトレーニング・データを使ってトレーニングされてもよい。たとえば、分類器は、正中線偏位を示す患者（たとえば卒中患者および／または癌患者）のラベル付けされたスキャンを含むトレーニング・データを使ってトレーニングされてもよい。スキャンは一または複数の臨床専門家によって手動で注釈付けされてもよい。いくつかの実施形態では、注釈は、大脳鎌付着点および透明中隔上の測定点の位置の指示を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、注釈は、（大脳鎌位置点の位置の指示の代わりにまたはそれに加えて）正中線を表わす線を含んでいてもよい。特定のスキャンにおいて正中線偏位がない場合には、正中線（線または付着点）の指示は提供されなくてもよい。
【０１７７】
本発明者らは、測定点の位置の本来的な曖昧さがあることを認識するに至った。具体的には、透明中隔に沿った測定点のわずかな偏位は許容されうるが、透明中隔に垂直な測定点の偏位は許されない。よって、いくつかの実施形態では、トレーニング・データは、透明中隔に沿った測定点の位置のために追加的な許容される諸位置を生成することによって補強されてもよい。
【０１７８】
上記のように、本発明者らは、患者の脳における異常（たとえば出血、障害、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズに変化があるかどうかを判定するための低磁場MRI技法をも開発した。実際、MRIは、急性の限局性卒中症状を呈する患者における急性出血を検出するための重要で正確なモダリティーであり、慢性脳内出血の検出のためにはCTスキャンよりも正確である。いくつかの研究は、MRI撮像は、急性虚血の検出のためにはCT撮像よりもよく、急性および慢性の出血を正確に検出できることを突き止めている。結果として、MRIは、急性卒中を疑われる患者の正確な診断のためおよび卒中に関連する異常をモニタリングするための好ましい撮像モダリティーとなりうる。
【０１７９】
よって、いくつかの実施形態では、低磁場MRIモニタリング技法は、異常のサイズを連続的にモニタリングして、時間を追ってそのサイズの変化を検出するために、機械学習技法と組み合わされてもよい。そのような実施形態では、低磁場MRIモニタリングは、患者の脳の画像のシーケンスを得ることを許容し、本稿に記載される機械学習技法（たとえば畳み込みニューラルネットワークのような深層学習技法）が、前記画像のシーケンスから異常のサイズの対応するシーケンスを決定するために使われてもよい。たとえば、本発明者らによって開発された深層学習技法は、MRI画像における出血をセグメンテーションする（すなわちその輪郭を識別する）こと、2Dもしくは3Dバウンディング領域（たとえばボックス）の主軸を指定する点を識別すること、出血の最大直径および最大直径と直交する出血の最大直交直径を識別することおよび／または出血のサイズを識別することを進めることにおける他の任意の処理のために使われてもよい。
【０１８０】
いくつかの実施形態では、異常の体積は、球状または楕円体状の異常についてのいわゆる「ABC/2」公式を使って同定されてもよい。値Aは異常の最大直径の長さ（たとえば図１１Ａに示される直径１１０２の長さ）を表わし、値Bは最大直径に直交する異常の最大直交直径のの長さ（たとえば図１１Ａに示される直径１１０４の長さ）を表わし、値Cは垂直面において見られる前記異常をもつスライスの総数にスライス厚さをかけたものを表わす。次いで、異常の体積を推定するために、値A、B、Cが乗算されて、積を2で割る。最大直径の長さ「A」および最大直交直径の長さ「B」が異常のサイズ（たとえば体積）を推定するために他の任意の好適な仕方で使用されうることを理解しておくべきである。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。
【０１８１】
よって、いくつかの実施形態では、本稿に記載される機械学習技法は、MRI画像内で、異常の第一の最大直径および第二の最大直径を識別するためにMRI画像を処理することに適用されてもよい。次いで、第一および第二の最大直径は、ABC/2技法を使ってまたは他の任意の好適な仕方で異常のサイズを推定するために使用されうる。たとえば、図１１Ｂに示されるように、本稿に記載される機械学習技法は異常の第一の直径１１０６と、第一の直径に直交する異常の第二の直径１１０８とを同定するために使われる。直径１１０６および１１０８の長さが、図１１Ｂに示される異常（右実質内脳幹神経節出血）のサイズを推定するために使われてもよい。
【０１８２】
図１１Ｃに示されるもう一つの例として、本稿に記載される機械学習技法は、血腫の第一の直径１１１０と、第一の直径に直交する血腫の第二の直径１１１２とを同定するために使われる。直径１１１０および１１１２の長さが、図１１Ｃに示される血腫（右頭頂側頭実質内血腫）のサイズを推定するために使われてもよい。図１１Ｄに示されるもう一つの例として、本稿に記載される機械学習技法は、出血の第一の直径１１１４と、第一の直径に直交する血腫の第二の直径１１１６とを同定するために使われる。直径１１１４および１１１６の長さが、図１１Ｄに示される血腫（右頭頂側頭実質内血腫）のサイズを推定するために使われてもよい。図１１Ｅに示されるもう一つの例として、本稿に記載される機械学習技法は、出血の第一の直径１１１８と、第一の直径に直交する出血の第二の直径１１１８とを同定するために使われる。直径１１１８および１１２０の長さが、図１１Ｅに示される出血（軽い周囲の浮腫がある右頭頂葉における実質内出血）のサイズを推定するために使われてもよい。図１１Ｆに示されるもう一つの例として、本稿に記載される機械学習技法は、出血の第一の直径１１２２と、第一の直径に直交する出血の第二の直径１１２４とを同定するために使われる。直径１１２２および１１２４の長さが、図１１Ｆに示される出血（前頭葉における出血性挫傷）のサイズを推定するために使われてもよい。
【０１８３】
いくつかの実施形態では、異常のサイズの変化がモニタリングされてもよい。異常（たとえば出血、病変、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズが、異なる時点に撮影された一連の画像における異常のサイズを識別することによってモニタリングされてもよい。たとえば、図１２Ａに示されるように、第一の時刻に得られた第一のMRI画像における出血のサイズが、本稿に記載される機械学習技法を使って（たとえば図１４または図１５に示されるアーキテクチャーをもつニューラルネットワークを使って）同定される直径１２０２および１２０４の長さに基づいて決定されてもよい。図１２Ｂに示されるように、（第一の時刻より少なくともある閾値長さの時間後に生起する）第二の時刻に得られた第二のMRI画像における出血のサイズが、やはり本稿に記載される機械学習技法を使って同定される直径１２０６および１２０８の長さに基づいて決定されてもよい。図１２Ｃに示されるように直径の長さ（およびそれから導出される出血サイズ）を比較することが、出血のサイズが変化したかどうか（たとえば、小さくなるか大きくなったか？）、もしそうであればサイズが変化した量を決定することを許容する。
【０１８４】
図１３は、本稿に記載される技術のいくつかの実施形態に基づく、患者の脳における異常（たとえば出血、病変、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズにおける変化の度合いを決定するための例示的なプロセス１３００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、プロセス１３００の全体が、患者が低磁場MRI装置内にいる間に実行されてもよく、低磁場MRI装置はたとえば図３Ａ〜３Ｇに示される低磁場MRI装置のいずれかを含む本稿に記載される任意の好適な型のものであってもよい。明確のため、プロセス１３００は出血のサイズの変化を検出することに関して記述されるが、プロセス１３００は、いかなる好適な型の異常（たとえば出血、病変、浮腫、卒中核、卒中周縁部および／または膨潤）のサイズにおける変化を検出することに適用されてもよいことを理解しておくべきである。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。同様に、図１４および図１５に記述されるニューラルネットワーク・アーキテクチャーは、いかなる好適な型の異常のサイズにおける変化を検出することに適用されてもよく、出血のサイズの変化を検出するためのみに使われることに限定されるものではない。
【０１８５】
プロセス１３００は工程１３０２で始まり、低磁場MRI装置が、患者の脳の目標部分の初期の磁気共鳴データを取得する。本稿で記載されるところでは、用語MR画像データは、本稿では、画像再構成前のMRデータ（たとえばk空間MRデータ）および何らかの仕方で処理されたMRデータ（たとえば三次元（3D）体積画像のような画像再構成後のMRデータ）を含むがそれに限られないMRデータ一般をいう。いくつかの実施形態では、初期MRデータは、それぞれの脳スライス（たとえば二つ、三つ、四つ、五つなどの近隣のスライス）の一つまたは複数の二次元画像を含んでいてもよい。複数のスライスが含まれるとき、それらのスライスは近隣（neighboring）であってもよい。
【０１８６】
次に、工程１３０４において、初期MRデータが入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供される。対応する初期出力を得るためである。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器に提供される前に、初期MR画像データは前処理されてもよい。これはたとえば、再サンプリング、補間、アフィン変換によるおよび／または他の任意の好適な前処理技法を使うことによる。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。
【０１８７】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の出力は、工程１３０６において、患者の脳における出血のサイズを示す特徴（単数または複数）の初期値（単数または複数）を同定するために使われてもよい。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、第一の方向における出血の第一の最大直径と、第一の方向に直交する第二の方向における出血の第二の最大直径であってもよい。これらの値は、直径の初期の長さおよび／または直径の初期の端点（それから初期の長さが導出されうる）を示しうる。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、出血の周に外接するバウンディングボックスのコーナーであってもよく、初期値はコーナーの位置であってもよい。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、出血の境界を指定してもよく、初期値はセグメンテーションされた境界に沿った一つまたは複数の点の位置であってもよい。トレーニングされた統計的分類器の出力は、初期値（単数または複数）を直接的または間接的に指定しうる。後者の場合、値は、トレーニングされた統計的分類器の出力に含まれる情報から導出されうる。
【０１８８】
いくつかの実施形態では、工程１３０６で得られた特徴の初期値は、出血のサイズの初期推定値を得るために使用されてもよい。たとえば、初期値が出血の最大直交直径の初期の長さを決定するために使われうるとき、初期の長さが（たとえば上記のABC/2法に従って）出血の初期体積を推定するために使われてもよい。もう一つの例として、初期値が出血の境界を指定するとき、境界情報が（たとえば多角形近似を使ってまたは他の任意の好適な仕方で）スライス内の出血の初期面積を推定するために使われてもよい。
【０１８９】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、ニューラルネットワーク統計的分類器であってもよい。たとえば、トレーニング統計的分類器は、全層畳み込み層ニューラルネットワーク（たとえば図１０および図１４に示されるようなもの）または畳み込みニューラルネットワーク（たとえば図９Ａ〜９Ｃおよび図１５に示されるようなもの）および／または他の任意の好適な型のニューラルネットワークを含みうる。トレーニングされた統計的分類器は、ソフトウェアにおいて、ハードウェアにおいてまたはソフトウェアとハードウェアの任意の好適な組み合わせを使って実装されうる。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器を実装するために、Theano、Torch、Caffe、KerasおよびTensorFlowを含むがそれに限定されない一つまたは複数の機械学習ソフトウェア・ライブラリが使われてもよい。これらのライブラリは、統計的分類器（たとえばニューラルネットワーク）をトレーニングするためおよび／またはトレーニングされた統計的分類器を使うために使われてもよい。トレーニングされた統計的分類器は上記したニューラルネットワーク・トレーニング技法（たとえば勾配降下法）の任意のものを含む任意の好適なトレーニング技法を使ってトレーニングされうる。トレーニングされた統計的分類器がニューラルネットワークであることに限定されず、他の任意の好適な型の統計的分類器（たとえばサポートベクターマシン、グラフィカルモデル、ベイジアン分類器、決定木分類器など）でありうることも理解しておくべきである。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。
【０１９０】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、図９Ａ〜９Ｃまたは図１０を参照して上記したニューラルネットワークの一つであってもよい。そのようなトレーニングされた統計的分類器は、MRI画像データにおける点位置を同定してもよい。たとえば、そのようなトレーニングされた統計的分類器は、出血の第一および第二の直交する直径の端点の位置を識別するために使われてもよい。もう一つの例として、そのようなトレーニングされた統計的分類器は、出血のバウンディングボックスのコーナーの位置を識別するために使われてもよい。
【０１９１】
他の実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、図１４に示されるアーキテクチャーをもつ全層畳み込みニューラルネットワークであってもよい。そのようなトレーニングされた統計的分類器は、出血の境界を識別するために使われてもよい。そのようなニューラルネットワークをトレーニングすることは、トレーニング画像をゼロ・パディングし、サイズ3およびストライド1の畳み込みカーネルを使い、サイズ2のmaxプーリング・カーネルおよびサイズ6およびサイズ2の逆畳み込み（deconvolution）（アップスケールおよび畳み込み）を使うことに関わってもよい。ニューラルネットワークの出力は、出血の境界を同定してもよい。
【０１９２】
さらに他の実施形態では、トレーニングされた統計的分類器は、図１５に示されるアーキテクチャーをもつ畳み込みニューラルネットワークであってもよい。そのようなトレーニングされた統計的分類器は、個々のボクセルを分類することによって出血の境界を識別するために使われてもよい。この手法は、病変の位置に対する不変性が高くなるという利点がある。ニューラルネットワークは、第一層ではサイズ5およびストライド1をもつ畳み込みカーネルを、その後の層ではサイズ3をもつカーネルを使う。この構成単位は、入力近傍の種々のサイズ（図のように25、20、15またはより大きく30、35）について繰り返されることができる。より大きな近傍はより大きな初期カーネル・サイズ（たとえば7）を使う。諸特徴マップは最後の特徴層においてマージされ、組み合わされて単一の予測を与える。
【０１９３】
図１４および図１５に示されるニューラルネットワーク・アーキテクチャーが例示的であり、これらのアーキテクチャーの変形が可能であることを理解しておくべきである。たとえば、一つまたは複数の他のニューラルネットワーク層（たとえば畳み込み層、逆畳み込み層、整流線形ユニット層、アップサンプリング層、連結層、パッド層など）が図１４および図１５のニューラルネットワーク・アーキテクチャーのいずれかに、追加的な一つまたは複数の層としておよび／または示されているアーキテクチャーの一つまたは複数の層の部分の代わりに、導入されてもよい。もう一つの例として、一つまたは複数の層の次元は変えられてもよく、および／または一つまたは複数の畳み込み、プーリングおよび／または逆畳み込み層のためのカーネル・サイズが変えられてもよい。
【０１９４】
いくつかの実施形態では、複数スライスがニューラルネットワークによって処理されているとき、畳み込みは二次元（2D）または三次元（3D）の畳み込みでありうる。いくつかの実施形態では、処理は、スライス・ベースであってもよく、特徴は、各スライスについて、該スライスおよびその近隣のスライスの一つまたは複数（そのスライス自身またはそのスライス自身とその近隣スライスの一つまたは複数）からの情報を使って計算される。他の実施形態では、処理は完全に3Dの処理パイプラインであってもよく、複数のスライスについての特徴が、全スライスに存在するデータを使って、同時並行して計算される。
【０１９５】
次に、プロセス１３００は、工程１３０８に進み、次のMR画像データが取得される。次のMR画像データは、初期MRデータが取得された後に取得される。このように、いくつかの実施形態では工程１３０４および１３０６は工程１３０８が実行された後に実行されてもよいが、一般には工程１３０８は工程１３０２の後に実行される。次のMR画像データは、初期MR画像データの取得後すぐに取得されてもよく、あるいは所望される期間の遅延後に（たとえば1、2、3、4、5、10、15、20分以内、１時間以内、２時間以内などに）取得されてもよい。初期MR画像データと同様に、次のMR画像データはいかなる形であってもよい（たとえば3D体積画像、2D画像、k空間MRデータなど）。いくつかの実施形態では、初期MRデータおよび次のMR画像データは同じ型である。たとえば、初期MRデータおよび次のMRデータのそれぞれは、一つまたは複数のそれぞれの（たとえば近隣の）脳スライスの一つまたは複数の二次元画像を含んでいてもよい。たとえば、初期MRデータは第一の時刻において得られた近隣の諸スライスの複数の画像を含んでいてもよく、次のMRデータは第一の時刻より後の第二の時刻において得られた同じ近隣の諸スライスの複数の画像を含んでいてもよい。
【０１９６】
次に、プロセス１３００は工程１３１０に進み、前記次のMR画像データが入力として、トレーニングされた統計的分類器に提供される。対応する次の出力を得るためである。いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器に提供される前に、前記次のMR画像データは前処理されてもよい。これはたとえば、再サンプリング、補間、アフィン変換によるおよび／または他の任意の好適な前処理技法を使うことによる。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。次のMR画像データは、初期MRデータが前処理されたのと同じ仕方で前処理されてもよい。
【０１９７】
いくつかの実施形態では、トレーニングされた統計的分類器の出力は、工程１３１２において、患者の脳における出血のサイズを示す特徴（単数または複数）の更新された値（単数または複数）を識別するために使われてもよい。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、第一の方向における出血の第一の最大直径と、第一の方向に直交する第二の方向における出血の最大直径であってもよい。これらの更新された値は、直径の更新された長さおよび／または直径の端点（それから長さが導出されうる）を示しうる。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、出血の周に外接するバウンディングボックスのコーナーであってもよく、更新された値はコーナーの更新された位置であってもよい。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、出血の境界を指定してもよく、更新された値はセグメンテーションされた境界に沿った一つまたは複数の点の更新された位置であってもよい。トレーニングされた統計的分類器の出力は、更新された値（単数または複数）を直接的または間接的に指定しうる。後者の場合、値は、トレーニングされた統計的分類器の出力に含まれる情報から導出されうる。
【０１９８】
いくつかの実施形態では、工程１３０６で得られた特徴の更新された値は、出血のサイズの更新された推定値を得るために使用されてもよい。たとえば、更新された値が出血の最大直交直径の更新された長さを決定するために使われうるとき、更新された長さが（たとえば上記のABC/2法に従って）出血の体積を推定するために使われてもよい。もう一つの例として、更新された値が出血の境界を指定するとき、境界情報がスライス内の出血の更新された面積を推定するために使われてもよい。
【０１９９】
次に、プロセス１３００は工程１３１４に進み、出血のサイズが変わったか、もしそうならどのくらい変わったかが決定される。この決定は、それぞれ工程１３０６および１３１２で得られた初期値および更新された値を使って行なわれる。たとえば、いくつかの実施形態では、工程１３０６で得られた初期値が、出血についてのサイズ（たとえば体積、面積など）の初期推定値を得るために使われてもよく、工程１３１２で得られた更新された値が、サイズの更新された推定値を得るために使われてもよい。次いで、初期のおよび更新されたサイズ推定値が、出血のサイズが変化したかどうか、もしそうであればどのくらい変化したかを（たとえばそれらの差を評価することによって）決定するために使われてもよい。
【０２００】
次に、プロセス１３００は判断ブロック１３１６に進み、何らかの変化があるかどうか出血のサイズをモニタリングすることを続けるかどうかが決定される。この決定は、いかなる好適な仕方で実行されてもよい（たとえば、閾値回数の反復工程が実行されたかどうかを判定することによる、スケジュールに基づく、臨床担当者によって提供される手動入力に基づく、など）。本稿に記載される技術の諸側面はこの点で限定されない。モニタリングが続けられることが決定されるとき、プロセス１３００はブロック１３０８に戻って、工程１３０８〜１３１４が再び繰り返される（新たに得られたMRデータが、最も最近得られた以前のMRデータと比較される）。他方、モニタリングが継続される必要がないと決定されるときは、プロセス１３００は完了する。
【０２０１】
図１６は、本稿に記載される実施形態が実装されうる例示的なコンピュータ・システムの図である。本稿で与えられる開示の実施形態のいずれかとの関連で使用されうるコンピュータ・システム１６００の例示的な実装が図１６に示されている。たとえば、図８および図１３を参照して述べたプロセスは、コンピュータ・システム１６００上でおよび／またはコンピュータ・システム１６００を使って実装されてもよい。コンピュータ・システム１６００は一つまたは複数のプロセッサ１６１０と、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体（たとえばメモリ１６２０および一つまたは複数の不揮発性記憶媒体１６３０）を有する一つまたは複数の製造物とを含んでいてもよい。プロセッサ１６１０は、メモリ１６２０および不揮発性記憶デバイス１６３０へのデータの書き込みおよびそれらからのデータの読み出しをいかなる好適な仕方で制御してもよい。本稿に与えられる開示の諸側面はこの点で限定されない。本稿に記載される機能を実行するために、プロセッサ１６１０は、プロセッサ１６１０による実行のためのプロセッサ実行可能命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体のはたらきをしうる一つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体（たとえばメモリ１６２０）に記憶された一つまたは複数のプロセッサ実行可能命令を実行してもよい。
【０２０２】
こうして本開示において記載される技術のいくつかの側面および実施形態を記載してきたが、当業者にはさまざまな変更、修正および改善が容易に思いつくであろうことは理解しておくものとする。そのような変更、修正および改善は本稿に記載される技術の精神および範囲内であることが意図されている。たとえば、当業者は、本稿に記載される機能を実行するためおよび／または本稿に記載される結果および／または利点の一つまたは複数を得るための多様な他の手段および／または構造を容易に構想するであろう。そのような変形および／または修正の一つ一つが本稿に記載される実施形態の範囲内であると見なされる。当業者は、本稿に記載される個別的な実施形態の多くの等価物を認識する、あるいは高々日常的な試行を使って見きわめることができるであろう。したがって、上記の実施形態は単に例として呈示されており、付属の請求項およびその等価物の範囲内で、発明的な実施形態は具体的に記述されている以外の仕方で実施されてもよいことは理解しておくものとする。加えて、本稿に記載される二つ以上の特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法の任意の組み合わせが、かかる特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法が互いに整合しないものでない限り、本開示の範囲内に含まれる。
【０２０３】
上記の実施形態は数多くの仕方のうち任意のもので実装されることができる。プロセスまたは方法の実行に関わる本開示の一つまたは複数の側面および実施形態は、プロセスまたは方法を実行するまたはその実行を制御するために装置（たとえばコンピュータ、プロセッサまたは他の装置）によって実行可能なプログラム命令を利用してもよい。これに関し、さまざまな発明概念が、一つまたは複数のコンピュータまたは他のプロセッサ上で実行されたときに上記のさまざまな実施形態の一つまたは複数を実装する方法を実行する一つまたは複数のプログラムをエンコードされた、コンピュータ可読記憶媒体（または複数のコンピュータ可読記憶媒体）（たとえば、コンピュータ・メモリ、一つまたは複数のフロッピーディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイもしくは他の半導体デバイスにおける回路構成または他の有体なコンピュータ記憶媒体）として具現されてもよい。コンピュータ可読媒体またはメディアは可搬であってもよく、それに記憶されたプログラム（単数または複数）が一つまたは複数の異なるコンピュータまたは他のプロセッサにロードされて上記の諸側面のさまざまなものを実装することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読媒体は非一時的な媒体であってもよい。
【０２０４】
用語「プログラム」または「ソフトウェア」は本稿では、一般的な意味で、上記のさまざまな側面を実装するようコンピュータまたは他のプロセッサをプログラムするために用いることのできる任意の型のコンピュータ・コードまたはコンピュータ実行可能命令の組を指す。さらに、ある側面によれば、実行されたときに本開示の方法を実行する一つまたは複数のコンピュータ・プログラムが単一のコンピュータまたはプロセッサ上に存在する必要がなく、本開示のさまざまな側面を実装するいくつかの異なるコンピュータまたはプロセッサの間にモジュール式に分散されていてもよいことも理解しておくべきである。
【０２０５】
コンピュータ実行可能命令は、一つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスによって実行される、プログラム・モジュールのような多くの形であることができる。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行するまたは特定の抽象的データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。典型的には、プログラム・モジュールの機能は、さまざまな実施形態において所望に応じて組み合わされたり分散されたりしてもよい。
【０２０６】
また、データ構造は任意の好適な形でコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。例示の簡単のため、データ構造は、該データ構造中の位置を通じて関係付けられるフィールドを有するよう示されることがある。そのような関係は、同様に、フィールド間の関係を伝達するコンピュータ可読媒体内の位置をもつフィールドのための記憶を割り当てることによって達成されてもよい。しかしながら、データ構造のフィールド中の情報間の関係を確立するためには、ポインタ、タグまたはデータ要素間の関係を確立する他の機構の使用を通じてを含め、いかなる好適な機構が使用されてもよい。
【０２０７】
ソフトウェアで実装されるとき、ソフトウェア・コードは、単一コンピュータにおいて提供されようと複数のコンピュータの間に分散されようと、いかなる好適なプロセッサまたはプロセッサの集合で実行されることもできる。
【０２０８】
さらに、コンピュータは、限定しない例として、ラックマウント・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータまたはタブレット・コンピュータのようないくつもの形のいずれで具現されてもよいことを理解しておくべきである。さらに、コンピュータは、携帯情報端末（PDA:  Personal  Digital  Assistant）、スマートフォンまたは他の任意の好適な可搬型もしくは固定型電子装置を含む、一般にコンピュータとは見なされていないが好適な処理機能をもつ装置において具現されてもよい。
【０２０９】
また、コンピュータは一つまたは複数の入力および出力装置を有していてもよい。これらの装置は、中でも、ユーザー・インターフェースを呈示するために使用されることができる。ユーザー・インターフェースを提供するために使用されることのできる出力装置の例は、出力の視覚的な呈示のためのプリンターまたはディスプレイ画面または出力の可聴呈示のためのスピーカーまたは他のサウンド生成装置を含む。ユーザー・インターフェースのために使用できる入力装置の例は、キーボードおよびマウス、タッチパッドおよびデジタイズ用タブレットのようなポインティングデバイスを含む。もう一つの例として、コンピュータは音声認識を通じて、または他の可聴フォーマットで、入力情報を受領してもよい。
【０２１０】
そのようなコンピュータは、企業ネットワークおよび知的なネットワーク（IN:  intelligent  network）またはインターネットのような、ローカル・エリア・ネットワークまたは広域ネットワークを含む任意の好適な形の一つまたは複数のネットワークによって相互接続されてもよい。そのようなネットワークはいかなる好適な技術に基づいていてもよく、いかなる好適なプロトコルに従って動作してもよく、無線ネットワーク、有線ネットワークまたは光ファイバー・ネットワークを含んでいてもよい。
【０２１１】
また、記載されるように、いくつかの側面は一つまたは複数の方法として具現されてもよい。該方法の一部として実行される工程は、任意の好適な仕方で順序付けられてもよい。よって、例示的な実施形態において逐次的な工程として示されていたとしても、いくつかの工程を同時に実行することを含め、例示したのとは異なる順序で工程が実行される実施形態も構築されうる。
【０２１２】
本稿で定義され、使用されるあらゆる定義は、辞書の定義、参照によって組み込まれた文書における定義および／または定義されている用語の通常の意味より優先して支配すると理解されるべきである。
【０２１３】
本願で明細書および請求項において使われる単数形の表現は、そうでないことが明確に示されるのでない限り、「少なくとも一つ」を意味すると理解すべきである。
【０２１４】
本願で明細書および請求項において使用される句「および／または」は、結ばれている要素の「いずれかまたは両方」、すなわち、場合によっては両方ともが存在する要素を、場合によっては一方のみが存在する要素を意味すると理解されるべきである。「および／または」をもって挙げられる複数の要素も同じように、すなわち、そのように結ばれている要素の「一つまたは複数」として解釈されるべきである。「および／または」節によって具体的に特定される要素以外の他の要素が、具体的に特定されたそのような要素に関係したものであろうと関係していないものであろうと、任意的に存在してもよい。よって、限定しない例として、「Aおよび／またはB」への言及は、「含む／有する」といった開放型の言辞と一緒に使われるとき、ある実施形態ではAのみ（任意的にはB以外の要素を含む）を；別の実施形態ではBのみ（任意的にはA以外の要素を含む）を；さらに別の実施形態ではAおよびBの両方（任意的には他の要素を含む）などを指すことができる。
【０２１５】
本願で明細書および請求項において使用されるところでは、一つまたは複数の要素のリストに言及しての「少なくとも一つの」という句は、該要素リストの要素の任意の一つまたは複数から選択される少なくとも一つの要素を意味するが、必ずしも該要素リスト内に個々に挙げられている一つ一つの要素の少なくとも一つを含むとは限らず、要素リスト内の要素のいかなる組み合わせも排除しないと理解すべきである。この定義は、個々に特定されている要素に関係したものであろうと関係していないものであろうと、「少なくとも一つ」という句が指す要素リスト内で個々に特定されている要素以外の要素が任意的に存在してもよいことをも許容する。よって、限定しない例として、「AおよびBの少なくとも一つ」（または等価だが「AまたはBの少なくとも一つ」または等価だが「Aおよび／またはBの少なくとも一つ」）は、ある実施形態では、Bなしで少なくとも一つ、任意的には二つ以上のA（そして任意的にはB以外の要素を含む）を；別の実施形態では、Aなしで少なくとも一つ、任意的には二つ以上のB（そして任意的にはA以外の要素を含む）を；さらに別の実施形態では、少なくとも一つ、任意的には二つ以上のAおよび少なくとも一つ、任意的には二つ以上のB（そして任意的には他の要素を含む）などを指すことができる。
【０２１６】
また、本稿で使われる表現や用語は説明のためであって、限定するものと見なすべきではない。本稿における「含む」「有する」または「もつ」「包含する」「関わる」およびそれらの変形の使用は列挙された項目およびその等価物ならびに追加的な項目をカバーすることを意図している。
【０２１７】
請求項および上記の明細書において、「有する」「含む」「担持する」「もつ」「包含する」「関わる」「保持する」「構成される」などといったあらゆる移行句はオープンなものと理解される。すなわち、含むがそれに限定されないことを意味する。「…からなる」および「本質的には…からなる」という移行句のみが、それぞれクローズドまたは半クローズドの移行句である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図２Ｆ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１１Ｅ】
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【図１１Ｆ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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