(57)【要約】【課題】ＭＲＩ装置で得られた画像データから定量値を算出する際に、定量値算出までの時間を短縮することを目的とする。【解決手段】ＭＲＩ装置で撮像パラメータ値が異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行することにより取得した、画素値が異なる複数の画像データから、撮像パラメータ値に依存しない定量値を算出する際に、予め定めた複数の定量値候補群ごとに、撮像パラメータ値にて取得される画素値を予測し、予測された画素値を参照し、定量値候補群の中から定量値の初期値を選択する。選択した初期値を用いて、局所的最適化手法により最適定量値を算出する。【選択図】図３
2018015307.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体から核磁気共鳴信号を取得し、被検体の画像を取得する撮像部と、
前記撮像部を制御し、撮像パラメータ値が異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行する計測制御部と、
前記複数回の撮像で得られた画素値の異なる複数枚の画像から、前記撮像パラメータ値に依存しない定量値を算出する定量値演算部と、
を備えた磁気共鳴イメージング装置であって、さらに、
予め定めた複数の定量値候補群ごとに、複数の前記撮像パラメータ値にて取得される画素値を予測する予測画素値演算部を備え、
前記定量値演算部は、
前記予測画素値演算部にて演算された画素値を参照し、前記複数の定量値候補群の中から定量値の初期値を選択する初期値選択部と、
前記初期値選択部にて選択された初期値を用いて、局所的最適化手法にて定量値を算出する最適値演算部と、
を備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記定量値演算部の演算に必要なデータを記憶する記憶装置をさらに備え、
前記記憶装置には、複数種の定量値について、それぞれ定量値の１以上の候補をリストした定量値リストが格納されており、
前記定量値演算部は、前記定量値リストの各候補の組み合わせを、前記複数の定量値候補群として用いることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項３】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記予測画素値演算部は、前記パルスシーケンスの信号関数を用いて画素値を予測することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記定量値は、前記被検体の縦緩和時間（Ｔ１）、横緩和時間（Ｔ２）、スピン密度、ＲＦ照射感度、前記パルスシーケンスの信号関数における比例係数の少なくとも一つを含むことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
請求項４記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記定量値は、前記比例係数を含み、
前記定量値演算部は、
前記比例係数の初期値を算出する比例係数演算部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記初期値選択部は、前記予測画素値演算部にて演算された画素値と、前記撮像部が取得した画像データの画素値とをマッチングすることにより、前記初期値を選択することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項７】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記初期値選択部にて選択された初期定量値を、初期値画像として提示する初期値提示部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
定量値を計算する範囲の指定を受け付ける領域設定部をさらに備え、
前記最適値演算部は、前記領域設定部が受け付けた領域について定量値を算出することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項９】
請求項８記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記最適値演算部が、前記領域設定部が受け付けた領域について優先的に定量値を算出した結果を提示する結果提示部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
磁気共鳴イメージングの撮像パラメータ値が異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行することにより取得した、画素値が異なる複数の画像データを取り込むステップと、
前記画素値の異なる複数枚の画像から、前記撮像パラメータ値に依存しない定量値を算出するステップと、を実行させる定量値算出プログラムであって、
定量値を算出するステップは、予め定めた複数の定量値候補群ごとに、前記撮像パラメータ値にて取得される画素値を予測するステップと、
予測するステップで予測された画素値を参照し、前記定量値候補群の中から定量値の初期値を選択するステップと、
前記初期値を用いて、局所的最適化手法により最適定量値を算出するステップと、を含む定量値算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング装置によって得られた信号から定量値画像を作成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、以下、ＭＲＩ）装置は、主にプロトンの核磁気共鳴現象を利用した医用画像診断装置である。ＭＲＩ装置は、非侵襲に任意の断面の撮像が可能であり、形態情報の他、血流や代謝機能などの生体機能に関する情報が取得可能である。一般には、静磁場に置かれた被検体にスライス傾斜磁場を印加すると同時に特定の周波数をもつ高周波磁場を印加して、撮像したい断面内の核磁化を励起させる。励起された核磁化には位相エンコード傾斜磁場およびリードアウト傾斜磁場を印加することで平面位置情報を与え、核磁化が発生する核磁気共鳴信号（エコー）を計測する。核磁気共鳴信号の計測は、ｋ空間と呼ばれる計測空間が充填されるまで繰り返し行う。ｋ空間に充填された信号は、逆フーリエ変換により画像化される。
【０００３】
エコーを発生させるためのパルスと各傾斜磁場は、あらかじめ設定されたパルスシーケンスに基づいて印加される。このパルスシーケンスは、目的に応じて種々のものが知られている。例えば、グラディエントエコー（ＧｒＥ）タイプの高速撮像法は、そのパルスシーケンスの繰り返し時間（以下、ＴＲ）ごとに位相エンコード傾斜磁場を順次変化させ、1枚の断層像を得るために必要な数の核磁気共鳴信号を計測していく方法である。
【０００４】
一般的に、ＭＲ検査では、ユーザーがパルシーケンスを選択し実行することで、生体組織の定量値（例えば、Ｔ１：縦緩和時間、Ｔ２：横緩和時間、ＰＤ：プロトン密度、Ｄ：拡散係数などで、被検体パラメータともいう）の相対的な違いを強調させた強調画像を取得する。強調度合いや対象の定量値を変更する際は、別のパルスシーケンスを選択するか、あるいは撮像パラメータを変更する必要がある。一般的なＭＲ検査では、位置決め用の撮像で取得した画像を用いて診断したい撮像部位を設定し、パルスシーケンスあるいは撮像パラメータを変更して、複数の画像種（例えば、Ｔ１強調画像、Ｔ２強調画像、ＦＬＡＩＲ：Ｆｌｕｉｄ  ａｔｔｅｎｕａｔｅｄ  ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｒｅｃｏｖｅｒｙ、拡散強調画像、ＭＲＡ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）を取得する。ユーザーは、手動操作によって取得画像のウィンドウレベル（ＷＬ）やウィンドウ幅（ＷＷ）を調整し、必要に応じて診断の妨げとなる信号をクリッピングすることで診断用の画像を作成する。
【０００５】
一方、近年、変形性膝関節症の早期診断診や心筋の壊死部位の診断等を対象として、上述した定量値を画素値とする定量値画像を診断画像として用いることの臨床有用性が報告されている。また、定量値画像を用いることで、多施設間で臨床研究をする際、ハードウェアに依存する装置パラメータを考慮する必要がないため、従来困難であったＭＲ画像の標準化が容易となる。定量値の算出方法として、例えば、大域定的最適化アルゴリズムを用い、プロトン密度を求める方法が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許公報２００９／０１５７３５０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の方法は、推定する定量値が局所解に陥ることを避けるため、計算コストの高い大域的最適化アルゴリズムにて定量値を算出している。強調画像は、撮像完了後直ぐに画像確認ができるのに対し、定量値の演算は撮像完了後に開始されるため、計算時間が撮像の成否を判断するための待ち時間となり、操作者への負担が大きい。
【０００８】
本発明は、上記の問題を鑑みてなされたもので、定量値推定演算における計算コストを低減し、撮像成否の判断を速やかに行うことが可能なＭＲＩ装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、定量値算出において、定量値候補群から演算によって得た画素値を参照して定量値の初期値を設定し、局所的最適化手法にて定量値を算出する。
【００１０】
具体的には、本発明のＭＲＩ装置は、被検体から核磁気共鳴信号を取得し、被検体の画像データを取得する撮像を行う撮像部と、前記撮像部を制御し、撮像パラメータ値が異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行する計測制御部と、前記複数回の撮像で得られた画素値の異なる複数枚の画像から、前記撮像パラメータ値に依存しない定量値を算出する定量値演算部と、予め定めた複数の定量値候補群ごとに、複数の前記撮像パラメータ値にて取得される画素値を予測する予測画素値演算部とを備える。前記定量値演算部は、前記予測画素値演算部にて演算された画素値を参照し、前記複数の定量値候補群の中から定量値の初期値を選択する初期値選択部と、前記初期値選択部にて選択された初期値を用いて、局所的最適化手法にて定量値を算出する最適値演算部と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、定量値算出までの時間が短縮され、撮像後から画像確認までの時間が短縮することで操作性の向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第一実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図２】第一実施形態の計算機のフローの一例を示す図である。
【図３】第一実施形態の画素値予測処理を図式化して示す図である。
【図４】第二実施形態のＭＲＩ装置の典型的な構成を示すブロック図である。
【図５Ａ】第二実施形態の計算機の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図５Ｂ】第二実施形態の計算機の機能ブロック図の他の例を示す図ある。
【図６】第二実施形態の計算機のフローの一例である。
【図７】実施形態のＭＲＩ装置で採用するパルスシーケンスの一例を示す図である。
【図８】第二実施形態の効果を説明する図である。
【図９】第三実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図１０】第三実施形態の計算機のフローの一例である。
【図１１】第四実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図１２】第四実施形態の計算機のフローの一例である。
【図１３】第四実施形態における初期値提示の一例である。
【図１４】第五実施形態の計算機の機能ブロック図である。
【図１５】第五実施形態の計算機のフローの一例である。
【図１６】第五実施形態のユーザーインターフェースの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態を説明するための全図において、特に断らない限り、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１４】
＜＜第一実施形態＞＞
本実施形態は、撮像パラメータ値の異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行することにより得た、画素値の異なる複数の画像を用いて定量値計算を行う計算機が、複数の撮像における撮像パラメータで取得される画素値の予測値を予測する予測画素値演算部と、予測画素値演算部が予測した画素値を参照し、予め定めた複数の定量値候補群から定量値計算の初期値として用いる定量値候補群を選択する初期値選択部と、初期値選択部が選択した初期値を用いて、局所的最適化手法にて定量値計算を行う最適値演算部と、を備えることが特徴であり、またその計算機に搭載された定量値計算のためのプログラムに特徴がある。本実施形態において、計算機は、ＭＲＩ装置に組み込まれた計算機でもよいし、ＭＲＩ装置とは独立した計算機でもよい。
【００１５】
本実施形態において「定量値」とは、撮像パラメータの値に依存しない定量値、即ちＭＲ画像の画素値を決める被検体依存のパラメータであり、具体的には、横緩和時間、縦緩和時間、スピン密度、拡散係数、ＲＦ照射感度などの被検体パラメータや、パルスシーケンスの信号関数の比例係数などを含む。定量値画像とは、これら定量値のうちいずれかの定量値を画素値とする画像である。
【００１６】
以下、本実施形態の計算機の構成と定量値算出のフローを、図１の機能ブロック図及び図２のフローを用いて説明する。
【００１７】
計算機１００は、図１に示すように、定量値を算出するための機能として、実際の撮像に用いた撮像パラメータを用いて、その撮像パラメータで得られる画素値を予測する予測画素値演算部２２０と、ＭＲＩ装置で取得した複数枚の画像データ３１０を用いて、予め定めた複数の定量値候補群３２０から所定の候補群を定量値演算の初期値として選択する初期値選択部２３１と、初期値選択部２１１が選択した初期値を用いて定量値演算を行う最適値演算部２３２とを備える。以下、初期値選択部２３１及び最適値演算部２３２の機能をまとめて定量値演算部２３０という。これら計算機１００の機能は、主としてＣＰＵに組み込まれたプログラムにより達成される。また定量値演算の一部或いは全部は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現する場合もある。
【００１８】
予測画素値演算部２２０及び定量値演算部２３０が用いる複数枚の画像データ３１０及び定量値候補群３２０は、予め記憶装置３００内に格納される。記憶装置３００は、ＭＲＩ装置内の内部記憶装置やＭＲＩ装置に組み込まれた外部記憶装置でもよいし、ＭＲＩ装置から独立した記憶装置でもよい。画像データ３１０は、演算の目的である定量値の種類に応じたパルスシーケンス及び撮像条件（撮像パラメータ）でＭＲＩ装置が撮像し、取得した信号から形成する画像のデータであり、撮像パラメータ値の組み合わせを異ならせた複数の画像データからなる。なお画像データは、画像再構成後のデータのみならず画像再構成前のデータであってもよい。定量値候補群３２０は、複数種類の定量値について、それぞれ複数の値をリストにしたテーブルから、所定の定量値を組み合わせたものであり、複数の値は、経験的に或いは文献から得られた値を採用することができる。また、テーブルは撮像部位ごとに異なるものを持つことができる。
【００１９】
上記構成を踏まえ、本実施形態の計算機（定量値演算部２３０）１００の処理の流れを、図２を参照して説明する。まず記憶装置３００から、撮像パラメータ値の異なる組み合わせで取得した複数の画像データ３１０と撮像パラメータ値の情報を取得する。また定量値のリストから複数の定量値候補群３２０を取得する（Ｓ１０１）。
【００２０】
予測画素値演算部２２０は、ステップＳ１０１で取得した撮像パラメータ値と、複数の定量値候補群３２０とを用いて、それら撮像パラメータで撮像した場合の画素値を予測する（Ｓ１０２）。画素値の予測を図式化して図３に示す。図３では、ある一つの画素値を演算する場合を示している。図示するように、Ｌ個の撮像パラメータで、Ｌ個の値の異なる画像データを取得し、定量値候補群がＮあるとすると、予測画素値演算部２２０は、Ｌ個の撮像パラメータとＮ個の定量値候補群のそれぞれを、信号関数に代入し、定量値候補群ごとにＬ個の各撮像パラメータにおける画素値を算出し、Ｌ個の画素値を算出する。なお信号関数は、パルスシーケンス毎に生成される関数であり、定量値と撮像パラメータとを変数とし、各画素の信号強度を返す関数である。
【００２１】
次に初期値選択部２１１が予測画素値を参照して、複数の定量値候補群から一つの定量値候補群を選択する（Ｓ１０３）。具体的には、定量値候補群ごとの予測画素値と、実際に撮像した画像データ３１０の画素値とのマッチングを行い、もっとも良くマッチングする定量値候補群を選択する。
【００２２】
ステップＳ１０３で定量値候補群が定まると、それを初期値として、最適値演算部２３２が局所的最適化アルゴリズムを用いた定量値演算を開始する（Ｓ１０４）。具体的には、画像データ３１０の画素値をフィッティングし、信号関数の変数である定量値を推定する。信号関数は、画素値予測ステップＳ１０２で用いた信号関数と同じである。算出可能な定量値の数は、撮像パラメータ値の異なる組み合わせの数（図３ではＬ組）と同じかそれ以下である。
【００２３】
最終的に、撮像パラメータに依存しない値である定量値が画素毎に算出される。すなわち定量値画像（或いは被検体パラメータマップともいう）が得られる(Ｓ１０５)。
【００２４】
本実施形態によれば、撮像パラメータ毎に予測画素値を算出し、予測画素値を参照して定量値の初期値を設定することにより、局所解に陥ることなく局所的最適化手法を適用して、精度よく定量値を算出することができる。これにより定量値演算に係る計算コストを大幅に低減することができる。
【００２５】
以上説明した第一実施形態を基本として、より具体的な実施形態を説明する。
【００２６】
＜＜第二実施形態＞＞
本実施形態のＭＲＩ装置は、撮像部と、撮像部を制御し定量値演算に必要なデータを計測する計測制御部と、定量値演算を行う計算機と、を備える。計測制御部は、撮像パラメータの異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行し、画素値の異なる複数の画像（画像データ）を取得する。計算機は、撮像で得た複数の画像データと予め定めた定量値候補群の情報を用いて定量値演算を行う定量値演算部を備える。
【００２７】
まず本実施形態を含む本発明の各実施形態に共通するＭＲＩ装置の全体構成について、図４を参照して説明する。図４は、ＭＲＩ装置１０の典型的な構成を示すブロック図である。このＭＲＩ装置１０は、撮像部として、静磁場を発生するマグネット１０１と、傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１０２と、被検体（生体）１０３に高周波磁場パルス（以下、ＲＦパルス）を照射するＲＦコイル１０７と、被検体１０３から発生するエコー信号を検出するＲＦプローブ１０８と、マグネット１０１の発生する静磁場空間内で被検体（例えば、生体）１０３を載置する寝台（テーブル）１１５と、を備える。
【００２８】
さらに、ＭＲＩ装置１０（撮像部）は、傾斜磁場コイル１０２を駆動する傾斜磁場電源１０５と、ＲＦコイル１０７を駆動する高周波磁場発生器１０６と、ＲＦプローブ１０８で検出したエコー信号を受信する受信器１０９と、を備える。ＭＲＩ装置１０は、静磁場均一度を調節する必要があるときには、シムコイル１１３と、シムコイル１１３を駆動するシム電源１１４をさらに備えてもよい。シムコイル１１３は、複数のチャネルからなり、シム電源１１４から供給される電流によりにより静磁場不均一を補正する付加的な磁場を発生する。静磁場均一度調整時にシムコイル１１３を構成する各チャネルに流す電流は、後述するシーケンサ１０４により制御される。
【００２９】
またＭＲＩ装置１０は、演算制御系として、傾斜磁場電源１０５と高周波磁場発生器１０６とに命令を送り、それぞれ傾斜磁場および高周波磁場を発生させるとともに、検波の基準とする核磁気共鳴周波数を受信器１０９にセットするシーケンサ１０４と、検波された信号に対して信号処理を施すとともにＭＲＩ装置１０全体の動作の制御等を行う計算機１１０と、計算機１１０での処理結果を表示する表示装置１１１と、同処理結果を保持する記憶装置１１２と、ユーザーからの指示を受け付ける入力装置１１６と、を備える。表示装置１１１と入力装置１１６は、近接して或いは一体化したコンソールとして配置され、ユーザーインターフェースとして機能するものであってもよい。記憶装置１１２には、計算機１１０における処理に必要な各種のデータが保持される。また記憶装置１１２には、信号処理の結果だけでなく、必要に応じて、検波された信号自体、撮像条件等を記憶させてもよい。
【００３０】
以上の構成を有するＭＲＩ装置１０では、シーケンサ１０４の制御により、ＲＦパルスがＲＦコイル１０７を通じて被検体１０３に印加されるとともに、スライス選択や位相エンコードなどの位置情報をエコー信号に与えるための傾斜磁場パルスが傾斜磁場コイル１０２によって印加される。また、被検体１０３から発生した信号はＲＦプローブ１０８によって受波され、検波された信号は計算機１１０に送られ、ここで画像再構成などの信号処理が行われる。
【００３１】
計算機１１０は、受信した信号を処理する信号処理だけでなく、例えば、予めプログラムされたタイミング、強度で各部が動作するようシーケンサ１０４に指示を出し、撮像部を構成する各部の動作を制御し、計測を行う。上記プログラムのうち、特に、高周波磁場、傾斜磁場、信号受信のタイミングや強度を記述したものはパルスシーケンスと呼ばれ、撮像方法や撮像目的に応じて種々のパルスシーケンスが用意されている。計測は、パルスシーケンスとこれを制御するために必要な撮像パラメータとに従って行われる。パルスシーケンスは、予め作成され、記憶装置１１２に保持され、撮像パラメータには、主なものとして、ＲＦパルスのフリップ角（ＦＡ）、繰り返し時間（ＴＲ）、エコー時間（ＴＥ）、などがあり、各撮像パラメータの値は、ユーザーからユーザーインターフェースを介して入力される。
【００３２】
ＭＲＩ装置１０では、パルスシーケンスに設定する高周波磁場、傾斜磁場のタイミングや強度を制御することにより、撮像対象被検体の任意の撮像断面を撮像できる。こうして得られるＭＲ画像の画素値は、基本的には、被検体１０３のプロトン密度や組織のＴ１、Ｔ２、拡散係数などに依存して決まるが、撮像パラメータの値を種々に変化させることにより、得られる画像において組織のコントラストや、Ｔ１強調、Ｔ２強調或いは拡散強調の程度などを変えることができる。また被検体に依存する高周波磁場分布であるＢ１などの情報を取得することもできる。
【００３３】
本実施形態の計算機１１０は、撮像部を制御して、撮像パラメータの値を異ならせて同一のパルスシーケンスを実行する複数回の撮像を行い、複数回の撮像で得た画素値の異なる複数の画像から、撮像パラメータに依存しない値、即ち定量値を計算により求める。これにより定量値を画素値とする画像、即ち定量値画像を得る。具体的には、撮像に用いたパルスシーケンスの信号関数に、撮像で得た画像データの画素値をフィッティングし、信号関数の変数である定量値を推定することにより、定量値を得る。この定量値を推定する演算において、所定の手法で選択した定量値候補群を初期値として用いる。
【００３４】
これを実現するための計算機１１０の構成例を図５に示す。図５Ａに示すように、計算機１１０は、撮像パラメータの異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行し、画素値の異なる複数枚の画像を取得する計測制御部２１０と、定量値候補群において撮像にて取得される画素値を予測演算する予測画素値演算部２２０と、取得した複数枚の画像から定量値を算出する定量値演算部２３０と、を備える。
【００３５】
また、本実施形態の定量値演算部２３０は、予測画素値演算部２２０にて演算された画素値を参照し、複数の定量値候補群の中から所定の定量値候補群を選択する初期値選択部２３１と、初期値選択部２３１にて選択された定量値候補群の値を初期値として用いて、局所的最適化手法にて定量値を算出する最適値演算部２３２と、を備える。図５Ａでは定量値演算に関わる部分のみを示したが、図５Ｂに示すように、計算機１１０には、その他、エコーからなる計測データに対し画像再構成や補正などの演算を行う画像再構成部２４０、計算機１１０での計算結果や画像を表示装置１１１に表示させる表示制御部２５０などが含まれる。
【００３６】
本実施形態の計算機１１０は、主としてＣＰＵとメモリとで構成され、計算機１１０の各機能は、予め記憶装置１１２に記憶されたソフトウェア（プログラム）を、ＣＰＵがメモリにロードして実行することにより実現される。なお、上記の各機能の全てをソフトウェアで実現する必要はなく、一部または全部をＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアによって実現するようにしてもよい。また、各機能が実現する処理の実行に必要な情報、処理の途中および最終的に得られる情報は、記憶装置１１２に格納される。
【００３７】
以上の計算機１１０の構成を踏まえ、以下、本実施形態における動作の流れを説明する。
動作の概要は、図６に示すように、はじめに、計測制御部２１０は、操作者による入力装置１１６を介した撮像開始の指示にしたがって、撮像パラメータを変更しながら所定のパルスシーケンスを実行し、複数枚の画像を取得する(ステップＳ６０１)。次に、予測画素値演算部２２０は、使用した撮像パラメータを用いて予め設定した定量値候補群における予測画素値を演算する（ステップＳ６０２）。次に、初期値選択部２３１は、予測画素値演算部２２０にて算出した予測画素値を参照して、定量値候補群から初期の定量値を選択する（ステップＳ６０３）。次に、最適値演算部２３２は、初期値選択部２３１にて選択した初期値を用いて、計測制御部２１０で取得した画像の画素値と信号関数を局所最適化手法にてフィッティングし、定量値を算出する（ステップＳ６０４）。
【００３８】
以下、各ステップの処理を詳述する。
［ステップＳ６０１］
計測制御部２１０は、所定のパルスシーケンスを、その撮像パラメータの値を変えて実行し、複数回の撮像を行う。ここでは所定のパルスシーケンスとして、ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  ＧＲＡＳＳシーケンスを用いる場合を例にあげて説明する。
【００３９】
ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  ＧＲＡＳＳシーケンスは、ＧｒＥ系パルスシーケンスの一種であり、図７に示すように、まずスライス傾斜磁場パルス７０１の印加とともに高周波磁場（ＲＦ）パルス７０２を印加し、被検体１０３内の所定のスライスの磁化を励起する。次いで磁化の位相にスライス方向及び位相エンコード方向の位置情報を付加するためのスライスエンコード傾斜磁場パルス７０３及び位相エンコード傾斜磁場パルス７０４を印加する。ディフェイズ用のリードアウト傾斜磁場７０５を印加した後、リードアウト方向の位置情報を付加するためのリードアウト傾斜磁場パルス７０６を印加しながら、所定のエコー時間（ＴＥ）で核磁気共鳴信号（エコー）７０７を計測する。最後にリフェイズ用のスライスエンコード傾斜磁場パルス７１０及び位相エンコード傾斜磁場パルス７０９を印加する。このシーケンスを所定の繰り返し時間（ＴＲ）で繰り返し、１枚の画像に必要な数のエコーを計測する。ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  ＧＲＡＳＳシーケンスでは、この繰り返しにおいて、ＲＦパルスの位相（θ）を所定の増分ずつ増加させる。
【００４０】
このＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  Ｇｒａｓｓシーケンスで変更可能な撮像パラメータは、フリップ角（ＦＡ）、繰り返し時間（ＴＲ）、エコー時間（ＴＥ）、ＲＦ位相像分値（θ）である。このうち、θは、Ｔ２依存性の少ない画像コントラストが得られるように、一般に１１７度に固定される。このθを変化させると、画像コントラストのＴ２依存性が大きく変化する。
【００４１】
本実施形態では、これら撮像パラメータのそれぞれの値を変更させて複数回の撮像を行う。異なる値の撮像パラメータの組み合わせは、操作者が個々の撮像パラメータ毎に設定してもよいが、予め記憶装置１１２に格納された撮像パラメータの組み合わせから操作者が選択して設定することができる。この場合、計測制御部２１０にて使用する撮像パラメータは、操作者が入力装置１１６を介して、予め記憶装置１１２に格納されたパラメータを呼び出す操作を実行することで設定される。なお、呼び出された撮像パラメータは、ユーザーが撮像開始前に入力装置１１６を介して変更することや、変更したパラメータを記憶装置１１２に記憶することができる。具体的な、一例として、ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  Ｇｒａｓｓシーケンスにて６枚の画像を取得する場合の撮像パラメータを表１に示す。
【００４２】
【表１】
2018015307.tif 000003
【００４３】
撮像に使われた撮像パラメータ値は、次のステップＳ６０２の予測画素値演算で使用するためにメモリに保存、或いは記憶装置１１２に格納される。
【００４４】
計算機１１０（画像再構成部）は、上述した撮像パラメータ値を異ならせた複数回の撮像で得られた計測データを画像再構成し、複数の画像データを得る。これら複数の画像データは、次の演算のためにメモリに保存、或いは記憶装置１１２に格納される。
【００４５】
［ステップＳ６０２］
予測画素値演算部２２０は、上述した撮像とは別に、撮像に使われた撮像パラメータ値で撮像した場合の画素値（予測画素値）を計算する。この計算は、定量値算出ステップ（Ｓ６０４）の演算に用いる初期値（定量値の初期値）を、複数の定量値候補群から選択する際の指標を得るために行うものであり、ステップＳ６０１の撮像に使われたパルスシーケンスの信号関数と、撮像に使われた撮像パラメータと、予め定めた複数の定量値候補群の値を用いて行われる。
【００４６】
信号関数は、パルスシーケンス毎に生成される関数であり、生体組織の物性値である被検体に依存するパラメータ（被検体パラメータ）および装置に依存するパラメータ（装置パラメータ）の少なくとも一方と、ユーザーがパルスシーケンスを実行する際に設定する撮像条件（撮像パラメータ）と、を変数とし、各画素の信号強度を返す関数である。被検体パラメータには、縦緩和時間（Ｔ１）、横緩和時間（Ｔ２）、スピン密度（ＰＤ）がある。装置パラメータには、静磁場強度（Ｂ０）、送信コイルの照射強度（Ｂ１）、受信コイルの感度（Ｓｃ）、受信コイルのプリアンプによる信号増幅や、伝送ロス、受信ゲインなどで決まる受信係数（ｋ）がある。
【００４７】
信号強度が定式化されたパルスシーケンスの場合には、信号関数として、その定式を用いればよい。一方、信号強度が定式化されていないパルスシーケンスの場合には、予め数値シミュレーションにより補間関数として信号関数を求める。パルスシーケンス毎に予め求めた信号関数は、記憶装置１１２に保持される。
【００４８】
ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  Ｇｒａｓｓの信号関数ｆｓは，上記各パラメータを用いて、以下の式（１）のように表される。
【数１】
2018015307.tif 000004
ここでaはＰＤ、Ｓｃ、ｋの積であり、信号関数ｆの比例係数である。信号関数ｆは、被検体パラメータのＴ１、Ｔ２それぞれの任意の値に対して撮像パラメータ（ＦＡ、ＴＲ、ＴＥ、θ）を網羅的に変化させて数値シミュレーションにて信号を作成し、補間により作成する。このとき、撮像対象のＢ１の変化は、撮像パラメータであるＦＡの変化と同義であるため、定数を使用する（例えば１とする）。また、Ｂ０は、撮像に用いる装置の磁場強度（例えば３Ｔ）と同じにする。
【００４９】
数値シミュレーションは、格子点上にスピンを配置した被検体モデルを用い、パルスシーケンス、撮像パラメータ、装置パラメータを入力とし、磁気共鳴現象の基礎方程式であるＢｌｏｃｈの式を解いてＮＭＲ信号を出力するものとする。
被検体モデルは、スピンの空間分布（γ，Ｍ０，Ｔ１，Ｔ２）として与えられる。ここで、γは磁気回転比、Ｍ０は熱平衡磁化（スピン密度）である。ＮＭＲ信号を画像再構成することにより、与えられた条件での画像を得ることができる。
【００５０】
なお、Ｂｌｏｃｈの式は１階線形常微分方程式であり、以下の式（２）で表される。
【数２】
2018015307.tif 000005
【００５１】
式（３）中、（ｘ，ｙ，ｚ）は３次元の直交座標系を表し、ｚは静磁場（強度がＢ０）の向きとする。また、（Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚ）はスピン、Ｈはｚ方向の磁場強度、Ｈ１は高周波磁場強度、Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚはそれぞれ添字方向の傾斜磁場強度、ｆ０は回転座標系の周波数である。
【００５２】
予測画素値演算ステップＳ６０２で用いる定量値候補群は、経験的或いは文献から得られる定量値のリストから、各定量値の値を組み合わせたものである。定量値のリストの一例を表２に示す。
【００５３】
【表２】
2018015307.tif 000006
表２に示す例では、Ｔ１、Ｔ２、Ｂ１、ａのそれぞれについて、複数の値が候補としてリストされている。ａは式（３）で定義した信号関数ｆの比例定数である。定量値候補群は、各定量値でリストされている値の数を乗算した数（［Ｔ１の候補の数］×［Ｔ２の候補の数］×［Ｂ１の候補の数］×［ａの候補の数］）と同数あり得、その全てを定量値候補群としてもよいし、適当な数に絞ってもよい。
【００５４】
予測画素値演算部２２０は、このような定量値候補群の定量値（Ｔ１、Ｔ２、Ｂ１、ａ）の組み合わせ毎に、それらの値と撮像に用いた撮像パラメータ（ＦＡ、ＴＲ、ＴＥ）の値とを、信号関数ｆに代入し、画素値である信号値Ｉを算出する。これにより、図３に示したように、定量値候補群ごとに予測画素値が算出される。これらは定量値候補群ごとの予測画素値データとして、メモリ又は記憶装置１１２に格納される。
【００５５】
［ステップＳ６０３］
初期値選択部２３１は、次の定量値計算ステップＳ６０４における繰り返し演算の初期値を決定するために、計測制御部２１０にて取得した画像の各画素において、計測で得られた画素値データと予測画素値演算部２２０にて計算した予測画素値データとでマッチング処理を行う。マッチング処理の結果、定量値候補群のうち、最もマッチング値の高い予測画素値を算出した定量値候補群の各定量値を初期値として抽出する。マッチングの手法は特に限定されないが、例えば、ある画素に着目したとき、複数回の撮像で得られた複数の画素値データをＰｖ、Ｎ個の定量値候補群それぞれにて計算した撮像回数分の予測画素値データをＰｃ,i（ｉ＝１、・・・Ｎ）とし、その二乗誤差ＳＳＤiを次式にて計算する。
【００５６】
【数３】
2018015307.tif 000007
ｉ＝Ｍのとき二乗誤差が最小となるとすると、定量値候補群のｉ＝Ｍ番目の定量値候補をその画素における初期値に設定する。
【００５７】
［ステップＳ６０４］
最適値演算部２３２は、撮像に用いた撮像パラメータ値（ＴＲ、ＴＥ、ＦＡ、θ）と初期値選択ステップＳ６０３で求めた初期値を用いて、局所最適化法により定量値を算出する。
【００５８】
例えば、ある画素に着目したとき、計Ｌ回撮像のj回目の撮像における撮像パラメータをＴＲｊ、ＴＥj、ＦＡｊ、θｊ、得られた画素値データをＰｖ,j、とすると、次式であらわされるgが最小となるＴ１、Ｔ２、Ｂ１、ａを算出する。
【００５９】
【数４】
2018015307.tif 000008
具体的には、初期値選択部２３１にて選択した定量値を初期値Ｔ１０、Ｔ２０、Ｂ１０、ａ０として、ｇが十分小さくなるまで、次式の反復計算を実行する。
【００６０】
【数５】
2018015307.tif 000009
【００６１】
なお、Ｔ１、Ｔ２、Ｂ１、ａのフィッティング方法はこの限りではない。本実施形態においては、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ − Ｍａｒｑｕａｒｄｔ ｍｅｔｈｏｄに代表される局所的最適化アルゴリズムであれば、どの方法でも代用可能である。
【００６２】
以上のステップＳ６０１〜Ｓ６０４を実行することにより、画素毎の定量値が得られる。すなわち、定量値を画素値とする定量値画像（マップ）が得られる。定量値画像は、そのまま表示装置１１１に表示してもよいし、算出した定量値を用いて、撮像していない撮像パラメータ値の画像を推定し、コントラストや強調の度合いの異なる画像を作成すること可能である。
【００６３】
以上、説明したように、本実施形態では、撮像パラメータＦＡ、ＴＲ、ＴＥ、θを変化させて、ＲＦ−ｓｐｏｉｌｅｄ  Ｇｒａｓｓシーケンスを実行して複数の画像を撮像し、ピクセルごとの画素値Ｉを式（１）の信号関数ｆにフィッティングすることにより、被検体パラメータのＴ１およびＴ２と、装置パラメータのＢ１と、被検体パラメータと装置パラメータの積であるａと、を推定する。ここで、推定する定量値は４パラメータであるため、撮像パラメータの組み合わせパターンは４パターン以上必要となる。撮像パラメータの組み合わせの数は、推定する定量値によって変更される。
【００６４】
また、定量値の算出手法はこの限りではない。例えば、信号強度が定式化されたスピンエコーシーケンスにおいて、撮像パラメータＴＥを変更しながら撮像を繰り返し、得られた画像の信号強度から定式化された信号強度関数を用いて定量値Ｔ２と比例係数ａを算出する方法などがある。この場合、推定する定量値は２つであるため、撮像パラメータは２パターン以上必要となる。
【００６５】
図８に、本実施形態にて算出したａ、Ｂ１、Ｔ１、Ｔ２画像８１０と、フィッティングアルゴリズムとして大域的最適化アルゴリズムであるｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄを用いて算出したａ、Ｂ１、Ｔ１、Ｔ２画像８２０を示す。計算時間は本実施形態が約１５倍速く、計算結果の差は２％以内であった。
【００６６】
本実施形態のＭＲＩ装置は、被検体から核磁気共鳴信号を取得し、被検体の画像を取得する撮像部と、前記撮像部を制御し、撮像パラメータ値が異なる複数回の撮像を同一のパルスシーケンスにて実行する計測制御部と、前記複数回の撮像で得られた画素値の異なる複数枚の画像から、前記撮像パラメータ値に依存しない定量値を算出する定量値演算部と、予め定めた複数の定量値候補群ごとに、複数の前記撮像パラメータ値にて取得される画素値を予測する予測画素値演算部とを備える。定量値演算部は、前記予測画素値演算部にて演算された画素値を参照し、前記複数の定量値候補群の中から定量値の初期値を選択する初期値選択部と、前記初期値選択部にて選択された初期値を用いて、局所的最適化手法にて定量値を算出する最適値演算部と、を備える。
【００６７】
また本実施形態のＭＲＩ装置は、前記定量値演算部の演算に必要なデータを記憶する記憶装置をさらに備え、前記記憶装置には、複数種の定量値について、それぞれ定量値の１以上の候補をリストした定量値リストが格納されており、前記定量値演算部は、前記定量値リストの各候補の組み合わせを、前記複数の定量値候補群として用いる。
【００６８】
本実施形態によれば、以下の効果が得られる。
一般的に、局所的最適化アルゴリズムは、大域的最適化アルゴリズムと比較すると計算コストが低いという利点があるが、局所解に陥りやすいという欠点がある。一方、本実施形態では、予測画素値に基づく確度の高い初期値設定を行うことで、局所解に陥ることなく大域的最適化アルゴリズム使用時と同等の計算結果を取得可能であり、定量値算出時間が短縮できるという利点がある。これにより、操作者へ撮像後から定量画像を提示するまでの時間を短縮可能であり、操作者はストレスなく画像確認を行うことができる。
【００６９】
＜＜第三実施形態＞＞
本実施形態のＭＲＩ装置は、計算機に、算出すべき複数の定量値候補のうち、特定の定量値について別途それを算出する手段を設けることが特徴であり、これにより演算速度をさらに向上させる。本実施形態のＭＲＩ装置は基本的に第一の実施形態と同様の構成を有する。以下、第一の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。また本実施形態では、別途算出する特定の定量値が比例係数である場合を説明する。
【００７０】
本実施形態の計算機１１０Ｃは、図９に示すように、図５Ａ或いは図５Ｂの構成に加え、定量値演算部２３０が比例係数の初期値を演算する比例係数演算部２３３を備える。その他、図５Ａ及び図５Ｂと同じ符号で示す要素は、第二実施形態と同様である。比例係数とは、前述の実施形態で説明したように、信号関数を式（１）で表すような「Ｉ＝ａｆ」と記述したときの「ａ」を意味し、ここでは、スピン密度ＰＤと受信コイル感度分布Ｓｃと受信ゲインなどで決まる受信係数kの積である。但し、「Ｉ＝ａｆ」と記述できるものであれば、ＰＤ×Ｓｃ×kに限定されない。比例係数演算部２３３以外の各部の機能は、第一実施形態とほぼ同様であり、重複する説明は省略する。
【００７１】
本実施形態の計算機１１０Ａにおける定量値算出の処理フローを、図１０を参照して説明する。処理の概要は次のとおりである。はじめに、計測制御部２１０が、操作者による入力装置１１６を介した撮像開始の指示にしたがって、撮像パラメータを変更しながら所定のパルスシーケンスを実行し、複数枚の画像を取得する(ステップＳ６１１)。次に、予測画素値演算部２２０は、使用した撮像パラメータを用いて予め設定した定量値候補群における予測画素値を演算する（ステップＳ６１２）。次に、初期値選択部２３１は、予測画素値演算部２２０にて算出した予測画素値を参照して、定量値候補群から初期の定量値を選択する（ステップＳ６１３）。次に、比例係数演算部２３３は、初期値選択部２３１にて選択した初期定量値と、計測制御部２１０で取得した画像データに基づき、画素ごとに初期の比例係数を算出する (ステップＳ６１４)。次に、最適値演算部２３２は、初期値選択部２３１にて選択した初期値および比例係数演算部２３３にて算出した比例係数を用いて、計測制御部２１０で取得した画像の画素値と信号関数を局所最適化手法にてフィッティングし、定量値を算出する（ステップＳ６１５）。
【００７２】
以下、本実施形態の処理の詳細について述べる。複数枚の画像を取得する撮像ステップＳ６１１は、第二実施形態のステップＳ６０１と同じであるので、ステップＳ６１２移行の処理を説明する。
【００７３】
［ステップＳ６１２］
予測画素値演算部２２０は、各回の撮像パラメータにおいて得られる画素値を予測する。画素値の予測は、複数の定量値候補群のそれぞれついて行う。本実施形態で使用する定量値候補群では、比例係数ａの値を、例えば、ａ＝１に固定し、それ以外の定量値（Ｔ１、Ｔ２、Ｂ１）の組み合わせを、定量値のリストから作成し、定量値候補群とする。表３に本実施形態で使用する定量値のリストの一例を示す。
【００７４】
【表３】
2018015307.tif 000010
定量値候補群の数は、最大で［Ｔ１値の数］×［Ｔ２値の数］×［Ｂ１値の数］である。ここではＮ個とする。この処理で定量値候補群ごとに予測画素値が得られる。
【００７５】
［ステップＳ６１３］
初期値選択部２３１は、Ｎ個の予測画素値と、実際に撮像して得た画像の画素値とのマッチングを行う。具体的には、ある画素に着目したとき、複数回の撮像で得られた複数の画素値データをＰｖ、Ｎ個の定量値候補群それぞれにて計算した撮像回数分の予測画素値データをＰｃ,i（ｉ＝１、・・・Ｎ）とすると、正則化相互相関ＮＣＣiは次式で表される。この正規化相互相関を計算し、値が最大となるＰｃ,iを求める。
【００７６】
【数６】
2018015307.tif 000011
【００７７】
ｉ＝Ｍのとき正則化相互相関が最大となるとすると、定量値候補群のｉ＝Ｍ番目の定量値候補をその画素における初期の定量値に設定する。正則化相互相関は、比例係数の影響を無視できるマッチング処理手法であるため、定量値候補の中の比例係数の値を固定することができる。これにより、定量値候補群の数を減らすことができるため、演算速度が向上できる利点がある。
【００７８】
［ステップＳ６１４］
比例係数演算部５３２は、ステップＳ６１１では、ａ＝１に固定した比例係数ａを、撮像で得られた画素値データと初期値選択部２３１で選択された定量値から算出される予測画素値データとを用いて算出する。例えば、ある画素に着目したとき、計Ｌ回撮像のj回目の撮像における撮像パラメータをＴＲｊ、ＴＥj、ＦＡｊ、θｊ、得られた画素値データをＰｖ,j、初期値選択部２３１にて抽出した初期の定量値Ｔ１０、Ｔ２０、Ｂ１０および撮像パラメータをＴＲｊ、ＴＥj、ＦＡｊ、θｊから計算される予測画素値データをＰｃ, jとすると、次式にて比例係数ａを計算する。
【００７９】
【数７】
2018015307.tif 000012
なおＰｃ,jは、予測画素値演算部２２０で算出した複数の予測画素値のいずれか（相関が最大であるもの）であり、本ステップで改めて算出する必要はない。
【００８０】
［ステップＳ６１５］
最適値演算部２３２は、初期値選択部２３１にて抽出した初期値Ｔ１０、Ｔ２０、Ｂ１０と比例係数演算部２３３にて計算した比例係数の初期値ａを用いて、局所的最適化アルゴリズムにて定量値を算出する。
【００８１】
以上説明したように、本実施形態のＭＲＩは、定量値候補群において比例係数を固定し、候補群の数を減らすことで計算コストを低減している。また、抽出したい初期の定量値と撮像した画像データから画素ごとに比例係数を算出することで、候補群において固定した比例係数についても、確度の高い初期値を再設定でき、局所的最適化アルゴリズムにて定量値を算出しても局所解に陥らずに演算が可能となる。
【００８２】
＜＜第四実施形態＞＞
本実施形態でも、画素値の予測を行い、その結果を参照して、定量値演算の初期値となる定量値候補群を選択することは第一〜第三実施形態と同じであるが、本実施形態のＭＲＩ装置は、初期値選択部で選択された初期値を提示する機能を持つことが特徴である。これにより、定量値診断検査における操作性を向上させる。本実施形態のＭＲＩ装置は基本的に第二の実施形態と同様の構成を有する。以下、第二の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【００８３】
本実施形態の計算機１１０Ｄは、図１１に示すように、図５Ａ又は図５Ｂの構成に加え、定量値演算部２３０が、初期値選択部で選択された初期値を画素値とする初期値画像を表示装置１１１に表示させる初期値提示部２３４を備える。なお図示を省略したが、計算機１１０Ｄが表示制御部２６０（図５Ｂ）を備える場合には、初期値提示部２３４の機能は表示制御部が実現することができる。
【００８４】
本実施形態の計算機１１０Ｄにおける定量値算出の処理フローを、図１２を参照して説明する。
【００８５】
はじめに、計測制御部２１０は、操作者による入力装置１１６を介した撮像開始の指示にしたがって、撮像パラメータを変更しながら所定のパルスシーケンスを実行し、複数枚の画像を取得する(ステップＳ６２１)。次に、予測画素値演算部２２０は、使用した撮像パラメータを用いて予め設定した定量値候補群における予測画素値を演算する（ステップＳ６２２）。次に、初期値選択部２３１は、予測画素値演算部２２０にて算出した予測画素値を参照して、定量値候補群から初期の定量値を選択する（ステップＳ６２３）。
【００８６】
次に、初期値提示部２３４は、初期値選択部２３１にて選択された初期値を初期値画像として表示装置１１１に表示し、操作者に提示する（ステップＳ６２４）。図１３に、表示装置１１１に表示される初期値画像の例を示す。この例では、定量値がＴ1及びＴ２であり、Ｔ１画像９０１及びＴ２画像９０２を示している。操作者は、提示された画像を確認することで、大まかな構造を把握することができ、検査において撮像の成否を判断することができる。この画像の提示とともに、操作者が定量値演算を進めるか、再撮像するかを判断した結果を、入力するためのＵＩ、例えば図１３に示すような指示ボタン９０３、９０４を表示装置１１１に表示させる。
【００８７】
操作者が、提示された定量値の初期値で定量値演算を進めてよいと判断した場合には（Ｓ６２５）、次のステップに進み、最適値演算部２３２が、初期値選択部２３１にて選択した初期値を用いて、計測制御部２１０で取得した画像の画素値と信号関数を局所最適化手法にてフィッティングし、定量値を算出する（ステップＳ６２６）。一方、操作者が、提示された初期値画像から再撮像が必要と判断した場合には、定量値演算Ｓ６２６を行うことなく、操作者の指示により、適宜、再撮像を行う。
【００８８】
本実施形態のＭＲＩ装置は、初期値画像を提示することで、操作者は、定量値計算の結果を待たずに撮像が必要か否かの判断を行うことができる。これにより、定量画像による診断において、再撮像が必要か否かの判断を定量値計算が完了するまで待つ必要がなくなり、スループットが向上する。
【００８９】
なお以上の説明は、第二実施形態のＭＲＩ装置を基本に、異なる点を説明したが、本実施形態のＭＲＩ装置は、第三実施形態のＭＲＩ装置と同様に、計算機が所定の定量値、例えば比例係数ａ、をほかの定量値とは別に算出する構成としてもよく、その場合には、初期値選択部２３１における定量値候補群選択のための相関計算の時間を短縮することができる。
【００９０】
また以上の説明では、初期値画像を提示し、定量値計算を継続するか否かの判断を操作者が行えるようにしたが、例えば、ステップＳ６２３において計算した相関の値（式（４）或いは式（７））のうち最大なときの値を提示し、その値によって定量値計算を継続するか否かの判断を行えるようにしてもよい。その場合には、所定の閾値を設定しておくことで、装置側で自動的に定量値計算の継続の可否を判断するようにしてもよい。
【００９１】
＜＜第五実施形態＞＞
本実施形態では、操作者が指定した領域について、優先的に定量値演算を行う機能を追加することにより、定量値診断検査における操作性を向上させる。即ち本実施形態のＭＲＩ装置は、定量値を計算する範囲の指定を受け付ける領域設定部をさらに備え、最適値演算部は、領域設定部が受け付けた領域について定量値を算出する。また最適値演算部が、領域設定部が受け付けた領域について優先的に定量値を算出した結果を提示する結果提示部を備えていてもよい。本実施形態のＭＲＩ装置は基本的に第二実施形態と同様の構成を有する。以下、第二実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【００９２】
本実施形態の計算機１１０Ｅは、図５Ａ又は図５Ｂの構成に加え、図１４に示すように、優先的に計算を実行する領域を指定する優先計算領域指定部２３５と、優先的に計算を実行した結果を提示する優先計算結果提示部２３６を備える。優先計算領域指定部２３５は、具体的には、優先計算領域を操作者に指定させるためのユーザーインターフェイス（ＵＩ）を作成し表示装置１１１に表示させる。優先計算結果提示部２３６は、優先計算領域に対し定量値演算を行った結果を、その領域の定量値画像として表示装置１１１に表示させる。図示する例では、これら機能部は定量値演算部２３０に属するものとしているが、表示制御部２６０の機能に属するものとしてもよい。
【００９３】
本実施形態の計算機１１０Ｅにおける定量値算出の処理フローを、図１５を参照して説明する。
はじめに、計測制御部２１０は、操作者による入力装置１１６を介した撮像開始の指示にしたがって、撮像パラメータを変更しながら所定のパルスシーケンスを実行し、複数枚の画像を取得する(ステップＳ６３１)。次に、予測画素値演算部２２０は、使用した撮像パラメータを用いて予め設定した定量値候補群における予測画素値を演算する（ステップＳ６３２）。次に、初期値選択部２３１は、予測画素値演算部１０２０にて算出した予測画素値を参照して、定量値候補群から初期の定量値を選択する（ステップＳ６３３）。ここまでの処理フローは第二実施形態と同様である。
【００９４】
次に、優先計算領域指定部２３５は、操作者による入力装置１１６を介した領域の指定を受け付け、優先的に計算する領域を指定する（ステップＳ６３４）。
【００９５】
図１６に、優先計算領域指定部２３５のユーザーインターフェース１２００の一例を示す。本実施形態では、頭部検査を例に説明する。優先計算領域指定部２３５は、計測制御部２１０にて最初に撮像した画像の横断面像１２０１、冠状断面像１２０１、矢状断面像１２０３を表示し、優先計算領域を指定するためのＵＩ１２０４（例えば、点線で囲った図形など）を表示装置１１１（表示画面）に表示させる。ＵＩ１２０４は、操作者がマウス等で操作することにより、平行移動、回転、縮小拡大、などの操作を行うことができる。例えば、図１６に示すＵＩ１２０４は、三つの断面のそれぞれに表示され、互いの座標が関連付けられている。そして、三断面に重畳表示されたＵＩ１０２４の一つを操作した結果は、他のＵＩにも反映される。優先計算領域指定部２３５は、ＵＩ操作の情報を取り込み、ＵＩ１２０４で囲まれた領域を優先計算領域として指定する。また指定を確定するための「入力完了ボタン」１２０５が表示され、操作者がこのボタン１２０５を操作することで優先計計算領域の指定を完了させる。
【００９６】
優先計算領域が指定されると、最適値演算部２３３は、初期値選択部２３１にて選択した初期値を用いて、計測制御部２１０で取得した画像の画素値と信号関数を局所最適化手法にてフィッティングし、優先計算領域指定部２３５で指定した領域内にある画素の定量値を算出する（ステップＳ６３５）。次に、優先計算結果表示部２３６は、優先計算領域指定部２３５で指定した領域内の定量値を表示装置１１１に表示し、操作者に提示する（ステップＳ６３６）。定量値画像の表示態様は、特に限定されないが、例えば第三実施形態において初期値画像を表示させた形態（図１３）と同様に、優先計算領域の一断面を表示してもよいし、図１６に示す三断面画像上で、優先計算領域として指定された領域のみを定量値画像で置き換えて示してもよい。
【００９７】
さらにこの画面上に、或いは別画面として、その後の処理を選択させるＵＩを表示してもよい。その後の処理は、例えば、続けて優先計算領域以外の領域について定量値演算を継続する処理、再撮像、撮像終了、などである。操作者は、優先計算領域の計算結果を確認して、残りの定量値演算を進めたり、再撮像を行ったりすることができ、さらに得たい情報が優先計算領域だけにある場合には、その時点で撮像を終了することもできる。
計算継続の指示が入力された場合には、最適値演算部２３３は、残りの計算領域について定量値を算出する（ステップＳ６３７）。
【００９８】
本実施形態のＭＲＩ装置によれば、すべての領域の計算を待たなくても、定量画像診断による検査において、画質の確認が可能であり、撮像の成否の判定が可能となり、操作性が向上する。
【００９９】
以上、本発明をＭＲＩ装置に適用した第二実施形態〜第五実施形態を説明したが、これら実施形態で説明した計算機の機能は、ＭＲＩ装置に組み込まれた計算機だけでなくＭＲＩ装置から独立した計算機で行うことも可能である。また実施形態で説明した要素のうち、計算機以外の構成については、適宜、省略したり、公知の要素を追加したりすることが可能であり、これらも本発明に包含される。また計算の一部や計算に必要なデータの格納部として、クラウドやインターネット上に構築されたソフトウェアや記録媒体も利用することが可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１０：ＭＲＩ装置、１００：計算機、１０１：マグネット、１０２：傾斜磁場コイル、１０３：被検体（生体）、１０４：シーケンサ、１０５：傾斜磁場電源、１０６：高周波磁場発生器、１０７：ＲＦコイル、１０８：ＲＦプローブ、１０９：受信器、１１０：計算機、１１０Ａ〜１１０Ｅ：計算機、１１１：表示装置、１１２：記憶装置、１１３：シムコイル、１１４：シム電源、１１５：寝台（テーブル）、１１６：入力装置、２１０：計測制御部、２２０：予測画素値演算部、２３０：定量値演算部、２３１：初期値選択部、２３２：最適値演算部、２３３：比例係数演算部、２３４：初期値提示部、２３５：優先計算領域指定部、２３６：優先計算結果提示部、２５０：表示制御部、８１０、８２０：定量値画像、９０１、９０２：初期値画像、９０３：定量値演算開始ボタン、１２００：ユーザーインターフェース、１２０１：横断面像、１２０２：冠状断面像、１２０３：矢状断面像、１２０４：優先計算領域、１２０５：入力完了ボタン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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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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