【手続補正書】
【提出日】平成28年3月28日(2016.3.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を生成する方法であって：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを取得する段階と；
前記ｋ空間データ・セットの一部を収集する段階と；
前記ｋ空間データ・セットの収集された一部から凸最適化モデルに従って画像を再構成する段階とを含み、
前記凸最適化モデルに従って画像を再構成する前記段階が、逐次反復プロセスを使って画像データを生成することを含み、該逐次反復プロセスは、再構成された画像における不連続にペナルティを与えることを防ぐため、ノルム重み付け因子の値を更新することを含む、
方法。
【請求項２】
前記凸最適化モデルが、前記ｋ空間データ・セット内の期待されるノイズ属性を表す重み付け因子を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記凸最適化モデルが、撮像されるオブジェクトの先験的属性を表す重み付け因子を含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記収集する段階が、ある程度のインコヒーレンスをもつデータ収集パターンに従ってであり、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記データ収集パターンを該データ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて該データ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記データ収集パターン中に組み込まれる、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記データ収集パターンが渦巻きパターンを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
画像データの前記生成が、画像強度の全変動の離散化のl＝0ノルムの近似を使う、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記逐次反復プロセスの反復工程は、ホモトピック・パラメータの値を更新し、二次緩和パラメータの値を更新することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ホモトピック・パラメータおよび前記二次緩和パラメータのそれぞれの値は、所定の関係に従って互いとの関係において固定されている、請求項７記載の方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法であって、前記逐次反復プロセスの各反復工程は、
所定のレートに従って前記二次緩和パラメータの値を大きくし、
前記二次緩和パラメータの値および前記二次緩和パラメータと前記ホモトピック・パラメータの間の前記所定の関係に従って前記ホモトピック・パラメータの値を小さくすることを含む、
方法。
【請求項１０】
前記逐次反復プロセスが外側の逐次反復プロセスであり、前記外側の逐次反復プロセスの各反復工程は、内側の逐次反復プロセスの一回または複数回の反復工程を含む、請求項７記載の方法。
【請求項１１】
前記内側の逐次反復プロセスの各反復工程は、前記ホモトピック・パラメータの値および前記二次緩和パラメータの値に少なくとも部分的に基づいて、緩和変数の値を更新することを含む，請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記内側の逐次反復プロセスの各反復工程は、前記緩和変数の値に少なくとも部分的に基づいて画像データを更新することを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
画像データの前記生成が、画像強度の全変動の離散化のl＝1ノルムおよび画像強度の全変動の離散化のl＝2ノルムのうちの一方を使う、請求項１記載の方法。
【請求項１４】
データ収集パターン全体が回転される、請求項４記載の方法。
【請求項１５】
前記ノルム重み付け因子は、平滑化された画像データに少なくとも部分的に基づく、請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記ノルム重み付け因子の値の更新は、ガウシアン・カーネルを使って平滑化された画像データを生成することを含む、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記逐次反復プロセスは外側の逐次反復プロセスであり、前記外側の逐次反復プロセスの各反復工程は、内側の逐次反復プロセスの一回または複数回の反復工程を含む、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記内側の逐次反復プロセスの各反復工程は、前記ホモトピック・パラメータの値および前記二次緩和パラメータの値に少なくとも部分的に基づいて、緩和変数の値を更新することを含む、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記内側の逐次反復プロセスの各反復工程は、前記緩和変数の値に少なくとも部分的に基づいて画像データを更新することを含む、請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
画像を生成する方法であって：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを取得する段階と；
所定のデータ収集パターンに従って前記ｋ空間データ・セットのサブセットを収集し、それによりサンプリングされたｋ空間データ・セットを生成する段階と；
前記サンプリングされたｋ空間データ・セットを使って画像データの第一の集合を生成する段階と；
画像データの前記第一の集合を使って逐次反復プロセスを実行して画像データの第二の集合を生成する段階とを含み、
前記逐次反復プロセスは、画像データの前記第一の集合からの画像データを、複数の重み付け因子に従って、前記サンプリングされたｋ空間データ・セットからのｋ空間データと組み合わせることを含む最適化モデルに従って、画像データの前記第一の集合を修正することを含み、
前記複数の重み付け因子は、前記画像データ中の大きな不連続にペナルティを与えるのを防ぐために、ノルム重み付け因子を含む、
方法。
【請求項２１】
画像データの前記第一の集合を、前記ｋ空間データ・セットの前記一部の逆フーリエ変換に少なくとも部分的に基づいて生成することをさらに含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記複数の重み付け因子は、前記画像データの諸属性についての重要度重み付け因子を含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２３】
前記所定のデータ収集パターンがある程度のインコヒーレンスをもち、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記所定のデータ収集パターンを該所定のデータ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて該所定のデータ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記所定のデータ収集パターン中に組み込まれる、請求項２０記載の方法。
【請求項２４】
前記所定のデータ収集パターンが渦巻きパターンを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２５】
画像を生成する撮像システムであって：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを受領し、記憶するメモリと；
前記ｋ空間データ・セットの一部を収集し、凸最適化モデルに従って前記ｋ空間データ・セットの収集された一部から画像を再構成するコンピューティング・ユニットとを有し、
前記凸最適化モデルに従って画像を再構成する処理が、逐次反復プロセスを使って画像データを生成することを含み、該逐次反復プロセスは、再構成された画像における不連続にペナルティを与えることを防ぐため、ノルム重み付け因子の値を更新することを含む、
システム。
【請求項２６】
前記凸最適化モデルは、前記ｋ空間データ・セット内の期待されるノイズ属性を表す重み付け因子を含む、請求項２５記載のシステム。
【請求項２７】
前記凸最適化モデルは、撮像されるオブジェクトの先験的属性を表す重み付け因子を含む、請求項２５記載のシステム。
【請求項２８】
前記コンピューティング・ユニットによる画像データの前記生成は、画像強度の全変動の離散化のl＝0ノルムの近似を使う、請求項２５記載のシステム。
【請求項２９】
前記逐次反復プロセスの反復工程は、ホモトピック・パラメータの値を更新し、二次緩和パラメータの値を更新することを含む、請求項２８記載のシステム。
【請求項３０】
前記ホモトピック・パラメータおよび前記二次緩和パラメータのそれぞれの値は、所定の関係に従って互いとの関係において固定されている、請求項２９記載のシステム。
【請求項３１】
前記コンピューティング・ユニットによる画像データの前記生成は、画像強度の全変動の離散化のl＝1ノルムおよび画像強度の全変動の離散化のl＝2ノルムのうちの一方を使う、請求項２５記載のシステム。
【請求項３２】
前記収集が、ある程度のインコヒーレンスをもつデータ収集パターンに従ってであり、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記データ収集パターンを該データ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて該データ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記データ収集パターン中に組み込まれる、請求項２５記載のシステム。
【請求項３３】
前記ノルム重み付け因子は、平滑化された画像データに少なくとも部分的に基づく、請求項２５記載のシステム。
【請求項３４】
前記ｋ空間データ・セットは、磁気共鳴撮像（MRI）システムによって生成される、請求項２５記載のシステム。
【請求項３５】
画像を生成する撮像システムであって：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを受領し、記憶するメモリと；
ある程度のインコヒーレンスをもつ所定のデータ収集パターンに従って前記ｋ空間データ・セットのサブセットを収集し、それによりサンプリングされたｋ空間データ・セットを生成する段階であって、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記所定のデータ収集パターンを該所定のデータ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて前記所定のデータ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記所定のデータ収集パターン中に組み込まれる、段階と、
前記サンプリングされたｋ空間データ・セットを使って画像データの第一の集合を生成する段階と、
画像データの前記第一の集合を使って逐次反復プロセスを実行して画像データの第二の集合を生成する段階とを実行する
コンピューティング・ユニットとを有する、
システム。
【請求項３６】
前記所定のデータ収集パターンが渦巻きパターンを含む、請求項３５記載のシステム。
【請求項３７】
前記ｋ空間データ・セットは、磁気共鳴撮像（MRI）システムによって生成される、請求項３５記載のシステム。
【請求項３８】
プロセッサに：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを取得する段階と；
ある程度のインコヒーレンスをもつデータ収集パターンに従って前記ｋ空間データ・セットの一部を収集する段階であって、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記データ収集パターンを該データ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて前記データ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記データ収集パターン中に組み込まれる、段階と；
前記ｋ空間データ・セットの収集された一部から凸最適化モデルに従って画像を再構成する段階とを実行させるための命令を記憶している、
コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３９】
プロセッサに：
撮像されるオブジェクトのｋ空間データ・セットを取得する段階と；
所定のデータ収集パターンに従って前記ｋ空間データ・セットのサブセットを収集し、それによりサンプリングされたｋ空間データ・セットを生成する段階であって、前記ある程度のインコヒーレンスは、前記所定のデータ収集パターンを該所定のデータ収集パターンの一つまたは複数の軌跡平面を含む軸に沿って回転させて前記所定のデータ収集パターンの前記一つまたは複数の軌跡平面中に一つまたは複数の擬似ランダムなシフトを導入することによって、前記所定のデータ収集パターン中に組み込まれる、段階と；
前記サンプリングされたｋ空間データ・セットを使って画像データの第一の集合を生成する段階と；
画像データの前記第一の集合を使って逐次反復プロセスを実行して画像データの第二の集合を生成する段階とを実行させるための命令を記憶している、
コンピュータ可読記憶媒体。