(57)【要約】【課題】所望の時間分解能での画像化を可能にすることである。【解決手段】実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、取得部と、第１再構成部と、生成部と、第２再構成部とを備える。取得部は、間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する。第１再構成部は、前記間引きサンプリングに対応する再構成処理により、前記第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する。生成部は、前記第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する。第２再構成部は、前記第２収集時刻に基づいて前記第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、前記並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する。【選択図】図１
2019195582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する取得部と、
前記間引きサンプリングに対応する再構成処理により、前記第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する第１再構成部と、
前記第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する生成部と、
前記第２収集時刻に基づいて前記第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、前記並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する第２再構成部と
を備える、磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
前記第２再構成部は、前記並べ替え処理として、前記第２ｋ空間データを用いてＶｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う、
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項３】
前記取得部は、被検体の心電信号における特徴点の検出に応じて前記複数の第１ｋ空間データを複数心拍にわたって取得するとともに、各第１収集時刻に対応する第１心時相情報を取得し、
前記第１再構成部は、複数心拍にわたる前記複数の第１ｋ空間データから複数心拍にわたる複数の第１画像データを再構成し、
前記生成部は、複数心拍にわたる前記複数の第１画像データに対するフーリエ逆変換により、複数心拍にわたる前記複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、前記第１心時相情報に基づいて前記第２収集時刻に対応する第２心時相情報を生成し、
前記第２再構成部は、前記第２心時相情報に基づいて、複数心拍にわたる前記複数の第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行うことで、１心拍に対応する複数の第２画像データを再構成する、
請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記複数の第１ｋ空間データとして、
前記心電信号における特徴点を開始点とする第１期間に含まれる複数の第３ｋ空間データと、
前記特徴点とは異なる時相を開始点とする第２期間に含まれる複数の第４ｋ空間データとを取得し、
前記第１再構成部は、前記複数の第１画像データとして、
前記複数の第３ｋ空間データに基づいて、前記第１期間に含まれる複数の第３画像データを再構成するとともに、
前記複数の第４ｋ空間データに基づいて、前記第２期間に含まれる複数の第４画像データを再構成し、
前記生成部は、前記複数の第２ｋ空間データとして、
前記複数の第３画像データに基づいて、前記第１期間に含まれる複数の第５ｋ空間データと、
前記複数の第４画像データに基づいて、前記第２期間に含まれる複数の第６ｋ空間データを生成し、
前記第２再構成部は、前記複数の第２画像データとして、
前記複数の第５ｋ空間データに基づいて、前記第１期間に含まれる複数の第５画像データを再構成するとともに、
前記複数の第６ｋ空間データに基づいて、前記第２期間に含まれる複数の第６画像データを再構成する、
請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
前記第２再構成部は、操作者により指定された数の前記第２画像データを再構成する、
請求項１〜４のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する取得部と、
前記間引きサンプリングに対応する再構成処理により、前記第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する第１再構成部と、
前記第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する生成部と、
前記第２収集時刻に基づいて前記第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、前記並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する第２再構成部と
を備える、医用画像処理装置。
【請求項７】
間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得し、
前記間引きサンプリングに対応する再構成処理により、前記第１ｋ空間データから第１画像データを再構成し、
前記第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成し、
前記第２収集時刻に基づいて前記第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、前記並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する、
ことを含む、画像再構成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理装置、及び画像再構成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング（Magnetic  Resonance  Imaging：ＭＲＩ）により心臓を観察する方法として、心臓のシネ撮像が行われている。例えば、被検体が息止めをしている間に心電同期下においてシネ撮像を行うことで、複数の心時相で心臓の画像を生成する。生成された複数の心時相の画像は、心時相に応じた時系列で再生することができる。また、心電同期法としては、プロスペクティブゲート法（prospective  gating  method）やレトロスペクティブゲート法（retrospective  gating  method）が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１６０３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、所望の時間分解能での画像化を可能にする磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理装置、及び画像再構成方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、取得部と、第１再構成部と、生成部と、第２再構成部とを備える。取得部は、間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する。第１再構成部は、前記間引きサンプリングに対応する再構成処理により、前記第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する。生成部は、前記第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する。第２再構成部は、前記第２収集時刻に基づいて前記第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、前記並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る取得機能１２３ａ及び第１再構成機能１２３ｂの処理を説明するための図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る生成機能１２３ｃの処理を説明するための図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態の変形例に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【図８】図８は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第２の実施形態に係る取得機能１２３ａの処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係るフェーズ数決定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態の変形例に係る取得機能１２３ａの処理を説明するための図である。
【図１４】図１４は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照して、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理装置、及び画像再構成方法を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用可能である。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０２と、傾斜磁場電源１０３と、寝台１０４と、寝台制御回路１０５と、送信コイル１０６と、送信回路１０７と、受信コイルアレイ１０８と、受信回路１０９と、シーケンス制御回路１１０と、ＥＣＧ（Electrocardiogram）回路１１１と、計算機システム１２０とを備える。なお、ＭＲＩ装置１００に被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。
【０００９】
静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状（円筒の軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、永久磁石、超伝導磁石などである。
【００１０】
傾斜磁場コイル１０２は、中空の円筒形状（円筒の軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０３から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。
【００１１】
傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２に電流を供給する。例えば、傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２を形成する３つのコイルのそれぞれに、個別に電流を供給する。
【００１２】
寝台１０４は、被検体Ｐが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御回路１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体Ｐが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。
【００１３】
寝台制御回路１０５は、計算機システム１２０による制御のもと、寝台１０４を駆動して天板１０４ａを長手方向及び上下方向へ移動するプロセッサである。
【００１４】
送信コイル１０６は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、送信回路１０７からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。
【００１５】
送信回路１０７は、対象とする原子の種類及び磁場の強度で決まるラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０６に供給する。
【００１６】
受信コイルアレイ１０８は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられる磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号と称する）を受信する。受信コイルアレイ１０８は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信回路１０９へ出力する。なお、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８は、１以上、典型的には複数の受信コイルを有するコイルアレイである。
【００１７】
受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲデータを生成する。例えば、受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＭＲ信号をデジタル変換することによってＭＲデータを生成する。また、受信回路１０９は、生成したＭＲデータをシーケンス制御回路１１０へ送信する。
【００１８】
なお、受信回路１０９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０２などを備える架台装置側に備えられていてもよい。ここで、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８の各コイルエレメント（各受信コイル）から出力されるＭＲ信号は、適宜分配・合成されることで、チャネルなどと呼ばれる単位で受信回路１０９に出力される。このため、ＭＲデータは、受信回路１０９以降の後段の処理においてチャネル毎に取り扱われる。コイルエレメントの総数とチャネルの総数との関係は、同一の場合もあれば、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が少ない場合、あるいは反対に、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が多い場合もある。以下において、「チャネル毎」のように表記する場合、その処理が、コイルエレメント毎に行われてもよいし、あるいは、コイルエレメントが分配・合成されたチャネル毎に行われてもよいことを示す。なお、分配・合成のタイミングは、上述したタイミングに限られるものではない。ＭＲ信号若しくはＭＲデータは、後述する再構成処理の前までに、チャネル単位に分配・合成されればよい。
【００１９】
シーケンス制御回路１１０は、計算機システム１２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。例えば、シーケンス制御回路１１０は、プロセッサにより実現される。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信回路１０７が送信コイル１０６に送信するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信回路１０９がＭＲ信号を検出するタイミングなどが定義される。
【００２０】
なお、シーケンス制御回路１１０は、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信回路１０９からＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを計算機システム１２０へ転送する。
【００２１】
ＥＣＧ回路１１１は、ＥＣＧセンサ１１１ａから出力される心電信号に基づいて、所定の心電波形を検出する。ＥＣＧセンサ１１１ａは、被検体Ｐの体表に装着され、被検体Ｐの心電信号を検出するセンサである。ＥＣＧセンサ１１１ａは、検出した心電信号をＥＣＧ回路１１１に出力する。
【００２２】
例えば、ＥＣＧ回路１１１は、所定の心電波形として、Ｒ波を検出する。そして、ＥＣＧ回路１１１は、Ｒ波を検出したタイミングでトリガー信号を生成し、生成したトリガー信号をインタフェース回路１２１に出力する。トリガー信号は、インタフェース回路１２１により記憶回路１２２に格納される。ここで、トリガー信号は、無線通信によって、ＥＣＧ回路１１１からインタフェース回路１２１へ送信されてもよい。なお、本実施形態では、心電信号をＥＣＧセンサ１１１ａにより検出する場合を説明するが、これに限らず、例えば、脈波計により検出されてもよい。また、図１において、ＥＣＧセンサ１１１ａおよびＥＣＧ回路１１１がＭＲＩ装置１００の一部となる例を説明したが、これに限らない。つまり、ＭＲＩ装置１００とは別に設けられたＥＣＧセンサ１１１ａおよびＥＣＧ回路１１１から得られる心電信号をＭＲＩ装置１００が取得するようにしてもよい。
【００２３】
計算機システム１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行う。計算機システム１２０は、インタフェース回路１２１、記憶回路１２２、処理回路１２３、入力インタフェース１２４、及びディスプレイ１２５を有する。
【００２４】
インタフェース回路１２１は、シーケンス情報をシーケンス制御回路１１０へ送信し、シーケンス制御回路１１０からＭＲデータを受信する。また、インタフェース回路１２１は、ＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを記憶回路１２２に格納する。記憶回路１２２に格納されたＭＲデータは、処理回路１２３によってｋ空間に配置される。この結果、記憶回路１２２は、複数チャネル分のｋ空間データを記憶する。このようにして、ｋ空間データが収集される。インタフェース回路１２１は、例えば、ネットワークインタフェースカードにより実現される。
【００２５】
記憶回路１２２は、インタフェース回路１２１によって受信されたＭＲデータや、後述の取得機能１２３ａによってｋ空間に配置された時系列データ（ｋ−ｔ空間データ）、後述する第２再構成機能１２３ｄによって生成された画像データなどを記憶する。また、記憶回路１２２は、各種のプログラムを記憶する。記憶回路１２２は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。
【００２６】
入力インタフェース１２４は、医師や診療放射線技師等の操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力インタフェース１２４は、例えば、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等によって実現される。入力インタフェース１２４は、処理回路１２３に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号に変換して処理回路１２３へと出力する。
【００２７】
ディスプレイ１２５は、処理回路１２３による制御のもと、各種ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）や、第２再構成機能１２３ｄによって生成されたＭＲ（Magnetic  Resonance）画像等を表示する。
【００２８】
処理回路１２３は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路１２３は、入力インタフェース１２４を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１１０に送信することによって撮像を制御する。また、処理回路１２３は、撮像の結果としてシーケンス制御回路１１０から送られるＭＲデータに基づいて行われる画像の再構成を制御したり、ディスプレイ１２５による表示を制御したりする。処理回路１２３は、プロセッサにより実現される。
【００２９】
処理回路１２３は、取得機能１２３ａと、第１再構成機能１２３ｂと、生成機能１２３ｃと、第２再構成機能１２３ｄと、出力制御機能１２３ｅとを有する。なお、取得機能１２３ａは、取得部の一例である。また、第１再構成機能１２３ｂは、第１再構成部の一例である。また、生成機能１２３ｃは、生成部の一例である。また、第２再構成機能１２３ｄは、第２再構成部の一例である。また、出力制御機能１２３ｅは、出力制御部の一例である。
【００３０】
ここで、例えば、処理回路１２３の構成要素である取得機能１２３ａ、第１再構成機能１２３ｂ、生成機能１２３ｃ、第２再構成機能１２３ｄ及び出力制御機能１２３ｅの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２２に記憶されている。処理回路１２３は、各プログラムを記憶回路１２２から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１２３は、図１の処理回路１２３内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては、単一の処理回路１２３にて、取得機能１２３ａ、第１再構成機能１２３ｂ、生成機能１２３ｃ、第２再構成機能１２３ｄ及び出力制御機能１２３ｅの各処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１２３を構成し、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。
【００３１】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central  preprocess  unit）、ＧＰＵ(Graphics  Processing  Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。なお、記憶回路１２２にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【００３２】
ここで、一般的に、ＭＲＩ装置は、被検体から放出された電磁波をコイルにより測定する。この測定された電磁波をデジタル化することで得られた信号をｋ空間データと呼ぶ。
【００３３】
ｋ空間データは、例えば、１次元の撮像を繰り返すことで得られる２次元あるいは３次元のデータである。そして、被検体内部の原子分布画像は、ｋ空間データに対して、フーリエ変換（以後、フーリエ変換といえばフーリエ逆変換も含む場合がある）を施すことにより得られる。得られた原子分布画像をＭＲ画像と呼び、ｋ空間データからＭＲ画像を算出する過程を、再構成あるいは画像再構成、画像生成などと呼ぶ。ｋ空間データの中心部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の低周波成分、ｋ空間データの辺縁部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の高周波成分に対応する。
【００３４】
ＭＲＩ装置では、１次元の撮像を繰り返し行うことで再構成に必要なｋ空間データを得るが、この撮像は一般に時間がかかることが知られている。さらに、被検体の状態が時間とともに変化する場合には、再構成されたＭＲ画像の画質が劣化することも知られている。したがって、被検体の状態が変化し且つデータ量の多い時系列データを取得する場合、例えば心臓を撮像する場合では、撮像時間を短縮したいとの要求が強い。そこで、より高速な撮像を行うために、例えば、コイルの配置によって感度が異なることを利用して、ｋ空間データを複数のコイルで同時に間引き撮像し、得られた複数のｋ空間データから、アーティファクトを抑えつつＭＲ画像を再構成する、パラレルイメージング（Parallel  Imaging：ＰＩ）の研究開発が行われている。
【００３５】
一般に、ＰＩでは、位相エンコード方向にｋ空間データを間引いて収集することで、撮像時間の短縮を図る。間引いて収集されたｋ空間データからは、折り返し画像が生成されるため、ＰＩでは、感度が異なる複数のチャネルで収集されたｋ空間データに対し、チャネル間の感度の違いを利用して折り返しの無い画像を再構成する。つまり、ＰＩでは、間引き率に応じた高速化が可能となる。なお、間引き率は倍速率と呼ばれる場合もある。例えば間引き率が４であれば、撮像時間はおよそ４分の１に短縮される。
【００３６】
また、ＰＩにＶｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を組み合わせることにより、時間分解能を上げることが期待される。つまり、ＰＩにより、位相エンコード方向に間引かれたｋ空間データ群を複数時相にわたって収集する。そして、隣り合う２時相の間でｋ空間データを共有することで、２時相の間の中間時相に相当する画像を再構成する。これにより、ＰＩによる高速な撮像を実行しつつ、約２倍の時間分解能を得ることができる。
【００３７】
ところで、更なる高速化（撮像時間の短縮化）を図るためには、位相エンコード方向に加えて、時相方向（時間方向）にもｋ空間データを間引いて取得することが有効である。時相方向にｋ空間データを間引いて収集する手法として、例えば、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴ（k-space  time  Broad-use  Linear  Acquisition  Speed-up  Technique）やｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ばれる技術が知られている。なお、コイルの数が間引いたサンプルの割合に対して少ない場合はｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴ、そうでない場合をｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶが、以後の説明では明示的に区別しない限り、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴも含めてｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。以後、主にコイルが複数の場合について説明するが、ｋ−ｔ  ＢＬＡＳＴの特別な場合として、コイルの数が１つである場合も許容される。コイルが１つの場合でも便宜上、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。
【００３８】
ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥでは、収集されたｋ空間データ群を、フーリエ変換により画像空間と時間スペクトルとから成るｘ−ｆ空間データに変換する。そして、このｘ−ｆ空間データにおいて、ｘ−ｆ空間上の感度マップを用いて折り返し信号が除去されたｘ−ｆ空間データが生成される。そして、生成されたｘ−ｆ空間データを逆フーリエ変換によりｘ−ｔ空間データに変換することにより、時系列に並ぶ複数のＭＲ画像が生成される。
【００３９】
ところが、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥでは、時系列に沿ってｋ空間データの間引きパターン（サンプリングパターン）が規則的に変化する。例えば、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥでは、１単位時相ごとに、間引きパターンを位相エンコード方向に１サンプルずつずらしてサンプリングする。このため、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにより収集されたｋ空間データ群に対してＶｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行って、隣り合う２時相の間でｋ空間データを共有したとしても、中間時相に含まれるｋ空間データの間引きパターンは異なる種類の間引きパターンが混在してしまう。したがって、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥでは、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理による中間時相の再構成を行うことができない。
【００４０】
そこで、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、間引きサンプリングによる高速な撮像を実行しつつ、所望の時間分解能の画像を得ることを可能にするために、以下の処理機能を実行する。
【００４１】
すなわち、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００において、取得機能１２３ａは、カーテシアン収集やラディアル収集などでの間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する。第１再構成機能１２３ｂは、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する。生成機能１２３ｃは、第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する。第２再構成機能１２３ｄは、第２収集時刻に基づいて第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する。第１の実施形態では、第２再構成機能１２３ｄは、並べ替え処理として、第２ｋ空間データを用いてＶｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う。これにより、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、所望の時間分解能での画像化を可能にする。
【００４２】
なお、本実施形態は、例えばｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥのように、位相エンコード方向及び時相方向にｋ空間データを間引いて収集するＰＩ（間引きサンプリング）に適用されるのが好適であるが、これに限定されるものではない。例えば、本実施形態は、位相エンコード方向のみにｋ空間データを間引いて収集するＰＩにも適用可能である。また、例えば、本実施形態は、位相エンコード方向に不規則的に間引いてサンプリングを行う圧縮センシング（Compressed  Sensing：ＣＳ）にも適用可能である。なお、圧縮センシングは、信号のスパース性を利用することで、少数のｋ空間データから画像を再構成する高速撮像法である。
【００４３】
また、上述したｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥにおいて、感度マップを得るには、本撮像前又は本撮像途中において、キャリブレーションスキャン（トレーニングスキャンとも呼ばれる）を行うのが通例である。キャリブレーションスキャンとは、位相エンコード方向の中心付近において時間方向の間引きを行わない撮像である。しかしながら、本実施形態では、キャリブレーションスキャンを行わなくとも感度マップを得ることができる。例えば、本実施形態では、時間スペクトル方向での折り返し信号の強弱に着目し、折り返し信号が相対的に弱い低周波成分では感度マップを直接推定し、高周波成分では低周波成分を用いて推定することで、感度マップを得ることができる。
【００４４】
図２を用いて、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を説明する。図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図２に示す処理手順は、例えば、操作者により入力された撮像開始要求を契機として開始される。なお、以下では、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥが実行される場合を説明するが、これに限定されるものではない。また、以下では、撮像部位として心臓が適用される場合を説明するが、これに限定されるものではない。
【００４５】
ステップＳ１０１において、取得機能１２３ａは、間引きサンプリングを用いたシネ撮像により、複数のｋ空間データを収集する。なお、取得機能１２３ａにより取得されるｋ空間データは、第１ｋ空間データの一例である。また、第１ｋ空間データに対応づけられている収集時刻は、第１収集時刻の一例である。
【００４６】
ステップＳ１０２において、第１再構成機能１２３ｂは、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、複数の画像データを再構成する。なお、第１再構成機能１２３ｂにより再構成される画像データは、第１画像データの一例である。
【００４７】
図３を用いて、第１の実施形態に係る取得機能１２３ａ及び第１再構成機能１２３ｂの処理を説明する。図３は、第１の実施形態に係る取得機能１２３ａ及び第１再構成機能１２３ｂの処理を説明するための図である。図３において、縦軸に示した「ｋ」は、位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。図３では、説明の都合上、位相エンコード方向に１６個のサンプリング位置（枠）にｋ空間データが配置されるｋ−ｔ空間データを例示する。また、黒丸印は、１ラインのｋ空間データが収集される位置を示す。言い換えると、黒丸印が配置されない枠は、ｋ空間データが収集されない位置である。なお、各ｋ空間データは、１次元の周波数エンコード方向及び１次元の位相エンコード方向から成る２次元のｋ空間に対応する。
【００４８】
例えば、取得機能１２３ａは、入力インタフェース１２４を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成する。このシーケンス情報には、例えば、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥを実行するための各種の撮像条件が設定される。そして、取得機能１２３ａは、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１１０に送信することで、シーケンス制御回路１１０にｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥを実行させる。これにより、取得機能１２３ａは、時相Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４・・・の各時相について、４つのｋ空間データ（サンプル）を収集する。例えば、時相Ｐ１には、４つのｋ空間データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４が含まれる。
【００４９】
図３に示す例では、１単位時相ごとに、位相エンコード方向に１サンプルずつサンプリング位置をずらしてサンプリングされる。例えば、時相Ｐ２に含まれる４つのｋ空間データは、時相Ｐ１に含まれる４つのｋ空間データと比較して、位相エンコード方向（図中の下方向）に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。また、時相Ｐ３に含まれる４つのｋ空間データは、時相Ｐ２に含まれる４つのｋ空間データと比較して、位相エンコード方向に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。また、時相Ｐ４に含まれる４つのｋ空間データは、時相Ｐ３に含まれる４つのｋ空間データと比較して、位相エンコード方向に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。つまり、図３の例では、４分の１に間引かれたｋ空間データが、４単位時相ごとに周期的にサンプリングされる。
【００５０】
なお、図示の都合上、各時相に含まれる複数のｋ空間データは、時相方向において同一位置に図示されているため、同一時刻に収集されているように見えるが、実際には互いに異なる時刻に収集されたものである。例えば、時相Ｐ１に含まれる４つのｋ空間データは、ｋ空間データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４の順に収集されたものである。各ｋ空間データの収集時刻は、各ｋ空間データに対応づけられている。つまり、取得機能１２３ａは、複数のｋ空間データと、各ｋ空間データに対応づけられた収集時刻とを取得する。
【００５１】
また、図３の左側の矩形は、各ｋ空間データのフェーズ中心との距離を示す図である。矩形の縦方向は位相エンコード方向に対応し、白抜き領域の横方向の長さがフェーズ中心との距離に対応する。つまり、図３の例では、ｋ空間データＳ１〜Ｓ４のうちフェーズ中心の最も近くに位置するのはｋ空間データＳ３であり、フェーズ中心から最も遠くに位置するのはｋ空間データＳ１である。
【００５２】
そして、第１再構成機能１２３ｂは、各時相のｋ空間データを、フーリエ変換により画像空間と時間スペクトルとから成るｘ−ｆ空間データに変換する。また、第１再構成機能１２３ｂは、ｘ−ｆ空間上の感度マップを用いて、ｘ−ｆ空間データにおける折り返し信号が除去されたｘ−ｆ空間データを生成する。そして、第１再構成機能１２３ｂは、生成したｘ−ｆ空間データをフーリエ逆変換によりｘ−ｔ空間データに変換することにより、時系列の複数の画像データを生成する。
【００５３】
すなわち、図３に示すように、再構成機能１２３ｄは、ｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥに対応する再構成処理を実行することで、各時相Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４のｋ−ｔ空間データから、各時相に対応する画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４を生成する。
【００５４】
なお、図３に示したｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥによるサンプリング及び再構成処理はあくまで一例であり、他の公知技術にも適用可能である。例えば、図３では、キャリブレーションスキャンを行わずに感度マップを生成する場合を図示したが、キャリブレーションスキャンを実行して感度マップを生成する場合にも適用可能である。
【００５５】
図２の説明に戻る。ステップＳ１０３において、生成機能１２３ｃは、フーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。なお、生成機能１２３ｃにより生成されるｋ空間データは、第２ｋ空間データの一例である。
【００５６】
ステップＳ１０４において、生成機能１２３ｃは、複数のｋ空間データそれぞれに対して、擬似的な収集時刻を付与する。なお、擬似的な収集時刻は、第２収集時刻の一例である。
【００５７】
図４を用いて、第１の実施形態に係る生成機能１２３ｃの処理を説明する。図４は、第１の実施形態に係る生成機能１２３ｃの処理を説明するための図である。図４には、図３と同様のｋ−ｔ空間データを例示する。
【００５８】
図４に示すように、生成機能１２３ｃは、各時相Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４・・・の画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４・・・に対してフーリエ逆変換処理（ＩＦＦＴ）を実行する。これにより、生成機能１２３ｃは、各時相Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４・・・のｋ−ｔ空間がフルサンプリングされた状態に相当する複数のｋ空間データを生成する。例えば、生成機能１２３ｃは、画像データＩ１に対するフーリエ逆変換処理により、１６個のｋ空間データＳ’１，Ｓ’２，Ｓ’３，・・・Ｓ’１６を生成する。ここで、この１６個のｋ空間データＳ’１，Ｓ’２，Ｓ’３，・・・Ｓ’１６は、時相Ｐ１の１６個のサンプリング位置のフルサンプリングに相当する。生成機能１２３ｃは、他の時相についても同様に、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データを生成する。
【００５９】
そして、生成機能１２３ｃは、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データに対して、擬似的な収集時刻を付与する。例えば、ｋ空間データＳ’１は、図３に示したｋ空間データＳ１と同一時相かつ同一位相エンコード量である。このため、生成機能１２３ｃは、ｋ空間データＳ１の収集時刻をｋ空間データＳ’１の収集時刻として付与する。また、ｋ空間データＳ’５は、図３に示したｋ空間データＳ２と同一時相かつ同一位相エンコード量である。このため、生成機能１２３ｃは、ｋ空間データＳ２の収集時刻をｋ空間データＳ’５の収集時刻として付与する。
【００６０】
また、ｋ空間データＳ’２，Ｓ’３，Ｓ’４は、ｋ空間データＳ’１とＳ’５との間に等間隔に配置される。このため、生成機能１２３ｃは、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’５の収集時刻との間を４等分した時刻を、各ｋ空間データＳ’２，Ｓ’３，Ｓ’４の収集時刻として付与する。具体的には、ｋ空間データＳ’３の収集時刻は、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’５の収集時刻との中間値である。また、ｋ空間データＳ’２の収集時刻は、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’３の収集時刻との中間値である。また、ｋ空間データＳ’４の収集時刻は、ｋ空間データＳ’３の収集時刻とＳ’５の収集時刻との中間値である。このように、生成機能１２３ｃは、第１ｋ空間データの第１収集時刻に基づいて、フルサンプリングに相当する第２ｋ空間データの第２収集時刻を算出し、付与する。
【００６１】
図２の説明に戻る。ステップＳ１０５において、第２再構成機能１２３ｄは、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理により、複数の画像データを再構成する。例えば、第２再構成機能１２３ｄは、生成機能１２３ｃにより生成されたフルサンプリングに相当する複数のｋ空間データを用いて、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う。なお、第２再構成機能１２３ｄにより再構成される画像データは、第２画像データの一例である。
【００６２】
図５及び図６を用いて、第１の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明する。図５及び図６は、第１の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。図５及び図６において、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。また、各時相Ｐ１〜Ｐｎに対応する矩形は、各ｋ空間データのフェーズ中心との距離を示す図である。矩形の横方向は位相エンコード方向に対応し、白抜き領域の縦方向の長さがフェーズ中心との距離に対応する。つまり、図５及び図６の矩形は、図３に示した矩形を９０度回転させて時相ごとに図示したものである。
【００６３】
図５に示すように、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ１〜Ｐｎのｋ空間データを用いて、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う。例えば、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ１のｋ空間データと、時相Ｐ２のｋ空間データとを用いて、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う。なお、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理は、Ｓｌｉｄｉｎｇ  Ｗｉｎｄｏｗ処理とも呼ばれる。
【００６４】
図６に示すように、時相Ｐ１には、フルサンプリングに相当する１６個のｋ空間データＳ’１〜Ｓ’１６が含まれる。また、時相Ｐ２には、フルサンプリングに相当する１６個のｋ空間データＳ’１７〜Ｓ’３２が含まれる。この場合、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ１の８個のｋ空間データＳ’９〜Ｓ’１６と、時相Ｐ２の８個のｋ空間データＳ’１７〜Ｓ’２４と抽出する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出した合計１６個のｋ空間データを、画像１枚分の位相エンコードのパターンに一致するように入れ替える。
【００６５】
例えば、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ１から抽出した８個のｋ空間データＳ’９〜Ｓ’１６と、時相Ｐ２から抽出した８個のｋ空間データＳ’１７〜Ｓ’２４とを入れ替える。このとき、第２再構成機能１２３ｄは、ｋ空間データＳ’９〜Ｓ’１６の収集時刻の順序、及び、ｋ空間データＳ’１７〜Ｓ’２４の収集時刻の順序については維持したまま入れ替える。これにより、第２再構成機能１２３ｄは、ｋ空間データＳ’１７，Ｓ’１８，Ｓ’１９，Ｓ’２０，Ｓ’２１，Ｓ’２２，Ｓ’２３，Ｓ’２４，Ｓ’９，Ｓ’１０，Ｓ’１１，Ｓ’１２，Ｓ’１３，Ｓ’１４，Ｓ’１５，Ｓ’１６の順に並べ替える。この結果、この順に並んだ１６個のｋ空間データは画像１枚分の位相エンコードのパターンに一致するので、第２再構成機能１２３ｄは、この１６個のｋ空間データを時相Ｐ’１のｋ空間データとして再構成に利用する。時相Ｐ’１は、時相Ｐ１及び時相Ｐ２の中間時相に相当する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ’１のｋ空間データに対して再構成処理（フーリエ変換処理）を行うことで、時相Ｐ’１に対応する画像データＩ’１を生成する。
【００６６】
このように、第２再構成機能１２３ｄは、連続する２時相に含まれる複数のｋ空間データから中間時相に相当するｋ空間データを抽出する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出した中間時相に相当するｋ空間データに対して再構成処理を行うことで、中間時相に対応する画像データを生成する。この一連の処理により、第２再構成機能１２３ｄは、フェーズ数「ｎ」の各画像データの間に、フェーズ数「ｎ−１」の中間時相の画像データを生成することで、フェーズ数「２ｎ−１」の画像データを生成することができる（図５参照）。つまり、第２再構成機能１２３ｄは、時間分解能を約２倍にすることができる。
【００６７】
図２の説明に戻る。ステップＳ１０６において、出力制御機能１２３ｅは、複数の画像データを表示する。例えば、出力制御機能１２３ｅは、第２再構成機能１２３ｄにより生成されたフェーズ数「２ｎ−１」の画像データをシネ再生する。なお、出力制御機能１２３ｅは、シネ再生に限らず、例えば、時系列に並ぶ複数の画像データを並べて表示することもできる。
【００６８】
上述してきたように、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００において、取得機能１２３ａは、間引きサンプリングにより、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する。第１再構成機能１２３ｂは、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する。生成機能１２３ｃは、第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する。第２再構成機能１２３ｄは、第２収集時刻に基づいて第２ｋ空間データに対してＶｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行い、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する。これにより、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、間引きサンプリングによる高速な撮像を実行しつつ、約２倍の時間分解能の画像を得ることができる。
【００６９】
なお、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の処理は、リアルタイム処理として実行しても良いし、予め収集された複数のｋ空間データを読み出して事後的に実行してもよい。事後的に実行する場合には、間引きサンプリングにより収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻とが対応づけられた情報が、所定の記憶装置（記憶回路１２２等）に予め記憶されている。
【００７０】
（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態では、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理を行う場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、フーリエ逆変換処理により生成されたフルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを用いて、任意のフェーズ数（枚数）の画像データを生成することも可能である。
【００７１】
例えば、第２再構成機能１２３ｄは、時系列に並ぶ複数の第２ｋ空間データから、所望の時相数に対応する所定数の第２ｋ空間データを抽出する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出した所定数の第２ｋ空間データを、位相エンコードのパターンに応じて入れ替えてから再構成することで、所望の時相数の第２画像データを生成する。
【００７２】
図７を用いて、第１の実施形態の変形例に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明する。図７は、第１の実施形態の変形例に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。図７において、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。また、各時相Ｐ１〜Ｐ３０に対応する矩形は、図５に示した矩形と同様である。
【００７３】
図７に示す例では、フェーズ数「３０」の画像データからフェーズ数「２５」の画像データを生成する場合を説明する。この場合、フェーズ数「３０」の画像データが撮像済みであり、フェーズ数「３０」に対応する複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻が記憶回路１２２に予め記憶されている。そして、操作者は、この記憶されたｋ空間データを元に、フェーズ数「２５」の画像データを閲覧したい旨の入力を行う。
【００７４】
フェーズ数「２５」の画像データを閲覧したい旨の入力を受け付けると、生成機能１２３ｃは、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データの生成と、各ｋ空間データの擬似的な収集時刻の付与を行う。なお、ここまでの処理は、図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０４までの処理と同様であるので、説明を省略する。
【００７５】
そして、第２再構成機能１２３ｄは、図７に示すように、フルサンプリングに相当する時系列のｋ空間データから、フェーズ数「２５」に対応する所定数のｋ空間データを抽出する。ここで、図７の例では、各時相に含まれるサンプル数（ｋ空間データの数）は、「８個」である。そこで、第２再構成機能１２３ｄは、連続する８個のｋ空間データを一組（１時相分）として、時相Ｐ１〜Ｐ３０までのｋ空間データの中から２５時相分のｋ空間データを抽出する。これにより、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ’１〜Ｐ’２５のｋ空間データを抽出する。
【００７６】
そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出した８個のｋ空間データを、位相エンコードのパターンに応じて入れ替えてから再構成する。
具体例を挙げると、第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ’１として８個のｋ空間データＳ’２〜Ｓ’９を抽出している。このうち、７個のｋ空間データＳ’２〜Ｓ’８は時相Ｐ１に由来するｋ空間データであり、ｋ空間データＳ’９は時相Ｐ２に由来するｋ空間データである。ここで、第２再構成機能１２３ｄは、ｋ空間データＳ’９，Ｓ’２，Ｓ’３，Ｓ’４，Ｓ’５，Ｓ’６，Ｓ’７，Ｓ’８の順に並べ替える。この結果、この順に並んだ８個のｋ空間データは画像１枚分の位相エンコードのパターンに一致するので、第２再構成機能１２３ｄは、この８個のｋ空間データを時相Ｐ’１のｋ空間データとして再構成に利用する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、同様の処理により、時相Ｐ’２〜Ｐ’２５のｋ空間データも抽出し、再構成に利用する。
【００７７】
これにより、第２再構成機能１２３ｄは、フェーズ数「３０」の画像データから、フェーズ数「２５」の画像データを等間隔に生成することができる。なお、図７では、フェーズ数を「３０」から「２５」に減らす場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、フェーズ数を「３５」などに増やすことも可能である。この場合、新たな時相Ｐ‘１と時相Ｐ’２との間で、同じｋ空間データを共有することとなる。
【００７８】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、Ｖｉｅｗ  Ｓｈａｒｉｎｇ処理により時間分解能を上げる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、プロスペクティブゲート法による撮像（以下、「プロスペクティブ撮像」と記載）により複数心拍にわたって同一スライスのｋ空間データを収集する場合には、複数心拍にわたるｋ空間データを用いて時間分解能を上げることができる。
【００７９】
第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、図１に示したＭＲＩ装置１００と同様の構成を備え、処理回路１２３における処理の一部が相違する。そこで、第２の実施形態では、第１の実施形態と相違する点を中心に説明することとし、第１の実施形態において説明した構成と同様の機能を有する点については、説明を省略する。
【００８０】
すなわち、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００において、取得機能１２３ａは、被検体の心電信号における特徴点の検出に応じて複数の第１ｋ空間データを複数心拍にわたって取得するとともに、各第１収集時刻に対応する第１心時相情報を取得する。第１再構成機能１２３ｂは、複数心拍にわたる複数の第１ｋ空間データから複数心拍にわたる複数の第１画像データを再構成する。生成機能１２３ｃは、複数心拍にわたる複数の第１画像データに対するフーリエ逆変換により、複数心拍にわたる複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、第１心時相情報に基づいて第２収集時刻に対応する第２心時相情報を生成する。第２再構成機能１２３ｄは、第２心時相情報に基づいて、複数心拍にわたる複数の第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行うことで、１心拍に対応する複数の第２画像データを再構成する。
【００８１】
図８を用いて、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を説明する。図８は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図８に示す処理手順は、例えば、操作者により入力された撮像開始要求を契機として開始される。
【００８２】
ステップＳ２０１において、取得機能１２３ａは、間引きサンプリングを用いたプロスペクティブ撮像により、複数のｋ空間データを収集する。例えば、取得機能１２３ａは、複数のｋ空間データとして、心電信号における特徴点を開始点とする第１期間に含まれる複数の第３ｋ空間データと、特徴点とは異なる時相を開始点とする第２期間に含まれる複数の第４ｋ空間データとを取得する。
【００８３】
図９を用いて、第２の実施形態に係る取得機能１２３ａの処理を説明する。図９は、第２の実施形態に係る取得機能１２３ａの処理を説明するための図である。図９において、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。また、図９の上段にはトリガー信号を例示し、図９の下段にはプロスペクティブ撮像の撮像シーケンスを例示する。なお、トリガー信号は、心電信号における特徴点の一例である。
【００８４】
図９に示すように、シーケンス制御回路１１０は、取得機能１２３ａの制御のもと、プロスペクティブ撮像を実行し、期間Ｔ１及び期間Ｔ２のそれぞれでｋ−ｔ  ＳＥＮＳＥによる１心拍分の撮像を同一スライスに対して実行する。なお、図示しないが、シーケンス制御回路１１０は、ダミーショット等を適宜挿入して撮像シーケンスを実行可能である。
【００８５】
ここで、取得機能１２３ａは、期間Ｔ１についてはトリガー信号を開始点とする一方で、期間Ｔ２についてはトリガー信号とは異なる時相を開始点とするように制御する。例えば、取得機能１２３ａは、期間Ｔ１の撮像中にトリガー信号（ｎ）を検知すると、前回のトリガー信号（ｎ−１）とトリガー信号（ｎ）との時間差に基づいて、次のトリガー信号（ｎ＋１）の時刻を推定する。ここで、次のトリガー信号（ｎ＋１）の時刻を推定できるのは、連続する２心拍の期間は大きく変化しない（揺らぎが少ない）ことが知られているからである。
【００８６】
そして、取得機能１２３ａは、トリガー信号（ｎ＋１）とは異なる時刻から期間Ｔ２の撮像が開始するように、トリガー信号（ｎ＋１）の時刻と期間Ｔ２の開始点との間に待ち時間Δｔを挿入する。この待ち時間Δｔは、操作者の任意の値を設定可能であるが、各画像のフェーズ中心のピッチ幅の半分相当の値（半ピッチ）を設定するのが好適である。なお、フェーズ中心のピッチ幅は、撮像条件から算出可能である。
【００８７】
このように、取得機能１２３ａは、トリガー信号を開始点とする期間Ｔ１に含まれる複数のｋ空間データ（第３ｋ空間データ）を取得するとともに、トリガー信号とは異なる時相を開始点とする期間Ｔ２に含まれる複数のｋ空間データ（第４ｋ空間データ）を取得する。
【００８８】
図８の説明に戻る。ステップＳ２０２〜Ｓ２０４の処理は、期間Ｔ１で収集された複数のｋ空間データと、期間Ｔ２で収集された複数のｋ空間データとのそれぞれに対して処理を実行する点を除き、基本的にステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理と同様である。
【００８９】
つまり、ステップＳ２０２において、第１再構成機能１２３ｂは、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、複数の画像データを再構成する。具体的には、第１再構成機能１２３ｂは、期間Ｔ１に含まれる複数のｋ空間データに基づいて、期間Ｔ１に含まれる複数の画像データ（第３画像データ）を再構成する。また、第１再構成機能１２３ｂは、期間Ｔ２に含まれる複数のｋ空間データに基づいて、期間Ｔ２に含まれる複数の画像データ（第４画像データ）を再構成する。
【００９０】
ステップＳ２０３において、生成機能１２３ｃは、フーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。具体的には、生成機能１２３ｃは、期間Ｔ１に含まれる複数の画像データに基づいて、期間Ｔ１に含まれるフルサンプリング相当の複数のｋ空間データ（第５ｋ空間データ）を生成する。また、生成機能１２３ｃは、期間Ｔ２に含まれる複数の画像データに基づいて、期間Ｔ２に含まれるフルサンプリング相当の複数のｋ空間データ（第６ｋ空間データ）を生成する。
【００９１】
ステップＳ２０４において、生成機能１２３ｃは、フルサンプリング相当の複数のｋ空間データそれぞれに対して、擬似的な収集時刻を付与する。具体的には、生成機能１２３ｃは、期間Ｔ１に含まれるフルサンプリング相当の複数のｋ空間データに対して、擬似的な収集時刻を付与する。また、生成機能１２３ｃは、期間Ｔ２に含まれるフルサンプリング相当の複数のｋ空間データに対して、擬似的な収集時刻を付与する。
【００９２】
ステップＳ２０５において、第２再構成機能１２３ｄは、フェーズ数決定処理を実行する。ここで、図１０及び図１１を用いて、第２再構成機能１２３ｄによるフェーズ数決定処理を説明する。図１０は、第２の実施形態に係るフェーズ数決定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１１は、第２の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。
【００９３】
図１１には、トリガー信号（図１１の上から１段目）と、期間Ｔ１の収集データ（図１１の上から２段目）と、期間Ｔ２の収集データ（図１１の上から３段目）と、決定されるフェーズ数（図１１の上から４段目）との関係を図示する。図１１において、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。また、各時相（ＰＡ１〜ＰＡ１２、ＰＢ１〜ＰＢ１２、Ｐ１〜Ｐ１１）に対応する矩形は、各ｋ空間データのフェーズ中心との距離を示す図である。矩形の横方向は位相エンコード方向に対応し、白抜き領域の縦方向の長さがフェーズ中心との距離に対応する。つまり、図１１の矩形は、図５の矩形と同様である。また、各矩形の中心は、フェーズ中心のｋ空間データに対応する。
【００９４】
図１１では、最小フェーズ数として「１０」が設定される場合を説明する。最小フェーズ数とは、１心拍の間で画像化される最小の枚数であり、例えば、撮像条件が設定される際に操作者により指定される。なお、１心拍分の撮像を行う場合、心拍の揺らぎを考慮してＲＲ間隔を１２０％程度充足するように設定される。このため、期間Ｔ１及び期間Ｔ２は、いずれもＲＲ間隔を１２０％程度充足するように設定される。このため、期間Ｔ１及び期間Ｔ２は、概ね１２フェーズ相当の収集が行われている。つまり、期間Ｔ１は時相ＰＡ１〜ＰＡ１２の１２フェーズを含み、期間Ｔ２は時相ＰＢ１〜ＰＢ１２の１２フェーズを含む。
【００９５】
ステップＳ３０１において、第２再構成機能１２３ｄは、最小フェーズ数（Ｎ）を読み出す。図１１に示す例では、最小フェーズ数として「１０」が設定される。このため、第２再構成機能１２３ｄは、最小フェーズ数「１０」を初期値として読み出す。
【００９６】
ステップＳ３０２において、第２再構成機能１２３ｄは、Ｎを１インクリメントする。ここで、読み出した最小フェーズ数は「１０」であるので、第２再構成機能１２３ｄは、「Ｎ＝１０＋１」により「Ｎ＝１１」を設定する。つまり、第２再構成機能１２３ｄは、１心拍を１１等分するように、時相Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ｐ９，Ｐ１０，Ｐ１１を設定する（図１１の上から４段目）。
【００９７】
ステップＳ３０３において、第２再構成機能１２３ｄは、各時相のフェーズ中心の心時相情報［％］を算出する。ここで、心時相情報は、１心拍における時相方向の位置を示す情報である。例えば、心時相情報は、ＲＲ間隔を１００％とした場合に、収集されたｋ空間データがＲＲ間隔の起点（トリガー信号）から何％の位置で収集されたかを示す。
【００９８】
例えば、第２再構成機能１２３ｄは、期間Ｔ１に含まれる各時相ＰＡ１〜ＰＡ１２について、フェーズ中心の心時相情報を算出する。具体的に、時相ＰＡ１のフェーズ中心の心時相情報は「５％」、時相ＰＡ２のフェーズ中心の心時相情報は「１５％」、時相ＰＡ３のフェーズ中心の心時相情報は「２５％」、時相ＰＡ４のフェーズ中心の心時相情報は「３５％」、時相ＰＡ５のフェーズ中心の心時相情報は「４５％」、時相ＰＡ６のフェーズ中心の心時相情報は「５５％」、時相ＰＡ７のフェーズ中心の心時相情報は「６５％」、時相ＰＡ８のフェーズ中心の心時相情報は「７５％」、時相ＰＡ９のフェーズ中心の心時相情報は「８５％」、時相ＰＡ１０のフェーズ中心の心時相情報は「９５％」、時相ＰＡ１１のフェーズ中心の心時相情報は「１０５％」、時相ＰＡ１２のフェーズ中心の心時相情報は「１１５％」である。
【００９９】
また、第２再構成機能１２３ｄは、期間Ｔ２に含まれる各時相ＰＢ１〜ＰＢ１２について、フェーズ中心の心時相情報を算出する。具体的に、時相ＰＢ１のフェーズ中心の心時相情報は「１０％」、時相ＰＢ２のフェーズ中心の心時相情報は「２０％」、時相ＰＢ３のフェーズ中心の心時相情報は「３０％」、時相ＰＢ４のフェーズ中心の心時相情報は「４０％」、時相ＰＢ５のフェーズ中心の心時相情報は「５０％」、時相ＰＢ６のフェーズ中心の心時相情報は「６０％」、時相ＰＢ７のフェーズ中心の心時相情報は「７０％」、時相ＰＢ８のフェーズ中心の心時相情報は「８０％」、時相ＰＢ９のフェーズ中心の心時相情報は「９０％」、時相ＰＢ１０のフェーズ中心の心時相情報は「１００％」、時相ＰＢ１１のフェーズ中心の心時相情報は「１１０％」、時相ＰＢ１２のフェーズ中心の心時相情報は「１２０％」である。
【０１００】
また、第２再構成機能１２３ｄは、１心拍を１１等分した各時相Ｐ１〜Ｐ１１について、フェーズ中心の心時相情報［％］を算出する。具体的に、時相Ｐ１のフェーズ中心の心時相情報は「４．５％」、時相Ｐ２のフェーズ中心の心時相情報は「１３．６％」、時相Ｐ３のフェーズ中心の心時相情報は「２２．７％」、時相Ｐ４のフェーズ中心の心時相情報は「３１．８％」、時相Ｐ５のフェーズ中心の心時相情報は「４０．９％」、時相Ｐ６のフェーズ中心の心時相情報は「５０．０％」、時相Ｐ７のフェーズ中心の心時相情報は「５９．１％」、時相Ｐ８のフェーズ中心の心時相情報は「６８．２％」、時相Ｐ９のフェーズ中心の心時相情報は「７７．３％」、時相Ｐ１０のフェーズ中心の心時相情報は「８６．４％」、時相Ｐ１１のフェーズ中心の心時相情報は「９５．５％」である。
【０１０１】
ステップＳ３０４において、第２再構成機能１２３ｄは、全ての心時相情報［％］に対応するフェーズ中心のｋ空間データが存在するか否かを判定する。例えば、第２再構成機能１２３ｄは、各時相Ｐ１〜Ｐ１１のフェーズ中心の心時相情報から所定の閾値以内に、時相ＰＡ１〜ＰＡ１２及び時相ＰＢ１〜ＰＢ１２のフェーズ中心の心時相情報が存在するか否かを判定する。ここでは、閾値が「２．４」である場合を説明する。
【０１０２】
図１１に示すように、時相Ｐ１のフェーズ中心の心時相情報「４．５％」に最も近いものは、時相ＰＡ１のフェーズ中心の心時相情報「５％」であり、その差は「−０．５」である。時相Ｐ２のフェーズ中心の心時相情報「１３．６％」に最も近いものは、時相ＰＡ２のフェーズ中心の心時相情報「１５％」であり、その差は「−１．４」である。時相Ｐ３のフェーズ中心の心時相情報「２２．７％」に最も近いものは、時相ＰＡ３のフェーズ中心の心時相情報「２５％」であり、その差は「−２．３」である。時相Ｐ４のフェーズ中心の心時相情報「３１．８％」に最も近いものは、時相ＰＢ３のフェーズ中心の心時相情報「３０％」であり、その差は「１．８」である。時相Ｐ５のフェーズ中心の心時相情報「４０．９％」に最も近いものは、時相ＰＢ４のフェーズ中心の心時相情報「４０％」であり、その差は「０．９」である。時相Ｐ６のフェーズ中心の心時相情報「５０．０％」に最も近いものは、時相ＰＢ５のフェーズ中心の心時相情報「５０％」であり、その差は「０」である。時相Ｐ７のフェーズ中心の心時相情報「５９．１％」に最も近いものは、時相ＰＢ６のフェーズ中心の心時相情報「６０％」であり、その差は「−０．９」である。時相Ｐ８のフェーズ中心の心時相情報「６８．２％」に最も近いものは、時相ＰＢ７のフェーズ中心の心時相情報「７０％」であり、その差は「−１．８」である。時相Ｐ９のフェーズ中心の心時相情報「７７．３％」に最も近いものは、時相ＰＡ８のフェーズ中心の心時相情報「７５％」であり、その差は「２．３」である。時相Ｐ１０のフェーズ中心の心時相情報「８６．４％」に最も近いものは、時相ＰＡ９のフェーズ中心の心時相情報「８５％」であり、その差は「１．４」である。時相Ｐ１１のフェーズ中心の心時相情報「９５．５％」に最も近いものは、時相ＰＡ１０のフェーズ中心の心時相情報「９５％」であり、その差は「０．５」である。
【０１０３】
ここで、時相Ｐ１〜Ｐ１１のいずれにおいても、最も近い心時相情報との差（絶対値）は閾値「２．４」未満である。この場合、第２再構成機能１２３ｄは、全ての時相の心時相情報［％］に対応するフェーズ中心のｋ空間データが存在すると判定し（ステップＳ３０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０２に移行する。つまり、第２再構成機能１２３ｄは、フェーズ数を１増加させるごとに、増加させたフェーズ数のフェーズ中心のｋ空間データが存在するか否かを判定する。
【０１０４】
一方、時相Ｐ１〜Ｐ１１のいずれかにおいて、最も近い心時相情報との差が閾値「２．４」を超えていた場合には、第２再構成機能１２３ｄは、全ての時相の心時相情報［％］に対応するフェーズ中心のｋ空間データが存在しないと判定し（ステップＳ３０４，Ｎｏ）、ステップＳ３０５に移行する。
【０１０５】
ステップＳ３０５において、第２再構成機能１２３ｄは、Ｎ−１をフェーズ数として決定する。つまり、第２再構成機能１２３ｄは、全ての時相の心時相情報［％］に対応するフェーズ中心のｋ空間データが存在すると判定されたフェーズ数のうちの最大値を、フェーズ数として決定する。
【０１０６】
図８の説明に戻る。ステップＳ２０６において、第２再構成機能１２３ｄは、決定したフェーズ数の画像データを再構成する。このとき、第２再構成機能１２３ｄは、決定したフェーズ数に対応する複数のｋ空間データを、期間Ｔ１及び期間Ｔ２に含まれる複数のｋ空間データから抽出する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出した各時相に対応する複数のｋ空間データが、画像１枚分の位相エンコードのパターンに一致するように並べ替える。そして、第２再構成機能１２３ｄは、並べ替えた後の各時相に対応する複数のｋ空間データを用いて、各時相の画像データを再構成する。
【０１０７】
図１２を用いて、決定したフェーズ数に対応する複数のｋ空間データを抽出する処理を説明する。図１２は、第２の実施形態に係る第２再構成機能１２３ｄの処理を説明するための図である。図１２には、図１１の時相Ｐ４、時相ＰＡ４、及び時相ＰＢ３の周辺を抜き出した拡大図を示す。なお、図１２において、黒丸印は、ｋ空間データを示す。
【０１０８】
図１２では、時相Ｐ４に対応する複数のｋ空間データを、時相ＰＡ４及び時相ＰＢ３に含まれるｋ空間データから抽出する場合の処理を説明する。第２再構成機能１２３ｄは、時相Ｐ４に配置するｋ空間データと同一の位相エンコード量を有し、かつ、心時相情報［％］が近いｋ空間データを、時相ＰＡ４及び時相ＰＢ３に含まれるｋ空間データから抽出する。
【０１０９】
時相Ｐ４のｋ空間データＰ４−ＳＣは、時相Ｐ４の位相エンコード方向の中心（フェーズ中心）に位置するｋ空間データである。ここで、ｋ空間データＰ４−ＳＣと同一の位相エンコード量を有するものは、ｋ空間データＰＡ４−Ｓ’Ｃ及びｋ空間データＰＢ３−Ｓ’Ｃである。このうち、ｋ空間データＰ４−ＳＣの心時相情報［％］に近いものは、ｋ空間データＰＢ３−Ｓ’Ｃである。このため、第２再構成機能１２３ｄは、期間Ｔ２の収集データからｋ空間データＰＢ３−Ｓ’Ｃを抽出し、ｋ空間データＰ４−Ｓ１の位置に配置する。
【０１１０】
また、時相Ｐ４のｋ空間データＰ４−Ｓ１は、時相Ｐ４の位相エンコード方向の端部に位置するｋ空間データである。ここで、ｋ空間データＰ４−Ｓ１と同一の位相エンコード量を有するものは、ｋ空間データＰＡ４−Ｓ’１及びｋ空間データＰＢ３−Ｓ’１である。このうち、ｋ空間データＰ４−Ｓ１の心時相情報［％］に近いものは、ｋ空間データＰＡＢ４−Ｓ’１である。このため、第２再構成機能１２３ｄは、期間Ｔ１の収集データからｋ空間データＰＡ４−Ｓ’１を抽出し、ｋ空間データＰ４−Ｓ１の位置に配置する。
【０１１１】
このように、第２再構成機能１２３ｄは、決定したフェーズ数に対応する各時相に配置するｋ空間データを、時相ＰＡ４及び時相ＰＢ３に含まれるｋ空間データから抽出する。そして、第２再構成機能１２３ｄは、抽出したｋ空間データを、画像１枚分の位相エンコードのパターンに一致するように並び替え、再構成を行う。そして、出力制御機能１２３ｅは、再構成された画像データを適宜表示する。
【０１１２】
上述してきたように、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、間引きサンプリングを用いたプロスペクティブ撮像により、複数心拍にわたるｋ空間データを収集する。そして、ＭＲＩ装置１００は、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、複数心拍にわたる画像データを再構成する。そして、ＭＲＩ装置１００は、フーリエ逆変換処理により、複数心拍にわたるフルサンプリング相当のｋ空間データを生成する。そして、ＭＲＩ装置１００は、各時相のフェーズ中心の心時相情報から所定の閾値以内に、フルサンプリング相当のｋ空間データが存在するか否かに基づいて、時間分解能を向上させたフェーズ数を決定する。そして、ＭＲＩ装置１００は、複数心拍にわたるフルサンプリング相当のｋ空間データから、決定したフェーズ数の画像データを再構成する。これにより、ＭＲＩ装置１００は、プロスペクティブ撮像により収集した複数心拍にわたるｋ空間データを用いて、時間分解能を向上させることができる。
【０１１３】
また、通常、プロスペクティブ撮像では、複数心拍の間で各画像データの心時相を揃えるために、トリガー信号に応じて撮像の開始点を同期させる。これに対して、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、プロスペクティブ撮像を行いつつ一方の収集期間に待機時間Δｔを設けることで、複数心拍の間で各画像データの心時相を意図的にずらす。これにより、収集される各時相のフェーズ中心の心時相情報が多様化するので、時間分解能を向上させることができる。
【０１１４】
なお、第２の実施形態では、時間分解能を上げるためにフェーズ数を１ずつ増加させる処理を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、操作者が所望するフェーズ数の入力を受け付けて、受け付けたフェーズ数について、ステップＳ３０４の判定を行っても良い。
【０１１５】
（第２の実施形態の変形例）
第２の実施形態では、複数心拍にわたるｋ空間データを収集する場合に、一方の収集期間に待機時間Δｔを設けることで、複数心拍の間で各画像データの心時相を意図的にずらす場合を説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。
【０１１６】
例えば、健常者においても、連続する２心拍の期間は少しずつ変化している（揺らいでいる）ことが知られている。そこで、この揺らぎを利用することで、収集される各時相のフェーズ中心の心時相情報を多様化させることができる。
【０１１７】
図１３を用いて、第２の実施形態の変形例に係る取得機能１２３ａの処理を説明する。図１３は、第２の実施形態の変形例に係る取得機能１２３ａの処理を説明するための図である。図１３において、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。また、図１３の上段にはトリガー信号を例示し、図１３の下段にはプロスペクティブ撮像の撮像シーケンスを例示する。
【０１１８】
図１３に示すように、シーケンス制御回路１１０は、取得機能１２３ａの制御のもと、プロスペクティブ撮像を実行し、期間Ｔ１及び期間Ｔ２を連続的に撮像する。このように、待機時間Δｔを設けずに連続的に撮像したとしても、連続する２心拍の期間の揺らぎを利用して、期間Ｔ１及び期間Ｔ２の各画像データの心時相をずらせることが期待される。
【０１１９】
（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。
【０１２０】
（医用画像処理装置）
例えば、上記の実施形態では、処理回路１２３の構成要素である取得機能１２３ａ、第１再構成機能１２３ｂ、生成機能１２３ｃ、第２再構成機能１２３ｄ及び出力制御機能１２３ｅの各処理機能が、ＭＲＩ装置１００において実行される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上記の各処理機能は、ワークステーションなどの医用画像処理装置において実行されてもよい。
【０１２１】
図１４は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００を示すブロック図である。医用画像処理装置２００は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置に対応する。
【０１２２】
図１４に示すように、医用画像処理装置２００は、入力インタフェース２０１、ディスプレイ２０２、記憶回路２１０、及び処理回路２２０を備える。入力インタフェース２０１、ディスプレイ２０２、記憶回路２１０、及び処理回路２２０は、相互に通信可能に接続される。
【０１２３】
入力インタフェース２０１は、マウス、キーボード、タッチパネル等、操作者からの各種の指示や設定要求を受け付けるための入力装置である。ディスプレイ２０２は、医用画像を表示したり、操作者が入力インタフェース２０１を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したりする表示装置である。
【０１２４】
記憶回路２１０は、例えば、ＮＡＮＤ（Not  AND）型フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）であり、医用画像データやＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。本実施形態では、記憶回路２１０は、例えば、間引きサンプリングにより収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻とが対応づけられた情報が予め記憶されている。
【０１２５】
処理回路２２０は、医用画像処理装置２００における処理全体を制御する電子機器（プロセッサ）である。処理回路２２０は、取得機能２２１、第１再構成機能２２２、生成機能２２３、第２再構成機能２２４、及び出力制御機能２２５を実行する。処理回路２２０が実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２１０内に記録されている。処理回路２２０は、各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。取得機能２２１、第１再構成機能２２２、生成機能２２３、第２再構成機能２２４、及び出力制御機能２２５は、図１に示した取得機能１２３ａ、第１再構成機能１２３ｂ、生成機能１２３ｃ、第２再構成機能１２３ｄ、及び出力制御機能１２３ｅと基本的に同様の処理を実行可能である。
【０１２６】
すなわち、医用画像処理装置２００において、取得機能２２１は、カーテシアン収集やラディアル収集などで間引きサンプリングが行われた、複数の第１収集時刻における複数の第１ｋ空間データを取得する。第１再構成機能２２２は、間引きサンプリングに対応する再構成処理により、第１ｋ空間データから第１画像データを再構成する。生成機能２２３は、第１画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数の第２ｋ空間データを生成するとともに、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成する。第２再構成機能２２４は、第２収集時刻に基づいて第２ｋ空間データに対して並べ替え処理を行い、並べ替え処理後の第２ｋ空間データを用いて第２画像データを再構成する。これにより、医用画像処理装置２００は、所望の時間分解能での画像化を可能にする。
【０１２７】
なお、第２の実施形態に係る処理を医用画像処理装置２００にて実行する場合には、トリガー信号の情報を記憶回路２１０に格納しておくのが好適である。
【０１２８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１２９】
また、上記の実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１３０】
また、上記の実施形態及び変形例で説明した画像再構成方法は、予め用意された画像再構成プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像再構成プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この画像再構成プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１３１】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、所望の時間分解能での画像化を可能にする。
【０１３２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１３３】
１００      ＭＲＩ装置
１２３      処理回路
１２３ａ      取得機能
１２３ｂ      第１再構成機能
１２３ｃ      生成機能
１２３ｄ      第２再構成機能
１２３ｅ      出力制御機能
【図１】
2019195582.tif 000003
【図２】
2019195582.tif 000004
【図３】
2019195582.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019195582.tif 000007
【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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