(57)【要約】  k空間パラレルイメージングにおいて、画質を低下させることなく画像再構成処理を高速化する。そのために、k空間パラレルイメージングの画像再構成処理における補間処理を、1つのチャンネルの計測したk空間データを用いて、全チャンネルの補間データの要素データを生成する要素データ生成処理と、生成した要素データをチャンネル毎に合算する合算処理とに分割する。そして、要素データ生成処理を、例えば、チャンネル毎といった、予め定めた単位で分割し、並列に実行する。
2016017385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のチャンネルを備える受信コイルと、
前記チャンネル毎に、k空間のエンコードステップを間引いてk空間データを計測する計測部と、
前記計測されたk空間データに演算を適用し、再構成画像を得る画像再構成部と、を備え、
前記画像再構成部は、
前記k空間データを用いて前記演算に用いる係数を算出する前処理部と、
前記k空間データに前記係数を適用する補間処理を実行し、前記チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を生成する補間処理部と、
前記チャンネル画像を合成し、前記再構成画像を得る画像合成部と、を備え、
前記補間処理部は、
1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データと前記係数とを用いて、全チャンネルの要素データを生成する要素データ生成部と、
前記要素データ生成部が生成した要素データを前記チャンネル毎に合算する合算部と、を備え、
前記要素データ生成部は、当該要素データを、予め定めた単位で並列に生成すること
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、
前記補間処理は、前記計測したk空間データを用いて、前記間引いたk空間データである補間データを生成する処理であり、
前記前処理部は、前記計測したk空間データから前記補間処理に用いる補間係数を算出し、
前記要素データ生成部は、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データに前記補間係数を適用し、全チャンネルの前記補間データの前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算部は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記補間データを得、当該補間データにより復元されたk空間データをフーリエ変換することにより、前記チャンネル画像を得ること
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、
前記補間処理は、計測した前記k空間データから得た折り返し画像の折り返しを除去する処理であり、
前記前処理部は、計測した前記k空間データから、折り返しを除去する除去マップを生成し、
前記要素データ生成部は、1つの前記チャンネルの前記折り返し画像に前記除去マップを乗算することにより、全チャンネルの折り返し除去後のチャンネル画像の前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算部は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記チャンネル画像を得ること
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、
前記補間処理は、計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間データを補間する処理であり、
前記前処理部は、計測した前記k空間データから、前記ハイブリッド空間データを補間するハイブリッド係数を生成し、
前記要素データ生成部は、1つの前記チャンネルの前記ハイブリッド空間データに前記ハイブリッド係数を適用し、全チャンネルの補間後のハイブリッド空間データの前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算部は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算し、合算結果を1次元フーリエ変換することにより前記チャンネル画像を得ること
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1記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記要素データ生成部は、前記要素データを、各チャンネル単位で並列に生成すること  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、
前記要素データ生成部は、前記要素データを、予め定めた複数のチャンネル単位で並列に生成すること
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6記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
演算を並列に処理する制御部をさらに備え、
前記並列に生成する単位は、前記制御部が並列に処理可能な演算数に応じて定められること
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6記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記要素データ生成部は、生成した前記要素データを、前記チャンネル単位で合算し、  前記合算部は、前記要素データ生成部において合算後の要素データを合算すること
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1記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記要素データ生成部は、各チャンネルのk空間データを予め定めた数に分割し、当該分割単位で前記要素データを並列に生成すること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
複数のチャンネルを備える受信コイルそれぞれで、k空間のエンコードステップを間引いて計測して得たk空間データに演算を適用し、再構成画像を得る画像再構成ステップを含み、
前記画像再構成ステップは、
前記k空間データを用いて前記演算に用いる係数を算出する前処理ステップと、
前記k空間データに前記係数を適用する補間処理を実行し、前記チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を生成する補間ステップと、
前記チャンネル画像を合成し、前記再構成画像を得る画像合成ステップと、を含み、
前記補間ステップは、
予め定めた単位で並列に、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データと前記係数とを用いて、全チャンネルの要素データを生成する要素データ生成ステップと、
前記生成された要素データを前記チャンネル毎に合算する合算ステップと、を含むこと  を特徴とする磁気共鳴イメージング装置における画像再構成方法。
【請求項１１】
請求項10記載の画像再構成方法であって、
前記補間処理は、前記計測したk空間データを用いて、前記間引いたk空間データである補間データを生成する処理であり、
前記前処理ステップでは、前記計測したk空間データから前記補間処理に用いる補間係数を算出し、
前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データに前記補間係数を適用し、全チャンネルの、前記補間データの前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記補間データを得、当該補間データにより復元されたk空間データをフーリエ変換することにより、前記チャンネル画像を得ること
を特徴とする画像再構成方法。
【請求項１２】
請求項10記載の画像再構成方法であって、
前記補間処理は、計測した前記k空間データから得た折り返し画像から折り返しを除去する処理であり、
前記前処理ステップでは、計測した前記k空間データから折り返しを除去する除去マップを生成し、
前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記折り返し画像に前記除去マップを乗算することにより、全チャンネルの折り返し除去後のチャンネル画像の前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記チャンネル画像を得ること
を特徴とする画像再構成方法。
【請求項１３】
請求項10記載の画像再構成方法であって、
前記補間処理は、計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間データを補間する処理であり、
前記前処理部ステップでは、計測した前記k空間データから、前記ハイブリッド空間データを補間するハイブリッド係数を生成し、
前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記ハイブリッド空間データに前記ハイブリッド係数を適用し、全チャンネルの補間後のハイブリッド空間データの前記要素データをそれぞれ生成し、
前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算し、合算結果を1次元フーリエ変換することにより前記チャンネル画像を得ること
を特徴とする画像再構成方法。
【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(Magnetic Resonance Imaging)技術に関する。特に、複数チャンネルの受信コイルを用いたパラレルイメージング技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
MRI装置は、被検体、特に人体の組織を構成する原子核スピンが発生するNMR(Nuclear Magnetic Resonance)信号を計測し、その頭部、腹部、四肢等の形態や機能を2次元的に或いは3次元的に画像化する装置である。撮影においては、NMR信号には、傾斜磁場によって異なる位相エンコード、周波数エンコードが付与される。計測されたNMR信号は、2次元又は3次元フーリエ変換されることにより画像に再構成される。以下では、計測した信号データを配置する空間をk空間、k空間に配置されたデータをk空間データ、k空間をフーリエ変換した空間を画像空間と呼ぶ。【０００３】
MRI手法に、少なくとも2つの受信チャンネルから構成されるRF受信コイル(以下、受信コイル)を用いて、位相エンコード(3次元計測の場合は位相エンコードかつ／またはスライスエンコード)をR倍に間引いて計測することで、撮影時間を1／R倍に短縮するパラレルイメージングがある。【０００４】
間引いて計測したk空間データは、そのままフーリエ変換しても折り返しが生じて正しく画像化できない。これを解決する画像再構成手法として、k空間の周期性を利用し、間引いたk空間データを補間により復元する手法がある(例えば、特許文献1、特許文献2参照)。この手法は、k空間パラレルイメージングと呼ばれる。【０００５】
k空間パラレルイメージングでは、各受信チャンネルで取得した信号データを配置するk空間(以下、受信チャンネルのk空間と呼ぶ)の未計測データを補間により復元し、復元後の各k空間データを合成(チャンネル合成)する。各受信チャンネルのk空間データの補間、復元には、全受信チャンネルのk空間データを要する。このため、k空間パラレルイメージングでの画像再構成時間は、受信チャンネル数の2乗に比例して延長する。【０００６】
k空間パラレルイメージングの画像再構成処理を高速化するものとして、画像空間法がある(例えば、特許文献3参照)。画像空間法は、k空間での補間処理を画像空間での処理に変換することで、畳み込み演算を無くす手法である。画像空間法では、k空間での補間処理を、間引いたk空間データと補間カーネルとの畳み込み演算として表現し、両者をフーリエ変換することで、折り返し画像と折り返し除去マップの乗算処理とする。この技術は、演算空間をk空間から画像空間に変換しただけであるため、処理結果は従来のk空間パラレルイメージングと同一になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第7282917号明細書
【特許文献２】米国特許第6841998号明細書
【特許文献３】米国特許第7279895号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
受信チャンネル数は、SNRやパラレルイメージング性能の面から、年々増加する傾向がある。そのため、k空間パラレルイメージングの再構成処理を高速化する必要がある。【０００９】
一般に演算処理を高速化するためには、並列処理が良く用いられる。しかし、k空間パラレルイメージングでは、上述のように、1つの受信チャンネルの信号データを処理するために全受信チャンネルの信号データを使用する。このため、処理をチャンネル毎に並列化しても、演算間で使用するデータが競合し、内部的には順次処理となる。従って、結果として演算速度は向上しない。【００１０】
画像空間法により、各受信チャンネルの演算は数倍程度高速化されるが、受信チャンネル数の増加による延長分が大きく、結果としてさらなる高速化が必要になる。【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、k空間パラレルイメージングにおいて、画質を低下させることなく画像再構成処理を高速化する技術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】
【００１２】
本発明は、k空間パラレルイメージングの画像再構成処理における補間処理を、1つのチャンネルの計測したk空間データを用いて、全チャンネルの補間データの要素データを生成する要素データ生成処理と、生成した要素データをチャンネル毎に合算する合算処理とに分割する。そして、要素データ生成処理を、例えば、チャンネル毎といった、予め定めた単位で分割し、並列に実行する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、k空間パラレルイメージングにおいて、画質を低下させることなく画像再構成処理を高速化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第一の実施形態の磁気共鳴イメージング装置の構成図
【図２】第一の実施形態の制御系の機能ブロック図
【図３】(a)〜(c)は、k空間パラレルイメージングの補間処理を説明するための説明図
【図４】(a)および(b)は、k空間パラレルイメージングの補間係数算出処理を説明するための説明図
【図５】従来の補間処理を説明するための説明図
【図６】従来のk空間パラレルイメージングの画像再構成処理のフローチャート
【図７】(a)〜(e)は、第一の実施形態の補間処理を説明するための説明図
【図８】(a)および(b)は、k空間パラレルイメージングの補間処理を説明する説明図
【図９】(a)は、従来の補間処理を説明するための説明図であり、(b)は、第一の実施形態の補間処理を説明するための説明図
【図１０】第一の実施形態のk空間パラレルイメージングによる画像再構成処理のフローチャート
【図１１】第一の実施形態の変形例その1のk空間パラレルイメージングによる画像再構成処理のフローチャート
【図１２】従来の画像空間法の画像再構成処理のフローチャート
【図１３】第二の実施形態の画像空間法の画像再構成処理のフローチャート
【図１４】第三の実施形態のパラレルイメージングによる画像再構成処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜＜第一の実施形態＞＞
以下、本発明を適用する第一の実施形態を、図面を用いて説明する。なお、各実施形態を説明するための全図において、同一名称および同一符号を付したものの中で同一の機能を有するものは、その繰り返しの説明は省略する。
【００１６】
［MRI装置構成］
まず、本実施形態のMRI装置の一例の全体概要を説明する。図1は、本実施形態のMRI装置100の全体構成を示すブロック図である。本実施形態のMRI装置100は、NMR現象を利用して被検体の断層画像を得るもので、図1に示すように、静磁場発生系120と、傾斜磁場発生系130と、送信系150と、受信系160と、制御系170と、シ−ケンサ140と、を備える。
【００１７】
静磁場発生系120は、垂直磁場方式であれば、被検体101の周りの空間にその体軸と直交する方向に、水平磁場方式であれば、体軸方向に、均一な静磁場を発生させるもので、被検体101の周りに配置される永久磁石方式、常電導方式あるいは超電導方式の静磁場発生源を備える。
【００１８】
傾斜磁場発生系130は、MRI装置100の座標系(装置座標系)であるX、Y、Zの3軸方向に巻かれた傾斜磁場コイル131と、それぞれの傾斜磁場コイルを駆動する傾斜磁場電源132とを備え、シ−ケンサ140からの命令に従ってそれぞれの傾斜磁場コイル131の傾斜磁場電源132を駆動することにより、X、Y、Zの3軸方向に傾斜磁場Gx、Gy、Gzを印加する。
【００１９】
送信系150は、被検体101の生体組織を構成する原子の原子核スピンに核磁気共鳴を起こさせるために、被検体101に高周波磁場パルス(以下、「RFパルス」と呼ぶ。
)を照射するもので、高周波発振器(シンセサイザ)と変調器と高周波増幅器とを備える送信処理部152と、送信側の高周波コイル(送信コイル)151とを備える。高周波発振器はRFパルスを生成し、シ−ケンサ140からの指令によるタイミングで出力する。
変調器は、出力されたRFパルスを振幅変調し、高周波増幅器は、この振幅変調されたRFパルスを増幅し、被検体101に近接して配置された送信コイル151に供給する。送信コイル151は供給されたRFパルスを被検体101に照射する。
【００２０】
受信系160は、被検体101の生体組織を構成する原子核スピンの核磁気共鳴により放出される核磁気共鳴信号(エコー信号、NMR信号)を検出するもので、受信側の高周波コイル(受信コイル)161と、合成器、増幅器、直交位相検波器、およびA／D変換器を備える受信処理部162と、を備える。
【００２１】
受信コイル161は、被検体101に近接して配置され、送信コイル151から照射された電磁波によって誘起された被検体101の応答のNMR信号(受信信号)を各チャンネルで検出する。本実施形態では、受信コイル161は、複数の受信チャンネル(以下、単にチャンネルと呼ぶ)を備えるマルチチャンネルコイルとする。各チャンネルの受信信号は、受信処理部162において、増幅され、シ−ケンサ140からの指令によるタイミングで検波され、ディジタル量に変換されて、チャンネル毎に制御系170に送られる。
【００２２】
なお、図1では、チャンネル数が4の場合を例示する。各チャンネルには、連番が付され、識別可能とする。
【００２３】
シ−ケンサ140は、RFパルスと傾斜磁場パルスとを所定のパルスシーケンスに従って繰り返し印加する。なお、パルスシーケンスは、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で、予め制御系170に保持される。シ−ケンサ140は、制御系170からの指示に従って動作し、被検体101の断層画像のデータ収集に必要な種々の命令を送信系150、傾斜磁場発生系130、および受信系160に送信する。
【００２４】
制御系170は、MRI装置100全体の動作の制御、信号処理、画像再構成等の各種演算、処理結果の表示及び保存等を行うもので、CPU171と記憶装置172と表示装置173と入力装置174とを備える。記憶装置172は、ハードディスクなどの内部記憶装置と、外付けハードディスク、光ディスク、磁気ディスクなどの外部記憶装置とにより構成される。表示装置173は、CRT、液晶などのディスプレイ装置である。入力装置174は、MRI装置100の各種制御情報や制御系170で行う処理の制御情報の入力のインタフェースであり、例えば、トラックボールまたはマウスとキーボードとを備える。入力装置174は、表示装置173に近接して配置される。操作者は、表示装置173を見ながら入力装置174を通してインタラクティブにMRI装置100の各種処理に必要な指示、データを入力する。
【００２５】
CPU171は、操作者が入力した指示に従って、記憶装置172に予め保持されるプログラムを実行することにより、MRI装置100の動作の制御、各種データ処理等の制御系170の各処理、各機能を実現する。例えば、受信系160からのデータが制御系170に入力されると、CPU171は、信号処理、画像再構成等の処理を実行し、その結果である被検体101の断層像を表示装置173に表示するとともに、記憶装置172に記憶する。
【００２６】
本実施形態では、後述するように、処理を並列化することにより、高速化を図る。これを実現するため、本実施形態の制御系170は、並列処理可能な構成とする。例えば、並列に動作可能な複数のCPU171を備える。また、CPU171が、並列に動作可能な複数コアのCPUにより構成されてもよい。あるいは、CPU171として、複数の処理基板を備えてもよい。
【００２７】
なお、制御系170の、全部または一部の機能は、ASIC(Application Specific Integrated  Circuit)、FPGA(field-programmable gate array)などのハードウェアによって実現されてもよい。また、各機能の処理に用いる各種のデータ、処理中に生成される各種のデータは、記憶装置172に格納される。
【００２８】
送信コイル151と傾斜磁場コイル131とは、被検体101が挿入される静磁場発生系120の静磁場空間内に、垂直磁場方式であれば被検体101に対向して、水平磁場方式であれば被検体101を取り囲むようにして設置される。また、受信コイル161は、被検体101に対向して、或いは取り囲むように設置される。
【００２９】
現在、MRI装置の撮像対象核種で、臨床で普及しているものは、被検体101の主たる構成物質である水素原子核(プロトン)である。MRI装置100では、プロトン密度の空間分布や、励起状態の緩和時間の空間分布に関する情報を画像化することで、人体頭部、腹部、四肢等の形態または機能を、二次元もしくは三次元的に撮像する。
【００３０】
［制御系の機能構成］
本実施形態では、複数チャンネルで取得したエコー信号から、k空間パラレルイメージングにて画像を再構成する。これを実現するため、本実施形態の制御系170は、図2に示すように、計測部210と、画像再構成部220と、を備える。
【００３１】
［計測部］
計測部210は、チャンネル毎に、k空間のエンコードステップを間引いてk空間データを計測する。計測にあたり、データ補間に用いる係数(以下、補間係数)を算出するために、k空間の低域部分は高域部分よりも密に計測する。以下、各チャンネルのk空間データは、低域部分はエンコードステップを間引くことなく密に計測され、低域部分以外の高域部分は間引いて計測されていることを前提とする。
【００３２】
［画像再構成部］
画像再構成部220は、計測されたk空間データに、k空間の周期性を利用したk空間パラレルイメージングに基づく演算を適用し、再構成画像を得る。k空間パラレルイメージング法では、全チャンネルの計測されたk空間データを用いて、各チャンネルの間引かれたk空間位置のデータを補間データとして生成し、k空間データを復元する。そして、各チャンネルの復元されたk空間データから、チャンネル毎の画像を再構成し、それらを合成することにより、再構成画像を得る。また、補間データを生成する際、補間係数を用いる。この補間係数を用いて補間データを生成し、間引かれたk空間データを復元する処理を補間処理と呼ぶ。
【００３３】
このため、本実施形態の画像再構成部220は、図2に示すように、計測したk空間データを用いて演算に用いる補間係数を算出する前処理部221と、計測したk空間データに算出した補間係数を適用する補間処理を実行し、チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を生成する補間処理部222と、チャンネル画像を合成して再構成画像を得る画像合成部225と、を備える。
【００３４】
本実施形態の補間処理は、計測したk空間データを用いて、間引いたk空間位置のデータである補間データを生成する処理である。補間データの生成には、補間係数を用いる。
従って、前処理部221では、補間処理に用いる補間係数を、計測したk空間データから算出する。補間係数算出の詳細は、後述する。また、画像合成部225は、チャンネル合成を、例えば、Sum-Of-Square合成(二乗和合成)といった手法で行う。
【００３５】
［補間処理］
本実施形態の補間処理部222の詳細な説明に先立ち、k空間パラレルイメージングによる補間処理の概要を説明する。上述のように、k空間パラレルイメージングでは、1のk空間の間引かれた位置のデータを、全チャンネルのk空間の、当該位置に隣接する位置のk空間データを用いて補間する。
【００３６】
チャンネル数が2の場合を例に、具体的に説明する。図3(a)〜図3(c)は、チャンネル数が2の場合の、k空間パラレルイメージングの概要を説明するための説明図である。
【００３７】
図3(a)に示すk空間データ310は、チャンネル1(Ch＃1)で取得した信号データが配置されたk空間データであり、図3(b)に示すk空間データ320は、チャンネル2(Ch＃2)で取得した信号データが配置されたk空間データである。これらは、間引かれて取得したものである。
【００３８】
図3(c)は、k空間データ310の、画素311〜316および317を含む小領域310a、および、k空間データ320の、画素321〜326および327を含む小領域320aを拡大したものを模式的に示したものである。
【００３９】
ここでは、k空間データ310a内の、6点の隣接画素群311〜316の複素データを用いた補間により、画素317の複素データを生成する場合を例に挙げて説明する。すなわち、画素317のk空間データを補間するために、1チャンネルあたり周波数エンコード方向は3点、位相エンコード方向は2点、計6点のデータを用いる場合である。
【００４０】
画素311〜316および画素321〜326は、実際に計測されたk空間データであり、それぞれの複素データをA1〜F1、A2〜F2とし、画素317は、補間により生成されるk空間データとする。また、画素311と321、312と322、313と323、314と324、315と325、316と326は、同じ画素位置の画素である。
【００４１】
k空間パラレルイメージングでは、チャンネル1のk空間の画素317を、全チャンネル(チャンネル1およびチャンネル2)の、隣接画素群の画素値(k空間データ)を用いて、以下の式(1)に従って、算出する。
【００４２】
Z1＝a11・A1＋b11・B1＋c11・C1
＋d11・D1＋e11・E1＋f11・F1
＋a21・A2＋b21・B2＋c21・C2
＋d21・D2＋e21・E2＋f21・F2  ・・・(1)
ここで、a11〜f11、a21〜f21は、それぞれ、補間係数である。
【００４３】
また、同様に、チャンネル2の画素327は、以下の式(2)に従って、算出される。
【００４４】
Z2＝a12・A1＋b12・B1＋c12・C1
＋d12・D1＋e12・E1＋f12・F1
＋a22・A2＋b22・B2＋c22・C2
＋d22・D2＋e22・E2＋f22・F2  ・・・(2)
ここで、a12〜f12、a22〜f22は、それぞれ、補間係数である。
【００４５】
以下、本明細書では、補間データ生成に用いるk空間データを補間元データと呼ぶ。補間データの存在するk空間を補間先k空間又は補間先チャンネルと呼び、補間元データの存在するk空間を、補間元k空間又は補間元チャンネルと呼ぶ。
【００４６】
［補間係数の算出］
補間データ算出の際に用いられる補間係数は、k空間の低域データを抽出し、これらを用いて算出する。抽出する領域は、一般に周波数エンコード方向、位相エンコード方向共に±16エンコード程度とする。
【００４７】
補間係数の算出手法を、図4(a)および図4(b)を用いて説明する。これらの図において、300は、1つのチャンネルのk空間低域データである。300aは、k空間低域データ300のうち、所定の画素307とその隣接画素群301〜306に着目して拡大したk空間データである。
【００４８】
上述のように、補間係数(複素数)は、隣接画素301〜306(補間元画素)の複素データから画素307(補間先f画素)の複素データを計算する際、各画素の複素データに乗算する係数である。ここでは、全チャンネル数をN(Nは1以上の整数。Nに理論的上限は無いが、実用的な上限は1028程度である。)とし、チャンネルn(nは1以上N以下の整数)の複素データを計算する場合を例にあげて説明する。チャンネルnの、隣接画素群301〜306の各複素データを、An〜Fnとし、チャンネルnの複素データを計算するために用いる補間係数(複素数)をa1n〜fNnとする。
【００４９】
チャンネルnの画素307(補間先画素)の複素データZn(添え字はチャンネル番号を示す)は、各チャンネルの隣接画素群301〜306(補間元画素群)の各複素データA1〜F1、・・・AN〜FN(添え字はチャンネル番号を示す)を用いて、以下の式(3)で表される。
2016017385.tif 000003
【００５０】
上述のように、抽出したk空間低域データは密に計測されているため、各画素の複素データA1〜F1、・・・AN〜FNおよびZnは既知の計測データである。隣接する6点の画素の複素データを用いた補間を行う場合、未知の補間係数は6×N個であるため、異なる6×N点で上記式(3)を作成し、連立方程式として解くことにより、各補間係数を得る。
【００５１】
例えば、k空間低域データ300の画素数をPとする。なお、Pは6×N以上の整数とする。図4(b)に示すように、k空間低域データ300の全画素に、それぞれk空間画素番号p(pは、1以上P以下の整数)を与える。チャンネルnの画素番号pの画素307の複素データをZn(p)、隣接画素群301〜306の各複素データを、An(p)〜Fn(p)とする。
【００５２】
これらを用いて、k空間画素番号1〜Pについて、上記式(3)と同様の式を作成する(以下、式(4))。式はP個作成される。
2016017385.tif 000004
【００５３】
これを行列で表記すると、以下の式(5)のようになる。
2016017385.tif 000005
【００５４】
ここで、上記式(5)の各要素を、ベクトルZ、行列A、ベクトルXでそれぞれ表すと、以下の式(6)となる。
2016017385.tif 000006
【００５５】
補間係数で構成される未知の行列Xは、式(6)を、以下の式(7)、式(8)のように変形することで解くことができる。
2016017385.tif 000007
【００５６】
なお、Hは、共役転置行列を示す。このXを得ることにより、チャンネルnの複素データを計算する補間係数を得る。
【００５７】
なお、補間係数は、各補間元チャンネルにおいて、補間先チャンネル毎に生成される。
よって、以下、本明細書では上記手法で算出した補間係数を、以下の式(9)の表記で定義する。
【００５８】
cmn［i］［j］  ・・・(9)
ここで、cは補間係数(複素数)、mは補間元チャンネル番号、nは補間先チャンネル番号、i，jは、それぞれ、補間対象データからの相対位置(kx方向、ky方向)をそれぞれ示す。簡単のため、−1≦i≦1、−1≦j≦1に限定する。また、m、nは、1≦m≦N，1≦n≦Nをそれぞれ満たす整数であり、Nは、全チャンネル数(整数)である。
【００５９】
すなわち、上記式(9)で表される補間係数は、n番目のチャンネル(以下、チャンネルn)で取得したk空間データの、位置(kx、ky)の画素のk空間データを、チャンネルmで取得したk空間データであって、kx方向にi、ky方向にjだけ離れた画素(kx＋i、ky＋j)のデータ群を用いて補間する際の補間係数である。
【００６０】
上述のように、本実施形態のk空間パラレルイメージングでは、1点のk空間データを補間するために、1チャンネルあたり周波数エンコード方向は3点の補間元データ、位相エンコード方向は2点の補間元データ、計6点の補間元データを用いる。従って、チャンネル数をNとすると、1画像あたり6×N2個の補間係数が算出される。
【００６１】
この表記を用いて、図3(c)を表すと、図5のようになる。ここでは、チャンネル1およびチャンネル2が補間元チャンネルであり、チャンネル1が補間先チャンネルである。cmn［i］［j］は、上記同様、補間係数であり、mは補間元チャンネル番号、nは、補間先チャンネル番号、iおよびjは、補間対象データからの相対位置(kx方向、ky方向)である。また、補間により生成されるデータ(補間データ)を、KInt(n)で定義する。なお、nは補間先チャンネル番号を示す。
【００６２】
図5に示すように、チャンネル1の画素317のk空間データを補間データKInt(1)として生成するとき、チャンネル1の補間元データおよびチャンネル2の補間元データを用いる。このとき、チャンネル1の補間元データである各画素311〜316のデータには、c11［−1］［−1］〜c11［1］［1］の補間係数を適用し、チャンネル2の補間元データである各画素321〜326のデータには、c21［−1］［−1］〜c21［1］［1］の補間係数を適用する。
【００６３】
これを式で表すと、以下の式(10)のように表される。
2016017385.tif 000008
【００６４】
ここで、n、kx、ky、は、補間データの座標(チャンネル番号、周波数エンコード位置、位相エンコード位置)を、KInt(n，kx，ky)は補間データを、K(1〜N，kx−1〜kx＋1，ky−1〜ky＋1)は、補間に用いるk空間データ(補間元データ)を、それぞれ示す。
【００６５】
［従来の補間処理を用いた画像再構成処理の流れ］
このように、k空間パラレルイメージング法による補間処理では、間引いて計測されたk空間を復元するため、全チャンネルの全ての間引かれた画素について、補間先データKIntを算出する。このとき、上記式(10)からわかるように、k空間パラレルイメージング法による補間処理では、チャンネルnの所定の補間先画素の画素値(補間データ)を得るためには、全チャンネルの、当該補間先画素に隣接する隣接画素の画素値(補間元データ)が必要となる。
【００６６】
従って、従来手法の補間処理は、全ての補間元チャンネルの補間元データを用いて、上記式(10)を計算して補間データを得る処理を、補間先チャンネル毎に、補間が必要な全画素分、順に繰り返す。
【００６７】
ここで、本実施形態の画像再構成部220による画像再構成処理の流れと比較するため、従来のk空間パラレルイメージングによる画像再構成処理の流れを、図6を用いて説明する。図6において、複数の矢印は、複数チャンネルのデータの流れを示す。
【００６８】
はじめに、各チャンネルにおいて、取得したk空間データの中から、k空間低域データを抽出する(ステップS1101、S1102)。これは、上述のように、補間係数を算出に用いるためである。
【００６９】
次に、ステップS1102で抽出したk空間低域データを用いて、上述のように補間係数を算出する(ステップS1103)。
【００７０】
次に、ステップS1103で求めた補間係数を用いた補間処理を行う。ここでは、上述のように、補間先チャンネル毎に(ステップS1104)、全ての補間元データを用いて(ステップS1105)、補間データを生成し(データ補間)(ステップS1106)、k空間を復元する。
【００７１】
続いて、ステップS1104、S1105、S1106で復元したk空間を、チャンネル毎にフーリエ変換し、各チャンネルの画像データ(チャンネル画像)を生成する(ステップS1107、S1108)。
【００７２】
最後に、ステップS1107、S1108で生成した各チャンネル画像を合成(チャンネル合成)して再構成画像を得る(ステップS1109)。チャンネル合成は、上述のように、例えば、Sum-Of-Square合成を用いて行う。
【００７３】
［本実施形態の補間処理による画像再構成処理］
次に、本実施形態の補間処理部222について説明する。本実施形態の補間処理部222は、補間データを、補間元データ毎の要素データに分割して生成する。すなわち、補間処理部222は、上記補間処理を、チャンネル毎に、当該チャンネルで取得したk空間データを補間元データとして補間係数を適用し、全チャンネルの補間データの要素データを生成する処理(要素データ生成処理)と、当該要素データを、補間データ毎に合算する処理(合算処理)との2段階に分け、要素データ生成処理を、補間元チャンネル単位で並列に実行する。
【００７４】
［補間処理部の構成］
これを実現するため、本実施形態の補間処理部222は、図2に示すように、1つのチャンネルの計測したk空間データと補間係数とを用いて要素データを生成する要素データ生成部223と、要素データ生成部が生成した要素データを合算する合算部224と、を備える。
【００７５】
本実施形態の要素データ生成部223は、チャンネル毎の計測したk空間データに前記補間係数を適用し、全チャンネルの、補間データの要素データをそれぞれ生成する。すなわち、補間元チャンネル毎に、当該チャンネルのk空間データを補間元データとして用いて、補間先チャンネルの補間データの要素データを生成する。このとき、補間データの要素データは、全てのチャンネルについて生成する。
【００７６】
また、合算部224は、要素データをそれぞれ合算して補間データを得、当該補間データにより復元されたk空間をフーリエ変換することにより、前記チャンネル画像を得る。
すなわち、補間元チャンネル毎に生成した、全チャンネルの補間データの要素を、補間データ毎に合算し、補間データを得る。そして、補間データにより復元された各チャンネルのk空間をフーリエ変換し、チャンネル画像を得る。
【００７７】
［本実施形態の補間処理の具体例］
本実施形態の補間処理部222による補間処理を、図7(a)〜図7(e)を用いて具体的に説明する。ここでも、簡単のため、受信チャンネル数Nが2の場合を例にあげて説明する。
【００７８】
図7(a)〜図7(d)は、図3(c)および図5同様、図3(a)に示す、k空間データ310の、画素311〜316および317を含む小領域310a、および、図3(b)に示す、k空間データ320の、画素321〜326および327を含む小領域320aを拡大したものを、それぞれ、模式的に示したものである。画素317と327は、同じ画素位置の画素とする。なお、補間係数cmn［i］［j］の定義は、従来法と同様である。また、チャンネルnの補間データを、KInt(n)と表す。
【００７９】
図5に示す従来法では、チャンネル1の補間データKInt(1)を、チャンネル1の補間元データおよびチャンネル2の補間元データを用いて、1回の演算で生成する。しかし、本実施形態の補間処理部222は、図7(a)〜図7(e)に示すように、チャンネル1の補間データKInt(1)およびチャンネル2の補間データKInt(2)を、それぞれ、2段階の演算(要素データ生成処理と合算処理)に分けて計算し、生成する。
【００８０】
要素データ生成部223は、チャンネルmの補間元データを用いて、各チャンネルnの補間データKInt(n)の要素データKmnをそれぞれ生成する。これを、全チャンネルについて行う。
【００８１】
図7(a)〜図7(d)の例では、図7(a)および図7(c)に示すように、チャンネル1の画素311〜316のk空間データを補間元データとして用いて、チャンネル1の画素317の補間データの要素データK11と、チャンネル2の画素327の補間データの要素データK12とを生成する。また、図7(b)および図7(d)に示すように、チャンネル2の画素321〜326のk空間データを補間元データとして用いて、チャンネル1の画素317の補間データの要素データK21と、チャンネル2の画素327の補間データの要素データK22とを生成する。
【００８２】
合算部224は、各チャンネルmで生成した、チャンネルnの補間データの要素Kmnを合算し、チャンネルnの補間データKInt(n)を生成する。
【００８３】
図7(e)に示すように、チャンネル1の補間データKInt(1)は、チャンネル1で生成した画素317の要素データK11と、チャンネル2で生成した要素データK21とを合算することにより得る。また、チャンネル2の補間データKInt(2)は、チャンネル1で生成した画素327の要素データK12と、チャンネル2で生成した要素データK22とを合算することにより得る。
【００８４】
このように、本実施形態の補間処理では、要素データの生成は、各チャンネルにおいて、当該チャンネル内のデータのみを用いて行うことができるため、チャンネル毎に並列に処理できる。
【００８５】
［本実施形態の補間処理の妥当性］
ここで、本実施形態の補間処理の妥当性を説明する。図8(a)、図8(b)は、k空間パラレルイメージングにおける補間処理を模式的に示したものである。
【００８６】
上述のように、補間により生成される、チャンネル1の画素(kx、ky)の補間データKInt(1，kx，ky)は、チャンネル数をNとすると、以下の式(11)で表される。
2016017385.tif 000009
【００８７】
とすると、チャンネル1の補間データKInt(1)は、図8(a)に示すように、以下の式(12)で表される。
【００８８】
KInt(1)＝K11＋K21＋・・・＋KN1  ・・・(12)
上記式(11)および式(12)は、全チャンネル(チャンネル数N)のデータを補間元データとして用いてデータ補間を行い、チャンネル1の補間データKInt(1)を生成する処理をあらわす。
【００８９】
このように、チャンネル1の補間データKInt(1)を生成する処理510は、各要素K11〜KN1を生成する処理を組み合わせた処理511と考えることができる。
【００９０】
これを全受信チャンネルに拡張したものを、図8(b)に示す。ここで、チャンネルmのデータを補間元データとして用いて生成した、チャンネルnの補間データの要素をKmnとする。
【００９１】
図8(b)に示すように、チャンネルnの補間データKInt(n)は、各要素データK11〜KN1の和で表される。従って、全チャンネルの補間データKInt(1)〜KInt(N)を生成する処理520は、各要素データK11〜KNNを生成する処理を組み合わせた処理521と表される。
【００９２】
従来のk空間パラレルイメージングでは、補間処理を、補間先チャンネル単位で行っているが、本実施形態の補間処理は、補間元チャンネル単位で補間処理の一部を行い、その後、補間先チャンネル毎に合算する。この従来処理との違いを、図9(a)および図9(b)を用いて説明する。
【００９３】
従来の処理は、図5に示すように、全チャンネルのk空間データを補間元データとして用いてチャンネル1の補間データKInt(1)を生成し、全チャンネルのk空間データを用いてチャンネル2の補間データKInt(2)を生成し、最終的に、全チャンネルのデータを用いて、チャンネルNの補間データKInt(N)を生成する。
【００９４】
すなわち、図9(a)に示すように、チャンネル1の補間データKInt(1)の生成処理531、チャンネル2の補間データKInt(2)の生成処理532、といった、補間先チャンネル毎に補間データの生成処理を繰り返す。
【００９５】
補間先チャンネル毎の各生成処理531、532では、それぞれ、全チャンネルのk空間データを補間元データとして用いる。従って、各生成処理531、532間で処理に使用する補間元データが競合する。従って、生成処理531の処理中には、生成処理532を実行できない。その結果、各生成処理は、順次に処理を行わざるを得ない。
【００９６】
なお、各生成処理531、532に全チャンネルのk空間データを渡せば、各生成処理を並列に実行することはできる。この場合、上述のような順次に処理を行う場合に比べてチャンネル数倍のメモリを確保する必要があり、現実的ではない。
【００９７】
一方、本実施形態では、図9(b)に示すように、補間元チャンネル単位で、補間処理を行う(541〜54N)。
【００９８】
すなわち、生成処理541では、要素データK11からK1Nを生成するため、補間元データとして、チャンネル1のk空間データのみが必要となる。生成処理541に渡す補間係数も、C11［i］［j］〜C1N［i］［j］のみでよい。また、生成処理542では、要素データK21からK2Nを生成するため、補間元データとして、チャンネル2のk空間データのみが必要となる。生成処理542に渡す補間係数も、C21［i］［j］〜C2N［i］［j］のみでよい。同様に、生成処理54Nでは、要素データKN1からKNNを生成するため、チャンネルNのk空間データのみが必要となる。生成処理54Nに渡す補間係数は、CN1［i］［j］〜CNN［i］［j］のみでよい。
【００９９】
このように、各生成処理で必要となるデータは、競合しない。この結果、本実施形態の手法によれば、従来と同量のメモリで、各生成処理を並列に実行でき、処理時間が短縮される。
【０１００】
［本実施形態の補間処理よる画像再構成処理の流れ］
次に、上記の手法で補間処理を行う、本実施形態の画像再構成部220による、k空間パラレルイメージングによる画像再構成処理の流れを説明する。図10は、本実施形態の画像再構成処理の処理フローである。
【０１０１】
まず、前処理部221は、k空間低域データを抽出して補間係数を算出する(ステップS1201)。なお、補間係数の算出のためのk空間低域データの抽出および抽出したk空間低域データを用いた補間係数の算出は、従来と同一である。
【０１０２】
補間係数が算出されると、本実施形態の要素データ生成部223は、補間元チャンネル毎に要素データ生成処理を並列に行う(ステップS1202)。
【０１０３】
各要素データ生成処理では、要素データ生成部223は、補間先チャンネルの補間データの要素データの生成を、全補間先チャンネルについて行う(ステップS1203、S1204)。
【０１０４】
その後、合算部224は、チャンネル毎に(ステップS1205)、各補間データの上記要素データを合算し(ステップS1206)、補間データを生成する。そして、復元されたk空間をフーリエ変換し(ステップS1207)、チャンネル画像を生成する。
【０１０５】
最後に、画像合成部225が、各チャンネルのチャンネル画像を合成し(ステップS1208)、再構成画像を生成する。
【０１０６】
以上説明したように、本実施形態のMRI装置は、複数のチャンネルを備える受信コイル161と、前記チャンネル毎に、k空間のエンコードステップを間引いてk空間データを計測する計測部210と、前記計測されたk空間データに演算を適用し、再構成画像を得る画像再構成部220と、を備え、前記画像再構成部220は、前記k空間データを用いて前記演算に用いる係数を算出する前処理部221と、前記k空間データに前記係数を適用する補間処理を実行し、前記チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を生成する補間処理部222と、前記チャンネル画像を合成し、前記再構成画像を得る画像合成部225と、を備え、前記補間処理部222は、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データと前記係数とを用いて、全チャンネルの要素データを生成する要素データ生成部223と、前記要素データ生成部223が生成した要素データを前記チャンネル毎に合算する合算部224と、を備え、前記要素データ生成部223は、当該要素データを、予め定めた単位で並列に生成する。
【０１０７】
このとき、前記補間処理は、前記計測したk空間データを用いて、前記間引いたk空間データである補間データを生成する処理であり、前記前処理部221は、前記計測したk空間データから前記補間処理に用いる補間係数を算出し、前記要素データ生成部223は、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データに前記補間係数を適用し、全チャンネルの、前記補間データの前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算部224は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記補間データを得、当該補間データにより復元されたk空間をフーリエ変換することにより、前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１０８】
また、本実施形態の画像再構成部220による画像再構成方法は、複数のチャンネルを備える受信コイル161それぞれで、k空間のエンコードステップを間引いて計測して得たk空間データから、再構成画像を得る画像再構成ステップを含み、前記画像再構成ステップは、前記k空間データを用いて前記演算に用いる係数を算出する前処理ステップと、前記k空間データに前記係数を適用する補間処理を実行し、前記チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を生成する補間ステップと、前記チャンネル画像を合成し、前記再構成画像を得る画像合成ステップと、を含み、前記補間ステップは、予め定めた単位で並列に、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データと前記係数とを用いて、全チャンネルの要素データを生成する要素データ生成ステップと、前記生成された要素データを前記チャンネル毎に合算する合算ステップと、を含む。
【０１０９】
このとき、前記補間処理は、前記計測したk空間データを用いて、前記間引いたk空間データである補間データを生成する処理であり、前記前処理ステップでは、前記計測したk空間データから前記補間処理に用いる補間係数を算出し、前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記計測したk空間データに前記補間係数を適用し、全チャンネルの、前記補間データの前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記補間データを得、当該補間データにより復元されたk空間をフーリエ変換することにより、前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１１０】
このように、本実施形態によれば、k空間パラレルイメージングの補間処理を、補間データの要素データを生成する要素データ生成処理と、要素データを合算し、補間データを生成する合算処理と、の2段階に分割する。そして、要素データ生成処理を、複数の処理単位に分割して、並列に実行する。このとき、処理に必要なデータが他の分割処理とは競合しないように分割する。例えば、補間元チャンネル単位に分割して、補間元チャンネル毎に並列に実行する。
【０１１１】
本実施形態によれば、補間処理のうち、要素データ生成処理を並列に実行する代わりに、合算処理を行う。従って、従来の手法に比べ、合算処理が増える。しかしながら、要素データ生成処理の処理量は、合算処理に比べて大きい。このため、本実施形態によれば、要素データ生成処理の並列化による効果が、合算処理の追加により処理量の増加を上回り、処理が分割数倍だけ高速化するという、理想的な処理の並列化に近い状態を実現できる。
【０１１２】
すなわち、本実施形態によれば、並列処理間でのデータの競合を回避し、並列化の効率を高めることができる。よって、本実施形態によれば、従来処理に比べて、並列化の効率が向上し、再構成時間を短縮できる。さらに、最終的に得られる補間データは、従来手法のものと全く同じであるため、撮像シーケンスや受信コイルによらず従来処理と同一の結果を得られる。
【０１１３】
従って、本実施形態によれば、k空間パラレルイメージングにおいて、画質を低下させることなく、画像再構成処理を高速化できる。
【０１１４】
＜変形例その1＞
なお、上記実施形態では、要素データ生成処理を並列に処理するにあたり、補間元チャンネル単位で処理を分割している。しかし、分割単位は、これに限定されない。要素データ生成部223が、要素データを、予め定めた複数のチャンネル単位で並列に生成するよう構成してもよい。
【０１１５】
実際に使用する受信コイル161のチャンネル数は、制御系170が備える、並列演算能力以上であることが多い。従って、例えば、制御系170の、CPU171が並列に処理可能な演算数に応じて、分割単位を決定してもよい。
【０１１６】
例えば、制御系170が、CPU171に相当する演算部として、基板をB枚(Bは0＜B≦Nを満たす整数；Nは、受信コイル161のチャンネル数)備えるものとする。B枚の基板は、並列に動作(演算処理の実行)可能とする。このとき、各基板は、CEIL(N／B)チャンネル以下のk空間データを保持し、これらのk空間データを用いて、要素データ生成処理を行う。なお、CEIL(x)は、x以上の最小の整数を表す。すなわち、基板に番号b(1≦b≦B)を付けると、基板bが保持するk空間データは、(b−1)＊CEIL(N／B)＋1チャンネルから、b＊CEIL(N／B)とNとの小さい方の値のチャンネルまでのk空間データである。
【０１１７】
本変形例では、各基板に処理を行うチャンネルを割り当て、基板単位で処理を並列化する。すなわち、要素データ生成処理を、B個に分割し、並列処理を行う。
【０１１８】
例えば、b番目の基板が、チャンネルsからeのk空間データを保持しているものとすると、このb番目の基板では、保持するチャンネルのk空間データを補間元データとする要素データ、Ks1−KsN、K(s+1)1−K(s+1)N、・・・Ke1−KeNを生成する。
【０１１９】
すなわち、b番目の基板では、チャンネルsからチャンネルeまでのそれぞれのチャンネルについて、当該チャンネルのk空間データを補間元データとして、全チャンネルの補間データの要素を生成する。
【０１２０】
［画像再構成処理の流れ］
本変形例の画像再構成部220によるk空間パラレルイメージングによる画像再構成処理の処理フローを図11に示す。
【０１２１】
まず、前処理部221は、k空間低域データを抽出して補間係数を算出する(ステップS1301)。
【０１２２】
補間係数が算出されると、要素データ生成部223は、基板単位で、当該基板に割り当てられた1以上の補間元チャンネルについて、それぞれ、全チャンネルの各補間データの要素データを生成する要素データ生成処理を、並列に行う(ステップS1302〜S1305)。
【０１２３】
その後、合算部224は、チャンネル毎に(ステップS1306)、各補間データの上記要素データを合算し(ステップS1307)、補間データを生成する。そして、復元されたk空間をフーリエ変換し(ステップS1308)、チャンネル画像を生成する。
【０１２４】
最後に、画像合成部225が、各チャンネルのチャンネル画像を合成し(ステップS1309)、再構成画像を生成する。
【０１２５】
＜変形例その2＞
なお、上記変形例の処理では、並列に生成した補間データの要素を並列処理後に合算するよう構成しているが、これに限定されない。例えば、以下の式(13)のように、各基板内で、当該基板で処理するチャンネルについて合算して、第二の要素データKbnを生成し、その後、基板間で合算するよう構成してもよい。
2016017385.tif 000010
【０１２６】
この場合、ステップS1307の合算処理における、チャンネルnの補間データKInt(n)は、以下の式(14)で計算される。
2016017385.tif 000011
【０１２７】
すなわち、要素データ生成部223は、生成した要素データを、補間元チャンネル単位で合算し、合算部224に受け渡す。そして、合算部224は、要素データ生成部223において合算後の要素データを、補間データ単位で合算し、補間データを生成する。
【０１２８】
このように、上記各変形例では、k空間パラレルイメージングの処理単位を任意に設定することができる。従って、装置構成によらず効率的な処理並列化が可能になる。
【０１２９】
＜変形例その3＞
また、データが競合しない限り、チャンネル数以上に分割して並列化を行ってもよい。
例えば、ひとつのチャンネルデータを周波数エンコード方向に2分割するなどして、処理を2N(Nは受信チャンネル数)に分割してもよい。このとき、要素データ生成部223は、各チャンネルのk空間データを予め定めた数に分割し、当該分割単位で前記要素データを並列に生成する。
【０１３０】
＜＜第二の実施形態＞＞
次に本発明の第二の実施形態を説明する。本実施形態では、既存の高速化技術と組み合わせる。ここでは、既存の高速化技術として、k空間の補間処理を、画像空間での処理に変換して取り扱う技術(以下、画像空間法)を用いる。
【０１３１】
本実施形態のMRI装置は、基本的に第一の実施形態のMRI装置100と同様の構成を有する。本実施形態の制御系170の機能ブロックも同様である。ただし、画像空間法を用いるため、画像再構成部220の、前処理部221および補間処理部222の処理が異なる。以下、本実施形態について、第一の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【０１３２】
画像空間法における補間処理は、計測したk空間データから得た折り返し画像の折り返しを除去する処理である。具体的には、まず、各チャンネルの計測したk空間データから折り返し画像を生成する。全チャンネルの折り返し画像それぞれに、予め算出した係数を乗算したものを、加算し、1つのチャンネルの折り返しを除去した画像を得る。
【０１３３】
［画像空間法の画像再構成処理の流れ］
はじめに、一般的な、画像空間法の折り返し除去処理を含む画像再構成処理の流れを、図12を用いて説明する。
【０１３４】
まず、各チャンネルのk空間の低域データを抽出して補間係数を算出する(ステップS2101)。なお、補間係数の算出に用いるデータ抽出および補間係数の算出処理は、第一の実施形態と同様である。
【０１３５】
次に、画像空間法では、算出した補間係数を折り返し除去マップに変換する。すなわち、補間係数から折り返し除去マップを生成する(ステップS3102)。折り返し除去マップの生成は、以下の手順で行う。
【０１３６】
まず、以下の式(15)に基づいて、各補間係数cmnを、k空間kcmnの対応する位置にそれぞれ配置する。
2016017385.tif 000012
【０１３７】
そして、以下の式(16)に従って、チャンネル毎にフーリエ変換し、折り返し除去マップを生成する。
2016017385.tif 000013
【０１３８】
ここで、MAPmnは、チャンネルmからチャンネルnへ作用させる折り返し除去マップ、FTは、フーリエ変換を適用する演算子をそれぞれ示す。
【０１３９】
なお、チャンネルmからチャンネルnへ作用させる折り返し除去マップは、チャンネルnの画像の折り返しを除去する際に、チャンネルmの折り返し画像に乗算するマップである。以下、本実施形態では、この場合、チャンネルmを補間元チャンネル、チャンネルnを補間先チャンネルと呼ぶ。
【０１４０】
次に、画像空間法では、チャンネル毎に(ステップS2103)、当該チャンネルで間引いて計測されたk空間データをフーリエ変換して、折り返し画像を生成する(ステップS2104)。例えば、チャンネルnの場合、間引いて計測されたk空間データK(n，kx，ky)から、折り返し画像FT［K(n，kx，ky)］を得る。この折り返し画像は、チャンネル数N個生成される。
【０１４１】
続いて、式(17)式のように、各補間元チャンネルmの折り返し画像FT［K(m，kx，ky)］に、当該チャンネルmからチャンネルnへの折り返し除去マップMAPmn(x、y)を乗算する。そして、全補間元チャンネルの乗算結果を加算し、補間先チャンネルnの、折り返しを除去した画像In(x、y)を生成する(ステップS2106)。
これを、各補間先チャンネルについて行う(ステップS2105)。なお、折り返しを除去した画像は、チャンネル画像である。
2016017385.tif 000014
【０１４２】
最後に、各チャンネルの折り返しを除去した画像(チャンネル画像)を合成して、結果画像とする(ステップS2107)。
【０１４３】
このように画像空間法では、畳み込み演算をマップ乗算に変換するため、k空間の間引かれた全画素について処理を繰り返す必要は無い。しかしながら、各補間元チャンネルから各補間先チャンネルに作用させる折り返し除去画像I11−INNを生成する必要がある。
【０１４４】
［本実施形態の補間処理による画像再構成処理］
本実施形態では、この画像空間法を、第一の実施形態で説明した手法と組み合わせ、折り返し除去画像の生成処理を並列化する。
【０１４５】
本実施形態の補間処理部222は、チャンネル画像を、補間元チャンネルの要素に分割して生成する。すなわち、本実施形態の補間処理部222は、上記補間処理において、補間元チャンネル毎に、当該チャンネルで取得したk空間データを再構成して得た折返し画像に、算出した折り返し除去マップを乗算し、チャンネル画像の要素データを、全チャンネルについて生成する要素データ生成処理と、当該要素データを、チャンネル毎に合算する合算処理との2段階に分ける。そして、要素データ生成処理を、補間元チャンネル単位で並列に実行する。
【０１４６】
まず、本実施形態の前処理部221は、計測したk空間データから補間係数を算出し、算出した補間係数から、補間元チャンネルから補間先チャンネルに作用させる折り返し除去マップを、各チャンネルについて生成する。折り返し除去マップは、上記従来と同様の手法で算出する。
【０１４７】
本実施形態の要素データ生成部223は、補間元チャンネル毎の折り返し画像に折り返し除去マップを乗算することにより、全チャンネルの折り返し除去後のチャンネル画像の要素データをそれぞれ生成する。
【０１４８】
すなわち、補間元チャンネルm毎に、当該チャンネルmのk空間データから得た折り返し画像を補間元データとして用いて、各補間元チャンネルmから補間先チャンネルnへ作用する折り返し除去マップをそれぞれ乗算することにより、各補間先チャンネルの折り返し除去画像の要素データを生成する。
【０１４９】
ここで生成される各補間先チャンネルの折り返し除去画像の要素データは、補間元チャンネルをmとすると、補間元チャンネルmの折り返し画像FT［K(m、kx、ky)］に、補間元チャンネルmから各補間先チャンネル(1〜N)へ作用する折り返し除去マップをそれぞれ乗算した、Im1＝MAPm1(x、y)×FT［K(m、kx、ky)］、Im2＝MAPm2(x、y)×FT［K(m、kx、ky)］、・・・、ImN＝MAPmN(x、y)×FT［K(m、kx、ky)］である。
【０１５０】
合算部224は、要素データをそれぞれ合算して前記チャンネル画像を得る。本実施形態では、合算部224は、要素データ生成部223による処理結果を合算し、チャンネル毎の画像であるチャンネル画像を得る。本実施形態では、補間元チャンネル毎に生成した、各補間先チャンネルの折り返し除去画像の要素データを、補間先毎に合算し、補間先チャンネルの折り返し除去画像をチャンネル画像として得る。
【０１５１】
例えば、補間先チャンネルをnとすると、補間先チャンネルnの折り返し除去画像In(x、y)は、以下の式(18)で得られる。
【０１５２】
In(x、y)＝I1n＋I2n＋・・・＋INn  ・・・(18)
画像合成部225は、第一の実施形態同様、各チャンネルのチャンネル画像を合成し、再構成画像を得る。画像合成の手法は、第一の実施形態と同様である。
【０１５３】
［本実施形態の補間処理による画像再構成処理の流れ］
次に、本実施形態の画像再構成部220による、画像空間法による画像再構成処理の流れを、図13を用いて説明する。
【０１５４】
本実施形態の前処理部221は、第一の実施形態と同様の手法で、補間係数を算出する(ステップS2201)。そして、従来手法と同様の手法で、上記式(16)を用いて、折り返し除去マップを生成する(ステップS2202)。
【０１５５】
折り返し除去マップが算出されると、本実施形態の要素データ生成部223は、補間先チャンネルの折り返し除去画像の要素データの生成を、全補間先チャンネルについて行う。本実施形態では、要素データ生成部223は、以下のステップS2204〜S2206の処理を、補間元チャンネル単位で並列に実行する(ステップS2203)。
【０１５６】
ステップS2204：補間元チャンネルのk空間データをフーリエ変換し、折り返し画像を得る。
【０１５７】
ステップS2205、S2206：折り返し画像に、当該チャンネルから各チャンネルへ作用する折り返し除去マップをそれぞれ乗算し、全チャンネルについて、補間先チャンネル毎の、折り返し除去画像要素データを生成する。
【０１５８】
その後、合算部224は、チャンネル毎に(ステップS2207)、各折り返し除去画像要素データを合算し(ステップS2208)、チャンネル画像を生成する。
【０１５９】
最後に、画像合成部225が、各チャンネルのチャンネル画像を合成し(ステップS2209)、再構成画像を生成する。
【０１６０】
なお、本実施形態においても、並列に処理を行う単位は、1つのチャンネル単位に限定されない。すなわち、本実施形態に対しても、第一の実施形態の各変形例は適用可能である。
【０１６１】
以上説明したように、本実施形態のMRI装置は、第一の実施形態同様、複数のチャンネルを備える受信コイル161と、計測部210と、画像再構成部220と、を備え、画像再構成部220は、前処理部221と、補間処理部222と、画像合成部225とを備え、補間処理部222は、要素データ生成部223と、合算部224とを備え、要素データ生成部223は、要素データを、予め定めた単位で並列に生成する。
【０１６２】
このとき、前記補間処理は、計測した前記k空間データから得た折り返し画像から折り返しを除去する処理であり、前記前処理部221は、計測した前記k空間データから折り返しを除去する除去マップを生成し、前記要素データ生成部223は、1つの前記チャンネルの前記折り返し画像に前記除去マップを乗算することにより、全チャンネルの折り返し除去後のチャンネル画像の前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算部224は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１６３】
また、本実施形態の画像再構成部220による画像再構成方法は、第一の実施形態同様、画像再構成ステップを含み、前記画像再構成ステップは、前処理ステップと、補間ステップと、画像合成ステップと、を含み、前記補間ステップは、予め定めた単位で並列に実行する要素データ生成ステップと、合算ステップと、を含む。
【０１６４】
このとき、前記補間処理は、計測した前記k空間データから得た折り返し画像から折り返しを除去する処理であり、前記前処理ステップでは、計測した前記k空間データから折り返しを除去する除去マップを生成し、前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記折り返し画像に前記除去マップを乗算することにより、全チャンネルの折り返し除去後のチャンネル画像の前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算して前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１６５】
このように、本実施形態によれば、補間処理を、折返し除去画像の要素データを生成する要素データ生成処理と、要素データを合算し、折り返し除去画像を得る合算処理と、の2段階に分割する。そして、要素データ生成処理を、複数の処理単位に分割して、並列に実行する。このとき、処理に必要なデータが他の分割処理とは競合しないように分割する。例えば、補間元チャンネル単位に分割して、補間元チャンネル毎に並列に実行する。
【０１６６】
本実施形態においても、各並列処理において、データの競合はない。従って、第一の実施形態同様、処理を並列化する効率が向上し、再構成時間を短縮できる。さらに、最終的に得られる、チャンネル毎の折り返し除去後の画像は、従来手法により得たものと全く同じである。従って、撮像シーケンスや受信コイルによらず従来処理と同一の結果を得られる。
【０１６７】
このように、本実施形態によれば、高速化技術として画像空間法を用いた場合でも、効率的な処理並列化が可能になる。
【０１６８】
なお、上記実施形態では、高速化技術として画像空間法を用いる場合を例にあげて説明しているが、これに限定されない。その他の高速化技術の場合でも、同様の考え方で処理を分割できるときは、第一の実施形態の手法を組み合わせ、並列処理を適用できる。
【０１６９】
その他の高速化法には、例えば、米国特許出願公開第2010／0244825号明細書に記載されているDVC法などがある。DVC法では、各チャンネルのk空間の補間とそれらのチャンネル合成とを同時に行う。チャンネル合成は、k空間で行う。
【０１７０】
＜＜第三の実施形態＞＞
次に本発明の第三の実施形態を説明する。本実施形態では、ハイブリッド空間での処理に、上記第一および第二の実施形態で説明した並列化を適用する。
【０１７１】
本実施形態のMRI装置は、基本的に第一の実施形態または第二の実施形態のMRI装置100と同様の構成を有する。本実施形態の制御系170の機能ブロックも同様である。ただし、補間処理を行う空間が異なるため、画像再構成部220の、前処理部221および補間処理部222の処理が異なる。以下、本実施形態について、第二の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【０１７２】
上記第二の実施形態は、k空間の演算を画像空間に変換して行なうことで、畳み込み形式の演算が、フーリエ変換を経ることで乗算になることを利用し、高速化を図るものである。
【０１７３】
k空間データの補間処理を示した式(10)と、画像データの乗算を示した式(17)とは、両辺を2次元フーリエ変換した関係である。いずれの空間においても、補間処理の演算が成立するため、式(10)から式(17)に変換する途中の形態、例えば1次元フーリエ変換(例えば、kx方向のみ)した段階のハイブリッド空間でも、補間処理の演算は成立する。
【０１７４】
本実施形態の補間処理部222は、この計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間で補間処理を実行する。すなわち、計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間データを補間する。
【０１７５】
以下、本実施形態では、k空間データの、kx方向のみフーリエ変換することにより得られる、x−ky空間データ(ハイブリッド空間データ)で補間処理を行う場合を例にあげて説明する。
【０１７６】
以下、本実施形態の各部の処理を、図14の処理フローに従って説明する。
【０１７７】
前処理部221は、補間処理に用いる係数として、計測したk空間データから、ハイブリッド空間データを補間するハイブリッド係数を生成する。ここでは、まず、補間係数を算出する(ステップS3101)。そして、算出した補間係数から、ハイブリッド係数を生成する(ステップS3102)。
【０１７８】
ハイブリッド係数は、各補間係数cmnを、k空間kcmnの対応する位置にそれぞれ配置することにより得た上記式(15)を、1次元フーリエ変換することにより生成する。すなわち、前処理部221は、以下の式(19)によりハイブリッド係数を算出する。
2016017385.tif 000015
【０１７９】
ここで、Hybridmnは、チャンネルmからチャンネルnへ作用させるハイブリッド係数、FTxは、x方向にフーリエ変換を適用する演算子をそれぞれ示す。
【０１８０】
チャンネルmからチャンネルnへ作用させるハイブリッド係数とは、チャンネルnのハイブリッド空間データを補間する際に、チャンネルmのハイブリッド空間データに乗算する係数である。以下、本実施形態では、この場合、チャンネルmを補間元チャンネル、チャンネルnを補間先チャンネルと呼ぶ。
【０１８１】
次に、要素データ生成部223は、補間元チャンネル毎のハイブリッド空間データに、ハイブリッド係数を適用し、全チャンネルの補間後のハイブリッド空間データの要素データをそれぞれ生成する要素データ生成処理を行う。
【０１８２】
本実施形態の要素データ生成部223は、具体的には、以下の要素データ生成処理を、並列に実行する(ステップS3103)。
【０１８３】
ステップS3104：間引いて計測された当該チャンネルのk空間データを1次元フーリエ変換し(ステップS3104)、ハイブリッドデータを算出する。
【０１８４】
ステップS3105、S3106：ハイブリッドデータに、当該チャンネルから各チャンネルに作用するハイブリッド係数を適用し、補間先チャンネル毎の補間後のハイブリッド空間データの要素データを得る。このとき、フーリエ変換適用済みのx方向は乗算および加算、未適用のky方向は、畳み込み演算となる。
【０１８５】
そして、合算部224は、チャンネル毎に(ステップS3107)、各要素データを合算し(ステップS3108)、y方向に一次元フーリエ変換し(ステップS3109)、チャンネル画像を生成する。
【０１８６】
最後に画像合成部225が、各チャンネルのチャンネル画像を合成し(ステップS3109)、再構成画像を生成する。
【０１８７】
なお、本実施形態では、kx方向に1次元フーリエ変換したハイブリッド空間で補間処理を実行する場合を例にあげて説明したが、補間処理を実行するハイブリッド空間は、ky方向に1次元フーリエ変換したハイブリッド空間であってもよい。
【０１８８】
また、本実施形態においても、並列に処理を行う単位は、1つのチャンネル単位に限定されない。すなわち、本実施形態に対しても、第一の実施形態の各変形例は適用可能である。
【０１８９】
以上説明したように、本実施形態のMRI装置は、第一の実施形態同様、複数のチャンネルを備える受信コイル161と、計測部210と、画像再構成部220と、を備え、画像再構成部220は、前処理部221と、補間処理部222と、画像合成部225とを備え、補間処理部222は、要素データ生成部223と、合算部224とを備え、要素データ生成部223は、要素データを、予め定めた単位で並列に生成する。
【０１９０】
このとき、前記補間処理は、計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間データを補間する処理であり、前記前処理部221は、計測した前記k空間データから、前記ハイブリッド空間データを補間するハイブリッド係数を生成し、前記要素データ生成部223は、1つの前記チャンネルの前記ハイブリッド空間データに前記ハイブリッド係数を適用し、全チャンネルの補間後のハイブリッド空間データの前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算部224は、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算し、合算結果を1次元フーリエ変換することにより前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１９１】
また、本実施形態の画像再構成部220による画像再構成方法は、第一の実施形態同様、画像再構成ステップを含み、前記画像再構成ステップは、前処理ステップと、補間ステップと、画像合成ステップと、を含み、前記補間ステップは、予め定めた単位で並列に実行する要素データ生成ステップと、合算ステップと、を含む。
【０１９２】
このとき、前記補間処理は、計測した前記k空間データを1次元フーリエ変換することにより得たハイブリッド空間データを補間する処理であり、前記前処理部ステップでは、計測した前記k空間データから、前記ハイブリッド空間データを補間するハイブリッド係数を生成し、前記要素データ生成ステップでは、1つの前記チャンネルの前記ハイブリッド空間データに前記ハイブリッド係数を適用し、全チャンネルの補間後のハイブリッド空間データの前記要素データをそれぞれ生成し、前記合算ステップでは、前記要素データを前記チャンネル毎にそれぞれ合算し、合算結果を1次元フーリエ変換することにより前記チャンネル画像を得てもよい。
【０１９３】
このように、本実施形態によれば、補間処理を、補間後のハイブリッド空間データの要素データを生成する要素データ生成処理と、要素データを合算し、折り返し除去画像を得る合算処置と、の2段階に分割する。そして、要素データ生成処理を、複数の処理単位に分割して、並列に実行する。このとき、このとき、処理に必要なデータが他の分割処理とは競合しないように分割する。例えば、補間元チャンネル単位に分割して、補間元チャンネル毎に並列に実行する。
【０１９４】
本実施形態においても、各並列処理において、データの競合はない。従って、第一の実施形態同様、処理を並列化する効率が向上し、再構成時間を短縮できる。さらに、最終的に得られる、チャンネル毎の補間後のハイブリッド空間データは、従来手法により得たものと全く同じである。従って、撮像シーケンスや受信コイルによらず従来処理と同一の結果を得られる。
【０１９５】
上記各実施形態および各変形例において、画像再構成部220は、MRI装置100が備える制御系170が実現するものとして記載しているが、これに限定されない。例えば、MRI装置100とデータの送受信可能な、MRI装置100から独立した情報処理装置等の上で、全部または一部の機能を実現するよう構成してもよい。
【０１９６】
さらに、各実施形態および各変形例において、並列処理を実現する制御系170の構成は、CPU(コア、スレッド)、基板(GPU、専用ボードなど)、PC、サーバ、クラウドPCなど、処理を独立に実行できる構成であれば、その数や種別は問わない。また、並列に処理を行う際の処理の分割数は、一般に並列化による高速化とコストから、経験的に最適な値を決めてもよい。
【０１９７】
なお、本発明の実施形態は、上述した各実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の追加・変更等が可能である。
【符号の説明】
【０１９８】
100  MRI装置、101  被検体、120  静磁場発生系、130  傾斜磁場発生系、131  傾斜磁場コイル、132  傾斜磁場電源、140  シーケンサ、150  送信系、151  送信コイル、152  送信処理部、160  受信系、161  受信コイル、162  受信処理部、170  制御系、171  CPU、172  記憶装置、173  表示装置、174  入力装置、210  計測部、220  画像再構成部、221  前処理部、222  補間処理部、223  要素データ生成部、224  合算部、225  画像合成部、300  k空間低域データ、300a  k空間低域データの一部の小領域、301  隣接画素、302  隣接画素、303  隣接画素、304  隣接画素、305  隣接画素、306  隣接画素、307  補間対象画素、310  k空間データ、310a  k空間低域データの一部の小領域、311  隣接画素、312  隣接画素、313  隣接画素、314  隣接画素、315  隣接画素、316  隣接画素、317  補間対象画素、320  k空間データ、320a  k空間低域データの一部の小領域、321  隣接画素、322  隣接画素、323  隣接画素、324  隣接画素、325  隣接画素、326  隣接画素、327  補間対象画素、510  補間データ生成処理、511  補間データ要素生成処理、520  補間データ生成処理、521  補間データ要素生成処理、531  チャンネル1の補間データ生成処理、532  チャンネル2の補間データ生成処理、541  補間データ要素生成処理、542  補間データ要素生成処理、54N  補間データ要素生成処理
【図１】
2016017385.tif 000016
【図２】
2016017385.tif 000017
【図３】
2016017385.tif 000018
【図４】
2016017385.tif 000019
【図５】
2016017385.tif 000020
【図６】
2016017385.tif 000021
【図７】
2016017385.tif 000022
【図８】
2016017385.tif 000023
【図９】
2016017385.tif 000024
【図１０】
2016017385.tif 000025
【図１１】
2016017385.tif 000026
【図１２】
2016017385.tif 000027
【図１３】
2016017385.tif 000028
【図１４】
2016017385.tif 000029
【国際調査報告】
2016017385.tif 000030
2016017385.tif 000031
2016017385.tif 000032
2016017385.tif 000033