(57)【要約】  本発明は、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練された深層学習ネットワーク１４６、５０２、７０２を使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するための磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６に関する。磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６は、マシン実行可能命令１６１、１６４及び訓練済みの深層学習ネットワーク１４６、５０２、７０２を記憶するメモリ１３４、１３６を備える。更に、磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６は、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するためのプロセッサ１３０を備える。マシン実行可能命令１６１、１６４の実行は、プロセッサ１３０に、磁気共鳴イメージングデータセット１４４、５００、８００を受信することと、受信された磁気共鳴イメージングデータセット１４４、５００、８００を、訓練済みの深層学習ネットワーク１４６、５０２、７０２に入力として適用することと、受信された磁気共鳴イメージングデータセット１４４、５００、８００に存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの深層学習ネットワーク１４６、５０２、７０２を使用して処理することと、を行うように磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６を制御させる。
2021501015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練された深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するための磁気共鳴イメージングデータ処理システムであって、前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムが、
マシン実行可能命令及び訓練済みの前記深層学習ネットワークを記憶するメモリと、
前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するためのプロセッサと、を備え、前記マシン実行可能命令の実行は、前記プロセッサに、
磁気共鳴イメージングデータセットを受信することと、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの前記深層学習ネットワークに入力として適用することと、
訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを処理することと、
を行うように前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させ、
前記深層学習ネットワークの前記訓練は、人為的にシミュレートされた動きアーティファクトを含んでいるＭＲＩ訓練データセットに依拠し、訓練済みの前記深層学習ネットワークは、動きアーティファクトの検出のために実際の臨床データに適用される、磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項２】
前記深層学習ネットワークが、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの存在を検出するために更に訓練され、前記処理することは、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセット内の前記一つ又は複数の動きアーティファクトの存在を検出することを含み、前記マシン実行可能命令の実行は更に、前記プロセッサに、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセット内の前記一つ又は複数の動きアーティファクトの存在を示すように、前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させる、請求項１に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項３】
前記深層学習ネットワークが、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために更に訓練され、前記動きアーティファクトレベルは、それぞれの前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトの数及び／又は度合いを特徴付け、
前記処理することが、
訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在するものと検出された前記一つ又は複数の動きアーティファクトに基づいて、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットの前記動きアーティファクトレベルを決定することと、
前記動きアーティファクトレベルを、訓練済みの前記深層学習ネットワークからの出力として提供することと、
を更に含み、
前記動きアーティファクトの存在を示すことが、決定された前記動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子を、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てることを含む、請求項２に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項４】
前記深層学習ネットワークが、深層学習を実施する深層畳み込みニューラルネットワークである、請求項１から３のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項５】
前記深層学習ネットワークが、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために更に訓練され、前記処理することが、
前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在する前記一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用してフィルタ処理することと、
前記フィルタ処理の結果を使用して、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを提供することと、
を更に含む、請求項１に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項６】
前記フィルタ処理の前記結果が、前記深層学習ネットワークからの出力として提供される前記動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを含むか、又は
前記フィルタ処理の前記結果が、前記深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを含み、前記動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを前記提供することが、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットから、前記動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを減算することを含む、請求項５に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項７】
前記深層学習ネットワークが、深層学習を実施する全層畳み込みネットワークである、請求項５又は６に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項８】
前記マシン実行可能命令の前記実行は更に、前記プロセッサに、前記深層学習ネットワークを訓練するように前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させ、前記訓練することが、
動きアーティファクト有り及び無しの複数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを備える訓練セットを提供すること
を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項９】
前記訓練セットを提供することが、
動きアーティファクトのある前記磁気共鳴イメージング訓練データセットを生成することを含み、前記磁気共鳴イメージング訓練データセットを前記生成することは、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトを、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットに導入することを含む、請求項８に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項１０】
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々に、動きアーティファクトレベル識別子が割り当てられ、前記訓練することが、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために前記深層学習ネットワークを訓練することを含み、前記訓練することが、
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットを、入力として前記深層学習ネットワークに適用することと、
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して、それぞれの前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトレベルを決定することと、
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの前記動きアーティファクトレベルを、前記深層学習ネットワークからの出力として提供することと、
前記深層学習ネットワークの前記出力と、前記深層学習ネットワークへの前記入力に割り当てられた前記動きアーティファクトレベル識別子によって識別される前記動きアーティファクトレベルとを比較することと、
前記深層学習ネットワークの前記出力と、前記深層学習ネットワークへの前記入力に割り当てられた前記動きアーティファクトレベル識別子によって識別される前記動きアーティファクトレベルとの間の差を減らすように、前記深層学習ネットワークのネットワークパラメータを適合することと、
を含む、請求項８又は９に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項１１】
前記訓練セットが、前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの前記磁気共鳴イメージング訓練データセットに割り当てられた磁気共鳴イメージング参照データセットを更に備え、前記磁気共鳴イメージング参照データセットは、それが割り当てられた前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトのないバージョンであり、前記訓練することは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために前記深層学習ネットワークを訓練することを含み、前記訓練することが、
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットを、入力として前記深層学習ネットワークに適用することと、
訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して、前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトをフィルタ処理することと、
前記磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、前記フィルタ処理の結果を使用して、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを提供することと、
前記動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットと、前記磁気共鳴イメージング参照データセットとを比較することと、
動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットと、前記磁気共鳴イメージング参照データセットとの間の差を減らすように、前記深層学習ネットワークのネットワークパラメータを適合することと、
を含む、請求項８又は９に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項１２】
前記フィルタ処理の前記結果が、前記深層学習ネットワークからの出力として提供される前記動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを備えるか、又は、
前記フィルタ処理の前記結果が、前記深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを備え、前記動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを前記提供することが、前記磁気共鳴イメージング訓練データセットから、前記動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを減算することを含む、請求項１１に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システム。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージングデータ処理システムを備える磁気共鳴イメージングシステムであって、前記磁気共鳴イメージングシステムが、
イメージングゾーンの中にメイン磁場を生成するためのメイン磁石と、
前記イメージングゾーンの中に空間依存する勾配磁場を生成するための磁場勾配システムと、
前記イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するための無線周波アンテナシステムと、を更に備え、
前記メモリは更にパルスシーケンスコマンドを記憶し、前記パルスシーケンスコマンドは、前記イメージングゾーンから前記磁気共鳴イメージングデータを取得するように前記磁気共鳴イメージングシステムを制御し、
前記マシン実行可能命令の前記実行は更に、前記プロセッサに、前記磁気共鳴イメージングデータセットを受信するために、
前記無線周波アンテナシステムにより前記イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得することと、
取得された前記磁気共鳴イメージングデータを使用して、受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットを提供することと、
を行うように、前記磁気共鳴イメージングシステムを制御させる、磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項１４】
磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練された深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するために磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するプロセッサにより実行されるマシン実行可能命令を備えた、コンピュータプログラムであって、前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムが、
マシン実行可能命令及び訓練済みの前記深層学習ネットワークを記憶するメモリを備え、
前記マシン実行可能命令の実行は、前記プロセッサに、
磁気共鳴イメージングデータセットを受信することと、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの前記深層学習ネットワークに入力として適用することと、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して処理することと、
を行うように前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させ、前記深層学習ネットワークの前記訓練は、人為的にシミュレートされた動きアーティファクトを含んでいるＭＲＩ訓練データセットに依拠し、訓練済みの前記深層学習ネットワークは、動きアーティファクトの検出のために実際の臨床データに適用される、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練された深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するための磁気共鳴イメージングデータ処理システムを動作させる方法であって、前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムが、
マシン実行可能命令及び訓練済みの前記深層学習ネットワークを記憶するメモリと、
前記磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するためのプロセッサと、を備え、前記方法が、
磁気共鳴イメージングデータセットを受信するステップと、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの前記深層学習ネットワークに入力として適用するステップと、
受信された前記磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの前記深層学習ネットワークを使用して処理するステップと、
を有し、前記深層学習ネットワークの前記訓練は、人為的にシミュレートされた動きアーティファクトを含んでいるＭＲＩ訓練データセットに依拠し、訓練済みの前記深層学習ネットワークは、動きアーティファクトの検出のために実際の臨床データに適用される、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データ内の動きアーティファクトを処理することに関し、詳細には、深層学習を使用して磁気共鳴イメージングデータ内の動きアーティファクトを処理するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）手順のデータ取得時間が一般に長いことから、患者の動きによって生じる動きアーティファクトは、ＭＲＩの臨床用途における磁気共鳴画像の画像劣化の最も一般的な原因の１つである。そのような画像劣化に伴う問題の重大性にも関わらず、そのようなアーティファクトの検出は、通常、経験を積んだ放射線科医による手作業の査定を必要とする。動きアーティファクトに伴って起こり得る問題は、例えば、それぞれの磁気共鳴画像が画像劣化のために医療診断にほとんど有用でないか、更には全く有用でないことを含む。これは、例えば、放射線技術者が取得された磁気共鳴画像の中で動きアーティファクトの存在を検出できない場合に、臨床ワークフローを複雑化し得る。加えて、画像劣化は、患者スループットの低下を生じさせる。経験を積んだ放射線科医による手作業の査定は時間がかかることがある。取得された磁気共鳴画像の全体的な品質を、臨床磁気共鳴イメージング部門の成果査定の一部として監視することは、放射線科医に対して多大な追加的な作業負荷を生み出す。更に、劣化した磁気共鳴画像は、磁気共鳴イメージングプロシージャの完全な反復を必要とすることがある。
【０００３】
更に、イメージング部門における、査定及び治療品質の向上が、近年急速に注目を集めるようになっている。用いられる重要性能指標（ＫＰＩ）は、多くの場合、患者スループットや機器利用率などの数量を測定する。最近、追加的なＫＰＩとして画像品質がより多くの注目を集めている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
動きアーティファクトが存在するのを防止するための方法が幾つか存在するが、それらは一般に特定のイメージング状況に制限される。その結果、動きアーティファクトは依然として臨床ＭＲＩで広く見られ、通例は医療診断に使用することが不可能な画像につながる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、独立請求項において、磁気共鳴イメージングデータ処理システム、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを動作させる方法、及びコンピュータプログラムプロダクトを提供する。本発明は更に、その磁気共鳴イメージングデータ処理システムを備えた磁気共鳴イメージングシステムを提供する。実施形態が従属請求項において与えられる。
【０００６】
当業者には理解されるように、本発明の態様は、装置、方法又はコンピュータプログラムプロダクトとして具体化され得る。したがって、本発明の態様は、全面的にハードウェア実施形態、全面的にソフトウェア実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）又は本明細書において全て一般的に「回路」、「モジュール」若しくは「システム」と称され得るソフトウェア及びハードウェア態様を組み合わせた実施形態の形態をとり得る。更に、本発明の態様は、コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードを有する一つ又は複数のコンピュータ可読媒体において具体化されたコンピュータプログラムプロダクトの形態をとり得る。
【０００７】
一つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読ストレージ媒体でもよい。本明細書で使用される「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行可能な命令を保存することができる任意の有形ストレージ媒体を包含する。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読非一時的ストレージ媒体と称される場合もある。コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、有形コンピュータ可読媒体と称される場合もある。一部の実施形態では、コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、コンピューティングデバイスのプロセッサによってアクセスされることが可能なデータを保存可能であってもよい。コンピュータ可読ストレージ媒体の例は、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、半導体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢサムドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気光学ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルを含むが、これらに限定されない。光ディスクの例は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、又はＤＶＤ−Ｒディスクといったコンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）を含む。コンピュータ可読ストレージ媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータデバイスによってアクセスされることが可能な様々な種類の記録媒体も指す。例えば、データは、モデムによって、インターネットによって、又はローカルエリアネットワークによって読み出されてもよい。コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードは、限定されることはないが、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦ等を含む任意の適切な媒体、又は上記の任意の適切な組み合わせを用いて送信されてもよい。
【０００８】
コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドにおいて又は搬送波の一部として内部で具体化されたコンピュータ実行可能コードを備えた伝搬データ信号を含んでもよい。このような伝搬信号は、限定されることはないが電磁気、光学的、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態の何れかをとり得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではない及び命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって又はそれと関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、若しくは輸送できる任意のコンピュータ可読媒体でもよい。
【０００９】
「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の一例である。コンピュータメモリは、プロセッサに直接アクセス可能な任意のメモリである。「コンピュータストレージ」又は「ストレージ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の更なる一例である。コンピュータストレージは、任意の不揮発性コンピュータ可読ストレージ媒体である。一部の実施形態では、コンピュータストレージはコンピュータメモリであってもよく、その逆も同様である。
【００１０】
本明細書で使用される「プロセッサ」は、プログラム、マシン実行可能命令、又はコンピュータ実行可能コードを実行可能な電子コンポーネントを包含する。「プロセッサ」を含むコンピューティングデバイスへの言及は、場合により、２つ以上のプロセッサ又は処理コアを含むと解釈されるべきである。プロセッサは、例えば、マルチコアプロセッサである。プロセッサは、また、単一のコンピュータシステム内の、又は複数のコンピュータシステムの中へ分配されたプロセッサの集合体も指す。コンピュータデバイスとの用語は、各々が一つ又は複数のプロセッサを有するコンピュータデバイスの集合体又はネットワークを指してもよいと理解されるべきである。コンピュータ実行可能コードは、同一のコンピュータデバイス内の、又は複数のコンピュータデバイス間に分配された複数のプロセッサによって実行される。
【００１１】
コンピュータ実行可能コードは、本発明の態様をプロセッサに行わせるマシン実行可能命令又はプログラムを含んでもよい。本発明の態様に関する動作を実施するためのコンピュータ実行可能コードは、Java（登録商標）、Smalltalk（登録商標）、又はC++等のオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語等の従来の手続きプログラミング言語を含む一つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれてもよい及びマシン実行可能命令にコンパイルされてもよい。場合によっては、コンピュータ実行可能コードは、高水準言語の形態又は事前コンパイル形態でもよい及び臨機応変にマシン実行可能命令を生成するインタプリタと共に使用されてもよい。
【００１２】
コンピュータ実行可能コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアローンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行することができる。後者の場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよい、又はこの接続は外部コンピュータに対して（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用したインターネットを通して）行われてもよい。
【００１３】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータプログラムプロダクトのフローチャート、図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート、図、及び／又はブロック図の各ブロック又は複数のブロックの一部は、適用できる場合、コンピュータ実行可能コードの形態のコンピュータプログラム命令によって実施され得ることが理解されよう。相互排他的でなければ、異なるフローチャート、図、及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせが組み合わせられてもよいことが更に理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の一つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するための手段を生じさせるようにマシンを作るために、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサへと提供されてもよい。
【００１４】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読媒体に保存された命令がフローチャート及び／又はブロック図の一つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施する命令を含む製品を作るように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイスにある特定の方法で機能するように命令することができるコンピュータ可読媒体に保存されてもよい。
【００１５】
コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の一つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するためのプロセスを提供するように、一連の動作ステップがコンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で行われるようにすることにより、コンピュータ実施プロセスを生じさせるために、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードされてもよい。
【００１６】
本明細書で使用される「ユーザインタフェース」は、ユーザ又はオペレータがコンピュータ又はコンピュータシステムとインタラクトすることを可能にするインタフェースである。「ユーザインタフェース」は、「ヒューマンインタフェースデバイス」と称される場合もある。ユーザインタフェースは、情報若しくはデータをオペレータに提供することができる及び／又は情報若しくはデータをオペレータから受信することができる。ユーザインタフェースは、オペレータからの入力がコンピュータによって受信されることを可能にしてもよい及びコンピュータからユーザへ出力を提供してもよい。つまり、ユーザインタフェースはオペレータがコンピュータを制御する又は操作することを可能にしてもよい、及びインタフェースはコンピュータがオペレータの制御又は操作の結果を示すことを可能にしてもよい。ディスプレイ又はグラフィカルユーザインタフェース上のデータ又は情報の表示は、情報をオペレータに提供する一例である。キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、指示棒、グラフィックタブレット、ジョイスティック、ゲームパッド、ウェブコム、ヘッドセット、ペダル、有線グローブ、リモコン、及び加速度計を介したデータの受信は、オペレータから情報又はデータの受信を可能にするユーザインタフェース要素の全例である。
【００１７】
本明細書で使用される「ハードウェアインタフェース」は、コンピュータシステムのプロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とインタラクトする及び／又はそれを制御することを可能にするインタフェースを包含する。ハードウェアインタフェースは、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置へ制御信号又は命令を送ることを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースはまた、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とデータを交換することを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースの例は、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ１３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ１２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ−２３２ポート、ＩＥＥＥ−４８８ポート、ブルートゥース（登録商標）接続、ワイヤレスローカルエリアネットワーク接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット接続、制御電圧インタフェース、ＭＩＤＩインタフェース、アナログ入力インタフェース、及びデジタル入力インタフェースを含むが、これらに限定されない。
【００１８】
本明細書で使用される「ディスプレイ」又は「ディスプレイデバイス」は、画像又はデータを表示するために構成された出力デバイス又はユーザインタフェースを包含する。ディスプレイは、視覚、音声、及び／又は触覚データを出力してもよい。ディスプレイの例は、コンピュータモニタ、テレビスクリーン、タッチスクリーン、触覚電子ディスプレイ、点字スクリーン、陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、双安定ディスプレイ、電子ペーパー、ベクターディスプレイ、平面パネルディスプレイ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネッセントディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）、プロジェクタ、及びヘッドマウントディスプレイを含むが、これらに限定されない。
【００１９】
磁気共鳴（ＭＲ）データとも称される磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）データは、本明細書においては、磁気共鳴イメージングスキャン中に磁気共鳴装置のアンテナを使用して原子スピンにより発せられた無線周波信号の記録された測定結果として定義される。磁気共鳴イメージングデータは、医療画像データの一例である。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像又はＭＲ画像は、本明細書においては、磁気共鳴イメージングデータに含まれる解剖学的データの再構成された２次元又は３次元視覚化として定義され、すなわち、ＭＲＩ画像は、代表的な選択ＭＲＩデータを含むＭＲＩデータセットによって提供される。この視覚化は、コンピュータを使用して行うことができる。磁気共鳴イメージングデータは、ｋ空間又は画像空間におけるそれぞれのデータの表現を使用して提供される。フーリエ変換を使用して、磁気共鳴イメージングデータは、ｋ空間から画像空間へ、又はその逆に変換される。以下において、磁気共鳴イメージングデータセットは、ｋ空間又は画像空間中のＭＲＩデータを含む。詳細には、磁気共鳴イメージングデータセットは、２次元又は３次元の解剖学的構造を表す画像空間中のＭＲＩデータ、すなわちＭＲＩ画像、の選択を含む。
【００２０】
本明細書において使用される「深層学習ネットワーク」は、入力層と出力層との間に複数の隠れ層をもつ、例えばニューラルネットワークのような機械学習用のネットワークを包含する。深層学習は、非線形処理ユニットの複数層の段を使用する機械学習方法の部類を指す。連続した各層は、前の層からの出力を入力として使用する。深層学習は、教師あり及び／又は教師なしで行われる。更に、深層学習は、逆伝播を介した訓練のために何らかの形態の勾配降下を使用してよい。
【００２１】
本明細書において使用される「ニューラルネットワーク」は、一般にはタスク固有のプログラミングを用いずに、事例を考察することによって、タスクを行うために学習する、すなわちタスクを行う自身の能力を漸進的に向上させるように構成されたコンピューティングシステムを包含する。ニューラルネットワークは、ニューロンと称される複数のユニットを備え、ニューロン同士は、接続されたニューロン間で信号を伝送するための接続によって通信可能に接続される。ニューロン間の接続はシナプスと称される。ニューロンは、信号を入力として受け取り、その入力に従って、その内部状態を変化させ、これはすなわち活性化である。入力、学習された重み、及びバイアスに応じて、活性化が出力として生成され、一つ又は複数のシナプスを介して一つ又は複数の接続されたニューロンに送られる。ネットワークは、有向かつ重み付けされたグラフを形成し、このグラフでは、ニューロンがノードであり、ニューロン間の接続が重み付けされた有向エッジである。重み及びバイアスは、学習と呼ばれるプロセスによって修正され、学習は学習規則によって支配される。学習規則は、ネットワークへの所与の入力が好ましい出力を生成するように、ニューラルネットワークのパラメータを修正するアルゴリズムである。この学習プロセスは、ネットワークの重み及びバイアスを修正することに相当する。
【００２２】
ニューロンは層として編成される。異なる層は、各自の入力に対して異なるタイプの変換を行う。ニューラルネットワークに適用された信号は、最初の層、すなわち入力層から、最後の層、すなわち出力層まで、入力層と出力層との間に配置された隠れ層を横断して進む。
【００２３】
本明細書において使用される「ネットワークパラメータ」は、ニューロンの重み及びバイアスを包含し、これらは、学習が進行するのに従って変動され、また、ニューロンによってシナプスを介して下流に送られる信号の強度を増大又は低減させる。
【００２４】
本明細書において使用される「深層畳み込みニューラルネットワーク」は、一つ又は複数の全結合層を一番上に有する複数の畳み込み層を備える、深層の順伝播型（ｆｅｅｄ−ｆｏｒｗａｒｄ）ニューラルネットワークを包含する。更に、深層畳み込みニューラルネットワークは、プーリング層、例えばｍａｘプーリング層又は平均プーリング層を備えてよい。畳み込み層は、入力に畳み込み動作を適用し、その結果を次の層に渡す。更に、畳み込み層は重みを共有し、すなわち、畳み込み層の全ての重みは同一である。プーリング層は、１つの層のニューロンクラスタの出力を併合して、次の層にある単一のニューロンへの入力にする。例えば、ｍａｘプーリング層は、ニューロンクラスタごとに、出力の最大値を次の層への入力として使用する。別の例は平均プーリング層であり、これは、出力の平均値を次の層への入力として使用する。全結合層は、１つの層内のあらゆるニューロンを、別の層内のあらゆるニューロンに接続する。深層畳み込みニューラルネットワークは、例えば、正規化線形ユニット層（ＲｅＬＵ層）、バッチ正規化層（ＢＮ層）、ドロップアウト層等のような更なる層タイプを更に備えてもよい。
【００２５】
本明細書において使用される「全層畳み込み（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ）ニューラルネットワーク」は、全結合層を備えない畳み込みニューラルネットワークを包含する。畳み込みネットワークと対照的に、全層畳み込みニューラルネットワークは対称構造を呈し、そこでは、全結合層が、高解像層間のスキップ接続を含む逆プーリング層及び／又は逆畳み込み層に置き換えられる。深層畳み込みニューラルネットワークは、一般的な非線形関数を算出するが、上述の形態の層だけを備える全層畳み込みニューラルネットワークは、非線形フィルタを算出する。全層畳み込みネットワークは、畳み込み層及びプーリング層に加えて、逆プーリング層及び／又は逆畳み込み層、及び／又は例えば正規化線形ユニット層（ＲｅＬＵ層）、バッチ正規化層（ＢＮ層）、ドロップアウト層等のような更なる層タイプを備えてもよい。
【００２６】
一態様では、本発明は、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練された深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するための磁気共鳴イメージングデータ処理システムに関する。磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、マシン実行可能命令並びに訓練済みの深層学習ネットワークを記憶するメモリを備える。更に、磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するためのプロセッサを備える。マシン実行可能命令の実行は、プロセッサに、磁気共鳴イメージングデータセットを受信するように磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させる。磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、受信された磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの深層学習ネットワークに入力として適用し、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して処理する。
【００２７】
処理することは、例えば、一つ又は複数の動きアーティファクトが、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在することを検出し、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトに基づいて動きアーティファクトレベルを決定することを含み、ここで、動きアーティファクトレベルは、それぞれの動きアーティファクトの数及び／又は度合いを特徴付け、及び／又は、処理することは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトをフィルタ処理することを含む。磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトのフィルタ処理は、例えば、一つ又は複数の動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットのバージョン、すなわち、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを生じるか、又は、一つ又は複数の動きアーティファクトのみを備える動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを生じる。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットとは、動きアーティファクトが最小化された磁気共鳴イメージングデータセットを指す。
【００２８】
訓練済みの深層学習ネットワークに適用される磁気共鳴イメージングデータセットに含まれる磁気共鳴イメージングデータは、ｋ空間又は画像空間表現で提供される。
【００２９】
磁気共鳴データの取得中の対象者の動きによる磁気共鳴画像の画像劣化は、磁気共鳴イメージングの臨床用途における最も恒常的な問題の１つである。それに関連する動きアーティファクトは、例えば、ゴースト又はぼやけとして画像中に現れ、多くの場合、医療分析を不可能にする程度まで画像品質を低下させる。
【００３０】
自動的な動きアーティファクト検出のための方法が存在しないため、磁気共鳴画像の評価は、現在、経験を積んだ放射線科医による手作業のアーティファクトレベルのラベル付けに依拠している。しかし、そのような手法は、多大な追加的な作業負荷を生じさせ、画像を評価する個人の経験に強く依存する。
【００３１】
臨床環境において、動きアーティファクトの正確な検出及び識別は単純ではない。患者スループットに関する要求が高いため、磁気共鳴イメージングシステムを制御する放射線技術者は、強い時間的プレッシャーを受け、また動きに関係するアーティファクトを認識するように訓練されていないことがある。その結果、アーティファクトの原因が直ちには識別されず、得られる画像を診断に不適当なものにし、場合によっては、新しい適当な磁気共鳴データを生成するために磁気共鳴イメージングセッション全体の再スケジュールすら必要とする。
【００３２】
更に、自動的な遡及的動きアーティファクト補正のための方法が存在しないため、動きアーティファクトによる磁気共鳴画像の画像劣化は、現在、磁気共鳴データが一旦取得されると補正することができない。
【００３３】
実施形態は、深層学習ネットワークによって実施される深層学習を使用して磁気共鳴画像の中の動きに関係するアーティファクトの自動処理を提供するという有益な効果を有する。深層学習ネットワークは、例えば、深層畳み込みニューラルネットワーク又は全層畳み込みネットワークの形態で実施される。実施形態は、動きアーティファクトのロバストかつ信頼性の高い処理を容易にする。動きアーティファクトの処理は更に、一切のユーザ対話を必要とすることなく、画像品質に対する動きアーティファクトの影響を決定することを可能にする。更に、例えば動きアーティファクトのフィルタ処理の場合、画像品質に対する動きアーティファクトの影響が最小化される、すなわち低減されるか、更には打ち消される。実施形態は、例えば、データ取得直後に磁気共鳴イメージングデータセットの高速な処理のために実施され、例えば、磁気共鳴イメージングシステムの一部として、又は、例えば、成果査定、画像品質査定及び／又は画像品質最適化の工程において、記憶された磁気共鳴イメージングデータセットの事後処理の一部として実施される。
【００３４】
実施形態は、一切のユーザ入力を必要とすることなく、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きに関係するアーティファクトの自動の検出と、例えば特化構成された深層畳み込みニューラルネットワークの適用に基づく、アーティファクトレベルの決定とを容易にする。実施形態は更に、一切のユーザ入力を必要とすることなく、磁気共鳴画像における自動的な遡及的動きアーティファクト補正を可能にする。
【００３５】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの存在を検出するために更に訓練される。処理することは、受信された磁気共鳴イメージングデータセット内の一つ又は複数の動きアーティファクトの存在を検出することを含む。マシン実行可能命令の実行は更に、プロセッサに、受信された磁気共鳴イメージングデータセット内の一つ又は複数の動きアーティファクトの存在を示すように、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させる。実施形態は、例えば深層畳み込みニューラルネットワークの形態である訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、動きアーティファクトに関する効果的な自動通知システムが実施され得るという有益な効果を有する。処理される磁気共鳴イメージングデータセットに動きアーティファクトが存在する場合、動きアーティファクトの存在を示すことによってユーザが通知を受け、それぞれの通知に基づいて適当な措置及び／又は結論を取ることを可能にされる。例えば、磁気共鳴データ取得が繰り返され、患者は更なる動きアーティファクトを回避するように指示されるか、及び／又は磁気共鳴イメージングデータセットを査定する際に、より多くの注意が動きアーティファクトに払われる。
【００３６】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために更に訓練される。動きアーティファクトレベルは、それぞれの磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトの数及び／又は度合いを特徴付ける。処理することは、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在するものと検出された一つ又は複数の動きアーティファクトに基づいて、受信された磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定することを更に含む。更に、動きアーティファクトレベルは、訓練済みの深層学習ネットワークからの出力として提供される。一つ又は複数の動きアーティファクトの存在を示すことが、決定された動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子を、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てることを含む。
【００３７】
実施形態は、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルの効果的な自動的決定が提供されるという有益な効果を有する。動きアーティファクトレベルの範囲は、動きアーティファクトがないレベルから、イメージングデータセット、より詳細にはＭＲＩ画像を診断に適したものにするレベル、動きアーティファクトにより重度に破損しており、それぞれの画像を診断に不適当なものにするレベルまで及ぶ。動きアーティファクトレベル識別子から、受信された磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを容易に導出することが可能である。動きアーティファクトレベル識別子は、例えば、磁気共鳴イメージング訓練データセットに存在する動きアーティファクトのレベルを記述する定量的ラベルの形態で提供される。
【００３８】
実施形態によれば、動きアーティファクトレベルを決定することは、動きアーティファクトレベルを分類することを含む。訓練済みの深層学習ネットワークは、動きアーティファクトレベルを分類する、すなわち、受信された磁気共鳴イメージングデータセットが、クラス（カテゴリ）のセットのうちどのクラスに属するかを決定する。そのような分類は、特定タイプのパターン認識と見なされる。分類は、教師あり学習の一事例である。動きアーティファクトレベルは、例えば、決定された動きアーティファクトレベルを識別する、分類（例えば、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、．．．）、順序（例えば、「低」、「中」、「高」、．．．）、又は整数値（「０」、「１」、「２」、．．．）の数量のような、離散した動きアーティファクトレベル識別子の形態で提供される。
【００３９】
実施形態によれば、動きアーティファクトレベルは、例えば実数値の数量のような、連続した動きアーティファクトレベル識別子の形態で提供される。この実数値の動きアーティファクトレベル識別子は、例えば回帰を使用して計算される。
【００４０】
よって、動きアーティファクトレベル決定の場合、訓練済みの深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットを入力として受け取り、単一の数量、すなわち動きアーティファクトレベルを出力として返す。
【００４１】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、深層学習を実施する深層畳み込みニューラルネットワークである。実施形態は、深層畳み込みニューラルネットワークは、動きアーティファクトレベルを決定し、磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てるのに適しているという有益な効果を有する。
【００４２】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために更に訓練される。処理することは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの深層学習ネットワークを使用してフィルタ処理することと、フィルタ処理の結果を使用して、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを提供することと、を更に含む。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットとは、動きアーティファクトのある入力磁気共鳴イメージングデータセットと比較して、磁気共鳴レベル、すなわちイメージングデータセット劣化の度合いが低下した、磁気共鳴イメージングデータセットを指す。
【００４３】
実施形態は、動きアーティファクトの補正が、動きアーティファクトの出現を回避することによってデータ取得中に可能になるだけでなく、後でも、すなわち、例えば磁気共鳴イメージングデータセットの事後処理中に遡っても可能になるという有益な効果を有する。
【００４４】
磁気共鳴画像内の動きアーティファクトの出現を回避するために、高速イメージング技術、ナビゲータ又は外部の追跡デバイスの何れかを使用する動き補正など、多数の方法が開発されている。動き補正は、前方視的、すなわち、スキャン中にスキャンパラメータを調整することにより行うことも、又は遡及的に、すなわち収集されたデータを修正することにより行うこともできる。しかし、動きアーティファクト低減のための知られている手法は、対象者に追跡デバイスを装着することを伴う方法のように、臨床ワークフローを複雑化させるか、又は、追加的なスキャン時間を必要とするナビゲータに基づく手法のように、特定のイメージング状況にしか適用可能でない。
【００４５】
実施形態は、ＭＲＩデータセット内の、特にＭＲＩ画像内の動きアーティファクトを補正するために深層学習に基づく手法を採用することにより、これらの問題を克服する。成功した訓練の後、深層学習ネットワークは、正確な動き軌跡についての知識に依拠することなく、取得されたＭＲＩデータ内のアーティファクトの遡及的な補正を可能にする。例えば、全層畳み込みニューラルネットワークは、２フェーズプロシージャに依拠するイメージングデータセットのフィルタ処理に用いられる。第１のフェーズにおいて、動きアーティファクトのないＭＲＩ参照データセットを使用して、大きい人為的な訓練セットが生成される。第２のフェーズにおいて、全層畳み込みニューラルネットワークが、動きアーティファクト補正のために訓練され、一方で、最終的な訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークは、動きアーティファクトレベルが大幅に低減したイメージングデータセットを生成するために、イメージングデータセットフィルタとして、実際の動きアーティファクトにより破損した磁気共鳴イメージングデータセットに適用される。
【００４６】
実施形態によれば、フィルタ処理の結果は、深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを備える。よって、受信された磁気共鳴イメージングデータセットは、入力として深層学習ネットワークに提供され、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが、深層学習ネットワークからの出力として返される。実施形態は、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが深層学習ネットワークによって直接提供されるという有益な効果を有する。
【００４７】
実施形態によれば、フィルタ処理の結果は、深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを含み、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを提供することは、受信された磁気共鳴イメージングデータセットから、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを減算することを含む。よって、受信された磁気共鳴イメージングデータセットは、入力として深層学習ネットワークに提供され、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットが、出力として深層学習ネットワークから返される。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを生成するために、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットが、受信された磁気共鳴イメージングデータセットから減算される。すなわち、動きアーティファクトから生じたものと識別されたイメージングデータセット構造が、動きアーティファクトのないイメージングデータセット構造だけが残るように、減算される。
【００４８】
実施形態は、動きアーティファクトによるイメージングデータセット構造を識別し、それを動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットとして提供するように深層学習ネットワークを訓練することは、磁気共鳴イメージングデータセットに含まれる全ての他のイメージングデータセット構造を識別し、それを動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットとして提供することよりも容易である、という有益な効果を有する。実施形態は、よって、動きアーティファクトのより正確な識別に基づく、より正確な動きアーティファクト補正を可能にするという有益な効果を有する。更に、動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像は、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトについての追加的な洞察を提供するために、追加的に提供される。例えば、補正された動きアーティファクトの位置が提供される。更に、画像の内部で、受信された磁気共鳴画像から除去された構造が可能にされる。
【００４９】
実施形態によれば、フィルタ処理後の一つ又は複数のアーティファクトの位置は、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットによって提供される動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像の中に示される。
【００５０】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、全層畳み込みニューラルネットワークである。全層畳み込みニューラルネットワークは対称構造を備える。全層畳み込みニューラルネットワークは、例えば、逆畳み込み層及び／又は逆プーリング層を備える。
【００５１】
実施形態は、全層畳み込みニューラルネットワークが、動きアーティファクトの補正、特に遡及的な補正のための効果的なフィルタを提供するという有益な効果を有する。
【００５２】
分類用の畳み込みニューラルネットワークと異なり、畳み込みニューラルネットワーク、すなわち、分類用の畳み込みニューラルネットワークの全結合層に取って代わる逆畳み込み及び逆プーリング層を備えるものは、ピクセルレベルにおける予測値の効率的な生成を可能にする。これらのネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを低減するための動きアーティファクトフィルタとして適用される。
【００５３】
実施形態によれば、提案されるフィルタ処理概念は、代替のデータ供給源及び／又は追加的な入力に合わせて適合されてよい。実施形態は、例えば、磁気共鳴スキャン中の磁気共鳴データの取得時に得られる複雑なｋ空間データを利用する。実施形態は更に、磁気共鳴イメージングシステムの個々の受信コイル素子の複雑なデータを使用して、多チャネルデータの本質的な冗長性を活用する。
【００５４】
全層畳み込みニューラルネットワークは、データ取得直後の、複雑な未処理データがまだ利用可能であるときに、磁気共鳴イメージングシステムのスキャナコンソール上で磁気共鳴イメージングデータセット補正のために適用される。代替として、全層畳み込みニューラルネットワークは、画像アーカイブ又は診断ワークステーションに含まれる磁気共鳴画像中の動きアーティファクトを遡及的に低減するために用いられる。
【００５５】
実施形態によれば、マシン実行可能命令の実行は更に、プロセッサに、訓練済みの深層学習ネットワークを提供するために深層学習ネットワークを訓練するように磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させる。訓練することは、動きアーティファクト有り及び無しの複数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを備える訓練セットを提供することを含む。
【００５６】
実施形態は、異なる動きアーティファクトレベルを有する磁気共鳴イメージング訓練データセットを使用して、深層学習ネットワークの効率的で効果的な訓練が保証されるという有益な効果を有する。磁気共鳴イメージング訓練データセットは、例えば、動きアーティファクト有り及び無しの臨床イメージングデータセット、又は、人為的に動きアーティファクトが導入された動きアーティファクトのない臨床イメージングデータセットに基づいて人為的に生成されたイメージングデータセットである。
【００５７】
例えば、訓練段階中に、ラベル付けされたデータセットを使用して深層学習ネットワークを訓練する。適用段階中に、訓練済みの深層学習ネットワークが次いで適用されて、例えば臨床ＭＲＩ画像のような臨床磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを検出及び分類する。
【００５８】
実施形態によれば、訓練セットを提供することは、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージング訓練データセットを生成することを含む。磁気共鳴イメージング訓練データセットを生成することは、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトを、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットに導入することを含む。
【００５９】
実施形態は、異なるレベルの動きアーティファクトを有する多数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを備えた訓練セットの自動化された生成の実施を提供するという有益な効果を有する。そのような磁気共鳴イメージング訓練データセットは、例えば、データ強化の目的に使用される。深層学習ネットワークの訓練は、よって、人為的に生成される大きなデータセットの自動化された生成に基づいて実現される。それにより、ラベル付けされた多量の入力イメージングデータセットに対する必要性が回避される。
【００６０】
実施形態によれば、合計の患者の動き又は生理学的動きの軌跡、特に並進又は回転動き軌跡の変形体が、例えば、異なる動き振幅でシミュレートされた、非連続的な動き（例えば、「飛び跳ね」、「けいれん」、「嚥下」）、振動性の動き（例えば「呼吸」）、及び連続的な動き（例えば「腸の蠕動運動」、「クッションへの頭部への沈み込み」）、からなる群から選択される。実施形態は、任意タイプの動きを、その動きタイプによって実際に破損したＭＲデータの実際の例を入手可能にすることなく、前方視的にシミュレートできるという有益な効果を有する。
【００６１】
実施形態によれば、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージング訓練データセットの生成は、ｋ空間における位相シフトを、動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットのうち一つ又は複数の磁気共鳴データの一つ又は複数の部分に導入する、又は画像空間における画像の（（下位）部分の）直接の並進を導入することを含む。ｋ空間で処理される場合は、その後、動きシミュレーション（例えば位相シフト）を含む磁気共鳴イメージングデータは、ｋ空間訓練データとして直接記憶されるか、又は追加的に変換されてｋ空間から画像空間に戻される。画像空間における動きシミュレーションには、やはり、画像空間及び／又は変換されたｋ空間データは、訓練の目的で記憶することができる。実施形態は、人為的に生成される動きアーティファクトに基づいて多数の訓練データセット（ｋ空間又は画像空間データ）が効率的に提供されるという有益な効果を有する。この広範なシミュレートされた磁気共鳴データは、深層学習ネットワークを訓練するために有利に使用される。
【００６２】
ラベル付けされた訓練画像を伴う広範な訓練データセットは、多くの場合、関連する適用エリア（例えば病院）から入手可能ではないため、以下に、対応するラベルの自動生成と組み合わせて適切な訓練セットの人為的な作成（上記で説明したような）を容易にする方法が記載される。よって、現在の訓練データセットに含まれている動きアーティファクトのレベルについての定量的ラベルが提供される。フーリエのシフトの定理から開始して、画像空間内の物体の変位
【数１】
2021501015.tif 000003
は、ｋ空間における線形位相シフトφに対応する。
【数２】
2021501015.tif 000004
ここで、Ｓｍ及びＳｓは、それぞれ変位のある画像及び変位のない画像である。
【００６３】
よって、どのような並進動きも、ベクトル
【数３】
2021501015.tif 000005
のパラメータ化によって記述することができる。一例として、ｙ方向への物体のシフトは、以下の位相シフトを元のデータに導入することによってシミュレートされる。
【数４】
2021501015.tif 000006
ここで、δｋ＝１／（Ｎ・Δｙ）は、隣接する位相符号化（ＰＥ）線間の増分であり、ｊはＰＥ線インデックスであり、ｎｓはピクセル数単位の変位であり、ΔｙはＰＥ方向におけるボクセルサイズである。上記の式に従った位相シフトが全てのＰＥ線に適用される場合には、物体全体が一切の動きアーティファクトを伴わずに画像空間内で変位されることになる。対して、スキャン中の突然の患者の動きは、例えば、上記の式に従った位相シフトを全てのｋ空間線のサブセットのみに適用することによってシミュレートされる。この場合、動きは画像取得の何れかの段階において点イベントｍとして発生していると仮定される。順次ｋ空間順序付けの場合、ｊ＞ｊｍである全てのｌｉｎｅが調整されなければならず、ここで、ｊｍは、動きイベントｍが発生したＰＥ線を定める。例えばｃｅｎｔｅｒ−ｏｕｔ、インターリーブ等の他のｋ空間順序付け方式の場合には、位相シフトが適用されるＰＥ線の選択が、それに応じて修正されなければならない。
【００６４】
磁気共鳴画像の動きアーティファクトのシミュレーションのためのこの手法は、アーティファクトの特定の出現を定義する幾つかのパラメータ、ｎｓ、ｊｍ、αと、ｋ空間順序付け方式の特性との選択を伴う。記載される手法は、したがって、磁気共鳴画像中に予想される動きアーティファクトのタイプを決定するこれらのパラメータを変動させることにより、大きな人為的訓練セットの高速な生成を可能にする。生成されるアーティファクトの特性が分かっているため、動きアーティファクトを定義するラベル、すなわち動きアーティファクトレベル識別子、のリストの生成は単純である。
【００６５】
深層学習ネットワークが、動きに関係するアーティファクトの検出及び／又は動きアーティファクトレベルの決定を可能にするように訓練されると、深層学習ネットワークを、動きアーティファクトの検出のために実際の臨床データに適用することができる。実施形態によれば、深層学習ネットワークの出力は、訓練段階中に用いられたラベルに対応する。存在を純粋に検出する手法の場合、深層学習ネットワークは、入力されたイメージングデータセットを、「アーティファクトがない」及び「アーティファクトを含む」の点から類別する。より複雑な分類手法の場合、深層学習ネットワークは、入力されたイメージングデータセットを、例えば「アーティファクトなし」、「軽度のアーティファクト」、及び「重度のアーティファクト」など、動きアーティファクトレベルのクラスの点から類別する。代替として、分類アルゴリズムに代えて回帰アルゴリズムを用いて、イメージングデータセットの個々の動きアーティファクトレベルに関する深層学習ネットワークの推定を表す浮動小数点数を得てもよい。
【００６６】
磁気共鳴イメージングスキャン中の回転動きは、並進動きのシミュレーションと同様にしてシミュレートされる。この場合、画像空間内の物体に適切な変換が適用される。変換は、回転角度αによって定義される。次いで、元の画像のｋ空間データと、変換後画像のｋ空間データとが組み合わせられる。ここでも、仮定されるｋ空間順序付け方式は、組み合わせられた画像のＰＥ線の選択に関して考慮されなければならない。ｋ空間における組み合わせられた画像に適用される逆フーリエ変換により、回転動きによる人為的な動きアーティファクトのある画像が得られる。ここでも、組み合わせられたｋ空間データ及び／又は変換後の画像空間データは、深層学習ネットワーク訓練の目的で記憶される。
【００６７】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージング訓練データセットには各々、動きアーティファクトシミュレーションから生じたそれぞれの磁気共鳴イメージング訓練データの動きアーティファクトレベルを識別する、（シミュレートされた）動きアーティファクトのレベルを記述する定量的ラベルが割り当てられる。実施形態によれば、動きアーティファクトレベルは、人為的な動きアーティファクトを生成するために使用されるパラメータの値に応じて決定される。
【００６８】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトレベルの決定は、磁気共鳴イメージング訓練データセットと、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットを生成するために使用された動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットとを比較することを含む。動きアーティファクトレベルは、比較されるイメージングデータセット間の類似の度合いに応じて決定される。例えば、構造的類似度（ＳＳＩＭ）インデックスが、２つのイメージングデータセット間の類似度を測定するために使用される。構造的類似度（ＳＳＩＭ）インデックスは、デジタルイメージングデータセットの知覚される品質を予測し、よって、異なるイメージングデータセット間の知覚される品質の差を決定するための効率的な自動的方法を提供する。実施形態は、動きアーティファクトレベルがラベル付けされた磁気共鳴イメージング訓練データセットの大きなセットを提供するための、完全に自動化された手法が提供されるという有益な効果を有する。
【００６９】
実施形態によれば、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットは、動きアーティファクト無しの磁気共鳴データの複数のセットを使用して提供され、磁気共鳴データの各セットから、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットの複数のコピーが生成され、各コピーは、異なる重み付けがされた磁気共鳴コントラストを備える。実施形態は、例えば全層畳み込みネットワークの形態である深層学習ネットワークを訓練するための多数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを、磁気共鳴イメージングデータセットに含まれる動きアーティファクトの量を低減するためのフィルタとして提供するための効率的な手法が実施されるという有益な効果を有する。
【００７０】
よって、定量的磁気共鳴技術に基づく合成イメージングデータセットの生成を用いて、追加的なコントラストを伴う磁気共鳴イメージングデータセットを作成することができる。この手法は、訓練を異なる磁気共鳴コントラストまで拡張し、訓練セットのサイズを増大するために使用される。提案されるフィルタ処理機構を他の磁気共鳴コントラストまで拡張し、特定のイメージングプロトコルに対する制限を回避するために、合成磁気共鳴イメージングデータセットの生成は、コントラスト変動を含んでよい。例えば、Ｔ１、Ｔ２、Ｍ０（陽子密度）の群のうち一つ又は複数についての定量的測定を伴うスキャンに基づいて、異なるプロトコル設定による解剖学的組織の外観が模倣される。
【００７１】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々に、動きアーティファクトインディケータが割り当てられる。動きアーティファクトインディケータは、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットが動きアーティファクトを含むかどうかを示す。訓練することは、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの存在を検出するために深層学習ネットワークを訓練することを含む。磁気共鳴イメージング訓練データセットは、入力として深層学習ネットワークに適用される。磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットに動きアーティファクトが存在するかどうかが決定される。磁気共鳴イメージング訓練データセットに動きアーティファクトが存在するかどうかの動きアーティファクトインディケータが、深層学習ネットワークからの出力として提供される。深層学習ネットワークの出力は、深層学習ネットワークへの入力に割り当てられた動きアーティファクトインディケータと比較される。深層学習ネットワークのネットワークパラメータは、深層学習ネットワークの出力と、深層学習ネットワークへの入力に割り当てられた動きアーティファクトインディケータとの間の差を減らすように適合される。実施形態は、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの存在を検出するために深層学習ネットワークを訓練する効果的かつ効率的なやり方が提供されるという有益な効果を有する。
【００７２】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々に動きアーティファクトレベル識別子が割り当てられる。訓練することは、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために深層学習ネットワークを訓練することを含む。磁気共鳴イメージング訓練データセットは、入力として深層学習ネットワークに適用される。磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトレベルが、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して決定される。磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトレベルは、深層学習ネットワークからの出力として提供される。深層学習ネットワークの出力は、深層学習ネットワークへの入力に割り当てられた動きアーティファクトレベル識別子によって識別される動きアーティファクトレベルと比較される。深層学習ネットワークのネットワークパラメータは、深層学習ネットワークの出力と、深層学習ネットワークへの入力に割り当てられた動きアーティファクトレベル識別子によって識別される動きアーティファクトレベルとの間の差を減らすように、適合される。実施形態は、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために深層学習ネットワークを訓練する効果的かつ効率的なやり方が提供されるという有益な効果を有する。
【００７３】
実施形態によれば、訓練セットは、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットに割り当てられた磁気共鳴イメージング参照データセットを更に備える。磁気共鳴イメージング参照データセットは、それが割り当てられた磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトのないバージョンである。訓練することは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために深層学習ネットワークを訓練することを含む。磁気共鳴イメージング訓練データセットは、入力として深層学習ネットワークに適用される。磁気共鳴イメージング訓練データセットの動きアーティファクトは、訓練済みの深層学習ネットワークを使用してフィルタ処理される。磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、フィルタ処理の結果を使用して、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが提供される。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットは、磁気共鳴イメージング参照データセットと比較され、深層学習ネットワークのネットワークパラメータが、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットと、磁気共鳴イメージング参照データセットとの間の差を減らすように、適合される。実施形態は、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために深層学習ネットワークを訓練する効果的かつ効率的なやり方が提供されるという有益な効果を有する。
【００７４】
磁気共鳴イメージング訓練データセットと、割り当てられた磁気共鳴イメージング参照データセットとのペアを備える、上記記載のような訓練セットを使用し、適切なオブジェクト関数、例えば、全層畳み込みニューラルネットワークの出力と、動きアーティファクト無しの訓練ペアの磁気共鳴イメージング参照データセットとの間の差を使用して、全層畳み込みニューラルネットワークの重みが、確率的勾配降下などの適切な技術を使用して最適化される。
【００７５】
実施形態によれば、フィルタ処理の結果は、深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを備える。実施形態は、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを生成するために深層学習ネットワークを訓練する効果的かつ効率的なやり方が提供されるという有益な効果を有する。
【００７６】
実施形態によれば、フィルタ処理の結果が、深層学習ネットワークからの出力として提供される動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを備え、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを提供することが、磁気共鳴イメージング訓練データセットから、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを減算することを含む。実施形態は、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを生成するために深層学習ネットワークを訓練する効果的かつ効率的なやり方が提供されるという有益な効果を有する。
【００７７】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージング訓練データセットは、バッチで深層学習ネットワークに適用される。実施形態によれば、バッチを適用した結果得られた出力と、深層学習ネットワークがそのために訓練された意図される出力、すなわち、正しい動きアーティファクトインディケータ、動きアーティファクトレベル、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセット、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセット等、との間の比較は、バッチの統計値を使用して統計的に行われる。
【００７８】
実施形態によれば、ネットワークパラメータは、例えば逆伝播のような技術を使用して適合される。逆伝播は、データのバッチ、すなわち磁気共鳴イメージング訓練データセット、が処理された後に、ネットワークの各ニューロンの誤差寄与を計算するために使用される。これは、各ニューロンの重みを調整するために包絡最適化アルゴリズムによって使用される。
【００７９】
よって、特化構成された多解像度深層学習ネットワーク、例えば深層畳み込みニューラルネットワーク又は全結合ニューラルネットワークが、動きアーティファクト検出、動きアーティファクトレベル決定、又は遡及的な動きアーティファクト補正のために実施される。そのような特化構成された多解像度深層学習ネットワークを構築するために、深層学習ネットワークは、人為的に作成された動きアーティファクトが例えば生体内で臨床脳スキャンに導入された大きな訓練データセットを使用して訓練される。例えば、脳イメージングの場合、動きシミュレーションは、様々な時間ステップにおける異なる強度での患者の頭部の並進及び回転を含む。
【００８０】
実施形態によれば、深層学習ネットワークのネットワークパラメータは、反復的調整を使用して適合される。反復的調整は、複数の反復サイクルを備える。各反復サイクルは、得られた深層学習ネットワークの出力と、深層学習ネットワークがそのために訓練された意図される出力との間の差を決定することを含む。実施形態によれば、反復的調整は、反復サイクル数が事前定義された第１のしきい値に達する場合、又は、得られた深層学習ネットワークの出力と意図される出力との間の差が事前定義された第２のしきい値に達する場合に終了される。差を決定するために、各バッチにわたる統計値が使用されてよい。追加的に、オーバーフィットを回避するために別個の試験又は検証データセットに対する性能が監視され得る。
【００８１】
実施形態によれば、訓練目的用の大きなラベル付けされた磁気共鳴データセットの必要性を回避するために、事前訓練戦略が検討される。磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するために訓練されていない既存の深層学習ネットワークが、汎用的な特徴抽出器として使用されてよく、一定の層が、特定の用途、すなわち磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理、のために置き換えられる、及び／又は微調整される。
【００８２】
実施形態によれば、深層学習ネットワークによって抽出される特徴に加えて、例えば動きアーティファクト存在の検出又はアーティファクトレベル決定のような従来の特徴も加えて用いられる。例えば、例えば深層畳み込みネットワークの場合に、勾配に基づく特徴が、全結合層に対する追加的な入力として使用される。
【００８３】
更に、深層学習ネットワークに対する再訓練の戦略が考慮に入れられる。例えば放射線技術者又は放射線科医によるイメージングデータセットの評価付けなどのユーザフィードバックに基づいて、ローカルの指針及び優先事項に合わせて深層学習ネットワークを適合するため、並びに追加的なタイプのアーティファクトを検出するように深層学習ネットワークを訓練するために、深層学習ネットワークの再訓練がトリガされてよい。
【００８４】
実施形態によれば、深層学習ネットワークは、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットを返すように構成及び訓練される。深層学習ネットワークは、例えば全層畳み込みネットワークとして実施される。実施形態は、動きアーティファクトの遡及的な補正を可能にするという有益な効果を有する。実施形態によれば、深層学習ネットワークは、動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像を返すように構成及び訓練され、その磁気共鳴画像は、元の動きアーティファクトにより破損した画像の補正のため、又は元の動きアーティファクトにより破損した画像内の動きアーティファクトの視覚的強調のために用いられる。
【００８５】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージングデータセットを受信することは、それぞれの磁気共鳴イメージングデータセットに対する要求を磁気共鳴イメージングデータセットデータベースに送ることを含み、要求に応答して、要求される磁気共鳴イメージングデータセットが、磁気共鳴イメージングデータセットデータベースから受信される。実施形態は、データベースに記憶された磁気共鳴イメージングデータセットが遡及的に評価されるという有益な効果を有する。
【００８６】
これは、例えば、イメージングデータセットアーカイブによって提供される磁気共鳴イメージングデータセットデータベースからの自動的なデータ抽出を実現する、専用の報告解決法と組み合わせられる。抽出されたデータ内の動きアーティファクトレベルの予測に続いて、組み合わせられた解決法は、場合によっては他の品質指標と併せて、結果の包括的な視覚化を提供する。
【００８７】
別の態様では、本発明は、磁気共鳴イメージングシステムに関する。磁気共鳴イメージングシステムは、上記記載のような磁気共鳴イメージングデータ処理システムを備える。磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーンの中にメイン磁場を生成するためのメイン磁石と、イメージングゾーンの中に空間依存する勾配磁場を生成するための磁場勾配システムと、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するために構成された無線周波アンテナシステムと、を更に備える。メモリは、パルスシーケンスコマンドを更に記憶する。パルスシーケンスコマンドは、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するために構成される。マシン実行可能命令の実行は更に、プロセッサに、磁気共鳴イメージングデータセットを受信するために、無線周波アンテナシステムによりイメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御させる。受信された磁気共鳴イメージングデータセットは、取得された磁気共鳴イメージングデータを使用して提供される。
【００８８】
実施形態は、進行中の磁気共鳴イメージングセッション中の磁気共鳴イメージングデータセットの直接の評価が可能になるという有益な効果を有する。磁気共鳴イメージングデータセットは、例えば、無線周波アンテナシステムを使用して取得された、又は無線周波アンテナシステムを使用して取得された磁気共鳴イメージングデータから再構成された、磁気共鳴イメージングデータを備える。例えば、解剖学的構造の２次元又は３次元表現を提供する、取得された磁気共鳴イメージングデータが選択される。
【００８９】
動きアーティファクトの検出は、磁気共鳴イメージングシステムソフトウェアへの専用のアドオンとして実現されてよい。よって、磁気共鳴データは、データ取得直後の、複雑な未処理データがまだ利用可能であるときに分析される。このことは、例えば、動きアーティファクトレベルについての事前定義されたしきい値を超える場合にユーザに表示される自動警告を可能にする。ユーザは、次いで、再スキャンを行う、信号平均数（ＮＳＡ）を増やす、患者に命令を与える等の適切な措置をとることができる。
【００９０】
実施形態によれば、割り当てられた動きアーティファクトレベル識別子が事前定義されたしきい値を超える場合、磁気共鳴イメージングデータ取得が繰り返され、繰り返された取得の磁気共鳴イメージングデータを使用して、追加的な磁気共鳴イメージングデータセットが提供される。実施形態は、磁気共鳴イメージングデータセットがあまりに多い、及び／又はあまりに強い動きアーティファクトを含む場合に、それぞれの磁気共鳴イメージングデータセットが追加的なデータ取得によって補正されるという有益な効果を有する。
【００９１】
実施形態によれば、事前定義されたしきい値を超える磁気共鳴イメージングデータセットの磁気共鳴イメージングデータと、追加的な磁気共鳴イメージングデータセットの磁気共鳴イメージングデータとを使用して、平均された磁気共鳴イメージングデータセットが計算される。平均された磁気共鳴イメージングデータは、受信された磁気共鳴イメージングデータセットを提供するために使用される。実施形態は、平均された磁気共鳴データの結果、動きアーティファクトレベルが低減するという有益な効果を有する。
【００９２】
別の態様では、本発明は、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するために磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するプロセッサにより実行されるマシン実行可能命令を備えた、コンピュータプログラムプロダクトに関する。深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練される。磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、マシン実行可能命令及び訓練済みの深層学習ネットワークを記憶するメモリ、を更に備える。マシン実行可能命令の実行は、プロセッサに、磁気共鳴イメージングデータセットを受信することと、受信された磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの深層学習ネットワークに入力として適用することと、を行うように磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御させる。更に、磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを処理するように制御される。
【００９３】
実施形態によれば、マシン実行可能命令は、パルスシーケンスコマンドを更に含む。パルスシーケンスコマンドは、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するために構成される。磁気共鳴イメージングシステムは、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを備える。磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーンの中にメイン磁場を生成するためのメイン磁石と、イメージングゾーンの中に空間依存する勾配磁場を生成するための磁場勾配システムと、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するために構成された無線周波アンテナシステムと、を備える。マシン実行可能命令の実行は更に、プロセッサに、磁気共鳴イメージングデータセットを受信するために、無線周波アンテナシステムによりイメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御させる。更に、受信された磁気共鳴イメージングデータセットは、取得された磁気共鳴イメージングデータを使用して提供される。
【００９４】
別の態様では、本発明は、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトを処理するための磁気共鳴イメージングデータ処理システムを動作させる方法に関する。深層学習ネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの処理のために訓練される。磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、マシン実行可能命令及び訓練済みの深層学習ネットワークを記憶するメモリを備える。磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、磁気共鳴イメージングデータ処理システムを制御するためのプロセッサを更に備える。方法は、磁気共鳴イメージングデータセットを受信するステップと、受信された磁気共鳴イメージングデータセットを、訓練済みの深層学習ネットワークに入力として適用するステップと、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する一つ又は複数の動きアーティファクトを、訓練済みの深層学習ネットワークを使用して処理するステップと、を有する。
【００９５】
実施形態によれば、磁気共鳴イメージングデータ処理システムは、磁気共鳴イメージングシステムに含まれる。磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーンの中にメイン磁場を生成するためのメイン磁石と、イメージングゾーンの中に空間依存する勾配磁場を生成するための磁場勾配システムと、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するために構成された無線周波アンテナシステムと、を更に備える。メモリは、更にパルスシーケンスコマンドを記憶する。パルスシーケンスコマンドは、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するために構成される。方法は、無線周波アンテナシステムにより、イメージングゾーンから磁気共鳴イメージングデータを取得するステップと、受信された磁気共鳴イメージングデータセットを、取得された磁気共鳴イメージングデータを使用して提供するステップと、を更に有する。
【００９６】
本発明の上述の実施形態の一つ又は複数は、組み合わせられる実施形態が相互に排他的でない限り、組み合わせられてよいことが理解される。
【００９７】
本発明の上述の実施形態のうちの一つ又は複数は、組み合わせられた実施形態が相互排他的でない限り、組み合わせられることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
以下において、本発明の好適な実施形態が、単なる例として次の図面を参照して説明される。
【図１】磁気共鳴イメージングシステムの一例を示す図である。
【図２】磁気共鳴イメージングデータ処理システムの一例を示す図である。
【図３】磁気共鳴イメージングデータ処理システムを動作させる方法の一例を示す図である。
【図４】磁気共鳴イメージングデータ処理システムを動作させる方法の一例を示す図である。
【図５】動きアーティファクトレベル決定のために深層学習ネットワークを訓練する方法の一例を示す図である。
【図６】訓練済みの深層学習ネットワークを使用した動きアーティファクトレベル決定の方法の一例を示す図である。
【図７】人為的な動きアーティファクトのあるＭＲＩデータセットを生成する方法の一例を示す図である。
【図８】動きアーティファクト補正のために深層学習ネットワークを訓練する方法の一例を示す図である。
【図９】動きアーティファクト補正のために使用されるＭＲＩ画像の一例を示す図である。
【図１０】動きアーティファクト補正の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００９９】
図において似通った参照番号を付された要素は、等価な要素であるか、同じ機能を実行するかの何れかである。先に考察された要素は、機能が等価である場合は、後の図においては必ずしも考察されない。
【０１００】
図１は、磁石１０４を備える磁気共鳴イメージングシステム１００の一例を示す。メイン磁石１０４は、ボア１０６がそれを貫通する超伝導円筒型磁石１０４である。異なるタイプの磁石の使用も可能である。例えば、分割円筒磁石及びいわゆるオープン磁石の両方を使用することも可能である。分割円筒磁石は、磁石の等面へのアクセスを可能にするためにクライオスタットが２つの部分に分割されていることを除いては、標準的な円筒磁石と同様であり、そのような磁石は、例えば、荷電粒子ビーム療法と併せて使用される。オープン磁石は２つの磁石部分を有し、一方が他方の上にあり、その間に対象者を受け入れるのに十分な大きさの空間がある。２つの部分の配置はヘルムホルツコイルの配置と同様である。オープン磁石は、対象者があまり閉じ込められないため人気がある。円筒磁石のクライオスタットの内部には、超伝導コイルの一群がある。円筒磁石１０４のボア１０６内には、磁場が、磁気共鳴イメージングを実行するのに十分強く均一であるイメージングゾーン１０８がある。
【０１０１】
磁石のボア１０６内には、磁石１０４のイメージングゾーン１０８内で磁気スピンを空間的に符号化するために、磁気共鳴データの取得のために使用される磁場勾配システムを形成する磁場勾配コイル１１０のセットもある。磁場勾配コイル１１０は、磁場勾配コイル電源１１２に接続される。磁場勾配コイル１１０は代表的なものであることが意図される。一般的に、磁場勾配コイル１１０は、３つの直交空間方向で空間的に符号化するためのコイルの３つの別個のセットを含む。磁場勾配電源が、電流を磁場勾配コイルに供給する。磁場勾配コイル１１０に供給される電流は、時間の関数として制御され、ランプ状にされるか又はパルス化される。
【０１０２】
イメージングゾーン１０８に隣接するのは、イメージングゾーン１０８内の磁気スピンの配向を操作するため、及び同じくイメージングゾーン１０８内のスピンから無線伝送を受信するための、無線周波アンテナシステムとも称される無線周波コイル１１４である。無線周波数コイル１１４は、複数のコイル素子を含む。無線周波数コイル１１４は、無線周波数トランシーバ１１５に接続される。無線周波数コイル１１４及び無線周波数トランシーバ１１５は、別個の送信及び受信コイル並びに別個の送信機及び受信機と置き換えられる。無線周波数コイル１１４及び無線周波数トランシーバ１１５は代表的なものであることを理解されたい。無線周波数コイル１１４は、専用送信アンテナ及び専用受信アンテナをも表すように意図される。同様に、トランシーバ１１５は、別個の送信機及び受信機をも表す。無線周波数コイル１１４は、複数の受信／送信素子をも有し、無線周波数トランシーバ１１５は、複数の受信／送信チャネルを有する。
【０１０３】
対象者支持体１２０は、イメージングゾーン１０８を通して対象者支持体及び対象者１１８を移動させることが可能なオプションのアクチュエータ１２２に取り付けられる。このようにして、対象者１１８のより多くの部分又は対象者１１８全体をイメージングすることができる。トランシーバ１１５、磁場勾配コイル電源１１２、及びアクチュエータ１２２は、コンピュータシステム１２６のハードウェアインタフェース１２８に接続されるものとして示される。
【０１０４】
コンピュータ１２６は更に、マシン可読命令を実行するために動作可能なプロセッサ１３０を含むものとして示される。コンピュータ１２６は更に、ユーザインタフェース１３２、コンピュータストレージ１３４、及びコンピュータメモリ１３６を備えるものとして示され、これらは全てプロセッサ１３０によってアクセス可能であり、かつプロセッサ１３０に接続されている。
【０１０５】
コンピュータストレージ１３４は、一つ又は複数のパルスシーケンス１４０を含む。パルスシーケンス１４０は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングシステム１００を使用して磁気共鳴データを取得することを可能にする命令に変換され得る、命令又はデータの何れかである。
【０１０６】
コンピュータ１２６は、磁気共鳴イメージングデータ処理システムとして構成される。コンピュータストレージ１３４は更に、無線周波コイル１１４によって取得された磁気共鳴イメージングデータ１４２を含むものとして示される。コンピュータストレージ１３４は更に、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を含むものとして示される。磁気共鳴イメージングデータセット１４４は、例えば再構成された磁気共鳴画像を備える。コンピュータストレージ１３６は更に、訓練済みの深層学習ネットワーク１４６を含むものとして示される。訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、例えば、訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク及び／又は訓練済みの全層畳み込みネットワークを備える。加えて、コンピュータストレージ１３６は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用した結果得られた結果１４８を備える。代替実施形態によれば、深層学習ネットワーク１４６は、未訓練の深層学習ネットワークの形態で提供され、それが、磁気共鳴イメージングデータセット１４４、特に磁気共鳴イメージングデータセット１４４に含まれる動きアーティファクトを処理できるようにするために、コンピュータ１２６によって訓練される。
【０１０７】
例えば訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワークの形態である訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４内の動きアーティファクトの存在を検出するように、及び／又は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４各々の動きアーティファクトレベルを決定するように訓練される。決定された動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子が各々、それが決定された磁気共鳴イメージングデータセット１４４に割り当てられる。この場合、結果１４８は、例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４に割り当てられた動きアーティファクトレベル識別子を備える。
【０１０８】
例えば訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークの形態である訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、動きアーティファクトのフィルタとして、及び／又は磁気共鳴イメージングデータセット１４４に含まれる動きアーティファクトを補正するように、訓練される。磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用すると、その結果、動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセット、すなわち、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが得られる。この場合、結果１４８は、例えば動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセットを備える。代替として、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用すると、その結果、動きアーティファクトに起因する磁気共鳴イメージングデータセット１４４のイメージングデータセット構造のみを備えた、動きアーティファクトのみのイメージングデータセットが得られる。
【０１０９】
コンピュータストレージ１３６は、訓練セット１５０を更に含む。訓練セット１５０は、動きアーティファクト有り及び無しの複数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを備える。更に、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージング訓練データセットは、異なる数／度合いの動きアーティファクトを備えてもよく、その結果、深層学習ネットワーク１４６を訓練するために異なる動きアーティファクトレベルが得られる。訓練は、未訓練の又は事前訓練されたバージョンの深層学習ネットワーク１４６を用いて開始する。磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々に、動きアーティファクトレベルが割り当てられるか、及び／又は、訓練セット１５０は、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットに割り当てられた磁気共鳴イメージング参照データセットを備える。磁気共鳴イメージング参照データセットは各々、それが割り当てられた磁気共鳴イメージング訓練データセットの、動きアーティファクトのないバージョンである。
【０１１０】
加えて、コンピュータストレージ１３６は、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットのセット１５２、すなわち、動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットを備えるものとして示される。これらの動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットは、訓練セット１５０を生成するために使用される。訓練セット１５０を生成することは、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトを、セット１５２のうち動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットの一つ又は複数に導入することを含む。
【０１１１】
コンピュータメモリ１３６は、制御モジュール１６０を備えるものとして示される。制御モジュール１６０は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングシステムの動作及び機能を制御することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。例えば、制御モジュール１６０は、パルスシーケンス１４０との関係で動作して、様々な磁気共鳴イメージングデータ１４２を取得する。コンピュータメモリ１３８は、イメージング再構成モジュール１６２を更に含むものとして示され、これは、磁気共鳴画像を再構成するためにプロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングシステムの動作及び機能を制御することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４は、取得された磁気共鳴イメージングデータ１４２から再構成された磁気共鳴画像を備える。
【０１１２】
コンピュータメモリ１３８は、動きアーティファクト処理モジュール１６４を更に含む。動きアーティファクト処理モジュール１６４は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングデータセット１４４を深層学習ネットワーク１４６に適用すること、及び結果１４８を生成することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。結果１４８は、例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４及び／又は動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てられた、決定された動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベルを備える。
【０１１３】
更に、コンピュータメモリ１３８は訓練モジュール１６６を備え、訓練モジュール１６６は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージング訓練データセットのセット１５０を用いて深層学習ネットワーク１４６を訓練することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。
【０１１４】
最後に、コンピュータメモリ１３８は、コンピュータ実行可能コード又は命令を含む動きアーティファクトシミュレーションモジュール１６８を備える。動きアーティファクトシミュレーションモジュール１６８のコンピュータ実行可能コード又は命令は、プロセッサ１３０が、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトをシミュレートし、それを、セット１５２のうち動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットの一つ又は複数に導入することにより、磁気共鳴イメージング訓練データセットのセット１５０を生成することを可能にする。
【０１１５】
図２は、コンピュータシステムによって提供される磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６の一例を示す。コンピュータ１２６は、マシン可読命令を実行するために動作可能なプロセッサ１３０を含むものとして示される。コンピュータ１２６は更に、ユーザインタフェース１３２、コンピュータストレージ１３４、及びコンピュータメモリ１３６を備えるものとして示され、これらは全てプロセッサ１３０によってアクセス可能であり、かつプロセッサ１３０に接続されている。更に、コンピュータ１２６は、データベース１２５と通信可能に接続される。コンピュータ１２６は、通信インタフェース１２８を介してデータベース１２５にデータを要求するように構成される。実施形態によれば、データベースは、外部システムによって提供され、直接通信接続の通信ネットワークを介してコンピュータ１２６によってアクセス可能である。通信接続は、ワイヤレスに又は配線を介して確立される。実施形態によれば、データベース１２５は、コンピュータ１２６自体に含まれる。例えば、データベース１２５は、コンピュータストレージ１３４に含まれる。更に、データベース１２５は、コンピュータ可読記憶媒体によって提供されてもよい。データベース１２５は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を含む。磁気共鳴イメージングデータセット１４４は、例えば再構成された磁気共鳴画像であってもよい。
【０１１６】
コンピュータストレージ１３６は、訓練済みの深層学習ネットワーク１４６を含むものとして示される。訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、例えば、訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク及び／又は訓練済みの全層畳み込みネットワークを備える。加えて、コンピュータストレージ１３６は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用した結果得られた結果１４８を備える。代替実施形態によれば、深層学習ネットワーク１４６は、未訓練の深層学習ネットワークの形態で提供され、それが、磁気共鳴イメージングデータセット１４４、特に磁気共鳴イメージングデータセット１４４に含まれる動きアーティファクトを処理できるようにするために、コンピュータ１２６によって訓練される。
【０１１７】
例えば訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワークの形態である訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４内の動きアーティファクトの存在を検出するように、及び／又は、磁気共鳴イメージングデータセット１４４各々の動きアーティファクトレベルを決定するように訓練される。動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子が各々、それが決定された磁気共鳴イメージングデータセット１４４に割り当てられる。この場合、結果１４８は、例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４に割り当てられた動きアーティファクトレベル識別子を備える。
【０１１８】
例えば訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークの形態である訓練済みの深層学習ネットワーク１４６は、動きアーティファクトのフィルタとして、及び／又は磁気共鳴イメージングデータセット１４４に含まれる動きアーティファクトを補正するように、訓練される。磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用すると、その結果、動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセット、すなわち、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが得られる。この場合、結果１４８は、例えば、動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセットを備える。代替として、磁気共鳴イメージングデータセット１４４を訓練済みの深層学習ネットワーク１４６に適用すると、その結果、動きアーティファクトに起因する磁気共鳴イメージングデータセット１４４のイメージングデータセット構造のみを備えた、動きアーティファクトのみのイメージングデータセットが得られる。
【０１１９】
コンピュータストレージ１３６は、訓練セット１５０を更に含む。訓練セット１５０は、動きアーティファクト有り及び無しの複数の磁気共鳴イメージング訓練データセットを備える。更に、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージング訓練データセットは、異なる数／度合いの動きアーティファクトを備えてもよく、その結果、深層学習ネットワーク１４６を訓練するために異なる動きアーティファクトレベルが得られる。訓練は、未訓練の又は事前訓練されたバージョンの深層学習ネットワーク１４６を用いて開始する。磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々に、動きアーティファクトレベル識別子が割り当てられるか、及び／又は、訓練セット１５０は、磁気共鳴イメージング訓練データセットの各々ごとに、それぞれの磁気共鳴イメージング訓練データセットに割り当てられた磁気共鳴イメージング参照データセットを備える。磁気共鳴イメージング参照データセットは各々、それが割り当てられた磁気共鳴イメージング訓練データセットの、動きアーティファクトのないバージョンである。
【０１２０】
加えて、コンピュータストレージ１３６は、動きアーティファクト無しの磁気共鳴イメージングデータセットのセット１５２、すなわち、動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットを備えるものとして示される。これらの動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットは、訓練セット１５０を生成するために使用される。訓練セット１５０を生成することは、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトを、セット１５２のうち動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットの一つ又は複数に導入することを含む。
【０１２１】
コンピュータメモリ１３６は、制御モジュール１６１を備えるものとして示される。制御モジュール１６１は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングデータ処理システムの動作及び機能を制御し、例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４の一つ又は複数を処理のために受信することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。
【０１２２】
コンピュータメモリ１３８は、動きアーティファクト処理モジュール１６４を更に含む。動きアーティファクト処理モジュール１６４は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングデータセット１４４を深層学習ネットワーク１４６に適用し、結果１４８を生成することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。結果１４８は、例えば、磁気共鳴イメージングデータセット１４４、及び／又は動きアーティファクトレベルが低減した磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てられた、決定された動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子を備える。
【０１２３】
更に、コンピュータメモリ１３８は、訓練モジュール１６６を含み、訓練モジュール１６６は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージング訓練データセットのセット１５０を用いて深層学習ネットワーク１４６を訓練することを可能にするコンピュータ実行可能コード又は命令を含む。
【０１２４】
最後に、コンピュータメモリ１３８は、コンピュータ実行可能コード又は命令を含む動きアーティファクトシミュレーションモジュール１６８を備える。動きアーティファクトシミュレーションモジュール１６８のコンピュータ実行可能コード又は命令は、プロセッサ１３０が、異なる数、度合い、及び／又はタイプの人為的に生成された動きアーティファクトをシミュレートし、それを、セット１５２のうち動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットの一つ又は複数に導入することにより、磁気共鳴イメージング訓練データセットのセット１５０を生成することを可能にする。
【０１２５】
図３は、図１に示される磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６、又は図２の磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６と共に磁気共鳴イメージングシステム１００を動作させる方法を説明する概略フローチャートを示す。ステップ２００において、磁気共鳴イメージングデータセットが受信され、これは、図１の場合には磁気共鳴イメージングシステム１００で取得された磁気共鳴イメージングデータを使用して提供されるか、又は図２の磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６の場合には、例えばデータベースのようなコンピュータ記憶媒体から受信される。ステップ２０２において、受信された磁気共鳴イメージングデータセットが、例えば深層畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）のような訓練済みの深層学習ネットワークに適用される。深層畳み込みニューラルネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを決定するために訓練される。ステップ２０４において、受信された磁気共鳴イメージングデータセット内で検出されたアーティファクトに基づいて、動きアーティファクトレベルが、深層畳み込みニューラルネットワークによって決定される。ステップ２０６において、深層畳み込みニューラルネットワークからの出力として受信され得る動きアーティファクトレベル識別子が、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てられる。動きアーティファクトレベル識別子は、動きアーティファクトレベル決定の結果、すなわち、評価されたアーティファクトレベルを識別する。
【０１２６】
図４は、図１に示される磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６、又は図２の磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６と共に磁気共鳴イメージングシステム１００を動作させる更なる方法を説明する概略フローチャートを示す。ステップ３００において、磁気共鳴イメージングデータセットが受信され、これは、図１の場合には磁気共鳴イメージングシステム１００で取得された磁気共鳴イメージングデータを使用して提供されるか、又は図２の磁気共鳴イメージングデータ処理システム１２６の場合には、例えばデータベースのようなコンピュータ記憶媒体から受信される。ステップ３０２において、受信された磁気共鳴イメージングデータセットが、例えば全層畳み込みニューラルネットワーク（ＦＣＮ）のような訓練済みの深層学習ネットワークに適用される。全層畳み込みニューラルネットワークは、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理するために訓練される。ステップ３０４において、受信された磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトがフィルタ処理される。フィルタ処理の結果は、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットか、又は動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットの何れかである。３０６において、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットが提供される。例えば、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットは、動きアーティファクト補正済みＭＲＩ画像の形態で提供される。フィルタ処理の結果が動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットである場合、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットは、全層畳み込みニューラルネットワークの出力によって提供される。フィルタ処理の結果が動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットである場合、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴イメージングデータセットは、受信された磁気共鳴イメージングデータセットから、全層畳み込みニューラルネットワークの出力、すなわち、動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットを減算することによって提供される。動きアーティファクトのみの磁気共鳴イメージングデータセットは、受信された磁気共鳴イメージングデータセットと比べて動きアーティファクトレベルが低減している。
【０１２７】
図５は、例えば深層畳み込みニューラルネットワークのような深層畳み込みネットワーク４０２を訓練する方法を説明する概略フローチャートを示す。訓練するとは、磁気共鳴イメージングデータセット内の動きアーティファクトの存在を検出する、及び／又は動きアーティファクトレベルを決定するための所望の能力を達成するように、深層畳み込みニューラルネットワークに含まれるニューロンの重み及びバイアスを最適化することを指す。訓練することは、動きアーティファクト有り及び無しの臨床磁気共鳴イメージングデータセットの大きな訓練セット４００を提供することを含む。臨床磁気共鳴イメージングデータセットの各々は、それぞれのイメージングデータセットのアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子でラベル付けされる。図５は、それぞれ、動きアーティファクトがない（０）、軽度の動きアーティファクトがある（１）、又は重度の動きアーティファクトがある（２）イメージングデータセットを表す、０〜２の範囲の単一の整数による、動きアーティファクトレベルの例示的定義を示す。訓練フェーズで、訓練セット４００の臨床磁気共鳴イメージングデータセットが、入力として、例えば深層畳み込みニューラルネットワークのような未訓練の深層学習ネットワークに適用される。深層畳み込みニューラルネットワークは、出力として動きアーティファクトレベル識別子を返し、これが、入力として適用された臨床磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てられている動きアーティファクトレベル識別子と比較される。これは、複数の臨床磁気共鳴イメージングデータセットを備えるバッチに対して行われ、それらの差が統計的に評価される。深層畳み込みニューラルネットワークのこれら評価パラメータに基づいて、深層畳み込みニューラルネットワークによって提供される出力が、イメージング訓練データセットをそれに適用したときに、イメージング訓練データセットに割り当てられている動きアーティファクトレベル識別子と対応するようになるまで、調整される。訓練の結果、訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク４０２が得られ、これは、例えば図６に示されるように動きアーティファクトレベルを決定するために使用される。
【０１２８】
図６は、図３に示される方法に対応する方法を説明する概略フローチャートを示す。臨床磁気共鳴イメージングデータセット５００が提供される。臨床磁気共鳴イメージングデータセットは、図５に従って訓練された、訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク５０２に適用される。その結果、動きアーティファクトレベル識別子５０４が訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク５０２からの出力として受信され、臨床磁気共鳴イメージングデータセットに割り当てられる。
【０１２９】
図７は、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージング訓練データセットを生成する方法を説明する概略フローチャートを示す。動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセット６００のセットが提供される。動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセットは更に、例えば、磁気共鳴イメージングデータセットに存在する動きアーティファクトをフィルタ処理する全層畳み込みニューラルネットワークを訓練するために、磁気共鳴イメージング参照データセットとして使用される。動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセット６００は、動きアーティファクトシミュレーションモジュール６０２に適用されて、人為的な動きアーティファクトを生成する。人為的な動きアーティファクトを、動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセット６００に導入することにより、一つ又は複数の動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージングデータセット６０４が生成される。磁気共鳴イメージングデータセット６０４は各々、それぞれの磁気共鳴イメージングデータセット６０４を生成するために使用された動きアーティファクトのない磁気共鳴イメージングデータセット６００とペアにされる。磁気共鳴イメージングデータセット６０４各々には、動きアーティファクトシミュレーションモジュール６０２によって導入された一つ又は複数の動きアーティファクトに起因する、それぞれの磁気共鳴イメージングデータセットの動きアーティファクトレベルを識別する動きアーティファクトレベル識別子が割り当てられる。
【０１３０】
図８は、全層畳み込みニューラルネットワーク７０２を訓練する方法を説明する概略フローチャートを示す。反復的プロセス中に、全層畳み込みニューラルネットワーク７０２のネットワークパラメータが最適化される。推論ステップ７０４において、動きアーティファクトのある磁気共鳴イメージングデータセット７００を使用して、動きアーティファクト補正済みイメージングデータセット７０６の予測が、全層畳み込みニューラルネットワーク７０２によって行われる。その結果得られる、動きアーティファクトのないイメージング参照データセットと、全層畳み込みニューラルネットワーク７０２の出力との間の差が、学習フェーズ７０８中に、それぞれの全層畳み込みニューラルネットワーク７０２を通して逆伝播される。このプロシージャは、例えば、動きアーティファクトのある共鳴イメージングデータセット７００のバッチを全層畳み込みニューラルネットワーク７０２に適用し、入力バッチと、結果として得られる、動きアーティファクト補正済みイメージングデータセット７０６の複数の予測を含む出力バッチとの間の差を統計的に評価することによって行われる。成功した訓練の後、全層畳み込みニューラルネットワーク７０２が、実際の動きアーティファクトにより破損した磁気共鳴イメージングデータセットに適用され、図４の方法に従った結果として、アーティファクトレベルが低下した磁気共鳴イメージングデータセットを提供する。
【０１３１】
図９は、動きアーティファクト無しの例示的な磁気共鳴参照画像８０４を示す。参照画像８０４は、磁気共鳴イメージングデータのセットを通る例示的スライスを表す磁気共鳴イメージング参照データセットによって提供される。加えて、例示的磁気共鳴画像８００が示され、これは人為的な動きアーティファクトを含み、深層学習ネットワーク、例えば全層畳み込みニューラルネットワークに、入力として適用される。参照画像８０４は、全層畳み込みニューラルネットワークを使用した、磁気共鳴画像８０２に存在する動きアーティファクトの処理の有効性を示すために提供される。更に、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２が示される。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２は、動きアーティファクトにより破損した磁気共鳴画像８００の補正から得られる。動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２は、全層畳み込みニューラルネットワークによる直接の出力として提供される。代替として、全層畳み込みニューラルネットワークは、動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像を返してもよい。そのような動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像の一例が画像８０６によって示される。全層畳み込みニューラルネットワークが動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像８０６を出力として返す場合、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２は、アーティファクトのある元の磁気共鳴画像８００から、動きアーティファクトのみの磁気共鳴画像８０６を減算することによって生成される。
【０１３２】
画像８００〜８０６の生成及び使用が以下に更に示される。例えば、参照画像８０４は、マルチ２Ｄスピン・エコー・シーケンス及び大きさデータのみを伴う、Ｔ２で重み付けされた全脳患者スキャンに基づいて取得される。参照画像８０４は、動きアーティファクトがないと評価付けされた、取得された磁気共鳴イメージングデータから再構成される。大量の並進動きによるアーティファクトは、フーリエ変換後のデータに適用される追加的な位相によって参照画像８０４に対してシミュレートされ、
【数５】
2021501015.tif 000007
ここで、Ｔは動き軌跡を定義する。３つの異なる並進軌跡、すなわち、急な動き、振動性の動き、及び連続的な動きは、例えば２〜１２ピクセルの範囲内で動きの振幅を変動させることでシミュレートされる。更に、大量の回転動きによるアーティファクトは、フーリエ変換後の入力画像の一部を、入力画像を回転させたバージョンのフーリエ変換に置き換えることによって、参照画像８０４に対してシミュレートされる。２つの異なる回転軌跡、すなわち、急な動き及び振動性の動きは、例えば１．０°〜２．５°の範囲内で動きの振幅を変動させることでシミュレートされる。
【０１３３】
解剖学的変動性を更に増すために、ランダムな変形が参照画像８０４に適用されてもよい。動きアーティファクトのみの画像８０６は、全層畳み込みネットワークによって返される。合計で、動きアーティファクトにより破損した画像８００及び参照画像８０４を各々が備える、１００，０００のオーダーの画像ペアを備える訓練データセットが、１０のオーダーの一意の患者全脳スキャンを使用して生成される。２つの追加的なＴ２で重み付けされた全脳スキャンを使用して、１００個の画像からなる訓練又は信頼セットが同じようにして生成された。
【０１３４】
全層畳み込みニューラルネットワークは、例えば多解像度手法に依拠して実施され、すなわち、入力画像の２つのダウンサンプリングされた変形体が、全層畳み込みネットワークへの追加的な入力として使用される。各解像度レベルは、２つの畳み込み層からなり、それぞれの後にバッチ正規化層及び正規化線形ユニットが続く。異なるレベル同士は、平均−逆プーリング層及びショートカット接続を使用して結合される。全層畳み込みニューラルネットワークは、予測される動きアーティファクトと、シミュレートされる動きアーティファクトとの間の二乗平均誤差を最小化するように訓練される。訓練は、例えば、Ａｄａｍ最適化法及び３２の小バッチサイズを使用して、３２エポックの間実行される。
【０１３５】
その後、訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークが、試験用データセットに適用される。試験用データセットは、訓練データセットに対応している。動きアーティファクトにより破損した画像８００は、訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークに適用され、アーティファクトの推定、すなわち、動きアーティファクトのみの画像８０６が出力として返される。動きアーティファクトのみの画像８０６が、動きアーティファクトにより破損した入力画像８００から減算され、その結果、動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２が得られる。得られた動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２は、磁気共鳴参照画像８０４と比較される。
【０１３６】
図１０は、混同行列９００の形で与えられた上述のフィルタ処理の結果を示す。混同行列９００は、訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークに適用する前の、クラス０〜４ごとの動きアーティファクトにより破損した画像８００の数と、訓練済みの全層畳み込みニューラルネットワークに適用した後の、クラス０〜４ごとの動きアーティファクト補正済み磁気共鳴画像８０２の数とを比較することにより、動きアーティファクト低減の成功を示している。アーティファクトは、例えば５段階のリッカート尺度を使用して分類される。比較は、平均して１．８ポイントの向上が達成され、追加的な品質の退化は見られないことを示している。スライスの大半については、全層畳み込みニューラルネットワークによって提供されたフィルタの適用は、知覚される重大度の大幅な低下をもたらし、平均１．８ポイント前後の向上が得られた。
【０１３７】
本発明は、図面及び前述の記載において詳細に図示及び説明されたが、このような図示及び記載は、説明的又は例示的であって限定するものではないと見なされるべきである。すなわち本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。
【０１３８】
開示された実施形態のその他の変形が、図面、本開示及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されて実現され得る。請求項において、「含む、備える」という単語は、他の要素又はステップを除外するものではなく、単数形は、複数を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが請求項に記載された幾つかのアイテムの機能を果たす。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に用いられないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に若しくは他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適当な媒体に保存／分配されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線の電気通信システムを介して等の他の形式で分配されてもよい。請求項における任意の参照符号は、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【符号の説明】
【０１３９】
１００  磁気共鳴イメージングシステム
１０４  メイン磁石
１０６  磁石のボア
１０８  イメージングゾーン
１１０  磁場勾配コイル
１１２  磁場勾配コイル電源
１１４  無線周波コイル
１１５  トランシーバ
１１８  対象者
１２０  対象者支持体
１２２  アクチュエータ
１２６  コンピュータ／ＭＲＩデータ処理システム
１２８  ハードウェアインタフェース
１３０  プロセッサ
１３２  ユーザインタフェース
１３４  コンピュータストレージ
１３６  コンピュータメモリ
１４０  パルスシーケンス
１４２  取得された磁気共鳴イメージングデータ
１４４  磁気共鳴イメージングデータセット
１４６  深層学習ネットワーク
１４８  結果
１５０  ＭＲＩ訓練データセットのセット
１５２  動きアーティファクトのないＭＲＩデータセットのセット
１６０  制御モジュール
１６１  制御モジュール
１６２  イメージング再構成モジュール
１６４  動きアーティファクト処理モジュール
１６６  訓練モジュール
１６８  動きアーティファクトシミュレーションモジュール
４００  ＭＲＩ訓練データセット
４０２  深層畳み込みニューラルネットワーク
５００  臨床ＭＲＩデータセット
５０２  訓練済みの深層畳み込みニューラルネットワーク
５０４  動きアーティファクトレベル識別子
６００  ＭＲＩ参照データセット
６０２  アーティファクトシミュレーションモジュール
６０４  人為的な動きアーティファクトのあるＭＲＩデータセット
７００  動きアーティファクトのあるＭＲＩデータセット
７０２  全層畳み込みニューラルネットワーク
７０４  推論フェーズ
７０６  動きアーティファクト補正済みＭＲＩデータセット
７０８  学習フェーズ
８００  動きアーティファクトにより破損した入力画像
８０２  動きアーティファクト補正済み画像
８０４  参照画像
８０６  動きアーティファクトのみの画像
９００  混同行列
【図１】
2021501015.tif 000008
【図２】
2021501015.tif 000009
【図３】
2021501015.tif 000010
【図４】
2021501015.tif 000011
【図５】
2021501015.tif 000012
【図６】
2021501015.tif 000013
【図７】
2021501015.tif 000014
【図８】
2021501015.tif 000015
【図９】
2021501015.tif 000016
【図１０】
2021501015.tif 000017
【国際調査報告】
2021501015.tif 000018
2021501015.tif 000019