(57)【要約】  磁気共鳴データからRF干渉及びノイズのようなアーティファクトを除去するための技術である。当該技術は、磁気共鳴イメージング(MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(MR)データを取得するステップと、入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成するステップとを含む。
2021534852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴イメージング(MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(MR)データを取得するステップと、
前記入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、前記入力MRデータからMR画像を生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも1つのアーティファクトはRF干渉を含み、前記生成することは、前記RF干渉を抑制するために前記ニューラルネットワークモデルを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記RF干渉は、前記MRIシステムの外部のデバイスにより生成された外部RF干渉を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記MRIシステムの外部の前記デバイスは、前記MRIシステムと同じ部屋に配置された医療デバイスを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記MRIシステムはイメージング領域を含み、前記RF干渉は、前記イメージング領域の外部に位置する前記MRIシステムの少なくとも1つのコンポーネントにより生成された内部RF干渉を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記MRIシステムの前記少なくとも1つのコンポーネントは、前記MRIシステムの1つ以上の磁気コンポーネントを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記MRIシステムの前記1つ以上の磁気コンポーネントは、前記MRIシステムの勾配磁場コイルを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも1つのアーティファクトは、MR受信機チェーン内の回路により生成されたノイズ及び/又は画像化される被写体又は物体により生成されたノイズを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ニューラルネットワークモデルは、空間周波数ドメインにおいてデータを処理するように構成された第1のニューラルネットワーク部分を含み、
前記入力MRデータ内の前記少なくとも1つのアーティファクトを抑制するために前記ニューラルネットワークモデルを使用することは、前記第1のニューラルネットワーク部分によって、前記入力MRデータから取得された空間周波数ドメインデータを処理することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力MRデータはセンサドメインにあり、
前記ニューラルネットワークモデルは、前記センサドメインにおいてデータを処理するように構成された第1のニューラルネットワーク部分を含み、
前記入力MRデータ内の前記少なくとも1つのアーティファクトを抑制するために前記ニューラルネットワークモデルを使用することは、前記第1のニューラルネットワーク部分によって、前記入力MRデータを処理することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ニューラルネットワークモデルは、イメージング領域以外のドメインにおいて前記入力MRデータを処理するように構成された第1のニューラルネットワーク部分を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第1のニューラルネットワーク部分は、スペクトルアンプーリング層を含み、
前記第1のニューラルネットワークによって前記入力MRデータを処理することは、前記スペクトルアンプーリング層を適用することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第1のニューラルネットワーク部分は、スペクトルプーリング層と、複数の畳み込み層と、スキップ接続とを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記スペクトルアンプーリング層を適用することは、スキップ接続を介して提供された第1の解像度を有する第1の特徴と、第2の解像度よりも低い前記第2の解像度を有する第2の特徴とを組み合わせるためのポイントワイズ乗算層を適用することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記スペクトルアンプーリング層を適用することは、前記ポイントワイズ乗算層を使用して前記第1の特徴と前記第2の特徴とを組み合わせる前に、前記第2の特徴をゼロパディングすることを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ニューラルネットワークモデルは、
RF干渉を抑制するように構成された第1のニューラルネットワーク部分であり、1つ以上の畳み込み層を含む第1のニューラルネットワーク部分と、
ノイズを抑制するように構成された第2のニューラルネットワーク部分であり、1つ以上の畳み込み層を含む第2のニューラルネットワーク部分と
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ニューラルネットワークモデルは、
前記入力MRデータを使用して取得された画像ドメインデータからノイズを抑制するように構成された第3のニューラルネットワーク部分を更に含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ニューラルネットワークは、少なくとも1つの畳み込み層を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
第1の期間中に、前記MRIシステムの前記少なくとも1つのRFコイルを使用してRFアーティファクト測定値を取得するステップであり、前記RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの測定値を含む、ステップと、
前記第1の期間とは異なる第2の期間中に、前記MRIシステムのイメージング領域内の被写体のMR測定値を取得するステップと、
前記RFアーティファクト測定値と、前記被写体の前記MR測定値とを組み合わせることにより、アーティファクト破損MRデータを生成するステップと、
前記アーティファクト破損MRデータを使用して前記ニューラルネットワークモデルを訓練するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
RFアーティファクト測定値を合成するステップであり、前記RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの合成測定値を含む、ステップと、
前記MRIシステムのイメージング領域内の被写体のMR測定値を取得するステップと、
前記合成されたRFアーティファクト測定値と、前記被写体の前記MR測定値とを組み合わせることにより、アーティファクト破損MRデータを生成するステップと、
前記アーティファクト破損MRデータを使用して前記ニューラルネットワークモデルを訓練するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記MRIシステムの前記少なくとも1つのRFコイルを使用してRFアーティファクト測定値を取得するステップであり、前記RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの測定値を含む、ステップと、
被写体のMRIシステムのMR測定値を合成するステップと、
前記取得されたRFアーティファクト測定値と、前記被写体の前記合成されたMR測定値とを組み合わせることにより、アーティファクト破損MRデータを生成するステップと、
前記アーティファクト破損MRデータを使用して前記ニューラルネットワークモデルを訓練するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサと、
前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサにより実行されたとき、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに対して、
磁気共鳴イメージング(MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(MR)データを取得するステップと、
前記入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、前記入力MRデータからMR画像を生成するステップと
を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶した少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体と
を含むシステム。
【請求項２３】
少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサにより実行されたとき、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに対して、
磁気共鳴イメージング(MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(MR)データを取得するステップと、
前記入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、前記入力MRデータからMR画像を生成するステップと
を実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶した少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２４】
磁気共鳴イメージング(MRI)システムであって、
前記MRIシステムのためのB0磁場を提供するように構成されたB0磁石と、前記MRIシステムのための勾配磁場を提供するように構成された勾配磁場コイルと、磁気共鳴(MR)信号を検出するように構成された少なくとも1つのRFコイルとを含む磁気システムと、
前記少なくとも1つのRFコイルを使用して入力MRを獲得するように前記磁気システムを制御し、前記入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用することにより、前記入力MRデータからMR画像を生成するように構成されたコントローラと
含むMRIシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
［関連出願への相互参照］
この出願は、2018年8月15日に出願された「MAGNETIC  RESONANCE  IMAGE  DENOISING  USING  K-SPACE  DEEP  LEARNING  MODEL」という名称の米国仮出願番号第62/764,742号、代理人番号第O0354.70031US00と、2019年3月18日に出願された「END-TO-END  LEARNABLE  MR  IMAGE  RECONCRUCTION」という名称の米国仮出願番号第62/820,119号、代理人番号O0354.70039US00とに対する35  U.S.C.  §119(e)の優先権を主張する。
【０００２】
［背景技術］
磁気共鳴イメージング(magnetic  resonance  imaging,  MRI)は、多数の用途のための重要な画像診断法を提供し、人体の内部の画像を生成するために臨床及び研究の場で広く利用されている。MRIは、適用された電磁場から生じる状態変化に応じて原子により放射された電磁波である磁気共鳴(magnetic  resonance,  MR)信号を検出することに基づく。例えば、核磁気共鳴(nuclear  magnetic  resonance,  NMR)技術は、画像化される物体内の原子(例えば、人体の組織内の原子)の核スピンの再整列又は緩和の際に、励起された原子の核から放射されるMR信号を検出することを含む。検出されたMR信号は、画像を生成するように処理されてもよく、これは、医学用途の状況において、診断、治療及び/又は研究目的のために、体内の内部構造及び/又は生物学的プロセスの調査を可能にしている。
【０００３】
MRIは、他の診断法の安全上の懸念なく(例えば、被写体をX線のような電離放射線に被曝させる必要なく、或いは、放射性物質を体内に導入する必要なく)、比較的高い解像度及びコントラストを有する非侵襲的な画像を生成することができるので、生物学的イメージングにとって魅力的な画像診断法を提供する。さらに、MRIは、軟部組織のコントラストを提供するのに特に適しており、これは、他の画像診断法が十分に画像化できない被写体を画像化するために利用できる。さらに、MR技術は、他の診断法が獲得できない構造及び/又は生物学的プロセスに関する情報を取得できる。しかし、従来のMRI技術には、所与のイメージング用途について、機器の比較的高いコストと、限られた利用可能性(例えば、臨床MRIスキャナへのアクセスを得ることの困難さ及び費用)と、画像獲得プロセスの長さとを含み得る多数の欠点が存在する。
【０００４】
画像品質を改善するために、臨床及び研究MRIにおける傾向は、スキャン時間、画像解像度及び画像コントラストのうち1つ以上の仕様を改善するためにMRIスキャナの磁場強度を増加させることであり、これはMRIイメージングのコストを押し上げている。設置されたMRIスキャナの大多数は、少なくとも1.5又は3テスラ(T)を使用して動作し、これはスキャナの主磁場B0の磁場強度を示す。臨床MRIスキャナの概算コストの推定は、1テスラあたり100万ドルのオーダーであり、これは、このようなMRIスキャナを動作する際の実質的な動作、サービス及び維持管理コストさえも考慮に入れていない。さらに、従来の高磁場MRIシステムは、典型的には、被写体(例えば、患者)が画像化される強力で均一な静磁場(B0)を生成するために、大きい超伝導磁石及び関連する電子機器を必要とする。超伝導磁石は、導体を超伝導状態に保つための極低温機器を更に必要とする。このようなシステムのサイズは、MRIシステムの磁気コンポーネントを隔離するための特別に遮蔽された部屋を含む、磁気コンポーネント、電子機器、熱管理システム及び制御コンソールエリアのための複数の部屋を含む典型的なMRI設備ではかなりのものになる。MRIシステムのサイズ及びコストは、一般的に、これらを購入して維持管理するのに十分な空間及び資源を有する病院及び学術研究センターのような施設に利用を限定する。高磁場MRIシステムの高いコスト及び十分な空間の要件は、MRIスキャナの限られた利用可能性という結果になる。したがって、MRIスキャンが有益であるが、上記の制限のために実用的ではないか或いは不可能である臨床状況がしばしば存在する。
【発明の概要】
【０００５】
いくつかの実施形態は、磁気共鳴イメージング(magnetic  resonance  imaging,  MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(radio-frequency,  RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(magnetic  resonance,  MR)データを取得するステップと、入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成するステップとを含む方法を対象とする。
【０００６】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサと、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサにより実行されたとき、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに対して、磁気共鳴イメージング(magnetic  resonance  imaging,  MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(radio-frequency,  RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(magnetic  resonance,  MR)データを取得するステップと、入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成するステップとを実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶した少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体とを含むシステムを対象とする。
【０００７】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサにより実行されたとき、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに対して、磁気共鳴イメージング(magnetic  resonance  imaging,  MRI)システムの少なくとも1つの無線周波数(radio-frequency,  RF)コイルを使用して入力磁気共鳴(magnetic  resonance,  MR)データを取得するステップと、入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを少なくとも部分的に使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成するステップとを実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶した少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体を対象とする。
【０００８】
いくつかの実施形態は、MRIシステムのためのB0磁場を提供するように構成されたB0磁石と、MRIシステムのための勾配磁場を提供するように構成された勾配磁場コイルと、磁気共鳴(MR)信号を検出するように構成された少なくとも1つのRFコイルとを含む磁気システムと、少なくとも1つのRFコイルを使用して入力MRを獲得するように磁気システムを制御し、入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成するように構成されたコントローラと含む磁気共鳴イメージング(MRI)システムを対象とする。
【０００９】
上記は、添付の特許請求の範囲により定義される本発明の非限定的な要約である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
開示の技術の様々な態様及び実施形態について、以下の図面を参照して説明する。図面は必ずしも縮尺通りに描かれているわけではないことが認識されるべきである。
【図１Ａ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、入力MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用して、入力MRからMR画像を生成するための例示的な処理パイプラインを示す。
【図１Ｂ】「U」構造及び平均プーリング層を有する例示的な畳み込みニューラルネットワークブロックのアーキテクチャを示しており、このブロックは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、入力MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルの一部でもよい。
【図１Ｃ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、図１Ｂに示す例示的な畳み込みニューラルネットワークブロックのアーキテクチャの具体例を示す。
【図１Ｄ】「U」構造及びスペクトルアンプーリング層を有する例示的な畳み込みニューラルネットワークブロックのアーキテクチャを示しており、このブロックは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、入力MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルの一部でもよい。
【図１Ｅ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、例示的なスペクトルアンプーリング層のアーキテクチャを示す。
【図２Ａ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、入力MRデータ内のRF干渉を抑制するためのスペクトルアンプーリング層を有する例示的なニューラルネットワークのアーキテクチャを示す。
【図２Ｂ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内のRF干渉を抑制するための図２Ａに示す例示的なニューラルネットワークの適用を示す。
【図３】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、ニューラルネットワークモデルを使用してMRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するための例示的なプロセス300のフローチャートである。
【図４Ａ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルを訓練するための訓練データを生成するための技術を示す。
【図４Ｂ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルを訓練するための訓練データを生成するための例示的な例を示す。
【図５】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、低磁場MRIシステムの概略図である。
【図６】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、B0磁石のための双平面永久磁石構成を示す
【図７】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、B0磁石のための双平面永久磁石構成を示す
【図８Ａ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、ポータブルMRIシステムの図を示す。
【図８Ｂ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、ポータブルMRIシステムの図を示す。
【図９Ａ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、頭のスキャンを実行するポータブルMRIシステムを示す。
【図９Ｂ】ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、膝のスキャンを実行するポータブルMRIシステムを示す。
【図１０】ここに記載の実施形態が実装され得る例示的なコンピュータシステムの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
上記のように、従来の臨床MRIシステムは、その正しい動作を可能にするために、特別に遮蔽された部屋に配置される必要があり、これは、現在利用可能な臨床MRIシステムのコスト、利用可能性の欠如及び携帯性の欠如に寄与する理由の(多数の中の)1つである。MRIシステムにより生成された磁場から人及び機器を保護することに加えて、遮蔽された部屋は、様々な外部電子デバイス(例えば、他の医療デバイス)により生成されたRF干渉のようなアーティファクトがMRIシステムの動作及び結果の画像の品質に影響を及ぼすことを防止する。本発明者らは、特別に遮蔽された部屋の外部で動作するために、より具体的には、一般的に携帯可能、カート可能又は別法で移動可能なMRIを可能にするために、MRIシステムは、比較的制御されていない電磁環境(例えば、遮蔽されていない部屋又は部分的に遮蔽された部屋)で動作可能でなければならず、このような環境にしばしば存在する干渉、ノイズ及び/又は他のアーティファクトの存在を考慮及び/又は補償可能でなければならないことを認識した。
【００１２】
本発明者らは、MRIシステムの動作及びこれらが生成する画像の品質へのRF干渉及びノイズのような環境アーティファクトの影響を低減又は除去するためのディープラーニング技術を開発した。本発明者らにより開発されたディープラーニング技術は、特別に遮蔽された部屋の外部でのMRIシステムの動作を可能にし、特別に遮蔽された部屋を必要としない携帯可能/移動可能なMRI及び固定されたMRI設備の双方を容易にする。さらに、本発明者らにより開発され、ここに記載される技術は、特別に遮蔽された部屋の外部でのMRIシステムの動作を可能にするが、この技術はまた、遮蔽された環境、例えば、より安価な、緩い或いはアドホックな遮蔽環境におけるMRIシステムの動作に対する干渉、ノイズ及び/又は他のアーティファクトの影響を緩和するために使用でき、したがって、限られたシールドを取り付けられたエリアと共に使用でき、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。
【００１３】
例えば、本発明者らにより開発され、ここに記載されるディープラーニング技術は、救急室、手術室、集中治療室、診察室及び/又はクリニックのような様々な設定におけるMRIシステム(例えば、一般的には携帯可能、移動可能又はカート可能システム)の展開を容易にするために使用されてもよい。これらの設定は、RF干渉及びノイズのようなアーティファクトの存在に特に脆弱であり、多くの従来のMRIシステムは、広範なシールドを有する特別な部屋に設置されるので、ほとんどこれらに影響されない。しかし、これらのコスト、携帯性の欠如、サイズ及び遮蔽の要件のため、従来のMRIシステムは、これらの設定では、そこでのMRIイメージングの明らかな必要性にもかかわらず、単に利用不可能である。本発明者らにより開発された技術は、これらの設定におけるMRIシステムの展開を容易にするために特に価値がある。
【００１４】
本発明者らにより開発されたディープラーニング技術は、いずれか適切なタイプのMRスキャナにより取得されたMRデータからアーティファクトを抑制(例えば、低減及び/又は除去)するために使用されてもよい。例えば、本発明者らにより開発された技術は、特に医療又は臨床MRI用途についてMRIシステム市場を支配する「高磁場」MRIシステムよりも低い磁場強度で動作する「低磁場」MRIシステムにより収集されたMRデータからアーティファクトを低減及び/又は除去するために使用されてもよい。低磁場MRIシステムの低磁場強度は、RF干渉、ノイズ及び/又は他のアーティファクトの存在に対して特に脆弱であり、これは、このようなシステムの性能に悪影響を及ぼす可能性がある。例えば、本発明者らにより開発されたディープラーニング技術は、参照により全内容を援用する、2018年1月24日に出願された米国特許出願第15/879,254から特許になった「Portable  Magnetic  Resonance  Imaging  Methods  and  Apparatus」という名称の米国特許第10,222,434号及び/又はここに記載のいずれか適切なタイプのMRスキャナにより取得されたMRデータからアーティファクトを低減及び/又は除去するために使用されてもよい。ここに記載の技術は、低磁場MRIシステム又はいずれか特定のタイプのMRIシステムと共に使用されることに限定されず、高磁場及び/又はいずれかの他の適切なタイプのMRIシステムと共に使用されてもよいことが認識されるべきである。いくつかの実施形態では、ディープラーニング技術とは別に、他の機械学習技術が使用されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されないことが認識されるべきである。
【００１５】
ここに記載のMRIシステムのいくつかを含む多くのMRIシステムは、MRIシステムの動作及び結果の画像の品質に対するアーティファクトの影響を低減するために電磁シールドを利用する。このような電磁シールドは、設置及び維持管理するのが高コストになる可能性があり、電磁シールドのいずれかのミス又は不完全性が、MRIシステムにより生成されるMR画像の品質を低減する可能性がある。本発明者らにより開発され、ここに記載される技術は、MRIシステムに必要とされる電磁シールドの量を低減し、それにより、そのコストを低減し、電磁シールド及び/又はその設置における何らかのミス又は不完全性を補償し得る。
【００１６】
ここで使用される「高磁場(high-field)」は、一般的に、臨床設定で現在使用されているMRIシステム、より具体的には、1.5T以上の主磁場(すなわち、B0磁場)で動作するMRIシステムを示す、0.5Tと1.5Tとの間で動作する臨床システムもまた、しばしば「高磁場」としても特徴付けられる。約0.2Tと0.5Tとの間の磁場強度は、「中間磁場(mid-field)」として特徴付けられており、高磁場領域の磁場強度が増加し続けているので、0.5Tと1Tとの間の範囲の磁場強度もまた中間磁場として特徴付けられている。対照的に、「低磁場(low-field)」は、一般的に、約0.2T以下のB0磁場で動作するMRIシステムを示すが、高磁場領域の高い領域における増加する磁場強度の結果として、0.2Tと約0.3Tとの間のB0磁場を有するシステムが、場合によって低磁場として特徴付けられる。低磁場領域内では、0.1T未満のB0磁場で動作する低磁場MRIシステムは、ここでは「超低磁場(very  low  field)」と呼ばれ、10mT未満のB0磁場で動作する低磁場MRIシステムは、ここでは「極低磁場(ultra-low  field)」と呼ばれる。
【００１７】
いくつかの実施形態では、本発明者により開発されたディープラーニング技術は、入力MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制(例えば、その存在及び/又は影響を低減又は除去)するために、ニューラルネットワークモデルを使用して入力MR空間周波数データを処理することを含む。
【００１８】
いくつかの実施形態では、入力MRデータは、複数の段階で処理されてもよく、これらのうち1つ以上は、入力MRデータ内のアーティファクトを抑制することを含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態では、異なる処理段階が異なるタイプのアーティファクトを抑制するために使用されてもよい(例えば、MRIシステムの外部の1つ以上のデバイスからのRF干渉は1つの段階で抑制されてもよく、MR受信機チェーンにより生成されたノイズは別の段階で抑制されてもよい)。他の例として、いくつかの実施形態では、複数の処理段階が、同じタイプのアーティファクトを抑制するために使用されてもよい(例えば、複数の段階がMRIシステムの外部の1つ以上のデバイスにより生成されたRF干渉を抑制するために使用されてもよい)。
【００１９】
少なくとも1つのRFコイルにより記録された信号の処理に関与する回路は、「MR受信機チェーン(MR  receiver  chain)」と呼ばれてもよい。MR受信機チェーンは、アナログ回路(例えば、1つ以上の増幅器、デカップリング回路、RF送信/受信スイッチ回路等)、デジタル回路(例えば、プロセッサ)及び/又はこれらのいずれか適切な組み合わせのような様々なタイプの回路を含んでもよい。MR受信機チェーン回路のいくつかの例は、参照により全内容を援用する、2019年5月21日に出願された「Radio-Frequency  Coil  Signal  Chain  For  a  Low-Field  MRI  System」という名称の米国特許出願第16/418,414号に記載されている。
【００２０】
いくつかの実施形態では、入力MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するために使用されるニューラルネットワークモデルは、複数の部分を含んでもよく、これらの部分のそれぞれは、対応する処理段階の間に適用されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルは、2つの部分、すなわち、MRIシステムの外部のデバイスにより生成されたRF干渉(ここでは「外部RF干渉(external  RF  interference)」とも呼ばれる)及び/又はそのイメージング領域の外部に位置するMRIシステムの1つ以上のコンポーネントにより生成されたRF干渉(ここでは「内部RF干渉(internal  RF  interference)」とも呼ばれる)を抑制するように構成された第1の部分と、MR受信機チェーン内の回路により生成されたノイズ及び/又は画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズを抑制するように構成された第2の部分とを含んでもよい。この例では、入力MRデータは、複数の段階で処理されてもよく、これらのうち1つは、(外部及び/又は内部)RF干渉を抑制するためにニューラルネットワークの第1の部分を適用することを含み、これらのうち他の1つは、画像化されている被写体/物体により生成されたノイズを抑制するためにニューラルネットワークの第2の部分を適用することを含む。他の例は、図１Ａに示す処理パイプラインを参照して以下に記載され、これは、3つの処理段階の(不連続の)シーケンスにわたって適用される3つの部分を有するニューラルネットワークを含む。
【００２１】
入力MRデータは複数の段階で処理されてもよいが、これらの段階の全てがアーティファクト抑制処理を含むのではなく、1つ以上の処理段階がアーティファクト抑制以外の機能を実行するために使用されてもよいことが認識されるべきである。例えば、段階のうちの1つ(例えば、図１Ａに示す段階108)は、いずれか適切な再構成技術を使用して入力MRデータから画像を生成することにより再構成ステップを実行することを含んでもよい。
【００２２】
いくつかの実施形態では、入力MRデータは、画像ドメイン内にない(例えば、画像再構成前の)1つ以上の段階を使用して、且つ、画像ドメイン内の(例えば、画像再構成後の)1つ以上の段階を使用して処理されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルの一部は、RF干渉を抑制するためにセンサドメイン又は空間周波数ドメインにおいて適用されてもよく(例えば、図１Ａに示す段階106の間)、ニューラルネットワークモデルの異なる部分は、MR受信機チェーン又は画像化される被写体(又は物体)により生成されたRF干渉及び/又はノイズを抑制するために画像ドメインにおいて適用されてもよい(例えば、図１Ａに示す段階112の間)。しかし、アーティファクト抑制処理は、画像再構成の前後(例えば、センサ又は空間周波数ドメイン及び画像ドメイン)の双方に適用される必要はない。例えば、いくつかの実施形態では、アーティファクト抑制は、画像再構成の前にのみ、或いは、画像ドメインのみにおいて実行されてもよい。
【００２３】
さらに、いくつかの実施形態では、アーティファクト抑制は、センサ、空間周波数及び画像ドメイン以外の1つ以上のドメインにおいて実行されてもよい。このような実施形態では、データは、適切な逆変換(例えば、1D又は2D又は3Dウェーブレット変換、1D又は2D又は3Dフーリエ変換、1D又は2D又は3D短時間フーリエ変換、及び/又は他の適切な時間周波数及び/又は時間スケール変換)を介して他のドメインに変換されてもよく、アーティファクト抑制処理は、適切な逆変換が後処理データに適用される前に実行されてもよい。
【００２４】
「センサドメイン(sensor  domain)」内のデータは、MRIシステムにより取得された生のセンサ測定値を含んでもよい。センサドメインデータは、サンプリングパターンにより指定された一式の座標についてライン毎に獲得された測定値を含んでもよい。測定値のラインは、「読み出し(readout)」ラインと呼ばれてもよい。各測定値は、空間周波数でもよい。したがって、センサドメインデータは、複数の読み出しラインを含んでもよい。例えば、p個の読み出しラインが測定され、各読み出しラインがm個のサンプルを含む場合、センサドメインデータは、m×p行列に編成されてもよい。m×p個のサンプルのそれぞれに関連するk空間座標を認識すると、センサドメインデータは、対応するk空間データに再構成されてもよく、次いで、空間周波数ドメインデータであると考えられてもよい。画像ドメインデータは、k-空間データに逆フーリエ変換(例えば、サンプルがグリッド上に入る場合の逆高速フーリエ変換)を適用することにより取得されてもよい。
【００２５】
したがって、いくつかの実施形態は、(1)MRIシステムの少なくとも1つの無線周波数(radio-frequency,  RF)コイルを使用して取得されたMRデータにアクセスし、(2)入力MRデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデル(例えば、1つ以上の畳み込み層を含むモデル)を少なくとも部分的に使用することにより、入力MRデータからMR画像を生成することを含むディープラーニングアーティファクト抑制技術を提供する。いくつかの実施形態では、ディープラーニングアーティファクト抑制技術の第1の動作は、(少なくとも1つのRFコイルを使用して以前に取得されたデータに単にアクセスするのではなく)少なくとも1つのRFコイルを使用して入力MRデータを取得することを含んでもよい。
【００２６】
いくつかの実施形態では、少なくとも1つのアーティファクトは、RF干渉を含み、MR画像を生成することは、RF干渉を抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用することを含む。いくつかの実施形態では、RF干渉は、MRIシステムに対する外部デバイスにより生成された外部RF干渉を含んでもよい。デバイスは、MRIシステムと同じ部屋に配置されていてもよく、及び/又は、MRIシステムに十分近く(例えば、その閾値距離内)に配置されていてもよく、それにより、デバイスにより生成された電磁波はMRIシステムにより検出できる。デバイスは、同じ部屋及び/又はMRIシステムに十分近くの医療デバイス、例えば、心臓モニタ、パルスオキシメータ、注入ポンプ又は他の電気機器(例えば、変圧器、モータ)でもよい。
【００２７】
いくつかの実施形態では、RF干渉は、MRIシステムのイメージング領域の外側に位置するMRIシステムの1つ以上のコンポーネントにより生成された内部RF干渉を含んでもよい。例えば、内部RF干渉は、MRIシステムの1つ以上の磁気コンポーネント(例えば、勾配磁場コイル、磁石等)及び/又は1つ以上の電力コンポーネント(例えば、1つ以上の勾配電力増幅器、1つ以上の電力分配ユニット、1つ以上の電源、1つ以上のスイッチ、1つ以上の熱管理コンポーネント等)により生成されてもよい。内部RF干渉は、そのイメージング領域の外部のMRIシステムのいずれかの他のコンポーネントにより生成されてもよく、上記のコンポーネントとは別に、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されないことが認識されるべきである。
【００２８】
いくつかの実施形態では、少なくとも1つのアーティファクトは、MR受信機チェーンにより生成されたノイズ及び/又は画像化される被写体又は物体により生成されたノイズを含んでもよい。いくつかの実施形態では、MRIシステムは、MRIシステムのイメージング領域内のMR信号を検出するように構成された少なくとも1つのRFコイルを含んでもよい。
【００２９】
本発明者らは、特定のタイプのアーティファクトが画像ドメイン以外のドメイン、例えば、センサドメイン又は空間周波数ドメイン(場合によっては「k空間」と呼ばれる)において、より効果的に抑制され得ることを認識した。特に、本発明者らは、外部RF干渉が、センサドメイン又は空間周波数ドメインにおいて効果的に抑制され得ることを認識した。この理由は、これらのドメインにおいて、外部RF干渉は、場合によって、検出されたMR信号に重畳された複雑な指数関数成分のセットとして現れるからである。本発明者らは、このようなタイプの外部RF干渉を抑制することは、画像ドメインよりもセンサ又は空間周波数ドメインにおいてより効果的に実行できることを認識した。
【００３０】
したがって、いくつかの実施形態では、アーティファクト抑制に使用されるニューラルネットワークモデルは、センサ又は空間周波数ドメインにおいてデータを処理するように構成された第1のニューラルネットワーク部分を含み、入力MR空間周波数ドメインデータ内の少なくとも1つのアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用することは、第1のニューラルネットワーク部分で、入力MRデータから取得されたセンサ又は空間周波数ドメインデータを処理することを含む。第1のニューラルネットワーク部分の例は、図１Ｄにニューラルネットワーク部分150として示されており、これは、ここでより詳細に記載される。
【００３１】
いくつかの実施形態では、第1のニューラルネットワーク部分は、「U」構造を含み、畳み込み層は、「ダウンサンプリング経路(down-sampling  path)」に沿って順次低解像度バージョンのデータに適用され、次いで、「アップサンプリング経路(up-sampling  path)」に沿って順次高解像度バージョンのデータに適用される。いくつかの実施形態では、データの解像度は、1つ以上のプーリング層を使用して(例えば、ダウンサンプリング経路に沿って)減少してもよく、1つ以上の対応するアンプーリング層を使用して(例えば、アップサンプリング経路に沿って)増加してもよい。
【００３２】
上記のように、第1のニューラルネットワーク部分は、センサ又は空間周波数ドメインにおいてデータを処理するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、第1のニューラルネットワーク部分は、本発明者らにより開発されたスペクトルアンプーリング層を使用して、センサ又は空間周波数ドメインにおいてデータを処理することを含んでもよく、或いは、このように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、スペクトルアンプーリング層を適用することは、スキップ接続を介して提供される第1の解像度を有する第1の特徴と、第2の解像度よりも低い第2の解像度を有する第2の特徴とを組み合わせるために、ポイントワイズ乗算(pointwise  multiplication)層を適用することを含む。いくつかの実施形態では、スペクトルアンプーリング層を適用することは、ポイントワイズ乗算層を使用して第1の特徴と第2の特徴とを組み合わせる前に、第2の特徴をゼロパディングすることを含む。スペクトルプーリング層の例示的な例が図１Ｅに示されている。いくつかの実施形態では、第1のニューラルネットワーク部分がスペクトルアンプーリング層を含むとき、これはまた、対応するスペクトルプーリング層を含む。さらに、第1のニューラルネットワーク部分は、複数の畳み込み層と、少なくとも1つのスキップ接続とを含んでもよい。
【００３３】
上記のように、ニューラルネットワークモデルは、MRデータを処理する異なる段階でアーティファクト抑制に使用する複数の部分を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルは、(1)RF干渉(例えば、外部及び/又は内部RF干渉)を抑制するように構成された第1のニューラルネットワーク部分と、(2)ノイズ(例えば、MR受信機チェーン及び/又は画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズ)を抑制するように構成された第2のニューラルネットワーク部分とを含む。これらの部分のそれぞれは、1つ以上の畳み込み層、1つ以上のプーリング層及び/又は1つ以上のスキップ接続を含むことができ、ここに記載される技術の態様は、この点に限定されない。例えば、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークは、図１Ａの例示的な例に示す処理パイプライン100の段階106の一部としてRF干渉を抑制するように構成された第1の部分と、同じ処理パイプラインの段階108又は段階112の一部としてRF干渉を抑制するように構成された第2の部分とを含んでもよい。
【００３４】
いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルは、入力MR空間周波数データを使用して取得された画像ドメインデータからのノイズを抑制するように構成された第3のニューラルネットワーク部分を更に含む。例えば、ニューラルネットワークは、図１Ａの例示的な例に示す処理パイプライン100の段階112の一部としての第3の部分を含んでもよい。
【００３５】
本発明者らはまた、MRデータ内のアーティファクト抑制のためのニューラルネットワークモデルを訓練するための技術を開発した。この技術は、(1)RFアーティファクト測定値を合成及び/又は測定し、(2)MR測定値を合成及び/又は測定し、(3)アーティファクト破損MRデータを取得するように、取得されたRFアーティファクト測定値とMR測定値とを組み合わせることにより訓練データを生成することを含む。次に、アーティファクト破損MRデータ(及び対応する別々のアーティファクト及びMRデータ成分)は、MRデータ内のアーティファクトを抑制するための1つ以上のニューラルネットワークモデルを訓練するために使用されてもよい。
【００３６】
したがって、いくつかの実施形態では、MRIデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するための技術は、第1の期間中に、MRIシステムの少なくとも1つのRFコイルを使用してRFアーティファクト測定値を取得し(例えば、MRIシステムのイメージング領域内にMRI信号が存在しないとき)、RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの測定値を含み、第1の期間とは異なる第2の期間中に、MRIシステムのイメージング領域内の被写体のMR測定値を取得し、RFアーティファクト測定値と被写体のMR測定値とを組み合わせることによりアーティファクト破損MRデータを生成し、アーティファクト破損MRデータを使用してニューラルネットワークモデルを訓練することを含む。
【００３７】
いくつかの実施形態では、MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するための技術は、RFアーティファクト測定値を合成し、RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの合成測定値を含み、MRIシステムのイメージング領域内の被写体のMR測定値を取得し、合成されたRFアーティファクト測定値と被写体のMR測定値とを組み合わせることによりアーティファクト破損MRデータを生成し、アーティファクト破損MRデータを使用してニューラルネットワークモデルを訓練することを含む。
【００３８】
いくつかの実施形態では、MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するための技術は、MRIシステムの少なくとも1つのRFコイルを使用してRFアーティファクト測定値を取得し(例えば、MRIシステムのイメージング領域にMR信号が存在しないとき)、RFアーティファクト測定値は、RF干渉及び/又はノイズの測定値を含み、被写体のMRIシステムのMR測定値を合成し、取得されたRFアーティファクト測定値と被写体の合成されたMR測定値とを組み合わせることにより、アーティファクト破損MRデータを生成し、アーティファクト破損MRデータを使用してニューラルネットワークモデルを訓練することを含む。
【００３９】
いくつかの実施形態では、測定されたRFアーティファクト測定値及び/又は測定されたMR測定値は、その後に同じMRIシステムにより取得されたMRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するために、MRIシステムを使用して測定されてもよい。さらに、RFアーティファクト測定値及び/又はMRI測定値は、MRIシステムがその後にイメージングに使用される環境に配置されるとき、MRIシステムを使用して取得されてもよい。このように、訓練データは、MRIシステムのその後の動作中に存在する可能性のある干渉のタイプを正確に反映する。
【００４０】
例えば、いくつかの実施形態では、MRIシステムは、(1)MRIシステムがイメージングのために使用される環境(例えば、救急室、診察室、手術室、患者の病室、集中治療室等)にMRIシステムを配置し、(2)この環境においてRFアーティファクトの1つ以上の測定値(例えば、MRIシステムが配置された医療施設内の医療デバイスにより生成された外部RF干渉の測定値)及び/又はMRデータを取得し、(3)アーティファクト抑制のためにニューラルネットワークを訓練するための訓練データを生成するために、これらの測定値を使用し、(4)これらの訓練データを使用して(例えば、ニューラルネットワークの少なくともいくつかのパラメータを、環境において取得された訓練データのみを使用して初めから、或いは、環境において取得された訓練データに対してニューラルネットワークパラメータを更新/適合させることにより)ニューラルネットワークを訓練し、(5)環境においてMRIシステムによりその後に収集されたMRデータのアーティファクトを抑制するために、訓練されたニューラルネットワークを使用することにより、その後のアーティファクト抑制のために較正されてもよい。このように、ニューラルネットワークは、イメージング中に環境内に存在する干渉のタイプを正確に抑制するように学習されてもよく、及び/又は抑制するように適合されてもよい。
【００４１】
以下に、ニューラルネットワークを使用してMRデータ内のアーティファクトを抑制するための方法及び装置に関連する様々な概念及びその実施形態のより詳細な説明を示す。ここに記載の様々な態様は、複数の方法のいずれかで実装されてもよいことが認識されるべきである。具体的な実装の例が例示的な目的のみのためにここに提供される。さらに、以下の実施形態に記載の様々な態様は、単独で或いはいずれかの組み合わせで使用されてもよく、ここに明示的に記載される組み合わせに限定されない。
【００４２】
図１Ａは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、入力MRデータ内の1つ以上のアーティファクトを抑制するためにニューラルネットワークモデルを使用して、入力MRデータからMR画像を生成するための例示的なデータ処理パイプライン100を示す。
【００４３】
図１Ａに示すように、データ処理パイプライン100は、入力MRデータ102を処理するための複数の段階を含み、前処理段階104と、RF干渉除去段階106と、ノイズ除去段階108と、再構成段階110と、ノイズ除去段階112とを含む。これらの処理段階を入力MR空間周波数データ102に適用すると、出力MR画像114を生成する。
【００４４】
図１Ａの例では、3つの段階(すなわち、段階106、108及び112)は、これらの段階がアーティファクト抑制処理を実行することを示す陰が付けられている。図１Ａの例では、段階106及び108は空間周波数ドメインにおいて処理を実行するが、段階112は画像ドメインにおいてアーティファクト抑制処理を実行する。上記のように、いくつかの実施形態では、これらの段階のうちいずれか1つ以上は、任意の他の適切なドメインにおいて実行されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、段階106及び108の一方又は双方は、空間周波数ドメインではなく、センサドメインにおいてアーティファクト抑制を実行してもよい。このような実施形態では、センサドメインから空間周波数ドメインにデータを変換してもよい前処理段階104は、図１Ａに示す段階106の前ではなく、段階108と110との間に配置されてもよい。
【００４５】
図１Ａの例では、段階106、108及び112のそれぞれは、それぞれのニューラルネットワーク部分を使用して、段階への入力として提供されるデータ内のアーティファクトを抑制する。この例では、全体のニューラルネットワークモデルは、3つの部分、すなわち、段階106中に実行される処理の一部として、MRデータ内のRF干渉を抑制するように構成された第1のニューラルネットワーク部分、段階108中に実行される処理の一部として、MRデータ内のノイズを抑制するように構成された第2のニューラルネットワーク部分、及び段階112中に実行される処理の一部として、MRデータからノイズを抑制するように構成された第3のニューラル部分を含む。いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルの3つの部分は、一緒に訓練されてもよい(例えば、1つのニューラルネットワーク部分の出力は、他のニューラルネットワーク部分への入力に影響を与えてもよい)。
【００４６】
この例は、3つのアーティファクト抑制段階を有するデータ処理パイプラインを使用することを含むが、これは、ここに記載の技術の限定ではない。いくつかの実施形態では、データ処理パイプラインは、段階106、108及び112の3つ全てではなく、いずれか1つ又は2つと共に使用されてもよい。さらに、1つ以上のアーティファクト抑制段階は、図１Ａの例示的なデータ処理パイプライン100に示す段階のうちいずれか1つ又は2つ又は全てに加えて、及び/又はその代わりに使用されてもよい。
【００４７】
データ処理パイプライン100は、いずれか適切なタイプの入力センサデータ102に適用されてもよい。データ102は、MRIシステムの1つ又は複数のRFコイルにより収集されてもよい。データ102は、デカルトサンプリング軌道又はいずれか適切なタイプの非デカルトサンプリング軌道(例えば、ラジアル、スパイラル、ロゼット、可変密度、リサジュ等)を使用して収集されてもよい。データ102は、完全にサンプリングされたデータ(対応するナイキスト基準に違反しないように、空間周波数空間をサンプリングすることにより収集されたデータ)でもよい。データ102は、アンダーサンプリングデータ(空間ナイキスト基準により要求されるものよりも少ない点を含むデータ)でもよい。いくつかの実施形態では、データ102は、外部RF干渉、内部RF干渉及び/又はMR受信機チェーン及び/又は画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズの存在により、アーティファクトを示してもよい。
【００４８】
まず、前処理段階104の一部として、1つ以上の前処理ステップが入力MRデータ102に適用されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、入力MRデータ102は、センサドメインデータでよく、前処理段階は、(例えば、読み出しラインに沿って1Dフーリエ変換を実行することにより)センサドメインデータを変換してもよい。他の例として、いくつかの実施形態では、前処理段階104は、入力データ102のいくつかを除去することを含んでもよい。例えば、データ102のいくつかは、データが破損していたと決定したとき(例えば、データが信頼できないことを示すセンサ読み取り値のため)、除去されてもよい。
【００４９】
次に、段階106におけるデータ処理パイプライン100の一部として、ニューラルネットワークモデルの第1の部分は、段階106への入力として提供されるデータ内の(外部及び/又は内部)RF干渉を抑制するために適用される。
【００５０】
いくつかの実施形態では、段階106中に適用されるニューラルネットワークは、「U」構造を有してもよく、畳み込み層が最初に(ダウンサンプリング経路に沿って)順次低解像度バージョンのデータのシーケンスに適用され、次に(アップサンプリング経路に沿って)順次高解像度バージョンのデータのシーケンスに適用される。
【００５１】
例えば、ニューラルネットワークモデルの第1の部分は、図１Ｂに示すアーキテクチャ130を有してもよい。図１Ｂに示すように、ダウンサンプリング経路では、畳み込み層132a及び132bが入力131に適用される。次いで、平均プーリング層133が畳み込み層132bの出力に適用され、畳み込み層134a及び134bが平均プーリング層133により生成された低解像度データに適用される。次に、他の平均プーリング層135が畳み込み層134bの出力に適用され、畳み込み層136a、136b及び136cが平均プーリング層135の出力に適用される。
【００５２】
次に、アップサンプリング経路では、畳み込み層136cの出力は、平均アンプーリング層137により処理される。平均アンプーリング層137の出力は、畳み込み層138a及び138bにより処理される。畳み込み層138bの出力は平均アンプーリング層139により処理され、平均アンプーリング層139の出力は、出力145を生成するように畳み込み層140a-cにより処理される。
【００５３】
アーキテクチャ130はまた、スキップ接続141及び142を含み、これらは、平均アンプーリング層への入力が、直前の畳み込み層による出力と、他の(直前ではない)前の畳み込み層により生成されたより高い解像度を有する出力とから構成されることを示す。例えば、平均アンプーリング層137への入力は、(スキップ接続142により示すように)畳み込み層134b及び136cの出力である。畳み込み層134bの出力は、層136cの出力よりも高い解像度を有する。他の例として、平均アンプーリング層139への入力は、(スキップ接続142により示すように)畳み込み層132b及び138bの出力である。畳み込み層132bの出力は、層138bの出力よりも高い解像度を有する。このように、ダウンサンプリング経路に沿ったプーリング層の適用を通じて失われた高周波数情報は、アップサンプリング経路に沿ったアンプーリング層への入力として再導入される(失われない)。
【００５４】
図１Ｂに明示的に示さないが、非線形層(例えば、正規化線形ユニット又はReLU、シグモイド等)は、アーキテクチャ130に示す1つ以上の層の後に適用されてもよい。例えば、非線形性層は、図１Ｂに示す畳み込み層の1つ以上(又はそれぞれ)の後に適用されてもよい。さらに、バッチ正規化は、アーキテクチャ130に沿った1つ以上の点(例えば、入力層)において適用されてもよい。
【００５５】
図１Ｃは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、図１Ｂに示す例示的な畳み込みニューラルネットワークブロックのアーキテクチャの具体例を示す。図１Ｃに示すように、畳み込み層の全ては、3×3のカーネルを適用する。ダウンサンプリング経路では、各レベルにおける入力は、3×3のカーネルを有する2つ(又は最下レベルにおける3つ)の畳み込みを繰り返し適用し、その後、それぞれダウンサンプリングのためのストライド2を有する非線形の平均2×2のプーリング演算を適用することにより処理される。各ダウンサンプリングステップにおいて、特徴チャネルの数は、64から128に、256に倍増する。特徴チャネルの数も、最下層で256から512に倍増する。アップサンプリング経路では、データは、特徴チャネルの数を半分にする(例えば、256から128に、64に)平均アンプーリングステップを使用して特徴マップを繰り返しアップサンプリングし、ダウンサンプリング経路及び1つ以上の畳み込み層(3×3のカーネルを使用する)からの対応する特徴マップと連結し、それぞれ非線形の適用が続くことにより処理される。最後の畳み込み層140cは、特徴マップの数を2に減少させる。
【００５６】
上記のように、本発明者らは、例えば、入力MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのセンサ又は空間周波数ドメインにおいて適用され得るニューラルネットワークモデルに使用するために、ここで「スペクトルアンプーリング層(spectral  unpooling  layer)」と呼ばれる新たなタイプのアンプーリング層を開発した。例えば、図１Ｄは、「U」構造とスペクトルアンプーリング層とを有する畳み込みニューラルネットワークブロックのアーキテクチャ150を示す。アーキテクチャ150は、図１Ｂに示すアーキテクチャ130と同じであるが、平均アンプーリング層は、スペクトルアンプーリング層と置き換えられる。
【００５７】
図１Ｄに示すように、ダウンサンプリング経路では、畳み込み層152a及び152bが入力151に適用される。次いで、スペクトルプーリング層153が畳み込み層152bの出力に適用され、畳み込み層154a及び154bがスペクトルプーリング層153により生成された低解像度データに適用される。他のスペクトルプーリングステップ155は、畳み込み層154bの出力に適用され、畳み込み層136a、136b及び136cは、スペクトルプーリング層155の出力に適用される。アップサンプリング経路では、畳み込み層156cの出力は、スペクトルアンプーリング層157により処理され、その出力は、次に、畳み込み層158a及び158bにより処理される。畳み込み層158bの出力は、スペクトルアンプーリング層159により処理され、その出力は、出力165を生成するように、畳み込み層160a-cにより処理される。
【００５８】
いくつかの実施形態では、スペクトルプーリング層は、データを切り取ることにより実装されてもよい。これは、単にデータからより高い空間周波数内容をドロップすることに類似しており、データが既に空間周波数ドメインにあり、それにより、スペクトルプーリング層を実装するために離散フーリエ変換を適用する必要がないので、実装するのが非常に効率的である。スペクトルプーリングの態様は、参照により全内容を援用する、Rippel,  O.,  Snoek,  J.,  and  Adams,  R.  P.  “Spectral  representations  for  convolutional  neural  networks”,  In  Advances  in  Neural  Information  Processing  Systems,  pp.  2449-2457,  2015に記載されている。
【００５９】
図１Ｄに示すように、アーキテクチャ150は、スキップ接続161及び162も含む。したがって、スペクトルアンプーリング層157への入力は、畳み込み層154b及び156cの出力である(層154bの出力は層156cの出力よりも高い周波数内容を含む)。スペクトルアンプーリング層159への入力は、畳み込み層152b及び158bの出力である(層152bの出力は層158bの出力よりも高い周波数内容を含む)。
【００６０】
いくつかの実施形態では、アーキテクチャ150は、図１Ｃに示すように、アーキテクチャ130の実装と同様の方法で実装されてもよい。例えば、3×3のカーネルが使用されてもよく、特徴チャネルの数は、ダウンサンプリング経路に沿って64から128に、256に、512に増加し、アップサンプリング経路に沿って512から256に、128に、64に、そして、2に減少してもよい。しかし、いずれかの他の適切な実装(例えば、特徴チャネルの数、カーネルサイズ等)が使用されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されないことが認識されるべきである。
【００６１】
図１Ｅは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、例示的なスペクトルアンプーリング層のアーキテクチャを示す。特に、図１Ｅは、図１Ｄに示すアーキテクチャ150のスペクトルアンプーリング層157部分のアーキテクチャを示す。図１Ｅに示すように、スペクトルアンプーリング層157の出力180は、2つの部分、すなわち、(1)スキップ接続162を介して(図１Ｄに示すように、畳み込み層152bの出力から)提供される高解像度特徴170、及び(2)図１Ｄに示すように、畳み込み層158bからの出力として提供される低解像度特徴174から生成される。高解像度特徴170は、低解像度特徴174よりも高い(空間)周波数内容を含むので、このように呼ばれる。
【００６２】
図示の実施形態では、スペクトルアンプーリング層157は、(1)ゼロパディングブロック176を使用して低解像度特徴174をゼロパディングし、(2)ゼロパディングされた低解像度特徴(重み178を使用して重み付けされる)と高解像度特徴(重み172により重み付けされる)との重み付けされた組み合わせを計算することにより、高解像度特徴と低解像度特徴174とを組み合わせる。いくつかの実施形態では、重み172及び178は、事前に設定されるのではなく、データから学習される。しかし、他の実施形態では、重みのうち少なくともいくつかは、データから学習されるのではなく、手動で設定されてもよい。
【００６３】
スペクトルプーリング層を使用する1つの具体例として、低解像度特徴174は、64×64の複素数値をそれぞれ含む1つ以上(例えば、128個)の特徴チャネルを含んでもよく、高解像度特徴は、128×128の複素数値をそれぞれ含む1つ以上(例えば、64個)の特徴チャネルを含んでもよい。高解像度の128×128の特徴チャネル及び対応する低解像度の64×64の特徴チャネルは、(1)128×128のゼロパディングされたセットの値を取得するために64×64の特徴チャネルをゼロパディングし、(2)128×128のゼロパディングされたセットの値(重み178により重み付けされる)に高解像度の128×128の特徴チャネル(重み172により重み付けされる)を追加することにより組み合わされてもよい。
【００６４】
上記のように、アーティファクト抑制のためのいくつかのニューラルネットワークアーキテクチャは、平均プーリング(及びアンプーリング)層又はスペクトルプーリング(及びアンプーリング)層を使用してもよい。他の実施形態では、最大プーリング(及びアンプーリング)層が使用されてもよい。さらに、他の実施形態では、プーリング層は完全に省略されてもよく、より長いカーネルストライドがデータを効果的にダウンサンプリングするために使用されてもよく、転置畳み込み層がデータをアップサンプリングするために使用される。
【００６５】
データ処理パイプライン100に戻ると、図１Ａに示すように、ノイズ除去段階108は、RF干渉除去段階106に続く。段階108の一部として、ニューラルネットワークモデルの第2の部分は、段階108への入力として提供されるデータ内のノイズを抑制するために適用される。例えば、ニューラルネットワークモデルの第2の部分は、入力MRデータの収集中にMR受信機チェーンにより生成されたノイズを抑制するために使用されてもよい。他の例として、ニューラルネットワークモデルの第2の部分は、画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズを抑制するために使用されてもよい。
【００６６】
いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルの第2の部分は、第1の部分(段階106の一部として使用される)と同じ又は同様のアーキテクチャを有してもよい。例えば、第2の部分は、図１Ｂ〜１Ｅを参照して説明したアーキテクチャ130及び150のような「U」構造のアーキテクチャを有してもよい。例えば、He  K,  Zhang  X,  Ren  S,  Sun  J.  “Deep  residual  learning  for  image  recognition”,  In  Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer  vision  and  pattern  recognition  2016  (pp.770-778)に記載のように、残差接続を有する畳み込みブロックを含むResNetアーキテクチャのような1つ以上の他のアーキテクチャが使用されてもよいことが認識されるべきである。
【００６７】
図１Ａの例に示すように、ノイズ除去段階108は、空間周波数ドメインにおいて適用される。しかし、他の実施形態では、ノイズ除去段階は、適切な変換の後の他のドメイン(例えば、センサドメイン、対数スペクトルドメイン、時間ドメイン、スペクトルドメイン等)において適用されてもよく、ここに記載される技術の態様は、この点に限定されない。
【００６８】
いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルの第2の部分は、ニューラルネットワークモデルの第1の部分と共に訓練されてもよい。例えば、訓練データは、ニューラルネットワークモデルの第2の部分への入力がニューラルネットワークモデルの第1の部分の出力になってもよいように生成されてもよい。具体例として、RF干渉及びMR受信機チェーンノイズの双方で破損した訓練データは、ニューラルネットワークモデルの第1の部分への入力として提供されてもよく、出力(第1の部分により抑制されたRF干渉の少なくとも一部を有する)は、ニューラルネットワークモデルの第2の部分への入力として提供される。他の実施形態では、第1及び第2の部分は互いに独立して訓練されてもよい。具体例として、ノイズ(例えば、MR受信機チェーンノイズ)により破損したが、RF干渉により破損していない訓練データが、ニューラルネットワークモデルの第2の部分を訓練するために使用されてもよい。第1及び第2のニューラルネットワークモデルの部分を訓練する態様について、以下に更に説明する。
【００６９】
図１Ａに示すように、画像再構成段階110は、ノイズ抑制段階108に続く。画像再構成段階110中に、段階108により出力された空間ドメイン周波数データは、画像ドメインデータを生成するように画像ドメインに変換される。画像再構成は、いずれか適切な方法で実行されてもよい。例えば、MRデータがデカルトグリッドに沿ってサンプリングされるとき、データは、逆2D(又は3D)フーリエ変換を使用して(例えば、逆2D又は3D高速フーリエ変換を使用して)、画像ドメインに変換されてもよい。他の例として、MRデータがアンダーサンプリングされているとき、MRデータは、グリッド演算と、それに続く逆フーリエ変換、逆不均一(non-uniform)フーリエ変換を使用して、非デカルトk空間データから画像データを再構成するためのニューラルネットワークモデルを使用して、圧縮センシング及び/又はいずれかの他の適切な方法を使用して変換されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。
【００７０】
1つの具体例として、いくつかの実施形態では、非デカルトサンプリング軌道が使用される場合、MRデータは、空間周波数ドメインにおいて正規グリッドにマッピングされてもよく(これは、場合によって、データを「グリッド化する」と呼ばれる)、グリッド化されたデータは、対応する画像を取得するために、逆2D高速フーリエ変換を使用して画像ドメインに変換されてもよい。k空間における正規グリッドは、インデックス付けされ得る各k空間座標の間に固定の距離Δが存在するように、k空間における点の規則的に間隔を置いたグリッドを示す。いくつかの実施形態では、グリッド化は、補間行列変換をデータに適用することにより実行されてもよい。いくつかの実施形態では、補間重み行列のエントリは、例えば、参照により全内容を援用する、Fessler,  J.A.,  Sutton  B.P.:  Non-uniform  fast  Fourier  transforms  using  min-max  interpolation.  IEEE  Transactions  on  Signal  Processing  51(2),  560-574  (2003)に記載の手法のような最適化手法を使用して計算されてもよい。非デカルト設定における画像再構成の態様は、参照により全内容を援用する、2019年7月30日に出願された「Deep  Learning  Techniques  for  Magnetic  Resonance  Image  Reconstruction」という名称の米国特許出願第16/524,598号に記載されている。
【００７１】
図１Ａに示すように、ノイズ除去段階112は、再構成段階110に続く。ノイズ除去段階112の一部として、ニューラルネットワークモデルの第3の部分が、画像ドメインのMRデータ内のノイズを抑制するために適用される。しかし、この例では、空間周波数ドメインに適用される第1及び第2のニューラルネットワークモデル部分とは異なり、ニューラルネットワークモデルの第3の部分は画像ドメインにおいて適用される。第3のニューラルネットワーク部分は、第1又は第2の部分のアーキテクチャと同じ又は同様のアーキテクチャを有してもよく、例えば、図１Ｂ〜１Ｅに記載のもののようなアーキテクチャを有してもよい(このような層が使用されるとき、適切なフーリエ変換がスペクトルプーリング及びアンプーリング層を実行するために使用される)。ニューラルネットワークモデルの第3の部分は、第1及び第2のニューラルネットワークモデル部分と一緒に或いは独立して訓練されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。第3の部分を訓練する態様について、以下に更に説明する。
【００７２】
図１Ａに示すように、ノイズ除去段階の出力は、MR画像114である。図１Ａに示すデータ処理パイプライン100は例示的であり、バリエーションが存在することが認識されるべきである。記載のように、アーティファクト抑制段階(106、108及び112)のうち1つ以上は、いくつかの実施形態では省略されてもよい。他の例として、1つ以上の更なる処理段階が、アーティファクト抑制のために、或いはいずれかの他の機能を実行するために、パイプラインに追加されてもよい。他の例として、既に上記のように、段階106及び108は、空間周波数ドメインではなくセンサドメインにおいて適用されてもよい。
【００７３】
図１Ａ〜Ｅに示すニューラルネットワークモデルのようなアーティファクト抑制のためのニューラルネットワークモデルの更なる態様及び詳細の議論が、次に続く。段階106、108及び112の一部として、ニューラルネットワーク処理に関連する上記の単一ネットワークモデルの3つのニューラルネットワーク部分について説明したが、以下に、ニューラルネットワーク部分を単にニューラルネットワークと呼んでもよい点に留意すべきである。
【００７４】
まず、いくつかの表記法について紹介する。MRIシステムは、MRシステムのイメージング領域内のMR信号を検出するように構成された1つ又は複数のRFコイルを有してもよい。このようなRFコイルの数をNCにより示すものとする。イメージング領域内のMR信号を検出するように構成された各RFコイルcについて、scが検出信号を示すものとする。この検出信号は、以下のように3つの異なる成分、すなわち、(1)コイルcについてのターゲットMR信号データxc、(2)信号を破損するノイズnc(例えば、コイルcについてのMR受信機チェーンにより生成されたノイズ、画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズ)、及び(3)外部及び/又は内部RF干渉icを含む。したがって、sc=xc+nc+icである。さらに、システムの外部にNP個の受信コイルを配置することにより、Spnzと呼ばれるシステムの外部で観測されるノイズ(これは、Scと相関する)を獲得できる。したがって、観測信号は以下のように記述されてもよい。
sc=xc+nc+iC=sCNI+ic
上記のように、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークモデルは、RF干渉icを抑制するために使用されてもよい。例えば、段階106の一部として使用されるニューラルネットワークモデルの第1の部分は、各コイルcについてscNIを生成するように、RF干渉icを抑制するために使用されてもよい。RF干渉を抑制するためのニューラルネットワークモデルは、データ処理パイプラインのいずれかの他のニューラルネットワーク部分と一緒に或いは独立して訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、icを抑制するようにモデルを訓練するために、正解(ground  truth)が利用可能となるように、scの成分の全てを含む訓練データが作成される。これは、ここに記載のように、いずれか適切に行われてもよい。例えば、xc、nc及びicのそれぞれは、コンピュータベースのシミュレーションを使用して合成で生成されてもよく、及び/又はMRIシステムを使用して観測されてもよい。例えば、icを生成するために、構造化されたノイズラインをscに合成で追加でき、或いは、物体がシステムの内部に存在しない間にscを獲得できる。他の例として、MRIシステムは、(MR信号も検出せずに)イメージング領域の外部のアーティファクトを観測するために使用され得る、イメージング領域の外部の1つ以上のRFコイルを有してもよく、このコイルは、RF干渉を測定するために使用されてもよい。
【００７５】
いくつかの実施形態では、RF干渉を除去するためのニューラルネットワークのアーキテクチャは、図１Ｂ〜１Ｅを参照して説明したアーキテクチャ130及び150のような「U」アーキテクチャでもよい。代替として、ResNetタイプのアーキテクチャが使用されてもよく、畳み込みブロックが残差接続を有する。ネットワークへの入力は、(1)ニューラルネットワークが各コイルについてのRF干渉を別々に抑制するように、各コイルについての信号sc、(2)ニューラルネットワークが同時に全てのコイルについてのRF干渉を抑制するように、別々のチャネルとしての全てのコイルについての信号sc、又は(3)別々のチャネルとしての各コイルについての信号sc及び他のチャネルにおける余分な情報としての信号scnz(抑制されるべきではなく、信号sc内のRF干渉を抑制するためのもの)でもよい。入力に対応してニューラルネットワークにより生成される出力は、(1)各コイルcについて別々のscNI、又は(2)別々のチャネルとしての全てのscNI(入力が後者の2つの場合)でもよい。さらに、いくつかの実施形態では、このブロックへの入力は、より多くの情報を組み込むために、全てのNavg個の平均値のscとすることができる。この場合、出力は、全ての平均についてのコイルデータを全てノイズ除去する。これは、各コイルによる複数の観測が行われるときに有用になり得る。
【００７６】
RF干渉を抑制するためのニューラルネットワークを訓練するために、多数のタイプの損失関数のうちいずれかが使用されてもよく、損失関数の様々な例がここに提供される。一例として、単一のコイルを使用して獲得されたデータ内のRF干渉を抑制するためのニューラルネットワークを訓練するために、以下の損失関数が使用されてもよい。
【００７７】
【数１】
2021534852.tif 000003
ここで、Wは重み付け行列であり、FはIDフーリエ変換であり、▽は画像勾配であり、θは畳み込みニューラルネットワークfCNNのパラメータを表す。
【００７８】
複数チャネル設定では、以下の損失関数が使用されてもよい。
【００７９】
【数２】
2021534852.tif 000004
ここで、Ncoilはコイルの数であり、fCNN(s)cはコイルcについてのノイズ除去されたセンサデータである。
【００８０】
上記のように、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークは、RF干渉icを抑制するために使用されてもよく(例えば、パイプライン100の段階106の一部として)、他のニューラルネットワークは、ノイズncを抑制するために使用されてもよい(例えば、パイプライン100の段階108の一部として)。ここに記載のように、ncを抑制するためのニューラルネットワークのアーキテクチャは、RF干渉icを抑制するために使用されるアーキテクチャ(例えば、「U」構造のネットワーク、ResNet構造のネットワーク及び/又は図１Ｂ〜１Ｅを参照して記載されるアーキテクチャのいずれか)と同じでもよく或いは同様でもよい。
【００８１】
いくつかの実施形態では、ノイズ除去ニューラルネットワークへの入力は、(1)各コイルcからのノイズを別々に抑制するためのsc、(2)全てのコイル内のノイズを同時に抑制するための、別々のチャネルとしての全てのsc、(3)ノイズ除去に使用するための更なる情報として画像ドメイン(spnz)の外部のコイルにより検出されたデータと同様に、別々のチャネルとしての全てのscでもよい。いくつかの実施形態では、訓練されたニューラルネットワークの出力は、複数のコイルについて(1)xc又は(2)全てのxcでもよい。
【００８２】
ノイズを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するために、多数のタイプの損失関数のうちいずれかが使用されてもよく、損失関数の様々な例がここに提供される。一例として、単一のコイルを使用して獲得されたデータ内のノイズを抑制するためのニューラルネットワークを訓練するために、以下の損失関数が使用されてもよい。
【００８３】
【数３】
2021534852.tif 000005
いくつかの実施形態では、複数のコイルを使用して獲得されたデータ内のノイズを抑制するためにニューラルネットワークを訓練するとき、以下の損失関数が使用されてもよい。
【００８４】
【数４】
2021534852.tif 000006
上記のように、いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークは、画像ドメイン内のアーティファクトを抑制するために使用されてもよい(例えば、パイプライン100の段階112の一部として)。ここに記載のように、このニューラルネットワークのアーキテクチャは、ここに記載の他のニューラルネットワーク(例えば、「U」構造のネットワーク、ResNet構造のネットワーク及び/又は図１Ｂ〜１Ｅを参照して記載されるアーキテクチャのいずれか)と同じでもよく或いは同様でもよい。
【００８５】
画像ドメインにおいてアーティファクトを抑制することは、獲得システム(例えば、MR受信機チェーン)により生成されたノイズを低減又は除去することを容易にしてもよい。このようなノイズの影響は、低磁場MRIシステムにおいてより顕著であり、より低い信号対ノイズ比をもたらす。MR画像におけるノイズを抑制するための従来の技術は、異方性拡散(anisotropic  diffusion)又は非局所平均フィルタリング(non-local  means  filtering)のようなパラメトリックフィルタリング技術を使用することを含む。これらのパラメトリックフィルタリング技術の目標は、解剖学的構造の周囲のエッジの鋭さを保持しつつ、均一な画像領域におけるノイズを除去することである。(低磁場システムの場合のように)ノイズのレベルが高いとき、パラメトリックフィルタを適用することは、典型的には、低コントラスト画像領域において詳細が失われた平滑化して見える画像を生じる。対照的に、本発明者らにより開発された技術を使用して、画像ドメインにおいてアーティファクト(例えば、ノイズ)を抑制するためにディープラーニングを使用することは、低コントラスト領域においてさえも構造を保持しつつ、鮮明に見える画像を生じる。
【００８６】
画像ドメインにおいてアーティファクトを抑制するために使用されるニューラルネットワークアーキテクチャは、ここに記載のアーティファクトのいずれかでもよく、例えば、(ResNetアーキテクチャにあるように)残差接続を有する畳み込みブロックを有する畳み込みニューラルネットワークでもよく、図１Ｂ〜１Ｅを参照して記載したような「U」構造又はいずれかの他の適切な構造でもよい。
【００８７】
いくつかの実施形態では、MR画像に対するノイズの効果を反映するために、訓練データが作成されてもよい。ノイズは、(例えば、MRIシステムを使用して)測定されてもよく、或いは合成されてもよい。例えば、合成ノイズ信号は、次のように画像に追加されてもよい。
xcn=xc+ec
ここで、ノイズは、ガウス分布ec〜N(0,σc)又はリセアン分布から導き出されてもよい(簡潔にするためにコイルの間の相関が存在しないと仮定する)。
【００８８】
いくつかの実施形態では、画像ドメインにおいてアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークは、データセットDが与えられれば、内容損失(構造的類似性指数(structural  similarity  index,  SSIM)損失又は平均二乗誤差損失)及び以下により与えられる敵対的損失を用いて訓練されてもよい。
【００８９】
【数５】
2021534852.tif 000007
損失についての上記の表現では、ジェネレータGはフィルタリングネットワークであり、ディスクリミネータDは、ネットワークGでフィルタリングされた画像と元のノイズのない画像(正解)とを最も良く区別するように訓練される。いくつかの実施形態では、ジェネレータ(θG)及びディスクリミネータ(θD)のニューラルネットワークのパラメータは、ジェネレータとディスクリミネータのニューラルネットワークとの間のミニマックス(minimax)ゲームを確立することにより最適化されてもよい。ジェネレータのネットワークは、可能な限り正解に近いフィルタリングされた画像を生成し、したがって、ディスクリミネータのニューラルネットワークを欺くように訓練されてもよい。他方、ディスクリミネータのネットワークは、入力画像をフィルタリングされたもの又は正解として分類するように訓練されてもよい。上記のように、敵対的損失を使用することは、低コントラスト領域においてさえも構造を保存しつつ、鮮明に見えるフィルタリングされた画像を達成するのに役立つ。
【００９０】
いくつかの実施形態では、画像ドメインにおいてアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークは、いずれかの他のアーティファクト抑制ネットワークと一緒に或いは独立して訓練されてもよい。前者の場合、ニューラルネットワークへの入力は、最終的に再構成された画像(例えば、再構成段階110により生成される)でもよく、ネットワークは、ターゲット画像xを使用して訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワークは、リサイズ前に、ターゲットx0を使用して訓練されてもよい。このように、フィルタリングは最適な方法で画像をアップサンプリングするように学習する。
【００９１】
次に、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、空間周波数ドメインにおいてRF干渉を抑制するためにニューラルネットワークを適用する例示的な例を議論する。
【００９２】
本発明者らは、いくつかの場合、RF干渉が、位相符号化方向に沿った画像内の1つ以上の明るいジッパー状のスクラッチとして現れ得ることを認識した。この理由は、空間周波数ドメインにおいて捕捉された干渉は、干渉の周波数成分が通常ではスキャンを通じて一貫しているからである。ジッパー状のアーティファクトにより破損した領域の画像回復は、これらの外観が、しばしば画像ドメインにおいて基礎の画像をかなり劣化させる可能性がある複雑な構造を有するので、困難である。しかし、k空間ドメインでは、ノイズは画像ドメインのように局所化されず、したがって、より多くの領域が影響を受けるが、小さい振幅を有するノイズ周波数成分がかなり大きい振幅を有する信号データに重畳されるので、破損は破壊的ではない。
【００９３】
図２Ａは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内のRF干渉を抑制するための、スペクトルアンプーリング層を有する例示的なニューラルネットワークのアーキテクチャを示す。図２Ａのニューラルネットワークは、図１Ｄ及び１Ｅを参照して説明したバージョンのアーキテクチャを実装する。
【００９４】
特に、図２Ａのニューラルネットワークは、学習された補間フィルタとして機能する複数の畳み込み残差ブロック(例えば、n=8)を含む。ダウンサンプリング経路では、それぞれの2つの畳み込みブロックの後に、スペクトルプーリング演算が、データを低次元周波数ベースに投影するために適用される。アップサンプリング経路では、スペクトルアンプーリング層が、低レベルのk空間特徴をアップサンプリングし、これらを(スキップ接続から)高レベルの特徴と組み合わせるために使用される。この例では、スペクトルアンプーリング層は、畳み込み、バッチ正規化、ReLU及びポイントワイズ乗算層(学習された係数を有する)を、低レベル及び高レベル特徴(スキップ)の双方に適用する。次いで、低レベル特徴はゼロパディングされ、処理されたスキップに追加される。
【００９５】
図２Ａの特定の実装では、入力画像は128×128のブロックにリサイズされる。ダウンサンプリング経路では、スペクトルプーリングは、各活性化の高さ及び幅を2だけ低減し、畳み込み層は、出力次元16(第1のスペクトルプーリングの前)、32(第1のスペクトルプーリングと第2のスペクトルプーリングとの間)、48(第2のスペクトルプーリングと最後のスペクトルプーリングとの間)及び64(最後のスペクトルプーリングの後)をそれぞれ有する3×3のカーネルを利用する。アップサンプリング経路部分では、畳み込みカーネルのサイズは1×1であり、出力次元は入力次元と同じである。
【００９６】
この例では、図２Ａのニューラルネットワークは、k空間損失(k空間MSE及び共役対称(conjugate  symmetry)損失)及び画像ドメイン損失(構造的類似性指数)から構成される損失関数を使用して訓練される(いくつかの例では、学習レート0.001を有するアダム最適化器を使用する)。具体的には、損失を
【００９７】
【数６】
2021534852.tif 000008
として定義し、yはターゲット画像であり、
【００９８】
【数７】
2021534852.tif 000009
はノイズ除去された画像であり、Fはフーリエ変換であり、Lconjは共役対称損失であり、SSIMはWang,  Z.,  Bovik,  A.C.,  Sheikh,  H.R.,  Simoncelli,  E.P.:  “Image  quality  assessment:  from  error  visibility  to  structural  similarity”,  IEEE  Transactions  on  Image  Processing  13(4),  600-612  (2004)と同様に定義される。このタイプのk空間損失を使用することは、ジッパアーティファクトを抑制するのに役立ち、一方、構造的類似性指数は、画像が鮮明であることを確保する。
【００９９】
図２Ａ及び２Ｂの例では、図２Ａのニューラルネットワークは、ターゲットの正解として干渉のないデータと対にされた入力についての干渉破損画像のデータベースを使用して訓練された。干渉のない画像は、生成統計モデルを使用して合成されたRF干渉で破損している。この例において、本発明者らは、RF干渉が特定の構造を有し、これは、式
【０１００】
【数８】
2021534852.tif 000010
によりモデル化されてもよく、ここで、αmは干渉の強度であり、βmは画像空間における干渉ノイズの位置を決定し、εは付加ガウスノイズであることを認識した。次いで、破損した画像及び元の干渉のない画像がニューラルネットワークを訓練するために使用された。
【０１０１】
図２Ｂは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MR画像内のRF干渉を抑制することに対する図２Ａに示す例示的なニューラルネットワークの適用を示す。図２Ａのネットワークは、損失関数におけるλc=1e-5、λs=1e-2と、劣化関数におけるM〜Uniform(0,60)、αm〜Uniform(0,1)及びβm〜Uniform(0,1)とで訓練された。ニューラルネットワークは、エポック当たり8192個のボリューム及びバッチサイズ64で1000個のエポックについて訓練された。
【０１０２】
図２Ｂは、2つの異なるMR画像のそれぞれについて、以下の3つの画像、すなわち、(1)正解(干渉のない元の画像)、(2)干渉破損したMR画像、及び(3)RF干渉を抑制するために図２Ａのモデルを使用することにより取得されたクリーンアップ画像を示す。結果は、モデルが破損した画像におけるジッパラインを抑制し、同時に他の脳の特徴を保存することを示している。図２Ｂに示す2つのスライスについて、全体のSSIMは、それぞれ、0.862から0.919に、また、0.884から0.918に拡張され、干渉ノイズ(垂直方向の干渉ラインに最も近い20個の画素)により影響を受ける領域について、SSIMは、0.377から0.744に、また、0.472から0.743に劇的に改善されている。
【０１０３】
図３は、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、ニューラルネットワークモデルを使用して入力MRデータに存在する1つ以上のアーティファクトを抑制するための例示的なプロセス300のフローチャートである。プロセス300は、いずれか適切な計算デバイスを使用して実行されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、プロセス300は、被写体(又は物体)を画像化することによりMRIデータを取得したMRIシステムと共に(例えば、同じ部屋に)配置された計算デバイスにより実行されてもよい。他の例として、いくつかの実施形態では、プロセス300は、入力MRデータを取得したMRIシステムから遠隔に配置された(例えば、クラウドコンピューティング環境の一部として)1つ以上のプロセッサにより実行されてもよい。
【０１０４】
プロセス300は動作302で始まり、入力MRデータが取得される。いくつかの実施形態では、入力MRデータは、MRIシステムにより事前に取得され、その後の分析のために記憶され、それにより、これが動作302においてアクセスされる。他の実施形態では、入力MRデータは、プロセス300の一部として、MRIシステム(ここに記載のMRIシステムのいずれかを含む)により取得されてもよい。いくつかの実施形態では、データは、デカルトサンプリング軌道を使用して取得されていてもよい。他の実施形態では、データは、非デカルトサンプリング軌道を使用して取得されていてもよく、その例がここに提供される。
【０１０５】
上記のように、入力MRデータをセンサドメインから空間周波数ドメインに変換することを含んでもよい、任意選択の1つ以上の前処理ステップの後に、プロセス300は動作304に進み、少なくとも1つのアーティファクトが、空間周波数ドメインにおいて、ニューラルネットワークモデルを使用して抑制される。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、空間周波数ドメイン処理は、2つの段階で実行される。例えば、1つの段階中に、ニューラルネットワークモデルの第1の部分は、処理パイプライン100の段階106及び図１Ａ〜１Ｅ及び２Ａ〜２Ｂを参照することを含み、ここに記載されるように、空間周波数ドメインにおいてRF干渉を抑制するために使用されてもよい。次いで、他の(いくつかの実施形態では直後の)段階中に、処理パイプライン100の段階108及び図１Ａ〜１Ｅを参照することを含み、ここに記載されるように、空間周波数ドメインにおいてMRデータ内のノイズが抑制されてもよい。しかし、他の実施形態では、異なる数のアーティファクト抑制段階(例えば、1、3、4、5等)が使用されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。例えば、いくつかの実施形態では、単一のアーティファクト抑制段階が、空間周波数ドメインにおけるRF干渉及びノイズを同時に抑制するために、動作304において使用されてもよい。
【０１０７】
次に、プロセス300は動作306に進み、画像再構成が実行され、空間ドメインMRデータを画像ドメインデータに変換する。再構成は、いずれか適切な方法で実行されてもよい。例えば、空間周波数ドメインデータがデカルトグリッド上に間隔を置いて配置されたとき、データは、逆2Dフーリエ変換を使用して(例えば、逆2D高速フーリエ変換を使用して)変換されてもよい。他の例として、空間周波数ドメインデータがアンダーサンプリングされているとき、データは、逆不均一フーリエ変換を使用して、非デカルトk空間データから画像データを再構築するためのニューラルネットワークモデルを使用して、圧縮センシング及び/又はいずれかの他の適切な方法を使用して変換されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。
【０１０８】
次に、プロセス300は動作308に進み、ニューラルネットワークモデルが動作306において取得された画像に存在するアーティファクトを抑制するために適用される。ニューラルネットワークモデルは、画像ドメインにおいて適用されてもよく、ここに記載のアーキテクチャのいずれかを含むいずれか適切なアーキテクチャを有してもよい。いくつかの実施形態では、処理パイプライン100の段階112及び図１Ａ〜１Ｅを参照することを含み、ここに記載されるように、動作308における処理が実行されてもよい。動作308が完了した後に、プロセス300は動作310に進み、結果のMR画像が出力される(例えば、後続のアクセスのために保存される、ネットワークを介して受信者に送信される等)。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、プロセス300の一部として、3つの部分を有するニューラルネットワークモデルが使用されてもよい。第1の部分は、空間周波数ドメインにおいてRF干渉を抑制するように構成されてもよい。第2の部分は、空間周波数ドメインにおいてノイズを抑制するように構成されてもよい。第3の部分は、画像ドメインにおいてノイズを抑制するように構成されてもよい。これらの部分は、一緒に或いは互いに独立して訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、3つの部分の全てが使用されるが、他の実施形態では、これらの部分のうち1つ又は2つが省略されてもよい。
【０１１０】
図３の例示的な例では、動作304は、空間周波数ドメインにおいてMRデータ内のアーティファクトを抑制することを含む。しかし、他の実施形態では、アーティファクトは、センサドメイン又はいずれかの他の適切なドメインにおいて抑制されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。
【０１１１】
上記のニューラルネットワークモデルを訓練する更なる態様について、次に議論する。
【０１１２】
いくつかの実施形態では、残差訓練方策が、ニューラルネットワークを訓練し、ニューラルネットワークで破損した訓練データからアーティファクトを抑制するために使用されてもよい。このような残差訓練方策の一部として、入力データは、関心信号を破損する望ましくないアーティファクト(例えば、RF干渉、ノイズ等)と関心信号(例えば、MR信号)との重畳を含んでもよい。ターゲットデータは、望ましくないアーティファクトデータ(例えば、入力データを生成するために関心MR信号に加えられたRF干渉信号)でもよい。その場合、出力データは、望ましくないアーティファクト(例えば、RF干渉信号)であり、したがって、目的は、クリーンMR信号ではなく望ましくないアーティファクトデータを推定することである。この手法は、場合によって「残差訓練(residual  training)」と呼ばれる。このように訓練されたニューラルネットワークモデルは、訓練中の収束を助けるアーティファクトのないデータを生成ように学習するのではなく、アーティファクトのあるデータ及びないデータの間の差を学習することに焦点を当てる。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、複数の損失関数のうち1つ又は線形結合が、ここに記載のニューラルネットワークモデルを訓練するために使用されてもよい。
・出力とターゲットデータとの間のL2損失
・出力とターゲットデータとの間のL1損失
・出力とターゲットデータとの間のL2加重損失。重みは、k空間座標に基づいて計算されてもよい。空間周波数が高いほど(k空間の中心から離れているほど)、重みは高くなる。このような重みを使用することは、結果のモデルが低周波数よりもノイズの多い高空間周波数を維持することを引き起こす。
・出力に対するL1加重正規化。スパースな前置き(sparse  prior)は、任意選択で重み付けの後に、l1ノルムを使用することにより、ニューラルネットワークの出力に対して行われてもよい。重みは、k空間座標に基づいて計算されてもよい。空間周波数が高いほど(k空間の中心から遠い)、重みは小さくなる。これはスパース性を助長する。
・敵対的生成合計損失
・構造的類似性指数損失
・図１Ａ〜１Ｅ及び２Ａ〜２Ｂとの関連を含み、ここに記載の他の損失関数のいずれか
ここに記載の損失関数は、ニューラルネットワークが動作するドメインに関係なく、いずれか適切なドメイン(例えば、センサドメイン、k空間ドメイン、画像ドメイン)又はいずれかの表現(例えば、重み付けの後)において計算されてもよいことが認識されるべきである。例えば、空間周波数データに対して動作するように設計されたニューラルネットワークは、空間周波数データを入力として受け取り、空間周波数データを出力として生成してもよいが、訓練中に、その損失関数は、画像ドメインにおいて(例えば、フーリエ変換でのデータの適切な変換の後に)計算されてもよい。これは、いくつかの損失関数が或るドメインにおいて計算するのが容易でないか不可能である可能性があり、他のドメインにおいて計算するのが容易である可能性がある(例えば、画像ドメインにおいて失われたSSIMを計算することは当然である)ので、有用である。結果として、入力データは、ニューラルネットワークの適用の前に、いずれか適切な変換を使用して(例えば、k空間にグリッド化することにより及び/又はフーリエ変換を実行することにより)変換されてもよい。
【０１１４】
いずれか適切な最適化技術が、データからニューラルネットワークパラメータを推定するために使用されてもよい。例えば、以下の最適化技術、すなわち、確率勾配降下(stochastic  gradient  descent,  SGD)、ミニバッチ勾配降下(mini-batch  gradient  descent)、モーメンタムSGD(momentum  SGD)、ネステロフ加速勾配(Nesterov  accelerated  gradient)、Adagrad、Adadelta、RMSprop、適応モーメント推定(Adaptive  Moment  Estimation,  Adam)、AdaMax、ネステロフ加速適応モーメント推定(Nesterov-accelerated  Adaptive  Moment  Estimation,  Nadam)、AMSGradのうち1つ以上が使用されてもよい。
【０１１５】
いくつかの実施形態では、ここに記載のニューラルネットワークモデルを訓練するために使用される訓練データは、(1)RFアーティファクト測定値を合成及び/又は測定し、(2)MR測定値を合成及び/又は測定し、(3)アーティファクト破損MRデータを取得するために、取得されたRFアーティファクト測定値とMR測定値を組み合わせることにより取得されてもよい。次に、アーティファクト破損MRデータ(及び対応する別々のアーティファクト及びMRデータ成分)は、MRデータ内のアーティファクトを抑制するための1つ以上のニューラルネットワークモデルを訓練するために使用されてもよい。
【０１１６】
いくつかの実施形態では、合成及び/又は測定されたRFアーティファクト測定値は、干渉及び/又はノイズの様々なソースを表してもよい。例えば、合成及び/又は測定されたRFアーティファクト測定値は、コンピュータ、モニタ、携帯電話、Bluetoothデバイス、医療デバイス(例えば、EEG、ECG、パルスオキシメータ、心臓モニタ、血圧計カフ等)、変換器、モータ、ポンプ、ファン及び換気装置を含むが、これらに限定されない1つ以上の電子デバイスにより生成された外部RF干渉を表してもよい。他の例として、合成及び/又は測定されたRFアーティファクト測定値は、MRIシステムの電力コンポーネント及び/又は磁気コンポーネント(例えば、勾配磁場コイル、電力増幅器等)により生成された内部RF干渉を表してもよい。このような干渉は、イメージングに使用されるパルスシーケンスの関数として、予測可能な方式で干渉自体を示してもよい。このような干渉は、1つ以上のパルスシーケンスを使用してMRIシステムの動作中に効果的に測定されてもよい。他の例として、合成及び/又は測定されたRFアーティファクト測定値は、MR受信機チェーン又は画像化される被写体(又は物体)により生成されたノイズを表してもよい。
【０１１７】
いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値は、MRIシステムの環境に存在するいずれかのRFアーティファクトを直接的又は間接的に捕捉するように構成されたいずれかのセンサを使用して取得されてもよい。このようなセンサは、MRIシステムセンサ自体(例えば、1つ以上のRFコイル)及び/又はいずれかの補助センサを含み、これらは、MRIシステムの近くにあってもよく、或いは、他の場所(例えば、病院の他の部屋)にさえあってもよい。
【０１１８】
いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値は、MRIシステムが、MRI獲得中に、イメージング領域に存在する被写体(又は物体)を用いて、或いは、MRIシステムのイメージング領域に存在する被写体(又は物体)を用いずに、1つ又は複数のパルスシーケンスを実行する間に、1つ以上のセンサにより取得されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、RFアーティファクトは、(MR信号の生成を回避する)いずれかのRF励起パルスを送信することなく、1つ以上のセンサにより測定されてもよい。
【０１１９】
いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値を取得する方式は、パルスシーケンスの1つ以上の特徴(例えば、サンプリングレート、読み出し期間、反復時間等)に基づいてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値は、関心パルスシーケンスと一致するサンプリングレート及び読み出し期間で、1つ以上のセンサにより獲得されてもよい。いくつかの実施形態では、連続するアーティファクト測定値の間の繰り返し時間は、パルスシーケンスと一致してもよく、その繰り返し時間(repetition  time,  TR)と一致してもよい。
【０１２０】
図４Ａは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルを訓練するための訓練データを生成するための技術を示す。
【０１２１】
図４Ａに示すように、訓練データ420を生成することは、RFアーティファクト測定値を生成し、MR測定値を生成し、訓練データ420を生成するように、組み合わせブロック416を使用してこれらを組み合わせることを含んでもよい。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値を生成することは、RFアーティファクト測定値を合成すること412を含んでもよい(例えば、1つ以上の生成統計モデル、1つ以上の物理ベースのモデル等を使用する)。いくつかの実施形態では、RFアーティファクト測定値を生成することは、RFアーティファクト測定値408を取得するために1つ以上のセンサ402を使用することを含んでもよい。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、MR測定値を生成することは、MR測定値410を合成することを含んでもよい(例えば、1つ以上の生成統計モデル、1つ以上の物理ベースのモデルなどを使用する)。いくつかの実施形態では、MR測定値を生成することは、クリーンなRF  MR測定値406及び/又はアーティファクト破損測定値404を取得するために、1つ以上のセンサ402を使用することを含んでもよい。測定値は、実際の被写体(例えば、患者)及び/又は物体(例えば、ファントム)の測定値でもよい。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、センサ402を使用して取得されたいずれかの測定値は、前処理されてもよい。例えば、測定値は、再サンプリング、圧縮、事前ノイズ除去、事前白色化、フィルタリング、増幅及び/又はいずれかの他の適切な方法で前処理されてもよい。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、MR及びRFアーティファクト測定値は、ドメイン変換418を介していずれか適切なドメインに変換されてもよい。例えば、測定値は、分析変換又は学習変換(例えば、フーリエ変換、ウェーブレット変換等)を使用して、いずれかの他のドメインに変換されてもよい。
【０１２６】
いくつかの実施形態では、訓練データが収集された後に、アーティファクト破損データ(入力)は、そのクリーンバージョン(ターゲット)と対にされ、上記の最適化アルゴリズムのいずれかを使用してニューラルネットワークモデルのパラメータを推定するために使用される。
【０１２７】
図４Ｂは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態に従って、MRデータ内のアーティファクトを抑制するためのニューラルネットワークモデルを訓練するための訓練データを生成するための例示的な例を示す。
【０１２８】
図５は、MRIシステム500の例示的なコンポーネントのブロック図である。図５の例示的な例では、MRIシステム500は、ワークステーション504と、コントローラ506と、パルスシーケンス記憶装置508と、電力管理システム510と、磁気コンポーネント520とを含む。システム500は例示的なものであり、MRIシステムは、図５に示すコンポーネントに加えて或いはその代わりに、いずれか適切なタイプの1つ以上の他のコンポーネントを有してもよいことが認識されるべきである。
【０１２９】
図５に示すように、磁気コンポーネント520は、B0磁石522と、シムコイル524と、RF送信及び受信コイル526と、勾配磁場コイル528とを含む。B0磁石522は、少なくとも部分的に主磁場B0を生成するために使用されてもよい。B0磁石522は、主磁場(例えば、約0.2T以下の低磁場強度)を生成できるいずれか適切なタイプの磁石でもよく、1つ以上のB0コイル、補正コイル等を含んでもよい。シムコイル524は、磁石522により生成されたB0磁場の均一性を改善するように磁場に寄与するために使用されてもよい。勾配磁場コイル528は、勾配磁場を提供するように配置されてもよく、例えば、MR信号が誘導される場所を局所化するために、3つの実質的に直交する方向(X,Y,Z)において磁場内の勾配を生成するように配置されてもよい。
【０１３０】
RF送信及び受信コイル526は、磁場B1を誘導するようにRFパルスを生成するために使用されてもよい1つ以上の送信コイルを含んでもよい。送信/受信コイルは、被写体におけるMR応答を励起するように構成されたいずれか適切なタイプのRFパルスを生成し、放射された結果のMR信号を検出するように構成されてもよい。RF送信及び受信コイル526は、1つ又は複数の送信コイルと、1つ又は複数の受信コイルとを含んでもよい。送信/受信コイルの構成は、実装によって変化し、送信及び受信の双方のための単一のコイル、送信及び受信のための別個のコイル、送信及び/又は受信のための複数のコイル、又は単一チャネル又は並列MRIシステムを実現するためのいずれかの組み合わせを含んでもよい。したがって、送信/受信磁気コンポーネントは、MRIシステムの送信及び受信コンポーネントのための様々な構成を総称するように、しばしばTx/Rxコイル又はTx/Rxコイルと呼ばれる。
【０１３１】
磁気コンポーネント520のそれぞれは、いずれか適切なタイプでもよく、いずれか適切な方法で構成されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、B0磁石522は、電磁石又は永久磁石(例えば、図６、７及び８Ａ〜８Ｂを参照して以下に説明する)でもよい。他の例として、いくつかの実施形態では、1つ以上の磁気コンポーネント520(例えば、シムコイル524及び/又は勾配磁場コイル528)は、積層技術を使用して製造されてもよい。
【０１３２】
電力管理システム510は、低磁場MRIシステム500の1つ以上のコンポーネントに動作電力を提供するための電子機器を含む。例えば、電力管理システム510は、1つ以上の電源、勾配電力増幅器、送信コイル増幅器、及び/又は低磁場MRIシステム500のコンポーネントを通電及び動作させるために適切な動作電力を提供するために必要ないずれかの他の適切な電力電子機器を含んでもよい。
【０１３３】
図５に示すように、電力管理システム510は、電源512と、増幅器514と、送信/受信スイッチ516と、熱管理コンポーネント518とを含む。電源512は、低磁場MRIシステム500の磁気コンポーネント520に動作電力を提供するための電子機器を含む。例えば、いくつかの実施形態では、電源512は、低磁場MRIシステムのための主磁場を生成するための1つ以上のB0コイル(例えば、B0磁石522)、1つ以上のシムコイル524、及び/又は1つ以上の勾配磁場コイル528に動作電力を提供するための電子機器を含んでもよい。いくつかの実施形態では、電源512は、単極連続波(continuous  wave,  CW)電源でもよいが、いずれか適切な電源が用されてもよい。送信/受信スイッチ516は、RF送信コイルが動作しているかRF受信コイルが動作しているかを選択するために使用されてもよい。
【０１３４】
いくつかの実施形態では、増幅器514は、1つ以上のRF受信コイル(例えば、コイル524)により検出されたMR信号を増幅する1つ以上のRF受信(Rx)プリアンプ、1つ以上のRF送信コイル(例えば、コイル526)に電力を提供するように構成された1つ以上のRF送信(Tx)増幅器、1つ以上の勾配磁場コイル(例えば、勾配磁場コイル528)に電力を提供するように構成された1つ以上の勾配電力増幅器、及び/又は1つ以上のシムコイル(例えば、シムコイル524)に電力を提供するように構成された1つ以上のシム増幅器を含んでもよい。
【０１３５】
いくつかの実施形態では、熱管理コンポーネント518は、低磁場MRIシステム500のコンポーネントのための冷却を提供し、低磁場MRIシステム500の1つ以上のコンポーネントにより生成された熱エネルギーを、これらのコンポーネントから遠ざけることを容易にすることにより、このような冷却を行うように構成されてもよい。熱管理コンポーネント518は、非限定的に、水ベース又は空気ベースの冷却を実行するコンポーネントを含んでもよく、これは、非限定的に、B0コイル、勾配磁場コイル、シムコイル及び/又は送信/受信コイルを含む、熱を生成するMRIコンポーネントと統合されてもよく、或いは、MRIコンポーネントの近くに配置されてもよい。熱管理コンポーネント518は、非限定的に、低磁場MRIシステム500のコンポーネントから熱を遠ざけるための空気及び水を含むいずれか適切な熱伝達媒体を含んでもよい。
【０１３６】
図５に示すように、低磁場MRIシステム500は、命令を電力管理システム510に送信し、電力管理システム510から情報を受信するための制御電子機器を有するコントローラ506(コンソールとも呼ばれる)を含む。コントローラ506は、1つ以上のパルスシーケンスを実装するように構成されてもよく、1つ以上のパルスシーケンスは、所望のシーケンスで磁気コンポーネント520を動作させるように電力管理システム510に送信される命令を決定するために使用される。例えば、コントローラ506は、平衡定常状態自由歳差運動(balanced  steady-state  free  precession,  bSSFP)パルスシーケンス、低磁場勾配エコーパルスシーケンス、低磁場スピンエコーパルスシーケンス、低磁場反転回復パルスシーケンス、動脈スピン標識、拡散強調イメージング(diffusion  weighted  imaging,  DWI)及び/又はいずれか他の適切なパルスシーケンスに従って磁気コンポーネント520を動作させるように電力管理システム510を制御するように構成されてもよい。コントローラ506は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとのいずれか適切な組み合わせとして実装されてもよく、ここに提供される開示の態様は、この点に限定されない。
【０１３７】
いくつかの実施形態では、コントローラ506は、1つ以上のパルスシーケンスのそれぞれについての情報を記憶するパルスシーケンスリポジトリ508からパルスシーケンスに関する情報を取得することにより、パルスシーケンスを実装するように構成されてもよい。特定のパルスシーケンスについてパルスシーケンスリポジトリ508により記憶される情報は、コントローラ506が特定のパルスシーケンスを実現することを可能にするいずれか適切な情報でもよい。例えば、パルスシーケンスについてパルスシーケンスリポジトリ508に記憶される情報は、パルスシーケンスに従って磁気コンポーネント520を動作させるための1つ以上のパラメータ(例えば、RF送信及び受信コイル526を動作させるためのパラメータ、勾配磁場コイル528を動作させるためのパラメータ等)、パルスシーケンスに従って電力管理システム510を動作させるための1つ以上のパラメータ、コントローラ506により実行されたとき、コントローラ506に対してパルスシーケンスに従って動作させるように制御システム500を制御させる命令を含む1つ以上のプログラム、及び/又はいずれかの他の適切な情報を含んでもよい。パルスシーケンスリポジトリ508に記憶された情報は、1つ以上の非一時的な記憶媒体に記憶されてもよい。
【０１３８】
図５に示すように、いくつかの実施形態では、コントローラ506は、受信したMRデータ(いくつかの実施形態では、センサ又は空間周波数ドメインMRデータでもよい)を処理するようにプログラムされた計算デバイス504と相互作用してもよい。例えば、計算デバイス504は、入力MRデータからMR画像を生成するためにニューラルネットワークモデルを利用するここに記載の技術のいずれかを使用することを含む、いずれか適切な画像再構成プロセスを使用して、1つ以上のMR画像を生成するように受信したMRデータを処理してもよい。例えば、計算デバイス504は、図３を参照してここに記載されるプロセスのいずれかを実行してもよい。コントローラ506は、計算デバイスによるデータの処理のために、1つ以上のパルスシーケンスに関する情報を計算デバイス504に提供してもよい。例えば、コントローラ506は、1つ以上のパルスシーケンスに関する情報を計算デバイス504に提供してもよく、計算デバイスは、提供された情報に少なくとも部分的に基づいて画像再構成プロセスを実行してもよい。
【０１３９】
いくつかの実施形態では、計算デバイス504は、獲得されたMRデータを処理して画像化される被写体の1つ以上の画像を生成するように構成された1つ以上のいずれかの電子デバイスでもよい。いくつかの実施形態では、計算デバイス504は、デスクトップコンピュータ、サーバ、ラックマウント型コンピュータ、又はMRデータを処理して画像化される被写体の1つ以上の画像を生成するように構成されてもよいいずれかの他の適切な固定電子デバイスのような固定電子装置を含んでもよい。代替として、計算デバイス504は、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、又はMRデータを処理して画像化される被写体の1つ以上の画像を生成するように構成されてもよいいずれかの他のポータブル装置のようなポータブルデバイスでもよい。いくつかの実施形態では、計算デバイス504は、いずれか適切なタイプの複数の計算デバイスを含んでもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。
【０１４０】
いくつかの実施形態では、ユーザ502は、低磁場MRシステム500の態様を制御する(例えば、特定のパルスシーケンスに従って動作するようにシステム500をプログラムする、システム500の1つ以上のパラメータを調整する等)ように、及び/又は低磁場MRシステム500により取得された画像を閲覧するように、計算デバイス504と相互作用してもよい。いくつかの実施形態によれば、計算デバイス504及びコントローラ506は、単一のコントローラを形成するが、他の実施形態では、計算デバイス504及びコントローラ506は、1つ以上のコントローラをそれぞれ含む。計算デバイス504及びコントローラ506により実行される機能は、いずれかの方法で1つ以上のコントローラのいずれかの組み合わせに分散されてもよいことが認識されるべきであり、ここに記載の技術の態様は、いずれか特定の実装又はアーキテクチャでの使用に限定されない
図６及び７は、ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、B0磁石のための双平面永久磁石構成を示す。図６は、いくつかの実施形態による永久B0磁石600を示す。図示の実施形態では、B0磁石600は、双平面形状に配置された永久磁石610a及び610bと、永久磁石により生成された電磁束を捕捉して磁束を対向する永久磁石に伝達し、永久磁石610a及び610bの間の磁束密度を増加させるヨーク620とにより形成される。永久磁石610a及び610bのそれぞれは、複数の同心の永久磁石リングから形成される。特に、図６に示すように、永久磁石610bは、永久磁石614aの外側リングと、永久磁石614bの中間リングと、永久磁石614cの内側リングと、中心の永久磁石ディスク614dとを含む。4つの同心の永久磁石リングで示されているが、永久磁石610b(及び永久磁石610a)は、いずれか適切な数の永久磁石リングを有してもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。永久磁石610aは、永久磁石610bと実質的に同一に形成されてもよく、例えば、永久磁石610bと同じセットの永久磁石リングを含んでもよい。
【０１４１】
使用される永久磁石材料は、システムの設計要件に依存して選択されてもよい。例えば、いくつかの実施形態によれば、永久磁石(又はその一部)は、NdFeBで作られてもよく、NdFeBは、磁化されると材料の単位体積当たり比較的高い磁場を有する磁場を生成する。いくつかの実施形態では、SmCo材料が、永久磁石又はその一部を形成するために使用される。NdFeBはより高い磁場強度を生成するが(一般的にSmCoよりも安価である)、SmCoはより少ない熱ドリフトを示し、したがって、温度変動にもかかわらずより安定した磁場を提供する。他のタイプの永久磁石材料も同様に使用されてもよく、ここに記載の技術の態様は、この点に限定されない。一般的に、使用される永久磁石材料の1つ又は複数のタイプは、所与のB0磁石実装の磁場強度、温度安定性、重量、コスト及び/又は使用の容易さの要件に少なくとも部分的に依存する。
【０１４２】
いくつかの実施形態では、永久磁石リングは、永久磁石610a及び610bの間のイメージング領域(視野)において所望の強度の均一な磁場を生成するようにサイズ決定されて配置される。図６Ａに示す例示的な実施形態では、各永久磁石リングは複数のセグメントを含み、各セグメントは、それぞれのリングを形成するように半径方向にスタックされて周囲に互いに隣接して配置された複数の永久磁石ブロックを使用して形成される。本発明者らは、各永久磁石の幅(リングに接する方向)を変化させることにより、より少ない材料を使用しつつ、有用な空間の無駄をより少なくすることができることを認識した。例えば、有用な磁場を生成しないスタックの間の空間は、例えば、ブロックの半径方向位置の関数として、ブロックの幅を変化させることにより低減でき、無駄な空間を低減して所与の空間で生成できる磁場の量を最大化するためにより密着させることができる。ブロックの寸法はまた、所望の強度及び均一性の磁場の生成を容易にするために、いずれか所望の方法で変化させてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、所望の強度及び均一性の磁場を実現するために、異なるリングのブロックの高さは互いに異なってもよく、及び/又は、特定のリング内の1つ以上のブロックの高さは互いに異なってもよい。
【０１４３】
図６に示すように、B0磁石600は、永久磁石610a及び610bにより生成された磁束を捕捉し、これをB0磁石の反対側に向け、永久磁石610a及び610bの間の磁束密度を増加させるように構成及び配置されたヨーク620を更に含み、B0磁石の視野内の磁場強度を増加させる。磁束を捕捉し、これを永久磁石610a及び610bの間の領域に向けることにより、所望の磁場強度を実現するために、より少ない永久磁石材料が使用でき、したがって、B0磁石600のサイズ、重量及びコストを低減する。代替として、所与の永久磁石について、磁界強度が増加でき、したがって、永久磁石材料の量を増加させる必要なく、システムのSNRを改善する。例示的なB0磁石600では、ヨーク620は、フレーム622と、プレート624a及び624bとを含む。プレート624a及び624bは、永久磁石610a及び610bにより生成された磁束を捕捉し、ヨークの磁気戻り経路を介して循環させ、B0磁石の視野内の磁束密度を増加させるように、これをフレーム622に向けてもよい。ヨーク620は、ヨークにとって所望の磁気特性を提供するように、いずれか所望の強磁性材料、例えば、低炭素鋼、CoFe及び/又はシリコン鋼等で構成されてもよい。いくつかの実施形態では、プレート624a及び624b(及び/又はフレーム622又はその一部)は、勾配磁場コイルが最も広く渦電流を誘導し得る領域において、シリコン鋼等で構成されてもよい。
【０１４４】
例示的なフレーム622は、プレート624a及び624bにそれぞれ取り付けられるアーム623a及び623bを含み、支持体625a及び625bは、永久磁石により生成された磁束の磁気戻り経路を提供する。アームは、一般的に、永久磁石により生成された磁束の戻り経路のための十分な断面を提供しつつ、永久磁石を支持するために必要な材料の量を低減するように設計される。フレーム622は、B0磁石により生成されたB0磁場のために、磁気戻り経路内に2つの支持体を有する。支持体625a及び625bは、間に形成されたギャップ627を用いて生成され、永久磁石により生成された磁束のための十分な断面を提供しつつ、フレームに対する安定性及び/又は構造に対する軽量性の尺度を提供する。例えば、磁束の戻り経路に必要な断面は、2つの支持構造の間に分割でき、したがって、フレームの構造的完全性を増加させつつ、十分な戻り経路を提供する。
【０１４５】
図７は、いくつかの実施形態によるB0磁石700を示す。B0磁石2200は、図６に示すB0磁石600と設計コンポーネントを共有してもよい。特に、B0磁石700は、永久磁石710a及び710bの間の磁束密度を増加させるために、永久磁石により生成された電磁束を捕捉して磁束を対向する永久磁石に伝達するために、ヨーク720が結合された双平面形状に配置された永久磁石710a及び710bにより形成される。永久磁石710a及び710bのそれぞれは、永久磁石の外側リング714aと、永久磁石の中間リング714bと、永久磁石の内側リング714cと、中心の永久磁石ディスク714dとを含む永久磁石710bにより示すように、複数の同心の永久磁石から形成される。永久磁石710aは、永久磁石710bと同じセットの永久磁石要素を含んでもよい。使用される永久磁石材料は、システムの設計要件に依存して選択されてもよい(例えば、所望の特性に依存して、NdFeB、SmCo等)。
【０１４６】
永久磁石リングは、永久磁石710a及び710bの間の中央領域(視野)において所望の強度の均一な磁場を生成するようにサイズ決定されて配置される。図７の例示的な実施形態では、各永久磁石リングは、所望のB0磁場を生成するようにサイズ決定されて配置された複数の円弧セグメントを含む。図６に示すヨーク620と同様に、ヨーク720は、永久磁石710a及び710bにより生成された磁束を捕捉し、これをB0磁石の反対側に向け、永久磁石710a及び710bの間の磁束密度を増加させるように構成及び配置される。それにより、ヨーク720は、より小さい永久磁石材料でB0磁石の視野内の磁界強度を増加させ、B0磁石のサイズ、重量及びコストを低減する。ヨーク720はまた、フレーム722と、プレート724a及び724bとを含み、これらは、ヨーク720に関連して上記に記載したものと同様に、永久磁石710aによりヨークの磁気戻り経路を介して生成された磁束を捕捉して循環させ、B0磁石の視野内の磁束密度を増加させる。ヨーク720の構造は、例えば、B0磁石のコスト及び重量を低減するために使用される材料の量を最小限にしつつ、永久磁石により生成された磁束を収容して十分な安定性を提供するのに十分な材料を提供するために、上記の構造と同様でもよい。
【０１４７】
永久B0磁石は、磁化されると、自分の永久磁場を生成するので、その磁場を生成するように永久B0磁石を動作させるために電力は必要とされない。その結果、MRIシステムの全体の電力消費に対するかなりの(しばしば支配的な)寄与因子は、(例えば、電力を必要とする電磁石とは対照的に)永久磁石の使用を通じて排除され、主電源を使用して(例えば、標準的な壁コンセント又は一般的な大型家電コンセントを介して)電力を供給できるMRIシステムの開発を容易にする。上記のように、本発明者らは、実質的に如何なる環境にも展開でき、イメージングの処置を受ける患者に持ち込むことができる低電力のポータブル低磁場MRIシステムを開発した。このように、救急室、集中治療室、手術室及び他の多くの場所の患者は、MRIが従来では利用できない状況において、MRIから利益を得ることができる。
【０１４８】
図８Ａ及び８Ｂは、ここに記載の技術のいくつかの実施形態による、ポータブルMRIシステム800の図を示す。ポータブルMRIシステム800は、イメージング領域内の磁束密度を増加させるために、上部磁石810aにより部分的に形成されたB0磁石810と、結合されたヨーク820を有する下部磁石810bとを含む。B0磁石810は、勾配磁場コイル815(例えば、参照により全内容を援用する、2015年9月4日に出願された「Low  Field  Magnetic  Resonance  Imaging  Methods  and  Apparatus」という名称の米国特許出願第14/845,652号に記載された勾配磁場コイルのいずれか)と共に磁石ハウジング812内に収容されてもよい。いくつかの実施形態では、B0磁石810は、電磁石を含む。いくつかの実施形態では、B0磁石810は、永久磁石(例えば、参照により全内容を援用する、2017年6月30日に出願された「LOW-FIELD  MAGNETIC  RESONANCE  IMAGING  METHODS  AND  APPARATUS」という名称の米国特許出願第15/640,369号に記載されたいずれかの永久磁石)を含む。例えば、いくつかの実施形態では、B0磁石810は、図６を参照して説明した永久磁石600又は図７を参照して説明した永久磁石700でもよい。
【０１４９】
例示的なポータブルMRIシステム800は、MRIシステムを動作させる電子機器を収容するベース850を更に含む。例えば、ベース850は、非限定的に、1つ以上の勾配電力増幅器、オンシステムコンピュータ、電力分配ユニット、1つ以上の電源、及び/又は主電源を使用して(例えば、標準壁コンセント及び/又は大型家電コンセントへの接続を介して)MRIシステムを動作させるように構成されたいずれかの他の電力コンポーネントを含む電子機器を収容してもよい。例えば、ベース870は、ここに記載されるもののような低電力コンポーネントを収容してもよく、少なくとも部分的には、ポータブルMRIシステムが容易に利用可能な壁コンセントから給電されることを可能にする。したがって、ポータブルMRIシステム800は、患者まで運ばれてその近くの壁コンセントに差し込まれることができる。
【０１５０】
ポータブルMRIシステム800は、様々な構成で開閉及び位置決めできる可動スライド860を更に含む。スライド860は、ポータブルMRIシステムの動作環境において電磁ノイズを減衰させるための可動シールドを形成し、少なくともいくつかの電磁ノイズからイメージング領域を遮蔽するために、いずれか適切な導電性材料又は磁気材料から作られることができる電磁シールド865を含む。ここで使用される電磁シールドという用語は、関心のスペクトルの電磁場を減衰させるように構成され、関心の空間、物体及び/又はコンポーネントを遮蔽するように位置決め又は配置された導電性材料又は磁性材料を示す。MRIシステムに関して、電磁シールドは、MRIシステムの電子コンポーネント(例えば、電力コンポーネント、ケーブル等)を遮蔽するために、MRIシステムのイメージング領域(例えば、視野)を遮蔽するために、或いはその双方のために使用されてもよい。
【０１５１】
電磁シールドから達成される減衰の程度は、使用される材料のタイプ、材料の厚さ、電磁シールドが望まれる或いは必要とされる周波数スペクトル、電磁シールドにおける開口のサイズ及び形状(例えば、導電メッシュにおける空間のサイズ、遮蔽されていない部分のサイズ又はシールドのギャップ等)、及び/又は入射電磁場に対する開口の配向を含む多くの要因に依存する。したがって、電磁シールドは、一般的に、少なくともいくつかの電磁放射を減衰させるように作用し、少なくともいくつかの電磁放射を減衰させることにより、所与の空間、物体又はコンポーネントを少なくとも部分的に遮蔽するように配置された、いずれかの導電性バリア又は磁気バリアを示す。
【０１５２】
遮蔽(電磁場の減衰)が望まれる周波数スペクトルは、遮蔽されるものに依存して異なってもよいことが認識されるべきである。例えば、特定の電子コンポーネントのための電磁シールドは、MRIシステムのイメージング領域のための電磁シールドとは異なる周波数を減衰させるように構成されてもよい。イメージング領域に関して、関心のスペクトルは、MRIシステムがMR応答を励起及び検出する能力に対して作用、影響及び/又は劣化する周波数を含む。一般的に、MRIシステムのイメージング領域についての関心のスペクトルは、受信システムが検出するように構成されるか或いは検出可能である所与のB0磁場強度における公称動作周波数(すなわち、ラーモア周波数)に関する周波数に対応する。このスペクトルは、ここではMRIシステムの動作スペクトルと呼ばれる。したがって、動作スペクトルについてのシールドを提供する電磁シールドは、MRIシステムのイメージング領域の少なくとも一部について、少なくとも動作スペクトル内の周波数を減衰させるように配置又は位置決めされた導電性材料又は磁性材料を示す。
【０１５３】
したがって、図８Ａ及び８Ｂに示すポータブルMRIシステム800において、可動シールドは、異なる配置でシールドを提供するように構成可能であり、これは、患者を収容し、患者へのアクセスを提供し、及び/又は所与のイメージングプロトコルに従って、必要に応じて調整できる。例えば、脳スキャンのようなイメージング手順については、患者が位置決めされると、例えば、患者の上部胴体を収容する開口を除いてイメージング領域の周囲に電磁シールド865を提供するためにハンドル862を使用して、スライド860が閉じられることができる。他の例として、膝スキャンのようなイメージング手順については、スライド860は、患者の脚部を収容するために両側に開口を有するように配置されてもよい。したがって、可動シールドは、シールドがイメージング手順に適した配置で構成されて、イメージング領域内で患者を適切に位置決めすることを容易にすることを可能にする。
【０１５４】
いくつかの実施形態では、1つ以上のノイズ低減及び/又は補償技術を含むノイズ低減システムは、シールド865によりブロックされないか或いは十分に減衰されない電磁ノイズの少なくともいくつかを抑制するために実行されてもよい。特に、本発明者らは、MRIシステムが配置されている動作環境において、電磁ノイズを抑制、回避及び/又は拒絶するように構成されたノイズ低減システムを開発した。いくつかの実施形態によれば、これらのノイズ抑制技術は、スライドが配置され得る様々なシールド構成における動作を容易にするために、可動シールドと共に動作する。例えば、スライド960が開放されたとき、増加したレベルの電磁ノイズは、開口部を介してイメージング領域に入る可能性が高い。結果として、ノイズ抑制コンポーネントは、増加した電磁ノイズレベルを検出し、それに従ってノイズ抑制及び/又は回避応答を適応させる。ここに記載のノイズ抑制及び/又は回避技術の動的な性質のため、ノイズ低減システムは、可動シールドの異なる配置から生じるものを含む、変化するノイズ条件に応じるように構成される。したがって、いくつかの実施形態によるノイズ低減システムは、実質的にシールドのない構成(例えば、可動シールドのない構成)を含む、利用可能なシールド構成のいずれかにおいて、MRIシステムの動作環境における電磁ノイズを抑制するために、可動シールドと協調して動作するように構成されてもよい。
【０１５５】
スライドが配置される構成にかかわらず、可動シールドがシールドを提供することを確保するために、電気ガスケット(electrical  gasket)が、可動シールドの周囲に沿って連続したシールドを提供するように配置されてもよい。例えば、図８Ｂに示すように、電気ガスケット867a及び867bは、スライド860と磁石ハウジングとの間のインターフェースに提供され、このインターフェースに沿って連続したシールドを提供するように維持してもよい。いくつかの実施形態によれば、電気ガスケットは、ベリリウムフィンガー(beryllium  finger)又はベリリウム銅フィンガー(beryllium-copper  finger)等(例えば、アルミニウムガスケット)であり、スライド860がイメージング領域の周囲の所望の位置に移動する間及びその後に、シールド865とグラウンドとの間の電気接続を維持する。
【０１５６】
搬送を容易にするために、例えば、ジョイスティック又はMRIシステム上に設けられるか或いはMRIシステムから離れて設けられた他の制御機構のような制御を使用して、ポータブルMRIシステムが或る位置から或る位置に運ばれることを可能にするために、モータ駆動コンポーネント880が提供される。このように、ポータブルMRIシステム800は、イメージングを実行するために、患者まで搬送されてベッドサイドに導かれることができる。
【０１５７】
ここに記載のポータブルMRIシステムは、ノートパッド、タブレット、スマートフォン等のようなポータブル電子デバイスから操作されてもよい。例えば、タブレットコンピュータ875は、所望のイメージングプロトコルを実行して結果の画像を閲覧するように、ポータブルMRIシステムを操作するために使用されてもよい。タブレットコンピュータ875は、データ共有、遠隔医療及び/又はデータセットに対するディープラーニングのための画像を転送するために、安全なクラウドに接続されてもよい。参照により全内容を援用する、2015年9月4日に出願された「Automatic  Configuration  of  a  Low  Field  Magnetic  Resonance  Imaging  System」という名称の米国特許出願第14/846158号に記載されているネットワーク接続を利用する技術のいずれも、ここに記載のるポータブルMRIシステムに関連して利用されてもよい。
【０１５８】
上記のように、図９Ａは、脳スキャンを実行するために患者のベッドサイドに搬送されたポータブルMRIシステム900を示す。図９Ｂは、患者の膝スキャンを実行するために患者のベッドサイドに搬送されたポータブルMRIシステム900を示す。図９Ｂに示すように、シールド960は、電気ガスケット867cを有する。
【０１５９】
図８Ａ〜８Ｂ及び９Ａ〜９Ｂに示す電磁シールドは例示的なものであり、MRIシステムのためのシールドを提供することは、ここに記載の例示的な電磁シールドに限定されないことが認識されるべきである。電磁シールドは、いずれか適切な材料を使用していずれか適切な方法で実装できる。例えば、電磁シールドは、イメージング領域を遮蔽するための可動「カーテン」を提供できる導電性メッシュ、布等を使用して形成されてもよい。電磁気シールドは、電磁気干渉からイメージング領域を遮蔽する固定、可動又は構成可能なコンポーネントとして、MRIシステムに結合された1つ以上の導電性ストラップ(例えば、導電性材料の1つ以上のストリップ)を使用して形成されてもよく、これらのいくつかの例について、以下に更に詳細に説明する。電磁シールドは、ドア、スライド、又はハウジングのいずれかの可動若しくは固定部分に材料を埋め込むことにより提供されてもよい。電磁シールドは、固定又は可動コンポーネントとして配置されてもよく、態様はこの点に限定されない。
【０１６０】
図１０は、ここに記載の実施形態が実装されてもよい例示的なコンピュータシステムの図である。ここに提供される開示の実施形態のいずれかに関連して使用されてもよいコンピュータシステム1000の例示的な実装が、図１０に示される。例えば、図３及び４Ａを参照して説明したプロセスは、コンピュータシステム1000上に実装されてもよく、及び/又はコンピュータシステム1000を使用して実装されてもよい。他の例として、コンピュータシステム1000は、ここに記載のニューラルネットワーク統計モデルのいずれかを訓練及び/又は使用するために使用されてもよい。コンピュータシステム1000は、1つ以上のプロセッサ1002と、非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体(例えば、メモリ1004及び1つ以上の不揮発性記憶媒体1006)を含む1つ以上の製造物とを含んでもよい。プロセッサ1002は、いずれか適切な方式でメモリ1004及び不揮発性ストレージ1006へのデータの書き込み及びこれらからのデータの読み取りを制御してもよく、ここに提供される開示の態様は、この点に限定されない。ここに記載の機能のいずれかを実行するために、プロセッサ1002は、1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体(例えば、メモリ1004)に記憶された1つ以上のプロセッサ実行可能命令を実行してもよく、1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、プロセッサ1002による実行のためのプロセッサ実行可能命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体として機能してもよい。
【０１６１】
このように本開示に記載の技術のいくつかの態様及び実施形態について説明したが、様々な変更、修正及び改良が当業者に容易に思い浮かぶことが認識されるべきである。このような変更、修正及び改良は、ここに記載の技術の真意及び範囲内にあることが意図されている。例えば、当業者は、ここに記載の機能を実行し、及び/又は結果及び/又は1つ以上の利点を取得するための様々な他の手段及び/又は構造を容易に想定し、このような変更及び/又は修正のそれぞれは、ここに記載の実施形態の範囲内にあるとみなされる。当業者は、ここに記載の特具体的な実施形態に対して多くの等価物を認識するか、又はルーチンの実験のみを使用して確認する。したがって、上記の実施形態は、例示のみとして示されており、添付の特許請求の範囲及びその均等物の範囲内で、本発明の実施形態は、具体的に記載されている以外の方法で実施されてもよいことが理解されるべきである。さらに、ここに記載の2つ以上の特徴、システム、物品、材料、キット及び/又は方法のいずれかの組み合わせは、このような特徴、システム、物品、材料、キット及び/又は方法が相互に矛盾しない場合、本開示の範囲内に含まれる。
【０１６２】
上記の実施形態は、多数の方法のいずれかで実装できる。プロセス又は方法の実行を含む本開示の1つ以上の態様及び実施形態は、プロセス又は方法を実行するため或いはその実行を制御するために、デバイス(例えば、コンピュータ、プロセッサ又は他のデバイス)により実行可能なプログラム命令を利用してもよい。この点に関し、様々な発明の概念は、1つ以上のプログラムで符号化されたコンピュータ読み取り可能記憶媒体(又は複数のコンピュータ読み取り可能記憶媒体)(例えば、コンピュータメモリ、1つ以上のフロッピーディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイ若しくは他の半導体デバイスにおける回路構成、又は他の有形のコンピュータ記憶媒体)として具体化されてもよく、1つ以上のプログラムは、1つ以上のコンピュータ又は他のプロセッサ上で実行されたとき、上記の様々な実施形態の1つ以上を実装した方法を実行する。コンピュータ読み取り可能媒体は、記憶された1つ以上のプログラムが、上記の態様のうちの様々な態様を実装するように1つ以上の異なるコンピュータ又は他のプロセッサにロードできるように、可搬式でもよい。いくつかの実施形態では、コンピュータ読み取り可能媒体は、非一時的な媒体でもよい。
【０１６３】
「プログラム」又は「ソフトウェア」という用語は、ここでは、上記のような様々な態様を実装するためにコンピュータ又は他のプロセッサをプログラムするために使用できるいずれかのタイプのコンピュータコード又はコンピュータ実行可能命令のセットを示すための一般的な意味で使用される。さらに、一態様によれば、実行されたときに本開示の方法を実行する1つ以上のコンピュータプログラムは、単一のコンピュータ又はプロセッサ上に存在する必要はなく、本開示の様々な態様を実装するために複数の異なるコンピュータ又はプロセッサの間にモジュール化された形式で分散されてもよいことが認識されるべきである。
【０１６４】
コンピュータ実行可能命令は、1つ以上のコンピュータ又は他のデバイスにより実行されるプログラムモジュールのような多くの形式になってもよい。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか或いは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。典型的には、プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において所望のように組み合わされてもよく或いは分散されてもよい。
【０１６５】
また、データ構造は、いずれか適切な形式でコンピュータ読み取り可能媒体に記憶されてもよい。説明を簡潔にするために、データ構造は、データ構造内の位置を通じて関連するフィールドを有するように示されている。このような関係は、同様に、フィールドの間の関係を伝達するコンピュータ読み取り可能媒体内の位置を有するフィールドについてストレージを割り当てることにより実現されてもよい。しかし、データ要素の間の関係を確立するポインタ、タグ又は他の機構の使用を含み、いずれか適切な機構が、データ構造のフィールド内の情報の間の関係を確立するために使用されてもよい。
【０１６６】
ソフトウェアで実装されるとき、ソフトウェアコードは、単一のコンピュータで提供されるか複数のコンピュータの間で分散されるかにかかわらず、いずれか適切なプロセッサ又はプロセッサの集合で実行できる。
【０１６７】
さらに、コンピュータは、非限定的な例として、ラックマウント型コンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ又はタブレットコンピュータのような複数の形式のうちいずれかで具体化されてもよいことが認識されるべきである。さらに、コンピュータは、一般的にコンピュータとはみなされないが、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、スマートフォン、又はいずれかの他の適切なポータブル若しくは固定電子デバイスを含む適切な処理能力を有するデバイスに埋め込まれてもよい。
【０１６８】
また、コンピュータは、1つ以上の入力及び出力デバイスを有してもよい。これらのデビアスは、とりわけ、ユーザインタフェースを提示するために使用できる。ユーザインタフェースを提供するために使用できる出力デバイスの例は、出力の視覚提示のためのプリンタ又は表示スクリーンと、出力の聴覚提示のためのスピーカ又は他のサウンド生成デバイスとを含む。ユーザインタフェースに使用できる入力デバイスの例は、キーボードと、マウス、タッチパッド及びデジタル化タブレットのようなポインティングデバイスとを含む。他の例として、コンピュータは、音声認識又は他の可聴フォーマットを通じて入力情報を受信してもよい。
【０１６９】
このようなコンピュータは、エンタープライズネットワークのようなローカルエリアネットワーク又は広域ネットワークと、インテリジェントネットワーク又はインターネットとを含む、いずれか適切な形式の1つ以上のネットワークにより相互接続されてもよい。このようなネットワークは、いずれか適切な技術に基づいてもよく、いずれか適切なプロトコルに従って動作してもよく、無線ネットワーク、有線ネットワーク又は光ファイバネットワークを含んでもよい。
【０１７０】
また、記載のように、いくつかの態様は、1つ以上の方法として具体化されてもよい。方法の一部として実行される動作は、いずれか適切な方法で並び替えられてもよい。したがって、動作が図示のものとは異なる順序で実行される実施形態が構成されてもよく、これは、例示的な実施形態では逐次的な動作として示されているにもかかわらず、いくつかの動作を同時に実行することを含んでもよい。
【０１７１】
ここで定義されて使用される全ての定義は、辞書の定義、引用により援用された文献における定義、及び/又は定義された用語の通常の意味を支配すると理解されるべきである。
【０１７２】
ここで使用される不定冠詞「a」及び「an」は、反対のことが明確に示されていない限り、明細書及び特許請求の範囲において、「少なくとも1つ」を意味すると理解されるべきである。
【０１７３】
ここで使用される「及び/又は」という語句は、明細書及び特許請求の範囲において、このように連結された要素の「一方又は双方」、すなわち、いくつかの場合には連結して存在し、いくつかの場合には連結せずに存在する要素を意味すると理解されるべきである。「及び/又は」で列挙された複数の要素は、同一の様式で、すなわち、このように連結された要素の「1つ以上」を意味すると解釈されるべきである。例えば、「及び/又は」により具体的に識別される要素以外に、具体的に識別される要素に関連するか関連しないかにかかわらず、他の要素が任意選択で存在してもよい。したがって、非限定的な例として、「含む」のようなオープンエンドの言語と共に使用されるとき、「A及び/又はB」への言及は、一実施形態ではAのみを示し(任意選択でB以外の要素を含む)、他の実施形態ではBのみを示し(任意選択でA以外の要素を含む)、更に別の実施形態ではA及びBの双方を示す(任意選択で他の要素を含む)等でもよい。
【０１７４】
明細書及び特許請求の範囲で使用される「少なくとも1つ」という語句は、1つ以上の要素のリストを参照して、要素のリスト内の要素のうちいずれか1つ以上から選択された少なくとも1つの要素を意味すると理解されるべきであるが、必ずしも要素のリスト内に具体的に列挙された全ての要素のうち少なくとも1つを含むとは限らず、要素のリストなの要素のいずれかの組み合わせを排除しない。この定義は、「少なくとも1つ」という語句が示す要素のリスト内で具体的に識別される要素に関連しているか関連していないかにかかわらず、これらの要素以外の要素が任意選択で存在してもよいことを許容する。したがって、非限定的な例として、「A及びBのうち少なくとも1つ」(又は同様に「A又はBのうち少なくとも1つ」、又は同様に「A及び/又はBのうち少なくとも1つ」)は、一実施形態では、Bが存在せず、任意選択で1つよりも多いAを含む少なくとも1つのAを示し(任意選択でB以外の要素を含む)、他の実施形態では、Aが存在せず、任意選択で1つよりも多いBを含む少なくとも1つのBを示し(任意選択でA以外の要素を含む)、更に他の実施形態では、任意選択で1つよりも多いAを含む少なくとも1つのA及び任意選択で1つよりも多いBを含む少なくとも1つのBを示す(任意選択で他の要素を含む)等でもよい。
【０１７５】
特許請求の範囲において、また、上記の明細書において、「含む(comprising)」、「含む(indluding)」、「搬送する(carrying)」、「有する(having)」、「包含する(containing)」、「伴う(involving)」、「保持する(holding)」、「構成される(composed  of)」のような全ての移行句は、オープンエンドであり、すなわち、限定ではなく包含を意味すると理解されるべきである。「からなる(consisting  of)」及び「本質的にからなる(consisting  essentially  of)」という移行句のみが、それぞれ、クローズ又は半クローズの移行句であるものとする。
【０１７６】
「約(approximately)」及び「約(about)」という用語は、いくつかの実施形態では目標値の±20%以内、いくつかの実施形態では目標値の±10%以内、いくつかの実施形態では目標値の±5%以内、いくつかの実施形態では目標値の±2%以内を意味するために使用されてもよい。「約(approximately)」及び「約(about)」という用語は、目標値を含んでもよい。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
2021534852.tif 000012
【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
2021534852.tif 000024
【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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