(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステムであって、 
複数のショットに対応するMR生データを収集するように構成される収集ユニットと、
前記MR生データから複数の折り畳み画像を生成するように構成されるイメージングユニットであって、前記複数の折り畳み画像の各々は前記MR生データのサブセットから生成される第一のイメージングユニットと
を有し、前記磁気共鳴イメージングシステムは、
各々の前記折り畳み画像の各々のピクセルの大きさを導出するように構成される導出ユニットと、
前記複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性測定値に基づいて前記マルチショットイメージングの間、前記被験体のショット間の動きを検出するように構成される検出ユニットであって、前記検出ユニットは、前記測定される類似性を導出するように構成される第一の導出ユニットを更に有し、前記複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性は前記二つの折り畳み画像のピクセルの大きさに基づいて導出される、検出ユニットと
を更に有する、磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項２】
前記類似性は非類似性又は類似性の測定の結果である、請求項１に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項３】
前記検出ユニットは、前記測定される類似性に基づいて前記折り畳み画像を少なくとも一つのスタティッククラスタにクラスタリングするように構成される第二の決定ユニットを更に有し、各々の前記スタティッククラスタの何れか二つの前記折り畳み画像は、前記二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示す前記類似性を有し、最大数の前記MR生データを有する前記スタティッククラスタは参照クラスタと称され、各々の残りのスタティッククラスタは非参照クラスタと称される、
請求項１に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項４】
前記検出ユニットは、
前記二つの折り畳み画像の間の前記類似性を最大化することによって前記参照クラスタにおける折り畳み画像に対する前記非参照クラスタにおける折り畳み画像の剛体運動のための動きパラメータを決定するように構成される第三の決定ユニット
を更に有する、請求項３に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項５】
前記動きパラメータに基づいて前記複数のショットに対応する前記MR生データから、又は前記参照クラスタの前記MR生データから、前記被験体のMR画像を再構成するように構成される第二のイメージングユニット
を更に有する、請求項４に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項６】
前記検出ユニットは、
前記複数の折り畳み画像の何れか二つの前記折り畳み画像の前記類似性測定値に基づいて前記類似性のマトリックスを導出し、前記マトリックスの各々の要素が、対応する二つの前記折り畳み画像の前記測定される類似性を示すように構成される第二の導出ユニット
を更に有し、
前記第二の決定ユニットは、前記類似性パラメータの前記マトリックスに基づいて前記折り畳み画像の前記参照クラスタを導出するように更に構成される、
請求項３に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項７】
前記検出ユニットの検出結果に従って得られる前記ショット間の動きなしでMR生データに基づいて前記被験体のMR画像を再構成するように構成される第二のイメージングユニット
を更に有する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項８】
マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージング方法であって、 
複数のショットに対応するMR生データを収集するステップと、
前記MR生データから複数の折り畳み画像を生成するステップであって、前記複数の折り畳み画像の各々は前記MR生データのサブセットから生成される、ステップと
を有し、前記磁気共鳴イメージング方法は、
各々の前記折り畳み画像の各々のピクセルの大きさを導出するステップと、
前記複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性を測定するステップであって、前記複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性は前記各々の折り畳み画像のピクセルの大きさに基づいて導出される、ステップと、
前記測定される類似性に基づいて前記マルチショットイメージングの間、前記被験体のショット間の動きを検出するステップと
を有する、磁気共鳴イメージング方法。
【請求項９】
前記検出するステップは、
前記測定される類似性に基づいて前記折り畳み画像を少なくとも一つのスタティッククラスタにクラスタリングするステップであって、各々の前記スタティッククラスタの何れか二つの前記折り畳み画像は、前記二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示す前記類似性を有する、ステップと、
最大数の前記MR生データを有する前記スタティッククラスタを参照クラスタとして決定するステップと、
各々の残りのスタティッククラスタを非参照クラスタとして決定するステップと
を更に有する、請求項８に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１０】
前記検出するステップは、
前記二つの折り畳み画像の間の前記類似性を最大化することによって前記参照クラスタにおける折り畳み画像に対する前記非参照クラスタにおける折り畳み画像の剛体運動のための動きパラメータを決定するステップ
を更に有する、請求項９に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１１】
前記動きパラメータに基づいて前記複数のショットに対応する前記MR生データから、又は前記参照クラスタの前記MR生データから、前記被験体のMR画像を再構成するステップ
を更に有する、請求項１０に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１２】
前記検出するステップの検出結果に従って得られる前記ショット間の動きなしでMR生データに基づいて前記被験体のMR画像を再構成するステップ
を更に有する、請求項８に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１３】
コンピュータプログラムコード手段がコンピュータ上で実行されるとき、請求項９乃至１２の何れか一項に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させるための前記コンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムプロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、マルチショットイメージングによって被験体（例えば、患者）をイメージングするシステム及び方法、特にマルチショットイメージングの間の動き検出及び／又は補正に関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチショットイメージングは、高空間分解能診断情報を得るために臨床磁気共鳴イメージング法（MRI）アプリケーションにおいて広く採用される。 二つの通常のマルチショットMRイメージング法は、マルチショットターボスピンエコー（TSE）及びマルチショットエコープレーナイメージング（ms-EPI）として知られている。 これらのイメージング法は高空間分解能拡散強調イメージング（DWI）を得るのに用いられることができる。しかしながら、ショット間モーションはほとんど回避不能で、モーションアーチファクトのためにマルチショットMR画像において減少した画質がもたらされ得る。さらに、マルチショット方法が複数の収集を必要とするので、それらはシングルショット収集のために必要とされるより長い収集期間を必要とする。これらのより長い収集期間はショット間モーションを悪化させる。
【０００３】
従来のナビゲーターに基づく方法は、マルチショットイメージングの間、ショット間モーションを検出するために、完全に収集されるデータで低分解能画像及び高分解能画像を使う。 しかしながら、それは時間がかかって、ナビゲーター及びイメージングデータの間にミスレジストレーション問題をもたらし、画質も低下させる。 更に、非デカルト軌道が、自己ナビゲーションマルチショットイメージング法のために使われることができ、パラレルイメージング法は、スキャン間動き補正のために部分的に収集されるデータで非エイリアス画像を再構成するのに用いられることができる。 しかしながら、非デカルトに基づく自己ナビゲーション法は、まだ臨床的に安定でない非デカルトイメージングを必要とし、パラレルイメージング法は、追加計算コストを必要とするパラレルイメージングに基づく再構成を必要とする。
【０００４】
US2012235679A1は、逆整合性の非硬質画像レジストレーションがショットの間の動きを決定するのに用いられる動き補償法を開示する。US2009087057A1は、k-スペースデータを評価することによって動き補正の問題に対処する。WO2014037868A1は、ナビゲーターに基づく動き検出を備える磁気共鳴イメージングシステムを開示する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、被験体、例えば、患者のマルチショットイメージングの間、ショットモーション間の検出及び／又は補正するためのシステム及び方法を提供することが所望され、安定して、時間節減になり、MR生データにおいて存在するモーションアーチファクトを低減することによってMR画像の画質が改善される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステムを提供する。 磁気共鳴イメージングシステムは、複数のショットに対応するMR生データを収集するための収集ユニットと; MR生データから複数の折り畳み画像を生成するためのイメージングユニットであって、複数の折り畳み画像の各々はMR生データのサブセットから生成されるイメージングユニットと;各々の折り畳み画像の各々のピクセルの大きさを導出する導出ユニットと; 複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性測定値に基づいてマルチショットイメージングの間、被験体の動きを検出するための検出ユニットであって、検出ユニット14は、測定される類似性を導出するように構成される第一の導出ユニット201を更に有する検出ユニット14と; 検出ユニット14の検出結果に従って得られるMR生データに基づいて被験体のMR画像を再構成するための再構成ユニットとを有する。
【０００７】
実際、本発明の主旨は、マルチショットイメージングの間、被験体が動かない場合、折り畳み画像が少なくとも一つの連続ショットに対応して収集される同じ量のMR生データから生成される限り、折り畳み画像の何れか二つの対応するピクセルの大きさは変化せず、すなわち二つの折り畳み画像の間に差異がない。
【０００８】
本発明によると、マルチショットイメージングの間のMR生データ、すなわち、Kスペースにおける部分的に収集されるデータの部分は折り畳み画像を生成するのに直接用いられ、ショット間モーションは折り畳み画像の各々のピクセルの大きさに基づいて検出される。 完全に収集データを生成する必要がないため、時間を節約して、従ってより費用効果がよい。
【０００９】
一つの実施例において、収集ユニットは、複数のショットの各々のショットのために、同じ量のMR生データを収集し、イメージングユニットは、1ショットのために収集される同じ量のMR生データを含むMR生データのサブセットから、複数の折り畳み画像の各々を生成し、 何れか二つの異なる折り畳み画像が、それぞれ二つの連続ショットのために収集されるMR生データから生成される。
【００１０】
この実施例によると、折り畳み画像の各々は1ショットのために収集される同じ量のMR生データから生成され、何れか二つの連続する折り畳み画像を生成するためのショットも連続している。 このように、それぞれ何れか二つの連続するショットに対応する何れか二つの連続する折り畳み画像の対応するピクセルの大きさに基づいて、ショット間モーションを検出することは可能になり、したがって、何れか二つの連続ショットの間のショット間モーションは検出され、それ故に、マルチショットイメージングの間のより正確な動き検出は実現される。
【００１１】
他の実施例において、検出ユニットは、何れか二つの異なる折り畳み画像の対応するピクセルの大きさを互いに比較して比較結果を得るための比較ユニットと、比較結果に基づいて被験体のマルチショットイメージングの間に被験体の動きが発生するかを決定して決定結果を得るための第一の決定ユニットとを有する。 このような検出ユニットによって、ショット間モーションはマルチショットイメージングの間、何れか二つのショットの間で発生するか否かを検出することができ、それによって、それはショット間モーションに関するMR生データを得て、除外する機会を提供する。
【００１２】
更なる実施例において、サブセットにおける何れか二つの折り畳み画像の間で発生する動きはないことが決定される場合、第一の決定ユニットは、複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の決定結果に基づいて最大数の折り畳み画像を有する折り畳み画像のサブセットをさらに導出し、それによってサブセットの折り畳み画像を生成するためのMR生データの最大スタティッククラスタを得て、再構成ユニットはMR生データの最大スタティッククラスタに基づいて被験体のMR画像を再構成する。
【００１３】
この実施例によると、ショット間モーションのためにアーチファクトのない被験体の最終画像は、被験体が動かないショットに対応して収集されるMR生データから再構成され、ショット間モーションに関してMR生データは除外され、従って被験体の最終画像のためにショット間モーション補正が実現される。
【００１４】
更なる実施例において、検出ユニットは、二つの折り畳み画像のピクセルの大きさに基づいて複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性を導出するための第一の導出ユニットを更に有し、類似性は二つの折り畳み画像の類似性を示す。 類似性は、非類似性又は類似性の測定の結果である。
【００１５】
一つの態様において、検出ユニットは、測定される類似性に基づいて折り畳み画像を少なくとも一つのスタティッククラスタにクラスタリングするための第二の決定ユニットを更に有し、各々のスタティッククラスタの何れか二つの折り畳み画像は、二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示す類似性を有し、最大数のMR生データを有するスタティッククラスタは参照クラスタと称され、他のスタティッククラスタは非参照クラスタと称され、再構成ユニットは参照クラスタのMR生データに基づいて被験体のMR画像を再構成するように構成される。
【００１６】
検出ユニットが、複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性測定値に基づいて類似性のマトリックスを導出するための第二の導出ユニットも有し、マトリックスの各々の要素が対応する二つの折り畳み画像の測定される類似性を示し、第二の決定ユニットは類似性のマトリックスに基づいて折り畳み画像の参照クラスタを導出することは好ましい。
【００１７】
このように、MR画像はショット間モーションだけに関することなくMR生データに基づいて再構成され、それによって、MR画像におけるショット間モーションによってもたらされるアーチファクトは低減され、改善された画質が得られる。 更に、折り畳み画像の類似性のマトリックスに基づくクラスタリング方法によって、ショット間モーションに関することなくMR生データを得ることはより可能になる。
【００１８】
一つの態様において、検出ユニットは、二つの折り畳み画像の間の類似性を最大化することによって参照クラスタにおける折り畳み画像に対する非参照クラスタにおける折り畳み画像の剛体運動のための動きパラメータを決定するように構成される第三の決定ユニットを更に有し、再構成ユニットは動きパラメータに基づいて複数のショットに対応するMR生データからMR画像を再構成するようにさらに構成される。
【００１９】
このように、動きパラメータが計算され、それによって、改善された画質を得るため、MR生データの再構成の間の動き補正のために使われ得る。
【００２０】
本開示の様々な態様及び特徴は以下更に詳細に記載される。本発明の他の対象及び利点は、添付図面と組み合わされる記載を参照して、より明らかになり、より容易にに理解されるであろう。
【００２１】
本発明は、実施例と組みあわせて、図面を参照して、以下更に詳細に記載され、説明されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10の概概略ブロック図である。
【図２】本願発明の一つの実施例による検出ユニット14の特定の構成が示される、マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Aの概略ブロック図である。
【図３】本願発明の他の実施例による検出ユニット14の特定の構成が示される、マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Bの概略ブロック図である。
【図４】本願発明の他の実施例による検出ユニット14の特定の構成が示される、マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Cの概略ブロック図である。
【図５】本発明の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージング法500の概略的なフローチャートである。
【図６】本発明の特定の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージング法500のフローチャートである。
【図７】本発明の更なる実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージング法500のフローチャートである。
【図８】本発明の他の更なる実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージング法500のフローチャートである。  図における同じ参照符号は、類似又は対応する特徴及び／又は機能を示す。  本発明は特定の実施例に関して、及びある図面に関して記載されるであろうが、本発明がそれらに限定されることはなく請求項によってのみ規定される。記載の図面は概略的なものにすぎず、限定を意図するものではない。図面においていくつかの要素の大きさは強調され得ると共に図示の目的で寸法通りに記載され得ない。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図1は、本発明の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10の概略ブロック図を示す。 磁気共鳴イメージングシステム10は、収集ユニット11、イメージングユニット12、導出ユニット13、検出ユニット14及び再構成ユニット15を有する。
【００２４】
収集ユニット11は、被験体、例えば、患者のマルチショットイメージングの間の複数のショットに対応するMR生データを収集する。 被験体のマルチショットイメージングの間、MR生データの部分のみは各々のショットのために収集され、それからすべてのショットのためのすべてのMR生データは最終画像を生成するためにkスペースを満たすように用いられる。
【００２５】
イメージングユニット12はMR生データから複数の折り畳み画像を生成し、折り畳み画像の各々は部分的に収集されるMR生データから生成される。 部分的に収集されるMR生データは、少なくとも一つの連続ショットに対応して収集される同じ量のMR生データを含み、他のサブセットから異なるMR生データの少なくとも部分を有するMR生データのサブセットとみなされる。
【００２６】
第一の例において、収集ユニット11が被験体のマルチショットイメージングの間、4つのショットに対応してMR生データを収集し、各ショットのために収集されるMR生データの量が同じである場合、イメージングユニット12は最初の二つの連続ショット及び最後の二つの連続ショットに対してそれぞれ二つの折り畳み画像を生成する。
【００２７】
確かに、折り畳み画像の各々を生成するように用いられるMR生データの量が互いに同じサイズを有し、折り畳み画像の各々を生成するように用いられるMR生データが時間的に連続、すなわち、連続ショットに対応する限り、他の数の折り畳み画像も考えられる。第二の例において、イメージングユニット12が4つのショットに対応するMR生データから3つの折り畳み画像を生成することも可能である。 この場合、第一の折り畳み画像は第一及び第二のショットに対応するMR生データから生成され、第二の折り畳み画像は第二及び第三のショットに対応するMR生データから生成され、第三の折り畳み画像は第三及び第四のショットに対応するMR生データから生成される。
【００２８】
第三の例において、各々のショットに対応するMR生データがMR生データのサブセットと考えられ、イメージングユニット12が1ショットに対応する同じ量のMR生データを含むMR生データのサブセットから複数の折り畳み画像の各々を生成することは好ましい。この場合、4つの折り畳み画像は、それぞれ4つのショットのために生成される。
【００２９】
さらに、異なる量のMR生データが異なるショットから得られることは可能である。 折り畳み画像の各々が少なくとも一つの連続ショットに対応する同じ量のMR生データから生成される限り、本発明はこの場合に適用される。 たとえば、収集されるべきMR生データの5ショットがあり、kスペースのための40%のMR生データが最初の2ショットのためにそれぞれ収集され、kスペースのための20%のMR生データが最後の3ショットのためにそれぞれ収集される。 この場合、第一及び第二のショットの各々は対応する折り畳み画像を生成し、第三及び第四のショットの組合せは第三の折り畳み画像を生成する。 3つの折り畳み画像が少なくとも一つの連続ショットに対応するMR生データの同じ40%から生成されるため、被験体のショット間モーションは3つの折り畳み画像に基づいて検出される。 当業者によって理解されるように、ここに使用される例において、異なるショットから収集されるMR生データは各々のショットのためのMR生データパーセンテージの合計が1を超えるようにkスペースにおいて空間的にオーバラップされる。
【００３０】
当業者は、折り畳み画像が高速フーリエ変換（FFT）によってMR生データから生成されることを理解する。 特に、MR生データの各々のサブセットは、折り畳み画像を得るために、FFTにかけられる。 FFTの後、折り畳み画像は、全MR画像のような複素数値の画像になる。
【００３１】
導出ユニット13は、折り畳み画像の何れか二つが同じであるか否かの後の決定を容易化し、それによってショット間モーションが折り畳み画像の間に発生するか否かの決定を容易化するように、各ピクセルに対する複素値から各々の折り畳み画像の各々のピクセルの大きさを導出する。
【００３２】
検出ユニット14は、複数の折り畳み画像の何れか二つの異なる折り畳み画像の各々のピクセルの大きさに基づいてマルチショットイメージングの間の被験体の動きを検出する。何れか二つの異なる折り畳み画像が、時間的に連続して、すなわち、連続ショットに対応して収集されることは好ましい。これは、リアルタイム動き検出又は動き補正に適用される。 たとえば、上記の第二の例において、検出ユニット14は第一及び第二の折り畳み画像又は第二及び第三の折り畳み画像の各々のピクセルの大きさに基づいてマルチショットイメージングの間の被験体の動きを検出し、一方、上記の第三の例において、検出ユニット14は、何れか二つの連続ショットから生成される何れか二つの折り畳み画像の各々のピクセルの大きさにそれぞれ基づいてマルチショットイメージングの間の被験体の動きを検出する。
【００３３】
しかしながら、何れか二つの異なる折り畳み画像がすぐに隣接しており、インタバルをおいて収集され、又は二つの異なる折り畳み画像さえも全てすぐに隣接しないことは可能である。
【００３４】
図2は、本願発明の一つの実施例による検出ユニット14の特定の構成が示される、マルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Aを示す。
【００３５】
この実施例によると、検出ユニット14は、比較ユニット101及び第一の決定ユニット102を有する。 比較ユニット101は、何れか二つの異なる折り畳み画像の対応するピクセルの大きさを互いに比較し、二つの折り畳み画像の対応するピクセルの大きさがすべての同じであるか否かを示す比較結果を得る。第一の決定ユニット102は、比較結果に基づいて動きが二つの折り畳み画像の間で発生するかを決定する。 通常、対応するピクセルのための二つの折り畳み画像の大きさが同じでない場合、二つの折り畳み画像の間に動きが発生することは決定される。
【００３６】
動きが折り畳み画像の何れか二つの間で発生しないことが決定される場合、再構成ユニット15は最終画像を再構成するため、すべてのショットに対応するMR生データの全てを使う。
【００３７】
しかしながら、通常何れか二つの折り畳み画像の決定結果に基づいて動きは折り畳み画像の間で発生することが決定される場合、第一の決定ユニット102は、何れか二つの折り畳み画像は同じ最大数の折り畳み画像を有する折り畳み画像のサブセットを検出すること可能であり、すなわち、サブセットにおいて何れか二つの折り畳み画像の間に発生し、それによって、折り畳み画像のサブセットに対応するMR生データの最大スタティッククラスタを得る動きは存しないことが決定される。 この実施例において、第一の決定ユニット102は、MR生データのクラスタリングを実現するために、クラスタリングアルゴリズムを実行する。 この場合、再構成ユニット15は、MR生データで最大スタティッククラスタに基づいて被験体の最後のMR画像を再構成する。 これが複雑なプロシージャであることが考慮され、これを実現するより特定され、実現可能な数学的方法が後に他の実施例により紹介される。
【００３８】
代わりの方法において、二つの折り畳み画像の決定結果に基づいて、二つの折り畳み画像のみ及び他の折り畳み画像の間で発生する動きはあることが決定される場合、本発明の磁気共鳴イメージングシステム10は二つの折り畳み画像を生成するためにMR生データを再収集するように収集ユニット11を制御する。 検出ユニット14が、再収集MR生データから生成される二つの新たな折り畳み画像は他の元の折り畳み画像と比較して動きを示さないことを決定した後、再構成ユニット15は再収集MR生データを含むすべてのMR生データから最後のMR画像を再構成し、再収集MR生データは他の折り畳み画像と比較して動きを示す二つの折り畳み画像を生成するようにMR生データを置換する。
【００３９】
図3は、検出ユニット14の特定の構成が本願発明の他の実施例により示されるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Bの概略ブロック図を示す。
【００４０】
検出ユニット14は、第一の導出ユニット201、第二の導出ユニット203及び第二の決定ユニット204を有する。 第一の導出ユニット201は二つの折り畳み画像のピクセルの大きさに基づいて複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性を導出し、類似性は二つの折り畳み画像の類似性を示す。 当業者は、類似性が非類似性及び類似性の一つであることを理解する。 更に、当業者は、類似性がユークリッド距離又は相互相関として表されることを理解する。
【００４１】
当業者は各々の折り畳み画像がマトリックスであると考えられ、折り畳み画像における各ピクセル位置のための大きさがマトリックスの一つの要素であると考えられ、したがって、何れか二つの折り畳み画像の類似性を導出することは二つのマトリックスの類似性を導出することとして実現されることを理解する。当業者は、二つのマトリックスの類似性を導出する多くの方法を知っている。
【００４２】
第二の導出ユニット203は、類似性のマトリックスを形成するために第一の導出ユニット201から何れか二つの折り畳み画像の類似性を受け取り、マトリックスの各々の要素は対応する二つの折り畳み画像の類似性を示す。第二の決定ユニット204は、測定される類似性に基づいて折り畳み画像を少なくとも一つのスタティッククラスタにクラスタリングする。 各々のスタティッククラスタの何れか二つの折り畳み画像は、二つの折り畳み画像はほぼ同じであることを示す類似性を有する。 言い換えると、ショット間モーションは、各々のスタティッククラスタの間で発生しない。最大数のMR生データを有するスタティッククラスタは参照クラスタと称され、他のスタティッククラスタは非参照クラスタと称される。 再構成ユニット15は、参照クラスタのMR生データに基づいて被験体のMR画像をさらに再構成する。 上記のように類似性のマトリックスに基づいて折り畳み画像をクラスタリングすることは、限定されないが、k平均方法を含むいろいろな既知のクラスタリング方法に基づく。
【００４３】
当業者は、第二の導出ユニット203を省略し、直接何れか二つの折り畳み画像の類似性に基づいてクラスタリングを行うように考えてもよい。
【００４４】
第二の決定ユニット202は、二つの折り畳み画像の類似性パラメータを動きパラメータの機能として規定し、被験体の動きが剛体運動、たとえば、筋骨格及び頭の動きであるとき、類似性パラメータに二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示させる動きパラメータを検出することによって、何れか二つの折り畳み画像の間の被験体の動きの動きパラメータを決定する。この場合、回転及び並進パラメータの両方が計算される。
【００４５】
二つの折り畳み画像の間の被験体の動きが被験体の並進のみに関する場合、二つの折り畳み画像の類似性パラメータは置換の機能として決定され、その後、当業者で知られていた、最急降下法のような数学的アルゴリズムによって類似性パラメータに二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示させる置換を検出することができる。回転動きパラメータが計算されることは考えられる。 類似性パラメータが非類似性である場合、非類似性最小化法も考えられる。
【００４６】
被験体の動きの動きパラメータが計算される場合、当業者は再構成ユニット15が動きパラメータに基づいて複数のショットに対応するMR生データからMR画像を再構成することを考慮する。
【００４７】
図4は、本願発明の更なる実施例による検出ユニット14の特定の構成が示されるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングするための磁気共鳴イメージングシステム10Cの概略ブロック図を示す。
【００４８】
検出ユニット14は、第三の決定ユニット202を更に有する。 第三の決定ユニット202は、二つの折り畳み画像の間の類似性を最大化することによって、参照クラスタにおける折り畳み画像に対して非参照クラスタにおける折り畳み画像の剛体運動を決定する。 この場合、再構成ユニット15は、動きパラメータに基づいて複数のショットに対応するMR生データからMR画像を再構成することができる。
【００４９】
本発明の磁気共鳴イメージングシステムが図1-4に示されるシステム10、10A-10Cを参照することによって記述されるが、当業者は上記のシステムが更なる利点のために結合されるか、又は再分割され、その同じ機能を実現されるために上記のシステムに含まれる個々のユニットも結合されるか、又は再分割されることを理解する。
【００５０】
また、本発明の磁気共鳴イメージングシステムの個々のユニットがソフトウェア、ハードウェア又はファームウェアのいずれか一つによって実現されることは考えられる。 本発明の磁気共鳴イメージングシステムの個々のユニットがその機能を提供するためにプロセッサーに取り込まれることも考えられる。
【００５１】
「第一」、「第二」、「第三」はユニットを命名するために用いられるのみであり、順序を表さないことは注意される。
【００５２】
図5は、本発明の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングする磁気共鳴イメージング法500の概略的なフローチャートを示す。
【００５３】
ステップ501において、複数のショットに対応するMR生のデータは収集される。 ステップ502において、複数の折り畳み画像はMR生データから生成され、複数の折り畳み画像の各々はMR生データのサブセットから生成され、MR生データの各々のサブセットは、少なくとも一つの連続ショットに対応して収集される同じ量のMR生データを含み、他のサブセットから異なるMR生データの少なくとも部分を有する。同じ量のMR生データが複数のショットの1ショットだけのために収集され、何れか二つの異なる折り畳み画像が二つの連続するショットのために収集されるMR生データからそれぞれ生成されることは好ましい。
【００５４】
ステップ503において、各々の折り畳み画像の各々のピクセルの大きさは導出され、ステップ504において、マルチショットイメージングの間の被験体の動きは複数の折り畳み画像の何れか二つの異なる折り畳み画像のピクセルの各々の大きさに基づいて検出される。 ステップ505は、MR生データからs MR画像を再構成するための再構成ステップである。
【００５５】
図6は、本発明の特定の実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングする磁気共鳴イメージング法500の特定のフローチャートを示す。
【００５６】
実施例によると、上記のステップ504は、ショット間モーション検出を実現するためにステップ601及びステップ602によって置換される。また、ステップ504がステップ601及び602を有することも考えられる。
【００５７】
ステップ601において、何れか二つの異なる折り畳み画像の対応するピクセルの大きさは互いに比較されて、比較結果を得る。 比較結果が何れか二つの異なる折り畳み画像の対応するピクセルの大きさの間の不一致を示すことは考えられる。
【００５８】
ステップ602において、被験体の動きが比較結果に基づいて被験体のマルチショットイメージングの間に発生するかは決定され、それによって決定結果を得る。 比較結果が、何れか二つの異なる折り畳み画像のすべての対応するピクセルの大きさの間の不一致はないことを示す場合、二つの折り畳み画像は同じであることは明らかであり、従って、二つの折り畳み画像の間で発生する被験体の動きはないことが決定され、逆も同様である。 この場合、被験体の動きが二つの折り畳み画像の間で発生するか否かを示すために、複数の折り畳み画像の全ての二つの折り畳み画像に対して複数の決定結果は得られる。
【００５９】
この実施例において、被験体の動きは検出される。
【００６０】
図7は、本発明の更なる実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングする磁気共鳴イメージング法500の特定のフローチャートを示す。
【００６１】
実施例によると、上記のステップ504は、ステップ701及びステップ702によって置換され、剛体運動パラメータの決定を実現する。ステップ504がステップ701及び702を有することも考えられる。
【００６２】
ステップ701において、複数の折り畳み画像の何れか二つの折り畳み画像の類似性は二つの折り畳み画像のピクセルの大きさに基づいて導出され、該類似性は二つの折り畳み画像の類似性を示す。
【００６３】
ステップ702において、折り畳み画像は、測定される類似性に基づいて少なくとも一つのスタティッククラスタにクラスタリングされる。 各々のスタティッククラスタの何れか二つの折り畳み画像は、二つの折り畳み画像がほぼ同じであることを示す類似性を有する。スタティッククラスタは、参照クラスタと称される最大数のMR生データを有し、他のスタティッククラスタは非参照クラスタと称される。
【００６４】
この実施例において、ステップ505において、MR画像は、参照クラスタのMR生データから再構成される。
【００６５】
図8は、本発明の更なる実施例によるマルチショットイメージングによって被験体をイメージングする磁気共鳴イメージング法500の特定のフローチャートを示す。
【００６６】
実施例によると、ステップ803は、動きパラメータを得るために、さらに実行される。 ステップ803において、参照クラスタにおける折り畳み画像に対する非参照クラスタにおける折り畳み画像の剛体運動のための動きパラメータは、二つの折り畳み画像の間の類似性を最大化することによって収集される。
【００６７】
この実施例において、ステップ505において、MR画像は、動きパラメータに基づいて複数のショットに対応するMR生データから再構成される。
【００６８】
磁気共鳴イメージング法がそれぞれ図1-4に示される磁気共鳴イメージングシステムを参照することによって記述されたが、それは限定ではなく、 当業者は利点のために本方法のステップを組み合わさるか、再分割してもよい。
【００６９】
本発明による磁気共鳴イメージングシステムは、上記のみに限定されてはならない。 請求される本発明のいろいろな態様がこれらの特定の詳細から逸脱する他の例において実施されることは当業者にとって明らかである。
【００７０】
特定の手段が互い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際、これらの手段の組み合わせを使用しても利点を得られないことを示すものではない。
【００７１】
本発明の保護範囲は上述の実施例に限定されるものではなく、当業者が、請求項によって規定される発明の範囲からはずれることなく多くの代わりの実施例を設計することができることは注意されるべきである。請求項において、括弧の間に置かれる参照符号は、いずれも当該請求項の保護範囲を限定するものではない。単語"有する"は、何れかの請求項又は明細書全体に記述される構成要素以外に構成要素又はステップの存在を排除するものではない。構成要素の単数形符号は構成要素の複数形符号を排除するものではない。いくつかのユニットを列挙しているプロダクトクレームにおいて、これらのユニットのいくつかは、ソフトウェア及び／又はハードウェアの一つ及び全く同一のアイテムで実現されることができる。 用語第一、第二、及び第三等は、いかなる順序も示さない。 これらの用語は名称と解釈されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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