(57)【要約】【課題】ＳＥＮＳＥ（ＳＥＮＳｉｔｉｖｉｔｙ　Ｅｎｃｏｒｄｉｎｇ）と呼ばれているパラレル・イメージング（ｐａｒａｌｌｅｌ　ｉｍａｇｉｎｇ）方法でセルフ・キャリブレーション（ｓｅｌｆ　ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）した時の画像の均一性を向上する。【解決手段】各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）について全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って取得した複素数画像Ｃｎの加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算する（ステップＶ２，Ｖ３）。また、絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成する（ステップＶ４）。【効果】画質の均一性を向上できる。ＳＮ比を改善できる。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）について全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って取得した複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記複素数画像Ｃｎから作成した絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算した加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜の画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出し、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成することを特徴とするコイル感度マップ作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコイル感度マップ作成方法において、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするコイル感度マップ作成方法。
【請求項３】
請求項２に記載のコイル感度マップ作成方法において、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法。
【請求項４】
請求項３に記載のコイル感度マップ作成方法において、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれかに記載のコイル感度マップ作成方法において、前記絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法。
【請求項６】
フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）について全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って複素数画像Ｃｎを取得し、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成し、前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成し、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出し、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成し、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについてＦＯＶを狭くしたスキャンを行って複素数画像Ａｎを取得し、前記感度マップＳｎと前記複素数画像Ａｎとから全ＦＯＶの複素数画像を作成することを特徴とするパラレル・イメージング方法。
【請求項７】
請求項６に記載のパラレル・イメージング方法において、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするパラレル・イメージング方法。
【請求項８】
請求項７に記載のパラレル・イメージング方法において、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法。
【請求項９】
請求項８に記載のパラレル・イメージング方法において、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法。
【請求項１０】
請求項７から請求項９のいずれかに記載のパラレル・イメージング方法において、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法。
【請求項１１】
ＲＦパルスを送信するための送信コイルと、勾配磁場を印加するための勾配コイルと、ＭＲ信号を受信するためのフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動して全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについての複素数画像Ｃｎを取得するキャリブレーション・スキャン手段と、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成すると共に前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成する加算画像作成手段と、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出する感度係数算出手段と、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成する感度マップ作成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１５】
請求項１２から請求項１４のいずれかに記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１６】
ＲＦパルスを送信するための送信コイルと、勾配磁場を印加するための勾配コイルと、ＭＲ信号を受信するためのフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動して全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについての複素数画像Ｃｎを取得するキャリブレーション・スキャン手段と、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成すると共に前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成する絶対値加算画像作成手段と、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出する感度係数算出手段と、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成する感度マップ作成手段と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動してＦＯＶを狭くしたスキャンを行って複素数画像Ａｎを取得するパラレル・スキャン手段と、前記感度マップＳｎと前記複素数画像Ａｎとから全ＦＯＶの複素数画像を作成する全ＦＯＶ画像作成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項２０】
請求項１７から請求項１９のいずれかに記載のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コイル感度マップ作成方法、パラレル・イメージング（ｐａｒａｌｌｅｌ　ｉｍａｇｉｎｇ）方法およびＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ　Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ　Ｉｍａｇｉｎｇ）装置に関し、更に詳しくは、一般にＳＥＮＳＥ（ＳＥＮＳｉｔｉｖｉｔｙ　Ｅｎｃｏｒｄｉｎｇ）と呼ばれているパラレル・イメージング方法でセルフ・キャリブレーション（ｓｅｌｆ　ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）した時の画像の均一性を向上することが出来るコイル感度マップ作成方法、パラレル・イメージング方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＳＥＮＳＥに関連する従来技術は、例えば次の文献に記載されている。
（１）Ｐｒｕｅｓｓｍａｎｎ，Ｋ．Ｐ，Ｗｅｉｇｅｒ，Ｍ．，Ｓｃｈｅｉｄｅｇｇｅｒ，Ｍ．Ｂ．Ｂｏｅｓｉｇｅｒ，Ｐ．，Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ，４２，９５２，１９９９
（２）Ｐ．Ｂ．Ｒｏｅｍｅｒ，Ｗ．Ａ．Ｅｄｅｌｓｔｅｉｎ，Ｃ．Ｅ．Ｈａｙｅｓ，Ｓ．Ｐ．Ｓｏｕｚａ，Ｏ．Ｍ．Ｍｕｅｌｌｅｒ，Ｍａｇｎ　Ｒｅｓｏｎ　Ｍｅｄ，１６，１９２−２２５，１９９０
【０００３】
図５は、従来のＭＲＩ装置におけるパラレル・イメージング処理の動作を示すフロー図である。
ステップＪ１では、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）を用いて全ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ　Ｏｆ　Ｖｉｅｗ）のキャリブレーション・スキャンを行って、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの複素数画像Ｃｎをそれぞれ得る。
【０００４】
ステップＪ２では、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２を作成すると共にそれら自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を作成する。なお、ｓｑｒｔ｛｝は、平方根をとる関数である。
【０００５】
ステップＪ３では、複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、加算平方根画像Ａｓの画素ｐの画素値をＡｓ（ｐ）とするとき、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）’を次式により算出する。
Ｓｎ（ｐ）’＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｓ（ｐ）
【０００６】
ステップＪ４では、感度係数Ｓｎ（ｐ）’を基に感度マップＳｎ’を作成する。
【０００７】
ステップＪ５では、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１〜Ｃｏｉｌ＿Ｎを用いてＦＯＶを狭くしたスキャンを行って、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１〜Ｃｏｉｌ＿Ｎの複素数画像Ａ１〜ＡＮをそれぞれ得る。
【０００８】
ステップＪ６では、感度マップＳｎ’と複素数画像Ａ１〜ＡＮとから全ＦＯＶの複素数画像を作成する。
【０００９】
ステップＪ７では、所望の撮影枚数だけ上記ステップＪ５，Ｊ６を繰り返す。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
図５に示した従来のパラレル・イメージング処理は、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎだけを用いて感度マップＳｎ’を作成している（セルフ・キャリブレーション）ので、ボディコイルを使って別にキャリブレーション用画像を取得する必要がない分、作業が簡単になる利点がある。
しかし、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）’を計算しているため、ＳＮ比の観点では優れているが、画像の均一性という観点では最適ではなかった。つまり、従来のセルフ・キャリブレーションによる画像は、不均一性が大きいという問題点があった。そこで、本発明の目的は、セルフ・キャリブレーションした時の画像の均一性を向上することが出来るコイル感度マップ作成方法、パラレル・イメージング方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）について全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って取得した複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記複素数画像Ｃｎから作成した絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算した加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜の画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出し、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成することを特徴とするコイル感度マップ作成方法を提供する。
上記第１の観点によるコイル感度マップ作成方法では、複素数画像Ｃｎの絶対値画像｜Ｃｎ｜の加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算するため、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いる場合よりも、画像の均一性が向上する。
【００１２】
第２の観点では、本発明は、上記構成のコイル感度マップ作成方法において、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするコイル感度マップ作成方法を提供する。
複素数画像Ｃｎの絶対値画像｜Ｃｎ｜の加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算すると、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いる場合よりも、ＳＮ比が悪くなる。
しかし、上記第２の観点によるコイル感度マップ作成方法では、感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成するため、ノイズの影響を抑制でき、ＳＮ比を改善できる。
【００１３】
第３の観点では、本発明は、上記構成のコイル感度マップ作成方法において、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法を提供する。
上記第３の観点によるコイル感度マップ作成方法では、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うため、滑らかな面の感度マップを作成できる。
【００１４】
第４の観点では、本発明は、上記構成のコイル感度マップ作成方法において、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法を提供する。
上記第４の観点によるコイル感度マップ作成方法では、２次元２次多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うため、滑らかな面の感度マップを作成できる。
【００１５】
第５の観点では、本発明は、上記構成のコイル感度マップ作成方法において、前記絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするコイル感度マップ作成方法を提供する。
絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗の値は、信号部分では大きな値になり、ノイズ部分では小さな値になる。
そこで、上記第５の観点によるコイル感度マップ作成方法では、絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行う。これにより、ノイズの影響をより抑制でき、ＳＮ比をより改善できる。
【００１６】
第６の観点では、本発明は、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）について全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って複素数画像Ｃｎを取得し、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成し、前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成し、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出し、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成し、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについてＦＯＶを狭くしたスキャンを行って複素数画像Ａｎを取得し、前記感度マップＳｎと前記複素数画像Ａｎとから全ＦＯＶの複素数画像を作成することを特徴とするパラレル・イメージング方法を提供する。
上記第６の観点によるパラレル・イメージングー方法では、複素数画像Ｃｎの絶対値画像｜Ｃｎ｜の加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算するため、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いる場合よりも、画像の均一性を向上できる。
【００１７】
第７の観点では、本発明は、上記構成のパラレル・イメージング方法において、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするパラレル・イメージング方法を提供する。
複素数画像Ｃｎの絶対値画像｜Ｃｎ｜の加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算すると、複素数画像Ｃｎの自乗画像Ｃｎ２の加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いる場合よりも、ＳＮ比が悪くなる。
しかし、上記第７の観点によるパラレル・イメージング方法では、感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成するため、ノイズの影響を抑制でき、ＳＮ比を改善できる。
【００１８】
第８の観点では、本発明は、上記構成のパラレル・イメージング方法において、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法を提供する。
上記第８の観点によるパラレル・イメージング方法では、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うため、滑らかな面の感度マップを作成できる。
【００１９】
第９の観点では、本発明は、上記構成のパラレル・イメージング方法において、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法を提供する。
上記第９の観点によるパラレル・イメージング方法では、２次元２次多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うため、滑らかな面の感度マップを作成できる。
【００２０】
第１０の観点では、本発明は、上記構成のパラレル・イメージング方法において、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージング方法を提供する。
絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗の値は、信号部分では大きな値になり、ノイズ部分では小さな値になる。
そこで、上記第１０の観点によるパラレル・イメージング方法では、絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行う。これにより、ノイズの影響をより抑制でき、ＳＮ比をより改善できる。
【００２１】
第１１の観点では、本発明は、ＲＦパルスを送信するための送信コイルと、勾配磁場を印加するための勾配コイルと、ＭＲ信号を受信するためのフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動して全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについての複素数画像Ｃｎを取得するキャリブレーション・スキャン手段と、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成すると共に前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成する加算画像作成手段と、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出する感度係数算出手段と、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成する感度マップ作成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、上記第１の観点によるコイル感度マップ作成方法を好適に実施できる。
【００２２】
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１２の観点によるＭＲＩ装置では、上記第２の観点によるコイル感度マップ作成方法を好適に実施できる。
【００２３】
第１３の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１３の観点によるＭＲＩ装置では、上記第３の観点によるコイル感度マップ作成方法を好適に実施できる。
【００２４】
第１４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１４の観点によるＭＲＩ装置では、上記第４の観点によるコイル感度マップ作成方法を好適に実施できる。
【００２５】
第１５の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１５の観点によるＭＲＩ装置では、上記第５の観点によるコイル感度マップ作成方法を好適に実施できる。
【００２６】
第１６の観点では、本発明は、ＲＦパルスを送信するための送信コイルと、勾配磁場を印加するための勾配コイルと、ＭＲ信号を受信するためのフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１〜Ｎ，Ｎ≧２）と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動して全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎについての複素数画像Ｃｎを取得するキャリブレーション・スキャン手段と、前記複素数画像Ｃｎから絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成すると共に前記絶対値画像｜Ｃｎ｜を加算して加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成する絶対値加算画像作成手段と、前記複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、前記加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を、
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
により算出する感度係数算出手段と、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）を基にしてフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの感度マップＳｎを作成する感度マップ作成手段と、前記送信コイルと勾配コイルとフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎとを駆動してＦＯＶを狭くしたスキャンを行って複素数画像Ａｎを取得するパラレル・スキャン手段と、前記感度マップＳｎと前記複素数画像Ａｎとから全ＦＯＶの複素数画像を作成する全ＦＯＶ画像作成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１６の観点によるＭＲＩ装置では、上記第６の観点によるパラレル・イメージング方法を好適に実施できる。
【００２７】
第１７の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記感度係数Ｓｎ（ｐ）についてカーブ・フィッティングを行って感度マップＳｎを作成することを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１７の観点によるＭＲＩ装置では、上記第７の観点によるパラレル・イメージング方法を好適に実施できる。
【００２８】
第１８の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１８の観点によるＭＲＩ装置では、上記第８の観点によるパラレル・イメージング方法を好適に実施できる。
【００２９】
第１９の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、２次元２次多項式ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆを用いて２次元カーブ・フィッティングを行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１９の観点によるＭＲＩ装置では、上記第９の観点によるパラレル・イメージング方法を好適に実施できる。
【００３０】
第２０の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記感度マップ作成手段は、前記画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うことを特徴とするパラレル・イメージングＭＲＩ装置を提供する。
上記第２０の観点によるＭＲＩ装置では、上記第１０の観点によるパラレル・イメージング方法を好適に実施できる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施形態により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態にかかるＭＲＩ装置を示すブロック図である。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１は、テーブルＴに乗った被検体Ｈを内部に挿入するためのボアＢを有し、このボアＢを取りまくように、一定の静磁場を発生する静磁場コイルＭと、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の各勾配磁場を発生する勾配磁場コイルＧと、ＲＦパルスを送信するボディコイルＢＣとを有している。
被検体Ｈの胴部には、ＭＲ信号を受信するフェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１，Ｃｏｉｌ＿２が設置されている。
静磁場コイルＭは静磁場電源回路２に接続されており、勾配磁場コイルＧは勾配磁場駆動回路３に接続されており、ボディコイルＢＣはＲＦ電力増幅器４に接続されており、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１，Ｃｏｉｌ＿２は前置増幅器５に接続されている。
なお、静磁場コイルＭに代えて、永久磁石を用いてもよい。
【００３３】
シーケンス記憶回路８は、計算機７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて勾配磁場駆動回路３を操作し、勾配磁場コイルＧから勾配磁場を発生させると共に、ゲート変調回路９を操作し、ＲＦ発振回路１０の搬送波出力信号を所定タイミング・所定包絡線形状のパルス状信号に変調し、ＲＦ電力増幅器４でパワー増幅した後、ボディコイルＢＣに供給し、ＲＦパルスを送信して被検体Ｈの撮像領域を選択励起する。
【００３４】
前置増幅器５は、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１，Ｃｏｉｌ＿２で受信された被検体ＨからのＭＲ信号を増幅し、位相検波器１２に入力する。位相検波器１２は、ＲＦ発振回路１０の搬送波出力信号を参照信号とし、前置増幅器５からのＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器１１に与える。Ａ／Ｄ変換器１１は、位相検波後のアナログ信号をデジタルデータに変換して、計算機７に入力する。
【００３５】
計算機７は、入力されたデジタルデータを蓄積し、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１，Ｃｏｉｌ＿２のコイル感度マップ作成を行う。また、画像再構成処理を行ってイメージを作成する。また、計算機７は、操作卓１３から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
表示装置は、画像やメッセージを表示する。
【００３６】
図２は、ＭＲＩ装置１００におけるパラレル・イメージング処理の動作を示すフロー図である。
ステップＶ１では、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎ（ｎ＝１，２）を用いて全ＦＯＶのキャリブレーション・スキャンを行って、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの複素数画像Ｃｎをそれぞれ得る。
【００３７】
ステップＶ２では、複素数画像Ｃｎの絶対値画像｜Ｃｎ｜を作成すると共にそれら絶対値画像｜Ｃｎ｜の加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を作成する。
【００３８】
ステップＶ３では、複素数画像Ｃｎの画素ｐの画素値をＣｎ（ｐ）とし、絶対値加算画像Ａｂの画素ｐの画素値をＡｂ（ｐ）とするとき、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿ｎの画素ｐの感度係数Ｓｎ（ｐ）を次式により算出する。
Ｓｎ（ｐ）＝Ｃｎ（ｐ）／Ａｂ（ｐ）
【００３９】
ステップＶ４では、カーブ・フィッティングを行うように操作者が指示していたらステップＶ５へ進み、カーブ・フィッティングを行わないように操作者が指示していたらステップＶ６へ進む。
【００４０】
ステップＶ５では、感度係数Ｓｎ（ｐ）を２次元２次多項式Ｚ＝ａ・ｘ２＋ｂ・ｙ２＋ｃ・ｘ＋ｄ・ｙ＋ｅ・ｘ・ｙ＋ｆに２次元カーブ・フィッティングし、感度マップＳｎを作成する。このとき、絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法を用いる。すなわち、
Ｅｎ＝ΣＡｂ（ｐ）２・（Ｓｎ（ｐ）−Ｚｎ（ｐ））２
なる評価関数Ｅｎを最小にするＺｎを求め、それを感度マップＳｎとする。そして、ステップＶ７へ進む。
【００４１】
ステップＶ６では、感度係数Ｓｎ（ｐ）を基に感度マップＳｎを作成する。そして、ステップＶ７へ進む。
【００４２】
ステップＶ７では、フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１〜Ｃｏｉｌ＿Ｎを用いてＦＯＶを狭くしたスキャンを行って、各フェーズド・アレイ・コイルＣｏｉｌ＿１〜Ｃｏｉｌ＿Ｎの複素数画像Ａ１〜ＡＮをそれぞれ得る。
【００４３】
ステップＶ８では、感度マップＳｎと複素数画像Ａ１〜ＡＮとから全ＦＯＶの複素数画像を作成する。
【００４４】
ステップＶ９では、所望の撮影枚数だけ上記ステップＶ７，Ｖ８を繰り返す。
【００４５】
図３は、本発明による絶対値加算画像Ａｂと従来の加算平方根画像Ａｓの差を示す概念的説明図である。
本発明による絶対値加算画像Ａｂの方が、従来の加算平方根画像Ａｓよりも、均一性が高くなっている。
【００４６】
図４は、本発明による感度マップＳ１，Ｓ２と従来の感度マップＳ１’，Ｓ２’の差を示す概念的説明図である。
本発明による感度マップＳ１，Ｓ２の方が、従来の感度マップＳ１’，Ｓ２’よりも、変化が緩やかになっている。
【００４７】
上記ＭＲＩ装置１００によれば、次の効果が得られる。
（１）絶対値加算画像Ａｂ＝Σ｜Ｃｎ｜を用いて感度係数Ｓｎ（ｐ）を計算するため、加算平方根画像Ａｓ＝ｓｑｒｔ｛ΣＣｎ２｝を用いる場合よりも、画像の均一性が向上する。
（２）２次元２次多項式を用いて２次元カーブ・フィッティングを行うため、滑らかな面の感度マップを作成でき、ノイズの影響を抑制でき、ＳＮ比を改善できる。また、その際、絶対値加算画像Ａｂの画素値Ａｂ（ｐ）の自乗で重み付けした最小自乗法によりカーブ・フィッティングを行うため、さらにノイズの影響を抑制でき、さらにＳＮ比を改善できる。
【００４８】
【発明の効果】
本発明のコイル感度マップ作成方法、パラレル・イメージング方法およびＭＲＩ装置によれば、一般にＳＥＮＳＥと呼ばれているパラレル・イメージング方法でセルフ・キャリブレーションした時の画像の均一性を向上することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかるＭＲＩ装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかるパラレル・イメージング処理の動作を示すフロー図である。
【図３】本発明による絶対値加算画像Ａｂと従来の加算平方根画像Ａｓの差を示す概念的説明図である。
【図４】本発明による感度マップＳ１，Ｓ２と従来の感度マップＳ１’，Ｓ２’の差を示す概念的説明図である。
【図５】従来のパラレル・イメージング処理の動作例を示すフロー図である。
【符号の説明】
７　　　　　　　　　　計算機
１００　　　　　　　　ＭＲＩ装置
ＢＣ　　　　　　　　　ボディコイル
Ｃｏｉｌ＿１，Ｃｏｉｌ＿２　　　フェーズド・アレイ・コイル
Ｈ　　　　　　　　　　被検体
【図１】
2004008533.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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