(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴（ＭＲ）画像化のための方法であって、
拡散による信号減衰は引き起こすが、流れによる信号減衰は引き起こさないＲＦ／傾斜パルスシーケンスに起因する異なるモーション強調を用いて少なくとも２つのＭＲ画像を流れ補正されたデータとして取得すること、
拡散および流れによる信号減衰を引き起こすＲＦ／傾斜パルスシーケンスに起因する異なるモーション強調を用いて少なくとも２つのＭＲ画像を補正されていないデータとして取得すること、
各前記流れ補正されたデータおよび各前記補正されていないデータに対して、モデルフィットを実行することであって、各前記モデルフィットの調整可能なモデルパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータが両方のデータセットで同じになるように制約したモデルフィットを実行すること、
イントラボクセル・インコヒーレント・モーション（ＩＶＩＭ）効果の少なくとも１つのパラメータを前記モデルフィットから抽出することによって、微視的な流れに関する定量的情報を得ること
を含む方法。
【請求項２】
前記流れ補正されたデータおよび前記補正されていないデータに基づいて、擬似拡散係数Ｄ＊に対する拡散の影響と灌流の影響が別々に解析される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
拡散強調ｂおよび速度分散強調αが、拡散−灌流相関実験を実行する手段として、前記流れ補正されたデータおよび前記補正されていないデータを取得する間に、互いに独立して調整される方法であって、
速度分散強調αは
【数３９】
0006328624.tif 000040
であり、γは核磁気回転比、Ｇ（ｔ）は磁場傾斜、ｔＥはエコー時間、ｑ（ｔ）はディフェージング因子である、請求項１または２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
全信号減衰に対する拡散の寄与と速度分散の寄与を分離することによって速度分散を定量化するように、拡散強調ｂおよび速度分散強調αが、互いに独立して調整される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つまたは複数の拡散成分または速度分散成分が存在するときに、拡散係数と速度分散の間の相関の測定が、速度分散成分と対応する拡散成分とを関連づけることを可能にする、請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
流れによる前記信号減衰を最小化するために、前記流れ補正されたデータが、流れ補正された２重パルス傾斜スピン−エコーであるｎ−ＰＧＳＥの繰返しまたは振動傾斜シーケンスを用いて記録される、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
所与のエコー時間の間、流れによる前記信号減衰を最大化するために、補正されていないデータが、Δｓ＞＞δｓである、単一パルス傾斜スピン−エコーである単一ＰＧＳＥを用いて記録される方法であって、
δｓは持続期間、Δｓはパルスの立ち上がりエッジ間の間隔である、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
Ｄ、Ｄｆおよびｆが両方のデータセットで同じであるとの制約下で、流れ補正された２重パルス傾斜スピン−エコーであるｎ−ＰＧＳＥデータの繰返しに対する回帰式
【数４０】
0006328624.tif 000041
および補正されていない単一パルス傾斜スピン−エコーである単一ＰＧＳＥデータに対する回帰式
【数４１】
0006328624.tif 000042
を求めることによって、画像強度が解析される方法であって、
ｑｎ、Δｎ、δｎはそれぞれｎ−ＰＧＳＥにおけるディフェージング因子、パルスの立ち上がりエッジ間の間隔、持続期間を表し、ｑｓ、Δｓ、δｓはそれぞれ単一ＰＧＳＥにおけるディフェージング因子、パルスの立ち上がりエッジ間の間隔、持続期間を表し、ｆは還流割合、ＤおよびＤｆは拡散係数、ＩｏｎおよびＩｏｓはスピン−エコー強度、ｖｄは速度分散である、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
Ｄおよび／またはＩ０が両方のデータセットで同じであるとの制約下で、流れ補正された２重パルス傾斜スピン−エコーであるｎ−ＰＧＳＥデータの繰返しに対する回帰式
【数４２】
0006328624.tif 000043
および補正されていない単一パルス傾斜スピン−エコーである単一ＰＧＳＥデータに対する回帰式
【数４３】
0006328624.tif 000044
を求めることによって、画像強度が解析される方法であって、
ｑｎ、Δｎ、δｎはそれぞれｎ−ＰＧＳＥにおけるディフェージング因子、パルスの立ち上がりエッジ間の間隔、持続期間を表し、ｑｓ、Δｓ、δｓはそれぞれ単一ＰＧＳＥにおけるディフェージング因子、パルスの立ち上がりエッジ間の間隔、持続期間を表し、ｆは還流割合、ＤおよびＤｆは拡散係数、Ｉｏはスピン−エコー強度、ｖｄは速度分散である、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
ＭＲ画像コントラストを生み出すために、ｖｄ２、
【数４４】
0006328624.tif 000045
、Ｄ、Ｄｆおよびｆのうちのいずれか１つが使用される、請求項８または９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、可変の速度補正（ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）の量（以後、可変の速度補正量）を用いて記録された拡散強調（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ）磁気共鳴（ＭＲ）画像を解析して、組織微小血管系を流れる血液の量および速度を定量化する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
分子拡散、および灌流（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）、すなわち方向が無秩序な毛細血管網を流れる血液、はともに、拡散強調ＭＲ画像化において信号強度を減衰させる。この効果は、「イントラボクセル・インコヒーレント・モーション」（ｉｎｔｒａｖｏｘｅｌ  ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ  ｍｏｔｉｏｎ：ＩＶＩＭ）として知られている。Ｌｅ  Ｂｉｈａｎ（参考文献１）の研究を嚆矢として、流水の擬似拡散係数（ｐｓｅｕｄｏ−ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）Ｄ＊、灌流割合（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  ｆｒａｃｔｉｏｎ）ｆ、ならびに流動していない細胞外水および細胞内水の拡散係数Ｄが、拡散強調変数ｂの関数として記録された拡散強調ＭＲ画像の双指数解析（ｂｉｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ）によって推定されている。最近、このような解析が乳癌（参考文献２）および肝硬変（参考文献３）に応用され、微小血管系内の血流が変化する病的状態を診断するのに、灌流パラメータ（Ｄ＊およびｆ）が有用であることがあることが示された。ｆの値は、脳における４％から膵臓における２５％までの範囲にある（参考文献４）。この解析は、雑音の多い多指数（ｍｕｌｔｉ−ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ）信号減衰データの中から似た減衰定数（ｄｅｃａｙ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）を有する指数成分を抽出するというよく知られた課題によって妨げられる（参考文献５）。拡散時間に依存しないＤと拡散時間にほぼ比例するＤ＊との間の十分な差を得るため、しばしば、長いエコー時間、例えば１００ミリ秒での拡散強調、したがって追加の信号低減および核スピン−スピン緩和による雑音の影響につながる拡散強調が実行される。
【０００３】
一定の速度で流れているスピンの位相シフトが再集束する拡散強調傾斜変調（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）スキームを使用することによって、灌流に起因する信号減衰を部分的に除去することができる（参考文献６〜８）。流れ補正された画像（ｆｌｏｗ−ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ  ｉｍａｇｅ）と補正されていない（ｎｏｎ−ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ）画像の差をとることによって得られた画像は、毛細血管密度に関する情報をもたらす（参考文献６、７）。残念なことに、この画像の信号対雑音比（ＳＮＲ）は通常あまりに低く、そのため、差分画像に基づく解析法を使用して、病的に引き起こされた血管内割合（ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ  ｆｒａｃｔｉｏｎ）の変化を正確に定量化することはできない。
【０００４】
信号の取得および解析のための既存のプロトコル（信号対ｂ（ｓｉｇｎａｌ  ｖｓ．ｂ）データに対する双指数フィット（ｆｉｔ）、または流れ補正されたデータと補正されていないデータの差分画像）の雑音に対する過度に高い感度が、現在までのところ、潜在的に情報に富む灌流パラメータの広範な臨床利用を妨げている。以上のことを考慮すれば、既存の方法を用いて可能な正確さおよび雑音に対する感度よりも高い正確さおよび低い感度でこれらのパラメータを得る手段を持つことが望ましいであろう。
【０００５】
米国特許第７３３６０７２号には、ＭＲＩにおいて巨視的な流れを可視化する方法が提示されている。この方法は、流れ補正された／補正されていないシーケンスによって得られたデータの解析を提供する。信号の位相には、巨視的な流れについての情報（速度）が含まれており、この情報は、米国特許第７３３６０７２号に開示された方法によって抽出される。この信号位相情報に基づいて、巨視的な流れを可視化するように、ファイルされた速度が構築される。米国特許第７３３６０７２号には、例えば色分けされたマップ（ｃｏｌｏｒ  ｃｏｄｅｄ  ｍａｐ）またはベクトル場を使用する、異なる可視化法が提示されている。流れ画像データを包括的に読み取るために、解剖学的画像上に速度場が重ねられる。流れおよび静止した組織を含む領域を識別するため、流れ補正されたシーケンスおよび補正されていないシーケンスによって取得された信号の大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）が差し引かれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するデータ分析法および対応する画像取得プロトコルに関する。本発明は、可変の流れ補正の程度（以後、可変の流れ補正度）を用いた実験からのデータに基づいて、擬似拡散係数に対する拡散の影響と灌流の影響を別々に解析することを可能にする。流れ補正度を変化させることによって、分散流（ｄｉｓｐｅｒｓｅｄ  ｆｌｏｗ）のよりロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）な定量化が可能になる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、磁気共鳴（ＭＲ）画像化のための方法であって、
拡散による信号減衰は引き起こすが、流れによる信号減衰は引き起こさないＲＦ／傾斜パルスシーケンスに起因する異なるモーション（ｍｏｔｉｏｎ）強調を用いて少なくとも２つのＭＲ画像（流れ補正されたデータ）を取得すること、
拡散および流れによる信号減衰を引き起こすＲＦ／傾斜パルスシーケンスに起因する異なるモーション強調を用いて少なくとも２つのＭＲ画像（補正されていないデータ）を取得すること、
前記流れ補正されたデータおよび前記補正されていないデータに対して、調整可能なパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータが両方のデータセットで同じになるように制約したモデルフィットを実行すること、
イントラボクセル・インコヒーレント・モーション（ＩＶＩＭ）効果の少なくとも１つのパラメータをモデルフィットから抽出することによって、微視的な流れに関する定量的情報を得ること
を含む方法が提供される。
【０００８】
当然のことだが、少なくとも１つのパラメータを抽出することを、イントラボクセル・インコヒーレント・モーション（ＩＶＩＭ）効果のいくつかのパラメータを抽出することに関係づけることができることを述べておく。さらに、特定の１つの実施形態によれば、この抽出は、イントラボクセル・インコヒーレント・モーション（ＩＶＩＭ）に起因する微小毛細血管水の割合および速度分散（ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）または擬似拡散値についての情報を、モデルフィットが実行されたデータセットから抽出することに関係する。
【０００９】
米国特許第７３３６０７２号に開示された方法と比較したときに、本発明に基づくこの方法も、流れ補正されたシーケンスおよび補正されていないシーケンスによって取得されたデータの解析に基づく。しかしながら、この解析法は、イントラボクセル・インコヒーレント・モーション効果（ＩＶＩＭ効果）を定量化することを目標とする。本発明に基づくこの方法の目標は、確立されたアプローチ、すなわち減衰データの双指数セグメント化（ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ）フィットに比べて高い精度および高い正確さで、組織微小毛細血管網中の水の相対量を定量化することにある。この方法はさらに、微小毛細血管網中の速度分散の定量化を可能にする。対照的に、米国特許第７３３６０７２号に開示された方法は、巨視的な流れの速度の定量化を目標としている。さらに、本発明に基づくこの解析は信号の大きさデータに基づき、米国特許第７３３６０７２号の方法によって抽出されるファイルされた巨視的な速度は、信号の位相データに基づく。本発明に基づくこの方法は、流れ補正されたデータおよび補正されていないデータの制約条件の付いたフィットに基づく。このようなデータフィッティング（ｄａｔａ  ｆｉｔｔｉｎｇ）法は米国特許第７３３６０７２号には示されていない。以上のことから分かるように、本出願の請求項１に開示された本発明に基づく方法は、米国特許第７３３６０７２号に開示された方法とは大きく異なる。
【００１０】
前述のとおり、本発明によれば、可変の流れ補正度を用いた実験からのデータに基づいて、擬似拡散係数に対する拡散の影響と灌流の影響を別々に解析することができる。特別なケースとして、流れ補正された実験および補正されていない実験からのデータが考慮される。従来の方法に比べて向上した正確さおよび精度で流れを定量化するため、本発明の発明者は、可変の流れ補正度を用いた新規の拡散−灌流実験、および流れ補正されたデータと補正されていないデータの新規の結合解析（ｊｏｉｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を提案する。
【００１１】
変数ｂおよびαにおける信号減衰データＥ（ｂ，α）に対する後に示す回帰式（１８）を求めることによって、確率分布
【数１】
0006328624.tif 000002
についての情報を得ることができる。
【００１２】
拡散強調ｂおよび速度分散強調αの独立調整を可能にするパルスシーケンスを使用し、擬似拡散係数Ｄ＊によって特徴づけられる全信号減衰に対する拡散の寄与と速度分散の寄与を分離することによって、速度分散を定量化することができる。実験パラメータｂおよびαを独立して調整することができる拡散−灌流相関実験（Ｄ−Ｐ）では、１つまたは複数の拡散成分または速度分散成分が系中に存在するときに、拡散係数と速度分散の間の相関の測定が、速度分散成分と対応する拡散成分とを関連づけることを可能にする。
【００１３】
流れ補正された傾斜変調スキームと補正されていない傾斜変調スキームの両方によって取得された信号減衰データの結合双指数解析は、微小毛細血管網を流れる水の２乗平均平方根（ｒｏｏｔ−ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ）流速ｖおよび部分分布（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）ｆ、ならびに周囲組織の「静止した」水の拡散係数Ｄの推定値を与える。流れ補正されたスキームおよび補正されていないスキームはそれぞれ、ハードウェア性能および核緩和時間に関する与えられた制約条件で、流れに対する非感受性および感受性が最大になるように最適化される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の他の特定の実施形態は、以下の説明および特許請求の範囲に示されている。本発明は、可能な多くの応用領域を有する。例えば、得られた微視的な流れに関する定量的情報を使用して病気を診断することができる。血液量割合（ｂｌｏｏｄ  ｖｏｌｕｍｅ  ｆｒａｃｔｉｏｎ）および／または微小血管流速などの腫瘍血管特性を、例えばパラメータＣＢＶ（ｃｅｒｅｂｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｖｏｌｕｍｅ（脳血液量））および／またはＣＢＦ（ｃｅｒｅｂｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ（脳血液流量））を使用することによって診断する方法としても使用可能である。診断する適応症の例は乳癌または肝硬変である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】式（１９）（下記参照）によって記述された２つの信号寄与を有する例について、確率分布
【数２】
0006328624.tif 000003
を概略的に示す図である。
【図２】モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のためのパルスシーケンスの略図である。
【図３】モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のためのパルスシーケンスの略図である。
【図４】モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のための一般的に知られているパルスシーケンスを示す図である。
【図５】流れ補正されたパルスシーケンスおよび補正されていないパルスシーケンスに対するシミュレーションされたデータを示す図である。
【図６】従来のプロトコル（「標準」および「セグメント化」）を用いて定量化された灌流割合ｆ、ならびに本発明に従って定量化された灌流割合ｆの正確さおよび精度を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
組織中の血液の灌流は重要な生理的パラメータである。血管血液量および流速は、腫瘍診断および治療における指示パラメータとして十分に確立されている。多くの努力にも関わらず、灌流を調査する非侵襲性の方法は、常磁性造影剤に基づくＭＲＩ法または例えば放射性トレーサを使用する方法のような臨床的に有益だが侵襲性の方法に比べて、進歩が非常にゆっくりである（参考文献９）。拡散ベースの非侵襲性の方法は非常に有望だが、雑音に対するその過度に高い感度のため、現在までのところ、日常的な臨床診療において妥当であると立証されるには至っていない。ランダムな方向に流れる流れの影響が信号減衰に寄与することは、通常の拡散実験で示されている（参考文献６〜８）。その結果として、分子拡散の影響に重ね合わされ、その結果、双指数信号減衰を与える、ランダムな流れの影響を観察することができる（参考文献１）。「イントラボクセル・インコヒーレント・モーション」（ＩＶＩＭ）として知られるこの効果は、灌流割合ｆおよびいわゆる擬似拡散係数Ｄ＊に換算して定量化される。
【００１７】
放射性トレーサの取込みまたは洗い流しに基づく従来の灌流測定は、脳血液流量（ＣＢＦ）および脳血液量（ＣＢＶ）についての情報を提供する。ＩＶＩＭ効果による灌流割合ｆはＣＢＶパラメータに比例し、積ｆＤ＊は、ＣＢＦパラメータに比例する（参考文献１０）。ＣＢＦ／ＣＢＶとＩＶＩＭパラメータの間、すなわちＣＢＦ／ＣＢＶとｆおよびＤ＊の間の正確な関係は、組織および微小循環特性に依存する。同様に、本発明に基づく新しい解析プロトコルによって得られるパラメータも、ＣＢＶおよびＣＢＦに密接に関係する。ＩＶＩＭ解析に基づく拡散強調動脈スピンラベリング（ａｒｔｅｒｉａｌ  ｓｐｉｎ  ｌａｂｅｌｉｎｇ）ＭＲＩ技法を用いても、ＣＢＶおよびＣＢＦパラメータのｉｎ  ｖｉｖｏ評価が可能であることが示されている（参考文献１０、１１）。上述のことに関して、本発明に基づく方法は、腫瘍系を評価することを対象とすることができる。したがって、本発明の特定の１つの実施形態によれば、定量的情報が、例えば少なくともパラメータＣＢＶ（脳血液量）および／またはＣＢＦ（脳血液流量）からなる血液量割合および／または微小血管流速などの腫瘍血管特性に関係する。
【００１８】
一方、流れ補正されたＮＭＲ拡散実験では、灌流による追加の減衰を回避することができ、これによって、潜在的に、流れの影響と拡散の影響を分離することができる（参考文献７）。流れ補正されたＰＧＳＥ  ＮＭＲ技法と補正されていないＰＧＳＥ  ＮＭＲ技法の組合せを使用して、時間的相関および空間的相関に関する分散流の基本的な記述を表す非局所的分散テンソルについての情報を抽出することができる（参考文献１２）。組織中では、擬似拡散係数が、正規の拡散係数よりも１桁大きいが、観察可能な信号に対する灌流の寄与は小さな割合（約１０％）でしかなく、したがって灌流を確実に検出することは非常に難しい。緩和効果を考慮した拡散強調ＭＲＩでのＩＶＩＭ効果の解析によれば、膵臓における灌流割合は約２５％、脳における灌流割合はわずか約４％である。モンテカルロ誤差解析によれば、灌流割合の正確な推定のためには大きな信号対雑音比が必要である（参考文献１３）。この限界にもかかわらず、拡散ベースの灌流検出は、さまざまな生理状態および病的状態において血液流量および毛細血管量の寄与を非侵襲的に分離することができるため、魅力的である。
【００１９】
時間変位相関に関して、動力学の極端な２つのケース、すなわち無相関の拡散モーションとコヒーレント（ｃｏｈｅｒｅｎｔ）な流れを識別することができる。不均質な磁場中における共振周波数の空間的変動のため、観察可能なＮＭＲ信号は、ＮＭＲ実験の時間スケール上で、モーションの平均特性についての情報を伝達する。スピンエコー実験では、エコー減衰が拡散係数に比例し、信号位相が平均流速に比例する。流れ補正されたＮＭＲ拡散実験は、流れによる位相シフトを排除するように設計される。いくつかのケースでは、核のいくつかの部分集合の動的特性がＮＭＲ信号に影響を及ぼす。このようなケースは例えば、例えば分子種が異なるために拡散特性が異なる核を調査する場合、または、ＮＭＲ実験の間、調査対象の試料体積内の形態学的に異なる複数の環境内に核が隔離されているときに生じる。組織中の細胞外水および細胞内水による２成分拡散は、後者のケースのよく知られた例である。一定であるが多様な速度を有する核のいくつかの部分集合が共存する分散流は、いくつかの部分集合の寄与のさらに別の例である。これらの寄与の速度が、実験の時間スケール上で一定であるとしても、それらの位相寄与は、速度分散のために非コヒーレントとなり、流れ補正をしない実験に追加の減衰因子を持ち込むであろう。これはＩＶＩＭモデルとして知られており、このモデルは、双指数スピンエコー減衰を、灌流のない静止した組織の拡散係数に換算して、擬似拡散係数Ｄ＊として定量化される流れ（灌流）による追加の減衰として記述する。可変の流れ補正度を用いた実験からのデータに基づいて、擬似拡散係数に対する拡散の影響と灌流の影響を別々に解析することができる。流れ補正度を変化させることによって、分散流のよりロバストな定量化が可能になる。特別なケースとして、流れ補正された実験および補正されていない実験からのデータが考慮される。従来の方法に比べて向上した正確さおよび精度で流れを定量化するため、本発明の発明者は、可変の流れ補正度を用いた新規の拡散−灌流実験（Ｄ−Ｐ実験）、および流れ補正されたデータと補正されていないデータの新規の結合解析を提案する。
【００２０】
理想的に均質の磁場中では、スピン位相がコヒーレントであり、磁化は、ラーモラ振動数ω０＝γＢ０で回転している。この式で、γは、核磁気回転比（ｎｕｃｌｅａｒ  ｇｙｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒａｔｉｏ）、Ｂ０は磁場強度である。平均磁場Ｂ０によって定義される回転座標（ｒｏｔａｔｉｎｇ  ｆｒａｍｅ）では、観察可能なＮＭＲ信号が、スピン集合平均（ｓｐｉｎ  ｅｎｓｅｍｂｌｅ  ａｖｅｒａｇｅ）
Ｓ（ｔ）＝Ｓ０〈ｅ−ｉφ（ｔ）〉  （１）
によって与えられる。上式で、Ｓ０は、緩和および初期スピン分布の影響を含む励起後の信号の大きさであり、φは、変化する磁場傾斜Ｇ（ｔ）と、その傾斜に沿った相対スピン変位ｚ（ｔ）とによって、
【数３】
0006328624.tif 000004
として与えられる個々のスピン寄与の相対位相である。
【００２１】
変位と速度は、
【数４】
0006328624.tif 000005
によって関係づけられることに留意されたい。
【００２２】
ディフェージング因子（ｄｅｐｈａｓｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）ｑ（ｔ）を、
【数５】
0006328624.tif 000006
として導入することによって、位相は、速度を用いて表現することができる。このディフェージング因子ｑ（ｔ）は、スピン−エコー時間ｔＥにゼロになる。すなわちｑ（ｔＥ）＝０である。
【００２３】
したがって、スピン−エコー時間ｔＥに、式２の相対位相は、
【数６】
0006328624.tif 000007
によって与えられる。
【００２４】
式１の指数の集合平均は、キュムラント級数（ｃｕｍｕｌａｎｔ  ｓｅｒｉｅｓ）に関して平均の指数として表現することができる（参考文献１４）。ガウス近似では、すなわち２次よりも高い次数のキュムラント寄与を無視すると、スピン−エコー時間ｔＥにおける観察可能な信号は、
【数７】
0006328624.tif 000008
によって与えられる。上式で、この和は、異なる重みＳｋ、累積位相因子φｋおよび減衰因子βｋを有する全ての部分集合寄与にまたがる。Ｓｋ係数においては緩和時間の可能な部分集合差が考慮されることに留意されたい。累積位相は、部分集合平均速度に比例し、
φｋ（ｔＥ）＝〈ｖｋ〉α  （７）
【数８】
0006328624.tif 000009
である。
【００２５】
流れ補正されたシーケンスに関してはα＝０であることに留意されたい。一方で、減衰は、速度変動ｕｋ＝ｖｋ−〈ｖｋ〉によって与えられ、速度自己相関関数（ｖｅｌoｃｉｔｙ  ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＶＡＣＦ））〈ｕｋ（ｔ１）ｕｋ（ｔ２）〉に関して、
【数９】
0006328624.tif 000010
として表現される。
【００２６】
無相関の速度変動に関しては、ＶＡＣＦを、拡散係数Ｄｋを含むディラック（Ｄｉｒａｃ）のデルタ関数として、
〈ｕｋ（ｔ１）ｕｋ（ｔ２）〉＝２Ｄｋδ（ｔ２−ｔ１）  （１０）
と近似することができ、これは減衰
【数１０】
0006328624.tif 000011
を与えることに留意されたい。上式でｂは拡散強調因子である。
【００２７】
流れ分散の場合、異なる速度を有する式６の部分集合に対する平均算出は、追加の減衰項を与える。追加の信号減衰につながる分散流による位相コヒーレンス（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）損の程度は、流速に対する観察時間、およびその上で流速変化が起こる特性長さスケールｌに依存する。実験時間中に、例えば位置／モーションエンコーディング傾斜に対する流れの方向の変化によって、流速が変化する場合、位相コヒーレンスは失われ、それによって拡散に似た信号減衰が起こる。このような場合、速度ｖを有する流れによる見掛けの拡散係数は、Ｄｖ＝ｌｖ／６として近似することができる（参考文献１）。しかしながら、正味の流れ（ｎｅｔ  ｆｌｏｗ）の存在が、α＞０のときに累積位相シフトを与える。ここで、異なる部分集合が、実験時間の間、一定だが異なる速度を有すると仮定する別の極端なケースを考える。このケースは、実験時間の間、血流の方向が変化しないような十分に長いまっすぐなセグメントからなる毛細血管網モデルに対応する（参考文献１の図３ｂ参照）。
【００２８】
共通の拡散係数Ｄを有する一組の部分集合に関して、式６は、
【数１１】
0006328624.tif 000012
と書くことができる。上式で、Ｐ（ｖ）は、速度の確率密度である。関数ｐ（ｖ）は、組織中の流れに対応する異なる速度分散モデルを考慮することができる（参考文献１、６）。簡単にするために、幅〈ｖ２〉を有するガウス分布を仮定した場合、
【数１２】
0006328624.tif 000013
となり、その結果、式１２は、
【数１３】
0006328624.tif 000014
となる。
式１４の全減衰因子はしばしば、擬似拡散係数Ｄ＊に関して表現され、
Ｓ（ｔＥ）＝Ｓ０ｅ−ｂＤ＊  （１５）
となる。
式（１４）と式（１５）の比較により、擬似拡散係数は、
【数１４】
0006328624.tif 000015
として与えられる。
【００２９】
比α２／ｂは、傾斜パルスシーケンス設計に依存することに留意されたい。擬似拡散係数中に示される流れの影響を最大にするため、この比α２／ｂを最大化するように、パルスシーケンスを設計することができる。式１６では、速度分散の尺度として、ｖｄ２を導入した。ｖｄ２は、特定の速度分散モデルに依存して速度とともにスケーリングする。ガウス速度分布を仮定した場合、式１３および後続の式１４によれば、ｖｄ２は、
【数１５】
0006328624.tif 000016
によって与えられる。
【００３０】
ｖｄ２と流れの実際の微視的特性との関係を反映する式１７のスケーリング因子は複雑なことがあり、本発明に基づく解析とは無関係であることに留意されたい。例えば、栓流および一様な角分布を有するまっすぐな毛細血管セグメントを仮定した場合、結果として生じるエコー−減衰は、栓流速度のｓｉｎｃ関数によって与えられ（参考文献６）、ガウス近似では、これが、１／２（式１７参照）の代わりに１／６のスケーリング因子を与え、〈ｖ２〉が、栓流速度の２乗を表す。
【００３１】
式（１４）は、単一のＤおよび〈ｖ２〉寄与を有するケースを記述する。系中に、より多くの拡散成分または速度分散成分が存在するとき、式（１４）を、確率分布
【数１６】
0006328624.tif 000017
のラプラス変換として一般化することができ、その場合、実験パラメータｂおよびα２は、系パラメータＤおよびｖｄ２に対して相互的（ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ）である。多成分系に対しては、正規化された信号減衰が、
【数１７】
0006328624.tif 000018
によって与えられる。
【００３２】
この確率分布は正規化され、そのため、
【数１８】
0006328624.tif 000019
である。
【数１９】
0006328624.tif 000020
は、測定された信号強度Ｅ（ｂ，α）の逆ラプラス変換によって与えられる。異なる拡散成分（Ｄ）と速度分散成分（ｖｄ２）の間の相関は、
【数２０】
0006328624.tif 000021
によって明らかにすることができる。変数ｂおよびαにおける信号減衰データＥ（ｂ，α）に対する回帰式（１８）を求めることによって、確率分布
【数２１】
0006328624.tif 000022
についての情報を得ることができる。
【００３３】
拡散強調ｂおよび速度分散強調αの独立調整を可能にするパルスシーケンスを使用し、擬似拡散係数Ｄ＊によって特徴づけられる全信号減衰に対する拡散の寄与と速度分散の寄与を分離することによって、速度分散を定量化することができる。実験パラメータｂおよびαを独立して調整することができる拡散−灌流相関実験（Ｄ−Ｐ）では、１つまたは複数の拡散成分または速度分散成分が系中に存在するときに、拡散係数と速度分散の間の相関の測定が、速度分散成分と対応する拡散成分とを関連づけることを可能にする。
【００３４】
組織中には異なる信号寄与が存在する可能性があり、その一部は灌流と拡散の両方の影響を受け、一部は拡散の影響だけを受ける。例えば２つの信号寄与を考える。１つは、拡散係数Ｄｆと速度分散ｖｄ２の両方によって減衰が与えられる信号寄与、もう１つは、拡散係数Ｄだけによって減衰が与えられる信号寄与である。この場合、正規化された信号強度は、
【数２２】
0006328624.tif 000023
によって与えられる。
ここで、ｆは、灌流による寄与の割合である。式１９によって要約されたこの例に対する確率分布
【数２３】
0006328624.tif 000024
が図１に概略的に示されている。
【数２４】
0006328624.tif 000025
等高線プロット上の座標（Ｄｆ、ｖｄ２）のピークおよび（Ｄ，０）のピークとして表された２つの寄与は、α２に対して相互的なｖｄ２軸に沿ってのみ分解することができることに留意されたい。したがって、異なる拡散強調ｂにおいてαを変更することは、速度分散成分を分解する手段、したがって速度分散成分と拡散成分を相関させる手段を提供する。２つの拡散成分および１つの速度分散成分によって系を記述することができる場合、信号減衰データに対する回帰式（１９）を求めることによって、拡散係数ＤおよびＤｆ、速度分散ｖｄ２ならびに比ｆを定量化することができる。
【００３５】
いくつかのパルスシーケンスは、Ｄ−Ｐ実験を達成するためのαおよびｂの独立した変更を可能にする基準を満たす。異なる振動傾斜波形を含む異なる傾斜変調スキームを使用することができ、図２および３に示した例はパルス傾斜を使用する。
【００３６】
図２に示したＤ−Ｐパルスシーケンスの例は、一方は流れ補正されており（α＝０）、もう一方は補正されていない２つの連続するモーションセンシタイジング（ｍｏｔｉｏｎ  ｓｅｎｓｉｔｉｚｉｎｇ）ブロックからなると考えることができる。図２．１では、Ｄ−Ｐシーケンスが、２つの異なる２重ＰＧＳＥブロックからなり、それらのブロックはそれぞれ、それ自体の傾斜振幅Ｇｄ１およびＧｄ２ならびにタイミングパラメータδｄ１、δｄ２、δｄ１、δｄ２を含む。最初のブロックは流れ補正されておらず、２番目のブロックは流れ補正されている（α＝０）。αおよびｂは、傾斜振幅Ｇｄ１、Ｇｄ２および／または持続時間δｄ１、δｄ２および／またはパルス間隔Δｄ１、Δｄ２のうちの２つを変更することによって、独立して調整することができる。図２．２のＤ−Ｐシーケンスは、単一ＰＧＳＥブロックおよび２重ＰＧＳＥブロックからなり、それらのブロックはそれぞれ、それ自体の傾斜振幅ＧｓおよびＧｄならびにタイミングパラメータδｓ、δｄ、δｓ、δｄを含む。最初のブロックは流れ補正されておらず、２番目のブロックは流れ補正されている（α＝０）。αおよびｂは、傾斜振幅Ｇｓ、Ｇｄおよび／または持続時間δｓ、δｄおよび／またはパルス間隔Δｓ、Δｄのうちの２つを変更することによって、独立して調整することができる。この例の特別なケースは、傾斜パルス持続時間が全てのパルスで全く同じとき、すなわちδ＝δｓ＝δｄであるときである。その場合、ディフェージングの大きさは、ｑｓ，ｄ＝γＧｓ，ｄδによって与えられ、速度分散強調はα＝ｑｓΔｓによって与えられ、拡散強調は、
【数２５】
0006328624.tif 000026
によって与えられる。αおよびｂは、ｑｓおよびｑｄを調整することによって独立して調整することができる。
【００３７】
図３に示した例は、αおよびｂを独立して調整することができる単一ブロック設計と考えることができる。図３．１のＤ−Ｐシーケンスは、２つの単一ＰＧＳＥブロックからなり、それらのブロックはそれぞれ、それ自体の傾斜振幅Ｇ１およびＧ２ならびにタイミングパラメータδ１、δ２、Δ１、Δ２を含む。全体ブロックは可変の流れ補正（α）を可能にする。αおよびｂは、傾斜振幅Ｇ１、Ｇ２および／または持続時間δ１、δ２および／またはパルス間隔Δ１、Δ２のうちの２つを変更することによって、独立して調整することができる。この例の特別なケースは、傾斜パルス持続時間が全てのパルスで全く同じであり、すなわちδ＝δ１＝δ２であり、パルス間隔が２つのＰＧＳＥブロックで全く同じであり、すなわちΔ＝Δ１＝Δ２であり、そのため、ディフェージングの大きさが、ｑ１，２＝γＧ１，２δによって与えられ、速度分散強調がα＝（ｑ１−ｑ２）Δによって与えられ、拡散強調が、
【数２６】
0006328624.tif 000027
によって与えられるときである。αおよびｂは、ｑ１およびｑ２を調整することによって独立して調整することができる。図３．１に示した例のさらに別の特別なケースが図３．２に示した例である。この例では、傾斜パルス持続時間が短く、すなわちδ＝δ１＝δ２→０であり、傾斜の大きさが全て全く同じであり、すなわち｜Ｇ１｜＝｜Ｇ２｜＝Ｇであり、そのため、ディフェージングの大きさがｑ＝γＧδによって与えられ、パルス間隔が、パルス間隔の和が一定の拡散時間ｔｄ＝Δ１＋Δ２になるように変更され、ε＝Δ１−Δ２として表現される差が、間隔０−ｔｄをまたぐことができる。そして速度分散強調はα＝ｑεによって与えられ、拡散強調はｂ＝ｑ２ｔｄによって与えられる。αおよびｂは、ｑおよびεを調整することによって独立して調整することができる。図３．３に示したＤ−Ｐシーケンスの例では、傾斜変調が、振幅Ｇ１、Ｇ２およびＧ３ならびにタイミングパラメータδ１、δ２、δ３、Δ１、Δ２を有する３つの傾斜パルスからなる。全体ブロックは可変の流れ補正（α）を可能にする。エコー条件
【数２７】
0006328624.tif 000028
が、３つの傾斜パルス振幅Ｇ１、Ｇ２およびＧ２と持続時間δ１、δ２、δ３の間の関係を制約する。αおよびｂは、傾斜振幅Ｇ１、Ｇ２およびＧ３ならびに／または持続時間δ１、δ２、δ３ならびに／またはパルス間隔Δ１、Δ２のうちの２つを変更することによって、独立して調整することができる。この傾斜変調例の特別なケースは、傾斜パルス持続時間が３つのパルスで全く同じであり、すなわちδ＝δ１＝δ２＝δ３であり、パルス間隔が全く同じである、すなわちΔ＝Δ１＝Δ２であるときである。この場合、傾斜振幅は、Ｇ２＝−（Ｇ１＋Ｇ３）によって関係づけられ、ディフェージングの大きさは、ｑ１，３＝γＧ１，３δによって与えられ、速度分散強調は、
【数２８】
0006328624.tif 000029
によって与えられ、拡散強調は、
【数２９】
0006328624.tif 000030
によって与えられる。αおよびｂは、ｑ１およびｑ３を調整することによって独立して調整することができる。
【００３８】
臨床スキャナ上でＤ−Ｐ実験を実施する目的には、シーケンス３．１および３．３は最も適している可能性がある。これらのシーケンスは、さまざまな読出しプロトコルと組み合わせて都合よく実施することができるためである。これらのシーケンス、特に図３．３に示したシーケンスは、シーケンスのタイミングパラメータを適切に選択することによって、傾斜の切換えが最小限で済み、したがって傾斜スルーレート（ｓｌｅｗ  ｒａｔｅ）および臨床スキャナでしばしば遭遇する振幅制限の点で有利なことがある。
【００３９】
この実験は、パラメータαの値を２つだけ使用し、一方の値をゼロにセットし、もう一方の値をゼロ以外の値にセットすることによっても実行することができる。このような実験は、流れ補正されたシーケンス（α＝０）を使用し、補正されていないシーケンスを使用することにより、２つのパートで実行することができる。いくつかのパルスシーケンスを、流れ補正されたシーケンスまたは補正されていないシーケンスとして使用することができる。このようなシーケンスのいくつかの例が図４に示されている。
【００４０】
強度Ｇｓを有し、持続時間がδｓ、パルスの立ち上がりエッジ間の間隔がΔｓである一対の幅の狭いパルスを含む単一パルス傾斜スピン−エコー（単一ＰＧＳＥ）シーケンス（図４．１参照）では、ディフェージングの大きさが、
ｑｓ＝γＧｓδｓ  （２０）
によって与えられ、拡散強調因子および速度強調因子は、
ｂ＝ｑｓ２（Δｓ−δｓ／３）  （２１）
および
α＝−ｑｓΔｓ  （２２）
によって与えられる。
【００４１】
擬似拡散係数（式１６参照）は、
【数３０】
0006328624.tif 000031
によって与えられる。
【００４２】
自由拡散の場合、ＤはΔから独立しており、制限された拡散ではＤはΔに反比例するのに対して、Ｄ＊は、流れの効果が優勢であるためΔに概ね比例する（式２３参照）。式２３は、Δｓ＞＞δｓであるような長いパルス間隔時間を使用することによって、流れによるエコー減衰を最大化することができるということを含意していることに留意されたい。
【００４３】
流れ補正は、条件α＝０が真である任意の振動傾斜シーケンスによって達成することができる。このようなシーケンスは、調和振動する傾斜、または拡散強調と流れ補正を同時に達成する任意の種類の傾斜波形を使用することができる。流れ補正された２重ＰＧＳＥシーケンス（図４．３）、または図４．４にｎ−ＰＧＳＥ（ｎ＝２，４，６．．．は、シーケンスの傾斜パルス対の数に対応する偶数である）として示された流れ補正された２重ＰＧＳＥの繰返しは、この説明で使用される流れ補正されたシーケンスの一例でしかない。ｎ−ＰＧＳＥシーケンスの場合には、拡散強調が、
ｂｎ＝ｎｑｎ２（Δｎ−δｎ／３）  （２４）
によって与えられる。上式で、ｑｎ、Δｎおよびδｎは、２重ＰＧＳＥシーケンスに対する対応するパラメータを示す（図４．４参照）。
【００４４】
単一ＰＧＳＥとｎ−ＰＧＳＥ実験とで拡散強調ｂを等しくするためには、条件
【数３１】
0006328624.tif 000032
が満たされなければならない。加えて、単一ＰＧＳＥとｎ−ＰＧＳＥで全く同じであるように、ディフェージングの大きさおよびパルス持続時間が選択される場合に、条件（２５）中でｑｎ＝ｑｓおよびδｎ＝δｓとセットすることは、
【数３２】
0006328624.tif 000033
であることを含意する。
【００４５】
式６にならって、信号減衰の上記の記述（式１４）を、異なる拡散係数を有する流れているポピュレーション（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）および流れていないポピュレーションを含むように拡張することができる。ここで、流れているポピュレーションおよび流れていないポピュレーションによって生じる双峰減衰（ｂｉ−ｍｏｄａｌ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ）を考え、実験時間中、これらの２つのポピュレーション間の分子交換を無視できると仮定する。ｆを、灌流割合として示し、１−ｆを、拡散割合として示す。この場合、スピン−エコー強度は、補正されていない単一ＰＧＳＥについては
【数３３】
0006328624.tif 000034
によって、流れ補正されたｎ−ＰＧＳＥについては
【数３４】
0006328624.tif 000035
によって与えられる。ＤとＤｆが全く同じ場合、流れ補正された強度式２８は、単一指数減衰（ｍｏｎｏ−ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｄｅｃａｙ）によって記述されることに留意されたい。
【００４６】
本発明に基づくこの解析は、特定の拡散強調または流れ補正傾斜シーケンスに関係しない。補正されていないデータセットおよび流れ補正されたデータセットの解析では、式２７および２８でタイミングパラメータ、拡散強調因子およびディフェージング因子がどのように計算されるのかに応じた調整か必要となることがある。
【００４７】
流れ補正されていない（ＩＶＩＭ）データセットに対する双指数回帰式２７からＤ＊またはｖｄ２およびｆを抽出することの難点は、雑音に対する感度が過度に高いことである。流れ補正されたデータセットは、拡散の影響から流れの影響を分離することで追加の情報を提供する。ここで、流れ補正されたデータセットと補正されていないデータセットの両方の同時解析を提案する。この解析は、推定された関心のパラメータの正確さおよび精度をかなり向上させる。パラメータＤ、Ｄｆおよびｆが、流れ補正されたデータセットと補正されていないデータセットの両方で全く同じであるとする制約条件を付けることによって、推定されたパラメータの雑音に対する感度は、ＩＶＩＭデータセットの標準解析に比べてかなり低減する。図５は、従来のプロトコル（「標準」および「セグメント化」）に対する流れ割合ｆの推定値と本発明に基づく流れ割合ｆの推定値の正確さおよび精度の比較を示す。この解析は、実験によって抽出されたＳｉｇｍｕｎｄ他（参考文献２）によるパラメータに基づくシミュレーションされたデータに対して適用されたものである。
【００４８】
本発明の有効性を証明するため、モンテカルロ誤差推定を使用した。シミュレーションされたデータにランダム雑音を追加し、次いで異なるプロトコルを用いてそのデータの回帰式を求めて、フィットパラメータを得る。この手順を、信号対雑音レベルごとに１０００回繰り返して、フィットパラメータに対する平均値および誤差推定値を得る（参考文献１５）。異なる解析プロトコルの公正な比較を保証するため、従来のプロトコルでは、新しいプロトコルと同じ量のデータ点を使用する。新しいプロトコルにおいては、流れ補正されたデータセットでは、（従来のプロトコルで使用される）元の一連のｂ値の中から、１つおきの（偶数番目の）ｂ値に対応するデータ点だけを使用し、補正されていないデータセットでは、元の一連のｂ値の中から奇数番目のｂ値のデータ点だけを使用する（図５ａと図５ｂを比較されたい）。図６ａでは、「標準」解析がｆ値を過大に推定し、「セグメント化」解析がｆ値を過小に推定するのに対して、新しいプロトコルは、雑音レベルの範囲全体にわたってかなり向上した正確さを与えることが分かる。図６ｂに示されているように、「セグメント化」プロトコルは、「標準」プロトコルに比べて精度をわずかに向上させるだけであり、それに対して、新しいプロトコルは、雑音レベルの範囲全体にわたって、ｆ値の大幅に精度の高い推定値を与える。
【００４９】
図面の詳細な説明
図１は、式（１９）によって記述された２つの信号寄与を有する例について、確率分布
【数３５】
0006328624.tif 000036
を概略的に示す。
【数３６】
0006328624.tif 000037
は、測定された信号Ｅ（ｂ，α）の逆ラプラス変換によって与えられる。Ｅ（ｂ，α）と
【数３７】
0006328624.tif 000038
の間の関係は、式（１８）によって与えられる。等高線は、確率密度が等しい点を結んでいる。等高線プロットの頂部および右側の実線は、確率密度関数の射影、すなわち、それぞれ拡散係数Ｄの確率分布および速度分散ｖｄ２の確率分布を表す。
【数３８】
0006328624.tif 000039
の等高線プロット上では、（Ｄｆ、ｖｄ２）のピークおよび（Ｄ，０）のピークとして２つの寄与が識別される。これらの２つの寄与は、拡散強調ｂに対して相互的なＤ軸に沿って分解することはできないが、α２に対して相互的なｖｄ２軸に沿って分解することはできる。
【００５０】
図２は、モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のためのパルスシーケンスの略図を示す。モーションエンコーディングブロックの拡大図は、拡散−灌流相関実験の２つの例の有効傾斜波形およびディフェージングを示し、これらの例は、拡散強調ｂおよび速度分散強調αを独立して調整することができる２つのモーションエンコーディングブロックからなると考えることができる：１．２重−２重ＰＧＳＥ。最初の２重ＰＧＳＥは補正されておらず（拡散および灌流による信号減衰）、２番目の２重ＰＧＳＥは流れ補正されている（α＝０、拡散による信号減衰は生じるが、灌流による減衰は生じない）；２．単一−２重ＰＧＳＥ。最初の単一ＰＧＳＥは補正されておらず（拡散および灌流による信号減衰）、２番目の２重ＰＧＳＥは流れ補正されている（α＝０、拡散による信号減衰は生じるが、灌流による減衰は生じない）。
【００５１】
図３は、モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のためのパルスシーケンスの略図を示す。モーションエンコーディングブロックの拡大図は、拡散−灌流相関実験の３つの例の有効傾斜波形およびディフェージングを示し、これらの例は、拡散強調ｂおよび速度分散強調αを独立して調整することができる１つのモーションエンコーディングブロックからなるとみることができる：１．長い傾斜パルスを含む２重ＰＧＳＥ。独立したタイミングパラメータδ１、δ２、Δ１、Δ２および傾斜の大きさＧ１およびＧ２が、拡散強調ｂおよび速度分散強調αの独立調整を可能にする；２．短い傾斜パルスを含む２重ＰＧＳＥ。独立したタイミングパラメータΔ１、Δ２およびディフェージングの大きさｑが、拡散強調ｂおよび速度分散強調αの独立調整を可能にする；３.３パルスＰＧＳＥ。独立したタイミングパラメータδ１、δ２、δ３、Δ１、Δ２および傾斜の大きさＧ１およびＧ２が、エコー条件による制約条件であり（モーションエンコーディングの終わりのディフェージングがゼロである）、拡散強調ｂおよび速度分散強調αの独立調整を可能にする。
【００５２】
図４は、モーション強調核磁気共鳴（ＮＭＲ）または磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）のためのパルスシーケンスの略図を示す。モーションエンコーディングブロックの拡大図は、一般的に知られている４つのモーションエンコーディングスキームの有効傾斜波形を示す：１．補正されていない単一ＰＧＳＥ（拡散および灌流による信号減衰）；２．補正されていない２重ＰＧＳＥ（拡散および灌流による信号減衰）；３．流れ補正された２重ＰＧＳＥ（拡散による信号減衰は生じるが、灌流による減衰は生じない）；４．流れ補正されたｎ−ＰＧＳＥ（拡散による信号減衰は生じるが、灌流による減衰は生じない）。それぞれの傾斜パルス対は、その振幅Ｇ、パルス持続時間δ、および立ち上がりエッジ間の間隔Δによって特徴づけられる。
【００５３】
図５は、図４のパルスシーケンスのうちのいくつかのパルスシーケンスについて、シミュレーションされたＭＲ信号を、拡散強調ｂに対して示す。このシミュレーションは、浸潤性腺管癌に関して推定されたＳｉｇｍｕｎｄ他（参考文献２）による以下のパラメータに基づいて実施した：灌流割合ｆ＝１０．５％、組織拡散係数Ｄ＝１．１４μｍ２／ミリ秒、灌流割合の擬似拡散係数Ｄ＊＝１４．９μｍ２／ミリ秒。
（ａ）拡散および灌流による信号減衰を与える補正されていない単一ＰＧＳＥモーションエンコーディングスキームを使用する（参考文献２から得た）従来のプロトコルを用いて得られたデータ。丸：シミュレーションされた雑音が多いデータ、実線：灌流割合ｆ、灌流割合の擬似拡散係数Ｄ＊および組織拡散係数Ｄの推定値を与える従来の最小自乗フィットの結果、破線：拡散割合の信号減衰。灌流割合は、実線のｂ＝０切片と破線のｂ＝０切片の差に等しい。
（ｂ）補正されていない単一ＰＧＳＥプロトコルによる結果と流れ補正された２重ＰＧＳＥプロトコルによる結果が同時に解析される本発明に基づくプロトコルを用いて得られたデータ。丸：シミュレーションされた雑音が多い補正されていないデータ、四角：シミュレーションされた雑音が多い流れ補正されたデータ、実線および一点鎖線：灌流割合ｆ、灌流割合に対するｖｄ２および拡散割合の拡散係数Ｄの推定値を与える、補正されていないデータと流れ補正されたデータに対する本発明に基づく同時最小自乗フィットの結果、破線：拡散割合の信号減衰。灌流割合は、破線と一点鎖線の差に等しい。
【００５４】
図６は、従来のプロトコル（「標準」および「セグメント化」）を用いて定量化された灌流割合ｆ、ならびに本発明に従って定量化された灌流割合ｆの正確さ（ａ）および精度（ｂ）を示す。正確さおよび精度は、未加工のＭＲ信号データの信号対雑音比の関数としてプロットされている。従来のプロトコルと比べると、信号対雑音比の範囲全体にわたって、本発明の正確さおよび精度の方が優っていることに注目されたい。
【００５５】
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【図１】
0006328624.tif 000046
【図２】
0006328624.tif 000047
【図３】
0006328624.tif 000048
【図４】
0006328624.tif 000049
【図５】
0006328624.tif 000050
【図６】
0006328624.tif 000051