(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
部分的に再構成された画像をノイズ除去し、且つノイズ除去有効性の指標を提供するように構成されたノイズ除去ユニットであり、前記指標は、部分的に再構成された画像位置各々で除去されたノイズの量を表す値の行列を含み、前記ノイズ除去有効性は、該ノイズ除去ユニットによって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造に関する情報の局所的な量の見積もりを有する、ノイズ除去ユニットと、
部分的に再構成された画像を生成し、且つ該部分的に再構成された画像を反復的な再構成にて前記行列を用いてノイズ除去するパラレルイメージング再構成技術を用いて、受信されたパラレル磁気共鳴（ＭＲ）データを反復的に再構成して、出力画像を生成するように構成された再構成ユニットと、
を有する磁気共鳴撮像システム。
【請求項２】
前記反復的な再構成はセンシティビティエンコーディング（ＳＥＮＳＥ）を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記指標は、局所的に達成されたノイズ除去レベルの見積もりを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記指標は、前記反復的な再構成のレギュラリゼーションの見積もりを修正する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記反復的な再構成は、前記指標を更なる入力チャネルとして含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記受信された磁気共鳴（ＭＲ）データは、複数の折り返し位置からの磁気共鳴（ＭＲ）データを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
複数の無線周波数（ＲＦ）コイルからのマルチチャネルＭＲデータを含む磁気共鳴（ＭＲ）データを受信し、
パラレル再構成技術を用いて前記磁気共鳴（ＭＲ）データを再構成し、最初の再構成が、部分的に再構成された画像を生成し、
前記部分的に再構成された画像をノイズ除去し、且つ前記ノイズ除去の有効性の空間的に局所化された指標を提供し、前記空間的に局所化された指標は、前記部分的に再構成された画像内の複数の位置の各々で前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造についての情報の量の見積もりを含み、且つ
前記受信された磁気共鳴（ＭＲ）データと、前記ノイズ除去された部分的に再構成された画像と、前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された前記情報の量の前記空間的に局所化された指標とに基づいて、前記部分的に再構成された画像を反復的に再構成して、出力画像を生成する、
ことを有する磁気共鳴撮像の方法。
【請求項８】
前記反復的に再構成することは、センシティビティエンコーディング（ＳＥＮＳＥ）を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記出力画像を表示すること、を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記ノイズ除去することは、局所的な構造劣化を見積もることを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
マルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）データを受信し、
パラレル再構成技術を用いて、前記マルチチャネルＭＲデータから、部分的に再構成された画像を生成し、
前記部分的に再構成された画像をノイズ除去し、且つ複数の画像位置の各々で除去されたノイズの量の指標を提供し、
各画像位置で除去された前記ノイズの量を表す値の行列を構築し、且つ
前記値の行列を用いて、パラレル再構成技術で前記マルチチャネル磁気共鳴（ＭＲ）データを反復的に再構成して、出力画像を生成する、
ことを有する磁気共鳴（ＭＲ）撮像の方法。
【請求項１２】
前記ノイズ除去することに基づいて、前記反復的な再構成のレギュラリゼーションの見積もりを修正すること、を更に含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記出力画像をディスプレイ装置上に表示すること、を更に含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
ソフトウェアを担持する非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、
複数の無線周波数（ＲＦ）コイルからのマルチチャネルＭＲデータを含む磁気共鳴（ＭＲ）データを受信し、
パラレル再構成技術を用いて前記磁気共鳴（ＭＲ）データを再構成し、最初の再構成が、部分的に再構成された画像を生成し、
前記部分的に再構成された画像をノイズ除去し、
前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造についての情報の量の空間的に局所化された見積もりの行列を提供し、且つ
前記受信された磁気共鳴（ＭＲ）データと、前記ノイズ除去された部分的に再構成された画像と、前記空間的に局所化された見積もりとに基づいて、前記部分的に再構成された画像を反復的に再構成して、出力画像を生成する、
ための制御信号を１つ以上の電子データ処理装置に提供する、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１５】
１つ以上のプロセッサであり、
パラレル磁気共鳴（ＭＲ）データを受信し、
前記磁気共鳴（ＭＲ）データをパーシャル画像へと再構成し、
前記パーシャル画像をノイズ除去し、
前記パーシャル画像内の複数の位置の各々で前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造についての情報の量の空間的に局所化された見積もりを有した、前記ノイズ除去の有効性の空間的に局所化された指標を提供し、且つ
前記受信した磁気共鳴（ＭＲ）データと、前記ノイズ除去されたパーシャル画像と、前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造についての前記情報の量の前記空間的に局所化された見積もりとに基づいて、パラレル再構成技術を用いて出力画像を反復的に再構成する、
ように構成された１つ以上のプロセッサと、
前記出力画像を表示するように構成されたディスプレイと、
を有する磁気共鳴撮像システム。
【請求項１６】
前記１つ以上のプロセッサは、前記反復的な再構成を、
【数１】
0006261589.tif 000014
に従って実行するように構成され、ただし、キャップｐｉ＋１は、キャップｐｉの次の反復での画像であり、Ｓはコイル感度行列であり、Ｓｈは、Ｓのエルミート転置であり、Ψはノイズ共分散行列であり、ｍは、コイル素子の数にわたるベクトルとして表現される測定されたデータであり、Ｉは単位行列であり、キャップＦｉは、ノイズ除去フィルタ有効性の見積もりであり、キャップｐｉｆは、イオン除去後の結果であり、
【数２】
0006261589.tif 000015
【数３】
0006261589.tif 000016
且つ
【数４】
0006261589.tif 000017
である、請求項１５に記載の磁気共鳴撮像システム。
【請求項１７】
前記ノイズ除去によって除去、又は損傷、又は影響された解剖学的構造についての前記情報の量の前記空間的に局所化された見積もりは、行列として表される、請求項１５に記載の磁気共鳴撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、概して医用撮像に関する。以下は、特に磁気共鳴（ＭＲ）撮像、ＭＲ画像再構成、画像フィルタリング技術とともに適用され、特にそれらを参照して記載される。しかしながら、理解されるように、以下はまた、他の使用状況でも適用され、必ずしも上述の用途に限定されない。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲ撮像においては、被検体の組織からのＭＲ信号を測定する１つ以上の受信コイルからロー（未加工）データが受信される。受信コイルは、例えばパラレルイメージングなど、ＭＲデータにおいて空間的な重なり合いを含むマルチチャネル受信コイルを含むことができる。
【０００３】
マルチチャネルＭＲスキャナにおいて、知られた技術は、画像を反復的に再構成する例えばＳＥＮＳＥ（sensitivity  encoding）、ＧＲＡＰＰＡ（generalized  autocalibrating  partially  parallel  acquisitions）及びこれらに類するものなどのパラレルイメージング再構成とノイズ除去との反復的な組み合わせを提案している（Feng等、“A  Rapid  and  Robust  Numerical  Algorithm  for  Sensitivity  Encoding  with  Sparsity  Constraints：Self-Feeding  Sparse  SENSE”、Magnetic  Resonance  in  Medicine、64：1078-1088（2010年）。各反復が、受信されたＭＲデータの複数のチャネルを入力として用いて、部分的（パーシャル）に再構成された画像を生成する。典型的に、反復再構成の反復同士の間に、部分的に再構成された画像がノイズ除去フィルタに通される。ノイズ除去フィルタは、生成された画像を入力し、ノイズ除去した画像を出力する。ノイズ除去された画像が、次の反復再構成により、入力の生成画像の代わりにされる。ノイズ除去処理の成功又は該処理による変化に関して、如何なる更なる情報も反復再構成アルゴリズムに利用可能にされていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以下にて、上述の問題及びその他を解決する新しくて改善された反復パラレルイメージングノイズ除去フィルタを開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様によれば、磁気共鳴撮像システムは、ノイズ除去ユニット及び再構成ユニットを含む。ノイズ除去ユニットは、部分的（パーシャル）に再構成された画像をノイズ除去し、且つノイズ除去有効性の指標を提供する。再構成ユニットは、パラレルイメージング再構成技術を用いて、且つ後続の反復において、ノイズ除去された部分的に再構成された画像、及びノイズ除去有効性の指標を用いて、受信されたパラレルＭＲデータを反復的に再構成して、出力画像を生成する。
【０００６】
他の一態様によれば、磁気共鳴撮像の方法は、部分的に再構成された画像をノイズ除去し、且つノイズ除去の有効性の指標を提供することを含む。部分的に再構成された画像が、受信されたパラレルＭＲデータと、ノイズ除去された部分的に再構成された画像と、ノイズ除去からの有効性の指標とに基づいて、反復的に再構成される。
【０００７】
他の一態様によれば、磁気共鳴撮像システムは、１つ以上のプロセッサ及びディスプレイを含む。上記１つ以上のプロセッサは、パラレル磁気共鳴（ＭＲ）データを受信し、ＭＲデータをパーシャル画像へと再構成するように構成される。上記１つ以上のプロセッサは更に、パーシャル画像をノイズ除去し、且つ、空間的に局所化された、ノイズ除去の有効性の指標を提供し、且つ、ＭＲデータと、ノイズ除去されたパーシャル画像と、空間的に局所化されたノイズ除去の有効性の指標とに基づいて、パラレル再構成技術を用いて出力画像を反復的に再構成するように構成される。ディスプレイが出力画像を表示する。
【発明の効果】
【０００８】
１つの利点は、ノイズ除去フィルタからの情報を使用することでパラレル画像再構成が改良されることである。
【０００９】
他の１つの利点は、画質が向上されることにある。
【００１０】
他の１つの利点は、既存のハードウェア及びソフトウェアの再利用にある。
【００１１】
他の１つの利点は、マルチチャネルシステムのＭＲデータにおける空間的な重なり合いに適用可能なことにある。
【００１２】
以下の詳細な説明を読んで理解した当業者には、更なる利点が理解されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明は、様々な構成要素及びその配置、並びに様々なステップ及びその編成の形態を取り得る。図面は、単に好適実施形態を例示するためのものであり、発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】フィードバックシステムを用いる反復ＳＥＮＳＥノイズ除去の一実施形態を模式的に例示する図である。
【図２】フィードバックを用いた反復ＳＥＮＳＥノイズ除去を使用する一手法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１を参照するに、フィードバックシステム１を用いる例えばＳＥＮＳＥなどの反復パラレルイメージングの一実施形態が模式的に示されている。システム１は、例えば、水平ボアＭＲスキャナ、オープンシステムＭＲスキャナ、ｃ型ボアＭＲスキャナ、結合及び／又はハイブリッドＭＲスキャナなどの、磁気共鳴（ＭＲ）走査装置２を含んでいる。ＭＲ走査装置２は、主磁石４、１つ以上の勾配磁場（グラディエント）コイル６、及び１つ以上の無線周波数（ＲＦ）コイル８を含んでいる。主磁石４は、例えば鉛直方向又は水平方向の磁場などの、静磁場すなわちＢ０場を生成する。ＲＦコイル８は、被検体１０内の磁気共鳴の励起及び操作を行う。ＲＦコイルは、マルチチャネルコイル、すなわち複数のコイル素子を有するコイルを含む。ＲＦコイルは、パラレルイメージングの送信のために独立に駆動される複数のコイル素子を有する全身コイルを含むことができる。ＲＦコイルは、例えば頭部コイル、胸部コイル、前立腺コイル、膝関節コイル、脚部コイル、及びこれらに類するものなどの、１つ以上のローカル（局所）コイルを含むことができる。ＲＦコイルは、磁気共鳴を励起する送信モード、又はパラレルイメージングの受信のために被検体内のＭＲ信号を測定してＭＲデータを複数のＲＦ受信器１２に伝送する受信モードで動作することができる。勾配磁場コイル６は、磁気共鳴の操作及びフォーカシングを行う。ＳＥＮＳＥイメージングは、例えば８、１６、又は３２などの複数のチャネルを含むことができる。
【００１５】
このシステムは、シーケンス制御部１４、ＲＦトランスミット制御部１６、及びグラディエント制御部１８を含んでいる。シーケンス制御部は、ＲＦトランスミット制御部及びグラディエント制御部を制御し、これらを連係させる。ＲＦトランスミット制御部は、例えば、磁気共鳴を励起するために使用されるＲＦパルスの電力、期間及び位相などの、ＲＦコイルの設定及びタイミングと、ＭＲ信号の受信とを制御する。グラディエント制御部は、勾配磁場コイルによる勾配磁場の印加を制御する。
【００１６】
このシステムは、ＲＦ受信器１２によって受信されたＭＲデータを、パラレルイメージング再構成技術を用いて再構成する再構成ユニット２０を含んでいる。フーリエ変換（ＦＦＴ）が、時間ドメイン又はデータ空間から空間ドメイン又は画像空間へとデータを変換する。再構成ユニットは、複数の並列フーリエ変換データを１つの画像へと反復的に再構成し、該画像が画像メモリ２２に格納される。再構成ユニットは、例えばＳＥＮＳＥ、ＧＲＡＰＰＡ、及びこれらに類するものなどのパラレル再構成アルゴリズムを使用する。パラレル再構成は、コイル感度マップと、複数のコイル素子によって受信されたデータセットの空間的な重なり合いとを用いて、データ折り返し位置を決定する。例えば、最初の再構成が、ＭＲデータを入力して、該ＭＲデータから最初のノイジーな部分再構成画像を構築する。この最初の画像が、変化の最小閾値又は反復回数の閾値に達するまで、各反復にて、ＭＲデータに基づいて修正される。閾値が満足されるとき、最後の部分再構成画像が診断画像として出力される。このシステムはノイズ除去ユニット２４を含んでおり、ノイズ除去ユニットは、再構成ユニットからの部分的（パーシャル）に再構成された画像を入力して、ノイズのレベル及び位置を特定し、そして次の再構成反復の前に部分再構成画像からノイズを除去する（例えば、部分再構成画像をフィルタリングする）。
【００１７】
例えば、ＳＥＮＳＥ再構成は、
【００１８】
【数１】
0006261589.tif 000002
によって記述されることができ、それにより、キャップΔ０＝Ｒ（組織（tissue）プレゼンスについての先験的知識を指し示すインジケーションである“レギュラリゼーション行列”）を用いて、キャップΔｉが、
【００１９】
【数２】
0006261589.tif 000003
として計算される。キャップＤｉなる記号は、“フィルタによって負わされるダメージ”についての知識を表す。それが未知である場合、それは、
【００２０】
【数３】
0006261589.tif 000004
を用いて。
【００２１】
【数４】
0006261589.tif 000005
として推定されることができる。これらの表現において、ｐは、計算されるピクセル値であり、初期値ｐ０＝０を有し、キャップｐｉはｉ番目のＳＥＮＳＥ反復後のその見積もりであり、キャップｐｉｆはそのノイズ除去後の結果である。Ｓはコイル感度であり、上付き文字のｈはエルミート共役を表す。Ψは、元データｍにおけるノイズ共分散であり、キャップＦは、行列として表現されるフィルタ有効性の見積もりであり、そして、ｍ＝Ｓｐ＋ｎ、すなわち、コイル素子の数にわたるベクトルとして表現される測定されたデータである。Ψを対角行列又は単位行列として近似することによって、表現を単純化することを選択してもよい。局所的に達成されるノイズ低減の見積もりは、相対測定としてＦの対角要素に表現されることができる。
【００２２】
本発明の他の一態様によれば、ＳＥＮＳＥ再構成の最初の反復は、代替的に、
【００２３】
【数５】
0006261589.tif 000006
によって記述されることができる。ただし、ｐ２、は１回の反復後の画像であり、ｐ１ｆは、フィルタｆによるノイズ除去後の最初の画像ｐ１であり、Ｓはコイル感度マップであり、ＳｈはＳのエルミート転置であり、Ｆは、行列として表現されるフィルタ有効性の見積もりであり、Ψは、測定データのノイズ間の共分散を表現するノイズ共分散行列であり、そして、ｍ＝Ｓｐ＋ｎ、すなわち、コイル素子の数にわたるベクトルとして表現される測定されたデータである。Ｃ１は、
【００２４】
【数６】
0006261589.tif 000007
として、あるいは、より正確には、
【００２５】
【数７】
0006261589.tif 000008
として近似されることができる。Ψを対角行列又は単位行列として近似することによって、表現を単純化することを選択してもよい。局所的に達成されるノイズ低減の見積もりは、相対測定としてＦの対角要素に表現されることができ、あるいは、例えば（ＦＣ１Ｆ）−１を直接的に提供することによって、絶対測定としてＣ１の対角要素を含むことができる。
【００２６】
ノイズ除去ユニット２４は、部分的に再構成された画像からノイズを除去するフィルタを含んでいる。ノイズ除去ユニットは、例えば、ＰｉｃｔｕｒｅＰｌｕｓ（登録商標）（例えば欧州特許第０８１５５３５号参照）なる商品名で販売されているフィルタ及びこれに類するものといった、ディレクショナル適応ノイズ・アーチファクト低減フィルタなどの、ノイズ除去フィルタを使用することができる。ノイズ除去された画像が、部分的に再構成された画像の代わりとなる。ノイズ除去ユニットは、ノイズ除去フィルタ処理の有効性の指標を、ノイズ除去情報メモリ２６に格納されるフィードバックとして含む。必要に応じて、ノイズ除去フィルタは、ノイズ除去フィルタによって負わされるダメージのレベルについての情報２６ａを提供することができる。有効性の指標は、局所的に達成されたノイズ除去レベルの見積もりを含むことができる。これは、ＭＲ画像（又は画像シリーズ）を再構成する処理が、画像内の任意の点におけるノイズがその画像内の遠隔点の離散集合におけるノイズと相関を有するという状況を生じさせている状況に関係し得る。用語“遠隔”は、或る点のノイズがそのすぐ近隣内のノイズと相関するという状況（これは通常、全てのＭＲ画像に当てはまる）を排除するためのものである。
【００２７】
このような状況は、測定空間内で規則的にサブサンプリングされたデータのパラレルイメージング再構成の結果である画像の場合に、実際に起こり得る。最もよくあるこのような処理の例は、所謂ＳＥＮＳＥ及びＧＲＡＰＰＡである。この場合、“遠隔点の離散集合”は、典型的には視野（フィールド・オブ・ビュー）を短縮率（リダクションファクタ）で割ったものである折り返し距離だけ各々が離れた点群を表し、我々はそれを、収集の１／ｋ空間ステップと表現することもある。典型的に、その距離はおよそ１００ｍｍである。
【００２８】
本発明の一態様によれば、画像形成の第２反復において、１つの点についての処理結果が、“その他の”点、すなわち、その１つの点に対して相関のあるノイズを有する点、についてのフィルタ有効性の情報に依存させられる。キャップＦｉが“ノイズ除去の局所的なフィルタ非有効性”を表現することができる。ここで、“フィルタ有効性についての情報”は、以下の形態で表現されることができる。
【００２９】
・全ての位置についての、（相対的な意味又は絶対的な意味の何れかで）どれだけのノイズがノイズ除去フィルタによって除去されたかの見積もり。これらは、それぞれ、キャップＦ（の対角要素）（‘相対的’）、Ｃ１とキャップＦの対角要素との積の対角要素の平方根（‘絶対的’）として表現されることができる。
【００３０】
・全ての位置についての、どれだけのノイズがノイズ除去フィルタ後に残存しているかの見積もり。
【００３１】
・例えば、
【００３２】
【数８】
0006261589.tif 000009
として、あるいは直接的に、
【００３３】
【数９】
0006261589.tif 000010
としての、ノイズ除去フィルタ処理後のノイズ共分散の新たな見積もり。
【００３４】
・全ての位置についての、そのノイズ除去フィルタリング処理によって解剖学的情報についての情報がどれだけ除去（あるいは、損傷、影響）されたか（又はその逆、すなわち、どれだけ影響されずに残っているか）の見積もり。
【００３５】
その情報はしばしば、ノイズ除去処理（のアルゴリズム）から抽出されることができる。その例を以下に提示する。
【００３６】
・Guido  Gerig、Olaf  Kubler、Ron  Kikinis及びFerenc  A．Jolesx、“Nonlinear  Anisotropic  Filtering  of  MRI  Data”、IEEE-TMI、vol．11(2)、221-232（1992年）（“Ｇｅｒｉｇ”）を参照するに、フィルタの非有効性は、
【００３７】
【数１０】
0006261589.tif 000011
に対応し得る。ただし、Σｃは、
【００３８】
【数１１】
0006261589.tif 000012
の省略表現とすることができ、関数ｃは、この引用文献の式（２）又は（３）によって定義されている。
【００３９】
・Punam  K．Saha、Jayaram  K．Udupa、“Scale-Based  Diffusive  Image  Filtering  Preserving  Boundary  Sharpness  and  Fine  Structures”、IEEE-TMI、vol．20(11)、1140-1155（2001年）（“Ｓａｈａ”）を参照するに、この引用文献の式（８）を参照して、フィルタの非有効性は、
【００４０】
【数１２】
0006261589.tif 000013
として見ることができる。
【００４１】
・欧州特許第０８１５５３５（“Ａａｃｈ”）を参照するに、この引用文献の第９欄（段落００３５）の末尾に表されているように、フィルタの非有効性は１−ｗに結び付けることができる。ただし、ｗは、ｗｒの２つのベクトル要素の平均である。
【００４２】
有効性の指標は、どれだけのノイズが残存しているかの見積もりを含むことができる。有効性の指標はまた、局所的な構造劣化の見積もりを含むことができる。例えば、この見積もりは、除去、損傷及び／又は影響された解剖学的構造の各位置における量を含むことができる。他の一例において、この見積もりは、保存された、及び／又は影響されていない各空間位置における解剖学的構造の量を含む。他の一例において、全ての位置について、（相対的な意味又は絶対的な意味の何れかで）どれだけのノイズがノイズ除去フィルタによって除去されたかの見積もりが提供され得る。更なる他の一例において、全ての位置について、どれだけのノイズがノイズ除去フィルタ後に残存しているかの見積もりも提供され得る。代わりに、有効性の指標は、ノイズ除去フィルタ処理後のノイズ共分散の新たな見積もりを含んでもよい。さらに、全ての位置について、そのノイズ除去フィルタリング処理によって解剖学的情報についての情報がどれだけ除去（あるいは、損傷、影響）されたか（又はその逆、すなわち、どれだけ影響されずに残っているか）の見積もりも提供されることができる。ノイズ除去情報Ｆは、各画像位置の例えば０と１との間の範囲などの値からなる行列として表現されることができ、０（ゼロ）の値は、その画像位置から全ノイズが除去されていることを表し、１の値は、部分的に再構成された画像に変化がないことを表し得る。再構成ユニット２０は、フィルタの有効性についての情報を用いて、例えば、レギュラリゼーションの見積もりを修正すること、更なるチャネルのデータをパラレル再構成に追加すること、及びこれらに類することなどの、パラレル再構成の調整を行う。フィルタリングは、ノイズの多い領域で強められるとともにノイズのない領域で弱められ得る。
【００４３】
このシステムは、例えばワークステーション３０内などの１つ以上のプロセッサ２８を含んでいる。ワークステーション３０は、電子プロセッサ若しくは電子処理装置２８と、画像、メニュー、パネル及びユーザ制御を表示するディスプレイ３２と、医療関係者の選択を入力する少なくとも１つの入力装置３４とを含んでいる。ワークステーション３０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、モバイルコンピューティング装置、スマートフォン、及びこれらに類するものとし得る。入力装置３４は、キーボード、マウス、マイクロフォン、及びこれらに類するものとし得る。ディスプレイ３２は、コンピュータモニタ、テレビジョンスクリーン、タッチスクリーン、触覚電子ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、フラットパネルディスプレイ、真空蛍光（ＶＦ）ディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネッセントディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、プロジェクタ、及びこれらに類するものを含む。
【００４４】
再構成ユニット２０及びノイズ除去フィルタ２４は、例えばワークステーション３０の電子プロセッサ若しくは電子処理装置２８などの電子データ処理装置によって、あるいはネットワークなどによってワークステーション３０と動作的に接続されるネットワークベースのサーバコンピュータによって、好適に具現化される。再構成ユニット２０は、例えば分散プロセッサ又はマルチコアプロセッサなどの分散処理技術に適応可能である。また、ＦＦＴ、パラレル再構成及びノイズ除去の技術は、電子データ処理装置によって読み取り可能であって開示のＦＦＴ、パラレル再構成及びノイズ除去の技術を行うように電子データ処理装置によって実行可能な命令（例えば、ソフトウェア）を格納した非一時的な記憶媒体を用いて好適に実装される。
【００４５】
図２を参照するに、ノイズ除去フィードバックを用いた反復パラレル再構成の一実施形態を使用する一手法がフローチャート化されている。ステップ３６にて、ＲＦ受信器１２により、ＭＲデータが受信される。ＭＲデータは、ＲＦコイル８からの複数チャネルのＭＲデータを含む。ＭＲデータは、ステップ３８にて、１つ以上のプロセッサ２８により、例えばＦＦＴを用いて画像空間へと変換される。
【００４６】
ＦＦＴによって処理されたＭＲデータは、ステップ４０にて、再構成ユニット２０によって部分的に再構成される。再構成ユニット２０は、例えばＳＥＮＳＥ、ＧＲＡＰＰＡ及びこれらに類するものなどのパラレル再構成技術を用いて、メモリ２２に格納される画像を部分的に再構成する。最初の再構成が、ＦＦＴ処理されたＭＲデータから画像を生成する。その後の反復が、ＦＦＴ変換されたＭＲデータと、ノイズ除去後の画像と、ノイズ除去ユニット２４からのフィードバックとに基づいて、画像を修正する。ノイズ除去からのフィードバックは、レギュラリゼーションの見積もりを修正するために使用されることができる。フィードバックは、更なるチャネルのデータとしてパラレル再構成技術に含められることができる。再構成を繰り返すべきかの決定がステップ４２で行われる。この決定は、使用されるパラレル再構成技術に基づき、画像内の変化の最小閾値又は反復回数の閾値を用いる。
【００４７】
パラレル再構成からの画像は、ノイズ除去ユニット２４により、ノイズに関してフィルタリングされる。ノイズ除去フィルタが、画像をノイズ除去して、空間的に局所化された、フィルタの有効性の指標を提供する。この有効性の指標が、再構成ユニット２０へのフィードバックを提供する。有効性又はフィルタ有効性の指標は、ノイズ除去の局所的な達成度の見積もりを含むことができる。この指標は、局所的な構造劣化の見積もりを含むことができる。この指標は値の行列として表現されることができる。
【００４８】
パラレル再構成からの画像は、ディスプレイ３２上で表示されることができ、あるいは、例えば画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、及びこれらに類するものなどの保管管理システムに格納されることができる。
【００４９】
理解されるように、ここに提示した特定の例示の実施形態との関連で、特定の構造的及び／又は機能的な特徴が、規定の要素及び／又はコンポーネントに組み込まれているものとして説明されている。しかしながら、企図されることには、これらの特徴はまた、同じ又は同様の利益で、適宜にその他の要素及び／又はコンポーネントにも同様に組み込まれ得る。やはり理解されるように、これら例示の実施形態の異なる態様が、所望の用途に適した他の代替実施形態を達成するように、適宜に選択的に採用されてもよく、他の代替実施形態はそれにより、それに組み込まれた態様それぞれの利点を実現し得る。
【００５０】
やはり理解されるように、ここに記載された特定の要素又はコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって好適に実装された自身の機能を有し得る。また、理解されるように、一緒に組み込まれるものとしてここに記載された複数の特定の要素は、好適な状況下で、独立した要素であってもよいし、その他の方法で分離されてもよい。同様に、１つの特定の要素によって実行されるものとして記載された複数の特定の機能は、個々の機能を実行するように独立に動作する複数の別々の要素によって実行されてもよく、また、特定の個別の機能が分離されて、協働する複数の別々の要素によって実行されてもよい。他の例では、ここでは互いに別個であるとして図示され且つ／或いは別段に記載された一部の要素又はコンポーネントが、物理的あるいは機能的に適宜に結合されてもよい。
【００５１】
要するに、本明細書は、好適な実施形態を参照して説明されている。自明なことに、本明細書を読んで理解した者は変更及び改変に想到し得るであろう。意図されることには、本発明は、添付の請求項の範囲又はその均等範囲に入る限りにおいて、全てのそのような変更及び改変を含むとして解釈されるものである。つまりは、以上にて開示された機構及び機能並びにその他の機構及び機能のうちの様々なもの、又はそれらを代替するものは、数多くの他の異なるシステム又は応用へと望ましく組み合わされ得るものであり、また、後に当業者によって為され得る、これらにおける様々な現時点では予測不能あるいは予期せぬ代替、変更、変形又は改良も、同様に、以下の請求項によって包含されるものである。
【図１】
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【図２】
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