(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の３次元ＭＲデータ・セットから多数の完全にサンプリングされた較正用ｋ空間データ線を求め、
前記較正用ｋ空間データ線から再構成用重みを決定し、
較正用重みについてｋxに沿って１次元フーリエ変換を行って、較正用重みをハイブリッド空間に変換し、
前記複数のＭＲデータ・セットについてｋxに沿って１次元フーリエ変換を行って、前記ＭＲデータ・セットをｋ空間からハイブリッド空間へ変換し、
ハイブリッド空間における前記複数のＭＲデータ・セットをハイブリッド空間較正用重みで補足し、
前記補足されたＭＲデータ・セットについて２次元フーリエ変換を行って、各データ・セットを３次元画像空間に変換する、
ように、プログラムされているコンピュータを備えるＭＲシステム（１０）。
【請求項２】
コイル構成のなかの複数のＲＦ受信器コイルから複数のｋ空間データ・セットを取得するステップと、
前記複数のＲＦ受信器コイルから複数の較正用ｋ空間データ・セットを取得するステップと、
周波数符号化方向に沿って各位置について１次元フーリエ変換を行って、ハイブリット空間データ・セット及びハイブリット空間較正用データ・セットを生成するステップと、
周波数符号化方向における各位置についてユニークな複数組の１次元ハイブリッド空間カーネル重みを構築し且つ１次元ハイブリッド空間カーネル重みを滑らかに変化するように抑制する連続重み関数の係数を推定するステップと、
前記コイル構成に適した一組の基底関数によって連続重み関数を構築するステップと、
前記１次元ハイブリッド空間カーネル重みをハイブリッド空間において１次元コンボリューションとして又は画像空間において点毎の乗算としてハイブリット空間データ・セットに適用するステップと、
複数のハイブリット空間データ・セット又は画像空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成するステップと、
を含む、ＭＲイメージング方法。
【請求項３】
複数のＲＦ受信器コイルにより取得されたｋ空間データから２次元ｋ空間カーネルを推定するステップと、
前記２次元ｋ空間カーネルをハイブリッド空間において１次元コンボリューションとして適用するステップと、
前記１次元コンボリューションによって合成された複数のハイブリット空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成するステップと、
を含む、ＭＲイメージング方法。
【請求項４】
複数のＲＦ受信器コイルから取得されたＭＲ画像を取得し再構成するためのコンピュータ・プログラムを有するコンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、該コンピュータ・プログラムは、コンピュータによって実行されたときに、
データ・セットのそれぞれが位相符号化方向及び周波数符号化方向に符号化されたＭＲデータを含む、複数のＲＦ受信器コイルにより取得された複数のｋ空間データ・セット、から較正用ｋ空間データ線を得、
前記較正用ｋ空間データ線から較正用重みを決定し、
前記較正用重みを１つの次元でフーリエ変換し、
前記ｋ空間データ・セットを１つの次元でフーリエ変換し、
前記変換された較正用重みを前記変換されたｋ空間データ・セットに適用して、各ＲＦ受信器コイルについて所望のサイズのハイブリッド空間を合成し、
各ハイブリッド空間から画像を再構成する、
ようにコンピュータを作動する命令を含む、コンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【請求項５】
前記コンピュータが、複数のＲＦ受信器コイルからの画像を組み合わせて合成画像を形成する、請求項４に記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【請求項６】
前記１つの次元が周波数符号化方向である、請求項４に記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【請求項７】
各ＭＲデータ・セットは、予め規定されたＦＯＶについてナイキスト判定基準を満たすのに必要な数よりも少ない数の位相符号化位置ように規定されている、請求項４に記載のコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【請求項８】
複数の受信器コイルの各々からｋ空間データ・セットを取得するステップと、
前記複数の受信器コイルの各々から一組のｋ空間較正用データ線を取得するステップと、
ｋ空間において較正用データ線からカーネル重みを決定するステップと、
１つの次元において、前記カーネル重み及び前記ｋ空間データ・セットをハイブリッド空間に変換するステップと、
変換されたカーネル重みをハイブリット空間データ・セットに適用して、複数の完全なハイブリット空間データ・セットを合成するステップと、
前記完全なハイブリット空間データ・セットの各々からそれぞれの画像を再構成するステップと、
を含む、並列イメージング方法。
【請求項９】
前記それぞれの画像を組み合わせて合成画像を形成するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
取得されたデータ点にのみからｋ空間の縁でカーネル重みを決定するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に云えば、磁気共鳴（ＭＲ）イメージングに関するものであり、より具体的には、データ取得を加速するために多数の受信器コイルによりイメージング・ボリュームの画像をサンプリングし且つ再構成するための融通性のある方式に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人体組織のような物質が一様な磁界（分極磁界Ｂ０  ）を受けたとき、組織内のスピンの個々の磁気モーメントがこの分極磁界と整列しようとするが、それらの固有のラーモア周波数でランダムに該磁界の周りを歳差運動する。もしその物質、すなわち組織が、ｘ−ｙ平面内にあって且つラーモア周波数に近い周波数を持つ磁界（励起磁界Ｂ１  ）を受けると、正味の整列したモーメント、すなわち「縦磁化Ｍｚ」が、ｘ−ｙ平面へ向かって回転し、すなわち「傾いて」、正味の横磁化Ｍｔを生じる。励起信号Ｂ１  が終了した後、励起されたスピンによって信号が放出され、この信号は受信し処理することにより画像を形成することができる。
【０００３】
これらの信号を利用して画像を作成するとき、磁界勾配（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）が用いられる。典型的には、画像化すべき領域を一連の測定サイクルによって走査し、それらのサイクルでは、使用している特定の局在化方法に従ってこれらの勾配が変化する。その結果の一組のＮＭＲ信号はディジタル化され処理されて、多数の周知の再構成手法の内の１つを使用することにより画像が再構成される。
【０００４】
ＭＲデータ取得を加速するために開発された１つの手法は、一般に「並列イメージング(parallel imaging)」又は「部分的並列イメージング」と呼ばれているものである。並列イメージングでは、多数の受信コイルにより関心のある領域又はボリューム（立体的領域）からデータを取得する。そこで、並列イメージングは、位相調整アレイ型コイルの感度の空間依存性を活用することによって１つ以上の次元におけるデータ取得を加速するために使用される。並列イメージングは、走査時間を短縮するだけなく、画像のぼやけ及び幾何学的歪みも低減するのにも奏功することが判明している。その上、並列イメージングは、空間又は時間的分解能を改善し且つボリューム・カバー範囲を増大するために使用することができる。
【０００５】
加速されたデータから最終的なエイリアシングのない画像を作成するために幾つかのタイプの並列イメージング再構成法が開発されている。これらの方法は、一般に、再構成問題の取り扱い方に基づいて２つの範疇に分けられる。第１は、低分解能較正用画像からコイル感度分布を推定するＳＥＮＳＥ（Sensitivity Encoding；感度符号化）に基づく手法であり、これは、直接反転アルゴリズムを用いて画像空間内のエイリアシングのあるピクセルをアンラップ(unwrap)するために使用することができる。第２は、ＧＲＡＰＰＡ（Generalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisition ；一般化自動較正型部分的並列取得）に基づく手法であり、これは、感度推定値を必要としないアルゴリズムを使用してｋ空間における取得されたデータから未取得のデータを合成するために必要な再構成用重みを計算する。ＧＲＡＰＰＡのための再構成用重みは、典型的には走査内に埋め込まれている（「自動較正(auto-calibration)」）が、走査の前に又は後に取得することもできる少量の完全にサンプリングされた較正用データから計算される。ＳＥＮＳＥ及びＧＲＡＰＰＡに基づく方式は両方とも首尾よく働くが、実際には、ＧＲＡＰＰＡに基づく手法が、例えば減縮されたＦＯＶ用途で正確なコイル感度推定値を得ることができないときに好ましいことが判明した。
【０００６】
１つの公知のＧＲＡＰＰＡ手法は全てｋ空間内で動作して、１次元（１Ｄ）コンボリューション・カーネルのみを使用する。単一組の１Ｄコンボリューション・カーネル重みがｋ空間内で決定され、その後で各コイルについての完全なｋ空間データ・セットを再構成するためにｋ空間において適用される。次いで、各ｋ空間データ・セットはフーリエ変換されて単一の画像を形成して、１コイル当り１つの画像が得られるようにする。これらのコイル画像は、例えば二乗和を使用して、組み合わされて、１つの最終画像を生成する。各々の構成成分コイルについて別々のｋ空間データ・セットを再構成すると云うこの概念は、ＧＲＡＰＰＡをその前身のＶＤ−ＡＵＴＯ−ＡＭＡＳＨからはっきりと際立たせるものである。それらの構成成分コイルの振幅画像の組み合わせによりコイル間位相誤差が防止され、また１コイル当りに基づいた重みの作成により、ＧＲＡＰＰＡはもはや、関連するコイルから感度分布が、ＳＭＡＳＨに基づく手法の場合に要求されるような、空間高調波成分を形成することを必要としない。
【０００７】
ＧＲＡＰＰＡ法では、ＧＲＡＰＰＡ重み、すなわち、１Ｄ−ＧＲＡＰＰＡカーネルが推定されて、加速方向（ｋｙ  ）に沿った近隣のデータにのみ適用される。これは、感度分布が位相符号化方向（加速方向）だけでなく、該加速方向と直交する周波数符号化方向でも変化するので、殆どのコイル構成にとって理想的ではない。そこで、ＧＲＡＰＰＡに基づく手法の精度が１Ｄ−ｋ空間カーネルよりも２次元（２Ｄ）を使用することによって改善され得ることが示唆されている。更に、２Ｄ−ＧＲＡＰＰＡカーネルがシステム・マトリクスの調整を改善し、従って再構成ノイズ及び残留誤差を低減すると信じられる。しかしながら、この精度を得るためには、その代償として、計算量の多い２Ｄ−ｋ空間コンボリューション段階に起因して再構成時間が増大する。
【特許文献１】米国特許第６６８０６１０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、並列イメージングの利点（例えば、走査時間の短縮）を維持し、また感度分布の変化を考慮するように様々なコイル構成に対処するのに充分な融通性があり、また再構成時間を大幅に短縮させるような並列イメージング手法を提供することは望ましいことであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上述の欠点を克服する並列イメージング・システム及び方法を提供する。本発明は、特定のデータ「ドメイン」又は「空間」において動作するときに得ることのできる計算効率を利用する２Ｄコンボリューション・カーネルにより再構成を遂行する並列イメージング手法を含む。従って、本発明はＧＲＡＰＰＡに基づく手法のような「ｋ空間」に制限されず、また従来のＳＥＮＳＥに基づく手法のような「画像空間」に制限されない。これに関して、本発明は多コイル・データの再構成プロセスを、「トレーニング相」と、欠落したデータを合成（置換）するために取得されたデータに再構成用重みを適用する「アプリケーション（適用）相」とに分離する。各段階が生じるデータ空間（すなわち、ｋ空間）、ハイブリッド空間又は画像空間の選択は、所与のイメージング用途での全再構成時間を短縮するために独立に最適化される。従って、本発明は、２Ｄ−ｋ空間コンボリューション・カーネルを適用する計算上の負担を持つことなく、２Ｄ−ｋ空間カーネルを使用することによる画像品質についての利点を保持する。
【００１０】
複数のＲＦ受信器コイルを有するＭＲシステムが、最適化すべき走査パラメータを決定するようにプログラムされているコンピュータを含む。コンピュータは更に、複数のＲＦ受信器コイルによって取得された複数の減縮されたＭＲデータ・セットにアクセスするようにプログラムされている。複数の減縮されたデータ・セットはアンダーサンプリングされたＭＲデータ及び完全にサンプリングされたＭＲ較正用データの両方を含むことができる。トレーニング相の際、コンピュータは、複数のＭＲデータ・セットから再構成用コンボリューション・カーネル重みを計算するようにプログラムされている。アプリケーション相の際、コンピュータは、再構成用重みを複数の減縮されたデータ・セットに適用して複数の完全なＭＲデータ・セットを形成するようにプログラムされている。コンピュータは、再構成用重みをｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれから決定すべきかを自動的に決定し、且つ最適化すべき走査パラメータに基づいてｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれにおいて複数の完全なＭＲデータ・セットを合成するのかを自動的に決定することができる。
【００１１】
本発明は、複数のＲＦ受信器コイルから取得されたＭＲ画像を取得し再構成するためのコンピュータ・プログラムを持つコンピュータ読取り可能な記憶媒体において具現化することができる。コンピュータ・プログラムは、コンピュータによって実行されたときに、複数のＲＦ受信器コイルにより取得された複数の減縮されたｋ空間データ・セットにアクセスするようにコンピュータを動作させる命令(instructions)を表し、該減縮されたデータ・セットはアンダーサンプリングされたデータ及び完全にサンプリングされたデータの両方を含む。各ｋ空間データ・セットは、位相符号化方向及び周波数符号化方向に符号化されたＭＲデータを含む。コンピュータは更に、前記減縮されたｋ空間データ・セットから再構成用カーネル重みを決定し、次いで周波数符号化次元に沿ってカーネル重みをフーリエ変換するように作動される。コンピュータは更に、１つの次元において前記減縮されたｋ空間データ・セットをフーリエ変換するようにプログラムされ又は作動される。変換されたカーネル重みは、次いで、ｋ空間データ・セットに適用されて、各ＲＦ受信器コイルについて完全なハイブリット空間を合成する。次いで、コンピュータは各ハイブリッド空間から画像を再構成する。
【００１２】
また並列イメージング方法を開示し、本方法は、複数の受信器コイルの各々から減縮されたｋ空間データ・セットを取得する段階を含み、該ｋ空間データ・セットは画像データ線及び較正用データ線の両方を含むことができる。本方法は、減縮されたｋ空間データ・セットから再構成用カーネル重みを決定し、そして、１つの次元で、カーネル重み及びｋ空間データ・セットをハイブリッド空間に変換する段階に続く。変換されたカーネル重みはハイブリット空間データ・セットに適用されて、複数の完全なハイブリット空間データ・セットを合成する。完全なハイブリット空間データ・セットの各々からそれぞれの画像が再構成される。
【００１３】
またＭＲイメージング方法を開示し、本方法は、複数のＲＦ受信器コイルにより取得された減縮されたｋ空間データ・セットから２Ｄ−ｋ空間カーネルを推定する段階と、２Ｄ−ｋ空間カーネルをハイブリッド空間で１Ｄコンボリューションとして適用する段階と、１Ｄコンボリューションによって合成された複数のハイブリット空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階とを含む。
【００１４】
別のＭＲイメージング方法では、複数のＲＦコイルからの減縮されたｋ空間データ・セットがハイブリッド空間に変換される。本方法は更に、周波数符号化次元に沿って滑らかに変化するようにカーネル係数を抑制することによってハイブリッド空間における１Ｄカーネルを推定する段階と、１Ｄハイブリッド空間カーネルを（周波数符号化次元に沿った各空間座標について位相符号化方向に沿って適用された）ハイブリッド空間における１Ｄコンボリューションか又は画像空間における点毎の乗算のいずれかとして適用する段階と、ハイブリッド空間カーネルの適用によって合成された複数のハイブリット空間データ・セット又は画像空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階とを含む。
【００１５】
従って、本発明の一面によれば、ＭＲシステムが複数のＲＦ受信器コイル及びコンピュータを有し、該コンピュータは、最適化すべき走査パラメータを決定し、複数のＲＦ受信器コイルによって取得された複数のＭＲデータ・セットにアクセスするようにプログラムされている。コンピュータは更に、複数のＭＲデータ・セットから較正用重みを決定し、較正用重みをｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれから決定すべきかを自動的に決定し、そして最適化すべき走査パラメータに基づいてｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれにおいて複数のＭＲデータ・セットを較正用重みで補足するのかを自動的に決定するようにプログラムされている。
【００１６】
別の面によれば、本発明は、複数のＲＦ受信器コイルから取得されたＭＲ画像を取得し再構成するためのコンピュータ・プログラムを持つコンピュータ読取り可能な記憶媒体を対象とし、該コンピュータ・プログラムはまた、コンピュータによって実行されたときに、複数のＲＦ受信器コイルにより取得された複数のｋ空間データ・セットから較正用ｋ空間データ線を得るようにコンピュータを作動する命令を表す。各データ・セットは、位相符号化方向及び周波数符号化方向に符号化されたＭＲデータを含む。コンピュータは更に、較正用ｋ空間データ線から較正用重みを決定し、該較正用重みを１つの次元でフーリエ変換するように作動される。コンピュータは次いで、ｋ空間データ・セットを１つの次元でフーリエ変換し、前記変換された較正用重みを前記変換されたｋ空間データ・セットに適用して、各ＲＦ受信器コイルについて所望のサイズのハイブリッド空間を合成する。コンピュータはまた、各ハイブリッド空間から画像を再構成するようにプログラムされている。
【００１７】
本発明の別の面によれば、並列イメージング方法を開示し、本方法は、複数の受信器コイルの各々からｋ空間データ・セットを取得する段階と、複数の受信器コイルの各々から一組のｋ空間較正用データ線を取得する段階とを含む。本方法はまた、ｋ空間において較正用データ線からカーネル重みを決定する段階と、１次元においで、カーネル重み及びｋ空間データ・セットをハイブリッド空間に変換する段階とを含む。変換されたカーネル重みはハイブリット空間データ・セットに適用されて、複数の完全なハイブリット空間データ・セットを合成する。次いで、本方法は、完全なハイブリット空間データ・セットの各々からそれぞれの画像を再構成する段階に続く。
【００１８】
本発明はまた、複数のＲＦ受信器コイルにより取得されたｋ空間データから２Ｄ−ｋ空間カーネルを推定する段階と、２Ｄ−ｋ空間カーネルをハイブリッド空間において１Ｄコンボリューションとして適用する段階とを含むＭＲイメージング方法で具現化される。本方法は、１Ｄコンボリューションによって合成された複数のハイブリット空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階に続く。
【００１９】
別の面によれば、本発明はＭＲイメージング方法を含み、本方法は、複数のＲＦ受信器コイルから複数のｋ空間データ・セットを取得する段階と、複数のＲＦ受信器コイルから複数の較正用ｋ空間データ・セットを取得する段階と、周波数符号化方向に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、ハイブリット空間データ・セット及びハイブリット空間較正用データ・セットを生成する段階と、周波数符号化方向における各位置についてユニークな複数組の１Ｄハイブリッド空間カーネル重みを構築し且つ１Ｄハイブリッド空間カーネル重みを滑らかに変化するように抑制する連続重み関数の係数を推定する段階とを含む。本方法は更に、コイル構成に適した一組の基底関数によって連続重み関数を構築する段階と、１Ｄハイブリッド空間カーネル重みをハイブリッド空間において１Ｄコンボリューションとして又は画像空間において点毎の乗算としてハイブリット空間データ・セットに適用する段階と、複数のハイブリット空間データ・セット又は画像空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階とを含む。
【００２０】
本発明の更に別の面によれば、ＭＲシステムが、複数の３Ｄ−ＭＲデータ・セットから多数の完全にサンプリングされた較正用ｋ空間データ線を求め、且つ較正用ｋ空間データ線から再構成用重みを決定するようにプログラムされているコンピュータを有する。コンピュータはまた、較正用重みについてｋｘ  に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、較正用重みをハイブリッド空間に変換し、且つ複数のＭＲデータ・セットについてｋｘ  に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、ＭＲデータ・セットをｋ空間からハイブリッド空間へ変換するようにプログラムされている。コンピュータは次いで、ハイブリッド空間における複数のＭＲデータ・セットをハイブリッド空間較正用重みで補足し、且つ該補足されたＭＲデータ・セットについて２Ｄフーリエ変換を行って、各データ・セットを３Ｄ画像空間に変換する。
【００２１】
本発明の様々な他の特徴及び利点が以下の詳細な説明並びに図面から明らかになろう。
【００２２】
図面は、本発明を実施するために現在考えられる１つの好ましい実施形態を例示している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明は、ｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間データに適用可能である並列イメージング手法を対象とする。ｋ空間は、複素数、例えば、ａ＋ｂｉ（ここで、ｉ＝（−１の平方根））として符号化される正及び負の空間周波数値についての「周波数ドメイン」リポジトリイとして機能するか又はそれと等価であるマトリクスとしてＭＲイメージングの分野で周知である。すなわち、ｋ空間マトリクスは、一般に、ＭＲエコーの発生及び減衰の際に取得された空間周波数信号についてのリポジトリイ（貯蔵データベース）として認識されている。ｋ空間マトリクスは、典型的には、周波数符号化勾配によってｋｘ  方向に且つ位相符号化勾配によってｋｙ  方向に周波数符号化されたデータで充填され、また第２の位相符号化勾配によってｋｚ  方向に位相符号化されたデータを含む。エコーから取得されたデータは、特にＭＲ信号発生の際に印加される周波数及び位相符号化勾配の強さによって決定されるｋ空間マトリクス内の一行に配置される。ｋ空間は、一般に、デカルト座標系の態様で一度に一行ずつ充填される。ｋ空間の全てが取得された後、ｋ空間マトリクスの要素は、ｋｘ  （周波数符号化）及びｋｙ  （位相符号化勾配）方向に沿って位置依存の位相変化の変分を含む。２Ｄ逆フーリエ変換は周波数ドメイン情報を復号する。２Ｄフーリエ変換は２段階の処理である。最初に、行毎の１Ｄフーリエ変換により、各行のｋ空間データを変換する。行毎のフーリエ変換の後、列毎の１Ｄフーリエ変換が行われる。包括的に、この一対の１Ｄフーリエ変換により、ｋ空間データが周波数ドメイン（ｋ空間データ）から空間ドメイン（画像空間データ）へ変換される。次いで、イメージング対象物の空間及びコントラスト特性を示す画像マトリクスから画像が再構成される。
【００２４】
「ハイブリッド空間」は、ｋ空間を画像空間へ変換する２Ｄフーリエ変換を構成する複数の１Ｄフーリエ変換の内の１つを遂行させる中間マトリクスを表す。換言すれば、２Ｄフーリエ・イメージングでは、１つのフーリエ変換が周波数符号化方向で遂行され、別のフーリエ変換が位相符号化方向で遂行される。最初の１Ｄフーリエ変換後のマトリクスは「ハイブリッド空間」と見なされる。すなわち、データはもはや「未変換状態」ではなく、従って、ｋ空間とは見なされない。しかしながら、データは全体として、未だ空間ドメイン内にはなく、従って、「画像空間」内にはない。
【００２５】
図１について説明すると、本発明を採用する好ましい磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム １０ の主要構成部品を示している。システムの動作は、キーボードなどの入力装置１３、制御パネル１４及び表示画面１６を含むオペレータ・コンソール１２から制御される。コンソール１２はリンク１８を介して別個のコンピュータ・システム２０と通信し、該コンピュータ・システム２０はオペレータが表示画面１６上に画像を生成して表示するのを可能にする。コンピュータ・システム２０は、バックプレーン２０ａを介して相互に通信する多数のモジュールを含む。これらのモジュールには、画像処理装置モジュール２２、ＣＰＵモジュール２４、及び画像データ・アレイを記憶するためのフレーム・バッファとして当該分野で知られているメモリ・モジュール２６が含まれている。コンピュータ・システム２０は、画像データ及びプログラムの記憶保存のためにディスク記憶装置２８及びテープ駆動装置３０に連結され、また高速直列リンク３４を介して別個のシステム制御装置３２と通信する。入力装置１３には、マウス、ジョイスティック、トラックボール、接触作動画面、光ペン、音声制御装置、或いは任意の同様な又は等価な入力装置を含むことができ、また対話型の幾何学的規定のために使用することができる。
【００２６】
システム制御装置３２は、バックプレーン３２ａによって互いに接続された一組のモジュールを含む。これらには、直列リンク４０を介してオペレータ・コンソール１２に接続するパルス発生器モジュール３８及びＣＰＵモジュール３６が含まれる。リンク４０を介して、システム制御装置３２は、遂行すべき走査シーケンスを表す指令をオペレータから受け取る。パルス発生器モジュール３８は所望の走査シーケンスを実施するようにシステム構成部品を作動し、且つ発生されるパルスのタイミング、強度及び形状、並びにデータ取得窓のタイミング及び長さを表すデータを発生する。パルス発生器モジュール３８は一組の勾配増幅器４２に接続されて、走査中に発生される勾配パルスのタイミング及び形状を指示する。パルス発生器モジュール３８はまた、生理学的信号取得制御装置４４から患者データを受け取ることができる。生理学的信号取得制御装置４４は、患者に取り付けられた電極からのＥＣＧ信号のような、患者に接続された多数の異なるセンサから信号を受け取る。最後に、パルス発生器モジュール３８は、患者及び磁石システムの状態に関連した様々なセンサから信号を受け取る走査室インターフェース回路４６に接続されている。また、走査室インターフェース回路４６を介して、患者位置決めシステム４８が、走査のための所望の位置へ患者を移動させる指令を受け取る。
【００２７】
パルス発生器モジュール３８によって発生される勾配波形は、Ｇｘ，Ｇｙ及びＧｚ増幅器を持つ勾配増幅器システム４２に印加される。各勾配増幅器は、大まかに参照数字５０で表した勾配コイル集成体内の対応する物理的な勾配コイルを励振して、取得される信号を空間的に符号化するために使用される磁界勾配を生成させる。勾配コイル集成体５０は磁石集成体５２の一部を形成し、磁石集成体５２は分極用磁石５４及び全身用ＲＦコイル５６を含む。システム制御装置３２内のトランシーバ・モジュール５８が、ＲＦ増幅器６０によって増幅されて、送信／受信切換えスイッチ６２を介してＲＦコイル５６に結合されるパルスを発生する。その結果として患者内の励起された核によって放出された信号が、同じＲＦコイル５６によって検知されて、送信／受信切換えスイッチ６２を介して前置増幅器６４に結合される。増幅されたＭＲ信号は、トランシーバ５８の受信器部分で復調され濾波されてディジタル化される。送信／受信切換えスイッチ６２はパルス発生器モジュール３８からの信号によって制御されて、送信モードの際はＲＦ増幅器６０をコイル５６に電気接続し且つ受信モードの際は前置増幅器６４をコイル５６に接続する。送信／受信切換えスイッチ６２はまた、別のＲＦコイル（例えば、表面コイル）を送信又は受信のいずれかのモードで使用できるようにすることができる。
【００２８】
ＲＦコイル５６によって検出されたＭＲ信号は、トランシーバ・モジュール５８によってディジタル化されて、システム制御装置３２内のメモリ・モジュール６６へ転送される。生のｋ空間データのアレイがメモリ・モジュール６６内に取得されたとき、走査は完了する。この生のｋ空間データは再構成すべき各画像及び各構成成分コイルについての別々のｋ空間データ・アレイに再配列され、これらの各々は中央処理装置６８に入力される。中央処理装置６８は該データをフーリエ変換して画像データのアレイを構成するように動作する。
【００２９】
この画像データはイーサーネット・リンク３４（「イーサネット」は商標）を介してコンピュータ・システム２０に伝送され、そこでディスク記憶装置２８のようなメモリに保存される。オペレータ・コンソール１２から受け取った指令に応答して、この画像データはテープ又はディスク駆動装置３０のような長期間記憶装置に保管することができ、或いは画像処理装置２２によって更に処理し、オペレータ・コンソール１２へ伝送して表示装置１６で表示することができる。
【００３０】
図１に示されているＭＲシステムはまた、ＭＲ信号を検出する受信コイル・アレイを装備することができる。このようなコイル・アレイは当該分野で周知であり、全身用アレイ、並びに頭部用コイル・アレイ、心臓用コイル・アレイ及び脊椎用コイル・アレイのような部分的身体部位用アレイを含む。以下に詳しく説明するように、本発明は並列イメージング方法を含み、本方法では、関心のある領域又はボリュームがＲＦ受信コイル・アレイによりサンプリングされる。これに関して、本発明はコイル・アレイの特定のタイプ又は配置方向に制限されない。
【００３１】
次に図２について説明すると、従来の胴体用ＲＦコイル・アレイ７０の略図を示す。胴体用ＲＦコイル・アレイ７０は、視野（ＦＯＶ）にわたる画像データを取得するために使用される表面コイルであり、８個の別々のコイル素子７２〜７９を含む。各コイル素子は、ＦＯＶ内の励起された核の変化を検出することによってＦＯＶをサンプリングし、検出したものを表す信号を別々のデータ取得チャンネル８０〜８７へそれぞれ送信する。各チャンネルからのデータは「コイル」画像８８〜９５を再構成するために使用され、次いで、それぞれのコイル画像は、多数の加算手法の内の１つ、例えば、二乗和を使用して、組み合わされて合成画像９６を形成する。当業者には、図２に示すコイル・アレイが模範例であり、本発明がこのようなコイル・アレイを使用する並列取得に制限されないことが理解されよう。
【００３２】
並列イメージングの分野で知られているように、ＦＯＶに対する各コイル素子の感度は、データ取得プロセスを加速するために利用することができる。各コイルの画像データに、各コイル素子に固有のコイル感度が乗算される。対応するｋ空間データが空間コイル感度分布のフーリエ変換で畳み込み積分される。個々の受信コイルによって与えられる空間コイル感度の変化が、全ての並列イメージング方法の基礎である正規の勾配符号化に対して相補的である追加の空間符号化機能を提供する。２Ｄイメージングでは、その感度は、１つの次元又は方向における位相符号化段階の数を低減するために利用される。３Ｄイメージングでは、その感度は、最大で２つの次元又は方向において位相符号化段階の数を低減するために利用することができる。
【００３３】
本発明は、ＧＲＡＰＰＡに基づく方式の場合と同様である「トレーニング相」及び「アプリケーション相」を含む並列イメージング手法を対象とする。しかしながら、ＧＲＡＰＰＡに基づく方式と異なり、本発明はｋ空間ドメインにおいてトレーニング相及びアプリケーション相の両方を遂行することに制限されない。この点に関して、本発明は任意の１つのデータ空間に制限されず、むしろＭＲ研究の詳細に依存してｋ空間、ハイブリッド空間、画像空間、又はそれらの組み合わせにおいて遂行される融通性を持つ。「トレーニング相」はｋ空間又はハイブリッド空間のいずれかにおいて行われ、且つ「アプリケーション相」はハイブリッド空間又は画像空間のいずれかにおいて行われるのが好ましい。そのようにしても、依然として２Ｄ−ｋ空間カーネルの画像品質についての利益は保持される。特に、以下に説明するように、本発明による再構成は、ｋ空間における２Ｄコンボリューション、ハイブリッド空間における１Ｄコンボリューション、又は画像空間における点毎の乗算の形態を取ることができる。
【００３４】
本発明の一実施形態では、トレーニング相及びアプリケーション相が同じドメインで遂行される。例えば、再構成プロセス全体がハイブリッド空間で遂行される。例示の目的で２つのコイルを有するコイル・アレイについての具現例を図３に示す。図示の具現例では、２つの別々のｋ空間データ・セット９７，９８が取得される。各ｋ空間データ・セットは、それぞれのコイルによって、減縮されたＦＯＶからサンプリングされたデータを有する。その上、各ｋ空間データ・セットは、画像データ線９９，１００及び較正用データ線１０１，１０２をそれぞれ含む。図示のように、各ｋ空間セットは位相符号化方向においてアンダーサンプリングされている。すなわち、走査時間を短縮するように位相符号化段階の数が減らされている。以下に詳しく説明するように、欠落した位相符号化線は、取得したデータから数学的に合成される。当業者に認められるように、較正用データはまた、走査内に埋められているよりもむしろ別個に取得することができ、その結果、並列イメージング走査について最大の加速を達成することができる。
【００３５】
ｋ空間データ・セットは１つの次元でフーリエ変換されて、ハイブリット空間データ・セット１０３，１０４を作成する。好ましくは、１Ｄフーリエ変換は周波数符号化方向である。再構成用重み１０６はハイブリッド空間データから直接に推定される。
【００３６】
次いで、アプリケーション相では、ハイブリッド空間１０３，１０４における欠落したデータ、すなわち、アンダーサンプリングされた位相符号化位置が、完全なハイブリット空間１０８，１１０を生じるように、単一のマトリクス−ベクトル乗算によって、ハイブリッド空間において、取得された画像データ及び較正データから効率よく合成される。換言すれば、サンプリングされなかった位相符号化位置が単一のマトリクス−ベクトル乗算によって充填される。ハイブリッド空間１０８，１１０は、位相符号化方向に１Ｄフーリエ変換を適用することによって、それぞれのコイル画像１１２，１１４に再構成される。この結果、位相コイル・アレイの各コイルについて「コイル」画像を生じる。次いで、個々のコイル画像は組み合わされて、ＦＯＶの単一の合成画像１１８を生じる。
【００３７】
前に述べたように、図３に示した再構成プロセスは、同じドメイン、すなわち、ハイブリッド・ドメインにおいて、トレーニング相及びアプリケーション相を遂行する。その際、カーネル重みが、周波数符号化方向において空間ドメイン内にあり且つ位相符号化方向においてｋ空間ドメイン内にあるＭＲデータに適用される。この実施形態では、１Ｄフーリエ変換が周波数符号化方向に沿って行われて、サンプリングされたｋ空間データをハイブリッド空間へ変換する。ところで、ハイブリッド空間内の各々の周波数符号化された位置における独自の１Ｄコンボリューション・カーネル重みの計算は、ノイズの多い再構成画像を生じさせる虞のある非常に決定し難い問題になる可能性がある。しかしながら、コイル感度が空間ドメインにおいて滑らかに変化すると仮定すると、周波数符号化方向に沿った重みは、一組の基底関数、例えば、余弦又はＢスプライン基底関数の組によって表される滑らかに変化する連続重み関数により互いに関連付けることができる。こうして、再構成問題は充分に対処できる状態になる。ここで、当てはめ(fitting) 誤差を小さくして、画像品質を改善する重み関数が見付けられる。一組の基底関数の選択は、コイル構成のような様々な因子に依存して変えることができる。トレーニング相では、重み関数を構築する基底関数の係数が、ハイブリッド空間において完全にサンプリングされた較正用データから推定され、これは単一のマトリクス反転問題になる。次いで、アプリケーション相において、欠落したデータが単一のマトリクス−ベクトル乗算によってハイブリッド空間において取得データから効率よく合成される。
【００３８】
別の実施形態では、再構成プロセスのトレーニング相が１つのドメインで遂行され、且つ再構成プロセスのアプリケーション相が別のドメインで遂行される。例えば、２Ｄ−ｋ空間カーネル重みを先ずｋ空間において決定して、次いでハイブリット空間重み又は画像空間重みのいずれかに変換し、これを、同様にその空間に変換された画像データに適用することができる。ｋ空間においてカーネル重みを決定して、それらをハイブリッド空間に変換する具現例を、２つのコイルを有するコイル・アレイについて例示の目的で図７に示す。
【００３９】
図示の具現例では、２つの別々のｋ空間データ・セット１３８，１４０が取得される。各ｋ空間データ・セットは、それぞれのコイルによってＦＯＶからサンプリングされたデータを有する。更に、各ｋ空間データ・セットは画像データ線１４２，１４４及び較正用データ線１４６，１４８をそれぞれ含む。図示のように、各ｋ空間データ・セットは位相符号化方向にアンダーサンプリングされている。すなわち、走査時間を短縮するように、行われる位相符号化段階の数が減らされている。以下に説明するように、アンダーサンプリングされた位相符号化段階は、取得されたデータから数学的に対処される。
【００４０】
較正用データ線１４６，１４８で具現されたデータは、ｋ空間重み１５０を導き出すために使用される。それらの重みは１つの次元でフーリエ変換されて、一組のハイブリッド重み１５２を形成する。ｋ空間データ・セットが１つの次元でフーリエ変換されて、ハイブリット空間データ・セット１５４，１５６を生成する。好ましくは、１Ｄフーリエ変換は周波数符号化方向である。次いで、アプリケーション相で、ハイブリッド空間１５４，１５６における欠落したデータ、すなわち、アンダーサンプリングされた位相符号化位置が、完全なハイブリット空間１５８，１６０を生成するように、ハイブリッド空間にいて、取得された画像データ及び較正データから効率よく合成される。ハイブリッド空間１５８，１６０は、位相符号化方向に１Ｄフーリエ変換を適用することによって、それぞれのコイル画像１６２，１６４に再構成される。この結果、位相コイル・アレイの各々のコイルについて「コイル」画像が得られる。個々のコイル画像は次いで組み合わされて、ＦＯＶの単一の合成画像１６６を生成する。
【００４１】
２Ｄ−ｋ空間カーネル重みの計算をｋ空間で非常に効率よく行うことができると共に、重みの適用を画像空間又はハイブリッド空間で最も効率よく行うことができるので、このような多ドメイン方式は、ｋ空間において全て動作する方式と比べて、正味の計算効率を最適化する。この理由は、ｋ空間における２Ｄコンボリューションが１Ｄコンボリューションに置き換えられるか、又はハイブリッド又は空間ドメインでの変換されたカーネルとの乗算にそれぞれ置き換えられるからである。
【００４２】
また、トレーニング相及びアプリケーション相を全て画像空間において遂行できると考えられるが、画像空間における重みの計算は、ｋ空間又はハイブリッド空間における程には効率がよくない。ここで、この画像に基づく方式が従来のＳＥＮＳＥに基づく方式とは異なることに注意されたい。その理由は、ＳＥＮＳＥと異なり、本発明が感度の推定を必要とせず、更に画像を再構成するために直接マトリクス反転よりもむしろ当てはめアルゴリズムを遂行するからである。
【００４３】
ｋ空間で重みを決定して該重みを画像空間で適用する多ドメイン方式は、時系列の取得ためには特に好ましい。このような研究では、較正用データが最初の取得のみで取得される。決定された重みは、最初及びその後の取得に適用される。これに関して、その後の時系列の取得は、較正用データの取得によって悩まされることはない。較正用データ及び再構成用重みは時系列全体にわたって周期的に再取得して更新することができる。画像空間においてアプリケーション相を遂行することの欠点は、一様なｋ空間サンプリング密度を必要とすることであり、これは、自動較正線を除いた後の規則的にアンダーサンプリングされたデータ線によって達成できるだけであり、その結果、ＳＮＲが低下し且つ融通性のあるサンプリング・パターンを得ることができない。更に、ｋ空間から画像空間へのカーネル重みのフーリエ変換は無視できない。しかしながら、自動較正データが走査の始めにただ一度だけ取得されて、同じ位置における一連の時間分解画像を再構成するために使用される場合には、画像空間におけるアプリケーション相の遂行は計算効率がよくなる。
【００４４】
ハイブリッド空間におけるアプリケーション相の遂行は、非一様なサンプリング・パターンの融通性を保持し、且つ自動較正線の除去を必要としない。更に、特定のサンプリング・パターンに対して当てはめパターンを調整して、利用可能な全ての近隣のデータを含むようにすることができ、従って、当てはめの精度を改善する。これは、全ての再構成位置についてのデータを推定するために同じカーネル重み及び当てはめパターンを使用するＧＲＡＰＰＡとは著しく異なる。ＧＲＡＰＰＡとは対照的に、ハイブリッド空間及びｋ空間において、本発明は当てはめパターンを変化させて、局部の近隣域内の取得されたデータ位置を含むようにする。図４に示されているように、再構成位置１２０が較正領域１２２の近くにあるとき、本発明は、より正確な当てはめを得るために局部的に取得されたデータの増大を利用する。更に、本方法は、図５に例示されているように、取得されたデータ点にのみ基づいてｋ空間の縁に独自の重みを見付ける。図５に示されているように、好ましくは、重みはｋ空間又はハイブリッド空間のゼロ充填(zero-padding)を行わずに見付けられる。
【００４５】
前に述べたように、本発明は、計算時間、コイル構成などのような様々な走査目標又はパラメータに対処する融通性のある並列イメージング用再構成プロセスを対象とする。そこで、本発明は図６に例示されている流れ図によって要約することができる。図示のように、カーネル重み１２４をｋ空間において導き出して、１Ｄフーリエ変換又は２Ｄフーリエ変換することによりハイブリット空間重み１２６又は画像空間重み１２８をそれぞれ作成することができる。重みがハイブリッド重み１２６に変換された場合、それらの重みを次いでハイブリッド空間に適用して、エイリアシング（１３０）を除くことができる。他方、画像空間重みを画像空間に適用して、エイリアシング（１３２）を除くことができる。また図６に示されているように、カーネル重みをハイブリッド空間１３４において決定して、ハイブリッド空間（１３０）に直接適用して、エイリアシングを除くことができる。上述の経路の各々は、ｋ空間１２４，１３６において重みを決定し適用することから好ましい。更に、殆どの用途に最も計算効率のよい方式（陰影を付けて示している）は、図３で説明したものと同様に、ｋ空間１２４から重みを決定し、それらの重みをハイブリッド空間１２６へ変換し、そしてそれらの重みをハイブリッド空間１３０において適用することであると信じられる。
【００４６】
本発明は、コイルの大きさ、配置方向及び他の走査パラメータの変化に対処するのに充分な融通性のある、データ処理時間を短縮した、多コイルＭＲデータの効率のよい再構成法を提供する。本発明の利点はアレイの大きさが増大するにつれて具体的に実感されると信じられる。本発明はまた、１Ｄ加速（例えば、２Ｄイメージングのための）並びに２Ｄ加速（例えば、３Ｄイメージング）用途で適用可能である。また、本発明はハードウエア要件を低減することによって従来の方式に比べてコストを節約すると信じられる。更に、本発明は、欠落したデータを再構成するために全ての利用可能なデータを使用していなかった従前のｋ空間ドメイン方式に比べて画像品質を改善すると信じられる。
【００４７】
従って、本発明は、ｋ空間だけでなく他のデータ・ドメインでトレーニング及びアプリケーション段階を有利に遂行することができる。その上、本発明は再構成段階の間でデータ・ドメインの間を切り替える融通性を提供する。例えば、トレーニング相はｋ空間又はハイブリッド空間のいずれかにおいて遂行することができ、次いでアプリケーション相はハイブリッド空間又は画像空間のいずれかにおいて遂行することができる。本発明の融通性により、走査の目標が変わるにつれて再構成を走査１回ごとに改変することが可能になる。その上、この融通性により、再構成が各処理段階で特定のデータ空間において動作しているときに得られる利点を利用することが可能になる。
【００４８】
従って、ＭＲシステムが複数のＲＦ受信器コイル及びコンピュータを有し、該コンピュータは、最適化すべき走査パラメータを決定し、複数のＲＦ受信器コイルによって取得された複数のＭＲデータ・セットにアクセスするようにプログラムされている。コンピュータは更に、複数のＭＲデータ・セットから較正用重みを決定し、較正用重みをｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれから決定すべきかを自動的に決定し、そして最適化すべき走査パラメータに基づいてｋ空間、ハイブリッド空間又は画像空間の内のどれにおいて複数のＭＲデータ・セットを較正用重みで補足するのかを自動的に決定するようにプログラムされている。
【００４９】
本発明はまた、複数のＲＦ受信器コイルから取得されたＭＲ画像を取得し再構成するためのコンピュータ・プログラムを持つコンピュータ読取り可能な記憶媒体を対象とし、該コンピュータ・プログラムはまた、コンピュータによって実行されたときに、複数のＲＦ受信器コイルにより取得された複数のｋ空間データ・セットから較正用ｋ空間データ線を得るようにコンピュータを作動する命令を表す。各データ・セットは、位相符号化方向及び周波数符号化方向に符号化されたＭＲデータを含む。コンピュータは更に、較正用ｋ空間データ線から較正用重みを決定し、該較正重みを１つの次元でフーリエ変換するように作動される。コンピュータは次いで、ｋ空間データ・セットを１つの次元でフーリエ変換し、前記変換された較正用重みを前記変換されたｋ空間データ・セットに適用して、各ＲＦ受信器コイルについて所望のサイズのハイブリッド空間を合成する。コンピュータはまた、各ハイブリッド空間から画像を再構成するようにプログラムされている。
【００５０】
また、並列イメージング方法を開示し、本方法は、複数の受信器コイルの各々からｋ空間データ・セットを取得する段階と、複数の受信器コイルの各々から一組のｋ空間較正用データ線を取得する段階とを含む。本方法はまた、ｋ空間において較正用データ線からカーネル重みを決定する段階と、１次元においで、カーネル重み及びｋ空間データ・セットをハイブリッド空間に変換する段階とを含む。変換されたカーネル重みはハイブリット空間データ・セットに適用されて、複数の完全なハイブリット空間データ・セットを合成する。次いで、本方法は、完全なハイブリット空間データ・セットの各々からそれぞれの画像を再構成する段階に続く。
【００５１】
本発明はまた、複数のＲＦ受信器コイルにより取得されたｋ空間データから２Ｄ−ｋ空間カーネルを推定する段階と、２Ｄ−ｋ空間カーネルをハイブリッド空間において１Ｄコンボリューションとして適用する段階とを含むＭＲイメージング方法で具現化される。本方法は、１Ｄコンボリューションによって合成された複数のハイブリット空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階に続く。
【００５２】
本発明は更にＭＲイメージング方法を含み、本方法は、複数のＲＦ受信器コイルから複数のｋ空間データ・セットを取得する段階と、複数のＲＦ受信器コイルから複数の較正用ｋ空間データ・セットを取得する段階と、周波数符号化方向に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、ハイブリット空間データ・セット及びハイブリット空間較正用データ・セットを生成する段階と、周波数符号化方向における各位置についてユニークな複数組の１Ｄハイブリッド空間カーネル重みを構築し且つ１Ｄハイブリッド空間カーネル重みを滑らかに変化するように抑制する連続重み関数の係数を推定する段階とを含む。本方法は更に、コイル構成に適した一組の基底関数によって連続重み関数を構築する段階と、１Ｄハイブリッド空間カーネル重みをハイブリッド空間において１Ｄコンボリューションとして又は画像空間において点毎の乗算としてハイブリット空間データ・セットに適用する段階と、複数のハイブリット空間データ・セット又は画像空間データ・セットから複数のコイル画像を再構成する段階とを含む。
【００５３】
また、ＭＲシステムが、複数の３Ｄ−ＭＲデータ・セットから多数の完全にサンプリングされた較正用ｋ空間データ線を求め、且つ較正用ｋ空間データ線から再構成用重みを決定するようにプログラムされているコンピュータを有するものとして開示される。コンピュータはまた、較正用重みについてｋｘ  に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、較正用重みをハイブリッド空間へ変換し、且つ複数のＭＲデータ・セットについてｋｘ  に沿って１Ｄフーリエ変換を行って、ＭＲデータ・セットをｋ空間からハイブリッド空間へ変換するようにプログラムされている。コンピュータは次いで、ハイブリッド空間における複数のＭＲデータ・セットをハイブリッド空間較正用重みで補足し、且つ該補足されたＭＲデータ・セットについて２Ｄフーリエ変換を行って、各データ・セットを３Ｄ画像空間に変換する。
【００５４】
本発明を好ましい実施形態について説明したが、明確に述べたものに加えて、等価物、代替物及び修正が特許請求の範囲内で可能であることは勿論である。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明を使用するためのＭＲイメージング・システムの概略ブロック図である。
【図２】図１に示されたＭＲイメージング・システムで使用することのできるコイル・アレイの略図である。
【図３】本発明の一面による好ましい再構成の流れを例示するプロセス図である。
【図４】再構成位置が較正領域の近くにあるときに本発明がより正確な当てはめを得ることを示す略図である。
【図５】本発明が非ゼロ・パディングを行ったデータから較正用重みを決定することを例示する略図である。
【図６】本発明によって提供される可変性を例示する略図である。
【図７】本発明の一面による再構成の流れを例示するプロセス図である。
【符号の説明】
【００５６】
１０  磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム
１２  オペレータ・コンソール
１３  キーボードなどの入力装置
１４  制御パネル
１６  表示画面
１８  リンク
２０  コンピュータ・システム
２０ａ  バックプレーン
２８  ディスク記憶装置
３０  テープ駆動装置
３２ａ  バックプレーン
３４  高速直列リンク
４０  直列リンク
５０  勾配コイル集成体
５２  磁石集成体
５４  分極用磁石
５６  全身用ＲＦコイル
７０  胴体用ＲＦコイル・アレイ
７２、７３、７４、７５、７６、７７、７８、７９  コイル素子
８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７  データ取得チャンネル
９７、９８  ｋ空間データ・セット
９９、１００  イメージング・データ線
１０１、１０２  較正データ線
１０３、１０４  ハイブリット空間データ・セット
１０６  再構成重み
１０８、１１０  完全なハイブリット空間
１１２、１１４  コイル画像
１１８  合成画像
１２０  再構成位置
１２２  較正領域
１２６  ハイブリット空間重み
１２８  画像空間重み
１３０  ハイブリッド空間重みを適用することによってエイリアシングを除く
１３２  画像空間重みを適用することによってエイリアシングを除く
１３４  ハイブリッド空間で決定されたカーネル重み
１２４  ｋ空間における重みを決定して適用する
１３６  ｋ空間における重みを決定して適用する
１３８、１４０  ｋ空間データ・セット
１４２、１４４  イメージング・データ線
１４６、１４８  較正データ線
１５０  ｋ空間重み
１５２、１５４、１５６  ハイブリット空間データ・セット
１５８、１６０  完全なハイブリット空間
１６２、１６４  コイル画像
１６６  合成画像
【図１】
0005142566.tif 000002
【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】
0005142566.tif 000007
【図７】
0005142566.tif 000008