(57)【要約】３Ｄ投影再構成パルスシーケンスが、ｋ空間データセットの経時系列を取得するためにＣＥＭＲＡ動的研究の期間中に用いられる。非血管ボクセルからの信号が、取得されたｋ空間データセットの中央部を使用して、対応する一連の低分解能画像を再構成し、かつ、それにおけるボクセルの信号挙動が、求められていない信号のモデルと異なる程度を測定することによって抑制される。モデルとの差がないボクセルからの信号が抑制され、得られるフィルター処理された低分解能画像がｋ空間に変換されて戻され、最初に取得された周縁ｋ空間データと組み合わせられて、画像が再構成され得る完全なフィルター処理されたｋ空間データセットを形成する。
2006527636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴造影法（ＭＲＩ）システムを使用して患者の磁気共鳴画像を作製するための方法であって、
ａ）前記患者内の関心領域に流れる造影剤を前記患者に注射する工程；
ｂ）前記関心領域における前記患者の動脈を前記造影剤が最初に通過する、検査の時間分解された段階の期間中に一連のＮＭＲ経時画像のためのＮＭＲｋ空間データを取得する工程；
ｃ）工程ｂ）で取得された前記ＮＭＲｋ空間データの中央部分を使用して一連の対応する低分解能経時画像を再構成する工程；
ｄ）前記一連の低分解能経時画像における対応するボクセルにおけるデータから形成されるボクセルベクトルがモデル経時ボクセルベクトルに対して直交する程度を測定することによって直交性画像を作製する工程；
ｅ）前記直交性画像におけるどのボクセルが閾値を超えているかを明らかにすることによってマスク画像を作製する工程；
ｆ）前記低分解能経時画像に前記マスクを乗ずることによって一連の低分解能血管画像を作製する工程；
ｇ）前記一連の低分解能血管画像を変換して、対応する一連のフィルター処理されたｋ空間中央データセットを作製する工程；
ｈ）工程ｂ）で取得された前記ＮＭＲｋ空間データの周縁部分を前記対応する一連のフィルター処理されたｋ空間中央データセットと組み合せて、一連のフィルター処理されたｋ空間データセットを形成する工程；及び
ｉ）フィルター処理されたｋ空間データセットを変換することによって画像を再構成する工程
を含む方法。
【請求項２】
一連の画像が、前記対応する一連の前記フィルター処理されたｋ空間データセットを変換することによって工程ｉ）において再構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデル経時ボクセルベクトルが、
ｊ）工程ｂ）の実施期間中に望ましくない組織によってもたらされるＮＭＲ信号の特徴的挙動をモデル化する値を有する行列［Ａ］を作製する工程
を含む方法を用いて作製され、かつ、工程ｄ）が、前記行列の直交補空間
【数１】
2006527636.tif 000025
を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記直交性画像が、下記の式：
【数２】
2006527636.tif 000026
（式中、
【数３】
2006527636.tif 000027
はボクセルベクトルであり、かつ、
【数４】
2006527636.tif 000028
はその対応するボクセル位置での直交性画像における値である）
によって工程ｄ）において作製される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記閾値が、
ｌ）前記直交性画像からの値に関連づけられる値を使用してヒストグラムを作製すること；及び
ｍ）前記ヒストグラムを調べて、血管のボクセルを他のボクセルから区別する閾値を確立すること
を含む方法を用いて作製される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
工程ｌ）が、前記直交性画像値の自然対数を計算することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ｎ）逆マスク画像を作製すること；
ｏ）前記低分解能経時画像に前記逆マスクを乗ずることによって一連の低分解能バックグラウンド画像を作製すること；
ｐ）前記低分解能バックグラウンド画像に重み付けして、それにおける値を抑えること；及び
ｑ）前記低分解能バックグラウンド画像をその対応する低分解能血管画像と組み合わせること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
工程ｐ）が、前記直交性画像からの値を使用して行われる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
工程ｂ）が、３Ｄ投影再構成パルスシーケンスを使用して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
磁気共鳴造影法（ＭＲＩ）システムを使用して患者の磁気共鳴画像を作製するための方法であって、
ａ）前記患者内の関心領域に流れる造影剤を前記患者に注射する工程；
ｂ）前記関心領域における前記患者の動脈を前記造影剤が最初に通過する、検査の時間分解された段階の期間中に一連のＮＭＲ経時画像のためのＮＭＲｋ空間データを取得する工程；
ｃ）工程ｂ）で取得された前記ＮＭＲｋ空間データの中央部分を使用して一連の対応する低分解能経時画像を再構成する工程；
ｄ）望ましくない組織によってもたらされるＮＭＲ信号を示すモデル経時ボクセルベクトルを作製する工程；
ｅ）前記モデル経時ボクセルベクトルと著しく異ならない経時ボクセルベクトルを有する前記低分解能経時画像のボクセルにおける前記信号を抑制する工程；
ｆ）前記一連の低分解能画像を変換して、対応する一連のフィルター処理されたｋ空間中央データセットを作製する工程；
ｇ）工程ｂ）で取得された前記ＮＭＲｋ空間データの周縁部分を前記対応する一連のフィルター処理されたｋ空間中央データセットと組み合わせて、一連のフィルター処理されたｋ空間データセットを形成する工程；及び
ｈ）フィルター処理されたｋ空間データセットを変換することによって画像を再構成する工程
を含む方法。
【請求項１１】
前記モデル経時ボクセルベクトルが、望ましくない組織によってもたらされる多数のＮＭＲ信号の特徴的挙動をモデル化する値を有する行列［Ａ］であり、かつ、前記モデル経時ボクセルベクトルと、前記経時ボクセルベクトルとの差が、行列［Ａ］の直交補空間
【数５】
2006527636.tif 000029
を使用して測定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記モデル経時ボクセルベクトルが、工程ｂ）の実施期間中に実質的に一定の値を有するＮＭＲ信号の挙動をモデル化する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記モデル経時ボクセルベクトルが、工程ｂ）の実施期間中に値が増大するＮＭＲ信号の挙動をモデル化する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記モデル経時ボクセルベクトルはまた、工程ｂ）の実施期間中に値が増大するＮＭＲ信号の挙動をモデル化する、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２００３年６月１６日出願の「時間分解された磁気共鳴血管造影法のためのバックグラウンド抑制法」と題する米国仮出願第60/478,891号に基づいている。
【連邦政府により援助を受けた研究に関する記述】
【０００２】
本発明は、国立衛生研究所により与えられた補助金第HL62425号のもとでの政府援助によってなされた。合衆国政府は本発明において一定の権利を有する。
【発明の背景】
【０００３】
本発明の分野は、磁気共鳴血管造影法（「ＭＲＡ」）であり、詳しくは、ＮＭＲ信号を増幅する造影剤を使用するヒトの脈管系の研究である。
【０００４】
磁気共鳴血管造影法（ＭＲＡ）は、核磁気共鳴（ＮＭＲ）現象を利用してヒトの脈管系の画像を作成する。ヒト組織等の物質が均一な磁場（分極磁場Ｂ0）に晒されると、その組織内におけるスピンの個々の磁気モーメントは、この分極磁場によって整列しようとするが、その周囲ではそれらの固有のラーモア周波数で、でたらめな順序に歳差運動を行う。この物質すなわちこの組織が、ｘ−ｙ平面にあり、かつ、ラーモア周波数に近い磁場（励起磁場Ｂ1）に晒されると、ネット整列モーメントＭzは、そのｘ−ｙ平面に対して回転し、あるいは「傾いて」、ネット横磁気モーメントＭtを作り出す。信号がその励起されたスピンによって出力され、励起信号Ｂ1が終了した後で、この信号が受信及び処理されて画像を形成することができる。
【０００５】
これらの信号を利用して画像を作成する際、磁場勾配（Ｇx、Ｇy、及びＧz）が用いられる。典型的には、撮像すべき領域は、使用される特定の位置決定法に従ってこれらの勾配が変動する連続的な測定サイクルにより走査される。当業界では各測定を「ビュー(view)」と呼び、このビューの個数がその画像の分解能を決定する。結果として生じる受信ＮＭＲ信号またはビューまたはｋ空間サンプル数のセットはディジタル化され、処理されて、広く知られた多くの再構成技術の一つを用いて画像が再構成される。合計走査時間は、一部には、一つの画像に対して取得される測定サイクル数またはビューの個数により決定されるため、取得するビューの個数を少なくして画像の分解能を犠牲にすることにより短縮することができる。
【０００６】
ＭＲＡの診断能力を高めるため、ＭＲＡ走査に先立ってガドリニウム等の造影剤を患者に注入することができる。米国特許第５，４１７，２１３号明細書に記載されているように、コントラスト増幅（ＣＥ）ＭＲＡ法は、造影剤ボーラスが関心脈管系を通じて流れている時に中央ｋ空間ビューを取得することを試みる。ＣＥＭＲＡ検査を成功させるためには、ピーク動脈増幅中におけるｋ空間の中央線の収集が重要である。造影剤が到達する前にｋ空間の中央線を取得した場合には、苛酷な画像アーチファクトが当該画像の診断情報を制限する可能性がある。その一方で、ピーク動脈造影剤の通過後に取得された動脈画像は、静脈の増幅により不明瞭になる。頸動脈や腎動脈等の多くの解剖学的部位では、動脈増幅と静脈増幅との間の分離が６秒ほどの短時間である場合がある。
【０００７】
これまでの説明で指摘されているように、ＭＲＡデータの取得は、造影剤ボーラスが関心動脈に到達したときにｋ空間の中央領域が取得されるように時間合わせされる。造影剤の到達を計時する能力はかなり変動し、動脈と静脈の分離増幅を描写する動的研究の場合、多くの適用例では、一連のＭＲＡ画像を取得することが有用である。また、時間的な一連の画像は、疾患によりもたらされる遅延した血管充填パターンを観測する上でも有用である。この要件は、Ｋｏｒｏｓｅｃ  Ｆ．、Ｆｒａｙｎｅ  Ｒ、Ｇｒｉｓｔ  Ｔ．、Ｍｉｓｔｒｅｔｔａ  Ｃ．による「時間分解コントラスト増幅３Ｄ  ＭＲ血管造影法」（Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．１９９６；３６：３４５−３５１）及び米国特許第５，７１３，３５８号明細書に記載されているように、３Ｄ「フーリエ」取得法を用いて一連の時間分解画像を取得することにより部分的に取り組まれている。より最近は、時間分解ＭＲＡ画像は、「アンダーサンプリングされた３Ｄ投影イメージング法を用いる磁気共鳴血管造影法」と題される米国特許第６，４８７，４３５号明細書に記載されている三次元投影再構成法を用いて得られている。
【０００８】
ＣＥＭＲＡ画像研究の場合、通常の実施は、造影剤を患者に注射する前に少なくとも１つの画像を取得することである。この造影剤投与前画像は、脂肪及び骨などの非血管組織からの信号を除くためにコントラスト増強画像から引かれるマスクとして使用される。この技術は非常に有効であり得る一方で、２つの欠点をまさに有する。第１に、この技術では、走査時間が長くなり、また、マスク画像が引かれるコントラスト増強画像とともにマスク画像が正確に位置合わせできるように患者を固定することが要求される。何らかの位置ずれは、血管造影図の診断的有用性を妨害し得る混乱させる画像偽信号（イメージアーチファクト）を生じさせる。２つの画像の減算はまた、雑音信号の標準偏差を増大させ、信号対雑音比（ＳＮＲ）を２の平方根だけ低下させる。
【発明の概要】
【０００９】
本発明は、マスク画像を必要とすることなく、また、手作業による介入を必要とすることなく、コントラスト増強磁気共鳴血管造影図（ＣＥＭＲＡ）において非血管組織からの信号を抑制するための方法である。より具体的には、本発明の方法は、造影剤が関心動脈を通過するときに一連のＮＭＲ経時画像を取得すること；前記経時画像の中央ｋ空間部分を使用して、対応する一連の低分解能画像を再構成すること；モデルに関する低分解能画像ボクセルの挙動を測定することによってマスク画像を作製すること；前記マスク画像を前記低分解能画像に加えて、低分解能血管画像を作製すること；及び、低分解能血管画像に由来するデータと、対応する低分解能画像からの周縁ｋ空間データとを使用して画像を再構成することを含む。
【００１０】
本発明の一般的な目的は、マスク画像を取得したり減算処理したりする必要がないＣＥＭＲＡ画像を作製することである。マスク画像が、一連の取得された低分解能画像における情報と、動的研究期間中の非血管挙動のモデルにおける情報とから作り出される。静的信号のモデル経時変化、及び、バックグラウンド組織からの求められていない信号のモデル経時変化が作製される。静的信号は、一定のｎ×１ベクトルを使用してモデル化される（この場合、ｎは動的研究における画像数である）。求められていないバックグラウンド組織は、強度の直線的増大を示す信号をその時間経過期間中にもたらし、これはｎ×１次元の傾斜関数によってモデル化される。これら２つのベクトルはｎ×２行列［Ａ］における２つの列を形成する。
【００１１】
本発明における前記及び他の目的並びに利点は、以下の説明から明らかになろう。その説明では、本明細書の一部を形成し、且つ、例証として本発明の一つの好適な実施態様が示されている添付図面が参照される。しかし、そのような実施態様は必ずしも本発明の全範囲を表すものではなく、従って、本発明の範囲を解釈するためには、本明細書の特許請求の範囲を参照すべきである。
【好ましい実施態様の説明】
【００１２】
最初に図１を参照すると、本発明を取り入れた好ましいＭＲＩシステムの主要な構成要素が示される。システムの操作は、オペレータコンソール１００から制御される。オペレータコンソール１００には、キーボード付きコントロールパネル１０２、およびディスプレイ１０４が含まれる。コンソール１００は、リンク１１６を通じて別のコンピュータシステム１０７とコミュニケートするため、オペレータはスクリーン１０４上でイメージの作成と表示を制御することができる。コンピュータシステム１０７には、バックプレーンを通じて互いにコミュニケートするいくつかのモジュールが含まれる。これらのモジュールには、イメージプロセッサモジュール１０６、ＣＰＵモジュール１０８、イメージデータアレイを格納するためのメモリモジュール１１３などが含まれる。コンピュータシステム１０７は、イメージデータとプログラムを保存するためのディスク記憶装置１１１とテープドライブ１１２にリンクされており、高速シリアルリンク１１５を通じて別のシステムコントロール１２２とコミュニケートする。
【００１３】
システムコントロール１２２には、バックプレーンによって一緒に接続される一連のモジュールが含まれる。これらのモジュールには、ＣＰＵモジュール１１９とパルス発生器モジュール１２１などが含まれる。パルス発生器モジュール１２１は、シリアルリンク１２５を通じてオペレータコンソール１００と接続する。システムコントロール１２２は、オペレータから実行すべきスキャンシーケンスを示すコマンドを、このリンク１２５を通じて受け取る。パルス発生器モジュール１２１は、システム構成要素を動作させて所望のスキャンシーケンスを実行する。パルス発生器モジュール１２１は、発生させるＲＦパルスのタイミング、強度、および形状、ならびにデータ取得ウィンドウのタイミングと長さを示すデータを生成する。パルス発生器モジュール１２１は、一連の勾配増幅器１２７と接続して、スキャン中に発生する勾配パルスのタイミングと形状を示す。さらに、パルス発生器モジュール１２１は、生理的取得コントローラ１２９から患者のデータを受信する。生理的取得コントローラ１２９は、患者に接続されたいくつかの異なるセンサーから信号を受信する。これらの信号には、電極からのＥＣＧ信号またはベローからの呼吸信号などがある。最終的には、パルス発生器モジュール１２１は、スキャンルームインタフェース回路１３３と接続する。スキャンルームインタフェース回路１３３は、患者および磁気システムの状態と対応した様々なセンサーからの信号を受信する。患者位置合わせシステム１３４がスキャンのために患者を所望の位置に動かすコマンドを受信するのも、スキャンルームインタフェース回路１３３からである。
【００１４】
パルス発生器モジュール１２１によって生成された勾配波形は、増幅器Ｇx、Ｇy、Ｇzから成る勾配増幅器システム１２７に加えられる。各勾配増幅器は、一般に１３９として指定されるアセンブリ内で、対応する勾配コイルを励起して、取得された信号の位置コード化に使用する磁場勾配を生成する。階調度コイルアセンブリ１３９は、分極マグネット１４０と全身ＲＦコイル１５２を含むマグネットアセンブリ１４１の一部を形成する。システムコントロール１２２にあるトランシーバーモジュール１５０はパルスを発生させる。これらのパルスは、ＲＦ増幅器１５１によって増幅され、送信／受信スイッチ１５４によってＲＦコイル１５２と結合される。患者内で励起された核によって放射された結果の信号は、同じＲＦコイル１５２によって感知され、送信／受信スイッチ１５４によってプリアンプ１５３に結合される。増幅されたＮＭＲ信号は、トランシーバー１５０の受信機部分で復調、濾波、およびディジタル化される。送信／受信スイッチ１５４はパルス発生器モジュール１２１からの信号によって制御され、送信モード中はＲＦ増幅器１５１をコイル１５２に電気的に接続し、受信モード中はプリアンプ１５３を接続する。送信／受信スイッチ１５４は、さらに別個のＲＦコイル（例えば、ヘッドコイルまたは表面コイル）を送信モードまたは受信モードのいずれかで使用できるようにする。
【００１５】
ＲＦコイル１５２によって受信されるＮＭＲ信号は、トランシーバーモジュール１５０によってディジタル化され、システムコントロール１２２内のメモリモジュール１６０に転送される。スキャンが完了して、メモリモジュール１６０でデータの全体の配列が取得されたとき、アレイプロセッサ１６１が作動してデータをイメージデータアレイにフーリエ変換する。このイメージデータは、シリアルリンク１１５を通じてコンピュータシステム１０７に伝達され、そこでディスクメモリ１１１に格納される。オペレータコンソール１００から受信されたコマンドに対応して、このイメージデータをテープドライブ１１２に格納したり、またはイメージプロセッサ１０６によってさらに処理して、オペレータコンソール１００に伝達してからディスプレイ１０４上に提示することもできる。
【００１６】
本発明の一つの好適な実施態様を実施するため、ＮＭＲデータが３Ｄ球形ｋ空間座標系において取得される。このサンプリング方法は、参照して本明細書の記載の一部とされる上記米国特許第６，４８７，４３５号明細書に記載されているように、すべての投影がｋ空間の中央を通過する状態で均等に間隔を置いた一連の投影を含む。
【００１７】
３Ｄ投影を取得するために使用されるパルスシーケンスが図２に示されている。このシーケンスは、高性能勾配サブシステム（４０ｍＴ／ｍの最大振幅、及び、１５０Ｔ／ｍ／秒の最大追従速度(slew  rate)）を備えた上述のＭＲＩシステムで実行される。データ取得ウィンドウ２００の間に全エコー読取りか部分エコー読取りかのいずれかを果たすことができる。部分エコーを選んだ場合には、ｋ空間の底部側半分（ｋz＜０）のみが部分的に取得される。すべての方向における大きなＦＯＶのため、非選択的な２００μｓの無線周波数（ＲＦ）パルス２０２を用いて、画像ＦＯＶ全体にわたる横磁化を生成することができる。
【００１８】
グラジエント・リコールドＮＭＲエコー信号２０３が、その励起されたＦＯＶにおけるスピンによって生じ、３つの読取り勾配（２０６、２０８及び２１０）の存在下で取得される。ｋ空間軌跡はｋ空間において半径方向の直線をサンプリングするので、読取り勾配波形（Ｇx、Ｇy及びＧz）は類似の形態を有する。ｋ空間における半径方向の直線の方向がそれぞれの読取り勾配の相対的な振幅によって決定される。この対称性は、そのシーケンスをスポイル(spoil)する必要性によってのみ妨げられ、これは、脱整相化（ディフェージング）勾配ローブ２０４を作用させることによって達成される。脱整相化ローブ２０４の面積が、下記の条件を満足させるために計算される：
【数６】
2006527636.tif 000003
ここで、ｎはｎ≧２の整数である。Ｇz読取り勾配２０６は論理ｚ−軸で常に正であるため、スポイル化勾配２０４に必要な時間は、Ｇzでのみ脱整相化ローブ２０４を作用させることにより最小化される。Ｇx及びＧy読取り勾配２０８及び２１０は、定常状態を達成すべく、それぞれの勾配パルス２１２及び２１４により巻き戻される(rewound)。
【００１９】
読取り勾配波形Ｇx、Ｇy、及びＧzは、異なる角度θ及び角度φにおける半径方向軌道をサンプリングすべく走査中に変調される。θ及びφの角度間隔は、サンプリングされるｋ空間球の周縁境界（ｋmax）でｋ空間サンプルポイントの一様な分布が生じるように選ばれる。その分布を計算する幾つかの方法が知られているが、経路速度及び表面積カバー率(coverage)が一定という条件で螺旋軌道によって球面をサンプリングすることによりそれらの投影を均等に分配する方法が使用される。Ｎ個の合計投影の場合、投影番号ｎの関数としての勾配振幅に対する式は、
【数７】
2006527636.tif 000004
である。
【００２０】
本明細書中に記載される好ましい実施態様において、Ｎは、サンプリングされた球面の周縁部においてｋ空間を完全にサンプリングするために要求される投影数の１／３に設定される。このことは、ｋ空間の中心に近い領域が完全にサンプリングされるが、ｋ空間の周縁部は完全にはサンプリングされないことを意味する。この一連でのｎ番目のパルスシーケンスに対する読取り勾配振幅が、式（４）、式（５）及び式（６）によって与えられる。ｎは走査期間中に単調な順序で１からＮまでの番号を付けることができるが、他の順序が可能であることが理解され得る。
【００２１】
走査が完了すると、そのデータは、生ｋ空間画像データセットにセーブされる。この好適な画像再構成法では、リグリッディング(regridding)法が用いられ、その取得されたデータセットが３Ｄ  Ｃａｒｔｅｓｉａｎグリッドに置かれる。そのようなリグリッディング法は当分野では広く知られており、例えば、Ｊ．Ｊａｃｋｓｏｎらによる「グリッディングを用いるフーリエ反転のためのたたみこみ関数の選択」（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｉｎｇ、１０、４７３−４７８、１９９１）に記載されている。結果として生じるｋ空間データの３Ｄアレイは、ρ2フィルターで補償された密度であり、ここで、ρは、補償されているデータポイントのｋ空間半径である。ρ＝０のポイントは、２Ｄ投影フィルターに対して提唱されている補正と同様、それがサンプリングする有限の体積球により重み付けされる。リグリッディングプロセスで使用される核(kernel)は、演算的に非常に速い単純な三角関数か、もしくは、そのリグリッディングプロセスからエイリアシングされたエネルギーを低減するという利点を有するＫａｉｓｅｒ−Ｂｅｓｓｅｌ関数かのいずれかである。
【００２２】
その後、このリグリッディングされたｋ空間データは、３つすべての方向において画像空間にフーリエ変換されうる。取得で部分エコーを使用した場合、その抜けたデータは、Ｎｏｌｌ及びＮｉｓｈｉｍｕｒａによる「磁気共鳴イメージング法におけるホモダイン検出」（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ、第１０巻、第２号、１９９１年６月）及び米国特許第５，２４３，２８４号に記載されているもの等の３Ｄホモダインプロセスを用いて合成される。その最終的な画像は、リグリッディングプロセスによる低周波数画像強度変動を補正するため、上述のたたみこみ核のフーリエ変換で割られる。以下に詳述されるように、最終画像再構成工程が実行される前に、ｋ空間の中央領域は非脈管信号を抑制するためにフィルタリングされる。
【００２３】
ｋ空間周縁境界上の一点からｋ空間の中央を通って当該ｋ空間周縁境界上の反対側のポイントへ伸びる上述の好適な直線軌道以外の種々のサンプリング軌道を用い得ることは、当業者にとって明らかであろう。上で述べられているように、一つの変形態様は、サンプリングされるｋ空間体積の全範囲にわたっては伸びていない軌道に沿ってサンプリングする、部分ＮＭＲエコー信号２０３を取得することである。それらの抜けたサンプルは、上述のホモダイン再構成により合成される。直線投影再構成パルスシーケンスと同等な別の変形態様は、直線ではなく、湾曲した経路に沿ってサンプリングすることである。そのようなパルスシーケンスは、例えば、Ｆ．Ｅ．Ｂｏａｄａらによる「高速三次元ナトリウムイメージング法」（ＭＲＭ、３７：７０６−７１５、１９９７）に記載されている。
【００２４】
また、取得された３Ｄ  ｋ空間画像データセットから３Ｄ画像を再構成するための種々の代替的な方法もある。一つの代替的な方法は、Ｆ．Ｎａｔｔｅｒｅｒによる「コンピューター断層撮影法の数学」（Ｔｅｕｂｎｅｒ、Ｓｔｕｔｔｇａｒｔ、１９８６）に記載されている方法等の濾波後方投影(backprojection)法である。これは、一般的にＸ線ＣＴ画像を再構成するために使用される方法である。
【００２５】
本発明はコントラスト増幅された動的研究中に使用される。米国特許第５，７１３，３５８号に記載されているように、そのＣＥＭＲＡ動的研究の方策は、撮像される脈管系内への造影剤の到達を精確に時間合わせするのではなく、造影剤の投与中に一連の画像を取得することである。従って、医師は、一連の画像のうちで関心脈管系をを最良に描いている画像を選択することができる。画像の質及び分解能に加え、ＣＥＭＲＡ動的研究における重要な評価基準は、それらの画像を取得できる速度である。これは時間分解能と呼ばれ、そして、時間分解能が高ければ高いほどその研究は、当該関心脈管系におけるピークコントラストを伴った画像を取得する確率が高くなる。
【００２６】
３Ｄ投影再構築法を利用するＣＥＭＲＡ動的研究が図３に例示される。図３において、曲線２４０は、造影剤が時間ｔ0で注射された後における関心脈管系におけるコントラスト増強を示す。図２のパルスシーケンスが、ｋ空間の球面全体での方向をサンプリングするインターリービングされた投影のセットをいくつか取得するために使用される。それぞれの特有の投影セットでは、ｋ空間の中心領域が十分にサンプリングされるが、周縁領域は十分にはサンプリングされない(undersample)。取得は、造影剤が到着する前の時点から始まり、ピーク信号コントラストを十分に過ぎた期間にわたって続く。読取り勾配が、２４１において示されるインターリービングされた投影データセットの継続を逐次的に取得するために上記で記載されたような値によって段階化される。
【００２７】
動的研究期間中に取得されたｋ空間データセットのすべてが記録される。典型的には、マスク画像が、造影剤到着前に取得されたビューセットからのｋ空間サンプルを組み合わせることによって作製され、画像が上記のように再構成される。このマスク画像をコントラスト増強画像から引いて、非血管構造を除くことができる。しかしながら、本発明を用いることによって、そのようなマスク画像は必要とされず、また、データ取得シーケンスの開始を、関心脈管系における造影剤到着まで遅らせることができる。
【００２８】
特に図３及び図４を参照して、コントラスト増強画像を、動的研究期間中に取得されたデータセット２４１に沿った任意のポイント（ｍ）にデータウインドウ２４２を先ずスライドさせることによって作製することができる。この例では、データウインドウ２４２は３つの取得されたデータセット２４１を包含する。図３に示されるように、データウインドウ２４２は、例えば、動脈増強におけるピークに関して整列させることができる。しかし、ウインドウ位置ｍはその中心を動的研究期間中に取得された任意のビューセットに置くことができることが理解され得る。
【００２９】
画像が、データウインドウ２４２内のビューセットからのｋ空間データを組み合わせることによって再構成される。これは、中央ビューセットｍにおけるｋ空間データのすべてと、隣接するビューセット（ｍ−１及びｍ＋１）からの周縁ｋ空間データとを使用することによって達成される。ビューセットｍの中央領域が完全にサンプリングされ、ビューセットｍの中央領域により、研究期間中のその取得時間において存在する画像増強が正確に描写される。中心を囲む十分にサンプリングされていない周縁領域が、ｍ−１及びｍ＋１における隣接ビューセットからの周縁データを用いて充足される。結果として、動的研究期間中の時間ｍにおける関心脈管系を描写する完全にサンプリングされた画像データセット２４４が形成される。
【００３０】
他のより洗練された方法もまた、取得された十分にサンプリングされていない投影データセットを組み合わせるために使用することができる。画像のＳＮＲを改善するために、スライドするウインドウ２４２のサイズを、より多くの取得されたデータセット２４１を含むように大きくすることができる。しかしながら、再構成された画像の時間分解能を保持するために、時間的フィルターが、組み合わせられるｋ空間データを選択するために使用される。より詳細には、ｋ空間の端部において、フィルターは、広い開口部を、ウインドウ２４２におけるすべてのデータセットからの周縁ｋ空間データを含むために有しており、また、ｋ空間の中心により近づくにつれて、この開口部は、ビューセットｍからのｋ空間データのみが、完全にサンプリングされた中央ｋ空間領域について含まれるまで狭くなる。すなわち、３つのデータセットのウインドウ２４２について図４に例示される２段階の開口部狭域化よりもむしろ、より多くのデータセット２４１をウインドウ２４２に含めることができ、また、フィルター開口部を多段階で狭くすることができる。
【００３１】
本発明は、ＣＥＭＲＡ動的研究の期間中に取得されたデータから再構成された画像をセグメント化して、画像における非血管ピクセルの輝度を著しく低下させる方法である。上記で示されたように、従来的には、これは、脈管構造のコントラスト増強の前にマスク画像を取得し、マスク画像をコントラスト増強画像から引くことによって達成される。本発明では、血管でないそのような画像ピクセルを特定し、次いで、これらのピクセルの輝度を抑制するために、動的研究期間中に取得された情報が使用される。この方法の各工程が図５のフローチャートに例示される。これらの工程は、動的研究期間中に上記のように取得された一連のリグリッド化されたｋ空間データセットに対してコンピュータシステム１０７によって実行されるプログラムの指示のもとで実施される。
【００３２】
特に図５Ａを参照して、最初の工程は、プロセスブロック３００によって示されるように、ｎ個の取得されたデータセットのそれぞれからの完全にサンプリングされた中央ｋ空間領域を使用して経時系列の低分解能画像３０２を再構成することである。典型的な研究では、ｎは１０〜４０の範囲である。これは、リグリッド化されたｋ空間データを使用し、かつ、例えば、中央の６４×６４×６４のｋ空間サンプルを選択して達成される。低分解能画像３０２は、この中央領域ｋ空間データセットに対する３Ｄフーリエ変換を行うことによって作製される。
【００３３】
得られるｎ個の低分解能画像３０２により、それぞれの画像ボクセルの強度が動的研究の期間中にどのように変化するかが描写される。血管組織を描写するボクセルは、図３における曲線２４０に類似する時間的な増強曲線を示す。動的研究期間中に血液を受け取らない対象または領域の外側の領域を描写するボクセルは、静的輝度レベル、すなわち、変わらない輝度レベルを有する。そして最後に、灌流によって血液をゆっくり受け取るバックグラウンド組織は、研究期間中に直線的に増大する輝度レベルを表す。これらの差が、連続した低分解能画像３０２のそれぞれにおける対応するピクセルによって形成されるボクセルベクトル
【数８】
2006527636.tif 000005
を分析することによって検出される。
【００３４】
次の工程は、プロセスブロック３０４によって示されるように、直交性画像３０６を作製するために、それぞれの経時ボクセルベクトル
【数９】
2006527636.tif 000006
がモデル信号に関して直交する程度を測定することである。下記において詳しく記載されるように、直交性のこの測定は、静的ボクセル及びバックグラウンド組織ボクセルの両方をモデル化する信号から構成される行列の直交補空間である行列を用いて行われる。結果として、直交性画像３０６により、静的組織またはバックグラウンド組織ではないピクセルがより大きな強度を伴って示される。従って、血管のピクセルが大きな強度を伴って示され、かつ、静的／バックグラウンドピクセルがより低い強度で示される。
【００３５】
プロセスブロック３０８において示されるように、その次の工程は、計算された閾値（ｔ2）を超える強度値を有する直交性画像３０６におけるそれぞれのボクセルを特定することである。閾値ｔ2よりも大きい値を有する直交性画像３０６におけるピクセルに対応するそれぞれのピクセルが「１」に設定され、残りのピクセルが「０」に設定されるマスク画像３１０が作製される。画像マスク３１０により、血管ボクセルの位置が示される。
【００３６】
プロセスブロック３１２において示されるように、逆マスク画像３１４が、マスク画像３１０のコピーにおいて「１」及び「０」のすべてを入れ替えることによって作製される。逆マスク画像３１４により、静的ボクセル及びバックグランドボクセルの位置が示される。
【００３７】
図５Ｂにおけるプロセスブロック３１６において示されるように、マスク画像３１０が、ｎ個の対応する低分解能血管画像３１８を作製するために、ｎ個の低分解能画像３０２のそれぞれのコピーに加えられる。これは単に、低分解能画像３０２におけるそれぞれのピクセルの値にマスク画像３１０におけるその対応するピクセル（すなわち、「１」または「０」）を乗ずることである。このｎ個の低分解能血管画像３１８により、動的研究期間中の血管増強が描写される。
【００３８】
プロセスブロック３２０において示されるように、１組のｎ個の低分解能バックグラウンド画像３２２が、その後、逆マスク画像３１４及び直交性画像３１６の両方をｎ個の低分解能画像３０２のそれぞれのコピーに加えることによって作製される。この工程において、それぞれの低分解能画像ピクセルには、逆マスク画像３１４における対応するピクセル（すなわち、「１」または「０」）が乗じられ、かつ、直交性画像３０６における対応するピクセルの値が再び乗じられる。得られるｎ個の画像３２２により、動的研究期間中の静的ピクセル及びバックグラウンドピクセルが描写されるが、それらの輝度は、直交性画像３０６における値に対応する加重因子によって抑制されている。ピクセルの経時ボクセルベクトルとモデルとの間での直交性が低いほど、ピクセルの輝度の抑制が大きくなる。
【００３９】
本発明の代替しうる実施態様が、バックグラウンドボクセルのすべてを、それらの信号を抑制するのではなく、単にゼロに設定することであることが明らかであるはずである。この場合、逆マスク画像３１４及び低分解能バックグラウンド画像３２２が作製される必要はない。
【００４０】
低分解能の血管画像３１８及びバックグラウンド画像３２２は、対応する１組のｎ個の低分解能のフィルター処理された画像３２６を作製するためにプロセスブロック３２４において組み合わせられる。図５Ｃに示されるように、これらは、その後、それぞれに対する３Ｄフーリエ変換を行うことによってプロセスブロック３２８においてｋ空間に変換されて戻される。得られるｎ個のフィルター処理されたｋ空間中央データセット３３０が、その後、動的研究期間中に取得された対応するｎ個の最初の周縁ｋ空間データセットとプロセスブロック３３２において組み合わせられる。従って、フィルター処理されたｋ空間中央データ３３０が、ｎ個のフィルター処理された完全なｋ空間データセット３３４を形成するために、最初に取得されたフィルター処理されていない周縁ｋ空間データと組み合わせられる。これらのフィルター処理されたｋ空間データセット３３４のそれぞれが、ｎ個の高分解能画像３３８を作製するためにプロセスブロック３３６においてフーリエ変換される。これらの画像により、動的研究期間中の対象が描写されるが、静的信号及びバックグラウンド信号が、動脈及び静脈の増強されたコントラストを提供するために抑制される。
【００４１】
上記方法における重要な工程は、経時ボクセルベクトルが、血管ボクセルのように挙動するそのようなボクセルを特定するために「モデル」信号と比較される、直交性計算工程３０４である。米国特許第６，３８１，４８６号では、モデル信号が、再構成された画像において動脈ボクセルを手作業により特定し、そのボクセルの経時ボクセルベクトルを、他のボクセルが相関させられる基準として使用することによって得られている。この先行技術は２つの欠点をまさに有する。第１に、この技術では、動脈ボクセルを手作業により選択するための、熟練した実施者の介入が要求される。第２に、動脈ボクセルはＣＥＭＲＡ研究の期間中に互いに全く異なる挙動を取ることができ、また、１つの動脈ボクセルを特定することは、すべての動脈ボクセルが成功裏にセグメント化されようとしていることを必ずしも常に保証していないことが見出されている。このことは、異常なコントラスト増強特性を示し得る病的な動脈については特に当てはまる。本発明による方法では、モデル信号が自動的に作製され、モデル信号は、動脈ボクセルの挙動をモデル化することを試みていない。
【００４２】
特に図６を参照して、強度値のｎ×２行列［Ａ］が、２つの典型的なタイプの非血管画像ボクセルからのコントラスト増強信号のモデルを使用して形成される。第１のモデルは、破線４００によって示されるような静的組織のモデルである。これらは、血液を受け取らず、その信号がＣＥＭＲＡの動的研究の期間中に一定のままである組織である。これらには、
脂肪
骨
空気空間
筋肉
が含まれる。
第２のモデルは、点線４０２によって描かれるような実質的には直線的な様式でゆっくり強まるバックグラウンド組織のモデルである。そのような組織には、例えば、
腎実質
肝実質
肺実質
が含まれる。
【００４３】
図６に図示されるように、２つのモデル化された経時信号（４００及び４０２）が、ｎ×２行列［Ａ］を形成するために使用される。行列［Ａ］の直交補空間が、ｎ×（ｎ−２）行列
【数１０】
2006527636.tif 000007
を形成するために計算される。ｎ個の要素を有するボクセルベクトルがこの行列
【数１１】
2006527636.tif 000008
と相関させられるとき、このボクセルベクトルが静的信号またはバックグラウンド信号のいずれかとどのくらい異なるかが測定されつつある。下記の一次方程式：
【数１２】
2006527636.tif 000009
が、特異値分解（ＳＶＤ）法を使用して、ボクセルベクトル
【数１３】
2006527636.tif 000010
について解かれる。ＳＶＤ法は、データの性状が不明であるか、または、［Ａ］の空間と、ベクトル
【数１４】
2006527636.tif 000011
との間における関係が不明である一次方程式を解くために、Kakaralaら（「特異値分解の多数解形式を使用する信号解析」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓ、１０（２００１）、Ｎｏ．５、７２３−３５）によって記載される広く知られている技術である。
【００４４】
【数１５】
2006527636.tif 000012
のノルム(norm)は下記の通りである：
【数１６】
2006527636.tif 000013
（式中、
【数１７】
2006527636.tif 000014
はｎ個の要素を有する）。ノルムは、ベクトル
【数１８】
2006527636.tif 000015
の長さである。ベクトル
【数１９】
2006527636.tif 000016
は、ボクセルベクトル
【数２０】
2006527636.tif 000017
が、補空間
【数２１】
2006527636.tif 000018
に位置する可能性の尺度である。ベクトル
【数２２】
2006527636.tif 000019
のノルムは、静的信号及びバックグラウンド信号については、血管ボクセルから生じる信号の場合よりも低い。従って、ノルム値が大きいほど、ボクセルが静止物体でない確率が大きくなる。
【００４５】
本発明の別の態様は、マスク画像３１０を作製するために閾値決定工程３０８において使用される閾値（ｔ2）の自動計算である。すなわち、閾値ｔ2よりも大きいノルム値を有するボクセルベクトルが、血管として特徴づけられることである。
【００４６】
特に図７を参照して、閾値ｔ2が、直交性画像３０６における値を調べることによって確立される。三次元アレイ３０６における直交性のそれぞれの指標の自然対数がプロセスブロック４１２において計算され、これらの値の２５６階調ヒストグラムがプロセスブロック４１４において作製される。自然対数は、関心直交性指標の範囲にわたってより大きなダイナミックレンジを提供することにおいて役立つことが立証されている。この分野で知られているように、ヒストグラムでは、選択された範囲に含まれる値を有するピクセルの数が数えられる。このヒストグラムは、その後、雑音の影響を小さくするために、ディジタル低域フィルターを用いてプロセスブロック４１６において平滑化される。典型的な医療用画像のためのそのようなヒストグラムのグラフ図が図８に示され、図８がそれぞれのピーク値（Ｐ1及びＰ2）を有する２つのピーク（Ｎ1及びＮ2）によって特徴づけられることを理解することができる。Ｐ1はバックグラウンドピクセルに関連し、Ｐ2は静的ピクセル及び直線的に高まるピクセルに関連する。主ピークＰ2が検出され、プロセスブロック４１８においてガウス波形に近似される。これは、μ2に中心を有するピークから左側に移動し、ヒストグラムがそのピークＰ2の５０％である点を見つけることによって達成される。ピークＰ2とこの点との間の距離が、プロセスブロック４２０において、ガウス曲線の標準偏差σを計算するために使用される。その後、閾値が、ｔ2＝μ2＋３σを計算することによってプロセスブロック４２２において確立される。これは、増強する血管を他の組織から分離するために十分に機能することが経験的に示されている。
【００４７】
本発明は、経時系列のＣＥＭＲＡ画像が、血管ボクセル以外の画像ボクセルからの信号を抑制するために自動的にフィルター処理されることを可能にすることが明らかであるはずである。別個の造影剤投与前のマスク画像を、この方法を実施するために取得する必要はない。代わりに、動的研究期間中に集められた情報が、血管でないボクセルを自動的に特定し、フィルター処理するために使用される。
【００４８】
好ましい実施態様において、３Ｄ投影再構成（３ＤＰＲ）取得が行われる。しかし、本発明はまた、他の３Ｄ取得及び２Ｄ取得に対しても適用可能である。ｋ空間の中心が、動的研究期間中に、より大きいフレーム速度で十分にサンプリングされ得るので、アンダーサンプリングされた３ＤＰＲ取得が好ましい。このより大きいフレーム速度は、ｎ個の要素のボクセルベクトルの時間分解能が増大し、かつ、それらとモデル行列との相関がより正確なプロセスであることを意味する。
【付録Ａ】
【００４９】
画像が、２つだけの主たる輝度領域を含有することを仮定する。そのような画像のヒストグラムは輝度確率密度関数ｐ（ｚ）の推定値であると見なすことができる。この全体的な密度関数は、画像において一方が明るい領域についてであり、一方が暗い領域についてである２つの単一モード密度の和または混和である。さらに、混和パラメーターはそれぞれの輝度についてのピクチャーの面積に比例している。密度の形態が既知であるかまたは仮定されるならば、画像をこれら２つの輝度領域にセグメント化するための（最小誤差の点で）最適な閾値を決定することが可能である。
【００５０】
画像が、付加的なガウス雑音と一緒になった２つの値を含有することを仮定する。混和確率密度関数はｐ（ｚ）＝Ｐ1ｐ1（ｚ）＋Ｐ2ｐ2（ｚ）であり、これは、そのようなガウス雑音については、下記のように表される：
【数２３】
2006527636.tif 000020
（式中、μ1及びμ2はこれら２つの輝度レベル（σ1及びσ2、これらは平均値についての標準偏差である）の平均値であり、Ｐ1及びＰ2はこれら２つのレベルのアプリオリ確率である）。Ｐ1＋Ｐ2＝１の制約を満足させなければならず、その結果、混和密度は５つの未知パラメーターを有する。これらのパラメーターのすべてが既知であるならば、最適な閾値が容易に決定される。暗い領域がバックグラウンドに対応し、明るい領域が対象物に対応することを仮定する。この場合、μ1＜μ2であり、閾値Ｔを、Ｔ未満の中間レベルを有するすべてのピクセルがバックグラウンド点であると見なされ、かつ、Ｔを超えるレベルを有するすべてのピクセルが対象物点であると見なされるように定義することができる。対象物点をバックグラウンド点として誤って分類する確率は、
【数２４】
2006527636.tif 000021
である。同様に、バックグラウンド点を対象物点として誤って分類する確率は、
【数２５】
2006527636.tif 000022
である。従って、誤りの全体的な確率は、Ｅ（Ｔ）＝Ｐ2Ｅ1（Ｔ）＋Ｐ1Ｅ2（Ｔ）である。この誤りが最小である閾値を見出すことは、（ライプニッツの公式を使用して）Ｅ（Ｔ）をＴに関して微分し、その結果を０として扱うことが要求される。従って、Ｐ1ｐ1（Ｔ）＝Ｐ2ｐ2（Ｔ）。この結果をガウス密度に適用し、対数を取り、単純化することにより、下記の二次方程式が得られる：
ＡＴ2＋ＢＴ＋Ｃ＝０
ただし、
【数２６】
2006527636.tif 000023
【００５１】
２つの解の可能性は、２つの閾値が、最適な解を得るために要求され得ることを示している。分散が等しい場合（σ＝σ12，＝σ22）、１つだけの閾値で十分である：
【数２７】
2006527636.tif 000024
アプリオリ確率が等しい場合（Ｐ2＝Ｐ2）、最適な閾値は平均値の平均である。同じことが、σ＝０について当てはまる。最適な閾値の決定は、他の単一モード密度の既知形態（例えば、ローリー密度及び対数正規密度など）について同様に達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】図１は、本発明を用いるＭＲＩシステムのブロック図である。
【図２】図２は、３Ｄ投影再構成画像を取得するために図１のＭＲＩシステムを導くための好ましいパルスシーケンスのグラフ例示である。
【図３】図３は、図２のパルスシーケンスを使用するＣＥＭＲＡ動的研究のグラフ図である。
【図４】図４は、図３のＣＥＭＲＡ動的研究における取得から画像データセットを形成するために使用される方法を表す図絵である。
【図５Ａ】図５Ａ〜図５Ｃは、図３のＣＥＭＲＡ研究の期間中に取得される画像をセグメント化するために用いられる工程のフローチャートである。
【図５Ｂ】図５Ａ〜図５Ｃは、図３のＣＥＭＲＡ研究の期間中に取得される画像をセグメント化するために用いられる工程のフローチャートである。
【図５Ｃ】図５Ａ〜図５Ｃは、図３のＣＥＭＲＡ研究の期間中に取得される画像をセグメント化するために用いられる工程のフローチャートである。
【図６】図６は、図５のプロセスにおいて使用される行列を形成するために使用されるモデル信号のグラフ図である。
【図７】図７は、図５のプロセスにおいて使用される閾値を計算するために用いられる工程のフローチャートである。
【図８】図８は、図７における閾値の計算の期間中に作製されるヒストグラムのグラフ図である。
【図１】
2006527636.tif 000030
【図２】
2006527636.tif 000031
【図３】
2006527636.tif 000032
【図４】
2006527636.tif 000033
【図５Ａ】
2006527636.tif 000034
【図５Ｂ】
2006527636.tif 000035
【図５Ｃ】
2006527636.tif 000036
【図６】
2006527636.tif 000037
【図７】
2006527636.tif 000038
【図８】
2006527636.tif 000039
【国際調査報告】
2006527636.tif 000040
2006527636.tif 000041