(57)【要約】磁気共鳴方法は、多重センサのアレイにより取得される複数の信号からの高速動的撮像が記載される。ｋ空間は、異なる取得の区域に分割される。第１の取得型式の区域において、第１の部分的画像は、位相符号化ステップの完全な組を持つ通常の磁気共鳴撮像のデータ、又は前記ステップの完全な組に関し低い減少因子を持つ多数の位相符号化ステップを持つ高速動的撮像のデータにより再構成され、第２の取得型式の区域において、第２の部分的画像は、完全な減少因子を持つ高速動的撮像のデータにより再構成される。その後、第１及び第２の部分的画像は、走査される対象物の完全な画像に形成される。
2004504910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多重センサのアレイにより取得される複数の信号の高速動的撮像を行う磁気共鳴方法であって、撮像を行う前に、前記センサの各々の感度マップが設けられ、少なくとも２つの隣接するセンサは、同じ撮像位置から生じる信号を記録し、前記信号は、前記各々の撮像位置での前記各々のセンサの感度因子で重み付けされ、画像密度は、別々のセンサにより計測された前記信号から計算されるが、位相符号化ステップの数は、当該位相符号化ステップの完全な組に関し減少している磁気共鳴方法において、ｋ空間は異なる取得の区域に分割されるが、第１の取得型式の区域において、位相符号化ステップの完全な組を持つ通常の磁気共鳴撮像のデータ、又は前記位相符号化ステップの前記完全な組に関し低い減少因子を持つ多数の位相符号化ステップを持つ高速動的撮像のデータは、第１の部分的画像に対し取得され、第２の取得型式の区域において、完全な減少因子を持つ高速動的撮像のデータは、第２の部分的画像に対し取得されるが、前記第１及び第２の部分的画像は、撮像すべき対象物の完全な画像を形成することを特徴とする磁気共鳴方法。
【請求項２】
前記第１の取得型式のデータは、前記第１の部分的画像に再構成され、前記第２の取得型式のデータは、前記第２の部分的画像に再構成されることを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴方法。
【請求項３】
高速動的撮像を行う前記データは、ｋ空間における数個の隣接する軌線上の空間的ハーモニックから同時に取得され、当該データは画像に再構成されることを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴方法。
【請求項４】
前記第１の部分的画像は、前記第１の取得型式のデータから再構成され、前記第２の部分的画像は、前記第２の取得型式のデータから再構成されることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項５】
前記第１及び第２の区域における取得は、前記完全な対象物にわたりきちんと走査し、前記特定の取得区域の外側の前記データを落とすことにより得られることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項６】
前記第１の取得区域は、ｋ空間の中心区域であり、前記第２の取得区域は、外側のｋ区域であることを特徴とする請求項４に記載の磁気共鳴方法。
【請求項７】
前記第１の取得区域及び前記第２の取得区域は、既定の程度に重複することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項８】
結果生じる前記画像の各ピクセルに対する方程式の前記組の行列式が計算され、前記ピクセルの画像は、前記行列式が既定のしきい値を超える場合、前記第２の区域のデータから選択され、そうでない場合は、前記第１の区域のデータから選択されることを特徴とする請求項４乃至７の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項９】
Ｉ＝結果生じる画像、
Ｄ＝全ピクセルに対する方程式の行列式、
ｆ（Ｄ）＝Ｄの低い値に対しては１に近接し、Ｄの高い値に対しては０に近接する関数、
Ｌ＝前記第１区域のデータ、
Ｓ＝前記第２区域のデータ、
であり、前記結果生じる画像は、
Ｉ＝ｆ（Ｄ）＊Ｌ＋（１−ｆ（Ｄ））＊Ｓ
として結合されることを特徴とする請求項４乃至７の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項１０】
前記第１の取得方法のデータは、高速フーリエ変換より先に、テーパリング関数、特にリース関数等で多重化することによりフィルタリングされることを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項１１】
前記感度マップは、前記センサの各々からのデータの二乗和の平方根を結合することから得られることを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項１２】
前記感度マップは、前記センサの各々の前記第１の取得方法のデータの和から得られることを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の磁気共鳴方法。
【請求項１３】
前記センサの各々のデータは、位相、特に平均位相を零に補正することによって補正されることを特徴とする請求項１２に記載の磁気共鳴方法。
【請求項１４】
−信号を記録する多重センサのアレイ、
−位相符号化軌線に沿って対象物を走査する手段、
−前記位相符号化軌線の一部をスキップする制御手段、
−高速動的撮像を得るために、撮像すべき前記対象物に関し異なる空間位置のセンサによって記録された信号から画像を再構成する計算手段、
を有する複数の信号から高速動的撮像を得る磁気共鳴撮像装置において、
−ｋ空間を異なる取得の区域に分割する手段、
−位相符号化ステップの完全な組を持つ通常の磁気共鳴撮像のデータ、又は前記位相符号化ステップの前記完全な組に関し低い減少因子を持つ多数の位相符号化ステップを持つ高速動的撮像のデータから第１の取得型式の前記区域に第１の部分的画像を再構成する手段、
−完全な減少因子を持つ高速動的撮像のデータから第２の取得型式の前記区域に第２の部分的画像を再構成する手段、及び
−前記第１及び第２の部分的画像から前記走査された対象物の完全な画像を形成する手段、
を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
【請求項１５】
前記磁気共鳴方法により高速動的撮像を形成するコンピュータ使用可能媒体に記憶されるコンピュータプログラム製品であって、
−多重センサのアレイから信号を記録する手順、
−位相符号化軌線に沿って対象物を走査する手順、
−前記位相符号化軌線の一部をスキップする制御手順、
−高速動的撮像を得るために撮像すべき前記対象物に関し異なる空間位置のセンサにより記録される信号から画像を再構成する計算手順、
の実行をコンピュータに制御させるコンピュータ読み取り可能プログラム手段を有するコンピュータプログラム製品において、
−ｋ空間を異なる取得の区域に分割する手順、
−位相符号化ステップの完全な組を持つ通常の磁気共鳴撮像のデータ、又は前記位相符号化ステップの前記完全な組に関し低い減少因子を持つ多数の位相符号化ステップを持つ高速動的撮像のデータから第１の取得型式の前記区域に第１の部分的画像を形成する再構成手順、
−完全な減少因子を持つ高速動的撮像のデータから第２の取得型式の前記区域に第２の部分的画像を形成する再構成手順、及び
−前記第１及び第２の部分的画像から前記走査された対象物の完全な画像を形成する手順、
を特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、請求項１の前文に係る多重センサのアレイによって取得された複数の信号から高速動的撮像を形成する磁気共鳴方法に関する。本発明は更に、請求項１１の前文に係る高速動的撮像を得る磁気共鳴撮像装置、及び請求項１２の前文に係るコンピュータプログラム製品にも関する。
【０００２】
【従来の技術】
磁気共鳴撮像において、より短い時間で許容可能な画像を得るという一般的傾向がある。このために、スイスの大学及びＥＴＨチューリッヒにおける医用生体工学及び医療情報学会によって「ＳＥＮＳＥ」と呼ばれる感度符号化方法が最近開発された。このＳＥＮＳＥ方法は、磁気共鳴装置のコイルによって検出されるような画像に直接作用するアルゴリズムに基づき、後続する符号化ステップがスキップされ、これにより、ファクタ（因子）２から３までの撮像に対する信号取得の促進が得られる。このＳＥＮＳＥ方法にとって極めて重要なことは、前記コイルの感度を知ることであり、これらコイルはいわゆる感度マップに配されている。この方法を促進するために、単一コイル基準の“平方和（ｓｕｍ−ｏｆ−ｓｑｕａｒｅｓ）”又は任意のボディコイル（ｂｏｄｙ ｃｏｉｌ）基準の一方による分割によって得られる（Ｋ． Ｐｒｕｅｓｓｍａｎｎ他、ｉｎ Ｐｒｏｃ． ＩＳＭＲＭ， １９９８， ａｂｓｔｒｕｃｔｓ５７９， ７９９， ８０３及び２０８７頁参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このＳＥＮＳＥ方法は、磁気共鳴撮像を行う信号取得の促進に好ましく、これは動作時間を大幅に減少することとなる。しかしながら、この方法は、コイル感度を正確に知っている場合にのみ適切に使用することができる。そうでない場合、不完全さが、誤った画像を供給することになる折り重なった（ｆｏｌｄ−ｏｖｅｒ）アーチファクトを生じさせる。実際には、コイル感度は完全には概算することができず、時間における変動（患者の動き、温度の影響等）に依存する。
【０００４】
このＳＥＮＳＥ方法のもう一つの重大な問題は、結果生じる画像における空間的に可変なノイズレベルである。特に、この結果生じる画像は、コイルのパターンにより供給される情報の局部的な“決定不確定性（ｕｎｄｅｒｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）”のために、極端に高いノイズレベルの区域を持つことが可能である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、高速動的撮像中に、全画像にわたりノイズレベルを大幅に減少させることである。
【０００６】
本発明の本目的及び他の目的は、請求項１に記載の方法、請求項１１に記載の装置、及び請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品によって達成される。
【０００７】
本発明の主な論点は、通常の磁気共鳴撮像を用いることにより十分な密度を持つ低い空間周波数、すなわち低次数のｋラインを取得し、減少する密度、すなわちＳＥＮＳＥ撮像方法による残存する高い空間周波数、すなわち高次数のｋラインを取得する解法に基づいている。より一般的な用語では、ｋ空間にわたり変化するｋ空間範囲を持ち、中心部において、取得された情報の密度は、高い空間周波数情報の情報の密度よりも高いことを提案している。
【０００８】
ｋ空間の中心部を十分な密度で撮像するという重要な追加の利点は、コイル感度マップの先験的知識を持つことなく、ＳＥＮＳＥ取得が再構成可能なことである。従って、改善された信号対雑音比を持つ更に正確な画像は、ＳＥＮＳＥ方法が持つ信号対雑音比と同じ比で作成される。
【０００９】
本発明のこれら及び他の利点は、従属請求項及び本発明の例示的な実施例が添付する図に関して説明される以下の記載において開示される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
特定の図に関し規定された要素に対し専用の特定番号は、他の番号で述べられる以外は、全ての図において一貫して用いられる。
【００１１】
図１において、十分知られた普通の磁気共鳴方法に従ういつもの取得スキームが表されている。図２において、ＳＥＮＳＥ方法に従う取得スキームが示されている。これらの結果生じる行画像は、Ｎ本の相互に重複するストライプ（ｓｔｒｉｐ）から成る。依然として、この状況はＭ個のコイルで同時に計測されるが、ＭμＮである。実際には、実際の計測は、ナイキストが図１のいつもの取得について規定するｋ空間ステップに比べ大きすぎるＮ倍のｋ空間ステップを用いることにより取得される。ＳＥＮＳＥ因子とも呼ばれるＮの典型的な値は３であり、これが図２の取得スキームとなり、そのデータがフーリエ変換される。事実上、必要とされる画像の各ピクセルに対し、Ｍ個の方程式及びＮ個の未知数が存在し、これらは一次方程式の組として解かれる。これは、ＳＥＮＳＥ取得スキームに従う必要な画像となる。
【００１２】
この手順の主な問題は、部分的に方程式の組が不正確な条件付け、すなわち殆ど特異となることである。入力データ又はコイル信号は常に雑音を含むので、方程式の組の不適当な条件付けは、結果生じる画像の雑音を大幅に増大させる。理論的には、前記組が完全に特異となる位置に対し、この結果生じる雑音（すなわち、再構成される画像の区域の雑音）は無限となる。実際には、これはＳＥＮＳＥ画像における不快な“ノイジーパッチ（ｎｏｉｓｙｐａｔｃｈｅｓ）”として知られている。追加の問題は、コイル感度マップの必要性であり、これらマップは相対的に時間がかかる。
【００１３】
再構成される画像のより高い精度を持つ取得の速度を上げるために、ｋ空間を、複数の区域、基本的なセットアップでは２つの区域に分割することが提案されている。ＳＥＮＳＥ因子は、異なる区域間において異なっている。特に、その因子は、低い空間周波数に対しては低くなっている。最も基本的なセットアップにおいて、最も低い空間周波数に対するＳＥＮＳＥ因子は、１（すなわち、通常の取得）に等しい。このことは図３に示されている。
【００１４】
上記取得から、２つのサブセットが得られる。
１）図２の規則性を得るために、多くの中心線を落とすことによるいつものＳＥＮＳＥ走査からのデータ、いわゆる“Ｓデータ”である。ＳＥＮＳＥに従う再構成はいわゆる“Ｓ画像”となる。
２）中心区域の外側の全てのデータを落とすことによる低い空間周波数走査からのデータ、いわゆる“Ｌデータ”である。これは、いつものように、低解像度の画像、すなわち低いリフレッシュレートを持つ画像に再構成される。
【００１５】
ＬデータがＳＥＮＳＥ因子＝１で取得した状態において、当該データは、コイル感度マップの再構成を許容する。これは、事前に取得されたコイル感度データが利用できないときでも、ＳデータのいつものＳＥＮＳＥ再構成が行うことが可能であることを意味する。その上、Ｌデータは、ＳＥＮＳＥ無し又は適度なＳＥＮＳＥ因子，例えば１，５で取得される。これは、信号対雑音比に関し安定とみなされる低解像度の画像、すなわち“Ｌ画像”を（普通のＦＦＴ又はＳＥＮＳＥのどちらかにより）再構成することを可能にする。基本的な考えは、Ｓ画像が雑音を多く含むどの場所においてもＬ画像からのデータを使用することである。これは、様々なやり方で実行することが可能である。
【００１６】
第１の再構成セットアップ、いわゆる“ハード置換（ｈａｒｄｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）”は、Ｓ画像及びＬ画像の両方を再構成し、これら２つ画像のうち最適な方を選択する。この再構成プロセスは、これが何処で行なわれなければならないか、つまりＤが画像の各ピクセルに対し解かれるべき方程式の組の行列式であるかを知る。Ｄの図は、全体の画像にわたり大きく変化し、雑音の問題は、このＤの値が非常に低いＳ画像の当該区域に予想される。この知識に基づいて、Ｓ画像とＬ画像とを結合する最も簡単な手順は、Ｄが既定のしきい値よりも上にある場合、結果生じる画像の各ピクセルに対し、Ｓ画像の対応する値が選択される。そうでない場合、Ｌ画像の対応する値が選択される。この結合技術の僅かな不完全さが、画像内における反対の視覚効果である“カットライン（ｃｕｔ−ｌｉｎｅｓ）”となり、これは高解像度区域、すなわち画像の高いリフレッシュレートを持つ区域から低雑音区域を分離する。
【００１７】
第２の再構成セットアップは、いわゆる“ソフト結合（ｓｏｆｔｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）”であり、これは第１の再構成セットアップの変形である。結果生じる画像Ｉは、方程式、Ｉ＝ｆ（Ｄ）・Ｌ＋（１−ｆ（Ｄ））・Ｓにより結合される。ここでｆ（Ｄ）は、低い行列式Ｄの値に対しては１に近づき、高い行列式Ｄの値に対しては０に近づく関数である。Ｌ及びＳは、それぞれＬ画像及びＳ画像の値である。
【００１８】
第３の再構成方法は、いわゆる“代数的結合（ａｌｇｅｂｒａｉｃｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）”であり、これは、方程式の組、すなわちＳ画像の再構成の基礎に、結果生じる画像のピクセル値がＬ画像のＬ値に幾らか近づくことを表す方程式の追加の組を加えるように以下に記載される。この代数的結合の基礎は、以下のような行列計算法で説明される。
【００１９】
いつものＳＥＮＳＥ再構成は、本質的に以下の方程式の組を解くことである。
【数１】
2004504910.tif 000003
ここでＳは、感度行列であり、Ｓｉｊは、ピクセル位置ｊにおけるコイルｉの感度である。それはＭ行Ｎ列の行列である。ここでＭはコイル数、すなわち方程式の数であり、ＮはＳＥＮＳＥ因子又は互いに折り重なった信号の数、すなわち未知数の数である。ｍ（“測定値”）は、長さＭのベクトルであり、各コイルの折り重なった情報である。ｐ（“ピクセル”）は、ベクトル又はＮ個の折り重ならないピクセルの組である。
【００２０】
問題の最小二乗法の反転は、以下のように公式化される。
【数２】
2004504910.tif 000004
ここで“ｈ”は、エルミート転送（ｈｅｒｍｉｔｉａｎｔｒａｎｓｐｏｓｅｄ）を表し、ΨはＭ行Ｍ列のノイズ共分散行列（ｎｏｉｓｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）を意味する。これまでは、いつものＳＥＮＳＥに対してである。
【００２１】
ここで、方程式の追加の組を加えてみる。
【数３】
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ここで
【数４】
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は、Ｌ画像における対応するピクセルである。
【００２２】
方程式の結合された組は、以下のように書くことができる。
【数５】
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ここでＩＮは、Ｎ行Ｎ列の単位行列を表す。この行列の解は、
【数６】
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によって与えられる。
【００２３】
拡張ノイズ共分散行列Ψｅｘｔは、以下のように定義されなければならない。
【数７】
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この式において、Ｒは、Ｎ行Ｎ列の対角の“正則行列”である。この行列の対角素子Ｒｉｉは、画像内の予想されるノイズの変数として充填されなければならず、（“雑音が多い”と“解像度の損失が大きい”との交換を操作する）ある因子の長さを決める。
【００２４】
方程式の結合される組の解は、
【数８】
2004504910.tif 000010
に簡素化される。
【００２５】
これは、“重み付け付加（ｗｅｉｇｈｔｅｄａｄｄｉｔｉｏｎ）”の一種でもある。Ｓの行列式が（事実上、ある定数である）Ｒ−１に対して優勢である場合、この解は、“いつものＳＥＮＳＥ”再構成である
【数９】
2004504910.tif 000011
に近似する。
この行列式が０に近づく場合、
【数１０】
2004504910.tif 000012
となる。
【００２６】
第４の再構成スキームは、いわゆる“完全な使用”である。このスキームにおいて、先行する再構成方法の何れかは、
−前記先行する３つの結合方法に従い、結合されたＳＥＮＳＥ画像を再構成し、
−ＳＥＮＳＥ方向に、これの逆フーリエ変換を行わせ、
−データの中央部分をＬデータの対応する形式（この“ハード置換”は、ｋｙに依存し、“Ｌデータに十分な重み付けを与える”ことから“結合されたＳＥＮＳＥデータに十分な重み付けを与える”ことへ徐々に変化する重み付け関数によって置換されることを表す）で置換し、
−画像ドメインへ再びフーリエ変換を行う、
手順で結合される。
【００２７】
上述の再構成方法に対する更なるオプションは、例えばリース関数（Ｒｉｅｓｚｆｕｎｃｔｉｏｎ）のようなテーパリング関数（ｔａｐｅｒｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ）でそれを多重化することにより、ＦＦＴより先にＬデータをフィルタリングすることである。加えて、Ｌデータは、コイル感度マップの再構成に使用される。いつものＳＥＮＳＥにおいて、これらコイル感度マップは通常、コイル素子データをボディコイル取得と比較することで得られる。しかしながら、上述の方法に従い、このボディコイルデータは利用可能ではない、又は必ずしも利用可能である必要はない。コイル素子データのＲＳＳＱ（ｒｏｏｔ−ｓｕｍ−ｏｆ−ｓｑｕａｒｅｓ）結合を代わりに行うことが既に提案されている。ＲＳＳＱが依然として位相情報を持たないこと、従ってＬ画像のピクセルとの差が導入されてもよい。これにより、コイル素子にわたるＬデータの通常の和を取るように指示され、これはより適当な結果を与えるであろう。この通常の和は、非常に基本的な位相補正の後、例えば全てのコイル素子のＬデータを零の平均位相を持ように補正した後に取ることが可能である。
【００２８】
ＳＥＮＳＥは、３次元取得にも応用することが可能である。これは、減少因子の積がコイルの数を超えない限り、ｋｙ若しくはｋｚ又は両方向へ減少するｋライン密度によって行なわれてよい。ｋ空間のＬデータ区域、すなわち低いＳＥＮＳＥ因子で取得される低い空間周波数の区域に対し、原則的には、制限を全て結合することが可能であり、この制限は、ｋｙ若しくはｋｚ又は両方向である。最後のオプションは、両方向におけるＳＥＮＳＥ減少も存在する場合にのみ重要となる。このとき、低いＳＥＮＳＥ因子区域は、例えば、正方形、円形又は長方形である。動的な走査の場合、データがかなり制限された画像エリアにのみ使用される好ましい環境において、各フレーム上のＬデータを取得することが厳密には必要としないことになる。従って、“古い”時間フレーム、例えば第１の動的な走査のＬデータは、後続する画像に十分であろう。
【００２９】
本方法がＳＥＮＳＥに関して記載されたとしても、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ， ３８， ｐａｇｅｓ５９１６０３（１９９７）に詳しく記載されるような、いわゆるＳＭＡＳＨ取得にも使用することが可能である。ＳＥＮＳＥとの主な違いは、ＳＭＡＳＨは、フーリエドメイン又はｋ空間において画像を扱っていることである。
【図面の簡単な説明】
【図１】十分知られた取得スキームに従うｋ空間のいつもの走査である。
【図２】ＳＥＮＳＥ取得に従ういつもの走査である。
【図３】本発明に従う取得スキームである。
【国際公開パンフレット】
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2004504910.tif 000014
2004504910.tif 000015
2004504910.tif 000016
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2004504910.tif 000018
2004504910.tif 000019
2004504910.tif 000020
2004504910.tif 000021
2004504910.tif 000022
2004504910.tif 000023
2004504910.tif 000024
2004504910.tif 000025
2004504910.tif 000026
【国際調査報告】
2004504910.tif 000027
2004504910.tif 000028
2004504910.tif 000029
2004504910.tif 000030