(57)【要約】各スライス間よりもスライスの内で典型的に高解像度の磁気共鳴画像である。それ故に、このシステムおよび方法では２つのスキャンがあり、第１のスキャン（２０２）および第２のスキャン（２０４）は異なる方向であり、好ましくは直角方向がよい。２つのスキャンは、それらの勾配間の相関関係を最大にすることによって記録され、その後、高解像画像を形成するために融合（２０８）する。多重の受信コイルが使用される。画像が多重スペクトルであるとき、画像コントラストの順番に多数のスペクトル帯がスペクトル帯に変換されることによって減少し、高いコントラストのスペクトル帯が得られる。
2004525654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の複数のスライスの画像データを取るために第１の方向にスキャンするステップａと、
第２の複数のスライスの画像データを取るために第１の方向と異なる第２の方向にスキャンするステップｂと、
第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに記録するステップｃと、
第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに融合させて画像を形成するステップｄと、
を含む測定対象の画像形成方法。
【請求項２】
第２の方向は、第１の方向に対して直角である請求項１記載の画像形成方法。
【請求項３】
ステップａおよびステップｂは、磁気共鳴画像形成によって行われる請求項１記載の画像形成方法。
【請求項４】
前記ステップｃは、第１および第２の複数のスライスの画像データに基づいて相関を最大にするステップを有する請求項１記載の画像形成方法。
【請求項５】
相関は、第１および第２の複数のスライスの画像データの勾配の相関である請求項４記載の画像形成方法。
【請求項６】
相関は、傾斜を昇る処理によって最大限にするものである請求項５記載の画像形成方法。
【請求項７】
傾斜を昇る処理は、多重共鳴による傾斜を昇る処理である請求項６記載の画像形成方法。
【請求項８】
ステップａおよびステップｂは、平面的な共鳴を有する装置によって実行され、
前記傾斜を昇る処理は、複数の共鳴によって実行されるものであり、
最大化共鳴は２つの平面的な共鳴であり、最小化共鳴は４分の１の平面的な共鳴である請求項７記載の画像形成方法。
【請求項９】
傾斜を昇る処理は、第１および第２の複数のスライスの間の相対的な転置と相対的な回転の両方によって決定されるものである請求項６記載の画像形成方法。
【請求項１０】
相関は、第２の複数のスライスの画像データの副サンプルによる第１の複数の画像データにおける副サンプルの相関であり、
各副サンプルは、画像データの勾配に従って取られるものである請求項５記載の画像形成方法。
【請求項１１】
第１の複数のスライスの画像データは、第１の方向に低い共鳴を有し、第１の方向の直角方向に高い共鳴を有するものであり、
前記第２の複数のスライスの画像データは、第２の方向に低い共鳴を有し、第２の方向の直角方向に高い共鳴を有するものであり、
前記ステップｄは、全ての方向において画像が高い共鳴を示すように第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに融合させるものである請求項１記載の画像形成方法。
【請求項１２】
ステップｄは、低い共鳴を有する線形結合機能として実行され、第１および第２の複数のスライスの画像データからその機能を得るものである請求項１１記載の画像形成方法。
【請求項１３】
機能は、初期の仮定として第１および第２の複数のスライスの画像データを使用して、反復プロセスを通して得られるものである請求項１２記載の画像形成方法。
【請求項１４】
ステップａおよびステップｂは、複数の受信コイルによるＭＲＩを使用して実行される請求項１記載の画像形成方法。
【請求項１５】
ステップａおよびステップｂは、少なくとも３つの受信コイルを使用して実行される請求項１４記載の画像形成方法。
【請求項１６】
ステップａおよびステップｂは、少なくとも４つの受信コイルを使用して実行される請求項１５記載の画像形成方法。
【請求項１７】
ステップａおよびステップｂは、ＭＲＩを使用して実行され、第１の複数のスライスの画像データおよび第２の複数のスライスの画像データは、複数のスペクトル帯を有する画像データを含む請求項１記載の画像形成方法。
【請求項１８】
ステップｄは、画像を形成するために複数のスペクトル帯のうちから副次的な複数値を選択する処理を含む請求項１７記載の画像形成方法。
【請求項１９】
複数のスペクトル帯のうちの副次的な複数値は、画像コントラストの順に複数のスペクトル帯をランク付けしたものであり、その画像コントラストが高いスペクトル帯を選択するものである請求項１８記載の画像形成方法。
【請求項２０】
複数のスペクトル帯は、画像コントラストの順にランク付けされ、
その処理は、複数のスペクトル帯から共分散行列を得る処理、一組の直角の固有ベクトルを得て共分散行列から固有値の組を一致させる処理、および固有値に一致する順に直角の固有ベクトルをランク付けする処理によって行われる請求項１９記載の画像形成方法。
【請求項２１】
複数のスペクトル帯を有する画像データを取るために測定対象に対してＭＲＩスキャンを行うステップｅと、
画像データから画像を形成するステップｆと、
を含む測定対象の画像形成方法。
【請求項２２】
ステップｆは、画像を形成するために複数のスペクトル帯のうちから副次的な複数値を選択する処理を含む請求項２１記載の画像形成方法。
【請求項２３】
複数のスペクトル帯ののうちの副次的な複数値は、画像コントラストの順に複数のスペクトル帯をランク付けする処理および最も高い画像コントラストのスペクトル帯を選択する処理によって、選択されるものである請求項２１記載の画像形成方法。
【請求項２４】
複数のスペクトル帯は、画像コントラストの順にランク付けされ、
その処理は、複数のスペクトル帯から共分散行列を得る処理、共分散行列から一組の固有値を一致させて一組の直角の固有ベクトルを得る処理、および固有値に一致する順に直角の固有ベクトルをランク付けする処理によって行われる請求項２３記載の画像形成方法。
【請求項２５】
ステップｅは、複数の受信コイルによって実行される請求項２１記載の画像形成方法。
【請求項２６】
ステップｅは、少なくとも３つの受信コイルを使用して実行される請求項２５記載の画像形成方法。
【請求項２７】
ステップｅは、少なくとも４つの受信コイルを使用して実行される請求項２６記載の画像形成方法。
【請求項２８】
第１の複数のスライスの画像データを取るために第１の方向に測定対象をスキャンし、第２の複数のスライスの画像データを取るために第１の方向と異なる第２の方向にスキャンする走査手段と、
第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに記録し、画像を形成するために第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに融合させる演算手段と、
を含み、測定対象の画像を形成する画像形成システム。
【請求項２９】
第２の方向は、第１の方向に対して直角である請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項３０】
走査手段は、ＭＲＩスキャナを有する請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項３１】
演算手段は、第１および第２の複数のスライス画像データに基づいて相関を最大にすることによって、第１および第２の複数のスライスを記録するる請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項３２】
相関は、第１および第２の複数のスライスの画像データの勾配の相関である請求項３１記載の画像形成システム。
【請求項３３】
相関は、傾斜を昇る処理によって最大限にするものである請求項３２記載の画像形成システム。
【請求項３４】
傾斜を昇る処理は、多重共鳴による傾斜を昇る処理である請求項３３記載の画像形成システム。
【請求項３５】
走査手段は、平面的な共鳴処理を有し、多重共鳴による傾斜を昇る処理は複数の共鳴によって実行されるものであり、
最大化共鳴は２つの平面的な共鳴であり、最小化共鳴は４分の１の平面的な共鳴である請求項３４記載の画像形成システム。
【請求項３６】
傾斜を昇る処理は、第１および第２の複数のスライスの間の相対的な転置と相対的な回転の両方によって決定されるものである請求項３５記載の画像形成システム。
【請求項３７】
相関は、第２の複数のスライスの画像データの副サンプルによる第１の複数の画像データにおける副サンプルの相関であり、
各副サンプルは、画像データの勾配に従って取られるものである請求項３２記載の画像形成システム。
【請求項３８】
第１の複数のスライスの画像データは、第１の方向に低い共鳴を有し、第１の方向の直角方向に高い共鳴を有するものであり、
第２の複数のスライスの画像データは、第２の方向に低い共鳴を有し、第２の方向の直角方向に高い共鳴を有するものであり、
演算手段は、全ての方向において画像が高い共鳴を示すように第１の複数のスライスを第２の複数のスライスに融合させるものである請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項３９】
演算手段は、低い共鳴を有する線形結合機能として実行され、第１および第２の複数のスライスの画像データからその機能を得るものである請求項３８記載の画像形成システム。
【請求項４０】
機能は、初期の仮定として第１および第２の複数のスライスの画像データを使用して、反復プロセスを通して得られるものである請求項３９記載の画像形成システム。
【請求項４１】
走査手段は、複数の受信コイルを備えたＭＲＩスキャナを有する請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項４２】
複数の受信コイルは、少なくとも３つの受信コイルを有する請求項４１記載の画像形成システム。
【請求項４３】
複数の受信コイルは、少なくとも４つの受信コイルを有する請求項４２記載の画像形成システム。
【請求項４４】
走査手段は、ＭＲＩスキャナを有し、第１の複数のスライスの画像データおよび第２の複数のスライスの画画像データは、複数のスペクトル帯を有する画像データを含む請求項２８記載の画像形成システム。
【請求項４５】
演算手段は、画像を形成するために複数のスペクトル帯のうちから副次的な複数値を選択する請求項４１記載の画像形成システム。
【請求項４６】
複数のスペクトル帯のうちの副次的な複数値は、画像コントラストの順に複数のスペクトル帯をランク付けし、その画像コントラストが高いスペクトル帯を選択するものである請求項４５記載の画像形成システム。
【請求項４７】
複数のスペクトル帯は、画像コントラストの順にランク付けされ、
その処理は、複数のスペクトル帯から共分散行列を得る処理、一組の直角の固有ベクトルを得て共分散行列から固有値の組を一致させる処理、および固有値に一致する順に直角の固有ベクトルをランク付けする処理によって行われる請求項４６記載の画像形成システム。
【請求項４８】
複数のスペクトル帯を有する画像データを取るために測定対象に対してＭＲＩスキャンを行う走査手段と、
画像データから画像を形成する演算手段と、
を含み、測定対象の画像を形成する画像形成システム。
【請求項４９】
演算手段は、画像を形成するために複数のスペクトル帯のうちから副次的な複数値を選択する請求項４８記載の画像形成システム。
【請求項５０】
複数のスペクトル帯のうちの副次的な複数値は、画像コントラストの順に複数のスペクトル帯をランク付けする処理および最も高い画像コントラストのスペクトル帯を選択する処理によって、選択されるものである請求項４９記載の画像形成システム。
【請求項５１】
複数のスペクトル帯は、画像コントラストの順にランク付けされ、
その処理は、複数のスペクトル帯から共分散行列を得る処理、共分散行列から一組の固有値を一致させて一組の直角の固有ベクトルを得る処理、および固有値に一致する順に直角の固有ベクトルをランク付けする処理によって行われる請求項５０記載の画像形成システム。
【請求項５２】
走査手段は、複数の受信コイルを有する請求項４８記載の画像形成システム。
【請求項５３】
複数の受信コイルは、少なくとも３つの受信コイルを有する請求項５２記載の画像形成システム。
【請求項５４】
複数の受信コイルは、少なくとも４つの受信コイルを有する請求項５３記載の画像形成システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：磁気共鳴画像）における共鳴と組織対比を改良した磁気共鳴画像システムおよびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複雑な軟らかい組織や骨の構造の観察のために、最もいい生の画像データの現行原理は、磁気共鳴画像（以下、適宜、ＭＲＩという）である。ＭＲＩは、予め決定されたＲＦ信号を含んでおり、それは例えば、ある装置では概略１５ＭＨｚであり、その周波数は提供される磁場の大きさと画像となるべき原子核の磁気力との比率に依存している。
【０００３】
典型的には、特定周波数における高エネルギーの励起パルスは、映像を写し出すべき対象の中でＲＦコイル構造によって伝達される。短時間後に、無線周波数でのＮＭＲ（核磁気共鳴）の応答が同じあるいは類似のＲＦコイル構造によって受け取られる。このようなＲＦ応答から画像情報が得られる。
ＭＲＩでは、普通の画像技術は写し出される測定対象の選択されたスライスあるいは平面の画像を形成することである。
典型的には、測定対象は勾配のフィールド（場）の幾何学的な中心でスライスの物理的領域をもって静的な磁界に位置する。
【０００４】
一般的に、それぞれの勾配は特定の勾配の方向に進行して場の中心の１つの側面の上に増加するフィールド強度、そして他のサイド、両方の相違の上に減少しているフィールド強度を示すであろう。
フィールドの中心におけるフィールド力は、それで通常変化がない静的な磁界のそれと等しいＭＲＩシステムのために名目上のラーモア周波数に対応することであろう。
望ましいスライスを引き起こさせる勾配の特定の成分は、スライスセレクション（選択）勾配と呼ばれる。スライスセレクション勾配を調整することによって、多数のスライスが取られる。
【０００５】
しかしながら、ＭＲＩはしばしば次の技術的な挑戦を導入する。
視覚化される解剖学の構造の多くが、例えば映し出される筋骨格の構造物の多くが小さくて、そして複雑であるので、高い解像度と当面の低いコントラストを必要とする。
ＭＲＩは電磁界を生成するためのローカルなフィールドコイルの使用を含んでおり、このようなローカルなフィールドコイルは非ユニフォーム（画一的でない）の照明フィールドを形成する。また、ＭＲＩ画像には同じくノイズが多くあり得る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
特に、ＭＲＩは解像と組織のコントラストで次の限界を持っている。
現在のＭＲＩ装置は比較的高い内部平面の解像度を達成することができるけれども、内部スライスの解像度は内部平面の解像度に比べてそれほど良くはない。また、内部スライスの解像度は１つの空間スライスあるいはセクションを刺激するシステムの能力によって制限される。
正しいパルスのシーケンス（順序）を選択することによって、組織のコントラストを調整することはできるけれども、１つのパルスのシーケンスの分析は隣接した類似の組織を区別するのに十分ではない。
換言すれば、解像度は平面的な次元の外で典型的に能力が低く、そしてコントラストは柔らかい組織構造物の間で典型的に低いものである。
【０００７】
【本発明の目的】
従来のＭＲＩの上述の限界を解決するための技術を必要とすることは、前述のことから容易に明らかであろう。
したがって、本発明の１つの目的は内部スライスの解像度を増加させることである。
本発明の他の目的は、組織のコントラストを改善することにある。
さらに、他の本発明の目的は、内部スライスの解像度と同時に組織のコントラストを改善することにある。
また、他の本発明の目的は、画像記録のためのシンプルな技術を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明は高い解像度のＭＲＩ（磁気共鳴画像）量と同じく高い解像度の多重スペクトルのＭＲＩ量を作り出すシステムおよびその方法を導くものである。
課題を解決するための手段の詳細は、特許請求の範囲に記載した通りである。
本発明では、少なくとも１つの追加のスキャン（走査）が直角の方向で得られる。
それから、データ融合技術を通して、高い解像度、３Ｄ量を作り出すように、オリジナルのスキャンからの情報と直角のスキャンが結合する。
加えて、１人はオリジナルの方向であるいは直角の方向で異なったパルスシーケンスを使うかもしれない。そして、データ融合技術は情報を記録して、そして次に高い解像度の多重スペクトルの量を視覚化するために応用することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の望ましい実施の形態の具体的な記述は、図面を参照して明らかにされるであろう。
図１は、ＭＲＩシステム１００のブロックダイアグラムであり、このＭＲＩシステム１００によって本発明が実現される。
ＭＲＩシステム（以下、システム）１００は、ＲＦコイル１０２および傾斜磁場（勾配）コイル１０４を有しており、これらを使用して測定対象（サンプル）Ｓへの必要とするＲＦ（高周波数）と勾配場（傾斜磁場）を適用できるようになっている。
【００１０】
分光計１０６はコンピュータ１０８の支配下で作動し、勾配信号を生成する。勾配信号はＸ増幅器１１０およびＹ増幅器１１２およびＺ増幅器１１４によって増幅され、傾斜磁場を作るために傾斜磁場コイル１０４に作用する。
また、分光計１０６はＲＦ信号を生成し、このＲＦ信号はＲＦ増幅器１１６によって増幅され、ＲＦ磁場を作るためにＲＦコイル１０２に供給される。
サンプルＳからの自由誘導減衰放射は、ＲＦコイル１０２によってあるいは１つ以上のローカルな（局部的な）受信コイル１１８によって検出され、分光計１０６に加えられる。そして、サンプルＳからの自由誘導減衰放射は分光計１０６で信号に変換され、コンピュータ１０８がその信号（変換された信号）を分析するようになっている。
【００１１】
コンピュータ１０８は数理的な解析の遂行に十分に強力なものであるべきである。例えばパッケージとして、ＡＶＳ、米国のマサチューセッツのウォルサムのアドバンスド・ビジュアル・システム（ＡＶＳ）製品、すなわち、進歩した視覚化システム製品のような数理的に十分にパワフルな分析パッケージとなるべきである。具体例としては、アップルパワー・マッキントッシュやＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）９５、９８あるいはＮＴを走らせることのできるＩＢＭと互換性のあるマイクロコンピュータであればどんなものでもある。
【００１２】
ローカルな受信コイル１１８の意味、そして特に使われた数については、以下に詳細に説明される。システム１００の他のコンポーネントは、この技術分野の当業者によく知られいるであろうし、そえ故にここでは詳細には記述されない。  画像を拡張する種々の技術は、以下に詳細に記述されるであろう。
【００１３】
スライス間の解像度
スライス間の解像度の問題は、走査の方向がお互い直角である２つの量のデータセットを使うことによって、そして１つの高解像度の画像でそれらを融合することによって解決される。
【００１４】
図２は、プロセスの概略を示す。図２のプロセスでは、最初にステップ２０２において測定対象（サンプル）に対して第１のスキャンが行われる。次いで、ステップ２０４で第１のスキャンと直角方向に測定対象に対して第２のスキャンが行われる。３番目に、ステップ２０６で画像が記録される。最終的に、ステップ２０８で各画像が融合される。
【００１５】
図３は、画像記録に関連している処理のフローチャートである。
ステップ３０２で画像データの勾配形成が行われる。ステップ３０４でそれぞれの勾配に相互関係を持たせる。ステップ３０６で傾斜を昇る処理によって相関を最大限にする。
２つの量の融合は些細（平凡）であるように思われるけれども、２つの問題が考慮に入れられなければならない。それは、（１）異なった時間でスキャンされた量の間の記録（ステップ２０６）と、（２）サンプリング量が重なり合うこと（ステップ２０８）である。それらの問題は、以下に記述されるであろう方法で処理される。
【００１６】
画像記録（ステップ２０６）
画像記録の目標は、２つのデータセットの融合から高い解像度の３Ｄ画像を作ることである。
そのために、両方の量の記録は、平面的な解像度と比べて同じぐらい正確でなければならない。好ましい実施の形態では、２つの非常に類似した直角のＭＲＩ画像を記録する非常に単純なテクニックを提供する。
単純な翻訳モデルを仮定し、２つの量の間で回転を無視することによって記録が行われる。その結果、細かい部分やスキャン間の不本意な人間の運動に対してきれいなモデルが提供される。
【００１７】
思いもよらない記録アルゴリズムはポイント（ｘ、ｙ、ｚ）を見い出し、そこでは２つのデータセットの間の相互関係（相関）が最大限になる。
シュワルツの不均等は、それらのポイントをそれらがマッチするポイントとして確認する。
与えられた２つの関数、ｕ（ｘ、ｙ、ｚ）とｖ（ｘ、ｙ、ｚ）によって、相関が以下の数式１のように与えられる。
【００１８】
【数１】
2004525654.tif 000003
【００１９】
仮に、ｕ（ｘ、ｙ、ｚ）が丁度ｖ（ｘ、ｙ、ｚ）のバージョンと置き換えられるとすると、あるいは換言すれば、ｕ（ｘ、ｙ、ｚ）＝ｖ（ｘ＋Δｘ、ｙ＋Δｙ、ｚ＋Δｚ）であれば、そのことから最大値は（−Δｘ、−Δｙ、−Δｚ）は各関数の間を変位する。
ＭＲＩでは、磁気共鳴画像の中で各ボクセル（ボリューム・エレメントのこと：画素を形成する体積で、ＭＲＩやＣＴでよく使われる技術、以下ボクセル）は、小さい量（体積）の中で平均的に磁化された陽子の総体を観察する。
したがって、ボクセルは小さな３Ｄ（３次元）の観察の機能によって連続する画像の相関としてモデル化できる。
ｇ１（ｘ、ｙ、ｚ）およびｇ２（ｘ、ｙ、ｚ）を２つの直角方向のサンプル量として仮定するとき、それは以下の数式２のようになる。
【００２０】
【数式２】
2004525654.tif 000004
【００２１】
ここで、ｗ１（ｘ、ｙ、ｚ）およびｗ２（ｘ、ｙ、ｚ）は２つの直角のスキャン方向のための３Ｄ（３次元）の観察の機能を与えるもの、（Δｘ、Δｙ、Δｚ）は小さな変位、およびΠ（ｘ、ｙ、ｚ）はサンプリング関数である。
それ故に、２つのサンプルされた量の相関は、以下の数式３のようになる。
【００２２】
【数式３】
2004525654.tif 000005
【００２３】
これは、単にぼやけたオリジナルのバージョンの相関であり、最大限の正確な場所はぼんやりしている関数ｈ（ｘ、ｙ、ｚ）＝ｗ１（ｘ、ｙ、ｚ）＊ｗ２（ｘ、ｙ、ｚ）によって形作られる。すなわち、相関は関数ｈ（ｘ、ｙ、ｚ）によって歪められるということである。
【００２４】
図４は、関数ｗ１（ｘ、ｙ、ｚ）およびｗ２（ｘ、ｙ、ｚ）のための理想化された観察機能の関数を示し、それらはぼんやりしている関数ｈ（ｘ、ｙ、ｚ）のサポート領域に一致している。ノイズは検索をより難しくするのではあるが、上記の手順を使って変位を見いだすことは、ノイズのないデータのためにうまく動く。
ｇ１（ｘ、ｙ、ｚ）＝｛ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）＋ｎ１（ｘ、ｙ、ｚ）＊ｗ１（ｘ、ｙ、ｚ）｝およびｇ２（ｘ、ｙ、ｚ）＝｛ｆ（ｘ＋Δ、ｙ＋Δ、ｚ＋Δ）＋ｎ２（ｘ、ｙ、ｚ）＊ｗ２（ｘ、ｙ、ｚ）｝がノイズ量に一致すると仮定するとき、ここでのｎ１（ｘ、ｙ、ｚ）およびｎ２（ｘ、ｙ、ｚ）は２つの非相関ノイズ源である。したがって、ｇ１およびｇ２の相関は、以下の数式４で与えられる。
【００２５】
【数式４】
2004525654.tif 000006
【００２６】
そして、最大値はもはや標準的なＭＲＩのような滑らかな自己相関関数を伴う特別の機能のために、変位によって与えられることを保証されていない。滑らかな自己相関関数は、エラーをノイズ力の機能にする。
その形がディラックデルタ関数δ（ｘ、ｙ、ｚ）により近い自己相関関数は、それほど敏感ではなく、それは多くの記録アルゴリズムがなぜエッジで作動するのかという理由になる。標準的なＭＲＩの勾配の大きさの自己相関関数は、ディラックデルタ関数により近い。したがって、勾配の記録はノイズにそれほど敏感ではない。
【００２７】
図５（ａ）〜（ｃ）は、帯によって制限された信号の自己相関関数に対する派生物の効果の１Ｄ（１次元）の例を示している。
図５（ａ）はオリジナル信号ｆ（ｘ）を示している。図５（ｂ）は派生物の大きさの滑らかな推定値を示しており、すなわち以下の数式５で与えられるものである。
【００２８】
【数式５】
2004525654.tif 000007
【００２９】
図５（ｃ）は自己相関を示し、図中に破線で表す曲線はｆ＊ｆを示しており、十字に示された曲線はｇ＊ｇを示している。その例では、滑らかな派生的オペレータがノイズレベルを減らすために使われる。
上述の理由から、以下の数式６に示すように、自動的な記録は２つの磁気共鳴画像の磁気勾配の間における相関の最大値を見つけることに基づいて行われる。
【００３０】
【数式６】
2004525654.tif 000008
【００３１】
勾配▽は、以下の数式７に示すように、有限の差異によって概算することができる。
【００３２】
【数式７】
2004525654.tif 000009
【００３３】
ここで、ｄｘ（ｘ、ｙ、ｚ）、ｄｙ（ｘ、ｙ、ｚ）、ｄｚ（ｘ、ｙ、ｚ）はそれぞれ以下の数式８、９、１０で表される。
【００３４】
【数式８】
2004525654.tif 000010
【００３５】
【数式９】
2004525654.tif 000011
【００３６】
【数式１０】
2004525654.tif 000012
【００３７】
この場合、δｘ、δｙ、δｚはサンプリングレートであり、ｌ（ｘ、ｙ、ｚ）は画像からノイズを除いて内部スライスサンプリングとスライスサンプリング間の差異を補償するためのローパスフィルタである。最大化はどんな標準的な最大化技術でも使ってできる。好ましい実施の形態では、小さい変位のために単純な傾斜を昇る処理を使う。傾斜を昇る処理は、上、下、左、右、前、後という６つの直角方向で相関の数量を見積もる。
【００３８】
最も大きい価値を持っている方向が次のポジションとして選ばれる。人がスキャンの間に不本意な運動を予測するように、その単純な技術（テクニック）は２つの直角のデータセットの記録のために有効に働く。
局部的最大値に閉じ込められるのを回避することおよびプロセスの速度を速めるために、多重解像度アプローチ（多重解像度手法）を使うことができる。その多重解像度アプローチは、傾斜を昇る処理を前のステップの大きさの半分として選択する。５つの異なった解像度が使われる。
【００３９】
選択された粗い解像度は、システムの平面的な解像度の２倍であり、最も小さなサイズは丁度平面的な解像度のうちの２５パーセントである。非常に単純な最適化アプローチでさえ、データセット全体の相関関係の計算は時間がかかり、そのために２つの画像の記録には時間を要する。
２つのデータセットの相関の速度を上げることは、相関プロセスを使用する際に、非常に高い勾配を伴う２つの点のサブサンプルを選択することである。いくつの画像は小さい回転で苦しむ。このような場合、アルゴリズムは画像回転を検索するために拡張される。同じ傾斜を昇る処理は画像の回転を見出すために使用される。けれども、３次元のスペースで検索をする代わりに、このアルゴリズムは６次元のスペースで見なければならない。
その検索スペースは３つの変位と各軸に沿った３つの回転を含んでいる。それぞれのステップにおいて回転マトリックスは最新のものにされて、そして画像の間の小さい回転を補償するために使われる。
【００４０】
画像融合（ステップ２０８）
画像融合では、画像を形成するために複数のスペクトル帯のうちから副次的な複数値を選択する処理も含む。
２つの画像が記録されるときに、等方性の高い解像度画像がそれらから作成される。ボクセルサンプリング量（ｗ２（ｘ、ｙ、 ｚ）およびｗ１（ｘ、ｙ、ｚ））の間の異なった形のために、インプットデータからすべての高い解像度のボクセル値を評価するとき、人は注意深くなければならない。最初の画像がｘ軸方向にスキャンされたと想定したとき、第２番の画像がｙ軸方向にスキャンされる。そのために、両方の画像でｚ軸方向に高い解像度の情報がある。
【００４１】
図６（ａ）および図６（ｂ）は、２つの入力画像のボクセル形状を示し、そこでは内部スライス解像度が等しく、スライス間の解像度は４倍より低い。その形状と仮定すると、高い解像度量を満たすための問題は２Ｄ（２次元）問題である。
図６（ｃ）に示すように、高い解像度画像の単一の４×４のボクセル窓においては、それぞれの１６の高い解像度ボクセルのために、ただ８つの知られた低い解像度のボクセルがある。そのために、それは悪いことを引き起こす問題である。その問題に取り組むために、すべての高い解像度のボクセルがただ２つの低い解像度の関数の線形の組み合わせであると、以下の数式１１のように想定する。
【００４２】
【数式１１】
2004525654.tif 000013
【００４３】
ここで、ｈ１、ｈ２は２つの関数であり、それらは以下の数式１２、１３の方法で行うようにバックで計画されるものである。
【００４４】
【数式１２】
2004525654.tif 000014
【００４５】
【数式１３】
2004525654.tif 000015
【００４６】
それらは、未確認であるが、同じ既知数を伴う線形システムを表す。
知られている値は観測された画像ボクセルであり、バックの計画での値は観測が評価されるものとマッチするようになる。ノイズおよび同質のサンプリングが問題を少しもっと難しくする。けれども、その線形システムは効率的に凸状のセット（ＰＯＣＳ）の上に投射を使って解決することができる。
理論上、すべてのコンポーネント（成分）は直角に投射しなければならないけれども、次の投射計画が以下に示す数式１４、１５でもって同じように働くことを示すことができる。
【００４７】
【数式１４】
2004525654.tif 000016
【００４８】
【数式１５】
2004525654.tif 000017
【００４９】
ここで、０＜α＜１、ｎ＝ｗ１の窓の大きさ、ｍ＝ｗ２の窓の大きさ、ｈ１０（ｘｙ、ｚ）＝ｇ１（ｘ、ｙ、ｚ）およびｈ２０（ｘｙ、ｚ）＝ｇ２（ｘ、ｙ、ｚ）は、バック計画で見積もられた関数の概算のための初期の推測値である。
標準的な直角の投射に対するそのアプローチの利点は、すなわち、方程式がより単純であり、それらをコンピュータで効率的に実行することができるということである。
【００５０】
実験的なデータ
上述のテクニックによって作り出された若干の実験的なデータは、いま記述されるであろう。
図７（ａ）、図７（ｂ）および図７（ｃ）は、それぞれオリジナルのＭＲＩの側面断面（サジタル）スキャン（サジタル：側面断面のことで、体長軸を通り体を前部側から後部側に切断して側面から見た場合の断面図のこと）を示し、オリジナルのＭＲＩの軸のスキャンと人間の肩の融合された画像が軸の視界に沿って見られるのが分かる。
図７（ｄ）、図７（ｅ）および図７（ｆ）も同じであるが、ただし側面断面（サジタル）視界に沿って見られるのは除く。
【００５１】
図７（ｇ）、図７（ｈ）および図７（ｉ）も同じであるが、ただしコロナ断面（冠状断面：横方向断面のことで、体長軸を通り略水平方向に切断して見た場合の断面図）の視界に沿って見られるのは除く。すべての３つのケースで、画像は顕著に改善されている。
【００５２】
図８（ａ）、図８（ｂ）および図８（ｃ）は、記録無しの単純な融合のそれぞれの軸、側面断面（サジタル）およびコロナ断面スライスを示している。
図８（ｄ）、図８（ｅ）および図８（ｆ）は記録後の単純な融合で同じスライスを示している。
図８（ｇ）、図８（ｈ）および図８（ｉ）は完全な画像融合で同じスライスを示している。
【００５３】
単純な融合はｇ（ｘ、ｙ、ｚ）＝０．５ｇ１（ｘ、ｙ、ｚ）＋０．５ｇ２（ｘ、ｙ、ｚ）、および完全な融合はｇ（ｘ、ｙ、ｚ）＝ｈ１（ｘ、ｙ、ｚ）＋ｈ２（ｘ、ｙ、ｚ）で表される。ここで、ｈ１、ｈ２は２つの関数であり、復元エラーを最小限にするものである。
【００５４】
図９（ａ）〜図９（ｉ）は相関無しの直角画像の融合を示している。そのうち、図９（ａ）、図９（ｂ）、図９（ｃ）は、軸視界のために、オリジナルのＭＲＩ側面断面スキャンの軸の視界、オリジナルの軸のスキャン、および融合された画像をそれぞれ示している。
図９（ｄ）、図９（ｅ）および図９（ｆ）は側面断面視界のための同じものを示している。
図９（ｇ）、図９（ｈ）および図９（ｉ）はコロナ断面視界のための同じものを示している。
【００５５】
多重局部コイル受信器および多重スペクトル画像
信号対雑音比は、管理されない分割アルゴリズムのために非常に重要である。さらに、より重要なものは、隣接する組織の間のコントラスト対雑音比である。局部的な受信コイルを使用するとき、コイル場合から離れたポイントからの信号は弱く、そのため、受信コイルから遠く離れて位置している組織の間のコントラストは低いものである。
【００５６】
ある研究者は、弱まってしまうこの信号を修正するため、いくつかのソフトウェアの選択肢を提案しました。しかし、これは同様にノイズレベルも増やしてしまう。それ故に、それは問題を解決しないであろう。
好ましい実施の形態では、受信コイルを２あるいはそれ以上使い、それらのコイルは遠い場所からの信号の受け入れを改良する。
【００５７】
図１０（ａ）および図１０（ｂ）は、多重コイルを使用したとの利点を示す。図１０（ａ）は３つの表面コイルを使った場合の膝のＭＲＩ画像を示している。図１０（ｂ）は４つの表面コイルを使った場合の同じ膝のＭＲＩ画像を示している。
多重スペクトル画像は、いまから考慮される。このような画像は光学の多重スペクトル画像と類似しており、例えば赤、青、緑の画像が１つのカラー画像を作るために混合されることと似ている。
【００５８】
図１１（ａ）および図１１（ｂ）は、膝の２つの帯（バンド）のスペクトル画像を示している。図１１（ａ）は膝の脂肪を抑制したＭＲＩスキャンの断面図を示しており、そこでは太った脂肪と骨の組織がほとんど同じ低い密度を持っていいる。また、軟骨が非常に高い密度を持っており、筋肉組織は中間の密度を持っている。
図１１（ｂ）は同じく膝を示すが、今度は筋肉組織と軟骨が同じ密度を持っており、それらを区別することは非常に難しくなっている。これらの画像は、解剖学を描写することにおいて、明らかに多重スペクトル画像アプローチの利点を示している。
【００５９】
多重スペクトル画像の分析は単一スペクトル画像のそれよりいっそう複雑である。分析を単純化する１つの方法はバンド（帯）の数を減らすことであり、それは最も適切な画像を通過させて（Ｎ−ｎ）バンド画像とするような方法でＮバンド（帯）多重スペクトル画像を変換することである。この変換、すなわちＮバンド画像と（Ｎ−ｎ）バンド画像の間の２乗エラー（２乗誤差）を最小化する変換は、離散的なカーヘーレン−ローバ（Ｋ−Ｌ）変換である。
Ｋ−Ｌ変換を適用した後の変換スペクトル画像からの個別の画像結果として生じているものは、画像の主要なコンポーネント（主成因子）として典型的に知られている。
【００６０】
ボクセルｘがＮ次元のベクトルと仮定すると、そのベクトルの要素はそれぞれの個別の脈拍の連続からのボクセル密度である。それから、画像のベクトル平均値は次の数式１６のように定義される。
【００６１】
【数式１６】
2004525654.tif 000018
【００６２】
また、共分散行列は次の数式１７のように定義される。
【００６３】
【数式１７】
2004525654.tif 000019
【００６４】
ここで、Ｍは画像におけるボクセルの数である。
Ｃｘは実数で対称であるから、一組の直角のｎ固有ベクトルが見い出される。ｅｉとλｉ（ただし、ｉ＝１、２、３、…………Ｎ）については、λｊ＞λｊ＋１を満足するような、固有ベクトルおよびＣｘの固有値に一致するものとなるように仮定する。ＡをＣｘの固有値を形成する行列とすると、次の数式１８で示す変換は、離散的なカーヘーレン−ローバ（Ｋ−Ｌ）である。
【００６５】
【数式１８】
2004525654.tif 000020
【００６６】
そして、ｙｉ（ただし、ｉ＝１、２、３、…………Ｎ）は多重スペクトル画像の要素である。
図１１（ｃ）と図１１（ｄ）は、図１１（ａ）および図１１（ｂ）で示した２つの帯（バンド）のスペクトル画像の主要因子を示している。多重スペクトル画像におけるＫ−Ｌ分解の利点は、最も高いコントラストを持つ画像が相関行列の固有値と結び付けられるということであり、その画像は通常は無関係な最も小さい固有値と結び付けられる。
高いコントラスト、それで形成された多重スペクトル画像は、３次元レンダリングおよび視覚化システムのような診断のためや処理系への入力のために利用することができる。
【００６７】
もし、多重スペクトルデータが直角の平面からであるか、あるいは若干の誤記録で獲得されているなら、記録とここに記述された直角の融合ステップは解像度やコントラストを拡張するために使用することができる。
【００６８】
本発明の望ましい実施の形態が上述のように示されることで、当該技術分野における当業者は他の実施の形態が実現されることを本発明の範囲の中で容易に理解することができるであろう。
例えば、本発明が図１のハードウェアで実施されていることから、本発明は他の適当なＭＲＩハードウェアでも実施できるのは当然である。
それについては、本発明は断層撮影法のようなＭＲＩ以外の撮像技術にも適用することができる。
また、本発明ではスキャナは直角方向として明らかにしているが、非直角方向の異なった２つのものも取ることができる。それ故に、本発明は付加された特許請求の範囲の記載のみによってだけ限定されたと解釈されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
ＭＲＩのブロック図である。
【図２】
画像の融合および記録を行う処理のフローチャートである。
【図３】
画像の融合および記録を行う処理のフローチャートである。
【図４】
相関を説明する図である。
【図５】
信号の勾配を示す図である。
【図６】
スキャン方向を説明する図である。
【図７】
融合画像とスキャンとの比較を説明する図である。
【図８】
融合を説明する図である。
【図９】
相関のない直角画像の融合を図である。
【図１０】
受信コイルによる画像を説明する図である。
【図１１】
スペクトル画像を説明する図である。
【符号の説明】
１００  ＭＲＩシステム
１０２  ＲＦコイル
１０４  傾斜磁場（勾配）コイル
１０６  分光計
１０８  コンピュータ
１１０、１１２、１１４、１１６  増幅器
１１８  受信コイル
Ｓ  測定対象（サンプル）
【図１】
2004525654.tif 000021
【図２】
2004525654.tif 000022
【図３】
2004525654.tif 000023
【図４】
2004525654.tif 000024
【図５】
2004525654.tif 000025
【図６】
2004525654.tif 000026
【図７】
2004525654.tif 000027
【図８】
2004525654.tif 000028
【図９】
2004525654.tif 000029
【図１０】
2004525654.tif 000030
【図１１】
2004525654.tif 000031
【国際公開パンフレット】
2004525654.tif 000032
2004525654.tif 000033
2004525654.tif 000034
2004525654.tif 000035
2004525654.tif 000036
2004525654.tif 000037
2004525654.tif 000038
2004525654.tif 000039
2004525654.tif 000040
2004525654.tif 000041
2004525654.tif 000042
2004525654.tif 000043
2004525654.tif 000044
2004525654.tif 000045
2004525654.tif 000046
2004525654.tif 000047
2004525654.tif 000048
2004525654.tif 000049
2004525654.tif 000050
2004525654.tif 000051
2004525654.tif 000052
2004525654.tif 000053
2004525654.tif 000054
2004525654.tif 000055
2004525654.tif 000056
2004525654.tif 000057
2004525654.tif 000058
2004525654.tif 000059
2004525654.tif 000060
2004525654.tif 000061
2004525654.tif 000062
【国際調査報告】
2004525654.tif 000063
2004525654.tif 000064
2004525654.tif 000065
2004525654.tif 000066