(57)【要約】      （修正有）【課題】生きている検査対象の脳の予め決められた体積部分の機能磁気共鳴画像化方法及び磁気共鳴装置を提供する。【解決手段】機能磁気共鳴画像化方法は、予め決められた体積部分のＭＲ（磁気共鳴）データ２５を検出するステップ、検査対象のＥＥＧ（脳波）データ２６を検出するステップ、検出されたＥＥＧデータ２６を考慮してＭＲデータ２５を評価するステップを含み、ＥＥＧデータ２６の検出はＭＲデータ２５の検出と同時に行われる。【選択図】図３
2013215569.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生きている検査対象（Ｏ）の脳の予め決められた体積部分の機能的磁気共鳴画像化方法であって、
予め決められた体積部分のＭＲ（磁気共鳴）データ（２５）を検出するステップ、
検査対象（Ｏ）のＥＥＧ（脳波）データ（２６）を検出するステップ、
検出されたＥＥＧデータ（２６）を考慮してＭＲデータ（２５）を評価するステップ、
を含み、ＥＥＧデータ（２６）の検出はＭＲデータ（２５）の検出と同時に行われる機能的磁気共鳴画像化方法。
【請求項２】
ＥＥＧデータ（２６）のスペクトル分析が実施され、このスペクトル分析を考慮してＭＲデータ（２５）の評価が行われることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
ＭＲデータ（２５）の検出とＥＥＧデータ（２６）の検出が複数の連続するタイムスライス（ｓ1−ｓ10）で行われ、
タイムスライス（ｓ1−ｓ10）のそれぞれについて、このタイムスライス（ｓ1−ｓ10）の間に検出されたＥＥＧデータ（２６）の周波数スぺクトルに関係して１つのクラスが決定され、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）の間に検出されたＭＲデータ（２５）がタイムスライス（ｓ1−ｓ10）のこのクラスに割り当てられ、
予め決められたクラスのＭＲデータ（ＭＲ1−ＭＲ3）が他の予め決められたクラスのＭＲデータ（ＭＲ1−ＭＲ3）とは異なって評価されることを特徴とする請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
ＥＥＧデータ（２６）の全ての周波数スぺクトルが、予め決められた数の周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に分類され、
クラスの数が周波数帯域の数に一致し、
各クラスが各周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に対応し、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）のクラスが、各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）のＥＥＧデータ（２６）が主として存在する周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に対応することを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
複数のクラスの１つがα波周波数クラスであり、かつＭＲデータ（２５）の評価の際にα波周波数クラスのＭＲデータ（ＭＲ1）のみが評価されることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
ＥＥＧデータ（２６）の全ての周波数スぺクトルが、予め決められた数の周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に分類され、
予め決められたクラスの数が定められ、予め決められた複数のクラスのそれぞれがＥＥＧデータ（２６）のそれぞれ定められた周波数成分によって周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に関連して定められ、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）のクラスは、タイムスライス（ｓ1−ｓ10）の範囲内で測定されたＥＥＧデータの周波数成分が予め決められたクラスの定められた周波数成分に最も良好に対応する予め決められた複数のクラスの１つに対応することを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項７】
ＭＲデータ（２５）の評価は、活性な脳中枢自体が識別可能に表示されているＭＲデータ（２５）からのＭＲ画像の作成を含むことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
ＭＲデータ（２５）及びＥＥＧデータ（２６）が検出される各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）について、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）内で検出されたＥＥＧデータ（２６）の周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）内に存在するか否かが決定され、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）内で検出されたＥＥＧデータ（２６）の周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）内に存在する場合に、各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）のＭＲデータ（２５）が評価されるだけであり、
各タイムスライス（ｓ1−ｓ10）内で検出されたＥＥＧデータ（２６）の周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）内に存在するタイムスライス（ｓ1−ｓ10）の和が、予め決められた時間間隔より大きい場合に、この方法が終了することを特徴とする請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
検出されたＥＥＧデータ（２６）の周波数スぺクトルに関係してユーザ情報が出力されることを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
１つの時間間隔のＥＥＧデータ（２６）をローパスフィルタリングし、
全ＥＥＧデータにおけるローパスフィルタリングされたＥＥＧデータの成分（２６）が予め決められた成分しきい値を上回っている場合にこの時間間隔のＭＲデータ（２５）が捨てられることを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
生きている検査対象（Ｏ）の脳の予め決められた体積部分の機能的磁気共鳴画像化のための磁気共鳴装置であって、
磁気共鳴装置（５）が、静磁場磁石（１）と、傾斜磁場システム（３）と、少なくとも１つの高周波アンテナ（４）と、少なくとも１つの受信コイル要素と、傾斜磁場システム（３）及び少なくとも１つの高周波送信アンテナ（４）を制御し、少なくとも１つの受信コイル要素により取得された測定信号を受信し、測定信号を評価し、かつＭＲデータを生成するための制御装置（１０）と、脳波計（３０）とを有する磁気共鳴装置（５）において、
予め決められた体積部分のＭＲデータ（２５）を検出し、かつ脳波計（３０）を用いて検査対象（Ｏ）のＥＥＧデータ（２６）をＭＲデータ（２５）と同時に検出し、しかもＭＲデータ（２５）を、検出されたＥＥＧデータ（２６）を考慮して評価するように構成されている磁気共鳴装置。
【請求項１２】
磁気共鳴装置（５）が請求項１から１０までのいずれか１項に記載の方法を実施するために設計されていることを特徴とする請求項１１記載の磁気共鳴装置。
【請求項１３】
プログラムを有しかつ磁気共鳴装置（５）のプログラミング可能な制御装置（１０）のメモリ内に直接ロード可能であるコンピュータプログラム製品であって、
プログラムが磁気共鳴装置（５）の制御装置（１０）内で実施される場合に請求項１から１０までのいずれか１項に記載の方法の全ステップを実施するためのプログラム手段を備えたコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
電子的に読み取り可能な制御情報が記憶された電子的に読み取り可能なデータ媒体であって、この制御情報が、磁気共鳴装置（５）の制御装置（１０）内でのデータ媒体（２１）の使用により、請求項１から１０までのいずれか１項に記載の方法を実行するよう構成されている電子的に読み取り可能なデータ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生きている検査対象（特にヒト）の脳のＭＲ（磁気共鳴）画像を作成する機能的磁気共鳴画像化（ｆＭＲＩ）方法及び磁気共鳴装置に関する。
【０００２】
「レスティングステートｆＭＲＩ」は、安静時の患者のＭＲ画像が作成されるＭＲ法である。このＭＲ画像の場合には、典型的なｆＭＲＩの場合と同様に、特定の脳部位の生理学的活性化についての尺度であるいわゆるＢＯＬＤ効果（「Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ」）を介した信号変化が測定される。
【０００３】
患者が一定の刺激にさらされるか又は患者に一定の課題が課される典型的なｆＭＲＩに対して、レスティングステートｆＭＲＩの場合にはＭＲ画像は安静時に作成される。それにより、特定の複数の脳中枢の網状結合の規模によって決定されるこれら中枢の活性化の時間的な相関関係が示され、そのことによって一方では、例えば心的疾患に関しての、妥当な診断情報を得ることができる。
【０００４】
レスティングステートｆＭＲＩのための形態学的なＭＲ画像と組み合わされたＭＲ測定は１５分以上続く可能性がある。その場合には患者の活性化状態が変化する危険が生じる、というのも患者が例えば寝入るからであり、このことは都合の悪いことに非妥当な活性化パターンをもたらし、さらに結果を歪曲するか、それどころか誤った診断を装う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって本発明の課題は、従来技術のこの問題を少なくとも和らげることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題は、本発明によれば、生きている検査対象の脳の予め決められた体積部分の機能的磁気共鳴画像化方法であって、
予め決められた体積部分のＭＲ（磁気共鳴）データを検出するステップ、
検査対象のＥＥＧ（脳波）データを検出するステップ、
検出されたＥＥＧデータを考慮してＭＲデータを評価するステップ、
を含み、ＥＥＧデータの検出はＭＲデータ（２５）の検出と同時に行われる機能的磁気共鳴画像化方法によって解決される（請求項１）。
【０００７】
この機能的磁気共鳴画像化方法に関する本発明の実施態様は次の通りである。
・  ＥＥＧデータのスペクトル分析が実施され、このスペクトル分析を考慮してＭＲデータの評価が行われる（請求項２）。
・ＭＲデータの検出とＥＥＧデータの検出が複数の連続するタイムスライスで行われ、タイムスライスのそれぞれについて、このタイムスライスの間に検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルに関係して１つのクラスが決定され、各タイムスライスの間に検出されたＭＲデータがタイムスライスのこのクラスに割り当てられ、予め決められたクラスのＭＲデータが他の予め決められたクラスのＭＲデータとは異なって評価される（請求項３）。
・ＥＥＧデータの全ての周波数スぺクトルが、予め決められた数の周波数帯域に分類され、クラスの数が周波数帯域の数に一致し、各クラスが各周波数帯域に対応し、各タイムスライスのクラスが、各タイムスライスのＥＥＧデータが主として存在する周波数帯域に対応する（請求項４）。
・複数のクラスの１つがα波周波数クラスであり、かつＭＲデータの評価の際にα波周波数クラスのＭＲデータのみが評価される（請求項５）。
・ＥＥＧデータの全ての周波数スぺクトルが、予め決められた数の周波数帯域に分類され、予め決められたクラスの数が定められ、予め決められた複数のクラスのそれぞれがＥＥＧデータのそれぞれ定められた周波数成分によって周波数帯域に関連して定められ、各タイムスライスのクラスは、タイムスライスの範囲内で測定されたＥＥＧデータの周波数成分が予め決められたクラスの定められた周波数成分に最も良好に対応する予め決められた複数のクラスの１つに対応する（請求項６）。
・ＭＲデータの評価は、活性な脳中枢自体が識別可能に表示されているＭＲデータからのＭＲ画像の作成を含む（請求項７）。
・ＭＲデータ及びＥＥＧデータが検出される各タイムスライスについて、
各タイムスライス内で検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域内に存在するか否かが決定され、
各タイムスライス内で検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域内に存在する場合に、各タイムスライスのＭＲデータが評価されるだけであり、
各タイムスライス内で検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが主として予め決められた周波数帯域内に存在するタイムスライスの和が、予め決められた時間間隔より大きい場合に、この方法が終了する（請求項８）。
・検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルに関係してユーザ情報が出力される（請求項９）。
・１つの時間間隔のＥＥＧデータをローパスフィルタリングし、全ＥＥＧデータにおけるローパスフィルタリングされたＥＥＧデータの成分が予め決められた成分しきい値を上回っている場合にこの時間間隔のＭＲデータが捨てられる（請求項１０）。
【０００８】
上記課題は、本発明によれば、生きている検査対象の脳の予め決められた体積部分の機能的磁気共鳴画像化のための磁気共鳴装置であって、
磁気共鳴装置が、静磁場磁石と、傾斜磁場システムと、少なくとも１つの高周波アンテナと、少なくとも１つの受信コイル要素と、傾斜磁場システム及び少なくとも１つの高周波送信アンテナを制御し、少なくとも１つの受信コイル要素により取得された測定信号を受信し、測定信号を評価し、かつＭＲデータを生成するための制御装置と、脳波計とを有する磁気共鳴装置において、
予め決められた体積部分のＭＲデータを検出し、かつ脳波計を用いて検査対象のＥＥＧデータをＭＲデータと同時に検出し、しかもＭＲデータを、検出されたＥＥＧデータを考慮して評価するように構成されている磁気共鳴装置によっても解決される（請求項１１）。
【０００９】
磁気共鳴装置に関する本発明の実施態様は次の通りである。
・磁気共鳴装置が本発明による方法を実施するために構成されている（請求項１２）。
【００１０】
本発明によれば、プログラムを有しかつ磁気共鳴装置のプログラミング可能な制御装置のメモリ内に直接ロード可能であるコンピュータプログラム製品であって、プログラムが磁気共鳴装置の制御装置内で実施される場合に本発明による方法の全ステップを実施するためのプログラム手段を備えたコンピュータプログラム製品が提案される（請求項１３）。
【００１１】
本発明によれば、電子的に読み取り可能な制御情報が記憶された電子的に読み取り可能なデータ媒体であって、この制御情報が、磁気共鳴装置の制御装置内でのデータ媒体の使用により、本発明による方法を実行するように構成されている電子的に読み取り可能なデータ媒体も提案される（請求項１４）。
【００１２】
本発明によれば、生きている検査対象の脳の予め決められた体積部分の機能的ＭＲイメージングのための方法が提供される。該方法には次のステップが含まれる。
・予め決められた体積部分のＭＲ（磁気共鳴）データを検出するステップ。
・検査対象のＥＥＧ（脳波）データを検出するステップ。ＥＥＧデータの検出とＭＲデータの検出とは同時に行われる。
・検出されたＥＥＧデータに関係したＭＲデータを評価するステップ。
【００１３】
ＭＲデータとＥＥＧデータとが同時に検出されることによって、ＭＲデータの検出中に患者の所望の活性化状態であるか否かをＥＥＧデータに基づいて点検することが可能である。これにより有利なことにＭＲデータをそのつどＥＥＧデータを用いて決定される活性化状態に基づいて評価することも可能であり、患者の所望の活性化状態の間に検出されたＭＲデータのみを評価することも可能である。
【００１４】
その場合には、例えば検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが得られることによってＥＥＧデータのスペクトル分析が実施されうる。さらにＭＲデータの評価はスペクトル分析に基づいて行うこともできるし、検出された周波数スぺクトルに基づいて行うこともできる。
【００１５】
スペクトル分析に基づいても、周波数スぺクトルに基づいても患者の実際の活性化状態を求めることができる。ＭＲデータの評価がスペクトル分析に基づいて又は検出された周波数スぺクトルに基づいて行われるため、例えば、検出されたそのＭＲデータのみを、患者が所望の活性化状態を示す間に評価することができる。
【００１６】
本発明による有利な実施形態によればＭＲデータとＥＥＧデータとの同時の検出は、複数の連続する時間間隔あるいはタイムスライスで行われる。これら複数のタイムスライスの各々についてそのタイムスライスの間に検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが特定される。各タイムスライスの間に決定された周波数スぺクトルに基づいて各タイムスライスについて１個のクラスが決定される。このクラスには各タイムスライスの間に検出されたＭＲデータも割り当てられ、その結果、複数のタイムスライスの間に検出されたＭＲデータは異なるクラスに割り当てられる。ＭＲデータの評価に際して特定のクラスのＭＲデータはそのクラスに関係して評価され、その結果、或る特定のクラスのＭＲデータは他の特定のクラスのＭＲデータとは異なって評価される。
【００１７】
この有利な実施形態の第１の変形形態によれば、ＥＥＧデータを有しうる周波数スぺクトルは、予め決められた数の周波数帯域に分類される。この分類の例はδ波、θ波、α波、β波及びγ波への周波数帯域の分類である。クラスの数は周波数帯域の数に一致し、その結果、１つのクラスはこれらの複数の周波数帯域の１つに対応する。この第１の変形形態によれば複数の周波数帯域のうちのどれにＥＥＧデータが主として存在するのかが特定される。この周波数帯域に対応するクラスは各タイムスライスのクラスでもあり、その結果、このタイムスライスの間に検出したＭＲデータはこのクラスに割り当てられる。
【００１８】
換言すれはそれぞれのタイムスライスについて、どの周波数帯域あるいはどの周波数クラスにそのタイムスライスの間に検出されたＥＥＧ波の周波数スペクトルの最大部分が存在するかが特定される。次に、その周波数クラスにはそのタイムスライスの間に検出されたＭＲデータも割り当てられる。次に、本発明によるＭＲ測定の終わりにＭＲデータのいくつかのデータセットが存在する。各周波数クラスについてもＭＲデータが検出されている限り、ＭＲデータのこのデータセットの数は周波数帯域もしくは周波数クラスの数に一致する（つまり周波数クラスあるいはクラスのデータセットの数はゼロもあり得る）。
【００１９】
例えば複数のクラス（周波数クラス）の１つが典型的なα波周波数クラスに対応する場合、本発明による方法の終わりには、検査対象のＥＥＧデータ又はＥＥＧ波が主としていわゆるα波に一致したタイムスライスの間に検出されたＭＲデータのデータセットが存在する。そのことによって評価の際にそのＭＲデータのみをこのα波周波数クラスから抜き出して他のＭＲデータを退けることが可能である。
【００２０】
そのことによって検査対象が予め決められた所望の活性化状態を示した時間内に検出されたＭＲデータのみを評価することが有利に可能である。望ましくない活性化状態の間にＭＲデータを取得することによるＭＲデータの歪曲はそのことによってほぼ排除することができる。
【００２１】
有利な実施形態の第２の変形形態によれば、ＥＥＧデータを有しうる周波数スぺクトルはまたもや予め決められた数の周波数帯域に分類される。この分類は複数の周波数帯域つまり周波数クラスα、β、γ、δ、θへの典型的な分類に再び相当してよい。第１の変形形態の場合と同様に第２の変形形態の場合にもいくつかの予め決められたクラスが存在し、第２の変形形態の場合の予め決められたクラスの数は周波数クラスの数に一致しなくともよい。第２の変形形態の場合には予め決められた各クラスは定義された周波数帯域内のＥＥＧデータの周波数成分によって定められている。換言すれば、予め決められた各クラスは第１の周波数帯域内の周波数成分によって、第２の周波数帯域内の周波数成分によって、．．．、そして最後の予め決められた周波数帯域内の周波数成分によって定められている。今度は特定のタイムスライスの範囲内で検出されたＥＥＧデータをこれら予め決められた複数のクラスの１つに割り当てるために、予め決められた周波数帯域内の検出されたＥＥＧデータの周波数成分が求められる。タイムスライスのクラスはその場合には、予め決められた複数のクラスのうち、前もって定められた周波数成分が検出されたＥＥＧデータの周波数成分に最も良好に一致するクラスに対応する。
【００２２】
これを確認するために、例えばこれら予め決められた複数のクラスのいずれについても、定義された複数の周波数帯域のいずれについても目標値を決定することができる。その場合にはいずれのクラスについてもいずれの周波数帯域についてもこの周波数帯域における検出されたＥＥＧ波の周波数成分とこのクラスのこの周波数帯域の目標値との差を決定することができる。それぞれのタイムスライスは、上記差が最小であるクラスに割り当てられる。そのために例えば、予め決められた各クラスについて、各周波数帯域における検出されたＥＥＧ波の周波数成分と当該周波数帯域についての当該クラスの目標値との差の値の和を決定することができる。次に、上記和が最小である予め決められたクラスはクラスとしての各タイムスライスに割り当てられる。
【００２３】
この第２の変形形態の場合には１つのタイムスライスのＥＥＧデータひいてはＭＲデータを第１の変形形態に比して複雑になった模式図に従って分類することができる。これによりＥＥＧデータの評価によって、より複雑な複数の活性化状態（例えば視覚的な刺激により惹起される活性化状態、聴覚的な刺激により惹起される活性化状態又は外部刺激が存在しない（レスティングステート）活性化状態）も区別されることができ、そして検出されたＭＲデータは相応するクラスに分類されることができる。例えば「レスティングステート」活性化状態中に検出されたＭＲデータのみが評価されることによって、この「レスティングステート」活性化状態における脳内の種々の機能ネットワークの活性を検出し、表示することができる。換言すれば、種々の機能ネットワーク（各活性化状態はその固有の機能ネットワークを有する）の活性を特別に検出するために、種々の活性化状態の際に検出されるＭＲデータを個別に評価することができる。
【００２４】
ＭＲデータの評価は、特に、ＭＲデータの検出中に検査対象の活性状態にある脳中枢自体が識別可能に表示される形態学的なＭＲ画像を作成することを含む。
【００２５】
本発明によるもう１つの実施形態によればＭＲデータ及びＥＥＧデータは複数の連続する時間間隔で検出される。その際に各時間間隔について、この時間間隔内に検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルが前もって定めた所望の周波数帯域に主として存在するか否かが決定される。そうである場合にのみ該当の時間間隔のＭＲデータが評価され、そうでなければこれらＭＲデータは捨てられる。ＭＲデータが評価に供された時間間隔（つまりこの時間間隔内に検出されたＥＥＧデータの周波数スペクトルが主として所望の周波数帯域に存在していた）の和が予め決められた時間間隔より長い場合にようやくその手続きは終了する。
【００２６】
この実施形態により、全体として予め決められた時間間隔の継続時間に相応してＭＲデータが検出され、検査対象がこのＭＲデータの検出中に、検出されたＥＥＧデータの周波数スぺクトルによって表されれている所望の活性化状態を有することが保証される。
【００２７】
本発明によれば、ＥＥＧデータの周波数スぺクトルに関係してユーザ情報を出力することも可能である。
【００２８】
これにより磁気共鳴装置のオペレータは、例えば、特定の時間にわたって利用可能なＭＲデータが得られないかないしは検出されない場合に警告することができる。例えば、磁気共鳴装置のオペレータは、特定の時間にわたって検査対象のα波が検出されない（このことは特定の時間区間の範囲内に、ＥＥＧデータの周波数成分が主としてα周波数帯域に存在したタイムスライスがなかったことを意味する）場合に警告されてよい。
【００２９】
ユーザ情報を用いて、本発明によれば検査対象つまり患者にも情報が直接与えられることができる。例えば、予め決められた時間間隔にわたって、検出されたＥＥＧ波の周波数スペクトルが主としてδ波を示す場合に、相応するユーザ情報が生成されることができ、つまりこのことは患者が寝入ったことを示している。この場合には相応のユーザ情報は例えば、患者を目覚めさせるために、患者が装着しているヘッドホンを介して音を吹き込むのに使用することができる。これに対して検出されたＥＥＧ波の周波数スペクトルの中に主としてカンマ波が確認される場合には、患者は相応のユーザ情報によってリラックスすることが要求されてよい。検出されたＥＥＧ波の周波数スペクトルが主としてα周波数帯域ないしはβ周波数帯域である場合に、目を開くことも閉じることも相応のユーザ情報を介して励起されることができる。
【００３０】
本発明によるもう１つの実施形態によれば、特定の時間区間のＥＥＧデータはローパスフィルタリングされ、その結果、周波数しきい値を下回る周波数を有するＥＥＧデータのみを相応のローパスフィルタを通過させる。ローパスフィルタリングされたＥＥＧデータの成分（即ち周波数しきい値を下回っている周波数のＥＥＧデータの成分）が予め決められた成分しきい値を上回っている場合には、この時間区間のＭＲデータは捨てられる。患者をこの場合に（ローパスフィルタリングされたＥＥＧデータの成分が予め決められた成分しきい値を上回っている場合に）目覚めさせることが可能である。というのも、患者は寝入っていると思われるからである。
【００３１】
本発明によるこの著しく簡単な実施形態を用いて、主としてδ波もしくはθ波（即ち８Ｈｚ未満の周波数を有するＥＥＧデータ）が存在する時間区間のＭＲデータは、最終的に評価すべきＭＲデータから好ましくは消去される。ローパスフィルタリングによってさらに好ましくは、磁気共鳴装置によるより高い周波数妨害が阻止される。
【００３２】
本発明においては、検査対象のＭＲ画像を作成するための磁気共鳴装置も提供される。その場合、磁気共鳴装置は静磁場磁石、傾斜磁場システム、少なくとも１つの高周波送信アンテナ、少なくとも１つの受信コイル要素、制御装置及び脳波計を含む。制御装置は傾斜磁場システムと少なくとも１つの高周波送信アンテナとの制御に使用される。さらに制御装置は、少なくとも１つの受信コイル要素により検出された測定信号を受信し、この検出された測定信号を評価し、そして相応のＭＲデータを生成するように構成されている。結局のところ磁気共鳴装置は脳波計を用いてＥＥＧデータをＭＲデータと同時に検出することができる。制御装置はＭＲデータを同時に検出されたＥＥＧデータに関係して評価する。
【００３３】
本発明による磁気共鳴装置の利点は先に詳説した本発明による方法の利点と本質的に同じであるので、ここでは繰り返すことを省略する。
【００３４】
さらに本発明にはコンピュータプログラム製品（コンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体）、特に、プログラミング可能な制御装置ないしは磁気共鳴装置の演算装置のメモリに入れることができるソフトウェアが記載されている。このコンピュータプログラム製品が制御装置で作動する場合には、このコンピュータプログラム製品を用いて全ての、もしくは種々の前記の本発明による方法の実施形態を実施することができる。その場合には、方法の相応の実施形態を実現するために、このコンピュータプログラム製品は場合によってはプログラム手段、例えばライブラリ及び補助機能、が必要である。換言すれば、コンピュータプログラム製品に関する請求項でとりわけ、本発明による方法の上記の実施形態を実施可能にするかないしはこの実施形態を実施するソフトウェアは保護されるべきである。その場合にはソフトウェアは、まだコンパイル及びリンクされなければならないかもしくは解釈実行されなければならないのみであるソースコード（例えばＣ＋＋）であってもよいし、実施のために相応の演算装置ないしは制御装置に入れておくべきのみである実施可能なソフトウェアコードのことであってもよい。
【００３５】
最後に本発明は、電子的に読み取り可能な制御情報、とりわけソフトウェア（上記参照）が記憶されている電子的に読み取り可能なデータ媒体、例えばＤＶＤ、磁気テープ又はＵＳＢフラッシュメモリ、を開示している。この制御情報（ソフトウェア）がデータ媒体から読み取られ、かつ磁気共鳴装置の制御装置ないしは演算装置に記憶される場合に、前記方法の全ての本発明による実施形態が実施されうる。
【００３６】
本発明は従来技術に比して、磁気共鳴装置を用いた脳のよりロバストでより簡単な検査を提供する。
【００３７】
本発明はとりわけ「レスティングステート」ｆＭＲＩ法に適している。当然のことながら本発明はこの有利な適用分野に限定されていない。というのも、本発明はレスティングステートと異なる活性化状態を表示するか又は検査することを目的とするｆＭＲＩ法にも使用することができるからである。
【００３８】
次に、本発明を図に関連した本発明による実施形態につき詳説する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明による磁気共鳴装置を示す図である。
【図２】特定の周波数帯域における特定の周波数成分によって定められているＥＥＧデータの６クラスの例を示す図である。
【図３】予め決められた複数のクラスへの１つのタイムスライスの範囲内で検出されたＥＥＧデータの分配を示す図である。
【図４】本発明による方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
図１は（磁気共鳴画像化装置ないしは核スピントモグラフィ装置の）磁気共鳴装置５の概略図を示す。静磁場磁石１が、例えば、検査ないしは測定のための台２３に横たわった状態で磁気共鳴装置５内に送り込まれる人体の検査すべき部位の対象Ｏの１つの体積部分における核スピンの分極ないしは整列のための時間的に一定の強い磁場を発生する。人体の検査すべき部位が配置される典型的な球状の測定ボリュームＭの範囲内には、核磁気共鳴測定に必要な静磁場の高い均一性が与えられている。この均一性の要求を支援するため、そしてとりわけ時間的に不変の影響を除去するために、適切な箇所に強磁性材料から成るいわゆるシム板が取り付けられる。時間的に可変の影響はシムコイル２によって除去される。示された磁気共鳴装置５は同様に、検査対象０の脳のＥＥＧデータをＭＲデータと同時に検出する脳波計３０を含む。ＥＥＧ（脳波）データは患者の身体の特定の測定点で検出される。
【００４１】
静磁場磁石１には、３つの部分巻線から成る円筒形の傾斜磁場コイルシステム３が入れられている。各部分巻線には増幅器からデカルト座標系の各方向への直線状の（時間的に可変でもある）傾斜磁場の生成のための電流が供給される。その場合には傾斜磁場システム３の第１の部分巻線はｘ方向の傾斜磁場Ｇxを発生し、第２の部分巻線はｙ方向の傾斜磁場Ｇyを発生し、そして第３の部分巻線はｚ方向の傾斜磁場Ｇzを発生する。増幅器は、傾斜パルスを時間的に正確に生成するためのシーケンスコントローラ１８により制御されるデジタルアナログ変換器を含む。
【００４２】
傾斜磁場システム３の内部には、高周波電力増幅器から出力された高周波パルスを、検査すべき対象Ｏつまり対象Ｏの検査すべき範囲の核を励起し核スピンを整列させるための交流磁場に変換する１個（もしくは複数）の高周波アンテナ４が存在する。各高周波アンテナ４は、構成コイルの環状の、好ましくは線形もしくはマトリックス状の配列の形の１個もしくは複数の高周波送信コイル及び複数の高周波受信コイル要素から成る。各高周波アンテナ４の高周波受信コイル要素により、歳差運動をする核スピンから出発する交流磁場、即ち通常、１個もしくは複数の高周波パルスと１個もしくは複数の傾斜パルスとから成るパルス系列により惹起される核スピンエコー信号、も電圧（測定信号）に変換され、この測定信号は増幅器７を介して高周波システム２２の高周波受信チャネル８に供給される。高周波システム２２は、核磁気共鳴の励起のための高周波パルスが生成される送信チャネル９をさらに含む。各高周波パルスはシステムコンピュータ２０により設定されたパルス系列に基づいてシーケンスコントローラ１８で複素数の列としてデジタルに示される。この数列は実数部及び虚数部として各１個の入口１２を経由して高周波システム２２のデジタルアナログ変換器に、そしてここから送信チャネル９に供給される。送信チャネル９ではパルス系列は、中心周波数に相当するベース周波数を有する高周波搬送信号に変調される。
【００４３】
送信動作から受信動作への切換が送受切換器６を介して行われる。高周波アンテナ４の高周波送信コイルにより核スピンの励起のための高周波パルスが測定ボリュームＭ内に放射され、さらに、残留するエコー信号が高周波受信コイル要素を介して走査される。このようにして得られた核磁気共鳴信号は高周波システム２２の受信チャネル８'（第１の復
調器）で中間周波数に位相敏感に復調され、さらにアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）でデジタル化される。この信号はなお周波数０に復調される。周波数０への復調及び実数部と虚数部との分離はデジタル領域（デジタルドメイン）でのデジタル化の後で第２の復調器８で行われる。画像コンピュータ１７によって、このように得られた測定データからＭＲ画像ないしは三次元画像データセットが再構成される。測定データ、画像データ及び制御プログラムの管理はシステムコンピュータ２０を介して行われる。制御プログラムを用いた事前設定に基づいてシーケンスコントローラ１８はそれぞれの所望のパルス系列の生成及びｋ空間の相応の走査をコントロールする。殊にシーケンスコントローラ１８は、傾斜の時間的に正確な切換、定められた位相振幅を持つ高周波パルスの送信ならびに核磁気共鳴信号の受信を制御する。高周波システム２２及びシーケンスコントローラ１８のための時間基準はシンセサイザ１９により提供される。例えばＤＶＤ２１に記憶されているＭＲ画像の作成のための相応の制御プログラムの選択ならびに作成されたＭＲ画像の表示は、キーボード１５、マウス１６及びディスプレイ１４を有する端末装置１３を介して行われる。
【００４４】
図２ａ〜２ｆにはＥＥＧデータの６つの予め決められたクラスが示されている。これら６つのクラスのそれぞれは５つの周波数成分２８によって定められており、各周波数成分２８はＥＥＧデータの周波数スペクトルのどの成分が相応の典型的な周波数帯域つまり周波数クラスの範囲内に存在するか示している。典型的な周波数帯域は、０．１〜４Ｈｚの周波数範囲のδ波、４〜８Ｈｚの周波数範囲のθ波、８〜１３Ｈｚの周波数範囲のα波、１３〜３０Ｈｚの周波数範囲のβ波、および３０Ｈｚ以上の周波数範囲のγ波である。
【００４５】
図２ａには、患者が刺激にさらされていない（このことはデフォルトモード又はレスティングステート（resting state）としても知られている）場合に、健康な脳により生成されるＥＥＧデータのクラスが示されている。デフォルトモードクラスの場合にはδ波の周波数成分は約１２％であり、θ波の周波数成分は約１３％であり、α波の周波数成分は約２１％であり、β波の周波数成分は約２５％であり、かつγ波の周波数成分は約２％であることは知られており、これら周波数成分はこのクラスについての周波数帯域の目標値と見なすこともできる。同様に図２ｂには脳の「背側注意ネットワーク（ｄｏｒｓａｌ  ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）」が刺激される場合に生成されるＥＥＧデータのクラスが示されている。図２ｃ〜２ｅは視覚的な刺激（図２ｃ）の場合、聴覚的な刺激（図２ｄ）の場合、感覚運動的な刺激（図２ｅ）の場合及び内側前前頭皮質の反応を生じる刺激（図２ｆ）の場合のＥＥＧデータのクラスの周波数成分を示す。
【００４６】
検出されたＭＲデータは次に図２ａ〜２ｆで定められたクラスに相応して分類されることができる。そのため周波数成分は、１つのタイムスライス内でＭＲデータと同時に検出されたＥＥＧデータつまりＥＥＧ波の典型的な周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）の範囲内で特定される。引き続き、６つのクラスのそれぞれについて値の和が形成される。６つのクラスのうちの１つの値の和は、それぞれの周波数帯域の範囲内の検出されたＥＥＧデータの求められた周波数成分と各クラスの周波数帯域の予め決められた目標値ないしは周波数成分との差の値の和に一致する。これにより値の和が６つ存在する。タイムスライスのＭＲデータは今度は、値の和が最小であるクラスに割り当てられる。この手法は前記の有利な実施形態の第２の変形形態に相当する。
【００４７】
図３には種々のクラスへＭＲデータを分類するもう１つの変形形態が示されている。この変形形態の場合にもそれぞれのタイムスライスＳ1−Ｓ10について、ＭＲデータと同時に検出されたＥＥＧデータについて周波数成分は典型的な周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）の範囲内で特定される。これらの５つの周波数成分のうちで最大値が特定される。この場合、各タイムスライスのクラスは周波数クラスもしくは、最大値が存在する周波数帯域（α、β、γ、δ、θ）に対応する。この手法は前記の有利な実施形態の第１の変形形態に相当する。この手法の場合にはＥＥＧデータひいてはＭＲデータは、ＥＥＧデータがタイムスライスの間に主として存在する５つの典型的な周波数クラスのうちの１つに割り当てられる。
【００４８】
図３に示された例の場合にはＭＲデータ２５は１０個のタイムスライスｓ1〜ｓ10で検出される。同時に検出されたＥＥＧデータ２６に基づいて、最初の３つのタイムスライスｓ1〜ｓ3及び最後の２つのタイムスライスＳ9〜ｓ10は第１のクラスＭＲ1（α）、第４及び第５のタイムスライスｓ4、ｓ5は第２のクラスＭＲ2（γ）に、そして第６ないし第８のタイムスライスｓ6〜ｓ8は第３のクラスＭＲ3（δ）に分類される。
【００４９】
ＭＲデータの評価は今度は各クラスＭＲ1〜ＭＲ3に関係して行うことができ、その結果、或る１つのクラスのＭＲデータの評価は他のクラスのＭＲデータの評価とは異なる方法で行われる。
【００５０】
図４には本発明による方法のフローチャートが示されている。
【００５１】
第１のステップＳ１でＭＲデータが検出され、そして第２のステップＳ２でＥＥＧデータが検出される。この場合、ステップＳ１及びＳ２は同時に実施され、その結果、検査対象のＭＲデータとＥＥＧデータは同時に検出される。
【００５２】
ＥＥＧデータを考慮して、このＥＥＧデータと同時に検出されたＭＲデータは分類される（ステップＳ３）。つまり、これはＭＲデータがＥＥＧデータに関係して種々のクラスに分類されることを意味する。最後に、分類されたＭＲデータが各クラスに関係して評価される（ステップＳ４）。
【符号の説明】
【００５３】
１  静磁場磁石
３  傾斜磁場システム
４  高周波アンテナ
５  磁気共鳴装置
１０  制御装置
２１  データ媒体
２５  ＭＲデータ
２６  ＥＥＧデータ
３０  脳波計
ＭＲ1  ＭＲデータ
ＭＲ2  ＭＲデータ
ＭＲ3  ＭＲデータ
Ｏ  検査対象
ｓ1  タイムスライス
ｓ2  タイムスライス
ｓ3  タイムスライス
ｓ4  タイムスライス
ｓ5  タイムスライス
ｓ6  タイムスライス
ｓ7  タイムスライス
ｓ8  タイムスライス
ｓ9  タイムスライス
ｓ10  タイムスライス
【図１】
2013215569.tif 000003
【図２】
2013215569.tif 000004
【図３】
2013215569.tif 000005
【図４】
2013215569.tif 000006