(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＦパルス送信手段と、勾配パルス印加手段と、ＮＭＲ信号受信手段とを具備し、それら各手段を制御して、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューで構成されるｋ空間の第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューのデータは加算回数Ｘｎだけ繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを画像再構成に用いるＭＲＩ装置であって、
基準加算回数をＮ回とするとき、第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け（Ｎ−Ｎ／２）を加え更に離散化した値とする加算回数決定手段を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項２】
ＲＦパルス送信手段と、勾配パルス印加手段と、ＮＭＲ信号受信手段とを具備し、それら各手段を制御して、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューで構成されるｋ空間の第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューのデータは加算回数Ｘｎだけ繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを画像再構成に用いるＭＲＩ装置であって、
基準加算回数をＮ回とするとき、第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／８)ビューと第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、第(Ｖ／２＋Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューと第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け、（Ｎ−Ｎ／２）を加え、さらに離散化した値とする加算回数決定手段を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のＭＲＩ装置において、  Ｖ＝２５６  であることを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載のＭＲＩ装置において、  Ｎ＝５０  であることを特徴とするＭＲＩ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＭＲイメージング方法およびＭＲＩ（Ｍagnetic Ｒesonance Ｉmaging）装置に関し、さらに詳しくは、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善でき且つ加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することができるＭＲイメージング方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲイメージング方法では、位相エンコード量の異なる第１ビューから第Ｖビューまでのビューでｋ空間を構成し、第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューで加算回数Ｘｎだけデータを繰り返し収集し、加算平均したデータＡｎを第ｎビューのデータとして画像再構成に用いることが一般的である。
【０００３】
従来、加算回数Ｘｎは、図８に示すように常に一定回数にするものや、図９に示すように位相エンコード量の絶対値が小さいほど大きくなるように且つ直線状に変化させるものや、図１０に示すように位相エンコード量の絶対値が小さいほど大きくなるように且つ階段状に変化させるものある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＭＲイメージング方法において、図８に示す加算回数Ｘｎを常に一定にするものでは、画質にあまり寄与しない位相エンコード量の絶対値が大きい部分でも、画質に大きく寄与する位相エンコード量の絶対値が小さい部分と同じ加算回数なので、全体としてのデータ収集回数が多くなる割に、画質の改善が小さい問題点がある。
【０００５】
一方、図９や図１０に示す位相エンコード量の絶対値が小さいほど大きくなるように加算回数を変化させるものでは、画質にあまり寄与しない位相エンコード量の絶対値が大きい部分の加算回数を少なくし、画質に大きく寄与する位相エンコード量の絶対値が小さい部分の加算回数を多くするので、全体としてのデータ収集回数を多くしないで、画質を改善できる。
【０００６】
しかし、図９に示す直線状に変化させるものでは、位相エンコード量の絶対値が“０”のビューでは加算回数が最大になるが、そのビューから少しでも離れると直線的に加算回数が少なくなるため、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善できる効果がまだ十分でない問題点がある。
【０００７】
これに対して、図１０に示す階段状に変化させるものでは、位相エンコード量の絶対値が“０”のビューだけでなく、その近傍のビューでも加算回数が最大になるため、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善できる効果が大きくなる。
しかし、加算回数の変化が不連続的であるため、加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いがアーチファクトとして現れやすくなる問題点がある。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善でき且つ加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することができるＭＲイメージング方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューでｋ空間を構成し、第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューで加算回数Ｘｎだけデータを繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを第ｎビューのデータとして画像再構成に用いるＭＲイメージング方法であって、位相エンコード量の絶対値が小さいほど加算回数Ｘｎが大きくなるように且つ全体または一部がハミング関数またはハニング関数にしたがうように加算回数Ｘｎを変化させることを特徴とするＭＲイメージング方法を提供する。
上記第１の観点によるＭＲイメージング方法では、位相エンコード量の絶対値が小さいほど加算回数Ｘｎが大きくなるように且つ全体または一部がハミング関数またはハニング関数にしたがうように加算回数Ｘｎを変化させるため、位相エンコード量の絶対値が“０”のビューだけでなく、その近傍のビューでも加算回数が大きくなるため、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善できる。また、加算回数の変化が連続的であるため、加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【００１０】
第２の観点では、本発明は、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューでｋ空間を構成し、第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューで加算回数Ｘｎだけデータを繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを第ｎビューのデータとして画像再構成に用いるＭＲイメージング方法であって、基準加算回数をＮ回とするとき、
（１）第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、
（２）第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、
（３）第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、
（４）第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け、（Ｎ−Ｎ／２）を加え、さらに離散化した値とする、
ことを特徴とするＭＲイメージング方法を提供する。
上記第２の観点によるＭＲイメージング方法では、全ビュー数Ｖを８等分し、位相エンコード量の絶対値が最も大きい両端の各Ｖ／８の領域は、画質への寄与が小さいため、加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ減らす。一方、残りの中央の６Ｖ／８の領域は、画質への寄与が大きいため、加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ増やし、さらに加算回数の変化の不連続性を軽減するため、ハミング関数またはハニング関数にしたがうように加算回数を変化させる。これにより、位相エンコード量の絶対値が“０”のビューだけでなく、その近傍のビューでも加算回数が大きくなるため、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善できる。また、画質に大きく寄与する第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの部分での加算回数の変化が連続的であるため、加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【００１１】
第３の観点では、本発明は、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューでｋ空間を構成し、第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューで加算回数Ｘｎだけデータを繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを第ｎビューのデータとして画像再構成に用いるＭＲイメージング方法であって、基準加算回数をＮ回とするとき、
（１）第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、
（２）第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、
（３）第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、
（４）第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／８)ビューと第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、
（５）第(Ｖ／２＋Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューと第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、
（６）第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け、（Ｎ−Ｎ／２）を加え、さらに離散化した値とする、
ことを特徴とするＭＲイメージング方法を提供する。
上記第３の観点によるＭＲイメージング方法では、全ビュー数Ｖを８等分し、位相エンコード量の絶対値が最も大きい両端の各Ｖ／８の領域は、画質への寄与が小さいため、加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ減らす。一方、中央の２Ｖ／８の領域は、画質への寄与が最も大きいため、加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ増やす。そして、加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ減らした領域と加算回数を基準回数Ｎの１／２だけ増やした領域の間は、全体としての加算回数を同じにするため、直線で結ぶ。さらに加算回数の変化の不連続性を軽減するため、中央の６Ｖ／８の領域は、ハミング関数またはハニング関数にしたがうように加算回数を変化させる。これにより、位相エンコード量の絶対値が“０”のビューだけでなく、その近傍のビューでも加算回数が大きくなるため、全体としてのデータ収集回数を多くしないで画質を改善できる。また、画質に大きく寄与する第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの部分での加算回数の変化が連続的であるため、加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【００１２】
第４の観点では、本発明は、ＲＦパルス送信手段と、勾配パルス印加手段と、ＮＭＲ信号受信手段とを具備し、それら各手段を制御して、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューで構成されるｋ空間の第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューのデータは加算回数Ｘｎだけ繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを画像再構成に用いるＭＲＩ装置であって、位相エンコード量の絶対値が小さいほど加算回数Ｘｎが大きくなるように且つ全体または一部がハミング関数またはハニング関数にしたがうように加算回数Ｘｎを変化させる加算回数決定手段を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第４の観点によるＭＲＩ装置では、上記第１の観点のＭＲイメージング方法を好適に実施できる。
【００１３】
第５の観点では、本発明は、ＲＦパルス送信手段と、勾配パルス印加手段と、ＮＭＲ信号受信手段とを具備し、それら各手段を制御して、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューで構成されるｋ空間の第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューのデータは加算回数Ｘｎだけ繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを画像再構成に用いるＭＲＩ装置であって、基準加算回数をＮ回とするとき、第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け（Ｎ−Ｎ／２）を加え更に離散化した値とする加算回数決定手段を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第５の観点によるＭＲＩ装置では、上記第２の観点のＭＲイメージング方法を好適に実施できる。
【００１４】
第６の観点では、本発明は、ＲＦパルス送信手段と、勾配パルス印加手段と、ＮＭＲ信号受信手段とを具備し、それら各手段を制御して、位相エンコード量が負（または正）の最大である第１ビューから位相エンコード量が正（または負）の最大である第Ｖビューまでのビューで構成されるｋ空間の第ｎ（＝１〜Ｖ）ビューのデータは加算回数Ｘｎだけ繰り返し収集し加算平均したデータＡｎを画像再構成に用いるＭＲＩ装置であって、基準加算回数をＮ回とするとき、第１ビューから第(Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューから第Ｖビューまでの加算回数を（Ｎ−Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューまでの加算回数を（Ｎ＋Ｎ／２）回とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ／２−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／８)ビューと第(Ｖ／２−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、第(Ｖ／２＋Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、第(Ｖ／２＋Ｖ／８)ビューと第(Ｖ−Ｖ／８＋１)ビューの加算回数を直線で結んだ回数とし、第(Ｖ／８＋１)ビューから第(Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの加算回数は、先に計算した加算回数から（Ｎ−Ｎ／２）を引いた値にハミング関数またはハニング関数を掛け、（Ｎ−Ｎ／２）を加え、さらに離散化した値とする加算回数決定手段を具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。上記第６の観点によるＭＲＩ装置では、上記第３の観点のＭＲイメージング方法を好適に実施できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施形態により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００１６】
−第１の実施形態−
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置のブロック図である。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１は、内部に被検体を挿入するための空間部分（孔）を有し、この空間部分を取りまくようにして、被検体に一定の静磁場を印加する静磁場コイル１ｐと、スライス軸，リード軸，位相軸の勾配磁場を発生するための勾配磁場コイル１ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを与える送信コイル１ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を検出する受信コイル１ｒとが配置されている。前記静磁場コイル１ｐ，勾配磁場コイル１ｇ，送信コイル１ｔおよび受信コイル１ｒは、それぞれ静磁場電源２，勾配磁場駆動回路３，ＲＦ電力増幅器４および前置増幅器５に接続されている。
なお、静磁場コイル１ｐの代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００１７】
シーケンス記憶回路６は、計算機７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて勾配磁場駆動回路３を操作し、前記マグネットアセンブリ１の勾配磁場コイル１ｇから勾配磁場を発生させると共に、ゲート変調回路８を操作し、ＲＦ発振回路９の搬送波出力信号を所定タイミング・所定包絡線形状のパルス状信号に変調し、それをＲＦパルスとしてＲＦ電力増幅器４に加え、ＲＦ電力増幅器４でパワー増幅した後、前記マグネットアセンブリ１の送信コイル１ｔに印加し、所望のスライス領域を選択励起する。
前置増幅器５は、マグネットアセンブリ１の受信コイル１ｒで検出された被検体からのＮＭＲ信号を増幅し、位相検波器１０に入力する。位相検波器１０は、ＲＦ発振回路９の搬送波出力信号を参照信号とし、前置増幅器５からのＮＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器１１に与える。Ａ／Ｄ変換器１１は、位相検波後のアナログ信号をディジタル信号に変換して、計算機７に入力する。
【００１８】
計算機７は、Ａ／Ｄ変換器１１からデータを読み込み、画像再構成演算を行い、所望のスライス領域のイメージを生成する。ここで、位相エンコード量が負の最大である第１ビューから位相エンコード量が正の最大である第Ｖビューまでのビューでｋ空間を構成し、第ｎ（＝１，２，…，Ｖ）ビューで加算回数Ｘｎだけデータを繰り返し収集し、加算平均し、その加算平均したデータＡｎを第ｎビューのデータとして用いて画像再構成演算を行う。
また、計算機７は、図２に示す加算回数決定処理を実行し、加算回数Ｘｎを決定する。さらに、操作コンソール１２から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
【００１９】
表示装置１３は、前記イメージの表示等を行う。
【００２０】
図２は、本発明にかかる加算回数決定処理のフロー図である。なお、説明の都合上、Ｖ＝２５６、基準加算回数Ｎ＝５０とする。この基準加算回数Ｎは、操作者が任意に設定することが出来る。
ステップＥ１では、図３に示すように第１ビューから第３２（＝Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎを２５（＝Ｎ−Ｎ／２）回とする。
ステップＥ２では、図３に示すように第２２５（＝Ｖ−Ｖ／８＋１）ビューから第２５６（＝Ｖ）ビューまでの加算回数Ｘｎを２５（＝Ｎ−Ｎ／２）回とする。
【００２１】
ステップＥ３では、図３に示すように第３３（＝Ｖ／８＋１）ビューから第２２４（＝Ｖ−Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’を７５（＝Ｎ＋Ｎ／２）回とする。
ステップＥ４では、図４に示すように第３３（＝Ｖ／８＋１）ビューから第２２４（＝Ｖ−Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’＝７５から“２５”（＝Ｎ−Ｎ／２）を引いた値“５０”に、次のハミング関数を掛ける。
Ｗｎ＝０.５４−０.４６・cos{２π（ｎ−Ｖ／８）／（３Ｖ／４）}
または、次のハニング関数を掛ける。
Ｗｎ＝０.５（１−cos{２π（ｎ−Ｖ／８）／（３Ｖ／４）}
そして、“２５”（＝Ｎ−Ｎ／２）を加える。さらに、その値を離散化し、第ｎビューの加算回数Ｘｎとする。すなわち、整数化関数をint{}とするとき、
Ｘｎ＝int{［Ｘｎ’−（Ｎ−Ｎ／２）］・Ｗｎ＋（Ｎ−Ｎ／２）}
により、第ｎビューの加算回数Ｘｎを求める。
【００２２】
以上のＭＲＩ装置１００によれば、画質にあまり寄与しない位相エンコード量の絶対値が大きい部分の加算回数Ｘｎを少なくし、画質に大きく寄与する位相エンコード量の絶対値が小さい部分の加算回数Ｘｎを多くする。また、位相エンコード量の絶対値が“０”の部分だけでなく、その近傍でも加算回数が大きくなるようにする。よって、全体としてのデータ収集回数を多くしないで、画質を効率よく改善できる。さらに、画質に大きく寄与する第３３(＝Ｖ／８＋１)ビューから第２２４(＝Ｖ−Ｖ／８)ビューまでの部分での加算回数Ｘｎの変化が連続的であるため、加算回数Ｘｎの異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【００２３】
−第２の実施形態−
図５は、本発明にかかる加算回数決定処理の別のフロー図である。なお、説明の都合上、Ｖ＝２５６、基準加算回数Ｎ＝５０とする。
ステップＦ１では、図６に示すように第１ビューから第３２（＝Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎを２５（＝Ｎ−Ｎ／２）回とする。
ステップＦ２では、図６に示すように第２２５（＝Ｖ−Ｖ／８＋１）ビューから第２５６（＝Ｖ）ビューまでの加算回数Ｘｎを２５（＝Ｎ−Ｎ／２）回とする。
【００２４】
ステップＦ３では、図６に示すように第９７（＝Ｖ／２−Ｖ／８＋１）ビューから第１６０（＝Ｖ／２＋Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’を７５（＝Ｎ＋Ｎ／２）回とする。
ステップＦ４では、図６に示すように第３３（＝Ｖ／８＋１）ビューから第９６（＝Ｖ／２−Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’は、第３２（＝Ｖ／８）ビューの加算回数Ｘｎと第９７（＝Ｖ／２−Ｖ／８＋１）ビューの加算回数Ｘｎ’とを直線で結んだ値とする。
ステップＦ５では、図６に示すように第１６１（＝Ｖ／２＋Ｖ／８＋１）ビューから第２２４（＝Ｖ−Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’は、第１６０（＝Ｖ／２＋Ｖ／８）ビューの加算回数Ｘｎ’と第２２５（＝Ｖ−Ｖ／８＋１）ビューの加算回数Ｘｎとを直線で結んだ値とする。
ステップＦ６では、図７に示すように第３３（＝Ｖ／８＋１）ビューから第２２４（＝Ｖ−Ｖ／８）ビューまでの加算回数Ｘｎ’＝７５から“２５”（＝Ｎ−Ｎ／２）を引いた値“５０”に、次のハミング関数を掛ける。
Ｗｎ＝０.５４−０.４６・cos{２π（ｎ−Ｖ／８）／（３Ｖ／４）}
または、次のハニング関数を掛ける。
Ｗｎ＝０.５（１−cos{２π（ｎ−Ｖ／８）／（３Ｖ／４）}
そして、“２５”（＝Ｎ−Ｎ／２）を加える。さらに、その値を離散化し、第ｎビューの加算回数Ｘｎとする。すなわち、整数化関数をint{}とするとき、
Ｘｎ＝int{［Ｘｎ’−（Ｎ−Ｎ／２）］・Ｗｎ＋（Ｎ−Ｎ／２）}
により、第ｎビューの加算回数Ｘｎを求める。
【００２５】
以上の第２の実施形態によっても、全体としてのデータ収集回数を多くしないで（第１の実施形態より少なくなる）、画質を効率よく改善できる。さらに、加算回数Ｘｎの異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【００２６】
【発明の効果】
本発明のＭＲイメージング方法およびＭＲＩ装置によれば、全体としてのデータ収集回数を多くしないで、画質を効率よく改善できる。さらに、加算回数の異なる部分間のノイズ構造の違いに起因するアーチファクトを抑制することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるＭＲＩ装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態にかかる加算回数決定処理を示すフロー図である。
【図３】本発明の第１の実施形態にかかる加算回数の計算途中を示す説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる加算回数の計算結果を示す説明図である。
【図５】本発明の第２の実施形態にかかる加算回数決定処理を示すフロー図である。
【図６】本発明の第２の実施形態にかかる加算回数の計算途中を示す説明図である。
【図７】本発明の第２の実施形態にかかる加算回数の計算結果を示す説明図である。
【図８】従来の加算回数の第１例を示す説明図である。
【図９】従来の加算回数の第２例を示す説明図である。
【図１０】従来の加算回数の第３例を示す説明図である。
【符号の説明】
１００          ＭＲＩ装置
１              マグネットアセンブリ
６              シーケンス記憶回路
７              計算機
【図１】
0003878394.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】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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