(57)【要約】  磁気共鳴画像（MRI）スキャン中に傾斜磁場によって電気生理信号内に誘導される時間依存電圧の推定のためのシステムと方法を提供する。次に傾斜磁場誘導電圧は、MRIスキャン中に電気生理モニタリングシステムによって得られる信号から除去される。例として、電気生理モニタリングシステムは、心電図（ECG）システム、脳波図（EEG）システム、筋電図（EMG）システム、電圧デバイス追跡（VDT）システムなどを備えることができる。傾斜磁場誘導電圧は、２段階手順を用いて推定され、そこでは学習アルゴリズムが傾斜磁場誘導電圧のモデルに用いられるフィッティングパラメータを求めるために用いられる。次に、フィッティングパラメータはこのモデルと共に用いられて、MRIスキャン中に得られた信号から傾斜磁場誘導電圧を抽出する。次に、傾斜磁場誘導電圧は得られた信号から除去される。【選択図】図１
2017521213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴画像（MRI）システムによって生成された傾斜磁場で誘導された電圧を除去することにより電気生理信号を補正するための方法であって、
（ａ）傾斜波形を供給し、
（ｂ）供給した傾斜波形の微分係数を算出し、
（ｃ）供給された傾斜波形に基づいてMRIシステムが傾斜磁場を生成する一方で、MRIシステム内に位置する患者から電気生理信号を取得し、
（ｄ）傾斜磁場誘導電圧の物理モデルのためのフィッティングパラメータを推定し、
（ｅ）生成された傾斜磁場によって誘導された電圧を、供給された傾斜波形と、傾斜波形の算出された微分係数と、推定されたフィッティングパラメータと、を傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすることによって推定し、そして、
（ｆ）取得された電気生理信号から推定された傾斜磁場誘導電圧を除去するステップからなる方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｄ）が、取得した電気生理信号を適応的に（adaptively）フィルタリングすることによって前記フィッティングパラメータを推定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｄ）が、
（ｉ）供給した傾斜波形に関連した傾斜磁場誘導電圧を推定し、
（ｉｉ）供給された傾斜波形と、傾斜波形の算出された微分係数と、推定された傾斜磁場誘導電圧と、を傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすること、
によって前記フィッティングパラメータを推定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記フィッティングパラメータを推定することが、
（ｉ）供給された傾斜波形に基づいてMRIシステムが傾斜磁場を生成する一方で、前記患者から取得した電気生理信号データのトレーニングを提供し、
（ｉｉ）MRIシステムが傾斜磁場を生成しない一方で、前記患者から取得した電気生理信号データのテンプレートを提供し、
（ｉｉｉ）提供されたトレーニングした電気生理信号データと提供された電気生理信号データのテンプレートに基づいて、傾斜磁場誘導電圧の推定を算出することを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記傾斜磁場誘導電圧の推定を算出することが、前記トレーニングした電気生理信号データと前記電気生理信号データのテンプレートとを引き算することを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記提供された電気生理信号データのテンプレートが、ステップ（ｃ）で取得した電気生理信号データである、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記電気生理信号が、心電図（ECG）信号、脳波図（EEG）信号、筋電図（EMG）信号、電圧デバイス追跡（VDT）信号、又はそれらの組み合わせの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
磁気共鳴画像（MRI）システムによって生成された傾斜磁場の影響を受けた電気生理信号を補正するためのシステムであって、
MRIシステム内に位置する患者から取得された電気生理信号を受け取るように構成された入力部と、
ｉ）前記入力部から傾斜波形を受け取り、
ｉｉ）受け取った前記傾斜波形の微分係数を算出し、
ｉｉｉ）傾斜磁場誘導電圧の物理モデルのためのフィッティングパラメータを推定し、
ｉｖ）生成された傾斜磁場によって誘導された電圧を、供給された傾斜波形と、傾斜波形の算出された微分係数と、推定されたフィッティングパラメータと、を傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすることによって推定し、
ｖ）取得された電気生理信号から推定された傾斜磁場誘導電圧を除去して、補正された電気生理信号を生成し、そして、
ｖｉ）前記補正された電気生理信号を用いてレポートを作成するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備えたシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサがさらに、取得した電気生理信号を適応的に（adaptively）フィルタリングすることによって、前記フィッティングパラメータを推定するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサがさらに、
ａ）供給した傾斜波形に関連した傾斜磁場誘導電圧を推定し、
ｂ）供給された傾斜波形と、傾斜波形の算出された微分係数と、推定された傾斜磁場誘導電圧と、を傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすること、
によって前記フィッティングパラメータを推定するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
ａ）供給された傾斜波形に基づいてMRIシステムが傾斜磁場を生成する一方で、前記患者から取得した電気生理信号データのトレーニングを提供し、
ｂ）MRIシステムが傾斜磁場を生成しない一方で、前記患者から取得した電気生理信号データのテンプレートを提供し、
ｃ）提供されたトレーニングした電気生理信号データと提供された電気生理信号データのテンプレートに基づいて、傾斜磁場誘導電圧の推定を算出する
ことによって、傾斜磁場誘導電圧の推定を提供するように構成された、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記傾斜磁場誘導電圧の推定を算出することが、前記トレーニングした電気生理信号データと前記電気生理信号データのテンプレートとを引き算することを備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサがさらに、前記患者から直接電気生理信号を取得して、トレーニングした電気生理信号データ、電気生理信号データのテンプレート、又はそれら両方を生成するように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記電気生理信号が、心電図（ECG）信号、脳波図（EEG）信号、筋電図（EMG）信号、電圧デバイス追跡（VDT）信号、又はそれらの組み合わせの少なくとも１つを備える、請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願との相互参照）
本出願は、２０１４年７月１１日に出願された米国暫定特許出願第６２／０２３３１３号、表題「電気生理信号からの磁気共鳴画像傾斜磁場誘導電圧の推定と除去のためのシステムと方法」の出願日の利益を主張し、内容全体を参照することにより本明細書に組み込む。
【０００２】
（連邦支援の研究に関する宣言）
本発明は、国立衛生研究所により授けられたRR019703及びEB013837の政府支援を受けている。政府は本発明に対し一定の権利を有する。
【０００３】
本発明の分野は、磁気共鳴画像（MRI）取得中の電気生理モニタリングのシステムと方法に関する。より具体的には、本発明はMRIパルスシーケンス実行中の電気生理信号（例えば心電図、心内心電図、脳波図、筋電図）内の傾斜磁場誘導エラーを除去するためのシステムと方法に関するものである。
【背景技術】
【０００４】
MRI画像を取得中に、MRIスキャナのボアの中で心電図（ECG）の出力波形を収集すると、大きな誘導電圧が従来のECG出力波形に重畳される。これらの電圧は、MRI傾斜コイルの結果として発生し、人体内に大きな電場を誘導し、次に表面電極に移動する。これらの電圧は、本来のECG（最大振幅が５V未満）より一千倍の強度を有し、結果的にMRIパルスシーケンスの実行中の生理学に基づいたECG出力波形（真のECG）の観察をしばしば困難にする。この患者の真のECG出力波形を観察できないことが、患者の生理をモニタする能力を制限し、心臓又は心臓血管組織の研究に用いられるMRIシーケンスで必要な適切にMRIスキャナをECGと同期させることを制限する。
【０００５】
このMRI傾斜磁場誘導電圧の除去は、現在（商業的に）幾つかの技術を組み合わせて実施されている。第一に、誘導電圧を最小化するために、限定数（例えば４〜６個）のECG電極がボアの中心で互いに非常に接近して載置される。第二に、傾斜磁場誘導電圧によって生成される電流の大きさを削減するために、高インピーダンス（例えば10ｋΩ以上）の送電線が一般的に用いられる。第三に、受信したECG出力波形を強力な低域通過フィルタにかけて、誘導電圧の高周波成分を除去する。これらの操作によって、ECG出力波形は一時的に歪められ、忠実度が非常に低くなり（即ち、大きなノイズを含んだ小さな振幅）、MRIスキャナとの同期のためにのみ用いることができて、MRIスキャナ内の患者の状態をモニタすることができない。結果的に、多くの深刻な病気の患者はMRI画像取得とMRIがガイドする外科的処置から除外されている。
【０００６】
例えば、ほとんどのアプローチでは、５０Hzオーダーの強力な低域通過フィルタをECG出力波形にかけて、誘導電圧から高周波成分を除去している。このアプローチは限定的であるが、ECG出力波形における傾斜磁場誘導電圧の低周波数成分が保持されることによって波形が歪み、患者のモニタにあまり役に立たない。デジタルフィルタを適用する方法は、MRIパルスシーケンスによって生成される傾斜波形を検出し、ノイズ応答を傾斜の時間的変化と畳み込む（convolved）線形時不変系としてモデル化することによって、ECGノイズを削減するために用いられてきた。ほとんどのアプローチでは、傾斜の時間微分係数は主要原因であると仮定してきたが、傾斜と誘導ノイズの間の関係の系統的導出（systematic derivation）は実証されなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、患者の情報を電気生理信号内に維持しながら、MRIスキャン中に取得される電気生理信号から傾斜磁場誘導電圧を除去することが可能なシステムと方法が望まれている。例えば、このような情報は、臨床医によって適切な処置を提供するために、いくつかの心イベント（cardiac event）の開始と性質を検出するのに用いることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、磁気共鳴画像（MRI）システムが生成する傾斜磁場誘導電圧を除去することにより、電気生理信号を補正する方法を提供することで、上述の欠点を解消する。この方法は、MRIシステムで使用される傾斜波形を供給し、供給した傾斜波形の微分係数や他のモーメントを算出する。MRIシステムが供給された傾斜波形に基づいて傾斜磁場を生成している間に、MRIシステム内に位置する患者から電気生理信号が取得される。傾斜磁場誘導電圧の物理モデルのためのフィッティングパラメータが次に推定され、生成された傾斜磁場によって誘導された電圧を、供給された傾斜波形と、傾斜波形の算出された微分係数と、推定されたフィッティングパラメータと、を傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすることによって推定する。そして、取得された電気生理信号から推定された傾斜磁場誘導電圧を除去する。
【０００９】
本発明の前述の内容も他の態様も長所も、以下の説明で明らかになるであろう。明細書には、明細書の一部を構成する添付の図面に参照符号が付され、実例として本発明の好ましい実施例が示される。このような実施例は、必ずしも本発明の全範囲を表現するものではなく、本発明の範囲を解釈するために請求項が参照される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】MRI傾斜磁場誘導電圧の物理モデルのためのフィッティングパラメータを推定する例示的方法の各ステップを説明するフローチャートである。
【図２】前胸部ECGチャネルV1〜V6のトレーニングデータとテンプレートデータを示すプロットである。
【図３】MRIスキャン実行中に取得された電気生理信号からMRI傾斜磁場誘導電圧を推定し除去する例示的方法の各ステップを説明するフローチャートである。
【図４】傾斜磁場誘導電圧に対して補正されたECG出力波形の例を示すプロットである。
【図５】本発明に従う例示的システムのブロック図である。
【図６】入力での差動プリアンプ／遅延ラインを介した患者隔離を可能にし、トランジスタ−トランジスタ論理（TTL）制御単極双投（SPDT）スイッチを介して強い信号のブロックを可能にし、MRIシステムのパルス動作中に取得される出力波形の全振幅とスペクトル成分のサンプリングを可能にする、例示的MRI準拠１２リードECGフロントエンドの模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下では、磁気共鳴画像（MRI）スキャン中に生成される傾斜磁場によって電気生理信号モニタリングシステム内で誘導される時間依存性電圧を推定し、電気生理信号モニタリングシステムが取得した信号から誘導電圧を除去するためのシステムと方法を説明する。例として、電気生理信号モニタリングシステムは、心電図（ECG）システム、心内心電図（EGM）システム、脳波図（EEG）システム、筋電図（EMG）システム、等を備えることができる。傾斜磁場誘導電圧は、学習アルゴリズムを用いて傾斜磁場誘導電圧のモデルのフィッティングパラメータを決定する２段階手順を用いて推定される。次に、フィッティングパラメータはこのモデルと共に用いられて、MRIスキャン中に取得された信号から傾斜磁場誘導電圧を抽出する。次に、傾斜磁場誘導電圧は取得した信号から除去される。
【００１２】
傾斜磁場誘導電圧のモデルは、実験に基づいた等式よりむしろ誘導電圧の物理的性質に基づいている。誘導電圧の物理モデルを用いることが、推定電圧と真の根本的な傾斜磁場誘導電圧との間の非常に高い精度での一致をもたらす。しかし、物理モデルは事前に知ることのできない幾つかの自由パラメータに基づいている。しかし、これらの自由パラメータは学習アルゴリズム又は他のトレーニングベースの推定手順を用いて学習又は推定することができる。
【００１３】
本発明のシステムと方法を用いると、誘導電圧の除去は電気生理信号の忠実度を減じない。例えば、３ｍｓの繰り返し時間でバランスのとれた定常自由歳差運動シーケンスを実行中に、電気生理信号の０〜５００Hzの周波数成分が維持されて、ECG信号の完全な診断用忠実度が保たれ、それによって信号を生理学的モニタリングに用いることが可能になる。
【００１４】
本発明のシステムと方法は、MRI準拠の電圧デバイス追跡（VDT）を含む異なる用途にも利用でき、そこではｋHzレンジの周波数が可能な電気信号が、体内での電圧測定と、カテーテル又は他のデバイスのような介入装置の空間位置確認の両方に用いられる。これらの方法は電気パルスを患者の身体に加え、介入装置の上に位置する電極を用いて結果として生じた信号を検出するステップを備えている。この例では、本発明のシステムと方法はMRI画像取得中の電気解剖マッピング（EAM）を実施でき、これは電気的活動を伴うカテーテルによって接触された位置のマッピングを含んでいる。
【００１５】
幾つかの実施例では、本発明のシステムと方法は、高いデューティーサイクルのMRIパルスシーケンスを用いてデータを取得する時に、１２リードECGシステムのMRI傾斜磁場によって誘導された電圧を除去するために用いられる。上述のように、ECGシステム以外の電気生理学的システムでも、本発明の利益を享受することができる。この場合、MRIが画像を取得している間に、真のECG出力波形を観測することができる。幾つかの例では、これらの高いデューティサイクルパルスシーケンスに対して、最低限量のブランキング（即ち、傾斜磁場生成時に受信した電気信号をブロッキングする）が用いられて、最も強力な誘導電圧が除去され、この一時的なタイミングはここに記載の方法を用いて予測できる。そうでなければ、誘導電圧はECGレシーバで取得され、ここに記載のシステムと方法を用いて後に除去される。
【００１６】
真の１２リードECG出力波形の忠実度を維持するために、誘導電圧を除去するのに低域通過フィルタは用いず、代わりに誘導電圧は電磁気（EM）原理を用いてモデル化される。この物理モデルアプローチを用いることは、各時点で実行される傾斜波形に基づいて誘導電圧の経時変化を支配する数学的等式に帰結する。１２リードECG測定で用いられる異なる電極ｋに対する誘導電圧Vkをモデル化するために用いることのできる等式の一例は以下の通りである。
【００１７】
【数１】
2017521213.tif 000003
【００１８】
ここでGxはｘ方向の傾斜磁場に対する傾斜波形；Gyはｙ方向の傾斜磁場に対する傾斜波形；Gzはｚ方向の傾斜磁場に対する傾斜波形；αk，βk、γk、δk、εk、及びζkは傾斜磁場波形に依存した自由パラメータ；Ｃkは傾斜波形に依存しないがレシーバの一時的な非線形性の原因となる自由パラメータである。
【００１９】
１２リードECG測定で用いられる異なる電極ｋに対する誘導電圧Vkをモデル化するために用いることのできる等式の他の例は以下の通りである。
【００２０】
【数２】
2017521213.tif 000004
【００２１】
ここでP1k〜P18kは、傾斜磁場波形に依存する自由パラメータ；Ckは傾斜波形に依存しないがレシーバの一時的な非線形性の原因となる自由パラメータである。等式（２）の物理モデルにおける追加の項P1k〜P18kは交差項であって、P13k〜P18kは一度に二方向以上に沿って傾斜磁場が確立された時にのみ存在する。これらの追加の項が、例えばECGシステム内の四肢誘導のような磁石治療中心から離れたところに載置された電極で見られる比較的大きな傾斜磁場誘導電圧に著しい貢献をすることは、発見である。等式（１）、（２）の両方で、Ckを超える追加の自由パラメータを、例えば非常に強い入力信号を受け取ると瞬時に発生する「リングダウン（ring downs）」のような一時的な非線形性の原因となる傾斜磁場誘導電圧のモデルに含めることができる。例えば、より高次のパラメータをモデルに組み入れることができ、例えばC1kｔとC1kｔ2のようなより高次な時間依存性コンポーネントを含めることができる。ここで、C1kとC2kは電極で特定される定数で、tは時間である。
【００２２】
等式（１）、（２）の傾斜磁場誘導電圧の物理モデルは、その時の患者によって特定される複数の自由パラメータと、ECG電極の位置と品質と、用いられるパルスシーケンスと、パルスシーケンスの向きを有している。これらの定数は事前に知ることはできないので、学習又は推定することで、適切な物理モデルをECG追跡から傾斜磁場誘導電圧を除去するために用いることができる。
【００２３】
次に図１を参照して、傾斜磁場誘導電圧の物理モデルのためのフィッティングパラメータを推定する例示的方法の各ステップを説明するフローチャートを示す。この方法は、ステップ１０２に示すように、実際のデータ取得中に用いられる傾斜波形を供給するステップを備える。例えば、３つの傾斜波形が同時に収集され、デジタル化され、蓄積される。一例では、３つのアナログ・デジタル変換器（ADCs）を傾斜サブシステム又はMRIシステムの「キャビネット」に接続し、この３つの波形をサンプリングすることによって傾斜波形を測定する。傾斜波形は例えば４０〜６０キロサンプル／秒の高い時間分解能で、大きなダイナミックレンジ（例えば約百万）でサンプリングされることが好ましい。なぜなら、傾斜磁場誘導電圧は１０ボルトの振幅に達し、その一方で生理的なモニタリングの為の忠実性基準は約１０マイクロボルトのノイズレベルを要求するからである。ステップ１０４に示されるように、供給された傾斜波形の微分係数が次に計算される。しかし、ステップ１０４では例えば等式（２）で述べた傾斜成分の二乗（squares）、傾斜成分の交差項その他を含む、傾斜波形の他のモーメントも計算される。
【００２４】
次にステップ１０６と１０８にそれぞれ示すように、テンプレートデータとトレーニンングデータが供給される。テンプレートデータは傾斜磁場の無い状態で得られた電気生理信号を含む。このように、テンプレートデータは傾斜磁場誘導電圧を含まず、代わりに「真の」信号を表現する。例えば、MRIシステムがパルスを発生しない短時間の間に電気生理学的追跡のみをサンプリングすることによってテンプレートデータを取得することができる。トレーニングデータは、供給された傾斜波形を用いて生成された傾斜磁場の存在の下で取得された電気生理信号を含む。このように、トレーニングデータは傾斜磁場誘導電圧を含む。トレーニングデータの例は、図２の左手側に見ることができ、テンプレートデータの例は図２の右手側に見ることができる。
【００２５】
例えば、トレーニングデータは実際のデータ取得中に用いられるMRIパルスシーケンスの簡略化したフォームの実行中に取得することができる。例えば、トレーニングセグメントは、例えばGRAPPA又はSENSEのような並列画像法を用いるMRIパルスシーケンスの「加速フォーム」に利用することができる。これらの加速シーケンスの長所は、例えば位相コード化ステップのような、通常の（即ち非加速型の）MRIパルスシーケンスで用いられるMRI傾斜波形のフルダイナミックレンジを有していることであるが、しかしこれらはこの範囲から非常に短時間で移動してしまう。
【００２６】
次に、ステップ１１０に示すように、テンプレートデータとトレーニングデータは、各電極に対する時間依存性傾斜磁場誘導電圧の推定値を計算するために用いられる。一例では、この処理はテンプレートデータから真の電気生理信号を計算するステップを含む。例えば、もし電気生理信号がECG信号の場合、真のECG信号を計算することは、数心臓周期にわたってサンプリングされた真のECGを平均化することによって、各電極についての完全なR-Rサイクルのために真のECG波形（「ECGテンプレート」）を算出するステップを含む。この処理も、トレーニングデータ内に含まれる破損したECG信号内のQRS群の位置を見つけるステップを含む。次に時間依存性傾斜磁場誘導電圧が、各電極に対する破損したECGからECGテンプレートを引き算することで推定され、各電極に対する傾斜磁場誘導電圧の経時変化が得られる。
【００２７】
次に、ステップ１１２に示すように、各電極に対する算出された時間依存性傾斜磁場誘導電圧は、傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングされて、特定の傾斜波形及び患者に対するフィッティングパラメータを得る。例えば、各電極に対する傾斜磁場誘導電圧は、等式（１）のモデルにフィッティングすることができる。
【００２８】
次に図３を参照して、MRIスキャン実行中に取得した電気生理信号から傾斜磁場誘導電圧を推定し除去する方法の各ステップを説明したフォローチャートを示す。ステップ３０２に示すように、この方法はMRIスキャン中に用いられる傾斜波形を供給するステップを含む。ステップ３０４に示すように、これらの傾斜波形の微分係数も供給されるか、又は算出される。上述のように、傾斜波形の他のモーメントもステップ３０４で供給されるか算出される。
【００２９】
次にステップ３０６に示すように、MRIパルスシーケンスの実行中に電気生理信号が取得される。幾つかの実施例では、この方法で電気生理信号は事前に取得されて、処理のために供給される。次にステップ３０８に示すように、トレーニングデータを用いて推定されたフィッティングパラメータが供給される。幾つかの実施例では、このトレーニング手順は不要で、代わりにフィッティングパラメータを反復的に分解する適応フィルタリング技術を用いて取得した電気生理信号からフィッティングパラメータを推定することができる。
【００３０】
次にステップ３１０に示すように、取得した電気生理信号内に存在する時間依存性傾斜磁場誘導電圧が推定される。例えば、傾斜波形と、傾斜波形の微分係数と、推定されたフィッティングパラメータとが、傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングされて、取得した電気生理信号内に存在する傾斜磁場誘導電圧を推定する。次にステップ３１２に示すように、推定した傾斜磁場誘導電圧を取得した電気生理信号から除去する。例えば、傾斜磁場誘導電圧を取得した電気生理信号から引き算することができる。この技術を用いて、数ミリ秒の著しく小さな待ち時間でリアルタイムに傾斜磁場誘導電圧を除去することができて、真の信号の出力波形が表示できる。一例として、図４に傾斜磁場の印加を含む時間周期にわたるMRIシステム内に位置した患者から取得したECG出力波形４００を示す。具体的には、傾斜磁場の印加時間周期４０２中にここに記載した方法に従って復元されたECG出力波形４０４は、生のECG出力波形４０６と比較して明確に異なるノイズプロファイルを示している。上述のように、復元されたECG出力波形４０４は、トレーニング段階でフィッティングされたパラメータを用いて略リアルタイムに算出され表示される。
【００３１】
次に図５を用いて、本発明に従って用いられるシステム５００のブロック図を示す。幾つかの構成では、システム５００はプロセッサ５０２と、メモリ５０４と、入力５０６と、出力５０８と、を備え、磁気共鳴画像（MRI）システム５１０によって生成された傾斜磁場によって誘導された電圧を除去することにより取得した電気信号を推定し補正するステップを含む、ここに記載の方法に従って各ステップを実行するように構成されている。
【００３２】
幾つかの実施例では、システム５００は、例えば心電図（ECG）システム、脳波図（EEG）システム、筋電図（EMG）システム、電圧デバイス追跡（VDT）システム等の電気生理信号モニタリングシステムであって、図５に示すMRIシステム５１０又はその中のサブシステムとコミュニケーションするように構成されている。
【００３３】
一般に、システム５００は、コンピュータ、システム、デバイス、機械、メインフレーム、又はサーバの一部として動作するか、又は協力して、指令を実行するように構成されている。この点で、システム５００は、さまざまなソフトウエアとハードウエアの性能及や機能と統合するように設計されたシステムであって、自立的に動作可能である。幾つかの態様では、システム５００は例えば携帯デバイス、タブレット、又は他のポータブルデバイス又は装置のようにポータブルである。加えて、幾つかの構成では、システム５００は医療処置を実行するように構成された介入デバイス又は装置を備えるか、又は協力して用いることができる。
【００３４】
メモリに保存された指令を用いてシステム５００を動作させるための各ステップを実行するように構成することに加えて、プロセッサ５０２は例えばECG信号のようなMRIシステム内に位置する患者から電気生理信号を取得し処理するように構成されている。上述のように、このような電気生理信号はMRIシステムが傾斜磁場を生成中、又はMRIシステムが傾斜磁場を生成していない時、又はその両方の場合に取得することができる。幾つかの態様では、プロセッサ５０２は信号のフィルタリング、統合、増幅、時間遅延等のステップを実行することを含む取得した信号の前処理又は変形を行う。
【００３５】
本発明の幾つかの態様によれば、プロセッサ５０２は、MRIシステムが生成した傾斜磁場の誘導電圧を除去することによって取得した電気生理信号を補正するためのステップを実行するようにプログラムされている。具体的には、プロセッサ５０２は例えば入力５０６を介して又はMRIシステム５１０から直接、傾斜波形や他のデータを受け取り、受け取った傾斜波形の微分係数や他のモーメントを計算する。次にプロセッサ５０２は、上述のように傾斜磁場誘導電圧の物理モデルに対しフィッティングパラメータを推定し、供給された傾斜波形、算出した傾斜波形の微分係数、及び推定されたフィッティングパラメータを傾斜磁場誘導電圧の物理モデルにフィッティングすることによって傾斜磁場誘導電圧を推定する。幾つかの態様では、フィッティングパラメータはトレーニング段階で推定され保存されたものをメモリ５０４又は他の記憶装置からプロセッサ５０２によって読み出される。次に推定された傾斜磁場誘導電圧は取得した電気生理信号からプロセッサ５０２によって除去される。次に、補正又は修復された電気生理信号は、他のデータ又は情報と共に臨床医へのレポートに含められ、出力５０８を介して例えばディスプレイ等に断続的に又は略リアルタイムに供給される。
【００３６】
次に図６を参照して、本発明の幾つかの実施例を実施する際に用いることのできるMRI準拠１２リードECGフロントエンドの例を示す。この例示的な構成では、前胸部のリード線V1〜V6と四肢のリード線（即ち、右腕（RA）、左足（LL）、及び左腕（LA）の各リード線）を含む各ECGチャネルは、参照電圧としての右足（RL）入力動作と共に、TTE AL181-25k-179A（ロサンジェルス、CA）ユニティ−ゲイン差動アンプ／遅延ラインを介してこのシステムにエンターする。このTTEユニットは、10極チェビシェフフィルタを利用して８０マイクロ秒の信号遅延と２５ｋHz低周波透過周波数（low-pass frequency）を供給する。このユニットは、信号が破損や減衰をすることなく、線形位相ユニティ−ゲインECG出力信号を維持しながら、人体とフロントエンド電子機器との間に十分なインピーダンス整合を提供する。アナログ・デバイセズ社（ノーウッド、MA）製のAD8674低ノイズオペアンプ加算器が、単極双投接点（SPDT）スイッチの前に置かれて、傾斜ノイズブランキング中の遅延ライン低周波透過フィルタとSPDTスイッチによって導入されるDCオフセットを補正する。フロントエンドECGアナログ出力は、DCオフセットモニタリングのためのナショナルインスツルメンツ（NI）社製CompactRioマイクロプロセッサ（オースティン、TX）を用いて取得される。フィードバック電圧と共にフィードバックループが、結果として生じるDCオフセットを測定するマイクロプロセッサによって制御され、スイッチと遅延ライン低周波透過フィルタによって生成されるDCオフセットのほとんどが除去される（０．０５ｍVまで）。
【００３７】
幾つかの構成では、ECG信号に重畳する傾斜磁場誘導ノイズだけではなくECG信号の全範囲を測定するために、回路出力は直接ナショナルインスツルメンツ社製PCI-6251アナログデジタルコンバータ（ADC）に送られ、４８ｋHzのレートでECG波形がデジタル化される。NI ADCの最大入力電圧は＋１０ボルトに設定できるので、ECG出力信号は１つもクリップされない。上述のように、すべての測定器はRLリード線出力を参照できる。
【００３８】
幾つかの構成では、フィルタリング後のECGスペクトルを測定するために、回路出力も例えばGE Cardiolab IT（ウォーキシャ、WI）システムのようなデジタルECG記録システムに送られる。例えば、デジタルECG記録システムはバターワースフィルタの一次０．０５Hz高周波透過フィルタ及び三次１００Hz低周波透過フィルタをECG出力波形に適用する。CardiolabデジタルECG記録システムでは、増幅器利得は１０００又は１００に設定できて、前胸部のリード線からの信号を飽和させることなく取得できる。Cardiolabの前処理とより大きな入力利得によって、（ハードウエアフィルタリング後）最大入力振幅がピーク・トゥ・ピークで〜１０ｍVまで取得できるので、画像取得中に実行される四肢のリード線のすべてとV6の幾つかの記録が、飽和することができる。ECG出力波形は、Cardiolabシステムからアナログ形式で出力でき、NI ADCで再デジタル化できる。すべての測定器はRLリード線出力を参照できる。x、y、及びｚの傾斜波形はMRI傾斜キャビネットから送られて、ECG出力波形と同時にNI ADCによってデジタル化される。
【００３９】
本発明を１つ以上の好ましい実施例を用いて説明してきたが、当然のことながらそれらの明確に記載されたものを別にして、多くの等価物、代替例、変形、及び変更が本発明の範囲内で可能である。
【図１】
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【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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【国際調査報告】
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