(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の撮像領域にＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ  ＳｐｉｎＬａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくスキャンを実行して当該ＡＳＬ法に基づく前記撮像領域の画像データを得る撮像手段と、
スケール値を演算するスケール値演算手段と、
前記撮像手段により得られた画像データに前記スケール値を適用して前記撮像領域における組織血流から成るフローを定量的に求めるフロー定量化手段とを備え、
前記スケール値演算手段は、前記ＡＳＬ法に拠るタグモードとコントロールモードのスキャンによって収集された画像データ相互間の差分データを、前記被検体に関して参照されるレファレンスの前記ＡＳＬ法に基づく基準画像データとして得る基準画像データ取得手段と、
前記フロー又は前記スキャンに関する既知情報としての前記スキャンの撮像パラメータと前記レファレンスの基準画像データとに基づき前記スケール値を演算する演算手段と、
を有することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項２】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記撮像手段は、前記ＡＳＬ法に拠るコントロールモード及びタグモードのスキャンを実行して各モードの画像データを得るスキャン手段と、
この両モードの画像データから前記撮像領域の１枚分のＡＳＬ法に拠る画像データを生成する生成手段とを有することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のＭＲＩ装置において、
前記フロー定量化手段は、前記１枚分の画像データに前記スケール値を掛けて前記フローを画素毎に演算する演算手段を有することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項４】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記スケール値演算手段は、少なくとも装置の誤差又は前記スキャンに対する受信ゲインの変動に因る誤差を補正した前記スケール値を演算する手段であることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項５】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記レファレンスは、前記被検体の正常組織又はフローファントムであることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項６】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記スキャン時の受信信号に対する受信ゲインを補正する受信ゲイン補正手段と、この補正された受信ゲインを前記撮像手段によって撮像された画像データ及び前記基準画像データ取得手段によって得られた基準画像データに反映させる手段とを備えたことを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項７】
請求項６記載のＭＲＩ装置において、
前記受信ゲイン補正手段は、血液のＴ１値に近似されるＴ１値を呈するレファレンスファントムを用いたスキャンを伴う手段であることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項８】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記レファレンスは、前記被検体の撮像領域の画像内に存在する血管であることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか一項に記載のＭＲＩ装置において、
前記基準画像データ取得手段によって実行される前記ＡＳＬ法に拠るコントロールモード及びタグモードのスキャンは前記撮像手段によって実行されるスキャンを兼用する構成であることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか一項に記載のＭＲＩ装置において、
前記スケール値演算手段は、フロー定量化の測定毎に前記フロー定量化手段と共に作動させるように構成することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１１】
請求項１乃至９の何れか一項に記載のＭＲＩ装置において、
前記スケール値演算手段は、前記フロー定量化手段とは時間的に独立して作動させるように構成することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１２】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
同一撮像条件下でのフロー定量化の測定には、前記スケール値演算手段よって演算された同一のスケール値を前記フロー定量化手段で用いるように構成することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１３】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記撮像手段は、前記ＡＳＬ法に拠るコントロールモード及びタグモードのスキャンを実行して各モードの画像データを得るスキャン手段と、この両モードの画像データから前記撮像領域の少なくとも２枚分のＡＳＬ法に拠る画像データを生成する生成手段とを有する一方で、
前記フロー定量化手段は、前記少なくとも２枚分の画像データから画素値の傾きを画素毎に演算する第１の演算手段と、この画素値の画素毎の傾きに前記スケール値を掛けて前記フローを画素毎に演算する第２の演算手段とを有することを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１４】
請求項１３記載のＭＲＩ装置において、
前記第１の演算手段は、原子核スピンの反転時間ＴＩに対するＴ１補正後の画素値の傾きを画素毎に演算する手段であることを特徴としたＭＲＩ装置。
【請求項１５】
請求項１３又は１４記載のＭＲＩ装置において、
前記フロー定量化手段は、前記被検体に対するリファレンスのＡＳＬ法に拠る画像値を少なくとも２つ得る手段と、この少なくとも２つの画像値に対して前記Ｔ１補正がなされた画素値の傾きを演算する手段と、この傾きから前記スケール値を演算する手段とを備えたことを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１６】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記撮像手段は、１種類の反転時間でＡＳＬ画像データを収集し、
前記フロー定量化手段は、前記１種類の反転時間で収集されたＡＳＬ画像データに前記スケール値をかけて前記フローを定量的に算出するように構成されることを特徴とするＭＲＩ装置。
【請求項１７】
請求項１記載のＭＲＩ装置において、
前記撮像手段は、少なくとも２種類の反転時間で前記画像データを収集し、
前記フロー定量化手段は、前記少なくとも２種類の反転時間で収集された画像データの信号値に基づいて反転時間に対する画像データの信号値の傾きを求め、求めた信号値の傾きに基づいて前記フローを定量的に算出するように構成され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】
この発明は、被検体に造影剤を投与することなく、パフュージョン（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ：組織血流）又は血管の画像を提供することができるＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｓｐｉｎ  Ｌａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくイメージングを用いて、フローを簡便な手法で定量化することができるＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）装置に関する。
【０００２】
なお、本発明で言及するＡＳＬ法とは、広義の意味でのスピンラベリング法全体を指すこととする。
【０００３】
【従来の技術】
磁気共鳴イメージングは、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンをラーモア周波数の高周波信号で磁気的に励起し、この励起に伴って発生するＦＩＤ（自由誘導減衰）信号やエコー信号から画像を得る手法である。
【０００４】
この磁気共鳴イメージングの一つのカテゴリーとして、組織のパフュージョンを評価するスピンラベリング（ｓｐｉｎ  ｌａｂｅｌｌｉｎｇ）法、すなわちＡＳＬ法が知られている。このＡＳＬ法は、被検体に造影剤を投与することなく、つまり非侵襲の状態で、被検体の血管像やｍｉｃｒｏ  ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ（灌流）を反映させたパフュージョン（組織血流）像などを提供する手法であり、近年、これに関する研究が盛んに行われている。とくに、頭部を中心に臨床応用も始まっている。
【０００５】
ＡＳＬ法は、「ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ＡＳＬ  （ＣＡＳＬ）法」と、「ｄｙｎａｍｉｃ  ＡＳＬ  （ＤＡＳＬ）」法とに大別される。ＣＡＳＬ法は大きな連続的なａｄｉａｂａｔｉｃ  ＲＦを印加する手法であり、血管内のスピン状態をある時点でラベル（磁化）して、ラベルされた血液のボーラスがイメージングスラブ（観測面）に達した後の信号変化をイメージングする。一方、ＤＡＳＬ法はパルス状のａｄｉａｂａｔｉｃ  ＲＦを印加する手法であって、血管内の磁化を常に変化させ、磁化された血流を持続的に受けている組織をイメージングすることでその組織のパフュージョンを評価する。このＤＡＳＬは、臨床用のＭＲＩ装置でも比較的簡単に実施することができる。
【０００６】
ＤＡＳＬ法には、ＳＴＡＲ（Ｓｉｇｎａｌ  Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  Ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法及びＦＡＩＲ（Ｆｌｏｗ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  ＩｎｖｅｒｓｉｏｎＲｅｃｏｖｅｒｙ）法がある。さらに、ＳＴＡＲ法を改善した方法に、ＥＰＩＳＴＡＲ（ｅｃｈｏ  ｐｌａｎａｒ  ＭＲ  ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ｓｉｇｎａｌ  ｔａｒｇｅｔｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法がある。
【０００７】
このＡＳＬイメージングでは、一般に、コントロールモード及びラベル（タグ）モードの２画像が生成される。タグモードとコントロールモード夫々において得られた画像データは、それら画像間の画素毎の差分演算に処せられる。この結果、イメージングスラブに流入する血液の情報、すなわち灌流を表すＡＳＬ画像が得られる。
【０００８】
このようなＡＳＬイメージングにより、フロー（組織血流）を定量化しようとする試みが知られている。以下に、この試みを説明する。
【０００９】
フローＦは、一般的には、Ｂｌｏｃｈ方程式から導出される（例えば、“ＭＲＭ  ３５：５４０−５４６（１９９６）、Ｃ．Ｓｃｗａｒｚｗａｕｅｒ  ｅｔ  ａｌ”参照）。フローＦが在る場合の縦緩和のＢｌｏｃｈ方程式は
【数１】
0004346184.tif 000002
【００１０】
そこで、タグモード及びコントロールモード夫々にて画像を得て、フローＦを算出する。すなわち、Ｍ０及びＴ１をピクセル毎に計測して、血液のＴ１（＝Ｔ１ａ：添え字ａはａｒｔｅｒｙを意味する）が組織のＴ１と同じであると仮定して解くと、フローＦは
【数２】
0004346184.tif 000003
で表されることが報告されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した（ｃ）式に拠るフローＦを算出するには、現実問題として、非常に複雑で大量の演算が必要になるという問題がある。とりわけ、Ｍ０及びＴ１をピクセル毎に計測すること自体、計測データが多いことから、演算量が膨大で、演算時間も長くなる。
【００１２】
また、（ｃ）式が成立するためには、前提条件として、「組織に運ばれてきた動脈血流中の水のスピンは、速やかに組織内に移行して組織のＴ１値に変化すること」が必要である。しかし、実際には、上流の動脈血流をラベリングしてからデータ収集開始までの時間（ＴＩ時間（実際は１〜２ｓｅｃ程度））の間に、そのような条件が完全に満たされることはない。それは、毛細血管床に留まっている水スピンも多いからである。このため、多大な時間と演算量を費やしてＴ１マップ像を演算したとしても、それには、上述のように前提条件が完全に満たされないことに因る計測誤差が含まれている。たとえ正確に計測できたと仮定しても、実際のフロー状態とは異なる状況が発生し、誤差が逆に増大してしまうという状況もあり得る。
【００１３】
さらに、多数枚の画像データを用いるので、体動に因るミスレジストレーションなどが生じ、この点からも誤差混入に因る計測精度の劣化が指摘されている。
【００１４】
このように、従来のフロー（組織血流）の定量化法を実際の臨床に応用するには種々の不具合があるため、これらを解決した現実的な対応が可能な定量化法が要望されていた。とくに、一般の急性期梗塞などの患者に適用する場合、フローを短時間にかつ簡便に定量化できる必要がある。
【００１５】
本発明は、上述した従来技術が抱える状況に鑑みてなされたもので、ＡＳＬイメージングに拠るイメージングスラブからのデータ収集は必要最小限に止めることができ、その収集データに僅かな演算量の簡便な処理を施すだけで、イメージングスラブのフロー（組織血流）を簡単に且つ精度良く定量化することができるＭＲＩ装置を提供することを、その目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
最初に、本発明における用語を明確化しておく。
【００１７】
「フロー」は、イメージングスラブを脳に置いて求めることが多く、正式には「ＣＢＦ：ｃｅｒｅｂｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ」のことを指すが、頭部以外の臓器にも適用可能な量であるので、組織血流（ｒｅｇｉｏｎａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ）の意味に用いられ、一般化してフローＦ［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］と呼ばれる。また、「フローの定量化」とは、画素毎にフローの定量化情報（血流量など）を求めることであり、血流量の画像をフロー画像として提示する態様もこれに含まれる。
【００１８】
本発明によれば、造影剤を用いないで、非侵襲的に、ＡＳＬ法に基づき得た、原則として１枚のＡＳＬ画像に単純なスケーリングを施すことで、フロー（組織血流）の定量化情報を得ることができる。このスケーリングに用いるスケール値（スケーリング値）は事前に算出しておくか、その都度、レファレンスファントムの画像値から算出される。
【００１９】
以下、（１）：ＡＳＬイメージングのモデル解析、（２）：ＭＲＩ信号強度の決定要因、及び（３）：（１）及び（２）項に基づく本発明に係る簡便なフロー算出法の原理の順に説明する。
【００２０】
（１）ＡＳＬイメージングのモデル解析
（１．１）ＡＳＬイメージングのモデル（その１）
（１．１．１）フローを含むＢｌｏｃｈ方程式
一般的に、フローＦが存在する組織の縦磁化密度Ｍは、前述したＢｌｏｃｈ方程式
【数３】
0004346184.tif 000004
である。反転時間をＴＩとして、
【数４】
１／Ｔ１ａｐｐ＝１／Ｔ１＋Ｆ／λ    ……（２）
をタグモード及びコントロールモードで夫々解いて、フローＦを算出する。
【００２１】
（１．１．２）ＦＡＩＲ法でのフローＦの算出
ＦＡＩＲ（Ｆｌｏｗ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ  Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）法において、横緩和時間Ｔ２、フリップ角ＦＡ、ゲインなどに拠る寄与を無視し、血液と組織の縦緩和時間Ｔ１は同じで、且つ、ＩＲ（反転回復）パルスを受ける直前の縦磁化は回復していると仮定する。これにより、コントロールモードでは縦磁化が飽和しているスピンの血液が流入し続け、一方、タグモードでは反転されたスピンの血液が流入し続けている状態が創生される。
【００２２】
この状態で、タグされたスピンのスライス面に到達する遅延時間ｔｄを無視すると（これを無視しないときは、以下のＴＩの項が「ＴＩ−ｔｄ」となる）、コントロールモード及びタグモードにおける画像の信号強度Ｓｃｏｎｔ及びＳｔａｇは夫々、比例係数をＡとして、
【数５】
0004346184.tif 000005
と表せる。
【００２３】
ここで、ΔＳとＡＳＬＲの２種類のＡＳＬ値からフローＦを算出する手法を説明する。
【００２４】
（１．１．２．１）ΔＳからのフローＦの導出
Ｍ０、Ｔ１をピクセル毎に計測して血液のＴ１（＝Ｔ１ａ）が組織のＴ１と同じであると仮定する。
【００２５】
【数６】
0004346184.tif 000006
【数７】
0004346184.tif 000007
を用いて近似すると、
【数８】
0004346184.tif 000008
で表される。この式から、ΔＳとフローＦは比例関係にあることが分る。したがって、これを解くと、フローＦは、
【数９】
0004346184.tif 000009
により算出される。この解析式は一般に報告されている。
【００２６】
（１．１．２．２）ＡＳＬＲからのフローＦの導出
【数１０】
0004346184.tif 000010
と表される。よって、これをフローＦについて解くと、
【数１１】
0004346184.tif 000011
が得られる。すなわち、ＡＳＬＲからフローＦを求める場合、この式から分るように、比例係数Ａに含まれる受信ゲインや飽和時における組織のプロトン密度の寄与が相殺される。
【００２７】
（１．２）ＡＳＬイメージングのモデル（その２）
（１．２．１）Ｆｉｃｋの原理からのモデル導出
ＡＳＬイメージングでは、コントロールモードとタグモードの生成信号の差分により静止組織が相殺され、上流部でラベリングされた血流成分の信号のみが残る。このため、
【数１２】
0004346184.tif 000012
を考える。
【００２８】
以下に示すように、Ｆｉｃｋの原理により、単位ボクセルでは、微小時間ｄｔ間に、血液の縦磁化成分の動脈血からの流入量と静脈や緩和に拠る流出量の差：
【数１３】
0004346184.tif 000013
とする。
【００２９】
すなわち、
【数１４】
0004346184.tif 000014
ここで、「水は拡散性のトレーサーで、いかなる組織においても一様に瞬時に拡散されて均一なコンパートメントになっている」（コンパートメントモデルは図１参照）と仮定すると、静脈血と組織の縦磁化密度は平衡状態にあることになるので、
【数１５】
ΔＭ（ｔ）＝λＭｖ（ｔ）  ……（１２）
で表される。（１２）式を（１１）式に代入して、
【数１６】
0004346184.tif 000015
となる。
【００３０】
（１．２．２）Ｐｕｌｓｅｄ  ＡＳＬ法での一般解
ここでは、血液のイメージングスラブへの流入までのディレイを加味して動脈血中縦磁化Ｍａ（ｔ）を定義し、Ｐｕｌｓｅｄ  ＡＳＬ法を用いて、組織内のｔｒａｃｅｒ濃度変化特性を導出する（論文「ＭＲＭ４０：３８３−３９６（１９９８）参照」。
【００３１】
ａ）動脈血中縦磁化：Ｍａ（ｔ）
動脈血中縦磁化Ｍａ（ｔ）は、
τ：タグの時間幅、
ｔｄ：ラベルされた血液のイメージングスラブまでの到達時間、
とすると、図２に示す如く、
【数１７】
0004346184.tif 000016
と表せる。
【００３２】
ｂ）組織内縦磁化：ΔＭ（ｔ）
組織内縦磁化ΔＭ（ｔ）は、図２に示す如く、
【数１８】
0004346184.tif 000017
と表される。
【００３３】
ただし、
【数１９】
0004346184.tif 000018
である。
【００３４】
ここで、ｋを０に近づけると、Ｑｐ（ｔ）は１に近づき、無視することができるようになる。
【００３５】
例えば、１．５テスラのＭＲＩ装置を想定すると、
【数２０】
0004346184.tif 000019
となる。ｔｄは、タグスラブとイメージングスラブの間の距離を十分、狭く設定すれば無視できる（ｔｄ＝０）場合が多い。
【００３６】
このため、近似的には、
【数２１】
0004346184.tif 000020
で表される。
【００３７】
（２）ＭＲＩ信号強度の決定要因
一般に、ＭＲＩ信号：ＳはＢｌｏｃｈ方程式に従って変化するが、このＭＲＩ信号Ｓをパラメータの寄与を加味した関数で表現すると、
【数２２】
0004346184.tif 000021
で決まる。
【００３８】
【外１】
0004346184.tif 000022
である。
【００３９】
上記各項について考察してみると、Ａ１項は被検体依存項であり、Ａ２項は装置に依存せず、撮像パラメータにより決まる項であり、Ａ３項が機械装置によって決まる項である。Ａ１項は同一組織ならば、被検体に拠らずに同じ値になり、Ａ２項は同一パラメータならば同じ値になる。
【００４０】
これに対し、Ａ３項は装置固有のファクタであるので、補正が必要になる。しかし、幸いなことに、ＭＲイメージングの場合、受信ゲインの値が分れば、人体から発せられる生の信号強度に相当する換算信号強度は容易に計算できる。また、装置固有のバラツキに拠る影響は通常少ないものであり、仮に、ある程度のバラツキがあっても、レファレンスファントムを同時に撮像することで、その撮像信号から装置のバラツキに拠る信号変化を補正することができる。
【００４１】
（３）本発明に係る簡便なフロー算出法の原理
（３．１）原理
（３．１．１）  ＡＳＬ信号とフローの関係
ＡＳＬイメージングの最大の特徴は、他の造影剤を投与する方法とは異なり、イメージングスラブへの血流流入部直下の動脈血を直接ラベリングする点にある。つまり、造影剤投与法に起因した信号値の変動や肺機能など、手技的或は測定対象外の部位の個人差に起因した信号値の変動を最小化したパフュージョンイメージングを行なうことができる点にある。
【００４２】
このことは、モデル的には、前述したように動脈血の組織コンパートメントへの入力関数：Ｍａ（ｔ）が矩形関数で近似できることを意味する。
【００４３】
ＡＳＬ法に基づき、同一装置で同一スラブを撮像したコントロールモードとタグモードとの信号値Ｓｃｏｎｔ、ＳｔａｇのＡＳＬ画像値（差分値）ΔＳは、
【数２３】
ΔＳ＝Ｓｃｏｎｔ−Ｓｔａｇ
で表されるが、この画像値ΔＳでは、フロー：Ｆが支配的なファクタである。そこで、動脈血流に拠るフローＦが支配的になるように撮像条件を設定してコントロールモードとタグモードの信号値Ｓｃｏｎｔ、Ｓｔａｇを収集する。
【００４４】
ＡＳＬイメージングでは、厳密には、フローＦは組織や血流のＴ１値にも依存するのであるが、前述したモデル解析（特に、Ｆｉｃｋの原理によるモデル解析を参照）において導出され、又は、論文「ＭＲＭ４０：３８３−３９６（１９９８）」に示されている如く、ＡＳＬ画像値ΔＳとフローＦとは近似的に一律、比例関係になると見なすことができる。したがって、比例定数をＡとすると、
【数２４】
ΔＳ＝Ａ・Ｆ      ……（２３）
と簡単な式で表すことができる。
【００４５】
（３．１．２）比例係数Ａを決める要因
実際のＭＲＩ信号には、前述した一般論（（２）項参照）で説明した撮像パラメータ：Ｍ０，Ｔ１，Ｔ２，ＦＡ，Ｔｒｅｃｏｖｅｒｙ，ＲＧＮ，Ｖの寄与が入る。これを、
【数２５】
0004346184.tif 000023
と表す。
【００４６】
ところで、Ｂｌｏｃｈ方程式を参照すると、ＡＳＬ画像は、大血管を除いて、スケール値
【数２６】
0004346184.tif 000024
が一定ならば、ほぼフローＦに比例すると見なすことができる。そこで、スケール値Ｋを求めるためのパラメータについて考察する。
【００４７】
（ａ）Ｍ０，ＴＩについて
飽和時の組織画像値（プロトン密度像）Ｍ０及び反転時間ＴＩは、本来、組織毎、すなわちピクセル毎に異なる値である。ＴＩは静磁場が１．５テスラの場合、灰白質で９００ｍｓｅｃ、白質で７００ｍｓｅｃ程度の値であり、Ｍ０は１近辺の値をとる。ＡＳＬモデルに従うと、「Ｍ０・ｅｘｐ（−ＴＩ／Ｔ１）」の値は、白質：ｅｘｐ（−１２００／７００）＝０．１８０、灰白質：ｅｘｐ（−１２００／９００）＝０．２６３６となり、２倍近い差が生じる。
【００４８】
しかし、実際には、血液のＴ１が組織の水のＴ１に完全に同化するには、ラベリングしてからの反転時間ＴＩがＴＩ＝１５００ｍｓｅｃ程度では不充分であり、イメージングスラブの毛細血管には血液成分が依然として存在し、その部分は血液のＴ１を維持している。このため、組織毎の「Ｍ０・ｅｘｐ（−ＴＩ／Ｔ１）」差は理論値ほどは無い筈である。
【００４９】
なお、従来法のように、Ｔ１を実際に測定する場合、反転時間ＴＩをその都度変えた複数の画像からピクセル毎にＴ１値を算出する必要があるので、たとえ算出したとしても、ノイズの影響があり、また流入した血流全部のＴ１が必ずしも組織のＴ１に同化してないこともあり、算出誤差は免れることはできない。
【００５０】
（ｂ）Ｔ２，ＦＡについて
この組織Ｔ２値及びフリップ角ＦＡは、コントロールモード及びタグモードにおいて同一であることが望ましい。これらのパラメータの影響をなるべく受けないようにすることが望ましく、ＦＥ系のパルスシーケンスを使用する場合、特に、エコー時間ＴＥを短くする方がよい。
【００５１】
イメージングのフリップ角については、高速ＦＥ法の場合、ｋ空間での信号値変動を抑制するため、あまり深めのフリップ角度を使用しない方が良く、一方、高速ＳＥ法、ＳＥ系ＥＰＩ法ではフリップ角を９０°に設定して問題はない。
【００５２】
（ｃ）インバージョン比αについて
ＲＦパルスとして、ａｄｉａｂａｔｉｃ  ｐｕｌｓｅを用い、そのＲＦパワーを若干大きめに設定することによって、ＲＦ磁場の不均一性の影響は小さくでき、スピンは完全に反転される。すなわち、インバージョン比（ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｒａｔｅ）αは、α＝１と見なすことができる。また、α＜１に設定しても、基本的には、組織毎の相違はない。
【００５３】
（ｄ）受信ゲインについて
通常、ＭＲイメージングの場合、受信ゲインは測定毎に変わり得るので、各患者毎に求めておく必要がある。しかし、受信ゲインを固定してもよいし、また受信ゲインからＲＦコイルへの入力換算信号強度に毎回変換するようにしてもよい。
【００５４】
一方、ΔＳの代わりに、ＡＳＬＲ＝ΔＳ／Ｓｃｏｎｔを用いれば、Ｍ０や受信ゲインの影響はキャンセルされる。
【００５５】
さらに、本発明では、上述したフロー算出法を、「ラベルされた血液のイメージングスラブまでの到達時間ｔｄ」を考慮して行うことができる。
【００５６】
この到達時間ｔｄは正常脳ではあまり問題とならないが、血管の閉塞や狭窄がある症例の場合、これを無視できない場合が多い。このよう場合、前記（１８）式に示す測定された信号強度ΔＳに対してＴ１減衰補正を行うと、
【数２７】
0004346184.tif 000025
【００５７】
すなわち、Ｔ１減衰を補正した後の信号強度ΔＳｃｏｒにおいて、「Ａ・２αＭ０ａ」は組織の違いに対して定数とみなせるので、図１４に示す如く、到達時間ｔｄをパラメータとして表すと、ｔｄから立ち上がる直線になる。
【００５８】
この場合、到達時間ｔｄが異なってもフローＦが一定であるならば、その傾きは一定となることが分かる。したがって、その傾きを求めると、到達時間ｔｄに依存せずにフローＦを算出することができる。傾きを求めるには、ｔｄ≦ＴＩ≦ｔｄ＋τを満たす少なくとも２点を測定すれば算出可能になる。
【００５９】
具体的には、ｔｄ＜ＴＩ１、ＴＩ２＜ｔｄ＋τに選んで測定された２点（ＴＩ１，ΔＳ１）、（ＴＩ２，ΔＳ２）から信号値ΔＳの曲線の傾きＧｒａｄを求める。すなわち、
【数２８】
0004346184.tif 000026
となる。ここで、
【数２９】
Ｋ４＝λ／（Ａ・２αＭ０ａ）
とおくと、
【数３０】
Ｆ＝Ｋ４・Ｇｒａｄ
からフローＦを算出することができる。
【００６０】
これを要約すると、測定値（ＴＩ１，ΔＳ１）、（ＴＩ２，ΔＳ２）を求めることができれば、
【数３１】
0004346184.tif 000027
によりフローＦを算出することができる。
【００６１】
ここで、血液のＴ１＝Ｔ１ａは約１２００〜１５００ｍｓとおく。また、ＴＩの選び方は図１４に示す如く、到達時間ｔｄが最大値をとり得る上限値よりも大きく且つとり得る到達時間ｔｄの最小値にタギングの時間幅τを加えた値よりも小さく選ぶ必要がある。結果的には、ＴＩ１＝７００〜９００ｍｓ、ＴＩ２＝１２００〜１５００ｍｓの範囲が適当と考えられる。ただし、この範囲はイメージングスライスとタギングの位置関係によっても変わるので、イメージング条件により、その都度最適化することが望ましい。なお、時間的に許されるならば、３点以上の測定値から直線近似を行って、より精度の高い傾きＧｒａｄを求めてもよい。
【００６２】
以上説明した原理を、ＣＢＦ（ｃｅｒｅｂｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ）の簡便的なフロー算出に適用する場合を要約すると、以下のようになる。
【００６３】
ＡＳＬイメージングにおいては、イメージングスラブから収集したコントロールモード画像とタグモード画像の差分を演算して差分画像を求めるとき、この差分画像の信号強度とイメージングスラブのフローは近似的に比例関係にある。このため、本発明では、１種類の反転時間ＴＩで収集した１枚のＡＳＬ画像から、基本的には、単純なスケーリングを行なうことで、フローを定量的に算出する。
【００６４】
つまり、ΔＳ又はＡＳＬＲに対するフローＦへの換算スケール値をＫ１、Ｋ２、Ｋ４とすると、図３に示す如く、
【数３２】
0004346184.tif 000028
又は、図１４に示す如く、
【数３３】
Ｆ＝Ｇｒａｄ×Ｋ４
という簡単なスケーリングを行なうことで、フローＦを算出することができる。
【００６５】
このスケーリングに使用するスケール値は各種の方法で求められる。この方法には、
ａ）ΔＳ（＝Ｓｃｏｎｔ−Ｓｔａｇ）から算出する方法、
ｂ）ＡＳＬＲ（＝ΔＳ／Ｓｃｏｎｔ）から算出する方法、
ｃ）大血管の血液信号から算出する方法、又は、
ｄ）ＴＩに対するΔＳのカーブの傾きＧｒａｄから算出する方法
がある。第１番目ａ）のスケール値Ｋ１の算出法は、さらに、
ａｉ）静止レファレンスファントム又は正常組織に設定したレファレンスから算出する方法（受信ゲインを補正する方法）、又は、
ａｉｉ）フローファントムから算出する方法（受信ゲインを補正しない方法）
とに分かれる。また、第４番目ｄ）のスケール値Ｋ４の算出法は、さらに、
ｄｉ）静止レファレンスファントム又は正常組織に設定したレファレンスから算出する方法、又は、
ｄｉｉ）フローファントムから算出する方法
とに分かれる。
【００６６】
一般に、大血管の部分を除けば、前記Ｂｌｏｃｈ方程式から、ΔＳに対するスケール値Ｋ：
【数３４】
0004346184.tif 000029
と表され、このスケール値Ｋが一定ならば、ＡＳＬ画像はフローＦにほぼ比例する。幸いにも、Ｔ１は灰白質や白質では８００〜９００ｍｓｅｃ程度の範囲であり、Ｍ０も１近辺の値である。
【００６７】
例えば、ｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒとしての視床（ｔｈａｌａｍｕｓ）の正常部のフローＦは、Ｆ＝８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］程度である。このため、スケール値ＫはフローＦの値がそのようになるように決めればよい。前記Ｂｌｏｃｈ方程式で求められるフローＦの単位は、反転時間ＴＩを［ｍｓｅｃ］で代入した場合には、［ｍｌ／１ｃｃ／ｍｓｅｃ］となる。したがって、このフローＦの値を１０００×１００×６０＝６００００００倍すれば、［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］の単位に変換される。
【００６８】
フローを算出するときのＡＳＬイメージングのレファレンス（基準部位）は、例えば、ｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒにとり、血管（特に静脈）を含まないようにＲＯＩを設定して、そのＲＯＩ内の信号値を算出すればよい。例えば、レファレンスは視床部にとればよい。左右の視床部が正常ならば、左右のＲＯＩの平均値を演算してもよい。
【００６９】
このレファレンスの信号値をＳ（ｔｈａｌａｍｕｓ）とすると、比例係数Ｋは、
【数３５】
0004346184.tif 000030
により求められる。
【００７０】
また、体内の組織をレファレンスにとるとバラツキが生じる場合、フローの在るファントムを用い、これにレファレンスを設定してもよい。
【００７１】
受信ゲインは、変わり得るので、患者毎に算出することが望ましいが、複数人の正常者で受信ゲインのデータを測定して平均値を求めておけば、受信ゲインを固定した場合でも、撮像パラメータが変わらない限り、その受信ゲインを使って計測できる。
【００７２】
さらに、静止したファントムを同時にスキャンして、そのファントム部位からレファレンス信号を演算するか、又は、被検体の画像におけるｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒなどの比較的均一な組織にＲＯＩを設定して画像値平均によりレファレンス信号を演算すると、差分前のＡＳＬ画像値Ｓｃｏｎｔにより、受信ゲインやそのほかの要因に因る画像値の変動を補正することができる。
【００７３】
なお、上述した本発明の原理は、ＡＳＬイメージングをＦＡＩＲ法で実施するときの解析結果から説明したが、上述した原理は、ＥＰＩＳＴＡＲ法、ＡＳＴＥＲ法及びその変形法、連続波を用いる方法など、任意の手法で実施するときにも勿論当てはまる。
【００７４】
本発明の具体的な構成は、被検体の撮像領域にＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｓｐｉｎ Ｌａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくスキャンを実行して当該ＡＳＬ法に基づく前記撮像領域の画像データを得る撮像手段と、スケール値を演算するスケール値演算手段と、前記撮像手段により得られた画像データに前記スケール値を適用して前記撮像領域における組織血流から成るフローを定量的に求めるフロー定量化手段とを備え、前記スケール値演算手段は、前記ＡＳＬ法に拠るタグモードとコントロールモードのスキャンによって収集された画像データ相互間の差分データを、前記被検体に関して参照されるレファレンスの前記ＡＳＬ法に基づく基準画像データとして得る基準画像データ取得手段と、前記フロー又は前記スキャンに関する既知情報としての前記スキャンの撮像パラメータと前記レファレンスの基準画像データとに基づき前記スケール値を演算する演算手段とを有することを特徴とする。
【００７７】
本発明のその他の態様に係る具体的な構成及び特徴は、以下に記す発明の実施形態及び添付図面により明らかにされる。
【００７８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づき説明する。
【００７９】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図４〜７を参照して説明する。このＭＲＩ装置は、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａ）＋ｉ）項により、すなわち、静止レファレンスファントムから受信ゲインを補正し、この受信ゲインと正常組織にとったレファレンスのＡＳＬ画像とからスケール値を求め、このスケール値でスケーリングを行なうことを特徴とする。
【００８０】
このＭＲＩ装置の概略構成を図４に示す。この装置構成は、後述する各実施形態で共通に使用可能なものである。
【００８１】
このＭＲＩ装置は、被検体Ｐを載せる寝台部と、静磁場を発生させる静磁場発生部と、静磁場に位置情報を付加するための傾斜磁場発生部と、高周波信号を送受信する送受信部と、システム全体のコントロール及び画像再構成を担う制御・演算部とを備えている。
【００８２】
静磁場発生部は、例えば超電導方式の磁石１と、この磁石１に電流を供給する静磁場電源２とを備え、被検体Ｐが遊挿される円筒状の開口部（診断用空間）の軸方向（Ｚ軸方向）に静磁場Ｈ０を発生させる。なお、この磁石部にはシムコイル１４が設けられている。このシムコイル１４には、後述するコントローラの制御下で、シムコイル電源１５から静磁場均一化のための電流が供給される。寝台部は、被検体Ｐを載せた天板を磁石１の開口部に退避可能に挿入できる。
【００８３】
傾斜磁場発生部は、磁石１に組み込まれた傾斜磁場コイルユニット３を備える。この傾斜磁場コイルユニット３は、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸方向の傾斜磁場を発生させるための３組（種類）のｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚを備える。傾斜磁場部はさらに、ｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに電流を供給する傾斜磁場電源４を備える。この傾斜磁場電源４は、後述するシーケンサ５の制御のもと、ｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに傾斜磁場を発生させるためのパルス電流を供給する。
【００８４】
傾斜磁場電源４からｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに供給されるパルス電流を制御することにより、物理軸としての３軸であるＸ，Ｙ，Ｚ方向の傾斜磁場を合成して、論理軸としてのスライス方向傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード方向傾斜磁場Ｇｅ、および読出し方向（周波数エンコード方向）傾斜磁場Ｇｒの各方向を任意に設定・変更することができる。スライス方向、位相エンコード方向、および読出し方向の各傾斜磁場は静磁場Ｈ０に重畳される。
【００８５】
送受信部は、磁石１内の撮影空間にて被検体Ｐの近傍に配設されるＲＦコイル７と、このコイル７に接続された送信器８Ｔ及び受信器８Ｒとを備える。この送信器８Ｔ及び受信器８Ｒは、後述するシーケンサ５の制御のもとで、磁気共鳴（ＭＲ）現象を起こさせるためのラーモア周波数のＲＦ電流パルスをＲＦコイル７に供給する一方、ＲＦコイル７が受信した高周波のＭＲ信号を受信し、各種の信号処理を施して、対応するデジタル信号を形成するようになっている。
【００８６】
さらに、制御・演算部は、シーケンサ（シーケンスコントローラとも呼ばれる）５、ホスト計算機６、演算ユニット１０、記憶ユニット１１、表示器１２、および入力器１３を備える。この内、ホスト計算機６は、記憶したソフトウエア手順により、オペレータが指令した情報を受け付け、この情報に基づくスキャンシーケンス情報をシーケンサ５に指令するとともに、シーケンサ５をはじめとして、演算ユニット１０、記憶ユニット１１、および表示器１２を含む装置全体の動作を統括する機能を有する。
【００８７】
シーケンサ５は、ＣＰＵおよびメモリを備えており、ホスト計算機６から送られてきたパルスシーケンス情報を記憶し、この情報にしたがって傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、受信器８Ｒの一連の動作を制御する。また、シーケンサ５は、受信器８ＲからのＭＲ信号のデジタルデータを一旦入力して、再構成処理を行う演算ユニット１０にそのデータを転送する。
【００８８】
ここで、パルスシーケンス情報とは、一連のパルスシーケンスにしたがって傾斜磁場電源４、送信器８Ｒおよび受信器８Ｔを動作させるために必要な全ての情報であり、例えばｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに印加するパルス電流の強度、印加時間、印加タイミングなどに関する情報を含む。
【００８９】
本実施形態のＡＳＬイメージング法は、例えば、ＳＴＡＲ法、ＥＰＩＡＴＡＲ法、ＦＡＩＲ法など、任意の手法を使用できる。また、それらの手法で採用可能なパルスシーケンスは、縦磁化の大きさを強調した高速イメージング用であればどのようなパルスシーケンスであってもよい。例えば、高速ＦＥ法、高速ＳＥ法、ＥＰＩ（Ｅｃｈｏ  Ｐｌａｎａｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ）法、ＦＡＳＥ（高速ＡｓｙｍｍｅｔｒｉｃＳＥ）法、ハイブリッドＥＰＩ法などである。
【００９０】
演算ユニット１０は、入力する生データの読込み、画像のフーリエ空間（ｋ空間または周波数空間とも呼ばれる）への生データの配置、データのアベレージング処理、タグモードおよびコントロールモードのデータ相互間の差分、データのしきい値処理、複素数データの絶対値化処理、生データを実空間データに再構成する再構成処理（例えば２次元または３次元のフーリエ変換処理）を適宜な順番で行うようになっている。。なお、３次元撮像が行われた場合、演算ユニット１０は、３次元画像データから２次元画像データを生成するためにＭＩＰ（最大値投影）処理なども実施できるようになっている。
【００９１】
記憶ユニット１１は、生データ及び再構成画像データのみならず、演算処理が施された画像データを保管することができる。表示器１２は画像を表示する。また、術者は入力器１３を介して所望のスキャン条件、スキャンシーケンス、画像処理法などの必要情報をホスト計算機６に入力できるようになっている。
【００９２】
次に、この実施形態の動作を説明する。
【００９３】
いま、ＡＳＬ法としてＥＰＩＳＴＡＲ法を用いて頭部動脈の血管像のフロー画像を得るＡＳＬイメージングを行うものとする。ここで使用するパルスシーケンスは、例えば、ＩＲパルスを用いた高速ＦＥ法のシーケンスであるとする。
【００９４】
このため、スキャン時には、例えば図５（ａ），（ｂ）に示す如く、撮像領域であるイメージングスラブに対し、その動脈流入側にタグ用ＩＲ（インバージョン）パルスの印加によるタグスラブと、その動脈流出側にＭＴ（ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ  ｔｒａｎｓｆｅｒ）効果のキャンセルを目的としたコントロール用ＩＲパルスの印加によるコントロールスラブとが選択的に設定される。そして、タグスラブに選択的に印加するタグ用ＩＲパルスを含んだパルス列とイメージングスラブに選択的に印加するイメージング用パルス列とから成る第１のパルスシーケンスを用いたスキャン（以下、「タグ（ラベル）スキャン」と呼ぶ）と、コントロールスラブに選択的に印加するコントロール用ＩＲパルスを含んだパルス列とイメージングスラブに選択的に印加するイメージング用パルス列とから成る第２のパルスシーケンスを用いたスキャン（以下、「コントロールスキャン」と呼ぶ）が適宜な順番で時系列的に実施される。タグスキャンを行う撮像モードをタグモードと呼ばれ、コントロールスキャンを行う撮像モードをコントロールモードと呼ばれる。
【００９５】
なお、以降の説明において、必要に応じて、コントロールスキャンにより収集されるエコーデータに基づく画像を「コントロール画像」と呼び、タグスキャンによるそれを「タグ画像」と呼ぶことにする。
【００９６】
このように両モードのスキャンが実施されてエコーデータが収集されると、演算ユニット１０により、各モードの実空間の画像データＳｔａｇ及びＳｃｏｎｔに再構成される（図５（ｃ）、（ｄ）参照）。そして、この再構成された画像データＳｔａｇ及びＳｃｏｎｔは、その後のフロー定量化の後処理に委ねられる。
【００９７】
このフロー定量化処理は、前述した如く、静止レファレンスファントムｒｅｆ１（又は組織でも可能）から受信ゲインＧ１を求め、この受信ゲインＧ１と正常組織にとったレファレンスｒｅｆ２のＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ２）とからスケール値Ｋ１ｃｏｒを求め、そして、このスケール値Ｋ１ｃｏｒをスケーリングに使用することで行なわれる。
【００９８】
静止レファレンスファントムｒｅｆ１に関しては、例えば灰白質の正常部のＣＢＦ（ｇｒａｙ）は、８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］程度であることが経験的に知られているので、そうなるように、一律に適用できる比例係数、すなわちスケール値Ｋ１ｃｏｒが決められる。
【００９９】
また、レファレンスｒｅｆ２に関しては、ＲＯＩをｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒ（例えば視床部）に設定する。このときに、ＲＯＩに血管（特に静脈）が含まないようにする。視床部が左右正常ならば、左右にＲＯＩを設定してそれらの平均値を測定する。
【０１００】
この定量化処理の手順を以下に詳述する。
【０１０１】
いま、
【外２】
0004346184.tif 000031
と表すことができる。なお、上述した画像値及び画像測定値は、エコーデータを再構成した実空間の画像である。
【０１０２】
このＭＲＩ装置では、図６に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからゲイン、スケール値、及びフローの順に順次演算される（工程２）。ここでは、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａｉ）項に基づきスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０１０３】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１０４】
予め、静止レファレンスファントムｒｅｆ１（図７参照）に対する、コントロールモードにおける受信ゲインで補正後の画像値Ｓｃｏｎｔ／ｃｏｒ（ｒｅｆ１）が統計的に演算され、記憶ユニット１１に格納される（図６のステップＳ１）。レファレンスファントムｒｅｆ１は、Ｔ１が血液に近い値（静磁場が１．５Ｔの場合、１２００〜１５００ｍｓｅｃ）のファントムである。この演算は、演算ユニット１０又はホスト計算機６を使って行なうことができるが、本ＭＲＩ装置とは別の機器で演算したデータをホスト計算機６が入力器１３を介して受け取り、これを記憶ユニット１１に格納してもよい。
【０１０５】
なお、受信ゲインＧ１を算出するためには、静止レファレンスファントムｒｅｆ１に代えて、頭部組織そのものを用いることもできる。
【０１０６】
また予め、頭部のｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒをレファレンスｒｅｆ２としたときの、ｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒの既知のフローＦ（ｒｅｆ２）が記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ２）。
【０１０７】
そして、被検体の頭部の近傍に静止レファレンスファントムｒｅｆ１を置いた状態でＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される（図７参照）。このコントロールスキャン及びタグスキャンは、シーケンサ５の制御の基に傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、及び受信器８Ｒを動作させて実行される。ＲＦコイル７で受信され、かつ受信器８Ｒで処理されたエコーデータは、演算ユニット１０にて再構成され、各モードでの画像値に生成される。
【０１０８】
したがって、各被検体に対するフロー定量化又は同一被検体に対するフロー定量化の度に（すなわち測定の度に）、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体とレファレンスファントムｒｅｆ１と対して同時に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１０９】
この内、コントロールスキャンにより発生したエコー信号から画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ１）が生成される（ステップＳ３）。
【０１１０】
また、上述のコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ４，Ｓ５）。
【０１１１】
さらに、上述のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ２（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆ２に対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ２）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ２）が夫々生成される（ステップＳ６、Ｓ７）。
【０１１２】
ここで、ステップＳ１〜Ｓ７は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１１３】
このように準備が整うと、ゲイン、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１１４】
＜ゲインＧ１の演算＞
最初に、受信ゲインＧ１を補正する処理工程が実行される。ここでは、前述したステップＳ１及びＳ３で記憶又は生成しているデータから、受信ゲインＧ１が
【数３６】
0004346184.tif 000032
により補正演算される（ステップＳ８）。つまり、測定毎に、補正された受信ゲインＧ１が求められる。
【０１１５】
なお、正常な灰白質や白質の画像値Ｓｃｏｎｔ／ｃｏｒの個人差は小さいので、既知の画像値Ｓｃｏｎｔ／ｃｏｒが有るならば、その値を用いて、測定毎に、前記（１ａ）式から受信ゲインＧ１を補正演算するようにしてもよい。これにより、静止レファレンスファントムｒｅｆ１を用いた事前の測定を省略することができる。さらに、各回の測定に際し、受信ゲインＧ１それ自体が既知である場合、ステップＳ１〜Ｓ３の一連の測定及び演算を省略し、その既知のゲイン値を後述する処理で直接用いるようにしてもよい。
【０１１６】
＜スケール値Ｋ１ｃｏｒの演算＞
次いで、補正された受信ゲインでスケール値（比例係数）Ｋ１ｃｏｒを演算するための処理工程に入る。
【０１１７】
最初に、前述したステップＳ６及びＳ７における生成データから、レファレンスｒｅｆ２に対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ２）が
【数３７】
0004346184.tif 000033
により差分演算される（ステップＳ９）。
【０１１８】
さらに、ステップＳ８で補正された受信ゲインＧ１を用いてレファレンスｒｅｆ２に対するΔＳｃｏｒ（ｒｅｆ２）が、
【数３８】
0004346184.tif 000034
により演算される（ステップＳ１０）。
【０１１９】
そして、スケール値Ｋ１ｃｏｒが、
【数３９】
0004346184.tif 000035
により演算される（ステップＳ１１）。
【０１２０】
このスケール値Ｋ１ｃｏｒは、撮像パラメータが同じであれば、装置や被検体には依存しないので、病理的に正常な人、数人程度のスケール値Ｋ１ｃｏｒを演算し、それらの平均値を演算しておいてもよい。これにより、撮像パラメータが同じＡＳＬイメージングであれば、そのようにして求めたスケール値Ｋ１ｃｏｒを共通に使用することができる。
【０１２１】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ４，Ｓ５における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が、
【数４０】
0004346184.tif 000036
の式に基づき演算される（ステップＳ１２）。
【０１２２】
次いで、ステップＳ８で補正されていた受信ゲインＧ１及びいま求めたＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）から、ＡＳＬ画像ΔＳｃｏｒ（ｘ，ｙ）が、
【数４１】
0004346184.tif 000037
により演算される（ステップＳ１３）。
【０１２３】
この後、ステップＳ１１で既に求めていたスケール値Ｋ１ｃｏｒを用いて、
【数４２】
0004346184.tif 000038
の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ１４）。
【０１２４】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１２５】
以上のように、本実施形態は、ＡＳＬ画像値ΔＳとフローＦは近似的に比例関係にあることに着目したもので、その比例係数であるスケール値Ｋ１ｃｏｒを演算し、このスケール値Ｋ１ｃｏｒをＡＳＬ画像ΔＳｃｏｒ（ｘ，ｙ）に掛けるだけの簡便なスケーリングによりフローＦ（ｘ，ｙ）を定量的に算出することができる。
【０１２６】
このため、ＡＳＬ画像は原則的には１枚あればよいので、フロー定量化のためのデータ収集は必要最小限に止めることができ、ＡＳＬイメージングのスキャン時間及び演算負荷を大幅に減らすことができる。
【０１２７】
加えて、ＡＳＬ画像は原則１枚で済むので、従来のように多数の画像を使用するときのミスレジストレーションに因る測定誤差を殆ど確実に排除することができる。また、このＡＳＬ画像を使って簡便なスケーリングによりフローＦを定量化できるので、従来のようなＴ１マップ作成に伴う測定誤差の混入を抑えることができる。したがって、簡便に且つ精度良くフロー（組織血流）を定量化することができる。
【０１２８】
また、この定量化において、受信ゲインＧ１が補正され、このゲインを用いてスケーリングが行なわれているため、受信ゲインＧ１が変動する場合でも、フローＦを精度良く定量化することができる。
【０１２９】
なお、補正された受信ゲインを用いてスケール値Ｋ１ｃｏｒが算出されるので、このスケール値を必ずしも毎回の測定毎に求める必要は無く、１つの値のスケール値を一定回数の測定に共通に使用してもよい。
【０１３０】
さらに、本実施形態の場合、受信ゲインを補正し、このゲインを用いてＡＳＬ画像ΔＳｃｏｒ（ｘ，ｙ）にスケーリングを行なうので、スケール値Ｋ１ｃｏｒの算出とフローＦ（ｘ，ｙ）の算出の処理を独立して行なうこともできるという独特のメリットがある。
【０１３１】
さらにまた、フロー定量化による数値データの面から、個人毎に同一被検体の病状をフォローすることができる。
【０１３２】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図８〜１０を参照して説明する。これ以降の実施形態において、上述した第１の実施形態の構成要素と同一又は同等の要素には同一符号を用いて、その説明を省略又は簡略化する。
【０１３３】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａｉｉ）項により、すなわち、レファレンス用のフローファントムのＡＳＬ画像からスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０１３４】
フローファントム２０は、図８に示す如く、筒状で小形のファントム本体２１と、このファントム本体２１にホース２２を介して循環路を成すように結合されたポンプ２３と、このポンプ２３の吐出圧を制御して流量を制御する流量コントローラ２４とを備える。ファントム本体２１は、被検体の頭部ＨＤの近傍に配設される筒体２１Ａと、この筒体内に詰められる多孔質ゲル２１Ｂとを備える。ポンプ２３により、ファントム本体２１を通して、流体が比較的遅い速度で循環される。この流体としては、組織血液のＴ１値■１２００〜１５００ｍｓｅｃと同じ程度のＴ１値を有する、例えば硫酸銅水溶液を用いられる。流量コントローラ２４は、流体のフロー値がｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒ程度のオーダーのフローに一致するように、ポンプ２３の吐出圧を制御する。つまり、このフローファントム２０のフロー値は既知である。
【０１３５】
ファントム本体２１は被検体の頭部ＨＤの近傍に置かれ、常に頭部と同時にスキャンされる。この毎回のスキャンにおいて、フローファントム２０の画像値も測定され、この画像値が既知のフローと一致するようにスケール値が演算され、このスケール値に基づくスケーリングが行なわれる。
【０１３６】
このように特徴付けられるスケーリングでフロー定量化を行なうため、このＭＲＩ装置では、図９に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算が行なわれる（工程２）。
【０１３７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１３８】
予め、フローファントム２０をレファレンスファントムｒｅｆとする既知のフローＦ（ｒｅｆ）が記憶ユニット１１に格納される（図９のステップＳ２１）。
【０１３９】
なお、このフローファントム２０を用いない構成も可能であり、その場合には被検体頭部の例えば、病理的に正常な灰白質をレファレンスとし、その灰白質の既知の統計的にフローが参照用として記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ２１）。
【０１４０】
そして、被検体の頭部の近傍にフローファントム２０で成るレファレンスファントムｒｅｆを置いた状態でＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。このコントロールスキャン及びタグスキャンは、前述と同様に、シーケンサ５の制御の基に傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、及び受信器８Ｒを動作させて実行される。ＲＦコイル７で受信され、かつ受信器８Ｒで処理されたエコーデータは、演算ユニット１０にて再構成され、各モードでの画像値に生成される。
【０１４１】
したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体とレファレンスファントムｒｅｆと対して同時に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１４２】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ２２，Ｓ２３）。
【０１４３】
また、上述のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）から、そのレファレンスファントムｒｅｆにＲＯＩを置いたときの（図１０参照）、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ２４、Ｓ２５）。
【０１４４】
ここで、ステップＳ２１〜Ｓ２５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１４５】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１４６】
＜スケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄの演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄを演算するための処理工程に入る。
【０１４７】
前述したステップＳ２４及びＳ２５における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）が
【数４３】
0004346184.tif 000039
により差分演算される（ステップＳ２６）。
【０１４８】
さらに、ステップＳ２１で求められたフローＦ（ｒｅｆ）を用いてスケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄが、
【数４４】
0004346184.tif 000040
により演算される（ステップＳ２７）。
【０１４９】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ２２，Ｓ２３における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が、
【数４５】
0004346184.tif 000041
の式に基づき演算される（ステップＳ２８）。
【０１５０】
次いで、ステップＳ２７で演算していたスケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄを用いて、
【数４６】
0004346184.tif 000042
の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ２９）。
【０１５１】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１５２】
なお、本実施形態においてフローＦ（ｘ、ｙ）を演算するときには、必ず、スケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄの演算も同時に行なって、そのスケール値をフロー演算に用いることが要求される。それは、受信ゲインを補正していないからである。
【０１５３】
以上のようにして、フローの定量化を行なうことができ、本実施形態によって、前述した第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０１５４】
とくに、本実施形態によれば、フロー定量化の測定の度に、スケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄが演算され、このスケール値Ｋ１ｍｅａｓｕｒｅｄでスケーリングが実行される。このため、受信ゲインなどが、装置の機械的な要因でばらつく場合であっても、それらの変動要因を直接には補正しないものの、それらの変動を補正した状態でフローＦ（ｘ，ｙ）を求めることができる。
【０１５５】
なお、本実施形態において、フロー定量化の測定毎に補正した受信ゲイン又は既知の受信ゲインでスケール値を演算するように構成した場合、スケール値は１回求めておけば、定量化測定が変わっても、同一のスケール値を用いることもできる。しかしながら、そのように構成した場合でも、スケール値が経時的又は装置毎に変動する可能性があるときは、前述した第１の実施形態で説明したと同様に、その変動し得る単位の回数毎に、その都度、スケール値を受信ゲインで補正するキャリブレーションを実行すればよい。
【０１５６】
また、本実施形態で採用したフローファントムはその本体を患者の傍に置いて同時にスキャンできる、比較的小形の構造のものを採用したが、このフローファントムが大形の場合、一定の測定回数毎に、被検体とは別に、受信ゲインで補正したスケール値を演算し、そのスケール値をスケーリングに採用するようにしてもよい。
【０１５７】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１１を参照して説明する。
【０１５８】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ｂ）項により、ＡＳＬイメージングに拠るＡＳＬＲ（ＡＳＬ  ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｒａｔｉｏ）値からスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。このスケーリング法によれば、コントロール画像とＡＳＬ画像が必要であるが、原則的には、受信ゲインの補正及びリファレンスファントムも不要であるという特徴がある。
【０１５９】
このように特徴付けられるスケーリングでフロー定量化を行なうため、このＭＲＩ装置では、図１１に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算が行なわれる（工程２）。
【０１６０】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１６１】
予め、被検体頭部の例えば、病理的に正常な灰白質をレファレンスとし、その灰白質の既知の統計的にフローが参照用として記憶ユニット１１に格納される（図１１、ステップＳ３１）。
【０１６２】
そして、被検体の頭部に対し、ＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体頭部に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１６３】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ３２，Ｓ３３）。
【０１６４】
また、上述のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）から、そのレファレンスｒｅｆ部分にＲＯＩを置いたときの、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ３４、Ｓ３５）。
【０１６５】
ここで、ステップＳ３１〜Ｓ３５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１６６】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１６７】
＜スケール値Ｋ２ｍｅａｓｕｒｅｄの演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ２ｍｅａｓｕｒｅｄを演算するための処理工程に入る。
【０１６８】
前述したステップＳ３４及びＳ３５における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）が
【数４７】
0004346184.tif 000043
により差分演算される（ステップＳ３６）。
【０１６９】
次いで、この差分結果ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）とステップＳ３４で生成されたコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｒｅｆ）とを用いてＡＳＬＲ（ｒｅｆ）を、
【数４８】
0004346184.tif 000044
から演算する（ステップＳ３７）。
【０１７０】
次いで、このＡＳＬＲ（ｒｅｆ）とステップＳ３１で記憶していたフローＦ（ｒｅｆ）とを用いてスケール値Ｋ２ｍｅａｓｕｒｅｄが、
【数４９】
0004346184.tif 000045
により演算される（ステップＳ３８）。フローＦ（ｒｅｆ）は、Ｆ（ｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒ）＝８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］である。
【０１７１】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ３２，Ｓ３３における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が、
【数５０】
0004346184.tif 000046
の式に基づき演算される（ステップＳ３９）。
【０１７２】
この演算結果に、ステップＳ３２で生成していたコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）を用いて、
【数５１】
0004346184.tif 000047
が演算される（ステップＳ４０）。
【０１７３】
次いで、この演算結果とステップＳ３８で演算していたスケール値Ｋ２ｍｅａｓｕｒｅｄを用いて、
【数５２】
0004346184.tif 000048
の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ４１）。
【０１７４】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１７５】
以上のように、ＡＳＬＲ値を用いてスケール値を演算し、このスケール値をスケーリングに適用してフローを求めることができるので、本実施形態によっても前述した各実施形態の同等の作用効果が得られる。
【０１７６】
とくに、第１、第２の実施形態のようにΔＳを用いる場合とは異なり、ＡＳＬＲ値を用いることで、受信ゲインの補正処理は原理的には不要となる。このため、スケール値をフロー定量化測定毎には算出しなくてもよく、ある一定の測定回数毎に共通に演算して使用することができる。すなわち、スケール値演算とフロー演算とを独立して実行することができるので、フロー定量化の後処理の融通性が高くなり、且つ、演算処理も簡単になる。
【０１７７】
なお、そのようにスケール値演算とフロー演算とを独立して行なう場合であって、上述した如くレファレンスｒｅｆを組織にとる場合、病理的に正常な被検体で数例程度、レファレンスデータを収集し、このデータからスケール値の統計的平均値を演算しておくこともできる。このように構成すると、撮像パラメータが変わらない限り、同じスケール値を用いてスケーリングを行なうことができ、スケール値の演算処理を省略することができる。
【０１７８】
なおまた、上述した第３の実施形態において、頭部組織部分にレファレンスを置く代わりに、第２の実施形態で説明したフローファントムを用いることもできる。その場合、スケール値演算用のレファレンスをフローファントム部分で演算し、第１の実施形態のときと同様にスケール値演算を行なえばよい。フローファントムを用いる場合には、人体組織部分にレファレンスを置く場合とは異なり、スケール値の標準値を算出するための統計的な測定は不要になる。
【０１７９】
ただし、フロー定量化の測定毎に患者と同時にスキャンできるフローファントムが在る場合、必ずしも、ＡＳＬＲ値を用いるスケール値演算法（第３の実施形態）を採用する必要はなく、ΔＳを用いるスケール値演算法（第２の実施形態）を採用した方が簡単な処理で済む。
【０１８０】
（第４の実施形態）
第４の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１２〜１３を参照して説明する。
【０１８１】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ｃ）項により、すなわち、スキャン時のスライス画像の一部に映り込んでいる血管（特に大血管）がレファレンスとして扱われ、この血管の信号を用いてスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。したがって、前述した如く、リファレンスのフローの経験値を事前に準備するという手間が不要になる特徴がある。
【０１８２】
ここで、大血管の信号値を用いることの原理を説明する。
【０１８３】
いま、あるボクセル内の全ての空間が流れている血液：ｂｌｏｏｄで占められ、反転時間ＴＩ内にコントロールで非励起のタグスキャンでタグされた血液：ｂｌｏｏｄに完全に置き換わるものと仮定すると、ＡＳＬ画像値ΔＳｂｌｏｏｄは、
【数５３】
0004346184.tif 000049
と近似できる。通常の組織では、
【数５４】
0004346184.tif 000050
と表されるから、フローＦは、
【数５５】
0004346184.tif 000051
となる。
【０１８４】
ここで、ＡＳＬイメージングに用いるＴＩ＝１２００〜１８００ｍｓｅｃのオーダーの時間帯では、タギングされた血液中の水成分が組織と完全に同化することは困難で、完全な同化に至る過渡的な状態にあると考えられる。このため、組織と血液のＭ０及びＴ１は同じ値をとると考えてもよく、この前提の下に、（４ａ）式を（４ｃ）式に代入すると、フローＦは、
【数５６】
0004346184.tif 000052
と近似的に表される。単位としてＴＩ［ｍｓｅｃ］、Ｆ［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］を用いた場合、比例係数であるスケール値Ｋ３は、単位を考慮して、
【数５７】
0004346184.tif 000053
と表される。
【０１８５】
この（４ｅ）式から分かるように、スケール値Ｋ３を求める演算に、Ｍ０、受信ゲインＡ、及びインバージョン比αはキャンセルされて関与しない。また、λについても、水における値：λ＝０．９〜１の範囲の値を採用することで、同式は更に簡単化される。
【０１８６】
そこで、本実施形態のＭＲＩ装置は、図１２に概略示す如く、画像及びデータの準備を行ない（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算を行なう（工程２）。
【０１８７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１８８】
予め、スケール値演算パラメータとして、撮像に用いる反転時間ＴＩ及びインバージョン比αを記憶ユニット１１に格納させる（図１２のステップＳ５１）。ただし、撮像される血管内のボクセルが反転時間ＴＩ内に、タギングされた血液で充満するということが条件である。
【０１８９】
そして、被検体の頭部に対してＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体頭部に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１９０】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ５２，Ｓ５３）。
【０１９１】
また、上述のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）のデータから、その画像の一部を成す血管（大きい血管）にＲＯＩを置いたときの（図１３参照）、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｂｌｏｏｄ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｂｌｏｏｄ）が夫々生成される（ステップＳ５４、Ｓ５５）。
【０１９２】
ここで、ステップＳ５１〜Ｓ５５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１９３】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１９４】
＜スケール値Ｋ３の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ３を演算するための処理工程に入る。
【０１９５】
前述したステップＳ５４及びＳ５５における生成データから、大血管：ｂｌｏｏｄに対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｂｌｏｏｄ）が
【数５８】
0004346184.tif 000054
により差分演算される（ステップＳ５６）。
【０１９６】
さらに、ステップＳ５１で記憶されたスケール値演算パラメータＴＩ及びλを用いてスケール値Ｋ３が、
【数５９】
0004346184.tif 000055
により演算される（ステップＳ５７）。
【０１９７】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ５２，Ｓ５３における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ（ｘ，ｙ）が、
【数６０】
0004346184.tif 000056
の式に基づき演算される（ステップＳ５８）。
【０１９８】
次いで、ステップＳ５７で演算していたスケール値Ｋ３を用いて、
【数６１】
0004346184.tif 000057
の式から画素毎のフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ５９）。
【０１９９】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０２００】
以上のようにして、フローの定量化を行なうことができ、本実施形態によって、前述した第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０２０１】
とくに、本実施形態によれば、撮像した画像の一部を成す大血管部分の信号を流用することで、リファレンスのフローを経験的に事前に求めておくという処理は不要になる。同時に、受信ゲインの補正処理も不要になる。
【０２０２】
なお、レファレンスとして血管を扱うに際し、大きな動脈でもよいが、スライス画像にそのような大きな動脈が存在しないときは、ＦＡＩＲ法で信号値が特に大きく出るｓａｇｉｔｔａｌ  ｓｉｎｕｓなど、大きな静脈にＲＯＩを設定すればよい。
【０２０３】
またなお、受信ゲインを補正するようにすれば、スケール値を毎回のフロー定量化毎に演算することは必ずしも必要ではなく、スケール値として統計的平均値を用いることもできる。
【０２０４】
（第５の実施形態）
第５の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１４〜１５を参照して説明する。
【０２０５】
このＭＲＩ装置では、第１の実施形態によるスケール値Ｋ１の算出のときと同様に、前述したアプローチの内、ｄｉ）項により、すなわち、ここでは正常組織に設定したレファレンスのＡＳＬ画像を用いてスケール値Ｋ４が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０２０６】
このＭＲＩ装置では、図１５に概略を示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケール値Ｋ４、及びフローＦ（ｘ，ｙ）の順に演算される（工程２）。
【０２０７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０２０８】
予め、頭部の例えばｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒをレファレンスｒｅｆとしたときの、ｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒの既知のフローＦ（ｒｅｆ）が記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ６１）。また、血液のＴ１値としてＴ１＝Ｔ１ａが予め記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ６２）。
【０２０９】
また、ＴＩ＝ＴＩ１において実行されたコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ６３，Ｓ６４）。同様に、ＴＩ＝ＴＩ２において実行されたコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ６５，Ｓ６６）。
【０２１０】
さらに、上述の一方の組のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆに対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｒｅｆ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ６７、Ｓ６８）。同様に、もう一方の組のコントロール画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ  ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆに対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｒｅｆ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ６９、Ｓ７０）。
【０２１１】
ここで、ステップＳ６１〜Ｓ７０は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０２１２】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０２１３】
＜スケール値Ｋ４の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ４を演算するための処理工程に入る。前述したステップＳ６７及びＳ６８における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｒｅｆ）が
【数６２】
0004346184.tif 000058
により差分演算される（ステップＳ７１）。同様に、ステップＳ６９及びＳ７０における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｒｅｆ）が
【数６３】
0004346184.tif 000059
により差分演算される（ステップＳ７２）。
【０２１４】
次いで、前述した原理の如く、２つのＡＳＬ画像値ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｒｅｆ）及びΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｒｅｆ）がＴ１＝Ｔ１ａを用いてＴ１減衰補正され、画像値ΔＳｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｒｅｆ）及びΔＳｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｒｅｆ）が得られる（ステップＳ７３，Ｓ７４）。
【０２１５】
次いで、それらの補正値を用い、ＡＳＬ画像値ΔＳの傾きＧｒａｄが
【数６４】
0004346184.tif 000060
により演算される（ステップＳ７５）。
【０２１６】
次いで、スケール値Ｋ４が
【数６５】
0004346184.tif 000061
により演算される（ステップＳ７６）。
【０２１７】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ６３，Ｓ６４における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）が、
【数６６】
0004346184.tif 000062
の式に基づき演算される（ステップＳ７７）。同様に、前述したステップＳ６５，Ｓ６６における生成画像Ｓｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）及びＳｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）が、
【数６７】
0004346184.tif 000063
の式に基づき演算される（ステップＳ７８）。
【０２１８】
次いで、Ｔ１＝Ｔ１ａを用いて、Ｔ１減衰補正した一方の画像値ΔＳｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１（ｘ，ｙ）が
【数６８】
0004346184.tif 000064
が演算される（ステップＳ７９）。同様に、Ｔ１＝Ｔ１ａを用いて、Ｔ１減衰補正したもう一方の画像値ΔＳｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２（ｘ，ｙ）が
【数６９】
0004346184.tif 000065
が演算される（ステップＳ８０）。
【０２１９】
次いで、この２つのＴ１減衰補正した画像値を用いて、その傾きＧｒａｄ（ｘ，ｙ）が
【数７０】
0004346184.tif 000066
演算される（ステップＳ８１）。
【０２２０】
最後、既にステップＳ７６で求めていたスケール値Ｋ４を用いて、フローＦ（ｘ，ｙ）を
【数７１】
0004346184.tif 000067
により画素毎に演算する（ステップＳ８２）。
【０２２１】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０２２２】
以上のように、本実施形態は、レファレンスに関して、ＴＩに対するＴ１を補正した後のＡＳＬ画像値の傾きＧｒａｄ（ｒｅｆ）を求め、この傾きＧｒａｄ（ｒｅｆ）から比例係数であるスケール値Ｋ４を演算し、このスケール値Ｋ４を、同様にＡＳＬ画像値ΔＳ（ｘ，ｙ）に関して求めた傾きＧｒａｄ（ｘ，ｙ）に掛けるだけの簡便なスケーリングによりフローＦ（ｘ，ｙ）を定量的に算出することができる。
【０２２３】
このため、本実施形態においても、前述した各実施形態と同等の作用効果を得るとともに、スライス面とタギング面からの動脈血の到達時間の遅れがあっても、最低２点のデータからΔＳのカーブの傾きＧｒａｄを求めることで、かかる遅れに依存せず、より正確なフローＦを求めることができる。
【０２２４】
ところで、上述した第１〜第５の実施形態にあっては、撮像部位が頭部である場合を例示したが、撮像部位は腎臓、肝臓、筋血流など、種々の部位に適用することもできる。
【０２２５】
なお、本発明は、代表的に例示した上述の実施の形態に限定されるものではなく、当業者であれば、特許請求の範囲の記載内容に基づき、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の態様に変形、変更することができ、それらも本発明の権利範囲に属するものである。
【０２２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ＡＳＬイメージングでは、撮像領域における組織血流から成るフローとＡＬＳ画像の信号強度とが比例関係として近似できることに着目し、ＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｓｐｉｎ  Ｌａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくスキャンを実行して撮像領域の画像データを得て、この画像データにスケール値を適用して撮像領域における組織血流から成るフローを定量的に求めるようにしたため、例えば画像データの画素毎に、又は、画像データの画素毎のカーブの傾きにスケール値を掛けるだけの簡単な定量化演算（スケーリング）により精度良くフローを定量化できる。
【０２２７】
すなわち、画像データは従来法とは異なり、原則的には１枚だけ用意すればよく、その収集時間が必要最小限の短かい時間で済み、また、定量化演算も従来法に比べて著しく簡素化され、且つその演算量も少なくなることから、迅速且つ簡便に、そして精度良くフローの定量化を行なうことができる。このため、従来の収集データや演算量が膨大な、実際には殆ど使用困難な手法に比べて、一般の急性期梗塞の患者などに対して、とくに有効性を発揮する。
【０２２８】
このフロー定量化を画像表示することで、画像値を使った臨床的に意味のある比較が可能になり、患者毎に又は同一患者の時間経過毎にフロー値の変化を追跡するといった診断法も提供できる。
【０２２９】
また、当然に、造影剤が不要であるから非侵襲性を維持でき、Ｘ被曝も無いといった点でも有利である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するためのコンパートメントモデルの説明図。
【図２】本発明の原理を説明するためのモデル解析での説明図。
【図３】本発明の１つの態様に係るスケーリング原理を説明する説明図。
【図４】本発明の実施形態に係るＭＲＩ装置の一例を示すブロック図。
【図５】ＡＳＬ法によるイメージングの原理を模式的に説明する図。
【図６】第１の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図７】頭部のスライスと静止ファントムとの位置関係を説明する図。
【図８】第２の実施形態に係るフローファントムの概略構成図。
【図９】第２の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１０】頭部のスライスとフローファントムとの位置関係を説明する図。
【図１１】第３の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１２】第４の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１３】頭部のスライスとレファレンス（静脈）との位置関係を説明する図。
【図１４】第５の実施形態に係る、ＡＳＬ画像の画素毎の傾きに拠るスケーリング法を説明する図。
【図１５】第５の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【符号の説明】
１  磁石
２  静磁場電源
３  傾斜磁場コイルユニット
４  傾斜磁場電源
５  シーケンサ
６  ホスト計算機
７  ＲＦコイル
８Ｔ  送信器
８Ｒ  受信器
１０  演算ユニット
１１  記憶ユニット
１２  表示器
１３  入力器
２０  フローファントム
【図１】
0004346184.tif 000068
【図２】
0004346184.tif 000069
【図３】
0004346184.tif 000070
【図４】
0004346184.tif 000071
【図５】
0004346184.tif 000072
【図６】
0004346184.tif 000073
【図７】
0004346184.tif 000074
【図８】
0004346184.tif 000075
【図９】
0004346184.tif 000076
【図１０】
0004346184.tif 000077
【図１１】
0004346184.tif 000078
【図１２】
0004346184.tif 000079
【図１３】
0004346184.tif 000080
【図１４】
0004346184.tif 000081
【図１５】
0004346184.tif 000082