(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個の高周波受信コイルと、
k空間のエンコードステップを間引いて被検体から前記高周波受信コイル毎に磁気共鳴信号を得る計測手段と、
前記高周波受信コイル毎の磁気共鳴信号と前記高周波受信コイル毎の感度分布情報とを用いて折り返しの無い画像を再構成する画像再構成手段と、
前記画像の背景領域の前記感度分布情報を、前記画像の被検体領域の前記感度分布情報を基に推定する手段と、
前記複数個の高周波受信コイルの感度分布情報を空間的に互いに異なるように更新する更新手段と、
を備えた磁気共鳴イメージング装置において、
前記更新手段は、前記磁気共鳴信号から得られる画像の画素値が大きい領域の前記感度分布情報よりも、画素値が小さい領域の前記感度分布情報を大きく更新することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
【請求項２】
前記更新手段は、前記背景領域の前記感度分布情報を更新することを特徴とする請求項1記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項３】
前記感度分布情報の更新は、前記複数個の高周波受信コイルの感度分布情報が互いに直交するように更新することを特徴とする請求項1記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項４】
前記感度分布情報の更新は、背景領域において、少なくとも一つの高周波受信コイルについては、感度分布情報を増加させ、少なくとも一つの高周波受信コイルについては、感度分布情報を減少させることにより行うことを特徴とする請求項1記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項５】
前記感度分布情報の更新は、前記被検体領域では小さく変更し、前記背景領域では大きく変更することを特徴とする請求項1に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項６】
前記感度分布上の更新は、ロジスティック関数を用いて行うことを特徴とする請求項5記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項７】
前記画像再構成手段は、行数あるいは列数が、前記エンコードステップを間引く数あるいは前記高周波受信コイルの数となる前記高周波受信コイル毎の感度分布情報の行列を用いて演算を行い、
前記感度分布情報の更新は、前記行列のジオメトリファクタの値が低減するように行うことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項８】
前記行列をC、各高周波受信コイル間のノイズの相関を表す行列をΨ、随伴行列の演算をHとして表した場合、前記感度分布情報の更新は、行列式C(CHΨ-1C)-1又はC(CHC)-1に所望の係数を掛けた行列を前記行列Cに加算することにより行うことを特徴とする請求項7記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項９】
前記所望の係数を入力する手段を備えたことを特徴とする請求項8記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１０】
前記高周波受信コイル毎の感度分布情報を導出する感度分布情報導出手段を備え、
前記感度分布情報導出手段は、前記高周波受信コイル毎の画像の画素値を、前記高周波受信コイル毎の画像を合成した合成画像の画素値で割ることにより、前記感度分布情報を得ることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１１】
前記被検体の画像より、背景領域に属する画素位置と被検体領域に属する画素位置を判別するマスク処理手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至10のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１２】
前記マスク処理手段により得られた前記背景領域における前記感度分布情報は、前記被検体領域における前記感度分布情報を基に外挿処理により生成されることを特徴とする請求項11記載の磁気共鳴イメージング装置。
【請求項１３】
複数個の高周波受信コイルを用いてｋ空間のエンコードステップを間引いて被検体から該高周波受信コイル毎に磁気共鳴信号を得る計測工程と、
前記計測工程で得られた前記高周波受信コイル毎の磁気共鳴信号と、前記高周波受信コイル毎の感度分布情報と、を基に折り返しの無い画像を再構成する再構成工程と、
を備え、
前記再構成工程は、
前記画像の背景領域の前記感度分布情報を、前記画像の被検体領域の前記感度分布情報を基に推定する推定工程と、
前記複数個の高周波受信コイルの感度分布情報が空間的に互いに異なるように更新する更新工程と、
を備えた磁気共鳴イメージング方法において、
前記更新工程は、前記磁気共鳴信号から得られる画像の画素値が大きい領域の前記感度分布情報よりも、画素値が小さい領域の前記感度分布情報を大きく更新することを特徴とする磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１４】
前記再構成工程は、さらに、
前記高周波受信コイル毎の磁気共鳴信号を用いて該高周波受信コイル毎の画像を求める工程と、
前記高周波受信コイル毎の画像を用いて、前記高周波受信コイル毎の感度分布情報を導出する工程を備えたことを特徴とする請求項13記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１５】
前記高周波受信コイル毎の感度分布情報を導出する工程は、
前記高周波受信コイル毎の画像を合成した合成画像を求める工程と、
前記高周波受信コイル毎の画像の各画素値を前記合成画像の各画素値で割ることで、前記高周波受信コイル毎の感度分布情報を導出することを特徴とする請求項14記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１６】
前記推定工程は、前記画像の背景領域の感度分布情報の推定を、前記画像の被検体領域の感度分布情報を基に外挿処理により行うことを特徴とする請求項15記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１７】
前記更新工程は、前記背景領域の前記感度分布情報を更新することを特徴とする請求項13乃至16のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【請求項１８】
前記更新工程を、複数回行うことを特徴とする請求項13乃至17のいずれか一項に記載の磁気共鳴イメージング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング装置(以下、MRI装置)及び方法に係り、特にパラレルイメージング法における画質向上技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
MRI装置では近年、被検体から発生するNMR信号を検出する受信コイルとして、マルチプルRFコイルあるいはフェイズドアレイコイルと呼ばれるものが多用されている。このコイルは、高感度な小型RF受信コイルを複数個並べたものである。また、マルチプルRFコイルを利用して、位相エンコードを間引いて撮像する方法が特許文献1に開示されている。【０００３】
この方法はパラレルイメージング法と呼ばれ、マルチプルRFコイルを構成する複数個の小型RF受信コイルの感度分布が空間的に互いに異なることを利用して、位相エンコードを間引いた際に生じる折り返しを除去する方法である。
【特許文献１】特開2002-315731号公報
【０００４】
特許文献1では特に、画像の背景領域に含まれるノイズに起因して生じるアーチファクトを低減するために、背景領域における各小型RF受信コイルの感度をゼロあるいは定数として、折り返しを除去する方法が開示されている。
しかしながら、特許文献1記載のパラレルイメージングの方法では、被検体領域と背景領域との境目において、感度情報が急減に変化するため、折り返し除去をして得られた画像が不自然になり新たなアーチファクトが発生することがあった。
【発明の開示】
【０００５】
本発明の目的は、パラレルイメージングにおいて折り返し除去画像に生じるアーチファクトを低減するとともに、生成される画像の高画質化が可能な磁気共鳴イメージング装置及び方法を提供することにある。
【０００６】
上記目的を解決するために、本発明のMRI装置は、複数個の高周波受信コイルと、k空間のエンコードステップを間引いて被検体から前記高周波受信コイル毎に磁気共鳴信号を得る計測手段と、前記高周波受信コイル毎の磁気共鳴信号と前記高周波受信コイル毎の感度分布情報とを用いて折り返しの無い画像を再構成する画像再構成手段と、前記画像の背景領域の前記感度分布情報を、前記画像の被検体領域の前記感度分布情報を基に推定する手段と、前記複数個の高周波受信コイルの感度分布情報を空間的に互いに異なるように更新する更新手段と、を備え、前記更新手段は、前記磁気共鳴信号から得られる画像の画素値が大きい領域の前記感度分布情報よりも、画素値が小さい領域の前記感度分布情報を大きく更新することを特徴としている。
【０００７】
また、本発明のMRI方法は、複数個の高周波受信コイルを用いてｋ空間のエンコードステップを間引いて被検体から該高周波受信コイル毎に磁気共鳴信号を得る計測工程と、前記計測工程で得られた前記高周波受信コイル毎の磁気共鳴信号と、前記高周波受信コイル毎の感度分布情報と、を基に折り返しの無い画像を再構成する再構成工程と、を備え、前記再構成工程は、前記画像の背景領域の前記感度分布情報を、前記画像の被検体領域の前記感度分布情報を基に推定する推定工程と、前記複数個の高周波受信コイルの感度分布情報が空間的に互いに異なるように更新する更新工程と、を備え、前記更新工程は、前記磁気共鳴信号から得られる画像の画素値が大きい領域の前記感度分布情報よりも、画素値が小さい領域の前記感度分布情報を大きく更新することを特徴としている。
【０００８】
上記本発明によれば、パラレルイメージングにおいて折り返し除去画像に生じるアーチファクトを低減するとともに、生成される画像の高画質化が可能なMRI装置及び方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明を構成するMRI装置のシステム構成である。
【図２】本発明が適用されるマルチプルRFコイルの信号検出系の一部を示す図である。
【図３】本発明が適用されるパラレルイメージング法の概念を説明するための図である。
【図４】実施例1において適用されるパルスシーケンスの例を示す図である。
【図５】本発明の実施例1において各小型RF受信コイルの感度情報(感度分布)を計算等する場合の概念図である。
【図６】図5で計算した被検体領域における感度情報を基に、背景領域の感度情報を推定する様子を示す図である。
【図７】2個の小型RF受信コイルの場合について図6のように背景領域の感度情報を推定する様子を示した図である。
【図８】感度情報の更新毎に各小型RF受信コイルの感度情報がどのように変化するかを示す図である。
【図９】本実施例におけるパラレルイメージング法の具体的手順を説明するフローチャートを示す図である。
【図１０】ステップ906において行う感度分布情報の更新の詳細を説明するフローチャートを示す図である。
【図１１】式15によって求められる係数β(x、y)をr'(x、y)に対してプロットした図である。
【図１２】小型RF受信コイルの個数が2個の場合、全体画像の画素値によって重み付けを行う様子を示す図である。
【図１３】実施例2において示される区分線形関数の例を示す図である。
【図１４】実施例3において示される区分余弦関数の例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を構成するMRI装置のシステム構成を図1により詳細に説明する。
MRI装置は大別して、中央処理装置(以下、CPUと略称する)1と、シーケンサ2と、送信系3と、静磁場発生用磁石4と、受信系5と、傾斜磁場発生系21と、信号処理系6とから構成されている。【００１１】
CPU1は、予め定められたプログラムに従って、シーケンサ2、送信系3、受信系5、信号処理系6を制御する。シーケンサ2は、CPU1からの制御指令に基づいて動作し、被検体7の断層面の画像データ収集に必要な種々の命令を送信系3、傾斜磁場発生系21、受信系5に送る。【００１２】
送信系3は、高周波発振器8と、変調器9と、照射コイル11とRFシールド等を備え、シーケンサ2の指令により高周波発振器8からの基準高周波パルスを変調器9で振幅変調し、この振幅変調された高周波パルスを高周波増幅器10を介して増幅して照射コイル11に供給することにより、所定のパルス状の電磁波を被検体に照射する。【００１３】
静磁場発生用磁石4は、被検体7の周りの所定の方向に均一な静磁場を発生させた。この静磁場発生用磁石4の内部には、照射コイル11と、傾斜磁場コイル13と、受信コイル14とが配置されている。傾斜磁場コイル13は傾斜磁場発生系21に含まれ、傾斜磁場電源12より電流の供給を受け、シーケンサ2の制御のもとに傾斜磁場を発生させる。【００１４】
受信系5は、被検体の生体組織の原子核の核磁気共鳴により放出される高周波信号(NMR信号)を検出するもので、受信コイル14と増幅器15と直交位相検波器16とA/D変換器17とを有しており、上記照射コイル11から照射された電磁波による被検体の応答の高周波信号(NMR信号)は被検体に近接して配置された受信コイル14で検出され、増幅器15及び直交位相検波器16を介してA/D変換器17に入力され、ディジタル量に変換され、その信号がCPU1に送られる。【００１５】
信号処理系6は、磁気ディスク20、光ディスク19などの外部記憶装置と、CRTなどからなるディスプレイ18とを備え、受信系5からのデータがCPU1に入力されると、CPU1が信号処理、画像再構成などの処理を実行し、その結果である被検体7の所望の断層面の画像をディスプレイ18で表示すると共に、外部記憶装置の磁気ディスク20などに記憶する。【００１６】
更に本発明では、受信コイル14として、複数の小型RF受信コイルで構成された「マルチプルRFコイル」もしくは「フェーズドアレイコイル」と呼ばれるものを用いる。このマルチプルRFコイルとは、比較的高感度な小型RF受信コイルを複数個並べて、各小型RF受信コイルで取得した信号を合成することにより、高い感度を保ったまま視野を拡大し、広範囲の領域を高感度で計測することを可能とした受信専用RF受信コイルのことである。【００１７】
本発明が適用されるマルチプルRFコイルの信号検出系の一部を図2を用い説明する。図2において、201は4個の小型RF受信コイルを示し、それぞれは202で示されたプリアンプに接続されて、全体でマルチプルRFコイル203が構成される。更に4個のプリアンプの出力はそれぞれ4個のA/D変換・直交検波回路204に接続される。4個のA/D変換・直交検波回路204により信号検出部205が構成され、ここで信号が検出される。A/D変換・直交検波回路204の出力はそれぞれ信号処理部206に接続され、A/D変換・直交検波回路204によって検波された信号は信号処理部206でフーリエ変換、フィルタリング、合成演算される。ただし、信号処理部206において行われる処理は、予めプログラムとして組み込まれている。なお、小型RF受信コイルの個数は図2では4個の場合が示されているが、2個以上であれば良い。【００１８】
また、本発明が適用されるパラレルイメージング法の概念を図3を用い説明する。
パラレルイメージング法では、マルチプルRFコイルを用いて、位相エンコードの繰り返し回数を一定の割合で間引いて計測することにより、高速撮影を行う。位相エンコードを間引く割合は減少因子と呼ばれ、例えば減少因子が2の場合に位相エンコードの繰り返し回数は半分になる。そして、減少因子2で位相エンコードを間引いて計測すると、k空間上のデータは、図3の301に示されるように一つ置きに埋められる。このようなk空間データに2次元フーリエ変換を施して画像を得ると、位相エンコード数を半分に間引いたことにより位相エンコード方向に折り返しが発生し、302のようになる。一方、折り返しが発生しない場合の画像は303のようである。302で示されるように折り返しが発生した画像は、SENSE法と呼ばれる信号処理法によって、折り返しの除去を行うことができる(非特許文献1参照。)。
【非特許文献１】Klaas P.Pruessmann et al,“SENSE: Sensitivity Encoding for Fast MRI”Magnetic Resonance in Medicine 42:952-962(1999)
【００１９】
次に、SENSE法によるパラレルイメージングの折り返し除去方法について、説明する。
位相エンコード数が1/Nになるように等間隔に間引いて計測を行った場合には、上述したように2次元フーリエ変換後の画像にはN回の折り返しが発生する。そこで、パラレルイメージング法においては、N以上である整数であるM個の受信コイルを用いて1/Nに間引いた計測を行い、N回折り返しの発生したM個の画像を取得する。そして、M個の受信コイルの感度分布を用いてN回の折り返し画像を逆行列展開し、折り返しの除去された1枚の画像を取得する。【００２０】
例えば、折り返しのある画像の各画素位置において、各小型RF受信コイルにより得られた画像の画素値と、各小型RF受信コイルの感度分布情報と、折り返し除去後の被検体の画像の各折り返し位置における画素値との間には、次のような関係式がある。
【数１】
0004975614.tif 000002
【数２】
0004975614.tif 000003
のようになる。【００２１】
式1において、左辺のベクトルは、M個の小型RF受信コイルにより得られた画像における画素値を示す。右辺左側の行列におけるマトリクスCijは、i番目の小型RF受信コイルのj番目の折り返し位置における感度を示す。また、右辺右側のベクトルは、折り返し除去後の被検体画像の各折り返し位置における画素値であり、式1は折り返し画像がN個の折り返しがあることに対応させて、N個の画素値で構成されている。式2は、式1を簡略化して表したものである。パラレルイメージング法における折り返しの除去は、式2においてSで表された各小型RF受信コイルのよる画像に、式2におけるCの逆行列等を演算して、Pを求めることにより、処理することができる。
具体的には、次式3を計算することにより行う。
【数３】
0004975614.tif 000004
【００２２】
一方、式3により逆行列等の演算を行って折り返しのない被検体の画像Pを求めるためには、各小型RF受信コイルの感度分布情報Cを求めなければならない。特許文献1記載の従来技術では、背景領域における各小型RF受信コイルの感度情報をゼロあるいは定数として行列Cを求めていたので、被検体領域と背景領域との境目において、感度情報が急減に変化するため、折り返し除去をして得られた画像が不自然になり新たなアーチファクトが発生する問題があった。本発明では、下記の記載の実施例に示されるように背景領域における感度情報を推定して、行列Cを算出する。更に行列Cを最適化して、折り返し除去画像に含まれるノイズ成分を抑制する。以下順に説明する。
【実施例１】
【００２３】
先ず、実施例1において適用されるパルスシーケンスの例を図4を用い説明する。図4で示されたパルスシーケンスはスピンエコー法であり、最初にRFパルス401の照射とスライス選択の傾斜磁場パルス402を同時に印加して、目的とする断層面のみを励起する。次に、位置情報をエンコードするために位相エンコードの傾斜磁場パルス403を印加する。そして、時間とともにばらついたプロトンの位相を180°反転させて、再び位相を揃えさせてエコー信号を発生させるためにRFパルス404及びスライス選択の傾斜磁場パルス405を照射する。最後に信号読み出しの傾斜磁場パルス406を印加すると伴に、エコー信号を407のように収集する。【００２４】
図5は、本発明の実施例1において各小型RF受信コイルの感度情報(感度分布)を計算等する場合の概念図を示したものである。図5において上側の図は、ファントムをMRIにより撮像した図を示し、501は、被検体(ここでは円柱形状のファントム)を撮像した画面の図、502は、ファントム像を示す被検体領域、503は、背景領域である。図5において下側の図は、ファントムのMR画像を基に、画像上被検体領域について、小型RF受信コイルの感度分布を計算した例であり、各小型RF受信コイル毎にファントムを撮像して得られた画像の各画素値をマルチプルRFコイル全体のファントム画像の各画素値で割って被検体領域(ファントム領域)における感度情報として504のように計算する様子を示したものである。更に図6は、図5で計算した被検体領域における感度情報を基に、背景領域の感度情報を推定する様子を示したものである。より具体的には下記に示す2次元フィッティング処理により、外挿して601のように推定する。一方、図5及び図6では、小型RF受信コイル1個についての感度情報について示しているが、実際のパラレルイメージング法では、複数個の小型RF受信コイルを用いる。図7は、図6のように背景領域の感度情報を推定する様子を示した図を2個の小型RF受信コイルの場合について示したものである。図7において、701は図の向かって左側に配置された小型RF受信コイルのよる感度情報を示し、702は図の向かって右側に配置された小型RF受信コイルのよる感度情報を示す。本実施例では更に、下記に示す計算方法により背景領域における感度情報を各小型RF受信コイルで互いに異なるように更新をして、背景領域に含まれるノイズに起因して生じる折り返し除去画像のSNRの低下を抑制した。図8は、感度情報の更新毎に各小型RF受信コイルの感度情報がどのように変化するかを示したものである。図8によれば、感度情報の更新の度に、背景領域において2つの小型RF受信コイルの感度情報が互いに異なる(直交する)ように変化していることがわかる。その結果背景領域に含まれる起因して生じる折り返し除去画像のSNRの低下を抑制できる。【００２５】
以下に、本実施例におけるパラレルイメージング法の具体的手順を図9のフローチャートを用い説明する。
(ステップ901)
マルチプルRFコイルを用いて被検体を撮像し、マルチプルRFコイルを構成する各小型RF受信コイル毎に、被検体の画像を取得する。
(ステップ902)
ステップ901で得られた各小型RF受信コイル毎の被検体画像を合成し、マルチプルRFコイル全体の被検体画像を取得する。
(ステップ903)
ステップ902において得られたマルチプルRFコイル全体の被検体画像を基に、マスクを作成する。マスクは、マルチプルRFコイル全体の被検体画像に2値化処理を施すことにより、画像における被検体領域と背景領域を識別するものである。
(ステップ904)
ステップ902で得られた被検体領域において、ステップ901で得られた各小型RF受信コイル毎の被検体の画像の画素値をステップ902で得られたマルチプルRFコイル全体の被検体の画像の画素値で除する割算を行い、被検体領域における各小型RF受信コイル毎の感度分布を求める。
(ステップ905)
2次元フィッティング処理を行い、背景領域における各小型RF受信コイルの感度分布を求める。
(ステップ906)
感度分布情報(感度分布行列)の更新処理を行い、各小型RF受信コイル毎の感度分布が背景領域において互いに異なるようにする(直交化する)。
(ステップ907)
パラレルイメージング法により、位相エンコードを間引いて折り返しのある被検体の画像を得る。
(ステップ908)
ステップ906で求めた各小型RF受信コイル毎の感度分布を用い、ステップ907で求めた折り返しのある被検体の画像の折り返し除去演算を行い、折り返しのない画像を得る。【００２６】
次に上記図9で示した各ステップにおいて用いる計算式の例を以下に順に説明する。
先ず、次式4は、ステップ902において各小型RF受信コイル毎の被検体画像を合成し、マルチプルRFコイル全体の被検体画像を取得する際の計算式である。
【数４】
0004975614.tif 000005
【００２７】
式4において、iは各小型RF受信コイルの番号を表す添え字、Mは各小型RF受信コイルの数、wi(x、y)は各小型RF受信コイルによって得られた画像、r(x、y)は、ステップ902により得られるマルチプルRFコイル全体の被検体画像を示す。式4によれば、マルチプルRFコイル全体の被検体画像は加重平均により求められる。【００２８】
次に次式5は、ステップ903において求めるマスクの計算式を表したものである。
【数５】
0004975614.tif 000006
【００２９】
マスクは、画像における被検体領域と背景領域を識別するものであり、マルチプルRFコイル全体の被検体画像r(x、y)に2値化処理を施すことにより求められる。この2値化処理は、例えばマルチプルRFコイル全体の被検体画像の最大画素値の10分の1をしきい値として用い、0と1の値を持つ画像を式5により求めて生成する。式5においてm(x、y)はマスクであり、rmaxはマルチプルRFコイル全体の被検体画像における最大画素値である。式5におけるしきい値は、マルチプルRFコイル全体の被検体画像のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムから定めても良く、マルチプルRFコイル全体の感度分布画像のノイズレベルから算出しても良い。【００３０】
次に次式6は、ステップ904で被検体領域における各小型RF受信コイル毎の感度分布を求める際の計算式である。
【数６】
0004975614.tif 000007
式6においてci(x、y)は各小型RF受信コイルの感度情報を示す。ci(x、y)は、各小型RF受信コイル毎の被検体の画像の各画素値をマルチプルRFコイル全体の被検体の画像の各画素値で除することにより、得ることができる。【００３１】
次に次式7〜9は、ステップ905において2次元フィッティング処理を行い、背景領域における各小型RF受信コイルの感度情報を求める際に用いる計算式である。
ステップ905における2次元フィッティング処理は、感度分布の推定値の実部c'real(x、y)及び虚部c'imgn(x、y)を式7として表し、式8から成る残差方程式が最小となるような式4の係数を求めることによって、計算することができる。ただし、式8が最小となる解を求めるためには、式9で表された連立方程式を解けば良い。
【数７】
0004975614.tif 000008
【数８】
0004975614.tif 000009
【数９】
0004975614.tif 000010
【００３２】
式7においてkrj、krj(j＝1〜6)は求めるべき2次元フィッティングの係数である。式8においてm(x、y)は式5によって求めたマスクである。また、ステップ905では式6により求められた被検体領域の感度情報及び、式7〜9により推定で求められた背景領域の感度分布を合わせてc'(x、y)とする。【００３３】
次に、ステップ906において行う感度分布情報の更新の詳細を図11のフローチャートを用い説明する。
(ステップ1001)
感度分布情報(行列)の変更をどのような大きさで行うかを決める定数であるα'を算出する。より具体的に例えばα'は、次式10に従い全小型RF受信コイルの感度分布の絶対値の平均値を求め、上記平均値を2乗して、例えば0.3を掛けたものを用いて計算する。
【数１０】
0004975614.tif 000011
【００３４】
(ステップ1002)
ステップ903で求めたマスクを用いて変更の重み付けを行うか、被検体の画像の画素値を用いて感度分布行列の変更の重み付けを行うかどうかを判断する。マスクにより重み付けを行う場合はステップ1003へ、画素値を用いて重み付けを行う場合は、1005へ移行する。本ステップにおける判断は、磁気共鳴イメージング装置に接続されているコイルの種類や、撮影のために用いるシーケンスの種類等によって任意に決定する。【００３５】
(ステップ1003)
ステップ903で求めたマスクによる重み付けにより、感度分布の行列の変更を行う。より具体的には、式11によって求められる係数αを用い、感度分布の行列の変更を式12及び式13に基づいて行う。
【数１１】
0004975614.tif 000012
【数１２】
0004975614.tif 000013
【数１３】
0004975614.tif 000014
ただし、式12は各コイルに生じるノイズの相関を表すレシーバノイズマトリクスを考慮した時の変更式であり、式13はレシーバノイズマトリクスを考慮しない時の変更式である。各感度分布の行列の変更は、各画素位置に対応するものすべてについて行う。【００３６】
(ステップ1004)
感度分布の行列の変更を再度行うかを判断する。再度行う場合にはステップ1003へ移り、再度行わない場合には終了する。
(ステップ1005)
被検体の画像の画素値を用いて感度分布行列の変更の重み付けを行う際の係数β(x、y)を計算する。この重み付け係数は、全体感度画像における信号強度の大きい領域(被検体領域)は、小さく感度分布行列の要素の変更を行い、全体感度画像における信号強度の小さい領域(背景領域)は、大きく感度分布行列の要素の変更を行うものである。この係数β(x、y)は、例えば全体画像を正規化し、ロジスティック関数に代入することによって求めることができる。本実施例における係数β(x、y)の計算は、例えば次式14及び15により行う。
【数１４】
0004975614.tif 000015
【数１５】
0004975614.tif 000016
【００３７】
式14は、全体感度画像を0から20の値に規格化するための等式であり、式15はロジスティック関数(下記式16)を用いて重み付け関数を求めるための等式である。式15によって求められる係数β(x、y)をr'(x、y)に対してプロットすると図11のようになる。ただし、図11において横軸の20の値は画素値の最大値を示し、式14においてマスクの作成のために用いたしきい値ｒmax/10は、横軸において2という値で示されている。図11によれば、式14及び式15により、重み付けを行うための係数β(x、y)がしきい値ｒmax/10を境になだらかになるように求められていることがわかる。
【数１６】
0004975614.tif 000017
【００３８】
(ステップ1006)
次式17によって求められる係数αを用い、感度分布の行列の変更を式12及び式13に基づいて行う。
【数１７】
0004975614.tif 000018
本ステップにおいて、式17で表される値を用いて式12あるいは式13により感度分布の変更を行うことにより、例えば、小型RF受信コイルの個数が2個の場合、図12に示されるように全体画像中信号強度の大きい領域(つまり被検体領域)は感度分布の変更が小さく変更され、全体画像中信号強度の小さい領域(つまり背景領域)は感度分布の変更が大きく変更されるような重み付けを行うことができる。【００３９】
(ステップ1007)
感度分布の行列の変更を再度行うかを判断する。再度行う場合にはステップ1005へ移り、再度行わない場合には終了する。【００４０】
次に、式12、13による感度分布の行列の変更により、折り返し除去後の画像のSNRが改善されることの証明を行う。
先ず、パラレルイメージング法によって求めた画像のS/Nは次にようである。すなわち、非特許文献1の式24によれば、折り返しを除去して得られた画像のS/Nは、通常の磁気共鳴イメージング方法によって得られた画像のS/Nによって、次式で表すことができる。
【数１８】
0004975614.tif 000019
【００４１】
式18においてSNRpredは1/Nに位相エンコードを間引いて得られた画像のS/Nを表し、SNRpfullは通常の磁気共鳴イメージング方法によって得られた画像のS/Nを表す。添え字pは、折り返し除去を行う際の信号の分離に伴う添え字であり、折り返し除去前画像における座標(x、y)の画素値を基に折り返し除去を行って得られるp番目(1≦p≦N)の画素位置についてのSNRの関係式であることを示している。式18における分母のgpはジオメトリファクタと呼ばれ、その最小値は1であり、各小型RF受信コイルの感度分布が互いに独立であるほど小さくなる変数であり、次式19及び20で表される。
【数１９】
0004975614.tif 000020
【数２０】
0004975614.tif 000021
ただし、式19はレシーバノイズマトリクスを考慮した時の式であり、式20はレシーバノイズマトリクスを考慮しない時の式である。【００４２】
次に、式12及び式13による感度分布の行列の変更により、式18におけるジオメトリファクタが小さくなり、式3によって示される折り返し除去後の画像のSNRが改善されるが、以下にSNRが改善されることの証明を行う。そのために、次式21及び22が成立することを示す。
【数２１】
0004975614.tif 000022
【数２２】
0004975614.tif 000023
ただし、式21はレシーバノイズマトリクスを考慮した時の関係式であり、式22はレシーバノイズマトリクスを考慮しない時の関係式である。【００４３】
先ず、式21の証明を行う。ここで、エルミート行列Vを次式23により定義する。
【数２３】
0004975614.tif 000024
式21が成立するためには、式23に示されるエルミート行列Vが対角化される方向に感度分布の行列Cが修正されれば良い。
先ず、式23を用いれば、式12による感度分布の変更量dCは、
【数２４】
0004975614.tif 000025
と表すことができる。【００４４】
一方、式12による感度分布の変更によって、エルミート行列Vの変更量dVは次式25のように求められる。
【数２５】
0004975614.tif 000026
【００４５】
エルミート行列VおよびV-1の対角要素は正の実数であるので、これらを加算することによって対角要素の割合は増え、式21が成立する。また、式22も同様に求められる。また、式12及び式13による感度分布の更新は、数回繰り返して行うことによっても、同様の効果は得られる。【００４６】
上記実施例によれば、パラレルイメージングにおいて、被検体の存在しない部分の各受信コイルの感度分布を外挿で求めて折り返し除去演算における逆行列の演算のために用いることにより、従来技術における存在したアーチファクトを低減した。また、外挿によって求めた感度分布の行列の最適化を行ったので、背景領域に含まれるノイズの起因して生じるS/Nの低減を防ぐことができ、良質な画像を得ることができる。【００４７】
より具体的に感度分布の行列の最適化は、上記実施例におけるジオメトリファクタの値が小さくなるように変更をすることにより行った。別の言い方をすれば、ジオメトリファクタの値を小さくすることにより、複数個の小型RF受信コイルの感度分布が空間的に互いに異なるようになり、背景領域に含まれるノイズに起因して生じるS/Nの低下を抑制することができる。また、上記感度分布行列の更新処理は、複数個の小型RF受信コイルの感度分布情報を互いに用いてそれぞれの背景領域における感度分布情報を更新して、前記折り返し除去画像に含まれるノイズ成分を抑制する処理とも言い表すことができる。
【実施例２】
【００４８】
次に実施例2の説明を行う。実施例2は、実施例1のステップ1005において用いる重み付け関数の別の例である。実施例2において用いる関数は区分線形関数と呼ばれるものであり、次式26及び図13によって示される。ただし、式26を一般式で表すと、式27のようである。
【数２６】
0004975614.tif 000027
【数２７】
0004975614.tif 000028
式27においてaは、線形関数開始点  cは線形関数の傾き(符号反転)である。本実施例における区分線形関数を用いても、全体感度画像における信号強度の大きい領域(被検体領域)は、小さく感度分布行列の要素の変更を行い、全体感度画像における信号強度の小さい領域(背景領域)は、大きく感度分布行列の要素の変更を行うようにして重み付け係数を求めることができる。
【実施例３】
【００４９】
次に実施例3の説明を行う。実施例3は、実施例1のステップ1105において用いる重み付け関数の別の例である。実施例3において用いる関数は区分余弦関数と呼ばれるものであり、式28及び図14によって示される。ただし、式28を一般式で表すと、式29のようである。
【数２８】
0004975614.tif 000029
【数２９】
0004975614.tif 000030
式29において、aは余弦関数開始点、dは余弦関数の範囲である。本実施例における区分余弦関数を用いても、全体感度画像における信号強度の大きい領域(被検体領域)は、小さく感度分布行列の要素の変更を行い、全体感度画像における信号強度の小さい領域(背景領域)は、大きく感度分布行列の要素の変更を行うようにして重み付け係数を求めることができる。【００５０】
本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。
上記式12あるいは式13により感度分布の行列の変更による最適化は、少なくとも1回以上、例えば3回程度行えば良い。【００５１】
また、本発明において適用されるシーケンスは図4で示したスピンエコー法に限定されない。グラディエントエコー、高速スピンエコー法等にも本発明は適用できることは言うまでもない。また、上記実施例では、位相エンコード方向いデータの間引きと折り返しを行うパラレルイメージング法について説明したが、信号読み出し方向にも本発明のパラレルイメージング法は適用できる。【００５２】
また、本発明が適用されるマルチプルRFコイルとしては、水平磁場頭部用マルチプルRFコイルとして非特許文献2に記載されているもの、水平磁場頭部用QDコイルとして非特許文献3に記載されているもの、水平磁場服部用QDコイルとして非特許文献4に記載されているもの等が考えられる。
【非特許文献２】Christoph  Leussler,“Array Head Coil for Improved Functional MRI”1996 ISMRM abstract P249
【非特許文献３】H.A. Stark et al.“Helmet anc Cylindrical Shaped CP Array Coils for Brain Imaging:A Comparison of Signal-to-Noise Characteristics”,1996 ISMRM abstract P1412
【非特許文献４】T.Takahashi et al.“Four-Channel Wrap-Around Coil with Inductive Decoupler for 1.5 T Body Imaging”,1995 ISMRM abstract P1418
【００５３】
また、ステップ1105において用いる重み付け関数はロジスティック関数や区分線形関数、区分余弦関数でなくても良く、他の関数でも良い。また、β(x、y)を被検体領域からの距離に依存させて求める方法は、実施例4の方法でなくても良く、他の方法でも良い。マニュアルで任意に領域を指定することによっても、好適なβ(x、y)を求めることが可能と考えられる。
【図１】
0004975614.tif 000031
【図２】
0004975614.tif 000032
【図３】
0004975614.tif 000033
【図４】
0004975614.tif 000034
【図５】
0004975614.tif 000035
【図６】
0004975614.tif 000036
【図７】
0004975614.tif 000037
【図８】
0004975614.tif 000038
【図９】
0004975614.tif 000039
【図１０】
0004975614.tif 000040
【図１１】
0004975614.tif 000041
【図１２】
0004975614.tif 000042
【図１３】
0004975614.tif 000043
【図１４】
0004975614.tif 000044