(57)【要約】  磁気共鳴（MR）画像再構成法は：剛体運動補償を用いたMRイメージング・データ・セット（52）を生成するために、MRイメージング・データ・セットで一緒に取得された基準k空間データ（32）と領域k空間データ（34）との比較に基づいて、剛体被検者運動に対するMRイメージング・データ・セット（36）を補償するステップ；そのMRイメージング・データ・セット（52）を非剛体被検者運動に対する剛体運動補償で、MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するカーネル（82）でコンボリューションすることによって補償するステップ；及び剛体及び非剛体運動の補償を用いたMRイメージング・データ・セットを再構成し、再構成被検者画像を生成するステップ；を含む。
2012521246.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セットにおいて被検者の回転を検出するステップ；及び
再構成被検者画像を生成するために、前記MRイメージング・データ・セットを再構成し、前記の検出された被検者の回転を補償するステップ；
を含む方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であり、前記検出するステップは：
基準k空間データを取得するステップ；
前記MRイメージング・データ・セットと一緒に領域k空間データを取得するステップであり、該領域k空間データは、被検者の動作が無い場合に前記基準k空間データを含む2次元k空間領域に広がる、ステップ；及び
少なくとも被検者の回転を含む被検者位置情報を検出するために、前記基準k空間データと前記領域k空間データとを相互的に関連付けるステップ；
を含む方法。
【請求項３】
前記基準k空間データが基準k空間ラインである、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記相互的に関連付けるステップは、前記k空間ラインの方向に沿って、被検者の並進を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記相互的に関連付けるステップは、相互的に関連付けられた前記基準k空間データと領域k空間データとの位相関係に基づいて、前記k空間ラインの方向に直角な被検者の並進を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記MRイメージング・データ・セットは2次元であり、前記相互的に関連付けるステップは、前記基準k空間データと領域k空間データとの間の相関の強度に基づいて面貫通被検者位置情報を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項2乃至5のいずれか1項に記載の方法。
【請求項７】
前記MRイメージング・データ・セットは、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得される部分パラレル・イメージング（PPI）MRイメージング・データ・セットである、請求項１乃至6のいずれか1項に記載の方法。
【請求項８】
前記の再構成するステップが：
前記MRイメージング・データ・セットを、GRAPPA作用素を使用して再構成し、検出された前記被検者の回転によって欠けているk空間データを外挿する、ステップ；
を含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記再構成するステップが：
面貫通被検者運動を補償するために、ハイパスGRAPPAを使用して前記MRイメージング・データ・セットを再構成するステップ；
を含む、請求項7又は8に記載の方法。
【請求項１０】
前記再構成するステップが：
被検者動作を、前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関に基づいて補償するステップ；
を含む、請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１１】
前記補償するステップが：
前記MRイメージング・データ・セットを、該MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するカーネルでコンボリューションするステップ；
を含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
請求項11に記載の方法であり、前記カーネルが：
一貫した共役の対称k空間相関；
空間的に隣り合うk空間データの一貫した相関、；
異なるMR信号取得チャンネルを使用して取得されたk空間データの一貫した相関；
のうち1つ又はそれ以上を含むMRイメージング・データ・セットのk空間データの一貫した相関を具現化する、方法。
【請求項１３】
前記カーネルは、相互的に関連付けられたk空間データの線形の組み合わせを含む、請求項11又は12に記載の方法。
【請求項１４】
MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関に基づいて被検者動作に対して前記MRイメージング・データ・セットを補償するステップ；及び
再構成被検者画像を生成するために前記MRイメージング・データ・セットを再構成するステップ；
を含む方法。
【請求項１５】
前記補償するステップが：
前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するカーネルで、前記MRイメージング・データ・セットをコンボリューションするステップ；
を含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
請求項15に記載の方法であり、前記カーネルが：
一貫した共役の対称的なk空間相関；
空間的に隣り合うk空間データの一貫した相関；及び
異なるMR信号取得チャンネルを使用して取得されたk空間データの一貫した相関であり、前記MRイメージング・データ・セットは、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得された部分パラレル・イメージング（PPI）MRイメージング・データ・セットである、相関；
のうち1つ又はそれ以上を含む前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの一貫した相関を具現化する、方法。
【請求項１７】
前記カーネルは、相互的に関連付けられたk空間データの線形の組み合わせを含む、請求項15又は16に記載の方法。
【請求項１８】
前記相互的に関連付けられたk空間データの線形の組み合わせが、1つの方向又は2つの平行でない方向のうち何れか一方において広がる、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
磁気共鳴スキャナ；及び
請求項1乃至18のいずれか1項に記載の方法を使用して前記MRスキャナによって取得されるMRイメージング・データ・セットを再構成するように設定された画像再構成モジュール；
を含む、磁気共鳴イメージング・システム。
【請求項２０】
請求項1乃至18のいずれか1項に記載の方法を使用して磁気共鳴イメージング・データ・セットを再構成するように設定されたプロセッサ。
【請求項２１】
請求項1乃至18のいずれか1項に記載の方法を使用して磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セットを再構成するために、デジタル・プロセッサによって実行可能なインストラクションを記憶するデジタル記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、医療技術、磁気共鳴技術及び関連の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴（MR）イメージングは、2、3秒から数十分又はそれよりも長い時間がかかり得る比較的遅いプロセスである。これが原因で、被検者の動作による画像劣化又はアーチファクトが問題である。被検者の動作は、様々に特徴付けることができる。その運動は、並進又は回転運動であり得る。その動作は、剛体又は非剛体であり得る。取得される2次元MR画像に対し、その動作は、さらに、面内運動又は面貫通運動として分類することができる。
【０００３】
そのような動作アーチファクトに対応する1つの方法は、データが問題のある被検者の動作が起こる前に完全に取得できることを期待して、そのMRデータ取得を速めることである。これが、SENSEなどの部分パラレル・イメージング（PPI）技術の背後にある動機である。PPIにおいて、複数のラジオ周波数コイルが、独立したチャンネルを使用してイメージング・データを同時に取得する。異なるコイルは、異なるコイル感度を有し、それらは個別に決定することができることから、同時に取得されたイメージング・データは、欠けているデータを概算するために使用することができる。例えば、SENSEにおいてk空間のいくつかの位相コード化ラインは取得されず、その複数のコイル及びコイル感度を使用して取得された追加のイメージング・データが、その欠けている位相コード化ラインを推定するために使用される。そのようなPPI技術は役に立つが、問題のある被検者の動作を避けるには不十分なイメージング・データ取得を提供するかもしれない。さらに、信号対雑音比（SNR）が、コイル幾何学的因子（g因子）と共に劣化する。
【０００４】
他のアプローチは、被検者の動作の検出及び補償を試みる。既存の技術は、k空間データにおける位相シフトとして現れる剛体面内並進運動を検出し、それを補償することに対して比較的効果的である。しかし、既存の技術は、回転運動、非剛体運動、又は面貫通運動の検出及びそれらの補償に対し、それほど効果的でないか又は完全に無効である。既存の技術を使用して検出及び補償できる動作の限定された範囲は、実質的に、検出及び補償運動抑制の有効性を制限する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Eddy  et  al.，“Improved  image  registration  by  using  Fourier  interpolation”，Magn.Reson.Med.  vol.36  pages  923-31，1996
【非特許文献２】Huang  et  al.，“High-pass  GRAPPA:  an  image  support  reduction  technique  for  improved  partially  paralle  imaging”，Magn.Reson.Med.  Vol.59  pages  642-49，2008
【非特許文献３】Serberlich  et  al.，“Non-cartesian  data  reconstruction  using  operator  gridding（GROG）”，Magn.Reson.Med  vol.58  pages  1257-65，2007
【非特許文献４】Prussmann  et  al.，“SENSE：  Sensitivity  encoding  for  fast  MRI”，Magn.Reson.Med.  vol.42  pages  952-62，1999
【非特許文献５】Griswold  et  al.，“Generalized  Autocalibrating  Partially  Parallel  Acquisitions（GRAPPA）”，Magn.Reson.Med.  vol.47：1202-10，2002
【非特許文献６】Fautz  et  al.，“Artifact  Reduction  in  Moving-Table  Acquisitions  Using  Parallel  Imaging  and  Multiple  Averages”，Magn.Reson.Med.  vol.57  pages  226-32，2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以下は、上記で参照した問題及びその他を克服する、新規で且つ改善された装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
1つの開示される態様によると、方法は、磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セットにおいて被検者の動作を検出するステップ及びMRイメージング・データ・セットを再構成し、検出された被検者の回転運動を補償し、再構成された被検者画像を生成するステップを含む。
【０００８】
もう１つの開示される態様によると、方法は、被検者の動きに対するMRイメージング・データ・セットを、そのMRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関に基づいて補償するステップ及びそのMRイメージング・データ・セットを再構成し、再構成された被検者画像を生成するステップを含む。
【０００９】
もう１つの開示される態様によると、磁気共鳴イメージング・システムは：磁気共鳴（MR）スキャナ；及びそのMRスキャナによって取得されたMRイメージング・データ・セットを、直前の2つの段落のうちの1つ又は両方において説明された方法を使用して再構成するように設定された画像再構成モジュールを含む。もう１つの開示される態様によると、デジタル記憶媒体が、デジタル・プロセッサによって実行可能なインストラクションを記憶し、直前の2つの段落のうち1つ又は両方において説明された方法を使用してMRイメージング・データ・セットを再構成する。もう１つの開示される態様によると、プロセッサは、MRイメーイング・データ・セットを、直前の2つの段落のうち1つ又は両方において説明された方法を使用して再構成するように設定されている。
【００１０】
1つの利点が、回転運動の改善された検出及び補償を供給することにおいて存在する。
【００１１】
もう1つの利点は、面貫通運動に対する改善された検出及び補償を供給することにおいて存在する。
【００１２】
もう1つの利点は、非剛体運動に対する改善された検出及び補償を供給することにおいて存在する。
【００１３】
さらなる利点は、以下の詳しい記載を当業者が読み理解した上で明らかになるであろう。
【００１４】
図表は、望ましい実施形態を説明することのみが目的であり、本発明を限定するものとして解釈するべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ここで開示される運動補償を含む磁気共鳴イメージング法を実施するように公正されたイメージング・システムを概略的に示す図である。
【図２】図1のイメージング・システムの被検者位置評価モジュールによって適切に実施される方法を概略的に示す図である。
【図３】図2の方法によって適切に実施される被検者回転運動評価を概略的に示す図である。
【図４】図2の方法によって適切に実施される被検者回転運動評価を概略的に示す図である。
【図５】図1のイメージング・システムのカーネル・コンボリューション非剛体運動補償モジュールによって適切に実施される方法を概略的に示す図である。
【図６Ａ】開示された改善したFNAV法を概略的に示し、走査中に繰り返して取得される位相コード化ラインky＝kf≠0に沿った信号を示し、さらに、その走査の始めに取得されたFNAVライン位置の周りに中心を置く基準領域を示す図である。
【図６Ｂ】開示された改善したFNAV法を概略的に示し、基準データが、相関測定の計算前に様々な角度に回転される回転運動の検出を概略的に示す図である。
【図７Ａ】脳のデータ・セットの回転運動検出の精度に対するFNAVライン位置（kf）の影響を説明し、異なるkfの値でFNAVラインの一般射影を示すグラフである。
【図７Ｂ】脳のデータ・セットの回転運動検出の精度に対するFNAVライン位置（kf）の影響を説明し、異なるkfの位置でのFNAVラインに対して、最大相関のプロファイル対回転角度を示すグラフである。
【図８Ａ】GRAPPA作用素で破損した動作データを修正する開示された方法を概略的に示し、GRAPPA外挿作用素が回転によるk空間（最も暗い領域）において欠けている「パイ・スライス（pie  slice）」を生成することを示す図である。
【図８Ｂ】GRAPPA作用素で破損した運動データを修正する開示された方法を概略的に示し、GRAPPA内挿作用素が、後に続く修正の適用の前に、インターリーブされた（interleaved）データ・セットからk空間ライン（波線の）を生成することを示す図である。
【図９】FNAVデータから検出された回転の比較及びファントム実験における判断基準を示すグラフである。
【図１０Ａ】８チャンネルのコイルで膝のイメージング実験からの画像を示し、データが線形位相コード化の順番で取得された動作の無い画像である。
【図１０Ｂ】８チャンネルのコイルで膝のイメージング実験からの画像を示し、データが線形位相コード化の順番で取得された動作が破損した画像である。
【図１０Ｃ】８チャンネルのコイルで膝のイメージング実験からの画像を示し、データが線形位相コード化の順番で取得された、開示された修正法を採用した動作が修正された画像である。
【図１１Ａ】８チャンネルのコイルで脳のイメージング実験からの画像を示し、インターリーブ係数の4で取得された、動作の無い画像である。
【図１１Ｂ】８チャンネルのコイルで脳のイメージング実験からの画像を示し、インターリーブ係数の4で取得された、動作が破損した画像である。
【図１１Ｃ】８チャンネルのコイルで脳のイメージング実験からの画像を示し、インターリーブ係数の4で取得され、開示された動作修正法を用い、強いリーフ内の（intra-leaf）回転でのインターリーブの拒否を用いない、動作修正された画像である。
【図１１Ｄ】８チャンネルのコイルで脳のイメージング実験からの画像を示し、インターリーブ係数の4で取得され、開示された動作修正を用い、強いリーフ内の回転でのインターリーブの拒否を用いた、動作修正された画像である。
【図１２】図11A‐11Dのイメージングの間にFNAVから検出された面内回転を示すグラフである。
【図１３Ａ】16チャンネルの脊柱イメージングからの画像を示し、データがインターリーブ係数の4で取得された、動作の無い画像である。
【図１３Ｂ】16チャンネルの脊柱イメージングからの画像を示し、データがインターリーブ係数の4で取得された、動作が破損した画像である。
【図１３Ｃ】16チャンネルの脊柱イメージングからの画像を示し、データがインターリーブ係数の4で取得された、開示された動作修正法を採用して動作が修正された画像である。
【図１４Ａ】ファントム・イメージング実験において実演されたハイパスGRAPPAを用いた面貫通運動の修正を示し、FNAV信号から検出された最大相関を、異なるコイルに対応する異なる曲線で示し、異なるインターリーブが垂線によって分離されているグラフである。
【図１４Ｂ】ファントム・イメージング実験において実演されたハイパスGRAPPAを用いた面貫通運動の修正を示し、検出された面内回転運動を示すグラフである。
【図１５Ａ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、動作が破損した画像である。
【図１５Ｂ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、従来のGRAPPAが適用される場合の、インターリーフ番号4からの画像である。
【図１５Ｃ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、ハイパスGRAPPAが適用される場合のインターリーフ番号4からの画像である。
【図１５Ｄ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、従来のGRAPPAを用いた動作修正された画像である。
【図１５Ｅ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、ハイパスGRAPPAを用いた動作修正された画像である。
【図１５Ｆ】図14A及び14Bのファントム・イメージング実験からの画像であり、動作の無い基準画像である。
【図１６】個々で開示されるカーネル・コンボリューション非剛体運動補償において使用されるパラレル・イメージングに基づいたデータ相関一貫性作用素の一例を概略的に示す図である。
【図１７Ａ】線形取得スキームによって取得されたデータのカーネル・コンボリューション非剛体運動補償に対する適切なコンボリューション・カーネルを概略的に示し、図16における同じ符号を使用した、ボックス内の黒い点がコンボリューション・カーネルのサポートを定義した図である。
【図１７Ｂ】線形取得スキームによって取得されたデータのカーネル・コンボリューション非剛体運動補償に対する適切なコンボリューション・カーネルを概略的に示し、図16における同じ符号を使用した、ボックス内の黒い点がコンボリューション・カーネルのサポートを定義した図である。
【図１８】飲み込み（swallowing）によって破損した画像に対する動作修正結果を示し、第1行（画像(a)‐(c)）及び第2行（画像(d)‐(f)）は、スライス5及び6にそれぞれ関し、左の列（画像(a)及び(d)）は、修正前の画像を示した図である。
【図１９】流れ（flow）によって破損した画像の動作修正結果を示し、左の列（画像(a)、(b)及び(c)）及び右の劣（画像(e)、(f)及び(g)）は2つのスライスに関し、上の行（画像(a)及び(d)）は、修正前の画像を示し、真ん中の行（画像(b)及び(e)）は、修正後の画像を示し、尾奈じ強度スケールが使用され、一番下の行（画像(c)及び(f)）における相違マップは、より良い可視化のために５倍明るくされている図である。
【図２０】ランダムな剛体運動によって破損した画像に対する動作修正結果を示し、一番上及び真ん中の行は、修正前及び修正後の画像をそれぞれ示し、同じ強度スケールが使用され、一番下の行における相違マップは、より良い可視化のために５倍に明るくされている図である。
【図２１】実質的な動作に対する結果を示し、一番上の行（画像(a)、(b)及び(c)）は、深刻な動作アーチファクトの無いスライスに対する画像を示し、一番下の行（画像(d)、(e)及び(f)）は、深刻な動作アーチファクトのあるスライスに対する画像を示し、左の列（画像(a)及び(d)）は修正前の画像を示し、真ん中の列（画像(b)及び(e)）は修正後の画像を示し、同じ強度が使用され、右の列（画像(c)及び(f)）における相違マップは、より良い視覚化のために５倍明るくされている図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００１６】
図１に関して、イメージング・システムは、説明されているAchievaTMMRスキャナ（オランダ、アイントホーフェンのKoninklijke  Philips  Electronics  N.V.から入手可能）、InteraTM又はPanoramaTMMRスキャナ（両者がKoninklijke  Philips  Electronics  N.V.から入手可能）又は他の市販のMRスキャナ又は市販されていないMRスキャナ又はその他の磁気共鳴（MR）スキャナ10を含む。典型的な実施形態において、MRスキャナは、静磁場（B0）を生成する超電導又は抵抗主要磁石内部要素（非表示）、その静磁場に重ねられた選択された傾斜磁場に対する傾斜磁場コイル巻きのセット、磁気共鳴（通常、1H磁気共鳴であるが、他の磁気共鳴核又は複数の磁気共鳴核の励起も検討される）を励起するように選択された周波数でラジオ周波数（B1）磁場を生成するためのラジオ周波数励起システム、及びラジオ周波数受信コイルを含むラジオ周波数受信システム、又はアレイ又は他の複数の2つ又はそれ以上のラジオ周波数受信コイルを、被検者から放たれる磁気共鳴信号を検出するために含む。
【００１７】
MRスキャナ10は、磁気共鳴励起、傾斜磁場によって通常生成される空間符号化及び磁気共鳴信号読み出しを実行するために、磁気共鳴（MR）制御モジュールによって制御される。ｋ空間データの形でのMRデータは、k空間データ・メモリ14に記憶され、再構成プロセッサ16によって再構成され、再構成画像メモリ18に保存される再構成画像を生成する。示される実施形態において、処理及び制御モジュール12、16及びメモリ14、18は、示されるコンピュータ20によって具現化され、そのプロセッサ（マルチコア・プロセッサ又は他の並行処理デジタル処理装置であってよい）は、モジュール12、16の制御及び処理機能を実施するようにプログラムされ、メモリ14、18を実装し、モジュール12、16の制御及び処理機能を実施するのに実行可能なインストラクションを記憶するハードドライブ、オプティカルドライブ、ランダムアクセスメモリ（RAM）又は他の記憶媒体を有する。その示されるコンピュータ20は、また、MR画像又は他の可視情報を表示するためのディスプレイ22を有する。他の実施形態において、専用のMRコントローラ、MR再構成システム又は他の1つ又は複数のデジタルデバイスが、12、14、16、18の処理及び／又は記憶するステップを具現化するために採用される。
【００１８】
図1のMRイメージング・システムは、面内並進及び回転運動、面貫通運動、及び剛体及び非剛体運動の両方を含む被検者の動作の検出及び補償を実施するように構成されている。剛体及び非剛体運動は、基本的に異なり、それによって図1のシステムにおいて異なる補償機構を使用して処理されることが認識される。剛体運動は、被検者位置の基準Prefを供給するようにイメージングの前に取得される基準k空間ライン又は浮動ナビゲータ（FNAV）32を、磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セット36で取得される基準ｋ空間領域Rcurrent34に比較する又は関連付ける被検者位置評価モジュール30によって検出される。検出された剛体運動は、面内オフセット（Δx、Δy）40、面内被検者回転（θ）42及び面貫通運動44を示す見積もり又は加重（weight）を含む。この位置情報は、並進補償48に対する位相修正によって実施される再構成及び回転補償に対するk空間信号外挿の間に補償される。運動保障モジュール48によって実施されるk空間信号外挿は、GRAPPA作用素50を使用し、「GRAPPA」という頭文字は、「一般自動較正式部分並行取得」を意味する。本文献では、被検者の回転によって欠けているk空間データの外挿のためにGRAPPAを使用することが開示される。また、本文献では、ハイパスGRAPPAアルゴリズムを使用することによって、面貫通運動が、実質的に補償されることも開示される。有利にも、GRAPPAアルゴリズムは、基準k空間領域Rcurrentと共に便利に取得される、又は基準k空間領域Rcurrentの一部分を任意的に含む、1つ又はそれ以上の自動較正信号（ACS）を使用する。
【００１９】
FNAVに基づく動作検出及び対応するGRAPPAに基づく動作補償48は、剛体運動補償でMRデータ・セット52を生成するように、剛体被検者運動を補償することにおいて効果的であるが、呼吸、心臓循環、飲み込み（swallowing）、又はその他の内部の生体的動作の間に起こるなどの非剛体運動を補償することにおいてはそれほど効果的でない。
【００２０】
図1に示される実施形態において、カーネル・コンボリューション非剛体運動補償モジュール60は、非剛体運動補償を実施する。さらに一般的には、MRイメージング・データ・セットのk空間データ間の一貫した相関は、非剛体運動を効果的に補償するために使用されることが、本文献で開示される。言い換えれば、相関が一貫した相関である場合、k空間において選択される如何なるポイントに対しても、その一貫した相関は、そのk空間で選択されたポイントに関して、ほぼ同じように見えると予測されている。本文献では、一貫した相関は、例えば、局部的な非剛体運動によって劣化又は破壊されることが開示される。結果として、k空間において一貫して関連したポイントをMRイメージング・データ・セット、非剛体運動である局部的運動は、効果的に補償することができる。示される実施形態において、一貫して関連したk空間データの組み合わせは、そのMRイメージング・データ・セットを、そのMRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化したカーネルでコンボリューションすることによってなし遂げることができる。そのカーネルは、相互的に関連するk空間データの線形の組み合わせとして適切に選択される。しかし、他の組み合わせのアルゴリズムも検討される。例えば、隣り合うk空間データ・ポイントの部分的なフーリエ相関によって一貫して関連付けられるk空間データの組み合わせは、線形カーネルに基づいてコンボリューションよりもむしろCuppenのアルゴリズムを使用してなし遂げられてよい。
【００２１】
評価モジュール30によって識別され、モジュール48、60によって補償又は修正される剛体及び非剛体運動修正を持つデータは、再構成アルゴリズム62によって再構成され、ディスプレイ22に表示されるか、そうでない場合は使用される再構成画像を生成する。
【００２２】
図2‐4に関して、図1の被検者位置評価モジュール30によって実施される動作検出の概要が、記載されている。Prefで示される基準k空間ライン又は浮動ナビゲータFNAV32が、イメージング・データの取得の開始の前に取得される。MRイメージング・データの取得の間に、基準k空間領域Rcurrent34が取得される。図3に示される例において、これらの取得は、領域k空間データRcurrentが、被検者動作がないときの基準k空間データPrefを取り囲む2次元k空間領域に広がるように、設計される。この示される実施形態において、基準k空間データPrefは、k空間においてラインである一方、その領域k空間データRcurrentは、Prefに中心が置かれた長方形の2次元k空間領域に広がる。その基準k空間データPref32は、被検者イメージングが開始する前に取得されることから、その後に起こる如何なる剛体被検者動作も、固定された基準k空間データPrefに関して、現在の領域k空間データRcurrent34の位置及び／又は位相における変化として見える。
【００２３】
図4は、被検者の回転の例、具体的には、大きさ5°（5度）の反時計回りの被検者の回転の例を示す。ここで、現在の領域k空間データRcurrentが2次元である値が明らかである。現在の領域k空間データRcurrentが単一のラインであった場合、その基準k空間ラインPrefとの交差点は単一のポイントであり、現在の領域k空間データと基準k空間ラインとの相関が実行不可能になる。現在の領域k空間データRcurrent34が2次元であることによって、図4に示されるように、その基準k空間ラインPref32との完全な重なり合いが存在し続け、その現在領域k空間データRcurrentと基準k空間ラインPrefとの間の相関が実行可能になる。図2に概略的に示されているように、相関操作70が、基準k空間ラインPrefと現在（基準）のk空間領域Rcurrent34との最も良い相関を見つけるように実施される。その相関70は、並進位置（Δx）40x（図1の2次元面内並進40の1つの要素）として示される基準k空間ラインPrefに沿って最も適合した並進オフセット及び図1の面内回転42である被検者の回転（θ）としてここに示される最も適合した面内角度をもたらす。図2にさらに概略的に示されるように、位相識別操作72が、並進位置（Δy）40y（図1の2次元面内並進40の他方の要素）として示される基準k空間ラインPrefに対して直角である並進オフセットをもたらす最も適合した相関の位相を見つける。
【００２４】
また、図2にさらに概略的に示されるように、操作74は、最も適合した相関の大きさ及び強度を決定する。つまり、基準k空間ラインPrefが、現在の領域k空間データRcurrentとオフセット（Δx）及び回転（θ）でどのくらいの程度で相互的に関連しているかの測定がされる。その最も適合した相関の大きさ及び強度は、面貫通被検者運動44の測定である（これは、MRイメージング・データ・セットが2次元である実施形態に関連する）。面貫通運動を用いて減少した相関強度を識別する理由は、面貫通被検者運動が無い場合、データは破損しないことから相関が高いはずであり、如何なる面内並進又は回転も、その相関操作によって説明される一方、面貫通運動は、取得されたMRイメージング・データ・セットの面においてデータの「破損」として現れるからである。
【００２５】
図5に関して、図1のカーネル・コンボリューション非剛体運動補償モジュール60によって実施される非剛体運動補償の概要が記載されている。その非剛体運動補償は、MRイメージング・データ・セット52を、MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するk空間データの線形の組み合わせを含むカーネル82を用いてコンボリューションするカーネル・コンボリューション操作80を含む。適切に選択されたカーネル82に対し、そのカーネル・コンボリューション操作80は、減少した非剛体運動アーチファクトを持つMRイメージング・データ・セット84を生成する。カーネル82は、1つ又はそれ以上の一貫した相関を具現化するように選択される。例えば、k空間データ52は、一貫した共役の対称性を有するk空間相関を示すことが期待される。従って、カーネル82は、共役の対称性を有するk空間データ・ポイントを組み入れる用語を含んでもよい。また、k空間データ52は、空間的に隣り合うk空間データの一貫した相関を示すことも期待される。従って、カーネル82は、1つ又はそれ以上の空間的に隣り合うk空間データを組み入れた1つ又はそれ以上の用語を、選択された線形の加重の組み合わせで含んでもよい。MRイメージング・データ・セット52が、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得されたPPI  MRイメージング・データ・セットである場合、カーネル82は、異なるMR信号取得チャンネルを使用して取得されたk空間データの一貫した相関を任意的に具現化する。
【００２６】
図1に戻ると、再構成アルゴリズム62は、フーリエ変換に基づいた再構成などの如何なる適切な再構成アルゴリズムも使用する。剛体被検者運動は、被検者位置評価モジュール30によって決定される剛体並進及び回転運動値を使用して図2‐4に記載されているように剛体運動修正モジュール48によって実施される位相修正及びデータ外挿、及び任意的にk空間データPref32と基準k空間領域Rcurrent34との間の相関の強度に基づいて推定された面貫通被検者運動44の測定に対応するデータ重み付けを任意的に含むことによって全体的に補償される。任意的に、ハイパスGRAPPA50が、面貫通被検者運動を補償するために、単体で又は相関強度に基づいたデータ重み付けと組み合わせの何れか一方において使用される。非剛体運動は、図5を参照して記載されたように、カーネル・コンボリューション非剛体運動補償モジュール52によって補償される。結果としてもたらされる動作補償された画像は、コンピュータ20のディスプレイ22に適切に表示される。その結果ともたらされる動作補償された画像は、また、再構成画像メモリ18に保存されるか、そうでない場合は使用されてもよい。
【００２７】
様々なプロセッサ12、16が、コンピュータ20又は他のデジタル処理装置によって適切に具現化される。記憶媒体の実施形態において、ハードディスク又は他の磁性記憶媒体又は他の光学記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（RAM）、FLASHメモリ、又は他の電子メモリ、又はその他の記憶媒体は、コンピュータ20のデジタル・プロセッサ又は他のデジタル・プロセッサによって実行可能なインストラクションを記憶し、様々なプロセッサ12、16を参照してここで記載される操作を実施する。
【００２８】
被検者位置評価モジュール30（図1‐4）のいくらかの追加の開示が、ここで説明される。この追加の開示において、Pmovedの符号は、数学的な記載に対してより視覚的に対称性のある表記法を提供するために、磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セット36を用いて取得された基準又は現在のk空間領域Rcurrent34の代わりに時々使用される。
【００２９】
図6Aに関して、ky＝0のラインに沿って信号を取得するステップを含むいくつかのナビゲータ技術とは違って、基準k空間ラインFNAV32は、ky＝kf≠0に沿ってサンプル採集し、kfは通常、充分な信号対雑音比（SNR）を保証し、y方向における位相ラッピングを避けるために小さい。そのFNAV信号は：
【００３０】
【数１】
2012521246.tif 000003
kx方向に沿って1-D逆FTを取ると、以下の複雑な「一般射影」が数式［1］のFNAVラインに対して取得される：
【００３１】
【数２】
2012521246.tif 000004
（Δx,Δy）の2D面内並進がFNAV信号を取得する間に存在する場合：
【００３２】
【数３】
2012521246.tif 000005
ここで、下付き文字は、運動量を示す。従って、2D面内並進は、信号プロフィールのシフト（Δxに依存する）及び追加の複素位相係数（Δyに依存する）の両方を射影のために導入する。
【００３３】
動作検出の適切な規格化相関機能（例えば、図2の操作70）は：
【００３４】
【数４】
2012521246.tif 000006
ここで、アステリスク（*）は、相互相関を示し、表記｜・｜は、L2ノルムを示す。相互相関の定理によると、C(x)の大きさは、常に1未満又は1に等しい。後者は、以下の場合にx＝Δxでのみ得られる：
【００３５】
【数５】
2012521246.tif 000007
言い換えると、相関の大きさは、2D面内並進だけが存在しているときは1である。x方向（Δx）40xに沿った最も適合したオフセットは、相関最大値の位置によって検出され、一方で、y方向に沿ったオフセット（Δy）40yが、その最大相関の位相から決定され（例えば、図2の操作72）：
【００３６】
【数６】
2012521246.tif 000008
数式［6］は、kf値の選択に関してΔy又はFNAVラインに対する位相コード化位置の範囲と精度との間にトレードオフがあることを示す。如何なる位相ラッピングも無い明確なΔyの決定の範囲は、l/kfである。従って、より小さいkfは、Δy検出に対してより大きい範囲を可能にする。より小さいkf値を持つFNAVラインは、より高い信号対雑音比（SNR）も有する。他方では、より小さいkfは、より劇的に位相エラーφを増幅し、より高いΔyエラーをもたらす。kf＝8/FOVなどの適度な値が、典型的な応用に対して適している。
【００３７】
図6Aを続けて参照し、図6Bをさらに参照すると、並進は、k空間データに線形位相係数を導入するだけの間、回転が同じ量の回転をk空間において引き起こす。ここでPmoved34を複数のPrefのコピーに関連付けるステップを促進するためにFNAVライン32の近くに基準k空間領域34を取得することが開示され、各Prefのコピーは、k空間全体が図6Bに示されるように異なる角度に回転される場合、FNAVライン位置に対応する。全体の相関最大値は、よって、回転及び2D並進の両方をもたらす：
【００３８】
【数７】
2012521246.tif 000009
ここで、θは、k空間回転角度である。もう一度、Δy（図2の操作72）は、数式［6］によると、最大相関の位相から決定することができる。FNAV基準領域34（つまり、図6A及び6Bの灰色の長方形）の幅は、FNAVライン32が、常に回転した基準領域34内に残るように（図6Bを参照）、回転及び読み出し方向Nxに沿ったマトリクス・サイズに対して望まれる検索範囲θrによって決定され得る：
【００３９】
【数８】
2012521246.tif 000010
例えば、読み出しマトリクス・サイズが256であり、回転検索範囲が10°である場合、Δkx＝22/FOVである。実際には、k空間の端の近くの減少した信号の貢献によって、FNAVラインの周りのより小さい参照領域で通常十分である。
【００４０】
図7A及び7Bに関して、kfが増加するとき、FNAVを使用した回転運動検出の感度は増加する。同じ回転量に対し、より大きいkf値を持つFNAVラインの位置は、方位角方向において、より大きい量でシフトされた。この問題の別の見方は、一般射影の信号プロフィールを比較することである。図7Aは、脳画像を使用して、異なるkf値でFNAVラインの一般化射影の大きさを比較する。より大きいkf値を持つFNAVラインは、より高周波数情報を含むことから、それらは、回転によって信号プロフィールにおける変化に対してより敏感である。これは、図7Bに示されるように、最大相関対回転角度のプロフィールによって確証される。しかし、SNRの考察はこの場合も、kf=8/FOVなどの適度なkf値を支持する。
【００４１】
面内回転及び並進だけが存在する場合、相関測定（例えば、数式［4］及び数式［7］）は、正しい回転角度で1に近い大きさをもたらし、読み出し方向に沿ってシフトする。しかし、動作（例えば、面貫通運動）が、k空間データの一貫性を破壊する場合、その最大相関測定の大きさは、1未満である。それは、いまだに、動作が破損したデータと基準k空間データとの間の類似性を測定することから、これらの一貫性の無いデータを否定又は重み付けするために使用することができる。画像空間における相関は、k空間における増倍に等しいことから、各FNAVラインに対する運動検出の計算費用は、基準データを様々な角度に回転させるために共有される全体の費用に加えて、検索される各回転角度に対し1D  FTである。
【００４２】
図8A及び8Bに関して、GRAPPA作用素50（図1）を用いた動作が破損したデータの再構成が記載されている。そのGRAPPA作用素での動作破損データの再構成に対して2つの例示的な方法がここで開示される。第1の方法は、取得された読み出しラインの各々を位相コード化方向に沿って外挿するために、GRAPPA作用素を使用する。この方法は、図8Aに示されるように、回転運動によって欠損しているk空間の「パイ・スライス（pie  slice）」の充填に特に効果的である。外挿領域の幅（図8Aにおける薄い灰色の長方形）は、コイル素子の数及びそれらの感度プロフィールによって決定される。高い加速機能を持つ位相アレイは、より幅広い外挿帯域を可能にすることから、k空間においてさらに充填面積を可能にする。この方法は、任意の位相コード化の順番において取得されるk空間データに対して適用可能である。
【００４３】
再構成にGRAPPAを使用するための第2の例示的方法は、インターリーブされた方法（図8B）において取得されるk空間にだけ適用可能である。そのインターリーブの数は、位相アレイコイル素子の加速機能によって決定される。異なるインターリーブは、k空間全体に及んで連続して取得される。一貫した物体位置を持つインターリーブに対し、GRAPPA内挿作用素は、全てのk空間を再生成するのに直接適用される。この全体のk空間は、従って、適切な線形位相係数及びデータ回転を適用することによって、並進及び回転運動の両方に関して修正することができる。内部運動を持つインターリーブに対して、データは、GRAPPA内挿の適用の前に、第1方法（回転／並進用）を用いて修正されるか、他のインターリーブ（面貫通／非剛体運動用）からのデータで置き換えられるかのいずれか一方である。最後に、異なるインターリーブからの複数の完全なk空間が、最後の逆フーリエ変換の前に組み合わされる。適切な例示的な実施形態において、以下の実験に基づいて重みが、各インターリーブに対する平均最大相関値に従って使用される：
【００４４】
【数９】
2012521246.tif 000011
開示される動作修正又は補償技術は、MRイメージング実験を使用して調査された。従来型のターボ・スピン・エコー（TSE）シーケンスが、開示される方法の動作修正機能を調査するために改良された。各エコー・トレイン内で、追加のエコーが、他の通常のイメーイング・エコーの前にFNAVライン位置で取得される。FNAV基準データ及びGRAPPA自動較正信号（ACS）の両方が、k空間の中心の近くの領域を占領することから、それらは、イメージング位相コード化ステップの前に、1つ又はそれ以上のエコー・トレインを使用して一緒に取得される。単一のエコー・トレイン内のT2減衰によって導入される動作検出精度に対する可能な干渉を低減するために、これらの基準エコー・トレインが、中心から外側に向かって取得され、第1エコー・トレインは、望ましいFNAVライン位置（kf）に中心が置かれる。
【００４５】
開示されたFNAV法の回転運動検出機能を検証するために、ファントム実験が、第1に、3.0Tachievaスキャナ（オランダ、ベスト、Philips）において改良されたTSEシーケンスを使用して実行される。規定のイメージング方向は、2°の間隔で［0°，10°］の範囲における様々な角度に回転された。FNAVデータは、次に、回転角度を決定するように処理され、判断基準に比較された。
【００４６】
インビボ（in  vivo）の脳、膝及び脊柱運動修正イメージング実験もまた、8素子ヘッドコイル、8素子膝コイル及び16チャンネル脊柱コイル（Invivo、フロリダ州ゲーンズビル）を使用して同じシステムにおいて、以下の走査パラメータで実行された：FOV  230×230mm2（頭部）、200×200mm2（膝）、250×250mm2（脊柱）、マトリクス・サイズ  256×256、エコー・トレイン長さ（ETL）16．T1及びT2の両方で重み付けされた画像が取得された。T1で重み付けされた画像は、比較的より短いTR及び短いTEでの中心から外側へ向かうエコーの順番付けを使用して取得された一方、T2で重み付けされた画像は、より長いTR及びより長いTEでの線形エコーの順番付けを使用して取得された。以前考察された動作検出感度及び頑健性に関する考慮に基づいて、FNAVラインのkf値は、8/FOVに設定された。FNAV基準データも含むGRAPPAに対する較正データは、2つのエコー・トレインで取得される中心の32位相コード化ラインである。動作の無い基準走査が第1に取得され、動作が破損した走査の次に、ボランティアにそのスキャナ内でランダムに動くようリクエストするステップが続いた。
【００４７】
データ取得の次に、生データが保存され処理された。せん断法が（非特許文献1）、最大相関の計算の前に様々な角度にFNAV基準領域を回転させるために使用される。GRAPPA外挿作用素は、外挿係数の5で、5（読み出し）×1（位相コード化）カーネルを使用した一方、GRAPPA内挿作用素は、減少係数R=4で、5（読み出し）×4（位相コード化）カーネルを使用した。開示された方法の典型的な計算時間は、2.2GHz  PCにおいて各イメージング・スライスに対して約10秒であった。
【００４８】
以前提案されたハイパスGRAPPA技術のパフォーマンス（非特許文献2）もまた、個別のファントム・イメージング実験において調査された。ハイパスGRAPPAは、通常の較正プロセスの前にハイパス・フィルタをACSラインに適用することによって、画像サポートの減少を通してGRAPPAのパフォーマンスを改善する方法である。この実験において、そのファントムは、8チャンネル・ヘッドコイルで結像され、その走査の間に数回手動で動かされた。
【００４９】
図9に関して、開示されたFNAV技術の検証結果は、そのファントム実験が強化されたFNAV法に対する回転検出精度（つまり、面内回転42を検出するステップにおける評価モジュール30の作動）を検証することを示す。FNAVは、10°までの回転を正確に検出することが可能であることが分かる。調査された6個の角度に対する平均最大相関は、0.998である。理論的には、45個のビューを持つFNAV基準領域（数式［8］によると）は、±10°の回転範囲を検出するために必要であり、この場合は、はるかに少ない数のビュー（32ビュー、8ビューだけがFNAVラインの一方の側にある）が充分である。これは、k空間の端の近くのデータが、ここで開示された動作検出に対する相関法の制度に最小の貢献を有していることを立証する。
【００５０】
図10A、10B及び10Cに関して、インビボのイメージング実験は、開示された動作修正が、動作アーチファクトをかなり低減し、画質を改善したことを示す。図10A、10B及び10Cは、膝イメージング実験からの結果を示し、データは、位相コード化方向に沿って線形の順番で取得された。動作は、深刻なゴースト発生及びぼやけたアーチファクト（図10B）を導入し、それらは、全体の画質を深刻に劣化する。開示された方法での動作修正の跡に、動作アーチファクトの過半数は、上手く除去され（図10C）、被検者が動かなかった場合（図10A）に取得された画像と同程度の画質を結果としてもたらした。強化されたFNAV法によって検出された面内回転の範囲は、全体のイメージング体積（20スライス）に対して約3.0°である。
【００５１】
図11A‐11D及び図12に関して、データがインターリーブされた方法で取得されるとき、SNRとアーチファクト・レベルをトレードオフする柔軟性が、脳イメージング実験からの結果で立証される。このデータ・セットは、8素子ヘッドコイル・アレイ及びインターリーブ係数の4で取得された。動作の無い画像（図11A）に比較して、動作が破損した画像は、強いゴースト発生アーチファクトを提示する（図11B）。FNAVデータから検出される面内回転は、各インターリーブ内の動作の量はかなり異なることを示す（図12）。全ての4個のインターリーブが最終的な再構成に使用されたとき、SNRが最大化される（図11C）。しかし、インターリーブ番号1及び3内でのリーフ内動作によって、いくつかの残留アーチファクトが存在する。これらの2つのインターリーブが最終再構成から除外される場合、アーチファクトは、わずかに低いSNRでさらに低減される（図11D）。
【００５２】
図13A、13B及び13Cに関して、非剛体運動を修正する開示された方法の機能が、脊柱イメージング実験において立証される。所定のイメージング体積は、頭部及び頸椎を含むことから、うなずく動作は、本質的に非剛体運動である。図13Aは、動作の無い画像を示す。動作は、深刻なゴースト発生アーチファクトを導入し（図13B）、それは、開示された動作修正法でかなり減少する（図13C）。
【００５３】
図14A及び14B及び図15A‐Fに関して、開示されたハイパスGRAPPAでの面貫通運動修正を検証する実験結果が説明される。ファントム実験からの結果は、面貫通運動によって導入されるデータ非一貫性を低減するハイパスGRAPPA技術の固有の特性を立証した。図14Aは、全ての8つのコイル素子に対するFNAVラインから導かれた最大相関をグラフにプロットする。データ取得の終わりに向かって（インターリーフ番号4）、2つのコイル素子が、低い相関値（<0.9）をもたらし、面貫通運動によってデータの非一貫性が導入されることを示すことが分かる。結果として、これらの2つの素子から検出される面内回転は他とは異なる（図14B）。従来型のGRAPPA法が、インターリーフ番号4に対する画像を再構成するために使用されるとき、面貫通運動によるかなりのアーチファクトが見える（図15B）。しかし、ハイパスGRAPPAでは、面貫通アーチファクトの過半数は除去される（図15C）。全てのインターリーブからのデータが組み合わされた場合、かなりの面貫通運動アーチファクトは、従来のGRAPPA操作が実行されたときに残る（図15D）。対照的に、ハイパスGRAPPAは、基準の動作の無い取得（図15F）と同程度の画質（図15E）を生成する。
【００５４】
開示された動作修正は、強化されたFNAVの動作検出機能とGRAPPA作用素によって供給される再構成柔軟性を組み合わせることによって、様々な動作修正において効果的であることが示された。FNAV基準及びGRAPPA較正の両方が、k空間の中心の近くでデータを採用することから、実際の位相コード化ステップの前にそれらを一緒に取得することが便利である。その強化されたFNAV法は、頑健な方法において面内回転を検出することが示された。開示された相関機能もまた、データの一貫性の測定を供給し、従って、面貫通及び非剛体運動アーチファクトの緩和を可能にする。
【００５５】
GRAPPA作用素で動作が破損したデータを再構成する2つの方法がここで開示され、それらは、データが線形に取得されるか又は位相コード化方向に沿ってインターリーブされるかによる。データが線形に取得される場合、GRAPPA外挿が、欠けているk空間の「パイ・スライス」を充填するために使用される。データがインターリーブされた方法で取得される場合、複数の完全なk空間が、後に続く修正の前にGRAPPA内挿を使用して生成され得る。GRAPPA外挿は、取得されたk空間ラインの近くのデータ・ポイントに対して最も正確であることから、線形取得スキームが、連続的動作に適している。インターリーブされた取得は、完全なk空間の再生成の後に各インターリーフに対して個別の修正を適用できる大きな突然の動作に適している。個々で開示される回転再構成に対するアプローチは、回転されるグリッドにおいてk空間データ・ポイントを計算し、データ回転をすることである。検討されているもう１つのアプローチは、GRAPPA作用素グリッディング（gridding）（GROG）である（非特許文献3参照）。
【００５６】
ファントム実験結果は、ハイパスGRAPPAが面貫通運動アーチファクトを軽減することが可能であることを立証する。如何なる特定の動作の理論にも限定せずに、この効果の基盤は以下であると考えられる。ハイパス・フィルタのACSラインへの適用は、画像サポートを低減する。従って、元の画像（面貫通運動の無い）の端に沿ったコイル感度情報だけが維持される。その結果として、コイル感度情報のほとんどは、面貫通運動によって導入される新しい端に沿って得ることは出来ない。これは、面貫通運動アーチファクトの減少に至る。
【００５７】
開示される動作修正方法は、FNAVラインが動作検出に対して望まれる時間分解能で取得されるという条件で、ターボ・スピン・エコー（TSE）とは他のシーケンスに組み込むことができる。TSEは、FNAV基準データが非常に少ない数のエコー・トレイン（例えば2個）で取得されるという利点を有することから、動作が、基準データの取得の間に起こる可能性を低減する。
【００５８】
非剛体運動補償（図1‐5）に対するカーネル・コンボリューション・モジュールのいくつかの追加の開示がここで説明される。この態様は、異なる位置からのk空間の中でのいくつかの強い相関の存在に基づく。これらのデータ相関の多くは、全体のk空間領域において一貫している。しかし、取得の間に動作が起こる場合、これらの一貫した相関は破損する。一貫した相関を制約として使用することによって動作アーチファクトを低減できることがここで認められる。その制約を適用する1つの方法は、一貫した相関の制約に従う新しいk空間のセットを再構成するために一貫した相関の作用素を設計することである。以下において、複数のチャンネルからのデータの中で一貫した相関が、示す例として使用される。しかし、さらに一般的に、k空間領域において一貫していると予測される如何なる相関も同様に使用することが出来る。
【００５９】
示されるパラレル・イメージングに基づいて一貫した相関の作用素は、複数のチャンネルからの運動が破損した完全なk空間データが入手可能であるという推定で設計される。多チャンネル・データ・セットで、その複数のチャンネルからのk空間データの中の相関は、線形の組み合わせによって概算することができる。その相関は、k空間において一貫している。その相関一貫性作用素に基づいてパラレル・イメージングは、k空間におけるコンボリューションとして定義することができる。
【００６０】
再び図5に関し、さらに図16に関して、示されるパラレル・イメージングに基づいて一貫した相関の作用素の一例が、概略的に示される。その作用素をk空間におけるコンボリューション（図5に示される作用素80）によってMRイメージング・データ・セット52に適用すると、新しいk空間データ・セット84が生成される。このデータ・セットは、相関の一貫性を使用して生成される。従って、それは、相関の非一貫性が原因で減少したアーチファクトを含む。図16に示される作用素の設計から、この操作は、加速係数の1.3でパラレル・イメージングを使用することが分かる。従って、そのg因子（非特許文献４参照）は1に近く、その操作は、画像SNRを低減しないであろう。作用素のサイズ及び形状の定義の後に、作用素は、データ・フィッティングによって破損したデータで計算され得る（非特許文献5参照）。入手可能なデータは、動作によって破損しても、その計算された作用素は、概算として使用することができる。
【００６１】
コンボリューション・カーネルを決定するために、様々なアプローチを使用することができる。入手可能な完全なk空間データがあることから、作用素の設計は柔軟である。より良いバランス運動修正、SNR維持及び計算時間のために、カーネル設計に関する数個の一般的なルールがある。第1に、より良い動作修正のために、コンボリューション・カーネルは、充分な量の動作の無いデータ及び異なるタイプの動作のデータを含むのに充分に大きいべきである。可能であれば、そのカーネルは、同じタイプの動作のデータを含まないべきである。第2に、SNRを維持するために、コンボリューション・カーネル・サポートは、再構成されるべきデータと強い相関を持つデータを含むべきである。通常、より近い隣り合っているものがより強い相関を有する。従って、そのコンボリューション・カーネル・サポートは、可能ならば、最も近く隣り合っているものを含むべきである。その最も近く隣り合っているものに加えて、対称的なポイントに位置するデータの共役も、その再構成されるべきデータと強い相関を有する。従って、その共役対称的信号もまた、そのコンボリューション・カーネル・サポートに含まれ得る。第3に、そのコンボリューション・カーネル・サポートは、あまり大きくてはいけない。より大きいコンボリューション・カーネルは、より長い再構成時間をかける。これらのルールに従って、コンボリューション・カーネルの設計は、取得スキーム及び適用において可能な動作の特性に従って最適化することができる。例示的な例として、2種類の取得スキーム（線形及びインターリーブ）及び2種類の動作（ランダム、疑似周期的）がここで検討される。
【００６２】
図17A及び17Bに関して、ライン線形取得は、直接隣り合う位相コード化（PE）ラインは1つずつ取得されることを意味する。連続する複数のPEラインは動作によって破損することが可能であることから、コンボリューション・カーネルは、動作が無いデータを十分に含むのに十分に大きいべきである。そのデータ・セットが疑似周期的運動（例えば、血流）によって破損する場合、連続するPEラインがアーチファクトを含む可能性が高い。従って、その直接隣り合うPEラインは、コンボリューション・カーネルにおいて裂けるべきである。図17Aは、疑似周期運動によって破損したデータに対する1つの適切なコンボリューション・カーネルを概略的に示す。破線のボックスにある直接隣り合っているものは、残留動作アーチファクトを低減するためにコンボリューションに対して使用されないことである。図17Bは、ランダム取得によって破損したデータに対するカーネルを示す。主要な動作がランダム動作である場合、その動作の以前の情報は全く存在しない。従って、より多くPEラインをカバーするコンボリューション・カーネルは、通常、より小さいカーネルよりも良く作用する。図17Bは、この一例を示す。
【００６３】
インターリーブされた取得は、PEラインが数個の割合に分割され、割合ごとに取得されることを意味する。各割合におけるPEラインは、通常、間隔が空けられ、この間隔は、インターリーブ係数と呼ばれる。インターリーブ係数が4の場合、PEライン、1、5、9、…、が最初に取得され、2、6、10、…、などが次に取得される。全ての4つの割合が取得されると、完全なk空間が充填される。データは、割合ごとに取得されることから、割合間の動作は、その割合内の動作よりも深刻であると推定するのが合理的である。この推定は、データがターボ・スピン・エコー・シーケンスによって取得される場合、より合理的である。従って、コンボリューション・カーネルは、同じ割合からデータを使用するべきではなく、他の割合からのデータだけを、考慮中の割合を再構成するために使用するべきである。従って、コンボリューション・カーネルの形状は、インターリーブ係数によって決定される。図16は、インターリーブ係数が4である場合の一例を示す。この例において、インターリーブ係数をRにし、上のR−1ライン及び下方のR−1ラインは再構成に対して使用される。
【００６４】
ここで記載されるカーネル・コンボリューション・モジュール60によって実施される開示された非剛体運動修正（例えば、図5、図16及び図17A及び17Bに関して）は、様々な動作アーチファクトをもつデータに対してテストされた。数個の実験が、異なる動作アーチファクトを生成するように設計され、それらは：飲み込むこと、血流、並進及び回転、を含む。線形及びインターリーブされた取得スキームの両方によって取得されたデータが、テストされる。
【００６５】
インビボの頸椎、腹部及び脳データ・セットが、16素子中性子血管コイル、32素子心臓コイル及び8チャンネル・ヘッドコイル（全てのコイルは、フロリダ州ゲーンズビルのInvivo  Corp製）を使用し、3.0T  Achievaスキャナ（オランダ、ベスト、Philips）で個別に取得された。頸椎及び脳のデータ・セットは、インターリーブ係数の4でインターリーブ取得スキームを使用して取得された一方、腹部のデータ・セットは、線形取得スキームを使用して取得された。頸椎のデータ・セットは、T2で重み付けされたTSEシーケンス（FOV  200×248mm、マトリクス・サイズ256×256、TR/TE  3314/120ms、フリップ角度90°、スライス厚さ3mm、エコー・トレイン長さ（ETL）=16）によって取得された。飲み込みアーチファクトを生成するために、ボランティアは、10‐15秒毎に飲み込むように言われ、PE方向は、前後（AP）方向に選択された。軸方向の腹部データ・セットは、息止めデュアル・ファスト・フィールド・エコー（FFE）シーケンス（FOV  375mm、マトリクス・サイズ204×256、TR  180ms、TE1/TE2  2.3/5.8ms、フリップ角度80°、スライス厚さ  7mm）を使用して取得された。PE方向はこの場合もAPであった。流れ動作抑圧技術が、その取得の間に導入された。脳画像は、T2で重み付けされたTSWシーケンスで以下の走査パラメータ：FOV  230×230mm2（頭部）、マトリクス・サイズ256×256、エコー・トレイン長さ（ETL）=16、を使用して取得された。そのボランティアは、取得中に頭部をランダムに動かすように指示された。
【００６６】
極端な状況における開示された方法の頑健性をテストするために、頸椎データ・セットの2つの余分なセットが取得された。ボランティアは、第1データ・セットの取得の間には静止したままでいるよう指示され、第2データ・セットの取得の間には、ランダム且つ激しく動くように指示された。その2つの余分なデータ・セットは、16素子中性子血管コイルを使用して3.0T  Achievaスキャナでもまた取得された。以前の脊柱データ・セットとは違って、これらの2つのデータ・セットのPE方向は、頭からつま先までであった。取得パラメータは：FOV  160×248mm、マトリクス・サイズ200×248、TR/TE  3314/120ms、フリップ角度90°、スライス厚さ  3mm、エコー・トレイン長さ（ETL）＝16である。
【００６７】
カーネル・コンボリューション操作80（図5参照）に使用するためのカーネル82の選択は、データ・セットの予測された一貫した相関に基づいていた。脊柱及び脳のデータ・セットはインターリーブ係数の4で取得されたことから、その相関一貫性作用素は、図16のカーネルでのコンボリューションとして定義された。腹部のデータ・セットは、線形取得スキームで取得され、流れ動作は疑似周期的であることから、図17Aのコンボリューション・カーネルが、このデータ・セットに対する相関一貫性作用素として使用された。周波数符号化（FE）方向に沿って、感度マップの変動を導入するために、そのコンボリューション・カーネルは、FE方向に沿って直接隣り合うものまで広げられた。すなわち、図16及び17A及び17Bにおける黒い点の各々は、k空間において3つの隣り合う信号を示す。相関一貫性作用素は、動作が破損したデータから中央の64k空間ラインでのデータ・フィッティングを通して計算された。一貫した相関の性作用素を適用することによって、新しいk空間データ・セットが各チャンネルに対して生成された。各コイル素子からの画像の2乗の和の平方根は、最終的な再構成として使用された。元のk空間データは、その最終再構成には2つの理由から使用されなかったことを明らかにすべきである。第１に、コンボリューション・カーネルの設計が原因で、SNRを良く維持することができる。従って、元のk空間を、SNRを改善するために使用する必要はない。第2に、元のk空間データは、動作によって破損した。元のk空間データを使用することによって、残留動作アーチファクトがさらに導入される。
【００６８】
再構成された画像の画質を評価するために、相違マップが使用された。その相違マップは、動作修正の前及び後の再構成までの大きさにおける相違を描く。その相違マップは、動作アーチファクトの減少及び診断に役立つ情報の保存を示すことができる。全てのデータは、デュアル3.2GHzプロセッサを持つワークステーション及び2GBのRAMにおいて処理された。
【００６９】
図18に関して、飲み込みによる動作で破損した画像に対する結果が記載されている。図18は、頸椎イメージングの結果を示す。最初の2列の比較から、飲み込みによるアーチファクトは、かなり減少したことが分かる。右の列に示されている相違マップから、画像構造はどれも非剛体運動補償によって除去されなかったことが分かる。SNR及び診断に役立つ情報は、適切に保存された。有利にも、背景雑音もまた、相関一貫性作用素によって抑制された。この背景雑音抑制は、雑音比（CNR）により良いコントラストをもたらす。如何なる特定の操作の理論にも限定されずに、この背景雑音抑制が得られると考えられている。それは、その雑音が相関一貫性も導入するからである。従って、相関一貫性における制約も雑音レベルを低減する。
【００７０】
図19に関して、血流によって破損した画像に対する結果が記載されている。この実験において、腹部イメージングにおける流れアーチファクトは、わずかに減少したSNRと引き換えに劇的に減少した。そのSNRの減少は、コンボリューション・カーネル・サポート（図17A）が、疑似周期的動作アーチファクトを十分に抑制するように直接隣り合うものを含まないからである。
【００７１】
図20に関して、ランダム剛体運動によって破損した画像に対する結果が記載されている。脳イメージング・データ・セットは、剛体運動に対する開示された方法の実施をテストするために使用された。図20は、その結果を示す。この例において、剛体運動によるゴーストのほぼ全ては、除去された。また、そのSNRは適切に保存された。これは、提案された方法が、非剛体運動アーチファクトを低減できるだけでなく、剛体運動アーチファクトも低減できることを立証する。
【００７２】
図21に関して、極端な動作の状況によって破損した画像に対する結果が記載されている。2つの脊柱データ・セットが、この実験に対して使用された。1つのデータ・セットにおける画像には、ほぼ動作が無い。このデータ・セットでの実験の目的は、提案された方法が、元の画質が高いときにその画質を減らすかどうかをテストすることであった。他のデータ・セットにおける画像は、深刻な剛体及び非剛体運動アーチファクトを有する。このデータ・セットでの実験の目的は、その深刻に破損した較正信号が、いまだにコンボリューション・カーネル計算に使用できるかどうかをテストすることである。図21は、その結果を立証する。第1の行から、画質は、動作アーチファクトの無い画像に対してよく保存されたことが分かる。さらに、わずかな非一貫性でさえも、開示された方法によって修正することができる。重度な混合した運動アーチファクトがあるとき、その画質はそれでもかなり改善することができる。異常な脊椎C4及びC5の端部の鮮明度は、動作修正の後に改善された。
【００７３】
カーネル・コンボリューション・モジュール60によって実施される動作修正は、動作アーチファクトを低減するためにデータ相関一貫性を使用する。そのアプローチは、取得シーケンス又は軌跡において如何なる必要条件も有していない。そのアプローチは、また、検出される動作パラメータに依存しないことから、動作検出ステップは無い。さらに、新しいk空間データの1つのセット84だけが生成され、元のk空間データ52（図5参照）は、最終的な再構成に使用されない。そのアプローチは、頑健でSNRを保存し、非剛体及び剛体運動低減の両方に適用可能である。動作アーチファクトが無い画像に対して、そのアプローチは、その画質を劣化しない。深刻なアーチファクトがある画像に対して、重度に破損した較正信号から計算される相関一貫性作用素は、それでも動作アーチファクトをかなり低減することができる。ここで報告される実験もまた、当該方法の頑健性を支持する。SNRに関して、腹部イメージングを除いては、すべての実験において低減係数は1.3であった。低減係数の1.6が、腹部イメージングに使用された。従って、SNR低減は無視できる。さらに、背景雑音が、データ相関一貫性を導入し、そのアプローチも、従って、背景雑音を抑制し、CNRを改善する。
【００７４】
相関一貫性作用素は、破損したデータで計算されることから、アーチファクトをさらに低減するために反復再構成と共に使用することが適切である。2つのパラメータを、繰り返しの間に改良／更新されることができる。第1に、較正信号は、各繰り返しの後に更新することができる。その第1反復において、コンボリューション・カーネルは、動作が破損したデータを使用して計算される。従って、より少ない動作アーチファクトを含む更新された較正信号を持つコンボリューション・カーネルは、動作アーチファクトをさらに低減することが出来る可能性がある。第2に、各繰り返しにおいて、そのコンボリューション・カーネル・サポートを改良することができる。この方法において、様々な残留動作アーチファクトでの再構成が生成され得る。これらの再構成の平均は、個別の再構成の各々よりも少ない残留動作アーチファクトを含む。非特許文献6において提案されている方法は、その提案された方法の具体的な実施であって、各繰り返しにおいて改良されたカーネルで反復スキームを使用する。Fautz  et  al.のアプローチとは違い、本文献で開示されたようなカーネル・コンボリューション・モジュール60によって実施される動作補償では、1つのセットの新しいk空間データだけが生成され、元のk空間データは、最終的な再構成に使用されない。これらの概念に基づいて、実験は、以前記載されたデータ・セットで実施された。その結果は、画質は、繰り返しの後にさらに改善することが出来ることが真実であることを立証した。しかし、その改善は重要ではない。より長い再構成時間を考慮すると、反復は、再構成時間が致命的でないときにだけ推奨される。
【００７５】
本出願は、1つ又はそれ以上の望ましい実施形態を記載した。改良形及び変化形は、上記の詳しい記載を読み理解した上で他者が思いつくであろう。本出願は全てのそのような改良形及び変化形が添付の請求項及びそれらの均等物の範囲内にある限り、それらを含むものとして解釈されるべきである。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１５Ｆ】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】平成23年9月27日(2011.9.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セットにおいて被検者の回転を検出するステップ；及び
再構成被検者画像を生成するために、前記MRイメージング・データ・セットを再構成し、前記の検出された被検者の回転を補償するステップ；
を含む方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であり、前記検出するステップは：
基準k空間データを取得するステップ；
前記MRイメージング・データ・セットと一緒に領域k空間データを取得するステップであり、該領域k空間データは、被検者の動作が無い場合に前記基準k空間データを含む2次元k空間領域に広がる、ステップ；及び
少なくとも被検者の回転を含む被検者位置情報を検出するために、前記基準k空間データと前記領域k空間データとを相互的に関連付けるステップ；
を含む方法。
【請求項３】
前記基準k空間データが基準k空間ラインである、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記相互的に関連付けるステップは、前記k空間ラインの方向に沿って、被検者の並進を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記相互的に関連付けるステップは、相互的に関連付けられた前記基準k空間データと領域k空間データとの位相関係に基づいて、前記k空間ラインの方向に直角な被検者の並進を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記MRイメージング・データ・セットは2次元であり、前記相互的に関連付けるステップは、前記基準k空間データと領域k空間データとの間の相関の強度に基づいて面貫通被検者位置情報を含む被検者位置情報をさらに検出する、請求項2乃至5のいずれか1項に記載の方法。
【請求項７】
前記MRイメージング・データ・セットは、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得される部分パラレル・イメージング（PPI）MRイメージング・データ・セットであり、且つ前記の再構成するステップが：
前記MRイメージング・データ・セットを、GRAPPA作用素を使用して再構成し、検出された前記被検者の回転によって欠けているk空間データを外挿する、ステップ；
を含む、請求項１乃至6のいずれか1項に記載の方法。
【請求項８】
前記MRイメージング・データ・セットは、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得される部分パラレル・イメージング（PPI）MRイメージング・データ・セットであり、且つ前記再構成するステップが：
面貫通被検者運動を補償するために、ハイパスGRAPPAを使用して前記MRイメージング・データ・セットを再構成するステップ；
を含む、請求項１乃至7のいずれか1項に記載の方法。
【請求項９】
前記再構成するステップが：
被検者動作を、前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関に基づいて、前記MRイメージング・データ・セットを、該MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するカーネルでコンボリューションすることによって補償するステップ；
を含む、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。
【請求項１０】
MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関に基づいて被検者動作に対して前記MRイメージング・データ・セットを補償するステップ；及び
再構成被検者画像を生成するために前記MRイメージング・データ・セットを再構成するステップ；
を含む方法。
【請求項１１】
前記補償するステップが：
前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの少なくとも1つの一貫した相関を具現化するカーネルで、前記MRイメージング・データ・セットをコンボリューションするステップ；
を含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
請求項11に記載の方法であり、前記カーネルが：
一貫した共役の対称的なk空間相関；
空間的に隣り合うk空間データの一貫した相関；及び
異なるMR信号取得チャンネルを使用して取得されたk空間データの一貫した相関であり、前記MRイメージング・データ・セットは、複数の独立したMR信号取得チャンネルを使用して取得された部分パラレル・イメージング（PPI）MRイメージング・データ・セットである、相関；
のうち1つ又はそれ以上を含む前記MRイメージング・データ・セットのk空間データの一貫した相関を具現化する、方法。
【請求項１３】
前記カーネルは、相互的に関連付けられたk空間データの線形の組み合わせを含む、請求項11又は12に記載の方法。
【請求項１４】
磁気共鳴スキャナ；及び
請求項1乃至13のいずれか1項に記載の方法を使用して前記MRスキャナによって取得されるMRイメージング・データ・セットを再構成するように設定された画像再構成モジュール；
を含む、磁気共鳴イメージング・システム。
【請求項１５】
請求項1乃至13のいずれか1項に記載の方法を使用して磁気共鳴（MR）イメージング・データ・セットを再構成するために、デジタル・プロセッサによって実行可能なインストラクションを記憶するデジタル記憶媒体。
【国際調査報告】
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