(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間を変数とする波形データの所定の時刻における信号強度と、該所定の時刻までの離散時刻における所定数の信号強度とに基づいて周波数を変数とする信号強度波形を推定するスペクトル推定方法であって、
観測データにノイズ除去フィルタを適用して前記波形データを導出する波形データ導出工程と、
前記波形データから周波数を変数とする第１の信号強度波形を取得し、該取得した第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比から前記所定数を決定する決定工程と、を有することを特徴とするスペクトル推定方法。
【請求項２】
前記決定工程は、前記第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比の（−１／２）乗の値に比例定数を掛けた値の整数部分を前記所定数としたことを特徴とする請求項１に記載のスペクトル推定方法。
【請求項３】
前記波形データ導出工程は、−１と、前記観測データをフーリエ変換して得られた周波数を変数とする第２の信号強度波形における最大ピークの半値幅から導出される係数と、時間に関する変数との積を指数成分として持つ指数関数を含むノイズ除去フィルタ関数を前記観測データに乗算して前記波形データを導出することを特徴とする請求項１または２に記載のスペクトル推定方法。
【請求項４】
前記波形データ導出工程は、前記最大ピークの半値幅が０．５〜３．０Ｈｚとなる場合には該最大ピークの半値幅の値を前記係数の値とし、前記最大ピークの半値幅が０．５Ｈｚ以下の値となる場合には０．５を前記係数の値とし、前記最大ピークの半値幅が３．０Ｈｚ以上の値となる場合には３．０を前記係数の値としたことを特徴とする請求項３に記載のスペクトル推定方法。
【請求項５】
前記時間を変数とする波形データの所定の時刻における信号強度を前記所定の時刻までの離散時刻における信号強度を前記所定の時刻までの離散時刻における所定数の信号強度の線形結合により表現した自己回帰モデルにより前記信号強度波形を推定する際に、前記線形結合における各項の係数を最小２乗法により決定する係数決定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のスペクトル推定方法。
【請求項６】
均一な磁場を発生する静磁場発生磁石と、位置および時間に応じて変動する磁場を発生する勾配磁場発生部と、撮像対象物に電磁波を照射する送信部と、前記撮像対象物からのＮＭＲ信号を含む観測データを受信する受信部と、磁気共鳴画像を形成するための画像形成処理部とを有し、前記均一な磁場および前記変動する磁場の強度に比例した周波数の電磁波の送信およびＮＭＲ信号の受信により磁気共鳴映像を撮像する磁気共鳴映像撮像装置であって、
前記画像形成処理部は、前記観測データとノイズ除去フィルタ関数とに基づいて時系列情報からなる波形データを導出し、導出された波形データを高速フーリエ変換して得られた第１の信号強度波形における信号強度と雑音強度から多項式の項数を決定しつつ自己回帰モデルによるスペクトル推定を行い、周波数を変数とするスペクトルを推定することにより磁気共鳴映像を形成し、
前記多項式の項数は、前記第１の信号強度波形における前記信号強度の最大値と雑音強度値との比から決定することを特徴とする磁気共鳴映像撮像装置。
【請求項７】
前記多項式の項数は、前記第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比の（−１／２）乗の値に比例定数を掛けた値の整数部分であることを特徴とする請求項６に記載の磁気共鳴映像撮像装置。
【請求項８】
前記ノイズ除去フィルタ関数は、前記観測データを高速フーリエ変換して得られた周波数を変数とする第２の信号強度波形において前記撮像対象物内部に存在する水分子を構成する水素原子に起因したピークの半値幅を指数成分の一部として持つ指数関数を含んだことを特徴とする請求項６または７に記載の磁気共鳴映像撮像装置。
【請求項９】
前記画像形成処理部は、前記スペクトル推定により得られたスペクトルにおいて、複数のピーク間の周波数差の変動に基づいて撮像対象物の温度変動を検知することを特徴とする請求項６〜８のいずれか一つに記載の磁気共鳴映像撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、いわゆる自己回帰モデルを用いたスペクトル推定方法に関し、特に、Ｓ／Ｎ比の低い観測データに関して精度よくスペクトル推定をおこなうスペクトル推定方法、スペクトル推定方法を用いた磁気共鳴映像撮像方法、スペクトル推定方法を用いた磁気共鳴映像撮像装置、およびこれらの方法をコンピュータ上で実行するプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、撮像対象物を磁場雰囲気中に配置し、核磁気共鳴現象に起因して撮像対象物から放出されるＮＭＲ信号を観測することにより波形データとして取り込み、その波形データを、周波数を変数とした信号強度分布であるスペクトルに関するデータに変換し、撮像対象物の内部構造を撮像する磁気共鳴映像撮像（以下、「ＭＲＩ」と言う）装置が知られている。ＭＲＩ装置によって撮像された画像の解像度を向上させるためには、ＮＭＲ信号からなる波形データをスペクトルに変換する工程において、ピーク周波数の特定を精度よくおこなうことが必要である。
【０００３】
観測によって得られた波形データについて、波形データがどのようなスペクトルを有するかを知るためにおこなわれる手法として、高速フーリエ変換が一般に用いられている。高速フーリエ変換とは、観測された波形データのうち、間隔Δｔで離散化したＮ個の時刻ｔ1、ｔ2、ｔ3、・・・、ｔi、・・・、ｔNにおける強度ｘ（ｔi）をピックアップした上で、離散フーリエ変換をおこなうことを基礎とするアルゴリズムである。高速フーリエ変換を用いてスペクトルの推定をおこなった場合、観測された波形データから観測波の周波数分布を容易に求めることができ、波形データに周期性があればスペクトルにおいて、ある一定の周波数についてピークが現れ、波形データを構成するそれぞれの波の周波数を求めることができる。
【０００４】
しかし、高速フーリエ変換によってスペクトル推定をおこなった場合にはピーク周波数を推定する精度に限界があるため、一定の範囲Δωにわたって誤差が生ずるという問題を有する。具体的には、波形データからピックアップするデータ相互の間の時間間隔Δｔおよび観測点数Ｎを用いて、
Δω＝１／（ＮΔｔ）・・・・・・・（１）
と表される。式（１）は、高速フーリエ変換によってスペクトル推定をおこなう限り、どのようなアルゴリズムに基づいても成立する。したがって、高速フーリエ変換によるスペクトル推定は、Δωだけ周波数に対して不確定性を有するという問題点を有する。
【０００５】
このような周波数誤差を生じない方法として、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定の方法が知られている（S. Haykin. Ed, Nonlinear Methods of Spectral Analysis, Springer-Verlag, 1979 など）。自己回帰モデルとは、時刻ｔnにおけるデータｘnをｔnよりも前の時刻ｔn-2、ｔn-3、ｔn-4、・・・・におけるデータの線形結合で表現することをいう。すなわち、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定とは、時刻ｔnにおけるデータｘnが、
ｘn＝ａ1ｘn-1＋ａ2ｘn-2＋ａ3ｘn-3＋・・・＋ａMｘn-M  ・・・（２）
の形で表されることを基礎として、（２）式で表されたｘnについて、任意の数ｚを用いてｚ変換をおこない、周波数を変数とした信号強度の分布に関するデータを得ることによりスペクトル推定をおこなう方法である。
【０００６】
図８（ａ）は、ある一定の現象における１秒間の間の信号強度を示す時系列情報である。そして、図８（ｂ）は、（ａ）の時系列情報を高速フーリエ変換することにより得られたスペクトルである。これに対し、図８（ｃ）は、（ａ）の時系列情報を自己回帰モデルを用いたスペクトル推定により得られたスペクトルである。図８（ｂ）と（ｃ）を比較すると、高速フーリエ変換では全体的にピークの半値幅が大きく、３１．５Ｈｚのピークと、３２．５Ｈｚのピークが分離できていない。本来２つのピークからなる部分が１つのピークで表されているため、図８（ｂ）から得られる周波数が、実際のものと異なったものとなる。これに対して、図８（ｃ）は、ピークの半値幅も狭く、各ピークの分離も良好になされているため、周波数も正確な値を得ることができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
一方で、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定についても問題点は存在する。自己回帰モデルにおいては、（２）式の右辺の項数（以下「モデル次数」と言う）Ｍをどのように決定するかがスペクトル推定において重要となる。一般には自己回帰モデルで過去の値ｘn-iから現在の値ｘnを予測した時の予測誤差の２乗の期待値であるＦＰＥが最小になるＭを自己回帰モデルの次数とする方法が知られている。具体的には、ＦＰＥは以下の式で表される。
ＦＰＥ＝（１＋（Ｍ＋１）／Ｎ）（１−（Ｍ＋１）／Ｎ）-1（Σ（ｘn−Σａiｘn-i））・・・・（３）
ここで、Σａiｘn-iは、１≦ｉ≦Ｍについて和をとり、Σ（ｘn−Σａiｘn-i）は、０≦ｎ≦Ｎについて和をとるものとする。
【０００８】
しかし、この方法も十分ではない。なぜならば、ＦＰＥはあくまで統計的に最適なモデル次数Ｍを与える規範に過ぎず、これによって実際の観測データに対して必ず良好なスペクトルを導き出すものではないためである。したがって、経験上は、有用な周波数データを得るためのモデル次数Ｍは、データ点数Ｎの１／３〜１／２の値とする手法が知られており、データのＳ／Ｎ比が十分大きい場合にはこのような方法で決定した次数Ｍを用いることで図８（ｃ）に示す通りのスペクトルに関するグラフを得ることができる。
【０００９】
しかし、この経験則についても問題点が存在する。すなわち、十分なＳ／Ｎ比を得ることのできない波形データについては、上記の方法を適用しても正確なスペクトルを得ることはできない。特に、磁気共鳴映像の撮像においては、人体から生ずるノイズ等を無視することはできず、また、患者の負担を考慮して測定時間を長くとることができない。したがって、高いＳ／Ｎ比を有する波形データを得ることは困難であり、上記のモデル次数Ｍの決定方法をＭＲＩに用いることは適切ではない。
【００１０】
また、波形データのＳ／Ｎ比が小さい場合には、上記の問題点とは別の問題点も存在する。すなわち、自己回帰モデルを用いてスペクトル推定をおこなった場合には、有意な波形データだけでなく、ノイズを形成する波についてもスペクトル推定をおこなってしまう。そのため、得られたスペクトルは、波形データに起因する周波数のピークがノイズ波に起因するピーク中に埋もれてしまい、有用なデータとしての活用が難しくなる。
【００１１】
さらに、Ｓ／Ｎ比の小さい波形データからのスペクトル推定は、ＭＲＩ装置以外にも、電子回路や機械システムの特性解析など、さまざまなケースにおいて必要となる。これらの場合も、従来の手法によって自己回帰モデルを用いたスペクトル推定をおこなっても、有効なデータを得ることができない。
【００１２】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定において、Ｓ／Ｎ比が小さい波形データでも、分解能のスペクトル推定がおこなえる方法、この方法を用いた磁気共鳴映像撮像方法、磁気共鳴映像撮像装置、およびこの方法をコンピュータ上で実行するプログラムを提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、第１の観点にかかる発明は、時間を変数とする波形データの所定の時刻における信号強度と、該所定の時刻までの離散時刻における所定数の信号強度とに基づいて周波数を変数とする信号強度波形を推定するスペクトル推定方法であって、観測データにノイズ除去フィルタを適用して前記波形データを導出する波形データ導出工程と、前記波形データから周波数を変数とする第１の信号強度波形を取得し、該取得した第１の信号強度波形の信号強度と雑音強度から前記所定数を決定する決定工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
この第１の観点にかかる発明によれば、波形データの導出に関しノイズ除去フィルタを適用し、所定数の決定を信号強度と雑音強度から求めることとしているため、Ｓ／Ｎ比が低い観測データについても、分解能の高いスペクトル推定をおこなうことができる。
【００１５】
また、第２の観点にかかる発明は、第１の観点にかかる発明において、前記時間を変数とする波形データの所定の時刻における信号強度を前記所定の時刻までの離散時刻における所定数の信号強度の線形結合により表現した自己回帰モデルにより前記信号強度波形を推定する際に、前記線形結合における各項の係数を最小２乗法により決定する係数決定工程をさらに含んだことを特徴とする。
【００１６】
この第２の観点にかかる発明によれば、線形結合における各項の係数を最小２乗法により決定することとしたため、雑音を有する観測データに関しても、正確に各項の係数を決定することができる。
【００１７】
また、第３の観点にかかる発明は、第１または第２の観点にかかる発明において、前記波形データ導出工程は、−１と、前記観測データをフーリエ変換して得られた周波数を変数とする第２の信号強度波形における最大ピークの半値幅から導出される係数と、時間に関する変数との積を指数成分として持つ指数関数を含むノイズ除去フィルタ関数を前記観測データに乗算して前記波形データを導出することを特徴とする。
【００１８】
この第３の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数が指数関数を含み、その指数成分に、ピークの半値幅から導出される係数を有し、さらにノイズ除去フィルタ関数を観測データに乗算して波形データを導出することとしたため、観測データが有するノイズ成分を的確に除去し、導出される波形データを減衰振動関数とすることができる。
【００１９】
また、第４の観点にかかる発明は、第３の観点にかかる発明において、前記波形データ導出工程は、前記最大ピークの半値幅が０．５〜３．０Ｈｚとなる場合には該最大ピークの半値幅の値を前記係数の値とし、前記最大ピークの半値幅が０．５Ｈｚ以下の値となる場合には０．５を前記係数の値とし、前記最大ピークの半値幅が３．０Ｈｚ以上の値となる場合には３．０を前記係数の値としたことを特徴とする。
【００２０】
この第４の観点にかかる発明によれば、具体的にノイズ除去フィルタ関数の指数成分を決定したため、より的確にノイズ成分を除去することができる。
【００２１】
また、第５の観点にかかる発明は、第１〜第４のいずれかの観点にかかる発明において、前記決定工程は、前記第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比から前記所定数を決定することを特徴とする。
【００２２】
この第５の観点にかかる発明によれば、所定数を、前記スペクトルにおける信号強度の最大値と雑音強度値との比から求めることとしたため、ＦＰＥを用いた場合よりも高分解能のスペクトル推定をおこなうことができる。
【００２３】
また、第６の観点にかかる発明は、第１〜第５のいずれかの観点にかかる発明において、前記決定工程は、前記第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比の（−１／２）乗の値に比例定数を掛けた値の整数部分を前記所定数としたことを特徴とする。
【００２４】
この第６の観点にかかる発明によれば、所定数の決定をより具体的におこなうことで、さらに高分解能のスペクトル推定をおこなうことができる。
【００２５】
また、第７の観点にかかる発明は、撮像対象物を磁場雰囲気中に配置し、該配置した撮像対象物に対して前記磁場雰囲気の磁場強度に比例した中心周波数を有する電磁波を送信し、核磁気共鳴現象に基づいて前記撮像対象物から得られるＮＭＲ信号を受信し、受信した前記ＮＭＲ信号の波形データに基づいて自己回帰モデルによるスペクトルの推定をおこない、推定された前記スペクトルを位置に対する輝度情報に置き換えることにより撮像対象物の内部構造の映像を出力する磁気共鳴映像撮像方法において、前記スペクトルの推定は、観測データにノイズ除去フィルタを適用して前記波形データを導出する波形データ導出工程と、前記波形データから周波数を変数とする第１の信号強度波形を取得し、該取得した第１の信号強度波形の信号強度と雑音強度から前記所定数を決定する決定工程とを有することを特徴とする。
【００２６】
この第７の観点にかかる発明によれば、スペクトルの推定において、ノイズ除去フィルタの適用をおこない、信号強度と雑音強度から所定数を決定するため、Ｓ／Ｎ比の低い観測データから高分解能のスペクトルが推定され、そのスペクトルに基づいて高解像度の磁気共鳴映像を形成することができる。
【００２７】
また、第８の観点にかかる発明は、第７の観点にかかる発明において、前記波形データ導出工程は、前記観測データを高速フーリエ変換して得られた第２の信号強度波形において前記撮像対象物内部に存在する水分子を構成する水素原子に起因したピークの半値幅を指数成分の一部として持つ指数関数を含むノイズ除去フィルタ関数を前記観測データに乗算して前記波形データを導出することを特徴とする。
【００２８】
この第８の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数に含まれる指数関数における指数成分について、撮像対象物内部に存在する水分子を構成する水素原子に起因したピークの半値幅を含むこととしたため、有用なノイズ除去フィルタ関数を構成することができ、観測データにおける雑音成分を効果的に除去することができる。したがって、高い解像度を有する磁気共鳴映像を撮像することができる。
【００２９】
また、第９の観点にかかる発明は、第７または第８の観点にかかる発明において、前記決定工程は、前記第１の信号強度波形における信号強度の最大値と雑音強度値との比の（−１／２）乗の値に比例定数を掛けた値の整数部分を前記所定数としたことを特徴とする。
【００３０】
この第９の観点にかかる発明によれば、所定数の決定を具体的に規定することでさらにＦＰＥを用いた場合に比較してＳ／Ｎ比の低い観測データから高分解能のスペクトル推定をおこない、高解像度の磁気共鳴映像を撮像することができる。
【００３１】
また、第１０の観点にかかる発明は、第７〜第９のいずれかの観点にかかる発明において、前記スペクトル推定工程により得られた信号強度の分布から、複数のピーク間の周波数差の変動に基づいて前記撮像対象物の内部の温度変動を検知する検知工程をさらに含んだことを特徴とする。
【００３２】
この第１０の観点にかかる発明によれば、代謝物を構成する原子に起因するピークは、温度変化によって共鳴周波数も変動するため、その変動幅を測定することで撮像対象物内部の温度変動を検出することができる。
【００３３】
また、第１１の観点にかかる発明は、第１〜第１０の観点にかかる発明のいずれか一つの方法をコンピュータ上で実行するプログラムとしたことで、第１〜第１０のいずれかの観点における発明にかかる方法をコンピュータによって実行することができる。
【００３４】
また、第１２の観点にかかる発明は、均一な磁場を発生する静磁場発生磁石と、位置および時間に応じて変動する磁場を発生する勾配磁場発生部と、撮像対象物に電磁波を照射する送信部と、前記撮像対象物からのＮＭＲ信号を含む観測データを受信する受信部と、磁気共鳴画像を形成するための画像形成処理部とを有し、前記均一な磁場および前記変動する磁場の強度に比例した周波数の電磁波の送信およびＮＭＲ信号の受信により磁気共鳴映像を撮像する磁気共鳴映像撮像装置であって、前記画像形成処理部は、前記観測データとノイズ除去フィルタ関数とに基づいて時系列情報からなる波形データを導出し、導出された波形データを高速フーリエ変換して得られた第１の信号強度波形における信号強度と雑音強度から多項式の項数を決定しつつ自己回帰モデルによるスペクトル推定をおこない、周波数を変数とするスペクトルを推定することにより磁気共鳴映像を形成する磁気共鳴映像撮像装置であることを特徴とする。
【００３５】
この第１２の観点にかかる発明によれば、画像形成処理部が自己回帰モデルを用いたスペクトルの推定をおこない、スペクトルの推定において、ノイズ除去フィルタ関数を用いて波形データを導出し、信号強度と雑音強度によって多項式の項数を決定する磁気共鳴映像撮像装置としたため、Ｓ／Ｎ比の低い観測データであっても自己回帰モデルを用いて高分解能のスペクトル推定をおこない、高解像度の磁気共鳴映像を撮像可能な装置を提供することができる。
【００３６】
また、第１３の観点にかかる発明は、第１２の観点にかかる発明において、前記ノイズ除去フィルタ関数は、前記観測データを高速フーリエ変換して得られた周波数を変数とする第２の信号強度波形において前記撮像対象物内部に存在する水分子を構成する水素原子に起因したピークの半値幅を指数成分の一部として持つ指数関数を含んだことを特徴とする。
【００３７】
この第１３の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数を水素原子に起因したピークの半値幅を指数成分に含む指数関数を含むこととしたため、画像形成処理部は、観測データから効果的にノイズ成分を除去することができ、高解像度の磁気共鳴映像を撮影できる磁気共鳴映像撮像装置を提供できる。
【００３８】
また、第１４の観点にかかる発明は、第１２または第１３の観点にかかる発明において、前記多項式の項数は、前記第１の信号強度波形における前記信号強度と前記雑音強度との比を（−１／２）乗した値に比例定数を乗算した値の整数部分であることを特徴とする。
【００３９】
この第１４の観点にかかる発明によれば、画像形成処理部が、ＦＰＥを用いてモデル次数を決定した場合と比較して、Ｓ／Ｎ比の低い観測データに対してより適切にモデル次数を提供することができる磁気共鳴映像撮像装置を提供することができる。
【００４０】
また、第１５の観点にかかる発明は、第１２〜第１４のいずれかの観点にかかる発明において、前記画像形成処理部は、前記スペクトル推定により得られたスペクトルにおいて、複数のピーク間の周波数差の変動に基づいて撮像対象物の温度変動を検知することを特徴とする。
【００４１】
この第１５の観点にかかる発明によれば、処理手段が、複数のピーク間の周波数の差を検知することで撮像対象物の内部における温度変動を検知する磁気共鳴映像撮像装置としたため、直接測定することのできない物体内部の温度について、正確に検知することができる。
【００４２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照して実施の形態１にかかるＭＲＩ装置について説明する。図１は、実施の形態１にかかるＭＲＩ装置の概要を示す模式図である。実施の形態１にかかるＭＲＩ装置は、静磁場発生部１と、勾配磁場を印加する勾配コイル部２と、電磁波の照射およびＮＭＲ信号を受信するＲＦコイル部３とを有する。また、勾配コイル部２は、勾配駆動部４によって制御され、ＲＦコイル部３は、送信部５および受信部６の制御を受ける。また、ＲＦコイル部３は、アナログ・ディジタル変換部７を介してコンピュータ８に接続されている。さらに、勾配駆動部４、送信部５、受信部６、アナログ・ディジタル変換部７はそれぞれ制御部９の制御を受け、また、コンピュータ８は操作部１０および表示部１１を有し、制御部９を制御する。
【００４３】
静磁場発生部１は、撮像対象物１２が配置された空間に時間的および空間的に均一な磁場を印加するためのものである。静磁場発生部１は、永久磁石または超電導磁石などからなり、１．０Ｔ程度の強磁場を発生する機能を有する。
【００４４】
勾配コイル部２は、勾配磁場を発生するためのものである。上述のように、ＭＲＩ装置は、撮像対象物１２を構成する特定の核種（主に水素原子）に対して核磁気共鳴現象を利用するが、位置情報を調べるために静磁場とは別に空間的および時間的に変動する勾配磁場を撮像対象物１２に対して印加する必要があるためである。
【００４５】
ＲＦコイル部３は、撮像対象物１２に対して電磁波を照射する電磁波送信手段としての機能と、核磁気共鳴現象によって撮像対象物１２を構成する原子から放出されるＮＭＲ信号を受信するＮＭＲ信号受信手段としての機能を有する。なお、ＲＦコイル部３によって照射される電磁波の周波数は、静磁場発生部１により印加される磁場の強度が１．０Ｔの場合には、数ＭＨｚ〜数十Ｍｚであることが望ましい。
【００４６】
勾配駆動部４は、勾配コイル部２を制御するためのものである。勾配コイル部２によって印加される勾配磁場は、その大きさが空間的および時間的に変動させる必要があるため、勾配駆動部４によって勾配コイル部２を制御して勾配磁場を変動させている。
【００４７】
送信部５、受信部６は、それぞれＲＦコイル部３を制御するためのものである。上述の通り、ＲＦコイル部３は、電磁波送信手段としての機能と、ＮＭＲ信号受信手段としての機能を有する。具体的には、送信部５から送られた電流に基づいてＲＦパルスを発生して電磁波を送信し、受信したＮＭＲ信号を受信部６に出力する。受信部６はＲＦコイル部３から受け取ったＮＭＲ信号をアナログ・ディジタル変換部７に伝える。
【００４８】
アナログ・ディジタル変換部７は、ＲＦコイル部３が受信したＮＭＲ信号に関するアナログデータをディジタルデータに変換するためのものである。撮像対象物１２から放出され、コンピュータ８上でスペクトル解析をするためには観測データをディジタルデータの形式に変換しておく必要があるためである。
【００４９】
コンピュータ８は、ＲＦコイル部３で受信され、アナログ・ディジタル変換部７でディジタルデータに変換された観測データから、スペクトル推定をおこなうためのものである。コンピュータ８は、スペクトル推定をおこない、スペクトル推定の結果より撮像対象物１２の内部構造を分析し、磁気共鳴映像を形成する機能を有する。
【００５０】
また、コンピュータ８は、制御部９を制御するためのものでもある。コンピュータ８に接続された操作部１０に入力された情報に基づいて、コンピュータ８は、磁気共鳴映像の撮像の開始や、スライス幅の決定等をおこない、制御部９に指令を送る機能を有する。
【００５１】
表示部１１は、コンピュータ８で形成された磁気共鳴映像を表示するためのものである。表示部１１の構造としては、ＣＲＴディスプレイや、ＴＦＴ液晶画面のように直接映像を表示するものでもよいし、プリンタのように映像を他の媒体に出力するものでもよい。
【００５２】
次に、実施の形態１にかかるＭＲＩ装置を用いて、実際に磁気共鳴映像を撮像する方法について、説明する。実施の形態１における磁気共鳴映像の撮像は、大きく分けて磁場の印加および電磁波の照射、受信による観測データの取得工程と、取得された観測データをスペクトルに変換し、磁気共鳴映像を形成する工程とからなる。
【００５３】
まず、観測データの取得工程について、図２を参照して、説明する。最初に、撮像対象物１２をＭＲＩ装置の内部に搬入し、静磁場発生部１による発生した静磁場雰囲気中に撮像対象物１２を配置する（ステップＳ１０１）。なお、静磁場発生部１が超電導磁石からなる場合は、あらかじめ超電導磁石を液体ヘリウムなどで冷却し、超伝導状態を作り出しておく必要がある。
【００５４】
そして、勾配コイル部２がスライス方向に勾配磁場を印加するとともに、ＲＦコイル部３は撮像対象物１２に対して電磁波を照射する（ステップＳ１０２）。スライス方向に勾配磁場を印加することにより、撮像対象物１２は、共鳴周波数が異なり、法線がスライス方向と一致する多数のスライスに分割される。そして、任意のスライスについての共鳴周波数と同一周波数の高周波パルスからなる電磁波を撮像対象物１２に照射することで、所望のスライスに含まれる原子のスピンのみを励起することができ、原子の位置に関して、スライス方向の座標について特定することができる。
【００５５】
そして、勾配コイル部２は、撮像対象物１２に対して位相勾配磁場を印加する（ステップＳ１０３）。位相勾配磁場を印加することにより、ステップＳ１０２において選択されたスライス中に存在する原子から放出される電磁波の位相が、位相勾配磁場の分布にしたがって異なるものとなる。具体的には、スライスは、位相方向を短手方向とした複数の短冊に分割され、異なる短冊に属する原子からは、異なる位相の電磁波が放出される。したがって、本ステップ終了時点において電磁波を放出する原子の位置は、スライス方向の座標および位相方向の座標について特定できることとなる。
【００５６】
そして、勾配コイル部２によって周波数勾配磁場を印加しながら、撮像対象物１２を構成する原子から放出されるＮＭＲ信号を、ＲＦコイル部３によって受信する（ステップＳ１０４）。周波数方向に勾配磁場を印加することにより、ＲＦコイル部３は、周波数方向に沿って異なる周波数のＮＭＲ信号を受信することができる。したがって、ＮＭＲ信号を放出する原子に関して、周波数方向の座標を特定することができ、ステップＳ１０２〜Ｓ１０３とあわせて、ＮＭＲ信号を放出する原子の位置が完全に特定される。そして、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４の走査を位相方向のマトリックス数だけ繰り返し実施し、２次元のデータセットを得る。
【００５７】
以上ステップＳ１０１からステップＳ１０４の工程を経ることによって、撮像対象物１２を構成する原子がどの位置に、どれだけ存在するかを示す時系列情報である観測データを取得することができる。なお、これらの工程における勾配磁場の印加および電磁波の照射、ＮＭＲ信号の受信はそれぞれ直接には勾配駆動部４、送信部５、受信部６によっておこなわれるが、これらの動作は相互に連携させておこなう必要があるため、制御部９は勾配駆動部４、送信部５、受信部６にそれぞれ指令を出し、適切な同期をとっている。
【００５８】
なお、上記観測データの取得工程では、撮像対象物１２の内部器官を構成する代謝物と、撮像対象物１２の内部に含まれる水についておこなわれる。元来、撮像対象物１２の内部構造を知るためには内部器官についての情報のみがあれば足りるが、本実施の形態１においては、後のスペクトル推定において水に関する情報についても必要となるためである。具体的には、次のようにして代謝物および水についての観測データを取得する。すなわち、内部器官を構成する代謝物の分子に含まれる水素原子と、水分子に含まれる水素原子とでは、分子構造の相違から共鳴周波数が異なる。したがって、ＲＦコイル部３から照射される電磁波の周波数を変化させることで、内部器官に関する観測データと、水に関する観測データを取得することができる。
【００５９】
次に、上記の工程で取得された観測データをスペクトルに変換し、磁気共鳴映像を形成する工程について、図３〜図６を参照して説明する。なお、図４〜図６に示した図は、本工程の内容理解の補助を目的とした模式的な図であり、実際の観測データなどとは必ずしも一致しない。
【００６０】
まず、水に関する観測データによって、代謝物の観測データの位相を補正する（ステップＳ２０１）。観測データの取得においては、時間に応じて変化する勾配磁場を印加することによりおこなうため撮像対象物１２には誘導起電力が生じ、渦電流が発生する。この渦電流によって観測データの値に乱れが生じ、この乱れを補正するために、本ステップはおこなわれる。
【００６１】
そして、水に関する観測データを高速フーリエ変換する（ステップＳ２０２）。この際の高速フーリエ変換は従来の手法によっておこなうことが可能で、本ステップの結果、水に関するスペクトルを得ることができる。その後、ステップＳ２０２で得られたスペクトルについて、水に関するピークの半値幅を測定する（ステップＳ２０３）。
【００６２】
そして、ステップＳ２０３で測定した水に関するピークの半値幅からノイズ除去フィルタ関数を決定する（ステップＳ２０４）。具体的には、ノイズ除去フィルタ関数を指数関数とし、指数成分を−１と、ピークの半値幅と、時間変数ｔとの積からなるとする。ここで、半値幅の値が０．５Ｈｚよりも小さい場合には、ピークの半値幅にかえて０．５を代入し、半値幅の値が３．０Ｈｚよりも大きい場合には、ピークの半値幅にかえて３．０を代入する。
【００６３】
その後、代謝物に関する観測データに対して、ステップＳ２０４で決定したノイズ除去フィルタ関数を適応する（ステップＳ２０５）。具体的には、図４（ａ）に示すように、時間を変数とする観測データｌ1と、同じく時間を変数とするノイズ除去フィルタ関数ｌ2とを掛け合わせ、新たに図４（ｂ）に示す波形データｌ3を得る。この波形データｌ3は、ノイズ除去フィルタ関数を掛け合わせることにより、減衰振動波形となっていることが、図４（ｂ）より明らかである。本ステップにより、ノイズ成分を除去した波形データが得られる。
【００６４】
そして、ステップＳ２０５で得られた波形データに対して、高速フーリエ変換を行う（ステップＳ２０６）。高速フーリエ変換をおこなうことで、図５に示すような波形データのスペクトルを得ることができる。
【００６５】
その後、波形データのスペクトルにおいて、図５に示すピーク強度の最大値ＰSと、ノイズ成分の大きさＰNを測定し、強度比であるＳ／Ｎ比を導出する（ステップＳ２０７）。そして、Ｓ／Ｎ比に基づいてモデル次数Ｍを決定する（ステップＳ２０８）。ここで、Ｓ／Ｎ比が２５０より小さい場合は、以後Ｓ／Ｎ比を２５０として計算し、Ｓ／Ｎ比が４００よりも大きい場合は、以後Ｓ／Ｎ比を４００として計算をおこなう。
【００６６】
具体的には、Ｓ／Ｎ比の−１／２乗の値に対して比例定数αをかけた値をモデル次数Ｍとする。なお、比例定数αは、測定データのデータポイント数と、データ取得の時間間隔によって決定される値であり、たとえば、データポイント数が２０４８の場合には、比例定数αの値は５０となる。
【００６７】
そして、ステップＳ２０８で決定したモデル次数Ｍに基づいて、Ｍ個の項数を有する多項式を作成する（ステップＳ２０９）。具体的には、図６で示すように、相互の間隔がΔｔの離散時刻ｔ0、ｔ1、ｔ2、ｔ3、・・・・・、ｔM、・・・・・、ｔNについて、強度ｘ0、ｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・・・、ｘM、・・・・、ｘNを波形データから読みとり、これらについて以下の多項式を作成する。
ｘM+i＝ａ1ｘM+i-1＋ａ2ｘM+i-2＋ａ3ｘM+i-3＋・・・・・＋ａM-1ｘM+i-(M-1)＋ａMｘM+i-M・・・・・（４）
ここで、ｉ＝０、１、２、・・・・・、Ｎであるとし、Ｎ＝２Ｍとする。したがって（４）式はＭ個の多項式からなる。また、ｘjは波形データから読みとられた具体的な数値であることから、（４）式における未知数はａ1、ａ2、・・・・・、ａMである。したがって（４）式はＭ個の未知数に対するＭ個の方程式であり、これらの方程式を解くことで自己回帰モデルにおける係数を導出する。
【００６８】
その後、（４）式のうちｉ＝０の式について、ｚ変換を行う（ステップＳ２１０）。（４）式のうちｉ＝０の式をｚ変換したＸ（ｚ）は、次の式であらわされる。
Ｘ（ｚ）＝（１−Σａiｚ-1）-1  ・・・・・（５）
ここで、Σａiｚ-1は、ｉについて１からＭまでの和をとるものとする。
【００６９】
そして、（５）式に対して変数変換をおこなう（ステップＳ２１１）。具体的には、変数ｚを、（ｉｆΔｔ／２π）に置き換える。ここで、ｉは虚数単位であり、ｆは周波数であり、Δｔは波形データを読みとった時刻の間隔である。具体的には、変数変換の結果、（６）式は、次の式に変形される。
Ｘ（ｆ）＝（１−Σａi（ｉｆΔｔ／２π）-1）-1  ・・・（６）
ここで、ａiは（５）式から具体的に求められており、Δｔ、２π、ｉは定数であることから、（７）式は、周波数ｆ（Ｈｚ）を変数とする関数であることが分かる。
【００７０】
最後に、（６）式の絶対値を求める（ステップＳ２１２）。（６）式は虚数ｉを含む式であるため、スペクトルを知るためには（７）式を自然数からなる関数に変換する必要があるためである。具体的には、（６）式の右辺に共役複素数を掛け合わせ、その積の平方根を求める。以上で、取得された観測データをスペクトルに変換する工程が終了する。
【００７１】
本工程によって得られたスペクトルについて、図７（ｂ）にグラフを示す。なお、図７（ｂ）においては、ノイズ除去フィルタ関数の指数成分であるピーク半値幅を１．８Ｈｚ、モデル次数Ｍを３００としてスペクトル推定をおこなっている。同一の観測データをもとに高速フーリエ変換によって得られたスペクトルである図７（ａ）と比較して、スペクトルのピークの半値幅が明らかに狭い。また、副次的な効果としてノイズ除去フィルタ関数を観測データに掛け合わせたことにより、結果のスペクトルにおけるノイズ成分の大きさも図７（ｂ）のグラフのほうが明らかに小さくなっていることが分かる。
【００７２】
その後、上記の工程で得られたスペクトルに基づいて各スライス面に対する２次元の磁気共鳴画像がコンピュータ上で作成され、表示部１１に出力されることにより、本実施の形態１にかかるＭＲＩ装置を用いた磁気共鳴映像の撮像が終了する。
【００７３】
ステップＳ２０４において、決定されるノイズ除去フィルタ関数を指数関数としたのは、次の理由である。画像データ取得工程におけるＲＦコイル部３による電磁波の照射は短時間におこなわれるため、これに対応して撮像対象物１２を構成する原子から放出されるＮＭＲ信号の強度は、ＲＦコイル部３による電磁波照射終了のあとには指数関数的に減少し、減衰振動波形を形成するはずである。しかし、観測データでは、図４の直線ｌ1に示すように、必ずしも指数関数的に減少しない。これは、ノイズ成分の強度が大きいために、核磁気共鳴現象に基づいて放出されたＮＭＲ信号の減少分がキャンセルされてしまうためである。そのため、指数減少関数を観測データに掛け合わせることにより、観測データからノイズ成分が除去され、核磁気共鳴現象に基づくＮＭＲ信号成分のみを波形データとして抽出することができる。
【００７４】
また、ステップＳ２０４におけるノイズ除去フィルタ関数の指数成分の決定について、水に関するピークの半値幅に比例するものとしたのは、次の理由による。すなわち、各スペクトルの半値幅は、時系列データである観測データの減衰振動成分に対応しており、スペクトルにおけるピークの半値幅を用いることで効果的にノイズ成分を除去できる。また、半値幅を測定するピークは、ピーク強度が大きいものを用いることが望ましく、水分子を構成する水素原子に起因するピークを選択している。
【００７５】
このように、本実施の形態１にかかるＭＲＩ装置は、従来の高速フーリエ変換を用いた磁気共鳴映像の撮像と比較して、スペクトル推定を正確におこなうことが可能である。その結果、高い解像度を有する磁気共鳴映像を撮像することが可能である。
【００７６】
また、本実施の形態１におけるスペクトル推定により、Ｓ／Ｎ比の小さい観測データに関しても自己回帰モデルを用いて分解能の高いスペクトル推定をおこなうことができる。したがって、ＭＲＩ装置による磁気共鳴映像の撮像以外にも、たとえば、気象現象の解析、電子回路や機械システムの特性解析などにおいて、Ｓ／Ｎ比の小さい時系列情報から、分解能の高いスペクトルを得ることができる。
【００７７】
なお、観測データの取得工程において、ステップＳ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０４は、上述したように、撮像対象物１２中の原子の位置を特定するためのステップである。これに対して、水に関する観測データは、あくまで代謝物に関する観測データをスペクトル変換する際に用いられるためのものにすぎないことから、水に関する観測データを取得する工程においては、勾配磁場の印加を省略してもよい。同様の理由から、水に関する観測データの取得に際しては、２次元のデータセットを得る必要がなく、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４を繰り返しおこなうことを省略してもよい。
【００７８】
また、波形データは、ノイズ除去フィルタ関数によってノイズを低減しているものの、ノイズを完全に除去したものではない。したがって、ステップＳ２０９において、厳密には（４）式について左辺と右辺との間の等号は成立しない場合がある。したがって、より正確には最小２乗法によってａ1、ａ2、・・・・・、ａMを導出することが望ましい。具体的には、まず、ｉ＝０、１、２、・・・・、Ｎ−Ｍに関する（４）式を行列式で表現する。ここで、（ｘM、ｘM+1、・・・・、ｘN）からなる列ベクトルをｄと定義し、（ａ1、ａ2、ａ3、・・・・、ａM）からなる列ベクトルをａとする。また、Ｍkl＝ｘM-1+k-lを要素とするＭ×Ｎ行列をＨとする。これらｄ、ａ、Ｈにより（４）式は、
ｄ＝Ｈ・ａ  ・・・・・・（７）
の形で表現することができる。したがって、最小２乗法によりａは、
ａ＝ＨtＨ-1Ｈtｄ  ・・・・・（８）
と表現することができ、この（８）式をとくことでａが具体的に求められる。最小２乗法を用いることにより、より正確にａ1、ａ2、・・・・、ａMを求めることができる。また、これ以外にも、Ｙｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法や、Ｂｕｒｇ法によってａ1、ａ2、ａ3、・・・・、ａMの決定をおこなうことも有効である。
【００７９】
また、図１においてＲＦコイル部３は、撮像対象物１２である患者の頭部のみを覆う構造となっているが、本実施の形態１にかかるＭＲＩ装置はこの構造に限定されない。たとえば、患者の腹部を撮像するためにＲＦコイル部３の形状を変更してもよいし、患者の全身を撮像可能とするような形状としてもよい。さらに、図１に示すＭＲＩ装置は、水平方向に整磁場を印加する、いわゆる水平磁場型のＭＲＩ装置であるが、これ以外にも、たとえば、垂直方向に静磁場を印加する、いわゆる垂直磁場型の構造からなるＭＲＩ装置であってもよい。
【００８０】
さらに、本実施の形態１においては、図１に示したように、ＭＲＩの構造に関して、勾配駆動部４、送信部５など、装置に対して制御をおこなう部分について、それぞれ別個独立のものとしている。これは、本実施の形態１にかかるＭＲＩ装置の構造の説明を容易にする目的によるものであって、必ず各部分が分離した構造となることを示すものではない。したがって、たとえば、制御部９をコンピュータ８に内蔵する構造としてもよいし、アナログ・ディジタル変換部７をコンピュータ８に内蔵して、アナログデータを直接コンピュータ８に入力する構造としてもよい。
【００８１】
また、本実施の形態１における観測データの取得工程に関してスライス方向は、通常は撮像対象物１２である患者の頭部からつま先に向かう方向とするが、これに限定されるものではない。撮像する磁気共鳴映像の領域にあわせてスライス方向は変化させることが可能である。また、周波数方向、位相方向、スライス方向は直交座標系を形成するのが通常であるが、本実施の形態１における各方向は必ずしも直交座標系に限定されるものではない。
【００８２】
また、本実施の形態１におけるスペクトル推定について、操作部１０を通じてオペレータが手動でスペクトル推定をおこなってもよいが、より望ましい形態としては上記のスペクトル推定をおこなうプログラムをコンピュータ８上で実行することが望ましい。プログラムをコンピュータ８上で実行する形態とすることで、自動的にスペクトル推定をおこなうことができる。なお、スペクトル推定のみをプログラムで実行してもよいが、ＭＲＩ装置の制御、並びに推定されたスペクトルから磁気共鳴映像を形成する工程についてもプログラムで実行させる形態としてもよい。
【００８３】
実施の形態２．
次に、実施の形態２にかかるＭＲＩ装置について、説明する。実施の形態２にかかるＭＲＩ装置は、磁気共鳴映像を撮像する機能と共に、撮像対象物の内部の温度変化を検出する機能を有する。実施の形態２にかかるＭＲＩ装置の構造は、図１に示す実施の形態１にかかるＭＲＩ装置の構造と同様である。
【００８４】
また、本実施の形態２における観測データの取得工程およびスペクトルの推定は実施の形態１における工程とほぼ同様におこなわれるものとする。そして、これらの工程によって得られたスペクトルから、撮像対象物１２の内部における温度変動を観測する。
【００８５】
具体的には、実施の形態１と同様の方法でスペクトル推定をおこなった後、コンピュータ８上において、水を構成する水素原子に起因するピークの周波数と、代謝物を構成する水素原子に起因するピークの周波数との差について、推定されたスペクトルからの読みとりをおこなう。
【００８６】
そして、この読みとった周波数差を基準となるデータと比較することで、撮像対象物１２の内部温度がどのように変化したのか検知する。たとえば、あらかじめ３６度における周波数差に関するデータをあらかじめ取得しておき、本実施の形態２において読みとった周波数差を既知のデータと対比することにより、内部温度が３６度からどれだけ変動したのかを調べる。
【００８７】
一般に、代謝物の共鳴周波数は温度に依存して変動することが知られている。一方、水分子を構成する水素原子の共鳴周波数は温度に依存しないため、代謝物を構成する水素原子の共鳴周波数と、水分子を構成する水素原子の共鳴周波数との差を求めることにより、温度変動を検知することが可能である。代謝物を構成する水素原子の共鳴周波数の変動はわずかな値であったため、従来の高速フーリエ変換によるスペクトル推定では検出が困難であった。しかし、本実施の形態１におけるスペクトル推定では、精度よくスペクトル推定をおこなうことが可能となることから、温度変化に対する共鳴周波数の変動を十分検出することができる。すなわち、本実施の形態２にかかるＭＲＩ装置は、直接に温度測定をおこなうことのできない物体の内部について、温度変動を検知することができる。
【００８８】
このように、撮像対象物１２の内部の温度変動を測定することで、次の利点が生ずる。たとえば、本実施の形態２にかかるＭＲＩ装置を人間の脳に関する診断装置として利用することができる。
【００８９】
脳挫傷等の脳疾患において、脳の温度を知ることはきわめて重要である。すなわち、脳の温度が上昇した場合には、脳浮腫を併発して脳の体積が増大し、患者が死亡する場合がある。このような症例において、本実施の形態２にかかるＭＲＩ装置で脳の温度の上昇を検知できれば、適切な治療、たとえば低体温療法を施すことによって患者を治療することができる。
【００９０】
なお、本実施の形態２においては、磁気共鳴画像の撮像そのものは目的としていないため、観測データの取得工程において、勾配磁場を印加して撮像する工程を省略し、静磁場のみを印加して、ＲＦコイル部３による電磁波の送信をおこなってもよい。撮像対象物１２の内部の温度変動を検知するためには、代謝物の共鳴周波数と、水の共鳴周波数が分かれば十分なためである。逆に、観測データの取得工程を実施の形態１の場合と同様におこない、温度変動の測定と共に撮像対象物１２の磁気共鳴映像を撮像する構成としてもよい。
【００９１】
なお、本実施の形態１および２においては、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定方法について説明したが、自己回帰モデルを用いたスペクトル推定方法は、いわゆるＭＥＭ（Maximum Entropy Method）と同一のスペクトル推定方法であることが証明されている(S. L. Marple, Digital Spectral Analysis, Prentice-Hall, 1987)。したがって、本発明は、このＭＥＭについても適用できることは当然である。
【００９２】
【発明の効果】
上述してきたように、第１の観点にかかる発明によれば、波形データの導出に関しノイズ除去フィルタを適用し、所定数の決定を信号強度と雑音強度から求めることとしているため、Ｓ／Ｎ比が低い観測データについても、分解能の高いスペクトル推定をおこなうことができるという効果を奏する。
【００９３】
また、第２の観点にかかる発明によれば、線形結合における各項の係数を最小２乗法により決定することとしたため、雑音を有する観測データに関しても、正確に各項の係数を決定することができるという効果を奏する。
【００９４】
また、第３の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数が指数関数を含み、その指数成分に、ピークの半値幅から導出される係数を有し、さらにノイズ除去フィルタ関数を観測データに乗算して波形データを導出することとしたため、観測データが有するノイズ成分を的確に除去し、導出される波形データを減衰振動関数とすることができるという効果を奏する。
【００９５】
また、第４の観点にかかる発明によれば、具体的にノイズ除去フィルタ関数の指数成分を決定したため、より的確にノイズ成分を除去することができるという効果を奏する。
【００９６】
また、第５の観点にかかる発明によれば、所定数を、前記スペクトルにおける信号強度の最大値と雑音強度値との比から求めることとしたため、ＦＰＥを用いた場合よりも高分解能のスペクトル推定をおこなうことができるという効果を奏する。
【００９７】
また、第６の観点にかかる発明によれば、所定の項数の決定をより具体的におこなう構成としたことで、さらに高分解能のスペクトル推定をおこなうことができるという効果を奏する。
【００９８】
また、第７の観点にかかる発明によれば、スペクトルの推定において、ノイズ除去フィルタの適用をおこない、信号強度と雑音強度から所定数を決定するため、Ｓ／Ｎ比の低い観測データから高分解能のスペクトルが推定され、そのスペクトルに基づいて高解像度の磁気共鳴映像を形成することができるという効果を奏する。
【００９９】
また、第８の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数に含まれる指数関数における指数成分について、撮像対象物内部に存在する水分子を構成する水素原子に起因したピークの半値幅を含むこととしたため、有用なノイズ除去フィルタ関数を構成することができ、観測データにおける雑音成分を効果的に除去することができる。したがって、高い解像度を有する磁気共鳴映像を撮像することができるという効果を奏する。
【０１００】
また、第９の観点にかかる発明によれば、所定数の決定を具体的に規定することでさらにＦＰＥを用いた場合に比較してＳ／Ｎ比の低い観測データから高分解能のスペクトル推定をおこない、高解像度の磁気共鳴映像を撮像することができるという効果を奏する。
【０１０１】
また、第１０の観点にかかる発明によれば、代謝物を構成する原子に起因するピークは、温度変化によって共鳴周波数も変動するため、その変動幅を測定することで撮像対象物内部の温度変動を検出することができるという効果を奏する。
【０１０２】
また、第１１の観点にかかる発明によれば、第１〜第１０の観点にかかる発明のいずれか一つの方法をコンピュータ上で実行するプログラムとしたことで、第１〜第１０のいずれかの観点における発明にかかる方法をコンピュータによって実行することができるという効果を奏する。
【０１０３】
また、第１２の観点にかかる発明によれば、画像形成処理部が自己回帰モデルを用いたスペクトルの推定をおこない、スペクトルの推定において、ノイズ除去フィルタ関数を用いて波形データを導出し、信号強度と雑音強度によって多項式の項数を決定する磁気共鳴映像撮像装置としたため、Ｓ／Ｎ比の低い観測データであっても自己回帰モデルを用いて高分解能のスペクトル推定をおこない、高解像度の磁気共鳴映像を撮像可能な装置を提供することができるという効果を奏する。
【０１０４】
また、第１３の観点にかかる発明によれば、ノイズ除去フィルタ関数を水素原子に起因したピークの半値幅を指数成分に含む指数関数を含むこととしたため、画像形成処理部は、観測データから効果的にノイズ成分を除去することができ、高解像度の磁気共鳴映像を撮影できる磁気共鳴映像撮像装置を提供できるという効果を奏する。
【０１０５】
また、第１４の観点にかかる発明によれば、画像形成処理部が、ＦＰＥを用いてモデル次数を決定した場合と比較して、Ｓ／Ｎ比の低い観測データに対してより適切にモデル次数を提供することができる磁気共鳴映像撮像装置を提供することができるという効果を奏する。
【０１０６】
また、第１５の観点にかかる発明によれば、処理手段が、複数のピーク間の周波数の差を検知することで撮像対象物の内部における温度変動を検知する磁気共鳴映像撮像装置としたため、直接測定することのできない物体内部の温度について、正確に検知することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１にかかるＭＲＩ装置の構造を示す模式図である。
【図２】実施の形態１における観測データ取得の工程を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１におけるスペクトル推定の工程を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、実施の形態１におけるスペクトル推定において、ノイズ除去フィルタ関数を観測データに掛け合わせる模式図である。（ｂ）は、掛け合わせた結果として導出された波形データを示す模式図である。
【図５】実施の形態１におけるスペクトル推定において、モデル次数Ｍを決定する際のピーク強度およびノイズ強度を示す模式図である。
【図６】実施の形態１におけるスペクトル推定において、観測データから自己回帰モデルによる多項式を導出する際の模式図である。
【図７】（ａ）は、実施の形態１にかかるＭＲＩ装置で得られた観測データを高速フーリエ変換することにより、得られたスペクトル図である。（ｂ）は、同一の観測データを本実施の形態１におけるスペクトル推定方法をもちいて導出したスペクトル図である。
【図８】（ａ）は、時系列情報である観測データを示すグラフ図であり、（ｂ）は（ａ）のデータを高速フーリエ変換することによって得られたスペクトル図である。また、（ｃ）は、（ａ）のデータから自己回帰モデルを用いてスペクトル推定をおこなったことによるスペクトル図である。
【符号の説明】
１  静磁場発生部
２  勾配コイル部
３  ＲＦコイル部
４  勾配駆動部
５  送信部
６  受信部
７  アナログ・ディジタル変換部
８  コンピュータ
９  制御部
１０  操作部
１１  表示部
【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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【図７】
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【図８】
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