"磁気共鳴イメージングを用いて少なくとも2つの化学種をイメージングする方法であって、2つの化学種の信号分離はこれら2つの化学種の個別信号データセットをもたらし、前記方法は、‐異なるエコー時間において第1及び第2のエコーデータを収集し、第1及び第2の収集複素データセットをもたらすステップと、‐前記化学種の少なくとも1つのスペクトル信号モデルを利用することによって前記第1及び第2の収集データセットをモデル化するステップであって、前記モデル化は第1及び第2のモデル化複素データセットをもたらし、前記第1及び第2のモデル化データセットは第1及び第2の位相誤差と前記2つの化学種の個別信号データセットとを有する、ステップと、前記第1及び第2の収集データセットと前記第1及び第2のモデル化データセットとから、前記2つの化学種の個別信号データセットを決定するステップとを有する、方法。前記2つの化学種の個別信号データセットの決定が、前記第1及び第2の収集データセットと前記第1及び第2のモデル化複素データセットとの間の残余を最小化することによって実行される、請求項1に記載の方法。前記2つの化学種の個別信号データセットの決定が、‐前記第1及び第2の収集データセットの大きさを決定するステップと、前記第1及び第2のモデル化データセットに基づいて前記2つの化学種の個別信号データセットの初期推定を読み出すステップと、‐前記第1及び第2の収集データセットと前記2つの化学種の個別信号データセットの初期推定とから、前記第1及び第2のモデル化データセットに基づく前記第1及び第2の位相誤差間の差に対する少なくとも1つの解を導き出すステップと、‐前記第1及び第2の収集データセットと前記第1及び第2の位相誤差間の差に対する1つの解とから、前記2つの化学種の個別信号データセットの最終推定を決定するステップとを有する、請求項1に記載の方法。前記2つの化学種の個別信号データセットの初期推定が、前記第1及び第2の収集及びモデル化複素データセットの大きさによって形成される2式の連立二次方程式を解くステップを有する、請求項3に記載の方法。前記2式の連立二次方程式が四次方程式を導き出すことによって解析的に解かれる、請求項4に記載の方法。前記第1及び第2の位相誤差間の差の決定が真及び偽の解をもたらし、前記方法がさらに主磁場不均一性の空間的平滑性仮定に基づいて真の解を決定するステップを有する、請求項3に記載の方法。前記真の解を決定するステップが領域反復フェーザ抽出法で実行される、請求項6に記載の方法。前記第1及び第2のデータセットのモデル化が、第1及び第2のフェーザを乗じた前記2つの化学種の個別信号データセットの線形結合を利用するステップを有し、前記第1及び第2のフェーザが前記第1及び第2の位相誤差を有し、前記線形結合に対する重みが前記化学種のスペクトル信号モデルから導き出される、請求項1に記載の方法。前記2つの化学種が水と脂肪であり、前記スペクトル信号モデルが脂肪のマルチピークスペクトルモデルである、請求項1に記載の方法。前記2つの化学種の個別信号データセットの最終推定の決定が、前記2つの化学種の2つの複素個別信号に対する2式の連立複素方程式を解くステップを含む、請求項3に記載の方法。請求項1乃至10のいずれか一項に記載の方法ステップのいずれかを実行するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータプログラム。少なくとも2つの化学種をイメージングするための磁気共鳴イメージング装置であって、前記装置は磁気共鳴画像データを収集するための磁気共鳴イメージングスキャナを有し、前記スキャナが、‐異なるエコー時間において第1及び第2のエコーデータを収集し、第1及び第2の収集複素データセットをもたらすステップと、‐前記化学種の少なくとも1つのスペクトル信号モデルを利用することによって前記第1及び第2の収集データセットをモデル化するステップであって、前記モデル化は第1及び第2のモデル化複素データセットをもたらし、前記第1及び第2のモデル化データセットは第1及び第2の位相誤差と前記2つの化学種の個別信号データセットとを有する、ステップと、‐前記第1及び第2の収集データセットと前記第1及び第2のモデル化データセットとから、前記2つの化学種の個別信号データセットを決定するステップのために動作可能である、磁気共鳴イメージング装置。前述より、改良されたMRイメージング法が必要であることが容易に理解される。従って本発明の目的は、収集された全体信号への2つの主要化学種の相対的寄与を決定するために当該2つの主要化学種の高品質分離を伴う、高速かつ信頼できる方法でMRイメージングを可能にすることである。本発明によれば、磁気共鳴イメージングを用いて少なくとも2つの化学種をイメージングする方法であって、2つの化学種の信号分離はこれら2つの化学種の個別信号データセットをもたらす、方法が提供され、当該方法は、‐異なるエコー時間において第1及び第2のエコーデータを収集し、第1及び第2の収集複素データセットをもたらすステップと、‐化学種の少なくとも1つのスペクトル信号モデルを利用することによって第1及び第2の収集データセットをモデル化するステップであって、当該モデル化は第1及び第2のモデル化複素データセットをもたらし、当該第1及び第2のモデル化データセットは第1及び第2の位相誤差と2つの化学種の個別信号データセットとを有する、ステップと、‐第1及び第2の収集データセットと第1及び第2のモデル化データセットとから2つの化学種の個別信号データセットを決定するステップとを有する。言い換えれば、本発明は化学種の少なくとも1つのスペクトルのより複雑なモデルを2点法の分離に組み込む方法を提案する。これは従って2つの化学種の信号分離の制度と化学種抑制の効率を増強することを可能にする。ここで、化学種の1つのみが例えばマルチピークスペクトルモデルによってモデル化される場合、他の化学種は単に単線と見なされ得ることが留意されなければならない。その結果、実際には両方の化学種がモデル化され、モデルの少なくとも1つはマルチピークスペクトルモデルを有する。さらに、化学種という語はいかなる種類の所定の化学物質又はいかなる種類の所定の磁気共鳴特性の核としても広く理解されるべきであることが留意されなければならない。単純な実施例において、2つの化学種は化学成分水及び脂肪におけるプロトンである。より高度な実施例においては、マルチピークスペクトルモデルは既知の相対量で現れる化学成分のセットにおける核をあらわす。この場合、マルチピークスペクトルモデルは例えば代謝過程などの化学反応の生成物など、2つの信号成分を分離するために導入される。従って、特定の代謝過程の出力は異なる生成物に対する出力比に関してモデル化され得る。これらは単一信号成分に結合され得るが、それらは異なる化学種である。本発明の一実施形態によれば、上記データセットは画像空間若しくはk空間データセットであり得る。画像データセットが好適である場合、第1及び第2のエコーデータは第1及び第2の収集データセットの再構成のために処理され、第1及び第2の収集データセットはこの場合画像データセットである。本発明の一実施形態によれば、2つの化学種の個別信号データセットの決定は、第1及び第2の収集及びモデル化データセットの間の残余を最小化することによって実行され、後者は化学種の少なくとも1つのスペクトル信号モデルに基づく。2つの化学種の例示的な場合において、2つの複素方程式、すなわち4つの全方程式が利用可能であり、これら4つの式における4つの未知数は2つの化学種の2つの個別信号データセットと、第1及び第2の位相誤差である。その結果、数値手法を含む標準的な数学的方程式解法を利用することによって、これら4つの非線形方程式から2つの化学種の2つの個別信号データセットが得られる。本発明のさらなる実施形態によれば、2つの化学種の個別信号データセットの決定は以下を有する:‐第1及び第2の収集データセットの大きさを決定するステップと、第1及び第2のモデル化データセットに基づいて2つの化学種の個別信号データセットの初期推定を読み出すステップ、‐第1及び第2の収集データセットと2つの化学種の個別信号データセットの初期推定とから、第1及び第2のモデル化データセットに基づく第1及び第2の位相誤差間の差に対する少なくとも1つの解を導き出すステップ、‐第1及び第2の収集データセットと第1及び第2の位相誤差間の差に対する1つの解とから、2つの化学種の個別信号データセットの最終推定を決定するステップ。これは第1及び第2の位相誤差と2つの化学種の個別信号データセットとを導き出す数学的処理をさらに単純化する。本発明の一実施形態によれば、2つの化学種の個別信号データセットの最終推定の決定は、2つの化学種の2つの複素個別信号に対する2式の連立複素方程式を解くステップを含む。本発明のさらなる実施形態によれば、2つの化学種の個別信号データセットの初期推定は、第1及び第2の収集及びモデル化データセットの大きさによって形成される2式の連立二次方程式を解くステップを有する。例えば、これは数学的に単純な、従って速い方法で個別信号データセットの読み出しを実行することを可能にする四次方程式を利用して実行され得る。本発明のさらなる実施形態によれば、第1及び第2の位相誤差間の差の決定は真と偽の解をもたらし、方法は例えば主磁場不均一性の平滑空間変動の仮定に基づいて真の解を決定するステップをさらに有する。一般に、正確なフェーザ値の選択のために、領域反復フェーザ抽出regionaliterativephasorextractionRIPEなどの複数の既知の方法のいずれかが適用され得る例えばXiangQS.Two‐pointwater‐fatimagingwithpartially‐opposed‐phasePOPacquisition:anaymmetricDixonmethod.MagnResonMed2006;56:572‐584を比較。説明を通じて、位相誤差は位相自体の誤差だけでなく、所定位相に関連する各フェーザの誤差のいずれとしても理解されることが留意されるべきである。本発明のさらなる実施形態によれば、第1及び第2のデータセットのモデリングは、第1及び第2のフェーザを乗じた2つの化学種の個別信号データセットの線形結合を利用するステップを有し、第1及び第2のフェーザは第1及び第2の位相誤差を有し、線形結合に対する重みは化学種のスペクトル信号モデルから導き出される。この種のモデリングは2つの化学種の個別信号データセットがたった2つの異なる画像から得られ、そのいずれも同位相である必要がないという利点を持つ。その結果、Dixon再構成法に関してより制限的でない仮定が適用される必要があり、これは2つの化学種の再構成された個別信号データセットの質を増強する。本発明のさらなる実施形態によれば、2つの化学種の個別信号データセットの決定は第1及び第2の大きさ、並びに2つの収集データセットの共役複素数の積を用いて実行される。代替的に、2式の連立一次方程式が第1及び第2の収集データセットと第1及び第2の位相誤差における差を利用することのみによって、すなわち第1及び第2の大きさを用いることなく解かれ得る。2式の連立一次方程式を解くことはかなり速く実行されることができるので、各再構成処理がさらに高速化される。加えてこの方法は1自由度を解に加え、これはアーチファクトを減らすのに役立ち得る。本発明のさらなる実施形態によれば、2つの化学種は水と脂肪である。この場合、スペクトル信号モデルは脂肪のマルチピークスペクトルモデルである。その結果本発明は、単純に脂肪の1つの主要スペクトルピークのみがスペクトル内に存在すると仮定するのではなく、脂肪のマルチピークスペクトルモデルを利用する。化学種の一方のみ、例えば脂肪がモデル化される場合、水は単一ピークスペクトルとみなされ得る。その結果、種の一方、例えば脂肪について相対共鳴周波数及び相対共鳴強度が前もってわかり、例えば理論若しくは実験モデルから、又は、脂肪のような1つの化学種のみを含むと思われるピクセルの同定に基づく個別若しくは統合較正から得られる。本発明のさらなる実施形態によれば、第1及び第2の収集データセットの第1及び第2の位相誤差は、スペクトル信号データセットモデルによってモデル化された上記化学種の存在に起因する化学シフト誘導位相誤差を除く、すなわち例えば脂肪の存在に起因する化学シフト誘導誤差を除く、第1及び第2の画像データセットの位相誤差を有する。本発明の方法は現在臨床使用されているほとんどのMR装置において有利に実行されることができる。この目的のために、本発明の上記方法ステップを実行するようにMR装置が制御されるコンピュータプログラムを利用することだけが必要である。コンピュータプログラムはMR装置の制御ユニットへのインストールのためにダウンロードされるようにデータキャリア上に存在するか又はデータネットワークに存在し得る。従って、本発明は上記方法を実行するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータプログラム製品にも関する。さらに、本発明は少なくとも2つの化学種をイメージングするための磁気共鳴イメージング装置に関し、装置は磁気共鳴画像データを収集するための磁気共鳴イメージングスキャナを有し、スキャナは、‐異なるエコー時間において第1及び第2のエコーデータを収集し、第1及び第2の収集複素データセットをもたらすステップ、‐化学種の少なくとも1つのスペクトル信号モデルを利用することによって第1及び第2の収集データセットをモデル化し、当該モデル化は第1及び第2のモデル化複素データセットをもたらし、当該第1及び第2のモデル化データセットは第1及び第2の位相誤差と2つの化学種の個別信号データセットとを有する、ステップ、‐第1及び第2の収集データセットと第1及び第2のモデル化データセットとから2つの化学種の個別信号データセットを決定するステップのために動作可能である。同封の図面は本発明の好適な実施形態を開示する。しかしながら、図面は例示の目的に過ぎず本発明の限定の定義として設計されたものではないことが理解されるべきである。図1を参照すると、MRイメージングシステム1が示される。システムは実質的に均一な時間的に一定の主磁場B0が検査ボリュームを通るz軸に沿って生成されるように超電導若しくは常電導主磁石コイル2を有する。磁気共鳴発生操作システムは一連のRFパルスとスイッチ傾斜磁場を印加して核磁気スピンを反転若しくは励起し、磁気共鳴を誘導し、磁気共鳴を再集束し、磁気共鳴を操作し、磁気共鳴を空間的に若しくは他の方法でエンコードし、スピンを飽和させるなどしてMRイメージングを実行する。より具体的には、グラジエントパルス増幅器3が検査ボリュームのx,y,z軸に沿った全身グラジエントコイル4,5,6の選択された1つに電流パルスを印加する。RF送信器7はRFパルスを検査ボリュームに送信するためにRFパルス若しくはパルスパケットを送信/受信スイッチ8を介してRFアンテナ9へ送信する。典型的なMRイメージングシーケンスは互いに一緒にとられる短期間のRFパルスシーケンスのパケットから成り、任意の印加傾斜磁場は核磁気共鳴の選択された操作を達成する。RFパルスは飽和、共鳴励起、磁化反転、共鳴再集束、若しくは共鳴操作、及び検査ボリューム内に位置する体10の一部分の選択のために使用される。MR信号もRFアンテナ9によって受信され得る。例えばパラレルイメージングを用いて、体若しくは一般に対象10の限られた領域のMR画像の生成のために、局所アレイRFコイル11,12,13のセットがイメージングのために選択される領域に隣接して置かれる。アレイコイル11,12,13はRFアンテナを介してもたらされるRF送信によって誘導されるMR信号を受信するために使用されることができる。しかしながら、検査ボリュームにRF信号を送信するためにアレイコイル11,12,13を使用することも可能である。得られるMR信号はRFアンテナ9によって及び/又はRFコイルのアレイ11,12,13によって受信され、好適には前置増幅器不図示を含む受信器14によって復調される。受信器14は送信/受信スイッチ8を介してRFコイル9,11,12,13に接続される。ホストコンピュータ15はグラジエントパルス増幅器3と送信器7を制御して複数のイメージングシーケンスのいずれか、例えばエコープラナーイメージングEPI、エコーボリュームイメージング、グラジエント及びスピンエコーイメージング、高速スピンエコーイメージングなどを生成する。選択されたシーケンスに対して、受信器14は各RF励起パルスに続いて立て続けに単一の若しくは複数のMRデータ線を受信する。データ収集システム16は受信信号のアナログデジタル変換を実行し、各MRデータ線をさらなる処理に適したデジタル形式に変換する。現代のMR装置においてデータ収集システム16は生画像データの収集を専門とする個別コンピュータである。最終的に、例えばDixon再構成のようなフーリエ変換若しくは他の適切な再構成アルゴリズムを適用する再構成プロセッサ17によってデジタル生画像データは画像表現に再構成される。MR画像は患者を通る平面スライス、平行平面スライスのアレイ、3次元ボリュームなどをあらわし得る。そして画像は画像メモリに保存され、ここでこれは、得られるMR画像の人が読み取り可能な表示をもたらす例えばビデオモニタ18を介して、画像表現のスライス若しくは他の部分を視覚化のための適切な形式に変換するためにアクセスされ得る。以下において、上記方法を利用する例示的な画像再構成法がより詳細に記載される。以下の手順はエコー時間の選択にいかなる実質的な制約も課さない一般的2点法の分離における脂肪のマルチピークスペクトルモデルを考慮するために提案される。方法はn=1,2である異なるエコー時間TEnにおける第1及び第2のエコーデータの収集と、再構成プロセッサ17による第1及び第2の画像データセットSnの再構成のための上記第1及び第2のエコーデータの処理で開始する。そして、n=1,2であるエコー時間TEnに対する画像空間における複合複素信号Sが次式によってモデル化される。WとFは画像空間内の実数若しくは複素数の水及び脂肪信号を示し、φnは位相誤差を示し、eiφnは対応するフェーザを示す。上述の通り、位相誤差は主磁場不均一性に起因する位相と、脂肪の存在に起因する化学シフト誘導位相を除く受信器連鎖における信号遅延及びRF浸透penetrationから生じ得る静的位相を含む。脂肪のスペクトル信号モデルは次式によって与えられる複素重み係数すなわち複素係数cを介して提供される。wは合計1となる重みを示し、φn,mは2πΔfmTEnに等しくΔfmは水に対する脂肪スペクトルのm番目のピークの共鳴周波数におけるオフセットである。随意に、横緩和の影響がTEnでの指数関数的減衰をあらわす因子を加えることによって含まれ得る。重み、化学シフト、及び随意に緩和率は先験的に、理論的に若しくは実験的に、例えば収集MR画像自体への個別較正処理によって、既知であると仮定される。後続ステップにおいて、2つの信号成分がS1及びS2からピクセル毎に若しくはボクセル毎に3Dピクセル計算される。これは式1から得られる収集及びモデル化画像データセットの2つの大きさを考慮することによって実行される。ここでcnR及びcnlはcnの実数及び虚数成分を示す。四次方程式を利用することによって、2つの解F1,2が導き出され得る。定数aは次式によって与えられる。W1,2に対する対応する2つの解はその結果、第1及び第2の種の固有画像データセットW及びFが式3と4において計算された上記大きさから得られる。第1及び第2のモデル化画像データセットのモデル式1と、W及びFに対する2組の値式6及び10から、フェーザΔP1,2=eiφ2-φ1に対する2つの値が得られる。これは2つの考えられるフェーザ候補をもたらし、1つは真で1つは偽である。真のフェーザは領域反復フェーザ抽出RIPE法などの手順を通して2つのフェーザ候補から抽出される。加えて、真のフェーザの推定はピクセルの空間的近傍において得られる結果を考慮して適合され得る。このフェーザの推定を仮定して、WとFが再計算される。これは例えば実変数W及びFに対する4式の連立非線形方程式を解くことによってなされ、そのうち2つは式3と4における|S1|2と|S1|2であり、2つは次式の実数及び虚数成分である。代替的に、2式の連立一次方程式が複素変数W及びFに対して解かれ得る。W=Weiφ1及びF=Feiφ1より、W及びFの大きさはW及びFの大きさと等しい。その結果、再構成プロセッサ17によって上記ステップを実行することによって、よい水‐脂肪分離が高速データ収集法で達成される。水と脂肪はたった2つの複素数値画像から分離されることができ、そのいずれも同位相である必要がない。"