CN107664754B - 磁共振成像装置以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种磁共振成像装置以及定量值计算程序，其目的是在根据由MRI装置获得的图像数据计算定量值时，缩短计算出定量值为止的时间。根据通过MRI装置以同一脉冲序列执行拍摄参数值不同的多次拍摄而取得的、像素值不同的多个图像数据计算出不依存于拍摄参数值的定量值时，对预先确定的多个定量值候补群分别预测根据拍摄参数值取得的像素值，参照预测的像素值，从定量值候补群中选择定量值的初始值。使用选择的初始值，通过局部最佳化方法计算出最佳定量值。

Description

磁共振成像装置以及存储介质
技术领域
本发明涉及一种根据由磁共振成像装置得到的信号生成定量值图像的技术。
背景技术
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，以下称为MRI)装置是主要利用质子的核磁共振现象的医用图像诊断装置。MRI装置可非侵入地拍摄任意的断面，除形态信息外，还可以取得血流、代谢功能等与生物体功能相关的信息。一般，向位于静磁场的被检体施加切片梯度磁场的同时，施加具有特定频率的高频磁场，来激发想要拍摄的断面内的核磁化。通过向被激发的核磁化施加相位编码梯度磁场和读出梯度磁场，来给出平面位置信息，测量产生核磁化的核磁共振信号(回波)。直到被称为k空间的测量空间被填充为止，重复进行核磁共振信号的测量。向k空间内填充的信号，通过傅里叶逆变换被图像化。
根据事先设定的脉冲序列，施加用于产生回波的脉冲和各梯度磁场。该脉冲序列，根据目的已知有多种。例如，梯度回波(GrE)类型的高速拍摄法是按该脉冲序列的重复时间(以下，称为TR)使相位编码梯度磁场依次变化，测量为了得到一幅断层像而需要的数量的核磁共振信号的方法。
一般，在MR检查中，用户选择并执行脉冲序列来取得强调了生物体组织的定量值(例如，T1：纵缓和时间、T2：横缓和时间、PD：质子密度、D：扩散系数等，也被称为被检体参数)的相对差异的强调图像。改变强调程度或对象的定量值时，需要选择其他脉冲序列，或变更拍摄参数。在一般的MR检查中，使用通过定位用拍摄所取得的图像设定想要诊断的拍摄部位，变更脉冲序列或拍摄参数，取得多个图像种类(例如，T1强调图像、T2强调图像、FlAIR：Fluid attenuated inversion recovery(液体衰减反转恢复序列)、扩散强调图像、MRA：Magnetic resonance angiography(磁共振血流成像))。用户通过手动操作调整取得图像的窗位(WL)或窗宽(WW)，根据需要裁剪妨碍诊断的信号，由此生成诊断用图像。
另一方面，近年来以变形性膝关节症的早期诊断、心肌坏死部位的诊断等为对象，报告了将以上述的定量值为像素值的定量值图像用作诊断图像的临床有用性。此外，通过使用定量值图像，在多个设施间进行临床研究时，不需要考虑依赖于硬件的装置参数，因此以往困难的MR图像的标准化变得容易。作为定量值的计算方法，例如提出了使用全局最佳化算法来求出质子密度的方法(专利文献1)。
专利文献1所记载的方法，为了避免要推定的定量值陷入局部解，通过计算成本高的全局最佳化算法计算定量值。相对于强调图像在拍摄完成后能够立即进行图像确认，在完成拍摄后开始定量值的运算，因此计算时间成为用于判定拍摄成功与否的等待时间，对操作员的负担大。
专利文献1：美国专利公开公报2009/0157350号
发明内容
本发明是鉴于上述问题而提出的，其目的是提供一种能够降低定量值推定运算中的计算成本，迅速进行拍摄成功与否的判断的MRI装置。
本发明在定量值计算中，参照从定量值候补群通过运算而得到的像素值来设定定量值的初始值，通过局部最佳化方法计算出定量值。
具体地，本发明的MRI装置具备：拍摄部，其从被检体取得核磁共振信号，并取得被检体的图像；测量控制部，其控制上述拍摄部，并以同一脉冲序列执行拍摄参数值不同的多次拍摄；定量值运算部，其根据由上述多次拍摄获得的像素值不同的多幅图像，计算不依存于上述拍摄参数值的定量值；以及预测像素值运算部，其针对预先确定的多个定量值候补群中的每个定量值候补群，预测根据多个上述拍摄参数值取得的像素值。上述定量值运算部具备：初始值选择部，其参照由上述预测像素值运算部运算出的像素值，从上述多个定量值候补群中选择定量值的初始值；以及最佳值运算部，其使用由上述初始值选择部选择的初始值，通过局部最佳化方法计算出定量值。
根据本发明，缩短计算出定量值为止的时间，缩短拍摄后到图像确认为止的时间，从而能够期待操作性的提高。
附图说明
图1是第一实施方式的计算机的功能框图。
图2是表示第一实施方式的计算机的流程的一例的图。
图3是对第一实施方式的像素值预测处理进行图示化来进行表示的图。
图4是表示第二实施方式的MRI装置的典型结构的框图。
图5A是表示第二实施方式的计算机的功能框图的一例的图。
图5B是表示第二实施方式的计算机的功能框图的另一例的图。
图6是第二实施方式的计算机的流程的一例。
图7是表示实施方式的MRI装置所采用的脉冲序列的一例的图。
图8是说明第二实施方式的效果的图。
图9是第三实施方式的计算机的功能框图。
图10是第三实施方式的计算机的流程的一例。
图11是第四实施方式的计算机的功能框图。
图12是第四实施方式的计算机的流程的一例。
图13是第四实施方式的初始值提示的一例。
图14是第五实施方式的计算机的功能框图。
图15是第五实施方式的计算机的流程的一例。
图16是第五实施方式的用户界面的一例。
符号说明
10：MRI装置、100：计算机、101：磁铁、102：梯度磁场线圈、103：被检体(生物体)、104：序列发生器、105：梯度磁场电源、106：高频磁场发生器、107：RF线圈、108：RF探头、109：接收器、110：计算机、110A～110E：计算机、111：显示装置、112：存储装置、113：匀场线圈、114：匀场电源、115：床、116：输入装置、210：测量控制部、220：预测像素值运算部、230：定量值运算部、231：初始值选择部、232：最佳值运算部、233：比例系数运算部、234：初始值提示部、235：优先计算区域指定部、236：优先计算结果提示部、250：显示控制部、810、820：定量值图像、901、902：初始值图像、903：定量值运算开始按钮、1200：用户界面、1201：横断面像、1202：冠状断面像、1203：矢状断面像、1204：优先计算区域、1205：输入完成按钮。
具体实施方式
以下，对本发明的实施方式进行说明。在用于说明本发明的实施方式的所有附图中，只要没有特别限定，对具有同一功能的部分赋予同一符号，省略其重复的说明。
《第一实施方式》
本实施方式的特征在于，计算机具备：预测像素值运算部，其预测通过多次拍摄中的拍摄参数取得的像素值的预测值；初始值选择部，其参照预测像素值运算部预测的像素值，从预先确定的多个定量值候补群选择作为定量值计算的初始值而使用的定量值候补群；以及最佳值运算部，其使用初始值选择部选择的初始值，通过局部最佳化方法进行定量值计算，上述计算机使用以同一脉冲序列执行拍摄参数值不同的多次拍摄而得到的、像素值不同的多个图像来进行定量值计算，此外，特征还在于搭载于该计算机的用于定量值计算的程序。在本实施方式中，计算机既可以是装入到MRI装置中的计算机，也可以是独立于MRI装置的计算机。
在本实施方式中，“定量值”是指不依存于拍摄参数的值的定量值，即确定MR图像的像素值的依存于被检体的参数，具体地，包括横缓和时间、纵缓和时间、自旋密度、扩散系数、RF照射灵敏度等被检体参数，或脉冲序列的信号函数的比例系数等。定量值图像是指以这些定量值中的某个定量值为像素值的图像。
以下，使用图1的功能框图以及图2的流程图来说明本实施方式的计算机的结构和定量值计算流程。
如图1所示，作为用于计算定量值的功能，计算机100具备：预测像素值运算部220，其使用实际拍摄所使用的拍摄参数，来预测通过该拍摄参数得到的像素值；初始值选择部231，其使用通过MRI装置取得多个图像数据310，从预先确定的多个定量值候补群320选择预定的候补群作为定量值运算的初始值；以及最佳值运算部232，其使用由初始值选择部211选择的初始值来进行定量值运算。以下，将初始值选择部231和最佳值运算部232的功能统称为定量值运算部230。计算机100的这些功能主要通过装入到CPU中的程序来实现。此外，有时也通过ASIC、FPGA等硬件来实现定量值运算的一部分或全部。
预测像素值运算部220和定量值运算部230所使用的多个图像数据310和定量值候补群320被预先存储到存储装置300中。存储装置300既可以是MRI装置内的内部存储装置或装入到MRI装置中的外部存储装置，也可以是独立于MRI装置的存储装置。图像数据310是从MRI装置以与运算的目的即定量值的种类对应的脉冲序列以及拍摄条件(拍摄参数)进行拍摄并取得的信号形成的图像的数据，由拍摄参数值的组合不同的多个图像数据形成。另外，图像数据不仅可以是图像重构后的数据，也可以是图像重构前的数据。定量值候补群320是根据针对多种定量值分别列出了多个值的表格，对预定的定量值进行组合而得的，多个值可以采用从经验或文献中获得的值。此外，可以按拍摄部位而具有不同的表格。
按照上述结构，参照图2对本实施方式的计算机(定量值运算部230)100的处理流程进行说明。首先，从存储装置300取得以拍摄参数值不同的组合取得的多个图像数据310和拍摄参数值的信息。此外，从定量值的列表取得多个定量值候补群320(S101)。
预测像素值运算部220使用在步骤S101中取得的拍摄参数值和多个定量值候补群320，预测以这些拍摄参数拍摄时的像素值(S102)。将像素值的预测图示化并用图3表示。图3示出了对某一像素值进行运算的情况。如图所示，以L个拍摄参数取得L个值不同的图像数据，且设定量值候补群为N时，预测像素值运算部220将L个拍摄参数和N个定量值候补群分别代入到信号函数中，针对每个定量值候补群计算L个各拍摄参数下的像素值，并计算出L个像素值。另外，信号函数是按脉冲序列生成的函数，是将定量值和拍摄参数设为变量，并返回各像素的信号强度的函数。
接着，初始值选择部211参照预测像素值，从多个定量值候补群选择一个定量值候补群(S103)。具体地，进行每个定量值候补群的预测像素值与实际拍摄的图像数据310的像素值的匹配，来选择匹配最佳的定量值候补群。
在步骤S103中确定了定量值候补群时，以该定量值候补群为初始值，最佳值运算部232开始使用了局部最佳化算法的定量值运算(S104)。具体地，对图像数据310的像素值进行拟合，推定作为信号函数的变量的定量值。信号函数与在像素值预测步骤S102中使用的信号函数相同。可计算出的定量值的数目与拍摄参数值不同的组合的数目(在图3中为L组)相同或为其以下。
最终，按每个像素计算出不依存于拍摄参数的值即定量值。即，得到定量值图像(或被称为被检体参数图(parameter Map))。
根据本实施方式，按每个拍摄参数计算出预测像素值，并参照预测像素值设定定量值的初始值，从而不陷入局部解而应用局部最佳化方法，能够高精度地计算出定量值。由此，能够大幅度降低涉及定量值运算的计算成本。
将以上说明的第一实施方式为基础，对更具体的实施方式进行说明。
《第二实施方式》
本实施方式的MRI装置具备：拍摄部、控制拍摄部并测量定量值运算所需要的数据的测量控制部、以及进行定量值运算的计算机。测量控制部以同一脉冲序列执行拍摄参数不同的多次拍摄，取得像素值不同的多个图像(图像数据)。计算机具备使用通过拍摄获得的多个图像数据和预先确定的定量值候补群的信息进行定量值运算的定量值运算部。
首先，参照图4，对包含本实施方式的本发明的各实施方式所通用的MRI装置的整体结构进行说明。图4是表示MRI装置10的典型结构的框图。作为拍摄部，该MRI装置10具备：磁铁101，其产生静磁场；梯度磁场线圈102，其产生梯度磁场；RF线圈107，其向被检体(生物体)103照射高频磁场脉冲(以下，称作RF脉冲)；RF探头108，其对从被检体103产生的回波信号进行检测；以及床115，其在磁铁101产生的静磁场空间内载置被检体(例如，生物体)103。
并且，MRI装置10(拍摄部)具备：驱动梯度磁场线圈102的梯度磁场电源105、驱动RF线圈107的高频磁场发生器106、以及接收通过RF探头108检测出的回波信号的接收器109。MRI装置10在需要调节静磁场均匀度时，还可以具备匀场线圈113和驱动匀场线圈113的匀场电源114。匀场线圈113由多个通道构成，通过从匀场电源114供给的电流产生修正静磁场不均匀的附加性磁场。调整静磁场均匀度时，流过构成匀场线圈113的各通道的电流，由后述的序列发生器104控制。
此外，MRI装置10作为运算控制系统，具备：序列发生器104，其向梯度磁场电源105和高频磁场发生器106发送命令，分别产生梯度磁场和高频磁场，并且对接收器109设置作为检波的基准的核磁共振频率；计算机110，其对检波到的信号实施信号处理，并且进行MRI装置10整体动作的控制等；显示装置111，其显示计算机110的处理结果；存储装置112，其保持该处理结果；以及输入装置116，其接受来自用户的指示。显示装置111和输入装置116可以被接近配置或配置成一体化的控制台，作为用户界面发挥功能。在存储装置112中保持计算机110的处理所需要的各种数据。此外，在存储装置112中，不仅可以存储信号处理的结果，还可以根据需要存储检波到的信号本身、拍摄条件等。
在具有以上结构的MRI装置10中，通过序列发生器104的控制，通过RF线圈107向被检体103施加RF脉冲，并且通过梯度磁场线圈102施加用于向回波信号提供切片选择或相位编码等位置信息的梯度磁场脉冲。此外，从被检体103产生的信号由RF探头108接收，被检波到的信号被发送至计算机110，在此进行图像重构等信号处理。
计算机110不仅进行处理接收到的信号的信号处理，例如，还向序列发生器104输出各部以预先编程的定时、强度进行动作的指示，控制构成拍摄部的各部的动作，并进行测量。上述程序中，尤其记述了高频磁场、梯度磁场、信号接收的定时或强度的程序被称作脉冲序列，根据拍摄方法或拍摄目的，准确各种脉冲序列。按照脉冲序列以及控制脉冲序列所需要的拍摄参数来进行测量。脉冲序列被预先生成，并保存于存储装置112中，拍摄参数主要有RF脉冲的倾倒角(FA)、反复时间(TR)、回波时间(TE)等，各拍摄参数的值由用户经由用户界面来输入。
在MRI装置10中，通过控制设定于脉冲序列的高频磁场、梯度磁场的定时或强度，能够对拍摄对象被检体的任意的拍摄断面进行拍摄。这样得到的MR图像的像素值，基本上依存于被检体103的质子密度或组织的T1、T2、扩散系数等而决定，但通过使拍摄参数的值进行各种变化，在得到的图像中能够改变组织的对比度、T1强调、T2强调或扩散强调的程度等。此外，还可以获得依存于被检体的高频磁场分布即B1等信息。
本实施方式的计算机110对拍摄部进行控制，使拍摄参数的值不同而进行执行同一脉冲序列的多次拍摄，根据通过多次拍摄得到的像素值不同的多个图像，通过计算求出不依存于拍摄参数的值，即定量值。由此，得到以定量值为像素值的图像即定量值图像。具体地，对拍摄所使用的脉冲序列的信号函数拟合通过拍摄得到的图像数据的像素值，推定信号函数的变量即定量值，来得到定量值。在推定该定量值的运算中，将通过预定方法选择出的定量值候补群用作初始值。
图5表示用于实现这些的计算机110的结构例。如图5A所示，计算机110具备：测量控制部210，其以同一脉冲序列执行拍摄参数不同的多次拍摄，并取得像素值不同的多幅图像；预测像素值运算部220，其在定量值候补群中对通过拍摄取得的像素值进行预测运算；以及定量值运算部230，其根据所取得的多幅图像计算出定量值。
此外，本实施方式的定量值运算部230具备：初始值选择部231，其参照由预测像素值运算部220运算出的像素值，从多个定量值候补群中选择预定的定量值候补群；以及最佳值运算部232，其将由初始值选择部231选择的定量值候补群的值用作初始值，通过局部最佳化方法计算出定量值。在图5A中仅示出了与定量值运算相关的部分，但如图5B所示，除此之外，计算机110包括对由回波形成的测量数据进行图像重构或修正等运算的图像重构部240、以及将计算机110的计算结果或图像显示于显示装置111的显示控制部250等。
本实施方式的计算机110主要由CPU和存储器构成，CPU将预先存储于存储装置112中的软件(程序)加载至存储器并执行来实现计算机110的各功能。另外，不需要通过软件来实现上述各功能的全部，也可以通过ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)等硬件来实现一部分或全部的功能。此外，将执行用于实现各功能的处理所需要的信息、处理途中以及最终得到的信息存储于存储装置112中。
以下，按照以上的计算机110的结构，对本实施方式的动作流程进行说明。
动作的概要为，如图6所示，首先，测量控制部210按照操作员经由输入装置116输入的拍摄开始的指示，边变更拍摄参数边执行预定的脉冲序列，取得多幅图像(步骤S601)。接着，预测像素值运算部220使用所使用的拍摄参数来运算预先设定的定量值候补群中的预测像素值(步骤S602)。接着，初始值选择部231参照由预测像素值运算部220计算出的预测像素值，从定量值候补群中选择初始的定量值(步骤S603)。接着，最佳值运算部232使用由初始值选择部231选择的初始值，通过局部最佳化方法对由测量控制部210取得的图像的像素值和信号函数进行拟合，并计算出定量值(步骤S604)。
以下，对各步骤的处理进行详述。
[步骤S601]
测量控制部210改变预定的脉冲序列的拍摄参数的值并执行预定的脉冲序列，进行多次拍摄。在此，作为预定的脉冲序列，以使用RF-spoiled GRASS(射频毁损GRASS)序列的情况为例进行说明。
RF-spoiled GRASS序列为GrE类脉冲序列的一种，如图7所示，首先施加切片梯度磁场脉冲701，并且施加高频磁场(RF)脉冲702，激发被检体103内的预定切片的磁化。接着，施加用于向磁化相位附加切片方向和相位编码方向的位置信息的切片编码梯度磁场脉冲703和相位编码梯度磁场脉冲704。施加散相用读出(read out)梯度磁场705后，边施加用于附加读出方向的位置信息的读出梯度磁场脉冲706，边在预定的回波时间(TE)内测量核磁共振信号(回波)707。最后，施加重新定相用切片编码梯度磁场脉冲710以及相位编码梯度磁场脉冲709。在预定的反复时间(TR)内反复该序列，测量1幅图像所需要的数量的回波。在RF-spoiled GRASS序列中，在该反复中使RF脉冲的位相(θ)每次增加预定量。
可通过该RF-spoiled Grass序列变更的拍摄参数为倾倒角(FA)、反复时间(TR)、回波时间(TE)、RF相位图像分量值(θ)。其中，θ一般被固定为117度，以便得到T2依存性少的图像对比度。使该θ变化时，图像对比度的T2依存性大幅度变化。
在本实施方式中，使这些拍摄参数的各值变更来进行多次拍摄。对于不同值的拍摄参数的组合，操作员可按各拍摄参数进行设定，但也可以由操作员从预先存储于存储装置112的拍摄参数的组合中选择并设定。在该情况下，操作员经由输入装置116执行调用预先存储于存储装置112的参数的操作，由此设定测量控制部210所使用的拍摄参数。另外，被调用的拍摄参数可以在用户开始拍摄前经由输入装置116进行变更，或将变更后的参数存储于存储装置112中。作为具体的一例，表1示出了通过RF-spoiled Grass序列取得6幅图像时的拍摄参数。
【表1】
No TR[ms] FA[deg.] θ[deg.] TE[ms]
1 10 30 8 5
2 30 30 22 5
3 40 10 2 5
4 40 30 2 5
5 40 10 8 5
6 40 10 5 5
拍摄所使用的拍摄参数值，为了在接下来的步骤S602的预测像素值运算中使用，而保存于存储器中，或存储于存储装置112中。
计算机110(图像重构部)对通过上述拍摄参数值不同的多次拍摄得到的测量数据进行图像重构，得到多个图像数据。这些多个图像数据，为了后续运算而保存于存储器中，或存储于存储装置112中。
[步骤S602]
与上述的拍摄不同地，预测像素值运算部220计算以拍摄所使用的拍摄参数值进行拍摄时的像素值(预测像素值)。该计算，是为了获得从多个定量值候补群选择定量值计算步骤(S604)的运算中所使用的初始值(定量值的初始值)时的指标而进行的，使用步骤S601的拍摄所使用的脉冲序列的信号函数、拍摄中所使用的拍摄参数、以及预先确定的多个定量值候补群的值来进行。
信号函数是按每个脉冲序列生成的函数，是以生物体组织的物理参数即依存于被检体的参数(被检体参数)以及依存于装置的参数(装置参数)中的至少一方、和用户执行脉冲序列时设定的拍摄条件(拍摄参数)为变量，返回各像素的信号强度的函数。被检体参数中有纵缓和时间(T1)、横缓和时间(T2)、自旋密度(PD)。装置参数中有静磁场强度(B0)、发送线圈的照射强度(B1)、接收线圈的灵敏度(Sc)、由接收线圈的前置放大器的信号增幅、传输损耗、接收增益等确定的接收系数(k)。
信号强度被公式化的脉冲序列的情况下，作为信号函数，使用其公式即可。另一方面，信号强度没有被公式化的脉冲序列的情况下，预先通过数值模拟求出信号函数作为插补函数。将按每个脉冲序列预先求出的信号函数保持于存储装置112中。
使用上述各参数，将RF-spoiled Grass的信号函数fs表示为以下的式(1)。
【公式1】
Figure GDA0002265867830000111
其中，a为PD、Sc、k的积，是信号函数f的比例系数。针对被检体参数的T1、T2的各任意值，使拍摄参数(FA、TR、TE、θ)全面变化而通过数值模拟生成信号，并通过插补生成信号函数f。此时，拍摄对象B1的变化与作为拍摄参数的FA的变化意义相同，因此使用常数(例如设为1)。此外，将B0设为与拍摄所使用的装置的磁场强度(例如3T)相同。
在数值模拟中，使用在格子点上配置了自旋的被检体模型，以脉冲序列、拍摄参数、装置参数为输入，解磁共振现象的基础方程式即Bloch式来输出NMR信号。
提供被检体模型作为自旋的空间分布(γ，M0，T1，T2)。其中，γ为旋磁比，M0为热平衡磁化(自旋密度)。通过对NMR信号进行图像重构，能够得到所给出的条件下的图像。
另外，Bloch式为一阶线性常微分方程，用以下的式(2)表示。
【公式2】
式(2)中，(x，y，z)表示三维正交坐标系，设z为静磁场(强度为B0)的方向。此外，(Mx，My，Mz)为自旋，H为z方向的磁场强度，H1为高频磁场强度，Gx、Gy、Gz为各脚标方向的梯度磁场强度，f0为旋转坐标系的频率。
预测像素值运算步骤S602中使用的定量值候补群，是从根据经验或文献得到的定量值列表中，组合各定量值的值而得到的。表2示出了定量值列表的一例。
【表2】
Figure GDA0002265867830000121
在表2所示的例子中，针对T1、T2、B1、a分别列出多个值作为候补。a是通过式(3)定义的信号函数f的比例常数。定量值候补群是对在各定量值中列出的值的数进行乘法运算而得的数([T1的候补数]×[T2的候补数]×[B1的候补数]×[a的候补数])相同的数，既可以将其全部设为定量值候补群，也可以缩减为适当的数。
预测像素值运算部220对这样的定量值候补群的定量值(T1、T2、B1、a)的每个组合，将这些值和拍摄所使用的拍摄参数(FA、TR、TE)的值代入到信号函数f，计算出像素值即信号值I。由此，如图3所示，对每个定量值候补群计算出预测像素值。将这些作为每个定量值候补群的预测像素值数据，存储到存储器或存储装置112中。
[步骤S603]
初始值选择部231为了确定下一定量值计算步骤S604中的反复运算的初始值，在由测量控制部210取得的图像的各像素中，在通过测量获得的像素值数据和由预测像素值运算部220计算出的预测像素值数据中进行匹配处理。匹配处理的结果，提取定量值候补群中计算出匹配值最高的预测像素值的定量值候补群的各定量值作为初始值。匹配的方法没有被特别限定，但例如着眼于某像素时，将通过多次拍摄获得的多个像素值数据设为Pv，将在N个定量值候补群中分别计算出的拍摄次数量的预测像素值数据设为Pc,i(i＝1、…N)，按照下式计算其平方误差SSDi。
【公式3】
SDDi＝∑(Pc，i-Pv)2(i＝1，…，N)…(3)
i＝M时的平方误差最小时，将定量值候补群的第i＝M个定量值候补设为该像素中的初始值。
[步骤S604]
最佳值运算部232使用拍摄所使用的拍摄参数值(TR、TE、FA、θ)和在初始值选择步骤S603中求出的初始值，通过局部最佳化法来计算出定量值。
例如，着眼于某像素时，设共计L次拍摄的第j次拍摄中的拍摄参数为TRj、TEj、FAj、θj，设得到的像素值数据为Pv,j时，计算出用下式表示的g成为最小的T1、T2、B1、a。
【公式4】
Figure GDA0002265867830000131
具体地，将通过初始值选择部231选择的定量值设为初始值T10、T20、B10、a0，执行下式的反复计算，直到g成为充分小为止。
【公式5】
另外，T1、T2、B1、a的拟合方法并不限定于此。在本实施方式中，只要是能够以列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-Marquardt method)为代表的局部最佳化算法，则能够使用任何方法。
通过执行以上的步骤S601～S604，得到每个像素的定量值。即，得到以定量值为像素值的定量值图像(图)。定量值图像既可以直接显示于显示装置111，也可以使用计算出的定量值推定未拍摄的拍摄参数值的图像，生成对比度、强调程度不同的图像。
如以上说明的那样，在本实施方式中，使拍摄参数FA、TR、TE、θ变化，执行RF-spoiled Grass序列来拍摄多个图像，通过将每个像素的像素值I拟合于式(1)的信号函数f，来推定被检体参数的T1以及T2、装置参数的B1、被检体参数和装置参数的积即a。在此，要推定的定量值为4个参数，因此拍摄参数的组合模式需要4个模式以上。拍摄参数的组合数根据要推定的定量值而变更。
此外，定量值的计算方法并不限定于此。例如，有以下方法等：在信号强度被公式化的自旋回波序列中，边变更拍摄参数TE边重复进行拍摄，使用根据所得到的图像的信号强度而公式化的信号强度函数来计算定量值T2和比例系数a。在该情况下，要推定的定量值为2个，因此拍摄参数需要2个模式以上。
图8示出了根据本实施方式中算出的a、B1、T1、T2图像810、使用作为拟合算法的全局最佳化算法即模拟退火法(simulated annealing method)计算出的a、B1、T1、T2图像820。本实施方式的计算时间提高约15倍，计算结果的差在2％以内。
本实施方式的MRI装置具备：拍摄部，其从被检体取得核磁共振信号，并取得被检体的图像；测量控制部，其对上述拍摄部进行控制，以同一脉冲序列执行拍摄参数值不同的多次拍摄；定量值运算部，其根据由上述多次拍摄得到的像素值不同的多幅图像，计算出不依存于上述拍摄参数值的定量值；以及预测像素值运算部，其对预先确定的多个定量值候补群中的各定量值候补群，预测根据多个上述拍摄参数值取得的像素值。定量值运算部具备：初始值选择部，其参照由上述预测像素值运算部运算出的像素值，从上述多个定量值候补群中选择定量值的初始值；以及最佳值运算部，其使用由上述初始值选择部选择的初始值，通过局部最佳化方法计算出定量值。
此外，本实施方式的MRI装置还具备存储上述定量值运算部的运算所需要的数据的存储装置，在上述存储装置中，针对多种定量值存储分别列出了定量值的1个以上的候补的定量值列表，上述定量值运算部使用上述定量值列表的各候补的组合作为上述多个定量值候补群。
根据本实施方式，得到以下的效果。
一般，局部最佳化算法与全局最佳化算法相比，具有计算成本低的优点，但有容易陷入局部解的缺点。另一方面，在本实施方式中，通过进行基于预测像素值的准确度高的初始值设定，不陷入局部解而能够取得与使用全局最佳化算法时等同的计算结果，存在能够缩短定量值计算时间的优点。由此，能够缩短拍摄后直到向操作员提示定量图像为止的时间，操作员可以无负担地进行图像确认。
《第三实施方式》
本实施方式的MRI装置的特征在于，在计算机上另设计算应计算的多个定量值候补中的特定的定量值的单元，由此使运算速度进一步提高。本实施方式的MRI装置具有基本与第一实施方式相同的结构。以下，以与第一实施方式不同的结构为重点进行说明。此外，在本实施方式中，说明另外计算出的特定的定量值为比例系数的情况。
如图9所示，本实施方式的计算机110C除图5A或图5B的结构外，还具备定量值运算部230运算比例系数的初始值的比例系数运算部233。此外，用与图5A和图5B相同的符号表示的要素为与第二实施方式相同的要素。如在上述的实施方式中说明的那样，比例系数表示用式(1)示出信号函数那样的记述为“I＝af”时的“a”，在此，为自旋密度PD、接收线圈灵敏度分布Sc、以及通过接收增益等确定的接收系数k的积。然而，只要能记述为“I＝af”，则不限定于PD×Sc×k。比例系数运算部233以外的各部的功能与第一实施方式大致相同，省略重复的说明。
参照图10，对本实施方式的计算机110A中的定量值计算处理流程进行说明。处理的概要如以下所示。首先，测量控制部210按照操作员经由输入装置116输入的拍摄开始的指示，边变更拍摄参数边执行预定的脉冲序列，取得多幅图像(步骤S611)。接着，预测像素值运算部220使用所使用的拍摄参数来运算预先设定的定量值候补群中的预测像素值(步骤S612)。接着，初始值选择部231参照由预测像素值运算部220计算出的预测像素值，从定量值候补群中选择初始的定量值(步骤S613)。接着，比例系数运算部233根据初始值选择部231选择的初始定量值和测量控制部210取得的图像数据，按像素计算出初始的比例系数(步骤S614)。接着，最佳值运算部232使用初始值选择部231选择的初始值以及比例系数运算部233计算出的比例系数，通过局部最佳化方法对测量控制部210取得的图像的像素值和信号函数进行拟合，并计算出定量值(步骤S615)。
以下，对本实施方式的处理细节进行叙述。取得多幅图像的拍摄步骤S611与第二实施方式的步骤S601相同，因此对步骤S612的转移处理进行说明。
[步骤S612]
预测像素值运算部220预测在各次的拍摄参数中得到的像素值。分别对多个定量值候补群进行像素值的预测。在本实施方式所使用的定量值候补群中，例如将比例系数a的值固定为a＝1，从定量值列表生成除此以外的定量值(T1、T2、B1)的组合，并设为定量值候补群。表3示出了本实施方式所使用的定量值列表的一例。
【表3】
定量值候补群的数目，最大为[T1值的数目]×[T2值的数目]×[B1值的数目]。在此，设为N个。在该处理中，针对每个定量值候补群得到预测像素值。
[步骤S613]
初始值选择部231进行N个预测像素值与实际拍摄而得到的图像的像素值的匹配。具体地，当着眼于某像素时，将通过多次拍摄而得到的多个像素值数据设为Pv，将在N个定量值候补群中分别计算出的拍摄次数的量的预测像素值数据设为Pc,i(i＝1、…N)时，用下式表示正规化相互相关NCCi。计算该正规化相互相关，并求出值最大的Pc,i。
【公式6】
Figure GDA0002265867830000171
设i＝M时正规化相互相关最大时，将定量值候补群的第i＝M个的定量值候补设定为该像素中的初始定量值。正规化相互相关是可忽略比例系数的影响的匹配处理方法，因此可固定定量值候补中的比例系数的值。由此，可以减少定量值候补群的数目，因此有可提高运算速度的优点。
[步骤S614]
在步骤S611中，比例系数运算部232使用拍摄得到的像素值数据和根据初始值选择部231选择的定量值计算出的预测像素值数据来计算出将a固定为a＝1的比例系数a。例如，当着眼于某像素时，设共计L次拍摄的第j次拍摄中的拍摄参数为TRj、TEj、FAj、θj，得到的像素值数据为Pv,j，根据由初始值选择部231提取的初始的定量值T10、T20、B10和拍摄参数TRj、TEj、FAj、θj计算出的预测像素值数据为Pc,j时，用下式计算出比例系数a。
【公式7】
Figure GDA0002265867830000172
另外，Pc,j为预测像素值运算部220计算出的多个预测像素值中的某个(相关为最大的值)，不需要在本步骤中重新计算。
[步骤S615]
最佳值运算部232使用初始值选择部231提取的初始值T10、T20、B10以及比例系数运算部233计算的比例系数的初始值a，通过局部最佳化算法计算出定量值。
如以上说明的那样，本实施方式的MRI在定量值候补群中固定比例系数，通过减少候补群的数量来降低计算成本。此外，根据想要提取的初始的定量值和拍摄的图像数据，按像素计算出比例系数，由此针对在候补群中固定的比例系数，也可以重新设定准确度高的初始值，即使通过局部最佳化算法计算定量值，也能够不陷入局部解地进行运算。
《第四实施方式》
在本实施方式中，也进行像素值的预测，参照该结果选择成为定量值运算的初始值的定量值候补群，这一点与第一～第三实施方式相同，但本实施方式的MRI装置的特征在于，具有提示初始值选择部选择出的初始值的功能。由此，提高定量值诊断检查中的操作性。本实施方式的MRI装置具有基本与第二实施方式相同的结构。以下，以与第二实施方式不同的结构为重点进行说明。
如图11所示，本实施方式的计算机110D除图5A或图5B的结构外，定量值运算部230具备初始值提示部234，该初始值提示部234使显示装置111显示将初始值选择部选择的初始值作为像素值的初始值图像。另外，省略了图示，但计算机110D具备显示控制部250(图5B)的情况下，显示控制部可以实现初始值提示部234的功能。
参照图12，对本实施方式的计算机110D中的定量值计算的处理流程进行说明。
首先，测量控制部210按照操作员经由输入装置116输入的拍摄开始的指示，边变更拍摄参数边执行预定的脉冲序列，取得多幅图像(步骤S621)。接着，预测像素值运算部220使用所使用的拍摄参数来运算预先设定的定量值候补群中的预测像素值(步骤S622)。接着，初始值选择部231参照由预测像素值运算部220计算出的预测像素值，从定量值候补群中选择初始的定量值(步骤S623)。
接着，初始值提示部234将初始值选择部231选择的初始值作为初始值图像显示于显示装置111，并向操作员进行提示(步骤S624)。图13表示显示于显示装置111的初始值图像的例子。在该例子中，定量值为T1和T2，并示出了T1图像901和T2图像902。操作员通过确认所提示的图像，能够掌握大致的结构，在检查中能够判断是否拍摄成功。与该图像的提示一起，将用于输入操作员判断进行定量值运算或重新拍摄的结果的UI，例如图13所示那样的指示按钮903、904显示于显示装置111。
在操作员判断为可以通过所提示的定量值的初始值进行定量值运算的情况下(S625)，向下个步骤前进，最佳值运算部232使用初始值选择部231选择的初始值，通过局部最佳化方法对测量控制部210取得的图像的像素值和信号函数进行拟合，计算出定量值(步骤S626)。另一方面，在操作员根据所提示的初始值图像判断为需要重新拍摄的情况下，不进行定量值运算S626，而根据操作员的指示，适当进行重新拍摄。
本实施方式的MRI装置可以通过提示初始值图像，使操作员判断是否需要拍摄而不需要等待定量值计算结果。由此，在基于定量图像的诊断中，不需要使是否需要重新拍摄的判断等待至定量值计算完成，提高吞吐量。
另外，以上的说明以第二实施方式的MRI装置为基础，对不同点进行了说明，但本实施方式的MRI装置也可以与第三实施方式的MRI装置同样地，由计算机与其他定量值不同地计算出预定的定量值，例如比例系数a，在该情况下，可以缩短初始值选择部231的用于定量值候补群选择的相关计算的时间。
此外，在以上的说明中，提示初始值图像并使操作员进行是否继续定量值计算的判断，但例如也可以提示在步骤S623中计算的相关的值(式(4)或式(7))中成为最大时的值，根据该值判断是否继续定量值计算。在该情况下，也可以通过预先设定预定阈值，在装置侧自动判断可否继续定量值计算。
《第五实施方式》
在本实施方式中，针对操作员指定的区域，追加优先进行定量值运算的功能，由此提高定量值诊断检查中的操作性。即，本实施方式的MRI装置还具备接受计算定量值的范围的指定的区域设定部，最佳值运算部针对区域设定部所接受的区域计算定量值。此外，最佳值运算部也可以具备：结果提示部，其提示针对区域设定部所接受的区域优先计算定量值的结果。本实施方式的MRI装置具有基本与第二实施方式相同的结构。以下，以与第二实施方式不同的结构为重点进行说明。
本实施方式的计算机110E除图5A或图5B的结构外，如图14所示，具备指定优先执行计算的区域的优先计算区域指定部235、提示优先执行计算而得的结果的优先计算结果提示部236。具体地，优先计算区域指定部235生成用于使操作员指定优先计算区域的用户界面(UI)并显示于显示装置111。优先计算结果提示部236使显示装置111显示针对优先计算区域进行了定量值运算的结果，作为该区域的定量值图像。在图示的例子中，这些功能部属于定量值运算部230，但也可以属于显示控制部260的功能。
参照图15，对本实施方式的计算机110E中的定量值计算的处理流程进行说明。
首先，测量控制部210按照操作员经由输入装置116输入的拍摄开始的指示，边变更拍摄参数边执行预定的脉冲序列，取得多幅图像(步骤S631)。接着，预测像素值运算部220使用所使用的拍摄参数来运算预先设定的定量值候补群中的预测像素值(步骤S632)。接着，初始值选择部231参照由预测像素值运算部220计算出的预测像素值，从定量值候补群中选择初始的定量值(步骤S633)。到此为止的处理流程与第二实施方式相同。
接着，优先计算区域指定部235接受操作员经由输入装置116进行的区域指定，指定优先计算的区域(步骤S634)。
图16示出了优先计算区域指定部235的用户界面1200的一例。在本实施方式中，以头部检查为例进行说明。优先计算区域指定部235显示测量控制部210最初拍摄的图像的横断面像1201、冠状断面像1202、矢状断面像1203，并将用于指定优先计算区域的UI1204(例如，被虚线围住的图形等)显示于显示装置111(显示画面)。UI1204通过操作员以鼠标等进行操作，能够进行平行移动、旋转、缩小放大等操作。例如，图16所示的UI1204分别显示于三个断面，坐标相互关联。并且，操作了与三个断面重叠显示的UI1204中的一个的结果，也反映于其他UI中。优先计算区域指定部235取入UI操作的信息，并将被UI1204围住的区域指定为优先计算区域。此外，显示用于确定指定的“输入完成按钮”1205，操作员对该按钮1205进行操作，来完成优先计算区域的指定。
指定了优先计算区域时，最佳值运算部232使用初始值选择部231选择的初始值，通过局部最佳化方法对测量控制部210取得的图像的像素值与信号函数进行拟合，计算出位于优先计算区域指定部235指定的区域内的像素的定量值(步骤S635)。接着，优先计算结果提示部236将优先计算区域指定部235指定的区域内的定量值显示于显示装置111，提示给操作员(步骤S636)。定量值图像的显示方式没有被特别限定，但例如与在第三实施方式中显示初始值图像的方式(图13)同样地，既可以显示优先计算区域的一个断面，也可以在图16所示的三个断面图像上，用定量值图像仅置换被指定为优先计算区域的区域。
并且，在该画面上或者作为其他画面，显示选择之后的处理的UI。之后的处理，例如是接着对优先计算区域以外的区域继续进行定量值运算的处理、重新拍摄、拍摄结束等。操作员能够确认优先计算区域的计算结果来推进剩余的定量值运算，或进行重新拍摄，并且，在想要得到的信息只位于优先计算区域的情况下，也可以在该时间点结束拍摄。
输入了继续计算的指示的情况下，最佳值运算部232针对剩余的计算区域计算出定量值(步骤S637)。
根据本实施方式的MRI装置，即使不等待全部区域的计算，也能够在基于定量图像诊断的检查中确认画质，判定拍摄是否成功，提高操作性。
以上，说明了将本发明应用于MRI装置的第二实施方式～第五实施方式，但在这些实施方式中说明的计算机的功能，不仅可以由装入到MRI装置的计算机进行，也可以由独立于MRI装置的计算机进行。此外，针对实施方式中说明的要素中计算机以外的结构，可以适当进行省略，或追加公知的要素，这些也包含于本发明中。此外，作为计算的一部分或计算所需要的数据的存储部，也可以利用在云端或因特网上构筑的软件或记录介质。

Claims (10)

1.一种磁共振成像装置，具备：
拍摄部，其从被检体取得核磁共振信号，并取得被检体的图像；
测量控制部，其控制上述拍摄部，并以同一脉冲序列执行拍摄参数值不同的多次拍摄；以及
定量值运算部，其根据由上述多次拍摄获得的像素值不同的多幅图像，计算不依存于上述拍摄参数值的定量值，
该磁共振成像装置的特征在于，其还具备：
预测像素值运算部，其针对预先确定的多个定量值候补群中的每个定量值候补群，预测根据多个上述拍摄参数值取得的像素值，
上述定量值运算部具备：
初始值选择部，其参照由上述预测像素值运算部运算出的像素值，从上述多个定量值候补群中选择定量值的初始值；以及
最佳值运算部，其使用由上述初始值选择部选择的初始值，通过局部最佳化方法计算出定量值。
2.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
该磁共振成像装置还具备存储上述定量值运算部的运算所需要的数据的存储装置，
在上述存储装置中，针对多种定量值，存储有列出了各定量值的1个以上的候补的定量值列表，
上述定量值运算部将上述定量值列表的各候补的组合用作上述多个定量值候补群。
3.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
上述预测像素值运算部使用上述脉冲序列的信号函数来预测像素值。
4.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
上述定量值包括上述被检体的纵缓和时间(T1)、横缓和时间(T2)、自旋密度、RF照射灵敏度、上述脉冲序列的信号函数中的比例系数中的至少一个。
5.根据权利要求4所述的磁共振成像装置，其特征在于，
上述定量值包括上述比例系数，
上述定量值运算部还具备计算上述比例系数的初始值的比例系数运算部。
6.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
上述初始值选择部通过对由上述预测像素值运算部运算出的像素值和由上述拍摄部取得的图像数据的像素值进行匹配，来选择上述初始值。
7.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
该磁共振成像装置还具备：初始值提示部，其提示由上述初始值选择部选择的初始定量值作为初始值图像。
8.根据权利要求1所述的磁共振成像装置，其特征在于，
该磁共振成像装置还具备：区域设定部，其接受计算定量值的范围的指定，
上述最佳值运算部针对上述区域设定部所接受的区域计算定量值。
9.根据权利要求8所述的磁共振成像装置，其特征在于，
该磁共振成像装置还具备：结果提示部，其提示上述最佳值运算部针对上述区域设定部所接受的区域优先计算定量值而得的结果。
10.一种存储介质，其存储有定量值计算程序，该定量值计算程序使计算机执行如下步骤：
取入通过以同一脉冲序列执行磁共振成像的拍摄参数值不同的多次拍摄来取得的、像素值不同的多个图像数据的步骤；以及
根据上述像素值不同的多幅图像，计算不依存于上述拍摄参数值的定量值的步骤，
其特征在于，
计算定量值的步骤包括：
针对预先确定的多个定量值候补群中的每个定量值候补群，预测根据上述拍摄参数值取得的像素值的步骤；
参照在预测步骤中预测出的像素值，从上述定量值候补群中选择定量值的初始值的步骤；以及
使用上述初始值，通过局部最佳化方法计算出最佳定量值的步骤。
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