JP2000147081A - 磁気共鳴装置 - Google Patents
磁気共鳴装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】磁気共鳴装置において、位相補正が困難である
２次元スペクトルを解析し、物質の情報を取得するこ
と。 【解決手段】予め計算機システムにカーブフィッティン
グ範囲を記憶させておき、２次元絶対値スペクトル、実
部スペクトル、虚部スペクトル、パルスシーケンス条件
から推定すべきパラメータの初期値を直接求めることに
より、自動的にかつ高精度に物質の情報を求めることが
できる。かつパラメータ数の少ないモデル式でカーブフ
ィッティングを行い、推定された値を初期値として、全
パラメータのカーブフィッティングを行うことで、カー
ブフィッティングの動作を安定させることが可能とな
る。
２次元スペクトルを解析し、物質の情報を取得するこ
と。 【解決手段】予め計算機システムにカーブフィッティン
グ範囲を記憶させておき、２次元絶対値スペクトル、実
部スペクトル、虚部スペクトル、パルスシーケンス条件
から推定すべきパラメータの初期値を直接求めることに
より、自動的にかつ高精度に物質の情報を求めることが
できる。かつパラメータ数の少ないモデル式でカーブフ
ィッティングを行い、推定された値を初期値として、全
パラメータのカーブフィッティングを行うことで、カー
ブフィッティングの動作を安定させることが可能とな
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、２次元（以下、２
Ｄ）スペクトルに対してスペクトル処理を行い、物質の
情報を推定することが可能な磁気共鳴装置に関する。
Ｄ）スペクトルに対してスペクトル処理を行い、物質の
情報を推定することが可能な磁気共鳴装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】磁気共鳴装置は、磁気共鳴現象を利用し
て物質の様々な情報を取得でき、化学分析をはじめとし
て広く用いられている装置である。特に、医学の分野で
用いられているＭａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ
Ｉｍａｇｉｎｇ（ＭＲＩ）装置は、被検体内の水の分
布を画像化することにより非侵襲に形態情報を取得する
とが可能であり、必須の装置となっている。
て物質の様々な情報を取得でき、化学分析をはじめとし
て広く用いられている装置である。特に、医学の分野で
用いられているＭａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ
Ｉｍａｇｉｎｇ（ＭＲＩ）装置は、被検体内の水の分
布を画像化することにより非侵襲に形態情報を取得する
とが可能であり、必須の装置となっている。
【０００３】これに対して、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓ
ｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（ＭＲＳ）は
例えば代謝物の 1Ｈ、13Ｃあるいは31Ｐの磁気共鳴信号
を検出することによって被検体内の代謝情報を非侵襲に
取得することができる方法であり、有力な代謝測定法と
して期待されている。このうち、近年、13Ｃ−ＭＲＳが
特に関心を集めている。これは、13Ｃ−ＭＲＳでは13Ｃ
の天然存在比が１．１％と低いことを利用して13Ｃ標識
物質投与後の代謝を追跡することが可能であり、 1Ｈや
31Ｐとは異なる代謝情報を得ることができるためであ
る。13Ｃ−ＭＲＳで取得できる情報として例えば脳のア
ミノ酸代謝、すなわち脳内の主要なエネルギー源である
グルコースが脳内に取り込まれた後、グルタミン酸等の
アミノ酸が合成されるという代謝が挙げられる。つま
り、13Ｃ標識グルコースの利用により、13Ｃがグルタミ
ン酸等のアミノ酸に取り込まれていく様子を13Ｃ−ＭＲ
Ｓでとらえることが可能となる。以上の理由で、13Ｃ−
ＭＲＳは、有力な脳代謝計測法として期待されている。
ｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（ＭＲＳ）は
例えば代謝物の 1Ｈ、13Ｃあるいは31Ｐの磁気共鳴信号
を検出することによって被検体内の代謝情報を非侵襲に
取得することができる方法であり、有力な代謝測定法と
して期待されている。このうち、近年、13Ｃ−ＭＲＳが
特に関心を集めている。これは、13Ｃ−ＭＲＳでは13Ｃ
の天然存在比が１．１％と低いことを利用して13Ｃ標識
物質投与後の代謝を追跡することが可能であり、 1Ｈや
31Ｐとは異なる代謝情報を得ることができるためであ
る。13Ｃ−ＭＲＳで取得できる情報として例えば脳のア
ミノ酸代謝、すなわち脳内の主要なエネルギー源である
グルコースが脳内に取り込まれた後、グルタミン酸等の
アミノ酸が合成されるという代謝が挙げられる。つま
り、13Ｃ標識グルコースの利用により、13Ｃがグルタミ
ン酸等のアミノ酸に取り込まれていく様子を13Ｃ−ＭＲ
Ｓでとらえることが可能となる。以上の理由で、13Ｃ−
ＭＲＳは、有力な脳代謝計測法として期待されている。
【０００４】しかし、13Ｃ−ＭＲＳは感度が低いという
問題があり、これを解決するために様々な方法が提案さ
れてきた。このうちで最も期待されている方法が、13Ｃ
に磁気的に結合した 1Ｈの感度を利用する 1Ｈ観測法で
ある。この 1Ｈ観測法の中でも、 1Ｈ−13Ｃ相関２Ｄス
ペクトロスコピーを行うことで、13Ｃ化学シフトを用い
た代謝物のピーク分離が可能な、Ｈｅｔｅｒｏｎｕｃｌ
ｅａｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｑｕａｎｔｕｍ ｃｏｈｅ
ｒｅｎｃｅ（ＨＭＱＣ）やＨｅｔｅｒｏｎｕｃｌｅａｒ
ｓｉｎｇｌｅ ｑｕａｎｔｕｍ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ
（ＨＳＱＣ）といった方法が期待されている。
問題があり、これを解決するために様々な方法が提案さ
れてきた。このうちで最も期待されている方法が、13Ｃ
に磁気的に結合した 1Ｈの感度を利用する 1Ｈ観測法で
ある。この 1Ｈ観測法の中でも、 1Ｈ−13Ｃ相関２Ｄス
ペクトロスコピーを行うことで、13Ｃ化学シフトを用い
た代謝物のピーク分離が可能な、Ｈｅｔｅｒｏｎｕｃｌ
ｅａｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｑｕａｎｔｕｍ ｃｏｈｅ
ｒｅｎｃｅ（ＨＭＱＣ）やＨｅｔｅｒｏｎｕｃｌｅａｒ
ｓｉｎｇｌｅ ｑｕａｎｔｕｍ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ
（ＨＳＱＣ）といった方法が期待されている。
【０００５】図１０および図１１に、ＨＭＱＣ、ＨＳＱ
Ｃのシーケンスを記す。これらのシーケンスは、準備
期、展開期（時間長ｔ1 ）、検出期（時間長ｔ2 ）から
構成される。両者の差は展開期のコヒーレンスであり、
このコヒーレンスが多量子コヒーレンスであるシーケン
スがＨＭＱＣ、一量子コヒーレンスであるシーケンスが
ＨＳＱＣである。両者は共に、準備期にて 1Ｈから13Ｃ
に分極を移動し、展開期にて13Ｃ化学シフトが展開さ
れ、検出期にて再び13Ｃから 1Ｈに分極を移動すること
によって、 1Ｈ感度で13Ｃ化学シフトの情報が付与され
た信号を取得できる。これらのＨＭＱＣ、ＨＳＱＣを含
めて、一般に２Ｄスペクトルは、展開期の時間ｔ1 を変
化させた２ＤデータセットＳ（ｔ1 ，ｔ2 ）を取得後、
２Ｄフーリエ変換を行うことによって取得できる。上記
ＨＭＱＣシーケンスおよびＨＳＱＣシーケンスでは、展
開期の最小時間をｔ1 ＝０とすることで13Ｃ化学シフト
軸方向（Ｆ1 軸方向）の位相は周波数に依存しない０次
位相のみとなる。そして、検出期において 1Ｈの化学シ
フトがリフォーカスされている、すなわち 1Ｈ化学シフ
ト軸方向（Ｆ2 軸方向）がリフォーカスされているの
で、再構成の結果得られる２Ｄスペクトルの位相は０次
位相φ0 のみとなる。従って、Ｆ1 、Ｆ2 方向の周波数
をω1 、ω2 、Ｆ1 軸方向、Ｆ2 軸方向の吸収、分散波
形をそれぞれＡ1 、Ａ2 、Ｄ1 、Ｄ2 、ピーク体積をＶ
とした時、２Ｄスペクトルは以下の式で表せる。
Ｃのシーケンスを記す。これらのシーケンスは、準備
期、展開期（時間長ｔ1 ）、検出期（時間長ｔ2 ）から
構成される。両者の差は展開期のコヒーレンスであり、
このコヒーレンスが多量子コヒーレンスであるシーケン
スがＨＭＱＣ、一量子コヒーレンスであるシーケンスが
ＨＳＱＣである。両者は共に、準備期にて 1Ｈから13Ｃ
に分極を移動し、展開期にて13Ｃ化学シフトが展開さ
れ、検出期にて再び13Ｃから 1Ｈに分極を移動すること
によって、 1Ｈ感度で13Ｃ化学シフトの情報が付与され
た信号を取得できる。これらのＨＭＱＣ、ＨＳＱＣを含
めて、一般に２Ｄスペクトルは、展開期の時間ｔ1 を変
化させた２ＤデータセットＳ（ｔ1 ，ｔ2 ）を取得後、
２Ｄフーリエ変換を行うことによって取得できる。上記
ＨＭＱＣシーケンスおよびＨＳＱＣシーケンスでは、展
開期の最小時間をｔ1 ＝０とすることで13Ｃ化学シフト
軸方向（Ｆ1 軸方向）の位相は周波数に依存しない０次
位相のみとなる。そして、検出期において 1Ｈの化学シ
フトがリフォーカスされている、すなわち 1Ｈ化学シフ
ト軸方向（Ｆ2 軸方向）がリフォーカスされているの
で、再構成の結果得られる２Ｄスペクトルの位相は０次
位相φ0 のみとなる。従って、Ｆ1 、Ｆ2 方向の周波数
をω1 、ω2 、Ｆ1 軸方向、Ｆ2 軸方向の吸収、分散波
形をそれぞれＡ1 、Ａ2 、Ｄ1 、Ｄ2 、ピーク体積をＶ
とした時、２Ｄスペクトルは以下の式で表せる。
【０００６】
【数１】
【０００７】分析用ＮＭＲ装置では、上記（１）の位相
φ0 を０°とする位相補正と呼ばれる方法を用い、実部
をＶ［Ａ1 Ａ2 −Ｄ1 Ｄ2 ］、虚部を［Ａ1 Ｄ2 ＋Ａ2
Ｄ1］として両者を分離し、この結果得られる実部の２
Ｄスペクトルを描画する。これによって、良好な化合物
のピーク分離が可能となる。
φ0 を０°とする位相補正と呼ばれる方法を用い、実部
をＶ［Ａ1 Ａ2 −Ｄ1 Ｄ2 ］、虚部を［Ａ1 Ｄ2 ＋Ａ2
Ｄ1］として両者を分離し、この結果得られる実部の２
Ｄスペクトルを描画する。これによって、良好な化合物
のピーク分離が可能となる。
【０００８】しかし、上記ＨＭＱＣ、ＨＳＱＣを被検体
に応用する場合には、被検体内の一部の領域の信号を取
得するための局所励起が必要となってくる。この局所励
起のための方法は、例えば、特開平８−２５２２３０号
公報、特開平８−２５２２３６号公報、特願平８−７７
５４５号に提案されている。特に、ＨＳＱＣを局所励起
が可能となるような発明である特開平８−２５２２３６
号公報の場合には、ＲＦパルス数の多さによる信号低下
を防ぐため、図１１に示した従来のＨＳＱＣシーケンス
とは異なり、検出期の 1Ｈパルスを９０°パルスのみと
している（図１２，図１３）。しかし、この９０°パル
スとデータ収集開始までの時間を０とすることは不可能
であり、ディレイ（デッドタイムｔd ）を設ける必要が
ある。これは、９０°パルスのパルス幅や、水除去、あ
るいはスライスのために印加する必要のある勾配磁場パ
ルスのパルス幅に依るディレイであり、装置性能等で決
定される。このため、位相は上記に説明した０次位相の
みではなく、周波数に依存した１次位相項ｅｘｐ（ｉω
1Hｔd ）が生ずる。特に、人用のＭＲＩ機の場合、ＲＦ
コイル径、勾配コイル径が大きくなるため、このデッド
タイムｔd を数ｍｓと長くせざるを得ない。このため、
上記１次位相の影響が大きくなり、この条件下で位相補
正を行うと、一般的に知られている様にベースラインの
歪みを引き起こす。ベースライン歪みはｓｉｎｃ関数と
ＮＭＲスペクトルとのコンボリューションにより生ずる
ため、多項式近似で表すことは定量精度劣化につなが
る。従って、被検体の場合には、位相補正を行う必要が
無いため、ベースライン歪みを生ずることの無い絶対値
スペクトル表示を行っていた。そして、代謝物の量に関
する情報としては、ピーク強度、すなわち絶対値スペク
トルのピークの値を用いていた。しかし、ピークの値を
用いると、重畳したノイズの影響を直接受けるため、得
られる情報の精度が低いという問題があった。
に応用する場合には、被検体内の一部の領域の信号を取
得するための局所励起が必要となってくる。この局所励
起のための方法は、例えば、特開平８−２５２２３０号
公報、特開平８−２５２２３６号公報、特願平８−７７
５４５号に提案されている。特に、ＨＳＱＣを局所励起
が可能となるような発明である特開平８−２５２２３６
号公報の場合には、ＲＦパルス数の多さによる信号低下
を防ぐため、図１１に示した従来のＨＳＱＣシーケンス
とは異なり、検出期の 1Ｈパルスを９０°パルスのみと
している（図１２，図１３）。しかし、この９０°パル
スとデータ収集開始までの時間を０とすることは不可能
であり、ディレイ（デッドタイムｔd ）を設ける必要が
ある。これは、９０°パルスのパルス幅や、水除去、あ
るいはスライスのために印加する必要のある勾配磁場パ
ルスのパルス幅に依るディレイであり、装置性能等で決
定される。このため、位相は上記に説明した０次位相の
みではなく、周波数に依存した１次位相項ｅｘｐ（ｉω
1Hｔd ）が生ずる。特に、人用のＭＲＩ機の場合、ＲＦ
コイル径、勾配コイル径が大きくなるため、このデッド
タイムｔd を数ｍｓと長くせざるを得ない。このため、
上記１次位相の影響が大きくなり、この条件下で位相補
正を行うと、一般的に知られている様にベースラインの
歪みを引き起こす。ベースライン歪みはｓｉｎｃ関数と
ＮＭＲスペクトルとのコンボリューションにより生ずる
ため、多項式近似で表すことは定量精度劣化につなが
る。従って、被検体の場合には、位相補正を行う必要が
無いため、ベースライン歪みを生ずることの無い絶対値
スペクトル表示を行っていた。そして、代謝物の量に関
する情報としては、ピーク強度、すなわち絶対値スペク
トルのピークの値を用いていた。しかし、ピークの値を
用いると、重畳したノイズの影響を直接受けるため、得
られる情報の精度が低いという問題があった。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、２次
元（以下、２Ｄ）スペクトルに対してスペクトル処理を
行い、物質の情報を推定することが可能な磁気共鳴装置
を提供することにある。
元（以下、２Ｄ）スペクトルに対してスペクトル処理を
行い、物質の情報を推定することが可能な磁気共鳴装置
を提供することにある。
【００１０】本発明の他の目的は、絶対値スペクトルの
ピーク強度としてピーク値を用いる場合に得られる精度
よりも高精度にピーク情報を推定する磁気共鳴装置を提
供することにある。
ピーク強度としてピーク値を用いる場合に得られる精度
よりも高精度にピーク情報を推定する磁気共鳴装置を提
供することにある。
【００１１】本発明のさらに他の目的は、この磁気共鳴
装置において、推定処理の自動化、高速化、且つ安定化
を向上することにある。
装置において、推定処理の自動化、高速化、且つ安定化
を向上することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
本発明は、情報を記憶する手段を有し、２次元スペクト
ルデータの解析を行うことが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、解析を行う２次元スペク
トル上の範囲を予め前記計算機システムに記憶させてお
き、解析の際に該範囲の２次元スペクトルデータのみを
読み出して解析を行うことを特徴とする。かかる発明に
よれば、２次元スペクトルの解析する範囲を予め計算機
システムに記憶させておくためカーブフィッティング範
囲の自動設定が可能となり、かつ解析すべきデータ数が
範囲内のみであるため高速な解析が可能となる。
本発明は、情報を記憶する手段を有し、２次元スペクト
ルデータの解析を行うことが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、解析を行う２次元スペク
トル上の範囲を予め前記計算機システムに記憶させてお
き、解析の際に該範囲の２次元スペクトルデータのみを
読み出して解析を行うことを特徴とする。かかる発明に
よれば、２次元スペクトルの解析する範囲を予め計算機
システムに記憶させておくためカーブフィッティング範
囲の自動設定が可能となり、かつ解析すべきデータ数が
範囲内のみであるため高速な解析が可能となる。
【００１３】また、本発明は、情報を記憶する手段を有
し、２次元スペクトルデータの解析を行うことが可能な
計算機システムを具備し、かつ静磁場中に置かれた被検
体あるいは試料に所定の手順に従って高周波磁場および
勾配磁場を印加し、被検体あるいは試料に含まれる物質
の情報を取得する磁気共鳴装置において、解析を行う２
次元スペクトル上の範囲を予め前記計算機システムに記
憶させておき、かつ前記磁気共鳴装置から取得される情
報をもとに該範囲を修正し、解析の際に修正した範囲の
２次元スペクトルデータのみを読み出して解析を行うこ
とを特徴とする。かかる発明によれば、磁気共鳴装置か
ら取得される情報をもとにカーブフィッティング範囲を
修正するため、解析対象の物質のピークを範囲外とする
ことなく範囲の自動設定が可能となる。
し、２次元スペクトルデータの解析を行うことが可能な
計算機システムを具備し、かつ静磁場中に置かれた被検
体あるいは試料に所定の手順に従って高周波磁場および
勾配磁場を印加し、被検体あるいは試料に含まれる物質
の情報を取得する磁気共鳴装置において、解析を行う２
次元スペクトル上の範囲を予め前記計算機システムに記
憶させておき、かつ前記磁気共鳴装置から取得される情
報をもとに該範囲を修正し、解析の際に修正した範囲の
２次元スペクトルデータのみを読み出して解析を行うこ
とを特徴とする。かかる発明によれば、磁気共鳴装置か
ら取得される情報をもとにカーブフィッティング範囲を
修正するため、解析対象の物質のピークを範囲外とする
ことなく範囲の自動設定が可能となる。
【００１４】また、情報を記憶する手段を有し、２次元
スペクトルデータの解析を行うことが可能な計算機シス
テムを具備する磁気共鳴装置において、２次元スペクト
ルのデータ配列を１次元データ配列に一定の規則に従っ
て変換し前記計算機システム内に格納し、該１次元デー
タ配列に対して解析を行い、物質の情報を取得すること
を特徴とする。かかる発明によれば、２次元スペクトル
のデータ配列を１次元データ配列と変換することによ
り、数値解析で扱えるデータ構造とすることができる。
スペクトルデータの解析を行うことが可能な計算機シス
テムを具備する磁気共鳴装置において、２次元スペクト
ルのデータ配列を１次元データ配列に一定の規則に従っ
て変換し前記計算機システム内に格納し、該１次元デー
タ配列に対して解析を行い、物質の情報を取得すること
を特徴とする。かかる発明によれば、２次元スペクトル
のデータ配列を１次元データ配列と変換することによ
り、数値解析で扱えるデータ構造とすることができる。
【００１５】また、本発明は、カーブフィッティングに
より２次元スペクトルで得られる物質の情報を求めるこ
とが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置にお
いて、２次元絶対値スペクトルから直接求められる少な
くともピーク値、半値幅、および２次元実部スペクトル
および２次元虚部スペクトルから求められる位相情報か
ら該カーブフィッティングに用いるパラメータの初期値
を計算し、計算した初期値を用いてカーブフィッティン
グを行うことを特徴とする。かかる発明によれば、２次
元絶対値スペクトルからカーブフィッティング等のデー
タ処理法を介さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつ
２次元実部、虚部スペクトルから直接位相情報を求め、
これらを用いて計算したパラメータの初期値を用いてカ
ーブフィッティングを行うことにより、極小条件ではあ
るが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。
より２次元スペクトルで得られる物質の情報を求めるこ
とが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置にお
いて、２次元絶対値スペクトルから直接求められる少な
くともピーク値、半値幅、および２次元実部スペクトル
および２次元虚部スペクトルから求められる位相情報か
ら該カーブフィッティングに用いるパラメータの初期値
を計算し、計算した初期値を用いてカーブフィッティン
グを行うことを特徴とする。かかる発明によれば、２次
元絶対値スペクトルからカーブフィッティング等のデー
タ処理法を介さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつ
２次元実部、虚部スペクトルから直接位相情報を求め、
これらを用いて計算したパラメータの初期値を用いてカ
ーブフィッティングを行うことにより、極小条件ではあ
るが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。
【００１６】また、本発明は、カーブフィッティングに
より２次元スペクトルで得られる物質の情報を求めるこ
とが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置にお
いて、２次元絶対値スペクトルから直接求められる少な
くともピーク値、半値幅、および該２次元スペクトルを
取得したパルスシーケンスの条件から該カーブフィッテ
ィングに用いるパラメータの初期値を計算し、計算した
初期値を用いてカーブフィッティングを行うことを特徴
とする。かかる発明によれば、２次元絶対値スペクトル
からカーブフィッティング等のデータ処理法を介さずに
直接ピーク値、半値幅を求め、かつパルスシーケンス条
件から１次位相を求め、これらを用いて計算したパラメ
ータの初期値を用いてカーブフィッティングを行うこと
により、極小条件ではあるが最小条件ではないパラメー
タ値に推定することなく、安定して最小条件であるパラ
メータ値に収束することが可能となる。
より２次元スペクトルで得られる物質の情報を求めるこ
とが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置にお
いて、２次元絶対値スペクトルから直接求められる少な
くともピーク値、半値幅、および該２次元スペクトルを
取得したパルスシーケンスの条件から該カーブフィッテ
ィングに用いるパラメータの初期値を計算し、計算した
初期値を用いてカーブフィッティングを行うことを特徴
とする。かかる発明によれば、２次元絶対値スペクトル
からカーブフィッティング等のデータ処理法を介さずに
直接ピーク値、半値幅を求め、かつパルスシーケンス条
件から１次位相を求め、これらを用いて計算したパラメ
ータの初期値を用いてカーブフィッティングを行うこと
により、極小条件ではあるが最小条件ではないパラメー
タ値に推定することなく、安定して最小条件であるパラ
メータ値に収束することが可能となる。
【００１７】また、本発明によれば、２次元スペクトル
で得られる物質の情報を複数のパラメータとして該パラ
メータの関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該
２次元スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィ
ッティングを用いて該パラメータを求めることによって
該物質の情報を取得することが可能な計算機システムを
具備する磁気共鳴装置において、前記複数のパラメータ
の一部をパラメータとするモデル式を用いたカーブフィ
ッティングにより該一部のパラメータの値を推定し、推
定した値を該一部のパラメータの初期値として該複数の
パラメータの関数であるモデル式によりカーブフィッテ
ィングを行い、前記物質の情報を取得することを特徴と
する。かかる発明によれば、少ない数のパラメータでカ
ーブフィッティングを行うことにより、カーブフィッテ
ィングの動作が安定し、すなわち極小条件ではあるが最
小条件ではないパラメータ値に推定することなく、安定
して最小条件であるパラメータ値に収束することが可能
となる。かつ、推定したパラメータを初期値として推定
すべき全てのパラメータでカーブフィッティングを行う
ことにより、初期値が収束値に近づくため同様にカーブ
フィッティングの動作が安定し、すなわち極小条件では
あるが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。
で得られる物質の情報を複数のパラメータとして該パラ
メータの関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該
２次元スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィ
ッティングを用いて該パラメータを求めることによって
該物質の情報を取得することが可能な計算機システムを
具備する磁気共鳴装置において、前記複数のパラメータ
の一部をパラメータとするモデル式を用いたカーブフィ
ッティングにより該一部のパラメータの値を推定し、推
定した値を該一部のパラメータの初期値として該複数の
パラメータの関数であるモデル式によりカーブフィッテ
ィングを行い、前記物質の情報を取得することを特徴と
する。かかる発明によれば、少ない数のパラメータでカ
ーブフィッティングを行うことにより、カーブフィッテ
ィングの動作が安定し、すなわち極小条件ではあるが最
小条件ではないパラメータ値に推定することなく、安定
して最小条件であるパラメータ値に収束することが可能
となる。かつ、推定したパラメータを初期値として推定
すべき全てのパラメータでカーブフィッティングを行う
ことにより、初期値が収束値に近づくため同様にカーブ
フィッティングの動作が安定し、すなわち極小条件では
あるが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。
【００１８】また、本発明は、２次元スペクトルで得ら
れる物質の情報を複数のパラメータとして該パラメータ
の関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該２次元
スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィッティ
ングによって該パラメータを求めることにより該物質の
情報を取得することが可能な計算機システムを具備し、
かつ１次位相が該パラメータの一つに含まれる磁気共鳴
装置において、前記一次位相は中心周波数の関数である
ことを特徴とする。かかる発明によれば、１次位相を中
心周波数の関数とすることで２次元実部スペクトル、虚
部スペクトルをより正確に記述することが可能となり、
高精度のカーブフィッティングを行うことにより、すな
わちパラメータ推定を行うことが可能となる。
れる物質の情報を複数のパラメータとして該パラメータ
の関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該２次元
スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィッティ
ングによって該パラメータを求めることにより該物質の
情報を取得することが可能な計算機システムを具備し、
かつ１次位相が該パラメータの一つに含まれる磁気共鳴
装置において、前記一次位相は中心周波数の関数である
ことを特徴とする。かかる発明によれば、１次位相を中
心周波数の関数とすることで２次元実部スペクトル、虚
部スペクトルをより正確に記述することが可能となり、
高精度のカーブフィッティングを行うことにより、すな
わちパラメータ推定を行うことが可能となる。
【００１９】また、本発明は、静磁場中に置かれた被検
体あるいは試料に所定の手順に従って勾配磁場および少
なくとも 1Ｈに対応する高周波磁場を印加し、被検体あ
るいは試料に含まれる物質の少なくとも 1Ｈの情報を取
得し、再構成により少なくとも１軸が 1Ｈ化学シフト軸
である２次元スペクトルを求め、この２次元スペクトル
を計算機システムにより解析する磁気共鳴装置におい
て、前記物質の情報を取得する際に取得する該物質の領
域に対応した水 1Ｈの信号を取得し、再構成の結果得ら
れる該領域に対応した水 1Ｈのスペクトルの半値幅を求
め、解析対象である物質のピークの 1Ｈ化学シフト軸方
向における半値幅を該水 1Ｈのスペクトルの半値幅とし
て固定したモデル式を用いて該２次元スペクトルの解析
を行うことを特徴とする。かかる発明によれば、対象と
なる領域、すなわちボクセルの水 1Ｈのスペクトルは高
精度に求めることが可能であるため、水 1Ｈスペクトル
から求められる半値幅を高精度に求めることができ、求
めた半値幅を固定した２次元スペクトルのカーブフィッ
ティング、高精度のカーブフィッティング、すなわちパ
ラメータ推定を行うことが可能となる。
体あるいは試料に所定の手順に従って勾配磁場および少
なくとも 1Ｈに対応する高周波磁場を印加し、被検体あ
るいは試料に含まれる物質の少なくとも 1Ｈの情報を取
得し、再構成により少なくとも１軸が 1Ｈ化学シフト軸
である２次元スペクトルを求め、この２次元スペクトル
を計算機システムにより解析する磁気共鳴装置におい
て、前記物質の情報を取得する際に取得する該物質の領
域に対応した水 1Ｈの信号を取得し、再構成の結果得ら
れる該領域に対応した水 1Ｈのスペクトルの半値幅を求
め、解析対象である物質のピークの 1Ｈ化学シフト軸方
向における半値幅を該水 1Ｈのスペクトルの半値幅とし
て固定したモデル式を用いて該２次元スペクトルの解析
を行うことを特徴とする。かかる発明によれば、対象と
なる領域、すなわちボクセルの水 1Ｈのスペクトルは高
精度に求めることが可能であるため、水 1Ｈスペクトル
から求められる半値幅を高精度に求めることができ、求
めた半値幅を固定した２次元スペクトルのカーブフィッ
ティング、高精度のカーブフィッティング、すなわちパ
ラメータ推定を行うことが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。なお、２次元（２Ｄ）スペクトルの
例として、 1Ｈ−13Ｃ相関２Ｄ ＨＳＱＣスペクトルを
用いているが、位相補正を行うことが困難な全ての２Ｄ
スペクトルに対して本発明の解析を実施することが可能
である。また、磁気共鳴装置および本装置によって得ら
れる２Ｄスペクトルの例として 1Ｈと13Ｃに関してのみ
記してあるが、これらの例はたとえば 1Ｈと15Ｎといっ
た組み合わせ、あるいは 1Ｈと 1Ｈの同種核の場合でも
本発明を用いることが可能である。
基づいて説明する。なお、２次元（２Ｄ）スペクトルの
例として、 1Ｈ−13Ｃ相関２Ｄ ＨＳＱＣスペクトルを
用いているが、位相補正を行うことが困難な全ての２Ｄ
スペクトルに対して本発明の解析を実施することが可能
である。また、磁気共鳴装置および本装置によって得ら
れる２Ｄスペクトルの例として 1Ｈと13Ｃに関してのみ
記してあるが、これらの例はたとえば 1Ｈと15Ｎといっ
た組み合わせ、あるいは 1Ｈと 1Ｈの同種核の場合でも
本発明を用いることが可能である。
【００２１】すなわち、以下、図１で示す磁気共鳴装置
の構成において、送信部として 1Ｈ、13Ｃ、受信部とし
て 1Ｈとしているが、別の組み合わせとした磁気共鳴装
置構成も可能であり、かつこの以下の説明とは異なる構
成とした磁気共鳴装置において得られる２Ｄスペクトル
に対しても、本発明による解析を実施することが可能で
ある。
の構成において、送信部として 1Ｈ、13Ｃ、受信部とし
て 1Ｈとしているが、別の組み合わせとした磁気共鳴装
置構成も可能であり、かつこの以下の説明とは異なる構
成とした磁気共鳴装置において得られる２Ｄスペクトル
に対しても、本発明による解析を実施することが可能で
ある。
【００２２】図１は、本発明の一実施形態に関わる磁気
共鳴装置の構成を示すブロック図である。同図におい
て、静磁場磁石１とその内側に設けられた勾配コイル２
及びシムコイル４により、図示しない被検体に一様な静
磁場とそれと同一方向で互いに直交するｘ，ｙ，ｚ三方
向に線形勾配磁場分布を持つ勾配磁場が印加される。勾
配コイル２は、勾配コイル電源５により駆動され、シム
コイル４はシムコイル電源６により駆動される。勾配コ
イル２の内側に設けられたプローブ３は、送信部７、８
から高周波信号が供給されることによって被検体に高周
波磁場を印加し、被検体からの磁気共鳴信号を受信す
る。プローブ３は送受両用でも、送受別々に設けても良
い。プローブ３で受信された磁気共鳴信号は、 1Ｈ受信
部９で検波された後、データ収集部１１に転送され、こ
こでＡ／Ｄ変換されてから計算機システム１２に送ら
れ、データ処理がなされる。プローブは 1Ｈと13Ｃの両
方の共鳴周波数で同調がとられている。
共鳴装置の構成を示すブロック図である。同図におい
て、静磁場磁石１とその内側に設けられた勾配コイル２
及びシムコイル４により、図示しない被検体に一様な静
磁場とそれと同一方向で互いに直交するｘ，ｙ，ｚ三方
向に線形勾配磁場分布を持つ勾配磁場が印加される。勾
配コイル２は、勾配コイル電源５により駆動され、シム
コイル４はシムコイル電源６により駆動される。勾配コ
イル２の内側に設けられたプローブ３は、送信部７、８
から高周波信号が供給されることによって被検体に高周
波磁場を印加し、被検体からの磁気共鳴信号を受信す
る。プローブ３は送受両用でも、送受別々に設けても良
い。プローブ３で受信された磁気共鳴信号は、 1Ｈ受信
部９で検波された後、データ収集部１１に転送され、こ
こでＡ／Ｄ変換されてから計算機システム１２に送ら
れ、データ処理がなされる。プローブは 1Ｈと13Ｃの両
方の共鳴周波数で同調がとられている。
【００２３】以上の勾配コイル電源５，シムコイル電源
６、 1Ｈ送信部７、13Ｃ送信部８、 1Ｈ受信部９および
データ収集部１１は、全てシーケンス制御部１０によっ
て制御され、このシーケンス制御部１０はさらに上位の
制御系としての計算機システム１２によって制御され
る。計算機システム１２はコンソール１３からの指令に
より制御される。データ収集部１１から計算機システム
１２に入力された磁気共鳴信号に対して後処理、すなわ
ちフーリエ変換等の再構成や以下説明するスペクトル処
理等が行われ、それに基づいて被検体内の所望核スピン
のスペクトルデータあるいは画像データが求められる。
６、 1Ｈ送信部７、13Ｃ送信部８、 1Ｈ受信部９および
データ収集部１１は、全てシーケンス制御部１０によっ
て制御され、このシーケンス制御部１０はさらに上位の
制御系としての計算機システム１２によって制御され
る。計算機システム１２はコンソール１３からの指令に
より制御される。データ収集部１１から計算機システム
１２に入力された磁気共鳴信号に対して後処理、すなわ
ちフーリエ変換等の再構成や以下説明するスペクトル処
理等が行われ、それに基づいて被検体内の所望核スピン
のスペクトルデータあるいは画像データが求められる。
【００２４】このスペクトルデータあるいは画像データ
はディスプレイ１４に送られ、スペクトルあるいは画像
等々として表示される。計算機システムに関しては、上
記の後処理を行うための計算機システムを別途設けるこ
とも可能である。あるいは、上述の磁気共鳴装置によっ
て得られるスペクトルの解析を、データ転送あるいは記
録媒体を介する等の手段を用いて別の計算機システム上
で行うという構成もとることが可能であり、すなわち、
本発明で説明する磁気共鳴装置には、このスペクトルの
解析に用いる別の計算機システムも含まれる。また、ス
ペクトルの解析に用いる単独の計算機システムに対して
も、磁気共鳴スペクトルの解析を行うためのシステムで
あるという理由により、磁気共鳴装置であると定義す
る。
はディスプレイ１４に送られ、スペクトルあるいは画像
等々として表示される。計算機システムに関しては、上
記の後処理を行うための計算機システムを別途設けるこ
とも可能である。あるいは、上述の磁気共鳴装置によっ
て得られるスペクトルの解析を、データ転送あるいは記
録媒体を介する等の手段を用いて別の計算機システム上
で行うという構成もとることが可能であり、すなわち、
本発明で説明する磁気共鳴装置には、このスペクトルの
解析に用いる別の計算機システムも含まれる。また、ス
ペクトルの解析に用いる単独の計算機システムに対して
も、磁気共鳴スペクトルの解析を行うためのシステムで
あるという理由により、磁気共鳴装置であると定義す
る。
【００２５】次に、上記磁気共鳴装置上で行うスペクト
ル解析方法について説明する。本実施形態の方法による
解析の対象である位相補正が困難な２Ｄスペクトルの例
として、被検体に13Ｃを１位に標識したグルコースを投
与した際に、上述の局所励起ＨＳＱＣシーケンスを用い
て、脳から非侵襲にすなわちｉｎ ｖｉｖｏで取得する
ことができる２Ｄ絶対値スペクトルを用いる。この模式
図を図２に示すが、グルコースから産生される代謝物と
しては簡便のためグルタミン酸のみを示している。
ル解析方法について説明する。本実施形態の方法による
解析の対象である位相補正が困難な２Ｄスペクトルの例
として、被検体に13Ｃを１位に標識したグルコースを投
与した際に、上述の局所励起ＨＳＱＣシーケンスを用い
て、脳から非侵襲にすなわちｉｎ ｖｉｖｏで取得する
ことができる２Ｄ絶対値スペクトルを用いる。この模式
図を図２に示すが、グルコースから産生される代謝物と
しては簡便のためグルタミン酸のみを示している。
【００２６】このスペクトルから物質の情報を精度良く
取得するための第一の発明は、絶対値スペクトルに対し
て、非線型最小二乗法を用いたカーブフィッティングを
行うことで、ピーク情報を推定する方法である。
取得するための第一の発明は、絶対値スペクトルに対し
て、非線型最小二乗法を用いたカーブフィッティングを
行うことで、ピーク情報を推定する方法である。
【００２７】非線型最小二乗法は、線形最小二乗法を反
復して用いることでデータとモデルとの差の二乗和が最
小となるようなパラメータを求める方法であり、例え
ば、“中川徹、小柳義夫著、最小二乗法による実験デー
タ解析、東京大学出版会”に詳しく記されている。１次
元（以下、１Ｄ）スペクトルデータｙ（ω）に対するこ
の方法の概略は、以下の様である。
復して用いることでデータとモデルとの差の二乗和が最
小となるようなパラメータを求める方法であり、例え
ば、“中川徹、小柳義夫著、最小二乗法による実験デー
タ解析、東京大学出版会”に詳しく記されている。１次
元（以下、１Ｄ）スペクトルデータｙ（ω）に対するこ
の方法の概略は、以下の様である。
【００２８】まず、カーブフィッティングの対象のスペ
クトルデータをｙ（ω）を行列で表現し、計算機システ
ム上で扱える形、すなわち数値解析で扱える形とする。
つまり、スペクトルデータ上の座標の数をｎとする時、
スペクトルデータをｎ行１列のベクトルｙ＝ t［ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn ］で表す。但し、 tは転置行列を表す記
号であり、ｙi は座標ωi でのスペクトルデータであ
る。
クトルデータをｙ（ω）を行列で表現し、計算機システ
ム上で扱える形、すなわち数値解析で扱える形とする。
つまり、スペクトルデータ上の座標の数をｎとする時、
スペクトルデータをｎ行１列のベクトルｙ＝ t［ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn ］で表す。但し、 tは転置行列を表す記
号であり、ｙi は座標ωi でのスペクトルデータであ
る。
【００２９】次に、このスペクトルデータｙをモデル式 ｆ（ｘ）＝ t［ｆ1 （ｘ），ｆ2 （ｘ），…，ｆ
n （ｘ）］ で記述する。但し、 ｘ＝ t［ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘnparam］ であり、 ｘi （ｉ＝１，２，…，ｎparam）は、ｎparam個のパラ
メータである。また、ｆ i （ｘ）はωi 上のモデル式か
ら求められる値である。
n （ｘ）］ で記述する。但し、 ｘ＝ t［ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘnparam］ であり、 ｘi （ｉ＝１，２，…，ｎparam）は、ｎparam個のパラ
メータである。また、ｆ i （ｘ）はωi 上のモデル式か
ら求められる値である。
【００３０】次に、スペクトルデータｙを、ｆのｘによ
る偏微分 ｆ／ ｘを用いて一次近似により以下のよう
に表す。
る偏微分 ｆ／ ｘを用いて一次近似により以下のよう
に表す。
【００３１】
【数２】
【００３２】次に、この式（３）において、右辺と左辺
を等しいとみなし、Σi ［Δｙi −Σj （ ｆi ／ ｘ
j ）］2 が最小となるΔｘ(k) 、すなわち最小二乗条件
のΔｘ(k) を求める。これは、線形最小二乗法における
最小二乗条件であり、以下のΔｘ(k) に関する連立一次
方程式の解となる。
を等しいとみなし、Σi ［Δｙi −Σj （ ｆi ／ ｘ
j ）］2 が最小となるΔｘ(k) 、すなわち最小二乗条件
のΔｘ(k) を求める。これは、線形最小二乗法における
最小二乗条件であり、以下のΔｘ(k) に関する連立一次
方程式の解となる。
【００３３】
【数３】
【００３４】この行列Ａはヤコビアン行列と呼ばれ、上
記式（８）の解Δｘ(k) は、正規行列 tＡＡを用いて
記式（８）の解Δｘ(k) は、正規行列 tＡＡを用いて
【００３５】
【数４】
【００３６】で求めることができる。あるいは、Ａをｎ
行ｎparam 列の行列Ｑと下三角要素が０である上三角行
列Ｒとの積に分解するＱＲ分解を用いてΔｘ(k) を求め
ることもできる。
行ｎparam 列の行列Ｑと下三角要素が０である上三角行
列Ｒとの積に分解するＱＲ分解を用いてΔｘ(k) を求め
ることもできる。
【００３７】次に、求められたΔｘ(k) からｘ(k+1) ＝
ｘ(k) ＋Δｘ(k) を用いて、ｘ(k+1 ) を求める。この解
ｘ(k+1) は、スペクトルデータｙをモデル式ｆ（ｘ）の
パラメータｘによる１次近似で記述した時の最小二乗条
件における解となる。ｘ(k)が最適解すなわちＳ＝Σi
［ｙi −ｆi （ｘ）］2 を最小とするパラメータｘに近
ければ、モデル式の高次項は０に近づき、すなわち式
（２）で示した１次近似でほぼ記述することができる。
従って上記の方法で求めたｘ(k+1) は最適解となる。非
線型最小二乗法はこれを利用する方法であり、つまり、
パラメータの初期値ｘ0 から上記計算を繰り返し行うこ
とで最適解を推定していく、すなわちスペクトルデータ
ｙとモデル式ｆ（ｘ）との差の二乗和、すなわちＳ＝Σ
i ［ｙi −ｆi （ｘ）］2 を最小とするｘを反復により
推定していく方法である。
ｘ(k) ＋Δｘ(k) を用いて、ｘ(k+1 ) を求める。この解
ｘ(k+1) は、スペクトルデータｙをモデル式ｆ（ｘ）の
パラメータｘによる１次近似で記述した時の最小二乗条
件における解となる。ｘ(k)が最適解すなわちＳ＝Σi
［ｙi −ｆi （ｘ）］2 を最小とするパラメータｘに近
ければ、モデル式の高次項は０に近づき、すなわち式
（２）で示した１次近似でほぼ記述することができる。
従って上記の方法で求めたｘ(k+1) は最適解となる。非
線型最小二乗法はこれを利用する方法であり、つまり、
パラメータの初期値ｘ0 から上記計算を繰り返し行うこ
とで最適解を推定していく、すなわちスペクトルデータ
ｙとモデル式ｆ（ｘ）との差の二乗和、すなわちＳ＝Σ
i ［ｙi −ｆi （ｘ）］2 を最小とするｘを反復により
推定していく方法である。
【００３８】これが１Ｄスペクトルデータに対する非線
型最小二乗法の概要である。この方法では、反復の各ス
テップで式（９）あるいはＡのＱＲ分解を用いてΔｘ
(k) を求める必要があり、このため解析対象のデータｙ
が１Ｄデータに限定される。従って、２Ｄスペクトルデ
ータにこの方法を直接には適用できず、以下に説明する
様にデータ配列を１Ｄ配列として上記反復の数値解析が
行える形としなければならない。
型最小二乗法の概要である。この方法では、反復の各ス
テップで式（９）あるいはＡのＱＲ分解を用いてΔｘ
(k) を求める必要があり、このため解析対象のデータｙ
が１Ｄデータに限定される。従って、２Ｄスペクトルデ
ータにこの方法を直接には適用できず、以下に説明する
様にデータ配列を１Ｄ配列として上記反復の数値解析が
行える形としなければならない。
【００３９】上記非線型最小二乗法の性質等を踏まえ、
次に、２Ｄ絶対値スペクトルデータに対するカーブフィ
ッティング法を図３に示したアルゴリズムを用いて説明
する。
次に、２Ｄ絶対値スペクトルデータに対するカーブフィ
ッティング法を図３に示したアルゴリズムを用いて説明
する。
【００４０】まず、解析するピークを指定し、カーブフ
ィッティングする領域を指定する（図４（ａ））。被検
体からｉｎ ｖｉｖｏで取得される２Ｄスペクトルの物
質およびピークは既知であり、特に13Ｃ標識グルコース
から産生される代謝物のピークは既知であるため、この
カーブフィッティングの領域は予め計算機システムに記
憶させておくことが可能である。 1Ｈあるいは13Ｃの中
心周波数がずれた場合にも、対応するボクセルの水 1Ｈ
の周波数情報により 1Ｈの周波数を変更し、かつ脂肪ピ
ークの周波数情報等により13Ｃの周波数を変更すること
で、計算機システムに記憶させておいたカーブフィッテ
ィング範囲を補正することが可能である。脳ボクセルの
ように、対応するボクセル内に観測される脂肪ピークが
無い場合でも、頭皮等の脂肪スペクトルの周波数情報を
用いて上記範囲を補正することが可能である。これは、
信号観測前に磁場均一調整によりある程度の領域の磁場
をほぼ均一とするため、頭皮脂肪ピークを基準に上記範
囲を補正しても高々数ポイントの範囲ずれが起きるのみ
であり、実際の解析には全く問題が無いためである。
ィッティングする領域を指定する（図４（ａ））。被検
体からｉｎ ｖｉｖｏで取得される２Ｄスペクトルの物
質およびピークは既知であり、特に13Ｃ標識グルコース
から産生される代謝物のピークは既知であるため、この
カーブフィッティングの領域は予め計算機システムに記
憶させておくことが可能である。 1Ｈあるいは13Ｃの中
心周波数がずれた場合にも、対応するボクセルの水 1Ｈ
の周波数情報により 1Ｈの周波数を変更し、かつ脂肪ピ
ークの周波数情報等により13Ｃの周波数を変更すること
で、計算機システムに記憶させておいたカーブフィッテ
ィング範囲を補正することが可能である。脳ボクセルの
ように、対応するボクセル内に観測される脂肪ピークが
無い場合でも、頭皮等の脂肪スペクトルの周波数情報を
用いて上記範囲を補正することが可能である。これは、
信号観測前に磁場均一調整によりある程度の領域の磁場
をほぼ均一とするため、頭皮脂肪ピークを基準に上記範
囲を補正しても高々数ポイントの範囲ずれが起きるのみ
であり、実際の解析には全く問題が無いためである。
【００４１】次に、カーブフィッティング範囲の絶対値
スペクトルデータの切り出しを行い、計算機システムの
メモリー上に格納する。切り出された２Ｄスペクトルデ
ータは、上記の非線型最小二乗法に適用するため、先に
説明した様に１Ｄ配列で格納する必要がある（図４
（ｂ），（ｃ），（ｄ））。この一例が、カーブフィッ
ティング対象である２Ｄ絶対値スペクトルデータｙabs
［ｉ］［ｊ］（ｉ＝ＮF1，ＮF1＋１，…，ＮＮF1（Ｆ1
方向），ｊ＝ＮF2，ＮF2＋１，…，ＮＮF2（Ｆ2 方
向））に対して、Ｆ2 方向のスペクトルデータを先に格
納する方法である。便宜的にこれをＦ2 方向のスペクト
ルデータ順に格納する方法と定義する。すなわち、この
配列方法は、
スペクトルデータの切り出しを行い、計算機システムの
メモリー上に格納する。切り出された２Ｄスペクトルデ
ータは、上記の非線型最小二乗法に適用するため、先に
説明した様に１Ｄ配列で格納する必要がある（図４
（ｂ），（ｃ），（ｄ））。この一例が、カーブフィッ
ティング対象である２Ｄ絶対値スペクトルデータｙabs
［ｉ］［ｊ］（ｉ＝ＮF1，ＮF1＋１，…，ＮＮF1（Ｆ1
方向），ｊ＝ＮF2，ＮF2＋１，…，ＮＮF2（Ｆ2 方
向））に対して、Ｆ2 方向のスペクトルデータを先に格
納する方法である。便宜的にこれをＦ2 方向のスペクト
ルデータ順に格納する方法と定義する。すなわち、この
配列方法は、
【００４２】
【数５】
【００４３】のように１Ｄ配列で格納する。あるいは、
Ｆ1 方向のスペクトルデータ順にデータを格納する。カ
ーブフィッティングに利用するデータはこの範囲のみで
あるため、この切り出しにより計算すべきデータ量を減
ずることが可能であり、すなわち高速にスペクトル処理
することが可能となる。
Ｆ1 方向のスペクトルデータ順にデータを格納する。カ
ーブフィッティングに利用するデータはこの範囲のみで
あるため、この切り出しにより計算すべきデータ量を減
ずることが可能であり、すなわち高速にスペクトル処理
することが可能となる。
【００４４】上記範囲内のスペクトルデータに対して、
周波数領域の１ピークに対応するモデル式を用いてカー
ブフィッティングを行う。２Ｄスペクトルデータの式は
式（１）で示した通りであり、これより絶対値モデルの
モデル式は以下のようになる。
周波数領域の１ピークに対応するモデル式を用いてカー
ブフィッティングを行う。２Ｄスペクトルデータの式は
式（１）で示した通りであり、これより絶対値モデルの
モデル式は以下のようになる。
【００４５】
【数６】
【００４６】但し、αi は緩和の程度を示すパラメー
タ、ω0iはＦi 方向の中心周波数を示し、Ａi ，Ｄ
i （ｉ＝１，２）はどちらもαi ，ω0iの関数となる。
また、Ｆ（ω1 ，ω2 ；ｘ1 ，ｘ2 ，…）は、２Ｄ平面
上の点（ω1 ，ω2 ）の値をパラメータｘi （ｉ＝１，
２，…）によるモデル式Ｆで表すことを表現している。
タ、ω0iはＦi 方向の中心周波数を示し、Ａi ，Ｄ
i （ｉ＝１，２）はどちらもαi ，ω0iの関数となる。
また、Ｆ（ω1 ，ω2 ；ｘ1 ，ｘ2 ，…）は、２Ｄ平面
上の点（ω1 ，ω2 ）の値をパラメータｘi （ｉ＝１，
２，…）によるモデル式Ｆで表すことを表現している。
【００４７】このモデル式では、同種核カップリングに
関しては考慮していない。例えば、本実施形態の説明の
ために用いているグルタミン酸のスペクトルの場合、グ
ルタミン酸２位、３位、４位には実際には 1Ｈ間のＪ
H-H カップリングによる同種核カップリングが存在し、
Ｆ2 方向にスペクトル分裂が生ずる。しかし、このカッ
プリングの程度は数Ｈｚであり、一般に被検体の場合に
は磁場の不均一性によって決まるスペクトル線幅よりも
小さい。従って、Ｆ2 方向も以下の１ピーク近似の以下
のモデル式で表現することが可能である。
関しては考慮していない。例えば、本実施形態の説明の
ために用いているグルタミン酸のスペクトルの場合、グ
ルタミン酸２位、３位、４位には実際には 1Ｈ間のＪ
H-H カップリングによる同種核カップリングが存在し、
Ｆ2 方向にスペクトル分裂が生ずる。しかし、このカッ
プリングの程度は数Ｈｚであり、一般に被検体の場合に
は磁場の不均一性によって決まるスペクトル線幅よりも
小さい。従って、Ｆ2 方向も以下の１ピーク近似の以下
のモデル式で表現することが可能である。
【００４８】また、上記式（１０）、式（１１）、式
（１２）で示したＡ1 、Ａ2 、Ｄ1 、Ｄ2 の関数に対応
する式は、ローレンツ型（Ｌｏｒｅｎｔｚｉａｎ）のモ
デル式でもよいし、ガウス型（Ｇａｕｓｓｉａｎ）のモ
デル式でもよい。また、ローレンツ型とガウス型を混在
させたヴォイト型（Ｖｏｉｇｔ）のモデル式でもよい。
例えば、ローレンツ型のモデル式の場合には、それぞれ
以下のように記述できる。
（１２）で示したＡ1 、Ａ2 、Ｄ1 、Ｄ2 の関数に対応
する式は、ローレンツ型（Ｌｏｒｅｎｔｚｉａｎ）のモ
デル式でもよいし、ガウス型（Ｇａｕｓｓｉａｎ）のモ
デル式でもよい。また、ローレンツ型とガウス型を混在
させたヴォイト型（Ｖｏｉｇｔ）のモデル式でもよい。
例えば、ローレンツ型のモデル式の場合には、それぞれ
以下のように記述できる。
【００４９】
【数７】
【００５０】但し、ωi はＦi 方向の周波数を示す。こ
のモデル式では、推定すべきパラメータは、最大で次の
５つとなる。すなわち、ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和
α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ2 方向の中心周波数ω02であり、上述の非線型
最小二乗法を用いてこれらのパラメータを推定すること
ができる。あるいは、幾つかのパラメータが既知である
場合には推定すべきパラメータ数を減じることも可能で
ある。例えば、Ｆ2 方向の中心周波数ω01、Ｆ1 方向の
中心周波数ω02が既知である場合には、これら３つを固
定した残りのピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2
方向の緩和α2 を推定する。
のモデル式では、推定すべきパラメータは、最大で次の
５つとなる。すなわち、ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和
α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ2 方向の中心周波数ω02であり、上述の非線型
最小二乗法を用いてこれらのパラメータを推定すること
ができる。あるいは、幾つかのパラメータが既知である
場合には推定すべきパラメータ数を減じることも可能で
ある。例えば、Ｆ2 方向の中心周波数ω01、Ｆ1 方向の
中心周波数ω02が既知である場合には、これら３つを固
定した残りのピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2
方向の緩和α2 を推定する。
【００５１】以上の説明のように、上記モデル式を用い
たカーブフィッティングによって、カーブフィッティン
グ範囲内の複数のポイントのスペクトルデータを用いて
物質の量に関係するピーク体積Ｖを推定することが可能
となる。従って、従来のピークの値、すなわち１ポイン
トの値のみを用いる方法と比較して、精度良く物質量に
関係する量を推定することが可能となる。
たカーブフィッティングによって、カーブフィッティン
グ範囲内の複数のポイントのスペクトルデータを用いて
物質の量に関係するピーク体積Ｖを推定することが可能
となる。従って、従来のピークの値、すなわち１ポイン
トの値のみを用いる方法と比較して、精度良く物質量に
関係する量を推定することが可能となる。
【００５２】しかしながら、非線型最小二乗法の場合、
上記残差二乗和が極小となる点が複数ある場合、すなわ
ちいわゆるローカルミニマムが存在する際には、最小値
を求められないことが生ずることがある。図５に、推定
すべきパラメータｘと残差二乗和との関係（１パラメー
タの場合）の概念図を示す。この図のように、複数の極
小値がある場合、例えば、ｘstart0を初期値とする場
合、残差二乗和が最小値とならない極小値に対するパラ
メータ推定値ｘest0に収束することが有り得る。これに
対して、ｘstart1を初期値とする方が求めるべき推定
値、すなわち残差二乗和の最小値に対応するパラメータ
値、これを最適解ｘopt と定義するが、ｘop t に収束す
る確率が高くなる。つまり、カーブフィッティングによ
り安定してｘ opt に収束させるために、初期値ｘstart
と、残差二乗和を最小とするパラメータｘopt との距離
を出来るだけ短くするように初期値を設定することが重
要になる。
上記残差二乗和が極小となる点が複数ある場合、すなわ
ちいわゆるローカルミニマムが存在する際には、最小値
を求められないことが生ずることがある。図５に、推定
すべきパラメータｘと残差二乗和との関係（１パラメー
タの場合）の概念図を示す。この図のように、複数の極
小値がある場合、例えば、ｘstart0を初期値とする場
合、残差二乗和が最小値とならない極小値に対するパラ
メータ推定値ｘest0に収束することが有り得る。これに
対して、ｘstart1を初期値とする方が求めるべき推定
値、すなわち残差二乗和の最小値に対応するパラメータ
値、これを最適解ｘopt と定義するが、ｘop t に収束す
る確率が高くなる。つまり、カーブフィッティングによ
り安定してｘ opt に収束させるために、初期値ｘstart
と、残差二乗和を最小とするパラメータｘopt との距離
を出来るだけ短くするように初期値を設定することが重
要になる。
【００５３】この方法の一例が、取得された絶対値スペ
クトルからカーブフィッティングを施さずに直接求めら
れる値、これを初期値として用いる方法である。つま
り、求めるべき物質のピークの最大値、すなわちピーク
値と、最大値の約１／２の値間の幅、すなわち半値幅
と、および中心周波数ω1 ，ω2 とを、絶対値スペクト
ルから直接求める。例えば、ローレンツ型のモデル式を
用いる場合には、α1 ，α 2 は吸収スペクトルの半値幅
から求められる。一方、絶対値スペクトルの半値幅は吸
収スペクトルの半値幅の３1/2 倍であり、この関係を用
いてα1 ，α2 を求めることができる。また、ピーク体
積は絶対値スペクトルから得たピーク値と上記α1 ，α
2 の積で求めることができる。以上より、絶対値スペク
トルを用いて、５つのパラメータに対する初期値を全て
求めることが可能となる。ガウス型、ヴォイト型の場合
にも、絶対値スペクトルの情報を用いて初期値を計算す
ることが可能である。
クトルからカーブフィッティングを施さずに直接求めら
れる値、これを初期値として用いる方法である。つま
り、求めるべき物質のピークの最大値、すなわちピーク
値と、最大値の約１／２の値間の幅、すなわち半値幅
と、および中心周波数ω1 ，ω2 とを、絶対値スペクト
ルから直接求める。例えば、ローレンツ型のモデル式を
用いる場合には、α1 ，α 2 は吸収スペクトルの半値幅
から求められる。一方、絶対値スペクトルの半値幅は吸
収スペクトルの半値幅の３1/2 倍であり、この関係を用
いてα1 ，α2 を求めることができる。また、ピーク体
積は絶対値スペクトルから得たピーク値と上記α1 ，α
2 の積で求めることができる。以上より、絶対値スペク
トルを用いて、５つのパラメータに対する初期値を全て
求めることが可能となる。ガウス型、ヴォイト型の場合
にも、絶対値スペクトルの情報を用いて初期値を計算す
ることが可能である。
【００５４】あるいは、絶対値スペクトルにて比較的精
度良く求められる値を固定してパラメータ数を減じた、
すなわち最終的に推定すべき全てのパラメータの一部の
みをパラメータとしたモデル式を用いて予めカーブフィ
ッティングを行い、この結果推定された値、および固定
していた値を初期値として最終的に全てのパラメータを
推定するという方法でもよい。これは、“パラメータ数
が多い程自由度が増えるため収束が不安定になるので、
パラメータ数を少ないモデルで予め推定して初期値を最
適解に近づけることによって、カーブフィッティングを
安定に動作させることが可能となる”という考え方に基
づいている。
度良く求められる値を固定してパラメータ数を減じた、
すなわち最終的に推定すべき全てのパラメータの一部の
みをパラメータとしたモデル式を用いて予めカーブフィ
ッティングを行い、この結果推定された値、および固定
していた値を初期値として最終的に全てのパラメータを
推定するという方法でもよい。これは、“パラメータ数
が多い程自由度が増えるため収束が不安定になるので、
パラメータ数を少ないモデルで予め推定して初期値を最
適解に近づけることによって、カーブフィッティングを
安定に動作させることが可能となる”という考え方に基
づいている。
【００５５】この一例を次に説明する（図６参照）。上
記の５つのパラメータのピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和
α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ 2 方向の中心周波数ω02のうちで、絶対値スペ
クトル上で中心周波数ω01、ω02は比較的精度良く求ま
る。従って、まずω01、ω02を固定したＶ、α1 、α2
の３成分パラメータのカーブフィッティングを行う。こ
の際に用いる初期値は、上記で説明した絶対値スペクト
ルから直接求められる値である。上記カーブフィッティ
ングによってＶ、α1 、α2 を推定した後、これらの推
定値Ｖest 、α1est、α2estおよび先に固定値として用
いたω01、ω02を初期値としてパラメータ５成分のカー
ブフィッテングを行う。これによって、初期値と収束す
べき値ｘoptとの距離を短くすることが可能となり、カ
ーブフィッティングの動作が安定する。
記の５つのパラメータのピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和
α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ 2 方向の中心周波数ω02のうちで、絶対値スペ
クトル上で中心周波数ω01、ω02は比較的精度良く求ま
る。従って、まずω01、ω02を固定したＶ、α1 、α2
の３成分パラメータのカーブフィッティングを行う。こ
の際に用いる初期値は、上記で説明した絶対値スペクト
ルから直接求められる値である。上記カーブフィッティ
ングによってＶ、α1 、α2 を推定した後、これらの推
定値Ｖest 、α1est、α2estおよび先に固定値として用
いたω01、ω02を初期値としてパラメータ５成分のカー
ブフィッテングを行う。これによって、初期値と収束す
べき値ｘoptとの距離を短くすることが可能となり、カ
ーブフィッティングの動作が安定する。
【００５６】以上、説明した初期値設定方法は、実際の
スペクトルデータを用いて行うことが可能であり、かつ
安定した収束が可能となるため、人手を介することなく
自動に行うことができ、すなわちカーブフィッティング
を自動に行うことができる。図３で説明したアルゴリズ
ムにおいて、解析する代謝物を計算機システムに記憶さ
せる等して予め設定しておけば、先に説明した様に計算
機システムに記憶されたカーブフィッティング範囲を用
いてこの範囲のスペクトルデータを切り出し、切り出し
たデータに対して上記のカーブフィッティングを自動に
行い、この結果パラメータ推定、すなわち物質の情報を
推定することができる。つまり、カーブフィッティング
範囲を予め計算機システムに記憶させておき、カーブフ
ィッティングのための初期値を上記のようにスペクトル
データを用いて直接求めることにより、自動２Ｄスペク
トル解析が可能となる。
スペクトルデータを用いて行うことが可能であり、かつ
安定した収束が可能となるため、人手を介することなく
自動に行うことができ、すなわちカーブフィッティング
を自動に行うことができる。図３で説明したアルゴリズ
ムにおいて、解析する代謝物を計算機システムに記憶さ
せる等して予め設定しておけば、先に説明した様に計算
機システムに記憶されたカーブフィッティング範囲を用
いてこの範囲のスペクトルデータを切り出し、切り出し
たデータに対して上記のカーブフィッティングを自動に
行い、この結果パラメータ推定、すなわち物質の情報を
推定することができる。つまり、カーブフィッティング
範囲を予め計算機システムに記憶させておき、カーブフ
ィッティングのための初期値を上記のようにスペクトル
データを用いて直接求めることにより、自動２Ｄスペク
トル解析が可能となる。
【００５７】以上説明したピーク情報推定の後、他のピ
ーク解析を行う。手動入力、あるいは上記と同様に計算
機システムに予め記憶させておいたカーブフィッティン
グ範囲を用い、上述と同様の方法でカーブフィッティン
グを行う。また、上述のように、後者に示した複数のカ
ーブフィッティング範囲を計算機システムに予め格納し
ておく方法により、２Ｄスペクトル上の複数のピークの
スペクトル解析を自動で行うことが可能となる。
ーク解析を行う。手動入力、あるいは上記と同様に計算
機システムに予め記憶させておいたカーブフィッティン
グ範囲を用い、上述と同様の方法でカーブフィッティン
グを行う。また、上述のように、後者に示した複数のカ
ーブフィッティング範囲を計算機システムに予め格納し
ておく方法により、２Ｄスペクトル上の複数のピークの
スペクトル解析を自動で行うことが可能となる。
【００５８】勿論、以下に記述する複数ピークに対する
モデル式によるカーブフィッティングを行うことによっ
ても自動解析が可能となる。
モデル式によるカーブフィッティングを行うことによっ
ても自動解析が可能となる。
【００５９】
【数８】
【００６０】ここで、Ｎｐは複数ピークの数である。以
下、その他の場合の解析方法について説明するが、カー
ブフィッティング範囲を予め計算システムに記憶させて
おき、カーブフィッティングのための初期値をスペクト
ルデータを直接用いて求めることにより、全ての解析方
法において自動解析が可能となる。
下、その他の場合の解析方法について説明するが、カー
ブフィッティング範囲を予め計算システムに記憶させて
おき、カーブフィッティングのための初期値をスペクト
ルデータを直接用いて求めることにより、全ての解析方
法において自動解析が可能となる。
【００６１】これまで図１２に示した局所励起ＨＳＱＣ
シーケンス、すなわち検出期にて13Ｃデカップリングを
印加した場合に取得できる、Ｆ1 、Ｆ2 方向共にＪC-H
カップリングによる分裂の無い２Ｄスペクトルの解析方
法について説明した。しかし、被検体ではデカップリン
グパルスによる発熱が問題となるため、13Ｃデカップリ
ングを行わない局所励起ＨＳＱＣシーケンス（図１３）
でスペクトルを取得する場合が有り得る。この場合、Ｆ
2 方向にＪC-H カップリングによるスペクトル分裂が現
れ、得られる２Ｄ絶対値スペクトルの模式図は図７のよ
うになる。
シーケンス、すなわち検出期にて13Ｃデカップリングを
印加した場合に取得できる、Ｆ1 、Ｆ2 方向共にＪC-H
カップリングによる分裂の無い２Ｄスペクトルの解析方
法について説明した。しかし、被検体ではデカップリン
グパルスによる発熱が問題となるため、13Ｃデカップリ
ングを行わない局所励起ＨＳＱＣシーケンス（図１３）
でスペクトルを取得する場合が有り得る。この場合、Ｆ
2 方向にＪC-H カップリングによるスペクトル分裂が現
れ、得られる２Ｄ絶対値スペクトルの模式図は図７のよ
うになる。
【００６２】この２Ｄ絶対値スペクトルのモデル式に関
して、13Ｃ化学シフト軸方向すなわちω1 方向に対して
は、スペクトル分裂が生じていないため式（１０）のｉ
成分に関する記述を用いることができる。 1Ｈ化学シフ
ト軸方向すなわちω2 方向にのみ、新しい記述を用いる
必要がある。
して、13Ｃ化学シフト軸方向すなわちω1 方向に対して
は、スペクトル分裂が生じていないため式（１０）のｉ
成分に関する記述を用いることができる。 1Ｈ化学シフ
ト軸方向すなわちω2 方向にのみ、新しい記述を用いる
必要がある。
【００６３】このため、時間領域の 1Ｈ信号を求める。
但し、13Ｃ化学シフトに関しては上記の理由により考慮
せず、１Ｄ信号として示す。検出期の９０° 1Ｈパルス
直後にはＪC-H により分裂したスペクトルの位相差が１
８０°であることを考慮すると、α2 でｅｘｐｏｎｅｎ
ｔｉａｌ減衰する信号は
但し、13Ｃ化学シフトに関しては上記の理由により考慮
せず、１Ｄ信号として示す。検出期の９０° 1Ｈパルス
直後にはＪC-H により分裂したスペクトルの位相差が１
８０°であることを考慮すると、α2 でｅｘｐｏｎｅｎ
ｔｉａｌ減衰する信号は
【００６４】
【数９】
【００６５】
【数１０】
【００６６】と変形できる。次に、Ｆ2 方向に２つに分
裂したピークの位相差を１次位相φ1、Ｆ2 軸方向の周
波数ω2 に依存しない位相である０次位相をφ0 と便宜
的に定義して、すなわち
裂したピークの位相差を１次位相φ1、Ｆ2 軸方向の周
波数ω2 に依存しない位相である０次位相をφ0 と便宜
的に定義して、すなわち
【００６７】
【数１１】 とすることによって
【００６８】
【数１２】 となる。
【００６９】式（２０）のフーリエ変換が２Ｄスペクト
ルの 1Ｈ化学シフト軸方向の式である。従って、２Ｄス
ペクトルの式は以下のようになる。
ルの 1Ｈ化学シフト軸方向の式である。従って、２Ｄス
ペクトルの式は以下のようになる。
【００７０】
【数１３】
【００７１】式（２１）は２つの分裂したスペクトルの
場合であり、Ａ21、Ｄ21とＡ22、Ｄ 22はそれぞれＦ2 軸
方向の中心周波数が異なる吸収、分散波形であるとみな
せる。一方、式（１６）のフーリエ変換よりＦ2 方向の
モデル式を求めると、位相はω2 に依存しない。０次位
相φと、２つに分裂したピークのそれぞれに、それぞれ
の中心周波数ω02−２πＪC-H ／２、ω02＋２πＪC-H
／２の関数である１次位相との２種類になる。これはス
ペクトルピーク数が２つの場合に留まらず、つまり分裂
するスペクトルピーク数が増えた場合、あるいは異なる
物質のためスペクトルピーク数が増える場合にも、同様
であり、すなわち、１次位相を中心周波数の関数として
モデル式を設定しなければならないことを意味する。
場合であり、Ａ21、Ｄ21とＡ22、Ｄ 22はそれぞれＦ2 軸
方向の中心周波数が異なる吸収、分散波形であるとみな
せる。一方、式（１６）のフーリエ変換よりＦ2 方向の
モデル式を求めると、位相はω2 に依存しない。０次位
相φと、２つに分裂したピークのそれぞれに、それぞれ
の中心周波数ω02−２πＪC-H ／２、ω02＋２πＪC-H
／２の関数である１次位相との２種類になる。これはス
ペクトルピーク数が２つの場合に留まらず、つまり分裂
するスペクトルピーク数が増えた場合、あるいは異なる
物質のためスペクトルピーク数が増える場合にも、同様
であり、すなわち、１次位相を中心周波数の関数として
モデル式を設定しなければならないことを意味する。
【００７２】一方、ＪC-H で分裂した場合のカーブフィ
ッティングのための絶対値スペクトルのモデル式は、以
下のようになる。
ッティングのための絶対値スペクトルのモデル式は、以
下のようになる。
【００７３】
【数１４】
【００７４】例えば、ローレンツ型のモデル式の場合に
は、吸収、分散の式は以下のようになる。
は、吸収、分散の式は以下のようになる。
【００７５】
【数１５】
【００７６】この時の推定すべきパラメータは、最大で
次の７つとなる。すなわち、ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の
緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ2 方向の中心周波数ω02、１次位相φ1 、Ｊ
C-H カップリング定数のＪC-Hである。勿論、Ｊ
C-H は、他の測定結果から既知であるから、これを固定
した６成分のカーブフィッティングを行うことも可能で
ある。
次の７つとなる。すなわち、ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の
緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和α2 、Ｆ1 方向の中心周波数
ω01、Ｆ2 方向の中心周波数ω02、１次位相φ1 、Ｊ
C-H カップリング定数のＪC-Hである。勿論、Ｊ
C-H は、他の測定結果から既知であるから、これを固定
した６成分のカーブフィッティングを行うことも可能で
ある。
【００７７】次に、絶対値スペクトルに対してではな
く、位相補正を行う前の、直接実部、虚部スペクトルに
対して直接カーブフィッティングを行う本発明の方法に
ついて説明する。
く、位相補正を行う前の、直接実部、虚部スペクトルに
対して直接カーブフィッティングを行う本発明の方法に
ついて説明する。
【００７８】まず図１２で示した13Ｃデカップリングを
行う場合の局所励起ＨＳＱＣシーケンスで取得できる２
Ｄスペクトル、すなわちＪC-H カップリングによるスペ
クトル分裂が生じていない状態の２Ｄスペクトルに対す
るカーブフィッティング方法について説明する。
行う場合の局所励起ＨＳＱＣシーケンスで取得できる２
Ｄスペクトル、すなわちＪC-H カップリングによるスペ
クトル分裂が生じていない状態の２Ｄスペクトルに対す
るカーブフィッティング方法について説明する。
【００７９】この場合のアルゴリズムも絶対値モデルの
カーブフィッティングで説明したアルゴリズム（図３）
と同様である。これを図８に示す。異なる点は、２Ｄス
ペクトルからフィッティング範囲を切り出して計算機シ
ステムのメモリーに格納する方法と、モデル式である。
カーブフィッティングで説明したアルゴリズム（図３）
と同様である。これを図８に示す。異なる点は、２Ｄス
ペクトルからフィッティング範囲を切り出して計算機シ
ステムのメモリーに格納する方法と、モデル式である。
【００８０】実部、虚部スペクトルは、実部スペクトル
と虚部スペクトルから構成される。従って、絶対値スペ
クトルに必要な領域の２倍の領域が必要となる。この格
納方法は、カーブフィッティング範囲として指定された
２Ｄ実部、虚部スペクトルデータｙreal［ｉ］［ｊ］，
ｙimag［ｉ］［ｊ］（ｉ＝ＮF1，ＮF1＋１，…，ＮＮ F1
（Ｆ1 方向），ｊ＝ＮF2，ＮF2＋１，…，ＮＮF2（Ｆ2
方向））に対して、例えば実部を最初にかつＦ2 方向の
スペクトルデータ順に格納する（図９）。すなわち、切
り出した実部スペクトルデータを、
と虚部スペクトルから構成される。従って、絶対値スペ
クトルに必要な領域の２倍の領域が必要となる。この格
納方法は、カーブフィッティング範囲として指定された
２Ｄ実部、虚部スペクトルデータｙreal［ｉ］［ｊ］，
ｙimag［ｉ］［ｊ］（ｉ＝ＮF1，ＮF1＋１，…，ＮＮ F1
（Ｆ1 方向），ｊ＝ＮF2，ＮF2＋１，…，ＮＮF2（Ｆ2
方向））に対して、例えば実部を最初にかつＦ2 方向の
スペクトルデータ順に格納する（図９）。すなわち、切
り出した実部スペクトルデータを、
【００８１】
【数１６】 の順に格納し、これに続き虚部スペクトルを、
【００８２】
【数１７】
【００８３】の順に格納し、これによって１Ｄ配列で格
納することが可能となる。また、モデル式に関しては、
位相として０次位相のみの以下のモデル式を用いる。
納することが可能となる。また、モデル式に関しては、
位相として０次位相のみの以下のモデル式を用いる。
【００８４】
【数１８】
【００８５】となり、切り出してきた実部、虚部スペク
トルに対してそれぞれＦreal、Ｆimagをモデル式として
用いてカーブフィッティングを行う。すなわち、図９
（ｄ）に示した１Ｄ配列の実部、虚部スペクトルデータ
に対して、実部データの部分に対しては式（３８）のＦ
realを、虚部データの部分に対してはＦimagをモデル式
としてカーブフィッティングを行う（図９（ｄ））。こ
の時の求めるべきパラメータ数は最大で７ケであり、ピ
ーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和
α2 、Ｆ1 方向の中心周波数ω01、Ｆ2 方向の中心周波
数ω02、０次位相φ0 、１次位相φ1 である。
トルに対してそれぞれＦreal、Ｆimagをモデル式として
用いてカーブフィッティングを行う。すなわち、図９
（ｄ）に示した１Ｄ配列の実部、虚部スペクトルデータ
に対して、実部データの部分に対しては式（３８）のＦ
realを、虚部データの部分に対してはＦimagをモデル式
としてカーブフィッティングを行う（図９（ｄ））。こ
の時の求めるべきパラメータ数は最大で７ケであり、ピ
ーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和
α2 、Ｆ1 方向の中心周波数ω01、Ｆ2 方向の中心周波
数ω02、０次位相φ0 、１次位相φ1 である。
【００８６】次に、図１３に示した13Ｃデカップリング
を行わない局所励起ＨＳＱＣシーケンスに対して取得で
きる２Ｄスペクトル、すなわちＪC-H カップリングによ
るスペクトル分裂を生じたスペクトルに対するモデル式
について説明する。このモデル式は、２Ｄ絶対値スペク
トルに対するモデル式の導出で説明したように、以下の
ように記述できる。
を行わない局所励起ＨＳＱＣシーケンスに対して取得で
きる２Ｄスペクトル、すなわちＪC-H カップリングによ
るスペクトル分裂を生じたスペクトルに対するモデル式
について説明する。このモデル式は、２Ｄ絶対値スペク
トルに対するモデル式の導出で説明したように、以下の
ように記述できる。
【００８７】
【数１９】
【００８８】となり、切り出してきた実部、虚部スペク
トルに対してそれぞれＦreal、Ｆimagをモデル式として
用いてカーブフィッティングを行うことが可能となる。
この時の求めるべきパラメータ数は最大で８ケであり、
ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和α
2 、Ｆ1 方向の中心周波数ω01、Ｆ2 方向の中心周波数
ω02、０次位相φ0 、１次位相φ1 、ＪC-H カップリン
グ定数ＪC-H である。
トルに対してそれぞれＦreal、Ｆimagをモデル式として
用いてカーブフィッティングを行うことが可能となる。
この時の求めるべきパラメータ数は最大で８ケであり、
ピーク体積Ｖ、Ｆ1 方向の緩和α1 、Ｆ2 方向の緩和α
2 、Ｆ1 方向の中心周波数ω01、Ｆ2 方向の中心周波数
ω02、０次位相φ0 、１次位相φ1 、ＪC-H カップリン
グ定数ＪC-H である。
【００８９】次に、実部、虚部スペクトルの場合の初期
値の求めかたについて説明する。
値の求めかたについて説明する。
【００９０】実部、虚部スペクトルの際にも、絶対値ス
ペクトルの際に説明した初期値の設定が問題となり、最
小値以外の極小値にて収束しないような初期値選択が必
要となる。特に、実部、虚部スペクトルのカーブフィッ
ティングの場合、位相の初期値の求めかたが重要とな
る。
ペクトルの際に説明した初期値の設定が問題となり、最
小値以外の極小値にて収束しないような初期値選択が必
要となる。特に、実部、虚部スペクトルのカーブフィッ
ティングの場合、位相の初期値の求めかたが重要とな
る。
【００９１】このための一実施形態が、まず絶対値スペ
クトルでカーブフィッティングを行い、得られたパラメ
ータ値を初期値として実部、虚部スペクトルのカーブフ
ィッティングを行うという方法である。これは、絶対値
スペクトルの際に説明した“パラメータ数が多い程自由
度が増えるため収束が不安定になるので、パラメータ数
を少ないモデルで予め推定して初期値を最適解に近づけ
ることによって、カーブフィッティングの安定に動作さ
せることが可能となる”という考え方に基づいている。
つまり、ＪC-H によるスペクトル分裂の無い絶対値スペ
クトルに対するカーブフィッティングの場合、パラメー
タ数は５つとなり、最終的に推定すべき全てのパラメー
タの一部である。そこで、このカーブフィッティングの
後に、０次位相と１次位相をパラメータに追加した７成
分の実部、虚部モデルを用いた実部、虚部スペクトルの
カーブフィッティングを行う。
クトルでカーブフィッティングを行い、得られたパラメ
ータ値を初期値として実部、虚部スペクトルのカーブフ
ィッティングを行うという方法である。これは、絶対値
スペクトルの際に説明した“パラメータ数が多い程自由
度が増えるため収束が不安定になるので、パラメータ数
を少ないモデルで予め推定して初期値を最適解に近づけ
ることによって、カーブフィッティングの安定に動作さ
せることが可能となる”という考え方に基づいている。
つまり、ＪC-H によるスペクトル分裂の無い絶対値スペ
クトルに対するカーブフィッティングの場合、パラメー
タ数は５つとなり、最終的に推定すべき全てのパラメー
タの一部である。そこで、このカーブフィッティングの
後に、０次位相と１次位相をパラメータに追加した７成
分の実部、虚部モデルを用いた実部、虚部スペクトルの
カーブフィッティングを行う。
【００９２】以下、ＪC-H カップリングによるＦ2 方向
の分裂を生じた２Ｄスペクトルに適用する場合について
具体的に説明する。まず、絶対値スペクトルのカーブフ
ィッティングで説明したように、絶対値スペクトルから
直接ピーク値、半値幅（Ｆ1方向、Ｆ2 方向）、中心周
波数ω01、ω02を求め、ピーク値、半値幅（Ｆ1 方向、
Ｆ2 方向）から緩和項α1 、α2 およびピーク体積Ｖを
求めて初期値とする。Ｆ2 方向に２つに分裂しているた
め、ω02として２ピークの周波数の平均値を用いる。Ｊ
C-H については、一般的に知られている値を用いればよ
い。あるいは、ＪC-H はパラメータとせずに固定してカ
ーブフィッティングを行うことも可能である。これらの
絶対値モデルに対する初期値を用いてまずカーブフィッ
ティングを行い、求められた値を実部、虚部モデルに対
するカーブフィッティングの初期値として用いる。１次
位相は、シーケンスの情報であるデッドタイムｔｄで記
述可能であり、ｔｄを用いて計算した値を初期値として
用いる。０次位相に関しては、例えば０°を初期値とす
ればよい。あるいは、絶対値スペクトルから分裂した２
つのピークを求め、これらのピークの位相を実部、虚部
スペクトルから求め、これら２つの位相と上記で求めた
１次位相とから０次位相を求めることも可能である。以
上のようにして求めた初期値を用いて、実部、虚部スペ
クトルに対するカーブフィッティングを行う。
の分裂を生じた２Ｄスペクトルに適用する場合について
具体的に説明する。まず、絶対値スペクトルのカーブフ
ィッティングで説明したように、絶対値スペクトルから
直接ピーク値、半値幅（Ｆ1方向、Ｆ2 方向）、中心周
波数ω01、ω02を求め、ピーク値、半値幅（Ｆ1 方向、
Ｆ2 方向）から緩和項α1 、α2 およびピーク体積Ｖを
求めて初期値とする。Ｆ2 方向に２つに分裂しているた
め、ω02として２ピークの周波数の平均値を用いる。Ｊ
C-H については、一般的に知られている値を用いればよ
い。あるいは、ＪC-H はパラメータとせずに固定してカ
ーブフィッティングを行うことも可能である。これらの
絶対値モデルに対する初期値を用いてまずカーブフィッ
ティングを行い、求められた値を実部、虚部モデルに対
するカーブフィッティングの初期値として用いる。１次
位相は、シーケンスの情報であるデッドタイムｔｄで記
述可能であり、ｔｄを用いて計算した値を初期値として
用いる。０次位相に関しては、例えば０°を初期値とす
ればよい。あるいは、絶対値スペクトルから分裂した２
つのピークを求め、これらのピークの位相を実部、虚部
スペクトルから求め、これら２つの位相と上記で求めた
１次位相とから０次位相を求めることも可能である。以
上のようにして求めた初期値を用いて、実部、虚部スペ
クトルに対するカーブフィッティングを行う。
【００９３】実部、虚部スペクトルに対するカーブフィ
ッティングの初期値を求める別の方法として、以下の様
な方法もある。すなわち、まず絶対値スペクトルから直
接求められるピーク値、半値幅、中心周波数を用いて、
ピーク体積Ｖ、緩和項α1 、α2 、中心周波数ω01、ω
02を求める。これらの値と、シーケンスからの情報であ
るデッドタイムから得られる１次位相とを固定値として
用いる。すなわち、モデル式において、これらの値を固
定値とし、０次位相のみをパラメータとする。そして、
０次位相の初期値を例えば０°としてカーブフィッティ
ングを行い、０次位相を推定する（ステップ１）。次
に、中心周波数ω01、ω02と１次位相φ1を固定値とし
て、ピーク体積Ｖ、緩和パラメータα1 、α2 と０次位
相φ0 をパラメータとするカーブフィッティングを行う
（ステップ２）。初期値には、最初に固定値として用い
た値とステップ１で推定された０次位相φ0 を用いる。
そして、次にステップ２のカーブフィッティングによっ
て求められた推定値と、ステップ２での固定値を用い
て、全成分のカーブフィッティングを行う。あるいは、
ステップ１の後に、固定値と推定値を用いて全成分のカ
ーブフィッティングを行うことも可能である。
ッティングの初期値を求める別の方法として、以下の様
な方法もある。すなわち、まず絶対値スペクトルから直
接求められるピーク値、半値幅、中心周波数を用いて、
ピーク体積Ｖ、緩和項α1 、α2 、中心周波数ω01、ω
02を求める。これらの値と、シーケンスからの情報であ
るデッドタイムから得られる１次位相とを固定値として
用いる。すなわち、モデル式において、これらの値を固
定値とし、０次位相のみをパラメータとする。そして、
０次位相の初期値を例えば０°としてカーブフィッティ
ングを行い、０次位相を推定する（ステップ１）。次
に、中心周波数ω01、ω02と１次位相φ1を固定値とし
て、ピーク体積Ｖ、緩和パラメータα1 、α2 と０次位
相φ0 をパラメータとするカーブフィッティングを行う
（ステップ２）。初期値には、最初に固定値として用い
た値とステップ１で推定された０次位相φ0 を用いる。
そして、次にステップ２のカーブフィッティングによっ
て求められた推定値と、ステップ２での固定値を用い
て、全成分のカーブフィッティングを行う。あるいは、
ステップ１の後に、固定値と推定値を用いて全成分のカ
ーブフィッティングを行うことも可能である。
【００９４】次に、さらにカーブフィッティングの精度
を向上させるための方法について説明する。先に、パラ
メータ数を減ずることは、カーブフィッティングの動作
安定性につながると説明したが、同時に推定精度の向上
にもつながる。実際に、スペクトルデータ上のノイズと
パラメータの推定精度との関係を記述する誤差伝播則を
用いた解析の結果、特に緩和パラメータα1 、α2 を固
定したフィッティングによりピーク体積Ｖの推定精度が
向上することがわかった。 1Ｈ方向の緩和パラメータα
2 に関しては、ｉｎ ｖｉｖｏの場合、磁場不均一性に
よる線幅の広がりが支配的になる。そこで、α2 を決定
するために、局所励起ＨＳＱＣシーケンスによる信号取
得の度に、対象となる領域、すなわちボクセルの水のス
ペクトルを同時に取得する。この結果得られる水のスペ
クトルの線幅から固定すべきα2を求めることができ
る。特願平８−３０４５６１にて提案されている様に、
複数領域、すなわち複数ボクセルのスペクトルデータの
同時収集が可能な場合（図１４）には、対応するそれぞ
れの領域、すなわちボクセルの水のスペクトルを取得す
ることで、それぞれのボクセルにおける緩和パラメータ
α2 を決定することが可能となる。例えば、３つの９０
° 1Ｈパルスで３次元局所励起を行うＳＴＥＡＭシーケ
ンスを用いてそれぞれの水のスペクトルを取得できる。
を向上させるための方法について説明する。先に、パラ
メータ数を減ずることは、カーブフィッティングの動作
安定性につながると説明したが、同時に推定精度の向上
にもつながる。実際に、スペクトルデータ上のノイズと
パラメータの推定精度との関係を記述する誤差伝播則を
用いた解析の結果、特に緩和パラメータα1 、α2 を固
定したフィッティングによりピーク体積Ｖの推定精度が
向上することがわかった。 1Ｈ方向の緩和パラメータα
2 に関しては、ｉｎ ｖｉｖｏの場合、磁場不均一性に
よる線幅の広がりが支配的になる。そこで、α2 を決定
するために、局所励起ＨＳＱＣシーケンスによる信号取
得の度に、対象となる領域、すなわちボクセルの水のス
ペクトルを同時に取得する。この結果得られる水のスペ
クトルの線幅から固定すべきα2を求めることができ
る。特願平８−３０４５６１にて提案されている様に、
複数領域、すなわち複数ボクセルのスペクトルデータの
同時収集が可能な場合（図１４）には、対応するそれぞ
れの領域、すなわちボクセルの水のスペクトルを取得す
ることで、それぞれのボクセルにおける緩和パラメータ
α2 を決定することが可能となる。例えば、３つの９０
° 1Ｈパルスで３次元局所励起を行うＳＴＥＡＭシーケ
ンスを用いてそれぞれの水のスペクトルを取得できる。
【００９５】本発明は、上述した実施形態に限定される
ことなく、種々変形して実施可能である。
ことなく、種々変形して実施可能である。
【００９６】
【発明の効果】本発明によれば、２次元スペクトルの解
析する範囲を予め計算機システムに記憶させておくため
カーブフィッティング範囲の自動設定が可能となり、か
つ解析すべきデータ数が範囲内のみであるため高速な解
析が可能となる。
析する範囲を予め計算機システムに記憶させておくため
カーブフィッティング範囲の自動設定が可能となり、か
つ解析すべきデータ数が範囲内のみであるため高速な解
析が可能となる。
【００９７】また、本発明によれば、磁気共鳴装置から
取得される情報をもとにカーブフィッティング範囲を修
正するため、解析対象の物質のピークを範囲外とするこ
となく範囲の自動設定が可能となる。
取得される情報をもとにカーブフィッティング範囲を修
正するため、解析対象の物質のピークを範囲外とするこ
となく範囲の自動設定が可能となる。
【００９８】また、本発明によれば、２次元スペクトル
のデータ配列を１次元データ配列と変換することによ
り、数値解析で扱えるデータ構造とすることができる。
のデータ配列を１次元データ配列と変換することによ
り、数値解析で扱えるデータ構造とすることができる。
【００９９】また、本発明によれば、２次元絶対値スペ
クトルからカーブフィッティング等のデータ処理法を介
さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつ２次元実部、
虚部スペクトルから直接位相情報を求め、これらを用い
て計算したパラメータの初期値を用いてカーブフィッテ
ィングを行うことにより、極小条件ではあるが最小条件
ではないパラメータ値に推定することなく、安定して最
小条件であるパラメータ値に収束することが可能とな
る。
クトルからカーブフィッティング等のデータ処理法を介
さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつ２次元実部、
虚部スペクトルから直接位相情報を求め、これらを用い
て計算したパラメータの初期値を用いてカーブフィッテ
ィングを行うことにより、極小条件ではあるが最小条件
ではないパラメータ値に推定することなく、安定して最
小条件であるパラメータ値に収束することが可能とな
る。
【０１００】また、本発明によれば、２次元絶対値スペ
クトルからカーブフィッティング等のデータ処理法を介
さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつパルスシーケ
ンス条件から１次位相を求め、これらを用いて計算した
パラメータの初期値を用いてカーブフィッティングを行
うことにより、極小条件ではあるが最小条件ではないパ
ラメータ値に推定することなく、安定して最小条件であ
るパラメータ値に収束することが可能となる。
クトルからカーブフィッティング等のデータ処理法を介
さずに直接ピーク値、半値幅を求め、かつパルスシーケ
ンス条件から１次位相を求め、これらを用いて計算した
パラメータの初期値を用いてカーブフィッティングを行
うことにより、極小条件ではあるが最小条件ではないパ
ラメータ値に推定することなく、安定して最小条件であ
るパラメータ値に収束することが可能となる。
【０１０１】また、本発明によれば、少ない数のパラメ
ータでカーブフィッティングを行うことにより、カーブ
フィッティングの動作が安定し、すなわち極小条件では
あるが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。かつ、推定したパラメータを初期値と
して推定すべき全てのパラメータでカーブフィッティン
グを行うことにより、初期値が収束値に近づくため同様
にカーブフィッティングの動作が安定し、すなわち極小
条件ではあるが最小条件ではないパラメータ値に推定す
ることなく、安定して最小条件であるパラメータ値に収
束することが可能となる。
ータでカーブフィッティングを行うことにより、カーブ
フィッティングの動作が安定し、すなわち極小条件では
あるが最小条件ではないパラメータ値に推定することな
く、安定して最小条件であるパラメータ値に収束するこ
とが可能となる。かつ、推定したパラメータを初期値と
して推定すべき全てのパラメータでカーブフィッティン
グを行うことにより、初期値が収束値に近づくため同様
にカーブフィッティングの動作が安定し、すなわち極小
条件ではあるが最小条件ではないパラメータ値に推定す
ることなく、安定して最小条件であるパラメータ値に収
束することが可能となる。
【０１０２】また、本発明によれば、１次位相を中心周
波数の関数とすることで２次元実部スペクトル、虚部ス
ペクトルをより正確に記述するとが可能となり、高精度
のカーブフィッティング、すなわちパラメータ推定を行
うことが可能となる。
波数の関数とすることで２次元実部スペクトル、虚部ス
ペクトルをより正確に記述するとが可能となり、高精度
のカーブフィッティング、すなわちパラメータ推定を行
うことが可能となる。
【０１０３】また、本発明によれば、対象となる領域、
すなわちボクセルの水 1Ｈのスペクトルは高精度に求め
ることが可能であるため、水 1Ｈスペクトルから求めら
れる半値幅を高精度に求めることができ、求めた半値幅
を固定した２次元スペクトルのカーブフィッティングを
行うことにより、高精度のカーブフィッティング、すな
わちパラメータ推定を行うことが可能となる。
すなわちボクセルの水 1Ｈのスペクトルは高精度に求め
ることが可能であるため、水 1Ｈスペクトルから求めら
れる半値幅を高精度に求めることができ、求めた半値幅
を固定した２次元スペクトルのカーブフィッティングを
行うことにより、高精度のカーブフィッティング、すな
わちパラメータ推定を行うことが可能となる。
【図１】本発明の一実施形態に係る磁気共鳴装置の構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図２】２次元スペクトル解析法の解析対象である、検
出期にて13Ｃデカップリングを印加する場合に得られる
２次元データセットを再構成して得られる２次元スペク
トルの模式図。
出期にて13Ｃデカップリングを印加する場合に得られる
２次元データセットを再構成して得られる２次元スペク
トルの模式図。
【図３】本実施形態による２次元絶対値スペクトルの解
析方法の手順を示す図。
析方法の手順を示す図。
【図４】図３に示した２次元絶対値スペクトルの解析方
法を、模式図を用いて説明した図。
法を、模式図を用いて説明した図。
【図５】パラメータｘが１変数の場合で、スペクトルデ
ータとモデルとの残差の二乗和とパラメータｘとの関係
を示した概念図。
ータとモデルとの残差の二乗和とパラメータｘとの関係
を示した概念図。
【図６】２次元絶対値スペクトルのカーブフィッティン
グにおいて、カーブフィッティングの安定性のための初
期値設定手順を示す図。
グにおいて、カーブフィッティングの安定性のための初
期値設定手順を示す図。
【図７】２次元スペクトル解析法の解析対象である、検
出期にて13Ｃデカップリングを印加しない場合に得られ
る２次元データセットを再構成して得られる２次元スペ
クトルの模式図。
出期にて13Ｃデカップリングを印加しない場合に得られ
る２次元データセットを再構成して得られる２次元スペ
クトルの模式図。
【図８】本発明の一実施形態である、２次元実部スペク
トルおよび２次元虚部スペクトルの解析方法の手順を示
す図。
トルおよび２次元虚部スペクトルの解析方法の手順を示
す図。
【図９】図８に示した２次元実部スペクトルおよび２次
元虚部スペクトルの解析方法を、模式図を用いて説明し
た図。
元虚部スペクトルの解析方法を、模式図を用いて説明し
た図。
【図１０】従来のＨＭＱＣシーケンスを示した図。
【図１１】従来のＨＳＱＣシーケンスを示した図。
【図１２】従来の３次元局所励起が可能なＨＳＱＣシー
ケンスにおいて検出期に13Ｃデカップリングパルスを印
加する場合のシーケンスを示した図。
ケンスにおいて検出期に13Ｃデカップリングパルスを印
加する場合のシーケンスを示した図。
【図１３】従来の３次元局所励起が可能なＨＳＱＣシー
ケンスにおいて検出期に13Ｃデカップリングパルスを印
加しない場合のシーケンスを示した図。
ケンスにおいて検出期に13Ｃデカップリングパルスを印
加しない場合のシーケンスを示した図。
【図１４】従来の複数領域の信号観測が可能で３次元局
所励起が可能なＨＳＱＣシーケンスを示した図。
所励起が可能なＨＳＱＣシーケンスを示した図。
１…静磁場磁石、 ２…勾配コイル、 ３…プローブ（ 1Ｈ、13Ｃ）、 ４…シムコイル、 ５…勾配コイル電源、 ６…シムコイル電源、 ７… 1Ｈ送信部、 ８…13Ｃ送信部、 ９… 1Ｈ送信部、 １０…シーケンス制御部、 １１…データ収集部、 １２…計算機システム、 １３…コンソール、 １４…ディスプレイ。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１２年２月１４日（２０００．２．１
４）
４）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
本発明は、情報を記憶する手段を有し、２次元スペクト
ルデータの解析を行うことが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、２次元スペクトルのデー
タ配列を１次元データ配列に一定の規則に従って変換し
前記計算機システム内に格納し、該１次元データ配列に
対して解析を行い、物質の情報を取得することを特徴と
する。また、本発明は、カーブフィッティングにより２
次元スペクトルで得られる物質の情報を求めることが可
能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置において、
２次元絶対値スペクトルから直接求められる少なくとも
ピーク値、半値幅、および２次元実部スペクトルおよび
２次元虚部スペクトルから求められる位相情報から該カ
ーブフィッティングに用いるパラメータの初期値を計算
し、計算した初期値を用いてカーブフィッティングを行
うことを特徴とする。また、本発明は、カーブフィッテ
ィングにより２次元スペクトルで得られる物質の情報を
求めることが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴
装置において、２次元絶対値スペクトルから直接求めら
れる少なくともピーク値、半値幅、および該２次元スペ
クトルを取得したパルスシーケンスの条件から該カーブ
フィッティングに用いるパラメータの初期値を計算し、
計算した初期値を用いてカーブフィッティングを行うこ
とを特徴とする。また、本発明は、２次元スペクトルで
得られる物質の情報を複数のパラメータとして該パラメ
ータの関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該２
次元スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィッ
ティングを用いて該パラメータを求めることによって該
物質の情報を取得することが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、前記複数のパラメータの
一部をパラメータとするモデル式を用いたカーブフィッ
ティングにより該一部のパラメータの値を推定し、推定
した値を該一部のパラメータの初期値として該複数のパ
ラメータの関数であるモデル式によりカーブフィッティ
ングを行い、前記物質の情報を取得することを特徴とす
る。また、本発明は、２次元スペクトルで得られる物質
の情報を複数のパラメータとして該パラメータの関数で
あるモデル式を設定し、該モデル式と該２次元スペクト
ルデータとの差を最小とするカーブフィッティングによ
って該パラメータを求めることにより該物質の情報を取
得することが可能な計算機システムを具備し、かつ１次
位相が該パラメータの一つに含まれる磁気共鳴装置にお
いて、前記一次位相は中心周波数の関数であることを特
徴とする。また、本発明は、静磁場中に置かれた被検体
あるいは試料に所定の手順に従って勾配磁場および少な
くとも 1 Ｈに対応する高周波磁場を印加し、被検体ある
いは試料に含まれる物質の少なくとも 1 Ｈの情報を取得
し、再構成により少なくとも１軸が 1 Ｈ化学シフト軸で
ある２次元スペクトルを求め、この２次元スペクトルを
計算機システムにより解析する磁気共鳴装置において、
前記物質の情報を取得する際に取得する該物質の領域に
対応した水 1 Ｈの信号を取得し、再構成の結果得られる
該領域に対応した水 1 Ｈのスペクトルの半値幅を求め、
解析対象である物質のピークの 1 Ｈ化学シフト軸方向に
おける半値幅を該水 1 Ｈのスペクトルの半値幅として固
定したモデル式を用いて該２次元スペクトルの解析を行
うことを特徴とする。
本発明は、情報を記憶する手段を有し、２次元スペクト
ルデータの解析を行うことが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、２次元スペクトルのデー
タ配列を１次元データ配列に一定の規則に従って変換し
前記計算機システム内に格納し、該１次元データ配列に
対して解析を行い、物質の情報を取得することを特徴と
する。また、本発明は、カーブフィッティングにより２
次元スペクトルで得られる物質の情報を求めることが可
能な計算機システムを具備する磁気共鳴装置において、
２次元絶対値スペクトルから直接求められる少なくとも
ピーク値、半値幅、および２次元実部スペクトルおよび
２次元虚部スペクトルから求められる位相情報から該カ
ーブフィッティングに用いるパラメータの初期値を計算
し、計算した初期値を用いてカーブフィッティングを行
うことを特徴とする。また、本発明は、カーブフィッテ
ィングにより２次元スペクトルで得られる物質の情報を
求めることが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴
装置において、２次元絶対値スペクトルから直接求めら
れる少なくともピーク値、半値幅、および該２次元スペ
クトルを取得したパルスシーケンスの条件から該カーブ
フィッティングに用いるパラメータの初期値を計算し、
計算した初期値を用いてカーブフィッティングを行うこ
とを特徴とする。また、本発明は、２次元スペクトルで
得られる物質の情報を複数のパラメータとして該パラメ
ータの関数であるモデル式を設定し、該モデル式と該２
次元スペクトルデータとの差を最小とするカーブフィッ
ティングを用いて該パラメータを求めることによって該
物質の情報を取得することが可能な計算機システムを具
備する磁気共鳴装置において、前記複数のパラメータの
一部をパラメータとするモデル式を用いたカーブフィッ
ティングにより該一部のパラメータの値を推定し、推定
した値を該一部のパラメータの初期値として該複数のパ
ラメータの関数であるモデル式によりカーブフィッティ
ングを行い、前記物質の情報を取得することを特徴とす
る。また、本発明は、２次元スペクトルで得られる物質
の情報を複数のパラメータとして該パラメータの関数で
あるモデル式を設定し、該モデル式と該２次元スペクト
ルデータとの差を最小とするカーブフィッティングによ
って該パラメータを求めることにより該物質の情報を取
得することが可能な計算機システムを具備し、かつ１次
位相が該パラメータの一つに含まれる磁気共鳴装置にお
いて、前記一次位相は中心周波数の関数であることを特
徴とする。また、本発明は、静磁場中に置かれた被検体
あるいは試料に所定の手順に従って勾配磁場および少な
くとも 1 Ｈに対応する高周波磁場を印加し、被検体ある
いは試料に含まれる物質の少なくとも 1 Ｈの情報を取得
し、再構成により少なくとも１軸が 1 Ｈ化学シフト軸で
ある２次元スペクトルを求め、この２次元スペクトルを
計算機システムにより解析する磁気共鳴装置において、
前記物質の情報を取得する際に取得する該物質の領域に
対応した水 1 Ｈの信号を取得し、再構成の結果得られる
該領域に対応した水 1 Ｈのスペクトルの半値幅を求め、
解析対象である物質のピークの 1 Ｈ化学シフト軸方向に
おける半値幅を該水 1 Ｈのスペクトルの半値幅として固
定したモデル式を用いて該２次元スペクトルの解析を行
うことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】削除
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】削除
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】削除
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】削除
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
Claims (12)
- 【請求項１】 情報を記憶する手段を有し、２次元スペ
クトルデータの解析を行うことが可能な計算機システム
を具備する磁気共鳴装置において、 解析を行う２次元スペクトル上の範囲を予め前記計算機
システムに記憶させておき、解析の際に該範囲の２次元
スペクトルデータのみを読み出して解析を行うことを特
徴とする磁気共鳴装置。 - 【請求項２】 情報を記憶する手段を有し、２次元スペ
クトルデータの解析を行うことが可能な計算機システム
を具備し、かつ静磁場中に置かれた被検体あるいは試料
に所定の手順に従って高周波磁場および勾配磁場を印加
し、被検体あるいは試料に含まれる物質の情報を取得す
る磁気共鳴装置において、 解析を行う２次元スペクトル上の範囲を予め前記計算機
システムに記憶させておき、かつ前記磁気共鳴装置から
取得される情報をもとに該範囲を修正し、解析の際に修
正した範囲の２次元スペクトルデータのみを読み出して
解析を行うことを特徴とする磁気共鳴装置。 - 【請求項３】 1Ｈおよび13Ｃに対して高周波磁場を印
加し、 1Ｈと13Ｃとの少なくとも一方から信号を取得す
ることにより被検体あるいは試料に含まれる物質の情報
を取得する手段を有し、水に含まれる 1Ｈの周波数情報
および脂肪に含まれる13Ｃの周波数情報に基づいて前記
範囲の修正を行うことを特徴とする請求項２に記載の磁
気共鳴装置。 - 【請求項４】 情報を記憶する手段を有し、２次元スペ
クトルデータの解析を行うことが可能な計算機システム
を具備する磁気共鳴装置において、 ２次元スペクトルのデータ配列を１次元データ配列に一
定の規則に従って変換し前記計算機システム内に格納
し、該１次元データ配列に対して解析を行い、物質の情
報を取得することを特徴とする磁気共鳴装置。 - 【請求項５】 前記２次元スペクトルは２次元絶対値ス
ペクトルであることを特徴とする請求項４に記載の磁気
共鳴装置。 - 【請求項６】 前記２次元スペクトルは２次元実部スペ
クトルおよび２次元虚部スペクトルであることを特徴と
する請求項４に記載の磁気共鳴装置。 - 【請求項７】 カーブフィッティングにより２次元スペ
クトルで得られる物質の情報を求めることが可能な計算
機システムを具備する磁気共鳴装置において、 ２次元絶対値スペクトルから直接求められる少なくとも
ピーク値、半値幅、および２次元実部スペクトルおよび
２次元虚部スペクトルから求められる位相情報から該カ
ーブフィッティングに用いるパラメータの初期値を計算
し、計算した初期値を用いてカーブフィッティングを行
うことを特徴とする磁気共鳴装置。 - 【請求項８】 カーブフィッティングにより２次元スペ
クトルで得られる物質の情報を求めることが可能な計算
機システムを具備する磁気共鳴装置において、 ２次元絶対値スペクトルから直接求められる少なくとも
ピーク値、半値幅、および該２次元スペクトルを取得し
たパルスシーケンスの条件から該カーブフィッティング
に用いるパラメータの初期値を計算し、計算した初期値
を用いてカーブフィッティングを行うことを特徴とする
磁気共鳴装置。 - 【請求項９】 前記パルスシーケンスの条件は検出期の
データ収集直前の高周波磁場パルスとデータ収集開始ま
での時間長であることを特徴とする請求項８に記載の磁
気共鳴装置。 - 【請求項１０】 ２次元スペクトルで得られる物質の情
報を複数のパラメータとして該パラメータの関数である
モデル式を設定し、該モデル式と該２次元スペクトルデ
ータとの差を最小とするカーブフィッティングを用いて
該パラメータを求めることによって該物質の情報を取得
することが可能な計算機システムを具備する磁気共鳴装
置において、 前記複数のパラメータの一部をパラメータとするモデル
式を用いたカーブフィッティングにより該一部のパラメ
ータの値を推定し、推定した値を該一部のパラメータの
初期値として該複数のパラメータの関数であるモデル式
によりカーブフィッティングを行い、前記物質の情報を
取得することを特徴とする磁気共鳴装置。 - 【請求項１１】 ２次元スペクトルで得られる物質の情
報を複数のパラメータとして該パラメータの関数である
モデル式を設定し、該モデル式と該２次元スペクトルデ
ータとの差を最小とするカーブフィッティングによって
該パラメータを求めることにより該物質の情報を取得す
ることが可能な計算機システムを具備し、かつ１次位相
が該パラメータの一つに含まれる磁気共鳴装置におい
て、 前記一次位相は中心周波数の関数であることを特徴とす
る磁気共鳴装置。 - 【請求項１２】 静磁場中に置かれた被検体あるいは試
料に所定の手順に従って勾配磁場および少なくとも 1Ｈ
に対応する高周波磁場を印加し、被検体あるいは試料に
含まれる物質の少なくとも 1Ｈの情報を取得し、再構成
により少なくとも１軸が 1Ｈ化学シフト軸である２次元
スペクトルを求め、この２次元スペクトルを計算機シス
テムにより解析する磁気共鳴装置において、 前記物質の情報を取得する際に取得する該物質の領域に
対応した水 1Ｈの信号を取得し、再構成の結果得られる
該領域に対応した水 1Ｈのスペクトルの半値幅を求め、
解析対象である物質のピークの 1Ｈ化学シフト軸方向に
おける半値幅を該水 1Ｈのスペクトルの半値幅として固
定したモデル式を用いて該２次元スペクトルの解析を行
うことを特徴とする磁気共鳴装置。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010099539A (ja) * | 2010-02-10 | 2010-05-06 | Toshiba Corp | 磁気共鳴装置 |
| JP2015019958A (ja) * | 2013-07-22 | 2015-02-02 | 株式会社日立製作所 | 磁気共鳴イメージング装置、画像処理装置、および画像処理方法 |
| WO2019001835A1 (de) * | 2017-06-26 | 2019-01-03 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum automatisierten quantifizieren eines analyten sowie nmr-messgerät zur durchführung des verfahrens |
-
1998
- 1998-11-13 JP JP10323875A patent/JP3113862B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| CN110832337A (zh) * | 2017-06-26 | 2020-02-21 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于分析物的自动量化的方法以及用于实施该方法的nmr-测量设备 |
| JP2020523605A (ja) * | 2017-06-26 | 2020-08-06 | ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ | 被検体を自動的に定量化する方法、及び該方法を実行するｎｍｒ測定器 |
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