JP2006524089A

JP2006524089A - 磁気共鳴画像化システムにおける電気刺激のシミュレーション方法

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Publication number: JP2006524089A
Application number: JP2006506880A
Authority: JP
Inventors: アールハーヴェイ，ポール; スミンク，ヨウケ; エンペーレン，ヘラルデュス; ブール，ヤーコブアーデン
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2003-04-24
Filing date: 2004-04-22
Publication date: 2006-10-26
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Abstract

傾斜磁場の変化率に影響される、神経システムへの電気的刺激のシミュレーションの新規な方法が説明されている。傾斜信号がフィルタされ、刺激信号が導出され、所定の閾値と比較される。閾値を超えるとインジケータ信号を生成する。よって、スキャンシーケンスと傾斜コイルの特性により決まる時間に依存し、かつ空間に依存する電場を計算できる。各傾斜コイル軸の前記計算された電場成分のベクトル合成をして、前記傾斜コイル内のいろいろな空間的位置における全電場の時間的ダイアグラムを得る。前記時間的ダイアグラムの各場所における刺激確率と刺激信号を計算し、前記傾斜コイル内の各場所における前記刺激閾値と前記刺激確率を比較する。

Description

発明の詳細な説明

本発明は、請求項１のプリアンブル部分に記載した、磁気共鳴画像化システムにおける神経システムの電気刺激のシミュレーション方法に関する。さらに、それぞれ請求項１０と１３のプリアンブル部分に記載した、シミュレーション方法を実行する、磁気共鳴装置およびコンピュータプログラムプロダクトに関する。

現在の磁気共鳴画像化システムは高い傾斜振幅とスルーレートを使用する。磁場傾斜の変化率（dB/dt）がある閾値を超えると、患者は末梢神経への刺激（PNS）を感じる。PNSは好ましくない効果であり、磁気共鳴画像化システムで使用する磁場傾斜の変化率の最大値はIECおよびFDAにより規制されている。場合によっては、マックスウェルの方程式により、磁場傾斜の変化率を人体内に生じる電場（E）と等しいとすることにより、いつPNSが発生するか予測することができる。この電場への人間の神経の時間的応答の簡単なモデルにより、簡単な波形のみを考えている時にはPNSを合理的に予測することができる。しかし、次の条件のいずれかが満たされる時はそのような単純なアプローチは一般にうまくいかない。
−傾斜波形が不連続であり、双極性でない、
−２つ以上の傾斜軸を同時に使用する、
−傾斜コイルに対して患者の位置が異なる、
−システムによって傾斜コイルの設計が異なる。

一般的なプラクティスでは、医療用磁気共鳴画像化システムにおいて、単純かつ保守的なモデルを用いてPNSを予測する。そこで多くの場合、使用するモデルが保守的な（最悪の場合を想定している）ため、スキャンのパフォーマンスを必要以上に制限してしまう。近年、より正確で柔軟なモデルを実現する努力がなされている。

基本的に以下のことが知られている。神経末端では、神経方向の電場Eは神経細胞膜を通してイオン電流を発生する（非特許文献１を参照）。神経が続いている領域では、イオン電流はEの一次微分により駆動される。集積したイオン電荷はなだれ現象を起こすくらいに大きくなり、これは神経の興奮に相当する。なだれ現象は神経を伝わって次のノード等に伝搬する。興奮の期間が長いとき、患者内の電場Eの値は（神経末端において）６V/mが必要であると推定される。短い興奮には、必要とされる電場の強さは増加し、特徴時間は約0.1-0.4msである。Irnichは、この状況がRC回路と同じではなく、刺激期間τと閾値刺激thとの関係は双曲線の関係にあることを指摘した（非特許文献２を参照）。長期間の刺激の限界値は基電流rbと呼ばれ、特徴時間はクロナキシーchと呼ばれる。次の式を満たす。

Reillyの閾値モデルとIrnichのコメントは、単一の電気的に誘起された刺激を用いた実験に基づいている。このような刺激は、磁気共鳴システムで傾斜波形により生成される典型的な繰り返し刺激とは大きく異なる。それにもかかわらず、Reillyの閾値モデルを適用して磁気共鳴システムで実験的に観測されたPNSを解釈することができる。Budinger（非特許文献３参照）、Mansfield（非特許文献４参照）、Harvey（非特許文献５参照）の初期の文献にはReillyモデルが示されている。

外部電場により生じる刺激と神経システム中のその伝搬は、第１のフィルタリング関数f_F1(t)を用いて微分傾斜信号G_diff(t)をフィルタし、第２のフィルタリング関数f_F2(t)を用いてその清流部分Abs(G_diff(t))をフィルタすることにより近似されることは、dB/dtモデル（Irnich）に基づき、特許文献１に記載されている。傾斜信号G(t)は傾斜コイルを流れる電流により測定される。ここで、第１のフィルタリング関数f_F1(t)は、シナプス前側の活動電位の興奮を表す。その興奮は化学的メッセンジャー物質を拡散させ、第１のローパスフィルター段階で処理される。このメッセンジャー物質はシナプス後側、すなわち神経細胞の下流側で吸収され、さらに別の活動電位をトリガーする。シナプス後側の活動電位の興奮は、フィルタリング関数f_F2により記述される。興奮の原極性はシナプス後側の活動電位にはもはや含まれていないので、微分傾斜信号G_diff(t)の整流部分のみ（Abs(G_diff(t))のこと）が第２のローパスフィルター段階で処理される。このように、オンラインのモニターで閾値を超えると、実行中の測定シーケンスを中止する。先読みモニタリングでは、閾値を超えると、測定シーケンスの実行に先立ちシグナルがだされる。

一般的に使用される波形は不連続なので、これを説明するために、神経の時間応答を用いた傾斜波形の畳み込みのコンセプトが導入された（非特許文献６参照）。このモデルでは、神経の時間応答の単純な表現を使用するので、繰り返し波形の結果としての応答の変化を正確に説明することはできない。このモデルはPNS閾値の波形依存性は説明できるが、前出のBudingerとHebrank（非特許文献７参照）による観測は説明することができない。彼らは、波形がますます頻繁に繰り返されると、単一双極性波形の閾値はだんだん下がることを示した。ランプタイムが0.4msの周期波形では、約10msで最終閾値レベルに到達した。
米国特許第US-B-6,169,403号 J.P.Reilly「電気的刺激および電気病理学」Cambridge University Press, 1992, pp.213-217及びpp.227-280 W.Irnich、F.Schmitt「磁気共鳴画像化における磁気刺激」Mag. Res. Med., 33:pp.619-623, 1995 T.F.Budinger等「高速振動磁場傾斜の生理学的効果」JCAT 1991; 15, p.909-914 P.Mansfield、P.R.Harvey「EPIにおける神経刺激の限定」Mag. Res. Med. 1993; 29, p.746-758 P.R.Harvey、P.Mansfield「末梢神経刺激の回避：EPIにおける最適解像度のための傾斜波形基準」Mag. Res. Med. 1993; 32, p.236-241 J.A. den Boer「方形刺激の刺激期間に対する神経刺激閾値の関係に関する既存の知識に基づいた神経刺激閾値の複雑形状への一般化」ISMRM 1999, p.108 F.Hebrank、M.Gebhardt「SAFEモデル−MRIにおけるPNSの新しい予測方法」ISMRM 2000、p.2007 本発明の目的は、磁気共鳴システムにおいて閾値の設定を最適化するために、末梢神経の刺激のより正確なモデルを提供することである。

この目的は、請求項１の特徴を有する磁気共鳴方法により達成される。

本発明のさらに別の有利な点は、従属項と以下の説明に開示されている。ここで、本発明の実施形態は添付した図面を参照して説明する。

図面に示した構成要素に付した番号は、特に断りがなければ、すべての図面において一貫して使用する。

神経の振る舞いの時間的性質についてより一般的なモデルが確立されているので、次になすべきことは時間的に変化する電場の空間的情報をモデルに組み込むことである。MRIスキャン中に生成された時間依存の傾斜と電場の時間的および空間的性質を厳密に考慮すると、PNSの限界により近いスキャンパラメータの最適化およびシステム動作を実現することができる。これが本発明の基礎である。

図１を参照して、時間的に変化する磁場（B）と電場（E）に対する末梢神経の応答のより正確な時間的モデルが、特定のスキャン方法でPNSが起こるかどうかを決定するのに必要なイベントのシーケンスの流れ図として示されている。そのようなチェックをMRIシステムで実施するのに必要なソフトウェアコードの機能が示されている。最初に特定のMRI方法を選択し、パラメータを決める。MRIを始める前に、ボックス１に示したように、傾斜コイルGC1とGC2の磁気的設計または特性に関する明示的知識、およびその傾斜コイルの実測パラメータを、判断ステップ２に導入する。特に、単一の繰り返しサイクルTRに対するスライス角度、スライス数、傾斜コイル信号等のシーケンスパラメータをボックス１で提供する。次のステップ３において、微分傾斜信号をフィルタする。その後、スキャンシーケンスで決まる各傾斜軸（G_x、G_y、及びG_z）の時間依存および空間依存の電場と、単一サイクルTRにわたる傾斜コイルの特性（真空または円筒体モデルのいずれかによる）をステップ４で計算する。任意的にステップ５において、患者が画像化ボリューム中のどこに、どのように位置しているかを厳密に決めるため、予備スキャンまたはスカウトスキャンに基づき３次元マスクを取得する。このように電場空間の空間的マスキングをすることにより、傾斜コイル内における患者の体の方向および位置を特定し、計算の回数を減らすことができる。次のステップ６において、単一サイクルTRにわたる各傾斜コイル軸からの電場成分のベクトル和を計算し、傾斜コイル内のいろいろな空間位置における総電場または純電場の時間依存表現を得る。ステップ７において、ベクトル和の結果を繰り返し時間TRのN倍とスライス数Mにわたって外挿する。それには、エンコードステップとスライス角度を含める。任意的にステップ８において、患者ごとに刺激モデルの閾値設定を微調整するために、患者のサイズと体重に関する付加的な情報（RFパワー調整により得られる）を含めてもよい。ステップ９において、このように決定した時空間電場成分を刺激予測モデル：

に入力する。ここで、τは刺激期間、τ₀は特徴時間すなわちクロナキシー（図４参照）である。

予測または刺激確率を各E_x(t)、E_y(t)、およびE_z(t)について独立に評価する。神経応答は空間と時間の関数として計算され、３つの時空PNS刺激確率トラジェクトリを得る。ステップ１０において、ボリューム中のいずれかの点で電場成分のいずれかについてPNSの確率が閾値を超える時点を決定する。判断ステップ１１において刺激が予測されなければ、スキャンを実行する（ステップ１２）。そうでなければ、ステップ１３においてシーケンスパラメータを修正し、他の繰り返しのために、修正したパラメータをステップ３で使用する。修正はスキャン全体のスルーレート（slew rate）、傾斜極性のスワップ、スキッッピング取得に関し、クリティカルポイントでは傾斜をゼロとする。神経シミュレーションの時間ポイントは事前に厳密に特定できるので、シーケンス全体を修正するというオプションもある。または刺激の時間ポイントの近くのみを修正して、神経刺激の発生を防止することもできる。

提案されたPNSの新規モデルは、誘起された電流、または電場、波形と神経応答の畳み込みのコンセプトを拡張するものである。以下の神経特性が観測され文書として報告されている。
−神経は連続する刺激の相対極性およびタイミングに応じて非線形に応答する。
−神経の励起に続いて、神経をそれ以上刺激できない不応期（リカバリー時間）がある。
−繰り返し刺激すると、神経（または少なくともそのパーセプション）は不感化する。

上記の観察から、一連の単極刺激に対する神経応答は一連の双極刺激に対する応答とは異なる。負の刺激はごく限られた条件の下でのみ正の刺激の効果をキャンセルすることができる。一般的に、正の刺激に続き同じ振幅の負の刺激がきても、神経興奮を避けることはできない。それゆえ、反対極性の刺激に対する神経の感度は、先行する刺激の効果（イオン集中は完全には反転されない）により修正されることになる。

この振る舞いをモデル化するため、図２に示したように反対極性の刺激に異なる重み付けをするフィルタ２０を利用する。部分整流フィルタ２０は神経リカバリー時間のメカニズムを説明する。この神経リカバリー時間もイオン集中の反転が速やかでないことに起因する。部分的だが不完全な興奮であっても、それに続く刺激に対する興奮の感度が変化する。フィルタ２０はそのメカニズムを説明する。フィルタの出力が刺激される神経のポテンシャルの測定基準を表す。入力が電場であるとき、出力はその電場の一部を表し、刺激の閾値と比較することができる。割合が１である時、刺激が起こる。

刺激を繰り返すと閾値が下がるという観察結果は、刺激閾値を刺激の長さに依存するとすることによりモデル化することができる。複雑な磁気共鳴シーケンスでは、多くの繰り返し時間TRにわたって波形を取ることを意味する。最終的に刺激は最初の刺激の極性によって決まることになるが、それは後続の反対極性の刺激の感度は上記の通り下がるからである。

図３に示したように、第２のフィルタ２１は長い時間スケールでのみ作用し、単一極性の刺激のみを考慮している。このフィルタ２１の出力は、刺激ポテンシャルへのDCの負荷のように振る舞う。この出力は刺激波形のより長い時間スケールに依存する。刺激の最初の極性に対するバイアスエレメントがある。入力が電場波形の時、出力はこの電場の一部を表し、第１のフィルタ２０の出力に加えねばならない。それゆえ、刺激閾値に達する可能性がより大きくなる。それゆえ、２つのフィルタ２０と２１からの出力を合計する。

別の測定をしなければならないが、その理由は、どちらの電場の極性に人体内の神経がさらされているか分からないからである。これは多くの要因に依存し、傾斜コイルに対する神経の位置だけに依存するのではない。個々までのモデルは極性に敏感なので、最初の極性を知ることは容易でないということを考慮する必要がある。これは、単に２つのフィルタ２０と２１を適用する前に、入力波形の逆を計算するだけでよい。合計出力を、原波形を用いて計算した出力と比較する。最終的な出力は、時間の関数として両モデルのいずれか大きい方である。

図４はモデル全体を示している。上で説明したように、出力が1.0より小さい時は刺激がないことを示し、出力が1.0より大きい時は刺激があることを示すように、調整した閾値にモデルの最終出力を正規化することが好ましい。傾斜コイルの微分波形g(t)は２つの部分に分かれる。上のフィルタ段階２０ａでは、波形g(t)の負の部分は因子0.8でスケールされている。下のフィルタ段階２１ａでは、単一極のみを考える。その後、乗算器２２と２３において、それぞれ、両方のフィルタ２０ａと２１ａの出力信号に重み因子α1とα2を乗ずる。ここで、α1＋α2=1である。この場合、α1=0.6、α2=0.4である。その後、出力信号を加算機２４で加算する。この演算は波形の極性に敏感なので、上フィルタ段階２０ｂと下のフィルタ段階２１ｂで、逆波形-g(t)に対して同じ演算を繰り返す。コンパレータ段階２５で得られた両モデルの大きい方を出力として使用する。

要するに、新しいモデルには次の重要な特性がある。
１．時間変化する磁場または電場における神経応答のより正確な時間モデルを利用する。
２．使用する傾斜コイルの磁気設計の明示的知識を組み込んでいる。
３．スキャンシーケンスおよび傾斜コイル特性により決まる電場に時間的、空間的に依存する電場を計算する。
４．傾斜コイル内のいろいろな空間的場所で純電場の時間依存表現となる、各傾斜コイル軸からの電場成分をベクトル合成する。
５．神経応答の改良した時間モデルを用いて、各場所における刺激確率を計算する。
６．小さいまたは大きい患者及び／または異なる体の位置について、刺激確率を重み付けする目的で患者サイズを決定することにより、QBC RFパワー調整により決定した、患者を載せたことによる効果から得られる知識を利用する。
７．刺激が起こりうる位置と時間ポイントを特定し、オペレータに注意を促す。
８．予測した刺激確率からのフィードバックの結果としてMRパルスシーケンスを任意的に改良する。
９．（人体の位置を特定し、計算回数を減らすため）傾斜コイル内の人体の予備MRIから得られたマスクを用いて電場空間を任意的に空間マスキングする。
１０．電場決定の精度を上げるため、人体の電気的特性の明示的数値的表現を組み込む。
１１．同じ磁気共鳴システムで少なくとも１つの傾斜コイルを有するモデルを利用することができる。
１２．磁気共鳴システムのコンピュータにあり、各画像化スキャンの実行の一部として実行されるソフトウェアプログラムに、上のポイントをすべて統合する。
上記新規モデルの実験的評価
図５は、ISMRM 2000、p.2007でF.HebrankとM.Gebhardtにより発表されたデータに対する本発明によるモデルの検証を示している。最初のグラフは、傾斜ライズタイムC（μsec単位）に対する刺激閾値dB/dt（T/sec単位）を比較した性能を示している。点線２８は、ここで説明した新規モデルからの出力である。実線２９はHebrankの測定データである。図６に示した第２のグラフは、刺激閾値dB/dt（T/sec単位）の結果を刺激長さD（msec単位）の関数として示している。計算データ（点線３０）のHebrankの測定データ（実線３１）との一致は10%以内である。このように、ここで提示した新規モデルは少なくともHebrankモデルと同じくらい正確である。

図７は、図６に比較される、公開されたHebrankのデータとSAFEモデルの正確性を示す図である。黒丸３２は臨床研究のデータを表し、実線３３はSAFEモデルにより計算されたグラフを表す。縦軸は刺激閾値dB/dtであり、横軸は方形パルスの数Pである。

図８は、MRI装置のコンソールのユーザスクリーンのプリントアウトを示す。このMRI装置で上記の新規モデルをテストしている。図９は傾斜波形のグラフを示し、図１０は計算されたPNS予測のグラフである。この新規モデル用に開発されたソフトウェアは、実時間磁気共鳴法を最適化し、いろいろなシーケンスとハードウェアパラメータのために設計されている。このソフトウェアは、所定のパラメータの限定の下に上記のシーケンスを用いて末梢神経刺激が起こるかどうかを予測するために、上記の畳み込み法と神経の新規モデルを利用する。今のところ、傾斜刺激に対する神経応答の形で軸ごとにこの予測を表示する。1.0より低い値は閾値より低く、1.0より高い値は閾値より高い。PNS予測アルゴリズムはHebrankのデータで「訓練」されており、傾斜サイクルの数に関して長期間効果を考慮に入れている。傾斜コイルの有効長さは、典型的な全身傾斜コイルの場合、0.45mである。この場合、傾斜振幅とスルーレート（slew rate）が22mT/mと105T/m/sに制限された簡単なFFEシーケンスを示した。単一の繰り返し時間TRについては３つの軸すべてが閾値以下であるが、もっと先のTRについて予測を続けると刺激が起こることが示されるかも知れない。これは以下のEPIシーケンスで示唆されている。

図１１のスクリーンのプリントアウトは、３２エコーEPI読み出しを使用した以外は前出の場合（図８）と同じシーケンスパラメータを示している。この場合、読み出し（測定）軸についてPNS閾値を超えると予想される。この場合、ソフトウェアはシミュレーションをするであろう。FFEはEPIより刺激が少ないということと一致する。図１２は傾斜波形のグラフを示し、図１３はPNS予測のグラフを示す。

より高い傾斜振幅を用いるバランスFFEは、図１４（スクリーンプリントアウト）、図１５（傾斜波形グラフ）、図１６（PNS予測グラフ）に示した別の問題である。ここでは、FFEで閾値より上の状況Bとより高い傾斜性能を調べた。この例において、典型的な全身傾斜コイルを用い、40mT/mの傾斜性能と200T/m/sのスルーレート（slew rate）を仮定した。ここで、上と同じ画像パラメータについて、準備軸と測定軸の両方によりPNSが予測された。

上で説明したPNSのシミュレーション方法を実行する磁気共鳴装置の実際的な実施形態を図１７に示した。この装置は、定常磁場を生成する第１の磁石システム４２と、X、Y、Z方向に傾斜を有する付加的磁場を生成する手段とを有する。その手段は傾斜コイル４３として知られている。図示した座標系のZ方向は、慣例により、磁石システム４２の定常磁場の方向に対応する。この定常磁場だけは線形でなければならない。使用する測定座標系x、y、zは、図１７のX、Y、Zとは独立に選ぶことができる。傾斜コイル４３は電源部４４からパワー供給されている。RF送信コイル４５は、RF磁場を生成するように作用し、RFトランスミッタおよびモジュレータ４６に接続されている。レシーバコイルを使用して、検査対象４７中のRF磁場により生成される磁気共鳴信号を受信し、例えば、人間や動物の体を検査する。このコイル４５は複数のレシーバアンテナのアレイを表す。さらにまた、磁石システム４２は検査スペースを含む。この検査スペースは、検査する体４７の一部を収容するのに十分な大きさがある。RFコイル４５は、この検査スペース中の検査する体４７の一部の上またはその周辺に配置される。RF送信コイル４５は、送受信回路４９を介して、信号増幅・復調部５０に接続されている。制御部５１は、RFトランスミッタ・モジュレータ４６と電源部４４を制御し、RFパルスと傾斜を含む特殊なパルスシーケンスを生成する。制御部５１は、磁気共鳴信号の検出も制御する。復調部５０から得た磁気共鳴信号の位相と振幅は処理部５２に送られる。制御部５１とレシーバコイル４３と４５はそれぞれ制御手段を備え、繰り返し時間以下で検出経路を切り替えることができる（すなわち、典型的には10ms以下）。これらの手段は、なかんずく、アンテナの信頼性の高い位相的振る舞いを保証する電流／電圧安定部を有し、また、コイルと処理部５２の間の信号経路に少なくとも１つのスイッチとアナログ・デジタルコンバータを有する。処理部５２は、提示された信号を処理し、変換により画像を形成する。この画像を例えばモニター５３により可視化する。

本発明によるPNS予測の時空間モデルを示す図である。本発明によるPNS予測の時空間モデルを示す図である。本発明によるPNS予測の時空間モデルを示す図である。反対極性の重み依存刺激を用いた整流フィルタを示す図である。単一極性の重み依存刺激を用いた他の整流フィルタを示す図である。本発明による合成フィルタを示す図である。刺激閾値と傾斜ライズタイムを示すグラフである。刺激の長さの関数として刺激閾値を示すグラフである。刺激閾値と傾斜信号の関係を示すグラフである。磁気共鳴画像化システムのコンソールのユーザ画面を示す図である。傾斜波形を示す波形図である。計算されたPNS予測を示すグラフである。シーケンスパラメータを示すスクリーンの図である。他の傾斜波形を示すグラフである。他のPNS予測を示すグラフである。傾斜振幅が大きいバランスFFEを示す図である。さらに別の傾斜波形を示すグラフである。さらに別のPNS予測を示すグラフである。上記のPNSのシミュレーション方法を実行する磁気共鳴装置の実際的な実施形態を示す図である。

Claims

磁気共鳴画像化システムの少なくとも１つの傾斜コイルにより生成された傾斜磁場の変化率により生成された、被験者の神経システムへの電気的刺激のシミュレーション方法であって、
傾斜信号がフィルタリング関数を用いてフィルタされ、刺激信号が前記フィルタされた傾斜信号から導出され、前記刺激信号が所定の閾値を超えたときインジケータ信号を生成するため、前記刺激信号を前記閾値と比較し、
前記方法は、
スキャンシーケンスと傾斜コイル特性により決まる時間依存かつ空間依存した電場を計算するステップと、
前記傾斜コイル内のいろいろな空間的位置における全電場の時間的ダイアグラムとなる、各傾斜コイル軸の前記計算された電場成分のベクトル合成をするステップと、
前記時間的ダイアグラムの各場所における刺激確率と刺激信号を計算するステップと、
前記傾斜コイル内の各場所における前記刺激閾値と前記刺激確率を比較するステップを有することを特徴とする方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記微分傾斜信号は第１の双極フィルタを用いて第１の段階でフィルタされ、第１の単極フィルタで並行フィルタされ、第１のフィルタの両方の出力信号が重み付けされ、前記重み付けされた出力信号が加算されることを特徴とする方法。
請求項２に記載の方法であって、
前記反転微分傾斜信号が第２の双極フィルタおよび並行する第２の単極フィルタを用いて第２のフィルタ段階で並行してフィルタされ、
両方の第２のフィルタの出力信号を重み付けし、
前記重み付けされた出力信号を第２の刺激信号に加算し、
前記第２の刺激信号を前記第１の刺激信号と比較し、
両方の刺激信号の大きい方を前記閾値と比較する出力信号として使用することを特徴とする方法。
請求項１ないし３いずれか一項に記載の方法であって、
前記傾斜コイルの磁気設計の知識が計算に組み込まれていることを特徴とする方法。
請求項１ないし４いずれか一項に記載の方法であって、
患者を載せた効果から導かれた知識を前記患者のサイズ及び／または位置によって重み付けすることを特徴とする方法。
請求項１ないし５いずれか一項に記載の方法であって、
あらかじめ選択されたMRI方法の磁気共鳴パルスシーケンスを前記予測された刺激確率信号のフィードバックにより改良することを特徴とする方法。
請求項１ないし６いずれか一項に記載の方法であって、
前記電場の空間が前記傾斜コイル内の前記患者の人体の予備MRIから得られたマスクにより空間的にマスクされることを特徴とする方法。
請求項１ないし７いずれか一項に記載の方法であって、
x、y、およびz方向の電場の時間依存成分を複数の繰り返し期間および複数のスライスにわたって外挿することを特徴とする方法。
請求項８に記載の方法であって、
前記時間ポイントおよび前記傾斜コイルのボリューム中の位置を前記電場の各成分について独立に計算し、
前記予測された刺激確率の各々を前記刺激閾値と比較することを特徴とする方法。
複数の信号から磁気共鳴画像を取得するMRI装置であって、
主磁場磁石と傾斜コイルと、
前記傾斜磁場の変化率により生成される、検査対象の神経系の電気刺激をシミュレーションする手段と、
フィルタリング関数を用いて前記傾斜信号をフィルタする手段と、
前記フィルタされた傾斜信号から刺激信号を導出する手段と、
前記刺激信号を所定の刺激閾値と比較して、前記閾値を超えるときインジケータ信号を生成する手段とを有し、
前記スキャンシーケンスと前記傾斜コイル特性により決まる時間に依存しかつ空間に依存する電場を計算する手段と、
前記傾斜コイル内のいろいろな空間的位置における全電場の時間的ダイアグラムとなる、各傾斜コイル軸の前記計算された電場成分のベクトル合成をする手段と、
前記時間的ダイアグラムの各場所における刺激確率と刺激信号を計算する手段と、
前記傾斜コイル内の各場所における前記刺激閾値と前記刺激確率を比較する手段と、を有することを特徴とする装置。
請求項１０に記載のMRI装置であって、
前記微分傾斜信号をフィルタする第１の双極フィルタと前記信号を並行フィルタリングする第１の単極フィルタを有する第１のフィルタ段階と、
両方の出力信号を重み付けする重み付け手段と、
前記重み付けした出力信号を加算する加算手段と、を有することを特徴とする装置。
請求項１１に記載のMRI装置であって、
ほぼ単一繰り返し時間の間に前記反転微分傾斜信号をフィルタする第２の双極フィルタと、ほぼ１０以上の繰り返し時間の間に前記信号を並行フィルタする並行する第２の単極フィルタとを有する第２の並行フィルタ段階と、
両方の出力信号を重み付けする重み付け手段と、
前記重み付けした出力信号を第２の刺激信号に加算する加算手段と、
前記第１の刺激信号を前記第２の刺激信号と比較する手段と、
前記刺激閾値と比較する出力信号として両方の刺激信号のうち大きい方を決定する手段と、を有することを特徴とする装置。
コンピュータに、磁気共鳴画像化システムの少なくとも１つの傾斜コイルにより生成された傾斜磁場の変化率により生成された、被験者の神経システムへの電気的刺激のシミュレーションをさせるコンピュータプログラムであって、
フィルタリング関数を用いて前記傾斜コイルの傾斜信号をフィルタするステップと、
前記フィルタされた傾斜信号から刺激信号を導出するステップと、
前記刺激信号を所定の刺激閾値と比較し、前記閾値を超えるとき、インジケータ信号を生成するステップと、
スキャンシーケンスと傾斜コイル特性により決まる時間依存かつ空間依存した電場を計算するステップと、
前記傾斜コイル内のいろいろな空間的位置における全電場の時間的ダイアグラムとなる、各傾斜コイル軸の前記計算された電場成分のベクトル合成をするステップと、
前記時間的ダイアグラムの各場所における刺激確率と刺激信号を計算するステップと、
前記傾斜コイル内の各場所における前記刺激閾値と前記刺激確率を比較するステップと、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
請求項１３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
第１の双極フィルタを有する第１の段階において微分傾斜信号をフィルタするステップと、
第１の単極フィルタで前記微分傾斜信号を並行フィルタするステップと、
両方の第１のフィルタの出力信号を重み付けし、重み付けした出力信号を加算するステップと、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
請求項１４に記載のコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
ほぼ単一繰り返し時間の間に第２の双極フィルタを有する第２のフィルタ段階において、反転微分傾斜信号をフィルタするステップと、
ほぼ１０以上の繰り返し時間の間に並行する第２の単極フィルタを用いて前記反転信号を並行フィルタするステップと、
両方の出力信号を重み付けする重み付けステップと、
前記重み付けした出力信号を第２の刺激信号に加算するステップと、
前記第１の刺激信号を前記第２の刺激信号と比較するステップと、
前記刺激閾値と比較する出力信号として両方の刺激信号のうち大きい方を決定するステップと
第２の双極フィルタを有する第２のフィルタ段階で反転微分傾斜信号を並行してフィルタするステップと、
前記反転微分傾斜信号を第２の双極フィルタおよび並行する第２の単極フィルタを用いて第２のフィルタ段階で並行してフィルタし、両方の第２のフィルタの出力信号を重み付けし、前記重み付けされた出力信号を第２の刺激信号に加算し、前記第２の刺激信号を前記第１の刺激信号と比較し、両方の刺激信号の大きい方を前記閾値と比較する出力信号として使用するステップと、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。