JP2008006304A - 画像生成方法およびmri装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】第1コイルと第k(=2,…,n)コイルから等距離にある撮影対象に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とを比較して第kコイルに対応する強度補正係数と位相シフト量とを求め、それらを用いて前記各低解像度画像の強度と位相とを補正する。
【選択図】図7
Description
また、n個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する方法が提案されている(例えば、非特許文献1参照。)。
また、n個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する公知方法では、各コイルの感度マップが必要になるが、この感度マップを作成するために、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とは別にボディコイルによるデータ収集が必要になる問題点があった。また、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とボディコイルによるデータ収集の間に患者が動いてしまうと、アーチファクトが発生する問題がある。
そこで、本発明の目的は、n個のコイルで得た各データを基に画質の良いMR画像を生成しうる画像生成方法およびMRI装置を提供することにある。
上記第1の観点による画像生成方法では、n個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
上記第2の観点による画像生成方法では、n個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の合成画像が得られ、この合成画像と各画像とにより各コイルの感度マップを作成でき、さらに各データと各感度マップとから一つの画像を生成するため、画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
上記第3の観点による画像生成方法では、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同様に感度ムラを抑制できるのに加えて、各データの低周波領域の部分データを基に各コイルの感度マップを作成するため、高周波ノイズの影響を除去でき、n個のコイルで得た各データと同様の高いSNR(Signal to Noise Ratio)が得られる。
上記第4の観点による画像生成方法では、各コイルの受信端からデータサンプリング端までのケーブル,前置増幅器,レシーバ等による位相変動と信号強度変動を実測し、位相シフト量と強度補正係数とを求めて予め記憶しておき、それらを用いて実際の撮影時に各画像の強度と位相とを補正するので、実際の撮影時における処理が簡単になる。
第1コイルと第kコイルから等距離にある撮影対象に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とは、理論上、強度が同一で、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第5の観点による画像生成方法では、第1合成信号P(1)と第k合成信号P(k)とを比較することにより、位相シフト量と強度補正係数とを求めることが出来る。
第1コイルと第kコイルから等距離にある信号源に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とは、理論上、強度が同一である。
そこで、上記第6の観点による画像生成方法では、第1合成信号P(1)と第k合成信号P(k)の大きさを比較することにより、強度補正係数を求めることが出来る。
第1コイルと第kコイルから等距離にある信号源に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とは、理論上、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第7の観点による画像生成方法では、第1合成信号P(1)と第k合成信号P(k)とを比較することにより、位相シフト量を求めることが出来る。
同一信号源に対する各コイルのデータは、各コイルの配置に応じて、強度と位相が一定の関係にある。
そこで、上記第8の観点による画像生成方法では、各コイルの配置に応じた相対強度と相対位相で決まる重みを乗じて前記画像の加算を行う。
上記第9の観点によるMRI装置では、上記第1の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第10の観点によるMRI装置では、上記第2の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第11の観点によるMRI装置では、上記第3の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第12の観点によるMRI装置では、上記第4の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第13の観点によるMRI装置では、上記第5の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第14の観点によるMRI装置では、上記第6の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第15の観点によるMRI装置では、上記第7の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第16の観点によるMRI装置では、上記第8の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
このMRI装置100において、マグネットアセンブリ101は、内部に被検体を挿入するための空間部分(ボア)を有し、この空間部分を取りまくようにして、被検体に一定の静磁場を印加する静磁場コイル101Cと、X軸,Y軸,Z軸の勾配磁場を発生するための勾配コイル101Gと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのRFパルスを与える送信コイル101Tと、被検体からのNMR信号を受信するためのnチャンネルの受信コイル101(1),101(2),…,101(n)とが配置されている。
なお、の勾配コイル101GのX軸,Y軸,Z軸の組み合わせによりスライス軸,位相エンコード軸,リード軸が形成される。
静磁場コイル101C,勾配コイル101G,送信コイル101Tは、それぞれ静磁場電源102,勾配コイル駆動回路103,RF電力増幅器104に接続されている。また、受信コイル101(1),101(2),…,101(n)は、それぞれ前置増幅器105(1),105(2),…,105(n)に接続されている。
なお、静磁場コイル101Cの代わりに永久磁石を用いてもよい。
表示装置106は、画像やメッセージを表示する。
図3は、次に説明する処理によって模倣された一つの大きなコイルの概念図である。
ステップS1では、操作者は、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)の受信端(コイルとケーブルの接続点)に微小なテスト信号を同相同振幅で入力する。そして、計算機107で、第1信号P(1),第2信号P(2),…,第n信号P(n)のデータを読み込む。
H=P(1)+P(k)・exp{i・φ}}
Hmax=P(1)+P(k)・exp{i・φ(k)}}
I(k)=P(1)/〔P(k)・exp{i・φ(k)}〕
ステップS6では、コイル番号カウンタk≦nならステップS3に戻り、k>nなら処理を終了する。
ステップT1では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)により被検体を撮影して、k空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を計算機107に読み込む。
ステップT2では、第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)から第1画像D(1),第2画像D(2),…,第n画像D(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
C(k)=D(k)×exp{i・φ(k)}×I(k)
ステップT6では、コイル番号カウンタk≦nならステップT4に戻り、k>nならステップT7へ進む。
Im=Σ{C(k)}
但し、C(1)=D(1)とする。
そして、処理を終了する。
ステップT11では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)により被検体を撮影して、k空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を計算機107に読み込む。
c(k)=d(k)×exp{i・φ(k)}×I(k)
ステップT16では、コイル番号カウンタk≦nならステップT14に戻り、k>nならステップT17へ進む。
In=Σ{c(k)}
但し、c(1)=d(1)とする。
(SHΨ-1S)-1SHΨ-1A
ここで、Sは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Aは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
(1)ステップT11では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)でレファレンス・スキャン(例えば32×32の画像のスキャン)してk空間のレファレンス用の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を得ると共に位相エンコードステップを間引いて本スキャン(例えば256×256の画像のスキャン)してk空間のイメージング用の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を得る。
(2)ステップT12では、レファレンス用の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)をそのまま用いる。
(3)ステップT19では、各コイルの感度マップと共にイメージング用の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を用い、SENSE(Sensitivity Encoding)アルゴリズムにより画像を生成する。
あるいは、次のように変形してもよい。
(1)ステップT11では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)でk=0の近傍領域だけは位相エンコードステップを間引かず、それ以外の領域は位相エンコードステップを間引いて撮影してk空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を得る。
(2)ステップT19では、各コイルの感度マップと共に第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)からk=0の近傍領域の位相エンコードステップも間引いたデータを用いて、SENSEアルゴリズムにより画像を生成する。
ステップS11では、操作者は、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第nコイル101(n)とファントムを位置決めして撮影して、k空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)を計算機107に読み込む。
ステップS12では、第1データK(1),第2データK(2),…,第nデータK(n)のk=0近傍(例えば256×256の解像度の場合はk=0付近の32ライン分程度)の部分データから第1低解像度画像d(1),第2低解像度画像d(2),…,第n低解像度画像d(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップS15では、図8にk=2の場合を示すように第1コイル(1)と第kコイル101(k)の中心から等距離にあるファントム部分Fに対応する第k低解像度画像d(k)のピクセル群の合成信号をP(k)とする。
I(k)=|P(1)|/|P(k)|
(i)第1コイル(1)の受信端からレシーバ112(1)までの伝送路と第kコイル(k)の受信端からレシーバ112(k)までの伝送路が違うことによる位相差
(ii)NMR信号が回転磁場であり且つ第1コイル(1)と第kコイル(k)の位置が違うことによる位相差
(iii)図8にk=2の場合を示すように第1コイル(1)の感度ベクトルV(1)と第kコイル101(k)の感度ベクトルV(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記(i)(ii)の位相差をなくすと共に上記(iii)の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップS17では、上記(i)(ii)を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記(iii)の位相差を求めるための位相シフト量をφgとするとき、φを0゜〜360゜の範囲で例えば10゜ずつ変化させ且つφgを0゜〜90゜(感度ベクトルの方向の違いは90゜未満である)の範囲で例えば2.5゜ずつ変化させ、次式の値Hが最大になる位相シフト量φを第k位相シフト量φ(k)とする。
H=P(1)・exp{i・φg}+P(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Hmax=P(1)・exp{i・φg(k)}+P(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
ステップS19では、コイル番号カウンタk≦nならステップS14に戻り、k>nなら処理を終了する。
図10は、各コイル(1),101(2),…,101(8)を示す斜視図である。
なお、各コイル(1),101(2),…,101(8)の受信端の接地位置は、回転対称になっている。
図11は、次に説明する処理によって模倣された一つのバードケージコイルの概念図である。
ステップT21では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第8コイル101(8)により被検体を撮影して、k空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第8データK(8)を計算機107に読み込む。
なお、k=0近傍の部分データを用いた方がノイズの影響に強いが、全データを用いて第1低解像度画像d(1),第2低解像度画像d(2),…,第8低解像度画像d(8)を再構成してもよい。
I(k)=|P(1)|/|P(k)|
(i)第1コイル(1)の受信端からレシーバ112(1)までの伝送路と第kコイル(k)の受信端からレシーバ112(k)までの伝送路が違うことによる位相差
(ii)NMR信号が回転磁場であり且つ第1コイル(1)と第kコイル(k)の位置が違うことによる位相差
(iii)図13にk=2の場合を示すように第1コイル(1)の感度ベクトルV(1)と第kコイル101(k)の感度ベクトルV(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記(i)(ii)の位相差をなくすと共に上記(iii)の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップT28では、上記(i)(ii)を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記(iii)の位相差を求めるための位相シフト量をφgとするとき、φを0゜〜360゜の範囲で例えば10゜ずつ変化させ且つφgを0゜〜90゜(感度ベクトルの方向の違いは90゜未満である)の範囲で例えば2.5゜ずつ変化させ、次式の値Hが最大になる位相シフト量φを第k位相シフト量φ(k)とする。
H=P(1)・exp{i・φg}+P(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Hmax=P(1)・exp{i・φg(k)}+P(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφgの値が判る場合には(例えば図13ではφg=22.5゜と判る)、その値を採用すれば良く、φgを変化させる必要はない。
C(k)=D(k)×exp{i・φ(k)}×I(k)
ステップT31では、コイル番号カウンタk≦nならステップT26に戻り、k>nならステップT32へ進む。
Im=Σ{cos((k-1)2π/8)・C(k)+cos((k-1)2π/8+π/2)・C(k)・exp(-i・π/2)}
但し、C(1)=D(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第1コイル101(1)〜第8コイル101(8)を見た角度であり、円筒の中心から第1コイル101(1)を見た角度を基準としている。
上式の第1項はクアドラチャ受信のIチャンネルに相当し、第2項はQチャンネルに相当する。
そして、処理を終了する。
ステップT21では、第1コイル(1),第2コイル101(2),…,第8コイル101(8)により被検体を撮影して、k空間の第1データK(1),第2データK(2),…,第8データK(8)を計算機107に読み込む。
I(k)=|P(1)|/|P(k)|
(i)第1コイル(1)の受信端からレシーバ112(1)までの伝送路と第kコイル(k)の受信端からレシーバ112(k)までの伝送路が違うことによる位相差
(ii)NMR信号が回転磁場であり且つ第1コイル(1)と第kコイル(k)の位置が違うことによる位相差
(iii)図13にk=2の場合を示すように第1コイル(1)の感度ベクトルV(1)と第kコイル101(k)の感度ベクトルV(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記(i)(ii)の位相差をなくすと共に上記(iii)の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップT28では、上記(i)(ii)を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記(iii)の位相差を求めるための位相シフト量をφgとするとき、φを0゜〜360゜の範囲で例えば10゜ずつ変化させ且つφgを0゜〜90゜(感度ベクトルの方向の違いは90゜未満である)の範囲で例えば2.5゜ずつ変化させ、次式の値Hが最大になる位相シフト量φを第k位相シフト量φ(k)とする。
H=P(1)・exp{i・φg}+P(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Hmax=P(1)・exp{i・φg(k)}+P(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφgの値が判る場合には(例えば図13ではφg=22.5゜と判る)、その値を採用すれば良く、φgを変化させる必要はない。
c(k)=d(k)×exp{i・φ(k)}×I(k)
ステップT31では、コイル番号カウンタk≦nならステップT26に戻り、k>nなら図15のステップT32’へ進む。
In=Σ{cos((k-1)2π/8)・c(k)+cos((k-1)2π/8+π/2)・c(k)・exp(-i・π/2)}
但し、c(1)=d(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第1コイル101(1)〜第8コイル101(8)を見た角度であり、円筒の中心から第1コイル101(1)を見た角度を基準としている。
上式の第1項はクアドラチャ受信のIチャンネルに相当し、第2項はQチャンネルに相当する。
(SHΨ-1S)-1SHΨ-1A
ここで、Sは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Aは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
107 計算機
100 MRI装置
Claims (8)
- n(≧2)個のコイルで得た各データから各画像を生成し、前記各画像の強度と位相とを補正した後、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成し、前記合成画像と前記各画像とにより各コイルの感度マップを作成し、各データと各感度マップとから一つの画像を生成し、
前記n個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、前記各低解像度画像の強度と位相とを補正した後、補正後の画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、前記合成低解像度画像と前記各低解像度画像とにより前記各コイルの感度マップを作成する画像生成方法において、
第1コイルと第k(=2,…,n)コイルから等距離にある撮影対象に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とを比較して第kコイルに対応する強度補正係数と位相シフト量とを求め、それらを用いて前記各低解像度画像の強度と位相とを補正することを特徴とする画像生成方法。 - 請求項1に記載の画像生成方法において、
前記第1合成信号P(1)と前記第k合成信号P(k)の大きさの比から強度補正係数を求めることを特徴とする画像生成方法。 - 請求項1または請求項2に記載の画像生成方法において、
前記第1合成信号P(1)と前記第k合成信号P(k)の一方の位相をシフトしながら両信号を加算して、値が最大になるシフト量を位相シフト量とすることを特徴とする画像生成方法。 - 請求項1から請求項3のいずれかに記載の画像生成方法において、
前記各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とする画像生成方法。 - n(≧2)個のコイルと、前記n(≧2)個のコイルで得た各データから各画像を生成する画像再構成手段と、前記各画像の強度と位相とを補正する補正手段と、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する合成画像生成手段と、前記合成画像と前記各画像とにより各コイルの感度マップを作成する感度マップ作成手段と、各データと各感度マップとから一つの画像を生成する画像生成手段とを具備し、前記画像再構成手段は、前記n個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、前記補正手段は、前記各低解像度画像の強度と位相とを補正し、前記合成画像生成手段は、補正後の画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、前記感度マップ作成手段は、前記合成低解像度画像と前記各低解像度画像とにより前記各コイルの感度マップを作成するMRI装置において、
第1コイルと第k(=2,…,n)コイルから等距離にある撮影対象に対応する第1低解像度画像のピクセル群の第1合成信号P(1)と第k低解像度画像のピクセル群の第k合成信号P(k)とを比較して第kコイルに対応する強度補正係数と位相シフト量とを取得する補正量取得手段を更に具備し、
前記補正手段は、取得した位相シフト量と強度補正係数とを用いて前記各低解像度画像の強度と位相とを補正することを特徴とするMRI装置。 - 請求項5に記載のMRI装置において、
前記補正量取得手段は、前記第1合成信号P(1)と前記第k合成信号P(k)の大きさの比から強度補正係数を求めることを特徴とするMRI装置。 - 請求項5または請求項6に記載のMRI装置において、
前記補正量取得手段は、前記第1合成信号P(1)と前記第k合成信号P(k)の一方の位相をシフトしながら両信号を加算して、値が最大になるシフト量を位相シフト量とすることを特徴とするMRI装置。 - 請求項5から請求項7のいずれかに記載のMRI装置において、
前記合成画像生成手段は、前記各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とするMRI装置。
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