JP2012095697A - Magnetic resonance imaging apparatus, sampling pattern preparation method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、サンプリングパターンに基づいて被検体を撮影する磁気共鳴イメージング装置、サンプリングパターン作成方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a magnetic resonance imaging apparatus, a sampling pattern creation method, and a program for imaging a subject based on a sampling pattern.
被検体をスキャンするときのスキャン時間を短縮する方法として、Compressed
Sensingという方法が知られている（特許文献１参照）。
Compressed is a way to reduce scan time when scanning a subject.
A method called Sensing is known (see Patent Document 1).
特許文献１の方法では、ｋ空間のデータを部分的にサンプリングするので、スキャン時間を短縮することができるという利点があるが、一方で、サンプリングされないデータが存在するので、画質が劣化してしまうことがある。したがって、短いスキャン時間で、高品質の画像を取得できることが望まれている。 The method of Patent Document 1 has an advantage that the scan time can be shortened because the k-space data is partially sampled. On the other hand, since there is data that is not sampled, the image quality deteriorates. Sometimes. Therefore, it is desired that a high-quality image can be acquired in a short scanning time.
本発明の第１の態様は、複数の被検体の各々の所定の部位から収集されたｋ空間のデータに基づいて作成された確率密度関数を用いて、被検体の前記所定の部位を撮影するときのｋ空間のデータのサンプリングパターンを作成するサンプリングパターン作成手段を有する磁気共鳴イメージング装置である。 In the first aspect of the present invention, the predetermined part of the subject is imaged using a probability density function created based on k-space data collected from each predetermined part of the plurality of subjects. This is a magnetic resonance imaging apparatus having sampling pattern creating means for creating a sampling pattern of data in k-space at that time.
本発明の第２の態様は、複数の被検体の各々の所定の部位から収集されたｋ空間のデータに基づいて作成された確率密度関数を用いて、被検体の前記所定の部位を撮影するときのｋ空間のデータのサンプリングパターンを作成するステップを有するサンプリングパターン作成方法である。 In the second aspect of the present invention, the predetermined region of the subject is imaged using a probability density function created based on k-space data collected from each predetermined region of the plurality of subjects. A sampling pattern generation method including a step of generating a sampling pattern of data in k-space at the time.
本発明の第３の態様は、複数の被検体の各々の所定の部位から収集されたｋ空間のデータに基づいて作成された確率密度関数を用いて、被検体の前記所定の部位を撮影するときのｋ空間のデータのサンプリングパターンを作成する処理を計算機に実行させるプログラムである。 In the third aspect of the present invention, the predetermined region of the subject is imaged using a probability density function created based on k-space data collected from each predetermined region of the plurality of subjects. This is a program that causes a computer to execute a process of creating a sampling pattern of data in k-space.
確率密度関数を、複数の被検体の各々の所定の部位から収集されたｋ空間のデータに基づいて作成することによって、所定の部位の撮影に適した確率密度関数を求められるので、高品質な画像を得ることができる。 Since the probability density function is obtained based on the k-space data collected from each predetermined region of the plurality of subjects, a probability density function suitable for imaging the predetermined region can be obtained. An image can be obtained.
以下、発明を実施するための形態を詳細に説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。 Hereinafter, although the form for inventing is demonstrated in detail, this invention is not limited to the following forms.
図１は、本発明の一形態の磁気共鳴イメージング装置の概略図、図２は、確率密度関数作成手段９１のブロック図の一例を示す図である。 FIG. 1 is a schematic diagram of a magnetic resonance imaging apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a block diagram of a probability density function creating unit 91.
磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ装置と呼ぶ。ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging））１００は、磁場発生装置２、テーブル３、受信コイル４などを有している。 A magnetic resonance imaging apparatus (hereinafter referred to as an MRI apparatus, MRI (Magnetic Resonance Imaging)) 100 includes a magnetic field generator 2, a table 3, a receiving coil 4, and the like.
磁場発生装置２は、被検体１２が収容されるボア２１、超伝導コイル２２、勾配コイル２３、および送信コイル２４などを有している。超伝導コイル２２は静磁場Ｂ0を印加し、勾配コイル２３は勾配磁場を印加し、送信コイル２４はＲＦパルスを送信する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。 The magnetic field generator 2 includes a bore 21 in which the subject 12 is accommodated, a superconducting coil 22, a gradient coil 23, a transmission coil 24, and the like. The superconducting coil 22 applies a static magnetic field B0, the gradient coil 23 applies a gradient magnetic field, and the transmission coil 24 transmits an RF pulse. In place of the superconducting coil 22, a permanent magnet may be used.
テーブル３は、クレードル３１を有している。クレードル３１は、ボア２１に移動できるように構成されている。クレードル３１によって、被検体１４はボア２１に搬送される。 The table 3 has a cradle 31. The cradle 31 is configured to be movable to the bore 21. The subject 14 is transported to the bore 21 by the cradle 31.
受信コイル４は、被検体１２の頭部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１２からの磁気共鳴信号を受信する。 The reception coil 4 is attached to the head of the subject 12. The receiving coil 4 receives a magnetic resonance signal from the subject 12.
ＭＲＩ装置１００は、更に、シーケンサ５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、中央処理装置９、操作部１０、および表示部１１を有している。 The MRI apparatus 100 further includes a sequencer 5, a transmitter 6, a gradient magnetic field power supply 7, a receiver 8, a central processing unit 9, an operation unit 10, and a display unit 11.
シーケンサ５は、中央処理装置９の制御を受けて、被検体のスキャンを実行するための情報を送信器６および勾配磁場電源７に送る。 Under the control of the central processing unit 9, the sequencer 5 sends information for executing a scan of the subject to the transmitter 6 and the gradient magnetic field power source 7.
送信器６は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、ＲＦコイル２４を駆動する駆動信号を出力する。 The transmitter 6 outputs a drive signal for driving the RF coil 24 based on the information sent from the sequencer 5.
勾配磁場電源７は、シーケンサ５から送られた情報に基づいて、勾配コイル２３を駆動する駆動信号を出力する。 The gradient magnetic field power supply 7 outputs a drive signal for driving the gradient coil 23 based on the information sent from the sequencer 5.
受信器８は、受信コイル４で受信された磁気共鳴信号を信号処理し、信号処理により得られたデータを中央処理装置９に出力する。 The receiver 8 processes the magnetic resonance signal received by the receiving coil 4 and outputs data obtained by the signal processing to the central processing unit 9.
中央処理装置９は、シーケンサ５および表示部１１に必要な情報を伝送したり、受信器８から受け取った信号に基づいて画像を再構成するなど、ＭＲＩ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲＩ装置１００の各部の動作を制御する。中央処理装置９は、例えばコンピュータ（computer）によって構成される。中央処理装置９は、確率密度関数作成手段９１およびサンプリング作成手段９２などを有している。 The central processing unit 9 implements various operations of the MRI apparatus 100 such as transmitting necessary information to the sequencer 5 and the display unit 11 and reconstructing an image based on a signal received from the receiver 8. The operation of each unit of the MRI apparatus 100 is controlled. The central processing unit 9 is constituted by a computer, for example. The central processing unit 9 includes a probability density function creating unit 91, a sampling creating unit 92, and the like.
確率密度関数作成手段９１は、複数の被検体ＳＵ１〜ＳＵｎの各々の頭部から収集されたｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎに基づいて、頭部のｋ空間のデータの確率密度関数を作成する（図５参照）。確率密度関数作成手段９１は、図２に示すように、平均手段９１ａおよび平滑化手段９１ｂを有している。 The probability density function creating means 91, based on data DK 1 to Dk n of a plurality of the collected k-space from each of the head of the subject SU 1 to SU n, the probability density function of the data of k space of the head Is created (see FIG. 5). As shown in FIG. 2, the probability density function creating unit 91 includes an averaging unit 91a and a smoothing unit 91b.
平均手段９１ａは、ｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎ（図５（ａ）参照）を平均し、頭部のｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎ（図５（ｂ）参照）を求める。平滑化手段９１ｂは、平均手段９１ａにより得られたｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを平滑化する。 The averaging means 91a averages the k-space data DK 1 to DK n (see FIG. 5A) to obtain the average k-space data DK mean (see FIG. 5B) of the head. The smoothing unit 91b smoothes the k-space average data DK mean obtained by the averaging unit 91a.
サンプリングパターン作成手段９２は、確率密度関数ＤＫｓを用いて、サンプリングパターンを作成する。 The sampling pattern creation means 92 creates a sampling pattern using the probability density function DK s .
中央処理装置９は、確率密度関数作成手段９１およびサンプリングパターン作成手段９２の一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。中央処理装置９は、課題を解決するための手段に記載された計算機の一例である。 The central processing unit 9 is an example of the probability density function creating unit 91 and the sampling pattern creating unit 92, and functions as these units by executing a predetermined program. The central processing unit 9 is an example of a computer described in a means for solving the problem.
操作部１０は、オペレータ１３の操作に応じて、種々の命令を中央処理装置９に入力する。表示部１１は種々の情報を表示する。 The operation unit 10 inputs various commands to the central processing unit 9 according to the operation of the operator 13. The display unit 11 displays various information.
ＭＲＩ装置１００は、上記のように構成されている。次に、ＭＲＩ装置１００を用いて、被検体１２の所定の部位を撮影する場合の方法について説明する。尚、以下の説明では、被検体１２の頭部を２Ｄスキャンを用いて撮影する場合について説明するが、本発明は、被検体１２の頭部以外の別の部位を撮影する場合にも適用することができるし、２Ｄスキャンの代わりに３Ｄスキャンを用いて撮影する場合にも適用することができる。 The MRI apparatus 100 is configured as described above. Next, a method for imaging a predetermined part of the subject 12 using the MRI apparatus 100 will be described. In the following description, a case where the head of the subject 12 is imaged using a 2D scan will be described. However, the present invention is also applied to a case where another part other than the head of the subject 12 is imaged. The present invention can also be applied to the case of shooting using 3D scanning instead of 2D scanning.
本形態では、被検体１２の頭部を撮影する前に、頭部のｋ空間のデータの確率密度関数を作成する。以下に、確率密度関数を作成する方法の一例について説明する。 In this embodiment, before the head of the subject 12 is imaged, a probability density function of data in the k-space of the head is created. Hereinafter, an example of a method for creating a probability density function will be described.
図３は、確率密度関数を作成する手順を示すフロー図である。
ステップＳＴ１では、複数の被検体ＳＵ１〜ＳＵｎの各々の頭部をスキャンし、各被検体の頭部のｋ空間のデータを収集する（図４参照）。図４に、各被検体ＳＵ１〜ＳＵｎの頭部のｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎの一例を示す。図４では、ｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎは、信号強度が大きいほど白色に近くなり、信号強度が小さいほど黒色に近くなるように、示されている。したがって、ｋ空間の中心およびその周辺の信号強度が大きく、ｋ空間の辺縁に近づくにつれて信号強度が小さくなっていることが分かる。
これらのデータを収集した後、ステップＳＴ２に進む。
FIG. 3 is a flowchart showing a procedure for creating a probability density function.
In step ST1, to scan each of the heads of the plurality of the subject SU 1 to SU n, collects data of k space of the head of the subject (see FIG. 4). 4 shows an example of a data DK 1 to Dk n k-space of the head of the subject SU 1 to SU n. In FIG. 4, the k-space data DK 1 to DK n are shown to be closer to white as the signal intensity is higher, and closer to black as the signal intensity is lower. Therefore, it can be seen that the signal intensity at the center of k-space and the periphery thereof is large, and the signal intensity decreases as it approaches the edge of k-space.
After collecting these data, the process proceeds to step ST2.
ステップＳＴ２では、ｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎに基づいて、頭部のｋ空間のデータの確率密度関数を求める（図５参照）。 In step ST2, a probability density function of head k-space data is obtained based on k-space data DK 1 to DK n (see FIG. 5).
図５は、確率密度関数を求めるときの説明図である。
本形態では、確率密度関数を求めるために、ステップＳＴ２は、ステップＳＴ２１およびＳＴ２２を有している。以下に、各ステップＳＴ２１およびＳＴ２２について説明する。
FIG. 5 is an explanatory diagram for obtaining the probability density function.
In this embodiment, step ST2 includes steps ST21 and ST22 in order to obtain a probability density function. Below, each step ST21 and ST22 is demonstrated.
ステップＳＴ２１では、平均手段９１ａ（図２参照）が、ステップＳＴ１で得られたｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎ（図５（ａ）参照）を平均し、頭部のｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎ（図５（ｂ）参照）を求める。
ｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを求めた後、ステップＳＴ２２に進む。
In step ST21, the averaging means 91a (see FIG. 2) averages the k-space data DK 1 to DK n (see FIG. 5A) obtained in step ST1, and the head k-space average data DK. Mean (see FIG. 5B) is obtained.
After obtaining the k-space average data DK mean , the process proceeds to step ST22.
ステップＳＴ２２では、平滑化手段９１ｂ（図２参照）が、ステップＳＴ２１で得られたｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを平滑化する。平滑化の方法としては、例えば移動平均法を用いることができる。図５（ｃ）に、平滑化により得られたｋ空間の平滑化データＤＫｓを示す。ｋ空間の平滑化データＤＫｓが、頭部のｋ空間のデータの確率密度関数として用いられる。確率密度関数ＤＫｓを参照すると、ｋ空間の中心およびその周辺の信号強度が大きく、ｋ空間の辺縁に近づくにつれて信号強度が小さくなっていることが分かる。図５（ｄ）には、確率密度関数ＤＫｓのビュー番号０のライン上の確率分布の一例が示されている。 In step ST22, the smoothing means 91b (see FIG. 2) smoothes the k-space average data DK mean obtained in step ST21. As a smoothing method, for example, a moving average method can be used. In FIG. 5 (c), shows the smoothed data DK s obtained k-space by the smoothing. The k-space smoothed data DK s is used as a probability density function of the head k-space data. Referring to the probability density function DK s , it can be seen that the signal intensity at the center of the k space and the periphery thereof is large, and the signal intensity decreases as the edge of the k space is approached. FIG. 5D shows an example of a probability distribution on the line of view number 0 of the probability density function DK s .
上記のようにして、確率密度関数ＤＫｓを算出する。本形態では、図３に示すフローに従って作成された確率密度関数ＤＫｓに基づいて、被検体１２の頭部を撮影する。以下に、被検体１２の頭部を撮影するときのフローについて説明する。 The probability density function DK s is calculated as described above. In this embodiment, the head of the subject 12 is imaged based on the probability density function DK s created according to the flow shown in FIG. Hereinafter, a flow when imaging the head of the subject 12 will be described.
図６は、被検体１２の頭部を撮影するときのフロー図である。
ステップＳＴ１では、被検体１２の撮影条件を設定する。撮影条件を設定した後、ステップＳＴ２に進む。
FIG. 6 is a flowchart for imaging the head of the subject 12.
In step ST1, imaging conditions for the subject 12 are set. After setting the shooting conditions, the process proceeds to step ST2.
ステップＳＴ２では、サンプリングパターン作成手段９２（図１参照）が、確率密度関数ＤＫｓ（図５（ｃ）参照）を用いて、サンプリングパターンを作成する。以下に、サンプリングパターンの作成手順について説明する。 In step ST2, the sampling pattern creating means 92 (see FIG. 1) creates a sampling pattern using the probability density function DK s (see FIG. 5 (c)). A procedure for creating a sampling pattern will be described below.
サンプリングパターン作成手段９２は、確率密度関数ＤＫｓの中で、確率がしきい値ＴＨよりも大きくなる領域を特定する（図７参照）。 The sampling pattern creation unit 92 specifies a region in the probability density function DK s where the probability is greater than the threshold value TH (see FIG. 7).
図７は、確率密度関数ＤＫｓの中で、確率がしきい値ＴＨよりも大きくなる領域を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating a region in the probability density function DK s where the probability is greater than the threshold value TH.
しきい値ＴＨは、確率が小さいか大きいかを表す基準となる値である。ｋ空間の中心およびその周辺では、確率が大きくなるので、確率がしきい値ＴＨ以上になる領域Ｒが得られる。サンプリングパターン作成手段９２は、領域Ｒ内に位置する格子点を、サンプリング点とする（図８参照）。 The threshold value TH is a reference value indicating whether the probability is small or large. Since the probability increases at the center of the k space and its periphery, a region R in which the probability is equal to or greater than the threshold value TH is obtained. Sampling pattern creation means 92 uses the grid points located in region R as sampling points (see FIG. 8).
図８は、ｋ空間に設定されたサンプリング点を示す図である。
図８では、サンプリング点を黒丸で示してある。サンプリング点Ｐ１〜Ｐｚは、確率がしきい値ＴＨ以上となる領域Ｒに含まれている。領域Ｒは、ｋ空間の中心部を囲んでいるので、サンプリング点Ｐ１〜Ｐｚに従って被検体１２からデータを収集することによって、高コントラストの画像を得ることができる。しかし、領域Ｒは、ｋ空間の辺縁部は含んでいないので、サンプリング点Ｐ１〜Ｐｚのデータしか収集しない場合、撮影部位に含まれる各組織の輪郭を強調して描出することができない可能性がある。そこで、本形態では、サンプリングパターン作成手段９２は、領域Ｒの外側の領域Ｒｏｕｔの中にも、サンプリング点も発生させる（図９参照）。
FIG. 8 is a diagram showing sampling points set in the k space.
In FIG. 8, sampling points are indicated by black circles. Sampling points P 1 to P z are included in a region R in which the probability is equal to or higher than the threshold value TH. Since the region R surrounds the center of the k space, a high-contrast image can be obtained by collecting data from the subject 12 according to the sampling points P 1 to P z . However, since the region R does not include the edge of the k space, when only the data of the sampling points P 1 to P z is collected, the outline of each tissue included in the imaging region cannot be emphasized and drawn. there is a possibility. Therefore, in this embodiment, the sampling pattern creating unit 92 generates sampling points in the region R out outside the region R (see FIG. 9).
図９は、領域Ｒｏｕｔの中にもサンプリング点を発生させたときの様子を示す図である。図９では、領域Ｒｏｕｔの中のサンプリング点を黒丸で示してある。 FIG. 9 is a diagram showing a state when sampling points are also generated in the region Rout . In FIG. 9, sampling points in the region R out are indicated by black circles.
領域Ｒｏｕｔの中にサンプリング点を発生させる方法としては、例えば、一様乱数を用いる方法などがある。領域Ｒｏｕｔの中に含まれる格子点をサンプリング点とすることによって、ｋ空間の辺縁部側の格子点をサンプリング点とすることができるので、撮影部位に含まれる各組織の輪郭を強調して描出することが可能となる。 As a method for generating sampling points in the region Rout , for example, there is a method using a uniform random number. By using the grid points included in the region R out as sampling points, the grid points on the edge side of the k space can be used as sampling points, so that the outline of each tissue included in the imaging region is emphasized. Can be drawn.
上記のようにして、サンプリングパターンが作成される。サンプリングパターンを作成したら、ステップＳＴ３に進み、作成されたサンプリングパターンに従って、本スキャンを実行し、フローを終了する。 A sampling pattern is created as described above. When the sampling pattern is created, the process proceeds to step ST3, the main scan is executed in accordance with the created sampling pattern, and the flow ends.
本形態では、複数の被検体ＳＵ１〜ＳＵｎのから収集された頭部のｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎを平均し、頭部のｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを平滑化することにより、頭部のｋ空間のデータの確率密度関数ＤＫｓを求めている。確率密度関数ＤＫｓの確率は、ｋ空間の信号強度の大きさを表しているので、確率密度関数ＤＫｓに従ってサンプリングパターンを作成させることによって、ｋ空間の中で信号強度が大きくなる領域のデータを効率よくサンプリングすることができる。したがって、短い撮影時間で、高品質のＭＲ画像を得ることが可能となる。 In this embodiment, the average data DK 1 to Dk n k-space of the head that is collected from the plurality of the subject SU 1 to SU n, by smoothing the average data DK mean k-space of the head The probability density function DK s of the data in the k-space of the head is obtained. Since the probability of the probability density function DK s represents the magnitude of the signal intensity in the k space, data in a region where the signal intensity increases in the k space by creating a sampling pattern according to the probability density function DK s. Can be efficiently sampled. Therefore, a high quality MR image can be obtained in a short photographing time.
本形態では、各被検体ＳＵ１〜ＳＵｎのｋ空間のデータＤＫ１〜ＤＫｎを平均し、頭部のｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを平滑化することによって、確率密度関数ＤＫｓを求めている。しかし、別の方法で、確率密度関数ＤＫｓを求めてもよい。例えば、ｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎを平滑化する前に、ｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎに一定の重み付けをし、重み付けされた後のｋ空間の平均データＤＫｍｅａｎ′を平滑化することにより、確率密度関数ＤＫｓを求めてもよい。 In this embodiment, the average data DK 1 to Dk n k-space of the subject SU 1 to SU n, by smoothing the average data DK mean k-space of the head, obtains the probability density function DK s ing. However, the probability density function DK s may be obtained by another method. For example, prior to smoothing the average data DK mean of k-space, by the average data DK mean a constant weighting of k-space, to smooth the average data DK mean 'of k-space after being weighted, The probability density function DK s may be obtained.
本形態では、領域Ｒｏｕｔの中にも、サンプリング点を発生させている。しかし、高品質の画像を得ることができるのであれば、必ずしも領域Ｒｏｕｔの中にサンプリング点を発生させる必要はない。 In this embodiment, sampling points are also generated in the region Rout . However, if a high-quality image can be obtained, it is not always necessary to generate sampling points in the region Rout .
本形態では、被検体１２の頭部を撮影するので、頭部の確率密度関数ＤＫｓを作成しているが、被検体１２の頭部以外の別の部位を撮影する場合には、撮影する別の部位に関する確率密度関数を作成すればよい。 In this embodiment, since the head of the subject 12 is photographed, the probability density function DK s of the head is created. However, when another part other than the head of the subject 12 is photographed, the photograph is taken. What is necessary is just to create the probability density function regarding another site | part.
本形態では、ＭＲＩ装置１００は、確率密度関数ＤＫｓを作成するための確率密度関数作成手段９１を有している。しかし、ＭＲＩ装置１００には確率密度関数作成手段９１を備えずに、ＭＲＩ装置１００とは別のＭＲＩ装置を用いて確率密度関数ＤＫｓを作成し、別のＭＲＩ装置を用いて作成された確率密度関数ＤＫｓをＭＲＩ装置１００に記憶させてもよい。 In this embodiment, the MRI apparatus 100 includes a probability density function creating unit 91 for creating a probability density function DK s . However, the MRI apparatus 100 does not include the probability density function creating unit 91, but the probability density function DK s is created using an MRI apparatus different from the MRI apparatus 100, and the probability created using another MRI apparatus. The density function DK s may be stored in the MRI apparatus 100.
２ 磁場発生装置
３ テーブル
４ 受信コイル
５ シーケンサ
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 中央処理装置
１０ 操作部
１１ 表示部
１２ 被検体
１３ オペレータ
２１ ボア
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ 送信コイル
３１ クレードル
９１ 確率密度関数作成手段
９１ａ 平均手段
９１ｂ 平滑化手段
９２ サンプリングパターン作成手段
１００ ＭＲＩ装置
2 Magnetic field generator 3 Table 4 Receiving coil 5 Sequencer 6 Transmitter 7 Gradient magnetic field power supply 8 Receiver 9 Central processing unit 10 Operation unit 11 Display unit 12 Subject 13 Operator 21 Bore 22 Superconducting coil 23 Gradient coil 24 Transmitting coil 31 Cradle 91 probability density function creating means 91a averaging means 91b smoothing means 92 sampling pattern creating means 100 MRI apparatus
Claims (9)
前記複数の被検体の各々の前記所定の部位から収集されたｋ空間のデータを平均する平均手段と、
前記平均手段により得られたｋ空間の平均データを平滑化する平滑化手段と、
を有する、請求項２に記載の磁気共鳴イメージング装置。 The probability density function creating means includes:
An averaging means for averaging k-space data collected from the predetermined part of each of the plurality of subjects;
Smoothing means for smoothing k-space average data obtained by the averaging means;
The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 2, comprising:
前記複数の被検体の各々の前記所定の部位から収集されたｋ空間のデータを平均する平均ステップと、
前記平均ステップにより得られたｋ空間の平均データを平滑化する平滑化ステップと、
を有する、請求項５に記載のサンプリングパターン作成方法。 The probability density function creating step includes
An averaging step of averaging k-space data collected from the predetermined site of each of the plurality of subjects;
A smoothing step of smoothing average data of k-space obtained by the averaging step;
The sampling pattern creation method according to claim 5, comprising:
前記複数の被検体の各々の前記所定の部位から収集されたｋ空間のデータを平均する平均処理と、
前記平均処理により得られたｋ空間の平均データを平滑化する平滑化処理と、
を有する、請求項８に記載のプログラム。
The probability density function creation process includes:
An averaging process for averaging k-space data collected from the predetermined part of each of the plurality of subjects;
A smoothing process for smoothing k-space average data obtained by the averaging process;
The program according to claim 8, comprising:
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