JP2015167567A

JP2015167567A - 磁気共鳴イメージング装置

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Publication number: JP2015167567A
Application number: JP2014041875A
Authority: JP
Inventors: 板垣　博幸; Hiroyuki Itagaki; 博幸板垣; 亨白猪; Toru Shirai
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2014-03-04
Filing date: 2014-03-04
Publication date: 2015-09-28

Abstract

【課題】同一の撮像条件を用いてＭＲ信号の取得を繰り返す繰り返し計測において、計測期間を長引かせることなく、計測精度を向上させ、高画質の画像を得る磁気共鳴イメージング装置を提供する。【解決手段】予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する繰り返し計測において、取得したエコー信号の中で、変動の影響が少なく、所望の計測精度を得ることができるエコー信号のみを処理対象データとして選択し、解析を行う。【選択図】図４

Description

本発明は、ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ（以下、ＭＲＩ）技術に関し、特に、同一の撮像条件を用いてＭＲ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅ）信号の取得を繰り返す計測技術に関する。

ＭＲＩ装置を用いた計測技術において、同一の撮像条件を用いてＭＲ信号を繰り返して取得する計測法（繰り返し計測）がある。例えば、ＭＲスペクトロスコピー（以下、ＭＲＳ）や脳機能ＭＲＩはその代表例である。また、一部の撮像条件を変更する計測法を含めると、拡散強調撮像（ＤＷＩ）及び、その関連技術であるＤＫＩ（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎａｌｋｕｒｔｏｓｉｓｉｍａｇｉｎｇ）やｑ−ｓｐａｃｅ撮像などが知られている。これらの計測は、計測が終了するまで５分から１０分以上を必要とするため、その間、被検者の体動や生理現象によりＭＲ信号が変化する。

ＭＲ信号に変化を及ぼす代表的な要因である被験者の体動に対しては、少なくとも２つの解決策が公知である。第１の方法は、体動を計測する手段を用いて動き情報を取得し、その動き情報を解析して体動の方向と移動量等を導出し、その導出結果に基づき撮像条件を逐次変更して体動によるＭＲ信号の変化を防止し、体動に伴う画質劣化を防止する技術である（例えば、非特許文献１参照）。第２の方法は、体動を計測する手段を用いて動き情報を取得しつつ所定の条件でＭＲ信号の取得を実施し、取得したＭＲ信号に含まれる体動の影響が等しい或いは類似したＭＲ信号を取得済みのＭＲ信号から抽出することにより、体動に伴う画質劣化を防止する技術である（例えば、特許文献１、非特許文献２参照）。

米国特許第７０３９４５１号明細書

Ａ．Ｓｈａｎｋａｒａｎａｒａｙａｎａｎ，ｅｔ．ａｌ．，"Ｍｏｔｉｏｎｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ３Ｄｉｍａｇｉｎｇｕｓｉｎｇａｎｏｖｅｌｒｅａｌ−ｔｉｍｅｉｍａｇｅ−ｂａｓｅｄ３ＤＰＲＯｓｐｅｃｔｉｖｅＭＯｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ（３ＤＰＲＯＭＯ）"，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｏｃ．Ｍａｇ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．，（２００７）ｐ２１１７Ｐ．Ｊｈｏｏｔｉ，ｅｔ．ａｌ．，"ＰｈａｓｅＯｒｄｅｒｉｎｇＷｉｔｈＡｕｔｏｍａｔｉｃＷｉｎｄｏｗＳｅｌｅｃｔｉｏｎ（ＰＡＷＳ）：ＡＮｏｖｅｌＭｏｔｉｏｎ−ＲｅｓｉｓｔａｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒ３ＤＣｏｒｏｎａｒｙＩｍａｇｉｎｇ"，ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅ（２０００）４３ｐ４７０−４８０

繰り返し計測の目的の一つに、繰り返し計測で得られた複数のエコー信号を積算（加算）することによるＳＮ比の向上がある。この場合、個々の計測において、撮像条件が同じであることと同様に、撮像対象である被検者の状態が同一であることを前提としている。被検者の緊張や疲労、或いは体動などがある場合（以下、これらの様なＭＲ信号に変化を及ぼす要因を総称して、変動と表現する）、上記の前提条件が満足されないため、計測精度が低下し、目的であるＳＮ比の向上の実現が難しい。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、同一の撮像条件を用いてＭＲ信号の取得を繰り返す繰り返し計測において、計測期間を長引かせることなく、計測精度を向上させ、高画質の画像を得る技術を提供することを目的とする。

本発明は、予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する繰り返し計測において、取得したエコー信号の中で、変動の影響が少なく、所望の計測精度を得ることができるエコー信号のみを処理対象データとして選択し、解析を行う。

本発明によれば、同一の撮像条件を用いてＭＲ信号の取得を繰り返す繰り返し計測において、計測期間を長引かせることなく、計測精度を向上させ、高画質の画像を得ることができる。

（ａ）は、第一の実施形態の磁気共鳴イメージング装置の構成図であり、（ｂ）は、制御部の機能ブロック図である。（ａ）および（ｂ）は、第一の実施形態の処理結果表示およびユーザインタフェースの一例を説明するための説明図である。従来の繰り返し計測処理のフローチャートである。第一の実施形態の繰り返し計測処理のフローチャートである。（ａ）および（ｂ）は、第一の実施形態の変形例の制御部の機能ブロック図である。第一の実施形態の変形例その１の繰り返し計測処理のフローチャートである。第一の実施形態の変形例その２の繰り返し計測処理のフローチャートである。第二の実施形態の心電波形の同期信号、及び呼吸波形の同期信号からの遅れ時間をそれぞれ座標軸とした、心−呼吸周期マップを説明するための説明図である。（ａ）は、第ニの実施形態の磁気共鳴イメージング装置の構成図であり、（ｂ）は、制御部の機能ブロック図である。第二の実施形態の繰り返し計測におけるＭＲ信号とその計測タイミングを説明するための説明図である。第二の実施形態の体動同期繰り返し計測処理のフローチャートである。（ａ）および（ｂ）は、第二の実施形態の変形例の制御部の機能ブロック図である。第二の実施形態の変形例その１の体動同期繰り返し計測処理のフローチャートである。（ａ）は、第二の実施形態の取得データを心−呼吸周期マップに配置し、取得タイミングを説明するための説明図であり、（ｂ）は、第二の実施形態の変形例その２で決定された体動安定期間を説明するための説明図である。第二の実施形態の変形例その２の体動同期繰り返し計測処理のフローチャートである。第二の実施形態の体動安定期間決定処理のフローチャートである。第二の実施形態の変形例その３の体動同期繰り返し計測処理のフローチャートである。

＜＜第一の実施形態＞＞
以下、本発明の第一の実施形態を説明する。以下、本発明の実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

［ＭＲＩ装置の構成］
図１（ａ）は、本実施形態のＭＲＩ装置の構成図である。本図に示すように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、被検体１０１の周囲に静磁場を発生する磁石１０２と、該空間に傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイル１０３と、この領域に高周波磁場を発生するＲＦコイル１０４と、被検体１０１が発生するＭＲ信号を検出するＲＦプローブ１０５と、信号検出部１０６と、信号処理部１０７と、解析部１０８と、傾斜磁場電源１０９と、ＲＦ送信部１１０と、制御部１１１と、ベッド１１２と、表示部１１３と、を備える。

傾斜磁場コイル１０３は、Ｘ、Ｙ、Ｚの３方向の傾斜磁場コイルで構成され、傾斜磁場電源１０９からの信号に応じてそれぞれ傾斜磁場を発生する。ＲＦコイル１０４はＲＦ送信部１１０の信号に応じて高周波磁場を発生する。ＲＦプローブ１０５で受信したエコー信号は、信号検出部１０６で検出され、信号処理部１０７で信号処理され、また、計算によりＭＲ信号データに変換される。

解析部１０８は、ＭＲ信号データに演算処理を施し、画像、スペクトル波形等の表示データを生成する。生成された画像等は、表示部１１３に表示される。なお、解析部１０８は、ＭＲＩ装置１００とは独立した情報処理装置に構築されてもよい。

表示部１１３は、操作者による操作（被検者情報や撮像条件の入力や、撮像の実行と停止）を入力するインターフェースを兼ねる。

制御部１１１は、入力された撮像条件を磁場印加に関わるタイミングチャートに変換し、同タイミングチャートに従って、傾斜磁場電源１０９、ＲＦ送信部１１０、信号検出部１０６を制御し、計測を実行する。制御のタイムチャートはパルスシーケンスと呼ばれている。ベッド１１２は被検体が横たわるためのものである。

また、本実施形態では、信号処理部１０７が処理したＭＲ信号データの中から、解析部１０８で解析するＭＲ信号データを決定する。

本実施形態の制御部１１１および解析部１０８の各機能は、ＣＰＵ、メモリおよび記憶装置を備え、予め記憶装置に格納されたプログラムを、ＣＰＵがメモリにロードし、実行することにより実現する。

一般に、ＭＲＩの撮像対象は被検体の主たる構成物質、プロトンである。プロトン密度の空間分布や、励起されたプロトンの緩和現象の空間分布を画像化することで、人体頭部、腹部、四肢等の形態または機能を、２次元もしくは３次元的に撮像する。

上記ＭＲＩ装置１００による撮像方法を説明する。傾斜磁場により異なる位相エンコードを与え、それぞれの位相エンコードで得られるエコー信号を検出する。位相エンコードの数は通常１枚の画像あたり１２８、２５６、５１２等の値が選ばれる。各エコー信号は通常１２８、２５６、５１２、１０２４個のサンプリングデータからなる時系列信号として得られる。

ＭＲＩ装置１００では、これらのデータをフーリエ変換（以下、ＦＴ）して１枚のＭＲ画像を作成したり、各種の解析を行ったりし、その結果をユーザに提示する。ＭＲＩ装置１００でなされる解析には、例えば、被検体の温度計測がある。また、前記撮像に先がけて、様々な効果を持つプリパルスを印加する場合がある。

［制御部の機能］
本実施形態では、同一の撮像条件を用いてＭＲ信号を繰り返して取得する繰り返し計測において、計測結果の精度（計測精度）を低下させるデータを除外して、計測精度を向上させる。すなわち、所望の計測精度を達成するＭＲ信号データのみを処理対象データとして選択する。所望の計測精度を達成するか否かは、体動等による被検体の変動の影響の多寡で判断し、変動の少ないものを選択する。変動の多寡は、所定数のＭＲ信号データから得た指標で判断する。

これを実現するため、本実施形態の制御部１１１は、図１（ｂ）に示すように、計測部２１０と、処理対象データ選択部２２０と、を備える。

計測部２１０は、予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する、繰り返し計測を行う。

本実施形態では、繰り返し計測として、ＭＲＳを実行する場合を例にあげて説明する。ＭＲＳは、数ｃｍ立方の領域を計測対象とする。微小な信号を計測対象としているため、多数回の繰り返し計測を行い、得られた結果に対し、加算平均処理を適用する。このため、計測時間が長くなる。例えば、ＴＲ（繰り返し時間）３秒で１２８回加算する場合は、計測時間は約６分半となる。

処理対象データ選択部２２０は、計測シーケンスを繰り返し実行することにより得た複数のエコー信号の中から、所望の計測精度を得るエコー信号を処理対象データとして選択する。本実施形態では、各エコー信号の指標を算出し、ユーザに提示する指標提示部２２１と、ユーザから前記処理対象データの選択を受け付ける受付部２２２と、を備える。

指標提示部２２１は、繰り返し回数Ｎを、複数のブロックＢに分割し、ブロック毎にエコー信号を変換して得たＭＲ信号データの指標を算出し、ユーザに提示する。すなわち、所定数のエコー信号群を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号群の指標を算出し、ユーザに提示する。

本実施形態では、指標として、各ブロックのＭＲ信号データの平均値と分散とを算出する。そして、ブロック毎の算出結果を処理結果表示としてユーザに提示する。

なお、繰り返し回数Ｎは、ユーザにより撮像条件の１つとして入力され、設定される。あるいは、撮像種により予め定められる。ブロック数Ｂは、ユーザにより設定される。あるいは、予め定められる。

計測が終了した時点で、表示部１１３に表示される処理結果表示３００の例を図２（ａ）に示す。処理結果表示３００は、ブロック番号３０１と、指標（ここでは、平均値３０２と、分散３０３）と、除外データ指定欄３０４とを備える。本図に示すように、計測が終了した時点では、処理結果表示３００として、表示部１１３上には、ブロック数Ｂ個分のＭＲ信号データの、ブロック毎の平均値と分散とが表示される。

この処理結果表示３００は、ユーザから除外データの指定を受け付けるユーザインタフェース（ＵＩ）としても機能する。

受付部２２２は、処理結果表示３００の、除外データ指定欄３０４を介して、除外するデータをブロック単位で受け付ける。すなわち、受付部２２２は、ユーザから、処理対象データから除外するブロックの選択を受け付ける。

ユーザは、処理結果表示３００の指標の数値を確認し、加算処理の対象から除外するＭＲ信号データを、ブロック単位で指定する。指定は、除外データ指定欄３０４を選択することにより行う。例えば、他のブロックの数値と比較して、平均値が大きく異なるブロックや分散が大きいブロックは、計測精度を低下させるブロックと見なすことができる。従って、加算処理の対象とするには不適なＭＲ信号データを有するブロックと判断できる。ユーザは、計測精度を低下させるブロックのＭＲ信号データ、例えば、分散の大きいブロックのＭＲ信号データを、不適なＭＲ信号データとして加算処理の対象から除外する様に指定する。

なお、受付部２２２は、除外するブロックの指定ではなく、加算処理の対象とするＭＲ信号データの指定をブロック単位で受け付けるよう構成してもよい。

解析部１０８は、処理対象データ選択部２２０が処理対象データとして決定したデータに対し、解析を行う。なお、解析結果は、表示部１１３に表示する。例えば、処理対象データを加算して加算データを得、加算データに対し、所定の解析処理を施し、代謝物のスペクトル波形を得る。

なお、表示した代謝物のスペクトル波形を用いた更なる解析については、従来技術と同様である。例えば、ＭＲＳを用いた被検体の温度計測を行う場合は、渦電流に起因する信号歪の補正、ノイズ除去などが挙げられる。

以下、本実施形態の計測部２１０、処理対象データ選択部２２０、解析部１０８による、繰り返し計測処理の流れを説明する。

［従来の繰り返し計測の流れ］
本実施形態の繰り返し計測処理の説明に先立ち、比較のため、従来の繰り返し計測処理の流れを説明する。図３は、従来の計測処理の処理フローである。

制御部１１１は、計測の繰り返し回数Ｎを設定する（ステップＳ１００１）。制御部１１１は、設定された繰り返し回数Ｎ回、計測シーケンスを実行してＭＲ信号データを取得し、データベースに保存する（ステップＳ１００２、Ｓ１００３）。

解析部１０８は、データベースに保存されているＭＲ信号データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１００５）。

そして、解析部１０８は、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１００５）。

［本実施形態の繰り返し計測処理の流れ］
本実施形態では、Ｎ回の計測で得られるＮ個のデータを、所定のブロックに分割し、ブロック単位で計測精度を特定する指標を算出し、ユーザに提示する。そして、ユーザが選択したブロックのデータのみを解析処理に用いる。これにより、計測精度を低下させるブロックのデータは、除外され、所望の計測精度を得られるブロックのデータのみで解析処理が行われる。

［本実施形態の繰り返し計測の流れ］
本実施形態の、繰り返し計測処理の流れを説明する。図４は、本実施形態の繰り返し計測処理の処理フローである。

計測部２１０は、撮像条件を受け付け、計測の繰り返し回数Ｎと、ブロック数Ｂとを設定する（ステップＳ１１０１）。そして、１ブロック分のデータ数Ｎ／Ｂを算出し、ブロック番号のカウンタｂを１とする。

計測部２１０は、１ブロック分のデータ数（Ｎ/Ｂ）回、計測シーケンスを実行してＭＲ信号データを取得し、データベースに保存する（ステップＳ１１０２、Ｓ１１０３）。１ブロック分のデータ数の取得を終えたか否かの判別は、取得したデータ数がＮ/Ｂの倍数となったか否かで行う。また、取得されたＭＲ信号は、計測毎に、データベースの異なるアドレスに保存する。

指標提示部２２１は、１ブロック分のデータ数（Ｎ/Ｂ）個、ＭＲ信号を取得すると、これらのデータを、ブロック番号ｂのデータとする。そして、指標提示部２２１は、ブロック番号ｂのデータの、平均値Ｍｂと分散ＳＤｂとを計算し、ブロック番号ｂに対応づけて、処理結果表示３００として表示部１１３に表示する（ステップＳ１１０４）。具体的には、データベースから直近のＮ/Ｂ個のＭＲ信号データを抽出し、平均値と分散とを計算し、処理結果表示３００として表示する。

計測部２１０および指標提示部２２１は、ステップＳ１１０２、Ｓ１１０３、Ｓ１１０４の処理を、計測したデータ数がＮとなるまで、すなわち、ブロック番号ｂがＢとなるまで、繰り返す(ステップＳ１１０５、Ｓ１１０６）。

例えば、データベースにＮ／Ｂ×２個のデータが保存されると、指標提示部２２１は、第Ｎ／Ｂ＋１番目から第Ｎ／Ｂ×２番目に取得したＭＲ信号データを用いて平均値Ｍ２と分散ＳＤ２を導出し、その結果を処理結果表示として表示部１１３に表示する。

操作者は、処理結果表示３００として表示された指標（平均値３０２および分散３０３）を確認し、加算処理の対象から除外するＭＲ信号データを、ブロック単位で指定する。

受付部２２２は、ユーザによる除外の指示を受け付け、当該ブロックのＭＲ信号データを除外し、処理対象データを決定する（ステップＳ１１０７）。

解析部１０８は、処理対象データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１１０８）。

そして、解析部１０８は、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１１０９）。

以上説明したように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する計測部２１０と、前記複数のエコー信号の中から、所望のエコー信号を処理対象データとして選択する処理対象データ選択部２２０と、前記処理対象データに対し、解析を行う解析部１０８と、を備える。
前記処理対象データ選択部２２０は、前記エコー信号の指標を算出し、ユーザに提示する指標提示部２２１と、ユーザから前記処理対象データの選択を受け付ける受付部２２２と、を備えてもよい。
前記指標提示部２２１は、所定数の前記エコー信号を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号の前記指標を算出し、ユーザに提示し、前記受付部２２２は、ユーザから、前記処理対象データから除外する前記ブロックの選択を受け付けてもよい。
前記指標は、前記１ブロックを構成するエコー信号の平均値および分散であってもよい。

本実施形態のＭＲＩ装置１００は、２つの要素技術を含む。第１は撮像対象の変動を確認する技術である。これは、同一の撮像条件で信号を収集しているので、例えば、所定期間における信号強度の平均値と分散とを指標とし、被検体の変動を確認する。第２はその結果をユーザに提示する技術および特定期間のデータを積算処理に適用するか否かを指定するユーザインタフェース（ＵＩ）である。本実施形態のＭＲＩ装置１００では、このＵＩを介して、加算処理に適用すると選択されたデータのみを使用し、加算平均などの処理を実施する。

このように、本実施形態によれば、積算（加算）処理の対象となる計測データから、被検者の状態が同一でないと推定可能なデータを除外することにより、所望の精度を達成可能なデータのみを解析処理に用いることとなるため、その後の加算処理で得られる計測結果が向上する。特に、撮影部位が、脳のように動きの少ない箇所の場合、本実施形態は有用である。

＜変形例その１＞
なお、本実施形態では、各ブロックのＭＲ信号データの指標（平均値と分散）をユーザに提示し、ユーザから指定を受け付けるよう構成している。すなわち、ユーザに各ブロックの適否の判断を任せているが、これに限定されない。適否の判断基準となる閾値を設定し、適否の判断を自動化してもよい。

この場合の、制御部１１１ａの機能ブロック図を図５（ａ）に示す。本変形例の制御部１１１ａは、上記実施形態同様、計測部２１０と処理対象データ選択部２２０とを備える。そして、処理対象データ選択部２２０は、エコー信号の指標を算出する指標算出部２２３と、指標が、予め定めた閾値を用いて定められた条件を満足するか否か判別し、満足する場合、前記処理対象データと選択する判別部２２４とを備える。

指標算出部２２３は、繰り返し回数Ｎを、複数のブロックＢに分割し、ブロック毎にエコー信号を変換して得たＭＲ信号データの指標を算出する。すなわち、所定数のエコー信号群を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号群の指標を算出する。本変形例では、指標として、ブロック毎のＭＲ信号データの平均値Ｍｂと分散ＳＤｂとを算出する。

判別部２２４は、ブロック単位で、前記条件を満足するか否か判別する。ここでは、予めブロック単位のデータの指標の閾値（ここでは、平均値の閾値Ｍｔｈおよび分散の閾値ＳＤｔｈ）を定め、これらを用い、閾値条件を定める。閾値条件は、被検体の変動による影響の少ないデータで構成されるブロックを選択するもので、当該条件を満たす場合、そのブロックのＭＲ信号データは採用と決定される条件である。例えば、算出された平均値Ｍｂおよび分散ＳＤｂがともに閾値以下である場合、条件を満たすとし、それ以外は、満たさないとする。

処理対象データ選択部２２０は、判別部２２４において、閾値条件を満たすと判別されたデータのみ採用する。すなわち、判別部２２４において、閾値条件を満たしていないとされたブロックのＭＲ信号データは、データベースから削除する。

解析部１０８は、データベースに残っているＭＲ信号データのみ用い、加算データを作成し、解析を行う。

以下、本変形例の繰り返し計測処理の流れを説明する。図６は、本変形例の繰り返し計測処理の処理フローである。

計測部２１０は、撮像条件を受け付け、計測の繰り返し回数Ｎと、ブロック数Ｂとを設定する（ステップＳ１２０１）。そして、１ブロック分のデータ数Ｎ／Ｂを算出する。また、このとき、ブロック単位のＭＲ信号データに対して適用する、平均値と分散との閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈも併せて設定する。ブロック数Ｂ、閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈは、それぞれ、予め設定される。

計測部２１０は、１ブロック分のデータ数（Ｎ/Ｂ）回、計測シーケンスを実行してＭＲ信号データを取得し、データベースに保存する（ステップＳ１２０２、Ｓ１２０３）。１ブロック分のデータ数の取得を終えたか否かの判別は、上記実施形態と同様とする。また、取得されたＭＲ信号は、計測毎に、データベースの異なるアドレスに保存する。

１ブロック分のデータ数（Ｎ/Ｂ）個、ＭＲ信号を取得すると、指標算出部２２３は、これらのＭＲ信号データの、平均値Ｍと分散ＳＤとを計算する（ステップＳ１２０４）。

その後、判別部２２４は、計算結果が、閾値条件を満足しているか判定する（ステップＳ１２０５）。

閾値条件を満足していない場合、処理対象データ選択部２２０は、当該ブロックのＭＲ信号データをデータベースから削除する（ステップＳ１２０６）。一方、閾値条件を満足している場合は、処理対象データ選択部２２０は、そのままデータをデータベースに残す。計測部２１０および処理対象データ選択部２２０は、ステップＳ１２０２からＳ１２０６の処理を、計測したデータ数がＮとなるまで繰り返す（ステップＳ１２０７）。

計測したデータ数がＮとなると、解析部１０８は、データベースに保存されているＭＲ信号データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１２０８）。

そして、解析部１０８は、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１２０９）。

このように、本変形例のＭＲＩ装置１００の前記処理対象データ選択部２２０は、前記エコー信号の指標を算出する指標算出部２２３と、前記指標が、予め定めた閾値を用いて定められた条件を満足するか否か判別し、満足する場合、前記処理対象データと選択する判別部２２４と、を備えてもよい。
前記指標算出部２２３は、所定数のエコー信号を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号の前記指標を算出し、前記判別部２２４は、前記ブロック単位で、前記条件を満足するか否か判別してもよい。

このように、本変形例では、ＭＲ信号データの適否の判断基準となる閾値を予め設定し、適否の判断を自動化する。すなわち、本変形例のように構成することで、ユーザがＭＲ信号データの採否を判断するプロセスを自動化できる。従って、計測精度を維持しつつ、操作性が向上する。

なお、本変形例においても、図２（ｂ）の処理結果表示３００ａに示すように、判別結果３０５を、当該ブロックを除外対象とするか否かの情報と併せ、処理結果表示３００として表示するよう構成してもよい。

また、処理対象データの選択まで自動化せず、判別部２２４は、判別のみ行うよう構成してもよい。すなわち、処理結果とともに判別結果３０５を図２（ｂ）の処理結果表示３００ａのように表示する。そして、受付部２２２は、指標（平均値３０２および分散３０３）と判別結果３０５とを見て、除外データを指定するよう構成してもよい。

＜変形例その２＞
また、本実施形態では、計測の繰り返し数Ｎは、予め撮像条件として設定されたものを用いているが、これに限定されない。計測精度を指標に決定してもよい。これにより、計測精度を指標に、繰り返し回数を最適化することができる。以下、本手法を、繰り返し最適化法と表現する。繰り返し最適化法について詳細に説明する。

一般に、繰り返し回数Ｎは、加算平均処理でＳＮ比が向上し、目標とする計測精度を満足すると予想される数値が設定される。なお、計測精度は、本実施形態では、平均値および分散で特定される。繰り返し最適化法では、計測精度を重視し、計測精度が所定以上となった場合に繰り返し計測を終了する。従って、繰り返し最適化法では、当初設定される繰り返し回数は目安の値である。従って、ここでは、Ｎｐと表現する。

この場合の制御部１１１ｂの機能ブロック図を図５（ｂ）に示す。本図に示すように、本変形例の制御部１１１ｂは、上記変形例その１同様、計測部２１０と処理対象データ選択部２２０とを備える。そして、処理対象データ選択部２２０は、指標算出部２２３と、判別部２２４とを備える。本変形例の処理対象データ選択部２２０は、さらに、繰り返し最適化部２２５を備える。

本変形例の繰り返し最適化部２２５は、計測シーケンスの実行終了時を決定し、繰り返し回数を最適化する。本変形例では、処理対象データが決定される毎に、その時点でデータベースに処理対象データとして保持されるデータ群により、目標とする計測精度を達成できるか否かを判別し、達成できると判別された場合、実行終了と決定する。

繰り返し最適化部２２５の決定を受け、計測部２１０は、計測シーケンスの繰り返しを終了する。

解析部１０８の処理は、上記実施形態および変形例その１と同様である。

以下、本変形例の繰り返し最適化法による繰り返し計測処理の流れを説明する。図７は、本変形例の繰り返し計測処理の処理フローである。

まず、計測部２１０は、繰り返し回数Ｎｐと、繰り返し回数Ｎｐを分割するブロック数Ｂとを設定する（ステップＳ１３０１）。そして、１ブロック分のデータ数Ｎ／Ｂを算出する。このとき、ブロック単位のＭＲ信号データに対して適用する指標の閾値（平均値と分散との閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈ）、解析処理の対象とする全ＭＲ信号データに要求される計測精度の参照値（平均値Ｍｒｅｆおよび分散ＳＤｒｅｆ）も併せて設定する。さらに、繰り返し回数のカウンタＮｅｆｆに初期値ゼロを代入する。

なお、繰り返し回数Ｎｐは、予め撮像条件として設定される。ブロック数Ｂ、閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈ、値Ｍｒｅｆ及びＳＤｒｅｆは、それぞれ、予め設定される。また、カウンタＮｅｆｆは、実効的な繰り返し回数を表す。

ブロック単位のＭＲ信号データに対して適用する、平均値と分散との閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈは、当該ブロックで取得したデータの採否を判定するために用いられ、解析処理の対象とする全ＭＲ信号データに要求される平均値Ｍｒｅｆおよび分散ＳＤｒｅｆは、計測精度の判定、すなわち、計測を終了するか否かの判定に用いる。すなわち、閾値ＭｔｈおよびＳＤｔｈは、各々のＭＲ信号データに要求される精度を規定する。また、平均値Ｍｒｅｆおよび分散ＳＤｒｅｆは、全体の計測精度を規定する。

具体的には、平均値と分散との閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈにより、閾値条件が設定される。閾値条件は、当該条件を満たす場合、そのブロックのＭＲ信号データは採用と決定される条件である。また、平均値Ｍｒｅｆおよび分散ＳＤｒｅｆにより、参照条件が設定される。参照条件は、その時点でデータベースに保存されている全ＭＲ信号データから算出された平均値Ｍと分散ＳＤとが参照条件を満たす場合、計測はその時点で打ち切りと判断される条件である。

計測部２１０は、ブロック分のデータ数（Ｎｐ/Ｂ）回、計測シーケンスを実行してＭＲ信号を取得して、データベースに保存する（ステップＳ１３０２、Ｓ１３０３）。１ブロック分のデータ数の取得を終えたか否かの判別は、上記実施形態と同様とする。また、取得されたＭＲ信号データは、計測毎に、データベースの異なるアドレスに保存する。

１ブロック分のデータ数（Ｎｐ/Ｂ）個、ＭＲ信号データを取得すると、指標算出部２２３は、これらのＭＲ信号データの、平均値Ｍと分散ＳＤとを計算する（ステップＳ１３０４）。

その後、判別部２２４は、計算結果が、閾値条件を満足しているか判定する（ステップＳ１３０５）。

閾値条件を満足していない場合、処理対象データ選択部２２０は、当該ブロックのＭＲ信号データをデータベースから削除する（ステップＳ１３０６）。このとき、繰り返し回数のカウンタＮｅｆｆはそのままとする（Ｎｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ+０）。そして、計測部２１０は、ステップＳ１３０２へ戻り、処理を繰り返す。

一方、閾値条件を満足している場合は、処理対象データ選択部２２０は、そのままデータをデータベースに残す。そして、繰り返し回数のカウンタＮｅｆｆに計測回数Ｎｐ/Ｂを加える（Ｎｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ＋Ｎｂ/Ｂ）（ステップＳ１３０７）。

そして、繰り返し最適化部２２５は、現時点でデータベースに保持されている全ＭＲ信号データの平均値Ｍおよび分散ＳＤを計算し、計算結果が、ＭｒｅｆおよびＳＤｒｅｆで定められる参照条件を満足するか否かを判別する（ステップＳ１３０８）。

参照条件を満足していないと判別された場合、計測部２１０は、ステップＳ１３０２へ戻り、処理を繰り返す。

一方、満足していると判別された場合、解析部１０８は、データベースに保存されているＭＲ信号データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１３０９）。

そして、解析部１０８は、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１３１０）。

本変形例においても、図２（ｂ）に示すように、判別結果を、判別結果を、当該ブロックを除外対象とするか否かの情報と併せ、処理結果表示３００として表示するよう構成してもよい。

このように、本変形例のＭＲＩ装置１００の前記処理対象データ選択部２２０は、前記エコー信号の指標を算出する指標算出部２２３と、前記指標が、予め定めた閾値を用いて定められた条件を満足するか否か判別し、満足する場合、前記処理対象データと選択する判別部２２４と、前記計測シーケンスの実行終了時を決定し、当該計測シーケンスの繰り返し回数を最適化する繰り返し最適化部２２５と、を備え、前記繰り返し最適化部２２５は、前記処理対象データが選択される毎に、既に前記処理対象データと選択された全データにより予め定めた目標とする計測精度を達成できるか否かを判別し、達成できると判別された場合、実行終了と決定するを備える。

この繰り返し最適化法は、計測精度を指標に用いて、計測の継続もしくは終了を判断する点で、一般の繰り返し計測とは異なっている。この繰り返し最適化法は、繰り返し回数が最適化されるだけでなく、計測が完了した場合は、計測データの精度が補償される。

ただし、繰り返し最適化法では、ＭＲ信号をＮ回繰り返し取得しても、計測が終了しない場合や、Ｎ回繰り返す前に計測が終了する場合もある。すなわち、Ｎｐ／Ｂ個毎の精度が閾値を満足しないことが連続すると、繰り返し計測が長引く。この場合、例えば、閾値を満足しないブロックが複数回連続で生じた場合、警告メッセージを表示し、計測条件の変更や計測中止を操作者に考慮させるよう構成してもよい。また、Ｎｅｆｆとは別に、実際の計測回数をカウントするカウンタを設け、計測シーケンスの繰り返し回数が、所定数以上となった場合、計測の繰り返しを打ち切るよう構成してもよい。

なお、最終的に得られたＮｅｆｆを、被検体、あるいは、撮像条件に対応づけて保持し、以降、同じ被検体、あるいは、同じ撮像条件での撮像時に、この繰り返し回数Ｎｅｆｆを用いるよう構成してもよい。

＜＜第二の実施形態＞＞
本発明の第二の実施形態を説明する。第一の実施形態では、計測したＭＲ信号データを用いて計測精度を判別し、解析処理の対象とする処理対象データを選択する。本実施形態では、被検体の周期的体動に同期させて（を参照して）繰り返し計測し、体動安定期に取得したＭＲ信号データの中から、所望の計測精度を達成するデータのみ解析に用いる。

以下、生体信号に同期させて（を参照して）行う繰り返し計測（以下、体動同期繰り返し計測と呼ぶ。）として、心筋を対象としたＭＲＳを例にあげて説明する。用いる生体信号は、心電波形と呼吸波形とする。

腹部・胸部を撮像対象部位とした場合、ＭＲＳの様にデータ収集に時間がかかる計測技術を実行する場合、心拍と呼吸による臓器の位置変動が計測精度を低下させる主要因となる。そこで、心電図と呼吸の両方と同期をとり、特定心時相であり、かつ、特定呼吸時相（例えば、心拡張末期かつ呼気）の時にのみＭＲ信号を収集することが多い。しかしながら、この場合は、ＭＲ信号を収集できる期間が極めて短く、必要なだけＭＲ信号を収集するためには、計測が長時間になる。

具体例を図８の表（以下、心−呼吸周期マップ）４００に示す。本表では、横軸（各列）が、呼吸周期を表現し、縦軸（各行）が心周期を表現している。それぞれ、１周期を５秒および１秒としている。ここで、体動の影響が十分に小さい計測期間は、呼吸周期では呼気の末期（心−呼吸周期マップ４００ではｅの期間）、心周期では拡張期の末期（心−呼吸周期マップ４００では、５の期間）である。すなわち、ハッチングを施した期間４０１に相当する。この期間４０１が全体に占める割合が少ないことは、容易に判断できる。以下、体動の影響が十分に小さい計測期間を、体動安定期と呼ぶ。

本実施形態では、このような、体動同期繰り返し計測において、精度の低いデータを除外して、計測精度を向上させる。

［ＭＲＩ装置の構成］
本実施形態のＭＲＩ装置１００ａは、基本的に第一の実施形態のＭＲＩ装置１００と同様の構成を有する。ただし、本実施形態では、図９（ａ）に示すように、生体信号に同期させて計測を行うため、被検体１０１の生体信号（心電波形および呼吸波形）を検出する生体信号検出部１１４をさらに備える。

［制御部の機能]
本実施形態の制御部１１１ｃの機能も基本的に第一の実施形態と同様である。ただし、本実施形態では、図９（ｂ）に示すように、さらに、生体信号収集部２２６を備える。また、計測部２１０の計測回数の制御が異なる。なお、ここでは、第一の実施形態の変形例その１と同様の構成を有する場合を例にあげて説明する。

生体信号収集部２２６は、生体信号検出部１１４が検出した生体信号を収集する。収集した生体信号は、計測部２１０に通知する。

計測部２１０は、初期設定として、生体信号に関する条件を設定し、体動安定期間にエコー信号が取得できた計測のみ計測回数としてカウントする。

ここで設定される条件は、例えば、生体信号同期計測（参照計測）のトリガとなる信号の発生時刻をゼロとした場合の、データ取得タイミングである。データ取得タイミングは、体動安定期間４０１とする。

体動安定期間４０１は、心電波形、及び呼吸波形から推測される体動が小さい期間である。この体動安定期間４０１は、一般に、被検体の心電波形を検出する心電波形装置、及び同呼吸波形を検出する呼吸波形装置から出力されるトリガ信号からの遅れ時間（ｄｅｌａｙｔｉｍｅ）と計測期間（ｄｕｒａｔｉｏｎ）とにより指定される。

例えば、体動安定期間４０１が、心電波形装置から出力されるトリガ信号（心電トリガ信号）からの遅れ時間ＤＴｃおよびその期間がＤＵｃと、呼吸波形装置から出力されるトリガ信号（呼吸トリガ信号）からの遅れ時間ＤＴｂおよび期間ＤＵｂとで特定されるものとする。

計測部２１０は、心電トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤＴｃが、ＤＴｃから（ＤＴｃ＋ＤＵｃ）間である場合、心電波形に関し、時間差０とし、呼吸トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤｔｂが、ＤＴｂから（ＤＴｂ＋Ｄｕｂ）間である場合、呼吸波形に関し、時間差０とする。そして、両時間差がともに０の場合、体動安定期４０１間に取得されたデータと判別する。

図１０は、収集したＭＲ信号データの一例である。心周期ＤＴｃと呼吸周期ＤＴｂの遅れ時間に関して、トリガ信号からＭＲ信号取得までの実測値と体動安定期間との時間差が算出される。そして、心電波形および呼吸波形両者に関し、時間差が０と算出されたデータが、体動安定期４０１間に取得されたデータと判別される。なお、ＭＲ信号波形は本図では波形として表示しているが、通常は信号を検出した際のサンプリング点毎の信号強度を記載した数値データである。

なお、体動同期繰り返し計測における繰り返し回数Ｎは、図８の心−呼吸周期マップ４００において、ハッチングを施した期間４０１に取得されるＭＲ信号データの個数（計測回数）に相当する値である。図８の心−呼吸周期マップ４００において、ハッチングを施していない期間にもＭＲ信号データは取得される。しかし、ハッチングを施した期間４０１以外の期間に取得されたＭＲ信号データの個数（計測回数）は、繰り返し回数Ｎに含めない。

［体動同期繰り返し計測処理の流れ］
本実施形態の、体動同期繰り返し計測処理の流れを説明する。図１１は、本実施形態の体動同期繰り返し計測処理の処理フローである。

計測部２１０は、撮像条件を受け付け、計測の繰り返し回数Ｎと、ブロック数Ｂとを設定する（ステップＳ２１０１）。そして、１ブロック分のデータ数Ｎ／Ｂを算出する。また、このとき、ブロック単位のＭＲ信号データに対して適用する、平均値の閾値Ｍｔｈおよび分散の閾値ＳＤｔｈも併せて設定する。ブロック数Ｂは、閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈそれぞれ、予め設定される。

次に、計測部２１０は、生体信号に関する条件を設定する（ステップＳ２１０２）。ここで設定される条件は、体動安定期間の遅れ時間と期間とである。

計測部２１０は、所定の時間間隔（ＴＲ）で計測シーケンスを実行してＭＲ信号データを収集する（ステップＳ２１０３）。このとき、本実施形態では、エコー信号計測時の、心電トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤＴｃと、呼吸トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤｔｂと、の情報を合わせて取得する。

計測部２１０は、収集したＭＲ信号データが、体動安定期間４０１に計測されたか否かを判別する（ステップＳ２１０４）。

体動安定期間４０１に計測されたエコー信号から得たＭＲ信号データであれば、採用し、データベースに保存するとともに、取得したデータ（体動安定期取得データ）としてカウントする（ステップＳ２１０５）。そうでなければ、当該データを破棄する（ステップＳ２１０６）。

計測部２１０は、ステップＳ２１０３からステップＳ２１０６の処理を、体動安定期に取得したＭＲ信号データが、Ｎ/Ｂ個になるまで繰り返す（ステップＳ２１０７）。なお、ＭＲ信号データは、計測毎にデータベースの異なるアドレスに保存される。

１ブロック分のデータ数（Ｎ/Ｂ）個、ＭＲ信号を取得した後の処理は、第一の実施形態の変形例その１と同様である。

すなわち、指標算出部２２３は、これらのＭＲ信号データの、平均値Ｍと分散ＳＤとを計算し（ステップＳ１２０４）、判別部２２４は、計算結果が、閾値条件を満足しているか判定し（ステップＳ１２０５）、閾値条件を満足していない場合、処理対象データ選択部２２０は、当該ブロックのＭＲ信号データをデータベースから削除する（ステップＳ１２０６）。一方、閾値条件を満足している場合は、処理対象データ選択部２２０は、そのままデータをデータベースに残す。計測部２１０および処理対象データ選択部２２０は、ステップＳ２１０３からＳ１２０６の処理を、体動安定期取得データの数がＮとなるまで繰り返す（ステップＳ１２０７）。

体動安定期に取得したデータ数がＮとなると、解析部１０８は、データベースに保存されているＭＲ信号データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１２０８）。そして、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１２０９）。

以上説明したように、本実施形態の磁気共鳴イメージング装置１００は、予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する計測部２１０と、前記複数のエコー信号の中から、所望のエコー信号を処理対象データとして選択する処理対象データ選択部２２０と、前記処理対象データに対し、解析を行う解析部１０８と、を備える。前記処理対象データ選択部２２０は、前記エコー信号の指標を算出する指標算出部２２３と、前記指標が、予め定めた閾値を用いて定められた条件を満足するか否か判別し、満足する場合、前記処理対象データと選択する判別部２２４と、被検体の周期的な生体信号を収集する生体信号収集部２２６と、を備え、前記指標算出部２２３は、前記生体信号で定まる前記被検体の体動が安定する体動安定期に取得した前記エコー信号についてのみ、前記指標を算出する。
前記指標算出部２２３は、所定数のエコー信号を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号の前記指標を算出し、前記判別部２２４は、前記ブロック単位で、前記条件を満足するか否か判別してもよい。
前記指標は、前記１ブロックを構成するエコー信号の平均値および分散であってもよい。

このように、本実施形態によれば、生体信号を計測対象の精度の見積もり対象に活用し、生体信号の乱れが大きい期間に収集したＭＲ信号を除外してＭＲ信号の加算処理を実施できる。さらに、その中でも所望の計測精度を達成するＭＲ信号データのみ解析処理に用いる。従って、本実施形態によれば、体動同期繰り返し計測であっても、第一の実施形態同様、所望の精度を有するデータのみ解析処理に用いるため、計測結果が向上する。すなわち、計測精度を維持しつつ、操作性が向上する。

なお、上記実施形態では、生体信号として生体信号収集部２２６が収集した心電波形、呼吸波形を用いているが、これに限定されない。例えば、加算平均処理の対象にならないＭＲ信号として、呼吸による横隔膜や腹壁の動きを観察可能な横隔膜ナビゲート信号を用いてもよい。

また、上記実施形態では、制御部１１１ｃが第一の実施形態の変形例その１と同様の構成を有する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、第一の実施形態と同様の構成であってもよい。すなわち、ブロック単位の精度をユーザに提示し、ユーザから処理対象データとして選択するブロックの指示を受け付けるよう構成してもよい。この場合、制御部１１１ｃは、図１（ｂ）に示す構成に加え、生体信号収集部２２６を備える。

＜変形例その１＞
本実施形態においても、第一の実施形態の変形例その２同様、計測精度を指標として、繰り返し回数を最適化してもよい。すなわち、生体信号を参照する計測において、計測中に所定の時間間隔でデータの精度を検証し、繰り返し回数を変化させて計測精度の向上と計測時間の短縮を実現する。

この変形例は、図１１の体動同期繰り返し計測と、図７の繰り返し最適化法との組み合わせで構成される。この場合の制御部１１１ｄの機能ブロックを図１２（ａ）に示す。本図に示すように、本実施形態の制御部１１１ｄの処理対象データ選択部２２０は、指標算出部２２３と、判別部２２４と、繰り返し最適化部２２５と、生体信号収集部２２６とを備える。各部の機能は、上記各実施形態、変形例と同様である。

この場合の体動同期繰り返し計測処理の処理フローを図１３に示す。

まず、計測部２１０は、繰り返し回数Ｎｐと、繰り返し回数Ｎｐを分割するブロック数Ｂとを設定する（ステップＳ１３０１）。そして、１ブロック分のデータ数Ｎ／Ｂを算出する。また、閾値Ｍｔｈ及びＳＤｔｈ、平均値Ｍｒｅｆおよび分散ＳＤｒｅｆも併せて設定し、繰り返し回数のカウンタＮｅｆｆに初期値ゼロを代入する。

次に、計測部２１０は、生体信号に関する条件を設定する（ステップＳ２１０２）。上記実施形態同様、ここで設定される条件は、体動安定期間の遅れ時間と期間とである。

計測部２１０は、収集したＭＲ信号データが、体動安定期間４０１に計測されたか否かを判別し（ステップＳ２１０４）、体動安定期間４０１に計測されたエコー信号から得たＭＲ信号データであれば、採用し、データベースに保存するとともに、取得したデータ（体動安定期取得データ）としてカウントする（ステップＳ２１０５）。そうでなければ、当該データを破棄する（ステップＳ２１０６）。

計測部２１０は、ステップＳ２１０３からステップＳ２１０６の処理を、体動安定期取得データが、Ｎｐ/Ｂの倍数になるまで繰り返す（ステップＳ２１０７）。なお、ＭＲ信号データは、計測毎にデータベースの異なるアドレスに保存される。

その後、判別部２２４は、計算結果が、閾値条件を満足しているか判定し（ステップＳ１３０５）、閾値条件を満足していない場合、処理対象データ選択部２２０は、当該ブロックのＭＲ信号データをデータベースから削除する（ステップＳ１３０６）。このとき、繰り返し回数のカウンタＮｅｆｆはそのままとする（Ｎｅｆｆ＝Ｎｅｆｆ+０）。そして、計測部２１０は、ステップＳ２１０３へ戻り、処理を繰り返す。

参照条件を満足していないと判別された場合、計測部２１０は、ステップＳ２１０３へ戻り、処理を繰り返す。

一方、満足していると判別された場合、解析部１０８は、データベースに保存されているＭＲ信号データに対し、加算処理を行い、加算データを作成する。そして、加算データに対し、所定の解析処理を適用し、処理結果を得る（ステップＳ１３０９）。そして、解析部１０８は、処理結果を表示部１１３に表示する（ステップＳ１３１０）。

本変形例においても、図２（ｂ）に示すように、判別結果を処理結果表示３００として表示するよう構成してもよい。

＜変形例その２＞
上記変形例では、計測精度を指標として、繰り返し回数を最適化している。すなわち、変更する撮像条件は繰り返し回数のみである。しかし、これに限定されない。例えば、生体信号に対する条件、すなわち、心電波形のトリガからの遅れ時間、及び期間など、体動安定期間の条件を、取得したＭＲ信号の精度を確認した上で変更するよう構成してもよい。

図８の心−呼吸周期マップ４００に示すように、体動安定期間４０１は、呼気の末期かつ拡張期の末期と定められている。しかしながら、ＭＲ信号に無視できない体動の影響が含まれるかは被検者毎に異なり一様ではない。本変形例では、個々の被検体に応じて、この体動安定期間を決定する。

例えば、図１０に示す各ＭＲ信号データを、それぞれ、心−呼吸周期マップ４００に配置すると、図１４（ａ）に示すように、１回目に取得したデータは、５ｄ＜４０２＞に、２回目に取得したデータは、５ｅ＜４０１＞に、３回目に取得したデータは、４ｅ＜４０３＞にそれぞれ配置される。このように、５ｅ＜４０１＞の期間だけでなく、５ｄ＜４０２＞や４ｅ＜４０３＞といった近傍の期間も、被検体によっては体動が安定している可能性もある。

このため、本変形例の制御部１１１ｅの処理対象データ選択部２２０は、図１２（ｂ）に示すように、指標算出部２２３と、判別部２２４と、生体信号収集部２２６に加え、予め定められた体動安定期を変更する安定期変更部２２７とを備える。

安定期変更部２２７は、所定数のＭＲ信号データを収集し、その指標を心−呼吸周期マップの各期間について算出し、算出した指標が予め定めた条件を満たす場合、その期間を、体動安定期と決定することにより、当初の体動安定期を変更する。

精度を判定する期間は、図８の心−呼吸周期マップ４００に示す、全期間であってもよいし、上述のような近傍期間＜４０２＞、＜４０３＞のみであってもよいし、予め定めた１つの近傍領域でもよい。

本変形例の処理フローを図１５および図１６に示す。ここでは、本実施形態同様、取得するデータ数は固定の場合を示す。

本変形例の処理は、図１１に示す本実施形態の体動同期繰り返し処理の処理フローの初期設定（ステップＳ２１０１、Ｓ２１０２）の後に、体動安定期間決定処理（ステップＳ２３００）が加わったものである。

まず、上記ステップＳ２１０１からステップＳ２１０２の処理を行う（ステップＳ２３０１〜Ｓ２３０２）。すなわち、繰り返し回数Ｎやブロック数ｂなどの撮像条件と閾値ＭｔｈとＳＤｔｈ、及び、生体信号に関する条件ＤＴｃ、ＤＵｃ、ＤＴｂ、ＤＵｂを設定する。

ただし、本例では、生体信号に関する条件は、図８の心−呼吸周期マップ４００の各期間（１ａ，１ｂ、１ｃ・・・・５ｄ、５ｅ）が特定可能な条件を設定する。

その他の処理は、図１１に示すものと同様であるため、ここでは説明を省略する。

[体動安定期間決定処理］
次に、安定期変更部２２７によるステップＳ２３００の体動安定期間決定処理の流れを、図１６を用いて説明する。

そして、計測部２１０は、ＭＲ信号を一定の時間間隔ＴＲで繰り返し収集し、それぞれ、データベースの異なるアドレスに保存する（ステップＳ２３０１）。このとき、ＭＲ信号取得時の、心電トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤＴｃと、呼吸トリガ信号からの遅れ時間の実測値ＲＤｔｂと、の情報を合わせて保存する。

なお、実測値ＲＤＴｃ、ＲＤｔｂから、当該ＭＲ信号を収集したタイミングが、図１４のいずれの期間に該当するタイミングで取得されたかを算出し、これらの実測値の代わりに、図１４の期間を識別可能な情報に対応づけて保存してもよい。

安定期変更部２２７は、ステップＳ２３０１で収集されたＭＲ信号データが、体動安定期間４０１に収集されたデータであるか否かを判別する（ステップＳ２３０２）。そして、体動安定期間４０１に収集されたデータであれば、当該データを、判定データとして識別可能に保存するとともに、その個数をカウントする（ステップＳ２３０３）。例えば、別の保存領域に複製を保存する、あるいは、フラグを立てるなどし、識別可能に保存する。

計測部２１０および安定期変更部２２７は、ステップＳ２３０１からステップＳ２３０３の処理を、判定データが、Ｎ/Ｂ個になるまで繰り返す(ステップＳ２３０４）。

判定データが、Ｎ／Ｂ個になると、安定期変更部２２７は、判定データを用い、平均値Ｍと分散ＳＤとを計算する（ステップＳ２３０５）。

そして、安定期変更部２２７は、算出した平均値Ｍと分散ＳＤとが、それぞれ、閾値条件を満足するかを判定し（ステップＳ２３０６）、満足しない場合は計測を中断して撮像条件の変更を促す（ステップＳ２３０７）。ここでは、例えば、撮像条件の変更を促すメッセージを表示部１１３に表示する。

一方、ステップＳ２３０６において、閾値を満足する場合は、安定期変更部２２７は、体動安定期間４０１に含まれるデータとし、計算された平均値Ｍおよび分散ＳＤ、或いは、閾値ＭｔｈおよびＳＤｔｈを、その被検者におけるリファレンス値（Ｍｒｅｆ及びＳＤｒｅｆ）と決定する（ステップＳ２３０８）。

以下、安定期変更部２２７は、データベースに保存されたデータの中から、予め定めた順に、図８の心−呼吸周期マップ４００に示す各期間のＭＲ信号データを抽出し、それぞれ、解析処理に適用可能なデータ（利用データ）であるか、すなわち、当該領域が体動安定期間であるか、判別する（ステップＳ２３０９）。

具体的には、データベースに保存されたデータの中から、判別対象とする領域のＭＲ信号データを抽出し、当該データの平均値Ｍｎおよび分散ＳＤｎを算出する。そして、算出した平均値Ｍｎｂおよび分散ＳＤｎｂをリファレンス値と比較し、有意差があるか否かを判別し、有意差がなければ、当該領域は、体動安定期間であると判別する。一方、有意差がなければ、体動安定期間ではないと判別する。

そして、領域が体動安定期間であるか否かの判別は、順不同で全領域に関して行ってもよい。また、当初の体動安定期間５ｅに隣接する領域から順に判別してもよい。この場合、ある領域に関し、当該領域に隣接する全領域が、体動安定期間でないと判別された場合、処理を終了する。

安定期変更部２２７は、体動安定期間と判別された期間を、体動安定期間に加え、体動安定期間を更新する（ステップＳ２３１０）。

例えば、図１４（ａ）の期間４ｅ(４０３)において取得したデータに有意差がない場合、この期間４ｅも体動安定期間とされる。この場合の体動安定期間は、以下のようになる。
［計測開始時］（図８のハッチング期間４０１）
・心電波形：遅れ時間ＤＴｃからＤＴｃ＋ＤＵｃの間（期間ＤＵｃ）
・呼吸波形：遅れ時間ＤＴｂからＤＴｂ＋ＤＵｂの間（期間ＤＵｂ）
［体動安定期間決定後］（図１４（ｂ）ハッチングの期間）
・心電波形：遅れ時間ＤＴｃ−ＤＵｃからＤＴｃ＋ＤＵｃの間（期間ＤＵｃの２倍）
・呼吸波形：遅れ時間ＤＴｂからＤＴｂ＋ＤＵｂの間（期間ＤＵｂ）

心臓の拍動や呼吸動による変位や時間的な変動は個体差が大きいため、被検体毎にＤＴｃやＤＴｂを最適化することは、一般に困難である。しかしながら、本変形例によれば、被検体毎の体動安定期間を最適化できる。

また、被検体によっては、体動安定期間が増加するため、これに伴い、データ取得期間が増加する。従って、全体の計測期間も短縮できる。

＜変形例その３＞
変形例２の体動安定期間を最適化する手法に、さらに、繰り返し最適化法を組み合わせてもよい。この場合、当初の想定よりも繰り返し回数が削減される可能性が高まる。この場合の制御部１１１は、図１２（ｂ）の制御部１１１ｅの構成に、さらに繰り返し最適化部２２５を備える。

以下、繰り返し回数を減らす場合の処理フローを、図１７を用いて説明する。本図に示すように、この場合の処理の流れは、図１３に示す処理において、初期設定のステップＳ１３０１およびＳ２１０２の後、上記の体動安定期間決定処理（ステップＳ２３００）を行い、決定された体動安定期間を用いて、図１３のその後の処理（ステップＳ２１０３〜ステップＳ１３１０）を行う。

以上の様に、生体信号を用いた繰り返し最適化法は、変動が小さい条件で計測されたＭＲ信号を用いて計測精度を確認し、更に導出された計測精度を指標に、異なる条件（心電波形や呼吸波形の遅れ時間の差異）で計測した信号を活用することができる。この処理は、計測精度を保持しつつ、計測時間を短縮することを可能にする。

なお、以上の説明では計測精度を判断する指標として平均値と分散とを例に用いたが、これに限定されない。各種の統計値、その他を用いることができる。また、繰り返し計測を行う代表例としてＭＲＳを例に用いたが、本発明の実施形態はＭＲＳに限定されるものではない。また、トリガ信号を利用しているが、計測シーケンスは生体信号と同期撮像に限定されない。

以上説明したように、上記各実施形態によれば、繰り返し計測中の精度の低いデータを除去することが可能となり、計測精度の向上の効果が得られる。或いは、計測精度を精査して条件を満たすデータを追加することにより、計測時間の短縮が期待できる。

１００：ＭＲＩ装置、１００：磁気共鳴イメージング装置、１００ａ：ＭＲＩ装置、１０１：被検体、１０２：磁石、１０３：傾斜磁場コイル、１０４：ＲＦコイル、１０５：ＲＦプローブ、１０６：信号検出部、１０７：信号処理部、１０８：解析部、１０９：傾斜磁場電源、１１０：ＲＦ送信部、１１１：制御部、１１１ａ：制御部、１１１ｂ：制御部、１１１ｃ：制御部、１１１ｄ：制御部、１１１ｅ：制御部、１１２：ベッド、１１３：表示部、１１４：生体信号検出部、２１０：計測部、２２０：処理対象データ選択部、２２１：指標提示部、２２２：受付部、２２３：指標算出部、２２４：判別部、２２５：繰り返し最適化部、２２６：生体信号収集部、２２７：安定期変更部、３００：処理結果表示、３００ａ：処理結果表示、３０１：ブロック番号、３０２：平均値、３０３：分散、３０４：除外データ指定欄、３０５：判別結果、４００：心−呼吸周期マップ、４０１：体動安定期間、４０２：期間、４０３：期間

Claims

予め定めた計測シーケンスを同一の撮像条件で繰り返し実行し、複数のエコー信号を取得する計測部と、
前記複数のエコー信号の中から、被検体の変動量が所定値以下のタイミングで取得したエコー信号を処理対象データとして選択する処理対象データ選択部と、
前記処理対象データに対し、解析を行う解析部と、を備えること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記処理対象データ選択部は、
前記エコー信号の指標を算出し、ユーザに提示する指標提示部と、
ユーザから前記処理対象データの選択を受け付ける受付部と、を備えること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記処理対象データ選択部は、
前記エコー信号の指標を算出する指標算出部と、
前記指標が、予め定めた閾値を用いて定められた条件を満足するか否か判別し、満足する場合、前記処理対象データと選択する判別部と、を備えること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項３記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
被検体の周期的な生体信号を収集する生体信号収集部をさらに備え、
前記指標算出部は、前記生体信号で定まる前記被検体の体動が安定する体動安定期に取得した前記エコー信号についてのみ、前記指標を算出すること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項３または４記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記計測シーケンスの実行終了時を決定し、当該計測シーケンスの繰り返し回数を最適化する繰り返し最適化部をさらに備え、
前記繰り返し最適化部は、前記処理対象データが選択される毎に、既に前記処理対象データと選択された全データにより予め定めた目標とする計測精度を達成できるか否かを判別し、達成できると判別された場合、実行終了と決定すること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項４または５記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記体動安定期を変更する安定期変更部をさらに備え、
前記安定期変更部は、予め定めた条件を満たすエコー信号が取得された期間を、前記体動安定期とすること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項２記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
被検体の周期的な生体信号を収集する生体信号収集部をさらに備え、
前記指標提示部は、前記生体信号で定まる前記被検体の体動安定期に取得した前記エコー信号についてのみ、前記指標を算出すること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項２または７記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記指標提示部は、所定数の前記エコー信号を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号の前記指標を算出し、ユーザに提示し、
前記受付部は、ユーザから、前記処理対象データから除外する前記ブロックの選択を受け付けること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項３から６いずれか１項記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記指標算出部は、所定数の前記エコー信号を１ブロックとし、前記ブロック単位で当該ブロックを構成する前記エコー信号の前記指標を算出し、
前記判別部は、前記ブロック単位で、前記条件を満足するか否か判別すること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項８または９記載の磁気共鳴イメージング装置であって
前記指標は、前記１ブロックを構成するエコー信号の平均値および分散であること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項１から１０いずれか１項記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記計測シーケンスは、ＭＲＳシーケンスであること
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
請求項１から１１いずれか１項記載の磁気共鳴イメージング装置であって、
前記解析は、前記処理対象データ群の積算処理を含むこと
を特徴とする磁気共鳴イメージング装置。