JP2017516590A - 微細構造解析データのデータ品質を評価し向上させる方法 - Google Patents

Abstract

調査対象の構造の試料内に置かれた１つまたは複数のプリズムボリュームの長さに沿った周波数エンコードされた１次元信号の１つまたは複数の繰返しであるエコーデータからなるプリズム取得を取得し、エコーデータからプリズムプロファイルを生成し、複数の繰返しについてのプリズムプロファイルの評価から、プリズム取得中に起こった動きを算出することによって、または、調査対象の構造の試料の領域を基準画像上に示し、これを使用して、プリズムプロファイル中の特徴のマップをセグメント化し、この領域の位置をシフトさせて、基準画像の取得とプリズム取得との間に起こった動きを補正することによって、取得中の動きを補正することによって、空間周波数スペクトル中のデータ品質を向上させる方法。【選択図】図４

Description

本発明は、磁気共鳴によって特徴づけられる微細構造の分野に関し、磁気共鳴信号を処理する方法に関する。

関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年５月３０日に出願された米国特許仮出願第６２／００５，２９２号の優先権を主張するものである。

特許文献１は、あまりにも微細であるために従来の磁気共鳴画像法によっては分解できない生物学的テクスチャを測定する方法であって、これらのテクスチャの特性空間波長の定量的な測度を提供する方法を記載している。その最も単純な形態において、この方法は、細かくサンプリングされ空間エンコードされた磁気共鳴エコーを、解析対象の生物学的組織内に位置する選択的に励起された内部体積の軸に沿って取得することからなる。信号解析は、選択された組織体積の空間エンコードされた軸に沿った、さまざまなサブ領域内のテクスチャ波長のスペクトルを与える。

特許文献２は、特許文献１に従って取得したデータの線形解析の方法を記載している。この方法では、このデータ解析が、線形フィルタリング処理を使用して実行される。これらの処理は、結果として生じる構造周波数スペクトルの信号対雑音、誤差バーおよび信頼区間を容易に定量化することを可能にする。

先行技術に詳述されているアプローチは、空間周波数スペクトルを導き出すことを可能にし、これらのスペクトルの不確かさを定量化することを可能にするが、この情報を使用してデータ品質を向上させる方法、またはデータ品質をユーザに示す方法を提供しない。

先行技術に詳述されているこれらの方法の１つの重大な利点は、結果として生じる空間周波数スペクトルを使用して、標準ＭＲ画像法によって特徴づけることができる構造よりも微細な構造を特徴づけることができることである。しかしながら、このことによって、これらの方法は、潜在的に、患者の動きに起因する問題の影響をより受けやすくなる。ＭＲ画像法における動き補正は通常、起こっている患者の動きを最小化することを試みること、および標準ＭＲＩ画像に対して必要な位相エンコーディングステップの数が比較的に大きいため、ＭＲ画像自体を集めるのと同時に、動きを定量化するナビゲータなどの別個のデータを取得することを含み、必要な位相エンコーディングステップの数が比較的に大きいことは通常、スキャン時間の著しい増加につながる（例えば、非特許文献１参照）。

ＭＲＩシステム上にデータを記録するときには通常、複数の受信コイルを使用して磁気共鳴エコー信号を記録する。ＭＲＩ取得中にそれぞれの受信コイルによって測定された雑音を直接に測定することは、はるか昔の１９９０年に提案されている（例えば、非特許文献２参照）。

複数の受信器、例えば無線システム設計の複数の受信器からのデータを合成するときには、ダイバーシチ合成法と呼ばれる、複数の受信器からの信号を合成する潜在的ないくつかの方法が存在する。一般的に使用されているいくつかの技法には、等利得合成、最大比合成、切替合成および選択合成などがある（例えば、非特許文献３参照）。

画像中のシフトがその画像の視野の全体にわたって一定であるとは限らない地震学（例えば、非特許文献４参照）、宇宙科学（例えば、非特許文献５参照）などの分野では通常、信号間の相対的なシフトまたは遅延を算出するために、局所相互相関が使用されている。

ＭＲ画像中の特徴抽出のために、振幅画像と位相画像の両方が、個別におよび一緒に使用されている（例えば、非特許文献６参照）。

米国特許第７，９３２，７２０号明細書 国際公開第２０１３／０８６２１８号

C. Malamateniou、S.J. Malik、S.J. Counsell、J.M. Allsop、A.K. McGuinness、T. Hayata、K. Broadhouse、R.G. Nunes、A.M.Ederies、J.V. HajnalおよびM.A. Rutherford、「Motion-Compensation Techniques in Neonatal and Fetal MR Imaging」、American Journal of Neuroradiology (2013) Vol 34, pp 1124-1136 P.B. Roemer、W.A. Edelstein、C.E. Hayes、S.P. SouzaおよびO.M. Mueller、「The NMR Phased Array」、Magnetic resonance in Medicine. 16. pp 192-225 (1990) Brennan, D.G.、「Linear diversity combining techniques」、Proceedings of the IEEE, vol. 91, no. 2, pp. 331,356, Feb 2003 D. Hale、「An efficient method for computing local cross-correlations of multi-dimensional signals」、SEG Technical Program Expanded Abstracts 01/2006; 25(1) G.H. FisherおよびB.T. Welsch、「FLCT: A Fast, Efficient Method for Performing Local Correlation Tracking」、Subsurface and Atmospheric Influences on Solar Activity ASP Conference Series. (2008). Vol 383, pp 373-380 P. Bourgeat、J. Fripp、P. Stanwell、S. RamadanおよびS. Ourselin、「MR image segmentation of the knee bone using phase information」、Medical Image Analysis. Vol 11. (2007). pp 325-335

比較的低い信号対雑音比（ＳＮＲ）、中間のＳＮＲおよび比較的高いＳＮＲを有する３つの異なる受信コイルによる、複数のプリズムボリュームを含む同じプリズム取得からのプリズムプロファイルを示す図である。 肝臓プリズム取得から導き出した６つのフレームの例を示す図である。解剖学的特徴を、それぞれのフレーム上の同じ画素位置を示す３つのマーカ（黒丸）と比較すると、動きが明確に視認できる。 時間に対するプリズムプロファイルの大きさの変化を示し、単一のプリズムボリュームからの２つのプリズムプロファイルプロットを示す図である。これらのプロットは、（ａ）が、ほとんど視認できない動きを示し、（ｂ）が、有意に視認できる動きを示す。 一対のフレームの１つのサブ領域についての局所相互相関を算出する１つの方法を示す図である。これらの２つのフレームを横切ってサブ領域を移動させると、一組の局所的なシフトを推定することができる。 グレースケール色としてそれぞれの点にプロットされた算出された局所的な動き値の２つのプロットの例を示す図である。点は、使用したサブ領域の中央にプロットされており、グレーの外側境界は、このサブ領域のサイズによる。 プリズム取得からのデータをセグメント化するときに関心領域に適用する最適なシフトを算出する１つの方法を示す図である。

本文の全体にわたって以下の用語を使用する。
プリズム取得：いくつかの繰返しおよびいくつかの受信コイルに関して記録された、一組のプリズムボリュームからのエコーデータの完全な取得。
エコーデータ：一組の受信コイル上に記録された、一組のプリズムボリュームからのＭＲエコー信号のディジタル化された記録。繰返しごと、受信コイルごとおよびプリズムボリュームごとに、単一のＭＲエコーが記録される。
プリズムボリューム：調査対象の構造の試料中の、そこからエコーデータが生成される物理的な位置。プリズムボリュームは任意の断面形状を有することができるが、その断面は一般に長方形である。
プリズムプロファイル：エコーデータの変換であって、所与のプリズムボリュームに沿った位置に対する信号を受信コイルごとおよび繰返しごとに与える変換。プリズムプロファイルは、それぞれのプリズムボリュームに沿った位置に対する信号生成物質の変動の推定値を与える。
受信コイル：プリズム取得を構成するエコーデータを記録する目的に使用されるＲＦ受信コイル。
空間周波数スペクトル：米国特許第７，９３２，７２０号明細書、国際公開第２０１３／０８６２１８号に開示されている解析方法などの解析方法に従ってプリズム取得エコーデータを解析した結果として生成される周波数スペクトル。
繰返し：プリズムボリュームからのＭＲエコー信号の繰り返された１つまたは複数の記録。空間周波数スペクトルの信号対雑音比を増大させるため、空間周波数スペクトルの算出中に信号の平均を算出することができるように、複数の繰返しが実行される。
調査：逐次的に実行されたいくつかのスキャン。スキャンの間、患者は名目上、基準画像とプリズム取得とを互いに同じ位置に配置することができるような態様で、スキャナ内の同じ位置にいる。
基準画像（：プリズム取得と同じ調査において取得されたＭＲ画像。基準画像は、プリズム取得を位置決めする目的に使用され、さらに、基準画像上には、関心組織または関心構造の周囲を示すことによって、調査対象の構造の試料の領域が示される。
領域／関心領域：これは、関心構造の試料の調査中の部分であり、プリズム取得を取得した部分である。
雑音データ：プリズム取得自体に対して使用したのと同じ一組の磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システム受信コイル上で測定された雑音。
繰返しブロック：時間的に隣接したいくつかの１つまたは複数の繰返しであり、それらの繰返しは、単一の繰返しについての信号対雑音比よりも信号対雑音比が潜在的に高くなるように合成されており、繰返しの総数よりも数が少なく、１つのプリズム取得に対して複数のブロックがあるように取得される。
フレーム：繰返しブロックについての一組の隣接するプリズムボリュームについてのプリズムプロファイルのプロット。
サブ領域：調査対象の構造の試料中での局所的な動きの予想される規模に基づいて選択されたフレームの空間部分。

本開示は、ＭＲＩシステムを使用して集められたプリズム取得から算出される、米国特許第７，９３２，７２０号明細書および国際公開第２０１３／０８６２１８号に記載された方法に基づく空間周波数スペクトルの質を向上させる方法を詳細に説明する。プリズム取得を形成するプリズムボリュームは、調査対象の構造体の試料内に置かれる。

放射線科医およびＸ線撮影技師は、標準ＭＲＩ画像法において質の悪い画像を提示されたときに、そのデータ中のアーチファクトを認識する訓練を受けており、そのデータを適宜、解釈しまたは再取得することができる。例を少し挙げれば、質の悪い画像の原因は、低い信号対雑音比、患者の動き、血流、エイリアシングおよび化学シフトであることがある。

臨床医が、プリズム取得エコーデータおよび関連する空間周波数スペクトルを、通常のＭＲＩ画像と同じように直接に解釈することはできない。そのため、解析前にデータ品質を手動でまたは自動的に評価することができるように、解析前にプリズム取得エコーデータを処理することが好ましい。品質の悪いプリズム取得を正しく再取得することができるように、この処理は、取得（スキャン）中またはその直後の、患者がまだスキャナの中にいる間に実行されることが理想的である。後処理において補正することができるアーチファクトに関しては、空間周波数スペクトルを生成する前にそれらのアーチファクトを補正することも望ましい。

プリズム取得エコーデータ品質に応じて、
− データを完全に捨て、再取得すること、
− 質の悪いデータであることをユーザ（放射線科医またはＸ線撮影技師）に警告はするが、それでもそのデータの解析を許すこと、
− 質の良いデータを処理すること
が必要な場合がある。

信号対雑音比（ＳＮＲ）の評価
本発明の好ましい一実施形態では、以下のようないくつかの理由から、プリズム取得のＳＮＲを評価することができることが重要である。
１．ＳＮＲを評価することができることにより、あるしきい値よりも低い全体ＳＮＲを有するデータセット（プリズム取得）を識別し、それらのデータセット（プリズム取得）を破棄し、またはユーザに対して示すことができる。
２．複数の受信コイルを有するＭＲＩシステムでは、あるしきい値よりも大きなＳＮＲを有するコイルだけを使用した方が有益であることがある。このしきい値よりも大きなＳＮＲを有するコイルだけを使用すると、全てのコイルを使用した場合よりも解析結果が良好になることがある。
３．ポイント（２）に関して、複数の受信コイルからのデータを合成する目的に使用されるいくつかのダイバーシチ合成法は、それぞれのコイルからの信号を合成するのに、ＳＮＲの推定値を使用する。

ＳＮＲの推定値を算出するためには、信号量と雑音量の比を算出するために、信号の推定値と雑音の推定値の両方を得る必要がある。信号の測度は、プリズム取得エコーデータ自体から容易に導き出すことができる。プリズム取得エコーデータは一般に、プリズム取得の複数の繰返しについての一組のプリズムボリュームからのエコーデータからなり、この複数の繰返しは、後処理における信号の平均算出によって最終的な信号のＳＮＲを増大させるために実行される。好ましい一実施形態では、エコー信号の中央のピークを受信コイルごとに測定することによって、信号の測定が実行される。好ましい他の実施形態では、これが、プリズム取得エコーデータをフーリエ変換して、プリズムプロファイル（プリズムに沿った位置に対するプリズム信号）を生成し、そのプリズムプロファイルを使用して、プリズムボリュームの長さに沿った位置に対する信号をコイルごとに推定することによって実行される。

雑音データの推定値を導き出す方法はいくつか存在する。好ましい一実施形態では、雑音の直接測定を実行することができ、この直接測定は、プリズム取得に関する可能ないくつかの時点で実行することができる。好ましい一実施形態では、プリズム取得に対して使用したそれぞれの受信コイル上で追加のデータを取得することによって、プリズム取得エコーデータの取得の直後に、雑音の測定を実行することができる。好ましい代替実施形態では、この雑音データ取得が、プリズム取得の直前に実行される。雑音の直接測定を実行するため、好ましい一実施形態では、それぞれの受信コイル用のＲＦアンプが無効にされる。好ましい他の実施形態では、ＲＦ伝送電圧をゼロに設定して、プリズム取得の追加の繰返しが実行される。

プリズム取得は一般に、後処理における信号の平均算出によって最終的な信号のＳＮＲを増大させるために実行されるエコーデータの複数の繰返しからなるため、好ましい他の実施形態では、雑音データの測定が、プリズム取得エコーデータの繰返し間の１つまたは複数の時点で実行される。雑音の推定値を導き出す他の方法は、国際公開第２０１３／０８６２１８号に記載された方法に従って雑音寄与の統計量を算出する方法であり、この方法では、プリズム取得エコーデータの複数の繰返しの分散（ｓｃａｔｔｅｒ）から雑音統計量を推測する。

プリズム取得エコーデータ（プリズムエコーデータ）は、全てのｋ空間点におけるデータを含むため、これらのｋ空間点のうちの任意のｋ空間点または全てのｋ空間点においてＳＮＲを評価することができる。算出されたＳＮＲ値の使用に応じて、ＳＮＲ評価を実行するｋ空間値の範囲を選択することが望ましいことがある。空間周波数スペクトル（スペクトル）の質を示すためにＳＮＲ値を使用する場合には、表示された出力空間周波数スペクトル（スペクトル）中のｋ値の範囲を評価することがおそらくは最も適切である。あるいは、一組の受信コイル（コイル）からの信号を、より最適な方法によって、例えばそれぞれのプリズムプロファイルに沿った位相変動を補正することによって、合成することを可能にするために、ＳＮＲ値を使用する場合には、低いｋ空間値におけるＳＮＲを算出することがより適切であることがある。この測定は、受信コイル雑音、動きなどの全て雑音源に起因するスペクトルの不確かさを捕捉するため、この実施形態は実際に、直接雑音データ測定を超える推定値を与える。この出力を使用して、データの雑音レベルの推定値、さらには一組の「信頼区間」を算出することができる。

次いで、この信号値とこの信号値に対応する雑音値とから求まる商を使用して、受信コイルごとにＳＮＲの推定値を算出する。

プリズムプロファイルの振幅（それぞれのプリズムボリュームに対する測定されたプリズム取得エコーデータのフーリエ変換）を、低、中および高ＳＮＲを有する３つの例示的なコイルについて示した図を図１に示す。

次いで、受信コイルごとに算出したＳＮＲを使用して、それらのコイルからの信号を合成することができる。これは、合成されたデータのＳＮＲを最大にするためである。この合成は、いくつかのダイバーシチ合成法を使用して実行することができる。一実施形態では、この合成が、受信コイルのＳＮＲに関してそれぞれの受信コイルに重みを付ける最大比合成を使用することによって実行され、次いで、それらの受信コイルは、それらの受信コイルのＳＮＲの和または平均を算出することによって合成される。他の実施形態では、この合成が、全てのコイルを使用するのではなしに最も高いＳＮＲ値を有するいくつかのコイルを選択し合成する選択合成によって実行される。選択されるコイルの数は、算出されたＳＮＲ値に依存する。例えば、上から１０％のコイルを選択すること、またはあるしきい値より大きなＳＮＲを有する全てのコイルを選択することができる。

特許米国特許第７，９０３，２５１号明細書および米国特許第８，４６２，３４６号明細書に詳細に記載されているとおり、プリズム取得エコーデータから生成された空間周波数スペクトルを表示する可能な１つの方法は、信号マップとして表示する方法である。この信号マップをユーザに対して表示するときには、これと一緒に、上で算出した平均雑音または１本の信頼区間線から生成された、雑音マップと呼ばれるマップを表示することが可能である。次いで、この雑音マップを、信号マップと一緒に解釈することができ、または、信号マップのどの領域がそれよりも大きいのかを示す目的に使用することができる（平均ＲＧＢ強度レベルなどの）ある測度を雑音マップから抽出することができる。これを使用して、あるしきい値よりも大きなＳＮＲを有する信号マップの領域を識別し、それらの領域だけを表示することができる。

データのＳＮＲレベルを評価する他の代替法は、平均雑音レベルまたは１つもしくは複数の信頼区間（ＣＩ）レベルよりも高い点の数を、関心空間周波数のある範囲にわたって数える方法である。利点は、この方法が、より高いｋ空間値におけるＳＮＲレベルの推定値を与えることである。このより高いｋ空間値は、関心組織の病気をよりいっそう示す値とすることができる。

動きの評価 − データ取得中の動き
所与のスキャンについてのＭＲＩデータ取得は一般に、イメージングスキャンなのかまたはプリズム取得（スキャン）なのかに関わらず、数秒から数分かかり得る。ｋ空間値の完全なセットのうちのサブセットだけを取得するだけでよいため、プリズム取得（スキャン）は一般に、通常の画像取得よりも速いデータ取得を可能にする。しかしながら、プリズム取得（スキャン）中の患者の動きは依然として重大な懸念事項となり得る。この技法の重大な利点は、標準ＭＲＩ画像法シーケンスに比べて空間分解能が向上していることであるためである。そのため、プリズム取得における動きを評価および／または補正する技法が望ましい。

前述のとおり、標準画像は、プリズム取得エコーデータからルーチンとしては生成されないため、ユーザが、取得されたデータ中の動きを手動で評価することはより難しい。そのため、動きを手動で評価することを可能にするデータのある可視化をユーザに提示すること、および／またはデータ中の動きの評価を自動化することが必要である。

プリズム取得エコーデータの繰返しごとの生データは個別に保存されるため、プリズム取得中にプリズムプロファイルを時間を追って見たり、評価したりすることが可能である。単一の繰返し（測定）からのプリズムプロファイルのＳＮＲは一般に、あまりに低すぎて、それ自体で可視化することができない可能性がある。しかしながら、時間的に隣接する複数の繰返し（繰返し「ブロック」と呼ばれる）を、例えば平均算出によって合成すると、解剖学的特徴の区別を可能にするのに十分なＳＮＲを有するプリズムプロファイルを生成することができる。異なるブロック、例えば後続のブロックから生成されたプリズムプロファイルを比較すると、これらの解剖学的特徴の相対的な動きを評価、定量化および補正することができる。

これを実行する１つの方法は、ブロックごとに一連のプリズムプロファイルを生成する方法であり、所与のブロックについてのプリズムプロファイルのプロットはフレームと呼ばれる。それぞれのフレームは、隣接する複数の繰返しブロックから生成することができる。例えば、ブロック１は、繰返し１〜５から導き出すことができ、ブロック２は、繰返し６〜１０から導き出すことができ、以下同様に導き出すことができる。あるいは、後続のフレームは、重複する繰返しブロックから生成することができる。例えば、ブロック１は、繰返し１〜５から導き出すことができ、ブロック２は、繰返し２〜６から導き出すことができ、以下同様に導き出すことができる。次いで、ブロック間の動きを容易に可視化または評価することができる。次いで、算出された動きをしきい値と比較することができる。動きがこのしきい値よりも大きい場合には、再取得するためにそのプリズム取得をユーザに示すことができる。

前述のとおり、一実施形態では、動きを手動で評価することができる。代替実施形態では、動きの評価を自動化することができる。いくつかの実施形態は、隣接する複数のプリズムボリュームから取得されたプリズム取得エコーデータにより適しており、他の実施形態は、単一のプリズムボリュームから取得されたプリズム取得エコーデータにより適している。

複数のプリズムボリュームデータ
複数のプリズムボリュームを含むプリズム取得における動きを可視化する方法の例を図２に示す。この実施形態では、動きを可視化するために、アニメーションの後続のフレームが、別個のプロットとして示されており、マークされた点は、最初の繰返しブロックからの解剖学的に重要な特徴の位置を示す。代替実施形態では、これらのフレームをアニメーションとして見る。

肝臓内でのプリズム取得エコーデータの取得などのいくつかの用途では、肝臓プリズム取得の代表的な例を目視検査すると、肝臓データには、プリズムの平面内における全体的な移動および伸長／圧潰を含む、さまざまなタイプの動きが存在することが分かる。

したがって、代替実施形態では、このタイプの動きの程度を定量化する方法を詳細に説明する。この方法は、局所相互相関を算出することによって実行される。すなわち、２つのフレームの限局されたエリア上で２次元相互相関を算定し、これをフレームを横切って繰り返す。この実施形態は、フレームの異なる領域の互いに対する相対的なシフトを算出することを試みる。これを達成する可能な１つの方法を下に示すが、これを算出する方法は他にもある。

図４は、２つのフレーム間の局所相互相関を算出する方法を示す。これらのフレームはそれぞれ、プリズムプロファイルの大きさをプリズムボリュームごとに算出し、それらをグレースケール強度プロットとして表示することによって生成されたものである。次いで、その組織において典型的な動きの局所的変動に応じてサイズが適当に選択された、これらのそれぞれのフレームのサブ領域を選ぶ。動きが非常に限局されている場合には、小さなサブ領域を選択し、反対に、動きが非常に広範囲にわたる場合には、より大きなサブ領域を選択する。次いで、それらの２つのサブ領域をウインドウに入れ、２Ｄ相互相関関数を算出する。算定された相互相関関数の最大値の位置が、２つのサブ領域間のｘ位置およびｙ位置における推定された局所的シフトを与える。次いで、それらのサブ領域を、フレームを横切って、およびフレームの下方へ、１画素刻みまたは数画素刻みで移動させ、１刻みごとに同じ処理を繰り返す。このようにして、シフトマップと呼ばれる、位置に対する局所的シフトの大きさおよび方向のマップを構築する。フレーム中の雑音の一部を除去して結果をよりロバストにするために、フレームの前処理、例えば平滑化が望ましいことがある。

上述の好ましい実施形態の限界は、全画素シフト（ｗｈｏｌｅ−ｐｉｘｅｌ ｓｈｉｆｔ）だけしか求めることができないことである。しかしながら、相互相関定理によれば、２つの関数ｆ（ｔ）およびｇ（ｔ）の相互相関関数は下式のように表現することができる。

したがって、上述のように位置空間で相互相関算出を実行する代わりに、周波数空間で相互相関算出を実行すると、ｔを自由に選択することができる。これによって、１画素未満のシフト（ｓｕｂ−ｐｉｘｅｌ ｓｈｉｆｔ）に対する相互相関を算出することができる。

次いで、上記の好ましい実施形態で算出された局所的な動きの推定値をいくつかの方法で使用することができる。一実施形態では、算出されたシフトをしきい値と比較し、隣接するフレーム間の局所的シフトがそのしきい値よりも大きい場合には、必要ならば患者がまだスキャナの中にいる間にプリズム取得を再取得することができるように、そのプリズム取得を、顕著な動きを有するプリズム取得としてユーザに示す。代替実施形態では、局所的な動きを手動で評価することができるように、フレームの対ごとの局所的な動きの推定値を、アニメーションまたは一連のプロットとしてユーザに表示する。その例を図５に示す。例えば、局所的シフトの大きさを、プロット内のその点に値／輝度としてエンコードすることができ、動きの方向を、異なる色／色相としてエンコードすることができる。あるいは、図５に示されているように、異なるシフトを、異なるグレースケール色としてエンコードすることもできる。

一実施形態では、フレーム間で起こった動きを補正するために、上記の実施形態で算出した、プリズム取得における動きの評価を使用して、空間周波数スペクトルを生成する前に、それらのフレームの位置を互いに対して空間的にシフトさせることができる。

単一のプリズムボリュームデータ
上述のとおり、いくつかの用途では、プリズムボリュームのアレイではなく、単一のプリズムボリュームに対してプリズム取得エコーデータを取得する。この場合も、多プリズムボリュームデータと同じ方法で、データを、一連のフレームもしくはアニメーションとして可視化することができ、または、局所相互相関（この場合には局所１Ｄ相互相関関数）を算出することができる。しかしながら、それぞれの単一プリズムフレームを１つのプロット内に横並びで表示することによって、このデータを可視化することもできる。ヒトの脳内で取得されたプリズム取得に対するこの可視化の２つの例を、図３において、（ａ）が非常に小さな患者の動きを示し、（ｂ）が顕著な患者の動きを示す。上で既に論じたとおり、これらのプロットは、重複する複数の繰返しブロックから算出することができ、そうすることは、それらのプロットがより平滑に見えるようにするのに役立ち、それらのプロットの解釈をより容易にする。

動きの評価 − 基準画像取得とプリズム取得との間の動き
このデータ取得の性質のため、プリズムは、調査対象の構造体（関心組織）の試料の外側に延び得る。したがって、プリズムプロファイルのどの領域を解析すべきであるのか、およびどの領域を無視すべきであるのかを決定する必要があるときがある。上で論じたプリズムプロファイルを使用してもある程度はこれを実行することができるが、これらのプリズムプロファイルの画素サイズは一般に非常に異方性（ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ）であり、このことは、いくつかの解剖学的特徴を識別することを難しくする。そのため、取得されたプリズムボリュームの位置を、同じスキャンセッションで集められた１つまたは複数の別個の基準画像と同じ位置に配置することができることが望ましいときがあり、その場合には、基準画像とプリズム取得との間で解剖学的構造を同じ位置に配置することができる。この場合、同じ位置に配置することは、プリズムボリュームの位置を基準画像上に示すため、より重要には、例えば領域の境界を手動で示すことによってまたは領域を自動的にセグメント化することによって、基準画像上で解析対象の器官（または領域）を指定することができるようにするために望ましいことがあり、次いで、これを使用して、解析中にプリズムプロファイルをセグメント化することができる。

しかしながら、基準画像取得とプリズム取得との間に、顕著な動きが起こるときがある。これは、基準画像取得とプリズム取得とが別個の息止め（ｂｒｅａｔｈ−ｈｏｌｄ）で取得される肝臓などの用途で特にそうである。後続の息止め間で、横隔膜、したがって肝臓を含むその他の内臓を、両方の息止めに関して正確に同じ位置に配置できないことがある。そのため、基準画像を使用して初期セグメント化を決定し、次いでセグメント化された領域を改良（微調整）し、それによって、基準画像取得とプリズム取得との間に起こった全ての動きを補正することが望ましいことがある。これを実行する１つの方法の例を図６に詳細に示す。

前述の実施形態と同じように、ＳＮＲを使用して、複数の受信コイルからのプリズム取得エコーデータを合成する。一実施形態では、これを使用して、低いＳＮＲを有する受信コイルを破棄する。代替実施形態では、合成の前に、ＳＮＲを使用して受信コイル信号に重みを付ける。次いでプリズムプロファイルを算出し、次いでプリズムプロファイルから特徴マップを作成し、組織間の境界がある領域を識別する。好ましい一実施形態では、データ中の多くの雑音を除去し、その一方で重要な解剖学的特徴を維持するため、特徴マップの作成前に、それぞれのプリズムプロファイルの軸に沿って空間的平滑化を実行する。この空間的平滑化は、特徴マップ作成の実行を改良するのに役立つ。好ましい１つの実施形態では、特徴マップが、プリズムプロファイルの数値勾配を算出することによって作成される。別の実施形態では、特徴マップが、キャニーエッジ検出法を使用して算出される。別の実施形態では、特徴マップが、ソーベルフィルタを適用することによって算出される。

次いで、上記に論じた基準画像上で、解剖学的関心領域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）を識別する。これは、例えば脊柱の取得を実行する場合には椎骨の周囲に輪郭線を引くことによって、または肝臓の取得を実行する場合には肝臓の周囲に輪郭線を引くことによって、手動で実行することができる。あるいは、これを、基準画像からのＲＯＩの自動化されたセグメント化によって実行することもできる。

次いで、座標変換を使用して、このＲＯＩを、基準画像内の関心対象の解剖学的構造の輪郭を示す一組の点から、特徴マップ内の関心の解剖学的構造の輪郭を示す一組の点へ移動させる。次いで、これらの点を使用して、特徴マップの初期セグメント化を実行する。

基準画像とプリズム取得との間に起こった動きを補正するため、セグメント化された特徴マップ内の関心対象の解剖学的構造の輪郭を示す一組の点を、主にプリズムの長さに沿って移動させる必要があることがある。関心領域の最適なシフトを算出するためには、シフトされた一組のＲＯＩを算出し、それぞれのＲＯＩを使用して、セグメント化された特徴マップを作成する。特徴の数が最も少ないセグメント化された特徴マップ、特にその周囲は、ＲＯＩ内の組織間の境界の数が最も少ないため、最適なシフトを有する特徴マップである可能性が最も高く、したがって、そのＲＯＩは、均質な組織を包含している可能性が高い。

改良されたＲＯＩの選択を自動化するため、セグメント化された一組の特徴マップから測度を抽出する。一実施形態では、この測度が、セグメント化されたそれぞれの特徴マップ内の値の和である。好ましい他の実施形態では、この測度が、セグメント化されたそれぞれの特徴マップ内の最大値である。

最適なシフトは、算出された測度を最小化するシフトを識別する（推定する）ことによって決定される。

本明細書では、本発明の好ましいある種の実施形態を開示し説明したが、特許請求項に定義された範囲から逸脱することなく、これらの実施形態に、形態および詳細のさまざまな変更を加えることができることを当業者は理解するであろう。これらの実施形態は、例示を目的としたものであり、限定を目的としたものではない。

Claims (41)

1. 磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システムにおいて、選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）の軸に沿った周波数エンコードされた１次元信号の１つまたは複数の繰返しである、細かくサンプリングされ空間エンコードされた磁気共鳴エコーデータからなるプリズム取得から生成される空間周波数スペクトルの質を向上させる方法であって、前記選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）が、前記エコーデータが生成される、解析対象の生物学的組織中の物理的な位置であり、
   ａ）１つまたは複数のプリズムボリュームからのエコーデータの１つまたは複数の個々の繰返しからなるプリズム取得を、前記磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システム内の１つまたは複数の受信コイルを使用して集めること、
   ｂ）前記プリズム取得が複数の繰返しからなる場合に、前記プリズム取得の質に影響を及ぼす患者の動きを、
   ｉ）前記（ａ）で集めた前記エコーデータをプリズムボリュームごとに変換して、プリズムプロファイルと呼ばれる、位置に対する信号の変動を、受信コイルごとの繰返しごとに算出し、
   ｉｉ）前記受信コイルから選択された１つまたは複数の受信コイルからの前記プリズムプロファイルを合成して、合成されたプリズムプロファイルを、プリズムボリュームごとおよび繰返しごとに生成し、
   ｉｉｉ）集めた前記繰返しを、重複する１つもしくは複数の繰返しのブロックまたは隣接する１つもしくは複数の繰返しのブロックに合成して、一組のプリズムボリュームについての前記プリズムプロファイルを示す一連のフレームをブロックごとに生成し、フレーム間の前記プリズムプロファイルの変化を使用して、前記プリズム取得中に起こった前記患者の動きを算出し、
   ｉｖ）前記（ｉｉｉ）での患者の動きの前記算出を使用して、算出された前記動きがしきい値よりも小さいかどうかを判定し、小さい場合には、前記プリズムプロファイルから前記空間周波数スペクトルを算出し、小さくない場合には、データセットを破棄し、再取得するように指示すること
   によって評価すること、あるいは
   ｃ）前記プリズム取得の質に影響を及ぼす患者の動きを、
   ｉ）同じ調査中に、前記（ａ）の前記プリズム取得の前または後に、前記（ａ）の前記プリズム取得と同じ位置に配置された、調査対象の構造の試料の基準画像を取得し、
   ｉｉ）前記（ｃ）（ｉ）で取得した前記基準画像上で、調査対象の前記構造の前記試料の１つまたは複数の領域を指定し、
   ｉｉｉ）３次元座標変換を使用して、前記（ｃ）（ｉｉ）の前記領域を指定する点を、前記基準画像内の位置から、前記プリズムボリューム内の対応する位置へ移動させ、
   ｉｖ）前記（ａ）で集めた前記エコーデータを変換して、それぞれの前記プリズムボリュームに沿った位置に対する前記信号を、受信コイルごとの繰返しごとにおよびプリズムボリュームごとに算出して、それぞれの前記プリズムプロファイルを獲得し、
   ｖ）雑音を低減させるために、空間フィルタの適用によって前記プリズムプロファイルを平滑化し、
   ｖｉ）特徴マップと呼ばれる、存在する鮮明な境界および特徴のプリバレンスのマップを作成することによって、前記プリズムプロファイル内の解剖学的特徴の存在を算出し、
   ｖｉｉ）前記（ｉｉｉ）で算出した前記点を使用して、前記（ｖｉ）で算出した前記特徴マップのセグメント化を、前記指定された領域内で実行し、
   ｖｉｉｉ）前記セグメント化されたプリズムボリューム内に存在する解剖学的特徴の存在を最小化する、前記（ｖｉｉ）の前記セグメント化された特徴マップの推定されるシフトを算出し、前記推定されるシフトを使用して、前記セグメント化されたプリズムボリュームを空間的にシフトさせて、プリズム取得エコーデータから空間周波数スペクトルを生成する前に動きを補正すること
   によって補正すること
   を含む方法。
2. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での動きの推定値を使用して、前記プリズム取得中に起こった前記動きを、空間周波数スペクトルを生成する前に前記（ｂ）（ｉｖ）でプリズムプロファイルの前記繰返しを互いに対して空間的にシフトさせることにより補正する、請求項１に記載の方法。
3. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での動きの評価が、前記プリズムプロファイルのプロットをブロックごとに生成し、前記プロットを、一連のフレームまたはアニメーションとして表示することによって実行され、前記一連のフレームまたはアニメーションから、ユーザは、前記プリズム取得中の前記動きを可視化し評価することができる、請求項１に記載の方法。
4. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での前記動きの評価が、１つのプリズムボリュームについての前記プリズムプロファイルのプロットをブロックごとに生成し、互いに隣接するこれらのフレームのそれぞれを表示して、前記プリズム取得中の前記動きを可視化することを可能にする１つの表現を形成することによって、前記１つのプリズムボリュームに対して実行される、請求項１に記載の方法。
5. 前記（ｃ）において、前記（ｃ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、前記プロファイルの数値勾配を算出することによって実行される、請求項１に記載の方法。
6. 前記（ｃ）において、前記（ｃ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、キャニーエッジ検出アルゴリズムを使用することによって実行される、請求項１に記載の方法。
7. 前記（ｃ）において、前記（ｃ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、ソーベルフィルタの適用によって実行される、請求項１に記載の方法。
8. 前記（ｂ）（ｉｉ）において、前記受信コイルが、
   ｄ）前記（ａ）の前記プリズム取得に使用した前記受信コイルに対応する一組の受信コイル上で雑音データを測定し、
   ｅ）前記（ａ）で取得した前記プリズム取得エコーデータと前記（ｄ）で取得した前記雑音データの比を使用して、信号対雑音比（ＳＮＲ）を前記受信コイルごとに推定し、前記比を使用して、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルからの前記プリズム取得エコーデータを、ダイバーシチ合成を使用して合成し、
   ｆ）前記（ｂ）（ｉｉ）のそれぞれの受信コイルについての信号対雑音比の前記算出を使用して、前記プリズム取得が、しきい値よりも大きいＳＮＲを有するかどうかを判定し、有しない場合には、前記データセットを破棄し、再取得するように指示すること
   によって合成される、請求項１に記載の方法。
9. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記受信コイルのそれぞれについてのＲＦアンプを無効にして、雑音データだけが集められるようにすることによって実行される、請求項８に記載の方法。
10. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、ＲＦ伝送電圧をゼロに設定して、雑音データだけが集められるようにすることによって実行される、請求項８に記載の方法。
11. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の前に実行される、請求項８に記載の方法。
12. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の後に実行される、請求項８に記載の方法。
13. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の前記繰返しの間の１つまたは複数の時点で実行される、請求項８に記載の方法。
14. 前記（ｅ）において、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルが、最大比合成を使用することによって合成される、請求項８に記載の方法。
15. 前記（ｅ）において、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルが、選択合成を使用することによって合成される、請求項８に記載の方法。
16. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での前記動きの評価が、
    ｄ）前記フレームの雑音を低減させるために、空間フィルタを使用して前記フレームを平滑化し、
    ｅ）その組織において典型的な動きの局所的変動に合わせてサイズが選択された、前記フレームのサブ領域を選び、
    ｆ）前記サブ領域をウインドウに入れ、
    ｇ）２つのフレームからなる対ごとに、前記サブ領域の２次元相互相関を算定し、
    ｈ）前記フレームの対の前記サブ領域についてのｘ位置およびｙ位置における局所的シフトを与える、算定された前記相互相関の最大値の位置を決定し、
    ｉ）前記サブ領域を、前記フレームを横切って、および前記フレームの下方へ移動させながら、前記（ｇ）および前記（ｈ）のステップを繰り返して、シフトマップと呼ばれる、そのフレームの対についての位置に対する前記局所的シフトのマップを構築し、
    ｊ）前記（ｅ）から前記（ｉ）までのステップをフレームの対ごとに繰り返して、局所的に推定されたシフトの一連のシフトマップを生成すること
    によって実行される、請求項１に記載の方法。
17. 位置空間での相互相関関数のサンプリングレートを、原データのサンプリングレートから変動させて、１画素未満のシフトを算出することができるように、前記２次元相互相関の前記算出が、位置空間ではなく、周波数空間で実行される、請求項１６に記載の方法。
18. 局所的に推定された前記シフトをしきい値と比較し、前記フレームのうちの任意のフレームからの前記局所的シフトが前記しきい値よりも大きい場合には、前記データセットが、顕著な動きを有することが示され、その結果、患者がまだＭＲＩスキャナの中にいる間に、ユーザによって前記データセットを再取得することができる、請求項１６に記載の方法。
19. 局所的間動きをユーザが可視化し評価することができるように、局所的に推定された前記シフトが、アニメーションまたは一連のプロットとしてユーザに表示される、請求項１６に記載の方法。
20. それぞれのフレームについての局所的に推定された前記シフトが、前記サブ領域の中央にプロットされた、前記局所的シフトの方向を示す色相／色および前記シフトの大きさを示す値／輝度を有する点として表示される、請求項１９に記載の方法。
21. 磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システムにおいて、選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）の軸に沿った周波数エンコードされた１次元信号の複数の繰返しである、細かくサンプリングされ空間エンコードされた磁気共鳴エコーデータからなるプリズム取得から生成される空間周波数スペクトルの質を向上させる方法であって、前記選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）が、前記エコーデータが生成される、解析対象の生物学的組織中の物理的な位置であり、
    ａ）複数のプリズムボリュームからのエコーデータの１つまたは複数の個々の繰返しからなるプリズム取得を、前記磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システム内の１つまたは複数の受信コイルを使用して集めること、
    ｂ）前記プリズム取得の質に影響を及ぼす患者の動きを、
    ｉ）前記（ａ）で集めた前記エコーデータをプリズムボリュームごとに変換して、プリズムプロファイルと呼ばれる、位置に対する信号の変動を、受信コイルごとの繰返しごとに算出し、
    ｉｉ）前記受信コイルから選択された１つまたは複数の受信コイルからの前記プリズムプロファイルを合成して、合成されたプリズムプロファイルを、プリズムボリュームごとおよび繰返しごとに生成し、
    ｉｉｉ）集めた前記繰返しを、重複する１つもしくは複数の繰返しのブロックまたは隣接する１つもしくは複数の繰返しのブロックに合成して、一組のプリズムボリュームについての前記プリズムプロファイルを示す一連のフレームをブロックごとに生成し、フレーム間の前記プリズムプロファイルの変化を使用して、前記プリズム取得中に起こった前記患者の動きを算出し、
    ｉｖ）前記（ｉｉｉ）での患者の動きの前記算出を使用して、算出された前記動きがしきい値よりも小さいかどうかを判定し、小さい場合には、前記プリズムプロファイルから前記空間周波数スペクトルを算出し、小さくない場合には、データセットを破棄し、再取得するように指示すること
    によって評価すること
    を含む方法。
22. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での動きの推定値を使用して、前記プリズム取得中に起こった前記動きを、空間周波数スペクトルを生成する前に前記（ｂ）（ｉｖ）でプリズムプロファイルの前記繰返しを互いに対して空間的にシフトさせることにより補正する、請求項２１に記載の方法。
23. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での前記動きの評価が、前記プリズムプロファイルのプロットをブロックごとに生成し、前記プロットを、一連のフレームまたはアニメーションとして表示することによって実行され、前記一連のフレームまたはアニメーションから、ユーザは、前記プリズム取得中の前記動きを可視化し評価することができる、請求項２１に記載の方法。
24. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での前記動きの評価が、１つのプリズムボリュームに対する前記プリズムプロファイルのプロットをブロックごとに生成し、互いに隣接するこれらのフレームのそれぞれを表示して、前記プリズム取得中の前記動きを可視化することを可能にする１つの表現を形成することによって、前記１つのプリズムボリュームに対して実行される、請求項２１に記載の方法。
25. 前記（ｂ）（ｉｉ）において、前記受信コイルが、
    ｄ）前記（ａ）の前記プリズム取得について使用した前記受信コイルに対応する一組の受信コイル上で雑音データを測定し、
    ｅ）前記（ａ）で取得したプリズム取得エコーデータと前記（ｄ）で取得した前記雑音データの比を使用して、信号対雑音比（ＳＮＲ）を前記受信コイルごとに推定し、前記比を使用して、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルからの前記プリズム取得エコーデータを、ダイバーシチ合成を使用して合成し、
    ｆ）前記（ｂ）（ｉｉ）のそれぞれの受信コイルについての信号対雑音比の前記算出を使用して、前記プリズム取得が、しきい値よりも大きいＳＮＲを有するかどうかを判定し、有しない場合には、前記データセットを破棄し、再取得するように指示すること
    によって合成される、請求項２１に記載の方法。
26. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記受信コイルのそれぞれについてのＲＦアンプを無効にして、雑音データだけが集められるようにすることによって実行される、請求項２５に記載の方法。
27. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、ＲＦ伝送電圧をゼロに設定して、雑音データだけが集められるようにすることによって実行される、請求項２５に記載の方法。
28. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の前に実行される、請求項２５に記載の方法。
29. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の後に実行される、請求項２５に記載の方法。
30. 前記（ｄ）での雑音データの前記測定が、前記（ａ）での前記プリズム取得の前記繰返しの間の１つまたは複数の時点で実行される、請求項２５に記載の方法。
31. 前記（ｅ）において、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルが、最大比合成を使用することによって合成される、請求項２５に記載の方法。
32. 前記（ｅ）において、最終的なＳＮＲを最大にするために、受信コイルが、選択合成を使用することによって合成される、請求項２５に記載の方法。
33. 前記（ｂ）（ｉｉｉ）での前記動きの評価が、
    ｄ）前記フレームの雑音を低減させるために、空間フィルタを使用して前記フレームを平滑化し、
    ｅ）その組織において典型的な動きの局所的変動に合わせてサイズが選択された、前記フレームのサブ領域を選び、
    ｆ）前記サブ領域をウインドウに入れ、
    ｇ）２つのフレームからなる対ごとに、前記サブ領域の２次元相互相関を算定し、
    ｈ）前記フレームの対の前記サブ領域についてのｘ位置およびｙ位置における局所的シフトを与える、算定された前記相互相関の最大値の位置を決定し、
    ｉ）前記サブ領域を、前記フレームを横切って、および前記フレームの下方へ移動させながら、前記（ｇ）および前記（ｈ）のステップを繰り返して、シフトマップと呼ばれる、そのフレームの対についての位置に対する前記局所的シフトのマップを構築し、
    ｊ）前記（ｅ）から前記（ｉ）までのステップをフレームの対ごとに繰り返して、局所的に推定されたシフトの一連のシフトマップを生成すること
    によって実行される、請求項２１に記載の方法。
34. 位置空間での相互相関関数のサンプリングレートを、原データのサンプリングレートから変動させて、１画素未満のシフトを算出することができるように、前記２次元相互相関の前記算出が、位置空間ではなく、周波数空間で実行される、請求項３３に記載の方法。
35. 局所的に推定された前記シフトをしきい値と比較し、前記フレームのうちの任意のフレームからの前記局所的シフトが前記しきい値よりも大きい場合には、前記データセットが、顕著な動きを有することが示され、その結果、患者がまだＭＲＩスキャナの中にいる間に、ユーザによって前記データセットを再取得することができる、請求項３３に記載の方法。
36. 局所的な動きをユーザが可視化し評価することができるように、局所的に推定された前記シフトが、アニメーションまたは一連のプロットとしてユーザに表示される、請求項３３に記載の方法。
37. それぞれのフレームについての局所的に推定された前記シフトが、前記サブ領域の中央にプロットされた、前記局所的シフトの方向を示す色相／色および前記シフトの大きさを示す値／輝度を有する点として表示される、請求項３６に記載の方法。
38. 磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システムにおいて、選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）の軸に沿った周波数エンコードされた１次元信号の１つまたは複数の繰返しである、細かくサンプリングされ空間エンコードされた磁気共鳴エコーデータからなるプリズム取得から生成される空間周波数スペクトルの質を向上させる方法であって、前記選択的に励起された１つまたは複数の内部体積（プリズムボリューム）が、前記エコーデータが生成される、解析対象の生物学的組織中の物理的な位置であり、
    ａ）１つまたは複数のプリズムボリュームからのエコーデータの１つまたは複数の個々の繰返しからなるプリズム取得を、前記磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）システム内の１つまたは複数の受信コイルを使用して集めること、
    ｂ）前記プリズム取得の質に影響を及ぼす患者の動きを、
    ｉ）同じ調査中に、前記（ａ）の前記プリズム取得の前または後に、前記（ａ）の前記プリズム取得と同じ位置に配置された、調査対象の構造の試料の基準画像を取得し、
    ｉｉ）前記（ｂ）（ｉ）で取得した前記基準画像上で、調査対象の前記構造の前記試料の１つまたは複数の領域を指定し、
    ｉｉｉ）３次元座標変換を使用して、前記（ｂ）（ｉｉ）の前記領域を指定する点を、前記基準画像内の位置から、前記プリズムボリューム内の対応する位置へ移動させ、
    ｉｖ）前記（ａ）で集めた前記エコーデータを変換して、それぞれの前記プリズムボリュームに沿った位置に対する前記信号を、受信コイルごとの繰返しごとにおよびプリズムボリュームごとに算出して、それぞれのプリズムプロファイルを獲得し、
    ｖ）雑音を低減させるために、空間フィルタの適用によって前記プリズムプロファイルを平滑化し、
    ｖｉ）特徴マップと呼ばれる、存在する鮮明な境界および特徴のプリバレンスのマップを作成することによって、前記プリズムプロファイル内の解剖学的特徴の存在を算出し、
    ｖｉｉ）前記（ｉｉｉ）で算出した前記点を使用して、前記（ｖｉ）で算出した前記特徴マップのセグメント化を、前記指定された領域内で実行し、
    ｖｉｉｉ）前記セグメント化されたプリズムボリューム内に存在する前記解剖学的特徴の存在を最小化する、前記（ｖｉｉ）の前記セグメント化された特徴マップの推定されるシフトを算出し、前記推定されるシフトを使用して、前記セグメント化されたプリズムボリュームを空間的にシフトさせて、プリズム取得エコーデータから空間周波数スペクトルを生成する前に動きを補正すること
    によって補正すること
    を含む方法。
39. 前記（ｂ）において、前記（ｂ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、前記プロファイルの数値勾配を算出することによって実行される、請求項３８に記載の方法。
40. 前記（ｂ）において、前記（ｂ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、キャニーエッジ検出アルゴリズムを使用することによって実行される、請求項３８に記載の方法。
41. 前記（ｂ）において、前記（ｂ）（ｖｉ）での前記解剖学的特徴の存在の前記算出が、ソーベルフィルタの適用によって実行される、請求項３８に記載の方法。