JP2017526505A - 構造的空間周波数を評価するための選択的サンプリング磁気共鳴ベースの方法 - Google Patents

Abstract

開示される実施形態は、微細な組織のテクスチャーにおける変化が疾患の発症および進行のマーカとして使用され得る病状の生体内診断および監視に適用するための、数十ミクロンまでの分解能でＭＲデータを取得する方法を提供する。骨疾患、腫瘍、神経疾患、および線維の増殖および／または破壊を伴う疾病は、全て標的とする病状である。さらに、この技術は、微細な規模の形態学の非常に高い分解能の特徴付けが必要とされるいずれの生物系または物理系でも使用され得る。方法は、個々のｋ値の複数の連続的な取得が、規定された組織体積内で数マイクロ秒程度の時間規模で行われ、およびＳＮＲを最大にするような方法で、それに続いて複数の測定値を組み合わせて、ｋ空間内の選択された値の高速取得をもたらす。取得体積の減少、およびｋ空間における選択された方向に沿った選択された値のみの取得である。

Description

関連出願の参照
本出願は、２０１４年９月１日出願のＳＥＬＥＣＴＩＶＥ ＳＡＭＰＬＩＮＧ ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＲＥＳＯＮＡＮＣＥ−ＢＡＳＥＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＳＴＲＵＣＴＵＲＡＬ ＳＰＡＴＩＡＬ ＦＲＥＱＵＥＮＣＩＥＳという名称の米国仮特許出願第６２／０４４，３２１号明細書、２０１４年１０月１５日出願の同じ名称の米国仮特許出願第６２／０６４，２０６号明細書、および２０１５年１月２５日出願のｍｉｃｒｏ−Ｔｅｘｔｕｒｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｂｙ ＭＲＩという名称の米国仮特許出願第６２／１０７，４６５号明細書の優先権に依拠している。

本明細書で特許請求される方法は、病状評価および疾患診断のための生物系における、および産業および工学研究での材料および構造評価における微細なテクスチャーの診断評価の分野に関する。より具体的には、本発明は、ＭＲＩ装置の傾斜をオフにした状態で、生物組織のテクスチャーの空間的構成に関連付けられるｋ値を繰り返し測定するための方法を用いる。これにより、約ミリ秒の時間規模で組織のテクスチャーを評価できるようにし、それにより、患者の動きの問題が無視できるようになる。この方法は、疾患および治療によって組織内で誘発されたテクスチャーの変化の診断および監視に関する生体内評価を可能にする。代表的な技術目標は、１）骨疾患に起因する骨梁構造（ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）への変化を評価するために、骨の健康および骨折リスクを評価できるようにすること、２）例えば、肝、肺および心疾患などの軟組織疾患における線維化進展の評価、および３）認知症の様々な形態などの神経疾患における、または例えば外傷性脳損傷（ＴＢＩ）および慢性外傷性脳症（ＣＴＥ）におけるような脳損傷および下流での神経病状の場合など、または自閉症および統合失調症などの異常な神経学的状態の特徴付けおよび監視のための微細構造への変化である。他の病状の適用は、腫瘍を取り囲む血管網などにおける、またはＣＶＤ（脳血管疾患）の進行に関連付けられるような血管の変化の評価、および腫瘍増殖に応答する乳管における変化の評価を含む。本発明はまた、製造または様々なタイプの岩石を特徴付けるための地質学における材料特性の測定など、ある範囲の産業目的のための微細構造の評価における適用と、微細構造／テクスチャーの測定が必要とされる他の使用法とを有する。

組織における微細なテクスチャー変化は、長い間、広範囲にわたる疾患において最も初期のマーカとして認識されてきたが、微細なテクスチャーのロバストな臨床的評価は分かりづらいままであり、データ取得のために必要な時間を通して対象が動くことに起因する不鮮明さから主な困難が生じる。

早期のかつ正確な診断は、疾病管理の成功にとって重要である。臨床画像法は、病状に関する多くの情報を提供するが、疾患の発症および進行の結果として生じる、または治療の結果として生じる組織変化の多くは、数十ミクロンに至ることも多い極めて微細な規模である。微細な組織のテクスチャーの変化は、長年、放射線科医および病理学者を含む診断医によって、広範囲にわたる疾患の最も初期の前兆であると認識されてきたが、微細なテクスチャーの生体内評価および測定は、現在の画像技術の能力外のままであった。例えば、閉塞性肺疾患の鑑別診断は、肺実質におけるテクスチャーの症状に依存するが、早期の疾患のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）測定のロバストネスは限定されている。老化した骨の骨折リスクの決定因子である海綿骨微細構造も、磁気共鳴（ＭＲ）画像法での走査中における患者の動きによる画像の不鮮明さに起因して、分かりづらい状態のままであった。腫瘍および白質などの構造の表面のテクスチャーを識別しようとするために、ＭＲ画像の後処理分析が使用されることがある。（ＤＲＡＢＹＣＺ，Ｓ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｉｍａｇｅ ｔｅｘｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｓ−ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”；Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ６，２００９．ＫＨＩＤＥＲ，Ｍ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ ｂｏｎｅ ｔｅｘｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ＭＲＩ ａｎｄ ＣＴ ｓｃａｎ ｉｍａｇｅｓ ｂｙ ｍｕｌｔｉ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ”；２９ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｓｏｃｉｅｔｙ，ＥＭＢＳ ２００７。）しかし、後処理分析は、テクスチャー情報を高分解能で取得することを妨げる根本的な問題、すなわち対象の動きを扱っていないため、効果が限られている。（ＭＡＣＬＡＲＥＮ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．；“Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ ｈｅａｄ ｍｏｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒａｉｎ”，ＰＬＯＳ／ＯＮＥ，Ｎｏｖ．７，２０１２．ＭＡＣＬＡＲＡＮ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．；“Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｂｒａｉｎ ｉｍａｇｉｎｇ：ａ ｒｅｖｉｅｗ；Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｖｏｌ．６９，２０１３。）

ＭＲ画像法に影響を及ぼす動きの主な原因は、心臓の拍動性の動き、呼吸によって誘発される動きおよび単収縮である。最初の２つは準周期性であり、それへの通常のアプローチは、動きの最緩徐相でのゲーティングである。しかしながら、ゲーティングを用いても、取得間に十分な変動があるため、テクスチャー測定に関する関心高ｋ値で空間的な位相コヒーレンスの損失を引き起こす。この問題は、動きが完全な周期性ではないことがあり得、および複合的な原因から生じることが多いことによって深刻になる。単収縮は急速であり、無作為な変位を誘発するため、テクスチャーを測定するときに関心高ｋ値でコヒーレンスを維持することは不可能である。

陽電子放射断層撮影法（ＰＥＴ）は、価値ある診断情報を提供するが、約５ｍｍを下回る分解能にはできず、かつ撮像のために放射性トレーサおよび位置決めのためにＸ線ビームの使用に依存し、特に繰り返しの走査が必要な場合に線量の懸念をもたらす。（ＢＥＲＲＴＮＧＴＯＮ ＤＥ ＧＯＮＺＡＬＥＺ，Ａ．ｅｔ ａｌ．；“Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ ｃａｎｃｅｒ ｒｉｓｋｓ ｆｒｏｍ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｓｃａｎｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｉｎ ２００７”；ＪＡＭＡ Ｉｎｔｅｒｎａｌ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｖｏｌ．１６９，Ｎｏ．２２，Ｄｅｃ ２００９。）さらに、ＰＥＴ画像法は、極めてコストがかさみ、近くにサイクロトロンを必要とする。０．７ｍｍに至るＣＴの分解能が理論上可能であるが、この分解能は高い放射線量で得られ、かつ数分間の走査時間中における患者の動きによって低下しがちである。関連の放射線量からの無視できないリスクが、長期にわたる撮像に関してＣＴを問題のあるものにし、および達成可能な分解能を制限する。深刻な線量の懸念と併せて、Ｘ線デジタル分解能は制限される。なぜなら、得られた２次元画像は、ビームが通過した組織の厚さ全体を通した吸収の合成であるためである。本明細書で特許請求される方法の目的である疾患の現在の臨床的な診断法は、十分な生体内分解能または精度を得るのに困難を伴う。場合によっては、現在のところ決定的な診断法は存在しない。特に胸部および肝臓における他の病状では、診断は生検に依存しており、その合併症発現頻度（ｍｏｒｂｉｄｉｔｙ）およびさらには死亡率のリスクは無視できず、かつ読取誤差およびサンプリング誤差が高い傾向がある。（ＷＥＬＬＥＲ，Ｃ；“Ｃａｎｃｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＭＲＩ ａｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｓ ＰＥＴ−ＣＴ ｓｃａｎ ｂｕｔ ｗｉｔｈ ｚｅｒｏ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｒｉｓｋｓ”；Ｍｅｄｉｃａｌ Ｄａｉｌｙ，Ｆｅｂ．１８，２０１４。）

骨の健康は、いくつかある原因の中でも特に、老化によって、骨癌（癌の治療の副作用として）、糖尿病、関節リウマチによって、および栄養不良の結果として損なわれる。骨疾患は、米国のみでも一年間に一千万人超が罹患しており、生活の質に悪影響を与え、かつ平均余命を短くしている。骨の健康を評価するための現在の診断基準は、二重エネルギーＸ線吸収法（ＤＥＸＡ）の投影技術によって測定されるような骨塩量密度（ＢＭＤ）である。このモダリティは、標準的なＸ線の撮像機構と同様の、皮質骨および海綿骨の両方からの減衰を統合する面骨密度を生じるが、骨の強度に最も関連したマーカである骨内の骨梁構造については限られた情報のみを提供する。（ＫＡＮＩＳ，Ｊ．ＡＮＤ ＧＬＵＥＲ，Ｃ；“Ａｎ ｕｐｄａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓｉｓ ｗｉｔｈ ｄｅｎｓｉｔｏｍｅｔｒｙ”；Ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓｉｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，Ｖｏｌ．１１，ｉｓｓｕｅ３，２０００．ＬＥＧＲＡＮＤ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．；“Ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ ｂｏｎｅ ｍｉｃｒｏａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｂｏｎｅ ｍｉｎｅｒａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ，ａｎｄ ｖｅｒｔｅｂｒａｌ ｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｉｎ ｍａｌｅ ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓｉｓ”；ＪＢＭＲ，Ｖｏｌ．１５，ｉｓｓｕｅ１，２０００。）ＢＭＤは骨折リスクと緩くのみ相関する。後処理技術、ＴＢＳ（海綿骨スコア）は、ＤＥＸＡ画像における画素の階調の変化と相関させて、骨の微細構造についての情報を提供しようと試みられている。比較研究により、股関節部におけるＢＭＤが依然としてより良好な骨折の予測因子であると決定した。しかし、ＴＢＳは骨梁構造の詳細な評価を提供しない。（ＢＯＵＳＳＯＮ，Ｖ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ Ｂｏｎｅ Ｓｃｏｒｅ（ＴＢＳ）：ａｖａｉｌａｂｌｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，ｃｌｉｎｉｃａｌ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ，ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ”；Ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓｉｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，Ｖｏｌ．２３，２０１２．ＤＥＬ ＲＩＯ，ｅｔ ａｌ．；“Ｉｓ ｂｏｎｅ ｍｉｃｒｏａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｉｎｅ ａｓｓｅｓｓｅｄ ｂｙ ＴＢＳ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｆｅｍｏｒａｌ ｎｅｃｋ ｆｒａｃｔｕｒｅ？Ａ Ｓｐａｎｉｓｈ ｃａｓｅ−ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｕｄｙ”：Ｏｓｔｅｏｐｏｒｏｓｉｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，Ｖｏｌ．２４，２０１３。）ＴＢＳは比較的新しい技術であり、および依然としてその能力が評価されている。

骨の微細構造、具体的には、骨梁スペーシングおよび骨梁要素の厚さの測定には、約０．１ミリメートルの分解能を必要とする。ＭＲＩ、超音波画像法、ＣＴ、およびマイクロＣＴは、全てこの問題に当てはまった。ＭＲＩでは、骨と骨髄との間にハイコントラストが簡単に得られるが、骨梁ネットワークを特徴付けるのに十分な分解能で画像を取得するのに長い時間を要し、その期間中に患者が動くために分解能が制限を受ける。このネットワークのテクスチャーのサイズが細かいほど、動きによる不鮮明さが大きくなる。心臓および呼吸の動きの原因から除去された四肢骨格（ｓｋｅｌｅｔａｌ ｅｘｔｒｅｍｉｔｉｅｓ）のみを見ることによって、患者の動きの影響を軽減する試みは、ＭＲＩおよびマイクロＣＴの両方を使用して試された。しかしながら、四肢の骨の微細構造と中心部位の骨の微細構造との間の相関は分かっていない。さらに、十分な画像情報を得て骨梁のスペーシングおよび要素の厚さを決定するためには、大きいデータマトリクス、従って長い取得時間が依然として必要とされる。この長い取得時間は、患者コンプライアンスに依存して、動きによって誘発される不鮮明さのレベルを変化させる − 単収縮は、四肢を測定するときでも依然として深刻な問題である。提案したＭＲベースの技術、ｆｉｎｅＳＡ（ＪＡＭＥＳ，Ｔ．，ＣＨＡＳＥ，Ｄ．；“Ｍａｇｎｅｔｉｃ ｆｉｅｌｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｏｎｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ（ＩＤ）ｓｐａｔｉａｌ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ”；米国特許第７，９３２，７２０Ｂ２号明細書；２０１１年４月２６日）は、連続的に細かくサンプリングされた、一次元の周波数エンコードされた取得データ（これらは、その後、雑音を低減するために組み合わせられる）の、遥かに小さいデータマトリクスを取得することによって、患者の動きの問題を回避しようとしている。この場合、画像は一次元に縮小され、取得されるデータマトリクスのサイズを縮小し、従って取得時間を短縮する。しかしながら、傾斜エンコードされたエコーは、信号対雑音（ＳＮＲ）が非常に低いため、雑音の平均化が必要とされる。分解能の有利な点は、２次元および３次元画像化に関するこの方法によって得られるが、信号の平均化のためにいくつかの応答時間（ＴＲ）にわたって多くの繰り返しの空間的にエンコードされたエコーを取得する必要性があるため、取得時間が約数分間となる − 動きから免がれるようにするには長すぎる。そのため、この技術によって得ることができる分解能の改善は限定されている。

中心骨格の骨を評価できる骨梁スペーシングおよび骨梁要素の厚さを、正確で、ロバストで、非侵襲的に、生体内測定することが必要とされている。なぜなら、これらは、骨の健康を評価しかつ骨折リスクを予測するための主要マーカであるためである。これまで、この能力をもたらすことができる臨床技術はなかった。

線維性疾患は、内部器官における広範囲の生物学的な傷害および損傷に応答して発生し、膠原線維の発生は体の治癒反応である。より進行した線維性疾患では、罹患器官における線維の密度が高くなる。線維性の病状は、肺および肝線維症から、心臓線維症および嚢胞性線維症、膵線維症、筋ジストロフィー、膀胱疾患および心疾患、および線維性構造が骨髄に置き換わる骨髄線維症の多数の疾患で発生する。線維化進展は、乳癌などのいくつかの癌に付随する。疾病が、健康な組織化された線維組織を破壊する前立腺癌では、異なる病状の進行がみられる。あらゆる場合において、組織において強調されるテクスチャースペーシングは、膠原線維が基本的な組織構造に沿って生じるため、疾患の進行に応答して変化する。肝疾患では、肝臓の健康な組織のテクスチャーが、器官の小葉構造の膠原の「デコレーション」から生じるより長い波長のテクスチャーによって置き換えられるため、テクスチャー波長が変化する。他の器官／疾患では、テクスチャー変化は、線維性の介入を示すテクスチャーが進行して、健康な組織における不調を反映する。

ほとんどの線維性の病状における疾患の進行の範囲にわたるために、線維化進展からのテクスチャー変化の評価は０．１ｍｍ規模の分解能を必要とする。そのような病状の最も一般的なものの１つ、肝疾患は、線維性構造の評価が難しい代表例である。現在、病状評価の代表的な基準は組織生検 − 無視できない合併症発現頻度 − および死亡率 − のリスクのある、極めて侵襲的でありかつ痛みを伴うことが多い処置であり（患者は生検後の観察のために数時間から一晩、病院に留まる必要がある）、およびサンプリング誤差が起こりやすく、かつ読取変動が大きい傾向がある。（ＲＥＧＥＶ，Ａ．；“Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｅｒｒｏｒ ａｎｄ ｉｎｔｒａｏｂｓｅｒｖｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｌｉｖｅｒ ｂｉｏｐｓｙ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｈｒｏｎｉｃ ＨＣＶ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ”；Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ；９７，２００２．ＢＥＤＯＳＳＡ，Ｐ．ｅｔ ａｌ．；“Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ｉｎ ｃｈｒｏｎｉｃ ｈｅｐａｔｉｔｉｓ Ｃ”；Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．３８，ｉｓｓｕｅ６，２００４．ＶＡＮ ＴＨＩＥＬ，Ｄ．ｅｔ ａｌ．；“Ｌｉｖｅｒ ｂｉｏｐｓｙ：Ｉｔｓ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｓ ｓｅｅｎ ａｔ ａ ｌｉｖｅｒ ｔｒａｎｓｐｌａｎｔ ｃｅｎｔｅｒ”；Ｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ，Ｍａｙ １９９３。）肝疾患の組織損傷を評価するために使用されることが多い超音波による別のモダリティは、疾患のより後期において適切な評価をもたらすことができるにすぎない − それは硬変を診断するために使用される。肝疾患の評価に使用するためにしばらく開発中である磁気共鳴ベースのエラストグラフィ（ＭＲＥ）は早期評価を行うことができない − 著しい線維性の浸潤（進行疾患）前の読取誤差が大きすぎる。さらに、この技術は、追加的な高価なハードウェア、熟練した技術者が存在することを必要とし、かつ構成および走査時間に合計２０分程度かかるため、非常にコストのかかる処置になる。ＭＲ画像法によって直接線維性のテクスチャーを撮像する能力は、データを取得するために必要な時間全体にわたる患者の動き、および線維と周囲組織との間にコントラストがないことの両方によって損なわれる。１回の息止め中のデータ取得でも、心臓の拍動性の動きおよび息止めの不履行によって深刻に損なわれ、息止めの不履行は、肝臓および肺などの多くの器官に著しい動きを生じる。また、ＳＮＲは十分に低いため、連続的なエコーから得られた再登録されたＭＲ強度プロファイルを組み合わせることによる動きの補正は極めて問題がある。同様に、ＭＲＩを使用する初期疾患の心臓線維症の量の評価は、測定の時間中における心拍動によって深刻な妨害を受ける。ガウス雑音と異なり、動きは非線形効果であるために平均化できない − 電子雑音低減のために平均化前に再登録できるようにする十分な信号レベルである必要がある。治療に対する反応を診断および監視できるようにするために、発病から進行した病状までの線維化進展の範囲の全体にわたってテクスチャー変化を評価できる、より感度の高い（より高いＳＮＲ）非侵襲的技術が必要とされている。

多数の神経疾患の発病および進行は、反復性の微細な神経および血管の構造／テクスチャーの変化と関連付けられる。しかしながら、脳におけるそのような変化を評価する能力は、死後にのみ利用できる。現在のところ、アルツハイマー病（ＡＤ）の確定診断は、脳の組織の死後の組織学によるものである。ＡＤおよびレヴィー小体認知症などの他の形態の認知症、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）などの運動疾患、パーキンソン病、慢性外傷性脳症（ＣＴＥ）ならびに他の病状または外傷に起因するものなどの外傷性脳損傷（ＴＢＩ）によって引き起こされる状態、または多発性硬化症（ＭＳ）などの脳構造に対する損傷を伴う状態、脳血管疾患（ＣＶＤ）、および他の神経疾患は、進行した段階でのみ行動および記憶の変化によって診断可能であることが多く、早期に介入できる能力を妨げている。さらに、癲癇および自閉症などの状態は、微細な神経構造における異常変動と関連付けられており、これは、臨床的に診断可能であれば、治療に対する反応を試験するために標的選択を可能にするであろう。

様々な生体内診断技術がＡＤおよび他の認知症に利用可能であるが、それらのいずれも決定的ではない。これらの技術は、大きい評価誤差をもたらしがちである筆記診断試験からＰＥＴ画像法に及び、この画像法では、アミロイド斑の密度または糖代謝（ＦＤＧ ＰＥＴ）を評価する。上述した通り、ＰＥＴ画像法は極めて高価であり、高分解能を提供できず、かつ放射性同位体および位置決め用のＸ線ビームの使用に依存し、線量の懸念に起因して長期にわたる使用に関する認可を複雑にする。さらに、アミロイドの撮像もＦＤＧ ＰＥＴも、ＡＤの決定的な指標となることは示されていない。（ＭＯＧＨＢＥＬ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．“Ａｍｙｌｏｉｄ Ｂｅｔａ ｉｍａｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ＰＥＴ ｉｎ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ：ｉｓ ｉｔ ｆｅａｓｉｂｌｅ ｗｉｔｈ ｃｕｒｒｅｎｔ ｒａｄｉｏｔｒａｃｅｒｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ？”；Ｅｕｒ．Ｊ．Ｎｕｃｌ．Ｍｅｄ．Ｍｏｌ．Ｉｍａｇｉｎｇ。）

認知症の診断のためのＣＳＦバイオマーカの使用は、痛みを伴い、かつ侵襲性が高く、かつイメージングバイオマーカで可能であるような脳内の解剖学的位置による信号レベルを区別できない。認知症の様々な形態は、脳内での空間的／時間的な進行が異なることが分かっているため、これは、液体生検を使用することの深刻な欠点である。認知症の様々な形態と関連付けられる別の疾患は、ＣＶＤ（脳血管疾患）であり、これは、脳の組織に至る血管が遮断されることによって血流が低下する結果、認知障害を誘発する。微小血管において病状によって誘発される変化を高分解能評価できるものがここで必要とされている。

ＡＤを含む認知症の多くの形態における委縮に起因する組織の縮小は、ＭＲＩにおいて、長期的に取得されたデータを慎重に登録することによって測定可能であるが、疾患は、この縮小が測定可能になる頃には進行している。疾患の早期は、死後の組織学において皮質ニューロンのカラム配列の劣化によって示され、これらのカラムの通常のスペーシングは、ほとんどの皮質領域において約１００ミクロンである。（ＣＨＡＮＣＥ，Ｓ．ｅｔ ａｌ．；“Ｍｉｃｒｏａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ｏｆ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｅｃｌｉｎｅ：ｎｏｒｍａｌ ａｇｅｉｎｇ，ＭＣＩ，ａｎｄ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ”；Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｃｏｒｔｅｘ，Ａｕｇｕｓｔ ２０１１．Ｅ．ＤＩ ＲＯＳＡ ｅｔ ａｌ．；“Ａｘｏｎ ｂｕｎｄｌｅ ｓｐａｃｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ａｎｔｅｒｉｏｒ ｃｉｎｇｕｌａｔｅ ｃｏｒｔｅｘ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｒａｉｎ”；Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，１５，２００８。）このテクスチャーのサイズおよび皮質が極めて薄いことによって、卓越した取得速度でも、ごくわずかに患者の動きがあるだけでデータ収集を不可能にする。数十ミクロン程度のテクスチャー変化の評価は、生体内では極めて問題があるが、可能である場合、神経疾患の診断および監視においてある範囲の微細なテクスチャー変化を標的にでき、および治療の開発において重要な役割を果たす。

特許請求される方法に考えられる別の神経学的な適用は、生体内において、大脳皮質の様々な制御領域の境界またはこれらが含まれる異なるブロードマン野を決定することである。そのような能力は、例えば、ＦＭＲＩ（機能的磁気共鳴画像法）を使用して実施されるような、脳機能の研究におけるデータ解釈を大きく支援する。

上述の３つの種類の疾患、骨疾患、線維性疾患、および神経疾患は、包括的なリストではない。微細構造の病状によって誘発される変化のある他の病態、例えば、腫瘍を取り囲む血管系の血管新生増殖、または線維化進展および乳房の腫瘍の進行に応答した血管系および乳腺管の変化も病状であり、微細な組織のテクスチャーを解像する能力は、疾患の早期発見および治療に対する反応の監視を可能にする。

微細なテクスチャーにおける変化を測定する能力は、疾患の診断に対して高い価値があるであろう。電離放射線または放射性トレーサの使用に依存しない非侵襲的技術は、早期診断および繰り返しの測定に大きい自由裁量の余地を残して、疾患の進行および治療に対する反応を監視できるようにする。同調可能な組織のコントラストをもたらす磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）は、まさにそうした非侵襲的技術であり、放射線量の懸念がない。しかしながら、患者の動きに起因する信号劣化の問題を回避するために、データを、以前には可能でなかった時間規模で取る必要がある。

磁気共鳴（ＭＲ）を使用してテクスチャーを評価するための選択的なサンプリング方法は、関心体積を励起することによって達成される。その後、全ての傾斜がオフにされ、および特定のｋ値においてエンコードされたＲＦ信号の複数のサンプルが、単一のＴＲにおいて記録される。いくつかの実施形態では、関心体積の励起は、例示的な実施形態において、スライス選択に活性化された第１の傾斜を備える第１のＲＦパルスを送信するステップと、活性化された第２の傾斜を備える第２のＲＦパルスを送信するステップであって、前記第２の傾斜は、第１のスライスと第２のスライスとの交点によって規定された領域において、スライス選択的リフォーカシングに選択されている、ステップと、位相ラップを誘発する形状にされた選択された傾斜パルスを適用して、空間的エンコードを作成するステップであって、その結果得られるピッチが特定のｋ値のテクスチャー波長に対応する、ステップと、およびその後、活性化された第３の傾斜を備える第３のＲＦパルスを送信するステップとによって達成される。第３の傾斜は、励起をリフォーカスするように適合され、第１のスライスと第２のスライスとの交点およびこの第３のスライス選択によって規定された領域を規定する。さらに別の実施形態では、選択パルスは、ベクトル結合傾斜で発され、第２のｋ値を変更する。その後、傾斜は再びオフにされ、およびＲＦ信号の複数のサンプルが、同じＴＲ内にある間に第２のｋ値において記録される。この実施形態は、ベクトル結合傾斜において、各パルスが新しいｋ値を選択した状態で、予め決められた複数のパルスに対する追加的な選択傾斜パルスを発することによって拡張され得る。各パルス後にベクトル結合傾斜がオフにされた状態で、各負パルスで誘発された次のｋ値におけるＲＦ信号の複数のサンプルは、依然として同じＴＲ内にある間に記録される。

追加的な実施形態は、活性化された第３の傾斜を備えるリフォーカシングＲＦパルスを送信するステップと、その後、ベクトル結合傾斜で複数の選択傾斜パルスを発するステップであって、各パルスが新しいｋ値を選択する、ステップとを提供する。ベクトル結合傾斜の各パルスの後で、誘発された次のｋ値のＲＦ信号の複数のサンプルは、ここでも依然として同じＴＲ内にある間に記録される。この実施形態は、活性化された第３の傾斜を備える第２のリフォーカシングＲＦパルスを送信するステップと、その後、ベクトル結合傾斜で複数の選択傾斜パルスを発するステップであって、各パルスが新しいｋ値を選択する、ステップとによってさらに改良され得る。各パルス後にベクトル結合傾斜がオフにされた状態で、各パルスで誘発された次のｋ値におけるＲＦ信号の複数のサンプルが記録される。

追加的な実施形態が、ＧＲＥ（傾斜リコールドエコー）を使用して信号を複数回呼び戻し、それにより、記録窓を拡張して追加的なｋ値サンプルの取得を可能にすることを提供する。

説明した実施形態の拡張では、ベクトル結合傾斜での複数のパルスのそれぞれに続く各新しいｋ値におけるサンプル数は、予測されるＳＮＲ、病状、組織コントラスト、テクスチャーサイズまたはテクスチャー帯域幅に基づいて選択される。

実施形態に加えて、関心体積を励起するステップにおいて、関心体積は、交差するスライス選択的リフォーカシング、適切な傾斜と組み合わせてフェーズドアレイ送信を使用する選択的励起、関心領域外の組織からの信号をスクランブルするための断熱パルス励起、外部体積抑制シーケンス、および関心組織を物理的に隔離することを含む、内部体積内でスピンを選択的に励起する他の方法の組を使用して選択される。

関心体積を励起するステップ、全ての傾斜をオフにするステップ、および特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録するステップが、同じＴＲにおいて、または続いて起こるＴＲにおいて複数回繰り返され、振幅パワースペクトルを構築し、各ＴＲの特定のｋ値は、各ＴＲの関心体積内に制約されている場合、介在する動きとは無関係である、最初の実施形態が用いられ得る。

あるいは、関心体積を励起するステップ、全ての傾斜をオフにするステップ、および特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録するステップは、同じＴＲにおいて、または関心体積が変動する続いて起こるＴＲにおいて複数回繰り返され、それにより、テクスチャーデータを取得して、器官または解剖学的構造内のまたはそれらにわたるテクスチャー変動を評価する。

本明細書で開示する実施形態の特徴および利点は、添付図面と併せて考慮されるとき、以下の詳細な説明を参照することによってよりよく理解される。

入力ＳＮＲに応じて、出力ＳＮＲ≧２０ｄＢを達成するために平均化に必要なデータサンプル数を示すシミュレーションである。 ｋ空間内の位置に応じて、ＳＮＲ≧２０ｄｂを達成するために平均化に必要なデータサンプル数を示すシミュレーションである。 単一のＴＲのタイミングを示す、特許請求される方法のためのパルスシーケンスの例示的なタイミング図である。 図３の例示的なタイミング図の拡大図である。 増加したｋ値でのエネルギー密度の低下を妨げるように、異なる数のサンプルが各ｋ値において取得される、選択した組のｋ値の複数の測定値を取得するように設計された、特許請求される方法のためのタイミング図の例である。 単一のＴＲ内で多くの繰り返しの標的ｋ値を取得するために、特許請求される方法によって提供された能力により、ＳＮＲを増大するためにロバストな信号の平均化を可能にすることを示すシミュレーションである。 従来の周波数エンコードされたエコー手法を使用して平均化する９０個のサンプルを取得しようとする結果を示すシミュレーションであり、少数の繰り返しのみでの特定のｋ値の取得は、各エコーに対する長い記録時間に起因して、各ＴＲにおいて可能である。 単一のＴＲ内の複数のリフォーカスされたエコーにわたってデータ取得をもたらすように設計された、特許請求される方法の例示的なタイミング図である。 関心取得体積（ＶＯＩ）の２つの可能な形状を示す。

以下、本明細書で使用される用語の定義を提供する。
１８０°逆パルス 組織領域におけるスピンを反転させて、ＭＲ信号をリフォーカスすることができるようにするＲＦパルス。
１８０°パルス 正味の磁場ベクトルをＢ_０に対して逆平行に傾けるＲＦパルス
９０°パルス 正味の磁場ベクトルをＢ_０に対する横断面へと傾けるＲＦパルス
３Ｔ ３テスラ
Ａ／Ｄ アナログ・ディジタル変換器
ＡＤ アルツハイマー病
ＡＤＣ 拡散強調画像法で測定された平均拡散係数
断熱パルス励起 断熱パルスは、Ｂ１不均質性および周波数オフセット効果に対して比較的感度の低い、振幅および周波数変調されたＲＦパルスの種類である。
ＡＷＧＮ 加法性白色ガウス雑音加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）は、自然に発生する多くのランダム処理の効果を擬態するために情報理論において使用される基本雑音モデルである。
生検 生検は、より詳しく検査するために体から採取された組織のサンプルである。
Ｃ／Ｎ コントラスト対ノイズ、信号レベル全体ではなく、構造要素間の信号の違いに基づく画質の測定値
ＣＡＷＧＮ 複素数値加法性白色ガウス雑音
ＣＢＦ 脳血流
化学シフト ＭＲ信号に寄与する核の異なる分子環境に起因する、ＭＲ共振周波数のわずかな変化。
ＣＪＤ クロイツフェルト・ヤコブ病
クラッシャー傾斜 パルスの不完全性によって生成されるスプリアス信号を減少させるために、１８０°ＲＦリフォーカススライス選択パルスの両側に適用された傾斜。
ＣＳＦ 脳脊髄液
ＤＥＸＡ 二重エネルギーＸ線吸収法は、２つの異なるエネルギーのＸ線ビームを使用して骨塩量密度を測定する手段である。
ＤＳＣ 動的磁化率コントラスト
ＤＴＩ 拡散テンソル画像法
ＤＷＩ 拡散強調画像法
エコー ９０°励起パルスに１８０°リフォーカスパルスが続いて、エコー時に場の不均質性および化学シフトの影響をなくす、ＲＦパルスシーケンス。
周波数エンコード ＭＲＩにおける空間位置の周波数エンコーディングが、機械傾斜コイルによって誘発される補助的磁場を使用することによって達成される
ガウス雑音 ガウス雑音は、ガウス分布としても公知の正規分布の確率密度関数と等しい確率密度関数（ＰＤＦ）を有する統計ノイズである。
傾斜パルス ｋ値のエンコードを変更するための機械磁場傾斜のパルシング
傾斜セット 信号を空間的にエンコードするために、または選択した方向に特定の位相ラップを設定するために、主に使用されるＭＲスキャナーのボアの周りのコイルの組
ＧＲＥ 傾斜リコールドエコー
インターリーブ取得 単一のＴＲ内で連続的に励起される多数のＶＯＩからの信号取得
アイソクロマット（Ｉｓｏｃｈｒｏｍａｔ） 同じ周波数で共振する微視的スピン群。
ｋ空間 ＭＲ画像の２次元または３次元のフーリエ変換。
ｋ値係数 フーリエ級数におけるそれぞれの特定のｋ値の相対荷重を反映するフーリエ級数または変換の係数。
ｋ空間 ＭＲ画像の２次元または３次元のフーリエ変換。
ｋ値 テクスチャー場にある構造要素のスペーシングを反映するｋ空間内の点の１つ。
ｋ値選択パルス サンプリングされた方向に沿って特定のｋ値エンコードを選択するために使用される傾斜パルス
ｋ空間値のライブラリー 組織の特徴付けのために組織の特定の領域において取得されたｋ空間係数の正味の集まり
機械傾斜 ＭＲスキャナーにおいて傾斜コイルの組を使用することによって課すことができる磁場傾斜
ＭＲＥ 磁気共鳴エラストグラフィ − 音響せん断波を使用し、かつＭＲＩを使用してそれらの伝播を画像化して、軟組織のスティフネスを測定する画像化技術。
ＭＲＩ 磁気共鳴画像法
ＭＳ 多発性硬化症
ノイズフロア 信号の理論上、ノイズフロアは、ノイズ源の全てと測定システム内にある不要な信号との和から生じた信号の測定である
ＰＥＴ 陽電子放射断層撮影法は、陽電子放射性の放射性トレーサを使用して体内の機能プロセスの三次元画像を生じる機能的画像化技術である。
位相コヒーレンス（空間的） 共通のＶＯＩ内での複数の測定値または複数のｋ値に言及するとき、サンプルが測定基準系に対して同じ位置を有することを示す
位相エンコード 横方向磁化ベクトルに特定の位相角を与えるために位相エンコードが使用される。特定の位相角は、位相エンコーディング傾斜内の横方向磁化ベクトルの位置、傾斜の大きさ、および傾斜適用の持続期間に依存する。
位相ラップ 位相エンコードされたサンプルに沿った横方向磁化の位相のヘリカル状摂動
ピッチ スクリューのピッチに関して、ｋ値エンコードの方向に沿った位相ラップのタイトネス
プロファイル 信号強度の一次元プロット
ＲＦ 無線周波数電磁信号
半結晶質テクスチャー １つ以上の方向に沿って規則的なスペーシングを示すテクスチャー
スライス（スラブ） 非ゼロの厚さの平面部を示すために区別せずに使用される
スライス選択的リフォーカシング ＲＦパルスの帯域幅が傾斜の方向に沿って厚さを選択し、およびＲＦパルスが正味の磁化ベクトルをその平衡位置から傾けるような、スライス選択的傾斜とＲＦパルスとの組み合わせによる、スピンのリフォーカシング。ＲＦパルスと同じ周波数で処理するスピンのみが影響を受ける。
ＳＥ スピンエコー
ＳＮＲ 信号対雑音比
スポイラー傾斜 クラッシャー傾斜を参照
Ｔ２ 原子または分子レベルでの自然な相互作用から生じる横方向磁化の減衰に対する時定数と定義される。
Ｔ２^＊ いずれかの実際のＮＭＲの実験において、横方向磁化が、自然の原子および分子機構によって予測されるよりも遥かに早く減衰する。この率は、Ｔ２^＊（「Ｔ２−アスタリスク」）で示される。Ｔ２^＊は、「観察された」または「実効」Ｔ２とみなされ得るが、第１のＴ２は、撮像される組織の「自然の」または「真の」Ｔ２とみなされ得る。Ｔ２^＊は、常に、Ｔ２以下である。
ＴＢＳ 海綿骨スコアは、骨の健康を評価するために、ＤＥＸＡ信号中に骨の微細構造と相関させるためのテクスチャーパターンを探す技術である
ＴＥ スピンエコーシーケンスは、２つのパラメータを有する。エコー時間（ＴＥ）は、９０°ＲＦパルスと、最大のエコーに対応するＭＲ信号サンプリングとの間の時間である。１８０°ＲＦパルスは、時間ＴＥ／２に適用される。繰り返し時間は、２つの励起パルス間の時間（２つの９０°ＲＦパルス間の時間）である。
テクスチャー周波数 テクスチャーにおける単位長さ当たりのテクスチャー波長の繰り返し数
テクスチャー波長 テクスチャーにおける構造要素間の特徴的なスペーシング
ＴＲ スピンエコーシーケンスは、２つのパラメータを有する。エコー時間（ＴＥ）は、９０°ＲＦパルスと、最大のエコーに対応するＭＲ信号サンプリングとの間の時間である。１８０°ＲＦパルスは、時間ＴＥ／２に適用される。繰り返し時間は、２つの励起パルス間の時間（２つの９０°ＲＦパルス間の時間）である。
ベクトル結合傾斜 傾斜コイルの組の任意のベクトル結合の結果生じる磁場傾斜
ＶＯＩ 関心体積
窓関数 信号処理では、窓関数（アポディゼイション関数またはテーパリング関数としても公知）は、いくつかの選択した間隔外でゼロ値である数学的関数である
Ｘ線回折 Ｘ線回折は、結晶の原子および分子構造を特定するために使用されるツールである。

本明細書で開示する実施形態は、微細な生物学的テクスチャーを、生体内で非侵襲的に高分解能測定および評価することを可能にし、疾患の発症およびある範囲の病状の進行に応答するテクスチャー形成および／または変化の監視を可能にするＭＲベースの技術を提供する。この同じ方法は、他の生物系および物理系における微細なテクスチャーの特徴付けに適用され得る。微細なテクスチャーのＭＲベースの分解能を、生体内画像法において以前は達成できなかったサイズスケールにすることができる。方法は、本明細書では、組織の検査に関する生物系について説明されるものの、製造におけるまたは岩石の様々なタイプを特徴付けるための地質学における材料特性の測定など、ある範囲の産業目的における微細構造の評価と、微細構造／テクスチャーの測定が必要とされる他の使用法とに等しく適用可能である。

本明細書で特許請求される方法は、ＭＲＩ分解能を制限する要因である対象の動きの影響が無視できるようになるほどに十分に高速で必須データを取得することによって、微細なテクスチャーの生体内分解能のこの著しい改善を達成する。この高速な取得は、１つのＴＲ内で、インクリメントに − 単一の箇所、向きでおよび一度に１つの、または選択した組のｋ値で − データを取得することによって達成される。関心ｋ値を選択するためにエンコーディング傾斜を適用した後、データは、傾斜をオフにして取得され、エンコードされたｋ値を複数回繰り返し取得して、それに続いて、電子雑音を減少させるために平均化できるようにし、従って、動きによる不鮮明さが発生し得る前に、個々のｋ値のロバストな測定を可能にする。組織内に存在する、または組織内のテクスチャースペーシングの連続スペクトルの発生に向けて、より大きい組の選択されたｋ値での測定を作り上げるために、ＴＲの取得は、必要な回数繰り返され得、実空間および必要なｋ空間の所望の範囲に広げるために必要なようにエンコードを変更する。各ＴＲから出力された１つ以上のｋ値の組は、動きの影響なく、繰り返しを平均する能力に起因して、ここでは高ＳＮＲであり、および関心測定は、画像の生成ではなく、画像のテクスチャースペーシングであるため、ＴＲ間の位相コヒーレンスの欠如に関心がない。

その最も単純な形態では、本明細書で特許請求される方法は、病変、器官、器官内のある箇所、骨の特定領域、またはサンプリングするための罹患器官のいくつかの領域など、特定の関心組織領域を含む内部体積内からＭＲ信号を取得することからなる。この内部体積は、限定されるものではないが、数例を挙げると、交差するスライス選択的リフォーカシング、適切な傾斜と組み合わせたフェーズドアレイ送信を使用する選択的励起、関心領域外の組織からの信号をスクランブルするための断熱パルス励起、外部体積抑制シーケンス、および関心組織を物理的に隔離することを含む、内部体積内でスピンを選択的に励起する他の方法を含む、いくつかの方法のうちの１つによって励起され得る。

関心体積（ＶＯＩ）の規定後、傾斜はオフにされ、および受信機ＢＷおよびサンプリング長によって広がりが規定される、特定のｋ値に中心がある信号の複数のサンプルが取得される。この測定は、画像を生成するために必要なようにｋ空間の全てをマッピングしようとするのではなく、ＶＯＩ内の特定方向においてのみ繰り返される。特定のｋ値の１つ以上のサンプルは、単一のＴＲの最中に取得ブロック内で取得され、およびそれに続いてｋ値はインクリメントまたはデクリメントされ、同じＴＲの最中に望まれるような、他のｋ値のさらに複数のサンプルを可能にする。この方法は、数ミリ秒の時間期間にわたる各関心ｋ値の複数のサンプリングを可能にし、対象の動きから免れている。その後、プロセスは、さらなるＴＲにおいて繰り返され得、ｋ値の取得間の動きの条件は、ＶＯＩが関心組織領域内に留まることのみである。空間周波数の振幅スペクトルの構成は、空間的にコヒーレントに取得する必要なく達成され得る。関心量は、サンプル体積に存在する様々なｋ値（テクスチャースペーシング）の相対強度であるため、取得体積が代表的な組織サンプル内に留まる限り、ブロック間のいずれの動きも測定を損なわない。組織に含まれるｋ値のスペクトルを構成する間に、内部で励起された体積が他の組織体積に動けるほど十分に大きい振幅の動きの場合、かなりロバストでリアルタイムのパイロットアルゴリズムおよび取得アルゴリズムの使用は、内部で選択的に励起された体積の総再位置決め、および適切な組織に留まれなかったデータセットの拒絶に使用され得る。

器官または解剖学的構造内のまたはそれにわたる複数の位置でのテクスチャーのサンプリングを可能にするＶＯＩの再位置決めは、器官による病状の変化を決定できる。取得されたデータは、位置決め画像を基準にして空間的にマッピングされ得る。ＶＯＩが、連続的なＴＲ内で動かされ得るか、またはインターリーブ取得が、信号が次のＴＲよりも前に回復する時間の最中に追加的な体積を励起させることによって、単一のＴＲ内で行われるかのいずれかである。条件は、連続的なＶＯＩが新しい組織で励起されること、以前のスライスの選択に重なり合わないことである。病状の空間的変動は、この方法によって決定され得る。これはまた、測定が長期的に繰り返される場合、器官の病状の時間的な進行を監視するために使用され得る。

サンプル体積におけるプレワインド位相に対するパルスシーケンスのカスタマイズは、関心最高ｋ値をエコーピークに位置決めし、ここでは、信号は最強であり、最善のＳＮＲの測定を提供する。

研究中の体積内での、様々な角度で複数の方向に沿った、および直線方向または湾曲のいずれかの様々な経路に沿ったｋ値のサンプリングは、テクスチャー、特にニューロンのミニカラムなど、特定の方向に半順序構造を備えるテクスチャーに関する重要な情報を生じ得る。カラムのスペーシングに関連付けられたｋ値の測定は、垂線の両側でのサンプリング方向のわずかな変化がそのｋ値に関する信号の大きさの急速な減少を示すため、サンプリング経路のアライメントに極めて感度が高い。信号最大の両側での取得経路の揺動は、病状によって誘発されるランダム性の測定値を生じ、これはピークの幅によって示され得る。

データ取得のために傾斜がオフにされた状態では、帯域幅を特定の化学種に合わせることは、研究中の構造の化学組成が分かっているとき、構造情報を強化し得る。

本明細書で特許請求される方法は、血流を標的とする時間依存性のコントラストスキームと併用され得る。これらのコントラスト技術のいくつかは、血液内酸素レベル依存（ＢＯＬＤ）画像法、動脈スピン標識（ＡＳＬ）画像法、および動的磁化率コントラスト（ＤＳＣ）画像法である。これらの方法は、血管系を強調するために様々な技術を使用するため、ＣＶＤ（脳血管疾患）および腫瘍増殖を含む多くの病状に関連付けられる血管系のテクスチャーの変化が測定され得る。

本明細書で特許請求される方法はまた、ＤＷＩおよびＤＴＩを含む他のＭＲベースの測定技術と併用されて、拡散技術に関するパラメータ選択向けのフロントエンド情報、およびそれらの組織健康の測定値との相関を提供し得る。

１つのブロックを取得するための合計時間が約ミリ秒である、単一のｋ値の高速の繰り返し測定は、患者および機械の動きによって誘発される不鮮明さを無視できるレベルまで低減させ、以前は生体内にアクセスできなかった微細なテクスチャーのロバストな評価を可能にする。（対照的に、標準的なＭＲ画像取得時間は、持続時間が遥かに長く、その間、患者は完全に静止したままであるように求められる。）測定される各ｋ値のＳＮＲは、ブロック内の各ｋ値における個々のサンプルを組み合わせることによって著しく改善される。ここでは、この平均化は、対象の動きを気にせずに行われ得、この動きは、ブロック内の個々のサンプルの高速での順次式取得に起因して除去される。

ＳＮＲのこの著しい改善は、本明細書で特許請求される方法が、画像形成に必要な多数の空間的にエンコードされたエコー全体を取得するのではなく、微細なテクスチャーの病状の特徴を決定するために関心ｋ値の取得のみに重点を置いているため、可能にされる。データマトリクスの著しい減少は、標的にしたｋ値での繰り返し回数を増加させることができ、従ってＳＮＲを著しく改善できる。

ある範囲のテクスチャースペーシング内のエネルギー密度は、テクスチャー波長に比例するか、またはｋ値に反比例する − すなわちｋ値が高いほど、関連の信号強度は低くなる。本明細書で特許請求される方法を使用することによって可能にされた高速取得は、Ｔ_２およびＴ_２ ^＊の影響が信号振幅を低下させる前に、最初は低い信号であるｋ値を取得するために、特定のｋ値での取得の繰り返し回数を合わせることができる。このようにして、雑音消去のために平均される各繰り返しのＳＮＲ（または、それに続くＴＲからのｋ値の測定値と組み合わせられる前に空間 − 位相 − 補正された）は、この閾値を上回る。異なるｋ値での取得サイクル間に動きがあることは、各取得が組織の関心体積（ＶＯＩ）内にある限り、問題にならない。特許請求される方法が、組織のテクスチャーにおける、病状によって誘発される変化の評価のみを標的とするため、画像法において必要とされるような、データ取得のサイクル全体にわたる位相コヒーレンスは必要ない。

いくつかの利点は、減少した体積（ＶＯＩ）における単一のｋ値サンプリングに対して傾斜がオフにされた後のデータの取得によって生じる。適切なパルスのシーケンシングによって、エコー記録窓が、信号レベルはエコーピークで最も高いため、関心最高ｋ値によって記録が開始されるように設計され得る。これにより、生体内ＭＲ画像法では現在達成できない微細構造の記録が可能になる。

さらに、Ｔ２^＊は、傾斜がオフにされていると長くなるため、より長い取得時間が可能になることによってＳＮＲが改善される。これは、増加したサンプル数Ｎの取得を可能にする。

コイル組み合わせも、各ｋ値に対してより高いＳＮＲを有することによって単純にされ、従ってＳＮＲ全体を著しく改善する。これは、ＭＲＩの傾向が、多くの小さい要素コイルで構成されたコイルアレイに向かっているため、特に有益である。本明細書で特許請求される方法で標的とされている取得体積が小さいため、サンプル体積にわたる位相の補正は必要ではない。複数の要素チャネルを組み合わせるために、各コイルに関する１つの位相およびゲイン値のみが必要とされる。これらは、コイルを最も高いＳＮＲで最も重く重み付ける最大比合成（ＭＲＣ）方法、または他の複数信号組み合わせ方法を使用して組み合わせられ得る。（所与のコイルアレイの要素の位相およびゲインは、一度ファントムから決定されてから、患者のデータに適用され得る。）

標準的なＭＲＩ走査での信号取得およびデータサンプリングは、複数のエコーの複素数値サンプルを取得することによって行われる一方、傾斜シーケンスを同時に、ならびにエコーを順々に適用する。画像法は、複数の次元のうちの１つの次元に関する周波数エンコードに依存する。なぜなら、これは、一点ではなく、各位相エンコードによってｋ空間内での１つのラインの取得を可能にするからである。３次元画像化に関し、ｋ空間内の２つの次元は、通常、位相エンコードに依存して、目標としたｋ空間の充填を生成し、３番目の次元が周波数エンコードされる。画像化での位相エンコード取得は、通常、位相エンコードの各方向において約２５６個のｋ値の取得を伴い、従って比較的時間のかかるプロセスである。臨床的なＭＲＩ走査では、画像を生成するのに約１０〜１５分かかる。画像構成での目標は、十分なｋ空間カバレージを取得して、２次元または３次元フーリエ級数の係数全てを埋めることであり、このため、標準的なＭＲ分解能は対象の動きによって制限される。

本明細書で特許請求される方法は、画像生成に重点を置いている標準的なＭＲデータ取得とは正反対である。画像形成は、求められる大きいデータマトリクスを取得するために必要な長い時間にわたる対象の動きから生じる不鮮明さに直面する。本明細書で特許請求される方法の標的は、画像ではなくテクスチャーであるため、対象の動きに対する唯一の条件は、サンプリングされた体積が、データを取得する間、同様の組織特性の領域内に留まることである。これは遥かに厳しくなく、および可能な動きの規模が十分に大きいため、および時間的順序はリアルタイムの動きの評価および補正技術によって簡単に補正されるため、構造的な位相コヒーレンスの条件よりも目標を達成するのが簡単である。本明細書で特許請求される方法の取得速度は、ほとんどの場合、リアルタイムの動きの補正が全く必要ではないとし得るようなものである。テクスチャー測定値を抜き出そうとするために、他の方法は、画像の後処理に重点を置いたが、本明細書で特許請求される方法は、画像生成の必要性を除去し、その代わりに、テクスチャーを直接測定することに重点を置き、従ってより感度が高くかつロバストな測定を可能にする。

しばしば、ｋ空間サンプリングは、傾斜セットの存在下でのエコーのサンプリングと同義であると考えられる。本明細書で特許請求される方法では、ｋ空間充填のための手法は、標的とした病状でのテクスチャーの評価に必要なｋ値の組のみを取得することであり、データは、傾斜がオフにされた後に取得される。この方法は、雑音低減のために平均化するために、単一のｋ値の繰り返しのそのような高速取得を可能にし、それにより、対象の動きはデータを劣化させない。

個別にｋ値をサンプリングすることから生じるＳＮＲの大きい改善、単一のＴＲにおいて取得された選択したｋ値の組の多くの繰り返しと併せて、傾斜がオフにされた後の取得は、ＳＮＲをさらに著しく改善でき、従って測定のロバスト性を増大させる。これを、以下の記載で説明する。

ＭＲエコーサンプリングは、特定のサンプル対時間依存性エコーの時間を提供する。エコーは、（周波数エンコード軸に対して）同時におよび（位相エンコード軸に対して）以前に適用される傾斜に含まれるだけでなく、サンプルの異なる化学種に関連付けられるアイソクロマット、ならびにスピン−スピン相互作用に関連付けられるエンベロープ（Ｔ２＆Ｔ２^＊）を含む。

従来の周波数エンコードされたスピンの取得は、サンプルに時間変化傾斜を課し、これは、予め決められた経路に沿ってｋ空間を効果的に移動する。直線的なサンプリングでは、経路は直線に沿っている。

周波数エンコードは、所与のｋ値において測定値を１つのみ生成する − 所与の時点において、エコーの取得されたサンプルは、特定のｋ空間の位置におけるフーリエ係数に対応する１つの値を表す。次のエコーサンプルは、異なるｋ空間の位置における値を表し、次のｋ値は、同時に適用される傾斜の勾配に依存する。対応するｋ値に十分な信号がある限り、この手法は良好に機能する。しかしながら、関心信号が、ノイズフロアに近いかまたはさらにはそれを下回る場合、通常、追加的なサンプルおよびそれに続いて後処理が必要とされる。

周波数エンコードされた傾斜の読み出しにおいてノイズフロアを低減させる１つの方法は、傾斜の強度を小さくし、かつ受信機の帯域幅を低くすることである。受信機の帯域幅を狭くすることは、実際、雑音レベルを下げ、およびより低い信号レベルの検出を改善する（用語ｋ_ＢＴＢに比例する、ｋ_Ｂは、ボルツマン定数に対応し、Ｔは、ケルビン温度に対応し、およびＢは、Ｈｚでの受信機の帯域幅に対応する。）しかしながら、これは、より大きい化学シフトアーチファクトを犠牲にして実現される。

化学シフトアーチファクトは、生物学的サンプル内の異なる化学種に関連付けられる異なるアイソクロマットの結果として生じる。周波数エンコードされたｋ空間の読み出しでは、わずかに高い周波数で共振するそれらの化学種は、像空間におけるそれらの実際の位置から、周波数が大きくなる方向へ変位しているように見える。空間周波数エンコーディング傾斜が浅い場合、明白な変位はかなり大きいものであり得る。

そのようなものとして、化学シフトアーチファクトを最小にするために、傾斜の勾配は、一般に、可能な限り険しくされて、明白なシフトを狭い範囲内（すなわち、像領域の１または２ピクセル内）へと最小にする。しかしながら、そのため、これは、より大きい周波数範囲に対応するために、より広い受信機の帯域幅を必要とする。これは、同様に、受信帯域幅に比例するレベルにおいて、ノイズフロア全体を大きくする。

周波数の読み出しが、一般的に、傾斜の強度と、雑音レベルと、化学シフトアーチファクトとを強制的に交換する結果となる。

信号取得における雑音低減のための共通の技術は、信号の繰り返しのサンプリング、およびそれに続く複数の測定値の組み合わせによるものである。線形ノイズ源、例えばガウス雑音では、この技術は、信号でのランダム雑音の消去によってＳＮＲを改善し、その消去効果は、サンプル数Ｎと共に大きくなる。

この消去技術による雑音低減は、静止している対象に都合がよい。しかしながら、動きによって誘発される不鮮明さは、非線形効果であるため、個々の測定が大きい空間位相角を通してシフトした（研究しているテクスチャー／構造的な波長に対して）信号の組み合わせは、ＳＮＲの改善とはならない。動きを補正するかなり標準的な技術は、実空間でのＭＲ強度データを見て、および重なりを最大にするために、互いに対して連続的なトレース／画像を再登録することである。白色雑音の減少のように、これらの再登録された信号の線形結合は、動きによって引き起こされる不鮮明さを減少させると仮定する。しかしながら、これは、個々の取得それぞれでのＳＮＲが十分に高い場合にのみ機能する。低いＳＮＲサンプルの再登録は、推定された位置において大きい分散を生じる。閾値理論は、元の信号がある雑音閾値未満であるとき、再登録された信号を非線形の不鮮明さと結合することは、信号のエラーを増やすのみであると定義している。

対象の動きによって取り込まれた非線形性は、より高いｋ値において増える。なぜなら、動きによって誘発されるテクスチャーの位相シフトはｋによって増加するためである − すなわち、関心構造のサイズが小さくなるにつれ、動きの悪影響がより深刻になる。これは、結合される複数のサンプルは、十分に短い期間で取得される同じ取得シーケンスに由来する必要があり、サンプル間に無視できる程度の動きが確実にあることを暗示する。

クラメール・ラオの下限（Ｃｒａｍｅｒ−Ｒａｏ Ｌｏｗｅｒ Ｂｏｕｎｄ）は、推定値の剰余分散の下限に必要なサンプル数についての洞察、すなわち加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）におけるＳＮＲ対サンプル数ついての洞察をもたらす。ＡＷＧＮにおける低ソースのＳＮＲに関し、有用なＳＮＲを得るためには、多数のサンプルを平均する必要がある。当初の仮定は、複数回の取得が行われてから平均して、より高いＳＮＲを達成し得ることである。（ＣＲＡＭＥＲ，Ｈ．；“Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ”；Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，１９４６．ＲＡＯ，Ｃ．Ｒ．，“Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｔｔａｉｎａｂｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ”；Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｌｃｕｔｔａ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ３７，１９４５。）

図面を参照して説明すると、トレース１０２で示した出力ＳＮＲと、トレース１０４で示した必要なサンプル数との比較である図１のグラフは、高い入力ＳＮＲでは、低雑音測定を生じるためには、単一のサンプルで十分であることを示す。より低いＳＮＲでは、雑音の寄与を「平均にする」ために、複数のサンプルが必要とされる。サンプルを組み合わせる能力は、複数のサンプル取得プロセスの最中、基本的な関心信号は比較的一定であると明白に仮定する（すなわち、変化する唯一の成分は、雑音である）。

図２のグラフは、信号モデル（トレース２０２）によるシミュレーションであり、入力ＳＮＲ（トレース２０４）を提供し、入力雑音レベルが３ｍＶ ｒｍｓであることを前提として、ｋ空間における位置に応じて２０ｄＢのＳＮＲを生じるために必要なｋ値のサンプル数（トレース２０６）を示す。スペクトルエネルギー密度は、一般的に、ｋ^−１に比例するため、適切なＳＮＲを維持するために、より高い空間周波数（より高いｋ値）でより多数の入力サンプルが必要とされる。シミュレーション用の雑音レベルは、ｋ＝２サイクル／ｍｍで約１０ｄＢのＳＮＲに調整される（λ＝５００μｍ）。

上記で指摘した通り、このタイプの平均化は、データ取得の一時的な期間にわたって発生する標的組織の変位または変形のない、純粋に静的なサンプルで可能である。しかしながら、生体内の適用では、患者が協力的な場合でも、自然な動きが発生する。関心テクスチャースペーシングが減少するため、動きの悪影響はより深刻となる。さらに重要なことに、このタイプの平均化は、基本的な信号が取得にわたって同じであり、およびゼロ平均の複素数値加法性白色ガウス雑音（ＣＡＷＧＮ）のみが変化するという仮定に基づいている。信号自体が変化する場合、結果は、雑音の平均だけでなく、基本的な信号Ｎ個の異なるバージョンの平均となり、これは、あまりＳＮＲを改善しない。

低ＳＮＲサンプルを使用して動きを推定および補正することは、推定された位置の高い分散を生じる。これは、同様に、「補正された」取得における大きい分散を生じ、およびこれらの取得が平均されるときに、ＳＮＲに予期した増加を生じない。これは、複数のサンプルが同じ取得シーケンスに由来する必要があり、そこでは、サンプル間の動きは極めて小さいことを暗示する。これは、本明細書で特許請求される方法によって可能にされる。

問題は、より短い構造波長ではより深刻になる。当分の間無雑音の２つの取得を考慮すると、そのうちの一方は、量ｄだけ変位されている。所与のｋ値に関し、それらを平均しようとする試みは、
Ｙ（２πｋ）：＝Ｓ（２πＫ）［１＋ｅ^{−ｊ２πｋｄ}］／２ （０．１）
（式中、Ｓ（２πｋ）は、複素数値信号であり、およびＹ（２πｋ）は、２つの取得の平均を表す）
を生じる。

これは、
Ｙ（２πｋ）：＝Ｓ（２πＫ）ｅ^{−ｊπｋｄ}ｃｏｓ（πｋｄ） （０．２）
と表わされ得、これは、変位ｄに起因する振幅の減衰および位相シフトの両方を示す。大きさの減衰をフロア値ａに制限することにより（ここでは０＜ａ＜１）、ｄを

に制限する。

これは、所与の大きさの誤差に関し、ｋの値が増えるにつれて許容可能な変位が小さくなることを示す。これは、関心テクスチャースペーシングが小さいほど、データ取得の最中に許容され得る動きが小さくなるためである。

この問題に対処するために、本明細書で特許請求される方法において代替的な手法が取られ、この方法は、周波数エンコードされた読み出しを省き、かつ特定のｋ空間の点をサンプリングすることであり、１度に単一の空間的位置および向きで各関心ｋ値において１つまたは複数の測定値を取得する。

標準的なＭＲの実行での所与の取得内には、エコーで取得されたＭ個のサンプルがある。各ｋ値でのサンプルの取得の代わりに、Ｎ≦Ｍのそれらのサンプルは、特定のｋ値における（複素数値の）基本的な信号値を推定するために使用され得る。１つの取得データ内の複数のサンプルは、時間的に遥かに近いため、複数の取得データにわたってよりも、遥かに動きの心配が少ない状態で、組み合わせられ得る。

エコー全体を使用して１つのｋ値を測定する場合、受信帯域幅は、基本的なＮＭＲスペクトル内の最も豊富な共振ピークを通過し、かつそれを上回る周波数を減衰するように調整され得る。

直線的なＭＲＳスペクトル（構造的位相エンコードがない）を取ることは、Ｈ_２Ｏ（化学シフトがδ＝４．７ｐｐｍ）、ならびに脂肪中で生じる炭素−水素結合（例えばＣＨ３、ＣＨ２、ＣＨ＝ＣＨなど）に対応するピークから主になるスペクトルを生じ、炭素−水素結合は、それぞれ０．９〜５．７ｐｐｍに及ぶ異なる化学シフトがあり、最も豊富な共振は、δ＝１．３ｐｐｍで生じる脂肪鎖中のＣＨ２からくる。

３Ｔ機を使用すると仮定すると、水素の磁気回転比はγ＝４２．５７６ΜΗｚ／Τであるため、化学シフト値は、１６６Ｈｚ（ＣＨ２に関して）〜６００．３Ｈｚ（Ｈ２Ｏに関して）の範囲にある。６００．３Ｈｚを超える（片面の）受信機の帯域幅が使用される限り、Ｈ２Ｏのピークは通過する。基底帯域サンプリングであると仮定すると、これは、サンプリングレート＞１．２ｋＨｚを暗示する（複合基底帯域サンプリングを使用する場合、これは、理論的に約１／２だけ減少されることに留意されたい。）ここでの要点は、この方法によって狭帯域幅を使用し得ること、およびサンプルレートが約８００μｓであることである。それにより、信号の雑音は減少され、および複数回の繰り返しのｋ値取得データが数ミリ秒で取得され、それにより、取得されたデータが患者の動きを免れるようにする。対照的に、単一の画像取得がＴＥ約３０ｍｓ、およびＴＲ約５００ｍｓ〜２０００ｍｓで行われる。信号の平均化に必要なデータを繰り返して取得するためには、数分間かかり得る − 呼吸、心臓、および単収縮の動きが動きによって誘発される不鮮明さによって分解能を制限する時間的範囲である。特許請求される方法は、より高いｋ値（より短いテクスチャー波長）に見られるようなものなど、信号レベルが非常に低いｋ空間中の複数の領域での値の取得を可能にする − これまで捉えにくいままであった微細なテクスチャー範囲。

信号を最大にするために、多量の非ゼロの周波数が選択される。概して、これは、取得されたサンプルの全ての単なる平均に対応しない。その代わりに、特定の関心化学種に対応する関心周波数に「合わせられている」整合フィルターに似ている。

追記として、全ＮＭＲスペクトルが抽出されて（全く位相エンコーディング傾斜がない状態で、体積選択のみで）、基本的な信号強度（および関連の周波数）のベースラインを得ることができ、これは、次に、空間的に変調され、研究中のテクスチャー要素に予期される化学種の知識によるテクスチャー波長への洞察をもたらす。

関心アイソクロマットは、エコーのＮ個のサンプルを取得し、その後、フーリエ変換を取ることによって抽出され得る。エコーは、傾斜なしで行われるため、関心アイソクロマットにおいて結果として得られる信号の強度は、（複素数値）関心ｋ値係数に対応する。

目標は、テクスチャー波長の相対振幅を抽出することであるという前提で、振幅対テクスチャー波長の測定値がまさに必要な情報である。しかしながら、十分な信号の強度を抽出し、およびそれを基本的なノイズフロアと区別するために、複素フェーザー値が最後まで保存される必要がある。

ノイズフロア、信号強度（化学種が豊富である特定のアイソクロマットにおける）、必要なサンプル数、および最大許容誤差の関係は、

（式中、σ^２は、雑音分散を表し、｜Ａ｜^２は、１つまたは複数の関心アイソクロマットの振幅二乗を表し、および０＜ε＜１は、推定値の許容可能な誤差を表す）
と概算され得る。さらに、雑音は、ほとんどが生物学的サンプルから供給されると仮定すると、これはさらに、

（式中、ＮＦ_ｅｆｆは、受信機の実効雑音指数であり、ｋ_Ｂは、ボルツマン定数であり、Ｔは、生物学的サンプルのケルビン温度であり、およびＢは、受信機の帯域幅である）
と概算され得る。この場合、Ｎは、合理的な推定値を生じるために所与の取得データ内で取得される必要があるサンプル数のガイドとして使用され得る。

必要なサンプル数が、１回の取得で利用可能な数を超える場合、単一の取得からの測定値の組み合わせが、取得と取得との間の空間的な再登録前に、信号を最大にするために必要とされ得る。２つ以上の取得データセットの間での合理的な推定値および変位補正が必要とされる。単一のＴＲブロックからの単一のｋ値での測定値の組み合わせが、ここでは、ＳＮＲを増加させるために使用されて、連続的なＴＲ間の再登録が遥かに成功する可能性があるようにし得る。

エコーにおいて取得されたサンプルのセット全体またはＴＲ全体が、ｋ空間での１つの係数の推定値に割り当てられ得るが、最大数よりも少数のエコーサンプルを使用して許容可能な値が推定され得る場合、特定のエコーまたはＴＲ内でｋ空間において２つ以上の係数を取得できる可能性を広げる。

図３は、本明細書で特許請求される方法を使用する、データ取得のためのパルスシーケンスの例示的なタイミング図を示す。トレース３０２に含まれるＲＦパルスは、典型的なＭＲ画像法におけるような、調査中の組織の選択した体積を励起するために使用される。第１のＲＦパルス３０４は、トレース３０６に示される第１の磁場傾斜で傾斜パルス３０８と同時に送信される。これは、第１の傾斜の向きおよび振幅およびＲＦパルスに含まれる周波数に依存した位置で組織の単一のスライス、またはスラブを励起する。負の傾斜パルスである、パルス３１０は、規定の厚さのスライスまたはスラブ内で励起をリフェーズする。

第１のＲＦパルス３０４の振幅の２倍である第２のＲＦパルス３１２は、トレース３１４に表わされる第２の傾斜での傾斜パルス３１６と同時に送信され、スピンのスライス選択的リフォーカシングを励起し、この第２の組織スライスは、第１の組織スライスと交差する。（この第２のＲＦパルス３１２は、正味の磁気ベクトルを、Ｂ_０に逆平行に傾けるため、スピンの反転およびそれに続くリフォーカシングを生じ、従って９０°のＲＦパルスと１８０°のＲＦパルスとの間の時間に等しい１８０度のＲＦパルスの後の時点で信号エコーを生じる。）初期のより高い値の傾斜パルス３１８は、傾斜パルス３１６の開始時には、組織体積にわたって大きい位相ラップを誘発するように設計されたクラッシャー、または「スポイラー」傾斜である。パルス３１６の終端における同様の傾斜パルス３２２は、１８０度のＲＦ逆パルスの後に来るため、この位相ラップを解除する。このようにして、１８０パルス自体の不完全性から生じる励起など、１８０度のＲＦパルスの前には存在しないいずれの励起もこのプレエンコードを有しないため、第２のクラッシャーによってリフォーカスされず、従って信号に寄与しない。要約すると、適用された第２の傾斜と組み合わせられる第２のＲＦパルスは、この第２の傾斜によって第１のスライスと第２のスライスセットとの交点によって画成された領域において、信号のスライス選択的リフォーカシングを提供する。

トレース３１４上のエンコーディング傾斜パルス３２６は、傾斜パルス３２６の方向に沿って、初期位相ラップ、従ってｋ値エンコードを設定する。概して、ｋ値のエンコードは、機械傾斜のベクトル結合によっていずれかの方向に向けられるが、可視化を容易にするために第２の傾斜として表わされる。

トレース３３０によって表わされる第３の傾斜上の傾斜パルス３３２と組み合わせて適用される第３のリフォーカシングＲＦパルス３２８は、第３の交差するスライス選択的リフォーカスを規定して、ＶＯＬを規定する。傾斜パルス３３２は、同様に、クラッシャー傾斜を用いる。

負のプレフェージング傾斜パルス３２６は、位相を終わらせて、第２の１８０°のＲＦパルスに続く信号エコーで、信号取得が高ｋ値で開始し、これは、その後、下記で説明するように、さらなるデータ取得のためにそれに続いてデクレリメントされ得る（またはインクリメントされるかまたは向きが変化され得る）。信号のエネルギー密度は、全体的にｋ^−１に比例しているため、この方法は、Ｔ_２の影響によって多量の全体的な信号減少を引き起こす前に、ＳＮＲが低いｋ値を最初に確実に取得するようにする。

全ての傾斜がオフにされた状態では、受信ゲート３３３が開放されてＲＦ信号を受信し、これは、図３にトレース３３６上のパルス３３４として示されている。トレース３３６のＲＦ信号は、窓の外側のＲＦ信号の実際の詳細を示さずに、受信ゲート窓に存在する信号のみを示す表示である。トレース３２４上に示すように、サンプリングは、初期ｋ値３４０ａで始まって、トレース３３８によって表わされるように発生する。図面の規模では、サンプリングレートは十分に高く、アナログ・ディジタル変換器（Ａ／Ｄ）の個々のトリガがトレース３３８に合流したことに留意されたい。（下記で説明する図４の拡大された時間スケールは、個々のＡ／Ｄトリガを示す。）

１つのエコーの小さいサブセットサンプルを使用して十分に推定され得る、対応する係数が十分に大きいｋ空間の複数の領域では、エコーが記録されている時間中に、新しいｋ値を選択するために、トレース３１４に示す傾斜パルス３４２ａを適用することによって得られる別のｋ値の取得が達成される。好適な設定時間後、エコーの別の組のサンプル（ここでは、新しいｋ値係数から導かれる）が収集され得る。このプロセスは繰り返され得、１つのＴＲ内で、選択した組のｋ値のそれぞれにおいて複数のサンプルを取得する。複数のサンプルが初期ｋ値３４０ａで取られる。その後、ｋ値選択傾斜パルス３４２ａが適用され、およびその結果得られるｋ値３４０ｂがサンプリングされる。（図中では、第２の傾斜上の、ｋ値をデクリメントする負パルスとして示されているが、実際には、この負パルスおよびその後に生じる複数のｋ値傾斜パルスは、任意のｋ値または向きを選択するためにこれらの傾斜の任意のベクトル結合によって設計され得る。）同様に、ｋ値選択傾斜パルス３４２ｂは、Ａ／Ｄによってサンプリングされる第３のｋ値３４０ｃを選択する。各傾斜パルスは位相ラップを変更し、新しいｋ値を選択する。ｋ値選択傾斜パルス（３４２ｃ〜３４２ｆ）の適用、それに続く、結果として得られるｋ値係数の複数のサンプリングは、所望の回数だけ繰り返される。データは取得され続けているが、関心サンプルは、全ての傾斜がオフのときに取得される。スライスおよびｋ値選択に対する傾斜の向きは機械傾斜と一致してもよく、機械傾斜は、Ｂ_０場と一致してあるかまたはそれに対して直角にあるように位置合わせされている。あるいは、取得方向およびｋ値エンコードは、３つ全ての機械傾斜の軸のベクトル結合である傾斜を使用して選択され得る。

低ＳＮＲのｋ値を測定することが望ましい状況では、プレワインディングエンコーディング傾斜パルスは、測定されるべき第１のｋ値が、所望の低ＳＮＲのｋ値であるように設定され得る。あるいは、プレワインディング傾斜パルスはゼロに設定され得るため、測定される第１のｋ値はｋ０である。ｋ０の測定は、特定のＶＯＩに対するシステムの受信機の感度を決定するため、ＶＯＩでのテクスチャーに関わらずアイソクロマットの相対的な優勢さ（例えば、水対液体）を決定するために、またはＶＯＩにおいて測定された他のｋ値の正規化のために基準値を確立するため、または他のＶＯＩからのｋ値との比較のために望まれ得る。さらに、ＶＯＩに関する特定の組のｋ値を集めるための戦略は、第１の組の複数のＴＲにおいて低ＳＮＲのｋ値（一般により高いｋ値）を測定し、その後、同じＶＯＩに留まっている間に、他のＴＲにおいて、ｋ０および他のより高いＳＮＲのｋ値を測定することを含み得る。

図３に図表で示すように、信号の大きさは、スピンエコーの時点で最大に達する。信号の大きさが、ｋ値の複数回のＲＦ測定の取得期間中を通して変化しており、ｋ値の准次の測定ブロック間の期間中ではよりその通りであることも図表で示されている。低ＳＮＲのｋ値の測定を最も高いエコー信号と時間的に一致させることは、ｋ値測定のＳＮＲを強化し、あるいはより高いＳＮＲのｋ値をより低いエコー信号の大きさと一致させることは、エコー期間中に追加的な有用なｋ値の取得を集めることができるようにする。

図４は、７．２５〜８．００ミリ秒のＲＦサンプリング窓３３８の初期部分の期間中の図３のパルスシーケンスの拡大図を示す。全ての傾斜がオフの状態で立て続けに取られた同じｋ値の複数のサンプルは、信号の平均化用の入力を提供して、ＳＮＲが低いときに、ＡＷＧＮを減少させる。サンプリング窓３３８の第１のブロック３４４ａでは、複数のサンプル３４６ａが第１のｋ値３４０ａで取られる。ｋ値選択傾斜パルス３４２ａを適用する期間中、移行サンプル３４８ａが取られる。ｋ値選択傾斜がオフにされていると、複数のサンプル３４６ｂが第２のｋ値３４０ｂで取られる。その後、関連の移行サンプル３４８ｂと共にｋ値選択傾斜パルス３４２ｂの適用が発生し、およびそれに続いて、傾斜がオフにされた後に、第３のｋ値３４０ｃのサンプル３４６ｃを取得する。基本的な信号は、所与の各ｋ値においてデータを取得するために使用された非常に短い時間窓に起因して、動きによる影響が最小限である。データは、傾斜をオフにして取得されるため、化学シフトに関する問題はなく、および実効Ｔ_２ ^＊はより長く、信号値を増加させる。

ｋ値選択傾斜パルスが上昇し、安定して保たれた後で、ゼロまで下降する間に取得されたエコーのサンプリングされた値は、必然的に、適用された傾斜の影響を受ける。これらの移行サンプルは、他の興味深い情報を提供し得るが、ｋ値係数の直線的な測定を考慮して使用されない。現在アクティブである傾斜がないときに記録されるサンプルのみがこれに使用される。

各ｋ値において、一貫性のある数のサンプルが取得され得るか、またはｋ値が減少し、従って信号の振幅が増大するため、少数のサンプルが取得される代替的なシーケンスが用いられ得る。このタイプの取得に設計されたパルスシーケンスを図５に示す。取得で標的とされた各ｋ値の複数のサンプルは、傾斜がオフの状態で立て続けに取得される。これらの繰り返しは、低ＳＮＲ信号における信号の平均化のための入力を提供する。図３および図４に示すパルスシーケンスのように、所与のｋ値に対してデータが取得される非常に短い時間窓に起因して、基本的な信号が動きによって受ける影響は最小限である。

図５に概略図を描かれているサンプル窓３４４ａ〜３４４ｇの複数の部分内にあるサンプルは、ｋ値選択傾斜のアンワインディングパルス３４２ａ〜３４２ｆによってそれぞれ誘発された所与のｋ値３４０ａ〜３４０ｇに対して取得されたサンプル数に対応する。所与のｋ値に関連付けられたサンプル数であるＮ_ｋは、予期されるＳＮＲ、組織コントラスト、コントラスト対ノイズ、病状、テクスチャーサイズ、および／またはテクスチャー帯域幅に基づいて選択され得る。図５に示す例では、サンプル数の減少が、徐々に小さくなるｋ値（より大きいテクスチャー特徴）に関して取られていることが示され得る。これは、上述の通り、一次信号振幅はｋ値の減少と共に増大する − エネルギー密度は概してｋ^−１に比例するためである。これと同じ理由から、Ｔ２の効果が最小であるときに、より大きいｋ値がこのスキームにおいて最初に取得され、より長い波長、より高い信号強度、ｋ値が取得の後期で記録される。

エコーおよび／または新しいＴＲのリフォーカシングは、ｋ空間サンプルのライブラリーを構築するために使用され得る。１つのＴＲ内での複数のｋ値の取得は、複数のリフォーカシング傾斜および／またはＲＦパルスを適用することによって容易にされ、追加的なｋ値がＴＲ内でサンプリングされ得る時間を増やし得る。これらの後期のエコーは、おそらく、選択した組におけるより低いｋ値の係数を取得するために使用され得る。なぜなら、一連の値でのそれらのエネルギー密度が一般的により高く、全体的な信号の大きさでのＴ_２の減衰の効果が、より高いｋ値ほどそれらに厳しい影響を与えないためである。このようにして、必要なｋ空間充填のより大きい部分がより少数のＴＲにわたって達成され、より高速のデータ取得を可能にし、ＶＯＬを再位置決めする必要性を最小限にし得る。

図８は、ＴＲの記録時間を延長するためにスピンエコーリフォーカシングを使用する、本明細書で特許請求される方法の基本的なシーケンスの延長を示す。関連の傾斜パルス８０４のあるリフォーカシングＲＦパルス８０２を適用することにより、スライス選択的リフォーカシングを生じる。適切な設定時間後、第２のサンプリング窓８０６が受信ゲート８０８によって開放される。複数のｋ値選択傾斜パルス８１０が、選択したｋ値をインクリメントするために適用され、かつそれぞれの連続的な傾斜パルスをオフにした後、選択したｋ値の複数のサンプルがサンプリング窓で取得される。関連の傾斜パルス８１４のある第２のスライス選択的リフォーカシングＲＦパルス８１２は、ここでも、スピンを逆にし、かつ多数のｋ値選択傾斜パルス８２０においてそれぞれ適用した後、受信ゲート８１８によって開放された第３のサンプリング窓８１６においてデータが取得される。図面に示すように、増加した数のｋ値は、各リフォーカシングによってサンプリングされ得る。リフォーカシングは、信号レベルがＴ２から低下されかつ他の影響がさらなる信号取得を無効にするまで繰り返され得る。複数の信号エコーを励起することによって記録時間を延長する別の方法は、１つのまたは一連の傾斜リコールドエコー（ＧＲＥ）を使用することである。ＧＲＥは、静止している不均質性の影響をリフォーカスできない点でＳＥと異なるため、Ｔ２^＊の影響が繰り返し数を制限する。

利用可能な組織コントラストに加えて、特定の病状に関連付けられたｋ値は、信号の平均化に必要なサンプル数、Ｎ_ｋの決定の一部である。肝線維症では、適切なテクスチャーの波長は、４００ミクロンの範囲にあり、すなわち２．５サイクル／ｍｍのｋ値にある。これは、心臓線維症などの多くの他の疾患の線維化進展において見られるテクスチャースペーシングと同様である。海綿骨における要素のスペーシングはかなり変化するが、関心最小スペーシングは、骨梁要素の幅であり、これは約８０ミクロンであり、最大ｋ値を１２．５サイクル／ｍｍに設定する。神経病状では、関心テクスチャーの多くは、２０サイクル／ｍｍのｋ値に等しい５０ミクロンの規模と非常に微細である。

各病状は、定量的データとして厳密に何が必要かを、すなわち一連のｋ値のいずれの部分を監視する必要があるかを、およびいずれの分解能および感度においてかを指示する。一部の病状では、短い（長い）波長特徴は、長い（短い）波長特徴を犠牲にして増加する（例えば肝線維症）。他の病状では、振幅の減少および短い波長特徴の拡大は、疾患の進行 − 例えば、認知症を進行させる皮質ニューロンミニカラム（約８０ミクロンスペーシング）の秩序だった形成の劣化を示す。骨では、年齢が上昇するにつれて、まず、最も高いｋ値特徴が構造的スペクトルで消失する。次いで、主要な構造的ピークがより低いｋ値の方へとゆっくりとシフトして骨粗鬆症を進行させ、このシフトのペースは、骨折する点まで薄い骨梁要素の割合の増加を加速させる。

得ることができる信号レベルは、ある程度解剖学的構造に依存する。例えば、必要とされる分解能は、脳で最高であるが、頭部の表面近くの皮質は、表面コイルの使用が皮質構造に対する著しい信号ブーストをもたらすことを保証する。肝臓では、関心構造が数十ミクロンではなく数百ミクロン程度であるため、必要とされる分解能は低くなる。しかし、器官は、より深く（コイルからさらに遠い）、測定される信号を減少させる。脊柱データ取得用のインテーブル（ｉｎ−ｔａｂｌｅ）コイルを使用すると、控えめな信号レベルおよび良好な安定化を生じる。また、骨は、高コントラスト標的であるため、ＳＮＲ条件がそれほど厳しくない。これら全ての理由で、平均化に必要とされる正確な繰り返し数は、標的としたｋ値範囲を超えて依存する。

図６は、単一のＴＲ内の標的ｋ値の多くの繰り返しを取得するために、特許請求される方法によってもたらされる能力が、ロバストな信号の平均化を可能にして、ＳＮＲをブーストすることを実証するシミュレーションを示す。対象の変位速度が３０μｍ／秒であり（実際に数回の走査にわたって臨床的に測定された）、およびサンプリングレート＝３３．３ｋＨｚ（ΔＴサンプル＝３０μｓ）であると仮定すると、平均化するための９０個の繰り返しサンプルを十分に迅速に取ることができ、２０サイクル／ｍｍのｋ値（テクスチャー波長＝５０μｍ）まででも、取得が動きの影響を免れたままである。

図７は、対照的に、空間的にエンコードされたエコーの取得の従来の手法を使用して、約６７Ｈｚのサンプリングレート（ΔＴサンプル＝１５ミリ秒）をもたらす比較的速い傾斜リフォーカスシーケンスであると仮定しても、９０回の繰り返しに必要な時間中にわたる対象の動きが、信号と、信号の平均化によるいずれかのＳＮＲ改善能力とを著しく劣化させることを示す。状況は、以下の事実により実際には悪い。従来の空間的にエンコードされたエコーを使用して９０回の繰り返しを取得することは、いくつかのＴＲを必要とすることとなり、取得時間が著しく長くなり、および動きに起因する信号劣化が遥かに激しくなる。最低のｋ値を除いて、複数のサンプルの組み合わせに起因する潜在的なＳＮＲゲインは、動きの影響によって無効にされた。

ｋ値の十分に大きい選択範囲の取得によって、１つ以上の次元における構造的プロファイルの構成が１つの可能性となる。上述の通り、単一のＴＲ、または複数のＴＲ内のリフォーカシングエコーを使用して、ｋ空間サンプルのライブラリーを構成できる。位相コヒーレンスは、ｋ値が時間的に分離されたＴＲ内で取得され、変位がそれらの間に生じた場合、異なるｋ値間では維持されないことがあり得る。本発明者らの基本的な興味が特定のｋ値での信号の相対強度にある場合、これは問題ではない。この値のライブラリーからのプロファイルまたは画像の形成が望まれる場合、必要な後処理は、入力として、本明細書で特許請求される方法を使用して各ＴＲ内で得られた高ＳＮＲ測定値を有する。その後、これらの測定値は、プロファイルの構成に向けた、エコー間またはＴＲ間の任意の必要な再登録に対してロバストな入力を提供し得る。例として、ある選択されたｋ値の組の第１のＴＲ内での選択および測定は、低ｋ値を有する少なくとも１つによって達成され得る。それに続くＴＲでは、同じ組のｋ値の選択は、２つのＴＲ間のデータの再登録を可能にする。その理由は、著しい動きが低ｋ値における位相変化を生じた場合でも、位相シフトは、より高いｋ値テクスチャーに対するものよりも小さくかつ２つのＴＲ間で相関し得るためである。基本的には、ｋ値が高いほど、対象の動きに起因して位相シフトは大きくなる。ｋ値が大きく異なる状態での、連続的なエンコードからの信号の取得は、それぞれに対する明白な位相シフトを慎重に比較することによって、位相シフトをより良好に推定できるようにする。

これは、Ｘ線回折と非常に類似しており、Ｘ線回折では、得られた振幅のみの情報（位相なし）が、この振幅のみの情報に基づいて、対応する構造的プロファイルの最善の推定を決定する課題を提示する。問題の解決に向けたアルゴリズムが存在し、成功の機会は、得られたｋ値係数の範囲、それぞれ平均化された係数のＳＮＲ、およびｋ値の名目上単一値の取得に含まれる値の幅に依存する。この取り組みにおける成功の機会は、対象の動きを免れることに起因して、特許請求される方法を使用すると著しく高まる。

ｋ値データからプロファイルを再構成する能力は、それぞれの単一のｋ値の取得のスペクトルの幅広さに多少依存する。これは、ＶＯＩ（関心体積）のサイズおよび形状の影響を受けるが、組織の劣化は、組織内でのテクスチャーのランダム性をより多く生じさせるため、ｋ値および病状によっても影響を受ける。

ＶＯＩの選択 − 器官／解剖学的構造内での形状、寸法、向き、および位置は、測定されるデータおよびその解釈に影響を及ぼす。ＶＯＩの形状は、取得されたデータの有用性を最大にするように選択され得る。データは、異なる方向において、およびＶＯＩ内の異なるテクスチャー波長（ｋ値）で取得され得、テクスチャーの異方性を評価できるようにする。テクスチャーは、器官にわたる病状の変化の評価に向けて、単一のＴＲ内にインターリーブされたかまたは順次のＴＲにおいてのいずれかの複数のＶＯＩでサンプリングされ得る。ＶＯＩに関する標準的なインターリーブプロセスは、ＴＲ内で使用されて、追加的なエンコーディングパルスをベクトル結合傾斜、およびインターリーブされたＶＯＩ内のｋ値に関する関連のｋ値選択傾斜パルスに適用することによって、追加的なデータを提供し得る。上述の通り、関連のスライス選択傾斜を有する追加的な励起ＲＦパルスは、同じＴＲ内で、それぞれの繰り返し毎にセットされた傾斜で関心体積を励起することによって繰り返し発生され得、各繰り返しにおける傾斜は、ＴＲにおける以前のいずれのＶＯＩとも重なり合わない、新しい組織における励起用の追加的なＶＯＩを規定するために、ＴＲに最初に適用される第１の傾斜パルス３０８とは別の向きを有する第１の傾斜を少なくとも有する（第１の繰り返しにおける第４、第５および第６の傾斜、および続いて起こる、それに続く繰り返しのインクリメントな傾斜）。この応答は、マッピングされ得るか、または標的とした病状に適切なものが何であれ、いくつかの測定値が取られて平均化される。これは、組織生検のマルチポジショニングと同様である。しかしながら、組織生検の場合、技術の侵襲性が高いという性質に起因して、繰り返し数が制限される。特定のｋ値においてサンプリングされる構造的振動の最小数は、サンプリングの方向における最小ＶＯＩ寸法を指示する − 必要な長さは、標的としたｋ値に反比例して変化する。

ある範囲のｋ値を標的とするときに構造の適切なサンプリングを確実にするために、サンプリングされた方向におけるＶＯＩの寸法は、標的範囲にある全てのｋ値に対して一定に保たれ得、その結果、サンプリングされた構造的振動数はｋ値によって変化する。これは、単純な解決法であり、サンプリング寸法が最低のｋ値（最長の波長構造）によって設定される必要がある。この手法を使用して、ＶＯＩのサンプリング寸法は、その範囲の最高ｋ値に必要なものよりも大きく、従って、そうでない場合に可能なものよりも組織内における局在化をもたらさない。

あるいは、広範に異なるｋ値におけるデータは、標的とした特定のｋ値に合わせられて変化するＶＯＩを使用して、連続的なＴＲにおいて取得され得る。または、ＶＯＩの寸法は、ＶＯＩ内での異なる方向における取得が特定のテクスチャー周波数（ｋ値）範囲にあるサンプリングに合わせられるように、選択され得る。

同様に、ＶＯＩは、一定に保たれ得、およびエンコーディング用のベクトル結合傾斜およびｋ選択パルスは、ＴＲからＴＲへと変更されて、特徴のサイズを評価し得る。

場合によっては、空間ドメイン内で密に局在化し、ｋ空間内の局在化を幅広くすることが望ましい。非立方取得体積を規定することによって、１つのＴＲ内で、ＶＯＩ内の異なる（直交するまたは他の）方向に沿った異なるｋ値からデータを取得することが可能である。図９Ｂの楕円形横断面のＶＯＩ９０２は、そのような１つの可能性である。任意の半径方向に沿ったかつ形状の軸に沿った取得は、１つのＴＲ内で可能である。

さらに、線形のまたは湾曲した軌跡においてｋ空間をサンプリングするために、本明細書で特許請求される方法の柔軟性を使用し得る。例えば、テクスチャーは、放射状の線に沿って、または円弧またはらせんに沿ってサンプリングされて、異なる空間的な方向に沿ったテクスチャーのサイズの情報を引き出し得る。これらの方法は、テクスチャーの異方性、または皮質ニューロンカラムなどの半結晶質である構造のアライメントに対する感度を決定するために、または器官における組織の標的とされる範囲内のｋ値のライブラリーをより迅速に構築するために使用され得る。

１つのＴＲ（すなわち、１回の９０度の励起）の最中、ｋ値エンコードは、エンコーディングのために適用されたベクトル結合傾斜、およびｋ選択パルシングを変更することによって、複数の方向に適用され得る。ＶＯＩおよびサンプリング方向の正確な形態は、多くのテクスチャー情報を生じるために使用され得る。例えば、健康な組織においては束がカラムを形成するため、皮質ニューロン線維束の組織構成は半結晶質である。このため、束に対して垂直なテクスチャースペーシングの測定は、向きに対して非常に感度がある。向きがカラムに対して正確に直角であるとき、非常に鋭い信号最大値が予期され、その最大値から離れるいずれかの回転方向において向きが変化すると、信号は急速に低下する。スペーシングおよび組織構成上のインテグリティ（ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ）（病状のマーカ）を測定する１つの方法は、この最大値の周りで取得軸を「揺動」させて、信号強度における共振を探すことである。信号最大値を探すことによって、「テクスチャーの共振」を探すこの手法は、任意の組織領域において適用され得る。病状が組織構成上のインテグリティを低下させる場合、このピークの鋭さが低下し、および信号最大値が低下する。

同様に、いくつかのテクスチャーにおけるスペーシングのランダム性は、特定の方向または複数の方向においてサンプリングされる組織の長さを変化させることによって、それに続いて取得の長さの変化を伴って、評価され得る。その長さに選択された値は、このパラメータに対する、測定された係数の感度を試験するために、複数のＴＲにわたって変化され得る。

ＶＯＩは、いくつかの方法によって、例えば、例として、交差するスライス選択的リフォーカシング、適切な傾斜と組み合わせてフェーズドアレイ送信を使用する選択的励起、関心領域外の組織からの信号をスクランブルするための断熱パルス励起によって選択的に励起され得る。様々な方法に対するパラメータ選択が、ＳＮＲ最適化に留意することによって行われ得る。例えば、ＶＯＩは、図９ＡのＶＯＩ９０４によるように、スライス選択的励起および２つの追加的な相互に直交するスライス選択的リフォーカスパルスによって生成された。慎重にＲＦパルスを設計することによって、図９Ｂに示すように、ＶＯＩの形状は、エッジがスムースであり、かつ窓関数がより近似するように設計され得る。これらの窓関数は、空間周波数に悪影響を与えることなく、体積選択をもたらす。フーリエ理論では、各スペクトル線は、窓関数のフーリエ変換の畳み込みによって不明瞭にされることを想起されたい。本発明者らは、エネルギースペクトル密度が低下してＳＮＲに悪影響を及ぼすため、基本的なスペクトルのこの不明瞭を最小限にすることを望む。

上述した通り、ＶＯＩは、テクスチャー／病状の変化を測定するために、研究中の器官または解剖学的構造内のある場所から別の場所へ移動され得ることが重要である。この応答は、マッピングされ得るか、または標的にした病状に適切なように、いくつかの測定値が取られて平均化され得る。これは、組織生検のマルチポジショニングと同様である。しかしながら、組織生検の場合、技術の侵襲性が高い性質に起因して、繰り返し数が制限される。

異なる疾患および状態は、組織に異なる方法で影響を及ぼす。一般的に、病状の進行は、１）ｋ空間の特定の領域におけるエネルギー密度の損失、および／または２）ｋ空間の１つの部分から別の部分へのテクスチャーのエネルギー密度のシフトを伴い、両方の影響とも３）一連のテクスチャーのｋ値における既存のピークの幅の変化が付随する。例として骨梁構造を使用する − 骨の健康が低下すると、骨梁要素の平均的な分離は広くなり（テクスチャーは、より低いｋ値にシフトする）、かつより非結晶質になる（ｋ空間のピークが幅広になる）一方、並行して構造要素が薄くなる（スペクトルの異なる部分において、より高いｋ値へのシフト。）他の組織／器官は、組織のテクスチャーにおいてそれら自体の個々の兆候を有する疾患によって影響を受ける。

本明細書で特許請求される方法を使用して、ｋ空間は、対象の動きによる不鮮明さから生じる信号分解能の損失をなくすように、テクスチャーを明らかにするためにプローブされる。画像を作成するために必要な大きい一連のｋ値を測定する代わりに、ここでは、ＴＲ当たりに選択したいくつかのｋ値の取得に焦点を当て、それぞれの十分な繰り返しによって高ＳＮＲを生じる。個々の取得のそれぞれは、単一のｋ値に集中している。一次では空間的エンコードは、単一の空間周波数正弦エンコードである一方、ｋ値測定の空間周波数選択性を幅広くする効果を有するいくつかの要因がある。ｋ値測定の幅広さ、または帯域幅に影響を及ぼす１つの重要な要因は、サンプリングされた組織領域の長さである。より長いサンプリング長は、サンプリングされた方向に沿ってより多くのテクスチャー波長を伴い、これは、ｋ値測定の帯域幅を狭める効果を有する。（これは、実際の測定範囲とｋ空間の測定範囲との間の反比例関係である。）従って、特許請求される方法の態様は、ＶＯＩ内のサンプリング長を適切に選択することによって、ｋ値測定の帯域幅を設定する能力である。この方法を使用して、測定の帯域幅は、評価される組織に適切な所望のｋ空間分解能によって設定され得る。（良好なテクスチャー分解能のための高ｋ値、および病状によって誘発される変化の高感度の監視のためのｋ空間における高分解能の両方が必要である。）より高次の構造に関し、予測範囲のテクスチャー波長に分布する狭帯域幅測定の組を選択し得る一方、肝疾患における線維性のテクスチャーの進行など、より無秩序な構造では、単一のまたはいくつかの広帯域のｋ値測定を使用することを選択して、線維性のテクスチャーの進行を監視し得る。

組織における様々なテクスチャーのｋ値の相対強度、および研究中のテクスチャー内に存在する一連のテクスチャーのｋ値に沿ったピークの幅広さの両方の測定が必要である。そのようなものとして、データ取得は、実験パラメータから生じるものではなく、基本的な組織から生じるピークの相対幅を測定できるパラメータ選択を用いて、ｋ空間の特定の１つまたは複数の領域をプローブするように設計され得る。病状によって誘発される組織の変化の最良の測定を生じるために、２つの構成要素および設計実験の相互作用を認識することが必要である。

実際およびｋ空間における局所化の反比例の関係に留意して、およびここでも骨の例を使用する。骨梁要素は、幅約８０ミクロンであり、従って広範囲の細かくサンプリングされたｋ値がそれらの非薄化を監視するために必要とされる。各ｋ値の細かいサンプリングを達成するために（ｋ空間における良好な局在化）、組織空間の長いサンプリングされた領域が必要とされる。

サンプリングされた組織の長さを変更することによって、ｋ空間におけるピークの幅を合わせる能力は、様々な手法を提案し、動きを確実に免れるようにするために個々のｋ値の繰り返し測定の高速取得の条件を満たしている間は全てが可能である。例えば、組織に存在するテクスチャー周波数の全体的な分布は、ｋ空間内の幅広い、重なり合うピークを使用して測定され得る。その後、ＶＯＩの寸法は、ｋ空間においてより高い分解能を可能にするように変化され、より高い感度で、組織に存在するｋ値／テクスチャー周波数の分布を決定し得る。

本明細書で特許請求される方法の追加的な特徴は、病状のロバストな評価に必要とされる動きの免除を可能にする一方で、適切に選択および実施されたコントラスト機構と併せて、特許請求される方法を適用することにより、コントラストも改善され得ることである。方法は、多くの適切なコントラスト機構との組み合わせが簡単に達成されるようなものである。

良好なＳＮＲレベルが必要とされるが、ＭＲ画像法における別の非常に重要な数値は、コントラスト対ノイズ（Ｃ／Ｎ）である。大きい信号は、負または正のコントラストであるかどうかに関わらず、周囲組織に対して関心構造を強調するためのコントラストがない場合、ほとんど利点がない。上述の通り、磁気共鳴モダリティは、研究中の組織の構造／モフォロジーを強調するように、コントラストを合わせることができる。例えば、Ｔ１コントラストは、脂肪を強調するために使用され得、Ｔ２^＊は、血中のヘモグロビンにコントラストをもたらし、Ｔ２コントラストは、水含有組織／血清を強調するために使用され得る。このモダリティのために、他のコントラスト機構の範囲、数例を挙げると、血液内酸素レベル依存（ＢＯＬＤ）コントラスト、動的磁化率コントラスト（ＤＳＣ）画像法、および動脈スピン標識（ＡＳＬ）などが開発された。

これらのコントラストスキームでは、磁気的にまたは造影剤を使用してのいずれかで標識された血液は、研究中の解剖学的領域を流れる。高速画像取得は、時間期間にわたって行われ、その最中、この標識された血液の塊が標的とされた脳領域／血管系を流れるか、または局所的な代謝過程または他の過程に起因して時間と共に変化する。特許請求される方法をこれらのスキームに組み込むことによって、テクスチャーの変化対時間は、高い空間的および時間的分解能で決定され得る。

さらに、多くの疾患の診断の境界は、複数の画像化方法の組み合わせによって拡張される。単一のモダリティ − 構造的ＭＲ、機能的ＭＲ、ＤＷＩ（拡散強調画像法）、ＤＴＩ（拡散テンソル）−ＭＲＩ −、および異なるモダリティ − ＰＥＴ（陽電子放射断層撮影法）、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）などと組み合わせられるＭＲ − の両方での異なる技術の使用は、いずれかの１つの技術が自力でなし得るものよりも多くの情報を生じる。このようにして、牽引性は、ある範囲の疾患／病状の早期診断において得られている。診断学の進歩は、特定の病状に関するそれ自体で価値ある診断情報を提供することと併せて、現在のおよび新たに出現する実践を補完し得る新しい技術からであることが多い。

例として、虚血発作の診断および監視は、ＤＷＩ−ＭＲＩを標準的な構造的ＭＲ画像法と組み合わせることによって、かなり容易にされた。現在の研究は、血液内酸素レベル依存（ＢＯＬＤ）画像法からのＭＲ機能的コントラストを、構造的ＭＲ画像およびＤＷＩ−ＭＲＩ画像の両方と結びつける。構造的ＭＲ画像分割技術を使用して、皮質組織の劣化を評価する。次いで、この情報を、糖代謝およびＰＥＴの研究から引き出されたアミロイド斑の沈着情報の両方と組み合わせる。ＰＥＴは、癌の診断において、解剖学的なＭＲＩおよびＣＴと組み合わせられる。

ＭＲＩに利用可能な技術／コントラスト機構の範囲の増加は、１度の試験で異なる診断的測定／技術を組み合わせて、データの比較を容易にすることができる。

標的組織の水分子のボクセル平均された拡散率の測定値であるＤＷＩは、拡散プロセスに方向異方性を評価する派生的な技術ＤＴＩを有するため、近年、著しく増加した。拡散画像の適用の主要な臨床的ドメインは、神経障害、特に急性卒中のある患者の管理である。さらに、構造的ＭＲＩと併せて、拡散画像は、クロイツフェルト・ヤコブ病（ＣＪＤ）、びまん性軸索損傷の診断に、ＭＳにおける白質損傷の評価に、腫瘍転移（胸、前立腺、肝臓）の診断の支援に、および認知症の発症に関連付けられた組織変化の評価に、および脳回路の生体内測定として日常的に使用される。

拡散画像は、水分子の拡散を観察することによる、例えば細胞のサイズおよび形状、パッキング（ｐａｃｋｉｎｇ）など、組織のボクセル平均化された微視的性質に依存する定量的情報を提供する。しかしながら、拡散に対する組織の微視的性質の影響の多くの理論的および実験的分析は、拡散データを適切に解釈して、生物系の微細構造およびミクロ動力学を正確に推測することの難しさを強調する。

ＤＷＩ／ＤＴＩは、定量的測定であるが、これらの微視的性質の直接的な測定ではなく、数立方ｍｍのボクセルにわたる平均である。ボクセル内の平均拡散係数（ＡＤＣ）の変化を解釈するために、組織均質性および拡散の変動を引き起こす構造のタイプなどをいくつか仮定する。組織、特に脳における水拡散プロセスを調節する正確な機構は明確には理解されていない。自由拡散に対する基本的なバリヤおよび制限に関する測定から推測されるものは、いくつかの仮定に基づく。（ＡＬＥＸＡＮＤＥＲ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｎｓｏｒ Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｒｉａｎ”；Ｎｅｕｒｏｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ ４（３），２００７．ＬＥ ＢＩＨＡＮ，Ｄ．，ＪＯＨＡＮＳＥＮ−ＢＥＲＧ，Ｈ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ＭＲＩ ａｔ ２５：Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｂｒａｉｎ Ｔｉｓｓｕｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ”；Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ，Ｖｏｌ．６１，２０１２。）これらの基本的な構造に関する追加的な情報は、これらの仮定の適切な形態を明らかにすることを促進し、診断精度を上げ得る。

拡散信号は低く、かつ対象の動きに対して極めて感度が高い。長くて高い傾斜は、拡散強調信号を発生するために必要であり、信号読み出しの最中の著しいＴ２およびＴ２^＊減衰で、従って低ＳＮＲで長いＴＥを生じる。傾斜の強度および持続期間は、傾斜を適用する時間の最中の傾斜方向におけるいずれの動きも拡散のように見えるため、動きに対する感度を高くする。（ＬＥ ＢＩＨＡＮ，Ｄ．，ＪＯＨＡＮＳＥＮ−ＢＥＲＧ，Ｈ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ＭＲＩ ａｔ ２５：Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｂｒａｉｎ Ｔｉｓｓｕｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ”；Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ，Ｖｏｌ．６１，２０１２。）信号は、拡散時間に対して感度が高い − 水分子が組織構造と相互作用する時間を有する十分に長い拡散時間が必要とされる。ほとんどの臨床的状況では、拡散時間は３０〜５０ｍｓの範囲であり、これは約１３〜１７μｍになる。その時間にわたるいずれの対象の動きも信号での拡散として現れる。さらに、傾斜の短い立上がり／立下り時間は渦電流を生じ、これは画像位置ずれを引き起こし、ＳＮＲを低下させる。（“Ａ Ｈｉｔｃｈｈｉｋｅｒ’ｓ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｎｓｏｒ Ｉｍａｇｉｎｇ”；ＳＯＡＲＥＳ，Ｊ．Ｍ．，ｅｔ ａｌ．；Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ ｉｎ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，１２ Ｍａｒｃｈ ２０１３．ＡＬＥＸＡＮＤＥＲ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｎｓｏｒ Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｒｉａｎ”；Ｎｅｕｒｏｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ４（３），２００７．ＭＡＳＣＡＬＣＨＩ，Ｍ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ ＭＲ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒａｉｎ：ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｃｌｉｎｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ”；Ｒａｄｉｏ ｌｏｇｉａ Ｍｅｄｉｃａ，１０９（３）２００５。）

ＤＷＩおよびＤＴＩとは対照的に、本明細書で特許請求される方法は、非常に微細な（ほとんど細胞の）テクスチャーの直接的な測定を提供する。そのようなものとして、非常に微細な構造を測定し、およびＤＷＩ／ＤＴＩはその構造の拡散に対する影響を測定するために、価値のある相補的な診断情報を提供する。本明細書で特許請求される方法が、病状評価に向けた複雑なテクスチャー情報を提供する能力と一緒に、ＤＴＩを含むＭＲ検査のフロントエンドで使用されるとき、いずれかの方向における構造境界／障害に関する情報を提供し、ＤＴＩ信号の解釈を明確にし得る。さらに、本明細書で特許請求される方法は、非常に小さい規模の変位のロバストな測定を可能にする − 後処理再登録に向けたＤＴＩ取得にわたって発生する動きの測定を提供し得る。異なるシーケンスは、おそらく、そのうち混ぜられて効果を最適にし得る。本明細書で特許請求される方法をＤＴＩと組み合わせるためのいくつかの考えられる目的は、腫瘍の血管系の評価において、認知症の発症を伴う灰白質の変化を測定することであろう。（ＷＥＳＴＯＮ，Ｐ．，ｅｔ ａｌ．；“Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｇｒｅｙ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ：ａ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｍａｒｋｅｒ ｏｆ ｅａｒｌｙ ｎｅｕｒｏｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ”；Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｔｈｅｒａｐｙ，７：４７，２０１５。）数例を挙げると、乳癌の進行における乳管の過形成の進行を評価し、およびＭＳを診断および監視する。本明細書で特許請求される方法は、ＤＷＩに異常を示す組織領域に適用され得、病状を示すテクスチャーの変化を測定する。方向に応じたテクスチャーの変化の測定は、ＤＴＩの部分異方性の測定と相関させかつそれを検証するために、ＤＴＩの適用を案内するための入力としてさらに使用され得る。

動脈スピン標識（ＡＳＬ）は、別のＭＲベースの技術であり、画像平面へそれを動かす前に、血液を磁気標識してから背景（非標識）画像を取り去ることによって、脳血流（ＣＢＦ）の非侵襲的な測定をもたらす。灌流と代謝との対応が、技術を、機能的画像化と同様にする。研究は、脳血管疾患（ＣＶＤ）、認知症を含む、ある範囲の病状への技術の適用に対して継続しており、放射線壊死、および癲癇から腫瘍再発を区別する。（ＤＥＴＲＥ，Ｊ．，ｅｔ ａｌ．；“Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｓｐｉｎ Ｌａｂｅｌｅｄ ＭＲＩ ｉｎ ｔｈｅ Ｂｒａｉｎ”；Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ，３５（５），２０１２．ＰＥＴＣＨＡＲＵ ＰＡＩＳＡＮ，Ｓ．，ｅｔ ａｌ．；“Ａｒｔｅｒｉａｌ ｓｐｉｎ ｌａｂｅｌｉｎｇ ｉｎ ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ”；Ｗｏｒｌｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，２（１０），２０１０。）

ＳＮＲはＡＳＬが低い。なぜなら、血中の磁気標識された水からの信号は、全組織信号のわずか約０．５％〜１．５％であるためである。灌流の定量化における主な誤差源は、タグ付け領域から画像化スライスまでの動脈の通過時間である。健全な対象では、これは約１秒であるが、血管が閉塞している患者では長くなる。背景および標識された画像の両方とも取得する必要があるため、対象の動きは深刻な問題である。また、５〜１０分の取得時間は、ＡＳＬを、既に計画された臨床試験に対する幾分長い追加時間となる。ＥＰＩなどの高速取得技術は、ここでは若干の支援となるが、対象の動きおよび低ＳＮＲは問題のままである。（ＤＥＴＲＥ，Ｊ．，ｅｔ ａｌ．；“Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｓｐｉｎ Ｌａｂｅｌｅｄ ＭＲＩ ｉｎ ｔｈｅ Ｂｒａｉｎ”；Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ，３５（５），２０１２。）本明細書で特許請求される方法は、ＡＳＬ取得されたデータに対する相補的な技術として使用されるか、またはＡＳＬコントラストと併用されるとき、血管系病状に関する情報を提供し得る。後者の実施形態では、本明細書で特許請求される方法は、コントラストを強調するために、磁気標識された血液を使用し、ＣＶＤ、腫瘍などの病状の指標としての血管テクスチャー（血管密度および空間的なランダム性）における変化、または認知症の進行を伴う血管系の変化の測定を容易にする。

特許法の定めるところにより、ここで本発明の様々な実施形態を詳細に説明したが、当業者は、本明細書で開示した具体的な実施形態に対する修正形態および代替形態を認識する。そのような修正形態は、以下の特許請求の範囲で定義される本発明の範囲および趣旨内にある。

Claims (20)

1. 磁気共鳴（ＭＲ）を使用してテクスチャーを評価するための選択的なサンプリング方法であって、
   複数の傾斜を用いて関心体積（ＶＯＩ）を励起するステップと；
   選択された傾斜パルスを用いて特定のｋ値をエンコードするステップと；
   全ての傾斜をオフにするステップと；
   単一のＴＲにおいて、前記特定のｋ値によってエンコードされたＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
   を含む、方法。
2. 関心体積を励起する前記ステップおよびエンコードする前記ステップが、
   第１のスライス選択に選択された第１の傾斜を備える第１のＲＦパルスを送信するステップと；
   前記第１のスライスと第２のスライスとの交点によって規定された領域において、スライス選択的リフォーカシングに選択された第２の傾斜が適用された第２のＲＦパルスを送信するステップと；
   エンコーディング傾斜パルスを適用して位相ラップを誘発し、前記特定のｋ値および向きのための空間的エンコードを作成するステップと；
   活性化された第３の傾斜を備える第３のＲＦパルスを送信するステップであって、前記第３の傾斜は、スライス選択的リフォーカシングに適合され、前記第１のスライスと前記第２のスライスとの前記交点および第３のスライス選択によって規定された領域を規定して、前記ＶＯＬを規定する、ステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 選択されたベクトル結合傾斜でｋ値選択パルスを発して、第２のｋ値を決定するステップと；
   前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
   前記ＴＲにおいて、前記第２のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 選択されたベクトル結合傾斜において、予め決められた複数のパルスのために追加的なｋ値選択パルスを適用するステップであって、各ｋ値選択パルスが次のｋ値を決定する、ステップと；
   各パルス後に前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
   前記ＴＲにおいて、各ｋ値選択パルスによって決定された前記次のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
5. リフォーカシングＲＦパルスを送信するステップと；
   前記ベクトル結合傾斜で複数のｋ値選択パルスを発するステップであって、各パルスが新しいｋ値を決定する、ステップと；
   各パルス後に前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
   前記ＴＲにおいて、各ｋ値選択パルスによって決定された前記次のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 第２のリフォーカシングＲＦパルスを送信するステップと；
   前記ベクトル結合傾斜で複数のｋ値選択パルスを発するステップであって、各パルスが新しいｋ値を決定する、ステップと；
   各パルス後に前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
   前記ＴＲにおいて、各ｋ値選択パルスによって決定された前記次のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを受信するステップと
   をさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１、第２または第３の傾斜のうちの１つでリフォーカシング傾斜を適用するステップと；
   前記ベクトル結合傾斜で複数のｋ値選択パルスを発するステップであって、各パルスが新しいｋ値を決定する、ステップと；
   各パルス後に前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
   前記ＴＲにおいて、各ｋ値選択パルスによって決定された前記次のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを受信するステップと
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記ベクトル結合傾斜での前記複数のｋ値選択パルスのそれぞれに続く各新しいｋ値におけるサンプル数が、予測されるＳＮＲ、病状、組織コントラスト、テクスチャーサイズまたはテクスチャー帯域幅に基づいて選択される、請求項４に記載の方法。
9. 関心体積を励起する前記ステップにおいて、前記関心体積が、交差するスライス選択的リフォーカシング、適切な傾斜と組み合わせてフェーズドアレイ送信を使用する選択的励起、関心領域外の組織からの信号をスクランブルするための断熱パルス励起、外部体積抑制シーケンス、および前記関心組織を物理的に隔離することを含む、内部体積内でスピンを選択的に励起する他の方法の組を使用して選択される、請求項１に記載の方法。
10. 関心体積を励起する前記ステップ、特定のｋ値をエンコードする前記ステップ、全ての傾斜をオフにする前記ステップ、および前記特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録する前記ステップが、続いて起こるＴＲにおいて複数回繰り返されて、振幅パワースペクトルを構築し、各ＴＲの前記特定のｋ値は、各ＴＲの前記関心体積内に制約されている場合、介在する動きとは無関係である、請求項１に記載の方法。
11. 関心体積を励起する前記ステップ、特定のｋ値をエンコードする前記ステップ、全ての傾斜をオフにする前記ステップ、および前記特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録する前記ステップが、前記関心体積の変動を伴って、続いて起こるＴＲにおいて複数回繰り返され、それにより、テクスチャーデータを取得して、器官または解剖学的構造内のまたはそれにわたるテクスチャー変動を評価する、請求項１に記載の方法。
12. 関心体積を励起する前記ステップ、特定のｋ値をエンコードする前記ステップ、全ての傾斜をオフにする前記ステップ、および前記特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録する前記ステップが、前記選択された傾斜パルスのための選択されたベクトル結合傾斜の変化を伴って、続いて起こるＴＲにおいて複数回繰り返されて、特徴のサイズを評価する、請求項１に記載の方法。
13. 関心体積を励起する前記ステップ、特定のｋ値をエンコードする前記ステップ、全ての傾斜をオフにする前記ステップ、および前記特定のｋ値でＲＦ信号のサンプルを記録する前記ステップが、前記ＴＲにおいて複数回繰り返され、関心体積を励起する前記ステップは、前記ＴＲにおけるいずれの以前のＶＯＩとも重なり合わない、新しい組織における励起用の追加的なＶＯＩを規定するために、代替的な向きを有する第１の傾斜を少なくとも有するそれぞれの繰り返し毎に設定された傾斜によって達成される、請求項２に記載の方法。
14. 前記エンコーディング傾斜パルスがゼロに設定される、請求項２に記載の方法。
15. 前記ＴＲで得られた前記第１、第２および次のｋ値の組み合わせを選択するステップと；
    それに続くＴＲのための前記選択された組み合わせに基づいて、前記関心体積の選択を再登録するステップと
    をさらに含む、請求項４に記載の方法。
16. 前記特定のｋ値および前記第２のｋ値が、前記特定のｋ値および第２のｋ値の少なくとも一方が低くなるように選択され、および前記方法が、第２のＴＲにおいて、
    エンコーディング傾斜パルスによって前記特定のｋ値をエンコードするステップと；
    全ての傾斜をオフにするステップと；
    前記特定のｋ値でエンコードされたＲＦ信号の第２の組の複数のサンプルを記録するステップと；
    前記第２のｋ値のための前記選択されたベクトル結合傾斜でｋ値選択パルスを発するステップと；
    前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
    前記第２のｋ値で前記ＲＦ信号の第２の組の複数のサンプルを記録するステップと；
    前記低ｋ値に関するデータの相関に基づいて、前記特定のｋ値における前記ＲＦ信号の前記記録された複数のサンプル、および前記特定のｋ値における前記ＲＦ信号の前記第２の組の記録された複数のサンプル、および前記第２のｋ値における前記ＲＦ信号の前記記録された複数のサンプル、および前記第２のｋ値における前記ＲＦ信号の前記第２の組の記録された複数のサンプルを再登録するステップと
    をさらに含む、請求項３に記載の方法。
17. 狭帯域幅を選択して、高められたｋ値に対して１種類の信号取得を可能にするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
18. 磁気共鳴（ＭＲ）を使用してテクスチャーを評価するための選択的なサンプリング方法であって、
    第１のスライス選択に選択された第１の傾斜を備える第１のＲＦパルスを送信するステップと；
    前記第１のスライスと第２のスライスとの交点によって規定された領域において、スライス選択的リフォーカシングに選択された第２の傾斜を適用した第２のＲＦパルスを送信するステップと；
    エンコーディング傾斜パルスを適用して位相ラップを誘発し、特定のｋ値および向きに対する空間的なエンコードを作成するステップと；
    活性化された第３の傾斜を備える第３のＲＦパルスを送信するステップであって、前記第３の傾斜は、スライス選択的リフォーカシングに適合され、前記第１のスライスと前記第２のスライスとの前記交点および第３のスライス選択によって規定された領域を規定して、関心体積（ＶＯＩ）を規定する、ステップと；
    全ての傾斜をオフにするステップと；
    前記特定のｋ値でエンコードされたＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと；
    選択されたベクトル結合傾斜でｋ値選択パルスを発して、第２のｋ値を決定するステップと；
    前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
    単一のＴＲにおいて、前記第２のｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
    を含む、方法。
19. 第４のスライス選択に選択された第４の傾斜を備える第４のＲＦパルスを送信するステップと；
    前記第１のスライスと第２のスライスとの交点によって規定された領域において、スライス選択的リフォーカシングに選択された第５の傾斜が適用された第５のＲＦパルスを送信するステップと；
    第２のエンコーディング傾斜パルスを適用して位相ラップを誘発し、追加的な特定のｋ値および向きのための空間的エンコードを作成するステップと；
    活性化された第６の傾斜を備える第６のＲＦパルスを送信するステップであって、前記第６の傾斜は、スライス選択的リフォーカシングに適合され、前記第４のスライスと前記第５のスライスとの交点および第６のスライス選択によって規定された領域を規定して、前記単一のＴＲにおいて第２の別個のＶＯＩを規定する、ステップと；
    全ての傾斜をオフにするステップと；
    前記追加的な特定のｋ値によってエンコードされたＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと；
    選択されたベクトル結合傾斜でｋ値選択パルスを発して、第２の追加的なｋ値を決定するステップと；
    前記ベクトル結合傾斜をオフにするステップと；
    前記単一のＴＲにおいて、前記第２の追加的なｋ値で前記ＲＦ信号の複数のサンプルを記録するステップと
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記エンコーディング傾斜パルスがゼロに設定される、請求項１８に記載の方法。

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