JP2018519029A - 多要素無線周波数アンテナによる動き検出 - Google Patents

Abstract

本発明は、複数のアンテナ要素１０４を備える無線周波数アンテナ１０２と、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号１４０を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システム１０６と、マシン実行可能命令１６０、１６２を含むメモリ１３０と、機器を制御するためのプロセッサ１２４とを備える機器１００、３００を提供する。マシン実行可能命令を実行することにより、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するように無線周波数システムを制御し（２００）、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号１４２を抽出し（２０２）、数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号１４４を計算し（２０４）、複数のアンテナ要素の各々の間のノルム化信号の共分散１４６を計算し（２０６）、ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号１４８を計算し（２０８）、動き信号中の動き事象１５０を検出することによって被検体の動きを検出する（２１０）。

Description

本発明は、複数のアンテナ要素を使用した動きの検出に関する。

大きい静磁場が、患者の体内の画像を生成するための手順の一部として原子の核スピンを整列させるために磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）スキャナによって使用される。この大きい静磁場はＢ０場と呼ばれる。

ＭＲＩ走査の間、送信器コイル又はアンテナによって発生された無線周波数（ＲＦ）パルスが局所磁場に摂動を引き起こし、核スピンによって放出されるＲＦ信号が受信器コイルによって検出される。これらのＲＦ信号を使用して、ＭＲＩ画像を構築する。ＭＲＩ手順中に被検体が動くと、結果として生じる画像にアーチファクト又はエラーを引き起こす。

Ａｎｄｒｅｙｃｈｅｎｋｏらによる「Ｎｏｉｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ａｎ ＲＦ ｒｅｃｅｉｖｅ ａｒｒａｙ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｍｏｔｉｏｎ： ａ ｎｏｖｅｌ ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｍｏｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ」、Ｐｒｏｃ． Ｉｎｔｌ． Ｓｏｃ． Ｍａｇ． Ｒｅｓｏｎ． Ｍｅｄ． ２２ （２０１４） ｐｐ． ００９２という刊行物は、ＭＲＩ ＲＦコイルの熱雑音分散が呼吸運動を効果的に捕らえることを開示している。

本発明は、従属請求項において機器、コンピュータプログラム製品、及び方法を提供する。実施形態が、従属請求項において与えられる。

当業者には理解されるように、本発明の態様は、装置、方法又はコンピュータプログラムプロダクトとして具体化され得る。したがって、本発明の態様は、全面的にハードウェア実施形態、全面的にソフトウェア実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）又は本明細書においてすべて一般的に「回路」、「モジュール」若しくは「システム」と称され得るソフトウェア及びハードウェア態様を組み合わせた実施形態の形態をとり得る。更に、本発明の態様は、コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードを有する１つ又は複数のコンピュータ可読媒体において具体化されたコンピュータプログラムプロダクトの形態をとり得る。

１つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読ストレージ媒体でもよい。本明細書で使用される「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行可能な命令を保存することができる任意の有形ストレージ媒体を包含する。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読非一時的ストレージ媒体と称される場合もある。コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、有形コンピュータ可読媒体と称される場合もある。一部の実施形態では、コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、コンピューティングデバイスのプロセッサによってアクセスされることが可能なデータを保存可能であってもよい。コンピュータ可読ストレージ媒体の例は、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、半導体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢサムドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気光学ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルを含むが、これらに限定されない。光ディスクの例は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、又はＤＶＤ−Ｒディスクといったコンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）を含む。コンピュータ可読ストレージ媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータデバイスによってアクセスされることが可能な様々な種類の記録媒体も指す。例えば、データは、モデムによって、インターネットによって、又はローカルエリアネットワークによって読み出されてもよい。コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードは、限定されることはないが、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦ等を含む任意の適切な媒体、又は上記の任意の適切な組み合わせを用いて送信されてもよい。

コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドにおいて又は搬送波の一部として内部で具体化されたコンピュータ実行可能コードを備えた伝搬データ信号を含んでもよい。このような伝搬信号は、限定されることはないが電磁気、光学的、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態のいずれかをとり得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではない及び命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって又はそれと関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、若しくは輸送できる任意のコンピュータ可読媒体でもよい。

「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の一例である。コンピュータメモリは、プロセッサに直接アクセス可能な任意のメモリである。「コンピュータストレージ」又は「ストレージ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の更なる一例である。コンピュータストレージは、任意の不揮発性コンピュータ可読ストレージ媒体である。一部の実施形態では、コンピュータストレージは、コンピュータメモリであってもよい又はその逆でもよい。

本明細書で使用される「プロセッサ」は、プログラム、マシン実行可能命令、又はコンピュータ実行可能コードを実行可能な電子コンポーネントを包含する。「プロセッサ」を含むコンピューティングデバイスへの言及は、場合により、２つ以上のプロセッサ又は処理コアを含むと解釈されるべきである。プロセッサは、例えば、マルチコアプロセッサである。プロセッサは、また、単一のコンピュータシステム内の、又は複数のコンピュータシステムの中へ分配されたプロセッサの集合体も指す。コンピュータデバイスとの用語は、各々が１つ又は複数のプロセッサを有するコンピュータデバイスの集合体又はネットワークを指してもよいと理解されるべきである。コンピュータ実行可能コードは、同一のコンピュータデバイス内の、又は複数のコンピュータデバイス間に分配された複数のプロセッサによって実行される。

コンピュータ実行可能コードは、本発明の態様をプロセッサに行わせるマシン実行可能命令又はプログラムを含んでもよい。本発明の態様に関する動作を実施するためのコンピュータ実行可能コードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、又はＣ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語等の従来の手続きプログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれてもよい及びマシン実行可能命令にコンパイルされてもよい。場合によっては、コンピュータ実行可能コードは、高水準言語の形態又は事前コンパイル形態でもよい及び臨機応変にマシン実行可能命令を生成するインタプリタと共に使用されてもよい。

コンピュータ実行可能コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアローンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行することができる。後者の場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよい、又はこの接続は外部コンピュータに対して（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用したインターネットを通して）行われてもよい。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータプログラムプロダクトのフローチャート、図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート、図、及び／又はブロック図の各ブロック又は複数のブロックの一部は、適用できる場合、コンピュータ実行可能コードの形態のコンピュータプログラム命令によって実施され得ることが理解されよう。相互排他的でなければ、異なるフローチャート、図、及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせが組み合わせられてもよいことが更に理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するための手段を生じさせるようにマシンを作るために、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサへと提供されてもよい。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読媒体に保存された命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施する命令を含む製品を作るように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイスにある特定の方法で機能するように命令することができるコンピュータ可読媒体に保存されてもよい。

コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するためのプロセスを提供するように、一連の動作ステップがコンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で行われるようにすることにより、コンピュータ実施プロセスを生じさせるために、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードされてもよい。

本明細書で使用される「ユーザインタフェース」は、ユーザ又はオペレータがコンピュータ又はコンピュータシステムとインタラクトすることを可能にするインタフェースである。「ユーザインタフェース」は、「ヒューマンインタフェースデバイス」と称される場合もある。ユーザインタフェースは、情報若しくはデータをオペレータに提供することができる及び／又は情報若しくはデータをオペレータから受信することができる。ユーザインタフェースは、オペレータからの入力がコンピュータによって受信されることを可能にしてもよい及びコンピュータからユーザへ出力を提供してもよい。つまり、ユーザインタフェースはオペレータがコンピュータを制御する又は操作することを可能にしてもよい、及びインタフェースはコンピュータがオペレータの制御又は操作の結果を示すことを可能にしてもよい。ディスプレイ又はグラフィカルユーザインタフェース上のデータ又は情報の表示は、情報をオペレータに提供する一例である。キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、指示棒、グラフィックタブレット、ジョイスティック、ゲームパッド、ウェブコム、ヘッドセット、ギアスティック、ステアリングホイール、ペダル、有線グローブ、ダンスパッド、リモコン、及び加速度計を介したデータの受信は、オペレータから情報又はデータの受信を可能にするユーザインタフェース要素の全例である。

本明細書で使用される「ハードウェアインタフェース」は、コンピュータシステムのプロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とインタラクトする及び／又はそれを制御することを可能にするインタフェースを包含する。ハードウェアインタフェースは、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置へ制御信号又は命令を送ることを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースはまた、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とデータを交換することを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースの例は、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ１３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ１２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ−２３２ポート、ＩＥＥＥ４８８ポート、ブルートゥース（登録商標）接続、無線ＬＡＮ接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット（登録商標）接続、制御電圧インタフェース、ＭＩＤＩインタフェース、アナログ入力インタフェース、及びデジタル入力インタフェースを含むが、これらに限定されない。

本明細書で使用される「ディスプレイ」又は「ディスプレイデバイス」は、画像又はデータを表示するために構成された出力デバイス又はユーザインタフェースを包含する。ディスプレイは、視覚、音声、及び／又は触覚データを出力してもよい。ディスプレイの例は、コンピュータモニタ、テレビスクリーン、タッチスクリーン、触覚電子ディスプレイ、点字スクリーン、陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、双安定ディスプレイ、電子ペーパー、ベクターディスプレイ、平面パネルディスプレイ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネッセントディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）、プロジェクタ、及びヘッドマウントディスプレイを含むが、これらに限定されない。

磁気共鳴（ＭＲ）データは、本明細書においては、磁気共鳴イメージングスキャン中に磁気共鳴装置のアンテナによって原子スピンにより発せられた無線周波数信号の記録された測定結果として定義される。磁気共鳴データは、医療画像データの一例である。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像は、本明細書においては、磁気共鳴イメージングデータ内に含まれる解剖学的データの復元された２次元又は３次元視覚化として定義される。この視覚化は、コンピュータを使用して行うことができる。

１つの態様において、本発明は、複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナを備える機器を提供する。機器は、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムを更に備える。それゆえに、複数のアンテナ要素の各々は、別個の又は独立した無線周波数信号を受信することができる。機器は、マシン実行可能命令を含むメモリを更に備える。機器は、機器を制御するためのプロセッサを更に備える。例えば、プロセッサは、無線周波数信号からのデジタル化された又はさもなければ記録されたデータを受信することができる。機器が、磁気共鳴イメージングシステム又は他の計測器若しくは装置などの他の構成要素を備える場合、プロセッサはこれらの追加の構成要素も制御することができる。

マシン実行可能命令を実行することにより、プロセッサは、無線周波数システムを制御して、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信する。無線周波数信号は、プロセッサによって格納されるか又は操作されるデータの形態のものであることを理解されたい。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号を抽出する。抽出プロセスは、異なるタイプの機器では異なる。例えば、機器が磁気共鳴イメージングシステムを組み込んでいる場合、雑音信号は、例えば、磁気共鳴データを組み込むか、又は磁気共鳴データから抽出される。

機器が、単に、複数のアンテナ要素及び無線周波数システムを唯一のＲＦ又は無線構成要素として備える場合雑音信号の抽出は、無線周波数信号に適用されるある種の信号処理のみを含む。例えば、フィルタ処理又はデータフィッティングステップが、雑音信号を抽出するために実行される。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム信号を計算する。数学では、ノルムは、ベクトル空間において各ベクトルに正の長さ又は値を割り当てるか又は各ベクトルを大きさによって分ける関数である。雑音信号が実数値である場合、数学的ノルムは、負及び正の値を正のノルム化信号にマッピングする。雑音信号が複素数値である場合、雑音信号の複素数値は正の値にマッピングされる。数学的ノルムの概念は、線形代数及び関数解析ではよく知られている。

マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々の間のノルム信号の共分散を計算する。複数のアンテナ要素の各々の間のノルム信号の共分散を計算することによって、共分散が様々なアンテナ要素間で計算されることが理解されよう。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算する。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出する。動き事象は、被検体の動きを表す動き信号中の１つの値又は一連の値である。

この実施形態は、無線周波数アンテナの複数のアンテナ要素に近接する被検体又は対象物の動きを検出する立証済みの方法を機器が行うので有益である。複数のアンテナ要素によって受信された無線周波数信号を調べると、無線周波数システムは熱雑音を受信している。複数のアンテナ要素に近接する対象物は複数のアンテナ要素に結合し、対象物が動くと、対象物は平均雑音の振幅に変化を引き起こす。数学的ノルムの計算は、雑音信号の振幅の変化を検出する手段である。被検体などの大きい対象物が動き、複数のアンテナ要素に近接している場合、平均雑音振幅の変化又はジャンプが、複数のアンテナ要素の１つを超えるものに存在する。ノルム信号の共分散の計算により、ランダムな熱雑音と、複数のアンテナ要素に全体的な変化を引き起こす動きとが区別される。複数のアンテナ要素の各々のノルム信号の共分散を合計することによって、ここでは動き信号と名付けられた実数値パラメータが、被検体の動きを容易に検出するために使用される。動き信号の変化又は導関数などの保護方法を閾値処理する又は適用するなどの様々な方法が、被検体の動きを正確に表すために使用される。

複数のアンテナ要素の各々によって検出された雑音信号は、控えめな値を含み、時間的に相関される。複数のアンテナ要素のこの熱背景雑音は、ジョンソン−ナイキスト雑音としても知られている。複数のアンテナ要素の各々において、雑音は、同じソースからのものである必要はないが、関連づけられる。例えば、複数のアンテナ要素が頭の異なる部分の近くに置かれた場合、頭の異なる部分は、頭が動いたとき異なるコイル要素に違うように影響する。それゆえに、異なるアンテナ要素の雑音は、関連づけられるが、正確に同じ身体部分又は正確に同じソースによって引き起こされてはいない。

いくつかの実施形態では、アンテナ要素は、互いに対して固定又は所定の幾何形状を有する。一例は、磁気共鳴イメージングで使用されるヘッドコイルの様々な要素である。

別の実施形態では、複数のアンテナ要素の各々はある帯域幅を有する。メモリは複数のアンテナ要素の各々に対するデジタルフィルタアルゴリズムを更に含み、デジタルフィルタアルゴリズムは帯域幅に対する逆関数として機能する。命令を実行することにより、更に、プロセッサは、無線周波数信号を雑音信号に処理する前に又は処理する間に無線周波数信号にデジタルフィルタを適用する。この実施形態は、アンテナ要素及び無線周波数システムの帯域幅の影響を逆転させる効果がある。フィルタの効果は、雑音を白色雑音に変換して戻すことである。いくつかの例では、このフィルタの使用には、雑音の自由度の数を補正できるという追加の利益もある。

デジタルフィルタを雑音信号に適用するとき、フィルタは、アンテナ及び／又は無線周波数システムの帯域幅特性を自動的に補正するように変更される。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセスは、動き信号を計算する前に所定の閾値未満であるノルム信号の各共分散の一部をゼロに設定する。これは、信号間の相関が低い場合、ノルム信号の共分散が低いので、有益である。これらの低い値をゼロに設定することによって、被検体の動きが誤って検出される可能性を低減するのに役立つ。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、動き信号を計算する前にノルム信号の共分散の各々に重み係数を適用する。重み係数は、例えば、信号の標準偏差である。例えば、共分散の相関係数への変換、一定時間窓内の値の特定の標準偏差を測定する際の確率密度関数又は測定確率、及び他の関数も想定される。これには、信号中の純粋に確率的な関数である可能性が少ない事象に重点を置くという利益がある。信号の確率的な性質に起因して、揺らぎが信号に生じると予想される。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、動き信号を計算する前に平均値を使用して各ノルム信号を正規化する。この実施形態は、規則を推定して被検体の動きを検出することができるより良好な形態に最終の動き信号を持って行くので有益である。例えば、この実施形態は、被検体の動きを表す可能性の高い閾値を規定するのをより容易にする。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、所定の値より上の動き信号の一部を識別することにより動き信号中の動き事象を少なくとも部分的に検出することによって被検体の動きを検出する。この実施形態では、閾値は、被検体の動きを表す動き事象を表すために使用される。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、最初に、動き信号の各値を確率関数と比較することにより動き確率を計算し、次いで、動き確率が所定の確率の上にあるかどうかを識別することにより、動き信号中の動き事象を少なくとも部分的に検出することによって被検体の動きを検出する。例えば、特定の時間窓の動き信号がカイ２乗分布にフィットされ、カイ２乗分布の外側を指し示す確率が計算される。特定の動き信号がカイ２乗分布から外れている極端に大きい確率を有する場合、これを使用して動き事象を識別する。この場合の動き事象は、可能性の高い確率分布から外れ、被検体の可能性の高い動きを表す１つの信号又は１群の信号である。

別の実施形態では、機器は磁気共鳴イメージングシステムである。無線周波数アンテナは、磁気共鳴データを取得するための磁気共鳴イメージングアンテナである。複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号は磁気共鳴データである。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、磁気共鳴イメージングシステムをパルスシーケンスコマンドで制御することによって磁気共鳴データを取得する。複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するように無線周波数システムを制御するステップは、磁気共鳴データを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御する部分のサブステップであると考えられる。

例えば、使用される磁気共鳴イメージング技法は、データが複数のアンテナ要素から同時に取得されるパラレルイメージング技法である。取得した磁気共鳴データを使用して、被検体の動きを検出する技法を使用することができる。これには、磁気共鳴イメージングプロトコルにいかなる時間も加えることなく、被検体の動きの正確な検出を行うという利点がある。

これを、磁気共鳴イメージング走査中に被検体の動きを検出する魅力的な方法として行う別の要因は、磁気共鳴イメージングシステムが、典型的には、無線周波数シールドルームの内部に置かれることである。これにより、ストレイ無線周波数送信又は雑音が被検体の動きの検出に影響を与える可能性が低減される。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々の磁気共鳴データにデジタルハイパスフィルタを適用することによって、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号の各々に対して雑音信号を抽出する。より高い周波数は実空間のより小さい又は局所的な区域に関連するので、雑音を分離するためのハイパスフィルタの使用は特によく機能する。これは、例えば、純粋に雑音である磁気共鳴データの一部を、画像情報を含むものから分離するために使用される。これは、被検体の動きをより正確に検出するために使用される雑音信号を発生するのに有用である。

別の実施形態では、マシン実行可能命令を実行することにより、プロセッサは、最初に磁気共鳴データのフーリエ変換を計算することによって複数の要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号を抽出する。第３に、雑音区域のフーリエ変換された磁気共鳴データのヒストグラムを構築することによって、第４に、確率分布をヒストグラムにフィットさせ、最後に、ヒストグラムへの確率分布のフィットのフィッティング程度を計算することによって雑音信号が発生される。例えば、確率分布のフィットが悪い場合、これは、データの一部が、ＭＲ信号に起因しており、熱雑音に起因していないことを示している。この分析は、所謂ハイブリッド空間で行われる。

この実施形態の更なる拡張では、例えばハイブリッドｘ−ｋｙ−（ｋｚ）−ｋ空間ラインと呼ばれるハイブリッド空間の雑音領域を反復してサイズ変更することが可能であり、その結果、フィッティング程度が依然として信頼できるフィットを表している限り、できるだけ多くのポイントがヒストグラムのために考慮される。

場合によっては、ノルム化雑音信号は、確率分布の実数値幅パラメータ又はフィッティングパラメータを使用することによって計算される。幅パラメータは、例えば、フィット又はフィッティングパラメータである。この場合、雑音信号はフィットのパラメータから発生される。フィットのフィッティング程度は、確率分布が雑音ヒストグラムにどれくらいよく整合しているかを記述するのに使用される。このようにして、フィッティング程度を更に使用して、雑音領域のサイズを反復して改善し、それにより、フィットパラメータの品質及び信頼性を改善する。

別の実施形態では、各雑音信号は実数値である。数学的ノルムは、以下の絶対値、雑音信号の２乗、所定の期間又は時間にわたる雑音信号の二乗平均平方根、及び雑音信号の分布を記述する確率分布関数の実数値幅パラメータのうちのいずれか１つである。幅パラメータは、例えば、ある期間雑音信号に確率分布をフィットさせるように変えられるフィッティングパラメータ又はパラメータである。

データは、控えめな値である可能性があり、時間的に相関される。一般に、ノルムを計算するために各々の控えめな値を調べる。しかしながら、いくつかのポイントを平均し、次いで、この平均をこの平均値に適用してもよい。これは、雑音信号の各々に対して、移動平均で、又は時間ブロック若しくは時間値内に行われる。これは、雑音信号が複素数値である場合にも当てはまる。

別の実施形態では、雑音信号の各々が複素数値である。数学的ノルムは、以下のユークリッドノルム、ベクトル長、ベクトル長の２乗、所定の時間にわたる雑音信号の二乗平均平方根、所定の時間にわたるベクトル長の二乗平均平方根、雑音信号の分布に記述される確率分布関数の幅パラメータ又はフィッティングパラメータ、及び雑音信号のヒストグラムにフィットする幅パラメータのうちのいずれか１つである。

別の態様では、本発明は、機器を操作する方法を提供する。機器は、複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナを備える。機器は、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムを更に備える。この方法は、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するように無線周波数システムを制御するステップを有する。この方法は、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号を抽出するステップを更に有する。この方法は、数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム信号を計算するステップを更に有する。この方法は、複数のアンテナ要素の各々の間のノルム信号の共分散を計算するステップを更に有する。この方法は、ノルム信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算するステップを更に有する。この方法は、動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出するステップを更に有する。

別の態様では、本発明は、機器を制御するためのプロセッサ向けの命令を有するコンピュータプログラム製品を提供する。機器は、複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナを備える。機器は、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムを更に備える。マシン実行可能命令を実行することにより、プロセッサは、無線周波数システムを制御して、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信する。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号を抽出する。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム信号を計算する。マシン実行可能命令を実行にすることより、更に、プロセッサは、複数のアンテナ要素の各々の間のノルム信号の共分散を計算する。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、ノルム信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算する。マシン実行可能命令を実行することにより、更に、プロセッサは、動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出する。

本発明の上述した実施形態の１つ又は複数は、相互に排他的でない限り組み合わされることを理解されたい。

以下において、本発明の好適な実施形態が、単なる例として次の図面を参照して説明される。

機器の一例を示す図である。 図１の機器を操作する方法の流れ図である。 機器の更なる例を示す図である。 方法を示す流れ図である。 雑音信号及び動き信号を示す図である。 画像空間及びハイブリッド空間におけるファントムの磁気共鳴画像を示す図である。 スプリアス信号による雑音変動を示す図である。 更なる方法を示す流れ図である。 ハイパスフィルタのフィルタ利得図である。 過剰尖度ヒストグラムを示す図である。 図１０のヒストグラムの累積分布を示す図である。 更なる方法を示す流れ図である。 純粋な雑音信号のヒストグラムを示す図である。 磁気共鳴信号と混合された雑音のヒストグラムを示す図である。 雑音ヒストグラムのフィットのためのカイ２乗及び自由度を示す図である。

図において似通った参照番号を付された要素は、等価な要素であるか、同じ機能を実行するかのいずれかである。先に考察された要素は、機能が等価である場合は、後の図においては必ずしも考察されない。

図１は、機器１００の一例を示す。機器は、複数のアンテナ要素１０４を有する無線周波数アンテナ１０２を備えるように示されている。無線周波数アンテナは、アンテナ要素１０４の各々に対して独立した受信チャネル１０８を有する無線周波数システム１０６に接続される。最も簡単な例では、無線周波数システム１０６は受信器である。他の機器では、無線周波数システム１０６がトランシーバであることも可能であり、事例によっては、無線周波数信号がアンテナ要素１０４に送信される。例えば、無線周波数アンテナ１０２は、例えば磁気共鳴イメージングで使用される複数のアンテナ要素１０４をもつ所謂バードケージコイルである。そのようなバードケージコイルは、磁気共鳴イメージングプロトコル中に無線周波数信号を送信及び／又は受信するために使用される。いくつかの例では、無線周波数アンテナ１０２は、アンテナ要素１０４を互いに対して所定の位置に堅く保持する構造体を有する。被検体１１０は、被検体支持体１１２上で横になっているように示されている。複数のアンテナ要素が、被検体１１０を囲み、被検体１１０の動きを検出するために使用される。

無線周波数システム１０６は、コンピュータ１２０のハードウェアインタフェース１２２に接続されるように示されている。コンピュータ１２０は、プロセッサ１２４を更に備える。プロセッサ１２４は、ハードウェアインタフェース１２２に接続される。ハードウェアインタフェース１２２により、プロセッサ１２４は、データ及びコマンドを機器１００に送り、機器１００から受信する。コンピュータ１２０は、ユーザインタフェース１２６と、コンピュータストレージ１２８と、コンピュータメモリ１３０とを更に備え、それらはプロセッサ１２４と通信する。

コンピュータストレージ１２８及びコンピュータメモリ１３０の内容は交換可能である。いくつかの例では、コンピュータストレージ１２８の内容は、コンピュータメモリ１３０に複製される。

コンピュータストレージ１２８は、無線周波数システム１０６から受信した無線周波数信号１４０を含むように示されている。コンピュータストレージ１２８は、無線周波数信号１４０から抽出された雑音信号１４２を含むように更に示されている。コンピュータストレージ１２８は、雑音信号１４２から計算されたノルム信号１４４を含むように更に示されている。コンピュータストレージ１２８は、ノルム信号１４４間の共分散１４６を含むように更に示されている。コンピュータストレージ１２８は、共分散１４６を合計することによって構築される動き信号１４８を含むように更に示されている。コンピュータストレージ１２８は、動き信号１４８を分析することによって得られた被検出動き事象１５０を含むように更に示されている。

コンピュータストレージ１３０は、コンピュータ実行可能コードを含む制御モジュール１６０を含むように更に示されている。コンピュータ実行可能コードにより、プロセッサ１２４は、機器１００の動作及び機能を制御し、更に、動き信号１４８を獲得し、被検出動き事象１５０を検出するための様々な動作を実行する。コンピュータストレージ１３０は、デジタル信号処理モジュール１６２を含むように更に示されている。デジタル信号処理モジュール１６２により、プロセッサ１２４は、コンピュータストレージ１２８に格納されているデータ１４０、１４２、１４４、１４６、１４８、１５０に様々なデジタル信号処理技法を適用する。異なる例では、デジタル信号処理モジュール１６２は、様々なタイプのフィルタ処理を可能にし、いくつかの場合には、フーリエ変換の適用を可能にする。フーリエ変換は、一般に、磁気共鳴データを画像に変換するために、又は磁気共鳴データ若しくは無線周波数信号１４０に他の操作を実行するために使用される。

図２は、図１の機器１００を操作する方法を示す流れ図を示す。最初に、ステップ２００において、無線周波数システム１０６が、複数のアンテナ要素１０４の各々からの無線周波数信号１４０を受信するように制御される。次に、ステップ２０２において、雑音信号１４２が、複数のアンテナ要素１０４の各々からの無線周波数信号１４０から抽出される。次に、ステップ２０４において、ノルム化信号１４４が、各雑音信号１４２に数学的ノルムを適用することによって雑音信号１４２ごとに計算される。次に、ステップ２０６において、ノルム化信号１４４間の共分散１４６が計算される。ステップ２０８において、動き信号１４８が、共分散１４６の各々を一緒に合計することによって計算される。これは、単一の値をもつ正の実数値関数を作り出す。次に、ステップ２１０において、動き事象１５０が、動き信号１４８において検出される。動き事象は、単に、被検体１１０がアンテナ要素１０４に対して移動したことを示すものとして識別される動き信号中の時間又は場所である。

図３は、機器の更なる例を示しており、ここで、機器は、磁気共鳴イメージングシステム３００である。この場合、コンピュータ１２０及びプロセッサ１２４は、磁気共鳴イメージングシステムの機能及び動作を制御する。機器３００は、図１に示した例のコンピュータシステム１２０を備える。この機器３００において、インタフェース１２２は、磁気共鳴イメージングシステムを制御するために使用されるハードウェアインタフェースである。

磁気共鳴イメージングシステムは、磁石３０４を備える。磁石３０４は、それを貫通するボア３０６を有した超伝導円筒型磁石３０４である。異なるタイプの磁石の使用も可能であり、例えば、分割円筒磁石及び所謂開放磁石の両方を使用することも可能である。分割円筒磁石は、クライオスタットが２つの部分に分割されて、磁石の等平面へのアクセスを可能にする点を除いて、標準的な円筒磁石に類似し、斯かる磁石は、例えば荷電粒子ビーム療法と共に使用される。開放磁石は、２つの磁石部分を有し、被検体を受容するのに十分な大きさの空間を間に有して一方が他方の上にあり、２つの部分の領域の配置は、ヘルムホルツコイルのものと類似する。被検体が閉じ込められる度合いが低いことから、開放磁石が普及している。円筒磁石のクライオスタットの内部には、超伝導コイルの一群が存在する。円筒磁石３０４のボア３０６内部には、磁気共鳴イメージングを行うのに十分な程、磁場が強く均一であるイメージングゾーン３０８が存在する。

磁石のボア３０６内部には、磁気共鳴データの取得のために使用されて、磁石３０４のイメージングゾーン３０８内で磁気スピンを空間的に符号化する磁場勾配コイル３１０のセットも存在する。磁場勾配コイル３１０は、磁場勾配コイル電源３１２に接続される。磁場勾配コイル３１０は代表的なものであることが意図される。一般的に、磁場勾配コイル３１０は、３つの直交する空間方向に空間的に符号化を行うための３つの別々のコイルセットを含む。磁場勾配電源は、電流を磁場勾配コイルに供給する。磁場勾配コイル３１０に供給される電流は、時間の関数として制御され、傾斜がつけられる又はパルス出力される。

磁石３０４のボア３０６内にボディコイル３１４がある。ボディコイル３１４は、トランシーバ３１６に接続されるように示されている。一部の実施形態では、ボディコイル３１４は、ホールボディコイル無線周波数増幅器及び／又は受信器に更に接続されるが、しかしながら、これはこの例には示されていない。送信器と受信器の両方３１６がホールボディコイル３１４に接続される場合、送信モードと受信モードとの間を切り替えるための手段が設けられる。例えば、ピンダイオードをもつ回路を使用して、送信モード又は受信モードを選択する。被検体支持体１１２は、イメージングゾーン内で被検体１１０を支持する。

トランシーバ１０６は、磁気共鳴イメージングコイル１０２に接続されるように示されている。この例では、磁気共鳴イメージングコイル１０２は、複数のコイル要素１０４を備える。トランシーバ１０６は、個々のＲＦ信号を個々のコイル要素１０４に送り、個々のＲＦ信号を個々のコイル要素１０４から受信するように動作可能である。この例では、トランシーバ１０６及びトランシーバ３１６は別個のユニットであるように示されている。しかしながら、他の例では、ユニット３１６及びユニット１０６は組み合わされる。

トランシーバ３１６、トランシーバ１０６、及び磁場勾配コイル電源は、コンピュータ１２０のハードウェアインタフェース１２２に接続されるように示されている。この例では、無線周波数信号１４０は磁気共鳴データである。アンテナ１０２は磁気共鳴イメージングアンテナであり、無線周波数システム１０６は、例えば、受信器又はトランシーバである。

コンピュータストレージ１２８は、パルスシーケンスコマンド３４０を含むように更に示されている。パルスシーケンスコマンドは、磁気共鳴イメージングプロトコルに従って磁気共鳴データ１４０を取得するために使用されるコマンド又はデータである。例えば、パルスシーケンスコマンド３４０は、特に、複数のアンテナ要素１０４を使用するパラレルイメージングの方法を実行するためのものである。この図には示されていないが、パラレルイメージング技法を実行するための追加のデータ及びソフトウェアモジュールがあり、追加のデータ及びソフトウェアモジュールは、例えば、パラレルイメージング技法を実行するための所定のコイル感度を決定するか又は有するために使用される。コンピュータストレージ１２８は、磁気共鳴データ１４０から再構築された磁気共鳴画像３４２を含むように更に示されている。この例では、デジタル信号処理モジュール１６２は、プロセッサ１２４に磁気共鳴データ１４０から磁気共鳴画像３４２を再構築させることができる命令を含む。

図３に示したシステムの潜在的な利点は、普通に取得された磁気共鳴データ１４０が、取得されると同時に、被検体１１０の動きを検出するために使用されることである。これは、磁気共鳴画像３４２の品質を改善するために様々のやり方で使用される。例えば、被検体１１０が動いていることが分かっている場合、磁気共鳴データ１４０の取得は、磁気共鳴データ１４０の取得中に停止及び／又は変更される。

ＲＦコイルの特性は、ＭＲＩにおける患者の動きを反映又は決定するために使用される。ＭＲ受信コイルによって測定される雑音レベルは、患者の動きを推定するのに十分である。この手法は非常に魅力的である。その理由は、いずれにしてもＭＲ画像に含まれている雑音によって動きに関する情報を既に集めている可能性がある、すなわち、シーケンス又はハードウェアの追加の変更を必要としないからである。

以前は、雑音信号を正確に計算する方法、並びにこれらの信号から動きを最終的に検出する方法にあまり努力が費やされなかった。雑音レベルの後処理は、これまで、移動平均フィルタ処理に限定されている。

例が、異なるコイルチャネル間の測定ＲＦ雑音レベル／雑音電力の相関に基づいている動き信号を定義する。これらの相関は追加の情報を生み出し、追加の情報は動き検出を改善するために取り入れられる。基礎をなす統計に基づいて異なる重み係数及び評価を適用することによって、性能は更に改善される。それにより、動き検出は著しく容易になる。このようにして、例えば頭の全体的動きが容易に検出される。

異なるコイルチャネル間の雑音レベル（又は雑音電力）相関に基づいて動き信号を推定することが提案される。このようにして、例えば頭の全体的動きが容易に検出される。

いくつかの例では、ＲＦ雑音は、患者の動き（呼吸を含む）をモニタするために使用されるが、しかしながら、ＭＲＩに限定されるのではなくて、原理的にはモニタ目的のために同様にＭＲＩシステムの範囲を超えて適用される。

本明細書で説明する「雑音ナビゲータ」又は雑音信号の主な目的は、ＲＦ雑音をサンプリングすることによってＭＲイメージングの間の患者の動き（全体的動き、呼吸、…）を検出することである。これは、ＲＦ受信コイルの感度領域内の導電性材料（例えば組織）の動きが、受信したＲＦ雑音の変化を引き起こすので可能である。しかしながら、これらの変化は比較的小さく、したがって、効率的な後処理方法は、測定されたＲＦ雑音に基づく動き検出の信頼性を改善するのに有益である。

いくつかの例では、異なるコイルチャネル間の測定ＲＦ雑音レベル／雑音電力の相関に基づく動き信号が定義される。これらの相関は追加の情報を生み出し、追加の情報は動き検出を改善するために取り入れられる。基礎をなす統計に基づいて異なる重み係数及び評価を適用することによって、性能は更に改善される。それにより、動き検出は著しく容易になる。

図４は、追加の方法のステップを示す流れ図を示し、追加の方法のステップは、図２の方法で実行される。図２のステップのすべてがここに示されているわけではない。第１のステップはステップ２０４と同等である。このステップにおいて、時間ステップ当たり及びコイル当たりの雑音レベル又は雑音電力が推定される。次に、図２のステップ２０６と同等であるステップ２０６において、各コイルの雑音間の共分散が計算される。これは、オプションとして、異なる時間尺度で行われてもよい。ステップ４００は、重み係数が統計及び／又は特定の時間尺度に基づいて適用されるオプションのステップである。ステップ４０２、は閾値処理が適用される別のオプションのステップである。これにより、ノルム信号又は共分散の重要でない値が廃棄されることになる。次のステップは、ステップ２０８と同等である。このステップにおいて、更にオプションとしてアンテナ要素１０４の所定のサブグループに対する共分散の加重和が計算される。次のステップ、ステップ番号４０４は、オプションであり、基礎をなす統計に基づいて結果を重み付けし評価する。最終ステップはステップ２１０と同等であり、このステップにおいて、動き事象が検出され、更なる処理のために使用される。

図５は、雑音電力対時間のプロット５００、及び雑音信号対時間のプロット５０２を示す。両方のプロットにおいて、５０４とラベル付けされたｘ軸は、時間ステップで与えられている。プロット５００のｘ軸は、すべてのチャネルが加えられた状態での雑音電力の２乗である。これは、本質的に、アンテナ要素のすべてのチャネルの雑音の合計である。プロット５０２のｙ軸は、本明細書で説明するように計算された雑音信号５０８を示す。両方のプロットに、動き事象５１０が示されている。この場合、ヘッドコイルが使用され、頷きの動き５１０が被検体によって実行された。プロット５００において、雑音電力、合計された雑音電力への影響は、大きい増加があることである。しかしながら、頷きの動き５１０をバックグラウンド熱雑音と区別するのは非常に難しい。プロット５０２は、雑音信号５０８の計算がどのように動き５１０のより容易な検出をもたらすかを示している。この場合、頷きの動き５１０は、熱雑音よりも明確にはるかに大きく識別可能である。図５は、純粋な雑音信号（雑音電力、すべての利用可能チャネルの合計、上の行）、及び相関を利用している提案する動き信号（下の行）の一例である。測定中に行われた頷きは、動き信号の信号において極めて良好に識別される。すべての平均化パラメータは、等しい値（７５ライン／測定）に設定されている。

提案の手法の概要が、図４に示され、以下で詳述される。以下のステップの一部又はすべてはオプションである。基本的な手続きは以下の通りである：

平均雑音レベル／平均雑音電力、すなわち｜Ｕ_{ｎｏｉｓｅ}｜又はＵ_{ｎｏｉｓｅ} ^２は、例えば、フィットの適用、フィルタ処理、又は単純な２乗化及び平均化によって推定される。雑音電力（又は等価なもの）が、この提案する方法に対して、及びオリジナルの雑音信号ではなく、及びパラレルイメージング再構築のためにルーチンで行われるように、使用されなければならないことを強調することは重要である。雑音相関は共有雑音源によって与えられ、一方、雑音電力での相関は異なる雑音源の相関した動きしか必要としない。したがって、後者は、動きの検出に極めてよく適している。例えば、頭の前部及び後部の雑音源は、相関した動き（頭は多かれ少なかれ剛性である）を実行するが、しかしながら、それらは「実際の」雑音相関をほとんど引き起こさない。

共分散は、異なるチャネル間の雑音レベルに対して計算され、

であり、ｘ、ｙは、異なるチャネルの雑音電力／レベルを表す。バーは時間平均化を表し、この平均化の時間尺度は変化してもよく（すべての平均化値に対して独立に）、それにより、異なる「感度窓」がもたらされる。オプションとして、雑音レベルは、平均値に対して正規化される。

オプションとして、追加の重み係数が適用される（場合によっては、共分散の計算中に既に適用されている）。追加の重み係数は、例えば、信号の標準偏差（すなわち、相関係数への共分散の変換）、ｘ、ｙに対する確率密度関数、ある時間窓内にｘ、ｙに対して特定の標準偏差を測定する確率などである。これらの確率の大部分は、統計の基本ルールを適用することによって容易に推定される。１つの目的は、例えば、ほぼ確実に信号の純粋な確率的揺らぎではない事象に重点を置くことである。信号の確率的性質に起因して揺らぎが生じると予想されるが、しかしながら、極めてありそうもないものが、基礎をなす動き（すなわち、純粋に確率的な性質ではないもの）によって明らかに引き起こされる。対応する確率を決定するために必要とされる基本的な事実は分かっている（例えば、平均化されたサンプルの数、…）。

オプションとして、閾値処理が実行される。理由付けは、オプションの重み付けに似ている。チャネル間の小さい相関は確率的揺らぎに起因すると純粋に予想されるので、定義された閾値より下の値は廃棄される。閾値は、更に、基本的な統計仮定によって推定される。

「動き信号」又は「動きマーカー」は、二乗共分散／相関係数（「自己」相関を除く）をすべて合計することによって決定される。多くのタイプの動きが、オリジナルの雑音信号によるよりもこの「動き信号」の時間的変化によって極めて良好に認識される。一例が図５に示されている。ここで、１３個のヘッドコイルチャネルの雑音信号（合計）並びに対応する「動き信号」が示されている。測定中に、頷きが生じており、それは「動き信号」の信号において極めて良好に識別される。

「動き信号」は、コイルの特定のサブグループ（例えば、後方、前方、左、右、…）に対して規定されてもよく、それは、合計がそれらのサブグループにのみ限定されることを意味する。これは、どちらかと言えば局所的な動きにとって有利である。

「動き信号」は、オプションとして、対応する分布関数によって評価される（及び重み付けされる）。例えば、「純粋に確率的な」相関係数が平均０のガウス分布に従うと仮定すると、「動き信号」はカイ２乗分布に従う。したがって、純粋に確率的な過程を仮定すると、ある値がどれくらいありそうかを推定することができる。「ありそうもない」値の高い発現率（ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ）は動きを強く表している。対応する分布関数が分からない場合、コンピュータシミュレーションによって経験的に決定される（規定の条件を仮定して）。

ＭＲＩにおける患者の動きを検出するためにＲＦアンテナを使用する際、これまで、雑音信号を正確に測定し計算する方法にあまり努力が費やされなかった。＜Ｖ_{ｎｏｉｓｅ} ^２＞は、純粋な雑音信号、又は画像中の「雑音領域」から簡単に計算される。動きによって引き起こされる予想される変動（数パーセント）に対して十分な統計的有意性を得るために、追加の平均化が、秒の程度の時間尺度で実行される。雑音レベルを計算する際の主要な問題は、一般に、雑音信号をスプリアスＭＲ信号又は追加の擾乱のような「他の」寄与と区別することである。

この課題を解決するための様々なかなり網羅的な提案とは対照的に、より実用的で計算上それほど複雑でない方法が実行される。

例えば、周波数符号化方向のフーリエ変換を急峻なデジタルハイパスフィルタと取り替えることが可能であり、急峻なデジタルハイパスフィルタは、容易に実現され（例えば、ｉｉｒフィルタとして）、多くのリソースを必要としない。続いて、いくつかの集団（例えば、位相符号化ラインごとの）に対して、平均二乗信号及び平均信号＾４が計算され、それは、更に、計算的に簡単明瞭であり、過剰尖度を計算するために使用される。次いで、過剰尖度に基づいて、信号が純粋に雑音であるかどうか、又は他の寄与が存在するかどうかが推測される。手順のより詳細な説明が以下に記述される。

この手法の複雑さが低いため、潜在的に、更に実時間実行が可能になる。

患者の動き（呼吸を含める）をモニタするためにＲＦ雑音を使用する基本的な考えは、ＭＲＩに限定されるのではなくて、原理的にモニタ目的のために同様にＭＲＩシステムの範囲を超えて適用される。その場合、患者の雑音を他の装置のスプリアスＲＦ放出（ＥＭ干渉）から分離することが重要である。

雑音レベルを計算する際の主要な問題は、雑音信号をＭＲ信号又は追加の擾乱のような「他の」寄与と区別することである。

測定信号のどの部分が雑音のみを含むと予想されるかを測定対象物の輪郭に基づいて定義することは比較的簡単明瞭であるにもかかわらず、この手法は、スプリアス信号が現われる傾向があり、それが雑音による動き検出を信頼できないものにするので、不十分であることが分かっている。そのようなスプリアス信号の一例が図６に示されている。

図６は２つの画像を示す。画像６００は、画像空間におけるファントムの画像である。画像６０２は、部分的にｋ空間にあり、部分的に画像空間にある対応するハイブリッド画像を示す。画像空間は、ｘ又は水平方向にｆ符号化及びｙ方向にｋ空間である。画像６０２は、ゼロにほぼ等しいｋｙにおいて外側領域への信号漏洩を表すスプリアス信号６０４を更に示している。

したがって、図６は、「雑音領域」におけるスプリアス信号の一例を示している。ファントム画像（左）及び対応するハイブリッド画像（右；ｆ符号化方向ｘに画像空間、ｙにｋ空間）は、ｋｙ≒０において外側領域への信号漏洩を明確に示している。見やすいように対数目盛が選ばれている。時間の関数としての対応する平均化雑音レベルが、図７に示されている。これはかなり極端な例であるが、それは潜在的な誤った解釈をうまく示している。ファントムは動いていないので雑音信号変動はあり得ないにもかかわらず、雑音信号変動は強い突然の頭の動きに似ている。

図７は、画像６０２に対する位相符号化ライン７０２の関数としての雑音レベル７０４のプロット７００を示す。プロット７００にはいくつかの大きいスパイクがある。これらは、突然の強い頭の動きのものに似ている。しかしながら、これは該当しない。その理由は、このプロットが図６００及び図６０２に示された静止しているファントムのものであるからである。これは、雑音レベル７０４に関しての事実上のＭＲ信号漏洩の一例である。

図８は、複数のアンテナ要素１０４で取得された無線周波数信号１４２からの雑音信号から動き信号を抽出する方法を示す流れ図を示す。これらは、例えば、無線周波数アンテナの普通のアンテナ要素１０４であり、又はそれらは、更に、磁気共鳴イメージングに使用される複数のアンテナ要素に適用可能である。最初に、ステップ８００において、無線周波数データ又は磁気共鳴データが取得される８００。次に、ステップ８０２において、例えば画像空間において純粋な雑音を含む周波数符号化方向の区域が規定される。これは、手動で又は自動化されて行われる。次に、ステップ８０４において、無線周波数データが取得される。これは、例えば、連続的に行われるか又は間欠時間周期で行われる。次に、ステップ８０６において、ステップ８０２で規定されたカットオフ周波数をもつハイパスフィルタが適用される。ステップ８０８はオプションのステップであり、周波数符号化方向における平坦利得のための補正が実行される。これは、例えば、更に、ハイパスフィルタに組み込まれる。次に、ステップ８１０において、平均又はノルム化雑音値が、位相符号化ラインごとに計算される。次に、ステップ８１２において、雑音値が、過剰尖度のレベルと、以前に取得したデータとの整合性とに基づいて評価される。最後に、ステップ８１４において、信頼できる雑音のみが、保持され、追加のフィルタ処理及び／又は平滑化に対して適用される。ステップ８１６において、雑音信号が出力される。

図８で与えられた提案の手法の概要を以下で概説する。ステップのいくつかはオプションである。基本プロセスは以下の通りである。

雑音（ＦＯＶ（画像空間における）の縁部で、画像化されるべき対象物の外側の）を純粋に含んでいる周波数符号化方向のポイントが決定される。これは、調査、他の既に記録されているＭＲ画像、又は対象物／患者の輪郭を決定する他のセンサ（例えば、カメラ）に基づいて、手動で又は自動で行われる。

データは、ｋ空間のラインとして測定される（連続的に）８０４。

ｋ空間ラインは、ハイパスフィルタでフィルタ処理される。カットオフ周波数は、第１のステップにおいて規定されたＦＯＶの縁部の区域によって与えられる。これらの縁部は周波数符号化方向の生データの高周波成分に対応するので、急峻なハイパスフィルタは、より低い周波数に制約されているＭＲ信号から高周波成分を分離する。フィルタは、ＩＩＲ又はＦＩＲフィルタとしてデジタルで容易に実現される。好適なＩＩＲフィルタ（１６個の係数）の周波数応答の一例が、図９に示される。

図９は、フィルタ利得９０２対帯域幅の小部分９００をプロットしている。これは、１６次のハイパスデジタルＩＩＲフィルタの周波数応答を示すために行われている。十分な減衰及び十分に急峻な移行が、高周波数雑音を低い周波数磁気共鳴信号から分離するために達成されている。

平坦な周波数応答を有するために、すなわち、雑音レベルが周波数に無関係であるために、オプションの利得補正が実行される。これにより、分析が容易になり、推定された統計的パラメータ（尖度）をより容易に解釈することができる。その補正は、更に、適切な周波数応答を有するデジタルフィルタによって実行されてもよい。このフィルタは、原理上、更に、以前のハイパスフィルタと組み合わされてもよい。

フィルタ処理されたデータの集団（例えば、各位相符号化ライン当たりの）は、平均信号＾２並びに平均信号＾４を計算することによって評価される。これは、実数部及び虚数部に対して別個に、又は絶対値に対して行われる。

過剰尖度がこれらの集団に対して計算され、過剰尖度＝Ｅ（信号＾４）／Ｅ（信号＾２）＾２−３である。

過剰尖度は、正規分布と比べた確率分布の形状の差を記述する。すなわち、純粋な雑音では、平均０のガウス統計に従うことが予想される。したがって、過剰尖度の高い値及び低い値は極めてありそうもない。これが、３００ポイントの集団について図１０に示されており、過剰尖度値＜−０．５又は＞０．６５の確率は、２％未満である。図１０は、過剰尖度によるヒストグラムをｘ軸１０００に示し、ｙ軸１００２は特定の過剰尖度をもつデータセットの数である。図１０のヒストグラムは、３００ポイントのガウス雑音を含む１００万セットに対して計算された。

したがって、非常に高い過剰尖度値及び低い過剰尖度値は追加のスプリアス信号の指標であり、これらの雑音信号は、対応して、廃棄されるべきである。

受け入れのための過剰尖度の正確な限界は、サンプルサイズ、必要な精度、及び初期の利得プロファイルに依存する。

図１１は、図１０に示したプロットに対する特定の過剰尖度１０００の累積確率１１００を示す。図１１に示したプロットを使用して、確率の低いカットオフを有する特定の過剰尖度を選ぶ。−０．５より下及び０．６５より上の過剰尖度値は、あまりありそうにない（＜２％）ことが分かる。

追加の情報は、以前の平均値からの推定雑音レベルの差から集められる。あまり大きくない変動しか予想することができないので、現在分析しているサブセットの偏差がどれくらいありそうかが計算される。あまりにもありそうもない値は、他の信号によって明らかに損なわれているので廃棄される。

最後に、推定された「信頼できる」雑音レベルの時間的変動が、更に、処理される（フィルタ処理、…）。

適切な分布関数へのヒストグラムのフィッティング（繰り返し）を利用する、データ（雑音）選択及び処理のための別の異なる方法が提案される。このようにして、平均雑音レベルが推定され、並びに基礎をなすデータが純粋な雑音又は追加のスプリアス信号を含んでいるかどうかを判断するのに役立つ追加の情報が推定される。全体的に見て、「信頼できる」雑音データに集中し、破損したデータを選別することが可能になる。

手順のより詳細な説明が、以下のセクションで与えられる。

図１２は、無線周波数信号からの信頼できる雑音抽出の方法を示す流れ図を示す。最初に、ステップ１２００において、オプションとして、調査又は他のＭＲ画像が基準として使用される。次に、ステップ１２０２において、純粋な雑音を含む周波数符号化方向の区域が選択される。次に、ステップ１２０４において、無線周波数データ又は磁気共鳴データが測定される。ステップ１２０６において、高速フーリエ変換が周波数符号化方向に適用される。オプションとして、ステップ１２０８において、周波数符号化方向における平坦利得のための補正が適用される。ステップ１２１０において、データのヒストグラムが、事前定義された雑音領域に設定される。ステップ１２１２において、ヒストグラムが適切な分布関数（例えば、カイ２乗又はガウシアン）にフィットされる。対応して、フィットの良さが、例えばフィットのカイ２乗を介して決定される。２つの異なるヒストグラムが図の１２１４及び図の１２１６に示されている。これらは図１３及び図１４において拡大されている。図の１２１４は、雑音のみを含むヒストグラムを示す。それは、良いフィットであると考えられる。図の１２１６は、雑音に磁気共鳴信号を加えたものを示す。すなわち、図１４に示すヒストグラムは、雑音ではないＭＲ信号と混合された純粋な雑音を示す。フィットの良さがかなり悪いことが分かる。ステップ１２１８において、決定された雑音レベルが、フィットの結果と、以前に取得したデータとの整合性とに基づいて判断される。オプションとして、ステップ１２２０において、データが再分析され、信頼性の低いデータを無視しているサンプルが改善され、又はより小さいサンプルが選択され、それにより、データが、純粋な雑音を含まないポイントに絞り込まれる。例えば、図１４の図の１２１６には、雑音に磁気共鳴信号を加えたものがある。雑音が得られる領域は、ＭＲ信号の量が減少するように変更される。オプションのステップ１２２０が実行される場合、方法は、ステップ１２１０に戻り、これが繰り返される。ステップ１２１８が実行された後、確実に雑音ではない雑音又はデータは廃棄される。次いで、これを使用して、最終雑音信号１２２４を提供する。

提案の手法の概要が、図１２に与えられている。ステップのうちのいくつかはオプションである。基本的なプロセスは以下の通りである。

雑音（ＦＯＶ（画像空間における）の縁部で、画像化されるべき対象物の外側の）を純粋に含んでいる周波数符号化方向のポイントが決定される。これは、調査、他の既に記録されているＭＲ画像、又は対象物／患者の輪郭を決定する他のセンサ（例えば、カメラ）に基づいて、手動で又は自動で行われる。

データは、ｋ空間のラインとして測定される（連続的に）。

ｋ空間ラインは、周波数符号化方向にフーリエ変換される。

平坦な周波数応答を有するように、すなわち、雑音レベルが周波数と無関係であるように、オプションの利得補正が実行される。これにより、分析が容易になり、推定された統計的パラメータをより良好に解釈することができる。

ヒストグラムは、第１のステップで決定された位置の信号に対して設定される。これは、実数部及び虚数部に対して独立に行われるか又は組み合わされて行われる。ヒストグラムの別の可能な選択肢は、個々に各ポイントに対する又は等しいサイズのサブ集団に対する「二乗和」である。

対応する確率分布関数（ｐｄｆ）のヒストグラムへのフィットが実行される。ｐｄｆはガウス関数又はカイ２乗分布のいずれかである。二乗和が使用される場合、カイ２乗分布が使用される。フィットにより、平均値（雑音では０である）と、分布の幅（雑音レベル）と、カイ２乗分布の場合には二乗和を計算するのに使用される独立した値の数に等しい自由度とに関する情報が提供される。

追加として、ヒストグラムフィットのためのカイ２乗が計算され、これは、ｐｄｆがデータにどれほどよくフィットするかを記述する。

フィット結果に基づいて、データが純粋に雑音であるか又はスプリアスＭＲ信号を含んでいるかどうかが推測される。一例が図１５に与えられている。ここで、いくつかのチャネルは追加のＭＲ信号を含み、これは、フィット（この場合には、カイ２乗ｐｄｆ）のための高いカイ２乗をもたらし、更に著しく異なる自由度（ｄｆ）をもたらす。

追加の情報は、以前の平均値からの推定雑音レベルの差から集められる。あまり大きくない変動しか予想することができないので、現在分析しているサブセットの偏差がどれくらいありそうかが計算される。あまりにもありそうもない値は、他の信号によって明らかに損なわれているので廃棄される。

オプションとして、フィッティング手順は、異なる集団サイズで繰り返される。

いくつかの位相符号化ラインを同時に評価することによって、サンプルサイズを増やすことは価値がある（スプリアス信号を含むと既に識別されているものを無視する）。これは、より正確な結果をもたらすので、データがほぼ同時に（予想される患者の動きの時間尺度と比較して）測定される場合有用である。

サンプルサイズは、スプリアス信号を絞り込むために減少される。多分、集団全体が損なわれるのではないので、一部の「雑音情報」は依然として集められる。

最後に、推定された「信頼できる」雑音レベルの時間的変動が、更に、処理される（フィルタ処理、…）。

図１５は、雑音ヒストグラムにカイ２乗分布をフィットさせるためのカイ２乗の変動及び自由度（ｄｆ）を示す。いくつかのチャネルはＭＲ信号によって損なわれ、それは、期待値（１００、２００）からの偏差によって明確に観察できる。

本発明は、図面及び前述の記載において詳細に図示及び説明されたが、このような図示及び記載は、説明的又は例示的であって限定するものではないと見なされるべきである。すなわち本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。

開示された実施形態のその他の変形が、図面、本開示及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されて実現され得る。請求項において、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む、備える）」という単語は、他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが請求項に記載されたいくつかのアイテムの機能を果たす。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に用いられないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に若しくは他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適当な媒体に保存／分配されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線の電気通信システムを介して等の他の形式で分配されてもよい。請求項における任意の参照符号は、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

１００ 機器
１０２ 無線周波数アンテナ
１０４ アンテナ要素
１０６ 無線周波数システム
１０８ 受信チャネル
１１０ 被検体
１１２ 支持体
１２０ コンピュータ
１２２ ハードウェアインタフェース
１２４ プロセッサ
１２６ ユーザインタフェース
１２８ コンピュータストレージ
１３０ コンピュータメモリ
１４０ 無線周波数信号
１４２ 雑音信号
１４４ ノルム化信号
１４６ ノルム化信号間の共分散
１４８ 動き信号
１５０ 被検出動き事象
１６０ 制御モジュール
１６２ デジタル信号処理モジュール
２００ 複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するように無線周波数システムを制御する
２０２ 複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号から雑音信号を抽出する
２０４ 数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号を計算する
２０６ 複数のアンテナ要素の各々の間のノルム化信号の共分散を計算する
２０８ ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算する
２１０ 動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出する
３００ 医療装置
３０２ 磁気共鳴イメージングシステム
３０４ 磁石
３０６ 磁石のボア
３０８ イメージングゾーン
３１０ 磁場勾配コイル
３１２ 磁場勾配コイル電源
３１４ ボディコイル
３１６ トランシーバ
３４０ パルスシーケンスコマンド
３４２ 磁気共鳴画像
５００ 雑音電力対時間
５０２ 雑音信号対時間
５０４ 時間ステップ
５０６ 電力
５０８ 雑音信号
５１０ 動き事象
６００ 画像空間におけるファントムの画像
６０２ ハイブリッド空間におけるファントムの画像
６０４ スプリアス信号
７００ プロット
７０２ 位相符号化ライン
７０４ 雑音レベル
９００ 帯域幅の小部分
９０２ フィルタ利得
１０００ 過剰尖度
１００２ データセットの数
１１００ 確率
１２１４ 雑音のみによるヒストグラム
１２１６ 雑音にＭＲ信号を加えたものによるヒストグラム

Claims (13)

1. 機器であって、前記機器が、
   複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナと、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムと、
   マシン実行可能命令を含むメモリと、
   前記機器を制御するためのプロセッサとを備え、前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号を受信するように前記無線周波数システムを制御し、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から雑音信号を抽出し、
   数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号を計算し、
   前記複数のアンテナ要素の各々の間の前記ノルム化信号の共分散を計算し、
   前記ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算し、
   前記動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出し、前記マシン実行可能命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、
   前記動き信号の各値を確率関数と比較することにより動き確率を計算し、
   前記動き確率が所定の確率より上であるかどうかを識別する
   ことにより前記動き信号中の動き事象を少なくとも部分的に検出することによって被検体の動きを検出する、機器。
2. 磁気共鳴イメージングシステムである機器であって、前記機器が、
   磁気共鳴データを取得するために複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナと、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの磁気共鳴データを表す無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムと、
   マシン実行可能命令を含むメモリと、
   機器を制御するためのプロセッサとを備え、前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、
   前記磁気共鳴イメージングシステムをパルスシーケンスコマンドで制御することによって磁気共鳴データを取得し、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号を受信するように前記無線周波数システムを制御し、
   前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から雑音信号を抽出し、
   数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号を計算し、
   前記複数のアンテナ要素の各々の間の前記ノルム化信号の共分散を計算し、
   前記ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算し、
   前記動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出し、
   前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、
   周波数符号化方向において前記磁気共鳴データのフーリエ変換を計算し、
   フーリエ変換された前記磁気共鳴データ中の雑音区域を識別し、
   前記雑音区域の前記フーリエ変換された磁気共鳴データのヒストグラムを構築し、
   確率分布を前記ヒストグラムにフィットさせ、
   前記ヒストグラムへの前記確率分布の前記フィットのフィッティング程度を計算することによって前記雑音信号を発生する
   ことによって前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から前記雑音信号を抽出する、機器。
3. 前記複数のアンテナ要素の各々がある帯域幅を有し、前記メモリが、前記帯域幅に対する逆関数として機能する、前記複数のアンテナ要素の各々のためのデジタルフィルタアルゴリズムを更に含み、前記命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、前記無線周波数信号を前記雑音信号に処理する前に又は処理する間前記無線周波数信号に前記デジタルフィルタを適用する、請求項１に記載の機器。
4. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、前記動き信号を計算する前に所定の閾値未満である前記ノルム化信号の各共分散の一部をゼロに設定する、請求項１又は３に記載の機器。
5. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、前記動き信号を計算する前に前記ノルム化信号の前記共分散の各々に重み係数を適用する、請求項１、３、又は４に記載の機器。
6. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、前記動き信号を計算する前に平均値を使用して各ノルム化信号を正規化する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の機器。
7. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、所定の値より上の前記動き信号の一部を識別することにより前記動き信号中の動き事象を少なくとも部分的に検出することによって前記被検体の動きを検出する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の機器。
8. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、前記複数のアンテナ要素の各々の前記磁気共鳴データにハイパスフィルタを適用することによって、前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号に対して前記雑音信号を抽出する、請求項２に記載の機器。
9. 前記マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、
   前記周波数符号化方向において前記磁気共鳴データのフーリエ変換を計算し、
   フーリエ変換された前記磁気共鳴データ中の前記雑音区域を識別し、
   前記雑音区域の前記フーリエ変換された磁気共鳴データの前記ヒストグラムを構築し、
   前記確率分布を前記ヒストグラムにフィットさせ、
   前記ヒストグラムへの前記確率分布の前記フィットの前記フィッティング程度を計算することによって前記雑音信号を発生する
   ことによって前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から前記雑音信号を抽出する、請求項２に記載の機器。
10. 各雑音信号が実数値であり、前記数学的ノルムが、絶対値、前記雑音信号の２乗、所定の時間にわたる前記雑音信号の二乗平均平方根、及び前記雑音信号の分布を記述する確率分布関数の実数値幅パラメータのうちのいずれか１つである、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の機器。
11. 各雑音信号が複素数値であり、前記数学的ノルムが、ユークリッドノルム、ベクトル長、ベクトル長の２乗、所定の時間にわたる前記雑音信号の二乗平均平方根、所定の時間にわたるベクトル長の二乗平均平方根、前記雑音信号の分布を記述する確率分布関数の幅パラメータ、及び前記雑音信号のヒストグラムにフィットされた幅パラメータのうちのいずれか１つである、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の機器。
12. 機器を操作する方法であって、前記機器が、複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナを備え、前記機器が、前記複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムを更に備え、前記方法が、
    前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号を受信するように前記無線周波数システムを制御するステップと、
    前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から雑音信号を抽出するステップと、
    数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号を計算するステップと、
    前記複数のアンテナ要素の各々の間の前記ノルム化信号の共分散を計算するステップと、
    前記ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算するステップと、
    前記動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出するステップと
    を有する、方法。
13. 機器を制御するプロセッサのための命令を含むコンピュータプログラムであって、前記機器が、複数のアンテナ要素を備える無線周波数アンテナを備え、前記機器が、前記複数のアンテナ要素の各々からの無線周波数信号を受信するための独立した受信チャネルを備える無線周波数システムを更に備え、マシン実行可能命令を実行することにより、前記プロセッサが、
    前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号を受信するように前記無線周波数システムを制御し、
    前記複数のアンテナ要素の各々からの前記無線周波数信号から雑音信号を抽出し、
    数学的ノルムを各雑音信号に適用することによって雑音信号ごとのノルム化信号を計算し、
    前記複数のアンテナ要素の各々の間の前記ノルム化信号の共分散を計算し、
    前記ノルム化信号の各共分散を合計することによって動き信号を計算し、
    前記動き信号中の動き事象を検出することによって被検体の動きを検出し、前記マシン実行可能命令を実行することにより、更に、前記プロセッサが、
    前記動き信号の各値を確率関数と比較することにより動き確率を計算し、
    前記動き確率が所定の確率より上であるかどうかを識別する
    ことにより前記動き信号中の動き事象を少なくとも部分的に検出することによって被検体の動きを検出する、コンピュータプログラム。

Images