JP2022067560A - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ｇファクタを低減するように当該ｇファクタを調整すること。【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、取得部と、調整部とを備える。取得部は、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１の磁気共鳴データを用いて生成された第１のｇファクタと、前記複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２の磁気共鳴データを用いて生成された第２のｇファクタとを取得する。調整部は、前記第１のｇファクタと前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する。【選択図】図６

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来、磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：以下、ＭＲＩと呼ぶ）装置において、パラレルイメージングを用いた手法で被検体を撮像して、ＭＲ画像を生成することがある。このとき、パラレルイメージングの手法によっては、アーチファクトが低減できても、展開処理におけるノイズ成分の増幅度を示すｇファクタの値が高くなり、生成されたＭＲ画像において、信号対雑音比（ＳＮＲ：ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）が下がることがある。

特開２０１９－２０８９９０号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、ｇファクタを低減するように当該ｇファクタを調整することにある。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る情報処理装置は、取得部と、調整部とを備える。取得部は、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１の磁気共鳴データを用いて生成された第１のｇファクタと、前記複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２の磁気共鳴データを用いて生成された第２のｇファクタとを取得する。調整部は、前記第１のｇファクタと前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する。

図１は、実施形態に係る情報処理装置の一例を示すブロック図。 図２は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置の一例を示すブロック図。 図３は、実施形態に係り、正則化パラメータの大きさに応じたＭＲ画像への影響の一例を示す図。 図４は、実施形態に係り、複数の受信コイルに対応する複数の第１のｇマップの一例を示す図。 図５は、実施形態に係り、画像生成処理の手順の一例を示すフローチャート。 図６は、実施形態に係り、画像生成処理の手順の一例を示すフローチャート。 図７は、実施形態に係り、ｊ番目の受信コイルに対応する第２のｇマップの一例を示す図。 図８は、実施形態に係り、ｊ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップの一例を示す図。 図９は、実施形態に係り、図８に示すｊ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップに対して、所定の閾値を用いたセグメンテーション処理の結果の一例を示す図。 図１０は、実施形態に係り、図７に示すｊ番目の受信コイルに対応する第２のｇマップに対して、第１の領域と同じ領域の第２の領域の一例を示す図。 図１１は、実施形態に係り、ｊ番目の受信コイルに対応する正則化パラメータの増加により更新された第１のｇマップにおいて、第１の領域における第１のｇファクタの分布の一例を示す図。 図１２は、実施形態に係り、生成機能による本スキャン画像の生成に関する概要を示す図。 図１３は、実施形態に係り、ｇファクタ調整処理の実行前後において、本スキャン画像に対応する画像空間における第１の全体ｇマップの一例を示す図。 図１４は、実施形態に係り、第２の全体ｇマップと、ｇファクタ調整処理後の第１の全体ｇマップとを示す図。 図１５は、実施形態に係り、比較例としてｇファクタ調整処理が未実施での本スキャン画像と、ｇファクタ調整処理の適用により第１のｇファクタが低減された状態で生成された本スキャン画像との一例を示す図。 図１６は、実施形態の第１の変形例に係るｇファクタ調整処理の手順の一例を示すフローチャート。 図１７は、実施形態の第１の変形例の応用例に係り、画像生成処理の手順の一例を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、情報処理装置、情報処理方法，および情報処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。図１は、情報処理装置１の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、例えば、本情報処理装置１における各種機能が搭載されたモダリティや、院内などにおけるサーバに搭載される。なお、情報処理装置１における各種機能は、医用画像管理システム（以下、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）と呼ぶ）のサーバや、病院情報システム（以下、ＨＩＳ（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ぶ）のサーバ、ネットワークに設けられたクラウドに関するサーバなどに搭載されてもよい。

また、モダリティは、例えば、磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：以下、ＭＲＩと呼ぶ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：陽電子放出コンピュータ断層撮影）－ＭＲＩ装置、ＳＰＥＣＴ（ｓｉｎｇｌｅ ｐｈｏｔｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：単一光子放出コンピュータ断層撮影）－ＭＲＩ装置などのＭＲＩに関する医用画像診断装置である。以下、説明を具体的にするために、情報処理装置１は、ＭＲＩ装置に搭載されているものとする。このとき、ＭＲＩ装置は、処理回路１５における各種機能を有することとなる。

（実施形態）
図２は、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００の一例を示す図である。図２に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０５と、寝台１０７と、寝台制御回路１０９と、送信回路１１３と、送信コイル１１５と、受信コイルアレイ１１７と、受信回路１１９と、撮像制御回路（撮像制御部）１２１と、システム制御回路（システム制御部）１２３と、メモリ１１と、入力インターフェース１２５と、ディスプレイ１２７と、通信インターフェース１３と、処理回路１５と、を備える。なお、情報処理装置１は、メモリ１１と、通信インターフェース１３と、処理回路１５とに加えて、入力インターフェース１２５とディスプレイ１２７とをさらに有していてもよい。

静磁場磁石１０１は、中空の略円筒状に形成された磁石である。静磁場磁石１０１は、内部の空間に略一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１としては、例えば、超伝導磁石等が使用される。

傾斜磁場コイル１０３は、中空の略円筒形状に形成されたコイルであり、円筒形の冷却容器の内面側に配置される。傾斜磁場コイル１０３は、傾斜磁場電源１０５から個別に電流供給を受けて、互いに直交するＸ、Ｙ、及びＺの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。傾斜磁場コイル１０３によって発生されるＸ、Ｙ、Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場、位相エンコード用傾斜磁場および周波数エンコード用傾斜磁場を形成する。スライス選択用傾斜磁場は、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場は、空間的位置に応じて磁気共鳴信号（以下、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）信号と呼ぶ）の位相を変化させるために利用される。周波数エンコード用傾斜磁場は、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。

傾斜磁場電源１０５は、撮像制御回路１２１の制御により、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する電源装置である。

寝台１０７は、被検体Ｐが載置される天板１０７１を備えた装置である。寝台１０７は、寝台制御回路１０９による制御のもと、被検体Ｐが載置された天板１０７１を、ボア１１１内へ挿入する。

寝台制御回路１０９は、寝台１０７を制御する回路である。寝台制御回路１０９は、入出力インターフェース１７を介した操作者の指示により寝台１０７を駆動することで、天板１０７１を長手方向および上下方向、場合によっては左右方向へ移動させる。

送信回路１１３は、撮像制御回路１２１の制御により、ラーモア周波数で変調された高周波パルスを送信コイル１１５に供給する。例えば、送信回路１１３は、発振部や位相選択部、周波数変換部、振幅変調部、ＲＦアンプなどを有する。発振部は、静磁場中における対象原子核に固有の共鳴周波数のＲＦパルスを発生する。位相選択部は、発振部によって発生したＲＦパルスの位相を選択する。周波数変換部は、位相選択部から出力されたＲＦパルスの周波数を変換する。振幅変調部は、周波数変換部から出力されたＲＦパルスの振幅を例えばｓｉｎｃ関数に従って変調する。ＲＦアンプは、振幅変調部から出力されたＲＦパルスを増幅して送信コイル１１５に供給する。

送信コイル１１５は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置されたＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイルである。送信コイル１１５は、送信回路１１３からの出力に応じて、高周波磁場に相当するＲＦパルスを発生する。

受信コイルアレイ１１７は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置される。受信コイルアレイ１１７は、例えば、１以上、典型的には複数の受信コイル（コイルエレメントともいう）を有するコイルアレイである。また、受信コイルアレイ１１７は、全身用コイル（以下、ＷＢコイル（Ｗｈｏｌｅ ｂｏｄｙ ｃｏｉｌ）と呼ぶ）をさらに有していてもよい。受信コイルアレイ１１７は、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられるＭＲ信号を受信する。受信コイルアレイ１１７は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信回路１１９へ出力する。なお、図２において送信コイル１１５と受信コイルアレイ１１７とは別個に記載されているが、送信コイル１１５と受信コイルアレイ１１７とは、一体化された送受信コイル装置として実施されてもよい。送受信コイル装置は、被検体Ｐの撮像部位に対応し、例えば、頭部コイルのような局所的な送受信ＲＦコイルである。

受信回路１１９は、受信コイルアレイ１１７から出力されるＭＲ信号に基づいて、デジタルのＭＲ信号（以下、ＭＲデータと呼ぶ）を生成する。具体的には、受信回路１１９は、受信コイルアレイ１１７から出力されたＭＲ信号に対して、検波、フィルタリングなどの信号処理を施した後、当該信号処理が施されたデータに対してアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ ｔｏ Ｄｉｇｉｔａｌ））変換（以下、Ａ／Ｄ変換と呼ぶ）を実行することにより、ＭＲデータを生成する。受信回路１１９は、生成されたＭＲデータを、シーケンス制御回路とも称される撮像制御回路１２１に出力する。例えば、ＭＲデータは、受信コイルごとに生成され、受信コイルを識別するタグとともに、撮像制御回路１２１に出力される。なお、受信回路１１９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０３などを備える架台装置（ガントリともいう）側に備えられていてもよい。

なお、受信コイルアレイ１１７の各受信コイルから出力されたＭＲ信号は、適宜分配合成されることで、チャネルなどと呼ばれる単位で受信回路１１９に出力されてもよい。このとき、ＭＲデータは、受信回路１１９以降の後段の処理においてチャネル毎に取り扱われる。受信コイルの総数とチャネルの総数との関係は、同一の場合もあれば、受信コイルの総数に対してチャネルの総数が少ない場合、あるいは反対に、受信コイルの総数に対してチャネルの総数が多い場合もある。以下において、「受信コイルごと」のように表記する場合、その処理が、チャネルごとに行われてもよいし、あるいは、受信コイルが分配・合成されたチャネルごとに行われてもよい。なお、分配・合成のタイミングは、上述したタイミングに限られるものではない。例えば、ＭＲ信号もしくはＭＲデータは、後述する処理回路１５による再構成処理の前までに、チャネル単位に分配・合成されてもよい。

撮像制御回路１２１は、処理回路１５から出力された撮像プロトコルに従って、傾斜磁場電源１０５、送信回路１１３及び受信回路１１９等を制御し、被検体Ｐに対する撮像を行う。撮像プロトコルは、検査の種類に応じたパルスシーケンスを有する。撮像プロトコルには、傾斜磁場電源１０５により傾斜磁場コイル１０３に供給される電流の大きさ、傾斜磁場電源１０５により電流が傾斜磁場コイル１０３に供給されるタイミング、送信回路１１３により送信コイル１１５に供給される高周波パルスの大きさや時間幅、送信回路１１３により送信コイル１１５に高周波パルスが供給されるタイミング、受信コイルアレイ１１７によりＭＲ信号が受信されるタイミング等が定義されている。撮像制御回路１２１は、傾斜磁場電源１０５、送信回路１１３及び受信回路１１９等を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信回路１１９からＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータをメモリ１１に記憶させる。

撮像制御回路１２１は、感度マップの生成に関するＭＲデータ（以下、感度データと呼ぶ）を、任意の撮像手法により収集する。感度マップは、受信コイルの感度の分布を示すマップである。複数の感度マップは、ＭＲデータの収集に関する受信コイルアレイ１１７における複数の受信コイルにそれぞれ対応する。感度データの収集は、例えば、本スキャンとしてのパラレルイメージングによる撮像に先立って、ロケータスキャンやマップスキャンなどを含むプリスキャンにおいて撮像制御回路１２１により実行される。撮像制御回路１２１は、例えばプロセッサにより実現される。

パラレルイメージングは、ＭＲ信号の収集時間を短縮するために、複数の受信コイルによる同時収集技術および複数の受信コイルにより生成されたＭＲデータを利用した再構成技術を組み合わせたものである。パラレルイメージングは、例えば、ＳＭＡＳＨ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｈａｒｍｏｎｉｃs)、ＳＥＮＳＥ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）、ＧＲＡＰＰＡ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ａｕｔｏｃａｌｉｂｒａｔｉｎｇ ｐａｒｔｉａｌｌｙ ｐａｒａｌｌｅｌ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）などが知られている。

以下、説明を具体的にするために、被検体Ｐに対する本スキャンは、ｋ空間において自動校正信号（オートキャリブレーションシグナル（Ａｕｔｏ－Ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ Ｓｉｇｎａｌ）：以下、ＡＣＳと呼ぶ））に対応するトラジェクトリーに関するＭＲ信号を収集する撮像プロトコルを有するパラレルイメージング（以下、第１のパラレルイメージングと呼ぶ）であるものとする。すなわち、本スキャンに関する第１のパラレルイメージングは、ＧＲＡＰＰＡに類する撮像プロトコルを有する。なお、第１のパラレルイメージングにおけるＡＣＳに対応するトラジェクトリーは、ＧＲＡＰＰＡのようにｋ空間の中心付近に限定されず、任意に設定可能である。

複数の受信コイル各々において第１のパラレルイメージングにより収集されたＭＲデータ（以下、第１のＭＲデータと呼ぶ）は、ユーザの指示等により予め設定された間引き率（Ｒｅｄａｃｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ：Ｒ、加速率（ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ）ともいう）に従ってｋ空間において位相エンコードステップを間引いて収集されたデータと、ＡＣＳと、を有する。ＡＣＳは、データの間引きの位置に関連するターゲット点（ｔａｒｇｅｔ ｐｏｉｎｔ）におけるターゲットデータ（ｔａｒｇｅｔ ｄａｔａ）とターゲット点の近隣のソース点（ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｉｎｔ）におけるソースデータ（ｓｏｕｒｃｅ ｄａｔａ）と、を有する。

また、被検体Ｐに対するプリスキャンにより収集される感度データ（第２のＭＲデータ）は、画像空間上でエイリアシング信号を分離するＳＥＮＳＥ系のパラレルイメージング（以下、第２のパラレルイメージングと呼ぶ）に関する。感度データは、ＷＢコイルおよび複数の受信コイルを用いた被検体Ｐに対するボリュームスキャンにより得られる。第２のパラレルイメージングは、複数の受信コイルに対応する複数の感度マップにより画像空間における画像の折り返しが展開される磁気共鳴信号を収集する撮像プロトコルを有する。第２のＭＲデータは、例えば、第２のパラレルイメージングに関するプリスキャン（以下、単に、プリスキャンと呼ぶ）により取得される。すなわち、複数の受信コイル各々における第２のＭＲデータは、複数の感度マップ各々の生成に用いられるデータを有する。

「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。

システム制御回路１２３は、ハードウェア資源として図示していないプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ等を有する。システム制御回路１２３は、システム制御機能２３およびｇマップ生成機能２５を備える。システム制御機能２３およびｇマップ生成機能２５を実現するシステム制御回路１２３は、システム制御部およびｇマップ生成部に相当する。システム制御機能２３およびｇマップ生成機能２５などの各機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で、システム制御回路１２３に搭載されたメモリに記憶されている。例えば、システム制御回路１２３は、プログラムをメモリから読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態のシステム制御回路１２３は、システム制御機能２３およびｇマップ生成機能２５などの各機能を有することとなる。

システム制御回路１２３は、システム制御機能２３により、ＭＲＩ装置１００を制御する。具体的には、システム制御回路１２３は、メモリ１１に記憶されたシステム制御プログラムを読み出してメモリ上に展開し、展開されたシステム制御プログラムに従って本ＭＲＩ装置１００の各回路を制御する。例えば、システム制御回路１２３は、入力インターフェース１２５を介して操作者から入力された撮像条件に基づいて、撮像プロトコルをメモリ１１から読み出す。システム制御回路１２３は、撮像プロトコルを撮像制御回路１２１に送信し、被検体Ｐに対する撮像を制御する。

システム制御回路１２３は、ｇマップ生成機能２５により、第１のパラレルイメージングによる複数の受信コイル各々におけるＡＣＳを含む第１のＭＲデータに基づいて、複数の受信コイル各々に対応する第１のｇマップを生成する。第１のｇマップは、第１のｇファクタの空間的な分布を示すマップであって、受信コイルごとに生成される。第１のｇファクタは、例えば、フルサンプリングによる画像のノイズに対して、第１のパラレルイメージングにより生成される（例えば受信コイルごとの）画像のノイズの増減の度合いを示す指標値である。第１のｇファクタは、例えば、複数の受信コイルの間の相対的な位置関係などの幾何学的配置に依存する。

具体的には、ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイル各々において、複数の重みマップの絶対値の２乗の和に対して平方根を計算することで、複数の受信コイル各々のｇマップを生成する。重みマップとは、複数の受信コイルごとの第１のＭＲデータに対するフーリエ変換により生成された折り返しのあるＭＲ画像（以下、折り返し画像と呼ぶ）において当該折り返しを展開するための重みの分布を示すマップに対応する。すなわち、折り返し画像に対応する重みマップを当該折り返し画像に乗じることで、折り返し画像における折り返しが展開される。

ｇマップ生成機能２５は、第１のＭＲデータに基づいて、受信コイルごとの複数の重みマップを生成する。なお、ｇマップ生成機能２５による重みマップの生成において、複数の受信コイルによるノイズの相関は解消されているものとする。第１のＭＲデータは、複素数データであるため、重みマップは、実部と虚部とを有する複素数で表されたデータとなる。また、折り返し画像は複素画像であり、折り返し画像に対する重みマップの乗算は複素数同士の積によって実施される。このため、重みマップの絶対値は、重みマップの実部と虚部との積（換言すれば、重みマップと当該重みマップのエルミート共役との積）の平方根に相当する。以下の段落において、重みマップの生成について説明する。

ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイルに亘る第１のＭＲデータにおけるＡＣＳに基づいて、ｋ空間において間引かれた位相エンコードステップに対応する行に配置されるデータ（以下、間引きデータと呼ぶ）の生成に関するコイル係数を、受信コイルごとに生成する。コイル係数は、ｋ空間において、複数の受信コイルに亘る第１のＭＲデータから重み付け加算により間引きデータを生成するための重みに相当する。ｇマップ生成機能２５は、生成されたコイル係数を間引き率に応じて配列することにより、間引きデータの生成のために第１のＭＲデータに対する畳み込みに使用可能な畳み込みカーネルを、受信コイルごとに生成する。

ｇマップ生成機能２５は、折り返し画像の大きさに応じて、畳みこみカーネルの周囲をゼロで埋めること（以下、ゼロパディング（ｚｅｒｏ－ｐａｄｄｉｎｇ）と呼ぶ）で、コイル係数マップを生成する。ｇマップ生成機能２５は、コイル係数マップに対してフーリエ変換など画像変換を実行することで、画像空間における重みマップを生成する。以下の段落において、コイル係数の生成について説明する。

以下の式（１）は、ｊ番目のコイル係数の生成に用いられる校正行列方程式（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を示している。

ここで、添え字ｊは、１から複数の受信コイルの総数（以下、コイル総数と呼ぶ）Ｎｃまでの任意の自然数である。式（１）の左辺における行列Ａ_ｊは、ｊ番目の受信コイルによる第１のＭＲデータにおける間引きデータの生成に関するコイル係数に関し、キャリブレーションマトリクスと称される。キャリブレーションマトリクスＡ_ｊは、全ての受信コイルにおけるＡＣＳにおいて、ｊ番目の受信コイルに関するすべてのターゲット点に関するソースデータにより構成される。キャリブレーションマトリクスＡ_ｊは、例えば、ターゲット点の数（換言すれば、複数のキャリブレーションの位置の数）ｍを行数とし、一つの畳み込みカーネルにおけるコイル係数の総数とコイル総数Ｎｃとの積ｎを列数とする、ｍ行ｎ列の行列で表される。

式（１）における右辺の

は、ｊ番目の受信コイルによる第１のＭＲデータにおける間引きデータの生成に関するコイル係数に関し、ｊ番目の受信コイルにより収集された第１のＭＲデータにおけるターゲットデータを要素とする、ｍ行１列のベクトルである。また、式（１）における右辺の

は、複数の受信コイル各々に対応する畳み込みカーネルにおけるコイル係数を要素とする、ｎ行１列のベクトルである。

式（１）は、ｉｌｌ－ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（悪条件）線形方程式である。このため、式（１）を満たすｘ_ｊを算出するために、ｇマップ生成機能２５は、受信コイルごとに異なる正則化パラメータλ_ｊを用いたティコノフ（Ｔｉｋｈｏｎｏｖ）正則化法（Ｔｉｋｈｏｎｏｖ ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）を実行する。正則化パラメータλ_ｊは、ハイパーパラメータやティコノフパラメータと称されることもある。ｊ番目の受信コイルに関するティコノフ正則化法における標準形

は、例えば、以下の式（２）で与えられる。

具体的には、ｇマップ生成機能２５は、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊに対して、特異値分解（ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：以下、ＳＶＤと呼ぶ）を実行する。このとき、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊは、ｊ番目の受信コイルに関するｍ行ｍ列のユニタリー行列Ｕ_ｊと、ｊ番目の受信コイルに関するｎ行ｎ列のユニタリー行列Ｖ_ｊの転置行列Ｖ_ｊ ^Ｔと、ｊ番目の受信コイルに関するｍ行ｎ列のＳＶＤの標準形Σ_ｊとを用いて、以下の式（３）のように表すことができる。

Ａ_ｊ＝Ｕ_ｊΣ_ｊＶ_ｊ ^Ｔ・・・（３）
ｍ行ｍ列のユニタリー行列Ｕ_ｊの各列は、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊの左特異ベクトル（Ｌｅｆｔ ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖｅｃｔｏｒ）に相当する。以下、ｍ行ｍ列のユニタリー行列Ｕ_ｊを左特異ベクトル行列と呼ぶ。また、ｎ行ｎ列のユニタリー行列Ｖ_ｊの各列は、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊの右特異ベクトル（Ｒｉｇｈｔ ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖｅｃｔｏｒ）に相当する。以下、ｎ行ｎ列のユニタリー行列Ｖ_ｊを右特異ベクトル行列と呼ぶ。また、ＳＶＤの標準形Σ_ｊは、複数の特異値（σ_１、・・・、σ_ｋ）を用いて以下のように表すことができる。

ここで、添え字ｋは、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊの数値的階数を示している。

このとき、ｊ番目の受信コイルに関するティコノフ正則化法の解

、すなわちｊ番目の受信コイルに対応する第１のＭＲデータにおける間引き位置のデータの生成に関して、複数の受信コイル各々に対応する第１のＭＲデータに適用される受信コイルごとの畳み込みカーネルを示すコイル係数は、ｎ行ｍ列の行列Ｄ_ｊ

を用いて、以下の式（４）で表される。

式（４）に示すように、ターゲットデータの集合である

は実測データであって、ノイズが含まれている。このため、当該ノイズは、ｊ番目の受信コイルに関するティコノフ正則化法の解

に影響を与える。

式（４）での行列Ｄ_ｊにおいて、ｊ番目の受信コイルに関する正則化パラメータλ_ｊが小さすぎる場合、すなわち正則化が弱いとき、式（２）の右辺の正則化項（罰則項とのもいう）による式（２）への寄与は小さくなる。このとき、ｊ番目の受信コイルに関するティコノフ正則化法の解

は、ターゲットデータの集合である

のノイズに敏感となる。このため、第１のＭＲデータにより生成されるＭＲ画像におけるノイズは多くなる。

また、式（４）での行列Ｄ_ｊにおいて、ｊ番目の受信コイルに関する正則化パラメータλ_ｊが大きすぎる場合、すなわち正則化が強いとき、式（２）の右辺の正則化項による式（２）への寄与は大きくなる。このとき、ｊ番目の受信コイルに関するティコノフ正則化法の解

は、真の解からほど遠くなる。このため、第１のＭＲデータにより生成されるＭＲ画像には、多くのアーチファクトが現れる。

図３は、正則化パラメータλ_ｊの大きさに応じたＭＲ画像への影響の一例を示す図である。図３における画像ＴＳに示すように、正則化パラメータλ_ｊが小さすぎる場合、適切な正則化パラメータλ_ｊによる画像ＡＰに比べて、画像ＴＳにおいてノイズが多くなる。また、図３における画像ＴＢに示すように、正則化パラメータλ_ｊが大きすぎる場合、画像ＡＰに比べて画像ＴＢにおいて多くのアーチファクトノイズが現れる。これらのことから、最適な正則化パラメータλ_ｊの設定が肝要となる。

これらのことから、ｇマップ生成機能２５は、ＳＶＤによるティコノフ正則化法の実施に先立って、ティコノフパラメータ最適化法を用いて、受信コイルごとに正則化パラメータλ_ｊを決定する。ティコノフパラメータ最適化法は、例えば、食い違い原理（ｄｉｓｃｒｅｐａｎｃｙ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ）、Ｌ字曲線法（Ｌ－ｃｕｒｖｅ ｍｅｔｈｏｄ）、一般化交差検証法（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ：以下、ＧＣＶと呼ぶ）などがある。本実施形態においては、いずれの方法が、正則化パラメータλ_ｊの決定に用いられてもよい。

例えば、正則化パラメータλ_ｊの決定としてＧＣＶを用いる場合、ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイルごとの第１のＭＲデータに基づいて、より詳細には式（１）における各項と、行列Ａ_ｊのＳＶＤにより生成された複数の特異値、左特異ベクトル行列Ｕ_ｊおよび右特異ベクトル行列Ｖ_ｊと、を用いて、正則化パラメータλ_ｊについての最適化基準関数を決定する。次いで、ｇマップ生成機能２５は、最適化基準関数が最大値を示すときの正則化パラメータλ_ｊを、ティコノフ（Ｔｉｋｈｏｎｏｖ）正則化法に用いる準最適化されたハイパーパラメータとして決定する。ティコノフパラメータ最適化法により決定された正則化パラメータλ_ｊは、メモリ１１などの記憶装置に記憶され、かつティコノフ正則化法に用いられる。

以上の各種計算・処理過程を経て、ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイル各々に対応する第１のＭＲデータに基づいて、複数の受信コイル各々に関する第１のｇファクタの分布を示す第１のｇマップを生成する。第１のｇマップにおける複数の画素は、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１のＭＲデータを用いて生成された第１のｇファクタを有する。

図４は、複数の受信コイルに対応する複数の第１のｇマップの一例を示す図である。図４に示すＣｇ_１は、１番目の受信コイルのｇマップを示している。図４に示すＣｇ_Ｎｃは、Ｎｃ番目の受信コイルのｇマップを示している。図４に示すように、複数の第１のｇマップは、受信コイルごとに異なる。

ｇマップ生成機能２５は、プリスキャンにより取得された第２のＭＲデータを受信回路１１９から取得してｋ空間に配置し、ｋ空間に配置された感度データに基づいて感度マップを生成（再構成）する。すなわち、ｇマップ生成機能２５は、ＷＢコイルおよび複数の受信コイルに関する第２のＭＲデータに基づいて、ロケータ画像により設定されたＦＯＶによる所望の断面に関して、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の感度マップを生成する。ｇマップ生成機能２５は、所定の規格化手法により、複数の感度マップを規格化する。

なお、複数の感度マップの生成および規格化は、生成機能１５５により実行されてもよい。ｇマップ生成機能２５は、複数の感度マップに基づいて、第２のパラレルイメージングにより生成されるＭＲ画像に関するｇマップ（以下、全体ｇマップと呼ぶ）を生成する。ｇマップ生成機能２５は、全体ｇマップに、規格化された複数の感度マップ各々を乗算することで、複数の受信コイルにそれぞれ対応する第２のｇマップを生成する。第２のｇマップの生成に関する算出方法は、既存の方法が利用できるため、詳細な説明は省略する。

第２のｇマップは、第２のｇファクタの空間的な分布を示すマップである。第２のｇマップにおける複数の画素は、複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２のＭＲデータを用いて生成された第２のｇファクタを有する。第２のｇファクタは、例えば、フルサンプリングによる画像のノイズに対して、第２のパラレルイメージングにより生成される画像のノイズの増減の度合いを示す指標値である。第２のｇファクタは、例えば、複数の受信コイルの間の相対的な位置関係などの幾何学的配置に依存する。

以上において説明したｇマップ生成機能２５による各種処理は、例えば、処理回路１５における生成機能１５５などにより実現されてもよい。このとき、ｇマップ生成機能２５は、処理回路１５に搭載されることとなる。

なお、システム制御回路１２３は、処理回路１５に組み込まれてもよい。このとき、システム制御機能２３およびｇマップ生成機能２５は処理回路１５により実行され、処理回路１５は、システム制御回路１２３の代替として機能する。システム制御回路１２３を実現するプロセッサは、上述と同様な内容なため、説明は省略する。

メモリ１１は、システム制御回路１２３において実行されるシステム制御機能２３に関する各種プログラム、各種撮像プロトコル、撮像プロトコルを規定する複数の撮像パラメータを含む撮像条件等を記憶する。また、メモリ１１は、処理回路１５により実現される取得機能１５１、調整機能１５３、生成機能１５５を、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶する。

また、メモリ１１は、生成機能１５９により生成されたＭＲ画像や、ロケータスキャンなどのプリスキャンにより生成されたプリスキャン画像を記憶する。プリスキャン画像は、例えば、本スキャンにおける撮像視野（以下、ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）と呼ぶ）を設定するための位置決め画像（ロケータ画像とも称される）や、本スキャンにおけるＭＲ画像の生成（再構成）に用いられる感度マップなどである。

例えば、メモリ１１は、受信コイルアレイ１１７における複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の感度マップを記憶する。また、メモリ１１は、ロケータ画像において、入力インターフェース１２５を介したユーザの指示により設定されたＦＯＶを記憶する。メモリ１１は、本スキャンに関するＭＲデータおよび当該ＭＲデータに基づいてＭＲ画像を再構成するアルゴリズムを記憶する。

なお、メモリ１１は、通信インターフェース１３を介して受信された各種データを記憶してもよい。例えば、メモリ１１は、放射線情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等の医療機関内の情報処理システムから受信した被検体Ｐの検査オーダに関する情報（撮像対象部位、検査目的等）を記憶する。また、メモリ１１は、複数の受信コイルに対応する複数の第１のｇマップおよび複数の第２のｇマップ、ＳＶＤにより生成された受信コイルごとの複数の特異値、受信コイルごとの左特異ベクトル行列Ｕおよび右特異ベクトル行列Ｖ、複数の受信コイルに対応する複数の重みマップなどを記憶する。

メモリ１１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等により実現される。また、メモリ１１は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭドライブやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ドライブ、フラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等で実現されてもよい。

入力インターフェース１２５は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力インターフェース１２５は、例えば、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インターフェース１２５は、処理回路１５に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５へと出力する。

なお、本明細書において入力インターフェース１２５は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、ＭＲＩ装置１００とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース１２５の例に含まれる。

入力インターフェース１２５は、ディスプレイ１２７に表示されたロケータ画像に対して、ユーザの指示によりＦＯＶを入力する。具体的には、入力インターフェース１２５は、ディスプレイ１２７に表示されたロケータ画像において、ユーザによる範囲の設定指示によりＦＯＶを入力する。また、入力インターフェース１２５は、検査オーダに基づくユーザの指示により、本スキャンに関する各種撮像パラメータを入力する。

ディスプレイ１２７は、処理回路１５またはシステム制御回路１２３による制御のもとで、各種のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）や、処理回路１５によって生成されたＭＲ画像、ロケータ画像などのプリスキャン画像等を表示する。また、ディスプレイ１２７は、本スキャンやプリスキャンに関する撮像パラメータ、および画像処理に関する各種情報などを表示する。ディスプレイ１２７は、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイ、モニタ等の表示デバイスにより実現される。

通信インターフェース１３は、例えば、ＨＩＳ、ＰＡＣＳなどとの間でデータ通信を行う。通信インターフェース１３および病院情報システムとの通信の規格は、如何なる規格であっても良いが、例えば、ＨＬ７（Ｈｅａｒｔｈ Ｌｅｖｅｌ ７）、ＤＩＣＯＭ、又はその両方等が挙げられる。通信インターフェース１３は、ＲＩＳ等の医療機関内の情報処理システムから受信した被検体Ｐの検査オーダに関する情報（撮像対象部位、検査目的等）を受信する。

また、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、情報処理装置１における通信インターフェース１３は、複数の第１のｇマップ、複数の第２のｇマップ、複数の特異値、複数の重みマップを、ＭＲＩに関する医用画像診断装置から受信する。このとき、受信された、複数の第１のｇマップ、複数の第２のｇマップ、複数の特異値、複数の左特異ベクトル行列、複数の右特異ベクトル行列、複数の重みマップは、メモリ１１に記憶される。

処理回路１５は、例えば、上述のプロセッサなどにより実現される。処理回路１５は、取得機能１５１、調整機能１５３、生成機能１５５などを備える。取得機能１５１、調整機能１５３、生成機能１５５をそれぞれ実現する処理回路１５は、取得部、調整部、および生成部に相当する。取得機能１５１、調整機能１５３、生成機能１５５などの各機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ１１に記憶されている。例えば、処理回路１５は、プログラムをメモリ１１から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５は、取得機能１５１、調整機能１５３、生成機能１５５などの各機能を有することとなる。

上記説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムをメモリ１１から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサはメモリ１１に保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、メモリ１１にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。また、単一の記憶回路が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路１５は個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

処理回路１５は、取得機能１５１により、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１のＭＲデータを用いて生成された第１のｇファクタと、複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２のＭＲデータを用いて生成された第２のｇファクタと、を取得する。具体的には、取得機能１５１は、複数の受信コイルに対応する複数の第１のｇマップおよび複数の第２のｇマップ、複数の特異値、および複数の重みマップを、システム制御回路１２３またはメモリ１１から取得する。なお、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、取得機能１５１は、通信インターフェース１３を介して、複数の第１のｇマップと、複数の第２のｇマップと、複数の受信コイル各々に対応する複数の特異値と、複数の左特異ベクトル行列と、複数の右特異ベクトル行列と、複数の重みマップとを、ＭＲＩに関する医用画像診断装置から取得する。

処理回路１５は、調整機能１５３により、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。具体的には、調整機能１５３は、第１のＭＲデータから第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータを変更することで、第１のｇファクタを調整する。また、調整機能１５３は、複数の受信コイル各々に関して、第１のｇファクタを調整する。例えば、調整機能１５３は、第１のＭＲデータから第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータが上限に到達するまで正則化パラメータを増加させることで、第１のｇファクタを調整する。

より詳細には、調整機能１５３は、第１のｇファクタの分布を示す第１のｇマップにおいて閾値以上の第１の領域に含まれる複数の第１のｇファクタと、第２のｇファクタの分布を示す第２のｇマップにおいて第１の領域に対応する第２の領域に含まれる複数の第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。例えば、調整機能１５３は、第１の領域に含まれる複数の第１のｇファクタの平均値と、第２の領域に含まれる複数の第２のｇファクタの平均値と、の差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。調整機能１５３により実行される第１のｇファクタの調整に関する処理については、ｇファクタの調整により第１のパラレルイメージングに関するＭＲ画像を生成する画像生成処理において詳述する。

処理回路１５は、生成機能１５５により、被検体Ｐに対するプリスキャンにより生成されたＭＲデータ（以下、プリスキャンデータと呼ぶ）を受信回路１１９から取得してｋ空間に配置し、ｋ空間に配置されたプリスキャンデータに基づいて、ロケータ画像や感度マップなどのプリスキャン画像を生成する。生成機能１５５は、生成されたプリスキャン画像を、メモリ１１に記憶させる。プリスキャン画像の生成は、既存の再構成手法を用いることができるため、説明は省略する。

生成機能１５５は、第１のＭＲデータと調整後の第１のｇファクタに関する重みとを用いて、第１のパラレルイメージングに関するＭＲ画像（以下、本スキャン画像と呼ぶ）を生成する。具体的には、生成機能１５５は、複数の受信コイル各々に対応する第１のＭＲデータに足してフーリエ変換を実行することにより、複数の受信コイル各々に対応する折り返し画像を生成する。生成機能１５５は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の折り返し画像と、調整後の第１のｇファクタに関し、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の重みマップと、複数の受信コイルにそれぞれ対応する感度マップとを用いて、本スキャン画像を生成する。生成機能１５５により実行される本スキャン画像の生成処理については、画像生成処理において詳述する。

以上のように構成された本実施形態のＭＲＩ装置１００や情報処理装置１により実行される画像生成処理について、図５乃至図１２などを用いて説明する。図５および図６は、画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

（画像生成処理）
（ステップＳ５０１）
撮像制御回路１２１は、被検体Ｐに対してプリスキャン（第２のパラレルイメージングに関する撮像プロトコルのうち感度データを収集する撮像プロトコル）を実行する。これにより、撮像制御回路１２１は、複数の受信コイル各々に対応する第２のＭＲデータを収集する。ｇマップ生成機能２５は、第２のＭＲデータに基づいて、感度マップを生成する。メモリ１１は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の感度マップを記憶する。

（ステップＳ５０２）
ｇマップ生成機能２５は、複数の感度マップに基づいて、全体ｇマップを生成する。次いで、ｇマップ生成機能２５は、全体ｇマップに、規格化された複数の感度マップ各々を乗じる。これにより、ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の第２のｇマップを生成する。第２のｇマップは、第１のｇマップとの比較における基準となるため、基準マップと称されてもよい。

図７は、ｊ番目の受信コイルに対応する第２のｇマップＢｇ_ｊの一例を示す図である。図７に示すように、ｇマップ生成機能２５は、ｊ番目の受信コイルに対応する折り返し画像に対応する画像空間において、ｊ番目の第２のｇマップＢｇ_ｊを生成する。図７における右側の凡例は、第２のｇファクタの値を示している。

（ステップＳ５０３）
撮像制御回路１２１は、被検体Ｐに対する本スキャンを実行する。本スキャンは、第１のパラレルイメージングに関し、被検体Ｐに対してＡＣＳを含む間引き収集を実行する撮像プロトコルを有する。これにより、撮像制御回路１２１は、複数の受信コイル各々に対応する第１のＭＲデータを収集する。撮像制御回路１２１は、収集された第１のＭＲデータを、受信コイルの番号と関連付けて、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５０４）
ｇマップ生成機能２５は、第１のＭＲデータに基づいて、例えばＧＣＶにより、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の正則化パラメータλを決定する。以下、一例として、ＧＣＶによる、ｊ番目の受信コイルに関する正則化パラメータλ_ｊ（ｊは、１≦ｊ≦Ｎｃ（コイル総数）における自然数）の決定について説明する。まず、ｇマップ生成機能２５は、キャリブレーションマトリクスＡ_ｊに対してＳＶＤを実行することにより、複数の特異値（σ_１、・・・、σ_ｋ）と、左特異ベクトル行列Ｕ_ｊと、右特異ベクトル行列Ｖ_ｊとを算出する。

次いで、ｇマップ生成機能２５は、複数の特異値（σ_１、・・・、σ_ｋ）と、左特異ベクトル行列Ｕ_ｊと、右特異ベクトル行列Ｖ_ｊとに基づいて、正則化パラメータを変数とする最適化基準関数を決定する。続いて、ｇマップ生成機能２５は、最適化基準関数において最大となる正則化パラメータを、ティコノフ正則化法に用いられる正則化パラメータλ_ｊとして決定する。

本ステップにおける処理は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の正則化パラメータ（λ_１、・・・、λ_ｊ、・・・、λ_Ｎｃ）が決定されるまで繰り返される。ｇマップ生成機能２５は、生成された複数の正則化パラメータ、複数の左特異ベクトル行列Ｕ_ｊ、および複数の右特異ベクトル行列Ｖ_ｊを、受信コイルの番号と関連付けて、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５０５）
ｇマップ生成機能２５は、第１のＭＲデータと正則化パラメータとに基づいて、複数の受信コイル各々に対応する複数のコイル係数マップを生成する。以下、具体的に説明するために、ｊ番目の受信コイルにおけるコイル係数マップの生成について説明する。ｇマップ生成機能２５は、正則化パラメータλ_ｊと、ｊ番目の受信コイルに対応する左特異ベクトル行列Ｕ_ｊおよび右特異ベクトル行列Ｖ_ｊとを用いたティコノフ正則化法により、複数の受信コイル各々にそれぞれ対応する複数のコイル係数を算出する。

ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイル各々に関して、第１のパラレルイメージングにおける間引き率に応じて複数のコイル係数を配列する。これにより、ｇマップ生成機能２５は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の畳み込みカーネルを生成する。次いで、ｇマップ生成機能２５は、複数の畳み込みカーネル各々において、畳み込みカーネルの周囲に関してゼロパディングを実行し、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数のコイル係数マップを生成する。本ステップにおける処理は、複数の受信コイル各々に対応する複数のコイル係数マップが生成されるまで繰り返される。

（ステップＳ５０６）
ｇマップ生成機能２５は、複数のコイル係数マップ各々に対して、フーリエ変換を実行することで、複数の受信コイル各々に対応し画像空間における複数の重みマップを生成する。複数の重みマップの総数は、Ｎｃの２乗となる。ｇマップ生成機能２５は、複数の重みマップを、受信コイルの番号と関連付けて、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５０７）
ｇマップ生成機能２５は、複数の重みマップに基づいて、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の第１のｇマップを生成する。以下、説明を具体的にするために、ｊ番目の受信コイルにおける第１のｇマップの生成について説明する。ｇマップ生成機能２５は、ｊ番目の受信コイルに関する複数の重みマップ各々について、絶対値の２乗を算出する。重みマップの絶対値の２乗は、重みマップにおける実部と虚部との積に相当する。ｇマップ生成機能２５は、算出された絶対値の２乗を、ｊ番目の受信コイルに関する重みマップの総数すなわちコイル総数Ｎｃに亘って積算する。次いで、ｇマップ生成機能２５は、当該積算された結果に対して平方根を取ることで、ｊ番目の受信コイルに関する第１のｇマップを生成する。

図８は、ｊ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップＣｇ_ｊの一例を示す図である。図８に示すように、ｇマップ生成機能２５は、ｊ番目の受信コイルに対応する折り返し画像に対応する画像空間において、ｊ番目の第１のｇマップＣｇ_ｊを生成する。図８における右側の凡例は、第１のｇファクタの値を示している。

本ステップにおける処理は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の第１のｇマップが生成されるまで繰り返される。ｇマップ生成機能２５は、生成された複数の第１のｇマップを、受信コイルの番号と関連付けて、メモリ１１に記憶させる。第１のｇマップは、第２のｇマップを基準として比較されるため、比較マップと称されてもよい。

なお、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、ステップ５０８以降の処理が画像生成処理として実施されることとなる。このとき、ステップＳ５０８の処理の実行の前段において、処理回路１５は、取得機能１５１により、通信インターフェース１３を介して、複数の第１のｇマップと、複数の第２のｇマップと、複数の受信コイル各々に対応する複数の特異値と、複数の左特異ベクトル行列と、複数の右特異ベクトル行列と、複数の重みマップとを、ＭＲＩに関する医用画像診断装置から取得する。加えて、取得機能１５１は、複数の第１のｇマップと、複数の第２のｇマップと、複数の受信コイル各々に対応する複数の特異値と、複数の左特異ベクトル行列と、複数の右特異ベクトル行列と、複数の重みマップとを、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５０８）
処理回路１５は、調整機能１５３により、複数の第１のｇマップ各々において所定の閾値以上の第１のｇファクタを有する第１の領域を特定する。所定の閾値は、予め設定されて、メモリ１１に記憶される。例えば、調整機能１５３は、所定の閾値を用いて、複数の第１のｇマップに対してセグメンテーション処理を実行し、第１の領域を特定する。調整機能１５３は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の第１のｇマップにおいて、マスクがかけられた領域である第１の領域をメモリ１１に記憶させる。

図９は、図８に示すｊ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップＣｇ_ｊに対して、所定の閾値を用いたセグメンテーション処理の結果の一例を示す図である。図９は、所定の閾値として１．２５を用いたセグメンテーション処理の結果を示している。図９に示すように、所定の閾値未満となる領域ＲＥ１を除く領域は、第１のｇマップＣｇ_ｊにおいてマスクがかけられた領域に相当する。

（ステップＳ５０９）
処理回路１５は、調整機能１５３により、特定された複数の第１の領域各々に対して、第１の領域に含まれる複数の第１のｇファクタの平均値（以下、第１の平均値と呼ぶ）を算出する。すなわち、調整機能１５３は、複数の第１の領域に対応する複数の第１の平均値を算出する。調整機能１５３は、複数の第１のｇマップと対応付けて複数の第１の平均値を、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１０）
処理回路１５は、調整機能１５３により、複数の第２のｇマップ各々において、第１の領域に対応する第２の領域を特定する。すなわち、調整機能１５３は、複数の第２のｇマップにおいて、第２のｇマップに対応する第１のｇマップにおける第１の領域と同じ領域を、第２の領域として特定する。

図１０は、図７に示すｊ番目の受信コイルに対応する第２のｇマップＢｇ_ｊに対して、第１の領域ＲＥ１と同じ領域の第２の領域ＲＥ２の一例を示す図である。図１０に示すように、第２の領域ＲＥ２を除く領域は、第２のｇマップＢｇ_ｊにおいてマスクがかけられた領域に相当する。第２の領域ＲＥ２は、第１のｇマップＣｇ_ｊにおける第１の領域ＲＥ１と同じ領域である。

（ステップＳ５１１）
処理回路１５は、調整機能１５３により、特定された複数の第２の領域各々に対して、第２の領域に含まれる複数の第２のｇファクタの平均値（以下、第２の平均値と呼ぶ）を算出する。すなわち、調整機能１５３は、複数の第２の領域に対応する複数の第２の平均値を算出する。調整機能１５３は、複数の第２のｇマップと対応付けて複数の第２の平均値を、メモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１２）
処理回路１５は、調整機能１５３により、受信コイルの番号を示すｉを１に設定する。なお、本ステップは、ステップＳ５１２以前であれば、任意の段階で実行されてもよい。

（ステップＳ５１３）
処理回路１５は、調整機能１５３により、ｉ番目の受信コイルに関して、第１の平均値が第２の平均値を超えているか否かを判定する。第１の平均値が第２の平均値を超えていれば（ステップＳ５１３のＹｅｓ）、ステップＳ５１４の処理が実行される。第１の平均値が第２の平均値を超えていなければ（ステップＳ５１３のＮｏ）、ステップＳ５２１の処理が実行される。なお、調整機能１５３は、本ステップにおける判定として、第１の平均値が第２の平均値の近傍の値を超えているかを判定してもよい。

（ステップＳ５１４）
処理回路１５は、調整機能１５３により、ｉ番目の受信コイルに関する正則化パラメータλ_ｉが上限値を超えているか否かを判定する。正則化パラメータλ_ｉが上限値を超えていれば（ステップＳ５１４のＹｅｓ）、ステップＳ５２０の処理が実行される。正則化パラメータλ_ｉが上限値を超えていなければ（ステップＳ５１４のＮｏ）、ステップＳ５１５の処理が実行される。

本ステップにおいて用いられる受信コイルごとの上限値は、例えば、ステップＳ５０４において、ＧＣＶにより決定された受信コイルごとの正則化パラメータの自然数倍（例えば１０倍）などである。このとき、調整機能１５３は、ステップＳ５０４において決定された複数の正則化パラメータ各々に対して自然数を乗ずることにより、複数の受信コイルに対応する複数の上限値を、ステップ５１４の処理以前に算出する。次いで、調整機能１５３は、算出された複数の上限値を、受信コイルの番号とともにメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１５）
処理回路１５は、調整機能１５３により、ｉ番目の受信コイルに関する正則化パラメータλ_ｉを増加させる。例えば、調整機能１５３は、正則化パラメータλ_ｉに対して、１以上の所定の比Ｒａを乗ずることにより、正則化パラメータλ_ｉを増加させる。所定の比は、例えば、１．４１（２^１／２）などの数値であって、予めメモリ１１に記憶される。調整機能１５３は、正則化パラメータλ_ｉに所定の比Ｒａを乗じた値（λ_ｉ×Ｒａ）を、ｉ番目の受信コイルに関する新たな正則化パラメータλ_ｉとして、受信コイルの番号ｉと関連で付けて、メモリ１１に記憶させる。これにより、正則化パラメータλ_ｉは更新される。

（ステップＳ５１６）
処理回路１５は、調整機能１５３により、第１のＭＲデータと更新された正則化パラメータλ_ｉとに基づいて、ｉ番目の受信コイルに関する複数のコイル係数マップを生成する。具体的には、調整機能１５３は、ｉ番目の受信コイルに関する左特異ベクトル行列Ｕ_ｉ、ｉ番目の受信コイルに関する右特異ベクトル行列Ｖ_ｉ、および複数の特異値と、更新された正則化パラメータλ_ｉとを用いてティコノフ正則化法を実行する。これにより、調整機能１５３は、ｉ番目の受信コイルに関し、複数の受信コイル各々にそれぞれ対応する複数のコイル係数（ベクトル

の成分）を算出する。

調整機能１５３は、ティコノフ正則化法の解である

における成分を、複数の受信コイルごとに分類する。次いで、調整機能１５３は、複数の受信コイル各々において、第１のパラレルイメージングにおける間引き率に応じて、分類された成分を用いて畳み込みカーネルを生成する。調整機能１５３は、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の畳み込みカーネル各々に対してゼロパディングを実行し、ｉ番目の受信コイルに関する複数のコイル係数マップを生成する。調整機能１５３は、受信コイルの番号ｉと関連付けて、複数のコイル係数マップを更新してメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１７）
処理回路１５は、調整機能１５３により、複数のコイル係数マップを画像空間に変換することにより、ｉ番目の受信コイルに関する複数の重みマップを生成して、更新する。具体的には、調整機能１５３は、複数のコイル係数マップ各々に対して画像変換を実行することで、ｉ番目の受信コイルに関して複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数の重みマップを生成する。調整機能１５３は、受信コイルの番号ｉと関連付けて、複数の重みマップを更新してメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１８）
処理回路１５は、調整機能１５３により、更新された複数の重みマップに基づいて、ｉ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップを生成し、更新する。具体的には、調整機能１５３は、複数の重みマップ各々の絶対値の２乗を計算し、計算された絶対値の２乗をコイル総数Ｎｃに亘って積算する。次いで、調整機能１５３は、積算された結果に対して平方根を取ることで、ｉ番目の受信コイルに対応する第１のｇマップを生成する。調整機能１５３は、受信コイルの番号ｉと関連付けて、第１のｇマップを更新してメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５１９）
処理回路１５は、調整機能１５３により、更新された第１のｇマップに基づいて、第１の領域における第１の平均値を計算し、更新する。具体的には、調整機能１５３は、更新された第１のｇマップにおいて、ステップＳ５０８により特定された第１の領域と同じ領域を特定する。次いで、調整機能１５３は、特定された第１の領域に含まれる複数の第１のｇファクタを用いて平均値を計算することにより、第１の平均値を算出する。調整機能１５３は、受信コイルの番号ｉと関連付けて、計算された第１の平均値を更新してメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５２０）
処理回路１５は、調整機能１５３により、受信コイルの番号を示すｉをインクリメントする。

図１１は、ｊ番目の受信コイルに対応する正則化パラメータλ_ｊの増加により更新された第１のｇマップＵＣｇ_ｊにおいて、第１の領域ＲＥ１における第１のｇファクタの分布の一例を示す図である。図１１に示すように、第１の領域ＲＥ１における第１のｇファクタは、図９に比べて減少している。

（ステップＳ５２１）
処理回路１５は、調整機能１５３により、受信コイルの番号を示すｉがコイル総数Ｎｃに等しければ（ステップＳ５２１のＹｅｓ）、ステップＳ５２２の処理が実行される。受信コイルの番号を示すｉがコイル総数Ｎｃに等しくなければ（ステップＳ５２１のＮｏ）、ステップＳ５２０の処理が実行される。本ステップにおける処理において、Ｙｅｓと判定された場合、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように第１のｇファクタを複数の受信コイルに亘って調整する処理（以下、ｇファクタ調整処理と呼ぶ）が完了する。ｇファクタ調整処理は、例えば、ステップＳ５０８からステップＳ５２１までの処理手順に相当する。上述のｇファクタ調整処理は、例えば、実部と虚部各々において実行される。

ｇファクタ調整処理において、調整機能１５３は、第１のＭＲデータから第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータの変更により、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように、複数の受信コイル各々に関して第１のｇファクタを調整する。ステップＳ５１４に示すように、調整機能１５３は、正則化パラメータが上限に到達するまで当該正則化パラメータを増加させることで、第１のｇファクタを調整する。より詳細には、調整機能１５３は、第１の領域に含まれる複数の前記第１のｇファクタと第２の領域に含まれる複数の第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。具体的には、調整機能１５３は、第１の平均値と第２の平均値との差が小さくなるように第１のｇファクタを調整する。

なお、ステップＳ５１３、ステップＳ５１４、ステップＳ５２１において実行される複数の判定のうち少なくとも一つは、処理回路１５において別途設けられた判定機能により実行されてもよい。また、図６において、ステップＳ５１３乃至ステップＳ５１９における複数の処理は、受信コイルごとに実行される手順として記載しているが、複数の受信コイルに対して同時並行的に実行されてもよい。

（ステップＳ５２２）
処理回路１５は、生成機能１５５により、複数の受信コイル各々に関して、第１のＭＲデータに基づいて折り返し画像を生成する。具体的には、生成機能１５５は、複数の受信コイル各々に対応する第１のＭＲデータに対してフーリエ変換を実行することにより、複数の受信コイル各々に対応する折り返し画像を生成する。すなわち、生成機能１５５は、複数の受信コイルに対応する複数の折り返し画像を生成する。生成機能１５５は、受信コイルの番号ｉと関連付けて、生成された複数の折り返し画像をメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ５２３）
処理回路１５は、生成機能１５５により、複数の重みマップと、複数の折り返し画像と、複数の感度マップとに基づいて、間引き収集すなわち第１のパラレルイメージングに対応するＭＲ画像（本スキャン画像）を生成する。図１２は、生成機能１５５による本スキャン画像ＦＩ、すなわち第１のパラレルイメージングに関するＭＲ画像の生成に関する概要を示している。

図１２に示すように、複数の受信コイルに対応する複数（Ｎｃ）の折り返し画像（ＡＬ_１、・・・、ＡＬ_Ｎｃ）は、複数の受信コイル各々に関する第１のＭＲデータに基づくフーリエ変換により生成される。図１２に示すように、複数（Ｎｃの２乗）の重みマップ（ＷＭ_１,１、・・・、ＷＭ_１，Ｎｃ、・・・ＷＭ_{Ｎｃ，Ｎｃ}）は、複数の受信コイル各々に関する第１のＭＲデータにおけるＡＣＳにより生成され、画像空間における複数（Ｎｃ）の折り返し画像（ＡＬ_１、・・・、ＡＬ_Ｎｃ）に、それぞれ乗算される。

図１２における最上段の行（以下、第１コイル展開と呼ぶ）Ｃ１ＵＡＬは、第１の受信コイル（Ｃｏｉｌ １）に関する折り返し画像ＡＬ_１における折り返しの展開の一例を示している。重みマップＷＭ_１，１は、第１の受信コイルに対応する折り返し画像ＡＬ_１について、第１の受信コイルに関する画像空間への重み付けを示すマップである。重みマップＷＭ_１，Ｎｃは、第Ｎｃの受信コイルに対応する折り返し画像ＡＬ_Ｎｃについて、第１の受信コイルに関する画像空間への重み付けを示すマップである。第１コイル展開Ｃ１ＵＡＬにより生成される画像ＵＡ_１は、第１の受信コイル（Ｃｏｉｌ １）に関する折り返し画像ＡＬ_１における折り返しが展開された画像（以下、第１の展開画像と呼ぶ）に相当する。

図１２に示す第１コイル展開Ｃ１ＵＡＬによる画像空間での演算は、以下の式で表すことができる。

また、図１２における最下段の行（以下、第Ｎｃコイル展開と呼ぶ）ＣＮｃＵＡＬは、第Ｎｃの受信コイル（Ｃｏｉｌ Ｎｃ）に関する折り返し画像ＡＬ_Ｎｃにおける折り返しの展開の一例を示している。重みマップＷＭ_Ｎｃ，１は、第１の受信コイルに対応する折り返し画像ＡＬ_１について、第Ｎｃの受信コイルに関する画像空間への重み付けを示すマップである。重みマップＷＭ_{Ｎｃ，Ｎｃ}は、第Ｎｃの受信コイルに対応する折り返し画像ＡＬ_Ｎｃについて、第Ｎｃの受信コイルに関する画像空間への重み付けを示すマップである。第Ｎｃコイル展開ＣＮｃＵＡＬにより生成される画像ＵＡ_Ｎｃは、第Ｎｃの受信コイル（Ｃｏｉｌ Ｎｃ）に関する折り返し画像ＡＬ_Ｎｃにおける折り返しが展開された画像（以下、第Ｎｃの展開画像と呼ぶ）に相当する。図１２に示す第Ｎｃコイル展開ＣＮｃＵＡＬによる画像空間での演算は、以下の式で表すことができる。

一般化すると、重みマップＷＭ_ｉ，ｊは、第ｉの受信コイルに対応する折り返し画像ＡＬ_ｉについて、第ｊの受信コイルに関する画像空間への重み付けを示すマップとなる。このとき、第ｉコイル展開により算出される第ｉの展開画像ＵＡ_ｉを生成するための画像空間での演算は、以下の式で表すことができる。

生成機能１５５は、上式を全ての受信コイルに対して実行することにより、すべての受信コイル（Ｎｃ個）に対応するＮｃ個の展開画像を生成する。次いで、生成機能１５５は、Ｎｃ個の展開画像とＮｃ個の感度マップとを用いたＳＥＮＳＥ合成により、本スキャン画像を生成する。ＳＥＮＳＥ合成は、受信コイルに対応する展開画像と感度マップとを乗算して、すべての受信コイルに亘って、当該乗算結果を加算することにある。ＳＥＮＳＥ合成については、既存の技術を利用で可能であるため、詳細な説明は省略する。以上のことから、図１２に示すように、生成機能１５５は、第１のＭＲデータと調整後の第１のｇファクタに関する重みとを用いて、第１のパラレルイメージングに関するＭＲ画像（本スキャン画像）を生成する。図１２に示すように、本実施形態における本スキャン画像の生成は、ＧＲＡＰＰＡによる画像生成およびＳＥＮＳＥによる画像生成とは異なる。

なお、生成機能１５５は、Ｎｃ個の展開画像を用いて複数の受信コイルに対する平方和（以下、ＳＯＳ（Ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅ）と呼ぶ）の平方根を計算することにより、本スキャン画像を生成してもよい。ＳＯＳについては、既存の技術を利用で可能であるため、詳細な説明は省略する。生成機能１５５により生成された本スキャン画像ＦＩは、メモリ１１に記憶される。また、本スキャン画像ＦＩは、入力インターフェース１２５を介したユーザに指示によりディスプレイ１２７に表示される。

なお、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、生成機能１５５は、通信インターフェース１３を介して、生成された本スキャン画像を、ＭＲＩに関する医用画像診断装置や、ＰＡＣＳのサーバ、ＨＩＳのサーバなどに出力する。

以上に述べた実施形態に係る情報処理装置１によれば、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１のＭＲデータを用いて生成された第１のｇファクタと、複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２のＭＲデータを用いて生成された第２のｇファクタとを取得し、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。例えば、情報処理装置１は、第１のＭＲデータから第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータを変更することで、第１のｇファクタを調整する。情報処理装置１は、第１のｇファクタの調整を、複数の受信コイル各々に関して実行する。

具体的には、実施形態に係る情報処理装置１によれば、第１のｇファクタの分布を示す第１のｇマップにおいて閾値以上の第１の領域ＲＥ１に含まれる複数の第１のｇファクタと、第２のｇファクタの分布を示す第２のｇマップにおいて第１の領域ＲＥ１に対応する第２の領域ＲＥ２に含まれる複数の第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。例えば、情報処理装置１は、第１の領域ＲＥ１に含まれる複数の第１のｇファクタの平均値と、第２の領域ＲＥ２に含まれる複数の第２のｇファクタの平均値と、の差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。より詳細には、情報処理装置１は、第１のＭＲデータから第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータが上限に到達するまで、正則化パラメータを増加させることで、前記第１のｇファクタを調整する。

図１３は、ｇファクタ調整処理の実行前後において、本スキャン画像に対応する画像空間におけるｇマップ（以下、第１の全体ｇマップと呼ぶ）の一例を示す図である。第１の全体ｇマップＴＧ_１は、例えば、複素数で表現された重みマップＷＭ_ｊ，ｊと当該重みマップＷＭ_ｊ，ｊのエルミート共役ＷＭ_ｊ，ｊ ^Ｈとを用いた以下の式により計算される。

図１３における左側の第１の全体ｇマップＢＴＧ_１は、ｇファクタ調整処理の前の第１の全体ｇマップを示している。また、図１３における右側の第１の全体ｇマップＡＴＧ_１は、ｇファクタ調整処理の後の第１の全体ｇマップを示している。図１３に示すように、ｇファクタ調整処理の後の第１の全体ｇマップにおける複数の画素各々には、ｇファクタ（以下、第３のｇファクタと呼ぶ）の値が割り当てられている。図１３に示すように、ｇファクタ調整処理の実行後において、ｇファクタの値は低減されている。

図１４は、第２のパラレルイメージングにより生成されるＭＲ画像に関する全体ｇマップ（以下、第２の全体ｇマップと呼ぶ）ＴＧ_２と、ｇファクタ調整処理後の第１の全体ｇマップＡＴＧ_１とを示す図である。図１４に示すように、第２の全体ｇマップＴＧ_２における複数の画素各々には、ｇファクタ（以下、第４のｇファクタと呼ぶ）の値が割り当てられている。図１３および１４に示すように、ｇファクタ調整処理後の第１の全体ｇマップＡＴＧ_１は、第２の全体ｇマップＴＧ_２と同様な程度までｇファクタが低減されている。

図１５は、比較例としてｇファクタ調整処理が未実施での第１のパラレルイメージングによる未調整ＭＲ画像Ｒｅｆと、本実施形態におけるｇファクタ調整処理の適用により第１のｇファクタが低減された状態で生成された本スキャン画像ＦＩとの一例を示す図である。図１５に示すように、本実施形態におけるｇファクタ調整処理の適用により生成された本スキャン画像ＦＩでの点線で囲まれた領域において、信号対雑音比（ＳＮＲ：ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）が、比較例としての未調整ＭＲ画像Ｒｅｆに比べて向上している。

以上のことから、本実施形態における情報処理装置１によれば、第１のｇファクタを第２のｇファクタに近づけるように正則化パラメータを変更することで、第１のｇファクタを低減し、本スキャン画像ＦＩのＳＮＲを向上させることができる。

（第１の変形例）
本変形例は、図６に示すステップＳ５２１の後に、第１の全体ｇマップＴＧ_１と第２の全体ｇマップＴＧ_２とを生成し、第１の全体ｇマップＴＧ_１における第３のｇファクタと第２の全体ｇマップＴＧ_２における第４のｇファクタとに基づいて、第３のｇファクタと第４のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整することにある。以下、本変形例におけるｇファクタ調整処理に関して、図６に示すステップＳ５２１の後の処理の手順について、図１６を用いて説明する。

図１６は、本変形例におけるｇファクタ調整処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１６に示すように、本変形例におけるｇファクタ調整処理は、図６における画像生成処理におけるステップＳ５２１とステップＳ５２２との間において実施される。

（ｇファクタ調整処理）
（ステップＳ６０１）
ステップＳ５２１におけるＹｅｓの判定に続いて、本ステップが実行される。処理回路１５は、調整機能１５３により、第１のパラレルイメージングにより生成される本スキャン画像に対応する画像空間に関して、調整後の第１のｇファクタの元となるデータに基づいて、第３のｇファクタを生成する。具体的には、調整機能１５３は、複数の重みマップを用いて式（４）の演算を実行することにより、画素ごとに第３のｇファクタを有する第１の全体ｇマップＴＧ_１を生成する。

（ステップＳ６０２）
処理回路１５は、調整機能１５３により、第１の全体ｇマップＴＧ_１において所定の閾値以上の第３のｇファクタを有する第３の領域を特定する。第３の領域の特定に関する処理は、ステップＳ５０８の処理における処理対象が第１の全体ｇマップＴＧ_１に変更したものに対応し、ステップＳ５０８の処理に準ずるため、説明は省略する。

（ステップＳ６０３）
処理回路１５は、調整機能１５３により、特定された第３の領域に含まれる複数の第３のｇファクタを用いて、第３の領域におけるｇファクタの平均値（以下、第３の平均値と呼ぶ）を算出する。

（ステップＳ６０４）
処理回路１５は、調整機能１５３により、第２の全体ｇマップ（ステップＳ５０２に記載の全体マップ）ＴＧ_２において、第３の領域に対応する第４の領域を特定する。すなわち、調整機能１５３は、第２の全体ｇマップＴＧ_２において、第１の領域と同じ領域を第２の領域として特定する。なお、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、取得機能１５１は、通信インターフェース１３を介して、ｇマップ生成機能２５により生成された第２の全体ｇマップＴＧ_２を、ＭＲＩに関する医用画像診断装置から取得する。

また、ＭＲＩ装置１００に情報処理装置１が搭載されていない場合、取得機能１５１は、通信インターフェース１３を介して、複数の感度マップを、ＭＲＩに関する医用画像診断装置から取得してもよい。このとき、調整機能１５３は、取得された複数の感度マップに基づいて、第２の全体ｇマップＴＧ_２を生成する。なお、調整機能１５３は、一つの受信コイルに対応する第２のｇマップを、当該受信コイルに対応する感度マップで除することにより、第２の全体ｇマップＴＧ_２を生成してもよい。その後、調整機能１５３は、生成された第２の全体ｇマップＴＧ_２において第４の領域を特定する。

（ステップＳ６０５）
処理回路１５は、調整機能１５３により、特定された第４の領域に含まれる複数の第４のｇファクタを用いて、第４の領域におけるｇファクタの平均値（以下、第４の平均値と呼ぶ）を算出する。調整機能１５３は、第４の平均値をメモリ１１に記憶させる。

（ステップＳ６０６）
処理回路１５は、第３の平均値が第４の平均値を超えているか否かを判定する。第３の平均値が第４の平均値を超えていれば（ステップＳ６０６のＹｅｓ）、ステップＳ６０７の処理が実行される。第３の平均値が第４の平均値を超えていなければ（ステップＳ６０６のＮｏ）、ステップＳ５２２の処理が実行される。なお、調整機能１５３は、本ステップにおける判定として、第３の平均値が第４の平均値の近傍の値を超えているかを判定してもよい。

（ステップＳ６０７）
処理回路１５は、調整機能１５３により、複数の正則化パラメータのうち１つの正則化パラメータが上限値を超えているか否かを判定する。１つの正則化パラメータが上限値を超えていれば（ステップＳ６０７のＹｅｓ）、ステップＳ５２２の処理が実行される。１つの正則化パラメータが上限値を超えていなければ（ステップＳ６０７のＮｏ）、ステップＳ６０８の処理が実行される。なお、ステップＳ６０６、およびステップＳ６０７において実行される複数の判定のうち少なくとも一つは、処理回路１５において別途設けられた判定機能により実行されてもよい。

（ステップＳ６０８）
処理回路１５は、調整機能１５３により、全ての正則化パラメータを増加させる。例えば、調整機能１５３は、全ての正則化パラメータに対して、１以上の所定の比Ｒａを乗ずることにより、正則化パラメータを増加させる。調整機能１５３は、正則化パラメータλ_ｉに所定の比Ｒａを乗じた値（λ_ｉ×Ｒａ）を、ｉ番目の受信コイルに関する新たな正則化パラメータλ_ｉとして、受信コイルの番号ｉと関連で付けて、メモリ１１に記憶させる。これにより、全ての正則化パラメータは更新される。

（ステップＳ６０９）
処理回路１５は、調整機能１５３により、第１のＭＲデータと更新された正則化パラメータとに基づいて、複数の重みマップを生成する。調整機能１５３は、生成された複数の重みマップを受信コイルの番号と対応付けてメモリ１１に記憶することで、複数の重みマップを更新する。更新された正則パラメータを用いた重みマップの更新に関する処理は、ステップＳ５１６およびステップＳ５１７における処理と同様なため、説明は省略する。

（ステップＳ６１０）
処理回路１５は、調整機能１５３により、更新された複数の重みマップに基づいて、第１の全体ｇマップを生成する。調整機能１５３は、生成された第１の全体ｇマップをメモリ１１に記憶することで、第１の全体ｇマップを更新する。第１の全体ｇマップの生成は、ステップＳ６０１と同様なため、説明は省略する。

（ステップＳ６１１）
処理回路１５は、調整機能１５３により、更新された第１の全体ｇマップに基づいて、更新された第１の全体ｇマップにおける第３の領域を特定する。次いで、調整機能１５３は、第３の領域における第３の平均値を算出する。調整機能１５３は、算出された第３の平均値をメモリ１１に記憶することで、第３の平均値を更新する。

以上に述べた第１の変形例に係る情報処理装置１によれば、ｇファクタ調整処理において、第１のパラレルイメージングにより生成されるＭＲ画像（本スキャン画像）に対応する画像空間に関して、調整後の第１のｇファクタの元となるデータ（複数の重みマップ）に基づいて第３のｇファクタを生成し、当該画像空間に関して、第２のｇファクタの元となるデータ（複数の感度データ）に基づいて第４のｇファクタを生成し、第３のｇファクタと第４のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。

具体的には、本変形例に係る情報処理装置１は、生成された第３のｇファクタを有する第１の全体ｇマップＴＧ_１において第３の領域を特定し、第３の領域と同様な領域を第２の全体ｇマップＴＧ_２に設定する。次いで、情報処理装置１は、第３の領域におけるｇファクタの第３の平均値が第４の領域におけるｇファクタの第４の平均値を超えている場合、全ての正則化パラメータに対して所定の比を乗算することにより、正則化パラメータを増大させる。これにより、本変形例における情報処理装置１によれば、第３のｇファクタを第４のｇファクタに近づけるように正則化パラメータを変更することで、第１のｇファクタを低減し、本スキャン画像ＦＩのＳＮＲを向上させることができる。本変形例における他の効果は、実施形態の記載と同様なため、説明は省略する。

（応用例）
第１の変形例の応用例として、１つの正則化パラメータが上限値を超えるまで、全ての正則化パラメータに対して所定の比を乗算して、全ての正則化パラメータを増加させ、１つの正則化パラメータが上限値を超えた場合、上限値未満となる正則化パラメータを、受信コイルごとに増大させる。

図１７は、本応用例における画像生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７に示すように、画像生成処理は、図５に示すステップＳ５０６の後、図１６に示すＳ６０１からＳ６０５までの処理が実行される（ステップＳ７０１）。次いで、第３の平均値が第４の平均値を超えていれば（ステップＳ７０２のＹｅｓ）、ステップＳ７０３の処理が実行される。また、第３の平均値が第４の平均値を超えていなければ（ステップＳ７０２のＮｏ）、図５に示すステップＳ５０７の処理が実行される。ステップＳ７０２の処理は、図１６に示すステップＳ６０６と同様なため、説明は省略する。

１つの正則化パラメータが上限値を超えていれば、（ステップＳ７０３のＹｅｓ）、ステップＳ５０７の処理が実行される。また、１つの正則化パラメータが上限値を超えていなければ（ステップＳ７０３のＮｏ）、図１６に示すステップＳ６０８乃至ステップＳ６１１の処理が実行される（ステップＳ７０４）。ステップＳ７０３の処理は、図１６に示すステップＳ６０７と同様なため、説明は省略する。

本応用例における効果は、第１の変形例における効果と同様なため、説明は省略する。

（第２の変形例）
第２の変形例は、生成機能１５５による画像生成の手順としてＧＲＡＰＰＡによる画像生成を行うことにある。図６との相違は、ステップＳ５２２以降の処理となる。図６に示すステップＳ５２１におけるＹｅｓの判定の後、処理回路１５は、生成機能１５５により、複数のコイル係数マップの元となる複数の畳み込みカーネル各々を、第１のＭＲデータに適用することにより、複数の受信コイル各々に対応し、間引きデータが補間されたｋ空間データを生成する。

次いで、生成機能１５５は、ｋ空間データに対してフーリエ変換を実行することにより、複数の受信コイルにそれぞれ対応する複数のＭＲ画像（以下、コイル対応画像と呼ぶ）を生成する。生成機能１５５は、複数のコイル対応画像を合成することにより本スキャン画像を生成する。ＧＲＡＰＰＡによる画像生成は、既存の技術を利用で可能であるため、詳細な説明は省略する。本変形例における効果は、実施形態における効果と同様なため、説明は省略する。

（第３の変形例）
第３の変形例は、第１のパラレルイメージングとして、ＳＥＮＳＥに関するイメージングを実行することにある。このとき、第２のパラレルイメージングとして、ＧＲＡＰＰＡに関するイメージングが実行される。なお、プリスキャンは、感度マップの生成に関して実行されるものとする。このとき、第１のｇマップは、第１のパラレルイメージングに関して、正則化パラメータに依存して既知の方法により生成されることとなる。また、第２のｇマップは、ＧＣＶにより決定された正則化パラメータを用いて生成された複数の重みマップから生成されることとなる。本変形例における処理手順および効果は、実施形態に準ずるため、説明は省略する。

本実施形態における技術的思想を情報処理方法で実現する場合、当該情報処理方法は、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１のＭＲデータを用いて生成された第１のｇファクタと、複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングにより収集された第２のＭＲデータを用いて生成された第２のｇファクタとを取得し、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整する。本情報処理方法に関する画像生成処理の手順および効果は、実施形態の記載と同様なため、説明は省略する。

本実施形態における技術的思想を情報処理プログラムで実現する場合、当該情報処理プログラムは、コンピュータに、複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１のＭＲデータを用いて生成された第１のｇファクタと、複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングにより収集された第２のＭＲデータを用いて生成された第２のｇファクタとを取得し、第１のｇファクタと第２のｇファクタとの差が小さくなるように、第１のｇファクタを調整すること、を実現させる。

例えば、ＭＲＩ装置１００などのモダリティやＰＡＣＳサーバなどにおけるコンピュータに当該情報処理プログラムをインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても、ｇファクタ調整処理や画像生成処理を実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。情報処理プログラムによるｇファクタ調整処理および画像生成処理の手順および効果は、本実施形態と同様なため、説明は省略する。

以上説明した少なくとも１つの実施形態等によれば、ｇファクタを低減するように当該ｇファクタを調整することができる。これにより、本スキャン画像に対応するｇファクタを低減することができ、ＳＮＲを向上させたＭＲ画像を生成することが可能となる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 情報処理装置
１１ メモリ
１３ 通信インターフェース
１５ 処理回路
２３ システム制御機能
２５ ｇマップ生成機能
１００ 磁気共鳴イメージング装置
１０１ 静磁場磁石
１０３ 傾斜磁場コイル
１０５ 傾斜磁場電源
１０７ 寝台
１０９ 寝台制御回路
１１１ ボア
１１３ 送信回路
１１５ 送信コイル
１１７ 受信コイルアレイ
１１９ 受信回路
１２１ 撮像制御回路
１２３ システム制御回路
１２５ 入力インターフェース
１２７ ディスプレイ
１５１ 取得機能
１５３ 調整機能
１５５ 生成機能

Claims (11)

1. 複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１の磁気共鳴データを用いて生成された第１のｇファクタと、前記複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングに関する第２の磁気共鳴データを用いて生成された第２のｇファクタとを取得する取得部と、
   前記第１のｇファクタと前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する調整部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記調整部は、前記第１の磁気共鳴データから前記第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータを変更することで、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記調整部は、前記複数の受信コイル各々に関して、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記調整部は、前記第１のｇファクタの分布を示す第１のｇマップにおいて閾値以上の第１の領域に含まれる複数の前記第１のｇファクタと、前記第２のｇファクタの分布を示す第２のｇマップにおいて前記第１の領域に対応する第２の領域に含まれる複数の前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記調整部は、前記第１の領域に含まれる複数の前記第１のｇファクタの平均値と、前記第２の領域に含まれる複数の前記第２のｇファクタの平均値と、の差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記調整部は、前記第１の磁気共鳴データから前記第１のｇファクタを生成する過程において用いられる正則化パラメータが上限に到達するまで前記正則化パラメータを増加させることで、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記第１の磁気共鳴データと調整後の前記第１のｇファクタに関する重みとを用いて、第１のパラレルイメージングに関する磁気共鳴画像を生成する生成部をさらに備える、請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記調整部は、
   前記第１のパラレルイメージングにより生成される磁気共鳴画像に対応する画像空間に関して、調整後の前記第１のｇファクタの元となるデータに基づいて、第３のｇファクタを生成し、
   前記画像空間に関して、前記第２のｇファクタの元となるデータに基づいて、第４のｇファクタを生成し、
   前記第３のｇファクタと前記第４のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整する、
   請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記第１のパラレルイメージングは、ｋ空間において自動校正信号に対応するトラジェクトリーに関する磁気共鳴信号を収集する撮像プロトコルを有し、
   前記第２のパラレルイメージングは、前記複数の受信コイルに対応する複数の感度マップにより画像空間における画像の折り返しが展開される磁気共鳴信号を収集する撮像プロトコルを有し、
   前記複数の受信コイル各々における前記第１の磁気共鳴データは、前記自動校正信号に関するデータを有し、
   前記複数の受信コイル各々における前記第２の磁気共鳴データは、前記複数の感度マップ各々の生成に用いられるデータを有する、
   請求項１乃至８のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１の磁気共鳴データを用いて生成された第１のｇファクタと、前記複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングにより収集された第２の磁気共鳴データを用いて生成された第２のｇファクタとを取得し、
    前記第１のｇファクタと前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整すること、
    を備える情報処理方法。
11. コンピュータに、
    複数の受信コイルを用いた第１のパラレルイメージングにより収集された第１の磁気共鳴データを用いて生成された第１のｇファクタと、前記複数の受信コイルを用いた第２のパラレルイメージングにより収集された第２の磁気共鳴データを用いて生成された第２のｇファクタとを取得し、
    前記第１のｇファクタと前記第２のｇファクタとの差が小さくなるように、前記第１のｇファクタを調整すること、
    を実現させる情報処理プログラム。

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