JP2022189058A - 磁気共鳴イメージング装置及び方法 - Google Patents

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Abstract

Figure 2022189058000001
【課題】間引きデータ収集で得られる画像の画質を向上すること。
【解決手段】 実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、収集部、統合部及び再構成部を有する。収集部は、ｋ空間においてサンプル点を等間隔で移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列ｋ空間フレームを収集する。統合部は、前記時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成し、前記複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔で等間隔にサンプル点が位置している。再構成部は、前記複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて時系列画像を生成する。
【選択図】 図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び方法に関する。
時系列のｋ空間データの間引きデータ収集技術として、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴ（k-space time Broad-use Linear Acquisition Speed-up Technique）あるいはｋ－ｔ ＳＥＮＳＥ（sensitivity encoding）と呼ばれる技術がある。
米国特許第１０２７４５６７号明細書
J. Tsao, P. Boesiger, K. P. Pruessmann, "k-t BLAST and k-t SENSE: Dynamic MRI With high Frame Rate exploiting spatiotemporal Correlations", Magnetic Resonance in Medicine 50:1031-1042 (2003).
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、間引きデータ収集で得られる画像の画質を向上することである。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。
実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、収集部、統合部及び再構成部を有する。収集部は、ｋ空間においてサンプル点を等間隔で移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列ｋ空間フレームを収集する。統合部は、前記時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成し、前記複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔で等間隔にサンプル点が位置している。再構成部は、前記複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて時系列画像を生成する。
図１は、本実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置の構成を示す図である。 図２は、本実施形態に係るＭＲ検査の流れの一例を示す図である。 図３は、本実施形態に係る間引きデータ収集におけるサンプル点の配置例を示す図である。 図４は、時系列ｋ空間フレームの統合処理（配置パターン２が適用基準フレーム）を模式的に示す図である。 図５は、時系列ｋ空間フレームの統合処理（配置パターン３が適用基準フレーム）を模式的に示す図である。 図６は、各統合ウィンドウにより抽出されたｋ空間フレームの配置パターンを示す図である。 図７は、差分フレーム内ＳＥＮＳＥを用いた画像変換の処理例を示す図である。 図８は、ＳＥＮＳＥ再構成の概要を示す図である。 図９は、機械学習モデルＮＮ１の入出力例を模式的に示す図である。 図１０は、機械学習モデルＮＮ２の入出力例を模式的に示す図である。 図１１は、変形例１に係る時系列ｋ空間フレームの統合処理を模式的に示す図である。
以下、図面を参照しながら、磁気共鳴イメージング装置及び方法の実施形態について詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１の構成を示す図である。図１に示すように、磁気共鳴イメージング装置１は、架台１１、寝台１３、傾斜磁場電源２１、送信回路２３、受信回路２５、寝台駆動装置２７、シーケンス制御回路２９及びホストコンピュータ（Host Computer）５０を有する。
架台１１は、静磁場磁石４１と傾斜磁場コイル４３とを有する。静磁場磁石４１と傾斜磁場コイル４３とは架台１１の筐体に収容されている。架台１１の筐体には中空形状を有するボアが形成されている。架台１１のボア内には送信コイル４５と受信コイル４７とが配置される。
静磁場磁石４１は、中空の略円筒形状を有し、略円筒内部に静磁場を発生する。静磁場磁石４１としては、例えば、永久磁石、超伝導磁石または常伝導磁石等が使用される。ここで、静磁場磁石４１の中心軸をＺ軸に規定し、Ｚ軸に対して鉛直に直交する軸をＹ軸に規定し、Ｚ軸に水平に直交する軸をＸ軸に規定する。Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、直交３次元座標系を構成する。
傾斜磁場コイル４３は、静磁場磁石４１の内側に取り付けられ、中空の略円筒形状に形成されたコイルユニットである。傾斜磁場コイル４３は、傾斜磁場電源２１からの電流の供給を受けて傾斜磁場を発生する。より詳細には、傾斜磁場コイル４３は、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対応する３つのコイルを有する。当該３つのコイルは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を形成する。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸に沿う傾斜磁場は合成されて互いに直交するスライス選択傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード傾斜磁場Ｇｐ及び周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒが所望の方向に形成される。スライス選択傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面（スライス）を決めるために利用される。位相エンコード傾斜磁場Ｇｐは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号と呼ぶ）の位相を変化させるために利用される。周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒ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。なお、以下の説明においてスライス選択傾斜磁場Ｇｓの傾斜方向はＺ軸、位相エンコード傾斜磁場Ｇｐの傾斜方向はＹ軸、周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒの傾斜方向はＸ軸であるとする。
傾斜磁場電源２１は、シーケンス制御回路２９からのシーケンス制御信号に従い傾斜磁場コイル４３に電流を供給する。傾斜磁場電源２１は、傾斜磁場コイル４３に電流を供給することにより、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の各軸に沿う傾斜磁場を傾斜磁場コイル４３により発生させる。当該傾斜磁場は、静磁場磁石４１により形成された静磁場に重畳されて被検体Ｐに印加される。
送信コイル４５は、例えば、傾斜磁場コイル４３の内側に配置され、送信回路２３から電流の供給を受けて高周波パルス（以下、ＲＦパルスと呼ぶ）を発生する。
送信回路２３は、被検体Ｐ内に存在する対象プロトンを励起するためのＲＦパルスを、送信コイル４５を介して被検体Ｐに印加するために、送信コイル４５に電流を供給する。ＲＦパルスは、対象プロトンに固有の共鳴周波数で振動し、対象プロトンを励起させる。励起された対象プロトンからＭＲ信号が発生され、受信コイル４７により検出される。送信コイル４５は、例えば、全身用コイル（ＷＢコイル）である。全身用コイルは、送受信コイルとして使用されても良い。
受信コイル４７は、ＲＦ磁場パルスの作用を受けて被検体Ｐ内に存在する対象プロトンから発せられるＭＲ信号を受信する。受信コイル４７は、ＭＲ信号を受信可能な複数の受信コイルエレメントを有する。受信されたＭＲ信号は、有線又は無線を介して受信回路２５に供給される。図１に図示しないが、受信コイル４７は、並列的に実装された複数の受信チャネルを有している。受信チャネルは、ＭＲ信号を受信する受信コイルエレメント及びＭＲ信号を増幅する増幅器等を有している。ＭＲ信号は、受信チャネル毎に出力される。受信チャネルの総数と受信コイルエレメントの総数とは同一であっても良いし、受信チャネルの総数が受信コイルエレメントの総数に比して多くてもよいし、少なくてもよい。
受信回路２５は、励起された対象プロトンから発生されるＭＲ信号を受信コイル４７を介して受信する。受信回路２５は、受信されたＭＲ信号を信号処理してデジタルのＭＲ信号を発生する。デジタルのＭＲ信号は、空間周波数により規定されるｋ空間にて表現することができる。よって、以下、デジタルのＭＲ信号をｋ空間データと呼ぶことにする。ｋ空間データは、画像再構成に供される生データの一種である。ｋ空間データは、有線又は無線を介してホストコンピュータ５０に供給される。
なお、上記の送信コイル４５と受信コイル４７とは一例に過ぎない。送信コイル４５と受信コイル４７との代わりに、送信機能と受信機能とを備えた送受信コイルが用いられてもよい。また、送信コイル４５、受信コイル４７及び送受信コイルが組み合わされてもよい。
架台１１に隣接して寝台１３が設置される。寝台１３は、天板１３１と基台１３３とを有する。天板１３１には被検体Ｐが載置される。基台１３３は、天板１３１をＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸各々に沿ってスライド可能に支持する。基台１３３には寝台駆動装置２７が収容される。寝台駆動装置２７は、シーケンス制御回路２９からの制御を受けて天板１３１を移動する。寝台駆動装置２７は、例えば、サーボモータやステッピングモータ等の如何なるモータ等を含んでもよい。
シーケンス制御回路２９は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）あるいはＭＰＵ（Micro Processing Unit）のプロセッサとＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。シーケンス制御回路２９は、処理回路５１の撮像条件設定機能５１２により設定された撮像条件に基づいて傾斜磁場電源２１、送信回路２３及び受信回路２５を同期的に制御し、当該撮像条件に応じたパルスシーケンスに従い被検体ＰにＭＲ撮像を実行し、被検体Ｐに関するｋ空間データを収集する。
本実施形態に係るシーケンス制御回路２９は、ｋ空間においてサンプル点を等間隔で移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列のｋ空間データを取得する。１個のフレームを形成するｋ空間データのセットをｋ空間フレームと呼ぶ。間引きデータ収集により収集されるｋ空間フレームの時間分解能は任意に設定される。なお、時間分解能は、１個のｋ空間フレームに充填される全サンプル点に亘るｋ空間データの収集期間の時間幅を意味する。１個のｋ空間フレームが比較的狭い時間範囲に亘るｋ空間データにより構成される場合、比較的広い時間範囲に亘るｋ空間データにより構成される場合に比して、時間分解能が高いことを意味する。
図１に示すように、ホストコンピュータ５０は、処理回路５１、メモリ５２、ディスプレイ５３、入力インタフェース５４及び通信インタフェース５５を有するコンピュータである。
処理回路５１は、ハードウェア資源としてＣＰＵ等のプロセッサを有する。処理回路５１は、磁気共鳴イメージング装置１の中枢として機能する。例えば、処理回路５１は、各種プログラムの実行により取得機能５１１、撮像条件設定機能５１２、統合機能５１３、再構成機能５１４、画像処理機能５１５及び表示制御機能５１６を有する。各種プログラムは、メモリ５２等の非一時的コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されている。
取得機能５１１の実現により、処理回路５１は、種々のデータを取得する。例えば、処理回路５１は、シーケンス制御回路２９により収集された時系列ｋ空間フレームを取得する。処理回路５１は、シーケンス制御回路２９又は受信回路２５から時系列ｋ空間フレームを直接的に取得してもよいし、時系列ｋ空間フレームを一旦メモリ５２に記憶し、当該メモリ５２から取得してもよい。
撮像条件設定機能５１２の実現により、処理回路５１は、自動的又は手動的に、間引きデータ収集に関する撮像条件を設定する。例えば、処理回路５１は、撮像条件の一つとして、エコー時間ＴＥや繰り返し時間ＴＲ、画像化範囲（ＦＯＶ）、ｋ空間軌跡種、間引き率（倍速率）等、如何なる撮像条件を設定することも可能である。
統合機能５１３の実現により、処理回路５１は、時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成する。複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔（ピッチ）で等間隔にサンプル点が位置している。間隔は、ｋ空間内におけるサンプル点間の距離に相当する。複数の時系列ｋ空間フレーム間において間隔が異なる。各時系列ｋ空間フレームにおいては、当該時間分解能に対応する間隔で等間隔にサンプル点が配置されている。
再構成機能５１４の実現により、処理回路５１は、複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて時系列画像を生成する。時系列画像は、時系列のＭＲ画像データを意味する。時系列画像の時間分解能は任意に設定可能である。例えば、時系列画像の時間分解能は、元データである複数の時系列ｋ空間フレームの時間分解能のうちの任意の時間分解能に設定されてもよいし、元データである複数の時系列ｋ空間フレームの時間分解能とは異なる時間分解能に設定されてもよい。
画像処理機能５１５の実現により、処理回路５１は、時系列画像に種々の画像処理を施す。例えば、処理回路５１は、ボリュームレンダリングやサーフェスレンダリング、画素値投影処理、ＭＰＲ（Multi-Planer Reconstruction）処理、ＣＰＲ（Curved MPR）処理等の画像処理を施す。また、処理回路５１は、画像処理として、領域抽出や画像認識、画像解析、位置合わせ等の種々の処理を行うことも可能である。
表示制御機能５１６の実現により、処理回路５１は、種々の情報をディスプレイ５３に表示する。例えば、処理回路５１は、再構成機能５１４により生成された時系列画像等をディスプレイ５３に表示する。
メモリ５２は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ５２は、ＣＤ－ＲＯＭドライブやＤＶＤ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あっても良い。例えば、メモリ５２は、撮像条件や時系列ｋ空間フレーム、時系列画像、プログラム等を記憶する。
ディスプレイ５３は、表示制御機能５１６により種々の情報を表示する。ディスプレイ５３としては、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が適宜利用可能である。
入力インタフェース５４は、ユーザからの各種指令を受け付ける入力機器を含む。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ、タッチスクリーン、タッチパッド等が利用可能である。なお、入力機器は、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ない。例えば、磁気共鳴イメージング装置１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、受け取った電気信号を種々の回路へ出力するような電気信号の処理回路も入力インタフェース５４の例に含まれる。また、入力インタフェース５４は、マイクロフォンにより収集された音声信号を指示信号に変換する音声認識装置でもよい。
通信インタフェース５５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等を介して磁気共鳴イメージング装置１と、ワークステーションやＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）、ＨＩＳ（Hospital Information System）、ＲＩＳ（Radiology Information System）等とを接続するインタフェースである。ネットワークＩＦは、各種情報を接続先のワークステーション、ＰＡＣＳ、ＨＩＳ及びＲＩＳとの間で送受信する。
なお、上記の構成は一例であって、これに限定されない。例えば、シーケンス制御回路２９は、ホストコンピュータ５０に組み込まれてもよい。また、シーケンス制御回路２９と処理回路５１とが同一の基板に実装されてもよい。また、撮像条件設定機能５１２は、必ずしも磁気共鳴イメージング装置１の処理回路５１に実装されている必要性はない。例えば、磁気共鳴イメージング装置１とは別体の、撮像条件を設定するためのコンピュータに撮像条件設定機能５１２が実装されればよい。この場合、当該コンピュータにより生成された撮像条件が、ネットワーク又は可搬型記録媒体等を介して磁気共鳴イメージング装置１に供給される。また、メモリ５２のうちの撮像条件の記憶領域は、磁気共鳴イメージング装置１に実装されている必要はなく、例えば、磁気共鳴イメージング装置１にネットワークを介して接続された記憶装置に実装されてもよい。
図２は、本実施形態に係るＭＲ検査の流れの一例を示す図である。処理回路５１は、ユーザにより入力インタフェース５４等を介してＭＲ検査の開始指示がなされたことを契機としてＭＲ検査に関するプログラムをメモリ５２から読み出して実行する。当該プログラムを実行することにより処理回路５１は、図２に示す一連の処理を実行する。なおプログラムは、図２に示す一連の処理が記述された単一のモジュールにより構成されてもよいし、一連の処理が分担して記述された複数のモジュールにより構成されてもよい。なお、ステップＳ１の開始時点において、撮像条件設定機能５１２により、間引きデータ収集に関する撮像条件が設定されているものとする。
図２に示すように、シーケンス制御回路２９は、間引きデータ収集により時系列ｋ空間データ（以後、時系列画像１枚に対応するｋ空間データをｋ空間フレームと呼ぶ）を収集する（ステップＳ１）。ステップＳ１においてシーケンス制御回路２９は、撮像条件に従い傾斜磁場電源２１、送信回路２３及び受信回路２５を同期的に制御し、被検体Ｐに対して間引きデータ収集を実行し、受信回路２５を介して時系列ｋ空間フレームを収集する。間引きデータ収集により収集されるｋ空間フレームを収集ｋ空間フレーム、その時間分解能を、収集時間分解能と呼ぶこともある。本実施例においては、統合機能５１３による統合後の各時系列ｋ空間フレームのサンプル点が、等間隔で間引かれるように、データ収集が行われるサンプル点が設定される。
図３は、本実施形態に係る間引きデータ収集におけるサンプル点ＰＳの配置例を示す図である。図３では、時系列ｋ空間におけるサンプル点ＰＳの配置例が示されている。横軸はサンプル点ＰＳが間引かれるｋ空間軸である位相エンコード方向軸ｋｙであり、縦軸は時間軸ｔに規定される。本実施例に係るデータ収集はｋ空間充填軌跡としてカーテシアン法が用いられるものとし、そのため、サンプル点ＰＳはｋ空間において格子状に配置されているものとする。このようなサンプル点ＰＳの配置はカーテシアングリッドと呼ばれている。本実施例においてサンプル点ＰＳは、位相エンコード方向に関してサンプル点ＰＳの間引きが行われるものとし、位相エンコード方向に直交する周波数エンコード方向に関して間引きは行われないものとする。そのため、図３等において周波数エンコード方向は省略している。なお、位相エンコード方向はｋｙでなくても良い。また、図３に基づく説明は、ｋｙとｋｚの２つの方向に対して間引くことを制限するものではなく、例えば、そのいずれかの方向を図３のｋｙと同等に扱い、残った方向は一般的な間引き再構成技術の対象として扱っても良い。
図３における黒丸のサンプル点ＰＳ１は間引きデータ収集においてデータ収集が行われるサンプル点を表し、白丸のサンプル点ＰＳ２はデータ収集が行われないサンプル点を表す。横１列が１個のｋ空間フレームに相当する。隣接するサンプル点ＰＳ間の間隔は、間引き率Ｒ＝１、すなわち、フルサンプリングにおける間隔に相当する。間引きデータ収集では、間引き率に応じた間隔でサンプル点ＰＳ１が配置される。図３は間引き率Ｒ＝４におけるサンプル点ＰＳの配置を例示している。この場合、サンプル点ＰＳ１は、Ｒ＝１の間隔の４倍の間隔で配置される。すなわち、隣り合うサンプル点ＰＳ１の間に３個のサンプル点ＰＳ２が配置される。厳密に言えば、同一ｋ空間フレームに属する異なるサンプル点ＰＳ１については異なる時刻にデータ収集が行われるが、同一ｋ空間フレームに属する異なるサンプル点ＰＳ１は同一時刻に属するものとしている。
シーケンス制御回路２９は、サンプル点ＰＳ１の配置を時系列で変更しながら間引きデータ収集を行う。間引き率Ｒ＝Ｍ（Ｍは２以上の自然数）の場合、Ｍ個のｋ空間フレームの収集が行われると全てのサンプル点ＰＳについてデータ収集が行われるようにサンプル点ＰＳ１が変更される。ここで、各ｋ空間フレーム、換言すれば各時刻におけるサンプル点ＰＳ１及びＰＳ２の配置のパターンを配置パターンと呼ぶ。間引き率Ｒ＝４の場合、４個の配置パターンが設定される。Ｍ個の配置パターンのセットＰＳＳが時系列に沿って繰り返される。本実施例においては、サンプル点ＰＳ１が時間経過に従いｋｙ方向に沿って連続的に移動するように配置パターン又はサンプル点ＰＳ１が設定されていない。本実施例においては、統合機能５１３による統合後の各時系列ｋ空間フレームのサンプル点が、等間隔で間引かれるように、サンプル点ＰＳ２が不連続的に設定される。サンプル点ＰＳ１及びＰＳ２の配置の詳細については後述する。なお、図３の例では、Ｍ個のｋ空間フレームの収集が行われると全てのサンプル点ＰＳについてデータ収集が行われるようにサンプル点ＰＳ１が変更されるとしたが、必ずしも全てのサンプル点ＰＳについてデータ収集が行われる必要はなく、任意のサンプル点についてはデータ収集が行われなくてもよい。
ステップＳ１が行われると処理回路５１は、統合機能５１３の実現により、ステップＳ１において収集された時系列ｋ空間フレーム（時系列収集ｋ空間フレーム）を複数の統合パターンで統合して、複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレーム（時系列統合ｋ空間フレーム）を生成する（ステップＳ２）。処理回路５１は、複数の統合パターン各々に対応する時間分解能又は間引き率に応じた個数のｋ空間フレームを、時系列収集ｋ空間フレームから、時間をずらしながら順次抽出して統合することにより、複数の時系列統合ｋ空間フレームを生成する。処理回路５１は、時間軸方向に関して連続した又は離間した、時間分解能又は間引き率に応じた個数のｋ空間フレームを統合する。
本実施例において処理回路５１は、複数の統合パターン各々に対応する時間分解能又は間引き率に応じた統合ウィンドウを、時系列収集ｋ空間フレームに対して時間をずらしながら順次適用することにより、複数の時系列統合ｋ空間フレームを生成する。処理回路５１は、統合ウィンドウを時系列収集ｋ空間フレームに適用する際、統合ウィンドウにおける適用基準フレームの位置を時間的に固定又は変動させる。統合ウィンドウは、当該統合ウィンドウに含まれるｋ空間フレームを抽出して統合するフィルタである。適用基準フレームは、統合ウィンドウによる適用基準のｋ空間フレームを指す。換言すれば、適用基準フレームは、統合ｋ空間フレームの基準になるｋ空間フレームである。異なる時間分解能に関する複数の統合ウィンドウにより同一の適用基準フレームが処理される。統合としては、具体的には、複数の時系列収集ｋ空間フレームの単純平均や重み付け加算平均等の平均が用いられればよい。
図４及び図５は、時系列ｋ空間フレームの統合処理を模式的に示す図である。図４は配置パターン２のｋ空間フレームが適用基準であり、図５は配置パターン３のｋ空間フレームが適用基準であるとする。図４及び図５に示すように、間引き率Ｒ＝４の場合、間引き率Ｒ＝１に対応する統合ウィンドウＷ１、間引き率Ｒ＝２に対応する統合ウィンドウＷ２、間引き率Ｒ＝４に対応する統合ウィンドウＷ４が設定される。全ての統合ウィンドウＷ１、Ｗ２及びＷ４の適用基準のｋ空間フレーム（以下、適用基準フレームと呼ぶ）は同一である。適用基準フレームは図４及び図５等において星印で示されている。統合ウィンドウＷ１、Ｗ２及びＷ４は、対応する間引き率に対応する個数のｋ空間フレームを抽出して統合する。統合後のｋ空間フレームにおいては、当該間引き率に応じた間隔で等間隔にサンプル点が位置することとなる。統合ウィンドウＷ１、Ｗ２及びＷ４の順番で時間分解能が向上する。なお、時間分解能として間引きされないデータを含むことは必須ではない。例えば、全てのフレームを統合した場合にＲ＝２のデータを生成する方法で間引きを行っても良い。あるいは、例えば、ｋｙとｋｚの２つの方向に対して間引きを適用し、そのうちｋｙに対して統合処理を適用する場合、統合処理を適用しないｋｚは間引かれた状態になる。
本実施例においては、統合ウィンドウＷ１及びＷ２による処理対象は、適用基準フレームを含む時系列のｋ空間フレームである。例えば、統合ウィンドウＷ１は、間引き率Ｒ＝１に対応するので、統合後のサンプル点が間引き率Ｒ＝１に対応する間隔で配置されるように、適用基準フレームを含む時系列の４個のｋ空間フレームを抽出して統合する。統合ウィンドウＷ１内での適用基準フレームの位置は特に限定されない。図４及び図５における統合ウィンドウＷ１内での適用基準フレームの位置は２番目であるとする。すなわち、統合ウィンドウＷ１には、適用基準フレームと、適用基準フレームに対して時間的に先行するｋ空間フレームと、適用基準フレームに対して時間的に後行するｋ空間フレームとが含まれることとなる。
統合ウィンドウＷ２は、間引き率Ｒ＝２に対応するので、統合後のサンプル点が間引き率Ｒ＝２に対応する間隔で配置されるように、適用基準フレームを含む時系列の２個のｋ空間フレームを抽出して統合する。統合ウィンドウＷ２内での適用基準フレームの位置についても特に限定されない。この際、統合後のサンプル点が間引き率Ｒ＝２に対応する間隔で配置されるように、統合ウィンドウＷ２内での適用基準フレームの位置が適用毎に異なる位置に設定されてもよい。具体的には、適用基準フレームである配置パターン２のｋ空間フレームと、それに時間的に先行する配置パターン１のｋ空間フレームとを統合した場合、全てのサンプル点が間引き率Ｒ＝２に相当する間隔で等間隔に配置されることとなるが、配置パターン２のｋ空間フレームと、それに時間的に後行する配置パターン３のｋ空間フレームとを統合した場合、サンプル点が等間隔に配置されない。そこで図４に示すように、適用基準フレームが配置パターン２の場合、配置パターン２に対して時系列の関係にある配置パターン１及び配置パターン３のうち、統合後の全てのサンプル点が間引き率Ｒ＝２に相当する間隔で等間隔に配置されるのは配置パターン１であるので、配置パターン２及び配置パターン１のｋ空間フレームが統合される。図５に示すように、適用基準フレームが配置パターン３の場合、同様の理由により、配置パターン３及び配置パターン４のｋ空間フレームが統合されることとなる。
本実施例においては、シーケンス制御回路２９は、時系列ｋ空間フレームを複数の統合パターン各々で時系列に沿って統合した場合に複数の時系列ｋ空間フレーム各々においてサンプル点が等間隔に配置されるように、時間軸に沿ってサンプル点をｋ空間の所定方向（例えば、位相エンコード方向）に関して不連続的に移動するように間引きデータ収集が行われる。本実施例においては、時系列の複数個の収集ｋ空間フレームを統合することにより、統合後のサンプル点が所望の時間分解能に対応する間隔で等間隔に位置する。換言すれば、統合後のサンプル点が所望の時間分解能に対応する間隔で等間隔に位置するように、間引きデータ収集におけるサンプル点の配置パターンが設定されることとなる。この際、統合ウィンドウ内における適用基準フレームの位置を変動させることによりサンプル点の等間隔配置が実現されるように、配置パターンが設定されてもよい。
図６は、各統合ウィンドウにより抽出されたｋ空間フレームの配置パターンを示す図である。第１フレームは適用基準フレームが配置パターン１のフレームであり、第２フレームは適用基準フレームが配置パターン２のフレームであり、第３フレームは適用基準フレームが配置パターン３のフレームであり、第４フレームは適用基準フレームが配置パターン４のフレームである。図６に示すように、統合機能５１３により、各フレーム（各時刻）について複数の時間分解能（間引き率）にそれぞれ対応する時系列ｋ空間フレームが生成される。
ステップＳ２が行われると処理回路５１は、再構成機能５１４の実現により、ステップＳ２において生成された複数の時系列ｋ空間フレームを複数の時系列画像に変換する（ステップＳ３）。ステップＳ３において処理回路５１は、複数の時系列ｋ空間フレーム各々に対して、ｋ空間フレーム毎に画像変換を施すことにより、複数の時間分解能に関する複数の時系列画像に変換する。画像変換の手法としては、ｋ空間フレームから画像に変換するものであれば、特に限定されず、例えば、ＦＦＴ（fast fourier transform）等のフーリエ変換やパラレルイメージング再構成、圧縮センシング再構成、機械学習再構成等が可能である。ここで、画像変換として、パラレルイメージング再構成の応用である差分フレーム内ＳＥＮＳＥが用いられる場合について説明する。
図７は、差分フレーム内ＳＥＮＳＥを用いた画像変換の処理例を示す図である。なお、図７は、１個の時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮ（Ｎは時系列ｋ空間フレームに含まれるｋ空間フレームの個数を表す２以上の自然数）のうちの１個のｋ空間フレームＫｎ（１≦ｎ≦Ｎ）に対する処理を例示している。
図７に示すように、処理回路５１は、時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮから処理対象の１個のｋ空間フレームＫｎを抽出する。処理対象のｋ空間フレームＫｎは、時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮの中から任意の順番で抽出されればよい。次に処理回路５１は、時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮに平均化処理を施して時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮに基づく平均ｋ空間フレームＫａｖｅを生成する（ステップＳ３１）。平均ｋ空間フレームＫａｖｅは、具体的には、時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮを加算してＮで除算することにより生成される。単純な加算の代わりに、ｋ空間フレームＫ１～ＫＮに対する重み付けがなされた重み付け加算が行われてもよい。平均ｋ空間フレームＫａｖｅは、全てのサンプル点にｋ空間データが含まれることになるので、フルサンプリングのデータに相当することとなる。
ステップＳ３１が行われると処理回路５１は、処理対象のｋ空間フレームＫｎと平均ｋ空間フレームＫａｖｅとに差分処理を施して、処理対象のｋ空間フレームＫｎと平均ｋ空間フレームＫａｖｅとに基づく差分フレームＫｓｕｂｎを生成する（ステップＳ３２）。差分フレームＫｓｕｂｎは、具体的には、ｋ空間フレームＫｎと平均ｋ空間フレームＫａｖｅとをサンプル点毎に差分処理を施すことにより生成される。平均ｋ空間フレームＫａｖｅからｋ空間フレームＫｎの変動部分に関するｋ空間データである。
ステップＳ３２が行われると処理回路５１は、感度マップを利用して差分フレームＫｓｕｂｎにＳＥＮＳＥ再構成を施して差分画像Ｉｓｕｂｎを生成する（ステップＳ３３）。ＳＥＮＳＥ再構成は、複数の受信コイルの感度差を用いて、アンダーサンプリング（間引きデータ収集）により得られたｋ空間データから、折り返しアーチファクトの画像を再構成する画像再構成手法である。
図８は、ＳＥＮＳＥ再構成の概要を示す図である。図８は、２個の受信コイルを使用した例を示している。なお、３個以上の受信コイルを使用する場合にも拡張可能である。図８に示すように、本スキャン（ステップＳ１における間引きデータ収集）によりコイル１の取得画像とコイル２の取得画像とが得られる。上記の通り、間引きデータ収集においてはｋ空間データがアンダーサンプリングされている。両画像には、アンダーサンプリングに起因する折り返しアーチファクトが描画されている。本スキャンに先行してキャリブレーションスキャンが行われる。キャリブレーションスキャンによりコイル１の感度マップとコイル２の感度マップとが得られる。感度マップは、各コイルの感度の空間分布を表している。
折り返しアーチファクトのある取得画像の各画素の画素値は、折り返しアーチファクトの無い展開画像の対応画素の画素値に対する、感度マップの対応画素の画素値（感度）での重み付け加算で表すことができる。具体的には、コイル１の取得画像のある画素の画素値Ｉ１は、（１）式に示すように、展開画像の対応画素の画素値Ｘ１，Ｘ２と感度マップの対応画素の感度Ｓ１１，Ｓ１２とに基づき得ることができ、コイル２の取得画像のある画素の画素値Ｉ２は、（２）式に示すように、展開画像の対応画素の画素値Ｘ１，Ｘ２と感度マップの対応画素の感度Ｓ２１，Ｓ２２とに基づき得ることができる。画像の全画素について（１）式及び（２）式の連立方程式を解くことにより、展開画像を計算することができる。
Ｉ１＝Ｓ１１×Ｘ１＋Ｓ１２×Ｘ２ （１）
Ｉ２＝Ｓ２１×Ｘ１＋Ｓ２２×Ｘ２ （２）
一方、ステップＳ３２が行われると処理回路５１は、平均ｋ空間フレームＫａｖｅにＦＦＴを施して画像（以下、平均画像と呼ぶ）Ｉａｖｅを生成する（ステップＳ３４）。平均画像Ｉａｖｅは、平均ｋ空間フレームＫａｖｅからｋ空間フレームＫｎの変動部分の空間分布を表す。この例では平均ｋ空間フレームＫａｖｅにおいてはサンプル点の間引きが無いので、折り返しアーチファクトは発生しない。なお、平均ｋ空間フレームＫａｖｅから平均画像Ｉａｖｅを生成する方法は、ＦＦＴに限定されず、如何なる方法により生成されてもよい。例えば、平均ｋ空間フレームＫａｖｅにおけるサンプル点がＲ＝２相当の間引きデータであるなら、Ｓ３４としてＳ３３と同様の処理（SENSE再構成）を利用しても良い。なお、平均ｋ空間フレームＫａｖｅにおいてサンプル点の間引きが無い場合については、図８のキャリブレーションスキャンに代える形か組み合わせる形で、平均ｋ空間フレームＫａｖｅを自己キャリブレーションデータとして用いても良い。
ステップＳ３３及びＳ３４が行われると処理回路５１は、差分画像Ｉｓｕｂｎと平均画像Ｉａｖｅとに加算処理を施して画像（以下、加算画像と呼ぶ）Ｉａｄｄｎを生成する（ステップＳ３５）。加算画像Ｉａｄｄｎは、ｋ空間フレームＫｎに基づく高画質の画像に相当する。
ステップＳ３２～Ｓ３５の処理が時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮに含まれる全てのｋ空間フレームＫｎについて行われる。これにより時系列ｋ空間フレームＫ１～ＫＮに対応する時系列画像が生成されることとなる。ステップＳ３１～Ｓ３５の処理は、ステップＳ２において生成された複数の時間分解能にそれぞれ対応する複数の時系列ｋ空間フレームに対して行われる。これにより複数の時間分解能にそれぞれ対応する複数の時系列画像が生成される。上記の通り、図７に示す画像変換によれば、処理回路５１は、複数の時系列画像を生成するために、複数の時系列ｋ空間フレーム各々について、当該時系列ｋ空間フレームの平均ｋ空間フレームと当該時系列ｋ空間フレーム各々とを差分して時系列差分フレームを算出し、時系列差分フレームに基づく時系列差分画像各々と平均ｋ空間フレームに基づく平均画像とを加算して時系列加算画像を生成する。
本実施例によれば、複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを用意する際、各統合後の時系列ｋ空間フレームのサンプル点が、各時間分解能に応じた間隔で等間隔に配置されるように、オリジナルの時系列ｋ空間フレームから、統合に使用するｋ空間フレームが抽出され統合される。サンプル点が不等間隔で配置されている場合に生じる複雑な折り返し成分の発生が抑制されるので、時系列画像の画質を向上させることが可能になる。
ステップＳ３が行われると処理回路５１は、再構成機能５１４の実現により、ステップＳ３において生成された複数の時系列画像から単一の時系列画像を生成する（ステップＳ４）。本実施例において処理回路５１は、機械学習モデルを利用して、複数の時系列画像から、間引きデータ収集に伴う信号欠落に起因するアーチファクトが低減された単一の高精細の時系列画像を生成する。機械学習モデルとしては、ニューラルネットワークが用いられる。
図９は、機械学習モデルＮＮ１の入出力例を模式的に示す図である。図９に示すように、機械学習モデルＮＮ１は、複数の時系列画像を入力して高精細の時系列画像を出力するように訓練されたニューラルネットワークである。例えば、図９に示す例では、複数の時系列画像として、低時間分解能の時系列画像、中時間分解能の時系列画像、高時間分解能の時系列画像の３個の時系列画像が入力される。入力される時系列画像の個数は、３個に限定されず、２個以上であれば何個でもよい。出力である高精細の時系列画像の時間分解能は、機械学習に用いた出力学習サンプルの時間分解能に依存するが、任意に設定可能である。例えば、高精細の時系列画像の時間分解能は、高時間分解能の時系列画像の時間分解能に設定される。
機械学習モデルＮＮ１は、予め収集された多量の学習サンプルに基づいて訓練される。学習サンプルは、入力学習サンプルと出力学習サンプルとを含む。入力学習サンプルは、複数の時間分解能に関する複数の時系列画像を含む。出力学習サンプルは、高精細の単一の時系列画像を含む。例えば、入力学習サンプルは、ステップＳ１～３の処理により生成されたれ複数の時系列画像が用いられればよい。例えば、出力学習サンプルは、フルサンプリングのデータ収集により収集された時系列ｋ空間フレームに基づく時系列画像が用いられればよい。未学習の機械学習モデルは、入力学習サンプルと出力学習サンプルとの組合せによる教師有り学習に基づき訓練されるとよい。具体的には、入力学習サンプルを未学習の機械学習モデルに順伝播することにより得られる出力サンプルと、出力学習サンプルとの誤差が最小化するように学習パラメータが更新されればよい。学習パラメータは、機械学習により訓練されるニューラルネットワークのパラメータであり、例えば、重み係数やバイアスである。更新終了後の学習パラメータを未学習の機械学習モデルに設定することにより機械学習モデルＮＮ１が生成される。
機械学習モデルＮＮ１は、一フレーム単位で画像を入出力するように構成されてもよいし、複数フレーム単位で画像を入出力するように構成されてもよいし、全フレーム単位で画像を入出力するように構成されてもよい。
機械学習モデルＮＮ１は、複数の時間分解能にそれぞれ対応する複数の時系列画像から単一の時系列画像を出力するので、間引きデータ収集による劣化を時間的に周辺にある情報から補うことが可能である。
ステップＳ４においては、他の入出力を行う機械学習モデルが使用されてもよい。
図１０は、機械学習モデルＮＮ２の入出力例を模式的に示す図である。図１０に示すように、機械学習モデルＮＮ２は、複数の時系列画像及び統合パターンラベルを入力して高精細の単一の時系列画像を出力する。統合パターンラベルは、時系列画像を構成する各画像の統合パターンを識別するためのラベルである。具体的には、統合パターンラベルとしては、当該画像に対応する統合ウィンドウ内における適用基準フレームの位置を識別するワンホットベクトルが用いられる。例えば、間引き率Ｒ＝２に対応する統合ウィンドウの場合、適用基準フレームと共に当該適用基準フレームに時間的に先行するｋ空間フレームとが統合される場合、統合パターンラベルとして、（０，１）が用いられ、適用基準フレームと共に当該適用基準フレームに時間的に後行するｋ空間フレームとが統合される場合、統合パターンラベルとして、（１，０）が用いられるとよい。他の間引き率についても同様に統合パターンラベルを定義可能である。統合パターンラベルを入力することにより、機械学習モデルＮＮ２に、適用基準フレームの位置を認識させることができるので、適用基準フレームの位置を加味した高精細の時系列画像を生成することが可能になる。
なお、高精細の時系列画像は、機械学習モデルを用いずに生成されてもよい。例えば、処理回路５１は、複数の時系列画像を同一フレーム単位で加算平均することにより高精細の時系列画像を生成してもよい。また、処理回路５１は、複数の時系列画像に対して圧縮センシング等を施して高精細の時系列画像を生成してもよい。
ステップＳ４が行われると処理回路５１は、表示制御機能５１６の実現により、ステップＳ４において生成された時系列画像を表示する（ステップＳ５）。時系列画像は、ディスプレイ５３等に動的に表示される。これによりユーザは、高精細の時系列画像を観察することが可能になる。
ステップＳ５が行われると図２に示すＭＲ検査が終了する。
上記の実施例は一例であり、本実施形態はこれに限定されない。以下、本実施形態に係る幾つかの変形例について説明する。
（変形例１）
上記実施例においては、時間的に連続する複数個のｋ空間フレームを統合するものとした。そのため、統合後のｋ空間フレームにおいてサンプル点が等間隔で配置されるように、間引きデータ収集におけるサンプル点の配置パターンが設定されているものとした。この場合、図４及び図５に示すように、間引きデータ収集において、時間経過に伴いサンプル点がｋ空間において不連続的に移動することとなる。変形例１においては、時間経過に伴いサンプル点がｋ空間において連続的に移動するように間引きデータ収集を行う。以下、変形例１に係る時系列フレームの統合処理について説明する。
図１１は、変形例１に係る時系列ｋ空間フレームの統合処理を模式的に示す図である。配置パターンの番号は、図４及び図５に示す配置パターンの番号に一致させている。図１１に示すように、変形例１においてシーケンス制御回路２９は、時間軸に沿ってサンプル点をｋ空間の所定方向に関して連続的に移動するように間引きデータ収集を行う。すなわち、配置パターン１→配置パターン３→配置パターン２→配置パターン４が時系列で循環的に繰り返される。時系列ｋ空間フレームに対して間引き率Ｒ＝１に対応する統合ウィンドウＷ５が時系列で順次適用される。
処理回路５１は、統合後のｋ空間フレームにおいてサンプル点が等間隔で配置されるように、統合ウィンドウＷ５に含まれるｋ空間フレームの中から、所望の時間分解能又は間引き率に応じた組合せのｋ空間フレームを抽出する。抽出されるｋ空間フレームは時間的に連続している必要はない。図１１に示すように、適用基準フレームが配置パターン２であり、間引き率Ｒ＝２の時系列ｋ空間フレームを生成する場合、統合後のｋ空間フレームのサンプル点の間隔が２個分になるように、時間的に離間した配置パターン２及び配置パターン１のｋ空間フレームが抽出される。
上記の通り、変形例１においては、時間経過に伴いサンプル点がｋ空間において連続的に移動するように間引きデータ収集が行われ、統合後のサンプル点が所望の時間分解能に対応する間隔で等間隔に位置するように、時系列の収集ｋ空間フレームの中から、当該所望の時間分解能に対応する個数のｋ空間フレームが抽出される。この際、時間的に離間した複数個のｋ空間フレームが抽出されることが許容されている。これにより、間引きデータ収集時において複雑なサンプル点の位置の操作を行う必要がないので、機械的な負荷を低減することが可能になる。
（変形例２）
上記の幾つかの実施例においては、例えば、図４及び図５に示すように、間引きデータ収集における配置パターンは、配置パターン１→配置パターン２→配置パターン３→配置パターン４→配置パターン１→配置パターン２→配置パターン３→配置パターン４・・・のように循環的に繰り返されるものとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。例えば、配置パターン１→配置パターン２→配置パターン３→配置パターン４→配置パターン３→配置パターン２→配置パターン１・・・のように往復的に繰り返されてもよい。この際、統合後のｋ空間フレームのサンプル点が等間隔で配置されるように、統合ウィンドウ内における適用基準フレームの位置が時間的に調整されるとよい。
（変形例３）
上記の幾つかの実施例においては、位相エンコード方向（ｋｙ方向）の全域に亘りサンプル点が等間隔で配置されることを前提とした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。位相エンコード方向（ｋｙ方向）に亘りサンプル点が等間隔で配置されなくてもよく、局所的に不等間隔で配置されることを許容してもよい。例えば、ＧＲＡＰＰＡ（generalized autocalibrating partially parallel acquisitions）等のｋ空間法のパラレルイメージングでは、ｋ空間中心部において間引いたサンプル点を追加データ収集（ＡＣＳデータ収集）する場合がある。追加データ収集したｋ空間中心部においてはフルサンプリングされ、ｋ空間周縁部においてはアンダーサンプリングされていることに相当する。
この場合、追加データ収集したｋ空間中心部と追加データ収集していないｋ空間周縁部との関係ではサンプル点が不等間隔で配置されることとなる。このような場合であっても、ｋ空間周縁部に着目してｋ空間フレームの統合処理を行うことが可能である。例えば、統合後のｋ空間フレームのうちのｋ空間周縁部におけるサンプル点が、統合後のｋ空間フレームの時間分解能（間引き率）に対応する間隔で等間隔に配置されるように、複数のｋ空間フレームが抽出され統合されるとよい。
すなわち、本実施形態によれば、時系列収集ｋ空間フレーム及び複数の時系列統合後ｋ空間フレームにおいて、ｋ空間の位相エンコード方向の全域又は局所的にサンプル点が一定の間隔で等間隔に配置されればよい。
（変形例４）
統合機能５１３による複数の時系列ｋ空間フレームの生成及び／又は再構成機能５１４による時系列画像の再構成は、ＭｏＤＬ（Model - based Deep Learning）等を利用した繰り返し最適化の一部に組み込まれてもよい。
（付言）
上記の幾つかの実施例において、磁気共鳴イメージング装置１は、シーケンス制御回路２９と処理回路５１とを有する。シーケンス制御回路２９は、ｋ空間においてサンプル点を等間隔で移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列ｋ空間フレームを収集する。処理回路５１は、時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成する。複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔で等間隔にサンプル点が位置している。処理回路５１は、複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて単一の時系列画像を生成する。
上記の構成によれば、間引きデータ収集に関し、複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームに基づき単一の高精細の時系列画像を生成することが可能になる。この際、複数の時系列ｋ空間フレームを用意する際、各統合後の時系列ｋ空間フレームのサンプル点が、各時間分解能に応じた間隔で等間隔に配置される。このような複数の時系列ｋ空間フレームに基づく複数の時系列画像においては、サンプル点が不等間隔で配置されている場合に生じる複雑な折り返し成分の発生が抑制されている。結果的に、複数の時系列画像に基づく単一の時系列画像の画質も向上することが期待される。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、間引きデータ収集で得られる画像の画質を向上することができる。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、或いは、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。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、プログラムを実行するのではなく、論理回路の組合せにより当該プログラムに対応する機能を実現しても良い。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。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
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 磁気共鳴イメージング装置
１１ 架台
１３ 寝台
２１ 傾斜磁場電源
２３ 送信回路
２５ 受信回路
２７ 寝台駆動装置
２９ シーケンス制御回路
４１ 静磁場磁石
４３ 傾斜磁場コイル
４５ 送信コイル
４７ 受信コイル
５０ ホストコンピュータ
５１ 処理回路
５２ メモリ
５３ ディスプレイ
５４ 入力インタフェース
５５ 通信インタフェース
１３１ 天板
１３３ 基台
５１１ 取得機能
５１２ 撮像条件設定機能
５１３ 統合機能
５１４ 再構成機能
５１５ 画像処理機能
５１６ 表示制御機能

Claims (13)

  1. ｋ空間においてサンプル点を等間隔で移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列ｋ空間フレームを収集する収集部と、
    前記時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成し、前記複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔で等間隔にサンプル点が位置している、統合部と、
    前記複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて時系列画像を生成する再構成部と、
    を具備する磁気共鳴イメージング装置。
  2. 前記統合部は、前記時系列ｋ空間フレームに含まれる複数のｋ空間フレームを前記複数の時間分解能に関する複数のパターン各々で統合して前記複数の時系列ｋ空間フレームを生成する、請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置。
  3. 前記統合部は、前記複数のパターン各々に対応する時間分解能又は間引き率に応じた個数のｋ空間フレームを、前記時系列ｋ空間フレームから、時間をずらしながら順次抽出して統合することにより、前記複数の時系列ｋ空間フレームを生成する、請求項２記載の磁気共鳴イメージング装置。
  4. 前記統合部は、
    前記複数のパターン各々に対応する時間分解能又は間引き率に応じた統合ウィンドウを、前記時系列ｋ空間フレームに対して時間をずらしながら順次適用することにより、前記複数の時系列ｋ空間フレームを生成し、
    前記統合ウィンドウを前記時系列ｋ空間フレームに適用する際、前記統合ウィンドウにおける適用基準フレームの位置を時間的に固定又は変動させる、
    請求項３記載の磁気共鳴イメージング装置。
  5. 前記収集部は、前記時系列ｋ空間フレームを前記複数のパターン各々で時系列に沿って統合した場合に前記複数の時系列ｋ空間フレーム各々においてサンプル点が等間隔に配置されるように、時間軸に沿ってサンプル点をｋ空間の所定方向に関して不連続的に移動するように前記間引きデータ収集を行い、
    前記統合部は、前記複数の時系列ｋ空間フレーム各々においてサンプル点が等間隔に配置されるように、時間的に連続した前記個数のｋ空間フレームを統合する、
    請求項３記載の磁気共鳴イメージング装置。
  6. 前記収集部は、時間軸に沿ってサンプル点をｋ空間の所定方向に関して連続的に移動するように前記間引きデータ収集を行い、
    前記統合部は、前記複数の時系列ｋ空間フレーム各々においてサンプル点が等間隔に配置されるように、時間的に不連続な前記個数のｋ空間フレームを統合する、
    請求項３記載の磁気共鳴イメージング装置。
  7. 前記再構成部は、
    前記複数の時系列ｋ空間フレームを複数の時系列画像に変換し、
    前記複数の時系列画像に基づいて前記時系列画像を生成する、
    請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置。
  8. 前記再構成部は、前記複数の時系列画像を生成するために、前記複数の時系列ｋ空間フレーム各々について、当該時系列ｋ空間フレームの平均フレームと当該時系列ｋ空間フレーム各々とを差分して時系列差分フレームを算出し、時系列差分フレームに基づく時系列差分画像各々と前記平均フレームに基づく平均画像とを加算して時系列加算画像を生成する、請求項７記載の磁気共鳴イメージング装置。
  9. 前記再構成部は、前記複数の時系列画像を機械学習モデルに適用して、前記間引きデータ収集に伴う信号欠落に起因するアーチファクトが低減された前記時系列画像を生成する、請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置。
  10. 前記再構成部は、前記複数の時系列画像と、前記複数の時系列画像にそれぞれ対応する複数のラベルとを機械学習モデルに適用して、前記時系列画像を生成し、
    前記複数のラベル各々は、対応する時系列画像の変換に使用したｋ空間フレームの統合に関するパターンを表す、
    請求項９記載の磁気共鳴イメージング装置。
  11. 前記時系列ｋ空間フレーム及び前記複数の時系列ｋ空間フレームにおいて、ｋ空間の位相エンコード方向の全域又は局所的にサンプル点が一定の間隔で等間隔に配置される、請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置。
  12. 前記収集部は、前記ｋ空間における前記サンプル点の配置を時系列で変更しながら前記間引きデータ収集を行う、請求項１記載の磁気共鳴イメージング装置。
  13. ｋ空間において等間隔に位置するサンプル点を移動させながら間引きデータ収集を行い、時系列ｋ空間フレームを収集する収集工程と、
    前記時系列ｋ空間フレームに基づいて複数の時間分解能に関する複数の時系列ｋ空間フレームを生成し、前記複数の時系列ｋ空間フレームは、互いに異なる間隔で等間隔にサンプル点が位置している、統合工程と、
    前記複数の時系列ｋ空間フレームに基づいて時系列画像を生成する再構成工程と、
    を具備する磁気共鳴イメージング方法。

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