JP2672076B2 - ウィーナー及び線形予測の技術を用いたハイブリッドmrイメージのt2復元とノイズ抑制 - Google Patents
ウィーナー及び線形予測の技術を用いたハイブリッドmrイメージのt2復元とノイズ抑制Info
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- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、NMR現象を利用した
磁気共鳴(MR)イメージング(MRI)の分野に広く
関する。本発明は、特にT2及び付加的なノイズ低下効
果を含むハイブリッドイメージング(HI)MRデータ
取得シーケンスを用いて得られたMRイメージングデー
タの質を高めることに関する。
磁気共鳴(MR)イメージング(MRI)の分野に広く
関する。本発明は、特にT2及び付加的なノイズ低下効
果を含むハイブリッドイメージング(HI)MRデータ
取得シーケンスを用いて得られたMRイメージングデー
タの質を高めることに関する。
【0002】
【従来の技術】磁気共鳴(MR)イメージング技術は今
や生物の無侵襲性検査として、医学や生物の分野で広く
用いられている。異なるMRグループの研究者達が、よ
り低いコスト、より短いスキャン時間、より高い解像度
及びコントラスト、より高い信号/雑音比、並びにより
少ない偽像、を通してMR映像装置の性能及び操作性の
一層の向上に努めている。(L.Kaufman,L.E.Crooks and
J.Carlson,"TechnologyRequirements for Magnetic Re
sonance Imaging System," in Proceedings ofTechnolo
gy Requirements for Biomedical Imaging,IEEE Comput
er Society Press,May 1991)これらの中では画像の質
を維持しつつイメージング時間を減少させることが大変
活発な話題となっている。
や生物の無侵襲性検査として、医学や生物の分野で広く
用いられている。異なるMRグループの研究者達が、よ
り低いコスト、より短いスキャン時間、より高い解像度
及びコントラスト、より高い信号/雑音比、並びにより
少ない偽像、を通してMR映像装置の性能及び操作性の
一層の向上に努めている。(L.Kaufman,L.E.Crooks and
J.Carlson,"TechnologyRequirements for Magnetic Re
sonance Imaging System," in Proceedings ofTechnolo
gy Requirements for Biomedical Imaging,IEEE Comput
er Society Press,May 1991)これらの中では画像の質
を維持しつつイメージング時間を減少させることが大変
活発な話題となっている。
【0003】1978年にMansfieldらはエコー・プラ
ナー・イメージング(EPI)を実証した( P.Mansfie
ld and P.G.Morris,"NMR Imaging in Biomedicine," in
Advances in Magnetic Resonance, Edited by J.S.Wau
gh,Academic Press,New York,1982)。EPIの裏にあ
る基本コンセプトは、連続したスピンエコーは、ただ1
度のショット(すなわち、ただ1度のNMRのRF励起
でのデータ取得シーケンス)を用いて位置情報を得るの
に使用することができるということである。素早いエコ
ーの発生を達成するための勾配コイルや、電源供給及び
他のいくつかの問題点に対する強い要求のために、従来
の2次元(2D)FTイメージング及びEPIを具体化
する種々のハイブリッドイメージング(HI)の方式が
提案された(Hennig et al. J.Hennig,A.Nauerth and
H.Friedberg,"RARE Imaging: A Fast Imaging Method f
or Clinical MR.", Magne,Reson,Med.,Vol.3,pp.823-3
3,1986;Van Uijen et al. C.M.J.Van Uijen,J.H.Den B
oef and F.J.J.Verschuren;Haacke et al. E.M.Haacke,
F.H.Bearden,J.R.Clayton and N.R.Linger,"Reduction
of MR Imaging Time and Hybrid Fast Scan Techniqu
e," Radiology,Vol.158,pp.521-29,1986; and other
s)。これらの技術は複数回(M)の励起を行い、それ
ぞれの励起の後、複数(N)のエコーが位置情報を符号
化するために用いられる。HI技術はハードウェアーに
負うところが少ないので、コストとEPIの技術的制約
なしにイメージング時間を短縮するために用いることが
できる。
ナー・イメージング(EPI)を実証した( P.Mansfie
ld and P.G.Morris,"NMR Imaging in Biomedicine," in
Advances in Magnetic Resonance, Edited by J.S.Wau
gh,Academic Press,New York,1982)。EPIの裏にあ
る基本コンセプトは、連続したスピンエコーは、ただ1
度のショット(すなわち、ただ1度のNMRのRF励起
でのデータ取得シーケンス)を用いて位置情報を得るの
に使用することができるということである。素早いエコ
ーの発生を達成するための勾配コイルや、電源供給及び
他のいくつかの問題点に対する強い要求のために、従来
の2次元(2D)FTイメージング及びEPIを具体化
する種々のハイブリッドイメージング(HI)の方式が
提案された(Hennig et al. J.Hennig,A.Nauerth and
H.Friedberg,"RARE Imaging: A Fast Imaging Method f
or Clinical MR.", Magne,Reson,Med.,Vol.3,pp.823-3
3,1986;Van Uijen et al. C.M.J.Van Uijen,J.H.Den B
oef and F.J.J.Verschuren;Haacke et al. E.M.Haacke,
F.H.Bearden,J.R.Clayton and N.R.Linger,"Reduction
of MR Imaging Time and Hybrid Fast Scan Techniqu
e," Radiology,Vol.158,pp.521-29,1986; and other
s)。これらの技術は複数回(M)の励起を行い、それ
ぞれの励起の後、複数(N)のエコーが位置情報を符号
化するために用いられる。HI技術はハードウェアーに
負うところが少ないので、コストとEPIの技術的制約
なしにイメージング時間を短縮するために用いることが
できる。
【0004】EPIとHIでは、異なったエコー時間に
得られた位相符号化測定を画像形成に用いたので、位相
符号化の過程で得られたデータは、位相符号化の方向に
沿って、本質的にT2歪を含んでいる。使用される位相
符号化方式と被験体によって、空間的解像度及び/また
はコントラストの損失が持ち込まれるかもしれない(R.
T.Constable and J.C.Gore,"The Loss of Small Object
s in Variable TE Imaging: Implications for FSE, RA
RE, and EPI." Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,199
2; D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysi
s of Hybrid Imaging Techniques", Magne.Reson.Med.,
Vol.26,pp.155-73,1992)。さらに、効果的なT2歪フ
ィルタの周波数応答には不連続性があり、この不連続性
が画像内にリンギング偽像(ringing artifacts)を作
ってしまう。被験体のT2の値に関していくつかの既知
の知識にもとづいて、逆フィルタの様な技術が、これら
のT2効果を減少させるために試された。この方法によ
る成功は、T2の値に関する知識の不足や測定ノイズに
よって、しばしば限られたものであった。T2フィルタ
の周波数応答関数の局部的な不連続性によって生じるリ
ンギング偽像の問題はいまだに完全に処理されていな
い。
得られた位相符号化測定を画像形成に用いたので、位相
符号化の過程で得られたデータは、位相符号化の方向に
沿って、本質的にT2歪を含んでいる。使用される位相
符号化方式と被験体によって、空間的解像度及び/また
はコントラストの損失が持ち込まれるかもしれない(R.
T.Constable and J.C.Gore,"The Loss of Small Object
s in Variable TE Imaging: Implications for FSE, RA
RE, and EPI." Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,199
2; D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysi
s of Hybrid Imaging Techniques", Magne.Reson.Med.,
Vol.26,pp.155-73,1992)。さらに、効果的なT2歪フ
ィルタの周波数応答には不連続性があり、この不連続性
が画像内にリンギング偽像(ringing artifacts)を作
ってしまう。被験体のT2の値に関していくつかの既知
の知識にもとづいて、逆フィルタの様な技術が、これら
のT2効果を減少させるために試された。この方法によ
る成功は、T2の値に関する知識の不足や測定ノイズに
よって、しばしば限られたものであった。T2フィルタ
の周波数応答関数の局部的な不連続性によって生じるリ
ンギング偽像の問題はいまだに完全に処理されていな
い。
【0005】ウィーナーフィルタがノイズの多い環境で
の画像修復によい結果をもたらすことは、よく知られて
いる(R.C.Gonzalez,P.Wintz, Digital Image Processi
ng,Addison-Wesley Publishing Company,1988; A.K.Ja
in, Fundamentals of Digital Image Processing, Pren
tice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,1989)。
の画像修復によい結果をもたらすことは、よく知られて
いる(R.C.Gonzalez,P.Wintz, Digital Image Processi
ng,Addison-Wesley Publishing Company,1988; A.K.Ja
in, Fundamentals of Digital Image Processing, Pren
tice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,1989)。
【0006】線形及び非線形予測の技術もまた、幾人か
によって、MRイメージングにおける偽像を抑制するた
めに用いられた(M.R.Smith,S.T.Nichols,R.M.Henkelma
n and M.L.Wood, "Application of Autoregressive Mov
ing Average Parametric Modeling in Magnetic Resona
nce Reconstruction,"IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.5,pp.
132-39,1986; J.F.Martin and C.F.Tirendi,"Modified
Linear Prediction Modeling in Magnetic Resonance
Imaging," J.Magn.Reson.,Vol.82,pp.392-99,1989;E.
M.Haacke,Z.Liang and S.H.Izen,"Super Resolution Re
construction through Object Modeling and Parameter
Estimation",IEEE Trans.ASSP.,Vol.37,pp.592-95,198
9;H.Yan and J.Mao,"Data Truncation Artifact Reduc
tion in MR Imaging Using A Multilayer Neural Netwo
rk," IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.12,pp.73-77,1993)。
によって、MRイメージングにおける偽像を抑制するた
めに用いられた(M.R.Smith,S.T.Nichols,R.M.Henkelma
n and M.L.Wood, "Application of Autoregressive Mov
ing Average Parametric Modeling in Magnetic Resona
nce Reconstruction,"IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.5,pp.
132-39,1986; J.F.Martin and C.F.Tirendi,"Modified
Linear Prediction Modeling in Magnetic Resonance
Imaging," J.Magn.Reson.,Vol.82,pp.392-99,1989;E.
M.Haacke,Z.Liang and S.H.Izen,"Super Resolution Re
construction through Object Modeling and Parameter
Estimation",IEEE Trans.ASSP.,Vol.37,pp.592-95,198
9;H.Yan and J.Mao,"Data Truncation Artifact Reduc
tion in MR Imaging Using A Multilayer Neural Netwo
rk," IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.12,pp.73-77,1993)。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、ハイブリッ
ドイメージングMRデータ取得シーケンスを用いた磁気
共鳴イメージングにおいて、ウィーナーフィルタ及び線
形予測の技術を用いて、得られたMRイメージングデー
タの分解能及び信号雑音比を高め、偽像の発生を減少さ
せることを目的とする。
ドイメージングMRデータ取得シーケンスを用いた磁気
共鳴イメージングにおいて、ウィーナーフィルタ及び線
形予測の技術を用いて、得られたMRイメージングデー
タの分解能及び信号雑音比を高め、偽像の発生を減少さ
せることを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明は、T2及びノイ
ズの歪を補償するために異なるNMRエコー時間に得ら
れたMRIデータを強調するための方法であって、次の
各構成よりなるものである。:得られたMRIデータか
ら大域的T2を評価すること、及び前記評価された大域
的T2の値を用いて大域的T2振幅の補正及びノイズの
抑制をもたらすために、空間周波数領域において前記得
られたデータにウィーナーフィルタを適用すること。
ズの歪を補償するために異なるNMRエコー時間に得ら
れたMRIデータを強調するための方法であって、次の
各構成よりなるものである。:得られたMRIデータか
ら大域的T2を評価すること、及び前記評価された大域
的T2の値を用いて大域的T2振幅の補正及びノイズの
抑制をもたらすために、空間周波数領域において前記得
られたデータにウィーナーフィルタを適用すること。
【0009】また本発明は、T2及びノイズの歪を補償
するために異なるNMRエコー時間に得られたMRIデ
ータを強調するための装置であって、次の各構成よりな
るものである。:得られたMRIデータから大域的T2
を評価するための手段、及び前記評価された大域的T2
の値を用いて大域的T2振幅の補正及びノイズの抑制を
もたらすために、空間周波数領域において前記得られた
データにウィーナーフィルタを適用するための手段。
するために異なるNMRエコー時間に得られたMRIデ
ータを強調するための装置であって、次の各構成よりな
るものである。:得られたMRIデータから大域的T2
を評価するための手段、及び前記評価された大域的T2
の値を用いて大域的T2振幅の補正及びノイズの抑制を
もたらすために、空間周波数領域において前記得られた
データにウィーナーフィルタを適用するための手段。
【0010】
【作用】上記各構成の本発明では、まず第1段階におい
て、平均振幅対称性制約条件にもとづいて、得られたデ
ータから対象物の大域的なT2の値が評価され、こうし
て効果的なT2歪フィルタの振幅周波数応答関数が決定
される。次いで、ウィーナーフィルタが、K空間におけ
る大域的なT2の振幅の復元とノイズ抑制を行うために
用いられる。第2段階では、局所的な信号の振幅及び位
相の評価を得るために、線形予測が適用される。すなわ
ち、K空間の信号を処理したウィーナーフィルタが、ハ
イブリッド領域信号を得るために、読み出し方向にフー
リエ変換され、LPが局所信号の振幅と位相の評価を得
るために用いられる。これらの評価は、ハイブリッド領
域内の局所的振幅及び位相補正を行うために用いられ、
こうしてT2歪フィルタの周波数応答の不連続性により
生じた効果を減少させる。この2段階の処理の結果、イ
メージデータについてのT2効果は減小し、同時に測定
ノイズも抑制される。
て、平均振幅対称性制約条件にもとづいて、得られたデ
ータから対象物の大域的なT2の値が評価され、こうし
て効果的なT2歪フィルタの振幅周波数応答関数が決定
される。次いで、ウィーナーフィルタが、K空間におけ
る大域的なT2の振幅の復元とノイズ抑制を行うために
用いられる。第2段階では、局所的な信号の振幅及び位
相の評価を得るために、線形予測が適用される。すなわ
ち、K空間の信号を処理したウィーナーフィルタが、ハ
イブリッド領域信号を得るために、読み出し方向にフー
リエ変換され、LPが局所信号の振幅と位相の評価を得
るために用いられる。これらの評価は、ハイブリッド領
域内の局所的振幅及び位相補正を行うために用いられ、
こうしてT2歪フィルタの周波数応答の不連続性により
生じた効果を減少させる。この2段階の処理の結果、イ
メージデータについてのT2効果は減小し、同時に測定
ノイズも抑制される。
【0011】
【実施例】図1は、この発明の例示的な一実施例を実施
するために適用された、典型的な従来のMRIシステム
の概要図を示す。このようなシステムの1つの例が東芝
のACCESSTMMRIシステムである。例えば、どち
らかというと大きいNMR磁石構造10を持ち、これは
十分に一定で同質なNMR有極磁場B0を、画像化され
る患者のあるイメージ空間12内に発生させる。適当な
運び台14が、患者16のからだの望まれた部分をイメ
ージ空間12内に入れるために用いられる。B0内のN
MRの勾配磁場は選択的に電磁勾配コイルによって発生
され、NMRのRF章動パルスはイメージ空間内の患者
の組織内に送信され、NMRのRF応答は患者の組織か
ら適当なRFコイル構造を用いて検出され、その結果と
して、それらはこの技術によって評価されるだろう。こ
のような磁場勾配パルス、RF章動パルス、NMRのR
F応答による個々のMRIデータ取得シーケンスは、M
RIシーケンスコントローラ18が勾配ドライバ20の
普通のアレイをコントロールすることによって、通常通
りになされる。RF送信回路22及びRF受信回路24
は、全てMRIシステムのガントリー内の電磁及びRF
コイルと適当に調整される。受信されたNMRのRF応
答はデジタル化されてMRIイメージプロセッサ26に
通される。MRIイメージプロセッサ26は、一般的に
アレイプロセッサ28と適当なコンピュータプログラム
記憶媒体30(例えばシリコンのRAMや磁気媒体)を
含み、そこではプログラムが保存されていて、選択的に
適用された結果、得られたMRIイメージデータからC
RT端末機32に表示するデジタルイメージが加工され
る。コントロール端末機32は、操作者によるMRIシ
ーケンスコントローラ18や内部結合されて協働するM
Rイメージプロセッサ26に対する制御を行うための、
適当なキーボードスイッチ及びこれに類似するものを含
んでいる。
するために適用された、典型的な従来のMRIシステム
の概要図を示す。このようなシステムの1つの例が東芝
のACCESSTMMRIシステムである。例えば、どち
らかというと大きいNMR磁石構造10を持ち、これは
十分に一定で同質なNMR有極磁場B0を、画像化され
る患者のあるイメージ空間12内に発生させる。適当な
運び台14が、患者16のからだの望まれた部分をイメ
ージ空間12内に入れるために用いられる。B0内のN
MRの勾配磁場は選択的に電磁勾配コイルによって発生
され、NMRのRF章動パルスはイメージ空間内の患者
の組織内に送信され、NMRのRF応答は患者の組織か
ら適当なRFコイル構造を用いて検出され、その結果と
して、それらはこの技術によって評価されるだろう。こ
のような磁場勾配パルス、RF章動パルス、NMRのR
F応答による個々のMRIデータ取得シーケンスは、M
RIシーケンスコントローラ18が勾配ドライバ20の
普通のアレイをコントロールすることによって、通常通
りになされる。RF送信回路22及びRF受信回路24
は、全てMRIシステムのガントリー内の電磁及びRF
コイルと適当に調整される。受信されたNMRのRF応
答はデジタル化されてMRIイメージプロセッサ26に
通される。MRIイメージプロセッサ26は、一般的に
アレイプロセッサ28と適当なコンピュータプログラム
記憶媒体30(例えばシリコンのRAMや磁気媒体)を
含み、そこではプログラムが保存されていて、選択的に
適用された結果、得られたMRIイメージデータからC
RT端末機32に表示するデジタルイメージが加工され
る。コントロール端末機32は、操作者によるMRIシ
ーケンスコントローラ18や内部結合されて協働するM
Rイメージプロセッサ26に対する制御を行うための、
適当なキーボードスイッチ及びこれに類似するものを含
んでいる。
【0012】通常のMRIプロセッサ26との情報のや
りとりの過程で、操作者は一般的に選択メニューを示さ
れる。この発明の例示的な実施例では、操作者に利用可
能なそれらの選択の1つは、「強調」またはハイブリッ
ドMRイメージのフィルタリングであろう。好ましい例
示的な実施例では、フィルタパラメータの1セットのの
初期値が一般的使用に合うよう与えられる。しかし、も
し望むのであれば、様々なフィルタパラメータセットを
選択し(前もって決められた一連のフィルタパラメータ
セットより可能)、その結果、操作者は、医用画像にお
ける特別の場合にもよりよい結果をもたらす別のフィル
タリングを行うことができる。
りとりの過程で、操作者は一般的に選択メニューを示さ
れる。この発明の例示的な実施例では、操作者に利用可
能なそれらの選択の1つは、「強調」またはハイブリッ
ドMRイメージのフィルタリングであろう。好ましい例
示的な実施例では、フィルタパラメータの1セットのの
初期値が一般的使用に合うよう与えられる。しかし、も
し望むのであれば、様々なフィルタパラメータセットを
選択し(前もって決められた一連のフィルタパラメータ
セットより可能)、その結果、操作者は、医用画像にお
ける特別の場合にもよりよい結果をもたらす別のフィル
タリングを行うことができる。
【0013】通常のMRイメージの質に対するT2効果
は、多くの論文で分析されてきた。T2の振幅歪のHI
イメージに対する影響もまた調べられ、R.T.Constable
andJ.C.Gore,"The Loss of Small Objects in Variable
TE Imaging: Implicationsfor FSE, RARE, and EPI,"
Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,1992;D.A.Ortendah
l,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysis of Hybrid Ima
ging Techniques,"Magne.Reson.Med.,Vol.26,pp.155-7
3,1992に報告された。効果的なT2歪のフィルタの周波
数応答や、それらのHIイメージの質に対する影響は、
いまだに関心事である。また、T2フィルタの周波数応
答の不連続性から生じるリンギング偽像(ringing arti
facts)も関心を持たれている。
は、多くの論文で分析されてきた。T2の振幅歪のHI
イメージに対する影響もまた調べられ、R.T.Constable
andJ.C.Gore,"The Loss of Small Objects in Variable
TE Imaging: Implicationsfor FSE, RARE, and EPI,"
Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,1992;D.A.Ortendah
l,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysis of Hybrid Ima
ging Techniques,"Magne.Reson.Med.,Vol.26,pp.155-7
3,1992に報告された。効果的なT2歪のフィルタの周波
数応答や、それらのHIイメージの質に対する影響は、
いまだに関心事である。また、T2フィルタの周波数応
答の不連続性から生じるリンギング偽像(ringing arti
facts)も関心を持たれている。
【0014】MRイメージが、多くの組織に関するパラ
メータ(水素密度N(H)、縦横の励起時間、T1及び
T2)及びパルスシーケンスパラメータ(繰り返し時間
TR及びエコー時間TE)に依存していることはよく知
られている。(D.A.Ortendahl and N.M.Hylton,"MRI Pa
rameter Selection Techniques," in Magnetic Resonan
ce Imaging, edited by C.L.Partain et al.,W.B.Saund
ers Company,1988)例えば、ある形の被験体についての
一般的なスピンエコー実験より得られる一様なN
(H)、T1及びT2を用いて、K空間でのMR信号S
1(kx,ky)は次の数1の式の様に書き表される。
メータ(水素密度N(H)、縦横の励起時間、T1及び
T2)及びパルスシーケンスパラメータ(繰り返し時間
TR及びエコー時間TE)に依存していることはよく知
られている。(D.A.Ortendahl and N.M.Hylton,"MRI Pa
rameter Selection Techniques," in Magnetic Resonan
ce Imaging, edited by C.L.Partain et al.,W.B.Saund
ers Company,1988)例えば、ある形の被験体についての
一般的なスピンエコー実験より得られる一様なN
(H)、T1及びT2を用いて、K空間でのMR信号S
1(kx,ky)は次の数1の式の様に書き表される。
【0015】
【数1】 ここにおいて、s(nx,ny)は被験体から観測される
磁化であり、(kx,ky)は空間周波数である。組織に
関するパラメータ及びシーケンスパラメータを用いて数
1の式は次の様にも書ける。
磁化であり、(kx,ky)は空間周波数である。組織に
関するパラメータ及びシーケンスパラメータを用いて数
1の式は次の様にも書ける。
【0016】
【数2】 ここにおいて、信号S2(kx,ky)は被験体の位置と大
きさ、形によってのみ定まる。数2の式からわかるの
は、TRとTEが、様々な位相に符号化されるエコー
(様々なky値)に対して、一定に保たれた場合、イメ
ージは、一定に弱まる以外の歪を生じないということで
ある。実際には周波数エンコード(kx)の方向に沿っ
てexp(−TS(kx)/T2)のT2歪の項も存在
するので、S1(kx,ky)は、次のようにTS(kx)
をサンプリングする位置kxに対応する時間として書か
れる。
きさ、形によってのみ定まる。数2の式からわかるの
は、TRとTEが、様々な位相に符号化されるエコー
(様々なky値)に対して、一定に保たれた場合、イメ
ージは、一定に弱まる以外の歪を生じないということで
ある。実際には周波数エンコード(kx)の方向に沿っ
てexp(−TS(kx)/T2)のT2歪の項も存在
するので、S1(kx,ky)は、次のようにTS(kx)
をサンプリングする位置kxに対応する時間として書か
れる。
【0017】
【数3】 実際問題として、エコーの持続時間はT2時間と比較す
ると大抵短いので、この効果は外見上見えるようにはな
らない。(D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Krame
r,"Analyssis of Hybrid Imaging Techniques,"Magne.R
eson.Med.,Vol.26,pp.155-73,1992) ハイブリッドMRイメージング技術が用いられた場合、
エコー列内の様々なエコーは様々なエコー時間TE(k
y)をとる。従って、得られた信号は次の式のようにな
る。
ると大抵短いので、この効果は外見上見えるようにはな
らない。(D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Krame
r,"Analyssis of Hybrid Imaging Techniques,"Magne.R
eson.Med.,Vol.26,pp.155-73,1992) ハイブリッドMRイメージング技術が用いられた場合、
エコー列内の様々なエコーは様々なエコー時間TE(k
y)をとる。従って、得られた信号は次の式のようにな
る。
【0018】
【数4】 数4の式は次の様に書き換えることができる。
【0019】
【数5】 ここにおいて、S(kx,ky)はT2歪を含まないK空
間での信号であり、次のように書け、
間での信号であり、次のように書け、
【0020】
【数6】 また、H(kx,ky)は効果的なT2歪フィルタの周波
数応答性であり、次のように定義される。
数応答性であり、次のように定義される。
【0021】
【数7】 こうして数7の式の効果的なT2歪フィルタは、kx方
向とky方向に分離できる(D.E.Dudgeon and R.M.Merse
reau, 多次元信号プロセッシング, Prentice Hall,Engl
ewood Cliffs,NJ 07632,1981)。すなわち同式は次のよ
うに書ける。
向とky方向に分離できる(D.E.Dudgeon and R.M.Merse
reau, 多次元信号プロセッシング, Prentice Hall,Engl
ewood Cliffs,NJ 07632,1981)。すなわち同式は次のよ
うに書ける。
【0022】
【数8】 ここにおいて、
【0023】
【数9】 である。
【0024】この事実は、実施に際してT2補正フィル
タの実行を簡単にするのに役立つ(D.E.Dudgeon and R.
M.Mersereau, Multidimensional Digital Signal Proce
ssing, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
1)。MRイメージング装置では、ノイズは多数の原因
から発生するが、本質的には2つの成分(受信回路から
のノイズと励起された組織からのノイズ)からなる。こ
れらの2つの成分は装置の共鳴周波数の影響を受ける
が、エコー時間に依存しない。従ってT2フィルタの数
7は信号に対して影響を及ぼすが、ノイズに対しては及
ぼさない(R.T.Constable and J.C.Gore,"The Loss of
Small Objects in Variable TE Imaging:Implications
for FSE, RARE, and EPI,"Magne.Reson.Med.,Vol.28,p
p.9-24,1992;D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Krame
r,"Analysis of Hybrid Imaging Techniques,"Magne.Re
son.Med.,Vol.26,pp.155-73,1992)。
タの実行を簡単にするのに役立つ(D.E.Dudgeon and R.
M.Mersereau, Multidimensional Digital Signal Proce
ssing, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
1)。MRイメージング装置では、ノイズは多数の原因
から発生するが、本質的には2つの成分(受信回路から
のノイズと励起された組織からのノイズ)からなる。こ
れらの2つの成分は装置の共鳴周波数の影響を受ける
が、エコー時間に依存しない。従ってT2フィルタの数
7は信号に対して影響を及ぼすが、ノイズに対しては及
ぼさない(R.T.Constable and J.C.Gore,"The Loss of
Small Objects in Variable TE Imaging:Implications
for FSE, RARE, and EPI,"Magne.Reson.Med.,Vol.28,p
p.9-24,1992;D.A.Ortendahl,L.Kaufman and D.M.Krame
r,"Analysis of Hybrid Imaging Techniques,"Magne.Re
son.Med.,Vol.26,pp.155-73,1992)。
【0025】上述のT2フィルタに関する式の中では、
絶対時間TS(kx)及びTE(ky)がデータサンプル
S1(kx,ky)に対して用いられた。説明のために以下
の議論中では、数7の式に対して相対時間が用いられる
だろう。更に、周波数エンコード法での最初のサンプル
に対してはTS(kx)=0、エコー列中の最初のエコ
ーに対してはTE(ky)=0、と仮定される。このこ
とは、T2フィルタをH(kx,ky)max=1.0となる
ように正規化するが、T2歪フィルタの周波数応答の形
を変えないので、T2補正フィルタによる結果の構造に
対しては影響を与えないだろう。
絶対時間TS(kx)及びTE(ky)がデータサンプル
S1(kx,ky)に対して用いられた。説明のために以下
の議論中では、数7の式に対して相対時間が用いられる
だろう。更に、周波数エンコード法での最初のサンプル
に対してはTS(kx)=0、エコー列中の最初のエコ
ーに対してはTE(ky)=0、と仮定される。このこ
とは、T2フィルタをH(kx,ky)max=1.0となる
ように正規化するが、T2歪フィルタの周波数応答の形
を変えないので、T2補正フィルタによる結果の構造に
対しては影響を与えないだろう。
【0026】どの位相符号化方式を選択するかによっ
て、T2フィルタは、様々な周波数応答を持ち得るの
で、様々な影響をHIイメージの結果に及ぼす。例え
ば、M個の励起されたHIシーケンスが、それぞれN個
の位相符号化されたエコーを含み、それらのエコーがM
N列を形成すると考えよう。もし最初のエコーに対し
て、最低の空間周波数が割り当てられ、以後のエコーに
対して連続的により高い空間周波数が割り当てられたと
すると、T2フィルタはky方向に対してローパスの周
波数応答性を持つ。この場合、画像の空間的解像度は落
ちるだろう。このケースは、多くの他のイメージング装
置におけるぼやけの問題と似ている。逆に、もし最初の
エコーに対して最高の空間周波数が割り当てられ、以後
のエコーに対して連続的により低いい空間周波数が割り
当てられたとすると、T2フィルタはky方向に対して
ハイパスの周波数応答性を持つ。こうして、輪郭はいく
らか強調されるが、広い領域での画像のコントラストは
弱められるだろう。図2と図3では、それぞれ、ローパ
スT2フィルタ及びハイパスT2フィルタの周波数応答
Hy(ky)がM=64、N=4の2つのHIシーケンス
に対して示されている。被験体は70(ms)のT2値
を持つと仮定されている。エコー時間TE(i)=20
・i(ms)が、それぞれエコー番号i=1,2,3,
4についてエコー列内で用いられる。これらの図及び以
下の議論の中では、ky=129となる位置は、符号化
された0位相の投影に対応する。
て、T2フィルタは、様々な周波数応答を持ち得るの
で、様々な影響をHIイメージの結果に及ぼす。例え
ば、M個の励起されたHIシーケンスが、それぞれN個
の位相符号化されたエコーを含み、それらのエコーがM
N列を形成すると考えよう。もし最初のエコーに対し
て、最低の空間周波数が割り当てられ、以後のエコーに
対して連続的により高い空間周波数が割り当てられたと
すると、T2フィルタはky方向に対してローパスの周
波数応答性を持つ。この場合、画像の空間的解像度は落
ちるだろう。このケースは、多くの他のイメージング装
置におけるぼやけの問題と似ている。逆に、もし最初の
エコーに対して最高の空間周波数が割り当てられ、以後
のエコーに対して連続的により低いい空間周波数が割り
当てられたとすると、T2フィルタはky方向に対して
ハイパスの周波数応答性を持つ。こうして、輪郭はいく
らか強調されるが、広い領域での画像のコントラストは
弱められるだろう。図2と図3では、それぞれ、ローパ
スT2フィルタ及びハイパスT2フィルタの周波数応答
Hy(ky)がM=64、N=4の2つのHIシーケンス
に対して示されている。被験体は70(ms)のT2値
を持つと仮定されている。エコー時間TE(i)=20
・i(ms)が、それぞれエコー番号i=1,2,3,
4についてエコー列内で用いられる。これらの図及び以
下の議論の中では、ky=129となる位置は、符号化
された0位相の投影に対応する。
【0027】T2フィルタは、また、様々なシーケンス
の仕様を用いることによって、バンドパス、傾斜(ram
p)及び他の形状の周波数応答を取り得る(R.T.Constab
le and J.C.Gore,"The Loss of Small Objects in Vari
able TE Imaging: Implications for FSE, RARE, and E
PI," Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,1992;D.A.Ort
endahl,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysis of Hybri
d Imaging Techniques," Magne.Reson.Med.,Vol.26,pp.
155-73,1992)。図4では、最初のエコーの投影が中間
周波数帯に位置するようなバンドパスT2フィルタの周
波数応答が示されている。この符号化方式は、画像の解
像度とコントラストに関して、ローパス及びハイパスの
符号化方式よりもよい見返り(trade-off)をもってい
る。しかし、図4で示されている周波数応答は、図2、
図3のそれに比べて大きな飛びを持っているので、通常
より多くの偽像を生じさせる。知っておかなければなら
ないのは、様々な位相符号化方式に対して、kx方向の
T2フィルタHx(kx)が常に指数関数的勾配の周波数
応答(exponential ramp frequency response)を持つ
ことである。
の仕様を用いることによって、バンドパス、傾斜(ram
p)及び他の形状の周波数応答を取り得る(R.T.Constab
le and J.C.Gore,"The Loss of Small Objects in Vari
able TE Imaging: Implications for FSE, RARE, and E
PI," Magne.Reson.Med.,Vol.28,pp.9-24,1992;D.A.Ort
endahl,L.Kaufman and D.M.Kramer,"Analysis of Hybri
d Imaging Techniques," Magne.Reson.Med.,Vol.26,pp.
155-73,1992)。図4では、最初のエコーの投影が中間
周波数帯に位置するようなバンドパスT2フィルタの周
波数応答が示されている。この符号化方式は、画像の解
像度とコントラストに関して、ローパス及びハイパスの
符号化方式よりもよい見返り(trade-off)をもってい
る。しかし、図4で示されている周波数応答は、図2、
図3のそれに比べて大きな飛びを持っているので、通常
より多くの偽像を生じさせる。知っておかなければなら
ないのは、様々な位相符号化方式に対して、kx方向の
T2フィルタHx(kx)が常に指数関数的勾配の周波数
応答(exponential ramp frequency response)を持つ
ことである。
【0028】以上では、T2歪フィルタの振幅の周波数
応答についてのみ考えてきた。画像の表現では、画像の
位相成分のフーリエ変換がしばしば振幅成分よりも重要
な役割を果たすことが知られている(M.H.Hayes,"The R
econstruction of a Multidimentional Sequence from
the Phase or Magnitude of Its Fourier Transform,"
IEEE Trans.ASSP.,Vol.30,No.2,PP. 140-54,1982)。M
Rイメージングでは、T2効果によって導かれた振幅の
歪に加えて、実際の画像化装置の不完全さと、HIシー
ケンスにおける正確な位相コントロールの難しさ故に、
いろいろなエコーからの信号成分がいろいろな位相のず
れを生じさせることによる位相歪も存在する。これらの
位相歪もまた、リンギング偽像を生じさせる(たとえT
2振幅歪がなかったとしても)。さらにT2効果から導
かれる振幅と位相の不連続は信号に依存し、従って単純
なウインドウイング(windowing)では滑らかにできな
い。図5(a) では2つの長方形の被験体の本来的なイメ
ージが示され、振幅歪のみを伴ったイメージが図5(b)
に示され、位相歪のみを伴ったイメージが図5(c)に示
され、振幅歪、位相歪の両方を伴ったイメージが図5
(d) に示されている。振幅歪は、図4に示されているも
のと似た周波数応答の効果的なT2歪フィルタによって
生じる。位相歪は、第2のエコーからの信号成分に対す
る90度位相シフトによって生じる。これらのリンギン
グ偽像の期間(period)は、T2歪フィルタの周波数応
答の不連続な位置によって決定される。図5(a) 〜図5
(d) の例では、デジタル周波数f≒0.13に対応する
位置96でのkyに大きな不連続がある。従って、主な
リンギング偽像の期間はこの256画素の画像中では約
7.7画素である。これらのリンギング偽像は、HIイ
メージを用いた正確な診断を確実に妨げる。HIイメー
ジの質を向上するには、振幅及び位相両方の歪を引き下
げねばならない。
応答についてのみ考えてきた。画像の表現では、画像の
位相成分のフーリエ変換がしばしば振幅成分よりも重要
な役割を果たすことが知られている(M.H.Hayes,"The R
econstruction of a Multidimentional Sequence from
the Phase or Magnitude of Its Fourier Transform,"
IEEE Trans.ASSP.,Vol.30,No.2,PP. 140-54,1982)。M
Rイメージングでは、T2効果によって導かれた振幅の
歪に加えて、実際の画像化装置の不完全さと、HIシー
ケンスにおける正確な位相コントロールの難しさ故に、
いろいろなエコーからの信号成分がいろいろな位相のず
れを生じさせることによる位相歪も存在する。これらの
位相歪もまた、リンギング偽像を生じさせる(たとえT
2振幅歪がなかったとしても)。さらにT2効果から導
かれる振幅と位相の不連続は信号に依存し、従って単純
なウインドウイング(windowing)では滑らかにできな
い。図5(a) では2つの長方形の被験体の本来的なイメ
ージが示され、振幅歪のみを伴ったイメージが図5(b)
に示され、位相歪のみを伴ったイメージが図5(c)に示
され、振幅歪、位相歪の両方を伴ったイメージが図5
(d) に示されている。振幅歪は、図4に示されているも
のと似た周波数応答の効果的なT2歪フィルタによって
生じる。位相歪は、第2のエコーからの信号成分に対す
る90度位相シフトによって生じる。これらのリンギン
グ偽像の期間(period)は、T2歪フィルタの周波数応
答の不連続な位置によって決定される。図5(a) 〜図5
(d) の例では、デジタル周波数f≒0.13に対応する
位置96でのkyに大きな不連続がある。従って、主な
リンギング偽像の期間はこの256画素の画像中では約
7.7画素である。これらのリンギング偽像は、HIイ
メージを用いた正確な診断を確実に妨げる。HIイメー
ジの質を向上するには、振幅及び位相両方の歪を引き下
げねばならない。
【0029】前の議論では、一定の組織パラメータを持
つ1つの被験体が仮定された。実際には、検査中の被験
体は、たいてい、これらの組織パラメータが複雑に分布
し、T2値は被験体内の様々な場所によって変化する。
これらの様々な組織からの信号は、最初T2歪フィルタ
との関係で歪められ、そののち互いに足し合わせられ、
さらに測定ノイズの悪影響を受ける。従って、完全なT
2補正は挑戦的な仕事である。にもかかわらず、以下に
述べるように、大域的なT2振幅補正(周波数応答H
(kx,ky)の評価にもとづく)のためにウィーナーフ
ィルタを用いることは、大きな進歩をもたらしている。
つ1つの被験体が仮定された。実際には、検査中の被験
体は、たいてい、これらの組織パラメータが複雑に分布
し、T2値は被験体内の様々な場所によって変化する。
これらの様々な組織からの信号は、最初T2歪フィルタ
との関係で歪められ、そののち互いに足し合わせられ、
さらに測定ノイズの悪影響を受ける。従って、完全なT
2補正は挑戦的な仕事である。にもかかわらず、以下に
述べるように、大域的なT2振幅補正(周波数応答H
(kx,ky)の評価にもとづく)のためにウィーナーフ
ィルタを用いることは、大きな進歩をもたらしている。
【0030】前に示したように、画像に対するT2効果
は、元の画像がT2歪フィルタによって歪められている
とモデル化される。もし、T2歪フィルタの周波数応答
が知られているならば、逆にフィルタリングすることに
よって、得られたデータから本来の画像を復元すること
ができる。すなわち、
は、元の画像がT2歪フィルタによって歪められている
とモデル化される。もし、T2歪フィルタの周波数応答
が知られているならば、逆にフィルタリングすることに
よって、得られたデータから本来の画像を復元すること
ができる。すなわち、
【0031】
【数10】 であり、ここにおいて逆フィルタの周波数応答H
I(kx,ky)は、T2フィルタの周波数応答の逆数であ
り、数7の式を用いて次のように書ける。
I(kx,ky)は、T2フィルタの周波数応答の逆数であ
り、数7の式を用いて次のように書ける。
【0032】
【数11】 逆フィルタについての主な問題は、その測定ノイズに対
する感度である。得られたデータS1(kx,ky)がT2
歪の信号とノイズの和の形を取っていれば、これはどの
様な実際の検査イメージング装置にもあてはまるが、次
式が得られる。
する感度である。得られたデータS1(kx,ky)がT2
歪の信号とノイズの和の形を取っていれば、これはどの
様な実際の検査イメージング装置にもあてはまるが、次
式が得られる。
【0033】
【数12】 ここにおいてN(kx,ky)は測定ノイズ成分である。
すると、逆フィルは次式を与える。
すると、逆フィルは次式を与える。
【0034】
【数13】 ノイズ成分N(kx,ky)はT2フィルタに影響され
ず、またH(kx,ky)≦1であることから、N2(kx,
ky)≧N(kx、ky)が得られる。測定ノイズはこの
T2補正の過程で増幅されてしまい、結果としての画像
はしばしば許容できない。
ず、またH(kx,ky)≦1であることから、N2(kx,
ky)≧N(kx、ky)が得られる。測定ノイズはこの
T2補正の過程で増幅されてしまい、結果としての画像
はしばしば許容できない。
【0035】ウィーナーのアルゴリズムは、ノイズが多
い環境でのT2補正の問題に対してよりよい解決をもた
らす。信号s(nx,ny)及びノイズn(nx,ny)は、
それぞれ任意の、ゼロ平均(zero mean)の、ランダム
シーケンスであるとする。得られたシーケンスs1
(nx,ny)が次の数14の式のようにモデリングされ
たとする。
い環境でのT2補正の問題に対してよりよい解決をもた
らす。信号s(nx,ny)及びノイズn(nx,ny)は、
それぞれ任意の、ゼロ平均(zero mean)の、ランダム
シーケンスであるとする。得られたシーケンスs1
(nx,ny)が次の数14の式のようにモデリングされ
たとする。
【0036】
【数14】 ここにおいて、h(nx,ny)は歪フィルタを表し、*
*は2次元畳み込みを表している。そうすれば、本来の
信号s(nx,ny)に対する最も良い線形評価s4(nx,
ny)は、本来の信号s(nx,ny)と評価された信号s
4(nx,ny)との間の平均2乗誤差が最小となる意味で
のウィーナーフィルタw(nx,ny)を用いて、歪んだ
データs1(nx,ny)から、得られる。このs4(nx,
ny)は次式により定義され、
*は2次元畳み込みを表している。そうすれば、本来の
信号s(nx,ny)に対する最も良い線形評価s4(nx,
ny)は、本来の信号s(nx,ny)と評価された信号s
4(nx,ny)との間の平均2乗誤差が最小となる意味で
のウィーナーフィルタw(nx,ny)を用いて、歪んだ
データs1(nx,ny)から、得られる。このs4(nx,
ny)は次式により定義され、
【0037】
【数15】 εは期待値操作(expectation operation)を表す。ウ
ィーナー復元フィルタw(nx,ny)は次のような周波
数応答W(kx,ky)を有している。
ィーナー復元フィルタw(nx,ny)は次のような周波
数応答W(kx,ky)を有している。
【0038】
【数16】 ここにおいて、H(kx,ky)は歪フィルタh(x,y)
の周波数応答を示し、上付き符号*は共役であることを
表す。Pss(kx,ky)及びPnn(kx,ky)は、それぞ
れ信号処理s(x,y)、ノイズ処理n(x,y)の2乗
スペクトルである(R.C.Gonzalez,P.Wintz, Digital Im
age Processing, Addison-Wesley Publishing Company,
1988;A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Proc
essing, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,19
89)。
の周波数応答を示し、上付き符号*は共役であることを
表す。Pss(kx,ky)及びPnn(kx,ky)は、それぞ
れ信号処理s(x,y)、ノイズ処理n(x,y)の2乗
スペクトルである(R.C.Gonzalez,P.Wintz, Digital Im
age Processing, Addison-Wesley Publishing Company,
1988;A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Proc
essing, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,19
89)。
【0039】ウィーナーフィルタの復元処理は、局所的
な信号/雑音比Pss(kx,ky)/Pnn(kx,ky)に合
わせて調節される。ノイズが小さい場合、つまりP
nn(kx,ky)≒0.0のとき、ウィーナーフィルタは
次のような逆フィルタとして簡単化され、
な信号/雑音比Pss(kx,ky)/Pnn(kx,ky)に合
わせて調節される。ノイズが小さい場合、つまりP
nn(kx,ky)≒0.0のとき、ウィーナーフィルタは
次のような逆フィルタとして簡単化され、
【0040】
【数17】 歪効果は取り除くことができる。普通の(即ち、ハイブ
リッドでない)MRシーケンスの場合のように、H(k
x,ky)≒1.0となる程度にT2効果が非常に小さけ
れば、ウィーナーフィルタは次のようになり、
リッドでない)MRシーケンスの場合のように、H(k
x,ky)≒1.0となる程度にT2効果が非常に小さけ
れば、ウィーナーフィルタは次のようになり、
【0041】
【数18】 これは、画像データを平滑化する。T2効果及びノイズ
の両方が存在するとき、ウィーナーフィルタはT2効果
を減少させ、同時に測定ノイズも抑える。
の両方が存在するとき、ウィーナーフィルタはT2効果
を減少させ、同時に測定ノイズも抑える。
【0042】MRイメージングでは、信号及びノイズの
パワースペクトル(power spectrum)は知られていない
ので、得られたデータから評価しなければならない。S
1(kx,ky)は被験体の逆フーリエ変換であるから、よ
り高い空間周波数ではより小さい値を取り、従って高周
波数ではしばしばノイズが優勢になる。このことはロー
パス法を用いたハイブリッド高速MRイメージングにお
いて顕著となる。なぜならローパス法では、より長いエ
コーがさらに信号の高周波成分を小さくしてしまうから
である。従って、平均ノイズパワー(average noise po
wer)P1nnはむしろ、エコー列中の最終のエコーからの
高い空間周波数における台(support)Snに基づいたデ
ータS1(kx,ky)から、次の一般的な式を用いて、正
確に評価される。
パワースペクトル(power spectrum)は知られていない
ので、得られたデータから評価しなければならない。S
1(kx,ky)は被験体の逆フーリエ変換であるから、よ
り高い空間周波数ではより小さい値を取り、従って高周
波数ではしばしばノイズが優勢になる。このことはロー
パス法を用いたハイブリッド高速MRイメージングにお
いて顕著となる。なぜならローパス法では、より長いエ
コーがさらに信号の高周波成分を小さくしてしまうから
である。従って、平均ノイズパワー(average noise po
wer)P1nnはむしろ、エコー列中の最終のエコーからの
高い空間周波数における台(support)Snに基づいたデ
ータS1(kx,ky)から、次の一般的な式を用いて、正
確に評価される。
【0043】
【数19】 ここにおいて、Npは、データの台に基づくP1nnの評価
に用いられた全データ数である。測定ノイズN(kx,k
y)は、しばしば白色雑音であると仮定されるので、K
空間のどこでも同じノイズパワーP1nnを得る。実際に
はいくらか直流(DC)成分も存在するだろう。この場
合、そのようなDCは全て数19により評価を行う前に
取り除かれなければならない。
に用いられた全データ数である。測定ノイズN(kx,k
y)は、しばしば白色雑音であると仮定されるので、K
空間のどこでも同じノイズパワーP1nnを得る。実際に
はいくらか直流(DC)成分も存在するだろう。この場
合、そのようなDCは全て数19により評価を行う前に
取り除かれなければならない。
【0044】次いで、画像データのスペクトルの評価を
得るために、周期的スペクトルの評価が用いられる(S.
M.Kay, Modern Spectral Estimation: Theory & Applic
ation, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
8)。つまり、次式で定義される局所データのパワーP1
dd(kx,ky)を用いて、
得るために、周期的スペクトルの評価が用いられる(S.
M.Kay, Modern Spectral Estimation: Theory & Applic
ation, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
8)。つまり、次式で定義される局所データのパワーP1
dd(kx,ky)を用いて、
【0045】
【数20】 数16の式中の信号パワースペクトルPss(kx,ky)
を置き換えることができ、従って、K空間におけるウィ
ーナーT2補正フィルタの周波数応答が次の通りである
ことが得られる。
を置き換えることができ、従って、K空間におけるウィ
ーナーT2補正フィルタの周波数応答が次の通りである
ことが得られる。
【0046】
【数21】 T2歪フィルタの周波数応答H(kx,ky)は我々の議
論中では実数であるから、共役演算(*)及び絶対値操
作(|・|)は、数21の式中では落とされている。信
号パワーもまた次の様に評価される。
論中では実数であるから、共役演算(*)及び絶対値操
作(|・|)は、数21の式中では落とされている。信
号パワーもまた次の様に評価される。
【0047】
【数22】 この結果は、数21の式中でP1ddの代わりに用いら
れ、概してより強いノイズ抑制効果を与える。ウィーナ
ーフィルタの周波数応答が一度決定されれば、復元され
たK空間画像データは次式のように得られる。
れ、概してより強いノイズ抑制効果を与える。ウィーナ
ーフィルタの周波数応答が一度決定されれば、復元され
たK空間画像データは次式のように得られる。
【0048】
【数23】 得られたデータから周波数応答関数H(kx,ky)を決
定する1つの方法が以下に述べられ、また、ここからウ
ィーナーフィルタの数21が、イメージデータの復元の
ために完全に明らかにされる。
定する1つの方法が以下に述べられ、また、ここからウ
ィーナーフィルタの数21が、イメージデータの復元の
ために完全に明らかにされる。
【0049】T2歪フィルタの周波数応答H(kx,
ky)は被験体の空間的広がりとT2値のスピン密度に
依存するので、得られたただ1つのデータからT2フィ
ルタの正確な周波数応答を決定することはできない。に
もかかわらず、得られたデータから、スピンエコー信号
の平均振幅対称性制約条件(average amplitude symmet
ryconstraint)に基づいてH(kx,ky)を評価する方
法が以下に述べられる。
ky)は被験体の空間的広がりとT2値のスピン密度に
依存するので、得られたただ1つのデータからT2フィ
ルタの正確な周波数応答を決定することはできない。に
もかかわらず、得られたデータから、スピンエコー信号
の平均振幅対称性制約条件(average amplitude symmet
ryconstraint)に基づいてH(kx,ky)を評価する方
法が以下に述べられる。
【0050】MRスペクトロスコピーから、T2値がエ
コー観測時間よりも十分長いときには、時間領域のエコ
ー信号はそのピークに対して対称であることがよく知ら
れている。MRイメージングでは、全ての位相符号値
(ky)として同じTEが用いられたときには、理想的
には、K空間のデータS(129+kx,129+ky)
及びS(129−kx,129−ky)は、256×25
6のデータマトリックス内のピーク信号位置(kx=1
29、ky=129)に関して共役対称であるべきであ
り、また被験体のT2値が周波数符号化(読み出し、k
x)方向におけるサンプリング窓の幅よりも十分長いと
きは、同一の振幅値を持つ(D.A.Feinberg,J.D.Hale,J.
C.Watts,L.Kaufman and A.Mark,"Halving MR Imaging T
ime by Conjugation: Demonstration at 3.5 kG." Radi
ology 164,pp.527-31,1986)。T2歪効果が存在してい
るとき、データ振幅の分布にはバイアスがかけられる。
従って、この対称性制約条件を用いて、得られたデータ
から大域的なT2値の評価を得ることができる。
コー観測時間よりも十分長いときには、時間領域のエコ
ー信号はそのピークに対して対称であることがよく知ら
れている。MRイメージングでは、全ての位相符号値
(ky)として同じTEが用いられたときには、理想的
には、K空間のデータS(129+kx,129+ky)
及びS(129−kx,129−ky)は、256×25
6のデータマトリックス内のピーク信号位置(kx=1
29、ky=129)に関して共役対称であるべきであ
り、また被験体のT2値が周波数符号化(読み出し、k
x)方向におけるサンプリング窓の幅よりも十分長いと
きは、同一の振幅値を持つ(D.A.Feinberg,J.D.Hale,J.
C.Watts,L.Kaufman and A.Mark,"Halving MR Imaging T
ime by Conjugation: Demonstration at 3.5 kG." Radi
ology 164,pp.527-31,1986)。T2歪効果が存在してい
るとき、データ振幅の分布にはバイアスがかけられる。
従って、この対称性制約条件を用いて、得られたデータ
から大域的なT2値の評価を得ることができる。
【0051】図6には、長方形の被験体に対するK空間
のデータ|S1(kx,129)|(絶対値)のグラフが
示されている。それは、kx=129に対して対称であ
り、その点でピーク値を取っている。図6の上部に描か
れた曲線は、T2=100msでサンプリング窓の幅T
x=10msである指数関数e-t/T2である。もしノイズ
がなく、大域的なT2効果のみが存在しているとする
と、ピークに対して対称な2点について得られる|S1
(kx,129)|の2つの値は、常に大域的なT2値に
ついての評価を与えるであろう。しかし、測定ノイズや
位相シフトを含む多くの要因があり、これらは振幅対称
特性に対して影響を及ぼす。従ってエコーのピークに対
して対称な2つの等しい時間スパンに関して、得られた
信号振幅|S1(kx,129)|の和をまず計算するの
がよい。例えばS1(kx,129)がkx方向についてサ
ンプリング窓の時間Tx内にNx個のサンプルを持ってい
るとすると、Txの歪に関しての平均振幅A1、A2を
次式で得ることができる。
のデータ|S1(kx,129)|(絶対値)のグラフが
示されている。それは、kx=129に対して対称であ
り、その点でピーク値を取っている。図6の上部に描か
れた曲線は、T2=100msでサンプリング窓の幅T
x=10msである指数関数e-t/T2である。もしノイズ
がなく、大域的なT2効果のみが存在しているとする
と、ピークに対して対称な2点について得られる|S1
(kx,129)|の2つの値は、常に大域的なT2値に
ついての評価を与えるであろう。しかし、測定ノイズや
位相シフトを含む多くの要因があり、これらは振幅対称
特性に対して影響を及ぼす。従ってエコーのピークに対
して対称な2つの等しい時間スパンに関して、得られた
信号振幅|S1(kx,129)|の和をまず計算するの
がよい。例えばS1(kx,129)がkx方向についてサ
ンプリング窓の時間Tx内にNx個のサンプルを持ってい
るとすると、Txの歪に関しての平均振幅A1、A2を
次式で得ることができる。
【0052】
【数24】 ここにおいてNT2,xはT2評価窓Tw内のデータサンプ
ルの数である。T2値の平均はこれら2つの振幅値から
次のように計算される。
ルの数である。T2値の平均はこれら2つの振幅値から
次のように計算される。
【0053】
【数25】 ここにおいてTpはkx方向のデータサンプリングの期間
(period)であり、従ってTx=NxPpとなる。数1の
式から次の式が分かり、
(period)であり、従ってTx=NxPpとなる。数1の
式から次の式が分かり、
【0054】
【数26】 こうして、エコー信号S1(kx,129)は被験体の全
ての要素s(nx,ny)からの寄与により構成される。
従って数25は、被験体に対する大域的なT2値の評価
のみを与える。
ての要素s(nx,ny)からの寄与により構成される。
従って数25は、被験体に対する大域的なT2値の評価
のみを与える。
【0055】数25の導出は、信号はT2評価を行う窓
Twに関してフーリエスペクトルが平坦であるとの仮定
にもとづいている。任意の形をしている実際の信号スペ
クトルについては、評価される大域的なT2値は本来の
大域的なT2値から外れ、本来のT2値と評価されるT
2値の違いは、Twの幅と信号スペクトルS1(kx,
k y)の形の影響を受ける。ノイズがなく、位相誤りも
ないときは、より短い評価窓が本来のT2値からの評価
の違い(バイアス)を小さくすることができる。ノイズ
や他の外乱要素がある場合は、評価窓をあまり小さくす
ることはできない。ノイズや位相シフトといった外乱要
素を抑制して、安定したT2評価を得るのを助けるの
は、加算(ローパスフィルタリング)処理である。これ
は評価における典型的な、バイアスと多様性の兼ね合い
という問題である(L.L.Scharf, Statistical Signal P
rocessing: Detection, Estimation, and Time Series
Analysis, Addison-Wesley Publishing Company,199
0)。実際には、T2評価窓の大きさTwは、MRイメー
ジングの状態に応じて調節されなければならない。
Twに関してフーリエスペクトルが平坦であるとの仮定
にもとづいている。任意の形をしている実際の信号スペ
クトルについては、評価される大域的なT2値は本来の
大域的なT2値から外れ、本来のT2値と評価されるT
2値の違いは、Twの幅と信号スペクトルS1(kx,
k y)の形の影響を受ける。ノイズがなく、位相誤りも
ないときは、より短い評価窓が本来のT2値からの評価
の違い(バイアス)を小さくすることができる。ノイズ
や他の外乱要素がある場合は、評価窓をあまり小さくす
ることはできない。ノイズや位相シフトといった外乱要
素を抑制して、安定したT2評価を得るのを助けるの
は、加算(ローパスフィルタリング)処理である。これ
は評価における典型的な、バイアスと多様性の兼ね合い
という問題である(L.L.Scharf, Statistical Signal P
rocessing: Detection, Estimation, and Time Series
Analysis, Addison-Wesley Publishing Company,199
0)。実際には、T2評価窓の大きさTwは、MRイメー
ジングの状態に応じて調節されなければならない。
【0056】T2評価に関してスペクトルの形の影響を
減少させるために、S1(kx,ky)のダイナミックレン
ジを圧縮するためにルートフィルタリング(root filte
ring)技術が用いられる。すなわち、2つの変数A1と
A2は次の数27の式で計算される。
減少させるために、S1(kx,ky)のダイナミックレン
ジを圧縮するためにルートフィルタリング(root filte
ring)技術が用いられる。すなわち、2つの変数A1と
A2は次の数27の式で計算される。
【0057】
【数27】 ここにおいて、ルート因子α(>0)は圧縮度を決定
し、より小さいαはより滑らかなスペクトルを与える。
評価されたT2値はA1とA2の比のみの影響を受ける
ので、数24の式で用いられる規格化定数(normalizin
g factor)1/NT2 ,xは、上の数27の式では省略され
た。するとT2値の平均は次のように定義される。
し、より小さいαはより滑らかなスペクトルを与える。
評価されたT2値はA1とA2の比のみの影響を受ける
ので、数24の式で用いられる規格化定数(normalizin
g factor)1/NT2 ,xは、上の数27の式では省略され
た。するとT2値の平均は次のように定義される。
【0058】
【数28】 数27、数28の式を用いて評価されるいくつかのT2
値が、様々なT2評価窓の幅Tw、ルート因子αについ
て、以下の表1に挙げられている。時間領域の信号は、
図6に示されるように、Sinc関数の形を持ち、10
0msのT2値を持つ。サンプリング窓時間としてTx
=10msが用いられた。窓Twが短くなるほど、また
αが小さくなるほど、よりよいT2値が評価されること
が分かる。
値が、様々なT2評価窓の幅Tw、ルート因子αについ
て、以下の表1に挙げられている。時間領域の信号は、
図6に示されるように、Sinc関数の形を持ち、10
0msのT2値を持つ。サンプリング窓時間としてTx
=10msが用いられた。窓Twが短くなるほど、また
αが小さくなるほど、よりよいT2値が評価されること
が分かる。
【0059】A1及びA2もまた、より広いky方向の
窓について次のように計算できる。
窓について次のように計算できる。
【0060】
【数29】 ここにおいて、NT2,yは、ky方向のT2評価窓の幅
(2NT2,y+1)を決定する。NT2,y=0のとき、数2
9の式は数27の式へと簡単化される。大域的なT2値
が評価された後、T2歪フィルタの周波数応答H(kx,
ky)が、数7の式を用いて、エコー時間TE(ky)の
MRシーケンスにおける内訳とデータサンプリング周期
(data sampling period)Tpに応じて、決定される。
(2NT2,y+1)を決定する。NT2,y=0のとき、数2
9の式は数27の式へと簡単化される。大域的なT2値
が評価された後、T2歪フィルタの周波数応答H(kx,
ky)が、数7の式を用いて、エコー時間TE(ky)の
MRシーケンスにおける内訳とデータサンプリング周期
(data sampling period)Tpに応じて、決定される。
【0061】
【表1】 上記の方法によって、得られたデータから直接H(kx,
ky)の評価が得られ、よって他のデータを必要としな
い。しかし、この方法はT2フィルタの振幅歪関数のみ
を評価することができ、従って、これらの評価の結果と
してのウィーナーフィルタは、T2効果による振幅歪の
みを抑制することができる。
ky)の評価が得られ、よって他のデータを必要としな
い。しかし、この方法はT2フィルタの振幅歪関数のみ
を評価することができ、従って、これらの評価の結果と
してのウィーナーフィルタは、T2効果による振幅歪の
みを抑制することができる。
【0062】線形予測技術は、時系列解析、高解像度ス
ペクトル評価、音声及び画像の信号化等、他の多くの応
用に対して効果的に用いられてきた(S.M.Kay, Modern
Spectral Estimation: Theory &Application, Prentice
Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1988)。この技術
は、また、切捨て偽像(truncation artifacts)を抑制
し、空間解像度を向上させるためにMRデータの外挿に
用いられている(M.R.Smith,S.T.Nichols,R.M.Henkelma
n and M.L.Wood,"Application of Autoregressive Movi
ng Average Parametric Modeling in Magnetic Resonan
ce Image Reconstruction," IEEE Trans.Med.Imag.,Vo
l.5,pp.132-39,1986;J.F.Martin and C.F.Tirendi,"Mo
dified Linear Prediction Modeling inMagnetic Reson
ance Imaging," J.Magn.Reson.,Vol.82,pp.392-99,198
9;E.M.Haacke,Z.Liang and S.H.Izen,"Super Resoluti
on Reconstruction Through Object Modeling and Para
meterEstimation," IEEE Trans.ASSP.,Vol.37,pp.592-9
5,1989)。線形予測法を局所的T2の振幅及び位相補正
に応用することについては以下に議論される。
ペクトル評価、音声及び画像の信号化等、他の多くの応
用に対して効果的に用いられてきた(S.M.Kay, Modern
Spectral Estimation: Theory &Application, Prentice
Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1988)。この技術
は、また、切捨て偽像(truncation artifacts)を抑制
し、空間解像度を向上させるためにMRデータの外挿に
用いられている(M.R.Smith,S.T.Nichols,R.M.Henkelma
n and M.L.Wood,"Application of Autoregressive Movi
ng Average Parametric Modeling in Magnetic Resonan
ce Image Reconstruction," IEEE Trans.Med.Imag.,Vo
l.5,pp.132-39,1986;J.F.Martin and C.F.Tirendi,"Mo
dified Linear Prediction Modeling inMagnetic Reson
ance Imaging," J.Magn.Reson.,Vol.82,pp.392-99,198
9;E.M.Haacke,Z.Liang and S.H.Izen,"Super Resoluti
on Reconstruction Through Object Modeling and Para
meterEstimation," IEEE Trans.ASSP.,Vol.37,pp.592-9
5,1989)。線形予測法を局所的T2の振幅及び位相補正
に応用することについては以下に議論される。
【0063】p個の観察されたデータサンプルx
(n)、x(n+1)...x(n+pー1)が与えら
れたとして、観察されていないデータサンプルx(n+
p)が、次の様な1階線形順方向予測(one-atep forwa
rd linear prediction)を用いて予測することが可能で
ある。
(n)、x(n+1)...x(n+pー1)が与えら
れたとして、観察されていないデータサンプルx(n+
p)が、次の様な1階線形順方向予測(one-atep forwa
rd linear prediction)を用いて予測することが可能で
ある。
【0064】
【数30】 同様に、観察されていないデータサンプルx(n−1)
は以下のように1階逆方向線形予測を用いて予測するこ
とができる。
は以下のように1階逆方向線形予測を用いて予測するこ
とができる。
【0065】
【数31】 どちらの場合も、予測されたデータサンプルは、p個の
測定されたサンプルの線形結合である。ウィーナーフィ
ルタに従って、順方向予測係数{α1,α2...αp }
及び逆方向予測係数{β1,β2...βp }は、本来の
信号x(n)と予測される信号x2(n)との平均2乗
誤差を最小にするように選ばれる。
測定されたサンプルの線形結合である。ウィーナーフィ
ルタに従って、順方向予測係数{α1,α2...αp }
及び逆方向予測係数{β1,β2...βp }は、本来の
信号x(n)と予測される信号x2(n)との平均2乗
誤差を最小にするように選ばれる。
【0066】
【数32】 実際には、ウィーナーフィルタの係数及び線形予測子の
係数は、どちらもウィーナー−ホップの式から定義され
る(S.Haykin, Adaptive Filter Theory, SecondEditio
n, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1991)。
線形予測子の決定に用いられる方法は幾つか存在する。
例えば、自己相関法(autocorrelationmethod)は、そ
の安定が保証されているが故に好ましく、さらに、非常
に効果的なレビンソン−ダービンのアルゴリズムが予測
子の係数を決定するのに用いることができる(L.B.Jack
son, Digital Filters and Signal Processing, Second
Edition, Kluwer Academic Publishers,1989;S.Hayki
n, Addaptive Filter Theory, Second Edition, Prenti
ce Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1991)。
係数は、どちらもウィーナー−ホップの式から定義され
る(S.Haykin, Adaptive Filter Theory, SecondEditio
n, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1991)。
線形予測子の決定に用いられる方法は幾つか存在する。
例えば、自己相関法(autocorrelationmethod)は、そ
の安定が保証されているが故に好ましく、さらに、非常
に効果的なレビンソン−ダービンのアルゴリズムが予測
子の係数を決定するのに用いることができる(L.B.Jack
son, Digital Filters and Signal Processing, Second
Edition, Kluwer Academic Publishers,1989;S.Hayki
n, Addaptive Filter Theory, Second Edition, Prenti
ce Hall,Englewood Cliffs,NJ07632,1991)。
【0067】大域的なT2値からウィーナーフィルタに
よって補正されたMRデータは、2次元の関数S3
(kx,ky)で表さると仮定する。ここにおいて、kxは
周波数符号化方向におけるサンプリング点のインデック
スであり、kyは位相符号化方向におけるサンプリング
点のインデックスである。先ず、ハイブリッド領域のデ
ータセットX(nx,ky)を得るために、時間領域のデ
ータであるS3(kx,ky)の逆フーリエ変換が、kxに
関してなされる、次いで、X(nx,ky)が、nxの値そ
れぞれについて熟考される。T2歪フィルタの周波数応
答の不連続点では、線形予測が、この点を含むデータサ
ンプルを作成するために用いられる。例えば、図2に示
されるようなT2歪フィルタであれば、X(nx,13
0)からX(nx,160)の間の31個のデータサンプ
ルの合計が、ky=161から先の不連続点におけるデ
ータサンプルを順方向線形予測によって予測するために
用いられる。予測は、低い周波数のデータサンプルから
高い周波数のデータサンプルに向けて行われる。なぜな
ら、低周波数のデータサンプルはたいてい高い信号/雑
音比を持ち、従って結果として予測されるデータは低い
予測誤差を含むようになるからである。
よって補正されたMRデータは、2次元の関数S3
(kx,ky)で表さると仮定する。ここにおいて、kxは
周波数符号化方向におけるサンプリング点のインデック
スであり、kyは位相符号化方向におけるサンプリング
点のインデックスである。先ず、ハイブリッド領域のデ
ータセットX(nx,ky)を得るために、時間領域のデ
ータであるS3(kx,ky)の逆フーリエ変換が、kxに
関してなされる、次いで、X(nx,ky)が、nxの値そ
れぞれについて熟考される。T2歪フィルタの周波数応
答の不連続点では、線形予測が、この点を含むデータサ
ンプルを作成するために用いられる。例えば、図2に示
されるようなT2歪フィルタであれば、X(nx,13
0)からX(nx,160)の間の31個のデータサンプ
ルの合計が、ky=161から先の不連続点におけるデ
ータサンプルを順方向線形予測によって予測するために
用いられる。予測は、低い周波数のデータサンプルから
高い周波数のデータサンプルに向けて行われる。なぜな
ら、低周波数のデータサンプルはたいてい高い信号/雑
音比を持ち、従って結果として予測されるデータは低い
予測誤差を含むようになるからである。
【0068】古いデータサンプルX(nx,161)及び
最初に予測されたサンプルX3(nx,161)から、局
所的な位相歪因子は次のように評価される。
最初に予測されたサンプルX3(nx,161)から、局
所的な位相歪因子は次のように評価される。
【0069】
【数33】 次いで、この局所的な位相歪因子は、ky=161〜ky
=192からの第2エコーの古い全データサンプルを乗
算することによって、局所的なゼロオーダ位相補正(ze
ro-ordr phase correction)を行うために用いられる。
結果の位相補正されたデータはX2(nx,ky)と表され
る。すなわち次の通りである。
=192からの第2エコーの古い全データサンプルを乗
算することによって、局所的なゼロオーダ位相補正(ze
ro-ordr phase correction)を行うために用いられる。
結果の位相補正されたデータはX2(nx,ky)と表され
る。すなわち次の通りである。
【0070】
【数34】 様々なカラムデータX(nx,ky)から評価された局所
的な位相歪因子Ψ(nx)は、まずローパスフィルタリ
ングされ、その結果の平滑化された位相評価は、次いで
数34の式で位相補正のために用いられる。このこと
は、局所位相補正の安定性を高める。
的な位相歪因子Ψ(nx)は、まずローパスフィルタリ
ングされ、その結果の平滑化された位相評価は、次いで
数34の式で位相補正のために用いられる。このこと
は、局所位相補正の安定性を高める。
【0071】エコー列の境界の開始点(ky=161)
に近いデータサンプルに対しては、予測は、大抵、非常
に正確な結果をもたらすが、境界からkyが離れるほど
正確ではなくなるので、予測されたデータX3(nx,
ky)は、局所的な振幅及び位相が補正されたデータX1
(nx,ky)を得るために、、データ結合帯(data merg
ing band)に関して加重平均になるように、ゼロオーダ
位相補正されたデータx2(nx、ky)と結合される。
すなわち次の通りである
に近いデータサンプルに対しては、予測は、大抵、非常
に正確な結果をもたらすが、境界からkyが離れるほど
正確ではなくなるので、予測されたデータX3(nx,
ky)は、局所的な振幅及び位相が補正されたデータX1
(nx,ky)を得るために、、データ結合帯(data merg
ing band)に関して加重平均になるように、ゼロオーダ
位相補正されたデータx2(nx、ky)と結合される。
すなわち次の通りである
【0072】
【数35】 ここにおいて、Nmはデータ結合帯の幅である。2つの
加重因子w1(ky)及びw2(ky)は、それぞれ、ky
について単調増加及び単調減少の関数である。これらは
全てのkyに対してw1(ky)+w2(ky)=1.0の
関係にある。これらの加重因子を用いるのは、予測され
たデータから本来の観測されるデータへの円滑な変換を
確実にするためである。この研究では、w1(ky)及び
w2(ky)はkyの1次関数として選択され、従って、
次のようになる。
加重因子w1(ky)及びw2(ky)は、それぞれ、ky
について単調増加及び単調減少の関数である。これらは
全てのkyに対してw1(ky)+w2(ky)=1.0の
関係にある。これらの加重因子を用いるのは、予測され
たデータから本来の観測されるデータへの円滑な変換を
確実にするためである。この研究では、w1(ky)及び
w2(ky)はkyの1次関数として選択され、従って、
次のようになる。
【0073】
【数36】 2つのデータセット間の様々な加重を行うために、2次
関数や指数関数のような他の加重関数も試されてきた
が、それらを用いても、重要な性能の違いは見いだせな
かった。データ結合帯Nmの決定は、いくつかの考慮事
項の影響を受ける。より広い結合帯は、普通、より強く
リンギング偽像を抑制するが、また、本来の信号スペク
トルに対して大きな変化を与えてしまう。また、その値
は、それぞれのエコー群に属するデータ数の制限を受け
る。10のデータサンプルにわたる帯が、256の位相
符号化投影の4エコーHIイメージに対しては、よい結
果をもたらす。
関数や指数関数のような他の加重関数も試されてきた
が、それらを用いても、重要な性能の違いは見いだせな
かった。データ結合帯Nmの決定は、いくつかの考慮事
項の影響を受ける。より広い結合帯は、普通、より強く
リンギング偽像を抑制するが、また、本来の信号スペク
トルに対して大きな変化を与えてしまう。また、その値
は、それぞれのエコー群に属するデータ数の制限を受け
る。10のデータサンプルにわたる帯が、256の位相
符号化投影の4エコーHIイメージに対しては、よい結
果をもたらす。
【0074】同じ様な局所的な振幅及び位相の補正が、
データセットX(nx,ky)中のky<129である不連
続点について行われ、これらの点(低周波数によるデー
タサンプルに基づいている)を含むデータサンプルを予
測するために、逆方向線形予測が用いられる。最終的に
は、HIイメージの再構成のために、ハイブリッド領域
データX1(nx,ky)の逆フーリエ変換が、kyに関し
てなされる。次に議論される例から分かるように、この
処理は、効果的なT2歪フィルタの周波数応答の振幅及
び位相の不連続から来る影響を効果的に抑制し、従っ
て、再構成されたHIイメージ中のリンギング偽像を減
少させる。
データセットX(nx,ky)中のky<129である不連
続点について行われ、これらの点(低周波数によるデー
タサンプルに基づいている)を含むデータサンプルを予
測するために、逆方向線形予測が用いられる。最終的に
は、HIイメージの再構成のために、ハイブリッド領域
データX1(nx,ky)の逆フーリエ変換が、kyに関し
てなされる。次に議論される例から分かるように、この
処理は、効果的なT2歪フィルタの周波数応答の振幅及
び位相の不連続から来る影響を効果的に抑制し、従っ
て、再構成されたHIイメージ中のリンギング偽像を減
少させる。
【0075】先ず、それぞれ100ms及び200ms
のT2値を持つ2つの長方形からなる1次元画像を考え
る。図4で定義されたバンドパスT2フィルタ応答を備
えたシーケンスが、データ生成に用いられた。4つのエ
コーのエコー時間は、TE(i)=20・i(ms)
(i=1,2,3,4)である。また、2番目のエコー
からの信号成分は、他の3つのエコーからのそれに関し
て、90度位相がずれていると仮定する。再構成された
イメージは図7(a) に示されている。図7(a) 中に点線
で示されている本来のイメージと比較すると、模擬的な
HIイメージでは、振幅の減少、解像度の悪化、及び深
刻なリンギング偽像、が生じているのが分かる。ウィー
ナー復元フィルタにおける大域的なT2値を500ms
とおくと、振幅歪についてはどちらの被験体について
も、図7(b) に示されているように、少なくなる。ここ
ではノイズが存在しない場合を考えているので、ウィー
ナーフィルタは単なる逆フィルタとして働いていること
に注意しなければならない。
のT2値を持つ2つの長方形からなる1次元画像を考え
る。図4で定義されたバンドパスT2フィルタ応答を備
えたシーケンスが、データ生成に用いられた。4つのエ
コーのエコー時間は、TE(i)=20・i(ms)
(i=1,2,3,4)である。また、2番目のエコー
からの信号成分は、他の3つのエコーからのそれに関し
て、90度位相がずれていると仮定する。再構成された
イメージは図7(a) に示されている。図7(a) 中に点線
で示されている本来のイメージと比較すると、模擬的な
HIイメージでは、振幅の減少、解像度の悪化、及び深
刻なリンギング偽像、が生じているのが分かる。ウィー
ナー復元フィルタにおける大域的なT2値を500ms
とおくと、振幅歪についてはどちらの被験体について
も、図7(b) に示されているように、少なくなる。ここ
ではノイズが存在しない場合を考えているので、ウィー
ナーフィルタは単なる逆フィルタとして働いていること
に注意しなければならない。
【0076】位相誤差はまだ補正されていないので、イ
メージ解像度の損失及びリンギング偽像がまだ存在する
ことを知っておかなければならない。もし、局所的な振
幅及び位相の補正が、歪まされたイメージデータから直
接的に行われたならば、局所的な補正されたイメージ
は、図7(c) の様に解像度の向上とリンギング偽像の減
少を伴って得られる。このケースでは、自己相関関数
(autocorrelation function)(ACF)をバイアスさ
れたACF評価装置(biased ACF estimator)で計算す
るために、30個のデータサンプルが用いられた(L.B.
Jackson, Digital Filters and Signal Processing, Se
cond Edition, Kluwer Academic Publishers,1989)。
予測計算のための次数を選択するために、多くの方法が
利用できる(S.M.Kay, Modern Spectral Estimation: T
heort & Application, Prentice Hall,Englewood Cliff
s,NJ 07632,1988)。モデルの次数を選択する方法とし
て、Ulrych及びBishopによるN/3≦p≦N/2(ただ
し、NはACF評価に用いられるデータサンプルの数)
(T.J.Ulrych and T.N.Bishop, "Maximum Entropy Spec
tral Analysis and Autoregressive Decomposition," R
ev. Geophys. Space Phys.,Vol.13,pp.183-200,1975)
が、ここでは用いられた。従って、この場合は線形予測
の次数pとして12が選択された。予測計算の係数はレ
ビンソン−ダービンのアルゴリズムによって決定され
た。それから、新しいデータサンプルが、数30の式も
しくは数31の式から、既知のデータサンプル及び以前
に予測されたデータサンプルに基づいて予測される。数
33の式を用いて順方向予測データX3(161)及び
旧データサンプルX(161)から評価された局所的位
相歪は、97.15度であり、また、逆方向予測データ
X3(96)及び旧データサンプルX(96)から、評
価された局所的位相歪は92.54度である。位相評価
誤差は10%以下である。上述の様に、これらの位相評
価は、それぞれky≧161及びky≦96のデータにも
とづきゼロオーダ位相補正を行うために用いられる。次
いで、位相補正されたデータは、評価されたデータと結
合され、最終的なイメージ再構成のための新しいデータ
セットを構成する。10個のデータサンプル間のデータ
結合帯が、図4に示されている全ての不連続点において
用いられる。
メージ解像度の損失及びリンギング偽像がまだ存在する
ことを知っておかなければならない。もし、局所的な振
幅及び位相の補正が、歪まされたイメージデータから直
接的に行われたならば、局所的な補正されたイメージ
は、図7(c) の様に解像度の向上とリンギング偽像の減
少を伴って得られる。このケースでは、自己相関関数
(autocorrelation function)(ACF)をバイアスさ
れたACF評価装置(biased ACF estimator)で計算す
るために、30個のデータサンプルが用いられた(L.B.
Jackson, Digital Filters and Signal Processing, Se
cond Edition, Kluwer Academic Publishers,1989)。
予測計算のための次数を選択するために、多くの方法が
利用できる(S.M.Kay, Modern Spectral Estimation: T
heort & Application, Prentice Hall,Englewood Cliff
s,NJ 07632,1988)。モデルの次数を選択する方法とし
て、Ulrych及びBishopによるN/3≦p≦N/2(ただ
し、NはACF評価に用いられるデータサンプルの数)
(T.J.Ulrych and T.N.Bishop, "Maximum Entropy Spec
tral Analysis and Autoregressive Decomposition," R
ev. Geophys. Space Phys.,Vol.13,pp.183-200,1975)
が、ここでは用いられた。従って、この場合は線形予測
の次数pとして12が選択された。予測計算の係数はレ
ビンソン−ダービンのアルゴリズムによって決定され
た。それから、新しいデータサンプルが、数30の式も
しくは数31の式から、既知のデータサンプル及び以前
に予測されたデータサンプルに基づいて予測される。数
33の式を用いて順方向予測データX3(161)及び
旧データサンプルX(161)から評価された局所的位
相歪は、97.15度であり、また、逆方向予測データ
X3(96)及び旧データサンプルX(96)から、評
価された局所的位相歪は92.54度である。位相評価
誤差は10%以下である。上述の様に、これらの位相評
価は、それぞれky≧161及びky≦96のデータにも
とづきゼロオーダ位相補正を行うために用いられる。次
いで、位相補正されたデータは、評価されたデータと結
合され、最終的なイメージ再構成のための新しいデータ
セットを構成する。10個のデータサンプル間のデータ
結合帯が、図4に示されている全ての不連続点において
用いられる。
【0077】最終的に、局所的な振幅及び位相の補正技
術は、大域的なT2振幅補正を施されたデータに対して
用いられる。この2段階の方法によって補正されたHI
イメージの結果は、図7(d) に示されている。これらの
図から、振幅の減衰、解像度の低下、リンギング偽像に
よって生じる本来のHIイメージの品質の低下は、全体
及び局所のデータ処理技術を組み合わせることによって
(被験体の鋭い境界の近傍は除いて)、効果的に改良さ
れていることは明らかである。
術は、大域的なT2振幅補正を施されたデータに対して
用いられる。この2段階の方法によって補正されたHI
イメージの結果は、図7(d) に示されている。これらの
図から、振幅の減衰、解像度の低下、リンギング偽像に
よって生じる本来のHIイメージの品質の低下は、全体
及び局所のデータ処理技術を組み合わせることによって
(被験体の鋭い境界の近傍は除いて)、効果的に改良さ
れていることは明らかである。
【0078】提案された方法は、低磁場強度(0.06
4T)の永久磁石画像化装置(ACCESSTMToshiba-
America MRI Inc.)で得られたファントムのイメージに
対して応用された。ファントム被験体とは、T2値がお
よそ100msの鉱物油で満たされた直方体の容器のこ
とである。
4T)の永久磁石画像化装置(ACCESSTMToshiba-
America MRI Inc.)で得られたファントムのイメージに
対して応用された。ファントム被験体とは、T2値がお
よそ100msの鉱物油で満たされた直方体の容器のこ
とである。
【0079】画像化時間をさらに短縮するために、非対
称フーリエイメージング(asymmetric Fourier imagin
g)(AFI)の方法が採用された。エコー時間TE
(i)=10・i ms(i=1,2,3,4)で、4
エコーのバンドパスシーケンスを用いて、36回のデー
タ取得ショットにより、合計144回の位相符号化投影
が得られた。データはそれから256×256画素の最
大画像サイズに変換させられる。結果として得られたT
2フィルタは図4に示されたのと同様な周波数応答を持
ち、位相符号化は垂直方向である。T2歪フィルタによ
って生じる振幅及び位相の歪のせいで、再構成された画
像は、図8(a) に示されるように、位相符号化方向に沿
って深刻なリンギング偽像を有しているる。例証するた
めに、リンギング偽像が特にひどいケースが示されてい
る。
称フーリエイメージング(asymmetric Fourier imagin
g)(AFI)の方法が採用された。エコー時間TE
(i)=10・i ms(i=1,2,3,4)で、4
エコーのバンドパスシーケンスを用いて、36回のデー
タ取得ショットにより、合計144回の位相符号化投影
が得られた。データはそれから256×256画素の最
大画像サイズに変換させられる。結果として得られたT
2フィルタは図4に示されたのと同様な周波数応答を持
ち、位相符号化は垂直方向である。T2歪フィルタによ
って生じる振幅及び位相の歪のせいで、再構成された画
像は、図8(a) に示されるように、位相符号化方向に沿
って深刻なリンギング偽像を有しているる。例証するた
めに、リンギング偽像が特にひどいケースが示されてい
る。
【0080】大域的なT2評価窓がNT2,x=64NT2,y
=2、経路因子α=0.5と与えられると、数27の式
及び数28の式を用いることによって、大域的なT2値
は127msと評価される。この評価されたT2値は、
ウィーナーフィルタにおいて、初めに得られた144の
投影の大域的な振幅補正のために用いられる。今の場
合、21個のデータサンプルがACF評価に用いられ、
予測次数は10である。AFIデータの場合、全体及び
局所的な補正は変換の前に行われるので、データ補正の
ために必要な計算が省かれる。144個の位相投影のA
FIデータが与えられたとき、大域的なT2振幅補正に
おいては、最大サイズである256個の位相投影が与え
られたときと比べて、約44%省略されている。局所的
補正では、6つの不連続点の代わりにわずか3つを処理
する必要があるだけなので、50%が省略される。T2
補正されたデータは、最大イメージサイズに変換され、
図8に示されているように、リンギング偽像が少なくな
るよう改良されたイメージが得られる。ノイズの標準偏
差はウィーナーフィルタにかけることによって、144
から55に引き下げられた。
=2、経路因子α=0.5と与えられると、数27の式
及び数28の式を用いることによって、大域的なT2値
は127msと評価される。この評価されたT2値は、
ウィーナーフィルタにおいて、初めに得られた144の
投影の大域的な振幅補正のために用いられる。今の場
合、21個のデータサンプルがACF評価に用いられ、
予測次数は10である。AFIデータの場合、全体及び
局所的な補正は変換の前に行われるので、データ補正の
ために必要な計算が省かれる。144個の位相投影のA
FIデータが与えられたとき、大域的なT2振幅補正に
おいては、最大サイズである256個の位相投影が与え
られたときと比べて、約44%省略されている。局所的
補正では、6つの不連続点の代わりにわずか3つを処理
する必要があるだけなので、50%が省略される。T2
補正されたデータは、最大イメージサイズに変換され、
図8に示されているように、リンギング偽像が少なくな
るよう改良されたイメージが得られる。ノイズの標準偏
差はウィーナーフィルタにかけることによって、144
から55に引き下げられた。
【0081】さらに別の例として、サインエコー及び勾
配エコーを持つシーケンスからの1つのイメージが試さ
れた。そのシーケンスは、エコー列の中に1つのスピン
エコーと2つの勾配エコーの計3つのエコーを持つ。ス
ピンエコーは25msのエコー時間を持ち、86≦ky
≦170に対して信号成分S1(kx,ky)を生成す
る。第1の勾配エコーは19msのエコー時間を持ち、
1≦ky≦85に対して信号成分S1(kx,ky)を生成
する。第2の勾配エコーは32msのエコー時間を持
ち、残りの信号成分を生成する。画像は、高磁場(1.
5T)下のMRイメージ(Toshiba MRT200/FXIII)であ
る。高速スピンエコーの場合と同様、再構成された画像
中のリンギング偽像は、T2及びT2*効果のせいで、
図9(a) に示されているように明らかであり、画質を非
常に悪くする。この画像では、位相符号化は水平方向に
行われている。
配エコーを持つシーケンスからの1つのイメージが試さ
れた。そのシーケンスは、エコー列の中に1つのスピン
エコーと2つの勾配エコーの計3つのエコーを持つ。ス
ピンエコーは25msのエコー時間を持ち、86≦ky
≦170に対して信号成分S1(kx,ky)を生成す
る。第1の勾配エコーは19msのエコー時間を持ち、
1≦ky≦85に対して信号成分S1(kx,ky)を生成
する。第2の勾配エコーは32msのエコー時間を持
ち、残りの信号成分を生成する。画像は、高磁場(1.
5T)下のMRイメージ(Toshiba MRT200/FXIII)であ
る。高速スピンエコーの場合と同様、再構成された画像
中のリンギング偽像は、T2及びT2*効果のせいで、
図9(a) に示されているように明らかであり、画質を非
常に悪くする。この画像では、位相符号化は水平方向に
行われている。
【0082】上の様に与えられたエコー時間は勾配を持
ったT2フィルタ(ramp T2 filter)を定義するように
見えるが、実際のT2フィルタは、ローパスの形を取
る。なぜなら、場の非均質性による位相のずれの効果
(T2*効果)は、勾配エコー信号成分がT2効果のそ
れより早く減衰するという結果をもたらすからである。
この場合、T2の振幅減衰因子Ag1(第1の勾配エコー
に対して)、Ag2(第2の勾配エコーに対して)は、シ
ーケンスの最後に3つの特別なゼロ位相投影からの信号
を用いて評価される。それらは、次式の様に定義され
る。
ったT2フィルタ(ramp T2 filter)を定義するように
見えるが、実際のT2フィルタは、ローパスの形を取
る。なぜなら、場の非均質性による位相のずれの効果
(T2*効果)は、勾配エコー信号成分がT2効果のそ
れより早く減衰するという結果をもたらすからである。
この場合、T2の振幅減衰因子Ag1(第1の勾配エコー
に対して)、Ag2(第2の勾配エコーに対して)は、シ
ーケンスの最後に3つの特別なゼロ位相投影からの信号
を用いて評価される。それらは、次式の様に定義され
る。
【0083】
【数37】 ここにおいて、S1s(kx,129)は標準スピンエコー
からのゼロ位相符号化信号であり、S1g1(kx,12
9)及びS1g2(kx,129)は、それぞれ、第1、第
2の勾配エコーからのゼロ位相符号化信号である。与え
られたイメージでは、予測される減衰因子は、スピンエ
コー信号を考慮して、Ag1=0.84、Ag2=0.72
である。これらの減衰因子は、ウィーナーフィルタにお
いて大域的な振幅補正を行うために用いられる。この大
域的なT2振幅減衰因子の評価法は、またFSEの場合
にも用いられる。それから、ウィーナーフィルタ及び線
形予測はこのイメージに適用され、2段階の処理後のイ
メージの結果は図9(b) に示されている(解像度に関し
て改善され、リンギング偽像も一層少ない)。均質な組
織領域におけるノイズの標準偏差もまた、149から1
18に引き下げられる。
からのゼロ位相符号化信号であり、S1g1(kx,12
9)及びS1g2(kx,129)は、それぞれ、第1、第
2の勾配エコーからのゼロ位相符号化信号である。与え
られたイメージでは、予測される減衰因子は、スピンエ
コー信号を考慮して、Ag1=0.84、Ag2=0.72
である。これらの減衰因子は、ウィーナーフィルタにお
いて大域的な振幅補正を行うために用いられる。この大
域的なT2振幅減衰因子の評価法は、またFSEの場合
にも用いられる。それから、ウィーナーフィルタ及び線
形予測はこのイメージに適用され、2段階の処理後のイ
メージの結果は図9(b) に示されている(解像度に関し
て改善され、リンギング偽像も一層少ない)。均質な組
織領域におけるノイズの標準偏差もまた、149から1
18に引き下げられる。
【0084】上の実験では、ウィーナーフィルタ及び線
形予測技術は、共に、HIイメージの質を向上させるた
めに効果的に用いられている。いくつかの応用では、ウ
ィーナーフィルタは、一部の大域的なT2振幅補正のた
めだけに用いられ得る。例えば、図4に示されるような
バンドパス周波数応答を伴ったシーケンスは、しばし
ば、中波帯域の信号成分を強調し、境目が強調された画
像を得るために用いられる。この場合、望まれる目標を
保護するために、大域的なウィーナーのT2振幅補正
は、(第2のエコーからの低周波成分はそのままの状態
で)第3及び第4のエコーからの信号成分に対してのみ
行われ、さらに高周波成分が増やされる。その後、リン
ギング偽像をなくすために、線形予測技術が用いられ
る。
形予測技術は、共に、HIイメージの質を向上させるた
めに効果的に用いられている。いくつかの応用では、ウ
ィーナーフィルタは、一部の大域的なT2振幅補正のた
めだけに用いられ得る。例えば、図4に示されるような
バンドパス周波数応答を伴ったシーケンスは、しばし
ば、中波帯域の信号成分を強調し、境目が強調された画
像を得るために用いられる。この場合、望まれる目標を
保護するために、大域的なウィーナーのT2振幅補正
は、(第2のエコーからの低周波成分はそのままの状態
で)第3及び第4のエコーからの信号成分に対してのみ
行われ、さらに高周波成分が増やされる。その後、リン
ギング偽像をなくすために、線形予測技術が用いられ
る。
【0085】ウィーナーフィルタ及び線形予測の技術を
組み合わせて、T2復元及びノイズ抑制に用いることが
紹介された。この方法によるHIイメージの質の向上の
有効性は、いくつかの実験結果をもとに説明された。そ
のなかで、T2振幅復元に対しては、ただ1つの大域的
なT2値の評価(そして、T2フィルタの単純な周波数
応答関数H(kx,ky))が利用できた。この単純化さ
れたモデルでは、イメージの与えられた被験体に対して
は、補正し過ぎもしくは補正不足といった結果に終わる
だろう。T2の値および分布のより正確な評価の方法
が、よりよいT2補正のためには必要である。局所的な
振幅及び位相の補正に対しては、単純な線形予測が、計
算の簡単化のために用いられた。自己回帰的動平均(au
toregressive moving average)(ARMA)(M.R.Smi
th,S.T.Nichols,R.M.Henkelman andM.L.Wood, "Applica
tion of Autoregressive Moving Average Parametric M
odeling in Magnetic Resonance Image Reconstructio
n," IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.5,pp.132-39,1986;S.
M.Kay, Modern Spectral Estimation: Theory & Applic
ation, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
8;L.B.Jackson, Digital Filters and Signal Process
ing, Second Edition, Kluwer Academic Publishers,19
89)及び、神経ネットワークにおける非線形予測(H.Ya
n and J.Mao, "Data Truncation Artifact Reduction i
n MR Imaging Using a Multilayer Neural Network," I
EEE Trans.Med.Imag.,Vol.12,pp.73-77,1993)が結果を
向上させるために用いることができる。
組み合わせて、T2復元及びノイズ抑制に用いることが
紹介された。この方法によるHIイメージの質の向上の
有効性は、いくつかの実験結果をもとに説明された。そ
のなかで、T2振幅復元に対しては、ただ1つの大域的
なT2値の評価(そして、T2フィルタの単純な周波数
応答関数H(kx,ky))が利用できた。この単純化さ
れたモデルでは、イメージの与えられた被験体に対して
は、補正し過ぎもしくは補正不足といった結果に終わる
だろう。T2の値および分布のより正確な評価の方法
が、よりよいT2補正のためには必要である。局所的な
振幅及び位相の補正に対しては、単純な線形予測が、計
算の簡単化のために用いられた。自己回帰的動平均(au
toregressive moving average)(ARMA)(M.R.Smi
th,S.T.Nichols,R.M.Henkelman andM.L.Wood, "Applica
tion of Autoregressive Moving Average Parametric M
odeling in Magnetic Resonance Image Reconstructio
n," IEEE Trans.Med.Imag.,Vol.5,pp.132-39,1986;S.
M.Kay, Modern Spectral Estimation: Theory & Applic
ation, Prentice Hall,Englewood Cliffs,NJ 07632,198
8;L.B.Jackson, Digital Filters and Signal Process
ing, Second Edition, Kluwer Academic Publishers,19
89)及び、神経ネットワークにおける非線形予測(H.Ya
n and J.Mao, "Data Truncation Artifact Reduction i
n MR Imaging Using a Multilayer Neural Network," I
EEE Trans.Med.Imag.,Vol.12,pp.73-77,1993)が結果を
向上させるために用いることができる。
【0086】上に示されたように、この発明は、上述し
た2段階のT2補正(大域的に、次いで局所的に)処理
が可能となるように、一般的なMRI装置のイメージデ
ータプロセッサを適当にプログラミングされる。プログ
ラムは、もし望むのであれば、選択できる追加サブルー
チンとして供給されるだろうし、選択できない追加デー
タ処理ルーチンとして永久に組み込まれるかもしれな
い。どちらの場合でも、プログラムは当業者によって上
述の処理ができるよう、一般的に書かれるだろう。従っ
て、そのようなコンピュータプログラムについての詳細
は必要ではないと考える。
た2段階のT2補正(大域的に、次いで局所的に)処理
が可能となるように、一般的なMRI装置のイメージデ
ータプロセッサを適当にプログラミングされる。プログ
ラムは、もし望むのであれば、選択できる追加サブルー
チンとして供給されるだろうし、選択できない追加デー
タ処理ルーチンとして永久に組み込まれるかもしれな
い。どちらの場合でも、プログラムは当業者によって上
述の処理ができるよう、一般的に書かれるだろう。従っ
て、そのようなコンピュータプログラムについての詳細
は必要ではないと考える。
【0087】この発明について少数の例示的な実施例に
ついて詳述しただけであるが、この技術に習熟したもの
ならば、本発明の新規な特徴及び利点のいくつかを保持
したままで、これらの例の変形及び修正をなし得ること
は認めるであろう。それら全ての変形及び修正は添付し
た請求の範囲のなかに含まれるものである。
ついて詳述しただけであるが、この技術に習熟したもの
ならば、本発明の新規な特徴及び利点のいくつかを保持
したままで、これらの例の変形及び修正をなし得ること
は認めるであろう。それら全ての変形及び修正は添付し
た請求の範囲のなかに含まれるものである。
【0088】
【発明の効果】上述のように、本発明によれば、2段階
の処理の結果、イメージデータについてのT2効果は減
小し、同時に測定ノイズも抑制される。従って、ハイブ
リッドイメージングMRデータ取得シーケンスを用いた
磁気共鳴イメージングにおいて、分解能及び信号雑音比
を高め、偽像の発生を減少させることができる。
の処理の結果、イメージデータについてのT2効果は減
小し、同時に測定ノイズも抑制される。従って、ハイブ
リッドイメージングMRデータ取得シーケンスを用いた
磁気共鳴イメージングにおいて、分解能及び信号雑音比
を高め、偽像の発生を減少させることができる。
【図1】 この発明の例示的な実施例を実施するために
変更された従来のMRIシステムの概要図である。
変更された従来のMRIシステムの概要図である。
【図2】 ローパスT2フィルタの周波数応答を示す図
である。
である。
【図3】 ハイパスT2フィルタの周波数応答を示す図
であるる。
であるる。
【図4】 バンドパスT2フィルタの周波数応答を示す
図である。
図である。
【図5】 T2の振幅と位相歪の効果を示す図である。
【図6】 大域的なT2の値の評価を示す図である。
【図7】 T2補正前後の1次元イメージを示す図であ
る。
る。
【図8】 T2補正前後の2次元のファントムイメージ
を示す図である。
を示す図である。
【図9】 T2補正前後の2次元のヒトの頭部のイメー
ジを示す図である。
ジを示す図である。
10…NMR磁石構造、12…イメージ空間、14…運
び台、16…患者、30…記憶媒体、32…端末機。
び台、16…患者、30…記憶媒体、32…端末機。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平1−56042(JP,A) 特開 平5−31095(JP,A) 電子通信学会編 「情報理論」 (昭 55−12−20) コロナ社 P.141−146
Claims (12)
- 【請求項1】 次の各ステップからなる、T2及びノイ
ズの歪を補償するために異なるNMRエコー時間に得ら
れたMRIデータを強調するための方法: 得られたMRIデータから大域的T2を評価すること、
及び前記評価された大域的T2の値を用いて大域的T2
振幅の補正及びノイズの抑制をもたらすために、空間周
波数領域において前記得られたデータにウィーナーフィ
ルタを適用すること。 - 【請求項2】 前記評価ステップが、評価された大域的
T2の値を導出するためにT2の歪がないときのNMR
スピンエコー信号の期待された平均振幅対称性を利用し
ている請求項1の方法。 - 【請求項3】 前記ウィーナーフィルタが、得られたM
RIデータに非対称性を生じさせるために定められる効
果的なT2歪フィルタとほゞ逆のものである請求項1の
方法。 - 【請求項4】 更に次の各ステップからなる請求項1の
方法: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を確定すること、及び前記線形予測を
使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよう
なデータに局所的な振幅及び位相の補正を行うこと。 - 【請求項5】 更に次の各ステップからなる請求項2の
方法: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を確定すること、及び前記線形予測を
使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよう
なデータに局所的な振幅及び位相の補正を行うこと。 - 【請求項6】 更に次の各ステップからなる請求項3の
方法: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を確定すること、及び前記線形予測を
使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよう
なデータに局所的な振幅及び位相の補正を行うこと。 - 【請求項7】 次の各構成からなる、T2及びノイズの
歪を補償するために異なるNMRエコー時間に得られた
MRIデータを強調するための装置: 得られたMRIデータから大域的T2を評価するための
手段、及び前記評価された大域的T2の値を用いて大域
的T2振幅の補正及びノイズの抑制をもたらすために、
空間周波数領域において前記得られたデータにウィーナ
ーフィルタを適用するための手段。 - 【請求項8】 前記評価のための手段が、評価された大
域的T2の値を導出するためにT2の歪がないときのN
MRスピンエコー信号の期待された平均振幅対称性を利
用している手段を含む請求項7の装置。 - 【請求項9】 前記ウィーナーフィルタが、得られたM
RIデータに非対称性を生じさせるために定められる効
果的なT2歪フィルタとほゞ逆のものである請求項7の
装置。 - 【請求項10】 更に次の各構成からなる請求項7の装
置: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を行うための手段、及び前記線形予測
を使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよ
うなデータに局所的な振幅及び位相の補正を行う手段。 - 【請求項11】 更に次の各構成からなる請求項8の装
置: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を行うための手段、及び前記線形予測
を使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよ
うなデータに局所的な振幅及び位相の補正を行う手段。 - 【請求項12】 更に次の各構成からなる請求項9の装
置: 空間周波数領域おける全体的に補正されたMRIデータ
の1次元フーリエ変換のための評価された局所的振幅及
び位相の線形予測を行うための手段、及び前記線形予測
を使用して、MRイメージ再構成プロセスの間にそのよ
うなデータに局所的な振幅及び位相の補正を行う手段。
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US8/145,742 | 1993-11-04 |
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