JP2686744B2 - Image reconstruction device - Google Patents

Image reconstruction device

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JP2686744B2
JP2686744B2 JP62183192A JP18319287A JP2686744B2 JP 2686744 B2 JP2686744 B2 JP 2686744B2 JP 62183192 A JP62183192 A JP 62183192A JP 18319287 A JP18319287 A JP 18319287A JP 2686744 B2 JP2686744 B2 JP 2686744B2
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英二 吉留
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ジーイー横河メディカルシステム株式会社
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/14Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G06F17/141Discrete Fourier transforms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、X線CT装置やNMR−CT装置等のフーリエ変
換を用いた画像再構成方法及びその装置に関する。更に
詳しくは、逆フーリエ変換の演算量を半減させる画像再
構成装置に関する。 (従来の技術) 従来の2次元の画像再構成方法について、NMR−CT装
置を用いて説明する。周知のようにNMR−CT装置は、該
磁気共鳴(NMR)現象を利用して、プロトン等の特定の
原子核の密度分布や緩和時間を測定して、人体等の断層
像を得るものである。このNMR現象の測定方法につい
て、第6図を用いて説明する。第6図は、従来のNMR−C
T装置の概略図である。まず、Z方向に均一な静磁場HO
を発生している主磁場コイル1内に被検体2を挿入設置
する。勾配磁場コイル4は、前記静磁場HOに線形勾配磁
場Gzを重畳し、被検体2内で励起するスライス面を選択
する。次に、角速度ωoで、ラーモア歳差運動している
このスライス面の原子核に、RFコイル3からXY面内で回
転するRF波を印加してNMR現象を誘起させる。そして、
前記スライス面全体からのNMR信号は、読出し勾配磁場G
xにより、X方向の位置情報を周波数(読出し時間)に
割り当てて収集する。この信号を所定の頻度でサンプリ
ングした後、検波して複素数のデータにする。Y方向の
位置情報は、勾配磁場(ワープ勾配)GyによってY方向
にスピンの位相のズレを与え、このワープ勾配の大きさ
を規則的に変化させながら、前記NMR信号を繰り返し収
集ることにより、位相情報として与える。前記サンプリ
ング数をN回、NMR信号の収集をN回行って得られたN
×N個の複素数のデータ(2次元複素スペクトラム)
を、フーリエ平面で表わすと第7図(a)のようにな
る。第7図は、従来例の画像再構成方法を表わす図であ
り、第7図において、横軸(j軸)は、読出時間軸であ
り、縦軸(i軸)は、ワープ軸(ワープ勾配の大き
さ)、斜線部はデータの分布を表している。次に、この
様なフーリエ平面上の2次元複素スペクトラムデータに
対して、第7図(b)のように、前記j軸方向に関して
N点の1次元逆フーリエ変換をN回繰り返し行う。尚、
第7図中の矢印は、1次元逆フーリエ変換の方向を表わ
している。この後、作成された中間複素データに対し
て、第7図(c)のように、前記i軸方向に関してN点
の1次元逆フーリエ変換をN回繰り返すことにより、XY
平面上のN×N個の実数画像データを作成する。 このようなNMR−CTでは、前記NMR信号の収集には、多
くの時間が掛かるという問題があった。又、収集された
2次元複素スペクトラムを、N×N個の実数画像データ
に画像再構成するための2次元逆フーリエ変換は、デー
タ数が増えるとそれに伴い演算量が増加し、高速フーリ
エ変換決(FFT)を用いても、その演算にかなりの時間
を必要とするという問題があった。そこで、データの収
集を半平面のみで行い、データの共役対称性を利用し
て、残りの半平面のデータを計算して導出する方法があ
る。この方法は、前記複素スクトラムデータが、実数画
像の2次元フーリエ変換像である性質上、フーリエ平面
上で原点共役対称となっていることを利用している。第
8図は、このような従来例の画像再構成方法を表わす図
である。第8図における記号は第7図と同様の意味で用
いているので、ここでの説明は省略する。第8図(a)
は、前記のNMR信号を、自由誘導減衰(FID)信号として
測定したものであり、負の読出し時間軸のデータは、前
記対称性を利用して正の読出し時間軸のデータから算出
することができる(特開昭61−194339号)。同様に、第
8図(b)は、前記NMR信号を、スピンエコーとして測
定したものであり、負のワープをかけたときのデータ
は、正のワープをかけたときのデータから作り出すこと
ができる(ハーフエンコード法(特開昭62−8747
号))。 (発明が解決しようとする問題点) しかし、前記の方法では、データの収集時間は半減す
るが、前記フーリエ変換の演算量、即ち演算時間は短縮
されない。又、演算中のデータを蓄えて置くために必要
なメモリ量も、データ数が増えると膨大になるという問
題がある。 よって、本発明の目的は、上記の問題点を解決し、逆
フーリエ変換の演算量を半減させる画像再構成装置を提
供することにある。 (問題点を解決するための手段) 上記の目的を達成するための本発明は、画像撮影装置
により得られたm次元複素フーリエスペクトラムに対し
て、逆フーリエ変換を行なうことにより、Nm個(N,mは
2以上の整数)の実数画像データを作成する画像再構成
装置であって、(N/2+1)×N(m-1)個の前記m次元複
素フーリエスペクトラムに対して、周波数空間における
いずれかの(m−1)軸の方向にN点の(m−1)次元
複素逆フーリエ変換を(N/2+1)回繰り返して行なう
ことにより、中間複素データ(Fk但し、k=0,1,…,N/2
−1)を作成する中間複素データ作成手段と、前記中間
複素データ(Fk)に対して、次式に基づくデータ変換の
ための演算により複素数列(Gk)を作成するデータ変換
手段であって、 Re(Gk)=1/2・{Re(Fk)+Re(FN/2−k)} Im(Gk)=1/2・{Im(Fk)−Im(FN/2−k)} 但し、Fk=Re(Fk)+jIm(Fk)、j=(−1)1/2であ
り、Reは実数部、Imは虚数部をそれぞれ示すデータ変換
手段と、前記複素数列(Gk)に対して、前記m次元複素
逆フーリエ変換を行なった軸とは他の軸の方向にN/2点
の1次元複素逆フーリエ変換を行なうことにより複素数
データ(gk)を作成する複素数データ作成手段と、N個
の実数画像データ(fi但し、i=0,1,…,N−1)を作成
するため、前記複素数データ(gk)の実数部を偶数番目
の実数画像データ(f2k)に割り当てるとともに、複素
数データ(gk)の虚数部を奇数番目の実数画像データ
(f2k+1)に割り当てるデータ割り当て手段と、前記デ
ータ変換手段の変換、前記複素数データ作成手段の1次
元複素逆フーリエ変換及び前記データ割り当て手段の割
り当てをN(m-1)回繰り返す制御を行なう制御手段とを備
えたことを特徴とする。 (作用) Nm個の実数画像データを作成するために、ほぼ半分
[(N/2+1)×N(m-1)個]の収集データをそのまま用
いて画像再構成するため、(m−1)次元逆のフーリエ
変換の回数がNから(N/2+1)回に半減し、その後の
1次元逆フーリエ変換の点数はN点からN/2点に半減
し、全体としての演算量が半減される。又、それに伴っ
て、収集データや中間複素データを記憶するために必要
なメモリ量も半減できる。 (実施例) まず、本願発明の画像再構成方法の原理について説明
する、従来から、実数値を1次元高速フーリエ変換する
際に、その演算量を1/2に半減する方法がある(“The F
ast Fourier Transform"P167−169 Prentice−Hall E.O
aran Brigham)。この方法では、実数列fi;(i=0,1,
…,N−1)を高速フーリエ変換(FFT)する際には、ま
ず、fiを gi=f2i+jf2i+1;i=0,1,…N/2−1 …(1) として、偶数番目のfiを実部に、奇数番目のfiを虚数部
に割り当てたfiの半分の数の複素数列giを作る。このgi
を高速フーリエ変換すると、その結果Gk;(K=0,1,…N
/2−1)は、 となる。ここで、j=(−1)1/2は、m=0から始まって、m=2,m=4,…,m=N−2ま
での、一つおきの和を表わす。一方、fiを高速フーリエ
変換すると、その結果Fkは、 と表わされるので、(2)と(3)より、 となる。但し、Fk=Re(Fk)+jIm(Fk);(K=0,1,
…,N/2−1)であり、Re(Fk)はFkの実数部、Im(Fk
は虚数部である。ここで、(4)、(5)からFkはK=
0,1,…,N/2−1について求められるが、(2)はK=N/
2以上でも形式的に成り立つので、FkはK=1,2…,N−1
について求められる。このように、N個の実数値fiをN/
2個の複素数値giに置き換えた後フーリエ変換すれば、
演算量を半減できることになる。 次に、この方法を、中間複素データから実数画像デー
タへの1次元逆フーリエ変換に応用した本願発明の画像
構成方法の原理を説明する。まず、式(4)、(5)を
逆に解いて、GkをFkで表わすと、Gkの実数部Re(Gk
と、虚数部Im(Gk)は夫々次のようになる。 Re(Gk) =1/2・[Re(Fk)+Re(FN/2−k)] −1/2・[Re(Fk)−Re(FN/2−k)]×sin2πk/N −1/2・[Im(Fk)+Im(FN/2−k)]×cos2πk/N ……(6) Im(Gk) =1/2・[Im(Fk)−Im(FN/2−k)] −1/2・[Im(Fk)+Im(FN/2−k)]×sin2πk/N −1/2・[Re(Fk)−Re(FN/2−k)]×cos2πk/N ……(7) 従って、N/2+1個の中間複素データFk;(K=0,1,…,N
/2)に対し、式(6)及び、(7)の変換を行い、N/2
個の複素数列Gk=Re(Gk)+jIm(Gk);(K=0,1,…,
N/2−1)を作り、Gkを高速逆フーリエ変換(IFFT)す
る。前記のようにgiをフーリエ変換した結果はGkである
から、Gkの高速逆フーリエ変換の結果は、gi=f2i+jf
2i+1;(i=0,1,…N/2−1)となる。ここで、giの実数
部と虚数部を分離して並び換えれば、求めるN個の実数
値列fi(i=0,1,…N−1)が半分の演算量で導出でき
る。 次に、以上説明した原理を利用して、実際に画像を再
構成するための方法及びその装置について説明する。第
1図は、本発明の一実施例によるNMR−CTの2次元の画
像再構成方法を表わす図である。第1図における記号は
第7図及び第8図と同様の意味で用いているので、ここ
での説明は省略する。第1図において、(a)は、生体
組織分布に関する情報を持ったN×N(Nは2以上の整
数)個の2次元複素フーリエスペクトラムデータ(以後
複素スペクトラムと呼ぶ)をフーリエ平面で表わしたも
のである。この様な複素スペクトラムは、実数画像の2
次元フーリエ変換像である性質上、フーリエ平面上で原
点共役対称となっている。従って、半平面分のデータの
みでも、全平面分のデータの情報を持っていることにな
る。そして、これと同様のことが、前記データを1方向
に関して、1次元逆フーリエ変換した後も、成立つ。即
ち、 Fij=F-i-j ……(8) ならば、 Fj -1[F-i j]=Fj -1[Fi-j ] ={Fj[Fi-j]} ={Fj -1[Fij]} ……(9) である。但し、Fijは、実数画像の複素スペクトラム、
iは読出し軸、jはワープ軸、Fj -1はj軸方向に関する
1次元逆フーリエ変換、は複素共役演算を表す。従っ
て、原点共役対称なデータの1つの軸方向に関する1次
元逆フーリエ変換の結果、即ち中間複素データは、前記
軸に関して複素共役対称関係にあり、半平面分の中間複
素データのみでも、全平面分のデータの情報を持ってい
る。そこで、第1図(b)のように、まず、フーリエ平
面上で、上半平面の領域の複素スペクトラムに対しての
み、読出し軸方向にN点の1次元逆フーリエ変換をN/2
+1回行う。従って、この演算で作成された半平面の領
域の中間複素データは、全平面のデータの情報を持って
いる。そして、上半平面の複素スペクトラムに対しての
み、1次元逆フーリエ変換を行っているので、この変換
における演算量が半減できる。 次に、上半平面の中間複素データに対して、i軸方向
に1次元逆フーリエ変換を行なう。この際前記第k列目
(読出し軸方向を行、ワープ軸方向を列とする)のN/2
+1個の中間複素データをFk;(K=0,1,…,N/2)とす
ると、Fkに対し、式(6)及び(7)の変換を行う。次
に、変換されたN/2個の複素数列Gk;(K=0,1,…,N/2−
1)に対して、第1図(c)のように、i軸方向にN/2
点の1次元逆フーリエ変換を行なう。この結果から、前
記のように、Fkの1次元逆フーリエ変換の結果、即ち、
N個の実数値fiが求められる。この処理をN回繰り返し
行なえば、第1図(d)のように、目的のN×N個の実
数画像データを作成できる。この方法によれば、上半平
面の中間複素データFkをN/2個のGkに変換して、1次元
逆フーリエ変換を行っているので、この変換における演
算量が半減できる。 次に、以上説明した方法に従い、実際に画像を再構成
するための装置について説明する。第2図は、本願発明
の一実施例のNMR−CTの2次元の画像再構成装置のブロ
ック図である。第2図において、5aは検波された複素ス
ペクトラムを記憶するメモリ、6aは前記複素スペクトラ
ムを中間複素データに変換する1次元複素逆フーリエ変
換器、5bはフーリエ平面上で1つの軸方向に1次元逆フ
ーリエ変換された中間複素データを記憶するメモリ、6b
は中間複素データを実数画像データに変換する1次元複
素逆フーリエ変換器、5cは前記実数画像データを記憶す
るメモリ、7は1次元複素逆フーリエ変換器6a及びフー
リエ変換器6bを制御するコントローラである。第2図に
おいて、細い線は制御の流れを表わし、二重線はデータ
の流れを表わす。以上の構成において、画像再構成装置
の動作を第2図及び第3図を用いて説明する。第3図
は、本願発明の一実施例の画像再構成方法を表わすフロ
ーチャートである。第3図のフローチャートの左側は、
フーリエ変換器6aによる動作であり、右側はフーリエ変
換器6bによる動作である。始めに、コントローラ7はフ
ーリエ変換器6aを制御して、メモリ5aに記憶されている
i行目の2次元複素フーリエスペクトラムを読出して、
j軸方向にN点の1次元複素逆フーリエ変換を行ない、
その結果をi行目の中間複素データとしてメモリ5bに書
き込む。これをiに関して、0からN/2までN/2+1回繰
り返し、半平面の領域の中間複素データを作成する。次
に、コントローラ7は1次元素フーリエ変換器6bを制御
して、メモリ5bに記憶されたj列目及びN/2−j列目の
中間複素データFj及びFN/2−jを読出し、式(6)及
び(7)の変換を行った後、新たな複素列Gjに対してi
軸方向にN/2点の1次元複素逆フーリエ変換を行ない、
作成されたN/2個の複素数データgiを、N個の実数画像
データfiとして並び換えて、j列目のデータとしてメモ
リ5cに書き込む。これをjに関して、−N/2+1からN/2
までN回繰り返して、N×N個の実数画像データを作成
し、処理を終了する。この場合、フーリエ平面上で全平
面の複素スペクトラム(N行×N列)を2次元逆フーリ
エ変換する場合と較べ、演算量が半減すると同時に、そ
れに伴って必要となるメモリ5a及びメモリ5bの記憶容量
が半平面分で良いので半減する。 尚、上記実施例では、フーリエ平面上の、上半面のデ
ータを使って、画像再構成する方法置及びその装置を示
したが、同様に第4図(a)のように右半平面(読出し
勾配を正にしたときのFID信号)、又は第4図(b)の
ように左半平面のデータ(読出し勾配を負にしたときの
FID信号)や、第4図(c)のように下半平面のデータ
(ワープ勾配を負にしたときのエコー信号)からも、上
記と同様の方法及び装置を用いて画像再構成できる。し
かし、左半平面及び、下半平面のデータから画像再構成
するときは、第4図(b)及び、第4図(c)のように
ナイキスト周波数での1次元複素スペクトラムを周期的
にシフトして、他のデータと接続する必要がある。 第5図は、本願発明の他の実施例の画像再構成方法を
表わす図である。第5図における記号は第1図と同様の
意味で用いているので、ここでの説明は省略する。第5
図(a)は、半立体の3次元複素スペクトラムであり、
このデータから3次元実数画像再構成する例を説明す
る。このときには、第5図(b)のように、k−i平面
上で通常のN×N点の2次元逆フーリエ変換を行い、こ
れをj=0からN/2までN/2+1回繰り返す。次に、作成
された半立体の中間複素データに対して、j方向に前記
と同様に式(6)と(7)の変換を行った後、第5図
(c)のようにj軸に関する N/2点の高速逆フーリエ変換をN×N回繰り返し、この
結果を前記と同様に実数データに並び換えることによ
り、第5図(d)のようなN×N×N個の実数画像デー
タを得る。このように、任意の半立体データ(N×N×
(N/2+1)個)から、N×N×N個の実数画像データ
が再構成できる。 従って、次元が上がっても、前記実施例と同様の方法
及びその装置を拡張して用いて、演算量とそれに必要な
メモリ量を半減できる。即ち、m次元複素スペクトラム
をNm個の実数画像データに変換する際には、前記複素ス
ペクトラムに対してN(m-1)点の(m−1)次元逆フーリ
エ変換をN/2+1回繰り返し行った後、作成された中間
複素データに対して、式(6)及び、(7)の変換後、
N/2点の1次元逆フーリエ変換をN(m-1)回繰り返し行
い、その結果をNm個の実数画像データとして並び換えれ
ば良い 尚、本願発明は上記実施例に限定されることなく、特
許請求の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上
記実施例では画像再構成に使用しなかった残りの半平面
又は半立体の収集データ(複素スペクトラム)は、複素
共役演算後、原点対称に折り返して、対称点にあるデー
タとの加算平均をとった後、本願発明の方法による画像
再構成演算を行い、画像のS/N比を向上させても良い。
又、式(6)と(7)の変換において、sinとcosの値を
予めテーブル化しておき、更に、この処理を高速化して
も良い。更に、フーリエ変換器は、フーリエ変換専用の
ハードウェアによる構成でも、コンピュータによるソフ
トウェアでも良い。更に、フーリエ変換後が実数画像デ
ータとなるX線CT等の画像再構成に用いても良い。 (発明の効果) 以上、説明の通り、本発明の画像再構成装置によれ
ば、逆フーリエ変換の演算量を半減することができ、そ
の結果、逆フーリエ変換の計算時間を短縮することがで
きる。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to an image reconstruction method using Fourier transform such as an X-ray CT apparatus and an NMR-CT apparatus, and an apparatus thereof. More specifically, the present invention relates to an image reconstruction device that halves the amount of calculation of inverse Fourier transform. (Prior Art) A conventional two-dimensional image reconstruction method will be described using an NMR-CT apparatus. As is well known, the NMR-CT apparatus uses the magnetic resonance (NMR) phenomenon to measure the density distribution and relaxation time of specific atomic nuclei such as protons and obtain a tomographic image of the human body or the like. A method for measuring this NMR phenomenon will be described with reference to FIG. FIG. 6 shows conventional NMR-C.
It is the schematic of the T apparatus. First, a static magnetic field H O that is uniform in the Z direction
The subject 2 is inserted and installed in the main magnetic field coil 1 which is generating. The gradient magnetic field coil 4 superimposes a linear gradient magnetic field Gz on the static magnetic field H O and selects a slice plane to be excited in the subject 2. Next, an RF wave rotating in the XY plane is applied from the RF coil 3 to the nuclei of this slice plane, which are in Larmor precession at an angular velocity ωo, to induce an NMR phenomenon. And
The NMR signal from the entire slice plane is read out by the gradient magnetic field G
By x, position information in the X direction is assigned to a frequency (readout time) and collected. This signal is sampled at a predetermined frequency and then detected to form complex number data. Positional information in the Y direction is given a phase shift of spins in the Y direction by a gradient magnetic field (warp gradient) Gy, and while repeatedly changing the magnitude of the warp gradient, the NMR signals are repeatedly collected. It is given as phase information. N times obtained by performing the sampling number N times and collecting NMR signals N times
× N complex number data (two-dimensional complex spectrum)
Is represented on the Fourier plane as shown in FIG. 7 (a). FIG. 7 is a diagram showing a conventional image reconstruction method. In FIG. 7, the horizontal axis (j axis) is the read time axis, and the vertical axis (i axis) is the warp axis (warp gradient). Size), and the shaded area represents the distribution of data. Next, the two-dimensional complex spectrum data on the Fourier plane is subjected to N-dimensional one-dimensional inverse Fourier transform N times in the j-axis direction as shown in FIG. 7B. still,
The arrow in FIG. 7 indicates the direction of the one-dimensional inverse Fourier transform. Thereafter, as shown in FIG. 7 (c), the one-dimensional inverse Fourier transform of N points in the i-axis direction is repeated N times on the created intermediate complex data to obtain XY
Create N × N real number image data on a plane. Such an NMR-CT has a problem that it takes a lot of time to collect the NMR signals. In addition, the two-dimensional inverse Fourier transform for reconstructing the collected two-dimensional complex spectrum into N × N real number image data increases the amount of calculation as the number of data increases, and the fast Fourier transform decision is performed. Even if (FFT) is used, there is a problem that the calculation requires a considerable amount of time. Therefore, there is a method in which data is collected only on the half plane and the conjugate symmetry of the data is used to calculate and derive the data on the remaining half planes. This method utilizes the fact that the complex scutrum data has the origin conjugate symmetry on the Fourier plane because it is a two-dimensional Fourier transform image of a real number image. FIG. 8 is a diagram showing such a conventional image reconstruction method. The symbols in FIG. 8 are used in the same meanings as in FIG. 7, and therefore the description thereof is omitted here. Fig. 8 (a)
Is a measurement of the above-mentioned NMR signal as a free induction decay (FID) signal, and the data on the negative read time axis can be calculated from the data on the positive read time axis by using the above symmetry. It is possible (Japanese Patent Laid-Open No. 61-194339). Similarly, FIG. 8B shows the NMR signal measured as a spin echo, and the data when the negative warp is applied can be generated from the data when the positive warp is applied. (Half encoding method (Japanese Patent Laid-Open No. 62-8747
issue)). (Problems to be Solved by the Invention) However, in the above method, although the data collection time is reduced by half, the calculation amount of the Fourier transform, that is, the calculation time is not shortened. There is also a problem that the amount of memory required to store and store the data being calculated becomes enormous as the number of data increases. Therefore, an object of the present invention is to solve the above problems and provide an image reconstructing apparatus that reduces the amount of calculation of inverse Fourier transform by half. (Means for Solving the Problems) The present invention for achieving the above-mentioned object is performed by performing an inverse Fourier transform on an m-dimensional complex Fourier spectrum obtained by an image capturing apparatus to obtain N m ( (N, m is an integer of 2 or more) is an image reconstructing device for creating real image data, wherein (N / 2 + 1) × N (m-1) number of the m-dimensional complex Fourier spectra By performing (m-1) -dimensional complex inverse Fourier transform of N points in any of the (m-1) -axis directions in (N / 2 + 1) times, intermediate complex data (F k, where k = 0 , 1,…, N / 2
-1) for generating an intermediate complex data and a data converting means for generating a complex sequence (G k ) for the intermediate complex data (F k ) by an operation for data conversion based on the following equation. Te, Re (G k) = 1 /2 · {Re (F k) + Re (F N / 2-k)} Im (G k) = 1/2 · {Im (F k) -Im (F N / 2−k )} where F k = Re (F k ) + jIm (F k ), j = (− 1) 1/2 , where Re is a real part and Im is an imaginary part. Complex number data (g k) is obtained by performing N / 2-point one-dimensional complex inverse Fourier transform on the complex number sequence (G k ) in the direction of the axis other than the axis on which the m-dimensional complex inverse Fourier transform is performed. ), And the real number part of the complex number data (g k ) is an even number in order to generate N real number image data (f i, where i = 0, 1, ..., N−1). Th real image data allocates the f 2k), a data assignment means for assigning the imaginary part of the complex data (g k) to an odd-numbered real image data (f 2k + 1), conversion of the data conversion unit, 1 of the complex number data creating means And a control means for controlling the dimensional complex inverse Fourier transform and the allocation of the data allocation means to be repeated N (m-1) times. (Operation) In order to create N m pieces of real image data, almost half [(N / 2 + 1) × N (m-1) pieces of collected data are used as they are for image reconstruction. ) The number of inverse Fourier transforms is halved from N to (N / 2 + 1), and the number of subsequent one-dimensional inverse Fourier transforms is halved from N points to N / 2 points, halving the overall calculation amount. It In addition, the amount of memory required to store the collected data and the intermediate complex data can be reduced by half accordingly. (Embodiment) First, the principle of the image reconstructing method of the present invention will be described. Conventionally, there is a method of halving the amount of calculation when performing real-valued one-dimensional fast Fourier transform ("The F
ast Fourier Transform "P167−169 Prentice−Hall EO
aran Brigham). In this method, the real sequence f i ; (i = 0,1,
, N-1) is subjected to fast Fourier transform (FFT), first, f i is set as g i = f 2i + jf 2i + 1 ; i = 0,1, ... N / 2-1 (1) , the real part of even-numbered f i, making complex sequence g i half the number of the f i assigned the odd f i the imaginary unit. This g i
Fast Fourier transform of the result G k ; (K = 0,1, ... N
/ 2-1) is Becomes Where j = (− 1) 1/2 , Represents every other sum from m = 0 to m = 2, m = 4, ..., M = N−2. On the other hand, when f i is fast Fourier transformed, the result F k is Therefore, from (2) and (3), Becomes However, F k = Re (F k ) + jIm (F k); (K = 0,1,
, N / 2−1), and Re (F k ) is the real part of F k , Im (F k ).
Is the imaginary part. Here, from (4) and (5), F k is K =
0,1, ..., N / 2-1 is obtained, but (2) is K = N /
Even if it is 2 or more, it is formally established, so that F k is K = 1,2 ..., N-1
Asked about. In this way, N real values f i
After replacing with two complex values g i and Fourier transform,
The calculation amount can be cut in half. Next, the principle of the image construction method of the present invention in which this method is applied to one-dimensional inverse Fourier transform from intermediate complex data to real image data will be described. First, equation (4), (5) the solving Conversely, represent G k at F k, the real part of G k Re (G k)
And the imaginary part Im (G k ) becomes, respectively. Re (G k ) = 1/2 · [Re (F k ) + Re (F N / 2−k )] − 1/2 · [Re (F k ) −Re (F N / 2−k )] × sin 2πk / N −1/2 ・ [Im (F k ) + Im (F N / 2−k )] × cos2πk / N (6) Im (G k ) = 1/2 ・ [Im (F k ) −Im (F N / 2−k )] −1 / 2 · [Im (F k ) + Im (F N / 2−k )] × sin 2πk / N −1 / 2 · [Re (F k ) −Re (F N / 2-−k )] × cos2πk / N (7) Therefore, N / 2 + 1 intermediate complex data F k ; (K = 0,1, ..., N
/ 2) is converted by equations (6) and (7) to obtain N / 2
Complex number sequence G k = Re (G k ) + jIm (G k ); (K = 0,1, ...,
N / 2-1) make, inverse fast Fourier transform G k (IFFT). Since the result of Fourier transform of g i is G k as described above, the result of fast inverse Fourier transform of G k is g i = f 2i + jf
2i + 1 ; (i = 0, 1, ... N / 2-1). Here, if the real part and the imaginary part of g i are separated and rearranged, the N real-valued sequences f i (i = 0, 1, ... N-1) to be obtained can be derived with a half amount of calculation. Next, a method and apparatus for actually reconstructing an image using the principle described above will be described. FIG. 1 is a diagram showing a two-dimensional image reconstruction method of NMR-CT according to an embodiment of the present invention. Since the symbols in FIG. 1 have the same meanings as in FIGS. 7 and 8, the description thereof is omitted here. In FIG. 1, (a) shows N × N (N is an integer of 2 or more) pieces of two-dimensional complex Fourier spectrum data (hereinafter referred to as complex spectrum) having Fourier distribution on the Fourier plane. It is a thing. The complex spectrum like this is
Since it is a three-dimensional Fourier transform image, it has origin conjugate symmetry on the Fourier plane. Therefore, only the data for the half plane has the information of the data for all the planes. And, the same thing as this holds even after the one-dimensional inverse Fourier transform is performed on the data in one direction. That is, if F ij = F -ij * (8), then F j -1 [F -i j ] = F j -1 [F ij * ] = {F j [F ij ]} * = {F j -1 [F ij ]} * (9). However, F ij is the complex spectrum of the real image,
i is a read axis, j is a warp axis, F j -1 is a one-dimensional inverse Fourier transform in the j axis direction, and * represents a complex conjugate operation. Therefore, the result of the one-dimensional inverse Fourier transform of the origin conjugate symmetric data with respect to one axis direction, that is, the intermediate complex data has a complex conjugate symmetry relationship with respect to the axis, and only the intermediate complex data for half planes or all planes. Have data information. Therefore, as shown in FIG. 1B, first, on the Fourier plane, the N-dimensional one-dimensional inverse Fourier transform of N points in the readout axis direction is performed only for the complex spectrum in the upper half plane region by N / 2.
Do +1 times. Therefore, the intermediate complex data of the half plane area created by this calculation has information of the data of all planes. Since the one-dimensional inverse Fourier transform is performed only on the complex spectrum of the upper half plane, the amount of calculation in this transform can be halved. Next, one-dimensional inverse Fourier transform is performed in the i-axis direction on the intermediate complex data on the upper half plane. At this time, N / 2 of the k-th column (the reading axis direction is the row and the warp axis direction is the column)
Assuming that +1 pieces of intermediate complex data are F k ; (K = 0, 1, ..., N / 2), the conversion of equations (6) and (7) is performed on F k . Next, the converted N / 2 complex number sequence G k ; (K = 0,1, ..., N / 2−
In contrast to 1), as shown in Fig. 1 (c), N / 2 in the i-axis direction
Perform a one-dimensional inverse Fourier transform of the points. From this result, as described above, the result of the one-dimensional inverse Fourier transform of F k , that is,
N real values f i are determined. By repeating this processing N times, the target N × N real number image data can be created as shown in FIG. According to this method, since the intermediate complex data F k on the upper half plane is converted into N / 2 G k and the one-dimensional inverse Fourier transform is performed, the calculation amount in this conversion can be reduced by half. Next, an apparatus for actually reconstructing an image will be described according to the method described above. FIG. 2 is a block diagram of an NMR-CT two-dimensional image reconstructing apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 2, 5a is a memory for storing the detected complex spectrum, 6a is a one-dimensional complex inverse Fourier transformer for converting the complex spectrum into intermediate complex data, and 5b is one-dimensional in one axial direction on the Fourier plane. Memory for storing intermediate complex data that has been subjected to inverse Fourier transform, 6b
Is a one-dimensional complex inverse Fourier transformer for converting the intermediate complex data to real image data, 5c is a memory for storing the real image data, and 7 is a controller for controlling the one-dimensional complex inverse Fourier transformer 6a and the Fourier transformer 6b. is there. In FIG. 2, thin lines represent control flow and double lines represent data flow. The operation of the image reconstructing apparatus having the above configuration will be described with reference to FIGS. 2 and 3. FIG. 3 is a flowchart showing an image reconstruction method according to an embodiment of the present invention. The left side of the flowchart in FIG.
The operation is performed by the Fourier transformer 6a, and the operation on the right side is performed by the Fourier transformer 6b. First, the controller 7 controls the Fourier transformer 6a to read the two-dimensional complex Fourier spectrum of the i-th row stored in the memory 5a,
Perform N-dimensional one-dimensional complex inverse Fourier transform in the j-axis direction,
The result is written in the memory 5b as the intermediate complex data of the i-th row. This is repeated with respect to i from 0 to N / 2 N / 2 + 1 times to create intermediate complex data in the area of the half plane. Next, the controller 7 controls the primary element Fourier transformer 6b to read the intermediate complex data F j and F N / 2-j of the jth column and the N / 2-jth column stored in the memory 5b. , After the transformation of equations (6) and (7), i for the new complex sequence G j
Perform N / 2-point one-dimensional complex inverse Fourier transform in the axial direction,
The created N / 2 complex number data gi are rearranged as N real number image data f i , and are written in the memory 5c as the j-th column data. This is for j, -N / 2 + 1 to N / 2
Up to N times are repeated to create N × N real number image data, and the process is terminated. In this case, the amount of calculation is halved as compared with the case of performing a two-dimensional inverse Fourier transform of the complex spectrum (N rows × N columns) of all planes on the Fourier plane, and at the same time, the storage of the memory 5a and the memory 5b that is required accordingly. Since the capacity of half plane is enough, it is halved. In the above embodiment, the method and apparatus for reconstructing an image using the data of the upper half plane on the Fourier plane have been shown. Similarly, as shown in FIG. FID signal when the gradient is positive, or data on the left half plane as shown in Fig. 4 (b) (when the readout gradient is negative)
An image can be reconstructed from the FID signal) and the data of the lower half plane (echo signal when the warp gradient is negative) as shown in FIG. However, when the image is reconstructed from the data of the left half plane and the lower half plane, the one-dimensional complex spectrum at the Nyquist frequency is periodically shifted as shown in FIGS. 4 (b) and 4 (c). And then need to connect with other data. FIG. 5 is a diagram showing an image reconstruction method according to another embodiment of the present invention. The symbols in FIG. 5 are used in the same meanings as in FIG. 1, and the description thereof is omitted here. Fifth
Figure (a) is a half-dimensional three-dimensional complex spectrum,
An example of reconstructing a three-dimensional real number image from this data will be described. At this time, as shown in FIG. 5B, a normal N × N point two-dimensional inverse Fourier transform is performed on the k-i plane, and this is repeated N / 2 + 1 times from j = 0 to N / 2. Next, after converting the created semi-solid intermediate complex data in the j direction in the same manner as described above using the equations (6) and (7), as shown in FIG. N / 2-point fast inverse Fourier transform is repeated N × N times, and the result is rearranged into real number data in the same manner as described above to obtain N × N × N real number image data as shown in FIG. 5D. To get Thus, any semi-stereo data (N × N ×
From (N / 2 + 1) pieces, N × N × N pieces of real number image data can be reconstructed. Therefore, even if the dimension is increased, the amount of calculation and the amount of memory required for it can be halved by expanding and using the same method and apparatus as those in the above-mentioned embodiment. That is, when converting an m-dimensional complex spectrum into N m real number image data, (m-1) -dimensional inverse Fourier transform of N (m-1) points is repeated N / 2 + 1 times for the complex spectrum. After that, for the created intermediate complex data, after conversion of equations (6) and (7),
The N / 2-point one-dimensional inverse Fourier transform may be repeated N (m-1) times, and the result may be rearranged as N m pieces of real image data. The present invention is not limited to the above embodiment. Various modifications are possible within the scope of the claims. For example, the remaining half-plane or half-solid collection data (complex spectrum) that was not used for image reconstruction in the above-described embodiment is folded back to the origin symmetry after the complex conjugate calculation, and the arithmetic mean with the data at the symmetry point is added. After taking, the image reconstruction calculation by the method of the present invention may be performed to improve the S / N ratio of the image.
Further, in the conversion of the equations (6) and (7), the values of sin and cos may be tabulated in advance, and this processing may be sped up. Further, the Fourier transformer may be configured by hardware dedicated to Fourier transform or software by a computer. Further, it may be used for image reconstruction such as X-ray CT which becomes real number image data after Fourier transform. (Effects of the Invention) As described above, according to the image reconstruction device of the present invention, the amount of calculation of the inverse Fourier transform can be reduced by half, and as a result, the calculation time of the inverse Fourier transform can be shortened. ..

【図面の簡単な説明】 第1図は、本発明の一実施例によるNMR−CTの画像再構
成方法を表わす図、第2図は、本願発明の一実施例の画
像再構成装置を表わすブロック図、第3図は、本願発明
の一実施例の画像再構成方法を表わすフローチャート、
第4図は、本願発明の一実施例の画像再構成方法を表わ
す図、第5図は、本願発明の他の実施例の画像再構成方
法を表わす図、第6図は従来例のNMR−CT装置を表わす
概略図、第7図は従来例の画像再構成方法を表わす図、
第8図は従来例の画像再構成方法を表わす図。 1……静磁場マグネット、2……勾配磁場コイル 3……RFコイル、4……被検体、 5a,5b,5c……メモリ、 6a,6b……一次元複素逆フーリエ変換器、 7……コントローラ。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing an image reconstruction method of NMR-CT according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block showing an image reconstruction device of an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart showing an image reconstruction method according to an embodiment of the present invention,
FIG. 4 is a diagram showing an image reconstruction method of an embodiment of the present invention, FIG. 5 is a diagram showing an image reconstruction method of another embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a conventional NMR- FIG. 7 is a schematic view showing a CT apparatus, FIG. 7 is a view showing a conventional image reconstruction method,
FIG. 8 is a diagram showing a conventional image reconstruction method. 1 ... Static magnetic field magnet, 2 ... Gradient magnetic field coil 3 ... RF coil, 4 ... Subject, 5a, 5b, 5c ... Memory, 6a, 6b ... One-dimensional complex inverse Fourier transformer, 7 ... controller.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】 1.画像撮影装置により得られたm次元複素フーリエス
ペクトラムに対して、逆フーリエ変換を行なうことによ
り、Nm個(N,mは2以上の整数)の実数画像データを作
成する画像再構成装置であって、 (N/2+1)×N(m-1)個の前記m次元複素フーリエスペ
クトラムに対して、周波数空間におけるいずれかの(m
−1)軸の方向にN点の(m−1)次元複素逆フーリエ
変換を(N/2+1)回繰り返して行なうことにより、中
間複素データ(Fk但し、k=0,1,…,N/2−1)を作成す
る中間複素データ作成手段と、 前記中間複素データ(Fk)に対して、次式に基づくデー
タ変換のための演算により複素数列(Gk)を作成するデ
ータ変換手段であって、 Re(Gk)=1/2・{Re(Fk)+Re(FN/2−k)} Im(Gk)=1/2・{Im(Fk)−Im(FN/2−k)} 但し、Fk=Re(Fk)+jIm(Fk)、j=(−1)1/2であ
り、Reは実数部、Imは虚数部をそれぞれ示すデータ変換
手段と、 前記複素数列(Gk)に対して、前記m次元複素逆フーリ
エ変換を行なった軸とは他の軸の方向にN/2点の1次元
複素逆フーリエ変換を行なうことにより複素数データ
(gk)を作成する複素数データ作成手段と、 N個の実数画像データ(fi但し、i=0,1,…,N−1)を
作成するため、前記複素数データ(gk)の実数部を偶数
番目の実数画像データ(f2k)に割り当てるとともに、
複素数データ(gk)の虚数部を奇数番目の実数画像デー
タ(f2k+1)に割り当てるデータ割り当て手段と、 前記データ変換手段の変換、前記複素数データ作成手段
の1次元複素逆フーリエ変換及び前記データ割り当て手
段の割り当てをN(m-1)回繰り返す制御を行なう制御手段
とを備えたことを特徴とする画像再構成装置。
(57) [Claims] It is an image reconstruction device that creates N m (N, m is an integer of 2 or more) real number image data by performing an inverse Fourier transform on the m-dimensional complex Fourier spectrum obtained by the image capturing device. Then, for any of the (N / 2 + 1) × N (m-1) m- dimensional complex Fourier spectra, any (m
-1) Repeating the (m-1) -dimensional complex inverse Fourier transform of N points in the direction of the (-1) axis (N / 2 + 1) times to obtain intermediate complex data (F k, where k = 0, 1, ..., N / 2-1) for creating intermediate complex data, and data converting means for creating a complex sequence (G k ) on the intermediate complex data (F k ) by an operation for data conversion based on the following equation. a is, Re (G k) = 1 /2 · {Re (F k) + Re (F N / 2-k)} Im (G k) = 1/2 · {Im (F k) -Im (F N / 2−k )} where F k = Re (F k ) + jIm (F k ), j = (− 1) 1/2 , where Re is a real part and Im is an imaginary part. And the complex number data (G k ) by performing one-dimensional complex inverse Fourier transform of N / 2 points in the direction of the axis other than the axis on which the m-dimensional complex inverse Fourier transform is performed. complex data to create a g k) And creating means, N real numbers image data (f i where, i = 0,1, ..., N -1) to create the even-numbered real image data to the real part of the complex number data (g k) ( f 2k ), and
Data allocating means for allocating the imaginary part of the complex number data (g k ) to the odd-numbered real number image data (f 2k + 1 ); the transformation of the data transforming means; the one-dimensional complex inverse Fourier transform of the complex number data creating means; An image reconstructing apparatus comprising: a control unit that performs control for repeating the allocation of the data allocation unit N (m-1) times.
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