JP3120224B2 - Ｍｒｉ装置 - Google Patents
Ｍｒｉ装置Info
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- JP3120224B2 JP3120224B2 JP09230528A JP23052897A JP3120224B2 JP 3120224 B2 JP3120224 B2 JP 3120224B2 JP 09230528 A JP09230528 A JP 09230528A JP 23052897 A JP23052897 A JP 23052897A JP 3120224 B2 JP3120224 B2 JP 3120224B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、核磁気共鳴イメージン
グ装置、すなわち、ＭＲＩ装置に関し、特に、生体現象
を測定する生体現象測定手段を有し、該生体現象測定手
段により測定された生体現象データを判定する判定方法
手段を有し、前記生体現象測定手段により、ＭＲＩ時系
列画像データの計測と共に生体現象データを計測し、計
測前に前記判定方法手段に入力された判定条件に基づい
て、上記ＭＲＩ時系列画像データを保存又は削除し、デ
ータの保存量を全体的に削減させることができるＭＲＩ
装置に関する。
グ装置、すなわち、ＭＲＩ装置に関し、特に、生体現象
を測定する生体現象測定手段を有し、該生体現象測定手
段により測定された生体現象データを判定する判定方法
手段を有し、前記生体現象測定手段により、ＭＲＩ時系
列画像データの計測と共に生体現象データを計測し、計
測前に前記判定方法手段に入力された判定条件に基づい
て、上記ＭＲＩ時系列画像データを保存又は削除し、デ
ータの保存量を全体的に削減させることができるＭＲＩ
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＭＲＩ（核磁気共鳴イメージング装置）
は、静磁場中に置かれた核スピンが核磁気共鳴の共鳴条
件を満たす高周波磁場を吸収することを利用して、物質
の断層像などを得る装置である。最近、このようなＭＲ
Ｉ 画像を用いた脳機能計測 (functional ＭＲＩ : 以
下 fＭＲＩ と記述する) を行うことが可能になりつつ
あり、特定の刺激に反応する脳の活性化領域を画像化す
る研究が行われている。参考文献として、プロシーディ
ング・オブ・ナシュナル・アカデミー・オブ・サイエン
ス・ＵＳＡ、８９、（１９９２）（Proc. Natl. Acad.
Sci. USA 89 (1992)）などが挙げられる。検査対象に視
覚刺激などを与えると、刺激に関連する領野のMR 信号
が増加する。この信号変化のメカニズムは、血液中のヘ
モグロビン(Hb)の磁気的性質に依存している。反磁性で
ある酸素化Hbは磁気的に無視できるが、脱酸素化Hbは常
磁性であるため、周辺の静磁場の均一性を乱し、MR信号
を減少させる性質がある。検査対象に特定の刺激を与え
ると、刺激に関連する領野において酸素代謝量が数％程
度増加し、これを補うために酸素化Hb を多く含んだ動
脈血が数十％程度増加する。このような血流量の過剰な
増大によって、活性化領域の脱酸素化Hbの比率が低下
し、その結果MR信号が増加する。従って、安静状態と刺
激印加状態における信号強度を比較することにより、活
性化部位を抽出することができる。しかし、このような
MR信号の増加は原画像の数％程度であるため、活性化領
域の抽出を行う場合には、t 検定と呼ばれる統計的手法
がよく用いられる。一般的に用いられている t 検定の
一例を説明する。
は、静磁場中に置かれた核スピンが核磁気共鳴の共鳴条
件を満たす高周波磁場を吸収することを利用して、物質
の断層像などを得る装置である。最近、このようなＭＲ
Ｉ 画像を用いた脳機能計測 (functional ＭＲＩ : 以
下 fＭＲＩ と記述する) を行うことが可能になりつつ
あり、特定の刺激に反応する脳の活性化領域を画像化す
る研究が行われている。参考文献として、プロシーディ
ング・オブ・ナシュナル・アカデミー・オブ・サイエン
ス・ＵＳＡ、８９、（１９９２）（Proc. Natl. Acad.
Sci. USA 89 (1992)）などが挙げられる。検査対象に視
覚刺激などを与えると、刺激に関連する領野のMR 信号
が増加する。この信号変化のメカニズムは、血液中のヘ
モグロビン(Hb)の磁気的性質に依存している。反磁性で
ある酸素化Hbは磁気的に無視できるが、脱酸素化Hbは常
磁性であるため、周辺の静磁場の均一性を乱し、MR信号
を減少させる性質がある。検査対象に特定の刺激を与え
ると、刺激に関連する領野において酸素代謝量が数％程
度増加し、これを補うために酸素化Hb を多く含んだ動
脈血が数十％程度増加する。このような血流量の過剰な
増大によって、活性化領域の脱酸素化Hbの比率が低下
し、その結果MR信号が増加する。従って、安静状態と刺
激印加状態における信号強度を比較することにより、活
性化部位を抽出することができる。しかし、このような
MR信号の増加は原画像の数％程度であるため、活性化領
域の抽出を行う場合には、t 検定と呼ばれる統計的手法
がよく用いられる。一般的に用いられている t 検定の
一例を説明する。
【０００３】ここで述べるのは、分散の等しい２つの母
集団の平均値の差を推定する検定法であるが、この場合
はノイズレベルの等しい（すなわち分散の等しい）安静
時の画像と刺激印加時の画像の信号平均値の差に関する
検定を行う。このような２つのの母集団が存在すると
き、「数１」で表されるt は、自由度(ns+nr-2)の t分
布に従う。
集団の平均値の差を推定する検定法であるが、この場合
はノイズレベルの等しい（すなわち分散の等しい）安静
時の画像と刺激印加時の画像の信号平均値の差に関する
検定を行う。このような２つのの母集団が存在すると
き、「数１」で表されるt は、自由度(ns+nr-2)の t分
布に従う。
【０００４】
【数１】
【０００５】ここで、nsは刺激印加時の画像枚数、nrは
安静時の画像枚数、ms(n)は刺激印加時の信号平均値、m
r(n)は安静時の信号平均値、μs(n)は刺激印加時の母平
均、μr(n)は安静時の母平均、ss(n)は刺激印加時の信
号偏差平方和、sr(n)は安静時の信号偏差平方和、n = n
s+nrである。μs(n) - μr(n) = 0 、すなわち安静時の
画像の信号平均値と刺激印加時の画像の信号平均値に差
がないものと仮定する。この時、実験値および実験条件
からピクセル毎に t 値を求めることができる。「数
１」で表される t 分布と実験から求めた t 値とのず
れが大きいほど、上記の仮定が棄却される危険が大き
い。上記仮定を棄却するための閾値 t0 は危険率αと自
由度(ns+nr-2)によって与えられる。 t0 よりも t 値の
大きいピクセルは、安静時と刺激印加時の画像の信号平
均値に統計的な有意差があるということになるから、こ
のようなピクセルを活性化部位として抽出する。
安静時の画像枚数、ms(n)は刺激印加時の信号平均値、m
r(n)は安静時の信号平均値、μs(n)は刺激印加時の母平
均、μr(n)は安静時の母平均、ss(n)は刺激印加時の信
号偏差平方和、sr(n)は安静時の信号偏差平方和、n = n
s+nrである。μs(n) - μr(n) = 0 、すなわち安静時の
画像の信号平均値と刺激印加時の画像の信号平均値に差
がないものと仮定する。この時、実験値および実験条件
からピクセル毎に t 値を求めることができる。「数
１」で表される t 分布と実験から求めた t 値とのず
れが大きいほど、上記の仮定が棄却される危険が大き
い。上記仮定を棄却するための閾値 t0 は危険率αと自
由度(ns+nr-2)によって与えられる。 t0 よりも t 値の
大きいピクセルは、安静時と刺激印加時の画像の信号平
均値に統計的な有意差があるということになるから、こ
のようなピクセルを活性化部位として抽出する。
【０００６】上記に述べたような統計的手法において、
活性化部位を高精度で抽出するためには、安静時および
刺激印加時の画像枚数はできるだけ多いことが望まし
い。実際に行われているfＭＲＩでは、１回につき数十
枚程度の画像を計測することが多い。
活性化部位を高精度で抽出するためには、安静時および
刺激印加時の画像枚数はできるだけ多いことが望まし
い。実際に行われているfＭＲＩでは、１回につき数十
枚程度の画像を計測することが多い。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】fＭＲＩ に関する報告
例は、現在のところPET ( Positron Emission Tomograp
hy ) などの他のモダリティによる計測例の再実験的な
ものが多く、このような場合には従来の技術で述べたよ
うに計測する画像枚数は数十枚程度である。しかし、Ｍ
ＲＩ は無侵襲で高い時間分解能と空間分解能を有する
ことから、将来は記憶や学習などの高次脳機能解明や脳
疾患の診断などに用いられる可能性が高く、計測に要す
る画像枚数は大幅に増加するものと見込まれる。例え
ば、睡眠中の脳機能を調べるような場合には、１回の計
測時間が数時間にも及び、画像枚数は少なくとも数百枚
になることが予想される。あるいは将来、数十ms毎の画
像計測が可能になると、脳内の情報伝達がある程度観察
可能になるが、このような超高時間分解能の計測におい
ても、画像枚数は数百枚になると思われる。このような
場合、データ量が膨大で保存しきれないという問題が生
じる。本発明の目的は、大量の画像を計測するfＭＲＩ
において、脳機能データを効率良く保存することにあ
る。
例は、現在のところPET ( Positron Emission Tomograp
hy ) などの他のモダリティによる計測例の再実験的な
ものが多く、このような場合には従来の技術で述べたよ
うに計測する画像枚数は数十枚程度である。しかし、Ｍ
ＲＩ は無侵襲で高い時間分解能と空間分解能を有する
ことから、将来は記憶や学習などの高次脳機能解明や脳
疾患の診断などに用いられる可能性が高く、計測に要す
る画像枚数は大幅に増加するものと見込まれる。例え
ば、睡眠中の脳機能を調べるような場合には、１回の計
測時間が数時間にも及び、画像枚数は少なくとも数百枚
になることが予想される。あるいは将来、数十ms毎の画
像計測が可能になると、脳内の情報伝達がある程度観察
可能になるが、このような超高時間分解能の計測におい
ても、画像枚数は数百枚になると思われる。このような
場合、データ量が膨大で保存しきれないという問題が生
じる。本発明の目的は、大量の画像を計測するfＭＲＩ
において、脳機能データを効率良く保存することにあ
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、被検体からＭＲＩ時系列画像データの信号を得てこ
のデータの像再構成処理を行い脳機能計測を行なうＭＲ
Ｉ装置において、生体現象を測定する生体現象測定手段
と、該生体現象測定手段により測定された生体現象デー
タを判定する判定手段とを有し、前記ＭＲＩ時系列画像
データの計測と共に前記生体現象測定手段により前記被
検体の脳波データを計測し、前記判定手段は前記脳波デ
ータの特徴を前記脳波データのフーリエ変換の結果によ
り判定し、この判定結果に基づいて前記ＭＲＩ時系列画
像データを保存又は削除するか決定することを特徴とす
るＭＲＩ装置を提供する。
め、被検体からＭＲＩ時系列画像データの信号を得てこ
のデータの像再構成処理を行い脳機能計測を行なうＭＲ
Ｉ装置において、生体現象を測定する生体現象測定手段
と、該生体現象測定手段により測定された生体現象デー
タを判定する判定手段とを有し、前記ＭＲＩ時系列画像
データの計測と共に前記生体現象測定手段により前記被
検体の脳波データを計測し、前記判定手段は前記脳波デ
ータの特徴を前記脳波データのフーリエ変換の結果によ
り判定し、この判定結果に基づいて前記ＭＲＩ時系列画
像データを保存又は削除するか決定することを特徴とす
るＭＲＩ装置を提供する。
【０００９】本発明のデータ保存／削除を自動的に判定
するＭＲＩ装置では、fＭＲＩ の計測と同時にあるいは
計測の合間に脳波、心電、筋電、眼球運動、血圧、体温
などのモダリティを用いて被検者の生体現象をモニタ
し、保存する必要の無い脳機能データを決定する。たと
えば睡眠中の脳機能等を調べる場合、計測時間が１時間
以上になることも考えられ、すべての画像データを保存
するとデータ量は膨大になる。しかし、実際には入眠前
のデータなど、保存する必要の無い画像データも数多く
存在する。このような画像データの重要度を決定する手
段として、上記モダリティを用いることにより、睡眠状
態などをモニタすることができる。たとえば睡眠の段階
によって、脳波や眼球運動などのパターンが変化するこ
とが知られている。このような生体現象データを参照す
ることにより、保存する画像データ量を削減することが
できる。
するＭＲＩ装置では、fＭＲＩ の計測と同時にあるいは
計測の合間に脳波、心電、筋電、眼球運動、血圧、体温
などのモダリティを用いて被検者の生体現象をモニタ
し、保存する必要の無い脳機能データを決定する。たと
えば睡眠中の脳機能等を調べる場合、計測時間が１時間
以上になることも考えられ、すべての画像データを保存
するとデータ量は膨大になる。しかし、実際には入眠前
のデータなど、保存する必要の無い画像データも数多く
存在する。このような画像データの重要度を決定する手
段として、上記モダリティを用いることにより、睡眠状
態などをモニタすることができる。たとえば睡眠の段階
によって、脳波や眼球運動などのパターンが変化するこ
とが知られている。このような生体現象データを参照す
ることにより、保存する画像データ量を削減することが
できる。
【００１０】
【発明の実態の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。
に基づいて説明する。
【００１１】図１は本発明を実施するための検査装置の
一例を示す構成図である。図において、１は静磁場を発
生するコイル、２は傾斜磁場を発生するコイル、３は検
査対象であり、この検査対象はコイル１および２内に配
置される。シーケンサ４は傾斜磁場電源５、高周波発信
器６に命令を送り、傾斜磁場および高周波パルスを検査
対象３に印加する。高周波パルスは、高周波変調器７、
高周波増幅器８を経て高周波送信器９により、検査対象
３に印加される。検査対象から発生したMR信号は受信器
１０によって受波され、増幅器１１、位相検波器１２、
AD変換器１３を通ってCPU１４に送られ、ここで信号処
理が行われる。必要に応じて、記憶媒体１５に信号や測
定条件を記憶させることもできる。また、表示装置１７
上に信号や測定条件の表示を行うこともできる。１６は
生体現象計測装置であり、ＭＲＩ画像の計測中あるいは
計測の間に、脳波計、心電計、呼吸モニタ、筋電計、眼
球モニタ、血圧計、体温計などの検査対象の生体現象を
モニタし、この生体現象データはシーケンサ４、CPU１
４に送られ、必要に応じて記憶媒体１５に保存すること
もでき。表示装置１７上に表示することもできる。
一例を示す構成図である。図において、１は静磁場を発
生するコイル、２は傾斜磁場を発生するコイル、３は検
査対象であり、この検査対象はコイル１および２内に配
置される。シーケンサ４は傾斜磁場電源５、高周波発信
器６に命令を送り、傾斜磁場および高周波パルスを検査
対象３に印加する。高周波パルスは、高周波変調器７、
高周波増幅器８を経て高周波送信器９により、検査対象
３に印加される。検査対象から発生したMR信号は受信器
１０によって受波され、増幅器１１、位相検波器１２、
AD変換器１３を通ってCPU１４に送られ、ここで信号処
理が行われる。必要に応じて、記憶媒体１５に信号や測
定条件を記憶させることもできる。また、表示装置１７
上に信号や測定条件の表示を行うこともできる。１６は
生体現象計測装置であり、ＭＲＩ画像の計測中あるいは
計測の間に、脳波計、心電計、呼吸モニタ、筋電計、眼
球モニタ、血圧計、体温計などの検査対象の生体現象を
モニタし、この生体現象データはシーケンサ４、CPU１
４に送られ、必要に応じて記憶媒体１５に保存すること
もでき。表示装置１７上に表示することもできる。
【００１２】上記ＭＲ信号はCPU１４に送られ、像再構
成などの信号処理を行う。また、上記CPU１４には上記
生体現象データが送られるので、例えば睡眠中の脳機能
等を調べる場合には、上記生体現象データに基づき、入
眠前のデータなど保存する必要のない画像データを上記
CPU１４上で決定し、保存データ量の削減処理を行うこ
とができる。また、あらかじめ上記の処理により保存す
る必要のない画像を決定すれば、上記画像については再
構成処理を行わないようにすれば、信号処理時間を短縮
することができる。
成などの信号処理を行う。また、上記CPU１４には上記
生体現象データが送られるので、例えば睡眠中の脳機能
等を調べる場合には、上記生体現象データに基づき、入
眠前のデータなど保存する必要のない画像データを上記
CPU１４上で決定し、保存データ量の削減処理を行うこ
とができる。また、あらかじめ上記の処理により保存す
る必要のない画像を決定すれば、上記画像については再
構成処理を行わないようにすれば、信号処理時間を短縮
することができる。
【００１３】保存および削除するデータの決定は、たと
えば計測前あるいは計測後に保存の条件をCPU１４に入
力することによって行う。例えば、睡眠中の脳機能を計
測する場合には、睡眠第１段階の数分前からのデータを
保存し、それ以前のデータは削除するなどの条件を計測
前にCPU１４に入力しておき、後述する判定条件に基づ
いて覚醒期と睡眠の第１段階を自動的に識別した後、CP
U１４上で必要の無いデータを削除する。あるいは、睡
眠段階の自動判別を行った後、睡眠段階を表示装置１７
上に表示し、例えば保存したい睡眠段階の範囲をマウス
等で指定することにより、CPU１４上で必要の無いデー
タを削除する。
えば計測前あるいは計測後に保存の条件をCPU１４に入
力することによって行う。例えば、睡眠中の脳機能を計
測する場合には、睡眠第１段階の数分前からのデータを
保存し、それ以前のデータは削除するなどの条件を計測
前にCPU１４に入力しておき、後述する判定条件に基づ
いて覚醒期と睡眠の第１段階を自動的に識別した後、CP
U１４上で必要の無いデータを削除する。あるいは、睡
眠段階の自動判別を行った後、睡眠段階を表示装置１７
上に表示し、例えば保存したい睡眠段階の範囲をマウス
等で指定することにより、CPU１４上で必要の無いデー
タを削除する。
【００１４】意識水準と脳内活性度との関連を調べる場
合、ＭＲＩで時系列画像を計測しながら、被検者の覚醒
時から睡眠までの意識水準をモニタする必要がある。こ
のような場合、脳波や眼球運動などを単体で、あるいは
複数モダリティを組み合わせたモニタ方法が有効であ
る。
合、ＭＲＩで時系列画像を計測しながら、被検者の覚醒
時から睡眠までの意識水準をモニタする必要がある。こ
のような場合、脳波や眼球運動などを単体で、あるいは
複数モダリティを組み合わせたモニタ方法が有効であ
る。
【００１５】睡眠の状態を判別するためには、「睡眠と
その障害をめぐって、メディカルカルチュア、頁１６〜
２５（１９９４）」に述べられているように、１９６８
年にレッヒシャフェン及びカーレス（Rechtschaffen an
d Kales）らによって作成された睡眠段階の国際的基準
が現在よく用いられている。
その障害をめぐって、メディカルカルチュア、頁１６〜
２５（１９９４）」に述べられているように、１９６８
年にレッヒシャフェン及びカーレス（Rechtschaffen an
d Kales）らによって作成された睡眠段階の国際的基準
が現在よく用いられている。
【００１６】上記基準によると、睡眠の段階は第１段階
から第４段階までのノンレム睡眠と、レム睡眠の合計５
段階に分けられ、脳波や眼球運動、筋電図は以下に示す
ように睡眠の段階に応じて変化する。
から第４段階までのノンレム睡眠と、レム睡眠の合計５
段階に分けられ、脳波や眼球運動、筋電図は以下に示す
ように睡眠の段階に応じて変化する。
【００１７】（１）覚醒期 脳波：α波（８〜１３Hz）が判定区間の５０％以上の時
間出現。低振幅のβ波（１４〜３０Hz）が混入。
間出現。低振幅のβ波（１４〜３０Hz）が混入。
【００１８】眼球運動：瞬目、小さく早い目の動き 筋電図：高い （２）第１段階：ウトウトし始めた時期 脳波：α波の出現時間が判定区間の５０％以下。低振幅
のβ波、θ波（４〜７Hz）、δ波（0.5〜３Hz）が不規
則に出現。後半には、中心部、頭頂部優位に頭頂部鋭波
あるいは瘤波と呼ばれる高振幅で鋭い波が出現すること
がある。
のβ波、θ波（４〜７Hz）、δ波（0.5〜３Hz）が不規
則に出現。後半には、中心部、頭頂部優位に頭頂部鋭波
あるいは瘤波と呼ばれる高振幅で鋭い波が出現すること
がある。
【００１９】眼球運動：ゆっくりと左右に振り子のよう
に大きく揺れる。
に大きく揺れる。
【００２０】筋電図：覚醒期よりやや低下。
【００２１】（３）第２段階：安定した睡眠が始まる時
期 脳波：比較的低振幅。β波、α波、θ波、δ波の様々な
周波数が不規則に出現。１０〜１５Hzの波が0.5秒間以
上連なる紡錘波や、中心部位に２相性の高振幅で２Hz以
下の遅い波、K複合波が優位に出現。
期 脳波：比較的低振幅。β波、α波、θ波、δ波の様々な
周波数が不規則に出現。１０〜１５Hzの波が0.5秒間以
上連なる紡錘波や、中心部位に２相性の高振幅で２Hz以
下の遅い波、K複合波が優位に出現。
【００２２】眼球運動：ほとんど静止。
【００２３】筋電図：第１段階より低い。
【００２４】（４）第３・４段階：深い睡眠の時期 脳波：睡眠徐波と呼ばれる高振幅（７５μV以上）のδ
波の出現時間が判定区間の２０〜５０％の時が第３段
階、５０％以上の時が第４段階。
波の出現時間が判定区間の２０〜５０％の時が第３段
階、５０％以上の時が第４段階。
【００２５】眼球運動：静止。
【００２６】筋電図：低レベル。
【００２７】（５）レム睡眠 脳波：低振幅で様々な周波数の脳波が出現。第１段階よ
りもα波がより目立つ。鋸波状波と呼ばれる脳波パター
ンが見られることがある。
りもα波がより目立つ。鋸波状波と呼ばれる脳波パター
ンが見られることがある。
【００２８】眼球運動：急速眼球運動が出現。
【００２９】筋電図：ほとんど出現しない。
【００３０】脳波などをモニタしながらfＭＲＩ計測を
行う場合の実施例を述べる。
行う場合の実施例を述べる。
【００３１】実験開始後に被検者が入眠するまでの時間
が長い場合、この間のＭＲＩ画像をすべて保存する必要
は無く、重要度の高い入眠時付近のＭＲＩ画像のみ脳機
能データとして保存すれば良い。図２に示すように、実
験開始直後から入眠直前までのＭＲＩ画像は重要度が低
いものとして保存しないか、あるいは必要に応じて図３
に示すように間引きして保存することによりデータ保存
量を削減することができる。図２および図３において、
斜線部はＭＲＩ画像保存する時間領域を示している。
が長い場合、この間のＭＲＩ画像をすべて保存する必要
は無く、重要度の高い入眠時付近のＭＲＩ画像のみ脳機
能データとして保存すれば良い。図２に示すように、実
験開始直後から入眠直前までのＭＲＩ画像は重要度が低
いものとして保存しないか、あるいは必要に応じて図３
に示すように間引きして保存することによりデータ保存
量を削減することができる。図２および図３において、
斜線部はＭＲＩ画像保存する時間領域を示している。
【００３２】入眠時付近の時間は上記したような脳波デ
ータなどの変化から推定できる。覚醒状態からノンレム
睡眠の第１段階への移行における顕著な変化は、α波の
出現率の変化である。そこで、ＭＲＩ 計測と同時に計
測した脳波データをフーリエ変換し、８〜１３Hzの成分
の出現時間が判定区間の５０％を超える場合は覚醒状態
とみなす。α波の出現率の判定例を図４、図５を用いて
説明する。図４はα波の出現率判定の概念図、図５はア
ルゴリズム例である。上記睡眠段階の国際的基準では、
２０秒〜１分の判定区間を設け、その間の出現率を求め
る。この判定区間を図４に示すようにN個の小区間に分
割する。次に、上記小区間毎に脳波データをフーリエ変
換し、８〜１３Hzの成分のパワーデンシティPを求め
る。上記パワーデンシティPが所定の閾値Tpを超える場
合、上記小区間においてα波が出現しているものとみな
し、α波が出現している小区間の数を示す変数、CNTに
１が加算される。この操作をN個の小区間に対して行
い、CNT > 閾値Tcntであれば、α波の出現時間が５０％
を超えているとＣＰＵ上で判定され、上記判定区間は覚
醒状態であるとみなす。閾値TcntはN / 2以上の整数で
ある。たとえばN = 10とすると、閾値Tcnt は ５とすれ
ばよい。ＣＰＵ上で、覚醒状態であると判定された判定
区間内のＭＲＩ時系列画像データは、削除する、又は、
間引きして保存するというような条件に基づいて、覚醒
状態の判定区間内に計測された画像データを処理し、画
像データの保存量を抑えるようにする。
ータなどの変化から推定できる。覚醒状態からノンレム
睡眠の第１段階への移行における顕著な変化は、α波の
出現率の変化である。そこで、ＭＲＩ 計測と同時に計
測した脳波データをフーリエ変換し、８〜１３Hzの成分
の出現時間が判定区間の５０％を超える場合は覚醒状態
とみなす。α波の出現率の判定例を図４、図５を用いて
説明する。図４はα波の出現率判定の概念図、図５はア
ルゴリズム例である。上記睡眠段階の国際的基準では、
２０秒〜１分の判定区間を設け、その間の出現率を求め
る。この判定区間を図４に示すようにN個の小区間に分
割する。次に、上記小区間毎に脳波データをフーリエ変
換し、８〜１３Hzの成分のパワーデンシティPを求め
る。上記パワーデンシティPが所定の閾値Tpを超える場
合、上記小区間においてα波が出現しているものとみな
し、α波が出現している小区間の数を示す変数、CNTに
１が加算される。この操作をN個の小区間に対して行
い、CNT > 閾値Tcntであれば、α波の出現時間が５０％
を超えているとＣＰＵ上で判定され、上記判定区間は覚
醒状態であるとみなす。閾値TcntはN / 2以上の整数で
ある。たとえばN = 10とすると、閾値Tcnt は ５とすれ
ばよい。ＣＰＵ上で、覚醒状態であると判定された判定
区間内のＭＲＩ時系列画像データは、削除する、又は、
間引きして保存するというような条件に基づいて、覚醒
状態の判定区間内に計測された画像データを処理し、画
像データの保存量を抑えるようにする。
【００３３】また、覚醒時以外の各睡眠段階のＭＲＩ画
像もすべて保存しておく必要があるとは限らない。入眠
時と同様に、睡眠段階の変化前後のＭＲＩ画像のみが重
要な場合もあり得る。このような場合には、図６に示す
ように睡眠段階の変化前後以外のＭＲＩ画像は保存しな
いか、あるいは図７に示すように間引きして保存するこ
とにより、データの保存量を削減することができる。図
６および図７において、斜線部はＭＲＩ画像を保存する
時間領域を示している。
像もすべて保存しておく必要があるとは限らない。入眠
時と同様に、睡眠段階の変化前後のＭＲＩ画像のみが重
要な場合もあり得る。このような場合には、図６に示す
ように睡眠段階の変化前後以外のＭＲＩ画像は保存しな
いか、あるいは図７に示すように間引きして保存するこ
とにより、データの保存量を削減することができる。図
６および図７において、斜線部はＭＲＩ画像を保存する
時間領域を示している。
【００３４】各睡眠段階の変化は上記したような脳波デ
ータなどの変化から推定できる。第１段階から第２段階
への移行における顕著な変化は、紡錘波やK複合波の出
現である。また、第１段階では眼球運動が観測される
が、第２段階ではほとんど静止する。筋電図のレベルも
低下する。この場合例えば紡錘波やK複合波が出現して
いる場合、あるいは眼球運動の最大振幅が２００μV以
下に低下した時、あるいは筋電図のレベルが５０μVの
時などを第２段階とみなす。または、以上の条件のすべ
てが、あるいは２つ以上が満たされる時を第２段階とみ
なしても良い。ただし、第２段階で眼球運動の波形のベ
ースラインが変動し、上記条件を満足しない場合もあり
得るので、たとえば眼球運動波形の変動の周波数の変化
を判定条件に入れても良い。
ータなどの変化から推定できる。第１段階から第２段階
への移行における顕著な変化は、紡錘波やK複合波の出
現である。また、第１段階では眼球運動が観測される
が、第２段階ではほとんど静止する。筋電図のレベルも
低下する。この場合例えば紡錘波やK複合波が出現して
いる場合、あるいは眼球運動の最大振幅が２００μV以
下に低下した時、あるいは筋電図のレベルが５０μVの
時などを第２段階とみなす。または、以上の条件のすべ
てが、あるいは２つ以上が満たされる時を第２段階とみ
なしても良い。ただし、第２段階で眼球運動の波形のベ
ースラインが変動し、上記条件を満足しない場合もあり
得るので、たとえば眼球運動波形の変動の周波数の変化
を判定条件に入れても良い。
【００３５】紡錘波出現の判定例を図８、図９を用いて
説明する。図８は紡錘波の出現判定の概念図、図９はア
ルゴリズム例である。上記したように、紡錘波の特徴は
10〜15Hzの波が0.5s以上連続して出現することである。
図８に示すように、20秒〜１分の判定区間をN個の小区
間に分割する。一つの小区間の長さは例えば0.1秒とす
る。次に、上記小区間毎に脳波データをフーリエ変換
し、10〜15Hzの成分のパワーデンシティPを求める。同
様に、上記8〜13Hzの成分の出現時間が判定区間の５０
％を超える判定区間に対し、10〜15Hzの成分のパワーデ
ンシティPrを求め、上記パワーデンシティの比P/Prが所
定の閾値Tpを越える場合、上記小区間において10〜15Hz
の波が出現しているものとみなし、10〜15Hzの波が出現
している小区間の数を示す変数、CNTに１が加算され
る。上記パワーデンシティPが閾値Tp（例えば３とす
る）以下である場合、CNTを０としてリセットする。こ
の操作をN個の小区間に対して行い、CNT > 閾値Tcnt
（例えば５とする）であれば10〜15Hzの波が0.5s以上連
続して出現しているものと判定され、上記判定区間にお
いて紡錘波が出現しているものとみなす。上記小区間の
長さが0.1秒であれば、閾値Tcntはたとえば５とする。
説明する。図８は紡錘波の出現判定の概念図、図９はア
ルゴリズム例である。上記したように、紡錘波の特徴は
10〜15Hzの波が0.5s以上連続して出現することである。
図８に示すように、20秒〜１分の判定区間をN個の小区
間に分割する。一つの小区間の長さは例えば0.1秒とす
る。次に、上記小区間毎に脳波データをフーリエ変換
し、10〜15Hzの成分のパワーデンシティPを求める。同
様に、上記8〜13Hzの成分の出現時間が判定区間の５０
％を超える判定区間に対し、10〜15Hzの成分のパワーデ
ンシティPrを求め、上記パワーデンシティの比P/Prが所
定の閾値Tpを越える場合、上記小区間において10〜15Hz
の波が出現しているものとみなし、10〜15Hzの波が出現
している小区間の数を示す変数、CNTに１が加算され
る。上記パワーデンシティPが閾値Tp（例えば３とす
る）以下である場合、CNTを０としてリセットする。こ
の操作をN個の小区間に対して行い、CNT > 閾値Tcnt
（例えば５とする）であれば10〜15Hzの波が0.5s以上連
続して出現しているものと判定され、上記判定区間にお
いて紡錘波が出現しているものとみなす。上記小区間の
長さが0.1秒であれば、閾値Tcntはたとえば５とする。
【００３６】従って、このように判定された判定区間に
ついて、ＣＰＵ上で、例えば、睡眠段階の変化前後以外
の判定区間内のＭＲＩ画像データは保存しない、又は睡
眠段階の変化前後以外の判定区間内のＭＲＩ画像データ
は間引きして保存するというような条件によって、判定
された各判定区間内に計測されたＭＲＩ時系列画像デー
タを処理し、データ保存量を抑制する。条件は、任意に
必要に応じて設定する。
ついて、ＣＰＵ上で、例えば、睡眠段階の変化前後以外
の判定区間内のＭＲＩ画像データは保存しない、又は睡
眠段階の変化前後以外の判定区間内のＭＲＩ画像データ
は間引きして保存するというような条件によって、判定
された各判定区間内に計測されたＭＲＩ時系列画像デー
タを処理し、データ保存量を抑制する。条件は、任意に
必要に応じて設定する。
【００３７】K複合波出現の判定例を図１０、図１１を
用いて説明する。図１０はK複合波の出現判定の概念
図、図１１はアルゴリズム例である。K複合波の特徴は
中心部優位、２相性の高振幅で2Hz以下の波であるとい
うことである。そこで、脳波データを計測する場合に頭
部の中心部と中心部以外の頭部部位のデータを計測す
る。それぞれの脳波データを20秒〜１分の判定区間に分
け、上記判定区間毎に脳波データをフーリエ変換する。
中心部とそれ以外の部位で、同一区間の0〜2 Hzの成分
のそれぞれパワーデンシティPcおよびPoを求め、上記パ
ワーデンシティの比Pc/ Poが閾値Tr（例えば２とする）
を超える場合、上記区間においてK複合波が出現してい
るものとみなす。また、続いて紡錘波が発生することが
K複合波の特徴のひとつであるから、上記パワーデンシ
ティの比Pc / Poが閾値を超える判定区間の次の判定区
間において、紡錘波が出現していることをK複合波出現
の条件に加えても良い。
用いて説明する。図１０はK複合波の出現判定の概念
図、図１１はアルゴリズム例である。K複合波の特徴は
中心部優位、２相性の高振幅で2Hz以下の波であるとい
うことである。そこで、脳波データを計測する場合に頭
部の中心部と中心部以外の頭部部位のデータを計測す
る。それぞれの脳波データを20秒〜１分の判定区間に分
け、上記判定区間毎に脳波データをフーリエ変換する。
中心部とそれ以外の部位で、同一区間の0〜2 Hzの成分
のそれぞれパワーデンシティPcおよびPoを求め、上記パ
ワーデンシティの比Pc/ Poが閾値Tr（例えば２とする）
を超える場合、上記区間においてK複合波が出現してい
るものとみなす。また、続いて紡錘波が発生することが
K複合波の特徴のひとつであるから、上記パワーデンシ
ティの比Pc / Poが閾値を超える判定区間の次の判定区
間において、紡錘波が出現していることをK複合波出現
の条件に加えても良い。
【００３８】第２段階から第３段階への移行における顕
著な変化は、睡眠徐波の出現である。また第４段階では
睡眠徐波の出現率がさらに増える。この場合、睡眠徐波
の出現時間が判定区間の２０〜５０％の時を第３段階、
５０％以上の時を第４段階とみなす。
著な変化は、睡眠徐波の出現である。また第４段階では
睡眠徐波の出現率がさらに増える。この場合、睡眠徐波
の出現時間が判定区間の２０〜５０％の時を第３段階、
５０％以上の時を第４段階とみなす。
【００３９】また、この場合でも、ＣＰＵ上で、例え
ば、睡眠段階の変化前後以外の判定区間内のＭＲＩ画像
データは保存しない、又は睡眠段階の変化前後以外の判
定区間内のＭＲＩ画像データは間引きして保存するとい
うような条件によって、判定された各判定区間内に計測
されたＭＲＩ時系列画像データを処理し、データ保存量
を抑制する。
ば、睡眠段階の変化前後以外の判定区間内のＭＲＩ画像
データは保存しない、又は睡眠段階の変化前後以外の判
定区間内のＭＲＩ画像データは間引きして保存するとい
うような条件によって、判定された各判定区間内に計測
されたＭＲＩ時系列画像データを処理し、データ保存量
を抑制する。
【００４０】睡眠徐波出現の判定例を図１２，図１３を
用いて説明する。図１２は睡眠徐波の出現判定の概念
図，図１３はアルゴリズム例である。睡眠徐波とは高振
幅（７５μＶ以上）で2 Hz以下のδ波のことである。こ
の判定区間を図１２ に示すようにN個の小区間に分割す
る。次に，上記小区間毎に脳波データをフーリエ変換
し，0〜2 Hzの成分のみ逆フーリエ変換する。上記逆フ
ーリエ変換した脳波データの振幅が75μV以上である場
合，上記小区間において睡眠徐波が出現しているものと
みなし，睡眠徐波が出現している小区間の数を示す変
数，CNTに１が加算される。この操作をN個の小区間に対
して行い，CNT / N >0.5であれば，睡眠徐波の出現時間
が５０％を超えていると判定され，上記判定区間は第４
段階であるとみなす。0.2 < CNT / N ≦ 0.5であれば，
睡眠徐波の出現時間が２０〜５０％であると判定され，
上記判定区間は第３段階であるとみなす。
用いて説明する。図１２は睡眠徐波の出現判定の概念
図，図１３はアルゴリズム例である。睡眠徐波とは高振
幅（７５μＶ以上）で2 Hz以下のδ波のことである。こ
の判定区間を図１２ に示すようにN個の小区間に分割す
る。次に，上記小区間毎に脳波データをフーリエ変換
し，0〜2 Hzの成分のみ逆フーリエ変換する。上記逆フ
ーリエ変換した脳波データの振幅が75μV以上である場
合，上記小区間において睡眠徐波が出現しているものと
みなし，睡眠徐波が出現している小区間の数を示す変
数，CNTに１が加算される。この操作をN個の小区間に対
して行い，CNT / N >0.5であれば，睡眠徐波の出現時間
が５０％を超えていると判定され，上記判定区間は第４
段階であるとみなす。0.2 < CNT / N ≦ 0.5であれば，
睡眠徐波の出現時間が２０〜５０％であると判定され，
上記判定区間は第３段階であるとみなす。
【００４１】レム睡眠における最も顕著な特徴は急速な
眼球運動の出現である。眼球運動は第２〜第４段階では
ほとんど現れないので，この眼球運動の最大振幅がたと
えば２００μV以上の時レム睡眠とみなす。ただし，第
２〜第４段階の睡眠でも眼球運動波形のベースラインが
ゆっくりと変動することがあり，また第１段階では振り
子のような大きな揺れが観測されるので，このような動
きと区別するために眼球運動波形の微分波形の変化を判
定条件に入れても良い。
眼球運動の出現である。眼球運動は第２〜第４段階では
ほとんど現れないので，この眼球運動の最大振幅がたと
えば２００μV以上の時レム睡眠とみなす。ただし，第
２〜第４段階の睡眠でも眼球運動波形のベースラインが
ゆっくりと変動することがあり，また第１段階では振り
子のような大きな揺れが観測されるので，このような動
きと区別するために眼球運動波形の微分波形の変化を判
定条件に入れても良い。
【００４２】また，睡眠段階の変化に伴って変化する生
体現象は，上記実施例に限定されるものではなく，発汗
量や心拍数，呼吸数，血圧なども睡眠周期に一致して変
動することが知られている。たとえば発汗量は，レム睡
眠よりもノンレム睡眠の方が多く，特に第１睡眠周期の
ノンレム睡眠の時期に顕著な発汗が見られる。
体現象は，上記実施例に限定されるものではなく，発汗
量や心拍数，呼吸数，血圧なども睡眠周期に一致して変
動することが知られている。たとえば発汗量は，レム睡
眠よりもノンレム睡眠の方が多く，特に第１睡眠周期の
ノンレム睡眠の時期に顕著な発汗が見られる。
【００４３】本発明による脳機能データ保存方法の適用
範囲は，以上述べてきたような睡眠中の脳機能計測に限
られるものではない。例えば、手指を動かすことを想像
したときの脳機能を計測する場合、実際に手指を動かす
筋肉が動いていないことを確認することが必要である。
このような目的には、筋電図が適している。筋電図波形
の変化により筋肉の動きをモニタし，筋肉が動いてしま
った期間については図１４に示すようにMRI画像を保存
しないことにより，データの保存量を削減することがで
きる。図１４において，斜線部はMRI画像保存する時間
領域を示している。
範囲は，以上述べてきたような睡眠中の脳機能計測に限
られるものではない。例えば、手指を動かすことを想像
したときの脳機能を計測する場合、実際に手指を動かす
筋肉が動いていないことを確認することが必要である。
このような目的には、筋電図が適している。筋電図波形
の変化により筋肉の動きをモニタし，筋肉が動いてしま
った期間については図１４に示すようにMRI画像を保存
しないことにより，データの保存量を削減することがで
きる。図１４において，斜線部はMRI画像保存する時間
領域を示している。
【００４４】このような判定結果に基づいて、また、Ｃ
ＰＵ上で、データ処理を行い、保存量の削減を実現す
る。上記の具体的な例として、ＭＲＩデータの測定中の
睡眠時間の１サイクルが９０分とし、この中で判定した
結果、各睡眠段階が定める割合は、覚醒：１〜３％、第
１段階：数％以下、第２段階：４０〜５０％、第３、第
４段階：２０〜３０％、及びレム段階：２０〜２５％で
あるとする。全計測時間が１５０分として、入眠までに
６０分かかるとして、最初の覚醒段階の５０分のデータ
は保存しなく、後の１００分のデータは保存するという
ように設定すると、３３％ほ保存量の削減につながる。
また、睡眠時間の９０分のうち、第３、第４、レム睡眠
中のデータのみ保存するように設定すると、第３、第
４、及びレム睡眠が定める割合が５５％とすると、約６
７％の保存量のデータの削減につながる。
ＰＵ上で、データ処理を行い、保存量の削減を実現す
る。上記の具体的な例として、ＭＲＩデータの測定中の
睡眠時間の１サイクルが９０分とし、この中で判定した
結果、各睡眠段階が定める割合は、覚醒：１〜３％、第
１段階：数％以下、第２段階：４０〜５０％、第３、第
４段階：２０〜３０％、及びレム段階：２０〜２５％で
あるとする。全計測時間が１５０分として、入眠までに
６０分かかるとして、最初の覚醒段階の５０分のデータ
は保存しなく、後の１００分のデータは保存するという
ように設定すると、３３％ほ保存量の削減につながる。
また、睡眠時間の９０分のうち、第３、第４、レム睡眠
中のデータのみ保存するように設定すると、第３、第
４、及びレム睡眠が定める割合が５５％とすると、約６
７％の保存量のデータの削減につながる。
【００４５】
【発明の効果】本発明の脳機能データ保存方法を用いる
ＭＲＩ装置によれば、fMRI の計測と同時にあるいは計
測の合間に脳波データを用いて被検者の生体現象をモニ
タし、保存する必要の無い脳機能データを決定するの
で，保存データ量を削減することができる。
ＭＲＩ装置によれば、fMRI の計測と同時にあるいは計
測の合間に脳波データを用いて被検者の生体現象をモニ
タし、保存する必要の無い脳機能データを決定するの
で，保存データ量を削減することができる。
【図１】本発明を実施するための検査装置の構成図であ
る。
る。
【図２】本発明による脳機能データ保存の実施例であ
る。
る。
【図３】本発明による脳機能データ保存の他の実施例で
ある。
ある。
【図４】本発明によるα波の出現率判定の実施例概念図
である。
である。
【図５】本発明によるα波の出現率判定アルゴリズム例
である。
である。
【図６】本発明による脳機能データ保存の他の実施例で
ある。
ある。
【図７】本発明による脳機能データ保存の他の実施例で
ある。
ある。
【図８】本発明による紡錘波出現の判定の実施例概念図
である。
である。
【図９】本発明による紡錘波出現の判定アルゴリズム例
である。
である。
【図１０】本発明によるK複合波出現の判定の実施例概
念図である。
念図である。
【図１１】本発明によるK複合波出現の判定アルゴリズ
ム例である。
ム例である。
【図１２】本発明による睡眠徐波出現の判定の実施例概
念図である。
念図である。
【図１３】本発明による睡眠徐波出現の判定アルゴリズ
ム例である。
ム例である。
【図１４】本発明による脳機能データ保存の他の実施例
である。
である。
１ 静磁場を発生するコイル ２ 傾斜磁場を発生するコイル ３ 検査対象 ４ シーケンサ ５ 傾斜磁場電源 ６ 高周波発信器 ７ 高周波変調器 ８ 高周波増幅器 ９ 高周波送信器 １０ 受信器 １１ 増幅器 １２ 位相検波器 １３ ＡＤ変換器 １４ ＣＰ １５ 記憶媒体 １６ 生体現象計測装置 １７ 表示装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−189772（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−244437（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−248286（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−226637（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−144550（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/055 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (8)
- 【請求項１】 被検体からＭＲＩ時系列画像データの信
号を得てこのデータの像再構成処理を行い脳機能計測を
行なうＭＲＩ装置において、生体現象を測定する生体現
象測定手段と、該生体現象測定手段により測定された生
体現象データを判定する判定手段とを有し、前記ＭＲＩ
時系列画像データの計測と共に前記生体現象測定手段に
より前記被検体の脳波データを計測し、前記判定手段は
前記脳波データの特徴を前記脳波データのフーリエ変換
の結果により判定し、この判定結果に基づいて前記ＭＲ
Ｉ時系列画像データを保存又は削除するか決定すること
を特徴とするＭＲＩ装置。 - 【請求項２】 前記生体現象測定手段は、前記被検体の
脳波を、前記ＭＲＩ時系列画像データの計測と同時又は
前記ＭＲＩ時系列画像データの計測の合間に計測するこ
とを特徴とする請求項１に記載のＭＲＩ装置。 - 【請求項３】 前記判定手段は、前記判定手段に入力さ
れた判定条件によって、前記脳波データに基づいて自動
的に保存する必要のない前記ＭＲＩ時系列画像データを
決定し、このＭＲＩ時系列画像データについては前記像
再構成処理を行わないようにすることを特徴とする請求
項１に記載のＭＲＩ装置。 - 【請求項４】 前記判定手段は、前記生体現象測定手段
が測定した前記脳波データを２０秒〜１分の判定区間に
分割し、該判定区間を複数（Ｎとする）の小区間に分割
し、該小区間毎に前記脳波データをフーリエ変換し、８
〜１３Hzの成分のパワーデンシティＰを求め、所定の閾
値をＴ Ｐ とするとき、Ｐ＞Ｔ Ｐ を満たす前記小区間の数
ｎを求め、（ｎ／Ｎ）≧０．５を満たすか否かを判定
し、この判定結果に基づいて前記判定区間内に計測され
た前記ＭＲＩ時系列画像データを保存又は削除するか決
定することを特徴とする請求項１に記載のＭＲＩ装置。 - 【請求項５】 前記判定手段は、前記生体現象測定手段
が測定した前記脳波データを２０秒〜１分の第１の判定
区間に分割し、該第１の判定区間を複数（Ｎ’とする）
に分割し、該小区間毎に前記脳波データをフーリエ変換
し、８〜１３Hzの成分のパワーデンシティＰ’を求め、
所定の閾値をＴ Ｐ ’、Ｐ’＞Ｔ Ｐ ’を満たす前記小区間
の数ｎとするとき、（ｎ／Ｎ）≧０．５を満たす第１の
判定区間の前記小区間の前記脳波データをフーリエ変換
し、１０〜１５Ｈｚの成分のパ ワーデンシティＰ ｒ を求
め、前記生体現象測定手段が測定した前記脳波データを
２０秒〜１分の第２の判定区間に分割し、該第２の判定
区間を複数の小区間に分割し、該小区間毎に前記脳波デ
ータをフーリエ変換し、１０〜１５Hzの成分のパワーデ
ンシティＰを求め、所定の閾値をＴ Ｐ とするとき、（Ｐ
／Ｐ ｒ ）＞Ｔ Ｐ を満たす場合に前記小区間において１０
〜１５Hzの波が出現しているものとみなし、前記第２の
判定区間内で１０〜１５Hzの波が０．５秒以上連続して
出現するか否かを判定し、この判定結果に基づいて前記
第２の判定区間内に計測された前記ＭＲＩ時系列画像デ
ータを保存又は削除するか決定することを特徴とする請
求項１に記載のＭＲＩ装置。 - 【請求項６】 前記判定手段は、前記生体現象測定手段
が測定した前記被検体の頭部の中心部からの前記脳波デ
ータを２０秒〜１分の判定区間でフーリエ変換し、０〜
２Hzの成分のパワーデンシティＰ Ｃ を求め、前記生体現
象測定手段が測定した前記中心部以外の部位からの前記
脳波データを前記判定区間でフーリエ変換し、０〜２Hz
の成分のパワーデンシティＰ ０ を求め、所定の閾値をＴ
ｒ とするとき、（Ｐ Ｃ ／Ｐ０）＞Ｔ ｒ を満たすか否かを
判定し、この判定結果に基づいて前記判定区間内に計測
された前記ＭＲＩ時系列画像データを保存又は削除する
か決定することを特徴とする請求項１に記載のＭＲＩ装
置。 - 【請求項７】 前記判定手段は、前記生体現象測定手段
が測定した前記脳波データを２０秒〜１分の判定区間に
分割し、該判定区間を複数（Ｎとする）の小区間に分割
し、該小区間毎に前記脳波データをフーリエ変換し、該
フーリエ変換の結果の０〜２Hzの成分を逆フーリエ変換
し、該逆フーリエ変換の結果の振幅が７５μV以上であ
る前記小区間の数ｎを求め、（ｎ／Ｎ）≦０．５を満た
すか否かを判定し、この判定結果に基づいて前記判定区
間内に計測された前記ＭＲＩ時系列画像データを保存又
は削除するか決定することを特徴とする請求項１に記載
のＭＲＩ装置。 - 【請求項８】 前記判定手段は、前記生体現象測定手段
が測定した前記脳波データを２０秒〜１分の判定区間に
分割し、該判定区間を複数（Ｎとする）の小区間に分割
し、該小区間毎に前記脳波データをフーリエ変換し、該
フーリエ変換の結果の０〜２Hzの成分を逆フーリエ変換
し、該逆フーリエ変換の結果の振幅が７５μV以上であ
る前記小区間の数ｎを求め、（ｎ／Ｎ）＞０．５を満た
すか否かを判定し、この判定結果に基づいて前記判定区
間の間に計測された前記ＭＲＩ時系列画像データを保存
又は削除するか決定することを特徴とする請求項１に記
載のＭＲＩ装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09230528A JP3120224B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | Ｍｒｉ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09230528A JP3120224B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | Ｍｒｉ装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1156810A JPH1156810A (ja) | 1999-03-02 |
| JP3120224B2 true JP3120224B2 (ja) | 2000-12-25 |
Family
ID=16909167
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09230528A Expired - Fee Related JP3120224B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | Ｍｒｉ装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3120224B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8320647B2 (en) | 2007-11-20 | 2012-11-27 | Olea Medical | Method and system for processing multiple series of biological images obtained from a patient |
| JP5570386B2 (ja) * | 2010-10-18 | 2014-08-13 | パナソニック株式会社 | 注意状態判別システム、方法、コンピュータプログラムおよび注意状態判別装置 |
| DE102012205629A1 (de) * | 2012-04-05 | 2013-10-10 | Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg | Verfahren und Magnetresonanzanlage zur funktionalen MR-Bildgebung eines vorbestimmten Volumenabschnitts eines Gehirns eines lebenden Untersuchungsobjekts |
| JP6356963B2 (ja) * | 2013-12-27 | 2018-07-11 | 株式会社ニコン | 機械装置 |
| JP6652558B2 (ja) * | 2014-09-30 | 2020-02-26 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 徐波を検出するシステム及び方法 |
| CN108464829B (zh) * | 2018-05-08 | 2019-10-18 | 南通市第二人民医院 | 一种用于评估外伤性脑部损伤的方法及装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01189772A (ja) * | 1988-01-25 | 1989-07-28 | Toshiba Corp | 画像フアイル装置 |
| JPH03244437A (ja) * | 1990-02-21 | 1991-10-31 | Toshiba Corp | Ｍｒｉ装置 |
-
1997
- 1997-08-27 JP JP09230528A patent/JP3120224B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH1156810A (ja) | 1999-03-02 |
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