JP3293720B2 - 磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計測装置 - Google Patents
磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計測装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、磁気共鳴イメージング
（ＭＲＩ）による生体機能計測結果から、脳神経などの
賦活部位と賦活開始時刻との生体機能賦活情報を抽出す
る方法に関する。
（ＭＲＩ）による生体機能計測結果から、脳神経などの
賦活部位と賦活開始時刻との生体機能賦活情報を抽出す
る方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】核磁気共鳴を利用した断層イメージング
（ＭＲＩ）は医療診断の領域で広く用いられている。Ｍ
ＲＩがもたらす画像情報は解剖学的なものが主であった
が、１９９２年に脳機能を計測する方法（Proc. Natl.
Acad. Sci. USA, 1992, vol.89, pp.5951-5955）が報告
されて以来、脳機能情報の一つとして注目を集めてい
る。ＭＲＩによる脳機能計測では、脳神経の活動に伴う
静脈血の成分や血流量の変化を、透磁率の変化などとし
て観測している。ここで注目している血管は脳内に深く
入り込んでいるとともに微小であり、静脈血の変化が近
隣に存在する神経細胞の活動に強く関連していると考え
られている。したがって、ＭＲＩによる脳機能計測を行
うためには、２次元あるいは３次元のＭＲ信号の時系列
データ（ＭＲデータ）として、脳神経を賦活させた場合
のデータ（機能データ）と、静脈血変化の基準となる脳
神経を賦活させないときのデータ（基準データ）とを計
測する必要がある。この機能データと基準データとの違
いが静脈血の変化、すなわち脳機能情報となる。
（ＭＲＩ）は医療診断の領域で広く用いられている。Ｍ
ＲＩがもたらす画像情報は解剖学的なものが主であった
が、１９９２年に脳機能を計測する方法（Proc. Natl.
Acad. Sci. USA, 1992, vol.89, pp.5951-5955）が報告
されて以来、脳機能情報の一つとして注目を集めてい
る。ＭＲＩによる脳機能計測では、脳神経の活動に伴う
静脈血の成分や血流量の変化を、透磁率の変化などとし
て観測している。ここで注目している血管は脳内に深く
入り込んでいるとともに微小であり、静脈血の変化が近
隣に存在する神経細胞の活動に強く関連していると考え
られている。したがって、ＭＲＩによる脳機能計測を行
うためには、２次元あるいは３次元のＭＲ信号の時系列
データ（ＭＲデータ）として、脳神経を賦活させた場合
のデータ（機能データ）と、静脈血変化の基準となる脳
神経を賦活させないときのデータ（基準データ）とを計
測する必要がある。この機能データと基準データとの違
いが静脈血の変化、すなわち脳機能情報となる。
【０００３】計測者が、静脈血の変化をＭＲデータから
見つけだし、脳神経賦活部位を抽出するには多くの時間
が必要となる。そのため、自動的かつ客観的に静脈血の
変化部位を抽出する方法が提案されている。例えば、機
能データと基準データとの間で統計的な検定を行い、有
意な差がある部位を探索する方法や、刺激印加および休
止の期間とＭＲデータとの相関をとる方法がある（Proc
eedings of the Society of Magnetic Resonance in Me
dicine 1993, p.449 & p.1376)。なお、相関を利用した
抽出法では、刺激印加期間に得られたＭＲデータが機能
データに、刺激休止期間に得られたＭＲデータが基準デ
ータに対応する。
見つけだし、脳神経賦活部位を抽出するには多くの時間
が必要となる。そのため、自動的かつ客観的に静脈血の
変化部位を抽出する方法が提案されている。例えば、機
能データと基準データとの間で統計的な検定を行い、有
意な差がある部位を探索する方法や、刺激印加および休
止の期間とＭＲデータとの相関をとる方法がある（Proc
eedings of the Society of Magnetic Resonance in Me
dicine 1993, p.449 & p.1376)。なお、相関を利用した
抽出法では、刺激印加期間に得られたＭＲデータが機能
データに、刺激休止期間に得られたＭＲデータが基準デ
ータに対応する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前記で述べた抽出方法
では、基準データには静脈血の変化が無く、機能データ
には該変化が生じているというモデルを仮定している。
しかし、実際の賦活部位では、常にこのようなモデルが
成り立つわけではなく、該モデルが成り立たない場合に
は誤った結果を導き出すこともある。本発明は、前記モ
デルが成り立たない場合においても、精度よく静脈血の
変化部位および変化開始時刻、すなわち脳神経などの賦
活情報を抽出できる方法を提供することを目的とする。
では、基準データには静脈血の変化が無く、機能データ
には該変化が生じているというモデルを仮定している。
しかし、実際の賦活部位では、常にこのようなモデルが
成り立つわけではなく、該モデルが成り立たない場合に
は誤った結果を導き出すこともある。本発明は、前記モ
デルが成り立たない場合においても、精度よく静脈血の
変化部位および変化開始時刻、すなわち脳神経などの賦
活情報を抽出できる方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明では、ピクセル毎
にＭＲデータの時間微分を計算し、時間微分値の時系列
データより閾値を超えるピークを抽出することで、先験
的な仮定を用いることなく脳神経などの賦活の有無の判
定と、部位および開始時刻の抽出を行い、前記目的を達
成する。また、賦活の開始時刻として、最も早く現れた
ＭＲデータの時間変化の時刻を用いる。
にＭＲデータの時間微分を計算し、時間微分値の時系列
データより閾値を超えるピークを抽出することで、先験
的な仮定を用いることなく脳神経などの賦活の有無の判
定と、部位および開始時刻の抽出を行い、前記目的を達
成する。また、賦活の開始時刻として、最も早く現れた
ＭＲデータの時間変化の時刻を用いる。
【０００６】ＭＲデータの時間微分は、ある時刻の信号
強度と、それに先立つ時刻あるいはそれに続く時刻の信
号強度との差分から求めることができる。この差分は、
ＭＲデータに変化が現れた時刻で大きなピークを示す。
したがって、このピークを時間微分値の時系列データか
ら抽出すれば、ＭＲデータの時間変化の時刻と大きさと
がわかる。ただし、実際のデータにはノイズがあるた
め、閾値を設定し、この閾値を超える大きさのピークの
みを抽出する。ＭＲデータは水素原子核の磁気共鳴信号
から得るのが好適である。
強度と、それに先立つ時刻あるいはそれに続く時刻の信
号強度との差分から求めることができる。この差分は、
ＭＲデータに変化が現れた時刻で大きなピークを示す。
したがって、このピークを時間微分値の時系列データか
ら抽出すれば、ＭＲデータの時間変化の時刻と大きさと
がわかる。ただし、実際のデータにはノイズがあるた
め、閾値を設定し、この閾値を超える大きさのピークの
みを抽出する。ＭＲデータは水素原子核の磁気共鳴信号
から得るのが好適である。
【０００７】
【作用】機能情報が含まれているＭＲデータには、刺激
などによって生じた脳神経などの活動に伴う静脈血の血
流量の変化あるいは血液成分の変化に起因して、信号強
度の時間的な変化が存在する。したがって、ＭＲデータ
から構成されるイメージの各ピクセル毎にＭＲデータの
時間変化をモニターすれば、脳神経などの賦活部位を抽
出することができる。
などによって生じた脳神経などの活動に伴う静脈血の血
流量の変化あるいは血液成分の変化に起因して、信号強
度の時間的な変化が存在する。したがって、ＭＲデータ
から構成されるイメージの各ピクセル毎にＭＲデータの
時間変化をモニターすれば、脳神経などの賦活部位を抽
出することができる。
【０００８】本発明の方法は、刺激呈示あるいは課題遂
行に伴う脳神経活動などのモデルを仮定する必要がない
ため、モデルが妥当でない場合やモデルの妥当性が確認
できない場合にも使用できる。また、微分処理は低域遮
断特性を有するため、基線変動を含んだデータにも前処
理することなく使用できる。さらに、刺激あるいは課題
開始からＭＲ信号に変化が現れるまでの潜時や、信号変
化の持続時間を容易に調べることができる。
行に伴う脳神経活動などのモデルを仮定する必要がない
ため、モデルが妥当でない場合やモデルの妥当性が確認
できない場合にも使用できる。また、微分処理は低域遮
断特性を有するため、基線変動を含んだデータにも前処
理することなく使用できる。さらに、刺激あるいは課題
開始からＭＲ信号に変化が現れるまでの潜時や、信号変
化の持続時間を容易に調べることができる。
【０００９】
【実施例】本発明の方法は図１に示した（１）〜（６）
の手順に従って実行される。以下ではその手順に沿っ
て、実施例を説明する。 （１）ＭＲデータの計測 図２は、ＭＲＩを利用した脳機能計測装置の一例を示す
構成図である。図において、１は静磁場を作る磁石、２
は空間的に傾斜した磁場を作る傾斜磁場発生コイル、３
は高周波磁場を送受信するＲＦコイル、４は被験者、５
は被験者を支持するベッド、６はデータ収集・解析用の
ワークステーションである。
の手順に従って実行される。以下ではその手順に沿っ
て、実施例を説明する。 （１）ＭＲデータの計測 図２は、ＭＲＩを利用した脳機能計測装置の一例を示す
構成図である。図において、１は静磁場を作る磁石、２
は空間的に傾斜した磁場を作る傾斜磁場発生コイル、３
は高周波磁場を送受信するＲＦコイル、４は被験者、５
は被験者を支持するベッド、６はデータ収集・解析用の
ワークステーションである。
【００１０】ＭＲ信号を計測するには、磁石１で作った
均一な静磁場中のベッド５に被験者４を横臥させ、ＲＦ
コイル３で高周波磁場を一定時間送信し、送信を停止し
た後、被験者４が放出する高周波磁場をＲＦコイル３で
受信する。このとき、空間的に傾斜した磁場をコイル２
で印加することで、ＲＦコイル３で受信される高周波磁
場に位置情報を重畳させる。このようにして計測される
高周波磁場がＭＲ信号となる。計測に用いるパルスシー
ケンスによっては、１枚の画像データとしてのＭＲ信号
を得るために、傾斜磁場の大きさを変えながら高周波磁
場の送信、傾斜磁場の印加、高周波磁場の受信の過程を
繰り返す必要がある。ＭＲ信号の時系列データであるＭ
Ｒデータを取得するためには、脳機能情報を得るために
必要な回数だけ、ＭＲ信号を収集する過程を繰り返す。
均一な静磁場中のベッド５に被験者４を横臥させ、ＲＦ
コイル３で高周波磁場を一定時間送信し、送信を停止し
た後、被験者４が放出する高周波磁場をＲＦコイル３で
受信する。このとき、空間的に傾斜した磁場をコイル２
で印加することで、ＲＦコイル３で受信される高周波磁
場に位置情報を重畳させる。このようにして計測される
高周波磁場がＭＲ信号となる。計測に用いるパルスシー
ケンスによっては、１枚の画像データとしてのＭＲ信号
を得るために、傾斜磁場の大きさを変えながら高周波磁
場の送信、傾斜磁場の印加、高周波磁場の受信の過程を
繰り返す必要がある。ＭＲ信号の時系列データであるＭ
Ｒデータを取得するためには、脳機能情報を得るために
必要な回数だけ、ＭＲ信号を収集する過程を繰り返す。
【００１１】脳機能計測では、例えば図３に示すよう
に、被験者に対し刺激を呈示しないあるいは課題を遂行
させない安静期間と、刺激を呈示するあるいは課題を遂
行させる刺激期間のＭＲデータを収集する。図３ではＭ
Ｒデータを得るために ２次元のＭＲ信号を、等しい時
間間隔で７回収集している。
に、被験者に対し刺激を呈示しないあるいは課題を遂行
させない安静期間と、刺激を呈示するあるいは課題を遂
行させる刺激期間のＭＲデータを収集する。図３ではＭ
Ｒデータを得るために ２次元のＭＲ信号を、等しい時
間間隔で７回収集している。
【００１２】（２）解析領域の制限 次に、ＭＲデータのうち賦活情報抽出を行う領域を、頭
部が存在する部分に制限する。その際には、頭部が存在
する部分と背景部分とのＭＲ信号強度の差を利用し、該
強度に閾値を設け、脳と背景を区別する。また、頭皮や
頭蓋骨などの、被験者頭部のうち脳以外の部分について
も閾値を設定することにより脳と区別することができ
る。なお、データによってはこの処理を省略しても構わ
ない。さらに、ＭＲデータをピクセル毎に分解する。脳
機能情報を含んでいるピクセルから得られる時系列のＭ
Ｒデータの一例を簡略化して図３に示す。図３のＭＲデ
ータでは、刺激開始で最初の変化があり、刺激停止で２
番目の変化がある。
部が存在する部分に制限する。その際には、頭部が存在
する部分と背景部分とのＭＲ信号強度の差を利用し、該
強度に閾値を設け、脳と背景を区別する。また、頭皮や
頭蓋骨などの、被験者頭部のうち脳以外の部分について
も閾値を設定することにより脳と区別することができ
る。なお、データによってはこの処理を省略しても構わ
ない。さらに、ＭＲデータをピクセル毎に分解する。脳
機能情報を含んでいるピクセルから得られる時系列のＭ
Ｒデータの一例を簡略化して図３に示す。図３のＭＲデ
ータでは、刺激開始で最初の変化があり、刺激停止で２
番目の変化がある。
【００１３】（３）前処理 （２）の処理で生成した時系列データに、高周波成分を
除去する処理をピクセル毎に行う。この処理は、ディジ
タルフィルタによって実現される。なお、データによっ
てはこの処理を省略しても構わない。 （４）微分処理 ピクセル毎に、前処理（３）が終了した時系列データの
時間微分処理を行う。この処理は、ある時刻ｋのデータ
（ｋ番目データ）と、それよりも時間α前のデータ（ｋ
−α番目データ）あるいは、時刻ｋよりも時間α後のデ
ータ（ｋ＋α番目データ）との差分として行う。また、
下式に示すように、さらにその前後の時刻のデータを用
いてもよい。
除去する処理をピクセル毎に行う。この処理は、ディジ
タルフィルタによって実現される。なお、データによっ
てはこの処理を省略しても構わない。 （４）微分処理 ピクセル毎に、前処理（３）が終了した時系列データの
時間微分処理を行う。この処理は、ある時刻ｋのデータ
（ｋ番目データ）と、それよりも時間α前のデータ（ｋ
−α番目データ）あるいは、時刻ｋよりも時間α後のデ
ータ（ｋ＋α番目データ）との差分として行う。また、
下式に示すように、さらにその前後の時刻のデータを用
いてもよい。
【００１４】 Ｄ(k) ＝ａ(0)・Ｓ(k-n)＋ａ(1)・Ｓ(k-n+1)＋・・・ ＋ａ(n)・Ｓ(k)＋ａ(n+1)・Ｓ(k+1)＋・・・ ＋ａ(2n-1)・Ｓ(k+n-1)＋ａ(2n)・Ｓ(k+n) …（１） ただし、Ｄ(k) : 時刻ｋの微分値 ａ(m),(m=0〜2n)：重み係数 Ｓ(k+l),(l=-n〜n)：時間（ｋ＋ｌ）のデータ ｎ：正の整数であり、（２ｎ＋１）が微分演算に用いる
データの個数となる。
データの個数となる。
【００１５】例えば時刻ｋの微分を、時刻ｋのデータと
それよりも一つ前の時刻（ｋ−１）のデータとの差分と
して計算する場合には、式（１）のパラメータはｎ＝
１，ａ(0)＝−１，ａ(1)＝１，ａ(2)＝０となり、時刻
ｋのデータとそれよりも１つ後の時刻（ｋ＋１）のデー
タとの差分として計算する場合には、ｎ＝１，ａ(0)＝
０，ａ(1)＝１，ａ(2)＝−１となる。図４は、図３で示
したＭＲデータを用いて、前記の微分処理過程を模式的
に示している。
それよりも一つ前の時刻（ｋ−１）のデータとの差分と
して計算する場合には、式（１）のパラメータはｎ＝
１，ａ(0)＝−１，ａ(1)＝１，ａ(2)＝０となり、時刻
ｋのデータとそれよりも１つ後の時刻（ｋ＋１）のデー
タとの差分として計算する場合には、ｎ＝１，ａ(0)＝
０，ａ(1)＝１，ａ(2)＝−１となる。図４は、図３で示
したＭＲデータを用いて、前記の微分処理過程を模式的
に示している。
【００１６】（５）ピーク探索 微分処理（４）が終了した時系列データの中から、図５
に示すように計測者が設定した閾値を超えるデータを探
索し、該当するデータを脳神経の賦活に伴うＭＲ信号の
変化によるピーク（賦活ピーク）として記録する。 （６）結果の表示 ピーク探索により、信号変化の有無がピクセル毎に分か
る。信号変化が有る場合には、信号変化が生じた時刻
と、その変化が生じた向きについての情報が得られる。
さらに、一つのＭＲデータ中に、変化の向きが異なる二
つの信号変化が有る場合には、それらの間隔より、ＭＲ
データが変化していた時間についての情報も得られる。
ＭＲ信号の変化の開始時刻として、最初の賦活ピークの
時刻を用いることができる。
に示すように計測者が設定した閾値を超えるデータを探
索し、該当するデータを脳神経の賦活に伴うＭＲ信号の
変化によるピーク（賦活ピーク）として記録する。 （６）結果の表示 ピーク探索により、信号変化の有無がピクセル毎に分か
る。信号変化が有る場合には、信号変化が生じた時刻
と、その変化が生じた向きについての情報が得られる。
さらに、一つのＭＲデータ中に、変化の向きが異なる二
つの信号変化が有る場合には、それらの間隔より、ＭＲ
データが変化していた時間についての情報も得られる。
ＭＲ信号の変化の開始時刻として、最初の賦活ピークの
時刻を用いることができる。
【００１７】また、処理前のＭＲデータとその時間微分
のピーク時刻とにより、信号変化の大きさ（信号変化
率）と、信号変化率の時間的な変化とについての情報が
得られる。なお、これらの情報は、ＭＲデータの時間微
分を積分することで求めることもできる。計測者へは、
ピクセル毎に得られるこれらの情報を画像上に、色やパ
ターンの違いとしてワークステーション６上に提示す
る。図６はその一例である。図中、パターンが貼られた
ピクセルは、時系列データに信号変化が存在し、脳神経
賦活部位であることを示している。
のピーク時刻とにより、信号変化の大きさ（信号変化
率）と、信号変化率の時間的な変化とについての情報が
得られる。なお、これらの情報は、ＭＲデータの時間微
分を積分することで求めることもできる。計測者へは、
ピクセル毎に得られるこれらの情報を画像上に、色やパ
ターンの違いとしてワークステーション６上に提示す
る。図６はその一例である。図中、パターンが貼られた
ピクセルは、時系列データに信号変化が存在し、脳神経
賦活部位であることを示している。
【００１８】賦活開始時刻の抽出を時間微分を用いて行
う場合には、微分処理（４）でＭＲデータの時間微分の
時間微分を行い、得られた時間微分値をピーク探索
（５）し、最初の賦活ピークの時刻を賦活開始時刻とし
て、結果の表示（６）を行う。すでに賦活部位が抽出さ
れていれば、この操作をその空間座標に限定することが
できる。
う場合には、微分処理（４）でＭＲデータの時間微分の
時間微分を行い、得られた時間微分値をピーク探索
（５）し、最初の賦活ピークの時刻を賦活開始時刻とし
て、結果の表示（６）を行う。すでに賦活部位が抽出さ
れていれば、この操作をその空間座標に限定することが
できる。
【００１９】本実施例は、２次元のＭＲデータである
が、３次元のデータにおいてもほぼ同様の手順で取り扱
うことができる。異なる点は、ＭＲデータの収集を３次
元で行うこと、ピクセル毎の処理がボクセル毎の処理と
なること、結果の表示を３次元化するかあるいは図６の
ような断層画像を複数表示することである。なお、ここ
では脳神経の賦活情報の抽出を例にとって説明したが、
本発明は末梢神経や脳以外の臓器の神経賦活情報や静脈
血の変化を抽出する方法として適用することもできる。
が、３次元のデータにおいてもほぼ同様の手順で取り扱
うことができる。異なる点は、ＭＲデータの収集を３次
元で行うこと、ピクセル毎の処理がボクセル毎の処理と
なること、結果の表示を３次元化するかあるいは図６の
ような断層画像を複数表示することである。なお、ここ
では脳神経の賦活情報の抽出を例にとって説明したが、
本発明は末梢神経や脳以外の臓器の神経賦活情報や静脈
血の変化を抽出する方法として適用することもできる。
【００２０】
【発明の効果】本発明では、既知の抽出法である相関や
有意差検定を用いた方法とは異なり、刺激呈示あるいは
課題遂行に伴う脳神経活動などのモデルを仮定する必要
がないため、モデルが妥当でない場合やモデルの妥当性
が確認できない場合にも使用できる。また、微分処理は
低域遮断特性を有するため、基線変動を含んだデータに
も前処理することなく使用できる。さらに、信号変化時
刻の抽出が容易なことから、刺激あるいは課題開始から
ＭＲ信号に変化が現れるまでの潜時や、信号変化の持続
時間を容易に調べることができる。
有意差検定を用いた方法とは異なり、刺激呈示あるいは
課題遂行に伴う脳神経活動などのモデルを仮定する必要
がないため、モデルが妥当でない場合やモデルの妥当性
が確認できない場合にも使用できる。また、微分処理は
低域遮断特性を有するため、基線変動を含んだデータに
も前処理することなく使用できる。さらに、信号変化時
刻の抽出が容易なことから、刺激あるいは課題開始から
ＭＲ信号に変化が現れるまでの潜時や、信号変化の持続
時間を容易に調べることができる。
【図１】脳神経の賦活部位の自動抽出手順を示すフロチ
ャート。
ャート。
【図２】ＭＲＩを利用した生体機能計測装置の一例を示
す構成図。
す構成図。
【図３】脳機能計測におけるＭＲデータの計測結果の模
式図。
式図。
【図４】ＭＲデータの時間微分処理の模式図。
【図５】時間微分のピーク探索の模式図。
【図６】脳神経の賦活部位の表示例を示す図。
１…静磁場を作る磁石、２…傾斜磁場発生コイル、３…
ＲＦコイル、４…被験者、５…ベッド、６…データ収集
・解析用ワークステーション
ＲＦコイル、４…被験者、５…ベッド、６…データ収集
・解析用ワークステーション
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−269424（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−133962（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−71058（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/055 ＩＮＳＰＥＣ（ＤＩＡＬＯＧ)
Claims (1)
- 【請求項１】磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計
測装置において、時系列的に得られる複数の画像データ
のピクセル毎に磁気共鳴信号の時系列データの時間微分
を求め、前記時間微分に基づいて賦活部位を抽出するこ
とを特徴とする磁気共鳴イメージングを利用した脳機能
計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27518694A JP3293720B2 (ja) | 1994-11-09 | 1994-11-09 | 磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27518694A JP3293720B2 (ja) | 1994-11-09 | 1994-11-09 | 磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08131414A JPH08131414A (ja) | 1996-05-28 |
| JP3293720B2 true JP3293720B2 (ja) | 2002-06-17 |
Family
ID=17551885
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27518694A Expired - Fee Related JP3293720B2 (ja) | 1994-11-09 | 1994-11-09 | 磁気共鳴イメージングを利用した脳機能計測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3293720B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7949170B2 (en) | 2003-11-12 | 2011-05-24 | Hitachi Medical Corporation | Image processing method, image processing device, computer aided detection, and method for filtering along the time axis |
| JP2008264014A (ja) * | 2007-04-16 | 2008-11-06 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 磁気共鳴イメージング装置および磁気共鳴イメージング方法 |
| CN105078454B (zh) * | 2014-05-08 | 2018-04-24 | 西门子（中国）有限公司 | 一种获取功能磁共振检测值的方法和装置 |
| EP3660530A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-03 | Koninklijke Philips N.V. | Real-time fmri |
-
1994
- 1994-11-09 JP JP27518694A patent/JP3293720B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08131414A (ja) | 1996-05-28 |
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