JP3938740B2 - Ｍｒ画像生成方法およびｍｒｉ装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像生成方法およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置に関し、さらに詳しくは、血管の描出力を向上することが出来るＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＭＲＩ装置は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置からｋ空間の端近傍位置まで値「１」をとり、それよりも端になるに従って値を小さくする窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備していた。
【０００３】
上記窓処理を行うのは、ＭＲＩ装置の信号取得がｋ空間の限られた長方形状の領域に限られることからくるトランケーションアーチファクト（truncation artifact）や非等方的なノイズテクスチャ（noise texture）を抑止するために、ＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制するためである。
【０００４】
関連する従来技術は、特開平４−５３５３１号公報や特開平６−１２１７８１号公報に開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＭＲＩ装置では、生成したい画像が血流画像であるか否かにかかわらず、同じ窓処理を行っている。
つまり、従来の窓処理は、生成したい画像が血流画像である場合に最適化されておらず、血管の描出力を向上できるものではなかった。
そこで、本発明の目的は、生成したい画像が血流画像である場合に対して窓処理を最適化することによって血管の描出力を向上できるようにしたＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置とその近傍域とｋ空間の端とその近傍域とで１より小さな値をとり、前記１より小さな値をとる領域の間で前記１より小さな値をとる領域での値より大きな値をとる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記構成において、ｋ空間の中心位置の近傍域とは、ｋ空間の中心位置から５〜２０データ点くらいの範囲である。ｋ空間の端の近傍域とは、ｋ空間の端から５〜２０データ点くらいの範囲である。
上記第１の観点によるＭＲ画像生成方法では、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとる窓関数を用いるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制されることになる。従って、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【０００７】
第２の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記構成において、ｋ空間の中心位置から値Ｃまで大きくなる領域は、ｋ空間の中心位置から３〜１５データ点くらいの範囲である。しばらくＣのままになる領域は、２０〜５０データ点くらいの範囲である。Ｃから１になる領域は、３〜１０データ点くらいの領域である、１より小さくなる領域は、ｋ空間の端から５〜２０データ点くらいの範囲である。
上記第２の観点によるＭＲ画像生成方法では、窓関数が、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらくＣのままになる」領域では、血流部分のＭＲ信号の０次ピーク部分（中心位置に最大値を持つ山状部分）が保存または増幅される。次に、「１になる」領域では、血流部分のＭＲ信号の１次以上のピーク部分（中心位置以外に最大値を持つ山状部分）が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【０００８】
第３の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス（Gauss）関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第３の観点によるＭＲ画像生成方法では、ガウス関数exp{−|ｋ|２／ａ２}を利用して、１より小さい値から値Ｃまで滑らかに値を大きくすることが出来る。
【０００９】
第４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック（Fermi-Dirac）関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第４の観点によるＭＲ画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）を利用して、１から１より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
【００１０】
第５の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第５の観点によるＭＲ画像生成方法では、窓関数が、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらく１のままになる」領域では、血流部分のＭＲ信号が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【００１１】
第６の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第６の観点によるＭＲ画像生成方法では、ガウス関数exp{−|ｋ|２／ａ２}を利用して、１より小さい値から１まで滑らかに値を大きくすることが出来る。
【００１２】
第７の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第７の観点によるＭＲ画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）を利用して、１から１より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
【００１３】
第８の観点では、本発明は、連続的に並ぶ複数のスライスについて上記構成のＭＲ画像生成方法によりＭＲ画像を生成し、それらＭＲ画像から３次元データを作成し、前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成することを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第８の観点によるＭＲ画像生成方法では、アンギオ画像の血管の描出力を向上できるようになる。
【００１４】
第９の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置とその近傍域とｋ空間の端とその近傍域とで１より小さな値をとり、前記１より小さな値をとる領域の間で前記１より小さな値をとる領域での値より大きな値をとる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第９の観点によるＭＲＩ装置では、前記第１の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１５】
第１０の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１０の観点によるＭＲＩ装置では、前記第２の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１６】
第１１の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、前記第３の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１７】
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１２の観点によるＭＲＩ装置では、前記第４の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１８】
第１３の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１３の観点によるＭＲＩ装置では、前記第５の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１９】
第１４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１４の観点によるＭＲＩ装置では、前記第６の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２０】
第１５の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１５の観点によるＭＲＩ装置では、前記第７の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２１】
第１６の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、連続的に並ぶ複数のスライスについて生成したＭＲ画像から３次元データを作成する３次元データ作成手段と、前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成するＭＩＰ処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１６の観点によるＭＲＩ装置では、前記第８の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２３】
−第１の実施形態−
図１は、第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置を示すブロック図である。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１は、内部に被検体を挿入するためのボア（空間部分）を有し、このボアを取りまくようにして、勾配磁場を形成する勾配コイル（勾配コイルはＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の各コイルを備えており、これらの組み合わせによりスライス軸，ワープ軸，リード軸が決まる）１Ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを印加する送信コイル１Ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を検出する受信コイル１Ｒと、静磁場を形成する静磁場電源２および静磁場コイル１Ｃとを具備して構成されている。
なお、静磁場電源２および静磁場コイル１Ｃ（超伝導磁石）の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００２４】
勾配コイル１Ｇは、勾配コイル駆動回路３に接続されている。さらに、送信コイル１Ｔは、ＲＦ電力増幅器４に接続されている。また、受信コイル１Ｒは、前置増幅器５に接続されている。
【００２５】
シーケンス記憶回路８は、計算機７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて、勾配コイル駆動回路３を操作し、勾配コイル１Ｇにより勾配磁場を形成させると共に、ゲート変調回路９を操作し、ＲＦ発振回路１０からの高周波出力信号を所定タイミング・所定包絡線のパルス状信号に変調し、それを励起パルスとしてＲＦ電力増幅器４に加え、ＲＦ電力増幅器４でパワー増幅した後、マグネットアセンブリ１の送信コイル１Ｔに印加し、ＲＦパルスを送信する。
【００２６】
前置増幅器５は、マグネットアセンブリ１の受信コイル１Ｒで検出された被検体からのＮＭＲ信号を増幅し、位相検波器１２に入力する。位相検波器１２は、ＲＦ発振回路１０の出力を参照信号とし、前置増幅器５からのＮＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器１１に与える。Ａ／Ｄ変換器１１は、位相検波後のアナログ信号をデジタル信号のＭＲデータに変換して、計算機７に入力する。
【００２７】
計算機７は、Ａ／Ｄ変換器１１からＭＲデータを読み込み、画像再構成処理を行ってＭＲ画像を生成する。また、計算機７は、操作卓１３から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
表示装置６は、ＭＲ画像を表示する。
【００２８】
図２は、ＭＲＩ装置１００によるＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＰ１では、一つのスライスから収集したＭＲデータに対して窓処理を施す。
ここで、スライスとしては、２５６×２５６のＦＯＶ（Field Of View）の中央に円形の血管が存在し、その周囲をドーナツ形に脳実質が取り巻いているモデルを想定する。さらに、スライス中央軸上におけるＭＲ信号強度が、図３に示すように、脳実質Ｇと血管Ｖの最大信号強度が等しいモデルを想定する。図３の横軸は画素点の番号を表している。
なお、スライス全面におけるＭＲ信号強度は、図３の位置０を回転軸として図３の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００２９】
このモデルの場合、ｋ空間中央軸上におけるＭＲ信号の周波数成分分布は、図４に示すようになる。図４の横軸は、ｋ空間のデータ点の番号を表している。周波数的には、横軸の０の位置が直流位置（ｋ空間の中心位置）になり、端へ行くほど高周波になる。
図４に示すように、ＭＲデータが含む脳実質Ｇの周波数成分ｇは、中心位置で非常に高いピークを持ち、中心位置の近傍に狭く分布している。一方、ＭＲデータが含む血管Ｖの周波数成分（血流の周波数成分）ｖは、中心位置で比較的低いピークを持ち、中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。
なお、ｋ空間全面に対するＭＲ信号の周波数成分分布は、図４の中心位置を回転軸として図４の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３０】
図５は、ｋ空間中央軸上のＭＲ信号に対して用いる窓関数f(k)である。
この窓関数f(k)は、ｋ空間の中心位置で値０．５をとり、中心位置を離れるに従って、まず値１．２まで大きくなり、しばらく値１．２のままになり、次いで値１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って値０．５まで小さくなる。
そして、値が０．５から１．２まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、ａ，Ａ，Ｃを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝Ｃ（１−Ａ・exp{−|ｋ|２／ａ２}）
で表される。図５では、Ｃ＝１．２、Ａ＝０．６、ａ＝５になっている。
また、値が１．２から１まで小さくなる領域では、血管の描出力を向上するように、図５に示すとおりに値を変化させる。
また、値が１から０．５まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、ｂ，Ｒを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）
で表される。図５では、Ｒ＝１２８、ｂ＝３になっている。
なお、ｋ空間全面に対する窓関数f(k)は、図５の中心位置を回転軸として図５の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３１】
図６は、窓処理後のｋ空間中央軸上におけるＭＲ信号の周波数成分分布を示している。
脳実質Ｇの周波数成分ｇは、元の１／２程度に大きく抑制されている。
一方、血管Ｖの周波数成分ｖの０次ピーク部分は、中心位置では抑制されているが、中心位置の近傍では増幅されている。また、１次以上のピーク部分は、元のまま保存されている。
なお、ｋ空間全面に対するＭＲ信号の周波数成分は、図６の中心位置を回転軸として図６の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３２】
図２に戻り、ステップＰ２では、窓処理後のＭＲデータを２次元ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理する。
図７は、ＦＦＴ処理後のスライス中央軸上におけるＭＲ信号強度を示している。
脳実質Ｇの信号は大きく抑制されているが、血管Ｖの信号は元に近い状態にある。
なお、スライス全面におけるＭＲ信号強度は、図７の位置０を回転軸として図７の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
以上の結果、相対的に血管Ｖの描出力を向上できるようになる。
【００３３】
なお、窓関数f(k)は、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとる。このため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【００３４】
−第２の実施形態−
第２の実施形態では、図８に示す如き窓関数を用いて窓処理する。
図８の窓関数f(k)は、ｋ空間の中心位置で値０.５をとり、中心位置を離れるに従って値１まで大きくなり、しばらく値１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って値０.５まで小さくなる。
そして、値が０.５から１まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、ａ，Ａを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１−Ａ・exp{−|ｋ|２／ａ２}
で表される。
また、値が１から０.５まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、ｂ，Ｒを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）
で表される。
なお、ｋ空間全面に対する窓関数f(k)は、図８の中心位置を回転軸として図８の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３５】
ちなみに、図８に破線で示すように、中心位置およびその近傍でも値を１にすると、従来の窓関数となる。
【００３６】
−第３実施形態−
第３の実施形態では、血管Ｖの描出力を向上した３次元ＭＲ画像を生成する。
【００３７】
図９は、第３の実施形態に係る３次元ＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＱ１では、前述の実施形態のようにＭＲ画像を生成することを連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスについて繰り返す。
ステップＱ２では、連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスのＭＲ画像から３次元データを作成する。
ステップＱ３では、３次元データに対してＭＩＰ（Maxmum Intensity Projection）処理を行って３次元ＭＲ画像を生成する。
【００３８】
各スライスのＭＲ画像は血管Ｖの描出力を向上したＭＲ画像であるから、３次元ＭＲ画像もまた血管Ｖの描出力を向上したＭＲ画像となり、アンギオ（angiography）画像を生成するのに好適となる。
【００３９】
−他の実施形態−
上述の関数以外の関数の組み合わせによって窓関数を作成し、窓処理に用いてもよい。
【００４０】
【発明の効果】
本発明のＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置によれば、血管の描出力を向上することが出来る。また、高周波領域のノイズを抑制でき、ＣＮＲ（carrier to noise ratio）を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
【図３】想定モデルのスライス中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図４】想定モデルのｋ空間中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図５】第１の実施形態に係る窓関数のｋ空間中央軸上の値を示すグラフである。
【図６】第１の実施形態に係る窓処理後のｋ空間中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図７】第１の実施形態に係るＦＦＴ処理後のスライス中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図８】第２の実施形態に係る窓関数のｋ空間中央軸上の値を示すグラフである。
【図９】第３の実施形態に係る３次元ＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
７ 計算機
１００ ＭＲＩ装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像生成方法およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置に関し、さらに詳しくは、血管の描出力を向上することが出来るＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＭＲＩ装置は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置からｋ空間の端近傍位置まで値「１」をとり、それよりも端になるに従って値を小さくする窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備していた。
【０００３】
上記窓処理を行うのは、ＭＲＩ装置の信号取得がｋ空間の限られた長方形状の領域に限られることからくるトランケーションアーチファクト（truncation artifact）や非等方的なノイズテクスチャ（noise texture）を抑止するために、ＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制するためである。
【０００４】
関連する従来技術は、特開平４−５３５３１号公報や特開平６−１２１７８１号公報に開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＭＲＩ装置では、生成したい画像が血流画像であるか否かにかかわらず、同じ窓処理を行っている。
つまり、従来の窓処理は、生成したい画像が血流画像である場合に最適化されておらず、血管の描出力を向上できるものではなかった。
そこで、本発明の目的は、生成したい画像が血流画像である場合に対して窓処理を最適化することによって血管の描出力を向上できるようにしたＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置とその近傍域とｋ空間の端とその近傍域とで１より小さな値をとり、前記１より小さな値をとる領域の間で前記１より小さな値をとる領域での値より大きな値をとる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記構成において、ｋ空間の中心位置の近傍域とは、ｋ空間の中心位置から５〜２０データ点くらいの範囲である。ｋ空間の端の近傍域とは、ｋ空間の端から５〜２０データ点くらいの範囲である。
上記第１の観点によるＭＲ画像生成方法では、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとる窓関数を用いるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制されることになる。従って、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【０００７】
第２の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記構成において、ｋ空間の中心位置から値Ｃまで大きくなる領域は、ｋ空間の中心位置から３〜１５データ点くらいの範囲である。しばらくＣのままになる領域は、２０〜５０データ点くらいの範囲である。Ｃから１になる領域は、３〜１０データ点くらいの領域である、１より小さくなる領域は、ｋ空間の端から５〜２０データ点くらいの範囲である。
上記第２の観点によるＭＲ画像生成方法では、窓関数が、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらくＣのままになる」領域では、血流部分のＭＲ信号の０次ピーク部分（中心位置に最大値を持つ山状部分）が保存または増幅される。次に、「１になる」領域では、血流部分のＭＲ信号の１次以上のピーク部分（中心位置以外に最大値を持つ山状部分）が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【０００８】
第３の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス（Gauss）関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第３の観点によるＭＲ画像生成方法では、ガウス関数exp{−|ｋ|２／ａ２}を利用して、１より小さい値から値Ｃまで滑らかに値を大きくすることが出来る。
【０００９】
第４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック（Fermi-Dirac）関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第４の観点によるＭＲ画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）を利用して、１から１より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
【００１０】
第５の観点では、本発明は、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第５の観点によるＭＲ画像生成方法では、窓関数が、ｋ空間の中心位置とその近傍域で１より小さな値をとるため、ｋ空間の中心位置近傍のＭＲ信号が抑制される。ところが、組織部分のＭＲ信号はｋ空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のＭＲ信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のＭＲ信号は大きく抑制されるが、血流部分のＭＲ信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらく１のままになる」領域では、血流部分のＭＲ信号が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとるため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【００１１】
第６の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第６の観点によるＭＲ画像生成方法では、ガウス関数exp{−|ｋ|２／ａ２}を利用して、１より小さい値から１まで滑らかに値を大きくすることが出来る。
【００１２】
第７の観点では、本発明は、上記構成のＭＲ画像生成方法において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第７の観点によるＭＲ画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）を利用して、１から１より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
【００１３】
第８の観点では、本発明は、連続的に並ぶ複数のスライスについて上記構成のＭＲ画像生成方法によりＭＲ画像を生成し、それらＭＲ画像から３次元データを作成し、前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成することを特徴とするＭＲ画像生成方法を提供する。
上記第８の観点によるＭＲ画像生成方法では、アンギオ画像の血管の描出力を向上できるようになる。
【００１４】
第９の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置とその近傍域とｋ空間の端とその近傍域とで１より小さな値をとり、前記１より小さな値をとる領域の間で前記１より小さな値をとる領域での値より大きな値をとる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第９の観点によるＭＲＩ装置では、前記第１の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１５】
第１０の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１０の観点によるＭＲＩ装置では、前記第２の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１６】
第１１の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、前記第３の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１７】
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１２の観点によるＭＲＩ装置では、前記第４の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１８】
第１３の観点では、本発明は、ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１３の観点によるＭＲＩ装置では、前記第５の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００１９】
第１４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１４の観点によるＭＲＩ装置では、前記第６の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２０】
第１５の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１５の観点によるＭＲＩ装置では、前記第７の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２１】
第１６の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、連続的に並ぶ複数のスライスについて生成したＭＲ画像から３次元データを作成する３次元データ作成手段と、前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成するＭＩＰ処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１６の観点によるＭＲＩ装置では、前記第８の観点によるＭＲ画像生成方法を好適に実施できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２３】
−第１の実施形態−
図１は、第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置を示すブロック図である。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１は、内部に被検体を挿入するためのボア（空間部分）を有し、このボアを取りまくようにして、勾配磁場を形成する勾配コイル（勾配コイルはＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の各コイルを備えており、これらの組み合わせによりスライス軸，ワープ軸，リード軸が決まる）１Ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを印加する送信コイル１Ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を検出する受信コイル１Ｒと、静磁場を形成する静磁場電源２および静磁場コイル１Ｃとを具備して構成されている。
なお、静磁場電源２および静磁場コイル１Ｃ（超伝導磁石）の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
【００２４】
勾配コイル１Ｇは、勾配コイル駆動回路３に接続されている。さらに、送信コイル１Ｔは、ＲＦ電力増幅器４に接続されている。また、受信コイル１Ｒは、前置増幅器５に接続されている。
【００２５】
シーケンス記憶回路８は、計算機７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて、勾配コイル駆動回路３を操作し、勾配コイル１Ｇにより勾配磁場を形成させると共に、ゲート変調回路９を操作し、ＲＦ発振回路１０からの高周波出力信号を所定タイミング・所定包絡線のパルス状信号に変調し、それを励起パルスとしてＲＦ電力増幅器４に加え、ＲＦ電力増幅器４でパワー増幅した後、マグネットアセンブリ１の送信コイル１Ｔに印加し、ＲＦパルスを送信する。
【００２６】
前置増幅器５は、マグネットアセンブリ１の受信コイル１Ｒで検出された被検体からのＮＭＲ信号を増幅し、位相検波器１２に入力する。位相検波器１２は、ＲＦ発振回路１０の出力を参照信号とし、前置増幅器５からのＮＭＲ信号を位相検波して、Ａ／Ｄ変換器１１に与える。Ａ／Ｄ変換器１１は、位相検波後のアナログ信号をデジタル信号のＭＲデータに変換して、計算機７に入力する。
【００２７】
計算機７は、Ａ／Ｄ変換器１１からＭＲデータを読み込み、画像再構成処理を行ってＭＲ画像を生成する。また、計算機７は、操作卓１３から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
表示装置６は、ＭＲ画像を表示する。
【００２８】
図２は、ＭＲＩ装置１００によるＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＰ１では、一つのスライスから収集したＭＲデータに対して窓処理を施す。
ここで、スライスとしては、２５６×２５６のＦＯＶ（Field Of View）の中央に円形の血管が存在し、その周囲をドーナツ形に脳実質が取り巻いているモデルを想定する。さらに、スライス中央軸上におけるＭＲ信号強度が、図３に示すように、脳実質Ｇと血管Ｖの最大信号強度が等しいモデルを想定する。図３の横軸は画素点の番号を表している。
なお、スライス全面におけるＭＲ信号強度は、図３の位置０を回転軸として図３の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００２９】
このモデルの場合、ｋ空間中央軸上におけるＭＲ信号の周波数成分分布は、図４に示すようになる。図４の横軸は、ｋ空間のデータ点の番号を表している。周波数的には、横軸の０の位置が直流位置（ｋ空間の中心位置）になり、端へ行くほど高周波になる。
図４に示すように、ＭＲデータが含む脳実質Ｇの周波数成分ｇは、中心位置で非常に高いピークを持ち、中心位置の近傍に狭く分布している。一方、ＭＲデータが含む血管Ｖの周波数成分（血流の周波数成分）ｖは、中心位置で比較的低いピークを持ち、中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。
なお、ｋ空間全面に対するＭＲ信号の周波数成分分布は、図４の中心位置を回転軸として図４の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３０】
図５は、ｋ空間中央軸上のＭＲ信号に対して用いる窓関数f(k)である。
この窓関数f(k)は、ｋ空間の中心位置で値０．５をとり、中心位置を離れるに従って、まず値１．２まで大きくなり、しばらく値１．２のままになり、次いで値１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って値０．５まで小さくなる。
そして、値が０．５から１．２まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、ａ，Ａ，Ｃを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝Ｃ（１−Ａ・exp{−|ｋ|２／ａ２}）
で表される。図５では、Ｃ＝１．２、Ａ＝０．６、ａ＝５になっている。
また、値が１．２から１まで小さくなる領域では、血管の描出力を向上するように、図５に示すとおりに値を変化させる。
また、値が１から０．５まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、ｂ，Ｒを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）
で表される。図５では、Ｒ＝１２８、ｂ＝３になっている。
なお、ｋ空間全面に対する窓関数f(k)は、図５の中心位置を回転軸として図５の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３１】
図６は、窓処理後のｋ空間中央軸上におけるＭＲ信号の周波数成分分布を示している。
脳実質Ｇの周波数成分ｇは、元の１／２程度に大きく抑制されている。
一方、血管Ｖの周波数成分ｖの０次ピーク部分は、中心位置では抑制されているが、中心位置の近傍では増幅されている。また、１次以上のピーク部分は、元のまま保存されている。
なお、ｋ空間全面に対するＭＲ信号の周波数成分は、図６の中心位置を回転軸として図６の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３２】
図２に戻り、ステップＰ２では、窓処理後のＭＲデータを２次元ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理する。
図７は、ＦＦＴ処理後のスライス中央軸上におけるＭＲ信号強度を示している。
脳実質Ｇの信号は大きく抑制されているが、血管Ｖの信号は元に近い状態にある。
なお、スライス全面におけるＭＲ信号強度は、図７の位置０を回転軸として図７の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
以上の結果、相対的に血管Ｖの描出力を向上できるようになる。
【００３３】
なお、窓関数f(k)は、ｋ空間の端とその近傍域で１より小さな値をとる。このため、従来と同様にＭＲ信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
【００３４】
−第２の実施形態−
第２の実施形態では、図８に示す如き窓関数を用いて窓処理する。
図８の窓関数f(k)は、ｋ空間の中心位置で値０.５をとり、中心位置を離れるに従って値１まで大きくなり、しばらく値１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って値０.５まで小さくなる。
そして、値が０.５から１まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、ａ，Ａを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１−Ａ・exp{−|ｋ|２／ａ２}
で表される。
また、値が１から０.５まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、ｂ，Ｒを定数、ｋを中心位置からの距離とするとき、
f(k)＝１／（１＋exp{(|ｋ|−Ｒ)／ｂ}）
で表される。
なお、ｋ空間全面に対する窓関数f(k)は、図８の中心位置を回転軸として図８の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
【００３５】
ちなみに、図８に破線で示すように、中心位置およびその近傍でも値を１にすると、従来の窓関数となる。
【００３６】
−第３実施形態−
第３の実施形態では、血管Ｖの描出力を向上した３次元ＭＲ画像を生成する。
【００３７】
図９は、第３の実施形態に係る３次元ＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＱ１では、前述の実施形態のようにＭＲ画像を生成することを連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスについて繰り返す。
ステップＱ２では、連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスのＭＲ画像から３次元データを作成する。
ステップＱ３では、３次元データに対してＭＩＰ（Maxmum Intensity Projection）処理を行って３次元ＭＲ画像を生成する。
【００３８】
各スライスのＭＲ画像は血管Ｖの描出力を向上したＭＲ画像であるから、３次元ＭＲ画像もまた血管Ｖの描出力を向上したＭＲ画像となり、アンギオ（angiography）画像を生成するのに好適となる。
【００３９】
−他の実施形態−
上述の関数以外の関数の組み合わせによって窓関数を作成し、窓処理に用いてもよい。
【００４０】
【発明の効果】
本発明のＭＲ画像生成方法およびＭＲＩ装置によれば、血管の描出力を向上することが出来る。また、高周波領域のノイズを抑制でき、ＣＮＲ（carrier to noise ratio）を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
【図３】想定モデルのスライス中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図４】想定モデルのｋ空間中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図５】第１の実施形態に係る窓関数のｋ空間中央軸上の値を示すグラフである。
【図６】第１の実施形態に係る窓処理後のｋ空間中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図７】第１の実施形態に係るＦＦＴ処理後のスライス中央軸上のＭＲ信号強度を示すグラフである。
【図８】第２の実施形態に係る窓関数のｋ空間中央軸上の値を示すグラフである。
【図９】第３の実施形態に係る３次元ＭＲ画像生成処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
７ 計算機
１００ ＭＲＩ装置
Claims (12)
- ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得ることを特徴とするＭＲ画像生成方法。
- 請求項１に記載のＭＲ画像生成方法において、
前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法。 - 請求項１または請求項２に記載のＭＲ画像生成方法において、
前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法。 - ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得るＭＲ画像生成方法であって、
前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法。 - ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理し、窓処理したＭＲ信号にフーリエ変換処理を施してＭＲ画像を得るＭＲ画像生成方法であって、
前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲ画像生成方法。 - 連続的に並ぶ複数のスライスについて請求項１から請求項５のいずれかに記載のＭＲ画像生成方法によりＭＲ画像を生成し、それらＭＲ画像から３次元データを作成し、前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成することを特徴とするＭＲ画像生成方法。
- ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、
ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１以上の値Ｃまで大きくなり、しばらくＣのままになり、次いで１になり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、
窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。 - 請求項７に記載のＭＲＩ装置において、
前記Ｃまで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置。 - 請求項７または請求項８に記載のＭＲＩ装置において、
前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置。 - ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したＭＲＩ装置であって、
前記１まで大きくなる領域では、前記窓関数は、ガウス関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置。 - ＭＲ信号を得るＭＲ信号取得手段と、ｋ空間の中心位置で１より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず１まで大きくなり、しばらく１のままになり、ｋ空間の端近傍から端になるに従って１より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてＭＲ信号を窓処理する窓処理手段と、窓処理したＭＲ信号をフーリエ変換処理してＭＲ画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したＭＲＩ装置であって、
前記１より小さい値まで小さくなる領域では、前記窓関数は、フェルミ−ディラック関数を利用した関数であることを特徴とするＭＲＩ装置。 - 請求項７から請求項１１のいずれかに記載のＭＲＩ装置において、
連続的に並ぶ複数のスライスについて生成したＭＲ画像から３次元データを作成する３次元データ作成手段と、
前記３次元データに対してＭＩＰ処理を行って投影画像を生成するＭＩＰ処理手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置。
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