JP4346184B2 - MRI equipment - Google Patents

Description

【００１０】
そこで、タグモード及びコントロールモード夫々にて画像を得て、フローＦを算出する。すなわち、Ｍ_０及びＴ１をピクセル毎に計測して、血液のＴ１（＝Ｔ１_ａ：添え字ａはａｒｔｅｒｙを意味する）が組織のＴ１と同じであると仮定して解くと、フローＦは
【数２】

で表されることが報告されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した（ｃ）式に拠るフローＦを算出するには、現実問題として、非常に複雑で大量の演算が必要になるという問題がある。とりわけ、Ｍ_０及びＴ１をピクセル毎に計測すること自体、計測データが多いことから、演算量が膨大で、演算時間も長くなる。
【００１２】
また、（ｃ）式が成立するためには、前提条件として、「組織に運ばれてきた動脈血流中の水のスピンは、速やかに組織内に移行して組織のＴ１値に変化すること」が必要である。しかし、実際には、上流の動脈血流をラベリングしてからデータ収集開始までの時間（ＴＩ時間（実際は１〜２ｓｅｃ程度））の間に、そのような条件が完全に満たされることはない。それは、毛細血管床に留まっている水スピンも多いからである。このため、多大な時間と演算量を費やしてＴ１マップ像を演算したとしても、それには、上述のように前提条件が完全に満たされないことに因る計測誤差が含まれている。たとえ正確に計測できたと仮定しても、実際のフロー状態とは異なる状況が発生し、誤差が逆に増大してしまうという状況もあり得る。
【００１３】
さらに、多数枚の画像データを用いるので、体動に因るミスレジストレーションなどが生じ、この点からも誤差混入に因る計測精度の劣化が指摘されている。
【００１４】
このように、従来のフロー（組織血流）の定量化法を実際の臨床に応用するには種々の不具合があるため、これらを解決した現実的な対応が可能な定量化法が要望されていた。とくに、一般の急性期梗塞などの患者に適用する場合、フローを短時間にかつ簡便に定量化できる必要がある。
【００１５】
本発明は、上述した従来技術が抱える状況に鑑みてなされたもので、ＡＳＬイメージングに拠るイメージングスラブからのデータ収集は必要最小限に止めることができ、その収集データに僅かな演算量の簡便な処理を施すだけで、イメージングスラブのフロー（組織血流）を簡単に且つ精度良く定量化することができるＭＲＩ装置を提供することを、その目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
最初に、本発明における用語を明確化しておく。
【００１７】
「フロー」は、イメージングスラブを脳に置いて求めることが多く、正式には「ＣＢＦ：ｃｅｒｅｂｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ」のことを指すが、頭部以外の臓器にも適用可能な量であるので、組織血流（ｒｅｇｉｏｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ）の意味に用いられ、一般化してフローＦ［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］と呼ばれる。また、「フローの定量化」とは、画素毎にフローの定量化情報（血流量など）を求めることであり、血流量の画像をフロー画像として提示する態様もこれに含まれる。
【００１８】
本発明によれば、造影剤を用いないで、非侵襲的に、ＡＳＬ法に基づき得た、原則として１枚のＡＳＬ画像に単純なスケーリングを施すことで、フロー（組織血流）の定量化情報を得ることができる。このスケーリングに用いるスケール値（スケーリング値）は事前に算出しておくか、その都度、レファレンスファントムの画像値から算出される。
【００１９】
以下、（１）：ＡＳＬイメージングのモデル解析、（２）：ＭＲＩ信号強度の決定要因、及び（３）：（１）及び（２）項に基づく本発明に係る簡便なフロー算出法の原理の順に説明する。
【００２０】
（１）ＡＳＬイメージングのモデル解析
（１．１）ＡＳＬイメージングのモデル（その１）
（１．１．１）フローを含むＢｌｏｃｈ方程式
一般的に、フローＦが存在する組織の縦磁化密度Ｍは、前述したＢｌｏｃｈ方程式
【数３】

である。反転時間をＴＩとして、
【数４】
１／Ｔ１_ａｐｐ＝１／Ｔ１＋Ｆ／λ ……（２）
をタグモード及びコントロールモードで夫々解いて、フローＦを算出する。
【００２１】
（１．１．２）ＦＡＩＲ法でのフローＦの算出
ＦＡＩＲ（Ｆｌｏｗ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）法において、横緩和時間Ｔ２、フリップ角ＦＡ、ゲインなどに拠る寄与を無視し、血液と組織の縦緩和時間Ｔ１は同じで、且つ、ＩＲ（反転回復）パルスを受ける直前の縦磁化は回復していると仮定する。これにより、コントロールモードでは縦磁化が飽和しているスピンの血液が流入し続け、一方、タグモードでは反転されたスピンの血液が流入し続けている状態が創生される。
【００２２】
この状態で、タグされたスピンのスライス面に到達する遅延時間ｔ_ｄを無視すると（これを無視しないときは、以下のＴＩの項が「ＴＩ−ｔ_ｄ」となる）、コントロールモード及びタグモードにおける画像の信号強度Ｓ_ｃｏｎｔ及びＳ_ｔａｇは夫々、比例係数をＡとして、
【数５】

と表せる。
【００２３】
ここで、ΔＳとＡＳＬＲの２種類のＡＳＬ値からフローＦを算出する手法を説明する。
【００２４】
（１．１．２．１）ΔＳからのフローＦの導出
Ｍ_０、Ｔ１をピクセル毎に計測して血液のＴ１（＝Ｔ１ａ）が組織のＴ１と同じであると仮定する。
【００２５】
【数６】

【数７】

を用いて近似すると、
【数８】

で表される。この式から、ΔＳとフローＦは比例関係にあることが分る。したがって、これを解くと、フローＦは、
【数９】

により算出される。この解析式は一般に報告されている。
【００２６】
（１．１．２．２）ＡＳＬＲからのフローＦの導出
【数１０】

と表される。よって、これをフローＦについて解くと、
【数１１】

が得られる。すなわち、ＡＳＬＲからフローＦを求める場合、この式から分るように、比例係数Ａに含まれる受信ゲインや飽和時における組織のプロトン密度の寄与が相殺される。
【００２７】
（１．２）ＡＳＬイメージングのモデル（その２）
（１．２．１）Ｆｉｃｋの原理からのモデル導出
ＡＳＬイメージングでは、コントロールモードとタグモードの生成信号の差分により静止組織が相殺され、上流部でラベリングされた血流成分の信号のみが残る。このため、
【数１２】

を考える。
【００２８】
以下に示すように、Ｆｉｃｋの原理により、単位ボクセルでは、微小時間ｄｔ間に、血液の縦磁化成分の動脈血からの流入量と静脈や緩和に拠る流出量の差：
【数１３】

とする。
【００２９】
すなわち、
【数１４】

ここで、「水は拡散性のトレーサーで、いかなる組織においても一様に瞬時に拡散されて均一なコンパートメントになっている」（コンパートメントモデルは図１参照）と仮定すると、静脈血と組織の縦磁化密度は平衡状態にあることになるので、
【数１５】
ΔＭ（ｔ）＝λＭｖ（ｔ） ……（１２）
で表される。（１２）式を（１１）式に代入して、
【数１６】

となる。
【００３０】
（１．２．２）Ｐｕｌｓｅｄ ＡＳＬ法での一般解
ここでは、血液のイメージングスラブへの流入までのディレイを加味して動脈血中縦磁化Ｍ_ａ（ｔ）を定義し、Ｐｕｌｓｅｄ ＡＳＬ法を用いて、組織内のｔｒａｃｅｒ濃度変化特性を導出する（論文「ＭＲＭ４０：３８３−３９６（１９９８）参照」。
【００３１】
ａ）動脈血中縦磁化：Ｍ_ａ（ｔ）
動脈血中縦磁化Ｍ_ａ（ｔ）は、
τ：タグの時間幅、
ｔ_ｄ：ラベルされた血液のイメージングスラブまでの到達時間、
とすると、図２に示す如く、
【数１７】

と表せる。
【００３２】
ｂ）組織内縦磁化：ΔＭ（ｔ）
組織内縦磁化ΔＭ（ｔ）は、図２に示す如く、
【数１８】

と表される。
【００３３】
ただし、
【数１９】

である。
【００３４】
ここで、ｋを０に近づけると、Ｑ_ｐ（ｔ）は１に近づき、無視することができるようになる。
【００３５】
例えば、１．５テスラのＭＲＩ装置を想定すると、
【数２０】

となる。ｔ_ｄは、タグスラブとイメージングスラブの間の距離を十分、狭く設定すれば無視できる（ｔ_ｄ＝０）場合が多い。
【００３６】
このため、近似的には、
【数２１】

で表される。
【００３７】
（２）ＭＲＩ信号強度の決定要因
一般に、ＭＲＩ信号：ＳはＢｌｏｃｈ方程式に従って変化するが、このＭＲＩ信号Ｓをパラメータの寄与を加味した関数で表現すると、
【数２２】

で決まる。
【００３８】
【外１】

である。
【００３９】
上記各項について考察してみると、Ａ_１項は被検体依存項であり、Ａ_２項は装置に依存せず、撮像パラメータにより決まる項であり、Ａ_３項が機械装置によって決まる項である。Ａ_１項は同一組織ならば、被検体に拠らずに同じ値になり、Ａ_２項は同一パラメータならば同じ値になる。
【００４０】
これに対し、Ａ_３項は装置固有のファクタであるので、補正が必要になる。しかし、幸いなことに、ＭＲイメージングの場合、受信ゲインの値が分れば、人体から発せられる生の信号強度に相当する換算信号強度は容易に計算できる。また、装置固有のバラツキに拠る影響は通常少ないものであり、仮に、ある程度のバラツキがあっても、レファレンスファントムを同時に撮像することで、その撮像信号から装置のバラツキに拠る信号変化を補正することができる。
【００４１】
（３）本発明に係る簡便なフロー算出法の原理
（３．１）原理
（３．１．１） ＡＳＬ信号とフローの関係
ＡＳＬイメージングの最大の特徴は、他の造影剤を投与する方法とは異なり、イメージングスラブへの血流流入部直下の動脈血を直接ラベリングする点にある。つまり、造影剤投与法に起因した信号値の変動や肺機能など、手技的或は測定対象外の部位の個人差に起因した信号値の変動を最小化したパフュージョンイメージングを行なうことができる点にある。
【００４２】
このことは、モデル的には、前述したように動脈血の組織コンパートメントへの入力関数：Ｍ_ａ（ｔ）が矩形関数で近似できることを意味する。
【００４３】
ＡＳＬ法に基づき、同一装置で同一スラブを撮像したコントロールモードとタグモードとの信号値Ｓ_ｃｏｎｔ、Ｓ_ｔａｇのＡＳＬ画像値（差分値）ΔＳは、
【数２３】
ΔＳ＝Ｓ_ｃｏｎｔ−Ｓ_ｔａｇ
で表されるが、この画像値ΔＳでは、フロー：Ｆが支配的なファクタである。そこで、動脈血流に拠るフローＦが支配的になるように撮像条件を設定してコントロールモードとタグモードの信号値Ｓ_ｃｏｎｔ、Ｓ_ｔａｇを収集する。
【００４４】
ＡＳＬイメージングでは、厳密には、フローＦは組織や血流のＴ１値にも依存するのであるが、前述したモデル解析（特に、Ｆｉｃｋの原理によるモデル解析を参照）において導出され、又は、論文「ＭＲＭ４０：３８３−３９６（１９９８）」に示されている如く、ＡＳＬ画像値ΔＳとフローＦとは近似的に一律、比例関係になると見なすことができる。したがって、比例定数をＡとすると、
【数２４】
ΔＳ＝Ａ・Ｆ ……（２３）
と簡単な式で表すことができる。
【００４５】
（３．１．２）比例係数Ａを決める要因
実際のＭＲＩ信号には、前述した一般論（（２）項参照）で説明した撮像パラメータ：Ｍ_０，Ｔ１，Ｔ２，ＦＡ，Ｔ_{ｒｅｃｏｖｅｒｙ}，ＲＧＮ，Ｖの寄与が入る。これを、
【数２５】

と表す。
【００４６】
ところで、Ｂｌｏｃｈ方程式を参照すると、ＡＳＬ画像は、大血管を除いて、スケール値
【数２６】

が一定ならば、ほぼフローＦに比例すると見なすことができる。そこで、スケール値Ｋを求めるためのパラメータについて考察する。
【００４７】
（ａ）Ｍ_０，ＴＩについて
飽和時の組織画像値（プロトン密度像）Ｍ_０及び反転時間ＴＩは、本来、組織毎、すなわちピクセル毎に異なる値である。ＴＩは静磁場が１．５テスラの場合、灰白質で９００ｍｓｅｃ、白質で７００ｍｓｅｃ程度の値であり、Ｍ_０は１近辺の値をとる。ＡＳＬモデルに従うと、「Ｍ_０・ｅｘｐ（−ＴＩ／Ｔ１）」の値は、白質：ｅｘｐ（−１２００／７００）＝０．１８０、灰白質：ｅｘｐ（−１２００／９００）＝０．２６３６となり、２倍近い差が生じる。
【００４８】
しかし、実際には、血液のＴ１が組織の水のＴ１に完全に同化するには、ラベリングしてからの反転時間ＴＩがＴＩ＝１５００ｍｓｅｃ程度では不充分であり、イメージングスラブの毛細血管には血液成分が依然として存在し、その部分は血液のＴ１を維持している。このため、組織毎の「Ｍ_０・ｅｘｐ（−ＴＩ／Ｔ１）」差は理論値ほどは無い筈である。
【００４９】
なお、従来法のように、Ｔ１を実際に測定する場合、反転時間ＴＩをその都度変えた複数の画像からピクセル毎にＴ１値を算出する必要があるので、たとえ算出したとしても、ノイズの影響があり、また流入した血流全部のＴ１が必ずしも組織のＴ１に同化してないこともあり、算出誤差は免れることはできない。
【００５０】
（ｂ）Ｔ２，ＦＡについて
この組織Ｔ２値及びフリップ角ＦＡは、コントロールモード及びタグモードにおいて同一であることが望ましい。これらのパラメータの影響をなるべく受けないようにすることが望ましく、ＦＥ系のパルスシーケンスを使用する場合、特に、エコー時間ＴＥを短くする方がよい。
【００５１】
イメージングのフリップ角については、高速ＦＥ法の場合、ｋ空間での信号値変動を抑制するため、あまり深めのフリップ角度を使用しない方が良く、一方、高速ＳＥ法、ＳＥ系ＥＰＩ法ではフリップ角を９０°に設定して問題はない。
【００５２】
（ｃ）インバージョン比αについて
ＲＦパルスとして、ａｄｉａｂａｔｉｃ ｐｕｌｓｅを用い、そのＲＦパワーを若干大きめに設定することによって、ＲＦ磁場の不均一性の影響は小さくでき、スピンは完全に反転される。すなわち、インバージョン比（ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｒａｔｅ）αは、α＝１と見なすことができる。また、α＜１に設定しても、基本的には、組織毎の相違はない。
【００５３】
（ｄ）受信ゲインについて
通常、ＭＲイメージングの場合、受信ゲインは測定毎に変わり得るので、各患者毎に求めておく必要がある。しかし、受信ゲインを固定してもよいし、また受信ゲインからＲＦコイルへの入力換算信号強度に毎回変換するようにしてもよい。
【００５４】
一方、ΔＳの代わりに、ＡＳＬＲ＝ΔＳ／Ｓ_ｃｏｎｔを用いれば、Ｍ_０や受信ゲインの影響はキャンセルされる。
【００５５】
さらに、本発明では、上述したフロー算出法を、「ラベルされた血液のイメージングスラブまでの到達時間ｔ_ｄ」を考慮して行うことができる。
【００５６】
この到達時間ｔ_ｄは正常脳ではあまり問題とならないが、血管の閉塞や狭窄がある症例の場合、これを無視できない場合が多い。このよう場合、前記（１８）式に示す測定された信号強度ΔＳに対してＴ１減衰補正を行うと、
【数２７】

【００５７】
すなわち、Ｔ１減衰を補正した後の信号強度ΔＳ_ｃｏｒにおいて、「Ａ・２αＭ_０ａ」は組織の違いに対して定数とみなせるので、図１４に示す如く、到達時間ｔ_ｄをパラメータとして表すと、ｔ_ｄから立ち上がる直線になる。
【００５８】
この場合、到達時間ｔ_ｄが異なってもフローＦが一定であるならば、その傾きは一定となることが分かる。したがって、その傾きを求めると、到達時間ｔ_ｄに依存せずにフローＦを算出することができる。傾きを求めるには、ｔ_ｄ≦ＴＩ≦ｔ_ｄ＋τを満たす少なくとも２点を測定すれば算出可能になる。
【００５９】
具体的には、ｔ_ｄ＜ＴＩ_１、ＴＩ_２＜ｔ_ｄ＋τに選んで測定された２点（ＴＩ_１，ΔＳ_１）、（ＴＩ_２，ΔＳ_２）から信号値ΔＳの曲線の傾きＧ_ｒａｄを求める。すなわち、
【数２８】

となる。ここで、
【数２９】
Ｋ_４＝λ／（Ａ・２αＭ_０ａ）
とおくと、
【数３０】
Ｆ＝Ｋ_４・Ｇ_ｒａｄ
からフローＦを算出することができる。
【００６０】
これを要約すると、測定値（ＴＩ_１，ΔＳ_１）、（ＴＩ_２，ΔＳ_２）を求めることができれば、
【数３１】

によりフローＦを算出することができる。
【００６１】
ここで、血液のＴ１＝Ｔ１_ａは約１２００〜１５００ｍｓとおく。また、ＴＩの選び方は図１４に示す如く、到達時間ｔ_ｄが最大値をとり得る上限値よりも大きく且つとり得る到達時間ｔ_ｄの最小値にタギングの時間幅τを加えた値よりも小さく選ぶ必要がある。結果的には、ＴＩ_１＝７００〜９００ｍｓ、ＴＩ_２＝１２００〜１５００ｍｓの範囲が適当と考えられる。ただし、この範囲はイメージングスライスとタギングの位置関係によっても変わるので、イメージング条件により、その都度最適化することが望ましい。なお、時間的に許されるならば、３点以上の測定値から直線近似を行って、より精度の高い傾きＧ_ｒａｄを求めてもよい。
【００６２】
以上説明した原理を、ＣＢＦ（ｃｅｒｅｂｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ）の簡便的なフロー算出に適用する場合を要約すると、以下のようになる。
【００６３】
ＡＳＬイメージングにおいては、イメージングスラブから収集したコントロールモード画像とタグモード画像の差分を演算して差分画像を求めるとき、この差分画像の信号強度とイメージングスラブのフローは近似的に比例関係にある。このため、本発明では、１種類の反転時間ＴＩで収集した１枚のＡＳＬ画像から、基本的には、単純なスケーリングを行なうことで、フローを定量的に算出する。
【００６４】
つまり、ΔＳ又はＡＳＬＲに対するフローＦへの換算スケール値をＫ_１、Ｋ_２、Ｋ_４とすると、図３に示す如く、
【数３２】

又は、図１４に示す如く、
【数３３】
Ｆ＝Ｇ_ｒａｄ×Ｋ_４
という簡単なスケーリングを行なうことで、フローＦを算出することができる。
【００６５】
このスケーリングに使用するスケール値は各種の方法で求められる。この方法には、
ａ）ΔＳ（＝Ｓｃｏｎｔ−Ｓｔａｇ）から算出する方法、
ｂ）ＡＳＬＲ（＝ΔＳ／Ｓｃｏｎｔ）から算出する方法、
ｃ）大血管の血液信号から算出する方法、又は、
ｄ）ＴＩに対するΔＳのカーブの傾きＧ_ｒａｄから算出する方法
がある。第１番目ａ）のスケール値Ｋ_１の算出法は、さらに、
ａｉ）静止レファレンスファントム又は正常組織に設定したレファレンスから算出する方法（受信ゲインを補正する方法）、又は、
ａｉｉ）フローファントムから算出する方法（受信ゲインを補正しない方法）
とに分かれる。また、第４番目ｄ）のスケール値Ｋ_４の算出法は、さらに、
ｄｉ）静止レファレンスファントム又は正常組織に設定したレファレンスから算出する方法、又は、
ｄｉｉ）フローファントムから算出する方法
とに分かれる。
【００６６】
一般に、大血管の部分を除けば、前記Ｂｌｏｃｈ方程式から、ΔＳに対するスケール値Ｋ：
【数３４】

と表され、このスケール値Ｋが一定ならば、ＡＳＬ画像はフローＦにほぼ比例する。幸いにも、Ｔ１は灰白質や白質では８００〜９００ｍｓｅｃ程度の範囲であり、Ｍ_０も１近辺の値である。
【００６７】
例えば、ｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒとしての視床（ｔｈａｌａｍｕｓ）の正常部のフローＦは、Ｆ＝８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］程度である。このため、スケール値ＫはフローＦの値がそのようになるように決めればよい。前記Ｂｌｏｃｈ方程式で求められるフローＦの単位は、反転時間ＴＩを［ｍｓｅｃ］で代入した場合には、［ｍｌ／１ｃｃ／ｍｓｅｃ］となる。したがって、このフローＦの値を１０００×１００×６０＝６００００００倍すれば、［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］の単位に変換される。
【００６８】
フローを算出するときのＡＳＬイメージングのレファレンス（基準部位）は、例えば、ｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒにとり、血管（特に静脈）を含まないようにＲＯＩを設定して、そのＲＯＩ内の信号値を算出すればよい。例えば、レファレンスは視床部にとればよい。左右の視床部が正常ならば、左右のＲＯＩの平均値を演算してもよい。
【００６９】
このレファレンスの信号値をＳ（ｔｈａｌａｍｕｓ）とすると、比例係数Ｋは、
【数３５】

により求められる。
【００７０】
また、体内の組織をレファレンスにとるとバラツキが生じる場合、フローの在るファントムを用い、これにレファレンスを設定してもよい。
【００７１】
受信ゲインは、変わり得るので、患者毎に算出することが望ましいが、複数人の正常者で受信ゲインのデータを測定して平均値を求めておけば、受信ゲインを固定した場合でも、撮像パラメータが変わらない限り、その受信ゲインを使って計測できる。
【００７２】
さらに、静止したファントムを同時にスキャンして、そのファントム部位からレファレンス信号を演算するか、又は、被検体の画像におけるｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒなどの比較的均一な組織にＲＯＩを設定して画像値平均によりレファレンス信号を演算すると、差分前のＡＳＬ画像値Ｓ_ｃｏｎｔにより、受信ゲインやそのほかの要因に因る画像値の変動を補正することができる。
【００７３】
なお、上述した本発明の原理は、ＡＳＬイメージングをＦＡＩＲ法で実施するときの解析結果から説明したが、上述した原理は、ＥＰＩＳＴＡＲ法、ＡＳＴＥＲ法及びその変形法、連続波を用いる方法など、任意の手法で実施するときにも勿論当てはまる。
【００７４】
本発明の具体的な構成は、被検体の撮像領域にＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｓｐｉｎ Ｌａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくスキャンを実行して当該ＡＳＬ法に基づく前記撮像領域の画像データを得る撮像手段と、スケール値を演算するスケール値演算手段と、前記撮像手段により得られた画像データに前記スケール値を適用して前記撮像領域における組織血流から成るフローを定量的に求めるフロー定量化手段とを備え、前記スケール値演算手段は、前記ＡＳＬ法に拠るタグモードとコントロールモードのスキャンによって収集された画像データ相互間の差分データを、前記被検体に関して参照されるレファレンスの前記ＡＳＬ法に基づく基準画像データとして得る基準画像データ取得手段と、前記フロー又は前記スキャンに関する既知情報としての前記スキャンの撮像パラメータと前記レファレンスの基準画像データとに基づき前記スケール値を演算する演算手段とを有することを特徴とする。
【００７７】
本発明のその他の態様に係る具体的な構成及び特徴は、以下に記す発明の実施形態及び添付図面により明らかにされる。
【００７８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づき説明する。
【００７９】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図４〜７を参照して説明する。このＭＲＩ装置は、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａ）＋ｉ）項により、すなわち、静止レファレンスファントムから受信ゲインを補正し、この受信ゲインと正常組織にとったレファレンスのＡＳＬ画像とからスケール値を求め、このスケール値でスケーリングを行なうことを特徴とする。
【００８０】
このＭＲＩ装置の概略構成を図４に示す。この装置構成は、後述する各実施形態で共通に使用可能なものである。
【００８１】
このＭＲＩ装置は、被検体Ｐを載せる寝台部と、静磁場を発生させる静磁場発生部と、静磁場に位置情報を付加するための傾斜磁場発生部と、高周波信号を送受信する送受信部と、システム全体のコントロール及び画像再構成を担う制御・演算部とを備えている。
【００８２】
静磁場発生部は、例えば超電導方式の磁石１と、この磁石１に電流を供給する静磁場電源２とを備え、被検体Ｐが遊挿される円筒状の開口部（診断用空間）の軸方向（Ｚ軸方向）に静磁場Ｈ_０を発生させる。なお、この磁石部にはシムコイル１４が設けられている。このシムコイル１４には、後述するコントローラの制御下で、シムコイル電源１５から静磁場均一化のための電流が供給される。寝台部は、被検体Ｐを載せた天板を磁石１の開口部に退避可能に挿入できる。
【００８３】
傾斜磁場発生部は、磁石１に組み込まれた傾斜磁場コイルユニット３を備える。この傾斜磁場コイルユニット３は、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸方向の傾斜磁場を発生させるための３組（種類）のｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚを備える。傾斜磁場部はさらに、ｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに電流を供給する傾斜磁場電源４を備える。この傾斜磁場電源４は、後述するシーケンサ５の制御のもと、ｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに傾斜磁場を発生させるためのパルス電流を供給する。
【００８４】
傾斜磁場電源４からｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに供給されるパルス電流を制御することにより、物理軸としての３軸であるＸ，Ｙ，Ｚ方向の傾斜磁場を合成して、論理軸としてのスライス方向傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード方向傾斜磁場Ｇｅ、および読出し方向（周波数エンコード方向）傾斜磁場Ｇｒの各方向を任意に設定・変更することができる。スライス方向、位相エンコード方向、および読出し方向の各傾斜磁場は静磁場Ｈ_０に重畳される。
【００８５】
送受信部は、磁石１内の撮影空間にて被検体Ｐの近傍に配設されるＲＦコイル７と、このコイル７に接続された送信器８Ｔ及び受信器８Ｒとを備える。この送信器８Ｔ及び受信器８Ｒは、後述するシーケンサ５の制御のもとで、磁気共鳴（ＭＲ）現象を起こさせるためのラーモア周波数のＲＦ電流パルスをＲＦコイル７に供給する一方、ＲＦコイル７が受信した高周波のＭＲ信号を受信し、各種の信号処理を施して、対応するデジタル信号を形成するようになっている。
【００８６】
さらに、制御・演算部は、シーケンサ（シーケンスコントローラとも呼ばれる）５、ホスト計算機６、演算ユニット１０、記憶ユニット１１、表示器１２、および入力器１３を備える。この内、ホスト計算機６は、記憶したソフトウエア手順により、オペレータが指令した情報を受け付け、この情報に基づくスキャンシーケンス情報をシーケンサ５に指令するとともに、シーケンサ５をはじめとして、演算ユニット１０、記憶ユニット１１、および表示器１２を含む装置全体の動作を統括する機能を有する。
【００８７】
シーケンサ５は、ＣＰＵおよびメモリを備えており、ホスト計算機６から送られてきたパルスシーケンス情報を記憶し、この情報にしたがって傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、受信器８Ｒの一連の動作を制御する。また、シーケンサ５は、受信器８ＲからのＭＲ信号のデジタルデータを一旦入力して、再構成処理を行う演算ユニット１０にそのデータを転送する。
【００８８】
ここで、パルスシーケンス情報とは、一連のパルスシーケンスにしたがって傾斜磁場電源４、送信器８Ｒおよび受信器８Ｔを動作させるために必要な全ての情報であり、例えばｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに印加するパルス電流の強度、印加時間、印加タイミングなどに関する情報を含む。
【００８９】
本実施形態のＡＳＬイメージング法は、例えば、ＳＴＡＲ法、ＥＰＩＡＴＡＲ法、ＦＡＩＲ法など、任意の手法を使用できる。また、それらの手法で採用可能なパルスシーケンスは、縦磁化の大きさを強調した高速イメージング用であればどのようなパルスシーケンスであってもよい。例えば、高速ＦＥ法、高速ＳＥ法、ＥＰＩ（Ｅｃｈｏ Ｐｌａｎａｒ Ｉｍａｇｉｎｇ）法、ＦＡＳＥ（高速ＡｓｙｍｍｅｔｒｉｃＳＥ）法、ハイブリッドＥＰＩ法などである。
【００９０】
演算ユニット１０は、入力する生データの読込み、画像のフーリエ空間（ｋ空間または周波数空間とも呼ばれる）への生データの配置、データのアベレージング処理、タグモードおよびコントロールモードのデータ相互間の差分、データのしきい値処理、複素数データの絶対値化処理、生データを実空間データに再構成する再構成処理（例えば２次元または３次元のフーリエ変換処理）を適宜な順番で行うようになっている。。なお、３次元撮像が行われた場合、演算ユニット１０は、３次元画像データから２次元画像データを生成するためにＭＩＰ（最大値投影）処理なども実施できるようになっている。
【００９１】
記憶ユニット１１は、生データ及び再構成画像データのみならず、演算処理が施された画像データを保管することができる。表示器１２は画像を表示する。また、術者は入力器１３を介して所望のスキャン条件、スキャンシーケンス、画像処理法などの必要情報をホスト計算機６に入力できるようになっている。
【００９２】
次に、この実施形態の動作を説明する。
【００９３】
いま、ＡＳＬ法としてＥＰＩＳＴＡＲ法を用いて頭部動脈の血管像のフロー画像を得るＡＳＬイメージングを行うものとする。ここで使用するパルスシーケンスは、例えば、ＩＲパルスを用いた高速ＦＥ法のシーケンスであるとする。
【００９４】
このため、スキャン時には、例えば図５（ａ），（ｂ）に示す如く、撮像領域であるイメージングスラブに対し、その動脈流入側にタグ用ＩＲ（インバージョン）パルスの印加によるタグスラブと、その動脈流出側にＭＴ（ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ）効果のキャンセルを目的としたコントロール用ＩＲパルスの印加によるコントロールスラブとが選択的に設定される。そして、タグスラブに選択的に印加するタグ用ＩＲパルスを含んだパルス列とイメージングスラブに選択的に印加するイメージング用パルス列とから成る第１のパルスシーケンスを用いたスキャン（以下、「タグ（ラベル）スキャン」と呼ぶ）と、コントロールスラブに選択的に印加するコントロール用ＩＲパルスを含んだパルス列とイメージングスラブに選択的に印加するイメージング用パルス列とから成る第２のパルスシーケンスを用いたスキャン（以下、「コントロールスキャン」と呼ぶ）が適宜な順番で時系列的に実施される。タグスキャンを行う撮像モードをタグモードと呼ばれ、コントロールスキャンを行う撮像モードをコントロールモードと呼ばれる。
【００９５】
なお、以降の説明において、必要に応じて、コントロールスキャンにより収集されるエコーデータに基づく画像を「コントロール画像」と呼び、タグスキャンによるそれを「タグ画像」と呼ぶことにする。
【００９６】
このように両モードのスキャンが実施されてエコーデータが収集されると、演算ユニット１０により、各モードの実空間の画像データＳ_ｔａｇ及びＳ_ｃｏｎｔに再構成される（図５（ｃ）、（ｄ）参照）。そして、この再構成された画像データＳ_ｔａｇ及びＳ_ｃｏｎｔは、その後のフロー定量化の後処理に委ねられる。
【００９７】
このフロー定量化処理は、前述した如く、静止レファレンスファントムｒｅｆ１（又は組織でも可能）から受信ゲインＧ_１を求め、この受信ゲインＧ_１と正常組織にとったレファレンスｒｅｆ２のＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ２）とからスケール値Ｋ_１ｃｏｒを求め、そして、このスケール値Ｋ_１ｃｏｒをスケーリングに使用することで行なわれる。
【００９８】
静止レファレンスファントムｒｅｆ１に関しては、例えば灰白質の正常部のＣＢＦ（ｇｒａｙ）は、８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］程度であることが経験的に知られているので、そうなるように、一律に適用できる比例係数、すなわちスケール値Ｋ_１ｃｏｒが決められる。
【００９９】
また、レファレンスｒｅｆ２に関しては、ＲＯＩをｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒ（例えば視床部）に設定する。このときに、ＲＯＩに血管（特に静脈）が含まないようにする。視床部が左右正常ならば、左右にＲＯＩを設定してそれらの平均値を測定する。
【０１００】
この定量化処理の手順を以下に詳述する。
【０１０１】
いま、
【外２】

と表すことができる。なお、上述した画像値及び画像測定値は、エコーデータを再構成した実空間の画像である。
【０１０２】
このＭＲＩ装置では、図６に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからゲイン、スケール値、及びフローの順に順次演算される（工程２）。ここでは、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａｉ）項に基づきスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０１０３】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１０４】
予め、静止レファレンスファントムｒｅｆ１（図７参照）に対する、コントロールモードにおける受信ゲインで補正後の画像値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｃｏｒ}（ｒｅｆ１）が統計的に演算され、記憶ユニット１１に格納される（図６のステップＳ１）。レファレンスファントムｒｅｆ１は、Ｔ１が血液に近い値（静磁場が１．５Ｔの場合、１２００〜１５００ｍｓｅｃ）のファントムである。この演算は、演算ユニット１０又はホスト計算機６を使って行なうことができるが、本ＭＲＩ装置とは別の機器で演算したデータをホスト計算機６が入力器１３を介して受け取り、これを記憶ユニット１１に格納してもよい。
【０１０５】
なお、受信ゲインＧ_１を算出するためには、静止レファレンスファントムｒｅｆ１に代えて、頭部組織そのものを用いることもできる。
【０１０６】
また予め、頭部のｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒをレファレンスｒｅｆ２としたときの、ｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒの既知のフローＦ（ｒｅｆ２）が記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ２）。
【０１０７】
そして、被検体の頭部の近傍に静止レファレンスファントムｒｅｆ１を置いた状態でＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される（図７参照）。このコントロールスキャン及びタグスキャンは、シーケンサ５の制御の基に傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、及び受信器８Ｒを動作させて実行される。ＲＦコイル７で受信され、かつ受信器８Ｒで処理されたエコーデータは、演算ユニット１０にて再構成され、各モードでの画像値に生成される。
【０１０８】
したがって、各被検体に対するフロー定量化又は同一被検体に対するフロー定量化の度に（すなわち測定の度に）、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体とレファレンスファントムｒｅｆ１と対して同時に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１０９】
この内、コントロールスキャンにより発生したエコー信号から画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ１）が生成される（ステップＳ３）。
【０１１０】
また、上述のコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ４，Ｓ５）。
【０１１１】
さらに、上述のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ２（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆ２に対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ２）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ２）が夫々生成される（ステップＳ６、Ｓ７）。
【０１１２】
ここで、ステップＳ１〜Ｓ７は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１１３】
このように準備が整うと、ゲイン、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１１４】
＜ゲインＧ_１の演算＞
最初に、受信ゲインＧ_１を補正する処理工程が実行される。ここでは、前述したステップＳ１及びＳ３で記憶又は生成しているデータから、受信ゲインＧ１が
【数３６】

により補正演算される（ステップＳ８）。つまり、測定毎に、補正された受信ゲインＧ_１が求められる。
【０１１５】
なお、正常な灰白質や白質の画像値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｃｏｒ}の個人差は小さいので、既知の画像値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｃｏｒ}が有るならば、その値を用いて、測定毎に、前記（１ａ）式から受信ゲインＧ_１を補正演算するようにしてもよい。これにより、静止レファレンスファントムｒｅｆ１を用いた事前の測定を省略することができる。さらに、各回の測定に際し、受信ゲインＧ_１それ自体が既知である場合、ステップＳ１〜Ｓ３の一連の測定及び演算を省略し、その既知のゲイン値を後述する処理で直接用いるようにしてもよい。
【０１１６】
＜スケール値Ｋ_１ｃｏｒの演算＞
次いで、補正された受信ゲインでスケール値（比例係数）Ｋ_１ｃｏｒを演算するための処理工程に入る。
【０１１７】
最初に、前述したステップＳ６及びＳ７における生成データから、レファレンスｒｅｆ２に対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ２）が
【数３７】

により差分演算される（ステップＳ９）。
【０１１８】
さらに、ステップＳ８で補正された受信ゲインＧ_１を用いてレファレンスｒｅｆ２に対するΔＳ_ｃｏｒ（ｒｅｆ２）が、
【数３８】

により演算される（ステップＳ１０）。
【０１１９】
そして、スケール値Ｋ_１ｃｏｒが、
【数３９】

により演算される（ステップＳ１１）。
【０１２０】
このスケール値Ｋ_１ｃｏｒは、撮像パラメータが同じであれば、装置や被検体には依存しないので、病理的に正常な人、数人程度のスケール値Ｋ_１ｃｏｒを演算し、それらの平均値を演算しておいてもよい。これにより、撮像パラメータが同じＡＳＬイメージングであれば、そのようにして求めたスケール値Ｋ_１ｃｏｒを共通に使用することができる。
【０１２１】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ４，Ｓ５における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が、
【数４０】

の式に基づき演算される（ステップＳ１２）。
【０１２２】
次いで、ステップＳ８で補正されていた受信ゲインＧ_１及びいま求めたＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）から、ＡＳＬ画像ΔＳ_ｃｏｒ（ｘ，ｙ）が、
【数４１】

により演算される（ステップＳ１３）。
【０１２３】
この後、ステップＳ１１で既に求めていたスケール値Ｋ_１ｃｏｒを用いて、
【数４２】

の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ１４）。
【０１２４】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１２５】
以上のように、本実施形態は、ＡＳＬ画像値ΔＳとフローＦは近似的に比例関係にあることに着目したもので、その比例係数であるスケール値Ｋ_１ｃｏｒを演算し、このスケール値Ｋ_１ｃｏｒをＡＳＬ画像ΔＳ_ｃｏｒ（ｘ，ｙ）に掛けるだけの簡便なスケーリングによりフローＦ（ｘ，ｙ）を定量的に算出することができる。
【０１２６】
このため、ＡＳＬ画像は原則的には１枚あればよいので、フロー定量化のためのデータ収集は必要最小限に止めることができ、ＡＳＬイメージングのスキャン時間及び演算負荷を大幅に減らすことができる。
【０１２７】
加えて、ＡＳＬ画像は原則１枚で済むので、従来のように多数の画像を使用するときのミスレジストレーションに因る測定誤差を殆ど確実に排除することができる。また、このＡＳＬ画像を使って簡便なスケーリングによりフローＦを定量化できるので、従来のようなＴ１マップ作成に伴う測定誤差の混入を抑えることができる。したがって、簡便に且つ精度良くフロー（組織血流）を定量化することができる。
【０１２８】
また、この定量化において、受信ゲインＧ_１が補正され、このゲインを用いてスケーリングが行なわれているため、受信ゲインＧ_１が変動する場合でも、フローＦを精度良く定量化することができる。
【０１２９】
なお、補正された受信ゲインを用いてスケール値Ｋ_１ｃｏｒが算出されるので、このスケール値を必ずしも毎回の測定毎に求める必要は無く、１つの値のスケール値を一定回数の測定に共通に使用してもよい。
【０１３０】
さらに、本実施形態の場合、受信ゲインを補正し、このゲインを用いてＡＳＬ画像ΔＳ_ｃｏｒ（ｘ，ｙ）にスケーリングを行なうので、スケール値Ｋ_１ｃｏｒの算出とフローＦ（ｘ，ｙ）の算出の処理を独立して行なうこともできるという独特のメリットがある。
【０１３１】
さらにまた、フロー定量化による数値データの面から、個人毎に同一被検体の病状をフォローすることができる。
【０１３２】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図８〜１０を参照して説明する。これ以降の実施形態において、上述した第１の実施形態の構成要素と同一又は同等の要素には同一符号を用いて、その説明を省略又は簡略化する。
【０１３３】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ａｉｉ）項により、すなわち、レファレンス用のフローファントムのＡＳＬ画像からスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０１３４】
フローファントム２０は、図８に示す如く、筒状で小形のファントム本体２１と、このファントム本体２１にホース２２を介して循環路を成すように結合されたポンプ２３と、このポンプ２３の吐出圧を制御して流量を制御する流量コントローラ２４とを備える。ファントム本体２１は、被検体の頭部ＨＤの近傍に配設される筒体２１Ａと、この筒体内に詰められる多孔質ゲル２１Ｂとを備える。ポンプ２３により、ファントム本体２１を通して、流体が比較的遅い速度で循環される。この流体としては、組織血液のＴ１値■１２００〜１５００ｍｓｅｃと同じ程度のＴ１値を有する、例えば硫酸銅水溶液を用いられる。流量コントローラ２４は、流体のフロー値がｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒ程度のオーダーのフローに一致するように、ポンプ２３の吐出圧を制御する。つまり、このフローファントム２０のフロー値は既知である。
【０１３５】
ファントム本体２１は被検体の頭部ＨＤの近傍に置かれ、常に頭部と同時にスキャンされる。この毎回のスキャンにおいて、フローファントム２０の画像値も測定され、この画像値が既知のフローと一致するようにスケール値が演算され、このスケール値に基づくスケーリングが行なわれる。
【０１３６】
このように特徴付けられるスケーリングでフロー定量化を行なうため、このＭＲＩ装置では、図９に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算が行なわれる（工程２）。
【０１３７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１３８】
予め、フローファントム２０をレファレンスファントムｒｅｆとする既知のフローＦ（ｒｅｆ）が記憶ユニット１１に格納される（図９のステップＳ２１）。
【０１３９】
なお、このフローファントム２０を用いない構成も可能であり、その場合には被検体頭部の例えば、病理的に正常な灰白質をレファレンスとし、その灰白質の既知の統計的にフローが参照用として記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ２１）。
【０１４０】
そして、被検体の頭部の近傍にフローファントム２０で成るレファレンスファントムｒｅｆを置いた状態でＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。このコントロールスキャン及びタグスキャンは、前述と同様に、シーケンサ５の制御の基に傾斜磁場電源４、送信器８Ｔ、及び受信器８Ｒを動作させて実行される。ＲＦコイル７で受信され、かつ受信器８Ｒで処理されたエコーデータは、演算ユニット１０にて再構成され、各モードでの画像値に生成される。
【０１４１】
したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体とレファレンスファントムｒｅｆと対して同時に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１４２】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ２２，Ｓ２３）。
【０１４３】
また、上述のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）から、そのレファレンスファントムｒｅｆにＲＯＩを置いたときの（図１０参照）、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ２４、Ｓ２５）。
【０１４４】
ここで、ステップＳ２１〜Ｓ２５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１４５】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１４６】
＜スケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}を演算するための処理工程に入る。
【０１４７】
前述したステップＳ２４及びＳ２５における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）が
【数４３】

により差分演算される（ステップＳ２６）。
【０１４８】
さらに、ステップＳ２１で求められたフローＦ（ｒｅｆ）を用いてスケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}が、
【数４４】

により演算される（ステップＳ２７）。
【０１４９】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ２２，Ｓ２３における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が、
【数４５】

の式に基づき演算される（ステップＳ２８）。
【０１５０】
次いで、ステップＳ２７で演算していたスケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}を用いて、
【数４６】

の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ２９）。
【０１５１】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１５２】
なお、本実施形態においてフローＦ（ｘ、ｙ）を演算するときには、必ず、スケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}の演算も同時に行なって、そのスケール値をフロー演算に用いることが要求される。それは、受信ゲインを補正していないからである。
【０１５３】
以上のようにして、フローの定量化を行なうことができ、本実施形態によって、前述した第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０１５４】
とくに、本実施形態によれば、フロー定量化の測定の度に、スケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}が演算され、このスケール値Ｋ_{１ｍｅａｓｕｒｅｄ}でスケーリングが実行される。このため、受信ゲインなどが、装置の機械的な要因でばらつく場合であっても、それらの変動要因を直接には補正しないものの、それらの変動を補正した状態でフローＦ（ｘ，ｙ）を求めることができる。
【０１５５】
なお、本実施形態において、フロー定量化の測定毎に補正した受信ゲイン又は既知の受信ゲインでスケール値を演算するように構成した場合、スケール値は１回求めておけば、定量化測定が変わっても、同一のスケール値を用いることもできる。しかしながら、そのように構成した場合でも、スケール値が経時的又は装置毎に変動する可能性があるときは、前述した第１の実施形態で説明したと同様に、その変動し得る単位の回数毎に、その都度、スケール値を受信ゲインで補正するキャリブレーションを実行すればよい。
【０１５６】
また、本実施形態で採用したフローファントムはその本体を患者の傍に置いて同時にスキャンできる、比較的小形の構造のものを採用したが、このフローファントムが大形の場合、一定の測定回数毎に、被検体とは別に、受信ゲインで補正したスケール値を演算し、そのスケール値をスケーリングに採用するようにしてもよい。
【０１５７】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１１を参照して説明する。
【０１５８】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ｂ）項により、ＡＳＬイメージングに拠るＡＳＬＲ（ＡＳＬ ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌ ｒａｔｉｏ）値からスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。このスケーリング法によれば、コントロール画像とＡＳＬ画像が必要であるが、原則的には、受信ゲインの補正及びリファレンスファントムも不要であるという特徴がある。
【０１５９】
このように特徴付けられるスケーリングでフロー定量化を行なうため、このＭＲＩ装置では、図１１に概略示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算が行なわれる（工程２）。
【０１６０】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１６１】
予め、被検体頭部の例えば、病理的に正常な灰白質をレファレンスとし、その灰白質の既知の統計的にフローが参照用として記憶ユニット１１に格納される（図１１、ステップＳ３１）。
【０１６２】
そして、被検体の頭部に対し、ＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体頭部に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１６３】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ３２，Ｓ３３）。
【０１６４】
また、上述のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）から、そのレファレンスｒｅｆ部分にＲＯＩを置いたときの、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ３４、Ｓ３５）。
【０１６５】
ここで、ステップＳ３１〜Ｓ３５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１６６】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１６７】
＜スケール値Ｋ_{２ｍｅａｓｕｒｅｄ}の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ_{２ｍｅａｓｕｒｅｄ}を演算するための処理工程に入る。
【０１６８】
前述したステップＳ３４及びＳ３５における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）が
【数４７】

により差分演算される（ステップＳ３６）。
【０１６９】
次いで、この差分結果ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）とステップＳ３４で生成されたコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｒｅｆ）とを用いてＡＳＬＲ（ｒｅｆ）を、
【数４８】

から演算する（ステップＳ３７）。
【０１７０】
次いで、このＡＳＬＲ（ｒｅｆ）とステップＳ３１で記憶していたフローＦ（ｒｅｆ）とを用いてスケール値Ｋ_{２ｍｅａｓｕｒｅｄ}が、
【数４９】

により演算される（ステップＳ３８）。フローＦ（ｒｅｆ）は、Ｆ（ｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒ）＝８０〜１００［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］である。
【０１７１】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ３２，Ｓ３３における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が、
【数５０】

の式に基づき演算される（ステップＳ３９）。
【０１７２】
この演算結果に、ステップＳ３２で生成していたコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）を用いて、
【数５１】

が演算される（ステップＳ４０）。
【０１７３】
次いで、この演算結果とステップＳ３８で演算していたスケール値Ｋ_{２ｍｅａｓｕｒｅｄ}を用いて、
【数５２】

の式から画素毎にフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ４１）。
【０１７４】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０１７５】
以上のように、ＡＳＬＲ値を用いてスケール値を演算し、このスケール値をスケーリングに適用してフローを求めることができるので、本実施形態によっても前述した各実施形態の同等の作用効果が得られる。
【０１７６】
とくに、第１、第２の実施形態のようにΔＳを用いる場合とは異なり、ＡＳＬＲ値を用いることで、受信ゲインの補正処理は原理的には不要となる。このため、スケール値をフロー定量化測定毎には算出しなくてもよく、ある一定の測定回数毎に共通に演算して使用することができる。すなわち、スケール値演算とフロー演算とを独立して実行することができるので、フロー定量化の後処理の融通性が高くなり、且つ、演算処理も簡単になる。
【０１７７】
なお、そのようにスケール値演算とフロー演算とを独立して行なう場合であって、上述した如くレファレンスｒｅｆを組織にとる場合、病理的に正常な被検体で数例程度、レファレンスデータを収集し、このデータからスケール値の統計的平均値を演算しておくこともできる。このように構成すると、撮像パラメータが変わらない限り、同じスケール値を用いてスケーリングを行なうことができ、スケール値の演算処理を省略することができる。
【０１７８】
なおまた、上述した第３の実施形態において、頭部組織部分にレファレンスを置く代わりに、第２の実施形態で説明したフローファントムを用いることもできる。その場合、スケール値演算用のレファレンスをフローファントム部分で演算し、第１の実施形態のときと同様にスケール値演算を行なえばよい。フローファントムを用いる場合には、人体組織部分にレファレンスを置く場合とは異なり、スケール値の標準値を算出するための統計的な測定は不要になる。
【０１７９】
ただし、フロー定量化の測定毎に患者と同時にスキャンできるフローファントムが在る場合、必ずしも、ＡＳＬＲ値を用いるスケール値演算法（第３の実施形態）を採用する必要はなく、ΔＳを用いるスケール値演算法（第２の実施形態）を採用した方が簡単な処理で済む。
【０１８０】
（第４の実施形態）
第４の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１２〜１３を参照して説明する。
【０１８１】
このＭＲＩ装置では、スケール値の演算を前述したアプローチの内、ｃ）項により、すなわち、スキャン時のスライス画像の一部に映り込んでいる血管（特に大血管）がレファレンスとして扱われ、この血管の信号を用いてスケール値が算出され、スケーリングが行なわれる。したがって、前述した如く、リファレンスのフローの経験値を事前に準備するという手間が不要になる特徴がある。
【０１８２】
ここで、大血管の信号値を用いることの原理を説明する。
【０１８３】
いま、あるボクセル内の全ての空間が流れている血液：ｂｌｏｏｄで占められ、反転時間ＴＩ内にコントロールで非励起のタグスキャンでタグされた血液：ｂｌｏｏｄに完全に置き換わるものと仮定すると、ＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｂｌｏｏｄ}は、
【数５３】

と近似できる。通常の組織では、
【数５４】

と表されるから、フローＦは、
【数５５】

となる。
【０１８４】
ここで、ＡＳＬイメージングに用いるＴＩ＝１２００〜１８００ｍｓｅｃのオーダーの時間帯では、タギングされた血液中の水成分が組織と完全に同化することは困難で、完全な同化に至る過渡的な状態にあると考えられる。このため、組織と血液のＭ_０及びＴ１は同じ値をとると考えてもよく、この前提の下に、（４ａ）式を（４ｃ）式に代入すると、フローＦは、
【数５６】

と近似的に表される。単位としてＴＩ［ｍｓｅｃ］、Ｆ［ｍｌ／１００ｃｃ／ｍｉｎ］を用いた場合、比例係数であるスケール値Ｋ_３は、単位を考慮して、
【数５７】

と表される。
【０１８５】
この（４ｅ）式から分かるように、スケール値Ｋ_３を求める演算に、Ｍ_０、受信ゲインＡ、及びインバージョン比αはキャンセルされて関与しない。また、λについても、水における値：λ＝０．９〜１の範囲の値を採用することで、同式は更に簡単化される。
【０１８６】
そこで、本実施形態のＭＲＩ装置は、図１２に概略示す如く、画像及びデータの準備を行ない（工程１）、この準備された画像及びデータからスケーリング、すなわちフロー演算を行なう（工程２）。
【０１８７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０１８８】
予め、スケール値演算パラメータとして、撮像に用いる反転時間ＴＩ及びインバージョン比αを記憶ユニット１１に格納させる（図１２のステップＳ５１）。ただし、撮像される血管内のボクセルが反転時間ＴＩ内に、タギングされた血液で充満するということが条件である。
【０１８９】
そして、被検体の頭部に対してＡＳＬイメージング、すなわちコントロールスキャン及びタグスキャンが適宜な順序で１回ずつ実行される。したがって、フロー定量化測定の度に、コントロールスキャン及びタグスキャンが被検体頭部に実行され、各モードのデータ測定及び収集が行なわれる。
【０１９０】
この内、コントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ５２，Ｓ５３）。
【０１９１】
また、上述のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）のデータから、その画像の一部を成す血管（大きい血管）にＲＯＩを置いたときの（図１３参照）、ＲＯＩ内のコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｂｌｏｏｄ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｂｌｏｏｄ）が夫々生成される（ステップＳ５４、Ｓ５５）。
【０１９２】
ここで、ステップＳ５１〜Ｓ５５は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０１９３】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０１９４】
＜スケール値Ｋ_３の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ_３を演算するための処理工程に入る。
【０１９５】
前述したステップＳ５４及びＳ５５における生成データから、大血管：ｂｌｏｏｄに対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｂｌｏｏｄ）が
【数５８】

により差分演算される（ステップＳ５６）。
【０１９６】
さらに、ステップＳ５１で記憶されたスケール値演算パラメータＴＩ及びλを用いてスケール値Ｋ_３が、
【数５９】

により演算される（ステップＳ５７）。
【０１９７】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ５２，Ｓ５３における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ}（ｘ，ｙ）が、
【数６０】

の式に基づき演算される（ステップＳ５８）。
【０１９８】
次いで、ステップＳ５７で演算していたスケール値Ｋ_３を用いて、
【数６１】

の式から画素毎のフローＦ（ｘ、ｙ）が演算される（ステップＳ５９）。
【０１９９】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０２００】
以上のようにして、フローの定量化を行なうことができ、本実施形態によって、前述した第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０２０１】
とくに、本実施形態によれば、撮像した画像の一部を成す大血管部分の信号を流用することで、リファレンスのフローを経験的に事前に求めておくという処理は不要になる。同時に、受信ゲインの補正処理も不要になる。
【０２０２】
なお、レファレンスとして血管を扱うに際し、大きな動脈でもよいが、スライス画像にそのような大きな動脈が存在しないときは、ＦＡＩＲ法で信号値が特に大きく出るｓａｇｉｔｔａｌ ｓｉｎｕｓなど、大きな静脈にＲＯＩを設定すればよい。
【０２０３】
またなお、受信ゲインを補正するようにすれば、スケール値を毎回のフロー定量化毎に演算することは必ずしも必要ではなく、スケール値として統計的平均値を用いることもできる。
【０２０４】
（第５の実施形態）
第５の実施形態に係るＭＲＩ装置を、図１４〜１５を参照して説明する。
【０２０５】
このＭＲＩ装置では、第１の実施形態によるスケール値Ｋ_１の算出のときと同様に、前述したアプローチの内、ｄｉ）項により、すなわち、ここでは正常組織に設定したレファレンスのＡＳＬ画像を用いてスケール値Ｋ_４が算出され、スケーリングが行なわれる。
【０２０６】
このＭＲＩ装置では、図１５に概略を示す如く、画像及びデータの準備がなされ（工程１）、この準備された画像及びデータからスケール値Ｋ_４、及びフローＦ（ｘ，ｙ）の順に演算される（工程２）。
【０２０７】
最初の工程１の処理を説明する。
【０２０８】
予め、頭部の例えばｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒをレファレンスｒｅｆとしたときの、ｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒの既知のフローＦ（ｒｅｆ）が記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ６１）。また、血液のＴ１値としてＴ１＝Ｔ１_ａが予め記憶ユニット１１に格納される（ステップＳ６２）。
【０２０９】
また、ＴＩ＝ＴＩ_１において実行されたコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ６３，Ｓ６４）。同様に、ＴＩ＝ＴＩ_２において実行されたコントロールモード及びスキャンモードのスキャンによるエコーデータから、頭部のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）が再構成される（ステップＳ６５，Ｓ６６）。
【０２１０】
さらに、上述の一方の組のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆに対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｒｅｆ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒ ｅｄ１}（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ６７、Ｓ６８）。同様に、もう一方の組のコントロール画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）及びタグ画像Ｓ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）から、その頭部のｇｒａｙ ｍａｔｔｅｒにレファレンスｒｅｆ（ＲＯＩ）を置いたときの、レファレンスｒｅｆに対するコントロールスキャン及びタグスキャン各々の画像測定値Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｒｅｆ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｒｅｆ）が夫々生成される（ステップＳ６９、Ｓ７０）。
【０２１１】
ここで、ステップＳ６１〜Ｓ７０は上述した処理順に限定されることなく、適宜な順で処理してよい。
【０２１２】
このように準備が整うと、スケール値及びフローの演算が後処理として演算ユニット１０により実行される。
【０２１３】
＜スケール値Ｋ_４の演算＞
最初に、スケール値（比例係数）Ｋ_４を演算するための処理工程に入る。前述したステップＳ６７及びＳ６８における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｒｅｆ）が
【数６２】

により差分演算される（ステップＳ７１）。同様に、ステップＳ６９及びＳ７０における生成データから、レファレンスｒｅｆに対するＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｒｅｆ）が
【数６３】

により差分演算される（ステップＳ７２）。
【０２１４】
次いで、前述した原理の如く、２つのＡＳＬ画像値ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｒｅｆ）及びΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｒｅｆ）がＴ１＝Ｔ１_ａを用いてＴ１減衰補正され、画像値ΔＳ_{ｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｒｅｆ）及びΔＳ_{ｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｒｅｆ）が得られる（ステップＳ７３，Ｓ７４）。
【０２１５】
次いで、それらの補正値を用い、ＡＳＬ画像値ΔＳの傾きＧ_ｒａｄが
【数６４】

により演算される（ステップＳ７５）。
【０２１６】
次いで、スケール値Ｋ_４が
【数６５】

により演算される（ステップＳ７６）。
【０２１７】
＜フローＦ（ｘ，ｙ）の演算＞
次に、フローＦ（ｘ，ｙ）を演算するための処理工程に入る。この処理工程にあっては、最初に、前述したステップＳ６３，Ｓ６４における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）が、
【数６６】

の式に基づき演算される（ステップＳ７７）。同様に、前述したステップＳ６５，Ｓ６６における生成画像Ｓ_{ｃｏｎｔ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）及びＳ_{ｔａｇ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）を用いて、ＡＳＬ画像ΔＳ_{ｍｅａｓｕｒｅ ｄ２}（ｘ，ｙ）が、
【数６７】

の式に基づき演算される（ステップＳ７８）。
【０２１８】
次いで、Ｔ１＝Ｔ１_ａを用いて、Ｔ１減衰補正した一方の画像値ΔＳ_{ｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ１}（ｘ，ｙ）が
【数６８】

が演算される（ステップＳ７９）。同様に、Ｔ１＝Ｔ１_ａを用いて、Ｔ１減衰補正したもう一方の画像値ΔＳ_{ｃｏｒ／ｍｅａｓｕｒｅｄ２}（ｘ，ｙ）が
【数６９】

が演算される（ステップＳ８０）。
【０２１９】
次いで、この２つのＴ１減衰補正した画像値を用いて、その傾きＧ_ｒａｄ（ｘ，ｙ）が
【数７０】

演算される（ステップＳ８１）。
【０２２０】
最後、既にステップＳ７６で求めていたスケール値Ｋ_４を用いて、フローＦ（ｘ，ｙ）を
【数７１】

により画素毎に演算する（ステップＳ８２）。
【０２２１】
このようにして２次元的に分布するフローＦ（ｘ、ｙ）が求められ、そのフローＦの定量化の情報として表示器１２に表示される。
【０２２２】
以上のように、本実施形態は、レファレンスに関して、ＴＩに対するＴ１を補正した後のＡＳＬ画像値の傾きＧ_ｒａｄ（ｒｅｆ）を求め、この傾きＧ_ｒａｄ（ｒｅｆ）から比例係数であるスケール値Ｋ_４を演算し、このスケール値Ｋ_４を、同様にＡＳＬ画像値ΔＳ（ｘ，ｙ）に関して求めた傾きＧ_ｒａｄ（ｘ，ｙ）に掛けるだけの簡便なスケーリングによりフローＦ（ｘ，ｙ）を定量的に算出することができる。
【０２２３】
このため、本実施形態においても、前述した各実施形態と同等の作用効果を得るとともに、スライス面とタギング面からの動脈血の到達時間の遅れがあっても、最低２点のデータからΔＳのカーブの傾きＧ_ｒａｄを求めることで、かかる遅れに依存せず、より正確なフローＦを求めることができる。
【０２２４】
ところで、上述した第１〜第５の実施形態にあっては、撮像部位が頭部である場合を例示したが、撮像部位は腎臓、肝臓、筋血流など、種々の部位に適用することもできる。
【０２２５】
なお、本発明は、代表的に例示した上述の実施の形態に限定されるものではなく、当業者であれば、特許請求の範囲の記載内容に基づき、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の態様に変形、変更することができ、それらも本発明の権利範囲に属するものである。
【０２２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ＡＳＬイメージングでは、撮像領域における組織血流から成るフローとＡＬＳ画像の信号強度とが比例関係として近似できることに着目し、ＡＳＬ（Ａｒｔｅｒｉａｌ Ｓｐｉｎ Ｌａｂｅｌｉｎｇ）法に基づくスキャンを実行して撮像領域の画像データを得て、この画像データにスケール値を適用して撮像領域における組織血流から成るフローを定量的に求めるようにしたため、例えば画像データの画素毎に、又は、画像データの画素毎のカーブの傾きにスケール値を掛けるだけの簡単な定量化演算（スケーリング）により精度良くフローを定量化できる。
【０２２７】
すなわち、画像データは従来法とは異なり、原則的には１枚だけ用意すればよく、その収集時間が必要最小限の短かい時間で済み、また、定量化演算も従来法に比べて著しく簡素化され、且つその演算量も少なくなることから、迅速且つ簡便に、そして精度良くフローの定量化を行なうことができる。このため、従来の収集データや演算量が膨大な、実際には殆ど使用困難な手法に比べて、一般の急性期梗塞の患者などに対して、とくに有効性を発揮する。
【０２２８】
このフロー定量化を画像表示することで、画像値を使った臨床的に意味のある比較が可能になり、患者毎に又は同一患者の時間経過毎にフロー値の変化を追跡するといった診断法も提供できる。
【０２２９】
また、当然に、造影剤が不要であるから非侵襲性を維持でき、Ｘ被曝も無いといった点でも有利である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するためのコンパートメントモデルの説明図。
【図２】本発明の原理を説明するためのモデル解析での説明図。
【図３】本発明の１つの態様に係るスケーリング原理を説明する説明図。
【図４】本発明の実施形態に係るＭＲＩ装置の一例を示すブロック図。
【図５】ＡＳＬ法によるイメージングの原理を模式的に説明する図。
【図６】第１の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図７】頭部のスライスと静止ファントムとの位置関係を説明する図。
【図８】第２の実施形態に係るフローファントムの概略構成図。
【図９】第２の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１０】頭部のスライスとフローファントムとの位置関係を説明する図。
【図１１】第３の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１２】第４の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【図１３】頭部のスライスとレファレンス（静脈）との位置関係を説明する図。
【図１４】第５の実施形態に係る、ＡＳＬ画像の画素毎の傾きに拠るスケーリング法を説明する図。
【図１５】第５の実施形態において実行される画像データの生成からフロー定量化演算までの流れを例示する概略説明図。
【符号の説明】
１ 磁石
２ 静磁場電源
３ 傾斜磁場コイルユニット
４ 傾斜磁場電源
５ シーケンサ
６ ホスト計算機
７ ＲＦコイル
８Ｔ 送信器
８Ｒ 受信器
１０ 演算ユニット
１１ 記憶ユニット
１２ 表示器
１３ 入力器
２０ フローファントム[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention provides an imaging based on the ASL (Arterial Spin Labeling) method that can provide perfusion (tissue blood flow) or blood vessel images without administering a contrast medium to a subject.make use of,The flow can be quantified by a simple methodFor MRI (magnetic resonance imaging) equipmentRelated.
[0002]
The ASL method referred to in the present invention refers to the entire spin labeling method in a broad sense.
[0003]
[Prior art]
In magnetic resonance imaging, the nuclear spin of a subject placed in a static magnetic field is magnetically excited with a high-frequency signal of Larmor frequency, and an image is generated from an FID (free induction decay) signal or echo signal generated by this excitation. It is a technique to obtain.
[0004]
As one category of this magnetic resonance imaging, a spin labeling method for evaluating tissue perfusion, that is, an ASL method is known. This ASL method provides a perfusion (tissue blood flow) image reflecting a blood vessel image or microcirculation (perfusion) of a subject without administering a contrast agent to the subject, that is, in a non-invasive state. In recent years, research on this has been actively conducted. In particular, clinical applications have begun mainly in the head.
[0005]
The ASL method is roughly classified into a “continuous ASL (CASL) method” and a “dynamic ASL (DASL)” method. The CASL method is a method of applying a large continuous adiabatic RF, and the spin state in the blood vessel is labeled (magnetized) at a certain point in time, and the bolus of the labeled blood reaches the imaging slab (observation surface). Imaging signal changes. On the other hand, the DASL method is a method of applying pulsed adiabatic RF, and constantly changes the magnetization in the blood vessel, and images the tissue continuously receiving the magnetized blood flow, thereby perfusing the tissue. To evaluate. This DASL can be performed relatively easily even with a clinical MRI apparatus.
[0006]
The DASL method includes a STAR (Signal Targeting With Alternating Radio Frequency) method and a FAIR (Flow Sensitive Alternating Inversion Recovery) method. Further, as an improved method of the STAR method, there is an EPISTAR (echo planar MR imaging and signal targeting with altering radio frequency) method.
[0007]
In this ASL imaging, two images of a control mode and a label (tag) mode are generally generated. The image data obtained in each of the tag mode and the control mode is subjected to a difference calculation for each pixel between the images. As a result, information on blood flowing into the imaging slab, that is, an ASL image representing perfusion is obtained.
[0008]
Attempts to quantify the flow (tissue blood flow) by such ASL imaging are known. This attempt will be described below.
[0009]
Flow F is generally derived from the Bloch equation (see, eg, “MRM 35: 540-546 (1996), C. Scwarzwauer et al”). The Bloch equation for longitudinal relaxation in the presence of flow F is
[Expression 1]

[0010]
Therefore, images are obtained in the tag mode and the control mode, and the flow F is calculated. That is, M₀And T1 are measured for each pixel, and T1 of blood (= T1_a: Subscript a means arty) and assuming that it is the same as T1 of the organization,
[Expression 2]

It is reported that
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
However, in order to calculate the flow F based on the above-described equation (c), there is a problem that, as a real problem, a very large amount of computation is required. In particular, M₀And measuring T1 for each pixel itself has a lot of measurement data, so that the calculation amount is enormous and the calculation time becomes long.
[0012]
In addition, in order for the expression (c) to be satisfied, the precondition is that “the spin of water in the arterial blood stream that has been transported to the tissue quickly moves into the tissue and changes to the T1 value of the tissue. "is required. However, in practice, such a condition is not completely satisfied during the time from the labeling of the upstream arterial blood flow to the start of data collection (TI time (actually about 1 to 2 seconds)). This is because many water spins remain in the capillary bed. For this reason, even if the T1 map image is calculated by spending a great amount of time and calculation amount, it includes a measurement error due to the precondition not being completely satisfied as described above. Even if it is assumed that the measurement can be performed accurately, a situation different from the actual flow state may occur, and the error may increase conversely.
[0013]
Furthermore, since a large number of pieces of image data are used, misregistration due to body movements and the like occur, and it has been pointed out that measurement accuracy is deteriorated due to mixing errors.
[0014]
As described above, since there are various problems in applying the conventional flow (tissue blood flow) quantification method to actual clinical practice, there is a demand for a quantification method capable of practically solving these problems. It was. In particular, when it is applied to a patient such as a general acute infarction, the flow needs to be quantified in a short time and simply.
[0015]
  The present invention has been made in view of the situation of the above-described prior art, and data collection from an imaging slab based on ASL imaging can be minimized, and a simple operation with a small amount of calculation is required for the collected data. By simply performing processing, the flow (tissue blood flow) of the imaging slab can be quantified easily and accurately.MRI equipmentIts purpose is to provide.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
First, terms in the present invention will be clarified.
[0017]
“Flow” is often obtained by placing an imaging slab in the brain, and officially refers to “CBF: cerebral blood flow”, but is an amount that can be applied to organs other than the head. It is used in the sense of regional flow, and is generally referred to as flow F [ml / 100 cc / min]. Further, “flow quantification” is to obtain flow quantification information (blood flow amount or the like) for each pixel, and includes an aspect in which an image of blood flow is presented as a flow image.
[0018]
According to the present invention, a flow (tissue blood flow) is quantified by applying simple scaling to a single ASL image obtained in principle based on the ASL method non-invasively without using a contrast medium. Information can be obtained. The scale value (scaling value) used for this scaling is calculated in advance or is calculated from the image value of the reference phantom each time.
[0019]
Hereinafter, (1): Model analysis of ASL imaging, (2): Determinant of MRI signal intensity, and (3): Principle of simple flow calculation method according to the present invention based on items (1) and (2) These will be described in order.
[0020]
(1) Model analysis of ASL imaging
(1.1) ASL imaging model (1)
(1.1.1) Bloch equation with flow
In general, the longitudinal magnetization density M of the tissue where the flow F exists is expressed by the Bloch equation described above.
[Equation 3]

It is. The reversal time is TI,
[Expression 4]
1 / T1_app= 1 / T1 + F / λ (2)
Is calculated in the tag mode and the control mode, respectively, and the flow F is calculated.
[0021]
(1.1.2) Calculation of flow F by FAIR method
In the FAIR (Flow sensitive Alternative Recovery Recovery) method, the contribution due to the transverse relaxation time T2, the flip angle FA, the gain, etc. is ignored, and the longitudinal relaxation time T1 of the blood and the tissue is the same, and the IR (reverse recovery) pulse is applied. It is assumed that the longitudinal magnetization immediately before receiving is recovered. This creates a state in which the spin blood in which the longitudinal magnetization is saturated continues to flow in the control mode, while the inverted spin blood continues to flow in the tag mode.
[0022]
In this state, the delay time t to reach the slice plane of the tagged spin_d(If this is not ignored, the following TI term is "TI-t_dThe signal strength S of the image in the control mode and tag mode_contAnd S_tagRespectively, where the proportionality coefficient is A,
[Equation 5]

It can be expressed.
[0023]
Here, a method for calculating the flow F from two types of ASL values of ΔS and ASLR will be described.
[0024]
(1.1.2.1) Derivation of Flow F from ΔS
M₀, T1 is measured for each pixel and it is assumed that T1 (= T1a) of blood is the same as T1 of tissue.
[0025]
[Formula 6]

[Expression 7]

Approximate using
[Equation 8]

It is represented by From this equation, it can be seen that ΔS and flow F are in a proportional relationship. Therefore, when this is solved, the flow F becomes
[Equation 9]

Is calculated by This analytical formula is generally reported.
[0026]
(1.1.2.2) Derivation of Flow F from ASLR
[Expression 10]

It is expressed. So, solving this for flow F,
## EQU11 ##

Is obtained. That is, when obtaining the flow F from the ASLR, as can be seen from this equation, the contribution of the reception gain included in the proportionality coefficient A and the proton density of the tissue at the time of saturation is offset.
[0027]
(1.2) ASL imaging model (2)
(1.2.1) Model derivation from Fick's principle
In ASL imaging, the stationary tissue is canceled by the difference between the generated signals in the control mode and the tag mode, and only the signal of the blood flow component labeled in the upstream portion remains. For this reason,
[Expression 12]

think of.
[0028]
As shown below, according to Fick's principle, in the unit voxel, during a minute time dt, the difference between the inflow amount of arterial blood of the longitudinal magnetization component of blood and the outflow amount due to veins and relaxation:
[Formula 13]

And
[0029]
That is,
[Expression 14]

Here, assuming that "water is a diffusive tracer and is uniformly diffused in any tissue evenly and instantaneously into a uniform compartment" (see Fig. 1 for the compartment model), venous blood and tissue Since the magnetization density is in equilibrium,
[Expression 15]
ΔM (t) = λMv (t) (12)
It is represented by Substituting equation (12) into equation (11),
[Expression 16]

It becomes.
[0030]
(1.2.2) General solution with Pulsed ASL method
Here, the longitudinal magnetization M in the arterial blood is added in consideration of the delay until the blood flows into the imaging slab._a(T) is defined, and the tracer concentration change characteristic in the tissue is derived using the Pulsed ASL method (see the paper “MRM40: 383-396 (1998)”).
[0031]
a) Arterial blood longitudinal magnetization: M_a(T)
Longitudinal magnetization M in arterial blood_a(T)
τ: Tag duration,
t_d: Time to reach labeled blood imaging slab,
Then, as shown in FIG.
[Expression 17]

It can be expressed.
[0032]
b) Longitudinal magnetization in tissue: ΔM (t)
The longitudinal magnetization ΔM (t) in the tissue is as shown in FIG.
[Formula 18]

It is expressed.
[0033]
However,
[Equation 19]

It is.
[0034]
Here, when k is close to 0, Q_p(T) approaches 1 and can be ignored.
[0035]
For example, assuming a 1.5 Tesla MRI machine,
[Expression 20]

It becomes. t_dCan be ignored if the distance between the tag slab and the imaging slab is set sufficiently small (t_d= 0) in many cases.
[0036]
For this reason, approximately
[Expression 21]

It is represented by
[0037]
(2) Determinants of MRI signal strength
In general, the MRI signal: S changes according to the Bloch equation. When this MRI signal S is expressed by a function that takes into account the contribution of parameters,
[Expression 22]

Determined by.
[0038]
[Outside 1]

It is.
[0039]
Considering the above items, A₁The term is an analyte-dependent term and A₂The term does not depend on the device and is a term determined by the imaging parameter.₃The term is a term determined by the mechanical device. A₁If the term is the same tissue, the value is the same regardless of the subject.₂The terms have the same value if they are the same parameter.
[0040]
In contrast, A₃Since the term is a device-specific factor, correction is required. Fortunately, however, in the case of MR imaging, if the value of the reception gain is known, the converted signal intensity corresponding to the raw signal intensity emitted from the human body can be easily calculated. In addition, the effect due to device-specific variation is usually small, and even if there is some variation, the reference phantom can be imaged simultaneously to correct the signal change due to device variation from the imaged signal. Can do.
[0041]
(3) Principle of a simple flow calculation method according to the present invention
(3.1) Principle
(3.1.1) Relationship between ASL signal and flow
The greatest feature of ASL imaging is that, unlike other contrast agent administration methods, the arterial blood directly under the inflow portion of blood flow into the imaging slab is directly labeled. In other words, it is possible to perform perfusion imaging that minimizes fluctuations in signal values caused by individual differences in areas that are not subject to measurement, such as fluctuations in signal values and lung function due to contrast agent administration methods. It is in.
[0042]
This is because, as described above, the input function to the tissue compartment of arterial blood: M_aThis means that (t) can be approximated by a rectangular function.
[0043]
Based on the ASL method, the signal value S between the control mode and the tag mode obtained by imaging the same slab with the same device_cont, S_tagASL image value (difference value) ΔS of
[Expression 23]
ΔS = S_cont-S_tag
In this image value ΔS, the flow: F is a dominant factor. Therefore, the imaging conditions are set so that the flow F due to the arterial blood flow is dominant, and the signal values S in the control mode and the tag mode_cont, S_tagTo collect.
[0044]
In ASL imaging, strictly speaking, the flow F also depends on the T1 value of the tissue and blood flow, but is derived in the above-described model analysis (in particular, refer to the model analysis based on Fick's principle) or the paper “ As shown in “MRM 40: 383-396 (1998)”, it can be considered that the ASL image value ΔS and the flow F are approximately uniform and proportional. Therefore, if the proportionality constant is A,
[Expression 24]
ΔS = A · F (23)
And can be expressed by a simple formula.
[0045]
(3.1.2) Factors that determine proportionality factor A
The actual MRI signal includes the imaging parameter M described in the general theory (refer to the section (2)).₀, T1, T2, FA, T_recovery, RGN, V contribution. this,
[Expression 25]

It expresses.
[0046]
By the way, referring to the Bloch equation, the ASL image has a scale value excluding large blood vessels.
[Equation 26]

Can be considered to be substantially proportional to the flow F. Therefore, parameters for obtaining the scale value K will be considered.
[0047]
(A) M₀About TI
Tissue image value at saturation (proton density image) M₀The inversion time TI is originally a different value for each tissue, that is, for each pixel. When the static magnetic field is 1.5 Tesla, TI is about 900 msec for gray matter and about 700 msec for white matter.₀Takes a value near 1. According to the ASL model, "M₀The values of “exp (−TI / T1)” are white matter: exp (−1200/700) = 0.180, gray matter: exp (−1200/900) = 0.236, and the difference is almost double.
[0048]
However, in reality, in order for T1 of blood to completely assimilate to T1 of tissue water, it is not sufficient that the inversion time TI after labeling is about TI = 1500 msec. The component is still present and that part maintains the T1 of the blood. For this reason, “M₀・ Exp (−TI / T1) ”difference should not be as high as the theoretical value.
[0049]
Note that when T1 is actually measured as in the conventional method, it is necessary to calculate the T1 value for each pixel from a plurality of images in which the inversion time TI is changed each time. In addition, T1 of the entire blood flow that has flowed may not necessarily be assimilated with T1 of the tissue, and calculation errors cannot be avoided.
[0050]
(B) About T2 and FA
The tissue T2 value and the flip angle FA are preferably the same in the control mode and the tag mode. It is desirable to minimize the influence of these parameters. When using an FE pulse sequence, it is particularly preferable to shorten the echo time TE.
[0051]
As for the flip angle of imaging, in the case of the high-speed FE method, it is better not to use a deeper flip angle in order to suppress the fluctuation of the signal value in the k-space. There is no problem if the angle is set to 90 °.
[0052]
(C) About inversion ratio α
By using an adiabatic pulse as the RF pulse and setting its RF power slightly larger, the influence of the non-uniformity of the RF magnetic field can be reduced, and the spin is completely reversed. That is, the inversion ratio α can be regarded as α = 1. Even if α <1 is set, there is basically no difference between organizations.
[0053]
(D) Reception gain
Usually, in the case of MR imaging, since the reception gain can be changed for each measurement, it is necessary to obtain it for each patient. However, the reception gain may be fixed, or the reception gain may be converted to the input conversion signal strength to the RF coil every time.
[0054]
On the other hand, instead of ΔS, ASLR = ΔS / S_cont, M₀And the effect of reception gain is cancelled.
[0055]
Furthermore, in the present invention, the flow calculation method described above is referred to as “arrival time t of the labeled blood to the imaging slab._dCan be taken into consideration.
[0056]
This arrival time t_dIs not a major problem in the normal brain, but in cases where there are occlusions or stenosis of blood vessels, this is often not negligible. In such a case, when T1 attenuation correction is performed on the measured signal strength ΔS shown in the equation (18),
[Expression 27]

[0057]
That is, the signal intensity ΔS after correcting the T1 attenuation._corIn "A ・ 2αM_0a”Can be regarded as a constant with respect to the difference in organization, and as shown in FIG._dIs expressed as a parameter, t_dIt becomes a straight line rising from.
[0058]
In this case, the arrival time t_dIt can be seen that if the flow F is constant even if they are different, the slope is constant. Therefore, when the inclination is obtained, the arrival time t_dThe flow F can be calculated without depending on. To find the slope, t_d≦ TI ≦ t_dIt can be calculated by measuring at least two points satisfying + τ.
[0059]
Specifically, t_d<TI₁, TI₂<T_dTwo points measured by selecting + τ (TI₁, ΔS₁), (TI₂, ΔS₂) To the slope G of the signal value ΔS curve_radAsk for. That is,
[Expression 28]

It becomes. here,
[Expression 29]
K₄= Λ / (A · 2αM_0a)
After all,
[30]
F = K₄・ G_rad
From this, the flow F can be calculated.
[0060]
To summarize this, the measured value (TI₁, ΔS₁), (TI₂, ΔS₂)
[31]

Thus, the flow F can be calculated.
[0061]
Where T1 of blood = T1_aIs about 1200-1500 ms. In addition, as shown in FIG._dIs larger than the upper limit value that can take the maximum value and can be reached t_dIt is necessary to select a value smaller than a value obtained by adding the tagging time width τ to the minimum value of. As a result, TI₁= 700-900ms, TI₂= 1200-1500 ms is considered appropriate. However, since this range also changes depending on the positional relationship between the imaging slice and tagging, it is desirable to optimize each time according to the imaging conditions. If time permits, a linear approximation is performed from three or more measured values to obtain a more accurate gradient G._radYou may ask for.
[0062]
The case where the principle described above is applied to simple flow calculation of CBF (Cerebral Blood Flow) is summarized as follows.
[0063]
In ASL imaging, when a difference image is obtained by calculating a difference between a control mode image and a tag mode image collected from an imaging slab, the signal intensity of the difference image and the flow of the imaging slab are approximately proportional to each other. For this reason, in the present invention, the flow is quantitatively calculated basically by performing simple scaling from one ASL image collected at one kind of inversion time TI.
[0064]
That is, the conversion scale value to the flow F for ΔS or ASLR is expressed as K.₁, K₂, K₄Then, as shown in FIG.
[Expression 32]

Or, as shown in FIG.
[Expression 33]
F = G_rad× K₄
The flow F can be calculated by performing simple scaling.
[0065]
The scale value used for this scaling can be obtained by various methods. This method includes
a) a method of calculating from ΔS (= Scont−Stag),
b) a method of calculating from ASLR (= ΔS / Scont),
c) a method of calculating from a blood signal of a large blood vessel, or
d) G slope of ΔS curve with respect to TI_radTo calculate from
There is. Scale value K of the first a)₁The calculation method of
ai) a method of calculating from a reference set in a stationary reference phantom or normal tissue (a method of correcting reception gain), or
aii) Method of calculating from flow phantom (method of not correcting reception gain)
And divided. The fourth d) scale value K₄The calculation method of
di) a method of calculating from a reference set for a stationary reference phantom or normal tissue, or
dii) Method of calculation from flow phantom
And divided.
[0066]
In general, except for the large blood vessel portion, from the Bloch equation, the scale value K for ΔS:
[Expression 34]

If the scale value K is constant, the ASL image is almost proportional to the flow F. Fortunately, T1 is in the range of 800 to 900 msec for gray matter and white matter.₀Is also a value near 1.
[0067]
For example, the flow F of the normal part of the thalamus as a gray matter is about F = 80 to 100 [ml / 100 cc / min]. For this reason, the scale value K may be determined so that the value of the flow F becomes that value. The unit of the flow F obtained by the Bloch equation is [ml / 1 cc / msec] when the inversion time TI is substituted by [msec]. Therefore, if the value of this flow F is multiplied by 1000 × 100 × 60 = 6000000, it is converted into a unit of [ml / 100 cc / min].
[0068]
For the reference (reference part) of ASL imaging when calculating the flow, for example, an ROI may be set so as not to include blood vessels (particularly veins) in a gray meter, and a signal value in the ROI may be calculated. For example, the reference may be in the thalamus. If the left and right thalamus are normal, the average value of the left and right ROIs may be calculated.
[0069]
When the signal value of this reference is S (thalamus), the proportional coefficient K is
[Expression 35]

Is required.
[0070]
Further, when variation occurs when taking a tissue in the body as a reference, a phantom with a flow may be used, and the reference may be set for this.
[0071]
Since the reception gain can vary, it is desirable to calculate it for each patient. However, if the average value is obtained by measuring the reception gain data of multiple normal subjects, even if the reception gain is fixed, the imaging parameters As long as does not change, it can be measured using the received gain.
[0072]
Furthermore, the stationary phantom is scanned at the same time, and the reference signal is calculated from the phantom part, or the ROI is set in a relatively uniform tissue such as gray matter in the image of the subject, and the reference signal is obtained by averaging the image values. Is calculated, the ASL image value S before the difference_contThus, the fluctuation of the image value due to the reception gain and other factors can be corrected.
[0073]
The above-described principle of the present invention has been explained from the analysis result when the ASL imaging is performed by the FAIR method. However, the above-described principle is not limited to the EPISTAR method, the ASTER method and its modified method, and a method using a continuous wave. Of course, this is also true when implemented in this way.
[0074]
  The specific configuration of the present invention is as follows:,An imaging unit that performs scanning based on an ASL (Arterial Spin Labeling) method on an imaging region of a subject to obtain image data of the imaging region based on the ASL method;A scale value calculating means for calculating a scale value;To the image data obtained by the imaging meansAboveFlow quantification means for applying a scale value to quantitatively obtain a flow composed of tissue blood flow in the imaging regionThe scale value calculation means uses the difference data between the image data collected by the tag mode and control mode scans based on the ASL method as reference image data based on the ASL method of the reference referred to for the subject. Reference image data acquisition means obtained as the above, and calculation means for calculating the scale value based on the imaging parameters of the scan as known information about the flow or the scan and the reference image data of the referenceIt is characterized by that.
[0077]
Specific configurations and features according to other aspects of the present invention will become apparent from the embodiments of the present invention described below and the accompanying drawings.
[0078]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
[0079]
(First embodiment)
The MRI apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. The MRI apparatus calculates the scale value according to the above-mentioned approach a) + i), that is, corrects the reception gain from the stationary reference phantom, and uses the reception gain and the ASL image of the reference taken in the normal tissue. A scale value is obtained, and scaling is performed using the scale value.
[0080]
A schematic configuration of this MRI apparatus is shown in FIG. This apparatus configuration can be used in common in each embodiment described later.
[0081]
The MRI apparatus includes a bed unit on which the subject P is placed, a static magnetic field generation unit that generates a static magnetic field, a gradient magnetic field generation unit for adding position information to the static magnetic field, a transmission / reception unit that transmits and receives high-frequency signals, A control / arithmetic unit for controlling the entire system and for image reconstruction is provided.
[0082]
The static magnetic field generation unit includes, for example, a superconducting magnet 1 and a static magnetic field power supply 2 that supplies current to the magnet 1, and an axial direction of a cylindrical opening (diagnostic space) into which the subject P is loosely inserted. Static magnetic field H in the Z-axis direction₀Is generated. In addition, the shim coil 14 is provided in this magnet part. The shim coil 14 is supplied with a current for homogenizing a static magnetic field from a shim coil power supply 15 under the control of a controller which will be described later. The couch portion can removably insert the top plate on which the subject P is placed into the opening of the magnet 1.
[0083]
The gradient magnetic field generator includes a gradient magnetic field coil unit 3 incorporated in the magnet 1. The gradient coil unit 3 includes three sets (types) of x, y, and z coils 3x to 3z for generating gradient magnetic fields in the X, Y, and Z axis directions orthogonal to each other. The gradient magnetic field unit further includes a gradient magnetic field power supply 4 that supplies current to the x, y, z coils 3x to 3z. The gradient magnetic field power supply 4 supplies a pulse current for generating a gradient magnetic field to the x, y, z coils 3x to 3z under the control of a sequencer 5 described later.
[0084]
By controlling the pulse current supplied from the gradient magnetic field power supply 4 to the x, y, z coils 3x to 3z, the gradient magnetic fields in the X, Y, and Z directions, which are the three axes as physical axes, are synthesized, and the logical axis Each direction of the slice direction gradient magnetic field Gs, the phase encode direction gradient magnetic field Ge, and the readout direction (frequency encode direction) gradient magnetic field Gr can be arbitrarily set and changed. Each gradient magnetic field in the slice direction, phase encoding direction, and readout direction is a static magnetic field H.₀Is superimposed on.
[0085]
The transmission / reception unit includes an RF coil 7 disposed in the vicinity of the subject P in the imaging space in the magnet 1, and a transmitter 8T and a receiver 8R connected to the coil 7. The transmitter 8T and the receiver 8R supply an RF current pulse having a Larmor frequency for causing a magnetic resonance (MR) phenomenon to the RF coil 7 under the control of the sequencer 5 described later. The high-frequency MR signal received is received and subjected to various signal processing to form a corresponding digital signal.
[0086]
The control / arithmetic unit further includes a sequencer (also referred to as a sequence controller) 5, a host computer 6, an arithmetic unit 10, a storage unit 11, a display device 12, and an input device 13. Among these, the host computer 6 accepts information instructed by the operator according to the stored software procedure, instructs the sequencer 5 to scan sequence information based on this information, and includes the arithmetic unit 10, the storage unit, including the sequencer 5. 11 and a function of supervising the overall operation of the apparatus including the display 12.
[0087]
The sequencer 5 includes a CPU and a memory, stores pulse sequence information sent from the host computer 6, and controls a series of operations of the gradient magnetic field power source 4, the transmitter 8T, and the receiver 8R according to this information. . The sequencer 5 once inputs the digital data of the MR signal from the receiver 8R and transfers the data to the arithmetic unit 10 that performs the reconstruction process.
[0088]
Here, the pulse sequence information is all information necessary for operating the gradient magnetic field power source 4, the transmitter 8R, and the receiver 8T according to a series of pulse sequences, for example, x, y, z coils 3x to 3z. Includes information on the intensity, application time, application timing, and the like of the pulse current applied to.
[0089]
For the ASL imaging method of the present embodiment, for example, any method such as the STAR method, the EPIATAR method, or the FAIR method can be used. In addition, the pulse sequence that can be adopted by these methods may be any pulse sequence as long as it is for high-speed imaging in which the magnitude of longitudinal magnetization is emphasized. For example, there are a high-speed FE method, a high-speed SE method, an EPI (Echo Planar Imaging) method, a FASE (fast AsymmetricSE) method, a hybrid EPI method, and the like.
[0090]
The arithmetic unit 10 reads the input raw data, places the raw data in the Fourier space (also referred to as k-space or frequency space) of the image, the data averaging process, the difference between the tag mode and control mode data, Data threshold processing, complex data absolute value processing, and reconstruction processing for reconstructing raw data into real space data (for example, two-dimensional or three-dimensional Fourier transform processing) are performed in an appropriate order. Yes. . When three-dimensional imaging is performed, the arithmetic unit 10 can perform MIP (maximum value projection) processing and the like to generate two-dimensional image data from the three-dimensional image data.
[0091]
The storage unit 11 can store not only raw data and reconstructed image data but also image data that has been subjected to arithmetic processing. The display device 12 displays an image. The surgeon can input necessary information such as a desired scanning condition, a scan sequence, and an image processing method to the host computer 6 via the input device 13.
[0092]
Next, the operation of this embodiment will be described.
[0093]
Assume that ASL imaging is used to obtain a flow image of a blood vessel image of the head artery using the EPISTAR method as the ASL method. The pulse sequence used here is, for example, a high-speed FE method sequence using an IR pulse.
[0094]
For this reason, at the time of scanning, for example, as shown in FIGS. 5A and 5B, a tag slab by applying a tag IR (inversion) pulse to the arterial inflow side of the imaging slab that is an imaging region, and the artery A control slab by applying a control IR pulse for the purpose of canceling an MT (magnetization transfer) effect is selectively set on the outflow side. A scan using a first pulse sequence (hereinafter referred to as a “tag (label) scan”) including a pulse train including an IR pulse for tag selectively applied to the tag slab and an imaging pulse train selectively applied to the imaging slab. And a scan using a second pulse sequence comprising a pulse train including a control IR pulse selectively applied to the control slab and an imaging pulse train selectively applied to the imaging slab (hereinafter referred to as “ (Referred to as “control scan”) in a time-series manner in an appropriate order. An imaging mode in which tag scanning is performed is called a tag mode, and an imaging mode in which control scanning is performed is called a control mode.
[0095]
In the following description, an image based on echo data collected by the control scan is referred to as a “control image” and a tag scan is referred to as a “tag image” as necessary.
[0096]
When the echo data is collected by performing the scanning in both modes in this way, the arithmetic unit 10 causes the real space image data S in each mode to be acquired._tagAnd S_cont(See FIGS. 5C and 5D). Then, the reconstructed image data S_tagAnd S_contIs left to post-processing of subsequent flow quantification.
[0097]
As described above, this flow quantification process is performed by using the reception gain G from the stationary reference phantom ref1 (or even a tissue).₁And the reception gain G₁ASL image ΔS of reference ref2 taken in normal tissue_measured(Ref2) and scale value K_{1 cor}And the scale value K_{1 cor}Is used for scaling.
[0098]
Regarding the stationary reference phantom ref1, it is empirically known that, for example, the CBF (gray) of the normal part of gray matter is about 80 to 100 [ml / 100 cc / min]. The proportionality factor that can be applied to_{1 cor}Is decided.
[0099]
For the reference ref2, the ROI is set to gray matter (for example, the thalamus). At this time, a blood vessel (particularly a vein) is not included in the ROI. If the thalamus is normal to the left and right, the ROI is set to the left and right and their average value is measured.
[0100]
The procedure of this quantification process will be described in detail below.
[0101]
Now
[Outside 2]

It can be expressed as. Note that the above-described image values and image measurement values are real space images obtained by reconstructing echo data.
[0102]
In this MRI apparatus, an image and data are prepared as schematically shown in FIG. 6 (step 1), and gain, scale value, and flow are sequentially calculated from the prepared image and data (step 2). Here, the scale value is calculated and scaled based on the ai) term in the approach described above for the calculation of the scale value.
[0103]
The process of the first step 1 will be described.
[0104]
The image value S after being corrected with the reception gain in the control mode for the stationary reference phantom ref1 (see FIG. 7) in advance._{cont / cor}(Ref1) is statistically calculated and stored in the storage unit 11 (step S1 in FIG. 6). The reference phantom ref1 is a phantom having a value T1 close to that of blood (1200 to 1500 msec when the static magnetic field is 1.5T). This calculation can be performed using the calculation unit 10 or the host computer 6, but the host computer 6 receives data calculated by a device different from the MRI apparatus via the input unit 13, and this is stored in the storage unit 11. May be stored.
[0105]
Receive gain G₁In order to calculate the head tissue, the head tissue itself can be used instead of the stationary reference phantom ref1.
[0106]
In addition, a known flow F (ref2) of the gray matter when the gray matter of the head is the reference ref2 is stored in the storage unit 11 in advance (step S2).
[0107]
Then, the ASL imaging, that is, the control scan and the tag scan are executed once in an appropriate order with the stationary reference phantom ref1 placed in the vicinity of the head of the subject (see FIG. 7). This control scan and tag scan are executed by operating the gradient magnetic field power supply 4, the transmitter 8T, and the receiver 8R under the control of the sequencer 5. The echo data received by the RF coil 7 and processed by the receiver 8R is reconstructed by the arithmetic unit 10 and generated as an image value in each mode.
[0108]
Therefore, every time the flow quantification for each subject or the flow quantification for the same subject (that is, every measurement), the control scan and the tag scan are performed simultaneously on the subject and the reference phantom ref1, Data measurement and collection are performed.
[0109]
Of these, the image measurement value S is calculated from the echo signal generated by the control scan._{cont / measured}(Ref1) is generated (step S3).
[0110]
Further, the control image S of the head is obtained from the echo data obtained by scanning in the control mode and the scan mode._{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}(X, y) is reconfigured (steps S4 and S5).
[0111]
Further, the control image S described above_{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}From (x, y), when the reference ref2 (ROI) is placed on the gray meter of the head, the image measurement values S of the control scan and the tag scan for the reference ref2_{cont / measured}(Ref2) and S_{tag / measured}(Ref2) is generated (steps S6 and S7).
[0112]
Here, steps S1 to S7 are not limited to the above-described processing order, and may be processed in an appropriate order.
[0113]
When the preparation is completed in this way, the calculation of the gain, the scale value, and the flow is executed by the arithmetic unit 10 as post-processing.
[0114]
<Gain G₁Operation>
First, receive gain G₁A processing step of correcting is performed. Here, the reception gain G1 is calculated from the data stored or generated in steps S1 and S3 described above.
[Expression 36]

Thus, the correction calculation is performed (step S8). That is, for each measurement, the corrected reception gain G₁Is required.
[0115]
Note that normal gray matter or white matter image value S_{cont / cor}Since the individual difference is small, the known image value S_{cont / cor}If there is, the reception gain G from the above equation (1a) is used for each measurement using that value.₁May be corrected. Thereby, the previous measurement using the stationary reference phantom ref1 can be omitted. Furthermore, at each measurement, the reception gain G₁If it is known per se, the series of measurements and calculations in steps S1 to S3 may be omitted, and the known gain value may be directly used in the processing described later.
[0116]
<Scale value K_{1 cor}Operation>
Next, the scale value (proportional coefficient) K with the corrected reception gain_{1 cor}The processing step for calculating is entered.
[0117]
First, the ASL image value ΔS for the reference ref2 is determined from the generated data in the above-described steps S6 and S7._measured(Ref2) is
[Expression 37]

Thus, the difference is calculated (step S9).
[0118]
Further, the reception gain G corrected in step S8.₁ΔS for reference ref2 using_cor(Ref2) is
[Formula 38]

(Step S10).
[0119]
And the scale value K_{1 cor}But,
[39]

(Step S11).
[0120]
This scale value K_{1 cor}If the imaging parameters are the same, it does not depend on the device or the subject._{1 cor}May be calculated and the average value thereof may be calculated. Thus, if the imaging parameters are the same ASL imaging, the scale value K thus determined_{1 cor}Can be used in common.
[0121]
<Calculation of flow F (x, y)>
Next, the processing step for calculating the flow F (x, y) is entered. In this processing step, first, the generated image S in steps S4 and S5 described above is used._{cont / measured}(X, y) and S_{tag / measured}Using (x, y), the ASL image ΔS_measured(X, y) is
[Formula 40]

Is calculated based on the equation (step S12).
[0122]
Next, the reception gain G corrected in step S8₁And the ASL image ΔS just found_measuredFrom (x, y), the ASL image ΔS_cor(X, y) is
[Expression 41]

(Step S13).
[0123]
Thereafter, the scale value K already obtained in step S11._{1 cor}Using,
[Expression 42]

From the above equation, the flow F (x, y) is calculated for each pixel (step S14).
[0124]
In this way, the flow F (x, y) distributed two-dimensionally is obtained and displayed on the display unit 12 as information on quantification of the flow F.
[0125]
As described above, the present embodiment focuses on the fact that the ASL image value ΔS and the flow F are approximately proportional to each other, and the scale value K that is a proportional coefficient thereof._{1 cor}And the scale value K_{1 cor}ASL image ΔS_corThe flow F (x, y) can be quantitatively calculated by simple scaling that is simply multiplied by (x, y).
[0126]
Therefore, in principle, only one ASL image is required, so data collection for flow quantification can be kept to the minimum necessary, and the scan time and calculation load of ASL imaging can be greatly reduced. .
[0127]
In addition, since only one ASL image is required in principle, measurement errors due to misregistration when using a large number of images as in the prior art can be almost certainly eliminated. Further, since the flow F can be quantified by simple scaling using the ASL image, it is possible to suppress the mixing of measurement errors associated with the conventional T1 map creation. Therefore, the flow (tissue blood flow) can be quantified easily and accurately.
[0128]
In this quantification, the reception gain G₁Is corrected and scaling is performed using this gain.₁Even when fluctuates, the flow F can be quantified with high accuracy.
[0129]
Note that the scale value K is calculated using the corrected reception gain._{1 cor}Therefore, it is not always necessary to obtain the scale value for each measurement, and a single scale value may be commonly used for a fixed number of measurements.
[0130]
Further, in the case of the present embodiment, the reception gain is corrected, and the ASL image ΔS is used using this gain._corSince scaling is performed on (x, y), the scale value K_{1 cor}And the calculation of the flow F (x, y) can be performed independently.
[0131]
Furthermore, it is possible to follow the medical condition of the same subject for each individual from the viewpoint of numerical data by flow quantification.
[0132]
(Second Embodiment)
An MRI apparatus according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. In the following embodiments, the same or equivalent elements as those of the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted or simplified.
[0133]
In this MRI apparatus, the scale value is calculated according to the term aii) in the approach described above, that is, the scale value is calculated from the ASL image of the reference flow phantom, and scaling is performed.
[0134]
As shown in FIG. 8, the flow phantom 20 includes a cylindrical and small phantom body 21, a pump 23 coupled to the phantom body 21 via a hose 22 so as to form a circulation path, and a discharge pressure of the pump 23. And a flow rate controller 24 for controlling the flow rate. The phantom main body 21 includes a cylindrical body 21A disposed in the vicinity of the subject's head HD and a porous gel 21B packed in the cylindrical body. The fluid is circulated through the phantom body 21 by the pump 23 at a relatively low speed. As this fluid, for example, an aqueous solution of copper sulfate having a T1 value of about the same as the T1 value of 1000 to 1500 msec of tissue blood is used. The flow rate controller 24 controls the discharge pressure of the pump 23 so that the flow value of the fluid matches the flow of the order of the gray meter. That is, the flow value of this flow phantom 20 is known.
[0135]
The phantom body 21 is placed in the vicinity of the head HD of the subject and is always scanned simultaneously with the head. In each scan, an image value of the flow phantom 20 is also measured, a scale value is calculated so that the image value matches a known flow, and scaling based on the scale value is performed.
[0136]
In order to perform the flow quantification with the scaling characterized in this way, the MRI apparatus prepares an image and data (step 1) as schematically shown in FIG. 9, and performs scaling from the prepared image and data, ie, A flow calculation is performed (step 2).
[0137]
The process of the first step 1 will be described.
[0138]
A known flow F (ref) having the flow phantom 20 as a reference phantom ref is stored in the storage unit 11 in advance (step S21 in FIG. 9).
[0139]
A configuration in which the flow phantom 20 is not used is also possible. In this case, for example, a pathologically normal gray matter of the subject's head is used as a reference, and the known statistical flow of the gray matter is used for reference. Is stored in the storage unit 11 (step S21).
[0140]
Then, with the reference phantom ref made of the flow phantom 20 placed in the vicinity of the head of the subject, ASL imaging, that is, control scan and tag scan are executed once in an appropriate order. The control scan and the tag scan are executed by operating the gradient magnetic field power source 4, the transmitter 8T, and the receiver 8R based on the control of the sequencer 5 as described above. The echo data received by the RF coil 7 and processed by the receiver 8R is reconstructed by the arithmetic unit 10 and generated as an image value in each mode.
[0141]
Therefore, each time the flow quantification measurement is performed, the control scan and the tag scan are simultaneously performed on the subject and the reference phantom ref, and data measurement and collection in each mode are performed.
[0142]
Of these, the control image S of the head is obtained from echo data obtained by scanning in the control mode and the scan mode._{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}(X, y) is reconfigured (steps S22 and S23).
[0143]
In addition, the control image S described above_{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}From (x, y), when the ROI is placed on the reference phantom ref (see FIG. 10), the image measurement values S of the control scan and tag scan in the ROI._{cont / measured}(Ref) and S_{tag / measured}(Ref) is generated (steps S24 and S25).
[0144]
Here, steps S21 to S25 are not limited to the above-described processing order, and may be processed in an appropriate order.
[0145]
When the preparation is completed in this way, the calculation of the scale value and the flow is executed by the arithmetic unit 10 as post-processing.
[0146]
<Scale value K_{1 measured}Operation>
First, the scale value (proportional coefficient) K_{1 measured}The processing step for calculating is entered.
[0147]
From the generated data in steps S24 and S25 described above, the ASL image value ΔS for the reference ref is obtained._measured(Ref) is
[Expression 43]

Thus, the difference is calculated (step S26).
[0148]
Further, the scale value K is obtained using the flow F (ref) obtained in step S21._{1 measured}But,
(44)

(Step S27).
[0149]
<Calculation of flow F (x, y)>
Next, the processing step for calculating the flow F (x, y) is entered. In this processing step, first, the generated image S in steps S22 and S23 described above is used._{cont / measured}(X, y) and S_{tag / measured}Using (x, y), the ASL image ΔS_measured(X, y) is
[Equation 45]

Is calculated based on the equation (step S28).
[0150]
Next, the scale value K calculated in step S27_{1 measured}Using,
[Equation 46]

From the above equation, the flow F (x, y) is calculated for each pixel (step S29).
[0151]
In this way, the flow F (x, y) distributed two-dimensionally is obtained and displayed on the display unit 12 as information on quantification of the flow F.
[0152]
In this embodiment, when the flow F (x, y) is calculated, the scale value K is always used._{1 measured}It is required that the scale value be used for the flow calculation. This is because the reception gain is not corrected.
[0153]
As described above, the flow can be quantified, and the present embodiment can provide the same effects as those of the first embodiment described above.
[0154]
In particular, according to this embodiment, each time the flow quantification is measured, the scale value K_{1 measured}Is calculated, and this scale value K_{1 measured}Performs scaling. For this reason, even if the reception gain or the like varies due to mechanical factors of the apparatus, although the fluctuation factors are not directly corrected, the flow F (x, y) is corrected with the fluctuations corrected. Can be sought.
[0155]
  In this embodiment, when the scale value is calculated with the corrected reception gain or the known reception gain for each flow quantification measurement, the quantification measurement changes if the scale value is obtained once. EvenScale valueIt can also be used. However, even in such a configuration, when there is a possibility that the scale value may change over time or from device to device, as described in the first embodiment described above, every time the unit can change. In each case, calibration for correcting the scale value with the reception gain may be executed.
[0156]
In addition, the flow phantom adopted in the present embodiment is a relatively small structure that can be scanned simultaneously with the body placed next to the patient. In addition, a scale value corrected by the reception gain may be calculated separately from the subject, and the scale value may be adopted for scaling.
[0157]
(Third embodiment)
An MRI apparatus according to the third embodiment will be described with reference to FIG.
[0158]
In this MRI apparatus, the scale value is calculated from the ASLR (ASL signal to control signal ratio) value based on the ASL imaging according to the item b) in the approach described above, and the scaling is performed. According to this scaling method, a control image and an ASL image are required. However, in principle, reception gain correction and a reference phantom are also unnecessary.
[0159]
In order to perform flow quantification with the scaling characterized in this way, the MRI apparatus prepares an image and data (step 1), as schematically shown in FIG. 11, and performs scaling from the prepared image and data, ie, A flow calculation is performed (step 2).
[0160]
The process of the first step 1 will be described.
[0161]
For example, a pathologically normal gray matter of the subject's head is used as a reference, and a known statistical flow of the gray matter is stored in the storage unit 11 for reference (FIG. 11, step S31).
[0162]
Then, ASL imaging, that is, a control scan and a tag scan are performed once in an appropriate order on the head of the subject. Therefore, each time the flow quantification measurement is performed, a control scan and a tag scan are performed on the subject's head, and data measurement and collection in each mode are performed.
[0163]
Of these, the control image S of the head is obtained from echo data obtained by scanning in the control mode and the scan mode._{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}(X, y) is reconfigured (steps S32 and S33).
[0164]
In addition, the control image S described above_{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}From (x, y), when the ROI is placed in the reference ref part, the image measurement values S of the control scan and tag scan in the ROI._{cont / measured}(Ref) and S_{tag / measured}(Ref) is generated (steps S34 and S35).
[0165]
Here, steps S31 to S35 are not limited to the processing order described above, and may be processed in an appropriate order.
[0166]
When the preparation is completed in this way, the calculation of the scale value and the flow is executed by the arithmetic unit 10 as post-processing.
[0167]
<Scale value K_{2 measured}Operation>
First, the scale value (proportional coefficient) K_{2 measured}The processing step for calculating is entered.
[0168]
From the generated data in steps S34 and S35 described above, the ASL image value ΔS for the reference ref is obtained._measured(Ref) is
[Equation 47]

To calculate the difference (step S36).
[0169]
Next, this difference result ΔS_measured(Ref) and the control image S generated in step S34._{cont / measured}(Ref) and ASLR (ref)
[Formula 48]

(Step S37).
[0170]
Next, the scale value K is used by using this ASLR (ref) and the flow F (ref) stored in step S31._{2 measured}But,
[Equation 49]

(Step S38). The flow F (ref) is F (gray matter) = 80 to 100 [ml / 100 cc / min].
[0171]
<Calculation of flow F (x, y)>
Next, the processing step for calculating the flow F (x, y) is entered. In this processing step, first, the generated image S in steps S32 and S33 described above is used._{cont / measured}(X, y) and S_{tag / measured}Using (x, y), the ASL image ΔS_measured(X, y) is
[Equation 50]

Is calculated based on the equation (step S39).
[0172]
The control image S generated in step S32 is added to the calculation result._{cont / measured}Using (x, y)
[Equation 51]

Is calculated (step S40).
[0173]
Next, the calculation result and the scale value K calculated in step S38._{2 measured}Using,
[Formula 52]

From the above equation, the flow F (x, y) is calculated for each pixel (step S41).
[0174]
In this way, the flow F (x, y) distributed two-dimensionally is obtained and displayed on the display unit 12 as information on quantification of the flow F.
[0175]
As described above, the scale value is calculated using the ASLR value, and the flow can be obtained by applying the scale value to the scaling. Therefore, the present embodiment can obtain the same operation and effect as the above-described embodiments. It is done.
[0176]
In particular, unlike the case of using ΔS as in the first and second embodiments, using the ASLR value eliminates the principle of correcting the reception gain. For this reason, it is not necessary to calculate the scale value for each flow quantification measurement, and it is possible to calculate and use in common every certain number of measurements. That is, since the scale value calculation and the flow calculation can be executed independently, the flexibility of the post-process of the flow quantification is increased, and the calculation process is also simplified.
[0177]
In addition, when the scale value calculation and the flow calculation are performed independently as described above, and the reference ref is taken in the tissue as described above, reference data is collected for several examples of a pathologically normal subject. The statistical average value of the scale values can be calculated from this data. With this configuration, as long as the imaging parameters do not change, scaling can be performed using the same scale value, and scale value calculation processing can be omitted.
[0178]
In the third embodiment described above, the flow phantom described in the second embodiment can be used instead of placing a reference in the head tissue portion. In that case, a scale value calculation reference may be calculated in the flow phantom and the scale value calculation may be performed in the same manner as in the first embodiment. When the flow phantom is used, statistical measurement for calculating the standard value of the scale value is not required, unlike the case where the reference is placed in the human tissue part.
[0179]
However, when there is a flow phantom that can be scanned simultaneously with the patient for each measurement of flow quantification, it is not always necessary to adopt the scale value calculation method using the ASLR value (third embodiment), and the scale value using ΔS. If the calculation method (second embodiment) is adopted, simple processing is sufficient.
[0180]
(Fourth embodiment)
An MRI apparatus according to the fourth embodiment will be described with reference to FIGS.
[0181]
In this MRI apparatus, the calculation of the scale value is handled as a reference according to the item c), that is, a blood vessel (particularly a large blood vessel) reflected in a part of a slice image at the time of scanning. The scale value is calculated using the signals of (1) and scaling is performed. Therefore, as described above, there is a feature that it is unnecessary to prepare the experience value of the reference flow in advance.
[0182]
Here, the principle of using a large blood vessel signal value will be described.
[0183]
Assuming that all the space in a voxel is now occupied by blood: blood, and is completely replaced by blood: blood tagged with a non-excited tag scan with control within the inversion time TI, an ASL image Value ΔS_bloodIs
[Equation 53]

Can be approximated. In a normal organization
[Formula 54]

Therefore, Flow F is
[Expression 55]

It becomes.
[0184]
Here, in the time zone of the order of TI = 1200 to 1800 msec used for ASL imaging, it is difficult for the water component in the tagged blood to be completely assimilated with the tissue, and is in a transient state leading to complete assimilation. it is conceivable that. For this reason, tissue and blood M₀And T1 may be considered to have the same value. Under this assumption, substituting equation (4a) into equation (4c), flow F becomes
[56]

It is expressed approximately. When TI [msec] and F [ml / 100 cc / min] are used as units, a scale value K which is a proportional coefficient₃Takes unit into account
[Equation 57]

It is expressed.
[0185]
As can be seen from this equation (4e), the scale value K₃For the calculation to find M₀The reception gain A and the inversion ratio α are canceled and are not involved. For λ, the value in water: λ = a value in the range of 0.9 to 1 is used to further simplify the equation.
[0186]
Therefore, the MRI apparatus of the present embodiment prepares an image and data (step 1) as schematically shown in FIG. 12, and performs scaling, that is, a flow calculation from the prepared image and data (step 2).
[0187]
The process of the first step 1 will be described.
[0188]
The inversion time TI and inversion ratio α used for imaging are stored in advance in the storage unit 11 as scale value calculation parameters (step S51 in FIG. 12). However, the condition is that the voxels in the blood vessel to be imaged are filled with the tagged blood within the inversion time TI.
[0189]
Then, ASL imaging, that is, a control scan and a tag scan are performed once in an appropriate order on the head of the subject. Therefore, each time the flow quantification measurement is performed, a control scan and a tag scan are performed on the subject's head, and data measurement and collection in each mode are performed.
[0190]
Of these, the control image S of the head is obtained from echo data obtained by scanning in the control mode and the scan mode._{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}(X, y) is reconfigured (steps S52 and S53).
[0191]
In addition, the control image S described above_{cont / measured}(X, y) and tag image S_{tag / measured}From the data of (x, y), when the ROI is placed in a blood vessel (large blood vessel) forming a part of the image (see FIG. 13), the image measurement values S of the control scan and the tag scan in the ROI._{cont / measured}(Blood) and S_{tag / measured}(Blood) is generated (steps S54 and S55).
[0192]
Here, steps S51 to S55 are not limited to the processing order described above, and may be processed in an appropriate order.
[0193]
When the preparation is completed in this way, the calculation of the scale value and the flow is executed by the arithmetic unit 10 as post-processing.
[0194]
<Scale value K₃Operation>
First, the scale value (proportional coefficient) K₃The processing step for calculating is entered.
[0195]
From the generated data in steps S54 and S55 described above, the ASL image value ΔS for the large blood vessel: blood._measured(Blood) is
[Formula 58]

To calculate the difference (step S56).
[0196]
Further, the scale value K is stored using the scale value calculation parameters TI and λ stored in step S51.₃But,
[Formula 59]

(Step S57).
[0197]
<Calculation of flow F (x, y)>
Next, the processing step for calculating the flow F (x, y) is entered. In this processing step, first, the generated image S in steps S52 and S53 described above is used._{cont / measured}(X, y) and S_{tag / measured}Using (x, y), the ASL image ΔS_measured(X, y) is
[Expression 60]

Is calculated based on the equation (step S58).
[0198]
Next, the scale value K calculated in step S57.₃Using,
[Equation 61]

The flow F (x, y) for each pixel is calculated from the equation (step S59).
[0199]
In this way, the flow F (x, y) distributed two-dimensionally is obtained and displayed on the display unit 12 as information on quantification of the flow F.
[0200]
As described above, the flow can be quantified, and the present embodiment can provide the same effects as those of the first embodiment described above.
[0201]
In particular, according to the present embodiment, the process of obtaining the reference flow empirically in advance by using the signal of the large blood vessel portion forming a part of the captured image becomes unnecessary. At the same time, reception gain correction processing is not required.
[0202]
When handling a blood vessel as a reference, a large artery may be used. However, when such a large artery does not exist in a slice image, if a ROI is set for a large vein such as a sagittal sinus in which a signal value is particularly large by the FAIR method. Good.
[0203]
Further, if the reception gain is corrected, it is not always necessary to calculate the scale value for each flow quantification, and a statistical average value can also be used as the scale value.
[0204]
(Fifth embodiment)
An MRI apparatus according to the fifth embodiment will be described with reference to FIGS.
[0205]
In this MRI apparatus, the scale value K according to the first embodiment.₁As in the calculation of, the scale value K by the term di) of the above-described approaches, that is, using the ASL image of the reference set in the normal tissue here.₄Is calculated and scaled.
[0206]
In this MRI apparatus, an image and data are prepared (step 1) as schematically shown in FIG. 15, and a scale value K is calculated from the prepared image and data.₄, And flow F (x, y) in this order (step 2).
[0207]
The process of the first step 1 will be described.
[0208]
For example, the known flow F (ref) of the gray matter when the gray matter of the head is used as the reference ref is stored in the storage unit 11 in advance (step S61). Further, T1 = T1 as the T1 value of blood_aIs stored in advance in the storage unit 11 (step S62).
[0209]
Also, TI = TI₁The control image S of the head is obtained from the echo data obtained by the scan in the control mode and the scan mode executed in FIG._{cont / measured1}(X, y) and tag image S_{tag / measured1}(X, y) is reconfigured (steps S63, S64). Similarly, TI = TI₂The control image S of the head is obtained from the echo data obtained by the scan in the control mode and the scan mode executed in FIG._{cont / measured2}(X, y) and tag image S_{tag / measured2}(X, y) is reconfigured (steps S65, S66).
[0210]
Furthermore, one set of control images S described above._{cont / measured1}(X, y) and tag image S_{tag / measured1}From (x, y), when the reference ref (ROI) is placed on the gray meter of the head, the image measurement value S of each of the control scan and the tag scan with respect to the reference ref_{cont / measured1}(Ref) and S_{tag / measur ed1}(Ref) is generated respectively (steps S67 and S68). Similarly, the other set of control images S_{cont / measured2}(X, y) and tag image S_{tag / measured2}From (x, y), when the reference ref (ROI) is placed on the gray meter of the head, the image measurement value S of each of the control scan and the tag scan with respect to the reference ref_{cont / measured2}(Ref) and S_{tag / measured2}(Ref) is generated respectively (steps S69 and S70).
[0211]
Here, steps S61 to S70 are not limited to the processing order described above, and may be processed in an appropriate order.
[0212]
When the preparation is completed in this way, the calculation of the scale value and the flow is executed by the arithmetic unit 10 as post-processing.
[0213]
<Scale value K₄Operation>
First, the scale value (proportional coefficient) K₄The processing step for calculating is entered. From the generated data in steps S67 and S68 described above, the ASL image value ΔS for the reference ref is obtained._measured1(Ref) is
[62]

To calculate the difference (step S71). Similarly, the ASL image value ΔS for the reference ref is determined from the generated data in steps S69 and S70._measured2(Ref) is
[Equation 63]

To calculate the difference (step S72).
[0214]
Then, as in the principle described above, two ASL image values ΔS_measured1(Ref) and ΔS_measured2(Ref) is T1 = T1_aIs used to correct the T1 attenuation, and the image value ΔS_{cor / measured1}(Ref) and ΔS_{cor / measured2}(Ref) is obtained (steps S73, S74).
[0215]
Then, using these correction values, the gradient G of the ASL image value ΔS_radBut
[Expression 64]

(Step S75).
[0216]
Next, the scale value K₄But
[Equation 65]

(Step S76).
[0217]
<Calculation of flow F (x, y)>
Next, the processing step for calculating the flow F (x, y) is entered. In this processing step, first, the generated image S in steps S63 and S64 described above is used._{cont / measured1}(X, y) and S_{tag / measured1}Using (x, y), the ASL image ΔS_measured1(X, y) is
[Equation 66]

Is calculated based on the equation (step S77). Similarly, the generated image S in steps S65 and S66 described above._{cont / measured2}(X, y) and S_{tag / measured2}Using (x, y), the ASL image ΔS_{measurement d2}(X, y) is
[Expression 67]

Is calculated based on the equation (step S78).
[0218]
Then T1 = T1_a, One image value ΔS corrected for T1 attenuation is used._{cor / measured1}(X, y) is
[Equation 68]

Is calculated (step S79). Similarly, T1 = T1_aIs used to correct the other image value ΔS corrected for T1 attenuation._{cor / measured2}(X, y) is
[Equation 69]

Is calculated (step S80).
[0219]
Next, using these two T1 attenuation corrected image values, the gradient G_rad(X, y) is
[Equation 70]

Calculation is performed (step S81).
[0220]
Finally, the scale value K already obtained in step S76₄To use the flow F (x, y)
[Equation 71]

To calculate for each pixel (step S82).
[0221]
In this way, the flow F (x, y) distributed two-dimensionally is obtained and displayed on the display unit 12 as information on quantification of the flow F.
[0222]
As described above, according to the present embodiment, regarding the reference, the gradient G of the ASL image value after correcting T1 with respect to TI._rad(Ref) is obtained, and this gradient G_radScale value K which is a proportional coefficient from (ref)₄And the scale value K₄Is the gradient G obtained for the ASL image value ΔS (x, y) in the same manner._radThe flow F (x, y) can be quantitatively calculated by simple scaling that is simply multiplied by (x, y).
[0223]
For this reason, in this embodiment, the same effect as each of the embodiments described above is obtained, and even if there is a delay in the arrival time of arterial blood from the slice plane and the tagging plane, the ΔS curve is obtained from at least two points of data. Slope G_radTherefore, more accurate flow F can be obtained without depending on the delay.
[0224]
By the way, in the first to fifth embodiments described above, the case where the imaging part is the head is exemplified, but the imaging part may be applied to various parts such as kidney, liver, muscle blood flow and the like. it can.
[0225]
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described exemplary embodiments, and those skilled in the art will recognize that various modifications can be made without departing from the spirit of the invention based on the description in the claims. It is possible to modify and change the embodiment, and these also belong to the scope of rights of the present invention.
[0226]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in ASL imaging, focusing on the fact that the flow consisting of tissue blood flow in the imaging region and the signal intensity of the ALS image can be approximated as a proportional relationship, the ASL (Arterial Spin Labeling) method is used. Since the image data of the imaging area is obtained by executing the scan based on the scale, and the scale value is applied to the image data to quantitatively obtain the flow composed of the tissue blood flow in the imaging area, for example, for each pixel of the image data Alternatively, the flow can be accurately quantified by a simple quantification operation (scaling) by simply multiplying the slope of the curve of each pixel of the image data by the scale value.
[0227]
In other words, unlike conventional methods, image data need only be prepared in principle, and the acquisition time is as short as necessary, and the quantification calculation is significantly simpler than the conventional method. In addition, since the amount of computation is reduced, the flow can be quantified quickly, easily and accurately. For this reason, it is particularly effective for patients with general acute infarction, etc., compared to the conventional methods that have a large amount of collected data and calculation amount and are practically difficult to use.
[0228]
By displaying this flow quantification as an image, clinically meaningful comparisons using image values are possible, and diagnostic methods such as tracking changes in flow values for each patient or over time of the same patient are also possible. Can be provided.
[0229]
Naturally, since no contrast agent is required, it is advantageous in that it can maintain noninvasiveness and there is no X exposure.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram of a compartment model for explaining the principle of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram in model analysis for explaining the principle of the present invention.
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a scaling principle according to one aspect of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing an example of an MRI apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram schematically illustrating the principle of imaging by an ASL method.
FIG. 6 is a schematic explanatory diagram illustrating the flow from image data generation to flow quantification calculation executed in the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram for explaining the positional relationship between a head slice and a stationary phantom.
FIG. 8 is a schematic configuration diagram of a flow phantom according to a second embodiment.
FIG. 9 is a schematic explanatory view illustrating the flow from image data generation to flow quantification calculation executed in the second embodiment.
FIG. 10 is a diagram for explaining the positional relationship between a head slice and a flow phantom.
FIG. 11 is a schematic explanatory diagram illustrating the flow from image data generation to flow quantification calculation executed in the third embodiment.
FIG. 12 is a schematic explanatory diagram illustrating the flow from image data generation to flow quantification calculation executed in the fourth embodiment.
FIG. 13 is a diagram illustrating a positional relationship between a slice of a head and a reference (vein).
FIG. 14 is a diagram for explaining a scaling method based on the inclination of each pixel of an ASL image according to the fifth embodiment.
FIG. 15 is a schematic explanatory diagram illustrating the flow from image data generation to flow quantification calculation executed in the fifth embodiment.
[Explanation of symbols]
1 Magnet
2 Static magnetic field power supply
3 Gradient coil unit
4 Gradient magnetic field power supply
5 Sequencer
6 Host computer
7 RF coil
8T transmitter
8R receiver
10 Arithmetic unit
11 Storage unit
12 Display
13 Input device
20 Flow Phantom

Claims (17)

An imaging means for performing scanning based on an ASL (Arterial SpinLabeling) method on an imaging region of a subject to obtain image data of the imaging region based on the ASL method;
A scale value calculating means for calculating a scale value;
And a flow quantification means quantitatively determine the flow consisting of tissue blood flow in the imaging region by applying the scale value on the image data obtained by the image pickup means,
The scale value calculation means uses difference data between the image data collected by the tag mode and control mode scans based on the ASL method as reference image data based on the ASL method of the reference referred to for the subject. Obtaining reference image data acquisition means;
A computing means for computing the scale value based on imaging parameters of the scan as known information relating to the flow or the scan and reference image data of the reference;
An MRI apparatus characterized by comprising: The MRI apparatus according to claim 1,
The imaging unit includes a scanning unit that executes control mode and tag mode scanning based on the ASL method to obtain image data of each mode;
An MRI apparatus comprising: generating means for generating image data according to the ASL method for one image pickup area from the image data in both modes. The MRI apparatus according to claim 2,
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the flow quantification means includes calculation means for calculating the flow for each pixel by multiplying the image data for one sheet by the scale value. The MRI apparatus according to claim 1 ,
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the scale value calculating means is a means for calculating the scale value corrected for at least an error of the apparatus or an error caused by a variation in reception gain with respect to the scan. The MRI apparatus according to claim 1 ,
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the reference is a normal tissue or a flow phantom of the subject. The MRI apparatus according to claim 1 ,
A reception gain correction unit that corrects a reception gain for the reception signal at the time of scanning, and the corrected reception gain is reflected in the image data captured by the imaging unit and the reference image data obtained by the reference image data acquisition unit. An MRI apparatus characterized by comprising: The MRI apparatus according to claim 6 , wherein
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the reception gain correction means is a means accompanied by a scan using a reference phantom exhibiting a T1 value approximate to a T1 value of blood. The MRI apparatus according to claim 1 ,
The reference is, MRI apparatus, wherein a blood vessel existing in the image of the imaging region of the object. The MRI apparatus according to any one of claims 1 to 8 ,
MRI apparatus the reference image data acquiring means and the ASL method depends control mode and the tag mode scans performed by the that being a configuration that also serves as a scan to be performed by the imaging means. The MRI apparatus according to any one of claims 1 to 9 ,
The scale value calculating means is configured to operate together with the flow quantification means for each measurement of flow quantification. The MRI apparatus according to any one of claims 1 to 9 ,
The MRI apparatus, wherein the scale value calculation means is configured to operate independently of the flow quantification means in terms of time. The MRI apparatus according to claim 1 ,
An MRI apparatus configured to use the same scale value calculated by the scale value calculation means in the flow quantification means for measurement of flow quantification under the same imaging condition. The MRI apparatus according to claim 1,
The imaging means includes scanning means for executing control mode and tag mode scans based on the ASL method to obtain image data of each mode, and an ASL method for at least two images of the imaging region from the image data of both modes. And generating means for generating image data based on
The flow quantification unit includes a first calculation unit that calculates a gradient of a pixel value for each pixel from the image data for at least two images, and the flow by multiplying the gradient of the pixel value for each pixel by the scale value. An MRI apparatus, comprising: a second computing unit that computes each pixel. The MRI apparatus according to claim 13 , wherein
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the first calculation means is a means for calculating, for each pixel, a gradient of a pixel value after T1 correction with respect to a nuclear spin inversion time TI. The MRI apparatus according to claim 13 or 14 ,
The flow quantification unit is a unit that obtains at least two image values based on the reference ASL method for the subject, and a unit that calculates an inclination of the pixel value in which the T1 correction is performed on the at least two image values. And an apparatus for calculating the scale value from the inclination. The MRI apparatus according to claim 1,
The imaging means collects ASL image data with one kind of inversion time,
The MRI apparatus according to claim 1, wherein the flow quantification unit is configured to quantitatively calculate the flow by multiplying the ASL image data collected at the one type of inversion time by the scale value. The MRI apparatus according to claim 1,
The imaging means collects the image data with at least two types of inversion times,
The flow quantification means obtains an inclination of the signal value of the image data with respect to the inversion time based on the signal value of the image data collected at the at least two kinds of inversion times, and the flow based on the obtained inclination of the signal value. An MRI apparatus characterized by being configured to calculate quantitatively.

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